城鎮(zhèn)化對金融杠桿的動態(tài)影響探析

李振 王曉煜

摘要：文章通過對124個國家1983年-2012年的面板數(shù)據(jù)進行實證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化和金融杠桿之間呈現(xiàn)出顯著的倒U型關(guān)系，即隨著城鎮(zhèn)化率的上升，金融杠桿水平會先上升后下降。具體而言，當城鎮(zhèn)化率達到56%～63%時，私人部門信貸/GDP可能出現(xiàn)拐點;當城鎮(zhèn)化率達到60%～63%時，M2/GDP可能出現(xiàn)拐點。文章根據(jù)最近5年中國城鎮(zhèn)化率的年均增速推算，預(yù)計中國的金融杠桿水平很可能在2019年-2021年進入拐點區(qū)域。

關(guān)鍵詞：城鎮(zhèn)化;金融杠桿;SYS-GMM

一、 引言與文獻回顧

城鎮(zhèn)化是維持經(jīng)濟健康發(fā)展的強大動力，也是促進金融發(fā)展和創(chuàng)新的有力支撐，反映了社會發(fā)展的客觀規(guī)律、國家現(xiàn)代化的發(fā)展程度。2013年11月，十八大三中全會做出的《關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》提出，“堅持走中國特色新型城鎮(zhèn)化道路，推進以人為核心的城鎮(zhèn)化，推動大中小城市和小城鎮(zhèn)協(xié)調(diào)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)和城鎮(zhèn)融合發(fā)展，促進城鎮(zhèn)化和新農(nóng)村建設(shè)協(xié)調(diào)推進”。在2014年3月，正式推出《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃》（2014-2020年），明確了中國未來城鎮(zhèn)化的發(fā)展路徑、主要目標以及戰(zhàn)略任務(wù)。當前，中國正處在城鎮(zhèn)化加速推進、金融深層變革的關(guān)鍵階段，正確理解和處理城鎮(zhèn)化、金融發(fā)展兩者之間的動態(tài)聯(lián)系和規(guī)律，對于成功實現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化和金融改革發(fā)展有重要的理論價值與實踐意義。

國內(nèi)外文獻就城鎮(zhèn)化與金融之間的關(guān)系研究，主要集中于金融發(fā)展與金融創(chuàng)新對城鎮(zhèn)化進程的影響，而城鎮(zhèn)化進程對金融的影響則很少涉及。孫浦陽和武力超（2011），采用1995年～2008年120個國家的面板數(shù)據(jù)，使用2SLS估計方法分析了金融發(fā)展對全球各國城鎮(zhèn)化進程的影響，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展是影響城鎮(zhèn)化進程的重要因素。熊湘輝和徐璋勇（2015）通過對中國2004年～2013年31個省區(qū)使用空間面板模型進行分析發(fā)現(xiàn)，金融支持水平的提高對我國城鎮(zhèn)化發(fā)展具有促進作用。榮晨和葛蓉（2015）從市場和政府關(guān)系的視角檢驗了金融發(fā)展對城鎮(zhèn)化的支持效應(yīng)，金融對城鎮(zhèn)化的支持在不同地區(qū)有明顯差異，而且，金融支持對政府干預(yù)、國有經(jīng)濟所占比重具有不同的敏感性。很多學(xué)者也認為城鎮(zhèn)化和金融發(fā)展之間存在一種互動機制。例如，賈洪文和胡殿萍（2013）認為，城鎮(zhèn)化和金融發(fā)展存在一種互動機制，通過擴大金融規(guī)模、適當提高金融效率和促進金融中介發(fā)展，能夠加快城鎮(zhèn)化進程;反過來，城鎮(zhèn)化水平的提高也會在一定程度上促進金融發(fā)展。關(guān)于新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中金融困境的成因，邱俊杰和邱兆祥（2013）認為有三方面的內(nèi)容：一是金融生態(tài)環(huán)境亞健康阻礙了城鎮(zhèn)化的高速發(fā)展;二是資源配置失衡削弱了金融支持城鎮(zhèn)化發(fā)展的效率;三是農(nóng)村居民的自我排斥傾向進一步削弱了金融支持城鎮(zhèn)化建設(shè)的力度。因此，金融發(fā)展和金融創(chuàng)新對于城鎮(zhèn)化進程的支持是有限的，需要其他條件的支持。Kim，Kyung-Hwan（1997），認為依靠良好的金融創(chuàng)新、政府治理以及政治承諾，持續(xù)的城鎮(zhèn)化進程可以產(chǎn)生巨大財富，以改善所有收入群體的住房和基本服務(wù)需求。

