资本配置效率、经济增长与空间溢出效应

(江西财经大学，江西 南昌 330013)

引言

经过几十年的改革和发展，我国资本市场也不断发展和壮大。根据中国银监会和证监会公开的数据，截止到2016年底，我国银行体系资产总规模已经达到33万亿美元，超过了欧洲、美国和日本。我国股市总市值居全球第二，债券市场市值居全球第三。但是，根据Wurgler(2000)[24]的研究，德国、法国、英国、和美国等西方发达国家的资本配置效率均在0.7以上。而我国资本配置效率只有0.2左右(张国富，2011等)[35]，甚至还不如乌拉圭(0.218)、埃及(0.326)、利比亚(0.386)、约旦(0.322)、马耳他(0.268)、印度尼西亚(0.217)等落后国家。但是相对于这些富国或穷国，过去几十年中我国的经济增长速度却是最快的。因而，金融发展和经济增长之间，绝不是一种简单的线性因果关系所能解释的。

关于金融发展与经济增长之间的关系，学术界围绕这个问题做了大量的研究，但迄今仍未达成一致。Mckinnon(1973)[14]和Shaw(1973)[20]首次提出要促进资本市场开放，减少政府干预，确立金融市场机制主导作用，继而促进经济增长。Kunt等(2011)[6]、Levine和Zervos(1998)[12]等认为股票市场、债券市场与经济增长之间存在显著的因果关系，金融市场的发展能够促进经济增长。Atje和Jovanovic(1993)[3]认为股票市场的发展对经济发展的影响具有双重效应,即水平效应和增长效应。Lin, Sun和Jiang(2011)[13]研究表明，实体经济发展在不同的阶段，对金融服务的需求也会有显著的区别。在经济发展的早期，发展中国家或不发达国家的要素禀赋主要是低技术劳动力，产业结构特征主要是劳动密集型产业占主导地位，金融服务需要满足的是大量的小规模、劳动密集型企业的融资需求。但是这些企业缺乏标准化的财务信息，普通投资者无法对其进行有效甄别。在这样的环境下，银行贷款比金融市场融资更具有优势，它们更善于处理当地信息，有效地评估企业商誉和发展潜力，并与借款者建立长期合作关系。但是在经济发展的较高阶段，以市场为主导的金融结构更能促进经济增长。

Rousseau和Wachtel(1998)[19]基于过去一个世纪中，5个主要发达国家的时间序列数据，实证检验了金融发展和经济增长之间的关系。研究结果表明，金融发展是促进经济增长的主要原因。Suleiman等(2008)[22]基于埃及1960～2001年的数据，通过设定四个金融发展指标，使用Granger因果检验和向量误差修正模型，实证检验了金融发展与经济增长之间的因果关系。研究结果表明金融发展和经济增长互为因果，并且金融发展主要是通过促进投资和提高效率的方式，来促进经济增长。Beck等(2000)[4]基于跨国面板数据，实证检验了金融发展对提高资本配置效率及投资回报率的影响，他们认为金融深化可以提高资本配置效率，进而促进一国或地区的经济增长。

随着资本市场在我国的快速发展以及在经济生活中的作用越来越大，我国学者关于资本市场的研究也在不断深入。国内学者就中国金融发展与经济增长之间的关系也进行了大量检验，他们发现金融发展对经济增长有显著的正向作用。国内学者陆铭和欧海军(2011)[28]、毛其淋和盛斌(2011)[29]、林毅夫(2012)[27]、陈斌开和林毅夫(2013)[26]、宾国强(1999)[25]、沈坤荣等(2000)[33]、王守坤(2015)[34]等研究。

现有研究针对金融发展与经济增长的关系做了大量的研究，却忽视了资本配置效率对经济增长作用的临界条件，也忽略了资本市场效率与投资规模之间的交互关系。Deidda和Fattouh(2008)[5]的实证研究结果表明，当人均收入水平较高时，金融发展和经济增长之间存在显著的正相关关系。但是，当人均收入水平较低时，金融发展和经济增长之间的关系不显著。可见金融市场与经济增长之间，并不仅仅是简单的线性关系。

