金融產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響-以廣東省為例

金融產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響——以廣東省為例【摘要】現(xiàn)如今，中國的改革開放之路已經(jīng)走過40年，在全球化經(jīng)濟(jì)浪潮下，無論是國際范圍還是國內(nèi)范圍，企業(yè)、機(jī)構(gòu)、政府部門、個(gè)人等每個(gè)角色間的合作、商貿(mào)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)都離不開金融或者說金融機(jī)構(gòu)，正是金融服務(wù)行業(yè)的存在，才能使得各種金融資源以高效率在經(jīng)濟(jì)社會中流動(dòng)，支撐著社會、國家的發(fā)展，在當(dāng)今社會金融已然是核心產(chǎn)業(yè)之一。同時(shí)人們的需求也不斷促進(jìn)金融行業(yè)的發(fā)展，于是因?yàn)楦鞣N驅(qū)動(dòng)力的影響，金融要素漸漸集中，組成了一種規(guī)模龐大，專業(yè)化極強(qiáng)的集群，這就是金融產(chǎn)業(yè)的集聚。而金融的集聚則以更加強(qiáng)大的力量繼續(xù)對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響，本文所研究的內(nèi)容就金融產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響。首先，本文是基于國內(nèi)外已有的金融產(chǎn)業(yè)集聚有關(guān)研究成果上完成的。通過文獻(xiàn)的收集和整理，闡釋了金融產(chǎn)業(yè)集聚的概念和理論，金融產(chǎn)業(yè)集聚的測度方式和角度，金融產(chǎn)業(yè)集聚的模型構(gòu)建和實(shí)證方法。然后以區(qū)位熵為指標(biāo)對廣東省目前各地級市的金融產(chǎn)業(yè)集聚情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性描述。在區(qū)位熵和其他指標(biāo)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了面板數(shù)據(jù)模型并進(jìn)行單位根檢驗(yàn)、Kao協(xié)整檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)以確定模型，最后進(jìn)行回歸分析。文章的最后則對基礎(chǔ)上文的研究分析進(jìn)行總結(jié)并結(jié)合廣東省實(shí)際情況提出參考性意見?！娟P(guān)鍵詞】金融產(chǎn)業(yè)集聚；區(qū)位熵；面板數(shù)據(jù)模型TheImpactofFinancialIndustryAgglomerationon

EconomicDevelopment——TakingGuangdongProvinceas

anExample[Abstract]Nowadays,Chinahasgonethrough40yearsofreformandopeningup.Underthewaveofglobalizationeconomy,whetheritisinternationalordomestic,enterprises,institutions,governmentdepartments,individualsandotherrolesofcooperation,businessandothereconomicactivities.Itistheexistenceofthefinancialservicesindustrythatenablesvariousfinancialresourcestoflowintheeconomyandsocietywithhighefficiency,supportingthedevelopmentofsocietyandthecountry.Intoday’ssocialfinance,itisalreadyacoreindustryOne.Becauseoftheinfluenceofvariousdrivingforces,financialelementsaregraduallyconcentrated,formingalarge-scale,highlyspecializedcluster,whichistheconcentrationofthefinancialindustry.Thecontentofthisarticleisabouttheimpactoffinancialindustryagglomerationoneconomicgrowth.Firstofall,thisarticleisbasedontherelevantresearchresultsofdomesticandforeignfinancialindustryagglomeration.Throughthecollectionandarrangementofliterature,theconceptandtheoryoffinancialindustryagglomeration,themeasurementmethodandangleoffinancialindustryagglomeration,themodelconstructionandempiricalmethodsoffinancialindustryagglomerationareexplained.ThenusethelocationentropyasanindicatortostatisticallydescribethecurrentsituationoffinancialindustryagglomerationinvariouscitiesinGuangdongProvince.Basedonthelocationentropyandotherindicators,apaneldatamodelisconstructedandunitroottest,Kaocointegrationtest,andHausmantestareperformedtodeterminethemodel,andfinallyregressionanalysisisperformed.Attheendofthearticle,itsummarizestheresearchandanalysisbasedontheaboveandputsforwardreferenceopinionsbasedontheactualsituationofGuangdongProvince.[Keywords]FinancialagglomerationLocationentropyPaneldatamodelTOC\o"1-5"\h\z前言 1\o"CurrentDocument"研究背景 1\o"CurrentDocument"研究意義 1\o"CurrentDocument"研究方法 2\o"CurrentDocument"文獻(xiàn)綜述 2國外研究現(xiàn)狀 3國內(nèi)研究現(xiàn)狀 4廣東省金融集聚現(xiàn)狀與經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀 6\o"CurrentDocument"廣東經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 6\o"CurrentDocument"廣東金融集聚測度 7金融集聚的實(shí)證分析 10\o"CurrentDocument"模型構(gòu)建 10\o"CurrentDocument"實(shí)證分析 12平穩(wěn)性檢驗(yàn) 1 2\o"CurrentDocument"面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn) 1 4Hausman檢驗(yàn)確定回歸模型 1 4\o"CurrentDocument"結(jié)果分析 15結(jié)論與政策建議 18\o"CurrentDocument"研究結(jié)論 18\o"CurrentDocument"政策建議 19研究多變的金融發(fā)展體系體制，使金融產(chǎn)業(yè)的管理和經(jīng)營規(guī)范化、多元化 19實(shí)施針對不同地區(qū)情況統(tǒng)籌優(yōu)化的金融政策，使人才和資源向珠三角外的區(qū)域流動(dòng) 19打造高素質(zhì)金融人才團(tuán)隊(duì)，加快金融創(chuàng)新，使金融產(chǎn)業(yè)與高新產(chǎn)業(yè)緊密融合 201010#前言研究背景現(xiàn)如今，第三產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用越來越大，而金融服務(wù)業(yè)是現(xiàn)代第三產(chǎn)業(yè)中的的核心產(chǎn)業(yè)。