基于耦合視角的城鎮化與金融發展關系研究

劉小瑜,汪淑梅

(1.江西財經大學研究生院南昌330013;2.上饒銀行股份有限公司江西上饒334000)

基于耦合視角的城鎮化與金融發展關系研究

劉小瑜1,汪淑梅2

(1.江西財經大學研究生院南昌330013;2.上饒銀行股份有限公司江西上饒334000)

為探究城鎮化與金融發展間耦合協調關系,構建相應評價指標體系,以江西省為例,運用熵權Topsis法和耦合協調評價模型進行實證分析,研究結果表明:2000—2013年,江西省城鎮化與金融發展及金融發展各子系統均處于頡頏階段,協調度有所提升,但協調性水平還不夠高;城鎮化與金融發展的協調度變化情況主要取決于金融發展狀況;城鎮化與金融效率的協調度提升成效顯著。

城鎮化;金融發展;耦合協調性

0 引言

諾貝爾經濟學獎得主斯蒂格利茨認為21世紀影響世界發展最大的兩件事情分別為美國的高科技產業和中國的城鎮化。在當前外需不振、城鄉二元結構問題突出的情況下,城鎮化建設必將成為拉動內需的重要引擎和破除城鄉二元結構的根本出路,這也是新一屆領導班子大力推進的重點工作之一。而城鎮化進程涉及經濟社會發展的各個方面,是一項復雜的系統工程,需要金融業發揮支撐作用。金融業作為現代經濟的血液,可以為城鎮化建設和優化生產要素布局提供資金支持,對城鎮化建設具有巨大推動作用,因此有必要研究城鎮化和金融發展間的關系。

總體而言,當前城鎮化和金融發展間關系的研究方法多采用計量模型,如VAR模型和面板數據模型等,將二者視為各自發展但又相互影響的系統,從耦合協調角度對二者互動狀態的定量研究還鮮有涉及。已有的從系統聯動角度展開的研究僅為城鎮化和金融發展整體的耦合時序變化,缺乏城鎮化系統和金融發展各子系統的耦合協調性研究。本文通過構建城鎮化和金融發展指標體系,以江西省為例,探討城鎮化與金融發展及金融發展子系統耦合協調時序變化,旨在更好地進行新型城鎮化建設,為政府政策的制定提供參考依據。

1 研究方法

本文采用熵權TOPSIS法和耦合協調評價模型作為城鎮化和金融發展耦合協調分析的主要方法。

1.1 熵權TOPSIS法

熵權TOPSIS法實質是熵值法和TOPSIS法的結合,通過熵權法確定各評價指標權重,再利用TOPSIS法確定各評價對象的排序。熵權TOPSIS法的主要計算過程如下:

(1)假設有n個待評價對象,各評價對象有m個指標,則初始數據矩陣可表示為X=(xij)n×m。

(2)由于各指標的正負取向和量綱不同,因此在進行數據分析之前,需要對數據進正向化和無量綱化處理。

(3)第j項指標的信息熵:

(4)第j項指標的差異性系數為gj=1-ej,gj越大,則第j項指標的差異性越大,其重要性越強,所占權重越大。

(5)第j項指標的權重:

(6)計算加權矩陣:

(8)計算待評價對象與最優解及最劣解的歐氏距離:

(9)計算綜合評價指數:

1.2 耦合協調評價模型

根據現有對耦合協調度的相關研究,大部分學者借鑒物理學中的耦合模型,建立多個系統彼此相互作用的耦合度模型,模型計算公式為:

由此可以推出反映城鎮化和金融發展兩個系統協調效應的耦合評價模型,模型表示為:

式中,D為城鎮化與金融發展系統的協調度;T為這兩個系統的綜合協調指數,反映兩系統的綜合發展水平對協調度的貢獻;α和β是待定參數,由于在城鎮化與金融發展的協調發展過程中,兩系統具有同等重要性,本研究均取α和β為0.5。

耦合度反映系統間的依賴程度,協調度是反應系統間在耦合基礎上的協調狀況的優劣程度。目前學術界尚無耦合度和協調度的劃分標準,參照劉耀彬(2005)和蔣天穎(2014)等學者的研究成果,結合本研究實際情況,將耦合度和協調度均劃分為四個層次,具體情況見表1所示。

表1 耦合度與協調度劃分標準

2 指標體系的構建

探究城鎮化和金融發展間的耦合協調關系需要通過建立指標體系,并對這兩者的綜合發展水平進行評價。本文從人口城鎮化、經濟城鎮化、空間城鎮化、社會城鎮化、城鎮化效率和城鄉協調這六個方面構建城鎮化水平評價指標體系,從金融規模、金融結構和金融效率這三個維度構建相應的金融發展評價指標體系。在選取具體指標時,遵循系統性、代表性、因地制宜性和數據可得性等指標選取原則,并參考郭葉波(2013)和夏祥謙(2014)等的觀點,最終構建的指標體系如表2所示。

