金融发展和城镇化的关系分析范文

一、安徽省城镇化发展的现状

城镇化是社会发展的必然趋势，是衡量一个国家或一个地区工业化发展和现代化水平的重要标志。安徽省城镇化发展起步较晚，资源禀赋和地理优势均不明显，但在安徽省委、省政府的领导下，安徽省城镇化水平一直保持着持续快速提高，到2012年城镇化率达到了46．5％。从表1中可以看出2000年至2012年安徽省城镇化发展状况。尽管安徽省城镇化水平有了很大的提升，但与一些经济发达的省份相比差距依然很大，如2012年江苏省城镇化率达65％。2012年4月9日的《安徽省“十二五”城镇化发展规划》中明确提出了未来五年城镇化发展的目标，到2015年全省城镇人口将达到3200万人左右，城镇化水平达50％以上，到2020年力争达到全国平均水平。

二、指标选择与数据来源

根据经济学的发展理论，金融发展主要通过总量扩张和结构优化两方面来体现，而金融规模的扩大就是金融总量的扩张，金融效率的提高说明了金融结构的优化。因此，本文选取金融相关率和金融发展效率作为衡量金融发展的指标，选取城镇化率作为衡量城镇化进程的指标，通过分析这3个指标之间的关系来考察金融发展对城镇化进程的影响。金融相关率，用FIR来表示。本文选取安徽省金融机构每年年底的金融存款余额和金融贷款余额之和与安徽省生产总值的比值作为衡量金融发展规模的指标，比值越大，则表示安徽省金融机构的发展规模越大。计算公式为：FIR＝（全部存款＋全部贷款）／GDP。金融发展效率，用SLR来表示。采用安徽省金融机构的全部贷款与全部存款之比来表示金融发展效率，比值越大，则表示金融机构将存款转化为贷款的能力越强，金融发展效率越大。计算公式为：SLR＝全部贷款／全部存款。城镇化率，用UR来表示。城镇化率是指安徽省非农业人口占该地区总人口的比值，比值越大，则表明安徽省内人口向城市聚集的程度越密集。计算公式为：UR＝非农业人口／总人口。本文以1980—2012年《安徽省统计年鉴》的相关指标为统计分析数据。

三、VAR模型的结果及分析

（一）单位根检验由于数据变动趋势过大，在不改变时间序列性质的前提下，本文对原数据进行了对数平滑处理，原数据UR、FIR、SLR取对数后分别用LUR、LFIR、LSLR来表示。为了避免出现虚假回归现象，在分析时间序列数据之前先对各变量进行平稳性检验。本文选取的单位根检验方法是由美国经济学家Dickey和Fuller提出的ADF检验，并运用Eviews6．0软件进行操作，对变量LUR、LFIR、LSLR进行ADF检验。从表2中可以看出，变量LUR的ADF统计值小于10％的显著性水平下的临界值，说明LUR在10％的显著性水平下是稳定的，而变量LFIR和LSLR的ADF统计值均大于10％的显著性水平下的临界值，表明LFIR和LSLR在10％的显著性水平上是不平稳的，对所有变量进行一阶差分变换后，在1％的显著性水平下各变量的ADF值都小于1％的显著性水平下的临界值，说明所有变量都变得平稳了，因此所有变量均是一阶单整过程，符合协整检验要求，可进一步检验变量间的协整关系。

（二）协整检验协整检验可以用来检验各变量间是否存在长期均衡关系，本文采用Johansen协整检验对变量LUR、LFIR、LSLR进行协整分析。根据信息准则来选取滞后阶数，对比各期的AIC和SC对应的数据，确定最优滞后期的一个标准是：最优滞后期应使AIC和SC的数据最小。从表3中可以确定VAR模型的最优滞后期为1。在此基础上运用Johansen协整检验对变量LUR、LFIR、LSLR进行协整分析。从表4中可以看出，变量LUR、LFIR、LSLR之间存在唯一的协整关系，对应的协整方程为LUR＝2．984683LFIR＋1．140013LSLR。从协整方程可知，城镇化率、金融相关率和金融发展效率之间存在长期均衡关系，其中金融相关率和金融发展效率对城镇化率存在明显的促进作用，这说明了金融规模的扩大和金融效率的提高能够加快城镇化进程。就协整系数来看，金融规模每扩大1单位，城镇化率将增加2．984683个单位，金融效率每提升1单位城镇化率将增加1．140013个单位，由此看出，金融规模对城镇化进程的影响要大于金融效率。

