黃舒怡

（廣西師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣西 桂林 541006）

一、引言

白欽先最早提出“金融生態(tài)環(huán)境”這一仿生學(xué)概念，周小川2004年進(jìn)一步深化了這一概念的內(nèi)涵進(jìn)而提出“金融生態(tài)”，指出用生態(tài)學(xué)的角度來(lái)看待金融發(fā)展系統(tǒng)。金融生態(tài)環(huán)境觀多指影響金融生態(tài)的外部環(huán)境，包含金融運(yùn)行的基礎(chǔ)條件、政府服務(wù)水平、區(qū)域法律信用制度等。隨著對(duì)金融生態(tài)問(wèn)題的深入探討，國(guó)內(nèi)學(xué)者開(kāi)始逐漸地對(duì)“金融”生態(tài)概念有了更深入的研究，即通過(guò)金融生態(tài)系統(tǒng)觀探討金融發(fā)展的相關(guān)問(wèn)題。金融生態(tài)系統(tǒng)觀多將金融生態(tài)看作包含金融主體以及金融生態(tài)環(huán)境在內(nèi)的動(dòng)態(tài)發(fā)展系統(tǒng)。

良好的金融生態(tài)運(yùn)行是金融主體和金融生態(tài)環(huán)境協(xié)同發(fā)展的過(guò)程，亦可以促進(jìn)金融主體進(jìn)行有效的資源配置、提升運(yùn)營(yíng)效率，改善區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。2014年為推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展，國(guó)家發(fā)改委印發(fā)的《珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》）。珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶中包含了廣西7市（南寧、柳州、梧州、貴港、百色、來(lái)賓、崇左）和廣東4市（廣州、佛山、肇慶、云?。?，《規(guī)劃》中明確了統(tǒng)籌規(guī)劃、協(xié)同發(fā)展的原則。本文通過(guò)探究珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶金融生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展程度，提出區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)高質(zhì)量發(fā)展的建議。

二、文獻(xiàn)綜述

金融生態(tài)環(huán)境研究方面，多數(shù)學(xué)者分析了地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境或金融生態(tài)演化的時(shí)空分異。在對(duì)金融生態(tài)的研究方面，逯進(jìn)等[1]運(yùn)用耦合分析方法研究各省或各經(jīng)濟(jì)帶的金融生態(tài)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。部分學(xué)者探究了區(qū)域金融差異化的原因，并對(duì)區(qū)域金融的非均衡發(fā)展提出了耦合建議[2]。在區(qū)域金融生態(tài)的評(píng)價(jià)指標(biāo)方面，部分學(xué)者通過(guò)因子分析方法和熵值法等其他方法確定區(qū)域金融生態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。評(píng)估金融生態(tài)效率方面，目前多數(shù)學(xué)者采用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型DEA方法。

我國(guó)學(xué)者針對(duì)珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶的區(qū)域金融所研究的主要內(nèi)容一般從其相關(guān)的金融法律法規(guī)體系、金融市場(chǎng)體系、金融主體參與多樣性、產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)制等方面展開(kāi)[3-4]。

綜上所述，對(duì)于金融生態(tài)的研究方面目前主要以定性分析為主，針對(duì)珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶單個(gè)地級(jí)市的某個(gè)金融生態(tài)子系統(tǒng)的研究較多，將金融生態(tài)整體看作系統(tǒng)來(lái)研究的較少。運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型研究金融生態(tài)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究較多，用該模型探討金融生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展度的研究較少。在廣西自由貿(mào)易區(qū)和粵港澳大灣區(qū)的建設(shè)契機(jī)下，本文探究珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶金融生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展度并對(duì)提升金融生態(tài)運(yùn)行協(xié)調(diào)程度提出對(duì)策建議有重要意義。

三、變量、模型及實(shí)證結(jié)果分析

1.指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

（1）指標(biāo)選取

根據(jù)金融生態(tài)的定義構(gòu)成和前人研究，本文從金融發(fā)展、政府行為、社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、法治環(huán)境五個(gè)方面進(jìn)行指標(biāo)設(shè)計(jì)。指標(biāo)層及一、二級(jí)指標(biāo)設(shè)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 金融生態(tài)指標(biāo)體系

