張恒瑞，張 旭

（青島大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東青島，266000）

黨的十九屆五中全會(huì)明確提出，堅(jiān)持和完善社會(huì)主義基本經(jīng)濟(jì)制度，充分發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用，同時(shí)，更好發(fā)揮政府作用，推動(dòng)有效市場和有為政府更好結(jié)合①中共十九屆五中全會(huì)，中國共產(chǎn)黨第十九屆中央委員會(huì)第五次全體會(huì)議公報(bào)。。政府干預(yù)在我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。近年來，我國南北經(jīng)濟(jì)發(fā)展日益分化，呈現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增速“南快北慢”、份額“南升北降”的特征[1]。在金融領(lǐng)域，南北方城市的金融集聚水平也相對(duì)存在較大差異，在中國（深圳）綜合開發(fā)研究院全國十大金融中心排名中，北方城市在名單上僅有北京、天津、鄭州、天津四席，且總體排名不如南方城市，區(qū)域性金融中心建設(shè)“分層效應(yīng)”正在顯現(xiàn)[2]。

金融集聚是金融發(fā)展的內(nèi)在要求，是政府引導(dǎo)與市場力量共同作用的結(jié)果。各國金融集聚發(fā)展存在兩種模式，即以紐約、倫敦為代表的“市場主導(dǎo)”模式和以新加坡為代表的“政府主導(dǎo)”模式。從我國金融發(fā)展實(shí)踐看，城市金融集聚水平受諸多因素影響，其中政府干預(yù)的作用不容忽視。通常認(rèn)為，城市行政層級(jí)越高，其所能匯集的金融資源越多，金融對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的帶動(dòng)效應(yīng)越強(qiáng)。政府干預(yù)對(duì)于城市金融集聚發(fā)揮何種作用，其影響效應(yīng)在南北方城市間是否存在差異，需要通過定量研究加以驗(yàn)證。

一、文獻(xiàn)綜述

金融集聚指通過金融資源與地區(qū)協(xié)調(diào)、配置、組合的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化，金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定程度，金融產(chǎn)品、工具、機(jī)構(gòu)、制度、規(guī)則、政策和文化在一定地區(qū)空間上互相融合的狀態(tài)[3]。隨著我國區(qū)域間日益加劇的金融資源競爭現(xiàn)狀，學(xué)者們把關(guān)注的重點(diǎn)放在金融集聚的誘因及其影響效應(yīng)上。長期以來，由于我國市場機(jī)制尚不完善，地方政府對(duì)金融業(yè)的干預(yù)成為普遍現(xiàn)象[4-5]。政府干預(yù)對(duì)金融的干預(yù)體現(xiàn)在政府能提供公共服務(wù)、維護(hù)市場秩序，降低金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)成本和能幫助更多資金需求者獲得投資所需的資金，促進(jìn)金融經(jīng)濟(jì)發(fā)展上；同時(shí)，政府也可能會(huì)破壞市場公平競爭，干預(yù)金融機(jī)構(gòu)運(yùn)行，扭曲金融資源配置，阻礙經(jīng)濟(jì)增長。目前，這種干預(yù)究竟是增進(jìn)還是抑制了金融功能的發(fā)揮，存在爭議[6]。

（一）政府干預(yù)對(duì)金融集聚產(chǎn)生正面效應(yīng)

Gras（1922）認(rèn)為，自發(fā)形成的金融集聚在起始階段屬于市場行為，此時(shí)金融業(yè)發(fā)展相對(duì)遲緩，只有地方政府在土地規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)政策、市場經(jīng)濟(jì)管理等方面進(jìn)行扶持，才能加速金融集聚。[7]陳雨露（2014）認(rèn)為，由于轉(zhuǎn)型時(shí)期金融配置資源的市場機(jī)制尚不完善，政府可通過制定合理的政策引導(dǎo)金融資源配置的方向和規(guī)模，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的功能。[8]樊向前等（2016）從金融地理學(xué)的信息分析角度出發(fā)，研究我國19個(gè)中心城市的金融競爭力，認(rèn)為以政府層級(jí)主導(dǎo)的信息流對(duì)金融集聚有顯著的促進(jìn)作用。[9]張浩然（2016）基于我國部分地級(jí)及以上城市數(shù)據(jù)使用橫截面計(jì)量模型，對(duì)不同區(qū)域展開研究，發(fā)現(xiàn)中西部地區(qū)區(qū)域性的行政中心有利于金融業(yè)的集聚。[10]

