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user: 4. 粤桂黔高铁经济带沿线城市金融合作发展实证分析 4.1. 粤桂黔高铁经济带城市群金融合作联系度实证分析 本文选取的城市金融合作联系度的指标，均来源于《中国城市统计年鉴2015年》，其中反映城市金融竞争力水平的7个金融指标，具体为金融就业人数(人)、本外币存款(亿元)、本外币贷款(亿元)、消费品零售总额(亿元)、地方公共财政支出(亿元)、固定投资额(亿元)、外商直接投资额(万美元)，用来计算金融联系度还需要各个城市的人口总数，以及广州、南宁、贵阳到各城市基于高速铁路的最短旅程时间，本文以城市年末常住总人口(万人)为指标代表城市人口总数，最短旅行时间数据来源于《全国列车时刻表》。 本部分根据以上金融指标运用SPSS(22.0)软件进行主成分分析，计算出金融竞争力，再采用引力模型计算出各城市间的金融联系度。 首先，对7个金融竞争力影响指标进行KMO和Bartlett检验，检验结果显示KMO值为0.803，而且巴特来球形度的统计检测值小于1%，比较适合做因子分析，因子得分见表1。 根据各市因子得分，运用功效公式，计算出41个城市的金融竞争力得分，计算结果见表2，其中广州得分为100，深圳得分为95.35，由此可见，广东深圳金融竞争力远超过其他城市，广东、深圳具有相对比较完善的市场经济体制，深圳是区域金融、信息、贸易中心，广州不仅是省会还是传统工商业城市基础，也是区域政治、文化、基础研究与高等教育中心。佛山、东莞、南宁、贵阳金融竞争力都为70多 Table 1 Factor score of citie 城市 得分 城市 得分 城市 得分 城市 得分 城市 得分 广州 10.68 汕头 −0.40 潮州 −1.36 钦州 −1.13 六盘水 −1.04 深圳 9.26 湛江 −0.28 揭阳 −0.67 贵港 −1.17 遵义 −0.23 珠海 0.26 茂名 −0.58 云浮 −1.21 玉林 −0.73 安顺 −1.38 佛山 2.53 肇庆 −0.32 南宁 2.26 百色 −1.02 铜仁 −1.23 惠州 0.42 梅州 −1.01 柳州 −0.12 贺州 −1.40 毕节 −0.72 中山 −0.02 汕尾 −1.33 桂林 −0.11 河池 −1.23 江门 −0.07 河源 −1.12 梧州 −1.03 来宾 −1.44 东莞 2.45 阳江 −1.14 北海 −1.17 崇左 −1.35 韶关 −0.95 清远 −0.94 防城港 −1.51 贵阳 1.56 表1. 各市因子得分 Table 2 Factor score of financial competitivenes 城市 得分 城市 得分 城市 得分 城市 得分 城市 得分 广州 100 汕头 63.63 潮州 60.48 钦州 61.24 六盘水 61.55 深圳 95.35 湛江 64.02 揭阳 62.75 贵港 61.13 遵义 64.21 珠海 65.8 茂名 63.04 云浮 60.97 玉林 62.57 安顺 60.43 佛山 73.25 肇庆 63.91 南宁 72.35 百色 61.59 铜仁 60.91 惠州 66.35 梅州 61.65 柳州 64.57 贺州 60.37 毕节 62.6 中山 64.9 汕尾 60.6 桂林 64.58 河池 60.91 江门 64.74 河源 61.26 梧州 61.59 来宾 60.23 东莞 73 阳江 61.21 北海 61.1 崇左 60.52 韶关 61.82 清远 61.88 防城港 59.98 贵阳 70.06 表2. 金融竞争力得分 分，排在其次但与广州、深圳相比仍有较大差距，南宁、贵阳分别为广西、贵州省会城市，而佛山是粤桂黔高铁经济带合作框架的核心城市，也是珠三角连接大西南地区最主要的客运铁路枢纽。 下面运用引力模型公式，分别计算出粤桂黔高铁经济带地区三个省会城市与其他各城市之间的金融联系度，结果见表3。 表3中极大值为158.64，为佛山与广州的金融联系度，极小值为0.05，为潮州与贵阳、安顺与南宁的金融联系度，这说明城市间最短旅程时间是影响区域金融联系度的主要因素。在广州与粤桂黔高铁经济带城市群联系中，佛山与广州联系度最大，为158.64，深圳第二，为137.87，河池与广州联系度最低，为0.21；在南宁与粤桂黔高铁经济带城市群联系中，钦州与南宁联系度最大，为15.41，安顺与南宁联系度最低，为0.05；在贵阳与粤桂黔高铁经济带城市群联系中，同仁与贵阳联系度最高，为4.38，潮州与贵阳联系度最低，为0.05。 