成渝双城经济圈经济发展与银行业高质量发展

Economic Development of the Chengdu-Chongqing Dual-City Economic Circle and the High-Quality Development of the Banking Industry

摘要: 随着“成渝地区双城经济圈”的提出，商业银行应准确把握成渝双城经济圈建设在综合金融、零售金融、绿色金融、数字化转型等方面带来的发展机遇，优化资源配置，提升金融服务质效。文章立足于成渝双城经济圈这一区域，审慎测算了各城市银行业高质量发展水平，并构建了成渝双城经济发展与银行业高质量发展之间的理论框架，厘清了“经济发展”与“银行业高质量发展”之间的内在逻辑联系。研究表明，在2003年到2022年这一考察期内，成渝双城经济圈内大多数城市银行业高质量发展水平呈现显著提高，其影响作用在2015~2022年期间和大型城市中更为显著。

Abstract: With the proposal of “Chengdu-Chongqing Dual-City Economic Circle”, commercial banks should accurately grasp the development opportunities brought by the construction of the Chengdu-Chongqing Dual-City Economic Circle in comprehensive finance, retail finance, green finance, digital transformation, and other aspects, optimize resource allocation, and improve the quality and efficiency of financial services. Based on the area of the Chengdu-Chongqing Dual-City Economic Circle, this paper carefully calculates the high-quality development level of the banking industry in each city, constructs the theoretical framework between the economic development of the Chengdu-Chongqing Dual-City Economic Circle and the high-quality development of the banking industry, and clarifies the internal logical relationship between “economic development” and “high-quality development of banking industry”. The research shows that during the investigation period from 2003 to 2022, the high-quality development level of the banking industry in most cities in the Chengdu-Chongqing Dual-City Economic Circle has increased significantly, and its impact is more significant in 2015~2022 and large cities.

1. 引言

成渝双城经济圈作为我国西部地区城镇化进程中经济发展质量最优、经济体量规模最大的核心功能区域，其发展能级与战略地位具有不可替代性。成渝双城经济圈不仅是长江经济带在西部地区实现要素集聚、产业协同的关键枢纽，更是推动“一带一路”倡议向西开放、向南辐射的重要战略支点，在连接国内大循环与国际双循环中承担着纽带性角色，对带动西部地区整体发展、优化全国区域经济格局具有核心支撑作用。2021年12月，中国人民银行联合六部委及重庆市人民政府、四川省人民政府共同印发《成渝共建西部金融中心规划》，明确支持重庆市打造西部金融中心，依托其区位优势与金融产业基础，强化金融资源集聚能力与辐射功能，并且加快推进成渝共建西部金融中心。金融是现代经济发展的核心要素，对于任何国家、地区的经济发展都具有重要促进作用，商业银行作为金融市场的重要参与主体，在过去的40多年中，已经充分体现了它的资金支撑作用。成渝双城经济圈这一国家战略的落地和实施给商业银行带来了更加丰富的客户资源、重大项目和广阔的市场。同时，商业银行也将面临新的发展机遇和挑战，因此，本研究分析成渝双城经济圈经济发展给银行业带来的机遇，为银行业金融机构布局成渝双城经济圈提供参考和建议。

当前有关经济高质量发展的研究颇为丰富，一方面以“五大发展理念”出发，客观解释了真正实现经济高质量发展的表现为满足人民日益增长的美好生活需要[1]-[3]。另一方面，现有学者从质量变革、动力变革和效率变革等“三大变革”的视角出发，认为若能够实现这三大变革，那么就是实现了真正的高质量发展[4]。李月起认为成渝城市群一体化发展程度仍有待提高，城市间的竞争过于激烈，而合作则显得不足[5]。董青等研究认为，中国城市群体系表现出了显著的空间关联性，城市之间的空间结构依赖性非常强[6]。国内外学者在区域发展战略与金融发展方面形成了一定研究成果，为本研究提供了很好的理论参考和逻辑起点，但仍存在以下不足：一是当前研究鲜少涉及成渝地区双城经济圈的金融发展差异和金融一体化问题，没有文献试图对成渝双城经济圈金融发展差异的原因进行探究。二是尽管目前有关商业银行的发展有了较多的研究，但是针对区域发展战略对商业银行的影响研究还比较缺乏。

