數字普惠金融與創新創業活躍度的耦合協調關系研究

李碧宏 余海丹

【作者簡介】李碧宏（1974-），男，重慶人，副教授，研究方向：區域經濟、產業經濟。

【摘? 要】論文基于中國2011-2019年272個地級市樣本數據，利用耦合協調度模型、相對發展度模型、泰爾指數考察數字普惠金融與創新創業活躍度二者耦合協調度的地區特征以及差異性表現。研究發現，數字普惠金融與創新創業活躍度的耦合協調度在逐年遞增且二者的耦合協調度存在區域異質性。差異性分析發現，區域總體差異基本呈縮小趨勢，四大區域的差異均主要源于區域內。

【關鍵詞】數字普惠金融；創新創業活躍度；耦合協調度；相對發展度；泰爾指數

【中圖分類號】F832；F49；F124.3? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2024）03-0148-04

1 文獻綜述

虛擬經濟與實體經濟的協調發展程度，是檢驗國家宏觀調控成效的核心任務，一旦二者的關系失衡，就有可能引發經濟危機。而數字普惠金融作為虛擬經濟的中樞系統，不僅能夠提高企業獲得金融資源的能力，還能降低企業融資成本，為虛擬經濟的可持續發展奠定堅實的基礎。與此同時，創新創業活躍度的提升，也是驅動深層次分工和提高效率的重要途徑。這對實體經濟的發展有著重大的實際意義。然而，創新創業活動具有周期長、見效慢等特征，迫切需要數字普惠金融作為其重要支撐。將大數據、人工智能等數字技術納入金融體系，有效突破了由信息不對稱所引發的局限性，從而減輕了中小微企業及低收入群體的融資制約。與此同時，創新創業的快速發展也在促進數字普惠金融領域的擴展方面發揮了積極作用。一方面，創新創業活動具備高投入、高風險、高回報以及明顯的正外部性特征，這種大規模的資金需求在一定程度上激勵了數字普惠金融和其他金融服務機構擴大規模；另一方面，數字普惠金融主要面向那些受融資制約的小微企業和個體，因此，在金融風險方面存在信息不對稱問題。大數據、云計算等技術已廣泛應用于互聯網金融領域，創造出新型服務模式和金融產品，為防范金融風險作出巨大貢獻。這表明數字普惠金融與創新創業之間存在密切的相互聯系。將數字普惠金融與創新創業有機融合，有助于建構雙向促進的良性格局，這對于構建現代經濟體系具有重要的戰略意義。

現有研究大都集中于數字普惠金融對創新或是創業的單向影響。喻平等[1]發現，數字普惠金融對企業創新具有正向作用，但作用的強度存在異質性。在作用機理方面，數字普惠金融可以通過緩解融資約束[2]、提升創新成果與市場的匹配效率[3]，從而提升企業的創新能力。Li et al.[4]發現數字普惠金融對城市創新具有積極影響，并且可以通過改善信貸資源配置、消費和產業升級來促進城市創新。部分學者在數字普惠金融對創業的影響方面進行了深入研究。采用長尾理論為理論框架，旨在證實數字普惠金融對于緩解小微企業融資難題的有效性，從而在理論上論證了其在促進金融資源有效分配方面的推動作用[5]，其中一項關鍵路徑是數字普惠金融為企業創造商機并提供支持[6]。此外，還有部分學者通過實證研究驗證數字普惠金融對創業產生的空間溢出效應和渠道效應[7]。馮永琦等[8]觀察到數字普惠金融對創業的影響中存在著產業結構的中介調節作用。以長三角地區為研究樣本，翟仁祥等[9]通過實證研究發現，數字普惠金融對城市創業活躍度具有正向影響，而這一影響具有顯著的區域異質性和門檻效應。

綜上所述，學術界對于數字普惠金融對創新或創業的單向影響研究較為廣泛。然而，針對數字普惠金融與創新創業活躍度的綜合研究仍較為有限。基于此，本研究建立數字普惠金融與創新創業活躍度的耦合協調模型和相對發展度模型系統評估二者的耦合協調度和相對發展度，并從全國、地區兩個視角，刻畫其演進特征，進一步利用泰爾指數分析其地區差異。

2 研究設計

2.1 指標選取

本研究采用了北京大學數字金融研究中心發布的《北京大學數字普惠金融指數（2011-2020年）》的數字普惠金融發展指數作為參考[10]，采用北京大學企業大數據研究中心發布的《中國區域創新創業指數》來衡量創新創業活躍度。

