下载文档原格式
金融市场的行业集中度分析在当今全球金融市场中，行业集中度是一个非常重要的指标。
它涉及到市场竞争的程度、行业中企业数量的分布情况以及市场的竞争格局等方面。
本文将通过对金融市场的行业集中度进行分析，以揭示行业发展的趋势和影响因素。
一、金融市场行业集中度的定义金融市场的行业集中度是指市场中头部企业所占市场份额的比例。
在一个高度集中的行业中，头部企业的市场份额较大，少数头部企业甚至垄断市场。
而在一个低度集中的行业中，市场份额较为分散，没有明显的头部企业。
二、金融市场行业集中度的影响因素1. 阻碍进入的障碍：金融市场往往具有较高的进入门槛，例如金融许可证、监管要求等。
这些障碍可能成为头部企业在市场中保持竞争优势的阻碍。
2. 信息不对称：金融市场中信息不对称非常常见，头部企业通常相对于其他企业掌握更多的信息，这使得其他企业难以与其竞争。
3. 资本实力：金融市场中涉及到大量的资本运作，头部企业通常拥有更强大的资本实力，这使得其他企业无法与其相媲美。
4. 品牌效应：金融市场中的头部企业通常具有较高的品牌知名度，消费者更倾向于选择知名品牌，这使得其他企业难以与其竞争。
三、金融市场行业集中度的影响1. 市场风险增加：行业集中度较高意味着头部企业在市场中占据较大份额，如果该企业出现问题或者失败，将对整个市场产生负面影响，市场风险将增加。
2. 市场竞争减少：行业集中度过高将导致市场竞争减少，头部企业的垄断地位使得其他企业进入市场的成本增加。
3. 消费者福利受损：行业集中度过高可能会导致行业的价格水平较高，消费者的选择余地减少，消费者福利受损。
4. 创新缺失：行业集中度过高可能会限制市场中的创新活动，头部企业通常倾向于保持现有的市场格局，不愿冒险进行创新。
四、金融市场行业集中度的测量方法测量金融市场行业集中度的常用指标主要有：1. 市场份额指标：通过计算头部企业在市场中的市场份额来衡量行业的集中度，例如CR4指数（四大企业市场份额总和占整个市场份额的比例）。
浅析金融发展水平的度量指标体系
随着金融业的快速发展，量化金融发展水平的指标体系也变得越来越重要。
本篇文章将从不同的角度探讨如何度量金融发展水平的指标体系，并对其进行浅析。
1.金融结构指标
金融结构指标主要是以银行、证券、保险等金融机构的数量和规模为指标，反映金融业的规模和结构。
这些指标通常包括金融机构数量、金融机构总资产、金融机构拥有的资本、机构间资产负债表比率等。
金融市场指标主要是以金融市场的规模和发展水平为指标，反映金融市场的运作和效率。
这些指标通常包括股票市场总市值、交易所市值、证券投资基金的规模和数量、金融市场的国际化程度等。
金融服务指标主要是以金融服务的质量和普及程度为指标，反映金融业对经济和社会的支持和贡献。
这些指标通常包括金融服务覆盖范围、金融服务的创新程度、贷款和信用卡的普及率等。
以上四类指标综合反映了金融发展的各个层面，其细节和组合也可以根据不同的目标和需要进行调整和优化。
例如，在一个新兴市场经济中，要重点关注金融服务的普及和金融市场的规范程度；在一个已经开发的市场经济中，要优化金融结构和深化金融改革。
总之，在金融领域，度量和评估金融发展水平的指标体系是非常重要的，不仅可以帮助政府和监管机构制定合理的政策和规划，也可以促进金融机构和市场的健康发展，为经济社会的繁荣稳定做出贡献。
金融体系主要指标金融体系是指一个国家或地区的金融机构、市场以及相关的规则和制度的总和。
它是经济发展和金融市场运作的基础，对于实现经济增长、推动资源配置和风险管理具有重要作用。
下面将介绍金融体系中的主要指标。
1.金融机构数量和规模：金融机构是金融体系的核心组成部分，包括商业银行、证券公司、保险公司等。
金融机构数量和规模是金融体系稳定性和发展程度的重要指标。
通常情况下，金融机构数量和规模越大，金融体系的发展越成熟。
2.金融资产总额：金融资产总额是衡量金融体系规模的重要指标，包括银行存款、证券和债券、贷款和其他金融资产等。
