枣阳市金融支持城镇化建设实证分析

齐 田

(中南财经政法大学 信息与安全工程学院，湖北 武汉 430073)



枣阳市金融支持城镇化建设实证分析

齐 田

(中南财经政法大学 信息与安全工程学院，湖北 武汉 430073)

基于枣阳市2000—2015年城镇化率、金融支持规模、金融支持结构和金融支持效率四个指标数据，采用VAR模型进行分析，并运用脉冲响应分析和格兰杰因果关系进行检验。结果表明：枣阳市城镇化建设与金融发展之间存在关系，城镇化建设推动金融发展，而金融发展对城镇化建设作用不明显，枣阳市金融支持城镇化建设力度不够。建议扩展金融网点，创新金融产品以及落实金融政策。

枣阳市；城镇化率；金融支持城镇化建设；格兰杰因果关系检验

党的十八大以来，党中央高度重视我国城镇化建设，国家领导人曾对此做出重要指示；同时，国务院印发了《关于深入推进新型城镇化建设的若干意见》，真正把思想认识和行动统一起来，切切实实推动我国城镇化建设。[1]而城镇化又与金融发展密切相关。党和国家领导人重视金融对于城镇化建设的支持作用，鼓励国家开发银行、农行、中行等多家金融机构针对城镇化建设各个项目设计差别化融资模式与偿债机制，创新金融产品与服务理念，帮助推动城镇化建设。[2]

枣阳市城镇化建设落后，城镇化率低于全国城镇化率。[3]同时，枣阳市金融机构对于城镇化建设的支持力度不够，金融供不应求，所提供的贷款资金微乎其微，大部分靠政府财政支持。[4]因此，切实了解枣阳市城镇化建设的现状，调查枣阳市近15年来的城镇化率、地区生产总值以及枣阳市金融机构存贷款状况，运用理性分析与实证分析、定性分析与定量分析相结合的方法，研究枣阳市城镇化与金融发展的关系，发现枣阳市金融支持城镇化建设存在的问题，并提出合理化建议，推动枣阳市城镇化建设。

一、文献综述

在金融支持城镇化建设理论方面，雷蒙德·弗农、经济学家Stopher Peter R提出金融机构对于交通建设的作用[5，6]。我国专家学者在定性研究方面，胡斌经过研究指出政策性金融对于我国城镇化建设具有不可缺少的作用[7]；陈雨露认为中国城镇化建设需要金融机构各方面的支持[8]；王曼怡、李勇认为金融支持可以促进城镇化建设第二、三产业的发展[9]；方显仓提出应建立多元化的农村金融组织体系[10]；朱建华，周彦伶，刘卫柏提出合理配置农村金融资源以及创新金融方式等支持农村城镇化建设[11]；吴超、钟辉明确了金融支持城镇化建设的着力点[12]。在定量研究方面，陆铭、陈钊通过大量数据研究，突出了银行等金融机构调节资源配置功能[13]；谢朝华、黄勇运用各类计量检验分析得出城镇化建设离不开金融机构贷款[14]；巩治伶运用实证分析研究，得出我国农村城镇化建设离不开金融机构的支持[15]；张玉霞对金融支持人口、产业和空间城镇化的效应进行实证分析，得出兵团城镇化建设中存在资金缺乏和环境约束等问题[16]；张思佳通过实证分析得出安徽省城镇化建设主要依靠金融规模发展的结论[17]；马青、蒋录升运用城镇化率与金融支持和财政支持的相关性进行对比分析，得出金融在城镇化建设中发挥了较大作用[18]；曹君丽基于公私合营(PPP/PFI)项目融资视角，为解决现阶段城镇化建设融资困境提供一种较好的思路[19]；袁晓初提出金融支持新型城镇化建设面临四个矛盾并提出有效的改进措施[20]；段文清、刘海二具体研究了金融支持与城镇化存在的问题与悖论[21]。

