我國城鎮化多元投資主體協同效應研究

張秀利 祝志勇

(四川大學 經濟學院，四川 成都 610044；西南大學 經濟管理學院，重慶 400715)

我國城鎮化多元投資主體協同效應研究

張秀利 祝志勇

(四川大學 經濟學院，四川 成都 610044；西南大學 經濟管理學院，重慶 400715)

基于2006-2014年我國省際面板數據，采用動態面板系統GMM方法計量檢驗城鎮化進程中多元投資主體的協同效應。結果發現，政府投資和外商直接投資是推進中國城鎮化的重要支撐力量，而私人投資的支持作用并沒有顯現。另外，政府投資、私人投資和外商直接投資彼此之間都存在擠出效應，尤其是政府投資對于私人投資的擠出效應更為明顯，這反映出城鎮化進程中多元投資主體之間的相互排斥。政府主導型的城鎮化進程在供給側結構性改革的背景下應積極轉變為市場主導型模式，即應該構建民間投資、外商直接投資與政府投資并行不悖、協同增進的城鎮化融資體系與模式。應優化民間資本市場準入的審批機制、建立民間資本市場進入的援助機制、公平化民間資本與其他所有制企業的待遇、落實政府性資金支持民間投資措施等。

城鎮化；多元投資主體；政府投資；民間投資；外商直接投資

一、引言及文獻綜述

自黨的十八大明確提出新型城鎮化道路以來，我國特色城鎮化建設即邁入了“以人為中心”的新探索階段。隨著我國城鎮化進程的不斷推進，基礎設施、公用事業以及公共服務建設的資金需求缺口不斷凸顯，搭建穩定高效的新型融資體系是形成包容可持續的新型城鎮化模式的必然要求。傳統的片面的以政府為主導的城鎮化投資模式不僅難以為繼，而且會加劇供給側結構性矛盾。新時期搭建鼓勵企業和市民通過各種投資方式參與城市建設平臺，實現多元投資主體之間協同互動，對于調動社會力量參與新型城鎮化建設具有積極的重要意義。

國外城鎮化進程起步較早，城鎮化的相關理論研究從區位理論、城鄉結構轉換理論、非均衡發展理論轉向協調發展理論，尤其關注城市與自然、工業與農業、集中與分散的協同共進，強調城鎮化建設中各類主體的包容與協調發展。由于城鎮化建設需要大規模的投資，大量的實證研究發現城鎮化的快速推進與各參與主體的投資引入密切相關。城鎮化的推進需要構建有利于多元主體參與的保障政策，特別是財政金融等各項政策支持。*Batishcheva S. World Urbanization Prospects and the Problem of Its Infrastructural Provision, Economic Analysis, Vol.46, pp.72-81, 2013.資本城市化的多元主體激勵機制成為必要，私人投資和機構投資從生產本身轉向城鎮化建設的資本轉換成為必要，而且構建恰當的介入方式是英美國家城鎮化取得成功的重要經驗。*Christophers Brett. Revisiting the Urbanization of Capital. Annals of the Association of American Geographers, pp. 1347-1364, June 2011.對于發展中國家而言，除本國的私人投資和機構投資以外，外商直接投資也是驅動城市化的重要資本驅動力。Patra(2015)利用1979-2012年的數據研究了中國和印度兩國城市化、GDP及外商直接投資的因果關系，發現中國和印度的特定區域城市化和FDI流動具有顯著的正相關關系。

