随着要素成本的上升，实体经济的利润率下降，传统行业需要寻找能产生更高利润率的领域，进一步强化了企业借助金融杠杆投资新兴产业的意愿。城镇化过程中土地、房屋等资产价格的上升，推高了企业的资产净值，提高了其融资抵押品的价值，将企业的这种意愿转化为融资能力。最后，中国产业政策具有强烈的“扶大限小”的倾向，进一步推动有融资能力的企业进入资本密集型领域。

综上，政府的财政、货币、产业和区域政策等干预手段，都会人为压低投融资成本，扭曲要素间相对价格，从而异化金融体系的风险偏好，干扰企业的决策动机，使得金融资源过快、过多地向资本密集型产业集中。政府选择型的金融干预有可能保护低效率的投资和大而不倒的企业，抑制富有效率的投资和创新活动，进而形成低质量资本密集型产业结构。最终的结果，非但不能支持城市产业转型，还会埋下投资失败的风险。

政府金融干预所导致的资本过度深化延缓了城镇化速度和质量提升

资本密集型产业的发展，是城市经济由要素驱动向创新驱动的必经过程。一个遵循城市资源禀赋和动态比较优势的资本密集型产业，一方面能够提高劳动生产率，延缓因劳动力供给趋缓而导致的资本边际回报下降；另一方面能够衍生出上下游的产业链（特别是生产性服务业），形成更高回报率的城市新型业态，提升产业的聚集效应。但是，如果政府主导的金融扩张引发了资本过度深化，不仅将延缓城镇化速度，更会制约城镇化质量提升。

资本过度深化会延缓城镇化的速度。资本密集型产业本身吸纳就业的能力有限，由政府显性或隐性补贴而形成的资本密集型产业，更难以带动对就业有很大拉动效应的上下游产业发展。在金融过度扩张过程中，就业弹性更高的中小企业和服务业的金融资源被挤占，制约了后者扩大生产并创造更多就业。同时，资本过度深化会引发资产泡沫，土地快速金融化推高了地价，导致生产成本和城市生活成本的快速上涨，既加速了中小企业的外迁，影响了城市的就业创造，又降低了人口迁移意愿，阻碍了人口城镇化。

资本过度深化会降低城镇化的质量。在金融过度扩张过程中，作为抵押工具的城市土地也快速蔓延，新增投资在空间意义上被新增的城市面积稀释（中国经济增长课题组，2011），很难带来城镇化本应产生的集聚效应。资本密集型产业比重的过快提高，还将降低劳动者报酬在GDP的比重，有可能恶化城市的收入分配，进一步降低城镇居民消费倾向，增加城市社会的不安定因素。

金融干预与城镇化速度和质量关系的实证检验

基于以上分析框架，本节提出如下两个假说，并在下文中给予验证：

假说1：地方政府的不当金融干预不利于城镇人口的增长；

假说2：地方政府的不当金融干预不利于城市聚集效应的发挥。

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。

城镇化速度与金融干预的关系的实证检验

金融干预对城镇人口增长有显著的负面影响。我们首先对式（6）的城镇化速度模型进行了回归，限于篇幅，本章只报告回归结果的主要结论，有兴趣的读者可向笔者索要具体分析数据。实证结果显示，金融干预在10%水平上显著为负，支持了本章的理论假说，即更高的金融干预程度将导致更慢的城镇人口增长。但在控制变量中，非国企就业比重变化、非内资企业工业产值比重变化和人均GDP增长均不显著，且模型整体的可决系数偏低。对于这三个指标，我们尝试用期末的绝对值来替代期间的变化值，原因是：一些期初值较高的地区，即使期间变化值较低，仍更能吸引人口流入；一些期初值较低的地区，即使期间变化值较高，期末值也有可能偏低，也不能吸引更多的人口流入。调整后的模型拟合情况大为改善，而且金融干预指标分别在5%和10%水平上仍显著为负，再次印证了地方政府的金融干预对城镇化速度有负面影响的假说。