与现有研究不同，本文基于我国31个省(直辖市、自治区)1996～2015年的省际面板数据，使用混合OLS、固定效应、随机效应、动态Arellano-Bond的方法，实证检验了资本配置效率及其与投资的交互作用对地区经济增长的影响，并且使用空间面板计量方法进行了稳健性检验，实证研究发现：第一，资本配置效率对经济增长的影响存在门槛效应，只有当投资达到一定规模之后，资本配置效率的提高，才可以促进地区经济增长。反之，只有当资本配置效率达到一定水平之后，投资才是有效的，投资的增加才能促进经济增长；第二，资本配置效率与投资的交互作用对地区经济增长的影响存在显著的空间差异。中部地区最高，东部地区次之，西部地区最低，甚至可能为负；第三，投资的空间溢出效应显著为正，资本配置效率的空间溢出效应也为正，但资本配置效率的空间溢出效应小于投资的空间溢出效应。

理论分析与研究假设

资本市场的供求均衡，意味着在其他条件不变的情况下，资本的边际产出在各个地区和各个部门相等。在经济发展的早期，如果投资支出较少，资本积累不成规模，由于资本的稀缺性，只有少数高回报率的部门或地区才能获得资本，因而资本市场必然不是处于均衡状态。只有当投资达到一定的规模，资本积累到一定程度之后，所有部门才能按照需求获得资本供给，资本市场才能趋于均衡，资本配置效率的提高才能真正促进国民产出增加和经济增长。反之亦然，当一国或一地区的资本配置效率较低时，即便投资支出增加，资本积累速度加快，但是因为资本不能及时有效地配置到高生产率或高回报率的部门，投资的增加也不能促进经济增长。只有当资本配置效率达到一定程度或规模之后，随着投资的增加，资本才能及时有效地配置到相应的地区或部门，投资支出的增加才能真正有效地促进地区经济增长。Rioja和Valev(2004，2012)[17][18]基于面板数据的实证研究表明，西方发达国家的金融发展对经济增长的作用，主要是通过提高全要素生产率(TFP)的途径，来促进经济增长。但是，发展中国家金融发展对经济增长的作用，则主要通过增加投资，加速资本积累的方式，来推动经济增长。因而，本文提出第一个假设。

假设1：资本配置效率对经济增长的影响存在门槛效应，只有当投资达到一定规模之后，资本配置效率的提高，才可以促进地区经济增长。反之，只有当资本配置效率达到一定水平之后，投资才是有效的，投资的增加才能促进经济增长。

根据国家统计局网站以及我国1986年《关于制定国民经济和社会发展的第七个五年计划的建议》，本文将全国区域(不包括港澳台)划分为东、中、西三个区域，将广西划入到东部区域，将内蒙古划入到中部区域。具体而言，东部地区包括：辽宁、山东、天津、河北、北京、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南共12个省(直辖市)；中部地区包括：黑龙江、吉林、内蒙古、山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南共9个省；西部地区包括：西藏、新疆、青海、四川、重庆、云南、贵州、陕西、甘肃、宁夏共10个省(直辖市、自治区)。

根据本文的测算，我国东部地区、中部地区和西部地区的资本配置效率呈现出由高而低、依次递减的变化趋势。东部沿海地区不仅资本配置效率要高于中西部地区，而且资本积累也要高于中西部地区。但是中部地区的经济总量的基数相对于东部沿海地区更小，那么中部地区的资本配置效率和投资的交互作用可能最强。东部地区的资本配置效率和投资规模虽然都是最高，但是东部地区的经济总量和基数也更大，投资的回报率会有所下降，因而资本配置效率和投资的交互作用对GDP的推动作用有限。西部地区无论是资本配置效率，还是投资总额都是最低的，资本效率与投资之间的互补性和协同性欠缺。因而，本文提出第二个假设。

假设2：基于分地区的角度考虑，资本配置效率与投资的交互作用对GDP的影响，中部地区最高，东部地区次之，西部地区最低。

我国各省(市、自治区)之间的发展既有合作也有竞争，区域发展具有很强的空间关联性和溢出效应(潘文卿，2012等)[31]。所谓空间溢出效应，是指一国或地区的经济行为对其他国家或周边地区，可能造成的好的或不好的经济效果(Anselin 等，2003，2006；LeSage和Pace，2008；潘文卿，2012等)[1] [2] [8] [31]。一方面，合作则空间溢出效应为正，经济行为表现为扩散效应；另一方面，竞争则空间溢出效应为负，经济行为表现为回波效应。

