长江三角洲地区金融一体化研究——基于时空演进的测度与分析

赵国富 黄瑞玲

（中共江苏省委党校，江苏 南京 210009）

一、问题的提出与文献回顾

长江三角洲地区（以下简称“长三角”）一体化发展上升为国家战略是党中央作出的重大决策部署，这标志着长三角一体化进程按下快进键。2019年12月1 日印发的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》从顶层设计层面对长三角一体化发展提出了新要求。长三角一体化范围包括长三角地区全域，该地域区位突出、禀赋优良，是我国经济金融实力最强、发展态势最好的地区之一。2019 年，长三角地区的地区生产总值共计23.7 万亿元，约占全国的23.9%；本外币各项存款余额为47.6 万亿元，占全国比重为24.0%；各项贷款余额为38.2万亿元，占全国比重为24.1%。伴随着长三角一体化进程的推进，金融层面的一体化尤为紧迫和重要。金融一体化是区域一体化的重要组成部分，既是区域一体化发展的前提与推动力，也是区域一体化进程的应有表现和必然趋向，同时还是评价区域一体化发展程度的重要标准。因此，加快推进长三角金融一体化进程对区域一体化发展具有重大意义。

理论界对金融一体化尚未形成统一的定义。张凤超（2005）、周迪（2017）等研究认为金融一体化聚焦特定的区域，其基本内涵可以概括为三个方面：第一，金融一体化的动力来自金融配置效率的帕累托改进；第二，金融一体化的演进表现为金融要素在区域间的运动，彼此关联、相互制约，进而实现区域内金融资源共享、金融效率提升；第三，金融一体化的趋向是整个区域形成一个统一联动的金融协调发展态势，并推动经济增长。

关于对金融一体化程度的测度，国内学者的研究大体可以分为两类：一类是借鉴经济一体化的测度方法，并使用Feldstein &Horioka（1980）提出的F-H 模型等对金融一体化进行整体性的测度。张颖熙（2007）对我国1952～2004 年间的三大区域金融一体化程度进行F-H检验和比较，发现金融一体化程度不升反降。李喆（2012）针对京津冀13个地级及以上市的面板数据，得到无条件的F-H 系数为0.5422，在去除经济周期及地区政策因素后，有条件的F-H系数变为0.437，这说明京津冀区域金融一体化程度有所提升。林键等（2020）以信贷一体化为突破口，发现2003 年以来长三角金融一体化增强，但从2018 年开始程度减弱。另一类则是通过构建指标体系，运用主成分分析法、灰色关联度分析法等模型，对金融一体化进行多层次的测度。江元（2017）从金融规模、金融能力两个方面构建符合系统协同度模型，发现京津冀三地金融复合系统协同度并不非常显著，三地复合系统协同度呈现出震荡上扬趋势。京津冀三地的金融能力协同度比金融规模协同度更为显著。苏春子（2018）从数量指标、价格指标、间接指标三个类别构建东亚金融一体化指标体系，通过主成分分析法来测度东亚地区金融一体化水平。李涛等（2018）从银行业、证券业和保险业三行业构建量化指标体系，对两岸金融一体化程度进行测度。陈小荣等（2020）从金融规模、金融结构、金融效率三个维度构建复合系统协同度模型并检验，发现近年来京津冀地区金融一体化程度呈现下降现象。

综合来看，现有文献对金融一体化的研究较为丰富，为本文提供了良好的研究基础。但也存在一些不足：一是选取的测度指标较少，不能全面地对金融一体化进行测度；二是对长三角地区金融一体化程度测度的研究相对较少。基于此，本文选取2009～2019年长三角地区省级面板数据，从金融规模、金融效率、金融生态环境三个维度，选取17个二级指标，建立耦合协调度模型对长三角金融一体化进行测度与评价，并据此提出推进长三角金融一体化进程的政策建议。

