京津冀中心城市金融业集聚度及辐射范围研究

李美慧２０３３）

２ 研究方法

（新南威尔士大学，澳大利亚 新南威尔士州 ［关键词］ ＤＯＩ １０１３９３９／ｊｃｎｋｉｚｇｓｃ２０１７３２０３２ ［］

１ 研究背景２１

世纪被称为金融资本占主导地位的世纪。城市群中的中心城市作为区域经济、区域金融的增长极，在辐射周边城市以及地区方面起到推动或阻碍作用。当前，建设金融中心已经成为中心城市改变自身城市功能的重要方法。同时，金融是中心城市资源配置、社会财富交换的基础，在推动城市内外生产要素的流动的方向时，金融市场在经济发展过程中不断发挥联动性作用，并且金融集聚能力同该地区的资源配置能力成正比。

京津冀地区在全国经济发展结构中占有重要地位，北京为中心的 “首都经济圈”效应不断加强，但由于发展过快，资源过于集中，因此京津冀经济群内经济发展极不均衡，大量资源在中心城市 （北京）得到了优先配置，却在次中心城市 （天津）和卫星城 （石家庄、唐山、保定等）中出现分配不均、资源匮乏等局面。相比经济的缓慢上升，中国城市金融竞争力整体下滑明显。虽然北京的城市金融集聚竞争力远远领先于其他城市，但京津冀内天津市、河北省等省份未呈现一个紧密的金融辐射网，金融一体化的时机还不够成熟。

本文采用模型研究法对区域经济城市的各项经济指标进行量化评估，在构建评估体系的同时，对北京、天津、河北三个省份的金融集聚优势进行系统的评估，并为分析研究提供了理论依据。１９７０

年，著名的威尔逊学者提出了 “最大熵原理”，该理论的灵感来源于万有引力。该模型分析法可以测定资源流动规模和范围的模型。前人已有实验证明，该分析法借助辐射半径测度模型和金融辐射强度测度模型两个子模型，本文重点使用金融辐射半径测度模型。２１ 金融辐射半径测度模型金融辐射半径的测度是金融辐射强度测算的基础，同时金融半径的计算也离不开该地区金融集聚程度的综合因子得分。本文将影响中心节点的金融因素大致分层，并进行因子得分计算，为之后辐射半径的测量和辐射程度的计算提供基 础。其中半径测算公式为： ｒ＝（１／β）×ｌｎ（ｍｉ／ θ） １）

（ Ｍｉ β其中， 为金融集聚程度的综合因子得分， 为衰减因子。２２ 金融辐射强度测度模型Ｔｉｊ＝ｏｉｅｘｐ（－ βｉｊ ｒｉｊ） ２）

（ ＯＭ其中， 与 设定为相同，即同为金融集聚程度的综合因子得分。通过计算金融辐射强度，能够清晰地将京津冀地区金融的抽象化概念具体为数字，为中心城市的金融发展程度提供模型支持。

通过威尔逊模型中的子模型公式可得出，金融辐射能力的半径大小与该城市金融集聚能力密切相关。金融集聚形成后，节点城市与周边地区金融交易的增长投资，以及就业机会和财政收入会不断增长。该资源会经过资金融通和资本运作来提高资源配置利用率。京津冀区域内中心城市的金融聚集程度，可以更直观地表现出京津冀内中心节点的金融辐射程度。

３ 指标选取

京津冀地区以 “一核” （北京）为中心， “双城” （北京，天津）为主要引擎， “多节点” （以石家庄为代表）为省内中心城市组成。本文数据来源于不同年份的国家统计年鉴和城市年鉴， ＳＰＳＳ１７，以及人大经济论坛中的统计数据。数据处理采用ＡＲＣＧＩＳ１０３１空间分析采用 软件处理。３本文选择 个城市为样本，其中包括主要城市 （北ＧＩＳ京、天津），节点城市 （石家庄）将因子分析与 空间２０１２ ２０１４分析相结合，通过 年、 年两年各城市统计局搜集的数据进行计量分析，评价不同城市金融业的集聚ＡＲＣＧＩＳ水平，并运用 分析技术展现京津冀地区金融集聚的空间分布情况。本次论文以金融经济为研究对象，通过分析其背景与规模，进而构建金融集聚水平测度指标体系，具体指标体系和１指标选择如表 所示。２０１４通过搜集北京、天津、石家庄三个省份 年的年鉴２数据，整理各项指标的数据如表 所示。