相较于现有研究，本文的创新点如下：第一，本文以成渝双城经济圈为研究对象，从理论上构建了经济发展与银行业高质量发展之间的逻辑框架，梳理清楚了“经济发展”与“银行业高质量发展”之间的内在理论联系。第二，本文从实证角度探讨了经济发展如何影响银行业高质量发展的效应与传导机制，丰富了现有文献的研究内容。第三，通过建立指标测度成渝双城经济圈整体以及内部各城市经济发展与金融发展水平，进一步深化了区域经济发展与金融发展差异的研究维度，丰富了既有的研究内容。

2. 成渝双城经济圈经济发展与银行业发展的理论分析

经济发展的本质，是在经济总量实现持续性增长的基础之上，特定国家或地区的经济结构与社会结构逐步向高级化形态演进的系统性创新过程与动态变迁过程。银行业作为金融业的重要组成部分，在经济发展中扮演着重要的角色。银行业的健康发展对于促进经济发展、提高人民生活水平等方面都具有重要意义。

一方面，经济增长对银行业高质量发展具有规模效应。首先，经济增长可以促进银行业规模的扩大。经济的发展拉动了金融服务需求的逐步上升，银行业的业务机会也会大幅提升。银行可以通过增加分支机构、扩大资产规模、提高存贷款余额等方式来满足市场需求，从而实现规模经济效应。其次，经济增长可以促进银行业的多元化发展。随着经济的发展，不同类型的企业和个人客户对金融服务的需求逐渐多样化。银行可以通过创新金融产品和服务模式，满足客户的多样化需求，实现多元化发展。这不仅可以提高银行的盈利能力，还可以增强其抗风险能力，实现高质量发展。在经济增长的背景下，银行可以通过扩大规模、多元化发展、提高服务质量和创新能力等方式实现高质量发展，从而更好地服务客户和社会经济。

另一方面，经济增长可以带来政策支持效应的增加，进而促进银行业的高质量发展。政府可以利用这些政策支持效应来加强金融监管、提高金融基础设施水平、鼓励银行业加大对实体经济的支持力度等措施，从而促进银行业的健康发展。第一，政策支持可以通过引导资金流向和优化资源配置，促进银行业的高质量发展。政府可以通过制定货币政策、财政政策和监管政策等措施，引导银行业将资金投向实体经济、小微企业、科技创新等重点领域，推动经济结构优化和转型升级，提高银行业的服务质量和效率，实现高质量发展。第二，政策支持可以通过降低银行的风险成本，增强其抗风险能力，从而促进银行业的高质量发展。政府可以通过提供保险、担保等措施，降低银行的风险成本，提高其风险承受能力。此外，政策支持还可以通过鼓励银行进行多元化投资和风险管理，提高其抗风险能力和市场竞争力。第三，政策支持可以通过鼓励金融创新，推动银行业的高质量发展。政府可以通过制定创新政策，鼓励银行进行产品创新、服务创新和模式创新等，满足不断变化的市场需求。第四，政策支持可以通过营造良好的营商环境，促进银行业的高质量发展。政府可以通过降低企业税负、简化审批流程等措施，优化营商环境，吸引更多的企业和个人前来投资和发展，促进银行业的业务拓展和高质量发展。

综上所述，本文提出以下研究假设：

H1：成渝双城经济圈经济发展有助于提升银行业高质量发展水平。

3. 成渝双城经济圈经济发展与银行业高质量发展的实证研究

3.1. 基准回归模型设定

本文借鉴现有的做法，构建如下基本回归方程实证考察成渝双城经济圈经济发展对银行业高质量发展的影响，具体回归方程如式(3.1)所示：

$Ban{k}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_{1}Ec{o}_{it}+{\alpha }_i{\displaystyle \sum }_{i=2}^k{X}_{it}+u_i+v_t+{\epsilon }_{it}$ (3.1)

