左 川，喬 智，王亞童

（1.上海立信會計金融學院 財稅與公共管理學院，上海 201620；2.珠海復旦創(chuàng)新研究院 金融創(chuàng)新發(fā)展中心，廣東 珠海 519000；3.湖南大學 金融與統(tǒng)計學院，湖南 長沙 410082）

2020 年3 月5 日，為加強金融基礎設施建設，統(tǒng)籌監(jiān)管重要金融基礎設施，提高服務實體經(jīng)濟水平和防控金融風險能力，經(jīng)中央全面深化改革委員會第十次會議審議通過，人民銀行、發(fā)展改革委、財政部、銀保監(jiān)會、證監(jiān)會、外匯局日前聯(lián)合印發(fā)了《統(tǒng)籌監(jiān)管金融基礎設施工作方案》，強調(diào)了金融基礎設施重要地位，也為我國金融基礎設施的持續(xù)安全運行提供了保障。

國內(nèi)外相關文獻從多方面闡釋了金融基礎設施的重要性。首先，從金融市場來看，金融基礎設施一方面能夠促進金融市場的快速發(fā)展，幫助投資者做出更有效的投資決策，降低投資者的交易成本，從而改善資本結構，促進實際資本積累。另一方面，由于金融基礎設施與金融機構之間存在著相互依存、相互耦合的關系，一定程度上會加劇金融的不穩(wěn)定性，這對金融基礎設施的監(jiān)管提出了更高的要求[1-2]。更進一步地，通過降低資本成本，金融基礎設施增加了儲戶數(shù)量和中間儲蓄額，這些因素反過來又能提高增長率，并有助于各國擺脫貧困陷阱[3]。特別是我國存在私營企業(yè)資金短缺與金融體系中大量非政府資金過剩的問題，金融基礎設施的發(fā)展有利于減少對民營金融機構的制約，從而有利于我國經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展[4]。

從深化區(qū)域金融一體化的因素看，不同區(qū)域的金融一體化存在各自的特征。歐洲金融一體化目前更強調(diào)填補跨境金融服務和貿(mào)易準入方面的明顯缺陷，如跨境證券結算效率低、成本高等問題，以進一步推動歐洲金融一體化的深化發(fā)展[5-6]。亞洲金融一體化強調(diào)通過減少信息摩擦、繼續(xù)支持一體化和資本市場發(fā)展、取消外資流動的限制以及促進共同監(jiān)管框架等予以深化[7-8]。太平洋聯(lián)盟金融一體化則強調(diào)通過單一股票市場實現(xiàn)資本市場的全面整合并予以深化[9]。而在我國，制約長三角金融一體化進程的因素主要有行政區(qū)劃分割、銀行內(nèi)部條狀垂直管理體制、跨區(qū)域經(jīng)營的監(jiān)管限制、不同省市之間金融水平的差異及金融信息共享服務平臺的缺失等，因此，推進長三角金融一體化的深入，需從這些因素著手[10-11]。

在整理相關文獻的過程中，可以發(fā)現(xiàn)，探討金融基礎設施對區(qū)域金融一體化作用的研究相對匱乏。因此，本文在長三角金融一體化的過程中，以金融基礎設施作為切入點，深入闡述金融基礎設施在區(qū)域金融一體化中的作用及機理，并為相關金融措施的改革和實施提供參考。

一、理論分析

（一）金融基礎設施的界定

金融基礎設施的界定有廣義和狹義之分。廣義的金融基礎設施涵蓋的內(nèi)容較多，包含相關的機構、技術系統(tǒng)及制度安排，而狹義的金融基礎設施僅僅指提供服務的相關機構。目前得到廣泛認可的界定源自國際清算銀行支付結算體系委員會（CPSS）和國際證監(jiān)會組織（IOSCO）發(fā)布的《金融市場基礎設施原則》，該界定更接近于狹義上的界定，并將相關機構明確劃分為五類：支付系統(tǒng)（PS）、中央證券托管系統(tǒng)（CSD）、證券結算系統(tǒng)（SSS）、中央對手方（CCP）以及交易報告（TR）。本文對金融基礎設施的研究主要限定于狹義上的界定，即主要考慮相關機構的作用。

（二）金融基礎設施對長三角金融一體化的影響

金融基礎設施對長三角金融一體化的影響有正向和負向作用，最終影響取決于兩者的綜合。從正向作用來看，金融基礎設施作為基礎設施的一種，具有基礎設施的一般屬性，基礎設施作為準公共品，具有一定的非排他性和非競爭性，是微觀主體開展經(jīng)濟活動的前提，在經(jīng)濟活動中處于基礎性地位，并加強了各微觀主體、區(qū)域間的聯(lián)系。同樣，金融基礎設施也是金融活動開展的前提和媒介，各經(jīng)濟體通過利用金融基礎設施完成托管、結算、支付等行為，從而加強了金融活動間的關聯(lián)度，因此，金融基礎設施有利于促進金融一體化。

