城镇化进程中财政支出与金融效率关系的实证检验

王建英，马德功（四川大学 经济学院，成都 610064）

城镇化进程中财政支出与金融效率关系的实证检验

王建英，马德功
（四川大学 经济学院，成都 610064）

文章选取我国37年的相关数据，通过构建VAR模型，对城镇化进程中政府与市场金融支持力度进行实证检验，结果表明：我国城镇化、政府财政支出强度及金融效率之间存在长期协整关系，金融效率对城镇化的长期弹性和贡献要大于政府财政支出强度，而金融效率的提高在减少政府财政支出方面效果明显。

城镇化；VAR模型；协整关系；财政支出强度；金融效率

0 引言

新型城镇化将是未来我国最大的增长引擎和发展红利，在经济结构转型时期，我国城镇化呈逐年上升趋势，从1978年的17.92%上升到2014年的54.77%，年均增长率达到1.02个百分点。根据美国城市地理学家诺瑟姆城市化进程的“S”曲线理论，我国已经进入城镇化发展的黄金时期。在推动以人为核心的新型城镇化进程中，转移人口的需求成为目前要解决的关键，影响他们顺利转移的关键因素：一是政策，二是资本。而政策的落实最终也必须要有足够的资金作为保障。因此在新型城镇化的进程中，金融问题成为制约其发展的核心和关键。

目前对我国新型城镇化提供金融支持的主要有政府和市场两种力量，而由于2014年10月国发〔2014〕43号文件的颁布，地方政府债务将实行严格的规模控制，因此未来市场将是资金的主要渠道。而政府在新型城镇化发展中将如何定位、怎么引入市场力量的前提是必须明确目前政府和市场在新型城镇化发展中力量的大小。对城镇化中政府与市场的作用，国内学者进行了较为深入的研究。纵观国内研究文献，目前学术界已经充分认识到政府和市场的金融支持对城镇化发展的重要性，但现有的研究文献大多基于某一方面，很少有同时从政府和市场的视角对其作用效应进行实证研究。我国新型城镇化发展已经进入关键时期，如何顺利跨越中等收入陷阱，作为主要推动力量—政府和市场的作用显得至关重要。我国城镇化进程中政府与市场金融支持的效用如何，本文将通过实证来解决这一问题。

1 模型建立与变量选取

1．1 模型的建立

本文引入VAR模型，从定量角度分析我国城镇化建设中政府支持与市场行为之间的互动关系。根据SC和AIC最小化原则，本文建立一个滞后阶数为2的VAR模型，表达式为：

其中，Yi为内生变量，A1，A2，···，Ap是滞后内生变量的待估系数矩阵，μt为误差修正项，p为模型的滞后阶数。

1．2 变量的选取及处理

1.2.1 反应城镇化水平的指标

本文把城镇化水平作为被解释变量。目前城镇化率的计算方法有两种，一是常住人口的城镇化率，即城镇常住人口占全部常住人口的比重。常住人口指的是在城镇里面居住6个月以上的这部分人群，包括一次性居住6个月，或者一年之内居住超过6个月，这种计算方法是国际上通用的。另外一种是户籍人口的城镇化率，即城镇户籍人口占全部人口的比重。为了跟国际接轨，也为了获取数据的便利，本文以第一种计算方法来衡量城镇化水平，记为UR，即UR=城镇人口/常住总人口。

1.2.2 反应政府支持行为的指标

城镇化的发展需要政府的支持和引导，财政是城镇化建设的物质基础。政府对城镇化的金融支持主要是通过财政支出来实现的，通常来说，政府财政支出越高，说明政府投资程度越强，一定程度上会促进城镇化的发展。因此本文用地方财政一般预算支出占GDP的比重来衡量政府财政支出的强度，表明在地区生产总值中有多大比例是通过政府财政支出来拉动的，记为FI。

1.2.3 反应市场支持行为的指标

市场对城镇化金融支持的关键在于金融市场运行效率的高低。如果金融市场运行效率过低，会导致整个经济运行效率偏低，抑制欠发达地区劳动力的解放和转移，从而影响城镇化的进程。因此，本文选取金融效率来衡量市场支持力度。考虑到我国金融市场是以银行业为主导的市场，相对于银行来说，其他类型的金融市场无论是在规模上还是在制度上都不完善，因此在选取指标上，本文选用金融机构各项贷款与存款比来衡量金融效率，记为FE。1.2.4 数据来源及处理

本文选取1978—2014年的年度数据。数据来源于中华人民共和国统计局、新中国六十年统计资料汇编、中华人民共和国财政部。为消除异方差干扰，本文对变量进行了对数化处理，故本文使用城镇化率的自然对数LnUR作为被解释变量，使用政府财政支出强度的自然对数LnFI和金融效率的自然对数LnFE作为解释变量进行实证分析。

