金融業發展對城鎮化作用的演變范文

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《江西財經大學學報》2015年第五期

新世紀以來，隨著經濟持續高位增長和人口遷移速度加快，我國城鎮化率上升明顯，2013年已達53.73%，較2000年提高17.51個百分點，年均增長1.35個百分點。可以看出，我國目前處于城鎮化的快速增長期。然而隨著城鎮化的不斷推近，基礎設施建設、農民工市民化、就業崗位供給等都需要大量資金支持，由于政府財力有限，繼而導致城鎮化資金短缺難題，而金融服務的支持可有效解決這個難題。成熟的金融業體系可為城建項目提供專業的融資產品，填補城鎮化基礎設施建設資金缺口，滿足轉移農村人口就業的資金需求，推進農民市民化進程（田東林，2013；石憶邵，2013）。可化解中小企業融資難問題，推動經濟發展；可吸引金融人才落戶，提升人口集聚度。因此，一個地區金融業發展的成熟度對該地區城鎮化工作的推進有著重要作用。

一、文獻綜述

從金融業對城鎮化影響作用的定性研究來看，鄭長德（2007）通過分析金融中介影響城鎮化的機理，發現中國城鎮化與經濟金融化水平間存在高度的正相關關系，是一種互動機制。[3]何靜和戎愛萍（2012）指出，城鎮化過程中僅靠政府財政是難以滿足基礎設施建設、農村人口轉移、公共服務供給的資金需求的，需充分發揮金融業的融資融通作用。通過分析金融對城鎮化的促進作用，提出了多元化融資產品、銀行體制改革等多項金融創新措施。[4]石憶邵（2013）估算出2020及2030年中國新型城鎮化建設中農民工市民化所需資金分別達到279935-296508億元和282932-296132億元，認為只有拓寬資金渠道，實現渠道多元化，才能滿足高成本城鎮化的資金需求，并提出了債券融資、基金、私募等多項金融融資渠道。姚會元等（2014）分析了我國城鎮化的現狀及特點，指出資金困難瓶頸制約了城鎮化發展，認為以商業銀行為代表的金融支持可有效解決城鎮化進程中的融資難問題。[5]從金融業對城鎮化影響作用的定量分析來看，Ranis和Stewart（1999）以泰國和菲律賓為例，通過對兩國30年的城鎮化與相關產業數據分析，發現兩國在上世紀六十與七十年代都經歷了以工業快速發展為支撐的大規模城鎮化。在八十年代，泰國繼續了這一趨勢，而菲律賓則沒有。問題的原因在于泰國后期城鎮化推動主要是靠金融和醫療保健為代表的現代制造業和服務業，而菲律賓未完成城鎮化發展模式的轉變，仍停留在粗放型發展階段。黃勇和謝朝華（2008）運用非結構化的VAR模型，利用Johansen檢驗與Granger因果檢驗，發現了銀行貸款與城鎮化存在直接因果關系。Shahbaz和Lean（2012）以突尼斯為例，評估能源消耗、金融發展、經濟增長、工業化、城鎮化間的關系，利用1971年至2008年的年度數據，運用線性模型進行回歸分析，發現五者間存在著穩定的長期關系，穩固、發達的金融體系可以有效促進經濟增長與城鎮化發展。周戰強和喬志敏（2011）利用1952至2009年的全國數據，運用VEC模型，發現短期內金融發展對城鎮化的影響不顯著，但長期內，金融發展對城鎮化的貢獻較大。賈洪文和胡殿萍（2013）基于1991至2011年數據的實證分析，認為金融發展與城鎮化間存在一種互動機制，并且對城鎮化具有促進作用。

