交通基础设施如何促进区域金融发展——基于广义运输成本传导机制的检验

王梓利，林晓言

（北京交通大学 经济管理学院，北京 100044）

一、引言

作为国家重要的核心竞争力，金融资源的空间布局对区域发展至关重要。我国区域金融发展差异显著，金融资源供给存在区域不平衡现象，东部地区社会融资规模增量在全国占比58.7%，中部、西部地区分别占比19%、18.8%，东北部地区仅占3.5%（数据来源于中国人民银行货币政策分析小组《中国区域金融运行报告（2019）》）。各地区银行资产规模、企业债券及股票增量差异巨大，东部地区的企业债券融资增量分别为中部、西部的22.03、15.71 倍。东部地区利率相对较低，金融资源向东部地区集聚。探究区域金融差异形成原因，基础设施的作用不可忽视。2019 年年末，我国公路和铁路固定资产投资分别完成2.19 万亿和0.8 万亿，公路总里程501.25 万千米，铁路营业里程达到13.98万千米，高铁则达3.5 万千米以上，稳居世界第一。根据2019 年国务院印发的《交通强国建设纲要》，到2035 年将基本形成“全国123 出行交通圈”和“全球123 快货物流圈”①“全国123 出行交通圈”：都市区1 小时通勤、城市群2 小时通达、全国主要城市3 小时覆盖；“全球123 快货物流圈”：国内1 天送达、周边国家2 天送达、全球主要城市3 天送达。，形成现代化综合交通体系。

交通基础设施对经济金融格局影响深远，在经济发展层面，交通促进了劳动力、信息、资本等要素流动；在金融交易层面，交通基础设施的改善使旅行时间缩短，增加了借贷双方或投资双方面对面交流的机会。以风险投资为例，高铁沿线城市每年新增的风投项目数量和投资金额，比非高铁沿线城市分别多出28.9%和40.2%（龙玉等，2017）。[1]

本文运用1997—2017 年省级面板数据，探讨交通基础设施对区域金融发展的影响。本文的边际贡献在于：（1）以交通基础设施为切入点，将其作为重要的外生变量纳入对区域金融发展的分析框架中，创新了区域金融学的研究视角，拓展了关于交通基础设施外部经济理论的研究领域。（2）本文充分探讨了旅行时间成本的影响机制，对运输成本的分析不再局限于传统意义上的货运价格，而是通过“广义运输成本”，较为系统地对旅行时间成本节约与货运成本降低效应的传导机制进行分析。（3）将区域金融发展分为发展规模与发展效率两个维度，采用不同的空间矩阵衡量空间相关性，更为全面地刻画不同空间条件下区域金融的差异与交通影响的不同特征。

二、文献综述

关于我国区域金融发展的研究，主要集中于三个维度。一是以城市群或省域为研究对象，对区域金融格局的测算分析。如陈明华等（2016）认为城市群内金融服务业空间差异性较大，具有显著的梯度效应。[2]从金融关联出发，赵金丽等（2018）对城市群间金融联系网络、重要节点、资源吸引力位次和总部金融发展能力等进行比较分析。[3]

二是对金融发展极化或收敛特征的趋势分析。刘华军和鲍振（2012）认为我国金融发展空间分布的总体差距呈现扩大趋势，地区间差距是中国金融发展地区差距的主要来源。[4]邓向荣和杨彩丽（2011）认为我国已出现金融发展极化现象，且速度较快，东部地区与中西部地区的极化特点有较大差异。[5]

三是对区域金融发展影响因素的研究。经济发展水平、区位优势、产业结构优化水平、消费效率等对区域金融发展及其效率提升具有重要的促进作用（罗白璐等，2019；张玉苗，2017）。[6-7]在制度与社会环境方面，人均受教育年限是形成区域金融发展差异的主要原因，制度倾斜也尤为重要，尤其是中西部地区，金融业主要定位在区域行政中心（李敬等，2007）。[8]法律环境改善对区域金融市场规模增长影响显著，金融法律及其配套制度尚有待完善（郑志刚和邓贺斐，2010；吕铖钢，2017）。[9-10]

