財政投入、綠色創新對城鎮化影響的動態分析

侯玉巧?鄭軍?汪發元

摘 要：基于長江經濟帶2003—2017年數據，運用PVAR模型通過GMM估計、脈沖響應函數、方差分解等對財政投入、綠色創新與城鎮化發展之間的動態關系進行實證分析。結果顯示，財政投入對城鎮化的影響由負轉正，對于財政投入與綠色創新的沖擊，城鎮化反應不明顯，城鎮化的發展速度取決于城鎮化本身。因此，要正確認識城鎮化的發展規律，防止在城鎮化進程中超越客觀現實;要全面服務城鎮化的國家戰略，參與城鎮化進程;要提升綠色創新的投入效率，加速綠色創新成果轉化率。

關鍵詞：財政投入;綠色創新;城鎮化;PVAR模型

中圖法分類號：F299.21? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? ? ? DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2020.0210

黨的十九大指出，實施區域協調發展戰略，要以城市群為主體構建大中小城市和小城鎮協調發展的城鎮格局，加快農業轉移和人口市民化[1]。改革開放以來，中國城鎮化從低起點、慢速度，向質量高、增速快的方式轉變。城鎮化率由1978年的17.9%增加到2018年的59.6%，且每年仍以1%左右的速度增長。按照國際慣例，當一國城鎮化率達到50%左右時，則該國就步入到中高級城鎮化階段[2]。中國已進入中高級城鎮化階段，綠色可持續發展已成為城鎮化的主要任務。中國是個特殊的國家，城鎮化的發展主要依靠政府推動，政府的財政政策、財政投入對于城鎮化水平的提高具有無可替代的作用。長江經濟帶橫跨東西中三個區域，是我國戰略支撐最大、綜合實力最強的區域之一，具有獨特的地緣優勢和巨大的發展潛力。為此，研究長江經濟帶區域財政投入、綠色創新對城鎮化的影響具有重要意義。

1 文獻綜述

關于財政投入與城鎮化二者之間的關系，劉順飛等[3]運用空間杜賓模型實證分析，得出長江經濟帶區域科技投入與城鎮化之間，大部分時間都存在顯著的空間正相關性，科技投入顯著推動了城鎮化的發展。趙楠等[4]采用固定效應模型，從全國宏觀和分區域兩個層面進行了實證研究，結果顯示是地方政府投資拉動了城鎮化的發展，并且不同區域政府拉動的力度迥異。陳恩等人[5]研究認為，在多種要素投入中，財政投入是推動中部地區新型城鎮化發展的原因，加大財政投入對其人口城鎮化、社會城鎮化均有一定的積極影響。曾小春等人[6]研究認為，財政和金融系統支撐了巨額的城鎮基礎設施建設和社會公共服務融資需求，在很大程度上促進了城鎮化的發展。

關于綠色創新與城鎮化關系的研究較少，已有文獻主要集中在科技創新對城鎮化的影響上。賀建風和吳慧[7]基于2005-2014年中國省級面板數據，構建了普通面板模型，研究認為中國城鎮化呈現地區結構性不協調狀態，新型城鎮化水平呈現東部、中部、西部釜底抽薪次遞減的狀態。科技創新對新型城鎮化有抑制作用，但又存在二階滯后正效應，且科技創新對人口城鎮化具有顯著的正向影響，而對社會城鎮化具有明顯的負向影響。田逸飄等人[8]的研究表明，科技創新與新型城鎮化耦合協調度呈現平穩上升態勢，不過整體上協調性較差，地區間的耦合協調度具有階梯式分布特征，且在空間上呈現總體逐步優化態勢。鄭強等人[9]利用面板門檻模型系統考察了中國科技創新對新型城鎮化的影響，研究認為科技創新對新型城鎮化的正效應會隨科技創新水平的提高和時間的推移而逐步減弱。宛群超等人[10]采用空間杜賓模型研究認為，科技創新與新型城鎮化存在明顯的正向空間關聯性和空間溢出效應，科技創新對于新型城鎮化存在顯著的促進作用。

以上研究為深入研究財政投入、綠色創新對城鎮化的影響奠定了良好的基礎，但長江經濟帶屬于一個特殊的區域，有自己特殊的發展規律和特點。立足長江經濟帶發展的實際，引入綠色發展理念，將綠色創新和財政投入結合起來，分析兩者對城鎮化的影響，并提出相應的政策建議具有重要的現實意義。

2 變量選取與模型設定

2.1 變量選取

本文收集整理了長江經濟帶11省市1993—2017年的相關數據，通過面板數據建立PVAR模型。本文將城鎮化作為被解釋變量，將財政投入、綠色創新作為解釋變量。

被解釋變量。城鎮化是“四化”同步發展的重要內容，主要空間表現形式是農村人口向城鎮流動，經濟總量向城鎮集聚。城鎮化水平的衡量指標很多，基于研究需要以及數據的可得性，本文以人口城鎮化作為衡量城鎮化水平的指標，即城鎮常住人口數與總人口數的比值[11]。

