金融資源分布與產(chǎn)業(yè)布局對大、小城市病的影響

李長治，劉 誠

（1. 國家發(fā)展和改革委員會(huì) 國土開發(fā)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100038；2. 中國社會(huì)科學(xué)院 財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院，北京 100006）

一、問題的提出

21 世紀(jì)的前20 年，我國城鎮(zhèn)化水平快速提高，常住人口城鎮(zhèn)化率從36.9%上升至63.9%，城鎮(zhèn)地區(qū)常住人口從4.6 億人上升至8.0 億人，增長了74.3%。我國用短短幾十年時(shí)間完成了發(fā)達(dá)國家上百年才完成的城鎮(zhèn)化進(jìn)程，這固然是舉世矚目的成就，但也不可避免地出現(xiàn)一些棘手的問題，城市病就是其中之一。

有研究認(rèn)為，城市病分為大城市病和小城市病。早期文獻(xiàn)對大城市病關(guān)注較多，如吳建忠和詹圣澤［1］與石憶邵［2］認(rèn)為，大城市病是指伴隨著城市化進(jìn)程，在大城市內(nèi)部產(chǎn)生的人口擁擠、交通堵塞、住房緊張、環(huán)境污染等一系列經(jīng)濟(jì)社會(huì)問題，是因城市規(guī)模集聚過度而引發(fā)的社會(huì)失序、經(jīng)濟(jì)失衡、環(huán)境失控、資源失調(diào)現(xiàn)象。大城市有大城市的問題，中小城市也有中小城市的問題。從20 世紀(jì)60 年代起，以英國、德國為代表的發(fā)達(dá)國家開始出現(xiàn)中小城市收縮（Urban Shrinkage）現(xiàn)象，并逐漸席卷全球。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1990—2000 年，全球超過1/4 的城市人口在減少，超過40%的歐洲城市人口在流失；1960—2010 年，美國五大湖“鐵銹地帶”的圣路易斯、克利夫蘭等城市人口流失超過50%。1980 年，費(fèi)孝通先生提出“小城鎮(zhèn)大問題”觀點(diǎn)后，吳康和孫東琪［3］與孫平軍［4］開始關(guān)注中小城市人口流失、增長動(dòng)力不足等問題。胡小武［5］與張蔚文和石敏俊［6］用小城市病來概括這一現(xiàn)象，即中小城市出現(xiàn)的人口流失、經(jīng)濟(jì)增長乏力、資源枯竭、就業(yè)艱難、人才逃離、文化荒蕪、發(fā)展動(dòng)力欠缺等問題。胡小武［5］將小城市病歸結(jié)為“四化”，即精神生活庸俗化、社會(huì)交往強(qiáng)關(guān)系化、經(jīng)濟(jì)增長模式僵化、創(chuàng)新資源衰竭化。

近年來，我國大、小城市病并存問題日益突出，城市人口規(guī)模兩極分化趨勢明顯。據(jù)第六次和第七次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，2010—2020年，全國660個(gè)縣級及以上城市中，超大城市、小城市數(shù)量分別增加6個(gè)和15個(gè)，超大城市平均人口規(guī)模從1 423.3萬人上升到1 522.9萬人，小城市平均人口規(guī)模從32.1 萬人下降到31.8 萬人。上述現(xiàn)象嚴(yán)重阻礙了城市群的協(xié)調(diào)發(fā)展。首先，對于大城市而言，過度集聚導(dǎo)致?lián)砣?yīng)。以交通為例，2021 年，44 個(gè)國內(nèi)主要城市單程60 分鐘以上的通勤比重達(dá)到13%，同比增加1%。①數(shù)字來源于《2022年度中國主要城市通勤監(jiān)測報(bào)告》。長時(shí)間通勤極大地降低了居民的生活品質(zhì)和人力資源的利用效率。其次，中小城市面臨大城市的“抽血”，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一、就業(yè)機(jī)會(huì)較少、基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)供給不足、創(chuàng)新資源缺乏等弊端不斷放大，資本和人才持續(xù)外流，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力減弱，短期內(nèi)難以看到經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)有實(shí)質(zhì)性改善。最后，對于整體城市群而言，大、小城市病并存反映出中心城市輻射帶動(dòng)能力弱，城市群發(fā)展的聯(lián)動(dòng)性和協(xié)調(diào)性不強(qiáng)等問題。

大、小城市病并存本質(zhì)上是資源的空間錯(cuò)配，大城市病是資源供給過剩導(dǎo)致集聚不經(jīng)濟(jì)，小城市病是資源供給不足導(dǎo)致活力不足。從城市群角度看，破解大、小城市病并存的關(guān)鍵是引導(dǎo)大城市的過剩資源向中小城市流動(dòng)。根據(jù)產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移理論和比較優(yōu)勢理論，大城市的產(chǎn)業(yè)會(huì)大規(guī)模向周邊中小城市轉(zhuǎn)移，驅(qū)動(dòng)過剩資源流向周邊中小城市，因而在長期內(nèi)資源空間錯(cuò)配可以自然緩解。一方面，根據(jù)產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移理論，大城市在經(jīng)歷了技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級后成為高梯度地區(qū)，大量傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈低端環(huán)節(jié)會(huì)向低梯度的周邊中小城市轉(zhuǎn)移；另一方面，就比較優(yōu)勢而言，當(dāng)大城市集聚的資源超過一定閾值后，擁塞效應(yīng)顯現(xiàn)，對擁擠成本較為敏感的勞動(dòng)密集型、資源密集型產(chǎn)業(yè)會(huì)向成本更低、增長潛力更大、更具比較優(yōu)勢的周邊中小城市轉(zhuǎn)移。

然而，現(xiàn)實(shí)中大、小城市間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移經(jīng)常遇到阻力，大、小城市病長期并存且難以解決。以京津冀為例，距2014年提出要有序疏解北京市非首都功能已有8年，期間習(xí)近平總書記多次作出重要指示，支持河北省承接京津產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。但目前河北省在承接京津產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移方面仍存在不會(huì)接、接不住、留不下等問題，甚至一度出現(xiàn)環(huán)京津貧困帶②亞洲開發(fā)銀行調(diào)研發(fā)現(xiàn)，在河北省環(huán)繞京津的區(qū)域內(nèi)有25個(gè)貧困縣、200萬貧困人口，與西部地區(qū)最貧困的“三西地區(qū)”處在同一發(fā)展水平，有的指標(biāo)甚至更低，亞洲開發(fā)銀行據(jù)此提出了“環(huán)京津貧困帶”的概念。截至2020 年2 月底，環(huán)京津貧困縣全部脫貧摘帽，數(shù)百萬貧困人口脫貧，環(huán)京津地區(qū)歷史上第一次擺脫了區(qū)域性絕對貧困。這樣的大、小城市兩極化發(fā)展的極端現(xiàn)象。河北省承接京津產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移意愿強(qiáng)烈，還遇到了北京市疏解非首都功能的良好機(jī)遇，為什么仍難以克服大、小城市病并存問題？安樹偉和李瑞鵬［7］指出，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移不僅需要轉(zhuǎn)出地有強(qiáng)大的推力，更需要承接地具有足夠的拉力。目前，拉力不足是阻礙京津冀產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵因素。拉力不足的原因通常被認(rèn)為是產(chǎn)業(yè)梯度落差過大，河北省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)處在產(chǎn)業(yè)鏈低端，難以與京津形成配套銜接。但還有一個(gè)常被忽視的重要原因是金融資源分布失衡。鑒于已有大量研究關(guān)注產(chǎn)業(yè)梯度落差，本文重點(diǎn)分析金融資源分布失衡對大、小城市病并存的影響。