金融行業(yè)的發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效應(yīng)在促進(jìn)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長和社會發(fā)展方面發(fā)揮著重要作用。全球化,信息技術(shù),金融資本的趨勢的發(fā)展,金融的全球化是不可避免的。地區(qū)金融資源的合并帶來的集聚效應(yīng),促使金融機(jī)構(gòu)和交易活動(dòng)的更多地在部分地區(qū)集中,實(shí)現(xiàn)以城市為中心的金融集成的現(xiàn)象逐步產(chǎn)生。廣東省地理位置在中國南部是中國經(jīng)濟(jì)實(shí)力最強(qiáng)的省份之一廣東省GDP長期處于國家前沿，根據(jù)2019年出版的廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒和國家統(tǒng)計(jì)年鑒可以獲知，廣東省GDP已經(jīng)達(dá)到9727.77億元，占國家GDP的十分之一。廣東省金融行業(yè)長期積累了雄厚的資本、人才、技術(shù)和其他資源，因此廣東省金融行業(yè)具有雄厚的基礎(chǔ)，還有很大的發(fā)展空間。研究意義在過去40年的改革開放中，以廣深兩市為代表的廣東省的發(fā)展速度是有目共睹的，得到了全世界的贊譽(yù)。今天，珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)呈現(xiàn)穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢，但廣東省各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍不均勻。廣東省西部和廣東省北部的經(jīng)濟(jì)比較落后，廣東省東部和廣東省南部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好。一定程度的不同城市不均勻經(jīng)濟(jì)發(fā)展的這種現(xiàn)象，限制了廣東省經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步有序發(fā)展。像上面文中提到,金融產(chǎn)業(yè)對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展來說是一個(gè)能產(chǎn)生重要影響的產(chǎn)業(yè),因此研究廣東省地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)集聚在整個(gè)省以及各個(gè)地級市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展究竟發(fā)生了什么作用和效應(yīng)，對于調(diào)整廣東省金融產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)廣東省經(jīng)濟(jì)多層次高質(zhì)量發(fā)展具有非同一般的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。本文選取并收集廣東統(tǒng)計(jì)年鑒中的相關(guān)數(shù)據(jù)，整理成廣東省各個(gè)地級市相關(guān)面板數(shù)據(jù)，通過計(jì)算區(qū)位熵的方式來分析廣東省21個(gè)地級市2010-2018年的金融產(chǎn)業(yè)集聚水平，并綜合文獻(xiàn)研究法，統(tǒng)計(jì)分析法，實(shí)證分析法等探討廣東省金融產(chǎn)業(yè)集聚水平以及對當(dāng)?shù)夭煌貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效應(yīng)和貢獻(xiàn)度，在廣東省金融產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整政策和探求經(jīng)濟(jì)新的突破點(diǎn)提供比較切合實(shí)際情況的參考性意見，縮小省內(nèi)城市間區(qū)域差異，進(jìn)而促進(jìn)廣東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。研究方法第一、文獻(xiàn)檢索法本文的研究內(nèi)容需要大量的文獻(xiàn)成果支撐，因此翻閱文獻(xiàn)總結(jié)出目前該論題的國內(nèi)外研究進(jìn)展情況，找出以前研究的缺陷之處和避免研究內(nèi)容的重復(fù)；在了解金融產(chǎn)業(yè)集聚的定義和概念，以及所需要的研究方法時(shí)，也需要借助文獻(xiàn)檢索法，通過各種資料的信息進(jìn)行分析匯總。第二、比較分析法在論文中將對國內(nèi)與國外的金融產(chǎn)業(yè)集聚的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，需要對兩者的研究方向、研究特點(diǎn)、研究內(nèi)容進(jìn)行比較，總結(jié)出其中的關(guān)聯(lián)和區(qū)別，找出國內(nèi)與國外的研究差異，從而得出本次研究中金融產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的不足，進(jìn)而根據(jù)不足提出對策。第三、定量分析法在科學(xué)研究中，通過定量分析法可以使人們對研討對象進(jìn)行具體的認(rèn)知，進(jìn)一步精確化數(shù)量，以便可以更深刻地科學(xué)地揭示規(guī)律，把握本質(zhì)，理清關(guān)系，預(yù)測事物的發(fā)展趨勢。本文中將會使用Eviews11軟件，通過該軟件對所獲取的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸計(jì)量分析并生成模型，以便進(jìn)行實(shí)證分析。文獻(xiàn)綜述當(dāng)一個(gè)產(chǎn)業(yè)處于蓬勃發(fā)展的階段，往往會在一個(gè)空間內(nèi)產(chǎn)生集聚，以達(dá)到資源高度集中的目的，從而通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)所產(chǎn)生的外部性讓產(chǎn)業(yè)更多地帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。目前互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)全球化的浪潮已出現(xiàn)許久，但仍然以不可阻擋的態(tài)勢進(jìn)行發(fā)展，其中，以互聯(lián)網(wǎng)為媒介，金融資源在金融機(jī)構(gòu)中流動(dòng)性也大大增加。這吸引了許多中外專家、學(xué)者關(guān)注，目前的研究成果已非常多，因此本章的主要對前人的研究進(jìn)行整合，從金融產(chǎn)業(yè)集聚的定義、集聚的動(dòng)因、集聚的測評以及集聚對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響等方面的有關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行概括和梳理。國外研究現(xiàn)狀國外學(xué)者對于金融產(chǎn)業(yè)集聚的研究相對于國內(nèi)起步比較早，金融產(chǎn)業(yè)集聚的內(nèi)涵和概念也不斷地提出和定義，這其中包括：CharlesPoorKindleberger（1973）［1］從功能的角度給出了“金融集聚”的概念，他認(rèn)為金融中心是一個(gè)媒介，不但能夠跨越時(shí)間和空間進(jìn)行個(gè)人和企業(yè)的儲蓄和投資的結(jié)算，還能將資本從儲蓄者轉(zhuǎn)移到投資者手中，其過程中會對不同區(qū)域的資金配置產(chǎn)生影響，提高跨區(qū)域支付效率和資源效率的提高。