蓋　銳，董栩均

(金陵科技學(xué)院商學(xué)院，江蘇　南京　211169)

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區(qū)域金融中心競(jìng)爭(zhēng)力研究
—以南京為例

蓋銳，董栩均

(金陵科技學(xué)院商學(xué)院，江蘇南京211169)

摘要：對(duì)區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力的內(nèi)涵進(jìn)行界定。選取南京市為研究對(duì)象，使用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS13.0并結(jié)合因子分析法對(duì)南京的金融競(jìng)爭(zhēng)力及其排名進(jìn)行實(shí)證分析，用威爾遜模型研究南京區(qū)域金融輻射力及其效應(yīng)。有針對(duì)性地提出南京建設(shè)區(qū)域金融中心并進(jìn)一步提高金融競(jìng)爭(zhēng)力的對(duì)策。

關(guān)鍵詞：區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力；評(píng)價(jià)分析；南京；對(duì)策

大量研究表明，金融競(jìng)爭(zhēng)力與經(jīng)濟(jì)綜合競(jìng)爭(zhēng)力之間呈現(xiàn)出較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。因此，分析一個(gè)區(qū)域的金融競(jìng)爭(zhēng)力，對(duì)于促進(jìn)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及提高其綜合競(jìng)爭(zhēng)力具有非常重要的意義。南京作為我國(guó)長(zhǎng)三角地區(qū)的副中心城市，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛，同時(shí)承接著上海的金融輻射，南京的金融總量快速增長(zhǎng)，金融發(fā)展速度逐年加快，已經(jīng)具備了建設(shè)區(qū)域金融中心的實(shí)力。筆者以南京市區(qū)域金融發(fā)展為例，分析南京區(qū)域金融中心競(jìng)爭(zhēng)力的現(xiàn)狀和問(wèn)題，并在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的對(duì)策，以期為提高其區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力并促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供參考與借鑒。

一、區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力的內(nèi)涵及研究依據(jù)

(一)區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力的內(nèi)涵

研究區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力，首先需要了解“金融中心”的概念?！敖鹑谥行摹笔歉黝惤鹑跈C(jī)構(gòu)開(kāi)展各種金融中介與交易活動(dòng)的資本集散地和金融交易清算地。而“區(qū)域金融中心”就是指在某一特定的區(qū)域內(nèi)有直接的腹地，并且在這一腹地上聚集著大量的金融機(jī)構(gòu)以及相關(guān)機(jī)構(gòu)，形成了一個(gè)完善的金融市場(chǎng)，可以提供全面高效的金融服務(wù)，金融機(jī)構(gòu)也可以順利展開(kāi)金融信息的交流與合作，區(qū)域經(jīng)濟(jì)得以快速發(fā)展[1]。

區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力是衡量某一區(qū)域吸引與利用資源的能力的一個(gè)重要指標(biāo)。對(duì)于區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力，我們需要正確認(rèn)識(shí)和理解其以下幾個(gè)問(wèn)題。其一，區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力是一個(gè)動(dòng)態(tài)概念。區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力的動(dòng)態(tài)性特征，從機(jī)理上說(shuō)明區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力是在客觀的經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中形成的，并不是一種自然稟賦，金融競(jìng)爭(zhēng)力是創(chuàng)造出來(lái)的。其二，區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力是一個(gè)整體概念。就區(qū)域金融而言，一個(gè)地區(qū)在金融發(fā)展過(guò)程中具備了某種優(yōu)勢(shì)，例如金融業(yè)的某些指標(biāo)居于前列，并不意味其金融競(jìng)爭(zhēng)力就很強(qiáng)。從宏觀層面來(lái)看，金融競(jìng)爭(zhēng)力基本可以代表一個(gè)地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展水平，因?yàn)樗w了金融業(yè)發(fā)展的所有重要的影響因素。其三，在評(píng)價(jià)區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)，要兼顧規(guī)模與效率。金融競(jìng)爭(zhēng)力高并不意味著金融規(guī)模大，效率才是金融競(jìng)爭(zhēng)力最重要的衡量指標(biāo)。在規(guī)模既定的條件下，效率高則競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)，效率低則競(jìng)爭(zhēng)力弱；在效率相同的條件下，規(guī)模有助于競(jìng)爭(zhēng)力的提高。其四，區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)估指標(biāo)多，評(píng)估復(fù)雜。金融體系、金融制度是金融競(jìng)爭(zhēng)力的內(nèi)在評(píng)估要素，但僅對(duì)其評(píng)估并用以衡量金融競(jìng)爭(zhēng)力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。金融運(yùn)行與發(fā)展極易受到外部因素的制約和影響，外部的諸多因素(如法律法規(guī)的健全程度、信用水平、物質(zhì)技術(shù)條件等)都應(yīng)該作為評(píng)估指標(biāo)。

