金融支持对我国新城市化进程的影响研究_新型城镇化论文

中国新型城镇化进程中的金融支持影响研究，本文主要内容关键词为：中国论文,城镇化论文,进程论文,金融论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       一、问题的提出

       改革开放30多年来，中国的综合国力稳步提升，经济保持高速发展。然而，中国的城乡差距日益拉大，省份之间的城乡差距、贫富差距日益明显，中国经济增长的均衡性受到威胁，中国社会发展、经济发展受到制约。城镇化是减少城乡差距、降低贫富差距的有效途径。党的十八大和中央经济工作会议明确提出走新型城镇化的道路，并对我国新型城镇化发展进行了顶层设计和总体部署。

       新型城镇化是指坚持以人为本，以新型工业化为动力，以统筹兼顾为原则，推动城市现代化、城市集群化、城市生态化、农村新型城镇化。新型城镇化过程中的基础设施建设、公共服务供给、农村劳动力转移等都需要大量资金的支持，仅靠政府财力难以满足如此巨大的资金需求，金融支持不足严重制约着我国城镇化建设。那么，在我国城镇化发展的过程中为什么省份差距在逐渐扩大？哪些指标能够反映新型城镇化的水平？哪些金融因素对新型城镇化建设影响较大？哪些措施能够在提高我国新型城镇化水平的同时缩小省份之间的差距？因此，研究金融支持新型城镇化建设具有理论与现实意义。

       在国际学术界，史密斯(1969)在《金融结构与金融发展》中详细介绍了现存金融工具与现存金融机构之间的经营方式、金融集中度，并指出金融结构并不是一成不变的，根据国家的不同、经济时期的不同，其展现出来的特点有所差异。Patrick(1996)研究了发展中国家农村经济的金融支持问题，并提出“需求追随模式”和“供给领先模式”。Kim(1997)发现，城市人口的增加刺激了房地产业以及城市基础设施建设的发展，需要金融体系发挥融资功能以弥补资金缺口。Marton(2000)对比了中国东部、中部、西部的经济发展状况，并认为金融因素是导致城镇化发展水平差异的主要原因。Fan(2002)分析了区域人口增长，认为人口增长与经济发展联系紧密，金融因素对城镇化发展尤其重要。Cho等(2002)认为，金融创新能够解决城镇化进程中的土地利用问题。Song和Zhang(2002)从金融角度分析了中国城市规模分布及变化，并对中国城镇化问题提出了相应的看法。

       在国内学术界，近年来也有不少金融与城镇化建设的相关文献。国内学者的研究视角主要有3个：第一个视角是金融与统筹城乡资源关系的研究，廖振宙等(2003)对中国欠发达地区进行调研，指出城乡差距的主要原因是金融对农村的支持不足，并提出改进农村金融服务体系。中国人民银行南昌中心支行课题组(2004)对城乡统筹金融资源进行研究，并指出政策偏差和金融抑制导致了城乡差异，因此必须“金融矫正”，重构城乡统筹发展的金融支持平台。第二个视角是从金融对城镇化过程中的劳动力转移、土地流转支持角度进行研究。Knight和Song(1999)经过测算认为，中国的城乡收入差距仅次于南非和津巴布韦两个国家，金融对改善城乡收入差距有明显作用。罗明忠(2008)认为，农村劳动力转移会受其自身所能支配和拥有的金融资源约束：金融资源的多少影响劳动者转移前的技能培训，对劳动者工作搜寻的过程有直接影响，影响劳动者转移过程中的家属安置及其转移方式，因此必须加强对农村劳动力转移的金融支持。与本文关系最为密切的是第三个视角，即金融支持城镇化的角度。在金融效率方面，伍艳(2005)研究了金融市场的效率，认为金融抑制导致了金融市场效率低下，制约了城镇化程度。陆岷峰和马艳(2009)认为，应该通过提高金融效率来解决金融市场的结构问题。在金融体系方面，刘芳(2008)认为，从长期来看金融与城镇化之间显著正相关，并且城镇化水平的提高能够在一定程度上促进金融深化，即城镇化能够反作用于金融发展。国务院发展研究中心和世界银行联合课题组(2014)的报告提出，将城镇化融资建立在可持续的基础上，同时建立有效约束地方政府的机制。金融支持的指标构建方面，吕萍等(2008)以土地利用的变化和资本投入增减来衡量城镇化率的大小。郭叶波(2013)在分析了城镇化本质和内涵的基础上构建了城镇化的评价指标体系。何平和倪苹(2013)以农业生产力发展、产业发展、地理与交通条件、居民生活状况乃至社会的总体发展等多方面建立了中国城镇化质量评价指标体系。在实证分析方面，张玉霞和陈文新(2012)得出了金融支持规模、金融支持结构以及金融支持效率对城镇化的影响指数分别为0.523、-0.3和0.285的结论。巩治伶(2012)运用时间序列分析了城镇化与金融相关率、金融发展效率之间的关系，证实了农村城镇化过程中的金融支持不足问题的存在。金融支持城镇化的空间载体研究文献较少，主要有王家庭和贾晨蕊(2009)利用空间滞后回归模型定量研究了城镇化过程中的城市人口规模和产业结构对区域经济增长的影响，研究表明提高金融对产业发展的支持是当今经济发展需要重视的问题。蒋伟(2009)运用空间计量方法对2005年中国31个省份城镇化水平的影响因素进行了实证分析，研究结果证实了中国城镇化发展存在空间依赖性，即一个地区城镇化水平的提高将通过空间溢出促进周边地区的城镇化发展。

