李 燃，戚婉婉

安徽省金融發(fā)展水平研究

李 燃，戚婉婉

（安徽建筑大學 經(jīng)濟與管理學院，安徽 合肥 230601）

首先以長三角城市群為對象，對安徽省與江蘇、浙江兩省以及上海市金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況進行比較分析，找準安徽省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況在長三角城市群中定位，以區(qū)位熵為測度，運用EViews軟件建立回歸模型，分析得到金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平有促進作用；然后，針對安徽省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對落后的現(xiàn)狀，通過GeoDa軟件輸出金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平Moran散點圖對安徽省各市的金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀進行分析，以期調(diào)整安徽省產(chǎn)業(yè)結構，加速金融產(chǎn)業(yè)帶動經(jīng)濟發(fā)展；最后，結合實際并針對安徽省的發(fā)展現(xiàn)狀提出發(fā)展展望。

金融集聚；區(qū)位熵；安徽省

金融業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟總體的發(fā)展至關重要，安徽省作為長三角城市群的組成部分，就目前而言與江蘇省、浙江省以及上海市的發(fā)展水平還存在著較大差異，本文從金融產(chǎn)業(yè)集聚方面分析安徽省與江蘇、浙江兩省以及上海市的差距，基于此對安徽省各市的金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況進行定位與探究。

就現(xiàn)有文獻來看，國內(nèi)外學者對金融集聚的研究集中在金融集聚的測度以及金融集聚對經(jīng)濟的影響。廖霄梅、李順利運用區(qū)位熵分析法和因子分析法對廣西金融集聚水平進行測度[1]。曾獻東、謝科進認為金融集聚在對核心城市經(jīng)濟增長產(chǎn)生巨大推動作用的同時，也會對周邊地區(qū)經(jīng)濟增長起到明顯的帶動作用[2]。針對安徽省金融產(chǎn)業(yè)集聚的研究，高田以金融集聚區(qū)位熵為解釋變量，二、三產(chǎn)業(yè)結構比重為被解釋變量，選取財政支出、外商直接投資、人均GDP、就業(yè)人數(shù)、高等教育人數(shù)為控制變量，利用面板數(shù)據(jù)建立回歸模型分析得到安徽省金融產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展的支持作用[3]。

產(chǎn)業(yè)集聚是指同一行業(yè)高度集中在特定地理區(qū)域，而產(chǎn)業(yè)資本要素不斷匯聚在空間范圍內(nèi)的過程[4]。總之，產(chǎn)業(yè)集聚是指產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中特定領域的相關企業(yè)或事業(yè)單位，由于彼此的共性和互補性，它們緊密相連，在地理上形成了一組集中的相互聯(lián)系、相互支撐的產(chǎn)業(yè)群的現(xiàn)象[5]。目前，國內(nèi)學者對我國區(qū)域金融集聚做出了大量研究，研究表明，金融集聚對經(jīng)濟發(fā)展有促進作用，但是對于不同地區(qū)，金融集聚的促進作用也不同。金融集聚的測度可選擇區(qū)位熵指數(shù)、空間基尼系數(shù)、赫芬達爾指數(shù)以及從金融機構數(shù)量、金融資產(chǎn)規(guī)模、金融從業(yè)者數(shù)量、金融市場成熟度、金融業(yè)運行情況等層面構建金融集聚評價指標體系[6]。其中，空間基尼系數(shù)沒有考慮到具體的產(chǎn)業(yè)組織狀況及區(qū)域差異，在表示產(chǎn)業(yè)集聚程度時往往含有虛假的成分；赫芬達爾指數(shù)只能度量絕對集中度，不能度量相對集中度，存在失真情況，因此本文采用區(qū)位熵指數(shù)，選取2002—2017年各項數(shù)據(jù)進行計算分析。

1 金融集聚

1.1 區(qū)位熵

區(qū)位熵（Location quotient）也稱生產(chǎn)的地區(qū)集中度指標或專門化率，是比率的比率，由哈蓋特首先提出并用于區(qū)位分析中[7]。

計算公式：LQ=(q/q)/(q/)

式中：LQ就是j地區(qū)的I產(chǎn)業(yè)在全國的區(qū)位熵；q為j地區(qū)的I產(chǎn)業(yè)的相關指標，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用產(chǎn)值，下同；為j地區(qū)所有產(chǎn)業(yè)的相關指標；指在全國范圍內(nèi)I產(chǎn)業(yè)的指標；為全國所有產(chǎn)業(yè)的相關指標[8]。

區(qū)位熵值越高，地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚水平就越高，一般來說：當>1時，認為j地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟在全國來說具有優(yōu)勢；當<1時，認為j地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟在全球來說具有劣勢[9]。

