新型城鎮(zhèn)化資金需求最重要的是建立完善的財(cái)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(cái)政金融支持新型城鎮(zhèn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過(guò)投影尋蹤賦權(quán)法測(cè)算各綜合指標(biāo)值，并進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，構(gòu)建財(cái)政金融支持新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的流率基本入樹(shù)仿真模型。實(shí)證分析表明：財(cái)政支持存在顯著的空間溢出效應(yīng)；新型城鎮(zhèn)化建設(shè)受財(cái)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(chǔ)蓄存款在“十三五”和“十四五”期間對(duì)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(jìn)作用。

一、引言與文獻(xiàn)綜述

2014年2月4日，國(guó)家發(fā)改委等11個(gè)部委聯(lián)合印發(fā)《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化綜合試點(diǎn)方案》，華東地區(qū)的安徽、江蘇兩省和寧波等62個(gè)城市(鎮(zhèn))及2個(gè)建制鎮(zhèn)被列為國(guó)家新型城鎮(zhèn)化綜合試點(diǎn)地區(qū)。新型城鎮(zhèn)化對(duì)資金的需求巨大，離不開(kāi)財(cái)政與金融的支持。據(jù)估算，在現(xiàn)有財(cái)政金融條件下，扣除政府財(cái)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(wàn)億元，在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，積極推進(jìn)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(guó)內(nèi)外學(xué)者實(shí)證研究了財(cái)政金融支持城鎮(zhèn)化發(fā)展，比較一致的觀點(diǎn)認(rèn)為兩者之間存在雙向的正相關(guān)關(guān)系。Stopher［1］和Hyung-Hwan Kim［2］的研究表明：投資水平、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等因素影響了美國(guó)和英國(guó)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(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供資金支持的情況。Henderson［4］著眼于財(cái)政支持基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和社會(huì)公共服務(wù)體系建設(shè)，研究城鎮(zhèn)化問(wèn)題。彭江波等［5］基于土地增值收益角度，構(gòu)建了“財(cái)政誘導(dǎo)+金融跟進(jìn)”的新型城鎮(zhèn)化融資體系。張明等［6］測(cè)度了城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的財(cái)政金融政策支持效率。梁益琳、繆晨陽(yáng)［7-8］指出城鎮(zhèn)化與財(cái)政之間存在相互影響、相互補(bǔ)充的關(guān)系。

就研究方法而言，周戰(zhàn)強(qiáng)［9］利用向量誤差修正模型研究了城鎮(zhèn)化中財(cái)政與金融的不同影響，財(cái)政投入只對(duì)城鎮(zhèn)化存在短期效應(yīng)，而金融對(duì)城鎮(zhèn)化的長(zhǎng)期影響更為顯著，三者在長(zhǎng)期達(dá)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(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程；長(zhǎng)期來(lái)看，人口城市化與財(cái)政基本建設(shè)投資之間存在均衡關(guān)系；金融擴(kuò)張和金融效率的提高在促進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展的同時(shí)，城鎮(zhèn)化也會(huì)通過(guò)帶動(dòng)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)反向促進(jìn)金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提高金融效率。劉心怡利用傾向值匹配的倍差法對(duì)新型城鎮(zhèn)化政策效果進(jìn)行評(píng)估，并探究其在不同條件下的實(shí)施效果。［14］杜春玲［15］采用灰色關(guān)聯(lián)度模型檢驗(yàn)了城鎮(zhèn)化發(fā)展與金融支持的相關(guān)性，認(rèn)為政策性金融比商業(yè)性金融更能促進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展。以上學(xué)者的研究范圍涉及全國(guó)許多省份，因而結(jié)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(gè)地級(jí)市、四個(gè)縣級(jí)市和浙江省蒼南縣龍港鎮(zhèn)作為國(guó)家開(kāi)展新型城鎮(zhèn)化綜合試點(diǎn)的大背景下，本文著眼于華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，通過(guò)檢驗(yàn)新型城鎮(zhèn)化、財(cái)政、金融支持綜合指數(shù)的空間溢出效應(yīng)，構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)分析框架，建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（SD）流率基本入樹(shù)仿真模型，定量刻畫(huà)和動(dòng)態(tài)演繹華東地區(qū)財(cái)政金融支持新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的作用機(jī)制及路徑，為國(guó)家新型城鎮(zhèn)化建設(shè)提供政策參考。

二、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和研究設(shè)計(jì)