       已有研究无疑是值得肯定和借鉴的，通过与已有文献的比较，本文认为还需从以下3个方面做出补充和完善：第一，从研究假设来看，以往研究多将人口城镇化率当作城镇化水平的标志，本文根据我国31个省份2004～2013年城镇化建设的7个指标，在因子分析法、主成分分析法、空间指标相关性分析的基础上构建了城镇化水平的综合指标体系，更全面、客观地反映了全国以及各地区的城镇化水平。第二，从研究方法来看，以往对于金融支持城镇化的研究只局限于主成分分析法、协整分析、脉冲分析等方法，使用空间计量的研究较少。此外，以往的分析大多使用截面数据分析，面板数据分析较少，针对大多数研究忽视区域间的空间相关性，容易导致研究结论缺乏解释力，本文将时间和空间有机结合，分析的结论更有说服力。第三，本文结合新型城镇化的内涵，根据空间计量结果，在金融规模、金融效率、金融结构3个方面提出了具体的措施。

       二、新型城镇化进程的测度

       1.新型城镇化水平指数的构建

       改革开放以来，中国城镇化率提高34.7％，平均每年都以1％以上的速度发展，1978年中国城镇化率是17.9％，2012年达到52.6％。早期城镇化发展虽然速度较快，但是发展的侧重点在经济增长，新型城镇化的“新”就是要由过去片面注重追求城市规模扩大、空间扩张改变为以提升城市的文化、公共服务等内涵为中心，真正使城镇成为具有较高品质的宜居之所。城镇化的核心是农村人口转移到城镇，完成农民到市民的转变，而不仅仅是城镇建设。新型城镇化的发展注重城乡的协调发展、产业布局以及空间分布的合理性，特别强调可持续发展的理念。因此，本文遵循新型城镇化涉及人口的城镇化、产业城镇化、空间城镇化的特点，按照全面系统性、科学性、针对性的原则，以下面的指标来构造反映我国新型城镇化建设的体系，具体指标及其含义如下(见表1)。

      

       通过选取我国31个省份2004～2013年7项城镇化指标，考虑到实证检验的需要和数据的真实性、可获得性，本文对上述数据进行了标准化处理以消除量纲，上述数据来源于2004～2013年《中国统计年鉴》、2004～2013年《中国金融统计年鉴》、中国经济社会发展统计数据库。选取2004年后的数据是基于两个考虑：一是数据的可获得性，国家统计局2004年以后的城镇人口统计、产业统计、就业统计等较为系统；二是新型城镇化进程的影响，2004年以后我国的新型城镇化发展较快，人口新型城镇化率、第三产业、城镇居民医疗保险有了较快的发展。