從負向作用來看，金融基礎設施阻礙長三角金融一體化的進程與金融市場的分割有關。金融市場的分割可從兩個角度理解，一方面，金融市場的分割主要是指行政區(qū)域間的市場分割。在中國式經(jīng)濟分權的制度背景下，GDP 是各個地區(qū)的主要考核指標，導致地方保護主義抬頭和市場分割現(xiàn)象盛行，主要表現(xiàn)為一些地方政府通過阻礙要素流入、產(chǎn)品流入及異地企業(yè)并購等措施來保護本地企業(yè)的發(fā)展。另一方面，金融市場的分割主要體現(xiàn)在債券市場的分割，王慶華等[12]指出銀行間債券市場和交易所債券市場間存在著立法體系、監(jiān)管體系、交易體系和托管體系的分割，雖然相關政策的出臺使得金融市場分割現(xiàn)象整體上有所減少，但總體上仍然阻礙著金融基礎設施功能的發(fā)揮。

此外，區(qū)域因素也會產(chǎn)生異質性的影響，金融基礎設施對長三角金融一體化的作用與金融基礎設施所在的區(qū)域位置相關，即存在二元空間結構。Myrdal[13]23-37最早利用擴散效應（spread effect）和回蕩效應（backwash effect）概念框架來解釋二元空間結構，提出擴散效應是指中心地區(qū)通過向周邊地區(qū)輻射資源等方式，帶動周邊地區(qū)的發(fā)展。因此，對周邊地區(qū)來說是正向的作用。而回蕩效應則恰恰相反，指中心地區(qū)憑借自身優(yōu)勢地位吸引周邊地方的資源，從而阻礙了周邊地區(qū)的發(fā)展。地區(qū)間資源的流動受這兩種效應的影響，在市場自發(fā)作用下，回蕩效應占據(jù)主導作用，地區(qū)間的差距不斷擴大。Hirschman[14]514-515提出了與之對應的涓滴效應（trickling-down effect）和極化效應（polarization effect）。Fujita 等[15]43-59則進一步探討了回蕩效應產(chǎn)生的原因，認為向心力的存在是為了實現(xiàn)報酬遞增與運輸成本節(jié)約，進而導致產(chǎn)業(yè)集聚并自我強化，形成所謂“中心—外圍”結構及新經(jīng)濟地理理論。

在回蕩、擴散效應的分析框架下，可以將時間趨勢分為三個階段：回蕩效應在發(fā)展初期具有主導性[16-17]，相關實證研究也證實了這一觀點[18-20]，擴散效應在發(fā)展中后期逐漸增強[13]23-37，[21]，擴散效應的最終結果是一體化[22-23]。汪立鑫等[24]將該框架與地方政府競爭方式結合，提出長三角都市圈可能處于從回蕩效應向擴散效應轉換的初期。因此，當金融基礎設施位于中心城市時，有利于將擴散效應和金融基礎設施本身效應進行疊加，從而推動長三角金融一體化的發(fā)展。

此外，金融基礎設施最重要的功能之一是風險管理功能。2008 年金融危機期間，金融基礎設施成功阻止了系統(tǒng)性金融風險的擴張，因此，本文預期金融基礎設施還能夠增加長三角金融一體化的穩(wěn)定性。

二、模型構建

（一）指標選取

本文從金融效率的角度分析長三角金融一體化的問題，選擇合適的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，首先利用數(shù)據(jù)包絡分析法（Data Envelope Analysis，DEA）測算出長三角各城市金融行業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動值，再利用Malmquist 指數(shù)對其進行分解，得到技術效率變動率（TECH）、技術進步率（TECCH）及規(guī)模報酬效應變動率（SECH）三個指標。其中，TECH能夠測算該城市金融行業(yè)對技術前沿的追趕效應，當TECH>1 表明該城市金融行業(yè)的技術追趕效應較前一期有所上升；TECH<1 則相反，表明該效應有所下降；TECH=1 則表示該效應不變。而TECCH 則衡量的是技術前沿本身的移動，當TECCH>1 時可以理解為該城市的金融行業(yè)相對于前一期出現(xiàn)了技術的創(chuàng)新或改進，從而帶來技術進步；反之則可以理解為技術退步；當TECCH=1 時則保持不變。SECH 測算的是與上期相比，當要素投入增長比例相同時，若產(chǎn)出增長得更多，則SECH>1；反之則SECH<1；不變則SECH=1。