对地区GDP或经济增长而言，投资具有乘数效应，其不仅可以带动本地区的经济增长，也可以带动周边地区的发展。资本配置效率的提高，一方面通过促进本地区的经济增长，对周边地区产生扩散效应；另一方面，也有可能因为本地区的投资效率的提升，而吸引周边地区的资本流入，表现为回波效应。因而，资本配置效率的空间溢出效应必然会小于投资的空间溢出效应。本文提出第三个假设。

假设3：投资的空间溢出效应显著为正，资本配置效率的空间溢出效应也为正，但小于投资空间溢出效应。

数据描述与变量设置

一、描述性统计分析

本文研究的样本和指标选择，数据主要来自于历年《中国统计年鉴》、《中国金融统计年鉴》、各省市历年统计年鉴以及中国人民银行网站等。涵盖了我国31个省(直辖市、自治区)，1996～2015年的经济社会统计数据。1变量的选取及相关统计指标如表1所示。

表1中，变量eff_s代表31省(直辖市、自治区)历年资本配置效率，该数据是作者基于1996～2015年我国省际面板数据，根据Wurgler(2000)[24]模型和Swamy(1970)[23]随机系数模型计算。在计算过程中，本文以固定资本形成总额为被解释变量，工业增加值为解释变量，通过考察固定资本形成与工业增加值之间的关系来描述资本配置效率(Wurgler，2000)。

表1 各省市经济变量描述性统计分析

其中，K代表固定资本形成总额，V代表地区工业增加值，Zit表示其他控制变量的对数值。2下标i代表31个省市的编号，下标t代表年份。βit代表该地区第i年第t期的资本配置效率，它一个弹性指标，说明某个地区的工业增加值增长率每增加1%时该地区投资增长率增加的百分比。这个值越大则说明投资的理性程度越高，资本配置效率越高。也就是说，弹性βit指标越大，代表工业增长更能促进资本形成，说明投资或资本配置的效率越高。βit的取值范围一般介于0～1之间，如果βit＜0，则说明资本配置完全没效率，甚至为阻碍地区经济增长；如果βit＞0，则说明资本配置富有效率，资本积累会显著促进地区经济增长。

表1中，变量gdp代表各省市1996～2015年的地区生产总值，单位为亿元；变量invest代表各省(直辖市、自治区)1996～2015年的固定资产投资总额，单位为亿元；变量fdi代表各省(直辖市、自治区)1996～2015年的外商直接投资，单位为亿美元；变量pop代表各省(直辖市、自治区)1996～2015年年末总人口，单位为万人；变量fiscal代表各省(直辖市、自治区)历年财政公共支出规模，单位为亿元；变量trade代表各省(直辖市、自治区)历年外贸进出口总额，单位为亿元；变量edu代表各省(直辖市、自治区)历年在校高中生人数，单位为万人；变量year代表年份，变量province代表省份，以上数据均来源于历年《中国统计年鉴》。

二、变量设定

考虑到本文选取的经济变量单位均有所不同，为了消除经济变量的单位影响，同时也为了减少模型估计的方差，提高模型估计的稳健性，本文所有的变量都取对数值。3考虑表1中部分变量的取值小于1，为了不让变量取对数之后出现负值，本文借鉴潘文卿(2012)[31]和潘文卿和张伟(2003)[32]的单调变换数据处理方法，对取值小于1的变量采取“先加1 ，然后再取自然对数”单调变换方法。

本文的因变量为地区生产总值的对数值lgdp=log(gdp)，以及地区生产总值的增长率lgdp2it=log(gdpit)-log(gdpit-1)。

本文的主要解释变量为地区资本配置效率eff_s，考虑到地区资本配置效率的取值很小，有部分省份的资本配置效率小于1，为了尽量保持变量取对数之后的符号不变，设定leff_s=log(eff_s+1)。

地区年末人口对数变量lpop=log(pop)；地区固定资产投资的对数变量为linvest=log(invest)；地区外贸进出口的对数变量为ltrade=log(trade)；地区外商直接投资的对数变量为lfdi=log(fdi)；地区政府财政支出的对数变量lfiscal=log(fiscal)；地区在校高中生数量的对数变量ledu=log(edu)等。

基于省际面板数据的实证检验

本节分别使用混合OLS、固定效应、随机效应和动态Arellano-Bond方法，实证检验资本配置效率、投资、FDI、外贸进出口、人口、教育等经济变量对地区经济增长的影响。设置的面板数据计量模型如下：

