【《我国金融结构与科技创新协调度的实证检验分析》9100字（论文）】

我国金融结构与科技创新协调度的实证检验分析目录TOC\o"1-3"\h\u26746我国金融结构与科技创新协调度的实证检验分析 1220941.1指标选取 1156581.3耦合协调分析介绍及其评价标准 683811.3.1耦合协调度模型介绍 6291851.3.2耦合协调度模型 7319831.3.3耦合协调度评价标准 8184071.4耦合协调度实证分析 8112341.4.1全国层面序时变化 8227141.4.2科技创新与金融结构耦合协调度的空间演变趋势分析 1044941.4.3耦合协调度的空间演变可视化分析 1430521.4.4分析与总结 171.1指标选取如今，在关于经济和金融的研究中，对相关指数进行测度和评析是一种常见的且重要的统计方法。指数分析作为可以使理论与数据高效结合的手段得到了当今科学研究界的一致认可[49]。为了避免金融结构与科技创新的指标选取不当，本文从实际出发，对金融结构与科技创新的指标进行摘选，主要遵循以下三个原则：（1）科学性：指以国外或者我国权威机构认证或经过学者采纳的，具有一定程度的代表性和科学性；（2）可操作性：指所选指标应当是量化且客观真实存在的，可以从公开、客观的渠道如：国家统计局、《中国金融年鉴》等年鉴或官方网站渠道获取；（3）全面性：指在选取指标时应当从多维度、全方位解释我国金融结构与科技创新的耦合协调情况，包含二者的各个方面，可以真实的反映其客观现实情况。1.1.1金融结构指标选取戈德·史密斯首先提出了金融结构理论，他认为金融发展在深层意义上就是指金融结构的变化[4]；他还提出利用以金融相关比率为核心的一系列的指标来衡量金融结构的变化；Levine从三个角度设计了金融结构测度指标：金融规模、金融活跃度、金融效率[50]；刘泽东、张元萍在对金融发展与技术创新互动关系进行研究时使用金融深度、金融效率、金融结构三个指标来衡量金融发展。通过对国内外学者对金融结构指标选取的梳理，本文遵从科学性原则，以融资模式的侧重不同为重点，从大多数学者在针对金融结构这一研究有较多使用率的金融规模（FD）、金融效率（FE)、金融结构(FS)这三个指标进行测度。（1）金融规模指标（FinancialDimension，FD）戈德·史密斯从存量和流量的角度用金融资产总额与GDP之比来反映金融规模指标，两者之间的比值越大则说明金融相关度越高[1]。所以本文的金融规模指标使用戈德·史密斯的度量方法，采用我国各地区的银行信贷额、债券余额与股票市值总和值来代表各地区金融资产水平，得到金融规模指标。第二个指标为金融从业人员数量占比[51]。（2）金融效率指标（FinancialEfficiency，FE）金融效率是指金融机构对经济增长的贡献程度和将储蓄转化为投资的能力，张元萍、刘泽东（2012）在构建金融效率指标时采用金融中介效率和金融市场效率之和共同度量金融效率。金融中介效率用固定资产投资中的银行贷款与居民储蓄之比来深入刻画，融中介效率可以较好的反映出在金融中介和机构进行的风险管理、信息处理和动员储蓄功能[16]；（3）金融结构指标（FinancialStructure，FS）现阶段我国金融结构系统仍然是以银行体系为主导金融市场为辅的金融体系格局，而非银行等新型金融中介的发展尚未成熟[52]，有待进一步发展。对于我国金融结构现在的发展情况，学界较为普遍的统计方法为用股票市值总值与金融机构贷款总额之比、反映金融结构，本文亦采用这种方法，并且引入保险费收入与金融机构贷款总额之比，利用股票市值总值和保险费收入越分别与金融机构贷款总额之比这两个指标来代表我国的金融结构指标发展情况。1.1.2科技创新指标选取科技创新方面，对技术创新的度量方法共有三种：一是投入法，如R&D投入；而是产出法，比如专利数量；三是需要用到综合性指标，如TFP法。由于相关统计资料的部分缺少，第三种方法受到限制[49]。所以本文采用张元萍、刘泽东（2012）[16]所使用方法，使用专利授权数量（PatentsAuthorizationAmount，PAT）和研发投入强度（R&D）来衡量科技创新。（1）科技创新投入科技创新投入用研发投入强度（R&D)来表示。