金融辐射力与金融中心层级实证研究

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《金融发展研究》第10期

摘要：本文定义了金融中心层级体系的概念，将金融中心划分为四个层级，并通过实证的方法，建立金融中心层级和金融辐射力之间的定量关系。分析认为，中国金融中心的建设应该遵循金融中心层级论，形成点状散布型的金融中心层级体系，并对中国7个城市的金融中心定级定位进行了评价。

关键词：金融中心；因子分析；威尔逊模型；金融辐射力

中图分类号：F830.9文献标识码：B 文章编号：1674-2265（2008）10-0041-04

金融辐射力与金融中心层级实证研究

一、文献回顾

金融中心作为经济社会发展到一定阶段的产物，具有独特的金融集聚与金融辐射的功能，在推动经济社会更好更快发展方面发挥着巨大的作用。不管是国外的纽约、伦敦，还是国内的长三角、珠三角，凡是高度发达、高度融合的地区都拥有一个高效运行的金融中心，作为整个地区的核心。金融中心所特有的资源集聚与辐射能力对一个地区的经济发展至关重要，不可或缺。正因为如此，各国甚至各个地区都将金融中心的建设放在了突出的位置。

目前有关金融中心层级的文献较少。部分文献以简单数据直接比较几个金融中心，在此基础上判断金融中心相对的强弱和大小。张红（2007）从经济总量、产业结构、证券市场总值和外贸依存度等角度出发，比较了上海和香港作为国际金融中心的地位差异。也有少数文献对金融中心的强弱进行了严格的实证分析，但只是按实证的结果给出了金融中心的排名顺序，并没有对金融中心的层级进行明确的划分，更没有提出金融中心层级体系的概念。王仁祥和孙亚超（2004）使用最优脱层法和墒值法对长江流域12个城市的金融竞争力进行了排名，并提出了金融资源配置流的思想。倪鹏飞和孙承平（2005）虽然采用模糊曲线分析法计算了国内43个城市的定位指数并进行排名，据此把这些城市归入不同的集团，体现了分级的思想，同时对不同区域重要城市金融中心的定位进行

了确定。但是只立足国内城市进行判断，没有进行国际比较，这样得出的金融中心的层级和定位在客观性和权威性方面值得商榷。有极少的文献提出了金融中心层级体系的概念，但是却只是定性地给出了国内若干个金融中心的层级划分，没有指出进行这种划分所依据的可以量化的标准是什么，缺乏实证研究的支持，并且没有站在全球的角度来看待金融中心层级问题，具有很大的局限性。冯邦彦和谭裕华（2007）基于金融地理学的视角，提出了我国金融中心层级体系的问题，对国内8个城市的金融中心层级和定位进行了定性的评价。

综上可以看出，现有文献很少对金融中心层级及其体系进行定量的实证研究。因此，本文试图从金融辐射力这一全新的角度对金融中心层级体系问题进行实证研究。

二、金融中心层级体系和金融中心的选取（一）金融中心层级体系及其特征

金融中心层级体系是指由若干个不同层级的金融中心所共同组成的一个金融系统。这个金融系统包含了极少数处于主导地位的金融中心、若干个次一级的金融中心和若干个更低层级的金融中心。这些金融中心梯次配置，具有强弱不同的金融辐射力。同时，在具体的金融功能方面，各个金融中心可以有所不同，各有侧重。按照金融中心的影响力是否跨越国界和洲界，本文将金融中心先定性划分为四个层级：Ⅰ级

安子铮１安子祎２

（１．武汉理工大学经济学院，湖北武汉４３００７０；２．甘肃省经济委员会，甘肃兰州７３００３０）

作者简介：安子铮（1981-），男，甘肃甘谷人，武汉理工大学金融系硕士研究生，研究方向为金融创新与金融工程；安子祎（1983-），女，甘肃甘谷人，甘肃省经济委员会经济运行办公室助理工程师，硕士，研究方向为技术经济。

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（全球金融中心）、Ⅱ级（泛洲金融中心）、Ⅲ级（全国金融中心）和Ⅳ级（地区金融中心）。

