金融發(fā)展、空間溢出與城鄉(xiāng)收入差距*
——基于空間杜賓模型的研究

王小斌

(五邑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 江門 529020)

金融發(fā)展、空間溢出與城鄉(xiāng)收入差距*
——基于空間杜賓模型的研究

王小斌

(五邑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 江門 529020)

采用中國(guó)2003-2013年286個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，采用空間杜賓模型實(shí)證研究了金融發(fā)展對(duì)地級(jí)市間城鄉(xiāng)收入差距的影響效應(yīng)。結(jié)論顯示：中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距不僅存在顯著的空間集聚和溢出效應(yīng)，而且呈現(xiàn)出東部低值集聚與西部高值集聚趨勢(shì)；一個(gè)地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距不僅會(huì)受到本地區(qū)金融發(fā)展水平的影響，同時(shí)還會(huì)受到鄰近地區(qū)金融發(fā)展的影響；金融發(fā)展(金融規(guī)模和金融效率)與城鄉(xiāng)居民收入差距之間存在著倒“U”型曲線的關(guān)系，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，金融發(fā)展達(dá)到一定階段后有助于改善城鄉(xiāng)收入差距。

地級(jí)市；SDM模型；金融規(guī)模；金融效率

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)取得了舉世矚目的成就，但在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)，也伴隨著居民收入差距與城鄉(xiāng)收入差距不斷擴(kuò)大的現(xiàn)象。世界銀行報(bào)告(2008年)指出：近年來(lái)，中國(guó)的基尼系數(shù)一直保持在0.47以上，不僅超過(guò)許多發(fā)達(dá)國(guó)家，也超過(guò)大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家。城鄉(xiāng)收入差距是我國(guó)居民收入差距不斷擴(kuò)大的主要原因[1]。有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示：2015年中國(guó)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為31 195元，而農(nóng)村居民人均純收入為10 772元，二者相差20 423元。居民收入差距的扭曲與城鄉(xiāng)收入差距的持續(xù)擴(kuò)大，不僅影響到經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)，也嚴(yán)重影響到社會(huì)公平與穩(wěn)定。與此同時(shí)，改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)金融規(guī)模不斷擴(kuò)大，已成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎，其作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，能否抑制收入差距，備受政策制訂者關(guān)注。雖然目前已有大量研究城鄉(xiāng)收入差距的文獻(xiàn)，但基于金融發(fā)展視角且使用地級(jí)市空間面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究尚未見(jiàn)到。本文采用合適的空間計(jì)量模型，探討了金融發(fā)展(金融規(guī)模和金融效率)與城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系，為進(jìn)一步深化金融體制改革和縮小城鄉(xiāng)居民收入差距提供理論依據(jù)和政策建議。