作业过程表明，综合绝缘抱杆安装方便灵活，安装时人体与带电体的安全距离较大，不会碰触带电体；安装后可实现对三相导线的可靠固定，减小了使用绝缘杆接引线时绝缘子所受剪切力，保证了接引线过程稳定安全实施。

2 实证检验

2．1 ADF单位根检验

为避免时间序列出现“伪回归”现象，本文在5%的水平下对其平稳性进行单位根检验，结果如表1所示：将ADF值与临界值比较，可以看出，在5%的显著性水平下LnUR、LnFI和LnFE均为不平稳序列，经过一阶差分之后，其ADF值均小于对应的临界值，且P值很小，因此这三个序列为I（1）序列。这说明我国城镇化率、政府财政支出强度和金融效率之间可能存在协整关系。

表1 ADF检验结果

2．2 Johansen协整关系检验

为了验证三个序列之间的长期均衡关系，本文选择带截距项和趋势项，用Johansen协整检验方法来检验上述三个变量之间的协整关系。从表2可以看出，在5%的显著水平下，在“一个没有”的原假设下，迹统计量的值大于其所对应的临界值，而且P值很小，因此拒绝原假设，表明三个变量至少存在一个协整关系。在“最多一个”和“最多两个”的原假设条件下，迹统计量值均小于临界值，因此不能拒绝原假设。结果表明：在5%的显著水平下，我国城镇化率、政府财政支出强度和金融效率之间存在协整关系。

表2 Johansen协整检验结果

协整方程为：LnUR=0.011+0.029LnFI-0.652LnFE。

此方程为长期均衡方程，由此可以看出：我国政府财政支出在一定程度上提高了城镇化水平，其中，政府财政支出强度每提高一个百分点，城镇化率将提高0.029个百分点；金融效率与城镇化出现反向变动，这是因为自1978年以来，我国银行将大量存款转换为贷款的比重在逐年下降（如图1所示），经过一阶差分处理的金融效率的变动率为负，从而出现金融效率与城镇化反向变动的情况，因此，如果使两者变动方向一致，就必须使金融效率与目前的变动方向相反，即提高金融运行效率，且金融运行效率每提高1个百分点，城镇化变动0.652个百分点。由此可知：我国城镇化与政府财政支出强度和金融效率之间存在着长效机制，但相对于政府财政支出，金融效率的变动对城镇化的影响更大。

图1 1978—2014年我国银行存贷比（%）

2．3 Granger因果检验

为了验证我国城镇化率、政府财政支出强度和金融效率之间是否存在时间上的先后关系，本文采用格兰杰，滞后两期进行检验。由表3可知：在10%的显著水平下，政府财政支出强度和城镇化存在单向因果关系，城镇化率的提高导致了财政支出扩张，但财政支出强度的增加不是提高城镇化率的主要原因。这是由于城镇化的发展需要大量资金投入，城镇化发展越快，需要投入的资金也越多，带动了财政支出规模的扩张。但政府财政支出投入的领域很多，由财政支出所带动经济增长从而引起人口从农村流入城镇的作用并不十分明显。金融效率与城镇化率和财政支出强度也存在单向因果关系，金融效率的提高会影响城镇化的快速发展和财政支出规模的扩张，但城镇化的快速发展和财政支出规模的扩张不一定是由金融效率提高引起的。这是因为在金融运行效率中，贷款/存款比率越高，表明资金使用效率越高，更多的资金会投入到社会，带动城镇化的快速发展。但由于城镇化的建设周期长，资金回收慢，甚至很多都是一些非盈利性的，吸引商业性金融机构资金投入难度较大，而且长期以来，商业银行惜贷行为严重（具体如图2所示），大量存款转换成贷款的比例虽然部分年份有所提高，但总趋势一直在降低，而且政府财政规模的扩张对商业银行和民间资本也产生一定的挤出效应，因此我国城镇化的提高和政府财政支出的扩张不是金融效率的格兰杰原因。

表3 Granger检验结果

2．4 VAR模型估计及稳定性检验

本文选择滞后两期，对VAR模型进行估计，得出下面结果：

由结果可知，城镇化率和政府财政支出强度指标均受自身滞后一阶影响较大。对于金融运行效率指标，滞后一阶及两阶的城镇化率及自身的滞后一阶对其影响较为显著。如图2所示，单位特征根的倒数都在单位圆内，因此模型是稳定的，可进行脉冲响应函数分析。

