中部地区区域金融中心发展的综合评价及比较

晏艳阳，张克俭，金鹏

(1．3湖南大学，湖南长沙410079;2．湖南大众传媒职业技术学院，湖南长沙410100)

中部地区区域金融中心发展的综合评价及比较

晏艳阳1，张克俭2，金鹏3

(1．3湖南大学，湖南长沙410079;2．湖南大众传媒职业技术学院，湖南长沙410100)

通过建立科学的区域经济金融评价指标体系，运用层次分析和模糊综合评判法，从经济、金融和城市发展三个方面对武汉、长株潭城市群、郑州等中部地区区域金融中心的发展现状和对经济的拉动效应进行综合评价。研究发现，武汉、长株潭城市群和郑州三个区域金融中心的评价结果位列前三，其中武汉一直保持在第一。相对于往年，南昌区域金融中心发展水平得到了提升，太原的综合评价相对较差。

区域金融中心;长株潭城市群;中部地区;模糊综合评判法

一、引言

金融中心是资金融通和聚散的枢纽，对经济的发展有着巨大的辐射和带动作用。近年来，全国主要的大中城市如北京、上海、武汉和长株潭城市群等纷纷凭借经济、地理、政策等区位优势，掀起了建立金融中心的热潮。尤其是在国家中部崛起战略、泛三角洲区域经济发展、两型社会和新型工业化等政策背景下，中部地区武汉、郑州、长株潭城市群、南昌、合肥、太原等城市在金融资源的争夺、金融人才引进、金融市场建设、区域功能定位等方面的竞争尤为激烈。由综合开发研究院推出的“2010年中国金融中心指数”显示，武汉中国金融中心指数综合竞争力位列全国第9位，比2009年提升四位;但郑州排名第25，较2009年下降13位;长沙排名第28，较2009年下降12位，此外，2010年进入第一次城市排名的合肥和南昌分别为第10和第29位。

在这激烈的竞争中，如何认识中部这六个城市区域金融中心的发展差异，比较和评价这六个城市区域金融中心的建设现状是提升中部金融中心竞争力的关键。虽然有不少学者对这六个城市提出构建猜想，吴大庆(2008)提出以湖南省长株潭城市群为依托建立区域金融中心的构想。［1］王仁祥等(2005)［2］、王国勇，程鹏(2007)等［3］、何元庆等(2007)［4］张英(2010)等［5］分析了武汉建设和发展成为区域金融中心的优劣势和建设方案。肖凡(2007)［6］、王德平等(2008)［7］从金融聚集等角度，研究了南昌市构建区域金融中心的模式、功能等。但是这些研究主要从理论层面提出建设要求，对如何看待当前的区域金融中心的发展差异和发展潜力等问题尚未得到解决。本文认为不仅要从金融机构、金融市场等方面考察城市的金融竞争力，还应该从由政府主导下这种区域金融中心对城市经济金融等方面的拉动效应的角度，综合比较和分析六个城市区域金融中心的建设现状和发展差异。为此，本文运用模糊综合评判法比较分析中部六个中心城市当前在经济、金融和城市发展等方面的发展差异，并通过对比前后两年的评价结果揭示中部地区区域金融中心的相对变化。

研究发现，从区域金融中心城市的综合发展上看，武汉区域金融中心对城市经济发展的拉动效应最好，长株潭城市城市群和郑州次之，太原相对较差。在经济、金融和城市发展方面，武汉、长株潭城市群和郑州都保持在前三列。由此可见，虽然长沙、郑州在金融竞争力排名上相对落后于其他城市，但是它们对城市经济金融等发展的拉动效应却优于除武汉外的其他城市。与往年的综合水平相比，武汉、长株潭城市群和郑州依旧保持在前三，南昌的综合发展水平相对得到提升，太原落后到最后一位。

图1 区域金融中心指标体系图

二、区域金融中心指标体系的构建

区域金融中心通过大量的金融机构聚集，以大中城市为依托，形成资金、信息、技术、服务等融通和聚散枢纽，促进该区域的经济、产业、金融和城市建设等方面的高速发展。因此，中心城市的经济、金融和城市建设等方面的发展现状及其变化实际上反映了区域金融中心对区域经济发展的辐射和拉动效应，也反映了区域金融中心的建设进度。在评价区域金融中心的建设成效时，不能仅考虑该地区的金融机构网点聚集数，还应该比较分析该城市经济、金融和城市建设等方面的综合发展水平。［8］因此，本文从经济、金融和城市建设三个方面建立区域金融中心发展的评价指标体系，根据评价指标体系构建的全面性、科学性、独立性和可操作性等原则，在参考了胡坚、Kitty Young、Kin－Chok Mun、乔建勇、黄蓉等人构建的金融中心评价指标体系的基础上，构建了3个一级指标和14个二级指标(如图1)。

