王 軍， 劉珊杉

（中國石油大學（華東）經(jīng)濟管理學院，山東青島 266580）

養(yǎng)老服務業(yè)的發(fā)展離不開金融業(yè)的支持，金融業(yè)的發(fā)展也需要養(yǎng)老服務業(yè)為其提供資金投放市場和利潤回報. 養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)形成良好的耦合協(xié)調關系，兩業(yè)才能同時實現(xiàn)高質量發(fā)展. 因此，探究養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調發(fā)展，既是促進兩系統(tǒng)良性協(xié)同發(fā)展的必要條件，也是釋放老年養(yǎng)老消費需求、拓寬金融市場、構建現(xiàn)代經(jīng)濟體系的迫切要求.

現(xiàn)有研究探討了養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的關系：一方面，從養(yǎng)老服務業(yè)促進金融業(yè)發(fā)展角度，辛本祿和高和榮［1］、何冬梅和王增文［2］、郭林［3］都認為養(yǎng)老服務業(yè)是構成社會經(jīng)濟發(fā)展各鏈條的重要環(huán)節(jié)，與其他行業(yè)具有較強的相關性，能夠拓寬消費渠道，拉動內需，對包括金融業(yè)在內的眾多相關產(chǎn)業(yè)都有強有力的促進作用；另一方面，從金融業(yè)支持養(yǎng)老服務業(yè)發(fā)展的角度，Rajan和Zingales［4］、Brown等［5］、胡繼曄等［6］探討了金融對養(yǎng)老服務業(yè)的促進作用，認為金融機構能夠優(yōu)化資源配置，利用其規(guī)模與信息化優(yōu)勢，為養(yǎng)老服務業(yè)提供更多的金融服務.

有學者分析了金融支持養(yǎng)老服務業(yè)存在的問題，楊立雄［7］、楊賀［8］、徐宏和商倩［9］認為，目前養(yǎng)老服務產(chǎn)業(yè)發(fā)展融資缺口較大，金融經(jīng)營理念的滯后、政策法規(guī)的限制、養(yǎng)老機構的非營利性和公益性等因素都制約了金融對養(yǎng)老服務業(yè)的支持. 針對金融支持養(yǎng)老服務業(yè)發(fā)展存在的問題，辜勝阻等［10］、樊鑫淼等［11］、江世銀等［12］提出要加大金融創(chuàng)新力度，健全運行機制，拓寬融資渠道，滿足養(yǎng)老服務多元融資需求.

總的來說，學術界關于養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)雙向互動的研究較少，已有研究分別探討了兩業(yè)之間的單向影響，關于養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)協(xié)調發(fā)展的作用機理尚未明晰，同時由于數(shù)據(jù)和資料局限，也缺乏相應的實證研究. 鑒于此，本文基于產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的視角，對我國大陸31?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調機制及其時空格局的動態(tài)演化進行定量研究和系統(tǒng)分析，探尋影響兩業(yè)耦合協(xié)調度的因素，以期為優(yōu)化養(yǎng)老服務業(yè)和金融業(yè)互動發(fā)展的路徑與方向提供借鑒.

1 耦合機理與指標選取

1.1 養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的耦合機制

養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)之間存在較強的雙向關聯(lián)性（圖1）. 一方面是養(yǎng)老服務業(yè)帶動和促進金融業(yè)發(fā)展. 作為朝陽產(chǎn)業(yè)，養(yǎng)老服務業(yè)擁有巨大的市場發(fā)展?jié)摿妄嫶蟮馁Y金需求，能夠為金融業(yè)提供投資場所和利潤回報. 同時，養(yǎng)老服務業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生大量資金需求，倒逼金融業(yè)加快金融創(chuàng)新，改進金融服務和升級金融產(chǎn)品，提升金融系統(tǒng)服務效率，增強金融業(yè)的盈利能力，優(yōu)化金融結構. 另一方面是金融業(yè)為養(yǎng)老服務業(yè)提供資金支持. 金融業(yè)通過金融創(chuàng)新，投資養(yǎng)老服務業(yè)，促進養(yǎng)老服務基礎設施建設和老齡產(chǎn)品開發(fā)，加強從業(yè)人員培訓，提升養(yǎng)老服務質量，推動養(yǎng)老服務業(yè)不斷發(fā)展.

