城镇化与农业保险论文

2022-04-20

摘要：在城镇化推进过程中，城市基础设施、公共服务设施和住宅建设等带来的巨大投资需求，农业产业化发展带来的信贷资金需求，城镇消费群体不断扩大带来的消费金融需求，是近期各大商业银行关注的热点。本文对我国城镇化发展进程和相关金融需求进行了系统研究，分析了金融支持对城镇化建设中存在的问题和难点，并提出了相应的对策和创新建议。以下是小编精心整理的《城镇化与农业保险论文(精选3篇)》的相关内容，希望能给你带来帮助!

城镇化与农业保险论文篇1：

政府引导信贷支持欠发达地区城镇化的系统动力学分析

摘要：本文以系统动力学模型和Vensim软件为分析工具，对政府引导信贷支持欠发达地区城镇化模式进行了系统动力仿真研究。结果表明：加大对信贷资源的引导力度，将明显有利于加快清远市城镇化进程。因此，政府应该通过加快建立和完善担保体系、加快发展县域保险、加快完善信用体系建设、引入开发性金融、完善激励机制等手段引导信贷资源服务于欠发达地区从而加快其城镇化进程。

关键词：城镇化；政府引导；系统动力仿真

一、引言

广东省欠发达地区由于商业银行经营战略的取向、担保体系不健全、县域保险体系不完善、市场主体缺乏有效的抵押物、财政补贴力度不够、税收优惠不多等诸多原因，导致了金融机构存贷比低、资金闲置或外流，金融资源没有更好地服务于当地经济发展，弱化了金融对欠发达地区城镇化的推动作用[1-2]。以粤北地区广东清远市为例：2003—2009年，清远市金融机构存贷比呈现逐年下降趋势，存贷比平均为48%，分别比广东省和珠三角地区金融机构存贷比低14和16个百分点。与此同时，2009年末清远市以非农业人口比重表示的城镇化率仅为29%，位居全省倒数第五①，分别比广东省、珠三角平均水平低23、42个百分点。

一方面城镇化背景下基础设施、中小企业、农业产业化组织、城镇居民资金需求不断增大，另一方面欠发达地区的金融资源却不断流出本区域。在城镇化升级为国家重要战略方针背景下，有必要通过政策引导将更多信贷资源留在本区域内，甚至吸引辖区外金融资源以更好地服务于本地经济加速城镇化建设。基于此，本文以下部分将以粤北山区清远市为例，对政府引导信贷资源支持欠发达地区城镇化建设模式进行论证，并在此基础上运用系统动力分析这一工具②，从动态系统的角度将信贷支持与城镇化建设结合起来，进行定量的系统仿真研究，以探索不同信贷支持力度下城镇化率变化的规律，并提出相关的对策建议。

二、引导信贷支持欠发达地区城镇化的必要性和可行性分析

（一）引导信贷资源服务清远市城镇化的必要性分析③

1．完全市场化会导致市场失灵。逐利性是商业性信贷资金的天然本性，各类金融机构都是自主经营、自负盈亏的企业法人，必定要按照成本—收益法则对贷款项目进行营利能力分析，这也是保证其对城镇化资金可持续性投入的内在要求。清远市属于欠发达地区，城镇化过程中的基础设施、企业、个人会产生巨大的资金需求，完全依靠市场化手段，会出现“市场失灵”行为，金融资源会源源不断流向发达地区，出现“纳克斯”恶性循环。解决这些问题，不能依靠市场自发方式，而要立足主动的建设，因此为更好发挥金融对城镇化的推动作用，加强清远市城镇化进程，有必要对金融资源进行引导。

2．城镇化对地方、国家经济增长模式转型具有重大战略意义。长期以来，由于内需不足，我国形成了依靠投资和出口不可持续的经济增长模式。城镇化可以有效的拉动内需，对转型具有重要的意义。中央要求要以中小城镇和小城镇为发展重点，放开户籍制度，着力推进城镇化。地方受制于城镇化过低的倒逼影响，也在大力通过招商引资，发展工业以促进城镇化。既然政府层面上如此高度重视城镇化，政府在招商引资，以工业化促城镇化的同时，应重视金融对城镇化的推动作用，有必要对金融资源加以引导。

（二）引导信贷资源服务清远市城镇化的可行性分析

1．城镇化金融与农村金融有所不同。城镇化进程中所派生出的各种金融需求与农村金融需求相比风险较小。随着珠三角产业转移的推进，大城市的工业生产链条已经逐渐延伸到县域、镇域，产业集群使企业间的相互协作、合作关系更加紧密，这些都在迅速地改变着县域的经济结构①。县域经济不是风险较大的农业经济，县域金融市场也不是“食之无味，弃之可惜”的弱势市场。土地流转速度的加快，规模化、产业化生产方式被大规模采用，形成了“公司+农户”、“公司+基地+农户”、“公司+中介组织+农户”等联营化生产模式，这些都有效地降低了农户生产的风险。

2．中国人民银行（以下简称央行）、中国银行业监督管理委员会（以下简称银监会）等监管部门高度重视县域金融的发展。央行明确提出“鼓励县域银行业金融机构将新吸收的存款主要用于当地发放贷款”、银监会强调“2010年各银行金融机构小企业信贷投放的增速要确保不低于全部贷款增速，信贷投放的增量要确保不低于全年”、“2010年涉农贷款要努力实现‘三个高于’目标，即各银行业金融机构涉农贷款增速高于贷款平均增速，增量和占比均高于上年”。这些都为引导金融资源服务县域，支持城镇化进程提供了政策环境。

三、引导信贷支持广东清远市城镇化的系统动力学分析

（一）金融发展促进城镇化的传导机制分析

金融发展主要通过三个渠道作用于城镇化进程。

1．金融发展为城镇建设提供资金支持。城镇化的实质是农村居民进入城镇、落户城镇，因此伴随着城镇化进程发展，城镇公共基础设施如交通、市政等需求会越来越大。城镇基础设施的建设资金，除了来源于财政拨款外，主要来源于银行信贷、市政债券等。而金融部门的职能正是通过聚集社会闲资金，积少成多，将个人和企业盈余配置到城镇基础设施的建设中去，因此金融发展可以为农村居民进入城镇提供“安居”的环境。

2．金融发展为非农业产业提供资金支持。城镇化的实质是要将农村剩余劳动力转移到非农产业中去，而吸纳规模庞大的农村剩余劳动力需要有发达的非农产业，特别是劳动密集型中小企业。因此，金融发展可以通过支持乡镇企业、民营企业等劳动密集型企业，提高非农就业人口比例，为农村居民进入城镇提供“乐业”的环境。

