The Harmonious Development of Big Data Industry and Financial Agglomeration in Guizhou

L. Pang, Mu Zhang
{"title":"The Harmonious Development of Big Data Industry and Financial Agglomeration in Guizhou","authors":"L. Pang, Mu Zhang","doi":"10.2991/dramclr-19.2019.40","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"In order to promote the coordinated development of big data industry and financial agglomeration, according to the characteristics of big data industry and financial agglomeration in Guizhou at this stage, the paper first understands the relevant literature of big data industry and financial agglomeration. Then, using the original data of nine cities in Guizhou from 2013 to 2017, we measure the development level of big data industry and financial agglomeration level of nine cities in Guizhou by using the hesitant fuzzy linguistic TOPSIS method and hesitant fuzzy linguistic PROMETHEE method respectively. Finally, the coupling coordination degree of big data industry and financial agglomeration in nine cities of Guizhou is calculated by using the coupling coordination model, and relevant policy recommendations are put forward. The empirical results show that Guiyang city is moderately coordinated development of big data industry and financial agglomeration, Zunyi city is reluctantly coordinated development, Liupanshui, Bijie and Southwest Guizhou are slightly maladjusted recessions, and the remaining cities are moderately maladjusted recessions. During the sample period, the degree of coupling and coordination between big data industry and financial agglomeration in Guizhou has been continuously improved, but the phenomenon of regional imbalance is more obvious. Keywords—Big Data Industry; Financial Agglomeration; Coupling and Coordination; Hesitant Fuzzy Linguistic TOPSIS Method; Hesitant Fuzzy Linguistic PROMETHEE Method 摘要—为了促进大数据产业与金融集聚协调发展,针对现 阶段贵州大数据产业和金融集聚的特点,文章首先了解了大 数据产业与金融集聚相关文献;然后,选取 2013-2017 年贵 州九个地州市的指标原始数据,分别运用犹豫模糊语言 TOPSIS 法和犹豫模糊语言 PROMETHEE 方法对贵州九个 地州市的大数据产业发展水平和金融集聚水平进行测度;最 后运用耦合协调模型计算贵州九个地州市的大数据产业与金 融集聚的耦合协调度,并提出相关政策建议。实证结果表 明:贵阳市为大数据产业与金融集聚中度协调发展,遵义市 为勉强协调发展,六盘水、毕节、黔西南是轻度失调衰退, 剩余州市为中度失调衰退。样本期间内,总体上贵州大数据 产业与金融集聚耦合协调程度不断提高,但区域间不均衡现 象较为明显。 关键词—大数据产业,金融集聚,耦合协调,犹豫模糊语 言 TOPSIS 法,犹豫模糊语言 PROMETHEE 法 I. 