圖1 養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合發(fā)展作用機理Fig.1 Mechanism of coupling development between pension service industry and financial industry

1.2 指標體系構建

根據(jù)養(yǎng)老服務體系與金融體系的內涵與特征，按照科學性、整體性、層次性和可操作性的原則，參照相關文獻［13-19］，構建養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調發(fā)展綜合評價指標體系（表1）. 其中養(yǎng)老服務業(yè)系統(tǒng)包含養(yǎng)老服務產(chǎn)業(yè)規(guī)模、養(yǎng)老服務覆蓋率以及養(yǎng)老服務財政狀況3個二級指標，11個三級指標；金融系統(tǒng)包括金融規(guī)模、金融結構、金融效率3個二級指標，9個三級指標.

表1 養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)綜合評價指標體系Tab.1 Comprehensive evaluation index system of pension service industry and financial industry

1.3 數(shù)據(jù)來源及說明

所采用的數(shù)據(jù)主要來源于2015—2019年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國民政統(tǒng)計年鑒》《中國金融年鑒》《中國證券期貨統(tǒng)計年鑒》、所選省域2014—2018年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、金融運行報告以及Wind 數(shù)據(jù)庫.

2 模型構建

2.1 耦合協(xié)調度模型

2.1.1 耦合度模型 耦合度模型是對養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)之間耦合程度的映射. 具體計算步驟如下：

1）數(shù)據(jù)標準化處理.

通過標準化處理，消除量綱影響和原始數(shù)據(jù)自身變異及數(shù)值大小的影響，使各個指標值都處于同一個數(shù)量級別之上. 鑒于數(shù)據(jù)標準化后，部分運算結果為0，為了使賦值數(shù)有意義，在標準化處理之后再加上一個略大于0的正數(shù)，此處取0.001. 由于涉及的指標均為正向指標，故計算公式如下：

分別計算養(yǎng)老服務業(yè)和金融業(yè)的綜合水平指數(shù)：

在此基礎上，分別測算養(yǎng)老服務業(yè)和金融業(yè)子系統(tǒng)的功效貢獻系數(shù)，引入耦合度模型：

式中：C為耦合度；U1和U2分別為養(yǎng)老服務業(yè)和金融業(yè)子系統(tǒng)的綜合指數(shù).

2.1.2 耦合協(xié)調度模型 采用耦合協(xié)調度模型分析養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)兩系統(tǒng)內各指標相互耦合的協(xié)調程度. 計算公式如下：式中：D為養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調度；T為兩系統(tǒng)的綜合協(xié)調指數(shù)；α和β分別為養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的貢獻系數(shù)，考慮到養(yǎng)老服務業(yè)發(fā)展水平是影響兩系統(tǒng)協(xié)調發(fā)展的關鍵因素，α取值0.6，β取值0.4.

參照前人研究，將耦合協(xié)調度等級劃分為10種類型：［0，0.1］極度失調，（0.1，0.2］嚴重失調，（0.2，0.3］中度失調，（0.3，0.4］輕度失調，（0.4，0.5］瀕臨失調，（0.5，0.6］勉強協(xié)調，（0.6，0.7］初級協(xié)調，（0.7，0.8］中級協(xié)調，（0.8，0.9］良好協(xié)調，（0.9，1］優(yōu)質協(xié)調.

2.2 灰色關聯(lián)度模型

考慮到養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合關系的復雜性，借助灰色關聯(lián)度探究兩個子系統(tǒng)間相互作用的主要因素，進一步明晰兩系統(tǒng)間的耦合機制.

首先，計算兩指標間的關聯(lián)系數(shù)：

式中：ZiX和ZjY分別為養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)各個指標的標準化值；分辨系數(shù)ρ取值0.5.