表2 城鎮化和金融發展綜合評價指標體系

3 江西省城鎮化與金融發展耦合協調分析

3.1 數據來源

為探究城鎮化與金融發展間的耦合協調關系,本研究以江西省為例,對其2000—2013年城鎮化與金融發展耦合協調情況進行測度與分析。指標數據來源于2001—2013年《江西統計年鑒》和中國經濟與社會發展統計數據庫,部分指標數據由原始數據推算得到。

4.2 城鎮化與金融發展耦合協調性分析

基于熵權TOPSIS的計算步驟,將2000—2013年城鎮化和金融發展兩個指標體系中各指標值分別帶入相應公式,可得城鎮化和金融發展的綜合評價結果,所得結果如表3所示。為便于分析,對城鎮化和金融發展的綜合評價結果分別用城鎮化總指數和金融發展總指數表示。同時按照耦合協調評價模型的基本原理,將城鎮化總指數和金融發展總指數帶入該模型的計算公式,得到城鎮化和金融發展這兩個系統的耦合度和協調度,結果見表3所示。

表3 2000一2013年江西省城鎮化與金融發展評價結果及耦合協調性

為了直觀上判斷城鎮化總指數、金融發展總指數以及兩個系統的耦合協調情況,繪制表3所對應的折線圖,結果如圖1所示。

圖1 2000一2013年江西省城鎮化與金融發展評價結果及耦合協調性

由圖1可知,江西省城鎮化總指數變化情況分為三個階段,其中:2000—2003年緩慢下降;2004—2005年慢速上升,2006—2013年則快速上升。評價結果表明,2013年城鎮化水平最高,2003年城鎮化水平最低,城鎮化總指數整體呈上升趨勢。進一步探究城鎮化水平逐步提高的原因,可以發現除了單位固定資產實現GDP、城鄉居民消費支出之差和城鄉居民可支配收入之差這三個指標外,其他城鎮化評價指標體系中的各指標值都得到不同程度的提高,尤其是人均財政科技支出、人均財政教育支出和互聯網普及率這三個權重最大的指標的提升效果顯著(見表4)。

表4 2000一2013年江西省城鎮化與金融發展各評價指標權重

金融發展總指數在2000—2002年、2006—2008年和2009—2011年這三個時間段內波動性最大。除去波動區間,金融發展總指數變化不大,特別是2013年與2000年相比,金融發展水平并沒有得到提高。進一步對導致金融發展水平偏低的原因進行分析,從表4數據可以發現金融發展指標體系中金融結構指標組中股票市場融資額占融資總量比重的權重最大,為0.3208,但是這一指標值在不斷下降,由2000年的0.0192下降到2013年的0.0026;金融規模指標組中股票籌資額占GDP比重的權重次之,為0.3053,這一指標值也在不斷下降,由2000年的0.0170降到2013年的0.0023;金融發展指標體系中股票市場融資額占融資總量比重和股票籌資額占GDP比重兩個指標的權重合計為0.6261,而這兩個指標值都在下降,進一步拉低了金融發展水平的評價值,因此股票市場發展水平低成為江西省金融發展的一大瓶頸。

由圖1可知,2000—2013年江西省城鎮化與金融發展的耦合度在0.3～0.5之間,其中2005年城鎮化與金融發展整體耦合度最高,其值為0.4995,這是因為2005年權重最大的兩個指標股票市場融資額占融資總量比重和股票籌資額占GDP比重的評價值均由下降轉為上升趨勢,這使得金融發展總指數也由下降轉變為上升趨勢,促進了耦合度的提高;2000年耦合度最低,為0.3371,這是由于這一年城鎮化和金融發展兩個總指數值差距較大且變化趨勢相似度低。由此可見,2000—2013年期間江西省城鎮化與金融發展均處于頡頏階段,并且隨著時間的推移無明顯變化,耦合態勢較平穩。就協調度而言,2010年協調度最高,其值為0.5068,處于高度協調耦合階段,這是因為股票市場融資額占融資總量比重和股票籌資額占GDP比重的評價值均由下降轉為上升趨勢,而這兩個指標權重都很大,這使得金融發展總指數也由下降轉變為上升趨勢,而金融發展總指數與城鎮化總指數值有所提高且均處于上升態勢,進一步提高了協調度;2004年協調度最低,為0.1745,處于低度協調耦合階段,原因是股票市場融資額占融資總量比重和股票籌資額占GDP比重的評價值下降幅度較大,金融發展與城鎮化間的總指數走勢不一致,拉低了協調度;其他年份的協調度均低于0.5,處于低度協調耦合階段或中度協調耦合階段。其中,2000—2008年大體處于低度協調耦合階段,而2009—2013年則大體處于中度協調耦合階段,這是由于2008年國際金融危機后,金融系統逐漸得到恢復,金融發展水平波動程度減小,與不斷上升的城鎮化水平間的耦合協調態勢得到加強。雖然耦合協調階段進一步提升,但是這種協調性水平還不夠高,因此加強城鎮化與金融發展的協調性應成為當前城鎮化建設的重點工作。觀察金融發展總指數和協調度的時序走勢,可以發現這兩者的走勢情況很相似,相對而言,協調度的走勢變化情況更緩和些,因此可以得到城鎮化與金融發展的協調度變化情況主要取決于金融發展狀況,進一步得出提高江西省城鎮化與金融發展的協調性的關鍵是提高金融發展水平。

