西宁市金融生态环境与经济增长耦合协调研究

■ 张娜娜 贾天朝 何飞森

（1.青海民族大学 青海西宁 810007；2.国家税务总局平乐县税务局 广西桂林 542400）

一、文献综述

金融是国之重器，是国家重要的核心竞争力。党的二十大报告提出，坚持把经济发展的着力点放在实体经济上。金融的健康发展，是推动实体经济发展的重要引擎。金融的发展不仅仅是金融主体的发展，还包括金融生态环境的优化。在应对百年未有之大变局以及构建“双循环”新发展格局的大背景下，金融生态环境的改善则显得尤为重要。

金融生态是一个具有中国特色的概念，在国外研究中较少出现。国外的研究主要集中在金融危机、金融监管、金融体制改革以及互联网金融等方面。在我国，白钦先于2001年对金融生态作了简单的描述，为金融生态环境概念的提出与研究破题。周小川于2004年将生态学概念引入金融领域，对我国金融体制改革的发展提出了新的工作要求。金融生态这一新概念一经提出，就受到了国内学者的关注和研究。不少学者对金融生态的理论内涵、构成、意义与作用展开了大量的讨论，进一步丰富了金融生态的相关理论体系。随着理论体系的完善，学者开始对金融生态环境方面进行评价研究，研究尺度涵盖省级、市级、城市群、经济区等多种类型，研究角度也从评价研究逐步扩展到多领域耦合分析。

从上述文献梳理的情况来看，虽然学界已经开始从耦合的角度对金融生态环境进行分析，但对于金融生态环境与经济增长之间的耦合互动关系研究较少。西宁市作为“一带一路”建设的重要节点城市和兰西城市圈的核心城市，研究其金融生态环境与经济增长互动关系具有重要意义。因此，本文根据研究实际并参考已有研究成果，构建西宁市耦合协调评价指标体系，对其2012～2020年间金融生态环境与经济增长的互动情况进行分析，并在此基础上利用灰色预测GM（1，1）模型、障碍度模型对其未来发展趋势进行预测以及相关障碍因子进行诊断，以期研究成果可以助力改善西宁市金融生态环境状况，更好地发挥其对经济增长的促进作用，进而打造我国西部陆海新通道的重要枢纽。

二、研究对象与指标体系构建

（一）研究对象

西宁市位于青海省东部，是青海政治、经济、文化、教育、交通中心，是青藏高原上最大的城市。作为“海藏咽喉”、兰西城市群“一带双圈”的核心城市，西宁市是青海省目前及中长期经济社会发展制高点，是引领青海省高质量发展的风向标。作为沟通西北西南的门户，西宁市是东部地区生产要素进入西部的重要落脚点和经济辐射的二传手，发挥着承东启西、南引北联的枢纽作用。

（二）指标体系构建

结合已有研究成果并根据西宁市相关数据的可得性，本文对金融生态环境系统从经济基础、居民生活、金融发展、政府行为、社会文化与保障五个方面选取17个指标，在经济增长系统选取3个指标，构建了西宁市金融生态环境与经济增长耦合协调发展综合评价指标体系（见表1），指标数据均来自于历年西宁统计年鉴、西宁市国民经济和社会发展统计公报。

表1 西宁市金融生态环境与经济增长耦合协调发展综合评价指标体系

三、研究方法

（一）数据标准化

为了消除指标数据间量纲和量级的影响，本文采取极值法对初始数据进行标准化处理。正向指标采用公式（1）处理，负向指标采用公式（2）处理。

（二） 熵权-变异组合客观赋权法

熵权法是根据指标的相对变化程度对系统的整体影响来决定指标的权重，变异系数法是根据各个指标在所有被评价对象上观测值的变异程度大小来对其赋权，将两种客观赋权法所得的指标权重取平均值，可以得到各指标的最终权重。

（三） 综合指数法

通过综合指数法计算出各项指标个体指数加权平均，计算综合值用以评价区域的评分值。其公式如下：

公式中，ESI为评价综合分值；Wt为第t个评价指标的权重；Yit为其无量纲量化值；m为评价指标个数。

（四）耦合协调模型

耦合协调模型由耦合度模型和协调度模型组成。耦合度可以很好地度量金融生态环境系统与经济增长系统间相互作用的强弱程度，协调度可以更好地评判二者的协调发展水平。耦合度和协调度划分标准如表2所示。

表2 耦合度与协调度的划分标准

式（4）至（6）中，C表示耦合度，P、R分别表示金融生态环境与经济增长的综合发展水平评价函数；D表示协调度；T为金融生态环境与经济增长的综合发展指数；a、b为待定系数，参考相关研究成果，金融生态环境与经济增长同等重要，所以a=b=0.5。

