1、金融集聚对产业结构升级作用的实证分析金融集聚对产业结构升级作用的实证分析邓向荣刘文强摘要十八大报告对金融支持实体经济的发展提出明确要求，特别强调以金融发展促进我国产业结构的优化升级。本文在此背景下，首先从银行业、证券业、保险业三方面构建区位煽指数，用空间计量经济学方法分析了 23-2011 年的省际截函数据，检验了金融集聚、产业结构的空间相关关系，并通过指数计算了各自的空间相关模式; 其次，采用 SLM、SEM 模型分析了金融集聚对东部、中部、西部产业结构升级的作用，发现都具有明显的作用，但东部、中部、西部内部差异较大，同时银行业在金融业中对产业结构升级的贡献最大;最后文章给出了相应的政策建议
2、。关键词区位煽;金融集聚;产业结构;空间计量模型中图分类号囚 30 文献标识码 A 文章编号 1001 -8263 (2013) 10 -0005 -08 作者简介邓向荣，南开大学经济学院教授、博士、博导天津 300071;刘文强，南开大学经济学院博士研究生天津 300071 一、引言二、文献回顾金融集聚是金融发展的重要方面，它会促进国外学者对产业集聚与金融集聚、经济增长金融中心快速集聚，进而促进经济发展与产业结的关系进行了大量分析，主要分为两大类:一类是构升级。世界范围内，金融集聚已成为了现代金传统经济学范式分析，Goldsmith ( 1969)建立起融产业组织的基本形式，纽约、伦敦和东京
3、已成为了金融发展的基本理论体系，指出金融发展能够最重要的国际金融中心。我国也形成了北京、上促进经济增长;Shaw ( 1969)、Mckinnon( 1973 ) 海、香港等多层次金融中心，现阶段的产业结构升提出金融深化和金融抑制理论，开创性地提出发级与区域经济增长高度依赖金融支持，金融集聚展中国家发展经济，必须要实行金融自由化改革，步伐加快的结果一方面会支持并促进产业集聚与促进金融集聚;Levine、King( 1993 ) 继承了他们产业结构升级，另一方面产业结构调整也会成为的观点，认为金融发展应该是金融中介、金融机构进一步提升金融聚集的需求动因。如政府推动的集聚、金融市场的发展，进而会促
4、进产业结构升天津市滨海新区的高技术产业园区、外资拉动的级。另一类是以 Krugman 为代表的新经济地理学苏州工业园区，以及民间金融驱动的海峡西岸经派，这些学者更多从空间与地理的视角来研究金济区。可见，在区域经济发展与产业结构升级的融集聚与产业结构升级之间的关系。Krugman 过程中，金融集聚的程度具有重要作用。(1999)阐述了产业集群和集聚经济的形成原因，使金融地理学再次成为焦点;Johanna Palm-5 南京社会稍学 2013 年第 10 期 berg(2012 )指出在过去的几十年里，全球金融空间差异性。业，同其他行业一样，经历了全球化和复杂的信息学者们一般是以空间相关经济理论为
5、基础研和通信技术发展系统的演变，这种情形已经改善究经济集聚问题，ESDA 是学者们研究空间经济了传播知识和信息到遥远地方的能力，但在同一集聚问题的主要方法。ESDA 为 ExploratorySpa?时期内提升了金融业的地理集中度;Michetti and tial Data Analysis (探索性空间数据分析)的缩写，Purificato ( 2013 )的研究表明，当区域存在不同其核心是对空间自相关性进行测度，以测度一个的金融发展水平特征且不断增强时，企业家迁移变量在不同空间位置上的相关性，测度检验具有到银行部门竞争程度更高和利率更低区域的可能空间位置某要素的观测值是否显著地与其相邻空
6、性大大增加。因此，金融发展与集聚摆脱不了地间点观测值相关联，测度指标分为全局指标和局理空间差异因素的限制 O 部指标。Moran1 指数和 G 统计量均是用来测度国内方面，刘世锦(1996)认为金融发展应全局空间相关性，其中 Moran1 指数的使用更为立足于促进产业发展上;范方志、张立军(2003) 常见。选取金融相关比率为因变量，第二、三产业产值占 z L,Wjj(Yj -Y) (Yj -Y) j Moran 1 = :=;-Ili.:=-.IO_ -1, GDP 为自变量，分析了区域金融发展与产业结构升级之间的关系;李林(2011)考察了金融集聚 TZJEWfIJ 对区域经济增长溢出作用
