［摘要］本文基于2011—2019年中國30個省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)，通過耦合協(xié)調(diào)度模型和空間自相關(guān)分析等方法，探究了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系，并利用Tobit模型分析其影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：各省份戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、金融業(yè)發(fā)展水平及二者的耦合協(xié)調(diào)度均呈上升趨勢，且均呈現(xiàn)出“東強(qiáng)西弱”的空間分布特征；兩者的耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的空間正相關(guān)性，且其空間集聚特征逐步增強(qiáng)；“H-H”集聚類型主要分布在我國中部和東部地區(qū)，“L-L”集聚類型主要分布在我國西部地區(qū)；從影響因素看，對二者耦合協(xié)調(diào)度具有正向影響的因素從低到高依次為數(shù)字化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域創(chuàng)新能力、政府支持；具有負(fù)向影響的因素從低到高依次為地區(qū)開放程度、人力資本。

［關(guān)鍵詞］戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)；金融業(yè)；耦合協(xié)調(diào)；空間相關(guān)分析

中圖分類號：F832.1""" 文章標(biāo)志碼：A""" 文章編號：1672-0563（2025）01-0046-15

DOI：10.13773/j.cnki.51-1637/z.2025.01.005

引言

“十四五”時期是構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)新發(fā)展格局的關(guān)鍵時期。在多數(shù)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩以及資源環(huán)境制約的背景下，培育和發(fā)展知識技術(shù)密集、物質(zhì)資源消耗低的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)成為我國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的重中之重。在2017年全國金融工作會議上，習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)“金融是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的血脈，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)是金融的天職，是金融的宗旨?！保?］早在2012年7月，國務(wù)院發(fā)布的《“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》里，已經(jīng)明確將金融列為支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的四大重要措施之首。隨后，國家發(fā)展改革委員會等于2020年發(fā)布的《關(guān)于擴(kuò)大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)投資培育壯大新增長點(diǎn)增長極的指導(dǎo)意見》中進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了擴(kuò)大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)投資的重要性［2］，表明金融支持在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中具有極其重要的作用。2022年12月，中央經(jīng)濟(jì)工作會議中明確提出要“推動‘科技—產(chǎn)業(yè)—金融’良性循環(huán)”［3］。因此，探究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展和金融業(yè)發(fā)展之間的內(nèi)在邏輯，不僅符合金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在要求，而且對我

收稿日期：2024-04-05

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于微觀結(jié)構(gòu)匯率理論和自然語言處理人民幣匯率波動風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究”（71971174）。

作者簡介：王蕊，副教授，博士， E-mail： wangruixhu@163.com；李琳鈺，碩士研究生；張尉，碩士研究生。

國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、實(shí)現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

已有涉及戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)關(guān)系的研究主要聚焦于金融與產(chǎn)業(yè)發(fā)展、金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面，進(jìn)一步探討兩者耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的研究較為缺乏。首先，金融與產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)的研究主要關(guān)注金融支持、金融結(jié)構(gòu)演進(jìn)等對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展等的作用。如部分學(xué)者認(rèn)為，金融市場的發(fā)展可以提高資本配置效率［4］、升級消費(fèi)結(jié)構(gòu)［5］，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)，金融科技發(fā)展能夠顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化［6］、數(shù)字金融［7-9］、數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新［10］能夠顯著促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等。關(guān)于金融對不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展作用的研究較為豐富，如吳芳梅等（2023）［11］通過2005—2021年我國30個?。ㄊ小^(qū)）的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)金融結(jié)構(gòu)演進(jìn)能夠顯著促進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。曾建中等（2023）［12］通過2014—2021年我國1578個縣域的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能夠顯著促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。

其次，關(guān)于金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究主要集中在金融支持的有效性研究上。如王競等（2019）［13］和李萌等（2017）［14］利用戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的上市公司數(shù)據(jù)，分別通過GMM方法和DEA-BCC模型，研究發(fā)現(xiàn)不同金融支持手段對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有不同的作用效應(yīng)。馬軍偉等（2019）［15］同樣利用上市公司數(shù)據(jù)，應(yīng)用DEA方法，研究發(fā)現(xiàn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持效率會因地區(qū)的技術(shù)因素、金融體制的管理效率、金融發(fā)展環(huán)境等呈現(xiàn)出較大的省域差異。此外，關(guān)于金融支持對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新性的研究，劉元雛等（2022）［16］和王雷等（2017）［17］通過對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，分別發(fā)現(xiàn)金融科技、金融創(chuàng)新能夠顯著促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新。閆俊周等（2020）［18］同樣利用上市公司數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)金融支持會因遮掩效應(yīng)而不利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率提升。

然而，目前已有文獻(xiàn)大多是將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)［19］、新基建［20］、高質(zhì)量發(fā)展［21］等進(jìn)行耦合研究，進(jìn)一步探討戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的研究較為缺乏，且研究尺度主要聚焦于單個省域。如，謝國根等（2018）［22］、李寶慶等（2014）［23］、梁威等（2016）［24］和陳美華等（2018）［25］基于系統(tǒng)耦合理論，分別對2013—2017年安徽省、2006—2011年長三角區(qū)域、2011—2013年江西省和2013—2015年江西省的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了測度及評價。

