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    中部六省金融成熟度的測度與效應(yīng)研究

    2021-08-30 11:03:22郭樹華
    關(guān)鍵詞:六省脈沖響應(yīng)成熟度

    穆 瀾,郭樹華,沈 輝

    (1.巢湖學(xué)院經(jīng)濟與法學(xué)學(xué)院,安徽合肥,230000;2.云南大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,云南昆明,650000)

    2021—2025年的“十四五”是中國經(jīng)濟構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟體,推進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵時期。中國經(jīng)濟所處發(fā)展階段的特征與形勢的轉(zhuǎn)變倒逼金融改革的加速?!笆濉逼陂g我國金融業(yè)發(fā)展取得了一定成績,金融定位得以明確,部分金融風(fēng)險有效化解,金融監(jiān)管體系逐步完善,但依然存在亟待解決的問題。這些問題成為制約“十四五”金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的門檻。2019年12月,中央經(jīng)濟工作會議明確指出,要深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,支持實體經(jīng)濟發(fā)展。2020年兩會,關(guān)于進一步深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革成為熱議話題,中央銀行明確了金融支持穩(wěn)企業(yè)、保就業(yè)政策落實的重要使命。中部六省在國內(nèi)經(jīng)濟中的地位舉足輕重,如何在明確區(qū)域金融功能定位的基礎(chǔ)上,推進“十四五”期間中部六省金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,助推中部六省金融業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟的正向效應(yīng)已成為學(xué)者們迫切關(guān)注的問題。因此,從區(qū)域金融成熟度角度測量中部六省金融發(fā)展水平,并對其經(jīng)濟增長效應(yīng)展開研究具有重大現(xiàn)實意義,可為推進中部六省金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供研究基礎(chǔ)。

    一、文獻綜述

    “成熟度”一詞最早由Humphrey于1987年提出,其所構(gòu)建的SW-CMM模型用來描述軟件機構(gòu)的成熟度層級及其改進途徑。SW-CMM模型設(shè)計了一種對現(xiàn)有軟件層級進行改進的途徑,使“成熟度”的概念在不同領(lǐng)域得到推廣和使用。諸如,“項目管理成熟度模型”“人力資源管理成熟度模型”“區(qū)域創(chuàng)新成熟度模型”“農(nóng)村金融成熟度”“金融成熟度”“保險成熟度”等。不同學(xué)者基于不同的研究領(lǐng)域圍繞“成熟度”取得了一定的研究成果。但整體來看,國內(nèi)外關(guān)于“成熟度”在金融領(lǐng)域的研究成果相對薄弱,尚處于研究的初期階段。高新才、李陽于2009年將“成熟度”的概念引入到金融領(lǐng)域,形成“金融成熟度”指標(biāo)體系和測算體系,以中國九個省份的農(nóng)村為研究對象,借助主成分分析方法刻畫測量農(nóng)村金融成熟度并進行排序。劉云生(2009)對金融成熟度進行了理論分析,精準刻畫了金融成熟度概念,并依據(jù)金融成熟度的理論設(shè)計了較為全面、客觀的金融成熟度評價指標(biāo)體系,并指出金融成熟度的指標(biāo)體系主要涵蓋金融總量指標(biāo)、金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)和金融效率指標(biāo)三大層面。任兆璋等(2010)采用主成分分析法構(gòu)建了廣東金融成熟度綜合指數(shù),刻畫了廣東省金融發(fā)展水平的趨勢特征。楊霞(2018)、袁婭敏(2014)、蒲勇健(2013)、張建軍(2012)等學(xué)者以區(qū)域金融為研究對象,通過刻畫區(qū)域金融成熟度得出了提升區(qū)域金融發(fā)展水平的路徑。蒲勇健、魏亞敏于2013年基于空間面板數(shù)據(jù)模型,選擇標(biāo)準B收斂模型、空間滯后模型和空間誤差模型對我國區(qū)域金融發(fā)展的B收斂進行了分階段探索。張建軍和陳晨(2012)從東中西部不同區(qū)域的金融市場發(fā)展視角切入,對比測算了東中西部的區(qū)域金融成熟度,根據(jù)排序結(jié)果顯示,我國區(qū)域金融發(fā)展呈現(xiàn)由東向西的明顯梯度差異。綜上所述,目前國內(nèi)關(guān)于金融成熟度的理論研究與實證研究相對不足,主要圍繞區(qū)域金融、農(nóng)村金融展開金融成熟度的測量,關(guān)于省域金融成熟度之間的對比研究成果較少。中部六省的經(jīng)濟金融發(fā)展是實現(xiàn)中部區(qū)域持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵,鑒于此,本文通過考察中部六省金融發(fā)展水平,對比研究中部六省在金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率等不同層面的差異,探討中部六省金融成熟度綜合指數(shù)與經(jīng)濟增長水平之間的關(guān)系,進而得出推進中部六省經(jīng)濟金融協(xié)同發(fā)展的機制體系。

