左 川，喬 智，王亞童

（1.上海立信會計金融學(xué)院 財稅與公共管理學(xué)院，上海 201620；2.珠海復(fù)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(xué) 金融與統(tǒng)計學(xué)院，湖南 長沙 410082）

2020 年3 月5 日，為加強金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，統(tǒng)籌監(jiān)管重要金融基礎(chǔ)設(shè)施，提高服務(wù)實體經(jīng)濟水平和防控金融風(fēng)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(chǔ)設(shè)施工作方案》，強調(diào)了金融基礎(chǔ)設(shè)施重要地位，也為我國金融基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)安全運行提供了保障。

國內(nèi)外相關(guān)文獻從多方面闡釋了金融基礎(chǔ)設(shè)施的重要性。首先，從金融市場來看，金融基礎(chǔ)設(shè)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(jié)構(gòu)，促進實際資本積累。另一方面，由于金融基礎(chǔ)設(shè)施與金融機構(gòu)之間存在著相互依存、相互耦合的關(guān)系，一定程度上會加劇金融的不穩(wěn)定性，這對金融基礎(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施的發(fā)展有利于減少對民營金融機構(gòu)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(wù)和貿(mào)易準(zhǔn)入方面的明顯缺陷，如跨境證券結(jié)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(wù)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(guān)文獻的過程中，可以發(fā)現(xiàn)，探討金融基礎(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施作為切入點，深入闡述金融基礎(chǔ)設(shè)施在區(qū)域金融一體化中的作用及機理，并為相關(guān)金融措施的改革和實施提供參考。

一、理論分析

（一）金融基礎(chǔ)設(shè)施的界定

金融基礎(chǔ)設(shè)施的界定有廣義和狹義之分。廣義的金融基礎(chǔ)設(shè)施涵蓋的內(nèi)容較多，包含相關(guān)的機構(gòu)、技術(shù)系統(tǒng)及制度安排，而狹義的金融基礎(chǔ)設(shè)施僅僅指提供服務(wù)的相關(guān)機構(gòu)。目前得到廣泛認(rèn)可的界定源自國際清算銀行支付結(jié)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(chǔ)設(shè)施原則》，該界定更接近于狹義上的界定，并將相關(guān)機構(gòu)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(jié)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(chǔ)設(shè)施的研究主要限定于狹義上的界定，即主要考慮相關(guān)機構(gòu)的作用。

（二）金融基礎(chǔ)設(shè)施對長三角金融一體化的影響

金融基礎(chǔ)設(shè)施對長三角金融一體化的影響有正向和負(fù)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(chǔ)設(shè)施作為基礎(chǔ)設(shè)施的一種，具有基礎(chǔ)設(shè)施的一般屬性，基礎(chǔ)設(shè)施作為準(zhǔn)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(chǔ)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(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施完成托管、結(jié)算、支付等行為，從而加強了金融活動間的關(guān)聯(lián)度，因此，金融基礎(chǔ)設(shè)施有利于促進金融一體化。

從負(fù)向作用來看，金融基礎(chǔ)設(shè)施阻礙長三角金融一體化的進程與金融市場的分割有關(guān)。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(quán)的制度背景下，GDP 是各個地區(qū)的主要考核指標(biāo)，導(dǎo)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(guān)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(chǔ)設(shè)施功能的發(fā)揮。

此外，區(qū)域因素也會產(chǎn)生異質(zhì)性的影響，金融基礎(chǔ)設(shè)施對長三角金融一體化的作用與金融基礎(chǔ)設(shè)施所在的區(qū)域位置相關(guān)，即存在二元空間結(jié)構(gòu)。Myrdal[13]23-37最早利用擴散效應(yīng)（spread effect）和回蕩效應(yīng)（backwash effect）概念框架來解釋二元空間結(jié)構(gòu)，提出擴散效應(yīng)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(yīng)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(yīng)的影響，在市場自發(fā)作用下，回蕩效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)作用，地區(qū)間的差距不斷擴大。Hirschman[14]514-515提出了與之對應(yīng)的涓滴效應(yīng)（trickling-down effect）和極化效應(yīng)（polarization effect）。Fujita 等[15]43-59則進一步探討了回蕩效應(yīng)產(chǎn)生的原因，認(rèn)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(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集聚并自我強化，形成所謂“中心—外圍”結(jié)構(gòu)及新經(jīng)濟地理理論。