Dufey,Gunter,Giddy等人（1978）［2］在對歐元市場的研究中認(rèn)為一個(gè)金融中心的形成是由金融機(jī)構(gòu)不斷高度集中而形成的金融圈，是一個(gè)地區(qū)范圍內(nèi)金融交易的結(jié)算中心。Naresh，R.，Pandit等人（2002）［3］根據(jù)英國金融產(chǎn)業(yè)的研究證明了一個(gè)區(qū)域內(nèi)的金融產(chǎn)業(yè)和高新產(chǎn)業(yè)會導(dǎo)致金融資源的流動(dòng)和集聚，最終在這個(gè)區(qū)域內(nèi)集群的集聚水平不斷提高，從而形成金融中心。國外學(xué)者對于金融產(chǎn)業(yè)集聚的動(dòng)因研究角度和研究方式比較多樣。CharlesPoorKindleberger（1973）［1］認(rèn)為，外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是個(gè)重要的因素，在其作用下所有與金融產(chǎn)業(yè)有關(guān)的要素會定位在一個(gè)區(qū)域內(nèi)，這個(gè)區(qū)域內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)不斷深化，分工逐漸明確，資源利用效率提高，競爭優(yōu)勢增強(qiáng)的同時(shí)也吸引了更多相關(guān)企業(yè)，最后形成金融產(chǎn)業(yè)集聚。Marshall（1920）［4］認(rèn)為一個(gè)區(qū)域由于自然條件，或者因?yàn)樽匀粭l件的開采和利用，就會驅(qū)動(dòng)資本的靠攏。Weber,Alfred（1929）［5］的進(jìn)一步研究，將金融產(chǎn)業(yè)聚集的因素分為集聚與分散的互相作用，認(rèn)為集聚從企業(yè)自身發(fā)展形成的優(yōu)勢會轉(zhuǎn)化為企業(yè)間的聯(lián)系，促進(jìn)地方產(chǎn)業(yè)集群的產(chǎn)生，實(shí)現(xiàn)成本降低和資源利用提高。從上個(gè)世紀(jì)中期，金融產(chǎn)業(yè)集聚的研究逐漸由靜態(tài)性研究變?yōu)閯?dòng)態(tài)性研究。YoonS.Park（1989）［6］通過微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論闡述了銀行等金融機(jī)構(gòu)的協(xié)作形成的連鎖反應(yīng)，能夠有效降低交易成本，達(dá)到獲取相關(guān)信息時(shí)間的縮短和基礎(chǔ)設(shè)施利用效率的提高，是推動(dòng)該區(qū)域金融產(chǎn)業(yè)集聚的主要因素。目前的國外研究文獻(xiàn)測量集聚程度的方法不斷深入，產(chǎn)生了許多科學(xué)衡量的指標(biāo)，包括區(qū)位熵值、EG指數(shù)、MS指數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)、空間基尼系數(shù)等。PaulKrugman（1991）［7］通過將規(guī)模經(jīng)濟(jì)、運(yùn)輸成本、制造業(yè)份額納入DS壟斷經(jīng)濟(jì)模型，建立了“中心一外圍”模型，認(rèn)為運(yùn)輸成本的降低，規(guī)模經(jīng)濟(jì)的擴(kuò)大和較高的份額是較低的運(yùn)輸成本、較大的規(guī)模經(jīng)濟(jì)和較高的份額是產(chǎn)業(yè)集聚維持的條件。MasahisaFujita(1999)[8]在Krugman的“中心一外圍”模型的基礎(chǔ)上，指出一個(gè)區(qū)域距金融中心越近，其獲得報(bào)酬就越高。其新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的核心觀點(diǎn)是在有運(yùn)輸成本因素下，規(guī)模報(bào)酬會遞增，廠商偏向潛在產(chǎn)能更大的市場，而市場也反過來對工資報(bào)酬水平的提高有促進(jìn)作用。Reed,HowardCurtis(1981)[9]將美國的70多個(gè)城市的金融機(jī)構(gòu)和銀行分成均等的簇群，進(jìn)行層次分化的辨別式分析，設(shè)定了主要變量，同時(shí)對這些金融產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)依據(jù)變量進(jìn)行排名。對基尼系數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，融合了赫芬達(dá)爾指數(shù)，構(gòu)造出新的EG指數(shù)，消除了企業(yè)規(guī)模差異或范圍大小不同帶來的指數(shù)偏差。Ellison,G，Glaeser,E.L(1994)[10]對基尼系數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，融合了赫芬達(dá)爾指數(shù)，構(gòu)造出新的EG指數(shù)，消除了企業(yè)規(guī)模差異或范圍大小不同帶來的指數(shù)偏差。RossLevine(1997)[11]總結(jié)了金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響，金融市場和中介機(jī)構(gòu)通過促進(jìn)儲蓄，資源配置，監(jiān)督企業(yè)治理，通過風(fēng)險(xiǎn)管理和促進(jìn)交易來減少市場摩擦，并通過資本積累和技術(shù)創(chuàng)新提高經(jīng)濟(jì)增長速度。RobertDekle,JonathanEaton(1999)[12]估算了日本制造業(yè)和金融服務(wù)業(yè)的集聚效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)，這兩個(gè)行業(yè)的集聚對經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有重要影響，但金融服務(wù)的地理溢出效應(yīng)低于制造業(yè)。ThorstenBeck,RossLevine(2004)[13]將廣義矩估計(jì)方法添加到動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中，以研究銀行業(yè)，證券市場與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，結(jié)果表明，金融市場中資本的快速流通可以加速其自身經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。Rousseau(2002)[14]根據(jù)幾十年來數(shù)十個(gè)國家的股票數(shù)據(jù)，對股票市場與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明股票市場可以促進(jìn)一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)增長。NicholasApergis(2007)[15]等人進(jìn)行了一項(xiàng)以發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家為對照的實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱的國家中，金融服務(wù)業(yè)的集聚在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)方面的作用要大于發(fā)達(dá)國家。國內(nèi)研究現(xiàn)狀梁穎，羅霄(2006)[16]認(rèn)為，金融集聚是指國家金融中介服務(wù)機(jī)構(gòu)、金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)、大型國內(nèi)金融企業(yè)、金融輔助機(jī)構(gòu)以及其他在特定地區(qū)聚集的相關(guān)金融機(jī)構(gòu)。