［摘 要］中心城市作为区域金融的增长极在辐射周边城市以及地区方面起到推动或阻碍作用。当前，建设金融中心已经成为中心城市改变自身城市功能的重要方法。文章通过研究京津冀中心地区的金融集聚力得出京津冀一体化政策下影响中心城市与卫星城之间的金融辐射效应。通过威尔逊模型分析京津 “双城”的金融辐射范围并判断该区域是否存在成熟的金融网络化结构或是否有大面积 “金融盲区”的出现。通过模型计算和空间数据分析，文章得出京津冀地区主要城市之间的金融辐射能力并没有形成 “网络化”，金融资源无法达到有效沟通，因此得出金融发展极不平衡的结论。

京津冀一体化；金融集聚；金融辐射；威尔逊模型

居民储蓄余额 ２０１２ ２０１４计算 年与 年上述六个指标的内部联系，多数指标之间呈现较高的相关性，适合进行因子分析，并且可以从中提取公共因子。２０１４通过回归分析法得出 年各项指标的系数，采用方差法计算载荷值。得出因子解释性较强结果，进而将六个因子分为两类因子，即规模因子与质量因子，累计方差贡献率８５７５９％达到 。规模因子在该地区城市生产总值、金融机构存贷款总额和居民储蓄存款上载荷较高，因子方差贡献率５１９０３％；为 质量因子在城市生产总值、居民储蓄存款总３３８５６％额上载荷明显，因子方差贡献率为 。说明在指标内，京津石三座城市金融的最大集聚影响因素为该地区内城市生产总值和居民储蓄存款总额，因此中心城市金融集聚程度同金融背景和金融规模具有密切联系。＝本文通过假设因子的方差贡献率 权数，进而对每个因子权数加权归一化处理，可以计算到各个因子的综合得分，设计算公式如下： Ｑ＝０５１Ｑ１＋０３３Ｑ２ ３） （ Ｑ Ｑ１ Ｑ２为城市金融集聚水平， 为金融集聚规模， 为金融集聚质量。＝０， ＝金融集聚指数各因子及综合得分的均值 标准差１，可表明城市的金融集聚水平与多个因子之间有紧密的联系。假设金融集聚指数为正数，则该城市的集聚水平要大于样板城市的平均水平，其影响力可以涉及周边区域；假设金融集聚指数为负数，则该城市的集聚水平要小于样板城市的平均水平，其区域影响力不大。

５

空间分析２０１２ ２０１４计算 年、 年三个省份的金融集聚指数所得， “双城” （北京、天津）作为京津冀区域内的两个中心发展城市，其金融背景比石家庄雄厚，总的来看，北京和天津两２０１２ －１１７３／地在金融集聚水平上要略高于河北 （ 年： －０７０８）， ２０１２年： 而北京的水平为最佳 （ 年： ２０１２ １５９２／２０１４年： 天津 （ 年： 年：仅次于第二。ＡＲＣＧＩＳ ，２０１４通过使用 软件进行空间分析 年京津冀地区北京凸显出强有力的金融集聚程度，天津次之，河北石家庄最低，北京、天津 “双城”形成了城市群内金融集聚的１主、副双中心。图 为城市金融集聚指数。

６ 京津冀金融辐射能力

金融辐射效应指在一定区域内的主要城市 （经济、金融发展程度较高）同周边地区的相互影响关系。该效应为区域内金融发展程度不同的城市提供了资本和高新技术劳动力等资源的交互条件，以此来提升金融资源的高效配置，从而使该区域内金融进行良性发展。６１ 金融辐射半径测算ｒ＝ １／ β） ×ｌｎ（ Ｍｉ／ θ） ４） （ （ Ｍｉ β其中， 为金融集聚竞争力的综合因子得分， 为衰θ减因子， 为中心城市金融辐射范围最大值。

