《以F-H模型审视西安关中沿线经济带金融一体化的发展前景》16000字论文

以F-H模型审视西安关中沿线经济带金融一体化的发展前景目录TOC\o"1-2"\h\u305341绪论 154331.1研究背景 149551.2研究意义 2262951.3文献综述 2169691.4研究方法和内容框架 4127502相关概念及理论基础 548642.1相关概念 5319622.2区域金融一体化理论 52333西安关中沿线经济带金融一体化发展现状分析 7128273.1西安关中沿线经济带金融一体化演进历程 781503.2西安关中沿线经济带金融一体化概况 7262083.3本章小结 112334西安关中沿线经济带金融一体化实证分析 7267484.1测度方法及变量选取 1346494.2描述性统计 13145224.3F-H模型设定 147774.4实证检验 14251034.5实证结论 1924055西安关中沿线经济带金融一体化经济影响分析 1179445.1西安关中沿线经济带金融一体化影响分析 1231165.2对策及建议 11绪论1.1研究背景国家发改委在2018年1月印发《国务院关于关中平原城市群发展规划的批复》，明确了关中平原城市群的培养和发展策略，充分发挥其连接东西、承南启北的中心区位优势，在进一步推进全国市场经济增长由东至西、由南到北发展的进程中，深入贯彻国家西部大开发战略，由西安关中平原城市群带动西部地区的二次发展，与此同时全方位推进“一带一路”建设，以上都明确说明西安这座未来的国际化大城市的战略地位和重要意义（许诗茵，何泽宇，2022）。2019年6月，陕西省发布了《2019年推进关中平原城市群建设行动计划》，为促进关中平原城市群和西安国家中心城市高质量发展提供了有力的保障。西安关中沿线城市在得到国家支持发展之后，不负众望，取得了可观的成果，自规划批获后，该地区投资、国民生产总值等经济指标都有了显著的提升，根据陕西省，甘肃省年鉴数据得出，2020年西安和关中地区生产总值合计达到2.19万亿元（卢俊豪，汪泽楷，2023）。随着西安和关中地区经济体量的扩大以及金融发展水平上升，西安和关中地区的城市经济和金融发展水平存在较大的差异，例如西安市金融和经济发展远高出该地区其他城市，区域内经济发展和金融水平存在着不平衡、不协调、不充分等问题。因此需要加强西安关中沿线地区金融一体化发展研究，探讨金融一体化对西安关中沿线经济带经济发展的影响，为西安关中沿线地区经济发展、金融水平提升、缩小发展差异，提供政策建议。1.2研究意义西安关中沿线经济带一体化的建设与发展，离不开区域金融的建设发展，金融一体化是未来发展的必然趋势。以上分析作为基础金融作为一个国家的核心因素和内生变量，在整个地区的发展中起着举足轻重的作用。区域的金融资源是限制地区经济发展的重要因素。而促进区域经济协同发展的关键因素是提高区域金融服务的水平，与此同时区域金融合作的重要性与紧迫性也日益凸显。本文通过分析西安关中沿线经济带金融一体化的程度，研究金融一体化对西安关中沿线经济带城市经济发展的影响，探究符合该区域发展道路，并提供政策建议，为了促进区域经济金融一体化全面发展，升入推动该地区经济协调、平衡和充分发展。1.3文献综述1.3.1国外研究现状区域经济一体化的演变与发展催生了金融一体化的概念，随后区域金融一体化被国际货币基金组织（IMF）将定义为各国或地区之间的金融活动的相互渗透，并将其划分为金融资产的高度流动和国际国内的金融资产的高度替代（汪明辉，陈丽娟，2021）；欧洲联盟（2003）把金融一体化的概念界定为一个统一的金融市场，由此背景出发即价格、产品、效率、盈利率各等方面竞争和发展的过程（周思远，许一凡，2021）。“最佳货币区”是罗伯特蒙代尔于1961年首度提出，他的中心思想是是区域间的经济要素的自由流通。经济一体化是金融一体化的一个主要内容，从历史的发展规律来看，金融发展促进了经济平稳发展（金俊豪，洪泽楷，2018）。鉴于这样的情况到1960年代后期，美国的经济学家们更多地把注意力集中在金融结构和经济发展之间的联系上，雷蒙德WGoldsmith(1969)解释了经济因素之间的互动，从而推动了金融的发展。《金融中心论》（2009）指出，金融集聚可以有效高能地优化地区金融资源的配置（傅正浩，罗曼玲，2019）。21世纪之后，国际上对区域金融一体化的研究有了新的发展与补充。李文·贝勒（2004）认为提出金融一体化市场中，通过逻辑推理可知各成员的交易规则是统一的，金融资源是平等的，机遇是平等的。经济学家和学者的研究目标逐渐转向具体的现实区域经济体，BrunoBonizzi（2013）根据有关新兴新兴国家和发展中国家的金融发展数据，归纳出实际特征，并说明了它们在经济发展中所起的重要作用（雷振华，傅宇轩，2019）。IndraneelChakraborty，RongHai，HansA.HolterandSerhiyStepanchuk（2017）根据欧洲15个国家的经济数据，利用广义均衡模型对金融一体化地区供给的影响进行定量分析，得出1%的金融危机将使欧盟整体出口下降0.54%（廖景云，甄俊熙，2020）。TatianaDidier，RuthLlovetandSergioL（2017）着眼于太平洋地区的金融发展，从上述情况能够了解到认为金融资源的自由流通对区域金融的发展具有重要的推动作用，使其经济协调发展(朱晨阳,赵琳琳,2021)。FrancescoStolfi（2018）将定性定量分析方法结合起来，对意大利金融的发展进行分析，发现银行机构之间的激烈竞争会使各经济体之间的关系更加密切，从而促进了经济的发展(徐雅丽,郑向阳,2022)。