財(cái)政融資、金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化支持效應(yīng)的比較分析——基于平滑轉(zhuǎn)換回歸模型

李新光，張芷尋

(1.武夷學(xué)院 商學(xué)院，福建 南平　354300； 2.福建農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,福州　350002)

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財(cái)政融資、金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化支持效應(yīng)的比較分析
——基于平滑轉(zhuǎn)換回歸模型

李新光1，張芷尋2

(1.武夷學(xué)院 商學(xué)院，福建 南平354300； 2.福建農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,福州350002)

摘要：運(yùn)用平滑轉(zhuǎn)換回歸模型分析財(cái)政融資、金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展的支持效應(yīng)差異。結(jié)果表明：(1)金融發(fā)展(FRt)是導(dǎo)致它們對(duì)城鎮(zhèn)化支持呈現(xiàn)門檻效應(yīng)的原因之一。當(dāng)FRt低于0.144 7時(shí)，表現(xiàn)出線性特征；反之，表現(xiàn)出非線性特征。(2)財(cái)政融資、金融融資與城鎮(zhèn)化的發(fā)展存在長期均衡關(guān)系，金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化的長期支持效應(yīng)超過財(cái)政融資，原因是財(cái)政支持對(duì)城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)會(huì)因非線性效應(yīng)而減弱；而金融發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)化的支持并沒有表現(xiàn)出非線性效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：支持效應(yīng)；平滑轉(zhuǎn)換； 財(cái)政融資；金融融資；城鎮(zhèn)化

一、引言與文獻(xiàn)回顧

自改革開放以來，中國城鎮(zhèn)化不論在理論上還是實(shí)踐中都不斷發(fā)展，城鎮(zhèn)化的進(jìn)程也在加速。傳統(tǒng)意義上的城鎮(zhèn)化主張農(nóng)民向大中城市不斷轉(zhuǎn)移，從而促使城市規(guī)模由小變大。2014年3月16日公布了《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020)》，其中明確提出走中國特色新型城鎮(zhèn)化道路、全面提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量，明確未來城鎮(zhèn)化的發(fā)展路徑、主要目標(biāo)和戰(zhàn)略任務(wù)。新型城鎮(zhèn)化的建設(shè)將需要巨額的資金，僅僅依賴國家財(cái)政融資、銀行貸款和出讓土地等傳統(tǒng)的融資渠道已不能滿足需求，亟需建立規(guī)范、透明的城市建設(shè)投融資機(jī)制。所以，新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的金融支持路徑拓展和體制創(chuàng)新成為各界人士關(guān)注的焦點(diǎn)。為此，本研究以新型城鎮(zhèn)化的金融支持路徑拓展為背景，從實(shí)證角度審視財(cái)政融資、金融融資對(duì)城市化發(fā)展的支持程度差異，這對(duì)中國新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

