基于市场需求的国际贸易论文

摘要：受疫情影响，传统会展模式被双线会展所颠覆，新模式在农业应用中异军突起，但也面临诸多挑战，如会展信息不对称，参展商和观众需求匹配度不高，会展客户流失率高等现象。今天小编为大家推荐《基于市场需求的国际贸易论文 (精选3篇)》的文章，希望能够很好的帮助到大家，谢谢大家对小编的支持和鼓励。

基于市场需求的国际贸易论文 篇1：

基于“市场需求”的国际贸易专业应用型人才培养模式探索

◆摘 要：随着我国对外贸易的发展和进出口业务的扩大，基于外贸行业的人才要求需要高校在外贸人才的培养上更加全面，外贸的人才缺口也得以随着人才培养质量的提升而有所弥补。但是从国际贸易专业人才培养的现状来看，各高校在专业人才教育培养上还比较传统，与我国外贸国际化发展的大背景存在脱节的问题，基于这一窘境，高校在国际贸易专业人才培养上，要探索符合市场需求的应用型人才，这一课题也成为了目前国际贸易专业发展的现实问题。

◆关键词：国际经济与贸易专业;市场需求;应用型人才;培养模式

一、当前国际贸易专业应用型人才培养体系的目标和特点

从各高校国贸专业人才培养的一般性目标总结来看，当前国际贸易专业应用型人才的培养是基于社会和经济发展的需求，在教学中将理论和实践相结合，让学生掌握从事国贸实务工作所具备的基本知识和技能，以及在工作中所需要了解的政策和法规。此外，培养学生具备较强的综合素质能力，例如沟通协调、独立观察思考、实践业务操作、开拓创新等能力，具备较高的职业素养和政治意识，能够适应外贸行业的岗位工作的高素质应用型人才。

针对于国际贸易专业应用型人才培养的目标，我们来看当前高校在人才培养上的特点：

第一，理论知识与应用技能教学相结合。理论知识是学习的基础，应用技能是理论的实践，应用型人才的培养需要理论知识和应用技能的创新并进。

第二，创造能力与实践能力相并肩。创新与实践是应用型人才培养的重点，国际经济与贸易专业人才的培养和发展也需要创造能力来助推，需要实践能力来体现。

第三，沟通协调与执行开拓相扶持。沟通是统筹协调的手段，执行开拓是承担业务、处理工作的途径，在现代化的市场中，沟通和执行是作为应用型人才必须具备的素质能力。

第四，以校企合作为支柱，形成高校与企业互助的模式。在国际贸易应用型人才培养上，校企合作是重要的实现途径，应用型人才的培养不能仅靠单纯的学校教育模式，还需要企业与学校相配合，为学生提供良好的实践平台，以此来依据国内外市场的需求培养更加贴合时代发展的应用型人才。

二、基于市场的国际贸易专业人才培养发展需求趋势

我国近些年的经济发展的较为迅速，在世界经济的大背景下，国际贸易的人才需求越加紧张，而人才的培养也是决定我国未来经济发展的关键指标之一。在经济发展中，有数据显示，虽然每年都有大量的国际贸易类毕业生，但是岗位的适配性较低，外贸行业还是有比较大的人才缺口。究其原因，主要是因为在国际贸易发展中时代特征所呈现出的对人才的需求，与国际贸易专业的人才培养上存在着严重的脱节问题，换句话说高校培养出来的国际贸易专业学生并不能适应市场的需求。

从当前新的时代特征和经济背景下呈现出的国际贸易人才需求产生了新的趋势变化：

1.服务贸易市场结构性变革

服务贸易在国际贸易中所占的比重越来越大，在贸易经济增长中体现的作用也越来越明显，服务贸易甚至一度成为我国贸易发展的主要力量。在经济发展中，服务贸易也在向着新型化的项目来进行，其贸易的范畴也越来越广泛，例如数据处理、通讯服务、金融、技术咨询等。除此之外，服务贸易也在发生结构性的变化，逐渐的向技术密集型方向来转移。贸易发展中的结构性变革带来的国际贸易市场人才需求发展新趋势，使得符合市场需求的应用型人才在我国服务贸易市场中大有可为。

2.跨境电商背景下的国際贸易方式变革

随着信息网络的兴起和发展，跨境电商的发展模式已经成为了国际贸易的新方式，并且也将成为今后世界各国贸易发展的主导方式，在跨境电商背景下开展的国际贸易与传统的国际贸易有很大的不同，为国际贸易带来了更具优势的灵活性和时效性，这些优势也在很大程度上促进了国际贸易的深度和广度。跨境电商的发展，使得高校在国际贸易应用型人才培养上，要突破以往的贸易形式，开展跨境电商相关内容的教学，以市场需求为导向，制定符合国际贸易行业岗位群所需知识技能的应用型人才培养模式。

三、基于“市场需求”的国际贸易专业应用型人才培养—以河北外国语学院为例

基于以上的分析，我们以河北外国语学院为例，来分析地方性民办本科院校在基于“市场需求”的国际贸易专业应用型人才的培养。作为河北省的地方性民办院校，河北外国语学院的国际贸易专业应用型人才培养要针对于河北省的经济和地方性产业大力发展的特征，面向京津冀区域的中小企业，培养能够满足该区域内中小企业所需要的贸易业务岗位需求、中高端技术发展的应用型人才。在明确人才培养定位、目标、计划等方面的基础上，建立以市场需求为导向的特色应用型人才培养教学体系，构建合理的师资队伍，提高教学的质量管理。

总而言之，国际贸易专业应用型人才的培养涉及到的内容和角度都较为全面，该人才培养体系的构建也是需要多要素来构成，各高校在国际贸易专业应用型人才的培养上要积极的开拓创新，随着市场的变革也随之培养适合于市场的应用型专业人才。

参考文献

[1]王艾嘉.新形势下国际贸易专业应用型人才的培养探究[J].中国商论，2019(10)：250-251.