金融资产总额的增长反映了金融市场的活跃度和资金的流动性。
较高的金融资产总额通常意味着较为发达的金融市场和较高的金融风险。
3.贷款规模和贷款利率：贷款规模和贷款利率是衡量金融体系对实体经济支持和金融服务水平的重要指标。
较高的贷款规模和较低的贷款利率有利于企业和个人获得融资支持，促进经济发展。
同时，贷款利率的高低也反映了金融机构的风险担忧和金融政策的宽松程度。
4.存款规模和存款利率：存款规模和存款利率是衡量金融体系吸纳储蓄和提供融资的能力的重要指标。
较高的存款规模和较低的存款利率对于促进储蓄和投资、维持金融体系的稳定性具有积极意义。
5.资本充足率和净资产收益率：资本充足率和净资产收益率是衡量金融机构财务健康状况和经营能力的重要指标。
较高的资本充足率和净资产收益率意味着金融机构具备较强的风险承受能力和盈利能力，更有利于金融体系的稳定运行。
6.金融市场交易规模和市场深度：金融市场交易规模和市场深度是衡量金融市场发展程度的重要指标。
较大的交易规模和较深的市场意味着更高的资金流动性和更多的投资机会，有利于资金的有效配置和各种金融产品的创新。
7.金融监管指标：金融监管指标包括监管机构的数量和职能、监管规则和制度等。
金融监管的有效性对于维护金融体系的稳定和防范风险至关重要。
完善的金融监管体系能够提高金融机构和市场的透明度，减少金融风险，保护投资者利益。
地区金融行业指标一、金融业规模指标1.金融机构数量：反映了地区金融业的规模和数量。
2.金融机构总资产：衡量了地区金融业的资金规模。
3.金融业的占GDP比重：反映了金融业在地区经济中的重要程度。
4.金融机构人员规模：反映了地区金融业的从业人员数量。
二、金融业效率指标1.金融机构资产收益率：衡量了金融机构利润与资产之间的关系，反映了金融机构的盈利能力。
2.金融机构营业成本收入比：反映了金融机构经营成本和营业收入之间的比例关系，衡量了金融机构经营效率。
3.金融机构贷款违约率：反映了金融机构贷款资产的风险水平，衡量了金融机构的风险管理能力。
三、金融业稳定性指标1.金融机构资本充足率：反映了金融机构净资产与风险资产之间的比例关系，衡量了金融机构的抵御风险的能力。
2.金融机构流动性指标：反映了金融机构短期还债能力的强弱。
3.金融机构风险敞口：反映了金融机构面临的各种风险情况。
四、金融业创新能力指标1. 金融科技（Fintech）投资数量：反映了地区金融科技产业的创新水平。
2.金融产品创新数量：反映了地区金融产品的创新能力。
3.金融市场活跃度：反映了地区金融市场交易活跃程度，衡量了金融市场的创新和发展水平。
地区金融行业指标对于政府、金融机构和投资者来说都非常重要，可以用于评估不同地区金融业发展水平的差异，并为决策提供参考。
政府可以通过比较不同地区的金融行业指标来制定相应的政策，促进金融业的发展。
金融机构可以通过对自身指标的评估来优化业务流程和提高效率。
投资者可以通过分析不同地区金融行业指标来选择投资标的，寻找具有潜力的地区和机构。
因此，了解和关注地区金融行业指标对于各方面都具有重要意义。
对金融机构综合评价指标体系金融机构综合评价指标体系是对金融机构综合能力的评估工具，旨在全面评价其经营管理、风险控制、服务质量等方面的表现。
该指标体系由多个不同的指标组成，下面是一些常见的指标：1. 资本充足率：评估金融机构的资本实力和风险承受能力。
充足的资本可以保证金融机构在风险发生时能够承担损失，从而维护金融系统的稳定。
2. 业绩指标：包括利润能力、资产质量、营运效率等。
利润能力反映了金融机构的盈利能力，资产质量反映了其贷款和投资风险的控制能力，营运效率则衡量了机构的经营管理水平。
3. 风险管理指标：包括市场风险、信用风险、流动性风险等方面的指标。
市场风险指标评估金融机构在金融市场价格波动中的损失程度，信用风险指标评估金融机构的信贷风险水平，流动性风险指标评估金融机构在面临资金流动性压力时的应对能力。
4. 服务质量指标：包括客户满意度、服务效率、服务范围等。
