穆 瀾，郭樹(shù)華，沈 輝

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

2021—2025年的“十四五”是中國(guó)經(jīng)濟(jì)構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期。中國(guó)經(jīng)濟(jì)所處發(fā)展階段的特征與形勢(shì)的轉(zhuǎn)變倒逼金融改革的加速?！笆濉逼陂g我國(guó)金融業(yè)發(fā)展取得了一定成績(jī)，金融定位得以明確，部分金融風(fēng)險(xiǎn)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(wèn)題。這些問(wèn)題成為制約“十四五”金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的門(mén)檻。2019年12月，中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議明確指出，要深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。2020年兩會(huì)，關(guān)于進(jìn)一步深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革成為熱議話(huà)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(shí)的重要使命。中部六省在國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)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(jìn)“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(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的正向效應(yīng)已成為學(xué)者們迫切關(guān)注的問(wèn)題。因此，從區(qū)域金融成熟度角度測(cè)量中部六省金融發(fā)展水平，并對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)展開(kāi)研究具有重大現(xiàn)實(shí)意義，可為推進(jìn)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(xiàn)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(lái)描述軟件機(jī)構(gòu)的成熟度層級(jí)及其改進(jìn)途徑。SW-CMM模型設(shè)計(jì)了一種對(duì)現(xiàn)有軟件層級(jí)進(jìn)行改進(jìn)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(xiàng)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(xiǎn)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(lái)看，國(guó)內(nèi)外關(guān)于“成熟度”在金融領(lǐng)域的研究成果相對(duì)薄弱，尚處于研究的初期階段。高新才、李陽(yáng)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(cè)算體系，以中國(guó)九個(gè)省份的農(nóng)村為研究對(duì)象，借助主成分分析方法刻畫(huà)測(cè)量農(nóng)村金融成熟度并進(jìn)行排序。劉云生（2009）對(duì)金融成熟度進(jìn)行了理論分析，精準(zhǔn)刻畫(huà)了金融成熟度概念，并依據(jù)金融成熟度的理論設(shè)計(jì)了較為全面、客觀(guān)的金融成熟度評(píng)價(jià)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(huà)了廣東省金融發(fā)展水平的趨勢(shì)特征。楊霞（2018）、袁婭敏（2014）、蒲勇?。?013）、張建軍（2012）等學(xué)者以區(qū)域金融為研究對(duì)象，通過(guò)刻畫(huà)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(zhǔn)B收斂模型、空間滯后模型和空間誤差模型對(duì)我國(guó)區(qū)域金融發(fā)展的B收斂進(jìn)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(chǎng)發(fā)展視角切入，對(duì)比測(cè)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(guó)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(guó)內(nèi)關(guān)于金融成熟度的理論研究與實(shí)證研究相對(duì)不足，主要圍繞區(qū)域金融、農(nóng)村金融展開(kāi)金融成熟度的測(cè)量，關(guān)于省域金融成熟度之間的對(duì)比研究成果較少。中部六省的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展是實(shí)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(guò)考察中部六省金融發(fā)展水平，對(duì)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(jì)增長(zhǎng)水平之間的關(guān)系，進(jìn)而得出推進(jìn)中部六省經(jīng)濟(jì)金融協(xié)同發(fā)展的機(jī)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(píng)價(jià)研究》一文中提出的觀(guān)點(diǎn)。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(zhǎng)的狀態(tài)和過(guò)程，金融成熟度可理解為：衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)金融成長(zhǎng)能力與金融運(yùn)行效率程度高低的指標(biāo)，反映了一個(gè)國(guó)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(zhǎng)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(cè)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(cè)算是把握一個(gè)國(guó)家或地區(qū)金融發(fā)展水平和金融成長(zhǎng)程度的一個(gè)關(guān)鍵、有效、客觀(guān)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(gè)維度在銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)選擇15個(gè)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(jì)方法對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行整合，構(gòu)成一個(gè)能反映金融成長(zhǎng)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(gè)指標(biāo)常用的統(tǒng)計(jì)方法主要是主成分分析法、因子分析法等。在對(duì)比了多種統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)勢(shì)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(xì)描述安徽省金融綜合指數(shù)的構(gòu)建過(guò)程與趨勢(shì)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(shì)圖，進(jìn)而整合中部六省的金融成熟度綜合指數(shù)趨勢(shì)圖并進(jìn)行對(duì)比分析；最后對(duì)中部六省金融成熟度綜合指數(shù)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)進(jìn)行驗(yàn)證。

（一）模型選擇

主成分分析法是通過(guò)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(gè)相互獨(dú)立指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)方法。該統(tǒng)計(jì)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(guān)性。