一、文獻(xiàn)綜述

近年來(lái)，金融發(fā)展的收入分配效應(yīng)越來(lái)越受到學(xué)術(shù)界關(guān)注。一些學(xué)者認(rèn)為金融發(fā)展有利于收入分配改善，例如，Greenwood和Jovanovic[2]使用發(fā)展中國(guó)家的樣本數(shù)據(jù)，探討了金融發(fā)展如何直接通過(guò)麥金農(nóng)管道效應(yīng)和間接通過(guò)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)減少貧困的機(jī)制。他們認(rèn)為：窮人受益于銀行系統(tǒng)，有利于促進(jìn)交易和增加儲(chǔ)蓄，從而減少貧困與緩解收入不平等，但金融不穩(wěn)定對(duì)窮人不利。Galor和Zeira[3]指出：金融市場(chǎng)尤其是信用市場(chǎng)的完善有助于改善收入分配，但最初的收入差距將不會(huì)縮小，除非有健全的金融市場(chǎng)。因此，金融發(fā)展提高了貧困人口的收入水平，有助于改善收入分配不平等，政策制定者如果能充分利用金融部門的政策工具可以實(shí)現(xiàn)改善收入不平等[4]。Burgess和Pande[5]認(rèn)為缺乏金融融資渠道是窮人貧窮的關(guān)鍵原因，在農(nóng)村地區(qū)增加開(kāi)設(shè)銀行分支機(jī)構(gòu)有助于改善收入分配。Westley[6]使用拉丁美洲15個(gè)國(guó)家的家庭調(diào)查數(shù)據(jù)，研究了金融市場(chǎng)對(duì)收入分配的影響，發(fā)現(xiàn)窮人可以通過(guò)微觀的金融政策獲得金融資源，進(jìn)而減少了收入不平等。Clarke、Xu和Zou[7]使用1960-1995年83個(gè)發(fā)展中國(guó)家與發(fā)達(dá)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)，探討金融發(fā)展與基尼系數(shù)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)金融中介發(fā)展可以顯著改善收入分配不均等，金融發(fā)展僅對(duì)富人有利的假設(shè)不成立。Beck和Levine[8]認(rèn)為金融體系對(duì)于窮人具有非常重要的意義，金融發(fā)展可以增加低收入者收入，減少貧困人口，金融中介每增長(zhǎng)1%，會(huì)使得收入差距降低大約0.05%。Rehman、Khan和Ahmed[9]研究了低收入、中低收入、高收入和較高收入國(guó)家的金融發(fā)展與收入分配之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展降低了收入分配不均等，但金融發(fā)展的倒“U”形曲線不存在。Shahbaz、Loganathan和Tiwari[10]采用自回歸分布滯后(ARDL)模型，研究伊朗居民收入差距的影響因素，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展、通貨膨脹和經(jīng)濟(jì)全球化改善了收入不平等，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)惡化收入不平等。

也有一些學(xué)者認(rèn)為金融發(fā)展不利于收入分配改善，例如，Calderon和Serven[11]的研究表明金融發(fā)展惡化了收入分配，而教育投入有助于改善收入分配。Lopez[12]使用動(dòng)態(tài)面板模型檢驗(yàn)，他發(fā)現(xiàn)較好的教育和低水平的通貨膨脹有助于改善收入分配，但金融發(fā)展、國(guó)際貿(mào)易利率上升及政府支出下降會(huì)致使收入分配惡化。Claessens[13]則認(rèn)為窮人往往因?yàn)榻逃捷^低，導(dǎo)致正規(guī)的金融機(jī)構(gòu)不太愿意提供貸款給他們。Canavire、Bacarreza和Rioja[14]認(rèn)為拉丁美洲和加勒比地區(qū)的金融發(fā)展并沒(méi)有改善窮人的收入水平。因?yàn)樵诮鹑诎l(fā)展初期，貧窮的企業(yè)家缺乏抵押品和信用記錄，并受到諸如信息不對(duì)稱、合同執(zhí)行成本和交易成本金融市場(chǎng)不完善的影響。他們指出：在發(fā)展的早期階段，金融貸款服務(wù)往往比較昂貴，因?yàn)樾枰Y選對(duì)象和降低風(fēng)險(xiǎn)，這也會(huì)對(duì)窮人產(chǎn)生不利；貨幣市場(chǎng)的特點(diǎn)是信息不對(duì)稱、存在中介服務(wù)和交易成本，窮人沒(méi)有抵押品且缺乏信用記錄，導(dǎo)致他們沒(méi)有條件獲得合理的貸款利率。Ang[15]進(jìn)一步指出由于社會(huì)各階層的人力資源稟賦的差異，在金融發(fā)展初期，金融發(fā)展使得資金會(huì)更多地流向富人而非窮人，窮人缺乏平等獲得金融服務(wù)的途徑加劇了收入不平等。Wahid、Shahbaz和Shah[16]使用孟加拉國(guó)1985-2006年的數(shù)據(jù)，采用自回歸分布滯后模型(ARDL)方法，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展、通貨膨脹和貿(mào)易開(kāi)放擴(kuò)大了收入不平等，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有助于緩解收入差距。