这些指标评估金融机构在为客户提供服务方面的表现，包括处理客户投诉和纠纷的能力，以及提供全面且高效的金融服务的能力等。
5. 法律合规指标：评估金融机构是否符合相关法律、法规和监管要求。
这些指标衡量了金融机构在运营过程中是否遵循法律和道德标准，以及其合规风险的控制能力。
金融机构综合评价指标体系的权重和具体计算方法会根据监管机构或评估机构的要求而有所不同。
通过评价指标体系，可以更好地监测金融机构的经营状况和风险水平，并提供参考依据，帮助监管机构和投资者做出决策。
同时，这也可以促使金融机构提高管理水平，增强风险控制能力，提升服务质量，以更好地满足市场需求。
金融机构综合评价指标体系除了以上提到的指标，还可以包括其他一些关键指标，以全面评估金融机构的综合能力。
以下是一些可能的指标：6. 管理团队和人员能力：评估金融机构的管理团队和员工的专业能力和经验。
这可以通过评估管理层的背景和经验、员工的教育水平和培训投入等来进行。
7. 技术和创新能力：评估金融机构在技术创新方面的能力。
产业发展现状评价的指标体系及实证研究一、引言随着全球经济的快速发展，产业发展成为了国家和地区经济增长的重要驱动力。
对于评价产业发展现状，了解各产业的发展水平、竞争力以及潜力等指标非常重要。
本文将就产业发展现状评价的指标体系及实证研究进行详细探讨。
二、产业发展现状评价的指标体系评价产业发展现状的指标体系可分为三个层次：宏观层面的综合指标、中观层面的产业指标和微观层面的企业指标。
1.宏观层面的综合指标在宏观层面，评价产业发展现状的综合指标包括：（1）国内生产总值（GDP）：衡量一个国家或地区经济规模的指标，反映了产业发展的总体水平。
（2）产业结构：指不同产业在经济中的比重。
通过分析产业结构，可以了解到不同产业的发展状况、经济竞争力和潜力。
（3）劳动力市场情况：包括就业率、失业率、劳动力参与率等指标，反映了产业发展对就业的贡献和劳动力市场的供需关系。
（4）财政收入：反映了产业的纳税能力和对政府的贡献，能够揭示产业的盈利能力和财务状况。
（5）外贸情况：包括出口额、进口额、贸易顺差等指标，反映了产业的国际竞争力和对外贸易的贡献。
2.中观层面的产业指标在中观层面，评价产业发展现状的指标包括：（1）产业增加值：是指在其中一时期内，经济中一些产业提供给其他产业的附加价值。
产业增加值反映了产业的经济增长和创造价值的能力。
（2）产业竞争力：包括市场份额、产品质量、技术创新等指标，能够反映产业的市场地位和竞争优势。
（3）资源利用效率：衡量产业在资源利用方面的效率水平，包括能源消耗、水资源利用效率等指标。
（4）技术水平：通过衡量专利申请数、技术创新活动等指标，评价产业的技术进步水平和创新能力。
3.微观层面的企业指标在微观层面，评价产业发展现状的指标包括：（1）企业盈利能力：包括净利润率、利润增长率等指标，能够反映企业的经营状况和利润水平。
（2）企业规模：通过衡量企业的资产规模、员工规模等指标，评价企业的市场份额和经济规模。
金融业高质量发展评价指标体系
金融业的高质量发展评价指标体系是用于衡量金融行业在经济发展中所表现出的质量和效益的一组指标。
以下是一个可能的金融业高质量发展评价指标体系的示例：
1. 金融体系稳定性指标：
- 银行不良贷款率
- 银行资本充足率
- 银行流动性指标
- 金融机构风险管理水平
2. 金融服务效率指标：
- 金融机构资产利润率
- 金融业务办理速度
- 金融产品创新能力
- 金融科技应用水平
3. 金融市场规模与深度指标：
- 股票市场总市值
- 债券市场规模
- 金融衍生品市场发展水平
4. 金融业对实体经济支持指标：
- 金融机构对小微企业贷款比重
- 金融机构对重点领域投资比重
- 金融机构对农村地区金融服务覆盖水平
5. 金融业创新发展指标：
- 金融科技创新水平
- 金融业务模式创新
- 金融机构数字化转型水平
这些指标可以通过各类数据和统计指标进行测算和评估，用于对金融业的发展情况进行综合评价。
