李新光，胡日東，張永起

（1.華僑大學 經(jīng)濟與金融學院，福建 泉州362021；2.武夷學院 商學院，福建 南平354300）

一、問題提出

2014年3月16日公布了《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃》，其中明確提出走中國特色新型城鎮(zhèn)化道路、全面提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量的戰(zhàn)略規(guī)劃。自改革開放以來，我國城鎮(zhèn)化率由1978年的17.92%提高至2013年的53.73%，30多年時間里提高35.78%。但仍低于發(fā)達國家的城市化水準，《2000年世界發(fā)展指標》顯示，倫敦早在1998年城市人口比重為89%，美國和加拿大為77%，日本為79%。為了加快城鎮(zhèn)化的發(fā)展速度，以李克強總理為代表的新一屆政府領(lǐng)導班子將新型城鎮(zhèn)化上升到國家戰(zhàn)略高度，這意味著城鎮(zhèn)化將成為中國未來實現(xiàn)經(jīng)濟增長的重要推手。

國內(nèi)外學者高度關(guān)注經(jīng)濟增長、金融發(fā)展和城鎮(zhèn)化之間關(guān)系的研究，但是多數(shù)文獻主要針對經(jīng)濟增長和城鎮(zhèn)化、金融發(fā)展和城鎮(zhèn)化關(guān)系進行研究。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟增長的關(guān)系可分為三種情況：第一種觀點認為城市化促進經(jīng)濟增長（Bertinelli and Strobl，2003［1］;徐小欽，2013［2］;陳可嘉，2013［3］;相征，2013［4］）;第二種觀點認為二者是相互促進的關(guān)系（Dhakal et al，2010［5］;孫文瑞，2011［6］;程開明，2007［7］）；第三種觀點則認為，經(jīng)濟增長促進城鎮(zhèn)化的發(fā)展，但是城鎮(zhèn)化不一定促進經(jīng)濟增長（Ronald L.Moomaw，1996［8］;李金昌，程開明，2006［9］；黃婷，2014［10］；王領(lǐng)，2011［11］）。此外，經(jīng)典經(jīng)濟增長理論也并未將城市化作為經(jīng)濟增長的一個要素，即城市化并不會直接作用于經(jīng)濟增長，因而本文認同第三種觀點。

眾所周知，城鎮(zhèn)化的發(fā)展需要大量資金來支持（楊志勇，2012［12］），依賴發(fā)展經(jīng)濟促進城鎮(zhèn)化不能回避城鎮(zhèn)化的資金來源問題。在土地財政已經(jīng)走到盡頭，不能總靠賣地來建設(shè)（厲以寧，2011［13］）的情形下，金融市場融資成為重要選項之一。因而，有關(guān)城鎮(zhèn)化和金融發(fā)展關(guān)系問題引起了廣泛的關(guān)注，并取得了一定的成果。如探討了阿拉伯酋長國區(qū)域在城市化進程中房地產(chǎn)市場的地位，強調(diào)該區(qū)域金融市場的發(fā)展（Buckley Michelle et al，2014［14］）;提出“城市金融”概念，專門探討一個城市如何去融資以滿足為城市提供各種服務(wù)的需求（Sharif Saqib，2014［15］）；較多文獻研究城鎮(zhèn)化的金融支持問題（呂可，趙楊，2013［16］；田東林，2013［17］），倡議構(gòu)建與之相適應(yīng)的多元融資體系的迫切性（袁曉初，2013［18］）