（二）政府干預(yù)對(duì)金融集聚的負(fù)面效應(yīng)

Guagriglia和Poncet（2006）認(rèn)為，中國金融市場受政府干預(yù)嚴(yán)重，這可能使金融市場發(fā)展偏離由微觀金融引導(dǎo)的自下而上的發(fā)展模式，形成一種由政府主導(dǎo)的發(fā)展模式。[11]張軍（2016）和張前程等（2016）發(fā)現(xiàn)，金融機(jī)構(gòu)本身具有識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)和收益的能力，政府過度干預(yù)可能會(huì)違背效率最大化原則，使創(chuàng)新項(xiàng)目無法得到充足的資金支持，降低金融機(jī)構(gòu)的資源配置效率。[12-13]李躍（2017）基于我國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，在測度微觀企業(yè)全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上建立計(jì)量模型分析我國資源錯(cuò)配的成因，認(rèn)為政府干預(yù)導(dǎo)致資源錯(cuò)配，影響金融配置。[14]商海巖（2020）運(yùn)用空間交互模型計(jì)量模型，對(duì)當(dāng)前地方政府干預(yù)金融市場的后果進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)地方政府干預(yù)弱化了金融市場的集聚發(fā)展，降低其對(duì)民營經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。[15]

（三）政府干預(yù)對(duì)金融集聚產(chǎn)生雙重效應(yīng)

馮林等（2016）利用空間計(jì)量模型研究影響山東省縣域金融集聚的因素，發(fā)現(xiàn)山東省縣域金融的發(fā)展呈現(xiàn)“此消彼長”特征，政府的干預(yù)在有效促進(jìn)本縣金融集聚的同時(shí)，顯著遏制了臨縣的金融集聚。[16]李勝旗等（2016）選取我國省際面板數(shù)據(jù)，通過面板模型實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)政府干預(yù)能夠正向促進(jìn)金融集聚發(fā)揮作用，但政府干預(yù)過度反而不會(huì)有很好的效果，其在中東部等政府干預(yù)程度較低的地區(qū)能發(fā)揮更大作用。[17]王仁祥等（2020）利用我國省域面板數(shù)據(jù)，采用兩階段系統(tǒng)GMM和空間計(jì)量回歸分析，認(rèn)為政府過度干預(yù)不利于金融發(fā)展，影響其對(duì)科技創(chuàng)新的推動(dòng)作用，而政府適度干預(yù)有助于矯正市場失靈。[18]

綜上，國內(nèi)學(xué)者關(guān)于政府干預(yù)對(duì)金融集聚影響效應(yīng)的研究仍然存在分歧。本文基于我國南北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新特征，選擇地級(jí)及以上城市，從行政層級(jí)、行政距離和行政干預(yù)三個(gè)角度設(shè)計(jì)指標(biāo)體系，對(duì)各城市的政府干預(yù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，同時(shí)，選擇金融規(guī)模、金融深度和金融空間密度相關(guān)指標(biāo)，采用主成分分析法評(píng)價(jià)各城市金融集聚程度，進(jìn)而基于空間杜賓模型進(jìn)行空間回歸和效應(yīng)分解，考察政府干預(yù)對(duì)金融集聚的影響。

二、模型設(shè)定和變量說明

（一）模型選擇

既有關(guān)于空間問題的研究多使用空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SAR）和空間杜賓模型（SDM）。相比前兩者，SDM模型可有效反映解釋變量和被解釋變量的空間相關(guān)性。通過效應(yīng)分解，空間杜賓模型能分析變量在本區(qū)域以及鄰近區(qū)域產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)。杜賓模型的基本形式為：