隨著城鎮(zhèn)化速度的加快，推進(jìn)過程中的融資需求逐漸變大，近年針對(duì)城鎮(zhèn)化融資、錢從哪來的文獻(xiàn)顯著增多。從國內(nèi)學(xué)者的研究來看，鄭韜指出隨著我國城鎮(zhèn)化的大規(guī)模推進(jìn)，許多地方政府在未來3年將面臨嚴(yán)重的債務(wù)問題，如何解決錢從何處來是當(dāng)務(wù)之急，地方政府務(wù)必創(chuàng)新投融資機(jī)制以擺脫對(duì)傳統(tǒng)融資方式的依賴[1]。曹君麗認(rèn)為當(dāng)前的城鎮(zhèn)化融資模式不能滿足城鎮(zhèn)化建設(shè)對(duì)大規(guī)模資金的需求，提出PPP/PFI融資模式創(chuàng)新的想法[2]。王筱欣、楊臣通過VAR模型發(fā)現(xiàn)不完善的社會(huì)保險(xiǎn)制度對(duì)城鎮(zhèn)化起阻礙作用，從而提出加大對(duì)社會(huì)保障制度的支持力度，以推進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展的建議[3]。丁世錄等以重慶市為例，采用灰色預(yù)測模型，對(duì)重慶新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的金融服務(wù)需求進(jìn)行了預(yù)測，提出應(yīng)從地方法人和監(jiān)管部門政策扶持兩個(gè)層面加強(qiáng)對(duì)城鎮(zhèn)化的金融服務(wù)[4]。韓民春利用VAR模型，分析了我國財(cái)政基本建設(shè)投資與人口城鎮(zhèn)化的關(guān)系，結(jié)果顯示前者對(duì)后者的長期影響在減弱，短期調(diào)整效應(yīng)也不強(qiáng)[5]。劉慶和通過構(gòu)建一個(gè)局部調(diào)整模型，以貴州省為例，發(fā)現(xiàn)財(cái)政投入對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的短期效應(yīng)相當(dāng)小[6]。王建威等基于協(xié)同創(chuàng)新的角度對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展路徑進(jìn)行了考察，提出應(yīng)該有效地利用財(cái)政手段和金融手段相結(jié)合的方式來推動(dòng)城鎮(zhèn)化融資機(jī)制創(chuàng)新[7]。周戰(zhàn)強(qiáng)等利用VAR方法探討了金融融資、財(cái)政投入對(duì)城鎮(zhèn)化的影響，發(fā)現(xiàn)在短期內(nèi)財(cái)政融資對(duì)城鎮(zhèn)化影響顯著，金融融資則不然；但是在長期二者都有顯著影響，且金融發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)更大[8]。王開科等以福建省為例，通過協(xié)整、granger因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化與財(cái)政基本建設(shè)投資具有長期均衡機(jī)制[9]。

從國外學(xué)者研究來看，Hsing Yu針對(duì)城鎮(zhèn)化過程中基礎(chǔ)設(shè)施與城市住房的融資行為進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)一個(gè)發(fā)達(dá)的金融體系可以為城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供較強(qiáng)的資金支持[10]。Stopher Peter通過研究歐洲國家城市化的發(fā)展?fàn)顩r，發(fā)現(xiàn)這些國家的公共交通設(shè)施發(fā)展較快，而城市交通的發(fā)展需要大量資金，城市的金融系統(tǒng)剛好能滿足這些資金需求[11]。Kim Kyung-Hwan分析了房地產(chǎn)投資和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中的金融需求，發(fā)現(xiàn)若能合理利用金融市場融資，將大大地減輕城鎮(zhèn)化建設(shè)中的融資需求[12]。Cho Seong-Hoon等研究了城鎮(zhèn)化過程中對(duì)土地投資與開發(fā)的需求，結(jié)果發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對(duì)融資起到了較好的促進(jìn)作用[13]。Derriennic以美國幾個(gè)地區(qū)為研究對(duì)象，采取離散模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的影響是正向的[14]。Chang Miao等認(rèn)為金融業(yè)的發(fā)展對(duì)城市水資源供給設(shè)施與城市交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)具有重要的影響，完善的金融市場能為其提供資金來源[15]。Sharif Saqib在2014年卡拉奇召開的“南亞城市會(huì)議”上，提出“城市金融”概念，它是專門探討一個(gè)城市或區(qū)域如何融資以滿足城市各種需求的一個(gè)新概念[16]。Jeffrey Racki對(duì)非洲未來50年的城鎮(zhèn)化發(fā)展作了預(yù)期，提出了具體日程表，要順利完成這個(gè)目標(biāo)，需要盡可能地利用本地資源和資金支持[17]。

