賈 非
(吉林財經大學 統計學院,吉林 長春 130117)
金融發展對經濟增長具有重要意義是理論界的共識。基于這一認識,20世紀90年代Greenwood和Jovanovic運用一個動態模型證明了金融發展產生的“門檻”可以引致收入分配的“庫茲涅茨效應①庫茲涅茨認為收入分配的長期變動軌跡呈現先擴大后縮小的“倒U”形狀,即為收入分配的“庫茲涅茨效應”[2]。”[1],從而引發了關于金融發展與收入分配關系的討論。張立軍等將金融發展影響收入差距的方式總結為“門檻效應”、“非均衡效應”和“降低貧困效應”。[3]在我國城鄉經濟二元結構的背景下,“非均衡效應”成為金融發展影響城鄉收入差距最為顯著的渠道。
各地區金融發展非均衡對地區間收入差距有顯著影響,金融發展在地域上的非均衡延緩了地區經濟增長的收斂速度。[4]長期以來,我國金融資源配置表現出明顯的城市化傾向,從而形成了金融發展的城鄉非均衡。金融資源配置的不均衡使城市居民受益,而農村居民和中小企業則獲益較少,從而擴大了城鄉收入差距。[5]姚耀軍等從實證分析的角度證實了我國城鄉金融非均衡是城鄉收入差距的Granger原因,且二者具有顯著的長期均衡關系,進一步驗證了城鄉金融非均衡擴大了城鄉收入差距。[6]值得關注的是,我國經濟、金融發展具有顯著的地域差異性,不同地域城鄉關系的表現也明顯不同。因此,各地區城鄉金融非均衡影響城鄉收入差距的機制也可能存在差異。為體現地域性,魏麗莉等曾對城鄉發展雙滯后的甘肅省進行了分析,實證結果表明,甘肅省金融發展規模的城鄉差異明顯拉大了城鄉收入差距,而金融發展效率的城鄉差異對城鄉收入差距影響較弱。[7]但目前類似的相關研究仍較為匱乏。
吉林省城鄉經濟發展具有特殊性,與全國平均水平相比,城鎮經濟相對滯后而農村經濟相對發達。2013年吉林省城鄉居民收入差異系數*城鄉居民收入差異系數=1-農村居民人均純收入/城鎮居民人均可支配收入,通常認為S≥0.5為城鄉二元結構狀態,0.2≤S≤0.5為由二元結構向城鄉一體化的過渡狀態,S<0.2基本上完成了城鄉一體化。為0.568,大于臨界值0.5,但低于全國的0.670,說明吉林省該年度處于城鄉收入二元結構狀態,但城鄉收入差距程度低于全國平均水平。從金融發展角度看,吉林省城鄉金融不均衡程度較高,金融發展總體相對滯后。橫亙在城鄉間的金融二元結構直接阻礙了城鄉二元結構的改變。目前學術界尚缺乏關于吉林省金融發展對城鄉收入差距影響機制的經驗分析,吉林省金融發展是否對收入增長具有顯著影響以及城鄉金融非均衡在多大程度上能夠引起城鄉收入差距擴大等問題尚未解決。為此,本文運用實證分析方法,研究吉林省金融發展對城鄉收入差距的影響機制,并試圖從金融發展非均衡角度對吉林省城鄉收入差距低于全國平均水平這一基本事實進行解釋。
吉林省與全國城鄉居民收入差異系數曲線如圖1所示。直觀上,兩條曲線均呈現波動上升的走勢,吉林省城鄉居民收入差異系數始終低于全國同期水平。根據城鄉居民收入差異系數臨界值可以判斷,2000年以來吉林省城鄉居民收入差異系數超過臨界值0.5,而全國城鄉居民收入差異系數大多數年份超過0.5(除1982~1985年),城鄉收入二元結構明顯。
從圖1可看出兩條曲線具有相似的波動特征,統計分析表明,兩個序列的相關系數高達0.91。具體而言,改革開放初期,無論是吉林省還是全國城鄉收入差距均呈現下降趨勢,這是因為改革開放初期家庭聯產承包責任制在農村的推行促進了農村居民收入大幅增長,從而縮小了城鄉收入差距。1983年中央下發1號文件,家庭聯產承包責任制迅速在全國范圍推行開來,這一年無論是吉林省還是全國城鄉居民收入差異系數均降至最低。1986年隨著市場化步伐的推進,城鎮居民收入大幅增長,城鄉收入差距開始逐漸擴大。“十一五”期間惠農政策落實到位,2010年吉林省和全國城鄉居民收入差異系數又開始緩慢下降。

