金融产业集聚与新型城镇化效率耦合协调分析
——以空间优化为视角

赵永平， 王义龙

(兰州财经大学 经济学院， 兰州 730020)

一、引言与文献述评

长期以来，我国粗放外延式的低效率城镇化模式倍受诟病，随着2011年城镇化率首次突破50%，我国城镇化进入新的发展阶段。中共十八大报告明确强调，要坚持走中国特色的新型城镇化道路，推动工业化和城镇化良性互动，城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。从发展经济学的角度来看，新型城镇化应注重内涵和高质量发展，强调“以人为核心”，注重人口、经济、生态、社会四个方面的有机统一，是对传统城镇化的校正和优化[1]。新型城镇化效率的高低决定着城镇化能否健康发展。金融产业作为现代经济的重要内容，通过各种路径促进经济增长，在国家经济社会发展中处于重要地位[2]。当前中国金融结构难以与创新驱动战略相匹配，无法满足实体经济发展的需要[3]，金融体系中杠杆率持续上升，金融资源“脱实向虚”地病态急需改善，为此习总书记特别提出“深化金融体制改革，增强金融服务实体经济能力”的重要改革目标[4]。城镇的高效率运营与充分的资金支持密不可分，但在后金融危机时代，新型城镇化如何更有效地取得资金支持成为一个急需破解的重要现实命题。《国家新型城镇化规划(2014-2020)》提出，要创新城镇化的资金保障机制，加快财税体制和投融资体制改革，创新金融服务，放开市场准入，逐步建立多元化、可持续的城镇化资金保障机制。

金融发展到一定阶段会形成集聚，金融集聚会引起金融行业竞争，进而使得金融服务更加专业化和高端化[5]，提升金融资源配置效率，进而促进要素资源自由流动。金融主要通过金融的规模、深度和宏观环境等方面对新型城镇化效率提升与优化发挥支持促进作用。同时，新型城镇化发展使金融产业产生集聚，起到合理、高效的调节及促进作用，进而优化资金配置，提高资金使用效率。在金融体系中，货币和资本市场通过市场机制调节资金用途，使资金流向产出收益更高的地方，从而提升资金使用效率。金融作为中国产业升级的发动机，决定着产业结构升级的路径、方向与模式[6]。

金融集聚与新型城镇化发展效率二者具有相互促进效应[7]。当金融机构自发向城市或城镇集中并形成一定规模和密度时，就会形成金融产业集聚，其溢出效应和辐射效应能够降低企业投资、融资以及金融搜寻的成本，促进社会资本积累与再创造，提升市场活力，为新型城镇化建设中的基础设施、能源、交通、教育、就业、养老等方面提供资金支持，有利于扭转新型城镇化融资难问题，提高新型城镇化运营效率。新型城镇化作为一项史无前例的建设工程，是适应并引领新常态的良方，具有刺激内需、拉动经济增长、促进产业结构转型升级和改善民生的重要优势，为资金高效率使用提供了重要机遇，也为金融产业提供了服务经济社会发展并取得持续收益的机遇。新型城镇化效率优化提升会催生金融产业进一步集聚，为金融产业集聚的发展提供大量的优秀、创新型人才。新型城镇化过程中工业发展又为金融集聚创造了良好的运行环境。因此新型城镇化又是金融集聚的依托和载体。由于我国地域空间差异明显，金融产业集聚与新型城镇化效率之间的耦合协调是否也存在较大差距？因此，从空间优化角度深入研究两者的耦合协调发展具有重要现实意义。