[2]赵晓俊.“一带一路”框架下国际经济与贸易专业应用型人才培养模式研究[J].教育理论与实践，2019，39(06)：12-14.

作者简介

任甜甜(1991—)，女，汉族，河北石家庄人，经济学硕士，河北外国语学院国际商学院，讲师，研究方向：市场经济。

基金项目：本文为2020年河北外国语学院校级课题“基于‘市场需求’的国际贸易专业应用型人才培养模式探索”的最终研究成果课题编号：[HW202021]。

作者：任甜甜 刘佳俊 吕玫慧

基于市场需求的国际贸易论文 篇2：

大数据背景下精准推荐系统在农业会展中的应用

摘 要：受疫情影响，传统会展模式被双线会展所颠覆，新模式在农业应用中异军突起，但也面临诸多挑战，如会展信息不对称，参展商和观众需求匹配度不高，会展客户流失率高等现象。基于双线会展的行业价值，为响应“十四五”规划全面推进乡村振兴的战略目标，本文以云南省农业会展为例，设计应用于农业会展中的精准推荐系统，利用GCN图卷积神经网络模型对参与方进行用户画像分析及预测，以此提高农业会展用户匹配的精确度，促进交易的达成，最终实现优质农产品“能看到，有人买”，达到云南省农产品国内国际贸易双循环的高效局面。

关键词：双线会展;农业发展;精准推荐;用户画像

本文索引：杜柯籽，马一鸣，易宏.<标题>[J].商展经济，2021(21)：-019.

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.21.05

2008年，我国首次提出“双线会展”的概念，它是线上与线下会展的结合体。线上会展通过数字技术手段实现在网上举办展会，让大众通过互联网就能达到参展体验。线下会展与线上会展都具有经济效应、社会效应等功能，为会展行业带来了巨大的产业价值链的拉动效应。双线融合的形式促进了会展多维空间的打造，满足了大众“云端畅游会展”的消费需求。

2020年，习近平总书记在“脱贫攻坚”取得重大成果的基础上提出“要加大乡村振兴战略的实施来巩固脱贫攻坚成果”。2021年中央一号文件提出全面推进乡村振兴，体现对农业农村问题的高度重视。双线会展可以充分利用网络资源和信息技术等手段，形成双线同步进行的会展模式，这可以弥补传统线下会展所存在的信息流通缓慢、成交效率低等问题。本文提出一种应用于农业会展的用户画像推荐系统设计方案，从用户动态行为数据出发，分析用户偏好，并以此为依据为参展方提供客户引流，解决双方商品交易过程中存在的产品质量、种类、数量匹配度不高的困扰，一来既可以帮助农户解决农产品滞销的问题，即打开农产品销售的新模式;二来开辟了现代化农业建设的新途径，进而开拓农业数字会展新空间。

1 文献回溯

农业发展需要新的动力，当前双线会展的构建已经成为推进农业现代化进程的助推器。在农业会展中应用推荐系统，为了增加农户收入和促进农业经济发展，农业会展的创新模式在一定程度上能够解决农业供需端的平衡。王希龙等(2021)总结了我国农业会展发展呈现逐年下降的趋势，即从2016 年的6.3%下降至2019年的5%左右。想要进一步提高农业会展的办展效率，首先需先了解其自身缺陷：农业产业链发展缓慢、农业市场信息不对称及农业会展参展商和观众需求匹配度不高等现象，最终导致农业会展办展效率低下，经济效益不显著，减缓了乡村振兴战略前进的脚步。针对此类缺陷，现有学者提出的改进思路有以下几方面。

首先，从打通农村经济上下游产业链角度出发，可以通过“农村+旅游”的新型模式来带动当地农产品的销售，虞碧娜(2020)探索了舟山市农业会展与美丽经济的融合，舟山市组团参展呈现出比例越来越大、形式不断创新，美丽经济与相关拓展产业得到相互融合。

其次，针对传统的农业管理模式，胡欣(2020)提出当前农业管理可以借助大数据分析的运作模式，通过在数字会展上展示农业发展成果的方式是推动县域经济发展的引擎，以此带动相关产业发展并完善农业会展配套设施，才能巩固国家“十三五”期间乡村振兴的成果。

最后，针对市场信息不对称的情况，为农产品贸易双方营造信息透明的市场环境成为当下迫在眉睫的痛点问题。近年来，“大数据”这一热点词汇家喻户晓，杨路明(2017)在大数据背景下提出针对云南省农产品的精准营销解决方案，提出应建立可以提供网上交易渠道的云南农产品网站，实现农产品信息的完整与对称。

本文的研究思路正是以农业会展为契机，利用会展的影响力将农业类资源进行整合划一，并借力大数据分析工具，将供给与需求一一对应。本文的创新点在于提出“应用于双线会展的农产品交易推荐系统”的构建思路，不仅可将其应用于国内农业会展中，同时可依托国际农贸会展让我国优质农产品“走出去”，国外优质农产品“引进来”以此实现农产品国内国际双循环。本文研究方法是利用用户画像技术为农业会展的参与方提供高效精准的市場信息，钱小轮(2020)认为新型农业经济主体的形成是发展趋势，同时区域特色农产品的品牌、地区经济等都可以通过大数据精准推荐来得以实现。

2 云南省农业双线会展精准推荐系统的构建逻辑

2.1 概念内涵

本文提出的“双线会展精准推荐系统”，欲构建云南省第一个双线推荐的农业会展平台，该系统旨在通过C2B、O2O、C2C的线上展会以及具有B2B、B2C性质的线下实体展会收集到的信息，为双线会展参会方提供相匹配的会展增值服务，从而帮助云南省各地农村优质农产品进入市场，达到云南省各地优质农产品“被知晓，有需求，走出去”的新局面。