在回蕩、擴散效應(yīng)的分析框架下，可以將時間趨勢分為三個階段：回蕩效應(yīng)在發(fā)展初期具有主導(dǎo)性[16-17]，相關(guān)實證研究也證實了這一觀點[18-20]，擴散效應(yīng)在發(fā)展中后期逐漸增強[13]23-37，[21]，擴散效應(yīng)的最終結(jié)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(jié)合，提出長三角都市圈可能處于從回蕩效應(yīng)向擴散效應(yīng)轉(zhuǎn)換的初期。因此，當(dāng)金融基礎(chǔ)設(shè)施位于中心城市時，有利于將擴散效應(yīng)和金融基礎(chǔ)設(shè)施本身效應(yīng)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(chǔ)設(shè)施最重要的功能之一是風(fēng)險管理功能。2008 年金融危機期間，金融基礎(chǔ)設(shè)施成功阻止了系統(tǒng)性金融風(fēng)險的擴張，因此，本文預(yù)期金融基礎(chǔ)設(shè)施還能夠增加長三角金融一體化的穩(wěn)定性。

二、模型構(gòu)建

（一）指標(biāo)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(luò)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(shù)效率變動率（TECH）、技術(shù)進步率（TECCH）及規(guī)模報酬效應(yīng)變動率（SECH）三個指標(biāo)。其中，TECH能夠測算該城市金融行業(yè)對技術(shù)前沿的追趕效應(yīng)，當(dāng)TECH>1 表明該城市金融行業(yè)的技術(shù)追趕效應(yīng)較前一期有所上升；TECH<1 則相反，表明該效應(yīng)有所下降；TECH=1 則表示該效應(yīng)不變。而TECCH 則衡量的是技術(shù)前沿本身的移動，當(dāng)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(shù)的創(chuàng)新或改進，從而帶來技術(shù)進步；反之則可以理解為技術(shù)退步；當(dāng)TECCH=1 時則保持不變。SECH 測算的是與上期相比，當(dāng)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(luò)構(gòu)建

在測算出各城市金融效率指標(biāo)后，本文利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)（person correlation coefficient）研究長三角各城市金融效率之間的相關(guān)關(guān)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(guān)，小于0 為負(fù)相關(guān)。對長三角的城市兩兩求得皮爾遜相關(guān)系數(shù)，即可得到N*N 階的皮爾遜相關(guān)系數(shù)矩陣，N 為長三角的城市數(shù)量，初步構(gòu)建長三角金融效率網(wǎng)絡(luò)，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(guān)性，權(quán)重為皮爾遜相關(guān)系數(shù)的大小。

為了進一步剔除相關(guān)性較低的連邊，篩選出相關(guān)性較高的連邊，從而更有利于后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)分析，本文運用最小生成樹（Minimum Spanning Tree，MST）算法對初步構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)進行過濾，以呈現(xiàn)長三角金融效率網(wǎng)絡(luò)最基本的結(jié)構(gòu)。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(quán)重最小，這里的權(quán)重指的是距離，距離越小則節(jié)點之間的關(guān)系越緊密。但本文初步構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重為相關(guān)系數(shù)，系數(shù)越大，節(jié)點之間的關(guān)系越緊密，因此，需要將系數(shù)權(quán)重轉(zhuǎn)換為距離權(quán)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(luò)的最小生成樹，以構(gòu)建最終的長三角金融效率網(wǎng)絡(luò)，具體步驟如下：

1.輸入原始的網(wǎng)絡(luò)，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(luò)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(quán)重的連邊；

b.將該連邊加入邊集合ENEW，相應(yīng)的頂點加入頂點集合VNEW。

4.VNEW和ENEW構(gòu)成了原網(wǎng)絡(luò)的最小生成樹。

（三）網(wǎng)絡(luò)特征分析

在生成長三角金融效率網(wǎng)絡(luò)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(luò)的特征分析和節(jié)點的特征分析。整體網(wǎng)絡(luò)的特征分析主要包括：網(wǎng)絡(luò)頂點的數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)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(guān)聯(lián)程度。本文對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的特征分析主要關(guān)注節(jié)點的中心性，即關(guān)注哪些城市在金融效率網(wǎng)絡(luò)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(biāo)來衡量，三者間的具體關(guān)系見表1。

表1 節(jié)點中心性指標(biāo)關(guān)系

（四）網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析

網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析是假設(shè)網(wǎng)絡(luò)面臨隨意攻擊和惡意攻擊時，利用網(wǎng)絡(luò)連通情況的變化來測度穩(wěn)定性的方法。其原理為當(dāng)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(luò)中相對重要的點。若網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(luò)中較為重要的節(jié)點，若隨意攻擊和惡意攻擊對網(wǎng)絡(luò)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(luò)受到的影響只是相當(dāng)于隨便移除了一個節(jié)點受到的影響，說明整體網(wǎng)絡(luò)并沒有受到太大的沖擊。具體的網(wǎng)絡(luò)連通情況，以移除部分節(jié)點后網(wǎng)絡(luò)最大連通分支的長度與整體網(wǎng)絡(luò)尺寸的比例來衡量。

