0引言

福建省地处我国东部沿海地区，北邻长三角，南接珠三角，是“海上丝绸之路”核心区，具有较强的区位优势和经济战略地位.这几年随着改革的深入，福建的经济一直保持快速稳定发展态势.2016年金融业增加值增长9.6%，本外币存贷款余额分别增长9.9%、12.1%.但在我国沿海发达地区中，福建的经济基础和金融综合竞争力都相当薄弱，金融聚集发展水平还比较低，与华东六省的经济比较中还是处于落后位置.因此，从金融聚集的视角研究福建的金融发展水平具有较强的现实意义.随着全球经济的发展，金融资源、金融活动和金融机构在少数重要金融中心聚集且程度不断加深，不同类型的金融机构在空间是聚集，区域性金融集群已经成为现代金融产业组织的基本形式，并且对当地的经济发展起到关键作用.自上世纪90年代起，关于金融集聚相关问题的研究越来越多.金融集聚的独特优势吸引了国内外学者对其进行了大量有价值的研究.Porteous[1]、Arthur[2]主要从金融地理学方面解释了建设和发展金融中心的推动力量.李敬等[3]从规模经济角度分析经济效应.学者黄运成等[4]从金融中心方面对上海提出建设区域金融中心的建议.同时在金融集聚的扩散效应方面，韩霜[5]从扩散效应和极化效应这两个角度出发，分析了我国各省金融集聚的发展情况.

国内外在金融集聚的研究上取得了很大的成果，但是在金融集聚研究中，对金融集聚的成因、效应等方面理论研究较多[3-7]，对金融集聚水平测度的研究相对较少，缺乏相应的数据论证和实证分析[8-11]，并且主要集中对金融集聚宏观层面进行分析，对区域金融集聚的微观层面研究比较欠缺.笔者认为，福建省与华东六省的其他地区由于政策导向、经济基础等因素的影响，在金融效率、金融市场、金融规模等方面具有相似性，同时又存在明显的差异.因此，笔者在前人研究成果的基础上，把福建省各个城市作为研究对象，通过对华东六省的各个城市研究，对华东六省地区的金融集聚水平进行综合评价，确定福建省金融业发展所处的水平，明确优势、劣势，为进一步提升福建省金融集聚水平提供一定的思路.

1 金融集聚评价指标体系的确立

金融集聚的形成受多方面因素影响.首先必须要有较强的经济实力，经济与金融二者是紧密联系、相互促进、相互作用关系，发达的金融市场可以促进经济增长，雄厚的经济实力可以为金融集聚的形成奠定坚实基础.当经济发展到一定规模，能对金融产生强大的需求，促进金融规模的扩张和金融集聚.其次，金融产业集聚过程中，需要一些基础条件和载体来加速金融集聚的形成.因此，现代优越的地理条件，便利的交通、良好的通讯都等基础设施都直接影响金融集聚的形成.因此，选取以下三个方面的指标对金融集聚水平进行测度，如表1所示.

调查结果显示，有待进一步提高的知识包括跨学科知识、专业基础知识、研究方法论知识、专业前沿知识等。分别有42.5%和22.5%的学生认为要提高专业前沿知识和研究方法论知识；另有17.5%和12.5%学生认为应该提高跨学科知识和专业基础知识。其中，大部分学生把专业前沿知识看做最需要提高的知识。在课程设置时，如果没有按照学生的知识结构合理整合课程知识内容，将会降低应有的知识覆盖面。在能力提升方面，大多数学生认为创新能力和解决问题能力有待提高。从目前高校对学生培养情况看，这两种能力的确也是当今大学生最欠缺的。

 

表1 金融集聚水平评价指标体系

  

一级指标二级指标合计金融规模指标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居民储蓄余额保费收入保险密度保险深度7经济规模指标国内生产总值人均收入财政收入全社会固定资产投资进出口总额社会消费品零售总额第三产业增加值7金融基础设施指标交通运输、仓储和邮政业增加值邮电业务量互联网用户数移动电话普及率4

2 金融集聚水平的测度方法

2.1 主成分分析法

在对实际问题进行研究时，往往需要采集多个变量.但变量之间又往往存在着较多的重复信息，如果直接对这些变量进行分析，不但分析复杂，还会因为变量间存在多重共线性而引起较大的误差，为了使分析简单准确，通常用较少的新变量代替原来较多的变量，并且这些新变量又能反映原变量的大部分信息.主成分分析正是解决这类问题的有效工具.它们能够提取信息，使变量简化降维，从而使问题更加简单直观.

