县域城镇化进程中的金融财政协同门槛效应研究

摘   要：本文通过拓展的经济增长模型，构建包括金融、财政子行业的柯布—道格拉斯生产函数，以1999—2018年我国31个省（自治区、直辖市）1993个县域动态面板数据作为样本，采用PSTR回归模型方法，实证研究县域金融、财政和城镇化进程的非线性关系，检验县域金融中介和财政支出的协同效应对县域城镇化进程的作用。在此基础上，对我国推进县域城镇化进程中的政策效果进行评估。研究发现，我国县域金融中介和财政支出进入非协同区制，规模和结构失衡状况没有改观，其中结构协同失衡更为严重，仍具备较大的县域城镇化进程空间。在此基础上，本文以促进县域城镇化进程为契机，提出应充分发挥各自优势，构建金融、财政资源合理配置的良性协同机制，更好地推进县域城镇化进程。

关键词：县域;城镇化进程;金融中介;财政支出;协同门槛效应

中图分类号：F830.58  文献标识码：A  文章编号：1674-2265（2021）09-0065-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.09.008

一、引言與文献综述

改革开放40多年来，我国经济社会发展取得了举世瞩目的成就，综合国力和人民生活水平稳步提升。然而，我国的城乡差距日益拉大，城市与农村贫富差距日益明显，经济增长的均衡性受到威胁。城镇化是拉动内需乃至推动经济发展的重要途径。党的十八大、十九大都明确提出走新型城镇化的道路，并对我国城镇化发展进行了顶层设计和总体部署。

县域是以县城为中心、乡镇为纽带、农村为腹地的区域。县域经济包括城镇经济和农村经济，是城镇经济和农村经济在县域的有机结合，反映该地区经济整体发展水平。县域城镇化是以县城为中心，小城镇为节点，逐步形成县域范围内的劳动力流动，是农村人口向城镇集聚的动态过程，是整个县域经济发展、生产生活方式转变、空间布局向城镇集中的过程。虽然大城市是城市化的主体形式，但是县域城镇化衔接农村与大城市，是大城市圈城乡一体化的关键节点，是实现中国城镇化的基础与关键。

金融中介和财政支出是我国政府支持县域城镇化进程的宏观政策在微观领域的具体政策工具，其效率决定着我国“三农”经济增长的速度与质量。关于金融、财政与城镇化关系的研究，国内外学者主要围绕金融中介支持城镇化、财政支出支持城镇化以及金融和财政联动机制对城镇化发展的影响三个方面进行研究。

一是关于金融中介与县域城镇化关系的研究。国外对金融发展与城镇化进程的研究早已有之，主要从农村转移人口密度产生的规模效应角度做出解释。早期相关研究认为，金融发展有利于城镇的工业化水平和经济发展规模，提高城市就业水平和收入，吸引源源不断的农村人口流入（Todaro，1969）[1]。农民更愿意将资金用于提高现代化生产水平和扩大生产规模，深化城镇化发展（Mckinnon，1973）[2]，城镇化与金融发展的强相关性体现在资源配置效应（Lucas，1988）[3]。国内学者的研究表明，金融发展的确推进了城镇化进程（张宗益和许丽英，2006;熊湘辉和徐璋勇，2015;王弓和叶蜀君，2016）[4-6]。二是关于财政支出与县域城镇化关系的研究。西方学者重点研究政府公共服务的投入与产出，通过估计财政资金投向基础设施的最优水平以及最优区域配置（Karras，1993;Linnemann和Schabert，2012; Marrero，2008;Takahashi，1998）[7-10]，以此评价财政支出规模能否达到最优。国内学者主要从财政分权（踪家峰和杨琦，2012;彭旭辉和彭代彦，2017）[11，12]、财政支出结构（王艺明和蔡翔，2010）[13]、财政支出规模（宋旭和李冀，2015）[14]三方面研究财政与城镇化之间的关系，运用的研究方法包括脉冲响应函数、向量自回归方法等。还有学者研究认为财政支出存在显著的区域非对称效应，对城镇化产生不同的影响（郭庆旺和贾俊雪，2009）[15]。

