金融均衡化、城乡居民财产性收入差距协整关系及格兰杰因果检验分析

朱　芸，邹　杨

(1.重庆第二师范学院 经济与工商管理系，重庆 400065；2.重庆第二师范学院 数学与信息工程系，重庆 400065)



金融均衡化、城乡居民财产性收入差距协整关系及格兰杰因果检验分析

朱芸1，邹杨2

(1.重庆第二师范学院 经济与工商管理系，重庆 400065；2.重庆第二师范学院 数学与信息工程系，重庆 400065)

本文强调金融均衡化发展的思想，针对城乡居民的财产性收入差距，选取1993—2011年的时间序列数据研究发现，金融规模和金融效率的提高缩小了城乡财产性收入差距，而金融结构因素则扩大了城乡财产性收入差距。其中，金融结构因素是财产性收入差距的Granger原因，且较为显著。

金融规模；金融效率；金融结构；财产性收入

一、引言

长期以来，金融发展能否缩减收入差距一直存在争议。Galor[1]以及Banerjee[2]认为金融发展能够缩小收入不平等，原因是金融发展放松了信贷约束，使穷人更容易获得金融服务，受益更多，从而降低收入不平等。但他们也指出，在金融市场不完善的条件下，金融发展和经济增长未必会缩小收入差距，因此，完善的金融市场才是导致收入差距缩小的前提。Maurer[3]则认为，金融发展扩大了收入不平等。虽然金融发展可以催生储蓄和资本的形成，但是资金主要流向了富人，而并未惠及穷人，从而恶化收入的均衡。这两种截然不同的观点，都涉及金融服务的可得性问题，后来也有学者概括为金融宽度或金融广度的问题，即金融产品及服务的丰富和创新，是否能够惠及更多的人群，而并不仅仅是富人和特权阶级的游戏。还有一种影响比较广泛的观点，是以Greenwood[4]为代表的“倒U型”关系假说。在经济发展的初级阶段，金融使富人受益更多，收入差距拉大，而随着金融发展的愈发成熟，收入分配趋于均等。即金融发展与经济增长和收入分配之间可能存在门槛效应。

由于中国是典型的“二元经济”结构，城乡收入差距问题一直是研究的热点。关于金融发展对城乡收入差距的影响，也有不少文献研究。章奇[10]首次对中国各省以银行信贷占GDP的比重所衡量的金融发展水平与城乡收入差距的关系进行了实证分析，认为金融发展显著拉大了城乡收入差距，且主要体现在20世纪90年代。姚耀军[11]认为，从长期看，城乡收入差距与金融发展规模正相关，与金融发展效率负相关，与城市化水平负相关。刘敏楼[12]也进行了类似研究。陈志刚等[13]从金融发展的规模、结构以及效率三个方面研究了其与收入分配的关系，结果表明，金融规模的扩张扩大了居民收入差异，但金融效率的提高明显缩小了城乡收入差异。刘纯彬等[14]针对农村金融发展与农村收入分配的关系展开了研究，他们通过误差修正模型得出，农村金融规模的扩张在长期内将降低农村收入分配差异，但农村金融效率的提高却扩大了收入差异。可见，国内不同学者对于金融发展与收入差异关系的研究结论存在较大的分歧。

已有的研究成果多是从居民整体收入(可支配收入)差距的角度来分析，基本上是一种总量分析。但是，不同收入差距的变动趋势是不同的，其中，财产性收入作为由居民财产带来的收入，且以各种投资收益为主，更容易受到金融市场波动的影响。所以，针对分项收入的结构分析更有意义。从图1来看，随着城镇居民投资意识的提高，以及城市金融体系的日益完善，城乡居民的人均财产性收入差距有扩大的趋势。随着经济的发展，城乡居民的收入结构愈来愈趋于多样化，所以从收入结构的角度，对收入差距进行细化分析是具有现实意义的。