2.1.1 主成分分析法原理

随着石油钻井行业的不断发展，经验占主导、井队为单位的传统钻井方式缺乏进步的活力，难以适应新形势下钻井的需求；它制约了新工艺、新技术的应用推广；限制了提速提效工作的开展。针对传统钻井工作的不足，必须对新形势下的钻井工作进行精准化的系统研究。

2.1.2 主成分分析的步骤

(1)对原来的n个指标进行标准化，以消除变量在水平和量纲上的影响，本文采用正态标准化运用spss19软件计算.

(2)进行指标筛选.先提取累计贡献率达到80%的主成分，然后删除某一主成分组合中系数小于0.5的指标，而保留其他指标.

2.2 层次分析法

在进行决策时，通常会受到多个相互关联的因素影响.层次分析法则为这类复杂的问题，提供了一种简洁实用的决策方法.

2.2.1 层次分析法原理

5.4 血清微小RNA 研究[60]显示，IPA和肺癌患者血清中miR-21均高表达，但miR-21血清水平为0.198～0.723时才对鉴别诊断IPA有较好的价值；miR-21联合G试验和GM试验诊断IPA的价值优于各单项或双项联合。因此，可以认为miR-21是潜在的IPA诊断血清标志物。

2.2.2 层次分析法的步骤

有助于提高共同应对海上安全威胁的能力。此次演练中，海上联合搜救科目也有重要的现实意义。南海海域广阔、航线密集，海况比较复杂，过往的商船和作业的渔船较多，经常发生意外。此次联演中，通过海空联合侦察、搜索和救援演练，研究探索了中国与东盟海军海上联合搜救响应机制、方式方法和运行模式；直升机甲板互降科目演练，也可用于未来海上紧急营救落水人员。未来如南海地区发生海难，中国和东盟国家海军可以立即反应，联合进行紧急搜救，有效保护各国人民的生命和财产安全。

(1)根据问题中各因素之间的相互关系，建立层次结构模型.一般分为三层，最上面的是目标层，最下面是准则层，中间层是方案层.

整理福建省9个地级市的金融集聚得分并进行排名并计算福建省9个地级市一级指标得分，如表12所示.福建省9个地级市间金融集聚水平差异显著.在福建省地级市金融集聚得分的排名中，福州市、厦门市和泉州市金融集聚水平均处于前列，得分都在30分以上，而剩下的地级市得分都在20分以下，金融集聚水平均处于较低水平，其中得分最高的福州市为51.5658，拉开了排名末位的宁德市43.9293，仅在9个地级市间，福州市几乎是宁德市的7倍.因此，福建省9个地级市间金融集聚水平差异显著，金融经济发展不平衡.

(2)以上一层因素的某一准则将下一层受影响的因素进行两两比较，构造成对比较判断矩阵.

算出该矩阵的一致性比例CR=CI/RI，当RI<0.1时，可以认为该判断矩阵有满意的一致性.

 

A称为判断矩阵，任何判断矩阵都有

 

其中i,j=1,2,…,n.

(3)层次单排序和一致性检验.由判断矩阵计算本层次因素与上一层某因素相联系的相对权重，并对判断矩阵进行一致性检验.

本文用和积法的计算判断矩阵相对权重.

a.将判断矩阵每一列正规化，

古龙：当别人说了一些使你受到极大伤害的话时，正是你最能够进步和成长的时刻，因为别人的话很可能刺中了你一向不敢面对的盲点。

b.对按列正规化的判断矩阵，再按行相加，就得出每一元素的权值；

c.计算判断矩阵的最大特征根，

d.检验判断矩阵的一致性.一致性指标

查表，n阶矩阵的平均随机一致性指标RI，然后将RI与CI进行比较，算出该矩阵的一致性比率CR=CI/RI，当RI<0.1时，可以认为该判断矩阵有满意的一致性.一致性指标RI值如表2所示.