綜上所述，在研究角度方面，現(xiàn)有涉及金融業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)關(guān)系的相關(guān)研究大都集中在金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，鮮有文獻(xiàn)探討二者的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系。在研究尺度方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)多集中對單個省域進(jìn)行研究，較缺乏關(guān)于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)在全中國省域尺度層面的研究?；诖?，本文利用2011—2019年中國30個省（市、區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，在梳理二者耦合作用機(jī)理的基礎(chǔ)上，利用耦合評價模型、空間自相關(guān)分析法，探究了中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的時空演變特征及空間關(guān)聯(lián)格局，并運(yùn)用Tobit模型進(jìn)一步分析影響二者耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平的相關(guān)因素。

一、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合作用機(jī)理

金融業(yè)與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之間相輔相成、相互促進(jìn)，存在緊密的耦合互饋關(guān)系，如圖1所示。

首先，金融業(yè)可以助力戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。硅谷經(jīng)驗(yàn)說明，新興產(chǎn)業(yè)通常以技術(shù)創(chuàng)新為起點(diǎn)，而其持續(xù)發(fā)展則更多地依賴于后續(xù)的資本支持［26］。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)的“交集”，突出的雙重屬性決定了它的發(fā)展更需要金融部門的大力支持。一是，其突出的戰(zhàn)略性地位迫切需要政策性金融支持。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)作為國家戰(zhàn)略，由于其發(fā)展的長期性，在其成長壯大的過程中必須具備充足的資本積累和投資，需要政府及時給予包括金融支持政策在內(nèi)的產(chǎn)業(yè)政策支持，如要求政策性銀行積極開展對處于成熟期的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)載體企業(yè)的信貸支持活動。二是，其明顯的新興性特征迫切需要風(fēng)險(xiǎn)偏好型金融支持。以創(chuàng)新為驅(qū)動力的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)在成長初期需要面對一系列如研發(fā)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)、政策變動風(fēng)險(xiǎn)等的內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)，具有明顯的不確定性或高風(fēng)險(xiǎn)性。傳統(tǒng)以銀行信貸為主的金融制度難以與其相匹配，而以風(fēng)險(xiǎn)投資等為代表的風(fēng)險(xiǎn)偏好型金融，不僅能夠?yàn)槌砷L初期的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)提供金融支持，還能夠達(dá)到與其共同成長、有效分散高風(fēng)險(xiǎn)的作用。三是，其加速的產(chǎn)業(yè)化迫切需要系統(tǒng)化和多層次金融支持。首先，由于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)更新迭代的速度較快，其產(chǎn)業(yè)化或成長擴(kuò)張的風(fēng)險(xiǎn)及難度較大，需要聯(lián)合保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、金融中介機(jī)構(gòu)共同參與開發(fā)保險(xiǎn)產(chǎn)品，為企業(yè)發(fā)展提供保險(xiǎn)支持。其次，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)面臨的資金需求問題更加嚴(yán)峻。例如研究顯示，2010年我國部分省份戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域登記的科技成果中，大約55%的科技成果因資金問題導(dǎo)致停用或未應(yīng)用［27］。因此，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)不僅需要傳統(tǒng)金融的支持，也需要新興金融如數(shù)字普惠金融的支持。

其次，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)可以反哺金融業(yè)發(fā)展。一是，金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展可以分享高回報(bào)。金融伴隨著經(jīng)濟(jì)社會化大生產(chǎn)、尤其是依托產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而產(chǎn)生，并不是憑空形成的。金融發(fā)展和金融結(jié)構(gòu)內(nèi)生于資源稟賦結(jié)構(gòu)所決定的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，需要與實(shí)體經(jīng)濟(jì)中具有比較優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)相適應(yīng)［28］。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)作為新一輪經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展的制高點(diǎn)，其發(fā)展壯大將會為金融業(yè)帶來豐富的發(fā)展機(jī)會和超額利潤。二是，金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展可以分散和轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)代表著未來技術(shù)的前進(jìn)方向，其戰(zhàn)略性地位決定了在其發(fā)展過程中將會持續(xù)受到國家及地方政府的政策支持。在多數(shù)資源消耗性傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)受到限制的情況下，金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展不僅能夠優(yōu)化自身信貸結(jié)構(gòu)，也能夠?yàn)樽陨戆l(fā)展分散和轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。三是，金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展可以激發(fā)自身的創(chuàng)新。隨著戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，服務(wù)于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的傳統(tǒng)金融模式已經(jīng)不能與其相匹配，這就迫切要求金融機(jī)構(gòu)在自身管理、產(chǎn)品開發(fā)、運(yùn)營模式等方面持續(xù)不斷地進(jìn)行轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新，創(chuàng)造與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展相適應(yīng)的、新型的金融服務(wù)。同時，以高技術(shù)為代表的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也會為金融業(yè)的轉(zhuǎn)型創(chuàng)新創(chuàng)造有利條件。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）耦合評價模型的構(gòu)建

“耦合”（coupling）在物理學(xué)指兩個或兩上以上的系統(tǒng)或運(yùn)動方式之間，通過各種相互作用而彼此影響以至聯(lián)合起來的現(xiàn)象［29］。近年來，耦合模型被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。由此，本文為研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)之間的相互作用關(guān)系，構(gòu)建“戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)—金融業(yè)”耦合系統(tǒng)，其耦合度模型的表達(dá)式為：

C=U1×U2（U1+U22）2

式中：C為耦合度，且C∈［0，1］；U1、U2分別是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的綜合評價指數(shù)。