2.2 樣本選擇與指標體系

本研究以中國地級市2011年至2019年期間的面板數據為研究對象。原始數據的指標選取存在差異，因此，采用歸一化公式對數據進行標準化處理，以消除數據之間的量綱差異。這一標準化過程有助于確保數據在同一量綱下進行比較和分析。具體公式如下：

正向指標標準化公式：rij=（xij-minxij）/（maxxij-minxij） （1）

負向指標標準化公式：rij=（maxxij-xij）/（maxxij-minxij） （2）

式中，i表示城市，j表示指標。由于歸一化之后會出現0的數據，為了消除0值的影響，本文對標準化后的數值進行平移：

sij=rij×0.99+0.01? ? ? （3）

式中，sij和rij分別為平移后的數據和標準化值。

第一，利用熵值法建立指標體系。

第二，計算第i個城市占第j項指標的比重。

pij=rij /∑■■rij? ? ?（4）

第三，計算第j項指標的熵值。

ej=-1/ln（n）∑■■pijln（pij）， 0≤ej≤1? ?（5）

第四，計算第j項指標的差異系數。

gj=1-ej，0≤gj≤1? ? （6）

第五，計算第j項指標所占的權重。

wj=gj /∑■■gj? ? （7）

第六，計算綜合指數。

ui=∑■■wj rij? ? ? ? （8）

結果如表1所示。

表1? 指標體系及權重

2.3 研究方法

2.3.1 耦合協調度模型

為了衡量數字普惠金融和創新創業活躍度之間的協調程度，本研究采用了物理學中的容量耦合概念。本文借鑒前人[11]的研究成果，在此基礎上采用均勻分步法衡量耦合協調度等級，具體見表2。

表2? 協調耦合度指數等級量表

耦合度（C）、協調度（T）和耦合協調度（D）的計算方法如下：

C=2■/（U1+U2）? ? （9）

T=αU1+βU2? ? ? ? ? （10）

D=■? ? ? ?（11）

式中，U1表示數字普惠金融指數，U2表示創新創業活躍度指數。α為數字普惠金融發展水平的待定系數，β為城市創新創業活躍度水平的待定系數，α=β=1/2。

2.3.2 相對發展度模型

耦合協調度模型用于描述二者之間的協調耦合程度，但沒有揭示二者發展水平的相關關系。針對該問題，本研究通過構建相對發展度模型來解決。具體公式如下：

β=U1 /U2? ? ? ? ? （12）

式中，β為二者的相對發展程度。U1 表示數字普惠金融發展水平，U2表示創新創業活躍度水平。在此基礎上，借鑒畢國華等[12]的研究成果，判斷二者的相對發展階段，如表3所示。

表3? 相對發展程度劃分標準

2.3.3 泰爾指數

泰爾指數是一種可以用來衡量地區間差距的測度方法。基于此，本文利用泰爾指數來測度數字普惠金融與創新創業活躍度的耦合協同度的差異。公式如下：

T=■∑■■yi/y log（yi/y）? ? ?（13）

式中，T表示二者耦合協調發展的泰爾指數，yi是第i個地區的二者耦合協調發展水平，y為二者地區耦合協調發展水平的均值。T介于0～1。T愈大，總體差異愈大。在描述了總體差異之后，還需對組內及組間差異進行統計。具體公式如下：

T=Tb+Tw=∑■■yklog[yk（nk/n）]+∑■■yk{■yi /yklog[（yi/yk）/

（1/nk）]}? ? ? （14）

式中，Tb=∑■■yklog[yk（nk/n）]表示區域間差異，Tw=∑■■yk{■yi/yklog[（yi/yk）/（1/nk）]}為區域內差異，Tk=■yi /yklog[（yi/yk）/（1/nk）]代表k組的組內差異，k=1，..，K。在此基礎上計算出來的組內、組間差距的貢獻率公式如下：

Dk=yk×（Tk/T）? ? （15）

Db=Tb/T? ? ? ? ? ? （16）

3 測度結果分析

3.1 全國耦合協調度分析

如圖1所示，我國數字普惠金融與創新創業活躍度之間的耦合協調度表現出上升的態勢。2011-2019年，耦合協調度指數由0.486增長到0.765，從輕度失調狀態轉為優良協調狀態，從過渡區域轉為可接受區域這表明數字普惠金融的發展與創新創業活躍度之間存在一種正向協調關系，二者之間的相互作用有所增強。基于耦合協調度水平的變化，可以將這段時間劃分為3個不同的階段。首先，2011年，數字普惠金融與創新創業活躍度的耦合協調度較低，表明二者的發展呈現出接近無序的狀態；其次，在2012-2017年期間，數字普惠金融與創新創業活躍度的耦合協調度逐漸上升，達到了勉強協調的階段；最后，在2018-2019年期間，數字普惠金融與創新創業活躍度的耦合協調度達到了頂峰，處于優良協調狀態。