研发投入强度指标选取有三个部分构成：科研人力投入、研发经费投入和财政科技投入。（2）科技创新产出科技创新产出用专利授权数量（PAT）和技术市场成交量来表示。一个国家或地区的专利数量越多，可以从一定程度上说明了该国家或地区的科技创新能力越强，企业使用新技术和新设备创造产出的概率越大。之所以选择专利授权量，一是因为其经过了国家严格的程序审查，具有法律保护意义；二是授权的专利更新颖容易被市场或投资者所接受。技术市场成交量的意义在于衡量一个国家科技创新对经济的贡献率。1.2熵权法及结果1.2.1熵权法介绍如今，在科学研究中对研究对象附加权重加以测量指数的方法答题分为两种：一种被称为主观权重确定法；另一种被称之为客观权重确定法。前者比较注重相关领域专家依靠自身的经验、知识对所研究对象赋予权重，如层次分析法、专家调查法；后者则是依据研究对象所表现的数据特征来确定各个指标的权重，如灰色关联法、熵权法[49]。考虑到本文的数据渠道较为容易收集，且主观赋值法主观性强等特点，所以本文选取熵权法对数据权重赋值。“熵”这一概念原本是热力学与物理学中的一个应用概念，常被研究者用来衡量系统的混乱程度。香农（Shannon）在1984年将“熵”这一物理学概念引入信息论用来度量研究对象的信息量,于是便有了信息熵的现代表述[53]。根据信息熵的表述来说，如果某指标的信息熵较小则说明其变异程度大，其能够提供的信息量越多，这个指标在整个指标体系中所占比重就越大；反之如果在实验中某指标的信息熵较大，说明其变异程度小，其能够提供的信息量就越少，则指标在整个指标体系中所占比重就越小。其计算流程如图5-1所示：图5-1熵权法计算权重流程图（1）数据标准化处理假设模型中有个指标，个评价对象，将个指标表示为：，其中。因不同指标的量纲和数量级各不相同，需要采取数据标准化的方法消除量纲和数量级的差别，这个方法也叫作离差标准化[49]。利用离差标准化的方法能够对数据进行处理从而消除不同数据间量纲单位在实验中对实证结果造成的影响。另一方面，如果按照极差对数据进行标准化处理则实际检验中一定会存在某些指标为0的情况，会使得结果无意义。因此本文采用了对无量纲化值加上0.0001的处理方式。设为各指标数据标准化过后的值，则有，对于正向指标有：（5-1）对于负向指标则有：（5-2）（2）求熵值根据熵值定义，数据的信息熵表示为：（5-3）（5-4）（3）确定指标权重：根据信息熵的定义，顺序计算各个指标的信息熵，然后求其差异系数，()（5-5）（4）求得熵权权重（为权重）（5-6）（5）在对权重进行计算的基础上，利用系统综合评价模型对科技创新-金融结构复合系统的综合发展情况进行评价。通过计算各个子系统的综合评价指数来反映各个系统内部的综合发展情况。其公式表现如公式5-7所示[54]：式子中为科技创新子系统与金融结构子系统。为第年的个指标的熵权的权重。（5-7）1.2.2熵权法结果解读根据上文指标选取如表5-1所示：表5-1科技创新与金融结构指标及其说明序号一级指标二级指标指标说明科技创新科技创新投入科研人力投入R&D人员全时当量研发经费投入R&D经费内部支出/GD[16][51][52]财政科技投入财政科技支出/财政总支出科技创新产出专利授权数量专利授权数量技术市场成交量技术市场成交合同数量金融结构金融规模（FSize）金融资产水平（银行信贷额+股票市值）/GDP金融就业水平金融就业人数/总就业人数金融效率（FE）金融中介效率固定资产中的银行贷款/居民储蓄金融结构（FStru）证券业市场股票市值/金融机构贷款总额保险业市场保费收入/金融机构贷款总额依据上文所建立的我国金融结构与科技创新的指标体系，利用熵权法确定其指标权重，建立耦合协调模型及其评价标准对我国金融结构与科技创新的耦合协调度进行评价分析。1.3耦合协调分析介绍及其评价标准1.3.1耦合协调度模型介绍（1）耦合及相关概念“耦合”这一研究概念最早是来源于物理领域，它是指两个或两个以上的事物具有相互作用的关系。耦合度则是用来定量测量这一相互作用关系的程度。耦合包括正向耦合，即事物之间具有相互促进的联系与关系，且能随着时间发展形成彼此促进的状态，以达到更高水平的目的；负向耦合即事物间的相互作用关系会制约甚至破坏彼此有序发展的状态，以致事物在正向发展方向陷入停滞状态。