金融支持中部地区新型城镇化实证研究

摘要：文章选取中部地区六省1978年-2012年相关数据，采用面板数据影响模型和PVAR模型进行实证研究。结果为：金融发展水平、规模和效率与中部地区六省城镇化水平呈明显的正相关关系，金融支持中部地区城镇化存在明显差异。提出保持金融发展规模稳步增长，加大金融支持力度；优化金融机构资源配置，提高金融支持效率；积极开发特色金融产品，提升金融精准支持等对策建议。

关键词：金融支持；新型城镇化；中部地区；PVAR.模型；对策建议

一、 引言

1978年～2012年，中部地区六省城镇化水平（UR）和金融相关率（Financial Interrelation Rate，FIR）均有较大幅度提升，且呈现同向上升趋势（表1）。金融相关率反映金融机构存贷款量（选用全国和中部地区六省金融机构人民币年末存款余额和贷款余额）在国内生产总值中（为剔除通货膨胀的影响，GDP选用当年国内生产总值）的地位，即金融发展（Financial Development），为城镇化提供了大量资金。本文将通过面板数据影响模型和PVAR模型进行实证研究。

二、 模型与数据

根据国内外学者理论分析和实证研究，选取城镇化和金融发展相关指标，设定计量模型如下：

UR=F（FIR，DE，ID）

城镇化水平（UR）即城镇人口占总人口的比重，UR越大说明城镇化水平越高，该地区人口向城镇集聚程度越高。金融发展水平（FIR），采用金融机构存贷款总额之和与GDP的比率，FIR越大，表明金融发展水平越高。金融发展规模（DE）选用金融机构存款余额与GDP的比率，DE越大，说明金融发展规模越大。金融发展效率（ID）采用固定资产投资与储蓄的比例，ID越大说明储蓄转化为投资的能力越强，金融发展效率越高。

选取1978年～2012年中部地区六省各指标年度数据进行实证检验，数据来源于各省历年统计年鉴。为剔除通胀因素对变量的影响，在计算与GDP相关的金融发展水平指标和金融发展规模指标时，将各省GDP数据统一进行价格调整，换算为以1978年为基期的GDP指数。

三、 实证检验

1. 面板单位根检验。在进行PVAR模型估计前，先对变量平稳性进行检验，避免模型估计出现“虚假回归”，确保估计结果有效性。如果变量平稳，则用传统回归分析方法进行估计和检验；否则，需采用协整检验分析各变量之间的关系。

选取LLC检验、IPS检验等五种方法进行单位根检验，各变量均采用带时间趋势和截距的检验类型，在所有显著水平（1%、5%和10%）下，各变量原始数据都不平稳，一阶差分序列都平稳（表2），说明各变量一阶单整，可进行协整分析。

2. 面板协整检验。由于各变量均为一阶单整，可通过面板协整检验，分析变量之间长期稳定关系。选取Pedroni（Engle-Granger based）和Johansen面板协整检验，滞后阶数选取1。Pedroni面板协整检验（表3）结果表明，各变量存在协整关系。

由于本文采用的时序数列具有一定的随机游走特性，且协整向量包含截距项，因此选择第三种情况进行Johansen面板协整检验。Johansen面板协整检验结果（表4）表明，变量城镇化水平与金融发展水平、规模和效率之间存在协整关系。

上述两种检验方法均表明，中部地区六省城镇化水平与金融发展水平、金融发展规模和金融发展效率之间存在协整关系。

3. 面板模型。面板数据模型分析方法包括固定影响模型和随机影响模型。通过Hausman检验，Hausman统计值为10.159 666，对应概率为0.017 3，说明在5%显著性水平下，拒绝随机影响模型的原假设，建立固定影响模型，模型中的个体影响与解释变量相关。

选取Panel EGLS（Period Random Effects）方法，建立固定影响模型（表5），在5%显著性水平下，中部地区六省金融发展水平、金融发展规模和金融发展效率与城镇化水平呈正相关关系。金融发展规模系数最大，对城镇化水平影响显著；金融发展效率系数较大，对城镇化水平影响较显著；金融发展水平系数较小，对城镇化水平影响较小。

4. 面板VAR。由于固定影响模型结果较显著，能够较好地估计中部地区六省金融发展对城镇化的影响，最终建立如下面板模型。

（1）PVAR。面板数据向量自回归（PVAR）是面板数据模型与传统向量自回归方法的结合，把面板数据模型系统中所有变量视为内生，较真实地呈现各变量间关系。根据AIC和SC准则，并结合模型的有效性和稳定性条件，将PVAR最优滞后阶数定为1（表6）。所有金融发展指标的一阶滞后项对城镇化水平的系数都为正，反映了金融发展水平、规模和效率对城镇化水平的正向影响。其中，金融发展规模一阶滞后性系数相对较大，对城镇化水平影响较为显著。