綜上，既有文獻主要針對城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟增長、金融發(fā)展兩兩關(guān)系進行研究，將三者結(jié)合進行定量研究的文獻不多（蒙蔭莉，2003［19］），而以金融發(fā)展水平作為門檻變量視角的文獻更少。少量文獻將樣本分成兩部分，把金融發(fā)展作為交叉項引入經(jīng)濟增長推動城市化的回歸中，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展具有門檻的特性，抑制了經(jīng)濟增長對城市化的推動作用（武洪玲，2012［20］）。在研究方法上，主要采用VAR（王領(lǐng)，2011［11］；黃婷，2014［10］）、協(xié)整（李金昌等，2006［9］）、granger因果檢驗（李金昌等，2006［9］；蒙蔭莉，2003［19］）方法探討經(jīng)濟增長對城鎮(zhèn)化的作用，較少應(yīng)用非線性技術(shù)去研究。本文在前人研究基礎(chǔ)上，在研究視角和研究方法上作了新思考，選取金融發(fā)展作為門檻變量，采用非線性平滑轉(zhuǎn)移（STR）技術(shù)，重新審視中國自改革開放以來經(jīng)濟增長對城市化的效應(yīng)，以觀察其是否存在門檻特征？導致這種門檻效應(yīng)的原因是什么？一個國家或地區(qū)的金融發(fā)展是否會改變經(jīng)濟增長推進城市化路徑軌跡？這些問題的回答對當前建設(shè)新型、高質(zhì)量的城市化具有較強的現(xiàn)實意義，為中國新型城市化的路徑選擇和制定具體金融支持政策提供參考。

二、理論框架與模型簡述

（一）理論分析

有關(guān)城市化和經(jīng)濟增長的關(guān)系可以從發(fā)展經(jīng)濟學中的城鄉(xiāng)人口遷移模型尋找依據(jù)，發(fā)展經(jīng)濟學（如Williamson，1988［21］）提出兩個方面的解釋：一方面，因為人口的高速增長引致農(nóng)村土地的相對稀缺，使得一部分勞動力轉(zhuǎn)向城市；另一方面，城市經(jīng)濟的增長亦會將農(nóng)村勞動力吸引過來。我國學者周一星（1982）分析了1977年157個國家和地區(qū)的相關(guān)資料，得出二者存在半對數(shù)線性關(guān)系［22］；梁進社（1999）對周一星的模型進行了推導，進一步明確了城市化與國民生產(chǎn)總值之間的關(guān)系［23］。城市化、經(jīng)濟增長與金融支持三者的關(guān)系見圖1。

圖1 金融支持、城市化與經(jīng)濟增長作用關(guān)系

圖1反映的是，隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，為了實現(xiàn)生產(chǎn)要素的最優(yōu)配置，必然會出現(xiàn)農(nóng)村剩余勞動力向城市轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，從而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。因為城市勞動力的大量增加主要來自農(nóng)村，無形中就帶動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，促進了城市化水平的提高。同時，隨著城市人口的增加，必然推動城市規(guī)模的擴張，緊隨而來的是城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，固定資產(chǎn)投資的增加，新興產(chǎn)業(yè)的投資，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與擴張；隨著農(nóng)村勞動力的進入，亦會伴隨著自身工作技能的提升從而推動人力資本的提高，進而推動經(jīng)濟增長。

在經(jīng)濟增長促進城鎮(zhèn)化的過程中，城鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)與勞動力轉(zhuǎn)移都將需要大量資金，在傳統(tǒng)的融資方式①不能滿足需求的情況下，金融市場對城鎮(zhèn)化的支持效應(yīng)引起重視。金融市場和金融中介在城市化的推進中至少起到兩方面的作用：儲蓄動員功能和資本配置功能。如果金融發(fā)展未跟進，金融瓶頸必然會束縛經(jīng)濟增長對城市化的效應(yīng)。為此，提出如下命題，在后續(xù)分析中，將對其進行檢驗。

命題：經(jīng)濟增長對城市化的效應(yīng)將受到金融發(fā)展水平影響。

（二）模型簡述與構(gòu)建

平滑轉(zhuǎn)換回歸模型（STR）是一個非線性模型，它是匡特（Quandt，1958［24］）提出轉(zhuǎn)換回歸模型的拓展。標準的STR模型描繪如下：

Zt=（w′t，x′t）’是解釋變量向量，w′t=（1，yt-1，…，yt-p）與xt=（x1t，…，xkt）′是外生變量，?=(?0,?1,…?m)′和θ=(θ0,θ1,…θm)′是（m+1）*1階矩陣向量，ut～iid(0,σ2)。G（γ，c，st）是轉(zhuǎn)換函數(shù)，γ為斜率參數(shù)，c=（c1，…，ck）′為定位參數(shù)向量。在本文中，yt為城市化水平urbant，xt是國內(nèi)生產(chǎn)總值（gdpt），轉(zhuǎn)換變量是金融相關(guān)率（FRt）。

