■向 琳

隨著中國(guó)“人口紅利”的消失和資本邊際報(bào)酬遞減，加上政府主導(dǎo)型投資的不可持續(xù)性，中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)。金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，其發(fā)展質(zhì)量成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的重要推動(dòng)力。同時(shí)我們注意到，伴隨著金融改革的深化和發(fā)展，各地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)較大差異，致使金融資源配置效率的空間布局日趨不平衡。區(qū)域金融發(fā)展不平衡必然導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)政策的作用機(jī)制遭遇區(qū)域性結(jié)構(gòu)矛盾，產(chǎn)生不同的區(qū)域效應(yīng)（劉飛，2005）。為了定量分析區(qū)域金融發(fā)展的不均衡，提高金融發(fā)展質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)金融業(yè)的“又好又快”發(fā)展，需要分別對(duì)整個(gè)國(guó)家與各區(qū)域金融發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行科學(xué)測(cè)度，找到影響金融發(fā)展質(zhì)量因素的作用邊界。同時(shí)隨著考慮金融發(fā)展效率與規(guī)模對(duì)金融發(fā)展質(zhì)量的貢獻(xiàn)率，需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分解，為金融效率低下的區(qū)域提出針對(duì)性的建議，并對(duì)處于效率前沿地區(qū)的發(fā)展模式進(jìn)行科學(xué)借鑒。

一、理論回顧

現(xiàn)有文獻(xiàn)針對(duì)金融業(yè)發(fā)展質(zhì)量定量分析理論較少，本文借鑒經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量分析方法。一般來(lái)講，金融業(yè)發(fā)展動(dòng)力來(lái)自兩個(gè)方面：一是增加對(duì)金融業(yè)的投入，如增加固定資產(chǎn)投資與勞動(dòng)量的投入；二是提高效率，主要指技術(shù)更新、管理水平提高與法律法規(guī)完善等。新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心是全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。全要素生產(chǎn)率衡量的是除勞動(dòng)和資本以外其他要素所帶來(lái)的產(chǎn)出增長(zhǎng)率，如技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模報(bào)酬等。最早反映生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的是 Cobb-Douglas函數(shù) （1923），后由 J.Tibergen（1942）引入時(shí)間因素，提出全要素生產(chǎn)率，此時(shí)生產(chǎn)要素僅包括勞動(dòng)和資本，后來(lái)Davsi(1954)加入了原材料與能源等投入要素。Solow(1957)分離出技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，提出 “Solow剩余”。 Christensen、Jorgenson 和 Lau（1973）提出超越對(duì)數(shù)來(lái)測(cè)量全要素生產(chǎn)率,并認(rèn)為生產(chǎn)函數(shù)中資本投入量應(yīng)為投入流量不應(yīng)為資本存量。此后，學(xué)界對(duì)全要素生產(chǎn)率做了大量的研究，出現(xiàn)了大量有價(jià)值的文獻(xiàn)成果。仔細(xì)分析這些文獻(xiàn)，從研究方法上，可以分為三種種思路：增長(zhǎng)核算法、時(shí)間參數(shù)法與前沿生產(chǎn)函數(shù)法。(1)增長(zhǎng)核算法一般用于計(jì)算索洛殘差值，該方法優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易行，且符合經(jīng)濟(jì)規(guī)律。但同時(shí)在參數(shù)估計(jì)、規(guī)模報(bào)酬和技術(shù)外生性方面處理欠佳（段文斌，2009），其測(cè)算結(jié)果存在較大差別，如鄒至莊(1984)、陳時(shí)中(1986)、張軍擴(kuò)(1991)、郭慶旺等(2005)、涂正革 (2006)認(rèn)為全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)緩慢，而 chow(2002)、張軍(2002)、孫琳琳等(2005)測(cè)算結(jié)果顯示全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)較快。（2）時(shí)間參數(shù)法一般是先設(shè)定回歸方程，用計(jì)量方法直接估算全要素生產(chǎn)率。王小魯(2000)估算1953～1999年間中國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率。張軍和施少華(2003)計(jì)算了1952～1998年間中國(guó)經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)率，認(rèn)為在改革開(kāi)放前,中國(guó)經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率波動(dòng)很大,1978年的全要素生產(chǎn)率水平與1952年相比,不僅沒(méi)有增長(zhǎng),反而有所退步。但是在改革后,中國(guó)經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率有了明顯的提高。（3）前沿生產(chǎn)函數(shù)法一般包括參數(shù) （SFA）與分參數(shù)分析（DEA）方法，該方法能有效排除服從正態(tài)分布的誤差項(xiàng)，僅保留偏態(tài)分布的殘差值，作為生產(chǎn)效率的近似替代。本文就采用Caves、Christensen和 Diewert(1982)創(chuàng)建的基于DEA的Malmquist模型對(duì)各地區(qū)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。選擇該模型基于三方面考慮：一是各地區(qū)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，用Malmquist指數(shù)作了一階差分，各地區(qū)的同方向變化將會(huì)被消除；二是該模型由于利用時(shí)間段上的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)指標(biāo)的選取上較為寬容，放開(kāi)了指數(shù)化過(guò)程必須要求所使用的離散數(shù)據(jù)和時(shí)間派生數(shù)據(jù)近似相等的限定，也沒(méi)有對(duì)投入產(chǎn)出關(guān)系做任何限制；三是Malmquist指數(shù)法對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解，首先分解成技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步，再把技術(shù)效率分解成純技術(shù)效率和規(guī)模效率，這樣對(duì)全要素生產(chǎn)率的分析更加全面。利用MPI分析也有大量較高水平的文獻(xiàn)：如章祥稱和貴斌威(2008),顏鵬飛和王兵(2004)運(yùn)用DEA法對(duì)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)算,鄭京海等(2005),岳書(shū)敬等(2006)應(yīng)用DEA法對(duì)地區(qū)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究,陶洪等(2007)等對(duì)中國(guó)工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的分析研究。

