粤港澳大湾区金融集聚的影响因素研究

◎ 谷 任 伍文婷

一、引言

粤港澳大湾区是我国开放程度最高和经济活力最强的区域。2019年国务院发布的《粤港澳大湾区发展规划纲要》提出要将粤港澳大湾区建设成为充满活力的世界级城市群。在这一建设过程中，粤港澳大湾区需要发展以创新为主要支撑的经济体系和发展模式，需要完善交通、邮电、商业服务、环境保护等城市基础设施建设，因此对金融投入有很高的需求。当今世界上三大世界级湾区如纽约湾区、东京湾区、旧金山湾区都包括了以金融服务等为主的城市群，并且主要依靠市场力量调节货币资金、不同类型的金融机构、不同金融产品市场等金融要素在城市间的分布。作为我国经济和金融发展水平相对较高的区域之一，粤港澳大湾区内的金融实力雄厚，金融资源、机构与人才高度集聚。然而，粤港澳大湾区内各城市间在金融发展水平和规模等方面仍然存在较大差距，直接影响着粤港澳大湾区经济发展以及协同战略的推进。当前深入研究粤港澳大湾区金融集聚及其影响因素的文献相对较少。鉴于金融资源在粤港澳大湾区经济发展中的重要作用，本文将着重研究粤港澳大湾区金融集聚的成因，并且尝试回答如下问题：对于大湾区形成金融集聚而言，目前已具备哪些有利因素？还有哪些条件不利于大湾区形成金融集聚？对上述问题的解答，将有助于推动大湾区实现国际金融枢纽建设，进一步促进大湾区金融资源优化整合，形成优势集聚，继而充分发挥金融集聚效应。

二、文献综述

产业集聚( Industrial cluster) 是产业发展演化过程中的一种地缘现象，也是产业竞争力的重要来源与集中表现。产业集聚是指由一定数量企业共同组成的产业在一定地域范围内集中的一种现象。金融产业集聚（以下简称为金融集聚，financial agglomeration）则是产业集聚的一个重要方面，然而长期以来，与产业集聚相关的研究多集中在制造业和高新技术产业，以金融业为对象的研究相对较少。

当前学术界对金融集聚的定义尚未统一。由于金融集聚通常会伴随金融中心的产生，所以许多学者尤其是国外学者在研究金融集聚内涵时往往把金融集聚等同于金融中心。Pandit（2002）认为金融中心的形成过程就是金融资源的流动和集聚过程。王步芳（2006）也认为金融产业集群的表现形式是金融中心。梁颖和罗霄（2006）提出金融集聚是指各类金融机构总部在一定地理空间上的集聚。还有一些学者从动态角度看待金融集聚，如黄解宇和杨再斌（2006）从动态和静态相结合的角度揭示了金融集聚内涵，并且认为从动态角度来理解金融产业集聚更接近其本质。胡国晖和郑萌（2014）发现金融集聚是金融资源在某个地理区域上不断汇聚的一个动态过程，其本质就是金融资源空间分布出现集中的变化过程。王丹（2016）认为金融集聚的过程既是金融发展结构优化的过程，也是金融资源和其他经济发展要素之间不断融合发展的过程。

考虑到金融对经济发展有重要作用，国内外学界对区域或国家如何占有更多的金融资源、如何形成金融集聚等问题进行了许多思考和讨论。在金融集聚成因的理论研究方面，学界主要基于资源禀赋论、信息流理论等开展研究。首先，大多数学者在Marshall（1920）、Weber（1929）、Porter（1998）等集聚理论基础上，将金融集聚的主要原因归结于外部规模经济效应、交易成本等资源禀赋因素（Kindleberger，1974；Park，1989；潘英丽，2003；Taylor，2003；梁颖，2006；王丹和叶蜀君，2012；Kyriakopoulou and Xepapadeas，2013；杨焱，2015；Hazledine et al，2017）。其次，一些学者根据金融地理学和信息流理论，认为信息流是金融中心发展的先决条件。Thrift（1994）认为金融业发展过程中，信息所扮演的角色非常重要。Porteous（1995）强调金融企业更愿意服务于信息中心地带（即信息腹地）。Naresh和Gary（2001）从金融机构需求的角度分析了金融集聚区内的企业可以降低信息不对称性，有利于金融交易的达成。赵晓斌等（2002）借鉴Porteous（1995）所提出的相关理论，从信息腹地、不对称信息等视角分析金融机构总部选址时所考虑的重要因素，最终认为信息流是中国金融中心形成的决定性因素。

