金融集聚对企业融资约束的影响研究——以长三角区域企业为例

A Study of the Impact of Financial Agglomeration on Corporate FinancingConstraints—Taking Enterprises in the Yangtze River Delta Region as an Example

摘要: 文章探讨了金融集聚对企业融资约束的影响，选取长三角区域企业2014~2023年的面板数据作为实证研究的样本，首先通过采用排序逻辑回归方法，构建了企业融资约束的指标并发现融资约束是一个广泛存在的问题，但其在不同企业之间的程度存在明显的差异。利用城市金融发展水平来衡量金融集聚，使用固定效应模型作为基准模型进行回归，然后选取了微观企业层面的所有权性质进行异质性检验，最后利用中介效应和调节效应对二者关系进行机制检验。研究表明，金融集聚对长三角区域企业融资约束的影响呈U型关系，这一结论在考虑替换度量指标以及考虑内生性等问题后依旧稳健。同时，异质性分析发现，当长三角区域企业是非国有产权属性时，金融集聚对融资约束的加剧更显著。研究发现，金融集聚通过金融规模的扩大导致市场的过度竞争，对企业的融资产生逆向挤出效应；但金融集聚也可以通过改善金融资源配置效率，提高资金供求双方的匹配效率，使资金供求双方对接更顺利，降低交易成本和融资成本，改善企业的融资约束。调节效应则显示，长三角区域企业的审计质量越高，越有利于融资约束的缓解。基于此，相关部门应继续推进区域金融集聚水平向更高层次发展，合理配置金融资源，实施有差异的金融政策，同时制定相关政策鼓励企业加大技术创新投入与人才引进力度。此外，各地政府还应加大对实体企业的投入，并引导资源向实体企业流入，加速实体企业的现代化转型。该研究扩展了现有关于金融集聚与企业融资约束之间关系的研究，且为企业缓解融资约束以及政府在制定金融产业政策时提供了参考。

Abstract: The article explores the impact of financial agglomeration on corporate financing constraints, and selects the panel data of enterprises in the Yangtze River Delta region from 2014 to 2023 as the sample for empirical research. Firstly, by adopting the sorted logistic regression method, it constructs the indicators of corporate financing constraints and finds that financing constraints are a widespread problem, but there are obvious differences in their degree among different enterprises. Using the level of urban financial development to measure financial agglomeration, using the fixed-effects model as the benchmark model for regression, and then selecting the micro-enterprise level of the nature of the ownership and the enterprise registered in the province, as well as the size of the enterprise size and other indicators for the test of heterogeneity, and finally using the mediation effect and the moderating effect of the mechanism of the relationship between the two tests. The study shows that the impact of financial agglomeration on corporate financing constraints in the YRD region has a U-shaped relationship, a finding that remains robust after considering the replacement of metrics and taking into account issues such as endogeneity. Meanwhile, the heterogeneity analysis finds that the exacerbation of financing constraints by financial agglomeration is more significant when firms in the YRD region are non-state-owned property attributes. It is found that financial agglomeration leads to excessive competition in the market through the expansion of financial scale, and produces a reverse crowding-out effect on the financing of enterprises; however, financial agglomeration can also improve the financing constraints of enterprises by improving the efficiency of the allocation of financial resources, increasing the matching efficiency of the supply and demand of funds, and making the docking between the supply and demand of funds smoother, reducing the transaction costs and financing costs. The moderating effect, on the other hand, shows that the higher the audit quality of enterprises in the Yangtze River Delta region, the more favorable it is to the alleviation of financing constraints. Based on this, the relevant departments should continue to promote the development of regional financial agglomeration to a higher level, rationalize the allocation of financial resources, implement differentiated financial policies, and formulate relevant policies to encourage enterprises to increase investment in technological innovation and the introduction of talents. In addition, local governments should also increase investment in real enterprises and guide the inflow of resources to real enterprises to accelerate the modernization and transformation of real enterprises. This study extends the existing research on the relationship between financial agglomeration and enterprise financing constraints, and provides a reference for enterprises to alleviate financing constraints and for the government to formulate financial industrial policies.

