金融发展与技术创新系统耦合的时空分异特征研究

张元萍+杨哲+赵仡

摘要：金融发展与技术创新的交互作用在经济增长过程中至关重要，借鉴物理学中的耦合协调评价模型，将金融发展与技术创新视为两个子系统，对二者的耦合协调关系及时空分异特征进行研究。结果表明：耦合协调度在我国不同省份具有显著差异，整体呈现“东高西低”的分布格局，大部分省份的技术创新能力滞后于金融发展水平，两个系统协调发展的良性机制尚未形成。据此建议各省份在制定经济政策时，应从金融供给侧或技术供给侧寻求着力点，通过复合系统良性运转实现经济持续增长。

关键词：金融发展；技术创新；耦合协调度；时空分异；金融供给侧；技术供给侧；金融资本；金融创新

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2016）06-0068-06

在创新驱动发展的经济新常态背景下，技术创新成为促进产业转型升级的重要力量，金融发展在这一过程中发挥着不可替代的作用。没有金融资本支持的技术创新，在微观层面表现为企业因资金短缺而无力进行技术创新，在宏观层面表现为经济的低层次徘徊。没有技术创新推动的金融发展，轻则导致泡沫经济，引起资产价格的非正常上涨，重则会导致金融自我循环、自我膨胀直至金融危机，引起经济运行动荡。因此，全面、深入认识金融发展与技术创新之间交互影响的动态演进关系，是促进经济持续健康发展的重要基础。

一、文献综述

关于金融发展与技术创新的最早论述，首见于经济学家Schumpeter（1912）的研究成果，在此后的较长时间内，学者们的研究主要在两个领域独立进行。在金融发展对技术创新的影响方面，King（1993）构建了一个内生增长模型来考察两者之间的关系，他认为层次丰富的金融体系能提高生产效率，并通过多样化分散风险来增加技术创新的成功几率[1]。Tadesse（2006）通过对市场主导型金融体系与银行主导型金融体系的比较，认为富有活力的金融市场对技术进步的促进效果更为明显[2]；孙伍琴、朱顺林（2008）和Hsu et al.（2014）的研究也得出了类似结论[3][4]。在技术创新对金融发展的影响方面，Berger（2003）研究认为，以电子信息为代表的技术变革提高了金融机构经营效率，推动了金融创新的发展[5]；Hasan et al.（2003）的研究则证实技术进步对证券交易所的成本效率与收益效率也有显著提升作用[6]。苗文龙、严复雷（2014）认为，互联网技术的发展引起了金融制度的革新，互联网金融这一新兴业态是科技与金融交互影响的必然产物，在推动技术创新转化为现实生产力的过程中扮演着重要角色[7]。

随着实践应用的拓展和理论研究的深入，部分学者开始关注金融发展和技术创新的双向作用。张元萍、刘泽东（2012）系统分析了金融发展与技术创新之间的互动机理，并运用联立方程模型对此进行了实证检验，发现金融深化与技术创新的两项指标、金融效率与专利授权数、金融结构和研发投入之间具有显著的良性互动关系[8]。李健、马亚（2014）的研究说明了科技与金融的深度融合有利于推动经济结构调整与金融发展，金融科技化将提高金融资本对技术创新的支持效率，进而形成科技与金融互动发展的良性循环[9]。孟庆松、韩文秀（2000）提出的复合系统协调度模型为该问题的研究奠定了方法论基础[10]；王宏起、徐玉莲（2012）将全国作为一个整体研究尺度，定量测算了科技创新和科技金融子系统的有序度及复合系统的协同度，计算结果表明两者之间尚未形成良性发展机制[11]。吴勇民、纪玉山和吕永刚（2014）的研究考查了异质金融结构与技术进步之间的协同演化关系，结论表明各子系统的有序度均呈现上升趋势，其中技术进步与间接金融子系统已处于相互促进的协同发展状态，但与直接金融子系统之间仍处于非协同发展状态[12]。

纵观国内外现有研究，或是侧重于分析金融对技术创新的支持作用，强调技术创新过程中所需的金融支持形式或金融应发挥的作用；或是强调技术革命对金融发展过程的影响，说明金融体系的创新活动与技术进步密切相关。众多学者从不同角度分析金融发展与技术创新的关系，但较少以系统耦合协调为核心对两者的协同发展机理、时空分异特征等问题进行探讨，研究尚有较大的拓展空间。基于此，笔者将金融发展和技术创新视为两个相互独立且相互影响的子系统，以理论规律揭示为基础，从中观层面定量分析省域金融发展水平和技术创新能力的耦合协调程度及时空分异特征，揭示两者间耦合关系的演变规律，研究结论对于制定差异化的经济政策具有一定的理论和实践参考意义。

