中原经济区金融协同发展实证研究——基于2005—2018年动态面板数据的F-H模型测度

李 泉 贾雨婷

（兰州大学经济学院 甘肃 兰州730000）

一、研究问题的提出

改革开放以来，中国区域经济迎来了飞速发展的阶段。不容忽视的是，区域经济发展的差距也逐渐加大。2019年12月，习近平总书记在《求是》杂志发表的文章中强调从多方面完善区域协调发展新机制，加快实施促进区域协调发展国家重大战略。随着我国经济体制改革的不断完善，区域经济协同发展已经成为标志高质量发展的重要方面。

为推动中原经济区一体化建设，发挥金融协同对区域协同发展的支持作用，2010年11月，在河南省“十二五”规划里，河南省委省政府强调要重视中原经济区建设，并提出了全面推进中原经济区经济建设、加快中原崛起和河南振兴的发展思路。在“自下而上”和“自上而下”的制度博弈过程中，中央政府立足国家层面，也高度重视中原经济区建设发展。在实践层面，2011年1月，国务院将中原经济区正式纳入《全国主体功能区规划》，至此，中原经济区建设上升到国家战略。2016年，国务院批复《中原城市群发展规划》，提出了中原城市群的建设目标。“一带一路”建设、中部崛起战略和航空港区、自贸区、自创区等国家层面战略举措的深入实施，为中原经济区在“十四五”起步开局之际提供了叠加机遇，也使中原经济区未来的高质量协同发展面临诸多挑战。如何在新时代加快推动中原经济区的跨境电商发展，打造内陆省份具有典型示范功能的陆上口岸，让中原经济区对外开放的条件更加完备、格局更加宽广，成为加快构建形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的重要问题。

本文以中原经济区的30个地级市为研究对象，通过2005—2018年的动态面板数据，建立无条件和有条件的F-H模型，其中有条件的F-H模型有两种建模方式，一种是谷瑞、周宇函的建模方式，另一种是何三峰、严红的建模方式，从而得到两种不同的残差序列，由此估计差分GMM模型，计算比较反映区域金融协同发展程度的系数。根据实证结果，验证假设是否成立，并据此提出促进中原经济区金融协同发展的对策建议。

二、已有研究成果与文献述评

目前，虽然国内外学者对“金融协同”仍没有形成统一的概念界定，但与此相关的研究成果却相对比较丰富。经过梳理不难发现，学者们大多是从理论和实证两个方面进行研究的，由此，从这两个方面进行述评。

（一）区域一体化发展中的金融协同问题研究

金融协同是金融和区域一体化发展到一定阶段的现象，反映了金融要素、金融制度、金融市场、金融产品、金融机构和区域金融环境、经济发展之间形成的一种金融与经济在特定空间范围内的协调互促状态。李文增等基于“长三角”“珠三角”经济金融发展现状，发现京津冀地区与之相比仍存在较大差距，并针对性提出京津冀地区经济金融一体化发展的协调机制。路振家等通过剖析京津冀地区金融发展的现状，认为应建立京津冀地区高层金融协同机制，以北京带动河北金融发展。邵伟在研究间接融资和直接融资对当地实体经济影响的基础上，针对银行业、股票市场、债券市场三个方面提出对策建议。陶劲对京津冀地区金融业发展情况进行对比，分析三地金融存在差距的总体原因，提出除了加强京津冀协同发展的理念建设和机制建设之外，还要重视金融业中最基本的要素——金融机构的作用，以此加快推动京津冀金融协同发展的步伐。

（二）金融发展中的区域金融协同实证研究

在区域金融实证研究成果方面，不同学者因所采用方法、研究区域和指标体系涉及不同，而立足不同视角，所得的结论也有差异。在为后续区域金融协同发展研究奠定基础的国外学者中，Feldstein和Horioka创设了F-H检验法，该方法的衡量指标为储蓄与投资的相关性系数，其值越接近0，就说明所研究区域之间的金融协同发展水平越高，越接近1就说明其金融协同发展水平越低。Harvey、Santis和Gerard运用资本资产定价模型来测度金融协同程度。在国内，学者们构建了相应指标，并提出了与我国国情相匹配的金融体系衡量方法。例如，谷瑞、周宇函运用投资-储蓄模型分析了京津冀地区金融协同程度，并通过对比剔除经济周期和政府影响因素的协同度与未剔除时的协同度，发现经济周期与政府效应会显著影响区域金融协同程度。何三峰和严红通过使用F-H模型计算出成都平原经济区的金融协同发展系数。曹彤等运用金融相关比率泰尔指数和F-H模型对粤港澳大湾区区域金融差异和粤港澳大湾区区域金融协同程度进行测度，得出政府行为对粤港澳大湾区的区域金融协同存在负面影响的结论。

