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金融空间集聚对区域经济增长的影响空间视角（科技创新资料） 文档信息 ： 文档作为关于“金融或证券”中“金融资料”的参考范文，为解决如何写好实用应用文、正确编写文案格式、内容素材摘取等相关工作提供支持。正文11918字，doc格式，可编辑。质优实惠，欢迎下载！ 目录 TOC \o 1-9 \h \z \u 目录 1 正文 1 文1：金融空间集聚对区域经济增长的影响空间视角 1 文2：资源产业空间集聚与区域经济增长资源诅咒效应实证 8 1资源产业空间集聚的测度 10 2区域经济增长计量模型的构建 13 （7）政府干涉程度（GI）。上述变量都不能作为经济 16 （1）全样本静态面板回归模型： 17 3计量分析结果及解释 17 参考文摘引言： 18 原创性声明（模板） 19 文章致谢（模板） 19 正文 金融空间集聚对区域经济增长的影响空间视角（科技创新资料） 文1：金融空间集聚对区域经济增长的影响空间视角 ０ 引言 自改革开放以来，我国的区域经济发展极其不平衡，而金融集聚的空间效应对于缩小我国区域之间的经济差距具有指导意义。当前，我国已经形成多个金融资源、金融活动和金融机构的聚集区域，为这些地区创造了巨大的金融业产值，还带动了周边地区的经济发展。金融集聚是新兴的研究课题，作为金融发展理论的一部分，最早的研究可以追溯到上世纪初。 １ 文献综述 Ｍａｒｓｈａｌｌ（１９２０）最早提出了产业集聚现象的成因，并指出产业集聚即空间外部性的概念。国外学者对金融集聚的现象和效应进行了系统研究。国内学者涉足金融集聚领域的研究相对比较晚，集中于金融集聚的形成模式、表现形式、主要特点、影响因素等方面。 对于金融集聚与区域经济增长的研究，国外学者倾向认为金融集聚提高了资源利用效率，促进了信息的形成与传播，因而促进了区域经济快速增长。国内学者运用多种量化工具对金融集聚与区域经济之间的联动关系进行了多角度分析，基本认为金融集聚具有显著的扩散效应，进而推动区域经济发展。 在空间视角下学界对金融集聚的研究相对较少。国外学者Ｋｒｕｇｍａｎ（１９９９）建立了一系列严谨而精致的空间基础模型，从微观和宏观层次探讨了各种经济活动的空间集聚现象与成因。Ｇｅｈｒｉｇ（１９９８、２０００）指出，地理因素通过信息的外部性作用影响金融集聚的形成。Ｎａｒｅｓｈ和Ｇａｒｙ（２００３）指出，金融产业的集聚是动态发展的。国内学者任英华、 徐玲、游万海（２０１０）研究了我国金融集聚的影响因素，发现金融集聚存在明显的空间正溢出效应。李林（２０１１）通过刻画Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ指数散点图确认了我国金融集聚的地理空间机制，发现银行业集聚的正溢出效应相较证券业与保险业而言更为明显。 本研究以２００６－２０１１年中国３１个省（区、市）的面板数据为样本，运用空间分析方法对金融集聚与区域经济增长的规律进行研究，探究金融集聚与经济发展的内在关系，以期得到更符合客观事实的结论，并提出有针对性的政策建议。 ２ 我国各省区金融集聚度的测度 ２．１ 测度方法 随着金融集聚的发展和研究的深入，有关产业集聚的测度方法也在不断发展与完善，学者们见仁见智。主流的测度方法有产业基尼系数、区位熵、金融相关率、层次分析法、主成分分析等。考虑到单一指标的局限性，为求更全面准确地测度３１个省（区、市）金融集聚水平，本研究采用能够涵盖多个指标原始信息的因子分析方法。 ２．２ 指标体系 根据相关性、多维性、可得性原则，本研究构建的金融集聚衡量指标体系（见表１） ２．３ 测度结果 ２．３．１ 样本和数据来源 选取中国３１个省（区、市）作为样本，考虑到数据可得性，时间长度定为２００６－２０１１年。数据来源主要为历年的《中国金融年鉴》、Ｗｉｎｄ数据库、国务院发展研究中心信息网区域经济数据库等。为消除量纲差异造成的影响，采用通用的Ｚ－ｓｃｏｒｅ标准化方法对所有数据进行标准化转换，公式如下： ２．３．２ 各省份金融集聚度的测定 以２０１１年３１个省（区、市）的样本数据为例，通过因子分析方法进行金融集聚度的测度，其他年份数据作相同处理。基于相同的步骤，先后测度了经济实力、金融集散和其它因素的综合因子得分，基于这个结果，继续使用同样的方法计算出３１个省（区市）的金融集聚指数，即金融集聚综合因子得分。先进行ＫＭＯ检验。结果显示ＫＭＯ值为０．７４８，于是进入下一步，使用主成分法提取公因子，结果见表２。 由表２中的主成分信息可看出，特征值大于１的因子只有一个，但累积方差贡献率高达９３．９３１％，即约９３．９％的总方差可以由这一个潜在因子解释。据此，可以用ＳＰＳＳ软件得到其它因素的因子得分的计算公式如下： Ｆ＝０．９３７７*ｆ 由于只有一个公共因子，旋转不会产生变化，因此无须进行方差最大化正交