金融发展对城市化影响的实证研究——基于湖南省1979-2015年样本数据

一、研究背景

自20 世纪90 年代中后期以来，城市化已成为推动经济增长的重要驱动力(王智勇，2016)[1]，且将继续成为今后推动中国经济增长的主要动力(王小鲁，2010)[2]。金融发展是城市化建设的重要动力，可以发挥金融资源集聚、优化配置的功能，促进非农产业发展、公共服务设施建设和人力资本提升，进而推进中国城市化建设(陈志刚等，2015)[3]。实证研究显示，金融发展显著推进了我国城市化进程(张宗益、许丽英，2006)[4]，与中国城市化之间存在显著正向联系(张子宸、李宾，2014)[5]。

湖南省十三五规划提出，要加快建立层次分明、功能明晰的城镇规划体系，积极推进“多规合一”，促进城镇规划与主体功能区、全面小康等重大规划统筹衔接。目前，湖南省正处于城镇化进程加速发展时期，城市规模不断扩大、数目不断增加。2012年，湖南省城镇化水平为46.6%，低于全国平均水平；2014年，湖南省城镇化率达到49.3%。同时，湖南金融服务业快速发展。根据湖南省人民政府发展研究中心课题组《2016-2017年湖南经济形势发展研究报告》数据显示，湖南金融服务业增加值在2015年增长20.6%的基础上，2016年继续同比增长8%，增速比全省GDP高0.1个百分点。2016年末，湖南金融机构各项存款增长15.9%，增速比全国高4.6个百分点；各项贷款增长13.7%，曾都比全国高0.9个百分点。2016年全省新增小微企业贷款1120.6亿元，同比多增264亿元；涉农贷款增速比全省贷款高1.1个百分点。无论是政界和学界都意识到城市化可能带来的好处——经济增长新引擎，城市化和不同规模的城市在地区间布局的调整是未来经济增长新动力(蔡昉，2010)[6]，积极稳妥推进城市化建设是解决中国城乡和区域差距的基本途径。城市化进程面临融资约束，金融支持对于缓解城市化进程中的融资瓶颈具有重要作用(陈元，2010)[7]。正因为如此，探索金融发展对城市化运动的内生动力和规律，不论在理论上还是实践上都具有十分重要的意义。

本文运用湖南省1979-2015年的时间序列数据，基于VAR模型实证分析金融发展对城市化的影响。文章结构安排如下：第二部分介绍样本选择、数据来源，对变量进行平稳性检验以及协整检验；第三部分建立VAR模型，进行脉冲响应分析及方差分解；最后提出政策建议。

二、样本选择及协整检验

考虑到1978年改革开放的制度变迁以及数据的可获得性，本文选取湖南省1979-2015年的年度数据进行实证研究，过构建VAR模型分析城市化、金融发展与经济增长的动态关系。本文数据均来自历年《湖南省统计年鉴》。本文变量选择如下：城市化(Urb)，用湖南省城镇人口占总人口之比衡量城市化率。金融发展水平通常包含两个指标：金融规模和金融效率。根据已有文献的做法(陈志刚等，2015)[3]，本文用湖南省存贷款之和与GDP 之比衡量金融规模(FS)；用金融机构贷款与存款的比值来衡量金融效率(FE)。用湖南省经济增长率衡量经济增长(GDPR)。为减小数据的波动以及非线性的影响，所有变量取自然对数。

(一)平稳性检验

本文采用ADF单位根检验法对数据的平稳性进行检验，若水平变量为非平稳变量则进一步检验一阶差分变量，直至检验结果拒绝包含单位根过程为止。检验式的最优之后阶数由修正的SIC准则判定，检验结果见表1。单位根检验结果显示，城市化、金融发展水平、经济增长率的序列是平稳的，记为为I(0)。金融发展效率变量为非平稳序列，一阶差分序列拒绝含有单位根的原假设，因此金融发展效率一阶差分平稳，是一阶单整序列。

表1 ADF检验

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%显著性水平下显著；DFE代表FE的一阶差分。

(二)协整检验

城市化、金融发展水平、经济增长率的变量是同阶单整序列，因此可以进行协整检验，研究变量之间是否具有长期稳定的均衡关系。协整检验结果(见表2)。分别对城市化和金融发展水平、经济增长进行协整检验，特征根迹检验结果表明在5%的显著性水平下存在2个协整方程，说明城市化与金融发展水平、城市化与经济增长存在协整关系。协整方程结果显示，从长期来看，金融发展水和经济增长对城市化都有显著的正向影响。