1. 引言

金融是一个国家经济发展的引擎和催化剂，金融中心则是金融业长期发展的结果。长三角地区因其独有的地理位置、稳固的经济基石和完善的管理结构，逐渐展露锋芒，成为中国金融集中度最高的几个地区之一。面对开放、多元和复杂的国际政治经济环境，中国做出了长三角一体化的重大战略决策。自2018年被提升为国家战略以来，长三角一体化的进程一直在有条不紊地进行。到了2023年，长三角地区的GDP在全国的占比已经上升到24.2%，这正在迅速地转变为我国经济增长的关键驱动力。此外，上海作为国际金融中心的重要性也在逐步显现。

自从我国开始实施改革开放政策，通过最大化地发挥自身的组合优势并吸纳国际产业的转移，我们已经实现了连续数年的快速经济增长。经历了国际金融危机后，中国经济进入了一个全新的发展阶段，即从一个高速增长的时期转向了一个高质量发展的时期。在当前的经济环境中，如何有效地促进经济的转型和升级，以及如何优化和升级产业结构，已经变成了一个亟待解决的重要问题。企业不仅是国民经济的核心和关键部分，也是连接居民与政府的主要桥梁，它们既肩负着稳定就业的职责，同时也是国家主要的税收来源。在国家的“十四五”规划中，明确指出了需要“建立一个金融机构来有效地支撑实体经济”的策略。这一目标间接反映了当前中国金融体系在服务实体经济方面的效果并不理想。在银行主导的金融结构中，那些追求高增长、高效率和高利润的企业，由于受到行业顺周期的偏好和审慎风险评估体系的制约，很难吸引银行的资金支持。这导致了在企业融资过程中金融资源出现了结构性的错配，主要体现在“属性错配”、“领域错配”和“阶段错配”三个方面。伴随着服务行业的迅猛增长，金融的集中已经变成了金融行业组织的核心模式，这可以有效地吸引投资者、各种机构和专业人才参与到公司的融资过程中，从而推动公司的进一步发展。因此，研究金融集聚对长三角区域企业融资约束的影响以及传导机制在当下尤为重要。

2. 文献回顾与研究假设

Kindleberger (1973)最先提出金融集聚的概念，他发现金融参与者会倾向于在一个集中的区域中交易，随着产业的不断发展，这种集中会更加明显，当其规模达到一定程度后，就会产生空间外部性和规模经济效应，从而又进一步吸引更多金融机构在此投资并最终形成了金融集聚的现象[1]。Gehrig (1998)从金融产品的特性角度，对金融集聚的形成机制进行分析，认为流动性和信息敏感度是两个核心因素，对信息比较敏感的金融交易更有可能集中在一个信息集中、交流充分的中心区域[2]。对于企业来说，其融资途径可以分为两大类：内源融资和外源融资。Myers等人(1984) [3]、Jensen等人(1976) [4]认为企业外源融资能力受信息不对称问题、委托代理等问题的影响，导致外源融资成本过高，企业无法根据自身需求合理选择扩张经营与投资，致使出现融资约束的情况。Greenwald等人(1984)认为由于信息的不对称，债务市场中的交易行为无法做到完全理性，导致企业的信贷配给受限从而形成融资约束[5]。Bond等人(1994)利用投资–现金流敏感性模型进行测算，印证了关于信息不对称加剧企业融资约束的猜想[6]。在大多数情况下，企业的内源融资受到其经营环境的制约，仅仅依赖内源融资方式很难满足其持续发展的需求。因此，当企业遇到发展机会或经营困境时，外源融资成为了吸引外部资金的关键手段。企业融资约束描述的是，当企业遇到有利的投资机会并需要从外部引进资金时，由于外部市场的不完善，导致外部融资的成本过高或条件过于严格，企业不得不放弃投资，从而限制了其发展。通过实时收集、分析、决策和共享目标企业的基础信息、企业信用和经营状况，金融集聚为实体企业提供了一条更为顺畅的融资路径。这不仅提高了它们获取融资的能力，也促进了整个金融系统的效率和公平性。金融集聚不仅可以通过提升金融配置效率进而缓解融资约束，也可以通过扩大金融规模加剧融资约束。由于金融集聚对融资约束的双向影响，因此不能确定金融集聚对实体企业融资约束的影响方向，需要实证检验。基于此，本文提出如下假设$H_{1a}$ 。