7、，发现我国金融集聚具 1 ,S2 =工主(y;_y)2，y=l 土飞，Y;表示第 in ;=1 n ;=1 有一定的空间相关性;邓向荣(2011)从极化理个地区观测值，本文分别指银行业区位恼、证券业论视角考察了我国金融发展问题，发现金融极化区位情、保险业区位恼、产业结构水平。通过区位与经济极化存在较强的正相关关系。综上所述，恼测算金融集聚情况，其中银行业集聚的区位脑学者更多的是从时间序列去考察金融集聚与经济增长之间的关系，而对金融集聚对产业结构的升公式:bank 号，式中 B 为 i 地区银行储蓄存级研究较少，而且极少从银行业集聚、证券业集款余额，B 为全国银行储蓄存款总额;证券业集聚聚、保险
8、业集聚去考察金融集聚。经济系统资源 S/P 是非均衡分布的，必须将地理因素考虑纳入分析，的区位!恼恼公式:s 硝 t 叫阳 S/P 所以本文采用空间计量经济学研究该问题，借助股发行的总股本，S 为全国 A 股发行的总股本;保 Geoda095i、Arcview3.3 来完成。LlP 险业集聚的区位恼公式:1=专言，式中 1;为 i 三、中国金融集聚、产业结构的空间相关性分析地区的保费收入，1 为全国的保费收入，Pj 为地区(一)空间自相关 1 的人口数，P 为全国的人口;产业结构水平采用 1 空间计量经济学最早由 Paelinck 提出，之后地区二、三产业产值占该地区 GDP 比重来衡量，由A
9、nselin 等学者不断努力加以拓展。其区别于产业结构水平高低与所占比例成正比。上式中 n 主流经济学的重要方面是非均衡发展理论，强调为观测地区总数，= 1，2，noW1j 是二进制的自然资源、劳动、资本及技术知识等要素禀赋在区邻接空间权重值矩阵，即当第 i 个地区与第 j 个地域空间的非均质性，且与传统时间序列模型不同，区相邻时，W 的值取 1，否则取 0Moran 1 大于0ji0 空间数据具有依赖性(相关性)和异质性(差异说明空间存在正相关，越大表明空间分布的相关性)。空间依赖性(也叫空间自相关性)是空间效性越强，即相似特征的观测值是趋于空间集聚的;应识别的第一个来源，它用于空间组织观测
10、单元小于 O 为负相关，表示空间邻接单元相关性越差，之间缺乏依赖性的考察(Cliff 0 时，1973)0 空即相似特征的观测值趋于分散分布;近似为 0，表间异质性或差异性反映的是地理空间上的非均质示空间服从随机分布，即不存在空间相关性。性，会导致经济社会发展和创新行为存在较大的 6 金融集聚对产业结构升级作用的实证分析表 l 金融集聚与产业结构的Moran1 指数统计年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 银行业 0.0612 0.0582 0.0564 0.0581 0.0701 0.0731 0.0643 0.0479 0.0380
11、 证券业 -0.0007 -0.0081 0.0176 0.0491 0.0376 0.0130 -0.0074 一0.0322-0.0456 保险业 0.1325 0.1217 0.1073 0.1303 0.1229 0.1360 O. 1117 O. 1190 0.1343 产业结构 0.0561 0.0370 0.0497 0.0470 0.0556 0.0410 0.0359 -0.0132 -0.0619 从表 1 看出金融集聚与产业结构水平在全局他省区包围;若 Z;0, I,W;Z; 0 则 i 省域位于 j;l 上表现出一定的空间依赖性，并不是随机产生的。第二象限，称之为 LH