金融資源分布失衡對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移形成較強(qiáng)阻礙。企業(yè)在進(jìn)行大規(guī)模產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移時(shí)往往需要大量資金在承接地進(jìn)行再投資，但其自身未必能籌措到足夠資金，需要當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)提供融資支持。金融支持力度不足不僅會(huì)阻礙產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，還會(huì)抑制產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移受阻的城市對信用的需求，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)進(jìn)一步壓縮信貸規(guī)模，陷入惡性循環(huán)，導(dǎo)致小城市病。數(shù)據(jù)顯示，2020 年京津冀城市群81.3%的金融資本集聚在北京市和天津市，①《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒2021》數(shù)據(jù)顯示，2020年，京津年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存款、貸款余額（市轄區(qū)口徑）占京津冀城市群總和的比重為81.3%。僅有不足20%的金融資本分布在承接地，這很大程度上阻礙了大小城市間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，而長三角和粵港澳僅有43.9%和60.2%的金融資本集聚在前兩名的城市（長三角是上海和杭州，粵港澳是香港和深圳），更有利于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。京津冀并非個(gè)例，金融資源分布失衡導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移不暢在我國城市群中屢見不鮮。要解決這一問題，一種可選思路是“以融促產(chǎn)”，即率先優(yōu)化金融資源在各城市之間的橫向配置，提升金融效率，發(fā)揮金融資源引導(dǎo)和調(diào)控其他要素資源流動(dòng)的功能，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)資源優(yōu)化配置，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

有限的金融資源在城市之間應(yīng)當(dāng)如何合理配置？金融集聚有利于大城市的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的推力，即推力效應(yīng)；金融擴(kuò)散有利于為轉(zhuǎn)移企業(yè)提供金融支持，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的拉力，即拉力效應(yīng)。如何形成兩種效應(yīng)的合力？不同城市群是否有異質(zhì)性？上述問題的答案對于未來提升城市群的資源配置功能意義重大。筆者認(rèn)為，金融過度集聚（城市間金融差距②城市間金融差距，是指城市群內(nèi)部的不同城市之間金融規(guī)模的相對差距。在城市群金融空間內(nèi)，城市間金融差距可以表征金融資源在大、小城市之間分布的均衡程度。城市間金融差距越大，表明金融資源向大城市集聚的程度越高，反之亦然。本文借鑒城市人口規(guī)模的齊普夫定律，構(gòu)造了一個(gè)衡量城市間金融差距的指標(biāo)——金融齊普夫系數(shù)，具體測算方法和測算結(jié)果參見第四部分。過大）時(shí)，作為承接地的中小城市金融供給不足，會(huì)限制拉力效應(yīng)；金融過度擴(kuò)散（城市間金融差距過?。r(shí)，作為轉(zhuǎn)出地的大城市金融資源供給不足，會(huì)限制推力效應(yīng)。因此，只有將金融差距控制在合理區(qū)間，才能形成最大合力。現(xiàn)有文獻(xiàn)分別對推力效應(yīng)和拉力效應(yīng)進(jìn)行了大量富有成效的研究，但鮮有研究綜合分析兩種效應(yīng)的復(fù)雜影響。本文構(gòu)建理論模型，綜合分析城市群內(nèi)部金融資源分布影響產(chǎn)業(yè)布局的內(nèi)在機(jī)制，并結(jié)合現(xiàn)實(shí)提出有針對性的政策建議。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：首先，從城市群資源配置角度出發(fā)，提出大、小城市病是一體兩面，城市群內(nèi)資源存在空間錯(cuò)配，破解大、小城市病并存的關(guān)鍵是引導(dǎo)大城市的過剩資源向小城市流動(dòng)。其次，基于金融地理學(xué)視角提出，在城市群空間內(nèi)，金融資源與產(chǎn)業(yè)資源需要在空間上相互匹配，才能讓城市的金融資源配置能力和制造生產(chǎn)能力相互適應(yīng)，破解資源空間錯(cuò)配問題。最后，將新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)經(jīng)典的自由資本模型從兩部門（農(nóng)業(yè)和工業(yè)）擴(kuò)展到三部門（農(nóng)業(yè)、工業(yè)和金融業(yè)），并引入城市間金融差距這一關(guān)鍵因素，構(gòu)建了一個(gè)綜合分析推力效應(yīng)和拉力效應(yīng)的理論模型，一定程度上推進(jìn)了城市經(jīng)濟(jì)學(xué)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融地理學(xué)等多學(xué)科交叉領(lǐng)域的研究。

二、金融資源分布影響城市群產(chǎn)業(yè)布局的內(nèi)在機(jī)制：推力效應(yīng)與拉力效應(yīng)

金融資源分布可從推力效應(yīng)和拉力效應(yīng)兩方面對城市群產(chǎn)業(yè)布局產(chǎn)生影響，在城市群空間內(nèi)必須充分發(fā)揮二者的合力，才能有效破解大、小城市病并存問題。

（一）推力效應(yīng)：金融集聚促進(jìn)大城市產(chǎn)業(yè)升級

大量研究發(fā)現(xiàn)，金融資源向大城市集聚，不僅可以帶動(dòng)大城市的產(chǎn)業(yè)升級，而且可以帶動(dòng)大城市對周邊區(qū)域產(chǎn)業(yè)升級的溢出效應(yīng)。Levine［8］提出金融集聚能夠促進(jìn)資本形成和資源高效配置，還可以促進(jìn)技術(shù)擴(kuò)散和知識(shí)外溢。于斌斌［9］將金融集聚促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級的效應(yīng)概括為外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)等五種效應(yīng)。Sun［10］認(rèn)為，區(qū)域金融發(fā)展能夠通過提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高端程度促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)升級。Pan 和Yang［11］采用我國五千多家初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)股權(quán)融資、信貸融資有助于區(qū)域創(chuàng)新企業(yè)的發(fā)展，而城市風(fēng)險(xiǎn)資金的可得性對創(chuàng)業(yè)活動(dòng)具有顯著的正向影響，這也解釋了創(chuàng)新活動(dòng)常常出現(xiàn)在金融中心城市的原因。

也有研究發(fā)現(xiàn)，金融集聚對產(chǎn)業(yè)升級的影響并非單向的促進(jìn)作用。朱玉杰和倪驍然［12］采用空間杜賓模型實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額占GDP 的比重提高有助于產(chǎn)業(yè)升級，但是人均年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額增長與第二、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展間呈倒U 型關(guān)系。于斌斌［9］采用動(dòng)態(tài)空間面板模型研究發(fā)現(xiàn)，金融集聚促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級的效應(yīng)受到地區(qū)差異和城市規(guī)模的限制，具體來說，金融集聚對東部、中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在顯著的促進(jìn)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，但對西部地區(qū)的效應(yīng)不顯著；金融集聚對大城市的產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生促進(jìn)作用，對小城市的產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生抑制作用。汪浩瀚和潘源［13］采用京津冀和長三角城市群面板數(shù)據(jù)實(shí)證發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展只有保持在一定范圍內(nèi)，才能對產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生正向影響。張秀艷［14］也發(fā)現(xiàn)，我國金融集聚影響經(jīng)濟(jì)增長具有門限效應(yīng)，知識(shí)資本外溢是否順暢是金融集聚促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵。

（二）拉力效應(yīng)：金融擴(kuò)散增加小城市金融資源供給

現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，金融擴(kuò)散有助于增加作為承接地的小城市的金融供給，可為轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)提供更加充足的金融支持。關(guān)愛萍和李娜［15］實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，西部地區(qū)金融深化水平提高和金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化有利于技術(shù)溢出，而金融效率低下則不利于技術(shù)溢出，區(qū)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的技術(shù)溢出效應(yīng)受到金融支持水平的影響而存在地區(qū)差異。Huang 等［16］認(rèn)為，金融產(chǎn)業(yè)空間分布通過影響資本形成、技術(shù)外溢和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。郭峰和熊瑞祥［17］基于城商行設(shè)立的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，城商行的設(shè)立能夠緩解企業(yè)的融資約束，促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。李博等［18］等基于大數(shù)據(jù)挖掘方法定量分析了地理因素對企業(yè)融資成本的影響，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)融資成本與同商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)的距離正相關(guān)，與1 千米—5 千米以內(nèi)商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量負(fù)相關(guān)，其中對非國有工業(yè)企業(yè)的影響更大。此外，距離因素對重工業(yè)企業(yè)和勞動(dòng)密集型企業(yè)的影響更顯著，而機(jī)構(gòu)密度因素的影響沒有顯著的行業(yè)差異。鄭威和陸遠(yuǎn)權(quán)［19］使用空間計(jì)量模型研究發(fā)現(xiàn)，非中心城市的金融發(fā)展可以就近為本地和周邊城市提供更多差異化的金融產(chǎn)品，降低信息不對稱帶來的交易風(fēng)險(xiǎn)，還依托地理臨近性克服了距離增加帶來的融資成本上升，促進(jìn)本地和周邊城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。Ye等［20］通過2002年我國銀行業(yè)改革的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)金融集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，研究發(fā)現(xiàn)，銀行改革能夠促進(jìn)金融發(fā)展水平較低地區(qū)的中小銀行發(fā)展，促進(jìn)中小企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展，降低產(chǎn)品市場的集中度，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)趨于均衡。

