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城镇化进程中财政金融论文

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一、引言

城镇化是新时期“四化”建设的重要组成部分,党的十八大报告中多次提及城镇化,并将城镇化作为全面建设小康社会的核心内容,作为破解经济结构性矛盾、实现经济可持续发展的重要推动力。这主要是由于城镇化不仅本身与工业化、农业现代化具有显著的联动性,而且城镇化带来的结构调整和内需释放对处于经济转型期的中国有着非同寻常的意义。自改革开放以来,中国的城镇化取得了一定的成绩,大量的农村人口涌入城市,城市的地理面积也在不断扩张。但中国的城镇化进程存在诸多矛盾和不足,一个突出表现是人口城镇化速度明显滞后于空间城镇化速度,即伴随着城镇建成区大规模扩展,大量农村土地被占用,城镇空间外延迅速扩张,而城镇人口增长速度却没有随之同步提高。许多学者指出这并不是真正意义上的城镇化,而是一种扭曲的城镇化。实际上城镇化进程中出现的扭曲现象是由中国的宏观现实造成的,特别是对于中国这样一个转型经济体而言,空间城镇化凌驾于人口城镇化的现象,本质上与财政金融政策偏向空间城镇化而轻视人口城镇化有关。本文从测度财政金融政策支持城镇化的效率入手,分析其中不足和问题根源,并提出优化财政金融政策推进城镇化健康有序发展的政策建议。

二、财政金融政策支持城镇化的效率分析

在中国的城镇化推进过程中,财政金融政策是重要的支持政策。本文基于DEA的Malmquist指数方法,采用中国的省际面板数据,测度财政金融政策支持城镇化的效率,分析其中不足和问题根源。

(一)测度方法

采用基于数据包络分析(DEA)的Malmquist指数法对财政金融政策支持城镇化的效率进行测度。DEA方法由Charnes等(1978)提出[1],该方法利用数学规划和统计数据确定最优的生产前沿,并通过比较决策单元(DMU,DecisionMakingU-nits)偏离生产前沿的程度来评价它们的相对有效性。基于DEA的Malmquist指数可作为效率指数(Caves等,1982)[2],用来表示从t期到t+1期的整体生产效率变动情况。若Malmquist指数大于1,则说明生产效率呈现上升的趋势,若Malmquist指数小于1,则说明生产效率呈现下降的趋势,Malmquist指数等于1,则说明生产效率没有变化。作为非参数方法,基于DEA的Malmquist指数法测度效率具有以下几个优点:(1)不需要假设具体的生产函数形式,避免由于错误的模型假设而导致实证结论出现偏差;(2)可以用来评价多投入和多产出的综合效率问题,避免了指标的单一性;(3)不需要对投入和产出的指标变量进行单位变换处理,决策单元的最优效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关;(4)无须任何权重假设,而以决策单元输入输出的实际数据求得最优权重,具有较强的客观性。DEA方法有多种形式,但总的来说,根据对规模报酬是否可变的假设,可以分为CCR模型和BCC模型两大类:前者假设规模报酬不变,而后者假设规模报酬可变。另外,DEA分为投入导向模型和产出导向模型。投入导向模型要求在不增加产出的情况下,使得投入最小化;而产出导向模型则是计算在投入不变的情况下,如何使产出最大化。在规模报酬不变的情况下,二者计算出来的技术效率值是相同的,而在规模报酬可变的情况下,二者计算出的效率值一般不相同。考虑到本文研究的是财政金融政策在推进城镇化方面的效率,其目标是在财政金融政策资金总量一定的情况下,尽可能协调资金分配并提高资金使用效率来推进城镇化,因此本文使用产出导向型的DEA模型。同时考虑到规模报酬不变的假定十分苛刻,本文使用产出导向的BCC模型作为基本的DEA模型。基于BCC模型的Malmquist指数法,不仅能够对同一时期的效率进行分析,而且能够分析不同时期之间,决策单元的效率变化情况。