（二）網(wǎng)絡構建

在測算出各城市金融效率指標后，本文利用皮爾遜相關系數(shù)（person correlation coefficient）研究長三角各城市金融效率之間的相關關系，計算公式如下：

其中x 和y 分別代表長三角任意兩個城市的金融效率值，ρxy的取值范圍為[-1，1]，大于0 為正相關，小于0 為負相關。對長三角的城市兩兩求得皮爾遜相關系數(shù)，即可得到N*N 階的皮爾遜相關系數(shù)矩陣，N 為長三角的城市數(shù)量，初步構建長三角金融效率網(wǎng)絡，節(jié)點為長三角的各個城市，連邊為兩個城市之間金融效率的相關性，權重為皮爾遜相關系數(shù)的大小。

為了進一步剔除相關性較低的連邊，篩選出相關性較高的連邊，從而更有利于后續(xù)的網(wǎng)絡分析，本文運用最小生成樹（Minimum Spanning Tree，MST）算法對初步構建的網(wǎng)絡進行過濾，以呈現(xiàn)長三角金融效率網(wǎng)絡最基本的結構。最小生成樹要求既包含原圖的所有節(jié)點，也要求所有邊的權重最小，這里的權重指的是距離，距離越小則節(jié)點之間的關系越緊密。但本文初步構建的網(wǎng)絡權重為相關系數(shù)，系數(shù)越大，節(jié)點之間的關系越緊密，因此，需要將系數(shù)權重轉換為距離權重，借鑒黃瑋強等[25]的研究，計算公式為：

本文利用普里姆算法（MST-Prim）來生成初始網(wǎng)絡的最小生成樹，以構建最終的長三角金融效率網(wǎng)絡，具體步驟如下：

1.輸入原始的網(wǎng)絡，頂點集合為V，即長三角所有城市的集合，邊集合為E，即城市間皮爾遜系數(shù)不為0，則視為存在連邊。

2.生成新的頂點集合VNEW={x}，x 為原始頂點集合的任意一個頂點，作為初始點，再生成新的邊集合ENEW={ }，初始為空集。

3.循環(huán)以下步驟，直至VNEW=V，即包含了原始網(wǎng)絡中所有的節(jié)點。

a.以VNEW中的元素為起點，找到除了VNEW中的頂點外，與之相連的最小權重的連邊；

b.將該連邊加入邊集合ENEW，相應的頂點加入頂點集合VNEW。

4.VNEW和ENEW構成了原網(wǎng)絡的最小生成樹。

（三）網(wǎng)絡特征分析

在生成長三角金融效率網(wǎng)絡后，需對其進行初步的描述性分析，可以進一步劃分為兩個維度，即整體網(wǎng)絡的特征分析和節(jié)點的特征分析。整體網(wǎng)絡的特征分析主要包括：網(wǎng)絡頂點的數(shù)量、網(wǎng)絡邊的數(shù)量、平均最短路徑和平均群聚系數(shù)等。其中，平均最短路徑和平均群聚系數(shù)主要用來衡量整體的關聯(lián)程度。本文對網(wǎng)絡節(jié)點的特征分析主要關注節(jié)點的中心性，即關注哪些城市在金融效率網(wǎng)絡中的地位更重要，主要以度中心性、趨近中心性和中間中心性三個指標來衡量，三者間的具體關系見表1。

表1 節(jié)點中心性指標關系

（四）網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析

網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析是假設網(wǎng)絡面臨隨意攻擊和惡意攻擊時，利用網(wǎng)絡連通情況的變化來測度穩(wěn)定性的方法。其原理為當小部分節(jié)點被移除后，會增加剩余節(jié)點間的距離，使剩余節(jié)點間的聯(lián)系變得更加困難。根據(jù)移除方式的不同，可分為隨意攻擊和惡意攻擊。隨意攻擊是指被移除的節(jié)點為隨機挑選，而惡意攻擊是指被移除的節(jié)點是度最大的點，即網(wǎng)絡中相對重要的點。若網(wǎng)絡面臨隨意攻擊和惡意攻擊，隨著節(jié)點的移除，其連通情況的變化趨勢在兩種情形下是趨近的，說明整體網(wǎng)絡的穩(wěn)定性較好，反之則穩(wěn)定性較差。這是因為相對隨意攻擊來說，惡意攻擊是最壞的情況，破壞的是網(wǎng)絡中較為重要的節(jié)點，若隨意攻擊和惡意攻擊對網(wǎng)絡連通情況的影響趨同，即在重要節(jié)點移除的情況下，網(wǎng)絡受到的影響只是相當于隨便移除了一個節(jié)點受到的影響，說明整體網(wǎng)絡并沒有受到太大的沖擊。具體的網(wǎng)絡連通情況，以移除部分節(jié)點后網(wǎng)絡最大連通分支的長度與整體網(wǎng)絡尺寸的比例來衡量。

