广深产业结构调整与金融服务业集群

□冯国强（广州大学松田学院 经济系，广东 广州 511370）

广州、深圳地处珠三角区域的核心地带，是整个区域的中心城市，两市随着自身经济发展和政策支持，迅速成长为国内重要的金融服务业集群之地，成为国内最重要的、发达程度最好的金融服务业集群之一。同时，两市由于各自的政策环境、资源分布、自然条件等因素的异质性，导致两市的产业结构也具多样性和差别化，但这并不影响两市产业结构调整过程中与珠三角其他城市之间的空间关联以及两大城市之间结构调整相互影响的空间联动。在经历二十余年外向型订单式加工贸易为主的发展战略之后，广深两市不仅实现了优化产业结构所需的资本积累，在技术、制度等方面更有着实现结构转换的优势，外部环境在经历次贷危机和债务危机之后普遍的恶化，进一步迫使两市政府将产业转型与升级提升到发展战略层面上来。

理论上，产业结构的调整促使劳动力、资本、技术等资源重新整合并实现新的优化配置均衡，由此产生的资源流动和市场需求对金融业的发展起着至关重要的带动作用；金融业借助于集群的发展水平也在很大程度上影响产业结构调整的速度和效率，因此，从空间角度以广州和深圳作为实证案例，用来探讨两市在珠三角整个区域内与周边其他城市之间、以及二者之间金融服务业集群与产业结构的关联性，为两市政府部门统筹规划和制定合理的金融布局与产业发展政策提供科学参考依据就显得尤为重要。

本研究在广深地区金融服务业集群和产业结构调整的互动关联中引入空间因素，利用空间统计学和空间计量经济模型的基本原理，从全域上探讨珠三角九大城市金融服务业集群、产业结构调整之间的空间联动性，进一步从局域揭示出作为该区域核心城市的广州、深圳在金融服务业集群式发展、城市产业结构调整中以及彼此之间存在的空间交叉依赖性，探索两市彼此的产业结构调整、金融服务业集群存在的空间关联方向，并从实证分析中予以证实。

一、广深金融服务业集群与产业结构的空间分布

由于广州、深圳地处珠三角地区的核心地带，是整个区域的中心城市，对珠三角其他城市的结构调整和金融服务业发展具有很强的示范和带头作用，因此在揭示广深两市金融服务业集群与产业结构空间分布状况的分析过程中，本文选用2010年的珠三角九大城市相关数据作为样本来做全域分析，然后在对局域的广州、深圳的相关指标值进行统计分析和计量分析。

在对各城市金融服务业集群的区位熵和产业结构指标进行测算时，按照从业人员数来测算金融服务业集群的区位熵，利用二、三产业产值之和占地区生产总值的比重来度量各区域的产业结构。九大城市的相关测算数据如下表所示：

表1 珠三角区域各城市金融服务业集群的区位熵与产业结构指标（2010年）

如果利用2010年各大城市的Moran’s I指数和区位熵指数，结合该年度总体的Moran’s I值，构造如下散点图：

图1 珠三角各城市金融服务业集群Moran’s I值散点图（2010年）

根据对各城市金融服务业集群的区位熵指标值进行散点图分析可以得出，珠三角九大城市金融服务业基本负相关，而且城市之间金融服务业集群表征出了四种情形：（1）自身集群程度高，且与周边毗邻区域也存在高度空间关联的广州、深圳和珠海，其区位熵和局部Moran’s I 指数较高；（2）自身金融服务业集群程度不高，但与周边毗邻区域存在高度空间关联的东莞；（3）自身金融集群程度较高，但与周边城市空间关联性不强的地区的佛山；（4）自身集群程度不高，与周边城市集群的空间关联也不是很强的江门、中山、惠州和肇庆。

