东北老工业基地经济发展中的金融因素分析

1、东北老工业基地经济发展中的金融因素分析北京工商大学经济学院杨德勇 汪增群摘要：要实现东北老工业基地的振兴成为中国经济增长的第四极地战略目标，金融发展的扶持作用不容忽视。与东部沿海经济发达地区相比，东北的金融发展无论是从量的扩张上，还是在质的提高上都明显落后了。向量自回归模型（VAR）的研究表明东北金融发展与经济发展之间存在着相互的因果关系，金融发展有助于促进经济发展。基于这样的结论,我们提出了有效化解历史包袱，实现金融机构的多元化发展、建立多层次的资本市场和建设以大连为核心的区域金融中心的老工业基地金融发展对策。1. 问题的提出优先发展重工业的赶超战略（forging-head develop

2、ment strategy）和历史上的工业积淀造就了东北老工业基地在计划经济时代的辉煌，为共和国的经济发展做出了巨大的贡献。然而自改革开放以来，由于国家发展战略的调整和自身体制转轨滞后等因素的影响，东北老工业基地的经济发展与东部沿海经济发达地区相比，增长速度明显放慢，发展差距逐步拉大，经济发展陷入了“相对贫困化”的尴尬境地。为协调区域经济发展和贯彻实施科学发展观，党的十六大在提出了全面建设小康社会的宏伟目标的同时，把振兴东北老工业基地作为实现新世纪战略目标的一项重大的战略举措，为老工业基地的改造和振兴带来了前所未有的发展机遇。东北老工业基地改造和振兴的一个带有根本性的目标是要把老工业基地建设成

3、为继长江三角洲、珠江三角洲和环渤海三大地区长江三角洲包括上海、江苏、浙江三省市，珠江三角洲包括广东（含深圳），环渤海地区包括北京、天津、河北三省市。在分析东北金融发展现状时，我们采取了纵向对比和横向对比相结合的思路。为行文的简洁，上述四个地区统称为“四极”。之后的我国第四个经济增长极和核心经济区。金融是现代经济的核心，发挥着动员和配置社会闲散资金，提供经济资源在不同的时间、地区和行业之间转移的途径，提供解决激励问题的方法，促进公司治理和风险的管理（博迪、默顿，1995）。众多的实证研究表明金融发展与经济发展存在着互为因果的关系，金融发展可以促进经济的长期增长（King and Levine ,

4、1993；Ross Levine and Sara Zervos，1998；Rajan, Raghuram G., and Luigi Zingales, 1998；周立，2003；艾洪德，2004；周好文、钟永红，2004等）。“振兴东北，金融先行”这一战略构想已经在政府、金融界和理论界达成了一致的共识。为了发挥金融对东北老工业基地振兴的扶持作用并制定相应的金融发展战略，以下三个紧密相关的问题值得进一步研究：第一，东北老工业基地的金融发展现状如何？第二，目前的金融发展是否促进了老工业基地的经济发展？第三，如何促进东北老工业基地的金融发展？本文的结构安排如下；第二部分分析了当前东北金融发展的现

5、实状况和存在的问题；第三部分运用向量自回归模型(VAR)研究了东北地区金融发展与经济发展之间的相互关系；第四部分提出了相应的东北老工业金融发展对策。2. 东北老工业基地金融发展现状2.1 老工业基地金融发展的统计描述2.1.1 金融深化在经历了一个快速的增长以后趋于平稳表1 东北三省金融相关比率（1978-2002）地区1978199019951996199719981999200020012002辽宁0.821.542.022.102.362.422.422.372.422.54吉林1.051.792.172.352.562.612.702.692.612.65黑龙江0.951.551.65

6、1.691.821.972.111.991.992.01三省合计0.941.631.952.052.252.262.372.302.322.38资料来源：根据1978-1997年的数据来自周立(2004)、1998-2002年的数据来自中国金融年鉴2003。1978年、1990年用国有金融相关比率代替全部金融机构金融相关比率。1995-2002年为全部金融相关比率。通常我们使用戈德史密斯（1969）提出的金融相关比率（Financial Interrelations Ratio, FIR）来衡量一国或地区的经济货币化和金融化的程度。我国目前还缺乏各地区的金融资产总量的统计资料，只能用金融机构的