耦合协调度即是指事物之间相互合作和联系的定量描述，通常被用于测量两个或两个以上子系统构成的复杂系统内部各构成要素或子系统间彼此和谐统一，相互促进关系的程度，是对耦合度性质的定量描述。针对复杂系统发展演化过程中构成要素和子系统间耦合协调关系的测度，能为系统的优化发展寻求一个最佳耦合协调模式[55]。（2）耦合度耦合度是衡量和定量子系统之间相互关联程度大小的测量指标，耦合度越高时其子系统之间关联性就越大，且能够朝着有序的方向发展；耦合度越低，则子系统间关联性就会越小且朝着无序的方向发展[56]。依据耦合度定义，耦合度模型为：（5-8）当为两个系统时，科技创新与金融结构的耦合度函数为：（5-9）在公式（1.8）[57]中，系统耦合度值为,属于科技创新子系统的综合序参量，属于金融结构子系统的综合序参量。当时，系统耦合度极大，表示科技创新子系统与金融结构子系统之间的耦合程度达到了良性共振耦合的状态，复合系统将走向新的有序结构；当时，系统耦合度极低，表示科技创新子系统与金融结构子系统之间的耦合程度处于无序状态，复合系统将随之无序发展[51]。根据张林（2015）研究耦合协调度的方法，本文将系统耦合演变过程分为4个阶段，如表5-2所示：表5-2耦合度演变过程耦合度耦合等级特征低水平耦合系统之间关联性较差初级耦合颉抗阶段，良好耦合开始良性耦合高水平耦合优质耦合，相互促进1.3.2耦合协调度模型 耦合协调度模型常借助与熵权法、模糊综合评价法等方法对评价指标赋予权重后再利用物理学中的耦合容量系数模型计算系统间的耦合度，最后利用耦合协调度模型测算客体整体的协调状况[58]。耦合度是显示各子系统之间相互影响程度、关联程度，并且对系统在达到临界区域时的走向和结构起决定性作用的物理量[57]。耦合度越大，其系统内部之间的互动程度越强烈。虽然耦合度能表达各个子系统之间的互动效应，但对系统整体是否处于协调发展的状态并不能全面呈现。当系统之间出现“伪协同效应”时，耦合度模型就无法准确衡量系统整体表现，可能会因此导致结果上的误导[59]。因此，为了准确验证和研究科技创新与金融结构之间的耦合协调度，本文构建如公式5-10所示的耦合协调度模型：(5-10)在公式（5-10）中为耦合协调度，为耦合度，为系统综合协调功能指数，为两个子系统在整体中所占权重。一般来说如果无法准确的判断子系统对整体系统发展的重要性差异程度时，可以认为它们同等重要。而科技创新与金融结构在促进经济发展和国家、地区进步上彼此联系、相互促进，并无非常准确的标准可以区分二者孰轻孰重。因此，本文将二者视为同等重要的两个子系统，即在为赋予权重时，。1.3.3耦合协调度评价标准本文在对科技创新与金融结构的耦合协调度进行衡量时，借鉴物理学中对耦合度的层次划分，如表5-3所示，共分为5个层次。当科技创新与金融结构的耦合协调度取值范围为，当二者的耦合协调度结果越接近1时，说明两个子系统之间联系紧密，相互促进；当二者的耦合协调度结果接近0时，说明两个子系统在运行时并无太大的联系甚至于没有联系，独立发展。表5-3耦合协调度综合评价体系耦合协调度协调等级耦合协调度协调等级优质耦合濒临失调良好耦合轻度失调中级耦合中度失调低级耦合严重失调勉强耦合严重紊乱1.4耦合协调度实证分析1.4.1全国层面序时变化耦合的变化能够反映系统无序与有序状态之间的转换过程，其结果可以体现系统内部参量之间的相互作用，度量系统内部在发展过程中的和谐程度大小，而耦合协调度则是从整体来衡量科技子系统和金融结构子系统耦合关系[60]，比单独耦合度的分析更全面、合理。根据科技创新与金融结构以熵权法为基础测算出的综合评价评价模型，得出我国2004年-2019年全国科技创新综合评价指数和金融结构综合评价指数以及二者的耦合度及耦合协调度，见图5-2。图5-22004年-2019年熵权法综合评价指数及耦合度、耦合协调度根据图1.2可以看出，自2004年以来，我国科技创新发展大致可以分为2个阶段，（1）一般发展阶段（2004年-2007年），在该阶段，虽然科技发展整体呈上升趋势，但其发展速度不突出，与金融结构迅猛发展的势头相比较其发展速度较为缓慢；该阶段处于大力发展工业和制造业且经济发展模式较为粗放，政策较侧重于经济总量的增长和国民生产总值的增加、加快城镇化水平提高。