现代金融区域辐射力研究 基于长沙对湖南省内其他市州辐射力的实证检验

龙海明+凌炼+周哲英

基金项目： 国家社科基金重大项目（12&2D053）、湖南省社科基金重点项目（13ZDB35）

摘 要：通过分析金融区域辐射力的形成机理，以金融竞争力和金融辐射程度作为测度金融区域辐射力的核心变量，利用主成分分析法构建金融竞争力评价模型，再结合断裂点理论构建金融辐射程度评价模型，并以长沙对湖南省内其他市州的金融辐射力进行实证检验。结果表明，长沙作为省会城市，其金融竞争力远高于省内其他市州；但长沙对省内其他市州的金融辐射度均未超过90%，未能充分彰显其竞争力。为此，应从金融区域辐射力的形成基础、源泉和载体三个方面深化区域经济联合发展，打造区域特色金融品牌和做大做强地方法人金融机构。

关键词： 金融增长极；金融竞争力；区域辐射力；辐射程度；因子分析法

中图分类号：F830 文献标识码： A文章编号：1003-7217(2014)03-0008-06

一、引言及文献综述

随着我国经济货币化程度的大幅提升，金融在国民经济中的地位和作用日益突出，已成为国民经济发展的重要推动力。金融通过扮演资金融通者角色贯穿于各行各业，发挥着集聚资源并影响区域经济发展的重要功能。近年来，我国部分省会城市掀起了打造区域金融中心的热潮，争先抢占金融资源以提升金融区域辐射力。为此，本文在已有文献基础上拟对金融区域辐射力的形成机理及其测度方法进行探讨，并以湖南省长沙市为研究对象，实证检验其对全省各市州的金融辐射程度，进而提出提升现代金融区域辐射力的相关政策建议。

国外关于金融辐射力的研究主要集中于金融辐射力的作用路径上。其研究表明，金融业集聚的核心地区通过向周围地区设立金融分支机构、增加资本积累、提高资本边际生产力、提高储蓄率和投资率等渠道作用于经济增长［1-3］。

国内对于金融辐射力的研究思路基本一致，大都将金融竞争力作为产生金融辐射力的基础，将金融辐射半径作为衡量辐射力大小的变量，通过构建模型经由金融业竞争力测量金融辐射半径大小。如黎平海等（2009）从经济总量、金融规模和城市发展三个方面构建了城市金融竞争力评估指标体系，并提取了金融生态、金融规模和经济支撑三个主因子来测度珠三角九个城市的金融竞争力大小［4］。张辉等（2010）通过选取12个经济指标进而提取三个主因子对北京、天津等七个省区市的金融竞争力进行了评价［5］。闫彦明（2010）从经济发展和金融发展两大方面选取10个指标构建了长三角城市金融综合竞争力指标体系［6］。周孝坤等（2011）从金融规模、金融效率、经济基础、对外开放和城市建设五个方面选取22个指标构建了西部地区主要城市金融竞争力评价指标体系，并提取四个主因子对西部12个城市进行金融竞争力的大小测算［7］。冯钦（2012）从解释性竞争力和显示性竞争力两大方面选取了17个指标构建金融综合竞争力指标体系，并对这两个竞争力分别提取主因子进行评价［8］。也有学者直接引用CDI中国金融中心指数（CDI CFCI）的评价结果对以南京为中心的区域城市进行金融竞争力大小的评价［9］。

一些研究在构建整合金融竞争力和金融辐射半径两个变量的模型上主要有两个方向：一是通过运用威尔逊模型经由金融竞争力大小来计算金融辐射半径［4-7，10］，二是通过整合断裂点理论和场强理论构建金融辐射半径测算模型［8，9］。上述研究成果为本文在该领域的进一步探索提供了可贵的经验借鉴。

二、现代金融区域辐射力的形成机理

金融地理学认为金融具有地理空间特性。由于区域间存在信息不对称，金融资源的空间分布呈非均衡态势［11］。金融资源首先依托实体经济的发展在一定区域范围内集聚和配置，并促进金融业的发展和金融功能的发挥，形成金融信息腹地，使该区域具有一定的金融竞争力，进而对周边区域的经济金融活动产生影响。因此，现代金融区域辐射力的形成需经历三个阶段：实体经济发展对金融资源的集聚和配置阶段、金融资源集聚助推金融增长极的形成阶段、金融增长极产生金融辐射力的阶段。

