普惠金融与城乡收入差距——基于省际面板数据的经验分析

陆凤芝,黄永兴

(安徽工业大学 商学院,安徽 马鞍山 243002)

普惠金融与城乡收入差距
——基于省际面板数据的经验分析

陆凤芝,黄永兴

(安徽工业大学 商学院,安徽 马鞍山 243002)

基于2005～2014年的省级面板数据测算了各省(市、自治区)的普惠金融指数,并在此基础上使用面板回归模型实证研究了普惠金融政策对城乡收入差距的影响。实证结果表明:从全国层面看,普惠金融的发展有助于缩小城乡收入差距;从区域层面看,各区域普惠金融的发展对缩小城乡收入差距存在临界点效应,东部地区的普惠金融发展水平较高,对缩小城乡收入差距效果明显,而中西部普惠金融发展水平相对较低,对缩小城乡收入差距的效果相对微弱。最后,针对如何缩小城乡收入差距,从普惠金融视角提出了相关的政策建议。

普惠金融;面板回归;城乡收入差距;临界点效应

一、引言

普惠金融(financial inclusion)在2005年的国际小额信贷年中被首次使用,它倡导有效、全方位地为社会所有阶层和群体提供金融服务,这一概念的提出得到了世界各国的积极响应。我国对普惠金融的发展也给予了高度重视,出台、颁布了一系列重要的普惠金融政策和文件,诸如《国务院办公厅关于金融服务“三农”发展的若干意见》《国务院办公厅关于金融支持小微企业发展的实施意见》等。在党的十八届三中全会中正式通过《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》,提出“发展普惠金融,鼓励金融创新”。2016年3月新华社受权发布了“十三五”规划纲要,该纲要中明确提出要“发展普惠金融和多业态中小微金融组织”。普惠金融在我国推行已有10余年了,其政策效应到底如何?本文从城乡收入差距角度对该政策效应进行了考察。

城乡收入差距作为我国学界与政界一直以来关注的热点与焦点问题之一,时至今日该问题依然严峻。据国家统计局官方网站公布的数据在1992年时我国城镇人均可支配收入为农村居民纯收入的2.58倍,在2002年时该收入比已经达到3.11倍,其绝对收入差距为5 227.2元;统计口径在2013年进行了更改,截止到2012年我国居民城乡收入比达3.10倍,绝对收入差距已高达16 448.1元。如若考虑城镇居民享有的补贴或福利项目,如住房公积金、公费医疗、养老保障、失业保险等在市场价值中难以估算,以及收入统计中被忽略的其他因素,城乡居民的收入差距应该更大[1],我国已经是世界上收入差距最大的国家之一。在我国当前经济发展水平下,城乡收入差距与经济增长之间呈现明显的负相关关系,城乡收入差距持续保持较高数值,不仅不利于全民分享经济发展的成果,还会抑制经济的增长[2]。城乡收入差距已经成为制约我国经济增长的桎梏,普惠金融能否有效缩小我国城乡收入差距问题也是国家“十三五”规划的的重大热门议题,研究普惠金融政策对城乡收入差距的影响机制问题无疑具有很强的理论与现实意义。

纵观国内已有文献,学界基于金融发展视角对城乡收入差距进行研究,主要集中于金融深度角度(即金融机构的数量和种类)。曹广喜等指出农村金融支持薄弱成为城乡收入差距的主要原因[3]。中国农村地区长期遭受着金融排斥,地区金融发展很不平衡,部分地区出现金融空白现象[4]。叶志强使用1978～2006年各省的面板数据对金融深度发展与城乡收入关系进行了检验,发现金融发展阻碍了农村居民收入的增长,金融发展与城市居民的收入无显著关系[5]。与上述文献结论相类似,孙永强通过构建一个二元城乡分析框架,并采用误差修正模型(VEC)对我国城乡收入差距与金融发展深度之间的关系进行了研究,发现我国金融城乡二元结构使得更多的城市居民受益,农村居民和中小企业受益较少,金融深度发展扩大了城乡收入差距[6]。从上述文献可以发现,金融深度发展对缩小城乡收入差距效果并不显著,甚至扩大了城乡收入差距。王修华、邱兆祥指出在金融纵深发展的过程中,更应该注重金融的发展宽度[7]。

