金融有关论文范本,与对我国金融集聚辐射效应的实证相关毕业论文开题报告

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摘要：本文从金融发展、经济支撑和对外开放三个方面构建我国金融集聚指标体系,应用因子聚类分析筛选出我国的金融集聚中心,然后利用威尔逊模型测算了中心地区的金融集聚辐射半径,结果发现我国金融集聚中心主要集中在京沪粤苏鲁等发达省市,其辐射效应较强.金融的均衡发展要求我们在充分利用金融集聚中心辐射效应的同时,加大对边缘地区的资源投入,以金融竞争力的整体协调提升促进经济发展.

关键词：金融集聚；辐射效应；因子分析；威尔逊模型

中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1674-2265（2013）07-0009-05

一、金融集聚辐射效应的概念

随着我国经济一体化不断推进和金融业的快速发展,省际乃至国际的资本流动不断增多,形成了金融机构和金融活动在某些省份或城市集聚的现象.目前,国内外学术界对金融集聚辐射效应并未给出统一的定义.本文根据物理学中辐射的概念以及经济学中集聚辐射效应的相关文献,将金融集聚辐射效应理解为：金融发展水平相对较高的中心城市（地区）与金融发展水平相对较低的次级城市（地区）及边缘城市（地区）,或者次级城市（地区）与边缘城市（地区）之间所发生的金融人才、金融资源等相关金融要素的流动和转移.辐射是双向的,但是从净辐射的角度来说,可以只考虑中心城市（地区）对次级城市（地区）及边缘城市（地区）的金融集聚辐射效应（见图1）.

金融集聚所产生的辐射效应对区域经济增长的带动作用是显著的.对于我国而言,金融集聚辐射效应强度动态变化过程如何,以及辐射效应的范围是怎样界定的都是值得思考的问题.本文结合地理学、物理学与经济学相关知识,从动态角度对我国金融集聚的区域辐射效应进行测度.

二、基于因子分析法的金融集聚程度评价

(一)金融集聚程度评价指标体系的构建

本文参考现有相关文献的研究结果,从金融发展、经济增长、对外开放三个方面选取19个指标构建了衡量金融集聚程度的指标体系（见表1）.

1.金融发展指标.本文从银行、证券、保险三个方面选取11个指标来衡量城市（地区）的金融发展状况.金融机构存贷款余额及银行业金融机构资产总额在一定程度上反映了一个城市（地区）的金融规模及其繁荣程度,银行业金融机构个数可以在一定程度上反映一个城市（地区）金融机构的基本发展规模.年末上市公司数量、国内A股筹资额及国内债券筹资额在一定程度上反映了证券市场的活跃程度.保险公司分支机构、年保费收入、保险密度及保险深度可以反映保险市场的发展状况.

2.经济增长指标.经济增长与金融发展之间关系紧密,金融发展水平是衡量经济增长的一个重要指标,经济增长也必然能够为金融发展提供支撑.所以本文将经济增长作为评价金融集聚程度的一个重要方面.一方面,GDP、全社会固定资产投资总额、地方财政一般预算收入与支出等指标可以衡量经济增长；另一方面,城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入在一定程度上反映了居民对金融的需求,也与金融集聚有着重要的联系.

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3.对外开放指标.对外开放通过对国民经济产生影响,进而对金融集聚产生密切影响.本文选取进出口总额和实际利用外商直接投资来大体反映一个地区的对外开放状况.

(二)因子分析

本文运用SPSS软件对2011年的数据进行因子分析.所选数据来源于《2011年中国区域金融运行报告》、《2012年中国统计年鉴》.首先,检验指标是否能够进行因子分析,检验结果见表2.

[表2：KMO和Bartlett检验结果]

检验结果中KMO取值为0.858,大于0.5,且巴特利特球形检验的卡方值为1315.639,显著性为0.000,说明指标变量之间显著不独立,因此进行因子分析将会取得较理想的效果.对数据进行因子分析,可得到3个公共因子,各个因子的贡献率见表3.