7、存贷款总和与GDP的比值来近似替代金融相关比率。从表1的数据来看，从改革开放以来，东北三省的金融相关比率经历了一个快速增长的阶段，从1978年的0.94,增长到2002年的2.38,是1978年的2.53倍。从分省的情况来看，吉林省的金融相关比率历年来在东北三省之中都是最高的；辽宁省的金融相关比率增长最快，从1978年至2002年增长了2倍；黑龙江增长较为缓慢，但也增长了1.1倍。同时我们注意到从1995年开始，东北三省的金融相关比率增长速度明显放慢，近年来更是一直维持在2.30-2.38这一窄幅区间内波动。仅从东北三省的情况来看，这种现象与戈德斯密斯（1969）提出的“一国金融相关比率的提高

8、并不是无止境”的论断恰好相符 戈德斯密斯认为当金融相关比率达到1-1.5之间的时候,这一比率将趋于稳定。更高的金融相关比率通常多是由于大战时期或结束后的隐蔽性通货膨胀等原因才会产生，其存在的时间也很短。东北地区和我国的其他地区的金融相关比率远远超过了这一区间，存在的时间也很长。但与其他“三极”比较起来，从1999-2001年，环渤海地区最高，珠江三角洲次之，东北地区第三，长江三角洲第四。从增长速度来看，1998-2002年金融相关比率较低的长江三角洲地区的高达35.22%，并于2002年超过了东北地区；金融相关比率和经济发展水平一直相当高的环渤海地区和珠江三角洲在此期间的增长分别达到了35.2

9、2%和15.90%，而处于中下游水平的东北地区只有5.31%。因此，我们不难发现东北地区金融相关比率的“停滞不前”正好反映了东北金融发展的相对落后。表2 我国经济发展“四极”金融相关比率比较（19982002）地区199819992000200120022002比1998年提高(%)东北三省2.262.372.32.322.385.31长江三角洲2.012.132.132.292.7235.22珠江三角洲2.893.073.013.173.3515.90环渤海地区2.843.103.213.393.7331.37资料来源：根据中国金融年鉴2003的有关数据整理而成。资料来源：根据表2绘制。图1

10、 我国“四极”地区金融相关比率变动趋势（19982002）2.1.2 金融保险业产值在第三产业和GDP中的比重不断下降从表3中我们发现，1995年东北三省金融保险业占第三产业的比重达到16.36%，占GDP的5.31%。但从1996年开始，这两个比重开始了一路的急速下滑，到2002年只有4.51%和1.69%。考虑到全国同期的平均水平，我们判断东北金融保险业产值的第一个急速下降可能与亚洲金融危机带来的不利冲击和国家宏观金融的紧缩有关；而第二个急速下跌主要原因在于东北金融业发展速度落后于第三产业和整个经济发展水平而造成的。从“四极”之间的比较来看，各地区金融保险业产值贡献的差距还是相当大的。而且

11、，经济的发达程度与金融相关比率大致保持同一方向，经济发展速度越快，金融保险业的贡献率就越大（具体见表4）。表3东北三省金融保险业产值在第三产业和GDP比重(1995-2002年)年份辽 宁 省吉 林 省黑 龙 江 省三 省 合 计占GDP(%)占第三产业(%)占GDP(%)占第三产业(%)占GDP(%)占第三产业(%)占GDP(%)占第三产业(%)19955.8316.104.2914.015.1818.255.3116.3619965.5715.353.9112.504.9218.025.0215.6119973.479.103.6310.434.0314.103.6910.8219983.

12、198.284.0011.734.1213.363.6610.4319993.007.593.9211.394.0712.633.539.7720002.747.021.213.300.983.111.875.1820012.616.411.193.260.952.921.784.8020022.516.071.052.880.912.801.694.51资料来源:根据辽宁省、吉林省和黑龙江省1998、1999、2000、2001、2003年统计年鉴的数据加工处理。表4 我国“四极”金融保险业的产值贡献比较（1999年） 百分比：%地区东北三省长江三角洲珠江三角洲环渤海地区金融保险业占本地区G

13、DP3.536.793.357.63金融保险业占本地区第三产业9.7717.578.9218.21数据来源：中国统计年鉴2000。珠江三角洲的数据不包括深圳市。2.1.3 银行业呈现寡头垄断特征从整体上来，东北地区与全国类似，是一个典型的以银行业为主导的金融体系，金融资产的70-80%主要集中在银行体系，全社会的资金融通也主要通过银行系统得以完成。经过20多年的发展，东北地区的银行体系已经形成了国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、城市信用社、农村信用社和外资银行组成的多层次、多种所有制并存的市场竞争格局。由于历史和现实的复杂原因，东北银行业市场结构呈现出四大国有商业银行占据主导地位的寡