解釋變量。根據聯合國、歐盟委員會、OECD、IMF和世界銀行共同編著的《2008年國民賬戶體系（system of national accounts 2008）》中提出的政府支出按功能分類標準，分為一般公共服務、公共秩序與安全、經濟事務、國防支出、環保、健康、住房與社區設施、娛樂文化與宗教、社保支出與教育共計10項[12]，考察財政投入對城鎮化的影響，涉及財政支出范圍比較廣，因此財政投入指標采用財政支出總量占GDP比重來衡量。綠色創新指在資源環境約束強度增大的條件下，能夠滿足人類綠色需求，減少生產和消費邊際外部費用的條件下，支撐可持續發展的技術創新[13]。國內對綠色創新的度量差異比較大，本研究借鑒王鳳祥等[14]的觀點，依據OECD公布的《技術領域與IPC分類號對照表》建立綠色創新領域與IPC分類的對應關系，以發明專利和實用新型專利授權數量來刻畫綠色創新水平，并取自然對數。

2.2 模型設定

面板數據向量自回歸模型（PVAR）可以進行面板數據的處理，同時考慮了個體效應和時間效應。本文PVAR模型的基本形式為：

其中i=1，2，…，11表示省份，t=2003，2004，…2017表示年份，包括三個列向量，分別為財政投入（fi）、綠色創新（gi）和城鎮化（ur），表示截距項向量，代表滯后階數，表示滯后j 階的參數矩陣，表示個體效應，表示時間效應，反應變量在時間上的特征，為隨機擾動項。

本文通過以下步驟構建PVAR模型：變量的單位根檢驗和協整檢驗;判斷變量的數據是否平穩;模型最優滯后階數的選擇;利用面板廣義矩估計（GMM）估計模型參數;計算脈沖響應函數和方差分解。

3 實證分析與檢驗

3.1 數據來源和描述性統計

本文研究的樣本選取的是長江經濟帶11省市的面板數據實證分析，研究內容為財政投入、綠色創新與城鎮化之間的動態關系，樣本跨期為1993—2017年。其中財政投入、綠色創新、城鎮化等統計數據均出自或根據國家統計局統計數據庫和各省統計年鑒，變量描述性統計如表1所示。

3.2 單位根檢驗

對于時間序列數據需要進行平穩性檢驗，本文使用的面板數據具有時間序列的特征，因此構建PVAR模型前要對數據進行單位根檢驗序列平穩性。本文選取LLC檢驗、IPS檢驗和ADF-Fisher對各個變量進行單位根檢驗以驗證變量的平穩性。檢驗結果如表2所示。

首先對三個變量財政投入（fi）、綠色創新的對數形式（lngi）與城鎮化（ur）進行單位根檢驗，檢驗結果顯示fi、lngi與ur均沒有通過全部檢驗，說明存在非平穩變量。因此，選取各變量的一階差分進行單位根檢驗，檢驗結果顯示所有變量一階差分都可在1%的顯著性水平上接受“不存在單位根”，故認為fi、lngi與ur均為一階單整序列。

3.3 協整檢驗

協整檢驗用來明確變量之間是否存在長期穩定的均衡關系。對變量fi、lngi和ur進行協整檢驗，顯示結果表明在5%的顯著性水平下Ga、Pt和Pa都不是顯著的，可以認為二者之間不存在協整關系，即不存在長期均衡關系。當變量之間不協整時，建立面板自回歸模型[15]。因此本文利用2013—2017年11個省市的變量數據構建PVAR模型，實證研究財政投入、綠色創新對城鎮化的影響。

3.4 滯后階數的選擇

為了估計PVAR模型，本文利用AIC、BIC和HQIC統計量來判斷最優滯后階數，從表中可以看出滯后三階的AIC、BIC、HQIC值最小，所以選擇滯后三階作為最優滯后階數研究財政投入、綠色創新與城鎮化之間的協整關系是合理的。

3.5 PVAR模型估計

在PVAR估計之前，首先要消除個體固定效應，運用前向均值差分過程消除年效應能夠保證滯后變量與轉換后的變量正交，進而與誤差項無關，因而可以將滯后變量作為工具變量。考慮到廣義矩陣的穩健型，采用GMM估計模型參數，如表5所示。

