地方政府竞争、城乡金融效率对城乡收入差距影响——基于动态面板数据模型

傅 强，马 青

(重庆大学 经济与管理学院，重庆400030)

一、引 言

从20世纪80年代改革开放以来，我国经济一直处于快速发展阶段。作为目前最大的转型经济体，中国依然面临着城乡收入差距不断扩大的局面。城乡二元经济结构突出不仅表现在城乡收入差距拉大，也体现在城乡金融结构两极分化。据统计，1978年，中国城镇可支配收入343.4元/人，人均农民纯收入 133.6元/人;2011年，这两个指标分别为24565元/人，7917元/人①上述数据根据《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》统计数据整理得到。。本文试图从地方政府竞争、城乡金融效率这两个方面来分析其对城乡收入差距的影响。中国政府体制一大特征是地方政府官员之间的政治锦标赛，其核心是GDP的竞争。地方政府竞争不仅影响当地经济政策还会带来城乡收入差距的不同变化。我国金融发展取决于经济发展水平，经济很大程度受到金融水平影响，关于城乡居民收入差距是否受到城乡金融效率影响?影响程度如何?现有的文献材料并没有对此给出明确解释。笔者运用中国29个省级单位1985-2011年的数据，建立动态面板数据模型，通过不同模型估计方法来解释地方政府竞争和城乡金融效率对城乡居民收入差距的影响。

二、文献综述

地方政府作为我国经济发展的重要参与主体，它们之间的竞争对各地区经济增长产生重要影响，也会直接影响到城乡收入差距。为了最终目标能够获得更多有利于推动本地区经济增长的经济资源，地方政府展开大规模竞争涉及到固定资产、流动资本、人力资源、金融资源等方方面面。

最初涉及地方竞争这一概念是在亚当·斯密的《国富论》中[1]，但政府竞争最早是由经济学家Breton提出，各级政府之间必然存在竞争，除了各级政府会进行激烈竞争，这种竞争关系也延伸到政府与非政府各部门之间[2]。地方政府竞争不断表现出经济人特点，在新政治经济学的最初发展阶段最具代表性的则是1956年Tiebout和1969年Oates分别提出的用脚投票和税收竞争理论[3-4]。有关地方政府竞争与国家经济增长理论研究，国外学者主要从两个方面分析其相互关系，一方面是1988年的Ann证明了地方政府竞争在国家经济发展过程中普遍存在[5];另一方面是讨论地方政府竞争和经济发展的相互关系，1999年Oates进一步提出地方政府相对于中央政府在掌握经济发展相关的信息和公共物品提供更具有优势，因而地方政府能够比中央政府更高效率配置经济资源，由于各地区有限的可利用资源定会引起地方政府之间激烈竞争[6]。Wallace(2001)得出欧盟经济发展也会随着地方政府竞争而波动[7]。地方政府作为独立的利益主体，以及地方政府官员展开中央政府实行以“GDP增长”为核心的一系列的政治锦标赛。我国经济的高速增长引发了国内学者们的高度关注。1990年樊纲和张曙光指出地方政府和中央政府之间存在同领域竞争，地方政府同层级之间竞争则表现在资本领域竞争，这种竞争称之为“兄弟竞争”[8]。杨坚(2011)选择1995-2008年的省级面板数据进行实证分析，需要通过金融部门的发展来调动区域内的资源，地方政府才可能赢得GDP竞赛，金融部门服务地区经济发展会因地方政府对其干预的负面作用而受其影响[9]。柳庆刚和姚洋(2013)认为在政治锦标赛的框架下，地方政府成为生产型政府，在财政支出方面表现为更偏好于投资生产性的公共品，挤压其他非生产性但和民生福利紧密相关的支出项目[10]。长期来看，国内投资产生的金融抑制可能会阻碍城乡金融效率的提高。

从现有关于城乡居民收入差距的研究文献来看，Goldsmith(1969)、Mickinnon(1973)、Levine and Zervos(1998)和 Levine et al.(2000)很多文献认为金融发展对经济增长具有显著的正向作用，但是并不能确定金融发展是否能让所有人受益[11-14]。陈志刚等(2008)通过不变系数和变系数模型回归得出无论从个体还是区域层面，金融发展可以缩小城乡居民收入的差距[15]。