在我国的县域城镇化进程中，金融中介和财政支出尚未形成有效协同的制度设计和政策安排，而是按照各自的资金配置原则独立运行、长期割裂。现有关于金融中介、财政支出与县域城镇化进程之间关系的研究还是空白，大部分研究仅仅是单一关系，未考虑它们之间非线性的门槛协同机制，没有从微观层面揭示县域经济变量的行为特征及其相互关系。实证时多以截面数据为主，较少涉及动态面板数据，对县域城镇化进程的影响没有进行系统的理论分析和实证研究，这无疑会使结论的可信度降低。本文基于县域金融中介和财政支出的协同视角，研究我国县域城镇化进程，考察其中的非线性特征和协同效应。本文在两个方面有别于其他文献：第一，本文以县域金融中介与县域财政支出协同为研究视角，着眼于宏观政策在城镇化进程中的具体效应。第二，本文采用PSTR模型进行实证分析，有效反映县域金融中介和财政支出的变化以及导致县域城镇化进程的动态变化规律。

二、金融、财政与县域城镇化进程的机理分析

（一）金融中介对县域城镇化的影响效应

金融中介主要有风险管理、资源配置、提供流动性、提供信息和解决激励等功能。发展中国家的投资主要依赖内源融资，金融中介通过储蓄存款的方式完成资金的积累，高储蓄率和较高的储蓄投资转化率在城镇化进程中显得非常关键。首先，县域金融中介通过自身功能保持较高的储蓄率，并将储蓄有效地转化为投资，为县域城镇化建设提供源源不断的资本。其次，县域金融中介能将生产要素集中和集聚。在县域城镇化进程中，土地、劳动力和重要商品等生产要素在空间集聚，而金融中介能更大程度促进生产要素的聚集，产生乘数效应，极大地提高了县域城镇化的生产力。最后，县域金融中介具有一定的信息甄别机制，便利商品和服务交换，推动县域产业结构升级和高新技术发展，显著提高非农收入，从而推进县域城镇化进程。

（二）财政支出对城镇化的影响效应

财政支出是政府干预经济社会的一种手段，不仅表现在财政支出的规模上，也体现在财政支出的结构上。财政支出分为经济性支出和社会性支出两种。经济性支出是指县域政府提供的基础设施、基础产业和高新技术行业等;社会性支出包括义务教育、基本医疗与社会保障等支出。市场和政府是城镇化建设的两大动力源泉。在中国特色城镇化建设进程中，财政更是发挥着重要作用。首先，财政支出提供县域经济性支出资金来源。城镇作为整个空间经济结构的核心，对人口、资本、信息、知识等各种要素有着较强的集聚作用。集聚效应得益于良好的基础设施建设，这是构建县域城镇生产和居民生活的前提。经济性支出更多是一种投资性和生产性支出，本质上是一种社会积累，有利于提升县域生产效率，促进县域经济发展，推进县域城镇空间的扩张。其次，财政支出提供县域社会性支出资金来源。县域城镇化建设的进程中催生了大量公共服务需求。社会性支出投向科学、教育、文化和社会保障等方面，可以不断满足县域教育、文化和公共福利的需求，为县域公共产品供给提供资金保障，直接影响城镇人口的聚集水平与承载能力，吸引农民就近向县域城镇的转移，促进县域城镇化进程协调发展。最后，财政支出引导资源投向县域。通过财税政策，吸引物质资本、人力资本、信息等生产要素流入县域，形成较强的产业集群效应，推动县域产业结构优化。

三、模型设定、研究变量以及数据与统计

（一）实证模型的构建

柯布—道格拉斯生产函数简称C-D生产函数，因为投入要素间的共线性对其影响较小而被广泛应用于经济增长分析中，它的一般形式是：

[Y（t）=A（t）K（t）αL（t）β   （α>0，β>0）] （1）

其中，[Y（t）]、[K（t）]和[L（t）]分别为[t]时期的产出、投入资本和劳动力，[A（t）]代表在t期间内给定的资本和劳动力投入水平下，科学技术进步带来的产出增长变化。通常设定 [A（t）=A（0）egt]，[g]为常数。C-D 生产函数只体现资本、劳动、技术三个因素对经济增长的影响，对影响经济增长的其他因素并未直接体现，特别是影响资本（包括物质资本和人力资本）、劳动等要素投资效率以及影响技术进步的宏观金融、财政因素。假定金融、财政满足规模报酬不变的希克斯中性条件，新的增长模型如下：

[Y（t）=S（t）A（t）K（t）αL（t）1-α   （0<α<1）] （2）

其中，[S（t）]代表金融、财政影响函数，与将金融、财政独立考虑的模型不同（Barro，1990;Webb等， 2002）[16，17]，本研究考虑了金融和财政两个部门的协同活动。因此，金融、财政发展水平（[Fit]）包括两类因素，即县域金融中介（[CFIit]）和县域财政支出（[PFEit]）。具体形式如下：