二、指标体系、数据处理与测度方法

（一）指标体系的构建

长三角金融一体化是长三角地区金融发展高度融合、协调统一，进而趋向一个整体的进程或状态。它是由金融规模、金融效率、金融生态环境等系统有机组合而形成的综合体。金融规模体现金融一体化发展之“量”的大小。金融效率，即金融资源的配置效率，它衡量金融一体化发展之“质”的高低。金融生态环境最早是由周小川（2004）提出，它是指金融运行的外部环境，换言之，它表征金融一体化之“外部条件”的好坏。三者之间的协调程度是影响长三角地区金融一体化程度的重要因素。制定一套能够综合评价金融规模、金融效率与金融生态环境发展水平的指标体系，是分析长三角金融一体化程度的首要前提。本文在遵循全面性、系统性、层次性与可量化性四项基本原则的基础上，参考现有文献中分析金融规模、金融效率与金融生态环境的常用指标，结合理论分析，确定反映这三者发展的主要指标，初步构建指标体系。

第一，在金融规模方面，采用金融业增加值占地区生产总值比重衡量金融业在国民经济中的整体规模，每万人金融机构存贷款余额是反映金融规模大小最直接有效的指标。保险业和证券业的规模也是构成地区金融总规模的重要内容，分别采用人均保费收入和上市公司融资额（包括发行A 股、H 股及债权融资）来表示。第二，在金融效率方面，借鉴周国富和胡慧敏（2007）、黎翠梅和曹建珍（2012）的金融效率评价指标体系，从储蓄动员效率、储蓄投资转化效率、投资投向效率三方面选取指标。其中，储蓄率反映储蓄动员的效率，考虑省级面板数据的可得性问题，用存款占地区生产总值比重来近似衡量。储蓄投资转化率是资本形成总额除以储蓄总额的比值，金融机构存贷比是当年年末金融机构贷款余额除以存款余额的比值，这两个指标反映储蓄投资转化的效率。边际资本生产率是地区生产总值增量除以资本形成总额的比值，贷款产出率是地区生产总值与当年年末金融机构贷款余额的比值，这两个指标反映投资投向的效率。另外，选取上市公司平均净资产收益率和保险深度两个指标分别对证券业和保险业的效率进行测度。第三，在金融生态环境方面，参考中国人民银行洛阳市中心支行课题组（2006）、邢勃（2008）等研究，并考虑数据的可得性，从经济发展水平、金融资源水平和信用环境三个方面选取指标。其中，人均地区生产总值、财政支出占地区生产总值比重衡量经济发展水平、每万人金融机构网点数、每万人金融机构从业人员数反映金融资源水平，银行不良贷款率、行政诉讼案件年增长率反映信用环境，这两个指标是逆向指标，其数值越小越好。

（二）数据标准化和指标权重计算

本文采用2009～2019 年长三角地区上海、江苏、浙江、安徽4 省（直辖市）相关数据，主要来自2009～2019年中国统计年鉴、各省（直辖市）的统计年鉴、金融运行报告、银保监会网站等。由于数据的量纲、数量级以及属性各有不同，下面需要对数据进行标准化处理。

1.初始数据的标准化处理。首先应用全部数据组成初始矩阵，如公式（1）所示：

其中，m表示指标数量，n表示省级单位数量。xij表示第i个省（直辖市）的第j个指标值。对正向指标和负向指标无量纲化的处理公式分别为公式（2）和公式（3）：

其中，xjmin和xjmax分别表示j项指标的最小值和最大值。为了满足取对数的要求，需将全部指标平移处理，如公式（4）所示：

从而得到经过无量纲化和平移处理的新矩阵，如公式（5）所示：

3.很多学生有完美主义倾向，尤其是女孩子在使用错题本时，常常是外在大于实际，把错题本弄得美美的，当成“艺术品”来对待，反而没有关注到错题本的本质；

2.指标权重的确定。根据熵权系数法，系统内第j个指标对应的熵值Ej计算如公式（6）所示：

权重的计算公式如公式（7）所示：

具体的指标及权重计算结果见表1。

表1 金融一体化发展评价指标及权重

长三角金融发展函数是各省（直辖市）函数的加总。任一省（直辖市）的发展综合评价函数记为fi(Ut)，如公式（8）所示：

按照所属系统的分类，还可以依次计算出金融规模发展评价函数fi(U1t)、金融效率发展评价函数fi(U2t)和金融生态环境发展评价函数fi(U3t)。

（三）长三角金融一体化的测度方法

1.耦合度模型。耦合用以表示2个或2个以上的系统紧密配合、相互影响的作用关系。借用耦合度函数，可以解释长三角金融一体化进程中金融规模、金融效率与金融生态环境之间相互作用、相互影响的内在协同机制。三个系统的耦合度函数如公式（9）所示：