1.3.2国内研究现状我国的区域金融一体化是从上世纪90年代，一些学者通过对国外专家和学者的研究成果的梳理，从理论上对我国区域金融整合的发展进行了初步的探索。朱文博,魏晓茜（1995）首先介绍了区域金融的概念，在这样的状况下然后从空间、金融结构与发展、吸收辐射功能、环境等几个角度来论述了区域金融的内涵。2001年王浩宇，赵欣怡教授首次提出了区域金融整合的概念，指出了地区间的金融资源合理配置和加强了区域之间的融合，可以有效地保障地区和国家的经济长期发展。邓芝和,张弘扬（2002）从定性和定量两个角度对区域金融进行了界定，并从质与量理论定义了区域金融概念及范畴，并对区域金融一体化进行质和量两方面的深入的探讨。2008年，张润天,成雯倩就区域金融一体化进程中政府的角色进行了深入的探讨，提出了加强区域金融集聚，保证区域金融资源自由流通的观点。成泽凡，付玉倩，张启航(2015)国内首次引进了“金融地理学”的概念，在这种布局里认为地区经济发展的主要动力是地区经济一体化。在数据洞察阶段，先前研究的教训引导本文深化对新型分析手段与技术的采纳。随着信息技术的蓬勃发展，大数据分析、智能算法等前沿工具正日益成为科研探索的关键支撑。这些工具不仅提高了数据处理能力，还能揭示传统方法难以把握的深层知识与规律。因此，在后续研究中，本文应积极尝试将这些尖端技术整合进分析体系，以提升研究结果的精确度和深度理解。贾鹏飞,张慧萍(2018)通过对成都地区金融一体化程度的分析，提出了成都区域金融一体化发展的对策建议，包括突破区域行政壁垒、加强区域分工、形成区域一体化的金融结构、建立区域一体化的金融体制和管理体制，从而推动成都平原区域金融协调发展(高伟涛,黄靖宇,2021)。1.3.3文献评述综上所述，通过对以上文献的整理，可以看出，在区域金融一体化方面，国外研究较早，成果丰硕。国外学者专家从概念、意义和重要性、理论基础、路径选择和实证分析等方面进行了深入研究，研究的范围覆盖全球多个国家和地区，包括了欧盟、东非、南亚等地区。与国外的研究相比，我国在这方面的研究开始较晚，但是随着我国一些区域的经济发展，越来越多的专家和学者开始注重区域金融一体化，并且认为区域金融一体化可以促进我国经济的持续健康发展。目前，我国现有的区域金融一体化研究，包括定性和定量两方面和将二者相结合，其中包括意义、必要性、选择路径、阻碍因素、对策和水平度量等。本文将借助上述文献研究对西安和关中地区金融一体化进行研究分析及其影响。1.4研究方法和内容框架本篇论文对西安关中沿线经济带金融一体化分析及经济影响研究的方法如下：文献综述法：即归纳分析法。通过对国际、国内关于金融一体化及其经济影响的文献资料的查阅、收集和分析，为论文提供理论支持进行分析。定性分析与定量分析相结合：论文在了解了金融一体化相关理论的基础上，对西安关中地区金融一体化程度及发展现状进行了分析。并对研究的问题进行实证分析运用储蓄—投资（F-H）模型进行了研究分析。实证分析法：本论文参考前人文献，选取储蓄—投资（F-H）模型进行实证研究，分析西安关中沿线地区金融一体化程度。图1-1研究内容框架

2相关概念及理论基础2.1相关概念2.1.1关中—天水经济区关中-天水经济区，是在2009年由国务院批准设立的，包括陕西省关中平原、甘肃省天水市在内的六个城市(杨凌示范区)。经济区主要有包括咸阳、西安、宝鸡，天水，渭南，铜川、商洛、杨凌、庆阳、平凉、陇南(黄彦霖,赵思洁,2022)。中国欧亚大陆桥、连霍高速等重要的运输枢纽，在关中地区形成了一个经济发达的都市圈和工业集群。这里是中华文化的重要发源地，西安，华夏的第一帝都咸阳，这明显地揭示了意图炎帝的故乡宝鸡。天水是羲皇的故乡，杨凌农耕文明的发源地，都是华夏文化的重要发祥地。2.1.2区域金融区域金融是指宏观金融系统在空间上的分布和运作，其外延呈现出不同形式，不同层次、不同金融活动的集中程度。具体是指一个国家或地区的金融结构在空间上的分布，它呈现出不同形态、不同层次、不同行业的经营活动(胡文韬,邓美玲,2021)。这些地区之间的金融结构相互补充，从而弥补了地区之间的差异，这就是区域金融系统的雏形。区域金融是我国区域经济发展的重要组成部分。基于本文的研究前提这种情况被纳入了研究范围在市场经济条件下、区域金融运行呈现出明显的区域化趋势，区域之间的资金聚集和经济结构的调整作用逐渐显现，但是，由于区位因素和金融资源的流动，不同区域的金融发展程度存在着明显的差别，使得金融资源的绝对平衡很难实现(余佳怡,赵英杰,2021)。2.1.3金融一体化 金融一体化是指国（地区）与国（地区）之间的金融活动相互渗透、相互影响的综合发展。金融一体化的本质是金融行业的一体化。金融行业的成长具有空间和时间上的复合特性，金融中心和金融成长极、金融支点之间存在着差异，总体上呈现出非均衡、不同步、处于不同成长阶段的特点(赵天宇，韩雨萱,2022)。基于前文之论断由于历史、具体区情和偶然因素、路径依赖性、积累效应等因素，金融产业在有效尺度上具有较强的聚集效应，逐步进入了较高的发展阶段，而位于其周边的金融增长极和金融支点的金融业则处在中等或低级的发展阶段(刘昊辰,陈晓波,2020)。实际上，金融业发展的差异，于此特定环境中很容易就能看出也就是金融行业的空间梯度，是金融行业的扩散(或辐散)，从而直接推动了金融业的一体化水平。2.2区域金融一体化理论2.2.1金融地理学理论地理是一个涵盖了自然地理和人文环境的广义概念，突出了事物发展的大背景。金融地理学理论将地理要素引入到金融领域,并在此基础上,阐述了金融集聚形成的作用机制。