    二、金融成熟度及指標(biāo)體系

    關(guān)于“金融成熟度”的定義及其指標(biāo)體系,目前學(xué)者們主要借鑒使用的是劉云生在《金融成熟度及其評價研究》一文中提出的觀點。從生態(tài)學(xué)的視角,根據(jù)金融本身所具備的特征集合與金融成長的狀態(tài)和過程,金融成熟度可理解為:衡量一個國家或地區(qū)金融成長能力與金融運行效率程度高低的指標(biāo),反映了一個國家或地區(qū)的金融發(fā)展能力和軌跡。金融成熟度涵蓋了金融總量的增長程度、金融結(jié)構(gòu)的合理程度和金融效率的優(yōu)化程度。據(jù)此,測算金融成熟度的指標(biāo)體系可劃分為金融規(guī)模指標(biāo)、金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)和金融效率指標(biāo)。金融成熟度的測算是把握一個國家或地區(qū)金融發(fā)展水平和金融成長程度的一個關(guān)鍵、有效、客觀的指標(biāo)。本文借鑒劉云生(2009)的金融成熟度指標(biāo)體系,從金融規(guī)模指標(biāo)、金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)和金融效率指標(biāo)三個維度在銀行業(yè)、證券業(yè)、保險業(yè)選擇15個指標(biāo)構(gòu)建省域金融成熟度指標(biāo)體系,如表1所示。

    表1 城市金融成熟度指標(biāo)體系

    三、金融成熟度綜合指數(shù)的構(gòu)建

    根據(jù)金融成熟度的定義和衡量指標(biāo),采用一定的統(tǒng)計方法對指標(biāo)體系進行整合,構(gòu)成一個能反映金融成長能力和效率的綜合指標(biāo),即金融成熟度綜合指數(shù)。處理具有一定相關(guān)性的多個指標(biāo)常用的統(tǒng)計方法主要是主成分分析法、因子分析法等。在對比了多種統(tǒng)計方法的優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,本文選擇主成分分析法。在金融成熟度綜合指數(shù)的構(gòu)建中,首先以安徽省為例,詳細描述安徽省金融綜合指數(shù)的構(gòu)建過程與趨勢圖;而后描述其它五省的金融成熟度綜合指數(shù)的結(jié)果與趨勢圖,進而整合中部六省的金融成熟度綜合指數(shù)趨勢圖并進行對比分析;最后對中部六省金融成熟度綜合指數(shù)的經(jīng)濟增長效應(yīng)進行驗證。

    (一)模型選擇

    主成分分析法是通過降維思想將具有內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的指標(biāo)體系轉(zhuǎn)化為能包含多數(shù)指標(biāo)信息的少數(shù)幾個相互獨立指標(biāo)的統(tǒng)計方法。該統(tǒng)計方法所得到的綜合指標(biāo)建立在分析指標(biāo)間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系而確定的權(quán)數(shù),確保了分析結(jié)果的客觀性。

    主成分分析的基本思想是將原有隨機變量中相關(guān)的分量通過正交變換轉(zhuǎn)化成其不相關(guān)的新隨機變量:

