经济高质量发展下金融发展与科技创新耦合协调分析

张红美

金融发展和科技创新的耦合协调发展对支撑经济高质量发展十分重要。本文利用2014—2018年15个副省级以上城市的数据为样本，运用功效系数法和耦合协调度模型，测算了15个副省级城市金融发展与科技创新的耦合协调度。研究表明：（1）两系统中金融发展子系统的贡献大于科技创新子系统，耦合系统表现为金融发展主导型，科技创新发展水平较低;（2）15个副省级城市两系统整体耦合程度不佳，只有深圳一市勉强协调，其余14个副省级城市几乎都处于失调发展状态;但整体呈现缓慢递增态势。

一、引言及文獻述评

党的十九大报告指出，当前我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。在转变发展方式、转换增长动力的关键时期，将金融发展和科技创新紧密结合起来、使二者耦合协调以引领支撑经济高质量发展十分重要。其中，科技创新是引领发展的第一动力，金融则为科技创新和经济高质量发展的提供要素支撑。金融发展和科技创新是推动经济高质量发展的重要因素，要积极探索两系统之间的耦合与互动关系，实现二者的耦合协调发展，对实现经济发展方式的转变有重大意义。

近年来，国内诸多学者对金融发展和科技创新的研究主要体现在：（1）单向关系：金融发展对科技创新的影响或者科技创新对金融发展的影响;如金融发展对科技创新的作用影响作用增强，促进了创新效率，且金融支持对中小型科技企业影响更明显（孙伍琴和朱顺林（ 2008） 、李颖等（ 2009））（2）双向互动关系：科技创新与金融发展具有非常明显的相互作用，从长远看，两者之间具有十分显著的正相互作用（刘凤朝等（2007）、张元萍等（2012）、余立平（2013）、邵宜航等（2015））;（3）耦合协调关系：科技和金融之间的关系不是单向关系，也不仅仅是双向互动关系，而应该是相互融合、彼此影响的耦合关系，从中国内地省际数据来看，中国金融发展与科技创新的系统耦合协调度整体不佳（徐玉莲等（2011），张林和李雨田（2015）、张林（2016））。

现有金融发展与科技创新的耦合协调研究多将目标定位为省际或者某一省市的区域数据，对15个副省级城市的研究相对较少。15个副省级城市作为各区域的重要城市，研究其金融发展与科技创新的耦合协调发展，不仅对其自身还对周围城市经济高质量发展起到较强的引领和辐射作用。

二、评价指标与数据处理

（一）“金融发展和科技创新”评价指标体系

借鉴张林、吴爱军等的研究成果，从金融发展环境和金融发展能力两方面构建金融发展子系统指标体系;借鉴徐玉莲、王仁祥等的研究成果，从科技创新投入和科技创新产出两方面构建科技创新子系统指标体系。具体如表1所示。

（二）数据处理

数据来源：本文以中国15个副省级城市为研究对象，选取2013-2018年相关数据进行耦合分析。金融发展指标数据主要来源于各城市历年《统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和各城市地区金融运行报告。科技创新数据主要来源于历年《中国科技统计年鉴》、《中国火炬统计年鉴》、各市科技经费投入统计公报等。

数据处理：为消除指标数据量纲不同造成的影响，需先进行标准化处理，然后再进行赋权，本文采用极差标准化法处理原始数据。结合本文指标方向性质（正向指标），本文采用以下公式：

三、耦合协调模型的建立

耦合是物理学中的一个概念，耦合度是用来比较系统之间或系统内部要素之间协调状况好坏的定量指标，因此我们可以把金融发展与科技创新两个子系统通过其各自元素的相互作用、相互影响称作耦合发展，其大小反映了金融发展与科技创新在一定时期内耦合协调状态。

（一）功效函数模型

本文把U1假定是金融发展子系统序参量，U2假定是科技创新子系统序参量。Uij为金融发展和科技创新两子系统内部第i个指标的第j个变量，综合利用观测指标计算两系统功效水平，计算公式为：

（二）耦合度评价模型

“金融发展一科技创新”耦合度指是金融发展系统与科技创新系统内各要素之间协同作用的影响程度。根据容量耦合概念和耦合系数模型，构建的耦合度模型将包括两个子系统，分别是科技创新和金融发展两个子系统，其模型为：

（三） 耦合协调度评价模型

金融发展与科技创新对经济高质量发展的作用不但取决于各自的发展及相互作用，更重要的在于二者的相互融合、促进与协调发展。为准确反映两子系统协同发展状态，需要计算耦合协调度，以观察二者是高水平相互促进，还是低水平相互掣肘。金融发展和科技创新两子系统耦合协调度模型如下：