2.2 预期目标

基于用户画像的双线会展推荐系统致力于服务云南农业会展参会各方，双线会展的模式让人们通过互联网就能进行参展，这让线上会展平台具有农户参展商信息发布、展会内容实时同步等功能。通过线下实体展览吸引专业观众和消费者的注意力，以此来带动农民销售收入。同时，线上展览时间、空间包容度提升可以扩大实体会展的品牌价值和影响力。本方案计划在会展前中后期的过程中加入以用户行为数据为依据的智能推荐，为农业参展人员提供高效的会展服务。

2.3 功能价值

2.3.1 创建资源信息共享，增加农户信息空间

线上会展根据信息发布系统收集各农业生产者的参展信息和用户的消费倾向来建立数据库;然后在线上平台发布招商项目内容。同时线上平台还可以为线下会展活动做预热铺垫，例如发布线下会展的相关信息、开设线下会展活动实时播报专区，展示促成的会展交易信息;线下会展活动结束后，在线上平台同步展会期间取得的成果，让大众及国内外中大型采购商了解云南省农产品供应情况，为云南省农村地区的产品及服务提供稳定市场，更为云南省建立农产品上下游产业链相关产业集群提供详细信息与合作平台。

2.3.2 提供参展商销量预测，提升农业会展服务质量

会展主办方可以通过近年区域农业会展数据，经该系统进行有效地数据分析，然后将市场需求、产品进行不同等级划分，根据所需产品价值的大小，对线上线下会展场馆的划分、参展商的名单确定、产品质量的前期了解、采购商的邀请、物流运输方式等进行方案的整理及规划。在线下会展筹备期间，举办方可以通过本方案的线上会展平台收集有意向参展的用户报名信息，通过对用户的年龄层级、工作领域、社会角色、意向产品等静态数据进行分析，得出该次展会的参展人员特征及其消费需求，据此为展销方科学备展提供依据。最终为云南省农产品走出去提供高效、有序的会展平台。不仅帮助农民稳定和扩大销售渠道，且解决会展客户流失率高的困境。

2.3.3 用数据描绘用户画像，实现农业会展精准引流

对于线下会展用户行为数据的获取，通过展中对参展人员的入场身份牌添加高频RFID标签，借助展会场馆内的信号接收装备来获取参展用户的室内移动轨迹;通过将行动路线、停留时长等展中动态数据与报名时展前的静态数据相结合来精确化用户的行为偏好。对于线上展会用户行为数据的获取，通过使用WEB挖掘技术来获取用户在网页端浏览的内容数据，并根据其在各个页面的停留时长来确定用户的需求，以此得出用户的消费偏好。此外，在展中通过实时向展会参与者推送展会相关信息与相关农业优惠政策，通过最短的时间、最便捷的方式促成农产品交易的达成。

3 云南省农业双线会展精准推荐系统架构

本方案的设计出发点为“应用于农业双线会展的精准推荐系统”，创新性的提出了从线上、线下两方面用户数据来相互补充，从而构建完善的用户画像模型，并借助神经网络预测模型实现精准推荐。本方案的整体设计如图1所示。

4 基于用户画像的农业双线会展精准推荐系统构建思路

4.1 用户静态属性画像

在会展的筹备阶段，举办方需要通过线上平台来收集用户的参展报名信息，目前广泛使用的线上报名方式为H5页面填写相应个人信息，进行表单的提交，后台管理人员导出报名用户的信息汇总表，进行参展人员分类。在对静态数据进行分类处理时，本方案设计使用决策树模型，将用户基本信息中的性别、年龄、职业领域、所在位置、意向产品等特征作为决策树模型剪枝的重要指标，对有意向的参展人员进行分类统计，并据此得出参展人员的群体性特征，为展销方的备展提供指导依据。

4.2 用户动态属性画像

在展会举办期间，通过Web挖掘技术和场馆内的定位识别技术获取用户动态行为数据对用户进行精准推荐，Web端的用户数据获取通过使用JS页面捕捉技术来获取用户的浏览记录时长与浏览路径;通过会场内的信号接收装置定时对场馆内的高频FRID芯片进行扫描捕获来获取用户的位置信息。

4.3 基于用户画像的精准推荐实现

本方案提出的基于用户画像的会展信息精准推荐，本方案的一大亮点就是借助了GCN神经网络推荐系统，通过用户数据刻画用户画像，并据此分析潜用户的偏好与潜在需求，通过预测结果对资源进行筛选匹配，为用户推送其可能会感兴趣的会展产品等信息，其基本服务流程如图2所示。

4.3.1 基于GCN神经网络的推荐系统方案

推荐系统可视为图信号的链接预测问题，图卷积网络是一种针对图信号的深度学习模型，由于其具有强大的特征表征能力，因此近年来人们提出用其来解决推荐问题。推荐系统中存在用户与商品间的异质顶点交互和用户(或商品)内部的同质顶点交互，葛尧(2020)等提出了一种新的GCN模型能够使异质顶点与同质顶点相互交互，从而提高推荐系统的性能。通过两类顶点之间同步进行的卷积操作，同时挖掘展出商品之间的关联与用户之间的关联，得到针对于不同类别用户的特定需求方案，从而为其提供精准有效的推荐。

4.3.2 参展双方用户需求报告设计

展销方需求报告主要是为了在会展活动开始前了解参展人员的构成比例、消费意向、消费能力等方面的内容，这为其在会展活动的准备阶段进行科学指导;展销方需求报告模板设计如图3(a)所示。参展用户需求报告主要是指推荐系统根据拟合计算的结果得到的用户可能进行消费的预测推荐清单，其报告模板如图3(b)所示。

5 结语

本文提出的精准推荐系统设计方案在双线会展的新模式中能够发挥重要作用。借助于用户画像技术，能够实现对用户群体消费行为的精准识别与分析，对不同群体属性、地域属性的参展用户进行综合分析，并结合用户行为信息中的个性化偏好，选择出最符合用户需求的会展信息。提升会展参与双方的体验感，同时，针对当前受疫情影响的传统会展现状，使用了精准推荐系统的“双线会展”将能够大大激发用户参展兴趣，实现跨地域足不出户的云上逛展;精准推荐的技术支持能节约参与方找到目标商品的成本，为开辟农产品销售渠道、巩固我国脱贫攻坚成果、为全面推进乡村振兴提供了一个新的思路。

参考文献

王希龙，周杰，廖吉喆.我国农业会展行業发展新特征及趋势[J].中国会展，2021(9)：64-67.