中國的城鎮化被經濟學家斯蒂格利茨視為是與美國新科技革命對等的影響21世紀的重大實踐。但是，學者們在總結中國城鎮化發展歷史的基礎上，也對目前城鎮化建設中“要地不要人”的模式提出了批評。如蔡繼明和程世勇(2011)認為，中國地方政府土地財政收支結構決定了其積極推動空間城鎮化，而消極應對人口城鎮化。*蔡繼明、程世勇：《中國的城市化：從空間到人口》，《當代財經》2011年第2期。而且城市偏向的金融政策也導致了金融支持城鎮化的效率偏低。*陳雨露：《中國新型城鎮化建設中的金融支持》，《經濟研究》2013第2期。另外，學者們也開始關注城鎮化建設中投資機制存在的公共投資與私人投資不協調問題。如惠恩才和刁清華(2014)認為，我國城鎮化建設中投資機制存在的主要問題是投資主體單一、政府責任邊界模糊、融資來源單調及管理效率低下等問題。*惠恩才、刁清華：《我國新型城鎮化建設的投資機制分析》，《農業經濟問題》2014第8期。張秀利和祝志勇(2014)將政府投資與民間投資置于城鎮化的分析框架，認為城鎮化對政府投資與民間投資的影響存在顯著差異，城鎮化與政府投資存在長期穩定的均衡關系而與民間投資不存在這種關系，我國的城鎮化推進采取的是政府主導型模式而非市場主導型，政府投資對城鎮化的推進具有滯后效應。*張秀利、祝志勇：《城鎮化對政府投資與民間投資的差異性影響》，《中國人口·資源與環境》2014年第2期。林炳華(2014)基于PVAR模型的方法，通過構建公共投資強度、私人投資強度及城鎮居民人均收入指數，采用我國31個省份面板數據的實證結果表明，三大區域的政府公共投資和私人投資對城鎮居民人均收入影響都不大；東部政府公共投資較大程度地擠出了私人投資；中部政府公共投資對私人投資產生一定的擠入效應；西部政府公共投資對私人投資的擠入效應較大，從中反映出我國區域投資結構仍是不盡合理。*林炳華：《基于PVAR模型的城鎮化政府公共投資與私人投資的互動效應研究》，《財政研究》2014第3期。辜勝阻等(2014)認為，由于公共投資對民間投資的擠出、民間投資準入難以及民間投資積極性不高等障礙，民間資本參與城鎮化面臨種種障礙。*辜勝阻、劉江日、曹譽波：《民間資本推進城鎮化建設的問題與對策》，《當代財經》2014年第2期。

既有的研究大多聚焦于城鎮化進程中政府投資和私人投資的互動效應，揭示我國城鎮化進程中存在政府投資對私人投資的擠出效應。我們認為，中國城鎮化進程的推進與外商直接投資的進入密不可分，而政府投資、私人投資和外商直接投資三者之間存在何種相互效應需要進一步的分析。基于這一問題，本研究以2006-2014年我國省際面板數據，采用動態面板系統GMM方法計量檢驗城鎮化進程中政府投資、私人投資和外商直接投資等多元投資主體的協同效應。

二、模型、變量與方法

為考察我國城鎮化進程中多元投資主體的協同效應，我們構建計量模型進行檢驗。考慮到轉軌經濟體結構變動較大，時間跨度太長不利于得到穩健的估計結果，并且本文重點在于考察當前新型城鎮化建設的投資主體協同效應，故而將研究樣本跨期選擇在2006-2014年。由于我國各省之間實際存在的“以鄰為壑”的經濟政策，各省之間城鎮化具有一定的獨立性和代表性。因此，計量檢驗采用省際面板數據。采用省際面板數據的好處，一是可以克服傳統VAR模型樣本容量小的問題，二是可以提供更高的自由度和估計效率。*由于數據的不可得，我們的面板數據覆蓋中國大陸的30個省、自治區和直轄市，不包括西藏自治區。借鑒既有研究的模型設計，計量模型設定如下：

Urbanit=β0+θUrbanit-1+β1GIit+β2PIit+β3FDIit+ξit

(1)

式(1)中，下標i表示省份，為除西藏外的中國大陸其余30個省區；t代表年份，t=2006,2007,...,2014。Urban為被解釋變量即城鎮化率指標，GI、PI和FDI分別代表本研究涉及的三個相關投資主體，即政府投資、私人投資和外商直接投資的投資規模，是本研究的核心解釋變量。

為檢驗城鎮化進程中多元投資主體的協同效應，進一步構建如下計量模型：

Urbanit=β0+θUrbanit-1+β1GIit+β2PIit+β3FDIit+ηGI*PI+ξit

(2)

Urbanit=β0+θUrbanit-1+β1GIit+β2PIit+β3FDIit+λGI*FDI+ξit

(3)

Urbanit=β0+θUrbanit-1+β1GIit+β2PIit+β3FDIit+μPI*FDI+ξit

(4)