在金融集聚成因的实证研究方面，首先，国内研究成果远比国外丰富。大多数国内相关研究主要基于国外相关资源禀赋理论，结合我国经济和金融发展的实际情况进行实证分析。如任英华等（2010）通过构造空间计量模型研究中国28个省级行政区的金融集聚影响因素，发现区域创新和经济基础显著促进集聚增强。黄永兴等（2011）发现交通、通信、环保等基础设施建设和经济规模是长三角城市群金融集聚的关键影响因素。李正辉和蒋赞（2012）得出，规模经济、信息不对称和政府政策显著推动金融集聚增强的结论。于雁洁和胡梦荔（2012）采用2008—2010年我国31个省级行政区面板数据实证分析发现，经济基础、政府因素、人力资本和金融创新均对金融集聚有显著效应。李大垒和仲伟周（2014）以中国35个大中城市为对象研究发现金融业增加值占GDP的比重、财政支出水平、教育投入水平对金融集聚具有正向影响。李羚和成春林（2016）发现互联网发展与经济总量对金融集聚有正向且显著的影响。查华超和韩庆潇（2017）发现受教育程度、婚姻状况、少子化及老龄化等人口因素会促进金融集聚。还有少量文献基于信息流理论对信息不对称因素进行了实证分析，如李正辉和蒋赞（2012）用信息成本变量，李静等（2014）、赵雯等（2014）利用信息基础设施发达程度等指标反映信息不对称性，均发现信息不对称性会推动金融集聚形成。

梳理已有文献发现，大多数学者基于资源禀赋理论分析金融集聚的成因，忽略了信息流因素的影响，而少量考虑了信息流因素的文献也多局限在信息不对称方面进行讨论，忽视了信息腹地因素。本文将结合资源禀赋理论和信息流理论，考虑粤港澳大湾区内城市经济发展特点，构建包含当地经济发展水平、交通便利性、信息腹地厚度等市场需求方因素，金融从业人员、金融辅助行业发展水平等市场供给方因素，以及政府外部性影响等三方面因素在内的计量模型，从城市层面分析粤港澳大湾区内对金融集聚成因展开实证分析。本文的贡献在于以下方面：一是以粤港澳大湾区为研究对象，使用因子分析法对大湾区金融集聚程度进行了科学合理的测量；二是比较全面地考虑了粤港澳大湾区在形成金融集聚方面可能存在的各种市场因素，并且借助定量指标进行实证分析；三是分析了在形成粤港澳大湾区金融集聚过程中存在的有利因素和不利因素，尤其对不利因素产生的原因进行了深入而细致的讨论。

三、理论假说和研究设计

（一）理论假说

为检验粤港澳大湾区内城市金融集聚程度的影响因素，本文在Davis（1990）和Naresh、Gary、Swann（2001）的研究基础上，结合资源禀赋理论和信息流理论，从市场供给、市场需求和政府外部性三个视角引入金融集聚的影响因素。