当然，具体的评价指标体系可以根据实际情况和需求进行调整和补充。
主成分分析聚类分析主成分分析：利用降维（线性变换）的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标（主成分）,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构，即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量90％以上的信息），从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的综合指标即为主成分.优点：首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息.其次它通过计算综合主成分函数得分,对客观经济现象进行科学评价。
再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。
缺点:当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确.命名清晰性低.聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强.目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化.。
其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。
常用聚类方法：系统聚类法，K—均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法.注意事项：1。
系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K—均值法只能对记录进行分类;2.K—均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类;3。
对变量的多元正态性,方差齐性等要求较高。
应用领域：细分市场，消费行为划分，设计抽样方案等。
因子分析:利用降维的思想,由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子。
（因子分析是主成分的推广，相对于主成分分析，更倾向于描述原始变量之间的相关关系），就是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量,以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法.求解因子载荷的方法：主成分法，主轴因子法,极大似然法，最小二乘法，a因子提取法.注意事项：5。
我国金融稳定指数的构建：基于主成分分析法王娜;施建淮【摘要】金融稳定是经济平稳健康发展的重要基础.金融稳定的度量及相关研究是金融管理部门和学术界关注的热点领域.本文选取银行不良贷款率、社会融资规模、国房景气指数、股市平均市盈率、实际利率、实际有效汇率、M2/GDP与外债/外汇储备等八个基础指标,运用主成分分析法构建我国金融稳定指数.研究结果表明:金融稳定指数的各个基础指标权重不同,波动率差异较大.在社会融资规模、股市平均市盈率等因素的影响下,近年来我国金融稳定指数频繁波动,金融稳定性有所下降.为此,建议进一步改进和完善我国金融稳定的监测方法,加强对关键指标的监测和预警;多措并举支持银行业化解资产风险,有效盘活信贷资源,加快处置不良资产;继续实施稳健的货币政策,为金融部门去杠杆营造适宜的货币环境;严防资产泡沫,加强房地产市场调控、维护股市稳定.【期刊名称】《南方金融》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】10页(P46-55)【关键词】金融风险;不良贷款;社会融资规模;资产泡沫;HP滤波【作者】王娜;施建淮【作者单位】北京大学经济学院,北京 100871;北京大学经济学院,北京 100871【正文语种】中文【中图分类】F832当前，我国进入经济新常态，更加注重实体经济的稳定发展，稳定的金融体系可以有效地为实体经济发展配置资金。
