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〔摘要〕 隨著經(jīng)濟(jì)全球化和信息技術(shù)的不斷發(fā)展，區(qū)域間金融資源流動(dòng)加速，金融服務(wù)業(yè)集聚效應(yīng)日益凸顯。本文基于新疆2005～2016年15個(gè)地州市的空間面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間滯后模型和空間誤差模型，得到以下主要結(jié)論：第一，新疆15個(gè)地州市大部分地區(qū)存在金融聚集現(xiàn)象，雖然金融聚集水平總體不高，但又不同程度地增加。第二，新疆15個(gè)地州市的金融活動(dòng)具有空間自相關(guān)性，相鄰地州市之間存在明顯的空間溢出效應(yīng)。第三，金融集聚對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到一定作用。為此，新疆15個(gè)地州市應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)地市州間金融合作，提高金融服務(wù)效率和構(gòu)建全方位多次層的金融體系。

〔關(guān)鍵詞〕 金融集聚 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) 空間計(jì)量面板模型

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕F832.7；F127 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008—0694（2018）04—0109—10

一、引言

金融集聚現(xiàn)象于20世紀(jì)初在世界范圍內(nèi)開(kāi)始形成，分布比較分散的金融機(jī)構(gòu)在一定條件下開(kāi)始匯聚起來(lái)，為個(gè)人和企業(yè)集中提供金融服務(wù)。金融集聚使金融業(yè)發(fā)展突破了地域條件和行政壁壘的制約，促進(jìn)了金融信息的快速傳遞和資源配置效率的有效提高，因而推動(dòng)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)。在研究金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的已有文獻(xiàn)中，Kindle-berge（1974）認(rèn)為，金融集聚促進(jìn)了金融業(yè)與其他行業(yè)之問(wèn)的信息交流，更有效地利用了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)和基礎(chǔ)設(shè)施，從而實(shí)現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)。Audresteh和Feld-man（1996）指出金融集聚有利于提高集聚區(qū)的知識(shí)共享水平和創(chuàng)新能力，但這種知識(shí)溢出效應(yīng)會(huì)隨著距離的增加而下降。劉紅（2008）在LS模型的框架下，建立了VAR模型，進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)金融集聚對(duì)集聚核心區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有推動(dòng)作用。丁藝、李靖霞和李林（2010）采用2003～2007年的省際數(shù)據(jù)，建立了橫截面數(shù)據(jù)模型，對(duì)金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的線(xiàn)性關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的彈性系數(shù)明顯大于證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)。豆曉利（2013）通過(guò)建立空間滯后模型和空間自回歸模型研究了2003～2013年金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)金融集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有明顯的溢出效應(yīng)。姜霞和郭科言（2016）選取了湖北省1996～2014年相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)等方法，對(duì)湖北省金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行實(shí)證分析，指出湖北省金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在均衡關(guān)系，金融集聚效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有一定拉動(dòng)作用。周海鵬、李媛媛和李瑞晶（2016）通過(guò)構(gòu)建空間滯后模型和空間誤差模型，驗(yàn)證了金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著作用。孫志紅和王亞青（2017）以西北五省為研究對(duì)象，構(gòu)建了空間滯后模型和空間誤差模型，指出金融集聚能夠通過(guò)擴(kuò)大金融規(guī)模和提高金融效率促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

現(xiàn)有研究已經(jīng)注意到了金融集聚的空間因素，這為本文提供了有益借鑒，但多數(shù)文獻(xiàn)主要探討了金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)溢出效應(yīng)的存在性，較少涉及這種溢出效應(yīng)的大小和作用途徑。因此，本文依托金融集聚和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)理論，通過(guò)構(gòu)建空間滯后模型和空間誤差模型，以新疆15個(gè)地州市為例，進(jìn)一步深入研究了金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)。

二、相關(guān)理論基礎(chǔ)

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整角度來(lái)看，金融集聚主要通過(guò)兩個(gè)渠道促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：一是金融集聚為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提供短缺資金。金融集聚使得借款人和貸款人的聯(lián)系更為密切，提升了信貸投放的規(guī)模和效率，解決了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的資金短缺問(wèn)題。二是金融集聚通過(guò)提高公司的創(chuàng)新能力和水平實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。金融集聚能夠?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)新提供資金支持，切實(shí)提高企業(yè)創(chuàng)新能力，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。反之，企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大促使金融機(jī)構(gòu)增設(shè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，創(chuàng)新金融產(chǎn)品，從而進(jìn)一步提升金融集聚水平，優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)。