隨著G（γ，c，st）函數(shù)的不同，STR模型呈現(xiàn)不同的形式（Granger，Terasvirta，1993）［25］：

（2）式被稱為logistic STR（LSTR1），此時G（γ，c，st）為單調(diào)遞增函數(shù)。同時，還可以假定G（γ，c，st）為非單調(diào)類的轉(zhuǎn)換函數(shù)，比如：

此時轉(zhuǎn)換函數(shù)G（γ，c，st）為非單調(diào)性，關(guān)于（c1+c2）/2點對稱，當st→±∞時，有G→1；對一切c1≤st≤c2，當γ→∞時，有G→0。稱（3）式為LSTR2模型。

如果轉(zhuǎn)換函數(shù)G（γ，c，st）為偶函數(shù)，且有如下形式：

稱（4）式為指數(shù)STR（ESTR）。

究竟是采用何種模型，Terasvirta（1994）［26］提出一種既可以檢驗非線性又可以判斷具體模型類型的解決思路。其思想是通過對轉(zhuǎn)換函數(shù)G在γ＝0處進行一階泰勒級數(shù)展開，然后將其代回（1），可得到如下輔助回歸方程：

R3（γ，c，st）為泰勒級數(shù)展開式余項。在進行非線性檢驗時，首先對方程（5）設(shè)定原假設(shè)：β1=β2=β3=0（線性），若拒絕原假設(shè)，則認為存在非線性。在零假設(shè)成立的條件下，檢驗統(tǒng)計量服從自由度為3m的χ2分布，但是在小樣本情況下χ2分布統(tǒng)計量會受到非常嚴重扭曲。Terasvirta（1994）［26］建議使用F統(tǒng)計量來替代，在零假設(shè)成立條件下大致服從自由度為3m和T-4m-1的漸進F分布，然后再確定轉(zhuǎn)換函數(shù)G為LSTR1（k=1）或LSTR2（k=2）（包括ESTR）形式。具體函數(shù)形式的選擇取決于如下短期序貫檢驗：

H04:β3=0

H03:β2=0|β3=0

H02:β1=0|β2=β3=0

如果H03檢驗的P值可以強烈拒絕零假設(shè)，則選擇LSTR2或ESTR模型，否則就選擇LSTR1模型。

三、STR模型實證過程

（一）變量選取與數(shù)據(jù)處理

（1）經(jīng)濟增長（GDP）：國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）常被用來衡量國家或地區(qū)經(jīng)濟增長水平的較好選擇。為了使GDP數(shù)據(jù)和其他指標量度匹配，同時降低異方差，對其取對數(shù)記為lngdp。

（2）城市化水平（Urban）：按照大多數(shù)文獻的做法和思想，以年底城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎兀?）表示的城鎮(zhèn)化率可以體現(xiàn)人口向城鎮(zhèn)的聚集程度，本文將采用此指標。

（3）金融發(fā)展水平（FR）：根據(jù)Goldsmith（1996）［27］的思想，以金融相關(guān)率來金融發(fā)展水平。由于中國當前金融體系中占據(jù)主要地位的仍然是以銀行為主的金融中介體系，所以計算金融相關(guān)比率的時候主要考慮金融機構(gòu)存貸款數(shù)據(jù)，這樣的計算具有一定的合理性。

金融相關(guān)比率FR＝（金融機構(gòu)存款余額+金融機構(gòu)貸款余額）/GDP

實證分析中所用數(shù)據(jù)選取范圍為1978-2013年②，各指標數(shù)據(jù)均化為以1978年為基準的不變價。數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)，《中國統(tǒng)計年鑒》。