由上可知，較多學(xué)者從定性角度探討了城鎮(zhèn)化建設(shè)融資問題，在定量研究上，學(xué)者們主要采用向量自回歸模型、協(xié)整、格蘭杰因果檢驗(yàn)等方法，較少應(yīng)用非線性技術(shù)去研究。此外，已有研究主要是側(cè)重從金融融資與城鎮(zhèn)化、財(cái)政支持與城鎮(zhèn)化等角度進(jìn)行單線分析，很少將多種投融資方式結(jié)合起來，針對(duì)它們對(duì)城鎮(zhèn)化支持效應(yīng)進(jìn)行比較分析。已有文獻(xiàn)中，周戰(zhàn)強(qiáng)將三者結(jié)合起來進(jìn)行了分析，但作者對(duì)57年的數(shù)據(jù)資料僅用線性技術(shù)值得讓人深思。在當(dāng)前城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)過程中，建立有效的投融資模式對(duì)城鎮(zhèn)化推進(jìn)具有重要意義，現(xiàn)有學(xué)者已經(jīng)提出了多種創(chuàng)新模式，那么從定量角度分析這些模式對(duì)城鎮(zhèn)化建設(shè)的支持效應(yīng)差異，摸索它們各自作用的規(guī)律，為制定高效率的城鎮(zhèn)化金融支持路徑是有意義的。為此，在前人研究的基礎(chǔ)上，本文試圖采用非線性平滑轉(zhuǎn)換(STR)方法，利用最新數(shù)據(jù)資料，深入剖析財(cái)政融資、金融融資在城鎮(zhèn)化建設(shè)支持效應(yīng)上的差異，為尋找多元化的城鎮(zhèn)化投融資模式提供更加充分的實(shí)證依據(jù)。

二、平滑轉(zhuǎn)換回歸模型與數(shù)據(jù)

(一)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

1.財(cái)政融資(cz)：由于城鎮(zhèn)化所需要的財(cái)政投入是綜合的，覆蓋教育、支農(nóng)、基建等多方面，如果只采用其中某一方面的指標(biāo)都有失偏頗，所以這里我們采用全國財(cái)政支出/國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例作為代理變量，衡量財(cái)政融資在城鎮(zhèn)化建設(shè)中所占的比重，用cz表示。

2.城鎮(zhèn)化率(urban)：城鎮(zhèn)化率是用來表示城鎮(zhèn)化水平的一個(gè)重要指標(biāo)，采用地區(qū)城鎮(zhèn)人口除以地區(qū)總?cè)丝诘谋戎貋砗饬俊ｋm然應(yīng)用此指標(biāo)會(huì)低估城鎮(zhèn)化水平，但是基于戶籍制度統(tǒng)計(jì)出來的城鎮(zhèn)人口資料數(shù)據(jù)缺失，故本文將采用該指標(biāo)來衡量城鎮(zhèn)化水平，這也符合較多文獻(xiàn)的做法，用urban表示。

3.金融融資(fr)： Goldsmith認(rèn)為，用(金融機(jī)構(gòu)存款余額+金融機(jī)構(gòu)貸款余額)/GDP表示的金融相關(guān)率可以很好地反映一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)金融化程度?？紤]到我國金融體系還是以銀行為主的金融中介體系，所以本文就選用這個(gè)指標(biāo)來衡量地區(qū)金融融資水平，用fr表示。

本文實(shí)證數(shù)據(jù)主要來源于中經(jīng)網(wǎng)、《中國金融年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，樣本范圍為1978—2013年*2013年數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局2014年2月24日發(fā)布的《2013年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。。為了使數(shù)據(jù)量度不至于相差太大，對(duì)城鎮(zhèn)化率和財(cái)政占比指標(biāo)擴(kuò)大10倍，這樣三個(gè)指數(shù)數(shù)據(jù)的范圍均集中在(0，10)之間。

(二)平滑轉(zhuǎn)換回歸模型簡介

平滑轉(zhuǎn)換回歸模型(STR)是比門檻回歸模型更一般化的非線性模型，它是在匡特(Quandt,1958)的轉(zhuǎn)換回歸模型基礎(chǔ)上發(fā)展而來的。STR模型具體可以表述為：

yt={?+θG(γ,c,st)}′Xt+ut

t=1,…,T

(1)

其中，Xt=(zt′,xt′)′，zt′=(1,zt-1,…，zt-p)，xt=(x1t,…,xkt)′，?=(?0,?1,…,?m)′和θ=(θ0,θ1,…θm)′是(m+1)*1階矩陣向量，ut～iid(0,σ2)。G(γ,c,st)是轉(zhuǎn)換函數(shù)，γ表示轉(zhuǎn)換速度參數(shù)，c=(c1,…,ck)′為位置參數(shù)向量。在后續(xù)實(shí)證過程中，zt具體為城鎮(zhèn)化率urbant,xt指金融融資水平frt、財(cái)政融資指標(biāo)czt，通過后續(xù)模型檢驗(yàn)得出最佳轉(zhuǎn)換變量指標(biāo)為金融融資水平(frt)。