從知識(shí)溢出角度來(lái)看，一是金融知識(shí)溢出為金融集聚實(shí)體學(xué)習(xí)新技術(shù)提供動(dòng)力。這主要表現(xiàn)為金融知識(shí)溢出導(dǎo)致的外部公共效應(yīng)，為集群學(xué)習(xí)提供了有利條件。二是金融知識(shí)溢出有助于激活集群內(nèi)部的知識(shí)傳遞和流動(dòng)，提高集群實(shí)體的競(jìng)爭(zhēng)力。三是金融知識(shí)溢出提升了金融成員公司實(shí)現(xiàn)外部知識(shí)內(nèi)化的潛力。四是金融知識(shí)溢出將有助于提高金融集團(tuán)成員公司的管理能力。大部分企業(yè)可以很快從其他企業(yè)身上學(xué)到最新的管理思想，改善自身管理水平并降低管理變革的風(fēng)險(xiǎn)。

三、研究設(shè)計(jì)

1.指標(biāo)選取

（1）金融集聚指標(biāo)。目前，測(cè)度產(chǎn)業(yè)集聚的方法主要有區(qū)位熵系數(shù)、赫芬達(dá)爾·赫希曼指數(shù)、空間基尼系數(shù)等，結(jié)合新疆經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展實(shí)際情況，本文選用區(qū)位熵系數(shù)來(lái)測(cè)度新疆15個(gè)地州市的金融業(yè)集聚水平，具體計(jì)算方法如下：

（2）其他變量。本文被解釋變量為人均GDP；解釋變量為金融集聚水平、金融規(guī)模和金融效率；選取的控制變量為投資和出口依存度（詳見(jiàn)表1）。

2.Moran′s I指數(shù)

在進(jìn)行空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)建模之前，選用Moran′s I指數(shù)來(lái)測(cè)量空間自相關(guān)，檢驗(yàn)金融集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間相關(guān)性的存在性。其計(jì)算公式為：

3.空間權(quán)重矩陣設(shè)定

目前，有兩種設(shè)定空間權(quán)重矩陣的形式，一種是“地理”空間權(quán)重矩陣，另一種是“經(jīng)濟(jì)”空間權(quán)重矩陣。本文是基于區(qū)域之間的相鄰距離設(shè)定的“地理”空間權(quán)重矩陣。即：

空間權(quán)重矩陣W需進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理方法是用每個(gè)元素同時(shí)除以該行元素之和，使每行元素的總和為1。

4.空間計(jì)量模型

（1）空間滯后模型?？臻g滯后模型（SLM）用于研究區(qū)域個(gè)體對(duì)整個(gè)系統(tǒng)相鄰區(qū)域的經(jīng)濟(jì)行為產(chǎn)生效應(yīng)的情形。其表達(dá)式為：

在上述公式中，y是被解釋變量，即本文中代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)PGDP；入度量W_y對(duì)y的影響，稱(chēng)為空間自回歸系數(shù)，反映了鄰近區(qū)域的觀(guān)測(cè)值對(duì)本地區(qū)觀(guān)測(cè)值的影響方向和程度。W是一個(gè)n×n階的空間權(quán)重矩陣，反映了地區(qū)之間相互關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。W_y是空間滯后因變量，反映空間距離對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。X為n×k階矩陣，包括了k列解釋變量，在本文具體是指解釋變量LQ、Ft、Fe等變量；β是對(duì)應(yīng)的系數(shù)，反映了解釋變量X對(duì)被解釋變量Y的影響；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。使用極大似然估計(jì)法來(lái)估計(jì)模型中參數(shù)。

（2）空間誤差模型。空間誤差模型（SEM）適用于當(dāng)?shù)貐^(qū)間的相互作用因所處的相對(duì)位置不同而存在差異的分析。空間誤差模型使用誤差項(xiàng)來(lái)反映地區(qū)問(wèn)的相互關(guān)系。其表達(dá)式為：

y=Xβ+u；u=ρMu+ε

上述公式顯示了擾動(dòng)項(xiàng)μ存在空間依賴(lài)性。ρ為空間誤差系數(shù)，度量了樣本PGDP統(tǒng)計(jì)量的空間依賴(lài)性。ρ值的大小反映了鄰近地區(qū)PGDP的值對(duì)本地區(qū)PGDP觀(guān)測(cè)值的影響方向和程度。ε是一個(gè)隨機(jī)誤差項(xiàng)，反映了空間誤差模型中的空間依賴(lài)性，即鄰近地區(qū)的LQ、Ft、Fe等變量對(duì)PGDP向量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)向量PGDP的影響。使用極大似然估計(jì)法來(lái)估計(jì)模型中參數(shù)。

