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摘要：本文首先对浙江省金融集聚现状进行分析，然后利用因子分析法从金融业、证券业、银行业及保险业四个方面着手对浙江省金融集聚程度进行测算。并在此基础上对金融集聚程度和产业结构升级的关联进行实证分析，证明金融集聚对浙江产业结构的升级和优化具有显著的推动作用。
关键词：金融集聚；产业结构
一、文献综述
KindleBerger(1974)在研究金融机构的集聚问题时，运用外部规模经济理论得出如果在一定地区金融机构较多时就会获得一些外部规模优势，就更能吸引其他地区的金融机构。所以金融机构会为了获得外部规模优势选择集聚在一定地区。还发现银行等金融中介机构的集聚可以提高金融资源跨地区配置效率和跨地区支付效率，发挥了金融中心的集聚作用。David(1988)使用需求、供给、外部规模经济组成的利润最大化模型研究发现，金融机构都是要求利润最大化的理性经济人，各个机构集中在一定区域生产会降低成本，所以机构在选择区域时不会选择分散生产。Porteous(1995)认为金融机构会因为信息不对称效应的上升而增加风险，而通过减少物理距离可以直接降低信息不对称效应的可能性。所以金融机构通常为了降低风险会选择集聚在一定区域内。这就是著名的信息不对称理论。
伍海华和张旭(2002)通过系统分析金融发展与产业模式，研究发现金融发展、产业机构升级有利于区域经济增长。张凤超(2003)从金融资源与当地环境相结合的角度分析金融集聚，认为金融资源融合当地条件形成地域金融系统，也就是实现来了金融产业的集聚。范方志、张立军(2003)通过实证分析验证了中国中西部的金融结构集聚有利于产业结构的升级。王步芳(2005)认为金融集聚的外在表现形式为金融中心，专业化分工的金融聚集市场比单一市场更有效率和竞争力。陈志楣和杨德勇(2007)对金融集聚和产业结构升级进行了实证检验和系统分析，得出两者存在较高相关性的结论。
二、浙江省金融集聚现状分析及测度
(一)浙江省金融集聚现状分析
2013年浙江省生产总值37568亿元，全国国内生产总值56.88万亿元，占全国的6.6%。财政总收入6908亿元(其中，地方财政收入3718亿元)占全国财政总收入12.91万亿的5.35%；2013年底各项存款7.37万亿元，各项贷款6.53万亿元，约占全国的9%。浙江省贷款余额65339亿元，余额在沿海主要省市中居第二位。增长9.8%；存款余额73732亿元，在沿海主要省市中居第四位,增長10.6%。截止2013年底,浙江共有上市公司246家,占全国的9.86%.数量居全国第二,仅次于广东,其中,中小板上市119家,数量占全国的17%，创业板上市公司36家，数量占全国的10.1%。2013年，全省实现保费收入1110亿元，同比增长12.7%，居全国第4位，其中,财产险512亿元,列全国第三(江苏、广东、浙江).
(二)浙江省金融集聚测度
1、指标选取
根据指标的可获得性和代表性的原则，本文对金融集聚程度从金融业、证券业、银行业及保险业四个方面着手，分别选取了以下评价指标：金融业增加值(X1)、金融业增加值占第三产业比重(X2)、金融业从业人数(X3)、境内上市公司数量(X4)、证券筹资总额(X5)、金融机构存款余额(X6)、金融机构贷款余额(X7)、居民存款储蓄余额(X8)、保费收入(X9)。
2、样本数据选取
在样本数据的选择上，本文以浙江省1993年—2012年间的9个指标数据作为原始数据，先对数据进行进行Z-SCORE标准化处理消除指标量纲和数量级不同带来的影响，然后再使用SPSS软件进行因子分析。
3、因子分析
(1)KMO检验和Bartlett球形检验。KMO检验统计量是用于研究变量之间的简单相关性和偏相关性，当KMO值愈大越适合做因子分析。在本研究中，KMO值为0.798，达到KOM度量标准，适合用于因子分析。同时巴特利球形检验统计量为567.399，Sig为0.000，小于0.01，说明数据存在显著相关性，适合做因子分析。
(2)特征值与方差贡献率。从样本中可以计算出特征值、特征值贡献率和累积贡献率。前两个因子的累计方差贡献率已达98.575％，且特征值都大于1，这说明前两个因子包含了所有指标的绝大部分信息，因此提取前两个因子就能对金融集聚做出较好的解释
