中國金融韌性與區域經濟水平耦合協調發展研究

張海龍 梁 藝

一、引言

金融韌性是指在受到外界沖擊時，金融體系能夠保持結構的穩定和功能的正常發揮，而關鍵性的指標能夠保持相對穩定。金融韌性作為一個區域經濟發展的基礎，若該區域金融韌性不夠強，在遭受沖擊后很難快速恢復，必然會阻礙該地區的經濟發展。因此，金融韌性與經濟水平具有強烈的相互關系。近幾年，我國社會融資規模進一步優化，金融供給側結構性改革不斷深化，金融業運行穩健，金融韌性也不斷增強。2020年，突如其來的新冠肺炎疫情給我國的經濟發展帶來了不小的沖擊，尤其是國際疫情的持續蔓延。在世界都普遍遭受疫情沖擊的大環境下，增加了中國經濟發展的不穩定性和不確定性。我國金融機構在保證自己平穩運行的基礎上，積極服務實體經濟和優化信貸結構，尤其是對小微企業、金融創新與綠色金融的扶持，減少了疫情對我國各省份經濟發展的沖擊。

通過對現有文獻的梳理，發現鮮少從耦合協調度的視角來探究金融韌性與經濟發展水平之間關系。同時，由于近幾年“黑天鵝”事件頻繁發生，我國金融業正處于轉型階段，金融韌性顯得尤為重要，金融韌性與區域經濟發展水平耦合協調度的研究具有一定的現實意義。針對中國金融韌性與經濟發展關系的問題，本文選取了2011年至2020年的相關數據構建了相應的指標體系，并用熵值法確定指標體系中的指標權重，再采用耦合協調模型和空間自相關模型綜合分析我國金融韌性與經濟水平耦合協調度的程度與空間相關性并提出具有針對性的意見和建議。

二、金融韌性與經濟水平的關系機理

圖1 金融韌性與經濟水平的關系機理圖

經濟高速發展的地區通常擁有一個高效、運行有序且有足夠的能力應對外界沖擊的金融體系。從圖1金融韌性與經濟水平的機理圖可以清晰地看出，當一個地區在遭受外部沖擊后，弱金融韌性的地區在未來的一段時間里，經濟水平出現下降的態勢，而強金融韌性的地區卻沒有因為受到外部沖擊導致經濟水平下降，仍然能夠保持原有的經濟增長的狀態。我們可以從兩個方面進行解釋，區域金融韌性可以用來衡量區域經濟水平。一方面，金融韌性較高的地區，在遇到“黑天鵝”事件后，該地區的經濟能夠迅速恢復到原來的增長速度。因為金融機構主要服務于實體經濟，經濟受到沖擊后，實體企業必然會受到一定的沖擊，資金鏈可能會因此斷裂。如果該地區金融韌性較強，區域金融能夠保持相對穩定，金融機構就可以對實體進行扶持，幫助有需要的企業。另一方面，金融韌性較低的地區可能會制約當地經濟的發展，在遭受外部沖擊后，經濟恢復不到沖擊前的發展速度，經濟水平呈下降的態勢。因為金融韌性較低，金融系統面臨的風險就較高，當金融韌性較低的地區的金融業遭受沖擊時，金融體系可能會失靈甚至崩潰，一些依靠金融業支持的企業也會因此面臨困難，購買金融業相關產品的投資者也可能遭受損失，地區的經濟發展也會受到抑制。因此，金融高韌性可以推動經濟發展水平。

三、數據來源與研究方法

現代研究認為，區域經濟水平可以由地區生產總值、人均地區生產總值、社會消費品零售總額和居民消費價格指數四個指標來衡量。金融韌性的衡量指標目前還沒有統一標準，本文借鑒前人的相關研究最終選取存貸比、保險深度、地方財政一般預算收入、規模以上工業企業資產負債率和保險業務保費收入5個指標來衡量區域金融韌性。

