金融、经济社会与资源环境的耦合关系研究——基于西南边疆民族地区面板数据

申 韬 周吴越 张凯童 李小依

（广西大学，广西 南宁 530004）

协调经济社会与资源环境共同发展是我国当前面临的重要议题。党的十八大以来，习近平总书记多次强调和阐述“绿水青山就是金山银山”理念，西南边疆民族地区在经济发展中的资源环境问题获得地方政府的高度关注。根据国家统计局的数据，2020年四川省社会融资规模增加14334亿元，同比多增4681亿元，社会融资规模总量居首位。2020年四川、广西、云南、贵州（即西南边疆民族地区四省份）的保险业保险深度分别为4.7%、3.3%、3.1%和2.9%，保险风险保障功能持续发挥。2020年四省份A股上市公司242家，占比仅为全国的5.85%，成交金额12万亿元，占比仅为全国的6.16%，证券市场发展相对滞后，资本市场环境欠佳。自2007年以来，西南边疆民族地区四省份的城乡居民人均可支配收入呈逐年增长趋势，直至2020年仍低于全国平均水平。虽然人民生活水平在不断提高，但整体发展水平仍然较低，城乡收入的差距也在不断增大。以上统计数据表明，西南边疆民族地区的经济发展水平在逐年增长，但从整体来看，西南边疆民族地区经济社会发展水平仍然处于相对较低水平，金融有效推动经济社会发展的作用未能充分体现。西南边疆民族地区因其喀斯特地貌、溶洞、地下暗河等复杂地形，导致水资源组合不相协调、开发难度较大，且可利用程度有限，生态环境脆弱，一旦遭到破坏，自然恢复难度极大。由此可见，当前西南边疆民族地区面临着金融发展、经济社会进步和改善生态环境的三重任务。如何正确有效地促使三者协调发展，促进地区可持续发展是目前所面临的发展难题。

因此，本文从金融学和环境经济学结合视角出发，深入研究西南边疆民族地区“金融—经济社会—资源环境”基本特征，基于耦合协调模型考察耦合关系的时空演进特征，再利用灰色预测模型分析未来发展趋势，深刻把握三系统时空演变规律，并进一步构建固定效应模型探究动力因素，为相关决策部门宏观调控、发展规划制定提供参考依据，有效推动区域协调发展，对新常态下促进经济社会可持续发展、现代化区域发展体系建设具有重要现实意义。

目前，国内外学者主要对“金融—经济社会—资源环境”之间两两关系进行探讨。诸多研究成果已经证明金融发展对经济增长具有促进作用，并分析金融发展如何促进经济增长。艾洪德等（2004）基于我国区域性金融发展与区域经济增长关系的实证分析，指出东部地区和全国范围的金融发展与经济增长之间存在正相关关系，而中、西部地区则是负相关关系。周琛影等（2021）采用主成分分析法研究发现，绿色金融有利于促进经济绿色发展、经济结构优化、经济创新发展，但对经济高效发展作用不显著。

在金融与资源环境关系研究方面。刘云生和刘爱明（2006）认为金融与环境的辩证关系是共生关系，金融对环境具有建设作用和破坏作用，环境对金融具有供给作用和导向作用。徐明伟等（2018）通过定量研究环境污染的各种影响因素、普惠金融对环境保护的经济效应和技术效应，发现普惠金融的经济效应对资源环境保护具有正向推动作用，但其技术效应难以有效提高企业污染处理水平。在经济社会与资源环境关系研究方面。张晓（1999）比较中国宏观经济增长和主要污染物排放情况，发现在国民经济快速增长时期，环境恶化的速度明显低于国内生产总值增长速度，经济发展状况与环境污染水平的关系呈现较弱的环境库兹涅茨曲线，并认为这是由于改革开放以来中国的环境政策成功地控制经济快速发展中的环境问题。鲍宜周（2021）基于经济子系统和环境子系统18项指标构成的“经济增长与环境”系统指标体系，发现经济增长与环境发展进入磨合阶段的地区，经济与环境向良性耦合协调发展；
处于颉颃阶段的地区，经济产值增加依靠消耗大量资源换取；
处于低耦合阶段的地区，呈现资源富集和经济发展水平滞后的强烈反差。