（三）以金融資源優(yōu)化分布形成效應(yīng)合力

縱觀全球，大型的城市群已經(jīng)初具規(guī)模，并逐步取代城市成為支配空間經(jīng)濟(jì)的全新地域單元?，F(xiàn)代城市群內(nèi)，大、小城市不再是單打獨(dú)斗的個(gè)體競爭者，而是作為城市群系統(tǒng)的有機(jī)組成成分，成為城市群產(chǎn)業(yè)鏈條上的一個(gè)環(huán)節(jié)。各城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、功能定位必須與城市群發(fā)展的總體目標(biāo)相適應(yīng)，并圍繞若干優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)鏈，形成體系完備、上下游配套、錯(cuò)位發(fā)展的產(chǎn)業(yè)城市集群。

現(xiàn)代城市群經(jīng)濟(jì)遵循著“金融集聚—產(chǎn)業(yè)升級—產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移—金融擴(kuò)散—城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展—金融集聚”的循環(huán)累積的因果鏈條發(fā)展。如圖1所示，金融集聚在城市群內(nèi)形成“核心—邊緣”的金融空間格局。大城市作為金融中心，一方面，其具有虹吸效應(yīng)，猶如巨大的磁鐵吸附來自腹地空間的企業(yè)、人才、資本等要素；另一方面，其發(fā)揮輻射作用，促進(jìn)城市群內(nèi)的資源和產(chǎn)業(yè)重新布局，帶動(dòng)腹地空間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。金融集聚會(huì)吸引產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)新要素集聚，促進(jìn)大城市的產(chǎn)業(yè)升級，并引發(fā)大城市的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈低端環(huán)節(jié)大規(guī)模向腹地空間內(nèi)的中小城市轉(zhuǎn)移，同時(shí)引致與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移相配套的金融分散。大城市原有的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至周邊中小城市，間接帶動(dòng)了周邊中小城市雁陣式的產(chǎn)業(yè)升級，從而促進(jìn)城市群整體的產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟(jì)增長。城市群經(jīng)濟(jì)快速增長引致更多的金融資源向核心區(qū)域集聚，以匹配核心區(qū)域產(chǎn)業(yè)升級后新的融資需求，從而實(shí)現(xiàn)城市群經(jīng)濟(jì)增長與金融集聚循環(huán)往復(fù)的鏈條式發(fā)展。

圖1 推力效應(yīng)和拉力效應(yīng)示意圖

金融資源配置效率越高，意味著金融資源在大、小城市之間的空間配置越均衡，推力效應(yīng)和拉力效應(yīng)越能恰如其分地發(fā)揮作用，越有助于促進(jìn)大、小城市間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。當(dāng)有限的金融資源在各城市之間的配置效率達(dá)到最優(yōu)時(shí)，一方面，金融資源適度集聚于大城市，加快技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級，有助于增強(qiáng)推力效應(yīng)；另一方面，金融資源也適度擴(kuò)散，增強(qiáng)中小城市承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的拉力，二者相得益彰，形成最大合力。現(xiàn)有研究表明，金融資源過度集聚或過度擴(kuò)散都會(huì)降低城市群內(nèi)金融資源的配置效率，阻礙大、小城市間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

當(dāng)城市間金融差距過大（金融資源集聚過度的高差異狀態(tài)）時(shí)，可能帶來一系列的效率損失，主要體現(xiàn)在：第一，地理距離提高了交易成本。李博等［18］認(rèn)為，任何金融中心城市的輻射范圍都是有限的，當(dāng)金融資源過度集聚于核心城市時(shí)，會(huì)導(dǎo)致資金需求者與資金供給者之間的地理距離擴(kuò)大。地理距離的擴(kuò)大使資金需求者需要付出更多的時(shí)間、精力和費(fèi)用去尋找合適的金融產(chǎn)品。對于金融供給不足的邊緣地區(qū)，資金需求者需要支付更高的資金使用成本來獲取金融中心的金融服務(wù)。此外，地理距離還會(huì)提高信息成本。金融地理學(xué)將信息分為標(biāo)準(zhǔn)化和非標(biāo)準(zhǔn)化兩類。完善信息披露機(jī)制和加強(qiáng)第三方審計(jì)力度可以提升標(biāo)準(zhǔn)化信息的透明度，標(biāo)準(zhǔn)化信息的質(zhì)量在遠(yuǎn)距離傳輸時(shí)能夠保持得較為完整，但是非標(biāo)準(zhǔn)化信息在遠(yuǎn)距離傳播時(shí)會(huì)嚴(yán)重失真甚至失效，因而信息的獲取最好通過長期的面對面接觸來完成。相對于異地競爭者來說，本地的金融機(jī)構(gòu)在獲取非標(biāo)準(zhǔn)信息時(shí)具有優(yōu)勢，但是當(dāng)本地金融機(jī)構(gòu)供給不足時(shí)，本地企業(yè)則需向異地金融機(jī)構(gòu)尋求金融服務(wù)。第二，信息不對稱阻礙了風(fēng)險(xiǎn)控制。陶鋒等［21］提出企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)（如研發(fā)新產(chǎn)品等）通常帶有較高的不確定性，在企業(yè)為創(chuàng)新活動(dòng)融資時(shí)，金融機(jī)構(gòu)為了控制風(fēng)險(xiǎn)，通常需要企業(yè)提供一定價(jià)值的抵押品。如果企業(yè)不能提供合適的抵押品，則需要降低信息不對稱程度以規(guī)避道德風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的預(yù)期收益通常依賴于非標(biāo)準(zhǔn)信息，地理距離的臨近使本地金融機(jī)構(gòu)在搜集這類信息時(shí)具有比較優(yōu)勢，可以充分降低信息不對稱程度。第三，由于城市規(guī)模等因素的限制，金融資源過度集聚于核心城市會(huì)導(dǎo)致?lián)砣?yīng)、環(huán)境污染等集聚不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。大量的金融機(jī)構(gòu)集聚于核心城市也會(huì)引起激烈的同業(yè)競爭，進(jìn)而導(dǎo)致核心城市金融效率下降。第四，對于核心城市輻射范圍以外的城市來說，金融支持不足阻礙了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程。進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的企業(yè)需要在承接地投入大量的資金重置廠房、設(shè)備等，但是這些企業(yè)自身很難有充足的資金進(jìn)行投資，這就需要承接地的金融機(jī)構(gòu)提供金融服務(wù)。而此時(shí)如果當(dāng)?shù)鼗蜞徑貐^(qū)金融機(jī)構(gòu)提供的金融支持力度不足，就會(huì)阻礙產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。第五，資源過度集聚導(dǎo)致周邊城市為承接核心城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移而展開惡性競爭，從而導(dǎo)致承接地的收益降低。在同一城市群內(nèi)的城市往往具有產(chǎn)業(yè)同構(gòu)、區(qū)位條件類似的特征，也都想利用核心城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移實(shí)現(xiàn)地方經(jīng)濟(jì)騰飛。因而各城市往往會(huì)互相博弈，為核心城市遷出的產(chǎn)業(yè)開出各種優(yōu)惠條件。在過度競爭的條件下，即便某一城市成功承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，也一定作出了很多犧牲。