3．金融发展为农村经济发展提供金融支持。城镇化进程要求在将农村剩余劳动力转移到城镇的同时，还要保证农村能为城镇化提供足够的农业剩余（如农产品），即要保持并不断提高农村的劳动生产率。随着农村土地流转速度的加快，农业产业化生产、规模化生产必将取代小农生产成为新的农业生产方式，因此，金融发展可以为农业产业化、规模化生产提供金融支持，从而提高农业劳动生产率，促进农民增收，从而加速城镇化进程（见图1）[3]。

（二）引导信贷支持城镇化的系统动力学仿真

1．系统模型的混合图

以金融发展作用于城镇化的传导机制为基础(见图1)，运用系统动力学软件（Vensim5.8），建立系统动力学流程图（见图2），以对金融发展推动城镇化进行仿真。模型中3条回路分别为：（1）城镇化水平→金融增长率→储蓄投资转化率→投资增长率→城镇化速度→城镇化水平；（2）城镇化水平→金融增长率→储蓄投资转化率→农业贷款增速→农村GDP增长率→农民收入增速→城镇化速度→城镇化水平；（3）城镇化水平→金融增长率→储蓄投资转化率→企业融资增速→二三产业增速→非农就业增速→城镇化速度→城镇化水平。

2．系统方程的构造

在系统动力学混合图建立完成后，要对混合图中所涉及的所有变量参数赋予初值以及建立函数关系才能运行。本文的参数初值用《清远统计年鉴》（1998—2009）和中国人民银行金融统计监测管理信息系统的原始资料进行回归分析和指数平滑法初步确定，然后在模型调试中不断修正，取使模型结果相对稳定且仿真结果与真实值总体误差水平达最小时的参数，作为模型最终运行的参数。本文系统动力学模型的主要变量及其模型数值关系如下①。

金融规模总量=INTEG（+金融规模总量增加值，金融规模总量初值）（万元）

金融规模总量增加值=金融增长率×金融规模总量（万元）

金融增长率=金融历史增长率×城镇化水平×1.7

金融历史增长率=0.05

城镇化水平=INTEG（+城镇化速度，城镇化水平初值）

城镇化速度=（1+历史城镇化速度）0.4×（1+农民收入增速）0.3×（1+非农就业增速）0.2×（1+投资增长率）0.1-1

历史城镇化增速=0.006

农民收入增速=（1+农村GDP增长率）0.5×（1+农民收入历史增速）0.5-1

历史农民收入增速=0.03

农民收入水平=INTEG（+农民收入增量，农民收入初值）（元）

农民收入增量=农民收入水平×农民收入增速（元）

农村GDP总量=INTEG（+农村GDP增量，农村GDP初值）（万元）

农村GDP总量=农村GDP总量×农村GDP增长率（万元）

农村GDP增长率=（1+农业贷款增速）0.8×（1+农村历史GDP增长率）0.2-1

农村历史GDP增长率=0.05

农业贷款规模=INTEG（+农业贷款增量，农业贷款初值）（万元）

农业贷款增量=农业贷款规模×农业贷款增速（万元）

农业贷款增速=（1+储蓄投资转化率）0.8×（1+农业贷款历史增速）0.2-1

农业贷款历史增速=0.05

储蓄投资转化率=金融增长率×对金融资源的引导力度×1.6

对金融资源的引导力度=1

城镇基础设施投资=INTEG（+城镇基础设施投资增加额，城镇基础设施投资初值）（万元）

城镇基础设施投资增加额=城镇基础设施投资×投资增长率（万元）

投资增长率=（1+储蓄投资转化率）0.7×（1+固定资产投资历史增速）0.3-1

固定资产投资历史增速=0.04

非农就业规模=INTEG（+非农就业增量，非农就业初值）（万人）

非农就业增量=非农就业规模×非农就业增速

非农就业增速=（1+二二产业增速）0.8×（1+非农就业历史增速）0.2-1

非农就业历史增速=0.04

二三产业增速=（1+企业融资增速）0.6×（1+二三产业增速）0.4-1

企业融资规模=INTEG（+融资增量，企业融资水平初值）（万元）

融资增量=企业融资规模×企业融资增速

企业融资增速=（1+储蓄投资转化率）0.7×（1+企业融资历史增速）0.3-1

企业融资历史增速=0.05

3.政策变化对城镇化影响的仿真与结果分析

以2006年为基期，仿真时期为2006—2018年，分别给出当引导力度为1和引导力度为1.2、1.4时各主要变量的动态变化情况（见图3~图7）。引导力度为1表明政府和金融管理部门对金融资源保持当前的态度，引导力度为1.2表明政府和金融管理部门出台措施，对金融资源引导力度加大20%；引导力度为1.4表示对金融资源引导力度加大40%。仿真结果表明，如果加大对清远市金融资源的引导力度，非就业规模、企业融资规模、农业贷款规模、城镇基础设施投资、城镇化水平等将会上升（见表1、图3~图7）。加大对金融资源的引导力度，将有利于提高清远市城镇化率。当引导力度为1时，到2018年清远市城镇化率为65.57%；当引导力度为1.2时，到2018年清远市城镇化率为67.90%；当引导力度为1.4时，2018年清远市城镇化率为70.29%[4]。

四、结论及启示

本文在探讨了金融支持城镇化建设的作用机制基础上，建立了系统动力仿真模型并分析了不同政府引导力度下信贷对清远城镇化率变化的影响。仿真结果表明：加大对信贷资源的引导力度，将显著提高清远市城镇化率。因此，作为欠发达地区的政府部门（地方政府、国家金融监督管理机构），应通过优化本区域内政策环境以诱导更多的信贷资源服务城镇化建设，从而加快城镇化进程。具体有以下几点：

1．完善激励机制，引导商业性金融支持城镇化建设。一是政府和金融管理机构通过放宽市场准入、培育市场主体、实现机构多元化、促进市场竞争的同时，利用税收优惠措施保障金融机构的资金收益和获利水平，吸引更多的本地资金、外部资金和金融机构进入清远市辖区内，激励各类金融主体提高服务于城镇化的功效。二是政府和金融管理部门按各金融机构对城镇化的支持力度给予物质和非物质奖励，如：可根据辖区内各银行类金融机构对本地经济发展的贡献给予相应的税费减免优惠、优先给予其政府性质投资项目融资的机会、央行给予法定存款准备金率、再贴现率、再贷款利率等方面的优惠。对积极参与辖区城镇化建设的金融机构给予明确的褒扬和宣传，从而对其产生良好的正面效果和社会声誉，提高其信用水平和公众形象，节约其信息成本和交易成本。

2．发挥政府作用，引入开发性金融支持城镇化建设。一是加强政府与国家开发银行的合作，组建综合性融资平台，包括城建平台和中小企业融资平台，赋予融资平台整合各种资源以建立偿债机制。二是由地方政府按照国家产业政策和地区的战略规划需要，整合内部资源，选择确定项目，推荐申请开发银行借款[5]。