（五）灰色预测GM（1,1）模型

灰色预测模型是灰色系统理论中的核心内容，该模型的核心是GM（1，1）模型，可以根据现有的少量信息对研究的问题进行建模和预测。GM（1，1）的建模过程是将无规律的原始数列x（0）进行一次累加，得到一个新数列x（1）。其变化趋势用微分方程（7）表示。

公式（4）中，a、u为最小二乘法得到的参数，建立矩阵B、YN,计算,解得灰色预测模型（8）。最后通过模拟值和实际值进行残差检验。

（六）障碍度模型

障碍度模型主要通过计算指标偏离度来诊断出各因子的障碍水平。本文通过障碍度模型可以探寻影响西宁市金融生态环境的主要障碍因素，以便为进一步完善金融生态环境，促进经济高质量发展。

四、结果分析

（一）金融生态环境与经济增长耦合度计算

通过熵权-变异系数组合客观赋权法确定各指标的权重，运用公式（3）可以计算出金融生态系统与经济增长的单一系统综合指数；将数据带入公式（4）到（6），可得到2012～2020年西宁市金融生态环境与经济增长的耦合度及协调度（见表3）。

表3 2012～2020年西宁市金融生态环境与经济增长耦合度及协调度

（二）综合指数分析

从金融生态环境与经济增长的综合指数来看（图1），西宁市金融生态环境与经济增长水平总体上都呈增长趋势，2012～2020年西宁市金融生态环境综合指数P从0.0408上升到0.7929，年均增长率9.4%；经济增长综合指数从0.2611上升到0.7121，年均增长率5.64%，说明近9年西宁市金融生态环境与经济增长总体得到改善，社会经济运行良好。具体而言，2012～2018年西宁市经济增长综合指数除了2014年下降之外，其他年份均呈上升状态，并且除2015年外，其他年份经济增长综合指数均大于金融生态环境综合指数，说明在这一阶段西宁市金融生态环境改善对经济增长的促进作用较为显著。2018～2020年，西宁市经济增长综合指数逐渐下降并且低于金融生态环境综合指数，但金融生态环境指数也在2019年以后略微下降，说明这个时期西宁市金融生态环境与经济增长都呈下降趋势，但经济增长下降的幅度相对更大。

图1 2012～2020年西宁市金融生态环境与经济增长综合指数

（三）耦合协调分析

耦合度分析：根据图2，整体来看，2012～2020年西宁市金融生态环境与经济增长耦合度从0.6837上升到0.9986，耦合水平均为高度耦合水平之上。具体而言，2012～2014年西宁市金融生态环境与经济增长耦合度从0.6837上升到0.9904，处于快速上升阶段，尤其是2013～2014年上升最快，耦合度上升了0.1998，表明这段时期西宁市金融生态环境与经济增长交互耦合的紧密性显著增加，两者之间的作用强度显著增强。2014～2020年西宁市金融生态环境与经济增长耦合度呈优质耦合状态，耦合度稳定在0.99以上。

图2 2012～2020年西宁市金融生态环境与经济增长耦合度及协调度

协调度分析：根据图2，整体来看，2012～2020年西宁市金融生态环境与经济增长协调度由0.3212上升到0.8669，上升幅度较大；协调程度由轻度失调转为良好协调，表明西宁市金融生态环境与经济增长间的协调度不断改善，两者之间逐步形成一个良好的互动关系。具体而言，可以将西宁市金融生态环境与经济增长协调度变化分为两个阶段：第一阶段为快速发展阶段，2012～2016年，西宁市金融生态环境与经济增长的协调度从0.3212上升到0.7628，年均增长率为11.04%；协调程度由轻度失调上升到中级协调，呈现等级逐年递增的状态。在该阶段内，西宁市金融生态环境与经济增长综合指数都处于快速上升的阶段，这与该时期内耦合协调度的变化相吻合。第二个阶段为平稳阶段，2017～2020年，西宁市金融生态环境与经济增长的协调度由0.8158上升到0.8669，年均增长率仅为1.7%，协调程度稳定在良好协调。其中，2019-2020年，协调度出现下降，这与该时期内西宁市金融生态环境与经济增长综合指数都呈现下降状态并且下降幅度不一致也是相吻合的。

（四）耦合协调水平预测

根据灰色GM（1，1）模型，本文以西宁市2012～2020年金融生态环境与经济增长耦合协调度为原始数据，对其2021～2025年耦合协调度进行预测。通过Excel进行模型的相关操作，结果显示a= -0.0803,u= 0.4952。预测模型为：。