金融中心层级体系有两个明显的特征：交叉融合性和梯次承接性。交叉融合性是指各个金融中心的辐射区域相互交叉，表明各金融中心之间是相互开放和相互融合的，不是自成一体、封闭保守的。梯次承接性是指虽然较高层级金融中心的辐射区域比较低层级金融中心的辐射区域大，表现出一定的梯次等级，但是各个辐射区域还是能够较好地连接起来，满足连续不断的全球经贸活动的要求。考察现有的金融中心层级体系，发现金融中心层级体系大致有两种类型：点状散布型和线状串列型。这主要是由国家版图形状、地理特征和经济社会发展情形所决定的。点状散布型以美国为代表。以全球金融中心纽约为核心，波士顿、芝加哥、洛杉矶和旧金山等地区金融中心共同组成了美国的金融中心层级体系。线状串列型以欧洲莱茵河沿岸为代表。法兰克福、阿姆斯特丹、鹿特丹等金融中心沿莱茵河分布于两岸，形成了一个跨国家金融中心层级体系。

（二）金融中心的选取和层级归属

在选取作为研究目标的金融中心时，本文考虑了现实地位和发展历程，兼顾了国外和国内，同时注意了区域间的平衡。在此基础上，总共选择了25个公认的不同层级的金融中心，并按照金融中心的四个层级进行了分类。全球金融中心有纽约和伦敦；泛洲金融中心有法兰克福、苏黎世、巴黎、卢森堡、新加坡、东京和香港；全国金融中心有多伦多、斯德哥尔摩、阿姆斯特丹、赫尔辛基、里约热内卢、约翰内斯堡、迪拜和墨尔本；地区金融中心有波士顿、洛杉矶、芝加哥、汉堡、慕尼黑、柏林、伯明翰和鹿特丹。这25个城市涵盖了亚洲、欧洲、北美洲、南美洲、非洲和大洋洲，具有一定代表性，基本上反映了世界范围内金融中心的存在状况。

另外，选择了上海、北京、天津、广州、深圳、成都和武汉总共7个国内城市，按照金融中心层级划分标准，对其金融中心的定级定位进行评价。

三、金融中心金融竞争力评价（一）金融竞争力评价指标的选取

金融竞争力指标及数据的选取遵循以下几个原则：易得性原则、连续性原则、代表性原则、全面性原则、市场比政策重要原则和流量比存量重要原则。在考虑了上述原则后，选取的金融竞争力指标主要有：金融资产总量(asset)、金融负债总量(debt)、金融机构总部数量(agency)、商业银行资本充足率(bankcar)、金融从

业人员数量(people)、外国金融机构数量(foagen)、上市公司数量(company)、外国上市公司数量(focomp)、外汇储备规模(forexre)、年一级市场融资额(finance)、年二级市场交易额(transact)、年国民生产总值(gnp)、年进出口总额(imex)、国际收支不平衡数量(bop)、通货膨胀率(infla)、金融机构不良资产率(bad)、金融机构资本回报率(roe)和外债依存度(fld)。

（二）金融竞争力计算及排名

本文利用统计软件SPSS13.0的因子分析（Factor

Analysis ）功能来评价上述32个城市的金融竞争力并进行排名。需要说明的是，在Extract 选项栏中指定因子提取个数的方法时，本文选择直接在Number of factors 后的输入框中输入要求提取的公因子数目的方法。本文输入的提取公因子的数目为4。具体分析结果如下：

相关系数与偏相关系数的比值KMO 值为0.773，大于0.6的最低标准，说明数据比较适合做因子分析（KMO 最大接近1，KMO 越小，越对因子分析不利）。同时，Bartlett 球形检验的p 值（相伴概率）为

0.000，小于显著性水平0.05，也说明适合进行因子分析。变量共同度反映每个变量对所提取出的所有公共因子的依赖程度。变量共同度越高，说明该因子分析模型的解释能力越高。从18个原始变量的变量共同度可以看出，绝大多数的变量共同度都在80%以上，说明提取的因子已经包含了原始变量的大部分信息，因子提取效果比较理想。

表1给出了特征值（Total ）、方差贡献率（%of

Variance ）和累积方差贡献率（Cumulative %）。由于本文直接指定提出四个公共因子，为行文简洁，表1只给出了四个公共因子的上述三个数值。Rotation Sums of Squared Loadings 给出了提取出的公共因子经过旋转后的方差贡献情况。从中可以看出，由于经过了旋转，4个因子的方差贡献已经发生了变化，但是