2.耦合协调度模型。使用耦合度函数Ct无法确定系统是在较高的水平上相互促进，还是在较低的水平上紧密联系。因此，进一步引入耦合协调度函数Rt，既能反映系统之间的协调程度，还能体现协调发展水平的阶段性。耦合协调度函数Rt的表达式如公式（10）所示：

其中，Tt表示综合评价指数，指数计算如公式（11）所示：

Rt的值越大，反映系统之间协调发展的水平越高，即一体化程度越高。为了方便计算，令α=β=。按照耦合协调度的大小可以划分不同耦合协调发展阶段。设定耦合协调度在0.75 以下（不含0.75）是低级协调发展阶段，0.75～0.85 是中级协调发展阶段（不含0.85），0.85及以上是高级协调发展阶段。

三、实证分析

长三角金融一体化，应该有两层含义：第一，把长三角作为一个整体来考察，该整体的金融规模、金融效率与金融生态环境协调发展，呈现整体“大”的一体化；第二，从长三角内各省（直辖市）来看，其金融规模、金融效率与金融生态环境同样紧密关联、协调发展、相互联动，呈现各组成部分内部及之间“小”的一体化。下面分别从时序和空间上对两者进行测度与分析。

（一）长三角金融一体化发展的时序特征

长三角金融综合发展水平呈现出波动上升的趋势（见图1）。按照发展趋势，大致可以分为三个阶段：2009～2011 年，长三角金融综合发展水平提高较快，这得益于2008年国际金融危机后，中央及长三角地方政府积极有效的政策应对，金融在危机后快速扩张；2012～2015年，除2012年小幅下滑，其他年份长三角金融综合发展水平呈平稳上升，增速较为缓慢；2016～2019年，长三角金融综合发展水平再次快速提高，这主要得益于金融去杠杆严监管背景下，金融高风险资产得以压降、金融风险趋于收敛以及科创板注册制度改革带来的资本市场发展的政策红利。

图1 长三角金融综合发展评价

通过将长三角金融综合发展水平与金融规模、金融效率、金融生态环境发展水平进行对比分析（见图2），可以揭示出促进长三角金融一体化发展的主要动力和三个系统协调演进的主要矛盾。从直观上看，以2009～2019 年长三角金融综合发展水平演变的三个阶段为标准，三大系统呈现出不同的发展态势。首先，在2009～2011 年第一个阶段中，呈现出“双高一低”的特征，即金融效率、金融生态环境的发展维持在较高水平，增长速度也较快；但受金融危机的影响，金融规模发展水平低，发展速度迟缓。在这一阶段，长三角金融一体化发展的主导力量是较高水平的金融效率。其次，在2012～2015 年第二个阶段中，三个系统呈现出“一升一降一稳”的特征，即金融规模发展水平的提升速度先慢后快，在2013 年后表现出强劲的上升趋势；而金融效率发展水平急转直下，表现出在波动中不断降低的态势，并于2015年降到最低点；金融生态环境发展水平较前一阶段增速明显放缓，稳中有进。在此阶段中，储蓄投资转化率和边际资本生产率的下降，以及上市公司平均净资产收益率的频繁波动是阻碍金融效率提升的主要原因。最后，在2016～2019 年第三个发展阶段中，金融效率发展水平出现反弹，但增长乏力，与缓慢的金融生态环境发展速率趋同。与此同时，金融规模发展水平在波动中上升。