1.2 安徽省金融集聚水平在長三角城市群中定位

首先，選取2002—2017年安徽省、江蘇省、浙江省和上海市的金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、地區(qū)生產(chǎn)總值以及同時間全國金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、全國生產(chǎn)總值，計算三省一市區(qū)位熵，本文數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、安徽省統(tǒng)計局、江蘇省統(tǒng)計局、浙江省統(tǒng)計局以及上海市統(tǒng)計局，計算結果見表1。

表1 金融產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)位熵

根據(jù)表1數(shù)據(jù)繪制安徽省、江蘇省、浙江省和上海市2002—2017年金融集聚區(qū)位熵折線圖，趨勢圖見圖1。

圖1 安徽省、江蘇省、浙江省、上海市金融集聚區(qū)位熵

結合表1和圖1可以看出，安徽、江蘇兩省和上海市金融集聚水平一直處于穩(wěn)步上升的狀態(tài)，從全國金融產(chǎn)業(yè)來看，安徽省近16年金融集聚水平都較低，一直低于江蘇省、浙江省和上海市，金融集聚水平相對落后；上海市作為全國金融中心一直處于較領先的地位，金融集聚水平遠遠高于安徽、江蘇、浙江3??；而浙江省連續(xù)11年區(qū)位熵指數(shù)都大于1，說明金融產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)集聚現(xiàn)象，浙江省的金融產(chǎn)業(yè)在全國來說具有優(yōu)勢，發(fā)展較好；江蘇省在3省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展中處于居中地位，從這16年數(shù)據(jù)趨勢來看，江蘇省的金融產(chǎn)業(yè)正在趨于集聚。由此，可以看出，在長三角城市群中，安徽省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展落后于其他兩省和上海市，但是觀察安徽省近10年區(qū)位熵在不斷增長，由2007年的0.37到2012年的0.55再到2017年的0.77，說明安徽省金融業(yè)在逐年發(fā)展，科學測度安徽省市域金融集聚水平，分析市域金融集聚空間分異特性，對于明確省內(nèi)不同市域金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，優(yōu)化金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展結構具有重要的意義[10]。

1.2.1 建立模型

結合國內(nèi)常用的影響經(jīng)濟發(fā)展水平的指標，本文選取安徽、江蘇、浙江3省以及上海市的地區(qū)常住人口、地區(qū)人均生產(chǎn)總值、財政支出占GDP的比重以及固定資產(chǎn)投資作為控制變量來分析金融產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟發(fā)展水平的影響。見表2。

表2 影響經(jīng)濟發(fā)展水平指標體系

根據(jù)實際經(jīng)驗以及結合相關文獻，本文探索建立如下線性回歸模型。

=0+1*1+2*2+3*3+4*4+5*5

上述模型中，（j=0,1,2,3,4,5）為模型的參數(shù)，0為截距系數(shù)，（j=1,2,3,4,5）為斜率系數(shù)，表示各解釋變量對地區(qū)生產(chǎn)總值的影響力度。

對2002—2017年安徽、江蘇、浙江3省和上海市《統(tǒng)計年鑒》的相關數(shù)據(jù)進行收集處理，運用EViews對上述變量做回歸分析。回歸結果見表3。

表3 回歸結果

根據(jù)EViews回歸結果所得到的數(shù)據(jù)，模型估計的結果寫為：

=-7639.819+2.29171+0.29572-618.52543+

0.86774+2664.0615

（3488.144）（0.3587）（0.0158）（67.1629）（0.0384）（1261.529）

=（-2.1902）（6.3892）（18.6798）（-9.2093）（22.5995）（2.1118）

2=0.9909’2=0.9901=1265.913

從表3可以看出，文中選取的5個指標在95%的置信度下對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平都有顯著性影響，區(qū)域金融產(chǎn)業(yè)集聚水平（5）對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平存在顯著性影響，即金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展有顯著促進作用，可決系數(shù)2為0.99，說明擬合優(yōu)度較好，檢驗值大于臨界值，說明選取的5個指標作為整體對經(jīng)濟發(fā)展水平有顯著影響。

由回歸結果可以看出，金融集聚水平對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的影響非常顯著，然而，安徽作為長三角城市群的組成部分，和其他區(qū)域相比，金融集聚水平相對落后，事實上，安徽省經(jīng)濟發(fā)展水平也落后于其他兩省一市，因此，對于安徽省，應加強與江蘇、浙江以及上海市的合作交流，發(fā)展短板，突出優(yōu)勢，使安徽省經(jīng)濟發(fā)展水平快速追趕長三角城市群平均發(fā)展水平。

