城市金融竞争力影响因素和评估体系研究，本文主要内容关键词为：竞争力论文,因素论文,评估体系论文,金融论文,城市论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
近年来，随着我国市场经济体制的深入发展，很多地区在推进经济发展的过程中，旗帜鲜明地提出要建立区域金融中心，一些地区甚至提出了要建立全国性或者全球金融中心。据不完全统计，中国提出建立金融中心设想的城市多达90余家。但是对于影响金融中心的重要因素是什么?建设金融中心究竟应该从什么方面入手?还没有一致的意见。本文试图从金融地理学的信息视角出发，分析影响城市金融集聚的主要金融信息流因素，并基于这些因素对中心城市的金融竞争力进行比较研究，以此为客观评估我国金融中心体系和建设方向提出一种研究思路。 一、相关文献回顾 关于金融中心建设的研究和评估，在国内外有不少研究成果，大致可以按照研究范围划分如下： 从国外学者的研究看，Reed(1980)对1900～1975年17个亚洲金融中心进行了动态比较和分析，运用银行业变量、财务变量两类指标构建评估体系，并区分了亚洲金融中心的等级分层。Choi等(1986)在300个跨国银行的样本中，使用了GNP总量、国际金融活动量、金融中心所在地国内银行与国际银行的联系程度等数据，分析了1970～1980年银行在14个国际金融中心的定位：伦敦、纽约、东京、阿姆斯特丹、布鲁塞尔、法兰克福-汉堡、香港、洛杉矶-旧金山、巴拿马、巴黎、罗马-米兰、新加坡、多伦多-蒙特利尔、苏黎世-日内瓦。Sagaram和Wickramanayake(2005)从经济发展水平、税收水平、金融变量、监管体制和社会经济特征等方面，运用了误差修正模型的方法，比较了澳大利亚、中国香港、新加坡和日本作为亚太地区国际金融中心的地位和影响力。 从国内学者的研究看，胡坚和杨素兰(2003)从经济指标、金融指标和政治指标三类22个二级指标，运用SAS软件回归，对1998～2000年纽约、东京、伦敦、新加坡、香港、首尔、上海和泰国的金融竞争力进行了比较。田霖(2006)从经济力、开放力、设施力、劳动力、科技力、聚焦力、文化力、环境力等八个方面35项二级指标的角度，对省级层面的金融综合竞争力进行了研究。梁颖(2006)则建立了国际金融集聚地的宏观评价指标体系。马丹(2007)从经济规模、金融聚集程度、金融基础设施等方面构建了金融产业集聚的评价指标体系。王力(2008)从金融发展度、经济持续力和基础设施支持力三方面46个二级指标，使用了主成分分析法，对北京、上海、天津、重庆、武汉、深圳、济南、成都、西安、大连、南京、广州、沈阳、青岛、厦门等15个重要的中心城市进行比较，根据得分高低，区分出国家级金融中心、发展型区域金融中心、成长型区域金融中心和潜力型区域金融中心。丁艺(2010)等主要从金融总体规模、银行业、证券业、保险业等四个方面23项指标构建了金融产业集聚的评价体系。曹源芳(2010)从区位要素、基础设施要素、经济发展要素、金融发展要素、经营环境要素、城市信用要素、城市集聚要素等7个方面47个指标的角度，对区域金融中心的指标体系进行了评价。潘英丽(2010)从人才、资本、科学技术、经济结构、基础设施、区位、环境、文化、制度、政府管理和开放等11个方面27个二级指标，使用因子分析法和TOPSIS的基本原理，对全国55个主要城市的金融竞争力进行了排名。王朝阳(2013)从金融规模、金融结构、金融集中、金融开放、金融成长和金融环境等六个方面38项指标的角度，构建了评价城市金融发展水平的指标体系。茹乐峰(2014)等从金融发展背景、金融活动规模、金融活动密度和金融服务活跃程度的四个方面10个指标的角度构建指标体系，对286个中心城市的金融集聚水平进行了分析。 众多的研究不同程度地关注于金融集聚和金融中心的概念。事实上，这两者就像一个硬币的两个方面是不可分割的，金融集聚更多地体现为金融资源向某些地区集中的过程，而金融中心则是金融资源高度集聚在少数中心城市的状态，可以说，金融集聚是金融中心的过程，金融中心是金融集聚的终点。 