金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距的實證研究——基于中國28個省市面板數(shù)據(jù)分析

○張 媛 王唐雄

（湖北大學商學院 湖北 武漢 430062）

改革開放以來，中國經濟實現(xiàn)了年均近兩位數(shù)的高速增長，創(chuàng)造了舉世矚目的“中國奇跡”。但是，在我國經濟迅速增長的過程中，地區(qū)間、城鄉(xiāng)間的收入均出現(xiàn)了較大差異，特別是城鄉(xiāng)收入差距逐年擴大。這種持續(xù)擴大的城鄉(xiāng)收入差距，不僅會影響我國宏觀經濟的長期可持續(xù)發(fā)展，還會增加社會的不穩(wěn)定因素，有礙于社會和諧發(fā)展。

金融是現(xiàn)代經濟的核心。目前，我國金融體制改革已進入攻堅階段，經過多年的改革和發(fā)展，金融市場已基本建立起多樣化的格局，金融發(fā)展水平得到了長足的進步。但是，我國金融市場仍處于初級階段，以銀行為主導的模式尚未打破，資本市場很不完善，金融衍生品市場也比較落后。

現(xiàn)代金融發(fā)展理論的主流觀點是金融發(fā)展水平會對經濟增長產生重大影響（Levine，1996）。按照這樣的邏輯，目前我國相對落后的金融發(fā)展水平，將會影響經濟資源的獲取和有效配置，對居民收入分配產生影響。本文基于中國28個省市的相關數(shù)據(jù)，利用面板模型對金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距之間的關系進行了實證分析，并從金融發(fā)展的角度提出縮小城鄉(xiāng)收入差距的政策建議。

一、文獻綜述

有關金融發(fā)展與收入差距關系的研究最早始于Greenwood和Jovanovic利用內生增長模型探究經濟增長、金融發(fā)展和收入分配之間的關系。他們發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展在發(fā)展初期能促進經濟增長并拉大收入差距，但隨著經濟增長到一定程度，金融發(fā)展有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距，即金融發(fā)展與收入差距之間呈現(xiàn)倒U型關系。Townsend和Ueda在GJ模型的基礎上進行簡化和改進，進一步討論金融發(fā)展與從收入分配的關系及演化路徑，證明金融發(fā)展與收入分配的關系遵循庫茲涅茨曲線。在金融發(fā)展與收入分配的作用機制研究中，Banerjee和Newman提出收入差距的產業(yè)發(fā)展效應：隨著經濟發(fā)展，傳統(tǒng)農業(yè)部門萎縮，勞動力和資本轉移到現(xiàn)代產業(yè)部門，收入差距將擴大直至完成工業(yè)化。Galor和Zeira的研究認為，在金融結構不完善時，窮人會由于無法支付較高的金融中介使用成本而得不到金融支持，而富人則會便利地獲得金融資源，因此阻礙了收入差距的縮小。在這個意義上，金融部門的發(fā)展和完善有利于與縮小收入差距。

對于上述理論觀點，國外學者利用各種相關數(shù)據(jù)進行了大量的實證研究。而國內對金融發(fā)展與收入差距的研究則以實證檢驗為主，主要有三種觀點。一是金融發(fā)展擴大了城鄉(xiāng)收入分配的差距。章奇等（2004）首次將銀行信貸占GDP的比重作為衡量金融發(fā)展水平的指標，利用中國各省數(shù)據(jù)對金融發(fā)展和城鄉(xiāng)收入差距進行面板數(shù)據(jù)分析。認為在20世紀90年代，金融中介的發(fā)展明顯拉大了城鄉(xiāng)收入差距，農村金融在資源配置上嚴重缺乏效率。二是金融發(fā)展與收入差距呈現(xiàn)倒U型關系。丁志國等（2011）選取我國1985年至2009年各省的數(shù)據(jù)，構建Panel Data，檢驗了我國城鄉(xiāng)收入差距的變化趨勢，結果顯示我國存在明顯的庫茲涅茨效應。三是金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距之間的關系不顯著。陸鳴、陳釗（2004）通過對1987—2001間各省面板數(shù)據(jù)的分析，得出金融發(fā)展對于城鄉(xiāng)收入差距的影響不顯著。

二、實證研究

1、模型設定

為了分析金融發(fā)展等與城鄉(xiāng)收入差距之間的關系，同時為了驗證金融發(fā)展與收入差距之間呈現(xiàn)倒U型關系的假說，本文建立如下的回歸模型：