并與其他跨國金融公司，國際金融機(jī)構(gòu)和大型企業(yè)總部之間緊密互動(dòng)而形成的工業(yè)空間組織等。王步芳（2006）［17］認(rèn)為金融行業(yè)集群是指金融行業(yè)的各種各樣的企業(yè)和機(jī)構(gòu)，基于垂直專業(yè)化分工和水平競爭與合作，多數(shù)企業(yè)會集中在某一區(qū)域，形成經(jīng)濟(jì)密集型產(chǎn)業(yè)組織，金融中心就是金融中心集群的具體化形式。李林，丁藝，劉志華（2010）［18］認(rèn)為，金融產(chǎn)業(yè)集聚是金融組織、金融資源、特定區(qū)域的特定環(huán)境以及相關(guān)產(chǎn)業(yè)在時(shí)間維度和空間維度上的有機(jī)互動(dòng)和有序演進(jìn)而形成的最終狀態(tài)。趙曉斌，王坦，張晉熹（2002）［19］以中國作為代表，運(yùn)用“信息腹地”和“信息不對稱”理論并進(jìn)行了相關(guān)的研究應(yīng)用，把研究焦點(diǎn)放在了“信息不對稱”在企業(yè)選址決策中的必要性和地區(qū)影響，探討了影響金融中心開發(fā)的決定因素。滕春強(qiáng)（2006）［20］認(rèn)為，金融產(chǎn)業(yè)集群中的企事業(yè)單位具有空間地理鄰近性、產(chǎn)業(yè)鄰近性和社會鄰近性，依靠財(cái)政資源等外部環(huán)境的變化，已經(jīng)達(dá)到一定的規(guī)模和強(qiáng)度。殷興山，賀繹奮（2003）［21］利用統(tǒng)計(jì)理論與方法，建立了描述一個(gè)城市的金融優(yōu)勢指標(biāo)體系,對長江三角洲進(jìn)行金融優(yōu)勢評估,并發(fā)現(xiàn)長江三角洲金融競爭力的城市在長江三角洲與資源分布存在一定的關(guān)聯(lián)。陳文鋒，平瑛（2008）［22］的文章采用區(qū)位熵的方法對1990年至2006年的形勢進(jìn)行了分析，以研究其將來會怎樣發(fā)展。文章作者將模型進(jìn)行向量自回歸后，分析了金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果表明，金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在均衡關(guān)系，金融產(chǎn)業(yè)集聚可以長期穩(wěn)定的推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。廣東省金融集聚現(xiàn)狀與經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀廣東經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平廣東省是中國南部的經(jīng)濟(jì)大省和經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省。截止2018年，廣東省區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)到9727.77億元，連續(xù)30余年位居全國頭名。廣東省下轄21個(gè)地級城市，也是中國地級市最多的省份。根據(jù)2018年省內(nèi)生產(chǎn)總值和人均省內(nèi)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)來看，廣東省下面的21個(gè)城市的發(fā)展可以劃分為四個(gè)梯級。第一梯級是位于珠江三角洲的廣州和深圳。這兩個(gè)城市作為中國的一線城市，經(jīng)濟(jì)水平相對高度發(fā)達(dá)，兩個(gè)城市的GDP都超過2萬億元，排名全國第三和第四。第二梯級是稍微靠北的佛山和東莞。它們的地區(qū)生產(chǎn)總值在8000億到10000億元之間。它們在全國城市的排名能達(dá)到前25位，也遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于除了廣深以外的其他地級市。而以上四個(gè)地級市的地區(qū)生產(chǎn)總值，甚至高于中國第四大經(jīng)濟(jì)體浙江省。第三梯級是惠州、湛江、中山、珠海、江門、茂名、汕頭這七個(gè)城市。它們的地區(qū)生產(chǎn)總值都在2000億到5000億元之間，同時(shí)都在全國百強(qiáng)城市中名列前茅。第四梯級是剩下的分布在珠三角地區(qū)以外的肇慶、汕尾、清遠(yuǎn)、陽江、韶關(guān)、揭陽、梅州、潮州、云浮、河源。它們的地區(qū)生產(chǎn)總值基本在2000億元以下。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（人均地區(qū)GDP）來看，則可以分為三個(gè)梯級。第一梯級是深圳、廣州、珠海，人均地區(qū)生產(chǎn)總值超過16萬元，位居全國前十名以內(nèi)。第二梯級是中山、東莞、惠州、佛山。它們的人均地區(qū)生產(chǎn)總值都是在全省平均值以上。第三個(gè)梯級是剩下的十四個(gè)城市。這些城市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值不但低于省級平均水平，而且部分還低于全國平均水平?？傮w上看，廣東經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)實(shí)力基礎(chǔ)雄厚，但地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的問題依然突出。整體而言，珠江三角洲區(qū)域的9個(gè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展最為發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)實(shí)力也最強(qiáng)，占整個(gè)省生產(chǎn)總值的近80%。廣東省剩下的12個(gè)地級市和西部、北部地區(qū)發(fā)展水平較低，人均地區(qū)生產(chǎn)總值低于省平均水平，部分相對于全國水平來說也有些偏低。隨著粵港澳大灣區(qū)的啟動(dòng)，由沿海珠三角城市輻射到內(nèi)陸粵北城市這種經(jīng)濟(jì)方式將會使得廣東省經(jīng)濟(jì)提升到一個(gè)新的水平，但同時(shí)，粵港澳大灣區(qū)有可能更多覆蓋珠江三角洲地區(qū)，是否還會加大不平衡的問題還需要進(jìn)一步的探討。廣東金融集聚測度本文將會根據(jù)實(shí)際來運(yùn)用區(qū)位熵法對金融產(chǎn)業(yè)聚集程度進(jìn)行測算。區(qū)位熵是Haggett在上世紀(jì)末首次提出的，在當(dāng)時(shí)是分析金融產(chǎn)業(yè)集聚的關(guān)鍵要素。首先，它假設(shè)了所有行業(yè)都處于一個(gè)水平；其次，它假定消費(fèi)、生產(chǎn)和消費(fèi)模式也處于同一水平。具體模型為:LQij=(Eij/Ej)/(Ei/E)其中，廣東省的總產(chǎn)值或就業(yè)總?cè)藬?shù)等總額值用E表示;第i個(gè)行業(yè)的總產(chǎn)值或就業(yè)人數(shù)等、第j個(gè)地區(qū)的總產(chǎn)值或從業(yè)人數(shù)等分別用Ei和Ej表示；由Eij和LQij分別代表j市i產(chǎn)業(yè)的總量和區(qū)位熵。在本次研究中，金融業(yè)的增加值或金融機(jī)構(gòu)數(shù)為i;省份的不同城市(j=1,2，(1,4))和其他城市使用j區(qū)域進(jìn)行表示。區(qū)域金融行業(yè)的深度和集中度可以用區(qū)位熵來說明。區(qū)位熵的優(yōu)勢在于，和測量廣東省整體金融業(yè)集中度和地級市金融業(yè)集中度的其他方法相比，其數(shù)據(jù)獲取途徑簡便，數(shù)據(jù)獲取容易。當(dāng)LQ大于1時(shí)，我們認(rèn)為該地級市的金融業(yè)的金融集聚程度是較高的，當(dāng)LQ大于1時(shí)，該地級市的金融業(yè)的金融集聚程度是較低的。本文采取了就業(yè)人員、機(jī)構(gòu)數(shù)量、金融業(yè)增加值作為研究指標(biāo)，數(shù)據(jù)來源于《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》。表2-1廣東省金融行業(yè)從業(yè)人員區(qū)位熵201020172018廣州1.8673111.9526751.975098深圳0.6660910.5796940.5402珠海1.3595921.5980561.659112汕頭0.5354130.4848180.504468佛山1.4615011.5557211.520986

