金融發展對新型城鎮化建設的支撐作用

趙瑞娟

中圖分類號：F124 文獻標識碼：A

內容摘要：本文以1999-2013年度我國省級面板數據為分析對象，以地區金融發展為門限變量，建立城鎮化與地區金融發展之間的面板門限回歸模型，以此討論城鎮化和地區金融發展之間的非線性相關問題。研究結論表明：地區金融發展能夠有效帶動城鎮化，但二者之間存在顯著的雙門限效應。當地區金融發展水平分別為越過第二門限值、低于第一門限值以及位于第一門限值和第二門限值之間的時候，地區金融發展對于城鎮化的促進作用強度依次增強。

關鍵詞：城鎮化 金融 非線性 面板數據 門限模型

問題的提出

新型城鎮化建設要求在以人為本的原則下，通過新型工業化以及農業現代化等一系列手段統籌城鄉發展。在這一發展過程中必然會產生大規模公共基礎設施建設投資以及公共基礎服務的供給。據測算，到2020年按照我國城鎮化率60%計算，用于城鎮化建設投資將超過50萬億。在城鎮化初期雖政府依靠土地財政支撐了城鎮化發展，但在如此巨大的資金缺口下，如果仍單純地堅持傳統城鎮化過程中以政府土地財政為主要的資金支持手段，那么新型城鎮化的發展將難以為繼，同時也會阻礙我國城鎮化深入發展和功能的發揮。因此，必須要對現有的城鎮化資金支撐體系進行升級替代。而金融作為現代經濟發展過程中資源配置及價值流通的樞紐和核心，必將能夠成為我國新型城鎮化發展建設新的支撐。

文獻回顧

Richard（1995）在對美國城鎮化機制進行分析后認為投資對于城鎮化的發展具有重要作用。Kim（1997）對住房融資和城鎮基礎設施建設融資進行了討論，并認為城鎮化發展過程中，由于人口集聚導致房產需求、社會公共基礎設施需求及社會基本服務需求激增，由此產生的建設資金缺口可以通過金融手段進行補充。歐美許多發達國家在城鎮化發展過程中都將金融發展作為其城鎮化的重要支撐方式之一。例如美國通過建立規模龐大的市政債券市場，以創新的融資模式（PPP模式等）及大量的金融衍生品（COD、CDS等）為主要手段，而達到為城鎮化建設籌集資金的目的；而德國則憑借其實力雄厚的銀行體系快速完成了戰后城鎮重建工作。

在國內，金融與城鎮化發展研究日益增多。伍艷（2005）認為城鎮化與地區金融發展水平具有正向關系，我國西部地區可以通過加強地區金融發展以促進城鎮化的發展。王振坡、游斌、王麗艷（2014）認為金融支持可以提升我國城鎮化效率，加速新型城鎮化發展。李新光、胡日東、張澤（2015）對我國目前城鎮化兩種融資模式（土地財政和金融手段融資）進行了比較，認為在土地財政非可持續的情況下，應當提升金融市場效率，以便于有效發揮其融資功能而促進我國城鎮化的可持續發展。熊湘輝、徐璋勇（2015）也指出提升金融對于城鎮化的服務水平是促進我國城鎮化可持續發展的重要手段之一，是推進高效、包容、可持續的城鎮化發展的重要工作之一。

金融作為現階段對于土地財政這一不可持續融資方式的有效替代，必將成為我國未來新型城鎮化發展過程中的新支撐。雖然新型城鎮化和地區金融發展具有顯著的相關性，但是這種相關性是否為線性相關仍有待考究。尤其是在現實環境下，我國東部沿海地區依托其稟賦優勢，城鎮化及金融發展水平呈現“雙高”態勢，而中西部地區大多呈現出城鎮化與金融二者之間的非均衡發展狀態。故本文選取1999-2013年我國30個省份面板數據為研究對象，以Hansen門限模型方法對城鎮化與金融發展之間存在的非線性問題進行研究。

模型、變量與數據

（一）模型選擇

學者Hansen（2000）門限回歸模型為非線性結構突變問題研究提供了方法，不僅不需要給定非線性方程形式，而且還可以通過bootstrap法進行門限值顯著性估計，克服了傳統結構突變模型的不足。因此，本文采用Hansen面板門限理論進行分析。

假設平衡面板數據單門檻模型為：

其中，i、t分別表示地區和年份；yit、xit分別表示因變量和自變量；μi和eit 分別表示固定效應和隨機干擾項，其中eit滿足零均值同方差的獨立同分布假設即eit～（0，σ 2 ）；I（·）表示判定函數，（·）為相應的表達式，如果表達式為真，則返回值為1，否則為0；qit和γ表示門限變量和待估門限值；β1和β2表示待估系數。將（1）轉換成矩陣形式則：