（一）实体经济发展吸引金融资源

金融业的产生是实体经济发展的内在需要，它以服务实体经济发展为重要目标，通过促进实体经济的发展引致自身的发展和壮大。金融生产的地理聚集是响应（社会生产的）外部性经济的结果，同时，个别金融中心的特殊性（包括数量、产品/产业与社会空间相关的获利性差异）不仅给予了金融生产的实践信息，也影响了其成败［12］。一方面，实体经济基础牢固，金融业的发展方可持久稳健。2008年金融危机爆发的根源就在于金融业的发展脱离了实体经济。另一方面，实体经济发展较为突出的城市往往集聚了大量金融资源，形成了具有地方特色的金融产业。如成都作为西部经济龙头，吸引了大量的金融外包企业落户，为发展金融外包产业集聚了资源；同时，成都抓住汶川地震灾后重建的机遇，成功实践了农村土地金融改革。重庆依托惠普电脑生产基地吸引了惠普亚太结算中心和其他惠普代工企业的到来，积淀了大量结算型资金。以广州为代表的珠三角是全国乃至全球闻名的制造业基地，大量产业资金的聚集为广州大力发展产业金融奠定了基础，如汽车金融和航运金融。温州发达的民营经济蕴含着充裕的民间资金，是民间金融发展的典型。

财经理论与实践(双月刊)2014年第3期2014年第3期(总第189期) 龙海明，凌 炼等：现代金融区域辐射力研究基于长沙对湖南省内其它市州辐射力的实证检验

（二）金融资源集聚形成金融增长极

从金融资源论的角度来看，金融资源可分为三个层次：第一个层次是基础性核心金融资源，即广义的货币资本或资金，是金融资源的最基本层次；第二个层次是实体性中间金融资源，包括金融组织体系和金融工具体系，以及与之相关的规则制度、金融意识和专门人才；第三个层次是整体功能性高层金融资源［13，14］。前两个层次构成了金融资源的自然属性，赋予了金融"资财之源"的能力；第三个层次是金融资源的社会属性，体现了其通过配置其他资源所产生的外部功能属性。金融资源的集聚推动金融体系的完善和发展，并通过其功能属性提高金融体系的运行效率。金融资源在不同区域内的非均衡集聚使区域间具有不同的金融竞争力，且每一区域内金融的发展将伴随着对周边区域金融资源的吸引，以此壮大区域金融竞争力，形成金融增长极。金融增长极是在地理位置相近、经济发展依存度较高的地理区域或行政区域内，以政策为导向，在区域内具有良好经济发展环境以及金融市场基础相对雄厚的地方建立的以金融业为核心的区域内金融中心。不同区域金融资源集聚程度不同，金融业的发达程度也不同，所形成的金融增长极蕴含的能量也不一样，金融竞争力越强，金融增长极的能量也越大。

（三）金融增长极产生金融辐射力

辐射效应源于法国经济学家佩鲁（Francois Perroux）的"增长极"理论。该理论认为，一个国家不可能实施平衡发展，经济增长通常是从一个或数个增长中心逐步向其他部门或地区传导。金融增长极具有同样的特征，它在促进本区域金融业和其他产业结构调整和发展的同时，对周边腹地的金融传导和带动作用更为显著，这就是金融辐射作用。金融增长极的存在给本地区和周边区域提供了投融资便利，降低了资金周转成本和交易成本，提高了跨地区金融资源配置效率 ［1-3］。金融增长极通过向周边地区设立金融分支机构、增加资本积累、提高资本边际生产力、提高储蓄率和投资率等渠道作用于经济增长，其辐射力和辐射效应主要体现在以下几个方面：（1）金融资源向腹地扩散，产生知识和技术的溢出，进而推动周边地区的技术进步。（2）金融增长极在发展过程中不断向周边地区设立金融机构，便利腹地金融活动，降低交易成本，使得资本积累的速度和质量得以保证。（3）伴随着金融资源向周边地区的渗透，金融机构和金融产品影响力得到提升，腹地金融需求将得到较大程度的满足，经济活动规模和质量也因此得到改善［14，15］。具体地，区域金融辐射力的形成机理可用图1进行描述。从中可以看出，金融竞争力是金融辐射力形成的核心和源泉。三、现代金融区域辐射力实证分析