韶關(guān)0.640920.5382710.536286河源0.7705410.8317840.841016梅州1.0650790.9988071.014216惠州1.1380521.3006861.295919汕尾0.7141170.6260090.621144東莞1.2445361.4018721.399987中山1.4042641.4743671.465144江門1.0314430.9739440.967448陽江0.6459870.6457760.656791湛江1.1138141.0268740.971821茂名0.8699150.8270380.871008肇慶1.1491351.2710171.250664清遠(yuǎn)0.8884080.8799280.906309潮州1.0548361.102971.111227揭陽0.7560490.7461830.745397云浮1.2234911.0894561.064911注：數(shù)據(jù)整理自《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》。從表2.1可以看出：橫向?qū)Ρ确治觯?010、2017、2018這三年間，廣州、珠海、佛山、梅州、惠州、東莞、中山、江門、湛江、肇慶、潮州、云浮市共12市的區(qū)位熵?cái)?shù)值的平均數(shù)是大于1的，而區(qū)位熵也是大于1的城市常年也是大于1的，小于1的則也是維持在一個(gè)水平線，因此，兩個(gè)地區(qū)的金融行業(yè)集聚能力的差異非常大且沒有太多的變化。這個(gè)結(jié)果跟搭建金融產(chǎn)業(yè)集聚時(shí)估計(jì)的計(jì)算結(jié)果一樣，這就從另一個(gè)方面證明了，目前廣東省的金融差距的根本還沒有解決，依然存在貧富差距大的問題，很多地方的金融行業(yè)發(fā)展極其不均衡。在中國，廣東是沿海省，經(jīng)濟(jì)發(fā)展突出，廣州市屬于該省的省會都市，其所在的珠三角位置具備了很多政府扶持的優(yōu)惠政策，越來越便利快捷的交通條件。其地理位置優(yōu)越，與澳門、香港交接，同時(shí)具備充裕的海洋資源，由于經(jīng)濟(jì)行業(yè)發(fā)展水準(zhǔn)非常強(qiáng)，進(jìn)而產(chǎn)生的金融貿(mào)易行業(yè)的集聚影響力就極為突出；廣東省北部和廣東省西部等經(jīng)濟(jì)水平相對較低的靠山地帶，由于難以對其開發(fā)，導(dǎo)致無法對許多產(chǎn)業(yè)的

發(fā)展給予貢獻(xiàn)，缺乏大量資金的投入，所以其金融產(chǎn)業(yè)集聚的影響不夠。同時(shí)，規(guī)模經(jīng)濟(jì)的外部性、驅(qū)動(dòng)金融集聚的要素、良好的政策方針等因素，也是城市和地區(qū)金融集聚的主要推動(dòng)力。表2-2廣東省金融行業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)量區(qū)位熵2005201020172018廣州3.2092273.856283.9455673.944683深圳13.1493112.953815.4206416.0036珠海8.9901697.6163516.898726.567353汕頭37.8937137.5537232.1824432.59036佛山70.4588567.7552867.6437666.72326韶關(guān)5.1200355.4501435.3855565.461454河源20.7377319.5524419.9392120.13284梅州43.8945139.2675840.6532840.48512惠州25.2264629.6428231.0532430.69289汕尾8.9377648.0539377.036377.013371東莞123.7617135.7431153.0862153.4599中山11.2021211.2226311.1425611.16689江門37.2985934.7854433.8352733.94906陽江7.6954067.8942847.4916387.466526湛江77.7165970.2136770.1967769.67422茂名18.5793918.9286118.4377318.63633肇慶18.5393419.473221.3049321.00176清遠(yuǎn)20.6220221.8294320.9760721.38937潮州15.5709314.8418214.8930514.86931揭陽48.6461851.4075451.7193951.20344云浮13.6168812.2270212.0623512.10101注：數(shù)據(jù)整理自《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》。表2.2顯示，目前這項(xiàng)指標(biāo)選取實(shí)際上是存在有很大缺陷的，但從總體上看，廣東省在金融機(jī)構(gòu)的地域分布看，也從一定程度上說明了廣東省不同區(qū)域間金融機(jī)構(gòu)數(shù)量差異的特點(diǎn)，結(jié)合事實(shí)情況來看，廣東省經(jīng)濟(jì)較為落后的地區(qū)雖然其占地面積比較龐大，但金融機(jī)構(gòu)存有量較少，這是因?yàn)檎嫉孛娣e廣的地區(qū)為山區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)難度大，因此無法吸引太多產(chǎn)業(yè)聚集。其主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)往往還是農(nóng)業(yè)，因此吸引能力也較弱。表2-3廣東省金融增加值區(qū)位熵年份 區(qū)位熵2012 0.836144112013 0.865199242014 0.888207162015 0.95349782016 0.945442692017 0.98024325注：數(shù)據(jù)整理自《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》。據(jù)表2.3的2012至2017年金融增加值區(qū)位熵顯示，廣東省目前的金融產(chǎn)業(yè)集聚程度雖然和現(xiàn)實(shí)中經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知有些偏低，可能的原因還是因?yàn)?1個(gè)地級市之間的不平衡，但作為地級市最多的省份，且不同地區(qū)地理狀況的差異，導(dǎo)致區(qū)位熵值小于1也較為合理，且表中的數(shù)據(jù)實(shí)際上也接近1，并逐年增加，說明廣東省整體的金融產(chǎn)業(yè)逐漸往集聚的方向發(fā)展，相信很快也能達(dá)到集聚的標(biāo)準(zhǔn)。金融集聚的實(shí)證分析模型構(gòu)建在進(jìn)行實(shí)際金融產(chǎn)業(yè)分析中，往往可能遇到將時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)兩兩結(jié)合的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)類型被稱為面板數(shù)據(jù)(PanelData),它含有橫截面數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和選定變量，是一種三維的信息數(shù)據(jù)。它既能反映某一時(shí)期每個(gè)個(gè)體數(shù)據(jù)的運(yùn)行規(guī)律，也能描述每個(gè)個(gè)體隨時(shí)間的推進(jìn)而變化的規(guī)律，集合了時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)的共同優(yōu)點(diǎn)。