从金融的发展宽度即普惠金融视角研究我国城乡收入差距的文献相对较少。普惠金融在在我国起步较晚,国内学者更多关注的是普惠金融发展水平的评价。王婧、胡国晖利用2002～2011年中国银行业数据,构建了我国普惠金融指数,并对指数的影响因素进行了分析[8]。基于Chakravarty和Paul的指数构建方案,陈三毛、钱晓萍[9]从银行业务的可获得性、银行业务的实际利用情况两个维度选取相关指标构建了区域普惠金融指数。焦瑾璞等从金融服务的“可获得性”“使用情况”及“服务质量”三个维度选取了19个指标,并使用层次分析法(AHP)确定权重构建了我国2013年各省的普惠金融指数[10]。上述具有代表性的文献,是我国学界在普惠金融研究领域的热点研究方向,结合普惠金融对收入差距问题进行研究的文献并不多见。徐敏、张小林使用1985～2014年的数据构建了普惠金融指数,并运用VAR模型、协整等计量方法对我国的普惠金融发展与城乡收入差距进行了研究,得出两者具有单向格兰杰因果的结论[11]。杜强、潘怡基于2006～2013年的省级面板数据构建了各省市普惠金融指数,并对普惠金融与我国东中西部的区域经济发展进行研究,发现在东部地区普惠金融的发展抑制了经济发展,在中西部则促进经济的发展[12]。

本文在梳理已有文献的基础上,发现还存在如下三点可以完善的地方:一是已有文献大都集中于国家层面进行研究分析,但我国幅员辽阔,地区经济发展差异较大,东部地区金融基础设施较为健全,中西部地区金融基础设施发展滞后,统一研究,难免会使研究结论与现实偏离。二是数据的选取时间跨度,我国普惠金融政策最早始于2005年,部分文献实证分析数据跨度过大,导致研究成果不能反映普惠金融的政策效应。三是部分学者只关注金融深度,忽视普惠金融的研究。

本文试图从省级面板数据出发,测算普惠金融指数,研究普惠金融政策在城乡收入差问题上的政策效应。本文的后续安排如下:第二部分为普惠金融指数的构建与测算;第三部分对城乡收入差距的测算方法及影响因素进行简要介绍;第四部分为计量模型的设定与实证分析;第五部分给出本文的研究结论,并在此基础上提出相应的政策建议。

二、普惠金融指数的构建与测算

(一)普惠金融指数的构建

测算普惠金融指数(Financial Inclusion Index,以下简称FII)首先要选择适当的指标,本文借鉴李建伟等的划分方法从金融服务的地理渗透性、金融服务的可获得性及金融服务的实际使用情况三个维度出发选取6个指标进行测算[13]。考虑到我国金融体系以银行业为主,普惠金融指数测算主要以银行业金融机构的数据为主(按照《中国区域金融运行报告》的一般统计口径,银行业金融机构主要包括大型商业银行、国家开发银行和政策性银行、股份制商业银行、城市商业银行、小型农村金融机构、财务公司、信托公司、邮政储蓄、外资银行、新型农村金融机构、金融租赁公司、汽车金融公司等),具体指标如表1所示。

(二)普惠金融指数的测算方法

表1 FII各维度具体指标

本文根据Chakravarty 、Pal提出的指数构建方案来测算FII,将各省(市、自治区)每个维度各指标的计算值加总、求均值,最后计算出FII,具体计算方法如下:

(1)

其中,FIIj表示第j个省(直辖市,自治区)的普惠金融指数,此处j=1,2…31;p表示指标个数,此处p的取值为6;xij为第j个省(直辖市、自治区)第i个指标的数值,i=1,2…6;Mi、mi分别为各指标的最大与最小值;r为敏感度常数。

使用上述普惠金融测算方法,计算我国各省(市、自治区)2005～2014年的普惠金融指数。关于r的取值问题,本文借鉴陈三毛、钱小平的方法[9],分别取r=0.25、0.5和0.75时的3种结果进行相关性分析,发现r=0.5时的结果与另两种情况下的计算结果相关性较高,因此本文取r=0.5。普惠金融的具体计算结果如表2所示。

(三)区域普惠金融指数分析

从表2可以发现东部地区各省(直辖市)的FII大都高于中部地区各省,其中,北京、上海、天津三地FII均超过0.7,东部地区FII靠后的山东与河北两省也接近0.4。中部地区大多数省份的FII在0.35上下,中部地区FII值明显落后于东部地区。西部地区各省FII值波动较大,宁夏的FII超过0.5,而广西、贵州两地的FII却不到0.3。中部地区FII值较西部地区更加稳定。