本文认为，在分析金融集聚的指标体系时，部分研究没有区分金融集聚的潜力和现状，把可能影响金融集聚的原因和金融集聚的一些常见显示性指标混同在一起，致使金融集聚的水平的指标体系因果混杂，让人看了以后产生疑惑。例如涉及到经济发展和规模的指标，往往是作为金融集聚的产生动力或者原因，涉及基础设施的指标，往往作为金融集聚的发展环境；而在一些研究中，直接把经济发展水平、基础设施水平纳入了金融集聚水平的评价指标体系，和金融业增加值、存贷款规模等指标一起进行度量，本文认为这可能是容易引起混淆的。 二、基于金融地理学信息视角的分析框架 1.金融信息的缄默和编码双重性 在Guillain(1998)等的研究中，提出了缄默信息(tacit information)和编码信息(Codified information)的两分法。信息就其自身而言是没有意义的，只有在包含至少一个信息发出方和至少一个信息接收方的过程中才有意义，这里就存在着信息的编码和解码的过程。每一个接受者和发出者有着自己的偏好、预期和思维习惯，这些不同之处妨碍了相互理解。因此信息交换的过程具有不确定性，信息编码的过程就是减少这种不确定，这个过程包括通过压缩的、标准化的形式表达信息，以使任何人可以使用和理解。编码信息可以借助现代信息技术的发展，跨越时间和空间的限制进行可靠的传播。按照现代信息论的观点，信息的作用就是减少不确定性。 然而，信息编码的过程只适用于系统性、重复性、可以容易地从语境分离出来的信息，并不是所有的信息具有这样的特点。有些信息需要参与方之间的对话和逐渐的解释，这是一个高度个人化、语境化的过程，并且需要信息交换者之间具有相近的经验、习惯和语言。对于这种信息进行编码的话，会损失大量有用的意义。所以，这种信息称为缄默信息，要保持缄默信息的完整意义，只能够通过直接的个人接触，也就是面对面接触，在较近的空间距离内得到扩散，不能通过现代通讯技术远距离传播。缄默信息往往具有战略价值，一个经济主体可能拥有大量的编码信息，但是由于缺乏某些缄默信息，所以并没有获得决策优势。 2.金融信息流对金融集聚的重要性 以Porteous、Zhao、Guillain、劳拉詹南等学者为代表的研究中，明确地指出了信息流对于金融集聚行为的重要作用。凯西斯(2013)指出，对于一个金融中心来说，真正重要的是市场的流动性和有效性，是金融活动的多样性和互补性，是专业的服务(尤其是法律和会计)，是专业性技术的应用，是人力资源的储备，以及更重要的一点：是对高质量信息的掌握。在国内的研究中，贺瑛(2006)指出，上海需要建立信息腹地，否则上海的经济腹地也难以维系。田霖(2006)为了确定信息腹地的所在，从经济力、国内和国际金融机构指数、FDI集聚情况、设施力和科技力的角度对信息流进行衡量。冯邦彦等(2007)指出，决定金融资源导向的是市场信息而非政策信息，所以他们质疑赵晓斌提出的北京将取代上海金融中心位置的观点。潘英丽(2008)指出，北京的计划式优势与现代国际化的上海建设国际金融中心有着潜在的冲突，并认为随着市场化推进，北京的决策优势地位将降低。王宇伟、范从来(2011)在研究南京的金融发展时指出应该从信息腹地的角度，对南京的区域金融中心建设合理定位。于波(2012)认为金融信息来源主要有三个，即政府层级、金融机构、总部经济。从学者们的分析看，不同的学者对于金融信息流的内涵并没有得出一致的结论，部分研究已经从概念上提出金融信息流的重要性，却没有给出相对清晰的范围以及测定的方法。 在之前学者研究的基础上，本文认为，关乎金融集聚行为的重要源信息流应该包含三个方面：一是规制信息流，也就是高层级行政机关所包含的能够影响金融机构决策判断的信息流。虽然现代通讯技术发达，国家的政策会议精神可以第一时间向社会发布，但是这往往只是停留在文本的层面，要完整地获悉其中的意义，需要面对面的接触了解。尤其有的信息被媒体进行了具有矛盾性的解读，这就让投资者无所适从，不知道该怎样依据进行决策。