其中，province和year均为虚拟变量，用来控制截面固定效应和时间固定效应。公式(3)和(3)中，因变量分别为各省(市、自治区)历年地区生产总值lgdp和地区生产总值增长率lgdp2，lgdpit-1和lgdp2it-1分别代表其一阶滞后变量。公式(2)中解释变量矩阵Xit包含资本配置效率、固定资产投资、政府公共财政支出、FDI、外贸进出口、人口、教育等经济指标的对数值变量。公式(3)中，解释变量矩阵Xit2包括地区资本配置效率(leff_s)、地区年末人口对数变量(lpop)、政府干预程度lfiscal2、地区固定资产投资规模linvest2、地区对外开放程度ltrade2、地区外商企业直接投资规模lfdi2，以及地区教育水平ledu2。

一、资本配置效率对经济增长影响的总体效应

表2分别使用混合OLS、固定效应、随机效应和动态Arellano-Bond方法，实证检验了资本配置效率、固定资产投资等经济变量对地区GDP的影响。

表2中，无论是混合OLS、固定效应、随机效应，还是动态Arellano-Bond方法估计，资本配置效率leff_s的估计系数均在1%的水平下显著为正。结论和假设1预期一致，说明资本配置效率的提高，可以显著促进地区GDP增长。

表2 资本配置效率对经济增长影响的实证检验

表2中，四个回归模型的估计结果中，固定资产投资linvest的估计系数均在1%的水平下显著为正。结论和假设1预期一致，说明固定资产投资的增加，也可以促进地区GDP增长。

表2中，人口变量lpop、政府公共财政支出lfiscal、外贸进出口总额ltrade和外商直接投资lfdi的估计系数均显著为正。说明人口、财政支出、外贸进出口和外商直接投资等变量值的上升，都能促进地区GDP的增加。但是，教育水平ledu的增加，对地区GDP的影响是不确定的，其估计系数正负均有，且显著性水平差异较大。

表3分别使用混合OLS、固定效应、随机效应和动态Arellano-Bond方法，实证检验了资本配置效率与固定资产投资的交互作用对地区GDP的影响，并控制了外商直接投资、人口、政府干预、外贸进出口、教育等经济社会变量。

表3中，leff_inv代表资本配置效率leff_s与固定资产投资linvest的交互项leff_s*linvest。加入交互项之后，资本配置效率对地区GDP增长率的影响或边际效应不再仅仅是leff_s的估计系数，固定资产投资对地区GDP增长率的影响也不仅仅是linvest的估计系数。以固定效应估计的结果为例，资本配置效率对地区GDP增长率影响的边际效应为：-0.213+0.0283*linvest，这意味着固定资产投资超过一定规模之后，资本配置效率的提高才能促进地区GDP增长。并且固定资产投资每增加一个百分点，可以使得资本配置效率对经济增长影响的边际效应提高约0.028个百分点。资本配置效率的边际效应-0.0334+0.0283*leff_s，意味着当资本配置效率达到一定水平之后，投资的增加才能促进经济增长。并且资本配置效率每增加一个百分点，可以使得固定资产投资对经济增长影响的边际效应提高约0.028个百分点。

表3 资本配置效率对经济增长率影响的实证检验

结论和假设1预期相一致，说明只有当投资达到一定规模之后，资本配置效率的提高，才可以促进地区经济增长。反之，只有当资本配置效率达到一定水平之后，投资才是有效的，投资的增加才能促进经济增长。并且，固定资产投资规模越大，资本配置效率对经济增长影响的边际效应越大；资本配置效率越高，固定资产投资对经济增长影响的边际效应越大。

表4中，变量leff_inv2代表资本配置效率leff_s与固定资产投资占比linvest2的交互作用。此外，其他控制变量包括政府参与度lfiscal2、外贸开放度ltrade2、对外开放程度lfdi2、教育水平ledu2等经济变量，进一步验证了表3中的结果以及假设1的预期。

表4 资本配置效率与投资的交互作用对经济增长率影响的实证检验

表4中，同样以固定效应估计结果为例，投资的边际效应为-0.415+0.434*leff_s，意味着只有当资本配置效率超过一定水平之后，投资的增加才能促进地区GDP增长；并且资本配置效率每一个百分点，可以使得投资对经济增长的边际效应提高约0.434个百分点。资本配置效率的边际效应为-0.168+0.434*linvest，意味着只有当固定资产投资达到一定规模之后，资本配置效率的提高才能促进地区GDP增长。并且投资占比每提高一个百分点，可以使得资本配置效率对经济增长影响的边际效应提高约0.434个百分点。