其中，下标$i$ 和$t$ 分别表示个体和年份。$Ban{k}_{it}$ 表示i地区t时期的银行业高质量发展水平；$Ec{o}_{it}$ 表示经济发展水平；$X_{it}$ 则为一系列控制变量。$u_i$ 和$v_t$ 分别代表了不可观测的城市个体特征和时间效应，${\epsilon }_{it}$ 为随机扰动项。

3.2. 变量设置

1) 被解释变量

银行业高质量发展(Bank)：本文借鉴宿伟健等[7]和秦凤鸣等[8]的做法，从结构优化视角来衡量银行业高质量发展，即采用银行业集中度来表征银行业高质量发展情况。以成渝双城经济圈城市内的银行分支机构数量衡量当地的银行业发展程度。具体测算方法如下：

$C{r}_n={\displaystyle \sum }_{i=1}^{N_m}{\left(Numbe{r}_{im}/{\displaystyle \sum }_{i=1}^{N_m}Numbe{r}_{im}\right)}^2$ (3.2)

其中，$Numbe{r}_{im}$ 表示第i家银行在成渝双城经济圈内城市m的分支机构数量，N_m代表了成渝双城经济圈内城市m全部类型商业银行的数量。其中，$C{r}_n$ 的取值越接近0时，代表了银行业市场集中度越低，银行间竞争越激烈；反之，如果等于1则表示单一银行垄断整个信贷市场。最后，参照秦凤鸣等[8]的做法，银行业高质量发展的表征指标计算为：$Ban{k}_{it}=1-Cr$ ，之所以未直接使用银行业集中度(Cr)指标衡量银行业结构，是为了更直观地考察中小商业银行占比情况，中小银行占比越高，银行业竞争越激烈。

2) 核心解释变量

经济发展(Eco)：本文参考胡晨光等[9]和冯杨等[10]的做法，采用成渝双城经济圈内各城市人均实际GDP来测度城市经济增长，同时，以2003年为基期根据成渝双城经济圈内各市GDP指数计算实际GDP，然后用实际GDP除以各城市常住人口得到各城市人均实际GDP。

3) 控制变量

借鉴现有学者的做法，采用如下控制变量：① 固定资产投资(Inv)：各地区固定资产投资总额与各地市生产总值的比值。② 外商直接投资(Fdi)：外商实际投资额占其实际GDP的比值。③ 政府干预程度(Gov)：财政支出占其实际GDP的比值。④ 城镇化水平(City)：各城市城镇人口占总人口的比值。⑤ 储蓄率(Save)：各城市人民币存款总额与GDP的比值。⑥ 交通基础设施(Traffic)：铁路里程、公路里程和内河航道里程之和与国土面积的比值。

3.3. 数据来源

本文选取2003~2022年成渝双城经济圈的16个地级市及以上城市作为样本进行实证分析。具体的数据来源于成渝双城经济圈内各省级和地级市统计年鉴和统计公报、国泰安数据库、《中国城市建设统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国城市统计年鉴》等。此外，为避免在实证检验过程中受到极端值和异常值的影响，本文对上述原始数据进行了筛选，对主要连续变量在1%水平上进行缩尾处理。

4. 实证结果分析

4.1. 面板单位根检验

为了避免在建模时出现“伪回归”现象[11]，首先对因变量、解释变量和控制变量进行单位根检验。本文选取LLC、ADF-Fisher以及PP-Fisher的形式，分别进行单位根检验，具体的结果如表1所示。LLC、ADF-Fisher以及PP-Fisher等检验方法其所对应的原假设均存在单位根。由表1可知，所有的检验变量在上述三种方法的检验过程中，其结果均显著性地拒绝原假设。这表明了本文所选择的被解释变量、解释变量以及控制变量均为平稳序列，故可以采用上述变量进行实证回归分析。