毫無(wú)疑問(wèn)，已有文獻(xiàn)為本文的研究提供了很好的理論基礎(chǔ)，但是這些研究大多假設(shè)經(jīng)濟(jì)變量間是相互獨(dú)立的，只是簡(jiǎn)單采用時(shí)間序列或面板模型，缺乏對(duì)于空間外部性等問(wèn)題的關(guān)注。我國(guó)幅員遼闊，地區(qū)間差異明顯，金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距可能存在著顯著的空間依賴性與空間異質(zhì)性。忽視金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的空間依賴性與溢出性，可能導(dǎo)致模型設(shè)定與結(jié)果出現(xiàn)偏誤。與傳統(tǒng)面板模型相比，空間面板模型考慮了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的空間相關(guān)性與空間異質(zhì)性，可以更好把握經(jīng)濟(jì)個(gè)體之間的空間相關(guān)關(guān)系并體現(xiàn)個(gè)體差異，從而更好地還原經(jīng)濟(jì)變量的真實(shí)關(guān)系。另外，目前國(guó)內(nèi)相關(guān)研究基本都是基于省級(jí)數(shù)據(jù)或截面數(shù)據(jù)，樣本數(shù)只有31個(gè)省份。然而空間相關(guān)性檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì)的假設(shè)前提之一是大樣本假設(shè)，31個(gè)樣本顯然過(guò)小，檢驗(yàn)效果和參數(shù)估計(jì)有效性可能難以令人信服。事實(shí)上，地級(jí)市之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系要比省際間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系更為緊密，為此，本研究將空間單位縮小，使用286個(gè)地級(jí)市的空間面板數(shù)據(jù)，極大地增加了樣本數(shù)量與樣本信息，有助于提高結(jié)論的可靠性。

二、研究方法

根據(jù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間依賴性和回歸模型中誤差項(xiàng)的相依性特征，空間計(jì)量模型主要分為兩種：空間滯后模型與空間誤差模型。空間杜賓模型則同時(shí)考慮了空間滯后的自變量和因變量對(duì)因變量的共同影響，是前面兩種模型的一般形式。

(一)空間滯后模型

空間滯后模型(SLM)也叫空間自回歸模型，適用于研究各變量在某一地區(qū)是否存在擴(kuò)散現(xiàn)象，即本地區(qū)被解釋變量決定于其鄰近區(qū)域的觀測(cè)值及觀察到的一組局域特征。當(dāng)研究問(wèn)題的焦點(diǎn)是對(duì)空間交互作用的存在和交互作用強(qiáng)度進(jìn)行估計(jì)的時(shí)候，空間滯后模型是適合的。其模型可以表示為：

(1)

其中，yit為被解釋變量，xit為解釋變量，ρ為空間自相關(guān)系數(shù)；W為空間權(quán)重矩陣，β為解釋變量系數(shù)，它反映了自變量對(duì)因變量的影響；空間滯后因變量Wy是一內(nèi)生變量，反映了空間距離對(duì)區(qū)域行為的影響；εit是獨(dú)立且同分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)，μi和λi分別表示空間效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)。

(二)空間誤差模型

空間誤差模型(SEM)是誤差項(xiàng)具有相關(guān)性的回歸的特例，其中協(xié)方差矩陣的非對(duì)角線元素表示空間相關(guān)的結(jié)構(gòu)，它適用于研究對(duì)象之間的相互作用因所處的相對(duì)位置不同而存在差異。空間誤差模型的經(jīng)濟(jì)意義是：某一個(gè)截面?zhèn)€體發(fā)生的沖擊會(huì)傳遞到相鄰個(gè)體，而且這一傳遞形式具有很長(zhǎng)的時(shí)間延續(xù)性并且是衰減的，它度量了鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對(duì)本區(qū)域觀測(cè)值的影響程度。其模型可以表示為：

(2)

其中，ρ為空間誤差回歸系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差向量，μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。

(三)空間杜賓模型

空間杜賓模型(SDM)是空間滯后模型與空間誤差的一般形式，它同時(shí)考慮了空間滯后被解釋變量和解釋變量對(duì)被解釋變量的共同影響，其基本形式為：

(3)

如果對(duì)空間杜賓模型施加一定的假設(shè)條件，則可以將其簡(jiǎn)化為空間滯后模型或空間誤差模型：如果滿足假設(shè)條件(1) H1 0：θ=0，空間杜賓模型可以簡(jiǎn)化為空間滯后模型，如果滿足假設(shè)條件(2) H2 0：θ+ρβ=0，空間杜賓模型可以簡(jiǎn)化為空間誤差模型。