图1　城乡居民1993—2011年人均财产性收入变动趋势

关于收入结构变化与金融发展的关系，目前主要针对农村居民，温涛等[15]认为，中国金融发展不仅没有促进农民收入增长，相反对农民收入增长还起到了抑制作用。财产性收入分布的基尼系数是最高的，对总收入差距的贡献也在迅速扩大。杜晓颖[16]研究了农户收入结构变化导致金融服务需求增加。胡邦勇[17]基于1980—2010年的时间序列数据，实证发现农村金融发展对农业收入以消极影响为主，对非农收入以积极影响为主。杨小玲[18]发现农村金融发展与农民家庭经营纯收入之间呈负相关，且二者之间不存在Granger因果关系；而农村金融发展结构(即对乡镇企业贷款的增加)会提高农民的工资性收入水平；农村金融发展效率是农民工资性收入的Granger原因。目前，普遍采用的分析指标(或类似指标)有金融发展规模、金融发展效率、金融发展结构、金融分布密度等。

至于影响财产性收入差距的因素，有学者从初次分配制度、市场化程度、阶层结构分化等方面进行分析。刘江会[19]研究发现，经济增长和市场化初期会导致城乡居民财产性收入差距扩大，但只要经济增长和市场化进程持续，最终城乡居民财产性收入差距会缩小。杨新铭[20]认为居民的收入水平和人力资本积累情况是影响财产性收入水平的主要因素，金融危机对城镇居民高学历、高收入群体的财产性收入冲击最大。

总而言之，关于金融发展对收入差距的影响问题，大部分研究从收入总量的角度考虑；而关于财产性收入差距的影响因素，也鲜有学者从金融均衡化发展的角度进行分析。事实上，随着我国居民财产性收入比重的日益增加，“创造条件让更多群众拥有财产性收入”已成为经济发展的需要和大势所趋，而金融市场与其密切相关。所以，针对城乡居民财产性收入差距进行研究，是非常必要的。

二、指标选取、数据描述及实证方法

本文所用数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《中国金融报告》及中国人民银行网站。时间跨度为1993—2011年，原因在于1990年、1991年上海证券交易所和深圳证券交易所相继成立，标志着我国现代金融体系的基本建立，而相关统计数据均以1993年为限。选取的变量指标如下：

(一)城乡居民财产性收入差距(Y)

Y=城镇居民实际人均财产性收入/农村居民实际人均财产性纯收入

已用城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数剔除了物价因素的影响。

从图2来看，该比值在2002年以前波动较大，2002年以后趋于平缓。

图2　城乡居民实际人均财产性收入比值

(二)金融规模(X1)

X1=金融机构存贷款总和/GDP

衡量金融总体发展水平和发展规模的指标，常用的有三个：M2/GDP(麦氏指标，也称货币化指标)，存贷款总和/GDP，贷款额/GDP等，由于麦氏指标在中国的有效性受到质疑，又考虑到金融机构资金来源与资金运用均对居民财产性收入产生影响(如居民储蓄很大程度上能够体现居民的财产积累，而居民的财产积累又成为财产性收入的源头)，因此，本文选取第二个指标，用于衡量金融规模。从图3来看，我国金融发展规模在不断上升，这也意味着随着金融领域的不断扩大和增长，其与人民生活的联系也越来越紧密。2007、2008年出现大幅波动，与股市和其他金融市场环境的动荡有关，之后小幅下滑，这同时显示我国金融发展越来越受到全球经济及金融环境的影响。

图3　金融机构存贷款总和与GDP比值

(三)金融效率(X2)

X2=金融机构各项存款额/金融机构各项贷款额

金融体系以金融固定资产投资额和金融从业人员为投入要素，通过存款这个“中间产品”，实现贷款和金融业产值的最终产出，所以存款向贷款的转化，能够直观体现金融发展的效率。如图4所示，该比值自1994年开始超过了1，即金融机构资金来源超过了资金运用额，且有不断上升的趋势。

图4　金融机构各项存款与贷款比值

(四)金融结构(X3)

X3=非货币性金融资产/金融总资产

非货币性金融资产=股票市价总值+证券投资基金规模+债券期末余额+保费收入

(债券期末余额包含国债、国家开发银行金融债和政策金融债、银行次级债、公司信用类债券四类债券。)

金融总资产=非货币性金融资产+流通中现金+存贷款总和

(此处金融总资产的估算只是一个近似值，借鉴易纲对金融总资产的估算研究且结合数据获得。)