Table 1. The unit root test of each variable

表1. 各变量的单位根检验

变量	LLC	ADF-Fisher	PP-Fisher	结论
Bank	−2.3824	108.7337	224.5183	平稳
	(0.0065)	(0.0012)	(0.0000)
Eco	−4.3259	215.9034	332.1429	平稳
	(0.0000)	(0.0000)	(0.0044)
Inv	−6.5122	87.693283	128.3306	平稳
	(0.0000)	(0.0424)	(0.0000)
Fdi	−5.3972	116.5748	100.3976	平稳
	(0.0000)	(0.0218)	(0.0000)
Gov	−7.3060	131.0845	115.0168	平稳
	(0.0000)	(0.0022)	(0.0000)
City	−3.2436	147.2859	210.9985	平稳
	(0.0113)	(0.0235)	(0.0000)
Save	−8.5627	154.3118	299.8756	平稳
	(0.0000)	(0.0000)	(0.0000)
Traffic	−1.6505	187.7377	143.2983	平稳
	(0.0189)	(0.0000)	(0.0087)

注：()内为检验统计量的P值。

4.2. 基准回归结果分析

本文采用渐进回归的方式，将经济发展与银行业高质量发展纳入计量模型进行“从特殊到一般”检验，具体回归结果如表2所示。经济发展的系数随着逐步增加控制变量而减小，且在5%的水平上显著为正，这意味着成渝双城经济圈内各城市经济发展水平越高更有利于提升银行业发展水平，H1得到验证。可能的原因是，一方面，城市的经济发展水平越高，就会吸引更多的投资和资本流入，能促进银行业健康发展。同时，城市经济发展水平越高，金融业的基础设施和政策环境也会更加完善，这为银行业提供了更好的经营环境和条件。另一方面，随着城市经济的发展和金融需求的增加，银行业将获得更多的市场份额。总之，城市经济发展水平与银行业的繁荣发展密切相关。为了促进城市经济和银行业的共同发展，政府需要加大对银行业的支持力度，提高金融服务的质效，改善金融生态环境，推动经济和金融的良性互动。

Table 2. Regression results of economic development and high-quality development of banks

表2. 经济发展与银行高质量发展的回归结果

	(1)	(2)	(3)	(4)
Eco	0.2044^**	0.1853^***	0.1749^**	0.1605^**
	(2.10)	(3.48)	(2.27)	(1.98)
Inv		0.1285^**	0.1192^**	0.0984^**
		(2.36)	(2.21)	(2.03)
Fdi		0.2361^***	0.3015^**	0.1821^**
		(4.99)	(2.46)	(1.98)
Gov			0.1006^**	0.0933^***
			(2.08)	(3.20)
City			0.1495^*	0.2216^**
			(1.74)	(2.03)
Save				0.3532^***
				(3.13)
Traffic				0.0986^****
				(2.96)
常数项	1.0833^***	0.9288^***	1.1746^***	0.9985^***
	(10.05)	(3.71)	(2.98)	(2.12)
个体固定效应	控制	控制	控制	控制
时间固定效应	控制	控制	控制	控制
N	320	320	320	320
R^2	0.3834	0.2796	0.4105	0.2438

注：^*P < 0.1，^**P < 0.05，^***P < 0.01；括号内的数值为t值。

4.3. 异质性分析

为了探讨时间和区域可能产生的影响，本文进行异质性检验，具体的实证检验结果如表3所示。其中，表3第(1)和第(2)列为2003~2014年以及2015~2022年两个时期成渝双城经济圈经济发展对银行业高质量发展的影响结果，表3第(3)~(5)列为经济发展对不同区域银行业高质量发展的影响结果。

1) 不同时间段内成渝双城经济圈经济发展对银行业高质量发展的影响

由于不同样本数据时间段可能会使得经济发展对银行业高质量发展的估计结果不同，且2014年长江经济带战略的发布和后续成渝城市群发展的规划出台，成渝区域的一体化进入快速白热化发展期。故本文以2014年为界限，将时间样本分为2003~2014年和2015~2022年两个部分，分别进行异质性分析。

从表3中可以看出，2003~2014年的回归系数在10%的水平上显著，而2015~2022年的回归系数在1%的水平上显著，这说明在不同时期成渝双城经济圈内各城市经济发展水平均能提升银行业发展质量。除此之外，2015~2022年经济发展的回归系数高于2003~2014年的回归系数，其中可能的原因是，2014年以后成渝双城经济圈区域一体化水平提升在给各城市显著带来了经济增长的同时，也显著增强了地区间的金融合作，有助于实现成渝双城经济圈内各城市金融资源共享和优化配置。此外，通过协调创新、信息共享、风险分担等方式，还能提高银行业的整体效率和竞争力。

