數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系研究

李碧宏 余海丹

【作者簡(jiǎn)介】李碧宏（1974-），男，重慶人，副教授，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

【摘? 要】論文基于中國(guó)2011-2019年272個(gè)地級(jí)市樣本數(shù)據(jù)，利用耦合協(xié)調(diào)度模型、相對(duì)發(fā)展度模型、泰爾指數(shù)考察數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度二者耦合協(xié)調(diào)度的地區(qū)特征以及差異性表現(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的耦合協(xié)調(diào)度在逐年遞增且二者的耦合協(xié)調(diào)度存在區(qū)域異質(zhì)性。差異性分析發(fā)現(xiàn)，區(qū)域總體差異基本呈縮小趨勢(shì)，四大區(qū)域的差異均主要源于區(qū)域內(nèi)。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字普惠金融；創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度；耦合協(xié)調(diào)度；相對(duì)發(fā)展度；泰爾指數(shù)

【中圖分類(lèi)號(hào)】F832；F49；F124.3? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069（2024）03-0148-04

1 文獻(xiàn)綜述

虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展程度，是檢驗(yàn)國(guó)家宏觀調(diào)控成效的核心任務(wù)，一旦二者的關(guān)系失衡，就有可能引發(fā)經(jīng)濟(jì)危機(jī)。而數(shù)字普惠金融作為虛擬經(jīng)濟(jì)的中樞系統(tǒng)，不僅能夠提高企業(yè)獲得金融資源的能力，還能降低企業(yè)融資成本，為虛擬經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的提升，也是驅(qū)動(dòng)深層次分工和提高效率的重要途徑。這對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重大的實(shí)際意義。然而，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)具有周期長(zhǎng)、見(jiàn)效慢等特征，迫切需要數(shù)字普惠金融作為其重要支撐。將大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)納入金融體系，有效突破了由信息不對(duì)稱(chēng)所引發(fā)的局限性，從而減輕了中小微企業(yè)及低收入群體的融資制約。與此同時(shí)，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的快速發(fā)展也在促進(jìn)數(shù)字普惠金融領(lǐng)域的擴(kuò)展方面發(fā)揮了積極作用。一方面，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)具備高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)以及明顯的正外部性特征，這種大規(guī)模的資金需求在一定程度上激勵(lì)了數(shù)字普惠金融和其他金融服務(wù)機(jī)構(gòu)擴(kuò)大規(guī)模；另一方面，數(shù)字普惠金融主要面向那些受融資制約的小微企業(yè)和個(gè)體，因此，在金融風(fēng)險(xiǎn)方面存在信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)已廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，創(chuàng)造出新型服務(wù)模式和金融產(chǎn)品，為防范金融風(fēng)險(xiǎn)作出巨大貢獻(xiàn)。這表明數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)之間存在密切的相互聯(lián)系。將數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)有機(jī)融合，有助于建構(gòu)雙向促進(jìn)的良性格局，這對(duì)于構(gòu)建現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系具有重要的戰(zhàn)略意義。

現(xiàn)有研究大都集中于數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)新或是創(chuàng)業(yè)的單向影響。喻平等[1]發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有正向作用，但作用的強(qiáng)度存在異質(zhì)性。在作用機(jī)理方面，數(shù)字普惠金融可以通過(guò)緩解融資約束[2]、提升創(chuàng)新成果與市場(chǎng)的匹配效率[3]，從而提升企業(yè)的創(chuàng)新能力。Li et al.[4]發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)城市創(chuàng)新具有積極影響，并且可以通過(guò)改善信貸資源配置、消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)來(lái)促進(jìn)城市創(chuàng)新。部分學(xué)者在數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響方面進(jìn)行了深入研究。采用長(zhǎng)尾理論為理論框架，旨在證實(shí)數(shù)字普惠金融對(duì)于緩解小微企業(yè)融資難題的有效性，從而在理論上論證了其在促進(jìn)金融資源有效分配方面的推動(dòng)作用[5]，其中一項(xiàng)關(guān)鍵路徑是數(shù)字普惠金融為企業(yè)創(chuàng)造商機(jī)并提供支持[6]。此外，還有部分學(xué)者通過(guò)實(shí)證研究驗(yàn)證數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)和渠道效應(yīng)[7]。馮永琦等[8]觀察到數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響中存在著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的中介調(diào)節(jié)作用。以長(zhǎng)三角地區(qū)為研究樣本，翟仁祥等[9]通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對(duì)城市創(chuàng)業(yè)活躍度具有正向影響，而這一影響具有顯著的區(qū)域異質(zhì)性和門(mén)檻效應(yīng)。

