基于共生度模型的中国省域科技金融生态安全评价_方磊.pdf

33 WANG D，MA G，SONG X，et al Energy price slumpand policyresponseinthecoal-chemicalindustrydistrict:a case study of Ordos with a system dynamicsmodel J Energy Policy，2017，104:325 339.esearchonsynergisticeffectsofgreen development elements in BeijingDAI Tie-jun，LI ui(School of Economics and Management，Beijing University ofTechnology，Beijing 100124，China)Abstract:To find ways to improve the green development levelof Beijing，the paper combines the DPSI model and thematerial flow analysis to evaluate the status quo of greendevelopment in Beijing scientifically and comprehensively，andconstructs a system dynamics model，composed of economy，population，resources，environment，technology，and policyelements Eight schemes are set to study the impact of separateand coordinated development of different elements on the greendevelopment system quantitatively and to explore whether there isa synergistic effect of multi-element coordination It was foundthat:(1)Green development level of Beijing was generally goodfrom 1992 to 2019，with an average annual growth rate of0.79%，especially after the“Eleventh Five-Year Plan”period;(2)Under the current state of development，from 2020 to 2035，the average annual growth rate of the green development level is1.13%，and the green development level improves steadily;(3)In the case of independent development of elements，promoting economic development，reducing population size，reducingresourceconsumption，reducingenvironmentalpollution，strengthening technological innovation and increasinggovernment investment will make the average annual growth rateof the green development level of Beijing from 2020 to 2035 to be1.14%，1.04%，1.17%，1.14%，1.39%and 1.13%，among which the promotion effects of strengthening technologicalinnovation is the most significant，and reducing population size isthe least significant;(4)In the case of coordinated developmentof elements，from 2020 to 2035，the average annual growth rateof green development level is 1.47%，and the coordinateddevelopment of six elements will promote the green developmentlevel of Beijing more than the independent development ofelements will do;(5)From 2020 to 2035，the coordinateddevelopment of the six elements will produce a synergistic effectsof“1+1 2”，which is 0.0854.In the future，Beijing shouldpay attention to the cultivation of high-quality talents，improvethe ability of independent knowledge innovation，promote thecoordinated development of elements with the core of science andtechnology as the core，and