14、头垄断结构。据统计，1998年四大国有商业的存款余额占到同类金融机构存款总额的74%，贷款余额占到79% 从2002年的贷款比重来看，四大国有商业银行的贷款份额在下降，占55.1%。这种高度垄断的银行业市场结构，一方面造成了市场竞争的不充分，不利于资源配置效率的提高和优化；另一方面使经济体中的金融需求高度依赖国有商业银行，由此金融风险也大量集中于国有商业银行，拖累了国有商业银行的商业化改造。2.1.4 资本市场发展滞后，融资能力差。首先，从股票市场来看。（1）上市公司规模较小。2002年，东北地区上市公司的市值仅占沪深两市总市值的7.78%，流通市值的9.98%，总资产占两市A股市场总净资产的

15、7.61%。从全国范围看，东北地区的上市规模和资产规模与东北三省作为全国工业基地的重要地位显然是不相称的。（2）上市公司融资能力差。1999-2002年东北三省总共从股票市场融资312.59亿元,只相当于同期长江三角洲地区840.07亿元的37%、环渤海地区642.66亿元的48%和广东省397.72亿元的78.6%（见表5）。（3）上市公司经济效益较差。东北地区上市公司融资能力差的背后是较差的公司业绩。据统计目前东北地区ST类上市公司有20家，其中10多家面临着退市的风险。表5 我国“四极”上市公司筹资额度比较（1999-2002年）1999200020012002筹资总额比例筹资总额比例筹

16、资总额比例筹资总额比例东北三省75.748.83148.799.5617.186.6670.885.95长江三角洲168.4219.61328.2421.0967.7426.26275.6723.13珠江三角洲586.76179.1711.5136.0013.96124.5510.44环渤海地区125.2814.59227.2414.631.4812.2258.6621.69资料来源：中国证券期货统计年鉴2000、2001和2002年的数据整理而成。其次，从债券市场来看，与其他地区比较，东北地区的企业债券市场还是相对发达的。从1996-1999年东北地区共发行企业债券85.53亿元,超过长江三

17、角洲和珠江三角洲，占到排名第一的环渤海地区融资额的48%。但由于企业债券市场融资额在资本市场总的融资中所占比重较小，仍然无法改变东北地区资本市场发展滞后的现实。表6 我国“四极”企业债券发行状况比较（1996-1999年） 单位：亿元地区1996年1997年1998年1999年累计发行东北三省 4.66 23.36 43.92 13.60 85.53 长江三角洲14.42 20.44 16.27 31.30 82.43 珠江三角洲1.17 10.05 0.00 0.00 11.22 环渤海地区20.25 53.85 60.19 44.90 179.18 资料来源：中国金融统计年鉴20002.1

18、.5 不良资产规模居高不下，金融风险巨大 据统计，到2003年底，东北三省国有商业银行贷款余额约为13000亿元（不包括政策性商业银行），不良资产约为4000亿-5000亿元，不良资产率约为三分之一，高于国家公布的全国平均水平约10个百分点。从城市商业银行来看,辽宁、吉林、黑龙江三省城市商业银行的不良贷款比例分别高出全国平均水平49、17和5个百分点,其中吉林省城市商业银行不良贷款比例高达66%，为全国最高（李强，2004）。巨额的不良资产已经成为东北地区经济和金融发展的巨大包袱，严重干扰了金融机构的各项改革和日常经营活动；而不良资产化解进程的缓慢，无疑加剧了该地区现实和潜在金融风险的爆发。2

19、.1.6 金融运行的市场化程度低表7 我国“四极”金融市场化程度比较（1995-1998）地区1995（%）1996（%）1997（%）1998 (%)FMRFMR/SOFIFMRFMR/SOFIFMRFMR/SOFIFMRFMR/SOFI辽宁5234.674829.456538.016839.08吉林3217.303718.694118.984018.02黑龙江1812.161811.84137.65137.10广东10272.349667.619959.6410557.38浙江5059.525053.195348.185745.24全国3827.743826.573824.204023.5

