金融資源的空間分布狀態研究
——以東北三省地級以上城市為例

齊 昕

(中共大連市委黨校 經濟學教研部，遼寧 大連 116013)

金融資源的空間分布狀態研究
——以東北三省地級以上城市為例

齊 昕

(中共大連市委黨校 經濟學教研部，遼寧 大連 116013)

金融資源的空間分布狀態及其演進，影響著區域經濟運行的進程和發展高度；金融資源的配置效率與經濟運行效率能否協同提升，也日益成為衡量區域經濟發展成熟與否的標準之一。時值金融經濟力正逐步成為推進東北地區等老工業基地全面振興的新型社會動力，運用探索性數據分析方法，研究幾種典型金融資源在東北三省34座地級以上城市的空間分布格局、金融與經濟重心的演進規律，以期從宏觀上把握金融推進東北三省經濟運行的實現狀態，為進一步實現金融驅動下的東北老工業基地全面振興提供借鑒。

金融資源；空間分布狀態；重心；東北三省

一、引言

在轉軌經濟條件下，區域經濟利益的分化更以市場機制為基礎，這必然帶來金融資源空間分布格局的重新調整。而金融資源的空間分布格局及其演進，作為金融制度改革的必然結果，也作為區域金融差異形成由外生化轉向內生化[1]的集中反映，更作為金融潛能和金融經濟力[2]形成的物質基礎和發展動力，會影響并將動態地引導各層次經濟和社會資源的配置狀態和配置效率，最終形成區域經濟運行新格局。

在空間分布格局形成并隨時間演進的過程中，金融資源通過發揮一系列發展效應，影響區域經濟運行效果。首先，存款和貸款資源的空間分布及演進，分別影響區域整體和內部各城市的經濟發展、城市經濟實力的格局及其演變；[3]金融機構和金融從業人員的空間分布及演進，能夠在反映出各級政府對于金融政策和就業政策的配置偏好的同時，為區域經濟運行主體提供進一步的政策制定導向。其次，作為區域經濟運行的結果，金融資源的非均衡性空間分布，將引起以金融集聚或擴散為特征的金融空間運動過程和由此帶來的金融空間交互作用，并通過改變金融區位來影響區域經濟運行的穩定性。[4-5]再次，稟賦不同的資源由于在時空維度具有非均質性，會形成相異的空間分布狀態；[6]這種空間分布狀態將影響資源的空間分布效率，而后者又會直接影響區域經濟發展效率。[7-9]因此，作為體現金融發展相對較好、金融引力相對較強的指標，金融重心的演進軌跡及與經濟重心演進的協同性，也將影響到區域經濟運行效率。[10]由此可見，金融根植于社會經濟運行進程的屬性，決定金融資源的空間運動與由此形成的空間分布格局，能夠在一定程度上反映出金融推進區域經濟發展、影響區域經濟運行格局的狀態。了解并掌握金融資源的空間分布狀態，合理利用并發揮金融推進區域經濟發展的潛能，對于全面振興東北地區等老工業基地具有重大意義。

二、東北三省地級以上城市金融資源的空間分布格局

(一)空間異質與空間同質

在區域經濟和金融的發展過程中，因初始稟賦和自身發展規律存在差異，每一個空間區位上的金融資源都會具有區別于其他區位上金融資源的特點，即空間異質性。這主要體現為位于不同區位的資金流量和流向、金融機構的數目和規模、金融從業人員數、金融工具品種、金融服務類型和輻射范圍以及金融在不同區位的配置效率存在差異。隨著區域之間經濟金融往來聯系的加深、要素跨區域流動日益頻繁、區域間市場逐步建立，金融資源的空間關聯與依賴現象，即金融空間同質性逐步顯現。表現為銀行間跨區域同業拆借業務的普遍化、資本資產跨區域流動、銀行和非銀行金融機構跨區域設置分支機構等，發展到一定程度便出現金融資源在同一空間集聚的現象，并逐步演化成金融產業集群、城市商務中心、區域金融中心或是國家金融中心等。金融資源在不同的地區所呈現出的空間異質性和空間依賴性既有賴于該區域經濟運行，也會對其產生效率各異的影響。

