朱瑋瑋

（鄭州科技學(xué)院 財(cái)經(jīng)學(xué)院，河南 鄭州 450001）

一、引言

城市金融競(jìng)爭(zhēng)力是一個(gè)綜合概念，指的是城市金融資源整合能力、發(fā)展?jié)摿Φ染C合優(yōu)勢(shì)。作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行的核心載體，城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的水平直接反映出金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的綜合能力[1]。近年來(lái)，中國(guó)多個(gè)城市制定構(gòu)建金融中心的發(fā)展目標(biāo)。例如，2020 年7 月，深圳正式提出打造全球可持續(xù)金融中心和全球金融科技中心的城市發(fā)展目標(biāo)；同年12 月，上海在《上海國(guó)際金融中心建設(shè)目標(biāo)與發(fā)展建議》 中則提出，至2035 年全面升級(jí)國(guó)際金融中心功能，形成能夠與紐約、倫敦并駕齊驅(qū)的全球金融中心。在此背景下，提升城市金融競(jìng)爭(zhēng)力已成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的重要戰(zhàn)略選擇與現(xiàn)實(shí)訴求。應(yīng)對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的模式轉(zhuǎn)變，有必要構(gòu)建一套與時(shí)俱進(jìn)且符合城市金融競(jìng)爭(zhēng)力內(nèi)涵的評(píng)價(jià)體系，進(jìn)而為中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力水平提升提供參考借鑒。

就現(xiàn)有研究成果來(lái)看，學(xué)術(shù)界關(guān)于金融競(jìng)爭(zhēng)力的研究已經(jīng)有一定積累，為文章提供了重要參考。從研究視角來(lái)看，徐璋勇、陳穎(2007)[2]從金融規(guī)模、金融效率、金融生態(tài)三個(gè)維度出發(fā)，分別構(gòu)建靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，測(cè)度區(qū)域金融競(jìng)爭(zhēng)力。陸紅軍(2007)[3]以紐約、香港、上海、新加坡、東京、倫敦為研究對(duì)象，從金融制度、金融環(huán)境、金融規(guī)模等層面分析影響金融競(jìng)爭(zhēng)力的核心因素。鄧偉根等(2014)[4]則從經(jīng)濟(jì)規(guī)模、金融總量與金融細(xì)分行業(yè)三個(gè)方向構(gòu)建金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。從研究對(duì)象來(lái)看，孟宇婷(2019)[5]結(jié)合中國(guó)東部地區(qū)的省市特性，得出東部十省份的金融競(jìng)爭(zhēng)力情況。朱平平、張曉雨(2020)[6]則運(yùn)用SWOT 研究方法，重點(diǎn)分析了西安的金融競(jìng)爭(zhēng)力。張守哲(2020)[7]重點(diǎn)分析長(zhǎng)三角區(qū)域的金融競(jìng)爭(zhēng)力，并將涉及到的27 個(gè)城市劃分為四個(gè)層次。

縱觀既有研究可知，有關(guān)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的分析還有待完善。第一，在指標(biāo)體系構(gòu)建時(shí)，主要考察了與金融直接相關(guān)的指標(biāo)。但事實(shí)上，金融競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素眾多，諸如科技實(shí)力、信息化水平等諸多因素均有可能發(fā)揮間接影響。在這種情況下，只考慮直接影響因素的指標(biāo)體系往往難以準(zhǔn)確刻畫(huà)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的整體水平。第二，在研究對(duì)象的選擇上，主要集中在區(qū)域或單個(gè)城市這一層面，缺乏對(duì)中國(guó)整體城市金融發(fā)展水平的宏觀研究，不同城市之間金融競(jìng)爭(zhēng)力的發(fā)展差異同樣有待研究。鑒于此，文章構(gòu)建城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，多維度測(cè)度并比較中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力水平，以便提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率，推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

二、研究設(shè)計(jì)

1. 指標(biāo)體系初步設(shè)計(jì)