根據(jù)Granger和Terasvirta(1993)的研究，G( )分成以下幾種形式：

(2)

則將式(2)稱為LSTR1模型，這時(shí)G()為增函數(shù)。此外，G( )亦可表述為如下形式：

γ>0,c1≤c2

(3)

此時(shí)，轉(zhuǎn)換函數(shù)G(γ，c,st)為非單調(diào)性，關(guān)于(c1+c2)/2點(diǎn)對(duì)稱，當(dāng)st→±∞時(shí)，有G→1；對(duì)一切c1≤st≤c2,當(dāng)γ→∞時(shí)，有G→0。稱式(3)為LSTR2模型。

另外，轉(zhuǎn)換函數(shù)G( )亦可表述為如下偶函數(shù)形式：

G(γ，c,st)=1-e-γ(st-c)2,γ>0

(4)

稱式(4)為ESTR模型。

在正式估計(jì)模型前需要選擇何種模型，Terasvirta(1994)認(rèn)為，首先通過對(duì)G( )在γ=0處作3階泰勒級(jí)數(shù)展開，再將其放回式(1)進(jìn)行合并，則可得到：

(5)

R3(γ,c,st)為泰勒級(jí)數(shù)展開余項(xiàng)。在對(duì)式(5)進(jìn)行非線性檢驗(yàn)時(shí)，通過設(shè)定H0：β1=β2=β3=0(即模型不具有非線性特征)，如果拒絕H0，則認(rèn)為接受存在非線性的備擇假設(shè)。在H0成立且大樣本情況下，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量服從χ2(3m)分布，然而，如果大樣本條件得不到滿足時(shí)，統(tǒng)計(jì)量的χ2分布會(huì)受到嚴(yán)重扭曲。所以，Terasvirta建議采用F統(tǒng)計(jì)量來替代，在H0成立條件下，它漸近服從F(3m，T-4m-1)分布，通過F檢驗(yàn)來確定G()的具體形式(LSTR1或LSTR2/ESTR)。上述檢驗(yàn)思路可以用如下序貫檢驗(yàn)來表示：

一般來說，若H03的P值最能強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，則LSTR2或ESTR模型較好，否則說明LSTR1模型較好。

該模型的實(shí)現(xiàn)過程可以利用基于Java的時(shí)間序列處理軟件JMULTI來完成，詳細(xì)的操作過程可以參見相關(guān)書籍[18]及網(wǎng)站*http://www.jmulti.org/。

三、平滑轉(zhuǎn)換回歸模型實(shí)證過程

(一)變量時(shí)序特征

從圖 1可以看出，城市化率的變化曲線比較光滑，保持穩(wěn)步遞增趨勢，由1978年的17.92%遞增到2013年的53.73%。金融融資指標(biāo)在36年間表現(xiàn)出小幅波浪式的增長趨勢，增長速度時(shí)而平緩，時(shí)而陡峭，這暗示隨著金融業(yè)漸進(jìn)式改革的不斷完成，金融發(fā)展水平表現(xiàn)震蕩式增長特征。財(cái)政投入經(jīng)歷了先下降、后上升的變化趨勢，轉(zhuǎn)折的年份發(fā)生在1997年?？傊?，這些指標(biāo)變化趨勢與中國的實(shí)際情形比較吻合，在后續(xù)分析中，我們將應(yīng)用這些指標(biāo)進(jìn)行建模。

圖1　各變量的時(shí)間趨勢

(二)變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)

通常來說，為了避免時(shí)間序列建模出現(xiàn)的“偽回歸”現(xiàn)象，一般要求序列是平穩(wěn)的，否則不能直接用來進(jìn)行回歸分析。

表1　各變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

注：ADF檢驗(yàn)(c,t,p)中c表示截距項(xiàng)，t表示趨勢項(xiàng)，p表示滯后項(xiàng)。原假設(shè)H0均為:序列有單位根。*、**、***分別表示在10%、5%、%水平上顯著。