對長三角金融效率網(wǎng)絡進行穩(wěn)定性分析具有較強的現(xiàn)實意義，如2020 年爆發(fā)的新冠肺炎疫情具有一定的隨機性，受疫情影響，武漢市大部分經(jīng)濟活動停滯，金融業(yè)作為經(jīng)濟活動的重要組成部分，一定程度上也受到了影響，可視為受到了隨意攻擊。通過對長三角金融效率網(wǎng)絡的穩(wěn)定性分析，可模擬出長三角的城市受到該沖擊時，整體網(wǎng)絡受到的影響，進而測度長三角金融一體化的穩(wěn)定性。

三、實證分析

（一）指標構建與數(shù)據(jù)來源

1.效率測度

金融效率本質上是一種最優(yōu)狀態(tài)，那么對其的測度就可以看成是對最優(yōu)狀態(tài)的偏離程度，偏離程度越低，效率越高；反之，則效率越低。那么我們可以利用樣本值對生產(chǎn)前沿函數(shù)的偏離值來衡量金融效率，以該偏離值作為衡量效率的指標。我們主要運用生產(chǎn)前沿函數(shù)來界定投入和產(chǎn)出之間的最優(yōu)關系，得到每一種投入水平的最優(yōu)產(chǎn)出，該生產(chǎn)前沿線能夠包含所有的樣本點，達到生產(chǎn)前沿線的投入產(chǎn)出組合被視為有效，反之則無效。那么，測算效率最重要的前提就是估計出生產(chǎn)前沿函數(shù)，基于對生產(chǎn)前沿函數(shù)假設的不同可分為確定性前沿和隨機性前沿。

確定性前沿函數(shù)下主要運用數(shù)據(jù)包絡分析法，該方法不假設生產(chǎn)前沿函數(shù)的具體形式，因而無須估計生產(chǎn)函數(shù)中的相關參數(shù)，也被命名為非參數(shù)法。DEA 模型以樣本數(shù)據(jù)中效率較高的點為基準，構造一條生產(chǎn)前沿線以包含所有的樣本點，因而生產(chǎn)前沿線是確定的，衡量效率的指標則是樣本點為達到生產(chǎn)前沿線的改進值。隨機前沿函數(shù)下主要運用隨機前沿方法（Stochastic Frontier Approach，SFA），該方法的生產(chǎn)前沿線是一條上下波動的非確定性曲線，但是SFA 模型需假設具體的函數(shù)形式，估計出相應的參數(shù)，從而確定隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)。

對比兩種估算方法，各有利弊。DEA 模型主要是運用線性規(guī)劃的方法計算，而SFA 模型有傳統(tǒng)的檢驗數(shù)作為樣本擬合度和統(tǒng)計性質的參考，但SFA 模型需要對具體的函數(shù)形式進行假設，且需要盡可能地囊括影響效率值的因素，從而估算出最優(yōu)產(chǎn)出，在實際操作中存在困難?？紤]到金融業(yè)數(shù)據(jù)的可得性，及降低模型設定上的干擾，本文選用DEA 模型估算長三角各城市的金融效率值，同時為了降低時間因素對指標的干擾，使用動態(tài)DEA 模型進行估算。

2.效率分解

本文利用Malmquist 指數(shù)對全要素生產(chǎn)率變動率進行分解。Fare 等[26]基于規(guī)模報酬不變的假設，首次使用該方法對全要素生產(chǎn)率變動率進行分解，得出技術效率變動率和技術進步率。但因規(guī)模報酬不變的假設，使得規(guī)模經(jīng)濟帶來的經(jīng)濟效益無法被測算。因此，F(xiàn)are 等[27]進一步放松假設，將全要素生產(chǎn)率變動率進行分解和細化，得出技術效率變動率、技術進步率及規(guī)模報酬效應變動率，該分解被稱為FGNZ 分解。然而Ray 等[28]認為FGNZ 分解在技術進步率的分解上存在邏輯問題，應當將規(guī)模報酬變動的因素也考慮進去，即應當測算規(guī)模報酬的可變情況下的技術進步率，這樣規(guī)模報酬效應變動率才能更準確，該分解被稱為RD 分解。本文綜合上述分析方法，選擇Malmquist指數(shù)和RD 分解對長三角金融行業(yè)的全要素生產(chǎn)率變動率進行具體分析。