三、模型構(gòu)建與變量來(lái)源

在Clarke、Xu和Zou[7]理論的基礎(chǔ)上，并考慮到空間杜賓模型可確保模型不失一般性，本文建立以下空間杜賓模型：

(4)

其中，D表示影響城鄉(xiāng)收入差距的其他控制變量，在參考已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，選擇經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放度、城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和教育水平5個(gè)變量。

本文以地級(jí)市面板數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，研究金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)，其樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)于省級(jí)面板數(shù)據(jù)。鑒于數(shù)據(jù)獲取的可得性與時(shí)效性，本文采用2003-2013年中國(guó)286個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)建立空間計(jì)量模型，實(shí)證研究設(shè)計(jì)的變量如下：

(一)被解釋變量

目前測(cè)算收入差距的指標(biāo)主要有基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)、變異系數(shù)等，鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性與完整性，本文采用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民純收入之比來(lái)代表城鄉(xiāng)收入差距(gap)。

(二)核心解釋變量

金融發(fā)展對(duì)收入差距的直接與間接影響主要有門檻效應(yīng)、非均衡效應(yīng)與減貧效應(yīng)，前者對(duì)后者的影響取決于三大效應(yīng)的共同作用[17]。本文借鑒董曉林和張曉艷[18]的思路，引入金融發(fā)展規(guī)模(fe)與金融發(fā)展效率(fs)兩個(gè)指標(biāo)來(lái)代表金融發(fā)展。其中，金融發(fā)展規(guī)模采用金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存貸款余額與當(dāng)期名義GDP之比，金融發(fā)展效率采用金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額與存款余額之比。同時(shí)，為進(jìn)一步研究金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的庫(kù)茲涅茨倒“U”效應(yīng)，本文分別加入了金融發(fā)展規(guī)模二次項(xiàng)(fs2)和金融發(fā)展效率二次項(xiàng)(fe2)。

(三)控制變量

鎮(zhèn)化率(urb)采用各地區(qū)非農(nóng)業(yè)人口占該地區(qū)總?cè)丝诘谋戎貋?lái)表示；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp)采用人均GDP代表；對(duì)外開(kāi)放度(open)選取按美元與人民幣中間價(jià)折算的當(dāng)年實(shí)際使用外資金額占GDP比重表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(stru)用第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比重表示；考慮到數(shù)據(jù)可獲性的限制，教育水平(hum)選取大學(xué)生在校生占總?cè)丝诒壤鳛樘娲笜?biāo)。

以上數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)主要從各地級(jí)市歷年《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》進(jìn)行填充。刪除個(gè)別數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本以及由于區(qū)劃調(diào)整補(bǔ)撤銷的地級(jí)市，最后進(jìn)入模型有286個(gè)地級(jí)市。為提高數(shù)據(jù)的可比性及減小模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)的異方差性，所有數(shù)據(jù)均取對(duì)數(shù)，各研究變量描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 各變量匯總結(jié)果

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)相關(guān)空間檢驗(yàn)結(jié)果

在進(jìn)行空間面板模型回歸前首先要進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，其最常用的檢驗(yàn)方法是基于Moran統(tǒng)計(jì)系數(shù)I的檢驗(yàn)方法，其原理及空間權(quán)重構(gòu)建可參考邵燕斐和王小斌相關(guān)論述[19]，此處不再贅述。當(dāng)存在空間依賴性，需要采用合適的空間計(jì)量模型，本文使用的主要軟件有Stata、Matlab、Arcgis與R語(yǔ)言。表2列出了三種權(quán)重下2003-2013年中國(guó)286個(gè)地級(jí)市城鄉(xiāng)收入差距Moran值，可以看出0-1權(quán)重矩陣的Moran值比較高，地理距離權(quán)重矩陣的Moran值較小但也很顯著，經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的Moran值介于二者之間且顯著。同時(shí)，2003-2013年中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距的Moran逐漸擴(kuò)大，且都通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明隨著時(shí)間推移，中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距正相關(guān)的顯著性逐漸加強(qiáng)。這說(shuō)明我國(guó)各地級(jí)市的城鄉(xiāng)收入差距之間存在顯著的正向空間相關(guān)性，意味著在對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距進(jìn)行研究時(shí)，不能忽略地理因素與空間效應(yīng)的影響，即要在計(jì)量模型中納入被解釋變量的空間影響因子。

