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金融集聚影响经济增长的内在机理
1、金融集聚的外部规模效益
金融集聚凭借空间上的集聚和网络化的合作，能够将各自所拥有的信息融会贯通，运用集群中其余企业己经获取的信息来弥补各自的不足，并在自身和集群其余企业间建立起低成木高效率的沟通渠道。
各金融企业通过交流和合作，能够形成整体的风险防范以及风险释放体系;
此外，金融集聚还有利于风险防范措施和风险管理技术的迅速传播和改进;
金融机构之间通过专业化的分工和协作能够创造出最能符合市场需求的金融衍生品，并通过衍生品的交易来有效分摊股票市场、债券市场及期权期货市场上的大量风险。
由此，企业尤其是中小企业带来的不确定性得到了较大的降低，金融企业而临的放款风险得到了较大程度的缓解，从而对于中小企业的放款意愿将会大幅度增强。
金融集聚不仅节约了周转资金余额，提供了融资和投资便利，也提高了市场流动性，降低了融资成本和投资风险，从而使得金融机构的合作得以开展，其辅助性产业得以共享。
⑹
2、金融集聚的网络效益和创新效益
金融集聚区的网络结构带来的额外收益成为网络效益。
网络效益包括由于网络降级交易费用形成的额外收益、网络协作给区域内企业带来的额外收益两部分，而金融集聚的创新效益是指由于金融集聚区域创新系统高效，引起金融集聚区技术进步和扩散速度高于其他地区的那部分额外效益。
大量未编码知识的存在，丰富了区域知识库，而且金融集聚区拥有大量的技术人才、技术诀窍和技术信息，创新资源丰富，比其他地区有更快的技术创新速度。
这和金融集聚区的知识中心、创新中心的地位相符。
3、金融集聚的加速技术进步效益
伴随着金融资源向边缘区的扩散，会有信息和创新技术的扩散，由于整个区域内网络的系统性特征会大大加快技术信息区域内的流动速度,新的技术会很快传播到边缘区的企业,有力地推动了创新知识的扩散，直接推动了边缘区的技术进步,为提高产品性能提供了技术保证。
金融集聚的加速技术进步效益即是指有利于加快技术进步和扩散速度，并由于区域内竞争压力大，迫使各金融企业加快金融产品开发过程，提高金融产品技术水平和经营管理水平，推动技术进步。
另外，在金融集聚区内，围绕核心金融产业的辅助金融产业的完善，可以加快金融新产品的科研速度，提高科技成果转化效率，提高产品性能，进而加速技术进步效益。
⑺
4、金融集聚的自我强化机制效益
集聚效益具有自我强化的特性。
自我强化机制效益是指随着区域扩大和集聚程度的提高，实体经济的增长反过来促进自我发展。
外部规模经济效益、创新效益、加速技术进步效益都有自我强化的作用。
外部规模经济效益促进技术创新和扩散、技术信息扩散、交叉又可能引发新的创新，而创新木身又有很强的外部性。
创新加速技术进步，提高了投资回报，形成强大的吸引力，不断涌现新的创新。
金融集聚的自我强化机制就是外部规模经济效益、网络效益、创新效益、加速技术进步效益不断互相催化，自我强化的过程。
5、金融集聚的扩散效应
区域金融增长点的动力来源于增长点内部所出现的金融集聚效应。
一旦金融增长点形成以后，通过累积性集中而不断增强自身的发展。
但这种现象不能无限地进行下去，因为它会产生一种力量作用于其他地区。
这种作用主要通过赫希曼称之为“涓流效应”和“极化效应”发生的。
“涓流效应”主要是通过金融集聚核心区（增长极）向周围地区设立金融分支机构和网络或增加向周围地区的投资等途径带动外围地区金融和实体经济的发展。
“极化效应”是指金融核心区高效率金融企业或服务提供商同外围地区较低效率的金融企业或服务提供商竞争，使外围地区金融业逐渐萎缩。
由于这种“极化效应”，核心金融区的累积性增长在区域金融发展的最初阶段扩大了区域间的金融差异，加大了非均衡性。
但在完全市场条件下，给予一段较长时间，“涓流效应”也会缩小区域金融差异。
以上几种效益均会对实体经济产生影响，为经济增长创造有利条件，起到推动和促进经济增长的作用。
三、实证研究：
以上海为例
1、上海市金融集聚现状及测度：
（1）地理区位优越的良好条件、雄厚的经济实力优势使得上海具备了汇聚国内商贸并辐射全国乃至海外的作用，在国内金融设施、交易规模、机构数量、金融产品创新和金融人才培养等方面均取得了瞩目的发展成就。
截至2008年末,上海市拥有银行业金融机构689家，从业人员23.19万，全市中外资金融机构本外币存贷款余额分别达
35589.07亿元和24166.12亿元,各比上年增长17%和11%。
（2）选取金融机构存款余额、金融机构贷款余额、金融业就业人数、银行现金收入、银行现金支出、股票（A股）筹资、国内债券筹资、保费收入8个指标反映地区的金融集聚程度，依次以XI、X2、X3……命名。