    X=(x1,x2,…,xP)T?C=(y1,y2,…,yp)T

    使之指向樣本點散布最開的p個正交方向,之后對多維變量系統(tǒng)降維處理,使之能以一個較高的維度轉(zhuǎn)換成較低維度系統(tǒng)。

    (二)定義變量與數(shù)據(jù)預(yù)處理

    本文以中部六?。ò不?、河南、山西、江西、湖北、湖南)為研究區(qū)域,采用2008—2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)來測算城市金融成熟度。數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國金融統(tǒng)計年鑒》《同花順iFind》《前瞻數(shù)據(jù)庫》各省統(tǒng)計年鑒及各省證監(jiān)會、銀監(jiān)會、保監(jiān)會官網(wǎng)數(shù)據(jù)。為了剔除不同省份各類原始統(tǒng)計數(shù)據(jù)在統(tǒng)計口徑上的差異對最終結(jié)果可能帶來的影響,先對所有變量指標(biāo)取對數(shù),將取對后的變量指標(biāo)分別命名為Xi。由于各個指標(biāo)之間的單位不一致,故在進行成熟度的構(gòu)建之前先將指標(biāo)值進行無鋼化處理,無鋼化以后的安徽省區(qū)域的指標(biāo)變量的均值和方差如表2所示。

    表2 指標(biāo)變量的均值和方差

    (三)安徽省金融成熟度綜合指數(shù)的測算過程與結(jié)果

    1.計算過程與結(jié)果

    結(jié)合標(biāo)準化的數(shù)據(jù)借助SPSS19.0進行主成分分析,得到總方差解釋表(見表3)。觀察表3可知,前兩個主成分特征值均大于1,且累計貢獻率占到總方差的88.87%,根據(jù)主成分分析法提取主成分個數(shù)的原則,主成分對應(yīng)的特征值大于且累計貢獻率達到85%以上,說明前兩個主成分滿足主成分分析的提取原則,表示提取前兩個主成分基本能較好地反應(yīng)整組數(shù)據(jù)。故可以選擇前兩個主成分來構(gòu)建金融成熟度綜合指數(shù)。

    表3 總的方差解釋

    借助初始因子載荷矩陣(見表4),用初始因子載荷矩陣除去主成分對應(yīng)的特征值開平方根,將得到主成分中各個指標(biāo)相對應(yīng)的系數(shù),分別記為S1、S2。將金融成熟度綜合指數(shù)的總的系數(shù)記為TS,S1、S2、TS的值可見表5。

    表4 初始因子載荷矩陣

    表5 系數(shù)矩陣

    利用計算公式

    根據(jù)金融成熟度指數(shù)(IFS)計算公式

    可得到安徽省金融成熟度綜合指數(shù)(見表6)。其中,a、b、c、d、e、f分別代表安徽、河南、山西、江西、湖北、湖南六省份。

    表6 安徽省金融成熟度綜合指數(shù)

    據(jù)表6可知,安徽省2008—2018年的金融成熟度綜合指數(shù)呈現(xiàn)持續(xù)性穩(wěn)步增長的趨勢,但增幅區(qū)間波動不大。2014年、2016年相對其它年份增幅較大??v觀安徽省金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)、金融效率的發(fā)展數(shù)據(jù),金融結(jié)構(gòu)與金融效率均在穩(wěn)步小幅提升,而金融規(guī)模的擴張速度較快,可見金融規(guī)模的擴張對金融成熟度有促進作用但影響系數(shù)偏低。2014年與2016年金融相關(guān)比、證券化程度與保險密度增幅較大是刺激金融成熟度提升較快的重要成因。因此可以得出,金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)、金融效率對金融成熟度均有正向作用,但金融結(jié)構(gòu)與金融效率對金融成熟度的影響作用更顯著。