總體而言，學(xué)界研究金融發(fā)展質(zhì)量的文獻(xiàn)比較少，利用全要素生產(chǎn)率分解金融發(fā)展質(zhì)量的更少，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行對(duì)比分析的幾乎沒(méi)有。從某種程度上講，分析金融發(fā)展質(zhì)量本身就是一種創(chuàng)新。本文在中國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的背景下，借鑒前人對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量研究成果的基礎(chǔ)上，以金融發(fā)展質(zhì)量為研究對(duì)象，對(duì)金融區(qū)域發(fā)展效率與技術(shù)進(jìn)步進(jìn)行科學(xué)的測(cè)度與分解，以期得到金融業(yè)集約的可持續(xù)發(fā)展模式，并對(duì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)保障。

二、數(shù)據(jù)選取與來(lái)源說(shuō)明

本研究旨在分析各地區(qū)金融業(yè)發(fā)展的技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步，所以選擇中國(guó)31個(gè)省份為研究對(duì)象，構(gòu)成Malmquist分析的基本決策單元（DUM）。在分析全要素生產(chǎn)率值時(shí)，Malmquist方法對(duì)指標(biāo)的選取較為敏感，在現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)資料中，受到數(shù)據(jù)可得性的限制，僅能收集到2004～2013年10年間金融業(yè)產(chǎn)值、金融業(yè)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)，由于對(duì)勞動(dòng)力統(tǒng)計(jì)口徑的變化，勞動(dòng)力統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在兩種情況：一是包括從2004～2013年的金融業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)；二是2002～2008年金融業(yè)全社會(huì)就業(yè)人數(shù)，Malmquist分析方法研究對(duì)象之間的對(duì)比，理論上認(rèn)為在整個(gè)分析過(guò)程中指標(biāo)選取一致，對(duì)結(jié)果的相對(duì)數(shù)不會(huì)存在較大影響，但會(huì)影響金融發(fā)展質(zhì)量及其分解指標(biāo)的絕對(duì)值。為了科學(xué)測(cè)定兩者分析結(jié)果是否存在顯著差異，現(xiàn)用Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)對(duì)2002～2008年間兩種結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，以期得到科學(xué)的指標(biāo)選取結(jié)果。本文計(jì)算得到的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量近似正態(tài)分布，兩樣本K-S檢驗(yàn)的表達(dá)式為：Z=，其中n表示樣本量，D為兩個(gè)樣本積累經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)之差。通過(guò)R軟件計(jì)算，結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)結(jié)果