1.3 安徽省金融發(fā)展水平局域空間統(tǒng)計分析

近年來，安徽省經(jīng)濟發(fā)展迅速，國民生產(chǎn)水平快速增長，綜合經(jīng)濟實力顯著增強，人民生活水平顯著提高。基于此，安徽省還存在發(fā)展短板，有發(fā)展的潛力和空間。2017年，安徽省全年生產(chǎn)總值為27 018億元，按不變價格計算，比上年增長8.46%，人均生產(chǎn)總值43 401元，比上年增長7.49%，財政收入占生產(chǎn)總值的比重為18%，金融業(yè)產(chǎn)值1663.59億元，占全省全年生產(chǎn)總值的6.2%，全國2017年金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值為65 395億元，占GDP的8% ，由此看來，安徽省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平還有待提高。下面以安徽省各地市為目標分析安徽省金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

利用GeoDa軟件，輸出各年份安徽省16個地級市金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的全局Moran’sⅠ以及對應的值和值，這里選取2009—2017年數(shù)據(jù)進行分析。見表4。

表4 安徽省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平全局Moran’s I

注：表中的統(tǒng)計推斷基于Ansen Lin提出的999次隨機排列。

從表4可以看出，Moran’s I指數(shù)均為負數(shù)，且統(tǒng)計量值的絕對值均小于臨界值Z0.05=1.96，這表示安徽省各市的金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展無空間自相關性，在空間分布上處于完全隨機的狀態(tài)，不存在顯著的空間集聚現(xiàn)象。為了清晰的了解安徽省金融發(fā)展的空間集聚特征和類型，需要借助 Moran 散點圖來分析[11]。

1.3.1 Moran散點圖分析

利用GeoDa軟件，輸出各年份安徽省16個地級市金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平Moran散點圖（以2017年為例）。見圖2。

圖2 2017年安徽省金融發(fā)展水平Moran散點圖

從安徽省16個地級市來看，大部分城市的金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平在16年間均處于比較穩(wěn)定的狀態(tài)，沒有哪一個城市落在第一象限，即HH象限，說明沒有高集聚區(qū)被相鄰高集聚區(qū)包圍的情況，合肥市作為安徽省的省會城市，一直處于Moran散點圖的第四象限，也就是HL象限，說明合肥市的金融產(chǎn)業(yè)集聚水平相對于其他市較高，與其他15個地級市產(chǎn)生很大差異，被相鄰的蚌埠、淮南、滁州、六安、馬鞍山、銅陵這些低集聚區(qū)包圍，蕪湖市通過自身的努力發(fā)展在2005年由LL象限跨越到HL象限，金融發(fā)展水平不斷提升，安慶、宿州、阜陽、池州、黃山、宣城、亳州、淮北8市近16年一直處于Moran散點圖的LL象限（第三象限），說明這8個低集聚區(qū)被相鄰的低集聚區(qū)包圍，金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較為落后，蚌埠、淮南、滁州、六安、馬鞍山、銅陵6市落在LH象限（第二象限），這6市與合肥市相鄰，金融集聚度都低于合肥市。縱觀整個安徽省，金融集聚在空間分布上不存在依賴關系，只有省會合肥市金融集聚較高，這是由于安徽省人力和物力資源都較集中與省會合肥，其他市需要加快吸收人才和資金，加快發(fā)展金融產(chǎn)業(yè)，以合肥市為中心，發(fā)展成為金融業(yè)大省。

1.3.2 安徽省各市金融產(chǎn)業(yè)集聚分析

查閱安徽省統(tǒng)計年鑒2002—2017年數(shù)據(jù)，計算出16個地市16年的區(qū)位熵，以下是取16年的平均值進行分析。見表5。

表5 安徽省各市金融集聚區(qū)位熵

根據(jù)表5中數(shù)據(jù)繪制安徽省各市金融集聚區(qū)位熵柱形圖。見圖3。

圖3 安徽省各市金融集聚區(qū)位熵柱形圖

由表5和圖3可以看出，合肥市金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對較好，在全省內(nèi)呈現(xiàn)出集聚現(xiàn)象，淮北、亳州、宿州以及滁州金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展較薄弱，政府可以出臺相應政策鼓勵當?shù)亟鹑诋a(chǎn)業(yè)的發(fā)展，以提升全省的金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，合肥市要發(fā)揮省會城市作用，帶動其他各市共同發(fā)展。加大各市的經(jīng)濟合作力度，使安徽省各市能夠協(xié)同發(fā)展。

2 結論與啟示

2.1 結論

從最近16年對長三角城市群區(qū)域發(fā)展狀況的分析比較，可以看出，安徽省在金融產(chǎn)業(yè)以及總體經(jīng)濟發(fā)展水平上都落后于江蘇省、浙江省和上海市，其中，上海市作為我國金融中心，很明顯，金融產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展水平都遠遠超過安徽、江蘇、浙江3省，起到引領長三角城市群持續(xù)發(fā)展的作用，江蘇和浙江兩省也處于迅速發(fā)展的階段，發(fā)展水平也領先于安徽省，因此，安徽省需要利用良好的外部條件，以江蘇、浙江和上海的先進發(fā)展水平來助力本省的發(fā)展，使安徽省能夠迅速追趕長三角城市群的平均發(fā)展水平，使經(jīng)濟實力更上一個階層。