       本文选取7个城镇化水平指标，一是城镇人口占总人口的比重(PUPTP)。人口新型城镇化是农村人口向城市流动、农民转化为市民的过程，因此城镇人口在总人口中的比重可以直观反映一个地区的人口城镇化水平。本文用城镇人口/总人口的比值来计算这个指标。通过数据可以发现随着新型城镇化水平的提高，城镇人口占总人口的比重逐年递增。二是城镇就业率(UER)。本文的就业率是指按照国家统计局的标准，以1减去城镇人口的失业率来计算，其中失业率特指城镇人口的失业率。这种计算出于以下原因：首先这样不会遗漏自我雇佣劳动者的数量；其次，城镇人口就业灵活，劳动人口的年龄并不严格的局限于15～64岁的划分。三是三产增加值占国内生产总值比重(PTIG)。新型城镇化的进程中产业的发展和产业的升级是区域经济发展的基础。产业新型城镇化涉及农村劳动力的流动、第三产业的产值以及就业人员的增加。第三产业增加值/国内生产总值反映了第三产业的发展情况。统计结果显示近几年第三产业增加值的比重在逐渐提高。四是非农产业从业人员比重(PNAW)。非农产业从业人员比重反映了随着新型城镇化进程的加快，劳动者工作机会增多。本文以1-农业从业人员/总人口来表示。统计结果显示，非农就业人员比重在逐渐提高，主要原因是城镇化进程中非农产业就业岗位增多，收入提高。五是非农产业增加值占国内生产总值的比重(NAIAG)。非农产业主要涉及第二产业、第三产业，产业的发展规模直接反映了新型城镇化进程中产业升级的情况，本文以1-农业增加值/GDP来计算。六是农村人口收入和城镇人口收入比重(RIOUP)。农村人口收入和城镇人口收入比重直接反映了人口城镇化进程中的空间聚集。本文以农村人口收入/城镇人口收入来计算。七是参加城镇医疗保险人数和城镇人口比重(NPM)。随着城镇人口的增加，公共服务和社会保障的需求将大幅增加，这项指标反映了随着农村人口向城镇的迁移，农业人口“市民化”后享受到的相关社会保障情况。本文以参加城镇医疗保险人数/城镇人口总数来计算。

       2.新型城镇化水平评价体系的构建

       以上7个指标KMO值大于0.7，表明变量之间存在较强的相关性，存在可以提取的公共因子。其次进行主成分分析，运用SPSS 19.0软件进行总方差解释操作，7个指标对应的方差贡献度足够显著，前两个成分的累积方差贡献达到87％，并且成分矩阵的结果表明，该指标体系符合提取主成分要求(见表2)。

      

       由于主成分分析能从选定的指标体系中归纳出大部分信息，根据主成分提供的信息进行综合评价，这个方法是根据指标间的相对重要性进行客观加权，可以避免综合评价者的主观影响。

      

       通过构建指标体系，形成各地区新型城镇化率，与下文的金融指标进行匹配分析。

       3.新型城镇化指标的空间相关性检验

       根据上文中新型城镇化指标的因子分析、主成分分析，构建了新型城镇化的综合评价指标。接下来检验模型中的被解释变量是否具有空间相关性。根据全国31个省份的位置相邻结构，构造全国31个省份的空间加权矩阵，在空间加权矩阵中，相邻省份对应的元素为1，否则为0①。空间效应反映了空间的相关性和空间的异质性，空间模式，即

；i，j=1，2，…，n；i≠j。

       在空间统计方法中，一般采用Moran's I统计量和Geary's C统计量来测度空间数据的相关性，本文采用Moran's I统计量来检验新型城镇化指标的空间相关性。

      

      

       一般，根据正态分布检验值，当|Z|＞1.96时，此时拒绝原假设，即空间对象不存在空间随机性，也就是在95％的概率下，存在空间自相关。根据2004～2013年全国31个省份新型城镇化的面板数据进行空间自相关检验(见表3)。

      

       通过表3可以看出，以上各年份的Moran's I指数值均通过5％水平的显著性检验，因此2004～2013年的城镇化指标具有空间正相关性。从城镇化指标相关性检验可以看到，城镇化水平较高的地区相互靠近，或城镇化水平较低的地区相互靠近，即中国的城镇化发展具有空间集聚现象。并且各年份的Moran's I数值逐年递增，说明我国城镇化水平的空间集聚加大。由于Moran's I值不能显示局域地区的空间集聚性，进一步借助散点图来说明城镇化发展的局域空间相关性。图1和图2分别为2004年和2013年城镇化发展水平的Moran's I散点图。

      

       图1 2004年全国城镇化进程

       注：Moran's I值为0.2632，p值为0.0223。

      

       图2 2013年全国城镇化进程

       注：Moran's I值为0.3054，p值为0.0088。

       从图1可以看出，高—高(H-H)和低—低(L-L)类型区居于主导地位，绝大部分省份聚集在第一象限和第三象限，即较高的城镇化水平差距的省份相邻近(第一象限)，其中包括：上海、北京、天津、江苏、辽宁、吉林、黑龙江、内蒙古。较小城镇化水平差距的省份相邻近(第三象限)，这些省份包括：青海、江西、新疆、河南、陕西、甘肃、湖南、广西、宁夏、四川、贵州、云南、西藏。在图2中，第一象限包括北京、天津、上海、辽宁、黑龙江、江苏、内蒙古。第三象限包括青海、江西、新疆、河南、河北、陕西、甘肃、湖南、广西、四川、贵州、云南、西藏。从图1、图2可以看出，近10年我国各地区的城镇化水平的排序基本不变，大部分东部沿海地区和中部省份处于H-H区域，而大部分西部地区处于L-L区域，这与省份金融机构对城镇化的基础设施建设、产业发展、区域资源有效开发的程度密切相关，西部由于受到金融因素的制约，经济水平较低，限制了资源的有效利用。

