唐未兵，唐譚嶺

(1.湖南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410079； 2.湖南工業(yè)大學(xué)，湖南 株洲 412007)

中部地區(qū)新型城鎮(zhèn)化和金融支持的耦合作用研究

唐未兵1，2，唐譚嶺1

(1.湖南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410079； 2.湖南工業(yè)大學(xué)，湖南 株洲 412007)

本文通過(guò)對(duì)中部六省市2005年-2014年新型城鎮(zhèn)化指標(biāo)和金融指標(biāo)的測(cè)度，采用熵值法確定各指標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)而構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化水平和金融支持水平的綜合評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型和空間計(jì)量模型研究新型城鎮(zhèn)化和金融支持之間的耦合作用。結(jié)果表明：中部六省省會(huì)城市耦合情況處于中強(qiáng)度中協(xié)調(diào)度及以上，而其它地級(jí)市基本處于中強(qiáng)度低協(xié)調(diào)層次；金融支持中各變量和新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)的相關(guān)性及新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)中主要指標(biāo)和金融支持指數(shù)間的相關(guān)性均顯著相關(guān)，其中城市建設(shè)資金占貸款比例和建設(shè)用地占比的積極影響相對(duì)最為明顯。在未來(lái)的發(fā)展上，中部省市應(yīng)通過(guò)適當(dāng)控制總體貨幣供應(yīng)量，盤(pán)活存量資金提高資金利用率；加大教育投入和保持適當(dāng)城鄉(xiāng)建設(shè)資金投入比例；提高金融效率和開(kāi)拓多層次融資渠道支持和促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和升級(jí)，實(shí)現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)和金融的可持續(xù)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。

新型城鎮(zhèn)化；金融支持；耦合協(xié)調(diào)度；空間計(jì)量

一、引言

城鎮(zhèn)化的進(jìn)程必然伴隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)是我國(guó)保持較高經(jīng)濟(jì)增速和進(jìn)入現(xiàn)代化的必由之路，由此，《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020年)》提出了全面實(shí)施新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的目標(biāo),明確了城鎮(zhèn)化建設(shè)的戰(zhàn)略方向。規(guī)劃中提出城市建設(shè)堅(jiān)持適用、經(jīng)濟(jì)、綠色、美觀方針，強(qiáng)調(diào)資源節(jié)約和環(huán)境友好，即以更少的資源投入實(shí)現(xiàn)更高的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，同時(shí)減少環(huán)境污染，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。而金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心之一，任何經(jīng)濟(jì)重大的發(fā)展、轉(zhuǎn)型背后都離不開(kāi)金融的支持。要走新型城鎮(zhèn)化發(fā)展道路，就必須充分發(fā)揮金融的支持作用。在此背景下，如何充分發(fā)揮金融在資金支持、資源配置等方面的作用以實(shí)現(xiàn)國(guó)家新型城鎮(zhèn)化建設(shè)規(guī)劃的目標(biāo)，已成為亟待研究解決的重大現(xiàn)實(shí)課題[1]。

相關(guān)的研究文獻(xiàn)主要從發(fā)展城鎮(zhèn)化的視角出發(fā)研究金融如何支持城鎮(zhèn)化建設(shè)。蒙蔭莉[2](2003)以人均GDP為解釋變量,城鎮(zhèn)化水平為被解釋變量,采用1952—2001年的數(shù)據(jù)對(duì)城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做OSL回歸分析,得出結(jié)論是城鎮(zhèn)化與金融發(fā)展之間存在互為因果的關(guān)系。伍艷(2005)[3]研究發(fā)現(xiàn)，在中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中金融抑制現(xiàn)象長(zhǎng)期存在，金融發(fā)展能提高資金的配置效率，資金效率的提高可以進(jìn)一步促進(jìn)城鎮(zhèn)化的加速，而中國(guó)在利率管制等金融抑制現(xiàn)象下導(dǎo)致城鎮(zhèn)化率的發(fā)展滯后于工業(yè)化率。鄭長(zhǎng)德(2007)[4]用1978—2003年間的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)城鎮(zhèn)化水平與經(jīng)濟(jì)金融化水平存在高度的正相關(guān)性，其格蘭杰因果檢驗(yàn)顯示出經(jīng)濟(jì)貨幣化程度的提高是影響我國(guó)城鎮(zhèn)化水平的重要因素。黃勇(2008)[5]用1978—2004年的全國(guó)數(shù)據(jù)證明我國(guó)銀行貸款和城鎮(zhèn)化建設(shè)之間存在著直接的因果關(guān)系，銀行貸款對(duì)城鎮(zhèn)化建設(shè)具有重要的支持效應(yīng)。賈洪文(2013)[6]基于我國(guó)1991—2011年的城鎮(zhèn)化率、采集的金融機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)、因果檢驗(yàn)及脈沖響應(yīng)分析等,認(rèn)為金融發(fā)展與城鎮(zhèn)化之間存在一種互動(dòng)機(jī)制。金融發(fā)展總體上能夠給城鎮(zhèn)化進(jìn)程帶來(lái)積極的作用,反過(guò)來(lái),城鎮(zhèn)化率的提高在一定程度上也會(huì)促進(jìn)金融的發(fā)展。雄湘輝(2015)[7]測(cè)度我國(guó)了2004—2013年31個(gè)省份金融因素對(duì)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的影響，其結(jié)果是金融支持是影響了新型城鎮(zhèn)化水平的重要因素。

