金融开放对长三角城市群金融集聚的影响及地区异质性——基于特征提取的聚类分析

doi:10.13438/j.cnki.jdzk.2022.01.012

吉首大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 43 ›› Issue (1): 85-96.DOI: 10.13438/j.cnki.jdzk.2022.01.012

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金融开放对长三角城市群金融集聚的影响及地区异质性——基于特征提取的聚类分析

马涵江，喻旭兰

（湖南大学金融与统计学院，湖南长沙 410006）

出版日期:2022-01-25 发布日期:2022-05-16
作者简介:马涵江（1997—），女（回族），湖南大学金融与统计学院硕士研究生，主要从事区域金融发展、金融开放研究；喻旭兰（1973—），女，湖南大学金融与统计学院教授，硕士生导师，博士，主要从事金融理论研究.

Impact of Financial Openness on Financial Agglomeration and Regional Heterogeneity of Yangtze River Delta Urban Agglomeration： Clustering Analysis Based on Feature Extraction

MA Hanjiang，YU Xiaolan

(College of Finance and Statistics,Hunan University,Changsha 410006,China)

Online:2022-01-25 Published:2022-05-16

摘要/Abstract

摘要：根据长三角城市群26个城市2005，2010，2018年面板数据，采用因子分析评价城市历年金融集聚程度，以金融开放指标对各市进行基于特征提取的K均值动态聚类划分，实证分析了金融开放对长三角各城市金融集聚的影响.结果发现，总体上金融对外开放对城市金融集聚程度有显著正向影响，但这种促进作用主要集中于自身金融开放水平较高的发达城市，在开放层次低的欠发达城市中表现为负向抑制作用，从而显示出地区间明显的异质性.

关键词： 金融开放, 金融集聚, 因子分析, 特征提取, 聚类分析

Abstract: According to the panel data of 26 cities in the Yangtze River Delta urban agglomeration from 2005 to 2018,this paper uses factor analysis to evaluate the degree of financial agglomeration of cities over the years,and uses the financial openness index to conduct the K-means dynamic clustering division based on feature extraction,and empirically analyzes the impact of financial openness on the financial agglomeration of cities in the Yangtze River Delta.The results show that,on the whole,financial opening up has a significant positive impact on the degree of urban financial agglomeration,but this promoting effect is mainly concentrated in the developed cities with higher level of financial opening up,and shows a negative inhibitory effect in the less developed cities with lower level of opening up,which shows obvious heterogeneity among regions.

Key words: financial openness, financial agglomeration, factor analysis, feature extraction, cluster analysis

马涵江, 喻旭兰. 金融开放对长三角城市群金融集聚的影响及地区异质性——基于特征提取的聚类分析[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2022, 43(1): 85-96.

MA Hanjiang, YU Xiaolan. Impact of Financial Openness on Financial Agglomeration and Regional Heterogeneity of Yangtze River Delta Urban Agglomeration： Clustering Analysis Based on Feature Extraction[J]. Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition), 2022, 43(1): 85-96.

