陕西城镇化发展综合指数与金融支持问题研究

寻心乐+葛龙

摘   要：本文构建了全面反映陕西省城镇化发展的指标体系，并利用陕西1994-2014年时间序列数据，采用主成份分析法得到系统反映陕西省城镇化发展的总指数，以及人口经济城镇化和生活质量城镇化两项分指数，进而研究金融支持陕西省城镇化发展的相关性。协整分析结果表明，金融发展规模抑制了城镇化发展，而金融效率提升有助于城镇化发展但存在一定的时滞。进一步的脉冲响和方差分解结果表明，金融发展规模对城镇化的影响作用逐渐减弱，金融发展效率对城镇化发展影响作用逐渐增强，且金融发展效率对城镇化的贡献度大于金融发展规模。依据实证分析结论并结合陕西省的实际情况，建议从公共服务、生活空间、产业结构、信贷产品等方面提升金融支持城镇化发展的效果。

关键词：金融支持;城镇化;实证分析;对策建议

一、提出问题

诺贝尔经济学奖得主经济学家斯蒂格利茨曾断言，21世纪对世界影响最大的事有两件：一是美国高科技产业，二是中国的城镇化。可见我国城镇化发展因其特殊的经济和社会地位，不仅得到国内社会各界的研究，更是受到国外学术界的广泛关注。新型城镇化作为我国未来经济增长的重要引擎，是统筹城乡发展、破解“三农”问题的根本之道。陕西地处我国欠发达地区，城镇化率一直低于全国平均水平，虽然近年来差距在逐步缩小，但与全省发展的需要相比，以及与周边省份特别是经济发达地区相比，城镇化率仍处于相对较低的水平。值得关注的是，社会各界对城镇化发展速度的关注度远远高于城镇化发展质量，但笔者认为城镇化发展质量才是核心。金融作为现代经济的核心，理应在陕西城镇化发展中扮演着重要角色，但金融支持城镇化发展的效应饱受争议。对此，本文通过构建陕西城镇化发展综合指标体系，利用主成份分析法得到陕西城镇化综合发展指数、人口经济和生活质量城镇化指数，进而探究金融发展规模和效率对新型城镇化发展支持效果，以期为金融政策制定提供参考。

二、文献综述及评价

有关金融支持城镇化问题的研究，国外起步较早，理论体系较为完整，主要形成了三元结构理论和地区城市等理论。从国内现有文献来看，“城镇化”一词最早由辜胜阻（1991）撰写的《非农业与城镇化研究》一文中提出。之后国内学术界从不同角度对我国城镇化发展问题进行了一系列研究，也形成了一些研究成果。蒙荫莉（2003）采用金融相关率，利用1952-2001年时间序列数据进行实证分析，结果表明金融深化能显著加快城镇化进程，城镇化反过来又进一步促进金融深化。伍艳（2004）认为金融深化程度关系到城镇化水平的高低，金融深化对一国城镇化速度和质量有着积极作用。郑长德（2005）指出我国金融发展水平对城镇化发展有着显著的正向影响，其中货币化程度是城镇化发展的重要影响因素。张宗益、许丽英（2006）利用1952-2003年时间序列数据，通过建立VAR模型探讨我国金融发展规模、效率和结构对城市化水平的影响，证明了金融发展能有效支持城市化进程。张正斌（2008）通过宁夏1990-2005年金融发展与城镇化关系进行研究，发现人口城镇化与金融发展之间存在因果关系，并提出了金融资金的支持可以带动产业结构的调整，进而促进城镇化的发展。饶华春（2009）通过建立VAR模型实证分析我国金融发展、产业结构升级对城市化的影响，指出我国金融发展能有效推动城镇化进程，但产业结构升级效果不明显。陆岷峰（2009）认为金融机构不完善、金融服务效率低下，金融机构定位不准确等问题是影响城镇化进程的主要因素。赵峥（2012）运用协整分析和格兰杰因果关系检验，分别从人口、产业和空间城镇化视角实证分析金融支持我国城镇化发展问题的研究，结果表明金融发展与城镇化进程之间存在长期均衡稳定的正向影响关系。张守志、李志华和谭开通（2014）使用VAR模型，运用协整检验和误差修正模型研究金融发展对广西城镇化发展的支持效应，认为金融发展对城镇化的长期支持效应好于短期。张宏亮（2014）基于社会融资规模的视角研究我国金融支持城镇化发展效应，结果显示社会融资规模扩大和贷款占社会融资规模的比重下降在长期内有助于城镇化发展，贷款占比提高在短期内有助于促进城镇化发展，但长期效果不明显。