對長三角金融效率網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(luò)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(biāo)構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

1.效率測度

金融效率本質(zhì)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(biāo)。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(guān)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(shè)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(luò)分析法，該方法不假設(shè)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(guān)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(zhǔn)，構(gòu)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(biāo)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(shè)具體的函數(shù)形式，估計出相應(yīng)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(zhì)的參考，但SFA 模型需要對具體的函數(shù)形式進行假設(shè)，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(shè)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(biāo)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(shè)，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(shù)效率變動率和技術(shù)進步率。但因規(guī)模報酬不變的假設(shè)，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(shè)，將全要素生產(chǎn)率變動率進行分解和細(xì)化，得出技術(shù)效率變動率、技術(shù)進步率及規(guī)模報酬效應(yīng)變動率，該分解被稱為FGNZ 分解。然而Ray 等[28]認(rèn)為FGNZ 分解在技術(shù)進步率的分解上存在邏輯問題，應(yīng)當(dāng)將規(guī)模報酬變動的因素也考慮進去，即應(yīng)當(dāng)測算規(guī)模報酬的可變情況下的技術(shù)進步率，這樣規(guī)模報酬效應(yīng)變動率才能更準(zhǔn)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(yīng)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(guān)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(biāo)和宏觀層面指標(biāo)。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(wù)實體經(jīng)濟而更多關(guān)注宏觀層面的金融效率，選擇的投入產(chǎn)出指標(biāo)和測算方法見表2。

表2 計算金融效率相關(guān)指標(biāo)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(biāo)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(biāo)，因此最終金融效率值涵蓋的區(qū)間為2004—2017 年。2014年國務(wù)院印發(fā)的《國務(wù)院關(guān)于依托黃金水道推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展的指導(dǎo)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(chǔ)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(wù)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(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施的界定有廣義、狹義之分，本文在指標(biāo)的選取上，從狹義的角度理解金融基礎(chǔ)設(shè)施，利用相關(guān)機構(gòu)的成立來衡量金融基礎(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施原則》界定的五類機構(gòu)與我國金融基礎(chǔ)設(shè)施并不是一一對應(yīng)，存在著“一對多”的現(xiàn)象，以證券結(jié)算系統(tǒng)和中央證券托管系統(tǒng)為例，我國承擔(dān)相應(yīng)功能的機構(gòu)，主要包括：中央國債登記結(jié)算有限責(zé)任公司、中國證券登記結(jié)算有限責(zé)任公司、上海清算所等。這些機構(gòu)還承擔(dān)著多項職能，如上海清算所還承擔(dān)著中央對手方的職能。所以，上海清算所在我國金融基礎(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)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(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征

本文首先基于金融業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)，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(shù)效率變動率、技術(shù)進步率和規(guī)模報酬變動率，再運用MST-Prim算法分別構(gòu)建這四個指標(biāo)下的長三角金融一體化關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并分析整體網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建變動率的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(guān)聯(lián)程度，安徽的加入也使得關(guān)聯(lián)度進一步上升。

進一步分析各城市在網(wǎng)絡(luò)中的地位，基于2014—2017 年全要素生產(chǎn)率變動率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，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(wù)院常務(wù)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(guān)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(luò)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(biāo)都較低；合肥趨近中心性處于居中地位，另外兩項指標(biāo)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(dǎo)地區(qū)發(fā)展的能力相對不足。蘇州、常州三項指標(biāo)排名均較低，無錫三項指標(biāo)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(biāo)排名靠前，有利于帶動該都市圈其他城市的發(fā)展。

2.技術(shù)效率變動率

基于技術(shù)效率變動率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(shù)變動率效率之間的關(guān)聯(lián)程度，但隨著安徽的加入，各城市間關(guān)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(luò)中的地位，基于2014—2017 年技術(shù)效率變動率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，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(biāo)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(luò)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(biāo)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(dǎo)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(biāo)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(biāo)排名均靠后，無錫的三項指標(biāo)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(biāo)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(shù)進步率

基于技術(shù)進步率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(shù)進步率之間的關(guān)聯(lián)程度，但隨著安徽的加入，各城市間的關(guān)聯(lián)程度上升。

進而分析各城市在網(wǎng)絡(luò)中的地位，基于2014—2017 年技術(shù)進步率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，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(biāo)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(dǎo)作用相對不足。杭州、合肥三項指標(biāo)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(dǎo)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(biāo)排名均靠后，常州三項指標(biāo)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(luò)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(biāo)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(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(guān)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(guān)聯(lián)程度下降。

