我国金融发展与经济增长协调效应研究
王文波 逯进
摘 要：利用耦合协调模型，基于我国省域2001～2013年面板数据，对金融发展与经济增长之间的协调发展关系做出分析、判断。基于半参数可加模型，详细解析了四大区域两类二系统耦合与三系统耦合之间的线性和非线性关系。结果显示，各省区无论是二系统耦合还是三系统耦合都具有稳定上升的发展态势，但当前的系统耦合水平并不高，且区域间差异较大；同时三系统的协调发展明显受到了其他两类二系统协调发展程度的影响，且主要以线性作用为主。
关 键 词：金融发展；经济增长；协调效应；耦合模型
中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：2096-2517（2016）06-0008-09
Abstract： By employing the coupling model， this study makes an analysis and judgement on the relationship of coordinated development between financial development and economic growth based on the panel data of 30 provinces of China from 2001 to 2013. Then， the linear and nonlinear relationships between two kinds of two systems coupling and three systems coupling in the four major regions are analysed in details based on the Semi-parameter Additive Model. Results show that， both the two and three systems couplings in all the provinces studied show a tendency of steady rise. However，the level of system coupling does not reach high standards and shows obvious regional differences at present. At the same time，the coordinated development of the three systems is obviously influenced by that of the other two kinds of systems， which mainly shows a feature of linear interaction.
Key words： financial development； economic growth； coordinated effect； coupling model
一、引言
金融生态是一个仿生概念，由中国人民银行行长周小川先生在2004年“经济学50人论坛”上首次提出，强调金融业在关注自身金融体系发展问题的同时，更应该考虑金融业发展的外部环境所带来的风险。随着这一概念的提出，在宏观金融领域引起了对我国金融发展问题认识的热议，并在此过程中形成了两大观点：“金融生态环境观”[1-5]和“金融生态系统观”[6-12]。随着对金融生态这一概念研究的不断补充、深入、拓展，再加之当前我国金融体系中面临的金融资源的配置能力较低、金融体系风险向银行集中、金融业产出低效等问题依然突出，金融生态问题受到了越来越多的业内理论人士的关注。路杨（2012）、熊学萍等（2013）采用因子分析法分别评估了河南省的18个省辖市、 省直管市和湖北省汉川市的金融生态环境水平[13-14]；周妮笛（2010）运用AHP-DEA法分析了湖南省14个地级市的农村金融生态环境现状及其影响因素[15]；姚爽等（2015）运用基于修正变异系数法的评价模型评价了辽宁省14个地市金融生态环境[16]； 邓淇中等（2015）采用非参数的数据包络分析法衡量了中国金融生态系统的运行效率[17]。
