新型城鎮(zhèn)化資金需求最重要的是建立完善的財政金融支持體系。本文基于2003—2016年面板數(shù)據(jù)，建立華東地區(qū)財政金融支持新型城鎮(zhèn)化評價指標體系，通過投影尋蹤賦權法測算各綜合指標值，并進行空間相關性檢驗，構建財政金融支持新型城鎮(zhèn)化建設的流率基本入樹仿真模型。實證分析表明：財政支持存在顯著的空間溢出效應；新型城鎮(zhèn)化建設受財政政策和金融政策的支持作用較為明顯，稅收收入和居民儲蓄存款在“十三五”和“十四五”期間對新型城鎮(zhèn)化發(fā)展作用各異，后者表現(xiàn)得更為穩(wěn)定的正向促進作用。

一、引言與文獻綜述

2014年2月4日，國家發(fā)改委等11個部委聯(lián)合印發(fā)《國家新型城鎮(zhèn)化綜合試點方案》，華東地區(qū)的安徽、江蘇兩省和寧波等62個城市(鎮(zhèn))及2個建制鎮(zhèn)被列為國家新型城鎮(zhèn)化綜合試點地區(qū)。新型城鎮(zhèn)化對資金的需求巨大，離不開財政與金融的支持。據(jù)估算，在現(xiàn)有財政金融條件下，扣除政府財政收入（含土地收入），到2020年，新型城鎮(zhèn)化投資需求年均約8萬億元，在經(jīng)濟新常態(tài)下，積極推進新型城鎮(zhèn)化必然要加緊建立多元化、可持續(xù)的資金保障。

國內外學者實證研究了財政金融支持城鎮(zhèn)化發(fā)展，比較一致的觀點認為兩者之間存在雙向的正相關關系。Stopher［1］和Hyung-Hwan Kim［2］的研究表明：投資水平、經(jīng)濟增長等因素影響了美國和英國的城市化發(fā)展，城市化受資本投入影響最為顯著。Chang［3］分析了金融體系為基礎設施建設提供資金支持的情況。Henderson［4］著眼于財政支持基礎設施建設和社會公共服務體系建設，研究城鎮(zhèn)化問題。彭江波等［5］基于土地增值收益角度，構建了“財政誘導+金融跟進”的新型城鎮(zhèn)化融資體系。張明等［6］測度了城鎮(zhèn)化進程中的財政金融政策支持效率。梁益琳、繆晨陽［7-8］指出城鎮(zhèn)化與財政之間存在相互影響、相互補充的關系。

就研究方法而言，周戰(zhàn)強［9］利用向量誤差修正模型研究了城鎮(zhèn)化中財政與金融的不同影響，財政投入只對城鎮(zhèn)化存在短期效應，而金融對城鎮(zhèn)化的長期影響更為顯著，三者在長期達到均衡。郭江山、徐小林等、林志偉和張慶憲等［10-13］借助向量自回歸模型，分別證明了金融發(fā)展能夠顯著促進城鎮(zhèn)化進程；長期來看，人口城市化與財政基本建設投資之間存在均衡關系；金融擴張和金融效率的提高在促進城鎮(zhèn)化發(fā)展的同時，城鎮(zhèn)化也會通過帶動本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結構的升級反向促進金融結構優(yōu)化，提高金融效率。劉心怡利用傾向值匹配的倍差法對新型城鎮(zhèn)化政策效果進行評估，并探究其在不同條件下的實施效果。［14］杜春玲［15］采用灰色關聯(lián)度模型檢驗了城鎮(zhèn)化發(fā)展與金融支持的相關性，認為政策性金融比商業(yè)性金融更能促進城鎮(zhèn)化發(fā)展。以上學者的研究范圍涉及全國許多省份，因而結論具有一定的普遍性。

在華東地區(qū)的江蘇省與安徽省六個地級市、四個縣級市和浙江省蒼南縣龍港鎮(zhèn)作為國家開展新型城鎮(zhèn)化綜合試點的大背景下，本文著眼于華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化建設，通過檢驗新型城鎮(zhèn)化、財政、金融支持綜合指數(shù)的空間溢出效應，構建復雜系統(tǒng)分析框架，建立系統(tǒng)動力學（SD）流率基本入樹仿真模型，定量刻畫和動態(tài)演繹華東地區(qū)財政金融支持新型城鎮(zhèn)化建設的作用機制及路徑，為國家新型城鎮(zhèn)化建設提供政策參考。