       不同于以往文献主要根据城镇人口的比重来衡量城镇化率的方法，本文采用7个城镇化指标的综合评价体系，并从空间计量的角度对全国31个地区2004～2013年10年的城镇化指标进行分析，得到31个地区的2004～2013年的城镇化率，为了对比区域之间城镇化率的差异，进一步得到全国2004～2013年的全国平均城镇化率、东部平均城镇化率、中部平均城镇化率、西部平均城镇化率(见表4)，并对分地区城镇化率进行时间序列描述(见图3)。

      

      

       图3 2004～2013年分地区平均城镇化率

       三、金融支持的影响分析

       1.金融支持新型城镇化模型构建

       国内对于金融支持城镇化研究的对策多以增加国家财政支出与健全政府管理机制为着眼点，但本文认为新型城镇化实现的关键是金融要素的充分发挥。地区金融支持水平的改善有利于金融市场发挥作用，直接融资效率的提高、金融产品的创新等举措对于推动地区经济发展，缩小城乡差距有着积极作用。此外，金融支持水平的提高还能促进地方产业升级、人员就业，这在一定程度上可以增加地方政府的收入，从而改善人民生活水平、缩小城乡公共服务和人民生活水平的差距。

       空间计量经济学的概念最早由Paelinck提出，后经Anselin等学者的努力得到发展，并逐步形成了空间计量经济学的框架体系。空间计量经济模型中应用最多的是SAR模型和SEM模型。SAR模型的表达式为：

      

       它反映了被解释变量不仅受本区域解释变量的影响，还受到邻近区域被解释变量的影响。SEM模型的表达式为：

      

       该模型可以改写为：

，即被解释变量同时受到本区域的解释变量X、邻近区域的被解释变量Wy和解释变量WX的共同影响。

       如对于一般空间自回归模型，采用极大似然估计方法进行参数估计时，需构造对数似然函数如下：

      

       代入上述似然函数，在样本数据y和X已知的情况下，给定ρ和λ的值，即可计算对数似然函数以得到相关参数的极大似然估计。由于城镇化水平在地理空间上存在明显的相关性，因此若忽视这种空间相关性，将导致相关的研究结论出现偏误。我们将待估计的计量模型设定为：

      

       结合前述的方法，本文将混合空间自回归模型(SAR)设定如下：

      

       从式(10)可以看出，地区j的城镇化水平不仅收到自身金融体系的影响，还通过这种影响进一步将作用叠加到地区i的城镇化水平上。其系数ρ综合反映了邻近省份的因变量的影响力。但如果空间相关性是由模型以外的因素决定，则可将建立残差空间自回归模型(SEM)：

      

       其中，系数λ综合反映了这种空间相关性的影响力。

       2.变量选择

       本文的被解释变量是新型城镇化水平。通过选取我国31个省份2004～2013年4项金融指标数据，考虑到实证检验的需要和数据的真实性、可获得性，本文收集了2004～2013年的上述数据并进行了标准化处理以消除量纲，上述数据来源于2004～2013年《中国统计年鉴》、2004～2013年《中国金融统计年鉴》、2004～2013年《中国人民银行区域金融运行报告》以及中国经济社会发展统计数据库。选取衡量金融因素的4个具体指标从不同角度分析其对新型城镇化的影响，其中金融规模(LIR)主要是考虑到人口城镇化进程中带来了能源、交通、通信、环保、防灾等方面基础设施建设的资金需求，因此选取金融机构固定资产投入作为衡量指标。金融效率因素反映各金融要素在支持城镇化进程中的投入—产出效率高低，随着劳动力和资本供给增长的放缓，中国的城镇化和经济增长将更多地依赖于生产率的扩张，而生产率的扩张和劳动力的增加主要依赖于产业城镇化，产业的发展和升级需要一个高效的融资体系加以支持，因此，本文选取金融中介机构将城镇居民储蓄转化为城镇化建设贷款比重(LSVLN)和非金融机构资金转换为城镇化建设贷款比重(NFIFE)两个指标作为衡量标准。金融结构(DFE)包括直接融资和间接融资两种模式，进城农民的就业、乡镇企业的发展、医疗保险的完善需要财政拨款以外的资金注入，只有通过改善金融结构、拓宽融资渠道、创新金融产品才能实现中国新型城镇化的可持续发展。W为空间邻接权重矩阵；城镇固定资产投资中国内贷款所占比重=城镇固定资产投资中国内贷款额/全社会固定资产投资；金融中介机构将储蓄转化为贷款比重=居民储蓄余额/贷款余额；非金融机构融资转换贷款比重=非金融机构融资金额/贷款金额；直接融资率=(股票融资+债券融资)/贷款金额，如表5所示。

