中部六省省會城市金融集聚度測量及其與京、滬的對比

白彩全+姚旭悅+何宜慶+李敖

內容摘要：金融為經濟的發展提供了資金的融通，一個好的金融體系能夠很大程度上促進經濟的發展。在中部城市崛起的大潮中，金融的集聚能帶來多大的推動力是值得深究的。本文以中部六省省會城市為研究對象，通過計算其區位熵、赫芬達爾-赫爾曼指數和空間基尼系數三個指標來綜合衡量這六個城市的金融集聚水平。在此基礎上，將中部六省省會城市的金融集聚狀況與北京和上海進行了對比分析。研究發現：一是中部六省省會城市都存在金融產業集聚現象，但是這種集聚效應不是很明顯，沒有形成金融產業集聚規模效益；二是六省省會城市金融產業集聚程度在2008年以后出現下降趨勢，這充分說明了金融危機對金融產業集聚造成的負面效應；三是中部六省省會城市金融集聚效應還有很大的發展空間，六省省會城市要采取措施，加強金融集聚程度，以充分利用各種資源，建設金融集聚區。

關鍵詞：金融集聚 區位熵 赫芬達爾-赫爾曼指數 空間基尼系數 中部六省

作為全世界普遍的經濟現象，金融產業集聚現象為區域經濟的發展提供了堅實的后盾和強有力的支撐。近年來，金融業在經濟增長中的作用越來越凸顯出來，已經成為了經濟發展的主要驅動力。隨著金融業的快速發展，建設金融集聚區，發揮金融集聚效應已經顯得非常有必要。特別是將上海建設成為世界金融中心的規劃出臺后，人們對金融集聚效應的關注再次提高，對金融集聚效應的研究也成為當前國內外學術界的一個熱點方向。

我國《金融業發展和改革十二五規劃》提出要加大對薄弱領域的金融支持，加強區域金融合作。近幾年來，中部六省經濟快速發展，個別省會城市已初步具備了建設區域金融中心的基礎性條件。這些城市不僅是各自區域內經濟增長的龍頭，而且金融設施逐漸齊全，金融市場日益活躍。然而，這些城市在建設區域金融中心上還存在一些限制條件，比如金融集聚程度偏低和金融集聚與經濟發展不協調等。要實現“中部崛起”戰略，并取得經濟又好又快發展，就必須認真探討這些城市的金融集聚程度，分析金融集聚與經濟發展的協調性。這對于亟待發展的中國多層次的金融中心建設無疑具有重大的理論意義和現實意義。

文獻綜述

近幾年來，隨著金融業的快速發展，金融集聚現象越來越明顯，這也成為了國內外學者的一個重點研究方向，許多學者開始對其集聚程度進行測算，用定量的方法分析金融集聚現象。劉蕾（2011）選取2004-2008年的金融數據，運用區位熵法對30個省的金融集聚程度進行了計算，并作了2008年各省金融產業集聚度的空間分布4分位圖。在此基礎上，進行了金融產業集聚度空間相關性檢驗，研究發現，2004年、2007年和2008年的金融產業具有顯著的全域空間相關性。丁藝、李靖霞和李林（2010）采用區位熵原理，從銀行、證券、保險三個方面分析了我國的金融集聚程度，發現東部地區的金融集聚程度要明顯高于中西部地區。張芳（2011）選取1999-2008年我國14家商業銀行的數據，運用赫芬達爾指數計算了商業銀行的市場集中度，結果表明該市場的集中程度較高，然而從動態看該市場整體的壟斷程度在穩步降低。張志元和季偉杰（2009）用區位熵的方法計算了我國31個省、自治區和直轄市的金融集聚程度，并建立空間計量模型，對金融產業的影響因素進行了分析，發現經濟發展水平、工業化水平、人力資本和技術創新水平是影響金融產業集聚的主要因素。張曉燕（2012）從金融集中和擴散兩個角度選擇最有影響力和說服力的7個指標建立了金融產業集聚的衡量體系，并選取了面板數據，利用因子分析的方法進行降維，最終衡量了環渤海經濟圈各個地區的金融集聚程度。經過分析得出，北京的金融資源集中程度較高，遠高于其他城市，是環渤海經濟圈的金融資源集散地。但是北京金融資源的輻射程度并不大，北京金融中心扮演了金融“黑洞”的角色，大量吸引了周邊地區的金融資源，但沒有對周邊地區產生明顯的“涓流”效應。與北京相比，其他城市的金融資源集中程度和發散程度都較低，但天津對周邊地區有一定的“涓流”效應，濟南的金融集聚也逐漸帶動了周邊的發展，沈陽市的金融集聚程度為負但比較穩定，然而青島市出現了金融“黑洞”的情況。任英華和姚莉媛（2010）確定了知識要素、制度要素、資源要素、市場績效4個一級指標以及10個相應的二級指標，從此作為金融集聚核心能力評價指標體系，并運用模糊綜合評價法，對上海陸家嘴金融服務業集聚核心能力進行了實證分析，得出上海陸家嘴金融服務業的集聚核心能力總得分為82.728（滿分為100分），由此看出其集聚核心能力“很強”，但是市場績效相對較弱，影響了其核心能力的提高。