（2）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2009年至2018年珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析。原始數(shù)據(jù)來(lái)源于CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)、《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地級(jí)市國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。法治指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自廣東、廣西銀監(jiān)局官網(wǎng)，均為手工收集。

2.研究方法

（1）基于熵權(quán)法的評(píng)價(jià)分析

由于各二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)單位存在差異，計(jì)算前需要對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱處理同時(shí)，正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理公式如下。

正向指標(biāo)：

（2）耦合協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)模型

耦合反映了兩個(gè)及兩個(gè)以上的系統(tǒng)間相互協(xié)調(diào)的程度。本文借鑒曾昭法等[5]分析金融生態(tài)環(huán)境與金融主體的改進(jìn)的耦合協(xié)調(diào)度模型分析珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶各地級(jí)市的金融生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展水平，設(shè)置評(píng)價(jià)模型如下：

模型中T=αU1+βU2，T為金融生態(tài)系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，α、β為待定系數(shù)并分別將兩個(gè)待定系數(shù)賦值為0.5；U1、U2分別代表金融生態(tài)主體子系統(tǒng)和金融生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)的綜合發(fā)展水平指數(shù)；C為金融生態(tài)系統(tǒng)耦合度指數(shù)；D為金融生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)。度量系統(tǒng)在發(fā)展過(guò)程中各子系統(tǒng)和諧一致的程度。D趨向0時(shí)，耦合協(xié)調(diào)度越小，金融生態(tài)系統(tǒng)處于無(wú)序狀態(tài)；D趨向1時(shí)，耦合協(xié)調(diào)度越大，系統(tǒng)達(dá)到良性共振耦合狀態(tài)。借鑒李虹等[6]的劃分方法，將耦合類型劃分為將耦合類型劃分為耦合度極低、拮抗階段、磨合階段、耦合度極高四個(gè)階段。借鑒廖重斌[7]的分類標(biāo)準(zhǔn)將耦合協(xié)調(diào)度劃分為失調(diào)衰退期、過(guò)度調(diào)和區(qū)、協(xié)調(diào)發(fā)展區(qū)。

3.實(shí)證結(jié)果分析

由熵值法計(jì)算出金融生態(tài)兩個(gè)子體系金融主體系統(tǒng)和金融生態(tài)系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)（限于文章篇幅在此不詳細(xì)列出），由圖1、圖2可知珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶各城市金融生態(tài)環(huán)境和金融主體發(fā)展趨勢(shì)及變動(dòng)趨勢(shì)。可以發(fā)現(xiàn)，珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶各城市金融生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展水平指數(shù)（U1）較為平緩，近十年來(lái)排名前四的城市分別是廣州、佛山、南寧、柳州。廣州作為珠三角區(qū)域金融中心，較強(qiáng)的金融市場(chǎng)和比較完善的金融體制使得其金融生態(tài)綜合指數(shù)遠(yuǎn)領(lǐng)先其他城市。

圖1 2009年至2018年珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶各城市金融生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展水平指數(shù)（U1）

圖2 2009年至2018年珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶各城市金融主體綜合發(fā)展水平指數(shù)（U2）

珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶各城市金融主體綜合發(fā)展水平指數(shù)（U2）中，近十年來(lái)排名靠前城市分別是廣州、南寧、佛山、柳州。排名前三的城市該指標(biāo)波動(dòng)較大。廣州市和南寧市自2015年來(lái)主要呈上升趨勢(shì)，表明自2015年來(lái)兩城市金融主體發(fā)展水平有向好趨勢(shì)。且南寧市指標(biāo)上升幅度較廣州要大，表明南寧市金融主體發(fā)展水平近五年來(lái)有較大進(jìn)步。除此外排名第四位至最后一位城市近十年來(lái)金融主體綜合發(fā)展水平指數(shù)均無(wú)較大波動(dòng)。從圖3來(lái)看，2009年至2018年金融生態(tài)環(huán)境綜合評(píng)價(jià)指數(shù)均高于金融主體綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，表明從整體上看，珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶金融主體的發(fā)展仍是滯后于金融生態(tài)環(huán)境的。