（2）脉冲响应函数。由于对PVAR单个参数估计值的解释比较困难，可通过观察系统脉冲响应函数，了解内生变量对误差变化的反映。采用Cholesky残差的方差-协方差矩阵分解，使误差项正交，变量序列为UR、FIR、DE、ID。同时，脉冲响应函数分析还需建立相应的置信区间，利用GMM估计出系数和方差-协方差矩阵随机生成的大量系数，并重新计算冲击反映。选择进行100次本过程，Monte Carlo模拟给出两个标准误差置信区间以衡量随机扰动项的一个标准差冲击对其他变量当前和未来取值的影响轨迹。图1给出了金融发展三项指标对城镇化水平的冲击影响，横轴为追溯期数，纵轴为因变量对各变量的响应，中间实线为响应函数曲线，外侧两条虚线为两倍标准差置信区间。

图1-a反映了城镇化水平对自身冲击有不断扩大趋势。图1-b表明，金融发展水平对城镇化水平影响为正，且有逐渐增大趋势，反映金融发展水平对城镇化水平的促进作用，且促进作用不断扩大。图1-c显示金融发展规模对城镇化水平影响为正，但随着金融发展规模增大，对城镇化影响并无增大趋势，说明既要保持金融发展规模稳步增长，更要注重效率提升，才能更好地推动城镇化进程。图1-d反映金融发展效率对城镇化水平的正向冲击，且随着时间推移，有不断增大趋势，说明金融发展效率越高，储蓄转化为投资的比率越高，越有利于城镇化水平提高。

（3）方差分解。方差分解可进一步度量金融发展对城镇化水平冲击作用的构成。由表7可以看出，从第1个到第10个预测期，城镇化发展变动主要来源于自身，但随着预测期增多，受自身影响逐渐变小。在金融发展指标中，金融发展水平对城镇化发展影响最大，且随着预测期增多，影响力度增大。金融发展规模对城镇化发展有一定影响，且随着预测期增多影响变大，但相比金融发展水平来说影响较小。金融发展效率对城镇化影响也是随着预测期增多不断增大，但影响力度在金融发展指标中最小。

四、 结论与对策

1. 主要结论。上述实证检验表明，金融发展对中部地区城镇化水平产生正向影响，金融发展水平、规模和效率对中部地区六省城镇化水平均有较显著影响：（1）金融发展能够有效推进中部地区城镇化水平。中部地区金融发展水平、规模和效率与中部地区城镇化水平关系密切。金融发展水平越高、规模越大、效率越高，中部地区城镇化水平就越高。（2）不同金融发展指标对中部地区城镇化水平的影响程度不同。改革开放30多年来，金融发展各项指标对中部地区城镇化水平影响显著，但仍有一定差别，金融发展规模、效率和水平对城镇化水平的影响程度分别为显著、较为显著和一般显著。（3）金融指标协调发展才能有力地推进中部地区城镇化水平。从长远发展来看，只有金融三项指标协调发展，才能更加有效地推动中部地区城镇化进程。金融发展规模并非增长越快越好，在保持金融发展规模的同时，更应注重金融发展水平提高和效率提升，才能进一步提升金融支持中部地区新型城镇化的力度。（4）不同省份金融发展指标对城镇化水平影响差异明显。金融发展规模对中部地区六省城镇化水平影响都显著，金融发展水平对安徽、江西、河南、湖北和湖南五省影响较为显著，金融发展效率对河南、湖南和江西城镇化水平影响较为显著。

2. 对策建议。根据上述实证研究，要求中部地区在推进新型城镇化过程中应做好如下金融支持工作：（1）保持金融发展规模稳步增长，加大金融支持力度。各级地方政府部门要进一步深化金融发展体制机制改革，健全完善金融发展内外部环境，努力推动金融发展规模持续稳步增长，为中部地区新型城镇化健康发展提供应有的资金支持。（2）优化金融机构资源配置，提高金融支持效率。金融发展必须兼顾水平、规模和效率。金融机构要进一步优化自身资源配置，提高信贷效率，充分发挥金融支持新型城镇化的杠杆作用，以便于提供更有效的投融资支持。（3）积极开发特色金融产品，提升金融精准支持。中部地区六省比较优势明显（我国重要粮食生产基地、能源重化工基地、装备制造业基地、综合交通运输枢纽等），要根据其产业特点等差异，积极开发特色金融产品，精准支持特色经济发展，提升金融支持新型城镇化的针对性。

参考文献：

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基金项目：中国人民大学科学研究基金（中央高校基本科研业务费专项资金资助）项目（项目号：16XNH099）。

作者简介：郭方（1989-），女，汉族，湖北省襄阳市人，中国人民大学国际学院博士生，研究方向为金融市场与风险管理。

收稿日期：2016-09-12。