3.3 城鎮化與金融發展子系統耦合協調性分析

上述分析結果表明金融發展水平是提高江西省城鎮化與金融發展的重要舉措,而金融發展是一個相當復雜的系統,因此有必要對金融發展各子系統與城鎮化的耦合協調情況做進一步地分析。金融發展分為金融規模、金融結構和金融效率這三個方面。

圖2 2000一2013年江西省金融發展總指數及方面指數走勢圖

由圖2可知金融規模指數、金融結構指數和金融發展總指數走勢基本一致,因此金融規模及金融結構與城鎮化的耦合協調情況也將類似于金融發展與城鎮化,可推知城鎮化與金融規模、城鎮化與金融結構的耦合協調性雖有所提升,但耦合協調性還處于低水平。接下來對城鎮化與金融效率間的耦合協調情況進行重點分析。根據熵權TOPSIS法和耦合協調模型的基本原理,計算結果如表5所示。

表5 2000一2013年江西省城鎮化與金融效率評價結果及協調性

為了更直觀地判斷城鎮化總指數、金融效率指數及其耦合協調情況,繪制表5所對應的折線圖,結果如圖3所示。

圖3 2000一2013年江西省城鎮化與金融效率評價結果及協調性

由圖3可知,城鎮化總指數呈上升態勢,而金融效率指數在波動中上升。2000—2013年江西省城鎮化與金融效率的耦合度在0.3～0.5之間,協調度處于0.1～0.7間。該時期江西省城鎮化與金融效率處于頡頏階段,各年的耦合度無明顯變化,耦合走勢很平穩。由于權重最大的保險密度評價值一直在上升,促進了金融效率指數的上升,而城鎮化總指數基本處于上升態勢,因此這兩者間的協調度不斷提高,2013年的協調度最高,達到0.6510,2001的協調度最低,值僅為0.1894。另外,2000—2006年城鎮化與金融效率處于低度協調階段,2007—2009年處于中度協調階段, 2010—2013年處于高度協調階段。可知2000—2013年間,江西省城鎮化與金融效率的協調性提升成效顯著,金融效率對于城鎮化與金融發展間的協調性具有拉動作用。

4 結論

鑒于金融發展對城鎮化的重要支撐作用,本文基于耦合協調的視角,以江西省為例,研究城鎮化與金融發展間的耦合協調關系。研究結果表明,城鎮化總指數提升效果明顯,這是因為人均財政科技支出、人均財政教育支出和互聯網普及率這三個權重最大的指標值上升速度很快。金融發展總指數在2000—2002年、2006—2008年和2009—2011年這三個時間段內波動性最大。總的來說,金融發展總指數變化不大,股票市場融資額占融資總量比重和股票籌資額占GDP比重這兩個指標值波動性下降是促成金融發展效果不理想的主要原因,進一步推知直接融資能力不強成為江西省金融發展的一大瓶頸。

2000—2013年這時期江西省城鎮化與金融發展均處于頡頏階段,并且隨著時間的推移并無明顯變化。2000—2008年大體處于低度協調耦合階段,而2009—2013年則大體處于中度協調耦合階段。股票市場融資額占融資總量比重和股票籌資額占GDP比重是決定城鎮化與金融發展系統耦合協調情況的主要因素。雖然耦合協調階段進一步提升,但是這種協調性水平還不夠高。金融發展總指數和協調度的時序走勢情況很相似,因此可以得到城鎮化與金融發展的協調度變化情況主要取決于金融發展狀況,進一步得出提高江西省城鎮化與金融發展的協調性的關鍵是提高金融發展水平。通過研究城鎮化與金融發展各方面指數的耦合情況,得到城鎮化與金融規模、金融結構和金融效率的耦合度均處于頡頏階段。城鎮化與金融規模、城鎮化與金融結構的協調度雖有所提升,但協調性還處于低水平;城鎮化與金融效率的協調度提升成效顯著,金融效率對于城鎮化與金融發展間的協調性具有拉動作用。

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(責任編輯/浩天)

F061.5

A

1002-6487(2016)20-0167-04

劉小瑜(1958—),女,江西贛州人,博士,教授,研究方向:經濟統計、國民經濟核算。汪淑梅(1990—),女,江西上饒人,碩士,研究方向:經濟統計。