2) 分区域经济发展对银行业高质量发展的影响

对于成渝双城经济圈内不同城市而言，由于各城市的资源禀赋、发展基础、地理区位、相关政策等存在差异，致使成渝双城经济圈内不同城市之间的经济发展水平也可能存在较大的差异。因此，有必要区分不同的城市类型对成渝双城经济圈内城市的银行业高质量发展情况进行异质性分析，参照王文丽[12]的做法，从城市发展特征(即城市人口规模角度)方面进行异质性分析，观察成渝双城经济圈内不同城市经济发展水平对银行业经济高质量发展的差异性，详见表3。将成渝双城经济圈内各城市按2022年常住人口规模划分为三类：大城市为常住人口多于500万的城市，如重庆市、成都市、达州市和南充市；中等城市为常住人口在300万~500万之间的城市，如乐山市、泸州市、宜宾市、德阳市、绵阳市、内江市、遂宁市和广安市；小城市为常住人口低于300万的城市，包括雅安市、眉山市、资阳市和自贡市。

表3中第(3)~第(5)列为基于城市人口规模的异质性分析结果，结果显示大中小型城市经济发展对银行业高质量发展均有显著的正向效应，但也可以看出大型城市的影响系数明显高于中小型城市的回归系数。基于回归结果分析原因可能是：大型城市拥有更广阔的市场和更多的客户资源，这为银行提供了更多的业务机会和发展空间。大型城市通常是经济中心，企业集中、人口众多，这些因素为银行提供了丰富的客户资源和更广阔的市场空间。同时，大型城市的金融业更发达，银行机构更集中，金融创新和业务机会更多。这些城市通常是金融中心的所在地，银行机构数量众多，金融市场活跃，这为银行提供了更多的创新和业务机会。

Table 3. Heterogeneity regression results

表3. 异质性回归结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	2003~2014年	2015~2022年	大型城市	中型城市	小型城市
Eco	0.1733^*	0.2179^***	0.2548^***	0.2205^***	0.1942^*
	(1.78)	(4.45)	(3.16)	(4.79)	(1.85)
控制变量	控制	控制	控制	控制	控制
常数项	1.2357^**	0.9630^***	1.2539^***	1.3724^**	1.0033^**
	(2.09)	(2.99)	(8.77)	(2.42)	(2.01)
地区效应	控制	控制	控制	控制	控制
时间效应	控制	控制	控制	控制	控制
N	192	128	80	160	80
R^2	0.3991	0.4326	0.3529	0.4288	0.4117

注：^*P < 0.1，^**P < 0.05，^***P < 0.01；括号内的数值为t值。

4.4. 稳健性检验和内生性分析

4.4.1. 替换被解释变量和解释变量

为了确保得到稳健的经济发展影响银行业高质量发展的回归结果，参照王益[13]的做法，选取成渝双城经济圈内各城市金融机构各项存贷款余额与地区生产总值的比值作为成渝双城经济圈城市银行业水平的代理变量。对其进行对数处理后，作为代理变量进行稳健性检验。除此之外，本文还参照彭刚等[14]的做法，采用成渝双城经济圈内各城市层面实际GDP增长率来衡量经济发展水平，具体回归结果见表4所示。表4中第(1)列和第(2)列分别是加入控制变量和未加入控制变量的替换被解释变量回归的结果，可以看出，不管是加入控制变量还是未加入控制变量，成渝双城经济圈经济发展对重新测度后的银行业高质量发展影响依然显著为正。与此同时，表4第(3)~第(4)列表示的是重新测度经济发展指标后的回归结果，由表可知，不管是加入控制变量还是未加入控制变量成渝双城经济圈经济发展的系数均在1%的水平上显著为正，这也进一步说明了前文的回归结果具有稳健性。

Table 4. Replace the regression results of the explained variables and explanatory variables