国内已有大量学者从不同层面研究金融产业对新型城镇化产生的影响。金融能够通过资本市场影响新型城镇化建设中土地、劳动、技术、资本等投入要素影响新型城镇化[8]；通过影响城市总体生产率进而提升城市居民收入，促进新型城镇化[9]；通过促进人口规模扩张，推动中小企业发展，提高基础设施建设水平，进而推动新型城镇化[10]；通过投资和储蓄调节资金流量结构，分配生产要素，进而优化产业结构，促进新型城镇化高效、可持续与绿色发展[11]。新型城镇化对于资金的需求量巨大，传统的金融模式已经难以维持，应该通过金融集聚对金融模式进行创新，建立统一、开放、竞争、有序的金融支持体系和金融监管体系[12]。金融的多元化供给是保证新型城镇化可持续发展的基本条件，目前江、浙、沪区域金融集聚和城镇化建设均处于盲目扩张的粗放型阶段[13]，适度的金融集聚有利于企业进行实业投资，所以应大力发展金融、保险、商务等现代服务业，使其与生产性服务业、消费性服务业和工业性服务业联动发展，从而提升城镇化效率[14]。中国金融空间分布具有空间非匀质性和外溢性特征，区域金融产业集聚的外部规模经济效益、外溢效应、创新与竞争效应、自我强化效应促进区域经济增长[15]。国外学者对于新型城镇化的研究较少，Chen指出必须加大对美国基础设施的融资来促进城市化水平的提升，加强在城市基本功能方面的优化，进而增强城市的国际竞争力[16]。Szirmai对67个发展中国家和21个发达国家进行比较研究，认为具备合理化和高级化特征产业结构的城镇化，必须依靠成熟、稳健的金融产业[17]。

综上所述，虽有文献关于金融产业对新型城镇化的静态及动态影响作了较为详细的研究，但是对金融产业与新型城镇化效率之间的关系研究提及甚少。在新时代经济社会协调发展的客观要求下，金融产业集聚与新型城镇化效率之间是否存在耦合协调的发展关系，这种耦合协调关系是否存在区域分异现象，其内在原因又是什么等问题值得去研究和思考。基于此，本文通过构建金融产业集聚和新型城镇化效率的测度指标体系，并科学测度其发展指数，在此基础上构建耦合协调度模型，测算其耦合协调度并做分析评价，探究不同空间金融产业集聚与新型城镇化效率之间在耦合协调背后的运行机制及其优化路径与方向，为促进二者协调优化发展提供经验证据。

二、金融产业集聚和新型城镇化效率指数测度与评价

(一)指标选择

本文依据金融产业集聚和新型城镇化效率的内涵特征，考虑到金融产业发展与地区生产总值关系，添加金融宏观环境这一指标层，参考并优化孙武军等金融产业集聚指标体系，构建金融规模、金融深度、金融宏观环境这三个目标层，具体如表1所示：

表1 金融产业集聚指标

构建新型城镇化效率的投入—产出指标体系，主要从能源投入、土地投入、人力投入和资本投入四个方面入手，选取能源消耗总量、城镇建设用地面积、非农就业人口、城镇固定资产投资作为新型城镇化的投入指标。从人口、经济、社会、生态四个方面，分别选取城镇化率、非农总产值、人均社会消费品零售总额、建成区绿化面积作为新型城镇化效率的输出性指标。如表2所示：

表2 新型城镇化效率的投入—产出指标体系

(二)数据来源

本文选取2003—2014年我国30个省份(西藏数据缺失较多，不在样本之列)作为研究样本，数据源于历年《中国统计年鉴》《中国劳动年鉴》《中国金融年鉴》《中国城市年鉴》，部分数据缺失采用平滑插入法填补。

(三)金融产业集聚度测度及结果分析

1.权重设定。根据表1中所列指标，建立m个省份和n个指标的原始矩阵X=(xij)m*n,然后对其进行标准化处理：

yij={xij-min(xij)/max(xij)-min(xij)}

(1)

其中，xij为第i个省(市)第j个指标的原始数据，yij是已经标准化后的数据。

2.指标权重计算。利用熵值法可以避免主观判断意向，更有科学性。

(2)

(3)

式中，ej代表第j项指标的熵；k代表波尔茨曼常量；wj代表第j项指标的信息熵权重值。

3.指标贡献度。采用线性加权法来测度，计算公式为：

(4)

