普惠金融能縮小城鄉收入差距嗎？

黃永興+陸鳳芝??

內容提要：普惠金融通過農村資本的形成、配置及技術創新而縮小城鄉收入差距。本文依據2005-2014年中國省際面板數據，基于非線性與線性面板模型檢驗普惠金融對城鄉收入差距的影響。結果表明：對全國而言，普惠金融對城鄉收入差距的影響表現為先擴大后縮小的非線性特征；對東部地區的影響表現為先加劇后放緩的動態特征，對中部地區的影響表現為持續拉大的線性特征，普惠金融對西部地區城鄉收入差距影響不顯著。普惠金融的發展程度與農村資金是否逃逸到非農行業或產業，是制約普惠金融縮小城鄉收入差距的癥結。因此，普惠金融政策的制定要統籌規劃、因地制宜，應努力降低農村居民與鄉鎮企業獲取金融服務的門檻。

關鍵詞：普惠金融；城鄉收入差距；面板模型

中圖分類號：F832文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2017）06-0063-06

一、問題的提出

從資本形成角度分析，儲蓄總量的增長與儲蓄-投資轉化率的提高是資本形成的兩個基本條件，普惠金融通過降低金融服務的“門檻效應”影響城農村資本的形成。普惠金融致力于降低金融服務的門檻，讓更多有金融服務需求的人享受到金融服務，拓寬農村投融資渠道，動員農村儲蓄，提高農村的儲蓄-投資轉化率。通過農村資本的形成，普惠金融可以縮小城鄉收入差距，但其實際效果取決于金融服務門檻降得有多低，能夠為多少農民、小微企業提供金融服務。當然，這取決于普惠金融的發展程度。

當前農村地區社保體制不健全，農戶儲蓄主要是出于預防性動機，農戶并不能享受到城市居民所享有的證券交易、理財等積累性金融服務。從農村資本配置角度考慮，確保儲蓄、保險、匯款等基本金融服務，可以促進經濟的可持續增長。普惠金融可以降低城鄉之間金融發展的非均衡，農戶手中的資金將通過普惠金融發展體系配置到收益最高的項目中去，進而促進農村地區經濟的發展，逐步縮小城鄉收入差距。因此，如何防止農村資金逃逸到非農行業或產業，造成農村金融真空化問題，如何確保農村資金回流是該影響路徑需要考量的難題之一。另外，農業技術專業化的發展需要技術創新，普惠金融體系的完善可以為農業技術的創新與發展夯實資金基礎，也可以為農業技術的推廣與普及提供寬廣的融資渠道。普惠金融發展越好的地區，農業技術創新帶來的生產力越高，城鄉收入差距也應該越小。

我國城鄉收入差距居高不下的主要原因在于城鄉經濟發展不均衡，城鄉收入差距問題不僅關系著微觀主體，更制約著宏觀經濟的可持續發展。普惠金融的重點服務對象是農民、貧困人群和小微企業等特殊群體，普惠金融對城鄉收入差距的影響也是通過農村經濟發展來實現的。金融服務對城鄉收入差距分配格局的形成具有重要影響，普惠金融的發展直接影響農村的資本形成、配置及農業技術創新，間接影響到城鄉收入差距。本文以普惠金融指數作為門檻變量，從金融功能觀角度分析普惠金融影響城鄉收入差距的機理，使用非線性模型面板門檻估計方法分析普惠金融對城鄉收入差距的影響。

二、指標設定、數據說明與模型選取

（一）指標設定與數據說明

本文選取2005-2014年30個省市自治區（西藏因數據嚴重缺失予以剔除）的面板數據進行分析，原始數據來源于歷年中國人民銀行發布的各省《金融運行報告》《中國統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》、國家統計局官網及國泰安CSMAR數據庫。

1.被解釋變量。現有文獻對城鄉收入差距的測量主要有城鎮居民人均可支配收入與農村居民人均純收入的比值、基尼系數及泰爾指數方法，本文遵循王少平和歐陽志剛（2008）的做法，測算泰爾指數（Teil）用以衡量城鄉收入差距，具體計算公式為：

