中國城市金融競爭力的統計測度與比較

朱瑋瑋

（鄭州科技學院 財經學院，河南 鄭州 450001）

一、引言

城市金融競爭力是一個綜合概念，指的是城市金融資源整合能力、發展潛力等綜合優勢。作為現代經濟社會運行的核心載體，城市金融競爭力的水平直接反映出金融服務實體經濟的綜合能力[1]。近年來，中國多個城市制定構建金融中心的發展目標。例如，2020 年7 月，深圳正式提出打造全球可持續金融中心和全球金融科技中心的城市發展目標；同年12 月，上海在《上海國際金融中心建設目標與發展建議》 中則提出，至2035 年全面升級國際金融中心功能，形成能夠與紐約、倫敦并駕齊驅的全球金融中心。在此背景下，提升城市金融競爭力已成為中國經濟創新發展的重要戰略選擇與現實訴求。應對當前經濟高質量發展的模式轉變，有必要構建一套與時俱進且符合城市金融競爭力內涵的評價體系，進而為中國城市金融競爭力水平提升提供參考借鑒。

就現有研究成果來看，學術界關于金融競爭力的研究已經有一定積累，為文章提供了重要參考。從研究視角來看，徐璋勇、陳穎(2007)[2]從金融規模、金融效率、金融生態三個維度出發，分別構建靜態和動態的區域金融競爭力評價指標體系，測度區域金融競爭力。陸紅軍(2007)[3]以紐約、香港、上海、新加坡、東京、倫敦為研究對象，從金融制度、金融環境、金融規模等層面分析影響金融競爭力的核心因素。鄧偉根等(2014)[4]則從經濟規模、金融總量與金融細分行業三個方向構建金融競爭力評價指標體系。從研究對象來看，孟宇婷(2019)[5]結合中國東部地區的省市特性，得出東部十省份的金融競爭力情況。朱平平、張曉雨(2020)[6]則運用SWOT 研究方法，重點分析了西安的金融競爭力。張守哲(2020)[7]重點分析長三角區域的金融競爭力，并將涉及到的27 個城市劃分為四個層次。

縱觀既有研究可知，有關城市金融競爭力的分析還有待完善。第一，在指標體系構建時，主要考察了與金融直接相關的指標。但事實上，金融競爭力的影響因素眾多，諸如科技實力、信息化水平等諸多因素均有可能發揮間接影響。在這種情況下，只考慮直接影響因素的指標體系往往難以準確刻畫城市金融競爭力的整體水平。第二，在研究對象的選擇上，主要集中在區域或單個城市這一層面，缺乏對中國整體城市金融發展水平的宏觀研究，不同城市之間金融競爭力的發展差異同樣有待研究。鑒于此，文章構建城市金融競爭力的綜合評價指標體系，多維度測度并比較中國城市金融競爭力水平，以便提高金融服務實體經濟效率，推動中國經濟實現高質量發展。

二、研究設計

1. 指標體系初步設計

城市金融競爭力不僅取決于金融發展與金融服務水平，還會受到城市綜合實力與基礎設施水平等因素的影響。城市實體經濟為金融市場發展提供更多需求與機會，基礎設施為金融發展與服務提供基礎保障。為此，文章在參考有關金融競爭力研究成果[8-12]的基礎上，提供了一種構建金融競爭力評價指標體系的新視角，即：將金融競爭力統計分析指標分成金融服務水平、金融業發展水平、城市基礎設施水平與經濟持續水平四個維度，詳細指標體系見表1。