（1）式中，Y為被解釋變量，X為解釋變量，ρ為空間自相關(guān)系數(shù)，W代表空間權(quán)重矩陣，WY和WX代表解釋變量和被解釋變量的空間滯后項(xiàng)。α為常數(shù)項(xiàng)，ln為n×1階單位矩陣，β與θ表示回歸系數(shù)，ε為誤差項(xiàng)。

（二）空間權(quán)重矩陣設(shè)定

在空間計(jì)量模型分析中，首先采用Moran's I指數(shù)法檢驗(yàn)被解釋變量是否存在空間自相關(guān)。其計(jì)算公式為：

Moran's I指數(shù)取值區(qū)間為[-1，1]，指數(shù)大于0說明研究變量空間自相關(guān)為正；小于0則表示其空間相關(guān)為負(fù)。如果存在空間自相關(guān)，則適合采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行分析。此外，本文對(duì)權(quán)值矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，權(quán)重矩陣每一行元素之和均為1。

（三）指標(biāo)選取

1.被解釋變量：金融集聚

本文借鑒茹樂峰等（2014）的指標(biāo)體系[19]，以金融規(guī)模、金融深度和金融空間密度三個(gè)維度建立指標(biāo)體系，用以測算各城市的金融集聚狀況。

2.解釋變量：政府干預(yù)

采用熵值法，基于行政層級(jí)、行政距離、財(cái)政支出占比三項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建綜合指數(shù)。一是行政層級(jí)。李偉軍（2011）用行政層級(jí)來刻畫政府力量[20]，行政層級(jí)越高，對(duì)信息資源的集聚能力越強(qiáng)，有助于促進(jìn)金融產(chǎn)業(yè)集聚。本文將行政級(jí)別設(shè)為正向指標(biāo)，對(duì)該虛擬變量設(shè)定如下：直轄市賦值為4，副省級(jí)省會(huì)城市賦值為3，副省級(jí)非省會(huì)城市賦值為2，非副省級(jí)省會(huì)城市賦值為1，普通地級(jí)市賦值為0。二是行政距離。行政距離是用來刻畫政府干預(yù)的負(fù)向指標(biāo)。一般來說，與行政層級(jí)高的城市越近，城市所得到的行政資源越豐富，進(jìn)而能對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生巨大影響。本文基于省級(jí)行政區(qū)，以各地級(jí)城市與省會(huì)城市間距離來衡量行政距離。此外，省會(huì)和直轄市的行政距離均設(shè)為0。例如，山東省省會(huì)城市濟(jì)南市的行政距離為0，地級(jí)市煙臺(tái)市的行政距離為395，直轄市上海市的行政距離為0。三是財(cái)政支出占比。分稅制以來，我國中央政府為實(shí)現(xiàn)一定程度的財(cái)政分權(quán)，向地方政府下放一部分財(cái)政管理與決策權(quán)。財(cái)政支出規(guī)模能夠較為全面地衡量地方政府干預(yù)能力，因?yàn)槠浞从沉说胤秸苷{(diào)動(dòng)的資源的多少，這也決定了地方政府對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚的影響力量。既有研究多采用財(cái)政支出和地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）的比值來衡量地方政府對(duì)金融發(fā)展的干預(yù)能力[21]，表示為地方財(cái)政預(yù)算支出/GDP。該指標(biāo)越高，反映地方政府調(diào)動(dòng)資源、為金融發(fā)展提供“政策租”的能力越強(qiáng)，它是地方政府政府干預(yù)的重要體現(xiàn)[16]。

3.控制變量

現(xiàn)有研究認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資水平和人力資本等諸多因素均會(huì)影響金融集聚水平。任英華等（2010）基于省域視角研究得出經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)對(duì)金融集聚具有顯著的正向影響，人力資本對(duì)金融集聚起到促進(jìn)作用，且這種作用需要隨時(shí)間的推移來逐步吸收和消化。[22]房勝飛等（2018）認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、物質(zhì)資本投入等指標(biāo)會(huì)直接影響到金融集聚水平，二者對(duì)金融集聚具有正向影響。[23]基于上述研究，本文選取表1中的指標(biāo)作為控制變量。