[S（t）=S（0）exp（Fit）=S（0）exp（CFIit;PFEit）] （3）

将式（2）两边同时除以[L（t）]，取对数得到下式：

[Ln（Y（t）/L（t））=LnS（0）+LnA（t）+αLn（K（t）/L（t））（0<α<1）] （4）

式（4）對[t]求导，按照现有的理论成果加入控制变量[Xit]。因为31个省（自治区、直辖市）（以下简称省份）1993个县域的金融、财政以及城镇化进程差异较大，为有效反映模型参数在截面单位间的异质性变化，刻画参数随时间变化产生的非线性影响（Bessec和Fouquau， 2008;Aslanidis和Iranzo，2009）[18，19]，本研究将其转换为面板平滑转移回归模型（Panel Smooth Transition Regression Models， 以下简称PSTR模型）。PSTR模型是在时间序列STR模型、STAR模型和面板门槛模型的基础上建立的（González等，2005）[20]，克服了STR模型和STAR 模型要求时间序列必须足够长以及PTM模型要求突变的机制转换等缺点，在捕捉模型的异质性、非线性特征方面拥有明显的优势，能够较好地反映金融、财政协同作用对县域城镇化进程的动态影响。本文构建如下的模型：

[CPUit=β00+β01Fit+j=1nβ0jXit+εit+μi] （5）

其中，被解释变量[CPUit]为各省份在[t]期县域城镇化进程，用以衡量各省份县域城镇化水平。在自变量中，县域金融中介（[XFIit]）和县域财政支出（[XFEit]）作为本文解释变量，衡量各省份县域金融中介、财政支出的投放水平，控制了影响县域城镇化进程的其他变量[OCVit]，包括县域固定资产投资水平（[LFAit]）、县域劳动力就业水平（[LFLit]）、县域物价指数增长率（[IPIit]）、县域人口增长率（[GPGit]）对县域城镇化进程的影响。本文将金融中介与财政支出指标作为门限变量，构建了包含金融财政两个子产业的生产函数模型，实证检验在不同的协同水平上，随着金融中介和财政支出的变化，其对县域城镇化进程的非线性影响规律。

[CUPit=β00Fit+j=1nβj0OCVj，it+（β01Fit+j=1nβj0OCVj，it）hz（qit;γ，c）+εit+μi] （6）

其中，[hz（qit;γ，c）]为转换函数，是可观测状态转换变量[qit]的连续有界（0≤[qit]≤1）函数;[SCRit]和[STTit]作为县域金融中介（[XFIit]）、财政支出（[XFEit]）规模协同和结构协同的转换变量。[γ]为斜率系数，决定不同区制转换的平滑速度;[c]为转换发生的位置参数，决定转换发生的位置。

为了考察县域金融中介、财政支出对县域城镇化进程是否存在协同（交互）效应，在基本模型中加入交互项：

[CUPit=β00XFIit×XFEit+β10LFAit+β20LFLit+β30IPIit+β40CPGit+β50Fit+（β01XFIit×XFEit+β11LFAit+β21LFLit+β31IPIit+β41CPGit+β51Fit）h（SCTit;γ，c）+εit+μi] （7）

[CUPit=β00XFIit×XFEit+β10LFAit+β20LFLit+β30IPIit+β40CPGit+β50F+（β01XFIit×XFEit+β11LFAit+β21LFLit+β31IPIit+β41CPGit+β51F）h（STTit;γ，c）+εit+μi] （8）

（三）变量说明与数据描述

本文选择的研究样本为我国31个省份1993个县域地区，数据来源于《中国县域统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》，时间区间为1999—2018年。本文主要变量定义和统计描述如下：

1. 县域城镇化进程。以县域城镇人口占总人口比重作为县域城镇化率的量化指标。为了跟国际接轨，以常住人口计算方法来衡量县域城镇化进程，记为CUP，即CUP=县域城镇人口/县域常住人口。

2. 县域金融中介与财政支出。本文选取县域金融中介机构各项贷款占[GDPit]的比重作为县域金融中介发展情况的衡量指标，记为[XFIit];本文选择县域财政一般预算支出占县域[GDPit]的比重来衡量县域财政支出水平，记为[XFEit]。

3. 控制变量。本文选取县域固定资产投资水平[LFAit]（计算公式为县域固定资产投资额/县域实际[GDPit]）、县域劳动力就业水平[LFIit]（用县域从业人数占县域总人口数的比重来表示）、县域物价指数增长率[IPIit]（采用县域零售物价指数环比增长率表示）、县域人口增长率[CPGit]（用县域人口环比的增长率来表示）作为控制变量。