20、3资料来源：对周立（2004）的数据整理加工而成。周立(2004)在他的研究中构造了金融市场化比率（Financial Marketization Ratio,FMR）指标,来衡量我国各地区金融市场化的竞争程度。这一指标等于全部金融相关比率(Total Financial Interralation Ratio,TFIR)减去国有金融相关比率（State-owned Financial Interrelation Ratio,SOFIR）。我们认为周立仅用金融市场化比率的高低来来衡量金融市场的竞争程度是不全面的,因为各地的全部金融相关比率不一样,或者说各地国有金融相关比率也是不一样的；因此一个

21、可能的改进指标是用金融市场化比率与国有金融相关比率之比（即FMR/SOFI）来反映各地金融市场化竞争程度。我们发现，除辽宁省外，吉林和黑龙江两省的金融市场化竞争程度都要远低于同期的全国平均水平；即使是辽宁省的状况也与金融发达和市场竞争较充分的广东和浙江省之间也存在不小的差距。2.2 对东北金融发展的基本判断基于前面的分析，本文对东北老工业基地的金融发展做出以下四点基本判断：（1）从区域金融结构的角度来看，目前东北地区的金融结构比较符合戈德斯密斯提出的“混合金融结构”的特征。（2）从区域金融发展的角度来看，高度垄断的市场结构、浓重的行政干预、巨额的不良资产，导致东北地区成为我国金融风险的高危区和

22、重灾区。如果东北的金融业继续沿着目前的区域金融发展模式，而不进行彻底的改革，金融业将失去可持续性发展的动力和源泉。（3）从金融发展促进经济增长的角度来看，东北金融业还处于比较浅层次的发展状态，金融业应有的财富创造功能还没有很好地发挥出来。（4）与长江三角洲、珠江三角洲和环渤海地区相比，东北金融业的发展无论是在数量的扩张，还是在质量的提高上，都明显的落后了。3. 金融发展与经济增长之间的相互关系：基于东北三省的实际考察3.1 模型的设定：向量自回归模型（VAR）向量自回归模型（Vector Autoregression）通常用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响.模型避开了结构

23、建模中需要对系统中每个内生变量关于所有内生变量滞后值函数的建模问题；应用样本可以确定一个多变量VAR系统的参数，从而得到变量间的相互关系，因而向量自回归模型是在分析多变量时间序列的有力工具。一个n维随机向量服从P阶向量自回归过程，记为VAR(P),其数学表达式为： (1)其中,是m维内生变量向量，是d维外生变量，和是待沽的参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p和r阶滞后期。是随机扰动项，其同时刻的元素可以彼此相关，但不能与自身滞后期和模型右边的变量相关。若VAR模型是非平稳变量I(1)序列存在协整关系（Cointegration），我们就可以在VAR模型基础上经过协整变换建立向量误差修正模型VE

24、CM(Vector Error Correction Model),表示为: (2)其中,。由于经过一阶差分的内生变量向量中各序列都是平稳的，所以构成的各变量都是I（0）时，才能保证新息是平稳过程。因此可得系数矩阵满足此时存在两个m*r阶矩阵和，使=，其中为调整系数矩阵，其中的每个元素表示相应每个误差修正项对差分的被解释变量的调整速度。为协整参数矩阵，其每一列都是一个协整向量。对滞后期的选择一般参考AIC(Akaike Information Criterion) 和SC (Schwarz Criterion) 准则进行判断，两个值越小说明滞后期选择得越好。3.2 指标的选取 我们用人均实际G

25、DP（RGDP）表示各省的经济增长,为了数据处理的方便，对人均实际GDP取自然对数；金融发展的指标有两个，表示金融总量增长的全部金融相关比率（FIR）和表示金融发展效率提高的金融市场化程度指标(RFMR),金融市场化比率等于(全部金融相关比率-国有金融相关比率)除以国有金融相关比率。模型分析包括辽宁、吉林和黑龙江三个省份以及东北作为一个整体，时间跨度纬1978-1999年。统计分析使用的软件是Eviews4.0。3.3 数据的来源东北三省名义GDP、年底人口数、价格指数来自新中国五十年统计资料汇编和中国统计年鉴（2000）以及各省相关年度的统计年鉴，实际GDP按照三省1978年不变价格计算。全