4.金融产业集聚测度结果与分析。本文采用熵值法测度30个省市2003—2014年金融产业集聚指数，分地区金融产业集聚指数变化趋势如图1所示。

图1 金融产业集聚指数

由图1可以看出，我国东、中、西部地区(1)目前，东部地区包括11个省级行政区，分别是北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括8个省级行政区，分别是黑龙江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括12个省级行政区，分别是内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。金融产业集聚度在2003—2014年间呈现稳步上升并明显分层态势，说明东部金融集聚度最高，中部次之，西部最低。由于篇幅所限，测得各个省份综合值不在此展示。测度结果显示，在增速方面，全国金融产业集聚度年均增长率为1.6%，东、中、西部地区年均增长率分别为1.6%、1.2%、2.1%。东部地区增长速度最低，西部地区增长速度最高。在增量上，全国金融集聚度增长总量为0.047，东、中、西部地区增长总量分别为0.078、0.025、0.031。东部增长总量最多，中部增长总量最低。东部作为改革开放前沿，拥有大量的跨国公司、外资企业、金融机构，市场经济活跃，金融产业需求与供给大，金融集聚度为0.468 1，广东省由于其毗邻海域和与港澳地区相近的区位优势，以及经济特区的政策优势，大量外商涌进和资本流入，工业发展迅速，区际贸易交流频繁，经济活跃度高，资本市场发展良好，广东省的金融集聚度均值为0.862 2，是全国金融集聚度最高的省份。中部地区金融集聚度增长缓慢，金融集聚度均值为0.207 1。河南省位于全国中心地带，拥有发达的铁路交通和运输网络系统，公共交通服务业发达，是内地经济贸易运行的核心地带，金融产业需求较大，金融集聚度均值为0.323 1，是中部地区金融集聚度最高的省份。西部地区2003年金融产业集聚度较低，基数较小，虽然年均增长率最高，但增长总量最低。

(四)新型城镇化效率测度模型设定及结果分析

1.DEA模型设计。Andersen和Petersen提出了超效率DEA模型[18]，具体模型如式(5)所示：

(5)

其中，θ表示决策单元的效率值，X和Y分别为决策单元的输入和输出变量，λr为权系数。本文选取我国30个省份作为决策单元，需要科学测度多个决策单元的新型城镇化效率水平，进而明确各决策单元的效率异质性，探寻效率分层的主要原因等，而超效率DEA模型在回答与解决这些问题时较传统DEA模型更具有优势与适宜性，因此，本文选择超效率DEA模型测度中国新型城镇化效率。

2.新型城镇化效率分析。本文利用超效率DEA模型，测度30个省市2003—2014年新型城镇化效率值，各省市新型城镇化效率值趋势如图2所示。

图2 分地区新型城镇化效率值

从图2可以看出，我国新型城镇化效率在2003—2014年间总体态势良好。全国新型城镇化效率大于1，效率值曲线在2005年显示出陡升，2006年回落继而呈平缓波浪态势，这与2004年10月份颁发的《国务院关于深化改革严格土地管理的决定》等条例有一定关系。分区域来看，东中西部地区新型城镇化效率值均大于1，东部地区按照时间序列分析是呈波浪式上升趋势，中部和西部地区呈波浪式下降趋势。可以发现，不同区域的各个省份存在的个体异质性比较明显。东部地区新型城镇化效率均值为1.230 7，中部地区新型城镇化效率均值为1.000 3，西部地区新型城镇化效率均值为1.213 1，西部地区与东部地区相差不多，且遥遥领先于中部地区。虽然目前西部地区的新型城镇化处于较低水平，但是要素投入效率追赶东中部地区的速度较高，西部地区新型城镇化发展还有很大的提升空间。

三、协调度模型构建与结果分析

(一)耦合协调度评价方法及结果分析

1.耦合度评价方法。耦合是来自物理学中的名词，是指两个或者两个以上的系统相互作用、影响的现象。耦合度可以科学地衡量这种作用强度，根据本文研究内容，可将耦合度函数设定为：

(6)

式中，C为耦合度，C∈[0，1]，耦合度C值越大，耦合度越高，耦合度C值越小，耦合度越低。

2.耦合协调度评价方法。耦合协调性函数：

T=αU1+βU2

(7)

D=(C*T)1/2

(8)