（一）金融竞争力评价模型的构建

金融竞争力的形成受诸多因素影响，如经济基础、金融资源等，为了全面和科学地衡量金融竞争力大小，本文采用因子分析法进行金融竞争力的评价。

图1 金融辐射力形成机理

1.评价指标选取。基于全面性、科学性、可比性和数据的可得性等原则，从经济基础和金融发展两个方面进行指标的选取。

（1）经济基础。从宏观和微观两个角度即宏观方面选取GDP（X1）、财政一般预算收入（X2）、年进出口总额（X4）、实际利用外资（X5）四个指标；微观方面选取城镇居民家庭人均可支配收入（X3）指标。

（2）金融发展。从金融资源论的角度来看，金融资源中除最基本的货币资本外，还有金融机构，但金融机构的数量和质量最终体现为区域内金融机构年末存贷款余额、保费收入等指标上，因此，不单设金融机构类指标。主要选取年末存款余额（X6）、年末贷款余额（X7）、年保费收入（X8）、保险深度（X9）、保险密度（X10)五个指标，因证券类数据可得性较低，故未考虑证券业发展指标。

2.因子分析法建模①。设有N个样本，P个指标，X=（X1，X2，…，Xi，…，Xp）T为随机向量，因子为F=（F1，F2，…，Fm）T，则初始因子模型［16］为：

X1=a11F1+a12F2+…+a1mFm+e1

X2=a21F1+a22F2+…+a2mFm+e2

…

Xp=ap1F1+ap2F2+…+apmFm+ep（1）

该模型中，aij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,m)是因子载荷，也即因子Fj（j=1,2,…,m)和变量Xi的相关系数。e为特殊因子，代表除F以外的其他影响因素，实际分析时可忽略不计。

求出公因子后，将各公因子表示成变量的线性形式，进而加权求出因子得分:

Fi=bi1X1+bi2X2+…+binXn（i=1，2，…，m） （2）

由于每个公因子分别从不同方面进行反映，不能做出全面而综合的评价，因此，以各公因子的方差贡献率比重为权数计算综合统计量F［16］(P231)：

F=λ1λ1+λ2+…+λmF1+λ2λ1+λ2+…+λmF2+

…+λmλ1+λ2+…+λmFm（3）

式（3）中，F为最终的评价得分，λm为各公因子旋转后对应的方差贡献率。

（二）金融辐射程度评价模型的构建

通过金融辐射半径来衡量金融辐射程度，并通过断裂点理论构建金融辐射半径测试模型。断裂点理论（Breaking Point Theory）认为，一个城市对周围地区的吸引力与它的规模成正比，与距离的平方成反比。因而两个城市相互影响区域的分界点（即断裂点）公式为：

dA=DAB/(1+PB/PA) （4）

式（4）中，dA为较大城市A与断裂点间的距离，DAB为A、B两城市间的距离，PA为较大城市A的人口，PB为较小城市B的人口。

对金融的区域辐射力而言，同样假设有A、B两个城市，C点为断裂点，FA、FB为A、B两个城市的金融竞争力，FAC、FBC为A、B两个城市在断裂点C处的金融辐射力。DAC、DBC分别为A、B两个城市距离断裂点C的距离，DAB为A、B两个城市之间的距离。根据断裂点理论有：

FAC=FBC（5）

FAC=FA/D2AC （6）

FBC=FB/D2BC （7）

DAB=DAC+DBC （8）

由式（5）~（8）可得A城市相对B城市的金融辐射半径DAC为:

DAC=DAB/(1+FB/FA) （9）

可以看出，式（9）所计算出的金融辐射半径是一个空间距离，但客观来看，A城市对B城市的金融影响并非仅限于DAC这个距离之内。金融辐射半径只是一种较为形象的说明方式，进一步地，A城市对B城市的金融辐射程度（Ω）可由DAC/DAB表示，结合式（9）可得：

Ω=1/(1+FB/FA)（10）

从式（10）可以看出，A城市对B城市的金融辐射程度与两城市间的距离无关，仅与两个城市各自的金融竞争力相关，这也就很好地避免了辐射半径作为真实的空间距离带来的误解。同时，从式（9）还可以看出，被辐射城市B的金融竞争力越大，则A城市对B城市的金融辐射程度越小。

（三）实证检验：以长沙对湖南省内其他市州的金融辐射力为例

1.数据分析。

通过选取长沙以及湖南省内其他13个市州相关指标数据进行相关性分析可知，各指标间存在极强的相关性。为了能够充分而有效地利用现有数据，同时尽可能地反映原始数据信息，需采用因子分析法。