城市金融競(jìng)爭(zhēng)力不僅取決于金融發(fā)展與金融服務(wù)水平，還會(huì)受到城市綜合實(shí)力與基礎(chǔ)設(shè)施水平等因素的影響。城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)為金融市場(chǎng)發(fā)展提供更多需求與機(jī)會(huì)，基礎(chǔ)設(shè)施為金融發(fā)展與服務(wù)提供基礎(chǔ)保障。為此，文章在參考有關(guān)金融競(jìng)爭(zhēng)力研究成果[8-12]的基礎(chǔ)上，提供了一種構(gòu)建金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的新視角，即：將金融競(jìng)爭(zhēng)力統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)分成金融服務(wù)水平、金融業(yè)發(fā)展水平、城市基礎(chǔ)設(shè)施水平與經(jīng)濟(jì)持續(xù)水平四個(gè)維度，詳細(xì)指標(biāo)體系見(jiàn)表1。

表1 金融競(jìng)爭(zhēng)力統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)

2. 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

按照中國(guó)社會(huì)科學(xué)院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院2020 年發(fā)布的《中國(guó)城市競(jìng)爭(zhēng)力報(bào)告NO.18》，文章選取中國(guó)的30 個(gè)城市作為研究樣本，所選樣本基本涵蓋行政級(jí)別較高的區(qū)域金融中心城市與經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快城市。樣本遍布東北、東南、西北、西南、環(huán)渤海、中部六大地區(qū)。其中，東北地區(qū)的城市有大連、長(zhǎng)春、沈陽(yáng)、哈爾濱；東南地區(qū)的城市有上海、深圳、廈門(mén)、廣州、南京、杭州；環(huán)渤海地區(qū)的城市有北京、青島、天津、石家莊、濟(jì)南；西北地區(qū)的城市有西安、呼和浩特、烏魯木齊、西寧、銀川；西南地區(qū)的城市有成都、昆明、重慶、?？?、南寧；中部地區(qū)的有武漢、鄭州、太原、南昌、合肥。在選取的指標(biāo)中，金融服務(wù)水平與金融業(yè)發(fā)展程度指標(biāo)等數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《金融運(yùn)行報(bào)告》 《金融穩(wěn)定報(bào)告》以及中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)、中國(guó)人民銀行、商務(wù)部等各部委官網(wǎng)發(fā)布的數(shù)據(jù)；城市基礎(chǔ)設(shè)施水平與經(jīng)濟(jì)持續(xù)水平指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，樣本數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2011—2020 年。

為去除量綱差異導(dǎo)致指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，研究對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理；同時(shí)采用效用值方法進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，設(shè)定效用值范圍為[0，100]，無(wú)量綱化數(shù)據(jù)公式為：

式中，Xij代表第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的第j個(gè)樣本城市的原始數(shù)據(jù)；Ximax代表樣本城市第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的最大值；Ximin代表樣本城市第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的最小值；Yij是指第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的第j個(gè)樣本城市的指標(biāo)效用值。

3. 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系測(cè)試與確定

文章運(yùn)用SPSS26.0 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析工具對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，獲得相關(guān)系數(shù)矩陣，如表2 所示。觀察可知，假設(shè)相關(guān)系數(shù)臨界值為0.8，在相關(guān)系數(shù)矩陣中共有7 對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)值大于0.8，所以，研究過(guò)程中將外來(lái)資產(chǎn)實(shí)際利用率、金融相關(guān)率等7 個(gè)指標(biāo)剔除。

表2 相關(guān)系數(shù)大于臨界值的評(píng)價(jià)指標(biāo)

為進(jìn)一步提高中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)的鑒別能力，文章使用變差系數(shù)描述評(píng)價(jià)指標(biāo)的鑒別力：