国外学者们在研究城乡金融发展不均衡问题上，更多侧重在两时期或者两部门金融机构方面。Mackinnon(1973)得出经济二元结构在费雪两时期背景下会随着金融抑制出现而产生[12];1977年Galbis在Mackinnon(1973)年的理论基础上延伸到传统和非传统部门两部门条件下金融模型[16];Greenwood and Jovanovic(1990)和Agihon and Bolton(1997)则认为金融发展不平等水平会随着拥有丰厚资本的富人在金融市场进行风险高回报高的资本投资而贫穷的人无法进行金融融资差别加大而加剧[17-18]。1998年 Banerjee﹠ Newsman研究在信息经济学理论下二元经济和金融发展的相互转换关系[19]。此外，Mude et al.(2007)认为由于穷人在跨区域间容易迁徙，非正式金融机构为其提供贷款具有较大风险性，因此非正式金融机构为贫穷的人提供贷款概率很低[20]。相较上述有关国外学者研究成果，国内学者们研究成果显得更加丰富。杨德勇等 (2009)认为金融发展分别受到经济和政策两因素影响，金融不平衡发展在经济循环发展条件下逐渐增大居民收入差距[21]。叶志强等(2011)则认为金融发展显著地扩大了城乡收入差距[22]。孙永强等(2011)则认为随着对外开放水平的提高，金融发展将进一步扩大收入差距[23]。冉光和等(2011)则认为在控制教育发展水平、城乡就业结构和政府支出政策的情况下，金融发展水平的提高在一定程度上还会扩大城乡收入差距[24]。姚耀军(2005)通过选择1978-2002年数据采用VAR模型和协整分析，得出金融发展规模和效率分别与城乡居民收入差距存在长期均衡关系且相关关系不同，金融发展规模与其呈正相关，金融发展效率则恰好相反[25]。

与农村金融效率相关的研究文献有，崔慧霞(2006)从宏观效率和微观效率对我国农村民间金融效率进行考察[26];葛红玲等 (2008)提出，在动态协调城乡经济发展过程中，需要保证城市和农村金融均协调发展[27]。邓奇志(2010)从功能视角分析了我国农村金融体系效率现状并提出优化路径[28]。田霖 (2011)指出，政府应将干预重心放在“金融沙漠”，通过城市的扩散效应，互补的城乡空间溢出效应，不断推进农村金融发展速度，进一步缩小城乡居民收入差距[29]。

本篇论文的创新点有:第一，首先系统描述了地方政府竞争、城乡金融效率和城乡收入差距在内的理论分析框架，引入了人力资本积累、政府对经济参与度、就业城市化控制变量进一步解释对城乡居民收入差距影响;第二，着重研究了城乡金融效率与城乡居民收入差距的相关关系，在目前文献中并没有准确的实证研究;第三，通过比率指标表示不同省份的城乡金融效率，结合地方政府竞争，从而分析了对本省城乡居民收入差距影响;第四，在此基础上，本文就缩小城乡居民收入差距提出了相应的对策建议。

三、理论分析

为了全面了解地方政府竞争、城乡金融效率对城乡收入差距影响，系统构建以下理论分析框架，可以较清晰的了解三者之间的内在联系。

(一)地方政府竞争与城乡金融效率

各级地方政府从经济领域到财政领域的竞争越演越烈，有些针对自然资源、流动资本、人力资源、公共服务供给和优惠政策等方面的恶性竞争，已经开始抵消其对地区经济发展的促进作用。各级政府的制度竞争体现在为了吸引外资和外地资金、兴办企业，地方政府向企业提供优惠税收和补贴，而落后农村地区始终受三农问题困扰，工业经济难以全面快速发展，可以利用的金融资源和应有的金融服务都无法和城镇现有水平相比，再加上农村中小企业很难享受现代金融服务支持，直接影响城乡金融效率。这些年农村并没有形成良好创业环境，年轻劳动力纷纷迁往城市打工，留在农村的人力很难在自己地方有所发展，由此可知要想逐步实现农村工业化来增加收入缩小城乡收入差距困难重重。