正如赵晓斌的分析所指出的一样，这种不对称信息在中国转型发展的过程中非常重要，换句话说，这种信息的缄默性是很强的。 二是经济信息流，也就是一个地区所包含的经济腹地规模。金融发展和经济发展是相互依存的，虚拟经济和实体经济是伴随式的关系，金融中心的建设不能脱离其经济发展的土壤而凭空发展，因此，金融集聚的区域一定是处于拥有宽阔经济腹地信息的中心地点，在这里金融集聚可以最有效地获取信息，并进行信息交换、重组和解读，并用于金融和投资决策。特别是关于企业信用、并购重组等信息，都是和企业发展存量规模高度相关，而且又具有很强的缄默性，需要身处经济腹地的金融机构敏锐地通过各种渠道加以捕捉和验证，并快速做出反应。从国际金融中心的发展来看，作为17世纪和18世纪世界的贸易和金融中心的城市——阿姆斯特丹，其地位来源于荷兰经济在当时世界的领先地位。在1700年，荷兰的人均收入超过了位列第二的英国的人均收入50％多。而19世纪和20世纪的世界金融中心伦敦和纽约，背后也都有它们所在国家的强大经济背景。 三是创新信息流，也就是一个地区所具有实现创新发展的能力信息。从20世纪90年代开始，许多学者开始认为，支持企业家的创新活动是金融发展有效促进经济增长的突破口。King和levine(1993)提出，金融体系应围绕支持企业家的创新活动提供以下服务：(1)筛选企业家；(2)为企业家的创新活动融资；(3)帮助企业家分担风险；(4)对创新活动的预期收益进行估值等。创新信息流之所以对于金融集聚而言重要，原因是一个地区的创新能力关乎地区产业结构升级，特别是在风险投资领域，正是由于空间临近性的存在，以及创新信息的高度缄默性，有时候一些科技类创新项目的信息被风投机构人员无意间了解并加以挖掘，并且一个项目的成功实施需要资金方和技术方的密切接触洽谈和后续跟踪，而这些科技创新型的项目实施对于推动产业整体发展具有重要作用，所以本文认为创新信息流也应该作为衡量一个地区金融信息流的内容。任英华等(2010)的研究虽然没有从缄默信息的角度进行分析，但是也指出区域创新是促进金融集聚的核心变量。 当然，由于任何形式的信息流传递和交换都需要畅通的传输载体。因此，信息基础设施建设也具有支撑作用，这里的信息基础设施既包括现代通讯技术的基础设施，也包括支撑实际人员和货物流动的交通基础设施。 三种信息流汇聚成金融信息流，而后各自区分为两种类别，即编码金融信息和缄默金融信息。编码金融信息可以即时获取、远程低成本传播；而缄默金融信息需要面对面接触来获取，缄默金融信息被不同的金融服务机构所获取，然后以各种灵活的形式在机构间进行共享。金融和商业机构获取了编码金融信息，再辅之以关键的缄默金融信息，从而各自形成最终决策。这个过程图示如图1。
图1 细分来源的金融信息流产生及流动示意图 三、金融信息流对城市金融集聚水平影响的实证分析 在下文的研究中，在之前分析框架的基础上，从金融信息流的分类角度出发，首先对影响城市金融集聚的金融信息流因素进行实证分析，然后基于信息流的角度，对中心城市金融竞争力进行系统评估。 1.研究对象的确定 在城市层面的研究中，本文重点研究中心城市，把城区常住人口超过1000万人的超大城市，即北京、上海、广州、深圳、天津、重庆、武汉，以及城区常住人口在500万至1000万人的特大城市，即成都、南京、西安、杭州、沈阳，再加上不在以上范围内的副省级城市厦门、宁波、青岛、大连、济南、长春、哈尔滨，一共19个城市纳入研究视野。 2.实证分析 根据城市层面统计指标的可获取性，以下使用2013年的19个中心城市截面数据，数据来源为各有关城市统计年鉴。提出城市层面金融现实集聚力的影响因素的计量模型如下：
其中，由于城市层面数量级的可比性以及金融现实集聚状况指标之间的高度线性关系，因此，采用金融业增加值作为衡量城市金融集聚程度的指标，
分别使用各中心城市的GDP、人均GDP和技术合同金额，
代表城市外向型程度，采用进出口贸易总额占GDP比重衡量，
代表城市创新潜力，使用万人发明专利拥有量的指标，