根据北京、天津、石家庄三地的金融集聚因子得分，因θ ０００１各市金融集聚得分为千分之一单位，因此设阈值 为 。０００１所以当金融辐射值大于等于 时，辐射能力存在；当辐０００１射值小于 时，城市金融辐射力弱。衰减因子计算β王铮等人将 进行简化计算，得出以下公式： β＝ ２Ｔ／（ ５）槡 ） （ Ｄ Ｔ其中， 表示相互作用的区域面积， 表示样本城市个ｔ数， 表示金融辐射的城市个数，即元素扩大的最大个数。１６８０７８由各城市统计年鉴可知，北京市城市面积为 平方千１１９１９７米，天津市城市面积为 平方千米，石家庄城市面积１５８４８ Ｄ＝为 平方千米。因此三个地区求和算术平均后１４８５８５ ３， Ｔ＝平方千米。因京津冀样本城市个数为 所以３，其中城市金融集聚因子表明北京、天津 “双城”为主要ｔ ２ β＝００１４２辐射城市， 的最大值为 。最后计算出 。２０１２ ５８１０８经测算，北京、天津 年辐射半径分别为 、５１９１９，２０１４ ６１２１６ ５３７７８，年辐射半径分别为 、 石家庄为负值。北京、天津在金融集聚得分为正的情况下具有辐射能力，因而辐射半径通过计算可得出相关地理范围。由于石家庄市金融集聚程度得分为负值，因此不具备金融辐射能力，只拥有金融辐射腹地吸收能力。６２ 京津冀辐射空间分布２１８京津冀地区总面积为 万平方千米，辐射半径计算ＡＲＣＧＩＳ数据通过 软件进行空间分析，可更直观地观测到京 津 “双城”的金融辐射范围和面积，经测算，北京天津最

１３７短距离为 千米，金融辐射范围存在覆盖现象。详见

２图。

因此，北京、天津作为金融增长极对周边地区起到了辐射效应，然而以石家庄为代表的河北地区各城市在该区域内仅担任接受辐射的角色。从计算后的空间分布上看，北京、天津两地的金融辐射对于整个京津冀区域还存在盲区，金融辐射半径范围仅存在于该地区中部偏北。因此石家庄作为河北省境内的省会城市和经济发达城市，亟须提高自己的金融规模和集聚程度，为京津冀协同发展提供更均衡的发展空间。

７ 结论

京津冀地区主要城市之间的金融辐射能力并没有形成 “网络化”，金融资源无法达到有效沟通，因此得出金融发展极不平衡的结论。北京作为京津冀乃至北方金融５９６１，中心城市，金融的集聚能力最强金融集聚得分为数据为正数，金融集聚程度最高，辐射范围最大，自２０１２ ２０１４ ５８１０８年至 年，金融辐射半径由 平方千米扩６１２１６大至 平方千米，覆盖了京津冀区域内绝大部分地区。天津作为京津冀内次中心城市，金融集聚程度也为２０７３），正数 （ 金融集聚能力较强，同时其金融辐射范围虽同时覆盖了大部分河北省境内区域，但同北京具有辐射范围重叠现象，推测该地区将存在金融资源的过度建设等问题。

２１００００） Ｅｖｉｅｗｓ６０ 。

２０１４ ０４５２

２０１５ ０５１４

１

２ 引言

随着西部大开发的深入推进以及 “一带一路”倡议布局的实施，广西各个地市迎来了前所未有的发展机遇。桂林市是广西的桂北经济区中心，更应抓住此次发展机遇，让桂林的经济腾飞。本文利用多元统计分析中的因子分析和聚类