（二）變量平穩(wěn)性檢驗

通常來說，為了避免時間序列建模出現(xiàn)的“偽回歸”現(xiàn)象，一般要求序列是平穩(wěn)的，否則不能直接用來進行回歸分析。

從ADF檢驗結(jié)果（表1）來看，Urban變量是I（1）階單整；lngdp變量為I（0）。所以，后續(xù)建模過程中將對Urban進行一階差分，采用durban和lngdp進行實證。

表1 各變量的平穩(wěn)性檢驗

（三）Granger因果關(guān)系檢驗

在正確設(shè)定模型之前最好能先明確變量之間的相互決定關(guān)系，所以在進行建模前，首先對它們進行g(shù)ranger因果關(guān)系檢驗，由Granger檢驗對滯后項比較敏感，為了結(jié)果的準確性，我們嘗試多階滯后，以觀察它們之間相互關(guān)系的變化（見表2）。

表2 Granger因果檢驗結(jié)果

Grganger因果檢驗結(jié)果表明：在各階滯后情況下，城市化率變化都沒有構(gòu)成經(jīng)濟增長的granger原因；在滯后1和滯后7階情況下，經(jīng)濟增長構(gòu)成了城市化率變化的granger原因。所以城市化與經(jīng)濟增長在短期來看，只存在一個單向因果關(guān)系，本文將正是在這種結(jié)果的引導下分析經(jīng)濟增長如何影響城市化率變化。

（四）STR模型的估計過程

1.確定模型自回歸滯后階數(shù)

設(shè)定STR模型時，第一步要確定模型所包含的解釋變量及其滯后階數(shù)。本文重點考慮經(jīng)濟增長對城市化率的影響，需要同時考慮dlngdp、durban的滯后階數(shù)，確定規(guī)則參照Sensier和Osborn（2002）的方法。先根據(jù)VAR模型檢定，發(fā)現(xiàn)滯后3階為最佳。Durban滯后階數(shù)可以由-1到-3，lngdp可以由0到-3，總共有12種組合，最后根據(jù)回歸顯著性、AIC、SBC、樣本容量等因素綜合衡量來確定最終滯后階數(shù)。依據(jù)上述思想，確定自回歸部分durban、lngdp滯后階數(shù)組合為（2，3）。

2.非線性檢驗和STR模型識別

按照前述H04、H03、H02循環(huán)檢驗規(guī)則來決定轉(zhuǎn)換函數(shù)的類型。由于本文將從金融支持角度來分析經(jīng)濟增長影響城市化的非線性關(guān)系：經(jīng)濟增長對城市化作用路徑是否依賴于金融發(fā)展程度？為此，我們選擇金融相關(guān)率指標（FR）作為轉(zhuǎn)換變量。

從檢驗結(jié)果可知③（表3），F(xiàn)3的伴隨概率比F4、F2都大，因而確定轉(zhuǎn)換函數(shù)的形式為LSTR1，即：

其中，St為轉(zhuǎn)換變量；為st的樣本標準差；γ為斜率系數(shù)，是反映轉(zhuǎn)換函數(shù)在（0，1）之間轉(zhuǎn)換速度的參數(shù)；位置參數(shù)c是確定狀態(tài)轉(zhuǎn)變的門檻值。

表3 線性假設(shè)檢驗及轉(zhuǎn)換函數(shù)形式的選擇結(jié)果

3.模型的估計結(jié)果

由于初值對LSTR1模型參數(shù)估計至關(guān)重要，本文對初值的確定主要采用BFGS迭代算法④。γ和c的區(qū)間分別設(shè)定為［0.5，10］、［0.85，2.98］，步長均為0.01⑤，γ與c的初始估計結(jié)果見表4。

表4 平滑參數(shù)與位置參數(shù)的初始估計結(jié)果

根據(jù)Terasvirta（2004）的觀點，在估計該兩個參數(shù)時還須注意其初始值是否落在構(gòu)造的區(qū)間內(nèi)，如果落在區(qū)間外，則非線性優(yōu)化初始值不合適；否則，可認為是合適的。據(jù)此，可認為本文估計的初始值可作為進一步優(yōu)化的初始值。將γ和c的初始值代入方程（1）和（2），運用遞歸的Newton-raphson迭代方法求解似然函數(shù)最大值，從而可以估計出模型的參數(shù)。Hendry（2005）提出如果有系數(shù)不顯著則進行刪除，直至所有系數(shù)全部顯著為止。因此，經(jīng)過多次嘗試，最終得到結(jié)果（如表5）。