从市场需求方面看，首先金融机构是为了满足客户需求、采取“客户需求跟随”策略而定位在金融集聚区，而这种跟随是伴随着经济发展的持续过程。Kabir Hassan和Benito Sanchez等（2011）认为发展中国家的金融发展与经济增长之间存在正向关系，即当经济发展到一定阶段，当地企业经营状况良好、社会失业率低，经济运行中的金融需求也会越来越复杂，最终逐渐吸引足够的金融机构落户，形成与之相匹配的金融体系形式。因此经济发展水平会促进金融集聚的发展。其次，由于存在信息不对称性和客户面对面交流的需求，城市的交通便利性会影响到金融机构的集聚水平。Davis（1990）通过调研发现金融服务产业更加接近市场、减少交易成本是各类金融服务机构的选址倾向于在大城市集聚的原因之一。Taylor等（2003）在研究伦敦金融集聚现象时发现伦敦的拥堵交通会阻碍国际客户的到访频率，从而不利于金融集聚，因此区域交通便利性对金融集聚有促进作用。最后，金融机构与客户之间的物理距离使得“信息缺失”产生的空间效应较小，可以降低由于金融机构与客户之间的信息不对称而导致的逆向选择和道德风险的程度，因此金融机构与客户之间的距离远近对金融交易信息有十分重要的影响（Porteous，1995；Naresh，Gary and Swann，2001）。Porteous（1995）将信息生产地和收集地定义为信息腹地。可知金融机构的区位越接近信息腹地，交易信息获取就越及时，金融机构与客户之间的沟通就越顺畅，在一定程度上降低了金融交易双方的成本，促使金融机构在靠近信息腹地的城市中心集聚发展。因此，本文对市场需求因素进行分解，引入当地经济发展水平、交通便利性和信息腹地三个影响因素，并且提出如下假设：

假设1当地经济发展水平、交通便利性和信息腹地都将促进金融集聚。

从市场供给方面看：一方面由于金融业的专业性和技术性，对金融人力资本要求较高。Pandit和Cook( 2003)认为金融专业化人才推动了金融集聚的快速发展，Taylor 等（2003）的研究也发现高素质的金融人才有利于伦敦金融集聚的可持续发展。因此从理论上可知，金融人力资本水平越高，金融产品的供给能力和创新能力越强，从而促进金融集聚的发展。另一方面，Schenk（2002）认为金融机构在空间上的集聚有一个重要的原因是为了获得大量与金融服务密切相关的会计、精算、法律、计算机等辅助服务以获得更大的灵活性。因此，本文对市场供给因素进行分解，引入金融专业化人才和金融辅助行业发展两个因素，并且提出如下假设：

假设2金融业人力资本和金融辅助行业发展都对金融集聚有促进作用。

在政府外部性方面，Andrianova等（2011）从伦敦、阿姆斯特丹和香港的成功历史证明政治保护和垄断有利于金融集聚，促进金融发展。Kyriakopoulou和Xepapadeas（2013）提出严格的政策会提高生存成本从而形成集聚的离心力。罗党论和杨玉萍（2013）则认为政府将政策资源注入集群内部并被集群运用后会产生超额收益。因此，本文引入政府支持政策因素，并提出如下假设：

假设3政府支持政策对金融集聚有正向作用。

（二）研究设计

本文拟采用二阶段分析法，具体步骤如下：第一，构建粤港澳大湾区金融产业集聚程度评价指标，测算湾区内具体城市的金融集聚程度；第二，检验三方面因素对样本城市金融集聚程度的影响。

首先，测算粤港澳大湾区内具体城市的金融集聚程度。以往文献在测度金融集聚时，学者们一般选取两种方法：一是采用金融业增加值区位熵、金融业从业人数区位熵或存款余额区位熵等单一指标来衡量；二是使用因子分析法通过构建评价指标体系来测算出金融集聚度。鉴于粤港澳大湾区内香港、澳门的数据与内地城市数据相比存在不同币种、不同统计口径等情况，采用单一指标来评价其金融集聚程度容易有失偏颇，产生错误的结论，故我们采用后一种方法。已有文献在采用因子分析法衡量金融集聚时，所用指标大都围绕金融行业及其子行业的情况来选取，因此本文依循上述思路，选择金融业增加值、金融机构本外币存款余额、金融机构本外币贷款余额证券市场交易额以及保费收入五个指标来进行因子分析，并构建金融集聚指标。具体计算公式如下：

其中，FAit表示城市i第t年的金融集聚程度，VFit表示城市i第t年整个金融业的增加值，FDit表示城市i第t年金融机构本外币存款余额，FCit表示城市i第t年金融机构本外币贷款余额，PIit表示城市i第t年所有保险公司全部保险种类的保费收入，STit表示城市i第t年的城市居民、金融机构参与证券市场的交易额。