代表城市信息基础设施能力，采用邮电收入总量的指标。由于直辖市和副省级城市都是行政层级较高的城市，在本文的模型中，不对其中的行政层级差别再通过虚拟变量赋值的方式予以区分，因此，在模型设定中不出现政府层级的变量。 首先给出描述性统计如表1。 模型回归的摘要如表2。 从摘要的结果看，这个模型的调整后R平方值为0.980，具有较好的拟合度，DW值为2.244，基本可以排除自变量之间的多重共线性。 从模型的分析结果可以发现，影响中心城市金融集聚能力的，主要还是经济信息流的规模，这从城市GDP指标的系数可以清楚地看到；其次是城市的科技创新能力，这个因素反映在城市的技术合同总额以及万人专利拥有量；同时，城市的经济外向度较高的话，说明对外联系的程度高，意味着外部资金、项目信息流向城市的汇聚，也能够提升城市的金融集聚能力。人均GDP指标没有体现为正面影响，原因可能是由于少数金融集聚度高的城市人口基数太大，导致人均GDP水平被拉低，所以没有体现在指标系数上；邮电业务总量系数没有体现为正，考虑到这项指标与经济总量规模的相关性，可能是体现了一定意义上所谓经济中心与金融中心的不完全一致性。正如有学者提出的那样，虽然都依赖于高度的信息集中和先进的基础设施，但区域金融中心都是区域经济中心，但区域经济中心却不一定能够成为区域金融中心，因为金融中心是经济中心发展的较高阶段①。 四、政府规制信息流的影响 高层级的政府机构拥有更大的政策和规则制定权，对于金融产品也有着更多的需求，因此，金融机构倾向于在高层级政府机构的驻地开设分支机构，便于及时获取重要的动态信息。为了使用全国范围内尽可能多的数据来验证这个结论，根据数据的可获得性，本文以2012全国地级以上城市金融机构的存贷款余额为分析对象，重点是分析在各个省内有没有金融资源向省会城市的现象，以此来间接得出区域性的政治中心地区对金融集聚的影响。 各省由于行政区划的清晰界限，在经济和金融发展等方面有着显著的区分。在一省的范围之内，省会城市就往往成为其地区性政治经济中心，在省域范围内具有举足轻重的作用，作为一个明显的标志，所有省会城市的市委书记都位居省委常委，这也从一个角度说明了省会城市的地位。本文认为，由于这种特殊的政治地位的存在，使省会城市具有更多发展的机会和自主话语权，因此，金融集聚现象在一省的范围内将在省会城市发生。同时，还要提出关于副省级城市的问题，由于副省级城市在我国经济管理序列中的特殊地位，往往使其在掌握发展的自主权和资源方面具有优势，因此，在下面的研究中一并包括在内。 下面我们研究全国省会城市(外加副省级城市)是否在一省范围内存在明显的金融集聚现象。 我们提出以下的回归模型：
由于对于直辖市无法区分省会，因此样本中去除了北京、上海、广州、重庆四个直辖市。由于海南省所辖市成立时间较迟的特殊性，以及西藏、青海、新疆数据的缺失，也进行去除。这样共有样本城市278个。 首先给出描述性统计如表4。 数据处理使用EVIEWS6.0，回归结果如表5。 由以上的回归模型可见，省会城市和副省级城市的金融集聚能力是很强的。无论是以金融机构存款或者贷款的占比作为因变量指标，可以发现，在政府层级较高的省会和副省级城市，金融机构存款的占比显著高于普通城市，而金融机构贷款余额占比高于普通城市的幅度更大，这就说明了金融集聚的“省城效应”非常明显，而且贷款在省会城市的集中度高于存款在省会城市的集中度，政府层级对金融集聚的影响力是不容忽视的。李伟军(2011)对长三角主要城市的分析中，把所有省会城市和直辖市设定为虚拟变量1，其他城市设定为0，通过回归分析后得出结论，省会城市和直辖市具有明显的金融集聚现象，呈现出强大的信息源特征。