关于控制变量对城镇人口增长的影响，主要结论报告如下：期初城镇化率都在1%水平上显著为负，这与Logistic曲线所揭示的规律是吻合的。科教财政支出比重在1%水平上显著为负，政府的科研和教育支出对于提高城市聚集能力至关重要。非内资企业工业总产值比重的期末值都在1%水平下显著为正，表明其更少受地方政府干扰而发展符合当地禀赋的产业。直接反映劳动力要素分配的城市平均工资增长都在1%水平下显著为正。另外，非国企就业比重、人均GDP和地区虚拟变量对城镇人口增长影响并不显著。

城镇化质量与金融干预的实证检验

金融干预程度越高，城镇化质量越低。我们首先利用金融干预的绝对值（贷款/非科教财政支出），对式（7）的城镇化质量模型进行了回归。结果显示，金融干预的绝对水平分别在10%和5%水平上显著为负，支持了本章的理论假说，即更高的金融干预程度将导致更低的城市经济密度。为考察金融干预的相对值（贷款占全国比重/非科教财政支出占全国比重）对城镇化质量的影响，我们对式（8）进行了回归，金融干预相对值的系数仍然分别在10%和5%水平上显著为负，表明金融资源配置扭曲的相对程度越高，城市的经济密度越低。

关于控制变量对城镇化质量的影响，主要结论报告如下：科教财政支出比重都在1%水平下显著为负，表明政府在科教领域的投入对城市形成高附加值产业成长的环境意义重大。非国企就业比重的系数都在1%水平上表现出显著性，虽然这一指标有可能遗漏部分非正规就业者，但即便是低于真实水平的统计值也对城镇化质量提升有正面影响。非内资企业工业总产值比重的系数分别在5%和1%的水平上显著为正，表明非内资企业所享受的土地优惠政策较少，更能发展土地集约型的产业。人均GDP都在1%水平上显著为正，人均GDP越高的地区，能更好地吸引附加值更高的产业和企业。城市平均工资系数在1%水平下显著为正，表明平均工资待遇越高的城市，能够更好地吸引高素质的劳动力，形成高技能密集型产业。西部地区虚拟变量的系数在5%水平上显著为正，这与西部地区经济密度的初始值较低而具有后发优势有一定联系。

稳健性检验

为检验上述回归结果的稳健性，我们对城镇化速度模型和质量模型做了几方面的稳健性检验，包括将金融干预变量转变为滞后一期和滞后三期，剔除金融干预指标最高5%和最低5%的城市样本，将样本分为东部城市和中西部城市等。在这些稳健性检验中，金融干预和主要控制变量的系数符号没有变化，略微改变的仅是这些变量的显著性。限于篇幅，此处省略了这些稳健性检验的具体结果。

政策建议

地方政府的金融干预对中国经济增长产生深远的负面影响。在地方政府的金融干预下，金融资源过度导向了基础设施、垄断领域和大企业等资本密集型领域，形成了低质量的资本密集型产业结构，产生过度投资和无效投资的问题。这种模式不仅降低了城镇化的潜在水平和应有的集聚效应，更潜藏了金融资源错配的风险。由于地方政府性债务是地方政府金融干预的主要工具和载体，当前这一风险集中体现为区域性特别是地级市及以下级别政府的财政风险。因此，降低金融干预对城镇化速度和质量的影响，需要从有效管控地方政府性债务入手。

有效约束地方政府不当的金融干预，应“开正门、堵旁门”，在明确的制度框架下允许地方政府发债。目前一种流行的观点是，作为“国际惯例”的地方政府破产，应成为我国地方债务管理的重要制度。但事实上，地方政府破产并不是国际惯例。如日本、德国、法国等不允许地方政府破产。在允许地方政府破产的美国，也并不是每个身陷财政危机的地方政府都进入破产程序。