综上所述，目前国内外学者针对金融协同发展做了大量研究，大多分析沿用研究经济一体化的方法，但现有研究仍然存在一些不足，例如，在众多文献里，实证研究只采用一种方式进行测度，没有对比性，所以很难对不同区域的金融协同进行度量。同时，现有文献大多对全国范围经济发展水平相对较高的长江经济带、珠江经济带、京津冀地区进行研究，对中原经济区的分析较少。基于此，本文选取中原经济区的动态面板数据，建立F-H模型对金融协同进行度量，从而为促进中原经济区金融协同发展和进一步加快区域经济一体化进程提供政策性建议。

三、区域金融协同的理论阐释与研究假设

从人类经济社会发展的历史来看，协同其实质反映的是某种有序状态，它反映了经济社会大系统和各子系统及其要素之间的协调关系。可以将区域协同理解为区域内各部分之间的相互合作、彼此协作和有机整合的发展状态，这种既强调区域之间的明确差异，又重视区域比较优势的发挥，是在坚持求同存异基础上的协调统一，最终的目标是实现区域整体发展效应最佳或更好推动区域一体化发展。

区域金融协同可以理解为区域内制定合理的金融政策、创新金融组织结构、开放扩大金融市场、改善金融生态环境，形成区域内金融要素分配合理、产业结构优化升级、中心-外围互补协作式发展、区域内部与外部经济互利共赢、区域经济社会高质量协调发展的局面。

（一）区域金融协同的理论阐释

1.区域金融协同发展的内涵

区域金融协同发展是指在开放的金融市场和良好的金融生态环境下，金融组织在结构形态和发展模式的基础上相互影响、相互促进。不难发现，区域金融协同发展既受到区域内中心区与外围区的本身发展状态的影响，也受到中心区与外围区之间联系程度与合作水平的影响，即区域金融协同发展水平是依靠中心区与外围区的相互促进、相互依赖来提高整体的金融发展水平的。区域内部的金融协同发展要求充分利用区域内部中心区与外围区的比较优势，互补式协作发展，形成区域内部金融协同发展的局部效应；而区域之间金融发展的协同管理要求促进各区域之间金融要素的合理安排、金融资源的低成本跨区流动，以及产业结构的优化升级，从而形成各个区域金融发展协同的整体效应。区域金融协同对于区域金融发展的主要意义在于，区域内部的金融协同可以将“中心-外围”的对立格局，通过提升金融协同效应发展为“中心-外围”的互补式格局，同时实现总体最优和局部最优共存的状态，提高区域金融的整体发展水平。

2.区域金融协同发展的机理

一般而言，区域金融协同发展的作用机理可以概括为三条路径，分别是：由中心区到外围区的促进作用；由外围区到中心区的反哺作用；中心与外围之间的相互作用。

（1）中心区对外围区的促进作用分析。一方面，区域金融协同突破了区域内部金融市场区域化的问题，外围区的金融发展水平很大程度上可以通过中心区制定的有针对性的金融政策得以提升，例如，对外围区某个产业提高信贷支持力度，从而促进金融资源从中心区向外围区的溢出与扩散，引导区域内部的金融和法律环境逐步改善。另一方面，金融协同能够为中心区与外围区提供直接的交流渠道，利用中心区在金融效率的比较优势来提高外围区的金融效率，例如，区域内部的金融协同效应冲破了中心区与外围区固有的区域市场和贸易屏障，中心区的金融机构相比外围区的金融机构效率较高，可以通过在外围区设立分支机构的形式，将先进的理念和技术分散到外围区的金融机构，提升外围区的金融效率。区域金融协同可以塑造良好的金融、法律环境和完善金融生态环境，实现金融机构的跨区域经营，促进中心区与外围区之间的资金运转、资源转移和信息传输，进一步促进中心区的金融效率向外围区扩散。