假设$H_{1a}$ ：金融集聚与长三角区域企业融资约束呈“U型”关系。

当金融的集中度超出某个阈值，其正面影响就不会无限增长，一旦市场规模超出了其最大承载能力，就可能导致市场的过度竞争。在追求最大化利润的情境中，金融机构可能会推出超越市场需求的新产品，这可能导致市场供应超过需求，从而形成一个恶性循环，进一步加重金融体系的压力。因此，当金融市场发展到一定阶段后，金融机构进一步扩大其规模，之间的竞争将会越来越激烈，最终会演变为整个金融体系间的恶性竞争，导致市场的总体盈利减少，企业的融资成本增加。与此同时，市场开始出现剧烈的波动，金融风险逐渐累积，企业市值下降、资金链断裂的可能性逐步增加，金融集聚通过扩大金融规模对企业的融资约束产生加剧影响。因此，本文提出如下假设$H_{2a}$ 。

假设$H_{2a}$ ：金融集聚通过扩大金融规模加剧融资约束。

在分析企业与银行之间广泛存在的信息不对称问题及其对信贷配给造成的价格和数量约束后，本文进一步探讨了金融集聚对改善这一状况的潜力，潘英丽(2003)认为金融集聚使得资金规模得到增长，帮助了贷款人以更低的资金成本获得了更多的资金[7]。黄解宇和杨再斌(2006)认为金融集聚通过学习和扩散效应提升了经营和管理效率，同时竞争的加剧有利于降低融资成本[8]。刘军等(2007)认为金融集聚可以提升金融功能，金融集聚效应通过外部规模效益、网络效益、创新效益、加速技术进步效益、自我强化效益优化了金融解决信息不对称、风险管理、公司治理以及资源配置等功能从而缓解企业的融资约束[9]。郑威和陆远权(2019)从交易成本的角度出发认为金融集聚有助于降低各类交易成本从而缓解企业融资约束[10]。金融集聚可以通过提高金融效率来缓解企业融资约束，通过解决信息不对称导致的金融资源“领域错配”、“属性错配”和“阶段错配”等问题，从而提高金融资源的配置效率，减轻融资限制，为企业发展提供金融支持。更具体地说，金融集聚区聚集了众多的金融机构、创新型企业和科研院所。由于其地理位置的临近性，金融机构能够实时收集、分析、决策和共享目标企业的基础信息、企业信用和经营状况，这大大减少了金融机构和企业之间的信息不对称，降低了高风险溢价和高成本运营的问题，从而缓解企业的融资约束。因此，提出如下假设$H_{2b}$ 。

假设$H_{2b}$ ：金融集聚通过提升金融配置效率缓解融资约束。

从审计质量调节金融集聚对融资约束的影响分析来看，审计通过其监督功能，能够限制管理层的不当行为，减轻代理问题，从而使投资者更加倾向于投资企业，进一步减轻融资约束。企业内部控制的缺失与融资难度之间呈正相关关系，提高内部控制的质量对于缓解融资限制是十分有效的，而审计质量的高低恰好能反映出企业内部控制质量的高低。因此，提出如下假设$H_{3a}$ 。