表2 2003-2013年中國(guó)286個(gè)地級(jí)市城鄉(xiāng)收入差距Moran值

為進(jìn)一步揭示中國(guó)286個(gè)地級(jí)市城鄉(xiāng)收入差距的空間結(jié)構(gòu)，本使用0-1權(quán)重矩陣構(gòu)造了Moran散點(diǎn)圖(圖1)。Moran散點(diǎn)圖顯示了大部分城市位于第一、三象限，而且隨著時(shí)間增加，越來(lái)越多的城市分遷移到第一、三象限?？梢钥闯?，同一象限匯集的城市大多為地理上和經(jīng)濟(jì)上較為接近的城市，并呈現(xiàn)出東部低值集聚與西部高值集聚趨勢(shì)。Moran指數(shù)散點(diǎn)圖表明中國(guó)地級(jí)市城鄉(xiāng)收入差距存在顯著空間正相關(guān)性與集聚效應(yīng)，城鄉(xiāng)收入差距高的城市被城鄉(xiāng)收入差距高的城市所包圍，城鄉(xiāng)收入差距低的城市被城鄉(xiāng)收入差距低的城市所包圍，可見(jiàn)，空間效應(yīng)對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距起著不可忽視的作用。

(二)模型選擇

圖1 2003年(左)和2013年(右)中國(guó)286個(gè)地級(jí)市城鄉(xiāng)收入差距的Moran散點(diǎn)值

表3 非空間面板模型估計(jì)結(jié)果(經(jīng)濟(jì)距離矩陣權(quán)重)

注：*，**，***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著，括號(hào)內(nèi)為回歸系數(shù)的p值，下同。

(三)結(jié)果分析

結(jié)果顯示，在四種模型中，空間參數(shù)ρ均大于0且通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明地級(jí)市之間的城鄉(xiāng)收入差距存在顯著空間依賴性和空間集聚特征，一個(gè)地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距不僅受到該地區(qū)內(nèi)各種因素的影響，同時(shí)也受到鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距的正向沖擊。周圍鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距較大，那么該地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距也會(huì)較大，反之亦然。

表4 空間面板估計(jì)結(jié)果(經(jīng)濟(jì)距離矩陣權(quán)重)

對(duì)比非空間面板模型的估計(jì)結(jié)果(表3)，空間杜賓模型的合優(yōu)度R2和對(duì)數(shù)似然函數(shù)LogL均有所提高，模型離散度o2相對(duì)變小，說(shuō)明空間杜賓模型提高了研究的有效性。對(duì)比四種固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)時(shí)空固定效應(yīng)的擬合優(yōu)度R2、離散度σ2以及 LogL要優(yōu)于其他固定效應(yīng)模型，因此選擇時(shí)空固定效應(yīng)下的空間杜賓模型研究金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響機(jī)制。

結(jié)果顯示，某一地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距不僅受到本地區(qū)金融發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放度、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及教育水平的影響，也受到鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距、金融發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放度、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及教育水平的影響。W*dep.var.的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明中國(guó)的城鄉(xiāng)收入差距存在空間依賴性，鄰近地區(qū)的收入差距對(duì)于本地區(qū)的收入差距有正向影響，即鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距越大，本地區(qū)的城鄉(xiāng)居民收入差距水平就越大，城鄉(xiāng)居民收入差距具有較強(qiáng)的外溢效應(yīng)。若忽略空間因素影響而直接進(jìn)行回歸，則會(huì)出現(xiàn)明顯的假設(shè)誤差。