式中，D为耦合协调度，T为综合评价指数，α，β为待定系数，将α、β均等于0.5，本文采用均匀分布函数法来划定耦合协调度的区间和等级，如表3所示。

表3 耦合协调度区间和等级

(二)耦合协调结果分析

利用耦合协调模型测度中国30个省份2003—2014年金融产业集聚与新型城镇化效率耦合协调度，如表4所示。

表4 2003—2014年金融产业集聚与新型城镇化效率耦合协调度

图3 分地区耦合协调值

由表4和图3可以看出，我国2003—2014年间金融产业集聚与新型城镇化效率协调值出现小幅波动，但是大体趋势是波浪上升的，处于勉强协调阶段。东中西部地区呈现出明显的区域分异现象。改革开放40年来，东部地区经济一直处于高速增长且领跑状态，经济基础良好，产业结构较为合理，高科技研发与创新水平较强，公共基础设施较为完善，产城融合水平较高，新型城镇化投入要素丰富且分配合理，新型城镇化效率较高；东部地区资本、金融市场起步较早，随着经济的快速发展，工业化水平提高，大型跨国公司、上市企业、国际集团集聚，国际贸易交流频繁，金融产业需求与供给快速跟进，金融产业发展较快，集聚度高，东部地区耦合协调均值为0.616 0，主要处于初级协调和勉强协调阶段，协调度最高。中部地区耦合协调均值为0.477 1，较东部地区次之，处于勉强协调或濒临失调阶段，中部地区经济基础较好，但省份之间异质性较强。安徽省、河南省、山西省、湖南省、湖北省工业基础薄弱且发展缓慢，人口密度高且农村人口众多，公共基础设施建设滞后，资本、能源、土地、人力等投入要素资源错配现象较严重，造成新型城镇化盲目发展但效率不高；吉林省、黑龙江省地广人稀，资源丰富，工业基础较强，交通网络良好，新型城镇化产出投入比较高；不过，它们面临的共同问题是金融产业集聚度较低。西部地区耦合协调均值为0.451 1，主要处于濒临失调和轻度失调阶段，新型城镇化效率值较高，说明西部地区新型城镇化追赶速度很快，但是西部地区金融产业集聚度在全国最低，应该增强金融产业发展能力，实现金融产业与新型城镇化效率耦合协调发展。

可以看出，东部地区相对于中西部地区更加协调，并且中西部地区与东部地区协调值差距较大。中部地区比西部地区高0.021，差距不太明显。

表5 特定年份各省份协调度分类

由表5所示，北京、上海、江苏、浙江、广东这五省市金融产业集聚与新型城镇化效率有序协调发展，耦合协调最高，均处于初级耦合协调阶段，其中广东在2006年、2008年、2011年达到了中级协调，新型城镇化过程中广东省金融产业集聚与新型城镇化效率趋于更加协调。广东、上海作为我国对外开放的前沿窗口，是东部地区金融产业规模庞大的省市，它们充分发挥其区位及政策优势，工业发展迅速，注重高科技研发、循环经济、低碳经济及土地、资本等自然资源的高效利用，经济得到快速发展，形成经济增长极，具有较强的集聚效应和辐射效应，带动了江苏和浙江金融产业的集聚。金融产业集聚可以提高区域经济运行效率，产生金融溢出效应，促进金融制度创新与完善、金融产品创新、金融信息公开，降低金融寻租成本，吸引大量工业及服务业企业集聚，降低地区失业率，增加政府税收，劳动力、资本、技术等资源得到充分的利用，从而提高新型城镇化效率，促使金融产业集聚与新型城镇化效率趋向协调。北京市是我国的政治、文化、经济和国际交往中心，拥有坚实的经济基础，工业、商业发达，金融产业集聚程度高。随着经济活动的增加，劳动力、资本、技术等资源不断向北京配置，金融调节要素配置作用不断增强，人口、产业、空间、生活、资源环境及城乡一体化协调发展，新型城镇化效率逐年提升。

