基于動態面板數據的我國城鄉金融非均衡發展與居民收入關聯研究

許銘暉

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A

內容摘要：我國城鄉金融發展普遍不均衡，經濟體系偏向二元化，導致城鄉差距更加明顯。本文以31個省、自治區和直轄市的經濟數據為研究對象，選擇14個自變量，通過計量模型和面板回歸模型分析城鄉金融非均衡發展和居民收入的關聯性。研究結果表明，現階段金融業的發展規模可在一定程度上抑制城鄉收入差距，但是城市化率縮小城鄉收入差異的效果并未得到顯著證實，最終根據分析結果提出相關政策建議。

關鍵詞：動態面板數據 城鄉金融 非均衡發展

我國城鄉金融非均衡發展和城鄉差距現狀

（一）我國城鄉金融非均衡發展現狀

我國城鄉金融發展差距主要包括三種：城鄉金融資產規模差距、城鄉經營網點與人數差距、城鄉金融機構經營能力差距。我國城鄉金融資產差值在1978-1988年基本維持在4倍左右，從1988開始，由于我國企業快速發展，導致城鄉金融經濟差距進一步拉大，城鄉金融資產差值開始以平均每年0.2的幅度直線增加，截至2007年達到8倍，雖然在2008年有所下降，但是之后又迅速反彈，截至2010年我國金融資產差值已經達到10倍，并且仍有上升趨勢。

（二）我國城鄉差距現狀

2010年和2012年，我國基尼系數分別為0.61和0.474，超過了國際上的基尼系數標準界定0.4。分析近年來我國的基尼系數，得出結論，雖然改革開放以來我國城鄉居民收入有很大提升，但是提升幅度的波動差距較大，尤其是城鄉居民收入差距、城鄉發展前景預期差距以及生活水平差距，且這一差距仍有繼續波動擴大的趨勢。

面板回歸模型構建

（一）指標選擇

城鄉收入差距指標。在國際上，城鄉收入比、基尼系數、泰爾指數三類常用來衡量城鄉收入差距。對本文模型而言，選擇基尼系數有兩個不足：一個是抽樣數據混合之后影響對各省級層面城鄉收入差距的估算；另一個不足在于所選數據一般是之前已經確定的，不能對當下做出很好的預判，所以本文在剩余的兩個指標中選擇，城鄉收入比與泰爾指數的相關系數大于0.9。本文樣本選擇來自31個省、自治區和直轄市，通過抽樣調查方法對所得數據進行誤差可以不計的估算。

城鄉金融發展指標。城鄉金融發展指標分為金融業發展規模指標、金融業發展結構指標和金融業發展效率指標。國內在研究金融深化問題中，應用于反映金融發展的四類存量指標包括：真實貨幣余額的增長率、經濟的貨幣化程度、金融資產比重、金融機構各項貸款占GDP的比重。為盡可能的將所有對金融發展的影響因素包含到所建模型中，本文將從銀行出發，對股票和保險的測度也將涵蓋金融規模的度量指標，最后決定采用結算各地區一年中最后一次在銀行的存貸余額、年終的流通股市值、對保險機構的投保值與GDP之比作為城鄉金融規模的存量指標。金融業發展效率選擇存貸比。

控制變量。在建構模型的過程中會遇到許多不可控制的金融發展影響因素，要對實驗過程中的一些影響因素進行合理控制。綜上，本文將控制變量分為金融經濟結構、要素的累積和當前的社會制度環境，具體如表1所示。

（二）樣本描述

本文樣本來自31個省、自治區和直轄市，樣本區間分為時間區間和空間區間，時間區間的選擇一方面要選擇最近的時間，另一方面要求得到能夠所得的統計數據，時間跨度要夠長，本文選擇2000-2010年；空間區間包括15個變量、3個目標變量、11個控制變量和1個被解釋變量。通過表2可以發現每個截面包含了2000-2010年的數據，是強平衡面板數據。

（三）模型構建

計量模型。本文在相關研究成果的基礎上，經過目標變量及控制變量的篩選，同時進行模型修正，構建如下所示的基本面板數據模型：

Gapit=μ+f（financeit，CVit）+αi+λt+εit （1）

其中，Gapit表示第t年第i個地區城鄉收入差距，μ為各個地區截距差，αi表示不可觀測及不隨時間變化的在i地區的個體效應，λt表示不隨截面個體變化而隨時間變化的時間效應，εit表示隨機擾動項，并且該擾動項隨時間和個體變化而變化，同時假設其符合正態白噪聲序列εit～N（0，δ2g）；f（financeit，CVit）表示一個函數，根據建議目的和建模需要，公式函數內部變量會根據之前需求的變化而變化。

面板回歸模型。面板數據是指跟蹤同一時段內同一組個體的數據，所以面板數據能夠同時在時間和截面兩個維度下提供較為充足的個體動態行為信息。面板數據較為靈活，實際過程中能夠根據維數、待估參數、影響效應和矩分為幾種不同類型，常見分類有靜態、動態面板模型、單項雙向模型，多見于應用型研究文獻。模型解釋變量中是否包含解釋變量，是動態面板和靜態面板模型的區分點。動態面板模型中的被解釋變量往往位于右側，動態面板模型在面板數據估計參數不參與實際估值的情況下與自回歸模型有相似之處。

動態面板模型中的估計量存在一定的非一致性，通常可使用廣義矩估計（GMM）和變量估計（VI）進行估計，下式使用一階自回歸形式模型舉例：

yit=μ+ρyit-1+X`itβ+Z`i+αt+εit （2）

將模型兩邊進行一階差分運算，得到下式：

△yit=ρ△yi，t-1+△X`itβ+△εit （3）

式中，εit與△yi，t-1相關，所以△yi，t-1為內生變量。在自相關不存在的前提下，yi，t-2與△εit=εit-εi，t-1不相關，所以△yi，t-2與△yi，t-1相關，因此△yi，t-1可將△yi，t-2作為工具變量進行估計，那么更高階的滯后變量也可以作為工具變量，在進行廣義矩估計時使用所有可能的工具變量，就可以得到Arellano-Bond估計量。