在空間計量經濟學中，這種空間異質性和空間同質性用空間自相關的程度來表示。當相鄰地區屬性變量的高值或低值在空間上出現集聚傾向時，稱為正的空間自相關，也即空間依賴性；而當一個地區的某種屬性變量被相異的屬性變量包圍時，則出現負的空間自相關，稱為空間異質性。依據觀察場域不同，分為全局空間自相關和局部空間自相關，分別用Moran指數I(公式1)和Lisa(公式2)來測度或檢驗。

(1)

(2)

其中，若Ii為正，表示一個具有高值屬性變量的地理單元，被其他擁有高值的該屬性變量的地理單元所包圍；或者一個低值屬性變量，被其他擁有低值的該屬性變量所在地理單元包圍，即存在該屬性變量的局部空間相似或同質現象；反之，若Ii為負，則表示一個擁有低值屬性變量的地理單元，被其他擁有高值的該變量的地理單元所包圍，或反之，也即該屬性變量在各局部地理單元中的空間分布狀態相異或存在空間異質現象。

(二)金融資源的全局空間自相關特征

為明確東北三省地級以上城市金融發展的整體性空間格局，選取2005年—2011年《中國城市統計年鑒》中的金融機構存款余額、貸款余額、存貸款余額比值以及金融從業人員數等測度指標，建立四階鄰近空間權值矩陣，運用全局空間相關性計算公式，分別測度各指標在各年度的全局自相關指數。具體而言，金融機構存款反映金融機構的發達程度及其吸引、配置資源的能力，信貸規模反映地區所能控制的經濟資源量，金融機構存貸款比反映其利潤創造能力，從而在一定程度上反映金融機構的規模和金融發展的深度，金融從業人員反映地區金融業在所有地區產業中的發達程度和吸納分流社會就業的能力。一般來說，地區經濟越發達、經濟與金融運行越協調，存款和貸款數量越大、質量越高，存貸比越適度、從業人員越集中于金融業，并且工作效率較高。結果如表1所示。

表1 東北三省地級以上城市金融資源空間分布Moran’sI指數表

年度存款余額貸款余額存貸比金融從業人員Moran’sIP(I)Moran’sIP(I)Moran’sIP(I)Moran’sIP(I)2004-0.0040.640.0110.33-0.1780.040.0150.272005-0.0840.32-0.0010.66-0.0360.480.0710.1020060.0040.320.0050.320.1120.090.0710.1520070.0020.310.0150.23-0.0140.59-0.1690.032008-0.1730.02-0.1470.060.0470.21-0.1710.042009-0.1680.02-0.1460.050.0590.17-0.2010.0120100.0060.310.0100.29-0.0810.300.0510.20

注：根據2005年—2011年《中國城市統計年鑒》全市口徑下的相關指標，借助于GEODA軟件測算得出；采用空間權重矩陣，k=4。

由表1可知，在時間段的樣本城市所有金融屬性指標中，金融從業人員的空間分布全局相關性特征最為顯著(I值伴隨概率值較小)，金融機構存貸款和存貸比等金融機構發展指標的空間全局相關性的顯著性較弱(I值伴隨概率值較大)。具體而言，在2004年—2009年期間，各指標呈現出正負波動趨勢并且數值較小；2010年除存貸比之外的其他指標的全局空間相關性均為正值，這說明金融資源的空間分布格局逐漸呈現出全局空間正相關即空間依賴的特征，也就是從整體上看，各地金融發展趨勢逐步趨同。存貸款余額除2008年、2009年具有較強全局空間負相關性外，其余年份各城市此二指標基本不具備全局空間關聯性；存貸比指標在時間段內呈現全局空間負相關的年份較多，意味著在金融發展相對較深入的城市，周邊地區金融發展水平較為低下，因而可能呈現出經濟發達的城市金融發展相對較深入的普遍情況；金融從業人員則呈現出全局空間正相關、負相關、正相關分布特征，說明樣本城市的金融從業人員呈現出先向金融業集聚、在少數城市中轉向其他行業，再次向金融業集聚的空間演進特征，這也表明各城市金融業日益發達并且分流勞動力的能力逐步提升。在2007年—2009年期間，各指標發展趨勢發生轉折，這與金融危機對東北地區的影響有關，表現為失業人數增加、銀行流動性從而外部性減弱。綜上所述，東北三省地級以上城市的金融資源在時間段內基本無顯著的、穩定性較高的空間分布格局特征，金融資源所可能具備的經濟力尚處于成長時期。