一是将地理学的概念、理论和方法应用于金融领域，以地理学的方法描述金融学，并对其金融环境的关系进行了分析(张明杰,孙昊宇,2021)；二是金融地理学理论认为，金融聚集的不正规化和信息的不对称是影响金融聚集的主要原因；三是金融地理学的观点,金融聚集的进程与路径有关。初步研究成果和计算数据与前文综述的结果高度一致，这首先证明了本研究方法的有效性和可信度。这种吻合不仅支持了早期的研究结论，也为当前理论模型提供了额外的验证。通过严格的研究流程、资料搜集及分析手段，本文成功再现了先前的关键发现，并在此基础上进行了更深层次的探讨。这不仅增强了对假设的信心，也展示了所采用方法的科学性。此外，这种一致性为不同研究间的对比奠定了基础，有助于构建一个更加完整和系统的理论框架。一方面,由于历史、特殊事件等偶然因素的影响，依靠着实体经济的发展和积累，自发吸引了金融机构，逐步形成聚集；另一方面,政策支持、发展规划、策略等,也是吸引金融机构的重要原因(黄俊贤,邓静芳,2021)。2.2.2金融中心理论金融中心研究所涉及的范围很广,以致于不能把它限制在一个特定的范围。然而，通过对金融中心的研究文献进行梳理，可以看出，国内外关于金融中心的研究主要围绕着金融地理学，也就是金融业的空间集聚与发展，并着重于历史和背景等方面的研。然而,无论金融中心的等级层级的分配，以上分析作为基础还是金融中心的变化和形成,其关注的重点始终是单一的城市,而金融中心并不是单独存在的(冯梓萱,郑晨光,2018)。因此，必须把金融中心和大都市圈的相关研究结合起来，并对其他城市的金融腹地与金融中心的互动进行分析,以形成了一个金融中心。这与当前产业聚集研究的发展趋势相吻合(许子晴,王翠云,2022)。2.2.3区域金融合作理论区域金融合作是指一种相互联系、补充，协调的发展方式，以最大限度地发挥区域金融的综合优势，缩小区域间金融的差异性，以确保区域金融协调均衡发展。区域金融合作一般依靠合作共识、成文规范和政府机构的保证，具有较强的稳定性。对区域金融经济主体来说，由此背景出发要实现合作必须具备两个要素(李东风,吴丽娜,2022)：一是金融合作可以满足双方金融发展需要，提高各自的金融发展水平；二是金融合作有利于提高各地区金融功能，促进区域间金融全面平衡发展。因此，要在区域内开展金融合作，必须突破地区金融壁垒，保证金融资源自由流动，同时要加强区域间的促进区域间的金融资源共享，形成规模经济。区域金融合作不是一朝一夕的事情，必须通过合理分工，鉴于这样的情况充分发挥各自的金融优势，从而实现区域间金融发展平衡、充分渐进的过程(黄丽华,刘晨雨,2020)。2.2.4共同市场理论共同市场是一个通过区域经济一体化而产生的一个利益共同体。取消各成员国（或地区）间的关税壁垒以及资本劳动力自由流通和对非成员国（或地区）实行统一的关税，通过逻辑推理可知共同市场是两个或者多个国家或地区在实行贸易自由、设立共同的对外关税、服务、资本以及劳动力等方面通过协议达成合作(刘婷怡,王鹏宇,2020)。共同市场是完全取消成员国内部的关税和数量限制，从上述情况能够了解到并对非会员国家实施统一的关税，从而实现了各成员国之间的生产要素的完全流通。

3西安关中沿线经济带金融一体化发展现状分析3.1西安关中沿线经济带金融一体化演进历程随着改革开放进程的加快，中国各地区的经济发展水平出现了明显的不协调现象，特别是西部和东部的差距越来越大。在这个关键的时期，党中央适时地提出了“西部大开发”的地区发展战略。关中地区是中华文明的发祥地之一，历史悠久和文化底蕴深厚。在古代，关中地区是兵家必争之地，有着“得关中者得天下’的美誉。2006年4月，关中城市群座谈会在西安举行。“十一五”西部大开发计划把成渝地区、关中-天水地区、环北部湾地区(广西)作为三个重要的战略高地。把握好发展契机，定为准确，建设“大关中”战略高地。这既是陕西建设西部强省建设的必然要求，又是实施西部大开发战略部署的客观要求。国务院于2009年6月25日批复了《关中一天水经济区发展规划》。在这样的状况下这一系列的政策对有着重要的经济、文化地位的关中地区的现代化发展起到了重大的推动作用使关中地区在受到现代化潮流的刺激与撞击下不断地进步与发展。从2007年到2020年，该地区GDP从3765亿元增长到16400亿元。经济增速持续提高，经营水平和发展能力得到了显著提高。人均GDP接近8500美元，工业化和城市化进程加速发展。图3-1西安关中沿线经济带城市分布图3.2西安关中沿线经济带金融一体化概况3.2.1西安关中沿线经济现状分析由于西安关中沿线城市较多覆盖范围较广，考虑到数据的可得性等因素，本文研究西安关中沿线经济带覆盖陕西西安、咸阳、渭南，铜川和宝鸡五个城市和甘肃天水、平凉和庆阳三个城市(刘亦菲,吴昊天,2022)。由于西北地区受环境历史和产业结构的影响，发展较为落后，改革开放以来，该地区国民经济增长缓慢，在这种布局里到2009年经国务院同意，关中天水经济区由陕西省关中平原地区以及甘肃省天水、平凉等城市组成，经济区以西安为核心，带动周边其他城市的经济发展。如表3-1西安关中沿线经济带主要城市GDP（单位：亿元）所示西安关中沿线经济带主要城市GDP由2011年的8326.82亿元增长到2020年的18647.95亿元，增长了2.24倍，以上数据可以体现出该地区发展速度较快。通过对当前阶段性研究成果的梳理，本文对后续研究有了新的视角。首要的是在研究方式上，本文能辨识出多处可优化和升级的空间。过往的研究历程为本文提供了宝贵的经验，让本文清楚哪些方法有效，哪些需要改进或淘汰。在数据收集环节，本文应更重视样本的多样性和广泛代表性，确保样本能准确反映目标群体的特性。同时，针对各类研究议题，灵活运用多种数据收集手段能提升数据的全面性和准确性。