Teili，t=∑2j=1sij，tsi，tln（sij，tsi，t/pij，tpi，t）（1）

其中，j=1，2分別表示農村與城鎮地區；t表示年份；sij表示i地區城鎮或農村的收入；si則表示i地區總收入；pij表示i地區城鎮或農村的人口；pi則表示i地區總人口。

2.普惠金融指數（Financial Inclusion Index，下文簡稱FII），既是本文的核心解釋變量也是非線性模型（門檻模型）的門檻變量。在借鑒已有文獻（Mandira Sarma和Jesim Pais，2011）的基礎上，本文擬從四個維度構建普惠金融評價指標體系。（1）金融服務的滲透性，這里選用每萬人擁有的金融機構數與金融從業人員數，每萬平方千米擁有的金融機構數與金融從業人員數4個指標對該維度進行衡量。（2）金融服務的使用性，具體使用銀行類金融機構人均存、貸款及人均儲蓄余額。（3）金融服務的效用性，這里選用存、貸款余額占GDP的比重及銀行承兌匯票余額占GDP的比重對該維度進行反映。（4）金融服務的承受性，這里使用非金融機構融資占金融機構存貸款的比重來反映該維度的貢獻。前三個維度的各項指標均為正向指標即指標值越大普惠金融發展狀況越好，第四個維度的指標為逆向指標。

本文借鑒聯合國人類發展署測算人類發展指數所使用的方法來構建普惠金融指數測算模型，FII具體計算方法為：

FIIit=1-

（w1t-E1t）2+（w2t-E2t）2+…（wkt-Ekt）2w21t+w22t+…+w2kt（2）

其中，i表示不同的地區；t為不同的年份；k表示不同的維度；FIIit∈0，1，FII值越趨近于1說明普惠金普惠金融發展狀況越好，當其值為1時表示普惠金融發展水平最好；w表示各維度的權重；E表示各維度的測度值，其計算公式為：

Ekt=wkt×yikt（3）

yikt為第i個省份第k個維度在第t年標準化后的值，具體標準化方法如下：

對于正向指標：yikt=xikt-min{xkt}max{xkt}-min{xkt}（4）

對于負向指標：yikt=max{xkt}-xiktmax{xkt}-min{xkt}（5）

其中，xikt為未經標準化處理的原始數據。對于各維度的權重w，本文使用熵值法進行測算①。

3.其他解釋變量。（1）經濟發展水平（Pgdp），使用人均GDP（單位：元）反映地區經濟發展狀況，為了消除通貨膨脹的影響，使各期的人均GDP可以比較。本文以2005年為基期，使用GDP平減指數對其縮減得到實際值。（2）城市化水平（Purb）。本文采用各地區年末城鎮人口比重（單位：%）表示城市化水平。（3）對外貿易開發程度（Open），采用進出口總額占GDP的比重（單位：%）來反映對外開放程度，進出口總額按人民幣兌美元的年均匯率折算為本位幣人民幣計價。（4）地方政府財政支出水平（Gov），采用地方一般預算支出占GDP的比重（單位：%）進行表示。（5）高等教育水平（Edu）。為了反映高等教育發展對城鄉收入差距的影響，采用每萬人高等院校在校生數（單位：人）進行反映，考慮到在校生人力資本轉化的時滯性，本文將該指標作滯后4期處理。

為了消除異方差的影響，本文對以上指標皆進行了取對數處理，各指標的原始數據統計性描述如表1所示。

1.非線性面板模型

本文借鑒已有文獻（Hansen，1999）構建如下單門限面板模型（多門限可在此基礎上擴展）：

lnTeilit=αi+β1lnFIIitI（FIIitγ）+β2lnFIIitI（FIIit>γ）+λilnXit+εit（6）

其中αi為截距項，β1、β2為不同門檻區間的彈性系數，γ為門限值，λi為其他解釋變量的系數，Xit=[Pgdpit，Purbit，Openit，Govit，Eduit]為其他解釋變量。I（·）為示性函數，當滿足括號內條件時其值取1，否則為0。另外，在對面板門限模型進行估計時使用格點搜索法（Grid Search）不斷嘗試門限值，直至使式（6）的殘差平方和最小，得出最佳估計值；對模型進行檢驗，構造LM統計量，使用自抽樣（Bootstrap）模擬其漸進分布，進而得出漸進有效的概率P進行判別。