綜上所述，學(xué)術(shù)界對(duì)于數(shù)字普惠金融對(duì)創(chuàng)新或創(chuàng)業(yè)的單向影響研究較為廣泛。然而，針對(duì)數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的綜合研究仍較為有限?；诖耍狙芯拷?shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的耦合協(xié)調(diào)模型和相對(duì)發(fā)展度模型系統(tǒng)評(píng)估二者的耦合協(xié)調(diào)度和相對(duì)發(fā)展度，并從全國(guó)、地區(qū)兩個(gè)視角，刻畫(huà)其演進(jìn)特征，進(jìn)一步利用泰爾指數(shù)分析其地區(qū)差異。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 指標(biāo)選取

本研究采用了北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2020年）》的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)作為參考[10]，采用北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心發(fā)布的《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)》來(lái)衡量創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度。

2.2 樣本選擇與指標(biāo)體系

本研究以中國(guó)地級(jí)市2011年至2019年期間的面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。原始數(shù)據(jù)的指標(biāo)選取存在差異，因此，采用歸一化公式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除數(shù)據(jù)之間的量綱差異。這一標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程有助于確保數(shù)據(jù)在同一量綱下進(jìn)行比較和分析。具體公式如下：

正向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化公式：rij=（xij-minxij）/（maxxij-minxij） （1）

負(fù)向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化公式：rij=（maxxij-xij）/（maxxij-minxij） （2）

式中，i表示城市，j表示指標(biāo)。由于歸一化之后會(huì)出現(xiàn)0的數(shù)據(jù)，為了消除0值的影響，本文對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值進(jìn)行平移：

sij=rij×0.99+0.01? ? ? （3）

式中，sij和rij分別為平移后的數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化值。

第一，利用熵值法建立指標(biāo)體系。

第二，計(jì)算第i個(gè)城市占第j項(xiàng)指標(biāo)的比重。

pij=rij /∑■■rij? ? ?（4）

第三，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值。

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

第四，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)。

gj=1-ej，0≤gj≤1? ? （6）

第五，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)所占的權(quán)重。

wj=gj /∑■■gj? ? （7）

第六，計(jì)算綜合指數(shù)。

ui=∑■■wj rij? ? ? ? （8）

結(jié)果如表1所示。

表1? 指標(biāo)體系及權(quán)重

2.3 研究方法

2.3.1 耦合協(xié)調(diào)度模型

為了衡量數(shù)字普惠金融和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度之間的協(xié)調(diào)程度，本研究采用了物理學(xué)中的容量耦合概念。本文借鑒前人[11]的研究成果，在此基礎(chǔ)上采用均勻分步法衡量耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)，具體見(jiàn)表2。

表2? 協(xié)調(diào)耦合度指數(shù)等級(jí)量表

耦合度（C）、協(xié)調(diào)度（T）和耦合協(xié)調(diào)度（D）的計(jì)算方法如下：

C=2■/（U1+U2）? ? （9）

T=αU1+βU2? ? ? ? ? （10）

D=■? ? ? ?（11）

式中，U1表示數(shù)字普惠金融指數(shù)，U2表示創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度指數(shù)。α為數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的待定系數(shù)，β為城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度水平的待定系數(shù)，α=β=1/2。

2.3.2 相對(duì)發(fā)展度模型

耦合協(xié)調(diào)度模型用于描述二者之間的協(xié)調(diào)耦合程度，但沒(méi)有揭示二者發(fā)展水平的相關(guān)關(guān)系。針對(duì)該問(wèn)題，本研究通過(guò)構(gòu)建相對(duì)發(fā)展度模型來(lái)解決。具體公式如下：