當(dāng)城市間金融資源差距過小（金融資源均勻分布的低差異狀態(tài)）時(shí)，也將面臨諸多不利影響，主要體現(xiàn)在：第一，限制核心城市乃至整個(gè)城市群的產(chǎn)業(yè)升級。由于核心城市在區(qū)位、交通等諸多方面具有優(yōu)勢，很多優(yōu)勢制造業(yè)會(huì)選擇集聚于核心城市及其臨近區(qū)域，這些制造業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級都需要大量的金融資源。如果區(qū)域金融資源均勻分布于所有城市，則意味著核心城市的金融供給難以滿足這些制造業(yè)的融資需求，從而限制了核心城市的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級。從前文的分析可知，城市群的產(chǎn)業(yè)升級是以核心城市的產(chǎn)業(yè)升級和產(chǎn)業(yè)外遷為起點(diǎn)的，因而核心城市產(chǎn)業(yè)升級受阻會(huì)導(dǎo)致整個(gè)城市群產(chǎn)業(yè)升級乏力。第二，門限效應(yīng)。對于那些規(guī)模較小的城市，其制造業(yè)部門的規(guī)模有限，不足以支撐金融機(jī)構(gòu)在本地的規(guī)?；?jīng)營。當(dāng)金融資源均勻分布于整個(gè)城市群空間時(shí)，則意味著這些城市的金融供給是過剩的。第三，不利于形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)。當(dāng)金融資源適度集聚于金融中心時(shí)，大量的微觀金融機(jī)構(gòu)可以通過同業(yè)合作、共享基礎(chǔ)設(shè)施、共享勞動(dòng)力市場以及知識(shí)溢出來實(shí)現(xiàn)外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)。如果核心城市的資源集聚水平較低，則不利于規(guī)模經(jīng)濟(jì)的形成。第四，不利于形成信息腹地。金融中心具有信息腹地特征，信息腹地內(nèi)部的微觀主體可付出低成本獲取較高質(zhì)量的金融信息，因而能夠作出更好的決策。金融差異過小意味著多數(shù)金融機(jī)構(gòu)沒有享受到金融腹地帶來的信息優(yōu)勢，從而不利于城市金融效率的提升。

基于以上分析，金融過度集聚不利于發(fā)揮拉力效應(yīng)，金融過度擴(kuò)散會(huì)限制推力效應(yīng)，只有將城市間金融差距控制在合理區(qū)間內(nèi)，才能充分形成推力、拉力兩種效應(yīng)的最大合力，因而城市間金融差距對金融資源配置效率的影響呈倒U 型趨勢。王修華和黃明［22］與Aalbers［23］認(rèn)為，金融集聚水平越高的區(qū)域，金融擴(kuò)散效應(yīng)越強(qiáng)，金融空間結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢是從金融集聚向金融擴(kuò)散轉(zhuǎn)化，而根據(jù)方芳和李長治［24］的研究，我國發(fā)達(dá)城市群的金融集聚水平遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，因此，更應(yīng)當(dāng)注重引導(dǎo)金融資源向中小城市擴(kuò)散，避免過度集聚于大城市。當(dāng)城市間金融差距達(dá)到最優(yōu)時(shí)，城市群的金融效率也最高，此時(shí)城市群內(nèi)會(huì)形成層級結(jié)構(gòu)鮮明、規(guī)模分布適度的金字塔型金融等級體系，從而在空間上與體系完備、上下游配套、錯(cuò)位發(fā)展的產(chǎn)業(yè)城市集群形成匹配。

三、金融資源分布影響產(chǎn)業(yè)布局的擴(kuò)展自由資本模型

1. 城市空間

（一）基本假設(shè)

新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)經(jīng)典的自由資本模型（Footloose Capital Model，下文簡稱“FC模型”）中只有農(nóng)業(yè)和工業(yè)兩個(gè)部門，其核心假定是資本可在城市間自由流動(dòng)。在FC 模型中，資本流動(dòng)是沒有載體的，但是在現(xiàn)實(shí)中，資本流動(dòng)往往需要金融部門介入，以金融合約為載體。本文將FC 模型拓展為農(nóng)業(yè)、工業(yè)和金融業(yè)三個(gè)部門，為了把推力效應(yīng)和拉力效應(yīng)納入同一分析框架中，本文參考張輝等［25］與Fujita［26］的研究，通過引入城市間金融差距這一關(guān)鍵變量，構(gòu)建一個(gè)擴(kuò)展的自由資本模型，即EFC模型，綜合分析兩種效應(yīng)對城市群產(chǎn)業(yè)布局的復(fù)雜影響。

假設(shè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)有兩個(gè)在技術(shù)水平、①本文的這一假設(shè)沿用了FC模型原有的假設(shè)，與張輝等在2016年發(fā)表于《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》上的文章處理方式一致。此處所指的技術(shù)水平在大、小城市間是對稱的，從工業(yè)品生產(chǎn)的角度來看，無論是在大城市生產(chǎn)，還是在小城市生產(chǎn)，同種工業(yè)品的生產(chǎn)函數(shù)形式是一致的，即工業(yè)品的生產(chǎn)技術(shù)是充分?jǐn)U散的。之所以采用這一假設(shè)，是因?yàn)楸疚闹饕P(guān)注金融資源空間分布對產(chǎn)業(yè)布局的影響，若此時(shí)引入技術(shù)非對稱的假設(shè)，會(huì)導(dǎo)致模型過于復(fù)雜，難以圍繞本文關(guān)注的問題得出有效結(jié)論。消費(fèi)者偏好和貿(mào)易自由度方面均對稱的城市。

終于清醒了。春天再來，他強(qiáng)烈的感受到陣陣秋意，涼颼颼的。他離開了皇宮，又開始了漫游。他注定是人類的幽魂，在心靈的漂游中完成生命的旅程。尤其那最后一跳，完美至極，畫出了多少人夢想的拋物線。

其中，e*和分別表示最優(yōu)金融效率和最優(yōu)城市間金融差距。

模型包括農(nóng)業(yè)（A）、工業(yè)（M）和金融業(yè)（F）三個(gè)部門，農(nóng)業(yè)和工業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)與經(jīng)典模型一致，農(nóng)業(yè)部門在瓦爾拉斯一般均衡條件下生產(chǎn)同質(zhì)商品，工業(yè)部門在Dixit-Stiglitz 壟斷競爭條件下生產(chǎn)差異性工業(yè)品。金融部門的產(chǎn)品是金融合約，工業(yè)部門通過簽訂金融合約，從金融部門有償取得資本使用權(quán)。

3. 城市間貿(mào)易

城市內(nèi)貿(mào)易成本為0。農(nóng)產(chǎn)品的城市間貿(mào)易成本為0，工業(yè)品城市間運(yùn)輸需要支付冰山成本τ（τ ＞1）。

4. 生產(chǎn)要素

農(nóng)業(yè)部門的生產(chǎn)要素是勞動(dòng)力。工業(yè)部門需投入資本和勞動(dòng)力，其中資本由金融部門有償提供，工業(yè)部門融資成本包括給資本所有者的收益和向金融部門支付的費(fèi)用。金融部門只需投入勞動(dòng)力，且勞動(dòng)力不可在城市間流動(dòng)。資本以金融合約為載體自由流動(dòng)，其目標(biāo)是收益最大化。

5. 金融合約生產(chǎn)

金融合約的價(jià)格與金融效率負(fù)相關(guān)，可表示為：

6. 效用函數(shù)

與基準(zhǔn)模型一致，代表性消費(fèi)者的效用函數(shù)為：

成蟲體長1-1.5mm，有翅能飛，蟲體和翅覆蓋白色蠟粉。溫棚每年發(fā)生6-10代，適宜繁殖溫度為18-21℃，翌年春天，白粉虱從溫棚遷飛到露地，9-10月份后，又遷飛回到溫室內(nèi)，形成周年為害，成蟲對黃色有強(qiáng)烈的趨性。

其中，U表示代表性消費(fèi)者的效用，CA表示農(nóng)業(yè)品消費(fèi)量，CM表示工業(yè)品消費(fèi)量，μ表示消費(fèi)者總支出中對農(nóng)業(yè)品支出所占的份額。則工業(yè)品消費(fèi)量公式為：

3.1.1 樹立環(huán)保意識(shí)，倡導(dǎo)社區(qū)參與。旅游活動(dòng)中涉及的利益相關(guān)者除了旅游者和旅游企業(yè)，還有旅游目的地的居民，他們也是利益主體。旅游業(yè)的發(fā)展只有不損害旅游目的地居民利益，并且能讓社區(qū)居民分享到部分旅游紅利，才能保證旅游業(yè)的良性可持續(xù)發(fā)展。2017年9月26日國務(wù)院辦公廳發(fā)布的《建立國家公園體制總體方案》中提出構(gòu)建社區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展制度。社區(qū)參與旅游的模式能夠最低限度地保留旅游目的地的文化原真性，進(jìn)而能發(fā)動(dòng)更廣泛的人民群眾力量保護(hù)旅游目的地生態(tài)環(huán)境的完整性。因此，旅游開發(fā)者和政府要積極為當(dāng)?shù)鼐用裉峁┚蜆I(yè)機(jī)會(huì)，鼓勵(lì)當(dāng)?shù)鼐用裢度氲铰糜螛I(yè)的發(fā)展建設(shè)上去，讓他們能夠參與旅游業(yè)，提升生活水平。