二、理论分析

（一）金融发展与技术创新的内在联系

金融发展是促进技术创新的必要条件，两者通过资金环流紧密结合在一起。技术创新按价值链维度大致可分为产品研发、成果转化及市场推广三个阶段，随着阶段演进对资金的需求不断放大，多样化的金融产品和层次化的金融市场能迅速地筹集资金投入创新生产过程，为技术转化为现实生产力创造条件。对于技术创新的强正外部性特征，政府部门通过科技计划、政策贷款和引导基金等政策性金融方式进行投入，调动个人和企业的创新热情。对于技术创新的高风险、高回报特征，可以充分发挥金融市场在风险分散及信息审查方面的优势，通过项目的事先筛选和事后监督，增加创新成功的概率，保证投资收益；通过金融产品创新促进长期资本形成，引导资金流向，实现资源的优化配置。

技术创新是推动金融发展的实现条件。金融活动积累大量业务数据，需要进行存储和交换，随着交易规模的扩大，迫切要求信息处理技术和现代通信技术的持续提升。在互联网迅猛发展的大数据时代，云计算被广泛应用于金融风险管理和资产定价，大幅提高了金融机构的交易效率和业务能力，将金融创新水平推向一个新的高度。此外，新技术的扩散转移将带动产业的结构调整与优化升级，为金融部门创造广阔的资金需求空间，提高创新项目投资的回报率，从而促进金融资产总量增长和规模扩张（见图1）。

（二）耦合概念的内涵诠释

耦合（Coupling）的概念起源于物理学中两个或两个以上的系统或运动方式相互作用、彼此影响以致联合的现象，描述的是一种动态关联关系。它要求系统内的各要素具备自组织能力，可以通过自然关联和自由流动进行重新组合，打破原有系统的界限和束缚，形成新的复合系统。Weick（1976）率先将此概念引入社会科学领域，用以描述两种客观事物（系统）通过某种条件有机结合在一起的社会现象。近年来，我国学者围绕生态环境、金融结构、产业发展等与区域经济的耦合关系展开研究（江红莉，2010；李健，2012；高楠，2015）[9][13]。通过上述分析可以得知，金融发展系统内部处于不断演变进程之中，而技术创新系统内部的技术转移扩散与优化升级也具有鲜明的动态演化特征，两者之间既相互独立又相互影响，具备了耦合的基本要件。因此，可以将金融发展与技术创新视为一项复合系统，对两个子系统间复杂的非线性交互作用关系进行研究[14]。

当金融发展与技术创新系统处于良性耦合状态时，即金融市场能为创新部门提供充足的资金支持，技术创新也能为金融部门提供较高的投资回报，两者将相互促进，产生协同的正反馈效应，复合系统实现由无序向有序的结构演进，呈现出“螺旋式”上升状态。当金融发展与技术创新处于非良性耦合状态时，即其中一方相对滞后于另一方发展水平时，两者将相互制约，产生掣肘的负反馈效应。具体来说，若金融发展水平滞后于技术创新能力，将导致创新缺乏相应的资金支持，使产品研发和成果转化过程难以实现，影响技术部门的创新热情；若技术创新能力滞后于金融发展水平，将导致市场性金融投入的利润回报不高，政策性金融投入的产出效率较低，制约金融支持技术创新的效率。

三、研究方法与模型构建

（一）综合序参量模型

将金融发展和技术创新视为复合系统S，其中S1为金融发展子系统，S2为技术创新子系统。令xij（i=1，2；j=1，…，m）为系统i发展过程中第j个序参量，当xij为正向指标时，取值越大，系统有序程度越高；反之，取值越大，系统有序程度越低。出于计算和比较的需要，笔者采用极差标准化法对参量指标值进行无量纲化和非负化处理①，得到有序功效模型u（xij）：

uij=（xij-bij）/（aij-bij）×0.99+0.11，xij为正向指标

uij=（aij-xij）/（aij-bij）×0.99+0.11，xij为负向指标（1）

其中，uij为功效系数，反映各序参量对子系统的功效贡献大小，即uij取值越大，xij对子系统有序的贡献程度越大；aij、bij为系统达到稳定临界点时序参量的上下限值。各序参量对子系统有序程度的总贡献可以由线性加权法得到：