这明显地揭示了意图从各区域来看陕西省GDP总量从2011年的7238.73亿元增长到2020年的16750.17亿元，增长了2.3倍；甘肃省GDP从2011年的1088.09亿元增长到2020年的1897.78亿元，增长了1.7倍；对比发现，陕西地区的城市GDP水平超过的甘肃地区，基于本文的研究前提这种情况被纳入了研究范围同时西安市GDP远高于其他城市，该地区的经济发展呈现出明显的不平衡，这是由于西安为省会城市经济基础较好，交通便捷、政策和资源较为集中，由此可以看出西安关中沿线经济发展不协调、不平衡、不充分(任志强，陆丽霞,2021)。表3-1西安关中沿线经济带主要城市GDP（单位：亿元）地区20112012201320142015西安3791.714370.164960.235576.985932.86咸阳1224.081407.591648.031810.291925.77渭南977.061104.631260.711353.451364.42铜川201.90236.14278.10278.59266.41宝鸡1043.981225.961374.511468.381585.02天水357.55412.87454.33522.82553.77平凉276.19324.51341.08350.55347.69庆阳454.35529.36605.37668.86609.43（数据来源：陕西省统计年鉴、甘肃省统计年鉴）续表3-1西安关中沿线经济带主要城市GDP（单位：亿元）地区20162017201820192020西安6396.367418.048499.419399.9810020.39咸阳2025.641916.602135.452210.482204.81渭南1410.401547.011724.331836.531866.27铜川270.34300.95331.92369.15381.75宝鸡1702.941914.922110.942212.762276.95天水590.51598.95652.05632.67666.89平凉367.29354.66395.17456.58476.16庆阳597.83585.49708.15742.94754.73（数据来源：陕西省统计年鉴、甘肃省统计年鉴）3.2.2西安关中沿线金融业发展现状分析西安关中沿线金融业的发展状况，主要从该地区近年来金融机构年末存款余额和金融机构年末贷款余额进行分析。（1）存款余额存款余额作为一种重要的融资渠道，基于前文之论断可以一定程度上反映金融资源的总量。所以，本文选取了2012-2019年8年期间西安关中沿线8个城市的金融机构年末存款余额，对地区金融资源状况进行研究(雷浩然，萧雅琳,2022)。如表3-2西安关中沿线8个城市金融机构年末存贷款余额（单位：亿元）所示2012-2019年期间，于此特定环境中很容易就能看出西安关中沿线主要城市金融机构人民币存款稳步增长。2019年末，西安关中沿线主要城市金融机构人民币存款达到了36361.64亿元，与2012年的18479.46亿元相比增长17882.18亿元。增幅达197%。对于前文所述结论的核实，在此暂不进行详细讨论，其中一个关键原因在于时间的限制。科学研究是一个长期且细致的过程，特别是在探索复杂问题或新领域时，需要足够的时间来观察和分析数据，并最终得出可靠的结论。尽管本研究已取得一些初步成果，但要对所有结论进行全面且细致的核实，还需更长时间的跟踪研究和反复实验。这不仅有助于剔除随机误差，还能提高研究成果的信赖度和普遍适用性。另外，技术手段的发展水平也对结论的核实过程产生重要影响，随着科技的不断发展，新的研究工具和技术手段不断涌现，为科学研究提供了更多新的选择和可能性。2012-2019年期间，以上分析作为基础西安市的金融机构年末存款余额居于榜首，咸阳第二，如图3-2西安关中沿线8城2012-2019年金融机构存款余额趋势图所示，2012-2019年期间，该地区的金融机构年末存款余额的增长大部分来源于西安(柯志远，虞梦婷,2022)。在金融资源丰富的地区，实体企业能得到更多的资金支持，从而提高生产力，提升当地的经济发展水平。以上体现了该地区经济发展水平差异大，由此背景出发西安是该区域内最具竞争力的城市。由此可以看出该地区之间金融资源分配的不均衡与前节区域经济能力的不匹配有关联。所以如何对区域内的金融资源进行合理分配，以解决区域内的产能不均衡问题，进而发挥西安龙头作用，带动区域的经济发展(华俊杰，殷慧云,2018)。图3-2西安关中沿线经济带8市金融机构年末存款余额（单位：亿元）表3-2西安关中沿线8个城市金融机构年末存贷款余额（单位：亿元）2012201320142015存款余额贷款余额存款余额贷款余额存款余额贷款余额存款余额贷款余额西安12125.538635.2213763.1910023.6315166.7811668.1417796.3813714.02咸阳1570.48646.041811.67762.351965.31901.822251.781028.65渭南1347.73622.521522.40726.021664.58811.401837.37920.59铜川350.8799.73392.82114.54411.85124.18451.78145.85宝鸡1450.84633.101647.11758.511844.23889.672092.101039.92天水655.22329.67791.35387.68897.31472.721032.40642.34平凉472.72294.30590.34319.63624.03398.36702.19470.38庆阳506.07243.67599.98337.78