二、模型建立

（一）數據與變量本文選取2003到2012年中國31個省域的截面數據，引入空間計量模型，分析金融業發展對城鎮化發展作用的演變。如無特別說明，本文數據均收集、整理于國家統計局在線國家數據庫及各省市自治區歷年統計年鑒。被解釋變量與解釋變量的選取。被解釋變量為城鎮化水平。參照城鎮化率國家統計口徑標準，本文選取人口城鎮化率來衡量城鎮化發展水平，計算公式為，常住城鎮人口總數/總人口數。解釋變量為金融業發展。以往研究中，金融發展一般用金融相關比率等指標來表示，由于本文研究的是金融產業對城鎮化發展作用，而產業增加值常被用于研究金融業或其他特定產業發展對相關社會經濟發展類變量的影響。這里，金融業增加值是金融業的全部基層單位一定時期內新創造出來的價值之和，而金融業增加值比重則是金融業的相對規模，反映了金融業在國民經濟中的地位和金融業發育程度。故本文選取金融業增加值比重來作為衡量金融業發展對城鎮化影響作用大小的解釋變量，計算公式為，金融業增加值/地區生產總值。在確定核心被解釋變量與解釋變量后，本文進一步引入2個控制變量。分別為：經濟發展水平。參照國外發達地區及我國東部沿海發達地區的實際發展情況，在經濟發展水平較高的地區城鎮化率相對較高，產業結構也趨于合理化，以金融業為代表的第三產業往往占據主體，成為經濟增長的主要動力。因此，經濟發展水平成為影響城鎮化與金融業發展的重要因素。考慮到數據的客觀性，本文選取人均GDP作為衡量經濟發展水平的指標。新型工業發展水平。2002年黨的十六大首次提出新型工業化道路概念，堅持集約、高效性工業發展，實現新型工業化與城鎮化互動發展。工業化的深入可創造更多的就業崗位，吸引更多的農村轉移勞動力，同時還可有效促進“產城”一體化成型。因此，新型工業化可有效帶動城鎮化發展。考慮到數據的可收集性，本文選取工業化率作為衡量新型工業化水平的指標，其計算公式為，工業增加值/地區生產總值。

（二）空間自相關性分析空間自相關性檢驗分為全局的和局部的，本文驗證的是全局自相關性，也即全國31個省域城鎮化發展的空間相關性。對于全局空間自相關性檢驗，空間統計學通常采用的方法有MoranI指數、G系數和GearyC系數。本文選用MoranI指數來檢驗全國31個省、市、自治區城鎮化發展是否有空間自相關性。本文運用GeoDa1.4.1軟件計算出31個省市區2003-2012年的城鎮化的MoranI指數及其顯著性檢驗結果（詳見表1）。可以看出，10年城鎮化的MoranI指數均為正數，始終保持較高數值，且均通過了1%顯著性檢驗。但2003-2008年數值是逐漸上升的，2009年后數值在逐漸減小；說明在2003年至2012年期間，我國31個省市區城鎮化是存在空間正相關性的，但2008年后該相關性在逐步降低。進一步通過MoranI散點圖來分析各省、市、自治區城鎮化發展的空間相關程度。結果顯示省份分布情況大致相同，大部分省份都分布在第一、第三象限，說明各空間單元存在著空間相關性，限于篇幅，這里僅列出2003年與2012年的散點圖（詳見圖1）。具體地，第一象限表示城鎮化率較高地區與城鎮化率較高地區接壤或臨近，主要有東部地區的北京、天津、江蘇、上海、浙江、福建以及東北地區的黑龍江、吉林、遼寧。在第三象限表示的是城鎮化率較低地區或被城鎮化率較低地區包圍，主要集中了山東、山西、河南、湖南、寧夏、山西、甘肅、貴州、西藏、新疆、青海、四川、云南、廣西等省（市、自治區）。另外值得注意的是，通過對比2003年與2012年第四象限分布，可以發現廣東省被城鎮化相對較低地區環繞的情況沒有發生改變，而重慶城鎮化則由2003年的41.9%攀升至2012年的56.98%，迅速從西部城鎮化較弱地區脫穎而出。因此，其位置也由2003年的第三象限移至2012年的第四象限。綜上所述，可以看出城鎮化的MoranI散點圖準確、客觀地描述出了我國城鎮化空間相關程度，符合我國省域城鎮化發展的實際情況。東部發達地區城鎮化普遍較高，且這些省、市地理位置高度集聚，相互接壤，而城鎮化較低省市區則普遍集中在我國中西部地區。因此，本文引入空間計量方法來分析金融業發展對城鎮化的影響作用是必要且合理的。