由此可以看到，广州、南宁和贵州相互之间金融联系度都不是最强的，而且都不排在前几名，广州与佛山、深圳金融联系较密切，与贵州、广西的城市较不为密切，南宁与钦州金融联系较密切，与广东、贵州的城市较不为密切，贵阳与同仁金融联系较密切，与广东、广西的城市较不为密切，说明了粤桂黔高铁经济带区域金融联系度主要与地域范围有关，更表明粤桂黔高铁经济带城市金融合作存在制约，这 Table 3 Financial linkage between provincial capitals and other cities in the Yue Gui Qian high-speed railway economic bel 城市 广州 深圳 珠海 佛山 惠州 中山 江门 东莞 韶关 汕头 湛江 茂名 肇庆 梅州 广州 - 137.87 7.83 158.64 14.7 34.23 29.21 68.87 18.65 0.33 0.63 1.02 44.82 0.55 南宁 1.7 1.15 0.28 0.89 0.49 0.49 0.55 0.86 0.41 0.09 0.29 0.31 1.11 0.12 贵阳 1.03 0.61 0.18 0.55 0.31 0.31 0.35 0.54 0.26 0.07 0.11 0.13 0.35 0.09 城市 汕尾 河源 阳江 清远 潮州 揭阳 云浮 南宁 柳州 桂林 梧州 北海 防城港 钦州 广州 5.08 2.42 0.82 96.53 0.27 0.46 11.12 1.7 0.99 2.46 4.44 0.29 0.27 0.58 南宁 0.3 0.24 0.13 0.59 0.07 0.12 0.35 - 6.13 2.01 2.29 2.86 4.29 15.41 贵阳 0.2 0.16 0.09 0.36 0.05 0.08 0.22 0.4 0.48 1.13 0.15 0.09 0.09 0.17 城市 贵港 玉林 百色 贺州 河池 来宾 崇左 贵阳 六盘水 遵义 安顺 铜仁 毕节 广州 1.93 0.4 0.48 4.07 0.21 0.93 0.34 1.03 0.24 0.42 0.41 0.47 0.24 南宁 14.43 1.14 3.75 0.41 0.41 9.82 1.57 0.4 0.11 0.19 0.05 0.2 0.12 贵阳 0.27 0.13 0.16 0.43 0.34 0.28 0.1 - 0.62 1.32 4.19 4.38 0.41 表3. 粤桂黔高铁经济带地区省会城市与其他各城市之间的金融联系度 与粤桂黔高铁经济带刚刚建立合作也有很大的关系，区域内金融联系的存在是毋庸置疑的，甚至无需证明，但比较各个城市之间的金融竞争力强弱与金融联系度的强弱还是有意义的。 4.2. 粤桂黔三省金融发展影响因素的灰色关联度分析 本文以广东、广西壮族自治区、贵州三个省的金融业增加值为研究对象，采用灰色关联方法分析各因素对金融的影响，对各影响因素进行高低排序，从而发现粤桂黔省区各自金融发展的主要影响因素。本部分选取的六项指标分别为金融效率、金融机构存款余额、金融机构贷款余额、金融效率、证券交易总额、保费收入、货币投放量，对2005~2014年共10年时间进行分析，数据来源于《城市统计年鉴》和《中国金融统计年鉴》。 本文的金融效率指标是由“金融业增加值”和“金融业从业人员”的比值得到的，可以用地区人均金融产值反映金融效率；金融机构存、贷款余额均反映地区金融规模，金融机构贷款余额还代表地区的信贷水平；证券交易总额和保费收入分别反映证券市场和保险发展情况；货币投放量反映金融机构自身货币流动量和业务发展情况。分别对广东、广西、贵州三省的指标按照灰色关联方法计算，结果见表4、表5、表6。 对广东省10年关联系数r i 求平均值，可得出各指标关联度为：R 1 = 0.854；R 2 = 0.656；R 3 = 0.712；R 4 = 0.549；R 5 = 0.751；R 6 = 0.694，因此，影响广东省区金融发展因素排名为：金融效率 > 保费收入 >金融机构贷款余额 > 货币投放量 > 金融机构存款余额 > 证券交易总额。 对广西壮族自治区10年关联系数r i 求平均值，可得出各指标关联度为：R 1 = 0.947；R 2 = 0.977；R 3 = 0.973；R 4 = 0.590；R 5 = 0.964；R 6 = 0.932，因此，影响广西金融发展因素排名为：金融机构存款余额 >金融机构贷款余额 > 保费收入 > 金融效率 > 货币投放量 > 证券交易总额。 