总体而言，关于区域金融发展的研究，少见对交通因素的考量。本文从基础设施视角梳理了这一因素的文献。Sarma 和Pais（2011）研究金融排斥的影响因素，认为互联网和电话银行的使用、交通设施的改善、居住区靠近地铁等交通要道等因素与金融排斥具有显著的负相关。[11]马光荣等（2020）认为高铁连通之后，上市公司赴异地投资的数量明显增加，并导致资本从中小城市流向大城市。[12]也有学者基于金融历史学的研究分析了近代铁路对金融系统的影响，如Atack 等（2014）、Banerjee 等（2009）的研究提出，铁路的修建推动了经济发展和资本市场效率的提升。[13-14]

对现代交通与金融关系的研究不多，而且大多是从基础设施出发或仅考虑高铁的影响，尚未关注运输成本与金融发展的关系，对其作用机制尚未有系统性结论。那么，交通基础设施对金融发展会产生怎样的影响？其影响机制是什么？本文基于新经济地理学与区域金融理论研究上述问题。

三、理论机理与研究假说

（一）旅行时间节约效应

1.学习与共享机制

交通基础设施的作用在于通过降低旅行时间成本促进面对面交流与“软信息”共享。金融业具有较为复杂的劳动分工，包括涉及知识共享的谈判、合同以及非正式协议与口头说明等。每个金融服务活动都可以被视为一个信息集，在微观层面上，当出现信息不对称时，将会促进金融公司区位选择上更接近信息源，以便发现和解释金融公司可用来牟利的非标准化信息（Che 等，2014）。[15]尤其是当存在不完全合同或合同中的信息不对称时，对面对面接触与“软信息”有极大的需求。随着“硬信息”因通信技术不断完善而极易被行业内外获取，无法构成行业信息壁垒，相对难以获取的“软信息”成为造成信息不对称的主要因素，它的获得与控制在金融服务的区位中十分重要。

面对面接触对金融发展的意义不仅在“软信息”共享上，也意味着建立关系、培养信任。物理邻近关系使金融从业者之间、金融机构与企业之间能够进行面对面的接触和建立关系（Cook 等，2007），[16]支撑了人际关系，形成了一种“非贸易相互依存”，是将不同金融机构以及企业联系起来的黏合剂。

因此，交通条件改善、旅行时间成本降低，促进了信息共享、关系建立与知识学习，即形成学习与共享机制。交通便利度越高，区域间知识溢出效应越大，信息共享成本越低（徐德英和韩伯棠，2015）。[17]具体表现既包括金融业内部不同成员之间的信息共享，也包括金融业与其他行业的人员互动与信息共享。这对于金融业发展有重要意义，一是降低了金融交易风险，信息共享使实体经济运行情况与风险特征更易于被了解，金融机构可结合行业周期或宏观经济周期进行风险规避，创新产品设计；二是信任与关系的建立有利于机构合作，降低谈判成本、违约成本、信息搜集成本等隐形交易成本，提升金融交易效率，促进行业发展。

2.人力资源匹配机制

交通基础设施将通过旅行时间节约效应促进区域间金融业人力资源优化配置。金融流动的载体是金融产品或金融合约安排，而人力资本是其核心生产要素。专业化的金融从业者是提供金融服务的真实主体，从业者知识结构差异是区际金融发展差异的根本来源（张辉等，2016）。[18]对国际金融部门来说，外来劳动力是形成国际金融中心的主要决定因素之一，通过复杂的社会关系、知识网络和实践创造了金融资本，外派人员也是国际金融公司金融知识积累和转移的主要推动者（Beaverstock，2002）。[19]因而人力资源配置合理与否是形成区域金融发展差异的重要原因，人力资源的数量应与区域金融产业规模相匹配，人力资源的质量与类型应与区域金融发展的特征与需求相匹配。