fs的回歸系數(shù)為0.089，通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，即金融發(fā)展規(guī)模擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距。其可能的原因是：長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)城鄉(xiāng)金融資源分配不均，金融資源呈現(xiàn)出明顯的城市化傾向和農(nóng)村地區(qū)抑制特征，造成廣大農(nóng)村居民和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)融資困難。在金融發(fā)展初期，我國(guó)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)主要關(guān)注農(nóng)戶的還款能力與還款情況，但對(duì)農(nóng)戶是否將貸款用于項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)以及項(xiàng)目的開(kāi)展情況基本不知情。事實(shí)上，很多農(nóng)民將貸款挪用于婚嫁、醫(yī)療和子女教育等大額生活支出，并未用于農(nóng)業(yè)項(xiàng)目的開(kāi)展，因此，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)未能起到有效發(fā)揮促進(jìn)農(nóng)民增收的作用。fe的回歸系數(shù)為0.004，也通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，即金融發(fā)展效率擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距。其原因是農(nóng)業(yè)的周期較長(zhǎng)，效益較低，金融機(jī)構(gòu)要追求利益最大化，因此農(nóng)業(yè)對(duì)其吸引力不大。在追求金融效率初期，金融機(jī)構(gòu)必然會(huì)縮小農(nóng)村信貸規(guī)模，向農(nóng)村輸入的資金遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求，融資難和融資貴成為制約農(nóng)民增收的重要因素。金融發(fā)展規(guī)模二次項(xiàng)fs2的回歸系數(shù)為-0.015并且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明金融發(fā)展規(guī)模與城鄉(xiāng)居民收入差距之間存在倒“U”型關(guān)系。其原因是隨著金融規(guī)模的擴(kuò)大，農(nóng)村信貸約束將逐步減弱，廣大農(nóng)村居民有更多的機(jī)會(huì)和條件獲得金融支持和享受金融服務(wù)。金融發(fā)展效率二次項(xiàng)fe2的回歸系數(shù)為-0.004，并且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明金融發(fā)展效率與城鄉(xiāng)居民收入差距之間也存在著倒“U”型關(guān)系，即部分地區(qū)金融效率提高有助于緩解城鄉(xiāng)收入差距。

城鎮(zhèn)化水平的回歸系數(shù)為-0.020，并通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，表明其對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的抑制作用。因?yàn)槌擎?zhèn)化的推進(jìn)可以吸收大量的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，促使農(nóng)村剩余勞動(dòng)力向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，農(nóng)民通過(guò)進(jìn)城務(wù)工增加了非農(nóng)收入；大量的農(nóng)村勞動(dòng)力流入城市，增加了城市的勞動(dòng)力供給，使得城市勞動(dòng)力的均衡工資下降，從而縮小了城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民收入差異；城市先進(jìn)的經(jīng)營(yíng)管理理念、技術(shù)會(huì)被引進(jìn)到農(nóng)村，優(yōu)化了農(nóng)村資源配置，提高了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的邊際產(chǎn)出，因而有利于縮小城鄉(xiāng)差距。W*urb的回歸系數(shù)為負(fù)且通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明一個(gè)地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生積極的影響。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響顯著，但對(duì)鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)不明顯。相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的回歸系數(shù)為-0.003，但沒(méi)有通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)，其原因可能是中國(guó)高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并不能讓所有人都能受益，有的人受益多，有的人受益少，特別是貧困人口受益更少。同時(shí)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用沒(méi)有形成良好的區(qū)域聯(lián)動(dòng)機(jī)制，本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)周邊地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距缺乏有效輻射。

對(duì)外開(kāi)放度擴(kuò)大有助于緩解城鄉(xiāng)收入差距，其原因是FDI流入會(huì)提升農(nóng)村人力資本積累，有效緩解農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的就業(yè)矛盾與壓力。另外，改革開(kāi)放以來(lái)我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易結(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著的變化，土地密集型產(chǎn)品的凈出口大幅度下降，而高附加值的勞動(dòng)密集型農(nóng)產(chǎn)品的凈出口逐漸上升，有效地增加了勞動(dòng)密集型農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者的收入，從而改善該類農(nóng)村人口的貧困狀況。W*open的回歸系數(shù)為-0.003，但不顯著，說(shuō)明一個(gè)地區(qū)的對(duì)外開(kāi)放度對(duì)周邊地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距缺乏有效的輻射能力與帶動(dòng)作用。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的負(fù)面影響，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距。W*ind的回歸系數(shù)為負(fù)且不顯著，表明一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)臨近地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距沒(méi)有形成良好的輻射作用，對(duì)同邊地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距的抑制作用有限。