(三)金融資源的局部空間自相關特征

如前文所述，全局空間自相關是假定屬性變量在整個東北三省各地級市的變化相對恒定，即假定金融資源具有空間同質性；但事實上，區域內各地理單元未必同質，因此，需要進一步利用局部分析法來描述各屬性變量的空間異質性，即分析金融資源的空間集群特征。根據公式(2)，繪制2004年和2010年東北三省金融資源在各地級以上城市間的空間集群特征，結果如圖1至圖8所示。

1.2004年四指標城市間空間集群特征

2004年這四個金融指標的空間集群特征如圖1～圖4所示。如組圖所示，東北三省金融資源在城市間的局部空間自相關也即空間集群特征，分為各屬性變量的高值與高值相鄰、低值與高值相鄰、低值與低值相鄰和高值與低值相鄰四類。其中，2004年的存款分布包含低—高和高—低兩種類型，前者包含白城、松原、阜新三座城市，而后者則只包含哈爾濱。

圖1 2004年存款分布圖

圖2 2004年貸款分布圖

圖3 2004年存貸比分布圖

圖4 2004年金融機構從業人員分布圖

說明在2004年，哈爾濱市是較為明顯的金融機構存款集中區，具有相對較強的存款吸引能力和經濟發展潛力；也說明周邊城市沒有與哈爾濱市形成經濟往來的良性互動，雙方之間存在相對較大的金融勢差，金融工具多樣性較低，金融市場尚未起到分流資金的作用，這顯然不利于區域經濟一體化發展和城市群的構建。貸款的空間分布呈現出低—低型集群特征的城市為鶴崗、佳木斯和雞西，低值城市集聚在一起，成為東北地區地級以上城市中較為突出的難以獲得貸款或獲取貸款數量較少的區域，這一區域經濟發展相對落后，對于金融資源的控制和利用能力較弱。存貸比的空間分布呈現出低—高型特征的城市包括黑河、綏化和松原；呈現出高—低特征的城市包括哈爾濱、沈陽和大連。前者說明，這三座城市周邊地區的金融發展水平相對較高，因此可能吸收到來自高值區域的輻射；后者則說明，這三座城市是金融深化程度較高的城市，可能成為金融極點，并對周邊城市產生輻射。金融從業人員的空間分布，呈現出低—高類型集聚特征的城市包括黑河、鞍山和遼陽，反映出這些城市為低值區域，而周邊為高值區域的空間分布特征。從圖1～圖4可以看出，在東北振興初期的2004年，金融資源的空間局部自相關性不大且在城市間的分布類型較為單一，這與所有屬性變量的全局空間自相關特征相呼應，說明城市金融發展水平尚不足以推進城市之間形成互動發展的局勢。

2.2010年四指標城市間空間集群特征

2010年這四個金融指標的空間集群特征如圖5～圖8所示。

圖5 2010年存款分布圖

圖6 2010年貸款分布圖

圖7 2010年存貸比分布圖

圖8 2010年金融機構從業人員分布圖

如組圖所示，2010年金融機構存款余額在城市間的空間分布呈現出四種類型。其中，高—高型熱點區域包括大慶、吉林和鞍山；高—低型城市包括哈爾濱、沈陽、長春和大連，所有樣本城市的存款向這四座城市集中；低—低型城市包括大興安嶺和延邊，體現出這兩座城市的周邊區域存款也較低的特征；其他城市均呈現出低—高型集群特征。這說明東北各地級以上城市經濟發展水平有所提升，對于資金的吸引力已增強，以省會城市最為明顯。貸款與存款的空間集群特征較為相似。金融深化水平即金融機構存貸比呈現出高—高、低—低和高—低三種類型特征。其中，高—高型區域包括黑河、伊春、綏化、大慶、佳木斯、雙鴨山、七臺河、雞西、牡丹江、吉林、撫順、丹東、鞍山、盤錦和錦州市；低—低型區域為大興安嶺和延邊，剩下的城市均呈現高—低型集群特征。金融深化呈現出高值集聚特征，說明各城市之間的金融深化進程趨同性逐步增強，并且所形成的空間集群分布較為緊密，表明這些城市之間的金融互動效應較為顯著，可能存在金融資源在不同城市之間的空間溢出。金融從業人員的空間分布，呈現出高—高、高—低和低—高型三類空間集群特征，其中高—高型包括牡丹江和長春，高—低型包括哈爾濱、長春和大連，說明這三座城市金融單位從業人員分布較為集中而周邊城市集中程度不高，也證明大城市對于金融資源的吸納能力較強。由此可見，2010年度金融機構吸收存款和發放貸款的低值區域相對較多且分布集中，四座副省級以上城市成為低值區域中的次高級群體，在它們周圍，散布著較為分散且數量較少的熱點區域，這說明單就金融機構吸收存款和發放貸款的能力而言，金融資源尚未在城市之間形成高水平聯動發展趨勢。然而，金融機構經營存貸款及存貸款轉化的能力，在較為多數的地理位置相對集中的城市間形成高值集聚，說明金融資源在眾多城市之間存在空間溢出可能，金融綜合能力正在加強。