在上述研究的基础上，国内对金融生态与经济增长关系的研究随之持续展开，且将重点放于二者关系的实证方面。谈儒勇（2004）认为金融中介与经济增长之间存在相关性，且金融发展对经济的长期增长具有显著推动作用[18]；李延凯等（2011）认为金融发展对经济增长的促进作用受到金融环境的影响[19]；崔健等（2012）、阮陆宁等（2015）分别基于京津冀和赣南县域数据，对区域金融生态环境与经济增长关系进行了探究[20-21]；马宏（2013）、华桂宏等（2016）强调要注重金融结构的优化和平衡，这有助于提高经济发展的稳定性[22-23]。从既有文献看，由于这些研究实证方法的侧重点不同，加之现有金融发展的评价指标体系存在较大差异性，导致现有研究的结论存在一定差异。更为重要的是，目前的实证研究仍旧无法有效揭示金融发展与经济增长的内在发展机理与演化特征。因此，本文在充分考虑现有研究成果的基础上， 从以下两个方面做出拓展：第一，从金融生态系统观出发，构造更为全面科学的金融生态指标体系，运用金融主体、金融环境和经济增长的三系统耦合关系模型，全面解析金融主体——经济增长、金融环境——经济增长两类二系统以及金融主体——金融环境——经济增长三系统协调发展程度，并借此对金融发展与经济增长之间的协调发展关系做出初步的全面判断，这将有助于理清当前金融发展及其内外部环境作用于经济增长的机制与表现。第二，基于半参数可加模型，从线性和非线性两个方面进一步揭示金融主体——经济增长协调发展和金融环境——经济增长协调发展对金融主体——金融环境——经济增长三系统协调发展影响的时序变动规律。
本文的研究主题是考察金融发展与经济增长的协调程度， 具体分析时引入金融生态概念，以此代表金融发展水平。因此，研究变量涉及四个方向的重要特征：第一，金融发展。以金融生态表达，则可具体分解为金融主体、 金融环境两个综合指标。第二，经济增长。为与金融发展相对应，选择了宏观经济增长综合指标。第三，系统。本文将金融主体、金融环境以及经济增长视为三类各自存在、但又交互作用的系统。第四，协调发展。本文运用耦合模型来表示系统间的协调发展程度，但并非简单地考虑了金融主体、 金融环境与经济增长的耦合关系，而是先分别考虑了金融主体与经济增长、金融环境与经济增长两类二元系统的耦合水平，再考察三者组成的三元系统的耦合水平，在此基础上最终考察二元系统耦合与三元系统耦合的关系。由上可知，本文的主要变量有三个，分别是两类二元系统的耦合度与一类三元系统的耦合度。而耦合度的求解是数据准备阶段需要完成的首要任务。
二、理论解析
（一）耦合模型
在物理学中，“耦合”原理包含了“协调”和“发展”两个方面。协调强调系统间彼此配合、协同共进的程度； 而发展具体表现为系统从低级到高级，从简单到复杂的演进（逯进等，2013）[24]。“协调”和“发展”彼此渗透、影响即为“耦合”。系统间协调发展程度的强弱可用耦合度大小来表示。耦合度判断标准如表1所示（逯进等，2014）[25]。
由图1可对三系统的耦合机理做出解析。首先，在X-O-Y、Y-O-Z和X-O-Z三个平面坐标内，各自形成二元系统耦合状态。此时，三个二维平面共同在三维坐标系中构成一个独立的立方体结构，从而形成三系统耦合发展空间。一方面，当三个二元系统的离差都为0时，便会于立方体空间形成三系统的最优协调线OK， 其上各点有X=Y=Z，此时三系统协调度C=1。另一方面，三个二元系统各自的发展水平又共同形成一个三系统的发展模式，此时，越靠近K点，三系统的发展水平越高。其次， 三系统耦合度由各二元系统耦合度共同构成，即由三个二元系统各自的协调度与发展度综合而形成。如图1中所示，M、N两点有相同的协调度1， 但是N点比M点的发展度更高， 则表明三系统中N点的耦合度大于M点的耦合度； 而在最优协调线之外， 至少有一个二元系统没有达到最优耦合水平，如图1中的A点。
（二）可加模型
相对于一般的参数线性回归模型，可加模型具有以下三方面优点：第一，适用范围更广，在不易判定因变量的分布以及其不符合正态分布假设时，依然适用（潘越等，2010）[27]；第二，可加模型具有模型驱动的优点，因此可以避免当维数过高时容易出现的“维数灾难”问题；第三，运用可加模型不仅可以得到各变量间线性关系，还可以对各变量之间存在的非线性关系加以描绘。因此，本文选择可以描述变量间非线性关系的可加模型对相关变量之间的关系进行拟合。
三、指标体系与数据处理
（一）指标体系的构建
本文广泛借鉴其他学者研究成果，考虑到数据可得性，并在前期研究（逯进、华玉飞，2015）[28]基础上加以完善，分别对金融主体、金融环境和经济增长进行了指标界定。首先以金融中介机构及其分指标代表金融主体；其次以经济基础、政策环境、法治环境、社会诚信、社会保障五个方面代表金融环境；最后，选取GDP、人均GDP、实际GDP增长率三大宏观经济总量指标衡量经济增长。各指标界定见表2。
（二）数据说明
依据数据可得性原则，根据前述指标体系，笔者构建了中国30个省区①2001～2013年13年的面板数据。文中所用数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》等。部分缺失数据，统一采用趋势拟合法估算而得到。