面板數(shù)據(jù)模型主要具有以下這幾個(gè)方面的優(yōu)點(diǎn)：第一，在經(jīng)濟(jì)學(xué)的許多問題分析中，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型，例如橫截面或時(shí)間序列，它們往往會遇到單個(gè)或多個(gè)變量的樣本量不足的難題，而面板數(shù)據(jù)由于涉及數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)比較豐富，能提供比較全面的數(shù)據(jù)資料，從而克服了這一弊端，能夠?yàn)閷?shí)證分析提供覆蓋性更強(qiáng)的信息，同時(shí)增加了自由度并減少了多個(gè)解釋變量之間的共線性，因此面板數(shù)據(jù)模型會使計(jì)量經(jīng)濟(jì)的計(jì)算研究的效果得到了改善。第二，如果僅僅使用截面數(shù)據(jù)或者時(shí)間序列數(shù)據(jù)，是很難達(dá)到面板數(shù)據(jù)的優(yōu)秀覆蓋性和真實(shí)性，這樣可能會阻礙我們更加深入的分析及從多個(gè)角度分析宏觀或微觀經(jīng)濟(jì)問題；同時(shí)，將兩種數(shù)據(jù)類型結(jié)合的面板數(shù)據(jù)能夠明顯降低由于缺省變量所產(chǎn)生的麻煩。本文構(gòu)建的面板數(shù)據(jù)模型如下(模型借鑒于張婷[23])：由于數(shù)據(jù)的絕對數(shù)值差距較大，因此將以上模型對數(shù)化并賦予具體變量,并在此基礎(chǔ)上加入常數(shù)項(xiàng)：LNGDP=c+c1LNG+c2LNL+c3LNQGDP。區(qū)域生產(chǎn)總值是能夠充分反映一國或地區(qū)綜合經(jīng)濟(jì)能力的指標(biāo)，目前來看，使用GDP作為衡量一個(gè)地區(qū)例如廣東省各地級市經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)也早已經(jīng)成為大家熟知的東西。在本模型中，我們使用GDP作為廣東省21個(gè)地市的經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)，并將其對數(shù)化得到LNGDP,作為模型的被解釋變量。G是投入的資本，在本文中選取了21個(gè)地級市的固定資產(chǎn)投資總額來表示?，F(xiàn)在的文獻(xiàn)中有關(guān)固定投資和經(jīng)濟(jì)增長方面的研究很多，很多文獻(xiàn)作者也將固定資產(chǎn)投資作為一個(gè)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素，本文認(rèn)為其可能具有比較良好的貢獻(xiàn)度，因此將其作為變量之一。在本模型中認(rèn)為固定資產(chǎn)投資額的增加和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能是正相關(guān)關(guān)系，將這種情況作為了一種假設(shè)。因此本文以廣東省21個(gè)地級市的固定資產(chǎn)投資總額來作為企業(yè)或機(jī)構(gòu)資產(chǎn)的規(guī)模的一個(gè)衡量要素，并將其對數(shù)化，作為模型的一個(gè)解釋變量。L代表勞動(dòng)力數(shù)量，即從業(yè)人員。我國人口數(shù)量眾多，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的早期很多都是勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，即便現(xiàn)狀高新技術(shù)不斷發(fā)展，勞動(dòng)力的增加仍然對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著關(guān)鍵的作用，一個(gè)區(qū)域內(nèi)各個(gè)行業(yè)的勞動(dòng)力數(shù)量達(dá)到某種程度時(shí)，將起到推動(dòng)這一區(qū)域規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)快速發(fā)展的作用。在這里假設(shè)勞動(dòng)力和經(jīng)濟(jì)增長是正相關(guān)關(guān)系?？紤]到廣東省21個(gè)地級市數(shù)據(jù)的可得性，本文以廣東省21個(gè)地級市的全行業(yè)從業(yè)人員來衡量21個(gè)地級市的勞動(dòng)力水平，并將其對數(shù)化，作為模型的一個(gè)解釋變量。（4）Q為金融產(chǎn)業(yè)集聚程度，在本文中以就業(yè)人員的區(qū)位熵作為研究指標(biāo)。在說明區(qū)位熵的意義時(shí)有提到，區(qū)位熵大于1時(shí)其值越高，則說明金融行業(yè)的集聚程度更加集中，反之，則表示金融行業(yè)的集聚程度比較弱。廣東省經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在會受到金融行業(yè)集聚的各種效應(yīng)和渠道的影響，如通過溢出效應(yīng)、外部效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)、輻射效應(yīng)等。本文以廣東省21個(gè)地級市的區(qū)位熵作為各地級市金融行業(yè)集中度的衡量指標(biāo)，并將其對數(shù)化，作為模型的一個(gè)解釋變量。本文選用LLC檢驗(yàn)法、PP檢驗(yàn)法和ADF檢驗(yàn)法對被解釋變量和解釋變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示于以下表格。實(shí)證分析平穩(wěn)性檢驗(yàn)本文選用LLC檢驗(yàn)法、PP檢驗(yàn)法和ADF檢驗(yàn)法對被解釋變量和解釋變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示于以下表格：表3-1單位根檢驗(yàn)結(jié)果表度檢驗(yàn)方法（原假設(shè):變量存在單位根）統(tǒng)計(jì)量P值交叉項(xiàng)觀測值變量LNGDPLLC檢驗(yàn)-22.71310.000021158PP檢驗(yàn)71.57930.000021168ADF檢驗(yàn)71.57930.003021158變量LNGLLC檢驗(yàn)-2.97270.001521155PP檢驗(yàn)58.34720.048021168ADF檢驗(yàn)39.38100.586621155變量LNLLLC檢驗(yàn)-22.78320.000021154

PP檢驗(yàn)62.58480.021321168ADF檢驗(yàn)78.91220.000521154變量LNQLLC檢驗(yàn)-7.08110.000021156PP檢驗(yàn)48.87180.216421168ADF檢驗(yàn)45.59150.325121156根據(jù)以上的表格顯示，在LLC、PP和ADF檢驗(yàn)法下，廣東省各地級市GDP指標(biāo)變量LNGDP、固定資本投資指標(biāo)變量LNG、就業(yè)人數(shù)指標(biāo)變量LNL、區(qū)位熵指標(biāo)變量LNQ中，變量LNGDP和變量LNL三種檢驗(yàn)方法結(jié)果表明均拒絕原假設(shè)，即不存在單位根，而變量LNG的ADF檢驗(yàn)表明P值大于0.05,接受原假設(shè)，因此較不平穩(wěn)，可以考慮進(jìn)行一階差分，同理變量LNQ也需要進(jìn)行差分才可以進(jìn)行下一步分析表3-2一階差分單位根檢驗(yàn)結(jié)果表檢驗(yàn)方法（原假設(shè):根）變量存在單位統(tǒng)計(jì)量P值交叉項(xiàng)觀測值變量LNGDPLLC檢驗(yàn)-22.71310.000021158PP檢驗(yàn)71.57930.000021168ADF檢驗(yàn)71.57930.003021158變量LNGLLC檢驗(yàn)-2.97270.001521155PP檢驗(yàn)58.34720.048021168ADF檢驗(yàn)39.38100.586621155變量LNLLLC檢驗(yàn)-22.78320.000021154PP檢驗(yàn)62.58480.021321168ADF檢驗(yàn)78.91220.000521154變量LNQLLC檢驗(yàn)-7.08110.000021156PP檢驗(yàn)48.87180.216421168ADF檢驗(yàn)45.59150.325121156進(jìn)行1stdifference單位根檢驗(yàn)后，說明變量LNG和變量LNQ屬于一階單整變量，因此需要后續(xù)的分析時(shí)先要進(jìn)行一階差分。