其中，σ 表示工業(yè)品不變替代函數(shù)，σ ＞1。nw表示工業(yè)品總類別，ci表示第i種工業(yè)品的消費(fèi)量。工業(yè)品價(jià)格指數(shù)其中，pi表示第i種工業(yè)品的價(jià)格。消費(fèi)者生活成本指數(shù)其中，pA表示農(nóng)業(yè)品的價(jià)格。假定不存在儲(chǔ)蓄，代表性消費(fèi)者的支出=收入=E，則其間接效用函數(shù)

（二）短期空間均衡（金融資本分布給定）

1. 農(nóng)業(yè)部門

2. 工業(yè)部門

平面P與平面Q大小相等且平行放置，垂直距離為h。平面P為光源面，共放置N顆LED燈珠。平面Q為目標(biāo)面，代表植物所在的平面，即需要檢測照度均勻性的平面。假設(shè)平面 P 上有一點(diǎn) A（m0，n0，h），目標(biāo)面上有一點(diǎn) B（x0，y0，0），點(diǎn) A 在點(diǎn) B 產(chǎn)生的光照強(qiáng)度為：

（1）工業(yè)品產(chǎn)量。從效用函數(shù)可推導(dǎo)出，j城市消費(fèi)者對j′城市工業(yè)品i的消費(fèi)量為：

嬰兒呱呱落地兩人被一點(diǎn)點(diǎn)成長的細(xì)節(jié)感動(dòng)的幸福感也四處漂浮在小說中：“朝陽十天就盯著彩色搖鈴看。十五天就笑了……。”[12]對于這樣的場景，池莉直接發(fā)表了自己的言論：“這幸福凌駕于一切困苦之上?！薄袄щy算什么!”[13]當(dāng)然這也是趙勝天李小蘭的心聲，這就是為人父母的幸福。這是一個(gè)伴隨著不斷地驚喜和成就的過程，每一次進(jìn)步激發(fā)你心中最柔軟的部分，讓你感受到這世上你是最幸福的。養(yǎng)一個(gè)孩子是充滿著意義的，叫一聲爸爸，都能讓從來不哭男人激動(dòng)的撲沙撲沙的流淚，這樣的幸福也促使父母不停成長，成長為真正的成年人。

其中，pij′表示j城市消費(fèi)者對原產(chǎn)于j′城市的i工業(yè)品的消費(fèi)量，Ej表示j城市消費(fèi)者的支出，j = 1，2；j′= 1，2；i = 1，2，…，nw。

考慮工業(yè)品城市間運(yùn)輸需支付冰山成本，因而j′城市i工業(yè)品的產(chǎn)量為：

（2）工業(yè)品價(jià)格

在壟斷競爭模型下，處于壟斷競爭市場的企業(yè)可以按成本加價(jià)法制定價(jià)格。對于在j城市和j′城市生產(chǎn)的企業(yè)來說，i工業(yè)品的均衡價(jià)格分別為：

其中，aM表示每生產(chǎn)1單位工業(yè)品需要投入的無差別勞動(dòng)力數(shù)量， wL表示單位勞動(dòng)報(bào)酬。

首先，需要制定出用于員工培訓(xùn)、知識(shí)再教育以及行業(yè)交流等投資費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)；其次，需要在企業(yè)內(nèi)部展開員工能力大摸底，根據(jù)員工培訓(xùn)率來構(gòu)建績效考核指標(biāo)；再次，房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的管理者需要廣泛搜集各級員工的建議，將員工意見的采納率也作為績效評價(jià)指標(biāo)；第四，考核員工對房產(chǎn)品的推銷能力、房產(chǎn)品的銷售率與成交率；第五，了解各部門員工的離職率，分析離職原因；最后，考核員工的創(chuàng)利能力。由于房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的人力資源具有著一定的流動(dòng)性，因此必須要做到多元化、多角度來展開員工績效考核，按照以人為本原則來為高素質(zhì)人才提供更好的工作平臺(tái)。

（3）資本收益

假定工業(yè)部門每生產(chǎn)1個(gè)單位工業(yè)品，需投入1個(gè)單位資本和aM個(gè)單位無差別勞動(dòng)力，則工業(yè)品生產(chǎn)的總成本函數(shù)為：

其中，π 表示資本收益率，rj表示金融合約的價(jià)格。金融合約的價(jià)格與城市金融集聚水平相關(guān)，存在區(qū)際差異。xi表示工業(yè)品i的產(chǎn)量。

在壟斷競爭條件下，工業(yè)品生產(chǎn)不能獲得超額利潤，將城市1 和城市2 的工業(yè)部門企業(yè)數(shù)量比重分別記為其中，表示j 城市的企業(yè)數(shù)量占兩個(gè)城市企業(yè)總數(shù)的比重，nj表示j 城市的企業(yè)數(shù)量。城市1 和城市2 的支出份額分別記為其中，E1表示城市1所有消費(fèi)者的總支出，Ew表示兩個(gè)城市所有消費(fèi)者的總支出。工業(yè)品區(qū)域貿(mào)易自由度?= τ1-σ， K表示資本存量，可知城市1和城市2的資本收益率分別為：

3. 金融部門

甲組和乙組手術(shù)時(shí)間、術(shù)中出血量、骨愈合時(shí)間、Harris評分、住院時(shí)間比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），如表1。

金融合約的生產(chǎn)效率函數(shù)可表示為：

通常認(rèn)為，城市金融集聚水平越高，說明城市金融市場容量越大，金融機(jī)構(gòu)之間通過競爭合作提高服務(wù)水平，城市金融效率越高。城市間信息擴(kuò)散強(qiáng)度越大，金融外溢性越強(qiáng)，小城市金融可得性提高，金融效率上升。根據(jù)前文的分析，隨著城市間金融差距上升，城市群金融效率會(huì)先上升后下降，存在倒U型關(guān)系，因而有如下關(guān)系：

金融合約的生產(chǎn)效率與城市金融集聚水平、城市間金融差距以及城市間信息擴(kuò)散強(qiáng)度相關(guān)。效率越高，金融合約價(jià)格越低，工業(yè)部門融資成本越低。

其中，C為常數(shù)。

上述的三類傳統(tǒng)算法主要基于圖像整體信息的變化來選定關(guān)鍵幀，容易造成關(guān)鍵幀選取錯(cuò)誤、計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差等問題。因此，本文在此基礎(chǔ)上使用一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法，通過建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)模型，分類提取視頻中列車頭部、尾部及車身所在關(guān)鍵幀，使得基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測在關(guān)鍵幀提取的應(yīng)用中成為可能。

4. 市場份額

將π1= π2代入式（15），可得城市間金融差距qF和產(chǎn)業(yè)空間分布sn之間的關(guān)系。該方程無法給出解析解，本文通過Matlab 進(jìn)行數(shù)值模擬。為簡化分析，參考張輝等［25］與Fujita［26］的模型，設(shè)定j城市金融合約的生產(chǎn)效率函數(shù)為：

其中，Lw表示兩個(gè)城市的勞動(dòng)力總數(shù)量，nj表示j城市的企業(yè)數(shù)量，πj表示j城市的資本收益率，表示j城市的金融合約價(jià)格。將式（13）代入式（8）和式（9）后，可得：

考慮到城市群地區(qū)金融資源集聚，總資本量會(huì)很大，為簡化分析，本文沿用基準(zhǔn)模型的假設(shè)，假定兩個(gè)城市各自擁有的資本在系統(tǒng)中的分布同總資本在系統(tǒng)中的分布相同，即j城市的資本存量Kj中，用于j城市的部分為，由此可以得到：

農(nóng)業(yè)部門每投入aA個(gè)單位的無技能勞動(dòng)力，會(huì)產(chǎn)出1個(gè)單位農(nóng)產(chǎn)品。農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)不存在超額利潤，又因?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品城市間貿(mào)易成本為0，因而兩城市農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格相等，勞動(dòng)報(bào)酬也相等。

式（15）即EE 曲線的表達(dá)式，該式表明了短期均衡時(shí)，支出的空間分布與勞動(dòng)和資本的初始稟賦及金融資源空間分布之間的數(shù)量關(guān)系。