β=U1 /U2? ? ? ? ? （12）

式中，β為二者的相對(duì)發(fā)展程度。U1 表示數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，U2表示創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度水平。在此基礎(chǔ)上，借鑒畢國(guó)華等[12]的研究成果，判斷二者的相對(duì)發(fā)展階段，如表3所示。

表3? 相對(duì)發(fā)展程度劃分標(biāo)準(zhǔn)

2.3.3 泰爾指數(shù)

泰爾指數(shù)是一種可以用來(lái)衡量地區(qū)間差距的測(cè)度方法?；诖?，本文利用泰爾指數(shù)來(lái)測(cè)度數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的耦合協(xié)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(xié)調(diào)發(fā)展的泰爾指數(shù)，yi是第i個(gè)地區(qū)的二者耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平，y為二者地區(qū)耦合協(xié)調(diào)發(fā)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(duì)組內(nèi)及組間差異進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。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(qū)域間差異，Tw=∑■■yk{■yi/yklog[（yi/yk）/（1/nk）]}為區(qū)域內(nèi)差異，Tk=■yi /yklog[（yi/yk）/（1/nk）]代表k組的組內(nèi)差異，k=1，..，K。在此基礎(chǔ)上計(jì)算出來(lái)的組內(nèi)、組間差距的貢獻(xiàn)率公式如下：

Dk=yk×（Tk/T）? ? （15）

Db=Tb/T? ? ? ? ? ? （16）

3 測(cè)度結(jié)果分析

3.1 全國(guó)耦合協(xié)調(diào)度分析

如圖1所示，我國(guó)數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度之間的耦合協(xié)調(diào)度表現(xiàn)出上升的態(tài)勢(shì)。2011-2019年，耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)由0.486增長(zhǎng)到0.765，從輕度失調(diào)狀態(tài)轉(zhuǎn)為優(yōu)良協(xié)調(diào)狀態(tài)，從過(guò)渡區(qū)域轉(zhuǎn)為可接受區(qū)域這表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度之間存在一種正向協(xié)調(diào)關(guān)系，二者之間的相互作用有所增強(qiáng)?；隈詈蠀f(xié)調(diào)度水平的變化，可以將這段時(shí)間劃分為3個(gè)不同的階段。首先，2011年，數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的耦合協(xié)調(diào)度較低，表明二者的發(fā)展呈現(xiàn)出接近無(wú)序的狀態(tài)；其次，在2012-2017年期間，數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的耦合協(xié)調(diào)度逐漸上升，達(dá)到了勉強(qiáng)協(xié)調(diào)的階段；最后，在2018-2019年期間，數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的耦合協(xié)調(diào)度達(dá)到了頂峰，處于優(yōu)良協(xié)調(diào)狀態(tài)。

3.2 四大地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度分析

圖2為2011-2019年四大地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)圖。圖2顯示，在2011年至2019年期間，我國(guó)東部、中部、西部以及東北4個(gè)地區(qū)的數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)均呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。這表明各地區(qū)數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的關(guān)聯(lián)性在時(shí)空演進(jìn)中得到了強(qiáng)化。自2012年伊始，4個(gè)地區(qū)均已擺脫輕度失調(diào)發(fā)展階段。到2019年，東部地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度為0.862，處于優(yōu)良協(xié)調(diào)狀態(tài)；中部表現(xiàn)較為亮眼，耦合協(xié)調(diào)度為0.775，處于優(yōu)良協(xié)調(diào)狀態(tài)，西部和東北地區(qū)發(fā)展較為落后，耦合協(xié)調(diào)指數(shù)分別為0.689和0.654，均處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)狀態(tài)。另外，根據(jù)表4相對(duì)發(fā)展程度的測(cè)算結(jié)果，2011年四大地區(qū)皆處于滯后狀態(tài)，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展滯后于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度，但是到2019年四大地區(qū)除東部地區(qū)外，其他三大地區(qū)皆處于超前狀態(tài)，表明中、西、東北三大地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展超前于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度，只有東部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展同步于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度。