面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)由于我們上面的檢驗(yàn)出現(xiàn)了部分變量不平穩(wěn)的情況，因此假如一組變量之間不存在協(xié)整關(guān)系，將其進(jìn)行回歸會出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象，為了避免這種情況的出現(xiàn)，變量要先通過協(xié)整檢驗(yàn)，觀察變量之間是否會產(chǎn)生長期均衡的影響。面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)常用的三種方法，即Pedroni檢驗(yàn)、Kao檢驗(yàn)和Johansen檢驗(yàn)。每種檢驗(yàn)方法都有其特別的適用條件。這將按照各個(gè)協(xié)整檢驗(yàn)的差異性及應(yīng)用條件來處理，結(jié)合本文所要研究的對象，應(yīng)該更適用Kao檢驗(yàn)來對模型進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。表3-3Kao協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表Kao協(xié)整檢驗(yàn) 變量LNGDP、LNG、LNL、LNQ協(xié)整檢驗(yàn)ADF檢驗(yàn)方法 統(tǒng)計(jì)量值 -3.673349P值 0.0001Kao協(xié)整檢驗(yàn)后，根據(jù)以上表格顯示，模型中的每個(gè)變量都存在協(xié)整關(guān)系，且顯著水平小于0.05，說明了變量存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，這樣我們將模型進(jìn)行回歸就不會產(chǎn)生偽回歸的現(xiàn)象，在這基礎(chǔ)上得出的結(jié)果是標(biāo)準(zhǔn)而且有一定的參考應(yīng)用價(jià)值。Hausman檢驗(yàn)確定回歸模型因?yàn)槊姘鍞?shù)據(jù)模型的類型有其自身的特性，所以在這個(gè)測試中選擇回歸用的是變截距模型。變截距模型分為固定效果模型和隨機(jī)效果模型。模型類型的確定方法根據(jù)調(diào)查對象問題的特定特性或可使用的經(jīng)驗(yàn)方法而不同。如果數(shù)據(jù)中包含的每個(gè)成員單元是組成研究對象的總體的所有單元之一，那么固定效應(yīng)模型是非常適合的選擇。如果每個(gè)成員單元都是從大型總體中隨機(jī)抽取的，那么需要的選擇的變量效應(yīng)模型應(yīng)基于樣本分析的結(jié)果，這時(shí)應(yīng)選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。本文采用Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行對面板數(shù)據(jù)回歸的模型進(jìn)行確定表3-4Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表Hausman檢驗(yàn) P值變量LNGDP、LNG、LNL、 0.0010LNQ的Hausman檢驗(yàn) 拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)有了上述的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，我們就可以采用合適的模型對其進(jìn)行回歸了。通過觀察上述結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)模型是拒絕了隨機(jī)效應(yīng)的假設(shè)，即應(yīng)對面板數(shù)據(jù)采用固定效應(yīng)模型。根據(jù)上述的Hausman測試的結(jié)果，可以使用合適的模型回歸。觀察上述結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)模型拒絕變量效應(yīng)的假設(shè)。也就是說，需要使用固定效應(yīng)模型作為面板數(shù)據(jù)模型。結(jié)果分析根據(jù)上述的測試結(jié)果，面板數(shù)據(jù)模型的固定效果回歸由以下的公式執(zhí)行，結(jié)果在表中表示。表3-5面板數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果表LNGDP** LNK*** LNL*** LNQ***-0.258074 0.536862 0.781423 0.565187(-2.310228) (-27.31594) (-32.35204) (-19.70351)R2 0.987584可調(diào)整的R2 0.987383F值 4905.114000P值 0.000000樣本數(shù) 189對以上一系列的實(shí)證研究和得到的數(shù)據(jù)結(jié)果來看：(1)通過對模型的回歸分析，得到了0.99的可決系數(shù)和低于0.01的P值，說明上述以GDP為被解釋變量，以就業(yè)人員、固定資產(chǎn)投資、金融產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)位熵為解釋變量構(gòu)建的模型方程擬合度比較好同時(shí)，通過對各種變量系數(shù)符號的觀測和時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)值以及其他指標(biāo)的組合，基本上可以認(rèn)為上述選定的面板數(shù)據(jù)模型比較符合實(shí)際經(jīng)濟(jì)狀況。（2）固定資產(chǎn)投資和就業(yè)人數(shù)均通過了0.05的有效性測試，表明它們在廣東經(jīng)濟(jì)增長中發(fā)揮著重要作用。從固定資產(chǎn)投資的角度來看，該系數(shù)為0.536。在某種程度上，它在推廣中起著明顯的作用。接著是就業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)的系數(shù)，為0.78，這說明目前廣東省勞動(dòng)力數(shù)量對社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到了比較大的的促進(jìn)作用，但我們結(jié)合區(qū)位熵本身數(shù)據(jù)還是可以看出粵西和粵北地區(qū)的促進(jìn)作用較小，主要原因是由于東南部地區(qū)尤其是以珠江三角洲為代表的勞動(dòng)力人群的素質(zhì)和水準(zhǔn)較高，可以更好的促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長；粵西和粵北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后的同時(shí)，一些原本的具有高技術(shù)水平的勞動(dòng)人員不斷地涌向一些發(fā)達(dá)地區(qū)，這樣粵西和粵北地區(qū)所剩余的整體教育水平和技術(shù)素質(zhì)比較落后的勞動(dòng)人群，對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用相對來說就會越來越小。（3）通過研究得到的金融產(chǎn)業(yè)集聚程度對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的系數(shù)，對其觀察可以發(fā)現(xiàn)，其0.565的系數(shù)表明廣東省總體的金融產(chǎn)業(yè)集聚程度相對來說處于一個(gè)不錯(cuò)的水準(zhǔn)，對經(jīng)濟(jì)的增長作用相對較大?；洊|粵南地區(qū)由于金融相關(guān)產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)更為集中，金融產(chǎn)業(yè)集聚程度非常高，以及集中度的增強(qiáng)對廣東省經(jīng)濟(jì)增長的是很有幫助的，且各類金融機(jī)構(gòu)的作用可以得到充分的發(fā)揮，從而促進(jìn)了整體區(qū)域經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展。