綜合比較2004年和2010年東北三省地級以上城市金融資源的集群特征，可以發現，東北三省各地級市的金融資源正在形成水平較低的空間集群，存在金融溢出的潛力，應加大力度建設金融集群，充分發揮集聚正效應。

三、東北三省地級以上城市金融、經濟重心的演進狀態

隨著地理學和經濟學聯系的日益緊密，作為一個區域內部金融力量的地理支點，金融重心及其演進已成為描述區域內金融增長格局演變的重要變量。隨著經濟與經濟關系的日益密切，學術界也開始用金融重心與經濟發展重心二者的運動軌跡來表示金融與經濟運行的協調程度。當金融重心與經濟重心的運動軌跡較為吻合時，可以認為二者發展演進的過程相對同步，或者說在地理空間布局方面的演變趨勢相對協調，也就意味著相互促進發展的能力較強。

(一)重心模型

在經濟研究中，對于一個擁有若干個子地理單元的區域而言，計算該區域中某種屬性變量的重心，通常是借助于所關注區域的次級單元的這種屬性變量和地理坐標來表達。假設一個區域由n個次級區域P構成，第i個次級區域的中心城市的坐標為(xi,yi)，Mi為i區域的某種屬性變量，設該屬性值的重心在Q處。則該區域某屬性變量重心Q的地理坐標為：

(3)

(二)金融重心測度

根據重心模型，考慮到東北三省的經濟、金融重心多分布于二者均相對發達的地級以上城市，存貸款業務能夠反映出資金這種基礎性金融資源在各城市分布的集散程度和金融機構對于金融要素的吞吐能力，并且通過資金流動還能夠折射出經濟和社會資源的流向，以及數據可得性等原因，選取東北三省地級以上城市的經緯度和金融機構的存貸款之和兩個指標來計算各地級以上城市的金融重心。測度結果如表2所示。

表2 東北三省地級以上城市金融重心演進情況表

年度黑龍江吉林遼寧東北三省經度緯度經度緯度經度緯度經度緯度2004127.1946.24125.3943.71122.5740.78124.3742.822005126.2646.54125.5243.52122.5640.75124.3343.162006127.3846.26125.4043.71122.5440.73124.3542.742007127.2347.37125.4043.71122.5540.75124.5843.432008129.3845.90125.2743.53122.5841.19124.5542.612009127.1946.23116.8840.76122.5540.73124.2542.672010127.1946.23125.3943.73122.5540.73124.2542.67

如表2所示，在時間段內，黑龍江省的金融重心呈現出沿東南—西北—東南—西北—東南的經緯度方向演進趨勢，并于2009年—2010年基本穩定于哈爾濱市附近；吉林省呈現出沿西北—東南—西南—西南—東北方向的演進趨勢，并于2010年達到長春市附近；遼寧省金融重心演進軌跡則相對穩定，基本圍繞沈陽市周邊運動。東北三省的金融重心在2004年—2007年期間，呈現出由北向南移動趨勢，由遼寧和吉林交界移至遼寧省內部。實踐證明，金融要素在向金融重心集中運動的過程中，會產生金融引力。金融引力可能帶動經濟和社會資源集聚運動。從金融重心的整體動態演進過程來看，雖然金融資源的空間集聚程度較低，但其空間自相關性在逐步提升，城市之間的金融對于經濟、社會資源的吸引力正逐步增強。

