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内容摘 要：金融集聚的测度方法是金融集聚理论与实务领域中一项复杂而前沿的研究课题.本文对金融集聚测度方法的国内外相关研究予以梳理和评述,对各种研究方法自身特点及在实践当中存在的不足予以归纳总结,以期为相关领域的进一步研究提供借鉴.
关 键 词：金融集聚测度方法集聚效率
引言
金融集聚既可以定义为一个过程,也可以定义为一个状态或结果.前者指通过金融资源与地域条件协调、配置、组合的时空动态变化,促进金融产业成长、发展,进而在一定地域空间生成金融地域密集系统的变化过程.也可以看作是金融运动的地域选择和落实,金融效率的空间调整和提高的过程.后者则指经过上述过程,达到一定规模和密集程度的金融产品、工具、机构、制度、法规、政策文化在一定地域空间有机组合的现象和状态（黄解宇等,2006）.D.KEEBLE指出,金融集聚是金融发展到高级阶段的标志.现如今,金融集聚俨然成为最具代表性的现代金融组织形式.纽约、伦敦及东京构成世界范围内的三大金融集聚区,同时部分经济后起步国家及地区也出现金融机构集聚趋势.
通过文献检索并进行总结分析,当前对金融集聚水平测度方法的研究主要从两方面展开：一是依托于特定区域的金融集聚水平测度法,主要有金融集中度以及基尼系数等；二是依托于距离的金融集聚水平测度,主要有K函数和L函数、SP指数等.本文的综述也是由此展开的,并在纵向比较代表性方法的原理后,围绕其共同存在的问题做一简要横向评析,以期为相关领域的进一步研究提供借鉴.
基于区域的金融集聚水平测度
此类测度方法分为行业集中度、赫芬达尔指数、区位基尼系数、产业集群指数和哈莱-克依指数等五种.
(一)行业集中度
行业集中度是所有金融集聚水平测度方法当中难度最低、应用最为广泛的一种,实践中常用行业集中度这一指标作为对某一领域中竞争激烈程度进行判断和评价的标准.所谓行业集中度（ConcentrationRatio）,也叫行业集中率或者市场集中度,具体指的是一个行业各个有关市场当中最具实力的几家企业的产值、产量、销售额、销售量、在职人员以及资产总额等在市场中所占比重的综合.高雅静（2012）指出,用行业集中度来测量金融业市场结构集中程度,明确行业内企业数量及各自所拥有的实力,在此基础之上对金融业竞争激烈程度做出判断.
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行业集中度对应的计算公式：
在上述公式当中,字母CRn表示金融领域中最具实力的n家企业的市场集中度,Xi表示金融业当中实力排名第i的企业所对应的生产额、销售额以及所拥有的在职员工数量,N表示金融业当中所拥有的所有机构数量总和.叶耀明（2007）指出,金融业市场集中水平主要通过行业集中度指标得以展示,通过行业集中度还可以对金融业中实力较为雄厚的企业对应的市场垄断程度做出判断.利用上述公式计算金融业行业集中度就是将金融业实力较雄厚的几家企业各自所占市场份额进行简单相加即可.
黄永兴（2011）等人提出,采用行业集中度公式进行金融集聚测算的优势在于能够更加准确、及时的显示金融业中实力较为雄厚的几家企业各自份额的变动情况,操作简单；但同时也存在自身的不足,主要是：首先,金融业当中的企业数量以及各自的市场分布状况两大因素均会在一定程度上影响金融业集中度,而行业集中度公式只是对金融业当中最具规模和实力的前几家机构予以考虑,没有对金融业中企业数量及分布的变动情况予以综合全面考虑；其次,所选择的企业数量也会对行业集中度造成一定影响,也就是说,所选择的最具实力的企业的数量不同,所计算出来的集中度水平也存在一定差异,这势必会对产业集中度指标横向对比造成一定影响,换言之,借助该公式所得出的计算结果是不确定的.