(二)區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力研究的理論依據(jù)

1.IMD和WEF的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力理論。在競(jìng)爭(zhēng)力的研究領(lǐng)域，IMD(瑞士國(guó)際管理發(fā)展學(xué)院)和WEF(世界經(jīng)濟(jì)論壇)一直是該領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。IMD出版的《世界國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力年鑒》和WEF出版的《全球國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力報(bào)告》，是分析研究金融競(jìng)爭(zhēng)力的“引航燈”，兩者為評(píng)價(jià)金融競(jìng)爭(zhēng)力構(gòu)建了相應(yīng)的指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法，其分析方法也得到了公認(rèn)[2]。二者都認(rèn)為，對(duì)于消費(fèi)者而言，若一個(gè)企業(yè)生產(chǎn)出來(lái)的商品在價(jià)格方面和非價(jià)格方面比其他企業(yè)的產(chǎn)品更具有消費(fèi)吸引力，就說(shuō)明該企業(yè)具有競(jìng)爭(zhēng)力。IMD和WEF構(gòu)建了一套評(píng)價(jià)體系來(lái)評(píng)價(jià)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，該體系包含8個(gè)一級(jí)指標(biāo)。在當(dāng)下經(jīng)濟(jì)全球化的時(shí)代，金融競(jìng)爭(zhēng)力是8個(gè)指標(biāo)中較有影響力的一個(gè)指標(biāo)。

2.邁克爾·波特的“鉆石模型”。波特教授構(gòu)建了解釋國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的“國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)六因素模型”，并提出了產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的五種作用和價(jià)值鏈分析方法，他用“鉆石模型”(圖1)解釋一國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)繁榮的動(dòng)力[3]。他認(rèn)為，一個(gè)國(guó)家的財(cái)富積累量由該國(guó)的勞動(dòng)生產(chǎn)率和可以利用的單位物質(zhì)資源決定。

圖1　鉆石模型

二、區(qū)域金融中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

(一)區(qū)域金融中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

胡堅(jiān)、楊素蘭在總結(jié)國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一套評(píng)估國(guó)際金融中心的指標(biāo)體系，該指標(biāo)體系包含3大項(xiàng)22個(gè)指標(biāo)，包括金融指標(biāo)(金融市場(chǎng)的透明度、金融市場(chǎng)成熟程度、金融部門(mén)增加值)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)(投資比例、GDP增長(zhǎng)率)和政治指標(biāo)(政治風(fēng)險(xiǎn)等級(jí))。他們結(jié)合紐約、上海等金融中心的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用參數(shù)分析并建立回歸模型進(jìn)行研究，得出“與國(guó)際金融中心的各項(xiàng)要求相比，上海還有一段路要走”的結(jié)論。張澤慧選取4大指標(biāo)構(gòu)建了國(guó)際金融中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，這4大指標(biāo)包括金融的集中度、資本的安全性、在國(guó)內(nèi)的霸主地位和金融中心的流動(dòng)性[4]。陳瑩、李心丹認(rèn)為，一個(gè)地區(qū)在形成區(qū)域金融中心的過(guò)程中，從產(chǎn)生到發(fā)展成熟，不僅會(huì)遵循一般區(qū)域金融中心發(fā)展的規(guī)律，同時(shí)也會(huì)有強(qiáng)烈的地域特色[5]。

筆者借鑒前人研究成果，構(gòu)建出區(qū)域金融中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，其中包含30個(gè)指標(biāo)(表1)。