26、部金融相关比率1978-1989年用国有金融相关比率代替，1990-1999采用全部金融机构存贷款余额比上同期名义GDP，因此1978-1989年的金融市场化比率各省的值都为0，1990年起按照前面的定义进行计算。国有金融相关比率和全部金融相关比率的数据新中国五十年统计资料汇编、相关年份的中国统计年鉴和中国金融统计年鉴1995-2000年各年的“各地金融情况”整理计算而得。3.4 检验的步骤和结果3.4.1 单位根检验由于讨论序列协整性的前提是各序列都是非平稳时间序列，所以第一步应该分别对四个模型中的各个序列进行单位根（Unit Root）检验。我们采用ADF(Augmented Dickey

27、-Fuller)检验法,检验的结果汇总在表8。从表中可以看出，在原始序列（Level）上,所有的检验结果均没有拒绝有单位根的假设,因此可以认为LnRGDP、FIR和RFMR都是非平稳的时间序列，具有时间趋势。而所有的变量经一阶差分以后都拒绝有单位根的假设，表明差分变量都是平稳的，因此模型中的所有变量都符合I(1)的特征。对于这些非平稳的经济变量不能采用传统的线性回归方法检验它们之间的相关性，而应采用协整方法进行检验分析。3.4.2 协整检验我们采用Johansen多重协整检验(Johansen and Juselius,1988 )来检验金融发展指标FIR和RFMR与LnRGDP之间的协整关系

28、。因为前面的单位根检验表明所有的变量都是I(1),可以直接检验变量之间的协整关系，检验结果汇报在表6-20中。检验结果表明,三省的人均实际GDP与金融相关比率和金融市场化比率之间存在着长期的相关关系。表8 变量的单位根检验省份辽宁省吉林省黑龙江省东北三省变量ADF值临界值ADF值临界值ADF值临界值ADF值临界值LnRGDP-0.374-3.7860.38-3.7861.980-3.7861.009-3.786LnRGDP-2.722-2.65-3.02-3.022.907-2.65FIR-0.280-3.786-0.204-3.786-0.09-3.786-0.509-3.786FIR-3.

29、652-3.02-3.02-3.02-3.172-3.02RFMR0.059-3.7860.750-3.7860.096-3.7860.847-3.786RFMR-5.16-3.786-2.65-2.65-2.932-2.65注：（1）单位根检验的方程中只有常数项，且解释变量的滞后项数为0。样本区间为1978-1999。（2）表示变量的一阶差分。（3）*，*，*分别表示检验值在10%、5%和1%水平下显著。表9 三变量VAR系统协整关系的Johansen协整检验指标VAR系统滞后期特征根极大似然率检验结果辽宁省(LnRGDP,FIR,RFMR)10.695有1个协整关系吉林省(LnRGDP,F

30、IR,RFMR)10.662有1个协整关系黑龙江省(LnRGDP,FIR,RFMR)20.581有1个协整关系东北三省(LnRGDP,FIR,RFMR)10.65135,57*有1个协整关系注：我们的模型允许有截距常数项，但不存在时间趋势；在Johansen检验中5%的显著性水平的临界值为29.68,1%显著性水平的检验值为35.65。*表示通过显著性水平5%的检验。3.4.3 建立向量误差修正模型（VEC）在进行Johansen检验时,统计软件已经分别给出了经过标准化和未经标准化的协整系数估计，并且将可能存在的m-1个协整关系都列了出来。一般只考虑仅有一个协整关系假定下的经过标准化的协整系数

31、，将协整关系写成数学表达式，并令其等于vecm,变量vecm是向量误差修正模型的核心（易丹辉，2002）。我们把结果汇报在表10中。随后我们对序列进行了单位根检验（ADF检验），发现三者都是平稳序列，并且取值在0附近上下波动，验证了协整关系的正确性。金融发展与经济增长之间存在着长期的协整关系。表10东北三省VAR系统的vecm地区vecm对数似然函数值辽宁省Vecm=LnRGDP-2.298FIR+4.312RFMR-4.317(1.235) (0.405)107.29吉林省Vecm=LnRGDP-1.587FIR+3.848RFMR-4.265(0.224) (1.391)101.31黑龙江