 

表2 一致性指标RI值

  

阶数567891011121314151617RI1.121.241.321.411.451.491.521.541.561.581.591.611.62

(4)层次总排序.用层次单排序的结果，综合计算方案层相对目标层的重要性的组合权值.

若上一层次有B1,B2,…,Bn n 个元素，其层次总排序权值分别为下一层次有C1,C2,…,Cm m 个元素，它们对于因素Bi的层次单排序权值为然后检验总排序计算结果的一致性，检验方法与单排序的检验方法类似.

现代金融市场中的各种金融产品琳琅满目，很多金融投资者都没有能力全面了解众多的金融产品。因此，社会的信用评级机构对产品提供的评级指标自然就成为投资者进行投资的主要参考因素。在我国目前的金融环境下，信用评级机构对金融市场中一些金融产品的评级也有很大的局限性。

主成分分析是通过降维技术把原来具有较强相关性的原指标变量综合成少数彼此互相无关的主成分，这些主成分能代替原指标变量并保留了绝大部分信息，它们通常表示为原指标变量的某种线性组合.

 

假设有n个变量的和为1，每个变量分别为ω1,ω2,…,ωn.把这些变量两两比较，很容易得到表示n个变量相对重要性的比较矩阵：

3 金融集聚的实证分析

3.1 实证研究样本

以福建省为研究主体，由于华东六省地处我国东部沿海经济发达地区，各省在金融集聚过程和方式具有相似性.因此，笔者以华东六省的各个城市为研究对象，通过比较分析华东六省的金融集聚水平得出福建省金融产业发展情况，再通过比较福建省各个市的金融集聚水平提出建设福建省金融中心的政策建议.因此从福建省、浙江省、安徽省、山东省、江西省和江苏省的各个城市采集数据.

首先，福州市金融规模指标得分为100，在9个地级市中仍是居于首位.福州市与其他地级市相比金融规模相对较大，由此也奠定了福州市在福建省9个地级市金融集聚的龙头地位.福州作为海西区唯一的省会城市，不管在金融、基础设施以及人才方面都具有很大的优势，近年来福州市金融业市场份额稳居福建省首位，并且发挥其中心城市优势，吸引了一批金融机构落户，福建省商业银行区域性总部均设在这里，商业银行在福州的分支机构和营业网点也居全省首位，并且这里聚集了各大高校的人才以及交通运输业快速发展，这些都为了加速福州市金融集聚的形成提供了有利的条件.

数据来源以2015年各个城市的统计年鉴为主，以各个城市的统计局网站作为补充.

3.2 用主成分分析法对数据进行处理

对18个指标进行标准化，以消除变量在水平和量纲上的影响，然后利用spss19软件对数据进行分析如表3和表4所示.前五个主成分累计贡献率达到83.06%，按选取的原则，可选取前五个主成分，然后再根据删除某一主成分组合中系数小于0.5的指标的原则和表4每个指标的系数，可以得到主成分的组成.

原平中央时代广场项目工程位于原平市前进西街与体育北路交叉口，该工程建筑面积为83636m2，其中地下室两层，面积21441.35m2，地上分为六栋，面积为62399.84m2。1#-4#楼为25层，其中1～4层为商业，5～25层为住宅32821.6m2；5#楼为两层管理用房，面积661.22m2；6#楼五层商业用房。

 

表3 解释的总方差

  

成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%110.06555.91955.91910.06555.91955.9199.78054.33354.33321.89110.50566.4241.89110.50566.4242.00611.14465.47731.1356.30572.7301.1356.30572.7301.1586.43371.91041.0035.57378.3031.0035.57378.3031.0275.70477.61450.8564.75783.0600.8564.75783.0600.9805.44683.06060.8034.46087.52070.6673.70691.22680.3892.16193.38790.3692.05095.437100.2581.43196.868110.1740.96697.834120.1390.77298.607130.0830.46399.070140.0710.39299.462150.0420.23599.697160.0260.14599.842170.0180.10199.943180.0100.057100.00

 

表4 成分矩阵

  