１３ ２０１５分析，对桂林市 个区县 年的经济指标数据进行挖掘处理，得出桂林市各个区县经济发展状况及存在的差异后结合实际分析其原因。

相关多元统计分析原理Ｆａｃｔｏｒａｎａｌｙｓｉｓ） Ｃｈａｒｌｅｓｓｐｅａｒｍａｎ因子分析 （ 是由 于１９０４年首次提出的。与主成分分析类似，它们都是要找出少数几个新的变量来代替原始变量。不同之处是主成分分析中的主成分个数与原始变量个数是一样的，即有几个变量就有几个主成分，只不过最后我们确定了少数几个主成分而已。而因子分析则需要事先确定要找几个成分，也成为因子ｆａｃｔｏｒ）， （ 然后将原始变量综合为少数的几个因子，以再现１ ［］原始变量与因子之间的关系。聚类分析是根据对象之间的 “相似”程度将对象进行分类。这里的 “相似”是指对象之间关系或距离的远近。在聚类分析中，根据样本观测数据测度变量之间的相似性可Ｐｅａｒｓｏｎ以使用夹角余弦、 相关系数等工具，也称为相似系２ ［］数。变量间的相似系数越大，说明它们越相近。 根据变量来测度样本之间的相似程度则使用距离。分类时把距离得比较近的归为一类，而离得比较远的放在不同的类。３ 指标体系及数据２０１６本文的数据来源于 年广西统计年鉴，从中笔者获取Ｆ１ ＝ ０２１６Ｘ１ ＋ ００１５Ｘ２ ＋０２０２Ｘ３ ＋００９９Ｘ４ ＋ ０１３２Ｘ５ ＋０２０８Ｘ６ ＋０１８５Ｘ７ ＋０１９９Ｘ８ { Ｆ２ ＝ ００２９Ｘ１ ＋ ０４０７Ｘ２ －００７２Ｘ３ －０３１５Ｘ４ ＋０３５５Ｘ５ －００８５Ｘ６ ＋００６７Ｘ７ ＋０１４１Ｘ ８ λ１ λ２ Ｆ＝ Ｆ１ ＋ Ｆ２ λ１ ＋λ２ λ１ ＋λ２ λ１ ＝ ４４３４， λ２ ＝ ２２９６其中

４２ 聚类分析过程 ５

结论

本文将多元统计分析中的因子分析和聚类分析结合，运

１６用于桂林市 个区县经济发展的综合评价，为桂林市的经济发展综合评价建立了一个依据经济数据的客观评价机制。首

１６先，通过因子分析得到桂林市 区县的经济发展综合排名

＞ ＞ ＞ ＞ ＞ ＞为：象山区 临桂区 七星区 叠彩区 兴安县 灵川县

＞ ＞ ＞ ＞ ＞ ＞阳朔县 荔浦县 全州县 永福县 平乐县 恭城县 雁山

＞ ＞ ＞区 龙胜县 资源县 灌阳县。然后，结合因子分析的结果，

１６ ４利用聚类分析将 区县分成 类：第一类为叠彩区、象山区、七星区，这三个地区为桂林市区的核心区域，人口密集，经济相对较为繁华。第二类为临桂区，近年来，随着桂林市区的扩大发展，临桂县地广而平坦并且靠近桂林市区，已经被纳为桂林的新区，桂林市区的发展中心正往临桂转移，临桂区的经济有很大的发展潜力，因此，临桂区的经济综合水平相对良好。第三类为阳朔县、灵川县、兴安县、荔浦县，这四个县中，阳朔县和兴安县是旅游名县，灵川县地邻桂林市区，荔浦县地广且农产品丰富，因此这四个县相对于其他县更有优势，经济发展水平比其他几个县要好一些。第四类 为雁山区、全州县、永福县、灌阳县、龙胜县、资源县、平

８乐县、恭城县，这 个地区经济发展相对落后，但也各自有自己的地理文化资源优势，这需要更深层次地发掘和利用各个地区的优势，使桂林市的经济得到全面高效发展。 参考文献： １  Ｍ． ［ ］贾俊平 统计学 ［ ］ 北京：中国人民大学出版２００８社， ２ ＳＰＳＳ Ｍ． ［ ］杨善朝，张军舰 统计软件应用基础 ［ ］ 桂林： ２０１０广西师范大学出版社， ３  ［ ］夏国恩，兰政海 基于因子分析的广西区各城市综合经济Ｊ． ２００９（１２）：２１１－２１３实力评价 ［］ 特区济， ４ ［ ］张朝元，陈丽，吴琢了，基于主成分聚类分析的大理州经Ｊ． ，２０１２，４０ １０）： ５７２７济发展综合评价 ［ ］ 安徽农业科学 （ －５７２９檶檶檶檶檶檶檶檶檶２０１７ ［基金项目］ 年度广西高校中青年教师基础能力提升项目２０１７ＫＹ０７２２） “项目反应理论中的若干问题研究” （项目编号： 。１９８９—）， ［作者简介］卢荣伟 （ 男，汉族，广西桂林人，百色学院数学与统计学院助教，研究方向：应用统计。

广西百色市芒果产业依靠 “互联网 ”发展区域经济的借鉴与启示

３６３百色市位于广西西部，面积 万平方公里，总人口４１３

万。百色市右江河谷地处北回归线上，属南亚热带季风气候，素有 “天然大温室”之称。该区域为第四纪红土发育形成的赤红壤、砂壤土、黄壤土，是种植芒果不可多得的

６气候生态条件。百色市有着千年的芒果种植历史，每年 月

９ ３至 月为芒果集中采摘上市期，全市有 个县 （区）被命名为 “中国芒果之乡”。经过多年的市场培肓，百色芒果产业朝着做大做强做优的方向发展，百色市委、市政府提出“百万亩芒果”工程，多种措施结合，大力种植芒果。芒果已经成为发展百色市经济的重要支柱产业。４１ ＋