虞碧娜.舟山市农业会展与美丽经济有机融合的实践与思考[J].江西农业，2020(8)：139-140.

杨路明，黄淑珍，杨坤.大数据环境下云南农产品精准营销的对策研究[J].科技和产业，2017，17(11)：28-31+61.

钱小轮.农业会展对区域农业品牌建设与新型农业经营主体培育的作用探究[J].南方农业，2020，14(9)：109-111.

胡欣.大数据统筹下区域农业经济精准发展模式的创新策略[J].农业经济，2020(10)：10-11.

葛尧，陈松灿.面向推荐系统的图卷积网络[J].软件学报，2020，31(4)：1101-1112.

作者：杜柯籽 马一鸣 易宏

基于市场需求的国际贸易论文 篇3：

科技创新对中国城市金融竞争力的影响机制研究

[摘要]采用OLS回归以及基于回归的Shapley值分解方法对中国城市金融竞争力及其差异的影响因素进行研究分析。研究分析发现：第一，中国不同城市间的金融竞争力差异比较大，总体呈现大城市领先、中小城市发展欠佳的格局。第二，不同区域之间差异较为明显，其中，东南城市金融竞争力优势明显，东北城市金融竞争力发展滞后，中部和西北城市的金融竞争力指数普遍低于东南和环渤海地区的城市，总体处于中等发展水平。第三，科技创新、和谐社会、多元文化、开放信息、金融发展是导致中国城市金融竞争力差异的重要因素。第四，科技创新是推动中国城市金融竞争力发展的最关键性因素。最后，根据上述结论提出相关政策建议。

[关键词]科技创新;城市金融竞争力;Shapley值

收稿日期：2021-05-11

基金项目：国家自然科学基金面上项目《多中心群网化中国城市新体系的决定机制研究》(71774170)。

作者简介：刘笑男(1987—)，女，河南商丘人，经济学博士，特华博士后科研工作站和中国社会科学院金融研究所联合培养博士后，主要研究方向为城市经济、金融竞争力;倪鹏飞(1964—)，男，安徽阜阳人，经济学博士，中国社会科学院财经战略研究院研究员，博士生导师，主要研究方向为城市与房地产金融。

DOI：10 .13253/j.cnki.ddjjgl.2021 .08 .012

一、引言及文献回顾

随着全球城市人口增长和城市化率的提升，全球城市人口规模激增至2018年的42亿，是1950年的5 .6倍。据联合国发布的2018年版《世界城市化展望》相关研究报告，全球城市化率已升至55%，这一趋势到2050年将会提高至68%，城市化进程将成为未来经济社会发展的主旋律。改革开放40年来，中国的城市化进程也发生了巨大的变化，由改革开放前小于18%的城市化率跃升为当前60%左右的城市化率。但是与发达国家高达80%左右的城市化水平相比，我国城市化发展质量还有待进一步提升。如何进一步提升我国城市化高质量发展水平?我国城市化高质量发展的关键驱动因素是什么?这是当前摆在我们面前的问题。我国现在已进入新发展阶段，贯彻新发展理念，构建新发展格局，实现高质量发展，是未来城市发展的一个重要方向。在构建新发展格局、畅通国内外循环的大背景下，城市高质量发展有赖于生产要素的畅通。资金作为最重要的生产要素，其畅通与否直接关系到城市经济支持力的高低，进而影响城市社会发展能否得到有效保障。

科技创新是推动城市金融竞争力发展的最关键性要素，要抓住科技创新作为国家战略支撑的关键机遇期。《国家中长期科学和技术发展规划纲要》曾经提出“2030年跻身于创新型国家前列，2050年建成世界科技创新强国”这一伟大的远景战略目标。党的十九大报告再次强调“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”。紧紧抓住百年未有之大变局和中华民族伟大复兴战略变局的伟大历史机遇，研究科技创新对中国城市金融竞争力的影响机制分析，发挥科技创新对城市金融发展的动力支撑作用，具有非常重要的价值意义。

习近平总书记曾在党的十九大报告中提出，加快建设创新型国家，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑[1]。刘志迎(2020)[2]、Romer(1990)[3]、Ni等(2020)[4]认为科技创新应该成为国家现代化经济体系的内生变量，开发科技资源是实现强国之梦的必然选择。倪鹏飞和沈立(2020)[5]研究新型全球城市时发现，信息科技和金融是经济全球化的主导力量，并且信息科技和金融中心的叠加功能正成为新型全球城市的核心特征。科技创新的驱动作用会因区域差异而产生不同的效果，沈立等(2019)[6]实证研究中国284个地级以上城市的科教支出与城市经济增长关系时发现，科教支出有利于本地城市经济增长，同时还能在一定的时空范围内产生正的空间溢出效应。同时，范柏乃等(2013)[7]研究科技投入对省级层面的区域经济发展效应的过程中也发现，包含财政科技投入、R&D经费和人员在内的科技投入有助于驱动区域经济的发展，并且这种驱动效果存在着区域差异。但是，通常认为科技创新是能够激发城市金融发展活力的，钱学森(2001)[8]在系统学的方法论中就提倡将系统学与金融经济学的研究结合起来，这样可以更好地研究现实的经济社会。李青等(2018)[9]构建了包含科技创新与财富竞争力在内的5个维度的金融中心竞争力来构建评价体系。刘笑男等(2018)[10]、刘笑男和倪鹏飞(2019)[11]实证研究国内外大中城市竞争力中发现，科技创新、金融发展是城市竞争力发展的最关键性因素，直接影响着城市竞争力的提升。