假设$H_{3a}$ ：企业审计报告质量会调节金融集聚与融资约束之间的关系，即当企业审计报告质量较高时，金融集聚对融资约束的缓解能力较强，反之则较弱。

3. 研究设计

3.1. 样本选择与数据来源

本文选择了2014~2023年在上海及深圳证券交易所注册地位于长三角区域的非金融业上市公司作为实证研究的样本。本文剔除了经营状况异常(ST、ST*)的公司，并且利用stata17的winsor2命令对所有数值型变量进行上下1%的缩尾处理。本文时间区间从2014~2023年，共计10,894个企业–年度观测值。相关数据来自万得(WIND)数据库、国泰安(CSMAR)数据库、同花顺(IFIND)数据库及《金融统计年鉴》《中国城市统计年鉴》。

3.2. 变量定义

3.2.1. 金融集聚

本文选择金融活动的地理密度来衡量每个地区的金融集聚程度，指标构建方法如下所示：

${\text{lnLocalFin}}_{ht}=\ln \left(\text{Fin}{A}_{ht}/S_{ht}\right)$ (式1)

其中，${\text{lnLocalFin}}_{ht}$ 表示h城市在t年份的金融集聚水平，$Fin{A}_{ht}$ 表示h城市在t年份的金融活动规模，$S_{ht}$ 表示h城市在t年份的地理面积。本文选取城市建成区面积用于衡量城市地理面积，土地城镇化作为中国城镇化的基本路径，可以反映城市中心区向外扩张的过程，用长三角区域各地级市年末银行各项贷款余额衡量城市金融活动规模，贷款余额可以直接地反映城市金融市场的活跃性和发展水平。

3.2.2. 融资约束

本文在兼顾指标的可比性和综合性基础上，通过构建优化的KZ指数来衡量企业的融资约束程度。KZ指数的具体构建过程如下：对我国上市公司的财务数据分别计算经营性活动现金净流量/期初总资产(CFA)、现金股利/期初总资产(DIVA)、期末现金及现金等价物持有量/期初总资产(CA)、资产负债率(LEV)和托宾Q值(Q)这五个指标；对全样本各年度数据分别进行赋值，如果CFA的值小于中位数，则KZ1 = 1，否则为0。如果DIVA的值小于中位数，则KZ2 = 1，否则为0。如果CA的值小于中位数，则KZ3 = 1，否则为0。如果LEV的值大于中位数，则KZ4 = 1，否则为0。如果Q的值大于中位数，则KZ5 = 1，否则为0；加总计算KZ值，即KZ = KZ1 + KZ2 + KZ3 + KZ4 + KZ5；使用排序逻辑回归(Order Logistic Regress)，以KZ为被解释变量，对CFA、DIVA、CA、LEV和Q进行回归，得到各变量的回归系数；根据5个解释变量的值和回归系数，分别计算出每一家上市公司的KZ指数，KZ指数越大，表明该企业面临的融资约束程度越高。2014~2023年在上海及深圳证券交易所上市，注册地位于长三角区域的非金融业公司的融资约束指标KZ = − 9.471 CFA − 36.297 DIVA − 2.163 CA + 3.999 LEV + 0.262 Q。

3.2.3. 控制变量

借鉴已有研究，控制以下变量：现金持有量变化(cash)、营业收入增长率(growth)、总资产周转率(at)、净利润率(ros)、企业年龄(age)、企业规模(size)、人均地区生产总值(pgdp)、地区生产总值增长率(igdp)、常住人口(peop)、科学教育支出强度(ex)。