河北、福建、河南、湖北、四川五省市均处于勉强协调阶段。河北省金融产业集聚度为0.309 8，处于较低水平。众所周知，河北省是一个工业大省，高投入、高污染、低效益的能源消耗型产业居多，河流、大气、生态、环境等自然资源受到污染，生活环境遭到破坏。河北省的新型城镇化效率均值是0.945 1，新型城镇化效率较低，急需引进新能源产业、淘汰落后产业、发展绿色产业、注重生态保护和产品研发、大力发展服务产业和金融产业，调整产业结构，将能源消耗驱动型产业向消费升级和创新驱动型产业转变，改善人居生态环境，提高新型城镇化效率。福建省新型城镇化效率呈波浪式下降趋势，从2003年的1.189 8下降到2014年的0.983 2，这可能是因为该省金融产业集聚度常年偏低，金融产业没有达到带动资本、资源投入到新型城镇化建设规模报酬递增的“门槛”，新型城镇化要素资源投入偏低，无法形成规模效应。所以，应该注重金融产业的快速发展，用金融支持带动新型城镇化进程，以期实现省内金融产业与新型城镇化效率协调发展。河南和湖北是农业大省，农业人口基数庞大，农业现代化、信息化、规模化进程缓慢，由于农产品产业附加值不高，带来的经济收益效应不明显，省内创新型产业发展不足，新型城镇化投入产出效率持续低下，虽然金融产业集聚常年持续上升，但还是无法扭转新型城镇化效率的颓势，四川省地理环境复杂，农业发展粗放、工业大而不强、服务产业不足，急需金融产业带动工业结构升级、自主创新、科技研发、基础设施建设等方面的提高，这三省应该着重提升新型城镇化效率，来促进区域协调发展。

山西、天津、吉林、黑龙江、安徽、重庆、江西、湖南、内蒙古、广西、云南、陕西、新疆均处于濒临失调阶段，天津的新型城镇化效率均值是1.314 8，新型城镇化有效率，不过金融产业集聚度为0.182 9，天津市应该注重金融产业的发展，以提升金融产业与新型城镇化效率的协调度。内蒙古的协调度逐年变好，新疆从2003年的轻度失调演变到2011年的勉强协调，新疆地区金融产业集聚度一直处于缓慢上升阶段，新型城镇化效率呈现逐年提高的态势。西部地区贵州、甘肃、青海、宁夏常年处于轻度失调阶段，重庆、吉林、江西、黑龙江、云南、内蒙古、青海、宁夏、新疆新型城镇化效率值均常年大于1，这九个省市新型城镇化是有效率的，反观它们的金融产业集聚度是较低的，均处于0.1与0.2之间，新型城镇化效率优于金融产业的集聚，说明这九个省区市应该增大金融产业要素投入，进而促成金融产业与新型城镇化效率的协调发展。山西省、安徽省、湖南省、贵州省和广西壮族自治区金融产业集聚度均较低，应该加大金融要素投入，提升金融产业集聚度，促进区域耦合协调发展。

四、促进耦合协调发展的贡献度分析

我国金融产业集聚与新型城镇化效率的耦合协调度常年偏低，东、中、西部地区协调度差异较明显，究竟是地区金融产业集聚度偏低还是新型城镇化效率低下以及二者发展不匹配引起的协调度差异呢？为进一步探讨新型城镇化效率与金融产业集聚之间的耦合协调关系，研判二者促进区域耦合协调的贡献度，借鉴徐佳萍等[19]的研究方法，构建全国范围及东、中、西部地区的耦合协调度QD、ED、MD、WD与金融产业集聚度fian和新型城镇化效率urbefi之间回归方程如下：

QD=αQfian+βQurbefi+c(i=1,...,30;t=1,...12)

(9)

ED=α1Efian+β1Eurbefi+c1(i=1,...,30;t=1,...,12)

(10)

MD=α2Mfian+β2Murbefi+c2(i=1，...,30;t=1,...,12)

(11)

WD=α3Wfian+β3Wurbefi+c3(i=1,...,30;t=1,...12)

(12)