其次，將關聯(lián)系數(shù)按照樣本數(shù)計算其平均值，得到關聯(lián)度矩陣：

最后，在關聯(lián)度矩陣的基礎上求出各指標的平均關聯(lián)度：

將灰色關聯(lián)度劃分為4種類型：（0，0.35］低關聯(lián)、（0.35，0.65］中等關聯(lián)、（0.65，0.85］較高關聯(lián)和（0.85，1］高關聯(lián).

3 實證分析

3.1 養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調度時空演變分析

根據(jù)耦合協(xié)調模型公式，計算出2014—2018年31個省域養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調度（表2）.

表2 2014—2018年中國大陸31省養(yǎng)老服務業(yè)和金融業(yè)耦合協(xié)調度Tab.2 Coupling coordination degree of pension service industry and financial industry in 31 provinces of Chinese mainland from 2014 to 2018

2014年，31個省域養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調度為0.211 0～0.633 6，均值0.398 4，其中有14省域高于均值；2018年，養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調度為0.215 5～0.674 4，均值增至0.458 0，其中有13省域高于均值. 2014—2018年，在31個省域養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調度排名中，江蘇省連續(xù)5年位居首位，浙江省連續(xù)4年位居第二，西藏始終處于末位. 耦合協(xié)調度首位與末位的差距在2015年有所減小，但隨后又逐漸增加，2018年達0.459 0. 可見，我國養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調度整體不高，且在耦合協(xié)調度提升的同時，區(qū)域差異也在逐步擴大.

為了更直觀地測度我國養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調度的空間差異，參照等級劃分標準，將2014—2018年31個省域養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調指數(shù)的空間分布可視化，生成其空間格局（表3）.

表3 2014—2018年省域養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調程度分布情況表Tab.3 Distribution of the degree of coupling coordination between pension service industry and finance industry in various provinces from 2014 to 2018

如表3所示，養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調等級隨時間推移不斷提高，呈現(xiàn)由失調階段向協(xié)調階段轉變的趨勢，兩業(yè)的耦合協(xié)調水平在空間上體現(xiàn)為從東部沿海向東北及西部地區(qū)逐漸遞減.

從耦合協(xié)調類型演變來看，2014—2018年，各省域養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調涵蓋了5種類型，不存在極度失調和嚴重失調型，且尚未達到中級協(xié)調、良好協(xié)調以及優(yōu)質協(xié)調型，占比最多的協(xié)調類型在2017年由輕度失調轉變?yōu)闉l臨失調. 5年間，中度失調由西藏、寧夏、海南減少至僅有西藏；輕度失調由14個減至9個，且多分布于我國西部及南部邊疆地區(qū)；瀕臨失調由9個增至13個，呈增加趨勢，主要集中于中部及東北地區(qū)；勉強協(xié)調階段先增加后減少，由東部地區(qū)向中部地區(qū)轉移；初級協(xié)調階段保持緩慢增加態(tài)勢，主要分布于東部沿海及北京地區(qū)；江蘇始終保持在初級協(xié)調階段，其余各省域在動態(tài)變化中.

從空間演變來看，2014年養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調度較高的地區(qū)集中分布在東部沿海一帶；2018年則呈現(xiàn)由東部沿海地區(qū)向臨近內陸地區(qū)擴大的態(tài)勢，西部地區(qū)出現(xiàn)唯一的高值區(qū)——四川. 各省域耦合協(xié)調度增速在樣本年間差距逐步拉大，相較之下，東部和中部省域的耦合協(xié)調等級提升較快，西部及東北地區(qū)省域發(fā)展比較緩慢.

3.2 養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)灰色關聯(lián)分析

通過灰色關聯(lián)度模型，進一步遴選出養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)相互作用的最主要因素，得到2018年中國養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合的關聯(lián)度矩陣（表4）.

表4 2018年中國養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合的關聯(lián)度矩陣Tab.4 Correlation degree matrix of coupling between China’s pension service industry and financial industry in 2018

由表4看出，養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)的關聯(lián)度為0.506 9～0.849 0，介于中等關聯(lián)與較高關聯(lián)之間，并以較高關聯(lián)為主. 其中，較高關聯(lián)指標數(shù)達64個，占總指標數(shù)的64.6%，中等關聯(lián)指標數(shù)占總指標數(shù)的35.4%. 說明養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)關聯(lián)緊密，二者相互影響、相互制約.