與已有文獻(xiàn)相比，本文的不同之處在于：在數(shù)據(jù)上主要采用地級(jí)城市數(shù)據(jù)，并且是前后連續(xù)10年形成的面板數(shù)據(jù)，有別于其他文獻(xiàn)使用省級(jí)或橫截面數(shù)據(jù)的研究；從六個(gè)方面構(gòu)建了新型城鎮(zhèn)化，在指標(biāo)的選取上更為全面和科學(xué)，使得新型城鎮(zhèn)化指標(biāo)體系的測(cè)度更為合理；在金融指標(biāo)中采集了城鄉(xiāng)建設(shè)資金作為金融支持力度的數(shù)據(jù)，城鄉(xiāng)建設(shè)資金數(shù)據(jù)對(duì)城鎮(zhèn)化建設(shè)有著更為直接的傳導(dǎo)作用，在現(xiàn)有文獻(xiàn)中還沒(méi)有使用過(guò)；以往文獻(xiàn)研究中多是單向視角，即側(cè)重于研究金融對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展的支持，而較少反過(guò)來(lái)考慮城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)金融的影響，本文則用耦合和協(xié)調(diào)度模型來(lái)研究新型城鎮(zhèn)化和金融的互動(dòng)關(guān)系以及兩者的協(xié)調(diào)發(fā)展；在量化分析耦合作用的基礎(chǔ)上，本文更進(jìn)一步考慮省市空間溢出效應(yīng)的影響，使用空間計(jì)量方法對(duì)金融支持的幾個(gè)方面與新型城鎮(zhèn)化指數(shù)和新型城鎮(zhèn)化指數(shù)中主要指標(biāo)與金融指數(shù)之間的互相作用做進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)。

文章的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分是引言；第二部分是新型城鎮(zhèn)化和金融支持作用機(jī)理分析；第三部分是新型城鎮(zhèn)化和金融支持測(cè)度；第四部分是新型城鎮(zhèn)化和金融支持耦合協(xié)調(diào)度分析；第五部分用空間計(jì)量量化新型城鎮(zhèn)化指數(shù)中和金融指數(shù)中主要指標(biāo)的關(guān)聯(lián)作用情況；第六部分是結(jié)論和建議。

二、新型城鎮(zhèn)化和金融支持作用機(jī)理分析

根據(jù)Beck[8]和陳雨露[9]等學(xué)者的觀點(diǎn)，金融支持作為推動(dòng)城鎮(zhèn)化的重要力量，至少主要體現(xiàn)在金融支持為新型城鎮(zhèn)化提供資金支持、提高資本配置效率和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)3個(gè)方面。

(一)金融支持作用于新型城鎮(zhèn)化

1.提供資金支持

城鎮(zhèn)化進(jìn)程中需要不斷的資金投入進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，基礎(chǔ)設(shè)施是保障人們良好的生活條件和保證企業(yè)正常運(yùn)行的外部條件，良好的基礎(chǔ)設(shè)施可以降低各種交易成本和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。而基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要資金量大且周期長(zhǎng)，這需要多元化的資金供給渠道。同時(shí)城鎮(zhèn)化進(jìn)程也是各要素流動(dòng)和聚集的過(guò)程，要素的流動(dòng)離不開(kāi)金融中介的服務(wù)和資金的支持。

2.提高資本配置效率

金融體系可以分散社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化資金配置效率[10]。金融體系在提供安全資金儲(chǔ)存之地的同時(shí)也提供給客戶一定收益和資金周轉(zhuǎn)的便利，為人們的生活質(zhì)量提高和生活便利提供保障。金融體系中金融機(jī)構(gòu)的資金投向都會(huì)遵從于謹(jǐn)慎性原則，利用項(xiàng)目投資的組合方法來(lái)有效降低資金安全的風(fēng)險(xiǎn)，轉(zhuǎn)而分散整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)金融機(jī)構(gòu)的項(xiàng)目評(píng)估能力也會(huì)優(yōu)于個(gè)人投資者的判斷，可以提高資金有效配置，為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)推動(dòng)力。

3.優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

金融支持可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可持續(xù)性，從而推動(dòng)城鎮(zhèn)化的發(fā)展。金融機(jī)構(gòu)在資金支持過(guò)程中，有一整套科學(xué)的評(píng)估和決策過(guò)程，使資金流向高效益的產(chǎn)業(yè)并促使城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級(jí)。同時(shí)，在市場(chǎng)價(jià)格作用下，金融機(jī)構(gòu)可以使投資者和資金需求者形成有效鏈接，使資金需求方和資金供給方實(shí)現(xiàn)資金的良性循環(huán)，降低資金借貸成本，便于資金的聚集和分配以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，進(jìn)一步推動(dòng)城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

(二)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展作用于金融

新型城鎮(zhèn)化發(fā)展作用于金融主要體現(xiàn)在創(chuàng)造資金供給和需求、推動(dòng)金融創(chuàng)新、優(yōu)化金融經(jīng)營(yíng)環(huán)境上[11]。

1.創(chuàng)造資金供給和需求

城鎮(zhèn)化最基本的特征是聚集。城鎮(zhèn)化進(jìn)程的本質(zhì)是勞動(dòng)要素、資本要素和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等生產(chǎn)要素不斷聚集的過(guò)程。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，二、三產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展形成對(duì)勞動(dòng)力數(shù)量需求的不斷擴(kuò)大，促使人口向城鎮(zhèn)聚集。同時(shí)產(chǎn)業(yè)升級(jí)使城鎮(zhèn)勞動(dòng)力的收入水平也有較大提高，相應(yīng)的基尼系數(shù)下降而消費(fèi)需求增加，促使人們對(duì)貨幣和金融服務(wù)需求增加。隨著城市人口的擴(kuò)張，城市的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公共服務(wù)設(shè)施又需要大量的資金[12]，城鎮(zhèn)化的發(fā)展創(chuàng)造了資金的供給和需求。

2.推動(dòng)金融創(chuàng)新

城鎮(zhèn)化中隨著工業(yè)化的推進(jìn)，同類(lèi)或者上下游的企業(yè)基于分工和協(xié)作需要逐步聚集在同一區(qū)域內(nèi)，區(qū)域聚集為企業(yè)帶來(lái)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，企業(yè)在規(guī)?；a(chǎn)過(guò)程中對(duì)資金的需求逐漸增強(qiáng)，促使金融市場(chǎng)不斷發(fā)展，推動(dòng)金融不斷創(chuàng)新以滿足企業(yè)發(fā)展的需求。