成分1成分2成分3成分4成分5金融业增加值0.918-0.0650.0170.0340.056金融机构本外币存款余额0.1560.9770.0220.001-0.002金融机构本外币贷款余额0.954-0.0640.0580.0450.026居民储蓄余额0.917-0.0600.0300.052-0.037保费收入-0.107-0.002-0.1480.9560.133保险密度0.465-0.0870.135-0.1850.726保险深度0.087-0.0050.9370.1110.009国内生产总值0.970-0.003-0.1090.0000.032人均收入0.798-0.003-0.185-0.0990.117财政收入0.481-0.070-0.150-0.115-0.375全社会固定资产投资0.8850.003-0.155-0.011-0.056进出口总额0.755-0.093-0.1470.0600.122社会消费品零售总额0.9580.0280.0470.016-0.008第三产业增加值0.949-0.029-0.0620.0130.011交通邮政仓储增加值0.9410.0000.0740.043-0.056邮政业务量0.918-0.0660.0790.037-0.092互联网用户数0.642-0.0810.2820.083-0.346移动电话普及率0.3010.9440.0020.0000.022

筛选出原来18个指标中的17个指标，淘汰了财政收入这个指标.剔除财政收入这个指标后，重新得到筛选后的评价指标体系，如表5所示.

 

表5 金融集聚水平评价指标体系

  

一级指标二级指标合计金融规模指标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居民储蓄余额 保费收入保险密度 保险深度7经济规模指标国内生产总值人均收入全社会固定资产投资进出口总额社会消费品零售总额第三产业增加值6金融基础设施指标交通邮政仓储增加值邮电业务量互联网用户数移动电话普及率4

3.3 用层次分析法进行金融集聚水平测度

根据笔者选取5个主成分中各指标之间的相互关系，建立层次结构模型.笔者为了计算方便，按以下原则构造层次结构模型.按照表4五个主成分中各个指标的系数，指标的系数绝对值小于0.05或小于0的，则忽略该指标与该主成分的关系.按照这个原则得到如下层次结构，如表6. 根据已得出的判断矩阵和积法计算出层次单排序权值和总排序权值，如表7所示.

 

表6 主成分层次结构

  

主成分名指标构成指标数成分一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居民储蓄余额保险密度国内生产总值保险深度人均收入全社会固定资产投资进出口总额社会消费品零售总额第三产业增加值交通邮政仓储增加值邮电业务量互联网用户数移动电话普及率16成分二金融机构本外币存款余额移动电话普及率2成分三金融机构本外币贷款余额保险密度保险深度邮政业务量交通邮政仓储增加值互联网用户数6成分四居民储蓄余额保费收入保险深度进出口总额互联网用户数5成分五金融业增加值保险密度保费收入人均收入进出口总额5

 

表7 权重总表

  

指标值权值主层分层B10.6732B20.1263B30.0759B40.0671B50.0572综合金融业增加值0.07900.04850.0560金融机构本外币存款余额0.01340.50860.0734金融机构本外币贷款余额0.08210.00210.0554居民储蓄余额0.07900.04120.0560保费收入0.75750.11530.0574保险密度0.04000.00500.62910.0633保险深度0.00750.03470.08800.0136国内生产总值0.08350.0562人均收入0.06870.10140.0520全社会固定资产投资0.07620.1026进出口总额0.06500.04750.10570.0530社会消费品零售总额0.08250.0555第三产业增加值0.08170.0550交通邮政仓储增加值0.08100.00270.0547邮政业务量0.07900.00290.0534互联网用户数0.05530.01050.06580.0424移动电话普及率0.02590.49140.0796

根据以上得出了最终指标的权重算出上层指标的权重.

一级指标比重等于隶属于这一层指标权重之和，如金融规模指标权重=金融业增加值最终权重+金融机构本外币存款余额最终权重+金融机构本外币贷款余额最终权重+居民储蓄余额最终权重+保费收入最终权重+保险密度最终权重+保险深度最终权重=0.3751.而二级相对指标权重=二级指标的最终权重/一级指标权重.通过以上方法的计算可得出最终的金融集聚水平评价指标体系，如表8所示.

检验总排序和单排序计算结果的一致性结果，如表9所示.可得单排序和总排序的一致性指标都等于0，都有满意的一致性.

3.4 华东六省金融集聚水平评价

根据金融集聚的评价指标体系计算出华东六省各个城市的一级指标和二级指标得分，为了便于对结果进行比较，对于一级指标和二级指标的得分，设定最小值和最大值分为0和100，对华东六省的各个城市得分进行标准化.