圖3 2009年至2018年金融生態(tài)兩個(gè)子系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)均值比較

從表2耦合度均值分析來(lái)看，珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶所有地級(jí)市均處于拮抗階段，各地級(jí)市耦合度均值均在0.3～0.5區(qū)間內(nèi)。其中均值排名前三的城市為云浮市、柳州市、梧州市。但結(jié)合圖1、圖2來(lái)看云浮市、梧州市金融生態(tài)與金融主體發(fā)展綜合評(píng)價(jià)均較低，但其耦合度較高?？赡艿脑蚴怯捎谝陨蟽墒薪鹑诎l(fā)展水平和金融生態(tài)發(fā)展水平都較低，易獲得耦合度較高的結(jié)論。耦合協(xié)調(diào)度函數(shù)能夠更好地價(jià)金融生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平，克服耦合度函數(shù)的缺陷，不僅有效反映兩個(gè)系統(tǒng)相互作用強(qiáng)弱，也有利于評(píng)判兩個(gè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平高低，更適用于同一區(qū)域內(nèi)兩個(gè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展的比較分析研究。

表2 2009年至2018年珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶各地級(jí)市金融生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度指數(shù)（C）

對(duì)于兩個(gè)系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)關(guān)系，耦合協(xié)調(diào)度模型比耦合度模型解釋力度更強(qiáng)。從表3來(lái)看，總體來(lái)看，珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶金融生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)耦合均值為0.3166，區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展仍處于輕度失調(diào)狀態(tài)。從具體城市排名來(lái)看，廣州市耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)居11市之首，表明其生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)金融生態(tài)環(huán)境和金融主體的遙遙領(lǐng)先。廣州市金融生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度處于中級(jí)協(xié)調(diào)階段。其次為南寧市、佛山市，均處在瀕臨失調(diào)階段，表明這兩個(gè)城市在近十年兩個(gè)子系統(tǒng)協(xié)調(diào)度正在不斷優(yōu)化中，但改善幅度比較緩慢。其他城市金融生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部金融主體與金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展則處于不夠協(xié)調(diào)的狀態(tài)。

表3 2009年至2018年珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶各地級(jí)市金融生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)（D）

四、結(jié)論與對(duì)策建議

本文使用珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)地級(jí)市2009年至2018年面板數(shù)據(jù)探究區(qū)域金融生態(tài)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度。使用熵值法計(jì)算出的金融主體子系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)和金融生態(tài)環(huán)境綜合評(píng)價(jià)指數(shù)比較發(fā)現(xiàn)，珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶金融主體整體發(fā)展滯后于金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展。區(qū)域金融機(jī)構(gòu)是進(jìn)行金融活動(dòng)的重要主體，應(yīng)當(dāng)重視區(qū)域金融主體發(fā)展，進(jìn)一步提高珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶金融主體發(fā)展水平。

通過(guò)進(jìn)一步測(cè)算2009年至2018年兩個(gè)子系統(tǒng)耦合度發(fā)現(xiàn)，珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶金融生態(tài)系統(tǒng)整體耦合度偏低且均處在拮抗階段。通過(guò)耦合協(xié)調(diào)協(xié)調(diào)度更客觀地比較兩個(gè)子系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平發(fā)現(xiàn)，從整體來(lái)看，珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展仍處于輕度失調(diào)狀態(tài)。從具體城市金融生態(tài)系統(tǒng)耦合情況來(lái)看，廣州市耦合協(xié)調(diào)發(fā)展程度居11市首位，處于中級(jí)協(xié)調(diào)階段。其次為南寧市、佛山市，均處在瀕臨失調(diào)階段。其他城市則均處于嚴(yán)重失調(diào)階段。因此，珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶各地級(jí)市在今后的金融發(fā)展方面要協(xié)調(diào)好金融主體與金融生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系，在金融主體發(fā)展的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步優(yōu)化金融生態(tài)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的高質(zhì)量發(fā)展。