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

X=(x1,x2,…,xP)T?C=(y1,y2,…,yp)T

使之指向樣本點(diǎn)散布最開(kāi)的p個(gè)正交方向，之后對(duì)多維變量系統(tǒng)降維處理，使之能以一個(gè)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(lái)測(cè)算城市金融成熟度。數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》《同花順iFind》《前瞻數(shù)據(jù)庫(kù)》各省統(tǒng)計(jì)年鑒及各省證監(jiān)會(huì)、銀監(jiān)會(huì)、保監(jiān)會(huì)官網(wǎng)數(shù)據(jù)。為了剔除不同省份各類(lèi)原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)口徑上的差異對(duì)最終結(jié)果可能帶來(lái)的影響，先對(duì)所有變量指標(biāo)取對(duì)數(shù)，將取對(duì)后的變量指標(biāo)分別命名為Xi。由于各個(gè)指標(biāo)之間的單位不一致，故在進(jìn)行成熟度的構(gòu)建之前先將指標(biāo)值進(jìn)行無(wú)鋼化處理，無(wú)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(cè)算過(guò)程與結(jié)果

1.計(jì)算過(guò)程與結(jié)果

結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)借助SPSS19.0進(jìn)行主成分分析，得到總方差解釋表（見(jiàn)表3）。觀(guān)察表3可知，前兩個(gè)主成分特征值均大于1，且累計(jì)貢獻(xiàn)率占到總方差的88.87%，根據(jù)主成分分析法提取主成分個(gè)數(shù)的原則，主成分對(duì)應(yīng)的特征值大于且累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上，說(shuō)明前兩個(gè)主成分滿(mǎn)足主成分分析的提取原則，表示提取前兩個(gè)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(gè)主成分來(lái)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(jiàn)表4），用初始因子載荷矩陣除去主成分對(duì)應(yīng)的特征值開(kāi)平方根，將得到主成分中各個(gè)指標(biāo)相對(duì)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T(mén)S，S1、S2、TS的值可見(jiàn)表5。

表4 初始因子載荷矩陣

表5 系數(shù)矩陣

利用計(jì)算公式

根據(jù)金融成熟度指數(shù)（IFS）計(jì)算公式

可得到安徽省金融成熟度綜合指數(shù)（見(jiàn)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(zhǎng)的趨勢(shì)，但增幅區(qū)間波動(dòng)不大。2014年、2016年相對(duì)其它年份增幅較大。縱觀(guān)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(kuò)張速度較快，可見(jiàn)金融規(guī)模的擴(kuò)張對(duì)金融成熟度有促進(jìn)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(xiǎn)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(duì)金融成熟度均有正向作用，但金融結(jié)構(gòu)與金融效率對(duì)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(duì)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(jì)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(jiàn)表7）。在河南、山西、江西、湖北、湖南五個(gè)省份的金融成熟度的構(gòu)建過(guò)程中，提取的主成分嚴(yán)格按照主成分對(duì)應(yīng)的特征值大于且累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上的基本原則，最終提取的主成分個(gè)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(jì)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(shì)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(shì)。六省的金融規(guī)模迅速擴(kuò)張，但金融成熟度指數(shù)變動(dòng)不顯著，說(shuō)明金融規(guī)模擴(kuò)張對(duì)金融成熟度的貢獻(xiàn)不強(qiáng)。中部六省中轉(zhuǎn)折點(diǎn)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(shuō)明在銀行業(yè)作為傳統(tǒng)金融發(fā)展的主要力量時(shí)，均衡發(fā)展證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)對(duì)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(xiǎn)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(duì)六省金融成熟度的提升影響程度不同，計(jì)算過(guò)程和計(jì)算結(jié)果顯示：2008—2018年期間，總量指標(biāo)對(duì)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(shì)圖

結(jié)合所選指標(biāo)對(duì)應(yīng)的實(shí)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(xiǎn)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(dòng)均會(huì)對(duì)金融成熟度產(chǎn)生一定影響，且金融規(guī)模的擴(kuò)張，金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化及金融效率的提升對(duì)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(yàn)

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(kuò)大金融規(guī)模、提升金融效率均會(huì)對(duì)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(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)帶來(lái)促進(jìn)。金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化會(huì)促進(jìn)金融資源的優(yōu)化配置從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；金融規(guī)模的擴(kuò)大有助于金融資本的加速聚集和積累，進(jìn)而為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供動(dòng)力；金融效率的改進(jìn)則會(huì)提高區(qū)域投資總量，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉?；谝陨献饔脵C(jī)制，展開(kāi)中部六省金融成熟度綜合指數(shù)IFSj對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)QGDPj效應(yīng)檢驗(yàn)。借助VAR模型挖掘中部六省金融成熟度對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(duì)VAR模型的穩(wěn)定進(jìn)行檢驗(yàn)，在滿(mǎn)足模型穩(wěn)定性的條件后方可對(duì)VAR模型進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)、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(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)檢驗(yàn)主要借助脈沖響應(yīng)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。在數(shù)據(jù)處理上，對(duì)中部六省金融成熟度綜合指數(shù)與經(jīng)濟(jì)總量均采取自然取對(duì)處理。由于河南、山西兩個(gè)省份數(shù)據(jù)不滿(mǎn)足模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)的條件，而安徽、江西、湖北、湖南四省數(shù)據(jù)指標(biāo)滿(mǎn)足數(shù)據(jù)指標(biāo)平穩(wěn)性檢驗(yàn)的條件，故主要針對(duì)這四省展開(kāi)檢驗(yàn)。