到目前為止，國內對金融集聚程度的測算研究不多，僅有的幾個還主要是針對北京、上海、泛珠三角地區等區域的研究。國內學術界對中部六省金融集聚的研究較為缺乏。同時，中部六省金融發展對中部地區金融業乃至國民經濟的發展起著極其重要的作用，是國家實現“中部崛起”戰略和“十二五規劃綱要”的關鍵環節。綜上所述，研究中部六省金融集聚顯得尤為重要，而其省會城市作為本省的經濟金融中心，在很大程度上代表了本省的經濟金融發展能力。因此，本文對中部六省省會城市金融集聚程度進行測算，并在此基礎上通過與北京、上海等城市金融集聚水平的比較，深入研究六省省會城市與金融業發達城市金融集聚程度的差距。

中部六省省會城市金融集聚程度的測算

（一）樣本選取

本文選取中部六省的省會城市為研究對象，即江西省的南昌市、湖南省的長沙市、湖北省的武漢市、山西省的太原市、河南省的鄭州市和和安徽省的合肥市。它們是所在省區內金融業較發達的城市，也是金融產業集聚現象較為明顯的城市。

（二）測度方法的選取

隨著越來越多的學者開始研究金融集聚，有關金融集聚程度的測度方法也不斷發展與完善，先后出現了區位熵（Entropy index）、熵指數、集中度（Concentrion ration of industry）、赫芬達爾-赫希曼指數（Herfindahl-Hir-schman Index）、空間基尼系數（Space Gini coefficient）、空間集聚指數（concentration index of industrial space）等測量方法。除此之外，許多學者還嘗試著建立不同的評價體系來定量地分析金融集聚的程度。endprint

本文選取區位熵、赫芬達爾-赫希曼指數和空間基尼系數三種方法對中部六省省會城市金融集聚程度進行測度。

1.區位熵。區位熵又稱專門化率，區位熵系數（ LQ）是指一個給定區域中產業占有的份額與整個經濟中該產業占有的份額相比的值。所謂熵，就是比率的比率。它由哈蓋特（P.Haggett）首先提出并運用于區位分析中。區位熵在衡量某一區域要素的空間分布情況，反映某一產業部門的專業化程度，以及某一區域在高層次區域的地位和作用等方面，是一個很有意義的指標。在產業結構研究中，運用區位熵指標主要是分析區域主導專業化部門的狀況。

近年來，許多學者運用區位熵來測度產業集聚程度并判別產業集群存在的可能性，它是通過區位熵系數LQ （ location quotient）或者“雇員集中度系數”（employment concentration coefficient）來判斷區域是否存在產業集聚現象。LQ系數也稱為地方專業化指數，產業i的地區（j）專業化指數Eij定義為：