（一）新型城鎮(zhèn)化及財(cái)政金融系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)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(jí)階段，是大中小城市、小城鎮(zhèn)、新型農(nóng)村社區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展、互促共進(jìn)的城鎮(zhèn)化。新型城鎮(zhèn)化建設(shè)涉及許多方面和主體，它的資金需求特點(diǎn)是金額大和期限長(zhǎng)，社會(huì)效益明顯但商業(yè)效益不高，需要發(fā)揮政策性財(cái)政和金融的引導(dǎo)和促進(jìn)作用，推動(dòng)建立市場(chǎng)化、可持續(xù)的資金保障機(jī)制，如建立城投公司和發(fā)行城投債。

在文獻(xiàn)學(xué)習(xí)和充分考慮新型城鎮(zhèn)化、財(cái)政金融支持的科學(xué)內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，遵循可比性、動(dòng)態(tài)性、完備性原則，參考已有文獻(xiàn)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)，經(jīng)過(guò)歸類整理，本文構(gòu)建了華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化和財(cái)政金融支持系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見(jiàn)表1)。鑒于指標(biāo)的可獲得性和完整性，本文研究時(shí)間起點(diǎn)確定為2003年，數(shù)據(jù)分別來(lái)自2004—2017年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒以及同花順iFinD數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）研究方法

1.投影尋蹤賦權(quán)。金融經(jīng)濟(jì)分析的特點(diǎn)是指標(biāo)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(jì)方法，其賦權(quán)算法包括如下步驟：

評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化處理：本文研究數(shù)據(jù)均為正向指標(biāo)，故可以逐年地統(tǒng)一采用極差法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

表1 新型城鎮(zhèn)化和財(cái)政、金融支持系統(tǒng)指標(biāo)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(shí)為零，否則為1，構(gòu)造投影指數(shù)函數(shù)Q(a)=SzDz，用粒子群算法通過(guò)求解投影指標(biāo)函數(shù)最大化問(wèn)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(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重：實(shí)際上，最佳投影向量a*真實(shí)反映了各指標(biāo)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(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，MATLAB編程可以很輕松地完成上述所有運(yùn)算，表1列出了2016年華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化、財(cái)政和金融支持評(píng)價(jià)指標(biāo)的投影尋蹤賦權(quán)值。

2.Moran′s I指數(shù)全局空間自相關(guān)。

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(jì)權(quán)重矩陣，它由地理空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣合成，地理空間權(quán)重矩陣經(jīng)過(guò)樣本單元地理坐標(biāo)中的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化而來(lái)，經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣是由各省市GDP所占比重均值所組成的對(duì)角矩陣。

3.SD流率基本入樹(shù)建模。建模初期，將新型城鎮(zhèn)化的財(cái)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(shù)結(jié)構(gòu)模型，然后根據(jù)矩陣、反饋環(huán)等相關(guān)理論對(duì)各子系統(tǒng)進(jìn)行綜合集成，生成整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)模型。具體步驟包括：通過(guò)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論、歷史數(shù)據(jù)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和專家判斷力四方面相結(jié)合進(jìn)行系統(tǒng)結(jié)構(gòu)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(jié)合實(shí)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(jì)變量為尾的二部分圖，逐樹(shù)逐枝或逐樹(shù)逐層建立每棵流率基本入樹(shù)，得到系統(tǒng)的流率基本入樹(shù)合流圖。

（三）研究設(shè)計(jì)

本文首先確立華東地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化及其財(cái)政、金融支持系統(tǒng)指標(biāo)體系，采用投影尋蹤賦權(quán)法測(cè)算三個(gè)綜合指數(shù)的相應(yīng)權(quán)重及指數(shù)值，將新型城鎮(zhèn)化、財(cái)政支持和金融支持綜合指數(shù)進(jìn)行空間可視化演示，并進(jìn)一步檢驗(yàn)財(cái)政、金融支持和新型城鎮(zhèn)化的空間自相關(guān)性；最后引入空間自相關(guān)因素作為空間影響因子，建立SD流率基本入樹(shù)模型，調(diào)控參數(shù)進(jìn)行仿真，預(yù)測(cè)“十三五”和“十四五”時(shí)期財(cái)政、金融政策對(duì)華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化的動(dòng)態(tài)影響。

三、結(jié)果與分析

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

（一）華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化水平綜合評(píng)價(jià)

華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展受國(guó)際環(huán)境、國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)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(shì)各異。人口城鎮(zhèn)化方面，2003—2009年各省市出現(xiàn)較大波動(dòng)和跳躍，波峰出現(xiàn)在2005年和2008年，這是2004年世界經(jīng)濟(jì)全面復(fù)蘇和國(guó)內(nèi)過(guò)熱經(jīng)濟(jì)的正常反映。爆發(fā)國(guó)際金融危機(jī)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(lǐng)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?？臻g城鎮(zhèn)化方面，2006年是關(guān)鍵年，五個(gè)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(shì)頭，其他五省一市中，經(jīng)濟(jì)較不發(fā)達(dá)省徘徊不前，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)省有逐年下滑的趨勢(shì)。