四、實(shí)證分析

1.空間相關(guān)性分析

（1）變量空間分布的Moran′s I指數(shù)值

通過(guò)計(jì)算Moran′s I指數(shù)值（詳見(jiàn)表2），可以發(fā)現(xiàn)以下特點(diǎn)：

第一，新疆15個(gè)地州市間經(jīng)濟(jì)和金融存在較強(qiáng)的空間自相關(guān)性。2009～2010年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)PGDP的Moran′sI值都通過(guò)了0.1的顯著性水平檢驗(yàn)，2011～2016年Moran′s I值均達(dá)到了0.05的顯著性水平。金融集聚指標(biāo)LQ的Moran′s I值在2006～2016年都達(dá)到了0.1的顯著性水平，且個(gè)別年份的顯著性水平都達(dá)到了0.05。金融規(guī)模Ft的Moran′s I值在2013～2016年都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。除2006、2011和2013年外，金融效率指標(biāo)Fe的Moran′s I值都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。

第二，各年份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)PGDP的Moran′s I值均高于其他三個(gè)指標(biāo)。2005～2016年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)PGDP的Moran′s I值不斷增大，且整體上更為顯著，表明新疆15個(gè)地州市間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在較高的空間自相關(guān)且逐漸增強(qiáng)。

第三，金融集聚指標(biāo)LQ的Moran′s I值在2006～2016年都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。各年份金融集聚指標(biāo)LQ的Moran′s I值都高于金融規(guī)模和金融效率兩個(gè)指標(biāo)，并且該值不斷增加。這表明新疆15個(gè)地州市間金融集聚的空間自相關(guān)性較高且逐年增加。

（2）Moran′s I指數(shù)散點(diǎn)圖

圖1描繪了新疆15個(gè)地州市2016年金融集聚的局部Moran′s I值分布，其中橫軸代表金融產(chǎn)業(yè)的集聚程度，縱軸代表鄰近值的加權(quán)平均值。根據(jù)散點(diǎn)圖，可以將新疆15個(gè)地州市金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展劃分為4個(gè)象限：圖的右上方為第1象限，是高值與高值相鄰，是正的空間自相關(guān)關(guān)系的集群，表明金融集聚程度較高的地區(qū)被其他高集聚水平地區(qū)所包圍（HH）。圖的左上方為第2象限，是低值與高值相鄰，是負(fù)的空間自相關(guān)關(guān)系的集群，表明金融集聚程度較低的地區(qū)被其他高集聚水平地區(qū)所包圍（LH）。圖的左下方為第3象限，是低值與低值相鄰，是正的空間自相關(guān)關(guān)系的集群，表明金融集聚程度較低的地區(qū)被其他低集聚水平地區(qū)所包圍（LL）。圖的右下方為第4象限，是高值與低值相鄰，是負(fù)的空間自相關(guān)關(guān)系的集群，表明金融集聚程度較高的地區(qū)被其他低集聚水平地區(qū)所包圍（HL）。第1、3象限的正空間自相關(guān)關(guān)系反映了區(qū)域的集聚性和相似性，第2、4象限的負(fù)空間自相關(guān)關(guān)系反映了區(qū)域的異質(zhì)性。

從表3可以看出，位于第1、3象限的地州市有8個(gè)，位于第2、4象限的地州市有7個(gè)，觀(guān)測(cè)結(jié)果不均勻的分布在4個(gè)象限內(nèi)。烏魯木齊市、石河子市和克拉瑪依市是金融集聚度最高的3個(gè)市，它們都位于第1象限，符合高集聚水平的地區(qū)被高集聚水平的其他地區(qū)所包圍的特點(diǎn)。哈密地區(qū)位于第4象限，符合高集聚水平的地區(qū)被低集聚水平的其他地區(qū)所包圍的特點(diǎn)，阿克蘇地區(qū)、克孜勒蘇柯?tīng)柨俗巫灾沃?、喀什地區(qū)以及和田地區(qū)位于第3象限，這4個(gè)地區(qū)都是低集聚水平的地區(qū)被低集聚水平的其他地區(qū)所包圍，反映出了金融集聚在地理空間上分布的相似性。其他地州市位于第2象限，表示了低集聚水平的地區(qū)被高集聚水平的其他地區(qū)所包圍，屬于LH空間相關(guān)模式。