（2）外围区对中心区的反哺作用分析。一方面，中心区拥有完整的金融体系、高度的金融发展水平，金融产品多样化，金融市场竞争相对激烈，而外围区金融组织结构不完善，造成外围区的许多金融子市场以及金融资源尚未开发或有待开发，为外围区金融市场带来相对于中心区金融市场更为巨大的发展潜力。金融协同通过发现外围区有助于区域金融交流的有益前提，在帮助外围区金融发展的基础上，也为中心区金融的发展壮大提供金融市场、金融资源和要素的支持。中心区金融机构也可以通过银行或非银行金融机构在外围区设立分支机构或者参与投资等形式，得到完善和进一步发展壮大的机会。另一方面，由于地理位置等原因，外围区的金融发展速度虽然增长但速度较慢，导致金融资源一时很难被完全开发和充分利用，金融服务质量难以得到提升，区域金融协同效应从外围区反作用于中心区，提升中心区的服务质量与金融效率，由于中心区对外围区存在促进作用，形成中心区与外围区相互作用的良性循环。

（3）中心区与外围区之间的合作分析。一方面，中心区拥有众多围绕主导产业与新兴产业建立起来的大企业，而外围区更多的是地方性的中小企业，区域金融协同为两地的信息与资源共享提供了平台。除此之外，中心区的金融机构为外围区的金融机构起到带头作用，外围区利用其在金融资源上的优势与中心区的金融机构优势互补，提升金融协同发展的效率水平。另一方面，中心区与外围区加强在金融基础设施、金融服务、金融创新产品等多方面合作，共创适宜的金融生态和法律环境，当中心区与外围区处于相同的金融环境中时，有助于缩小区域内部的金融差异，促进金融市场的高效运作，实现区域整体的金融协同发展。3.区域金融协同发展的影响因素

金融政策的合理程度、金融市场的开放程度、金融组织结构的发展程度、金融生态环境的改善程度都将在区域金融协同发展过程中起到不同的作用，从而对区域金融协同发展产生一定的影响。

在中心区对外围区的促进作用上，需要四个因素共同发挥作用，首先，需要金融政策的合理制定与落实到位，为促进作用的发挥提供重要的制度保障；其次，需要金融市场的开放，打破区域内部金融发展的多重壁垒，有利于更好地发挥金融市场融通资金的功能；再次，需要金融组织结构的多元化，以促进金融产品创新，监督金融市场的有效运行，提高金融效率；最后，需要良好的金融生态环境，帮助中心区与外围区合作交流，加强协同效应。就外围区对中心区的反哺作用而言，主要依赖于区域金融市场的开放程度和金融生态环境的改善程度，外围区有待开发、潜藏巨大潜力的子市场众多，区域金融市场的开放和成熟不仅提高了外围区的金融发展水平，更为中心区的金融市场发展提供了扩张的机会。同时，外围区的低速稳定的发展状态，导致金融资源的不完全开发利用，区域金融市场的开放为中心区与外围区的交流合作提供了强有力的平台，更进一步促进了区域金融的协同发展。

在中心区与外围区的合作作用发挥方面，主要依赖于由开放的金融市场提供的交流合作的平台，以及金融组织结构多样化带来的创新成果，进一步提升与完善发展程度不同的金融市场以及金融机构，发挥比较优势，优势互补，协作整合，达到金融协同发展的效用最大化，取得“1+1〉2”的效果，从而提高区域内金融发展效率和发展水平。

（二）研究假设

由以上理论阐释可知，金融政策、金融市场、金融组织结构、金融生态环境都会对区域金融协同发展产生一定影响。对于中原经济区而言，国家曾多次提出中原经济区建设需要地方政府转变政府职能。地方政府作为管理者、监督者、服务者能否通过经济手段、法律手段和行政手段影响区域金融协同发展，并产生何种影响呢？本文就此问题开展研究。