部分学者从指标体系构建、融合协调关系、融合动力机制和发展路径等方面研究二元或三元系统协调发展问题。周成等（2016）分析三元系统耦合的重要协调和衔接作用，从经济规模总量、结构特征、经济建设、生态环境禀赋、污染现状、治理成果等九大维度，详细选取34个单向指标，构建三元系统耦合协调发展评价体系。周雪娇和杨琳（2018）研究中国31个省份区域经济和生态环境协调发展情况，从经济总量、经济结构和经济效益三方面选取区域经济指标，能够充分反映经济社会发展的情况；
从生态环境的压力、生态环境的完善和建设来选取生态经济系统中具有代表性的指标。魏媛等（2018）评价贵州经济发展和资源生态数据耦合协调水平，研究发现系统动态耦合协调度处于从中度、轻度失调衰退型发展向良好协调发展型演变状态，但系统耦合协调度较低，生态环境整体比较脆弱。王念和庞程（2020）研究西南边疆民族地区创新系统和制造业集群的互动关系和协调关系，指出两者耦合协调度不断提高但仍处于低耦合水平，联动效应有待增强。田泽和程飞（2018）运用空间计量模型分析“一带一路”沿线地区“对外贸易—经济—环境”三元耦合协调的影响因素，认为贸易规模、贸易结构优化、经济发展质量和政府重视是耦合协调水平的显著促进因素。

综上，已有研究集中探讨“金融—经济社会—资源环境”之间两两关系，认为这三个系统两两之间必然存在某些内在联系。但鲜有文献将三者放入同一框架分析，探讨三者之间耦合关系。同时，现有研究大多聚焦于国家或国际层面的研究，对于西南边疆民族地区的研究存在不足。该地区作为我国重大战略发展区域，目前虽在金融、经济社会和资源环境上取得初步成效，但如何实现三者协调发展仍然存在挑战。由此，本文研究西南边疆民族地区三系统耦合关系，正确认识三者之间关系，对推动西南边疆民族地区协调发展具有重要作用，还能对现有研究起到有益补充的作用。本文通过对三者间耦合协调度进行短期预测，并剖析西南边疆民族地区三者耦合协调度的影响因素，为西南边疆民族地区高质量发展提供一定的科学参考。

（一）耦合协调度理论模型

耦合度一般应用于静态系统中，反映各系统间联系的程度。耦合协调度则强调各系统间动态协调发展程度，基于耦合度研究，更进一步反映各系统间相互作用、联系、结合的程度。参考丛晓男（2019）的做法，从金融、社会经济和资源环境三个系统，建立符合研究所需的耦合测度模型：

其中C反映各个系统间的耦合度，0≤C≤1，其数值越接近1，说明系统间耦合程度越好，当C=0时，表示系统间并无关联；
Urec.i、Ueco,i、Ufin,i分别代表i地区的资源环境、经济社会和金融发展。

为进一步研究三系统间动态发展变化，建立耦合协调度模型：

其中Di代表各省份系统间耦合协调度，Ti代表各系统综合水平发展协调系数，反映三系统的整体协同效应或贡献，α、β和γ为待定系数（α+β+γ=1），分别表示各系统对整体系统协同作用的贡献系数。由于金融、经济社会与资源环境三系统同样重要，故α=β=γ=1/3。参照相关文献基础，制定耦合协调度的判断标准，如表1所示。

表1 “金融—经济社会—资源环境”耦合协调度标准

（二）灰色系统理论GM（1，1）模型

GM（1，1）模型是灰色系统理论的重要构成部分，主要用于小样本数据的预测，括号中的第一个“1”代表一阶微分方程，第二个“1”表示该方程中有一个变量。其原理为：先通过累加方式使数据具备指数规律，然后构建一阶微分方程求解，最后将所求结果进行还原处理，即可得到预测值，从而实现对未来的预测。

第五，回代检验预测结果。将计算得出的“金融—经济社会—资源环境”三系统耦合度预测值与原数据进行比较，计算其精确度，并根据精确度衡量预测模型是否可行，预测值是否比较准确。