（三）数据处理
一方面，考虑到各系统指标数据的量级和量纲差异较大，因此实证分析之前需要对数据进行标准化处理。本文采用组间极值法展开标准化处理。依据指标的正负特征，首先找出各指标数据中的最大值max Xij和最小值min Xij，然后依据下式进行核算。
四、实证分析
（一）耦合分析
首先，运用（1）、（2）式和（4）、（5）式分别计算两系统和三系统的协调度和发展度，然后进一步运用（3）、（6）式计算二系统和三系统的耦合度D，部分年度三类系统耦合值见表3。限于篇幅，协调度和发展度不再列出。观察表3，可知：
1.从全国整体看（表3最后一行），考查期内金融主体与经济增长以及金融环境与经济增长两类二元系统耦合度分别由0.22、0.32变动到0.57、0.58， 均由失调衰退型提升为勉强协调发展型；金融主体——金融环境——经济增长三系统耦合度则由中度失调衰退的0.27变动到勉强协调发展的0.54， 可知各类系统均保持着耦合水平的不断优化，且各系统耦合度发展水平相近。这说明两类二元系统与三元系统整体上保持了耦合变动的一致性。
2.从四大区域看①，观察各区域三类系统耦合度的年度均值（见表3各区域横向均值）发现，在金融主体与经济增长二元系统中，东部耦合度从中度失调衰退的0.28提高为初级协调发展的0.68；东北和中部地区耦合度则分别从中度失调衰退的0.22、0.20提高为勉强协调发展的0.51、0.56； 西部地区则从严重失调衰退的0.14提高为濒临协调衰退的0.43。在金融环境与经济增长二元系统中，东、东北、中部耦合度分别由轻度失调衰退的0.38、0.33、0.31提高为初级协调发展的0.68和勉强协调发展的0.57、0.57； 西部由中度失调衰退的0.27提升为勉强协调发展的0.49。在金融主体——金融环境——经济增长三系统中，东部由轻度失调衰退的0.33提升为初级协调发展的0.67；东北、中、西部则由中度失调衰退的0.28、0.26、0.21分别提升为勉强协调发展的0.52、0.54和濒临失调衰退的0.44。通过比较发现，各区域三元系统与两类二元系统耦合度具有相似的变动趋势与变动层次，且均呈现出稳步上升的态势，同时不论在两类二元系统还是三元系统耦合水平上，区域间均存在明显差异，具体表现为东高西低。
综上来看，整体上金融主体——金融环境——经济增长三系统与金融主体——经济增长、金融环境——经济增长两类二系统耦合度水平均呈现为平稳发展态势，但当前金融主体——金融环境——经济增长三系统间的协调发展程度并不高，尚处于勉强协调发展阶段，同时耦合水平均存在区域差异性，且均呈现出东高西低的态势。这表明金融发展与经济增长之间互促作用并没有达到一个较高水平。 那么要促进金融发展与经济增长之间协调发展，该从哪个方面入手呢？综合上述分析，三系统的耦合度与两类二系统的协调发展程度密切相关，因此要提高三元系统的整体耦合度，实现金融发展与经济增长的高效协调互促发展，可以从两类二元系统出发，先促进两类二元系统的协调发展，进而借此提高三元系统的协调发展水平。但同时其关联性的程度以及特征如何却无从得知，如下借助可加模型对此做出进一步分析。
（二）可加模型分析
1.回归变量的设定
借鉴有关研究（巴曙松等，2007；钱争鸣等，2012）[29-30]，为了解析金融主体——经济增长耦合度（BE）、金融环境——经济增长耦合度（FE）对金融主体——金融环境——经济增长三系统耦合度（AE）的影响，本文建立如下半参数可加模型：
AE=？琢+？茁1BE+？茁2FE+f1（BE）+f2（FE）+？着i （11）
其中，？琢是常数项，？茁i是自变量的回归系数，？着i是残差项。（11）式的右侧前两部分即为常规的线性回归项，后两部分是非参数可加项，可以拟合二者对因变量的非线性影响。可加模型可通过分析线性部分两自变量的参数估计值以及非线性部分中两自变量的函数形状，全面考察金融主体——经济增长二系统耦合度、金融环境——经济增长二系统耦合度对金融主体——金融环境——经济增长三系统耦合度的影响，进而对金融发展与经济增长协调效应中可能存在的线性和非线性特征做出分析。因此本文需引入两个自变量：分别是上文核算出的金融主体——经济增长二系统的耦合值（BE）、金融环境——经济增长二系统的耦合值（FE），分别称其为自变量1、自变量2； 因变量为金融主体——金融环境——经济增长三系统的耦合值（AE）。
2.共曲线性检验
对模型中所关心的某项与怀疑和它有共曲线关系的非参数项拟合值的相关系数R（即判定系数R2）进行检验。依据经验，当R的绝对值大于0.5，即判定系数R2大于0.25时，需关注模型的共曲线性；反之，如果R的绝对值小于0.5，则对它们可能存在共曲线性不予考虑。检验（11）式中两自变量间的共曲线性，结果显示两变量间拟合相关系数小于0.5，可知（11）式满足可加模型建模要求，模型的构建较为合理。