目前，地方政府主要通过经济手段、法律手段和行政手段作用于各区域的县市。一是经济手段。地方政府通过财政收支和税收政策结合央行出台的金融政策，提升信贷保障力度，构建科学合理的融资担保体系，调整社会资本流动，合理分配金融要素，充分协调金融资源在区域内的平衡，利用经济处罚等规范金融市场行为和社会秩序，弥补由于地域分割带来的信息不对称等问题，为五省金融协同提供良好的发展环境。二是法律手段。地方金融市场的管理和调控离不开金融法律的约束，地方性法规和规章等可以规范金融机构的行为和监督程序，维持金融市场的正常运行，改善金融生态环境。三是采用必要的行政手段，主要是地方政府依照法律对金融市场的各类主体进行管理，具有权威性和强制性等特点，地方政府可以集中调动金融资源有针对性地对金融要素进行分配。综上所述，地方政府可以通过三种手段对区域金融的协同发展产生积极影响（如图1）。基于此，对中原经济区金融协同提出以下两个假设。

图1 地方政府对区域金融协同发展的影响机理

假设1：中原经济区区域金融协同程度受地方政府影响较为显著。

假设2：地方政府干预行为有利于中原经济区区域金融协同发展。

四、模型设定、变量选取与数据来源

（一）模型设定

投资-储蓄模型（F-H模型），也称为存贷款分析法，是建立区域内储蓄、投资与资本流动三者之间的关系，若相关系数高，区域内部的储蓄和投资息息相关，区域内部呈保守状态，区域外的储蓄很难转化为区域内的投资，资本流动程度弱，即该区域的金融一体化程度低。与之相反，相关系数低，则该区域的金融一体化程度较高。因此，由该关系演变来的模型为：

（1）

其中，I是投资，Y是地区生产总值，（I/Y）it为第i个地区在时期t的投资率，S是储蓄，S/Y是储蓄率，ε是误差项，β是储蓄-投资相关系数，可以用来表示资本流动的强弱程度，也可以表示区域内金融一体化程度的高低。F-H模型的创立者Feldstein和Horioka认为，如果β接近1，则该区域间的资本流动程度弱，金融一体化程度较低；如果β接近于0，表示该区域的金融协同发展程度较高。

由于区域经济特点，考虑用金融机构年末贷款余额L代替投资I，用金融机构年末存款余额D代替储蓄S，即把F-H系数换成金融机构存贷款之间相关性。

1.无条件的F-H模型

该模型反映在地方政府的作用下区域金融协调发展。模型如下：

其中，L为金融机构年末贷款余额，（L/Y）it为第i个地区在时期t的投资率，D为金融机构年末存款余额，（D/Y）it为第i个地区在时期t的储蓄率，β为反映政府作用下的区域金融协调发展程度的系数。

2.有条件的F-H模型

为消除上述模型的内生性问题，剔除地方政府影响后的区域金融协调发展的模型。总结之前的研究发现，该模型有两种表达方式：

其一，通过地方财政支出（F）表示地方政府的干预程度，地区生产总值（Y）表示经济周期的影响，模型如（3）和（4）：

其二，通过地方财政支出（F）与地区生产总值（Y）的比值来表示地方政府的干预程度，模型如（5）和（6）：

其中，（F/Y）it为第i个地区在时期t的财政支出率，将式（3）与（4）、（5）与（6）中的残差序列eDit与eLit，再次进行回归分析，得到模型（7）：

通过比较有条件的F-H系数β'与无条件的F-H系数β的大小关系，得出区域金融协同程度受地方政府影响是否显著和地方政府干预行为会促进或者抑制区域金融协同发展两种结论。由于静态面板在回归和检验的过程中容易导致偏误，造成结论的不准确，而且，金融发展是一个动态的过程，经济指标很可能受过去某些因素的影响，也就是说，经济指标具有滞后效应，因此，在解释变量中加入滞后项，提高估计结果的准确度，即变为动态面板数据模型。

无条件模型（2）的动态面板模型如下：

有条件的F-H模型引入滞后项后的动态面板数据模型如下：

式（8）与式（9）中的误差项由μi和εit两部分组成，μi反映个体效应，εit反映异质性冲击，但这种模型容易造成滞后项与个体效应μi相关，从而导致内生性的问题，故先作一阶差分以消去，可得无条件的F-H模型为：

有条件的F-H模型为：

（二）变量选取

用金融机构年末贷款余额（L）代替投资（I），用金融机构年末存款余额（D）代替储蓄（S），用（D/Y）表示储蓄率，用（L/Y）表示投资率，用（F）或（F/Y）反映政府行为。