(二)地方政府竞争与城乡居民收入差距

科学技术是经济增长和发展的原动力，中国地方政府竞争主要体现在地方政府官员之间的政治锦标赛，最关心的是地区GDP年增长率，为了能够实现本地区经济大幅度增长，地方政府领导者需要不断进行科技创新，为技术人才提供良好发展平台。在人才争夺战略方面，低收入者未能通过金融市场融资进行人力资本投资，只能选择低收入的劳动密集型部门，而很难进入高收入的技术密集型部门，城乡居民收入差距就会进一步扩大;我国同层级的地方政府将经济发展重心纷纷落在大中城市上，为其提供良好的地方竞争环境，带来了大量技术人才、流动资本、丰厚物质和自然资源，最大程度促进其发展，城镇居民收入渠道多，工资高，又因城乡所处经济环境和服务差距大，直接拉大了城乡居民收入差距。

(三)城乡金融效率与城乡居民收入差距

国民经济中存在三个代表性的经济行为主体:居民、厂商和金融部门，其中居民部门为经济的消费和储蓄主体，厂商为经济生产主体，金融部门为经济的直接或间接资金融通主体，假设经济体中的要素禀赋归居民所有，厂商收入在各个要素之间进行分配，居民成为经济体系中资金最终供给者，厂商为了降级自身成本和产业技术升级，会倾向于技术娴熟工人和通过金融部门进行融资，因为地区间要素禀赋不同、资金配置不平衡，城乡“二元”结构使得农村金融长期供给不足，加上农村金融体系不健全，农信社虽然在农村市场上占据主导地位，但能力有限，在较多欠发达农村，正常的信贷需求都得不到保证，直接加大农村信贷投入力度，直接或间接影响乡村居民发展，城乡收入差距便进一步扩大①楼裕胜(2008)认为中国的“城市偏向型”金融发展战略导致了城乡金融规模与效率差异的进一步加剧，从而拉大了城乡居民收入的差距;张前程等(2010)实证分析结果显示，城乡金融非均衡发展与城乡收入差距之间存在长期协整关系，金融发展规模非均衡和效率非均衡都在一定程度上拉大了城乡收入差距。。

图1 理论框架:地方政府竞争、城乡金融效率与城乡居民收入差距

四、指标说明、数据来源和模型设定

(一)变量选择和指标说明

从定量角度分析地方政府竞争、城镇和农村金融效率与城乡收入差距之间相互关系，首先应确定衡量以上解释变量和被解释变量的代理指标。考虑影响城乡居民收入差距的因素较多，在现有研究成果基础上，增加四个对城乡收入差距有一定影响的变量作为控制变量，使得估计结果更加符合经济理论。

被解释变量:城乡居民收入差距指标。可以选用的城乡居民收入差距指标甚多，根据本文研究内容，笔者选用城市可支配收入与农民纯收入之比来表示城乡收入差距(urratio)。

解释变量:地方政府竞争指标。笔者选用地方财政一般性支出与地方财政一般性收入之比作为代理变量，并对其取对数，代表地方政府当年财政支出占财政收入比重的增长率，比值越大，表明竞争程度越大。

城乡金融效率指标。城镇金融效率(ufe)采用城镇储蓄与城镇贷款之比来表示;农村金融效率(rfe)采用农村储蓄与农村贷款之比来表示。本文农村储蓄1985-1989年数据主要由农信社存款总额与国有银行农业存款总额两部分之和表示，1989-2011年由金融机构农业存款与农民储蓄总额两者之和表示;全国总存款减去农村存款则是城镇存款总额[30];农村贷款和城镇贷款数据统计口径和上述一样，在此不再赘述。