对贵州省10年关联系数r i 求平均值，可得出各指标关联度为：R 1 = 0.894；R 2 = 0.897；R 3 = 0.896；R 4 = 0.548；R 5 = 0.887；R 6 = 0.856，影响贵州省区金融发展因素排名为：金融机构存款余额 > 金融机构贷款余额 > 金融效率 > 保费收入 > 货币投放量 > 证券交易总额。 综合以上结果来看，粤桂黔高铁经济带城市群的金融合作影响因素中，对广东省所辖城市金融发展 Table 4 Coefficient of correlation (Guangdong Province 广东省所辖城市 时间(年) 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 金融效率(r 1 ) 1 1.0 0.94 0.94 0.87 0.88 0.86 0.76 0.67 0.62 金融机构存款余额(r 2 ) 1 0.33 0.80 0.76 0.76 0.74 0.68 0.59 0.47 0.43 金融机构贷款余额(r 3 ) 1 0.96 0.80 0.74 0.75 0.73 0.67 0.58 0.46 0.43 证券交易总额(r 4 ) 1 0.85 0.36 0.36 0.36 0.37 0.47 0.91 0.48 0.33 保费收入(r 5 ) 1 0.95 0.80 0.80 0.81 0.84 0.77 0.61 0.48 0.45 货币投放量(r 6 ) 1 0.97 0.80 0.80 0.71 0.76 0.67 0.50 0.40 0.33 表4. 关联系数(广东省) Table 5 Coefficient of correlation (Guangxi Zhuang Autonomous Region 广西自治区所辖城市 时间(年) 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 金融效率(r 1 ) 1 1 0.99 0.98 0.96 0.95 0.93 0.92 0.89 0.85 金融机构存款余额(r 2 ) 1 0.99 0.99 0.98 0.97 0.98 0.99 1 0.96 0.91 金融机构贷款余额(r 3 ) 1 0.99 0.98 0.97 0.97 0.98 0.99 0.99 0.95 0.91 证券交易总额(r 4 ) 1 0.91 0.47 0.67 0.47 0.46 0.51 0.64 0.44 0.33 保费收入(r 5 ) 1 0.99 1 0.88 0.98 0.96 0.97 0.99 0.95 0.92 货币投放量(r 6 ) 1 1 0.98 0.96 0.95 0.99 0.99 0.89 0.83 0.73 表5. 关联系数(广西壮族自治区) Table 6 Coefficient of correlation (Guizhou Province 贵州省所辖城市 时间(年) 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 金融效率(r 1 ) 1 1 1 0.99 0.97 0.93 0.90 0.89 0.61 0.65 金融机构存款余额(r 2 ) 1 1 0.99 0.98 0.97 0.93 0.85 0.83 0.76 0.66 金融机构贷款余额(r 3 ) 1 1 0.99 0.97 0.98 0.92 0.84 0.83 0.76 0.67 证券交易总额(r 4 ) 1 0.87 0.45 0.55 0.40 0.40 0.50 0.53 0.45 0.33 保费收入(r 5 ) 1 1 0.98 1 0.97 0.94 0.83 0.79 0.72 0.64 货币投放量(r 6 ) 1 0.99 0.99 0.97 0.94 0.94 0.82 0.73 0.65 0.53 表6. 关联系数(贵州省) 的影响最大的为金融效率，保费收入对其影响排在第二，证券交易总额对其影响排在末尾，这说明推动广东所辖城市金融发展的最主要动力为金融效率，当地的保险发展水平和信贷水平也是广东金融发展的主要因素，其原因可能是广东城市较广西、贵州而言更为先进，金融机构较多，人的保险意识也较强。广西和贵州的金融影响因素比较相似，主要影响因素都是金融机构存、贷款余额，这说明推动广西与贵州金融发展的主要动力为金融规模，而金融效率与广东相比稍有落差。