表5 LSTR1模型的估計結(jié)果

至此，可以得到本文所設(shè)定的LSTR1模型如下：

其中，轉(zhuǎn)換函數(shù)

式（7）表明我國經(jīng)濟增長對城市化發(fā)展的影響方式隨著金融發(fā)展程度差異表現(xiàn)出非線性。γ代表轉(zhuǎn)換速度；c為位置參數(shù)，并且落在設(shè)定區(qū)間范圍內(nèi)。圖2給出了模型擬合示意圖，從擬合效果來看是不錯的。

圖2 原始與擬合數(shù)據(jù)的時序

圖3 線性和非線性部分的時序

四、模型的穩(wěn)健性檢驗

（一）殘差相關(guān)檢驗

表6所示，滯后1-3期，F(xiàn)統(tǒng)計量P值均大于5%，說明不存在序列相關(guān)。滯后1～3期的ARCHLM的χ2統(tǒng)計量P值均大于10%，說明不存在自回歸條件異方差，可認為不存在廣義的設(shè)定偏誤⑦。JB統(tǒng)計量的伴隨概率大于10%，可認為殘差服從正態(tài)分布。

表6 殘差序列相關(guān)、異方差和正態(tài)性檢驗

（二）無附加的非線性檢驗

無附加的非線性檢驗是通過更換轉(zhuǎn)換變量，以考察模型是否還存在其他的非線性特征。表7顯示，若用其他變量作為轉(zhuǎn)換變量，其F統(tǒng)計量的伴隨概率均大于5%，說明不存在殘余的非線性，這也可從圖3得到反映。

表7 模型殘差的剩余非線性檢驗結(jié)果

（三）參數(shù)的穩(wěn)定性檢驗結(jié)果

通過以時間t作為新的轉(zhuǎn)換變量，再觀察各變量參數(shù)的穩(wěn)定性。其原假設(shè)是參數(shù)具有穩(wěn)定性。表8結(jié)果顯示，基本可認為模型所估計參數(shù)具有較好的穩(wěn)定性。同時，圖4給出了轉(zhuǎn)換函數(shù)、轉(zhuǎn)換變量的走勢圖，圖5給出了轉(zhuǎn)換函數(shù)的曲線。

表8 參數(shù)的穩(wěn)定性檢驗結(jié)果

圖4 轉(zhuǎn)換函數(shù)和轉(zhuǎn)換變量的時序

圖5 轉(zhuǎn)換函數(shù)的曲線

五、模型結(jié)果的解釋

表5估計結(jié)果顯示各系數(shù)都非常顯著，同時通過了殘差的相關(guān)檢驗和模型穩(wěn)健性檢驗，所以本文LSTR1模型估計效果不錯。具體來說，在LSTR1模型的線性部分，滯后一期durbant-1和滯后兩期durbant-2對當期durbant影響均為負，而且durbant-1對當期durbant的影響要大于durbant-2，說明城市化率變化本身不具有正的長期累積效應(yīng)，系數(shù)為負表示城市化發(fā)展動力不能完全依賴于自身，須要依賴外在因素來推動。Lngdpt的系數(shù)為正，lngdpt-3的系數(shù)為負，并且lngdpt和lngdpt-3影響系數(shù)的絕對值都要大于durbant-1和durbant-2。由此可以看出，城市化的動力主要是來自經(jīng)濟增長的貢獻，而其自身的貢獻并不大。具體來說，3年前經(jīng)濟增長變動一個百分點，會導致當期城市化增長率降低5.89個百分點；而來自當年經(jīng)濟增長的推動作用是正向的，即當年經(jīng)濟增長增加一個百分點，會使城市化增長率增加4.8個百分點。這一方面預示著，提高一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，在短期內(nèi)確實能對城市化的發(fā)展起到促進作用；但是，從長期來看，它對城市化發(fā)展不具有正的累積效應(yīng)，如果一味地通過刺激經(jīng)濟增長來追求城市化規(guī)模的擴展，反而會“適得其反”，甚至會阻礙城市化水平的增長。

