金融发展对城乡收入差距的效应及省际差异——基于误差修正模型的面板协整检验

卢立香,陈 华

(山东经济学院财税金融研究所,山东 济南 250014)

一、引言和相关文献回顾

改革开放以来,经济高速增长的同时,我国居民收入分配差距尤其是城乡收入差距①本文中,除非特别指出,城乡收入差距均以城市居民家庭的人均可支配收入与农村居民的人均纯收入之比来衡量。却持续扩大,尤其是1998年以来,城镇居民收入实际增速一直高于农村居民收入实际增速,到2004年中国的城乡收入差距已是世界最高 (李实、岳希明,2004)[1],2009年中国城乡居民收入比达到3.33:1,如果把城镇居民的社会保障因素考虑在内,城乡收入差距将会更大。自20世纪90年代开始从金融发展角度研究城乡收入差距的文献也逐渐增多。首先,Greenwood和Jovanovic(1990)率先提出金融发展和收入分配的关系是倒U型的[2]。之后Agihon和Bolton(1997)、Matsuyama(2000)分析了初始财富的分配和信用市场的发展如何通过财富的 “涓流效应”(Trickle-Down Effects)而影响长期财富的分配,预言了金融发展与收入分配之间的倒 U型关系[3][4]。其次,Galor和 Zeira(1993)、Banerjee和Newman(1993)研究表明,在金融市场完善的前提下,金融发展将逐步缩小收入差距。但是,在有信用约束以及对人力资本与物质资本的投资不可分割的情况下,收入差距并不会必然地趋于收敛[5][6]。另外,Maurer和Haber(2007)则认为,金融服务依然只是针对富人和具有某种政治联系的企业,从而使收入差距日益扩大[7];Clarke等 (2003)进一步指出,在现代产业部门比重更高,金融发展程度也更高的经济中,收入分配不平等程度要高于那些不同时具备 “两高”

比例的经济,他们称之为金融发展的扩展库兹涅茨效应[8]②根据世界很多国家尤其是一些主要发达国家的经验,收入分配状况会随着经济发展水平的提高而呈现“倒U型”的变化,即所谓的 “库兹涅茨效应”。。

在实证研究方面,Clarke等(2003)、Beck和Levine(2004)及Honohan(2004),进行了跨国分析,发现金融发展会显著降低一国收入分配差距,却未能证实两者间的 “倒U型”关系[9][10]。近年来,国内学者对金融发展和城乡收入差距关系从多个角度进行了实证研究,结论并不完全一致。首先,章奇等 (2004)发现金融发展会显著扩大城乡收入差距,并且这种负面作用在20世纪90年代尤其明显[11]。温涛等 (2005)[12]、杨俊等 (2006)[13]的研究表明,中国金融发展会显著扩大城乡收入差距。姚耀军 (2005)认为金融发展规模的扩大会拉大城乡收入差距,金融发展效率的提高会缩小城乡收入差距[14]。其次,刘敏楼 (2006)[15]和万文全 (2006)[16]认为我国金融发展与城乡收入差距之间呈倒U型关系。另外,陆铭、陈钊 (2004)研究发现中国金融发展水平对城乡收入差距的影响并不显著[17]。尹希果等 (2007)的研究发现无论是东部还是西部地区,金融发展与城乡收入差距均表现为非同阶单整变量,从而不能认为二者之间存在长期关系[18]。

从上述文献可以看出,基于中国不同省份的研究较少。由于中国不同省份之间经济发展的非均衡性显著,因此必须注重不同地区金融发展对城乡收入差距的影响效应。本文对现有文献进行扩展和改进,基于面板误差修正模型 (PVECM)实现面板协整检验,进而估计出面板误差修正模型,由此揭示不同地区的金融发展对城乡收入差距的长期影响效应及其短期动态调整效应。

二、指标选取、面板协整模型设定与数据来源

(一)指标选取与面板协整模型设定

1.指标选取

(1)城乡收入差距指标。本文以表示城乡收入差距的指标,即城市居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比,在计算这个比率之前,用各地区的城市消费价格指数和农村消费价格指数分别对收入数据进行了消胀①三大直辖市没有对城乡消费价格指数进行区分,其他的省和自治区均用当年的城市消费价格指数和农村消费价格指数分别对城市居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入进行了消胀。同时,各个省和自治区的农村消费价格指数自1986年开始才有完整的统计数据,因此,我们研究的时间跨度为1986年-2007年。。

(2)金融发展指标。本文同时选取了金融发展规模指标 (FD)和金融发展效率指标 (FE)。金融发展规模用各省份银行存贷款之和与其GDP之比衡量,以揭示中国金融发展规模的地区差异;金融发展效率用各省份储蓄与贷款的比值衡量,以测度金融中介将储蓄转化为贷款的效率,这里的储蓄是指居民储蓄存款。图1和图2分别给出了中国大陆除海南、重庆、西藏以外的其他28个省、市、自治区1986—2007年的金融发展规模和金融发展效率的描述性统计分析。从中可以看出绝大多数省份的金融发展规模和金融发展效率随着时间的推移不断提高,同时,不同省份的金融发展规模和金融发展效率具有明显差异,因而不同省份的金融发展水平对城乡收入差距的影响是否也具有明显的差异?为此,本文以不同省份为横截面个体,将相应变量的时间序列数据进行组合而形成面板数据,基于此建立面板协整模型,以揭示我国金融发展水平对城乡收入差距的影响。