（三）耦合协调度动力因素回归模型

本文以三元系统耦合协调度作为被解释变量，参考现有研究（刘程军等，2019；
梁海涛等，2022），并结合西南边疆民族地区实际情况选取内源动力（当地经济发展要素、产业结构要素、技术进步要素、社会投资要素）、政府动力（政府行为要素）、外向动力（对外开放要素）作为解释变量，分析耦合协调度的动力因素，具体见表2。

表2 耦合协调度动力因素变量说明

基于2007—2019年西南边疆民族地区面板数据，建立耦合协调发展的动力因素模型，如式（17）所示。

（一）指标体系构建与指标权重计算

区域金融、经济社会和资源环境均为复杂系统，衡量因素众多。结合科学性、典型性、系统性和可操作性等原则与相关研究指标频度分析，构建“金融—经济社会—资源环境”复合系统指标体系，共30个三级指标（见表3）。

表3 “金融—经济社会—资源环境”耦合系统指标评价体系

为更加准确了解区域间整体发展状况，避免主观打分的缺陷，采用熵值法对各指标进行权重计算，具体步骤如下：

（二）数据来源

综合考虑行政区划分的完整性和数据的连贯性的前提下，以四省份作为研究基本空间单元，时间跨度为2007—2019年。研究数据主要来源于国家统计局和各省份统计年鉴，部分缺失数据通过相关统计公报、前瞻网数据库等进行补充，个别仍有缺失的数据则通过相邻年份差值法进行处理。

（一）三系统的时空特征

基于熵值法的计算公式对指标原始数据进行标准化处理及权重系数确定，再根据子系统综合水平度量方法，对四省份三系统发展情况进行综合评价，计算获得四省份三系统2007—2019年发展评价值，以折线图直观地评价分析三系统的协调发展水平，进行三系统综合分析。

1.金融子系统。2007—2019年西南边疆民族地区整体金融发展具有较强的相似性，变化态势大致相同，处于略有波动基本保持平稳上升趋势。2009-2011年，四省份金融发展水平出现明显下跌现象（见图1）。通过深入分析各指标的历年数值，可能的原因在于不良贷款率上升和金融业增加值占第三产业比重有所下降。四川省金融发展水平比其他省份更高，主要原因在于四川省综合经济实力整体较强，金融发展政策保障较多，金融业主要指标在中西部地区处于领先地位。

图1 西南边疆民族地区四省份的金融发展系统评价值折线图

从空间上分析西南边疆民族地区金融发展水平的空间分布格局。2007—2019年西南边疆民族地区金融发展水平在空间分布上呈现明显的规律特征，区域内四省份金融发展水平的相对差距呈现先缩小再扩大并且总体扩大的趋势。各研究对象区域金融发展水平呈现“继承性”特征，既有格局基本都是建立在前一时段格局的基础上，充分反映金融发展的固有路径依赖特性。

2.经济社会子系统。2007—2019年广西、云南、贵州经济社会系统发展水平基本相同，总体表现为缓慢上升态势（见图2）。四川的经济社会发展水平和速度明显高于其他三省份，多年来四川地区生产总值、城镇居民人均可支配收入等主要经济指标居于西南边疆民族地区首位。主要原因在于：一是四川不仅作为西南边疆民族地区少有的集水陆空三位一体的交通枢纽，而且是西部地区最大的商品市场、生产要素市场和重要集散地；
二是四川拥有良好的经济基础和投资环境，工业体系完整、工业产品门类齐全，产业基础雄厚；
三是在国内统一大市场的环境下，东部沿海产业向内陆省份转移，四川承接大量的转移产业。

图2 西南边疆民族地区四省份经济社会系统评价指数折线图

从空间上分析西南边疆民族地区经济社会发展水平的空间演进特征。2007—2019年西南边疆民族地区经济社会水平在空间分布上呈现出“南低北高”的空间格局，总体上四省份经济社会发展水平呈上升趋势，但空间格局十分稳固，研究期内四川的上升趋势最明显。经济社会综合水平指数每增加0.1为一个等级，初始等级为0.09～0.20。2007年四省份经济社会发展水平处于同一等级，2019年四川的经济社会发展水平跨越6个等级，其他三省份仅跨越2个等级。相对而言，由于缺少政策支持、自然地理条件以及交通限制，广西、云南和贵州三省份经济社会发展相对滞后，未来应将用活用好现有政策和积极争取政策支持相结合，充分挖掘比较优势，加强与周边经济的一体化发展建设，以加快推动经济建设步伐。