图2模型稳定性检验

2．5 脉冲响应函数分析

本文利用脉冲响应函数进一步分析内生变量的变化所带来的扰动项传播到各变量的途径。从图3可以看出，给城镇化率一单位标准差正向冲击之后，对自身的期初影响较大，之后缓慢下降并逐渐消失；财政支出强度对城镇化的冲击效果逐渐显现，到第4期达到最大化后，效果逐渐减弱；金融效率对城镇化的冲击在第2期后开始逐渐显现，且随着时间的推移，冲击越来越大。这说明提高政府财政支出短期内会促进城镇化的发展，但长期效果不明显，而相对来说，虽然金融效率对城镇化的影响有一定的滞后性，但随着时间的推移，影响力越来越大且持久性很强。

图3各变量对城镇化的影响

从图4可以看出，政府财政支出强度对其自身的冲击以及金融效率对政府财政支出强度的冲击要大于城镇化对其的影响。具体来说：当本期给政府财政支出强度一单位正向冲击，对自身的扰动缓慢上升，在第3期达到6.3%后逐渐减弱；金融效率对其冲击逐渐增强，到第7期后基本保持在5.6%的水平，且影响持久；相对来说，城镇化对政府财政支出强度的期初冲击不是很明显，到第4期后才逐渐显现，并趋于平稳。这是因为城镇化的发展带动了政府财政支出规模的扩张，且这种长期依赖性比较强，而在社会资本需求总量一定的情况下，金融效率的提高，即社会资本的参与对政府财政支出可以产生替代效应，在一定程度上减少财政支出规模。由此也可以看出提高金融机构运行效率是减轻政府债务负担的最佳选择。

图4各变量对政府财政支出强度的影响

从图5可以看出，金融效率对其自身的扰动非常明显，当期初给其1单位正向冲击后，到第2期迅速达到最大，之后直线下降；政府财政支出对其冲击滞后1期后逐渐增大；城镇化对其冲击在第2期达到最大后影响逐渐减弱。这说明政府财政支出的增加，在促进城镇化发展的同时，带动了社会资本的参与力度，且这种带动作用持久性强。

图5各变量对金融效率的影响

2．6 方差分解

方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献率，进一步评价不同结构冲击的重要性，本文对各变量进行分解。从城镇化率的方差分解中可以看出（见表4），城镇化期初受自身的影响较大，随着时间的推移这种影响逐渐降低；政府财政支出强度对其贡献较小；相对来说，金融效率对城镇化的贡献最大，影响在逐年上升，且这种影响仍有加强的趋势。从政府财政支出强度的方差分解中可以看出（见表5），政府财政支出对自身初始影响较大，但随着时间的推移，这种影响越来越低；相对来说，金融运行效率对其影响在逐渐加强，而且对其变动的贡献率到第10期时达到45.800%，之后仍有上升的趋势，预计会逐渐超过财政支出对其自身的影响力；城镇化对其影响基本稳定在3%的贡献率水平。从金融运行效率的方差分解中可以看出（见表6），金融效率对自身的影响很大，保持在81%以上的贡献率水平；城镇化和政府财政支出强度对其影响在逐年增加；而相对来说，政府财政支出强度的贡献要大于城镇化对其的影响。

表4 各变量冲击对城镇化的贡献度

表5 各变量冲击对政府财政支出强度的贡献度

表6 各变量冲击对金融效率的贡献度

3 结论

本文选取了1978—2014年的数据，通过对我国城镇化率、政府财政支出强度和金融效率三个变量进行单位根检验、协整关系检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数分析及方差分解，得出如下结论：

（1）从ADF和Johansen协整检验可知，我国城镇化、政府财政支出强度、金融效率之间存在着长期均衡关系，城镇化率相对于政府财政支出强度的长期弹性为0.029，相对于金融效率的长期弹性为0.652。因此相对于政府财政支出强度的变动，金融效率的变动对城镇化的长期影响更大。

（2）从Granger检验结果可以看出，在10%的显著水平下，我国金融效率的提高是城镇化发展和政府财政支出强度变动的主要因素。

（3）从脉冲响应函数分析可知，我国政府财政支出的变动对城镇化也产生了一定的正向冲击；相对来说，我国银行储蓄转换投资的能力较弱，金融运行效率较低，使得城镇化过度依赖于政府财政投入，对城镇化产生负向冲击；但金融运行效率对政府财政支出产生负向效应，且效果显著，这意味着可通过提高金融运行效率来降低政府财政支出的规模，从而减轻政府的财政压力。

（4）从方差分解可知，除了自身影响外，金融运行效率和政府财政支出互相影响，长期来看，金融运行效率对政府财政支出的影响力要大于政府财政支出对金融运行效率的影响力；同时，金融运行效率对城镇化的贡献率要远远大于政府财政支出强度对城镇化的贡献。

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（责任编辑/刘柳青）

F812

A

1002-6487（2016）24-0140-04

国家社会科学基金资助项目（14BJY055）

（通讯作者）王建英（1980—），女，河南郑州人，博士研究生,研究方向：金融监管。

马德功（1957—），男，山西长治人，教授，博士生导师，研究方向：金融监管。