教育水平的回歸系數(shù)為0.024，且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，表明教育水平的提高反而擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距，這與我國(guó)教育資源二元化體系是一致的。我國(guó)教育資源配置中最突出的不合理現(xiàn)象。與近年來(lái)農(nóng)村財(cái)政預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)占全國(guó)財(cái)政預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)的比例呈逐年下降趨勢(shì)的現(xiàn)象相吻合。城市偏向的教育經(jīng)費(fèi)投入政策造成城市地區(qū)人力資本投資遠(yuǎn)大于農(nóng)村，導(dǎo)致城鄉(xiāng)教育質(zhì)量差距懸殊，進(jìn)而影響到居民人力資本投資回報(bào)，教育回報(bào)率更高的城鎮(zhèn)居民會(huì)進(jìn)行更多的人力資本投資，導(dǎo)致更高的城鄉(xiāng)收入差距[20]。W*hum的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)但不顯著，其原因是隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的逐漸完善，促進(jìn)了人力資本自由流動(dòng)、知識(shí)與技能的溢出，帶動(dòng)周邊農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從而縮小了城鄉(xiāng)收入差距。

五、結(jié)論與啟示

本文使用中國(guó)2003-2013年286個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，采用空間杜賓模型，實(shí)證研究了金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)，其主要結(jié)論有：中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距不僅存在顯著的空間集聚和溢出效應(yīng)，而且呈現(xiàn)出東部低值集聚與西部高值集聚趨勢(shì)；金融發(fā)展與城鄉(xiāng)居民收入差距之間存在倒“U”型關(guān)系，從長(zhǎng)期來(lái)看，金融發(fā)展有利于緩解城鄉(xiāng)收入差距；城鎮(zhèn)化、對(duì)外開(kāi)放度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和教育水平是中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大的重要因素。基于上述研究結(jié)論，我們得到的啟示主要有：

第一，改革開(kāi)放30年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)取得巨大的成就，但城鄉(xiāng)收入差距不斷上升，其重要原因是廣大農(nóng)村居民未能共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來(lái)的收入提高。因此，要加快發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，千方百計(jì)增加農(nóng)民收入，積極改善農(nóng)村民生和推進(jìn)城鄉(xiāng)基本公共服務(wù)均等化。同時(shí)，在制定城鄉(xiāng)收入差距的相關(guān)政策中，應(yīng)充分考慮各地區(qū)間的空間依賴性，注重經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)在地理上的空間聯(lián)系。

第二，近年來(lái)，國(guó)有大型銀行在商業(yè)化改造過(guò)程中片面追求眼前利益，從縣鄉(xiāng)撤減機(jī)構(gòu)收縮業(yè)務(wù)，不僅大量撤并農(nóng)村網(wǎng)點(diǎn)，而且大量資金用于非農(nóng)信貸，造成農(nóng)村整體資金供應(yīng)能力逐年下降。與此同時(shí)，在城鄉(xiāng)二元化的金融體制下，金融機(jī)構(gòu)扮演了抽血的角色，大量的農(nóng)村資金流入城市，導(dǎo)致農(nóng)村的存貸比越來(lái)越高，嚴(yán)重抑制了農(nóng)民收入水平的提高。因此，政府要改變金融的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)金融資金向農(nóng)村傾斜，應(yīng)適當(dāng)降低農(nóng)民融資成本和融資門檻。同時(shí)，要?jiǎng)?chuàng)新農(nóng)村金融體制，讓更多低成本的資金合理合法地進(jìn)入農(nóng)村，緩解農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的融資瓶頸。