耦合度模型可以反映出二者耦合關(guān)系的強(qiáng)弱，卻難以反映出兩個子系統(tǒng)發(fā)展水平的高低。例如，當(dāng)子系統(tǒng)U1、U2各自的發(fā)展水平均較低的時候，也可能會錯誤地得出耦合度C較高的結(jié)果。因此，為了全面衡量戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的發(fā)展水平和協(xié)調(diào)程度，需要進(jìn)一步構(gòu)建戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度模型，表達(dá)式為：

D=C×T

T=aU1+bU2

式中：D為耦合協(xié)調(diào)度，且D∈［0，1］；T為綜合評價指數(shù)，反映戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的綜合發(fā)展水平；a和b分別為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)的貢獻(xiàn)率。近年來，金融業(yè)持續(xù)助力戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，因此本文賦予a=0.4，b=0.6。

進(jìn)一步，本文將耦合度和耦合協(xié)調(diào)度劃分為由低到高的4個層次（表1）［30］。

（二）評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

在參考相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合作用機(jī)理，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、貢獻(xiàn)值最大、數(shù)據(jù)可獲性等原則，構(gòu)建了二者的耦合評價指標(biāo)體系。其中，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)方面，本文參照范曉莉等（2017）［31］的做法，從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)水平、科技創(chuàng)新水平、要素支撐水平、資本支持水平和經(jīng)濟(jì)效益水平5個維度構(gòu)建5維度-15指標(biāo)體系；金融業(yè)方面，本文參考田卡噸等（2022）［32］、沈麗等（2023）［33］、高一銘等（2020）［34］的研究，從金融規(guī)模和金融效率2個維度構(gòu)建2維度-6指標(biāo)體系（表2）。另外，為了避免人為因素帶來的偏差，本文采用能依據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的固有信息科學(xué)確定其權(quán)重高低的熵權(quán)法來確定各指標(biāo)權(quán)重。

（三）數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

本文選擇2011—2019年中國30個?。ㄊ?、區(qū)）為觀測樣本①。其中，金融業(yè)與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)及其影響因素中的原始數(shù)據(jù)主要來源于2011—2019年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒等，其中金融業(yè)系統(tǒng)中全部A股總市值來自Wind數(shù)據(jù)庫②，數(shù)字普惠金融指數(shù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心官網(wǎng)③，耦合協(xié)調(diào)度影響因素中的干春暉合理化指數(shù)通過參考干春暉等（2011）［35］的研究方法計(jì)算所得。本文也對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理，運(yùn)用插值法、平均增長率法等對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充?？紤]到戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)可獲性，本文參照伍先福等（2021）［20］、薛繼亮等（2020）［36］的做法，采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行替代。

在選擇樣本區(qū)間時，本文主要基于以下兩個原因：（1）2010年，國務(wù)院作出加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略決策，發(fā)布了《國務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》，考慮到政策

的時滯性，本文選擇2011年為起始研究年份。（2）由于新冠疫情的影響，2020年經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)波動較大，故剔除。因此，本文的研究時段選定為2011—2019年。

①不含港澳臺地區(qū)，且西藏?cái)?shù)據(jù)缺失較多，故剔除。

②https：//www.wind.com.cn/

③https：//idf.pku.edu.cn/index.htm

三、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的實(shí)證分析

（一）戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的發(fā)展水平分析

1.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平

圖2為2011—2019年我國四大區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的發(fā)展水平。由圖2可得，時間上，2011—2019年中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平呈上升趨勢，其年均值由0.0408上升至0.0971，年均增長率為11.46%，表明隨著這九年間國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、科技水平的提高以及政府政策的持續(xù)支持，我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛。

空間上，參考田卡噸等（2022）［32］的研究，將我國分為東部、中部、西部和東北四大區(qū)域，2011—2019年我國四大區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的年均值分別為0.1514、0.0425、0.0167、0.0163，除東部地區(qū)外，其余三個區(qū)域發(fā)展水平的年均值均低于全國，呈“東部gt;中部gt;西部gt;東北”的空間分布格局；其年均增長率分別為10.31%、18.80%、15.25%、2.48%，即東部的發(fā)展增速慢于西部，呈“西快東慢”的空間分布特征，說明目前我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)地區(qū)發(fā)展不平衡。其中，東部地區(qū)的發(fā)展水平遠(yuǎn)高于其他三個區(qū)域及全國；廣東、江蘇發(fā)展水平的年均值分別高達(dá)0.0625、0.3466，居于全國前二。這可能與東部地區(qū)優(yōu)越的基礎(chǔ)設(shè)施、強(qiáng)大的人才基礎(chǔ)及地方政府頒布的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)支持政策有關(guān)。例如，廣東省人民政府辦公廳早在2012年就頒布了《廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展“十二五”規(guī)劃》［40］，為廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)未來的發(fā)展指明前進(jìn)方向等。西部地區(qū)除四川（0.0704）、重慶（0.0384）、廣西（0.0120）、貴州（0.0115）外，其余七省發(fā)展水平的年均值均低于0.01。但西部地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度較快；中部地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展年均增長率第一。西部地區(qū)自然資源豐富，但創(chuàng)新能力較弱，多以資源型企業(yè)為主導(dǎo)企業(yè)，導(dǎo)致其戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平低于東部地區(qū)。但在中部崛起、西部大開發(fā)等國家戰(zhàn)略的支持下，中西部地區(qū)結(jié)合自身地域特征、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資源條件等，堅(jiān)持因地制宜，選擇在本區(qū)域內(nèi)具有基礎(chǔ)條件、可以取得率先突破的細(xì)分產(chǎn)業(yè)進(jìn)行重點(diǎn)突破，持續(xù)培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的源動力。東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的年均值及其年均增長率均為全國末位。這與東部地區(qū)自然資源優(yōu)勢逐漸喪失、人才外流嚴(yán)重等有關(guān)。