從表1來看， 3個(gè)變量均是I(1)，說明3個(gè)變量的原序列是不平穩(wěn)的，但一階差分平穩(wěn)。所以，后續(xù)分析將采用urban、cz、fr的一階差分進(jìn)行實(shí)證，分別記為durban、dcz、dfr。

(三)平滑轉(zhuǎn)換回歸模型的估計(jì)

1.選擇STR模型的滯后階數(shù)

建立STR模型的第一步，就是要確定模型中被解釋變量與解釋變量的滯后階數(shù)。在本文實(shí)證過程中，滯后階數(shù)的確定規(guī)則參照Sensier和Osborn(2002)的方法。從模型的最高滯后階數(shù)8往下開始檢測，同時(shí)依照不同模型參數(shù)的顯著性、AIC準(zhǔn)則、SBC準(zhǔn)則、樣本個(gè)數(shù)等來綜合確定。通過分析，我們最后確定durban的滯后階數(shù)為2，另外2個(gè)變量的滯后階數(shù)為0。

2.模型的非線性效果檢驗(yàn)

在確定模型線性AR部分的自回歸階數(shù)以后，非線性部分的轉(zhuǎn)換函數(shù)形式我們將按照上述序貫規(guī)則進(jìn)行，首先需要確定最優(yōu)的轉(zhuǎn)換變量。

從表2可知，在5個(gè)變量中，以fr_d1(t)作為轉(zhuǎn)換變量最能體現(xiàn)非線性特征，由于其F3的伴隨概率比F4大，因而確定轉(zhuǎn)換函數(shù)的形式為LSTR1，即：

γ>0

(6)

表2　非線性檢驗(yàn)結(jié)果

注：F統(tǒng)計(jì)量為Granger等(1993)提出的檢驗(yàn)線性假設(shè)的統(tǒng)計(jì)量，F(xiàn)4、F3、F2分別對(duì)應(yīng)H04、H03、H02統(tǒng)計(jì)量，表中數(shù)值為各統(tǒng)計(jì)量的相伴概率。

3.STR模型的估計(jì)結(jié)果

初始值的選擇對(duì)估計(jì)LSTR1的參數(shù)非常重要，所以本文對(duì)初始值的選擇主要應(yīng)用BFGS算法*具體詳細(xì)過程參見Hendry(1995)附錄A5以及參考文獻(xiàn)[18]第177頁，本文不再贅述。。c、γ范圍分別為(-0.15，0.46)、(0.50，10)，步長設(shè)置為0.01*實(shí)證中也嘗試步長為0.03，發(fā)現(xiàn)尋找全局最優(yōu)的結(jié)果劣于0.01，所以這里選擇步長0.01。，γ與c的初始估計(jì)值見表3。

表3　 γ與c的估計(jì)結(jié)果

按照Terasvirta(2004)的思想，在估計(jì)γ與c時(shí)還須檢驗(yàn)其初始值是否落在之前設(shè)定的區(qū)間內(nèi)，如果沒有，則認(rèn)為非線性初始值是不合適的。從上述結(jié)果來看，本文所估計(jì)的初始值是合理的。因此，可以將它們代入方程(1)和(2),采用遞歸的Newton-raphson迭代法求解最優(yōu)值，從而得到模型的參數(shù)估計(jì)值。此外，Hendry(2005)指出，若有系數(shù)不顯著則可以將其刪除，直至所有系數(shù)全部顯著為止。經(jīng)過反復(fù)調(diào)試，得到結(jié)果見表4。

表4　LSTR1模型的估計(jì)結(jié)果

至此，可以得到本文所設(shè)定的LSTR1模型：

durbant=0.080 7+0.231 0durbant-2+

0.117 8dczt+0.125 9dfrt+

(-0.080 7+0.761 7durbant-1-

0.125 9dfrt)*G(γ,c,dfrt)+et

(7)