圖1 全國與吉林省城鄉居民收入差異系數數據來源:歷年《吉林省統計年鑒》和《中國統計年鑒》。
分別從城鎮和農村兩個角度來看,改革開放以來,吉林省城鎮經濟發展相對滯后。由圖2可知,吉林省城鎮居民人均可支配收入低于全國的百分比始終圍繞在-0.2附近,說明吉林省城鎮居民人均收入長期低于全國水平20%左右。然而,吉林省農村居民人均純收入在大多數年份高于全國水平,1985年以前吉林省農村居民人均純收入超過全國水平20%以上,這說明1985年以前吉林省農業優勢較為明顯。1985年起這一比率大幅下降,個別年份(2000~2003年)小于0。依據公式[∑(吉林省農村人均純收入-全國農村人均純收入)/∑全國農村人均純收入]計算動態平均數,吉林省農村居民人均純收入在平均水平上仍高于全國水平4.41%。綜上,吉林省城鄉收入差距低于全國水平的主要原因是農村人均收入高于全國平均水平,而城鎮人均收入低于全國水平。

圖2 吉林省農村、城鎮居民收入與全國水平對比注:吉林省農村居民人均純收入高于全國百分比=(吉林省農村居民人均純收入-全國農村居民人均純收入)/全國農村居民人均純收入;吉林省城鎮人均可支配收入低于全國百分比同理計算得出。數據來源:歷年《吉林省統計年鑒》和《中國統計年鑒》。
一般認為,金融發展主要表現為金融總量的提升,用于衡量金融發展的指標通常表示為金融總量與產出之比,如FIR和M2/GDP等。Pagano認為金融轉化效率具有增長效應*Pagano(1993)通過模型推導得出公式:g=Aφs-δ ,其中g為經濟增長率,A為技術水平、φ為金融轉化效率、s為儲蓄率、δ為資本折舊率。[8]。金融轉化效率應定義為銀行中介的投資量與銀行吸收儲蓄的比例,因此,金融轉化效率高低是衡量金融發展水平的重要方面。故本文從金融規模和金融轉化效率兩個角度衡量金融發展水平。金融規模可由金融總量與GDP之比計算得出,計算城鄉金融規模時,由于股票、債券和保險等金融資產缺乏城鄉的分類數據,因此分別用城鄉存貸款總額代替金融總量;農村GDP由第一產業增加值與鄉鎮企業總產值之和計算得來,城鎮GDP由全國GDP與農村GDP做差得到;金融轉化效率為貸款與存款之比,表示存款轉化為貸款的能力和效率。
通過計算動態平均數對吉林省與全國金融發展非均衡程度進行比較分析。根據相對數平均發展水平計算的基本思想,金融規模平均發展水平運用所有樣本點(Σ(存款+貸款)/ΣGDP)計算得到。通過計算可知,1978~2013年吉林省城鎮金融規模平均水平為1.81,農村金融規模平均水平為1.05,全國城鎮金融規模平均水平為1.93,農村金融規模平均水平為0.96。可見,吉林省城鎮金融規模高于農村,差值為0.66,比值為1.72;全國城鎮金融規模也高于農村水平,差值為0.97,比值為2.01。這意味著,無論是吉林省還是全國都存在城鄉金融發展總量非均衡現象,但吉林省非均衡程度低于全國水平。同理,金融轉化效率平均水平運用所有樣本點(Σ貸款/Σ存款)計算得到。得出吉林省城鎮金融轉化效率平均水平為1.56,農村金融轉化效率平均水平為0.54,全國金融轉化效率平均水平為1.02,農村金融轉化效率平均水平為0.84。可見,吉林省城鎮金融轉化效率高于農村,差值為1.02,比值為2.89;全國城鎮金融轉化效率也高于農村水平,差值為0.18,比值為1.21。這說明,吉林省和全國均存在城鄉金融轉化效率非均衡現象,但吉林省非均衡的程度高于全國水平。