2.金融業(yè)的發(fā)展水平

時間上，由圖3可知，2011—2019年中國金融業(yè)的發(fā)展水平呈上升趨勢，其年均值由0.1049上升至0.2655，年均增長率為12.30%，表明隨著這九年間金融科技、普惠金融等金融工具的出現(xiàn)及創(chuàng)新，我國金融業(yè)迅速發(fā)展。

空間上，2011—2019年我國四大區(qū)域金融業(yè)發(fā)展水平的年均值分別為0.2992、0.1527、0.1069、0.1329，呈“東部gt;中部gt;東北gt;西部”的空間分布格局；其年均增長率分別為11.50%、12.50%、14.36%、12.22%，發(fā)展增速較為接近，但同樣呈現(xiàn)“西快東慢”的空間分布特征。其中，東部地區(qū)金融業(yè)發(fā)展水平的年均值遠(yuǎn)高于其他三個區(qū)域及全國，北京、廣東發(fā)展水平的年均值分別高達(dá)0.5725、0.4855，居于全國前二。中部六省金融業(yè)發(fā)展速度較快，年均增長率為10.81%～14，76%；且其發(fā)展水平較為均衡，金融業(yè)發(fā)展水平最高的河南（年均值0.1982）與最低的江西（0.1119）之差僅為0.0863。西部地區(qū)受地理位置、自然環(huán)境等因素的制約，金融業(yè)發(fā)展水平的年均值居于末位，僅四川（0.2267）為西部地區(qū)金融業(yè)發(fā)展高地，并與青海（0.0454）、寧夏（0.0635）等省域的發(fā)展水平差距較大，存在兩極分化的現(xiàn)象。東北三省金融業(yè)發(fā)展水平較低，但其金融業(yè)發(fā)展水平的年均增長率較高。

（二）戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度分析

由耦合協(xié)調(diào)度模型可得戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度（表3）并使用ArcGIS 10.8軟件將其可視化，分別繪制2011、2015、2019年的耦合協(xié)調(diào)度的空間分布圖（圖4）。由表3可知：時間上，我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度呈上升趨勢，從2011年的0.2197上升至2019年的0.3513，增幅為59.9%，年均增長率為6.04%，從低度協(xié)調(diào)發(fā)展至中度協(xié)調(diào)，總體呈不斷優(yōu)化的發(fā)展態(tài)勢，但與高度協(xié)調(diào)仍存在較大差距。分省域來看，2011—2019年各省域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度均有不同程度的提升，其年均值為0.1048～0.7248，包括低度、中度和高度協(xié)調(diào)三種類型。其中，2011年各省域耦合協(xié)調(diào)度為0.0374～0.5639，包括低度、中度和高度協(xié)調(diào)三種類型，80%的省域?yàn)榈投葏f(xié)調(diào)，約16.7%的省域?yàn)橹卸葏f(xié)調(diào)，僅廣東一省為高度協(xié)調(diào)，表明2011年我國各省域兩大產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)程度較低，普遍處于中低水平的協(xié)調(diào)狀態(tài)。2019年各省域耦合協(xié)調(diào)度為0.1244～0.9198，包括低度、中度、高度和極度協(xié)調(diào)四種類型，處于低度協(xié)調(diào)狀態(tài)的省域降至40%，約43.3%的省域?yàn)橹卸葏f(xié)調(diào)，高度協(xié)調(diào)的省域由1個升至4個，占比約13.3，且廣東省已經(jīng)進(jìn)入極度協(xié)調(diào)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。從動態(tài)來看，2011—2019年，海南、山西、內(nèi)蒙古等12個省域①在低度協(xié)調(diào)狀態(tài)下不斷優(yōu)化，山東在中度協(xié)調(diào)狀態(tài)下不斷優(yōu)化；天津、河北、福建等12個省域②則是從低度協(xié)調(diào)狀態(tài)躍遷至中度協(xié)調(diào)狀態(tài)，

北京、上海、江蘇和浙江四個省（市）從中度協(xié)調(diào)狀態(tài)躍遷至高度協(xié)調(diào)狀態(tài)，僅廣東一省從高度協(xié)調(diào)狀

①" 在低度協(xié)調(diào)狀態(tài)下不斷優(yōu)化的12個省域：海南、山西、內(nèi)蒙古、廣西、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏、新疆、吉林、黑龍江。

②從低度協(xié)調(diào)躍遷至中度協(xié)調(diào)的12個省域：天津、河北、福建、安徽、江西、河南、湖北、湖南、重慶、四川、陜西、遼寧。

態(tài)（0.5639）躍遷至極度協(xié)調(diào)狀態(tài)（0.9198），八年間共17個省份實(shí)現(xiàn)了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的階級跨越。這表明我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的良性互動逐漸增強(qiáng)，協(xié)調(diào)發(fā)展不斷優(yōu)化并取得顯著成果。

空間上，2011—2019年我國東部、中部、西部和東北戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的年均