 

表8 金融集聚水平评价指标体系

  

一级指标二级指标合计金融规模指标0.3751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居民储蓄余额保费收入保险密度保险深度0.14930.19570.14770.14930.1530.16880.03627经济规模指标0.3743国内生产总值人均收入全社会固定资产投资进出口总额社会消费品零售总额第三产业增加值0.15010.13890.27410.14160.14830.14696金融基础设施指标0.2301交通邮政仓储增加值邮电业务量互联网用户数移动电话普及率0.23770.23210.18430.34594

 

表9 一致性检验指标值

  

λCICR1600200600500500

 

根据二级指标的权重计算华东六省各个城市的总得分,如表10所示.把华东六省的每个省的各个城市的得分相加后进行平均，得出华东六省每个省的平均得分，并对华东六省各个城市的三个一级指标得分相加后进行平均，得出华东六省每个省的三个一级指标得分，如表11所示.在华东六省金融集聚得分的排名中，江苏省、浙江省为一类，位于前列，山东省和福建省为一类，位于中间，而江西省和安徽省的金融集聚程度均处于较低水平.可见，华东地区金融聚集于经济发展的非均衡性较为严重.江浙地区位于中国东部沿海经济发达地区，受上海金融中心辐射影响大，两省的综合得分较高，但有一定差异.江苏省的金融规模指标得分虽低于浙江省，但在经济规模指标和金融基础设施指标得分远高于其他省，综合得分稳居第一.山东省得分高于平均水平但和江浙有一定差异.

 

表10 华东六省各个城市得分

  

省市得分省市得分省市得分福 建 省江 苏 省浙江省福州市51.5658厦门市37.4463泉州市44.5752莆田市10.5521漳州市15.7567龙岩市11.2254宁德市7.6365三明市10.8786南平市9.2171南京市78.2867徐州市29.7415连云港市13.3412淮安市11.5544扬州市28.5151南通市43.3167盐城市20.8698泰州市22.3704苏州市100常州市42.9397无锡市59.0500镇江市21.7311宿迁市10.8806杭州市90.0292宁波市63.0976温州市49.8948绍兴市35.7680浙 江 省安 徽 省山东省湖州市13.1399嘉兴市31.8569金华市32.4324衢州市8.4501舟山市14.1122台州市27.9188丽水市8.7536合肥市39.9880毫州市5.9734淮北市12.4996宿市6.1118阜阳市6.4655蚌埠市6.8883淮南市4.5905六安市14.7878滁州市10.1219巢湖市0芜湖市14.3767马鞍山市10.1766安庆市7.5164池州市2.1944铜陵市5.9622宣城市5.8709黄山市2.8539济南市48.0429青岛市71.5969山 东 省江 西 省枣庄市9.5116东营市25.0742烟台市39.7015潍坊市37.1664淄博市26.2459济宁市45.7533泰安市18.1974威海市市20.524日照市11.6900莱芜市6.7044临沂市24.2300德州市15.9664聊城市14.7847菏泽市12.7918滨州市15.7782南昌市30.3856九江市10.4950赣州市12.0911上饶市8.6789宜春市9.1930景德镇3.9173抚州市11.3244吉安市5.1100新余市4.4022鹰潭市1.8158萍乡市3.9051

福建省金融集聚得分22.0949，在华东六省综合得分中排名第四位，略低于华东六省的平均水平(华东六省金融集聚平均得分=22.0949+37.1229+34.1321+9.1987+26.1035+9.2107=22.9771)，金融集聚水平处于中等水平，但与排名第一的江苏省还有很大的差距.

 

表11 华东六省金融集聚综合得分和一级指标得分及排名

  

省份综合得分排名金融规模指标得分排名经济规模指标得分排名金融基础设施指标得分排名福建省22.0949432.0186439.0238482.88353江苏省37.1229186.36712100.00001100.00001浙江省34.13212100.0000175.4121297.48212安徽省9.1987610.893650.000060.00006山东省26.1035349.8581365.7787355.52424江西省9.210750.000063.482255.23495

(1)金融规模比较.浙江省金融规模指标得分为100，福建省金融规模指标得分32.0186，都不及浙江省的一半.浙江省作为我国金融大省，其金融规模稳居我国前列.2015年浙江省银行业金融机构资产规模已超过10万亿元，占全国金融总量1/10，其保险行业也继续快速发展,市场规模迅速扩大，相比浙江省，福建省银行业、保险业规模较小，发展仍处于较低水平，而金融集聚水平很大程度是由金融规模决定的，因此，较小的金融规模是影响福建省金融集聚水平落后于浙江省的直接因素.

