第十五章 城镇化：速度放缓后的质量提升之路 (第4/5页)

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对金融干预的度量

要验证地方政府的金融干预对城镇化速度和质量的影响，首先要寻找一个合适的指标来度量各个城市金融干预的程度。如上文所分析，在金融系统商业化改革的背景下，地方政府必须动用财政资源以撬动金融杠杆，具体的方式包括向融资平台注资、对战略性产业补贴、基础设施先期投入等。对于不同城市而言，由于地方政府对金融干预的意愿、能力不同，金融干预的程度各异。在数据可得性的约束下，我们设计了如式（4）所示的金融干预指标（FIi）：

FIit=Lit/Git（4）

其中，Lit是指t时期i城市市辖区的贷款余额，Git是指t时期i城市市辖区扣减了科研和教育支出后的一般预算内财政支出。如果一个城市政府对金融干预的程度越高，财政撬动金融的杠杆效应就越强，在一定的财政资源投入下，聚集于该城市的金融资源越多，金融干预指标（FIi）也就越高。贷存比反映一个城市的金融动员能力：金融动员能力强的城市，不仅可以利用本地吸收的存款资金配置信贷资源，还可以动用外地的存款资源，贷存比大于1；相反，金融动员能力弱的城市，存款会被抽取到其他地区，贷存比较小。我们发现，金融干预程度越高的城市贷存比相对较高。

式（4）反映了一个城市的政府对金融干预的绝对水平，我们还用式（5）度量金融干预的相对水平：

CFIit=（Lit/Lt）/（Git/Gt）（5）

其中，CFIit代表t时期i城市金融干预的相对水平，Lt是指t时期所有城市的贷款总额，Gt是指t时期所有城市市辖区非科教预算内财政支出。

城镇化速度模型

我们用各个城市2000～2010年间的城镇常住人口增长作为被解释变量，以反映城镇化速度。本章构造的城镇化速度计量模型如式（6）所示：

△Pi=C+α△FIi+αX+εi（6）

其中，△Pi为i城市在2000～2010年间的城镇常住人口增长数的对数值；FIi是样本统计期间金融干预程度的变化值，α是金融干预指标对城镇人口增长影响的待估计系数，按照上文的理论推断，金融干预程度提高，将会抑制城镇人口增长；X为其他控制变量（包括期初城镇化率、科教财政支出比重变化、非国企就业比重变化、非内资企业工业产值比重变化、人均GDP增长、城市平均工资增长以及中部和西部的地区虚拟变量），α是这些变量的系数；C和εi分别是截距项和随机扰动项。

城镇化质量模型

我们用各个城市2011年的市辖区经济密度作为被解释变量，用以反映城镇化质量。城市是各项生产要素聚集的地理空间，聚集效应是城镇化质量在经济维度的体现。我们用城市市辖区经济密度（市辖区GDP/市辖区建成区面积）来反映聚集效应。本章构造的城镇化质量的计量模型如式（7）所示：

Ei=C+αFIi+αX+εi（7）

其中，Ei为i城市市辖区经济密度的对数值；FIi是i城市金融干预指标，α是金融干预指标对城市经济密度的待估计系数；X为其他控制变量，α是这些变量的系数；C和εi分别是截距项和随机扰动项。在城镇化质量模型中，控制变量包括了科教财政支出比重、非国企就业比重、非内资企业工业产值比重、人均GDP的对数值、城市平均工资的对数值以及地区虚拟变量。式（7）反映的是金融干预的绝对值FIi对城镇化质量的影响，本章还将考虑金融干预的相对值CFIi与城镇化质量的关系，如式（8）所示：

Ei=C+αCFIi+αX+εi（8）

其中，CFIi是i城市金融干预的相对指标，其余变量和式（7）相同。

本章实证研究所使用的数据来自《中国城市统计年鉴》以及2000年和2010年的两次全国人口普查。