表1 金融競爭力統計分析指標

2. 數據來源及處理

按照中國社會科學院財經戰略研究院2020 年發布的《中國城市競爭力報告NO.18》，文章選取中國的30 個城市作為研究樣本，所選樣本基本涵蓋行政級別較高的區域金融中心城市與經濟發展較快城市。樣本遍布東北、東南、西北、西南、環渤海、中部六大地區。其中，東北地區的城市有大連、長春、沈陽、哈爾濱；東南地區的城市有上海、深圳、廈門、廣州、南京、杭州；環渤海地區的城市有北京、青島、天津、石家莊、濟南；西北地區的城市有西安、呼和浩特、烏魯木齊、西寧、銀川；西南地區的城市有成都、昆明、重慶、海口、南寧；中部地區的有武漢、鄭州、太原、南昌、合肥。在選取的指標中，金融服務水平與金融業發展程度指標等數據主要來源于《金融運行報告》 《金融穩定報告》以及中國銀保監會、證監會、中國人民銀行、商務部等各部委官網發布的數據；城市基礎設施水平與經濟持續水平指標數據主要來源于歷年《中國城市統計年鑒》 《中國統計年鑒》，樣本數據時間跨度為2011—2020 年。

為去除量綱差異導致指標數據對評價結果的影響，研究對數據進行無量綱化處理；同時采用效用值方法進一步對數據進行處理，設定效用值范圍為[0，100]，無量綱化數據公式為：

式中，Xij代表第i個評價指標的第j個樣本城市的原始數據；Ximax代表樣本城市第i個評價指標原始數據的最大值；Ximin代表樣本城市第i個評價指標原始數據的最小值；Yij是指第i個評價指標的第j個樣本城市的指標效用值。

3. 評價指標體系測試與確定

文章運用SPSS26.0 統計學分析工具對評價指標進行相關性分析，獲得相關系數矩陣，如表2 所示。觀察可知，假設相關系數臨界值為0.8，在相關系數矩陣中共有7 對評價指標的相關系數值大于0.8，所以，研究過程中將外來資產實際利用率、金融相關率等7 個指標剔除。

表2 相關系數大于臨界值的評價指標

為進一步提高中國城市金融競爭力評價指標的鑒別能力，文章使用變差系數描述評價指標的鑒別力：

式中，表示平均值，?i表示標準差。變差系數值越大，表明指標鑒別能力越強；反之，則越小。

根據上述公式，計算得出第二輪評價指標中22 個指標的變差系數，并參考實際情況，去除變差系數較小的“證券市場A 股交易額”“數字經濟普及度”“城市綠化覆蓋率”3 個指標，保留19 個指標，最終形成中國城市金融競爭力評價指標體系，如表3 所示。

表3 中國城市金融競爭力評價指標體系

三、中國城市金融競爭力的統計測度模型構建

為避免變量復雜化帶來的不確定性，部分學者會利用主成分分析法減少質變的多重共線性，將指標體系提煉成一個由原始指標篩選組合而成的新指標評價體系。因此，為確保研究統計測度的精確性，文章基于相關研究[13-15]，通過主成分分析法與SPSS26.0 統計軟件對中國30 個城市的效用值數據展開因素分析。

1. 共同度分析

通過對原始數據進行因子分析，得出參與分析的19 個指標初始共同度和提取4 個主成分之后的再生共同度，具體結果見表4。可以看出，大部分評價指標與被提取出的主成分之間有著密不可分的內部關系結構，因此數據滿足主成分分析的基本要求。

表4 共同度分析

2. 方差分析

文章利用SPSS26.0 軟件對數據進行旋轉，得出主成分分析原始與旋轉各個主成分的特征值、方差貢獻率和累計方差貢獻率，結果如表5 所示。觀察發現，被提取4 個主成分的特征值分別為8.465、3.976、1.507、1.127，方差貢獻率分別為35.19%、25.53%、17.06%、11.24%，方差累計貢獻率為89.01%。說明這4 個主成分能夠描述19 個評價指標的大部分變化，因此可以把這4 個主成分當成中國城市金融競爭力主成分，并可對其進行方差分析。

表5 方差分析

3. 載荷分析與主成分命名

為明晰各主成分因子載荷矩陣的公因子含義，文章采取最大方差法對各主成分進行因子旋轉，結果見表6。其中各主成分中載荷較高的指標均規律地分布在關鍵評價指標上，說明19個指標間有著明確的結構關系，據此可對上述4 個主成分進行命名和解釋。