式(2)-(4)中，依次引入了GI、PI和FDI兩兩之間的交叉項GI*PI、GI*FDI以及PI*FDI，交叉項的引入能夠度量各投資主體的協同效應。以引入GI*PI交叉項的式(2)為例，當交叉項的系數大于0時，代表政府投資和私人投資具有互補增進效應；當交叉項的系數小于0時，代表政府投資和私人投資兩者之間存在排斥擠出效應。下面介紹模型中涉及各變量的度量方法與數據來源。

城鎮化水平(Urban)。城鎮化是城市空間擴展和人口向城市集中的復合過程。城市建成區面積占比可以衡量一個地區的空間城鎮化程度，城鎮人口的比重可以在一定程度上衡量一個地區的人口城鎮化程度。傳統的城鎮化建設偏向于空間城鎮化而忽視人口城鎮化，由于新型城鎮化是“以人為本”的城鎮化，因此，本研究采用人口城鎮化程度，即各地區城鎮人口占總人口的比重來衡量城鎮化水平。

政府投資(GI)。中國的城鎮化被許多學者認為就是政府驅動下的“造城運動”， 因此，政府投資是中國城鎮化多元投資主體非常重要的方面。*肖金成：《改革開放以來中國特色城鎮化的發展路徑》，《改革》2008年第7期。政府作為城鎮化的主導力量，也成為城鎮化投資資金的主要來源。對于城鎮化建設中的政府投資規模，由于缺乏分地區城鎮固定資產投資的城鎮份額，本研究直接用全社會固定資產投資結構中國有經濟的投資規模作為代理指標。

私人投資(PI)。由于城鎮化進程中針對基礎設施、公用事業以及公共服務建設等的投資大多具有投資周期長、投資收益回報低等問題，而這些項目投資又需要先行進行。因此，在城鎮化建設中，私人投資的進入大多晚于政府投資。但是，隨著地區基礎設施、公用事業以及公共服務建設等建設的逐步完備，私人資本開始逐漸進入商業投資領域并成為投資主體的重要組成部分。對于私人投資的衡量，本研究采用全社會固定資產投資結構中個體經濟和私營經濟的投資總額來進行衡量。

外商直接投資(FDI)。在發展中國家經濟起飛和城鎮化建設的初始階段，由于資本相對匱乏，因此通過各種渠道與方式吸收外商直接投資就成為經濟發展和城鎮化建設的重要路徑。中國的經濟發展和城鎮化推進與其發揮自身的勞動力比較優勢，吸引外商直接投資密不可分。對于城鎮化建設中外商直接投資的衡量，考慮到中國外商投資大多流入城鎮地區，我們直接采用全社會固定資產結構中外商直接投資的規模來衡量，并加入了港澳臺投資的部分，將其也視為外商直接投資的組成部分。

本研究各省歷年城鎮化、政府投資、私人投資和外商直接投資的數據來自中宏網統計數據庫。*計量模型檢驗時，對于政府投資、私人投資和外商直接投資都做對數處理。式(1)-(4)中，Urbant-1代表被解釋變量的1階滯后，*本文的滯后階數為1期和2期，因為模型估計中當滯后階數為1或2期時，滯后項估計系數均顯著，而滯后3期估計系數不顯著。即為動態項。動態項的加入反映了城鎮化的慣性，即當期城鎮化水平與前期城鎮化率具有相關性。對于式(1)-(4)，采用動態面板矩估計方法(GMM)進行估計，原因在于：(1)解釋變量的內生性問題。究竟是投資流入推進城鎮化，還是城鎮化引致投資流入在學術界尚存在爭論。許多研究表明，城鎮化是引致投資流入的非常重要的因素，城市的發展(主要是城市基礎設施建設)也是影響外商投資分布的重要因素之一。因此，投資流入與城鎮化建設可能存在雙向因果關系，這就會導致所謂解釋變量的內生性問題。而動態面板GMM估計采用工具變量法，能對內生性問題進行有效控制。(2)GMM估計使用差分轉換數據，可以克服不可觀察變量與解釋變量相關或遺漏變量的問題。這樣通過動態面板數據的GMM方法所獲得的估計結果，相對于傳統方法更為可靠。