3．加快建立和完善担保体系。一是各级政府可通过积极推进和建立中小企业信用担保体系，推动对中小企业的信用担保，为企业融资创造条件。二是可建立担保基金补偿机制，增强担保公司资金实力，可在财政支出中按比例提取启动资金，建立市、县、乡多层次的信用担保机构，由财政、银行、企业、社会共同出资建立中小企业担保基金。三是大力发展企业间互助性和民营商业性担保机构，扩大担保覆盖面，分散和化解风险的贷款信用担保体系。

4．加快发展县域保险，深化银保合作。一是积极推进“三农”保险，扩大政策性农业保险覆盖面。在能繁母猪保险、农村住房保险、森林火灾保险试点基础上，可推动农民工意外伤害保险发展。积极发展农村小额保险，适时扩大试点区域和参与机构。二是在银保合作中创新金融产品。可在传统保险产品的基础上，深化银保合作，根据城镇化进程中企业、居民的金融需求变化，推出针对企业扩大生产贷款、居民消费贷款和经营性贷款的信贷保险产品，探索建立保险与信贷的联动机制，缓解城镇化进程中企业、居民的“融资难”问题。

5．加快完善信用体系建设，加强金融产品创新。一是人民银行在个人征信系统、企业征信系统的基础上，借鉴“茂名模式”、“郁南模式”引入农户征信系统，着力打造覆盖城乡的信用体系。二是鼓励金融机构加快金融产品创新，弱化抵押物在信贷中的作用，强化担保、信用的作用，同时要大力推广新型的信贷方式（如农信社的“金摇篮”信贷、工行的供应链融资等），为城镇化进程中企业、居民提供更贴心的服务。

（责任编辑：张恩娟）

参考文献：

[1]范兆斌，左正强.区域金融发展与广东省城镇化问题研究[J].经济纵横，2004（12）.

[2]中国人民银行中山市中心支行货币信贷管理科.广东城镇化发展与金融支持[J].广东金融统计与分析，2010（12）.

[3]李新星.我国城市化进程中的金融支持研究[D]．湖南大学硕士学位论文，2009.

[4]李旭.社会系统动力学：政策研究的原理、方法和应用[M].上海：复旦大学出版社，2009.

[5]陈元.开发性金融与中国城市化发展[J]．经济研究，2010（7）.

作者：中国人民银行清远市中心支行课题组

城镇化与农业保险论文篇2：

金融产品创新支持城镇化发展的思考

关键词：城镇化；商业银行；产品创新；金融支持

随着我国经济增速放缓，结构转型调整压力增大，传统依赖外需和投资的发展模式难以为继，以城镇化为代表的扩大内需方式将成为中国未来发展的重要源动力。目前，我国常住人口城镇化率为53.7%，户籍人口城镇化率约36%，不仅远低于发达国家80%的平均水平，也低于人均收入与我国相近的发展中国家60%的平均水平，具有较大的发展空间。2014年3月，国务院正式印发《国家新型城镇化规划》，提出到2020年，实现常住人口城镇化率达到60%左右，户籍人口城镇化率达到45%左右，预计涉及人口1亿。在城镇化推进过程中，城市基础设施、公共服务设施和住宅建设等巨大投资需求，农业产业化发展带来的信贷资金需求，城镇消费群体不断扩大带来的消费金融需求，将会对我国经济发展产生重要的影响，也是各大商业银行关注的热点。本文对我国城镇化发展的现状、金融需求和存在问题进行深入研究，并提出相关改进建议，具有较高的理论和现实意义。

一、我国城镇化发展概况

（一）城镇化的定义和范畴

城镇化是指人类生产和生活方式由乡村型转化为城市型的动态过程，是乡村人口向城市人口转化以及城市不断发展完善的过程。由于各个国家在政治制度、经济发展水平等方面的不同，城镇化在不同时期的内涵和表现形式也各有差异。考虑到国内城乡二元体系及户籍制度等国情，本文中的城镇化指的是在国民经济发展到一定阶段时，伴随着新型工业化的发展，非农产业在城镇集聚、农村人口向城镇集中、农业人口向城镇居民身份转变的发展过程。

（二）我国城镇化发展历程和现状

随着经济的快速发展和产业集聚效应日益显现，我国城镇化呈现快速发展之势。1978—2013年，我国城镇化率从17.9%提升到53.7%，年均提高1.02个百分点，城镇常住人口也从1.7亿人增加到7.3亿人，取得了长足的进步。但与美国、日本等发达国家80%以上的城镇化率相比，我国仍有较大的差距，特别是在户籍人口城镇化率方面，由于户籍制度的限制，大量农业转移人口难以融入城市社会，市民化进程滞后。目前，我国户籍人口城镇化率只有36%左右，约有2.34亿被统计为城镇人口的农民工及其随迁家属，未能在教育、就业、医疗、养老、保障性住房等方面享受城镇居民的基本公共服务，产业集聚与人口集聚不同步，人口城镇化远滞后于工业化。

二、城镇化建设的金融需求分析

“纳瑟姆曲线”表明，当城镇化水平达到30%而继续上升至70%的区间，是城镇化率上升最快的发展阶段，突出特征就是需要大量的资金投入，而我国53.7%的城镇化率正处于这一阶段。城镇化的发展离不开金融的支持，金融对各种城镇化机制的转换和实现发挥着基础性和支撑作用。新型城镇化不是“单兵突进”，而是与工业化、信息化、农业现代化“四化”共同发展。通过四化同步、互相促进，赋予新型城镇化更加旺盛的生命力。因此，城镇化发展会在城镇化基础建设、农业产业化发展及农民市民化三大领域具有大量的金融需求[1]。

（一）城镇建设的金融需求分析

发展城镇经济和增加基础设施投入都需要大量的金融资源进行支持。一方面，如水利、公路、电网等城镇基础设施属于公共物品范畴，存在周期长、资金占用额大、成本回收时间长的特点，近年来国家不断加大“三农”投入力度，仅2013年中央财政就安排“三农”支出1.38万亿，但单纯依靠政府财政资金并不足以支撑整个建设项目。根据测算，每转移一个农村人口平均需要的城市建设费用达5-6万元，按照转移农村人口1亿估计，仅城镇化硬件环境建设一项投入就将高达5-6万亿，资金需求巨大，而向金融体系进行融资就成为募集资金的重要手段。另一方面，城镇化发展将会促进第二、三产业的快速发展，其经济主体就是城镇中的小微企业，而小微企业发展的最大难点就是缺乏信贷资金支持。由此可以，在城镇化进程中，在城镇基础设施建设和产业升级等方面，将会产生大量的金融信贷需求。