式中，表示平均值，?i表示標(biāo)準(zhǔn)差。變差系數(shù)值越大，表明指標(biāo)鑒別能力越強(qiáng)；反之，則越小。

根據(jù)上述公式，計(jì)算得出第二輪評(píng)價(jià)指標(biāo)中22 個(gè)指標(biāo)的變差系數(shù)，并參考實(shí)際情況，去除變差系數(shù)較小的“證券市場(chǎng)A 股交易額”“數(shù)字經(jīng)濟(jì)普及度”“城市綠化覆蓋率”3 個(gè)指標(biāo)，保留19 個(gè)指標(biāo)，最終形成中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表3 所示。

表3 中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

三、中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的統(tǒng)計(jì)測(cè)度模型構(gòu)建

為避免變量復(fù)雜化帶來(lái)的不確定性，部分學(xué)者會(huì)利用主成分分析法減少質(zhì)變的多重共線性，將指標(biāo)體系提煉成一個(gè)由原始指標(biāo)篩選組合而成的新指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。因此，為確保研究統(tǒng)計(jì)測(cè)度的精確性，文章基于相關(guān)研究[13-15]，通過(guò)主成分分析法與SPSS26.0 統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)中國(guó)30 個(gè)城市的效用值數(shù)據(jù)展開(kāi)因素分析。

1. 共同度分析

通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，得出參與分析的19 個(gè)指標(biāo)初始共同度和提取4 個(gè)主成分之后的再生共同度，具體結(jié)果見(jiàn)表4?？梢钥闯?，大部分評(píng)價(jià)指標(biāo)與被提取出的主成分之間有著密不可分的內(nèi)部關(guān)系結(jié)構(gòu)，因此數(shù)據(jù)滿足主成分分析的基本要求。

表4 共同度分析

2. 方差分析

文章利用SPSS26.0 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得出主成分分析原始與旋轉(zhuǎn)各個(gè)主成分的特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，結(jié)果如表5 所示。觀察發(fā)現(xiàn)，被提取4 個(gè)主成分的特征值分別為8.465、3.976、1.507、1.127，方差貢獻(xiàn)率分別為35.19%、25.53%、17.06%、11.24%，方差累計(jì)貢獻(xiàn)率為89.01%。說(shuō)明這4 個(gè)主成分能夠描述19 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的大部分變化，因此可以把這4 個(gè)主成分當(dāng)成中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力主成分，并可對(duì)其進(jìn)行方差分析。

表5 方差分析

3. 載荷分析與主成分命名

為明晰各主成分因子載荷矩陣的公因子含義，文章采取最大方差法對(duì)各主成分進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，結(jié)果見(jiàn)表6。其中各主成分中載荷較高的指標(biāo)均規(guī)律地分布在關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)上，說(shuō)明19個(gè)指標(biāo)間有著明確的結(jié)構(gòu)關(guān)系，據(jù)此可對(duì)上述4 個(gè)主成分進(jìn)行命名和解釋。

表6 旋轉(zhuǎn)后的成分載荷矩陣

第一主成分主要是由對(duì)外貿(mào)易依存度X1、外資銀行法人機(jī)構(gòu)數(shù)量X2、證券公司數(shù)量X3、保險(xiǎn)密度X7組成。第一主成分載荷矩陣系數(shù)分別為0.945、0.907、0.877、0.805。這些指標(biāo)從不同角度測(cè)度了中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力水平的金融服務(wù)水平，因此將第一主成分命名為金融服務(wù)水平。

第二主成分主要是由金融業(yè)產(chǎn)值占GDP 比重X5、金融機(jī)構(gòu)存款余額X6、金融從業(yè)人員數(shù)量X8、高校金融類專業(yè)二級(jí)學(xué)院數(shù)量組成X9。第二主成分載荷矩陣系數(shù)分別為0.854、0.731、0.664、0.834。這些指標(biāo)以不同角度測(cè)度中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的金融發(fā)展水平，將第二主成分命名為金融發(fā)展水平。