交通基础设施改善，旅行时间成本降低，减少了劳动力自由流动的距离摩擦。劳动力择业与出发地、目的地之间的旅行时间密切相关，当劳动力可接受的单位时间成本不变时，随着运输时间成本的降低，劳动力择业的地理范围扩大，即金融业劳动力市场范围扩大，市场规模扩大与分工深化成为同一个过程的两面。上述过程为金融业细分产业及其分支业务的专业化发展创造条件，促进不同细分产业的人力资源配置与全行业资源整合优化。在劳动力自由流动的基础上，具有先发优势的区域或金融业规模更大的区域，由于能够提供更多的就业岗位而将吸引更多金融从业者和优质人力资源，从而一步推进区域金融专业化发展与效率的提升。同时，交通完善也使交通枢纽地区成为信息集聚、劳动力流动与知识交互的金融创新源头，金融机构集中、金融创新进一步加速了区域金融发展进程。

（二）货运成本降低效应

1.市场潜能扩张机制

通过降低货物运输成本，交通基础设施扩张了本地市场潜能，为金融业增长奠定了基础条件。最早对市场潜能的论述来自哈里斯（Harris，1954），表示一个地区作为生产地的吸引力，依赖于对消费市场的“通达性（access）”。[20]运输成本降低扩大本地市场范围是新经济地理学的基本论断，交通条件的改善削弱了地理距离对市场范围的限制，提升了本地与外地的通达性，有利于企业扩大生产，发挥规模经济所带来的成本优势。企业规模扩大带来金融需求增长，为金融业扩张提供基础。尤其当制度环境不变时，地区市场规模对金融发展规模和业内竞争起到明显的促进作用（马青和傅强，2017）。[21]市场规模扩大也使更多企业进驻本地，竞争效应激发企业创新，多样化的企业与业务类型使实体经济对金融产品和服务需求多样化，从而进一步推进金融行业创新与效率提升。

交通便捷条件下形成的物流、商品集聚使交通枢纽趋于形成商品贸易集散中心，繁忙的经济交易活动产生金融服务需求，带动地区金融业增长；同时，金融业务的拓展，使城市交通节点与商品集散地的地位进一步得到巩固与提升，正向循环促进区域金融发展。与之相反的是，交通条件较弱的地区由于缺乏市场潜能而难以获得足够的商品流，无法实现商贸集聚，也难以使金融业扩张发展。

2.产业集聚机制

交通基础设施通过货运成本降低促进产业集聚，引导金融业规模增长与效率提升。新经济地理学认为集聚机制的形成，尤其是制造业集聚，主要包含两方面因素：一是前向关联的价格指数，即上下游产业链能否通过足够低的交易成本而聚集在特定区域；二是后向关联的本地市场效应，即市场潜能（Fujita 等，1999）。[22]前者交易成本的降低可以表现在交通条件改善带来的运输成本削减，市场潜能扩张与产业集聚是相辅相成的两个方面。运输成本是工业区位选择的重要因素，交通基础设施对制造业集聚具有正向影响（白万平等，2019）。[23]运输成本较高则不利于产业链扩张，难以形成外部经济优势，阻碍了区域之间的分工与协同。降低运输成本对区域间构建产业关联，促进产业集聚具有重要作用。

产业集聚对金融发展的作用体现在规模增长效应与结构优化效应上。一是产业集聚创造了对金融服务的需求，带动了金融规模增长。金融与实体经济具有极强的关联性，Patrick（1966）提出了需求跟随型金融发展模式，金融发展是实体经济部门发展的结果，金融发展附属于经济发展。[24]产业集聚机制中的内部规模经济与外部规模经济促进产业扩张与生产率提高，进而使金融部门的产品需求提升。二是产业特征引导金融业优化发展，促进金融效率提升。最优金融结构理论指出，一国的最优金融结构内生于该国产业结构。对区域发展而言，区域金融的结构特征则依托于区域产业特征。产业集聚将优化区域间产业布局，使不同区域利用自身资源禀赋，通过企业间竞争协同与创新，在更大区域范围实现产业结构调整，产业特征变化也将引发金融特征变化。

