长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调实证分析

2015-05-11何宜庆王希祖周依仿白彩全

金融与经济 2015年9期

■ 何宜庆，王希祖，周依仿，白彩全

一、引言

金融是现代经济的核心，经济的发展离不开金融的支持。随着金融机构与金融人才的不断聚集，金融对经济社会发展所发挥的作用也越来越强。金融集聚通过资金与技术效应，引导资源合理配置，使资源向高效益低消耗的部门转移，推动经济健康发展，从而提高生态效率。生态、经济与金融三者存在着相互联系、相互作用、彼此耦合的关系，这要求我们不忽略任何一方面的作用，正确认识三者关系，使其协调发展。

长江经济带是我国继沿海经济带后最有活力的经济带，其经济增长的背后是金融集聚的不断增强。以长江经济带为背景探究金融集聚、经济增长与生态效率之间的耦合协调关系对我国的经济社会发展具有重要的现实意义和借鉴价值。国内外关于三者关系的研究，较多集中在金融集聚与经济增长方面。Goldsmith(1969)开创了金融结构与金融发展理论的研究先河，提出金融与以产业结构变动为特征的经济增长间是互为因果的关系。R.King和RLevine(1993)从金融功能角度入手研究金融结构对经济增长的影响，Rajan和Zingales(1998)则认为不同金融工具的发展通过降低企业外部融资成本的方式来促进产业经济增长。Rousseau和Wachtel(2000)利用差分面板计量分析技术对47个国家16年的数据进行分析，进一步证明银行和股票市场的发展都能在一定程度上解释经济增长。

国内的研究则起步较晚，刘军,黄解宇等(2007)、刘红(2008)研究发现金融集聚通过金融集聚效应、金融扩散效应以及金融功能促进中心地区及周边地区的经济增长。谭玉成(2008)首次将物理学中的耦合关系运用于金融产业集聚与区域经济的研究中，分析其耦合协调关系。曾献东，谢科进等(2001)则以上海市为例，进一步证明金融集聚不仅对经济起到了明显的促进作用，而且上海的银行业与证券业发展还对江浙经济增长起到了较为明显的带动作用。任淑霞(2011)运用了面板数据模型对金融集聚与城市经济增长的相关性进行检验，发现城市金融集聚对城市经济增长有明显的影响，两者之间相互作用。在经济与生态方面，傅威,林涛(2010)总结对照了前人研究的主要的三类模型，并认为神经网络模型将成为未来发展趋势。关于金融集聚与生态效率的文献较少，何宜庆(2014)、白彩全(2014)等借鉴耦合理论中的容量耦合概念，建立耦合度及耦合协调度模型，分别对我国中部六省省会城市金融集聚与区域经济增长耦合协调关系以及中国内地31个省市金融集聚与生态效率的耦合协调发展状况进行了实证分析。潘兴侠,何宜庆(2014)阐述了生态—经济—金融的耦合作用机理，并通过耦合协调度模型实证研究了鄱阳湖地区三者耦合协调发展状况。

现有的关于金融集聚、经济增长和生态效率之间关系的研究尚且不多，很少有学者将三者联系起来。本文通过耦合关联度和耦合协调度模型将金融集聚、经济增长和生态效率紧密联系起来，并以长江经济带11个省市2001～2013年的数据为例进行实证分析，深入探究长江经济带三个系统之间的耦合协调发展状况，并通过灰色预测模型对其未来的发展趋势进行分析。

二、耦合协调的作用机理

金融集聚—经济增长—生态效率是一个具有高度复杂性、不确定性、多层次性的开放系统，三者之间存在相互促进、相互制约的交互耦合关系，其耦合机理表现为：

第一，生态效率是经济增长和金融集聚的基础。良好的生态效率是社会经济活动的物质基础和条件，其提高有利于经济活动的进行，推动经济的发展，同时促进金融要素的集聚。而低水平的生态效率则会提高经济活动的成本进而制约金融集聚和经济的发展。