引言 围绕实施国家大数据战略,加强大数据在金融行业 领域的深入应用,促进跨行业大数据融合创新,推动大 数据与金融行业领域的融合发展,对促进经济转型和创 新发展有重大意义。贵州正在建立大数据产业投融资体 系,鼓励金融机构为符合条件的大数据企业给予信贷支 持,围绕大数据产业开发和创新金融产品,延伸服务网 络,为贵州大数据项目融资提供支撑 [1] 。贵州建成全国 领先的大数据资源集聚地和大数据应用服务示范基地, 需要财政金融的大力支持和健全大数据产业投融资机 制,大数据产业的发展也有利于金融行业改变传统的运 行方式和运行机制,促进大数据金融服务业的发展。因 此,对大数据产业与金融集聚协调发展现状进行分析, 有利于把握大数据产业与金融行业发展差异,促进行业 大数据应用发展。 目前而言,国内外学者大多集中于对金融集聚与产 业发展之间关系的研究。国外研究中,Rajan 和 Zingales (1998)[1]通过建立理论模型研究金融发展到一定程度 形成的金融集聚与产业结构之间的关系;Carlin 和 Mayer(2003)[2]从不同类型的金融结构角度出发,研 究其对产业的影响;Audress 等(2006)[3]阐述了金融集 聚带来的溢出效应显著提高了地区间的技术创新和产业 升级;Cotugno 等(2013)[4]认为金融集聚下,产业结 构升级出现的空间溢出效用不但促进本地区的产业升 级,同时也促进了周边地区产业的发展。国内研究中, 陈峰(1991)[5]最早研究了金融发展与产业发展之间的 关系;孙晶和蒋伏心(2013) [6]借助空间滞后模型和空间 误差模型进行研究发现,金融集聚对区域产业结构升级 存在空间溢出效应;杨义武和方大春(2013)[7]运用面 板向量自回归模型研究金融集聚与产业结构变迁的互动 关系;邓向荣和刘文强(2013)[8]实证分析了金融集聚 对产业结构升级作用;郭露和丁峰(2015)[9] 运用协调 发展度评价的改进模型对长三角地区 16 个地级市的三 大产业结构与金融集聚的分布进行综合评价与比较;何 宜庆等(2015)[10]运用物理学中的三者耦合模型,将金 融要素集聚、区域产业结构和生态效率三个系统相结 合,进行了耦合协调实证研究;于斌斌(2017)[11]认为 金融集聚对经济增长的影响是通过促进产业结构升级实 Fourth Symposium on Disaster Risk Analysis and Management in Chinese Littoral Regions (DRAMCLR 2019) Copyright © 2019, the Authors. Published by Atlantis Press. This is an open access article under the CC BY-NC license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/). Advances in Intelligent Systems Research, volume 171","PeriodicalId":31887,"journal":{"name":"Journal of Risk Analysis and Crisis Response JRACR","volume":"15 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Risk Analysis and Crisis Response JRACR","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.2991/dramclr-19.2019.40","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

In order to promote the coordinated development of big data industry and financial agglomeration, according to the characteristics of big data industry and financial agglomeration in Guizhou at this stage, the paper first understands the relevant literature of big data industry and financial agglomeration. Then, using the original data of nine cities in Guizhou from 2013 to 2017, we measure the development level of big data industry and financial agglomeration level of nine cities in Guizhou by using the hesitant fuzzy linguistic TOPSIS method and hesitant fuzzy linguistic PROMETHEE method respectively. Finally, the coupling coordination degree of big data industry