基于上述分析，本文提出交通基础设施对区域金融发展影响的研究假说：

研究假说1：旅行时间成本降低通过学习与共享机制、人力资源匹配机制促进区域金融发展。

研究假说2：货运成本降低通过市场潜能扩张机制、产业集聚机制促进区域金融发展。

四、模型构建与实证检验

（一）模型构建

本文选择Han-Philips 动态空间计量模型分析交通基础设施对区域金融发展的影响。

式（1）中，fdit表示金融发展程度；fdi,t-1为fdit的一阶空间滞后项；W 为空间权重矩阵；ρ 为空间系数；trait为交通基础设施完善程度；x 为一系列控制变量；ε 为服从独立同分布的随机扰动项。

为分析自变量对因变量的影响机制，本文借鉴Hayes（2009）的模型构建方法，[25]采用分步检验法作为基准模型，具体模型如下：

式（2）中，Mit为中介变量，该方程检验交通基础设施对中介变量的影响。式（3）则将交通基础设施与中介变量同时纳入方程中。若显著，且不显著或其数值低于θ2，则中介变量在交通基础设施影响区域金融发展差异的过程中存在中介效应。

（二）变量说明

1.被解释变量：一是金融发展规模。考虑到数据的可获得性，并参考有关文献（马青和傅强，2017），[21]选择金融相关比（fi）r 表示，即各地区金融机构存款与贷款之和与名义GDP 之比。考虑到模型的稳健性，采用某地区金融业增加值（value）作为补充。二是金融发展效率。效率表示投入与产出之比，为避免数据包络法处理结果不稳定且仅能表示相对值的问题，选择金融业劳动力投入效率与资本投入效率进行衡量。金融业劳动力投入效率（human）为各地区金融业增加值与金融业从业人员工资总额之比；金融业资本投入效率（capita）l 则为金融业增加值与金融业资本形成总额之比。以金融业固定资产投资作为基础数据，通过永续盘存法计算资本形成总额，其公式如下。

式（4）、式（5）中，kt与kt-1表示各地区金融业在第t 年和第t-1 年的资本存量；k0为基期资本存量；It为固定资本额；σt为折旧率。

2.核心解释变量：一是旅行时间成本（time）。本文统计了历年各省会城市之间铁路与民航旅行时间，当两地未开通民航航线时，取铁路旅行的最短时间作为两地旅行时间成本；当两地已开通民航航线时，取两地铁路旅行的最短时间与民航旅行的最短时间之均值表示旅行时间成本。二是货物运输成本（density）。用各地区交通密度衡量货物运输成本，即铁路与公路里程之和比区域面积，交通密度越高，运输越便捷，运输成本越低。

3.中介变量

（1）学习与共享机制（pf）l。对各区域知识经济人员流入情况进行衡量，根据Chen 和Vickerman（2017）、白俊红等（2017）的做法，[26-27]通过引力模型进行人员流动量计算。

式（6）中，pflij表示人员流入量；P 为某地知识经济就业人数；dij为地区之间的地理距离；k 为摩擦系数；通常为1。i 省在统计年度内知识经济就业人员的总流入量可由式（7）加总而得。

（2）人力资本匹配机制（hrm）。通过偏离系数衡量人力资本的匹配程度，反映了金融业人力资本的错配程度，其值越小说明人力资本分布与金融业分布越匹配；反之，两者越不匹配。