12、 象限，表示金融集聚水平 2003 年到 2011 年的指数变化反应出金融集聚的低、产业结构水平低的省区被相应水平高的其他内部情况，银行业集聚的指数存在小幅波动，空间省区包围;若 Z;0, I, W;Z; 0，则 i 省域位于第相关性较强;证券业集聚的 Moran1 指数呈现出 j;l 正负指数交替出现的情况，没有一定的规律，说明三象限，称之为 LL 象限，表示金融集聚水平低、产我国的证券业发展的空间相关性较差，相比于发业结构水平低的省区被相应水平低的其他省区包达国家、地区还处于相对低的阶段;保险业集聚的围;若 Z;O,I,Wi;Z 0，则 i 省域位于第四象限，j;l Moran 1 指数存
13、在着波动现象，但空间集聚的相称之为 HL 象限，表示金融集聚水平高、产业结构关性较明显，从区域上看呈现较为均衡发展的态水平高的省区被相应水平低的其他省区包围。综势。此外，产业结构水平的 Moran1 指数由正变上所述，分别将 2003 年、2007 年、2011 中国内地负，说明我国产业集聚的空间相关性较为明显，但的31 个省市、自治区金融集聚区位脑、产业结构经过 2008 年金融危机之后，很多产业开始重新布水平代人局部 Moran1 统计量计算公式，做出局局，短期尚没显现出产业在空间上布局的集聚性。部 Moran1 散点图，具体归纳如表 2，3、4 所示。(二)基于 Moran1 散点图的局
14、部空间相关综合以上各表可以看出，环渤海地区、长三角性检验地区和珠三角地区是我国主要的金融集聚区，这由于全局的 Moran1 指数只能从整体上看出些区域的产业结构水平较高，这些地区主要分布金融集聚、产业结构水平的情形，它并不能够量化在我国的东部。而东部内部又呈现出不同的层级各个集聚区的集聚类型，而局部空间相关性分析水平，北京、上海、广东是三个主极金融集聚区;能够弥补这一点。局部 Moran1 定义如下:Ii (d) 天津、浙江、山东的金融集聚水平高于东部其他地=ZiI,WiiZ ，Zi 是 Yi(金融集聚、产业结构水平)区，形成第一副主极;河北、江苏、福建、海南等形 j;l 成第二副主极;所以东
15、部的金融集聚是显现多峰 i-Y 的标准变化，Z;=一一，Wii为标准化的权重矩 J 分布态势。中西部地区更多的进入 LL 象限，许多学者称之为;塌陷区即金融集聚水平低、产业阵。ZWFiZ 为相邻区域金融集聚偏差的加权平 j;l 结构水平低的省区被相应水平低的省区包围，即均，被称为空间滞后向量。局部 Moran1 散点图无论是金融集聚还是产业结构水平都表现出了严划分为四个象限，这四种不同的区域代表不同经重的两极分化格局。这反映出中国东、中、西三大济空间差异类型:若 Z0, I，W;Z 冒0，则i 省域区域阶梯板块，经济发展水平与效率、产业结构水 j;l 位于第一象限，称之为 HH 象限，表示金融
16、集聚水平、金融集聚呈现依次加速递减态势。平高、产业结构水平高的省区被相应水平高的其 7 南京社会科学 2013 年第 10 期表 22003 年省区金融集聚与产业结构水平的空间相关类型集聚类型银行业集聚证券业集聚保险业集聚产业结构水平天津、辽宁、黑龙江、北 辽宁、山西、浙江、山东、HH 辽宁京、山西、山东/北京、天津、上海天津、河北、浙江、福建、河南、江西、内蒙古、安内蒙古、河南、安徽、河山东、山西、河南、内蒙 LH 海南、山东、辽宁、安徽徽、云南、河北、吉林、江北、吉林、古、江西、海南、河北河南西、福建新疆、广西、宁夏、青海、湖北、吉林、四川、江西、湖北、吉林、四川、江西、黑龙江、湖北、四川