（三）長期空間均衡（金融資本自由流動(dòng)）

在長期狀態(tài)下，資本可在城市間自由流動(dòng)。長期均衡是指各城市的資本重新選擇區(qū)位，達(dá)到資本收益率相同，或贏者通吃的狀態(tài)。資本的流動(dòng)方程可為表達(dá)為：

例如美國的百勝集團(tuán)（旗下品牌有肯德基、必勝客、小肥羊、東方既白、塔可鐘）在紐交所上市；美國最大的外賣平臺(tái)GrubHub在紐交所上市；美國快餐店ShakeShack在紐交所上市；英國連鎖餐飲品牌Whitbread在英國證券交易所上市；美國咖啡品牌星巴克在紐交所上市……

根據(jù)式（16），存在兩種長期均衡狀態(tài)：第一種均衡狀態(tài)下，= 1 或= 0，所有的金融資本全部集中在某一個(gè)城市，此時(shí)另一個(gè)城市完全退化為農(nóng)業(yè)地區(qū)。第二種均衡狀態(tài)下，地區(qū)之間的資本收益率相等，即π1= π2，本文重點(diǎn)討論第二種均衡狀態(tài)。

由于每個(gè)企業(yè)使用1 個(gè)單位資本，則有nw= Kw，而每個(gè)金融合約的價(jià)格pF= πr。在一個(gè)沒有儲(chǔ)蓄的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，總收入等于勞動(dòng)、資本和金融三種要素的總收益，即：

2. 經(jīng)濟(jì)部門

為了考察資本和產(chǎn)業(yè)在不同規(guī)模等級城市間的空間均衡，本文設(shè)1 為大城市，2 為小城市（這里與上文公式推導(dǎo)中的城市1和城市2是對應(yīng)的，即在上文中的城市1即為此處的大城市，城市2即為此處的小城市），則有：

二是企業(yè)內(nèi)部市場開發(fā)工作的學(xué)習(xí)活動(dòng)不系統(tǒng)，很多企業(yè)或者部門忙著抓生產(chǎn)而忽視了市場開發(fā)活動(dòng)，把經(jīng)濟(jì)效益放在第一位，而當(dāng)時(shí)效益不那么明顯的市場開發(fā)工作放在后面，造成企業(yè)內(nèi)部人員矛盾重重，市場開發(fā)沒有影響力和號(hào)召力，遇到問題的時(shí)候一盤散沙，無法真正處理和解決問題，影響了企業(yè)的公信力［1］。

由式（21）可知，r1＜r2，即大城市的金融合約價(jià)格較低，金融效率較高，符合預(yù)期。

當(dāng)qF＞時(shí)，隨著qF的上升上升，而且城市間金融差距越大，金融從業(yè)者收入份額之間的差距也會(huì)加大，即之間的差距也加大，因而r1與r2之間的差距拉大，即實(shí)體產(chǎn)業(yè)在大、小城市的融資成本的差距拉大，不利于實(shí)體產(chǎn)業(yè)在小城市的融資，此時(shí)對應(yīng)的是中小城市拉力不足的情況。

傳統(tǒng)的期末考核載體全憑一張紙，既不利于實(shí)踐操作考核，又不便于教師評定成績，在現(xiàn)代職業(yè)教育時(shí)期，迫切需要對傳統(tǒng)的考核操作方式進(jìn)行改造升級。首先，考核題型設(shè)計(jì)為情景項(xiàng)目化，與實(shí)際應(yīng)用接軌，在應(yīng)用中體現(xiàn)專業(yè)知識(shí)技能點(diǎn)；其次，建立各門課程考核題庫，增強(qiáng)知識(shí)運(yùn)用靈活性；最后，開發(fā)專業(yè)的考試平臺(tái)，考核試題由平臺(tái)隨機(jī)抽取組合，可借助平臺(tái)自動(dòng)閱卷或教師在線閱卷，提高工作效率。

當(dāng)qF＜時(shí)，隨著城市間金融差距qF的縮小，金融從業(yè)者收入份額之間的差距也會(huì)縮小，當(dāng)qF很小時(shí)，趨近于0，雖然有一定幅度的上升，但不足以抵消r1與r2之間差距縮小的趨勢。此時(shí)金融資源在大、小城市間均勻分布，大城市出現(xiàn)金融資源供給不足、產(chǎn)業(yè)升級放緩問題，此時(shí)對應(yīng)的是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力不足的情況。

本文將農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、總資本稟賦、總支出標(biāo)準(zhǔn)化為1，參考張輝等［25］的研究校準(zhǔn)相關(guān)參數(shù)，設(shè)定農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)份額μ = 0.1，工業(yè)品替代彈性σ = 5，城市間貿(mào)易自由度?= 0.2，城市間信息擴(kuò)散強(qiáng)度β = 0.5，參考王如玉等［27］，設(shè)定參數(shù)= 1.5，e*= 1.6。

由于資本流動(dòng)方程無法給出解析解，本文通過數(shù)值模擬方式來刻畫城市間金融差距對產(chǎn)業(yè)布局的影響，如圖2 所示。由圖2 可知，隨著城市間金融差距的變化，在推力和拉力的共同作用下，大、小城市產(chǎn)業(yè)布局狀態(tài)的可能性集合。本文重點(diǎn)考察城市間金融差距qF對工業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇sn的影響，研究發(fā)現(xiàn)，城市間金融差距過大時(shí)，大、小城市病并存最為突出，當(dāng)城市群金融差距保持在合理區(qū)間時(shí)，城市群金融效率最高，最有利于大、小城市間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。第一，當(dāng)城市間金融差距過大時(shí)，雖然小城市工業(yè)份額看似較高，但是金融供給不足導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的拉力效應(yīng)微弱，阻礙了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致小城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)長期停留在產(chǎn)業(yè)鏈低端，而大城市發(fā)揮金融集聚優(yōu)勢，對創(chuàng)新要素吸引能力較強(qiáng)，技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級和產(chǎn)業(yè)迭代加快，二者的產(chǎn)業(yè)梯度落差不斷被拉大，進(jìn)一步加劇了大、小城市病并存問題。第二，當(dāng)城市間金融差距過小時(shí)，各城市的金融可得性相差不大，大城市對創(chuàng)新要素的吸引力降低，導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級放緩，大城市“騰籠換鳥”的需求降低，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的推力下降。由于缺乏強(qiáng)有力的增長極，城市群整體出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級動(dòng)能不足的問題。第三，只有當(dāng)城市間金融差距趨近臨界值時(shí)，金融資源空間配置相對合理，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的推力和拉力都較強(qiáng)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移加快，促進(jìn)大、小城市間形成上下游配套、錯(cuò)位發(fā)展的產(chǎn)業(yè)協(xié)作關(guān)系。值得注意的是，此時(shí)產(chǎn)業(yè)分布比較均衡，這既能滿足產(chǎn)業(yè)配套分工的客觀需要，也能與金融資源的均衡分布格局相適應(yīng)。

國內(nèi)高校圖書館主要依托本館自身館藏資源、緊扣本校優(yōu)勢學(xué)科特色，聯(lián)合學(xué)校各部門展開文化展覽活動(dòng)，極大地豐富了校園文化生活。如清華大學(xué)圖書館每年校慶之際，均會(huì)推出館藏珍品展覽，展出館藏的古籍以及甲骨文、青銅器等文物；上海交通大學(xué)圖書館開展了“李政道科學(xué)與藝術(shù)作品展”；上海海事大學(xué)圖書館針對“海洋節(jié)”“航運(yùn)物流節(jié)”開展了“海洋航權(quán)史圖片展”；同濟(jì)大學(xué)圖書館推出同濟(jì)人著作展、繽紛華夏等文化展示活動(dòng)，同時(shí)還設(shè)立專門的同濟(jì)博物館，開展了敦煌壁畫藝術(shù)展等一系列高質(zhì)量的專業(yè)化展覽；上海師范大學(xué)圖書館針對近現(xiàn)代文學(xué)豐富館藏開展“俄羅斯文學(xué)在中國”“英國文學(xué)在中國”及“意大利文學(xué)在中國”等系列活動(dòng)。

（3）第三時(shí)期是以混合云計(jì)算模式為基準(zhǔn)，該種計(jì)算模式完全突破了私有云以及公有云計(jì)算模式的界限，用戶們不僅僅是云服務(wù)的使用人員，更是云服務(wù)的提供人員，該種模式下，社會(huì)信息資源的共享值極大，在第三時(shí)期，信息安全也得到了保障，可以將油田的基礎(chǔ)設(shè)施資源放置到其中。