图2 为中原经济区2005—2018年D、L、F与Y四项指标的变化趋势。受金融危机影响，2008年之前,金融机构年末存款余额（D）低于地区生产总值（Y），在2008年之后，金融机构年末存款余额L高于地区生产总值（Y），与此同时，地方财政支出（F）低于其他三项，金融机构年末存款余额（D）高于贷款余额（L）。

图2 D、L、F与Y的变动趋势

图3 为中原经济区2005—2018年D/Y、L/Y与F/Y三项指标的变化趋势。虽然储蓄率均高于贷款率，但二者的波动情况总体相同，由于受2008年金融危机的影响，二者均呈现先下降后上升的变化，F/Y衡量了地方政府的干预行为，在2005—2018年期间，政府通过财政支出带来的干预逐渐增多，当然，这种变动可能是由于经济周期。因此，本文通过对变量进行差分再做回归，达到去趋势的目的，从而排除经济周期的影响。

图3 D/Y、L/Y与F/Y的变动趋势

（三）数据来源

本文以中原经济区为研究对象，样本为2005—2018年面板数据，各地级市的地区生产总值来自国家统计局，金融机构年末存、贷款余额、地方财政支出均来自Wind数据库和各地级市的国民经济与社会发展统计公报。

五、实证检验及结果分析

（一）描述性统计

本文选取2005—2018年中原经济区30个地级市的面板数据，对D、L、F、D/Y、L/Y、F/Y七项指标进行描述性统计分析，结果如表1。

由表1的描述性统计结果可知，Y的最大值为10143.3，最小值为143.8，说明十几年来中原经济区的经济明显好转。D/Y的均值和方差分别为1.05和0.37，L/Y的均值和方差分别为0.63和0.26，说明中原经济区D/Y的比值往往比L/Y的比值更大，且前者的波动也比后者的波动大。

表1 描述性统计结果

（二）单位根检验

首先，针对模型所有解释变量与被解释变量，本文采用适合于N较大，T较短的HT检验，对序列Dit、Lit、Fit、Yit、（D/Y）it、（L/Y）it和（F/Y）it进行单位根检验，结果如表2所示，D、L、F、Y、D/Y、L/Y、F/Y均为非平稳。

表2 变量平稳性检验结果

接着，一阶差分D、L、F、Y、D/Y、L/Y、F/Y后，再进行检验，结果表明，在10%的显著水平下，均通过了稳定性检验，说明所有序列均为一阶单整的。

（三）协整检验

由于所有变量均满足一阶协整，进一步分析协整关系，如表3所示，Kao检验、Pedroni检验、Westerlund检验结果均已通过，即模型中的变量之间存在长期稳定的关系，可对原序列数据直接进行回归分析。

表3 变量协整检验的结果

（四）面板数据回归分析

对静态模型（2）到（7）进行OLS回归，对动态模型（8）和（9）运用系统GMM估计方法，系统GMM估计方法通常需要满足两个条件：一是扰动项不存在自相关；二是要求与个体效应ui不相关，第一个条件需要对残差进行自相关检验，而第二个条件只能根据经济常识来判断，根据目前中原经济区的发展现状判断经济变量不在稳态附近，故本文不适合采用系统GMM回归方法。

检验被解释变量自回归系数，得到一阶自回归系数分别为0.192、0.886和-0.187（见表4），其中无条件的F-H模型和由式（5）和式（6）得到式（8）的系数接近0，表示被解释变量很难用其滞后一期的变量来解释，但由式（5）和式（6）得到式（9）的系数为0.886（接近1），表示被解释变量的持续性略强。进一步，为了检验差分GMM方法是否可行，对两个模型进行二阶自回归检验，即AR（2），由于式（5）和式（6）得到式（9）的P值等于0，即扰动项存在二阶自相关，故由式（5）和式（6）得到式（9）不适合进行采用差分GMM估计。对式（10）和（11）进行Arellano-Bond检验，式（10）和式（11）的Arellano-Bond检验一阶均为0，二阶均大于0.1，因此，不存在序列相关。

表4 被解释变量AR（1）和AR（2）的结果

同时，对式（10）和式（11）进行Sargan检验，P值均大于0.1，故可拒绝“存在过度限制约束”的原假设（表5）。因此，采用差分GMM的估计方法，估计结果如表6所示。