3.3. 模型设计

本文为了检验金融集聚对企业融资约束的影响，同时控制不同行业和年份宏观经济的影响，构建如下基准模型：

$\begin{array}{c}{\text{KZ}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{lnlocalfin}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{lnlocalfin}}_{i,t}{}^2+{\beta }_3{\text{cash}}_{i,t}+{\beta }_4{\text{growth}}_{i,t}+{\beta }_5{\text{at}}_{i,t}+{\beta }_6{\text{ros}}_{i,t}+{\beta }_7{\text{age}}_{i,t}\\ +{\beta }_8{\text{size}}_{i,t}+{\beta }_9{\text{pgdp}}_{i,t}+{\beta }_{10}{\text{igdp}}_{i,t}+{\beta }_{11}{\text{peop}}_{i,t}+{\beta }_{12}{\text{ex}}_{i,t}+\sum {\text{INDUSTRY}}_i+\sum {\text{YEAR}}_i+{\epsilon }_{i,t}\end{array}$ (式2)

式中，${\text{KZ}}_{i,t}$ 为融资约束程度，${\text{lnlocalfin}}_{i,t}$ 为金融集聚程度，${\text{growth}}_{i,t}$ 为营业收入增长率，${\text{cash}}_{i,t}$ 为现金持有量的变化，${\text{at}}_{i,t}$ 为总资产周转率，${\text{ros}}_{i,t}$ 为净利润率，${\text{age}}_{i,t}$ 为企业年龄的对数，${\text{size}}_{i,t}$ 为企业规模的对数，${\text{pgdp}}_{i,t}$ 为人均地区生产总值，${\text{igdp}}_{i,t}$ 为地区生产总值增长率，${\text{peop}}_{i,t}$ 为常住人口对数值，${\text{ex}}_{i,t}$ 为科学教育支出与地区GDP的比值，${\epsilon }_{i,t}$ 为残差项。为消除行业经济因素和时间不可观测因素的影响，本文所有的回归均采用双向固定效应模型。其中$\sum {\text{INDUSTRY}}_i$ 为行业固定效应，$\sum {\text{YEAR}}_i$ 为时间固定效应。

4. 实证结果分析

4.1. 基准回归分析

本文表1呈现了金融集聚与长三角区域企业融资约束间关系的实证检验结果，包括模型的回归结果。为了能够更加准确地考察解释变量lnlocalfin对被解释变量kz的影响，本文构建不加入控制变量的回归模型和加入控制变量作为对比，回归结果如表所示，从中可以看出无论是否加入其他控制变量，核心解释变量的一次项系数均在1%的水平上显著为负，二次项系数均在1%的水平上显著为正。从表中的回归结果可以观察到，金融集聚对长三角区域企业融资约束呈显著的U型影响。超过拐点时，金融集聚对长三角区域企业融资将由缓解转变为加剧，这可能是因为在拐点右侧，“挤出效应”发挥主要作用，恶性竞争导致市场的总体盈利减少，企业的融资成本增加。

Table 1. Base regression results

表1. 基础回归结果

	(1)	(2)
	kz	kz
lnlocalfin	−0.794***	−1.011***
	(−3.485)	(−4.185)
lnlocalfin^2	0.044***	0.056***
	(3.899)	(4.589)
cash		−3.703***
		(−33.727)
growth		0.165***
		(4.161)
at		−0.374***
		(−5.591)
ros		−1.868***
		(−23.779)
age		0.694***
		(2.694)
size		−0.006
		(−0.178)
pgdp		−0.000***
		(−3.317)
igdp		2.116***
		(4.299)
peop		−0.260**
		(−2.064)
ex		−48.913***
		(−5.488)
_cons	3.931***	8.347***
	(3.433)	(3.193)
N	10894	10893
R^2	0.005	0.188
F	23.608	174.945

***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.10。

4.2. 机制分析

本文选用银行机构存贷款余额与地区GDP的比重衡量金融规模fs。在表2中，论文考察了金融规模的传导路径。研究发现金融集聚对金融规模的扩大有显著的正向作用，金融规模的扩大加剧了长三角区域企业的融资约束。