一方面，金融体系本身就是经济结构的重要组成部分，经济稳定发展包含了金融的稳定发展；另一方面，金融稳定发展又能为经济稳增长提供持续的资金支持。
在经济新常态背景下研究金融稳定问题，运用科学方法构建金融稳定性指数，对我国金融稳定状况进行监控和分析，有助于预防金融风险，具有重要的现实意义。
一、文献综述（一）关于金融稳定内涵的研究。
亚洲金融风暴造成多国经济衰退与金融市场动荡，吸引国内外众多学者研究金融稳定问题。
对金融稳定的界定方法，大体可分为两类：一类方法是用金融稳定所满足的条件直接描述。
五大金融指标体系-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：金融指标是金融领域中非常重要的工具，用于衡量和评估经济的状况以及预测未来的趋势。
五大金融指标体系是一个广泛使用的框架，用于综合考虑不同方面的因素，并提供一个全面的金融分析和决策的依据。
这篇文章旨在介绍五大金融指标体系，探讨它在金融领域中的重要性和应用。
通过对每一个指标的详细解释和案例分析，读者将能够更好地理解和运用这些指标来分析和预测金融市场的走势。
本文结构如下：第一部分是引言，其中概述了本文的目的和结构，旨在帮助读者更好地理解文章的内容。
第二部分是正文，将详细介绍五大金融指标体系。
每一个指标都将依次进行分析和阐述，包括其定义、计算方法以及应用案例。
读者通过学习这些指标，将能够全面了解金融市场的运行规律，从而进行更准确的判断和决策。
第三部分是结论，总结了本文所介绍的五大金融指标体系的重要性和应用。
同时，文章还展望了未来金融领域中指标体系的发展趋势，并提出了一些对于读者的思考和建议。
通过本文的阅读，读者将能够掌握五大金融指标体系的基本概念和运用方法，并能够将其应用于实际的金融分析和决策中。
无论是从事金融投资还是从事金融研究，对于这些指标的理解都是至关重要的。
期望本文对读者在金融领域的学习和实践中提供一定的帮助和指导。
1.2 文章结构文章结构可以分为引言、正文和结论三个主要部分。
在引言部分，我们将对整篇文章的内容进行概述，并介绍文章的结构和目的。
在正文部分，我们将详细讨论五大金融指标体系的概述，以及每个指标的具体内容和重要性。
最后，在结论部分，我们将总结文章的主要观点，并探讨五大金融指标体系对金融领域的意义和应用，同时展望未来发展趋势。
整篇文章的结构将有助于读者全面了解和理解五大金融指标体系的重要性和应用价值。
目的部分的内容可以按照以下方式编写：1.3 目的本文旨在介绍五大金融指标体系，并探讨其在金融领域的重要性和应用。
通过对每个指标的解释和分析，读者将能够更好地了解金融市场的运作和趋势，并为投资和决策提供依据。
金融业综合统计指标
金融业综合统计指标主要包括以下几个方面：
1. 信贷资金平衡统计：主要指标包括信贷收支差额。
2. 银行现金收支统计：主要指标包括现金收入总额、现金支出总额、现金收支比例系数和现金回笼率。
3. 存款统计：包括各项存款、非金融企业存款、住户存款、企业定活期存款、企业活期存款、企业定期存款、财政性存款、机关团体存款和储蓄存款等。
此外，金融业综合统计指标还包括贷款发放余额、贷款累计发放余额、贷款平均余额、贷款累计回收额、贷款周转率、贷款产出率等指标。
这些统计指标可以反映金融业的发展状况和运行情况，为政府决策和行业发展提供数据支持。
主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用一、本文概述在数据分析与统计学的广阔领域中，主成分分析（PCA）、因子分析（FA）和聚类分析（CA）是三种重要的数据分析工具。
它们各自具有独特的功能和应用领域，对数据的理解和解释提供了不同的视角。