单独从集群的区位熵指标值和产业结构指标值的散点图来进行分析，我们发现在珠三角经济区域内的九大城市之间，金融服务业集群程度越高的城市，如广州、深圳、珠海、佛山，其产业结构指标值越大，第二三产业所占的比重更高，Qi值和ISi值较大的地区多集中在广州和深圳，其次是珠海、佛山和东莞，而其他城市的金融服务业集群程度和产业结构调整的指标值都处于较低水平。

再从局域上的广州、深圳两市金融服务业集群和产业结构动态调整的关联性上来看，广州和深圳的金融服务业集群都具有一定的规模，而且成为两市金融服务业发展的最为主要的产业组织形式，两市的产业结构指标值也较为接近，而且第三产业所占的比重超出第二产业所占比重都在五个百分点以上，产值上广州第三产业超出第二产业2514.15 亿元，大大超过深圳的458.19 亿元。两个城市产业结构的动态调整过程中，第三产业对产业结构的调整起着最为主导的作用，而金融服务业的集群式发展更为产业结构调整创造了良好的投融资环境和条件。

在广州和深圳金融服务业集群的分布上，两大城市的金融服务业集群都呈现出集群的中心地带和基于功能化分工的外围区域。广州以珠江新城作为金融服务业集群的中心地带，并在广佛交界的南海布局基于功能化分工的集群外围，这种中心——外围的集群构建模式为顺利实现广州产业结构升级和产业转移创造了良好条件；深圳以福田区作为金融服务业集群的中心地带，罗湖蔡屋围金融中心、南山科技园金融创新服务基地、龙岗平湖金融等后台服务基地等与福田区的集群中心地带形成基于功能性分工的中心——外围集群模式，为深圳市顺利实现产业结构升级和产业转移创造了良好的金融环境。

二、模型设定及方法

根据空间统计学和空间计量经济学的基本原理和研究方法，本文在探讨广深金融服务业集群与产业结构空间关联的思路如下：首先利用空间统计分析的Moran’s I 指数检验广州和深圳金融服务业集群与产业结构空间关联的依赖性，然后从空间异质的角度，利用地理加权回归模型GWR来分析城市间集群与产业结构的互相影响程度，最后根据空间计量模型的分析得出结论。GWR计量模型表示为：

其中，yi为因变量的指标值，xij为自变量的指标值，两个变量根据集群与产业结构关联的方向不一而进行更替变换，即若仅研究集群之间的关联，则二者都为集群的区位熵指数，若仅考察产业结构调整的空间关联，则二个变量选取产业结构的指标值；若研究集群与产业结构之间的关联性，则选取集群的区位熵和产业结构的指标值变换作为因变量和自变量。模型中的系数βj的下标j 表示与观察值相联系的mΧ1阶待估参数向量，是关于地理位置(ui，vi）的k+1 元函数，运用GWR 模型可以对每个观察值估计出k 个参数向量的估计量。εi为第i 个区域的随机误差，满足零均值、同方差、互相独立等球形扰动假定。

三、实证结果分析

（一）空间关联方向分析

为了获得珠三角区域内城市之间对应指标值的空间依赖性，进一步从全域共性的基础上分析局域上的广州和深圳对应指标值的空间依赖，本文利用空间自相关指数Moran’s I来考察金融服务业集群和产业结构的关联方向，统计分析的结果如表2所示：

