基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)的我國城鄉(xiāng)金融非均衡發(fā)展與居民收入關(guān)聯(lián)研究

許銘暉

中圖分類號：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

內(nèi)容摘要：我國城鄉(xiāng)金融發(fā)展普遍不均衡，經(jīng)濟體系偏向二元化，導(dǎo)致城鄉(xiāng)差距更加明顯。本文以31個省、自治區(qū)和直轄市的經(jīng)濟數(shù)據(jù)為研究對象，選擇14個自變量，通過計量模型和面板回歸模型分析城鄉(xiāng)金融非均衡發(fā)展和居民收入的關(guān)聯(lián)性。研究結(jié)果表明，現(xiàn)階段金融業(yè)的發(fā)展規(guī)?？稍谝欢ǔ潭壬弦种瞥青l(xiāng)收入差距，但是城市化率縮小城鄉(xiāng)收入差異的效果并未得到顯著證實，最終根據(jù)分析結(jié)果提出相關(guān)政策建議。

關(guān)鍵詞：動態(tài)面板數(shù)據(jù) 城鄉(xiāng)金融 非均衡發(fā)展

我國城鄉(xiāng)金融非均衡發(fā)展和城鄉(xiāng)差距現(xiàn)狀

（一）我國城鄉(xiāng)金融非均衡發(fā)展現(xiàn)狀

我國城鄉(xiāng)金融發(fā)展差距主要包括三種：城鄉(xiāng)金融資產(chǎn)規(guī)模差距、城鄉(xiāng)經(jīng)營網(wǎng)點與人數(shù)差距、城鄉(xiāng)金融機構(gòu)經(jīng)營能力差距。我國城鄉(xiāng)金融資產(chǎn)差值在1978-1988年基本維持在4倍左右，從1988開始，由于我國企業(yè)快速發(fā)展，導(dǎo)致城鄉(xiāng)金融經(jīng)濟差距進(jìn)一步拉大，城鄉(xiāng)金融資產(chǎn)差值開始以平均每年0.2的幅度直線增加，截至2007年達(dá)到8倍，雖然在2008年有所下降，但是之后又迅速反彈，截至2010年我國金融資產(chǎn)差值已經(jīng)達(dá)到10倍，并且仍有上升趨勢。

（二）我國城鄉(xiāng)差距現(xiàn)狀

2010年和2012年，我國基尼系數(shù)分別為0.61和0.474，超過了國際上的基尼系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)界定0.4。分析近年來我國的基尼系數(shù)，得出結(jié)論，雖然改革開放以來我國城鄉(xiāng)居民收入有很大提升，但是提升幅度的波動差距較大，尤其是城鄉(xiāng)居民收入差距、城鄉(xiāng)發(fā)展前景預(yù)期差距以及生活水平差距，且這一差距仍有繼續(xù)波動擴大的趨勢。

面板回歸模型構(gòu)建

（一）指標(biāo)選擇

城鄉(xiāng)收入差距指標(biāo)。在國際上，城鄉(xiāng)收入比、基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)三類常用來衡量城鄉(xiāng)收入差距。對本文模型而言，選擇基尼系數(shù)有兩個不足：一個是抽樣數(shù)據(jù)混合之后影響對各省級層面城鄉(xiāng)收入差距的估算；另一個不足在于所選數(shù)據(jù)一般是之前已經(jīng)確定的，不能對當(dāng)下做出很好的預(yù)判，所以本文在剩余的兩個指標(biāo)中選擇，城鄉(xiāng)收入比與泰爾指數(shù)的相關(guān)系數(shù)大于0.9。本文樣本選擇來自31個省、自治區(qū)和直轄市，通過抽樣調(diào)查方法對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差可以不計的估算。