3.數(shù)據(jù)選取和數(shù)據(jù)來源

基于上述分析，我們需要明確相應的投入產(chǎn)出變量，并測算出長三角各城市金融行業(yè)的效率值。相關文獻根據(jù)對金融效率含義理解的不同，將金融效率投入產(chǎn)出大致分為微觀層面指標和宏觀層面指標。從微觀層面來看，金融效率是指金融行業(yè)本身的投入產(chǎn)出效率，一般以人力和資本為投入，以存款和貸款為產(chǎn)出；或者以存款作為投入，貸款作為產(chǎn)出。[29]從宏觀層面來看，金融效率指金融行業(yè)對整體產(chǎn)出的影響，一般以微觀層面包含的所有變量作為投入，以金融業(yè)增加值作為產(chǎn)出。[30-31]本文為了更好地服務實體經(jīng)濟而更多關注宏觀層面的金融效率，選擇的投入產(chǎn)出指標和測算方法見表2。

表2 計算金融效率相關指標及數(shù)據(jù)來源

4.時間節(jié)點選取

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取的投入產(chǎn)出指標涵蓋的區(qū)間為2003—2017 年，考慮到時間因素，在測算金融效率時需舍棄基期指標，因此最終金融效率值涵蓋的區(qū)間為2004—2017 年。2014年國務院印發(fā)的《國務院關于依托黃金水道推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展的指導意見》，首次明確將安徽納入長三角城市群。因此，2014 年以前，作為樣本的城市有上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚州、鎮(zhèn)江、泰州、杭州、寧波、紹興、湖州、嘉興、金華、舟山、臺州、溫州；2014 年以后，在上述城市的基礎上，納入合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、宣城、池州、滁州，樣本范圍進一步擴大。

“金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，為現(xiàn)代城市和區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展起到重要的服務功能。隨著經(jīng)濟全球化和金融信息化的不斷加快，區(qū)域間各類金融資源突破了空間限制，形成了集聚化發(fā)展的趨勢”[32]。所以，本文研究的主要問題是金融基礎設施對長三角金融一體化的影響，還需要在時間節(jié)點的選擇上考慮該因素。同時由于金融基礎設施的界定有廣義、狹義之分，本文在指標的選取上，從狹義的角度理解金融基礎設施，利用相關機構的成立來衡量金融基礎設施的作用，從而最終選擇銀行間市場清算所股份有限公司（簡稱“上海清算所”）的成立來衡量金融基礎設施對長三角金融一體化的影響。首先，根據(jù)李培林[33]6-13的研究，《金融市場基礎設施原則》界定的五類機構與我國金融基礎設施并不是一一對應，存在著“一對多”的現(xiàn)象，以證券結算系統(tǒng)和中央證券托管系統(tǒng)為例，我國承擔相應功能的機構，主要包括：中央國債登記結算有限責任公司、中國證券登記結算有限責任公司、上海清算所等。這些機構還承擔著多項職能，如上海清算所還承擔著中央對手方的職能。所以，上海清算所在我國金融基礎設施中，發(fā)揮著重要的作用。其次，上海清算所總部位于我國金融中心上海，而上海也是長三角的中心城市，因此，上海清算所的成立為研究金融基礎設施在區(qū)域金融一體化發(fā)揮的作用，提供了良好的方向。綜上所述，本文將研究的區(qū)間2004—2017 年劃分為：2004—2008 年、2009—2013 年、2014—2017 年。

（二）長三角金融一體化關聯(lián)網(wǎng)絡特征

本文首先基于金融業(yè)投入產(chǎn)出指標，測算出長三角各城市金融行業(yè)2004—2017 年全要素生產(chǎn)率變動率，將其進一步分解為技術效率變動率、技術進步率和規(guī)模報酬變動率，再運用MST-Prim算法分別構建這四個指標下的長三角金融一體化關聯(lián)網(wǎng)絡，并分析整體網(wǎng)絡特征和節(jié)點特征。

1.全要素生產(chǎn)率變動率

基于全要素生產(chǎn)率構建變動率的關聯(lián)網(wǎng)絡可得，最小生成樹在2004—2013 年共19 個節(jié)點、18條連邊，2014 年加入安徽后變化為27 個節(jié)點、26條連邊。平均最短路徑在初始區(qū)間段為3.22，但2009 年上海清算所成立后，該值下降為3.11，加入安徽后，該值進一步下降為3.07。一定程度上可以說明，上海清算所的成立促進了長三角各城市間金融行業(yè)全要素生產(chǎn)率變動率之間的關聯(lián)程度，安徽的加入也使得關聯(lián)度進一步上升。