3.優(yōu)化金融經(jīng)營(yíng)環(huán)境

城鎮(zhèn)化的產(chǎn)業(yè)聚集帶來(lái)了資本的聚集。在城鎮(zhèn)化的發(fā)展過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和規(guī)模不斷升級(jí)，二、三產(chǎn)業(yè)比重逐步上升，隨著產(chǎn)業(yè)進(jìn)步和社會(huì)分工的細(xì)化，資本要素在利益驅(qū)動(dòng)下從效益低的產(chǎn)業(yè)和部門(mén)向效益高的產(chǎn)業(yè)和部門(mén)流動(dòng)[13]，資本要素的聚集催生了更為健全和完善的金融體系，優(yōu)化了金融經(jīng)營(yíng)環(huán)境和加速了金融市場(chǎng)的發(fā)展。

三、新型城鎮(zhèn)化綜合體系的構(gòu)建

(一)新型城鎮(zhèn)化的測(cè)度方法

城鎮(zhèn)化指標(biāo)的選取和測(cè)算一般有3種：?jiǎn)我恢笜?biāo)法、復(fù)合指標(biāo)法和其它方法。目前對(duì)單一指標(biāo)模式一般持批判態(tài)度，主要是傳統(tǒng)的人口城鎮(zhèn)化指標(biāo)并不能體現(xiàn)城鎮(zhèn)化綜合發(fā)展水平，特別是不能反映規(guī)劃中要求的新型城鎮(zhèn)化水平。當(dāng)今學(xué)者多是運(yùn)用復(fù)合指標(biāo)法，雖然學(xué)者們采用的指標(biāo)有差異，但總體上認(rèn)為設(shè)立的指標(biāo)和采集的數(shù)據(jù)要從有效性、系統(tǒng)性和可操作性出發(fā)，至少要包括人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化和社會(huì)城鎮(zhèn)化三個(gè)方面指標(biāo)。在國(guó)家推出新型城鎮(zhèn)化綱要后，指標(biāo)范圍還應(yīng)覆蓋產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、生態(tài)環(huán)境城鎮(zhèn)化、生活方式城鎮(zhèn)化等內(nèi)容。參考現(xiàn)有關(guān)于新型城鎮(zhèn)化評(píng)價(jià)的研究成果[14]，本文的新型城鎮(zhèn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)包括了人口、產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)、空間、社會(huì)、生態(tài)環(huán)境 6個(gè)方面，按照科學(xué)性、系統(tǒng)性、層次性、可獲取性和可測(cè)量性等原則，構(gòu)建出這 6個(gè)方面共20種指標(biāo)組成的全方位的新型城鎮(zhèn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

人口城鎮(zhèn)化是城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的重要標(biāo)志，本文對(duì)人口城鎮(zhèn)化的測(cè)度，一是計(jì)算城鎮(zhèn)人口比重來(lái)反映不同時(shí)期的城鎮(zhèn)化發(fā)展水平；二是計(jì)算城鎮(zhèn)人口密度來(lái)體現(xiàn)城鎮(zhèn)規(guī)模；三是計(jì)算產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員情況從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面對(duì)人口的評(píng)價(jià)；四是用每萬(wàn)人的大學(xué)生數(shù)來(lái)體現(xiàn)人口的素質(zhì)。產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平，包括第二、三產(chǎn)業(yè)占GDP的比例、二三產(chǎn)業(yè)密度等三項(xiàng)指標(biāo)和體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度的實(shí)際外資利用水平指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化中選取的指標(biāo)是表現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的人均GDP、表現(xiàn)財(cái)政水平的人均公共財(cái)政支出、表現(xiàn)投資水平的人均固定資產(chǎn)投資額。社會(huì)城鎮(zhèn)化指標(biāo)涵蓋了教育、醫(yī)療和生活質(zhì)量3方面，分別對(duì)應(yīng)的指標(biāo)是人均教育經(jīng)費(fèi)、每萬(wàn)人擁有住院床位和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)。空間城鎮(zhèn)化表述城鎮(zhèn)化地域、城鎮(zhèn)景觀不斷開(kāi)拓的過(guò)程，選取的指標(biāo)是建設(shè)用地占比、人均城鎮(zhèn)道路面積和人均擁有綠地面積。環(huán)境城鎮(zhèn)化表現(xiàn)環(huán)境保護(hù)的水平，主要包括有城市生活垃圾無(wú)害化處理率、城市污水處理率和工業(yè)固體廢物綜合處理率(見(jiàn)表1)。

(二)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

權(quán)重常用計(jì)算的方法有特爾斐法、主成份分析法、AHP法等。本文采用熵值法[15]計(jì)算，因?yàn)殪刂捣ㄊ菍儆诳陀^賦權(quán)法，是利用各評(píng)價(jià)指標(biāo)值之間的差異程度來(lái)確定權(quán)重系數(shù)，能夠在確定權(quán)重系數(shù)過(guò)程中避免主觀因素帶來(lái)的偏差，較為客觀地反映各指標(biāo)在綜合指標(biāo)體系中的重要性，因此本文應(yīng)用該方法測(cè)度新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的指標(biāo)權(quán)重情況。

表1 新型城鎮(zhèn)化指標(biāo)評(píng)價(jià)權(quán)重

在計(jì)算熵值前，首先要對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，消除評(píng)價(jià)指標(biāo)間存在的類(lèi)型不一致和量綱不一致帶來(lái)的差異影響，這里運(yùn)用歸一法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

歸一化處理：

(負(fù)向指標(biāo) )

計(jì)算該指標(biāo)的比例( Pij)：

( j = 1，2，…，m)

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值(Hj):

其中k為調(diào)節(jié)系數(shù)，k =- 1 /ln(n)，Hj≥ 0

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的效用值( Dj)：

Dj=1-Hj

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重(Wj):

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文新型城鎮(zhèn)化指標(biāo)中的數(shù)據(jù)和金融指標(biāo)中的數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)》。

(四)計(jì)算各省市新型城鎮(zhèn)化綜合得分

按以上公式和步驟，對(duì) 2005—2014年中部六省地級(jí)市的20個(gè)新型城鎮(zhèn)化指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后計(jì)算得到新型城鎮(zhèn)化各層評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重(表1)。再計(jì)算第i城市的綜合得分(Si) 。