（二）农业产业化的金融需求分析

随着县域工业化、农业现代化不断推动城乡经济资源要素和农业产业化项目向城镇流动集聚，农业产业化企业逐渐发展壮大，带动地区产业融合加快，商贸物流业快速发展，农业龙头企业、合作组织和种养大户日益成为城镇化领域发展的主要力量，带动融资需求主体扩张，融资额度提高。据统计，到“十二五”末期，农产品生产加工业、流通、农业生产资料制造业的信贷需求，分别有望达6.3万亿元、1.9万亿元和1.4万亿元。种养大户发展规模化生产，龙头企业的产业整合，物流基础设施建设和服务，农业生产资料的规模化扩张、产业升级和资产整合等都将催生大量的金融需求，对融资灵活性和担保多样性的也提出了更高的要求。

（三）农民市民化的金融需求分析

在城镇化进程中，随着城镇居民收入增加和消费群体不断扩大、消费结构升级、消费潜力逐渐释放，将会催生大量的消费金融需求。中国科学院《中国可持续发展战略报告（2005）》中指出，在城市基础设施完备的前提下，每将一个农民转变为城市居民平均需支付成本2.5万元。在此过程中，居民将会在住宅、装修、汽车等领域产生大量的消费信贷需求，同时，围绕农民市民化和公共服务均等化，在教育医疗、社会保障、代缴代付、支付结算、理财、拆迁补偿款管理等领域，也有大量的非信贷类业务需求。

三、金融支持城镇化建设存在的问题和难点

从国外实践来看，城镇化进程需要庞大的资金和较长的时间跨度，必须借助商业资本的参与，单纯依靠政府力量是无法完成的。长期以来，我国城镇化发展战略的金融支持都是在政府主导体系下开展的。但随着市场经济不断深入和政府角色变换，我国城镇化金融支持体系必将逐渐从政府主导型向市场主导型转变，在这一转变和过渡过程中，金融支持城镇化发展存在几个有待解决的问题。

（一）高风险低收益，商业银行缺乏重视

一是金融机构市场定位与城镇化战略存在矛盾。除了农业银行和信用社（农商行）外，我国大多数的商业银行目标定位于大中城市和城市居民，在小城市、城镇和农村地区网点较少，信贷投放和金融支持明显不足[2]。在有限的城镇领域信贷投放中，资金更多的配置给国有企业和集体企业，对城镇化发展具有重要意义的小微企业获得的信贷资金占比却不高。二是“三农”领域的高风险与商业银行的风险偏好存在矛盾。除了一些发达地区外，我国农村的大部分农户还从事着传统的小农生产，抗风险能力较差，预期收益也不高，使得涉农贷款不良率明显高于二、三产业贷款，导致涉农贷款占用经济资本高，风险系数大，计提拨备多，银行出于规避风险角度，不愿过多的投入金融资源。

（二）以间接融资为主，金融支持手段单一

目前，发达国家之所以有很高的城市化率，是与其充分利用本国发达的资本市场融资功能息息相关，如美国地方城镇化融资的主要渠道是市政债券，全美共有约55000个市政债券发行者，包括机场、公路、区域电网、港口等基础设施项目都可以通过发债募集资金。从投资者来看，美国市政债券的投资群体多元化，包括个人、保险公司、银行、共同基金、信托基金、封闭式基金、公司、对冲基金等。然而，由于我国资本市场发展不健全，导致货币和资本市场之间缺乏联动机制等问题，直接融资比重不高。从2004—2013年，我国社会融资规模由2.9万元增长至17.3万亿元，年均增速高达59.7%；同期人民币贷款占社会融资（间接融资）总比重，由79.2%下降至51.4%，但同期美国间接融资占比仅为14%，以银行为主导融资的日本和德国，2012年间接融资比例也在30%左右。虽然我国部分省份以城投债等形式开展了一些直接融资探索，但从全国整体情况来看，仍以国家政策性贷款和商业信贷为主，间接融资处于主体地位，直接融资占比明显偏低。

（三）抵押担保方式不足，制约涉农及小微贷款发展

随着农业生产规模的扩大和专业化程度提高，现代农业企业、小微企业和农户具有大量的信贷资金需求。然而，缺乏有效足额的抵押担保物，成为制约涉农及小微贷款的重要原因。由于土地流转存在一定政策限制，农民缺乏有效且易衡量价值的资产，偏远城镇和农村地区与抵质押物相配套的登记评估定价等中介机构流转市场仍相当贫乏，导致银行无法对企业和农户的资产价值进行有效衡量，不易判断借款人的信用水平和还贷能力。同样，城镇中的小微企业，由于财务制度不规范、缺乏房产等足额抵押物，出于风险规避等角度，商业银行不愿开展相关业务。据统计，作为推动城镇经济增长支柱力量的小微企业，其初始资金约有74%为自有资本，来自家庭朋友或风险投资类资金约17%，其他渠道的非金融机构融资约9%，而商业性贷款比例几乎为0；在成长过程中，自筹资金约占30%，资本盈余约占27%，银行借贷约占15%，企业间贸易信贷约占8%[3]。大量小微企业和农户无法获取金融支持，制约了城镇化的发展动力。

四、加强金融支持城镇化建设的相关建议

（一）创新风险分担方式，调动金融机构积极性

由于城镇化的长期性和风险性，其发展需要地方政府和银行、保险、信托等金融机构的共同努力。建议探索由政府设立风险补偿基金，财政和银行共同建立贷款项目库，入库贷款形成不良，由风险基金补偿银行的新机制，提高财政资金对银行经营风险的缓释能力，从而激发金融机构支持城镇化发展的积极性。同时，加强农业保险与银行的合作，联合控制风险。如开展农产品订单融资，通过引入贸易信用险来替代传统的贷款担保，将贸易的应收款作为还贷来源，能够有效降低担保门槛，同时防范风险。总之，通过多方参与来分担金融机构风险，提高商业银行参与城镇化建设的积极性。

（二）创新抵押担保模式，满足个性化融资需求

城镇化建设运作模式中，包括委托代建、BT（BOT、PPP）、联合开发等模式被广泛应用，而商业银行现有城镇化产品相对单一，难以满足各种差异化的金融需求。建议商业银行根据客户情况和特点，创新抵押担保方式。如对城镇化基础设施建设，采取银团贷款、融资租赁等方式为其提供资金支持；对农业产业化龙头企业产业链上下游农户、农民合作社社员，大力推广“公司+农户”、“合作社+农户”等方式[4]，通过企业增信，来锁定产业链上下游农户、订单农户、合作社社员、农村个人生产经营大户等新型农业经营主体的金融需求。对土地流转试点地区以及农机专业大户、家庭农场等，探索采用房地产、大中型农机具、林权、土地经营权、宅基地使用权抵押等多种担保形式。此外，还可根据地方特色产业，采取专业担保公司担保、法人保证担保等方式，批量进行农户贷款准入。

（三）创新融资模式，发展投行产品提升直融占比

为满足客户多层次融资需求，商业银行必须在传统信贷之外，为客户提供涵盖信贷与非贷融资的服务方案。如进一步拓宽投资银行服务领域，加快发展城镇化建设相关的债券承销、农业龙头企业上市、并购重组、资产证券化等与资本市场关联的融资顾问业务，为客户打通资本市场融资通道。同时，综合运用租赁、信托、保险、产业投资基金等领域的金融资源，多渠道满足客户融资需求。