借助信息準(zhǔn)則與LR檢驗(yàn)法對(duì)VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)進(jìn)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(jiàn)表8）及相應(yīng)的VAR模型（見(jiàn)表9）。從而對(duì)VAR（i）進(jìn)行特征根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示：中部四省所對(duì)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(kāi)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(duì)安徽、江西、湖北、湖南四省的VAR展開(kāi)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(shuō)明：金融成熟度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有滯后2期的循環(huán)正向效應(yīng)，滯后5期達(dá)到首次峰值，滯后9期達(dá)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(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響過(guò)程在時(shí)間上不同步，一方面可能是金融成熟度刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)又反過(guò)來(lái)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(kuò)張、金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化、金融效率提升與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(shuō)明：金融成熟度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有滯后1期的正向影響，并在第3期達(dá)到峰值，而后影響程度隨時(shí)間減弱。圖4中的湖北省VAR（2）模型的脈沖響應(yīng)說(shuō)明：金融成熟度對(duì)該省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(shuō)明：當(dāng)給金融成熟度一個(gè)沖擊時(shí)，會(huì)給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)正向影響，并在滯后4期達(dá)到最大影響，而后隨時(shí)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(duì)FSIj實(shí)施一定的沖擊后，4個(gè)VAR模型均會(huì)對(duì)QGDPj產(chǎn)生正的刺激，即FSIj的沖擊會(huì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生有利影響，并存在區(qū)域經(jīng)濟(jì)不同特征下的循環(huán)正向效用，故經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的穩(wěn)定性離不開(kāi)金融規(guī)模的擴(kuò)張、金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與金融效率的提升，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)又反過(guò)來(lái)刺激金融規(guī)模的擴(kuò)張、金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與金融效率的提升，形成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)展的互動(dòng)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(gè)維度對(duì)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(yùn)行情況吻合，能夠較好地反映中部六省金融運(yùn)行的規(guī)律、差異、問(wèn)題以及各省的金融發(fā)展趨勢(shì)。

結(jié)合文中分析結(jié)果，在中部六省金融發(fā)展的過(guò)程中，要從金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)與金融效率三個(gè)不同的維度進(jìn)行調(diào)整升級(jí)，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(jiān)持協(xié)調(diào)可持續(xù)。不能盲目進(jìn)行金融規(guī)模的擴(kuò)張，銀行業(yè)、證券業(yè)與保險(xiǎn)業(yè)要控制行業(yè)擴(kuò)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(shí)金融發(fā)展助推實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。金融服務(wù)要以實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的需求為導(dǎo)向，堅(jiān)持金融對(duì)企業(yè)發(fā)展、社會(huì)就業(yè)的政策落實(shí)，金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)融資要因企業(yè)需求而異，提升對(duì)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(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。金融科技用科技助力金融產(chǎn)品、金融模式的升級(jí)提質(zhì)，增加金融服務(wù)經(jīng)濟(jì)的效果，深度融合科技與金融業(yè)務(wù)各個(gè)領(lǐng)域，從而驅(qū)動(dòng)銀行業(yè)務(wù)、證券業(yè)務(wù)、保險(xiǎn)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(jì)發(fā)展實(shí)際，增強(qiáng)金融結(jié)構(gòu)的市場(chǎng)主導(dǎo)性，深化證券化深度，提升保險(xiǎn)密度。形成政府引導(dǎo)、金融機(jī)構(gòu)參與市場(chǎng)機(jī)制相結(jié)合的金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化機(jī)制，發(fā)揮政府部門(mén)的引領(lǐng)作用，賦予金融機(jī)構(gòu)更大的自主權(quán)利空間，進(jìn)一步挖掘金融潛力，遵循資本市場(chǎng)運(yùn)行的基本規(guī)律，提升金融機(jī)構(gòu)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，有效促進(jìn)產(chǎn)融結(jié)合。豐富金融多樣性，通過(guò)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(jìn)區(qū)域?qū)嶓w產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級(jí)。

第三，區(qū)域金融效率要逐步提升。金融效率的提升離不開(kāi)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(kāi)放。區(qū)域經(jīng)濟(jì)要加快轉(zhuǎn)型升級(jí)，不斷提升經(jīng)濟(jì)質(zhì)量，健全社會(huì)信用體系，借助多種渠道和手段降低金融機(jī)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(jí)之間依托國(guó)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(jī)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(yàn)區(qū)，培育區(qū)域金融創(chuàng)新項(xiàng)目。推動(dòng)區(qū)域金融聚集，發(fā)揮金融聚集對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)的動(dòng)力作用及區(qū)域產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)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(qiáng)區(qū)域金融資源配置能力。