2.空間計(jì)量模型分析

根據(jù)理論模型的基本設(shè)定，本文的被解釋變量為2005～2016年新疆15個(gè)地州市的人均GDP，通過(guò)加入不同的解釋變量來(lái)構(gòu)造不同的空面滯后模型和空間誤差模型。模型的基本設(shè)定形式有4個(gè)，利用stata軟件，使用極大似然估計(jì)方法來(lái)估計(jì)上述4個(gè)空間計(jì)量模型的參數(shù)。其中，每一個(gè)模型都有空間滯后和空間誤差兩種參數(shù)估計(jì)結(jié)果。

模型1：檢驗(yàn)各解釋變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接影響。

其中，解釋變量為金融集聚LQ、金融規(guī)模Ft、金融效率Fe以及投資I和出口依存度CK。從模型1的回歸結(jié)果可以看出，變量區(qū)位熵LQ的系數(shù)為正，且通過(guò)了顯著性水平為0.01的檢驗(yàn)，說(shuō)明金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著影響，且隨著時(shí)間的推移逐步加大。變量金融規(guī)模Ft的符號(hào)為負(fù)，可能與新疆南疆地區(qū)金融機(jī)構(gòu)數(shù)量少，主要以農(nóng)商行和郵儲(chǔ)金融機(jī)構(gòu)分布為主相關(guān)。變量金融規(guī)模Ft和金融效率Fe在模型中不夠顯著，可能是選取的指標(biāo)不能反映真實(shí)情況。

模型2：加入金融集聚與金融規(guī)模的乘積變量LFt，目的是檢驗(yàn)金融集聚是否通過(guò)加速資本積累來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

其中，解釋變量為金融集聚與金融規(guī)模的乘積變量LFt、金融效率Fe、投資I和出口依存度CK。為避免多重共線(xiàn)性影響，變量金融集聚LQ和金融規(guī)模Ft不再同時(shí)納入模型。從模型2中的回歸結(jié)果可以看出，LFt的系數(shù)為正，并達(dá)到了0.05的顯著性水平，表明金融集聚能夠通過(guò)加速資本積累對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生溢出效應(yīng)。盡管金融效率Fe的系數(shù)未達(dá)到0.1的顯著性水平，但不能因此認(rèn)為金融效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沒(méi)有作用。乘積變量LFe，目的是檢驗(yàn)金融集聚是否通過(guò)提高金融效率促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

其中，解釋變量為金融集聚與金融效率的乘積變量LFe、金融規(guī)模Ft、投資I和出口依存度CK。為避免多重共線(xiàn)性影響，變量金融集聚LQ和金融效率Fe不再同時(shí)納入模型。從模型3中的回歸結(jié)果可以看出，各解釋變量的系數(shù)都達(dá)到了0.01或者0.05的顯著性水平，說(shuō)明對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響顯著。這表明了金融集聚能夠通過(guò)提高金融效率來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

模型4：同時(shí)加入金融集聚與金融規(guī)模的乘積變量LFt和金融集聚與金融效率的乘積變量LFe，目的是檢驗(yàn)金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用主要是通過(guò)加速資本積累還是提高金融效率來(lái)實(shí)現(xiàn)。

其中，解釋變量為金融集聚與金融規(guī)模的乘積變量LFt、金融集聚與金融效率的乘積變量LFe、投資I和出口依存度CK。為避免多重共線(xiàn)性影響，變量金融集聚LQ、金融規(guī)模Ft和金融效率Fe不再同時(shí)納入模型。從模型4中的回歸結(jié)果可以看出，金融集聚與金融效率的乘積項(xiàng)LFe的系數(shù)為正，通過(guò)了0.05的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，表明對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用。然而，金融集聚與金融規(guī)模的乘積項(xiàng)LFt沒(méi)有通過(guò)顯著性水平為0.1的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，變得不再具有顯著性。以上結(jié)果說(shuō)明，由于新疆15個(gè)地州市的金融發(fā)展水平總體較低，金融集聚態(tài)勢(shì)尚不成熟，因此提高金融效率是目前新疆金融集聚促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要途徑。