對GMM進行差分估計時，在yit接近隨機游走的條件下，yi，t-2與△yi，t-1的相關性變差，水平GMM可解決這一問題。在GMM估計時將差分方程和水平方程作為一個系統，稱為系統GMM估計，該方法能夠有效提高估計精確度，且可以預測靜態的變量系數。

實證分析

（一）GMM動態面板模型擬合

從模型模擬的整體來看，3個被DGMM和SGMM分別估計的回歸方程擬合效果都比較理想，并且可以得出結論：只存在一階相關，高階自相關不存在（由序列自檢得出）。由收入差距的滯后項回歸結果可以看出，系數在兩種估計方式下均表現為高度顯著，結果高度穩定，說明模型選用合理，在總體效果上明顯優于靜態面板模型，適合對模型進行進一步分析。

（二）結果分析

從表3可看出，從城鄉收入差距受到金融業發展規模（SIZE）的影響來看，在SGMM與DGMM兩種模型評估下數值均為負值，SIZE2的數值則是正值。這表明目前我國金融業發展規模可在一定程度上抑制城鄉收入差距，但是這種抑制效果只是暫時的，長期來看會加大城鄉收入差距，回歸結果呈正U型。表3還顯示出gdp與gdp2系數在SGMM與DGMM模板下前者為負、后者為正的情況，這表明現階段我國各地區正將城鄉收入差距不斷縮小。關于我國金融業的發展是否能夠有效縮小城鄉收入差距，表3并沒有相關可靠的數據。

根據表3中數據可以看出stru系數均為負，且為中度顯著。本文研究的金融業發展結構被用來評價保險業和證券業的資產價值占其總資產的比例，證券業和保險業對縮小城鄉之間的收入差距功效顯著。證券業及保險業在為經濟發展做出貢獻的同時，也解決了農村就業問題，充分利用了農村剩余勞動力，為縮小城鄉收入差距做出了應有貢獻。

表3中數據反映出金融業發展與產業結構的數值均為負，且在金融規模方程中均不顯著。在倒U關系成立的前提下，Kuznet效應認為產業結構特征可影響金融業發展對收入的影響，但是在本文研究中并未看出金融業發展與城鄉收入差距有相關關系。同時ind_size數據在SGMM與DGMM中估計的金融效率與金融結構方程中系數均顯著，在實證分析后得出產業結構與城鄉收入差距受到金融規模的反向調節，產業結構擴大城鄉差距的趨勢可被金融業發展規模的擴大所抑制。從其它控制變量來看，在SGMM和DGMM兩種估計方式下城市化率（Urban）估計系數均為負，這表明城市化率縮小城鄉收入差異的效果并未得到顯著證實。

本文的觀點是減貧單憑城市化進程是無法實現的，數據顯示的僅是當前環境下的一種偶然現象，在農村剩余勞動力被城鎮二三產業比例增加吸引的情況下，城市化進程可縮小城鄉收入差距。因此在產業結構優化與城鄉就業結構優化的同時，城市化進程可縮小城鄉收入差距。這種觀點證據可以在表3中得到驗證，在SGMM與DGMM的估計下，industry的估計系數為正，同時在SGMM估計下表現出了明顯的顯著性，二三產業比例增加并沒有增加反向效果，因此城市化率縮小城鄉收入差距的作用被抑制。本文推測可能是由于統計制度下統計口徑的變化導致系數與預期不符造成的。

結論與建議

金融機構中存款變為貸款的能力在本文中以金融效率變量的形式得以表現，在估計使用的模型中均為負，說明縮小城鄉收入差距可通過提高存款-貸款轉化率實現。由此可以提出相關建議：一是在二元經濟結構下不斷優化存款-貸款在城鄉間的循環路徑，大力提倡在農村投資，增加投資農村的優惠政策，逐漸走出傳統經濟體制下依靠資金循環路徑經濟模式。二是深化金融業改革，特別是國有銀行改革，不斷提高銀行內部的資金利用效率及內部部門管理水平；在外部市場降低國有市場集中度，降低銀行貸款成本，加大同行業競爭，提高存款-貸款轉化率。

參考文獻：

1.王婷.中國城鄉金融資源配置差異的測度與分析[J].經濟問題，2011（8）

2.公賀.中國城鄉金融非均衡發展與城鄉收入差距實證分析[D].東北財經大學，2013

3.薛寒冰.金融發展與城鄉居民收入差距關系的實證研究[D].北方工業大學，2014

4.宋子軒.金融業非均衡發展與城鄉收入差距的關系研究[D].東華大學，2013

5.劉友芝，羅楚亮.我國地區經濟差距的要素區際流動分析[J].江漢論壇，2002（2）

6.唐禮智，劉喜好，賈璇.我國金融發展與城鄉收入差距關系的實證研究[J].農業經濟問題，2008（11）

7.黃靖貴，黃敢基.基于面板數據模型的廣西各區域農民人均純收入影響因素分析[J].數學的實踐與認識，2014，44（3）

8.蘇良軍.部分線性固定效應面板數據模型的一致性估計[C].21世紀數量經濟學，2005

9.金甌.區域金融發展與城鄉收入差距的實證分析—以溫州為例[J].企業經濟，2011（6）

10.戰明華.金融發展與經濟增長的效率：有效的金融深化變量選擇及其效應[J].統計研究，2004（8）