(二)評(píng)價(jià)方法

表1　區(qū)域金融中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.因子分析法的內(nèi)涵界定。在研究某一對(duì)象時(shí)，應(yīng)對(duì)其所包含的多個(gè)影響因素進(jìn)行分門(mén)別類的數(shù)據(jù)收集工作，從而探尋其內(nèi)在發(fā)展規(guī)律。大量的數(shù)據(jù)對(duì)于分析工作來(lái)說(shuō)，雖然可以提高研究結(jié)果的可靠性，但其數(shù)據(jù)收集的工作量會(huì)很大。此外，數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的變量之間會(huì)相互影響、相互作用，從而使數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性受到影響，分析問(wèn)題的難度也隨之加大。如果減少指標(biāo)，盡管會(huì)使數(shù)據(jù)收集工作量相應(yīng)減少，但是可能會(huì)丟失許多有用的信息，從而導(dǎo)致結(jié)論的不準(zhǔn)確。因此，需要尋找一種科學(xué)合理的方法，一方面可以減少指標(biāo)從而減少數(shù)據(jù)收集工作量，另一方面也可以盡量避免有用信息的丟失。此種方法可以對(duì)收集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)全面的分析，并尋找出可以決定變量的相關(guān)因子，該種方法稱為因子分析法。

2.因子分析法的操作步驟。設(shè)研究對(duì)象包含n個(gè)樣本，對(duì)于每一個(gè)樣本，需要選取p個(gè)變量進(jìn)行衡量，為了方便對(duì)研究變量進(jìn)行比較分析，同時(shí)為了消除選取的測(cè)量方法以及數(shù)值定位方位不同而帶來(lái)的影響，需要將采集來(lái)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。經(jīng)過(guò)處理后，變量的平均值是0，方差是1。原變量和新變量都用x表示，原公共因子用y1，y2，…，ym(m

x=(x1，x2，…，xp)T是可觀測(cè)隨機(jī)向量，均值向量E(x)=0，協(xié)方差矩陣cov(x)=∑，協(xié)方差矩陣∑與相關(guān)矩陣R 相等；

F=(F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m)T(m

ε=(ε1，ε2，…，εP)T與F相互獨(dú)立，且E(ε)=0，ε協(xié)方差∑ε是對(duì)角矩陣，即

說(shuō)明ε各分量之間不存在相互作用，因此模型

x1=α11F1+α12F2+…+α1mFm+ε1

x2=α21F1+α22F2+…+α2mFm+ε2

?

xp=αp1F1+αp2F2+…+αpmFm+εp

可以被稱之為因子模型。

根據(jù)以上模型展示及分析可知，F(xiàn)1， F2，…，F(xiàn)m是主因子，它們獨(dú)立成體，不會(huì)相互影響，同時(shí)它們也是無(wú)法測(cè)量的變量。它們所指代的意義，必須根據(jù)所研究的問(wèn)題來(lái)界定。向量x的分量xi(i=1，2， …，n)所包含的因子被稱之為“特殊因子”，我們用ε1，ε2，…，εp來(lái)表示，特殊因子之間不存在任何相互關(guān)系，并且特殊因子和主因子之間也不存在相互關(guān)系。

三、南京區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力實(shí)證分析

(一)樣本選取及數(shù)據(jù)處理

長(zhǎng)三角地區(qū)是我國(guó)東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)頭羊，它涵蓋了江、浙、滬16個(gè)城市，包括國(guó)內(nèi)的金融中心上海及江蘇的南京、蘇州等8市與浙江的杭州、寧波等7市。筆者依據(jù)上述區(qū)域金融中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，統(tǒng)計(jì)出了2011年長(zhǎng)三角地區(qū)各城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力(表2)。

表2　2011年長(zhǎng)三角地區(qū)各城市金融競(jìng)爭(zhēng)力

本文的研究時(shí)段為2004—2011年，數(shù)據(jù)均來(lái)源于上述16個(gè)城市2005—2012年的統(tǒng)計(jì)年鑒。因數(shù)據(jù)采集量化方法不同會(huì)導(dǎo)致各城市數(shù)據(jù)無(wú)法匯總，故筆者對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，其計(jì)算公式為

(1)