將第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重值與該指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值相乘作為該指標(biāo)的評(píng)價(jià)值，并通過(guò)加權(quán)求和后，得到每個(gè)城市的綜合得分。以此計(jì)算出2005—2014年中部六省80個(gè)地級(jí)市新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的綜合得分即新型城鎮(zhèn)化水平綜合指數(shù)。為反映新興城鎮(zhèn)化指數(shù)在時(shí)空上的變化特征，本文利用GIS工具報(bào)告兩個(gè)年度(2006年和2013年)中部六省市新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)在時(shí)空上的變化情況(圖1)。

圖1 2006年和2013年新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)對(duì)比圖

對(duì)比2006年和2013年新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)圖可以觀察到，在2006年中部省地級(jí)市新城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)普遍在7左右，六個(gè)省會(huì)城市的綜合指數(shù)在20左右。到2013年，省會(huì)城市的新城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)達(dá)到35以上，其中武漢市的綜合指數(shù)超過(guò)40，在8年間指數(shù)值平均上升超過(guò)80%,大部分地級(jí)城市的綜合指數(shù)上升到15左右。從各省區(qū)域看，湖南南部、湖北東部、河南北部和山西南部的城鎮(zhèn)化發(fā)展較快，其綜合指數(shù)超過(guò)20。雖然中部六省市2006年和2013年的綜合指數(shù)增長(zhǎng)的百分比強(qiáng)勁，但由于中部省市的新型城鎮(zhèn)化的綜合指數(shù)起點(diǎn)比較低，目前仍沒(méi)有一個(gè)城市的綜合指數(shù)可超過(guò)50的分值。

四、金融支持綜合體系的構(gòu)建

(一)金融支持的測(cè)度方法

姜春(2008)[16]等把存貸比作為衡量金融效率的一個(gè)重要指標(biāo)；黃建歡(2014)等[17]認(rèn)為人均存款能夠較好地從規(guī)模上反映金融發(fā)展水平；雄湘輝(2015)[5]用城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資占貸款比重作為金融規(guī)模指標(biāo)。還有其它文獻(xiàn)從金融的規(guī)模、結(jié)構(gòu)、效率等角度出發(fā)，給出金融支持的不同測(cè)度方法。本文主要基于前文金融支持影響新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的三個(gè)方面出發(fā)，從金融規(guī)模、金融力度、金融效率多個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)衡量金融支持的水平。

在金融規(guī)模上，選取的指標(biāo)一是貸款和儲(chǔ)蓄之和與當(dāng)?shù)谿DP數(shù)值的比數(shù)(LSG)，二是金融業(yè)從業(yè)人數(shù)占整個(gè)從業(yè)人員的比重(PFE)，三是人均存款水平(SDP)。在金融力度方面，考慮到金融資金主要是提供在人口城鎮(zhèn)化進(jìn)程中帶來(lái)了能源、交通、生活設(shè)施、環(huán)保、防災(zāi)等城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，因此選取城市建設(shè)資金(UCFL)作為金融力度的衡量指標(biāo)。金融效率因素反映各金融要素在支持城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的投入產(chǎn)出效率水平，本文選取金融中介機(jī)構(gòu)將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為貸款能力的水平(LS)。

(二)計(jì)算各省市金融支持綜合得分

本文中金融支持綜合指數(shù)測(cè)度計(jì)算同樣采用熵值法計(jì)算。依次利用前文熵值法公式計(jì)算出2005年到2014年中部地區(qū)80個(gè)地級(jí)市的金融支持綜合指數(shù)。將2006年和2013年的中部省份的金融綜合指數(shù)用折線圖進(jìn)行對(duì)比(圖2)，從圖中可以看出，2013年6個(gè)省會(huì)城市，除合肥市和南昌市的指數(shù)在45水平外，其它的4個(gè)省會(huì)城市的指數(shù)均超過(guò)55，特別是武漢和太原已達(dá)70左右。而在2006年，這6個(gè)省會(huì)城市的金融綜合指數(shù)是在20左右，即在8年間指數(shù)增長(zhǎng)200%之多。其它地級(jí)市金融指數(shù)變化情況也類(lèi)似，地級(jí)市在2006年的金融指數(shù)多在8上下，到2013年金融指數(shù)普遍已達(dá)到20左右。金融綜合指數(shù)增長(zhǎng)的一個(gè)重要推動(dòng)力是金融規(guī)模的快速擴(kuò)大，金融規(guī)模中的人均存款SDP(權(quán)重0.31)快速增加是主要因素。太原和武漢比其它省會(huì)城市的金融指數(shù)更高，其中一個(gè)主要原因是太原所轄山西是產(chǎn)煤大省，煤炭資金聚集形成在中部地區(qū)城市中最高的人均存款；而武漢有著九省通衢之稱，在中部地區(qū)中相對(duì)發(fā)達(dá)的工商貿(mào)使其人均存款位于第二。

圖2 2006年和2013年中部六省市金融綜合指數(shù)對(duì)比圖

五、新型城鎮(zhèn)化和金融支持的耦合協(xié)調(diào)度研究

國(guó)內(nèi)從系統(tǒng)耦合視角對(duì)經(jīng)濟(jì)與金融關(guān)系的研究起步較晚[18]，這方面研究文獻(xiàn)也相對(duì)較少。譚玉成[19](2009)運(yùn)用物理學(xué)的耦合理論，在功效函數(shù)基礎(chǔ)上通過(guò)構(gòu)建耦合度和耦合協(xié)調(diào)度模型，對(duì)1995—2007年渤海灣經(jīng)濟(jì)圈金融產(chǎn)業(yè)聚集和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的耦合關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，認(rèn)為該地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)聚集與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的耦合度總體是呈現(xiàn)向上的趨勢(shì)。目前，較少有文獻(xiàn)從系統(tǒng)耦合角度來(lái)研究新型城鎮(zhèn)化和金融協(xié)調(diào)關(guān)系。