从已有文献来看，大都以城镇人口占总人口这一单一指标衡量城镇化发展水平，而通过构建城镇化发展综合评价指标体系研究金融支持城镇化发展水平的文献还不多见。相比城镇人口占总人口比重，城镇化综合评价指标体系更能够更加全面反映城镇化发展的水平和质量。因而本文通过构建城镇化发展综合评价指标体系来研究城镇化与金融发展的关系。

三、研究指标的选取和数据说明

（一）指标选取

1、金融发展规模（FIR）。本文延续大多数学者的做法采用“金融相关比率”（FIR）指标来衡量陕西金融发展规模，学术界有关金融相关系数的计量方法主要有两种，分别是戈氏指标和麦氏指标。考虑到数据的可获得性以及陕西金融市场的发展现状，笔者拟采用戈氏指标。但在金融总资产时，部分学者仅采用银行存款与贷款之和来代替，但笔者认为目前陕西保险市场和股票市场已经发展成熟，因此很有必要将保险和股票市场考虑在内。因此，本文在计算金融相关系数时，金融总资产为存款余额、股票市值和保费收入之和，国民财富则以国内生产总值（GDP）替代。

2、金融发展效率（FPE）。考虑到陕西目前经济结构和发展现状，国有经济成分在整体经济发展中仍然占据主导地位，因而笔者在计算金融发展效率指标时，采用金融机构存贷款比率来衡量金融发展效率。

3、城镇化发展综合指数。对于城镇化发展水平的衡量指标，大多数学者主要选取城镇人口占总人口比重这一单一指标进行定性和定量研究。但笔者认为城镇化发展是动态过程，涉及到社会生产和生活等多个方面，因此有必要设计简洁且全面的综合评价指标体系，以真实的反映陕西城镇化发展实际水平。借鉴国内学者的相关研究成果，笔者构建了陕西城镇化水平综合评价指标体系（见表1），并将城镇化水平指标体系划分为人口城镇化、经济城镇化、生活方式城镇化和空间城镇化4个方面12个指标。

（二）数据说明

1、数据来源：考虑到数据的可得性和连续性，本文拟选取陕西省1994-2014年的时间序列数据作为研究样本，各变量相关原始数据主要根据《陕西统计年鉴》（1995-2014年）和《陕西统计公报2014》分析整理得到。

2、数据处理：对于金融发展规模和效率指标，在实证分析之前均已作对数处理。对于城镇化发展水平指标，因所选取的单项指标数据具有不同质性，因此在进行实证分析之前必须进行无量纲化处理，消除计量单位对实证结果的影响。本文采用Z-score法对12个指标原始数据进行无量纲化处理。

四、城镇化发展综合指数的建立

由于建立评价体系的重点是反映陕西真实的城镇化发展水平，因此，最终还需要通过合成综合指标来反映城镇化发展水平。本文利用主成份分析法的基本原理来构建陕西城镇化发展水平指数。

（一）主成份的提取

利用SPASS软件对所构建的综合评价指标体系进行主成份分析，采用特征值准则（特征值≥1）与累计方差贡献率（≥85%）两者相结合的方法来提取主成份。主成份分析结果显示（见表2），有2个主成份的特征值大于1，且前2个主成份累计贡献率为87.58%，因此只需要提出前2个主成份即可反应原变量的绝大部分信息。

（二）主成分的命名与解释

采用方差最大化正交旋转的方法，对主成分的特征向量进行旋转，旋转后的主成份结果如表3所示。从表3可以看出，第一主成分对工业增加值、城镇居民人均支配收入、人均GDP、城镇从业人员比重这4个指标具有较大的载荷系数;第二主成分对人口密度、每万人大学生数、每万人卫生机构数、城乡消费比这4个指标具有较大的载荷系数。第一个主成份主要反映的是影响陕西城镇化水平的人口和经济因素，因此可以称之为人口经济因子;第二个主成分主要反映的是影响陕西城镇化发展水平生活方式和空间，因此可以称之为生活质量因子。