從表5估計結果可以看出：（1）在城鎮化的對數方程中，滯后一二期的財政投入對城鎮化的影響為負，第三期財政投入對城鎮化的影響為正，這可能是因為前期財政投入中財政支農給農民帶來了大量福利，致使農民愿意留在農村，滯緩城鎮化，隨著財政支出傾向教育、城市建設和社會保障等方面使得農民收入和受教育水平提高，農民愿意進城尋找更多“福利”，從而促進城鎮化水平的提高;滯后一、二期的綠色創新對城鎮化的影響由負轉正，說明前期綠色創新水平有利于城鎮化發展，第三期的影響轉負，這是由于綠色創新成果還未完全轉化為創新驅動力，隨著時間的推移，綠色創新將對城鎮化的發展形成顯著的正向影響;城鎮化對自身的影響從滯后一期到滯后三期經歷了由正轉負再到正的過程，說明隨著城鎮化發展方式的轉變，將有利于其自身的可持續發展。

3.6 脈沖響應分析

脈沖響應函數是用來分析在其他變量當期及以前各期值不變的情況下，擾動項的一個標準差沖擊對其他變量當期和未來取值的影響。為了更直觀地描述財政投入、綠色創新和城鎮化的動態效應，通過1000次Monte Carlo模擬得到長江經濟帶區域財政投入、綠色創新以及城鎮化的脈沖響應圖。圖中縱軸為變量的影響程度，橫軸為沖擊作用的響應期數，設定為5期，中間的曲線代表脈沖響應函數，兩側的曲線分別代表95%和5%分位點的估計值。

從圖中（第一行第一列，第二行第二列，第三行第三列）可以看出，城鎮化、財政投入和綠色創新受到自身沖擊的響應值在當期為零，隨著時間的推移逐漸增加，雖然響應值很小，但一直保持為正，表明三者具有經濟“慣性行為”，能夠進行自身“良性循環”。從圖中（第一行第二列）可以看出，城鎮化受到財政投入沖擊的響應值在當期為零，在短期看來，城鎮化對財政投入的響應不明顯。從圖中（第一行第三列）可以看出，城鎮化對綠色創新的脈沖響應值在短期內基本為零，這可能是因為綠色創新周期長，成果轉化率低等問題使得綠色創新對城鎮化的正向影響具有時滯性。

3.7 方差分解

方差分解是通過分析不同內生變量的結構沖擊貢獻度來評估變量之間的相對重要性。為了更加精確地評估財政投入、綠色創新與城鎮化的相互影響程度，在PVAR估計和脈沖響應分析的基礎上，進一步對不同省份的面板數據進行方差分解，結果如表6所示。

從方差分解的結果可以看出：城鎮化對自身沖擊較大，在第10期，對自身沖擊的貢獻率達到89.3%，在第20期下降到85.5%。財政投入在第10期對城鎮化方差的貢獻率為6.4%，在第20期上升至9.1%，說明城鎮化變動的9.1%可由財政投入解釋。綠色創新對城鎮化的解釋能力較小，在第10期對其方差的貢獻率為4.3%，在第20期達到5.4%，說明城鎮化變動的5.4%可由綠色創新解釋。

4 研究結論與政策建議

4.1 結論

（1）財政投入對城鎮化的影響由負轉正

從矩估計結果可知，財政投入對城鎮化的前期影響效應為負，隨著時間的推移轉為正，說明財政投入有利于城鎮化發展，但在時間上存在一定的滯后性;綠色創新對城鎮化的影響效應由負轉正又轉負，說明綠色創新在一定程度上能夠促進城鎮化的發展，但由于當前存在綠色創新投入效率低以及綠色創新成果還未完全轉化為創新驅動力等問題，綠色創新對城鎮化的促進作用還不穩定，隨著創新效率的提高以及創新驅動力的形成，這種現象將減弱。

（2）對于財政投入與綠色創新的沖擊，城鎮化反應不明顯

從脈沖響應結果可知，城鎮化對財政投入與綠色創新沖擊的反應程度都不明顯，影響程度均較弱。

（3）城鎮化的發展速度取決于城鎮化本身

從方差結果可知，城鎮化對自身的貢獻程度最大，說明城鎮化主要依賴于自身的發展，財政投入和綠色創新對城鎮化發展的貢獻率較小，綠色創新和財政投入并未表現出強勁的推動作用。

4.2 建議

（1）正確認識城鎮化的發展規律，防止在城鎮化進程中超越客觀現實。城鎮化有自身的發展規律，應當充分尊重客觀規律，進一步優化財政支出結構，加強基礎設施和公共事業的財政保障，明確支持的重點行業、重點區域及領域范圍。

（2）全面服務城鎮化的國家戰略，鼓勵在城鎮化進程中積極參與。城鎮化并不僅僅是政府的事，而是與全民緊密聯系的大事。因此，應當充分發揮財政資金的引領作用，通過政府財政引導，帶動社會資金和民間投資支持參與城鎮化建設。特別是要鼓勵民眾轉變生產生活觀念，適應城鎮化的發展，自覺維持社會的穩定，促進城鎮化的持續健康發展。