如1975年的纽约市并非通过破产，而是以下文所述的上级政府干预下的财政重组，度过了美国大萧条以来最大的市政财政危机。虽然破产能降低地方政府过度举债的道德风险，但在我国当前政治和法律体制下并不可行。不同于联邦制国家地方政府的高度自治，我国地方政府信用与中央政府信用是一体的，允许地方政府破产不仅会损害地方政府信用，也会危及中央政府权威。本章认为，现阶段发挥财政纪律约束、行政管理干预和金融市场监管这三重制度约束，对有效约束地方政府的金融干预更具现实意义。

第一，健全财政纪律约束机制以遏制地方政府过度举债。

一是建立债务规模控制制度。大部分国家都对地方政府债务规模做了刚性限制。我国除了中央代理发行和试点省（市）自行发债之外《2013年地方政府自行发债试点办法》第三条规定：试点省（市）发行政府债券实行年度发行额管理，全年发债总额不得超过国务院批准的当年发债规模限额。中央政府并未设置地方政府性负债的总规模、地区规模，也没有对融资主体资格进行审核。未来，中央政府应制定年度新增地方债务总规模上限，每年根据各级地方政府资产负债表状况，审核从省到区（县）的合格举债主体名单，并设置各省（市）债务年度限额，对债务风险较高的省（市）实行逐笔债务审批机制。二是遵循“黄金规则”。虽然我国《2009年地方政府债券预算管理办法》第五条规定资金主要用于“公益性建设项目”，但地方政府融资平台并不在这一条款控制范围之内，不少资金用于政绩工程、市场化项目。因此，中央政府应将“黄金规则”使用范围扩展至全口径的地方政府性负债，对违规使用资金的地方政府应削减其借债规模乃至暂停其借债资格。三是建立偿债准备金制度。虽然我国已有不少地方建立了偿债准备金制度，但在执行过程中，部分地方政府偿债准备资金仍在预算大盘子中，未实行专户管理，造成偿债准备金有名无实。中央政府应督促各地方政府制定债务全覆盖的偿债准备金制度，设置准备金提取比率的相关标准，统一要求在银行设置专户以确保资金专款专用。

第二，探索地方财政重组机制以防止损失恶化。

当地方债务预警指标超出界限后，上级政府提前干预以防止地方财政进一步恶化，是大部分国家管理地方债务的重要手段。如法国，一旦地方政府债务到期不能偿还，上级政府将解散原地方政府或地方议会，其债务先由中央政府代偿，待新的地方议会和地方政府经选举产生后，再通过增税计划偿还中央政府垫付资金。2007年日本夕张市的地方财政危机，也是通过中央政府接管地方财政权来实施财政重组计划的。在部分地方财政风险显现的情况下，我国也应尽快建立地方财政重组机制，以遏制部分地区通过“借新还旧”导致财政状况进一步恶化。鉴于目前中央政府对地方债务的管理职能分散在财政部、发改委、一行三会和审计署，容易形成监管空白，降低管理的有效性。为此，应借鉴国际经验（如美国市政债券办公室和英国的债务管理办公室），在财政部或审计署下设地方债务管理部门。当某个地方政府的财政预警指标超出限值，财政部或审计署有权派出财政专员，接管其财政权。财政专员通过公共部门裁员、停止部分项目建设、调整税收结构等方式避免损失扩大、恢复地方正常财政能力。

第三，完善金融监管机制以避免监管空白。

如果金融系统存在软约束，地方政府仍能借“金融创新”绕开前述财政和行政的硬约束。为避免金融风险和财政风险出现共振，还应强化金融监管约束。一是设置金融机构地方债务比重上限。不少国家都限制地方政府债务余额占银行净资产的比重（如巴西制定45%的上限）。目前，我国对金融机构单个贷款客户有集中度的限制，但没有规定金融机构持有某个地方政府的债务比重上限。下一步，我国不仅要设置金融机构总部的地方债务比重上限，还应规定金融机构的地方分支对当地政府债务比重的上限，以降低区域性金融风险发生的概率。二是完善金融监管体制。针对“影子银行”的监管真空，一行三会应形成对地方政府融资监管的联动机制，实现覆盖城投债、基建信托、金融租赁、保险投资计划等表外融资的全口径债务统计，建立融资来源、资金使用、偿还债务等各环节的全流程监管机制。