上式中，z為標(biāo)準(zhǔn)化變量，σx為x的標(biāo)準(zhǔn)差。

由于研究數(shù)據(jù)具有多樣性及復(fù)雜性，為了更好地分析數(shù)據(jù)，本文借助SPSS13.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行量化處理，得出一個(gè)載荷矩陣表。當(dāng)因子載荷足夠大的時(shí)候，就可以用來(lái)解釋所代表的指標(biāo)變量。

(二)因子分析法適用性驗(yàn)證

在采用因子分析法前，應(yīng)預(yù)先檢驗(yàn)指標(biāo)之間是否存在相互關(guān)系，如果存在，才可進(jìn)行下一步的因子分析。因此，筆者運(yùn)用KMO和巴特萊檢驗(yàn)方法(表3)來(lái)檢測(cè)指標(biāo)間的相互關(guān)系。

表3　KMO和巴特萊檢驗(yàn)表

從表3可知，巴特萊球形檢驗(yàn)的值為 294.250，Sig.為 0.000，小于?=1%，說(shuō)明相關(guān)矩陣不是單位矩陣，因此可以考慮選用因子分析法。KMO統(tǒng)計(jì)量是用于比較變量間相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標(biāo)。理論上，KMO的值越接近1，因子分析的效果越好，此處KMO的值為0.736，說(shuō)明因子分析的效果較好。

圖2是各成分特征值的碎石圖。通過(guò)觀察圖形可知，因子1的數(shù)值遠(yuǎn)超于其他因子，而因子2至因子6的數(shù)值盡管低于因子1，但也遠(yuǎn)高于因子7至因子30的數(shù)值，所以可以將因子1設(shè)為第一組，因子2至因子6設(shè)為第二組，因子7至因子30設(shè)為第三組。從圖2可以看出，三組中每組內(nèi)的差值并不大，但是每組之間的差值卻很大，從而可以得出選取3個(gè)因子就可以顯示出主要信息的結(jié)論，故這種方法是比較適宜的。

圖2　碎石圖

(三)南京區(qū)域金融輻射力及輻射半徑分析

1.南京區(qū)域金融輻射力分析。從全國(guó)具有區(qū)域金融中心潛質(zhì)的城市來(lái)看，上海、北京、深圳作為全國(guó)性金融中心，其綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)分高居前三，與第四名的廣州相比，有較大的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)(表4)。南京在全國(guó)范圍內(nèi)排名第六，但其綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)分與上海、北京、深圳相比，還有很大差距。南京在上海的金融輻射范圍之內(nèi)，其應(yīng)該承接上海的輻射，并與上海形成分工互補(bǔ)之勢(shì)，避免與上海競(jìng)爭(zhēng)。

從金融資源密集的長(zhǎng)三角地區(qū)來(lái)看，金融綜合競(jìng)爭(zhēng)力杭州排名第一，南京排名第二，蘇州、寧波位列第三、第四(表5)。杭州和南京同為省會(huì)城市，均具有較強(qiáng)的金融競(jìng)爭(zhēng)力。蘇州和寧波依靠與上海臨近的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，其金融競(jìng)爭(zhēng)力也不可小覷。因此，南京應(yīng)立足長(zhǎng)三角，將其金融輻射力向安徽省發(fā)散，爭(zhēng)取逐步拓展自己的輻射范圍，以獲取更好的發(fā)展。

表4　中國(guó)金融中心指數(shù)(CFCI)及排名

資料來(lái)源：《CDI中國(guó)金融中心指數(shù)(CDI CFCI)報(bào)告(第三期)》。

表5　東部沿海地區(qū)金融中心指數(shù)(CFCI)及排名

資料來(lái)源：《CDI中國(guó)金融中心指數(shù)(CDI CFCI)報(bào)告(第三期)》。

2.南京金融輻射半徑分析。筆者以較權(quán)威的威爾遜模型來(lái)衡量南京的金融輻射范圍。威爾遜指出，如果兩個(gè)地區(qū)(或城市)經(jīng)常發(fā)生資源流動(dòng)和空間相互影響，則影響的程度與兩地距離、區(qū)域規(guī)模、資源的同質(zhì)性相關(guān)。我們用Tjk代表區(qū)域j吸引的源自區(qū)域k的資源數(shù)量，以此衡量區(qū)域j對(duì)區(qū)域k的資源吸引能力，其公式為

