基于生态系统与绿色金融耦合协调度研究——以两大城市群为例

以我国两大城市群为例,构建了绿色金融-生态环境复合系统协调发展的评价体系,对两大城市群绿色金融发展水平与生态环境综合水平进行测度;引入耦合度模型和耦合协调模型,测算了2008-2014年城市群绿色金融-生态环境系统的耦合度、耦合协调度和综合协调指数,并对测算结果进行了对比分析;运用BP神经网络建立耦合协调预测模型,对系统未来的耦合协调度进行预测.得到如下结论:第一,城市群绿色金融发展水平震荡幅度较大,且各区域存在较大差异,长三角地区绿色金融发展水平较高.第二,城市群绿色金融发展与生态环境并未实现协同发展,绿色金融发展滞后,大部分地区处于拮抗阶段,并逐渐接近磨合阶段;城市群绿色金融-生态环境复合系统耦合协调度水平较低.第三,未来城市群绿色金融-生态环境耦合协调度在波动中缓慢增长.     

区域科技创新系统与公共金融系统耦合协调评价研究

基于协同学理论构建科技创新系统与公共金融系统耦合协调度评价模型,对我国28个省级区域的耦合协调度进行评价。从横向比较来看,我国各省级区域科技创新系统与公共金融系统的耦合协调程度整体较低,各区域耦合协调水平存在较大差异,大部分区域公共金融滞后于科技创新的发展;从纵向比较来看,与2006年相比,2010年各省市耦合协调度有所提升,且东部、中部和西部均处于较高水平,说明科技金融的实施对科技创新发展具有积极作用。创新公共金融政策和工具,构建区域性公共金融平台,提供长期持续的公共金融支持,实现公共金融资源与科技资源投入匹配,是促进科技创新发展和完善科技金融体系的重要举措。     

区域科技创新系统与公共金融系统耦合协调评价研究——基于中国28个省级区域的实证分析

基于协同学理论构建科技创新系统与公共金融系统耦合协调度评价模型,对我国28个省级区域的耦合协调度进行评价。从横向比较来看,我国各省级区域科技创新系统与公共金融系统的耦合协调程度整体较低,各区域耦合协调水平存在较大差异,大部分区域公共金融滞后于科技创新的发展;从纵向比较来看,与2006年相比,2010年各省市耦合协调度有所提升,且东部、中部和西部均处于较高水平,说明科技金融的实施对科技创新发展具有积极作用。创新公共金融政策和工具,构建区域性公共金融平台,提供长期持续的公共金融支持,实现公共金融资源与科技资源投入匹配,是促进科技创新发展和完善科技金融体系的重要举措。     

贵州省循环经济与绿色金融耦合协调发展研究

循环经济与绿色金融相互促进、相互支持,二者耦合协调是区域可持续发展的前提与基础。文章基于熵值法和耦合协调发展模型,以2011—2015年贵州省9个市(州)的面板数据为例,研究循环经济与绿色金融的耦合协调发展程度,其结果表明:①贵州省循环经济与绿色金融整体评价指数得分较低,绿色金融发展滞后;②贵州省循环经济与绿色金融的耦合度与耦合协调度整体表现一般,循环经济发展与绿色金融支持基本保持初步耦合与协调状态;③从时间上来看,贵州省循环经济与绿色金融耦合度与协调度在2011—2015年以保持稳定为主,但个别市(州)出现了下滑。因此,贵州省经济可持续发展,务必协调好经济增长与生态环境保护之间的关系,避免陷入"低发展陷阱"。     

中国农业绿色发展与经济增长的耦合关系研究

文章基于2009-2020年中国的相关数据,采用熵值法和层次分析法测算了中国农业绿色发展综合指数和经济增长指数,并运用耦合关联协调模型测算农业绿色发展和经济增长两者的耦合度和耦合协调度.研究表明:自2009年以来,中国农业绿色发展水平呈现逐步上升的趋势;2017-2020年,中国农业绿色发展综合指数及多项分指标与经济增长的耦合协调度达到了优质耦合协调状态,两者的相互促进效应日益明显;农业绿色发展对经济增长的带动作用主要通过资源环境、生产效率、环境保护、生态系统、质量高效等方面来实现.     