      

       3.我国各省城镇化水平与金融发展的空间计量结果

       首先进行变量的描述性统计(见表6)。其次，表7显示，利用2004～2013年我国31个省份城镇固定资产投资中国内贷款所占比重LIR、金融中介机构将储蓄转化为贷款比重LSVLN、非金融机构融资转化与贷款比重NFIFE、直接融资率DFE②的数值，采用空间面板计量方法，运用Matlab 7.0软件估计了空间滞后(SLM)的混合、空间固定、时间固定和双固定效应模型和空间误差(SEM)的混合、空间固定、时间固定和双固定效应模型。为了方便比较，同时给出传统个体固定效应的估计结果(见表8)。

      

      

       从表8的回归结果可以发现，SAR模型的自回归系数ρ和SEM模型的自回归系数λ均达到了1％的显著性水平，进一步说明了金融因素会对城镇化建设发挥作用，省份之间的空间相关性显著，因此建立SAR模型和SEM模型是合理的。由于SAR模型的拟合优度和log L均高于SEM模型估计结果，所以选择SAR模型比SEM模型更为合理。在SAR模型中，从拟合优度和对数似然值log L来看，双固定是最优的。因此，本文就SAR空间双固定模型估计结果进行分析。就各控制变量的系数来看，金融规模(LIR)的回归系数为0.118，且达到1％的显著性水平，这表明金融机构对城镇固定资产投资每提高1％，将促进城镇化水平上升0.118个百分点，因为我国城镇化建设中大量的基础设施建设项目需要资金投入，金融机构的资金投放量对城镇化建设水平影响很大。金融效率中的金融中介机构将储蓄转化为贷款比重(LSVLN)变量的回归系数为-0.016，且达到1％的显著性水平，说明金融机构在对城镇化建设做出贡献的同时，与其他金融因素相比效应在减弱，金融机构需要提高城镇化建设贷款的效率，因为用于城镇化建设贷款效率越高，城镇化水平越高。产业城镇化中由于农户受到金融风险承受能力差、可抵押物有限等条件的限制，我国农村金融机构大多将从农村吸收的存款投放到城市，没有成为农村金融发展的“蓄水池”，反而成了“抽水机”，金融机构对城镇化建设支持不足。金融效率中的非金融机构融资转化与贷款比重(NFIFE)没有通过1％的显著性水平，说明目前我国的非金融机构在城镇化建设中作用不大，我国城镇化建设的资金来源主要还是政府财政拨款、政策性银行贷款、商业银行贷款3个渠道，非金融机构在产业城镇化、空间城镇化方面的作用没有充分发挥。金融结构(DFE)变量的回归系数为0.067，且达到1％的显著性水平，这说明直接融资用于城镇化建设的资金每增加1％，将促进城镇化水平提高0.067个百分点，进一步证明了直接融资能更好地促进人口城镇化、产业城镇化、空间城镇化，优化金融结构，为城镇化建设融资提供更大的空间。

       4.分地区模型的回归结果

       为研究不同地区的差异，我们选择在全国空间回归中显著性较强的3个金融指标分别对东、中、西部进行分组回归(见表9)。从表9可以得出结论：3个主要地区的SAR双固定下的分地区回归均通过10％的显著性检验，具有空间集聚性。城镇固定资产投入的增加对西部城镇化水平影响最大，东部地区次之，对中部地区影响相对最小。从现实来看，可能的原因为：与东部地区、中部地区相比，西部地区的金融水平比较落后，人口城镇化、产业城镇化的投入不足。西部地区的居民储蓄转化为城镇化建设的效率较低，这与西部地区经济发展速度较慢有关，直接融资效率对西部的影响大于东部地区，这与西部地区融资渠道狭窄有关，需要发挥直接融资的“杠杆”作用，拓宽融资渠道，通过股票市场、债券市场为西部地区城镇化建设吸引更多资金。