4. 转换变量。转换变量[SCTit]表示县域金融中介、财政支出之和与县域[GDPit]比值;[STTit]表示县域金融中介占县域[GDPit]比重/财政支出占县域[GDPit]，刻画县域金融中介、财政支出规模与结构对县域城镇化进程的非线性影响。表1为各主要变量的描述性统计特征。

四、实证结果及分析

（一）模型非线性检验与最优模型选取

本文以县域金融中介和财政支出作为门限协同变量，对金融中介、财政支出与县域城镇化进程之间是否存在非线性关系进行检验。为了保证检验结果的稳健性，本文分别采用LM、LMF和LRT三个统计量对线性模型的原假设（H0：r=0）与含有一个位置参数的两区制转换模型的备择假设（H1：r=1）进行检验。表2的检验结果表明：当假设转换函数位置参数的个数m=1、2时，LM、LMF和LRT三个统计量均在1%的显著性水平上拒绝线性模型的原假设，这表明县域金融中介、财政支出与县域城镇化进程之间具有显著的非线性特征，可以建立PSTR模型。

采用PSTR模型需进一步通过序贯检验确定位置参数[m]的个数。表2的检验结果表明：以[XFIit]、[XFEit]作为门限变量，LM 、LMF和 LRT三个统计量均无法拒绝PSTR模型“存在1个非线性转换函数”的原假设（ H0：r =1），这说明PSTR模型中转换函数的最优个数为1（r =1）。进一步基于AIC和BIC准则，PSTR 模型已经能够充分反映横截面和时间的异质性（Colletaz等，2013）[21]，可确定转换函数位置参数的个数。

（二）非線性模型参数估计

为了估计PSTR模型，本文采用grid search法进行NLS估计的数值优化（González等，2005）[20]。首先，确定平滑参数[γ]和位置参数[c]的初始值，表3显示，通过网络搜索法所得到[γ]、[c]的初始值均落到相应的构造区间内。其次，采取“去均值”方法，对所有变量进行组内均值变换，消除个体固定效应干扰。再次，对完成组内均值变换的模型进行OLS估计，得到残差平方和RSSo（Goffe等，1994;Brooks，1996）[22，23]。重复上述操作，得到残差平方和RSSo最小时所对应的参数[γ]和[c]，即为所需最优估计。最后，将估计出参数[γ]和c代入模型（7）、（8），估计出其他参数，结果如表4所示。

从模型（7）式的估计结果可知，在不同的县域金融中介、财政支出水平上，[SCTit]在位置参数[cj]估计值85.65%两侧对[CUPit]的影响存在明显区别。在门槛值之前，处于协同区制，[SCTit]比重小于85.65%，且交互项[XFIit×XFEit]的弹性系数[β01]大于零，且在1%水平下显著。表明协同的县域或时期，[SCTit]对[CUPit]产生显著的促进效应，县域金融中介增加信贷投放，或者政府加大财政支出都会推进[CUPit]。越过门槛[cj]之后，模型7处于非协同区制，[SCTit]大于85.65%，交互项[XFIit×XFEit]的弹性系数[β0j]小于零，且在1%的水平下显著。这表明在非协同的县域或时期，[SCTit]对[CUPit]产生负效应，县域的银行增加信贷供给，或者政府增加财政支出将阻碍[CUPit]。模型7斜率系数[gj]=8.5309，表明模型在非协同与协同区制之间转换速度很慢，转换函数呈现平滑渐进变化趋势（见图1）。这说明非线性转换函数具有明显的平滑转化特征，随着[SCTit]达到协同门槛值，[SCTit]的变化对[CUPit]影响呈现出渐进演变的非线性关系。

对结构转换模型（8）式的估计结果可知，金融中介与财政支出的协同结构（[STTit]）对[CUPit]的影响在位置参数估计值[cj]=4.5001（e1.5741=4.5001）两侧存在显著区别。在门槛值之前，模型处于非协同区制，[STTit]小于4.5001，交互项[XFIit×XFEit]的弹性系数[β11]小于零，且在1%水平下显著。这说明在非协同的县域或时期，[STTit]对[CUPit]产生负效应，即使政府扩大财政支出，金融中介加大信贷投放规模，也不利于[CUPit]。跨过门槛值cj之后，模型8处于协同区制，[STTit]大于4.5001，交互项[XFIit×XFEit]的弹性系数[β0j]大于零，且在1%水平下显著。实证表明，只有越过协同结构比率4.5001，增加县域金融中介的信贷投放、扩大县域政府财政支出，才能对[CUPit]产生更加显著的正面效应。模型8斜率系数[s′j]=0.9529，表明模型8在非协同与协同区制转换的速度较慢，转换函数呈现平滑、渐进的趋势（见图2）。说明非线性转换函数具有明显的平滑转化特征，随着[STTit]达到协同，[STTit]变化对[CUPit]影响的非线性效果较为平滑。