本文試圖通過跨國實證分析，對城鎮(zhèn)化和金融杠桿（金融發(fā)展）之間的關(guān)系進行討論。本文其余部分結(jié)構(gòu)如下：第二部分，實證分析城鎮(zhèn)化對金融杠桿的動態(tài)影響;第三部分，結(jié)合實證結(jié)論對中國的情況進行討論;最后本文進行總結(jié)并提出政策建議。

二、 實證分析

1. 研究樣本和模型設(shè)定。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的可獲得性，本文包括了124個國家1983年～2012年的面板數(shù)據(jù)。從經(jīng)濟總量來看，該樣本國家的GDP總量超過全球GDP總量的90%，因而可以視為一個在全球范圍內(nèi)具有代表性的研究樣本。

關(guān)于模型設(shè)定，根據(jù)研究目標，本部分主要考察城鎮(zhèn)化對金融杠桿的動態(tài)影響?？紤]到金融杠桿的觀測值隨國家和時間而變化，通常存在一定的序列相關(guān)性，因此考慮到各變量之間的潛在內(nèi)生性，本文采用動態(tài)面板模型進行實證分析。根據(jù)Aerllano和Bond（1991）提出的一階差分GMM估計量，設(shè)立金融杠桿與城鎮(zhèn)化之間的動態(tài)關(guān)系模型，如下回歸方程表示：

從理論上看，雖然一階差分GMM估計方法可以在一定程度上兼顧金融杠桿通常存在的序列相關(guān)性以及相關(guān)變量之間的內(nèi)生性，但是一階差分GMM估計方法有局限性，當被解釋變量滯后項的系數(shù)較大時，被解釋變量會出現(xiàn)強烈的序列相關(guān)性;當個體效應(yīng)的波動遠大于誤差項的波動時，模型也會表現(xiàn)欠佳。因此，采用Arellano和Bover（1995）、Blundell和Bond（1998）提出的系統(tǒng)GMM估計量，對方程（1）進行實證分析。系統(tǒng)GMM估計可以分為一步GMM估計和兩步GMM估計，一步估計使用傳統(tǒng)異方差-序列相關(guān)穩(wěn)健型估計量來計算標準誤，兩步估計使用Windmeijer（2005）糾偏估計量來計算標準誤。在有限的樣本情況下，兩步估計比一步估計能夠更好的解決自相關(guān)與異方差問題。

由于GMM估計量的一致有效性的前提條件是誤差項不存在序列相關(guān)性和工具變量過度識別的問題。因此，需要對誤差項進行序列相關(guān)性檢驗和過度識別條件檢驗。根據(jù)Arellano和Bond（1991），誤差項的一階滯后由于初始誤差項經(jīng)過差分處理后，即使初始誤差項序列無關(guān)，仍可能會出現(xiàn)序列相關(guān)情況，因此，誤差項的二階滯后必須不存在序列相關(guān)，而誤差項的一階滯后可以存在序列相關(guān)。Arellano和Bond（1991）建議使用兩步估計給出的Sargan統(tǒng)計量進行過度識別條件檢驗。當不能拒絕上述兩個檢驗時，說明誤差項不存在序列相關(guān)，并且GMM估計量是一致有效的，可以認為模型設(shè)定是正確的。