表1總結了吉林省城鄉收入差距和金融發展非均衡程度以及與全國的對比情況。吉林省城鄉收入差距低于全國水平,金融規模差異程度低于全國水平而金融效率差異程度高于全國水平。基于金融發展對經濟增長的促進作用,可以判斷吉林省較高的城鄉金融轉化效率差異并沒有導致城鄉收入差距快速擴大,城鄉收入差距仍低于全國水平,而較小的城鄉金融規模差異可能對城鄉收入差距存在顯著影響。由此推測,吉林省金融效率差異對收入差異的影響機制可能存在阻滯。為此,本文將通過協整分析來判斷吉林省城鄉收入差距、金融規模和轉化效率差異的長期穩定關系,并進一步專門針對金融轉化效率對收入差距的影響機制進行實證分析。

表1 吉林省城鄉收入差距、金融發展非均衡及其與全國對比情況
實證部分將涉及到城鄉金融非均衡指標與城鄉收入差距指標,為統一量綱,所有變量均以比值來表示。具體而言,城鄉收入差距由吉林省城鎮居民人均可支配收入與農村居民人均純收入做商計算得出,記為Yt;城鄉金融非均衡從金融規模差距和金融轉化效率差距兩個角度來衡量,金融規模差距由城鎮金融規模與農村金融規模做商計算得出,記為X1t;金融轉化效率差距由城鎮金融轉化效率與農村金融轉化效率做商計算得出,記為X2t;另外,城鎮化水平是城鄉收入差距的重要影響因素[9],因此,選取人口城鎮化指標作為模型的控制變量,該指標由非農業人口與全部人口做商計算得出,記為X3t。數據樣本區間為1978~2012年,所有數據均來自各期《吉林省統計年鑒》、《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》和《中國金融年鑒》。
本部分使用JJ(Johansen-Juselius)協整檢驗考察吉林省城鄉金融非均衡與城鄉收入差距之間的長期關系。ADF單位根檢驗顯示在10%的顯著水平下所有變量均為一階單整序列(如表2),選擇滯后期為4,協整檢驗結果顯示,4個變量中至少存在2個協整關系(如表3),正規化的協整方程如式(1)所示,括號內則為標準差。

表2 單位根檢驗結果
注:***、*分別表示在99%和90%的置信水平下拒絕原假設。

表3 協整檢驗結果
注:*表示拒絕原假設。
式(1)表明,吉林省城鄉收入差距與金融非均衡存在長期均衡關系,協整系數均為正數,說明吉林省城鄉收入差距隨著金融非均衡程度的增強和城鎮化水平的擴大而逐漸擴大。從協整向量估計值可以看出,金融規模差距(X1t)的系數較大,標準差較小,這意味著城鄉金融規模差距與城鄉收入差距的長期關系較為穩定,如果城鎮金融規模超過農村1倍,城鎮人均收入將超過農村2.228倍。協整向量估計值還顯示,金融轉化效率差距(X2t)系數較小,標準差較大,如果城鎮金融轉化效率超過農村1倍,城鎮人均收入將超過農村0.326倍,但這種長期關系并不穩定。這一結果與本文第二部分的推測是一致的,即吉林省較大的城鄉金融轉化效率差異對城鄉收入差距影響不大,金融規模差距對城鄉收入差距更具解釋力。另外,城鎮化水平(X3t)的協整系數較大,說明城鎮化水平提升對城鄉收入差距(Yt)具有較大影響,但這種關系的穩定性稍差。
由于城鄉金融轉化效率差異與城鄉收入差距長期關系不穩定,下文將專門針對吉林省城鄉金融轉化效率差異對城鄉收入差距的影響機制進行分析。
為考察吉林省金融轉化效率差距影響城鄉收入差距的具體機制,本文對1978~2012年吉林省城鎮和農村的金融轉化效率與收入關系分別進行回歸分析,結果如表4所示。UYt和RYt分別表示城鎮居民人均可支配收入和農村居民人均純收入,UXt和RXt分別表示城鎮和農村金融的轉化效率。為避免自相關,故加入了AR(1)項。

表4 OLS分析結果
注:*表示在5%的顯著水平下拒絕原假設。