其中，，。令，，，其中上劃線表示對應變量的平均數。則能夠得到相應變量的矩陣形式：

其中。通過最小二乘法估計，可得殘差平方和Sγ：

如果γ取值滿足條件：，那么γ即為估計所得門限值。此時，其它相應參數估計值即可確定。此后，再對最優門限值進行顯著性檢驗和置信區間估計。

在上述單一門限模型設定基礎上，本文擴展至多階門限模型，在此以二階門限模型為例：

其中γ1和γ2表示第一門限值和第二門限值，并有γ1<γ2。

在此基礎上，本文建立以城鎮化水平為因變量、以地區金融發展水平為核心解釋變量的自門限回歸模型，以探討城鎮化發展與地區金融發展之間的相關關系。具體模型設定為：

其中lncity表示城鎮化發展水平，lnfin表示地區金融發展水平，H表示一系列控制變量：市場化程度（lnmarket）、工業化（lnind）及對外開放程度（lnexp）。

（二）變量與數據說明

本文所選擇的因變量為城鎮化率，用非農人口占地區總人口的比重對地區城鎮化進行間接衡量。核心解釋變量主要為地區金融發展水平，選擇地區金融機構貸款余額占GDP比例為金融發展水平的近似測度指標，并依據模型設定將其作為門檻變量。文中所涉及到的主要控制變量包括市場化水平，以樊綱（2011）提出的計算方法及部分已有數據為基礎對缺失數據進行補齊；工業化水平以該地區第二產業占GDP的比例表示；對外開放程度以地區進出口總額占當年GDP的比例測度。由于西藏地區缺失數據較多，故剔除西藏地區僅對我國內地30個省級行政單位進行研究。所有數據時間跨度為1999-2013年度，全部指標計算數據均來自于《中國統計年鑒（2000-2014）》及中國知網中國經濟與社會發展數據庫。

實證檢驗及分析

（一）門限效應檢驗

本文采用stata12.0為分析工具進行相關計算。首先對所設定的方程進行門限效應檢驗，以確定其是否存在結構突變問題。計算結果見表1。

從檢驗結果可知，單門限模型和雙門限模型均通過了顯著性水平為1%的統計檢驗，而三門限模型顯著性水平較低，僅在10%的水平下才通過顯著性檢驗。因此由檢驗結果可知，通過顯著性檢驗的門限值有兩個，對應的門限模型選擇為雙門限模型。

（二）門限值估計

在對門限值個數進行確定后，需要對雙門限模型的門限值取值進行估計，并計算其置信區間。門限值估計結果見表2。

由估計結果可知，在95%的置信區間下，第一門限值區間估計值為4.513-4.585，相應點估計值為4.535；第二門限區間估計值為5.045-5.158，相應點估計值為5.146。而且估計置信區間都較狹窄，表明門限值識別程度較高。并且，進一步依據門限值可將我國地區金融發展水平劃分為三個等級：A類地區，即金融發展水平突破第二門限值；B類地區，即金融發展水平位于第一和第二門限值之間；C類地區，即金融發展水平位于第一門限值以下。并以此為依據將我國30個省級行政單位進行歸類，得表3。

表3顯示，1999年所研究的30個省級行政單位金融發展水平無一位于A類，僅北京地區金融發展水平接近A類地區金融發展水平；B類地區包括北京、天津、上海等20個省市區；C類地區包括河北、山東等10個省市區。2013年，北京和上海金融發展水平位于A類水平；B類地區包括天津、吉林等20個省市區，其中江蘇、浙江、廣西、福建為新增地區；C類地區數量有所減少。1999-2013年，雖然各地區金融發展水平都有所上升，且部分省市區如廣東、天津等金融發展水平已經逼近第二門限值，但是真正實現質變的僅北京、上海、江蘇、浙江、廣西、福建。而且，C類地區中全部是我國中部地區，而西部五省的金融發展水平全部位于B類地區。

（三）模型參數回歸與分析

為了與雙門限模型回歸結果進行對照，本文特引入線性回歸模型。依據Hausman檢驗結果，p=0.03，在5%的顯著性水平下可以拒絕原假設，而采用固定效應模型。對線性回歸模型采取線性固定效應模型進行回歸?；貧w結果見表4。

表4顯示，線性固定效應模型及雙門限模型二者的回歸系數除固定效應模型的常數項外，其他系數都能夠通過5%的顯著性檢驗，與理論預期一致。而且二者在總體檢驗上都通過了顯著性為1%的總體顯著性檢驗，同時也說明雙門限變量存在符合客觀實際。雙門限模型回歸結果與線性固定效應模型回歸結果相比較R2值有所提升，說明雙門限模型與線性固定效應模型相比，對于城鎮與地區金融發展之間相關關系的解釋力能力更好。如果單純以線性固定效應模型作為分析對象，那么難免會忽略其結構突變問題，而難以深刻揭示城鎮化和地區金融發展之間的內在關系。因此，本文主要針對雙門限模型的回歸結果進行分析。