表6 旋轉后的成分載荷矩陣

第一主成分主要是由對外貿易依存度X1、外資銀行法人機構數量X2、證券公司數量X3、保險密度X7組成。第一主成分載荷矩陣系數分別為0.945、0.907、0.877、0.805。這些指標從不同角度測度了中國城市金融競爭力水平的金融服務水平，因此將第一主成分命名為金融服務水平。

第二主成分主要是由金融業產值占GDP 比重X5、金融機構存款余額X6、金融從業人員數量X8、高校金融類專業二級學院數量組成X9。第二主成分載荷矩陣系數分別為0.854、0.731、0.664、0.834。這些指標以不同角度測度中國城市金融競爭力的金融發展水平，將第二主成分命名為金融發展水平。

第三主成分是由每萬人在校大學生數量X10、每萬人互聯網用戶數量X11、R&D 投入支出占GDP 比重X12、專利授權數量X13、單位GDP 碳排放量組成X14。第三主成分的載荷矩陣系數分別為0.571、0.745、0.896、0.821、0.638、0.558。這些指標從不同角度測度了中國城市金融競爭力的城市基礎設施水平，因此將第三主成分命名為城市基礎設施水平。

第四主成分主要由城市人均GDPX15、城市居民人均可支配收入X16、社會固定資產投資X17、第三產業比重X18、地方財政收入占GDP 比重X19組成。第四主成分載荷矩陣系數分別為0.668、0.714、0.532、0.631、0.533。這些指標從不同角度測度了中國城市金融競爭力的經濟持續水平，因此將第四主成分命名為經濟持續水平。

據此，中國城市金融競爭力評價指標體系與權重如表7 所示。

表7 中國城市金融競爭力評價指標體系與權重

根據上述4 個主成分及其權重，可以構造出中國城市金融競爭力評價指標體系的統計測度模型：

其中，j為樣本城市；i代表主成分；Fij代表第j個樣本在第i個主成分上的得分；Fj(j=1，2，…，4)代表在第j個樣本金融中心城市中的總分；σi(j=1，2，…，4)表示與第i個主成分對應的權重系數。

然后，根據對主要評價指標的預測，對各個主成分荷載系數的權重進行求解，最終得出中國城市金融競爭力水平4 個主成分的測度模型：

其中，X代表第j個樣本在第i個評價指標上的效用值。

四、結果分析

根據上述建立的中國城市金融競爭力統計測度模型，可計算出中國30 個金融中心城市的金融服務水平、金融發展水平、城市基礎設施水平與經濟持續水平4 個主成分上的得分及其綜合得分。

1. 中國城市金融競爭力綜合比較

根據式(1)統計模型可以測算得出30 個樣本城市金融競爭力的得分情況，結果見表8。總體而言，在2011—2020 年間，中國城市金融競爭力水平整體偏低，但呈上升趨勢；頭部城市金融競爭力水平較為穩定，上海、北京、深圳三足鼎立局面基本成型；從排名上看，上海、北京、深圳的排名始終保持中國城市競爭力前三強，且三個城市的金融競爭力年均得分均大于0.4；排名后三位的城市依次是呼和浩特、銀川、烏魯木齊。其中金融競爭力水平最高的城市（上海） 與最低的城市（烏魯木齊） 之間的比率為14.1 倍，由此可見中國城市間金融競爭力水平存在明顯差距，經濟水平發展程度越高，其金融競爭力水平均值越大。區域層面，環渤海地區、東南地區、西南地區城市金融競爭力長期處于中上游水平，東北與中部地區處于中下游水平，西北地區除西安外其余樣本城市均處于下游水平。增長率方面，增長率較高的城市經濟發展程度普遍較低，而增長率低的城市經濟發展程度相對較高。