（2）第二阶段科技创新发展速度明显加快，该阶段提出经济绿色发展、转型升级、提高核心竞争力等方针，创新驱动经济发展等政策，财政支出、R&D内部支出、技术市场成交合同数以及专利授权数量明显增加，科技创新实力明显提高，科技创新转化为经济优势已初步显现并逐步扩大其影响。纵观我国金融结构综合评价指数可以分为3个阶段，（1）2004年-2006年增长速度平缓；（2）2006年-2008年受国际金融市场的影响，呈倒“V”状，2007年我国股市市值快速膨胀、股价大幅度上涨，在2008年次贷危机时造成我国国外金融资产受损、银行不良资产增加、股市收到强烈冲击等负面影响；（3）2008-2019年间我国金融结构综合评价指数亦波动上升,该阶段自次贷危机后发展放缓，一是因我国经济增速放缓；二是因为我国的金融结构向来以银行主导性结构为主，直接融资市场发展较为缓慢。从我国科技创新与金融结构耦合协调度来看，2004年-2019年我国科技创新与金融结构的耦合协调度呈“N”型，大致可以分为三个阶段：2004年-2007年其耦合协调度处于快速上升阶段，从2004年的0.222113大幅度上升至2007年的0.620685，由中度失调上升至低级耦合的状态，该阶段金融市场发展迅速增加对技术创新的发展的需求，科技的发展又反过来作用于金融市场乃至整个金融结构的优化，促进二者耦合状态的提升；2008年时耦合协调度有明显下降为濒临失调的状态，二者耦合协调值为0.496264，；最后在2009年-2019年间有小幅度的起落，基本上保持平稳的中级耦合状态。1.4.2科技创新与金融结构耦合协调度的空间演变趋势分析（1）序时变化表通过对29省16年的数据进行熵权法赋值，再用Python对其进行耦合协调评价操作。基于熵权法所得出的科技创新与金融结构综合评价指标运用耦合协调模型计算出全国29省2004-2019年耦合协调度，由于篇幅所限，现将部分结果即2004年、2009年、2014年及2019年这四个时间节点的协调度与耦合协调度列表如表5-4和表5-5所示:从表中可以得出2004年时29省市科技创新和金融结构的耦合协调处于普遍较低的状态，最高的省份是浙江省，二者的耦合协调度为0.743883，达到了中级耦合的程度，耦合协调度最低的省份是海南省，耦合协调度为0.2408205，对应的耦合协调等级为中度失调；2009年时耦合协调度最高的省份是辽宁省，达到了低级耦合的程度，耦合协调度为0.6583037，耦合协调度最低省份为江西省，其耦合协调度为0.4245821，对应的耦合协调等级为濒临失调；2014年时耦合协调度最高的省份是河南省，达到了低级耦合的程度，耦合协调度为0.650198，耦合协调度最低省份仍然为江西省，其耦合协调度为0.390499，对应的耦合协调等级为轻度失调；2019年时耦合协调度最高的省份是河北省，其耦合协调度为0.863441，达到了良好耦合的效果，而耦合协调度最低的省份是上海市，其耦合协调度为0.563123，对应的耦合协调等级为勉强耦合；表5-4我国29省科技创新与金融结构耦合协调度及耦合协调类型（部分年段1）省份20042009耦合度（）耦合协调度（）耦合协调等级耦合度耦合协调度耦合协调等级北京0.999151010.36999341轻度失调0.974091480.52019638勉强耦合天津0.869905940.33753897轻度失调0.992738330.49091520濒临失调河北0.933872410.37124265轻度失调0.960306250.50541686勉强耦合山西0.949962630.47921297濒临失调0.956628700.63627740低级耦合内蒙古0.913031790.41170556濒临失调0.972641880.44404497濒临失调辽宁0.736954010.53342789勉强耦合0.776677020.65830368低级耦合吉林0.973770280.59801243勉强耦合0.886459060.56940601勉强耦合黑龙江0.957024370.49730197濒临失调0.972891830.55569492勉强耦合上海0.957024370.50275164勉强耦合0.972891830.63063279低级耦合江苏0.911497320.57709584