通过KMO和Bartlett球形检验（如表1），KMO统计量为0.734，大于0.7，说明变量间相关性较强，适合用因子分析法。另一方面，Bartlett球形检验的P值（相伴概率）为0，小于显著性水平0.05，同样说明适合用因子分析法。

表1 KMO 和球形检验

KMO统计量

0.734

Bartlett球形检验

卡方值

254.794

自由度

45

显著性水平

0.000

在提取公因子之前，通过表2所示的变量共同度分析可知，所有变量的共同度都在87%以上，所提取的公因子将对各变量有较强的解释能力。

表2 变量共同度

初始值

提取值

GDP

1.000

0.962

财政一般预算收入

1.000

0.980

城镇居民人均可支配收入

1.000

0.873

年进出口总额

1.000

0.908

实际利用外商投资额

1.000

0.962

年末各项存款余额

1.000

0.985

年末各项贷款余额

1.000

0.967

保费收入

1.000

0.943

保险深度

1.000

0.955

保险密度

1.000

0.899提取方法：主成分分析法。

表3给出的是经SPSS软件计算得出的各成分的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率。初始因子解的特征值为8.376，解释了原有10个变量总方差的83.765%。前两个因子的累计方差贡献率为94.349%，且只有这两个因子的取值大于1，说明前两个因子包含了全部变量的主要信息，因此，选前两个因子为主因子。从因子提取后和旋转后的方差解释情况这两组数据可以看出，均支持选择两个主因子。且所提取的两个主因子的累计方差贡献率均为94.349%，因此，前两个因子已足够描述金融竞争力水平。

表3 总方差解释情况

因子编号

初始因子解

因子提取

旋转后进行因子提取

特征值

方差贡

献率

累计方差

贡献率

特征值

方差贡献率

累计方差

贡献率

特征值

方差贡

献率

累计方差

贡献率

1

8.376

83.765

83.765

8.376

83.765

83.765

7.708

77.080

77.080

2

1.058

10.584

94.349

1.058

10.584

94.349

1.727

17.269

94.349

3

0.271

2.714

97.063

4

0.142

1.424

98.487

5

0.085

0.848

99.335

6

0.031

0.311

99.646

7

0.023

0.225

99.872

8

0.010

0.096

99.967

9

0.003

0.027

99.994

10

0.001

0.006

100.000

提取方法：主成分分析法。

由于使用旋转法对因子进行旋转后能使因子变量更具解释性，故采用方差最大旋转，旋转后的因子载荷矩阵如表4所示。可以看出，第一公因子（F1）在X1、X2、…、X10上有较大载荷，第二公因子（F2）仅在X9即保险深度上有较大载荷。