其中，Ui为子系统的综合序参量，反映系统的有序程度和综合发展水平；λij为权重，说明各序参量在保持系统有序运行过程中的地位。

确定权重的主要方法有：以德尔菲法、层次分析法为代表的主观赋值法和以相关矩阵法、熵值法为代表的客观赋值法，在此笔者采用熵值法确定权重λij。在信息论中，熵是对系统无序程度的度量，熵值法正是通过计算熵值来测算指标的离散程度，从而对多指标系统进行综合评价。

（二）耦合协调评价模型

为了定量描述金融发展和技术创新系统的耦合水平，笔者借鉴物理学中的容量耦合系数模型，构建反映两个子系统整体功效的耦合评价模型：

C={（U1×U2）/∏（U1+U2）}1/2（3）

其中，C为耦合度，介于[0，1]之间，C值越接近于1，说明两个系统的耦合程度越高；U1、U2为金融发展和技术创新系统的综合序参量。

耦合度能在时间维度上作为系统间相互影响程度强弱的表征，当涉及空间维度上的多区域比较研究时，由于受计算方法制约会产生伪评价结果，即出现两个子系统综合序参量相近且均较低但耦合度却较高的情况，这与综合序参量均较高引致耦合度较高的经济内涵是有显著差异的。为此，需要对计算方法加以改进，从而得到如下耦合协调评价模型：

其中，H为耦合协调度，反映复合系统由无序向有序演变的趋势，可以深层次揭示协调发展状况的好坏；T为综合协调指数，反映两个系统整体发展水平对协调度的贡献；α、β为待定系数，要求满足α+β=1。对于某一时序区间内的耦合协调度，可由下式计算得到：

H=■■Hk（5）

借鉴现有研究成果，结合金融发展与技术创新系统间耦合协调发展的阶段特征进行等级划分（见表1），在此基础上，还可以通过比较两个系统的综合序参量来判别系统滞后类型：U1>U2，技术滞后型；U1=U2，同步发展型；U1

四、实证测算与结果分析

（一）指标体系建立与数据处理

金融发展与技术创新是两个彼此独立又相互关联的经济系统，两个子系统间存在着复杂的非线性关系，需要借助多指标综合分析方法对其发展水平进行评价，笔者遵循系统性、层次性和可比性等原则构建指标体系。由上文分析可知，金融发展水平可由政策性金融和市场性金融两个维度加以衡量，其中后者又可进一步分为以股票、债券等为代表的直接融资和以银行信贷为代表的间接融资，按照资金的不同来源，笔者选择政府资金u11、企业资金u12、信贷资金u13三个指标对金融发展水平进行描述。技术创新能力可以由价值链维度上的阶段性产出加以衡量。按照创新产出的差异，笔者依次选择专利申请授权量u21、技术市场合同成交额u22、新产品销售收入占主营业务收入的比例u23作为替代指标。

笔者选取中国大陆30个省份作为研究样本（由于没有相关的数据，文中没有计算中国香港、澳门、台湾及西藏地区），各指标数据来源于2000—2014年的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》，对于少量缺失数据，通过计算已有数据的年均增长率来进行推算赋值。

（二）模型求解与结果聚类

根据公式（1）（2），计算1999—2013年各省份金融发展子系统的综合序参量U1和技术创新子系统的综合序参量U2，指标权重依据改进的熵值法加以确定。根据公式（3）（4）（5），计算复合系统的耦合协调度，考虑到金融发展在复合系统中的地位更加突出，听取专家建议，笔者将待定系数α和β分别赋值为0.6和0.4。

为了对复合系统耦合协调度的时序演进及空间分布特征进行分析，笔者采用SPSS 23.0软件对三个时间段的H1、H2和H3进行K-mean聚类分析，得出不同时间段内各省份金融发展与技术创新耦合协调度均值的相对等级（见表2）。