2.中国金融发展与城乡收入差距的面板协整模型设定

本文设定金融发展规模、金融发展效率与城乡收入差距的面板协整模型为:

如果模型 (1)为面板协整模型,则根据Granger表述定理,面板协整模型 (1)所对应的面板误差修正模型为 (PVECM)为:

ai为误差修正速度,反映金融发展与城乡收入差距的长期关系对城乡收入差距的短期变化所产生的调节效应。如果ai为负且显著,则进一步支持模型 (1)为面板协整关系。β1i、β2i反映了城乡收入差距ID与金融发展规模FD、金融发展效率FE之间的长期关系。φ1i、φ2i反映了城乡收入差距ID与金融发展规模FD、金融发展效率FE之间的短期调整关系。

图1 中国各地区1986-2007年的金融发展规模

图2 中国各地区1986-2007年的金融发展效率

(二)数据说明

本文中1986—2004年的数据未经指明均取自 《新中国五十五年统计资料汇编》,2005—2007年的数据取自 《中国统计年鉴》 (2006—2008),2005—2007年的存贷款数据取自 《中国金融年鉴2008》。本文样本包括中国大陆除海南、重庆、西藏以外的其他28个省、市、自治区。

三、实证检验结果与分析

(一)各变量的面板单位根检验

本文选择三种主要的方法进行检验,以增强检验结果的可靠性,它们分别是Hadri(2000)的异质面板单位根检验、Levin,Lin and Chu检验 (2002)和Im,Pesaran and Shin检验 (2003)。本文同时应用上述三种检验方法对上述变量进行检验,结果一并列入表1。由表1可知,在1%显著水平上,变量ID的Hadri和IPS检验结果均显示变量ID为一阶单整I(1)序列,但LLC检验结果显示变量ID为I(0)序列,因此,可以认为变量ID为一阶单整I(1)序列;在5%显著水平上,变量FD的LLC和IPS检验结果均显示变量FD为一阶单整I(1)序列,但Hadri检验结果显示变量FD的一阶差分值为非平稳过程,因此,可以认为变量FD为一阶单整I(1)序列;在1%显著水平上,变量FE的Hadri和IPS检验结果均显示变量FE为一阶单整I(1)序列,但LLC检验结果显示FE的一阶差分值为非平稳过程,因此,可以认为变量FE为一阶单整I(1)序列。因此,变量ID、FD、FE均为一阶单整I(1)序列。

表1 面板数据的单位根检验结果

(二)面板协整检验与协整向量的估计

1.面板误差修正模型的面板协整检验

基于残差的面板协整检验隐含着一个重要的假设条件:长期误差修正系数 (变量的水平值)=短期动态调整系数 (变量的差分值),之为 “同要素限制”(Common Factor Restriction)。但是当这一假设无法满足时,残差为基础的面板协整检验统计量的检定力会大幅降低。而以面板误差修正模型为基础进行协整检验可避免这一限制,而且基于误差修正模型的面板协整检验考虑了截面异质性、截面内的序列相关和截面间的相关性,从而提高统计变量的检定力。因此,本文采用Westerlund(2007)[19]提供的方法以误差修正模型为基础进行面板协整检验。Westerlund(2007)的面板协整检验共有两组统计量,每组统计量又各包含两个统计量。第一组统计量是在假设各个截面的误差修正速度不同的条件下设定的,其中,Gt统计量是不考虑序列相关的,Ga统计量是考虑序列相关并且采用Newey and West(1994)方法计算标准误。第二组统计量是在假设各个截面的误差修正速度相同的条件下设定的,其中,Pt统计量是不考虑序列相关的,Pa统计量是考虑序列相关的。

表2 Westerlund(2007)面板协整检验结果

从表2检验结果可以看出,Gt统计量在5%水平上拒绝不存在面板协整的原假设,Pt和Pa统计量在10%水平上也拒绝不存在协整关系的原假设。因此,可以认为模型 (1)为面板协整关系,即金融发展规模、金融发展效率与城乡收入差距之间存在协整关系。

2.面板协整向量的估计结果

Blackburne和Frank(2007)对面板协整向量以及面板误差修正模型提出了新的估计方法,避免了用Rats编程对面板协整向量与面板误差修正模型进行完全修正的最小二乘法 (FMOLS)估计的繁琐过程[20]。该方法提供了面板误差修正模型的三种可供选择的估计量:MG估计量 (Mean-Group Estimator)、FE估计量 (Fixed-Effects Estimator)和PMG估计量 (Pooled Mean-Group Estimator)。其中,MG估计量假设各个截面的长期和短期系数均不同,即存在完全的截面异质性;FE估计量假设各个截面具有相同的短期和长期系数,但有不同的截距项;PMG估计量假设各个截面的长期系数都相等,但是误差修正速度和短期调整系数具有截面异质性。

