区域核心城市间经济发展、金融深化及科技创新耦合协调度研究——基于中国成渝地区双城经济圈对比分析

张刘浏 俞 哲

（1.江苏省如皋市技工学校，江苏 南通 226500；2.中国葛洲坝集团股份有限公司，湖北 武汉 430000）

一、引言

经济全球化和城市群城市圈的建设是当前区域经济发展的主流，城市之间相互稽联系，资源互补，共同打造城市群整体建设的效果越发重要。为谋划共同富裕的目标，中国以成都和重庆作为引领作用，推动中西部地区城乡统筹发展，为此本文选取成渝地区区域核心城市作为研究对象，重点探讨地区经济发展、金融深化及科技创新三个系统之间的耦合协调关系，首次运用耦合协调模型并结合面板数据回归模型开展理论和实证研究，并为区域发展提供可行性建议。

二、理论研究

近年来前人学者分别从系统耦合理论、经济增长、金融深化及科技创新协调理论对三个系统关系进行阐述，具体总结如下。

1.理论研究派

（1）系统耦合理论

Glassman（1973） 最早从生物医学角度提出耦合的定义，并将耦合关系予以分类，包括紧密耦合、松散耦合和非耦合。Weick（1976）首次将松散耦合理论和组织管理领域相结合，系统中要素保持其物理身份与逻辑身份上的分离。Burke（2014）对紧密耦合予以定义。

（2）金融深化和经济发展协调理论

Goldsmith （1965）提出金融能够通过储蓄带动经济发展，两者内在赋予资本充足和经济内生性的双向融合关系。Long（2002）则从金融安全和经济增长视角来分析两者递进关系。赵辉（2019）提出金融资源累计有利于经济运营体系效率和社会宏观资源的配置效率。

（3）金融深化和科技创新协调理论

Schinckus（2008）研究表明科技与金融的关系是互相发展，相互辅佐。李丽（2009）在产业结构研究中发现金融与科技创新之间的互相影响的关联性 ，并提出两者藕合发展的同时引发新的金融风险。曹东勃（2009）认为金融和技术创新关系是相互依存的，前者为后者提供资金支持，而后者则为前者提供新的利润增长点。熊豪（2021）提出金融发展所内嵌的信息技术，提高金融核心要素的流动性和跨界性。

（4）经济发展和科技创新协调理论

洪名勇（2003）将经济增长和科技创新理论融为一体，提出区域经济失衡主要因为科技生产，科技进步和消费投资的失衡。刘亮月（2013）提到中国各地区科技创新与经济增长之间的互动性更加大了区域间发展不均衡的程度。

2.实证分析派

徐玉莲（2013）提到区域金融和科技创新相互支撑关系构建基于科创和金融双因子系统动力学模型，从而揭示协同管理发展模型，并提出系统系统发展战略导向。胡国晖（2020）采取DEA 模型和Location entropy 模型分别探究我国31 个省份近11 年来金融创新效率的高低，提出二者的协同作用更有利于区域经济发展。王明英（2017）基于中国2005—2014 年度科技创新和金融系统相关数 据构建耦合协同度模型，分析得到金融系统发展滞后于科技创新系统，两系统间良性协同发展较世界平均水平依然有较大差距，提出需构建多层次协同发展的科技和金融服务体系。

3.前人研究总结

第一，前人学者研究科技、金融及经济发展，三者不全是包含关系，但同时也非互相独立，而是互相影响，耦合发展，如何协调三者的关系，是当前值得关注的话题。

第二，现有研究大多集中于金融、科技创新及经济中的两两关系，缺少将三系统视为一个复合子系统进行研究。

第三，由于数据可得性等原因，目前对于三个系统耦合关系分析大多集中某个特定区域，例如长江中下游地区、京津冀地区、粤港澳大湾区等，而成渝经济圈处于研究的真空地带。

三、实证研究

1.研究工具和方法

（1）耦合协调度模型分析

耦合协调度主要用于分析事物的协调发展水平，耦合度一般指两个或两个以上系统之间的相互作用影响，实现动态维度的联系和关系，协调度则代指耦合相互作用关系中良好互动的耦合程度的高低，它可体现出协调状况的好坏。具体模型步骤，包括熵值法标准化处理、指标体系构建及耦合度模型实证分析。