表1 變量說明

4.樣本及數(shù)據(jù)來源

選取2008—2019年全國282個(gè)地級(jí)及以上城市為樣本展開分析，數(shù)據(jù)根據(jù)《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》收集而成。參考經(jīng)濟(jì)地理劃分標(biāo)準(zhǔn)[24]，將我國地級(jí)及以上城市劃分為南、北兩大區(qū)域展開分析。北方城市共130個(gè)，其中直轄市2個(gè)、副省級(jí)省會(huì)城市5個(gè)、副省級(jí)非省會(huì)城市2個(gè)、非副省級(jí)省會(huì)城市6個(gè)、普通地級(jí)市115個(gè)。南方城市共152個(gè)，其中直轄市2個(gè)、副省級(jí)省會(huì)城市4個(gè)、副省級(jí)非省會(huì)城市3個(gè)、非副省級(jí)省會(huì)城市9個(gè)、普通地級(jí)市134個(gè)。

三、實(shí)證分析

（一）金融集聚測度

運(yùn)用主成分分析法進(jìn)行降維，測度金融集聚水平。根據(jù)KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果可得適合進(jìn)行因子分析。根據(jù)表2中累計(jì)方差貢獻(xiàn)率均大于80%，說明南北方的唯一主成分保留了絕大部分原始指標(biāo)的信息，足以代表原始指標(biāo)反映金融集聚水平。

表2 北方、南方城市主成分分析的總方差解釋情況

對(duì)各城市金融集聚水平測度發(fā)現(xiàn)，南北方城市金融集聚水平呈現(xiàn)不斷上升的態(tài)勢，其中，南方城市的金融集聚平均水平均高于北方城市，南北方城市之間金融集聚存在差異（見圖1）。以2019年為例，北方城市金融集聚水平前五名依次為北京（14.34）、天津（4.55）、西安（3.52）、太原（3.08）、鄭州（2.81）；南方城市金融集聚水平前五名依次為深圳（12.84）、上海（9.18）、廣州（4.64）、杭州（3.06）、南京（2.58）。

圖1 2008—2019年南北方金融集聚水平比較

（二）政府干預(yù)測度

本文選取行政層級(jí)、行政距離、財(cái)政支出占比三個(gè)指標(biāo)，采用熵值法對(duì)各城市政府干預(yù)進(jìn)行測度，得到北方、南方各城市的政府干預(yù)分?jǐn)?shù)。通過Stata軟件計(jì)算可得歷年各城市政府干預(yù)得分。北方城市中，北京、天津、西安、哈爾濱、濟(jì)南的得分較高；南方城市中，上海、重慶、南京、成都、武漢、杭州的得分較高。以2019年各城市熵值為例，北方城市中分?jǐn)?shù)高的前五個(gè)城市為天津（0.960）、北京（0.957）、哈爾濱（0.724）、沈陽（0.720）、長春（0.719）；南方城市中分?jǐn)?shù)高的前五個(gè)城市為上海（0.947）、重慶（0.946）、武漢（0.710）、杭州（0.708）、成都（0.707）。

（三）空間自相關(guān)檢驗(yàn)

從表3中南、北方城市金融集聚水平的莫蘭指數(shù)來看，各年度均顯著為正，表明金融集聚水平間存在正向的自相關(guān)性，可以進(jìn)行空間計(jì)量分析。

表3 距離權(quán)重矩陣Moran's I指數(shù)

（四）空間自回歸分析

對(duì)北、南方城市的數(shù)據(jù)運(yùn)用空間杜賓模型展開分析，分別采用固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行計(jì)量。通過運(yùn)行Stata軟件，綜合考慮R2、自然對(duì)數(shù)似然函數(shù)值（LL）和赤池信息準(zhǔn)則（AIC），最終北方地區(qū)和南方地區(qū)均選擇固定效應(yīng)模型展開研究。北方地區(qū)固定效應(yīng)模型的R2為0.730 3，自然對(duì)數(shù)似然函數(shù)值（LL）為-831.464 3，赤池信息準(zhǔn)則（AIC）為1 682.927；南方地區(qū)固定效應(yīng)模型的R2為0.216 8，自然對(duì)數(shù)似然函數(shù)值（LL）為-914.445 1，赤池信息準(zhǔn)則（AIC）為1 848.89。