控制变量:为了更加全面地解释我国城乡居民收入差距的原因，我们引入了对我国城乡居民收入差距影响较强的相关控制变量。人力资本积累(hc)，选择受高校教育人数与总人口之比表示;政府对经济参与度(gep)，选择地方财政支出与总GDP之比来表示;就业城市化(ce)，选择城镇就业人口与农村就业人口之比来表示。

(二)数据来源及说明

城乡居民收入差距水平的原始数据来源于历年《中国统计年鉴》;城镇金融效率指标(ufe)(=城镇储蓄 /城镇贷款)的原始数据来源于历年《中国统计年鉴》和历年《中国金融年鉴》，农村金融效率指标(rfe)(=农村储蓄 /农村贷款)的统计数据主要来自于历年《中国金融年鉴》和《地方统计年鉴》;地方政府竞争(gc)(=地方财政支出 /地方财政收入)的原始数据来源于历年《中国统计年鉴》;人力资本积累(hc)(=高校在校人口 /总人口)的原始数据来源于历年《中国统计年鉴》;政府对经济参与度(gep)(=地方财政支出/总GDP)的原始数据来源于历年《中国统计年鉴》;就业城市化(ce)(=城镇就业人口/农村就业人口)的原始数据来源于历年《中国统计年鉴》。考虑到实际数据的可得性，由于不同省份的农村农业贷款数据在1985年以前严重缺失和2012年还未公布，笔者实证研究数据的时间跨度为1992-2011年，实证研究样本量为中国的29个省级单位(由于重庆市1997年才成为直辖市，重庆市并入四川纳入到实证模型中，西藏数据缺失较多，做剔除处理，最终选择中国29个省级行政单位为研究对象)。

(三)模型设定

在确定上述指标基础上，考虑到城乡居民收入差距受前一期的影响较大，因此设定动态面板数据模型如下:

i代表省份(下标注)，t代表时期，urratioi，t为省份i在t期城乡收入差距，t－1代表滞后一期。其中gci，t、ufei，t、rfei，t、hci，t、gepi，t和 cei，t分别代表省份 i 在t期地方政府竞争、城镇金融效率、农村金融效率、人力资本积累、政府对经济参与度、就业城市化。αi是各地区的哑变量，表示各地区不因时间改变固定效应;ηt代表时间哑变量，表示不因地区不同而变化的时间固定效应，可以衡量特定时期对城乡居民收入差距的影响;ε为随机扰动项。表1给出了基础样本主要变量的定义和统计性质。

本文通过混合估计法(Pooled OLS)、固定效应估计法(Fixed-effects OLS)、差分 GMM估计(Differential GMM)和系统 GMM估计(System GMM)四种方法对模型进行估计。混合估计通常没有考虑地区固定效应，因此会高估因变量滞后项的系数。固定效应虽然考虑了地区固定效应，但因样本周期短，结果会低估滞后项的系数。本文中采用GMM实证模型中含有一阶滞后变量，因而不可或缺的是模型内生性问题的考虑，选择工具变量法可以很好的解决模型内生性问题。只有选择合适的工具变量才能够得到方程的无偏估计值。为了解决上述问题，早在1991年的Arellano和Bond通过采用一阶差分方法，紧接着他们在1998指出一阶差分容易受弱工具变量影响从而估计值存在偏差。为了克服这个问题，先后有 1995年 Arellano和 Bover以及 1998年Bundell和 Bond均提出采用系统 GMM(System GMM)估计方法可以克服弱工具变量有偏的问题，所以系统GMM估计方法是对差分GMM估计的进一步扩展完善[31]。只有通过系统GMM估计能够得到一致且无偏的估计值。差分GMM和系统GMM估计通过三个检验来验证其有效性。首先，Sargan检验，判断模型方程是否是过度识别。第二是Hansen检验，可以验证在过度识别的情况下工具变量是否准确，其原假设为工具变量是正确的。第三是序列相关检验即AR(2)，通过检验差分后的误差项是否为二阶序列相关。