17、、湖云南、贵州、甘肃、西藏、黑龙江、湖南、重庆、陕黑龙江、湖南、重庆、陕南、重庆、陕西、新疆、广 LL 四川、江西、黑龙江、湖西、山西、新疆、广西、宁西、山西、新疆、广西、宁西、宁夏、青海、贵州、甘南、重庆、陕西、海南、湖夏、青海、云南、贵州、甘夏、青海、云南、贵州、甘肃、西藏、海南北肃、西藏、江苏、内蒙古肃、西藏北京、上海、天津、浙江、HL 广东、浙江、江苏、上海北京、上海、广东广东、江苏江苏、广东表32007 年省区金融集聚与产业结构水平的空间相关类型刑一旧天时枪内一刺海浙津一:蒙、安四徽南民江江辽宁龙江楠集聚类型银行业集聚证券业集聚保险业集聚北京山东西止一一河北林川 3t 山吉 HH 辽
18、宁、山西无山西夭津福建山河西海北南江山苏东浙河江南山江末徽且辽泪内宁北蒙海古南福河建自安山东安徽内蒙河南 t 福南建江西节目 IL H 海 E 新疆、广西、宁夏、青海、辽宁、湖北、吉林、四川、湖北、吉林、四川|、黑龙四川、海南、新疆、广西、云南、贵州、甘肃、西藏、安徽、河南、江西、黑龙江、湖南、重庆、陕西、新云南、贵州、甘肃、西藏、LL 四川、安徽、河南、黑龙江、湖南、重庆、陕西、新疆、广西、宁夏、青海、云青海、湖南、宁夏、陕西、江、湖南、重庆、陕西、湖疆、广西、宁夏、青海、云南、贵州、甘肃、西藏、陕湖北北南、贵州、甘肃、西藏西上海、天津、北京、广东、天津、上海、北京、广东、HL 北京、上海广
19、东、重庆江苏、浙江浙江、江苏表 42011 年省区金融集聚与产业结构水平的空间相关类型集聚类型银行业集聚证券业集聚保险业集聚产业结构水平北京、天津、浙江、江苏、山东、福建、内蒙古、上 HH 山西、辽宁福建、辽宁、江苏、上海上海海、江苏、浙江、山西山东、内蒙古、福建、江山东、山西、内蒙古、江河北、黑龙江、吉林、河 LH 河南、山东、山西、内蒙古西、河北西、河南、安徽、河北南、吉林、江西吉林、辽宁、湖北、吉林、吉林、新疆、广西、宁夏、四川、安徽、河北、江西、湖北、四川、湖南、重庆、囚 jil、海南、新疆、广西、青海、云南、贵州、甘肃、黑龙江、湖南、重庆、陕陕西、海南、吉林、新疆、云南、贵州、甘肃、
20、西藏、LL 西藏、四川、安徽、河南、西、新疆、广西、宁夏、青广西、宁夏、青海、云南、青海、辽宁、安徽、湖北、黑龙江、湖南、重庆、陕海、云南、贵州、甘肃、西贵州、甘肃、西藏、黑龙江河南西、海南、湖北藏上海、浙江、广东、江苏广东、湖南、重庆、陕西、HL 广东、海南广东、北京、天津、浙江天津、北京天津注:只研究中国内地的 31个省市自治区，数据来源同表 1。8 金融集聚对产业结构升级作用的实证分析同时我们也注意到一些区域，例如北京和广 Anselin, Florax( 1995)收其分为空间滞后模型与东，这两个一南一北的一线城市，2007 年的 Mo?空间误差模型两种。ran 1 散点图中，北京证券
21、业位于第四象限，反映 1.空间滞后模型、空间误差模型及估计技术出北京虽然作为我国的金融中心，像银河证券、中空间滞后模型(SLM)主要探讨各变量在一个信证券、中信建投证券等总部都在北京，很大程度地区是否有扩散现象(溢出效应)，其表达式为:Y 上体现为总部效应，但对周边的山西、内蒙古、河=pWY +X+，Y 为因变量;X 为 nxk 的外生北等地区辐射和涓滴效应十分有限，环渤海地区解释变量矩阵;p 为空间自回归关系数;W 为 nX 的金融发展存在较大的差距;2011 年的 Moran1 n 阶的空间权值矩阵，一般用邻接矩阵(Contiguity 散点图，北京证券业进入了第一象限，内蒙古、河 Mat
22、rix); WY为空间滞后因变量， 为随机误差项北、山西落人第二象限，说明在这几年间，北京作向量。为金融中心对周边省区的辐射作用有所显现;空间误差模型(SEM)的空间依赖作用存在于 2003、2007、2011 的表中看出广东省作为南方金扰动误差项之中，其度量了邻接地区关于因变量融集聚程度最高的省份，虽然存在深圳和广州这的误差冲击对本地区观察值的影响程度。国内学两大金融中心，但对周边的广西、湖南、江西、福建者高远东(2009)等采用空间误差模型的数学表的辐射及涓滴效应都比较小，存在着;极化;现达式为:Y=X +，=W+，式中 为随机象。误差项向量， 为 nX 1 的截面因变量向量的空间结合以上