（3）市场潜力扩张机制（marke）t。借鉴马青和傅强（2017）的方法，[21]采用引力模型进行计算。

式（8）中，gdpit为地区生产总值；Dii为本地区面积；；Dij为j 地到i 地的距离，采用两省会城市之间的地理距离。市场潜力与经济发展水平呈正比，与外地到本地的距离呈反比。（4）产业集聚机制（industry）。通过区位熵表示，公式为：

式（9）中，LQit表示某产业的区位熵，Yit、Nit分别表示t 时期i 地区第二产业总值与人口数量，Yt、Nt分别为t 时期第二产业总值与人口数量的全国数值。区位熵数值与该地区的产业程度呈正比。

4.空间权重矩阵：选择邻接矩阵、地理距离矩阵与经济距离矩阵进行空间计量模型回归，既考虑到地理因素的作用，也能够反映不同地区经济发展差距对金融业发展的影响。W1为地理邻接矩阵；采用各省省会城市之间距离的倒数，建立空间权重矩阵W2；选择各地区人均生产总值之差的倒数，作为空间权重矩阵W3。

5.控制变量： （1）地区经济基础（pgdp），通过人均地区总产值计量。（2）外商投资水平（fd）i，采用该地区外商投资总额进行度量。（3）市场化程度（mar），选择信贷配置市场化程度，参考俞颖等（2017）通过非国有企业与国有企业信贷比衡量。[28]（4）政府支出（budge）t，采用地方政府一般预算支出数据与地区生产总值之比。（5）劳动力素质（edu），用人均受教育年限度量。

本文所用数据为1997—2017 年我国31 个省级行政区的面板数据，来自国家统计局网站、历年《劳动统计年鉴》、各省统计年鉴或统计公报。各省会城市之间的最短旅行时间根据12306 网站、携程网与历年《交通统计年鉴》查询统计而得。

（三）模型结果分析

1.交通基础设施对金融业规模的影响

本文对交通基础设施对金融发展产生影响的分析，基于旅行时间成本与货物运输成本指标的回归结果分别如表1、表2 所示。采用金融相关比（fi）r 与金融业增加值（value）进行回归，分别为模型（1）、（3）与模型（2）、（4），并分别采用空间邻接、地理距离、经济距离的空间权重矩阵。

表1 基本模型回归结果：旅行时间成本的影响

表2 基本模型回归结果：货物运输成本的影响

由表1、表2 可知，被解释变量滞后项均在1%的水平上显著，ρ 值均在高于5%的显著水平，因而动态空间计量模型具有较好的适用性。旅行时间成本（time）均显著为负，货运线路密度（density）均在高于5%的水平上显著，且系数为正，故交通基础设施通过旅行时间节约与货运成本降低促进区域金融规模扩张。同时，旅行时间成本（time）系数的绝对值均高于货运线路密度（density），反映出旅行时间节约效应对金融发展规模的影响高于货运成本降低。对于不同的指标与空间矩阵，运输成本的回归结果趋于一致，体现了结论的稳健性。

表3 报告了交通基础设施通过学习与共享机制影响金融发展规模的回归结果。模型（5）的旅行时间成本（time）的系数均在1%的水平上通过了显著性检验，表明旅行时间的缩短能够促进知识经济就业人员流动。模型（6）、（7）的中介变量（pf）l 均显著为正，说明劳动力流动有利于金融规模扩张。旅行时间成本（time）系数在各模型中符合中介效应条件，劳动力流动带来的学习与共享机制与在旅行时间缩短对金融发展规模的影响过程中发挥中介效应。同时，关于人力资本匹配机制的中介效应回归结果相类似，反映出旅行时间节约通过人力资本匹配机制影响区域金融发展。进一步计算各模型中介效应在总效应中的占比，发现相比地理距离矩阵，邻接矩阵与经济距离矩阵的占比更高，说明旅行时间减少促进的学习共享机制与人力资本匹配机制更多地体现在相邻地区和经济发展差异较小的地区，地理距离对两机制形成的作用较弱。