（三）耦合协调度的时空分异分析

测算结果表明，1999—2013年我国30个省份金融发展与技术创新的耦合协调度整体水平偏低，大多数区域呈现出逐步弱化趋势，仅有少数区域在波动中有所上升，两个系统间协调发展的良性机制尚未形成，未来改进空间很大。江苏和广东两省的协调发展水平较高，一直处于极其显著的I类区域，在全国范围内发挥了引领示范作用，其中江苏是仅有的耦合协调度达到0.6以上的省份。北京、山东、浙江、上海四个省市的系统耦合协调度为0.4～0.5，已实现中度协调耦合，按聚类分析结果来看，这些省市均处于较为显著的II类区域，其中部分地区的耦合协调度在波动中走强，而另一些则相对走弱。可见，金融发展与技术创新两个系统仍处于磨合阶段，两者的契合程度还有待提高。其他24个省份的耦合协调度在考察期内均处于0.4以下，即两个系统长期处于低度协调发展状态。这一方面是由于金融服务技术创新的产品及规模不足，难以为其提供持续稳定的资金来源，另一方面是由于技术创新对金融投资的回报有限，制约了创新项目投资的积极性，金融发展与技术创新表现出相互掣肘的现象。

从图2中可以更为直观地看出耦合协调度随时间推移的地域结构演化特征，整体呈现“东高西低”的空间格局，正如经济发展水平所表现出的区域差异，金融发展与技术创新这一复合系统的表现也是如此。东部沿海地区涵盖了处于I类、II类区域的全部省份，湖北、安徽、陕西等中部地区的耦合协调度大多为0.2～0.3，而西部地区除四川、重庆外，其余各省份的耦合协调度均较低。此外不难发现，系统耦合协调水平较高的省份大多集中在珠三角和长三角地区，他们作为经济发达地区的代表，在金融生态优化和产业结构调整的过程中始终走在全国前列，这些省份受财政资金的杠杆作用影响，市场力量得到充分发挥，为技术创新提供了持续且充足的金融支持，同时他们还注重对技术人才、科研机构等创新资源的培育，区域创新能力得以增强，上述举措共同推动其金融发展与技术创新两个系统进入良性协调发展通道。

经计算，金融发展与技术创新两个子系统间综合序参量均值的Person相关系数为0.693 1，存在着较为显著的正向关系，亦即存在交互作用、协调发展的耦合关系。图3展示了两个子系统综合序参量均值在各省的表现差异，从整体上来看，金融滞后型与技术滞后型省份的数量比为6∶17，虽不具备横向可比性，但对绝大多数省份来说，金融发展与技术创新系统耦合度较低的主要原因在于技术供给侧，技术创新环境较差，创新水平较低，使金融投资难以获得可观回报，制约了金融主体服务技术创新的积极性。在被统计的全部省份中，仅有上海实现了金融发展水平与技术创新能力的有效契合，协调发展水平较高，而江苏、浙江、广东等地虽然金融市场活跃、资金实力雄厚，但技术创新能力略显不足，北京、天津等地科研机构集聚、创新资源丰富，但金融市场发展的深度不够。总体来看，金融发展与技术创新系统耦合协调的良性机制在大多数省份尚未形成。

五、主要结论与政策建议

笔者从理论和实证两个层面对金融发展与技术创新间的系统耦合关系进行研究，结果表明两个子系统间存在交互耦合的作用关系，但协调发展的良性机制尚未形成，系统耦合协调度随时间推移表现为上下波动趋势，在不同省份有显著的差异，整体呈现出“东高西低”的分布格局，其中长三角和珠三角地区的耦合协调程度最高，在全国范围内发挥了较好的引领示范作用。

金融发展与技术创新系统的耦合协调是经济持续增长的必要保障，是建设创新型国家的必经之路，在当前经济转型的重要时期，各省份在制定经济政策时，应注重提升金融发展与技术创新系统间的协调水平，着重考虑发展相对滞后系统，通过供给侧结构性改革实现复合系统的“螺旋式”上升，从而带动区域经济的持续性增长，较为落后的中西部地区应高度关注这一交互作用关系，通过促进两者协调发展实现经济增长的目的，逐步缩小地区间的差距。

对于金融滞后型的省份来说，应积极推动金融供给侧改革，在加大政府资金投入的同时，引导社会资本进入技术创新领域，鼓励金融产品和渠道创新，营造包容性的金融生态环境。北京作为全国技术创新的主要阵地，科研院所、高新产业园区集聚，技术创新产出体量大，虽然其金融发展水平相对较高，但仍难以满足市场需求。为此，一方面可以继续支持金融创新，通过提供多样化的风险分散渠道解决技术创新过程中的融资难问题，另一方面可以鼓励技术创新主体向天津、河北等周边省份转移，在协同创新过程中加快推进区域经济一体化进程。