3.线性特征分析
依据（11）式，以省域数据为基础，分别对东、中、西、东北四大区域进行线性特征估计，结果见表4。
由表4可知，模型的拟合效果较好，四大区域线性结果都在较高的水平上通过了显著性检验。总体来看，四大区域自变量1和自变量2对因变量均存在显著的线性作用，但区域间存在一定差异性。东部地区自变量2系数为0.8125， 而自变量1的系数为0.2316。这表明，东部金融环境——经济增长二系统的协调发展对金融主体——金融环境——经济增长三系统的协调发展具有更强的线性作用；中部地区亦具有相同的特征。而东北和西部两区域，自变量2对因变量线性影响系数都小于自变量1的系数（特别是西部），即两区域金融主体——经济增长二系统协调发展对金融主体——金融环境——经济增长三系统协调发展的线性作用更显著。
4.非线性特征分析
四大区域非线性拟合的估计结果见表5，变动趋势见图2、图3。
第一，四大区域自变量2对因变量的非线性影响均未通过卡方检验。联系前述线性结果，可以发现一个较强的规律性结论是，我国四大区域金融环境——经济增长二系统的协调发展与金融环境——金融主体——经济增长三系统协调发展间只存在平稳而明确的线性关联性。
第二，东部和东北两区域自变量1对因变量的非线性作用均显著通过了卡方检验，这表明二者之间存在明确的非线性关联性。如图2、图3所示，在非线性作用的初始阶段，金融主体——经济增长二系统的协调发展对金融主体—金融环境——经济增长三系统协调发展的作用存在着上升趋势，但随着前者发展水平的提高， 其对金融主体——金融环境——经济增长三系统协调发展的正向促进作用越来越弱。这表明，受到金融环境的影响，金融主体——经济增长二系统的协调发展水平的提高并不能持续带动三系统的协调发展。
总体来看，我国由东至西，金融环境与经济增长二系统协调发展对整体金融发展与经济增长协调发展的影响依次降低，而金融主体与经济增长二系统协调发展的影响恰好依次增加。 这意味着，从金融发展的视角看，其与经济增长交互影响的机制存在显著差别，经济发达地区金融环境变化的作用更明显，而经济欠发达地区，金融主体的作用则更显著。这表明，东部地区在持续改善金融发展环境的同时，应加强对金融主体的功能建设，使得二者具有平衡持续的协同发展；反观西部地区在持续加大对金融主体建设的同时，今后需要持续推进对金融环境的建设。这二者的建设又必须与地方经济增长水平做到相适宜。因此，只有做好金融体系自身均衡发展， 并与经济稳健增长保持协调共进的步伐，二者才会持续产生互促的发展动力。
五、结论与展望
本文构建了综合指标体系，应用熵权法和耦合协调模型核算了金融主体、金融环境与经济增长的二系统以及三系统的耦合协调程度，然后采用半参数可加模型分别估算了前两者对后者的线性、非线性影响，从而在非线性系统耦合观协调视角下全面解析了金融发展与经济增长作用机制。所得主要结论为：
第一，从总体看，我国金融主体、金融环境、经济增长均表现出不断优化的态势，同时由三者构成的金融主体——金融环境——经济增长三元系统及金融主体——经济增长、金融环境——经济增长两类二元系统耦合水平不断优化， 且发展速度较快，可推断当前我国金融发展与经济增长协调发展水平稳步提高，前景较为乐观。但部分问题依然突出，一方面，该三元系统及两类二元系统耦合水平均较低，离优质协调发展阶段还有很大差距；此外，我国四大区域之间，在三类耦合水平上都存在明显的差距。因此，今后如何有效提高金融主体——金融环境——经济增长三系统的耦合水平，实现金融发展与经济增长的高效协调发展是摆在我国面前十分棘手的问题。
第二，当前我国金融主体——经济增长二系统协调发展和金融环境——经济增长二系统协调发展对金融主体——金融环境——经济增长三系统协调发展均具有显著的推动作用，且均主要以线性作用为主，但区域之间也存在差异性。经济发达地区金融环境的变化作用更明显； 经济欠发达地区，金融主体的作用则更显著。这意味着，东部地区在持续改善金融发展环境的同时，今后需加强金融主体的功能建设， 使得环境与主体具有平衡持续的协同发展； 西部地区在持续加大金融主体建设的同时，今后需要持续加强金融环境建设。 这两方面的建设，又必须与地方经济增长水平相适宜。因此，一味强调经济增长或金融发展，或一味强化金融的服务功能都将有失偏颇， 只有金融体系自身均衡发展， 并与经济稳健增长保持协调共进的步伐，二者才会持续产生互促的发展动力，进而有效提高金融主体——金融环境——经济增长三系统的耦合水平，实现金融发展与经济增长的高效协调发展。
参考文献：
[1]周小川. 完善法律制度，改进金融生态[N]. 金融时报，2004-12-07（2）.