表1 样本变量的统计特征

五、实证过程及分析

表2给出了对公式(1)的四个模型估计方法回归结果。本文的标准差均聚集在省级行政单位上(参见Wooldridge，2002)。如表2中的四列分别对应着混合估计、固定效应估计、差分 GMM和系统GMM估计的回归结果。我们可以观察到系统GMM估计城乡居民收入差距滞后项的系数(0.720)正好介于混合回归滞后项系数(0.754)和固定效应回归滞后项的系数(0.578)之间①根据蒙特卡洛模拟，在固定效应估计中，滞后项系数的偏误会比较明显并随滞后期增加而变大，但方程右边其他解释变量的偏误是很小的。。Sargan检验 P值、HansenJ检验和AR(2)检验在表2第四列底部，检验结果表明使用系统GMM估计方法是有效的。Sargan检验结果都大于0.1，表明不能拒绝工具变量有效零假设。表中显示被解释变量的滞后项非常显著代表其具有持续性。城镇金融效率呈负相关关系影响着城乡居民收入差距，而地方政府竞争与农村金融效率对城乡居民收入差距的影响为正相关关系。控制变量政府对经济参与度和就业城市化对城乡居民收入差距的影响为负相关关系，而人力资本积累对城乡居民收入差距的影响为正相关关系。

除了统计上的显著性，地方政府竞争、城镇金融效率和农村金融效率对城乡居民收入差距的影响在定量分析上相对显著。系统GMM估计在地方政府竞争对城乡居民收入差距的回归系数为0.102，这就意味着地方政府竞争每上升一个百分点城乡居民收入差距上升约0.102个百分点;城镇金融效率对城乡居民收入差距的回归系数是-0.0006，而农村金融效率对城乡居民收入差距的回归系数为0.051，由此看出城镇金融效率与农村金融效率对城乡收入差距的影响不同，后者对城乡居民收入差距影响远远超过城镇金融效率的影响。控制变量中人力资本对城乡居民收入差距的回归系数为3.507，这就意味着人力资本积累每上升一个百分点城乡居民收入差距上升约3.507个百分点;而另外两个控制变量政府对经济参与度和就业城市化对城乡居民收入差距的回归系数分别为-0.107和 -0.097，这就意味着政府对经济参与度和就业城市化分别每上升一个百分点在其他变量不变的情况下，城乡居民收入差距下降约0.107个或者0.097个百分点。

从表2系统GMM得到的结果可以看出，地方政府竞争对城乡居民收入差距为正相关关系，即不同省份地方财政竞争gc(地方财政支出/地方财政收入)比值越大，城乡收入差距越大，因为地方财政很大比例都是针对城市经济及项目支出，较小比例的资金支出在农村经济建设，造成城乡居民收入差距扩大。因此应该增加农村相关政府支出，支持农村经济发展，进而缩小城乡收入差距。结果显示城镇金融效率对城乡居民收入差距为负相关关系，表明城镇金融效率ufe(城镇储蓄/城镇贷款)比值增加，城乡居民收入差距缩小，从城镇金融效率表达式可以看出城镇储蓄/城镇贷款越大，表明城市可支配收入越小，因此在农民纯收入不变基础上，城乡居民收入差距变小。而农村金融效率对城乡居民收入差距的影响恰恰相反，根据相关系数可以看出城镇金融效率和农村金融效率各增长1个百分点，在其他变量不变的前提下，城乡居民收入差距增加0.0506个百分点。得出农村金融效率提高进一步增加城乡收入差距。