值分別為0.4175、0.2789、0.1873、0.2255，僅東部為中度協(xié)調(diào)，其余三個區(qū)域均為低度協(xié)調(diào)，總體呈

“東部gt;中部gt;東北gt;西部”的空間分布格局；其年均增長率分別為5.29%、7.37%、7.27%、3.73%，呈“西快東慢”的空間分布特征。其中，東部十省耦合協(xié)調(diào)度的年均值為0.1209～0.7248，包括低度、中度和高度協(xié)調(diào)三種類型。江蘇、廣東為高度協(xié)調(diào)，天津、河北和海南為低度協(xié)調(diào)，其余五省均為中度協(xié)調(diào)。2011—2019年，東部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的均值由0.3311上升至0.5000，由中度協(xié)調(diào)狀態(tài)躍遷至高度協(xié)調(diào)狀態(tài)。中部六省包括低度和中度協(xié)調(diào)兩種類型，且均分占比，其耦合協(xié)調(diào)度由2011年的0.2070上升至2019年的0.3657，由低度協(xié)調(diào)躍遷至中度協(xié)調(diào)。西部地區(qū)僅四川為中度協(xié)調(diào)，東北三省則均為低度協(xié)調(diào)。兩大區(qū)域的耦合協(xié)調(diào)度分別由2011年的0.1344、0.1868上升至2019年的0.2357、0.2505，發(fā)展水平較為接近，在低度協(xié)調(diào)狀態(tài)下不斷優(yōu)化，尚未實(shí)現(xiàn)階級跨越。

（三）戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)分析

前文分析表明，我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度總體上呈現(xiàn)“東強(qiáng)西弱”的特征，則各省市耦合協(xié)調(diào)度之間可能存在空間相關(guān)的可能性。由此，本文進(jìn)一步運(yùn)用Stata15.0軟件計(jì)算得出2011—2019年兩產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的全局莫蘭指數(shù)（表4），結(jié)果均為正數(shù)且均通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明其耦合協(xié)調(diào)度具有顯著的空間正相關(guān)性。2011—2015年，全局莫蘭指數(shù)由0.189穩(wěn)步上升至0.222；2016年降至0.210，隨后到2019年輕微波動上升至0.223，總體呈上升趨勢，年均增長率為2.09%。由此可得，2011—2019年，中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)呈空間集聚狀態(tài)，且其空間集聚特征逐步增強(qiáng)。

運(yùn)用ArcGIS 10.8軟件分別計(jì)算2011、2015、2019年我國金融業(yè)與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的局部莫蘭指數(shù)，并將其可視化，繪制耦合協(xié)調(diào)度LISA集聚圖（圖4）。

由圖4可知，在局部莫蘭指數(shù)為顯著的省域中：第一，“H-H”集聚類型的省域主要分布在我國中部和東部地區(qū)，且其省域數(shù)量逐步上升，由2011年的湖北、山東、江蘇、上海、浙江和福建6個省域，上升至2015年的河南、安徽等8個省域，隨后擴(kuò)大至2019年的湖南、江西等10個省域。這表明我國中、東部地區(qū)的部分省市可以帶動周邊省市的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。第二，“L-L”集聚類型的省域主要分布在我國西部地區(qū)，包括新疆、青海、寧夏和甘肅四個省域，2011—2019年間其數(shù)量并未發(fā)生改變。西部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)水平、人才吸引力和發(fā)展歷史等多方面因素的限制，兩大產(chǎn)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度較低，是急需加大力度發(fā)展的重點(diǎn)區(qū)域。第三，“H-L”集聚類型的省域僅四川一省。四川省位于我國西部，其東部和南部相鄰省份均為不顯著，西部和北部緊鄰“L-L”集聚類型的省域。作為西部區(qū)域中耦合協(xié)調(diào)度最高的省份，四川省因虹吸效應(yīng)聚集了周邊省域的部分人才、投資等相關(guān)資源，難以和周邊省域形成集聚效應(yīng)，目前為周邊省域帶來的正向輻射作用仍不明顯。第四，“L-H”集聚類型的省域主要分布在我國中部地區(qū)，其數(shù)量呈下降趨勢，由2011年的江西、安徽2個省份，降至2015年江西一省，隨后在2019年降為0。安徽、江西省被“H-H”集聚類型的省域包圍，受到周邊耦合協(xié)調(diào)度高的省域帶來的正向輻射作用而得到快速發(fā)展，先后由“L-H”型發(fā)展為“H-H”型。

圖4" 2011—2019年中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)度LISA集聚特征

注：該圖基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為GS（2019）1822號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改；不包括港澳臺數(shù)據(jù)。

（四）戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的影響因素分析

1．回歸設(shè)計(jì)

兩產(chǎn)業(yè)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度受多種因素影響，本文參考已有研究［20，26，32，38-39］，選取數(shù)字化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域創(chuàng)新能力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持、人力資本、市場規(guī)模、地區(qū)開放程度八個指標(biāo)構(gòu)建解釋變量（表5），進(jìn)行戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的影響因素分析，并對相關(guān)指標(biāo)取對數(shù)值進(jìn)行處理。

由于耦合協(xié)調(diào)度是位于0～1之間的離散截?cái)嘀?，本文選用Tobit模型分析其影響因素［43］。構(gòu)建計(jì)量模型如下：

Dit=β1lnDIGit+β2STRit+β3lnTECit+β4lnPGDPit+β5lnOGVEit+β6HCit+β7lnMARit+β8lnOPENit+cons+εit