[2]王伟，杨艺. 国内外金融生态最新文献综述[J]. 学术研究，2006（11）：69-74.
[3]徐小林. 区域金融生态环境评价方法[J]. 金融研究. 2005（11）：39-45.
[4]李延凯，韩廷春. 金融发展、金融生态环境演化与中国工业行业增长[J]. 公共管理评论，2013（1）：80-94.
[5]管斌彬. 长三角地区县域金融生态建设研究[J]. 南通大学学报（社会科学版），2015（3）：9-15.
[6]徐诺金. 论金融生态问题[J]. 金融研究，2005（11）：31-38.
[7]李扬，王国刚，刘昱辉. 中国城市金融生态环境评价[M]. 北京：人民出版社，2005.
[8]谢太峰. 关于金融生态内涵与评价标准的比较[J]. 金融理论与实践，2006（4）：26-28.
[9]张永杰，张维，武自强. 一个次贷危机生成的概念模型及其对风险管理体系建设的启示[J]. 管理评论，2009（2）：105-111.
[10]詹向阳. 金融生态环境建设的挑战[J]. 中国金融，2013（13）：27-28.
[11]焦方义，任嘉嵩. 金融生态系统中农村金融企业动态能力的重要影响因子研究[J]. 当代经济研究，2013（1）.
[12]李敏. 互联网金融对金融生态体系的影响与对策研究[J]. 上海金融，2015（12）：48-51.
[13]路杨. 区域金融生态评估实证研究——以河南省为例[J]. 经济研究导刊，2012（6）：83-84.
[14]熊学萍，何劲，陶建平. 农村金融生态环境评价与影响因素分析[J]. 统计与决策，2013（2）：100-103.
[15]周妮笛. 基于AHP-DEA模型的农村金融生态环境评价——以湖南省为例[J]. 中国农村观察，2010（4）：11-19，95.
[16]姚爽，黄玮强，张展，赵立恒. 区域金融生态环境评价——基于修正变异系数法[J]. 技术经济，2015（10）：61-67.
[17]邓淇中，何俊阳，程云宇. 中国金融生态系统运行效率及其影响因素的评价研究[J]. 湖南科技大学学报，2015（2）：78-84.
[18]谈儒勇. 金融发展与经济增长：文献综述及对中国的启示[J]. 当代财经，2004（12）：42-47.
[19]李延凯，韩廷春. 金融生态演进作用于实体经济增长的机制分析——透过资本配置效率的视角[J]. 中国工业经济，2011（2）：26-35.
[20]崔健，刘东，王帆. 金融生态环境与区域经济发展的相关性分析——以京津冀为例[J]. 经济研究导刊，2012（4）：28-31.
[21]阮陆宁，余赞德 . 欠发达地区金融生态环境对经济发展的影响——基于赣南县域数据的实证分析[J]. 武汉金融，2015（7）：47-50.
[22]马宏. 社会资本、金融发展与经济增长——基于中国东中西部省际数据的实证检验比较[J]. 经济问题，2013（9）：32-35.
[23]华桂宏，费凯怡，成春林. 金融结构优化论——基于普惠金融视角[J]. 经济体制改革，2016（1）：144-149.
[24]逯进，周惠民. 中国省域人力资本与经济增长耦合关系的实证分析[J]. 数量经济技术经济研究，2013（09）：3-19，36.
[25]逯进，郭志仪. 中国省域人口迁移与经济增长耦合关系的演进[J]. 人口研究，2014（6）：40-56.
[26]吴文恒，牛叔文. 甘肃省人口与资源环境耦合的演进分析[J]. 中国人口科学，2006（12）：81-96.
[27] 潘越，杜小敏. 劳动力流动，工业化进程与区域经济增长——基于非参数可加模型的实证研究[J]. 数量经济技术经济研究，2010（5）：34-48.
[28]逯进，华玉飞. 我国金融生态对经济增长影响的非线性特征解析[J]. 上海金融，2015（3）：12-19.
[29]巴曙松，朱元倩. 基于可加模型的外汇储备影响因素的实证分析[J]. 金融研究，2007（11）：1-12.
[30]钱争鸣，方丽婷. 我国财政支出结构对城乡居民收入差距的影响——基于非参数可加模型的分析[J]. 厦门大学学报，2012（5）：90-97.
（责任编辑、校对：卢艳茹）