其中，qij表示省內城市j的產業i的產值， 表示省內城市j的國內生產總值， 表示產業i的全省總產值， 表示全省的國內生產總值。地區專業化指數E也可測度該地區的金融業內部結構與全國平均水平之間的差異，據此評價一個地區的金融集聚水平。當該值大于1 時，意味著給定區域的產業相對專業化。在大多辨認產業集群的研究中，LQ 大于1.12時表明高水平的專業化，特別是一個集群在區域經濟的份額達到20% 時就被認為是“亮點”。但也有一些文獻根據LQ大于1.25或者LQ大于3來判斷是否存在產業集聚。專業化指數E越大，說明金融業的地方化程度越強，或者說地區的專業化水平越高。區位熵方法可以確認在國家、區域、地方（ 城市） 水平上可能存在的集聚。

2.赫芬達爾-赫希曼指數。HI指數即赫芬達爾-赫希曼指數，是指基于該行業中企業的總數和規模分布，即將相關市場上的所有企業的市場份額的平方后再相加的總和。這個指標最初由A·赫希曼提出，1950年由哥倫比亞大學的赫芬達爾在他的博士論文《鋼鐵業的集中》中做了進一步闡述。赫希曼指數具有數學上絕對法和相對法的優點，使它成為較理想的市場集中度計量指標，它可以衡量企業的市場份額對市場集中度產生的影響，綜合反映市場力量的分化程度和市場壟斷程度，成為政府審查企業并購的一個重要行政性標準。其計算公式為：

其中，X代表全省產業i的總產值，Xi代表省內城市j的產業i的總產值，代表本省每個市金融業產值占本省的占有率，N代表本省城市的個數。在實際分析中，經常運用HI指數的倒數作為產業多樣化的測度。當某產業為完全壟斷時，HI=1，當某產業處于完全競爭狀態時，HI指數趨向于0。指數越大，表明該行業壟斷程度越高。

3.空間基尼系數。洛倫茨在研究居民收入分配時，創造了解釋社會分配平均程度的洛倫茨曲線?；岣鶕鍌惔那€，提出了基尼系數，以計算收入分配的公平程度?？唆敻衤龋?991）以洛倫茨曲線和基尼系數為基礎，構造了空間基尼系數，以測定行業在空間分布均衡程度。這個系數是Ellision和Glaeser的工業地理集聚指數的簡化形式，其計算公式為：

其中，G為行業空間基尼系數，Si為省內i城市金融業總產值占本省金融業總產值的比重，xi為省內i城市國內生產總值占全省國內生產總值的比重。其值越大（最大值為1），表明行業在地理上的集聚程度越高。

（三）數據與時間段的選取

根據區位熵、赫芬達爾-赫希曼指數和空間基尼系數的需要，本文選取中部六省各市金融業總產值、中部六省各市GDP、中部六省各省區的GDP和金融業總產值。選取研究時間段為2000-2010年，時間跨度為11年。以上所需數據來源于《江西省統計年鑒》、《湖南省統計年鑒》、《湖北省統計年鑒》、《山西省統計年鑒》、《河南省統計年鑒》、《安徽省統計年鑒》、《中國金融年鑒》、《中國經濟年鑒》。

（四）計算結果與分析

用上述計算公式得到2000-2010年中部六省省會城市金融集聚程度的區位熵值、赫芬達爾-赫希曼指數和空間基尼系數，具體數值如表1所示。

1.中部六省省會城市金融集聚程度的分析。對于南昌市來說，其區位熵計算值在2000-2010年都遠大于1，這說明南昌市的金融產業存在一定的集聚效應。即使參照Martin and Sunley于2003年提出的LQ大于1.25這個標準來判斷，也存在著明顯的集聚效應。在2004年和2007年，其值都超過3，按照Malmbeg and Maskell于2002年提出的大于3的標準來看，都是存在集聚效應的。從HI指數來看，其2000-2010年這11年間的最高值僅為0.356，這表明南昌市的金融產業雖然存在集聚效應，但不是非常明顯。這11年間南昌市的Gini系數處在0.06-0.31之間，這也驗證了集聚效應不是非常明顯的結論。從區位熵和空間基尼系數來看，2002-2004年，一直處于上升趨勢，而自2007年以后一直下降，這主要是受到金融危機的影響。而HI指數在2001-2004年間處于下降趨勢，2004-2009年處于上升趨勢，之后又出現了下降的趨勢。