實(shí)證結(jié)果如表4所示。首先，反映北方和南方城市金融集聚水平空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)的ρ分別為0.26和0.54，顯著大于0，表明各地區(qū)金融集聚存在正向空間關(guān)聯(lián)，即城市間的金融發(fā)展水平存在相互推動(dòng)、共同增強(qiáng)的現(xiàn)象。其次，初步分析解釋變量估計(jì)系數(shù)發(fā)現(xiàn)，北方地區(qū)政府干預(yù)的系數(shù)顯著為負(fù)，表明其對(duì)城市內(nèi)部的金融集聚產(chǎn)生抑制作用，南方政府干預(yù)的系數(shù)顯著為正，表明其對(duì)城市內(nèi)部的金融集聚產(chǎn)生促進(jìn)作用。最后，在解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)中，北方政府干預(yù)的系數(shù)為正但不顯著，表明其沒有有效促進(jìn)周邊城市金融集聚水平提升，南方政府干預(yù)的系數(shù)顯著為負(fù)，表明其不利于周邊城市金融集聚水平的提高。

表4 北方、南方城市空間杜賓模型計(jì)量結(jié)果（1）

從實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，被解釋變量的空間相關(guān)系數(shù)顯著不為零，需要分解解釋變量的回歸系數(shù)[25]，分解結(jié)果為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。本文對(duì)其估計(jì)系數(shù)進(jìn)行效應(yīng)分解，具體結(jié)果如表5所示。

表5 北方、南方城市空間杜賓模型計(jì)量結(jié)果（2）

1.直接效應(yīng)

作為核心解釋變量，北方城市政府干預(yù)的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，表明其對(duì)當(dāng)?shù)爻鞘薪鹑诩鬯接酗@著的負(fù)向作用。其原因在于，北方各城市的政府干預(yù)相對(duì)較強(qiáng)，市場化力量較弱，城市本身的金融資源流動(dòng)不暢，無法吸收外部資金、資源。由于政府干預(yù)較強(qiáng)，降低了城市內(nèi)部金融資源配置效率，本地行政行為對(duì)自身的金融集聚起到了抑制作用。與之相對(duì)，南方城市政府干預(yù)的直接效應(yīng)顯著為正，表明其對(duì)當(dāng)?shù)爻鞘械慕鹑诩鬯接酗@著的正向作用。其原因在于，南方城市的市場化程度較高[26]，政府干預(yù)相對(duì)較少，市場化力量得到釋放，資金等要素流動(dòng)較為充分。中心城市會(huì)吸收周圍城市的資金、資源、技術(shù)，故政府干預(yù)與市場力量相互協(xié)同，對(duì)城市金融集聚起到了促進(jìn)作用。

考慮控制變量，在北方和南方城市中，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)均顯著為正，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高是促進(jìn)城市金融集聚的基礎(chǔ)，服務(wù)業(yè)發(fā)達(dá)的城市有利于金融資源的集聚，這些城市通常有大量金融機(jī)構(gòu)存在。投資水平在北方區(qū)域的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，在南方城市顯著為正，可能與北方投資多偏向于制造業(yè)，南方投資多偏向于第三產(chǎn)業(yè)有關(guān)。人力資本在北方城市的直接效應(yīng)顯著為正，在南方城市的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，可能是南方金融發(fā)展需要大量高質(zhì)量金融專業(yè)人才，金融集聚面臨人力資本的約束。

2.間接效應(yīng)

作為核心解釋變量，北方城市政府干預(yù)的間接效應(yīng)為正，但不顯著，表明其對(duì)周圍城市的金融集聚水平?jīng)]有溢出效應(yīng)。其原因在于較強(qiáng)的行政力量限制金融資源在各城市間的流動(dòng)，因此限制了周圍城市金融集聚水平的提高。與之相對(duì)，南方城市政府干預(yù)的間接效應(yīng)顯著為負(fù)，表明其對(duì)周圍城市的金融集聚水平有顯著的抑制作用，其原因在于南方市場化力量強(qiáng)，金融資源的轉(zhuǎn)移壁壘較低，金融資源加速向中心城市轉(zhuǎn)移，降低了周圍城市的金融集聚水平。