第二，经济增长为生态效率的提高提供保障和支持，并促进着金融要素的集聚。一方面，经济增长带来资金的积累，加快技术的改造与创新，促进资源的有效利用，从而提高生态效率。另一方面，经济不断发展引导着资源从效率低的部门逐渐向效率高的部门转移，优化产业结构，逐步淘汰高污染低回报产业，并发展低能耗经济效益高的产业，从而促进金融集聚，同时提升了生态效率。

第三，金融集聚推动经济增长和生态效率的提高。金融集聚通过调整金融机构的信贷投向，鼓励信贷资金优先进入资源节约、技术创新及投资回报率高的企业，加快科技进步及经济发展方式的转变。金融资源集中区的有效投资带来经济增长的同时，引导着生态效率的不断提高。

金融集聚、经济增长与生态效率之间的紧密联系要求我们必须同时关注三者的协调发展，对于一个经济区域，任何一方面滞后，都会在一定程度上阻碍当地国民经济的发展。

三、指标体系及耦合发展模型建立

（一）指标体系的构建

指标体系的构建是测度金融集聚、经济增长与生态效率耦合关系的关键，按照科学性、整体性、层次性和操作性等原则选取指标，通过参考大量文献，得到了综合测度指标体系（表1）。所用的数据来源于2002～2014年的《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》、《中国金融统计年鉴》、《中国保险统计年鉴》、长江经济带11省市相关年份的统计年鉴和统计公报、国家统计局和中经网统计数据库，仅有部分数据缺失，本文对缺失数据采取外推法或插值法得出估计值进行处理。

（二）权重计算方法

在测度金融集聚、经济增长与生态效率3个系统的各指标的权重时，为减少主观因素，本文采用相对客观的“熵权法”求取各指标权重。熵权法针对客观的原始信息，通过分析各指标之间的关联程度及各指标所提供的信息量，测算各子系统及构成要素指标的权重，具体计算权重过程如下。

（1）对指标数据进行归一化处理，得到归一化后数据 u″ij：

表1 金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调系统指标体

（三）功效函数

（四）耦合度函数

耦合是指两个或两个以上的系统或运动方式之间通过各种相互作用而彼此影响以至联合起来的现象，是在各子系统间的良性互动下，相互依赖、协调、促进的动态关联关系。根据已有的n维系统相互作用耦合度模型，即：

由于本文讨论的是3个系统耦合关系，所以经过处理得到3维耦合度函数，本文给出金融集聚、经济增长与生态效率系统耦合度函数如下：

本文取k=3,其中C为金融集聚、经济增长与生态效率3个系统间耦合度，其值介于0和1之间，k为调节系数。当C趋向于0时，说明金融集聚、经济增长与生态效率所组成的耦合系统处于耦合失谐状态；当C趋向于1时，说明金融集聚、经济增长与生态效率所组成的耦合系统处于优质耦合状态。

（五）耦合协调度函数

耦合度能够有效地反映金融集聚、经济增长与生态效率3个系统之间的作用强度，但是此函数也存在缺点，无法全面反映金融集聚、经济增长与生态效率的整体功能和综合协调发展水平，并且无法匹配U1、U2及U3之间的实际经济意义。因而本文建立了耦合协调度函数如下：

其中C为耦合度，T为金融集聚、经济增长与生态效率综合发展水平指数，α、β、γ为待定系数。考虑到金融集聚、经济增长与生态效率在区域经济发展中的重要性，参考相关文献及听取相关专家的意见后，本文取α=β=γ=1/3。为了更好地衡量金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调发展程度，本文对耦合协调发展程度进行等级划分如表2。

表2 耦合协调度等级分类

四、实证结果分析

（一）金融集聚、经济增长与生态效率发展水平分析

根据综合发展水平指数公式（式3），得出长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率三者综合发展水平，见图1。

图1 长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率发展水平分析图

由图1可以看出，2001～2013年长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率三者综合发展水平整体呈上升趋势。其中，长江经济带金融集聚与经济增长水平呈明显上升趋势且走势大体相同，表明金融集聚与区域经济增长相互作用相互促进。而生态效率水平在2001～2006年呈下降趋势，2006年开始上升，但总体基本维持在0.4～0.5水平。