3.资源环境子系统。西南边疆民族地区资源环境水平指数的总体提升幅度呈现出先快后慢的特征，2007—2010年经济社会水平发展指数提升幅度大于2011—2019年的提升幅度（见图3）。其中，2010—2011年资源环境水平指数呈现明显降幅，究其原因可能是在经济快速发展过程中，忽略资源高效利用和生态环境保护建设的重要性，对环境治理资金投入和治理措施有限，导致城市绿化面积明显减少、水资源环境恶化等环境问题，生态环境整体面临压力加大。2012年以后国家高度重视生态环境保护，西南边疆民族地区大力推进绿色循环经济发展，积极调整产业结构和能源结构。同时，深入实施大气、水、土壤污染防治等三大行动计划，污染防治工作和投入力度不断加大，环境治理投资明显增加，启动一大批生态环境保护项目，有效带动资源环境发展水平的显著提高。

图3 西南边疆民族地区四省份资源环境水平指数折线图

2007—2019年西南边疆民族地区资源环境水平在空间分布上大致呈现出“南高北低”的空间格局。四省份资源环境发展水平起点不同，2007年，云南资源环境发展水平最高（0.517），四川最低（0.267）。而2019年，广西资源环境发展水平最高（0.725），四川仍最低（0.618），四省份资源环境发展水平差距缩小的势头较为明显。

（二）三系统演变耦合协调度时空分异特征

将四省份三系统评价指数分别代入耦合度和耦合协调度指数计算公式，计算得出耦合度指数和耦合协调度指数（见表4），绘制三大系统耦合度演变曲线和耦合协调度演变曲线（见图4、图5）。

表4 西南边疆民族地区四省份“金融-经济社会-资源环境”耦合协调度指数

图4 2007—2019年西南边疆民族地区四省份三系统耦合度演变曲线

图5 2007—2019年西南边疆民族地区四省份三系统耦合协调度演变曲线

表4可知，四省份三系统耦合度系数大部分在0.8以上，根据表1的标准呈现出高度耦合关系，即四省份的金融发展、经济社会和资源环境均呈现高度相关性。结合图进一步分析，四省份三系统耦合度一直大于耦合协调度，充分说明相互依赖程度很高但各系统的协调发展却相对滞后。其中，2017—2019年为高耦合初级协调发展阶段，此时耦合协调度系数均大于0.6，说明三系统协调发展，金融、经济社会和资源环境基本形成良性互动，即资源环境基础改善可以促进经济社会发展和金融发展，而经济社会发展可以为资源环境的保护和金融环境的优化提供保障和支持作用。同时，金融发展能带动金融行业服务效率的提升，而金融行业改善又会为经济发展提供充足的资本积累，促进技术进步和产业结构优化，进而促进资源的高效利用，改善和保护生态环境，三者之间相互影响、相互促进、共同提升，形成良性互动协调发展态势。

从空间维度上看，三系统耦合协调度存在显著的不均衡特征，突出体现为从北部到南部之间呈显著的梯度降低格局。表5可知，2007年，耦合协调度均较低，四省份三系统耦合协调类型相同，同处于濒临失调水平。2013年，三系统耦合协调水平明显提高，协调发展滞后问题获得初步解决。2019年，云南、贵州和广西的耦合协调类型为初级协调，初始耦合协调值最高的四川依旧领先于其他省份，为良好协调类型。主要原因在于云南、贵州和广西的经济社会发展水平、金融发展水平对于资源环境水平而言相对落后，导致整体耦合协调水平较低。四川省的耦合协调值在13年间提升幅度最大，直接跨越4个等级，可能原因在于四川省作为新一轮西部大开发的重点省份，更多关键性政策倾斜支持四川经济发展和金融发展。同时，四川作为资源大省，依托自身独特资源，整合资源优化产业结构，加快绿色发展，实施重点生态工程，资源生态环境持续改善。