從LSTR1模型的非線性部分來看，轉(zhuǎn)換變量是Frt-3，這意味著3期前的金融相關(guān)率是改變經(jīng)濟增長影響城市化發(fā)展軌跡的潛在因素之一。因為它可以通過轉(zhuǎn)換函數(shù)G（·）影響滯后一期、二期經(jīng)濟增長對城市化水平的變化。位置參數(shù)c=1.357 43，它代表不同機制轉(zhuǎn)換的門限值，當Frt-3＝1.357 43時，轉(zhuǎn)換函數(shù)G（·）＝0.5，此時非線性消失，lngdp對durban變化的影響完全呈現(xiàn)線性關(guān)系；當Frt-3大于1.357 43時，G（·）＝1，此時表現(xiàn)為金融發(fā)展水平較高時的線性狀態(tài)；當Frt-3小于1.357 43時，G（·）＝0，此時表現(xiàn)為金融發(fā)展處于壓抑的線性狀態(tài)。而Frt-3＝1.357 43時，G（·）＝0.5，是介于高機制與低機制狀態(tài)之間的一個線性模型?？傊?，LSTR1模型較好地刻畫了這兩種金融發(fā)展狀態(tài)下經(jīng)濟增長影響城鎮(zhèn)化發(fā)展路徑的動態(tài)變化，而且其影響在兩種狀態(tài)之間的變化是平滑的。轉(zhuǎn)換參數(shù)γ＝28.436 39（見圖5），這說明模型由線性向非線性部分的轉(zhuǎn)換速度較快，也就是說隨著金融發(fā)展水平的變化，經(jīng)濟增長對城市化發(fā)展的影響會快速轉(zhuǎn)換，金融支持在經(jīng)濟增長對城市化影響上充當著門檻作用的角色。

縱觀整個模型，不管是在非線性還是線性部分，都說明城市化水平的變化主要受經(jīng)濟增長的影響。但是這種影響力度與3年前的金融發(fā)展水平Fr相關(guān)，當3年前的Fr較小，lngdp的影響較小且模型且接近于線性影響；反之，lngdp的影響較大且非線性影響增強。通過觀察圖4可知，門限值主要出現(xiàn)1992年，1992年前主要表現(xiàn)為線性影響，非線性影響不強。從1993年開始，非線性部分的作用突顯；同時從圖3可以看出，1993年以后線性部分所反映的durban出現(xiàn)下降趨勢，但是由于非線部分的強力拉動，致使總的城市化水平增長快速上揚。這與實際durban曲線非常吻合。究其原因與當時宏觀經(jīng)濟背景有關(guān)，自1992年鄧小平講話以后，中國大力推進經(jīng)濟體制改革，金融領(lǐng)域改革步伐加快，從而促使金融發(fā)展水平提高。近3年，中國政府將城市化作為國家重要發(fā)展戰(zhàn)略來部署，2011年開始我國的城市化水平超過51%，可見，近年城市化水平得到快速提高。從我們所估計的模型來看，1995年后，非線性部分的影響變?yōu)檎?.248 4，2011-2013年各年影響大小均超過4.0，這意味著近年中國城市化水平出現(xiàn)快速增長主要是由于非線性部分作用所致。