（2）面板数据回归模型

面板数据克服时序模型分析所可能存在多重共线性的问题和不足，通过提高模拟效率和自由度，本文采取短截面长时序数据特征，基于如下模型：

CD/SD=C+αECO+βSCI+γFIN+ε

其中CD/SD 表示2003—2022 年成都和重庆两市耦合度和协调度，ECO 表示城市经济发展水平，SCI 表示科技创新水平，FIN 表示区域金融水平，C 为常数，ε 表示随机干扰项，α、β、γ 表示待估参数。同时为了验证面板数据符合固定或随机效应模型的稳健性，引入Hausman 检验和F 检验予以评判。

2.研究假设

（1）核心城市耦合度协调度相关假设

假设1/2： 在同等条件下，成渝经济圈的协调度SD/耦合度 CD 指标在2011 年后有（无）显著改善。

（2）核心面板数据回归模型相关假设

假设3/4：在同等条件下，更高层次的三要素发展水平将带来更高（无显著）水平的协调度SD/耦合度CD。

假设5：在同等条件下，2011 年城市圈概念提出之后，两个城市间的三要素发展水平分别对协调度SD/耦合度CD 影响程度较2011 年之前有显著提高。

3.研究样本和数据来源

（1）研究样本和变量定义

本文选取近20 年成渝两地三系统的40 个原始观测值，并设定一级指标、二级指标如表1 所示。

表1 研究变数定义统计结果

（2）数据来源

所有数据来源于对应年度《重庆统计年鉴》和《四川统计年鉴》及国泰安(CSMAR)宏观系列研究数据库，其中部分缺失值采取插值法补录。

4.实证结果和讨论

（1）熵值法标准化处理及指标体系构建

为标准化度量变量有效性，突出变量的通用性，消除各指标之间量纲以及单位的影响，使得实证结果可信度、客观性得以提升，避免主观因素的干扰。本文采用常见的熵值法对变量予以标准化，构建综合指标体系来，具体处理方法如下：

正向/负向指标计算：

其中，式（1） 和 式（2）分别代表正向指标与负向指标计算方式，考虑到指标的经济合理性，本文采取正向指标，而非负向指标计算变量指标，使得指标值在[0,1]区间内。

效用函数的计算：

针对标准化处理后的指标进行矩阵化汇总，得到标准化矩阵P=X（m,n）,并完善效用函数：

其中k 为前置权重指标，U 为单个变量代表的效用函数。权重的计算：

一般而言，效用值越大，占比权重也越大，权重的计算公式如下：

本文选择经济发展、金融深化、科技创新3 个系统作为研究对象，对于经济发展各二级指标来说，总体权重较为平均，差异不大，但对于不同城市而言，存在区域间差异。

（2）发展度模型实证分析结果

用标准值和对应年度指标相乘的sum 值作为该对象综合发展水平，其综合得分越高，说明其系统发展程度越好，具体公式如下：

如表2 所示，从经济发展指标来看，近20 年，无论成都还是重庆都有跨越式发展，特别是2012 年这个时点开始，两个城市经济发展指标均呈现翻倍式加速增长，对比成都和重庆自身，除个别年份外，重庆整体经济发展指数略高于成都，两者呈现你追我赶的螺旋式上升趋势。

表2 成渝经济、金融、科技综合发展得分情况

从金融深化指标来看，成都和重庆受益于金融深化的发展，呈现资金融通的良好态势，对比成都和重庆自身，两个城市基本旗鼓相当，部分年份成都略高于重庆，在金融领域确实双子星城市并驾齐驱的业态模式。从科技创新指标来看，成都整体呈现稳步上升的趋势，但是增长幅度略低于经济发展和金融深化，而重庆则呈现波动式增长态势，部分年份甚至出现倒退，与经济发展两位数左右的高速增长，呈现明显反差态势。

（3）耦合协调度模型实证分析

本文用CD 代表耦合度，描述系统内部各要素间彼此相互影响程度的指标，通常强调静态层面，SD 代表协调度，用来衡量不同系统或要素间和谐发展程度，强调各个系统间动态协作发展水平，具体计算公式如下。

前人学者对CD/SD 定量评分标准如表3 所示。

表3 CD和SD得分的评判标准

表4 成渝CD/SD分值汇总结果

从静态数据来看，截至2019 年末，从CD 标准来看，成都、重庆三系统耦合系数介于0.3 和0.4 之间，呈现中度耦合状态，从SD 标准来看，成都，重庆区域三系统协调系数介于0.9 和1之间，呈现优质协调发展程度，应该来说两个城市在三大系统静态耦合度上还需要提升，但从动态协调发展情况来看，应该是加速协同，趋同趋势明显。