（三）主成分得分

根据主成分得分系数矩阵，可以推出陕西城镇化水平原始变量的主成份得分函数，即：

Y1=-0.017X1+0.044X2+0.147X3+0.151X4+0.127X5+0.100X6+0.150X7+0.059X8+0.132X9-0.003X10+0.114X11+0.134X12

Y2=0.208X1+0.296X2+0.078X3+0.098X4-0.013X5-0.118X6+0.074X7+0.282X8-0.025X9+0.244X10-0.077 X11+0.013X12

采用公式计算综合指数得分，其计算公式为：F=∑Fi×βi，其中：Fi表示主成份得分;βi表示主成份的权重，即旋转后各主成份的方差贡献率占两个主成份总方差贡献率的比重。

即：Y=（Y1×59.54%+Y2×28.04%）/（59.54%+28.04%）

将相关数据代入上式得出1994-2014年陕西城镇化水平综合指数得分，具体见表5。

本节我们通过建立陕西城镇化发展水平综合评价指标体系，并利用主成份分析法得出陕西城镇化发展水平指数指标。后文中，我们将以此作为陕西城镇化发展综合指数进行实证分析。

五、金融支持城镇化发展的效应分析

在构建陕西省城镇化发展指数的基础上，我们将通过建立VAR模型， Granger因果关系检验，以及脉冲响应分析等方法研究金融发展对城镇化的支持效应。

（一）平稳性检验

所有数据在实证分析之前均以作对数处理，以消除可能存在的“异方差”。为避免协整建模中出现“伪回归”现象，我们利用了Dickey和Fuller（1974）提出的ADF检验法对各指标进行平稳性检验。平稳性检验结果如表6所示。

从表6可知，各时间序列数据的ADF检验不能拒绝原假设（H0：序列至少存在一个单位根），但是将序列经过一阶差分处理之后，在5%的显著性水平下各变量均为平稳性时间序列，因而我们可以继续做协整分析。

（二）协整检验

1、金融发展规模和效率与城镇化发展综合指数的关系。以陕西城镇化发展水平指数（Y）作为被解释变量，金融发展规模（FIR）和金融发展效率（FPE）作为解释变量，得到如下的回归方程：

模型1：金融发展规模、效率与城镇化发展综合指数

Y=7.9655-1.3975FIR+3.2893FPE（-2）+ut    （1）

T值=（22.5706） （-2.3140） （19.3406）

R2=0.9641  F=188.1481（0.0000）

模型检验结果显示，5%的显著性水平下模型各项参数均通过显著性检验，整体拟合优度高达96.41%。残差项为平稳序列。

实证分析结果表明：当期金融发展规模每提高1%，城镇化综合发展指数降低1.3975%，而当期的金融发展效率每提高1%，滞后2期的城镇化综合发展指数提高3.2893%，金融发发展规模和效率对城镇化综合发展指数的解释比例高达96.41%。

2、金融发展规模和效率与人口经济城镇指数的关系。前文中我们利用主成分分析法提出了2个主成分，分别为人口经济因子和生活质量城镇化指数。本节就以上述两个指数作为因变量，分析金融发展规模和效率与二者的关系。具体结果如下：

模型2：金融发展规模和效率与人口经济城镇化指数

Y1=8.1121-1.3809FIR+3.2621FPE（-1）+ut      （2）

T值=（23.1030） （-2.2983） （19.2781）

R2=0.9639  F=186.9237（0.0000）

模型检验结果显示，在10%的显著性水平上模型各项参数均通过显著性检验，整体拟合优度高达96.39%，残差项为平稳序列。

实证分析结果表明：金融发展规模对人口经济城镇化指数有着显著的负向影响，而金融发展效率对人口经济城镇化指数有着显著的正向影响，其中当期金融发展规模每提高1%，人口经济城镇化指数降低1.3809%，而当期金融发展效率每提高1%，滞后1期的人口经济城镇化指数提高3.2621%。

模型3：金融发展规模和效率与生活质量城镇化指数

Y2=7.5572-1.4597FIR+3.3912FPE（-2）+ut      （3）

T值=（21.0286） （-2.3735） （19.5813）

R2=0.9650  F=192.9089（0.0000）

模型检验结果显示，在5%的显著性水平上模型的各项参数均通过显著性检验，而且模型整体拟合优度高达0.96，残差项为平稳序列。实证分析结果表明：当期金融发展规模每提高1%，生活质量城镇化指数降低1.4597%，而当期金融发展效率梅提高1%，滞后2期的生活质量城镇化指数提高3.3921%。