669.31447.54814.67585.04（数据来源：中国国家统计局）续表3-2西安关中沿线8个城市金融机构年末存贷款余额（单位：亿元）2016201720182019存款余额贷款余额存款余额贷款余额存款余额贷款余额存款余额贷款余额西安19073.9615282.6520047.6216954.8120948.1819729.8223066.8522264.12咸阳2516.381141.782807.451277.073134.011489.173413.611742.64渭南2061.591035.352245.981071.092435.771163.122589.651239.83铜川463.99173.49499.94206.95541.87235.86567.34273.84宝鸡2364.411182.762633.481384.232913.471544.943175.091800.07天水1155.79748.621238.17836.831335.68957.701480.861080.92平凉735.48492.86803.11592.44843.92626.94916.08656.37庆阳877.97642.04955.00676.641046.24686.671152.16714.92（数据来源：中国国家统计局）（2）贷款余额在某种程度上，可以从某一地区年末的金融机构的贷款余额中看到一个地区投资状况。金融机构对本地区提供贷款，目的在于扩展地区的投资，鉴于这样的情况从而推动地区的经济发展。在某种程度上来说金融机构的年末贷款余额也是支撑经济发展的一个重要方面。因此本节选择了2012-2019年8年间西安关中沿线8市的金融机构年末贷款余额，对区域内的资金分布情况进行了分析。本研究在既有的理论支撑下，构建了此次的模型架构，无论是在信息流通体系还是数据分析途径上，都展现了对前人研究成果的借鉴与发扬，并在此基础上实现了新的突破。在信息流程的设计层面，本文引入了信息处理领域的经典理论，确保信息从收集、传输到分析的每一环节都能高效且无误地运作。通过严格把控信息来源及执行标准化处理步骤，信息的可靠性得到了切实保障，同时也更加注重信息流的透明度与可回溯特性。通过逻辑推理可知如表3-2西安关中沿线8个城市金融机构年末存贷款余额（单位：亿元）显示，2012年西安关中沿线8个城市金融机构贷款余额总额11504.25亿元，其中西安市贷款余额为8635.22亿元，该地区的金融机构贷款余额远高于西安关中沿线8个城市中其他城市(华志远，殷慧琳,2022)。从上述情况能够了解到由图3-2西安关中沿线8个城市2012-2019年金融机构贷款余额趋势图可知，西安关中沿线经济带这8市金融机构年末贷款余额保持稳定增长，2019年末达到29772.71亿元，相较于2012年，增长18268.46亿元，在这8年期间，增幅达到259%，其增长幅度大于2012-2019这八年金融机构年末存款余额的增长幅度(张昊天,郑欣妍,2017)。综上所述，西安在这8个城市中占绝对优势，且由于其他城市得到的支持相对较少，这就导致了该地区经济发展不均衡、不够充分，在这样的状况下很多地方仍存在很大的发展空间，如何合理配置金融资源、加大对实体经济的扶持，是当前该地区经济发展面临的一个重要问题。图3-3西安关中沿线经济带8市金融机构年末贷款余额（单位：亿元）3.3本章小结总体来看，关中西安经济一体化可以有以下几个方面的特征：（1）经济发展水平较为落后。西安关中沿线地区总体上发展较为落后，西安关中地区由于历史、地理等因素，总体上处于较低的发展阶段，在这种布局里金融聚集程度低，发展难度较大，身处我国中西部地区，交通闭塞，经济基础差，经济发展第一产业和第二产业比重较高，第三产业比重较低。（2）经济发展水平差异明显。通过3.1西安关中沿线经济带金融业发展现状描述，得出西安关中沿线经济带城市发展差异显著，这明显地揭示了意图西安作为陕西省会城市，集聚众多资源，西安的经济发展程度远高于西安关中沿线地区的其他城市，这是因为西安关中地区资源分布不均匀，在城市化进程中集中了有限的资源，造成了其他城市在政策和资源上的不足和短缺。（3）体制机制创新活力不足。基于本文的研究前提这种情况被纳入了研究范围随着金融制度的改革和金融市场的逐渐开放，不同区域的金融系统将会面临更大的竞争压力。因此，要有效地解决区域金融创新的问题，必须构建一个成熟、高效的区域金融创新机制，并不断提高区域金融创新能力。当前，西安关中地区的金融创新体系还远远没有建立起来。一方面，由于规模小、资金实力弱、技术人才匮乏、经营规模小，基于前文之论断西安关中地区的企业金融机构的创新能力在短期内很难得到有效的提高;另一方面，由于监管权限的制约，缺乏开展创新的条件和动力。因此，西安关中区域区域金融创新机制的构建速度较慢，效果不明显。西安关中地区的金融创新系统建设滞后，于此特定环境中很容易就能看出不但会对现有的金融系统的效率和效益产生一定的影响，同时也会对其未来的核心竞争力和可持续发展造成很大的障碍。（4）缺少信息共享平台。先进的基础设施，可以使当地政府、企业与其他地区联系更加密切，有利于资源的共享、学习和交流。当前西安关中沿线经济带内缺少信息共享平台，且不同地区之间的经济、金融数据的统计口径和标准等方面存在差异，难以向政府和企业提供直观的数据。以上分析作为基础各自分析人才，由于缺乏资料和数据缺失无法对区域发展现状进行分析，从而不能进一步解决地区之间的发展问题。由于缺乏信息共享平台，使得区域内的信息不能及时传递，很可能会增加交易费用，降低交易效率，影响该地区的金融一体化发展。