德育在某种意义上是一种心育，唯有深入学生的内心世界，触动学生的灵魂深处，道德养成教育才能真正产生实效。教师应该重视关心学生真实的内心世界，用心设计教学活动，让道德真正成为学生的精神财富。课堂活动设计是一个复杂而系统的工程，是教师创造性的劳动。教师只有心中有标，眼中有生，才能真正设计出符合学生特点，契合教学要求的活动来。

(2)经济规模比较.福建省和江苏省金融集聚水平之所以存在较大差距的一个重要原因是福建省经济发展相对比较滞后.福建省经济规模得分为39.0238分，比江苏省低60.9762分，经济规模与江苏省差距较大，福建省经济近几年虽然持续快速发展，但还是远落后于经济发展一直处于中国经济发展前沿的江苏省.如在2015年全国各省GDP排名中，江苏实现地区生产总值65 100亿元居全国第二，而福建省的地区生产总值仅为24 100亿元居全国第十一，远落后于江苏省.雄厚的经济实力是金融集聚形成的有力保证，因此江苏省发达的实体经济，充实的民营资本，为江苏金融集聚形成提供了保证，而薄弱的经济实力在一定程度上限制了福建省的金融集聚的形成.

(3)金融基础设施比较.在金融基础设施指标得分排名中，在华东六省中江苏省仍是居于首位.江苏地处大陆东部沿海中心、长江三角洲地区，毗邻上海，是我国铁路、公路、海运、通讯网络、航空的重要枢纽地带，而相比江苏省，福建省无论是地域面积，还是人口总量，都算是较小的一个.由于本身地域面积和人口总量的原因，限制了其金融基础建设和实体经济的发展.福建省交通枢纽单薄，区内连接性较弱，通讯网络还没完全普及，有的地区还比较落后，如龙岩市互联网用户数只有54.24万户.完善的金融基础设施为江苏省当地金融发展提供了有利的条件，加速金融集聚的形成.

3.5 福建省金融集聚水平评价

目前，液空中国总部的运营团队可通过DPC远程操控数家工厂的日常运营。今后，该中心的目标是远程操控公司所有在华的大型工厂，并基于相关数据与工具所提供的所有信息做出前瞻性决策。

层次分析法根据问题的背景和所涉及的因素之间的相互关系，将问题分解若干层次.然后对每个层次的各个要素进行分析，就可以得到每个元素相对权重.从而为复杂的问题提供最优的解决方案.

拼音中有四个翘舌音的字母，即zh、ch以及sh和r，在这四个拼音教学过程中应当充分考虑其声母读音，这是历年来教学的难点。为此，可以设计一个学生比较熟悉的生活场景，比如招待客人，四位客人到家中做客，他们都戴着帽子，上面分别写着zh、ch、sh、r四个拼音。客人到家时应当打招呼，客人代号比较难读，需要将自己的舌头翘起来，大家一起读zh、ch、sh、r。学生经过慢慢练习逐渐会读，请客人进门时再巩固四个拼音的认读，这有利于正确地拼读翘舌音。

 

表12 福建省地级市金融集聚综合得分和一级指标得分及排名

  

地区综合得分排名金融规模指标得分排名经济规模指标得分排名金融基础设施指标得分排名福州市51.565811001100176.95972厦门市37.4463383.7520259.6251352.39273泉州市44.5752255.0781374.67862100.00001莆田市10.552179.768658.071160.75757漳州市15.756747.8261723.6293414.73424龙岩市11.225458.856269.100054.48886宁德市7.663790.000090.000090.07078三明市10.878669.876045.831776.14005南平市9.217185.624984.511880.00009