進一步分析各城市在網(wǎng)絡中的地位，基于2014—2017 年全要素生產(chǎn)率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡，得出長三角各城市節(jié)點重要程度排名（見表3）。2016 年5 月11 日，國務院常務會議通過的《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》中提出，要全面建成具有全球影響力的世界級城市群，需發(fā)揮上海中心城市的作用，同時需要推進南京都市圈、杭州都市圈、合肥都市圈、蘇錫常都市圈、寧波都市圈等都市圈同城化發(fā)展。因此，本文主要關注上海、南京、杭州、合肥、蘇州、無錫、常州和寧波，八個具有經(jīng)濟戰(zhàn)略地位的城市在網(wǎng)絡中發(fā)揮的作用。上海的度中心性和中間中心性排名較高，而趨近中心性排名居中，因此上海的中心城市地位還有進一步提升的空間。南京、杭州的三項指標都較低；合肥趨近中心性處于居中地位，另外兩項指標排名較低，一定程度上可以說明南京、杭州和合肥作為各自都市圈的中心城市，主導地區(qū)發(fā)展的能力相對不足。蘇州、常州三項指標排名均較低，無錫三項指標排名都較高，一定程度上說明蘇州和常州還需進一步增強其節(jié)點重要性，以加快推進滬蘇通、錫常泰跨江融合發(fā)展。寧波作為寧波都市圈的中心城市，三項指標排名靠前，有利于帶動該都市圈其他城市的發(fā)展。

2.技術效率變動率

基于技術效率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡可得，最小生成樹在2014 年加入安徽后由19 個節(jié)點、18 條連邊變?yōu)?7 個節(jié)點、26 條連邊。平均最短路徑在初始區(qū)間段為3.75，但上海清算所成立后，該值上升為3.94，加入安徽后，該值下降為2.83。一定程度上可說明，上海清算所的成立降低了長三角各城市間技術變動率效率之間的關聯(lián)程度，但隨著安徽的加入，各城市間關聯(lián)程度上升，且比第一階段聯(lián)系更加緊密。

進一步分析各城市在網(wǎng)絡中的地位，基于2014—2017 年技術效率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡，得出長三角各城市節(jié)點重要程度排名（見表4）。上海的三項指標排名均較低，進一步說明上海的中心城市地位還有進一步提升的空間。南京的度中心性、中間中心性較高，而趨近中心性較低，由于趨近中心性是主要衡量整個網(wǎng)絡的中心地位，所以不影響南京作為南京都市圈的中心地位。杭州的三項指標均較低，一定程度上可以說明杭州作為杭州都市圈的中心城市，其主導地區(qū)發(fā)展的能力相對不足。合肥趨近中心性位排名居中，而另外兩項指標排名均靠后，其都市圈中心城市地位相對不足。蘇州、常州趨近中心性位排名居中，而另外兩項指標排名均靠后，無錫的三項指標排名靠前，蘇州和常州還需進一步增強其節(jié)點重要性。寧波作為寧波都市圈的中心城市，三項指標排名都靠前，有利于帶動該都市圈其他城市的發(fā)展。

表4 長三角各城市節(jié)點重要程度

3.技術進步率

基于技術進步率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡可得，平均最短路徑在初始區(qū)間段為3.09，但上海清算所成立后，該值上升為3.74，加入安徽后，該值下降為3.52。一定程度上可以說明，上海清算所的成立降低了長三角各城市間技術進步率之間的關聯(lián)程度，但隨著安徽的加入，各城市間的關聯(lián)程度上升。

進而分析各城市在網(wǎng)絡中的地位，基于2014—2017 年技術進步率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡，得出長三角各城市節(jié)點重要程度排名（見表5）。上海的三項指標排名均較高，一定程度上說明上海較好地發(fā)揮了中心城市的作用。南京的度中心性、中間中心性較低，趨近中心性排名居中，一定程度上可以說明南京作為南京都市圈的中心城市，其主導作用相對不足。杭州、合肥三項指標均較低，一定程度上可說明杭州、合肥分別作為各自都市圈的中心城市，其主導地區(qū)發(fā)展的能力相對不足。蘇州趨近中心性位排名居中，而另外兩項指標排名均靠后，常州三項指標均較高，無錫的度中心性、中間中心性較高，而趨近中心性居中，由于趨近中心性主要衡量整個網(wǎng)絡的中心地位，因此蘇州還需進一步增強其節(jié)點重要性。寧波作為寧波都市圈的中心城市，三項指標均較低，不利于發(fā)揮其中心城市的作用。