图2 长三角金融规模、效率、环境发展评价

下面利用系统耦合协调指标具体衡量长三角金融规模、金融效率和金融生态环境一体化发展的情况。总体上看，2009～2019 年长三角金融规模、金融效率、金融生态环境的综合耦合协调度基本达到中级耦合协调水平，其变动也大致可以分为三个阶段（见图3）。一是2009～2011年，系统协调水平处于0.75以下，呈现低级耦合协调水平；二是2012～2015年，系统协调水平超过0.75 并缓慢上升，至2015 年达到0.764；三是2016～2019年，系统协调水平在2016年达到0.786 后不断增长，2019 年突破0.8，处于中级耦合协调发展阶段。具体来看金融规模、金融效率与金融生态环境两两之间的协调发展变化（见图4），金融规模—金融效率、金融效率—金融生态环境的两两关系变动整体上呈现“先降后升”的特征，后期在波动中缓慢提高，而金融规模—金融生态环境的关系变动是不断提高的。在第一阶段和第二阶段，金融效率与金融生态环境的耦合协调程度最高，金融规模与金融生态环境的耦合协调程度最低；而在2014 年之后的第三阶段，三组两两耦合协调度差距不断缩小，趋向较为一致。

图3 长三角金融发展综合耦合协调度

图4 长三角金融规模、效率与环境两两耦合协调度

通过三个阶段金融规模、金融效率与金融生态环境系统的表现可以发现，在第一阶段以金融效率为主导力量的金融发展态势中，由于国际金融危机的巨大冲击，金融规模的开发与拓展受阻，整体金融环境低迷，制约了长三角金融一体化的发展。在第二阶段中，凭借有利的国内外经济条件，特别是政府强有力的宏观调控下，长三角的金融规模大幅提升，在金融一体化发展中占据主导力量；但是金融效率系统发展却相对降低，金融生态环境的发展也停滞不前，这也进一步导致金融规模—金融效率、金融效率—金融生态环境这两组的两两协调度不升反降。在第三阶段中，长三角金融发展协调度普遍上升，这得益于近年来中央及地方政府对长三角一体化发展的重视与落实，加快推进金融一体化进程。但即便是处于最高值的2019 年，长三角金融发展综合协调度也仅处于中级耦合协调发展阶段；三个系统的两两协调度均低于0.750，处于低级耦合协调发展阶段。因此，当前在扩大金融规模、提升金融效率、优化金融生态环境的同时，形成良好的金融规模、金融效率与金融生态环境协调发展机制是长三角金融一体化发展的当务之急。

（二）长三角金融一体化发展的空间特征

首先从2009～2019 年长三角各省（直辖市）金融发展的总体情况看（见图5），各省（直辖市）的排名情况依次经历从上海—浙江—江苏—安徽到上海—江苏—浙江—安徽的过程。上海作为我国金融中心，其金融发展的总体水平最高，平均分别为江苏、浙江、安徽的1.22 倍、1.25 倍和1.48 倍。在2009～2011 年间，浙江的金融综合发展水平略高于江苏；2012年之后，江苏均高于浙江。安徽由于金融发展起步较晚，起点较低，金融综合发展水平与其他3省（直辖市）差距较大。