2. 變量選擇。在模型變量的選擇方面，金融杠桿的替代變量主要使用兩個基本指標：一是私人部門信貸/GDP（記為Private），一般認為為私營部門提供的應(yīng)償還金融資源越多的國家和地區(qū)，通常具有更高的金融杠桿;二是M2/GDP（記為Mtwo），由于其反映了宏觀經(jīng)濟的貨幣化程度，因而成為衡量一國金融杠桿水平的重要參考指標。將城鎮(zhèn)人口/總?cè)丝冢ㄓ洖閁rban）作為城鎮(zhèn)化率替代變量的基本指標，該指標越大，通常一國的城鎮(zhèn)化率越高。

在控制變量的選擇方面，部分地參考過往文獻，主要納入了四個不同層面的影響因素：一是宏觀經(jīng)濟變量，具體使用的控制變量包括人均GDP、按GDP平減指數(shù)衡量的年通貨膨脹率;二是產(chǎn)業(yè)資本結(jié)構(gòu)變量，具體使用的控制變量包括工業(yè)增加值/GDP、服務(wù)等附加值/GDP、資本形成總額/GDP;三是金融環(huán)境變量，具體使用的控制變量包括：存款利率、存款保險、資本賬戶開放度指數(shù);四是社會人口變量，具體使用的控制變量包括：移動蜂窩式無線通訊系統(tǒng)的電話租用率、人口年增長率。各主要變量的表示形式、經(jīng)濟含義和數(shù)據(jù)來源如表1所示。

基于研究樣本的可獲得性，本文共選擇了124個主要國家和地區(qū)1983年～2012年的相關(guān)數(shù)據(jù)。

3. 城鎮(zhèn)化進程中的金融杠桿變化。根據(jù)方程（1），針對城鎮(zhèn)化對私人部門信貸的動態(tài)影響，進行系統(tǒng)GMM估計。當被解釋變量為私人部門信貸/GDP時，從估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，以城鎮(zhèn)化率（記為Urban）和城鎮(zhèn)化率的平方項（記為Urban2）為核心解釋變量進行估計，Urban呈現(xiàn)顯著正效應(yīng)，Urban2呈現(xiàn)顯著負效應(yīng)，模型整體呈現(xiàn)“倒U型”，拐點大致位于56%～63%之間，說明隨著城鎮(zhèn)化的推進，金融杠桿水平呈現(xiàn)遞增趨勢，當城鎮(zhèn)化率達到某一區(qū)間時出現(xiàn)拐點。在越過拐點之后，隨著城鎮(zhèn)化的繼續(xù)推進，金融杠桿水平開始出現(xiàn)下降趨勢。

從估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，對一國私人部門信貸/GDP均產(chǎn)生顯著影響的控制變量主要包括：人均GDP（記為Lgdp）、資本形成總額/GDP（記為Capital）、存款利率（記為Deposit）、人口年增長率（記為Pgrowth）。結(jié)合各變量的系數(shù)符號，可以得到以下基本結(jié)論：（1）人均GDP越高，私人部門信貸/GDP越高，說明金融杠桿水平會隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的上升而提高;（2）資本形成總額/GDP越高，私人部門信貸/GDP越高，說明金融杠桿水平會隨著宏觀資本結(jié)構(gòu)的改變而同向變化;（3）存款利率越高，私人部門信貸/GDP越低，說明存款利率升高會降低金融杠桿水平;（4）人口的年增長率越高，私人部門信貸/GDP越高，說明人口增長對金融杠桿水平的提升有正向促進作用。

當被解釋變量為另一個杠桿指標即M2/GDP時，從估計結(jié)果同樣可以發(fā)現(xiàn)，以城鎮(zhèn)化率（記為Urban）和城鎮(zhèn)化率的平方項（記為Urban2）為核心解釋變量進行估計，模型整體依然呈現(xiàn)出“倒U型”關(guān)系，拐點區(qū)間位于60%～63%之間。