（三）空間計量模型通過上文對MoranI指數的分析，可以發現我國的城鎮化發展存在正向空間相關性，故需引入空間權重矩陣W，運用空間計量模型來分析金融業發展對城鎮化的促進作用。空間計量模型一般分為空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）。[12-13]1.空間滯后模型（SLM），其基本表達式為y=a+ρωy+βx+μ。式中，ρ為空間滯后自回歸系數，ωy為空間權重矩陣，μ為誤差向量。（四）歷年模型確定在此基礎上，本文運用Geoda1.4.1軟件對歷年截面數據進行最小二乘法回歸（OLS）估計，并進行兩個拉格朗日乘數（LM）檢驗及其對應的穩健形式（RobustLM）檢驗。由表2可知2003年至2007年LM(error)、RobustLM(error)均通過了顯著性檢驗，而LM(lag)、RobustLM(lag)均不顯著，根據Anselin等的判斷規則，[14]認為2003—2007年SEM模型更為適用。從2008年開始，四項檢驗均未通過顯著性檢驗，則表示SLM、SEM模型均不適用，說明城鎮化發展的空間關聯效應在逐步變小，這與上文MoranI的變化趨勢基本一致。因而，對于2008-2012年，使用傳統OLS模型更為合適。

三、結果與分析

（一）擬合度及多重共線性分析由表4可以發現，2003—2012年空間誤差模型（SEM）與普通最小二乘法（OLS）的擬合度R值均保持在0.87及以上。較高的擬合度說明本文所選定解釋變量、控制變量是合理的，方程能解釋的信息較多，結果較理想。另外，通過比較2003—2007年SEM模型與同期普通最小二乘法（OLS）的R值，發現SEM模型的R值均大于OLS的R值，說明2003—2007年運用空間計量模型SEM是合理的、必要的。進一步，通過對歷年截面數據方程進行方差膨脹因子檢驗，歷年方程的VIFi值均遠小于10。因此，認為回歸模型不存在較嚴重的多重共線性（孫敬水，2010）。

（二）顯著性分析根據歷年空間截面數據計量回歸的顯著性檢驗結果可以發現，金融業發展（FD）除在2003、2004和2008、2009不顯著外，其余年份基本保持在5%的顯著性水平上，說明整體上金融業發展對城鎮化是有影響作用的。經濟發展水平（PGDP）在2003-2012年間均保持在1%的水平下顯著，說明經濟發展水平對城鎮化是有持續影響的。新型工業化（IR）除2008、2009年度不顯著，其余年份始終保持在5%或1%的水平，說明方程引入新型工業化變量是合理的（詳見表5）。后文將對解釋變量部分年份不顯著的原因作出解釋。