其中，Dit為耦合協(xié)調(diào)度，i為地區(qū)，t為時間；lnDIG為數(shù)字化程度，STR為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，lnTEC為區(qū)域創(chuàng)新能力，lnPGDP為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，lnGOVE為政府支持，HC為人力資本，lnMAR為市場規(guī)模，lnOPEN為地區(qū)開放程度。運(yùn)用Stata15.0軟件進(jìn)行Tobit回歸分析，結(jié)果見表6。

2．回歸分析

由表6可得，影響中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的正向因素包括數(shù)字化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域創(chuàng)新能力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持和市場規(guī)模。除經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場規(guī)模外，其他因素均在1%或5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，其影響程度從低到高依次是數(shù)字化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域創(chuàng)新能力、政府支持。其中，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字化已經(jīng)成為推動我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。數(shù)字化程度越強(qiáng)，數(shù)字技術(shù)對這兩類產(chǎn)業(yè)、特別是高技術(shù)企業(yè)的賦能效應(yīng)越強(qiáng)；產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)優(yōu)化升級是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的核心內(nèi)容，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化表明地區(qū)發(fā)展條件優(yōu)越；區(qū)域創(chuàng)新能力是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)發(fā)展的驅(qū)動力，區(qū)域創(chuàng)新能力越強(qiáng)，越有利于金融業(yè)與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新；政府支持可宏觀調(diào)控兩大產(chǎn)業(yè)融合協(xié)調(diào)發(fā)展，在為不同地區(qū)提供政策支持、知名方向和縮小區(qū)域差異方面起到突出作用。而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)動力；市場規(guī)模越大，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力越強(qiáng)，吸引到的投資越多，但這兩項(xiàng)指標(biāo)均未能通過顯著性檢驗(yàn)，表明其對中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)耦合發(fā)展的作用尚未凸顯。

影響中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的負(fù)向因素包括人力資本和地區(qū)開放程度，且均在1%或5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，其影響程度從低到高依次是地區(qū)開放程度、人力資本。其中，地區(qū)開放程度的變量系數(shù)顯著為負(fù)，說明各區(qū)域開放程度不強(qiáng)，與外部資金、信息和人才資源的流動尚不充分，未能實(shí)現(xiàn)對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)要素流動和資源的合理配置，阻礙了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的融合發(fā)展。人才作為創(chuàng)新發(fā)展的決定因素，對兩產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的重要性不言而喻。人力資本的變量系數(shù)顯著為負(fù)，說明在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)耦合發(fā)展的過程中仍存在人才缺失的問題。原因可能是當(dāng)前戰(zhàn)略性人力資源開發(fā)與新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的人才供需仍不平衡。

四、結(jié)論及政策建議

（一）結(jié)論

本文利用2011—2019年中國30個省（市、區(qū)）數(shù)據(jù)，構(gòu)建戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)指標(biāo)體系，綜合利用耦合協(xié)調(diào)度模型、空間自相關(guān)分析法、Tobit模型等分析中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系，并分析其影響因素。主要得出以下結(jié)論：

第一，2011—2019年中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)的發(fā)展水平均呈上升趨勢，年均增長率分別為11.46%、12.30%。其中，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平呈“東部gt;中部gt;西部gt;東北”的空間分布格局，金融業(yè)的發(fā)展水平呈“東部gt;中部gt;東北gt;西部”的空間分布格局；兩大產(chǎn)業(yè)的年均增長率均呈現(xiàn)出“西快東慢”的空間分布特征。

第二，2011—2019年我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度呈上升趨勢，其年均值增幅為59.9%，年均增長率為6.04%，從低度協(xié)調(diào)狀態(tài)發(fā)展至中度協(xié)調(diào)狀態(tài)。分省域來看，2011—2019年各省域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度均有不同程度的提升，其年均值包括低度、中度和高度協(xié)調(diào)三種類型，總體上呈“東部gt;中部gt;東北gt;西部”的空間分布格局；年均增長率仍然呈現(xiàn)“西快東慢”的空間分布特征。

第三，2011—2019年中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的全局Moran'sI指數(shù)均gt;0且總體呈上升趨勢，年均增長率為2.09%，表明兩大產(chǎn)業(yè)呈顯著的正向空間自相關(guān)，且其空間集聚特征逐步增強(qiáng)。其中，“H-H”集聚類型的省域主要分布在我國中部和東部地區(qū)，且其省域數(shù)量逐步上升；“L-L”集聚類型的省域主要分布在我國西部地區(qū)；“H-L”集聚類型的省域僅四川一??；“L-H”集聚類型的省域主要分布在我國中部地區(qū)，其數(shù)量呈下降趨勢，表明兩大產(chǎn)業(yè)在相鄰省域間的“空間溢出效應(yīng)”明顯。

第四，從影響因素看，對中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)耦合協(xié)調(diào)度具有正向影響的因素從低到高依次為數(shù)字化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域創(chuàng)新能力、政府支持；具有負(fù)向影響的因素從低到高依次為地區(qū)開放程度、人力資本。