综上分析可知我国各省(市、自治区)由于经济发展水平存在差异,各地的金融基础设施差别也比较大,东部地区普惠金融发展整体好于中西部地区,中部地区普惠金融发展状况相对西部地区差异较小。因此,研究普惠金融政策对城乡收入差距的影响问题时分地区进行较为合理,本文将各省(市、自治区)分为东、中、西三个区域进行研究。按照国家统计局网站公布的东、中西区域划分,东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省(市);中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省;西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆12个省(市、自治区)。

表2 各省(自治区、直辖市)2005～2014年的FII

三、变量的选择与数据说明

(一)城乡收入差距影响指标的选择

被解释变量为城乡收入差距。考虑到数据的可获得性与连续性,本文借鉴刘述光等[14]的做法使用城乡居民收入比测度城乡收入差距,其中城镇居民的收入使用城镇居民人均可支配收入进行测算,农村居民的收入使用农村居民人均纯收入进行测算。

解释变量为普惠金融指数(FII)和其他控制变量。FII衡量各地区的普惠金融发展状况,具体的测算过程见本文的第二部分普惠金融指数的测算与构建。其他控制变量含城镇化率、对外开放程度、产业结构、政府支出。

城镇化有助于缩小城乡收入差距[15],本文受他们的启发将城镇化率作为影响城乡收入差距的重要影响因素引入计量模型进行考察。城镇化率使用城镇居民人口占总人口的比重进行测算,中国城镇人口的统计是基于户籍制度进行的,部分城市人口虽然生活在城市但却没有城市户籍,因此不能纳入城镇人口统计口径,这会导致统计测算偏误,但限于统计资料的可获得性,目前还没有更好的替代指标。

人均GDP:苏基溶、廖进中[6]指出区域经济的发展与城乡居民收入差距呈倒“U”型关系,许明、刘长庚[17]则认为区域经济的发展水平可以显著缩小城乡收入差距。我国东、中、西部区域经济发展水平差异较大,本文参考他们的做法选取指标人均GDP对区域经济发展情况进行衡量。

经济开放程度究竟是扩大还是缩小城乡收入差距,学界尚无定论。一方面对外开放程度的提高会增加外贸出口,引进更多的外商投资,为国内更多的农村剩余劳动力提供就业岗位,缩小城乡收入差距;另一方面,开放程度的提高也会引进更先进的生产技术,生产技术外溢效应,仅增加技术工人的需求与工资,农村居民由于教育落后,缺乏专业技术培训,导致城乡收入差距的扩大。本文使用进出口总额占GDP的比重(即贸易依存度)衡量对外开放程度。

产业结构:穆怀中、吴鹏[18]在研究产业结构优化与城乡收入差距关系时使用第二产业与第三产业的比值衡量钱那里标准即产业的优化程度,发现产业结构调整与城乡收入差距呈倒“U”型关系。鉴于第一产业农林渔牧业为农村居民传统从事的产业,而一般发展中国家的第三产业大多为劳动密集型产业,本文使用第一产业增加值与第三产业增加值的比值来测度产业的优化升级。

政府支出:地方GDP的增长速度作为地方政府考核的一项重要指标,优先发展城镇经济能够快速带动经济的增长。地方政府往往对城镇的财政投入力度较大,这可能会扩大城乡收入差距,本文使用地方政府支出占GDP的比重来衡量地方支出因素。

为了消除各数据的异方差与多重共线性问题,本文在测算各指标时都做了取对数处理,上述各变量的具体计算方法与替代符号见表3。

(二)数据说明

本文第二部分测算普惠金融指数所使用的各地区金融机构数,金融机构从业人员数均来自中国人民银行官网公布的历年各省(市,自治区)《区域金融运行报告》;各省(市,自治区)的土地面积数据来源于历年《中国区域经济统计年鉴》;人口数据来源于历年《中国人口和就业统计年鉴》;银行类金融机构人民币各项存贷款2005～2012年数据来源于《中国区域经济统计年鉴》,2013、2014年度数据来源于《区域金融运行报告》。测算城乡收入差距的数据来源于历年《中国统计年鉴》;其他数据均来源于国泰安(CSMAR)数据库。

表3 各变量定义表

四、计量模型的设定与实证分析

考虑到我国地域广阔,东、中、西各区域经济发展、金融基础设施建设参差不齐,截面模型难以反映各区域的差异;另外,普惠金融概念引入我国仅十余年,年度数据较少也不适合进行构建时序模型。面板数据模型既能考虑截面数据的个体差异性,又能反应数据间存在的的某种趋同性,本文拟选用面板数据模型进行计量建模。

(一)面板模型简介

面板数据模型可分为静态面板与动态面板模型,鉴于动态面板数据模型仅是一个统计模型,不适合对模型的参数进行经济意义的解释。本文使用静态面板数据模型进行实证分析。静态面板数据模型的一般形式为

Yit=αi+Xitβi+uit.

