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金融生态建设与新型城镇化的时空耦合关系

文章通过建立金融生态指标体系和新型城镇化指标体系,分别运用耦合度模型和协调度模型对金融生态建设与新型城镇化的相关水平和发展匹配程度进行测算,并且采用Moran指数散点图探

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金融生态建设与新型城镇化的时空耦合关系

发布时间:2022-10-04 09:27 热度:

金融生态建设与新型城镇化的时空耦合关系

  文章通过建立金融生态指标体系和新型城镇化指标体系,分别运用耦合度模型和协调度模型对金融生态建设与新型城镇化的相关水平和发展匹配程度进行测算,并且采用Moran指数散点图探讨金融生态建设与新型城镇化协调度的空间分布特征。结果发现:金融生态建设与新型城镇化之间存在高度的耦合性,且协调度自2008—2017年逐步提升;金融生态建设与新型城镇化协调度存在显著的空间自相关性和异质性,并形成高-高集聚和低-低集聚的两极化现象,在空间分布上呈现由东至西阶梯式降低的较稳定格局。

  关键词:金融生态;新型城镇化;耦合协调度

  新型城镇化是国家在经济转型过程中,根据城镇化进程遇到的问题而提出的新的科学发展规划(行动)。其主要内涵为大中小城市、小城镇和新型农村社区互动互促、协调发展,更加注重人口城镇化、经济结构转型,以工业化为动力发展新兴产业、服务业等。《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》强调,新型城镇化更加注重协调性和持续性,对金融生态建设也有更高的要求。而所谓金融生态,则通常由金融主体本身、金融主体赖以生存的外部环境以及金融主体与金融生态环境之间的相互作用共同组成,金融生态环境又主要包含宏观经济环境、市场环境、法治环境、社会环境、信用文化环境等。金融主体的发展主要体现在金融深度、效率、规模等方面,其发展水平的提升可推动金融资源的集聚,为新型城镇化建设提供金融服务和资金保障,推动产业结构优化、资源有效配置,促进新型城镇化进程。

  依托于信用制度的金融生态环境的改善,有利于降低投资风险,保证金融交易的成功和金融资源的有效利用,进而提升新型城镇化的综合水平。新型城镇化后所具备的高素质人口、优越的文化环境、良好的信用制度、合理的结构机构,将为金融生态建设提供坚实的社会基础,对金融生态建设具有重要意义。金融生态建设与新型城镇化之间相互作用,不同区域的金融生态建设水平、新型城镇化程度以及二者的协调发展状况各有差异。基于此,本文展开以下两方面研究:一是对 2008—2017 年金融生态建设和新型城镇化的耦合度和协调度作出全面评价;二是选取2011年和2017年为代表年份,从空间关联的视角进行金融生态建设与新型城镇化协调发展的区域分析。研究方法、数据来源及指标构建

  1.1 研究方法

  耦合原本是一个物理学概念,是指两个及两个以上的系统之间通过运动发生相互作用,一般用耦合度衡量系统之间的相关程度,用协调度衡量系统之间的发展的相互匹配程度。就金融生态建设和新型城镇化之间而言,一方面,新型城镇化更加注重人口城镇化及新兴战略型产业发展。随着城镇人口的增多,对于社会保障体系要求的提高,需要增加基础设施建设,同时,产业结构转变需要进行项目投资,因此新型城镇化发展需要金融生态提供支持。另一方面,由于产业结构转变,第二、三产业比重加大,为金融生态的建设提供更多机遇。新型城镇化带来产业集聚,可为金融生态建设提供优良的运作环境。所以,金融生态建设与新型城镇化之间存在一定程度的耦合。本文参考逯进等(2015)

  [1] 研究中的耦合度模型和协调度模型

  来测算金融生态建设与新型城镇化之间的相互依赖程度和协调发展程度。

  1.1.1 综合指数

  设变量 μ1 为金融生态建设综合指数,μ2 为新型城镇化综合指数,可分别用式(1)和式(2)计算得出:其中,f1m 为金融生态建设指标的值,最大值和最小值分别用max ( f1m) 和min ( f1m) 表示,f2n 为新型城镇化指标,最大值和最小值分别用max ( f1n) 和min ( f1n) 表示,λ1m和 λ2n 分别为金融生态建设和新型城镇化各指标权重。

  1.1.2 耦合度模型和协调度模型

  耦合度函数反映系统之间的相互依赖程度,构建金融生态综合指数 μ1 和新型城镇化综合指数 μ2 的耦合度函数如下:

  C = 2[(μ1 ´ μ2)/(μ1 + μ2)2]12

  (3)其中,C 表示金融生态系统与新型城镇化系统之间的耦合度,其值介于0到1之间。当 C 趋近于0时,两个系统之间互不依赖,金融生态系统与新型城镇化系统不存在耦合关系;当 C 趋近于1时,金融生态系统与新型城镇化系统之间存在良好的耦合关系。借鉴相关研究[2],将金融生态系统和新型城镇化系统的耦合度划分为4个等级.



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