動態面板GMM估計可以分為差分和系統GMM估計。由于差分GMM僅僅利用一階差分滯后項來構造工具變量，容易出現弱工具變量并由此導致嚴重的有限樣本偏差問題。如果采用系統GMM估計法，則可以同時利用差分和水平變量信息來構造工具變量，并有效地解決弱工具變量問題，從而提高估計效率。為保證實證結果的穩健性，本研究將同時采用系統GMM估計。*動態面板GMM估計可以分為一步和兩步GMM估計。本研究采用兩步法GMM估計。實際估計時所有解釋變量均作為內生變量，并把內生變量的滯后值作為它們自己的工具變量，每一變量和滯后項確定一個工具變量，采用Hansen和Difference-in-Hansen檢驗確定工具變量的聯合有效性。

三、估計結果與分析

基于GMM方法，表1報告了基于式(1)的估計結果。表1中模型(1)-(3)在控制動態項后，分別交替引入政府投資(GI)、私人投資(PI)和外商直接投資(FDI)作為核心解釋變量，模型(4)同時引入GI、PI和FDI作為核心解釋變量。從各模型的診斷檢驗來看，AR(2)檢驗表明差分方程得到的殘差不存在二階自相關，說明模型所得到的GMM估計值是無偏和一致的。Hansen檢驗表明我們選取的工具變量是合適的，Difference-in-Hansen檢驗結果反映系統GMM估計新增的工具變量也是有效的，過度識別條件成立。

模型(1)除包含動態項外，僅納入政府投資(GI)變量，GI變量的估計系數為正，且在5%的水平上顯著；模型(2)替代引入私人投資(PI)進入模型，PI變量的估計系數為負；模型(3)交替以外商直接投資(FDI)引入模型，FDI變量的估計系數顯著為正；模型(4)同時控制GI、PI和FDI等三個變量，GI和FDI變量的估計系數依然顯著為正，PI變量的估計系數依然為負。這一結果說明，政府投資和外商直接投資是城鎮化投資資金的重要來源，是驅動城鎮化的重要因素。不解的是，私人投資似乎被排擠在城鎮化建設之外了。

表1 式(1)的面板系統GMM估計結果

注：*、**、***分別表示在10 %、5 %和1 %水平上顯著，括號中為t統計值。AR(2)、Hansen、Difference-in-Hansen給出的是統計量對應的p值。由于GMM估計適合大樣本，對協方差矩陣進行了小樣本調整，t統計量是與異方差、自相關一致的穩健t統計量(下表同)

表1結果顯示，城鎮化進程中不同投資主體發揮的作用并不相同，那么，政府投資、私人投資和外商直接投資之間是互補增進還是排斥擠出呢？下面我們分別引入政府投資、私人投資和外商直接投資兩兩交叉項，表2報告了式(2)-(4)相應的面板系統GMM計量檢驗結果。觀察表2的估計結果可以發現，無論是引入政府投資與私人投資交叉項GI*PI的模型(5)，抑或引入政府投資與外商直接投資交叉項GI*FDI的模型(6)，還是引入私人投資與外商直接投資交叉項PI*FDI的模型(7)，交叉項GI*PI、GI*FDI和PI*FDI的估計系數都為顯著的負值，這說明，在中國城鎮化的推進過程中，政府投資、私人投資和外商直接投資并沒有形成良性的互補增進效應，而是彼此之間表現為明顯的排斥擠出。特別是政府投資對私人投資的擠出效應最大，這可能是目前城鎮化進程中私人投資難以有效發揮作用的重要原因。

表2 式(2)-(4)的面板系統GMM估計結果

四、穩健性檢驗

城鎮化進程應該具有很強的空間相關性，為了使我們的實證模型更貼合實際，我們嘗試引入空間項構建空間面板模型，力求得到更為穩健的估計結果。與非空間面板計量模型類似，空間面板計量模型也分為靜態模型和動態模型。本研究的實證模型中，由于納入城鎮化的動態滯后項，因此需要采用動態空間面板的估計方法。動態空間面板的估計方法主要有兩種，一種是基于空間誤差模型，采用Elhorst(2005)提出的無條件極大似然函數法(ML)，不足的是該方法難以有效控制變量的內生性等問題。因此，本研究采用另一種策略，接受空間滯后模型的設定，在控制住模型的空間相關性基礎上，再采用動態面板的系統GMM方法進行估計。遵循空間滯后模型的假定，計量模型可寫成：

Urbanit=β0+θUrbanit-1+φ0WUrban+β1GIit+β2PIit+β3FDIit+ξit

(5)

Urbanit=β0+θUrbanit-1+φ1WUrban+β1GIit+β2PIit+β3FDIit+λGI*PI+ξit

(6)