表6 不同地区协调发展贡献度回归分析结果

注：括号内为标准误差，***表示1%的统计显著水平，**表示5%的统计显著水平，*表示10%的统计显著水平。

从表6的拟合方程结果来看，回归方程拟合度均较高，金融产业集聚和新型城镇化效率在显著性1%水平上与耦合协调度均呈现显著性正相关。全国范围金融产业集聚度提高1单位，协调值提高0.417 0个单位，新型城镇化效率提高1单位，协调值提高0.178 6个单位，因此需要进一步提升优化城镇化效率。从区域来看，东部地区金融产业集聚度系数提高1单位，区域协调值就提高0.366 4个单位；中部地区金融产业集聚度系数提高1单位，区域协调值就提高0.566 9个单位；西部地区金融产业集聚度系数提高1单位，区域协调值就提高0.616 7个单位；可见东部地区金融产业集聚的贡献低于中西部地区，这一现象符合规模报酬递减理论和库兹涅茨倒U型曲线原理，说明中西部地区金融产业集聚度还远远不够，需要继续增强金融产业集聚能力，提升集聚水平。东部地区新型城镇化效率提高1个单位，区域协调值就提高0.134 2个单位；中部地区新型城镇化效率提高1个单位，区域协调值就提高0.112 5个单位；西部地区新型城镇化效率提高1个单位，区域协调值就提高0.276 5个单位。东中部地区新型城镇化效率系数均小于西部地区，说明为了达到区域均衡协调，西部地区应继续大力推进新型城镇化战略，提高城镇化水平，持续提升和优化新型城镇化效率。

五、结论与政策启示

本文利用省级面板数据测算金融产业集聚和新型城镇化效率指数及其二者的耦合协调性。研究结果显示：(1)我国金融产业集聚度呈波浪上升趋势，整体发展状态良好，在空间上呈现分层且由东到西梯度下降状态，东部地区金融产业集聚度比较高，中部次之，西部最低。(2)我国新型城镇化效率值大于1且呈波浪式上升趋势。分地区而言，东部地区新型城镇化效率值呈波浪式上升态势，中西部地区呈波浪式下降趋势。(3)全国及东中西部的金融产业集聚与新型城镇化耦合协调度逐年上升，但东中西部地区出现明显的分层态势，东部地区省份主要处于初级协调和勉强协调阶段，中部地区省份处于勉强协调和濒临失调阶段，西部地区省份处于濒临失调和轻度失调阶段。(4)中西部地区金融产业集聚对耦合协调度的贡献度高于东部地区，与理论预期有一定差距，表明中西部地区的金融产业集聚还停留边际收益递增阶段，今后需要继续增强中西部地区金融产业集聚化水平；新型城镇化效率对耦合协调度贡献小于金融产业集聚，表明全面提升和优化新型城镇化效率依然具有较大空间。

基于以上结论，本文提出以下政策启示：

(1)调整及优化金融产业结构，重点促进中西部地区金融产业集聚。创新金融制度，降低金融风险，注重金融产品创新，扭转金融资本“脱实向虚”病态现象，建立更加完善的金融信息公开机制，降低金融寻租成本，使得资金转向实体企业，着力发展生态、新能源、科技创新等产业，促进产城融合，提升新型城镇化效率，促使新型城镇化的绿色、高质量发展，促进区域协调发展。

(2)创新制度供给，建立政府与市场合作机制。积极推动政府与市场有效合作，推出惠及社会、市场的优惠政策，大力推行诸如PPP、BT等合作模式，协调政府与市场之间的关系，注重基础设施、公共服务、社会福利等方面的共同建设与运营。加强区域交流合作，打破由于行政规划、恶性竞争等因素导致的金融发展、产业合作、技术交流等方面的割裂局面，强化金融产业集聚产生的空间溢出效应，实现区域一体化，缩小区域差距。

(3)加强城镇基础设施建设。加大交通、通讯、医疗、教育、城市绿化等方面的金融投入，特别是西部地区，优化新型城镇化建设投入要素配置，提升效率。同时西部地区应抓住“一带一路”倡议、“新一轮西部大开发”等国家战略机遇，发展地方特色产业，推动区际贸易，激发市场活力，带动区域产业结构转型升级和发展动能转换，提升新型城镇化效率，促进经济高质量发展。