六、結(jié)論與啟示

本文應(yīng)用非線性平滑轉(zhuǎn)換回歸模型（STR）分析了經(jīng)濟增長對城市化水平影響的動態(tài)關(guān)系，得到如下結(jié)論：第一，我國urban的變化主要來自經(jīng)濟增長lngdp的作用，其自身的推動效果不明顯，因為滯后一期和二期durbant對當期durban的影響為負且系數(shù)不大。第二，經(jīng)濟增長對城市化效應(yīng)的非線性影響基本反映了我國城市化水平urban增長軌跡，滯后1期和2期lngdp對當期urban變化的非線性作用程度主要受到滯后3期的金融水平Frt-3影響。當Frt-3過大或過小時都會影響經(jīng)濟增長對城市化效應(yīng)的作用強度。第三，經(jīng)濟增長對城市化水平影響存在非對稱性。在我國，這種非對稱性發(fā)生在1992年（c=1.297 3），并且金融發(fā)展真正發(fā)揮門檻作用會經(jīng)歷一個3年左右的潛伏期。中國經(jīng)濟增長對城市化的效應(yīng)在1992年前后表現(xiàn)出非線性轉(zhuǎn)移、狀態(tài)相依特征。當金融發(fā)展水平較低時，當期經(jīng)濟增長對城市化作用的影響較強，并且其影響主要通過線性部分表現(xiàn)出來；而一旦金融發(fā)展水平超過一定水平后，滯后1、2期經(jīng)濟增長對城市化作用潛力被挖掘，主要通過非線性部分表現(xiàn)出來，并且非線性部分的作用成為城市化增長的主要推手。

研究發(fā)現(xiàn)，雖然我國城市化的動力主要來自經(jīng)濟增長，但是金融發(fā)展水平會制約其對城市化的效應(yīng)，這告訴我們在城市化的推進過程中，不能忽視金融發(fā)展水平作用。如果不顧及一個國家或地區(qū)金融發(fā)展水平，盲目地通過刺激地方經(jīng)濟增長、擴大各種基礎(chǔ)設(shè)施投資來推進城市化是不理性的，這樣只會導致“過度城市化”、“鬼城”現(xiàn)象的出現(xiàn)。要建設(shè)“適度城市化”、“質(zhì)量型城市化”，須考慮該地方或國家的金融發(fā)展水平，因地制宜，針對不同金融支持能力制定不同的城市化發(fā)展戰(zhàn)略。因為模型估計結(jié)果顯示，金融發(fā)展水平較低（即FR（t-3）低于門檻值1.297 3），經(jīng)濟增長對城市化的作用效應(yīng)是線性的，而線性部分的作用效果可能會使城市化變化水平趨于放緩或下降。因此，一個地區(qū)或國家要想發(fā)揮經(jīng)濟增長對城市化的推動作用，必須加快金融改革，完善金融市場，提高金融支持水平。以李克強總理為代表的新一屆政府正加速金融改革，促進中國的利率市場化，提高金融自由化程度，加快完善國內(nèi)金融市場的深度與廣度。新政府的這一重大舉措，必將會給中國未來金融市場的注入新的力量，金融支持城市化的效率會得到有效的提高，經(jīng)濟增長對城市化的促進效應(yīng)會得到充分地的發(fā)揮，城市化的質(zhì)量和福利會大大地改善。

注 釋：

①長期以來，我國城鎮(zhèn)化建設(shè)的融資主要依賴土地財政、銀行借貸等方式。

②2013年數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局2014.2.24日發(fā)布的《2013年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。

③我們在具體檢驗的時候，將各變量不同滯后作為轉(zhuǎn)換變量進行非線性檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)fr(t-3)是用于描繪它們二者非線性的最佳變量，這只列出fr(t-3)的檢驗結(jié)果。

④具體詳細過程參見Hendry(1995)附錄A5，以及易行分健、鄧可斌（2008）《應(yīng)用時間序列計量經(jīng)濟學》第177頁，本文不再贅述。

⑤實證中也嘗試步長為0.03，發(fā)現(xiàn)尋找全局最優(yōu)的結(jié)果劣于0.01，所以這里選擇步長0.01。

⑥通常情況下，平滑參數(shù)和位置參數(shù)c的估計值如僅以t計量來檢驗統(tǒng)計量的顯著性時，往往是不顯著的（可參見Bates and Watts,1998）。況且，和c是通過搜索全局最優(yōu)得到，不存在估計統(tǒng)計量。

⑦參見易行健、鄧可斌譯《應(yīng)用時間序列計量經(jīng)濟學》（2008）第181頁。

⑧NaN由于奇異矩陣導致不能求逆。

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