式(7)表明我國金融融資、財(cái)政融資對(duì)城市化發(fā)展的影響方式出現(xiàn)門檻效應(yīng)，它們隨著金融發(fā)展程度差異表現(xiàn)出明顯的差異。圖2、圖3分為模型擬合效果圖、模型線性和非線性部分時(shí)序圖，從擬合整體效果來看還是不錯(cuò)的。

圖2　數(shù)據(jù)原始與擬合值的時(shí)序

圖3　模型線性和非線性部分的時(shí)序

4.STR模型的相關(guān)檢驗(yàn)

(1)對(duì)殘差的檢驗(yàn)

如表5所示，滯后1-3期自相關(guān)檢驗(yàn)的P值均未通過 5%顯著性檢驗(yàn)，可見不存在序列相關(guān)。從殘差的ARCH檢驗(yàn)來看，滯后1-3階的P值均未通過 10%顯著性檢驗(yàn)，可見不存在自回歸條件異方差，即可認(rèn)為不存在廣義的模型設(shè)定錯(cuò)誤[18]181。另外，殘差JB統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果顯示，其伴隨概率大于10%，因而可認(rèn)為殘差服從正態(tài)分布。從殘差的ADF檢驗(yàn)可知，模型估計(jì)的殘差是平穩(wěn)的，說明非線性模型估計(jì)效果良好，這可認(rèn)為3個(gè)變量之間是非線性協(xié)整的[19]。

(2)剩余的非線性檢驗(yàn)

通過變換轉(zhuǎn)換變量，以檢驗(yàn)上述STR模型估計(jì)后是否還存在多余的非線性效應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果如表6顯示，若采用其他變量作為轉(zhuǎn)換變量，各個(gè)F統(tǒng)計(jì)量均不能通過10%顯著水平檢驗(yàn)，說明不存在剩余的非線性特征。

(3)參數(shù)的穩(wěn)定性效果診斷

通過采用時(shí)間t作為轉(zhuǎn)換變量，觀察各變量參數(shù)是否有顯著差異。檢驗(yàn)的原假設(shè)H0：參數(shù)是穩(wěn)定的。表 7結(jié)果顯示，基本可認(rèn)為接受H0，即參數(shù)不具有顯著的波動(dòng)性。其中，圖4為轉(zhuǎn)換函數(shù)、轉(zhuǎn)換變量的時(shí)間趨勢圖，圖5為轉(zhuǎn)換函數(shù)的曲線圖。

圖4　轉(zhuǎn)換函數(shù)和轉(zhuǎn)換變量的趨勢

圖5　轉(zhuǎn)換函數(shù)

滯后期自相關(guān)LM檢驗(yàn)F(p值)異方差A(yù)RCH-LM檢驗(yàn)χ2(P值)正態(tài)性檢驗(yàn)1230.1630(0.6900)2.6794(0.0909)1.8980(0.1625)0.0074(0.9316)1.9990(0.3681)3.4500(0.3273)JB=0.3066(p=0.8579)Skewness=0.1445Kurtosis=3.3735resid_ADF=-2.7394(1%顯著)

表6　模型剩余非線性檢驗(yàn)

表7　模型估計(jì)參數(shù)的穩(wěn)定性診斷

①NaN由于奇異矩陣導(dǎo)致不能求逆。

四、模型結(jié)果的解釋

從表 4估計(jì)結(jié)果來看，各系數(shù)在10%顯著水平下異于0，同時(shí)通過了殘差的相關(guān)檢驗(yàn)、模型和參數(shù)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，因而可以認(rèn)為上述LSTR1估計(jì)結(jié)果是較理想的。從結(jié)果的具體解釋來看：

第一，LSTR1的線性部分估計(jì)結(jié)果顯示，durbant-2對(duì)durbant的影響為正，城鎮(zhèn)化率變化本身具有正的累積效應(yīng)；dfrt的系數(shù)要大于dczt且均為正，這說明財(cái)政支持、金融支持對(duì)城鎮(zhèn)化的影響均為正，而且當(dāng)非線性部分沒有起作用的時(shí)候，金融支持的貢獻(xiàn)要大于財(cái)政支持，即如果金融融資增長1%，城鎮(zhèn)化率會(huì)相對(duì)提高0.125 9%，對(duì)城鎮(zhèn)化率提高的貢獻(xiàn)會(huì)比財(cái)政支持高出0.008 1個(gè)百分點(diǎn)。