表8 中國城市金融競爭力綜合得分

2. 分維度比較

根據式(2)～(5)統計模型測算可以分別得出30 個城市金融競爭力在4 個子維度下的得分情況，如表9 所示。觀察可知，金融服務水平方面，平均值得分大于0.4 的城市有北京、深圳、上海，其金融服務水平均值分別為0.4973、0.5672、0.6107。其中上海市的金融服務水平均值最高，表明近十年來其金融服務水平長期處于較快上升期。在增長率方面，超過4%的共有三個城市，其中武漢金融服務水平增長率為6.93%，位居首位；石家莊與合肥增長率為5.45%、4.67%，表明近十年來，這三個城市金融發展水平一直維持著較快增長速度。值得一提的是，盡管石家莊的金融服務水平增長率居于全國首列，但其均值距離國內其他城市還存在一定差距。

表9 中國城市金融競爭力分維度得分

金融發展水平方面，在30 個城市中僅有北京、上海、深圳、杭州金融發展水平均值超過0.4。其中，上海市金融發展水平均值最高，說明上海市近十年來的金融發展水平始終保持較高發展水平。在增長率方面，超過4%的總計有3 個城市。其中杭州的金融發展水平增長率為5.57%，居全國首位，究其原因可能是杭州常住人口相對較少，且上市公司總市值卻遠超其他城市，使其金融發展取得飛速進展。廣州、成都增長率分別為5.12%、4.31%。可見，近十年來，杭州、廣州、成都的金融發展水平一直保持較快發展速度。

城市基礎設施水平方面，平均值超過0.4 的城市僅有北京、廣州、深圳與上海，其中北京的城市基礎設施水平得分為0.5908，位居全國第一。可見，近年來北京在推動加速構建“新基建”方面的成果顯著。在增長幅度方面，重慶市的城市基礎設施水平高達12.09%，遙遙領先于其他城市。呼和浩特、杭州的增長率位居第二、第三，分別為6.97%、5.49%。值得一提的是，盡管呼和浩特的城市基礎設施水平增長率較高，但平均值僅為0.0645，表明近年來呼和浩特在城市基礎設施方面加大了投入力度，但卻受制于經濟發展水平不足等原因，仍較難實現深入發展。

經濟持續水平方面，平均值得分高于0.4 的城市有北京、上海、廣州、深圳，分別為0.5927、0.5236、0.4938、0.4319。由此可見，對于經濟持續水平而言，中國東部地區的城市憑借雄厚資金實力一直走在全國前列。在增長率方面，石家莊、銀川、長春名列前三，數值分別為7.16%、6.38%、5.64%。通過分析增長率與平均值的關系可以看出，在30 個城市中，北京市平均值處于全國最高水平，但增長率較低；石家莊的均值較低，但增長率最高。

五、結論與建議

1. 結論

文章以中國城市金融競爭力為研究對象，從金融服務水平、金融發展水平、城市基礎設施水平、經濟持續水平四個方面建立了中國城市金融競爭力統計測度模型的19 個指標，利用主成分分析法對中國30 個樣本城市的效用值數據展開因素分析。同時確定金融服務水平、金融發展水平、城市基礎設施水平、經濟持續水平四個主成分與權重，并構建中國城市金融競爭力統計測度模型。通過分析，文章得出以下結論：

（1） 在綜合金融競爭力方面

在2011—2020 年間，中國金融競爭力發展不平衡，呈現出明顯地域差異。城市經濟水平發展程度越高，其金融競爭力越強。上海、北京、深圳始終處于中國城市金融競爭力前三強，形成了三足鼎立局面，烏魯木齊、銀川、呼和浩特則排名后三位。其中，金融競爭力水平最高的城市（上海） 與最低城市（烏魯木齊） 之間的得分相差14.1 倍，可見城市間金融競爭力水平存在明顯差距。在區域層面，環渤海地區、東南地區、西南地區的城市金融競爭力長期處于中上游水平，東北地區與中部地區處于中下游水平，西北地區除西安外其余城市均處于下游水平。進一步從增速角度分析，研究發現城市金融競爭力增速高的城市的經濟發展程度相對較低，增速低的城市經濟發展程度相對較高。究其原因，增速高的城市因其金融發展、金融服務、基礎建設等因素均處于較低水平，還具備一定上升空間，在相關政策指引下其經濟發展取得較好成效，但距離形成高水平金融競爭力還需一定時間；增速低的城市經濟社會已發展至一定規模且形成了一定的集聚效應，金融服務、基礎建設等資源均處于較高水平，因而其城市金融競爭力處于較高水平。