⑻
在对以上指标进行分析的基础上，本文利用统计软件SPSS13.0的因子分析功能对以上指标数据进行运算处理,计算出1979-2008年间上海市历年金融集聚度。
对8项指标数据进行标准化，利用SPSS进行运算处理,得到特征值和方差贡献率，提取主因子。
表1:
各因子的特征值和方差贡献率
成份
初始特征值
提取平方和戦入
合计
方差的%
累积%
累枳%
1
6.928
86.598
.775
9.693
96.291
3
.261
3.265
99.557
4
.019
.241
99.797
5
•011
」41
99.938
6
-004
.048
99.986
7
.001
.013
99.999
8
6.227E-5
100.000
由表1可知，前两个因子的累计方差贡献率己达96%,这说明前两个因子提取了原始数据的绝大部分信息;
根据提取贡献率大于85%以上的因子的标准，我们只需提取第一个因子，即金融机构存款余额。
表2：
旋转后的因子载荷矩阵
XI
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
0.994
0.995
0.990
0.772.
0.647
为了便于主因子对实际问题的解释和分析，本文对因子载荷矩阵进行了方差最大化正交旋转，得到旋转后的因子载荷矩阵表（见表2）,该表显示了主因子与8个评价指标的内在关系。
旋转后的因子系数己经明显两极分化，有了更鲜明的实际意义。
可以看出，第一主因子与其他各因子均联系密切，其他各因子对主因子均具有较大的影响作用。
表3：
上海市1979-2008年金融集聚度
年份
FAC1
1979
-0.76068
1994
-0.42954
1980
-0.75660
1995
-0.17091
1981
-0.75174
1996
-0.32896
1982
-0.74870
1997
-0.22840
1983
-0.74144
1998
-0.06113
1984
-0.73451
1999
-0.02041
1985
-0.72518
2000
0.19007
1986
-0.71428
2001
0.37873
1987
-0.70147
2002
0.64542
1988
-0.69008
2003
1.18132
1989
-0.67892
2004
1.33329
1990
-0.67196
2005
1.37161
1991
-0.65613
2006
1.67867
1992
-0.63389
2007
2.49276
1993
-0.60763
2008
2.54067
进行因子分析后,可以计算得到1979-2008年期间上海市历年金融集聚度的主因子得分，用FAC1表示,是对上海市历年金融集聚水平的综合反映，其得分越高表明金融集聚水平越高。
2、模型及变量说明:
影响经济增长的因素有很多，除了金融因素以外，社会需求、资源供给、国际贸易、政府的经济政策等都能引起经济的调整和变动，经济的增长可以说是上述因素共同作用的结果。
根据上述分析，本文构建如下回归模型：
Yt=a0+a,FINANCEDB1CONTROLlt+nt
式中，因变量Yt表示经济增长水平，FINANCE是表示衡量金融集聚的变量；
CONTROL表示影响经济增长的其他变量（作为回归方程的控制变量）；
4表示回归残差值。
本文选择1979-2008年上海经济数据对上式进行回归检验，遵循己有相关文献用人均GDP作为因变量；
同时采用上文统计出的金融集聚度（FAC1）来衡量上海市总体金融集聚水对经济增长的影响。
本文在选取回归方程控制变量（CONTROL）时包括如下变量:
一是技术进步（TEC）o技术进步是经济增长的直接动力，本文用上海市科技活动使用经费总额来表示;
二是人力资木存量。
木文用高等院校及中学在校学生人数之和占总就业人口比重来度量人力资木发展水平（SCH）；
三是个人消费需求（IND）。
本文用居民人均消费水平增长速度来衡量，居民消费水平越高则越利于经济的快速增长。
3、结果及分析
表4：
回归模型相关系数估计
模型
R
R方
调整R
标准估
更改统计址
方
讣的误差
R方更改
F更改
dfl
Sig.更改
1.000a
.999
545.330
10655.445
25
.000
此项结果显示：
所考察的自变量和因变量之间的相关系数为1.000,拟合线性回归的确定性系数为0.999,经调整后的确定性系数为0.999,标准误的估计为545.330,F值越大所反映的自变量与因变量的共变量比率越高，模型与数据的拟合程度越好。
表5：
回归模型模拟拟合值
平方和
df
均方
F
Sig.