3.2.1 養(yǎng)老服務業(yè)對金融業(yè)產(chǎn)生的影響 表4顯示，養(yǎng)老服務業(yè)對金融業(yè)產(chǎn)生影響的過程中，各指標與金融業(yè)子系統(tǒng)的關聯(lián)度均較高，說明養(yǎng)老服務業(yè)整體帶動了金融業(yè)的發(fā)展. 其中，與金融業(yè)子系統(tǒng)的關聯(lián)度排名前3 的是養(yǎng)老服務機構職工數(shù)（X2）、養(yǎng)老服務業(yè)產(chǎn)出（X11）以及養(yǎng)老服務機構建筑面積（X5），分別為0.703 2、0.697 7和0.697 6，均屬于較高關聯(lián). 養(yǎng)老服務機構職工數(shù)與金融發(fā)展的關聯(lián)度最高，說明金融業(yè)與養(yǎng)老服務業(yè)規(guī)模關系緊密，較大的養(yǎng)老服務業(yè)規(guī)模必然需要強有力的金融支持. 養(yǎng)老服務機構職工數(shù)和建筑面積增加，意味投資需求的增加. 養(yǎng)老服務業(yè)產(chǎn)出對吸引金融投資、擴大金融業(yè)規(guī)模具有直接促進作用.同時養(yǎng)老服務業(yè)的發(fā)展，必然帶動養(yǎng)老保險的發(fā)展，從而推動金融業(yè)發(fā)展.

3.2.2 金融業(yè)對養(yǎng)老服務業(yè)產(chǎn)生的影響 規(guī)模不斷擴大的金融業(yè)能夠從資金、產(chǎn)品和服務等多個方面助推和支持養(yǎng)老服務業(yè)發(fā)展. 在養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合過程中，與養(yǎng)老服務業(yè)子系統(tǒng)的關聯(lián)度排名前三的是保險密度（Y5）、金融就業(yè)人口數(shù)量（Y1）、人均存款水平（Y3），分別為0.769 6、0.763 8、0.757 7. 其中，保險密度關聯(lián)度最高，表明國民參加保險的程度是影響?zhàn)B老服務業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調的最主要因素. 金融就業(yè)人口數(shù)量也是制約金融支持養(yǎng)老服務發(fā)展的主要因素之一，金融人才對于提高金融機構自主創(chuàng)新研發(fā)能力至關重要. 人均存款水平能夠為居民購買養(yǎng)老服務提供資金儲備，提高消費能力，同樣對養(yǎng)老服務業(yè)發(fā)展產(chǎn)生較大的影響.

總體來說，養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)之間存在著緊密聯(lián)系，關聯(lián)度為0.69，處于較高關聯(lián)程度. 養(yǎng)老服務業(yè)的不斷發(fā)展，促使金融機構研發(fā)適合老年人的金融產(chǎn)品和服務，帶動金融業(yè)收入增加；金融業(yè)發(fā)展水平提升，為養(yǎng)老服務業(yè)規(guī)模的擴大和結構的改善注入源源不斷的動力.

4 結論與建議

4.1 結論

采用耦合協(xié)調度和灰色關聯(lián)度模型測算31省域地區(qū)養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)協(xié)同發(fā)展關系及其影響因素，得到結論如下：

1）2014—2018年，我國養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)間互相促進、相互提升的作用逐漸增強，但二者耦合協(xié)調度不高，總體處于瀕臨失調發(fā)展狀態(tài)，兩業(yè)結合不夠緊密.

2）我國養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調度區(qū)域差異明顯，空間上呈由東部地區(qū)向東北和西部地區(qū)階梯式遞減態(tài)勢. 江蘇、廣東等東部沿海地區(qū)耦合協(xié)調度最高，可作為養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)協(xié)同發(fā)展的標桿地區(qū)，四川省的耦合協(xié)調度明顯高于周邊其他省份，可作為帶動西部地區(qū)養(yǎng)老服務業(yè)和金融業(yè)協(xié)同發(fā)展的重要動力，西藏、青海、海南等邊疆地區(qū)耦合協(xié)調度始終偏低，亟須找到突破口.