4个因子总的累积方差贡献并没有改变，依然是86.597%，说明这4个因子可以解释原始变量86.597%的方差，已经包含了大部分的信息。

表2给出了旋转后的因子载荷阵。第一个公共因子在指标asset 、debt 、agency 、people 、company 、forexre 、finance 和transact 上有较大载荷，说明这8个指标有较强的相关性，可以归为一类。从具体含义来看这8个指标属于金融发展规模指标，因此称为“金融规模因子（f 1）”；第二个公共因子在bankcar 、

bad 和roe 上有较大载荷，可以归为一类，这3个指标属于金融机构经营效果指标，因此称为“金融效率

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因子（f 2）”；第三个公共因子在foagen 和focomp 上有较大载荷，反映了金融中心对外国金融机构和资本短缺公司的开放程度，可以归为一类，这2个指标可称为“金融开放因子（f 3）”；第四个公共因子在gnp 、

imex 、bop 、infla 和fld 上有较大载荷，反映了金融中心所在区域基本的经济发展状况，可以归为一类，这

5个指标可称为“经济支撑因子（f 4）”。

结合因子得分系数矩阵和原始变量的标准化值，就可以计算各个公共因子的得分。综合因子（F ）得分则按公式（1）计算：

为行文简便，本文只给出每个金融中心的综合因子的得分。综合因子得分代表了该城市的金融竞争力。综合因子得分高，表示金融竞争力大。依据得分高低，对32个城市的金融竞争力进行了排名。需要说明的一点是，无论是得分还是排名，都是相对的，即是该市相对其他市的得分和排名。结果见表3。

四、金融中心金融辐射力评价（一）威尔逊模型及公式说明

经济地理学中的威尔逊模型最初用于空间相互作用研究。该理论考虑了距离的衰减特性，进行了指数修正，在一定程度上可以揭示城市的吸引力度。设

F mn 为m 市和n 市之间的相互作用力。F m 和F n 分别为m 市和n 市的属性值。F m 指m 市的资源总量，本文定义为金融竞争力（即综合因子得分）。F n 指n 市的资源强度。k 为常数，R 为两个城市之间的距离，β为衰减系数。则威尔逊模型可以表示为：

王铮等（2002）在研究人口辐射问题时将威尔逊模型简化，即令：F n ＝1，k ＝1，得出城市的辐射半径可以表示为：

其中，γ为阀值，表示金融中心在最大金融辐射半径处的金融辐射力。在最大金融辐射半径处，金融

表3：综合因子得分和排序

综合因子F 综合因子F 综合因子F 综合因子F 得分排序

得分排序

得分排序

得分排序纽约31.12

1

新加坡11.11

9约翰内斯堡 6.1717柏林 3.0125伦敦25.762阿姆斯特丹9.0110芝加哥 6.0818上海9.7826法兰克福19.383多伦多8.3311慕尼黑 5.6719北京 6.2727香港17.794斯德哥尔摩8.01

12波士顿 5.0120深圳 4.3628苏黎世14.215迪拜7.5613洛杉矶 4.9821广州 3.1429卢森堡14.076赫尔辛基 6.7714鹿特丹 4.4122天津 2.4430东京12.837墨尔本 6.7115汉堡 4.0123成都 1.9531巴黎11.928里约热内卢 6.2416

伯明翰

3.22

24武汉 1.63

32

表2：旋转后的因子载荷阵

Rotated Component Matrix

Component 1

234asset debt agency people company forexre finance transact bankcar bad roe foagen focomp gnp imex infla bop fld

.853.961.975.821.886.912.873.801.263.213.145.212.101.211.183.203.065.252

.185.146.021.254.121.226.201.123.819.843.923.056.121.109.173.213.055.102

.143.067.274.278.034.071.124.213.205.301.126.907.871.241.236.018.174.218

.162.201.178.052.127.021.202.219.137.263.178.276.223.921.905.837.810.911

Extraction Method:Principal Component Analysis.

Rotation Method:Varimax with Kaiser Normalization.

表1：特征值与方差贡献表

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings

Total

%of Variance Cumulative %Total %of Variance Cumulative %Total

%of Variance Cumulative

%

1234 4.2182.9141.015.84240.63428.0739.7788.11240.63468.70778.48586.597 4.2182.9141.015.84240.63428.0739.7788.11240.634

68.70778.48586.597

3.9723.0141.021.98238.26629.0379.8369.458

38.26667.30377.13986.597

Extraction Method:Principal Component Analysis.