圖2 城市間金融差距對工業(yè)空間布局的影響

四、金融資源分布影響城市群產(chǎn)業(yè)布局的現(xiàn)實(shí)考察

本文借鑒城市人口規(guī)模的齊普夫定律，構(gòu)造刻畫城市間金融差距的指標(biāo)——金融齊普夫系數(shù)。齊普夫定律（亦稱“位序—規(guī)模”法則）表明，城市人口規(guī)模分布與冪律為1的金字塔結(jié)構(gòu)相對應(yīng)，即排名第m 位的城市的人口規(guī)模等于首位城市人口規(guī)模除以m。而王如玉等［27］研究發(fā)現(xiàn)，金融中心是有層次的，且與城市層級體系正向匹配，但金融集聚的態(tài)勢更為突出。沈玉芳等［28］與覃劍［29-30］的研究也發(fā)現(xiàn)，城市層級體系和金融等級體系存在耦合性。筆者認(rèn)為，城市金融規(guī)模分布與冪律為qF的金字塔結(jié)構(gòu)相對應(yīng)，如式（23）所示，排名第m 位的城市的人口規(guī)模等于首位城市人口規(guī)模除以mqF。對式（23）兩邊取自然對數(shù)，可得式（24）。城市間金融差距qF表示首名城市與第m名城市金融規(guī)模的自然對數(shù)之差除以排名m的自然對數(shù)。

其中，P1表示排名第1 位城市的人口規(guī)模，Pm表示排名第m 位城市的人口規(guī)模，m 表示位次。F1表示排名第1 位城市的金融規(guī)模，①金融規(guī)模等于年末金融機(jī)構(gòu)存款余額和貸款余額之和。Fm表示排名第m 位城市的金融規(guī)模，qF表示金融奇普夫系數(shù)，其為衡量城市間金融差距的指標(biāo)。

本文以我國東部三大城市群為例，選取京津冀、長三角和粵港澳城市群作為研究對象，分析金融資源分布對城市群產(chǎn)業(yè)布局的影響。學(xué)術(shù)界對三大城市群的邊界界定多有討論，考慮到標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一性，本文主要依據(jù)國家發(fā)展和改革委員會(huì)已出臺(tái)的規(guī)劃方案來確定。具體來說，三大城市群邊界按如下標(biāo)準(zhǔn)界定：第一，京津冀城市群。包括北京市、天津市和河北省的11 個(gè)地級及以上城市。第二，長三角城市群。依據(jù)2016 年出臺(tái)的《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》和2019 年印發(fā)的《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》等，長三角城市群的范圍隨時(shí)間不斷擴(kuò)容，2005—2015年包括16個(gè)城市，2016—2018年擴(kuò)容至26個(gè)城市，2019—2020年再次擴(kuò)容至41個(gè)城市。②16個(gè)城市包括上海、南京、蘇州、無錫、杭州、寧波、常州、鎮(zhèn)江、南通、紹興、揚(yáng)州、泰州、嘉興、湖州、舟山和臺(tái)州。之后擴(kuò)充的10個(gè)城市包括鹽城、金華、合肥、蕪湖、銅陵、馬鞍山、滁州、池州、安慶和宣城。41 個(gè)城市包括上海、江蘇、浙江、安徽三省一市的所有地級及以上城市。第三，粵港澳城市群。依據(jù)2009 年頒布的《珠江三角洲地區(qū)改革發(fā)展規(guī)劃綱要（2008—2020年）》和2019年頒布的《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》，2009年至今，粵港澳城市群的范圍劃定為珠江三角洲的9個(gè)城市加上香港、澳門兩個(gè)特別行政區(qū)。

通過測算可知，三大城市群城市間金融差距分化明顯，京津冀城市群的金融集聚水平遠(yuǎn)高于長三角和粵港澳。如圖3所示，2005年至今，京津冀城市群城市間金融差距最大，始終在2左右波動(dòng)；粵港澳城市群城市間金融差距次之，自2009年起逐步下降，目前逐步收斂到1.5左右；長三角城市群城市間金融差距最小，在2018年及之前，在0.6—0.7區(qū)間內(nèi)緩慢上升，2016年從16個(gè)城市擴(kuò)容至26 個(gè)城市后，城市間金融差距無明顯變化；2019 年從26 個(gè)城市擴(kuò)容至41 個(gè)城市，因?yàn)樾聰U(kuò)充的15 個(gè)在城市群中屬于金融資源相對貧乏的城市，因而城市間金融差距躍升到1.3左右。

圖3 三大城市群城市間金融差距變動(dòng)情況

根據(jù)地理學(xué)第一定律，借鑒安樹偉和李瑞鵬［7］的方法，構(gòu)建測度大城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力和小城市承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移拉力的兩個(gè)變量：

其中，g表示小城市，PUSHg表示大城市對g 城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力，DISg表示g 城市到大城市的空間距離。大城市金融規(guī)模越大，g 城市與核心大城市的空間距離越近，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力越強(qiáng)。PULLg表示g城市承接大城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的拉力，g 城市的金融規(guī)模越大，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移拉力越強(qiáng)。表1 展示了2020 年我國東部三大城市群中除北京、上海和香港特別行政區(qū)以外的62個(gè)地級及以上城市的推力和拉力測算結(jié)果。從表1中可以看出：第一，總體而言，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力（變異系數(shù)等于0.9）的離散程度高于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移拉力（變異系數(shù)等于0.3），反映出城市間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力的相對差距更大。第二，就產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力而言，62個(gè)城市的推力均值為137.8，大于均值的城市有25個(gè)，京津冀、長三角和粵港澳城市群推力超過均值的城市數(shù)量占比分別為58.3%、22.5%和90.0%。產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力排名前五名的城市依次為深圳市、廊坊市、珠海市、澳門特別行政區(qū)和中山市，除廊坊市外全部屬于粵港澳城市群。第三，就產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移拉力而言，62個(gè)城市的拉力均值為112.7，拉力大于均值的城市有10個(gè)，京津冀、長三角和粵港澳城市群拉力超過均值的城市數(shù)量比重分別為8.3%、12.5%和40.0%。產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移拉力排名前五名的城市依次為深圳市、廣州市、杭州市、南京市和天津市，前兩名屬于粵港澳城市群，三四名屬于長三角城市群，第五名屬于京津冀城市群。

表1 2020年三大城市群內(nèi)各城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力和拉力測算結(jié)果

本文分別計(jì)算三大城市群產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力和拉力均值，如圖4所示?？傮w來看，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的推力和拉力與城市間金融差距均存在倒U 型的非線性關(guān)系。當(dāng)城市間金融差距趨近1.5左右時(shí)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的推力與拉力較大，這與理論模型預(yù)測的結(jié)果一致。2020 年，三大城市群城市間金融差距的排序?yàn)椋洪L三角＜粵港澳＜京津冀?；浉郯某鞘腥旱某鞘虚g金融差距為1.5 左右時(shí)，此時(shí)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的推力和拉力最大，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力分別達(dá)到長三角、京津冀城市群的3.0 倍和1.7 倍，拉力分別達(dá)到長三角、京津冀城市群的1.3 倍和1.4 倍。根據(jù)理論模型的推論，城市間金融差距過大或過小都不利于形成兩種效應(yīng)的合力，只有當(dāng)城市間金融差距保持在合理區(qū)間時(shí)，才能形成最大化的合力，上述倒U 型關(guān)系符合理論模型預(yù)期。改革開放之初，珠三角就憑借區(qū)位、政策、文化、人力成本等優(yōu)勢通過來料加工、來樣加工、來件裝配、補(bǔ)償貿(mào)易的“三來一補(bǔ)”方式，從香港承接了大量出口導(dǎo)向型的制造業(yè)。近年來，隨著香港特別行政區(qū)金融業(yè)的快速發(fā)展和制造業(yè)“空心化”趨勢，其與珠三角產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的互補(bǔ)性不斷加強(qiáng)，香港迫切需要依托珠三角地區(qū)發(fā)達(dá)的先進(jìn)制造業(yè)集群，取長補(bǔ)短，提升自身作為國際創(chuàng)新科技中心的競爭力，促進(jìn)大灣區(qū)內(nèi)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，因而香港特別行政區(qū)和珠三角采取互設(shè)金融機(jī)構(gòu)、跨域金融業(yè)務(wù)便利化、成立粵澳合作發(fā)展基金等措施加強(qiáng)金融合作，搭建河套深港、前海深港、廣州南沙等重點(diǎn)合作平臺(tái)，不斷推進(jìn)大灣區(qū)在科技創(chuàng)新、金融等多領(lǐng)域的合作。