在我国居民的财产性收入中，以各种金融资产带来的利息收入、股息与红利收入为主，此外还包括保险收益，以及出租住房带来的租金收入、出售房产获得的一次性收益和其他投资收入[21]。我国直接金融发展较为缓慢，企业融资主要依赖于银行信贷资金，居民投资渠道狭窄，金融产品不够丰富，金融工具创新不足，居民金融资产的绝大部分集中于储蓄存款。由于投资渠道少，容易导致财产性收入受股票、基金和房地产市场剧烈波动的影响。1999、2002、2008年居民财产性收入负增长，都与金融环境有关。这一点在城镇居民的金融资产中体现得尤为明显。

所以金融结构指标，是从直接金融在融资总量上的比例角度考虑。从图5来看，直接金融资产(非货币性金融资产)的占比一直偏低，在1997年以前还不到10%，2007年达到最高，为28.3%，之后又下降很多。该比例总体上在缓慢增长，但波动较大。

图5　非货币性金融资产与金融总资产比值

此外，还打算选取第四个变量X4(中长期贷款/贷款总额)，用以说明房地产市场及基础建设投资的发展影响，因为住房抵押贷款的发展大大增加了对中长期贷款的需求，而居民财产性收入的增长与住房市场化改革和房地产市场也息息相关。但由于在稳定性检验中，X4(中长期贷款/贷款总额)序列是二阶单整,而前面四个数据序列取对数后都是一阶单整，为确保后面的模型具有平稳性,且只有同阶单整才能做协整检验等统计讨论，因此剔除。

对以上四个时间序列进行了协整关系的建立和检验，并建立VAR模型和VECM模型，以说明其长期联系；最后还进行了格兰杰因果检验，以显示其因果对应关系。

三、实证过程及结果

第1步变量的对数化处理

为了消除原始变量的异方差影响，首先剔除异常数据，然后对所有变量进行对数化处理。

第2步单位根检验

对时间序列进行分析的前提是保证序列的平稳性，而非平稳的时间序列参与回归建模分析，会导致伪回归问题。因此，单位根检验的方法采用ADF方法(显著性水平为0.05)。

单位根检验结果见表1。

表1　单位根检验结果

注:c、t、k分别表示截距项、趋势项和滞后阶数，滞后期的选择标准参考AIV和SC准则。

第3步协整检验

单位根检验结果说明时间序列变量(lnY，lnx1，lnx2，lnx3)都是非平稳序列的，且均为一阶单整，因此需要检验这四个非平稳变量的线性组合是否为平稳序列，我们采用Johansen协整检验分析变量之间的协整关系。由迹统计量检验和最大特征根检验得这个变量至少有一个协整关系，见表2。

表2　协整关系系数

调整系数值见表3。

表3　协整关系调整系数

由结果得协整关系:

lnY=-4.64lnX1-3.37lnX2+5.39lnX3

(1)

通过该协整关系式，可以得到lnY、lnX1、lnX2都是负相关的长期均衡关系，也就是说，假设其他因素不变，金融规模或金融效率的提升，都会导致城乡居民财产性收入差距的缩小，而且具有乘数效应。这意味着我国金融市场的整体发展，对缩小财产性收入差距是有帮助的。从现实来看，金融机构增加、金融产品的丰富以及金融体系的完备化和系统化都增加了投资的有效性，促进了在城市化进程中居民储蓄的提高。我国金融的整体发展也带来了农村地区营业网点的增加和融资渠道的拓展，显示了一定的普惠性。但是，从lnX3来看，金融结构与财产性收入差距成正比关系，且系数为5.39，在三个变量的系数中为最大，表明直接金融的发展，拉大了城乡间财产性收入的差距，非货币性金融资产主要集中于城镇。城镇居民的投资品种现在已经由早期单一的储蓄，扩展到股票、国债、企业债、可转换公司债、证券投资基金，甚至权证、期货等多种理财工具，使财产性收入得以大幅度增加。根据杨新铭[20]的抽样调查，股息和红利已成为我国城镇居民排在利息收入之后的第二大来源，说明现代投资理财等产品逐渐走进城镇居民视野。城市金融创新的步伐较快，电子银行、网上银行、银行卡、金融衍生产品、理财服务等层出不穷，而农村仍然以小额贷款为主。股票、债券、保险等投资工具农村居民难以触及，甚至连了解的机会都很少。这就导致直接金融比例的上升(这本来是金融发展的必然趋势)，大幅度拉开了城乡居民财产性收入的差距，对农村居民显得尤为不利。