根据模型进行预测值的结果计算以及残差检验，如表4所示，相对误差均小于20%，说明模型预测效果合格。

表4 西宁市金融生态环境与经济增长耦合协调度GM（1，1）模型预测值及相对误差

由此可以得出西宁市2012～2025年金融生态环境与经济增长耦合协调度变化图（图3）。按照当前的发展趋势预测，西宁市金融生态环境与经济增长耦合协调度将达到峰值1，耦合交互作用水平将极为密切，处于优质协调。

图3 2012～2025年西宁市金融生态环境与经济增长耦合协调度预测

（五）障碍因子分析

从准则层来看，2012～2020年西宁市金融生态环境系统中一级因子除经济基础障碍度增加外，其他都呈下降状态。2012～2020年，经济基础因子障碍度增加了57.06%；除2015年之外，其它年份障碍程度均位于五大一级因子第一位，表明经济基础是近10年来影响西宁市金融生态环境的最大障碍因素，改善金融生态环境，重点应加强经济基础的建设。研究期内，居民生活、金融发展、政府行为、社会文化与保障四大一级因子障碍度分别下降了11.35%、23.7%、9.97%、11.03%。

从具体指标来看，本文参考相关文献标准，列出了2012～2020年西宁市金融生态系统中指标障碍度排名前五的障碍因子（表5）。由表5可知，2012～2020年，进出口总额（X3）障碍度以年均5%的速度增加，并呈现继续增加的趋势，除2015年、2016年两年外，其障碍度排名皆位于第一位，很显然是影响西宁市金融生态环境的最大障碍因子。第三产业占比（X4）的障碍度呈现先增后减的状态，障碍排名也由最初的稳居第二位下降到第四位，主要原因可能是近些年西宁市积极改造提升传统服务业和加快培育现代服务业政策的实施，再加上西宁市冰雪旅游经济的大力推动，使得西宁市在较短的时间内优化产业结构。固定资产投资额（X1）在2017年以前障碍度排名未出现在前五位，自2018年以来排名稳居第二位，并以障碍度年均7.32%的速度快速增加，成为目前影响西宁市金融生态环境改善的第二大障碍因子。分析其原因，可能是由于近两年西宁市房产证新办两年内不得转让等宏观调控政策的实施，再加上疫情以及其他一些外部环境的影响，使得西宁市固定资产投资额明显下降。

表5 2012～2020年西宁市金融生态环境指标层障碍度（%）

五、结论与建议

（一）结论

通过构建2012～2020年西宁市金融生态环境与经济增长耦合协调发展综合评价指标体系，运用熵权-变异系数组合客观赋权法和综合指数法确定权重并计算出综合指数，通过耦合协调模型、灰色预测GM（1，1）模型对其耦合协调程度进行分析及预测，并通过障碍度模型对其主要障碍因子进行诊断。主要结论如下：

2012～2020年，西宁市金融生态环境与经济增长综合指数都呈上升状态，年均增长率分别为9.4%、5.64%。西宁市金融生态环境与经济增长耦合度从0.6837上升到0.9986，耦合水平均为高度耦合水平之上。西宁市金融生态环境与经济增长协调度由0.3212上升到0.8669，协调程度由轻度失调转为良好协调，两者之间逐步形成一个良好的互动关系。通过预测，西宁市金融生态环境与经济增长耦合协调度将达到峰值1，耦合交互作用将极为密切，达到优质协调水平。从一级因子来看，经济基础是近10年来影响西宁市金融生态环境的最大障碍因子，障碍度增加了57.06%；从具体指标来看，进出口总额、固定资产投资额是影响西宁市金融生态环境改善的两大障碍因子，2020年障碍度分别为52.24%、31.01%。

（二）建议

1.内外格局推动金融业拓展市场发展新空间。近10年，西宁市金融生态环境逐步完善，经济发展也较为迅速，但是近两年已经出现下降趋势，这与现阶段金融业发展的内外部环境变化、金融格局重构步伐加快是分不开的。面对新时代新发展格局，西宁市应当加快构建和完善“1+5”现代金融支撑体系，进一步提高金融服务实体经济效率和支持经济社会发展的能力。

2.应对风险挑战需要高效的风险防控与化解机制。近几年产业转型升级以及经济下行，尤其是新冠肺炎疫情的爆发，不仅增加了西宁市开放金融格局的难度，而且加剧了金融系统性风险和不稳定因素，这使得西宁市金融业面临着更大的金融监管和风险挑战。因此，下阶段西宁市应当以防控风险为导向，构建现代化的金融监管体系，强化自身风险意识和应对能力。

3.牢固树立生态发展的基本责任。西宁市作为我国重要的生态责任区，新发展阶段下必须深入贯彻落实习近平总书记对于青海工作的重大要求，全面贯彻新发展理念，融入新发展格局，积极推进“一优两高”建设。西宁市经济社会的高质量发展应当紧紧围绕“双碳”目标，通过生态赋能，不断完善绿色金融体系。