從控制變量來看，對一國M2/GDP產(chǎn)生顯著影響的控制變量主要包括：按GDP平減指數(shù)衡量的年通貨膨脹率（記為Ginf）、工業(yè)增加值/GDP（記為Industry）、資本形成總額/GDP（記為Capital）、存款利率（記為Deposit）、人口年增長率（記為Pgrowth）?？紤]各變量的系數(shù)符號，可以獲得以下基本結(jié)論：（1）通貨膨脹率越高，M2/GDP越低，說明通貨膨脹會對金融杠桿水平產(chǎn)生負效應(yīng);（2）工業(yè)增加值/GDP越高，M2/GDP越低，說明金融杠桿水平會隨著第二產(chǎn)業(yè)比重的提高而降低;（3）資本形成總額/GDP越高，M2/GDP越高，說明金融杠桿水平會隨著投資的增長而上升;（4）存款利率越高，私人部門信貸/GDP越低，說明利率上升會抑制金融杠桿水平;（5）人口的年增長率越高，私人部門信貸/GDP越高，說明人口增長對金融杠桿水平的上升有推動作用。

三、 對中國情況的應(yīng)用分析

基于上述實證結(jié)論，參照拐點區(qū)間的平均值和上限，并根據(jù)最近5年中國城鎮(zhèn)化率的年均增速推算，預(yù)計中國的金融杠桿水平可能在2019年～2021年進入拐點區(qū)域，如圖1所示，此后隨著城鎮(zhèn)化率的上升，金融杠桿將出現(xiàn)下降趨勢。

四、 結(jié)論與政策啟示

本文基于124個國家1983年～2012年的動態(tài)面板數(shù)據(jù)進行實證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化和金融杠桿之間呈現(xiàn)出顯著的“倒U型”關(guān)系，當城鎮(zhèn)化率達到56%～63%時，私人部門信貸/GDP可能出現(xiàn)拐點;當城鎮(zhèn)化率達到60%～63%時，M2/GDP可能出現(xiàn)拐點。此外，發(fā)現(xiàn)人均GDP、資本形成率、人口增長率、社會發(fā)展水平越高，通貨膨脹、存款利率、第二產(chǎn)業(yè)比重越低，金融杠桿水平越高;反之，金融杠桿水平越低。

上述實證分析結(jié)論對中國城鎮(zhèn)化的推進、金融杠桿的管理具有比較明確的政策啟示。城鎮(zhèn)化發(fā)展對金融杠桿具有明顯的促進作用，隨著城鎮(zhèn)化的加速推進，金融領(lǐng)域也會得到快速發(fā)展，金融風險日益增加，亟需通過加強金融監(jiān)管措施和改革，為城鎮(zhèn)化中的金融穩(wěn)定健康發(fā)展保駕護航。然而，當城鎮(zhèn)化率達到56%～63%時，金融杠桿水平達到拐點，此后將隨著城鎮(zhèn)化率的增大而降低。此時，為彌補金融支持城鎮(zhèn)化的不足，政府部門要主動引導(dǎo)城鎮(zhèn)化進程中的投融資機制，進一步支持城鎮(zhèn)化的持續(xù)健康發(fā)展。

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基金項目：教育部人文社會科學(xué)重點研究基地重大項目“我國金融風險管理和監(jiān)管問題研究”（項目號：11JJD790009）。

作者簡介：李振（1989-），男，漢族，山東省濟寧市人，中國人民大學(xué)財政金融學(xué)院博士生，重陽金融研究院助理研究員，研究方向為全球金融治理;王曉煜（1992-），男，漢族，山西省晉中市人，中國人民大學(xué)財政金融學(xué)院博士生，研究方向為金融風險管理。

收稿日期：2016-10-12。