百色市通过 “互联网 ”百色芒果电商模式，线上线下整合芒果的销售渠道

农村电子商务是转变农业发展方式的重要手段。通过发挥市场机制作用，加快农村电子商务发展，把实体店与电商有机结合，使实体经济与互联网产生叠加效应，有利于促消费、扩内需，推动农业升级、农村发展、农民增收。对果农来说，芒果丰收后卖不出去是最大的痛，会使芒果腐烂，挫

＋伤果农种果的积极性。在 “互联网 ”的浪潮下，以最短的链条，最快的速度，把芒果从田间地头送到消费者的手上不再遥远，解决最后一公里。果农们纷纷利用农村淘宝服务

＋下乡的机会，用 “农村淘宝电商 物流”的方式在全国范围内销售芒果，不再囿于狭小的本地市场销售，同时也通过微店、微信等电商平台来销售芒果，订单不断，销售很旺。

＋ “互联网 ”时代与过去大大不同，一切以客户为中心，果农更关注客户需要什么，从而反向决定来年果农种植什么品种的芒果，产品种植对路，反过来又可以促进销售。４２ 全国各地互联网销售平台与百色芒果合作

＋百色市通过举办 “互联网 ”百色芒果节，加大与各大电商平台合作，通过淘宝网、天猫、京东商城、微店、苏

２０１６宁易购、微信等平台，把百色芒果卖到全国。 年与淘 宝、京东合作举办百色芒果节，百色市通过电商平台销售芒

４５ ３５６８ ４５果 万吨，快递单数 万单，销售额约 亿元，占

１５％百色芒果销售额的 。为了让百色芒果走向全国迈向世界，百色市推行芒果统一上市日制度，每年通过市人民政府的名义下发公告芒果上市时间表，并对芒果生产经营主体进行广泛宣传，改变百色芒果未到成熟季节而提前采收上市行为，维护好百色芒果品质及品牌良好形象，确保果品上市的成熟度和品质。

＋百色市通过 “互联网 ”百色芒果电商模式，发挥自身特色优势、资源禀赋，突破本地销售芒果的局限，瞄准全国市场，通过线上线下整合芒果的销售渠道，依托各电商平台，客户线上下订单后再组织采摘，确保果实的保鲜和品质，实现零库存，减少中间环节，保证百色芒果有序、顺畅流动，加快民族地区域经济的快速发展。

参考文献： １  ＋ Ｊ． ［ ］丁艺 “互联网 ”对经济社会的影响 ［ ］ 中国市场， ２０１６（１２）：１７－２２ ２  ＋ Ｊ． ［ ］毛成京 “互联网 ”推动区域经济率先发展 ［ ］ 财经２０１５（２６）：３１界， ３  ＋ ［ ］张玲 “互联网 ”战略下对我国县域经济发展方式的影Ｊ． ２０１７（４）：２２－２３响 ［］ 中外企业家， ４  Ｊ． ［ ］王冬 互联网对区域经济发展的影响 ［ ］ 合作经济与科２０１７（１４）：３８－３９技， ５  Ｊ． ［ ］杨宝明 互联网发展对我国区域经济的影响分析 ［ ］ 经２０１５（４）：２１－２２贸实践， ６  ＋ Ｊ． ［ ］刘欣伟 “互联网 ”为区域发展赋能 ［ ］ 互联网经２０１６（１２）：７８－７９济， ７  ＋ ［ ］曹雷，李诚固，才德昊 基于 “互联网 ”的我国县域经Ｊ． ２０１７（１）：６８－７２济发展方式转变 ［］ 税务与经济， ８  ＋ ［ ］吴清燕 “互联网 ”背景下农产品电子商务营销策略研Ｊ． ２０１６（２７）： ２２－２４究———以海南芒果营销为例 ［］ 中国市场，檶檶檶檶檶檶檶檶檶１９７７—）， ［作者简介］全胜跃 （ 男，壮族，广西百色人，硕士研究生，副教授，研究方向：区域经济。