表5 面板模型检验结果

因此，采用差分GMM的估计方法，分别得到无、有条件的F-H模型估计结果，如表6所示。

表6 面板模型回归结果

1.无条件的F-H模型

由静态面板得到无条件的F-H模型的估计结果β=0.602，动态面板得到无条件的F-H模型的β=0.599，更准确地说，中原经济区无条件的F-H

的相关系数为0.599，即有政府影响的中原经济区的金融协同系数为0.599。

2.有条件的F-H模型

由静态面板得到的有条件的F-H模型的估计结果有两种，一种是由式（3）和（4）得到的β'=0.783，另一种是由式（5）和（6）得到β'=0.619，由于式（7）不适合用差分GMM，所以，由动态面板得到的估计结果只有一种β'=0.798，即无政府影响后，中原经济区的金融协同系数为0.798。

六、研究结论与政策启示

（一）研究结论

本文主要得出了三个主要结论：一是根据中原经济区动态面板模型进行差分GMM后的结果，得出无条件的F-H模型的相关系数为0.599，即该区域资本有流动性，金融协同效应不高；二是有条件的F-H模型的相关系数为0.798，与无条件的相关系数0.599相比，增加了将近0.2，说明无地方政府的干预后，中原经济区区域金融协同效应有所下降；三是通过以上两个结论表明中原经济区区域金融协同程度受地方政府的影响较为显著，验证了假设1，同时，地方政府的行为有利于中原经济区区域金融协同发展，这证实了假设2成立。

（二）政策启示

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》明确提出，构建高质量发展的国土空间布局和支撑体系，必须坚持实施区域重大战略、区域协调发展战略、主体功能区战略，健全区域协调发展体制机制。这就要求必须通过深化资源要素共享，强化政策制度协调，构建一体化国家战略体系和能力，从而推动重点区域、重点领域、新兴领域实现协调发展。对中原经济区金融协同发展而言，我们可以得到以下几点政策启示：

第一，明确市场在资源配置中的决定性作用，在优势互补、追求共同利益的基础上，加强跨区域企业间的合作。同时，利用经济、法律手段，发挥“看得见的手”的作用，减少在经济周期的发展中面临的风险与损失，进一步优化资源配置效率，促进中原经济区内部中心区与外围区、中原经济区与周边经济区的协同发展。在这一过程中，政府应由被动转向主动，为市场提供服务，协调市场与政府的关系，监督市场的运行，与其他微观主体联合推进，从而为中原经济区金融协同提供良好的发展环境。

第二，强化府际间合作，提高中心区与外围区的协作水平，完善财政支出政策和财税制度，发挥财政资金的优势，加快推动中原经济区银行业、证券业、保险业的成长和发展，促进金融业在中原经济区的协同发展。同时，对于政府来说，由于其角色的转换，使得它更多地偏向于监督与服务，所以完善政府体制改革、精简机构等显得尤为重要，加快政府从全能权威型向公共服务型迈进，并且开通民意调查以及评价等渠道，以民众的角度对政府打分，考察监督政府的工作绩效。

第三，提升社会诚信力度，减少信用风险，发展中小企业中介服务组织，并建立相应的监督和惩戒制度。同时，在满足中原经济区目前要建立区域性国际金融中心等需求的基础上，充分考虑中原经济区发展的阶段性特征，创立良好的金融法治环境，也可在河南省增设金融仲裁院以提高金融纠纷处置化解能力。

第四，随着5G的发展和在人工智能、大数据、云计算等网络基础设施方面建设的加强，通过互联网和物联网平台，为信息共享提供了多种渠道。伴随着国家超级计算郑州中心的成立，金融服务质量有了质的提高，不仅如此，区域内部的政府、企业、银行三者开展合作，定期召开会议对区域经济和金融形势进行分析，协作制定计划，研究和解决地方经济金融在目前的协调发展中面临的重大问题，加强区域内部的交流合作，有助于解决信息不对称和信息不完全等问题。

第五，针对中原经济区制定总体战略，明确区域内五省比较优势，引导中心-外围金融互补式协同发展。例如，河南省应利用其区位和人口优势，协调各方力量，致力于金融创新；河北省和山西省应充分利用其人口和资源优势，为金融机构大力培养先进人才，努力创新金融产品，积极研发新型金融工具；山东应利用其沿海的地理位置优势，构建与区域外的合作交流平台，提升金融产业层级，以利润最大化为导向，建立利益共同体，加快形成中心区-外围区的金融协同发展模式，追求利益最大化。