and financial agglomeration in nine cities of Guizhou is calculated by using the coupling coordination model, and relevant policy recommendations are put forward. The empirical results show that Guiyang city is moderately coordinated development of big data industry and financial agglomeration, Zunyi city is reluctantly coordinated development, Liupanshui, Bijie and Southwest Guizhou are slightly maladjusted recessions, and the remaining cities are moderately maladjusted recessions. During the sample period, the degree of coupling and coordination between big data industry and financial agglomeration in Guizhou has been continuously improved, but the phenomenon of regional imbalance is more obvious. Keywords—Big Data Industry; Financial Agglomeration; Coupling and Coordination; Hesitant Fuzzy Linguistic TOPSIS Method; Hesitant Fuzzy Linguistic PROMETHEE Method 摘要—为了促进大数据产业与金融集聚协调发展,针对现 阶段贵州大数据产业和金融集聚的特点,文章首先了解了大 数据产业与金融集聚相关文献;然后,选取 2013-2017 年贵 州九个地州市的指标原始数据,分别运用犹豫模糊语言 TOPSIS 法和犹豫模糊语言 PROMETHEE 方法对贵州九个 地州市的大数据产业发展水平和金融集聚水平进行测度;最 后运用耦合协调模型计算贵州九个地州市的大数据产业与金 融集聚的耦合协调度,并提出相关政策建议。实证结果表 明:贵阳市为大数据产业与金融集聚中度协调发展,遵义市 为勉强协调发展,六盘水、毕节、黔西南是轻度失调衰退, 剩余州市为中度失调衰退。样本期间内,总体上贵州大数据 产业与金融集聚耦合协调程度不断提高,但区域间不均衡现 象较为明显。 关键词—大数据产业,金融集聚,耦合协调,犹豫模糊语 言 TOPSIS 法,犹豫模糊语言 PROMETHEE 法 I. 引言 围绕实施国家大数据战略,加强大数据在金融行业 领域的深入应用,促进跨行业大数据融合创新,推动大 数据与金融行业领域的融合发展,对促进经济转型和创 新发展有重大意义。贵州正在建立大数据产业投融资体 系,鼓励金融机构为符合条件的大数据企业给予信贷支 持,围绕大数据产业开发和创新金融产品,延伸服务网 络,为贵州大数据项目融资提供支撑 [1] 。贵州建成全国 领先的大数据资源集聚地和大数据应用服务示范基地, 需要财政金融的大力支持和健全大数据产业投融资机 制,大数据产业的发展也有利于金融行业改变传统的运 行方式和运行机制,促进大数据金融服务业的发展。因 此,对大数据产业与金融集聚协调发展现状进行分析, 有利于把握大数据产业与金融行业发展差异,促进行业 大数据应用发展。 目前而言,国内外学者大多集中于对金融集聚与产 业发展之间关系的研究。国外研究中,Rajan 和 Zingales (1998)[1]通过建立理论模型研究金融发展到一定程度 形成的金融集聚与产业结构之间的关系;Carlin 和 Mayer(2003)[2]从不同类型的金融结构角度出发,研 究其对产业的影响;Audress 等(2006)[3]阐述了金融集 聚带来的溢出效应显著提高了地区间的技术创新和产业 升级;Cotugno 等(2013)[4]认为金融集聚下,产业结 构升级出现的空间溢出效用不但促进本地区的产业升 级,同时也促进了周边地区产业的发展。国内研究中, 陈峰(1991)[5]最早研究了金融发展与产业发展之间的 关系;孙晶和蒋伏心(2013) [6]借助空间滞后模型和空间 误差模型进行研究发现,金融集聚对区域产业结构升级 存在空间溢出效应;杨义武和方大春(2013)[7]运用面 板向量自回归模型研究金融集聚与产业结构变迁的互动 关系;邓向荣和刘文强(2013)[8]实证分析了金融集聚 对产业结构升级作用;郭露和丁峰(2015)[9] 运用协调 发展度评价的改进模型对长三角地区 16 个地级市的三 大产业结构与金融集聚的分布进行综合评价与比较;何 宜庆等(2015)[10]运用物理学中的三者耦合模型,将金 融要素集聚、区域产业结构和生态效率三个系统相结 合,进行了耦合协调实证研究;于斌斌(2017)[11]认为 金融集聚对经济增长的影响是通过促进产业结构升级实 Fourth Symposium on Disaster Risk Analysis and Management in Chinese Littoral Regions (DRAMCLR 2019) Copyright © 2019, the Authors. Published by Atlantis Press. This is an open access article under the CC BY-NC license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/). Advances in Intelligent Systems Research, volume 171