根据表4有：

F1=0.98X1+0.988X2+0.863X3+0.951X4+

0.98X5+0.974X6+0.964X7+0.954X8-

0.384 X9+0.945X10（11）

F2=0.038X1+0.066X2-0.358X3+0.053X4+

0.032X5+0.189X6+0.195X7+0.181X8+

0.899 X9-0.079X10（12）

表4 旋转后的因子载荷矩阵

主成分

1

2

GDP

0.980

0.038

财政一般预算收入

0.988

0.066

城镇居民人均可支配收入

0.863

-0.358

年进出口总额

0.951

0.053

实际利用外商投资额

0.980

0.032

年末各项存款余额

0.974

0.189

年末各项贷款余额

0.964

0.195

保费收入

0.954

0.181

保险深度

-0.384

0.899

保险密度

0.945

-0.079提取方法：主成分分析法；共提取两个主成分。

金融竞争力F=0.82F1+0.18F2（13）

2.长沙和省内其他市州的金融竞争力大小比较。根据长沙市及省内其市州的相关数据和式（11）~（13），可得各市州金融竞争力大小及排名如表5所示。

表5 长沙和省内其它市州金融竞争力大小及排名

市州

F1

F2

F

排名

长沙

2.787

0.258

2.332

1

株洲

0.657

0.028

0.544

2

湘潭

0.623

0.028

0.516

3

衡阳

0.617

0.042

0.514

4

郴州

0.571

0.029

0.473

5

常德

0.554

0.039

0.461

6

岳阳

0.513

0.023

0.425

7

娄底

0.426

0.027

0.354

8

永州

0.382

0.023

0.317

9

邵阳

0.356

0.047

0.300

10

益阳

0.341

0.025

0.284

11

怀化

0.295

0.027

0.247

12

湘西州

0.183

0.017

0.153

13

张家界

0.166

0.007

0.137

14

从表5可以看出：（1）作为省会城市的长沙，其金融竞争力（F）得分远超其他市州，约为排名第二的株洲4.3倍，约为排名最后的张家界17倍，已成为省内的金融增长极。同时，无论是从F1还是F2来看，长沙得分都远超其他市州。（2）各市州金融竞争力在F1和F2上分布很不均衡，F1得分远大于F2得分，且各市州的金融竞争力排名与F1得分排名一致，而与F2得分排名不完全一致。这主要是由于金融竞争力在F1上赋予较大权重（0.82），同时F1在GDP等九个指标上都有较大载荷，而F2仅在保险深度上有较大载荷。

3.长沙对省内其他市州的金融辐射半径和辐射程度分析。

根据式（9）和（10）计算出的长沙市对省内其他市州的金融辐射半径及辐射程度如表6所示。

表6 长沙市对省内其他市州的金融辐射半径和辐射程度

城市间距离

（km）DAB

金融辐射半径

（km）DAC

辐射程度（%）

Ω

长沙-株洲

71.3

48.08

67.4349

长沙-湘潭

52.7

35.84

68.0101

长沙-衡阳

195

132.72

68.0608

长沙-郴州

318

219.22

68.9371

长沙-常德

167

115.59

69.2146

长沙-岳阳

156

109.33

70.0857

长沙-娄底

151

108.65

71.9562

长沙-永州

334

243.99

73.0497

长沙-邵阳

229

168.52

73.5881

长沙-益阳

77.4

57.37

74.1254

长沙-怀化

428

322.94

75.4542

长沙-湘西州

472

375.72

79.6017

长沙-张家界

321

258.30

80.4682注：城市间距离为城市间公路里程，数据来源于车次网。

从表6可以看出：（1）如果金融辐射程度超过90%，说明中心城市对周边地区的金融辐射能力强，金融影响大。但长沙对省内其他城市的金融辐射程度均处于67%~81%区间，说明长沙未能充分彰显省会城市的金融优势，对省内其他市州的金融辐射能力还有待提升。（2）长沙对省内其他市州的金融辐射程度与被辐射城市的金融竞争力成反比，在表6中体现为长沙对省内其他市州的辐射程度排名与各市州的金融竞争力排名正好相反，辐射程度最低的市州对应的金融竞争力最高。这是因为被辐射城市金融竞争力越强，则长沙对该城市的金融辐射力将会为被辐射城市自身的金融竞争力所削弱。（3）长沙对省内其他市州的金融辐射程度与两个城市间的距离无关。距离长沙最近的是湘潭，但长沙对湘潭的金融辐射程度较低，仅约68%；距离长沙最远的湘西州，长沙对其金融辐射程度接近80%。（4）长沙对省内其他市州的金融辐射程度与金融辐射半径无关。长沙对湘潭的金融辐射半径最小，但对其金融辐射程度仍高于对株洲的辐射程度；长沙对湘西州的金融辐射半径最大，但对其的金融辐射程度低于对张家界的辐射程度。

四、提升现代金融区域辐射力的政策建议

1.深化区域经济联合发展以夯实金融区域辐射力基础。经济发展是产生金融区域辐射力的基础，而区域合作是促进经济发展的重要机制，能充分利用区域内的各项资源，优势互补，实现区域内各组成部分的共赢式发展。到目前为止，我国已形成了多种具有特色的区域经济合作体，如基于"中国未来经济发展的高速增长极"建立的泛珠三角区域合作，基于"资源节约型和环境友好型社会建设综合配套改革试验区"建立的长株潭城市群和武汉城市圈，基于"全国统筹城乡配套改革试验区"建立的成渝板块等。为进一步夯实金融区域辐射力基础，应深化区域经济合作，在区域内充分利用优势资源打造支柱产业，将区域经济发展推向新的高度，才能在更大范围内形成经济竞争力，吸引更多金融资源，进而为金融在更大范围内产生辐射力奠定基础。