(3)旋转后的因子载荷矩阵的分析。因子载荷矩阵反映了各个因子和原始变量的相关系数，本文对因子载荷矩阵进行方差最大化正交旋转，使每个因子具有高载荷，以使因子的解释得到简化，更有利于公因子对实际问题的解释。旋转后的因子载荷矩阵见下表。下表中显示，第一公因子FAC1主要由金融业增加值(X1)、金融业从业人数(X3)、金融机构存款余额(X6)、金融机构贷款余额(X7)、居民存款储蓄余额(X8)、保费收入(X9)决定，它们在公因子上的载荷分别为：0.979、0.955、0.970、0.976、0.969、0.963，这三项指标均是衡量金融中介的指标，因此可以将第一公因子称为金融中介因子；第二公因子主要由金融业增加值占第三产业比重(X2)、境内上市公司数量(X4)、证券筹资总额(X5)决定，它们在公因子上的载荷分别为：-0.989、0.831和0.629，这三项指标涉及资本市场，综合命名为资本市场因子。
(4)因子得分计算
把原始数据代入因子得分函数,就可以计算得到浙江省1993-2012年历年金融集聚公因子F1、F2的得分和综合因子F的得分，F的数值就表示浙江省的金融集聚度，其数值越高，则浙江的集聚水平越高。三、浙江省金融集聚与产业结构升级关系的实证分析
(一)模型设定
Y=α+βX+μ
第三产业增加值占GDP比重作为被解释变量Y来衡量产业结构升级水平，上一章计算得出的金融集聚综合因子得分作为被解释变量X衡量金融集聚水平，数据选取区间为1993年—2012年，来源于历年浙江省统计年鉴。
(二)回归分析
使用EVIEWS软件对模型进行回归，结果如下图：模型可以总结为：y=38+4.6x
从回归的结果可以看到，金融集聚度与产业结构升级水平成正相关关系，调整后的R值依然达到75％以上，方程拟合度很高。在1%的水平下通过F检验，该模型的解释能力是可信的。这表明浙江省金融集聚产业结构升级有较明显的促进作用。
四、结论
针对浙江省金融集聚以及产业结构升级的实证分析，本文对如何提高浙江金融集聚促进产业结构升级提出以下建议：一、加强改革创新，着力推进四项金融改革试点。二、提升“浙商系列”的影响力，进一步推动地方金融机构做优做强。三、完善金融业税收收入预算分配管理体制。四、完善加大财政支持金融改革发展财政补助政策力度。
关键词：金融集聚；产业结构
一、文献综述
KindleBerger(1974)在研究金融机构的集聚问题时，运用外部规模经济理论得出如果在一定地区金融机构较多时就会获得一些外部规模优势，就更能吸引其他地区的金融机构。所以金融机构会为了获得外部规模优势选择集聚在一定地区。还发现银行等金融中介机构的集聚可以提高金融资源跨地区配置效率和跨地区支付效率，发挥了金融中心的集聚作用。David(1988)使用需求、供给、外部规模经济组成的利润最大化模型研究发现，金融机构都是要求利润最大化的理性经济人，各个机构集中在一定区域生产会降低成本，所以机构在选择区域时不会选择分散生产。Porteous(1995)认为金融机构会因为信息不对称效应的上升而增加风险，而通过减少物理距离可以直接降低信息不对称效应的可能性。所以金融机构通常为了降低风险会选择集聚在一定区域内。这就是著名的信息不对称理论。
伍海华和张旭(2002)通过系统分析金融发展与产业模式，研究发现金融发展、产业机构升级有利于区域经济增长。张凤超(2003)从金融资源与当地环境相结合的角度分析金融集聚，认为金融资源融合当地条件形成地域金融系统，也就是实现来了金融产业的集聚。范方志、张立军(2003)通过实证分析验证了中国中西部的金融结构集聚有利于产业结构的升级。王步芳(2005)认为金融集聚的外在表现形式为金融中心，专业化分工的金融聚集市场比单一市场更有效率和竞争力。陈志楣和杨德勇(2007)对金融集聚和产业结构升级进行了实证检验和系统分析，得出两者存在较高相关性的结论。
二、浙江省金融集聚现状分析及测度
(一)浙江省金融集聚现状分析
2013年浙江省生产总值37568亿元，全国国内生产总值56.88万亿元，占全国的6.6%。财政总收入6908亿元(其中，地方财政收入3718亿元)占全国财政总收入12.91万亿的5.35%；2013年底各项存款7.37万亿元，各项贷款6.53万亿元，约占全国的9%。浙江省贷款余额65339亿元，余额在沿海主要省市中居第二位。增长9.8%；存款余额73732亿元，在沿海主要省市中居第四位,增長10.6%。截止2013年底,浙江共有上市公司246家,占全国的9.86%.数量居全国第二,仅次于广东,其中,中小板上市119家,数量占全国的17%，创业板上市公司36家，数量占全国的10.1%。2013年，全省实现保费收入1110亿元，同比增长12.7%，居全国第4位，其中,财产险512亿元,列全国第三(江苏、广东、浙江).