表2 金融服务业集群区位熵与产业结构指标值的Moran I指数

在表中，Qi、ISi的Moran’s I 指数表示金融服务业集群、产业结构的空间自相关程度；ISi—Qi的Moran’s I 指数表示城市产业结构与周边区域金融服务业集群的空间自相关程度；Qi—ISi的Moran’s I 指数表示金融服务业集群与周边区域产业结构的空间自相关程度。各统计量的正太统计量均大于5%显著性水平下的临界值，表明各指标值之间存在明显的正相关关系，即存在空间依赖性。同样根据上表的分析结果，我们也可以得出关于珠三角九大城市产业结构与金融服务业集群存在的空间关联方向，主要有：（1）珠三角九大城市之间金融服务业集群具有显著的空间依赖性，集群现象明显；（2）珠三角区域内城市之间产业结构类似，城市之间表现出彼此的依赖性；（3）珠三角各城市之间的产业结构水平依赖于周边城市产业结构水平的同时，也受到金融服务业集群程度大小的影响；（4）Qi—ISi的Moran’s I指数大于ISi—Qi的Moran’s I 指数，说明珠三角区域内金融服务业集群对城市产业结构的依赖性大于产业结构水平对金融服务业集群的依赖性。前边三种分析结论和理论上广深空间关联的模式是一致的，第四种分析结论来自于基于Moran’s I指数分析的统计比较。

如果说上述分析是基于珠三角全域九大城市空间关联方向的一种共性特征，那么放到局域分析的广州和深圳上，作为珠三角地区最为主要的核心城市，二者总产值占珠三角全域的60%左右，金融服务业集群在珠三角九大城市中属于集群规模最大、集群程度最高、金融机构数最大、历年增加值最多的城市，两大城市之间也必然存在基于全域三种方向的空间关联。首先，广州和深圳作为金融服务业集群规模和发展程度最大的中心城市，二者在集群发展模式上都选择基于中心——外围的功能分工的集群发展模式，而且彼此之间的金融要素流动和交流也较为频繁，集群关联性较强。其次，广深两市的产业结构也彼此影响、互为关联，两市作为港澳台经济的大后方，在选择经济结构调整模式上都依赖于提升第三产业比重，逐步利用产业转移和技术研发实现产业升级和结构优化，在借助于产业转移来实现产业结构优化的过程中，都把珠三角其他城市作为承接产业转移的区位选择，结构调整策略上彼此相互影响，互为关联。再次，广州和深圳作为珠三角发展规划纲要的重要实施城市，都面临着产业转型升级和结构调整的经济发展任务，同时还担任着构建区域国际金融中心的使命，一方面需要寄托于金融服务业的集群式发展为产业结构升级创造良好的投融资环境，另一方面又需要彼此之间协同配合构建双核型的区域国际金融中心，彼此的金融服务业集群制约着对方产业结构升级的策略，从而产生集群与产业结构之间的交叉依赖，广州金融服务业集群状况影响深圳产业结构调整，同时深圳区域国际金融中心的建设步伐也对广州产业结构的优化产生影响。

（二）空间关联程度分析

表2 说明了珠三角区域金融服务业集群与产业结构的空间关联方向，但对于关联程度的大小却并未给出结论，同样在上述基于全域集群与产业结构关联方向共性的分析中，广州、深圳两大城市之间也存在着方向一致的关联，包括两市金融服务业集群的关联、产业结构调整的关联、金融服务业集群与产业结构调整的交叉依赖，但对于两城市之间的关联程度，依然根据上述的分析得不出任何的结论，于是本部分在考虑到数据存在的空间异质性前提下，结合地理加权回归模型GWR 和回归分析来衡量广州与深圳金融服务业集群与产业结构的空间关联程度。模型分析所用数据来自于广州和深圳1990—2010年金融服务业集群的区位熵指数Qi和产业结构指标ISi。

首先以Qi为被解释变量，以ISi为解释变量，分别做OLS估计和GWR估计，OLS估计结果见表3，R2=0.5473，可以看出OLS 估计的广州、深圳两市金融服务业集群与产业结构之间参数显著，但整体拟合值并不高，为了进一步展示出两市金融服务业集群与产业结构的空间关联性，必须采用局部空间计量模型GWR 进行估计，估计结果见表4，R2=0.67.38，采用空间计量模型GWR 的拟合程度更高，不管是OLS 回归分析还是包含地理因素在内的GWR 分析，都表明广深两市的金融服务业集群和产业结构之间存在显著的关联性，由于GWR估计的拟合程度优与传统OLS估计的拟合程度，说明广深两市之间产业结构与金融服务业集群之间，还存在着明显的空间差异性。