科技创新是一个很重要的因素指标，在不少文献中都有涉及[12-14]。通过在Google学术上搜索的相关文献来看，研究国家金融竞争力、金融中心指数的相关文献不少[15-17]，但从面板数据研究多样本城市金融竞争力的相关文献并不多，研究科技创新这一关键性指标对城市金融竞争力动力机制的研究更少。本文是结合定性并主要采用定量的角度来研究科技创新对城市金融竞争力的影响程度，有效界定因科技创新导致城市金融竞争力差异的绝对贡献度和相对贡献度。

二、理论假设

关于城市金融竞争力，是从城市经济学的基本假设出发，综合利用国际贸易、內生经济增长、新经济地理、价值网络、生产网络理论，构建城市金融竞争力的投入、过程和产出的机制框架(如图1所示)，可以得到如下推论：在单一的城市里，其当地要素环境以及可以有效利用的外部环境数量、质量和结构(投入)决定着城市产业体系(包括产业和产业环节)的规模、结构和效率(过程)，而产业体系的状况又决定城市价值创造状况(产出)。由城市要素环境体系状况构成的体系，决定着城市的产业网络体系，而城市间的产业网络体系又决定着城市价值链体系。城市在要素环境、产业体系和价值收益等方面存在竞合关系，通过城市内和城市间的要素环境、产业体系与价值收益等方面的作用力与反作用力，众多城市金融竞争力被同时共同决定，且层级格局不断演化。

城市金融竞争力是一个综合性概念，它可以理解为城市金融在合作、竞争和发展过程中，能够比其他城市具有更强的竞争优势，并利用这一竞争优势来占领和控制市场，以更多更快更有效率更可持续地创造价值，为其居民提供福利的能力。基于这一理论内涵，城市金融竞争力可用“弓弦箭”模型来表达，其中，城市的资源要素和环境是城市金融竞争力的解释性指标，是各种要素的存量和流量，有软件和硬件之分，硬件为“弓”、软件是“弦”;这个模型可以用图2城市金融竞争力的“弓弦箭”模型来形象地解释。

三、研究方法与指标体系

(一)中国城市金融竞争力显示性变量的指标体系、模型与方法

中国城市金融竞争力显示性变量的指标体系如表1所示。由公式(1)可知，通过线性的方式来构造一个综合的城市金融竞争力指数，并运用这一指数来衡量城市金融竞争力的高低。具体来说，城市金融竞争力指数是由金融密度、金融浓度、金融速度这3个维度的二级指标经等权计算与标准化后所构造的一个指数，这一根据实践经验采用等权方式所构造的金融竞争力指数比较符合客观实际，它能够综合反映一座城市金融竞争力的实力。

UFCIi=FGDPiareai-FGDPiareaiσ21+FGDPiGDPi-FGDPiGDPiσ22

+FGDPit-FGDPi(t-5)5σ23(1)

公式(1)左边UFCIi是城市i的金融竞争力指数，是显示性变量，也被称为被解释性变量。FGDPi/areai是城市i的金融密度，它是单位城市面积上金融业创造的价值，反映了城市金融的效率;σ21是金融密度的样本方差;FGDPi/areai是全部样本城市金融密度的均值;FGDPi/GDPi是城市i的金融浓度，它是城市i上金融业创造的价值占全部地区生产总值的比重，反映了城市金融的结构;σ22是金融浓度的样本方差;FGDPi/GDPi是全部样本城市金融浓度的均值;FGDPit是t期城市i的金融业创造价值的总量，FGDPi(t-5)则是t-5期城市i的金融业创造价值的总量;σ23为金融业创造价值增量均值的方差。之所以考虑前5期的值，主要是考虑到金融增长的波动性，反映了城市金融业创造价值扩展的速度及规模变动情况。综合分析可知，金融密度、金融浓度、金融速度及其金融竞争力指数一同构成了城市金融竞争力中的显示性指标体系。

(二)中国城市金融竞争力解释性变量的指标体系、模型与方法

中国城市金融竞争力的解释性指标体系见表2。结合城市金融竞争力“弓弦箭”的理论模型，城市金融竞争力的投入、过程及其表现形式应该是解释变量与被解释性变量的关系。为此，构建城市金融竞争力的因素决定模型如下：

UFCIi=F(techi，harmoi，multii，infori，mfinai)(2)

techi代表第i城市的科技创新发展水平的科技创新指数，harmoi代表和谐社会发展水平的和谐社会指数，multii代表多元文化发展水平的多元文化指数，infori代表开放信息发展水平的开放信息指数，mfinai代表金融发展水平的要素环境指数。这5个综合性解释性变量构成了城市金融竞争力的投入，并且每个综合性解释变量的指数都是由1至3个不同的具体指标数据所构成。由于每个具体指标数据的原始数据的单位不一致，首先需要将这些指标的原始数据进行无量纲的指数化处理，然后将这些指数进行等权相加，最后再构造各自对应的综合性解释性变量的指数。数据处理过程中所运用最重要的计算公式为：

Xik=∑njk=0(xijk-xxjkθ2)(3)

其中，Xik表示综合性解释性变量，k代指某一具体综合性解释性变量的编号。xijk表示构成综合性解释性变量的某一具体指标的数值，xxjk表示全样本城市中构成综合性解释性变量的某一具体指标数值的均值，θ2是方差，j=0，1，2，……，n。