对于技术滞后型的省份来说，应着力推进技术供给侧改革，在大众创业、万众创新的时代背景下，通过培养技术人才、培育优质项目源实现技术由模仿创新向自主创新的跨越式发展，提升创新产出的质量，借助技术供给引致金融投资。江苏、广东等省份的金融开放度和包容度较高，在金融发展的深度和宽度方面已处于领先地位，但技术创新能力则相对滞后，金融资本难以获得预期的投资回报。这些省份一方面可以通过完善落户政策和奖励机制，调动技术人员的创新热情，另一方面可以通过设立创新产业园区、制定税收优惠政策等方式吸引企业入住，通过产学研有机融合提升区域整体创新水平。

注释：

①指标经过无量纲化处理后可能会出现0值，而在使用熵值法确定权重时要求对数的底数必须为非负，为了保证数据的完整性，此处进行了非负化处理。

参考文献：

[1]King RG，Levine R. Finance，Entrepreneurship and Growth：Theory and Evidence[J]. Journal of Monetary Economics，1993，（3）：513-542.

[2]Tadesse SA. Innovation，Information and Financial Architecture[J]. Journal of Financial & Quantitative Analysis，2006，（4）：753-786.

[3]孙伍琴，朱顺林.金融发展促进技术创新的效率研究——基于Malmuquist指数的分析[J].统计研究，2008，（3）：46-50.

[4]Hsu PH，Tian X，Xu Y. Financial Development and Innovation：Cross-country Evidence[J]. Journal of Financial Economics，2014，（1）：116-135.

[5]Berger AN. The Economic Effects of Technological Progress：Evidence from the Banking Industry[J]. Journal of Money，Credit，and Banking，2003，（2）：141-176.

[6]Hasan I，Malkam？ki M，Schmiedel H. Technology，Automation，and Productivity of Stock Exchanges：International Evidence[J]. Journal of Banking & Finance，2003，（9）：1743-1773.

[7]苗文龙，严复雷.众筹融资、项目选择与技术进步[J].金融经济学研究，2014，（7）：118-128.

[8]张元萍，刘泽东.金融发展与技术创新的良性互动：理论与实证[J].中南财经政法大学学报，2012，（2）：67-73.

[9]李健，马亚.科技与金融的深度融合与平台模式发展[J].中央财经大学学报，2014，（5）：23-32.

[10]孟庆松，韩文秀.复合系统协调度模型研究[J].天津大学学报，2000，（4）：444-446.

[11]王宏起，徐玉莲.科技创新与科技金融协同度模型及其应用研究[J].中国软科学，2012，（6）：129-138.

[12]吴勇民，纪玉山，吕永刚.技术进步与金融结构的协同演化研究——来自中国的经验证据[J].现代财经，2014，（7）：33-44.

[13]高楠，马耀峰，张春晖.中国丝绸之路经济带旅游产业与区域经济的时空耦合分异——基于九省区市1993—2012年面板数据[J].经济管理，2015，（9）：111-119.

[14]付海艳.金融结构与产业成长：互动机制和未来方向[J].中南财经政法大学学报，2016，（5）.

Research on Spatio-temporal Difference of Coupling between

Financial Development and Technology Innovation

Zhang Yuan-ping， Yang Zhe， Zhao Yi

（Finance Department in Tianjin University of Finance and Economics， Tianjin 300222）

Abstract：The interaction between the financial development and the technology innovation plays an important role in the process of economic growth. With references of the evaluation model of coupling and coordination in physics， this paper studies at the coupling degree and the spatio-temporal difference characteristics of the financial development and technology innovation system. The results show that the coupling degree has significant differences in different provinces of China. On the whole， the distribution pattern is higher in the east than the west. Abilities of technology innovation in most provinces lag behind their financial development levels， which means a sound mechanism of coordinated development has not been established between these two systems. Based on that， this paper argues that each province should focus on the financial supply side or technical supply side in the economic policy making， and thus， achieve the sustainable development of economy through the sound operation of the composite system.

Key words：Financial Development；Technology Innovation；Coupling Coordination Degree；Spatio-temporal Difference； Technology Supply Side； Financial Capital； Financial Innovation