勉强耦合0.88442050.42669454濒临失调浙江0.977940730.74388253中级耦合0.997365740.48546184濒临失调安徽0.637451390.38601825轻度失调0.807527760.52093995勉强耦合福建0.938808680.62251778低级耦合0.979035020.58300909勉强耦合江西0.837591970.45701760濒临失调0.969889010.42458211濒临失调山东0.999866990.58071752勉强耦合0.949023430.52528580勉强耦合河南0.816330420.43605066濒临失调0.975208210.46526717濒临失调湖北0.999771670.43183375濒临失调0.99939960.49579236濒临失调湖南0.875339370.59158622勉强耦合0.889156790.55363513勉强耦合广东0.761269630.39457105轻度失调0.884211840.47408546濒临失调广西0.953352290.54028056勉强耦合0.953725720.43735713濒临失调海南0.934796870.24082051中度失调0.76112960.60543689低级耦合重庆0.968536590.31120019轻度失调0.985895350.44886166濒临失调四川0.969088540.47565624濒临失调0.935522240.51122671勉强耦合贵州0.962351430.41500489濒临失调0.850734780.4929250濒临失调云南0.96788210.60428821低级耦合0.904210430.57841393勉强耦合陕西0.944867370.42969532濒临失调0.906602170.51707397勉强耦合甘肃0.871369110.46186576濒临失调0.896982830.58916958勉强耦合青海0.975561150.53009079勉强耦合0.824670540.61206576低级耦合宁夏0.989834770.47455772濒临失调0.913448780.61291316低级耦合表5-5我国29省科技创新与金融结构耦合协调度及耦合协调类型（部分年段2）省份20142019耦合度()耦合协调度()耦合协调等级耦合度耦合协调度耦合协调等级北京0.958484860.58206623勉强耦合0.920555490.666299118低级耦合天津0.821340970.54230968勉强耦合0.940913640.68200184低级耦合河北0.957254630.52495926勉强耦合0.994403960.863440614良好耦合山西0.885895260.54375513勉强耦合0.936134730.676749803低级耦合内蒙古0.971859770.52023828勉强耦合0.976427090.688566135低级耦合辽宁0.994311440.58896154勉强耦合0.770489340.727799429中级耦合吉林0.999914400.44970553濒临失调0.999972600.656571112低级耦合黑龙江0.86038400.64912328低级耦合0.697520480.76482983中级耦合上海0.8603840.59904186勉强耦合0.697520480.563122697勉强耦合江苏0.991081740.63425236低级耦合0.991392540.75720876中级耦合浙江0.962233470.5068656勉强耦合0.961621420.66946525低级耦合安徽0.936388150.57107984勉强耦合0.841676710.692589131低级耦合福建0.998680990.55299600勉强耦合0.890191760.732746778中级耦合江西0.957248590.39049910轻度失调0.973239150.671178588低级耦合山东0.976441950.64545564低级耦合0.961831070.805386