贵州大数据产业与金融集聚的和谐发展
为了促进大数据产业与金融集聚的协调发展,根据现阶段贵州大数据产业与金融集聚的特点,本文首先了解了大数据产业与金融集聚的相关文献。然后,利用贵州9个城市2013 - 2017年的原始数据,分别采用犹豫模糊语言TOPSIS法和犹豫模糊语言PROMETHEE法对贵州9个城市的大数据产业发展水平和金融集聚水平进行测度。最后,利用耦合协调模型计算贵州9个城市大数据产业与金融集聚的耦合协调度,并提出相关政策建议。实证结果表明,贵阳市为大数据产业与金融集聚适度协调发展,遵义市为勉强协调发展,六盘水、毕节和黔西南为轻度失调衰退,其余城市为中度失调衰退。样本期内,贵州大数据产业与金融集聚的耦合协调程度不断提高,但区域不平衡现象较为明显。关键词:大数据产业;金融集聚;耦合与协调;犹豫模糊语言TOPSIS方法犹豫模糊语言PROMETHEE法方法摘要——为了促进大数据产业与金融集聚协调发展,针对现阶段贵州大数据产业和金融集聚的特点,文章首先了解了大数据产业与金融集聚相关文献,然后,选取2013 - 2017年贵州九个地州市的指标原始数据,分别运用犹豫模糊语言TOPSIS法和犹豫模糊语言PROMETHEE法方法对贵州九个地州市的大数据产业发展水平和金融集聚水平进行测度;最后运用耦合协调模型计算贵州九个地州市的大数据产业与金融集聚的耦合协调度,并提出相关政策建议。实证结果表 明:贵阳市为大数据产业与金融集聚中度协调发展,遵义市 为勉强协调发展,六盘水、毕节、黔西南是轻度失调衰退, 剩余州市为中度失调衰退。样本期间内,总体上贵州大数据 产业与金融集聚耦合协调程度不断提高,但区域间不均衡现 象较为明显。 关键词——大数据产业,金融集聚,耦合协调,犹豫模糊语言TOPSIS法,犹豫模糊语言PROMETHEE法法即引言围绕实施国家大数据战略,加强大数据在金融行业领域的深入应用,促进跨行业大数据融合创新,推动大数据与金融行业领域的融合发展,对促进经济转型和创新发展有重大意义。贵州正在建立大数据产业投融资体 系,鼓励金融机构为符合条件的大数据企业给予信贷支 持,围绕大数据产业开发和创新金融产品,延伸服务网 络,为贵州大数据项目融资提供支撑 [1] 。贵州建成全国 领先的大数据资源集聚地和大数据应用服务示范基地, 需要财政金融的大力支持和健全大数据产业投融资机 制,大数据产业的发展也有利于金融行业改变传统的运 行方式和运行机制,促进大数据金融服务业的发展。因 此,对大数据产业与金融集聚协调发展现状进行分析, 有利于把握大数据产业与金融行业发展差异,促进行业 大数据应用发展。 目前而言,国内外学者大多集中于对金融集聚与产 业发展之间关系的研究。国外研究中,Rajan和Zingales(1998)[1]通过建立理论模型研究金融发展到一定程度形成的金融集聚与产业结构之间的关系,卡林和梅耶(2003)[2]从不同类型的金融结构角度出发,研究其对产业的影响,Audress等(2006)[3]阐述了金融集聚带来的溢出效应显著提高了地区间的技术创新和产业升级,卡徒诺等(2013)[4]认为金融集聚下,产业结构升级出现的空间溢出效用不但促进本地区的产业升级,同时也促进了周边地区产业的发展。国内研究中,陈峰(1991)[5]最早研究了金融发展与产业发展之间的关系,孙晶和蒋伏心(2013)[6]借助空间滞后模型和空间误差模型进行研究发现,金融集聚对区域产业结构升级存在空间溢出效应,杨义武和方大春(2013)[7]运用面板向量自回归模型研究金融集聚与产业结构变迁的互动关系,邓向荣和刘文强(2013)[8]实证分析了金融集聚对产业结构升级作用,郭露和丁峰(2015)[9]运用协调发展度评价的改进模型对长三角地区16个地级市的三大产业结构与金融集聚的分布进行综合评价与比较,何宜庆等(2015)[10]运用物理学中的三者耦合模型,将金融要素集聚,区域产业结构和生态效率三个系统相结合,进行了耦合协调实证研究,于斌斌(2017)[11]认为金融集聚对经济增长的影响是通过促进产业结构升级实第四次研讨会上灾害风险分析和管理在中国沿海地区(DRAMCLR 2019)版权©2019年,作者。亚特兰蒂斯出版社出版。这是一篇基于CC BY-NC许可(http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)的开放获取文章。智能系统研究进展,第171卷
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
CiteScore
0.70
自引率
0.00%
发文量
24
审稿时长
12 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信