分析鄭州市的LQ、HI和Gini系數，可以看出，2000-2010年其區位熵的值都大于2，甚至在2004年和2006年都大于3，這說明鄭州市也存在著金融集聚效應。然而，其HI指數一直處于0.19-0.25之間，其Gini系數都在0.16以下，這說明鄭州市的金融集聚效應也不明顯，低于南昌市。2002-2010年，其LQ值和Gini系數存在著一定的下降趨勢，而HI指數則存在著緩慢的上升趨勢。

2000-2010年合肥市的LQ值主要處于1.4-2之間，僅在2006-2008年三年間大于2，這說明合肥市也存在著金融產業集聚現象，但比起南昌市和鄭州市不太明顯。進而分析HI指數和Gini系數，HI指數都位于0.19以下，其最高值接近鄭州市的最低值，Gini系數最高值也僅為0.064，接近南昌市的最低值，這進一步驗證了合肥市的金融產業集聚效應極其不明顯。然而，這11年間，合肥市的LQ、HI、Gini系數都處于上升狀態，HI指數一直穩步上升，LQ和Gini系數在2008年之間存在上升趨勢，特別是2005-2008年上升非常快，2008年以后受金融危機的影響，出現了急劇下降。endprint

2000-2010年，武漢市的LQ值都在1.75以上，這說明武漢市也存在著金融集聚效應。在2002-2008年間，其HI指數和Gini系數都處于上升狀態，且HI指數都比較大，這說明武漢市的金融集聚效應比較明顯。然而，分析Gini系數來看，集聚效應并不是特別明顯，這是由于湖北省的17個地級市中，有一些地級市的數據無法獲得，這就勢必影響了HI指數和Gini系數的計算，特別是HI指數的真實性和可靠性。

分析長沙市的LQ可以看出，其值一直處于1.12-1.25之間，都大于1，說明存在一定的金融產業集聚效應，但是參照Martin and Sunley的LQ大于1.25這個標準來判斷，就不存在明顯的集聚效應。從HI指數來看，集聚效應較明顯，但是從Gini系數來看，集聚效應不是非常明顯，這也是由于無法獲取全部地級市的數據所致。另外，LQ值和Gini系數都出現了下降趨勢。

太原市的LQ值主要位于1.04-1.16之間，這說明太原市也存在著一定的金融產業集聚效應，且LQ值處于上升趨勢。分析HI指數發現集聚效應比較明顯，這和Gini系數較低有點矛盾，這也是由于無法獲取全部地級市的數據所致。分析LQ值、HI指數和Gini指數的走勢來看，都有升有降，且三個指數的升降趨勢一致，具體為：在2005-2006年處于上升階段，其后一年出現下降，2007-2008年又上升，其后又是一年的下降，2009-2010年又上升，上升和下降趨勢相互交替，貫穿始終。

綜上分析可以看出，中部六省省會城市都存在著金融產業集聚現象，但是這種集聚效應都不是非常明顯。這說明中部六省的金融產業集聚有很大的發展空間。另外，2008年以后，許多城市的集聚程度出現下降趨勢，這說明金融危機對金融集聚效應有較大的影響。

2.與北京和上海的對比分析。單純研究中部六省省會城市的金融集聚程度還不夠，要將中部省會城市與北京、上海等金融業發達城市的集聚程度進行比較分析。王曼怡（2010）用區位熵的方法計算得到了1992-2008年北京金融產業集聚的LQ值，熊穎和黃國安（2010）計算了1990-2007年上海金融集聚的區位熵指數，其計算結果整理如表2所示。

從表2可以看出，北京金融產業集聚的LQ最低值1.89出現在1992年，其后一直呈現穩步上升趨勢，只有個別年份（1998、2002和2006年）出現了暫時的下降，到2008年LQ值達到了3.96，為1992年的2倍多。從這些數據可以看到，北京的金融產業具有明顯的集聚效應，在很多年份，即使按照Malmbeg and Maskell于2002年提出的大于3的標準來看，都是存在明顯集聚效應的。上海金融產業集聚的LQ值在大多數年份都大于2，在1998-2001年還大于3，這說明上海存在著明顯的金融集聚效應。從LQ值的走勢來看，2000年之前，其值穩步上升，但之后其值呈現出下降趨勢。

