珠江—西江经济带金融业发展的协调度测量

发布时间：2020-06-15 05:37

【摘要】：2014年7月,珠江-西江经济带建设正式上升为国家战略,成为我国首个直接联系东西部地区的跨省区、跨不同发展阶段的经济带,有利于进一步推进粤桂经济一体化发展。由于经济带市域间经济发展程度不同,所以优化产业结构,加强区域经济协调发展势在必行。研究表明,世界各经济体的政府普遍将金融业作为经济发展的核心产业,通过研究金融业来制定经济发展战略。以往珠江-西江经济带的研究主要集中在宏观的产业结构分析以及特色产业研究上,对经济发展的核心产业金融业的研究较少涉及,而金融业占第三产业产值和地区生产总值的比重较大,已逐渐成为国民经济的重要产业。所以本文以珠江-西江经济带金融业为研究对象,结合平面与空间维度以及全局与局部角度,深入研究区域金融业的协调度,为制定经济带金融业协调发展的相关政策提供依据。对于新时期加快珠江-西江经济带东西互动融合,加快粤桂经济一体化发展,打造南方经济新高地,推动区域经济发展具有重大意义。本文实证研究采取功能结构协调度模型和区位结构协调度模型相结合的方法。其中,前者结合主成分分析和协调度模型,从全局和局部分别计算珠江-西江经济带各市金融业协调度和市域内金融业与经济发展之间的协调度;后者以空间计量为基础,利用空间效应研究珠江-西江经济带金融业指标对协调度的影响。协调度的高低反映了珠江-西江经济带金融业的和谐程度,同时度量经济系统协调变化的趋势,是系统金融业协调状况优劣程度的定量指标。利用2016年珠江-西江经济带金融业数据测算功能结构协调度。首先,利用主成分计算各城市金融业综合得分,广州得分最高。其次,全局研究各市之间金融业的协调度。珠江-西江经济带市域间金融业发展程度不协调,可以看出广州和其他城市金融业协调度水平相差较大。最后,局部研究各市金融业与人均地区生产总值之间的协调度。结果显示,广州、梧州、百色的协调度值都较高,属于良好协调范围。但是,仅有上述城市协调度高并不能说明各市金融业良好协调发展,纵观珠江-西江经济带各市的协调度值跳跃性大,经济发展水平与局部金融业协调度并不一致;利用2016年数据测算区位结构协调度,得到珠江-西江经济带金融业协调度存在明显的空间差异性,具有负的空间相关性,即金融业协调度高的城市,其相邻城市金融业协调度比较低;协调度低的城市,其相邻城市的协调度比较高。金融业空间集聚现象比较分散。LISA图中广州呈现高-低(HL)集聚的形态。空间计量模型的估计系数值中银行存贷差、证券融资额和保险密度为正值,对金融业协调度有正向效应。其余指标系数与协调度负相关,说明这些指标对各市域金融业总产值与人均地区生产总值的影响程度不同。根据研究结果提出三点政策建议。一是整体规划区域布局。各方要齐心协力,制定统一的区域金融发展规划。二是建立区域利益协调机制。各地政府应该加强交流合作,制定政策的同时应该考虑周围市区的经济发展,应该制定双边或多边协议,达成利益共享的局面。三是制定利于金融发展的政策。银行业应加强风险管理,积极开展市域间银行业的综合经营,推动金融创新;证券业应积极克服效率、管理、结构方面的不足;保险业应创新保险种类,政府应制定相应的财税支持政策,促进保险行业的健康快速发展。
【学位授予单位】：广西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.7;F127
【图文】：

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4.2.1 全局空间自相关检验结果利用M￡| ￠ § I指数检验珠江-西江经济带各市 2016 年金融业协调度之间全局空间自相关状况，得到的计算结果如下：M￡| ￠ § I = Wij(Xi X ) Xj X )nj ni S Wijnj ni = 当M￡| ￠′§ I ( )时，表示存在负的空间相关性。M￡| ￠ § I 结果为-0.388741，表明2016 年珠江-西江经济带市域间邻近市区的金融业协调度没有呈现空间集聚现象，即相邻市区的协调度相差很大。4.2.2 局部空间自相关检验结果局部空间自相关检验得出的 LISA 集聚图和 Moran 散点图如下所示：

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西师范大学硕士学位论文：珠江-西江经济带金融业发展的协调度有 4 中颜色，其中红色表示高-高（HH），代表聚集在一起；粉色表示高-低（HL），代表金融业区，二者差别较大；深蓝色表示低-低（LL），代集在一起；浅蓝色表示底-高（LH），代表金融业。这四种类型分别对应于 Moran 散点图中的四个象可看出，广州呈现 HL 聚集的状态，因为广州属于与人均地区生产总值之间的协调程度较高。而其邻-低集聚的状态。

【参考文献】