表5 長三角各城市節(jié)點重要程度

4.規(guī)模報酬變動率

基于規(guī)模報酬率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡可得，平均最短路徑在初始區(qū)間段為4.5，但上海清算所成立后，該值下降為3.45，加入安徽后，該值上升為4.76。一定程度上可以說明，上海清算所成立后，長三角各城市間規(guī)模效率變動率之間的關聯(lián)程度上升了，但隨著安徽的加入，各城市間規(guī)模效率變動率的關聯(lián)程度下降。

進一步分析各城市在網(wǎng)絡中的地位，基于2014—2017 年規(guī)模效率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡，得出長三角各城市節(jié)點重要程度排名（見表6）。上海的三項指標排名均較高，進一步說明了上海較好地發(fā)揮了中心城市的作用。南京、合肥三項指標排名位居前列，有利于都市圈建設。杭州的度中心性、中間中心性高，但趨近中心性居中，一定程度上可以說明杭州作為浙江省的省會城市，其他節(jié)點的影響較大，有利于發(fā)揮其次中心城市的作用。蘇州、常州三項指標排名居中，無錫三項排名均較高，因此蘇州、常州還需進一步增強其節(jié)點重要性。寧波作為節(jié)點的重要程度不高，不利于都市圈建設。

表6 長三角各城市節(jié)點重要程度

（三）長三角金融一體化關聯(lián)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性

在分析了金融行業(yè)全要素生產(chǎn)率變動率及分解指標構建的網(wǎng)絡下不同時期各城市的關聯(lián)程度后，本文進一步分析該關聯(lián)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性。主要通過模擬兩種攻擊方式，即隨意攻擊和惡意攻擊，得出網(wǎng)絡崩潰的臨界點，來測算該網(wǎng)絡的穩(wěn)定性。具體分析如下：

1.全要素生產(chǎn)率變動率

圖1 繪制了不同時期的兩種攻擊方式下，基于全要素生產(chǎn)率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡崩潰走勢。由走勢圖及網(wǎng)絡崩潰零界點可知，2004—2008年、2009—2013 年和2014—2017 年三個時間段，惡意攻擊下的網(wǎng)絡崩潰趨勢和隨意攻擊下的網(wǎng)絡崩潰趨勢差異均較大，這在一定程度上說明了，基于全要素生產(chǎn)率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡穩(wěn)定性在三個階段變化不大，沒有顯著提升。

圖1 基于全要素生產(chǎn)率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡崩潰走勢

2.技術效率變動率

圖2 繪制了不同時期的兩種攻擊方式下，基于技術效率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡崩潰走勢。由走勢圖及網(wǎng)絡崩潰零界點可知，2004—2008 年惡意攻擊下的網(wǎng)絡崩潰趨勢和隨意攻擊下的網(wǎng)絡崩潰趨勢差很大；2009—2013 年該趨勢差異變小，有了一定的趨同性；2014—2017 年的趨勢差異在前一階段的基礎上變大。一定程度上可說明，基于技術效率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡穩(wěn)定性在上海清算所成立后有了一定程度的上升，但是在安徽加入后，關聯(lián)網(wǎng)絡穩(wěn)定性暫時下降了。

圖2 基于技術效率變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡崩潰走勢

3.技術進步率

圖3 繪制了不同時期的兩種攻擊方式下，基于技術進步率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡崩潰走勢。由走勢圖及網(wǎng)絡崩潰零界點可知，2004—2008 年惡意攻擊下的網(wǎng)絡崩潰趨勢和隨意攻擊下的網(wǎng)絡崩潰趨勢差較大，2009—2013 年該趨勢差異沒有變化，2014—2017 年的趨勢差異在前兩個階段的基礎上變小。一定程度上可以說明，基于技術效率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡穩(wěn)定性在上海清算所成立后暫時沒有變化，但是在安徽加入后，關聯(lián)網(wǎng)絡穩(wěn)定性上升了。

圖3 基于技術進步率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡崩潰走勢

4.規(guī)模報酬變動率

圖4 繪制了不同時期的兩種攻擊方式下，基于規(guī)模報酬變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡崩潰走勢。由走勢圖及網(wǎng)絡崩潰零界點可知，2004—2008 年惡意攻擊下的網(wǎng)絡崩潰趨勢與隨意攻擊下的網(wǎng)絡崩潰趨勢差異較大，2009—2013 年該趨勢差異變小，2014—2017 年的趨勢差異在前兩個階段的基礎上變大。一定程度上可以說明，基于規(guī)模報酬變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡穩(wěn)定性在上海清算所成立后有了暫時的改善，但是在安徽加入后，關聯(lián)網(wǎng)絡穩(wěn)定性下降了。