本文參考劉耀彬等[20]和孫平軍等[21]提出的耦合度和耦合效率模型及測(cè)度方法，量化觀測(cè)金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展之間關(guān)系。

(一)耦合度和耦合協(xié)調(diào)度模型及分類(lèi)等級(jí)

1.耦合度模型

(n=1,2,j=1,2i≠j)

其中，C是耦合度，取值位于(0，1)之間。當(dāng)C=1時(shí)，耦合度最大，系統(tǒng)之間彼此達(dá)到良性共振耦合；C=0時(shí)，耦合度極小，系統(tǒng)之間要素處于無(wú)關(guān)狀態(tài)。U1、U2分別代表是新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)和金融支持綜合指數(shù)。

耦合度雖然可以反映城鎮(zhèn)化和金融互相作用程度，但不足以完全反映出他們之間的協(xié)調(diào)程度、特別是發(fā)展的程度，因?yàn)槊總€(gè)區(qū)域的建設(shè)都會(huì)存在動(dòng)態(tài)的特征，特別是多區(qū)域同時(shí)對(duì)比研究，因此基于耦合度模型之上建立耦合協(xié)調(diào)度的模型，可以更好地評(píng)判新型城鎮(zhèn)化和金融相互之間協(xié)調(diào)發(fā)展的程度。

2.耦合協(xié)調(diào)度模型

D為耦合協(xié)調(diào)度,取值在0-1之間；C為耦合度；T為新型城鎮(zhèn)化和金融支持的耦合協(xié)調(diào)指數(shù)，

反映二者的整體發(fā)展水平對(duì)協(xié)調(diào)度的貢獻(xiàn)；系數(shù)a+b=1，因?yàn)楸抉詈戏治鰧⑿滦统擎?zhèn)化與金融支持視為同等重要，故a和b均取值0.5。

3. 耦合度和耦合協(xié)調(diào)度分類(lèi)等級(jí)

根據(jù)新型城鎮(zhèn)化指數(shù)和金融指數(shù)的相互耦合強(qiáng)弱，并參考現(xiàn)文獻(xiàn)等級(jí)的取值范圍等，對(duì)耦合度和協(xié)調(diào)度等級(jí)的劃分見(jiàn)表2。

(二)耦合度和耦合協(xié)調(diào)度的測(cè)算

圖3中耦合度部分是依據(jù)耦合度模型計(jì)算2005年-2014年中部省市的新型城鎮(zhèn)化和金融支持的數(shù)值變化情況，圖中耦合度雖然總體呈現(xiàn)水平向上的趨勢(shì)，但各城市耦合度數(shù)值主要在0.44到0.5之間變動(dòng)，變動(dòng)幅度很小。六個(gè)省會(huì)城市的耦合度稍高，平均在0.498左右，地級(jí)市大部分平均在0.48左右，所有省市中最低的耦合度也在0.40之上。結(jié)果說(shuō)明中部省市在這10年間新型城鎮(zhèn)化和金融支持間耦合等級(jí)一直是處于拮抗水平，其特征是兩者關(guān)聯(lián)性在正向增強(qiáng)，但同時(shí)其中有一些因子又相互產(chǎn)生抑制作用，使耦合度一直得不到質(zhì)的提升。

圖3中協(xié)調(diào)度部分是依據(jù)耦合協(xié)調(diào)度模型計(jì)算的中部省市2005—2014年間新型城鎮(zhèn)化和金融支持間數(shù)值變化情況。圖中可以清晰地看到隨著新型城鎮(zhèn)化的綜合指數(shù)和金融支持綜合指數(shù)的增加，各城市的耦合協(xié)調(diào)度數(shù)值也在逐步上升，在10年間中部省市協(xié)調(diào)度的數(shù)值平均約有20%的提升。

用GIS工具做2006年和2013年的協(xié)調(diào)度時(shí)空對(duì)比圖(圖4)，在2006年中部地區(qū)的市級(jí)新型城鎮(zhèn)化的綜合指數(shù)和金融支持之間協(xié)調(diào)度都低于0.38的低度協(xié)調(diào)內(nèi)，到2013年，中部地區(qū)的省會(huì)城市都已經(jīng)進(jìn)入高于0.38值的中度協(xié)調(diào)，其中武漢市的協(xié)調(diào)度最高為0.48進(jìn)入了良好協(xié)調(diào)等級(jí)。

表2 耦合度和耦合協(xié)調(diào)度分類(lèi)等級(jí)

圖3 中部省市2005—2014年間新型城鎮(zhèn)化和金融支持間耦合度和協(xié)調(diào)度變化情況

圖4 2006年和2013年新型城鎮(zhèn)化和金融支持間協(xié)調(diào)度對(duì)比圖

(三)結(jié)果分析

從以上計(jì)算的結(jié)果可以得出：新型城鎮(zhèn)化和金融支持處于中強(qiáng)度良好協(xié)調(diào)的城市是武漢；中強(qiáng)度中度協(xié)調(diào)的城市是長(zhǎng)沙、南昌、太原、鄭州和合肥；其它地級(jí)城市基本處于中強(qiáng)度低協(xié)調(diào)的層次。相對(duì)而言，山西省大部和河南洛陽(yáng)地區(qū)、安徽蚌埠和黃山區(qū)域、江西九江區(qū)域、湖南大部其協(xié)調(diào)度都已接近中度協(xié)調(diào)范圍。

新型城鎮(zhèn)化指數(shù)在10年間增長(zhǎng)達(dá)90%，金融支持綜合指數(shù)在這個(gè)期間更是超過(guò)200%，可以判斷出耦合協(xié)調(diào)度增長(zhǎng)的20%主要是反映前兩個(gè)指數(shù)發(fā)展協(xié)調(diào)的水平，是新型城鎮(zhèn)化和金融支持快速發(fā)展帶動(dòng)的。中部省城耦合度一直處于中強(qiáng)度耦合水平而未隨著新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)和金融綜合指數(shù)增加而增加，說(shuō)明其中一方指數(shù)的一些指標(biāo)和另一方指數(shù)的關(guān)聯(lián)性方向不同，一些指標(biāo)和指數(shù)產(chǎn)生相互正向作用而另一些對(duì)指數(shù)產(chǎn)生了抑制作用。