表4. 替换被解释变量和解释变量的回归结果

	(1)	(2)	(3)	(4)
Eco	0.2599^**	0.2436^**^*	0.2001^***	0.1859^***
	(2.28)	(2.97)	(4.77)	(4.35)
Inv		0.1201^**		0.1397^***
		(2.08)		(5.88)
Fdi		0.2144^**		0.1949^***
		(1.99)		(3.97)
Gov		0.1782^***		0.1836^**
		(3.69)		(2.20)
City		0.2046^**		0.2235^***
		(2.33)		(4.13)
Save		0.1277^**		0.1129^**
		(2.17)		(2.41)
Traffic		0.1305^***		0.1154^***
		(3.22)		(4.08)
常数项	1.0935^***	1.1466^**	0.9721^***	1.3528^**
	(2.98)	(2.45)	(4.43)	(2.16)
地区效应	控制	控制	控制	控制
年份效应	控制	控制	控制	控制
N	320	320	320	320
R^2	0.2322	0.4106	0.2984	0.4730

注：^*P < 0.1，^**P < 0.05，^***P < 0.01；括号内的数值为t值。

4.4.2. 安慰剂检验

为了进一步验证是成渝双城经济圈经济发展而不是其他因素影响了银行业高质量发展，参照李玉山和陆远权[15]的研究，本文进行了排他性的安慰剂(Placebo)检验。保持控制变量的一一对应，将经济发展这一变量随机分配给各城市。如果经济发展对银行业高质量发展的正向促进效应消失，则证明是经济发展影响了银行业高质量发展，而不是成渝双城经济圈内的其他因素，具体回归结果详见表5。表5中第(1)列为以随机配对的经济发展变量为安慰剂指标对银行业高质量发展的回归结果，由表可知其回归系数为正且不显著，这说明随机配对的经济发展对银行业高质量发展没有产生显著影响。综上说明了与经济发展相关的其他因素对银行业高质量发展没有产生促进作用。

Table 5. Robustness test regression results

表5. 稳健性检验回归结果

	(1)	(2)
Eco	0.1394	0.1587^***
	(1.08)	(4.22)
控制变量	控制	控制
常数项	0.9759^***	1.4362^***
	(3.84)	(3.85)
地区效应	控制	控制
年份效应	控制	控制
N	320	280
R^2	0.4388	0.3808

注：^*P < 0.1，^**P < 0.05，^***P < 0.01；括号内的数值为t值。

4.4.3. 剔除异常值检验

考虑到成渝双城经济圈内重庆作为直辖市以及成都作为省会城市，相较于其他城市具有政治、经济及地域的特殊性。如果直接对其进行研究则可能会使研究样本产生极端值。故本文选择剔除重庆市以及成都市的样本值，选取其余的14个城市做回归分析，回归结果如表5第(2)列所示。由表可知，剔除重庆市和成都市后，经济发展对银行业高质量发展的回归系数在1%的水平上显著为正，这证明了前文的回归结果是稳健的。

4.4.4. 内生性的处理及工具变量

为解决可能存在的内生性问题，本文借鉴李玉山等[16]的做法构造经济发展的工具变量，即分别选取经济发展滞后一期和经济发展离差的三次幂来表示工具变量。具体做法如下：

$IV\_Ec{o}_{id}={\left[Ec{o}_{id}-E\left(Ec{o}_{id}\right)\right]}^3$ (4.1)

由表6的第(1)列可知，经济发展对银行高质量发展水平的回归系数在5%的水平上显著为正，这说明经济发展对促进银行高质量发展水平提升具有正向效应。表6第(1)列中Kleibergen-Paap rk的LM统计量P值为0.000且Kleibergen-Paap rk的Wald F统计量远高于Stock-Yogo在10%水平上的临界值，显著拒绝工具变量识别不足和其第一阶段回归弱识别的原假设。为了证明工具变量的外生性，本文参照孙圣民和陈强[17]的研究，选择构建半简化式回归的方式，将工具变量加入前文的基本回归分析中。由表6第(2)列可知，工具变量的系数不显著，这证明工具变量具有外生性。