圖4 基于規(guī)模報酬變動率構建的關聯(lián)網(wǎng)絡崩潰走勢

四、結論與政策建議

（一）結論

本文主要采用了網(wǎng)絡特征分析和網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析的方法，系統(tǒng)分析了金融基礎設施在長三角金融一體化動態(tài)變化的過程中產(chǎn)生的具體影響。根據(jù)關聯(lián)網(wǎng)絡特征分析，可以得到以下結論：第一，金融基礎設施的引入促進了長三角各城市間金融行業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關聯(lián)程度，在長三角城市群擴大的過程中，這種關聯(lián)程度進一步得到加強。第二，金融基礎設施的引入暫時降低了長三角各城市金融行業(yè)技術效率和技術進步率之間的關聯(lián)程度，但長三角城市群規(guī)模的擴大，使這種關聯(lián)程度得到了回升。第三，金融基礎設施的引入促進了長三角各城市間金融行業(yè)規(guī)模報酬變動率之間的關聯(lián)程度，在長三角城市群擴大的過程中，這種關聯(lián)程度暫時下降了。第四，上海作為中心城市的地位還有進一步提升的空間，具體體現(xiàn)在技術效率還需要進一步提升；南京、杭州、合肥作為都市圈的中心城市，其主導地區(qū)發(fā)展的能力相對不足，主要體現(xiàn)在技術效率和技術進步率還需要進一步提升。

根據(jù)關聯(lián)網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析，可以得出以下結論：第一，金融基礎設施的引入在長三角城市群擴大的過程中，總體上并沒有提升關聯(lián)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性。第二，金融基礎設施的引入提升了長三角城市群關聯(lián)網(wǎng)絡技術效率的穩(wěn)定性，但城市群的擴大暫時抑制了這種提升。第三，金融基礎設施的引入暫時沒有提升長三角城市群技術進步率的穩(wěn)定性，但城市群的擴大提升了技術進步率的穩(wěn)定性。第四，金融基礎設施的引入提升了長三角城市群關聯(lián)網(wǎng)絡規(guī)模報酬變動率的穩(wěn)定性，但城市群的擴大暫時抑制了這種提升。

（二）政策建議

根據(jù)以上分析，結合長三角金融一體化的特點，提出如下政策建議：

第一，以金融基礎設施為切入點，以長三角城市群為依托，強化金融基礎設施推動長三角金融一體化高質量發(fā)展的能力。傳統(tǒng)的支付清算方式主要依靠中國人民銀行清算總中心建設、維護、管理的支付清算系統(tǒng)，并允許相關機構接入該系統(tǒng)來實現(xiàn)。該方式滿足了社會各界多樣化資金匯劃的需求，在我國支付體系中發(fā)揮著不可替代的作用，但不利于發(fā)揮長三角城市群的區(qū)域優(yōu)勢。而整合長三角地區(qū)的金融資源，強化金融基礎設施的互聯(lián)互通，構建一個長三角地區(qū)的區(qū)域支付清算系統(tǒng)，實現(xiàn)長三角地區(qū)金融基礎設施的一點接入，再由區(qū)域支付清算系統(tǒng)連接總支付清算系統(tǒng)，既有利于保持傳統(tǒng)支付清算方式的優(yōu)勢，又能發(fā)揮長三角城市群的區(qū)域作用，從而推動長三角金融一體化高質量發(fā)展。

第二，以各中心城市為支點，充分發(fā)揮其擴散效應，夯實金融基礎設施推動長三角金融一體化高質量發(fā)展的基礎。長三角區(qū)域優(yōu)勢的發(fā)揮離不開中心城市及各次中心城市的支持。因此，需要積極引入重點金融基礎設施，鼓勵金融基礎設施機構將總部設在上海，并在南京、杭州、合肥等次中心城市設立金融基礎設施的分支機構，借助各中心城市對周邊城市的擴散效應，實現(xiàn)“1+1>2”的雙贏局面。

第三，以證券交易為突破口，以金融基礎設施的風險管理功能為支撐，提升長三角金融一體化高質量發(fā)展的穩(wěn)定性。整合長三角地區(qū)的證券交易資金結算平臺，構建一個長三角區(qū)域的證券結算系統(tǒng)，將運營該系統(tǒng)的機構總部設在上海，對接中國人民銀行的支付清算系統(tǒng)，引入央行貨幣進行統(tǒng)一結算，提高資金的流轉和配置效率，降低資金結算的風險，從而提升長三角地區(qū)金融一體化的穩(wěn)定性。