2.線性面板模型

（1）用變截距面板模型來刻畫變量間的關系，變截距面板模型可分為固定效應與隨機效應兩種情況，具體模型設定如下：

lnTeilit=φi+Xitβ+μit（7）

其中，φi為個體效應；Xit=[lnFIIit，lnPgdpit，lnOpenit，lnGovit，lnEduit]；β為解釋變量的系數矩陣；當cov（φi，Xit）≠0時，式（7）為固定效應模型；當cov（φi，Xit）=0時，式（7）為隨機效應模型。在對固定效應與隨機效應進行判斷時，使用Hausman檢驗，當拒絕原假設時即使用固定效應模型。

（2）由于選取的樣本時間跨度較短，采用OLS估計可能會存在一定的系數估計偏誤；同時，考慮到各變量內生性問題的存在，采用動態面板模型進行估計，具體模型設定如下：

lnTeilit=αi+χlnTeilit-1+Xitβ+μit（8）

其中，由于引入了被解釋變量的滯后項，可以反映城鄉收入差距的積累效應，但滯后項易與截面異質性效應相關，需要采用廣義矩估計（GMM）對模型進行估計。鑒于系統廣義矩估計（SYS-GMM）可以克服弱工具變量的影響且具有較高的估計效率，本文采用該方法對動態面板模型進行估計。在檢驗估計的過程中，GMM要求（8）式差分后不存在二階自相關，構建AR（2）統計量檢驗殘差序列是否接受不存在二階自相關的原假設。此外，本文使用穩健性較高的Hansen統計量檢驗原假設矩條件的過度識別有效是否成立。

三、實證結果與分析

本文分別采用非線性和線性面板模型，對普惠金融發展對城鄉收入差距的影響進行分析；考慮到我國地區金融資源分布不均衡現象，從全國以及東、中、西②區域進行實證分析。

（一）全國層面的分析

采用STATA140非動態門檻回歸程序Xthreg對全國層面樣本進行門檻效應檢驗，得到結果如表2，可以發現存在“單門檻效應”；進一步對門檻值進行估計可得全國層面普惠金融的彈性系數估計值為03649，其95%置信區間為[02767，03758]。在得到門檻估計值之后需要對該值的真實性進行檢驗，檢驗結果如圖1，可見普惠金融的單門檻估計值與真實值一致③。

給出了全國層面的回歸結果。對于門檻效應模型，當FII值低于門檻值03649時，普惠金融發展對城鄉收入差距的彈性系數為01666，且在1%的顯著性水平下顯著，表明當普惠金融發展水平處于這一區間時，普惠金融對城鄉收入差距存在顯著拉大作用。當FII值越過門檻值時，彈性系數變為-01641，說明此時普惠金融能夠顯著縮小城鄉收入差距。對于線性板模型中的靜態模型，由Hausman檢驗可知固定效應優于隨機效應，FII的固定效應系數顯著為正，這說明普惠金融的發展在拉大城鄉收入差距，該結論與門檻效應的低門檻值區間相一致。根據動態面板的回歸結果，AR（2）統計量接受二階殘差序列不存在自相關的原假設，Hansen檢驗表明工具變量的設定是有效的。所以，從2005年到2014年普惠金融的發展并沒有顯著擴大城鄉收入差距，也沒有起到始終縮小城鄉收入的作用，而是呈現出門檻效應的非線性特征。從整體來看呈現先擴大后縮小的動態變化特征，且彈性系數大小接近，形似Kuznets“倒U型”的中間部分。結合原始數據，FII值高于03649的主要為北京、上海、天津等地，這表明普惠金融發展對城鄉收入差距的降低效應主要來源于這些高度發達的省市。