六、空間計(jì)量下測(cè)度新型城鎮(zhèn)化和金融支持的耦合關(guān)聯(lián)

(一)金融支持指數(shù)中各指標(biāo)對(duì)新型城鎮(zhèn)化指數(shù)關(guān)聯(lián)作用的測(cè)度

1. 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

空間權(quán)重矩陣的設(shè)置有不同種方法，一般多以區(qū)域的地理距離為單位，也有基于運(yùn)輸成本甚至社交網(wǎng)絡(luò)的距離。在本文中采用各省市的地理距離[22]設(shè)置空間權(quán)重矩陣。

在確定使用空間計(jì)量方法時(shí)，先考察數(shù)據(jù)是否存在著空間依賴性。使用通用的“莫蘭指數(shù)”(Moran’s)和“吉爾里指數(shù)”(Geary’s C)檢驗(yàn)[23]，得到結(jié)果如下：

表3 莫蘭指數(shù)和吉爾里指數(shù)檢驗(yàn)

檢驗(yàn)出的兩個(gè)指標(biāo)都強(qiáng)烈拒絕“無(wú)空間自相關(guān)”的原假設(shè)，即認(rèn)為存在空間的自相關(guān)。

2.空間計(jì)量模型設(shè)定

空間計(jì)量模型一般分為兩種：有空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)，空間滯后模型也稱作空間自回歸模型(SAR)。借鑒Anselin[24]對(duì)SAR和SEM兩個(gè)模型的推導(dǎo)，得到：

空間自回歸模型SAR：

Cityit=β0+β1LSGit+β2PFEit+β3SDPit+β4UCFLit+β5LSit+ρ∑jwijcityij+εit

空間誤差模型SEM：

Cityit=β0+β1LSGit+β2PFEit+β3SDPit+β4UCFLit+β5LSit+ρ∑jwijuij+εit

模型中City是新城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)；LSG是貸款加儲(chǔ)蓄資金與當(dāng)?shù)谿DP數(shù)值的比數(shù)；PFE是金融業(yè)從業(yè)人數(shù)占整個(gè)從業(yè)人員的比重；SDP是人均存款水平；UCFL是城市建設(shè)資金；LS是儲(chǔ)蓄與貸款的比值；Wij是空間矩陣的元素；ε為擾動(dòng)項(xiàng)。

比較SAR和SEM兩個(gè)模型在數(shù)據(jù)運(yùn)行后的回歸結(jié)果，兩個(gè)模型的Log L值基本相同，但擬合優(yōu)度是SAR模型高于SEM模型，所以本文就選擇SAR模型回歸估計(jì)的結(jié)果做分析。

3.回歸結(jié)果分析

表4報(bào)告了金融支持有關(guān)變量為自變量時(shí)的估計(jì)結(jié)果。表中除用空間計(jì)量模型SAR得到回歸結(jié)果A外，考慮UCFL(城市建設(shè)資金/貸款)具有滯后效應(yīng)，將其滯后一期再進(jìn)行回歸得到結(jié)果A1；考慮PFE(金融業(yè)人數(shù)占比)在幾個(gè)變量中是用人口指標(biāo)測(cè)試的特殊性，將其除去得到回歸結(jié)果A2。比較發(fā)現(xiàn)，主要觀測(cè)變量的系數(shù)符號(hào)和顯著性變化不大，表明A的數(shù)據(jù)回歸是穩(wěn)健的，下面就A估計(jì)結(jié)果做具體分析。

表4 SAR回歸結(jié)果

注:***,**和*分別表示在1%,5%和10%下顯著水平下顯著。

SAR模型的空間回歸系數(shù)ρ達(dá)到1%的顯著性水平，說(shuō)明金融支持和新型城鎮(zhèn)化的耦合作用及在省市之間的空間相關(guān)性顯著。SAR模型中各變量前的回歸系數(shù)都達(dá)到1%下的顯著性水平，表明金融支持和新型城鎮(zhèn)化的相關(guān)性顯著，但系數(shù)的大小和方向不同，說(shuō)明其貢獻(xiàn)度和作用不同。

UCFL(城市建設(shè)資金/貸款)這項(xiàng)回歸系數(shù)最大，為0.282，表示城市建設(shè)資金每提高1%，對(duì)新型城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)度是0.282%，這也說(shuō)明城市建設(shè)資金的投放對(duì)城鎮(zhèn)化建設(shè)具有最直接的積極作用；PFE(金融業(yè)人數(shù)占比)的回歸系數(shù)為0.013，金融業(yè)的人數(shù)在一定程度上可以代表二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，同時(shí)也是城鎮(zhèn)人口素質(zhì)的一個(gè)縮影，所以在新型城鎮(zhèn)化每提高1%中有著0.013%的貢獻(xiàn)度；SDP(人均存款)這項(xiàng)的回歸系數(shù)是1.84e-06，數(shù)值非常小。人均存款應(yīng)該是促進(jìn)住房建筑行業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要推手，對(duì)新型城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)度中理應(yīng)有較為重要的作用而不應(yīng)該回歸的系數(shù)如此之低，可能的原因解釋有兩個(gè)：一是大部分的存款是少數(shù)人擁有而無(wú)法通過(guò)普及消費(fèi)來(lái)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和擴(kuò)大；二是金融中介機(jī)構(gòu)把存款轉(zhuǎn)換為貸款的過(guò)程中的經(jīng)濟(jì)效益不理想。