本文将对这三种分析方法进行详细的比较，并探讨它们在各种实际场景中的应用。
我们将对每种分析方法进行简要的介绍，包括其基本原理、数学模型以及主要的应用场景。
然后，我们将详细比较这三种分析方法在数据降维、变量解释以及数据分类等方面的优势和劣势。
主成分分析（PCA）是一种常见的数据降维技术，通过找出数据中的主要变量（即主成分），可以在保留数据大部分信息的同时降低数据的维度。
因子分析（FA）则是一种通过寻找潜在因子来解释数据变量之间关系的方法，它在心理学、社会学等领域有着广泛的应用。
聚类分析（CA）则是一种无监督学习方法，通过将数据点划分为不同的类别，揭示数据的内在结构和分布。
接下来，我们将通过几个具体的案例，展示这三种分析方法在实际问题中的应用。
这些案例将涵盖不同的领域，如社会科学、生物医学、商业分析等，以展示这些方法的多样性和实用性。
我们将对全文进行总结，并提出未来研究方向。
通过本文的比较和应用研究，我们希望能为读者提供一个全面、深入的理解这三种重要数据分析方法的视角，同时也为实际问题的解决提供一些有益的启示。
二、主成分分析（PCA）主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的数据分析方法，它旨在通过正交变换将原始数据转换为一组线性不相关的变量，即主成分。
这些主成分按照方差大小进行排序，第一个主成分具有最大的方差，后续主成分方差依次递减。
通过这种方式，PCA可以在保持数据主要特征的同时降低数据的维度，简化数据结构，便于进一步的分析和可视化。
PCA的核心思想是数据降维，它通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量来实现。
特征值代表了各个主成分的方差大小，而特征向量则构成了转换矩阵，用于将原始数据转换为主成分。
金融数据分析中的指标体系建设一、引言随着金融行业的不断发展，数据分析作为一种信息手段也逐渐走进人们的视野。
金融数据分析是对资产、市场以及其他重要的金融数据进行分析、计算和解读的过程。
指标体系建设是金融数据分析的重要组成部分，本文将详细探讨金融数据分析中的指标体系建设。
二、指标体系的基本概念指标体系是指根据特定的领域和问题，采用系统性的方法，采集和整理该领域的各种相关数据的操作。
专业化的指标体系包含的数据类型非常丰富，包括经济、金融、政治、社会和环境等多个领域。
针对不同的数据类型，指标体系可以有不同的分类标准。
三、指标体系构建的基本流程1、确定指标的种类指标的种类包括统计指标、社会指标、经济指标、政治指标、环境指标等。
在确定具体的指标之前，需要先确定指标的种类。
2、确定指标的数量确定指标的数量是指在指标种类确定之后，根据具体研究和解决的问题，确定需要采集和整理哪些具体的指标。
3、确定指标的单位指标的单位是指指标所计量的东西的具体单位，一般是时间、货币单位或者其他物理方面的单位。
4、研究指标之间的相关性指标之间的相关性是指它们之间的因果联系或关联关系，通过研究这些关系，可以发现更深层次的因素。
5、降低指标的冗余性指标冗余性是指在指标中出现过多的重复、无关内容，这种情况会对指标的分析结果造成影响。
因此，在指标体系中需要对冗余指标进行剔除。
四、常用的指标体系1、经济领域的指标体系经济领域的指标体系包括GDP、人均收入、物价指数、生产总值等，这些指标反映了一个国家或地区的经济状况和发展水平。
2、金融领域的指标体系金融领域的指标体系包括股票指数、利率、汇率等，这些指标反映了一个国家或地区的金融市场情况和竞争力。
3、社会领域的指标体系社会领域的指标体系包括教育、卫生、文化等指标，这些指标主要反映了一个国家或地区的社会发展水平。
4、环境领域的指标体系环境领域的指标体系包括空气质量、水质、噪音等指标，这些指标反映了一个国家或地区的环境状况和治理水平。
金融产业聚集的综合指标体系与主成分分析作者：宋阳
来源：《现代经济信息》2015年第05期