（三）脉冲响应和方差分解为了考察金融发展对城镇化进程的动态影响，利用脉冲响应函数图和方差分解结果分析金融相关率和金融发展效率的变动对城镇化率的影响。1．脉冲响应图1中的横轴表示冲击作用的滞后期间数，纵轴表示城镇化率指数的响应，实线表示脉冲响应函数。从脉冲响应分析的结果来看城镇化率对于自身的冲击表现为初期较大，随后逐渐减弱的趋势。在本期给金融相关率一个正向冲击后，会给城镇化率带来同向的冲击，而且在前5期对城镇化率的正向影响不断增强，在第5期达到最高点，从第5期之后开始稳定增长。这说明了金融规模的扩大会对城镇化进程的快速发展产生持续而长期的拉动作用。在本期给金融效率一个正向冲击，同样也会对城镇化进程有一个正向的影响，而且在前5期对城镇化率的正向影响不断增强，在第5期达到最大，从第5期之后开始稳定增长。这说明了金融效率对城镇化率产生长期而持续的促进作用。同时，从图1中还可以看出，金融相关率对城镇化率的正向冲击影响要大于金融发展效率对城镇化率的正向冲击影响。2．方差分解利用方差分解的基本思想分析金融相关率和金融发展效率对城镇化率变动的贡献程度，进一步评价各变量变动的重要性。表5中列出了城镇化率指数的方差分解结果，其中城镇化水平起初受自身的影响较大，随后城镇化自身的影响逐渐降低，金融相关率对城镇化率的影响随着时间的推移逐渐提升，到第10期达到20．56％，金融发展效率对城镇化率的影响也是逐渐提高，到第10期达到9．56％，显然，金融发展效率对城镇化水平的影响要要小于金融相关率对城镇化水平的影响。方差分解的结果与脉冲响应的结果一致。在目前阶段，安徽省的城镇化建设还处于初期阶段，金融发展规模的扩大能够快速地满足城镇化进程中对资金的需求，从而能够保证城镇化进程的持续推进。相比较而言金融效率的提高则是一个缓慢的改善过程，从而对加快城镇化进程的贡献率有限。由此可见，持续推进城镇化进程的关键因素是扩大金融发展规模。

四、结论与政策建议

通过研究发现，首先，安徽省的城镇化率、金融相关率和金融发展效率之间存在长期均衡关系，金融相关率和金融发展效率对推进城镇化水平具有一定的促进作用。其次，金融相关率和金融发展效率无论是在短期还是在长期对城镇化率都存在正向影响，且金融相关率）的影响要大于金融发展效率。李新星等通过对我国金融支持城镇化的实证分析，发现在城镇化建设中金融支持存在一些不足，如城市基础设施建设的融资渠道单一、中小企业融资困难以及尚未健全支持城镇化建设的信贷机制。针对这些不足，在强化金融支持的政策中要创新金融融资方式，扩宽融资渠道，加大对中小规模企业的信贷支持力度［8］。首先，建立多元化的金融机构，发展多样化的金融组织，如鼓励和规范民间金融组织，扩大金融资金的供给，引导金融机构支持城镇化建设。其次，完善市政债券市场，由于城市基础建设的资金大部分来源于财政性投融资，为增强地方财政实力，安徽省地方政府应在树立良好信用的基础上开发更多适合市政融资需要的金融产品。最后，构建适合中小企业发展的信贷管理机制，增强中小企业的融资能力。在城镇化过程中会有大量农村劳动力涌入城市，要使这些人稳定就业和生活，最重要的是发展本土中小企业以提供更多的就业机会，而中小企业的发展需要金融的支持。因此，政府可以通过政策优惠或利率手段增加金融部门对中小企业的信贷投入的积极性，加强对中小企业信贷风险的防范力度，完善金融机构和中小企业的沟通平台。

作者：张士云 谭美容 单位：安徽农业大学 经济管理学院