(一)數據來源與處理

(二)研究方法

本文首先采用熵值法來確定金融韌性和區域經濟發展水平，然后利用耦合協調度模型從時間演變和空間分布兩個方面去研究我國耦合協調度的變化，最后利用空間自相關模型對地區協調指數計算出全局Moran’s I指數，并根據局部Moran’s I指數的LISA集聚圖劃分地區類型。

1.熵值法。

熵值法是源于物理學的一種方法，主要用于度量一種事件的不確定性，其基本原理是數據越分散，熵值越大，權重就越小，不確定性越大。熵值法能夠較為客觀地確定各項指標的權重，所以本文采用熵值法來確定金融韌性和區域經濟發展水平各指標的權重，具體步驟如下：

(1)對所有指標采用歸一化處理，保證所有的變量都轉化為統一量綱下，且都處于0到1之間。同時，將所有的正、逆向變量都轉化成正向變量，最好為1，最差的為0。

(3)運用上述公式算出的每個指標的熵值，再計算各指標數據的變異系數d=1-e,差異越大，熵值就越小，相反數據差異越小，熵值就越大。再根據差異系數計算指標的權重，即

本文利用SPSSAU在線SPSS分析軟件采用熵值法計算出我國金融韌性和區域經濟發展水平的權重，具體如下表1：

表1 評價指標體系及權重

2.耦合協調度模型。

(1)

其中，C為金融韌性與經濟水平的耦合度；u為金融韌性的綜合評價指數；u為區域經濟水平的綜合評價指數。

如果只用耦合度不能夠分析出金融韌性與經濟水平之間的發展是否具有一致性，只能判斷兩者之間耦合的強度大小。因此，本文利用上述模型計算耦合度，再根據耦合協調度模型來計算出金融韌性與區域經濟水平之間的協調度(協調度與耦合協調度等同，下同。)，耦合協調度模型如下：

(2)

其中，D為耦合協調度，T為綜合協調指數；ɑ和β為待定系數，分別代表我國各地區金融韌性和經濟發展水平的重要性，本文在研究過程中認為區域金融韌性與區域經濟發展水平同等重要，故將α和β均設為0.5。

3.空間自相關模型。

本文選用全局Moran’s I指數度量我國各省份金融韌性與經濟水平的耦合協調程度的空間關聯特征，其計算公式如下：

(3)

其中，x和xj為相鄰的省份之間變量的取值；W為空間權重矩陣W的一個數據，n為地區的個數。I的取值為[-1,1]，I為正表示空間有正相關性，反之，為負相關性。

局部空間自相關，分析金融韌性與經濟發展水平耦合協調度在省(市、區)之間形成的空間關聯，進一步探究局部省(市、區)空間上的不均衡性，進而分析各省(市、區)金融韌性與經濟發展水平的空間異質特征。本文采用Moran’s I的LISA統計量表示局部空間自相關，其計算公式為：

(4)

四、我國金融韌性與經濟水平耦合協調度總體評價

表2 耦合協調度等級劃分

(一)時間演變特征

根據耦合協調度模型分別計算出31個省(市、區)2011年至2020年金融韌性與經濟水平發展耦合度和協調度，并求出耦合度和協調度的均值，得到圖2，即2011年至2020年31個省(市、區)金融韌性和經濟發展水平耦合度和協調度均值變化情況。從整體來看，2011年至2020年我國金融韌性與區域發展水平耦合度和協調度總體呈上升的趨勢，協調度水平明顯低于耦合度水平。從耦合度變化趨勢來，從2011年的0.661上升到2020年的0.808。2016年耦合度有所下降，可能是受到全球資本市場動蕩和我國金融監管體制進行重大改革的影響。2020年耦合度下降主要因為受到疫情的沖擊。從協調度變化來看，從2011年的0.213上升到2020年的0.319，總體呈上升態勢。2011年至2019年協調度增速明顯，主要原因是我國堅持遵循金融發展客觀規律，加大金融對實體經濟的扶持力度，堅決防控金融風險和深化金融改革，不斷提高區域金融韌性和經濟發展水平，使二者的協調性不斷提高。