科技创新是城市金融发展的内源性动力，是构成现代城市金融体系中的内生性要素，它能够超强推动城市金融竞争力的提升。科技创新包括基于科学发现端的供给侧路径和基于市场需求端的需求侧路径，其中，强调供给侧路径彰显国家战略意义，强调需求侧路径彰显国家现实经济发展要求，这两条前进路径是相向而行的，不可偏废。本文所构建的科技创新这一分项指标是由科研指数和专利指数构成的，其中，科研指数代表了供给侧中的科学技术的人才资源情况，专利指数代表了需求侧中将科学技术资源转化为推动城市金融发展的能力，这些指数越高，越能够推动城市金融的发展，反之亦反。

和谐社会这一分项指标是由城市社会保障覆盖率构成的，它是推动城市金融发展的基础和条件，积极建设和谐社会有助于建设城市稳定的金融生态环境。拓展城市社会保障覆盖率，做好对社会薄弱环节的金融信贷支持，以推进和谐社会的建设和发展。

多元文化这一分项指标是由文化产业、文化设施和文化多元这3个二级分项指标所构成。培育和发展多元文化软实力，打造中国城市发展的软环境。包容、开放、创新性的多元文化是塑造现代城市金融发展的灵魂，支撑着城市的强劲发展。

开放信息这一分项指标是由主体交流、信息交流和外贸依存度这3个二级分项指标所构成。其中，主体交流代表了城市人员信息交流程度;信息交流代表了城市信息交流的便利度和信息流通程度;外貿依存度代表了城市外向型经济发展水平，它是由城市的进出口总额占该城市地区生产总值的比重所构成。开放信息指数越高，城市的开放程度越高，反之亦反。

金融发展这一指标主要是由金融人员、金融规模和金融效率这3个二级指标构成。其中，金融人员主要是指该城市的金融业从业人员数。金融规模主要是指金融机构的存贷款余额，包括金融机构中的人民币存款、外币存款、人民币贷款和外币贷款，这些金融机构中的本外币存贷款余额一同构成了金融规模。金融效率客观反映了金融机构的投入产出关系，它能够激活经济发展潜力，进一步推动金融业的改革发展。

(三)中国城市金融竞争力差异的研究分析方法

1 .中国城市金融竞争力差异测算方法

参与评价的样本城市的广泛性和典型性直接关系到相关研究结论的准确性和研究价值。本文在综合考虑国家战略发展中城市地位的基础上，结合城市金融發展的相关统计数据的可获得性、可比较性和准确性的基础上，参考城市相关金融功能区的研究成果，最终选取31个非常具有研究价值的城市(如表3所示)。这些城市主要是从直辖市、省会城市、计划单列市、重点经济或者金融节点城市中选取，涵盖中国的东北、东南、西北、西南、环渤海湾、中部6大区域的重要中心城市。具体来说，这31个城市包括京津沪渝4个直辖市，自治区中选取南宁、银川、乌鲁木齐、呼和浩特4个城市，计划单列市中选取青岛、深圳这2个城市。另外，再选取除拉萨、香港、澳门之外的其它21个省会城市，总体这31个样本城市基本涵盖了中国不同空间格局的金融发展水平状况，具有很强的代表性。

基于中国31个样本城市金融竞争力的显示性指标数据，本文详细测算了中国31个城市金融竞争力的差异情况。基尼系数(Gini Index)作为测度金融竞争力差异的主要指标，也被称为基尼指数，是一种在现实中得到广泛应用的差异测度指标。基尼系数能够测度频数分布的不均等状况，基尼系数值越大，意味着不均等程度越高。如果基尼系数的值为零，就意味着所有值都是完全均等的。如果基尼系数的值为1，就意味着取值存在着最大程度的不均等。基尼系数被广泛应用于众多学科领域的研究，包括经济学、社会学、医疗卫生、生态、工程、农业等领域。

基尼系数的常用测算公式如下所示：

Gini=1-∑nl=1(Xl-Xl-1)(Yl+Yl-1)(4)

其中，Xl为个体数量累积比例，l=0，……，n;Yl为变量值的累积比例，l=0，……，n，并且Yl按照升序排列，即Yl>Yl-1。

2 .中国城市金融竞争力差异分解方法

本文采用基于Shapley值的因素分解方法来全面研究引起中国城市金融竞争力差异的关键影响因素。该方法是由Shorrocks(2013)[18]在《分布分析的分解过程：基于Shapley值的统一框架》文章中所提出的，是基于回归的Shapley值分解方法对金融竞争力差异的评价分析，是OLS回归分析方程与Shapley值分解的有机结合，它在与其相关的因素决定函数及其差异测算指标方面都具有非常广泛的应用性，适用于差异测算指标以及其它诸如泰尔指数、基尼系数以及对数离差均值等综合衡量相关差异的测算指标，这在非完全均衡的差异分析中非常快捷有效，与此同时也可以兼顾到固定常数项以及剩余残差项相关的影响情况。这一研究分析方法的核心思想就是在计算城市金融竞争力所有解释性变量的线性组合的差异指标时，综合分析考虑每一个变量在其变量组合中的贡献。也就是说，通过借助于各种可能变化的路径进行加权平均，从而能够得到对于差异指标的完全分解，在这一过程中能够确保分解结果不受分解顺序的影响。首先，假设研究变量与影响因素之间存在线性回归关系，这一显性关系如下所示：

y=t0+t1+t2+…+tK+tR(5)

其中，t0是常数项估计量，tK=βK∧MK，tR是残差估计量。

不失一般性，假设存在3个解释变量m1、m2、m3，I(.)为差异指标，那么根据Shapley值的分解结果，m1对总的差异指标的贡献的期望值公式为：

I1(m1)=2/6[I(m1，m2，m3)-I(m1，m2，m3)]

+1/6[I(m1，m2，m3)-I(m1，m2，m3)]

+1/6[I(m1，m2，m3)-I(m1，m2，m3)]

+2/6[I(m1，m2，m3)-I(m1，m2，m3)]