32、省Vecm=LnRGDP-1.221FIR-0.428RFMR-5.156(0.161) (1.151)108.85东北三省Vecm=LnRGDP-1.561FIR+2.485RFMR-4.751（0.23） （1.061）114.152注：表中所有的LnRGDP的系数为1，这是因为它在各省VAR模型中都是第一个因变量。括号中的数字为参数的渐进标准误。在前面分析的基础上，我们运用建立了各省的向量误差修正模型：（1）辽宁省VEC模型： (3)（2）吉林省的VEC模型： (4)（3）黑龙江省的VEC模型： （5）（4）东北三省的VEC模型： （6）其中,就是表5-12中的等式。其他两省的情况也是如

33、此。我们通常关心的不是各个参数的T检验值，而是VEC模型的整体效果，上述四个模型的AIC和SC的数值都比较小，说明的模型质量较好。3.4.4 格兰杰因果检验（Granger Casuality）由前面的Johansen多重协整检验和向量误差修正模型的分析知道,东北三省的人均实际GDP与全部金融相关比率以及金融市场化比率之间存在着长期的协整关系，但是这种协整关系是否构成因果关系还需要进一步的验证。我们采用比较通用的格兰杰因果检验方法检验三省各变量之间的因果关系，检验结果见表11。（1）辽宁省、吉林省和东北三省作为一个整体时，人均实际GDP和全部金融相关比率之间存在着双向的因果关系，而人均实际GD

34、P与金融市场化比率之间只有单向的因果关系。其中辽宁省的因果关系比吉林省显著，说明辽宁省在利用金融机构信贷发展本省经济方面做得比较突出。（2）黑龙江省的情况比较特殊，人均实际GDP和金融市场化比率之间存在着双向因果关系，但人均实际GDP与全部金融相关比率之间只存在单向的因果关系。这可能与黑龙江省较低的金融相关比率有关。表11 金融发展与经济增长的因果关系分析指标辽 宁 省吉 林 省黑 龙 江 省东 北 三 省LnRGDPFIRRFMRLnRGDPFIRRFMRLnRGDPFIRRFMRLnRGDPFIRRFMRLnRGDPNA4.412.04NA3.861.61NA2.23.15NA2.732.

35、23FIR6.4NA0.353.98NA0.015.22NA0.310.4NA0.04RFMR3.911.953NA3.215.3NA4.714.49NA6.812.11NA注:表中给出的联合显著性F的检验值,滞后期为2，*，*，*分别表示检验值在10%、5%和1%水平下显著。3.5 模型的基本结论第一，协整关系检验显示，金融发展的规模指标FIR和金融发展的效率指标RFMR与经济增长之间在东北三省均存在着显著的长期相关性，表明东北地区金融发展与经济增长之间有着密切的关系。第二，格兰杰因果关系显示，在辽宁省、吉林省和东北三省作为一个整体时，金融发展的规模指标与经济增长之间形成了一种相互促进的关系

36、。金融市场化比率与经济增长之间的良性互动关系（周立，2004）并没有在东北大部分地区显示出来，原因可能在于东北地区金融市场化总体的程度还不是很高（我们的研究已经证实了这一点），还不能从统计分析中反映出来。4. 促进东北老工业基地金融发展的对策4.1 东北金融业发展的前提和基础巨额的银行不良资产、恶劣的社会信用环境、过多的行政干预和巨大的金融风险成为东北老工业基地金融发展的沉重障碍。这些障碍不除，东北的金融发展无从谈起。首先，国家应对老工业基地国有商业银行实施第二次不良资产的剥离，提高商业银行的呆账核销比例，加大对不良资产核销的支持力度。同时可以在东北地区试行以银行为主的债务重组制度，赋予银行通

37、过减息、免息、债务折扣、打包出售、资产证券化的方式来化解不良资产的权力，提高银行自身的积极性。其次，加大对逃废银行债务的打击力度，建立以地方政府为核心，人民银行为主导，各商业银行共同参与，各有关部门密切配合的信用维护体系，打造“东北金融安全区”。再次，政府干预金融业的目标要从汲取金融，转向建设金融，彻底理顺政银关系和政企关系，要把创造金融业公平竞争的市场环境和制度环境，降低金融市场进入壁垒，完善市场退出机制作为政府发挥作用的主要领域（周立，2004）。最后，要建立一套完善的区域金融风险衡量指标体系，加强金融监管，防止出现类似海南金融泡沫危机的不良事件。4.2 实现金融机构的多元化发展金融机构的多元化是一国和地区金融发展的必然内涵，也是实现金融工具多样化的前提（谢丽霜，2003）。第一，东北老工业基地国有商业银行要紧密配合总行的股份制