2.打造区域特色金融品牌以挖掘金融区域辐射力源泉。金融竞争力是产生金融辐射力的源泉，金融竞争力越强，金融的区域辐射力才会越大。但我国特色金融的步伐相对滞后。如长沙GDP在全国省会城市中的排名自2009年起就一直居第七名，拥有发达的装备制造业、文化产业等，但长沙并没有发展同样知名的装备制造业金融、文化金融等，这也是长沙金融区域辐射力不强的重要原因之一。因此，应依托各区域的特色经济建立配套的特色金融，提升金融竞争力才能对周边地区的经济金融活动产生重要影响，扩大金融的区域辐射力。

3.做大地方法人金融机构以培育金融区域辐射力载体。法人金融机构是地方展示实力和形象的金融"窗口"，是做大区域金融的基石，也是传导金融区域辐射力的重要载体。可通过"总部经济"效应将外地金融资源吸收到本地来，弱化"抽血"功能、强化"输血"功能，从而扩大地区金融总量，增强区域金融辐射力。如成立于1987年的深圳招商银行，资本金为1亿，在短短25年内其资产已达3.3万亿。截止2012年12月31日，其在中国大陆110多个城市设有99家分行及853家支行，在109个国家及地区设立境外代理行1867家，其金融辐射范围已遍布全球，对提升深圳金融的区域辐射力作出了巨大贡献。因此，必须下大力气做大做强法人金融机构，如给予地方法人金融机构上市支持，为金融人才提供子女教育、医疗保障、住房补贴、税收返还等专业服务和便利等。

注释：

①因子分析是通过考察所研究的变量间相关系数矩阵（或协方差矩阵）的相互依存关系，提炼出能概括这些变量的几个"因子"，每个因子内部所代表的几个变量相关性较高，不同因子间的变量相关性较低，所有变量都可以表示成这些因子的线性组合。尽管本文只选取了十个指标作为金融竞争力的评价指标，但相互间有一定的相关关系。因而，需先通过因子分析法提出主因子。

参考文献：

［1］Jose D. Gregorio, Pablo E. Guidotti. Financial development and economic growth ［J］. World Development, 1995(03):433-448.

［2］Dimitris K. Christopoulos, Efthymios G. Tsionas. Financial development and economic growth:evidence from panel unit root and cointegration test ［J］.Journal of Development Economics, 2004(01):55-74.

［3］Nader Nazmin. Deregulation, fiancial deepening and economic growth:the case of latin america ［J］. The Quarterly Review of Economic and Finance, 2005(02):447-459.

［4］黎平海,王雪.珠三角城市金融辐射力实证研究［J］.国际经贸探索,2009,(11):49-53.

［5］张辉,朱光楠,冯中越.北京金融服务业辐射力实证研究［J］.北京行政学院学报,2010,(3):68-72.

［6］闫彦明.区域经济一体化背景下长三角城市的金融辐射效应研究［J］.上海经济研究,2010,(12):27-36.

［7］周孝坤,袁颖,冯钦.西部主要城市金融辐射力实证研究［J］.经济体制改革,2011,(6):48-52.

［8］冯钦.西部主要城市金融辐射力实证研究与多层级金融增长极的构建［D］.重庆:重庆大学,2012.

［9］陈莹,李心丹.区域金融中心辐射力研究［J］.南京社会科学,2013,(3):141-154.

［10］陈浩,姚星垣.长三角城市金融辐射力的实证研究［J］.上海金融,2005,(9):8-11.

［11］吴朝霞,王沐钒.中国金融资源地区分布差异问题分析［J］.财经理论与实践,2011,(2):20-24.

［12］刘红,叶耀明.金融集聚与区域经济增长：研究综述［J］.经济问题探索,2007,(11):46-52.

［13］林广明,谭庆华.金融资源论:对金融功能观与金融机构观的综合研究［J］.金融论坛,2004,(06):3-8.

［14］白钦先，白炜.金融功能研究的回顾和总结［J］.财经理论与实践,2009,(6):2-4.

［15］杨芬.金融业集聚及其辐射效应的实证研究［D］.上海:华东理工大学,2011.

［16］张文彤.SPSS统计分析高级教程［M］.北京:高等教育出版社, 2011.