      

       四、对策与建议

       针对国内外关于金融支持新型城镇化问题的研究往往重视时间相关性而忽视空间相关性的现状，本文采用空间计量方法，利用我国31个省份2004～2013年面板数据考察金融因素与新型城镇化发展水平的关系。本文首先基于我国31个省份的7项新型城镇化指标进行因子分析、主成分分析，通过构建我国城镇化水平的加权综合评价体系进而对新型城镇化指标进行空间自回归分析。结果表明：我国的新型城镇化指标具有空间分布的集聚性，适合进行空间计量分析。一方面，我国的新型城镇化水平逐年提高，但是东、中、西部的新型城镇化水平差距也逐渐加大；另一方面，我国的省份新型城镇化发展水平呈现空间集聚性，并且这种集聚性在近10年表现得越来越明显。

       接着，本文以31个省份2004～2013年的4个金融指标作为研究对象，使用空间面板模型，研究金融因素对地区新型城镇化水平的影响。回归结果表明：我国省份新型城镇化水平和金融支持的空间依赖性是客观存在的，而这种空间依赖性表现出鲜明的区域差别。金融规模的提高与新型城镇化水平正向影响，说明金融规模在新型城镇化建设中的影响很大，尤其是基础设施建设的资金缺口大，对西部地区的城镇化建设影响最大；金融效率方面，金融机构的资金转化率对新型城镇化建设的影响显著，而非金融机构目前对新型城镇化建设投资不足，没有形成明显的推动力，这说明我国的商业银行在促进新型城镇化建设方面的影响大于非金融机构，这也说明金融效率没有充分发挥，应该加快发展金融市场，确立与中国新型城镇化建设相适应的金融体系，尤其要注重产业的发展，以此来带动生产率和就业率的提高；金融机构对城镇化建设的贡献虽然大于非金融机构，但是金融机构将吸收的居民存款转化为城镇化建设贷款的效率不高，需要进一步提高资金转化效率。金融结构的调整与新型城镇化水平正相关，说明我国金融市场的结构需要调整，通过金融产品的创新、拓宽融资渠道，将更多的资金吸引到新型城镇化建设中来，最终实现人口城镇化、产业城镇化、空间城镇化的可持续发展。

       最后，分地区模型的实证结果显示，金融支持水平的改善对我国东、中、西部城镇化建设均有促进作用，但影响程度存在一定差异，直接融资对西部地区城镇化建设的影响效应大于中部地区和东部地区；东部沿海地区金融结构、金融效率、金融规模3个方面具有优势，对城镇化建设水平的提高有更积极的促进效应；而就固定资产投入水平而言，其对西部地区城镇化的影响大于东部地区，由于西部地区的整体金融基础比较薄弱，而受到经济水平、制度、地理位置等条件的制约，因此对于西部地区，提高金融支持水平对城镇化建设有更加显著的作用。