表2 协整检验

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%显著性水平下显著；协整方程括号是标准差。

三、VAR模型建立

向量自回归模型(VAR)的建立不以经济理论为基础，以多方程联立形式来考察各内生变量的动态关系，主要体现为脉冲响应和方差分解。对平稳数据建立VAR模型，首先要选择最优滞后期。最优滞后期的确定指标包括似然比(LR)、最终预测误差(FPE)、赤池信息准则(AIC)、施瓦兹准则(SC)、汉南准则(HQ)等。表3可以看出，多数指标判断一致的阶数是1阶，即VAR模型的最优滞后阶数为2阶。AR根检验结果显示所有的滞后阶数都在单位圆内，说明VAR系统是稳定的，可以构建脉冲响应函数和方差分解函数进行进一步分析。

表3 最优滞后期的选择

(一)脉冲响应函数

脉冲响应函数方法(Impulse Response Function，IRF)可以衡量来自新息(Innovation)的一个标准差冲击对变量当前、未来取值的影响轨迹，它能够比较直观地刻 画出变量之间的动态交互作用及其效应。脉冲响应函数结果显示(见图4)，给城市化一个标准误的冲击，从第1-10期城市化自身对自身的反应始终为正，但是呈现递减的趋势。金融效率对城市化的冲击，短期内表现为负向冲击效应，第六期开始转向为正向冲击，但冲击效应较小并且有上升的趋势。给金融发展水平一个标准误的冲击，城市化的反应在第一期为0，以后各期始终为正且呈上升趋势，上升速度从第五期逐渐放缓。经济发展水平对城市化的冲击，城市化在第1期反应为0，然后逐渐呈向上升趋势的正向冲击，从第三期开始减速，但始终为正向冲击。

图2 脉冲相应函数

(二)方差分解

进一步用方差分解函数是分析影响内生变量的结构冲击的贡献度。从表5方差分解结果可以看出，在第一期，城市化完全由自身贡献，其他变量对城市化的贡献为0。随着时间的推移，各变量对城市化的贡献度都呈现上升的趋势。其中，金融发展水平对城市化的贡献度最大，第10期的贡献率达到15.82%，说明金融发展有利于推进城市化进程。经济增长和金融效率对城市化的贡献度都较小，二者之和在第10期还不足3%。城市化的贡献率主要来自自身对自身的贡献。

表5 方差分解结果

四、政策建议

本文选取1979-2015年湖南省样本数据分析金融发展对城市化的影响，实证研究结果显示：金融发展水平和经济增长对湖南省城市化存在协整。在长期，金融发展水平和经济增长对城市化都有显著的正向促进作用。脉冲响应函数结果显示金融规模对城市化的冲击始终为正且呈上升趋势。金融效率对城市化的冲击，短期内表现为负向冲击效应，第六期开始转向为正向冲击，但冲击效应较小并且有上升的趋势。方差分解结果显示，城市化进程依赖于自身的贡献，金融规模对城市化的贡献较大且逐年递增，金融效率对城市化的贡献较小。

因此，基于实证研究提出以下政策建议：一是加快金融改革与深化，推进利率市场化改革。充分发挥金融系统的动员储蓄、优化资本配置、分散风险、促进公司治理、降低交易成本等重要功能，促进人口、要素、资源向城镇聚集；二是扩大金融规模，促进社会资本进入金融业。进一步发挥民间、外资等社会资本的积极作用，通过改善和优化监管环境、简化和降低准入门槛、营造公平公正竞争的法律体制等措施，鼓励社会资本等各类市场主体依法平等进入金融行业，在湖南发起设立中小型股份制银行、证券公司、金融租赁公司、互助保险公司、消费金融公司等新型金融业态，解决城市化建设的资金“瓶颈”。三是加强区域金融中心建设。以湖南湘江新区滨江金融中心建设为平台，吸引国内国际银行、保险、证券、信托等金融产业入驻，将湖南打造成立足中部，辐射西部的区域性金融中心；加快省政府与中央金融监管部门和各金融机构总部签署战略合作协议，实施高层战略合作，推动金融产业发展；引导资金回流和输出，提高社会资金效益，为湖南省经济社会发展提供灵活高效的资金支持。

(湘潭大学商学院，湖南 湘潭 411105；北京物资学院商学院，北京 101100)