（2） 在金融競爭力四個子維度層面

就金融服務水平而言，上海的金融服務水平均值最高，武漢、石家莊、合肥的金融服務水平的增速則相對較快，十年間的增長率分別為6.93%、5.45%、4.67%。盡管如此，其金融服務水平距離上海、北京還存在很大差距。就金融發展水平而言，北京、上海、深圳、杭州相對較高，得分均超過0.4。杭州、廣州、成都增速排名前三，十年間的增長率分別為5.57%、5.12%、4.31%。其中表現最為突出的城市莫過于杭州，經過十年的快速發展，其金融發展水平已經躋身前列。就城市基礎設施水平而言，北京、廣州、深圳與上海排名前4。其中，北京得分為0.5908，位居全國第一。在增速方面，重慶的城市基礎設施增長率高達12.09%，遙遙領先于其他城市。杭州、呼和浩特增速分列第二、三位，增長幅度對應為6.97%、5.49%。值得一提的是，盡管呼和浩特城市基礎設施水平增長率較大，但僅為0.0645 的平均值說明其距離高水平的城市基礎設施水平還有很大的發展空間。就經濟持續水平而言，得分高于0.4 的城市有北京、上海、廣州、深圳，分別為0.5927、0.5236、0.4938、0.4319。在增長率方面，石家莊、銀川、長春名列前三，分別為7.16%、6.38%、5.64%、分析增長率與均值關系可以看出，在30 個金融中心城市中，北京的均值一直處于最好水平，但增長率較低；石家莊的均值較低，但增長率最高。

針對研究結論，文章提出以下建議：

第一，完善金融服務體系建設。從文章分析結果來看，金融服務水平是提升金融競爭力的主要因素，因此可從如下兩個方面提升金融服務水平：一方面，提高金融服務科技創新能力，加大對高新技術企業的支持力度。鼓勵銀行設立科技金融部門，為高新技術企業提供并購金融、信貸融資服務。對于集成電路、人工智能等國家重點戰略發展領域，優先提供金融支持；另一方面，大力發展普惠金融。政府需不斷健全融資擔保、再擔保體系，鼓勵融資租賃、地方資產管理等金融組織發揮自身特色，為中小微企業發展提供資金扶持。與此同時，深入推動普惠金融數字化進程，豐富公共數據供給，實現普惠金融的“增量、擴面、降價”三維目標。在金融政策上為金融服務水平均值較低的城市提供有力支持。

第二，強化金融創新能力。金融創新是加強金融供給、增加金融市場活力、推進金融領域向前發展的關鍵動力。中國城市金融競爭力的提升很大程度上取決于金融創新能力的高低。在具體實踐中，一是要推動大數據在各部門之間的互通，做好公共數據資源整合。鼓勵金融機構主動探索區塊鏈、人工智能技術在資產抵押、供應鏈金融中的應用，為用戶提供更多智能化金融服務，強化金融服務效率。二是積極構建金融生態服務平臺，借助移動互聯、情景感知等技術，優化風險定價機制與風控模型，增強金融機構預測系統性金融風險的能力，提升金融服務穩定性。三是優化城鄉金融資源配置。針對城市周邊農村地區，積極建立數字金融服務網點，緩解城鄉金融資源配置失衡困境，整體提升城市及周邊地區金融服務供給力度。

第三，提升城市金融基礎設施建設。金融基礎設施是支持金融創新與維護金融穩定的重要保障。一是加強金融基礎科技建設，金融機構可建立高度智能化與自主化的監測、清算與風控的金融交易體系，在交易過程中及時做到風險預警與防范。二是優化金融數據管理基礎設施。為適應宏觀審慎與貨幣政策要求，需不斷優化金融業內數據采集系統，以避免出現金融機構與監管部門之間的“信息孤島”現象。