1.控制變量影響效果分析。工業化發展、市場化水平以及開放程度對于城鎮化具有明顯的正向作用，皆通過1%的顯著性檢驗，與現實情況相符合。工業化以及市場化發展水平變動1%分別導致城鎮化率變動0.398%和0.428%。對外開發程度對于城鎮化的作用程度較弱。對外開放程度每提升1%僅使城鎮化發展水平提升0.062%。

2.金融發展對于城鎮化的門限效應分析。雙門限值將金融發展對于城鎮化的影響作用劃分為三個等級。在第一門限值（lnfin≤4.535）以下，地區金融發展水平提升1%，城鎮化發展水平提升0.095%，并能通過5%的顯著性檢驗。當地區金融發展水平越過第一門限值而介于第一門限值和第二門限值之間（4.535

回歸結果表明，地區金融發展對于城鎮化的促進作用具有非線性特征，金融發展水平位于第二階段對于城鎮化的促進作用最強，位于第一階段時作用力度次之，而地區金融發展高于第二門檻值的時候，對城鎮化促進作用最弱。對此可能的解釋是金融發展位于高水平的地區（即跨越第二門限值的北京和上海）其城鎮化率已經達到世界較高水平狀態（例如2014年北京城鎮人口比重達到86.35%，上海則達到89.6%），地區金融發展對其作用程度已經越過峰值，處于一種較低水平的穩定維持和促進的狀態。而金融發展水平介于第一和第二門限值之間的地區正處于城鎮化快速推進的發展時期。處于這一階段的地區包括全部西部省份以及大多數沿海東部省份（天津、廣東、海南等）以及少部分中部省份（安徽）。對于快速發展的沿海省份及少數中部省份來說，隨著土地征用成本上升以及國家相關規定的限制，使土地財政使用效率降低，加之相應的地理優勢使金融成為城鎮化過程中土地財政最有效的替代。而對于人口密度較小的西部省份來說，一方面土地資源豐富，城郊土地利用率不高，其升值空間有限；另一方面由于資源承載能力限制，加之其經濟發展水平以及人口聚集、產業聚集效應較之沿海地區較弱，因此土地財政作用力有限。而國家對于西部地區的一系列政策扶持和投資使其城鎮化的金融支持力度穩步提升，緩解了城鎮化發展的資金約束問題，對于城鎮化的發展起到了促進作用。但是對于中部地區，一方面由于地區金融發展水平較低，金融資本的逐利性導致有限的金融資本難以投入到城鎮化發展過程中；另一方面由于城鎮化導致城郊土地升值，此時存量豐富、成本低廉的土地財政成為城鎮化發展的主要資金來源和更快捷的手段。

結論與啟示

新型城鎮化與地區金融發展顯著相關，但并不僅僅是單一線性相關關系。本文以我國30個省份1999-2013年度的面板數據為考察對象，通過建立面板門限模型對城鎮化與金融發展之間的關系進行了考察。結果表明我國城鎮化與地區金融發展之間存在顯著的雙門限非線性相關關系，且較之于線性模型來說，雙門限模型的解釋能更強。并且，地區金融對于城鎮化發展的正向促進作用程度，依據地區金融發展水平而不同。當地區金融發展水平位于第一門限值和第二門限值之間、低于第一門限值和跨越第二門限值的時候，金融對于城鎮化的支持程度逐步減弱。

依據本文研究結論可得出如下啟示：首先，要加強政策性金融資源的引導，發揮政策性金融資源在城鎮化建設過程中的導向作用和示范作用，通過構建多層次的立體金融支持體系，化解城鎮化融資困境。尤其是在一些商業資本不愿意進入的公共領域，國家政策性金融資本更要起到帶頭作用。其次，要支持地區金融創新、加強資本市場的發展，通過金融創新（PPP、PFE、BOT模式等）調動社會沉淀資產參與。一方面通過大力發展債券化融資將流動性差的資產盤活，還可以通過將未來可預期收益貼現到當期，據此設立特殊項目載體發展資產證券進行融資。另一方面對于金融、經濟實力較好的地區在城鎮化建設上，可以適當向民間資本放開準入限制，通過商業資本運營實現城鎮化軟硬件設施的建設。例如深圳羅湖區田貝村以及白石洲等地區在進行城鎮化改造以及城中村改建的時候，就大膽引入民間資本，通過村民集體眾籌、入股等形式籌集資金進行城鎮化改造。而對于金融發展水平較低、經濟實力不足的地區則可以通過加大國家資金及政策促進其城鎮化建設。最后，對于地區金融發展及相應的創新活動要提高制度支撐和法律保障。例如對于市政債券融資等手段，國家就應該積極配套《市政債券法》、《市政債券發行試行辦法》等，做好法律保障。

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