（三）彈性系數的實證分析從表5的數據上看，核心解釋變量金融業發展（FD）在2003年與2004年對城鎮化的影響作用不顯著，這并不說明金融業發展對城鎮化發展沒有作用。2003年與2004年我國城鎮化剛剛邁過40%的臺階，正處于城鎮化加速發展的起步階段，遠低于世界平均水平。而當時我國金融業也處于2002年全國金融工作會議后的改革階段，先后經歷了銀監會成立、中國人保與中國人壽重組改制、外資銀行經營人民幣業務范圍擴大等重大金融事件。因此，正是由于2003、2004年金融業與城鎮化發展水平還較低，金融業對城鎮化的推動作用尚不明顯，才導致兩者間關系不顯著。2005年起，金融業發展對城鎮化的影響作用變為顯著的，彈性系數值達到0.937；即金融業增加值比重每上升1個百分點，可拉動城鎮化水平上升0.94個百分點，正向促進作用較為明顯。在隨后的2006年與2007年，我國金融業繼續保持了快速健康的發展勢頭，金融市場規模不斷擴大、改革不斷深化、結構不斷優化，金融業資源配置能力得到了顯著的提升，即更多的金融資源流向城鎮化和工業發展領域。數據也證明了金融影響力的提升，2006年與2007年金融業發展對城鎮化的彈性系數分別升至1.077與1.321；即金融業增加值比重1個百分點的提升可推動城鎮化上升1.08個百分點與1.32個百分點，金融業發展的對城鎮化促進作用得到進一步提高。2008、2009兩年我國金融業發展對城鎮化的作用迅速轉變為不顯著，這并不表示我國金融業發展對城鎮化發展開始不具備正向促進作用了；而是由于2008年始于美國次貸危機的全球金融危機開始對我國金融業、地產業以及宏觀經濟運行造成不同程度的影響，我國2008、2009年GDP增速分別驟降至9.63%、9.21%，與2007年的14.16%形成了巨大的落差，城鎮化增速也由2007年的1.04%降至2008年的0.74%與2009年的0.91%。正是基于以上原因，導致2008年與2009年我國金融業發展對城鎮化的作用并不顯著。在以“4萬億”投資計劃為代表的大規模經濟刺激措施施行后，貨幣增發、利率調整、放開IPO、地方融資平臺建立等一系列金融政策措施相繼施行，2010年我國宏觀經濟運行開始有了明顯的好轉，GDP與城鎮化增速分別達到10.45%與3.09%。方程回歸后的彈性系數也證明了2010年金融業發展對城鎮化的影響作用重新變為顯著，彈性系數達到0.741，但與金融危機前相比，數值下降明顯。2011年我國金融業發展水平得到進一步提升，市場的規模、活躍度和功能都得到相應的提高，金融業彈性系數也升至1.083，說明金融業發展的正向促進作用得到了進一步提升。2012年，彈性系數增至1.403，促進作用超過了2008年金融危機前的水平，且變量的顯著性水平進一步提高至1%；到2012年，金融業增加值比重增加1個百分點，可帶動城鎮化率提升1.40個百分點，金融業發展對城鎮化的正向促進作用愈加明顯。控制變量方面，經濟發展水平（PGDP）在2003-2012年間對城鎮化的影響作用均為顯著的，彈性系數均較大，說明經濟發展水平對城鎮化發展具有重要促進作用。但其彈性系數呈逐漸變小趨勢，由2003年的17.497降至2012年的5.348；也即說明在2003年人均GDP每提高1萬元，能拉動城鎮化率提高17.50個百分點，而到了2012年僅能拉動城鎮化率提高5.35個百分點。新型工業水平（IR）在2003-2012年對城鎮化的影響作用也是正向的、顯著的，彈性系數始終保持在16.70以上，說明新型工業水平對城鎮化發展也具有重要促進作用。但10年間整體呈現出波動趨勢，且在2008、2009兩年也受金融危機影響，對城鎮化作用變為不顯著。空間誤差自回歸系數方面，空間誤差模型SEM中項的系數LAMBDA在2003-2007年分別為0.616、0.902、0.927、0.919、0.913，且均在1%的水平下通過了顯著性檢驗。說明存在空間外溢效應，即相鄰省（市、區）城鎮化的誤差沖擊對本省（市區）的城鎮化發展具有較為明顯的正向促進作用，但其作用大小略低于同時期本省（市、區）金融業發展對本省（市區）城鎮化的促進作用。