表5 2007—2019年西南边疆民族地区四个省份三大系统耦合协调等级和类型划分

（三）耦合关系预测与耦合协调度动力影响因素分析

参照王龙等（2016）的研究成果，选取2007—2019年三系统的耦合协调度为分析数据，运用GM（1，1）模型预测2020—2023年耦合发展趋势，预测结果见表6。

表6 2020—2023年西南边疆民族地区四省份的三系统耦合协调度预测值

为了验证模型的精确性和可靠性，研究通过模型残差检验和后验差比检验对模型拟合精度进行评估。模型残差检验主要查看相对误差值。相对误差值越小越好，一般情况下小于0.2即可说明模型拟合良好。后验差比检验通过计算后验差比C值，再根据表7判定模型预测精度。

表7 模型精度等级

以上预测结果可知，按照四省份现阶段发展状况，三系统耦合协调度2020—2023年发展趋势大致延续2007—2019年的变化特征，呈现不同程度的小幅度上升趋势。虽然广西、云南和贵州三省份耦合协调发展水平远低于四川省，但耦合协调发展程度逐步提升，总体发展态势向好。该预测结果表明“金融—经济社会—资源环境”之间能够进一步保持良性互动，更好地相互促进，实现区域内有序发展。

广西、四川、云南和贵州四省份GM（1，1）模型的相对误差值分别为6.104%、5.951%、3.390%和4.999%，均小于0.2，说明四省份模型拟合效果均达到要求，见表8。

表8 GM（1，1）模型检验

从表9的后验差比检验结果看，GM（1，1）模型后验差比C值广西为0.024，四川为0.021，云南为0.036，贵州为0.017，均小于0.35，说明GM（1，1）模型预测结果良好，模型预测精确度能够达到预测要求。

表9 GM（1，1）模型构建结果

采用固定效应面板模型对影响三系统耦合协调度的变量进行回归分析，见表10。内源动力对三系统耦合协调度影响存在正向作用，但技术进步因素未通过显著性检验。而政府动力对耦合协调度的影响存在负向作用，且通过1%的显著性检验。对外动力与耦合协调度为正相关关系，通过1%的显著性检验，说明对外动力对于耦合协调度具有正向作用。

表10 耦合协调度动力因素的计量回归结果

第一，内源动力为耦合协调发展提供充足动力。其中，经济发展要素的回归系数正向显著，表明经济发展促进耦合协调度的提升，即目前经济能够在资源环境约束下实现发展，实现资源环境和经济协调发展。耦合协调度表示三个子系统的协调发展程度，该指标越大说明三者协调程度越高。根据环境库兹涅茨曲线，地区发展初期，环境污染程度会随着经济的增长加剧，当经济发展达到一定水平时，即达到临界点时，随着经济发展，环境质量逐渐改善。由此，可以推断出三系统的耦合协调度与经济发展之间处于“倒U型”曲线拐点的右侧，说明经济发展已经超过临界点，耦合协调度随着经济发展水平提高呈上升趋势。产业结构要素的回归系数为0.362，对耦合协调度呈显著的促进效应。因此，第三产业在产业结构中所占比例增大会降低整个产业结构对生态环境的影响，促进耦合协调度提升。技术进步要素对耦合协调度呈正向影响且显著。实际生产过程中，技术进步可被分为生产性技术和减排性技术，而生产性技术对应要素生产率，后者对应污染强度。研究结果表明，应该合理分配科技支出，在提高要素生产率促进经济发展的同时降低对环境的污染。社会投资要素对耦合协调度呈不显著正向作用，说明随着社会投入增加，一方面企业拥有更多的资金创新绿色技术，另一方面，经济快速增长需要大量的能源投入和污染排放支持，导致社会投资大量流入相关部门。

第二，政府动力对耦合协调度呈显著的负向作用。西南边疆民族地区政府宏观调控陷入两难境地，财政支出无法同时兼顾金融、经济社会和资源环境的提升，即当促进经济社会和金融发展时，通常会以资源环境的牺牲作为代价，从而导致三系统耦合协调度的降低。