(三)金融與經濟發展協調性

金融與經濟發展相互影響，金融重心演進與經濟重心運動存在密切聯系。二者運動軌跡能夠在一定程度上衡量金融與經濟發展的協調程度，從而達到在經濟運行中剖析金融發展空間格局的目的。選取2004年—2010年東北地級以上城市的人均國內生產總值，作為衡量經濟發展的指標，借助于公式(3)計算經濟重心，結果如表3所示。

表3 東北三省地級以上城市經濟重心演進情況表

年度黑龍江吉林遼寧東北經度緯度經度緯度經度緯度經度緯度2004127.6946.52135.4643.59122.6541.02124.7643.262005127.6546.53125.4743.35122.6441.01124.7643.182006128.4146.53125.3143.54122.6541.03124.6942.972007127.7046.84125.3343.54122.6641.03124.7643.342008127.7546.54125.3443.55122.6641.03124.7143.162009127.9446.50125.3443.54122.6641.01124.7643.142010127.9446.50125.3443.54122.6641.01124.7643.14

由表3可知，東北三省經濟發展重心的位置相比于金融重心而言更為穩定，基本分布于各省會城市周邊。金融重心運動相對活躍而經濟重心相對穩健，經濟與金融重心坐標基本重合，也說明金融是推進東北三省經濟發展的重要力量，引導金融經濟力形成的經濟與金融協調運行的基礎正在逐步形成。

四、結語

通過前文分析可知，東北三省金融資源在2004年—2010年期間基本無顯著的、穩定性較高的空間格局特征。各地級市的金融資源正在形成空間集群，初步具備金融溢出的潛力，雖然金融資源的空間集聚程度尚較低，但其空間同質性在逐步提升，結合金融重心的整體動態演進進程來看，城市之間的金融吸引力正逐步增強。由于金融潛能及其經濟力根植并滲透于產業、城市和區域經濟發展過程中，金融資源的空間格局及其演進與以產業結構演進和城市形態演進為主要表現的現代經濟發展互為因果，因此，進一步合理配置金融資源，應從金融資源的城市群配置戰略和產業配置的戰略視角著手，將對金融資源的利用置身于推進產業結構高級化和城市群構建視角來進行。

新型工業化和新型城鎮化正當其時，并逐步成為東北地區等老工業基地全面振興的新型動力支持。鑒于金融資源在城市間存在集群性分布特征，合理配置金融資源應首先從構建城市群著手，核心在于通過金融配置引導東北城市群轉型升級，帶動新老產業在新型城市群之間而不是僅僅在城市內部重新分工，形成金融促產業促城市發展的新格局，以緩解老工業地區因產業結構(從而城市結構)落后而減緩全面振興進程的局面。

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(責任編輯 吳 星)

Research on the Spatial Distribution of Financial Resources—Using the Prefecture-level Cities of Three Provinces in the Northeast of China as an Example

QI Xin

(Dalian Municipal Party Committee Party School, Dalian, Liaoning 116013)

The space distribution and evolution of financial resources affect the process and the development level of regional economic running. Whether the efficiency of financial resources configuration and economic operation can raise together has become one of the measuring standards of mature of regional economic development. Financial economic power is becoming new social power to promote the overall revitalization of northeast China. By using exploratory data analysis method, this article makes some research on the spatial distribution pattern and evolution law of the financial and economic center, in order to grasp the status of economic operation promoted by finance of the three provinces in northeast China and guide the comprehensive revitalization of the Northeast.

financial resources; the space distribution state; center of gravity; three provinces in the northeast of China

10.13937/j.cnki.sjzjjxyxb.2014.06.008

2014-08-28

http://www.cnki.net/kcms/doi/10.13937/j.cnki.sjzjjxyxb.2014.06.008.html 網絡出版時間：2014-12-29 15：30

2014年國家社會科學基金項目“新型城鎮化的包容性發展及其空間效應”(14BJY052)。

齊昕(1984—)，女，黑龍江哈爾濱人，經濟學博士，中共大連市委黨校經濟學教研部講師，主要研究方向為城市經濟與金融。

F83

A

1007-6875(2014)05-0037-06