Tjk=KOjPkexp(-βrjk)

(2)

通常假定K=1；Oj是區(qū)域j的資源強(qiáng)度；Pk為區(qū)域k的資源總量；rjk為區(qū)域j與區(qū)域k之間的距離；β表示輻射力的衰減速度，即衰減因子。區(qū)域k能夠提供的最大資源總量應(yīng)當(dāng)?shù)扔趨^(qū)域j能夠獲取的最大資源總量，用Fj來(lái)表示。為了求得區(qū)域j的輻射半徑(r)，在式(2)兩邊同時(shí)除以O(shè)j，并取對(duì)數(shù)，可得

r=(1/β)In(Fj/θ)

(3)

可見(jiàn)，金融中心的輻射半徑主要取決于三個(gè)因子：衰減因子β、閥值θ和區(qū)域j所能獲取的最大資源總量(Fj)。我們根據(jù)2012年第四期CDI CFCI報(bào)告及因子分析法，得出南京的綜合因子得分為0.105 055，依據(jù)王錚、鄧悅[6]提出的公式

(4)

式中，T為具備特征的城市個(gè)數(shù)，tmax為具有金融輻射功能的最大城市數(shù)量，D為相互作用的域元尺度。將各個(gè)數(shù)值代入式(4)，得β=0.019 84，進(jìn)一步得出南京金融輻射半徑r=118.54千米。

四、提升南京區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力的對(duì)策

(一)大力發(fā)展本地法人金融機(jī)構(gòu)

南京市政府應(yīng)對(duì)本地法人金融機(jī)構(gòu)提供優(yōu)惠政策，對(duì)其發(fā)展加以扶持，打造優(yōu)質(zhì)的地方金融機(jī)構(gòu)品牌。針對(duì)南京銀行業(yè)務(wù)單一的問(wèn)題，應(yīng)該鼓勵(lì)并支持其擴(kuò)大業(yè)務(wù)范圍，開(kāi)設(shè)更多的營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，將其打造成為全國(guó)性的優(yōu)質(zhì)銀行品牌。推動(dòng)南京證券積極開(kāi)展各類資本市場(chǎng)融資工作，完善法人治理結(jié)構(gòu)，爭(zhēng)取打包上市。支持江蘇銀行擴(kuò)大業(yè)務(wù)覆蓋地區(qū)和領(lǐng)域，加快發(fā)展業(yè)務(wù)，優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，完善公司治理結(jié)構(gòu)，爭(zhēng)取盡快上市。支持華泰證券擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模，增加業(yè)務(wù)品種，提升服務(wù)質(zhì)量，完善服務(wù)體系，提高其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。支持紫金財(cái)險(xiǎn)加快業(yè)務(wù)發(fā)展，引入戰(zhàn)略投資者。支持利安人壽在全國(guó)開(kāi)展保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，幫助其發(fā)展成為具有全國(guó)競(jìng)爭(zhēng)力和影響力的法人保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)。

(二)發(fā)展壯大金融控股平臺(tái)

整合地方金融資源，推動(dòng)紫金投資集團(tuán)走金融綜合經(jīng)營(yíng)之路，發(fā)展成為在全國(guó)有影響力且特色鮮明的金融集團(tuán)。在現(xiàn)有金融服務(wù)、金融資產(chǎn)和創(chuàng)業(yè)投資三大業(yè)務(wù)平臺(tái)的基礎(chǔ)上，鼓勵(lì)其通過(guò)設(shè)立、參股、收購(gòu)、兼并等方式，加快金融及相關(guān)產(chǎn)業(yè)布局，開(kāi)展綜合性、多元化經(jīng)營(yíng)，以創(chuàng)業(yè)投資為先導(dǎo)，以金融相關(guān)實(shí)業(yè)為支撐，打造完整的金融服務(wù)體系和金融產(chǎn)業(yè)鏈，為地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供全過(guò)程、綜合性優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)。