根据模型的估计结果，对应于转换变量[SCTit]和 [STTit]的各分位点作图1和图2，更为直观地显示了相应转换函数的走势和分布特征。模型7在位置参数[lj]（-0.1549）两侧，[XFIit×XFEit]系数在-0.1662～1.8732至之间平滑变化;所有观测样本中，[SCTit]跨过门槛值85.65%的观测样本只有464个，占全部样本值74.84%。模型8中，在位置参数[cj]（1.5741）两侧，[XFIit×XFEit]系数在-0.2681～1.8777之间平滑变化;所有观测样本值中，STTit跨过门槛值4.5001的观测样本只有225个，占全部样本值的36.29%。Logistic平滑转换函数曲线进一步证实了这一推论，[SCTit]和 [STTit]在协同值两侧对CUPit的影响都是不对称的，并且[STTit]函数曲线在两种状态下的转换速度似乎相对更快，大多数样本点位于中间过渡状态和非协同区制。

（四）稳健性检验

本文采取从模型中逐一剔除控制变量的方法，观察解释变量的弹性系数和显著性水平的变化情况，以此来分析模型的稳健性。表5稳健性检验的结果显示：分别剔除控制变量[LFAit]、[LFIit]、[IPIit]、[CPGit]时，在协同和非协同区制中，[XFIit×XFEit]影响[CUPit]的弹性系数符号没有改变，即PSTR模型是稳健的。

五、结论与政策建议

本文基于1999—2018年我国31个省份1993个县域的面板数据，PSTR模型考察了县域金融中介、财政支出与县域城镇化进程的非线性关系，通过实证分析可以发现：我国县域金融中介、财政支出对县域城镇化进程效应存在非线性的机制转移特征，不仅表现在金融中介和财政支出的规模上，也反映在金融中介与财政支出的结构上。在协同门槛值前后，县域金融中介和财政支出对县域城镇化进程影响由促进转变为阻碍，并且促进效应随着县域金融中介和财政支出协同水平的提升而逐渐增强。实证检验发现，目前我国绝大部分省份绝大多数年份县域金融中介和财政支出规模与结构均没有达到协同标准，仍具备较大的金融、财政提升县域城镇化进程空间。

上述结论表明：一味加大县域金融机构的信贷投放，促进县域城镇化进程的政策未必有效;盲目扩大县域财政支出，推动县域城镇化进程也同样不一定可行。决策层必须高度关注县域金融中介和财政支出的协同效应，只有把两者有机结合起来，才能更加有力支持提升县域城镇化进程。为此，建议建立县域金融与财政高度协同的政策体系。结合县域实际对贯彻实施宏观政策出台具体政策，紧紧围绕金融中介和财政支出的规模、结构协同值，推动财政引导、银行主导的协同模式，优化良好的金融生态环境（刘洛，2016）[31]。健全支持县域城镇化进程的绩效考核和激励约束机制，构建县域信贷投放和财政支出的综合考评体系，将金融中介投放在县域的信贷金额、行业和方向设定权重，并把县域财政支出的范围、方式、标准、额度纳入评价体系。

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A Study on the Financial-Fiscal Synergy Threshold Effect in the County Urbanization Process

Liu Luo

（Postdoctoral Mobile Station of school of Economics，Central University of Finance and Economics，Beijing   100081， China）

Abstract：This paper constructs a Cobb-Douglas production function including financial and fiscal subsectors through an extended economic growth model，and uses dynamic panel data of 1993 counties in 31 provinces（autonomous regions and municipalities directly under the central government）in China from 1999 to 2018 as samples，and adopts the PSTR regression model method to empirically study the county financial， non-linear relationship between finance and urbanization process，and test the role of synergistic effect of county financial intermediation and fiscal expenditure on county urbanization process. On this basis，the policy effects in the process of promoting county urbanization in China are evaluated. It is found that China's county financial intermediation and fiscal expenditure enter the non-synergistic zone system，and the imbalance between scale and structure is not improved， among which the structural synergistic imbalance is more serious，and there is still more room for the county urbanization process. On this basis，this paper takes the promotion of county urbanization as an opportunity to propose that we should give full play to our respective advantages and build a benign synergistic mechanism for the rational allocation of financial and fiscal resources to better promote the county urbanization process.

Key Words：county territory，the process of urbanization，financial intermediary，fiscal expenditure，synergy threshold effect