二、资本配置效率对经济增长影响的地区差异

本节从我国东部、中部、西部分地区角度，使用面板计量的固定效应和随机效应模型，实证检验资本配置效率等因素对地区经济增长的影响，比较分析资本配置效率、投资、政府干预、FDI等经济变量对地区GDP影响的空间差异特征。

表5中，无论是固定效应估计结果，还是随机效应估计结果。在不考虑资本配置效率与固定资产投资的交互作用的情况下，东部地区的资本配置效率对地区GDP的促进作用最大，中西部地区次之；但是，西部地区固定资产投资对地区GDP的促进作用最大，中部地区次之，东部地区最低。这主要是因为中西部地区的经济总量基数较低，投资对GDP的拉动效应更为显著。

表6中，加入了资本配置效率与固定资产投资的交互项leff_inv。实证结果和假设2预期一致，从分地区的角度来看，资本配置效率与投资的交互作用对地区GDP的影响，中部地区最高，东部地区次之，西部地区最低。以固定效应估计结果为例，资本配置效率与投资的交互作用对地区GDP影响的边际效应中部地区、东部地区和西部地区分别为0.157、0.00833和-0.0788，资本配置效率与投资的交互作用对地区GDP影响呈现出明显的地区分化特征。

表5 分地区资本配置效率对经济增长影响的实证检验

表6 分地区资本配置效率与投资的交互作用对经济增长影响的实证检验

稳健性检验：基于空间面板计量的实证检验

一、空间面板实证检验

本节分别使用空间自回归模型(Spatial Lag Model 或者Auto Regression Model, SAR)、空间误差模型(Spatial Error Model，SEM)和空间Durbin模型(Spatial Durbin Model，SDM)进行稳健性检验，同时测度资本配置效率、投资、人口、政府干预、外贸进出口、FDI、教育等经济变量的空间溢出效率。本节构建基准空间面板计量模型如下：

公式(4)中所有变量均省略下标it，τn是一个常数向量，表明我国资本配置效率的均值不为0。W是空间权重矩阵，X是解释变量矩阵，包括我们设计的除因变量以外的所有经济指标。

本文构建空间权重矩阵W时，如果两个地区相邻接，则相应的矩阵元素取值为1；如果两个地区不相邻接，则对应的矩阵元素取值为0，即：

考虑到海南的特殊区域为止，海南虽然没有与“两广”(广西、广东)连接，但三者之间的经贸往来最为频繁，并且海南的发展也更容易受到“两广”经济发展的影响，因而本文始终假定海南与“两广”邻接。

表7使用极大似然估计(MLE)方法，给出了资本配置效率对地区GDP影响的空间面板估计结果，样本为来自31个省(直辖市、自治区)2002015年的面板数据。

表7中，Moran MI空间自相关检验的P值为0.032，说明解释变量与被解释变量之间存在很强的空间关联系。

表7中，在使用空间自回归模型、空间误差模型和空间Durbin模型进行实证检验之后，资本配置效率和固定资产投资对地区生产总值影响的总效应仍然显著为正，并进一步验证了前文分析的稳健性。说明地区资本配置效率的提高和固定资产投资的增加可以促进地区GDP增加。其余控制变量如人口、财政支出、外贸进出口和外商直接投资等，也都和前文分析一致。

表7 资本配置效率对经济增长率影响的空间面板计量分析

二、空间溢出效应分解

表7中的边际效应，只是反映了解释变量对被解释变量影响的总体效应。要区分开解释变量对被解释变量影响的直接效应和空间溢出效应，可以使用空间Durbin模型进行边际效应分解，具体结果如表8所示。

表8中，使用空间Durbin模型之后计算的边际效应、直接效应和空间溢出效应，最大的特征就是空间溢出效应与直接效应符号相同。表明在经济发展的过程中，相邻地区之间的经济行为以扩散效应为主。

表8中，资本配置效率对地区GDP影响的总效应为0.0852。其中，资本配置效率对地区GDP影响的直接效应为0.0743，由于本文使用的变量均为对数形式，边际效应即是线性投入产出弹性。这意味着资本配置效率每提高一个百分点，可以使得地区GDP提高约0.0743个百分点。资本配置效率的空间溢出效应为0.0109，说明周边地区资本配置效率的提升，会对本地区的经济增长产生扩散效应。周边地区的资本配置效率提升1个百分点，可以拉动本地区的经济增长提升约0.0109个百分点。