(责任编辑:宁晓青)

Research on Regional Radiation Power of Modern FinanceBased on

Empirical Test of Changsha's Radiation Power to Other Cities in Hunan

LONG Haiming1，LING Lian1，ZHOU Zheying2

（1.College of Finance and Statistics，Hunan University，Changsha,Hunan 410079，China;

2.Changsha Central Subbranch, People's Bank of China, Changsha,Hunan 410005，China）

Abstract：This paper took financial competitiveness and financial radiation level as the core parameters to measure the financial radiation power on the basis of an analysis of the formation mechanism of regional financial radiation power. The financial competitiveness was modeled by using the principal component analysis, and the financial radiation level is estimated by using the Breaking Point Theory. Meanwhile. we made an empirical test of Changsha's financial radiation power toother cities in Hunan Province, and the evidence showed us that as a provincial capital, Changsha's financial competitiveness was far more higher than other cities in Hunan, but its financial radiation level to other cities was less than 90%, indicating that Changsha has failed to fully exert its competitiveness. Therefore, we should deepen the joint development of regional economy to build regional distinctive financial brand and make local corporate financial institutions bigger and stronger from three aspects of regional financial radiation power's forming base, source and carrier.

Key words：Financial growth pole；Financial competitiveness；District radiation power；Radiation level；Factor analysis

注释：

①因子分析是通过考察所研究的变量间相关系数矩阵（或协方差矩阵）的相互依存关系，提炼出能概括这些变量的几个"因子"，每个因子内部所代表的几个变量相关性较高，不同因子间的变量相关性较低，所有变量都可以表示成这些因子的线性组合。尽管本文只选取了十个指标作为金融竞争力的评价指标，但相互间有一定的相关关系。因而，需先通过因子分析法提出主因子。

参考文献：

［1］Jose D. Gregorio, Pablo E. Guidotti. Financial development and economic growth ［J］. World Development, 1995(03):433-448.

［2］Dimitris K. Christopoulos, Efthymios G. Tsionas. Financial development and economic growth:evidence from panel unit root and cointegration test ［J］.Journal of Development Economics, 2004(01):55-74.

［3］Nader Nazmin. Deregulation, fiancial deepening and economic growth:the case of latin america ［J］. The Quarterly Review of Economic and Finance, 2005(02):447-459.

［4］黎平海,王雪.珠三角城市金融辐射力实证研究［J］.国际经贸探索,2009,(11):49-53.

［5］张辉,朱光楠,冯中越.北京金融服务业辐射力实证研究［J］.北京行政学院学报,2010,(3):68-72.

［6］闫彦明.区域经济一体化背景下长三角城市的金融辐射效应研究［J］.上海经济研究,2010,(12):27-36.

［7］周孝坤,袁颖,冯钦.西部主要城市金融辐射力实证研究［J］.经济体制改革,2011,(6):48-52.

［8］冯钦.西部主要城市金融辐射力实证研究与多层级金融增长极的构建［D］.重庆:重庆大学,2012.

［9］陈莹,李心丹.区域金融中心辐射力研究［J］.南京社会科学,2013,(3):141-154.

［10］陈浩,姚星垣.长三角城市金融辐射力的实证研究［J］.上海金融,2005,(9):8-11.

［11］吴朝霞,王沐钒.中国金融资源地区分布差异问题分析［J］.财经理论与实践,2011,(2):20-24.

［12］刘红,叶耀明.金融集聚与区域经济增长：研究综述［J］.经济问题探索,2007,(11):46-52.

［13］林广明,谭庆华.金融资源论:对金融功能观与金融机构观的综合研究［J］.金融论坛,2004,(06):3-8.

［14］白钦先，白炜.金融功能研究的回顾和总结［J］.财经理论与实践,2009,(6):2-4.

［15］杨芬.金融业集聚及其辐射效应的实证研究［D］.上海:华东理工大学,2011.

［16］张文彤.SPSS统计分析高级教程［M］.北京:高等教育出版社, 2011.

(责任编辑:宁晓青)

Research on Regional Radiation Power of Modern FinanceBased on

Empirical Test of Changsha's Radiation Power to Other Cities in Hunan

LONG Haiming1，LING Lian1，ZHOU Zheying2

（1.College of Finance and Statistics，Hunan University，Changsha,Hunan 410079，China;

2.Changsha Central Subbranch, People's Bank of China, Changsha,Hunan 410005，China）

Abstract：This paper took financial competitiveness and financial radiation level as the core parameters to measure the financial radiation power on the basis of an analysis of the formation mechanism of regional financial radiation power. The financial competitiveness was modeled by using the principal component analysis, and the financial radiation level is estimated by using the Breaking Point Theory. Meanwhile. we made an empirical test of Changsha's financial radiation power toother cities in Hunan Province, and the evidence showed us that as a provincial capital, Changsha's financial competitiveness was far more higher than other cities in Hunan, but its financial radiation level to other cities was less than 90%, indicating that Changsha has failed to fully exert its competitiveness. Therefore, we should deepen the joint development of regional economy to build regional distinctive financial brand and make local corporate financial institutions bigger and stronger from three aspects of regional financial radiation power's forming base, source and carrier.