對比表1和表2，可以看出，北京和上海金融產業集聚區位熵值遠遠高于中部六省省會城市金融產業集聚區位熵值，這說明北京和上海的金融集聚效應比中部六省省會城市的要明顯的多，中部六省省會城市要采取措施，加強金融集聚程度，以充分利用各種資源，建設金融集聚區。

結論與政策建議

（一）結論

本文運用區位熵法、赫芬達爾-赫希曼指數和空間基尼系數法測算中部六省省會城市的金融產業集聚程度，對六個省會城市的金融集聚狀況進行了分析。在此基礎上，借鑒其他學者對北京和上海金融集聚程度的研究，將中部六省省會城市的金融集聚狀況與北京和上海進行了對比分析。本文的主要結論如下：

第一，中部六省省會城市都存在著金融產業集聚現象，但是這種集聚效應不是很明顯，沒有形成金融產業集聚規模效益；第二，中部六省省會城市金融產業集聚程度在2008年以后出現下降趨勢，這充分說明了金融危機對金融產業集聚造成的負面效應；第三，通過中部六省省會城市金融集聚狀況與北京和上海金融集聚狀況的對比分析發現，北京和上海的金融集聚程度非常高，已經形成了集聚規模效益，且這種集聚效應逐年快速上升。這兩個城市的金融集聚效應遠遠高于中部六省省會城市的金融集聚效應。這說明，中部六省省會城市金融集聚效應還有很大的發展空間，中部六省省會城市要采取措施，加強金融集聚程度，以充分利用各種資源，建設金融集聚區。

（二）政策建議

根據實證研究結果，為提高中部六省省會城市金融集聚程度，更大程度地發揮其金融集聚效應，本文提出以下政策建議：

第一，中部六省之間應該加強交流合作，打破行業及行政區域壁壘，促進金融資源的區域流動。各省應積極合作，建立區域銀行聯動機制和整體營銷機制，建立多層次的金融市場，完善區域資金清算體系，促進信貸資金、投資資金在中部六省區域內部的合理流動，滿足企業多元化的金融服務需求。除此之外，要進一步推進以武漢—長沙為核心的區域金融中心建設，發揮金融集聚區的輻射帶動作用，促進區域經濟協調共進。

第二，中部六省省會城市應繼續加強對外開放，積極融入長三角。長三角地區作為我國目前經濟發展速度最快、經濟總量規模最大、最具有發展潛力的經濟板塊，其金融資源充沛，金融實力雄厚，金融設施完善，金融人才較多。特別是上海國際金融中心的建設和上海自貿區的發展，使其金融集聚效應和金融輻射作用進一步增強。中部六省省會城市政府應該擴大金融對外交流與合作，制定完善吸引國內外金融機構進駐的優惠政策，積極做好招商引資工作，并加強金融發展環境建設，促進金融制度創新，構建多渠道金融人才市場，培養和引進高級金融人才，充分利用長三角金融輻射帶動作用，促進中部地區金融與經濟的共同發展。

第三，中部六省省會城市要加快基礎設施和通訊網絡建設，完善接受長三角金融輻射的配套設施。中部地區經濟發展相對落后，金融資源的進入成本較高、經濟和產業基礎較為薄弱，且人力、信息、技術配套等條件較差，嚴重削弱了其接受長三角金融輻射效應的能力。因此，各省要加快基礎設施和通訊網絡建設，消除行政壁壘，加強地區間金融合作，減少對金融資源的惡性爭奪，促進金融業的協調發展。endprint

第四，建立溝通協調機制和資源共享、風險共擔機制，消除制度障礙，更好地發揮政府的引導作用。首先，建立與周邊省市的溝通協調機制，發展與周邊省市金融辦（局）聯席會議制度，加強交流，溝通信息，并成立金融糾紛協調委員會和金融服務委員會，協調金融機構間利益，解決金融糾紛，強化金融機構服務意識，推動地區間金融業的協調發展。其次，積極建立與周邊省市政府間信息、資源、利益的共享以及風險共擔的機制，各地區可以創立“聯地、聯政、聯資、聯利”條件，一方面可以推動中部六省省會城市金融集聚的加強，另一方面也能使得六省省會城市反哺周邊地區，最終實現區域金融聯動發展。