第二，LSTR1的非線性部分估計(jì)結(jié)果顯示，F(xiàn)rt是較好的轉(zhuǎn)換變量,這說明金融融資水平的變化導(dǎo)致了財(cái)政融資、金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化的影響具有非線性特征。c(=0.144 7)代表不同機(jī)制轉(zhuǎn)換的門限值，具體意味著：當(dāng)Frt大于0.144 7時(shí)，G(·)=1，金融融資處于較高水平狀態(tài)；當(dāng)Frt小于0.144 7時(shí)，G(·)=0，金融發(fā)展處于壓抑狀態(tài)。而Frt=0.144 7時(shí)，G(·)=0.5，此時(shí)非線性消失，是處于高機(jī)制與低機(jī)制之間的一種狀態(tài)?？梢姡琇STR1估計(jì)結(jié)果較好地估計(jì)了不同金融發(fā)展水平狀態(tài)下，財(cái)政融資、金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化的影響差異，它們的影響在高、低兩種狀態(tài)之間的平滑變換。轉(zhuǎn)換速度函數(shù)G()=704.748 7(見圖 5)，這意味著模型從線性部分向非線性部分的變換速度較迅速。

第三，縱觀整個(gè)模型，在近36年里，財(cái)政融資、金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化率的支持作用表現(xiàn)出非線性效應(yīng)，這種門檻效應(yīng)因金融發(fā)展水平速度變化表現(xiàn)出來，從圖5來看，非線性部分的貢獻(xiàn)始終大于線性部分。門限值金融發(fā)展的估計(jì)值0.144 7出現(xiàn)在1991年，增長率時(shí)序圖3出現(xiàn)3次明顯的跳躍，分別發(fā)生在1988年、2001年、2008年。當(dāng)Frt超過0.144 7時(shí)，非線性部分起作用，由于非線性部分財(cái)政貢獻(xiàn)的系數(shù)是負(fù)的，說明財(cái)政支持對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的貢獻(xiàn)大小隨著金融發(fā)展水平的提高在逐漸減少，這正說明我國在快速城鎮(zhèn)化的進(jìn)程中，由于城鎮(zhèn)化的投融資需求巨大，金融市場在城鎮(zhèn)化融資中所起的作用日益加強(qiáng)，而財(cái)政融資的作用在減弱*與韓民春、周戰(zhàn)強(qiáng)等學(xué)者得到的部分結(jié)論基本一致。。

五、結(jié)論與建議

本文采用JMULTI軟件，將近年來發(fā)展的平滑轉(zhuǎn)換回歸模型(STR)應(yīng)用于財(cái)政融資、金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化貢獻(xiàn)差異的研究，揭示了它們之間復(fù)雜有趣的關(guān)系。實(shí)踐證明，STR模型可以用來分析變量之間可能存在的非線性關(guān)系，它可以突破傳統(tǒng)的線性或非對(duì)數(shù)線性關(guān)系的研究范疇，同時(shí)也可以彌補(bǔ)普通門檻模型中轉(zhuǎn)換機(jī)制存在突變性的局限，使得研究更加獨(dú)特而深入。全文通過模型設(shè)定、檢驗(yàn)、估計(jì)和評(píng)估，最終得到如下結(jié)論：第一，財(cái)政、金融對(duì)城鎮(zhèn)化的支持作用會(huì)由于金融融資水平表現(xiàn)出非對(duì)稱效應(yīng)。第二，財(cái)政融資對(duì)城鎮(zhèn)化的影響存在非線性效應(yīng)，其影響會(huì)隨著非線性效應(yīng)而減弱；而金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化的支持作用沒有表現(xiàn)出非線性效應(yīng)，影響比較穩(wěn)定?？梢姡瑥目傮w上來看，隨著城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)和金融市場的完善，財(cái)政支持在城鎮(zhèn)化融資中的地位日漸弱化；而金融市場在城鎮(zhèn)化融資中的重要性逐漸上升，表明隨著金融融資水平的提高，金融市場領(lǐng)域作為城鎮(zhèn)化融資渠道拓寬的一個(gè)選項(xiàng)是具有可行性的。