    (四)中部六省金融成熟度綜合指數(shù)對比

    根據(jù)公式(1)(2)并結(jié)合各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù),可依次計算得到河南、山西、江西、湖北、湖南五省的金融成熟度綜合指數(shù)(見表7)。在河南、山西、江西、湖北、湖南五個省份的金融成熟度的構(gòu)建過程中,提取的主成分嚴格按照主成分對應(yīng)的特征值大于且累計貢獻率達到85%以上的基本原則,最終提取的主成分個數(shù)不同,根據(jù)總的方差解釋、初始因子載荷矩陣與系數(shù)矩陣,及成熟度綜合指數(shù)計算公式最終得到河南、山西、江西、湖北、湖南五省的金融成熟度綜合指數(shù)。

    表7 中部六省金融成熟度綜合指數(shù)

    橫向?qū)Ρ戎胁苛〉慕鹑诔墒於染C合指數(shù)(表7)及趨勢圖(圖1)可以發(fā)現(xiàn),安徽省IFS最高,湖南省IFS最低,河南與江西的IFS較為接近,湖北省IFS明顯優(yōu)于湖南省IFS,山西與湖南的IFS較為接近。中部六省的金融成熟度綜合指數(shù)均呈現(xiàn)出緩慢穩(wěn)步上升趨勢。六省的金融規(guī)模迅速擴張,但金融成熟度指數(shù)變動不顯著,說明金融規(guī)模擴張對金融成熟度的貢獻不強。中部六省中轉(zhuǎn)折點的出現(xiàn)基本均是由證券業(yè)的規(guī)模和結(jié)構(gòu)發(fā)生較大調(diào)整引起,說明在銀行業(yè)作為傳統(tǒng)金融發(fā)展的主要力量時,均衡發(fā)展證券業(yè)、保險業(yè)對提高區(qū)域金融成熟度十分必要,要形成銀行業(yè)、證券業(yè)與保險業(yè)全面高質(zhì)量發(fā)展的格局??v向?qū)Ρ戎胁苛〗鹑诔墒於染C合指數(shù)可以發(fā)現(xiàn),金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率指標(biāo)對六省金融成熟度的提升影響程度不同,計算過程和計算結(jié)果顯示:2008—2018年期間,總量指標(biāo)對六省金融成熟度的影響較大,金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)和金融效率指標(biāo)的影響作用尚存在較大空間。

    圖1 中部六省金融成熟度趨勢圖

    結(jié)合所選指標(biāo)對應(yīng)的實際數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)安徽省在金融規(guī)模、金融效率、金融結(jié)構(gòu)方面明顯優(yōu)于湖南省。2017年六省的IFS均呈不同程度的下降,其中河南與江西降幅最大。兩省IFS指數(shù)下降均和證券業(yè)債券籌資規(guī)模大幅下滑、證券化程度弱化及存貸比下降有直接關(guān)系。安徽省2016年IFS降幅較大主要是由于證券業(yè)債券籌資規(guī)模下降及證券化程度減弱。湖北省2009年由于保險賠付及存貸比的下降導(dǎo)致IFS降幅較大。綜上可知,金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)與金融效率的指標(biāo)層所選指標(biāo)的變動均會對金融成熟度產(chǎn)生一定影響,且金融規(guī)模的擴張,金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化及金融效率的提升對金融成熟度均產(chǎn)生正向的積極影響。