从时间维度来看，成都和重庆的耦合度CD 值处于0 和0.3之间，而从协调度SD 值来看，除了重庆2008—2010 年略高于0.3。其他年份均低于0.3，说明三个系统基本处于低度耦合及中度失调衰退，甚至部分年份超级严重失调衰退阶段，两个区域协调度系数较低，经济、科技与金融相互独立发展。而从2013 年开始，两个城市的耦合度CD 值和协调度SD 值均有大幅提升，特别是协调度SD 值，逐步从衰退阶段转入协调发展阶段，符合假设1 要求，说明成都和重庆两个城市形成良性互动，即经济发展可以促进科技水平提高和金融环境的改善，而科技水平提高和金融环境改善又会带动经济繁荣，同时，科技发展能带动金融深化的提升，而金融深化又会为科技创新提供更多资金支持，促进科技水平进步，三个系统之间形成良性互动协调发展态势。

（4）面板数据回归结果和实证分析

本文采用取得二元截面面板数据模型，分成2003—2013 年2013—2022 年2003—2022 年三个时间区间，利用实证模型分析区域经三要素水平如何影响CD/SD。

无论CD/SD，部分变量统计学并未显著，或与经济学意义背离，说明这个阶段成渝地区还处于协调磨合阶段，更多处于竞争而非协同状态，导致协同共进作用并不显著，但从2013 年起，两地协同并进速度提速，经济、金融和科技融合效率明显提升，带动整个区域CD/SD 显著互利共赢。

此外，本文运用F 检验和Hausman 检验辨别面板数据模型是否确实存在固定效应或者随机效应，结果发现F 检验的P 值都趋同于0，说明固定效应面板数据模型选择优于混合模型，同时Hausman 检验的结果也显示，固定效应模型要优于随机效应模型。

四、研究结论和政策建议

1.研究结论

（1）成渝成为近20 年中国区域发展新亮点

这20 年间两市经济发展、金融深化、科技创新三个维度的均井喷式发展，地区GDP 增长迅速、人均GDP 翻倍增长、劳动力人口集聚效应明显，金融机构存贷款余额发展迅速，科技创新指标屡创新高，其中成都和重庆的发展速度和发展重心略有不同，各有优劣，反映城市之间相互依赖的关系更为紧密，挖掘多方资源共同推动城市群建设的效果日益凸显。

（2）耦合模型验证区域协同程度逐年提升和个体空间差异

本文实证表明成渝地区三个系统经历了从最初的低度耦合和失调衰退，到最终协调发展，特别2011 年开始，两个城市的CD 值和SD 值均有大幅提升，比较分析两个城市存在空间个体的差异，既有协同发展的共性，也有自身发展的特性。

（3）面板数据模型挖掘区域耦合度和协调度的影响因素

本文应用固定效应模型发现2011 年以前两地三个系统之间体现竞争而非协同状态，但是从2011 年成渝经济圈概念提出后，两地三个系统协同并进速度提速。

2.政策建议

本文实证显示推动区域经济、科创、金融的协同发展是多因素作用的结果，政府部门在牟定具体政策和措施，应秉承协同发展、互利共赢的理念，平衡三个维度的有机关系，挖掘三者的作用机理，求同存异，更好讲求共谋共生的故事，具体政策建议如下。

（1）经济协同

在经济发展的格局上，必须充分认知合作大于竞争的利弊，构建区域协同新格局，协同构建高效产业体系，完善成渝基础设施新布局，优化人口和人才引入政策，筑牢以核心城市为中心，以城市圈为主体，逐步带动整个城市群同频共振发展，在一二三级产业的布局上广覆盖，逐步由内及外、由表及里，泛化成为城市升级的样本。

（2）金融协同

目前成渝经济圈在金融协同方面存在的不足，包括金融聚集协同不足，统筹协调机制不完善，资金和人才资源较薄弱，因此成渝地区金融业应把握“按全局谋划一域、以一域服务全局”原则，加快统筹协调一体化，加快政策支持协同化，加强人才建设一体化，强化金融监管一体化，确保一体化共建金融中心工作的扎实推进、取得高质量成果。