Table 2. Results of the mechanistic analysis of scale effects

表2. 规模效应的机制分析结果

	(1)	(2)
	fs	kz
lnlocalfin	0.103***	0.058**
	(16.594)	(2.326)
cash	0.021	−3.713***
	(0.746)	(−33.896)
growth	−0.004	0.167***
	(−0.416)	(4.218)
at	−0.072***	−0.358***
	(−4.276)	(−5.361)
ros	−0.025	−1.860***
	(−1.272)	(−23.719)
age	1.068***	0.059
	(17.063)	(0.235)
size	0.004	−0.010
	(0.511)	(−0.300)
pgdp	0.000***	−0.000***
	(16.925)	(−2.725)
igdp	−4.153***	3.234***
	(−33.877)	(6.236)
peop	0.200***	−0.161
	(6.603)	(−1.337)
ex	−21.285***	−33.873***
	(−9.731)	(−3.865)
fs		0.326***
		(7.781)
_cons	−3.449***	2.046
	(−6.708)	(0.996)
N	10,893	10,893
R^2	0.672	0.192
F	1688.714	178.987

***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.10，符号同表1含义。

本文选用银行机构贷款余额与存款余额的比重衡量金融效率fef。在表3中，论文考察了金融效率的传导路径。结果显示，金融集聚对金融效率有显著的助推作用(回归系数为0.048，通过了1%水平的显著性检验)。第2列中介变量fef的系数显著为负，说明金融效率的中介效应显著，表明金融集聚通过提升金融效率进而缓解长三角区域企业的融资约束。

Table 3. Results of mechanistic analysis of configuration effects

表3. 配置效应的机制分析结果

	(1)	(2)
	fef	kz
lnlocalfin	0.048***	0.140***
	(46.089)	(5.096)
cash	−0.015***	−3.721***
	(−3.158)	(−33.869)
growth	−0.002	0.164***
	(−1.264)	(4.120)
at	0.016***	−0.365***
	(5.682)	(−5.452)
ros	−0.005	−1.873***
	(−1.590)	(−23.831)
age	−0.017	0.390
	(−1.598)	(1.561)
size	0.001	−0.007
	(0.824)	(−0.222)
pgdp	0.000***	−0.000
	(2.999)	(−1.253)
igdp	0.055***	1.937***
	(2.655)	(3.953)
peop	0.061***	−0.035
	(11.988)	(−0.289)
ex	7.416***	−33.349***
	(20.126)	(−3.734)
fef		−1.005***
		(−4.036)
_cons	−0.750***	0.169
	(−8.654)	(0.082)
N	10,893	10,893
R^2	0.491	0.188
F	794.957	174.457

***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.10，符号同表1含义。

4.3. 调节效应分析

本文使用审计意见来反映审计质量。审计意见是指审计师在完成对一个实体的财务报表审计后，提出的关于这些财务报表公允性的结论。而审计质量则涉及到审计工作的整体质量，包括审计师的专业能力、独立性、审计程序的适当性以及审计证据的充分性和适当性等因素。标准的审计意见包括无保留意见、保留意见、否定意见和无法表示意见。无保留意见通常表明高质量的审计，因为它表示财务报表在所有重大方面都公允地反映了公司的财务状况。相反，保留意见或否定意见可能表明存在重大问题，可能反映出审计质量问题。本文采用审计意见类型来度量企业审计质量报告，若审计意见是标准无保留，则虚拟变量Audit取值为1，否则为0。本文将交乘项$\text{lnLocalFin}\times \text{Audit}$ 加入模型进行检验。$\text{lnLocalFin}\times \text{Audit}$ 的系数在1%的水平上显著为负，表明长三角区域企业的审计质量越高，越有利于融资约束的缓解，与预期一致。

4.4. 稳健性检验

(1) 替换核心解释变量

改变自变量的度量方式。本文使用另外的方式对金融集聚变量进行重新测度，本文将城市金融机构各项贷款余额替换为金融机构的存款余额，然后重新对金融集聚变量进行测度。经过变换后，回归系数符号与显著性水平基本保持不变，说明本文的研究结论具有较强的稳健性。