新型城鎮(zhèn)化的推進(jìn)是一個(gè)龐大而復(fù)雜的工程，資金籌集將直接決定著城鎮(zhèn)化的成敗，而過分依賴傳統(tǒng)融資方式的做法已不能滿足城鎮(zhèn)化的資金需求。通過本文的研究發(fā)現(xiàn)，由于Frt只要超過0.144 7，財(cái)政融資作用便會(huì)大大減弱，因此，政府在城鎮(zhèn)化推進(jìn)的過程中，應(yīng)開拓思路，打破傳統(tǒng)融資模式的束縛，開發(fā)適合城鎮(zhèn)化發(fā)展的新型金融產(chǎn)品[20]。如可將城市化融資渠道拓展重點(diǎn)放在金融市場領(lǐng)域，如發(fā)行市政債券、公私合營，可考慮將民間資本、保險(xiǎn)、債券、股票等產(chǎn)品納入到城鎮(zhèn)化的金融支持框架中來；此外，政府應(yīng)當(dāng)考慮轉(zhuǎn)換角色，由過去在城鎮(zhèn)化建設(shè)中的領(lǐng)導(dǎo)者變成引導(dǎo)者，尤其是在融資體制上應(yīng)逐步退出；在當(dāng)前新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的角色中，政策重點(diǎn)應(yīng)放在完善金融市場、建立良好投融資環(huán)境，以吸引民間資本、外來投資和金融資本參與到城鎮(zhèn)化的建設(shè)中來。

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(責(zé)任編輯許若茜)

Comparative Analysis of Support Effects of Fiscal Financing,Financial Financing on Urbanization:Based on Smooth Transition Regression Model

LI Xin-guang1, ZHANG Zhi-xun2

(1.Business School, Wuyi University, Nanping 354300, China;2.College of Economics, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China)

Abstract:This paper used the smooth transition regression (STR) to analyze the support effect differences of fiscal financing, financial financing on urbanization. The results show that: (1) changes of financial development level is one of the causes of fiscal investment and financial support acting on urbanization, showing effects of different threshold effects. When FRt is less than 0.144 7, it appears linear characteristics; while when FRt is over 0.144 7, it shows non-linear characteristics. (2) Model estimates show that fiscal financing, financial financing and urbanization exist a long-term equilibrium relationship, and the long-term effects of the financial support for urbanization will increasingly exceed that of fiscal expenditure in that the contribution of fiscal support for urbanization may be weaken by the presence of nonlinear effect; while financial support for urbanization does not appear nonlinear feature and its impact is relatively stable.

Key words:support effects; smooth transition; fiscal financing; financial financing; urbanization

文章編號(hào)：1674-8425(2016)02-0036-08

中圖分類號(hào)：F81

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(s).2016.02.006

作者簡介：李新光(1980—)，男，湖南婁底人，副教授，博士，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)模型及其應(yīng)用、空間計(jì)量模型分析及應(yīng)用。

基金項(xiàng)目：福建省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“福建自貿(mào)區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)轉(zhuǎn)型的金融支持對(duì)策研究”(FJ2015C241)；武夷學(xué)院校級(jí)課題“經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下武夷山市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變研究”(XD201408S)

收稿日期：2015-03-25

引用格式：李新光，張芷尋.財(cái)政融資、金融融資對(duì)城鎮(zhèn)化支持效應(yīng)的比較分析——基于平滑轉(zhuǎn)換回歸模型[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué))，2016(2):36-43.

Citation format：LI Xin-guang, ZHANG Zhi-xun.Comparative Analysis of Support Effects of Fiscal Financing, Financial Financing on Urbanization: Based on Smooth Transition Regression Model[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2016(2):36-43.