五、基于信息流角度的城市金融竞争力指标体系重构 本文认为，由于大城市往往处于产业结构升级的上升通道，其金融信息流中的缄默信息成分比较多，创新驱动的特征比较明显，如果在评估中忽视了创新信息流的作用，对于评估结果可能会有一定偏差。因此，可以从金融信息流角度对城市的金融竞争力进行客观比较。这里面可以包含两个层面的指标：一是直接体现金融集聚程度的量化指标；二是会影响金融集聚的信息源指标。在这里之所以把这两方面指标结合起来，是为了全面比较一个城市的金融竞争力，竞争力既是现实的，也是潜在的。 1.指标体系设定 在具体指标体系的设定上，考虑到全面性原则、精练性原则、层次性原则，在指标体系的构建中，分为指标内容、指标定位和指标选择三个层面。
指标体系的设定如表6。 总体来说，一共分为四个方面15个指标。需要说明的是，正如在之前回归模型中也提到的原因，由于都是副省级及以上的中心城市，从我国行政序列的层级来看，都处于较高的位置，因此，不使用单独的衡量指标来精确测量各自的规制信息流。 在金融集聚程度的一级指标下，分为金融发展规模和金融发展深度两个方面，金融发展规模直接用金融业增加值来衡量，没有纳入和这个指标高度相关的金融机构存贷款余额等指标。金融发展深度指标包括保险深度、金融相关率和金融业增加值占GDP比重三项指标，用于衡量一个城市的金融发展深度。 经济信息流指标细分为六个方面，一是城市的GDP，用于衡量城市经济发展规模；二是城市经济效率，这个方面使用常用的人均GDP指标；三是城市人口规模，这是判断一个城市规模的重要指标，我国的城市等级划分，城市新区发展规划等都包含这项指标；四是产业发展水平，采用第三产业与第二产业的比重来衡量，这项指标在城市层面的比较中尤其具有意义。因为纳入研究视角的城市除了哈尔滨第一产业占比超过10％以外，其他所有城市的第一产业占比都低于10％，都形成了现代城市的产业结构升级趋势，因此这项指标可以反映出城市的产业结构水平；五是城市化水平。一个城市的经济发展水平可以从建成区面积进行衡量，不管城市的实际辖区面积差异多大，所有研究对象的建成区面积相差并不大，因此具有可比性；六是外贸依存度。这个指标用于反映地区经济的外向型程度，采用较为常用的进出口总额与GDP的比重来衡量，汇率使用2013年平均汇率。 创新信息流使用两方面指标：一是能直接体现城市创新活力的技术市场交易合同金额，这个指标反映了城市的创新能力以及创新成果转化的实际水平；二是地区的创新成果，采用每万人发明专利拥有量指标，这个指标较大程度上反映了城市的创新潜力。 信息基础设施的指标包括三个方面，一是城市通讯水平，采用邮电业务总量的指标；二是城市的客运便利程度与水平，这里并没有采用公路铁路客运量指标，而是采用了民航客流吞吐量，因为这个指标的精度相对而言较高；三是城市的货物运输水平，采用货运量进行衡量。 19个中心城市总的辖区面积为30.8万平方公里，占国土面积的3.2％；总人口为2.23亿，占全国总人口的16.38％；经济总量为185700亿，占全国GDP总量的31.58％；19个城市的金融业增加值总计17800亿，占全国2013年金融业增加值的49.89％；技术市场成交额总计5839亿，占全国技术市场成交额的82.01％。从数据统计可见这19个中心城市在我国经济和金融、科技发展中的重要作用和地位，不但经济总量超过全国总数3成，金融业和创新成果转化活动更是在这些城市高度集聚。 2.因子分析 (1)KMO和巴特利特球形检验 从KMO值看，得分达到0.659，巴特利特球形检验的统计值显著性概率为0.000，因此比较适合进行因子分析。
(2)主成分的方差贡献 (3)公共因子载荷 从各主成分的旋转载荷矩阵可以发现，第一主成分在金融业增加值占GDP比重、保险深度、金融相关率、建成区面积、第三产业和第二产业比、民航客流吞吐量、技术合同金额等指标上载荷较大。 第二主成分在金融业增加值、常住人口、GDP、货运量等指标载荷较大。 第三主成分在人均GDP、经济外向度、万人发明专利拥有量、邮电业务总量指标的载荷较大。 (4)金融竞争力综合得分 综合得分F的计算公式如下：