摘要：以长三角经济圈为例，建立综合指标体系，利用主成分分析方法分析长三角经济圈各主要城市的金融聚集程度差异性与分布情况。
结果显示，经济圈中的金融资源分布情况较为合理，能够较好地促进长三角地区的经济发展，但是经济圈对上海的金融依赖度过高，经济资源分布的层次性有待进一步完善，
关键词：长三角经济圈；金融聚集；主成分分析；经济增长
中图分类号：F222 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2015）005-000-02
一、问题的提出
近年来，随着产业经济学和金融学的发展，金融产业集聚正在成为一个新的研究焦点。
从20世纪70年代开始，越来越多的金融机构开始采用企业间协调的方式来组织交易和生产活动。
中国的金融机构集聚现象也是风起云涌，北京的金融街、上海的浦东金融区已经成为国内金融机构的集聚地。
越来越多的学者把关注的目光投注于金融产业集聚现象，他们在不同的学科体系下采用不同的理论体系和方法研究探寻金融产业集聚现象。
长江三角洲是长江入海之前的冲积平原，中国第一大经济区，中央政府定位的中国综合实力最强的经中心、亚太地区重要国际门户、全球重要的先进制造业基地、中国率先跻身世界级城市群的地区。
区域面积21.07万平方公里，占国土面积的2.19%。
长江三角洲城市群已是国际公认的六大世界级城市群之一，并致力于在2018年建设成为世界第一大都市圈。
目前国内外学者集中于产业集群竞争力的定性分析和采用主成分分析法的定量分析上，得出了金融集聚发展有利于金融竞争力提升，金融产业集聚程度和金融产业竞争力高度相关等结论。
但很少站在整个经济圈的视角，通过比较经济圈中不同城市金融聚集的差异与分布，来分析整个区域的金融聚集与该区域整体经济增长的文章。
因此，本文拟长三角这一中国传统经济圈为例，以整个经济圈为背景，阐述经济圈中的金融聚集于整个区域经济增长之间的关系。
二、模型、指标和数据
（一）模型
我们选择2012年度视的时点数据来比较不同城市的金融集聚度差异。
通过使用因子分析方法，利用降维的思想把多个指标转化成较少的几个互不相关的综合指标，从而衡量和分析各个城市的金融集聚程度。
我们主要使用STATA软件进行统计分析。
（二）指标
金融产业集聚体现为金融资源的集中和发散，因此，我们从金融集中和扩散两个角度选择最有影响力和说服力的七个指标建立金融产业集聚的衡量体系。
1.经济实力因素。
其中包括了经济总量因子和对外经济联系因子。
经济总量水平主要体现为该地区的国民经济生产总值、一般财政性收入以及固定资产投资额等总量指标，与经济发展水平存在着正相关关系。
经济水平的提高能够推动金融产业集聚的形成和深化，其原因在于范围经济效应和规模经济效应。
2.金融集散因素。
金融集散水平体现为优质金融资源向核心区域汇集（金融资源集中度），而低端金融资源则向周边地带扩散（金融资源扩散度）。
一般而言，金融产业集聚程度越高的城市，所集中的优质金融资源就越多，对周边地区的福射和影响作用也就越大。
3.其他非经济因素。
金融中心最根本的特征之一就是具备收集、解释、重组和交换信息的能力，这种能力与中心城市的基础设施水平是高度正相关的。
这里的基础设施主要包括通讯设施以及交通运输设施两个方面。
同时，金融人才在金融聚集过程中也会起到极其重要的作用，所以也一并放到了非经济因素中予以考量。
（三）样本和数据
经历了多年的发展，我国的长三角经济圈已经具备了相当的规模，并形成了较为完备的产业体系和金融系统。
本文一共选取了上海、苏州、杭州、南京、宁波、无锡等15座具备一定规模和影响力的城市作为样本进行统计分析。
我们选择的数据主要来源为2012年的《中国金融年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》以及各市的《国民经济和社会发展统计公报》等。
三、长三角地区的金融集聚度衡量