第三，積極推進(jìn)縣域經(jīng)濟(jì)和小城鎮(zhèn)化建設(shè)，為縮小城鄉(xiāng)收入差距提供保障。要統(tǒng)籌城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升城市經(jīng)濟(jì)體對(duì)周邊經(jīng)濟(jì)體的輻射力和影響力，引導(dǎo)城鎮(zhèn)資金、技術(shù)、人才、管理等生產(chǎn)要素向農(nóng)村合理流動(dòng)。要統(tǒng)籌城鄉(xiāng)社會(huì)保障和城鄉(xiāng)公共服務(wù)，協(xié)調(diào)好城鎮(zhèn)密集地區(qū)城鄉(xiāng)空間發(fā)展布局，確保城鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施向農(nóng)村延伸，切實(shí)發(fā)揮城市公共基礎(chǔ)設(shè)施效用的最大化。加大制度創(chuàng)新和政策支持力度，加快戶籍制度改革步伐，消除農(nóng)民進(jìn)城的身份障礙和利益障礙。要大力發(fā)展鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)，促進(jìn)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移，提高縣域城鎮(zhèn)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的吸引力與吸納能力，進(jìn)一步發(fā)揮城鎮(zhèn)化在縮小城鄉(xiāng)收入差距中的作用。

第四，積極推進(jìn)城鄉(xiāng)人力資本投資均等化。為此，政府要加大農(nóng)村教育投資力度，改善教育資源配置狀況，不斷提高農(nóng)村財(cái)政預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)占全國(guó)財(cái)政預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)的比例，使城鄉(xiāng)教育資源的配置走向均衡；改善廣大農(nóng)村地區(qū)的學(xué)校設(shè)施，提高農(nóng)村教師的水平，留住和吸引高素質(zhì)人才，保證農(nóng)村學(xué)生能受到較好的教育。

注釋：

①由Stata12.0制圖得到，因篇幅有限，本文沒(méi)有列出其它年份Moran散點(diǎn)圖。

②因篇幅有限，本文沒(méi)有列出基于0-1權(quán)重矩陣與地理距離空間權(quán)重的檢驗(yàn)結(jié)果。

③空間相關(guān)性檢驗(yàn)及三種形式空間面板模型選擇過(guò)程為：首先，利用非空間面板模型構(gòu)建LM和穩(wěn)健LM統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)行空間自相關(guān)性檢驗(yàn)。若空間自相關(guān)性存在，支持空間滯后模型和空間誤差模型二者之一成立，或二者均成立，那么應(yīng)進(jìn)一步通過(guò)構(gòu)建Wald統(tǒng)計(jì)量和LR統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)空間杜賓模型是否能簡(jiǎn)化為空間滯后模型或空間誤差模型。

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(責(zé)任編輯 王婷婷)

Financial Development, Spatial Spillover and Urban-Rural Income Gap： Based on Spatial SDM Model

WANG Xiao-bin

(SchoolofEconomicsandManagement，WuyiUniversity，Jiangmen529020，Guangdong，China)

We study the spatial spillover effect on the urban- rural income gap from financial development by using the panel data of 286 prefecture level cities in China from 2003 to 2013 and spatial data model. The results show that the urban- rural income gap not only exists significant spatial agglomeration and spillovers effect, but also shows low value agglomeration in the eastern and high value agglomeration in the western; The urban- rural income gap will be affected not only by the level of financial development in the region, but also the neighboring areas; There is inverted “U” relationship between the urban-rural income gap and financial development scale and financial development efficiency, it will help ease the urban- rural income gap when the financial development scale and the efficiency of financial development reach a certain level in the long run.

prefecture-level city；SDM model；financial scale；financial efficiency

2016-08-30 作者簡(jiǎn)介：王小斌(1978-)，男，福建省漳州市人，五邑大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，主要從事政府規(guī)制研究。

國(guó)家社科基金項(xiàng)目(13BJL032)；廣東省自然科學(xué)基金博士啟動(dòng)項(xiàng)目(2016A030310001)；廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)“十二五”規(guī)劃學(xué)科共建項(xiàng)目(GD13XZZ05)；江門市第十三批科技計(jì)劃項(xiàng)目(江科[2015]138號(hào))；五邑大學(xué)校級(jí)青年基金項(xiàng)目(2014SK02)；五邑大學(xué)校級(jí)博士啟動(dòng)基金項(xiàng)目

F810.7

A

10.3963/j.issn.1671-6477.2017.01.0012