二、評價指標體系和研究設計

（一）新型城鎮(zhèn)化及財政金融系統(tǒng)評價指標體系

新型城鎮(zhèn)化是建立城鄉(xiāng)統(tǒng)籌一體、產(chǎn)城融合、資源節(jié)約集約、環(huán)境宜居、人與自然和諧發(fā)展為基本特征的城鎮(zhèn)化，是城鎮(zhèn)化的較高級階段，是大中小城市、小城鎮(zhèn)、新型農(nóng)村社區(qū)協(xié)調發(fā)展、互促共進的城鎮(zhèn)化。新型城鎮(zhèn)化建設涉及許多方面和主體，它的資金需求特點是金額大和期限長，社會效益明顯但商業(yè)效益不高，需要發(fā)揮政策性財政和金融的引導和促進作用，推動建立市場化、可持續(xù)的資金保障機制，如建立城投公司和發(fā)行城投債。

在文獻學習和充分考慮新型城鎮(zhèn)化、財政金融支持的科學內涵的基礎上，遵循可比性、動態(tài)性、完備性原則，參考已有文獻中的評價指標，經(jīng)過歸類整理，本文構建了華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化和財政金融支持系統(tǒng)的評價指標體系(見表1)。鑒于指標的可獲得性和完整性，本文研究時間起點確定為2003年，數(shù)據(jù)分別來自2004—2017年中國統(tǒng)計年鑒以及同花順iFinD數(shù)據(jù)庫。

（二）研究方法

1.投影尋蹤賦權。金融經(jīng)濟分析的特點是指標多，且數(shù)據(jù)多為非正態(tài)分布和非線性數(shù)據(jù)，投影尋蹤(Projection Pursuit，PP)正好是處理高維空間中這類數(shù)據(jù)的一種統(tǒng)計方法，其賦權算法包括如下步驟：

評價指標數(shù)據(jù)歸一化處理：本文研究數(shù)據(jù)均為正向指標，故可以逐年地統(tǒng)一采用極差法對數(shù)據(jù)進行標準化處理。

表1 新型城鎮(zhèn)化和財政、金融支持系統(tǒng)指標體系

其中，局部密度的窗口半徑k=0.1Sz，距離dij=｜zi-zj｜,t=k-dij，單位階躍函數(shù)u(t)在t＜0時為零，否則為1，構造投影指數(shù)函數(shù)Q(a)=SzDz，用粒子群算法通過求解投影指標函數(shù)最大化問題：

迭代得到最大投影函數(shù)值并求得最佳投影向量a*=［a*（1） a*(2) …a*(n)］ （3）

求解評價指標權重：實際上，最佳投影向量a*真實反映了各指標的不同重要程度，且它是單位投影向量，平方和為1，故可以將w=［a*2（1） a*2(2) …a*2(n)］作為各評價指標的權重，MATLAB編程可以很輕松地完成上述所有運算，表1列出了2016年華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化、財政和金融支持評價指標的投影尋蹤賦權值。

2.Moran′s I指數(shù)全局空間自相關。

其中，Yi表示i省市的樣本指數(shù)；和S2分別表示樣本指數(shù)的均值和方差；n表示樣本省市總數(shù)；Wij表示空間經(jīng)濟權重矩陣，它由地理空間權重矩陣和經(jīng)濟權重矩陣合成，地理空間權重矩陣經(jīng)過樣本單元地理坐標中的經(jīng)緯度轉化而來，經(jīng)濟權重矩陣是由各省市GDP所占比重均值所組成的對角矩陣。

3.SD流率基本入樹建模。建模初期，將新型城鎮(zhèn)化的財政、金融支持系統(tǒng)劃分成不同的子系統(tǒng)，建立各子系統(tǒng)的入樹結構模型，然后根據(jù)矩陣、反饋環(huán)等相關理論對各子系統(tǒng)進行綜合集成，生成整個系統(tǒng)的復雜結構模型。具體步驟包括：通過系統(tǒng)動力學理論、歷史數(shù)據(jù)、行業(yè)經(jīng)驗和專家判斷力四方面相結合進行系統(tǒng)結構分析，建立研究系統(tǒng)的流位流率系｛(L1(t),R1(t),L2(t),R2(t),…Ln(t),Rn(t)｝；結合實際情況，建立Ri(t)(i=1,2,…,n)依賴Li(t)(i=1,2,…,n)、Rk(t)(k∈(1,2,…,n),k≠i)及環(huán)境變量的因果鏈二部分圖；再分別建立以Ri(t)(i=1,2,…,n)為根，基于Ri(t)依賴的流位變量Li(t)、流率變量Rk(t)及經(jīng)濟變量為尾的二部分圖，逐樹逐枝或逐樹逐層建立每棵流率基本入樹，得到系統(tǒng)的流率基本入樹合流圖。