国内学者的研究论证了城镇化与金融发展密切相关，但大部分文献以省级和较大的市为研究范围，对地级市及其以下研究较少，不利于小城市的城镇化建设；多数文献实证分析采用的金融指标过于单一，仅考虑金融支持规模，未考虑金融支持效率等指标，并采用全国性金融数据，未采用农村金融数据，得出的结论有一定误差；金融支持城镇化建设的具体作用没有进行深入分析，并且提出的建议过于单一，在可操作性方面有待完善。在此基础上，本文将以枣阳市城镇化建设为研究范围，采用综合反映金融发展水平的城镇化率、金融支持规模、金融支持结构、金融支持效率这4个指标的农村金融数据，将定性与定量分析相结合，结合枣阳市农业、工业和旅游业等经济发展现状，具体分析枣阳市金融支持城镇化建设问题，并提出建议。

二、研究设计

1.指标选取和数据来源

人口城镇化率用来衡量一个国家或地区的城镇化水平，即城镇化率UR=城镇人口/总人口，城镇化水平越高，人口城镇化率越高，二者之间呈同向变动关系，因此本文运用城镇化率UR表示城镇化发展水平。

戈德史密斯在1969年提出金融支持规模来测算一个国家或地区的金融发展水平，即金融支持规模FSS=(存款余额+贷款余额)/GDP[22]；金融支持结构指金融资产在银行、债券、保险的分布状况，即金融支持结构FST=短期贷款余额/全部金融机构贷款余额，其反映直接融资和间接融资的关系，由于枣阳市金融发展仍以银行业为主，所以以短期贷款余额占全部金融机构贷款余额来表示枣阳市金融支持结构；金融支持效率指银行将储蓄转化为投资的效率，即金融支持效率FSE=贷款余额/存款余额，其反映了金融机构对经济发展的支持程度。因此，本文采用金融支持规模FSS、金融支持结构FST和金融支持效率FSE三个指标来综合反映金融发展水平。指标数据来源于2000—2015年《枣阳市统计年鉴》，并经过计算处理(如表1所示)。

表1 UR、FSS、FST、FSE指标数据

为了减少波动，对这四个变量的时间序列取对数，分别记为lnUR、lnFSS、lnFST、lnFSE。

2.模型选取

由于本文需要分析的是枣阳市金融发展对枣阳市城镇化建设的影响，故金融发展的衡量指标FSS、FST、FSE是解释变量，城镇化的衡量指标UR是被解释变量，建立实证模型：

lnUR=c0+c1lnFSS+c2lnFST+c3lnFSE+εt

3.计量检验

(1)ADF平稳性检验

图1 lnUR、lnFSS、lnFST、lnFSE曲线

序列lnUR、lnFSS、lnFST、lnFSE都是时间序列，VAR和协整检验的前提是被分析的时间序列是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，为避免产生伪回归现象，本文采用ADF方法作单位根检验，如果都是同阶单整，则说明这些时间序列是平稳的。

首先，要选择合适的检验回归方程，即是否包含截矩项和趋势项，通过绘制序列lnUR、lnFSS、lnFST、lnFSE的曲线图来判断是否需要加入截矩项和趋势项。如图1所示，序列lnUR、lnFSS、lnFST、lnFSE在偏离零值附近波动，因此都包含截矩项。其中，lnUR有明显的趋势，而lnFSS、lnFST、lnFSE趋势不明显，因此lnUR包含趋势项，lnFSS、lnFST、lnFSE不包含趋势项。

其次，进行ADF检验，检验结果如表2所示。4个原序列是非平稳的，它们的一阶差分没有单位根，即四个序列均是一阶差分平稳的，因此，可以通过进一步的分析来检验其长期变化关系。

表2 ADF平稳性检验

(2)VAR自回归模型

首先，VAR模型的参数估计值如表3所示。其中，圆括号( )中的数字是参数估计的标准差，方括号[ ]中的数字是参数估计值的t统计量。

表3 VAR模型估计

续表3

由表3可以看到，所估计的VAR模型大约有一半参数估计值的t统计量不显著，每个方程的都较大，从而说明所估计方程的拟合效果较好。

其次，针对VAR模型的估计结果，给出其结果的AR特征多项式的根的图形和单位圆，如图2所示。图中小点表示AR特征多项式的根的倒数，都位于单位圆之内，表明所估计的VAR模型是稳定的。