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表4：金融中心金融辐射半径R （km ）

辐射半径

辐射半径

辐射半径

辐射半径纽约23404新加坡5321约翰内斯堡2780柏林580伦敦17891阿姆斯特丹5010芝加哥2056上海5102法兰克福13078多伦多4842慕尼黑1981北京3140香港11982斯德哥尔摩

4420波士顿1870深圳890苏黎世8099迪拜4012洛杉矶1423广州672卢森堡7321赫尔辛基3700鹿特丹916天津490东京7067墨尔本3376汉堡802成都363巴黎

5400

里约热内卢

3027

伯明翰

664

武汉

310

辐射力达到了极限，已经十分微小，金融中心对该半径以外的区域已经没有影响了，即有γ＝F mn 。各个金融中心统一取γ值为0.001。衰减系数β表示从金融中心到最大金融辐射半径处，随着距离的增大，金融辐射力递减的程度。每个金融中心的衰减系数β是不一样的。β的简化计算公式为：

其中，D 是相互作用的单元范围的尺度，即域元尺度，用金融中心行政辖区的面积表示。T 是传递子的平均数目，用金融中心的个数表示。t max 是域元内具有扩散功能的元素的最大个数，由于一个域元内只有一个金融中心，故t max ＝1。

（二）金融辐射半径计算

将相关数据代入上述公式，便可得到每个金融中心的金融辐射半径（见表4）。

（三）金融中心层级与金融辐射力之间的定量关系

遵循从个别到一般的归纳思想，结合表3和表

4，便可得到金融中心层级和金融辐射力之间对应的定量关系（见表5）。

（四）对中国金融中心层级体系建设的看法依据金融中心层级和金融辐射力的定量关系，就可以对中国城市的金融中心定级定位问题进行评价。依据表5可以看出，上海是全国金融中心，并且具备成为泛洲金融中心的基础，但是离全球金融中心的层级还较为遥远。所以，应该继续巩固上海的全国金融中心地位，并使之成为有较大影响力的泛洲金融中

心。北京的金融辐射半径一定程度具备成为全国金融中心的条件，但由于上海的存在，其定位于地区金融中心更为合适。而深圳、广州、天津、成都和武汉作为地区金融中心则是很明确的。

因此就中国而言，应借鉴国际经验，形成以上海为核心，北京，天津、深圳、广州、成都和武汉等城市梯次配置的中国金融中心层级体系。各个不同层级的金融中心在具体的金融功能方面可以有所不同。例

如，上海作为全国金融中心，具有完备且高效的金融市场，应成为金融交易中心。北京由于拥有“一行三会”和众多银行总行，应成为金融宏观管理和决策中心。天津则可以着力发展OTC 市场和离岸金融市场。深圳可以依托众多的科技企业和创投公司，开设创业板市场。这三个城市虽然是地区金融中心，但由于其具备的特色金融服务，仍然可以服务全国经济。而广州、成都和武汉作为地区金融中心，则主要服务地区经济。因此，中国金融中心层级体系中的每一个金融中心应当层级明确，并且尽可能地体现自己的特色。各个不同层级的金融中心之间既良性竞争，又合理互补，最终形成点状散布型的中国金融中心层级体系。

参考文献：

[1]朱建平、殷瑞飞：《SPSS 在统计分析中的应

用》，清华大学出版社2007年版。

[2]王铮、邓悦、葛昭攀：

《理论经济地理学》，科

学出版社2002年版。

[3]艾彬、徐建华、岳文泽、刘小平：

《

湖南省城市

空间关系研究》，

《地域研究与开发》2004年第12期。

（编辑王馨）

表5：金融中心层级与金融辐射力

金融中心层级

金融辐射力R （km ）

典型城市Ⅰ级全球金融中心R ≥16000纽约；伦敦

Ⅱ级泛洲金融中心16000＞R ≥5000法兰克福；新加坡；香港；巴黎Ⅲ级全国金融中心5000＞R ≥2000多伦多；斯德哥尔摩；阿姆斯特丹Ⅳ级地区金融中心

2000＞R ≥500

波士顿；慕尼黑；芝加哥；鹿特丹

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