    四、中部六省金融成熟度綜合指數(shù)的效應(yīng)檢驗

    金融成熟度綜合指數(shù)的提升意味著金融結(jié)構(gòu)、金融規(guī)模、金融效率某一指標(biāo)層或多指標(biāo)層發(fā)生了變化。優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)、擴大金融規(guī)模、提升金融效率均會對金融成熟度綜合指數(shù)產(chǎn)生向好的影響,而這些層面的積極變化必將對區(qū)域經(jīng)濟的增長帶來促進。金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化會促進金融資源的優(yōu)化配置從而促進經(jīng)濟增長;金融規(guī)模的擴大有助于金融資本的加速聚集和積累,進而為經(jīng)濟增長提供動力;金融效率的改進則會提高區(qū)域投資總量,是區(qū)域經(jīng)濟增長的源泉。基于以上作用機制,展開中部六省金融成熟度綜合指數(shù)IFSj對經(jīng)濟增長QGDPj效應(yīng)檢驗。借助VAR模型挖掘中部六省金融成熟度對其經(jīng)濟增長的作用方向和程度。VAR模型構(gòu)建的第一步是確定最優(yōu)滯后階數(shù),在確定好最優(yōu)階數(shù)基礎(chǔ)上對VAR模型的穩(wěn)定進行檢驗,在滿足模型穩(wěn)定性的條件后方可對VAR模型進行格蘭杰因果檢驗、方差分解和脈沖響應(yīng)分析。金融成熟度綜合指數(shù)與經(jīng)濟增長效應(yīng)檢驗主要借助脈沖響應(yīng)分析來實現(xiàn)。在數(shù)據(jù)處理上,對中部六省金融成熟度綜合指數(shù)與經(jīng)濟總量均采取自然取對處理。由于河南、山西兩個省份數(shù)據(jù)不滿足模型平穩(wěn)性檢驗的條件,而安徽、江西、湖北、湖南四省數(shù)據(jù)指標(biāo)滿足數(shù)據(jù)指標(biāo)平穩(wěn)性檢驗的條件,故主要針對這四省展開檢驗。

    借助信息準則與LR檢驗法對VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)進行確定,得出關(guān)于四省所選變量VAR模型的最優(yōu)階數(shù)i(見表8)及相應(yīng)的VAR模型(見表9)。從而對VAR(i)進行特征根檢驗,檢驗結(jié)果顯示:中部四省所對應(yīng)的VAR模型特征根均在單位圓內(nèi),表明其VAR穩(wěn)定,可展開脈沖響應(yīng)分析。

    表8 VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)的判定結(jié)果

    表9 VAR(i)的構(gòu)建

    依次對安徽、江西、湖北、湖南四省的VAR展開脈沖響應(yīng)分析,從而得到脈沖響應(yīng)圖2~5,圖2的安徽省VAR(2)模型的脈沖響應(yīng)說明:金融成熟度對經(jīng)濟增長有滯后2期的循環(huán)正向效應(yīng),滯后5期達到首次峰值,滯后9期達到二次峰值,且二次峰值高于一次峰值。出現(xiàn)循環(huán)峰值的原因一方面很可能是安徽省金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)與金融效率發(fā)生調(diào)整后對經(jīng)濟增長的影響過程在時間上不同步,一方面可能是金融成熟度刺激經(jīng)濟增長,經(jīng)濟增長又反過來作用于金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)與金融效率,從而形成金融規(guī)模擴張、金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化、金融效率提升與經(jīng)濟增長的良性循環(huán)效用。圖3中的江西省VAR(3)模型的脈沖響應(yīng)圖說明:金融成熟度對經(jīng)濟增長有滯后1期的正向影響,并在第3期達到峰值,而后影響程度隨時間減弱。圖4中的湖北省VAR(2)模型的脈沖響應(yīng)說明:金融成熟度對該省經(jīng)濟增長有滯后1期的正向循環(huán)影響,首次峰值出現(xiàn)在3期,高于出現(xiàn)在9期的二次峰值。圖5中的湖南省VAR(2)模型的脈沖響應(yīng)圖同樣說明:當(dāng)給金融成熟度一個沖擊時,會給經(jīng)濟增長帶來正向影響,并在滯后4期達到最大影響,而后隨時間減弱。

    圖2 脈沖響應(yīng)分析——安徽

    圖3 脈沖響應(yīng)分析——江西

    圖4 脈沖響應(yīng)分析——湖北

    圖5 脈沖響應(yīng)分析——湖南

    綜上可知,當(dāng)對FSIj實施一定的沖擊后,4個VAR模型均會對QGDPj產(chǎn)生正的刺激,即FSIj的沖擊會對區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)生有利影響,并存在區(qū)域經(jīng)濟不同特征下的循環(huán)正向效用,故經(jīng)濟增長速度的穩(wěn)定性離不開金融規(guī)模的擴張、金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與金融效率的提升,經(jīng)濟增長又反過來刺激金融規(guī)模的擴張、金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與金融效率的提升,形成經(jīng)濟增長與金融發(fā)展的互動循環(huán)。