（二）建議

第一，加大對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持力度，提升戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展。一是要進(jìn)一步健全風(fēng)險(xiǎn)投資和創(chuàng)業(yè)投資制度。由于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)目前大多仍處于發(fā)展初期，呈現(xiàn)出知識密集型、產(chǎn)品更新迭代快的特點(diǎn)，其領(lǐng)域內(nèi)的高科技企業(yè)特別是中小企業(yè)，在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)時會因研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)大、失敗率高所帶來的不確定性而面臨融資難、融資貴等問題。此時，迫切需要政府制定相關(guān)積極的扶持政策，進(jìn)一步健全風(fēng)險(xiǎn)投資和創(chuàng)業(yè)投資制度，保護(hù)相關(guān)企業(yè)快速成長壯大。二是要進(jìn)一步創(chuàng)新金融服務(wù)模式及產(chǎn)品。隨著戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和更新迭代，金融服務(wù)也需要在其理念和信貸技術(shù)、金融模式等方式進(jìn)行持續(xù)創(chuàng)新。如改善銀行傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制，擴(kuò)大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)領(lǐng)域企業(yè)的信貸可獲得性；加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)間的聯(lián)動，創(chuàng)新投貸聯(lián)動金融模式；加快自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型等。三是要進(jìn)一步構(gòu)建金融風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制。如發(fā)揮政策性金融的支撐作用，在風(fēng)險(xiǎn)較高的中小企業(yè)等相關(guān)領(lǐng)域設(shè)立政府專項(xiàng)基金等。

第二，針對不同地區(qū)實(shí)施不同的針對政策，縮小地區(qū)差距。首先，由研究結(jié)論可得，各地區(qū)金融業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平存在較大差距，需要政府針對不同地區(qū)的發(fā)展情況制定有針對性的支持政策，對發(fā)展水平相對落后的中西部地區(qū)加大傾斜支持力度，通過優(yōu)化升級產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、加大資金投入和政策支持力度、完善戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)治理體系等措施，提高中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平。其次，需要進(jìn)一步提升各區(qū)域間的聯(lián)動效應(yīng)。由研究結(jié)論可得，我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的空間正相關(guān)性，應(yīng)該建立區(qū)域性的發(fā)展合作機(jī)制，進(jìn)一步提升各區(qū)域間的聯(lián)動效應(yīng)。對于處在高耦合協(xié)調(diào)度聚集區(qū)的東部地區(qū)，應(yīng)該進(jìn)一步加強(qiáng)自身對周邊省市的輻射拉動作用，帶動周邊省份戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。同時，應(yīng)該積極引導(dǎo)東部沿海地區(qū)的資金、人力等生產(chǎn)要素向低耦合協(xié)調(diào)度聚集區(qū)的中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，幫助中西部地區(qū)突破困境，縮小與東部地區(qū)的差距。

第三，針對我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)耦合發(fā)展過程中地區(qū)開放程度不強(qiáng)、人力資本不足的問題，未來仍需進(jìn)一步擴(kuò)大開放，充分利用全球資源，通過內(nèi)外部資源整合加速戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)的融合發(fā)展；其次，未來需要重視集聚高層人才，吸引海內(nèi)外高端人才，按照兩個產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的要求動態(tài)調(diào)整人才培養(yǎng)機(jī)制等。

參考文獻(xiàn)

［1］ 朱凱.服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)是金融的天職和宗旨［J］.紅旗文稿，2018（19）：21-23.

［2］ 國家發(fā)展改革委，科技部，工業(yè)和信息化部，等.關(guān)于擴(kuò)大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)投資 培育壯大新增長點(diǎn)增長極的指導(dǎo)意見［EB/OL］.（2020-09-08） ［2023-05-18］. https：//www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/tz/202009/t20200925_1239582_ext.html.

［3］ 涂永紅.推動“科技—產(chǎn)業(yè)—金融”良性循環(huán)［J］.人民論壇，2023，757（6）：52-57.

［4］Wurgler，J. Financial Markets and the Allocation of Capital［J］. Journal of Financial Economics，2000（5） ： 187-214.

［5］ Boppart T. Structural Change and the Kaldor Facts in a Growth Model with Relative Price Effects and Non-Gorman Preferences［J］.Econometrica， 2014， 82（6）： 2167-2196.

［6］ 李海奇，張晶.金融科技對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)升級的影響［J］.統(tǒng)計(jì)研究，2022，39（10）：102-118.

［7］ 成瓊文，申萍.數(shù)字金融對城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響研究［J］.中南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2023，29（2）：109-123.

［8］ 劉柳青，汪發(fā)元.長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字普惠金融、消費(fèi)水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響［J］.財(cái)會月刊，2023，44（9）：148-153.

［9］ 曹張龍.數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的理論機(jī)制及其門限效應(yīng)［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2023（22）：18-23.

［10］"" 郭凱明，劉沖.平臺企業(yè)反壟斷、數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（10）：61-79.

［11］ 吳芳梅，鄭建鋒.金融結(jié)構(gòu)演進(jìn)驅(qū)動文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)理及效果［J］.深圳大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會科學(xué)版）：1-10.

［12］ 曾建中，李銀珍，劉桂東.數(shù)字普惠金融賦能鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的作用機(jī)理和空間效應(yīng)研究——基于縣域空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)［J］.國際金融研究，2023，432（4）：39-49.

［13］ 王競，胡立君.金融支持對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響研究——來自湖北省上市公司的證據(jù)［J］.湖北社會科學(xué)，2019，385（1）：56-61.

［14］ 李萌，楊揚(yáng).經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率評價及影響因素研究［J］.經(jīng)濟(jì)體制改革，2017， 202（1）：129-135.