誠然，本文的研究也存在一些不足，這主要是在計算赫芬達爾-赫希曼指數等指標的時候，要用到本省其他地級市的相關數據，而山西省、湖南省和湖北省的有些地級市的數據無法獲取，這勢必會影響到這三個省省會城市金融集聚程度計算值的精確性和合理性。

參考文獻：

1.劉蕾.中國金融產業集聚程度及影響因素的空間計量分析[D].蘭州商學院碩士學位論文，2011

2.丁藝，李靖霞，李林.金融集聚與區域經濟增長—基于省際數據的實證分析[J].保險研究，2010（2）

3.張芳.中國商業銀行市場赫芬達爾指數研究[J].產業與科技論壇，2011（3）

4.張志元，季偉杰.中國省域金融產業集聚影響因素的空間計量分析[J].廣東金融學院學報，2009，24（1）

5.張曉燕，金融產業集聚的衡量體系和實證分析—以環渤海經濟圈為例[J].東岳論叢，2012（2）

6.任英華，姚莉媛.金融集聚核心能力評價指標體系與模糊綜合評價研究[J].統計與決策，2010（11）

7.王曼怡.北京金融產業集聚效應研究[M].中國金融出版社，2010

8.熊穎，黃國安.上海金融集聚與港口發展互動效應研究[J].現代經濟信息，2010（5）

9.姜冉.泛珠三角地區金融集聚與經濟增長—基于1982-2007年的數據分析[J].經濟研究導刊，2010（20）

10.張會新，杜躍平，白嘉.陜北資源型產業集群的區位熵和RIS模型分析[J].資源科學，2009，31（7）

11.蔣金荷.我國高技術產業同構性與集聚的實證分析[J].數量經濟技術經濟研究，2005（12）

12.Martin R.，Sunley P. Deconstructing clusters： chaotic concept or policy panacea？[J]. Journal of Economic Geography， 2003，3（1）

13.Malmberg A.， Maskell P.， The Elusive Concept of Localization Economies： towards a knowledge-based Theory of Spatial Clustering[J].Environment and Planning， 2002（34）

14.張會新，高超，白嘉.基于區位熵的能源礦產資源產業集群識別研究—以陜西省為例[J].科技管理研究，2011（18）

15.趙建群. 論赫芬達爾指數對市場集中狀況的計量偏誤[J].數量經濟技術經濟研究，2011（12）

16.Krugman， P..Geography and Trade. Cambridge， Massachusetts， MIT Press， 1991

17.Ellision，G. ， and Glaeser， E. L. ， 1997，“ Geographic Concentration in U. S. Manufacturing Industries： A Dartboard Approach”， Journal of Political Economy， 105

18.趙偉，張萃. FDI 與中國制造業區域集聚：基于20 個行業的實證分析[J].經濟研究，2007（11）

19.何宜慶，廖文強，白彩全等.中部六省省會城市金融集聚與區域經濟增長耦合發展研究[J].華東經濟管理，2014，28（7）

20.白彩全，張蓉，宋偉軒等.基于ESDA-GIS的長三角縣域農民人均純收入格局時空演變[J].農業現代化研究，2014，35（3）

21.成春林，華桂宏.金融集聚影響因素的縣域分析—基于2002-2011年江蘇64個縣市的實證研究[J].江蘇社會科學，2013（6）

22.成春林，華桂宏.徐州的金融輻射：能力與路徑—兼論推進徐州金融集聚區建設[J].江蘇師范大學學報（哲學社會科學版），2014，40（2）endprint

第四，建立溝通協調機制和資源共享、風險共擔機制，消除制度障礙，更好地發揮政府的引導作用。首先，建立與周邊省市的溝通協調機制，發展與周邊省市金融辦（局）聯席會議制度，加強交流，溝通信息，并成立金融糾紛協調委員會和金融服務委員會，協調金融機構間利益，解決金融糾紛，強化金融機構服務意識，推動地區間金融業的協調發展。其次，積極建立與周邊省市政府間信息、資源、利益的共享以及風險共擔的機制，各地區可以創立“聯地、聯政、聯資、聯利”條件，一方面可以推動中部六省省會城市金融集聚的加強，另一方面也能使得六省省會城市反哺周邊地區，最終實現區域金融聯動發展。