Key words：Financial growth pole；Financial competitiveness；District radiation power；Radiation level；Factor analysis

注释：

①因子分析是通过考察所研究的变量间相关系数矩阵（或协方差矩阵）的相互依存关系，提炼出能概括这些变量的几个"因子"，每个因子内部所代表的几个变量相关性较高，不同因子间的变量相关性较低，所有变量都可以表示成这些因子的线性组合。尽管本文只选取了十个指标作为金融竞争力的评价指标，但相互间有一定的相关关系。因而，需先通过因子分析法提出主因子。

参考文献：

［1］Jose D. Gregorio, Pablo E. Guidotti. Financial development and economic growth ［J］. World Development, 1995(03):433-448.

［2］Dimitris K. Christopoulos, Efthymios G. Tsionas. Financial development and economic growth:evidence from panel unit root and cointegration test ［J］.Journal of Development Economics, 2004(01):55-74.

［3］Nader Nazmin. Deregulation, fiancial deepening and economic growth:the case of latin america ［J］. The Quarterly Review of Economic and Finance, 2005(02):447-459.

［4］黎平海,王雪.珠三角城市金融辐射力实证研究［J］.国际经贸探索,2009,(11):49-53.

［5］张辉,朱光楠,冯中越.北京金融服务业辐射力实证研究［J］.北京行政学院学报,2010,(3):68-72.

［6］闫彦明.区域经济一体化背景下长三角城市的金融辐射效应研究［J］.上海经济研究,2010,(12):27-36.

［7］周孝坤,袁颖,冯钦.西部主要城市金融辐射力实证研究［J］.经济体制改革,2011,(6):48-52.

［8］冯钦.西部主要城市金融辐射力实证研究与多层级金融增长极的构建［D］.重庆:重庆大学,2012.

［9］陈莹,李心丹.区域金融中心辐射力研究［J］.南京社会科学,2013,(3):141-154.

［10］陈浩,姚星垣.长三角城市金融辐射力的实证研究［J］.上海金融,2005,(9):8-11.

［11］吴朝霞,王沐钒.中国金融资源地区分布差异问题分析［J］.财经理论与实践,2011,(2):20-24.

［12］刘红,叶耀明.金融集聚与区域经济增长：研究综述［J］.经济问题探索,2007,(11):46-52.

［13］林广明,谭庆华.金融资源论:对金融功能观与金融机构观的综合研究［J］.金融论坛,2004,(06):3-8.

［14］白钦先，白炜.金融功能研究的回顾和总结［J］.财经理论与实践,2009,(6):2-4.

［15］杨芬.金融业集聚及其辐射效应的实证研究［D］.上海:华东理工大学,2011.

［16］张文彤.SPSS统计分析高级教程［M］.北京:高等教育出版社, 2011.

(责任编辑:宁晓青)

Research on Regional Radiation Power of Modern FinanceBased on

Empirical Test of Changsha's Radiation Power to Other Cities in Hunan

LONG Haiming1，LING Lian1，ZHOU Zheying2

（1.College of Finance and Statistics，Hunan University，Changsha,Hunan 410079，China;

2.Changsha Central Subbranch, People's Bank of China, Changsha,Hunan 410005，China）

Abstract：This paper took financial competitiveness and financial radiation level as the core parameters to measure the financial radiation power on the basis of an analysis of the formation mechanism of regional financial radiation power. The financial competitiveness was modeled by using the principal component analysis, and the financial radiation level is estimated by using the Breaking Point Theory. Meanwhile. we made an empirical test of Changsha's financial radiation power toother cities in Hunan Province, and the evidence showed us that as a provincial capital, Changsha's financial competitiveness was far more higher than other cities in Hunan, but its financial radiation level to other cities was less than 90%, indicating that Changsha has failed to fully exert its competitiveness. Therefore, we should deepen the joint development of regional economy to build regional distinctive financial brand and make local corporate financial institutions bigger and stronger from three aspects of regional financial radiation power's forming base, source and carrier.

Key words：Financial growth pole；Financial competitiveness；District radiation power；Radiation level；Factor analysis