(6)

公式(6)中，带横线的变量表示均值。类似地，可以写出m2与m3变量对总差异指标的贡献。

3 .样本数据说明

本文所采用的数据是面板数据，全部样本的时间跨度均集中于2006年至2016年，共计341个样本量。城市金融竞争力的指标体系中的具体分项指标的原始数据主要来自于世界知识产权组织、国家统计局、中国城市统计年鉴、中国金融统计年鉴、各城市统计年鉴、各城市金融统计年鉴以及区域经济数据库等官方公布的公开数据，这一类的数据主要是通过直接查找，并通过一定的科学计算得到的。除此之外，国际知名度数据来源于中国社科院城市与竞争力研究中心数据库，该指标主要借助google搜索引擎间接查找并经过大数据科学处理得到的。但是，2016年之后国际知名度指标的计算口径发生变化，再加上部分城市在2016年之后不再公布金融业增加值数据，因此，本文样本数据的时间区间主要截至2016年，从而保持整体数据的统一性。

四、实证结果及其分析

(一)中国城市金融竞争力的统计描述

图3是2016年中国31个样本城市金融竞争力的空间分布图，图中气泡面积的大小代表城市金融竞争力的高低。2016年中国城市金融竞争力的指数的均值为0 .353，变异系数为0 .596，基尼系数为0 .256，中国城市金融竞争力的分布不均衡，不同城市间的金融竞争力发展水平差异较大。上海、深圳和北京等超大城市的金融竞争力领先发展;西宁、哈尔滨、长春等欠发达城市的金融竞争力发展水平较低;中部区域和西北区域的城市金融竞争力指数普遍低于东南部区域和环渤海区域的城市金融竞争力指数，处于中等发展水平;东北区域和西南区域的个别城市金融竞争力指数较低，低于全国的平均发展水平。中国城市金融竞争力整体呈现出东中一体，南北分化的态势;大城市领先，中小城市发展欠佳的不均衡状态。

从图4的2016年中国城市金融竞争力指数的直方图与核密度图的叠加图形来看，中国城市金融竞争力指数分布不均衡，均值主要介于0 .3与0 .4之间，金融竞争力指数高于0 .5的城市只有上海、深圳和北京这3座城市，金融竞争力指数小于0 .3的城市则有15座城市，占全部样本城市的48 .39%;中国城市金融竞争力指数的核密度图是非标准化的正态分布，变异系数为0 .596，基尼系数为0 .256，不同城市间金融竞争力指数的差异较大，城市金融竞争优势较为强劲的城市较少，而城市金融发展相对比较薄弱的城市分布较为广泛。

从表4的2006年至2016年中国城市金融竞争力指数的统计分析可知，中国城市金融竞争力指数的均值和中位数分别从2006年的0 .226和0 .172稳步提升至2016年的0 .353和0 .304，方差、变异系数和基尼系数分别从0 .057、1 .055和0 .447稳步下降至0 .044、0 .596和0 .256。总体来看，中国城市金融竞争力分布不均衡，呈现出大城市领先、中小城市发展欠佳的分布格局，但是总体呈现着稳中向好的良好发展态势，未来有很大的提升空间。

(二)城市金融竞争力影响因素分析

缩小中国不同城市金融竞争力之间的差异，有效推动中国城市金融的共同繁荣发展，是否能够实现这一目标，其关键点在于找到影响中国各城市金融竞争力的主要影响因素。结合实践经验以及所构建的城市金融竞争力的解释性因素评价指标体系，本文认为可能影响中国城市金融竞争力的解释性因素主要包括科技创新、金融发展、和谐社会、多元文化、开放信息等重要方面。为了进一步研究上述解释性因素对于中国城市金融竞争力的影响情况，本文尝试建立关于中国城市金融竞争力及其影响因素的OLS回归模型，由于类似得分型数据并非受限数据，而应当被视作分数数据(fractional data)，在这种情况下，使用Tobit方法对模型进行估计是不恰当的，Tobit估计量不具有一致性，其估计效果最多只是类似于OLS估计，而OLS则是具有一致性的估计量。基于上述考虑，本文对中国城市金融竞争力影响因素的回归模型具体形式如下：

UFCIit=α0+α1techit+α2harmoit+α3multiit+α4inforit+α5mfinait+εit(7)

公式(7)是城市金融竞争力的OLS基准回归分析，在公式(7)中α0表示共同截距，εit表示随机扰动项，UFCIit、techit、harmoit、multiit、inforit、mfinait依次代表第i个城市的金融竞争力标准化指数、科技创新标准化指数、社会和谐标准化指数、多元文化标准化指数、开放信息标准化指数、金融发展标准化指数。为了检验模型的稳健性，本文将城市金融竞争力的影响因素逐步加入到回归分析之中，得到了OLS回归分析和因素回归分析，其所得的模型回归结果如表5所示。

模型(1)表示城市金融竞争力对科技创新的单独回归结果，结果显示，回归系数是0 .575，表明科技创新对城市金融竞争力具有正的显著性。模型(2)至模型(5)表示在逐步加入多元文化、

开放信息、金融发展以及和谐社会展等要素指标的条件下，逐步展开城市金融竞争力对科技创新的回归分析。由模型(1)至模型(5)的回归结果可知，随着城市金融竞争力影响因素的不断加入，在其对应的回归分析中，各影响因素的回归系数、符号方向与显著性始终保持一致，表明中国城市金融竞争力的影响因素回归分析的回归结果具有稳健性的。在模型结果(5)中可以综合反映各项影响因素的具体情况，从其总体表现情况来看，各项影响因素与城市金融竞争力之间呈现正的显著性，根据回归系数的大小，各项影响因素对城市金融竞争力的影响程度由高到低的顺序分别为：科技创新、多元文化、金融发展、开放信息以及和谐社会。其中，中国城市金融竞争力对科技创新的回归系数是0 .313，明显高于其它4个一级解释性指标的回归系数，科技创新是所有影响因素中对城市金融竞争力影响最强的因素。这一研究分析结果表明，总体而言，科技创新、金融发展、多元文化、开放信息、和谐社会等方面影响因素的提升会对中国城市金融竞争力的提升具有非常显著的正面推动作用，尤其科技创新对中国城市金融竞争力具有很强的激发作用。因此，能够从这一回归结果出发，恰当地采用因素分解方法较好地考量各影响因素对中国城市金融竞争力的差异相对贡献程度。