图5 长三角地区金融综合发展水平

更进一步，从各省（直辖市）的金融规模、金融效率与金融生态环境的发展进行具体分析，结果表明：就金融规模来说（见图6），上海优势明显，江苏、浙江次之，且两者相差不大，安徽较弱。不过，其他3省与上海之间的差距逐渐在缩小。比如人均金融机构存款余额这一指标，2009 年上海分别是江苏、浙江、安徽的3.14倍、2.36倍、9.30倍，2019年分别缩小为2.79倍、2.32倍、6.24倍；又如每万人金融业从业人员这一指标，2009年上海分别是江苏、浙江、安徽的2.88倍、1.85 倍、4.14 倍，2019 年分别缩小为2.81 倍、1.75 倍、3.61 倍。在金融效率方面（见图7），各省（直辖市）的波动幅度都较大，但上海与其他3省呈现出不同的演进态势：上海的金融效率在波动中逐渐上升，而江苏、浙江、安徽在波动中逐渐下降。在2012年之前，上海的金融效率低于江苏、浙江两省，主要表现在其储蓄投资转化率和金融机构存贷比较低；在2012年之后，上海的金融效率在波动中上升，与其他3省不断拉开差距。关于金融生态环境（见图8），各省（直辖市）均发展平稳，其中上海占据绝对优势，江苏、浙江次之，安徽最低。上海的优势主要体现在每万人金融机构数、每万人金融机构从业人员数、银行不良贷款率等指标上，比如在2019年，上海每万人金融机构数分别为江苏、浙江、安徽的2.38倍、1.57倍、7.27倍，每万人金融机构从业人员数分别为江苏、浙江、安徽的2.81倍、1.75倍、3.61倍，银行不良贷款率大致为江苏和浙江的2/3、安徽的1/2。这表明，上海的金融资源环境和信用环境明显优于其他三省，整体金融生态优良。

通过对比2009 年、2014 年、2019 年长三角各省（直辖市）金融综合协调度（见图9），本文研究发现四省（直辖市）金融一体化协调发展时间演进的空间特征。2009 年江苏、浙江、上海、安徽的金融综合协调发展水平分别为0.729、0.737、0.780、0.692，上海达到中级水平，江苏、浙江、安徽均处于低级水平。2014年，江苏、浙江、上海、安徽协调度分别为0.764、0.750、0.812、0.708，上海接近高级水平，江苏、浙江两省均达到中级水平，安徽仍处于低级水平。2019年，江苏、浙江、上海、安徽协调度分别为0.786、0.773、0.853、0.734，上海协调度已达高级水平，江苏、浙江、安徽三省均有所提高。总的来看，近10年来，长三角各省（直辖市）金融综合协调发展水平整体不断提升，目前基本形成了以上海为轴心，江苏和浙江为两翼的较高金融协调发展水平的三角地带，仅安徽尚未达到中级协调水平。

图6 长三角地区金融规模发展水平

图7 长三角地区金融效率发展水平

图8 长三角地区金融环境发展水平

图9 2009年、2014年、2019年长三角金融综合发展协调度空间特征

为考察长三角各省（直辖市）相互之间的金融关联程度，本文参考区域经济分析中的引力公式对各省（直辖市）两两之间的金融关联度进行测算（见表2、图10）。金融关联度计算如公式（12）所示：

其中，Rmn是指m、n两省（直辖市）之间的金融关联度；Vm和Vn分别表示m、n两省（直辖市）的金融实力，本文用其金融产业增加值代替；Pm和Pn分别表示m、n两省（直辖市）的人口数；Dmn表示m、n两省（直辖市）之间的交通距离，为方便起见，使用上海市、南京市、杭州市、合肥市两两之间中心城区的距离来测算。

表2 2009～2019年各省（直辖市）的金融关联度（两两之间）

图10 2009～2019年长三角地区金融关联度

观察近11 年的数据，本文研究发现，各省（直辖市）两两之间的金融关联度整体上逐年递增。具体来看，江苏—安徽之间的金融关联程度最高，且2012年之后增速明显，2019 年的关联值达到906.26；上海—浙江、江苏—浙江之间的金融关联程度次之，2019年分别达到700.85、560.87；而上海—安徽之间的关联程度最低，2019年仅为71.24，表明上海与浙江对安徽的金融辐射能力有限。总的来说，长三角各省（直辖市）两两之间的金融联系程度存在较大的梯度差异，联系程度还不够紧密、和谐，这制约了长三角金融一体化的发展。