表2 城乡居民收入差距的回归结果

分析控制变量估计结果，人力资本积累对城乡居民收入差距的正相关影响幅度最大，也就是不同省份的人力资本积累程度不同，往往越大的，城乡居民收入差距越大，因为一般不同省份的高校都建立在城市，越高比例的高校人才聚集在城市带来城乡人力资本巨大差距，城乡居民收入差距也会增加。正如1993年Galor and Zeira和1996年De Gregorio and Kim一致认为能力差的只能在劳动密集型岗位工作，收入低下，难以通过融资来进行人力资源投资，能力强者可以凭借自己拥有技能获得可以进行自身投资的资本，以此来取得更大成功，恶性循环造成本不均衡的金融发展加速扩大收入差距[32-33]。而地方政府参与度对城乡居民收入差距是负相关关系，不同省份地方政府对经济参与度增大，城乡居民收入差距减小，因此在一定程度上政府参与经济是有助于减少城乡居民收入差距，正如城乡之间的公益项目和公共设施等的投入都促进当地城镇和农村发展，尤其是涉及到在农村的公租房项目引进高素质人才也带动当地发展。另外一个控制变量就业城市化同样对城乡居民收入差距是负相关关系，不同省份就业城市化程度越大，那么省份的城乡居民收入差距会越小，这也和现实情况相符，越来越多的农民工流入城市，收入明显高于农村务工人员收入，随着就业城市化比例提升，反而能够缓冲城乡收入差距拉大。例如北京、上海等经济发达城市，城镇居民收入和农村居民收入在数值上都比其他省份高，更多农民工选择进城打工，因而获得更高收入，进而减小城乡居民收入。

从表2的混合效应回归和固定效应回归结果看出，混合估计模型城乡金融效率和地方政府竞争解释变量回归系数正负关系一样，系数上稍有变动，但影响不大。而固定效应回归得出城镇金融效率对城乡居民收入差距为正相关关系，即在其余解释变量和控制变量保持不变情况下，城镇金融效率每增加一个单位，被解释变量则增加0.004个单位。而农村金融效率对城乡居民收入差距也为正相关关系，即农村金融效率增加一个单位城乡居民收入差距增加0.075个单位。总之，城乡居民收入差距会随着城乡金融效率的提高而增加，这与实际经济意义不符，因此固定效应回归结果不具有参考价值。

已知常用的检验面板单位根的方法有LLC检验、Breitung检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验[23]。为了保证检验结果的稳健性，从以上五种方法中选取三种代表方法对三种不同的方法进行面板残差的平稳性检验，得出具体结果如表3所示。根据表2和3得出结果可以判断设定模型合理，并且选用工具变量有效。其中表3括号中的p值越小，代表不存在单位根。

表3 面板残差的平稳性检验

六、研究结论及政策建议

笔者从地方政府竞争、城镇和农村金融效率三个主要因素阐述其与城乡收入差距的相关关系，并从人力资本积累、政府对经济参与度、就业城市化三个指标来进一步解释其对城乡居民收入差距的影响，构建中国29个省级单位1985-2011年的数据，实证地方政府竞争、城乡金融效率对城乡居民收入差距影响。实证结果表明:城乡收入差距会随着城镇金融效率变化进行反方向的变动，农村金融效率和地方政府竞争则对城乡居民收入差距的影响为正相关关系。控制变量政府对经济参与度和就业城市化对城乡居民收入差距的影响为负相关系，而人力资本积累对城乡居民收入差距的影响为正相关关系。通过Sargan检验、Hansen检验、AR(2)检验、单位根检验等一系列结果都验证模型得出的结果是显著有效的。基于上述分析，本文认为，要缩小城乡居民收入差距，需要从以下几个方面做出努力:

第一，地方政府展开以经济增长速度为中心的政治锦标赛，并不能实现地方最优发展。应该关注当地经济发展质量、地方资源有效配置和人民满意程度等，例如绿色GDP、资源利用率和居民满意度。

第二，推动农村金融均衡发展，利用财政补贴方式来促进城镇金融资源涌向落后农村。同时，为了保留住农村具有的少量金融资源可实施不同的利率政策，将农村营业税率与所得税率设置低于城镇税率。放低相关农林牧渔业的贷款门槛，增加农民融资渠道，适当将农村储蓄转化为农村贷款来提高资金流动性。大力发展农业保险，建立农业信贷风险补偿机制，引导商业性农业保险机构开展涉农保险业务，加大对政策性农业保险的地方财政支持力度。

第三，建立各级政府匹配的财政承担机制，明细各地区政府针对农村义务教育应该承担责任，增加对其财政投入。同时，增加农村医疗卫生和农民社会保障投入水平，目前我国农民的收入普遍低下，国家财政吃紧，政府应该实行将最低生活保障作为基础的救助型社会保障体制[34]。

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