(二)投入、产出变量和数据

首先来考察投入变量———财政政策与金融政策。按照通常的做法,财政政策用政府一般预算支出占GDP的比重来度量;对于金融政策的度量,我们借鉴Arestis等(2001)的做法,采用金融机构贷款总额占GDP的比重来测度。我们再来看产出变量———城镇化水平。城镇化是人口向城市集中和城市空间扩展的复合过程。城镇人口的数量可以在一定程度上衡量一个地区的人口城镇化程度,城市建成区面积可以衡量该地区的空间城镇化程度,因此采用城镇人口与城市建成区面积之比即城市人口密度来综合反映地区的城镇化水平,也可反映出该地区城镇化发展的健康程度。根据该指标含义,当一个地区的城市人口密度下降时,说明该地区的人口城镇化滞后于空间城镇化,这并不是健康有序的城镇化。图2直观地描绘了2004—2012年城市人口密度的变化趋势。自2004年以来,城市人口密度出现了明显的下滑趋势,这反映了城市化进程中存在人口城镇化滞后于空间城镇化的现象,暴露出城镇化进程存在的现实问题。本文的实证研究采用中国的省际面板数据,横截面共包括中国大陆的31个省、直辖市或自治区(以下简称省)。21世纪后,中国出现了明显的城镇化提速迹象,基于数据的可比性和可得性原则,笔者最终选择了2004—2011年的数据进行实证分析。各变量的定义和描述性统计具体如表1所示。基于DEA的Malmquist指数方法,图2报告了利用DEAP程序,得到的2005-2011年中国31个省份的财政金融政策支持城镇化效率指数。测算结果表明,从整体发展趋势来看,大部分年份的财政金融政策支持效率小于1,说明支持效率呈下滑态势,这从一定程度上反映出财政金融政策并没有很好地支持城镇化建设,这极有可能与财政金融政策偏向于空间城镇化而忽视人口城镇化有关。而且,从演化趋势来看,这种财政金融政策支持效率下降的迹象在近期比样本初期表现得更为明显。表2给出了2005—2011年中国各省财政金融政策支持城镇化的Malmquist指数测算数据。从Malmquist指数来看,没有任何省份在7年内效率连续上升(Malmquist指数大于1),大部分年份各省的财政金融政策支持城镇化效率都出现了下降。特别在2009年最为严重,在该年只有3个省份(天津、上海和山东)的Malmquist指数大于1,其他28个省份的Malmquist指数都小于1,说明这一年财政金融政策支持城镇化效率下降最为明显。实证结果表明,大多数省份在利用财政金融政策推进城镇化效率方面没有提升,其原因是多方面的。笔者认为这与目前地方政府“唯经济增长”的发展模式紧密相关,在中国地方官员“锦标赛模式”的晋升体制下,地方官员往往以GDP指标代替居民的偏好,上级领导也乐意用GDP这个简单可测的指标来评判下级官员的晋升资格。因此,GDP增长成了地方官员的首要目标,也是政府财政金融政策的导向,从而导致财政金融政策偏向GDP,忽视民生和社会福利。特别是中国当前的土地财政收入已占到地方政府财政收入相当高的比重,使中国地方政府对土地财政产生很强的依赖性。土地财政收入的形成直接带动了空间城镇化,而受现行地方官员考核机制制约的土地财政支出结构又造成地方政府积极推动空间城镇化,消极应对人口城镇化。在两方面的共同作用下,中国空间城镇化速度快于人口城镇化,产生了城镇化过程中的诸多矛。

三、结论与政策建议

城镇化在中国未来的经济社会发展中将会占据越来越重要的地位,其中蕴含的巨大内需空间和发展潜力对处于经济转型期的中国有着非同寻常的意义。但就现实来看,中国的城镇化发展存在着人口城镇化明显滞后于空间城镇化的问题,这与当前的财政金融政策密切相关。基于DEA的Malmquist指数方法,本研究测算了2005—2011年中国31个省份的财政金融政策支持城镇化效率指数,结果发现,从整体发展趋势来看,大部分年份的财政金融政策效率呈下滑态势,财政金融政策并没有很好地支持城镇化建设,这突出地表现为财政金融政策偏向于空间城镇化而忽视人口城镇化。原因主要是受现行地方官员考核机制制约,地方政府在“政治锦标赛”中,倾向于积极推动空间城镇化,消极应对人口城镇化。基于本文研究,为进一步推进城镇化,促进城镇化健康有序地发展,需要从如下几个方面着手:第一,彻底转变地方官员以GDP增长为核心的锦标赛晋升模式。只有建立正确的考核导向和考核指标体系,才能客观正确地引导地方政府行为。因此,要切实推进城镇化进程,避免出现人口城镇化落后于空间城镇化的现象,必须调整地方政府的目标函数,把人口城镇化和空间城镇化赋予同等的权重,才能协调处理人口城镇化和空间城镇化的发展,妥善处理城镇化过程中的诸多问题。第二,建立健全税收体系。合理划分中央与地方政府财政权利,调节中央政府与地方政府税收比重,严格划分中央税、地方税和共享税的税种结构,并依此优化不同层级的财政收入结构,增强地方政府财政的可持续能力。尤其是要稳定基层政府的税收来源,转变以往以土地财政为主的地方税收困境,通过征收物业税、资源税等办法,并逐步尝试房产税等新型税种来稳固税源。第三,建立合理的金融资源供给模式。通过招标、特许经营、建设-经营-转让等方式构建公共部门与民企合作模式,建立并完善公共投资带动民间投资的新机制。改变长期偏向城镇和城市居民的金融政策导向,努力推进资金向农村居民倾斜,通过金融扶持推进农村居民进入城市创业和就业,推进人口城镇化与空间城镇化的协调发展。

作者:张明 张桐源 黄庆华 单位:西南大学政治与公共管理学院

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