根據表4可知,城鎮金融轉化效率對城鎮居民人均可支配收入影響并不顯著,這是較高的城鄉金融轉化效率差異沒有引起城鄉收入差距有效擴大的原因;農村金融轉化效率提高顯著提升了農村居民人均純收入,金融轉化效率提升1單位則農村居民人均純收入提升472.326單位,這意味著推動農村金融轉化效率提升是進一步縮小吉林省城鄉收入差距的重要手段。
本文選取城鄉收入差距低于全國水平的吉林省為研究對象,對吉林省城鄉金融非均衡影響城鄉收入差距的機制進行了多角度實證分析。發現吉林省城鎮經濟相對滯后而農村經濟相對發達,城鄉收入差距低于全國平均水平;吉林省城鄉金融非均衡表現為金融規模非均衡程度低于全國水平,金融轉化效率非均衡程度高于全國水平。實證結果表明:(1) 吉林省城鄉金融規模非均衡、金融轉化效率非均衡以及人口城鎮化進程均與城鄉收入差距具有長期正向關系,這意味著金融規模和轉化效率非均衡擴大以及人口城鎮化進程均能引起城鄉收入差距擴大。(2) 吉林省金融規模非均衡與城鄉收入差距之間的長期均衡關系最為穩定,協整系數較高,這意味著吉林省較低的金融規模差距能在一定程度上解釋吉林省城鄉收入差距低于全國水平這一事實。(3) 吉林省金融轉化效率非均衡與城鄉收入差距之間的關系穩定性稍差,協整系數較小。進一步的實證分析表明,吉林省城鎮金融轉化效率提高對收入沒有顯著影響,因此,較高的城鄉金融轉化效率差異沒有顯著引起城鄉收入差距擴大;農村金融轉化效率提高對收入影響顯著,這意味著提高農村金融轉化效率是提高農村收入的關鍵。
綜上,吉林省城鄉金融差異對城鄉收入差異低于全國水平這一事實具有解釋力,縮小吉林省城鄉收入差距應從發展農村金融、縮小城鄉金融非均衡程度入手。提升農村金融轉化效率尤為重要,一方面應通過提升資金利用效率直接提高農村收入水平,另一方面應降低農村資金外溢,這不僅能夠直接提升農村金融轉化效率,還有利于間接提高農村金融規模從而提高農村收入水平。
[1]Greenwood, J., Javanovic, B..Financial Development, Growth and the Distribution of Income[J].Journal of Political Economy, 1990,98(5):1076-1107.
[2]Kuzents, S..Economic Growth and Income Inequality[J].American Economic Review, 1976,(45):1-28.
[3]張立軍,湛泳.金融發展影響城鄉收入差距的三大效應分析及其檢驗[J].數量經濟技術經濟研究,2006,(12):73-81.
[4]Dayal-Gulati A, Husain A M. Centripetal Forces in China′s Economic Take-off[R].IMF Working Paper, 2000:1-86.
[5]孫永強.金融發展、城市化與城鄉居民收入差距研究[J].金融研究,2012,(4):98-109.
[6]姚耀軍,劉華華.金融非均衡發展及其經濟后果的經驗分析[J].華中科技大學學報:社會科學版,2005,(4):75-78.
[7]魏麗莉,馬晶.雙重滯后型區域城鄉金融非均衡發展對城鄉收入差距影響的實證分析[J].蘭州大學學報:社會科學版,2014,(1):118-126.
[8] Pagano,M..Financial markets and growth: an overview[J].European economic review, 1993,(37):613-622.
[9]吳先華.城鎮化、市民化與城鄉收入差距關系的實證研究——基于山東省時間序列數據及面板數據的實證分析[J].地理科學,2011,(1):68-73.