LSG((貸款+儲(chǔ)蓄)/GDP)和LS(貸款/儲(chǔ)蓄)的回歸系數(shù)是-0.170和-0.187，有學(xué)者[7]在做省級(jí)數(shù)據(jù)的金融支持回歸中用到貸款/儲(chǔ)蓄的指標(biāo)，其得到的回歸系數(shù)值和-0.187值很接近，這位學(xué)者給予的解釋是非金融機(jī)構(gòu)在城鎮(zhèn)化建設(shè)中的提供資金的比重增大和金融機(jī)構(gòu)從農(nóng)村吸收的資金投到城鎮(zhèn)反而延誤了城鎮(zhèn)化的發(fā)展，都可以比較好的解釋數(shù)據(jù)結(jié)果。不過(guò)另一個(gè)可能的原因是金融機(jī)構(gòu)投放貸款的方向多集中在國(guó)企和壟斷性行業(yè)，而對(duì)產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化和社會(huì)城鎮(zhèn)化中的民營(yíng)機(jī)構(gòu)和競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)的給予待遇不平等，導(dǎo)致新型城鎮(zhèn)化的進(jìn)程變慢。LSG是貸款和儲(chǔ)蓄之和與GDP之比，類(lèi)似于貨幣供應(yīng)量M2和GDP之比。這個(gè)比值如果過(guò)大，則社會(huì)上的貨幣增速高于社會(huì)財(cái)富的增長(zhǎng)，其結(jié)果就是帶來(lái)通貨膨脹，通貨膨脹會(huì)使城鎮(zhèn)居民感到生活壓力加大而減慢農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)化的流動(dòng)，甚至使已流入城鎮(zhèn)生活的居民回流農(nóng)村，從而影響新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展。

(二)新型城鎮(zhèn)化指數(shù)中主要指標(biāo)對(duì)金融支持指數(shù)作用的測(cè)度

1.新型城鎮(zhèn)化指數(shù)中主要指標(biāo)的選擇

新型城鎮(zhèn)化指數(shù)中的指標(biāo)選5個(gè)主要指標(biāo)，其選擇的原則是分別在人口城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化、社會(huì)城鎮(zhèn)化和空間城鎮(zhèn)化中指標(biāo)中取權(quán)重大的，則分別是每萬(wàn)人在校大學(xué)生數(shù)(NSTS)、二三產(chǎn)業(yè)密度(DTTI)、人均固定資產(chǎn)投資額(FAIP)、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)(UCP)和建設(shè)用地占比(PCLO)，金融支持指數(shù)用Fin表示。

空間自回歸模型SAR為：

Finit=β0+β1NSTSit+β2DTTIit+β3FAIPit+β4UCPit+β5PCLOit+ρ∑jwijFinij+εit

2.回歸結(jié)果和分析

表5報(bào)告了新型城鎮(zhèn)化有關(guān)變量為自變量時(shí)的估計(jì)結(jié)果，表中除用空間計(jì)量模型SAR得到回歸結(jié)果A外，考慮FAIP(人均固定資產(chǎn)投資額)具有滯后效應(yīng)，將其滯后一期再進(jìn)行回歸得到結(jié)果A1；NSTS(每萬(wàn)人在校大學(xué)生數(shù))在幾個(gè)變量中是用人口指標(biāo)測(cè)試的特殊性，將其除去得到回歸結(jié)果A2。比較結(jié)果發(fā)現(xiàn)，主要觀測(cè)變量的系數(shù)符號(hào)和顯著性變化不大，表明A的數(shù)據(jù)回歸是穩(wěn)健的，下面就A數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果分析。

表5 SAR回歸結(jié)果

注:***,**和*分別表示在1%,5%和10%下顯著水平下顯著。

表5SAR回歸結(jié)果A顯示，SAR模型的空間回歸系數(shù)ρ達(dá)到1%的顯著性水平，新型城鎮(zhèn)化指數(shù)對(duì)金融支持指數(shù)有耦合作用及省市之間的空間相關(guān)性顯著。SAR模型中各變量前的回歸系數(shù)除DTTI(二三產(chǎn)業(yè)密度)達(dá)到5%的顯著性水平，其它變量前的回歸系數(shù)都達(dá)到1%顯著性水平。表明新型城鎮(zhèn)化指數(shù)中這5個(gè)變量和金融支持指數(shù)的相關(guān)性顯著。各變量前系數(shù)的大小和方向不同，說(shuō)明變量其貢獻(xiàn)度和作用不同。

PCLO(建設(shè)用地占比)這項(xiàng)回歸系數(shù)最大為0.0465，表明建設(shè)用地占比每提高1%，對(duì)金融支持指數(shù)的貢獻(xiàn)度達(dá)到0.0465%，這也表明建設(shè)用地的資金需求和本息支付對(duì)金融支持指數(shù)有最直接的作用；NSTS(每萬(wàn)人在校大學(xué)生數(shù))的回歸系數(shù)為0.011，人口素質(zhì)的提高可以提供給金融業(yè)更多優(yōu)秀的人員，使金融業(yè)從業(yè)人數(shù)在第三產(chǎn)業(yè)中的比例提高，同時(shí)相對(duì)素質(zhì)高的人有能力更多的使用金融產(chǎn)品，促進(jìn)金融業(yè)發(fā)展；UCP(城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi))這項(xiàng)的回歸系數(shù)是0.00078，數(shù)值非常小。各行業(yè)的產(chǎn)品只有通過(guò)居民的消費(fèi)才會(huì)產(chǎn)生需求，有產(chǎn)品需求才可形成相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的聚集和資金需求的聚集，推動(dòng)金融的發(fā)展。居民人均消費(fèi)對(duì)金融支持貢獻(xiàn)度低可能的解釋原因有二個(gè)：一是居民人均消費(fèi)金額水平不高；二是金融中介機(jī)構(gòu)存款轉(zhuǎn)貸款的能力不高。

DTTI(二三產(chǎn)業(yè)密度)、FAIP(人均固定資產(chǎn)投資額)的回歸系數(shù)是-0.00003和-0.00018，這二個(gè)回歸系數(shù)都很小，同時(shí)都是負(fù)數(shù)。二三產(chǎn)業(yè)密度高相當(dāng)于GDP值高，影響到金融支持指數(shù)中的(貸款+儲(chǔ)蓄)/GDP指標(biāo)數(shù)值會(huì)變??；但另一方面，DTTI高相當(dāng)于二三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，會(huì)帶來(lái)資金聚集和需求，所以DTTI的回歸系數(shù)在這二方面作用下應(yīng)該介于零上下的小數(shù)值。人均固定資產(chǎn)投資額(FAIP)高，可能相應(yīng)人均借貸額高而影響人均存款增加，使金融支持指數(shù)變小，同時(shí)投資額高有利于提升中介機(jī)構(gòu)貸款/儲(chǔ)蓄的比例影響金融支持指數(shù)變大，在這二者作用下FAIT的回歸系數(shù)也應(yīng)是介于零上下的小數(shù)值。