其次，根据前文与金融集聚影响因素相关的理论假说，本文构建线性回归基准模型（记为模型1）如下：

其中，FAit表示金融集聚程度，EDit表示经济发展水平，PTit表示交通便利性，ITit表示城市信息腹地，HCit表示金融业人力资本，AIit表示金融辅助行业发展，GPit表示政府政策支持程度。

（三）变量选择和数据说明

1. 被解释变量

本文研究城市i第t年金融产业集聚程度FAit，具体数据经由公式（1）计算得到。

2. 解释变量

城市i的经济发展水平（EDit）用第t年的人均可支配收入（PCDI）衡量。交通便利性（PTit）用城市i第t年市内公共交通客运量衡量。关于信息腹地特征（ITit），为便于在实证检验中判断出信息腹地，Zhao（2003）进一步定义了信息腹地厚度，指信息腹地所具备的可被有效开发的信息容量。本文采用城市i第t年邮政和电信业务收入代表该城市信息厚度，之所以采用该指标是因为既考虑了标准化信息厚度，如报纸发行量等，又包含部分非标准化信息厚度，如亲朋好友同事之间的短信来往、通话等。金融业人力资本存量（HCit）采用金融业从业人数全年平均值来衡量。金融业相关辅助行业发展状况（AIit）采用商业服务业增加值（含法律、会计、审计、税务服务等）与信息传输、计算机服务和软件业增加值之和来衡量。考虑城市政府政策支持程度（GPit）没有直接公开的统计数据可用，因此本文通过手动收集各城市历年政府官网公布的与金融业相关的政策条数和公布政策总条数，并将两者之比作为衡量政府对金融业的政策支持程度，即GPit＝FPit／PNit，其中FPit为城市i第t年在政府官网公布的与金融相关的政策条数， 为城市i第t年的政策总条数。

3. 数据说明

鉴于数据的可获得性、连续性和统一性，本文的研究时间范围为2004年至2016年。对于文中所有变量，珠三角9市的政府支持政策数据来自各城市政府官网各年公布的市行政规范性文件，城市居民、金融机构参与证券市场的交易额数据来源于《深圳证券交易所市场统计年鉴》和《上海证券交易所统计年鉴》，其余所有数据均来自各城市统计年鉴。香港和澳门的数据分别来自《香港统计年报》和《澳门统计年鉴》。为消除由于数据量纲不同带来直接比较估计量大小的不便，对实验数据均做“0-1”标准化处理。此外，在进行实证分析之前需要检验模型效应形式，使用Hausman随机效应检验法发现，可采用固定效应模型进行回归分析。

四、实证结果与分析

（一）金融集聚程度的测量结果

依据前文构建的金融集聚评价指标体系，采用主轴因子分解法进行因子分析，计算样本城市的金融集聚程度。在对各原始数据进行“0-1”标准化处理后，KMO和Bartlett球形度检验结果显示样本可采用因子分析法。依据各变量的因子得分系数，根据公式（1）可计算得到样本城市的金融集聚程度指标，图1展示了粤港澳大湾区11个城市2004—2016年的金融集聚程度的测量结果。由结果可知，在所有11个湾区城市中，2004—2016年，香港的金融集聚程度一直处于领先高位，深圳、广州则金融集聚现象显著，而其他城市的金融集聚现象较弱。随着时间的推移，所有城市的金融集聚程度都将呈现出上升趋势，即金融业在各城市中占据日渐重要的地位，不过粤港澳大湾区内的城市间存在明显的增长差异，香港、深圳和广州的金融都有较快发展，与其他湾区城市差异明显，造成各城市间金融发展不平衡。因此在粤港澳大湾区内城市群协同发展的框架下，应充分合理地利用影响金融集聚的重要因素，促进粤港澳大湾区城市群朝着共同繁荣的局面发展。因此，我们将在下文详细讨论粤港澳大湾区金融集聚的影响因素。