四、結論與建議

結合整個分析過程，可將研究結論歸納為：（1）通過MoranI指數分析，發現我國城鎮化發展存在明顯的空間相關性，且通過后續比較適用空間計量模型SEM與傳統OLS模型回歸后的方程擬合度，也發現空間計量模型的R值更高，有著更強的解釋能力。因此，對于我國金融業發展對城鎮化作用的分析，引入空間相關性是合理的、必要的。（2）金融業發展（FD）對城鎮化（UR）的影響作用在2003—2012年間整體呈現出不顯著—增高—不顯著—降低—增高的演變趨勢情況，表明金融業發展與城鎮化發展整體是有正向促進作用的，且長期來看該作用是呈現出增大趨勢。但這一作用易受宏觀經濟波動、宏觀政策調整等外界客觀因素影響，而出現短暫的不顯著；（3）經濟發展水平（PGDP）對城鎮化的正向促進作用一直存在，且是明顯的，但呈現出逐漸減小趨勢。（4）新型工業發展水平（IR）對城鎮化的影響作用是明顯的、正向的，但整體呈現出波動趨勢。（5）2003—2007年鄰省（市、區）城鎮化的誤差沖擊對本省（市區）的城鎮化發展具有一定的正向促進作用，但沒有金融業發展的促進作用明顯。基于以上研究結論，建議未來在強化金融監管、健全金融體系、防范金融風險的前提下，從以下幾個方面加強金融業對城鎮化的支撐、促進作用。第一，金融支持城鎮基礎設施建設方面。政府應拓寬城鎮化融資渠道，充分發揮金融中介的作用，讓更多社會資本投入到城鎮化建設中來。首先，地方政府或城投公司可運用項目融資、特許經營、股權融資等多種新型方式，吸納社會資本參與城鎮基礎設施建設，如道路、水電管線、園林等。其次，地方政府應更多地推行BT、BOT、TOT建設模式，利用非政府資金來進行重大項目的建設，如地鐵、大橋、隧道等。最后，在條件允許的情況下，省級或市級政府可搭建地方融資平臺，發行地方政府債券，為城鎮化建設提供持續、長遠、有力的融資渠道。第二，金融支持城鎮產業發展方面。一個健康的城鎮化發展必須是“產城”高度融合的，缺少了必要的產業支持，城鎮化將失去后續發展的動力。首先，民營經濟已成為我國經濟發展的主體，在加強監管的前提下，通過建立和完善民營企業信用擔保體系，提高民營企業的信用等級，可有效擴大金融業對民間資本開放，保障民營經濟產業升級的資金需求。其次，對于產業體系的根基———中小企業，政府和金融監管結構應鼓勵金融機構開發適合小微企業發展的金融產品，通過創業板上市、低利率貸款等融資方式拓寬中小企業融資渠道。最后，金融機構應密切配合政府的戰略性產業發展和農村經濟發展，將更多的資金注入到優勢產業和農村經濟的培育中去，全面滿足戰略性新興產業、企業技術創新、農村產業基地等領域的資金需求。第三，金融支持農村轉移人口市民化方面。現階段，農村轉移人口市民化問題嚴重影響了我國城鎮化的質量，這個問題的解決需要大量的資金。因此，應加強金融對“農民工市民化”問題的支持力度。首先，政府應全面放開城鎮公共服務領域，堅持市場化競爭，為政府財政松綁，鼓勵和吸引大型公司將資金投入到文化教育、醫療衛生、環境資源等領域中。其次，應鼓勵金融機構在信用風險可控的條件下，實行差異化政策，對新增農村轉移人口的剛性購房需求給予一定的支持，降低住房信貸門檻，推行低利率房貸。最后，政府應與金融機構緊密合作，通過小額擔保貸款、農民工創業基金、低息技能培訓貸款等多種創新途徑，解決農村轉移人口的創業難、就業難問題。

作者：朱越浦 黃新建 樊晗露 單位：南昌大學  管理學院 中部經濟社會發展研究中心 南昌工程學院 經貿學院