通過(guò)整體對(duì)比4個(gè)模型兩種形式的參數(shù)估計(jì)，還可以發(fā)現(xiàn)：

（1）log-likelihood的絕對(duì)值都比較大。在理論假設(shè)條件下，模型的擬合優(yōu)度R²相對(duì)偏小，究其原因，影響新疆15個(gè)地州市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素很多，本文所選取的解釋變量有限，所以模型整體的擬合優(yōu)度一般。從空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）的比較分析來(lái)看，SEM模型的R²值要大于SAR模型中的R²值。

（2）各指標(biāo)數(shù)據(jù)存在空間相關(guān)性?？臻g自回歸系數(shù)（rho）和誤差空間自相關(guān)系數(shù)（lambda）標(biāo)志著空間依賴(lài)關(guān)系。本文4個(gè)模型的空間自回歸系數(shù)（rho）和誤差空間自相關(guān)系（lambda）的系數(shù)估計(jì)值都通過(guò)了顯著性水平為0.01的檢驗(yàn)，表明新疆15個(gè)地州市的經(jīng)濟(jì)金融活動(dòng)具有空間相關(guān)性，鄰近地州市之間形成了較強(qiáng)的空間溢出效應(yīng)。

（3）反映了金融集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制。在空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）的回歸結(jié)果中，各解釋變量的系數(shù)大小相近，個(gè)別變量不夠顯著可能與新疆整體的金融業(yè)發(fā)展水平不高以及地區(qū)差異較大有關(guān)。

五、政策建議

1.加強(qiáng)地州市間金融合作

地理障礙會(huì)阻礙金融集聚效應(yīng)的發(fā)揮，因此應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)新疆地州市之間的金融合作，促進(jìn)各地州市之間金融資源的充分流動(dòng)和金融機(jī)構(gòu)的協(xié)同發(fā)展。充分發(fā)揮烏魯木齊市、克拉瑪依市等金融集聚水平較高的地州市的輻射效應(yīng)，為進(jìn)一步的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)創(chuàng)造有利條件。此外，還應(yīng)加大對(duì)南疆地區(qū)金融發(fā)展的扶持力度，補(bǔ)齊南疆地區(qū)金融服務(wù)的短板，推動(dòng)南疆地區(qū)經(jīng)濟(jì)與金融協(xié)調(diào)發(fā)展。

2.提高金融效率

從實(shí)證分析結(jié)果中可知，提高金融效率是金融集聚促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要途徑。本文中的金融效率指標(biāo)用貸款與存款的比率來(lái)衡量，存貸比一方面反映了金融機(jī)構(gòu)吸收存款的能力，另一方面反映了企業(yè)融資需求的程度。因此，通過(guò)提高商業(yè)銀行吸收儲(chǔ)蓄來(lái)提高金融效率時(shí)，也要刺激企業(yè)的融資需求。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)重視金融從業(yè)人員的培訓(xùn)工作，通過(guò)知識(shí)外溢途徑提升金融從業(yè)人員的理論水平和業(yè)務(wù)操作能力。此外，還應(yīng)該加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí)，加強(qiáng)金融產(chǎn)業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)的聯(lián)動(dòng)發(fā)展，增強(qiáng)金融業(yè)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。

3.構(gòu)建全方位多層次金融體系

金融集聚的溢出作用對(duì)鄰近地區(qū)有著顯著影響，但是隨著地理距離的增加，這種溢出作用會(huì)逐步減弱。僅僅依靠金融集聚水平較高的烏魯木齊市、克拉瑪依市、石河子市和昌吉回族自治州等來(lái)拉動(dòng)全疆經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。為此，應(yīng)當(dāng)在新疆15個(gè)地州市間建立健全“多點(diǎn)帶面”的多層次的金融體系，切實(shí)發(fā)揮金融服務(wù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的作用。一是要積極吸引全國(guó)股份制商業(yè)銀行到各地州市設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，積極支持外來(lái)銀行與本地銀行的業(yè)務(wù)合作。二是完善金融體系服務(wù)功能，促進(jìn)政策性金融與商業(yè)性金融之間的相互協(xié)作。三是對(duì)現(xiàn)有金融資源實(shí)施存量改造，通過(guò)實(shí)施優(yōu)惠政策支持地州市間證券、保險(xiǎn)公司的進(jìn)一步發(fā)展。

（責(zé)任編輯 博農(nóng)）