（三）研究設計

本文首先確立華東地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化及其財政、金融支持系統(tǒng)指標體系，采用投影尋蹤賦權法測算三個綜合指數(shù)的相應權重及指數(shù)值，將新型城鎮(zhèn)化、財政支持和金融支持綜合指數(shù)進行空間可視化演示，并進一步檢驗財政、金融支持和新型城鎮(zhèn)化的空間自相關性；最后引入空間自相關因素作為空間影響因子，建立SD流率基本入樹模型，調控參數(shù)進行仿真，預測“十三五”和“十四五”時期財政、金融政策對華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化的動態(tài)影響。

三、結果與分析

利用測算出的華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化、財政和金融支持綜合指數(shù)，先檢驗新型城鎮(zhèn)化、財政與金融支持綜合指數(shù)的空間自相關性，然后構建新型城鎮(zhèn)化的財政金融支持SD流率基本入樹仿真合流圖。

（一）華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化水平綜合評價

華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展受國際環(huán)境、國內經(jīng)濟發(fā)展影響較大，2003—2016年間，人口、空間、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化發(fā)展態(tài)勢各異。人口城鎮(zhèn)化方面，2003—2009年各省市出現(xiàn)較大波動和跳躍，波峰出現(xiàn)在2005年和2008年，這是2004年世界經(jīng)濟全面復蘇和國內過熱經(jīng)濟的正常反映。爆發(fā)國際金融危機之后的2009年，上海市由之前的第一名跌至最后一名，而山東省正好相反，取代上海市成為領跑者，福建省的人口城鎮(zhèn)化發(fā)展乏力，下滑較明顯，排至倒數(shù)第二。2009年后，華東地區(qū)人口城鎮(zhèn)化穩(wěn)中有升，呈現(xiàn)較好局面。空間城鎮(zhèn)化方面，2006年是關鍵年，五個省這一年跌至最低水平，2007年后，除山東省外，其他五省一市，人口城鎮(zhèn)化發(fā)展較平穩(wěn)，江蘇省表現(xiàn)最好。產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化方面，江蘇省呈現(xiàn)較佳的發(fā)展勢頭，其他五省一市中，經(jīng)濟較不發(fā)達省徘徊不前，經(jīng)濟較發(fā)達省有逐年下滑的趨勢。

綜合人口、空間、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化指數(shù)，得到華東地區(qū)2003—2016年新型城鎮(zhèn)化水平測度值，表2列示了2008—2016年的測度值。從縱截面上看，各省市新型城鎮(zhèn)化水平大約在2010年達到峰值。

（二）新型城鎮(zhèn)化和財政、金融支持空間分布格局

為了直觀反映華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化和財政、金融支持空間格局及其演變，本文以2003、2009、2016年測算值為例，將新型城鎮(zhèn)化水平由低值到高值分為三個等級并將其空間化，整體上看，華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展呈現(xiàn)三、一、三陣勢，即上海市、江蘇省和山東省始終處于新型城鎮(zhèn)化最高水平等級，浙江省居于第二梯隊，福建省、江西省和安徽省居于第三梯隊。

華東地區(qū)財政、金融支持由早期的財政支持普遍大大弱于金融支持，演變?yōu)?016年的六省市（浙江省除外）財政支持高過金融支持，這也是效率向公平的轉變，是“以人為本”管理政策的體現(xiàn)。2009年后，上海市金融實力弱化，江西省、安徽省和山東省的財政實力增長很快，新型城鎮(zhèn)化建設中，江西省需要著手做大做強金融。

表2 2008—2016年華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化水平測度值

（三）Moran′s I指數(shù)全局空間自相關檢驗

空間自相關檢驗中，Moran′s I取正值，則表示所評價指數(shù)存在空間同質性；Moran′s I取負值，表示所評價指數(shù)存在空間異質性。表3報告了華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化和財政金融支持綜合指數(shù)的Moran′s I值，表明2003—2016年，僅財政支持表現(xiàn)為空間正自相關，也就是各省市財政支持呈現(xiàn)空間同質性，存在空間溢出效應，財政支持較高（低）的省市被相鄰財政支持較高（低）的省市所包圍。華東地區(qū)財政支持在空間分布上具有明顯的正自相關關系（空間依賴性），說明各省市財政支持的空間分布并非完全隨機，而是表現(xiàn)出相似指數(shù)值在相鄰空間的集聚。