（二）基准模型的回归结果分析

接着，在计算得到各城市金融集聚程度数据的基础上，采用面板固定效应OLS方法对金融集聚影响因素模型进行实证研究。Hausman检验结果表明应使用固定效应模型进行。表1显示了基准模型（回归1）的实证检验结果和稳健性检验（回归2和回归3）的结果。

所有回归都显示，代表市场需求方面因素的交通便利性（PT）和信息腹地厚度（IT），代表市场供给方面因素的金融业人力资本存量（HC）和金融业相关辅助行业发展状况（AI），以及代表政府作用的政府政策支持程度（GP）均在1%显著性水平下拒绝了原假设“该估计量为零”，说明上述因素对粤港澳大湾区金融集聚有显著的重要影响。其中，信息腹地厚度、金融业人力资本存量、金融业相关辅助行业发展状况和政府政策支持程度对金融集聚有显著的正向作用，与理论假设相符；从系数值来看，金融业人力资本存量、金融业相关辅助行业发展状况和信息腹地厚度是最重要的三大金融集聚向心力因素，可见对于粤港澳大湾区金融集聚而言，市场方面的形成因素比政府政策因素更为重要。需要注意的是，交通便利性对金融集聚有显著的负向作用，与假设不一致，对此我们将在后文进行更为细致的探讨。

图1 2004—2016年粤港澳大湾区城市金融集聚程度

此外，由表1可知，回归1中经济发展水平（PCDI）的估计系数虽然为正但未能拒绝原假设，表明经济发展水平对金融集聚没有显著的正向作用。为了检验这一结果的稳健性，本文进一步依次使用人均GDP（EG）、人均城乡居民储蓄存款（PCSD）作为经济发展水平的代理变量对基准模型再次进行估计，发现回归2和回归3的估计结果与之前的回归1的结果一致，在此不再赘述。总之，我们发现经济发展水平这一理应有着重要促进作用的影响因素并未发挥其作用。对此本文接下来将进行更为深入的探讨。

（三）进一步讨论：经济发展因素的三种效应检验

回顾以往国内文献可知，不少学者认为经济发展水平增加会带来市场对金融需求的增加，最终推动金融业兴盛，因此当地经济发展水平与金融集聚程度呈正相关关系。已有实证类文献也得到了支持上述观点的证据（李大垒，2014；李羚，2016）。然而，还有部分学者也发现了经济发展会阻碍金融集聚形成的结论，如李延军（2016）认为，由于京津冀地区13个城市的经济基础起点不同，影响了京津冀协同发展，从而导致经济基础不仅不能显著地促进金融集聚，反而显著地抑制了金融集聚形成。由前文可知，本文利用粤港澳大湾区11个城市2004—2016年的数据对基准模型进行估计，得到了“当地经济发展促进金融集聚形成”的支持证据，但结果并不显著。在本节中，我们将结合现有理论与粤港澳大湾区内城市经济发展特征，分析大湾区内城市经济发展存在的三种效应，即居民金融素养效应、互联网效应和对外开放效应，并通过实证检验上述三种效应，以期找到结果不显著的可能原因。

表1 粤港澳大湾区金融集聚影响因素基准模型的回归结果

支持资源禀赋论的学者认为金融机构倾向于聚集在资源丰富的区域，尤其聚集在经济资源富足的地区。对于经济资源而言，除了直接影响金融集聚外，通常还可以通过三种间接效应来影响金融集聚。首先，Leyshon(1995，1997，1998)认为当地居民收入增加时，与之相关的居民金融素养和金融文化也是导致金融机构集聚的主要因素。王宇熹和杨少华（2014）也认为一个消费者的金融素养会直接影响消费者对金融产品的需求行为。因此，居民金融素养会对金融产业集聚有促进作用。其次，Clark（2004）、Wang（2007）等也讨论了随着经济发展进入互联网时代，电讯变量对金融集聚的不同影响。一方面，互联网技术与金融业的结合是建立在一定经济基础之上；作为重要的信息传递媒介，互联网发展将促进区域金融集聚。另一方面，互联网技术的普及似乎在抹去金融机构的地理空间限制，带来全球金融空间的均质化（O’Brien，1991），因此互联网发展也会给金融集聚带来抑制作用。最后，一些国内外学者意识到当经济发展到一定规模，金融业更倾向于定位在经济开放水平高的地区（Herwartz and Walle，2014）。一般而言，地区的对外开放程度越高，外国投资者进入东道国市场的阻力和花费的成本就越低。因此，相比于管制的地区更能吸引资源流入，而外部资源的流入将对所在地区的金融服务提出更高要求，鼓励金融创新，从而吸引更多的金融机构进入，增强集聚效应。