［15］ 馬軍偉，王劍華.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持效率——基于長三角地區(qū)的比較分析［J］.中國科技論壇，2019，282（10）：52-58.

［16］ 劉元雛，華桂宏.金融科技能否促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新？——來自戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.江蘇社會科學(xué)，2022，325（6）：149-158.

［17］ 王雷，賴玉霜.金融創(chuàng)新、資本配置與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——來自戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的實(shí)證［J］.科技進(jìn)步與對策，2017，34（10）：69-75.

［18］ 閆俊周，齊念念，童超.政府補(bǔ)貼與金融支持如何影響創(chuàng)新效率？——來自中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.軟科學(xué)，2020，34（12）：41-46.

［19］ 梁威，劉滿鳳.我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展及時空分異［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2017，37（4）：117-126.

［20］ 伍先福，黃驍，鐘鵬.新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展測度及其耦合機(jī)制［J］.地理科學(xué)，2021，41（11）：1969-1979.

［21］ 方煒，劉潔.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)的時空特征——基于2010—2019年省際面板數(shù)據(jù)的分析［J］.科技管理研究，2022，42（23）：189-198.

［22］ 謝國根，蔣詩泉，趙春艷.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)發(fā)展研究——基于安徽省的實(shí)證研究［J］.科技管理研究，2018，38（22）：70-77.

［23］ 李寶慶，陳琳.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)空間演化及區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合發(fā)展研究——以長三角區(qū)域?yàn)槔跩］.人文地理，2014，29（1）：94-98.

［24］ 梁威，劉滿鳳.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展研究——以江西省為例［J］.華東經(jīng)濟(jì)管理，2016，30（5）：14-19.

［25］ 陳美華，劉彥宏，黃新建.江西戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展研究［J］.江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版），2018，51（4）：90-95.

［26］ 馬軍偉.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持研究［D］.武漢：武漢大學(xué)，2012.

［27］ 梅興保.金融如何支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展［N］.金融時報(bào)，2010-12-03.

［28］ 林毅夫，孫希芳，姜燁.經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論初探［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2009（8）：4-15.

［29］ 吳玉鳴，張燕.中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展研究［J］.資源科學(xué)，2008，30（1）：25-30.

［30］ 董樹功.協(xié)同與融合：戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)互動發(fā)展的有效路徑［J］.現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2013（2）：71-75.

［31］ 范曉莉，黃凌翔，盧靜，等.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展及影響因素分析［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2017（14）：139-143.

［32］ 田卡噸，鄒澤鐸，彭寶玉，等.中國旅游業(yè)與金融業(yè)的耦合協(xié)調(diào)及其時空特征［J］.熱帶地理，2022，42（10）：1651-1664.

［33］ 沈麗，范文曉.中國碳排放效率與金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的時空耦合協(xié)調(diào)［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2023，33（8）：13-26.

［34］ 高一銘，徐映梅，季傳鳳，等.我國金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度及時空分布特征研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2020，37（10）：63-82.

［35］ 干春暉，鄭若谷，余典范.中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對經(jīng)濟(jì)增長和波動的影響［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2011，46（5）：4-16+31.

［36］ 薛繼亮，鄔浩，于莉.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)耦合發(fā)展及對就業(yè)的影響研究［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2020，39（1）：152-160.

［37］ 廣東省人民政府辦公廳.印發(fā)廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展“十二五”規(guī)劃的通知［EB/OL］.（2012-03-06）［2023-05-18］.http：//www.gd.gov.cn/zwgk/gongbao/2012/9/content/post_3363493.html？eqid=e9fac787002c1ff80000000 66431627d.

［38］ 孫國民.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)耦合模式研究——以產(chǎn)城耦合為例［J］.科技進(jìn)步與對策，2017，34（10）：46-52.

［39］ 劉麗，任保平，汪浩.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度的時空特征、區(qū)域差異與影響因素［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2023，39（22）：24-29.

［40］ 黃玖立，馮志艷.用地成本對企業(yè)出口行為的影響及其作用機(jī)制［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017（9）：100-118.

［責(zé)任編輯：付麗萍］

Spatio-Temporal Characteristics and Coupling Coordination Between Emerging

Industries of Strategic Importance and Financial Sector

WANGRui，LILinyu， ZHANG Wei

（School of Economics， Xihua University， Chengdu 610039， Sichuan）

Abstract： This study investigates the coupling coordination relationship between emerging industries of strategic importance and the financial sector using panel data from 30 provinces and regions in China from 2011 to 2019. It employs the coupling coordination degree model and spatial autocorrelation analysis to explore this relationship and further analyze the influencing factors using the Tobit model. The findings reveal that the development levels of these emerging industries and the financial sector， as well as their coupling coordination degrees， have shown an upward trend across all provinces， exhibiting a spatial distribution pattern characterized by “ obvious advantages in the eastern provinces over western provinces.” The coupling coordination degrees exhibit significant positive spatial autocorrelation， and their spatial agglomeration features have gradually strengthened. The “H-H” agglomeration type is primarily found in the central and eastern regions of China， while the “L-L” agglomeration type is predominantly distributed in the western regions. From the perspective of influencing factors， the positive impacts on the coupling coordination degree， in ascending order， are digitalization degree， industrial structure， regional innovation capability， and government support. The negative impacts， in ascending order， are regional openness and human capital.

Keywords： emerging industries of strategic importance； financial sector； coupling coordination； spatial correlation analysis