(2)

静态面板模型通常有三种选择形式:(1)混合估计模型。如果从时间角度看,不同个体间不存在显著差异;若从截面角度看,不同截面也不存在显著差异,那么就可以把该模型设定为混合估计模型。(2)固定效应模型。从时间(或截面)角度看,模型中解释变量的系数保持不变,只是模型的截距项随着个体(或时点)的变化而变化,此时cov(αi,Χit)≠0。(3)随机效应模型。在固定效应模型的基础上,若其截距项包含了截面与时间误差项的平均效应,并且这两种误差项都服从正态分布,则固定效应就转化为随机效应,此时cov(αi,Χit)=0。通常采用F检验判断使用混合回归模型还是固定效应模型,然后使用Hausman检验判断使用固定效应模型亦或随机效应模型,最后进一步确定个体效应、时点与个体时点效应模型。

(二)面板模型的设定

为了考察普惠金融政策对城乡收入差距的影响,本文采用以上介绍的面板模型,将普惠金融指数与影响城乡收入差距的其他因素作为自变量,建立全因素回归模型:

(3)

式中下标i代表各个省(市,自治区),样本包含大陆31个省(市,自治区);下标t代 表年份,样本时间跨度从2005至2014年;Ci为截距项;αj、βk、λm、γl、σn、up分别为各解释变量前的回归系数;ρi、νi分别为个体效应与时间效应。

(三)实证模型估计

本文使用Eviews 9.0计量分析软件对我31个省(市、自治区)2005～2014年的面板数据分全国、东、中和西部地区各自进行回归。先后使用F统计量对模型应进行混合估计与固定效应进行判断,再使用Hausman检验对模型应设定为固定效应还是随机效应进行分析,最后判定使用个体、时点亦或个体时点模型。回归结果如表4所示。

(四)实证结果分析

表4 城乡收入差距影响因素回归结果

注：括号中为t统计量,“①”“②”“③”分别表示系数在显著性水平1%、5%、10%上显著。

由表4中各F值可知应该拒绝构建混合回归模型,再对各模型进行Husman检验,发现应该建立固定效应模型(限于篇幅限制,对固定效应的个体、时点、个体时点模型选择,这里直接给出选择结果,其模型的判别可参考《高级计量经济学);各模型的拟合度较高,最低值也超过81%,说明模型构建比较合理。

1.普惠金融发展对城乡收入差距的影响

分析表4可知惠金融的发展能够显著缩小城乡收入差距。从全国层面来看,普惠金融指数在1%的显著性水平下回归系数为负值;从区域层面来看,东、中、西各地区的普惠金融发展也能够缩小城乡收入差距,东部地区的回归系数显著性高度达1%,中西部地区的回归系数则在5%的显著性水平下才能通过显著性检验;从面板模型的回归系数来看,在东部地区普惠金融指数每提高一个百分点就会使城乡收入差距降低4.16%,而对中西部地区,普惠金融指数提高一个百分点仅降低城乡收入差距为1%左右。

杨楠、马绰欣利用面板门槛模型研究金融发展对城乡收入差距的影响机制时发现金融发展会拉大城乡收入差距且存在门槛效应[19],而陈银娥等指出我国普惠金融聚集在较低水平,且大体呈现从东向西的梯度递减分布[20]。本文实证结果显示:我国的普惠金融整体发展水平还比较低,普惠金融对城乡收入差距的影响则存在一定的临界点规模效应,达到临界点之前普惠金融对城乡收入差距的影响相对微弱,达到临界点之后普惠金融的发展对城乡收入差距缩小的效果更加显著。东部地区普惠金融发展率先达到一个较高的水平,所以该地区普惠金融缩小城乡收入差距的效果较为显著;中西部地区普惠金融发展水平较低并未达到临界点,其缩小城乡收入差距的效果也就相对微弱。