improve the green development levelof Beijing comprehensivelyKey words:basic disciplines of environmental science andtechnology;green development;DPSI model;material flow analysis;system dynamics;synergisticeffects文章编号:1009-6094(2023)04-1316-11基于共生度模型的中国省域科技金融生态安全评价*方磊，王传璞，徐研，石广平(河南财经政法大学金融学院，郑州 450000)摘要:基于共生度模型构建包括科创企业、科技金融机构、科技服务环境和政府 4 方面在内的科技金融生态安全综合评价指标体系，结合熵权法测算我国 20112020 年的科技金融生态安全状态，并借助障碍度模型研究科技金融生态安全各因素对科技金融生态安全状态影响程度的大小。结果表明，20112020 年我国各省域科技金融生态安全状态均有不同程度的提升，平均从 V 级不安全状态升为级临界安全状态，其中 56.67%省域的科技金融生态安全等级提升，没有省域出现降级情况。3 大地区“东中西”呈现从高到低排列的发展态势，各地区差异明显且逐年缩小。结合障碍度模型计算，总体来看，10 a 内科创企业要素的障碍度呈上升趋势，科技金融机构、科技服务环境和政府 3 个要素的障碍度呈波动下降的变化趋势。目前科创企业要素是阻碍我国总体科技金融生态安全水平的主要因素，其中东部和中部地区的主要障碍因素为政府要素，西部地区的主要障碍因素为科创企业要素。关键词:安全社会科学;科技金融生态;共生度模型;障碍度模型中图分类号:X915.4文献标志码:ADOI:10.13637/j issn 1009-6094.2022.0407*收稿日期:2022 03 14作者简介:方磊，副教授，博士，从事投资理论与实践、金融政策及金融风险的研究，fangeconomy ;徐研(通信作者)，讲师，博士，从事科技金融研究，。基金项目:国家社科基金项目(18CJL030);国家自然科学基金项目(71903048)0引言自 2008 年全球金融危机爆发后，世界贸易呈现萎缩态势、全球地缘政治风险急剧上升，各国经济发展面临诸多挑战。2019 年底遭遇新冠肺炎疫情的突袭，产业链、供应链受阻，许多区域和国家陷入停滞和衰退状态，全球经济受到强烈地负向冲击。中国经济面临着由高速发展阶段向发展方式、经济结构、增长动力等多方面的高质量发展阶段转变。党在十九大提出“实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展”的概念，十四五规划和二三五年6131第 23 卷第 4 期2023 年 4 月安全 与 环 境 学 报Journal of Safety and EnvironmentVol 23No 4Apr，2023远景目标 提出“完善企业创新服务体系”，需要国家科研平台、创新创业机构、金融机构和政府等多方参与，以形成企业主体、市场导向、产学研用深度融合的技术创新体系。该体系的建立不仅需要科技与金融的深度高质量融合1，还需要获得大量的资金支持。“十三五”国家科技创新规划首次从生态学的角度提出“科技金融生态”，强调各类金融工具协同融合以支持科技创新创业。国外没有关于“科技金融生态”的概念，相关研究主要集中在科技和金融的关系及两者的相互作用，Saint2 和 Frame 等3 发现科技与金融的结合能够有效推动经济发展。自 1993 年中国首届科技促进会上正式提出“科技金融”以来，科技金融作为促进战略性新兴产业、实现经济高质量发展的重要抓手，被党和政府高度重视。但是科技金融外部环境的支持和培养作用没有受到足够重视，且这些作用的重要程度也在逐渐提高4。2005 年周小川5 从法律的角度最早将生态学与金融相结合。2016 年“十三五”国家科技创新规划 中首次以政府文件的形式提出“科技金融生态”。科技金融生态是各科技金融主体及其外部科技金融生态环境，通过资金和业务循环相互影响、依存共生所构成的动态平衡生态体系，其主体为企业、科技金融机构和市场、中介服务机构、政府部门 4 大种群6。王永强等7 提出科技金融生态对解决科技创新与金融创新的协同耦合发展起着越来越重要的作用。我国学者对科技金融生态的研究处于起步阶段，张华8 建立了科技金融创新生态系统的规划框架，用创新主体的边际贡献、创新收益等因素解释了系统的协同创新机制，并从内部治理和外部环境提出了对策建议。张明喜等9 采用空间 Dubin 模型分析科技的金融空间溢出效应，提出应该高度重视科技金融生态在创新中的突出作用。汤子隆等10 通过对省级数据空间计量回归发现，科技金融生态不仅能显著推动本区域科技金融产出，还能产生空间溢出效应以提高其他地区的科技金融产出。伴随科技金融生态相关研究的逐渐深入，国内学者开始研究科技金融生态评价的有关内容。张玉喜等11 基于生态学理论，分群落和环境子系统两部分构建科技金融生态系统评价指标体系，并从动态和静态两个角度进行实证分析，发现我国科技金融生态水平逐年增长但东、中、西部地区间差异明显。白玉娟等12 用熵权 TOPSIS 法和空间自相关分析法，发现东部地区科技金融发展水平较高且与其他地区的差异逐年递增。此外，有学者重点研究科技金融生态各种群之间的影响关系。张玉喜等6 建立了投影寻踪模型，从共生的角度发现企业、中介服务机构与政府对科技创新有显著的促进作用，而科技金融机构和市场种群对科技创新的作用效果不明显。张忠寿等13 从利益如何在各创新主体间合理分配的角度，发现科技金融生态系统的协同创新绩效与科技成果转化效率、创新过程的不确定性、企业种群的风险规避能力以及讨价还价能力相关。孙龙等14 基于阶层结构理论，发现上海科技金融生态通过与科技金融内部主体的跨层级交互作用影响科技创新产出，且呈现规模报酬递增趋势。刘栾云峤等15 从共生的