通过Hausman检验对上述三种估计量进行选择。Hausman检验在1%和5%显著水平下,方程(1)分别拒绝了PMG估计量和FE估计量,故认为采用MG估计量更好,具体估计结果见表3。

表3 Blackburne和Frank(2007)面板协整向量的估计结果

从表3可以看出:(1)只有辽宁、江西和甘肃3省的β1i为负并且均不显著,其余25个省份的β1i都为正。这一结果表明辽宁、江西和甘肃3省的金融发展规模对城乡收入差距的扩大起到了抑制作用,而其余25个省份金融发展规模的扩大促进了城乡收入差距的扩大,而且金融发展规模对城乡收入差距扩大的促进作用在一些省份不显著。其中北京、河北、内蒙古、上海、江苏、浙江、安徽、福建、四川和青海等10个省份的β1i显著为正,说明这些地区金融发展规模的扩大对城乡收入差距扩大的促进作用显著。(2)13个省份的β2i为负,而15个省份的β2i为正,说明金融发展效率的提高对城乡收入差距的长期影响方向不确定。金融发展效率的提高意味着更多的储蓄转化为贷款,如果储蓄更多地转化为向农村地区的贷款,则金融发展效率提高会抑制城乡收入差距扩大;如果储蓄更多地转化为向城镇地区的贷款,则金融发展效率提高会促进城乡收入差距扩大。基于此,金融发展效率在不同省份的差异性导致其对城乡收入差距的长期影响方向显著不同。(3)不同地区的β1i和β2i有较大差异,说明各地区金融发展规模和金融发展效率对城乡收入差距扩大的长期效应不尽相同,这主要是由于我国不同地区金融发展水平和城乡收入差距水平的差异性显著。

3.面板误差修正模型 (PVECM)的估计结果与分析

面板协整模型检验结果证实了我国各省份金融发展规模和金融发展效率对城乡收入差距具有不同的长期效应,从Granger协整表述定理可知,这种长期效应对于城乡收入差距的短期变化应该具有显著的调节效应,面板误差修正模型 (2)的估计结果揭示了这种短期调节效应,这种调节效应由估计的ai所刻画,估计结果见表4。

表4 Blackburne和Frank(2007)面板误差修正模型 (PVECM)估计结果

ai为负从理论上进一步印证了估计的模型 (1)为面板协整模型。这一结果表明,伴随着我国金融发展与城乡收入差距的长期 (协整)关系,对短期的城乡收入差距扩大产生抑制效应。这一结果揭示的经济意义为:现阶段我国应积极提高金融发展水平,促进农村地区的金融发展规模和金融发展效率,以强化对城乡收入差距扩大的这种短期抑制效应。分地区来看,北京、河北、内蒙古、黑龙江、江苏、浙江、安徽、福建、江西、湖南、广西、四川和青海等省份的抑制效应具有统计显著性,这意味着这些地区的农村金融发展对降低城乡收入差距的作用更为重要。其他地区如河南、湖北等,这种抑制作用不显著,这意味着这类地区短期内缩小城乡收入差距主要依赖于增加农民收入的直接措施,如减轻农民负担,增加对农业补贴和投入以及提高农民工的待遇等。

四、结论及政策建议

我国金融发展规模、金融发展效率和城乡收入差距之间已形成异质 (各省份不同)的长期 (面板协整)关系,具体来说,除辽宁、江西和甘肃3省以外,其余省份的金融发展规模扩大促进了城乡收入差距的扩大,同时金融发展规模对城乡收入差距扩大的促进作用在不同省份的显著性不同;金融发展效率的提高对城乡收入差距的长期影响方向不确定。之后进行的面板误差修正模型估计显示,我国金融发展与城乡收入差距的长期 (协整)关系,对短期的城乡收入差距扩大产生抑制效应。

基于上述研究结论,本文提出如下政策建议:第一,加大不同地区农村金融改革的力度,促进金融发展规模和金融发展效率在农村地区的提高。在农村信贷投入方面,应大力推行农业保险,积极探索金融工具创新,从而增加对农民的信贷发放;在农村金融市场主体的培育方面,可以尝试成立更加适合农户融资的农村金融机构,同时要做好对农村非正规金融的鼓励和监管,从而推动农村金融市场的正常发育。第二,注重不同地区金融的均衡发展,采取有区别的金融政策,以统筹区域金融和经济的协调发展,切实有效地发挥金融发展对城乡收入差距的改善功能。第三,应注重将促进金融发展水平的长期提高和短期内缩小城乡收入差距的政策相结合。长期内促进农村地区的金融发展,逐步改变城乡金融发展不均衡的状况;短期内应采取能够提高农民收入的直接措施,以此缩小城乡收入差距。

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