四、主要结论与政策建议

（一）主要结论

第一，从时序上看，2009～2019 年间长三角金融一体化发展的总体演进过程可分为三个阶段渐次推进：第一阶段是2009～2011 年，金融效率和生态环境发展水平较高，但规模小，金融综合发展协调度滞后。这源于2008 年金融危机余波的影响，金融规模开拓受阻。第二阶段是2012～2015 年，金融规模快速扩大，金融生态环境平稳上升；但金融效率在波动中不断降低，这是造成此阶段中综合协调度停滞不升的主要原因。金融危机后，地方政府大力发展金融行业的规模，但往往忽视“质”的提升，导致出现各类良莠不齐的金融项目，使得该阶段金融效率较低。第三阶段是2016～2019 年，三个系统均呈现上升态势，此时的综合协调水平上升明显，处于中级状态。这主要得益于金融供给侧结构性改革背景下，金融高风险资产得以压降、金融风险趋于收敛所带来的资本市场发展的政策红利。就三个系统的两两协调情况看，金融规模—金融生态环境的协调度上升明显，金融效率—金融规模和金融生态环境—金融效率的协调度波动频繁，三组当前均未达到中级水平。

第二，从空间上看，2009～2019 年间长三角各省（直辖市）的金融发展水平和综合协调度整体提高，整体的空间格局呈现出以上海为轴心、江苏和浙江为两翼、安徽为依托的区域发展形态。在具体系统上，各省（直辖市）的发展梯度差异较大：上海是全国金融中心，金融规模最大、金融生态环境最优；金融效率上，江苏、浙江和安徽在波动中降低，上海在波动中升高；安徽在三个系统表现上均处于弱势。就各省（直辖市）两两之间的金融关联度来看，同样存在较大的梯度差异，江苏—上海、上海—浙江之间的联系程度最高，上海—安徽、浙江—安徽之间的联系程度较低，这限制了长三角金融一体化进程的推进。空间格局上的梯度差异，源于长三角地区固有的行政壁垒。长三角地区分属四省（直辖市），很多城市金融及相关配套产业同构化严重，存在恶性竞争的现象，金融定位模糊，功能互补不强，缺乏统一、高效的制度安排与组织框架，这是金融一体化空间格局矛盾的根本原因。

（二）政策建议

首先，以金融效率为导向，促进长三角金融规模、效率和生态环境协调发展。区域金融一体化发展的动力与目标是金融配置效率的帕累托改进。当前，长三角地区金融规模大、金融生态环境优良，但金融效率发展滞后且不稳定，这是制约金融一体化进程的主要矛盾。因此，地方政府及各类金融主体应着重推进金融供给侧结构性改革，不断提升金融效率，推动长三角金融一体化高质量发展。一是要鼓励金融创新，促进金融资源投向结构的改善与效率的提升；二是要加大力度鼓励、支持、引导金融机构支持实体经济发展；三是要强化普惠金融服务体系，要立足本土，加强政银合作，服务基层百姓，支持小微企业创业发展。

其次，以空间协调为抓手，促进长三角地区的金融功能互补和优势叠加。上海是全国金融中心，金融规模庞大，但体现金融效率的金融资源投向与存贷比指标较低，要提升其引领辐射长三角其他地区的金融发展。江苏金融环境优良，政府财力雄厚，人才后备队伍强大，金融开放程度较高，应利用好制造业发达的优势，做好金融服务实体经济的同时，继续提升其金融综合发展水平。浙江金融发展仅次于江苏和上海，其数字金融领先，民营经济发达，应以发展数字金融、互联网金融为核心，整合提升金融集聚发展平台，打造全国数字金融创新高地和开放金融重要枢纽。安徽金融规模、效率、生态环境的发展均较为滞后，但金融腹地广阔，应加快金融发展步伐，充分利用好科教资源，培养金融人才，做好金融服务工作，大力发展绿色金融。

最后，以体制机制为根本，构建并完善金融一体化的制度安排和组织框架。各省（直辖市）政府和主要金融机构要带头打破思维定势，以长三角金融一体化发展的整体利益出发，破除行政壁垒，建立金融合作机制和跨区域金融合作平台，完善金融合作的制度安排和组织框架。在《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》和《关于进一步加快推进上海国际金融中心建设和金融支持长三角一体化发展的意见》的基础之上，发挥好现有长三角区域合作办公室的积极作用，在搭建金融数据共享平台、联合强化金融监管、共同防范金融风险等方面加强沟通交流，推动金融一体化进程不断向前迈进。