第三主成分是由每萬(wàn)人在校大學(xué)生數(shù)量X10、每萬(wàn)人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量X11、R&D 投入支出占GDP 比重X12、專利授權(quán)數(shù)量X13、單位GDP 碳排放量組成X14。第三主成分的載荷矩陣系數(shù)分別為0.571、0.745、0.896、0.821、0.638、0.558。這些指標(biāo)從不同角度測(cè)度了中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的城市基礎(chǔ)設(shè)施水平，因此將第三主成分命名為城市基礎(chǔ)設(shè)施水平。

第四主成分主要由城市人均GDPX15、城市居民人均可支配收入X16、社會(huì)固定資產(chǎn)投資X17、第三產(chǎn)業(yè)比重X18、地方財(cái)政收入占GDP 比重X19組成。第四主成分載荷矩陣系數(shù)分別為0.668、0.714、0.532、0.631、0.533。這些指標(biāo)從不同角度測(cè)度了中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的經(jīng)濟(jì)持續(xù)水平，因此將第四主成分命名為經(jīng)濟(jì)持續(xù)水平。

據(jù)此，中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與權(quán)重如表7 所示。

表7 中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與權(quán)重

根據(jù)上述4 個(gè)主成分及其權(quán)重，可以構(gòu)造出中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的統(tǒng)計(jì)測(cè)度模型：

其中，j為樣本城市；i代表主成分；Fij代表第j個(gè)樣本在第i個(gè)主成分上的得分；Fj(j=1，2，…，4)代表在第j個(gè)樣本金融中心城市中的總分；σi(j=1，2，…，4)表示與第i個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。

然后，根據(jù)對(duì)主要評(píng)價(jià)指標(biāo)的預(yù)測(cè)，對(duì)各個(gè)主成分荷載系數(shù)的權(quán)重進(jìn)行求解，最終得出中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力水平4 個(gè)主成分的測(cè)度模型：

其中，X代表第j個(gè)樣本在第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上的效用值。

四、結(jié)果分析

根據(jù)上述建立的中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力統(tǒng)計(jì)測(cè)度模型，可計(jì)算出中國(guó)30 個(gè)金融中心城市的金融服務(wù)水平、金融發(fā)展水平、城市基礎(chǔ)設(shè)施水平與經(jīng)濟(jì)持續(xù)水平4 個(gè)主成分上的得分及其綜合得分。

1. 中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力綜合比較

根據(jù)式(1)統(tǒng)計(jì)模型可以測(cè)算得出30 個(gè)樣本城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的得分情況，結(jié)果見(jiàn)表8?？傮w而言，在2011—2020 年間，中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力水平整體偏低，但呈上升趨勢(shì)；頭部城市金融競(jìng)爭(zhēng)力水平較為穩(wěn)定，上海、北京、深圳三足鼎立局面基本成型；從排名上看，上海、北京、深圳的排名始終保持中國(guó)城市競(jìng)爭(zhēng)力前三強(qiáng)，且三個(gè)城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力年均得分均大于0.4；排名后三位的城市依次是呼和浩特、銀川、烏魯木齊。其中金融競(jìng)爭(zhēng)力水平最高的城市（上海） 與最低的城市（烏魯木齊） 之間的比率為14.1 倍，由此可見(jiàn)中國(guó)城市間金融競(jìng)爭(zhēng)力水平存在明顯差距，經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展程度越高，其金融競(jìng)爭(zhēng)力水平均值越大。區(qū)域?qū)用妫h(huán)渤海地區(qū)、東南地區(qū)、西南地區(qū)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力長(zhǎng)期處于中上游水平，東北與中部地區(qū)處于中下游水平，西北地區(qū)除西安外其余樣本城市均處于下游水平。增長(zhǎng)率方面，增長(zhǎng)率較高的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度普遍較低，而增長(zhǎng)率低的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度相對(duì)較高。