（四）流率基本入樹建模

財政支持綜合指數(shù)的全局空間自相關檢驗表明，Moran′s I指數(shù)大于零，在10%的水平上顯著且存在空間集聚現(xiàn)象，華東地區(qū)財政支持顯示出空間自相關特征，于是考慮將空間因素納入流率基本入樹流圖模型，并進行仿真預測。

表3 新型城鎮(zhèn)化和財政金融支持綜合指數(shù)的Moran′s I指數(shù)

新型城鎮(zhèn)化、財政和金融系統(tǒng)之間的關系錯綜復雜，而還原論與整體論相結合為探索系統(tǒng)復雜性指明了方向。流率基本入樹逐步仿真方法以還原論思想為指導，通過分別建樹，分別建仿真方程，逐步仿真，然后整體仿真，利于用整體論與還原論相結合的思想方法對問題進行有效研究。流圖模型共設3組流位流率對，設置仿真步長為0.25年，2005年為仿真初始時間，2025年為仿真分析結束時間，模擬總時段為84。

流率基本入樹建模開始，確定第一棵樹的流位變量為財政支持L1(t)，財政支持變化率R1(t)為流率變量；內生變量包括財政收入、城鎮(zhèn)化率、GDP變化率、金融支持L2(t)、新型城鎮(zhèn)化水平L3(t)。第二棵樹的流位變量為金融支持L2(t)，金融支持變化率R2(t)為流率變量，同時引入空間影響因子作為增補變量；內生變量有財政支持L1(t)、新型城鎮(zhèn)化水平L3(t)、居民儲蓄存款、GDP變化率、貨幣增長率。第三棵樹的流位變量為新型城鎮(zhèn)化水平L3(t)，新型城鎮(zhèn)化水平變化率R3(t)為流率變量，內生變量包括財政支持L1(t)、金融支持L2(t)、城鎮(zhèn)化率、GDP變化率。

建立流圖仿真模型（圖1）時，先依據(jù)歷史數(shù)據(jù)運用計量經(jīng)濟方法和參考前述空間面板模型變量參數(shù)（表2）確定流率變量方程，對于未通過顯著性檢驗的外生變量，考慮通過邏輯函數(shù)間接作用于流率變量，以第一棵樹T1(t)建模為例，其流率變量方程如下（*表示在10%水平上顯著，R2為一元回歸擬合度）：

流率R1(t)回歸方程（5）中，只有城鎮(zhèn)化率通過了10%的顯著性檢驗，它的經(jīng)濟意義可以理解為：城鎮(zhèn)化率正向作用于財政支持變化率，城鎮(zhèn)化速度的提高要求財政支持力度的增加。對包含入樹T1(t)的子模型進行仿真，結果正常，未發(fā)現(xiàn)異常輸出，流率基本入樹T1(t)成功建立。

最終確定入樹T1(t)的流率方程如下：

R1(t)=財政政策因子A11×［金融支持L2(t)×財政金融因子A13+新型城鎮(zhèn)化水平L3(t)×財政城鎮(zhèn)化因子A14+稅收收入×財政稅收因子A16］×財政潛變量表函數(shù)B11(t)(Time)×城鎮(zhèn)化率因子A12(t)×財政GDP因子A15(t) （6）

圖1 新型城鎮(zhèn)化及其財政金融支持系統(tǒng)仿真流圖

同理，依次確立子模型T1(t)+T2(t)，合模型T1(t)+T2(t)+T3(t)，在逐顆建樹和運用Venple51逐樹仿真過程中，從仿真數(shù)據(jù)看，模型模擬的效果較好，仿真預測值與真實歷史數(shù)據(jù)之間的誤差可以控制在1%以內，從誤差變化的趨勢來看，系統(tǒng)性偏差可以忽略，說明模型擬合較好，基于上述理由，認為模型的建立是合理的。

（五）參數(shù)調控仿真

參數(shù)調控仿真評價關注的是華東地區(qū)財政、金融力度的變化對新型城鎮(zhèn)化產(chǎn)生的影響。流圖仿真結果表明：

稅收收入作用于財政支持，稅收收入每提高10%，“十三五”和“十四五”時期的財政支持平均分別提高-8.67%和16.15%（圖2-3）；居民儲蓄存款作用于金融支持，居民儲蓄存款每提高10%，“十三五”和“十四五”時期的金融支持平均分別提高10.293%和10.632%（圖2-4）。預見在未來新型城鎮(zhèn)化發(fā)展過程中，居民儲蓄存款成為穩(wěn)定的支撐力量，而稅收收入受經(jīng)濟環(huán)境的影響更強，其作用力在下滑。