23、各表，产业结构水平高低的省区分误差系数， 为正态分布的随机误差向量。参数 布基本没有变，金融集聚水平高的地区往往产业衡量了样本观察值中的空间依赖作用，即相邻地结构水平也较高。东部地区内部，北京、上海、广区的观察值 Y 对本地区观察值 Y 的影响方向和东、浙江、江苏处于产业结构水平第一层级，福建、程度，参数自反映了自变量对因变量的影响。河北、辽宁等处于第二层级;需要注意的是落入对于上述两种模型的估计，如果仍采用最小二、三象限的中西部省区，除重庆、东北三省外，其二乘法(OLS)，系数估计值会有偏差或者无效，本他省区的差异不大。这个地区是经济学中所关研究采用了 Anselin( 1988 )建议的极
24、大似然法来注的;中部塌陷区长期受资本稀缺的困扰，且估计 SLM 和 SEM 的参数。有资源枯竭型地区，转型期极易受到地区金融集 2.空间自相关检验及 SLM、SEM 的选择聚水平的影响。然而，也恰恰是这些地区有可能空间计量经济实证分析可以使用两个拉格朗成为未来中国经济新增长的引擎。因此，该地区日乘数形式 LMERR、LMLAG 和稳健的 R-金融聚集与产业结构的变化应给予高度关注。从 LMERR、R-LMLAG 等来进行。由于事先无法根整体数量上看，银行业集聚程度高的省份比证券据先验经验推断在 SLM 和 SEM 模型中是否存在业和保险业多，而这些省区大部分的产业结构水空间依赖性，有必要构建一
25、种准则来决定哪种空平也较高，反应出我国银行业集聚对产业结构升间模型更符合客观情况。Anselin 和 Flor 缸提出级的作用最为明显，因为目前产业发展更多是来了如下判别准则:若在检验中发现LMLAG 较自银行业的贷款投资。LMERR 更显著，且 R-LMLAG 较 R-LMERR 显著，则SLM 是适合的模型;相反，若 LMERR 比四、金融集聚对产业结构升级作用的空间计 LMLAG 更显著，且 R-LMERR 较 R-LMLAG 显量经济模型 2 著，则 SEM 是恰当的模型。除了拟合优度 R 检(一)空间滞后模型、空间误差模型及估计技验以外，常用的检验准则还有:LogL 值越大，AIC
26、术和 SC 值越小，模型拟合效果越好。这几个指标本文使用的空间计量经济模型主要是纳入了也用来比较 OLS 和SLM、SEM 模型，LogL 值最大空间效应(空间相关和空间差异)的回归模型，的模型最好。9 南京社会科学 2013 年第 10 期(二)理论模型和数据来源结合上述表格参数与判别准则，空间误差模为了准确测算不同区域产业结构的变化，本型(SLM)优于空间滞后模型(SEM)，前者是本研研究选取 Y(二、三产业产值占 GDP 的比重)为因究所采取的模型。变量，Bank (银行业区位情 )、Stock(证券业区位(四)不同模型的回归结果恼)、Insure(保险业区位恼)等为自变量，反映金表 8
27、23年 OLS 回归显著性结果与 2003 年 SLM 模型 ML 回归显著性结果融集聚水平，建立双对数模型:LnY =自+1 LnBank +2LnStock +3Lnlnsure + 来考察金23 年 SLM 的 23 年 OLS 估计回归系数回归系数 ML 估计融集聚对产业结构升级的溢出效应。基于前文的-0.2646 串串*常数目-0.1591 掌*常数FLnBank 0.1336 事*LnBank 。.1143 , 分析，得出空间计量模型的具体形式:SLM 模型为 LnStock -0.0427 LnStock 0.0227 * LnY =自+lLnBank+2LnSck +3Lnln