（四）脉冲响应分析

脉冲响应函数分析基于VAR模型，因此我们必须首先确定各变量VAR模型最大滞后阶数P，并分别就Y与FIR和FPE，Y1与FIR和FPE，以及Y2与FIR和FPE建立VAR模型。观察各模型特征值图，所有VAR模型的所有特征值均位于单位圆内，即特征值小于1，因此我们可以认为各VAR模型是稳定的，因此可以进行脉冲响应分析。

笔者基于VAR模型分析，给出了Y与FIR和FPE，Y1与FIR和FPE，以及Y2与FIR和FPE的广义脉冲响应函数图，具体如图（1）所示，其中横轴表示冲击作用的响应期数（单位：年）。

脉冲响应分析结果显示：一是给金融发展规模一个正向冲击，城镇综合发展指数影响持续为负;二是金融发展效率会提高城镇化综合发展指数，给金融发展效率一个正向冲击，城镇化发展综合指数逐渐走高，且正向影响在第6期达最高点，最终趋于平稳;三是人口经济城镇化和生活质量城镇化对金融发展规模冲击的响应基本一致，给城镇金融发展规模一个正向冲击，人口经济和生活质量城镇化从第1期开始为负，在第2期负效应最小，随后逐渐加强并趋于稳定;四是金融发展效率对人口经济城镇化和生活质量具有长期的正向效应，给金融发展效率一个正向冲击，城镇化率逐步上升，正向效应在第6期达到最大，之后逐渐趋于稳定。

（五）方差分解

方差分解是分析预测方差的标准差由不同信息冲击影响的比例，亦即对应内生变量对标准差的贡献比例。本文在这里利用方差分解法研究金融发展规模和效率对城镇化综合发展指数、人口经济城镇化和生活质量城镇化的影响程度和贡献度。依据方差分解的结果（因篇幅原因，省略具体方差分解图表），一是金融发展规模对城镇化综合发展指数、人口经济城镇化指数和生活质量城镇化指数的贡献比重逐渐减弱，而金融发展效率对三者的贡献比重逐渐增加;二是金融发展规模对三者的影响在10期最小，分别为14.81%、14.81%和14.85%，而金融发展效率在同期达最大值，分别为67.96%、67.97%和67.90%，由此可见，金融发展效率对三者的影响效应大于金融发展规模的影响，但这种影响存在滞后性，这与正好前文协整检验的结论相一致。

六、结论及政策启示

（一）本文主要结论

本文首先建立城镇化发展水平综合评价指标体系，利用主成份分析法得到陕西城镇化发展综合指数，然后通过建立金融发展与城镇化综合发展指数的VAR（2）模型，利用单位根检验、协整检验、脉冲响应函数和方差分解技术，实证分析陕西金融发展规模和效率与城镇化发展综合指数、人口经济城镇化指数和生活质量城镇化指数之间的动态影响关系，最终得出以下几点结论：

（1）单纯以城镇人口或非农业人口占总人口比重这一单一指标作为陕西城镇化发展水平衡量指标，不能够客观真实的反映城镇化发展速度和质量，应该构建相对完善的城镇化发展水平的综合指标去衡量陕西城镇化发展质量和效率。

（2）金融发展规模显著抑制了城镇化发展，而金融发展效率有助于提高城镇化发展水平，综合影响下，金融发展对城镇化发展有促进作用。一是协整检验结果表明，金融发展规模和效率对城镇化发展综合发展指数、人口城镇化指数，以及生活质量城镇化水平有着负向影响，而金融发展效率对三者都有促进作用。二是金融发展效率对城镇化发展水平的影响效果大于金融发展规模，但这种正向影响作用存在滞后性。

（3）脉冲响应函数和方差分解结果表明，金融发展规模和效率分别对城镇化发展综合指数、人口经济城镇化和生活质量城镇化的动态影响路径基本相一致，其中金融发展规模对城镇化的影响作用逐渐减弱，金融发展效率对城镇化发展影响作用逐渐增强，且金融发展效率对城镇化的贡献度大于金融发展规模的影响效果。