圖2 2011-2020年中國金融韌性與區域經濟發展耦合度、協調度均值變化

(二)空間分布特征

為進一步分析2011年至2020年我國31個省(市、區)金融韌性與經濟發展水平耦合協調度的空間分布特征，本文基于上述我國各省(市、區)金融韌性與經濟發展水平耦合協調結果，選取2011年和2020年為代表，對我國31個省(市、區)金融韌性與經濟發展水平的空間演化情況進行分析，結果如表3所示。

表3 我國金融韌性與經濟發展水平耦合協調度時空演變特征

從表3可知，2011年有超過一半的省(市、區)處于失調狀態，共有11個省(市、區)處于協調狀態，占全國31個省(市、區)的35.5%，其中，江蘇、浙江、廣東、山東處于中級協調。北京、河北、遼寧、上海、河南、河北處于初級協調。

2020年僅有海南、西藏、甘肅、青海、寧夏和新疆共6個省份處于失調狀態，其他25個省(市、區)都處于協調狀態，占全國31個省(市、區)的80.1%。其中，江蘇、廣東和山東處于高級協調，河北、遼寧、浙江、上海、安徽、福建、北京、河南、湖北、湖南和四川處于中級協調狀態。天津、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、江西、廣西、重慶、貴州、云南和陜西處于初級協調狀態。說明江蘇和廣東兩個省份通過幾年的發展，金融韌性與經濟水平發展一致性較高。這幾年江蘇省和廣東省在金融監管和金融安全防范方面都有較大的改善，使得區域經濟呈現協同發展態勢。

從整體來看，2011年至2020年我國31個省(市、區)金融韌性與經濟發展耦合協調度總體是上升的，協調地區由11個增加到了25個，數量增加明顯，失調地區數量也大幅度下降。無論是2011年還是2020年，東部省(市、區)的耦合協調度總體上都是高于西部地區。說明我國2011年至2020大部分省(市、區)在金融韌性與經濟發展水平耦合協調度方面有非常大的提高，尤其是中部地區，可以通過東部地區的輻射作用，不斷發展區域經濟水平，提高金融韌性，使自身金融韌性與經濟水平協調一致發展。

(三)空間自相關分析

為探究中國金融韌性與經濟水平的空間集聚特征，本文基于對2011年至2020年中國金融韌性與區域經濟水平的耦合協調度的研究，利用GeoDa軟件計算Queen權重矩陣下全局Moran’s I指數值。

通過表4可以看出，2011年至2020年我國金融韌性和經濟發展水平耦合協調度的Moran’s I指數均大于0，取值范圍在0.324-0.408，均在95%置信度水平下通過檢驗。說明我國金融韌性與區域經濟水平發展存在明顯的正向空間自相關性，在空間分布上存在集聚效應。從全局Moran’s I指數來看，除了2017年和2020年Moran’s I指數有所下降以外，整體Moran’s I指數都是呈上升的趨勢，表明空間集聚態勢在2017年和2020年有所減弱，其他年份集聚態勢總體逐步增強。

表4 全局Moran’s I指數

全局Moran’s I指數表明我國31個省(市、區)金融韌性與經濟發展水平的耦合協調分布存在空間集聚性。本文將引入局部自相關模型進一步研究我國金融韌性與區域經濟發展水平耦合協調度的空間分布類型。根據2011年和2020年我國金融韌性與區域經濟發展水平耦合協調度的局部空間關聯指數值，并借助GeoDa，根據中國金融韌性與經濟發展水平耦合協調度的LISA圖、Moran散點圖，得到4個類型的區域，見表5所示。

表5 2011年和2020年中國金融韌性與經濟水平協調度的空間分布類型

高高集聚區(H-H)，表示該省(市、區)金融韌性與區域經濟水平處于良好發展狀態，即該省(市、區)與周邊省(市、區)為高耦合協調集聚。這種類型的省(市、區)主要集中在長三角地區，2011年該類型主要有山東、江蘇、上海和福建共4個省(市、區)。2020年安徽和浙江加入到高高類型中。該類型省(市、區)往往具有較高金融韌性和經濟發展水平，并且兩者關系較為調和。