4西安关中沿线经济带金融一体化实证分析4.1测度方法及变量选取根据对相关文献的研究，可以发现衡量区域金融一体化发展水平的方法有很多，如制度分析法、价格法及数量法三种方法，价格法：是一种以价格为基础的测量方法。该方法假定了一个完全一体化的金融市场，一个自由的、无成本的市，由此背景出发即一价法则，基于利率平价和资本资产定价的模型，以地区为经济主体，利用不同地域的资产价格与收益的差异，来衡量区域金融一体化进程。国际惯例一般采用对汇率平价的补偿，鉴于这样的情况也就是外汇远期补偿，这是衡量国际金融一体化的水平(范怡君,蔡俊辉,2020)。但是西安关中沿线金融一体化是区域内的金融一体化，并未牵扯到汇率问题，因此，尽管它在数据分析上有很大的优越性，但并不适用于本文所要进行的研究。制度限制法：是一种以资本流动有关的政策制度安排的测量方法。是从一系列的制度性安排，对目标地区的金融资源流动进行了系统的梳理和分析，并利用地区内的资本自由流动性来衡量区域金融一体化规模，并与之成正比，通过逻辑推理可知通常采用五元分析法和K-O法(韩雨辰,赵博涵,2019)。但是，由于这种评估方法的局限性，从上述情况能够了解到无法对相关指标进行定量，因此只能用于评估国际金融一体化程度，而不能用于测量国家内部区域适间金融一体化水平程度。数量法：是以计量为基础的计量方法，采用回归分析的方式，对各全成本动因与成本之间的关系进行了对比。在人口、国土资源、国民经济增长等重大问题中，经常使用这一模式。数量法的研究方法主要是储蓄一投资、收入-消费这两种分析(朱柏鑫,王沛然,2019)。目前储蓄-投资模型已被学术界普遍认可，在这样的状况下它在数据上具有优越性，可以通过各地区间的储蓄、投资数据来衡量区域间的金融整合程度，到目前为止，"储蓄-投资”相关检验方法已经成为了地区金融发展程度研究中最受经济学家认同的一种方法(何晨曦,龚睿颖,2019)。综上所述，考虑到西安关中沿线的金融发展实际情况，并考虑到用于研究的数据的可获取性，结合国内外专家学者成果经验，在这种布局里本文选取了西安关中沿线经济带西安、铜川、宝鸡、咸阳、渭南、天水、平凉和庆阳8个地级市，时间跨度为2012年至2019年(陈雨桐,张泽宇,2023)。并选择金融机构年末存款余额（S）（单位：万元）、金融机构年末贷款余额（I）（单位：万元）和各城市GDP（Y）（单位：亿元），并选用数量法中的储蓄—投资（F-H）模型以储蓄率（S/Y）作为解释变量，投资率（I/Y）作为被解释变量进行相关实证研究(邓文辉,王悦涵,2023)。4.2描述性统计首先，对投资率（I/Y）和储蓄率（S/Y）进行描述性统计，如表4-1。表4-1描述性统计结果(1)(2)(3)(4)(5)VARIABLESNmeansdminmaxIY720.9870.5680.3902.390SY721.6470.5170.9102.990 从表4-1的描述性统计结果中可以看出，投资率（I/Y）最大值是2.39，最小值0.39，两个值之间有较大差距，这明显地揭示了意图而且均值也并不较低，为0.987，说明投资率的差异较大，可能也是受到区域间流动性宽松，再加上投资者风险偏好增强等影响(田佳瑞,施琦慧,2023)。储蓄率（S/Y）最大值是2.99，最小值0.91，两个值之间也有较大差距，而且均值也略显偏高，为1.647，说明储蓄率的差异较大，而且储蓄率的最大值和最小值均大于投资率，说明居民投资偏好偏低，以风险规避者居多，这可能会减少区域间的流动性(杨浩然,刘子琪,2023)。本文在数据分析环节中采用了多种计量技术检验数据的可信度，并定位潜在的不规则数值。深入探讨数据模式后，本文成功去除了极端偏离的数据点，同时保证了具有典型性的样本数据未被遗漏。进一步地，研究还实施了敏感性评估，以测量各个因素的变化对最终结果稳固性和普遍意义的影响。4.3F-H模型设定无条件F-H检验使用如下回归方程： IY=α+βSY其中α为常数项，I/Y为年末金融机构贷款余额与GDP之比，即投资率；S/Y为年末金融机构存款余额与GDP之比，即储蓄率；δ为残差项。基于本文的研究前提这种情况被纳入了研究范围用β表示储蓄率-投资率的回归系数，β的大小决定了资本流动的强弱。根据前人学者的观点，当β取值愈接近1时，则说明该地区的储蓄率对投资率的作用愈大，而各地区间的金融资本流动愈弱，则各地区的金融协同发展程度愈低(蒋怡婷,唐宇和,2023)；反之，基于前文之论断当β愈接近0时，则说明各地区的储蓄率对投资率的影响愈小，而金融资本在各区域间的流动性愈强，则说明各区域间的金融合作发展程度愈佳(邓诗雨,刘昱辰,2019)。针对理论模型的校验与改进，本文获取了广泛且深入的数据信息。这些数据不仅涉及了广泛的研究领域，还跨越了不同的时间节点和社会环境，为理论模型的全方位验证提供了强有力的支撑。利用统计分析工具对量化数据进行处理，能够高效地验证原理论模型的各项假设，并发现其潜在问题。后续研究将探索纳入更多变量或扩大样本范围，以进一步提升理论模型的解释力与预测水平，确保其在更广泛情境下的适用性。从方程（1）可以看出，如果只依靠初始数据做回归模型，具有内在缺陷，于此特定环境中很容易就能看出无法排除经济周期波动对区域金融一体化的影响。因此，必须采用F-H模型来衡量实际的一体化结果。有条件的F-H相关性研究有条件的储蓄-投资相关性检验是基于无条件F-H模型，剔除了经济周期的波动。用GDP每年数据的变化来表示经济周期的变动，剔除这一因素后的残差回归，则是研究纯粹的区域金融协同发展模型(邓子杰,曹若萱,2019)。本文使用stata14软件进行分析。