旋转后前3个公共因子的累计方差贡献率已达到91.91%,说明这3个因子已经包含了原始数据的大部分信息.同时根据各个因子在总贡献率中所占的比重,可以得出31个省市自治区的综合得分,选出综合得分大于0的省份作为具有金融辐射效应的中心城市（地区）,综合得分小于0说明该城市（地区）金融集聚程度低于平均水平,结果见表4.

可以看出,在31个省市自治区中,广东、江苏、北京、上海等10个省市的综合因子得分大于0,可以认为这10个省市具有金融集聚辐射效应.综合因子得分小于或等于0的省市的金融集聚水平较低,辐射力较弱.

(三)聚类分析

本文根据3个公共因子对31个省市自治区进行聚类分析,对各个省市自治区的金融集聚情况有了一个整体清晰的把握.聚类分析结果见图2.

如果将31个省市自治区在2011年的金融集聚程度分为三类,结果见表5.

表5：聚类结果综合表

[第一类＼&第二类＼&第三类＼&北京、上海＼&浙江、广东、江苏＼&其他省市自治区＼&]

三、基于威尔逊模型的金融集聚辐射效应的测度

受各种条件的限制,金融资源在地理空间上的分布是不均衡的.国内外学者对金融集聚的研究往往忽略空间的地理因素,仅从传统经济学的角度进行研究,这使得结果缺乏真实性和可靠性.

地理学家威尔逊在1970年提出的“威尔逊最大熵原理”刻画了地理空间中因人的活动所产生的空间相互作用模型,它可以应用于一个城市、一个区域以及更广的地理范围.这为我们研究金融集聚辐射效应提供了有力的工具.

威尔逊最大熵原理的基本模型为：

[Fjk等于CPjQke-βSjk]

其中,[Fjk]表示区域[j]对

金融有关论文范本区域[k]的金融辐射作用的力度；[Pj]是区域[j]的资源总量；[Qk]是区域[k]的资源总量,[β]为衰减因子；[Sjk]表示区域[j]、[k]间的阻尼作用.上式也说明了[Fjk]的强度是和空间阻尼作用成负相关的.考虑到通常情况下,空间阻尼作用是区域间距离的线性函数,令[sjk等于a+brjk],方程可改写为：[Fjk等于LPjQke-βrjk]

其中,[L]为有别于[C]的常数,通常令[L等于1]；[rjk]为广义距离；[exp（-βrjk）]为相互作用核；[β]是衰减因子,它的大小决定了金融辐射力度随距离变化而变化的速度.[β]越大,衰减速度越快,[β]等于零时无衰减.方程的两边同时除以Pj得到：

[1Lfjk等于Qke-βrjk]

[Qk]是区域[k]实际需求的资源总量.对于区域[j]和区域[k]构成的子系统,由于区域[k]所能获得的最大资源总量为区域[j]所能提供的最大资源总量,即区域[j]所拥有的最大资源总量,令其为[Rj].设定一个临界值[e],令

[ε等于Rje-βr]

两边取对数,得到：

[r等于1βln（Rjε）]

确定了[ε],只要知道了[Rj]和[β],便可以测算出一个城市的辐射半径[r].在均衡的系统内,[Rj]可以看成是[Pj],而王铮等学者在其研究中进一步发现：

[β等于2TtmaxD]

其中,[D]是相互作用域的域元；[T]是域元内传递因子的个数；[tmax]是具有金融辐射效应的中心城市的最大个数.

[D]用31个省市自治区的平均行政土地面积来表示,总面积为960万平方公里,所以平均行政面积为309677平方公里,省市自治区的个数[T]为31.本文运用的指标比较多,不能用单一的某个指标数据来衡量中心省市的金融资源总量,所以用综合因子得分来衡量中心省市的金融资源总量Pj比较合理.同时考虑到在2011年具有金融辐射能力排名中第10位的河北省&#

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