表3 广深金融服务业集群区位熵与产业结构指标值的OLS估计

表4 广深金融服务业集群区位熵与产业结构指标值的GWR估计

然后再以ISi为被解释变量，以Qi为解释变量，分别做OLS和GWR估计，估计结果见表5、表6所示，其中OLS估计的R2=0.4830，GWR估计的R2=0.7031，在广深产业结构与两市金融服务业集群之间存在着基于OLS 回归分析的关联性，同样也存在着基于GWR 估计下的空间差异性。

表5 广深产业结构指标值与金融服务业集群区位熵的OLS估计

表6 广深产业结构指标值与金融服务业集群区位熵的GWR估计

四、研究结论与展望

（一）研究结论

广州和深圳作为华南地区的中心城市，不仅对周边城市的结构调整具有示范作用和推动作用，为周边区域结构调整与优化创造良好的投融资环境，而且自身之间的结构优化和金融集群也彼此关联，这为两市共同打造双核型的区域金融中心提供了理论依据，同时也为两市的产业规划和结构调整实现协同共赢提供了依据。本研究中的实证分析印证了广深两市对珠三角其他城市之间、以及广深两市之间产业结构和金融服务业集群的空间关联性，这种空间关联呈现出三个方向，即金融服务业集群之间的空间关联、产业结构调整的空间关联、以及集群与产业结构调整的空间交叉依赖性。

从上述的实证结论中不难推断出：（1）广州、深圳两市金融服务业集群与产业结构的空间分布类似，在金融服务业集群的发展模式上都选择基于功能性分工的中心——外围布局的金融集群发展模式，产业结构比重类似且相互关联，二者存在显著的依赖性；（2）广深金融服务业集群与产业结构存在的交叉空间关联，使得两大城市产业结构受对方金融服务业集群影响，而金融服务业集群规模大小、发展程度又与产业结构相互关联；（3）广深两市产业结构调整能够从空间上推动金融服务业集群的发展，同时两市金融服务业集群的发展又为两市产业结构调整提供良好的投融资环境。

（二）发展展望

首先，广州、深圳两市金融服务业集群及其关联性，为进一步打造双核型区域金融中心创造了前提条件。就大区域分工定位而言，在广州、深圳与香港之间，作为双核型的区域金融中心广州、深圳，与香港一起构成华南地区的“金融走廊”，广深两市作为香港国际金融中心的腹地，在人才、资金、支付结算等方面为香港金融业提供支持，而香港则将部分金融服务业转向广深两市，彼此之间形成良性互动、互惠互利。站在区域间分工与合作的角度来看，广州和深圳由于自身金融服务业发展以及产业结构上存在的异质性，因此在与港进行区域分工与合作过程中，各自定位和发展方向也应该呈现差异化，而不能一味地追求两市金融服务业发展上的趋同化。深圳毗邻香港，证交所、风投、基金等各类金融工具和业务都较为齐全和完备，而广州作为省会城市，传统的商业银行业务、金融支付结算、以及产权交易等应成为其金融服务业发展的主导方向，从而在广州和深圳之间，在金融服务业的发展定位与方向上各有侧重，互为补充和关联，顺利实现与香港国际金融中心的对接。其次，作为已上升至国家发展战略层面的广州、深圳双核型区域金融中心构建项目，必须为珠三角乃至整个泛珠三角区域内的产业转移与升级提供投融资支持及其他金融服务，这就要求在提升广深两市金融服务业集群发展规模与深度的同时，利用空间关联性进一步推动两市金融资源的共享机制和以及与香港之间的互补机制，通过优化“金融走廊”之间的地域分工与合作来推动区域间产业结构的转移、转型与升级，强化地区之间的基于金融纽带形成的产业结构调整与升级的关联度。

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