表8 中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力綜合得分

2. 分維度比較

根據(jù)式(2)～(5)統(tǒng)計(jì)模型測(cè)算可以分別得出30 個(gè)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力在4 個(gè)子維度下的得分情況，如表9 所示。觀察可知，金融服務(wù)水平方面，平均值得分大于0.4 的城市有北京、深圳、上海，其金融服務(wù)水平均值分別為0.4973、0.5672、0.6107。其中上海市的金融服務(wù)水平均值最高，表明近十年來(lái)其金融服務(wù)水平長(zhǎng)期處于較快上升期。在增長(zhǎng)率方面，超過(guò)4%的共有三個(gè)城市，其中武漢金融服務(wù)水平增長(zhǎng)率為6.93%，位居首位；石家莊與合肥增長(zhǎng)率為5.45%、4.67%，表明近十年來(lái)，這三個(gè)城市金融發(fā)展水平一直維持著較快增長(zhǎng)速度。值得一提的是，盡管石家莊的金融服務(wù)水平增長(zhǎng)率居于全國(guó)首列，但其均值距離國(guó)內(nèi)其他城市還存在一定差距。

表9 中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力分維度得分

金融發(fā)展水平方面，在30 個(gè)城市中僅有北京、上海、深圳、杭州金融發(fā)展水平均值超過(guò)0.4。其中，上海市金融發(fā)展水平均值最高，說(shuō)明上海市近十年來(lái)的金融發(fā)展水平始終保持較高發(fā)展水平。在增長(zhǎng)率方面，超過(guò)4%的總計(jì)有3 個(gè)城市。其中杭州的金融發(fā)展水平增長(zhǎng)率為5.57%，居全國(guó)首位，究其原因可能是杭州常住人口相對(duì)較少，且上市公司總市值卻遠(yuǎn)超其他城市，使其金融發(fā)展取得飛速進(jìn)展。廣州、成都增長(zhǎng)率分別為5.12%、4.31%?？梢?jiàn)，近十年來(lái)，杭州、廣州、成都的金融發(fā)展水平一直保持較快發(fā)展速度。

城市基礎(chǔ)設(shè)施水平方面，平均值超過(guò)0.4 的城市僅有北京、廣州、深圳與上海，其中北京的城市基礎(chǔ)設(shè)施水平得分為0.5908，位居全國(guó)第一?？梢?jiàn)，近年來(lái)北京在推動(dòng)加速構(gòu)建“新基建”方面的成果顯著。在增長(zhǎng)幅度方面，重慶市的城市基礎(chǔ)設(shè)施水平高達(dá)12.09%，遙遙領(lǐng)先于其他城市。呼和浩特、杭州的增長(zhǎng)率位居第二、第三，分別為6.97%、5.49%。值得一提的是，盡管呼和浩特的城市基礎(chǔ)設(shè)施水平增長(zhǎng)率較高，但平均值僅為0.0645，表明近年來(lái)呼和浩特在城市基礎(chǔ)設(shè)施方面加大了投入力度，但卻受制于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不足等原因，仍較難實(shí)現(xiàn)深入發(fā)展。

經(jīng)濟(jì)持續(xù)水平方面，平均值得分高于0.4 的城市有北京、上海、廣州、深圳，分別為0.5927、0.5236、0.4938、0.4319。由此可見(jiàn)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)持續(xù)水平而言，中國(guó)東部地區(qū)的城市憑借雄厚資金實(shí)力一直走在全國(guó)前列。在增長(zhǎng)率方面，石家莊、銀川、長(zhǎng)春名列前三，數(shù)值分別為7.16%、6.38%、5.64%。通過(guò)分析增長(zhǎng)率與平均值的關(guān)系可以看出，在30 個(gè)城市中，北京市平均值處于全國(guó)最高水平，但增長(zhǎng)率較低；石家莊的均值較低，但增長(zhǎng)率最高。