Table 6. Estimated results of instrumental variables

表6. 工具变量估计结果

	(1)	(2)
IV_Eco	0.1612^**	0.1147
	(2.00)	(0.89)
Eco		0.1903^***
		(3.36)
控制变量	控制	控制
常数项	1.1775^***	0.9787^***
	(8.65)	(4.96)
地区效应	控制	控制
时间效应	控制	控制
Kleibergen-Paap rk LM	108.421 [0.0000]
Kleibergen-Paap rk Wald F	106.097
N	320	320

注：^*P < 0.1，^**P < 0.05，^***P < 0.01；括号内的数值为t值；[]内的数字为相应统计量所对应的P值。

5. 研究结论与对策建议

5.1. 研究结论

成渝双城经济圈的发展对西部地区乃至全国经济增长、优化国家区域经济布局、打造内陆开放战略高地、维护国家生态安全和战略安全具有重大意义。因此，本文在测算成渝双城经济圈16个城市银行业高质量发展水平的基础上，讨论了成渝双城经济圈经济发展与银行业高质量发展的关系问题。最后得出结论：总体来看，成渝双城经济圈经济发展有助于提升银行业高质量发展水平。通过一系列稳健性检验方法后，该结论仍然成立。

5.2. 对策建议

根据以上的研究结论，本文提出如下政策建议：

第一，进一步完善支持制造业的多元化金融体系建设。一是构建多层次协同的制造业金融支持体系，强化资源配置精准性。商业银行依托网点渠道与客户资源优势，开发适配中小制造企业的普惠金融产品。二是优化制造业金融支持的政策保障与风险缓释机制，强化政策引导与激励，加大对制造业金融的支持力度。鼓励银行建立制造业行业风险监测预警模型，重点关注产业链供应链稳定性、原材料价格波动等风险因素，加强对信贷资金流向与使用效益的跟踪管理。

第二，鼓励商业银行大力发展线上服务模式，提高资金运转效率。一是构建场景嵌入型线上服务生态，适配现代服务企业运营特性。引导商业银行基于现代服务业细分场景开发定制化线上服务模块。推动商业银行与现代服务产业平台开展深度数据协同。鼓励银行通过API接口接入文旅预订平台、电商服务平台、专业咨询服务系统等核心场景平台。二是建立效率导向的政策保障与服务优化机制，强化政策激励与监管引导。完善线上服务效率提升配套措施，推动建立跨部门数据共享机制，由政府牵头整合市场监管、税务、海关等部门的现代服务企业非敏感数据，向商业银行开放标准化数据接口，减少银行线上服务中企业重复提交材料的环节。

第三，城镇化发展的进程中，小微企业和涉农企业的蓬勃发展为农村剩余劳动力提供了就业场所，增加了农民收入，但此类企业往往面临融资难、融资贵的困难，发展受到一定的限制。这就要求银行等金融机构加大小微企业和农村金融专营机构建设、管理和资源配置力度，着力提升对小微和涉农企业金融服务的适用性、针对性和专业性。在完善客户信用风险评估方法、做好客户筛选的基础上，进行抵质押资产和担保方式的创新，推进动产、应收账款、仓单、农民住房、土地承包经营权等抵质押方式，推广供应链融资、物流融资等多种信贷创新产品，提升小微、涉农信贷比例，在分享城镇化建设政策红利的同时，实现自身的转型与壮大。

第四，未来双城经济圈的快速推进，牵涉到5G、大数据、物联网等新技术的多个新项目集中发展，尤其是将重点探索数字产业集聚发展模式，完善新型基础设施，开展超大城市智慧治理，加强数字经济国际合作，重点发展智能化，打造国家数字经济创新发展试验区。这为成渝地区金融服务新基建发展带来了巨大需求，商业银行可重点从上述层面切入新基建业务。

基金项目

重庆市研究生科研创新项目：数字时代公司治理水平影响碳绩效的机制与路径研究(项目号：CYS240613)；四川省哲学社会科学重点实验室城乡产业融合发展数字分析与智能决策重点实验室2025年度项目(项目号：CXCYRH25C-29)。