六、結(jié)論和建議

本文基于中部六省80個(gè)地級(jí)市域2005年-2014年的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)和金融支持綜合指數(shù)，利用耦合協(xié)調(diào)度模型和空間自回歸模型實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：⑴中部省城的新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)在10年間數(shù)值增加90%，金融支持綜合指數(shù)更在10年間提高200%。⑵中部省份新型城鎮(zhèn)化指數(shù)和金融支持指數(shù)耦合度一直處于中強(qiáng)度耦合水平而未隨著新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)和金融綜合指數(shù)增加而增加，而耦合協(xié)調(diào)度隨著二者指數(shù)的發(fā)展在數(shù)值上有20%增加。⑶六省市新型城鎮(zhèn)化和金融支持耦合處于中強(qiáng)度中協(xié)調(diào)度及以上的城市有武漢、長(zhǎng)沙、南昌、太原、鄭州和合肥，其它地級(jí)市基本處于中強(qiáng)度低協(xié)調(diào)層次。⑷SAR空間計(jì)量模型結(jié)果顯示金融支持各變量對(duì)新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)的相關(guān)性顯著，其中城市建設(shè)資金占貸款比例對(duì)新型城鎮(zhèn)化的積極影響相對(duì)最為明顯。⑸SAR空間計(jì)量模型結(jié)果顯示新型城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)中主要指標(biāo)對(duì)金融支持綜合指數(shù)的相關(guān)性顯著，其中建設(shè)用地占比對(duì)金融支持的影響相對(duì)最為顯著。

依據(jù)本文的研究結(jié)果，我們提出以下建議：第一，中部六省市新型城鎮(zhèn)化和金融之間具有耦合相關(guān)性，對(duì)雙方都具有積極作用的是城鄉(xiāng)建設(shè)資金占貸款比和建設(shè)用地占比，應(yīng)該將資金持續(xù)投入在能源、交通、生活設(shè)施、環(huán)保、防災(zāi)等城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。第二，總體貨幣供應(yīng)量應(yīng)該適當(dāng)控制，金融指數(shù)的增速已遠(yuǎn)高于新型城鎮(zhèn)化的指數(shù)增速，其中一個(gè)原因是社會(huì)上的貨幣量增速高于社會(huì)財(cái)富的增長(zhǎng)，這將會(huì)導(dǎo)致通脹使城市生活成本增加不利于新型城鎮(zhèn)化的建設(shè)，應(yīng)更好盤(pán)活存量資金來(lái)提高資金利用率。第三，應(yīng)該加大資金力度投入到教育中，金融業(yè)人數(shù)占比和每萬(wàn)人在校大學(xué)生數(shù)的回歸系數(shù)對(duì)新型城鎮(zhèn)化和金融都具有正面積極的意義，說(shuō)明提高教育水平是地區(qū)興旺之本。而人均存款這項(xiàng)回歸系數(shù)很小，其揭示的深層含義可能是財(cái)富的不均，政府更應(yīng)該加大教育的投入，保證每個(gè)人受教育的機(jī)會(huì)。第四，提高金融效率和開(kāi)拓多層次的融資渠道。貸款/儲(chǔ)蓄這項(xiàng)前系數(shù)是小的負(fù)數(shù)，說(shuō)明現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)資金投向可能多集中在國(guó)企和壟斷性行業(yè)，對(duì)產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化和社會(huì)城鎮(zhèn)化中的民營(yíng)機(jī)構(gòu)和競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)支持力度不夠，需開(kāi)拓多層次融資體系支持和促進(jìn)新型城鎮(zhèn)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

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(本文責(zé)編：海 洋)

Study on the Coupling Effect Between New Urbanization Development and Financial Support in the Central Provinces’ Cities

TANG Wei-bing1,2, TANG Tan-ling1

1.(SchoolofEconomicsandTrade,HunanUniversity,Changsha4100792,China;2.HunanUniversityofTechnology,Zhuzhou412007,China)

Using entropy method to determine the weight of each indicator and city score, the writer set up a comprehensive appraisal system of new-style urbanization level and financial support level through measurement of new-style urbanization indicators and financial indicators of the six central provinces’ cities during the period from 2005 to 2014. The writer applied coupling degree model and spatial econometrics model to study the coupling effect between development of new-style urbanization and financial support. The study shows that the coupling degree of capital cities in the six central provinces is in medium intensity and medium coordinating degree and above, whereas the coupling degree of other prefecture-level cities are basically in medium intensity and low coordinating degree. There is significant correlation between each variable of financial support and comprehensive index of new-style urbanization, and between primary indicators of comprehensive index of new-style urbanization and indicators of financial support. Of which, proportion of municipal construction funds in loans, and proportion of construction lands have most significant positive influence. Central provinces and cities should efficiently use stock funds and improve capital utilization through appropriate control of the overall money supply. Educational input should be increased and input proportion of urban-rural development fund should be kept in appropriate level. Financial efficiency should be increased and financial support in multi-level should be exploited so as to support and promote the development and upgrade of regional industries. In this way, construction of new-style urbanization could be achieved as well as the sustainable development of finance in coupling coordination.

new-style urbanization； financial support； coupling degree； spatial econometrics

2016-12-12

2017-03-05

湖南省利用世界銀行貸款建設(shè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)綜合開(kāi)發(fā)示范鎮(zhèn)項(xiàng)目(HN-ZX-XMB-03)；國(guó)家自然基金項(xiàng)目(41571524)

唐未兵(1962-)，男，湖南平江人，湖南大學(xué)博士生導(dǎo)師，湖南工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士。

F832.35

A

1002-9753(2017)03-0140-12