经济高质量发展与科技创新耦合协调研究——基于“亚类型”视角的分析

基于2013—2020年全国内地30个省市数据，对经济高质量发展和科技创新两系统耦合协调度进行测度。结果表明，经济高质量发展和科技创新综合评价指数呈现持续上升态势，耦合协调亚类型尚未完全实现从受阻型向融合型转变。从时序上看，各省市的耦合协调度均有所提升，但大部分处于基本协调阶段；从空间分布看，各省市耦合协调度呈现从沿海到内陆、从东到西等级降低的演变趋势，处于各阶段亚类型中的受阻或滞后型，其中广东省率先实现融合型转变。鉴于此，提出构建经济高质量发展与科技创新的长效互动机制，制定差异化的科技创新政策，促进经济与科技创新协同发展。     

旅游经济与新型城镇化耦合协调关系研究——以兰州市为例

文章通过分析旅游经济和新型城镇化的耦合发展机理,借鉴已有的耦合理论研究,构建了旅游经济与新型城镇化评价指标体系和系统耦合协调度模型,采用熵值法确定其权重,以兰州市为例,对旅游经济与新型城镇化的综合发展水平和耦合协调关系进行测评。研究结果表明:兰州市旅游经济和新型城镇化综合发展水平整体呈上升态势,二者的发展存在高度相关的耦合关系,并且协调水平和耦合协调度不断提升;但是新型城镇化的发展水平整体上要高于旅游经济,受旅游经济发展滞后的影响,旅游经济和新型城镇化耦合协调度的增长速率逐渐趋缓,整体处于低水平协调,仍未完全建立起融合协调发展的促进关系。因此,政府要加大对旅游资源的开发和对旅游经济的扶持,推动旅游经济和新型城镇化耦合协调发展。     

长江经济带和黄河流域数字经济与新型城镇化耦合协调的比较研究

基于2013—2021年长江经济带和黄河流域19个省份面板数据,利用熵权TOPSIS法、耦合协调度模型、Dagum基尼系数、收敛模型等方法,比较分析两大区域数字经济与新型城镇化耦合协调度的区域差异和收敛性。研究发现：(1)两大区域的两系统耦合协调均由失调发展状态转变为协调发展状态,长江经济带两系统具有更高的耦合协调度和更快的增长速率,引领作用显著。(2)两大区域的两系统耦合协调度的区域差异正逐渐减小,区域间的两系统耦合协调发展鸿沟正逐渐缩小,两系统耦合协调正由区域非均衡发展向区域相对均衡发展转变。未来一段时间内两大区域的总体差异仍以区域内差异为主,区域内差异和区域间差异交叉重叠问题对两系统耦合协调度总体差异的影响正在减弱。(3)两大区域的两系统耦合协调度均存在显著的σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛特征,长江经济带拥有较快的收敛速度,而黄河流域的收敛速度则相对较慢,技术创新、产业结构、环境规制、劳动力质量和对外开放对两系统耦合协调度收敛的影响具有显著的异质性。针对长江经济带和黄河流域两系统耦合协调发展的不同特性,为两大区域提供差异化的提升路径。     

数字经济与数字金融耦合协调发展研究

我国数字经济与数字金融蓬勃发展,正成为促进经济高质量发展的新动能,提升数字经济与数字金融耦合协调发展水平对于推进经济社会数字化转型具有重要意义。本文基于2013—2020年中国30个省市区面板数据,探究了数字经济与数字金融的耦合协调发展关系。研究发现：各省份数字经济指数、数字金融指数以及二者的耦合协调度均呈现上升趋势,且空间分布存在“东强西弱”特征。东部地区与其他地区耦合协调度的差距总体上呈现前期缩小后期扩大的发展趋势。空间自相关分析表明耦合协调度在空间上存在显著的正相关性,空间聚集效应呈增强趋势,东部沿海地区和部分西部地区已经分别形成耦合协调度高值聚集区和低值聚集区。     