表8中，固定资产投资对地区GDP影响的总效应为0.4169。其中，固定资产投资对地区GDP影响的直接效应为0.3634，说明固定资产投资每增加1个百分点，可以使得地区GDP增长约0.3634个百分点。固定资产投资对地区GDP影响的空间溢出效应为0.0535，说明周边地区的固定资产投资的增加，会对本地区的经济增长产生扩散效应。周边地区的固定资产投资增加1个百分点，可以拉动本地区的经济增长约0.0535个百分点。

其余控制变量的回归系数，虽然和前文分析略有不同，但是结论却是一致。总体而言空间溢出效应表现为正，主要以扩散效应为主。结论和假设3预期一致，投资的空间溢出效应显著为正，资本配置效率的空间溢出效应也为正，但小于投资空间溢出效应。

结论与政策建议

本文基于我国31个省(直辖市、自治区)1996～2015年的省际面板数据，使用混合OLS、固定效应、随机效应、动态Arellano-Bond的方法，实证检验了资本配置效率及其与投资的交互作用对地区经济增长的影响，并且使用空间自回归模型(Spatial Lag Model 或者Auto Regression Model,SAR)、空间误差模型(Spatial Error Model，SEM)和空间Durbin模型(Spatial Durbin Model，SDM)进行稳健性检验，实证研究发现：第一，资本配置效率对经济增长的影响存在门槛效应。只有当投资达到一定规模之后，资本配置效率的提高，才可以促进地区经济增长。反之，只有当资本配置效率达到一定水平之后，投资才是有效的，投资的增加才能促进经济增长；第二，资本配置效率与投资的交互作用对地区经济增长的影响存在显著的空间差异。资本配置效率与投资的交互作用对GDP的影响，中部地区最高，东部地区次之，西部地区最低，甚至可能为负；第三，投资的空间溢出效应显著为正，资本配置效率的空间溢出效应也为正，但资本配置效率的空间溢出效应小于投资的空间溢出效应。因为资本配置效率的提高会对周边地区产生两方面的影响，一方面资本配置效率的提高促进本地区的经济增长，对周边地区产生了扩散效应或正效应；另一方面，本地区资本配置效率的相对提高，可能会导致周边地区的资本流入本地区，从而对周边地区的经济增长产生负效应。根据本文的研究结论，提出以下几点政策建议供相关部门参考：

表8 空间Durbin模型的边际效应分解

第一，实施有差异的区域金融政策。东部地区的民间资本较为活跃，金融市场化水平较高。而中西部地区的民间资本活跃度低，资本市场发展不成熟。首先，在推进股票主板、中小板、创业板和新三板市场发展过程中，既要为高科技成长型企业提供股份流动和融资的机会，有效的发挥以资本市场为主的直接融资对经济增长的促进作用。也要增加中西部地区企业上市融资的优先级，支持中西部地区的企业上市融资，帮助提升中西部地区的金融市场化水平，提升中西部地区直接融资比重，助推中西部地区的经济增长；其次，在金融政策方面，探索实施区域差别化的存款准备金率、再贴现、信贷与再贷款等政策，对中西部地区予以倾斜支持。适当放松中西部地区的金融机构市场准入限制，完善区域金融市场退出机制，引导全国性商业银行更好地服务于区域协调发展。

第二，创新金融支持产业转移机制。对中西部地区设立的产业引导基金或国资创投公司，国家适当给予财政、土地或税收政策支持，加大对中西部地区承接产业转移，特别是前期基建投资建设的支持，促进东部发达地区产业向中西部地区转移和集聚发展，最终实现东、中、西地区产业结构转型升级和区域协调发展。

第三，促进区域金融合作交流。构建全国统一的企业资信评级标准、相互认定体系、企业信用信息平台、企业和个人纳税信息系统、金卡信息工程和金融机构数据平台等多层次信息系统，促进资金跨区域自由流动与优化配置，积极推动区域产权交易市场和要素市场发展，为不同区域的企业重组、并购、产权置换提供交易平台。通过金融机构或公司实施相互参股、跨区域经营和战略重组并购等，促进金融机构或公司的深入合作交流。促进金融资本跨区域配置，全面提升资本配置对经济增长影响的直接效应和空间溢出效应。

注释