参考文献

[1] 刘红.金融集聚对区域经济的增长效应和辐射效应研究[J].上海金融,2008(6):14-19.
[2] KOSE M A，PRASAD E S，TAYLOR A D.Thresholds in the Process of International Financial Integration[J].Journal of International Money and Finance，2011,30(1) :147-179.
[3] 张文中,蔡青青,克甝,等.制度环境与金融集聚：基于“丝绸之路经济带”沿线九省区的经验数据[J].统计与信息论坛,2021,36(2):56-68.
[4] 高博,钟鑫,孙新博.新一轮金融开放对我国证券行业发展的重要影响[J].农村金融研究,2018(10):28-32.
[5] 才国伟,杨豪.外商直接投资能否改善中国要素市场扭曲[J].中国工业经济,2019(10):42-60.
[6] 郭念枝.金融自由化与中国居民消费水平波动[J].经济学,2018,17(4):1361-1382.
[7] 赵征,黄宪.跨国银行进入新兴市场的动机释放与综合效应分析[J].统计与决策,2012(21):170-173.
[8] 金洪飞,葛璐澜,程小庆.地方政府债券发行利差的影响因素研究[J].上海大学学报(社会科学版),2019,36(3):126-140.
[9] DETRAGIACHE E,TRESSEL T,GUPTA P.Foreign Banks in Poor Countries:Theory and Evidence[J].The Journal of Finance,2008,63(5):2123-2160.
[10] 彭红枫,朱怡哲.资本账户开放、金融稳定与经济增长[J].国际金融研究,2019(2):3-12.
[11] 李振新,陈享光.中国对外开放下的金融分权：基于我国省级面板数据的实证研究[J].国际金融研究,2019(10):9-18.
[12] 杨继梅,马洁,齐绍洲.金融开放对经济增长的门槛效应:基于不同维度金融发展的视角[J].世界经济研究,2020(8):17-30;135.
[13] BUMANN S,LENSINK R.Financial Liberalization Does Not Benefit Them All:Growing Income Inequality in the Wake of Financial Liberalization[J].Working Paper,2012.
[14] 逄淑梅,陈浪南.金融开放对我国区域经济增长非对称性影响的时变分析[J].管理工程学报,2019,33(4):104-112.
[15] 张海军,岳华.金融开放的区域经济协调发展效应：以长江三角洲城市群为例[J].会计与经济研究,2019,33(4):110-126.
[16] 党耀国,侯荻青.基于特征提取的多指标面板数据聚类方法[J].统计与决策,2016(19):68-72.
[17] BOND S R.Dynamic Panel Data Models:A Guide to Micro Data Methods and Practice[J].Portuguese Economic Journal,2002,1(2):141-162.
[18] YUAN S,WU Z.Financial Openness and Chinese Regional Growth Imbalance:New Insight from Spatial Spillovers[J].The North American Journal of Economics and Finance,2021(4):101-115.

金融开放对长三角城市群金融集聚的影响及地区异质性——基于特征提取的聚类分析

Impact of Financial Openness on Financial Agglomeration and Regional Heterogeneity of Yangtze River Delta Urban Agglomeration： Clustering Analysis Based on Feature Extraction

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[1]	龙求青, 廖柏林, 印煜民. 基于去噪自编码器的镜像极限学习机设计[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2020, 41(5): 19-25.
[2]	朱家明，杨阳，谢睿. 基于省际视角的经济活力综合评价[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2020, 41(3): 62-66.
[3]	梁楠，杜建林，李铭喆，罗雪梅. 湖南医疗卫生事业发展的经济适应性和地区差异性[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2019, 40(3): 93-96.
[4]	曾磊，曾芳艳，冯午阳，张书真，宋海龙. 基于颜色与缺陷检测的椪柑分级算法[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2018, 39(6): 21-25.
[5]	丁李，曾水玲，熊涛. 基于BP神经网络的湘西民间方块苗文特征提取方法[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2018, 39(5): 14-18.
[6]	雷秀, 黎奇升, 欧祖军. 湘西猕猴桃品种全国推广种植的可行性统计分析[J]. journal6, 2015, 36(6): 84-87.
[7]	李艳, 张勇, 陈国平. 多元统计分析在评价保险服务质量中的应用[J]. journal6, 2015, 36(3): 7-11.
[8]	江治国, 陈小林. 基于特征匹配的交通标志识别算法[J]. journal6, 2013, 34(1): 28-32.
[9]	占绍文, 辛武超. 基于钻石模型的西安市文化产业竞争力评价实证[J]. journal6, 2012, 33(5): 110-115.
[10]	王志瑞, 闫彩良. 图像特征提取方法的综述[J]. journal6, 2011, 32(5): 43-47.
[11]	唐红涛. 中国城乡商品市场协调发展实证分析及其对策[J]. journal6, 2011, 32(1): 105-109.
[12]	段明秀, 何迎生. 基于LVQ神经网络的手写字母识别[J]. journal6, 2010, 31(2): 41-43.
[13]	符再德, 张其龙, 李辉, 石慧, 唐宗保, 张自杰, 万祖刚, 刘吉艳, 张玉英. 烟叶配打中的因子分析与聚类分析[J]. journal6, 2009, 30(5): 101-105.
[14]	雷可君, 谭阳红, 杨喜, 何怡刚. 基于小波包去噪和图像质量评估的指纹图像预处理[J]. journal6, 2008, 29(2): 83-85.
[15]	吴忠才. 区域自主创新能力与评价体系——以湖南为例的模型构建与实证检验[J]. journal6, 2007, 28(6): 121-125.