表3 中介效应回归结果：学习与共享机制

续表3

本文采用相同的方法对市场潜力提升机制与产业集聚机制进行检验，回归结果表明货物运输成本降低对市场规模与产业集聚的作用明显。两个中介变量显著为正，说明市场潜力提升与产业集聚有利于金融业规模扩张。各模型系数符合中介效应检验的要求，通过计算中介效应在总效应的占比，比较不同矩阵下中介效应的大小，发现在货运成本降低促进市场潜力提升机制与产业集聚机制的过程中，相对于邻接程度和经济距离，地理距离的影响更大。这一结论也符合新经济地理学中运输成本降低扩大市场规模、促进产业集聚的理论。

考虑到交通基础设施与区域金融发展可能存在反向因果或联立性等问题，为处理内生性，采用一阶差分GMM 与系统GMM 对模型进行进一步检验。为消除异方差的影响，采用两步估计法进行估计，回归结果与上文基本一致。

2.交通基础设施对金融效率的影响

表4 报告了旅行时间成本（time）的回归结果，时间变量均显著为负，即旅行时间成本的降低对区域金融效率产生积极影响。模型（9）自变量系数的绝对值明显高于模型（8）的系数，即相较于劳动力投入效率，旅行时间成本对资本投入效率影响更大。其原因可能是旅行时间成本降低增加了从业者在地理上的可达空间，通过面对面交流，金融机构易于获得企业“软信息”，从而减少了金融交易成本，有利于金融机构投资决策，因而提升了金融业资本投入效率。通过检验货物运输成本的影响，发现货运成本降低促进金融效率提升。与劳动力投入效率相比，货物运输成本对金融业资本投入效率更高，这与地区市场规模扩大和产业发展相关。

表4 基本模型回归结果：旅行时间成本的影响

表5 报告了学习与共享机制的回归结果，在模型（10）中，旅行时间成本（time）均通过了显著性检验且系数为负，说明旅行时间成本越低，劳动力流动及学习与共享机制效率越高。在模型（11）、（12）中，pfl 变量均显著为正，符合中介效应检验的要求，说明学习与共享机制在旅行时间成本对金融效率的影响中存在中介效应。类似的，关于其他中介机制的回归结果符合统计检验，本文假设均得到证实。

通过计算中介效应在总效应的占比发现，基于旅行时间节约的学习与共享机制、人力资本匹配机制对金融业劳动力投入效率的影响明显高于资本投入效率。同时，对于金融业劳动力投入效率，在地理距离与经济距离作用下的中介效应占比更高。因此，基于旅行时间成本降低的学习共享机制与人力资本匹配机制在地理距离相近或经济发展差异较小的地区作用更大。值得注意的是，对于金融业资本投入效率，地理距离作用下的中介效应占比更高，即地理距离中介机制对金融资本投入效率的影响相对较大。这一结论符合钱雪松等（2017）的研究，[29]也即地理距离的减少有利于降低金融活动的交易成本，有利于提升资本投入效率。

表5 中介效应回归结果：学习与共享机制

根据货物运输成本对区域金融发展效率的中介效应回归结果，解释变量对中介变量的系数均显著为正，则货运成本降低促进了市场扩张与产业集聚。中介变量均显著为正，比较运输线路密度（density）变量在各模型中的系数与显著程度，认为市场潜能扩大机制与产业集聚机制在货物成本降低对金融效率的影响中发挥中介效应。进一步计算中介效应大小，发现市场潜能扩大的中介效应高于产业集聚。同时，交通基础设施对于劳动力投入的影响更为显著。而对资本投入而言，市场潜能扩张机制对其影响最大。

采用一阶差分GMM 和系统GMM 方法对交通基础设施对金融效率的影响及其作用机制进行进一步检验。旅行时间成本和运输线路密度变量在各模型中的结果基本与上文一致，因此，在考虑内生性条件下，交通基础设施完善将促进区域金融效率的提升。