3）養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)關聯(lián)緊密，二者相互影響、相互制約. 養(yǎng)老服務機構職工數(shù)、養(yǎng)老服務業(yè)產(chǎn)出、養(yǎng)老服務機構建筑面積，養(yǎng)老保險密度、金融就業(yè)人口數(shù)量、人均存款水平是養(yǎng)老服務業(yè)與金融業(yè)相互作用的主要影響因素.

4.2 建議

考慮到現(xiàn)階段養(yǎng)老服務業(yè)和金融業(yè)耦合協(xié)調發(fā)展主要受養(yǎng)老服務業(yè)發(fā)展滯后的限制，因此既要充分發(fā)揮養(yǎng)老服務業(yè)在兩系統(tǒng)耦合協(xié)調關系中的關鍵作用，同時也要加大金融支持力度，以推動兩業(yè)耦合協(xié)調發(fā)展.

4.2.1 大力發(fā)展養(yǎng)老服務業(yè)，吸引金融資本投入

1）加強養(yǎng)老服務供給力度，提升養(yǎng)老服務質量. 盡快完善養(yǎng)老服務基礎設施建設，擴大養(yǎng)老服務機構規(guī)模，強化人員配備，提高從業(yè)人員素質，提高康復和醫(yī)療門診服務水平；根據(jù)老年消費特點，開發(fā)設計個性化老齡用品、提供人性化服務；加強宣傳引導，增強老人及家屬對社會化養(yǎng)老的認可度，提振老年養(yǎng)老服務消費熱情.

2）完善社會保障制度，激發(fā)老年消費潛力. 深化住房、醫(yī)療、教育改革，完善社會保障制度，提高老年人口的福利水平，破解阻礙老年消費的住房、醫(yī)療、教育問題；加快發(fā)展基本養(yǎng)老保險、企業(yè)年金、個人商業(yè)養(yǎng)老保險“三大支柱”養(yǎng)老保險體系；不斷完善社會救助、社會福利等制度，確保經(jīng)濟困難老年人的生活收入來源.

3）提升養(yǎng)老服務業(yè)產(chǎn)出，增加融資吸引力. 建立標準化的養(yǎng)老服務體系和規(guī)范化的管理模式，推動養(yǎng)老服務向智慧化發(fā)展，充分利用物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術，提高養(yǎng)老服務業(yè)的產(chǎn)出效率，確保融資雙方的利益.

4.2.2 強化金融創(chuàng)新，加大金融支持

1）突出戰(zhàn)略規(guī)劃，強化金融作用. 金融機構要牢牢把握住當前國家推進養(yǎng)老服務業(yè)發(fā)展的機遇，積極支持養(yǎng)老服務示范基地建設，拓寬養(yǎng)老服務業(yè)相關項目業(yè)務范圍，適當延長貸款期限，優(yōu)惠貸款利率，通過銀團貸款和發(fā)行債券等多種融資方式，為養(yǎng)老服務機構的新建和升級改造等項目提供資金支持.

2）秉承差異化原則，著力金融產(chǎn)品創(chuàng)新. 金融機構應根據(jù)我國各地區(qū)養(yǎng)老服務業(yè)市場和客戶特點，制定符合各區(qū)域實際發(fā)展情況的金融支持養(yǎng)老服務業(yè)戰(zhàn)略；針對養(yǎng)老服務企業(yè)和機構的各種資金需求，制定差別化的授信制度和業(yè)務流程.

3）擴大金融規(guī)模，優(yōu)化金融結構. 引導居民樹立正確的保險消費觀念，創(chuàng)新發(fā)展保險產(chǎn)品，促進保險密度穩(wěn)步提升；重點培養(yǎng)金融發(fā)展人才，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展儲備人才資源，持續(xù)推進金融業(yè)發(fā)展；完善證券交易機制，提高市場流動性效率；理順金融資源配置機制，提升區(qū)域金融效益.