（3）提升綠色創新的投入效率，加速綠色創新成果轉化率。應合理配置綠色創新與城鎮化發展的要素投入，優化綠色創新和城鎮化的資金投入比例。進一步健全綠色創新成果轉化體系，完善綠色創新成果定價機制，提高市場轉化效率，促進綠色創新成果轉化為城鎮化發展的實際動力。同時，在城鎮化發展過程中，強化以人為本的發展理念，加強綠色創新人才的培養與引進，為綠色創新和城鎮化發展提供必要的人才支撐。

參考文獻：

[1]習近平.決勝全面建成小康社會奪取新時代中國特色社會主義偉大勝利[N].人民日報，2017-10-19.

[2]聶飛，劉海云.基于城鎮化門檻模型的中國OFDI的碳排放效應研究[J].中國人口·資源與環境，2016（9）：123-131.

[3]劉順飛，謝圣遠，汪發元.科技投入、公共支持對城鎮化的影響——來自長江經濟帶11省市空間杜賓模型的實證[J].科技進步與對策，2019（1）：51-58.

[4]趙楠，白福臣.地方政府投資對城鎮化發展的影響——基于中國省際面板數據的實證研究[J].資源開發與市場，2018（2）：261-267.

[5]陳恩，謝珊一.中部地區新型城鎮化發展的區域特征及其影響因素分析[J].西北人口，2018（3）：18-26.

[6]曾小春，鐘世和.我國新型城鎮化建設資金供需矛盾及解決對策[J].管理學刊，2017 （2）：26-39.

[7]賀建風，吳慧.科技創新和產業結構升級促進新型城鎮化發展了嗎[J].當代經濟科學，2016（5）：59-68.

[8]田逸飄，張衛國，劉明月.科技創新與新型城鎮化包容性發展耦合協調度測度——基于省級數據的分析[J].城市問題，2017（1）：12-18.

[9]鄭強.科技創新對新型城鎮化的影響——基于面板門檻模型的實證分析[J].城市問題，2017（6）：25-35.

[10]宛群超，鄧峰.FDI、科技創新與中國新型城鎮化——基于空間杜賓模型的實證分析[J].華東經濟管理，2017（10）：103-111.

[11]姜松，王釗，劉晗.中國經濟金融化與城鎮化的空間計量分析——基于直接效應與間接效應分解[J].貴州財經大學學報，2017（3）：70-83.

[12]李娜，李秀婷，魏云捷，孫毅.財政支出的社會經濟效應——基于面板隨機森林的分析與優化[J].管理評論，2018（10）：258-269.

[13]孫育紅，張春曉.改革開放40年來我國綠色技術創新的回顧與思考[J].廣東社會科學，2018（5）：5-12.

[14]王鳳祥，張偉.環境規制、民間投資與我國綠色技術創新[J].科技管理研究，2017（11）：211-216.

[15]游士兵，蔡遠飛.人口老齡化對經濟增長影響的動態分析——基于面板VAR模型的實證分析[J].經濟與管理，2017（1）：22-29.

Dynamic Analysis of the Impact of Financial Investment and

Green Innovation on Urbanization

——Based on the data of the Yangtze River Economic Belt from 2003 to 2017

Hou Yuqiao? ?Zheng Jun Wang Fayuan

（Economics & Management School of Yang Tze University，Jingzhou，434023，China）

Abstract：Based on the data of the Yangtze River Economic Belt from 2003 to 2017，the PVAR model is used to empirically analyze the dynamic relationship between financial input，green innovation and urbanization through GMM estimation，impulse response function and variance decomposition. The results show that：The impact of fiscal investment on urbanization has turned from negative to positive. For the impact of fiscal investment and green innovation，the urbanization reaction is not obvious. The development speed of urbanization depends on urbanization itself. Therefore，it is necessary to correctly understand the law of urbanization development and prevent it from surpassing objective reality in the process of urbanization;to fully serve the national strategy of urbanization，and to actively participate in the support of urbanization;to increase the efficiency of green innovation and accelerate the conversion rate of green innovations.

Keywords：financial input;green innovation;urbanization;PVAR model

收稿日期：2019-11-14

基金項目：國家社會科學基金重大項目“長江經濟帶產業綠色發展戰略與政策體系研究”（15ZDA020）

湖北省教育廳哲學社會科學重大研究項目“長江經濟帶沿江省市實體經濟發展調查研究”（16ZD020）

作者簡介：汪發元，男，長江大學長江經濟帶發展研究院、長江大學管理學院教授。E-mail：2319193364@qq.com