“一带一路”省域绿色金融与产业结构耦合协调发展时空分异北大核心

以“一带一路”沿线省份为典型样本,运用2013—2019年的相关数据构建绿色金融发展与产业结构优化衡量指标体系,测度“一带一路”省域绿色金融与产业结构耦合协调度变化,并基于GIS探求各省份耦合协调度时空分异特征。结果表明:随着“一带一路”倡议不断推进,研究区域绿色金融与产业结构的耦合协调度逐年提高,华东地区常年处于高位,西北地区耦合协调度增幅较大,同时,随着各地区相关政策的落地,地区间耦合协调度差异有所降低。整体来看,“一带一路”沿线省份大多为绿色金融滞后型,深入绿色金融发展,积极引导绿色金融与产业升级的良性互动,是推动绿色金融促进区域经济高质量发展的重要途径。     

科技创新与金融创新耦合机制分析及评价研究——基于河南省六大产业的实证分析

通过分析科技创新与金融创新间的相互作用,把握科技创新与金融创新耦合发展机理,构建科技创新与金融创新子系统耦合度模型与复合系统耦合协调度模型,并基于2013—2017年河南省六大产业的科技创新与金融创新发展数据进行实证分析。该模型具有一定普适性,可为河南省或其他地区的科技创新与金融创新协调发展提供科学方法与决策参考。     

辽宁省旅游经济与生态环境耦合协调度研究

根据辽宁省各城市2013年旅游经济与生态环境各指标的相关数据,利用熵权法对各指标赋予权重,以此构建相关的综合评价函数,并引入耦合度和耦合协调度模型,对辽宁省14个市的旅游经济与生态环境的耦合度和耦合协调度进行了实证研究.结果表明,目前辽宁省旅游经济与生态环境耦合协调水平整体偏低,仅有大连市处于初级协调状态,沈阳和本溪处于濒临失调状态.全省有一半城市处于轻度失调和中度失调.铁岭、朝阳扣葫芦岛处于严重失调,而阜新则为极度失调状态.辽宁省各市的旅游经济与生态环境耦合协调状态需要政府和相关部门及研究机构加大两系统间的协调深化研究.从而确保各市旅游经济与生态环境健康可持续发展.     

成渝地区双城经济圈科技创新与经济高质量发展耦合协调度研究

成渝地区双城经济圈发展是“一带一路”倡议及国家创新体系建设的重要组成部分。在我国经济发展从高速增长转变为中高速增长、增长方式由要素驱动转变为创新驱动的条件下，科技创新对经济高质量发展的积极影响不断增强。选取2014—2018年成渝地区双城经济圈内各地市级区域统计数据，基于灰色关联分析法，构建科技创新与经济高质量发展的耦合协调模型并进行实证分析。结果表明：在时间上，成渝地区双城经济圈耦合协调度呈现逐年上升趋势；在空间上，成都耦合协调度略微高于重庆，而重庆明显高于经济圈其余地区，且三者之间存在极度不协调、不平衡的现象。最后，基于研究结果，提出针对成渝地区双城经济圈加强科技创新、提升经济高质量发展并提高耦合协调度的具体建议。     

基于ARIMA的我国产业结构与经济增长耦合趋势研究

产业结构和经济增长协调发展是宏观经济重要目标,文章从耦合协调度视角对我国1993—2012年产业结构和经济增长进行了耦合协调性分析,进而基于ARIMA模型对2013—2017年产业结构和经济增长变动指标进行了短期预测,并用耦合协调度模型得出未来五年二者的耦合协调度。结果显示,我国产业结构与经济增长的协调性由低到高趋势明显,但协调度值至2017年前均低于0.7,结构调整空间较大。     