其次，泉州和厦门位于中国东南沿海,依靠优越的地理位置，这两个城市金融经济发展也十分迅速.厦门市的金融规模得分为83.7520，比位居第三位的泉州市高出将近30分，但在福建省地级市金融集聚得分的排名中，泉州市却位居全省第二名，而厦门市退居第三.因为厦门作为我国最早设立的4个经济特区之一，充分发挥经济特区的优势，吸引了大量的外商的投资和人才的聚集，并伴随了第三产业的快速发展，金融规模也大幅增加.但金融规模指标只是影响金融集聚形成的一个重要因素之一，经济规模和金融基础设施都是评价一个地区的金融集聚水平不可置换的因素，是金融集聚形成的有力保证，而厦门市由于本身地域面积小，限制了实体经济的发展和金融基础设施的建设，从而导致了整体金融集聚水平低于泉州市，泉州市作为福建省经济中心之一，民间资本雄厚,民营经济活跃，发达的民营经济为泉州市的经济发展和金融基础设施建设提供强大助力，从表12就可以看出，泉州市的金融规模指标和金融基础设施指标得分居全省第二位，高于厦门市，也正是因为这雄厚的经济实力和完善的金融基础设施为泉州市金融集聚的形成奠定了坚实的基础.

张华很奇怪，说起来小柯和自己成绩差不多，甚至比自己还差一些，为什么会找到这样的好工作呢？张华特地请小柯吃饭，由于两个人平常就是很好的朋友，因此小柯就一五一十地道出了原委；原来他在招聘会现场看到这家网络公司招聘经理助理，其中的一条就是需要每分钟打字60个以上，因为是客户经理助理，因此需要回答一些网友的问题，而打字快则是必须的技能。

再次，漳州、莆田和宁德位于福建沿海，其优越的地理位置和丰富的自然资源为金融业发展提供良好的条件.这三个城市的金融集聚水平得分均在20分以下，甚至低于全省的平均水平，金融集聚程度远落后于福建沿海的其他城市—福州、厦门和泉州.笔者认为造成这种差距的主要原因有以下两点：第一，在金融规模指标得分中，漳州、莆田和宁德得分分别为7.8261、9.7686、0，远低于得分分别为100、83.7520、55.0781的福州、厦门和泉州.改革开放以来，福州、厦门和泉州已形成了以商业银行为主体，国外独资、中外合资、股份制、民营制等多种所有制形式为辅的多元化金融格局，并且保险业也发展较快，与此相反，漳州、莆田和宁德的金融机构发展不平衡，保险机构发展相对滞后并且银行业形式单一，发展仍处于较低水平，而金融集聚水平很大程度是由金融规模决定的.因此，金融规模小是导致漳州、莆田和宁德三个地区的金融集聚水平低的直接原因.第二是福建政府对各个地区的资金投入和政策支持存在不平衡，如金融基础设施建设投入失衡,漳州、莆田和宁德市的金融基础设施规模指标得分均较低，与福州、厦门和泉州存在很大差距，金融基础设施薄弱限制了地区金融集聚的形成；近几年来，福建省出台一系列扶持福州、厦门和泉州政策，对促进金融经济发展起了积极作用，相比之下，政府对漳州、莆田和宁德支持力度还有待加强.

最后，龙岩、三明和南平位于福建省内陆，由于受地理因素和历史基础等客观条件的影响，其金融基础设施建设的难度较大，金融经济发展速度缓慢，其金融经济规模和金融基础设施规模均处在福建省的后位，其金融集聚水平得分分别为11.2254、10.8786、9.2171，远低于福州市，金融集聚程度相对较低.因此，龙岩、三明和南平市在未来发展中应加强各方面的建设，加强各地级市间的区域金融合作，促进金融资源在更大范围内得到优化配置，并尽快调整经济结构，加快地区经济发展，加快金融基础设施的建设，建立完善的交通系统，为金融集聚的形成提供一个良好的环境.

根据福建省地级市金融集聚得分，把福建省的9个地级市分为四个级别，首先得分高于50分的福州市金融集聚力很强，可分在第一级别，是打造福建省金融中心的首选城市；其次是得分在30～50分以内的厦门市和泉州市，可分在第二级别，是打造福建省金融中心的备选城市；再次是得分在10～30分以内的漳州市、莆田市、三明市和龙岩市，可分在第三级别，可作为县域金融中心；最后是得分在10分以下的南平市和宁德市金融集聚力较弱，有待提高，可分在第四级别，可作为潜力型的金融中心.