经过计算后，各中心城市的金融竞争力综合得分如表10。 应该说，在城市金融竞争力的评估结果上，本文的研究结果和以往一些学者的分析结论是有联系，更有一定区别的，具体如下： 一是北京的金融竞争力较为明显地领先于其他城市，目前没有其他城市具有与之相抗衡的综合实力，这个结果在一定意义上和赵晓斌的分析结论是相契合的。从金融现实集聚程度的数据看，北京和上海是接近的，无论是金融业增加值、金融业增加值占GDP比重等，但是之所以北京能够在金融综合竞争力的角度较大幅度超越上海，体现了北京在充分运用科技创新能力，促进股权融资等与创新发展相适应的金融结构发展，而这些正是一个强大金融中心城市不断发展的持续后劲。当然，北京还拥有独一无二的规制信息流。事实上，从能说明地区创新实力的新三板上市数量来看，截止2015年2月，全国新三板上市公司总数为1881家，北京就占有393家，达到全国总数的21％；而上海拥有189家，占全国总数的10％；通过科技创新带动产业结构升级、创新资源汇聚上，上海和北京还有较大差别。2013年北京市技术合同交易额达到2851亿元，是上海(621亿元)的4.59倍，展现出不对称的强大实力。 二是上海、深圳、广州的金融竞争力是接近的，但是上海具有仅次于北京的金融竞争力，领先于深圳和广州。这个结论和大部分的学者研究结果是类似的，这个结论也充分体现出这三个中心城市在我国经济和金融格局中举足轻重的作用。 三是在充分考虑了城市创新能力对于金融集聚的影响力和带动力以后，一些注重科研创新、同时在实际中已经积极转化科研成果的城市，在金融竞争力的排序格局中地位有所上升。较为明显的是成都、南京、武汉、西安等科研重镇的金融竞争力都较为靠前，这种排序的变化体现了这些城市在金融发展上的实力和潜力，所以虽然经济总量可能略低，但是综合的金融竞争力反而处于较为靠前的位置。 六、结论 从本文的主要研究结论可以发现，虽然不少城市提了要建设金融中心城市，但是效果却并不尽如人意，如果要促进金融要素、金融资源在区域或者说城市层面的集聚，应该更多的关注能够通过市场力量引发金融资源集聚的因素。具体而言，可以从信息视角的角度，发现以下值得关注的方面： 一是应该做强做优经济规模，提供足量的优质经济信息流。虽然经济中心未必是金融中心，但是金融中心一定立足于经济中心的基础。所以，首先应该从地区和城市的经济腹地规模入手，培育和扩大经济规模。与此同时，应该注重经济结构升级，不断把产业结构调轻调优，促进企业总部在城市的集聚，从经济规模和经济密度两个方面为金融集聚提供来自实体经济的需求和良好的条件。 二是更加注重创新信息流在促进金融集聚中的作用。随着科技的不断进步，创新能力对于一个地区和城市而言发挥出越来越重要的作用，不但能够促进产业结构升级，而且能够形成层出不穷的新项目、新企业，为城市培育新的经济增长点。当然，要发挥好一个城市的创新潜力，把潜力转化为真正的竞争实力，从政府的应为能为的角度而言，需要地方政府营造创新创业的氛围，探索出能够培育、吸引和激励创新人才、创新企业汇集的有效机制，为科技创新成果的转化搭建交流平台，强化社会的诚信体系建设，为股权型融资活动的开展提供有利条件。 三是加强信息基础设施建设。要为信息在城市内和城市间的传递提供各种便利的条件，在城市内部，应该加强无线局域网建设，提升现代通讯技术的可获得性、广覆盖面。在城市之间，应该以都市圈为腹地和单位，加强城际交通设施建设，使宽广的经济腹地连成片。通过有形和无形的信息基础设施建设，为信息在腹地与腹地之间，腹地与中心区域之间，以及在中心区域内部形成快速、高效传递和交换的通畅渠道，使缄默信息和编码信息互为补充的特性充分发挥，相互激荡，不断加强。 总的来说，本文认为，虽然地方政府在促进金融集聚方面有一定的政策自主权和空间，但是应该更加注重地区和城市在我国政治和经济格局中的合理定位，顺应趋势，把握自身特点，从金融信息流的构成要素出发，逐项对照，发现优势，承认不足，积极有效作为，才能够在促进金融资源集聚的过程中处于主动地位。 注释： ①王力：《中国区域金融中心研究》，[北京]中国金融出版社2008年版，第113页。
标签：金融论文; 城市经济论文; 经济研究论文; 集聚效应论文; 产业增加值论文; 国家中心城市论文; 城市规模论文; 经济论文; 经济学论文;