（四）创新消费金融产品，满足农民市民化金融需求

城镇化的发展，带动居民收入提高、消费结构升级，为金融机构培养和储备了一大批潜力客户群体，为存贷款、支付结算、投资理财等业务全面发展提供了新机遇。建议依托各地政府推进城镇化和新农村示范村建设进程，因地制宜推出住宅购建类、装修类和个人消费类的融资类产品。围绕农业人口转入城镇所带来的市场机遇，为其提供涵盖医保、社保、交通等支付结算类产品。同时，顺应居民消费升级，积极推出符合城镇化客户需求的存款类和理财类产品，满足其资产保值增值的金融需求。

（五）借助新兴技术，创新城镇化电子渠道综合服务能力

充分把握农村金融信息化前景，以及移动通信、广播电视、互联网技术在农村金融领域的推广应用，推出电子化支付结算产品、在线金融服务方式、电视银行等低成本、高效能的创新产品。通过电子渠道扩张来弥补物理网点的不足，进而提高城镇化及三农产品办理的便捷性。

（责任编辑：张恩娟）

参考文献：

[1]姜瑞斌.转型时期的城镇化建设与金融支持[J].农村金融研究，2013（7）：63-68.

[2]范立夫.金融支持农村城镇化问题的思考[J].城市发展研究，2010（7）：63-66.

[3]王士伟.农村城镇化进程中金融支持存在的问题及对策[J].经济纵横，2011（7）：60-63.

[4]中国农业银行战略规划部城镇化课题组.为新型城镇化量身打造金融产品线[J].农村金融研究，2013（7）：69-71.

作者：王硕

城镇化与农业保险论文篇3：

房价与城镇化进程关系及影响研究

摘要：城镇化水平对房价的积极影响与城镇化水平、经济发展水平契合程度以及城镇规模相关，并且城镇化水平对房价上涨弹性有增加的趋势，在房价上涨对城镇发展的反馈机制中调整目前两极化非均衡发展的城镇化路径，即在地区差异化的扩散型城镇化进程推进策略中大力发展中小城市应是我们的选择。

关键词：房价；城镇化；路径选择

基金项目：国家社会科学基金项目(08BJL011)

作者简介：常亮（1983-），女，陕西西安人，西北农林科技大学经管学院博士研究生，西安外国语大学商学院讲师，主要从事农村经济、农业保险研究；贾金荣（1966-），男，陕西泾阳人，西北农林科技大学经济管理学院教授，博士生导师，主要从事城市化与农村发展研究。

一、导言

我国经济发展方式处于不断转变中，先后经历了：1996开始的“九五时期”初，以节约资源、提高效率为核心的在工业经济范畴内实现粗放式经营向集约式经营的转变；2002年前后，在推进工业经济结构优化中改变“高耗能、高污染”状况转向“低能耗、环保”型的经济发展；从2010年开始，正逐步从以工业为主要推动力的经济发展方式转变为以城镇经济为主要推动力的经济发展方式转变（王国刚，2010）。恰如2000年诺贝尔经济学奖获得者斯蒂格利茨曾今指出的，影响21世纪人类发展进程的两件大事之一当是中国的城镇化，“中国的城镇化将是区域经济增长的火车头，并产生最重要的经济利益”。显然，在今后的30～50年，城镇化发展进程中住、行、学短缺状况的解决将是支持中国经济持久较快发展的主要因素。

随着各种资源快速向城市集中，城市规模和面貌的日新月异对迁移人口形成了更强的吸引力，直接拉动了住房需求。随着1997年中国人民银行公布的《住房担保贷款管理试行方法》；1998年取消住房实物分配，将个人住房消费推向商品房市场，房地产市场得到了前所未有的发展。

最近几年，大城市，尤其“京、沪、深”高房价所带来的各种问题颇受关注。但遗憾的是房价的急速攀升一般被简单地归因于快速城镇化所产生的刚性需求，而对房价高涨与目前城镇化进程中城市两极化非均衡发展缺少洞察。从已经完成城镇化进程的西方发达国家的情况来看，城市规模相对固化，以利率为核心的住房信贷政策、通货膨胀等货币因素是影响房价的最主要因素。我国还将继续大力推进城镇化。那么，如何应对由快速城镇化引起的城市地租、房价攀升问题，是我国学术界亟待研究的课题。

一、文献回顾与评述

对于城镇化水平与房价关系的研究文献所见不多，但一致认为城镇化对房价具有显著的拉动作用。陈石清等（2008）运用协整分析方法与误差纠正模型，在对1991年~2005年中国房地产价格与城镇化水平关系实证分析后发现，中国城镇化水平的提高是房地产价格上升的原因，两者间存在一种长期稳定的正向变动关系；但时间序列较短，且没有考虑到地域差异和通货膨胀的影响。任木荣等（2009）在其基础上，运用1999年~2006年省级住宅平均销售价格与城镇化率的面板数据，并以商品零售价格指数平减消除物价因素，对城镇化与房价关系采用截面估计和时间估计模型进行进一步实证研究，结果表明城镇化水平对房价具有积极影响。刘章生等（2011）则以江西省1996~2009年社会经济数据为依据，认为当前房地产市场是卖方市场，城镇化发展是房价上涨的直接原因，验证了两者之间存在的显著长期稳定的正向变动关系。杨邑龙（2010）将房地产价格上升归于经济基本因素和投机成分共同驱动，而前者起关键作用，通过运用协积分析与误差纠正机制，详细分析了1987~2006年城镇化进程对房价上升的刺激作用，得出结论，城镇化水平的提高是房价上升的主要原因，但短期内房价不能充分反映城镇化发展水平，从非均衡状态向长期均衡状态调整的速度偏慢。曾江辉（2010）同样利用中国1997~2009年的城镇化水平和房地产价格的年度数据，在剔除通货膨胀的基础上建立线性回归模型，计算出城镇化水平每上升1%可导致房地产价格上涨117.27元。

城镇化进程是一个动态过程，单从简单的人口城镇化率考量我国城镇化与房价的关系，严重忽略了人口与城市整体经济发展水平的对应关系，也忽视了区域差异对两者关系的深度影响。另外，关系研究应该是双向的，在定量分析了城镇化因素对房价的影响之后，也需要关注快速上涨的房价对我国城镇化走向的影响。

近年来，在我国过快城镇化发展的表象之下，掩盖着“大城市发展失控”、“中等城市发展不足”、“小城市与农村发展失去生机”等种种事实，这些事实背后则潜伏着将人口最为衡量城镇化水平唯一尺度而无视资源承载力及分配不均问题的认识误区。