    五、結(jié)論與建議

    本文研究表明,金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)與金融效率三個維度對金融成熟度均有影響,金融成熟度綜合指數(shù)與區(qū)域金融的總體運行情況吻合,能夠較好地反映中部六省金融運行的規(guī)律、差異、問題以及各省的金融發(fā)展趨勢。

    結(jié)合文中分析結(jié)果,在中部六省金融發(fā)展的過程中,要從金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)與金融效率三個不同的維度進行調(diào)整升級,走內(nèi)涵式質(zhì)量型金融發(fā)展之路,側(cè)重金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。

    第一,區(qū)域金融發(fā)展要堅持協(xié)調(diào)可持續(xù)。不能盲目進行金融規(guī)模的擴張,銀行業(yè)、證券業(yè)與保險業(yè)要控制行業(yè)擴張的速度,追求行業(yè)規(guī)模效用,走質(zhì)量型發(fā)展路徑,注重金融服務(wù)、金融科技、金融創(chuàng)新,落實金融發(fā)展助推實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。金融服務(wù)要以實體經(jīng)濟運行中的需求為導(dǎo)向,堅持金融對企業(yè)發(fā)展、社會就業(yè)的政策落實,金融機構(gòu)對企業(yè)融資要因企業(yè)需求而異,提升對中小微企業(yè)的融資支持力度,引導(dǎo)投資轉(zhuǎn)化率,提升金融成熟度,助力實體經(jīng)濟增長。金融科技用科技助力金融產(chǎn)品、金融模式的升級提質(zhì),增加金融服務(wù)經(jīng)濟的效果,深度融合科技與金融業(yè)務(wù)各個領(lǐng)域,從而驅(qū)動銀行業(yè)務(wù)、證券業(yè)務(wù)、保險業(yè)務(wù)的高質(zhì)發(fā)展。

    第二,區(qū)域金融發(fā)展要優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)。深入?yún)^(qū)域經(jīng)濟發(fā)展實際,增強金融結(jié)構(gòu)的市場主導(dǎo)性,深化證券化深度,提升保險密度。形成政府引導(dǎo)、金融機構(gòu)參與市場機制相結(jié)合的金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化機制,發(fā)揮政府部門的引領(lǐng)作用,賦予金融機構(gòu)更大的自主權(quán)利空間,進一步挖掘金融潛力,遵循資本市場運行的基本規(guī)律,提升金融機構(gòu)的抗風(fēng)險能力,有效促進產(chǎn)融結(jié)合。豐富金融多樣性,通過金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化更好地發(fā)揮金融發(fā)展的規(guī)模效應(yīng),促進區(qū)域?qū)嶓w產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級。

    第三,區(qū)域金融效率要逐步提升。金融效率的提升離不開良好的金融生態(tài)環(huán)境、高效的金融資源配置和適度的金融開放。區(qū)域經(jīng)濟要加快轉(zhuǎn)型升級,不斷提升經(jīng)濟質(zhì)量,健全社會信用體系,借助多種渠道和手段降低金融機構(gòu)不良資產(chǎn)的規(guī)模,從而凈化金融生態(tài)環(huán)境。合理優(yōu)質(zhì)地配置金融資源,借助大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈技術(shù)等合理高效配置金融。省域內(nèi)部或省級之間依托國家金融區(qū)域戰(zhàn)略打造具有一定資源整合能力的大型金融機構(gòu),發(fā)揮其金融供給能力。逐步形成具有創(chuàng)新能力的金融試驗區(qū),培育區(qū)域金融創(chuàng)新項目。推動區(qū)域金融聚集,發(fā)揮金融聚集對區(qū)域產(chǎn)業(yè)的動力作用及區(qū)域產(chǎn)業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟的增長作用。依托互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈技術(shù)建設(shè)區(qū)域金融網(wǎng)格,增強區(qū)域金融資源配置能力。

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