28、sure + Lnlnsure 0.0237 Lnlnsure 0.0389 统计检验统计值 0.7025 事，, p pWLnY +，这里因变量的空间滞后反应变量的 R2 。.6297 统计检验统计值空间相关关系，考察金融集聚对产业结构升级的Adj R2 。.5886R2 0.7503 F 15.3111 LogL 53.9915 溢出作用，p 为空间自回归系数，估计统计量考察 LogL 48.5888 AIC -97. 9830 了空间相关关系的大小及方向。SEM 的模型为 AIC 89.1776 SC 90.8130 SC -83.4417 LnY =自+lLnBank+2LnStock
29、 +3Lnlnsure + 表 92007 年 OLS 回归显著性结果LnWe+，其中 W 是空间滞后误差项， 是空与 2007 年 SLM 模型 ML 回归显著性结果间误差自相关系数，考察了回归残差之间的空间 27 年 SLM 的相关程度，数据来源同前文。2007 年 OLS 估计回归系数回归系数 ML 估计(三)空间相关性检验-0.1898 .掌*常数。-0.1191; 常数 F0.1276 事咿 LnBank LnBank 0.1398 巅拿表 52003 年金融集聚对产业结构升级的 LnStock -0.0294 * LnStock -0.0224 , 空间相关性检验 Lnlnsure
30、 0.0190 Lnlnsure 0.0201 Test MIIDF VALUE PROB 统计检验统计值 p 。.6257, , 2 R0.6468 统计检验统计值 Lagrange Maltiplier(lag) 5.7437 0.0165 .事 2 2 Adj R0.6076 R0.7495 Robust LM (lag) 6.2081 0.0127 .事 F 16.4872 LogL 58.8016 Lagrange Maltiplier( error) 0.5810 0.4459 IgL 48.5888 AIC 由 107.603Robust LM ( error) 1. 0454
31、0.3065 AIC -1.073 SC -1433 Lagrange Maltiplier ( SARMA) 2 6.7891 。.0335, SC -94.3374 表627 年金融集聚对产业结构升级的表 102011 年 OLS 回归显著性结果空间相关性检验与 2011 年 SLM 模型 ML 回归显著性结果 Test MIIDF VALUE PROB 2011年 SLM 的 2011 年 OLS 估计 Lagrange Maltiplier (lag) 回归系数回归系数5.7873 0.0161 , ML 估计 Robust LM (lag) 0.0272 拿事 4.8724 -0.1
32、145 .咖蝴-0.2356 巾., 常数目常数。Lagrange Maltiplier( error) 1. 2386 0.2657 LnBank 。.0979LnBank 。.0825 Robust LM ( error) 0.3237 0.5693 LnStock -019 LnStock -0.0288 * , Lagrange Maltiplier( SARMA) 2 0.0470 串串 6.1111 Lnlnsure 。94LnInsure 。.0184 统计检验统计值 p 1. 0667 事*表 72011 年金融集聚对产业结构升级的 R2 。.4126 统计检验统计值 2 2
33、空间相关性检验 Adj R0.3474 R0.6459 F 6.3238 IgL 56.0374 Test MIIDF VALUE PROB LogL 49.2656 AIC 102.075 Lagrange Maltiplier (Iag) 6.6458 O.99 串串 AIC 90.5313 SC 94.9048 O.四旧 2 掌牢牢Robust LM (lag) 13.3507 SC 84.7953 Lagrange Maltiplier( error) 。-lO20.9870 对比各表的 OLS 和 SLM 回归结果，SLM 估计 Robust LM( e 口-or)6.7051 O.