旅游业驱动下世界文化遗产依附地城镇化响应机制——以平遥古城为例

选取世界文化遗产地平遥古城为案例地,分析了其旅游业与城镇化之间的耦合协调度时序演化规律,并从静态和动态角度探索了旅游业驱动下的世界文化遗产依附地城镇化响应机制。结果表明:1旅游业驱动下的世界文化遗产依附地城镇化响应过程存在显著的耦合协调发展特征;2平遥旅游业与城镇化发展水平呈现波动增长态势,城镇化优先类型占据多数,但在2009年之后旅游业优先发展优势逐渐扩大;3平遥两系统耦合协调度呈现波动上升的趋势,耦合协调度最终迈入协调上升阶段,达到良好协调水平;4从静态来看,平遥两系统耦合协调度受到经济城镇化、人口城镇化、空间城镇化与社会城镇化以及旅游业发展水平的综合影响,且均存在显著的正相关关系,相关系数分别为0.9771、0.9622、0.9787、0.9961、0.9897;5从动态来看,各个因素在对平遥两系统耦合协调度的贡献程度由强到弱排序为:经济城镇化空间城镇化人口城镇化社会城镇化旅游业发展水平。     

西北地区城镇化系统耦合协调发展分析——基于高质量发展视角

基于西北地区2006-2017年的数据,文章构建了城镇化高质量发展指标体系,通过耦合协调度模型测算城镇化各系统的耦合协调水平,研究发现:西北地区城镇化系统耦合协调度逐年提升,城镇化高质量发展水平逐步上升;人口-经济城镇化的耦合协调度介于0.2～0.4,处于较高失调阶段;人口-空间城镇化的耦合协调度呈逐渐上升趋势;人口-社会城镇化耦合协调度逐渐上升至中度协调阶段;人口-绿色城镇化的耦合协调度稳步上升至中度协调阶段,并处于上升趋势.     

浙江金融发展与产业集聚耦合关系的实证研究

本文通过建立浙江金融发展与产业集聚耦合关系的指标体系,借鉴物理学中耦合度函数构建了金融发展与产业集聚耦合协调度模型,对两者耦合协调发展情况进行了实证研究.结果发现,浙江金融发展与产业集聚系统耦合协调度较高,并朝着耦合协调同步的方向发展.     

广西产业结构演进与经济增长的耦合协调研究

利用耦合协调度模型,实证研究了1986—2012年广西产业结构演进与经济增长二者之间的耦合协调。结果表明,1986—2012年广西产业结构演进-经济增长系统跨越了低度耦合协调与中度耦合协调两个阶段,并以2008年为临界。目前,广西经济增长仍属于粗放型增长,经济波动与经济增长相伴随,产业结构仍然不够合理,因而需要大力发展现代产业,调整产业结构,同时需要结合"调结构"与"稳增长",实现二者的协同,促进广西经济可持续发展。     

科技创新与美丽中国建设的协调发展 ——基于系统耦合视角

选取科技创新和美丽中国建设的综合评价指标体系,采用改进的熵值法对科技创新系统和美丽中国建设系统2008—2016年的综合发展指数进行测度。在此基础上,构建耦合协调度模型,得出科技创新与美丽中国建设系统耦合协调度的时间序列,利用BP神经网络预测模型预测了科技创新与美丽中国建设的耦合协调发展趋势。研究发现:科技创新与美丽中国建设的综合发展指数均呈稳定上升态势,美丽中国建设与科技创新发展存在显著的相关性,但两者的步调不一致,导致科技创新系统与美丽中国建设系统的耦合度一直处于拮抗阶段,但是科技创新与美丽中国建设的相互联系和相互促进作用逐渐加强,其耦合协调效益正在逐步提升。     

西部科技、教育与经济高质量协调发展研究

以2010—2019年西部11省的面板数据为样本,建立耦合协调模型,对各省科技、教育和经济高质量协调增长状况进行动态评价。发现:各省的科技、教育和经济高质量增长指数都呈波动上升趋势,但发展不均衡。科技、教育和经济高质量增长的耦合协调度整体保持上升趋势,但协调等级都偏低,说明西部科技和教育发展显著滞后于经济高质量增长。科技和教育对经济高质量增长的贡献偏低、科技制度不完善、科技创新能力弱和教育投资激励不足是西部各省共同的突出短板。