（二）各省市金融集聚、经济增长与金融集聚耦合协调度分析

本文利用2001～2013年长江经济带11省市面板数据并将其标准化得出各指标标准化数据，将标准化后数据以及根据熵权法计算出的各指标权重代入功效函数，计算出11个省市3个子系统（金融集聚、经济增长与生态效率)的功效值，累加得到U1、U2和 U3。将U1、U2和 U3代入耦合度函数（式1）和耦合协调度函数（式2）计算得到C值、T值以及 D值，最终得到13年间11个省市金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度状况。由于利用各省市13年耦合协调度均值对11个省市进行排名较不全面，因而本文利用spass19.0软件对11个省市2001～2013年的耦合协调度进行标准化后再进行主成分分析 (由于2004年、2005年与2006年数据间存在高度的相关性，因而本文剔除2004、2005和2006年数据），提取1个公共因子，其中KMO=0.717，该公共因子方差为98.766%，然后计算出各变量所占权重从而得出11个省市综合得分并进行排名，具体结果见表3，图2和图3给出了长江经济带各省市及地区耦合协调度变化趋势。

表3 长江经济带11省市金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度

图2 长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率耦合度与耦合协调度比较图

图3 长江经济带各地区金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度图

1.从整体来看，2001～2013年间，长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率耦合度和耦合协调度均值分别为0.938和0.599，说明金融集聚、经济增长与生态效率3个系统之间呈现出较为明显的互相作用关系，但由于3个系统的整体功能及综合发展水平不高，从而使得金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度不高，表明长江经济带3个系统发展水平刚跨入初级协调阶段，还有巨大的发展潜力和上升空间。由图2可以看出，2001～2013年间长江经济带3个系统耦合度和耦合协调度差异并不明显，耦合协调度在0.574～0.627区间内浮动，在过去的13年间，长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率协调发展问题并未得到较大的改善。

2.从区域来看，长江经济带横贯我国东、中、西三大地区，金融集聚、经济增长与生态效率协调发展水平存在地区差异。现将长江经济带分为上游、中游及下游地区进行分析，其中，下游地区包括上海、江苏及浙江，中游地区包括安徽、江西、湖北及湖南，上游地区包括重庆、四川、贵州及云南。由图3可以看出，2001～2013年间，上、中、下游地区3个系统耦合协调度均呈稳步上升趋势，但呈现出明显的空间差异，下游、中游及上游3个系统间耦合协调度阶梯式递减。中游及上游地区3个系统耦合协调度明显低于长江经济带平均水平，下游地区远高于长江经济带平均水平。

3.从各个省市来看，2001～2013年，上海、江苏及浙江3个系统为良好协调类型，上海、江苏及浙江3省处于我国东部沿海地区，为长江经济带龙头，其地理位置优越，对外开放水平高，科技发达，人才密集，其金融产业发达，经济实力雄厚，生态效率高，因而其金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度要明显优越于其他地区。处于勉强协调类型的有安徽、湖北、湖南、重庆及四川5省市，虽然在技术条件、市场环境等因素方面不如东部沿海地区成熟，但是我国中部或西部发展速度较快省市。江西、贵州及云南为濒临失调类型，由于该3个省为我国经济发展相对弱后地区，其中贵州及云南位于我国云贵高原地区，地理位置、科技水平、市场环境、人力资源等条件远不如长江经济带其他省市，因而其金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度较低。

（三）金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调发展收敛性分析

由表3和图3可以看出，长江经济带11个省市及地区之间金融集聚、经济增长与生态效率的耦合协调度差异明显，因而有必要对长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度进行σ收敛性检验。本文利用σ收敛性检验测度长江经济带上、中、下游间3个系统耦合协调度的离散程度，即地区差异，如果 σ(t＋1)＜σ(t),则称发生 σ 收敛，表明各省市之间耦合协调度差距在缩减。其中σ收敛性检验公式如下：

式中，Xm（t）表示第m个省市t时期耦合协调度，N表示各地区省市总数。长江经济带上游、中游及下游地区金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度收敛性检验结果见图4。