五、結(jié)論與建議

1. 結(jié)論

文章以中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力為研究對(duì)象，從金融服務(wù)水平、金融發(fā)展水平、城市基礎(chǔ)設(shè)施水平、經(jīng)濟(jì)持續(xù)水平四個(gè)方面建立了中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力統(tǒng)計(jì)測(cè)度模型的19 個(gè)指標(biāo)，利用主成分分析法對(duì)中國(guó)30 個(gè)樣本城市的效用值數(shù)據(jù)展開(kāi)因素分析。同時(shí)確定金融服務(wù)水平、金融發(fā)展水平、城市基礎(chǔ)設(shè)施水平、經(jīng)濟(jì)持續(xù)水平四個(gè)主成分與權(quán)重，并構(gòu)建中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力統(tǒng)計(jì)測(cè)度模型。通過(guò)分析，文章得出以下結(jié)論：

（1） 在綜合金融競(jìng)爭(zhēng)力方面

在2011—2020 年間，中國(guó)金融競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展不平衡，呈現(xiàn)出明顯地域差異。城市經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展程度越高，其金融競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)。上海、北京、深圳始終處于中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力前三強(qiáng)，形成了三足鼎立局面，烏魯木齊、銀川、呼和浩特則排名后三位。其中，金融競(jìng)爭(zhēng)力水平最高的城市（上海） 與最低城市（烏魯木齊） 之間的得分相差14.1 倍，可見(jiàn)城市間金融競(jìng)爭(zhēng)力水平存在明顯差距。在區(qū)域?qū)用?，環(huán)渤海地區(qū)、東南地區(qū)、西南地區(qū)的城市金融競(jìng)爭(zhēng)力長(zhǎng)期處于中上游水平，東北地區(qū)與中部地區(qū)處于中下游水平，西北地區(qū)除西安外其余城市均處于下游水平。進(jìn)一步從增速角度分析，研究發(fā)現(xiàn)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力增速高的城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度相對(duì)較低，增速低的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度相對(duì)較高。究其原因，增速高的城市因其金融發(fā)展、金融服務(wù)、基礎(chǔ)建設(shè)等因素均處于較低水平，還具備一定上升空間，在相關(guān)政策指引下其經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得較好成效，但距離形成高水平金融競(jìng)爭(zhēng)力還需一定時(shí)間；增速低的城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)已發(fā)展至一定規(guī)模且形成了一定的集聚效應(yīng)，金融服務(wù)、基礎(chǔ)建設(shè)等資源均處于較高水平，因而其城市金融競(jìng)爭(zhēng)力處于較高水平。

（2） 在金融競(jìng)爭(zhēng)力四個(gè)子維度層面

就金融服務(wù)水平而言，上海的金融服務(wù)水平均值最高，武漢、石家莊、合肥的金融服務(wù)水平的增速則相對(duì)較快，十年間的增長(zhǎng)率分別為6.93%、5.45%、4.67%。盡管如此，其金融服務(wù)水平距離上海、北京還存在很大差距。就金融發(fā)展水平而言，北京、上海、深圳、杭州相對(duì)較高，得分均超過(guò)0.4。杭州、廣州、成都增速排名前三，十年間的增長(zhǎng)率分別為5.57%、5.12%、4.31%。其中表現(xiàn)最為突出的城市莫過(guò)于杭州，經(jīng)過(guò)十年的快速發(fā)展，其金融發(fā)展水平已經(jīng)躋身前列。就城市基礎(chǔ)設(shè)施水平而言，北京、廣州、深圳與上海排名前4。其中，北京得分為0.5908，位居全國(guó)第一。在增速方面，重慶的城市基礎(chǔ)設(shè)施增長(zhǎng)率高達(dá)12.09%，遙遙領(lǐng)先于其他城市。杭州、呼和浩特增速分列第二、三位，增長(zhǎng)幅度對(duì)應(yīng)為6.97%、5.49%。值得一提的是，盡管呼和浩特城市基礎(chǔ)設(shè)施水平增長(zhǎng)率較大，但僅為0.0645 的平均值說(shuō)明其距離高水平的城市基礎(chǔ)設(shè)施水平還有很大的發(fā)展空間。就經(jīng)濟(jì)持續(xù)水平而言，得分高于0.4 的城市有北京、上海、廣州、深圳，分別為0.5927、0.5236、0.4938、0.4319。在增長(zhǎng)率方面，石家莊、銀川、長(zhǎng)春名列前三，分別為7.16%、6.38%、5.64%、分析增長(zhǎng)率與均值關(guān)系可以看出，在30 個(gè)金融中心城市中，北京的均值一直處于最好水平，但增長(zhǎng)率較低；石家莊的均值較低，但增長(zhǎng)率最高。