由Adjustment coefficients (standard error in parentheses)看出D(LNY)方程的调整系数值为 -0.21，说明偏离非均衡误差将会得到修正，且负值说明协整关系有效。

第4步建立VAR模型和VECM模型

对于非平稳时间序列存在协整关系，说明这几个变量存在长期关系，应考察变量之间的动态互动关系，把系统中每一个内生变量作为所有变量滞后项的函数来构造回归模型，因此改进上述回归模型，在VAR模型的基础上建立VECM模型。

(1)VAR模型如下：

Yt=AYt-1+εt，

(2)

运行Eviews，得到VAR模型结论：

(3)

注：VAR模型中的解释变量不是原序列而是原序列的差分序列(以D表示)，因为原序列是非平稳序列，差分后平稳保证了VAR模型的整体稳定性。

(2)VECM矢量误差修正模型

协整关系式只能说明各个解释变量之间的长期均衡关系和趋势。例如，城乡财产性收入比例与金融结构之间的正相关可能是因为非货币性金融资产/金融总资产比例的增长促进了城乡财产性收入差比的扩大，也有可能是财产性收入差比的提高带动了非货币性金融资产在金融总资产里的份额。为了明确两者的相互关系，基于变量之间存在的协整关系，在VAR模型基础上，进一步建立将短期波动与长期均衡联系在一起的矢量误差修正模型VECM，对金融比例与实际财产比例进行Granger因果关系检验，从而明确存在的影响是正向、逆向，或是双向。

ΔYt=αECMt-1+AΔYt-1+εt，

(4)

运行Eviews，得到在VECM模型中协整关系表达成误差修正项的形式为：

CointECM=lnY+14.28lnX1-5.05lnX2-12.12lnX3+0.25

(5)

估计的VECM模型可以写成：

(6)

也就是说，由于序列的不平稳性，上一年的金融规模、金融效率和金融结构，会影响本年的财产性收入差距，而且上一年的财产性收入差距，也会对本年度的财产性收入差距产生影响。如果要增加预测的准确性，就必须将(5)式代入(6)式再进行测算。从现实上看，这容易从财产性收入的含义和特性上找到答案，因为其本身就是由财产带来的收入，所以前一年的收入转化为居民财产后，又通过这些动产与不动产，得到新的财产性收入，因此该收入具有一定的“马太效应”。

第5步格兰杰因果检验

格兰杰因果关系实质上是利用了VECM模型来进行一组系数显著性检验。格兰杰因果关系可以用来检验某个变量的所有滞后项是否对另一个或几个变量的当期值有影响。如果影响显著，说明该变量对另一个变量或几个变量存在格兰杰因果关系。前面我们已经讨论了财产性收入比例与金融因素比例之间存在长期影响，现在我们关心的问题是这样的长期影响是单向、逆向或是双向。检验结果见表4-表7。

Dependent variable:D(LNY,2)

表4　检验结果

Dependent variable:D(LNX1,2)

表5　检验结果

Dependent variable:D(LNX2,2)

表6　检验结果

Dependent variable:D(LNX3,2)

表7　检验结果

注：P值越小越显著

从显著性检验结果可以看出，格兰杰因果关系最强的是金融结构比例(X3)对Y的关系。X3的变动是城乡实际财产性收入比例变动的Granger原因，其P值为0.0959，可见这种Granger原因是非常显著的，金融结构增长率的滞后期能够非常明显地解释或者预测实际财产性收入差距的增长率。上文协整关系式中，X3的系数也确实是最大，即其对财产性收入差距产生的影响也是三个变量中最大。三个变量中，金融效率(X2)对Y值的Granger原因是最弱，P值为0.6292，说明金融效率对财产性收入差距不具有显著的格兰杰因果关系，所以其预测性较弱。

而检验结果显示财产性收入比例增长率的变动并不是三个金融发展比例的Granger原因，即城乡实际财产性收入比例的增长率的滞后期不能解释或者预测金融发展比例的增长率。由此可见本文的实证方向是正确的，金融发展因素确实影响了城乡居民的财产性收入差距，尤其是第三个因素(非货币性金融资产/金融总资产)；而财产性收入差距对金融发展因素的影响则较小。