其中，下標i和t分別代表第i個省份和第t年。EQ表示城鄉(xiāng)收入差距；GDP為地區(qū)生產總值；C是截距項；FIR表示金融相關率；FE是金融效率；IND是工業(yè)占GDP的比重；MOD是第三產業(yè)占GDP的比重；POL是農業(yè)支出占一般預算支出的比重，是一種制度指標；IND，MOD和POL是本文選取的控制變量。

（1）城鄉(xiāng)收入差距的指標（ER）。在城鄉(xiāng)收入差距的測定上，大部分學者，包括章奇等（2003）、陸銘、陳釗（2005）等都用城鄉(xiāng)收入比率指標。因此本文亦遵循大多數(shù)學者的做法，采用該指標。

（2）金融發(fā)展規(guī)模的指標（FIR）。對金融發(fā)展規(guī)模衡量，常用M2占GDP的比重這一指標，即麥氏指標，但它受到諸多質疑。從資產流動性的角度看，M2、債券和股票也可以構成金融資產。因為我國是間接融資主導的金融體系，銀行業(yè)在金融市場中具有壟斷地位，它對各省經濟增長產生最重要的影響；同時由于一些指標的分省數(shù)據(jù)（如M2）難以統(tǒng)計，所以本文采用金融機構存貸款余額占地區(qū)生產總值之比作為金融發(fā)展規(guī)模指標。

（3）金融發(fā)展效率的指標（FE）。在很多研究中的普遍做法是，以非國有經濟獲得銀行貸款的比率，表示整個金融系統(tǒng)的中介效率。但是，基于國有經濟在整體經濟中的地位，王志強、孫剛（2003）指出這種指標設計是有缺陷的。他們認為，可以用貸款與存款的比值來衡量金融效率，該比值越小，說明商業(yè)銀行的放貸越注重效益、風險，金融效率越高。本文遵循了這一做法，即

（4）本文選取的控制變量。在本文的研究中，加入了一組控制變量，以控制社會經濟條件等方面對城市收入差距的影響。即地區(qū)總產值（GDP）；產業(yè)結構（MOD，用第三產業(yè)占GDP的比重表示）；工業(yè)化水平（IND，用工業(yè)占GDP的比重表示）；政府對農業(yè)的投入力度（POL，用農業(yè)支出占一半預算支出的比重表示）。

2、數(shù)據(jù)來源及說明

考慮到數(shù)據(jù)的可比性和獲得性，本文剔出西藏、青海兩個地區(qū)的數(shù)據(jù)，并且由于重慶直到1997年才作為直轄市獨立核算，為了保持數(shù)據(jù)的一致性，將重慶市納入四川省進行核算。因此本文選取北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏和新疆等28個地區(qū)1985年至2011年的相關數(shù)據(jù)。本文所有數(shù)據(jù)來源于《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》和近三年各省的統(tǒng)計年鑒。

表1 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗結果

3、實證分析過程

（1）變量的單位根檢驗。由于大多數(shù)經濟變量都是非平穩(wěn)變量，直接進行回歸容易導致偽回歸問題，因此需要進行平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗。本文選擇兩種主要的檢驗方法，以增強結果的可靠性，分別是相同根單位檢驗LLC（Levin，Lin&Chu）和不同單位根檢Fisher-ADF檢驗，具體的檢驗模型根據(jù)變量的序列的趨勢選擇，檢驗結果列入表1。由表1，可認為各變量序列都為I（1）序列。

（2）協(xié)整檢驗。由于在1%的顯著性水平下，變量都為一階單整序列，可以進行協(xié)整檢驗。依據(jù)協(xié)整理論，它們之間可能存在某種平穩(wěn)的線性組合，這個線性組合它反映了變量間長期穩(wěn)定的均衡關系。本文利用Johansen協(xié)整檢驗的方法，具體結果見表2。

表2 Johansen協(xié)整檢驗結果

Johansen協(xié)整檢驗結果表明，在1985—2011這個樣本區(qū)間內，城鄉(xiāng)收入差距（EQ）和金融發(fā)展規(guī)模（FIR）和金融發(fā)展效率（FE）這兩個變量間存在協(xié)整關系。