新型城鎮(zhèn)化的財政支持方面，財政政策力度每提高10%，“十三五”和“十四五”時期的新型城鎮(zhèn)化水平分別提高0.449%和0.798%（圖2-2）；稅收收入作用于新型城鎮(zhèn)化，稅收收入每提高10%，“十三五”和“十四五”時期的新型城鎮(zhèn)化水平分別提高0.451%和0.804%（圖2-3）。財政支持對新型城鎮(zhèn)化的影響不如財政政策明顯（圖2-1）。

新型城鎮(zhèn)化的金融支持方面，金融政策力度提高每10%，“十三五”和“十四五”時期的新型城鎮(zhèn)化水平分別提高2.309%和3.902%（圖2-2）；居民儲蓄存款作用于新型城鎮(zhèn)化，居民儲蓄存款每提高10%，“十三五”和“十四五”時期的新型城鎮(zhèn)化水平分別提高2.789%和4.934%（圖2-4）。同樣，金融支持對新型城鎮(zhèn)化的影響不如金融政策明顯（圖2-1）。

“十三五”和“十四五”期間，財政、金融政策和稅收收入、居民儲蓄存款作用于新型城鎮(zhèn)化的仿真輸出結果見圖2。圖2-2顯示了金融政策對新型城鎮(zhèn)化的支持作用大于財政政策，圖2-3顯示稅收收入對財政支持的作用在2021年發(fā)生反轉，由負向刺激變?yōu)檎蛲苿樱瑘D2-4說明居民儲蓄存款首先正向強作用于金融支持，然后正向衰減作用于新型城鎮(zhèn)化。

圖2 參數(shù)調控仿真輸出結果

四、結論與建議

第一，通過對華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化的測度評價，江蘇省和山東省的新型城鎮(zhèn)化水平處于最高等級，遠高于其他省市。第二，華東地區(qū)只有財政支持存在空間正自相關性，財政支持呈現(xiàn)明顯的空間溢出效應，財政政策在相鄰省市更容易得到復制和推廣，不同省市間的財政合作意愿在加強，并且這種趨勢還在繼續(xù)發(fā)展。第三，SD流率基本入樹流圖模型仿真結果表明，“十三五”至“十四五”期間金融支持比財政支持在提升華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化方面作用更顯著，具體而言，居民儲蓄存款和稅收收入均正向作用于華東地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化水平，提高財政和金融對新型城鎮(zhèn)化建設的支持力度是必要的。

基于上述結論，本文對華東地區(qū)財政金融支持新型城鎮(zhèn)化發(fā)展建議如下：

第一，夯實人口城鎮(zhèn)化基礎，創(chuàng)新流動人口城鎮(zhèn)化的制度設計和公共服務財政支持體系。當前地方政府按戶籍人口來提供公共服務難以解決新型城鎮(zhèn)化帶來的流動人口本地化和本地人口市民化帶來難題。山東省、江蘇省和安徽省的人口城鎮(zhèn)化發(fā)展良好，上海市人口城鎮(zhèn)化阻力較大，江西省充分發(fā)揮生態(tài)優(yōu)勢，已經(jīng)從重規(guī)模和數(shù)量階段走向重質量階段，戶籍人口城鎮(zhèn)化率提升迅速。第二，切實減輕企業(yè)稅收負擔，促進產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化進程?！笆濉逼陂g稅收收入的提高并不能促進新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展，通過減稅，藏富于民，增加居民儲蓄存款的途徑間接加快新型城鎮(zhèn)化。第三，提高金融支持力度，這樣才能運用金融思維強化財政職能，財政和金融相輔相成。在可統(tǒng)籌財力增長空間十分有限的情況下，新型城鎮(zhèn)化建設進入基礎設施建設密集期后，迫切需要創(chuàng)新財政投融資手段，綜合運用各種現(xiàn)代金融工具，多渠道、多維度地從資本市場上籌集城市建設發(fā)展資金。如江蘇省為新型城鎮(zhèn)化建設融資融智，聚焦頂層設計，進入開展新型城鎮(zhèn)化建設投融資體制改革。