(二)浙江省金融集聚测度
1、指标选取
根据指标的可获得性和代表性的原则，本文对金融集聚程度从金融业、证券业、银行业及保险业四个方面着手，分别选取了以下评价指标：金融业增加值(X1)、金融业增加值占第三产业比重(X2)、金融业从业人数(X3)、境内上市公司数量(X4)、证券筹资总额(X5)、金融机构存款余额(X6)、金融机构贷款余额(X7)、居民存款储蓄余额(X8)、保费收入(X9)。
2、样本数据选取
在样本数据的选择上，本文以浙江省1993年—2012年间的9个指标数据作为原始数据，先对数据进行进行Z-SCORE标准化处理消除指标量纲和数量级不同带来的影响，然后再使用SPSS软件进行因子分析。
3、因子分析
(1)KMO检验和Bartlett球形检验。KMO检验统计量是用于研究变量之间的简单相关性和偏相关性，当KMO值愈大越适合做因子分析。在本研究中，KMO值为0.798，达到KOM度量标准，适合用于因子分析。同时巴特利球形检验统计量为567.399，Sig为0.000，小于0.01，说明数据存在显著相关性，适合做因子分析。
(2)特征值与方差贡献率。从样本中可以计算出特征值、特征值贡献率和累积贡献率。前两个因子的累计方差贡献率已达98.575％，且特征值都大于1，这说明前两个因子包含了所有指标的绝大部分信息，因此提取前两个因子就能对金融集聚做出较好的解释
(3)旋转后的因子载荷矩阵的分析。因子载荷矩阵反映了各个因子和原始变量的相关系数，本文对因子载荷矩阵进行方差最大化正交旋转，使每个因子具有高载荷，以使因子的解释得到简化，更有利于公因子对实际问题的解释。旋转后的因子载荷矩阵见下表。下表中显示，第一公因子FAC1主要由金融业增加值(X1)、金融业从业人数(X3)、金融机构存款余额(X6)、金融机构贷款余额(X7)、居民存款储蓄余额(X8)、保费收入(X9)决定，它们在公因子上的载荷分别为：0.979、0.955、0.970、0.976、0.969、0.963，这三项指标均是衡量金融中介的指标，因此可以将第一公因子称为金融中介因子；第二公因子主要由金融业增加值占第三产业比重(X2)、境内上市公司数量(X4)、证券筹资总额(X5)决定，它们在公因子上的载荷分别为：-0.989、0.831和0.629，这三项指标涉及资本市场，综合命名为资本市场因子。
(4)因子得分计算
把原始数据代入因子得分函数,就可以计算得到浙江省1993-2012年历年金融集聚公因子F1、F2的得分和综合因子F的得分，F的数值就表示浙江省的金融集聚度，其数值越高，则浙江的集聚水平越高。三、浙江省金融集聚与产业结构升级关系的实证分析
(一)模型设定
Y=α+βX+μ
第三产业增加值占GDP比重作为被解释变量Y来衡量产业结构升级水平，上一章计算得出的金融集聚综合因子得分作为被解释变量X衡量金融集聚水平，数据选取区间为1993年—2012年，来源于历年浙江省统计年鉴。
(二)回归分析
使用EVIEWS软件对模型进行回归，结果如下图：模型可以总结为：y=38+4.6x
从回归的结果可以看到，金融集聚度与产业结构升级水平成正相关关系，调整后的R值依然达到75％以上，方程拟合度很高。在1%的水平下通过F检验，该模型的解释能力是可信的。这表明浙江省金融集聚产业结构升级有较明显的促进作用。
四、结论
针对浙江省金融集聚以及产业结构升级的实证分析，本文对如何提高浙江金融集聚促进产业结构升级提出以下建议：一、加强改革创新，着力推进四项金融改革试点。二、提升“浙商系列”的影响力，进一步推动地方金融机构做优做强。三、完善金融业税收收入预算分配管理体制。四、完善加大财政支持金融改革发展财政补助政策力度。