三、区域金融中心的综合评判模型

1．多级模糊综合评判模型的建立

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。模型建立步骤如下。

首先，建立因素集。即为上述图1所示的评价指标体系，包括三层:指标层M、准则层U和目标层O。

其次，建立备择域。为了便于比较分析中部六市的综合水平，备择域为:［长株潭城市群武汉郑州合肥南昌太原］。需要注意的是，本文以长株潭三市形成的城市群作为位于湖南省的区域金融中心，因为在“长株潭一体化”等政策的贯彻下，长株潭城市之间的联系越来越紧密，已成为湖南省经济金融增长极。

最后，运用专家调查法和层次分析法确定指标权重，确定模糊评判矩阵，进行模糊运算，得到模糊评价综合结果。综合评价的一般模糊关系方程是:B =A*R，式子中B为评价结果，A为各个因素的权重，*为模糊算子，R为各评价指标的评价矩阵。

2．运用层次分析法确定权重

层次分析法是将问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次，用一定的标度对人的主观判断进行量化，在此基础上进行定性分析与和定量分析的一种决策方法。步骤如下:

第一，构造层次分析结构框架。如图1所示。

第二，构造判断矩阵。判断矩阵表示针对上一层次因素，本层次与之有关因素之间相对重要性的比较。判断矩阵是层次分析法的基本信息，也是进行相对重要度计算的重要依据。判断矩阵的元素一般采用1～9数字及其倒数的标度方法，当相互比较因素的重要性能够用具有实际意义的比值说明时，判断矩阵相应元素的值则可以取此值。表1是数字1～9的标度方法。本文采用调查问卷的方式访问了50位专家，获得了50份不同的判断矩阵，采用对每一指标判断取最大数的方法获得了此次评价的判断矩阵，即每一指标有50个评价，取被评价次数最多的那个标度值作为本次调查的最终判断。

表1 层次分析法数字1～9标度表

第三，判断矩阵的一致性检验。为将受访专家的判断偏误控制在一定范围内，本文对判断矩阵进行了一致性检验。首先，计算CI。判断矩阵实际上是一系列正交矩阵构成的，可用CI=(λmax—n)/ (n—1)来定义判断矩阵的一致性指标(n为判断矩阵的阶数)。Cl越大，表明判断矩阵偏离完全一致性的程度越高，所以CI越小越好。其次，引入判断矩阵的平均随机一致性指标RI值，计算随机一致性比率CR。对于1—9阶判断矩阵的RI值见表2。

表2 判断矩阵的随机平均一致性指标

对于1、2阶判断矩阵，RI只是形式上的，因为1、2阶判断矩阵总具有完全一致性。当阶数大于2时，判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI的比值称为随机一致性比率CR:

CR=CI/RI

当CR≤0．1时，认为层次单排序的结果有满意的一致性，否则需要调整判断矩阵的元素，直至具有满意的一致性。

第四，层次单排序。理论上讲，层次单排序计算问题可归结为计算判断矩阵的最大特征根及特征向量问题。一般情况下可用方根法、最小二乘法等方法计算，此步可由相应的计算机软件完成。本文根据以上步骤得到的指标权重如下表3所示:

表3 指标权重结果

3．指标标准化

在确定模糊评判矩阵时，为了使评价结果具有可比性，消除指标量纲的差异，本文采用升半梯形和降半梯形两种模糊数学隶属度函数对指标进行标准化，升半梯形函数用于指标数值越大越好的情形，降半梯形函数用于指标数据越小越好的情形。其表达

式及分布函数图如下:

图2 升半梯形函数图

(2)降半梯形函数:

图3 降半梯形函数图

其中，x为指标的实际值，a1，a2为指标的下限及上限，称为基准值和理想标准值。基准值是评价指标对于特定时间上一定范围总体水平的参考值;理想值是指在某一时段内预计要达到的数值或理论上的最优值。本文的基准值和理想值如下表4所示:

表4 评价指标标准值

固定资产376．61亿3468．71客运3994 45849投资总额亿总量万人万人地方财政49．06亿351．62邮电33．48 260．6预算内收入亿业务量亿亿金融机构1521．9亿8761．62商业城64 16存款总额亿市排名金融机构1027．5亿7535．32高校数量32 78贷款总额亿

注:基准值为2005年中六城市中指标的最弱值，理想值为2009年中六城市中的指标的最大值。由于数据原因，银行网点数和客运总量分别为2008年基准值和2007年基准值，银行网点数、不良贷款率是2008年理想值。

中心城市的经济发展情况反映区域金融中心对经济发展的促进力度，是金融中心发展的基础。从B1中可以看出，武汉经济发展方面排名第一，其评价值最大，为0．917。长株潭城市排名第二(0．8861)，郑州、南昌、合肥、太原依次排后。这反映了在这六个区域金融中心城市中，当前武汉在经济总量、消费、投资等方面的经济综合发展水平最高，也反映了相对中部的其他城市，武汉区域金融中心有力地推动了武汉总体经济的快速发展。长株潭城市群区域金融中心的经济发展水平仅次于武汉，长株潭区域金融中心的建设加速了资金、信息和技术等要素在长株潭城市之间的流动，促进城市群产业结构的调整和经济发展。其余四个城市由于受经济规模和经济发展深度所限，经济总量不及武汉和长株潭，相应的经济辐射带动作用也有限，其中，太原的经济发展