第三，外向动力要素对耦合协调度具有显著的正向促进作用，即外商直接投资能够促进耦合协调度的提升。关于外商直接投资对环境的影响现有研究持两种观点：一是认为外商直接投资存在“环境避难效应”；
二是认为外商直接投资通过收入效应、“污染晕轮效应”和技术外溢效应等三种机制改善生态环境质量。两种观点充分说明外资对生态环境存在一定程度影响。

本研究实证分析西南边疆民族地区四省份三系统协调发展的重要性，并采用GM（1，1）模型预测2019—2023年的耦合协调度，运用面板回归模型对各动力因素进行识别分析，重要研究结论如下：

第一，三系统综合评价良好，耦合协调度稳步上升，但区域性差异大。西南边疆民族地区三系统呈现出良好增长态势，充分凸显国家实施西部大开发重大战略部署的成效，协调发展程度呈现成长型曲线态势，表明三系统在实现自身系统平稳发展的基础上，也在不断加深系统间的相互作用，最终实现良性的和谐发展。空间维度上，耦合协调度的空间差异较大，其中广西、云南、贵州的耦合协调度由濒临失调上升为初级协调，四川上升为良好协调。四川省借助区位优势，依靠国家政策发展经济，除依靠银行信贷融资外，更多地依靠证券市场融资，融资渠道多样化，同时丰富的融资渠道提高了市场活跃度，带来更多的不确定性风险，保险市场间接得以进一步发展，经济布局进一步优化，经济发展速度远超其他省份，也更有能力投资于环境治理方面，不断改善的资源环境基础有效促进经济社会发展和金融发展。广西、贵州和云南的金融业发展助推经济社会发展，资源环境在更多的资金投入下不断改善，区域整体发展体系日趋完善。

第二，内源、外向动力齐促三系统协调发展，但未来空间差距呈现拉大趋势。回归分析发现，内源动力、外向动力中对耦合协调度正向影响程度较大的为技术进步要素、外商直接投资，说明研发投入和外资不足成为制约现阶段西南边疆民族地区三系统协调发展的重要影响因素。同时，经济发展要素、产业结构要素以及社会投资要素均表现出较小的促进效果，政府动力对该地区三系统协调发展具有一定的抑制作用，说明研究样本期间政府宏观调控无法兼顾金融、经济社会和资源环境的协调发展，应适当调整财政支出的扶持方向。基于GM（1，1）灰色预测模型，2020—2023年三系统有进一步向有序、稳健方向的演进趋势，但空间差异将进一步拉大。

主要政策启示如下：第一，各省份应结合实际情况，实施差异化措施，弥补自身短板，促进三系统协调发展。四川资源环境评价水平较低，应积极践行绿色低碳发展新理念。广西、贵州、云南三省份金融发展和经济社会评价水平较低，应依托西部陆海新通道建设、“一带一路”倡议等，着力构建高质量开放格局，注重与东盟的高效衔接，大力吸引东盟金融机构入驻，加大经贸合作广度和深度，借此促进经济社会的高质量发展。第二，根据耦合协调发展水平的区域差异进行全局规划，梯度递进，促进协调发展。处于良好协调发展水平的四川应不断完善西部国际金融中心建设，借助金融中心的角色向其他省份转移资本、技术及市场等要素，增强金融发展的辐射效应和溢出效应，进一步提高区域内耦合协调发展水平。处于初级协调发展水平的省份，一方面，基于资源环境禀赋，应着力于通过传统金融业全方位发展和新兴金融业态构建，引导和优化产业结构和空间布局，精准发力，改善不合理的资源利用方式，积极探索三系统耦合协调发展的有效途径。另一方面，注重强化地区内部高效联动和与全国其他区域的多元协同。第三，引导内源动力继续释放活力。积极承接东部产业转移，发挥自身区位优势，合理开发地区资源。此外，政府应充分践行绿色发展理念，积极推广绿色金融创新成果，推动绿色绩效考核评价，以资源环境的最大承载力作为约束进行宏观调控，优化资源配置。同时，提高外资准入门槛，扩大高质量外资引入，引导外资流向高端技术产业和绿色产业，充分发挥其技术优势和技术溢出效应，积极促进区域经济发展，也为实现我国碳减排目标做出更大贡献，从而促进三系统耦合协调度的可持续性提升。

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