Urbanit=β0+θUrbanit-1+φ2WUrban+β1GIit+β2PIit+β3FDIit+ηGI*FDI+ξit

(7)

Urbanit=β0+θUrbanit-1+φ3WUrban+β1GIit+β2PIit+β3FDIit+μPI*FDI+ξit

(8)

其中，WUrban為空間滯后因子，W代表空間權重矩陣。對于空間權重矩陣的賦值，存在多種方法，本研究采用空間鄰接關系設定權重，即相鄰的地區賦值為“1”，其他區域則賦值為“0”。在對空間權重矩陣進行賦值后，再基于空間滯后模型，采用動態空間面板模型的GMM估計方法對式(5)-(8)進行估計，表3報告了模型估計結果(限于篇幅，表3從略)。

表3中模型(8)-(11)分別是對應式(5)-(8)的動態空間面板模型估計結果。Sargan檢驗不能拒絕原接受，說明我們選取的工具變量是有效的。表3各模型中空間滯后項(WUrban)的系數都顯著為正，這表明，我國各省區間的城鎮化水平之間存在空間依賴性，如果忽視這種空間相關性，將會干擾到模型的現實性以及實證結果的穩健性。模型(8)控制政府投資(GI)、私人投資(PI)和外商直接投資(FDI)作為核心解釋變量，GI和FDI的估計系數顯著為正，而PI的估計系數為負。說明政府投資和外商直接投資是推進中國城鎮化的重要支撐力量，而私人投資的支持作用并沒有顯現。模型(9)-(11)中分別引入了各投資主體之間的兩兩交叉項GI*PI、GI*FDI和PI*FDI，結果顯示GI*PI、GI*FDI和PI*FDI的估計系數都顯著為負，說明政府投資、私人投資和外商直接投資之間存在擠出效應，尤其是政府投資對于私人投資的擠出效應最為明顯，這與表1和表2的發現基本一致。

五、結論與政策建議

城鎮化建設的可持續推進需要充沛的資金保障，需要有序合理的投資結構，這就要求多元投資主體之間的包容性合作形成穩定高效的融資體系。但是，在傳統的城鎮化發展模式下，呈現出的是多元主體之間的相互排斥，特別是多元投資主體之間的擠出。本研究基于2006-2014年中國省際面板數據，采用動態面板系統GMM方法計量檢驗了城鎮化進程中多元投資主體的協同效應。結果發現，政府投資和外商直接投資是推進中國城鎮化的重要支撐力量，而私人投資的支持作用并沒有顯現。另外，政府投資、私人投資和外商直接投資彼此之間都存在擠出效應，尤其是政府投資對私人投資的擠出效應更為明顯，這反映出城鎮化進程中多元投資主體之間缺乏包容而相互排斥的不智。

傳統的城鎮化理論主要包括政府主導與市場主導理論，主導主體之間的定位非常清晰。但是，新型城鎮化要求動員政府、社會、市民三大主體的投資參與行為，通過鼓勵企業和市民通過各種方式有序參與城市建設，提高各方推動城市發展的積極性，加速推進新型城鎮化的進程。從我國城鎮化實踐的歷史看，傳統政府主導型的城鎮化在速度上取得了突出的成績，但由此產生的城鎮化“要地不要人”的矛盾，以及各種“城市病”也格外突出。因此，從發展的眼光看，這種政府主導型的城鎮化進程在供給側結構性改革的背景下應積極轉變為市場主導型模式，即應該構建民間投資、外商直接投資與政府投資并行不悖、協同增進的城鎮化融資體系與模式。也就是說，政府一方面要界定清晰政府投資的范圍和空間，重點參與公益性項目及部分基礎性項目并逐步退出競爭性項目；另一方面，政府應創造條件，為落實民間資本進入市場領域提供便利。具體來看，應優化民間資本市場準入的審批機制、建立民間資本市場進入的援助機制、公平化民間資本與其他所有制企業的待遇、落實政府性資金支持民間投資措施等。

(責任編輯：欒曉平)

2016-09-12

張秀利，女，四川大學經濟學院博士研究生，西南大學經濟管理學院講師。 祝志勇，男，經濟學博士，西南大學經濟管理學院教授。

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A

1003-4145[2017]04-0133-05