回顾粤港澳大湾区内的经济发展，有两个最明显的特征，即经济市场化程度发达和经济开放程度高。可知大湾区内的居民金融素养程度、互联网发展程度、地区对外开放程度也会相应较高，因此可推断居民金融素养效应、互联网发展效应、经济对外开放效应对该区域内的金融集聚可能存在正向影响。鉴于此，本文依次构建三个计量模型，模型2用于直接检验经济发展的上述三种效应；模型3是参照国内大多数实证研究（李大垒，2010；任英华，等，2010；陈俊，等，2013；丁帅、尹宗成，2013；李羚，2016；陈启亮、王文涛，2017；查华超、韩庆潇，2017；邱新国，2018）的做法，将经济发展与对外开放程度均视为金融集聚的直接影响因素，同时考察经济发展水平的另外两种效应；模型4和模型5都参照了黄永兴等（2011）的做法，将对外开放程度视为衡量经济发展水平的一种指标。模型2～5的具体形式如下所示：

其中，FAit表示金融集聚程度，EDit表示经济发展水平，仍然用人均可支配收入来衡量。FLit表示居民金融素养程度，采用城市i第t年股票个人开户数除以常住人口的比率来衡量。TDit表示互联网发展程度，用互联网用户数占当地常住人口数的比重计算。TFit表示经济对外开放程度，用城市i第t年进出口总额占GDP的比重计算。Xit表示其他控制变量，包括PTit，ITit，HCit，AIit，GPit。接着使用粤港澳大湾区内11个城市的2004～2016年的数据采用面板固定效应OLS方法进行回归，得到的实证结果见表2。

由表2可知，在模型2中经济发展水平变量对金融集聚依然有着不显著的正向作用，但通过居民金融素养和互联网发展，粤港澳大湾区内城市的经济发展水平对金融集聚有显著且重要的促进作用，与理论预期相符；而对外开放程度对金融集聚有显著且重要的抑制作用。此外，无论是将经济发展与对外开放程度均视为金融集聚的直接影响因素放入模型中（见模型3）还是将对外开放程度视为衡量经济发展水平的一种指标纳入模型（见模型4），我们发现对外开放程度对金融集聚都存在负向作用。究其原因，可能有二。一是由于当前粤港澳大湾区内城市的对外开放同时涉及两种制度、三个行政区域和三个关税区，这种现实使得城市间对外经济有明显差异，并不利于湾区内城市间的协同发展，使得开放水平出现抑制作用。二是由于粤港澳大湾区内城市互联网的高速发展和对外开放程度的不断加深，不仅吸引了更多资源流入该区域，还推动了当地跨境投融资的发展，促使资金双向流动加强，故对外开放对大湾区金融集聚起到了离心作用。当检验对外开放是否也会通过居民金融素养和互联网发展对金融集聚发挥作用时（见模型5），结果显示互联网和对外开放程度共同显著抑制了金融集聚。

（四）基于粤港澳大湾区的珠三角9市数据的再检验

由上述基准模型的实证结果发现，交通便利性对金融集聚存在显著的负向作用，这一结论与理论假设不符。本文认为出现这种情况可能的原因是，虽然截至2018年底，粤港澳大湾区核心城市区域的路网密度已超过纽约、东京和伦敦三大湾区，核心城市间高效便捷的现代化交通运输体系正在逐渐形成，但大湾区城市间尤其是港澳与珠三角各城市间的要素（包括人员、货物、资金和信息等）流动仍然存在种种制度障碍，同时城市间的交通运输体系发展也不平衡，这些都在一定程度上阻碍了大湾区金融集聚的发展。