二、城镇化进程对房价的影响

本文采用Eviews6.0软件，以时间序列2000年～2009年为基准，对全国31个省（市、自治区）的房价与城镇化关系进行定量研究①

（一）指标选取

目前，对于房地产价格衡量常采用的有特征价格指数、重复交易价格指数以及两者的混合，由于房地产指数理论研究和实践探索仍处于起步阶段，为了避免各种价格指数存在的问题，这里采用商品房平均销售价格，并以2000年商品零售价格指数为基准同比平减剔除通货膨胀影响。

城镇化进程是一个复杂的动态过程，这里通过加入经济发展水平对城镇化水平进行综合测度，以便克服人口城镇化率无法客观表现适度城镇化发展水平的弊端，计算如下

综合城镇化率=人口城镇化水平工业化水平×100%

其中，人口城镇化水平=城镇人口总人口×100%，工业化水平=第二三产业产值总产值×100%

从表1可以看出：商品房平均销售价格的均值为2571.42元/平方米，标准差为1783.70，各地差异较大，商品房平均销售价格最高值与最低值相差约14倍；依据偏度值、峰值和Jarque-Bera统计量，各地的商品房平均销售价格不服从正态分布，呈现出右偏的尖峰分布。综合城镇化水平各地区差异同样较大，均值为49.45%，标准差为13.88，且呈现左偏的尖峰分布，但陡峭性低于商品房平均销售价格；其中综合城镇化水平最高的为北京89.95%，最低为四川22.97%。

（二）单位根检验

若一个随机过程的均值和方差在时间过程上保持是常数，并且在任何两个时期之间的协方差仅依存于该两个时期的距离或滞后，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，则称为平稳随机过程。在运用时间序列进行计量分析之前，为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，需要先对面板序列进行平稳性检验。面板数据的单位根检验根据假设不同分为两类：相同单位根过程下的检验和不同单位根过程下的检验。这里对P序列和U序列进行相同单位根的LLC检验和不同单位根的Fisher-ADF检验。

1.P序列平稳性检验

P序列LLC检验得到的统计量为10.247，相应概率值为1，因此不能拒绝“各截面具有相同单位根过程”的原假设。Fisher-ADF检验假设各截面序列具有不同的单位根过程，统计量为7.01978，相应概率值为1，不能拒绝原假设，即对于所有的截面成员序列都有一个单位根。对P序列的一阶差分进行单位根检验，LLC检验结果统计量为-8.59582，拒绝原假设，可认为面板数据序列P的一阶差分序列△P没有单位根； Fisher-ADF检验统计量相应概率值非常小，从而也拒绝原假设“所有截面成员序列都有单位根”。因此，面板数据序列P及其一阶差分△P的单位根检验结果说明序列P是非平稳的，而它的一阶差分序列是平稳的。

2.U序列平稳性检验

同样，对U序列及其一阶差分△U进行单位根检验，结果如表3所示，序列U的LLC检验统计量相应概率值为0.2911，可以认为不能拒绝原假设，即U序列有相同的单位根；Fisher-ADF检验统计量为19.8064，相应概率为1，说明对所有截面成员序列U都有一个单位根。U序列一阶差分△U的LLC检验和Fisher-ADF检验的统计量相应的概率值都非常小，所以拒绝原假设，即U序列的一阶差分△U没有单位根。

因此，序列P和序列U都是一阶差分平稳的，满足协整检验的前提条件。

（三）协整检验

协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性，此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。

对各截面回归方程的残差序列组成的序列组的单位根进行检验，LLC检验统计量等于-8.97478，其概率值等于0.0000，拒绝“各截面回归方程的残差序列具有相同单位根过程”的原假设。Fisher-ADF检验统计量等于135.308，其概率统计值为0.0000，拒绝“所有截面回归方程的残差序列都有单位根”的原假设。根据LLC检验和Fisher-ADF检验的结果，可以认为所得到的各截面残差序列不具有单位根，即这些残差序列是平稳的，从而表明面板数据序列P和U之间存在协整关系，也就是说两者之间存在着长期稳定的均衡关系。

（四）模型估计

1.模型建立

对面板数据模型进行估计时，需要对模型形式进行检验，即检验样本数据符合混合回归模型、变截距模型以及变系数模型中的哪一种。模型形式设定检验使用协方差分析检验。对于含有N个截面成员的面板数据模型为

yit=αi+β1ix1it+β2ix2it+…+βkixkit+μit（1）

i=1,2，……，N， t=1,2，……，T

检验的原假设：

H0：模型（1）中的解释变量系数对于所有的截面成员是相同的（即斜率系数是齐次性的），但截距项不同，该模型形式为变截距模型

yit=αi+β1x1it+β2x2it+…+βkxkit+μit（2）

i=1,2，……，N， t=1,2，……，T

H1：模型（1）中的解释变量系数和截距项对于所有截面成员都是相同的，即该模型形式为混合回归模型

yit=α+β1x1it+β2x2it+…+βkxkit+μit（3）

i=1,2，……，N， t=1,2，……，T

模型形式的两个F检验统计量

F2=(S3－S1)/(N－1)(K+1)S1/NT－N(K+1)～

F(N－1)(K+1),NT－N(K+1)（4）

F1=(S2－S1)/(N－1)KS1/NT－N(K+1)～

F(N－1)K,NT－N(K+1)（5）

其中，N是截面成员个数，T是每个截面成员的样本观测时期数，K是非常数项解释变量个数， S1、S2、S3 分别是模型（1）、模型（2）、模型（3）的回归残差平方和（樊欢欢等，2009）。在原假设H1、H0成立的条件下，检验统计量F2、F1分别服从特定自由度的F分布。

根据模型假设，N=31，T=10，K=1，通过计算不同模型的回归残差平方和得S1=1.13×108，S2=2.41×108，S3=5.44×108，两个检验统计量F2、F1经过计算分别为

F2=15.765，F1=9.364

由于F2＞F（0.95,60,248）=1.5053，F1＞F（0.95,30,248）=1.3727，在5%的检验水平下拒绝相应的原假设H1以及H0，因此对本样本数据拟合变系数模型比较合适。并且，由于只是对样本自身效应进行分析，对于各地区特点情况对城镇化水平的影响也颇为重要，在这方面面板数据的固定效应模式更具有优势，即建立固定效应变系数模型。

2.模型结果

由于国家政策以及区域联系日益增强，各地区的行为偏好在某些程度上具有一定相似性，存在横截面相关，同时不同地区城镇化发展的差异性又存在横截面异方差；并且，截面个数大于时序个数，因此，选用截面加权的GLS进行估计，估计结果如表4所示。

模型估计的R2值为0.91823，R2值为0.89811，模型对样本拟合效果较好；F统计量为45.65091，概率值为0.0000，方程显著性为非常显著；DW统计量为1.62269，比较接近于2，表明模型估计结果的残差序列不存在一阶序列自相关。所有的参数估计通过了检验，可见整个模型拟合较好，说明城镇化水平与房价存在高度相关性。