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(cè)度值，表2列示了2008—2016年的測(cè)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(dá)到峰值。

（二）新型城鎮(zhèn)化和財(cái)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(cái)政、金融支持空間格局及其演變，本文以2003、2009、2016年測(cè)算值為例，將新型城鎮(zhèn)化水平由低值到高值分為三個(gè)等級(jí)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(shì)，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(jí)，浙江省居于第二梯隊(duì)，福建省、江西省和安徽省居于第三梯隊(duì)。

華東地區(qū)財(cái)政、金融支持由早期的財(cái)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(cái)政支持高過(guò)金融支持，這也是效率向公平的轉(zhuǎn)變，是“以人為本”管理政策的體現(xiàn)。2009年后，上海市金融實(shí)力弱化，江西省、安徽省和山東省的財(cái)政實(shí)力增長(zhǎng)很快，新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中，江西省需要著手做大做強(qiáng)金融。

表2 2008—2016年華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化水平測(cè)度值

（三）Moran′s I指數(shù)全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)

空間自相關(guān)檢驗(yàn)中，Moran′s I取正值，則表示所評(píng)價(jià)指數(shù)存在空間同質(zhì)性；Moran′s I取負(fù)值，表示所評(píng)價(jià)指數(shù)存在空間異質(zhì)性。表3報(bào)告了華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化和財(cái)政金融支持綜合指數(shù)的Moran′s I值，表明2003—2016年，僅財(cái)政支持表現(xiàn)為空間正自相關(guān)，也就是各省市財(cái)政支持呈現(xiàn)空間同質(zhì)性，存在空間溢出效應(yīng)，財(cái)政支持較高（低）的省市被相鄰財(cái)政支持較高（低）的省市所包圍。華東地區(qū)財(cái)政支持在空間分布上具有明顯的正自相關(guān)關(guān)系（空間依賴性），說(shuō)明各省市財(cái)政支持的空間分布并非完全隨機(jī)，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(shù)建模

財(cái)政支持綜合指數(shù)的全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)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(cái)政支持顯示出空間自相關(guān)特征，于是考慮將空間因素納入流率基本入樹(shù)流圖模型，并進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)。

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

新型城鎮(zhèn)化、財(cái)政和金融系統(tǒng)之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，而還原論與整體論相結(jié)合為探索系統(tǒng)復(fù)雜性指明了方向。流率基本入樹(shù)逐步仿真方法以還原論思想為指導(dǎo)，通過(guò)分別建樹(shù)，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(jié)合的思想方法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行有效研究。流圖模型共設(shè)3組流位流率對(duì)，設(shè)置仿真步長(zhǎng)為0.25年，2005年為仿真初始時(shí)間，2025年為仿真分析結(jié)束時(shí)間，模擬總時(shí)段為84。

流率基本入樹(shù)建模開(kāi)始，確定第一棵樹(shù)的流位變量為財(cái)政支持L1(t)，財(cái)政支持變化率R1(t)為流率變量；內(nèi)生變量包括財(cái)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(shù)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(shí)引入空間影響因子作為增補(bǔ)變量；內(nèi)生變量有財(cái)政支持L1(t)、新型城鎮(zhèn)化水平L3(t)、居民儲(chǔ)蓄存款、GDP變化率、貨幣增長(zhǎng)率。第三棵樹(shù)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(nèi)生變量包括財(cái)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(shí)，先依據(jù)歷史數(shù)據(jù)運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(duì)于未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的外生變量，考慮通過(guò)邏輯函數(shù)間接作用于流率變量，以第一棵樹(shù)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(guò)了10%的顯著性檢驗(yàn)，它的經(jīng)濟(jì)意義可以理解為：城鎮(zhèn)化率正向作用于財(cái)政支持變化率，城鎮(zhèn)化速度的提高要求財(cái)政支持力度的增加。對(duì)包含入樹(shù)T1(t)的子模型進(jìn)行仿真，結(jié)果正常，未發(fā)現(xiàn)異常輸出，流率基本入樹(shù)T1(t)成功建立。

最終確定入樹(shù)T1(t)的流率方程如下：

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

圖1 新型城鎮(zhèn)化及其財(cái)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(shù)和運(yùn)用Venple51逐樹(shù)仿真過(guò)程中，從仿真數(shù)據(jù)看，模型模擬的效果較好，仿真預(yù)測(cè)值與真實(shí)歷史數(shù)據(jù)之間的誤差可以控制在1%以內(nèi)，從誤差變化的趨勢(shì)來(lái)看，系統(tǒng)性偏差可以忽略，說(shuō)明模型擬合較好，基于上述理由，認(rèn)為模型的建立是合理的。