       金融支持既要实现对我国新型城镇化建设整体水平的推进，还要改善我国东、中、西部新型城镇化建设的不均衡现状。本文的实证研究结果可以带来以下启示：

       第一，扩大金融规模，加大基础设施资金投入。新型城镇化基础设施建设资金需求巨大，涉及水利、能源、交通、通信等各种系统的资金投入。2013年末，我国的城镇人口是7.3亿人，国家人口计生委预测，到2020年末，我国城镇人口将超过8亿人。根据实际测算，转移一个农村人口平均需要花费6万元，那么，新型城镇化进程中的基础设施建设就需要投入8亿元～9亿元。我国应从以下几个方面解决城镇化进程中基础设施融资难的问题：政策性银行方面，首先，中央应考虑成立专门服务于城镇化建设的政策性银行，专门为县域经济发展、产业转移、农业现代化提供资金支持。以“城镇建设银行”为主，对新型城镇基础设施项目公开招标，允许商业银行竞标，同等竞标条件下，赋予政策性银行优先权，充分发挥政策性银行的优势。政策性银行应认真研究区域经济发展的特点抓住机遇制定金融政策，如西部地区应抓住“丝绸之路经济带”建设的契机，结合西部新型城镇化建设，发挥西部地区在石油、煤、甲醇等方面的资源优势以及沿线旅游产业的优势，以政策性银行为主，借力投资银行、政策性担保公司等金融机构共同完成西部丝绸之路沿线的基础设施建设，同时还可以带动相关产业发展。其次，中长期贷款是政策性银行主要甚至是唯一信贷产品，贷款项目主要集中在农村土地整治、农民集中住房建设、农田水利建设几个方面，信贷产品单一。因此，政策性银行应与联合担保公司、商业银行共同推出“城镇基础设施建设专项贷款”，改变城镇化建设资金主要依靠财政拨款的局面。地方政府方面，各地方政府受其负债率、债务率、偿债率等指标的制约，新增融资空间已经十分有限，地方政府应引进大型国有企业或国有控股企业，母公司为分公司注入必要的资本和资产，分公司具体承贷，并负责贷款本息偿还，从而具有与项目实施相匹配的权益性资本和一定比例的经营性资产，企业在保证现金流稳定的前提下，在项目融资、建设、管理、还贷付息等环节建立运营机制。政府通过给予企业税收优惠、赋予企业土地二级资质等途径使企业获得合理的经济效益。政策性银行还可以采取总行、省、市、县四级联动，提高贷款办理效率。地方政府还可以通过发行地方债券来增加政府的资金来源，减轻财政支出压力。我国一些金融市场化程度高的地方政府，如北京、上海、天津等地还可以通过在国际市场上发行人民币债券，以此来填补部分城镇化建设的资金缺口。商业银行方面，应开发BOT、BOO、TOT、BTO、TOB等项目为新型城镇化建设提供信贷合作，如沿海地区和内陆地区商业银行可以设立内陆城市与沿海城市交通一体化基础设施融资平台，通过城际公交、城际铁路、支线机场以及轨道交通的建设加强东部、中部、西部地区的生产和贸易联系。此外，商业银行还可以开展“土地储备贷款”“城镇化建设信贷理财产品”等业务来为城镇化基础设施建设筹集资金。

       第二，提高金融效率，促进新型城镇产业发展。中国的城镇化依赖于生产率的扩张，而生产率的扩张和劳动力的增加主要依赖于产业城镇化，产业的发展和升级需要一个高效的融资体系加以支持。新型城镇化建设应该是区域产业协调发展，但是我国东部地区由于土地成本和劳动力成本的上升，制造业的吸引力正在下降，中部地区和西部地区人口红利依然存在，但是由于产业发展较慢、劳动力人口大量流失。目前，中部、西部地区可以通过融资体制改革、提高投资质量以此来拓宽融资渠道，实现产业有序转移，这也是是我国区域之间新型城镇化的协调发展和拓宽城镇人口就业的有效途径。新型城镇化的产业发展应该是三大产业协调发展并最终以服务业为主体。但是，我国三大产业之间分布严重不均，第二产业获得的信贷资金远远超过第一产业和第三产业，尤其是我国西部地区的第三产业、特色产业发展资金十分缺乏，如陕北地区的养殖业、种植业都很有特色，但是因为受到贷款困难的限制，产业没有形成规模，产品仍是以粗加工为主，乡镇企业的利润低、投资回报周期长。浙江的金融机构对城乡一体产业融合资金比较充足，形成了专业市场和小企业融合的特色。产业的发展向城镇化进程提供了长久持续的正向拉动作用。如海宁的皮革制品、义乌的小商品、乐清的低压电器、绍兴的轻纺等。这种产业集聚所形成的经济效益竞争优势明显，既带动了乡镇企业的发展，也解决了农民进城后的就业问题。目前农村龙头企业和农户受到其风险承受能力较低、可抵押资产较少的影响，金融对农业产业化支持较为薄弱，这些因素进一步拉大了我国城乡收入的差距，特别是在中、西部地区特色产业受到资金限制。我国农业产业、乡镇企业的融资渠道主要有：内源融资、银行贷款、非金融机构以及其他渠道。其中，内源融资占90.5％，银行贷款占4％，非金融机构占2.6％，其他渠道占2.9％。由此可见，农业产业、乡镇企业融资难主要是外源融资难。从金融机构角度来说，商业银行在扶持农业产业化过程中通过开发金融产品，以支持产业园、龙头企业为重点，在农业产业化经营、农产品物流体系建设、农业科技信贷产品方面进行整合，投入专项中长期贷款。商业银行可以将到期收益率较高的优质基础设施建设信贷资产通过信托公司向客户发售，将所募集的资金用于替换商业银行的存量贷款或向企业新发放贷款，最后将贷款收益按照合同约定返还给投资人。城建信贷理财产品数量灵活购买方便，能够充分集中社会闲散资金用于基础设施建设，在增加投资者收益的同时拓展城建项目的融资渠道。土地具有极强的保值增值性能，是优质的担保抵押物品。土地储备贷款是银行以土地作为抵押品向土地储备机构发放的用于短期周转的贷款。为了避免发放土地贷款的系统性风险，银行一定要对抵押物进行风险评估，还可以利用代理集合委托贷款方式分散政策性风险。此外，还应发挥新型农村金融机构的作用。新型农村金融机构通过与小微企业合作，加大对城镇新建和从农村搬迁到城镇的小微企业的信贷支持力度。从非金融机构角度来说，主要包括贷款、股票、国债、企业债，其中与乡镇企业发展关系最为密切的是企业债融资，乡镇企业基本是中小企业，受监管和上市条件限制，截至2012年9月，中小板上市企业为698家，创业板上市企业为354家。两大板块相加也仅有千余家上市企业，难以成为中小企业融资的主渠道。相比之下，债券市场为乡镇企业融资的成功率更高。