我们对指标数据进行运算处理，得到方差贡献分析表，其中，F1、F2两个公因子的累积方差贡献率已达到96.52%，这说明前两个公因子已经能够解释原始数据的绝大部分信息。
根据以上分析，可以进一步计算得到长三角地区各主要城市的主因子综合得分，见表3。
从上表可以得出如下结论：
1.因子综合得分为正的城市我们可以将其视为具备了金融聚集特征，并会对周边地域产生金融辐射的城市。
在长三角经济圈中上海、苏州、杭州、南京、宁波、无锡的综合因子得分均为正。
其中，上海的综合得分超过3，说明该城市的金融聚集能力极强，可以说在国家级金融中心中都可以说是首屈一指；而苏州、杭州、南京、宁波、无锡的综合得分在0到1之间，说明具备一定的金融聚集能力，可以视为区域性的金融中心。
2.表中的其余9座城市的金融聚集综合得分为负，可以理解为这些城市在长三角经济圈中不具备金融聚集特点，属于被动接受金融辐射的区域。
因为因子得分为负，目前还不能称之为金融中心，只能命名为金融增长极。
3.通过对长三角经济圈进行分析，我们可以发现经济圈中金融资源分配较为合理，整体来说不同等级的金融中心无论是在职能和规模上，层次都较为分明。
这不仅适当地分散了金融风险，同时也有利于整个经济圈的内部的良性互动和稳步发展。
四、发展环渤海经济圈金融集聚和经济增长的政策建议
金融集聚和经济增长二者属于相互促进、影响的关系。
同时，二者之间的作用过程也是动态的。
根据以上的数据分析，我们可以发现，长三角经济圈中上海的综合得分仍然过高，超过3，而其他综合得分为正的城市则基本在0到1之间，则说明金融资源依然存在一定程度上的过度依赖问题。
因此，要想实现长三角经济圈金融聚集和经济持久增长的健康发展，特提出以下政策建议。
1.政府应当发挥更强有力的政策引导效应，防止重复性的低水平建设。
首先，当地政府应当因地制宜，发挥当地金融资源的比较优势，创设和制定适应当地金融聚集发展需要的法律和法规，完善相应制度。
其次，各地方政府应当主导建立金融业相关的行业协会和常态化的交流机制，以促成金融企业间的强强联合，引领全行业良性发展。
2.金融企业管理者应当结合行业自身特点，提升业务创新能力。
首先，金融企业属于知识密集型行业，涉及到与实体产业技术、知识上的衔接问题，因此要加大员工技术、知识方面的培训，培养一批精通最新业务、了解国际惯例的金融专门人才，提升专业水平，提高服务效率。
同时，金融业作为服务型行业，应当树立客户至上的服务意识，尽量满足客户的各方面需求，提高自身的资金使用效率，发挥出金融业整体的行业优势，为推动长三角经济圈各城市的金融聚集助力。
3.工业企业部门应加强与金融机构的良性互动，形成实体产业与金融业的协同发展、共同提高的局面。
工业部门为了增大生产规模，往往无法避免自有资金短缺的问题，为了能够实现与金融部门的资金对接，应做好如下工作：一方面，目前中国征信机制日益健全，实体产业部门应当保持自身良好的信用记录，得到银行的信任，维持良好的资金合作关系；另一方面，未来的中国金融产业结构中，资本市场份额将显著增加，实体经济部门可以充分利用证券市场，通过发行债券和股票的方式，实现降低公司整体成本和分散风险的目的。
4.城市居民可以积极地参与到对金融企业和金融市场的投资中来。
随着市场经济的进一步深化和发展，城市居民的投资渠道日益丰富和多样化。
私人部门是一个地区经济发展的重要推动力，它既是金融企业的消费者，又是金融企业的投资者，为了发展长三角经济圈的金融业，应当鼓励当地居民更多地尝试适合他们的金融产品和工具，这样便可以保证了金融聚集所赖以生存的市场消费群体，推动整个经济圈中金融产业聚集的进一步发展。
参考文献：
[1]黄解宇，杨再斌.金融集聚论———金融中心形成的理论与实践解析.北京：商务印书馆，2006.
[2]Kindleberger. The formation of financial centers： Astudy of comparative economic history.Princeton，1974.
作者简介：宋阳（1988-），男，北京人，研究生，金融学专业。