圖4 三大城市群產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力和拉力均值

進(jìn)一步觀察可知，城市間金融差距最小的長三角城市群，其產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力最小，與理論模型的推論一致。在2019 年從26 個(gè)城市擴(kuò)容至41 個(gè)城市前，長三角城市群的城市間金融差距在0.6—0.7左右波動(dòng)，擴(kuò)容后城市間金融差距有所提升，但仍然是三大城市群中差距最小的。長三角地區(qū)除上海市以外，杭州市、南京市、蘇州市和寧波市的金融資本規(guī)模也能排進(jìn)三大城市群的前10 名，整體形成了“一主四副”的金融中心格局。各副中心本身經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢較為良好，具備一定的輻射周邊小城市的能力，圍繞副中心形成的南京都市圈、杭州都市圈、合肥都市圈等“微循環(huán)”，分流了一部分向上海集聚的創(chuàng)新和金融要素，使得其產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力最小。

城市間金融差距最大的京津冀城市群，其產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移拉力最小，大、小城市病并存問題最為突出，與理論模型的推論一致。京津冀的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移拉力均值僅有105.6，低于粵港澳城市群的142.8和長三角城市群的107.4，除了天津市、石家莊市和唐山市以外，其他9個(gè)城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移拉力均排名后50%。2005—2020 年，京津冀城市群內(nèi)金融資源過度集聚的格局始終沒有得到緩解，2005 年，北京市和天津市集聚的金融資本規(guī)模占京津冀城市群的比重約為85.7%，2017 年雄安新區(qū)設(shè)立時(shí)該比重將至82.3%，2005—2017年，年均下降0.3個(gè)百分點(diǎn)，2020年這一比重為81.3%，2017—2020年，年均下降0.3個(gè)百分點(diǎn)。在雄安新區(qū)設(shè)立后，比重下降的速度無明顯加快。北京市作為國際金融中心和全國金融管理中心，是“一行一局一會(huì)”、全國性金融行業(yè)協(xié)會(huì)、全國前五大金融機(jī)構(gòu)、四大資產(chǎn)管理公司、大量的世界500強(qiáng)企業(yè)總部的駐扎地。天津市是北方金融中心，也是現(xiàn)代化制造業(yè)中心和創(chuàng)新中心。北京市、天津市兩大直轄市金融業(yè)發(fā)達(dá)，2021年金融業(yè)增加值占GDP 的比重分別達(dá)到18.9%和13.7%。反觀河北省，2021 年，河北省的三次產(chǎn)業(yè)占GDP 的比重為10.0 ∶ 40.5 ∶ 49.5，工業(yè)發(fā)展有一定基礎(chǔ)，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重紡織服裝業(yè)、鋼鐵業(yè)、建材制造等勞動(dòng)密集型和資源密集型產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)及其中的金融業(yè)增加值占GDP 的比重均低于全國平均水平。2021年，河北省金融業(yè)增加值占GDP的比重僅有6.7%，比全國平均值低1.3 個(gè)百分點(diǎn)，大約相當(dāng)于天津市的1/2，北京市的1/3?？梢姡鹑跇I(yè)發(fā)展滯后和金融資源供給不足限制了河北省各地級市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移拉力的提升，對京津冀城市群協(xié)同發(fā)展造成較大阻礙。

五、結(jié)論與政策建議

大、小城市病并存本質(zhì)上是城市群資源的空間錯(cuò)配，破解大、小城市病并存的關(guān)鍵是加速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，驅(qū)動(dòng)大城市的過剩資源向中小城市流動(dòng)。本文研究發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化金融資源分布，將城市間金融差距保持在合理區(qū)間內(nèi)，可形成產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移推力和拉力的最大合力，緩解大、小城市病。本文相關(guān)結(jié)論對我國破解大、小城市病并存，優(yōu)化城市群資源空間配置，促進(jìn)各區(qū)域均衡發(fā)展具有一定的啟示。

基于此，本文提出如下政策建議：首先，探索建立完善城市群合作機(jī)制，促進(jìn)城市間金融一體化發(fā)展。袁勝超和呂翠翠［31］研究發(fā)現(xiàn)，加強(qiáng)地方政府合作，有助于降低城市群內(nèi)的資源錯(cuò)配程度。黃妍妮等［32］也提出，促進(jìn)城市群體系的協(xié)調(diào)發(fā)展，需要政府改變資源分配向大城市集中的現(xiàn)狀，財(cái)政政策應(yīng)當(dāng)向中小城市傾斜。應(yīng)充分發(fā)揮城市群合作機(jī)制的協(xié)調(diào)功能，促進(jìn)城市群空間內(nèi)金融資源優(yōu)化分布。一是借鑒長三角區(qū)域合作辦公室的組織架構(gòu)與職能，從各城市抽調(diào)工作人員，共同組建城市群合作辦公室，合署辦公，主要負(fù)責(zé)加強(qiáng)統(tǒng)籌管理，促進(jìn)跨城市跨部門的資源統(tǒng)籌、工作聯(lián)動(dòng)和信息溝通。二是利用中央轉(zhuǎn)移支付資金、各城市財(cái)政資金，鼓勵(lì)社會(huì)資本積極參與，合作設(shè)立城市群產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金、創(chuàng)新發(fā)展基金等，重點(diǎn)增加金融資源供不應(yīng)求的中小城市的金融供給。三是設(shè)立專門的科研機(jī)構(gòu)，全面負(fù)責(zé)采集、匯總、整理城市群內(nèi)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建城市群金融和產(chǎn)業(yè)發(fā)展監(jiān)測預(yù)警體系（城市間金融差距應(yīng)作為一項(xiàng)重要指標(biāo)），常態(tài)化地開展城市群金融和產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)監(jiān)測預(yù)警工作。四是提升數(shù)字化水平，促進(jìn)城市群內(nèi)金融信息共享。邀請主要金融機(jī)構(gòu)共建共享金融信息數(shù)字化平臺(tái)，增強(qiáng)城市間金融信息擴(kuò)散強(qiáng)度，提升中小城市的金融可得性。其次，鼓勵(lì)大型金融機(jī)構(gòu)向中小城市延伸分支機(jī)構(gòu)，打通大、小城市間金融資源流動(dòng)的渠道。引導(dǎo)大型金融機(jī)構(gòu)，特別是國有商業(yè)銀行、股份制銀行在金融資源短缺的中小城市增設(shè)分支機(jī)構(gòu)，促進(jìn)金融資源擴(kuò)散，增加中小城市的金融供給。將發(fā)放中長期優(yōu)惠貸款的權(quán)限下放到分支機(jī)構(gòu)，減少審批程序，鼓勵(lì)分支機(jī)構(gòu)利用軟信息優(yōu)勢和區(qū)位優(yōu)勢，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移提供更加便利的金融服務(wù)。持續(xù)優(yōu)化金融機(jī)構(gòu)空間布局，加快構(gòu)建多層次、廣覆蓋、有差異的金融機(jī)構(gòu)空間體系。最后，促進(jìn)地方中小金融機(jī)構(gòu)發(fā)展，盤活地方金融資源，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移拉力。放寬市場準(zhǔn)入門檻，為城市商業(yè)銀行等地方中小金融機(jī)構(gòu)發(fā)展松綁，推進(jìn)普惠金融發(fā)展。鼓勵(lì)通過貸款貼息、定向降息降準(zhǔn)、發(fā)行專項(xiàng)債等方式增加地方中小金融機(jī)構(gòu)的流動(dòng)性。通過減免或返還本地產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移相關(guān)業(yè)務(wù)的稅費(fèi)方式，引導(dǎo)地方中小金融機(jī)構(gòu)確立“立足當(dāng)?shù)亻_展業(yè)務(wù)，服務(wù)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展”的市場定位與發(fā)展目標(biāo)，不可盲目擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模和經(jīng)營區(qū)域。金融監(jiān)管部門在監(jiān)管地方中小金融機(jī)構(gòu)的同時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)對業(yè)務(wù)創(chuàng)新、內(nèi)控制度等方面的指導(dǎo)。