針對(duì)研究結(jié)論，文章提出以下建議：

第一，完善金融服務(wù)體系建設(shè)。從文章分析結(jié)果來(lái)看，金融服務(wù)水平是提升金融競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素，因此可從如下兩個(gè)方面提升金融服務(wù)水平：一方面，提高金融服務(wù)科技創(chuàng)新能力，加大對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的支持力度。鼓勵(lì)銀行設(shè)立科技金融部門(mén)，為高新技術(shù)企業(yè)提供并購(gòu)金融、信貸融資服務(wù)。對(duì)于集成電路、人工智能等國(guó)家重點(diǎn)戰(zhàn)略發(fā)展領(lǐng)域，優(yōu)先提供金融支持；另一方面，大力發(fā)展普惠金融。政府需不斷健全融資擔(dān)保、再擔(dān)保體系，鼓勵(lì)融資租賃、地方資產(chǎn)管理等金融組織發(fā)揮自身特色，為中小微企業(yè)發(fā)展提供資金扶持。與此同時(shí)，深入推動(dòng)普惠金融數(shù)字化進(jìn)程，豐富公共數(shù)據(jù)供給，實(shí)現(xiàn)普惠金融的“增量、擴(kuò)面、降價(jià)”三維目標(biāo)。在金融政策上為金融服務(wù)水平均值較低的城市提供有力支持。

第二，強(qiáng)化金融創(chuàng)新能力。金融創(chuàng)新是加強(qiáng)金融供給、增加金融市場(chǎng)活力、推進(jìn)金融領(lǐng)域向前發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)力。中國(guó)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的提升很大程度上取決于金融創(chuàng)新能力的高低。在具體實(shí)踐中，一是要推動(dòng)大數(shù)據(jù)在各部門(mén)之間的互通，做好公共數(shù)據(jù)資源整合。鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)主動(dòng)探索區(qū)塊鏈、人工智能技術(shù)在資產(chǎn)抵押、供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用，為用戶提供更多智能化金融服務(wù)，強(qiáng)化金融服務(wù)效率。二是積極構(gòu)建金融生態(tài)服務(wù)平臺(tái)，借助移動(dòng)互聯(lián)、情景感知等技術(shù)，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)機(jī)制與風(fēng)控模型，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的能力，提升金融服務(wù)穩(wěn)定性。三是優(yōu)化城鄉(xiāng)金融資源配置。針對(duì)城市周邊農(nóng)村地區(qū)，積極建立數(shù)字金融服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，緩解城鄉(xiāng)金融資源配置失衡困境，整體提升城市及周邊地區(qū)金融服務(wù)供給力度。

第三，提升城市金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。金融基礎(chǔ)設(shè)施是支持金融創(chuàng)新與維護(hù)金融穩(wěn)定的重要保障。一是加強(qiáng)金融基礎(chǔ)科技建設(shè)，金融機(jī)構(gòu)可建立高度智能化與自主化的監(jiān)測(cè)、清算與風(fēng)控的金融交易體系，在交易過(guò)程中及時(shí)做到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與防范。二是優(yōu)化金融數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)設(shè)施。為適應(yīng)宏觀審慎與貨幣政策要求，需不斷優(yōu)化金融業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，以避免出現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)與監(jiān)管部門(mén)之間的“信息孤島”現(xiàn)象。