34、96; ; ; Lagrange Maltiplier( SARMA) 2 13.3510 O.12 .事*的拟合优度高于 OLS 估计结果，拟合优度在 60%注.* * *、*、*表示 1%、5%、10%显著性水平检验。以上。比较 LogL、AIC 和 SC 值等三个统计量会 10 金融集聚对产业结构升级作用的实证分析发现，SLM 估计的 LogL 大，AIC和 SC 值都小，国务院批复的长江三角洲地区区域规划;中部 SLM 估计比 OLS估计效果要好。此外在 2003 地区，2010 年国务院批复皖江城市带承接产业年、2007 年 OLS 估计中，LnInsure 均没有通过显转移示范区规
35、划;西部地区，2011 年国务院批复著性检验，2011 年的 OLS 估计中，LnBank、Ln?的成渝经济特区 。这些批复的顺利实行，一个 Stock、LnInsure 没有通过检验，但在空间滞后模型关键问题就是要发展好金融对实体经济的促进作中则十分显著，它们都影响着本地区产业结构升用，但由于东、中、西部的金融环境和所承载的使级，而且银行集聚的正向贡献最大，其次是保险业命不同，所以形成了不同层级的金融中心，必须要的贡献，最后是证券业，但其存在负向作用，这符实行差异化金融政策，打破省区的行政壁垒，加快合目前中国金融业发展的格局与现状。银行业特金融创新与金融深化的进程，但必须注意风险防别是国有股
36、份制银行对产业主要还是通过总量投范与有效金融监管，形成东中西三个层级金融增资来实现一定程度的升级，企业往往存在所谓的长极，促进产业结构升级。;羊群效应;与;潮涌现象结果是产业结构趋同五、结论及政策建议和产能过剩。虽然证券业通过显著性检验，但其系数为负，并不是说证券业集聚对产业结构升级总结前文，我们发现中国的金融业发展存在有反向作用，只是说我国相比于发达国家处于相比较明显的集聚现象，形成了东、中、西部地区金对初级的阶段，资本市场不发达，特别是大量中小融业发展三大梯度，且存在比较大的差异，产业结企业集聚的地区也是传统产业、劳动密集型产业构水平也存在这种格局。研究发现东部地区金融高度集聚地区，资本市
37、场的贡献就更不显著，导致集聚对产业结构升级存在比较明显的促进作用，在一个时期内很难显现出对地区产业结构的升级中西部成效较小，而其中银行业的辐射作用最大，作用，但我们相信随着金融市场的不断改革，长期证券业和保险业对经济增长、产业结构升级作用看会促进产业结构升级。滞后项系数 p 为正且显有限。基于此，本文提出以下几点建议:著，说明地区产业结构升级的效率与质量与其原(一)构建不同层级的金融中心战略，充分发有的产业结构存在关系。但意外的是 LnInsure 没挥集聚的辐射作用有通过显著性检验，这与前面分析的一致，说明我从我国发展看，仅依靠金融的;两极;结构来国保险业发展还是比较滞后的，有待进一步发展。
38、带动产业结构的快速升级是极不够的;多点带基于 OLS 方法的经典线性回归模型，因为遗漏了面;的多层次网格化经济发展战略的建立势在必空间自相关性，导致模型设置不够恰当，假定省域行，我国金融中心的建设应是多层次的，不但要建之间相互独立是以往相关研究的缺陷，进而使设国际金融中心，还应大力推进建设国内和区域 OLS 法估计结果及推论可能不可靠。我们需要引金融分中心。而且未来我国应当根据地区产业结人空间差异性和空间依赖性对经典线性回归模型构情况，发挥各地比较优势，建设起多层次的金融进行修正加以解决，使模型更好拟合、反映现实经中心，实现差异化的政策，为共同构筑我国多层次济情况。的金融中心体系，为金融产业有
39、效地发挥辐射作此外，SLM 模型优于 SEM 模型，这说明在现用而努力。阶段相邻地区的金融集聚对所观察地区的产业结(二)多层次创新金融体系，做好产业转移和构升级的推动作用还不明显，近年来推动的区域承接工作发展战略在一定程度上是基于这个背景，特别是近年来各地都兴起了区域发展战略，很多是 2010 以来，国家密集地批复了一系列区域发展战国家级改革试验区，各地要发挥自身的区位优势，略、综合改革试验区，目的是打破行政区域的限特别是中西部地区要做好产业布局与转移、承接制，让各种有利于经济发展、产业结构升级的资工作，在发展战略性新兴产业的时候，要避免为了源、要素得到最优配置。例如，东部地区，2010 年争
40、夺市场份额，而陷入产业结构趋同陷阱，出现产 11 南京社会抖学 2013 年第 10 期 74. 能过剩的局面，必须做到有组织的协同创新，实现(Kaufman. Eme 吨 r 咆 g 耶 l 吨 r 产业有效融合。发达的金融体系和良好的金融环 t 怡 er 阻 s.Review of Pa 配 Cl 诅 ficBasin 盯 Financi 叫a1Markets and Poli 阻 ci 陀 es，境是战略性新兴产业快速成长的重要保障，应从 2001, 4( 4) :365 -377 多个层面深化金融体系创新，加快发展多层次资(Johanna Palmberg, Spatial Conce
41、ntration in The Fianancial Indus?本市场，引导金融资源在创投产业上的配置，并在 t 巧.RatWorkingPper ,2012 (18) :4 -5 (Michett? and PU 盯 u 晶 n1证 f 诅 ic 脚 at 阳 o，阳 Fm 口咀 la 田 ancialDevelopment and Ag 酣 glomera此基础上带动其他资源向创新型新兴产业聚集。t on. MPRA Paper No. 48425,2013: 1 -4. 这样才能够实现创新驱动引领下战略性新兴产业刘世锦:为产业升级和发展创造有利的金融环境)，(上海的发展，最后实现整个产