第6步IRF脉冲响应函数

脉冲响应函数用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击，对内生变量当前和未来取值的影响的变动轨迹，能比较直观地刻画变量之间的动态交互作用及其效应。基于前面我们讨论出的VECM模型，我们刻画金融比例与财产比例之间的脉冲相应函数，以进一步分析它们的短期动态关系。

以图6左下角(第4行第1列)图形为例，“Response of D(lnx3) to D(lnY)”部分显示的是金融结构变动一个标准差对财产性收入差比的脉冲函数图。从图中看出，财产性收入差比受金融结构的一个正向冲击后，从第一期开始财产性收入差比开始上升并在第三期达到最大值，然后冲击作用开始下降。随着时间推移，金融结构对财产性收入差距的影响趋于平稳。

图6　脉冲函数图

图6的(第2行第1列)图形呈现周期性，说明金融规模对财产性收入差比在10年内有周期影响，周期约为2～3年，但随着时间的推移周期性渐渐退化，金融规模对财产性收入差比的影响也逐渐稳定。

四、结语

本实证研究表明，金融规模和金融效率的提高缩小了城乡财产性收入差距，而金融结构因素则扩大了城乡财产性收入差距。金融发展的三个变量对城乡居民实际人均财产性收入差距具有长期的协整关系，其中，金融结构因素是财产性收入差距的Granger原因，且较为显著。而财产性收入差距并不是金融发展三个因素的Granger原因。

尽管我国金融市场已经发展多年，但目前可供居民尤其是农村居民选择的金融工具仍然有限。由于经济稳定的需要，长期以来，我国施行的都是结构性金融抑制政策，包括人为调配直接金融和间接金融的比重，为金融市场准入设置严苛的条件，对新兴金融产品的交易实施高度管制，禁止或者限制外汇自由兑换和资本的自由流动等。同时，对于农村和中小城镇金融体系的漠视；利率管制和信贷配给而导致的对中小企业的融资歧视；对股票一级市场高溢价发行的推波助澜，输出过多储蓄资金而导致的经济外部失衡等[22]，也都导致城乡金融的失衡，以及金融可得性和惠及度的失衡。当前，国家金融体制改革的目标是逐步放开金融市场，调整金融结构，以满足人民群众因收入的增长而产生的多样化投资需求，实现资源的优化配置。然而，一方面缺乏综合性的金融投资市场、多样性的金融产品和工具，以及高素质的金融服务人员和中介。另一方面，即使有投资渠道和金融产品，也向城镇居民倾斜。这就产生了一个矛盾：提高直接金融比重的同时，城乡居民财产性收入差距或将不断扩大。当然，金融危机、全球经济环境的动荡对城镇居民财产性收入的冲击更大。事实上，城镇居民从股票价格和房地产价格变动等途径取得的收入同样属于财产性收入的范畴，但没有完全统计，因此，目前的城乡财产性收入差距还很有可能被低估。

总之，资本市场缺陷越大，收入的不平等程度就可能越严重。在发展金融尤其是直接金融的同时，亦不能忽视城乡居民财产性收入的差距问题。金融均衡化发展是解决收入差距问题的关键。金融均衡化包括了金融产品、金融机构、金融体系和金融政策的均衡化，还应该关注城乡和区域金融发展的均衡化。由于市场分割、市场体系不完善、金融市场发展滞后等因素，制约了居民尤其是农村居民财产性收入的获得和提高，必须从激发有效需求、增加供给这两个方面推进普惠制金融体系的建立，尤其要针对中小型企业、微型企业、农户以及贫困人群，主要服务于落后地区，尽量改变金融资源分布不均衡的现状，这也是目前政府宏观调控努力的方向。

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[责任编辑刘江南]

2016-03-23

重庆市教委科学技术研究资助项目“福利分享视角下重庆普惠性金融发展研究”(KJ131509)；重庆第二师范学院科研项目“农村居民收入结构优化与缩小城乡收入差距的效应研究”(KY201332B)

朱芸(1979- )，女，重庆市人，副教授，研究方向：数量经济学；邹杨(1980—)，女，重庆市人，副教授，研究方向：随机分析与金融数学。

F126.2

A

1008-6390(2016)04-0016-07