進一步分析各城市在網(wǎng)絡(luò)中的地位，基于2014—2017 年規(guī)模效率變動率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，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(biāo)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(biāo)排名位居前列，有利于都市圈建設(shè)。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(biāo)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(shè)。

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(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(biāo)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)下不同時期各城市的關(guān)聯(lián)程度后，本文進一步分析該關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(luò)崩潰的臨界點，來測算該網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)崩潰走勢。由走勢圖及網(wǎng)絡(luò)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(luò)崩潰趨勢和隨意攻擊下的網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)崩潰走勢

2.技術(shù)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(shù)效率變動率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)崩潰走勢。由走勢圖及網(wǎng)絡(luò)崩潰零界點可知，2004—2008 年惡意攻擊下的網(wǎng)絡(luò)崩潰趨勢和隨意攻擊下的網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)上變大。一定程度上可說明，基于技術(shù)效率變動率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性暫時下降了。

圖2 基于技術(shù)效率變動率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)崩潰走勢

3.技術(shù)進步率

圖3 繪制了不同時期的兩種攻擊方式下，基于技術(shù)進步率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)崩潰走勢。由走勢圖及網(wǎng)絡(luò)崩潰零界點可知，2004—2008 年惡意攻擊下的網(wǎng)絡(luò)崩潰趨勢和隨意攻擊下的網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)上變小。一定程度上可以說明，基于技術(shù)效率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性上升了。

圖3 基于技術(shù)進步率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)崩潰走勢。由走勢圖及網(wǎng)絡(luò)崩潰零界點可知，2004—2008 年惡意攻擊下的網(wǎng)絡(luò)崩潰趨勢與隨意攻擊下的網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)上變大。一定程度上可以說明，基于規(guī)模報酬變動率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性下降了。

圖4 基于規(guī)模報酬變動率構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)崩潰走勢

四、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文主要采用了網(wǎng)絡(luò)特征分析和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析的方法，系統(tǒng)分析了金融基礎(chǔ)設(shè)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(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征分析，可以得到以下結(jié)論：第一，金融基礎(chǔ)設(shè)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(guān)聯(lián)程度，在長三角城市群擴大的過程中，這種關(guān)聯(lián)程度進一步得到加強。第二，金融基礎(chǔ)設(shè)施的引入暫時降低了長三角各城市金融行業(yè)技術(shù)效率和技術(shù)進步率之間的關(guān)聯(lián)程度，但長三角城市群規(guī)模的擴大，使這種關(guān)聯(lián)程度得到了回升。第三，金融基礎(chǔ)設(shè)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(guān)聯(lián)程度，在長三角城市群擴大的過程中，這種關(guān)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(shù)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(dǎo)地區(qū)發(fā)展的能力相對不足，主要體現(xiàn)在技術(shù)效率和技術(shù)進步率還需要進一步提升。

根據(jù)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析，可以得出以下結(jié)論：第一，金融基礎(chǔ)設(shè)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(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。第二，金融基礎(chǔ)設(shè)施的引入提升了長三角城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)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(chǔ)設(shè)施的引入暫時沒有提升長三角城市群技術(shù)進步率的穩(wěn)定性，但城市群的擴大提升了技術(shù)進步率的穩(wěn)定性。第四，金融基礎(chǔ)設(shè)施的引入提升了長三角城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(jié)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(chǔ)設(shè)施為切入點，以長三角城市群為依托，強化金融基礎(chǔ)設(shè)施推動長三角金融一體化高質(zhì)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(shè)、維護、管理的支付清算系統(tǒng)，并允許相關(guān)機構(gòu)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(chǔ)設(shè)施的互聯(lián)互通，構(gòu)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(chǔ)設(shè)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(zhì)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(yīng)，夯實金融基礎(chǔ)設(shè)施推動長三角金融一體化高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)。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(chǔ)設(shè)施，鼓勵金融基礎(chǔ)設(shè)施機構(gòu)將總部設(shè)在上海，并在南京、杭州、合肥等次中心城市設(shè)立金融基礎(chǔ)設(shè)施的分支機構(gòu)，借助各中心城市對周邊城市的擴散效應(yīng)，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(chǔ)設(shè)施的風(fēng)險管理功能為支撐，提升長三角金融一體化高質(zhì)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(jié)算平臺，構(gòu)建一個長三角區(qū)域的證券結(jié)算系統(tǒng)，將運營該系統(tǒng)的機構(gòu)總部設(shè)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(jié)算，提高資金的流轉(zhuǎn)和配置效率，降低資金結(jié)算的風(fēng)險，從而提升長三角地區(qū)金融一體化的穩(wěn)定性。