誠然，本文的研究也存在一些不足，這主要是在計算赫芬達爾-赫希曼指數等指標的時候，要用到本省其他地級市的相關數據，而山西省、湖南省和湖北省的有些地級市的數據無法獲取，這勢必會影響到這三個省省會城市金融集聚程度計算值的精確性和合理性。

參考文獻：

1.劉蕾.中國金融產業集聚程度及影響因素的空間計量分析[D].蘭州商學院碩士學位論文，2011

2.丁藝，李靖霞，李林.金融集聚與區域經濟增長—基于省際數據的實證分析[J].保險研究，2010（2）

3.張芳.中國商業銀行市場赫芬達爾指數研究[J].產業與科技論壇，2011（3）

4.張志元，季偉杰.中國省域金融產業集聚影響因素的空間計量分析[J].廣東金融學院學報，2009，24（1）

5.張曉燕，金融產業集聚的衡量體系和實證分析—以環渤海經濟圈為例[J].東岳論叢，2012（2）

6.任英華，姚莉媛.金融集聚核心能力評價指標體系與模糊綜合評價研究[J].統計與決策，2010（11）

7.王曼怡.北京金融產業集聚效應研究[M].中國金融出版社，2010

8.熊穎，黃國安.上海金融集聚與港口發展互動效應研究[J].現代經濟信息，2010（5）

9.姜冉.泛珠三角地區金融集聚與經濟增長—基于1982-2007年的數據分析[J].經濟研究導刊，2010（20）

10.張會新，杜躍平，白嘉.陜北資源型產業集群的區位熵和RIS模型分析[J].資源科學，2009，31（7）

11.蔣金荷.我國高技術產業同構性與集聚的實證分析[J].數量經濟技術經濟研究，2005（12）

12.Martin R.，Sunley P. Deconstructing clusters： chaotic concept or policy panacea？[J]. Journal of Economic Geography， 2003，3（1）

13.Malmberg A.， Maskell P.， The Elusive Concept of Localization Economies： towards a knowledge-based Theory of Spatial Clustering[J].Environment and Planning， 2002（34）

14.張會新，高超，白嘉.基于區位熵的能源礦產資源產業集群識別研究—以陜西省為例[J].科技管理研究，2011（18）

15.趙建群. 論赫芬達爾指數對市場集中狀況的計量偏誤[J].數量經濟技術經濟研究，2011（12）

16.Krugman， P..Geography and Trade. Cambridge， Massachusetts， MIT Press， 1991

17.Ellision，G. ， and Glaeser， E. L. ， 1997，“ Geographic Concentration in U. S. Manufacturing Industries： A Dartboard Approach”， Journal of Political Economy， 105

18.趙偉，張萃. FDI 與中國制造業區域集聚：基于20 個行業的實證分析[J].經濟研究，2007（11）

19.何宜慶，廖文強，白彩全等.中部六省省會城市金融集聚與區域經濟增長耦合發展研究[J].華東經濟管理，2014，28（7）

20.白彩全，張蓉，宋偉軒等.基于ESDA-GIS的長三角縣域農民人均純收入格局時空演變[J].農業現代化研究，2014，35（3）

21.成春林，華桂宏.金融集聚影響因素的縣域分析—基于2002-2011年江蘇64個縣市的實證研究[J].江蘇社會科學，2013（6）

22.成春林，華桂宏.徐州的金融輻射：能力與路徑—兼論推進徐州金融集聚區建設[J].江蘇師范大學學報（哲學社會科學版），2014，40（2）endprint

第四，建立溝通協調機制和資源共享、風險共擔機制，消除制度障礙，更好地發揮政府的引導作用。首先，建立與周邊省市的溝通協調機制，發展與周邊省市金融辦（局）聯席會議制度，加強交流，溝通信息，并成立金融糾紛協調委員會和金融服務委員會，協調金融機構間利益，解決金融糾紛，強化金融機構服務意識，推動地區間金融業的協調發展。其次，積極建立與周邊省市政府間信息、資源、利益的共享以及風險共擔的機制，各地區可以創立“聯地、聯政、聯資、聯利”條件，一方面可以推動中部六省省會城市金融集聚的加強，另一方面也能使得六省省會城市反哺周邊地區，最終實現區域金融聯動發展。