上述公式中，D为科技创新与金融发展的耦合协调度;T为两系统耦合协调发展的综合评价指数，且T=α*U1+β*U2，其中α、β为待定系数，且α+β=1，分别表示金融发展和科技创新在两子系统协同发展中的重要性及贡献度，即两子系统的权重。本文中两子系统金融发展和科技创新对经济高质量发展同样重要，特赋予两系统各0.5的权重，即α=0.5，β=0.5。

（四）耦合协调度评价标准

为准确反映金融发展与科技创新耦合协调发展水平，根据相关文献提出以下评判标准，如表2，以判断15个副省级城市金融发展与科技创新两子系统耦合协调等级。

四、实证结果与分析

（一）两系统功效发展水平分析。

根据上文功效函数模型（3），计算出15个副省级城市金融发展和科技创新的功效发展水平，计算结果见表3，变动趋势见图1、图2。

从各区域来看看，各城市科技创新与金融发展两系统功效发展水平状态不一，如图1所示，15个副省级城市中仅深圳和西安科技创新系统综合序参量高于金融发展综合序参量值，表明深圳和西安有丰富的创新资源，但其金融发展系统深度稍显不足;广州市金融发展综合序参量均值明显高于其他城市，但与金融发展程度相比，科技创新能力略显不足。厦门和长春的金融发展指标平均值相对较低;深圳科技创新指标均值远高于其他区域，长春市明显低于其他城市。其中，广州、杭州、成都科技创新与金融发展两系统综合序参量差距尤为明显，且都为金融发展主导型。

从两系统综合序参量的均值来看看，15个城市的均值分别由2014年的0.171和0.215增至2018年的0.269和0.385，且保持了相对稳定的上升发展趋势。从数值大小看，金融发展子系统综合序参量的数值明显比科技创新子系统的数值高，表明金融发展子系统已经得到了大幅提升，但科技创新综合序参量发展就相对平缓，即金融发展子系统的贡献大于科技创新子系统，耦合系统表现为金融发展主导型，表明2014-2018年科技创新发展水平较低。

（二）耦合度与耦合协调度分析。

根据上文耦合度与耦合协调度模型，计算出15个副省级城市科技创新与金融发展耦合度和耦合协调度历年均值，计算结果如表4、表5所示，变动趋势为图3、图4：

从城市耦合（协调）发展等级看，得益于深圳市宽松的金融政策环境，优良的金融生态环境和完善的市场机制，为科技创新提供了充分的保证，同时，深圳十分重视创新资源的培育，比如科研经费的增加或技术人才的培养等，使其科技创新水平不断提高，让科技创新和金融发展系统能够同步稳定发展。但是，深圳市以外的其他14个副省级城市几乎都处于失调发展状态，尤其是长春市的耦合协调度数值仅0.176，相对较低，与其他省份有一定差距，这可能是由于金融发展相对比较缓慢，科技金融投资相对比较少，科技创新能力不足，创新环境相对较差，限制了金融资本对科技创新投资的积极性，也使科技创新对金融发展的作用降低。

从各年份的耦合度来看，15个副省级城市的耦合度从2014年的0.478下降至2018年的0.471，同期的耦合协调度却在缓慢增长。由此可见，要促进科技创新与金融发展的耦合发展，不仅要提高金融发展与科技创新的耦合程度，还要保持两者相对稳定的同步发展态势，实现高度的耦合协调。本文的15个副省级城市耦合协调度总体水平在2014年到2018年中呈现递增态势，但增长缓慢，仍然处于较低状态，截止至2018年，15个副省级城市的耦合协调度的总体水平仅为0.379，还处于轻度失调阶段，距离达到优质协调耦合还有较大的上升空间，科技金融一体化体系尚未建立起来。

五、结语

本文基于耦合协调度评价模型，利用2014--2018年中国15个副省级城市相关数据，构建了金融发展与科技创新两系统指标体系，并進行耦合协调度实证分析。结果表明：

第一，2014--2018年5间两系统中金融发展子系统的贡献大于科技创新子系统，耦合系统主要表现为金融发展主导型，科技创新发展水平较低;第二，15个副省级城市的科技创新与金融发展之间存在耦合关系，但耦合度呈现微幅下降;耦合协调度模却在缓慢增长，但具有积极作用的耦合协调发展机制还没有形成;第三，两系统耦合协调度的绝对表现不佳，且呈现出“橄榄型”，即勉强协调和严重失调都很少，轻度失调到重度失调居多（12市），且东北地区4市耦合协调度明显落后于东部沿海城市。

（作者单位：西安外事学院）

基金项目：陕西省教育厅2018年度专项科学研究，项目名称《陕西省金融集聚与区域经济增长耦合协调关系研究》（项目编号：18JK1118）。