538良好耦合河南0.981988370.65019817低级耦合0.959425630.769253304中级耦合湖北0.849980290.57954736勉强耦合0.999838680.706028998中级耦合湖南0.988489190.49940279濒临失调0.910247610.765056988中级耦合广东0.974053240.56089684勉强耦合0.957636110.856440511良好耦合广西0.971057910.58419426勉强耦合0.972028610.759173456中级耦合海南0.807880610.50016976勉强耦合0.813164470.651103934低级耦合重庆0.883554710.51512790勉强耦合0.710048380.603676788低级耦合四川0.975437240.56970070勉强耦合0.950487870.713881355中级耦合贵州0.930548270.47753058濒临失调0.880832110.729667359中级耦合云南0.946278070.45747066濒临失调0.948316890.689416413低级耦合陕西0.965956060.52210448勉强耦合0.990320630.756538913中级耦合甘肃0.986507880.59932302勉强耦合0.862105820.63571234低级耦合青海0.998547260.62181813低级耦合0.987557180.747809292中级耦合宁夏0.960333860.53548912勉强耦合0.940021820.725135055中级耦合（2）序时变化图图5-3为29省市耦合协调序时变化图，从图中可知我国29省及直辖市的科技创新与金融结构的耦合协调程度基本上呈现逐年波动增加的趋势，随着我国加快建设创新型国家的指导政策出台并实施之后我国大部分省份科技创新与金融结构耦合协调度都达到耦合阶段，整体朝着较为理想的耦合阶段发展。在2004年的时间节点上，各省市耦合协调度差异较大，达到勉强耦合的省份有11个，而到了2019年，29个省份全部达到耦合线，有13个省份达到了中级耦合标准。海南省因为其地理及发展时间相较其他省市起步较晚的原因，其协调度起伏较大，但总体也呈缓步上升的趋势。图5-329省科技创新与金融结构耦合协调度趋势发展图1.4.3耦合协调度的空间演变可视化分析为了更加清晰的分析我国29省及直辖市科技创新和金融结构的耦合协调空间分布规律，本文采用ArcGIS10.2对29省市的科技创新与金融结构耦合协调度发展进行可视化处理，绘制出2004年、2009年、2014年、2019年这四个时间节点科技创新与金融结构耦合协调分类图，对并以时间和空间两个维度结合的手段对耦合协调类型的空间格局演变过程进行剖析，如图5-3所示：由图5-3（a)图可以看出在2004年29省份中大部分省份处频临失调和勉强耦合的阶段，而对于沿海一代如：浙江、上海、江苏和福建等地耦合协调度数值相对较高，但除了浙江省处于中级耦合状态之外大部分也处于低级耦合值内。因此，从图中颜色分布来看我国科技创新与金融结构耦合协调状态呈现出沿海地带耦合协调度高于内地、东部地区耦合协调度东部地区高于西部地区的总体结构。自改革开放以来，沿海地带就依靠其有利的地理位置与本身就略高于内陆地区的经济条件率先发展起来，经济发展与科技创新都要领先内陆地区，较于内陆地区也更加重视科技创新与金融结构的相互作用发展。如中国大陆两所证券交易所就分别设立在上海和深圳；1999年始，阿里巴巴在浙江省杭州市成立，网络电子商务在中国的经济发展中异军突起，并且浙江省凭借其良好的工业基础大力发展制造业，成为世界闻名的“制造之都”。由图5-3（b）中可以得知2004-2009这5年内我国内陆地区如内蒙古自治区、黑龙江省、陕西省、河南省等地相继由濒临失调跨入勉强耦合的阶段，这是由于随着我国经济的进一步发展，十一五计划的快速展开，制造业由长江三角洲辐射到内陆各个省市，省际人口流动加快，科技和经济双向同时发展；与此同时在全球层面，国际上股市形式动荡不稳，国际金融海啸的冲击不仅冲击国际股市和经济，也对我国的股市和制造业造成了剧烈的负面影响。而在国内，2007年我国