（3）回歸模型。本文中利用計量經濟學軟件Eviews7.0對面板數(shù)據(jù)進行處理。對于面板數(shù)據(jù)通常有回歸模型進行混合效應、固定效應和隨機效應三種方式的擬合。但是主觀判斷模型是隨機效應還是固定效應是件比較困難的事情，可以依據(jù)豪斯曼檢驗（HausmanTest）的結果在兩者間作出選擇。當豪斯曼檢驗10%的顯著性水平上顯著時，選擇固定效應模型，反之，則選擇隨機效應模型。Hausman檢驗的結果支持了固定效應模型。

本文在對文中模型（1）和（2）進行隨即效應模型估計的前提下，進行的Hausman檢驗結果（見表3）表明：對于兩個模型的估計有充分的統(tǒng)計理由拒絕原假設。因此，在模型的估計中應選擇固定效應模型。

表3 Hausman檢驗結果

對模型（1）進行固定效應模型的估計，估計結果見表4。

由表2結果可知，除了金融相關率FIR外，其他變量系數(shù)均在1%的顯著性水平下顯著，模型的擬合度也比較高。金融發(fā)展效率變量的系數(shù)為-0.201666，是負相關關系，說明金融發(fā)展效率強度增加1個百分點的時候，城鄉(xiāng)收入差距會減少約0.20個百分點，驗證了前人的假設，金融發(fā)展會減少城鄉(xiāng)收入差距。而金融相關率FIR的顯著水平不是很好，故其對城鄉(xiāng)收入差距的影響并不明顯，同時其系數(shù)為0.015100，非常的小，也可以得出此結論。值得注意的是地區(qū)生產總值GDP的系數(shù)為-7.66E-06，是負相關關系，說明經濟的發(fā)展會縮小城鄉(xiāng)收入的差距。

表4 模型（1）的估計結果

然而，為了進一步分析經濟發(fā)展與收入差距之間是否呈現(xiàn)倒U型關系，對模型（2）進行固定效應模型的估計，估計結果見表5。

表5 模型（2）的估計結果

由表3結果可知，各數(shù)據(jù)的與城鄉(xiāng)收入差距ER的關系在趨勢上保持不變。其中金融相關率FIR的相關性有所提高，但相較其他變量仍不是十分顯著。其他變量系數(shù)均在1%的顯著性水平下顯著，模型的擬合度也比較高。在此處特別要注意的是系數(shù)為6.25E-10，是正相關關系，這在此模型的基礎上否定了經濟發(fā)展與收入差距之間是否呈現(xiàn)倒U型關系的假設。

三、結論

本文通過選取中國28個地區(qū)1985年至2011年的相關數(shù)據(jù)對金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響的問題進行了實證分析。通過對不同模型的回歸進行比較，得出結論：針對本文所選取的相關指標和模型構建，金融發(fā)展對于城鄉(xiāng)居民收入差距的確存在一定的影響。其中金融相關率FIR的相關性并不顯著，而地區(qū)生產總值（GDP）、工業(yè)占GDP的比重（IND）、第三產業(yè)占GDP的比重（MOD）、農業(yè)支出占一般預算支出的比重（POL）變量對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響較為顯著。并且通過引入變量地區(qū)生產總值的平方項，說明了在此模型下不存在庫茲涅茲的收入分配倒U型關系。

特別要注意的是，金融發(fā)展和城市居民收入增長之間不存在顯著的相關關系，金融發(fā)展和農村居民收入增長負相關，這說明我國的金融發(fā)展擴大了城鄉(xiāng)收入差距，而經濟增長和金融發(fā)展也是不相關的。研究結論與我國當前的現(xiàn)實也是相吻合的，金融系統(tǒng)的高度壟斷使金融機構喪失了項目甄別的動力，由此產生的低效率以及對城市居民收入的消極作用明顯，那就是高度壟斷和高度國有的金融機構雖然集中在城市，但是金融發(fā)展并沒有促進城市居民收入的增長。另外，金融資源在農村地區(qū)仍然屬于稀缺品，并且農村地區(qū)的金融資源與城市地區(qū)相比也是低效率的，因此金融發(fā)展的現(xiàn)狀阻礙了農村居民收入水平的提高。

同時，工業(yè)化在短期內擴大了城鄉(xiāng)收入差距，但是從長期來看，工業(yè)化最終將起到縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用。通過實證分析，認為城鄉(xiāng)居民收入差距隨著經濟的發(fā)展而不斷擴大，并且經濟增長對城鄉(xiāng)收入差距的影響要大于工業(yè)化的作用。

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