42、业链的升级。金融1996 年第 4 期。(三)以金融创新推动中西部的金融发展，形范方志、张立军:中国地区金融结构转变与产业结构升级研成新金融为主导的资源整合能力究，金融研究23 年第 11 期。中西部地区应着力培养具有强烈吸附和带动李林、丁艺、刘志华:金融集聚对区域经济增长溢出作用的空间计量分析，金融研究2011 年第 5 期。作用的集合，促进单峰集聚向多峰集聚转化。在邓向荣、杨彩丽:极化视角下我国金融发展的区域比较, 短期不能够实现规模收益的前提下，以创新深化金融研究2011 年第 3 期。为重点，以新金融为引领带动，建立与东部互补的表格的数据来自 24 年-2012年的中国统计年鉴 、24
43、 金融组织体系。同时率先依托已确定的国家综合年-2012 各省市统计年鉴、2010 年中国金融统计年鉴、24 配套改革试验区，形成具有资源整合与辐射作用年-2012 各省市的金融运行报告，wind 金融数据库。邓向荣、杨彩丽:极化视角下我国金融发展的区域比较, 的金融集聚中心，以此推动整个中西部地区金融金融研究2011 年第 3 期。发展和产业结构升级。介于西藏、贵州较为特殊，文章在分析时排除在外。高远东、陈迅:中国省城产业结构的空间计量经济研究, 注:系统工程理论与实践2010年第 6 期。(Goldsmith, R, Financ al Structure and Economic Dev
44、elopment. 孙品、李涵硕:金融集聚与产业结构升级一来自 2003-27NewHaven: Yale University Press, 1969. 年省际经济数据的实证分析，经济学家2012 年第 3 期。(Shaw, Edwards, Financ al Deepen ng in Econom c Development. Oxford: Oxford Un vers ty Press, 1969. 责任编辑:清高(Levin A, Lin C. F. Un tRoot Tests in Panel Data Asympttic and Finite Sample Propertie
45、s. M in eo ( September) , 1993 ( 9 ) : 57 -(下转第 20 页)12 南京社会科学 2013 年第 10 期标).经济研究)2011 年第 2 期。论文.2012 年，第 15-20 页。何东、王红林:利率双轨制与中国货币政策实施).金融研究)2011 年第 12 期。 责任编辑:清菌于被:转型期中国利率政策效果研究.南京大学博士学位 A Study on Policy Effectiveness of Interest Rate from Visual Angle of Policy Analysis During the Transition Pe
46、riod Yu Bo FIn Conglai Abstract: As an important monetarpolicy operational instrument, interest policy adjusts to the fluctuation of price and output. Based on the closed economy, the p 叩 erleads into monetary analysis model which is developed in recent years, renovates the model according to Chines
47、e economic facts during the transition period, and analyzes the policy effectiveness of interest rate in China. It is indi?cated that interest policy pays more attention to the price level fluctuation and impacts most positively current period inflation deviation and output. Besides, current period
48、inflation deviation contribu?tion to interest rate policy change is greater than output s. Key words: operational instruments; monetary policy analysis model; the effectiveness of in?terest rate (上接第 12 页)The Empirical Research of Financial Agglomeration 00 lodustrial Structure Upgrade: ased 00 the
49、ESDA Model Deng Xingrong Liu Wenqing Abstract: At the Eighteenth Na tional Congress of the Communist Party of China, the report on the 6nancial supporting the development of the real economy puts forward specific requirements, es?pecially in 6nancial supporting as a path to promote the optimizing and upgrading of industrial s 位 uc?ture. Against this background, firstly, the Chinese provincial 6nancial agglomeration is