五、主要结论与建议

本文基于新经济地理学、区域金融学理论，Han-Philips 动态空间计量模型及中介效应模型，对交通基础设施对区域金融发展差异的影响进行理论分析与实证检验，得出以下结论：（1）交通基础设施的作用表现在旅行时间节约效应与货运成本降低效应上，两者对金融发展规模与效率均存在积极显著的影响，而旅行时间的影响程度高于货运成本。（2）在交通基础设施对金融规模与金融效率的影响过程中，存在四种作用机制，即基于旅行时间节约的学习共享机制与人力资源匹配机制、基于货运成本降低的市场潜能扩张与产业集聚机制。（3）对于金融发展规模而言，学习共享机制与人力资本匹配机制更多地体现在相邻地区和经济发展差异较小的地区，地理距离则对市场潜能扩张与产业集聚的作用更强。（4）对于金融发展效率而言，地理距离的减少有利于降低金融活动的交易成本，提升资本投入效率。学习共享机制与人力资源匹配机制对金融业劳动力投入效率影响显著，对资本投入效率影响相对较小；市场潜能提升机制在两种效率中均发挥重要作用。

因此，提出以下政策建议：

（1）加强交通网络规划与交通枢纽建设，重视交通基础设施在区域金融发展中的作用。继续完善区域间交通基础设施建设，落实现代综合交通运输体系发展规划、城市群综合交通发展战略规划，提升运输网络效率。第一，通过交通枢纽建设为打造区域金融中心奠定基础。加快航空、高铁客运枢纽建设，培育铁路货运集散地。尤其对于交通基础设施相对薄弱的中西部地区，区域金融中心培育离不开承载力较强的交通枢纽与便捷的交通网络建设。第二，通过交通网络建设促进金融中心对周边地区金融发展的带动作用。完善航空、铁路、公路网络建设，加强快速网、干线网、基础网建设，发挥网络效应，为区域金融发展减少边界壁垒。

（2）加强客运补贴与优惠政策，重视旅行时间的节约效应。第一，完善客运补贴机制。着重考虑对知识经济就业人员旅行的补贴，鼓励商务旅行，鼓励人员、信息交流，促进金融行业、高新技术、咨询服务业人才出行，为区域间人力资配置与知识信息传递奠定基础。第二，推进出行服务快速化、便捷化，在旅行时间节约的基础上，提供舒适的旅行环境，安装无线网络设备、电子充电设备等办公设施，使商务出行者的旅行时间得以有效利用。第三，加强城际与区际高铁优惠政策，实现相邻大中城市间1～3 小时交通圈、城市群内0.5～2 小时交通圈的发展目标，发挥时空压缩效应，强化城际、区际客流，促进要素空间匹配，通过交通圈打造经济圈、金融圈、联动发展圈。

（3）加强综合运输体系建设与运费减免政策，重视交通的货运成本降低效应。第一，加强综合货运体系建设，完善集装箱运输，优化公铁联运、空铁联运等多式联运标准，强化不同运输方式的衔接，通过打造综合运输体系，降低货物运输成本，扩大本地市场规模。第二，开发利用专业化物流设施设备，优化物流组织模式，提升运输效率。第三，将交通政策充分纳入区域经济与产业发展规划与实践中。金融发展离不开产业发展，而交通通达是产业发展的基础，要统筹制定交通规划、产业规划、区域规划，依据产业规划制定运费补贴或减免政策，培育产业集群，为金融发展提供支撑。

（4）搭建区域协作平台，优化金融空间布局。加强与周边地区的产业协作、政策协作，建立有明确责任主体的合作机制，开展定期会议交流、学术论坛，搭建相邻省份城市或某一经济圈的对话协作平台。根据不同区域、不同城市的自身特征与产业优势，对金融发展做差异化定位，通过财税优惠政策、优化营商环境、开发金融产业园区等集中力量培育区域中心与金融产业。