從表1可以看出，除技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)外，其他指標(biāo)均不能拒絕兩者來(lái)自同一分布的假設(shè)。通過(guò)對(duì)技術(shù)進(jìn)步兩個(gè)向量進(jìn)行分析可以看出，大多數(shù)決策單元的技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)趨同，即使有差距數(shù)值也不大，所有檢驗(yàn)存在不同分布。且技術(shù)進(jìn)步可由全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率計(jì)算而得，全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率均不能拒絕原假設(shè)，在一定程度上可以認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步也來(lái)自同一分布。本文綜合指標(biāo)數(shù)據(jù)選擇的科學(xué)性、可比性和可得性，選擇金融業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)作為人力投入指標(biāo)。

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)研網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)整理而得。其中2012年貴州省金融業(yè)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)有缺失，通過(guò)《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》（2013）獲取。

三、實(shí)證分析結(jié)果

把各投入產(chǎn)出指標(biāo)帶入方程式中，運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)家Coelli在DOS系統(tǒng)下編寫(xiě)的包絡(luò)數(shù)據(jù)分析軟件DEAP2.1，以投入為導(dǎo)向，采用可變規(guī)模報(bào)酬（VRS）模型。

（一）分析結(jié)果總體描述

為了直觀地觀察全要素生產(chǎn)率及其分解值的總體表現(xiàn)，根據(jù)實(shí)證計(jì)算結(jié)果，制作數(shù)據(jù)地圖，結(jié)果見(jiàn)圖1。

圖1 金融業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步數(shù)據(jù)地圖

從宏觀層面上看，全國(guó)金融業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率存在明顯的區(qū)域集聚特征，這為本文的區(qū)域比較提供了直觀的依據(jù)。從省級(jí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析來(lái)看，省級(jí)間差異較大，其中全要素生產(chǎn)率最大的是內(nèi)蒙古，在2004～2013年10年間平均提高了33.8%，高出全國(guó)平均水平55.1%，同時(shí)高出最低的天津91.8%；內(nèi)蒙古技術(shù)效率值最大，達(dá)到了1.292，遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平0.859，湖北技術(shù)效率值最小，僅為0.422；陜西的技術(shù)進(jìn)步值最大，平均上升4.6%，山西的技術(shù)進(jìn)步最小，距離有效前沿14.6%；內(nèi)蒙古的純技術(shù)效率值最大，為1.192，是技術(shù)效率的最大貢獻(xiàn)者，江蘇的值最低，僅為0.611；山西的規(guī)模效率最高，為1.172，湖北的規(guī)模效率最低，僅為0.563，同時(shí)規(guī)模效率低下是湖北技術(shù)效率的最大“累贅”。

（二）全要素生產(chǎn)率及分解值統(tǒng)計(jì)特征

我們首先考慮全國(guó)31個(gè)省份在2004～2013年期間的全要素生產(chǎn)率及其分解值，對(duì)相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行描述，并對(duì)各指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行梳理。結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步基本分布特征

從統(tǒng)計(jì)特征指標(biāo)來(lái)看，我國(guó)31個(gè)省份在2004～2013年10年間全要素生產(chǎn)率平均降低了21.3%，且各省之間存在較大差異，方差高達(dá)0.206，說(shuō)明我國(guó)各省間金融業(yè)發(fā)展并不均衡，甚至存在巨大的差距。從全要素生產(chǎn)率分解值來(lái)看，全要素生產(chǎn)率低下的原因直接來(lái)源于技術(shù)效率，平均值僅為0.859，說(shuō)明我國(guó)金融業(yè)并沒(méi)有充分利用技術(shù)進(jìn)步的優(yōu)勢(shì)（技術(shù)進(jìn)步平均值為1.1%）來(lái)提高金融資源配置效率。值得注意的是，技術(shù)效率平均值為0.859，中位數(shù)為1.079，兩者相差較大，說(shuō)明省際之間存在較大的不均衡，技術(shù)進(jìn)步在各省之間的傳遞流動(dòng)不夠充分。從技術(shù)效率的分解值上看，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均未達(dá)到有效前沿，說(shuō)明我國(guó)在提高金融業(yè)管理水平和規(guī)范金融業(yè)法律法規(guī)的同時(shí)，提高規(guī)模效率才是當(dāng)前金融業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)。從各指標(biāo)值達(dá)到有效前沿個(gè)數(shù)與占比上看，僅有54.84%的省份全要素生產(chǎn)率達(dá)到有效前沿，其中主要的貢獻(xiàn)是技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)效率成為全要素生產(chǎn)率的“累贅”，使技術(shù)效率成為“累贅”的“累贅”是規(guī)模效率的低下，打破金融業(yè)的空間集聚，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間均衡發(fā)展，提高整體規(guī)模效率，是提升當(dāng)前金融發(fā)展質(zhì)量的重點(diǎn)。