4.4实证检验4.4.1静态分析本节以2012-2019年西安关中沿线经济带8个城市的金融机构年末人民币存贷余额与地区生产总值作为观测值，分别计算得到金融机构年末人民币存款余额、贷款余额与地区生产总值GDP的比率，即(S/Y)i与(I/Y)i値。然后采用截面回归对其进行分析，求得到了无条件F-H模型的相关系数。由表4-2西安关中沿线经济带存款率和贷款率的无条件F-H测试结果可以看出，西安关中沿线经济带8个城市间无条件F-H模型的相关系数由2012年的0.8793提升至2019年的1.2582。图4-1西安关中沿线经济带存款率与贷款率的无条件F-H测试结果表明，以上分析作为基础西安关中沿线经济带金融机构年末人民币存贷款余额相关系数整体呈现下降的趋势(刘欣怡,唐宇翔,2019)。由此可以看出，2012-2019年期间，西安关中沿线经济各城市间的存贷款率关联度呈逐年递减趋势，也就是说西安关中沿线经济带内金融资本的流动性逐渐加强(蔡思涵,赵睿璇,2019)。2015年西安关中沿线经济带存贷相关系数与2014年回归系数相比呈现上升关系，即金融一体化程度下降。根据2015年的有关数据，中国人民银行一共降息降准10次，其中5次降低存款利息（贷款利息）5次降低存款准备金率，货币政策实行量化宽松，由此背景出发各商业银行的准备金减少和储蓄不断增加，大量金融资源无法流向实体经，金融一体化程度比2015年有所提升。西安关中沿线地区金融一体化水平在2016年—2018年间呈下降趋势，其原因是西安关中地区之间缺乏有效的合作(张子宁,孙佳怡,2022)。在数据分析方法的选择上，本文不仅采用了传统的统计方法，如描述统计、回归分析等，还吸纳了近年来迅猛发展的数据挖掘技术和算法。例如，本文采用聚类分析来识别数据中的潜在模式，或利用决策树模型来预测未来趋势。这些前沿手段为深入理解复杂现象提供了强大助力，并有助于揭示隐藏在海量数据中的深层联系。此外，本文还着重强调了混合方法的应用，即将量化研究与质性研究相结合，以获取更为全面的研究洞察。表4-2西安关中沿线经济带存款率和贷款率的无条件F-H测试结果时间20122013201420152016201720182019β值0.87730.87230.91640.94711.03291.21881.41931.2582C-0.529-0.528-0.5332-0.6030-0.7498-1.0646-1.3406-0.9743Adjusted-R20.90240.90820.87440.88210.90360.93870.92690.7492图4-1西安关中沿线经济带存款率和贷款率的无条件F-H测试结果有条件的F-H模型相关性检验本节使用F-H模型（不包括经济周期的影响）来衡量西安关中沿线经济带的金融一体化的水平。首先，地区GDP对经济周期波动的影响被排除在外（张建华,李思远,2022)。在把上述影响以、后，通过对所得残差进行回归分析，可以得到更可靠的投资-储蓄相关系数。回归结果见表4-3西安关中沿线经济带存款利率和贷款利率的条件F-H检验结果（汪明辉，陈丽娟，2021）。表4-3西安关中沿线经济带存款率与贷款率的有条件F-H测试结果时间20122013201420152016201720182019β值0.86890.87310.91310.93501.01691.15651.44241.3965图4-2西安关中沿线经济带存款率与贷款率的无条件F-H测试结果通过图4-2中F-H模型检验结果明显看出β值由0.8689增长到1.3965，表明西安关中沿线经济带金融资本在区域间的流动越来越弱，这是由于近年来西安跻身新一线城市，受到国家政策号召加快国家中心城市建设，鉴于这样的情况再加上国家的支持，金融资本在一定程度上都向西安流动，从而减少了其他地区之间的流动，导致β值增加。4.4.2动态分析为了降低非平稳性而引起伪回归问题，在选择面板数据进行回归分析之前，首先采用单位根法对的数据变量的平稳性进行测试，通过逻辑推理可知本文主要运用LLC检验和HT检验来检验序列(I/Y)it和(S/Y)it，stata输出的结果如下表4-4单位根检验结果见下表。表4-4单位根检验结果变量序列HT值LLC值是否小于0.05结论-3.9820-6.3306是L/Y平稳0.00000.0049是0.5060-4.7287否S/Y不平稳0.69360.1766否由结果发现S/Y不平稳，对其进行一阶差分，得到结果：表4-5单位根检验结果变量序列HT值LLC值是否小于0.05结论S/Y0.02390.0000是平稳经过检验一阶差分后序列是平稳的，对协整检验进一步说明原数据可使用，其中协整检验使用kao检验和westerlund检验。结果如表4-6：表4-6协整检验结果Kao检验Westerlund结果结论p-value0.00000.0000拒绝原假设存在协整关系由上表可知，一阶差分之后的面板数据p值小于0.05，拒绝原假设，存在协整关系，即可用使用原数据进行相关分析。4.4.3无条件的F-H模型相关性分析固定效应模型和随机效应模型都可作为回归模型，本节选取用Hausman测量结果作为判断依据。首先假定两种模型没有太大差别，Hausman的检验结果h值为-12.98。但为确保实验精准度，对Hausman检验进行修正，从上述情况能够了解到结果如图4-3对Hausman进行修正后结果所示：图4-3对Hausman进行修正后结果通过图4-3对Hausman进行修正后结果可以得出，p值是0.3891，大于5%显著性水平，结果表明随机效应模型可靠性更高。所以将储蓄率(S/Y)it和投资率(I/Y)it代入无条件的投资-储蓄（F-H）随机效应回归模型。