四、综合评判结果分析

水平相对较差。

2．金融方面

通过隶属函数和标准值确定的评价矩阵R2如下:

金融的发展情况直接反映了区域金融中心的建设和发展水平，也是区域金融中心竞争力的体现。从六城市的金融发展综合评价结果上看，金融发展水平由强到弱的顺序为武汉、长株潭、郑州、合肥、南昌、太原。武汉的金融发展领先于其余五个城市。长株潭和武汉的金融发展水平较接近，其余四个城市与他们差距较大。这反映了武汉区域金融中心发展水平高于其他五个城市，该地区的金融市场、金融机构及其金融业务等发展竞争力较强。长株潭和郑州次之，太原金融发展水平相对较差。

3．城市基础发展方面

同理，城市发展情况的评价矩阵为

良好的交通、邮电、人才供应等城市基础环境是区域金融中心建设的基础，同时，区域金融中心的建设也有利于促进城市发展。由综合评判结果B3可知，长株潭城市基础设施发展方面最好，武汉和郑州紧随其后。这反映了长株潭城市群、武汉和郑州有良好交通、信息、商业环境和人才储备，为区域金融中心的建设提供了良好的软环境。

4．中部区域金融中心的综合分析

把以上三个方面的评价结果综合起来，得到区域金融中心城市的综合评价矩阵R=［B1B2B3］为

所以，B=A*R=［0．81320．85900．58570．39770．41980．3325］

从总体评价结果B中可以看出，中部地区区域金融中心的总体发展水平武汉排名第一，评价值为0．859，长株潭城市群和郑州次之，太原排名最后。由此可见，无论是在经济、金融和城市发展方面，还是总体综合发展方面，武汉、长株潭城市群和郑州基本上保持在前三列的水平，这不仅反映了这三市的区域金融建设发展状况较好，也反映了该地区金融中心的发展对城市经济发展拉动效应较为明显。

5．中部区域金融中心发展的比较分析

为了进一步比较分析区域金融中心的发展进程，本文再次运用上述建立的模糊综合评判模型对中部六市2007年的区域金融中心发展现状进行综合评判。通过比较中部六市2009年与2007年的评判结果，揭示中部地区区域金融中心的发展差异。如表5所示，从2007年到2009年，武汉、长株潭城市群和郑州基本上排在前三列，其中，在总体水平上，以及城市的经济和金融发展方面，武汉一致保持在第一位。这反映了武汉、长株潭和郑州区域金融中心的发展较为稳健，与中部其他省市相比，具有良好的发展潜力。南昌在2009年的总体排名第4，较2007年前进了2位。但在金融发展水平上，南昌落后于合肥，太原由2007年第四位排落后到2009年最后一位，反映了太原区域金融中心的发展速度落后于中部其他五个城市。

表5 中部区域金融中心综合排名

五、结论

本文运用层次分析和模糊综合评判法，通过比较分析中部地区武汉、长株潭城市群、郑州、合肥、南昌和太原等城市区域金融中心的发展水平和发展速度，研究发现，近年中部地区各城市区域金融中心发展存在差异变化。具体为，武汉区域金融中心总体发展水平最好，对城市经济发展的拉动作用最为显著，长株潭城市群和郑州次之，太原相对较差。在经济、金融和城市发展方面，武汉、长株潭城市群和郑州都保持在前三列。这也暗示了虽然长沙、郑州在金融竞争力指数排名上相对落后于其他城市，但是它们对城市经济金融等发展的拉动效应却优于除武汉外的其他的城市。与往年的综合水平相比，武汉、长株潭城市群和郑州依旧保持在前三，南昌的综合发展水平相对得到提升，太原落后到最后一位。

［1］吴大庆．长株潭区域金融中心构想［J］．武汉金融，2008，(3)．

［2］王仁祥，石丹．区域金融中心指标体系的构建与模糊综合评判［J］．统计与决策，2005，(17)．

［3］王国勇，陈鹏．建设和发展武汉区域金融中心的可行性研究［J］．沿海企业与科技，2007，(12)．

［4］何元庆，朱咸会．武汉区域金融中心的功能定位研究［J］．武汉金融，2007，(10)．

［5］张英．如何构建中部区域金融中心［J］．中国金融家，2010，(12)．

［6］肖凡．构建南昌区域金融中心促进江西经济崛起新跨越［J］．金融与经济，2007，(6)．

［7］王德平，舒长江．构建南昌城市区域金融中心的思考［J］．现代商贸工业，2008，(6)

［8］张可云．欧盟区域政策的制度基础与中国区域政策未来方向［J］．湖湘论坛，2010，(3)．

责任编辑:谭桔华

F8

A

1004－3160(2012)06－0065－06

2012－07－20

1．晏艳阳，女，湖南益阳人，湖南大学金融与统计学院书记、教授、博士生导师，主要研究方向:金融市场与投资;2．张克俭，女，湖南长沙人，湖南大众传媒职业技术学院副教授，主要研究方向:统计学;3．金鹏，男，贵州织金人，湖南大学金融与统计学院博士生，主要研究方向:金融市场与投资。