4 建议

目前福建省金融产业集聚趋势已经初步显现，但与其他地区相比还处在初步发展阶段，有待提高.与江苏省相比，福建省金融集聚程度还处在较低水平.要提升福建省金融集聚水平:第一要加快区域经济发展，为金融集聚提供条件.福建省应该发挥地理位置优势，发展现代物流产业和新兴工业，培育特色产业促进经济发展.第二加快金融业发展.政府应该加大政策资金优惠支持力度，留住现有的金融机构，吸引更多的外地金融机构、外资金融机构、中外资金融机构入驻；优化金融环境，依法严厉打击金融领域违法犯罪行为，为福建省金融集聚形成提供良好优质的金融环境.第三加快现代化金融基础设施建设，强化金融发展保障.政府应该加大对金融基础设施建设的投入，完善地区的金融基础设施，为金融集聚的形成提供一个良好的环境.

四是深化“走出去”发展战略，为国家共建“一带一路”倡议作出努力。勇担我国现代农业对外合作的“排头兵”的历史使命，紧抓国家共建“一带一路”倡议的重大机遇，立足垦区的人才、技术和组织化优势，以全球视野优化主产业的布局发展规划，从种植基地、原料加工、市场销售等各环节谋划农业全产业链的全球布局，增强广东农垦在现代热带农业国际市场的竞争力和话语权，真正实现打造国际化大型现代农业企业集团的目标。加大力度强化海外项目的管控，严防风险。在巩固提高、做强做优天然橡胶海外发展的基础上，积极谋划甘蔗、剑麻等优势产业“走出去”发展。

从福建省的9个地级市的实证分析看出9个地级市的金融集聚程度存在很大差距，而金融集聚的辐射效应具有带动周边地区的发展的作用.因此，要提升福建省整体金融集聚水平:首先,要加强福州区域金融中心城市的发展，发挥区域辐射带动作用.其次，要加强作为建设区域金融中心的备选城市建设.只有厦门市和泉州市的规模壮大了，才能更好的接受区域金融中心的辐射和带动，更好地促进金融资源合理配置，以带动下一级别城市更好、更快地发展.再次，其他级别的城市也要加快金融经济的发展，只有这样，才能使整个金融辐射体系更加发达和完善，金融资源配置更加高效和顺畅，福建省整体才能得以较快发展.

参考文献：

报告期内，受行业景气度提升以及市场供求关系变化等因素影响，公司有机硅产品市场价格较去年同期大幅上涨，同时因2017年下半年有机硅装置技改扩能顺利完成，公司有机硅单体产能由16万吨/年增加至20万吨/年，有机硅产销量较去年同期均有所增加，对公司业绩的增长发挥了重要支撑作用。

[1] Porteous D J. The geography of finance: Spatial Dimensions of intermediary behaviour [M]. Aldershot:Avebury Press，1995:1-230.

[2] Arthur W B. Competing Technologies,Increasing Returns,and Lock-in by Historical Events [J]. The Economic Journal，1989，99(394):116-131.

[3] 李敬,冉光和，温涛. 金融影响经济增长的内在机制：基于劳动分工理论的分析 [J]. 金融研究，2007(6a)：80-99.

[4] 黄运成,杨再斌. 关于上海建设国际金融中心的基本设想 [J]. 管理世界，2003(11):103-110.

[5] 韩霜. 金融极化效应和扩散效应的研究 [D]. 武汉：武汉理工大学，2010.

[6] Reed，H. C. Pre-Eminence of International Financial Certers [R]. NewYork: Praeger,1981:6-12.

[7] 黄解宇，杨再斌. 金融集聚伦：金融中心形成的理论与实践解析 [M]. 北京：中国社会科学出版社，2006:3-52.

[8] 李文全. 西北经济区金融集聚程度研究 [D]. 乌鲁木齐:新疆财经大学,2011:1-63.

[9] 卢婷. 中国五大国家中心城市金融集聚研究 [D]. 沙坪坝:重庆大学,2013:1-58.

[10] 马雨倩. 福建金融聚集与两岸区域性金融中心建设研究 [D]. 福州:福建师范大学,2016.

[11] 姜霞,郭科言. 金融集聚与区域经济增长关系的实证研究：基于湖北省数据的分析 [J]. 武汉金融,2016(10):11-15.