图2 AR特征多项式的根和单位圆 表4 lnUR与lnFSS、lnFST、lnFSE协整检验原假设特征值迹统计量5%水平临界值P值一个没有0．96738089．9267047．856130．0000最多一个0．89920542．0072129．797070．0012最多两个0．4820789．88186515．494710．2899最多三个0．0467870．6708303．8414660．4128 注：协整方程含有截距项，没有线性趋势。

(3)协整检验

为确定被解释变量与解释变量间是否存在长期均衡关系，本文分别对lnUR与lnFSS、lnFST、lnFSE进行Johansen协整检验(如表4所示)。

表4显示，“一个没有”代表原假设为无协整关系，该假设下的迹统计量89.92670大于5%水平下临界值47.85613，P值为0，故拒绝原假设，自变量与因变量之间有不少于一种协整关系。“最多一个”假设代表假设最多存在一种协整关系，在5%显著水平下其迹统计量是42.00721，大于5%显著水平下所对应的临界值29.79707，P值为0.0012，故拒绝原假设，自变量与因变量之间有不少于两种协整关系。“最多两个”假设在5%显著水平下其迹统计量是9.881865，小于5%显著水平下所对应的临界值15.49471，P值为0.2899，故接受原假设，那么自变量与因变量之间有最多两种协整关系。因此，根据迹检验的结果，人口城镇化率与金融支持效率、金融支持结构、金融支持规模在5%显著水平下存在两个协整关系。可以看出，金融支持规模对人口城镇化率产生正影响，金融支持规模和金融支持效率每提高1个单位，人口城镇化率分别上升0.619662、2.881043个单位，而且金融支持效率对人口城镇化率的推动作用大于金融支持规模；金融支持结构对人口城镇化率具有负效应，每提高1个单位，人口城镇化率下降0.72912个单位。

(4)格兰杰因果关系检验

自变量与因变量相互影响的过程中有没有引导的作用需要通过格兰杰因果检验来证实，最优滞后期是依据通常选择最优滞后阶数的方法得到。这里对lnUR与lnFSS、lnFST、lnFSE因果关系检验(如表5)。

表5 格兰杰因果关系检验结果

由表5可知，在5%检验水平上，原假设lnFSS、lnFST、lnFSE不是引起lnUR变化的Granger原因，p值分别为0.0042、0.0422、0.0109，故均拒绝原假设，即认为lnFSS、lnFST、lnFSE均是引起lnUR变化的Granger原因；原假设lnUR不是引起lnFSS、lnFST、lnFSE变化的Granger原因，p值分别为0.7790、0.0853、0.1903，故接受原假设，即认为lnUR不是引起lnFSS、lnFST、lnFSE变化的Granger原因。

4.脉冲响应分析

由协整检验和格兰杰因果检验得知，金融发展指标与城镇化指标之间在一定程度上具有长期相互引导的关系，但金融发展指标发生变化时将对城镇化指标造成多大程度冲击，还需要利用脉冲反应图来反映。

(1)城镇化率lnUR和金融支持规模lnFSS的脉冲响应分析

由图3可知，城镇化率lnUR对来自金融支持规模lnFSS的扰动并没有立即做出响应，城镇化率在第1期的响应为0，在第2期lnFSS对lnUR的冲击呈负反应，到第2期呈现最大负反应，以后逐渐增加，到第5期接近零，以后持续下降，到第8期为零，以后逐渐下降，到第18期逐渐趋为零。可见，枣阳市金融支持规模FSS对城镇化率UR的冲击有反应，说明枣阳市金融支持规模对枣阳市城镇化率在前期有显著影响，在后期反应不明显。