考慮控制變量，北方城市經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的間接效應(yīng)顯著為負(fù)，體現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)吸引了大部分金融資源聚集，導(dǎo)致周圍城市的金融集聚水平降低，而南方城市經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的間接效應(yīng)并不顯著。北方城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市投資水平的間接效應(yīng)為正，而南方城市為負(fù)，體現(xiàn)出第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展、固定資產(chǎn)投資對(duì)金融集聚存在差異，在北方它助推周邊城市金融集聚，在南方它對(duì)周邊城市金融集聚產(chǎn)生抑制。北方城市人力資本的間接效應(yīng)并不顯著，而在南方，人力資本的間接效應(yīng)顯著為正。

3.總效應(yīng)

總體上看，在北方城市，政府干預(yù)的總效應(yīng)為正但不顯著，表明其沒有促進(jìn)北方城市整體金融集聚水平；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和投資水平的總效應(yīng)均顯著為正，均促進(jìn)了北方城市總體金融集聚水平；經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和人力資本的總效應(yīng)顯著為負(fù)，抑制了北方城市總體金融集聚水平。在南方城市，政府干預(yù)的總效應(yīng)顯著為負(fù)，政府干預(yù)整體上抑制了南方的金融集聚水平，表明其在城市間對(duì)金融集聚的抑制作用大于城市內(nèi)部的促進(jìn)作用；固定資產(chǎn)投資的總效應(yīng)顯著為負(fù)，表明其抑制了南方城市總體金融集聚水平；經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的總效應(yīng)顯著為正，表明其促進(jìn)了南方城市總體金融集聚水平。

四、結(jié)論和建議

基于實(shí)證研究結(jié)果得出以下結(jié)論。第一，由于北方行政力量較強(qiáng)，南方城市的市場化程度較高，政府干預(yù)對(duì)南、北方金融集聚的影響存在顯著差異。北方城市政府干預(yù)抑制了城市內(nèi)部的金融集聚水平，同時(shí)沒有顯著提高周圍城市及北方城市整體的金融集聚水平；南方城市政府干預(yù)提升了城市內(nèi)部的金融集聚水平，抑制了周圍城市及南方城市整體的金融集聚水平。第二，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠顯著提高南、北方城市內(nèi)部金融集聚水平，表明城市的金融集聚與其經(jīng)濟(jì)條件和服務(wù)業(yè)的發(fā)展程度成正相關(guān)。第三，投資水平抑制了北方城市內(nèi)部金融集聚水平，提升了周圍城市的金融集聚水平；提升了南方城市內(nèi)部金融集聚水平，抑制了周圍城市的金融集聚水平。第四，人力資本促進(jìn)了北方城市內(nèi)部金融集聚水平，對(duì)周圍城市的影響并不顯著；抑制了南方城市內(nèi)部金融集聚水平，促進(jìn)了周圍城市的金融集聚水平。

據(jù)此建議：一是有效發(fā)揮行政力量的作用，促進(jìn)金融集聚發(fā)展。政府干預(yù)可加快資源整合，將分散于不同地區(qū)的金融資源集聚，政府通過制定合理的金融政策，引導(dǎo)金融配置資源的方向和規(guī)模，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的功能。南方城市應(yīng)有效運(yùn)用行政手段，引導(dǎo)金融配置資源的方向，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的功能；防止金融規(guī)模過度膨脹，降低金融風(fēng)險(xiǎn)。二是充分發(fā)揮市場力量，消除行政過度干預(yù)。政府過度干預(yù)會(huì)導(dǎo)致金融資源配置失衡，應(yīng)加快完善市場體系，營造良好的市場環(huán)境，形成市場主導(dǎo)資源配置、政府輔助并服務(wù)市場的局面。北方城市應(yīng)該適度減少行政干預(yù)，以市場力量為主導(dǎo)，使區(qū)域間金融資源充分流動(dòng)，提高金融效率。三是夯實(shí)金融集聚發(fā)展的基礎(chǔ)。各地區(qū)應(yīng)積極加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高國民收入，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，努力培養(yǎng)并吸引高素質(zhì)人才，提高城市金融集聚水平。