(三)培育和引進(jìn)金融機(jī)構(gòu)總部

應(yīng)支持在寧各類金融機(jī)構(gòu)的地區(qū)總部、分支機(jī)構(gòu)提升綜合實(shí)力，增強(qiáng)區(qū)域輻射能力。加強(qiáng)在寧各類金融機(jī)構(gòu)的合作與交流，設(shè)立優(yōu)惠政策，大力引進(jìn)綜合實(shí)力強(qiáng)的全國(guó)性金融機(jī)構(gòu)。設(shè)立外資引進(jìn)優(yōu)惠政策，支持跨國(guó)企業(yè)、合資企業(yè)在寧開(kāi)辦營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，加強(qiáng)對(duì)外資金融機(jī)構(gòu)區(qū)域總部和國(guó)際金融組織的引進(jìn)力度，鼓勵(lì)外資金融機(jī)構(gòu)來(lái)寧設(shè)立代表處、分支機(jī)構(gòu)。培育和引進(jìn)專業(yè)并具特色的金融機(jī)構(gòu)總部，尤其是大力引進(jìn)品牌硬、名聲響的金融機(jī)構(gòu)總部。這不僅能為南京帶來(lái)極大的資金流量，也會(huì)吸引更多的知名企業(yè)前來(lái)開(kāi)設(shè)分支機(jī)構(gòu)，從而形成一個(gè)企業(yè)圈，整體帶動(dòng)南京金融市場(chǎng)的發(fā)展。

(四)大力發(fā)展新型金融業(yè)態(tài)

應(yīng)完善信用擔(dān)保體系，探索設(shè)立擔(dān)?；?，發(fā)揮政策性融資擔(dān)保資金的撬動(dòng)作用，逐步提高擔(dān)保行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防范能力。鼓勵(lì)發(fā)展小額貸款公司、典當(dāng)?shù)冉鹑跈C(jī)構(gòu)，從而在流動(dòng)性上滿足中小微企業(yè)的金融需求，這可以在一定程度上緩解中小微企業(yè)的融資難問(wèn)題[7]。支持發(fā)展信托公司，引導(dǎo)法人金融機(jī)構(gòu)在寧設(shè)立信托公司[8]。此外，還可以引進(jìn)國(guó)內(nèi)外知名的信托公司，支持信托公司積極開(kāi)展產(chǎn)品創(chuàng)新，提升社會(huì)資金融通能力。支持融資租賃公司的發(fā)展，促進(jìn)融資租賃業(yè)與重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)、與市政項(xiàng)目對(duì)接、與中小企業(yè)合作，擴(kuò)大融資租賃業(yè)的影響力。設(shè)立貨幣經(jīng)紀(jì)公司，促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)間資金融通和貨幣市場(chǎng)的規(guī)范發(fā)展。鼓勵(lì)和支持融資租賃公司、小額貸款公司、金融消費(fèi)公司等非主流金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展，完善金融市場(chǎng)體系，幫助其拓展金融衍生品市場(chǎng)，搶占金融發(fā)展制高點(diǎn)。

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(責(zé)任編輯：唐銀輝)

Research on Competitiveness of Regional Financial Center Taking Nanjing as an Example

GAI Rui，DONG Xu-jun

(Jinling Institute of Technology， Nanjing 211169， China)

Abstract：This paper defines the connotation of the regional financial competitiveness. Taking Nanjing as the research object， combined with factor analysis and the statistical software SPSS13.0 to make an empirical analysis for Nanjing financial competitiveness and its rankings. At the same time， Wilson model is applied to study Nanjing regional financial radiation and its effect. And the paper pertinently put forward countermeasures and suggestions for Nanjing to construct to be a regional financial center and further improve the financial competitiveness.

Key words:regional financial competitiveness； evaluation and analysis； Nanjing； countermeasures

基金項(xiàng)目：江蘇省高校“青藍(lán)工程”資助項(xiàng)目；金陵科技學(xué)院引進(jìn)人才科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目(jit-rcyj-201302)

中圖分類號(hào)：F83

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1673-131X(2015)04-0001-06

作者簡(jiǎn)介：蓋銳(1956-)，女，吉林德惠人，教授，主要從事金融理論與經(jīng)濟(jì)研究。

收稿日期：2015-09-20 2015-11-07