2.其他解释变量对城乡收入差距的影响

无论从全国层面还是东、中、西区域层面,解释变量人均GDP的回归系数均为负值,这说明经济发展可以缩小城乡收入差距,这与许明、刘长庚[17]的研究结论相一致。产业结构与对外开放程度的回归系数在全国层面以及中西部区域层面的回归系数均为负值,但在东部地区的回归系数为正值,这说明产业结构与对外开放程度在中西部能够缩小城乡收入差距,在东部则扩大了城乡收入差距。究其原因,中西部地区第三产业主要为劳动密集型产业,对外开放与产业结构的优化升级都会吸引大量农村剩余劳动力就业,缩小城乡收入差距;而东部沿海地区的经济发展水平已经接近于发达国家,产业结构已逐渐升级为技术密集型,对外开放程度相对内陆地区也较高,东部地区的工作岗位更倾向于吸收技术人才,一些简单的劳动正在被机械化替代。因此,东部地区生业优化升级与对外开放程度的提高不仅不能缩小城乡收入差距,甚至会扩大城乡收入差距。城镇化率从全国层面看是缩小城乡收入差距的,但在东部和中部却扩大了城乡收入差距;地方政府支出无论从全国层面还是东、中西区域层面都没能通过显著性检验,但回归系数都为负值,有助于缩小城乡收入差距。

五、 结论与政策建议

本文基于2005～2014年间的省际面板数据,进行普惠金融指数测算,并构建面板模型实证研究了全国层面与东、中、西区域层面普惠金融发展对城乡收入差距的影响。研究发现:第一,我国各地区普惠金融发展极不平衡,东部地区普惠金融发展水平整体高于中、西部地区,中部地区各省(市、自治区)普惠金融发展水平两极化程度相对西部地区较小。第二,无论从全国层面,还是东、中西区域层面普惠金融的发展都能够缩小城乡收入差距。但普惠金融发展对城乡收入差距的缩小具有临界点效应,在普惠金融发展水平相对较高的东部地区,普惠金融缩小城乡收入差距的效应相对显著;在普惠金融发展水平较低的中、西部地区,普惠金融缩小城乡收入差距的效应则相对微弱。第三,区域经济发展水平在全国各地区都有助于缩小城乡收入差距,而对外开放程度的扩大与产业结构优化升级在中西部是缩小城乡收入差距的,但在东部却扩大城乡收入差距;城镇化率的提高在西部地区可以缩小城乡收入差距,但在东、中部地区却扩大了城乡收入差距。

针对以上结论,本文从普惠金融视角对缩小城乡收入差距提出以下政策建议:

首先,结合各区域实际情况,制定普惠金融发展策略。我国金融资源分配失衡现象严重,中西部地区基层金融基础设施建设薄弱,应加大金融机构网点建设,扩招金融机构从业人员,努力提高金融服务的地理渗透性。对于金融基础设施较为完善的东部地区应该致力于普惠金融服务产品、模式与技术的创新。

其次,降低各区域的金融市场准入机制,增加普惠金融发展渠道。国有金融机构进行商业化改革后,为了实现规模经济、规避风险,实现利润最大化,对农村居民的惜贷现象普遍存在,导致农村地区处于金融排斥之中。当前,应该积极放开金融市场准入机制,鼓励村镇银行等非正规金融机构的发展,提高农村地区金融服务的可获得性,为农村的经济发展提供有效的资金来源,进而缩小城乡收入差距。

最后,大力发展、推广互联网技术,扩大普惠金融覆盖范围。在大数据、云计算等技术的支撑下,互联网已经成为人们获取资金的便捷平台。但我国农村地区互联网信息不畅,很多农民难以利用“众筹”等网络平台筹集资金,使得农村生产要素的购买下降,抑制农村经济发展,阻碍城乡居民收入差距的缩小。另外,互联网金融安全问题也是人们关注的核心问题之一。因此,大力发展互联网技术,并加强互联网安全监管,将其在农村地区推广,有利于提高农村居民金融服务的实际使用情况,突破金融垄断,降低农村居民的融资成本,逐渐缩小城乡收入差距。

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[责任编辑:陈宇涵]

2016-11-04

陆凤芝,1990年生,男,安徽定远人,安徽工业大学硕士生,研究方向为数理金融、普惠金融,(电子信 箱)ahtulfz@163.com。黄永兴,1965年生,男,江苏海门人,安徽工业大学教授,研究方向为现代计量 经济理论及其应用。

10.3969/j.issn.1672-5956.2017.04.015

F832.1;F126.2

A

1672-5956(2017)04-0103-09