北京、上海和天津具有特殊的政治地位與經濟功能，城市化水平較高，農村地區扮演著城市功能擴展區的角色，市內大型金融機構積聚，金融資源流向較為廣泛。這三個地區農村居民收入水平也相對全國其他省市區更高，農村居民使用金融工具進行投資理財也更加普遍，普惠金融的發展能夠較好顯現其縮小城鄉收入差距的作用。在其他省份，尤其西北地區，由于經濟發展落后，金融基礎設施較差，農民享受金融服務面臨著較高的服務門檻，普惠金融的初步發展不足以立竿見影地改善這些地區的城鄉收入差距。普惠金融對各地區城鄉差距的影響確實存在程度與進度差異，本文對全國按照東、中、西層面劃分，并作進一步深入分析。另外，從其他解釋變量的系數可以看出，經濟發展水平、人口城市化率、對外開放程度及地方政府的財政支出等因素都能夠顯著縮小城鄉收入差距，但高等教育的發展卻擴大了城鄉收入差距。

（二）地區層面的分析

對東、中、西地區進行門檻效應檢驗（結果如表4），可以發現東部地區存在“雙門檻效應”，中、西部地區不存在門檻效應。因此，對東部地區運用非線性與線性面板模型研究普惠金融與城鄉收入差距的關系，而對中、西部地區僅采用線性面板模型進行分析。表5為東部地區的回歸結果，由門檻效應模型可以發現：當FII值低于01582時，普惠金融的彈性系數在統計意義上并不顯著；當FII值介于01582和03656之間時，彈性系數顯著為正，這說明進入第二個階段普惠金融的發展開始拉大城鄉收入差距。當普惠金融發展進入第三個階段即FII值大于03656時，變量的彈性系數從04177降到02752，表明隨著普惠金融的進一步發展，其對城鄉收入差距的拉大作用有所緩解。從線性面板模型進行考察，Hausman檢驗同樣認為固定效應優于隨機效應，其中FII的系數并不顯著，這與門檻模型的第一階段結果相一致。在動態面板模型中，AR（2）檢驗和Hansen檢驗表明模型不存在殘差序列二階自相關且工具變量為外生的，支持GMM估計的有效性。從系統GMM的估計結果可以發現，普惠金融對城鄉收入差距是擴大的，且FII的系數04528與門檻模型的第二階段估計結果相近。因此，普惠金融的發展在東部地區是拉大城鄉收入差距的，但這種拉大作用具有非線性的門檻效應特征，總體呈現出先加劇后放緩的動態特征，形似Kuznets“倒U型”的左半部分。

從其他解釋變量的系數可以發現經濟發展、城市化水平、地方政府財政支出占比等因素，依然可促進城鄉收入差距的縮小，高等教育仍拉大城鄉收入差距。對外開放程度沒能通過線性模型與非線性模型的顯著性檢驗，可能由于東部地區對外水平已經達到一定的高度，該因素已經不能再顯著的促進農村居民提高收入。

表6是中、西部地區回歸結果。對于中部地區，Hausman檢驗判定隨機效應模型優于固定效應模型。普惠金融指數的系數在隨機效應模型中為正，說明普惠金融在中部地區顯著擴大城鄉收入差距，且影響程度相比東部地區兩個拉大階段都要高。雖然動態面板模型中AR（2）與Hansen檢驗均通過了檢驗，但GMM估計方法的前提是其對應的靜態面板模型應該為固定效應，否則估計結果無意義。對于西部地區，Hausman檢驗也判定隨機效應模型優于固定效應模型，在隨機效應模型中，普惠金融的系數在統計意義上并不顯著，說明普惠金融對城鄉收入差距的影響在該區域并不明顯，動態面板模型在該區域的估計結果也無統計意義。

對于其他解釋變量，經濟發展與城市化水平的系數在中、西部均顯著為負，說明這兩個因素在中、西部均可以顯著的縮小城鄉收入差距；對外開放程度在中部系數為負但并沒有通過顯著性檢驗，而該變量的系數在西部地區卻顯著為負，可以得知對外開放程度的提高可以縮小西部地區的城鄉收入差距，但對中部地區的城鄉收入差距并無顯著影響。地方政府財政支出占比在兩個區域均不能顯著縮小城鄉收入差距，高等教育水平在全國層面與東部地區一致，均表現為拉大城鄉收入差距。