表4-7无条件模型回归检验结果VARIABLESySY0.899***(11.37)Constant-0.541***(-3.43)Observations64Numberofcode8CompanyFEYESFtest0r2_a0.8882F11.37IY（-3.43）（11.37）从表4-7无条件F-H模型回归结果看出，调整拟合优度为0.8882，则说明该回归模型合适，β值为0.899，在［0，1］区间内，在这样的状况下则表明西安关中沿线经济带8个城市和地区之间存在一定程度的资金流动，但流动性不大（周思远，许一凡，2021）。本模型的一个关键特性是其灵活性与可扩展性的结合。鉴于研究背景与需求的多样性，本文在设计时强调了组件的模块化特性，以便根据实际需求灵活调整或更新，同时保持整体结构的稳固与高效。这一创新策略不仅增强了模型的实用性，也为后续研究者打造了一个开放的研发平台，鼓励他们基于现有基础进行深入开发或优化，以推动相关研究的不断进步。4.4.4有条件的F-H模型相关性分析基于F-H模型，排除经济周期的波动。用GDP每年数据的变动来表示经济周期的变化，剔除这一影响后的残差回归，在这种布局里就是研究纯粹的区域金融协同发展模型。在回归之前，对相应的模型进行Hausman检验结果如下：图4-4修正后的Hausman检测结果由图4-4投资率回归的Hausman检测结果可知，P值为0.0768，大于5%显著性水平，所以分析投资率的模型时选择了随机效应回归模型。回归结果如表7所示。表4-8有条件模型的回归检验结果VARIABLESySY0.951***(12.26)Constant-0.576***(-3.93)Observations64Numberofcode8CompanyFEYESFtest0r2_a0.8608F12.26从上表可知，回归结果拟合优度和t统计量分别为0.8608和12.26。表明该模型的拟合拟合效果良好，有条件的F-H模型的β值为0.951，高于无条件的F-H模型，表明经济周期的波动会减弱金融资源的流动性（金俊豪，洪泽楷，2018）。4.5实证结论 从静态分析可以看出，在排除经济周期波动之前，投资与储蓄之间的相关系数从2012年的0.8773上升至2019年的1.2582；剔除经济周期波动后，它们的相关系数从2012年的0.8989增加到2019年的1.3965。而通过无条件即未剔除经济周期波动的回归分析结果可以看出投资率与储蓄率的相关系数为0.899，这明显地揭示了意图表明该地区投资率受储蓄率的影响较强，金融资本在西安关中经济带的金融资本流通较弱，并且西安关中经济带经济带地区的金融协同发展程度较低（傅正浩，罗曼玲，2019）。通过动态分析可以看出，剔除经济周期波动后，通过回归分析的结果可以看出投资率与储蓄率的相关系数变为0.951。通过上述对比，排除经济周期波动后，基于本文的研究前提这种情况被纳入了研究范围西安关中经济带城市群的有条件F-H模型β值明显高于无条件F-H模型β值，这表明了经济周期波动会将降低金融资源的流动性，从而使西安关中经济带的金融一体化水平降低。而在剔除经济周期波动的影响，金融资本在西安关中经济带区域间的流动性只会更弱（雷振华，傅宇轩，2019）。基于前文之论断所以西安关中经济带沿线各地级市应通过对内部经济的改善来积极适应外部经济环境的变化，并能达到各区域间协同发展，增强区域间经济流动性的目标。5西安关中沿线经济带金融一体化经济影响分析5.1西安关中沿线经济带金融一体化影响分析通过实证分析可以看出，无论是否剔除经济周期波动因素的影响，投资率与储蓄率的相关系数均从2012年到2019年呈上升趋势，说明区域间流动性偏弱，经济交流较少，再加上投资者风险偏好增强，投资者更喜欢在经济发达的城市或区域进行投资，所以导致金融资本在西安关中经济带区域间的流通较弱；而居民投资偏好偏低，以风险规避者居多后，于此特定环境中很容易就能看出投资者不愿意或投资偏好不倾向于发展落后的区域，那么资源分配就会不合理，则会导致西安关中经济带区域间的协同发展程度降低（廖景云，甄俊熙，2020）。尤其近年来西安跻身新一线城市，更是吸引了不少西安关中经济带区域间的其他城市的投资者，金融资本在一定程度上都向西安流动，削弱各区域间金融资源的流动性，也降低了西安关中经济带区域间的金融一体化水平。在开启资料聚拢进程之际，本文启用了一系列途径，诸如发放问卷、坐谈访谈以及研读过往文献等等，目标便是从不同维度，把详实且完备的数据给网罗起来。经由对这些数据严谨的梳理与研判，本文得以稳稳当当验证科研设想，还把里头潜藏的规律以及彼此间的干系给揪了出来。虽然此次钻研有了阶段性收获，但本文心里清楚，任何钻研都免不了有缺憾之处。往后的研究工作，完全能在现有成果上更进一步，尤其在样本甄选、研究法子改良以及理论体系健全等层面，还有着充裕的上升空间可供挖掘。以上分析作为基础而且也从前文分析中明显看出在剔除经济周期波动的影响后，金融资本在西安关中经济带区域间的流动性呈更加明显下降的趋势。所以西安关中经济带沿线各地级市若是想促进各区域间协同发展，增强区域间经济流动性，那么政府就要统筹好各区域间资源，合理分配，保持好经济发达的城市的发展势头，也要帮扶好发展落后的区域，以此来改善内部经济，积极适应外部经济环境的变化(朱晨阳,赵琳琳,2021)。5.2对策及建议通过描述西安关中沿线地区经济与金融发展区域特征，在运用投资—储蓄（F-H)模型测度西安关中沿线金融一体化水平，在这基础上加入了地方政策和经济周期波动等控制变量建立动态回归模型来分析金融一体化对经济发展的影响。研究结果表明：一是西安关中沿线城市的经济金融发展水平存在明显的差别，由此背景出发西安的经济金融发展水平更高，其他城市与地区经济金融发展程度还不够完善(徐雅丽,郑向阳,2022)。同时西安关