(2)城镇化率lnUR和金融支持结构lnFST的脉冲响应分析

图5 lnUR对lnFSE的脉冲响应

由图4可知，城镇化率lnUR对来自金融支持规模lnFST的扰动并没有立即做出响应，城镇化率在第1期的响应为0，在第2期lnFST对lnUR的冲击呈正反应，到第2期呈现最大正反应，以后逐渐下降，到第4期接近零，接着持续上升，到第6期达到又一个小高峰，以后持续下降为零。可见，枣阳市金融支持结构FST对城镇化率UR的冲击在前期有反应，说明枣阳市金融支持结构影响枣阳市城镇化率，在后期影响效果不明显。

(3)城镇化率lnUR和金融支持效率lnFSE的脉冲响应分析

由图5可知，城镇化率lnUR对来自金融支持效率lnFSE的扰动并没有立即做出响应，城镇化率在第1期的响应为0，在第2期lnFSE对lnUR的冲击呈负反应，到第2期呈现最大负反应，以后逐渐增加，到第5期接近零，以后持续下降趋为零。可见，枣阳市金融支持效率FSE对城镇化率UR的冲击在前期有反应，在后期反应并不明显。

三、结语

文章经过实证分析表明：1)枣阳市城镇化建设显著影响金融支持规模和金融支持结构，金融需求量大，影响枣阳市金融发展。2)金融支持规模FSS、金融支持结构FST和金融支持效率FSE是引起UR变化的Granger原因，但其对枣阳市城镇化建设在前期影响较大，在后期影响并不显著，总体影响不显著，金融供给量不足，金融供不应求，金融对城镇化建设的支持力度不够。枣阳市城镇化建设进程中金融供给主体主要包括银行业、保险业和证券业，因枣阳市保险业和证券业发展落后，金融供给量主要来自银行业[4]，而2015年枣阳市银行业总的新增贷款余额约30亿元，用于城镇化建设资金量所占比重不到40%[23]，可见枣阳市金融供给量严重不足，金融供不应求，金融机构对枣阳市城镇化建设的支持力度不足。建议：第一，扩展金融网点，增加金融机构种类，金融机构应加强对枣阳市乡镇地区的各项金融资源配置，增加人员配置，扩展金融网点，增加机构种类，完善基础设施建设[24]；第二，创新金融产品，改进金融服务理念，各个金融机构应不断创新金融产品，改进金融服务理念，完善金融服务体系；第三，落实金融政策，优化金融生态环境，各个金融机构应积极响应和具体落实政府金融支持政策，依据自身优势明确市场定位，实现公平化、特色化竞争，从而创造良好的金融生态环境。[25]

[1] 国务院印发《关于深入推进新型城镇化建设的若干意见》[J].小城镇建设，2016(2)：6.

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[23] 林建伟.上半年我省新增贷款2758亿元[N/OL].湖北日报，2015-07-14(8)[2016-10-11].http：//hbrb.cnhubei.com/html/hbrb/20150714/hbrb2696006.html.

[24] 李 捷.县域金融如何服务好城镇化建设[N/OL].农村金融时报，2014-10-20(3)[2016-10-11].http：//epaper.zhgnj.com/Html/2014-10-20/13606.html.

[25] 康 峰.加大金融支持新型城镇化建设的力度[EB/OL].(2013-09-09)[2016-10-11].http：//www.financialnews.com.cn/llqy/201309/t20130909_40758.html.

(责任编辑：饶 超)

Urbanization’s Financial Support in Zaoyang(Hubei Province)

QI Tian
(School of Information and Safety Engineering， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan 430073， China)

The data of urbanization rate， financial support scale， financial support structure and financial support efficiency of Zaoyang from 2000 to 2015， are analyzed based on the VAR model， then it carries out tests using the impulse response analysis and Granger causality test for empirical research. It finds that the urbanization promotes the financial development， and the effect of financial development on the urbanization is not obvious； Zaoyang’s financial support to the urbanization is insufficient. Based on the empirical results， we propose to expand the financial outlets， innovative financial products and implement financial policies， and so on.

Zaoyang； urbanization rate； financial support to urbanization； Granger causality test

2017-03-20

齐 田(1994— )，女，湖北枣阳人，中南财经政法大学信息与安全工程学院硕士研究生。

F832.7

A

2095-4476(2017)06-0036-06