(三)基于回归的Shapley值因素分解研究

基于前述中国城市金融竞争力影响因素的回归分析结果，本文首先测算出引起中国城市金融竞争力差异的所有因素之和，以反映中国城市金融竞争力的差异，与此同时，进一步采用基于R2的Shapley值的分解方法来全面量化研究包括科技创新、金融发展、开放信息、多元文化、和谐社会在内的主要影响因素对中国城市金融竞争力差异的贡献情况。其具体的量化测算与分解结果如表6所示。

经由表6中的量化测算与分析结果可知，包含科技创新、金融发展、开放信息等在内的各项影响因素对中国城市金融竞争力总体差异的绝对解释贡献0 .879，这充分反映出本文所选取的各項影响因素在解释中国城市金融竞争力差异方面具有较强的解释力。与此同时，各影响因素对于总体城市金融竞争力差异的贡献程度是各不相同的。

科技创新、多元文化和开放信息能够对中国城市金融竞争力产生非常显著的正向作用，而中国不同城市之间在科技创新、多元文化和开放信息方面存在的差异是造成中国城市金融竞争力差异的非常重要的原因。在总体差异的相对解释贡献度中，科技创新对总体差异的贡献比例为21 .65%，多元文化和开放信息对总体差异的贡献比例为24 .61%和23 .4%。科技创新、多元文化和开放信息这3个分项指标贡献率在所有因素中排名前3位。科技创新对中国城市金融竞争力差异的相对解释贡献度较高， 是导致中国城市金融竞争力差异的关键性驱动因素。金融发展和和谐社会也对中国城市金融竞争力产生显著的正向作用，和谐社会对中国城市金融竞争力差异的贡献性程度居于中等水平，其贡献比例为17 .08%，而金融发展对中国城市金融竞争力差异的贡献为13 .26%。

五、结论与启示

基于中国城市金融竞争力及其差异的影响因素的研究结果，得出以下结论：第一，中国不同城市间的金融竞争力差异比较大，与实现中国城市共同繁荣发展的目标还有一定的距离。中国城市金融竞争力总体呈现大城市领先、中小城市发展欠佳的分布格局，不同区域间的城市差异较为明显;东南城市金融竞争力领衔发展，东北城市金融竞争力提升较为困难，中部和西北区域的城市金融竞争力指数普遍低于东南部区域和环渤海区域的城市金融竞争力指数，处于中等发展水平。第二，在中国城市金融竞争力的影响因素分析中发现，科技创新与中国城市金融竞争力之间具有显著的正相关性，科技创新是推动中国城市金融竞争力发展的最关键性因素。第三，基于中国城市金融竞争力差异测算与基于回归的Shapley值分解研究发现，以科技创新为代表的包括和谐社会、多元文化、开放信息、金融发展等在内的多种影响要素是导致中国城市金融竞争力差异的重要影响因素，其中，科技创新是导致中国城市金融竞争力差异的关键性驱动因素。

为了缩小中国城市金融竞争力之间的差异，实现不同城市的共同繁荣发展，有以下几点建议：第一，中国资源分布不均衡，人口聚集在胡焕庸线以东地区，科技创新发展水平呈现着“南高于北，东优于西”的现象;为了弥合导致城市金融竞争力差异的科技创新方面的差距，就必须破除科技创新的体制机制障碍，调动人才积极性，发挥各城市的比较优势，促进科技创新的协同发展，全方位多层次地畅通经济大循环，促进不同城市的共同繁荣发展。第二，优化科技创新布局，打造科技创新城市体系，促进科技创新的集聚与扩散。积极推动5G、工业互联网、电子信息技术等新基建项目与智慧城市的深度融合，将多元文化与开放信息纳入到城市绿色金融的可持续发展过程之中，培育新的经济增长点，以科技创新促进后发城市摆脱贫困，缩小城市金融竞争力的差距，从而推动中国城市共同繁荣的早日实现。第三，营造良好的营商环境，大力提升城市软实力，吸引和培育创新型企业，打造具有核心竞争力的创新高地。要营造良好的营商环境，为企业提供优质高效的金融服务，一方面需要建立健全科技创新市场导向机制，畅通资本、技术和人才的流通渠道，弘扬创新精神，激发市场创新活力;另一方面要提高城市国际知名度，打造开放包容、创新活力之城，打造创新创业的城市品牌形象。另外，需要特别强调的是，对于城市金融竞争力较高的城市而言，缩小其差距的重要着力点应当在于科技创新的投入、基础设施的建设以及打造优质的金融服务水平与营建良好的营商环境。而对于城市金融竞争力较低的城市而言，缩小其差距的主要手段除了基础设施建设与技术创新能力提升之外，更为重要的任务应当在于着力提高制度软环境的建设水平。

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Research on the Impact Mechanism of Scientific and Technological Innovation

on Urban Financial Competitiveness in China

Liu Xiaonan1，2， Ni Pengfei3

(1 .Tehua Postdoctoral Programme， Beijing 100029，China; 2 .Institute of Finance & Banking ，Chinese Academy of Social

Sciences， Beijing 100710，China; 3. National Academy of Economic Strategy， Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 100006，China)

Key words： scientific and technological innovation; urban financial competitiveness; Shapley value

作者：刘笑男 倪鹏飞