（五）參數(shù)調(diào)控仿真

參數(shù)調(diào)控仿真評(píng)價(jià)關(guān)注的是華東地區(qū)財(cái)政、金融力度的變化對(duì)新型城鎮(zhèn)化產(chǎn)生的影響。流圖仿真結(jié)果表明：

稅收收入作用于財(cái)政支持，稅收收入每提高10%，“十三五”和“十四五”時(shí)期的財(cái)政支持平均分別提高-8.67%和16.15%（圖2-3）；居民儲(chǔ)蓄存款作用于金融支持，居民儲(chǔ)蓄存款每提高10%，“十三五”和“十四五”時(shí)期的金融支持平均分別提高10.293%和10.632%（圖2-4）。預(yù)見(jiàn)在未來(lái)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中，居民儲(chǔ)蓄存款成為穩(wěn)定的支撐力量，而稅收收入受經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響更強(qiáng)，其作用力在下滑。

新型城鎮(zhèn)化的財(cái)政支持方面，財(cái)政政策力度每提高10%，“十三五”和“十四五”時(shí)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(shí)期的新型城鎮(zhèn)化水平分別提高0.451%和0.804%（圖2-3）。財(cái)政支持對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響不如財(cái)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(shí)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(chǔ)蓄存款作用于新型城鎮(zhèn)化，居民儲(chǔ)蓄存款每提高10%，“十三五”和“十四五”時(shí)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(duì)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(cái)政、金融政策和稅收收入、居民儲(chǔ)蓄存款作用于新型城鎮(zhèn)化的仿真輸出結(jié)果見(jiàn)圖2。圖2-2顯示了金融政策對(duì)新型城鎮(zhèn)化的支持作用大于財(cái)政政策，圖2-3顯示稅收收入對(duì)財(cái)政支持的作用在2021年發(fā)生反轉(zhuǎn)，由負(fù)向刺激變?yōu)檎蛲苿?dòng)，圖2-4說(shuō)明居民儲(chǔ)蓄存款首先正向強(qiáng)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(diào)控仿真輸出結(jié)果

四、結(jié)論與建議

第一，通過(guò)對(duì)華東地區(qū)新型城鎮(zhèn)化的測(cè)度評(píng)價(jià)，江蘇省和山東省的新型城鎮(zhèn)化水平處于最高等級(jí)，遠(yuǎn)高于其他省市。第二，華東地區(qū)只有財(cái)政支持存在空間正自相關(guān)性，財(cái)政支持呈現(xiàn)明顯的空間溢出效應(yīng)，財(cái)政政策在相鄰省市更容易得到復(fù)制和推廣，不同省市間的財(cái)政合作意愿在加強(qiáng)，并且這種趨勢(shì)還在繼續(xù)發(fā)展。第三，SD流率基本入樹(shù)流圖模型仿真結(jié)果表明，“十三五”至“十四五”期間金融支持比財(cái)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(chǔ)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(cái)政和金融對(duì)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的支持力度是必要的。

基于上述結(jié)論，本文對(duì)華東地區(qū)財(cái)政金融支持新型城鎮(zhèn)化發(fā)展建議如下：

第一，夯實(shí)人口城鎮(zhèn)化基礎(chǔ)，創(chuàng)新流動(dòng)人口城鎮(zhèn)化的制度設(shè)計(jì)和公共服務(wù)財(cái)政支持體系。當(dāng)前地方政府按戶籍人口來(lái)提供公共服務(wù)難以解決新型城鎮(zhèn)化帶來(lái)的流動(dòng)人口本地化和本地人口市民化帶來(lái)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(shì)，已經(jīng)從重規(guī)模和數(shù)量階段走向重質(zhì)量階段，戶籍人口城鎮(zhèn)化率提升迅速。第二，切實(shí)減輕企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化進(jìn)程?！笆濉逼陂g稅收收入的提高并不能促進(jìn)新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展，通過(guò)減稅，藏富于民，增加居民儲(chǔ)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(yùn)用金融思維強(qiáng)化財(cái)政職能，財(cái)政和金融相輔相成。在可統(tǒng)籌財(cái)力增長(zhǎng)空間十分有限的情況下，新型城鎮(zhèn)化建設(shè)進(jìn)入基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)密集期后，迫切需要?jiǎng)?chuàng)新財(cái)政投融資手段，綜合運(yùn)用各種現(xiàn)代金融工具，多渠道、多維度地從資本市場(chǎng)上籌集城市建設(shè)發(fā)展資金。如江蘇省為新型城鎮(zhèn)化建設(shè)融資融智，聚焦頂層設(shè)計(jì)，進(jìn)入開(kāi)展新型城鎮(zhèn)化建設(shè)投融資體制改革。