發(fā)展安徽省經(jīng)濟，就要對省內(nèi)各個市進行細致分析，針對每一個省的地理位置、環(huán)境、發(fā)展現(xiàn)狀以及文化傳統(tǒng)進行區(qū)別化制定發(fā)展策略，做到實事求是。對于安徽省的金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況，金融業(yè)總量比較小，這在一定程度上制約著金融集聚水平的提高，安徽省各市金融發(fā)展呈現(xiàn)不均衡狀態(tài)，不利于區(qū)域金融集聚效應的發(fā)揮[11]?，F(xiàn)階段需要調(diào)整結構，發(fā)展區(qū)域金融產(chǎn)業(yè)。

2.2 啟示

3.2.1 對安徽省與長三角城市群其他區(qū)域之間差距的啟示

（1）政府要加快完善金融體系，做大做強金融產(chǎn)業(yè)。不斷健全全省金融組織體系，鼓勵發(fā)展各類新型金融業(yè)態(tài)，加大金融服務實體經(jīng)濟力度，優(yōu)化金融結構水平，安徽省作為長三角城市群中的一員，應加快融入長三角金融一體化進程。

（2）加大創(chuàng)新投入。創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，事實證明，經(jīng)濟發(fā)展只有靠創(chuàng)新，不管任何行業(yè)都離不開創(chuàng)新，而人才是創(chuàng)新的核心，安徽省應當更加注重人才的培養(yǎng)，加大對創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)基地的投資，鼓勵社會創(chuàng)新。

（3）加強區(qū)域金融合作。加強安徽省與其他各省市的交流合作，尤其要以上海市為引領，加強與長三角城市群各區(qū)域的合作，在合作中互利共贏，共同發(fā)展進步，早日形成長三角城市群均衡穩(wěn)定的發(fā)展局勢。

3.2.2 對安徽省內(nèi)各市金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的啟示

（1）政府做好統(tǒng)籌工作。對于安徽省16各市，每個市有各自的特色，發(fā)展現(xiàn)狀也不盡相同，有優(yōu)勢也有短板，政府要發(fā)揮好宏觀控制的作用，協(xié)調(diào)各市各行業(yè)穩(wěn)定健康發(fā)展，各個行業(yè)一起發(fā)展進步，金融產(chǎn)業(yè)理所當然也會日益繁榮。

（2）加強區(qū)域金融合作。省外合作以及省內(nèi)合作同等重要，安徽省金融業(yè)發(fā)展極度不均衡，應加強區(qū)域間的金融合作，以周邊金融強省帶動安徽省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展，以合肥市帶動周邊各市，各市協(xié)同發(fā)展，形成全省共同發(fā)展的趨勢。宿州、蚌埠、滁州、馬鞍山緊鄰江蘇省，應依托江蘇省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平加快自身發(fā)展；宣城、黃山緊鄰浙江省，可以借助浙江省的金融發(fā)展來促進自身發(fā)展；蚌埠、淮南、滁州、六安、馬鞍山、銅陵6市緊鄰合肥，應以合肥為中心發(fā)展金融產(chǎn)業(yè)，帶動外圍各市。最后，應加強安徽省內(nèi)各市之間的緊密合作。

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Research and Analysis of the Level of Financial Development in Anhui Province

LI Ran, QI Wan-wan

（School of Economics and Management, Anhui Jianzhu University, Hefei,Anhui 230601, China）

This paper firstly analyzes the development of financial industry in Anhui Province, Jiangsu Province and Zhejiang Province as well as the development of financial industry in Anhui Province, and finds out the development of financial industry in Anhui Province in the Yangtze River Delta urban agglomeration. The EViews software used to establish a regression model, the analysis shows that financial agglomeration can promote the regional economic development level; then, in view of the relatively backward development of Anhui financial industry and the output of the financial industry development level by the GeoDa software Moran scatter plot in Anhui Province, the status quo of financial industry development in each city is analyzed to adjust the industrial structure of Anhui Province and accelerate the economic development of the financial industry. Finally, the future development prospects of Anhui Province are proposed based on the actual situation and the development status of Anhui Province.

financial agglomeration; location entropy; Anhui Province

F127

A

1674-3261(2020)04-0254-05

10.15916/j.issn1674-3261.2020.04.010

2019-10-08

安徽省高校優(yōu)秀青年人才支持計劃項目（NO2014073）

李燃(1978-)，男，安徽宿松人，副教授，博士。

責任編校：劉亞兵