       第三，完善金融结构，实现新型城镇化的可持续发展。在城镇化进程中，由于工业化和产业结构的演变，需要金融提供异质性的服务。传统的金融支持城镇化研究主要集中于信贷资金投入总量的增长上，而新型城镇化建设的本质是城乡的协调和可持续发展，涉及进城农民的就业、乡镇企业的发展、医疗保险的完善、城镇人口子女的教育等诸多问题。目前城镇化建设资金主要依靠财政拨款和间接融资，只有完善金融结构，才能实现人口城镇化、产业城镇化、空间城镇化的协调发展。从金融系统的角度。首先，金融系统要打破农村金融市场农村信用社的垄断局面，以优惠政策吸引城市金融资源向农村延伸，吸引股份制商业银行、城市商业银行以及外资金融机构在农村地区增设网点。其次，通过增设村镇银行等中小金融机构，为城镇化基础设施建设、农业产业化、乡镇企业发展提供更加灵活的金融工具和融资手段。再次，合理引导民间资本流入，推行联合的自然人贷款制度，在保留其民间借贷模式的同时将民间资本纳入到商业金融体系之中，这样既满足了资金需求又将资金阻留在了私人经济部门，避免了可能存在的农村资金外流。从创新金融产品的角度，商业银行应在现有政策的框架下抓住新型城镇化建设的特点，及时调整信贷政策，引导信贷资源投放城镇化项目。我国中、西部地区存在同步城镇化和滞后城镇化两种形式，通过以现有农村金融机构为主体，在各省份成立专门的产业投资基金，一方面可以让基金投资者分享到城镇化的建设成果；另一方面解决农村产业发展的资金约束。从提供金融服务差异化的角度，银行业应帮助改善新型城镇居民的生活质量。在农村、城镇增设更多的银行网点，完善银行网点功能，对首次申购住房者实行优惠利率贷款。银行业也要满足富裕居民的金融服务需求，发展个人理财、信用卡、第三方存管业务，在乡镇网点增加转账电话、POS机、开展新型城镇电子结算业务，方便企业和个人办理结算服务。从农民就业的资金需求角度看，农民变为城镇居民后面临着生存问题，政府应出台农民相关的贷款法规，督促银行业向进城再就业农民、乡镇下岗人员、外出返乡务工人员再创业提供小额贷款，解决农民在新型城镇就业所面临的资金难题。从保险金融的角度看，我国的农业保险事业发展缓慢，虽然先后成立了吉林安华、上海安信、黑龙江阳光互助和安徽国元四家专业性农业保险公司，以及商业保险进军农业市场，但是仍然存在规模不足、业务覆盖面狭窄的弊端，难以满足农业保障需求。保险金融机构应研究开发出适用于城镇化建设、新农村发展的保险业务品种，服务于城镇化建设。此外，随着农村经济的发展和农民收入的提升，大量的商业保险需求应运而生，因此在农村城镇化进程中还需要开发针对性的人寿险和财产险品种，满足居民对生命健康以及家庭财产的更高层次的保障需求。从提升金融辐射集聚能力的角度，由于地区间存在经济发展水平和资源禀赋的差异，因此应构建区域性金融要素市场，东部地区、中部地区、西部地区应发挥各自的金融优势，通过金融资产交易所、土地交易所、产权交易所、股份转让中心、农畜产品交易所、药品交易所、航运交易所等，加强资源的流通和资金的聚集，扩大金融辐射集聚能力。

       感谢匿名审稿人提出的修改意见。当然，文责自负。

       注释：

       ①具体空间连接矩阵图可向作者索取。

       ②限于篇幅，本文省略我国各地区2004～2013年LSVLN、NFIFE、DFE值，感兴趣的读者可向作者索取。

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