(2) 异质性分析

为研究其他影响因素在金融集聚与长三角区域企业融资约束关系中所产生的异质性影响，本文选取了微观企业层面的所有权性质进行异质性检验，结果表明非国有企业面临着更严重的挤出效应，这种现象被称为所有权性质的挤出效应，即国有企业的所有权性质导致了非国有企业投资的挤出，严重削弱了非国有企业的融资水平。这也符合现实情况和已有文献实证结果，在中国，银行等金融机构倾向对国有企业提供信贷支持和融资便利，而非国有企业往往受到歧视，面临的融资约束要比国有企业大得多。

5. 结论与建议

面对开放、多元和复杂的国际政治经济环境，中国做出了长三角一体化的重大战略决策。自2018年被提升为国家战略以来，长三角一体化的进程一直在有条不紊地进行。到了2023年，长三角地区的GDP在全国的占比已经上升到24.2%，这正在迅速地转变为我国经济增长的关键驱动力。中国经济已经进入了一个全新的发展阶段，即从一个高速增长的时期转向了一个高质量发展的时期，因此，研究金融集聚对长三角区域企业融资约束的影响以及传导机制在当下尤为重要。本文通过测度金融集聚程度和长三角区域企业融资约束程度、实证研究二者之间关系并分析，研究表明，金融集聚与长三角区域企业的融资约束呈U型关系，这一结论在考虑替换度量指标以及考虑内生性等问题后依旧稳健。同时，异质性分析发现，当长三角区域企业是非国有产权属性时，金融集聚对融资约束的加剧更显著。在机制研究中发现，金融集聚通过金融规模的扩大导致市场的过度竞争，对企业的融资产生逆向挤出效应；但金融集聚也可以通过改善金融资源配置效率，提高资金供求双方的匹配效率，使资金供求双方对接更顺利，降低交易成本和融资成本，改善企业的融资约束。调节效应显示，长三角区域企业的审计质量越高，越有利于融资约束的缓解。总体而言，减轻企业融资约束的多元化途径仍需不断探索。

根据上述结论，本文得到三点重要政策启示。第一，相关部门应继续推进区域金融集聚水平向更高层次发展。金融集聚已经逐渐成为现代金融发展的主流趋势。这种集聚不仅能促进金融市场的快速成长和金融体系的进一步完善，还能有效地提高金融效率，确保金融资源的稳定供应，缓解企业主体在融资方面的限制，为他们提供更低成本、更高效的金融服务。同时，它也能积极推动数字金融的发展，并促进区域内的创新活动，从而实现经济的高质量增长。

第二，相关部门应合理配置金融资源，实施有差异的金融政策。根据各个地区和城市的发展阶段，合理分配金融资源，优化金融产业，加强金融服务实体经济，实施差异化的发展策略。中国已经成为第二大经济强国，对于经济较为发达的地区，依靠金融集聚来推动区域创新的空间已经变得越来越受限。因此，我们必须更加重视原创性创新，提升经济中的科技成分，并促进创新链和产业链的快速发展。对于经济较为落后的地区，我们还可以进一步提高金融集聚的水平，充分利用金融集聚带来的资源配置和规模效应，推动资金流通，持续加强区域创新，以缩小与发达地区之间的创新差距。

第三，相关部门应积极破除体制障碍和行政壁垒，促进要素自由流动。国家可从资本流动、人才流动、社会公共服务等多方面建立和完善相关机制，促进人才、资本等要素的自由流动，最大程度地发挥市场机制，充分借助高端核心技术(比如大数据、人工智能)，让金融机构有效甄别高利润高效率企业，增强资金供求双方匹配率，提高金融资源配置效率，对融资需求旺盛，创新能力强，能带来高利润的企业给予足够的资金支持。与此同时，加强人力资本尤其是创新型人力资本的积累，强化对新知识的创造能力，积极助推区域创新活动的增长和创新水平的提升。