常数项为-8136.194，t统计量-10.50044，相应概率值0.0000，非常显著，代表了31个省（市、自治区）自身房价水平的平均值。解释变量U的系数表示综合城镇化水平的边际房价，除了吉林、上海、西藏，其他地区U的参数估计都是在5%的水平下显著的，边际房价介于39元/平方米～1365元/平方米之间，说明各地区边际房价存在巨大差异，截距项表示相应地区房价相对于房价平均值的偏离。

除了吉林、上海、西藏三个地区，结合综合城镇化水平增长率、房价涨幅，对其余28个省（市、自治区）进行聚类分析，结果分为三类：{1：北京}，{2：内蒙古，浙江，福建，贵州}，{3：天津，河北，山西，辽宁，黑龙江，江苏，安徽，江西，山东，河南，湖北，湖南，广东，广西，海南，重庆，四川，云南，陕西，甘肃，青海，宁夏，新疆}。第一类为边际房价最高，综合城镇化水平增长率最慢而房价涨幅最快的地区。北京十年来综合城镇化水平虽然只增长了6.71个百分点，但由于其综合城镇化基础水平较高，均值为75.68%，已经处于城镇化高度发达阶段；房价均值为地区最高，达到7987元/平方米，房价涨幅达到1.87倍；综合城镇化水平与房价的关系为综合城镇化水平增加1个百分点，房价将增加1364.98元/平方米，总体上北京住房的城镇化机会成本较高，已经体现出城镇化后期特征。第二类为边际房价次高，综合城镇化水平增长率和房价涨幅都次高的地区，其中内蒙古，浙江，福建，贵州的综合城镇化水平均值为51.69%、53.68%、48.44%和30.12%，增长率为3.63%、11.56%、14.55%、6.02%，可见这四个地区城镇化水平处于加速发展阶段；房价涨幅分别为1.27倍、2.65倍、1.40倍和1.02倍，并且综合城镇化水平增加1个百分点，房价将分别增加342.07元/平方米、780.20元/平方米、423.83/平方米、360.73/平方米；说明房价与城镇化发展进程基本处于相互和谐阶段，但需要对房价适当控制，未雨绸缪。第三类为边际房价最低，综合城镇化水平增长率最快而房价涨幅最慢的地区，其中，天津、江苏、广东和海南为第三类中房价和综合城镇化率均值都高，且房价涨幅快于城镇化进程，出现了房价城镇化虚高问题。

综合以上分析，虽然综合城镇化水平对于房价具有正的积极影响，但这个影响在地区之间存在着一定差异性，表现为：城镇化水平对房价的影响在各个地区及年份存在着一定差异，其与城镇化水平和经济发展水平的协调程度以及城镇规模相关；不同地区的城镇化水平对于房价的影响力度不同，即城镇化水平越高的地区，其对房价的边际影响越大；在时间序列上表现出相对于其他影响房价的因素，城镇化水平对房价上涨弹性有所增加。

三、房价对城镇化进程的影响

房价与城镇化之间存在着双向关系，即城市为住房市场提供了特定空间，随着人口与产业集聚效应对土地、住房需求产生的扩大作用在资源稀缺性的条件下表现出城市地租和房价的不断上升，经过上述实证分析也验证了城镇化对房价的积极作用；同时，房价对城镇化也存在正向促进作用，但当房价的高涨脱离了经济发展水平和城镇化水平之后又会对城镇化有反向抑制作用。目前虚高的房价对城市的潜在进入者已经形成了壁垒，使得城镇化成本增加，企业利润下降，导致人口与资本集聚速度的放缓，影响城市发展动力，甚至还可能出现人口和资本流出的逆城镇化发展阶段。因此，仅将目前房价高涨的普遍现象归于快速城镇化产生的刚性需求所致未免有些偏颇。

（一）房价对城镇化正向促进作用

房价不断上升意味着对于此行业投资预期的上升，自然吸纳更多资金流入，从而随着房地产行业的发展而对城镇基础设施予以不断改善，促进城镇生活环境的提高，加之房地产业发展过程必然出现对于劳动力的大量需求，势必吸引和容纳更多的农业人口进入城镇。此外，房地产业与其相关的其他产业的联动作用，促进了整个城镇经济社会的发展。在大量资金与农业人口向城镇集聚效应的影响下，城镇化进程得以快速推进。值得强调的是，房价对于城镇化的正向促进作用是基于房价与城镇化水平、经济发展水平的相互协调之上的。

（二）房价对城镇化反向抑制作用

目前房价过高与城市发展失衡、城市规模两极化之间的不协调严重影响城乡及不同层级城市之间的人口、资源要素合理流动和经济协调发展，进而增加城镇化成本，阻碍经济由非均衡增长向均衡增长的转变。

1.农村剩余劳动力转移受阻

城镇化的中心问题是农村剩余劳动力的转移，特别是实现农民工“市民化”，这是“十二五”城镇化进程的重头戏，也是推进城乡一体化的突破口。农村劳动力要在城市得以生存，必须经历市场选择的过程，只有当个体的人力资源禀赋与基本的经济条件达到特定的市场要求，才能被城市融入和吸纳。换言之，农村劳动力实现由农村向城市的转移，需要具备必要的经济支持、与教育水平相联系的个体素质以及强烈的市民化意愿。在现阶段房价高涨对财富分配格局极大转变的条件下，住房市场显然在构筑城市壁垒中扮演了重要的角色，增加了农村剩余劳动力的转移成本，对于农村劳动力转移起到了抑制作用。

以2009年每平米房价占农村居民家庭人均年收入的比重来看，该值平均在76.50%，房价占收入最低比重的江西，比例也达到52.08%；上海、北京、海南每平米房价甚至是年收入的1.03倍、1.18倍、1.32倍。虽然农村居民收入在逐步增长，但对于快速攀升的房价，其转移到城市的住房经济成本相对于收入无疑要高得多，使得居住成本成为比户籍制度还要高的阻碍农村剩余劳动力永久进入城市的巨大门槛。

当农村人口勉强只能把76.50%的收入用于供房（欧美发达国家的标准：居民用于住房开支应小于收入30%），其可支配收入中的教育支出、健康投资等便相应减少，长期将影响到农村劳动力的人力资本积累，从而造成就业市场竞争力弱化而引发的收入水平难以有效提高的尴尬局面。

各种动机与愿望以及对于城市美好生活的向往是农村剩余劳动力向城市转移的自发动力，这就使“怎样进城，何时进城，进城如何生活”成为首先要考虑的问题。房价的急剧攀升，严重影响到农村人口进城后对于城市工作和生活稳定性的要求，增加了农村剩余劳动力转移的心理成本。一旦农村人口“市民化”意愿减弱，期望得不到很好满足而产生边缘化，其对农村的归属感反而会有所强化。即便在户籍、社会保障等制度不断改进的宏观环境中，推进符合落户条件的农业人口逐步转为城镇居民的任务在城镇化快速发展进程中由于房价因素反而难而非易了。