四、結論與政策建議

普惠金融可以通過農村資本的形成、配置及農業技術創新而縮小城鄉收入差距，但普惠金融的發展程度與農村資金逃逸是否到非農行業或產業，是制約普惠金融縮小城鄉收入差距的癥結。在全國范圍與東部地區，普惠金融對城鄉收入差距的影響是非線性的；在中、西部地區，普惠金融對城鄉收入差距的影響則是線性的。全國范圍存在“單門檻效應”，普惠金融在達到門檻值前后對城鄉收入差距的影響主要表現為先拉大后縮小。東部地區存在“雙門檻”效應，在依次達到兩個門檻值的三個區間內，普惠金融對城鄉收入差距的影響表現為不顯著、先加劇后放緩的動態特征。在中部地區，普惠金融主要表現為拉大城鄉收入差距；在西部地區，普惠金融對城鄉收入差距的影響并不顯著。

基于以上結論，本文提出如下政策建議：

第一，努力降低農村居民與鄉鎮企業獲取金融服務的門檻，建立合理、有效的農村資金回流機制。首先，鼓勵大的商業銀行、政策性銀行設立普惠金融專營機構，適當降低農村市場新興金融機構的準入門檻。其次，健全、完善普惠金融法律制度體系，保障農民、小微企業等應享有的金融服務權益。最后，加快對傳統農業的改造，推廣農業專業技術，增強農村地區對金融資源的吸引力。

第二，普惠金融政策的制定要統籌規劃、因地制宜。全國層面應該繼續大力推行普惠金融政策，努力將普惠金融發展程度提升到門檻值的第二個階段。其次，東、中、西各省應從自身實際出發，因地、因時施策。東部地區應加強普惠金融工具的創新，中、西部地區應該加大普惠金融基礎設施的建設。

第三，加大地區經濟建設，提高人口城市化水平、破除城鄉二元經濟壁壘，努力提高對外開放程度；地方政府應落實普惠金融政策，努力提高普惠金融的發展程度，進而跨過普惠金融發展門檻值，縮小城鄉收入差距。

注釋：

①限于篇幅，在此對熵值法的處理過程不進行詳細介紹，感興趣的讀者可向讀者索取。

②鑒于地緣與經濟因素，本文在國家統計局區域劃分的基礎上將東北地區的遼寧并入東部地區，吉林與黑龍江并入中部地區進行研究；具體區域省份分布，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

③下文分東、中、西區域進行討論時，不再贅述門限值的確定問題。

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Can Inclusive Finance Narrow the Urban-Rural Income Gap？

Verification based on Nonlinear and Linear Panel Model

HUANG Yong-xing， LU Feng-zhi

（School of Business， Anhui University of Technology， Maanshan 243002， China）

Abstract：Inclusive finance reduces urban-rural income gap through the formation， allocation and technological innovation of rural capital. Based on the provincial panel data of China from 2005 to 2014， this paper examines the influence of inclusive finance on urban - rural income gap based on nonlinear and linear panel model. The results show that at the national level， the impact of inclusive finance on urban-rural income gap is characterized by the first expansion and then reduction non-linear characteristic； the impact of the urban-rural income gap in the eastern region is characterized by the dynamic characteristic of the slowdown after the first increase， the impact on the central region is characterized by a continual widening linear characteristic and the influence of inclusive finance on urban-rural income gap in western China is not significant. The degree of development of inclusive finance and the escape of rural funds to non-agricultural industries or industries are the bottlenecks that constrain inclusive finance to narrow the urban-rural income gap. Therefore， the formulation of inclusive financial policies should be planned in an all-round way and act according to circumstances， and try to reduce the threshold of access to financial services for rural residents and township enterprises.

Key words：inclusive finance； urban-rural income gap； panel model

（責任編輯：厲新）