回归
1.268E10
3J69E9
.OOO8
残差
7434606.653
297384.266
总计
29
回归方程显著性检验结果表明：
回归平方和为1.268E10,残差平
方和为7434606.653,总平方和为1.268E10,对应的F统计量的值为
10655.445,显著性水平小于0.05,可以认为所建立的回归方程有效。
表6：
回归模型结果
非标准化系数
标准系数
相关性
共线性统计虽
B
标准误差
试用版
零阶
偏
部分
容差
VIF
（常虽）
1447.954
1065.257
1.359
」86
FAC
883.117
967.431
.042
.913
.370
.986
.180
.004
.011
91.268
TEC
•2.070
5.757
-360
.722
.971
-.072
-.002
.033
30.760
SCH
9.947
40.271
.007
.247
.807
.972
.049
30.515
IND
2.620
.077
.961
34.047
1.000
.989
.165
.029
33.980
可得回归方程为:
Yt二1447.954+883.117FAC-2.070TEC+9.947SCH+2.620IND
对方程的方差分析及对回归系数的显著性检验均发现，所建立的回归方程显著。
（1）金融集聚影响结果分析。
从方程的回归结果可以看出，总体金融集聚度（FAC1）回归系数的t统计值比较显著，这表明上海市金融资源的集聚对经济增长具有明显的促进作用。
（2）技术进步影响结果分析。
技术进步是经济增长的直接动力，它通过不断开拓新技术、形成新产业和加速技术改造来促进经济增长。
但在本文中技术进步的回归系数为负值，并没有对经济增长起到推动作用。
究其原因可能有以下两点：
首先是对技术进步指标度量的准确性问题；
而更为关键的是技术进步效应的发挥还需要一定的制度作保障，如科技管理体制的改革、技术市场的建立以及专利制度的实施等。
〔9]
（3）人力资本影响结果分析。
人力资本作为知识、技能和经验等的载体，在经济增长中起着关键作用，本文的回归结果也很好地验证了这一点。
上海市依靠自身强大的经济后盾和灵活的政策吸引了大量的专长各异的人才，通过要素功能和效率功能的发挥促进经济不断增长。
（4）个人消费需求影响结果分析。
个人消费需求也是解释经济发展水平差异的重要变量，木文的检验结果也支持个人消费需求的多样化将促进经济增长这一理论。
综上表明，金融集聚与区域经济增长之间存在线性相关关系，金融集聚程度的加深可以促进区域经济的增长。
四、结论
木文以上海为例考察了金融集聚与区域经济增长之间的关系，在借鉴国内外己有研究的基础上利用因子分析法构建了衡量地区金融集聚水平的指标体系，并利用回归分析检验了金融集聚对上海经济增长的影响。
结果表明，金融集聚通过各种传导机制推动了区域经济增长。
基于以上结论，为了更好地发挥金融集聚对经济增长的促进作用，我们应促进金融市场发展的市场化、国际化。
积极推进创新和扩大开放，完善以资本市场为核心的多层次金融市场体系，加快金融市场产品创新，促进金融市场开放。
一方面应进一步加强金融生态环境和社会诚信体系建设，提高金融资源的吸引力,从促进金融机构服务创新、金融技术进步及金融功能发挥等来提高金融集聚质量;
另一方而，应建立多层次的资本市场和多样化的金融市场，加大直接融资在融资结构中的比重,构筑全方位的金融支持体系。
通过建立互补性的金融组织体系，推进金融机构的跨区营运，促进区域融资便利。
多层次的资本市场和多样化的金融市场有利于改变传统的依赖银行贷款的信贷模式,这样不但能消除区域之间国有企业的投资梗阻,还能为大量非国有中小企业提供融资便利，推动高成长行业的发展壮大，加速我国金融业的现代化和国际化进程，最终带动经济的快速发展。
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Financialagglomerationandregionaleconomicgrowth
Abstract:
Withtheeconomicandfinancialglobalization.marketizationandcontinueddevelopmentofinformationthecontextofthephenomenonofspatialconcentrationoffinancialinstitutionshasbecomeincreasinglyprominent,financialagglomerationbecomeamoderneconomyandsocietyinthenewphenomenon.whetherfinancialclustercanpromoteeconomicgrowthshouldbepromotedfurtherresearch・Thispaperstudiestherelationshipbetweenfinancialagglomerationandregionaleconomicgrowththroughtheregressionanalysisbasedontheinternalmechanismofthefinancial.Thenthroughprincipalcomponentanalysisandregressionanalysiswefoundthat:
thefinancialconcentrationpromotesregionaleconomicgrowththroughavarietyoftransmissionmechanisms.Keywords：
financialagglomeration,regionaleconomy,economicgrowth
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