国家统计局的调查表明：29.19%的农民工居住在集体宿舍里，20.14%的农民工居住在缺乏厨卫设施的房间里，7.88%的农民工居住在工作地点，6.45%的农民居住在临时搭建的工棚里，还有12.54%的农民工在城里没有住所，只能往返于城郊之间（陈湘等，2010）。在城市工作的大部分农民工，没有固定住所，无力购买商品房，无权购买经济适用房，也没有廉租房供应，城市仅仅是他们停留的“驿站”，只能在豪华住宅与公寓大楼背后像候鸟一样在城乡之间迁移。可见，中国城市的高房价已经严重阻碍了农村劳动力从农村向城市的固定性和永久性转移，这使得农民进城的居住方式、人口流动和财产及收入分配方面，表现出以下四大景观：人口“工棚式、集体宿舍式和简陋租赁式”转移；人口长期（多年）在城乡和区域之间剧烈流动；形成大规模的城乡无房流浪人员；城市中将形成食利房东和交租农民工两个阶层（周天勇，2009）。

2.资源非均衡配置下的城市发展动力后劲不足

房价的持续快速上涨使得房地产行业的利润水平大大高于社会平均利润，引导社会资本不断注入房地产业，造就了房地产业目前过快发展；随之关联效应和扩散效应的影响，带动了钢材、水泥、装饰材料等建筑材料需求的增加，刺激了煤炭、采掘、建材制造等行业。目前我国住房建设耗用钢材占全国钢材用量的20%，钢材消耗比发达国家高出10%～20%；水泥用量占全国总量的17.6%，每拌和1立方米混凝土比发达国家多消耗水泥80公斤；住房建设过程中耗能占城市总耗能的20%以上，耗水占城市用水的32%，全国城乡住房建筑总量中节能住宅不足2%(贺建清，2008)，导致了自然和社会资源严重配置不均，不仅给整个生态环境造成沉重的压力，而且不利于城市的可持续发展。

对比2000年~2008年城市市政公用设施建设投资和住宅建设投资不难发现，住宅建设投资占全社会固定资产投资比重以及占国内生产总值的比重都是市政公用设施建设投资的3倍多（见表5），鳞次栉比的“高楼城镇化”现象，严重背离了城镇化进程中对城市功能的定位，更遑论教育、医疗等公共服务的提供。特别在我国非均衡的城镇化进程中，对于特大、大型城市快速发展带来的交通、污染等“城市病”的治理，对于中小城市促进发展建设的支持都需要各种自然和社会资源的给予，房价持续高涨引发的不仅仅是资源配置不均衡，更重要的是影响了城市发展的后继动力。

3.延缓制度性壁垒消融

城乡二元结构形成的一个原因就是在于制度安排的“偏护”，也就是人为设置了制度壁垒，如户籍制度、土地制度、社会保障制度等，随着中央和地方政府对于统筹城乡发展的一系列新政策出台，目前“二元性”有了一定程度的缓解。那么，房价高涨与制度壁垒又有何关联呢？以影响人口在城乡间转移的户籍制度为例，其主要功能在于保持不同地区的经济落差，现阶段房价的过快上涨不仅难以缓和这一落差，反而使其越来越扩大化。房价大幅上涨导致的城乡居民家庭财富分配格局改变不仅进一步拉大了城乡居民之间的财富差距，而且也拉大了城市内部高低收入群体之间的财富差距。虽然，松动户籍制度的改革是大势所趋，在高房价影响下的经济落差扩大化对这一趋势却起到了延缓作用，即房价过高延缓了制度性壁垒的消融，这不仅影响到制度安排的效应，更严重影响了城镇化进程。

四、协调房价与城镇化关系的路径选择

为什么伴随国家一次甚于一次楼市调控政策的不是房价下调，而是房市持续高温呢？仔细探究不难发现，当前“大城镇化”的现象愈演愈烈，经济发展水平较高地区的大城市利用其先天优势与经济发展水平不足地区的中小城市争夺资源，同质化的“大而全”的产业发展方式助长了大城市在空间上的迅速膨胀，致使人口爆炸式的增长，土地、教育、医疗等资源逐渐紧绷，环境污染、交通拥挤、贫富差距悬殊等顽疾一一出现；加之大城市一向是投资热土，使得高涨的房价一经热炒更是高不可攀。另一方面，大城市房价对于中小城市房价具有标杆意义，前者高则后者高，前者降则后者降，这也是为何在大城市房价普涨之后，二线、三线城市开始房价高涨的重要原因。

从上述对于城镇化与房价相互关系和影响的研究中，除了发现人口转移、房价波动统一于城镇化发展进程之外，其实更引人深思的是房价上涨对于城市发展所具有的反馈机制作用。无容置疑，以稳定房价为重点的宏观调控措施是与城镇化战略相契合的，施行具有地区差异化的城镇化进程推进策略和房地产发展规划是势在必行的。一方面，对于经济发展达到一定水平且城镇化先行地区，应将城市发展速度与规模控制在城市合理承载力之内，减少由于城市过度发展导致的一系列以居住和生活空间拥挤、交通堵塞、公共设施和公共事业消费过度拥挤为外在表征的微观层面上的市场交易效率恶化，即宏观层面上的“不便利”问题；另一方面，要大力发展中小城市，重视农村，尤其城市边缘地带农村社区的建设问题，解决城镇化进程中“发展不足”与“发展过度”的问题。政府应顺应市场发展的客观规律，变堵为疏，合理引流与分流，尽力缩小各地区城市之间、城乡之间在社会经济发展水平上的差异，切实解决区域间在教育、医疗卫生、交通运输、社会保障等方面的不平等问题。

①数据来源：2000~2009年的《中国统计年鉴》，《新中国60年统计资料汇编》计算而得。

②分别以P、U代表商品房平均销售价格和综合城镇化水平的poll序列名

参考文献：

陈石清，朱玉林.2008.中国城市化水平与房地产价格的实证分析［J］.经济问题(1)：47-49.

樊欢欢，张凌云.2009.Eviews统计分析与应用［M］.北京:机械工业出版社.

贺建清.2008.再论房价持续升温问题［J］.中国物价(10):58-59.

任木荣，刘波.2009.房价与城市化的关系——基于省际面板数据的实证分析［J］.南方经济(2)：41-49.

王国刚.2010.城镇化：中国经济发展方式转变的重心所在［J］.经济研究（12）:70-81,148.

（编校：育川）

An Impact Study on the Relationship between Housing Price and Urbanization

CHANG Liang， JIA Jin-rong

（1.Business School Xian foreign Studies, Xian 710128, China; Management School Northwest University of A & F ,Yangling 712100,China)