（二）政策启示

（1）逐步构建布局合理、分工明确的多层次金融组织体系。各金融机构应加大对中小城镇的金融资源配置力度，增加中小城镇机构网点、人员配置和基础设施。同时，应根据自身比较优势和经营发展需要明确市场定位，减少同质无序竞争，开展差异化、特色化竞争。并以此为契机，加大中小城镇基础设施信贷投入，全面提升新型农村社区、城镇道路改造、供水供气、物流网络等城镇基础设施建设的金融服务水平。

（2）在用好、用活、用足传统金融工具的基础上，逐步推出与中小城镇、农村社区建设信贷需求相吻合的融资方式，如林权、土地使用权抵押贷款、订单农业贷款等，创新融资模式，拓宽城镇化发展的融资渠道，从而持续加大金融发展规模对农村地区经济建设的支持效应，逐渐提高中小城镇经济城镇化建设步伐。

（3）加大对家庭农场、农村龙头企业，种植养殖大户，农村专业合作社、农民工返乡创业，以及农村基础设施和保障房建设等领域的金融支持力度。同时，加大对农业转移人口在教育、职业技能培训等方面的信贷支持力度，灵活运用小额担保贷款、青年创业贷款、妇女创业贷款、联保贷款等模式，扶持农民创业就业;积极创新针对农民住房、教育、医疗、消费等民生方面的产品和服务，加快人口经济城镇化建设步伐。

（4）针对不同城镇实际情况，有针对性地加强金融支持，促进产业结构优化。对于旅游型城市，加大对旅游业及其服务设施的支持力度，发挥旅游业对城镇化建设的带动作用;对于资源型城市，通过金融支持，促进其逐步转型升级;对于农业城市，要鼓励金融机构开发更多针对城镇服务业信贷产品，大力支持发展吸纳就业能力强的现代服务业，促进更多农民进城务工就业。

（5）通过各类营销活动和上门走访，开展土地征收款、粮农补贴发放、农民养老金代发等中间类服务业务。通过开展“送金融知识下乡”、组织宣讲团等方式，提高农民对金融产品的认知度。通过开办研讨班、学习班等广泛开展创业小额贷款知识及创业技能培训，把创业理念与金融知识融为一体，积极促进农村青年创业理念的更新和创业技能的提高。

参考文献

[1]齐东伟.金融支持城镇化建设的难点及建议[N].金融时报，2014-6-9。

[2]吴超，钟辉.金融支持我国城镇化建设的重点在哪里[J].财经科学，2013，（2）：1-10。

[3]谢群良.城乡统筹与金融支持新型城镇化建设问题研究[J].金融经济，2013，（3）：182-184。

[4]张宏亮.我国金融支持城镇化发展效应与策略选择研究[J].西部金融，2014，（8）：35-43。

[5]张守志，李志华和谭开通.广西城镇化发展中的金融支持效应研究[J].区域金融研究，2014，（3）：75-79。

The Study on the Comprehensive Index and Financial Support of the Urbanization Development in Shaanxi Province

XUN Xinle  GE Long

（Shangluo Municipal Sub-branch PBC， Shangluo Shaanxi 726000）

Abstract：The paper constructs an index system which comprehensively reflects the urbanization development in Shaanxi province. Using time series data from 1994 to 2014 and principal component analysis， the paper gets the total index which systematically reflects the urbanization development in Shaanxi province， and two sub-indices which are the urbanization of population economy and urbanization of life quality， and then studies the correlation between the financial support and the urbanization development in Shaanxi province. Co-integration analysis result shows that the financial development scale inhibits the urbanization development， and the advance of the financial efficiency helps the urbanization development， but there is a certain time lag. Further impulse response and variance decomposition results show that the influence of the financial development scale on the urbanization development gradually weakens， while the influence of the financial development efficiency on the urbanization development gradually increases， and the contribution of the financial development efficiency to the urbanization is greater than that of the financial development scale. Based on the empirical analysis conclusions and the actual situation of Shaanxi province， the paper suggests enhancing the effect of the financial support for the urbanization development in terms of public services， living space， industrial structure and credit products and so on.

Keywords： financial support; urbanization; empirical analysis; countermeasure and suggestion

责任编辑、校对：张宏亮