而粵北地區(qū)因?yàn)樯絽^(qū)的阻礙，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對發(fā)達(dá)地區(qū)有些薄弱，無法吸引更多的金融資源，金融相關(guān)機(jī)構(gòu)也不愿來此發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)數(shù)量較少，金融相關(guān)行業(yè)發(fā)展相對滯后，專門的金融產(chǎn)業(yè)集群無法形成，因此金融業(yè)集中度較低，其作用也不能完全發(fā)揮出來，因此預(yù)計(jì)粵西和粵北地區(qū)的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果可能會不太顯著。隨著廣東省東部和南部地區(qū)金融相關(guān)產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)的集中，金融業(yè)的集中度非常強(qiáng)，可以充分展示廣東金融業(yè)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的各種機(jī)制。它促進(jìn)了整個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速增長。而且，只有在金融機(jī)構(gòu)相對集中，還要發(fā)展到一定規(guī)模的情況下，才能起到金融機(jī)構(gòu)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的各種作用，而在粵西和粵北地區(qū)，金融產(chǎn)業(yè)沒有形成一定程度的集群，因此金融業(yè)的集群程度相對低，因此無法充分利用金融業(yè)的集聚機(jī)制來促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。在粵西和粵北進(jìn)行的實(shí)證結(jié)果也并不理想。換句話說，粵西和粵北金融業(yè)的聚集尚未顯示出明顯的促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的作用。總的來說，具體到目前的狀況，在過去的幾十年里，廣東東部地區(qū)由于自然條件、地理?xiàng)l件和強(qiáng)大的政府支持優(yōu)勢，發(fā)展迅速。由于急速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，在這個(gè)領(lǐng)域開發(fā)的金融機(jī)構(gòu)和相關(guān)的輔助企業(yè)正在增加。金融機(jī)構(gòu)和相關(guān)企業(yè)集中到一定程度，就形成了特定的金融產(chǎn)業(yè)集群，區(qū)域金融行業(yè)的集中，進(jìn)一步促進(jìn)了區(qū)域金融行業(yè)的發(fā)展。一般來說,金融行業(yè)是集成度高,外部規(guī)模經(jīng)濟(jì),金融溢出效應(yīng)、金融放射效應(yīng)、金融創(chuàng)新等,為促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的各種各樣的誘發(fā)機(jī)制,資本為了經(jīng)常被使用的最高價(jià)值的地方流動(dòng),實(shí)現(xiàn)資源的有效分配成為可能,促進(jìn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。廣東西部和廣東北部的金融產(chǎn)業(yè)集聚，主要與廣東西部和廣東北部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)，對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長沒有起到好的作用。廣東省西部和北部的地理位置和自然條件遠(yuǎn)遠(yuǎn)比珠江三角洲地區(qū)的落后,所以同時(shí)東南部和東南部的生產(chǎn)技術(shù)比較落后,因此,各種基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)相對較弱,企業(yè)的規(guī)模比較小,這些都是廣東省東部和南部的廣東省比較后方的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平倒退的情況,那是對資本缺乏魅力,更多的金融機(jī)構(gòu)及相關(guān)企業(yè)開發(fā)引誘到這里,結(jié)果,金融產(chǎn)業(yè)的落后發(fā)展程度較低,金融產(chǎn)業(yè)集中,及對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的金融產(chǎn)業(yè)集中的引發(fā)作用。這個(gè)機(jī)制不完全起作用。這樣形成惡性循環(huán)，其結(jié)果是西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和金融產(chǎn)業(yè)的集成度比較低，與珠三角地區(qū)的差距也在拉大。目前，廣東東部和廣東南部落后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，對廣東經(jīng)濟(jì)長期健康發(fā)展沒有貢獻(xiàn)，影響了廣東地區(qū)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。要改善廣東東部和廣東南部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，充分發(fā)揮金融業(yè)在促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長中的集聚作用，使資本經(jīng)常流向能夠?qū)崿F(xiàn)最高價(jià)值的地區(qū)。關(guān)于金融行業(yè)集中度，需要制定一些強(qiáng)有力的對策，以吸引更多的資本進(jìn)入廣東省東部和南部。4結(jié)論與政策建議研究結(jié)論本文以廣東省2010年至2018年的金融產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)位熵、就業(yè)人口、固定資產(chǎn)投資額作為數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，對于以上數(shù)據(jù)構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證分析。經(jīng)檢驗(yàn)后修正的模型顯示，廣東省金融產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模效應(yīng)等良性作用是有助于經(jīng)濟(jì)增長的，但不可否認(rèn)也有一定程度的反作用，阻礙了部分地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，例如不加以調(diào)控在比較長的時(shí)間并沒有帶動(dòng)落后地區(qū)的發(fā)展。與廣東省的經(jīng)濟(jì)增長相比，珠三角以外地區(qū)的金融業(yè)開發(fā)滯后，應(yīng)聚焦整體金融行業(yè)的發(fā)展。在這篇文章中，結(jié)合廣東省經(jīng)濟(jì)增長和金融發(fā)展的現(xiàn)實(shí)，概括了以下問題：第一、廣東省經(jīng)濟(jì)和金融行業(yè)總體呈增長趨勢，但廣東省各地區(qū)經(jīng)濟(jì)和金融發(fā)展水平參差不齊。與國家總體水平相比，廣東省的GDP處于國家非常前列的位置，增速處于上游。增長率小幅度慢慢減速。金融行業(yè)部分產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平高于國家總體水平，但其資金來源主要集中在珠三角區(qū)域，地級市間的財(cái)政發(fā)展水平也存在較大差距。珠三角地區(qū)和粵西粵北的地區(qū)被統(tǒng)一的金融政策實(shí)施管控的情況下,資本總是流向可以實(shí)現(xiàn)最高價(jià)值的地區(qū)，因此