3.2 四大地區耦合協調度分析

圖2為2011-2019年四大地區耦合協調度指數圖。圖2顯示，在2011年至2019年期間，我國東部、中部、西部以及東北4個地區的數字普惠金融與創新創業活躍度的耦合協調度指數均呈現持續增長的趨勢。這表明各地區數字普惠金融與創新創業的關聯性在時空演進中得到了強化。自2012年伊始，4個地區均已擺脫輕度失調發展階段。到2019年，東部地區的耦合協調度為0.862，處于優良協調狀態；中部表現較為亮眼，耦合協調度為0.775，處于優良協調狀態，西部和東北地區發展較為落后，耦合協調指數分別為0.689和0.654，均處于勉強協調狀態。另外，根據表4相對發展程度的測算結果，2011年四大地區皆處于滯后狀態，表明數字普惠金融發展滯后于創新創業活躍度，但是到2019年四大地區除東部地區外，其他三大地區皆處于超前狀態，表明中、西、東北三大地區的數字普惠金融發展超前于創新創業活躍度，只有東部地區數字普惠金融發展同步于創新創業活躍度。

4 差異性分析

利用泰爾指數測算了四大地區的區域內差異和區域間差異以及各自的貢獻結果，如表5所示。從總體差異來看，2011-2019年數字普惠金融與創新創業活躍度耦合協調度差異最大和最小的年份分別出現在2011年和2018年，泰爾指數分別為0.028 4和0.013 5。同時，數字普惠金融與創新創業活躍度耦合協調度的泰爾指數呈波動性下降趨勢，從2011年的0.028 4下降至2019年的0.013 6，表明中國數字普惠金融與創新創業活躍度耦合協調指數的總體差異在縮小。從分解結果來看，2011-2019年區域間差異貢獻率由2011年的31.61%上升到2019年的37.26%，區域內差異貢獻率由2011年的68.39%下降為2019年的62.74%，數字普惠金融與創新創業活躍度耦合協調指數的總體差異主要來源于區域內差異。對區域內差異泰爾指數進一步分解后發現，在2011年至2019年期間，東、中、西、東北地區的數字普惠金融與創新創業活躍度耦合協調指數的泰爾指數平均值分別為0.005 7、0.007 7、0.020 5和0.014 2。這表明西部地區的內部差異最為顯著，緊隨其后的是東北地區，而東部和中部地區之間的差異相對較小。此外，東、中、西、東北地區在總體差異中的貢獻率均值分別為12.31%、13.86%、33.50%和8.36%。這意味著西部地區對整體差異的貢獻最大，其次是東部和中部地區，而東北地區對整體差異的貢獻最小。值得注意的是，西部地區的貢獻率呈下降趨勢，而東北地區的貢獻率則呈上升趨勢。

5 結論與建議

本文的研究結論有以下兩點：第一，總體耦合協調度在研究時段逐年遞增，經歷了從輕度失調到優良協調的過渡。在地區層面上，東部地區和中部地區表現出優良協調水平，而西部地區和東北地區則處于勉強協調狀態。第二，總體差異主要源于區域內差異。四大地區耦合協調度的差異整體上都呈現出下降的趨勢，東北地區差異最大。

上述結論啟示我們，在創新創業系統與數字普惠金融系統協調互動較低的地區，如西部地區和東北地區，可能出現二者之間的“低端均衡”現象，存在潛在的協同發展瓶頸。為應對這一現象，可以采取下列措施：首先，對于這些地區，可通過挖掘和發展本地優勢產業，從而推動數字普惠金融與創新創業系統之間的互動；其次，建立綠色通道，適當將創新創業資源向本地發展前景良好的產業傾斜，從而打造具有地區特色的創新創業發展道路是可行的手段；最后，需要正視數字普惠金融與創新創業活躍度耦合協調度較低的現實情況，不僅要推動創新創業系統的發展，還應促進傳統金融產業的轉型升級。相反，在耦合協調度較高的地區，如東部地區，應采取積極的政策措施，著力促進金融和創新創業要素在不同地區之間的流動，將東部地區的空間溢出效應最大化發揮。中部地區的數字普惠金融與創新創業活躍度的耦合協調度處于中等水平，因此需要將更多的注意力轉移到如何提高創新創業效率、改善創新創業環境上來，并提高科技創新為數字普惠金融發展提供服務的水平。

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