(二)赫芬达尔指数
对金融业行业结构进行判断的另外一个关键指标就是赫芬达尔指数,1950年O.C.Herfirida最先提出用于对行业集中度进行测算的赫芬达尔指数,王伟（2012）等人指出,具体到金融业中,赫芬达尔指数就是全部企业所拥有的市场份额平方
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赫芬达尔指数计算公式：
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在上述公式当中,字母Xi表示金融业各个机构相关数值,T表示金融业规模,Si表示在金融业当中排名第i的机构所拥有的市场份额,n则表示金融业当中所拥有的机构数量总和.原立勋（2011）等人总结认为通常情况下,赫芬达尔指数系数与金融业集中度之间具有正相关关系,也就是说,该系数越大,行业集中度也就越高,反之亦然.
一般情况下,在金融业集中度研究、金融业结构研究当中常常会涉及赫芬达尔指数,利用赫芬达尔指数对金融业集聚水平进行测算的原因主要有：第一,通过赫芬达尔指数能够了解金融业的集中度状况；第二,赫芬达尔指数对金融业集聚度进行测算主要是通过金融业相对规模平方得以实现,这就意味着该指数能够对金融业中优势机构所占据的垄断地位及竞争激烈程度的变动情况及时做出反应；最后,从具体的操作应用角度分析,赫芬达尔指数能够更加灵活、准确的反应金融业当中企业合并及分解状况,且应用难度系数低.与此同时,利用赫芬达尔指数对金融业集聚度进行测算也存在缺点,主要有：第一,赫芬达尔指数属于绝对集中度指标,忽视了金融业中其余部门空间分布情况,所以无法将其应用于行业间的对比分析；第二,赫芬达尔指数没有将不同地理单元面积差异纳入考量范围.
(三)区位基尼系数
区位基尼系数可以有效弥补上文所列举的赫芬达尔指数所存在的缺点,相比较而言,区位基尼系数的应用范围更加广泛.1912年,意大利经济学家拉多基尼最先提出了基尼系数概念,当时主要是在国家之间或者区域之间在收入方面不平等程度测算过程中使用到基尼系数；直到1986年,Keeble等人最先将基尼系数引入行业区域间分布集中度测算领域,这就是在此所探讨的区位基尼系数.
区位基尼系数计算公式为：在上述公式当中,xi表示在i这一区域当中,已经就业的人数在全国就业总人数中所占比例,si表示的是i这一区域范围内,金融业中就业人数在全国范围内金融业就业总数中所占比例.
李伟军（2010）等人总结出将区位基尼系数应用于金融领域聚集度计算的理由主要有：第一,从区位基尼系数计算公式中我们可以得知,次级地理单元就业人数与该区域范围中全部就业人数之比充当的是变量,这也就表明,该公式对区域面积对集中度计算结果的影响予以综合分析,从地理集中度角度分析,所得出的结果要比赫芬达尔指标更加精确；第二,该公式中以所有行业地理分布为基准进行对比,从而确保了最终计算结果是能够用于对各个行业进行对比的,应用范围更加普遍.同样,区位基尼系数在计算金融集聚度方面也具有自身的不足,主要体现在对不同产业集聚度进行对比分析时,受产业组织或者区域差异等因素的影响,会使得最终计算出的结果准确性受到影响.
(四)产业集群指数
产业集群指数,即EG指数,最早是Ellison及Glaeser于1997年所提出的,Ellison及Glaeser构建起标靶模型,在所构建的企业区位选择模型的基础之上,对产业组织之间的区别予以了综合考虑,同时将利用空间基尼系数及赫芬达尔指数所计算出的结果纳入其中,具体是：假设企业相互间在区位选择方面存在联系,企业将会更加倾向集中在拥有自然优势或者可以从行业内其他企业得到溢出效应的区域.任英华（2010）等指出,产业集群指数最突出的特点就是对区位基尼系数所反映出的区域差异以及赫芬达尔指数所关注的金融领域当中机构实力对集聚度į
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