（三）空間上的表現(xiàn)特征

由于區(qū)域差距較大，結(jié)合圖1數(shù)據(jù)地圖的結(jié)論，本文認(rèn)為傳統(tǒng)的中東西劃分方法對(duì)考慮區(qū)域內(nèi)金融資源配置狀況分析欠佳，現(xiàn)借鑒以前經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分成果，按照經(jīng)濟(jì)體之間的緊密程度，分為八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)①東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)包括遼寧、吉林與黑龍江；北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)包括北京、天津、河北與山東；東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)上海、江蘇與浙江；南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)包括福建、廣東與海南；黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)包括陜西、山西、河南與內(nèi)蒙古；長(zhǎng)江中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)湖北、湖南、江西與安徽；大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)包括云南、貴州、四川、重慶與廣西；大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)包括甘肅、青海、寧夏、西藏與新疆。，各區(qū)域金融發(fā)展質(zhì)量見(jiàn)表3。

表3 全要素生產(chǎn)率及其分解值的區(qū)域比較

從區(qū)域比較角度來(lái)看，區(qū)域間金融業(yè)全要素生產(chǎn)率存在較大差異，其中全要素生產(chǎn)率最大的是大西南經(jīng)濟(jì)綜合區(qū)，全要素生產(chǎn)率平均上升了14.04%，最小的是東北沿海經(jīng)濟(jì)綜合區(qū)，全要素生產(chǎn)率平均下降了53.8%。全要素生產(chǎn)率改善的區(qū)域有東北經(jīng)濟(jì)綜合區(qū)、黃河中游經(jīng)濟(jì)綜合區(qū)和大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)三大區(qū)域，全要素生產(chǎn)率在2004～2013年間未改善的區(qū)域包括三大沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、長(zhǎng)江中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)與大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)。

從全要素生產(chǎn)率分解值來(lái)看，全要素生產(chǎn)率主要受到技術(shù)效率的影響，技術(shù)進(jìn)步在2004～2013年間均得到了提高，黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)技術(shù)進(jìn)步雖然未達(dá)到有效前沿，但距離有效前沿僅為1%，有理由相信區(qū)域全要素生產(chǎn)率主要受技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)，這也印證了全國(guó)的結(jié)論。技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步相關(guān)系數(shù)為-0.18〈0.3，說(shuō)明技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步之間不存在相關(guān)性。

從技術(shù)效率及分解值看，技術(shù)效率總體來(lái)看均不理想，僅黃河中游與大西北經(jīng)綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)達(dá)到技術(shù)效率動(dòng)態(tài)有效前沿，其他區(qū)域均未達(dá)到技術(shù)效率有效前沿。其中黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)平均提高了8.05%，大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)平均提高了13.3%，分析兩區(qū)域純技術(shù)效率和規(guī)模效率可以看出，兩區(qū)域技術(shù)效率的提高得益于投入要素的合理與規(guī)模的適當(dāng)，且作用力相當(dāng)。