为了验证上述原因分析，本文基于模型1～5，利用粤港澳大湾区内9个珠三角城市的2004—2016年的数据，采用面板固定效应OLS方法，接着对粤港澳大湾区内珠三角9市的金融集聚影响因素进行实证检验。具体实证结果如表3所示。

由表3可知，由R2和调整R2看，相比于模型1和模型4，模型2、模型3和模型5的拟合效果更好，可判定交通便利性的估计结果之所以在模型1和模型4中表现出负向作用，可能是因为相关模型设定方面存在遗漏变量所致，因此我们将以模型2、模型3和模型5的结果作为分析对象。分析模型2、模型3和模型5的结果发现，交通便利性对珠三角9个城市的金融集聚存在显著正向作用，说明交通设施的发达有利于金融机构快捷地开展业务，城市完善的设施和合理的规划能降低金融机构的营运成本。这也从侧面论证了前文中粤港澳大湾区11个城市的交通便利性对金融集聚存在显著负向作用的原因，可能是由于港澳与珠三角各城市间的要素流动仍然存在种种制度障碍所致。此外值得注意的是，珠三角9市的实证结果也表明对外开放对珠三角9市的金融集聚有显著负向作用，而且互联网发展和对外开放程度会共同阻碍该区域的金融集聚。这也间接证实了前文的分析，粤港澳大湾区内的城市对外开放程度可能主要是由于促进了资金跨境双向流动，而对金融集聚产生了负向的净效应，而非城市间对外开放差异所致。

表2 经济发展水平的不同影响效应的实证检验结果

五、结论与建议

本文利用2004—2016年粤港澳大湾区11个城市数据，对大湾区城市金融集聚程度进行了测算，在此基础上，从市场需求、市场供给和政府外部性三方面对粤港澳大湾区金融集聚的影响因素进行了实证分析。研究结果显示：

（1）代表市场方面的信息腹地厚度，金融业人力资本存量和金融业相关辅助行业发展状况等因素，以及代表政府作用的政策因素均对粤港澳大湾区金融集聚发挥着重要且关键的促进作用，而且市场因素在促进粤港澳大湾区金融集聚方面起到了更大作用，这也是粤港澳大湾区国际金融枢纽建设、发展的特色之一。

表3 粤港澳大湾区内珠三角9市金融集聚影响因素的实证检验结果

（2）当前粤港澳大湾区金融集聚发展也存在一些抑制因素，如交通便利性对金融集聚有显著的负向作用，经济发展水平这一理应有着重要促进作用的影响因素并未发挥其作用，对外开放程度对金融集聚有显著且重要的抑制作用。通过进一步分析这些抑制因素的作用发现，可能的原因在于当前粤港澳大湾区内城市同时涉及两种制度、三个行政区域和三个关税区，要素流通仍然存在种种现实障碍所致。此外，研究还发现开放经济下的跨境投融资发展与资金双向流动加强对金融集聚的离心作用。

基于上述结论，本文提出如下促进粤港澳大湾区金融集聚发展的政策建议：

第一，从市场因素的作用来看，遵循国际惯例运作促进珠三角9市逐步与香港国际化金融对接，逐步建立高度市场化的金融体制，深化粤港澳大湾区金融人才交流，充分发挥市场化人才引进和激励机制，建设大湾区内完备的金融中介服务体系。

第二，从政府的积极作用来看，政府应加大高层次和急需紧缺金融人才支持力度，利用制度创新吸引高质量金融机构入驻，尽快清除港澳金融业进入的各种商业壁垒，充分发挥自贸区的制度缝合作用，减少要素跨境流动制度成本，加快要素流通。

第三，面对互联网技术冲击，大湾区内的金融机构要培养一批懂得国际惯例、精通最新业务的专门人才，创新业务能力和产品开发能力，最终增强金融机构自身及其金融产品的客户吸引力。