誠然，本文的研究也存在一些不足，這主要是在計算赫芬達爾-赫希曼指數等指標的時候，要用到本省其他地級市的相關數據，而山西省、湖南省和湖北省的有些地級市的數據無法獲取，這勢必會影響到這三個省省會城市金融集聚程度計算值的精確性和合理性。

參考文獻：

1.劉蕾.中國金融產業集聚程度及影響因素的空間計量分析[D].蘭州商學院碩士學位論文，2011

2.丁藝，李靖霞，李林.金融集聚與區域經濟增長—基于省際數據的實證分析[J].保險研究，2010（2）

3.張芳.中國商業銀行市場赫芬達爾指數研究[J].產業與科技論壇，2011（3）

4.張志元，季偉杰.中國省域金融產業集聚影響因素的空間計量分析[J].廣東金融學院學報，2009，24（1）

5.張曉燕，金融產業集聚的衡量體系和實證分析—以環渤海經濟圈為例[J].東岳論叢，2012（2）

6.任英華，姚莉媛.金融集聚核心能力評價指標體系與模糊綜合評價研究[J].統計與決策，2010（11）

7.王曼怡.北京金融產業集聚效應研究[M].中國金融出版社，2010

8.熊穎，黃國安.上海金融集聚與港口發展互動效應研究[J].現代經濟信息，2010（5）

9.姜冉.泛珠三角地區金融集聚與經濟增長—基于1982-2007年的數據分析[J].經濟研究導刊，2010（20）

10.張會新，杜躍平，白嘉.陜北資源型產業集群的區位熵和RIS模型分析[J].資源科學，2009，31（7）

11.蔣金荷.我國高技術產業同構性與集聚的實證分析[J].數量經濟技術經濟研究，2005（12）

12.Martin R.，Sunley P. Deconstructing clusters： chaotic concept or policy panacea？[J]. Journal of Economic Geography， 2003，3（1）

13.Malmberg A.， Maskell P.， The Elusive Concept of Localization Economies： towards a knowledge-based Theory of Spatial Clustering[J].Environment and Planning， 2002（34）

14.張會新，高超，白嘉.基于區位熵的能源礦產資源產業集群識別研究—以陜西省為例[J].科技管理研究，2011（18）

15.趙建群. 論赫芬達爾指數對市場集中狀況的計量偏誤[J].數量經濟技術經濟研究，2011（12）

16.Krugman， P..Geography and Trade. Cambridge， Massachusetts， MIT Press， 1991

17.Ellision，G. ， and Glaeser， E. L. ， 1997，“ Geographic Concentration in U. S. Manufacturing Industries： A Dartboard Approach”， Journal of Political Economy， 105

18.趙偉，張萃. FDI 與中國制造業區域集聚：基于20 個行業的實證分析[J].經濟研究，2007（11）

19.何宜慶，廖文強，白彩全等.中部六省省會城市金融集聚與區域經濟增長耦合發展研究[J].華東經濟管理，2014，28（7）

20.白彩全，張蓉，宋偉軒等.基于ESDA-GIS的長三角縣域農民人均純收入格局時空演變[J].農業現代化研究，2014，35（3）

21.成春林，華桂宏.金融集聚影響因素的縣域分析—基于2002-2011年江蘇64個縣市的實證研究[J].江蘇社會科學，2013（6）

22.成春林，華桂宏.徐州的金融輻射：能力與路徑—兼論推進徐州金融集聚區建設[J].江蘇師范大學學報（哲學社會科學版），2014，40（2）endprint