4 差異性分析

利用泰爾指數(shù)測(cè)算了四大地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異和區(qū)域間差異以及各自的貢獻(xiàn)結(jié)果，如表5所示。從總體差異來(lái)看，2011-2019年數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度耦合協(xié)調(diào)度差異最大和最小的年份分別出現(xiàn)在2011年和2018年，泰爾指數(shù)分別為0.028 4和0.013 5。同時(shí)，數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度耦合協(xié)調(diào)度的泰爾指數(shù)呈波動(dòng)性下降趨勢(shì)，從2011年的0.028 4下降至2019年的0.013 6，表明中國(guó)數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度耦合協(xié)調(diào)指數(shù)的總體差異在縮小。從分解結(jié)果來(lái)看，2011-2019年區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率由2011年的31.61%上升到2019年的37.26%，區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率由2011年的68.39%下降為2019年的62.74%，數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度耦合協(xié)調(diào)指數(shù)的總體差異主要來(lái)源于區(qū)域內(nèi)差異。對(duì)區(qū)域內(nèi)差異泰爾指數(shù)進(jìn)一步分解后發(fā)現(xiàn)，在2011年至2019年期間，東、中、西、東北地區(qū)的數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度耦合協(xié)調(diào)指數(shù)的泰爾指數(shù)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(qū)的內(nèi)部差異最為顯著，緊隨其后的是東北地區(qū)，而東部和中部地區(qū)之間的差異相對(duì)較小。此外，東、中、西、東北地區(qū)在總體差異中的貢獻(xiàn)率均值分別為12.31%、13.86%、33.50%和8.36%。這意味著西部地區(qū)對(duì)整體差異的貢獻(xiàn)最大，其次是東部和中部地區(qū)，而東北地區(qū)對(duì)整體差異的貢獻(xiàn)最小。值得注意的是，西部地區(qū)的貢獻(xiàn)率呈下降趨勢(shì)，而東北地區(qū)的貢獻(xiàn)率則呈上升趨勢(shì)。

5 結(jié)論與建議

本文的研究結(jié)論有以下兩點(diǎn)：第一，總體耦合協(xié)調(diào)度在研究時(shí)段逐年遞增，經(jīng)歷了從輕度失調(diào)到優(yōu)良協(xié)調(diào)的過(guò)渡。在地區(qū)層面上，東部地區(qū)和中部地區(qū)表現(xiàn)出優(yōu)良協(xié)調(diào)水平，而西部地區(qū)和東北地區(qū)則處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)狀態(tài)。第二，總體差異主要源于區(qū)域內(nèi)差異。四大地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的差異整體上都呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，東北地區(qū)差異最大。

上述結(jié)論啟示我們，在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)系統(tǒng)與數(shù)字普惠金融系統(tǒng)協(xié)調(diào)互動(dòng)較低的地區(qū)，如西部地區(qū)和東北地區(qū)，可能出現(xiàn)二者之間的“低端均衡”現(xiàn)象，存在潛在的協(xié)同發(fā)展瓶頸。為應(yīng)對(duì)這一現(xiàn)象，可以采取下列措施：首先，對(duì)于這些地區(qū)，可通過(guò)挖掘和發(fā)展本地優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，從而推動(dòng)數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)系統(tǒng)之間的互動(dòng)；其次，建立綠色通道，適當(dāng)將創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資源向本地發(fā)展前景良好的產(chǎn)業(yè)傾斜，從而打造具有地區(qū)特色的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展道路是可行的手段；最后，需要正視數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度耦合協(xié)調(diào)度較低的現(xiàn)實(shí)情況，不僅要推動(dòng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)系統(tǒng)的發(fā)展，還應(yīng)促進(jìn)傳統(tǒng)金融產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。相反，在耦合協(xié)調(diào)度較高的地區(qū)，如東部地區(qū)，應(yīng)采取積極的政策措施，著力促進(jìn)金融和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)要素在不同地區(qū)之間的流動(dòng)，將東部地區(qū)的空間溢出效應(yīng)最大化發(fā)揮。中部地區(qū)的數(shù)字普惠金融與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的耦合協(xié)調(diào)度處于中等水平，因此需要將更多的注意力轉(zhuǎn)移到如何提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率、改善創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境上來(lái)，并提高科技創(chuàng)新為數(shù)字普惠金融發(fā)展提供服務(wù)的水平。

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