低高集聚區(L-H)，即低耦合協調城市相鄰城市為高耦合協調。2011年該類型省份分別是安徽和江西，2020年安徽退出低高類型，成為高高類型，江西保持低高類型。說明安徽省在高耦合協調省(市、區)的輻射影響下，提高了金融韌性與經濟發展水平的耦合協調度。

高低集聚區(H-L)。該類型的省份表示一個高耦合協調的省份，它的相鄰省(市、區)為低耦合協調。2011年和2020年四川省都屬于高低類型。說明四川省金融韌性與經濟發展水平耦合協調度較高，但是周邊省(市、區)耦合協調度較低，制約了四川省在金融韌性與經濟發展的耦合協調度，并且四川省沒有帶動周邊省(市、區)協調度的發展。

低低集聚區(L-L)。該類型省(市、區)與周邊省(市、區)均為低耦合協調集聚。2011年該類型省份包括新疆、青海、甘肅和云南。2020年該類型有新疆、西藏、青海、甘肅和內蒙古。低低類型的省(市、區)說明該地區金融韌性與經濟發展水平耦合協調度較低，并且周邊地區的耦合協調度也較低，互相約束較大，在空間上形成了負向傳導作用。

五、結論與建議

研究發現，從時間變化上，2011-2020年我國31個省(市、區)金融韌性與經濟發展水平的耦合度和協調度總體是增加的，并且耦合度明顯高于協調度。從空間變化來看，我國金融韌性與經濟發展水平的耦合協調度空間分布差異明顯，東部地區金融韌性與經濟發展水平耦合協調度明顯高于西部地區。其中，協調省(市、區)由2011年的11個省(市、區)增加到2020年的25個省(市、區)，協調省(市、區)有了大幅度提高。

基于研究結論，提出以下四點建議：1.金融韌性與經濟發展水平耦合協調度較低的省份在經濟建設的過程中，應該重點關注區域金融體系的建設可以通過適當降低銀行的存貸比，降低企業的資產負債率，增加保費收入和地方財政收入等方式逐步加強區域金融韌性，從而提高各省份的金融韌性，帶動經濟水平的提高，并盡量使得金融韌性與經濟水平的發展保持步調一致。2.低—高型地區即江西省應該優先考慮金融體系在抵抗外來沖擊方面的問題，比如降低銀行的存貸比，適當降低銀行的貸款率，減少壞賬的風險，增強銀行抵御風險的能力，增加金融韌性和提高區域經濟發展水平。同時，應該積極地同其他金融韌性與經濟水平較好的省市進行合作。首先，強化大型金融機構與小型金融機構之間的交流合作，有效創新各省市在協調層面的合作環境；其次，有效地發揮各區域金融方面的優勢，形成互利互補的局面，從而推動該省金融體系的協調發展。3.對于經濟欠發達地區的金融業給予一定的政策支持，積極開發符合當地金融業特色的業務，拓寬金融服務范圍，鼓勵金融創新，從而在金融方面有效地縮短與協調度高的地區的差距。同時，這些地區在金融監管方面應該加強，可以針對已經發生的金融安全事件制定出相應的地方條例。4.將金融韌性理念融入到地方治理規劃中，找出并修復地方金融系統的漏洞，使得地方金融系統即使遭受外界強大的沖擊，也能保證系統不崩塌，強有力地支持實體經濟。

張海龍，白城師范學院副院長，研究員，1992年9月-1996年7月，本科就讀于吉林工學院工商管理學院管理科學與工程專業；2002年9月-2005年4月，在長春工業大學工商管理學院管理科學與工程專業攻讀碩士研究生；1996年7月-2021年12月先后在吉林工學院、長春工業大學的教務處、發展規劃處、高等教育研究所、發展規劃與政策法規處工作，歷任副處長、處長等職務。