為了深入探究技術(shù)效率未達(dá)到有效前沿區(qū)域的原因，現(xiàn)將未達(dá)到有效技術(shù)前沿的地區(qū)分為兩個(gè)梯隊(duì)：第一梯隊(duì)是偏離有效前沿較大的地區(qū)，包括三大沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)；第二梯隊(duì)是技術(shù)性效率偏離有效前沿不大的地區(qū)，包括東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)（0.9913）、長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū) （0.9463）與大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)（0.9350）。第一梯隊(duì)主要受制于規(guī)模效率的低下，說(shuō)明沿海地區(qū)金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)超出了最佳生產(chǎn)規(guī)模的階段，所以應(yīng)該引入金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，縮小單個(gè)金融機(jī)構(gòu)規(guī)模，增大競(jìng)爭(zhēng)性金融機(jī)構(gòu)數(shù)量。這也驗(yàn)證了潘英麗（2003）的結(jié)論，她通過(guò)實(shí)證分析認(rèn)為金融機(jī)構(gòu)空間聚集可能存在負(fù)聚集效應(yīng)，效應(yīng)不經(jīng)濟(jì)主要體現(xiàn)在昂貴辦公樓租金、時(shí)區(qū)差別、信息成本增加、市場(chǎng)供給能力過(guò)剩，影響了金融業(yè)過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致了平均利潤(rùn)率下降。除了規(guī)模效率的低下，沿海地區(qū)金融效率還存在投入產(chǎn)出的不合理性，金融業(yè)的發(fā)展還處于粗放式階段，產(chǎn)出的增加主要依靠投入的增加，而這樣的投入理論上應(yīng)該有更多的產(chǎn)出。該觀點(diǎn)同時(shí)也得到了部分學(xué)者的證實(shí)，如張清正（2013）認(rèn)為金融資源逐漸向沿海集聚，中西部省市的金融資源則大量流出，金融資源空間集聚的“黑洞效應(yīng)”顯現(xiàn)，致使沿海地區(qū)金融業(yè)規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。第二梯隊(duì)主要受到規(guī)模效率的影響，與第一梯隊(duì)中規(guī)模效率低下不同的是，第二梯隊(duì)中規(guī)模效率低下的原因是規(guī)模經(jīng)濟(jì)未能體現(xiàn)，應(yīng)該擴(kuò)大規(guī)模以追求規(guī)模經(jīng)濟(jì)。第二梯隊(duì)中東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)應(yīng)該提高金融業(yè)管理水平和完善相應(yīng)法律法規(guī)，距離有效前沿僅有1.1%的距離；長(zhǎng)江中游與大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的純技術(shù)效率均達(dá)到了有效前沿。

四、結(jié)論

本文對(duì)中國(guó)金融發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行實(shí)證分析，研究了31個(gè)省份在2004～2013年間金融業(yè)全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變化，并對(duì)區(qū)域間進(jìn)行對(duì)比分析，研究發(fā)現(xiàn)：

1.全國(guó)金融業(yè)發(fā)展質(zhì)量、技術(shù)效率存在明顯的區(qū)域集聚特征，各省間金融業(yè)發(fā)展并不均衡，甚至存在巨大的差距。金融發(fā)展質(zhì)量中技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率較高，技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步之間不存在相關(guān)性。

2.我國(guó)金融業(yè)并沒(méi)有充分利用技術(shù)進(jìn)步的優(yōu)勢(shì)來(lái)提高金融資源配置效率，且省際之間存在較大的不均衡，技術(shù)進(jìn)步在各省之間的傳遞流動(dòng)不夠充分。

3.技術(shù)效率低下是制約金融發(fā)展質(zhì)量的主要因素，規(guī)模效率的低下是技術(shù)效率低下的主要因素，打破金融業(yè)的空間集聚，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間均衡發(fā)展，提高整體規(guī)模效率，是提高當(dāng)前金融發(fā)展質(zhì)量的重點(diǎn)。

4.較高金融發(fā)展質(zhì)量的區(qū)域得益于投入要素的合理性和規(guī)模的適當(dāng)，且兩者作用力相當(dāng)。

5.金融發(fā)展質(zhì)量期間未改善的區(qū)域中，第一梯隊(duì)（三大沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)）金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)超出了最佳生產(chǎn)規(guī)模的階段，所以應(yīng)該引入金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，縮小單個(gè)金融機(jī)構(gòu)規(guī)模，增大競(jìng)爭(zhēng)性金融機(jī)構(gòu)數(shù)量。第二梯隊(duì)（東北、長(zhǎng)江中游與大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)）規(guī)模效率低下的原因是規(guī)模經(jīng)濟(jì)未能體現(xiàn)，應(yīng)該擴(kuò)大規(guī)模以追求規(guī)模經(jīng)濟(jì)。

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