图4 长江经济带各地区金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度收敛检验图

由图4可知，从长江经济带整体来看，上中下游地区耦合协调度的σ值均小于长江经济带耦合协调度的σ值，2001～2013年间长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度的σ值表现为先上升后下降，其中2001～2007年呈现上升趋势，2007年后开始下降。分区域来看，考察期内下游地区3个系统耦合协调度σ值呈下降趋势，且下降幅度较大，因而下游地区耦合协调度σ值呈现收敛趋势。中游地区耦合协调度σ值有升有降，波动幅度不大，总体而言σ值较为平稳。上游地区3个系统耦合协调度σ值表现上升趋势，未呈现出收敛势态，表明上游地区金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度差距在扩大，4个省市之间的发展差距仍然存在。

（四）金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度灰色预测

灰色预测模型灰色系统理论在处理时间序列短、统计数据少的小样本问题时精度较高且既可进行短期预测，也可进行长期预测,因此本文采用定量预测中的灰色预测GM(1.1)模型，利用已有2001～2013年11个省市耦合协调度预测2014～2018年长江经济带11个省市金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度。其建模的基本思想是将无明显规律的时间系列经数学运算变为有规律的时间系列。

式中，X（1）为 n 个序列值累积生成的新序列，t为第n个序列值，a为发展系数，b为灰作用量。

后验差检验模型精度为C=S2/S1，C为后验差比值，S2为方差，S1为 X（0）的方差。

依据GM(1.1)灰色预测模型，利用2001～2013年长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率的耦合协调度D，本文对长江经济带2014～2018年金融集聚、经济增长与生态效率的耦合协调度D加以预测，预测结果见表4。

表4 长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率的耦合协调度预测结果

从表4可以看出，2014～2018年5年内长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率的耦合协调度总体呈上升趋势,表明长江经济带11个省市越来越重视金融业对经济增长的促进作用，在保障经济增长的同时也越来越重视生态环境的保护，生态效率的改善，从而促进金融集聚、经济增长与生态效率协调发展。具体来看，上海市始终扮演着长江经济带龙头作用，在2015年后持续表现为优质协调类型；浙江省金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调类型持续表现为良好协调发展类型；江苏省在所预测的5年内金融集聚、经济增长与生态效率表现出较好的协调发展势头，在2018年上升为优质协调类型；安徽省在2018年由勉强协调发展类型上升至初级协调类型，重庆市表现为初级协调发展类型；江西、湖北、湖南及四川4省在所预测年份内3个系统耦合协调类型持续表现为勉强协调类型；贵州和云南虽仍然面临着濒临失调的困境，但是其耦合协调度值呈明显递增趋势。

五、结论与建议

利用2001～2013年统计数据，运用熵权法和容量耦合模型等对长江经济带11个省市的金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调发展状况进行实证分析，结论如下：从空间上看，长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度呈现明显的东、中、西空间差异，上游、中游及下游地区发展差距较大，且经过σ收敛性检验表明长江经济带上游地区各省市间发展差距较大。从时间上看，2001～2013年长江经济带11个省市金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度呈上升趋势，通过灰色预测模型预测出长江经济带未来5年3个系统耦合协调度保持递增趋势。从整体来看，长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调发展类型共有4种类型，分别为良好协调、初级协调、勉强协调及濒临失调型，较好的协调发展类型均位于长三角地区。

长江经济带横跨我国东中西三大区域，具有独特优势和巨大发展潜力，在区域发展总体格局中具有重要战略地位。金融集聚、经济增长与生态效率的协调发展对区域经济的良好发展具有重要意义。从而应进一步加强沿江省际协作、下游与上中游协作，促进区域通关一体化，通过产业梯度转移和技术梯度转移，不断缩小长江经济带11个省市间金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调度的区域差异，为长江经济带协调发展提供坚实的支撑。从长期趋势来看，长江经济带金融集聚、经济增长与生态效率耦合协调发展的区域差异仍将持续存在，因而应从流域经济协同发展的视角挖掘中上游广阔腹地蕴含的巨大内需潜力，促进经济增长空间从沿海向沿江内陆拓展，形成上中下游优势互补、协作互动格局，缩小东中西部地区发展差距。

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