城鄉(xiāng)金融發(fā)展指標(biāo)。城鄉(xiāng)金融發(fā)展指標(biāo)分為金融業(yè)發(fā)展規(guī)模指標(biāo)、金融業(yè)發(fā)展結(jié)構(gòu)指標(biāo)和金融業(yè)發(fā)展效率指標(biāo)。國內(nèi)在研究金融深化問題中，應(yīng)用于反映金融發(fā)展的四類存量指標(biāo)包括：真實貨幣余額的增長率、經(jīng)濟的貨幣化程度、金融資產(chǎn)比重、金融機構(gòu)各項貸款占GDP的比重。為盡可能的將所有對金融發(fā)展的影響因素包含到所建模型中，本文將從銀行出發(fā)，對股票和保險的測度也將涵蓋金融規(guī)模的度量指標(biāo)，最后決定采用結(jié)算各地區(qū)一年中最后一次在銀行的存貸余額、年終的流通股市值、對保險機構(gòu)的投保值與GDP之比作為城鄉(xiāng)金融規(guī)模的存量指標(biāo)。金融業(yè)發(fā)展效率選擇存貸比。

控制變量。在建構(gòu)模型的過程中會遇到許多不可控制的金融發(fā)展影響因素，要對實驗過程中的一些影響因素進(jìn)行合理控制。綜上，本文將控制變量分為金融經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、要素的累積和當(dāng)前的社會制度環(huán)境，具體如表1所示。

（二）樣本描述

本文樣本來自31個省、自治區(qū)和直轄市，樣本區(qū)間分為時間區(qū)間和空間區(qū)間，時間區(qū)間的選擇一方面要選擇最近的時間，另一方面要求得到能夠所得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，時間跨度要夠長，本文選擇2000-2010年；空間區(qū)間包括15個變量、3個目標(biāo)變量、11個控制變量和1個被解釋變量。通過表2可以發(fā)現(xiàn)每個截面包含了2000-2010年的數(shù)據(jù)，是強平衡面板數(shù)據(jù)。

（三）模型構(gòu)建

計量模型。本文在相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，經(jīng)過目標(biāo)變量及控制變量的篩選，同時進(jìn)行模型修正，構(gòu)建如下所示的基本面板數(shù)據(jù)模型：

Gapit=μ+f（financeit，CVit）+αi+λt+εit （1）

其中，Gapit表示第t年第i個地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距，μ為各個地區(qū)截距差，αi表示不可觀測及不隨時間變化的在i地區(qū)的個體效應(yīng)，λt表示不隨截面?zhèn)€體變化而隨時間變化的時間效應(yīng)，εit表示隨機擾動項，并且該擾動項隨時間和個體變化而變化，同時假設(shè)其符合正態(tài)白噪聲序列εit～N（0，δ2g）；f（financeit，CVit）表示一個函數(shù)，根據(jù)建議目的和建模需要，公式函數(shù)內(nèi)部變量會根據(jù)之前需求的變化而變化。

面板回歸模型。面板數(shù)據(jù)是指跟蹤同一時段內(nèi)同一組個體的數(shù)據(jù)，所以面板數(shù)據(jù)能夠同時在時間和截面兩個維度下提供較為充足的個體動態(tài)行為信息。面板數(shù)據(jù)較為靈活，實際過程中能夠根據(jù)維數(shù)、待估參數(shù)、影響效應(yīng)和矩分為幾種不同類型，常見分類有靜態(tài)、動態(tài)面板模型、單項雙向模型，多見于應(yīng)用型研究文獻(xiàn)。模型解釋變量中是否包含解釋變量，是動態(tài)面板和靜態(tài)面板模型的區(qū)分點。動態(tài)面板模型中的被解釋變量往往位于右側(cè)，動態(tài)面板模型在面板數(shù)據(jù)估計參數(shù)不參與實際估值的情況下與自回歸模型有相似之處。

動態(tài)面板模型中的估計量存在一定的非一致性，通?？墒褂脧V義矩估計（GMM）和變量估計（VI）進(jìn)行估計，下式使用一階自回歸形式模型舉例：

yit=μ+ρyit-1+X`itβ+Z`i+αt+εit （2）

將模型兩邊進(jìn)行一階差分運算，得到下式：

△yit=ρ△yi，t-1+△X`itβ+△εit （3）

式中，εit與△yi，t-1相關(guān)，所以△yi，t-1為內(nèi)生變量。在自相關(guān)不存在的前提下，yi，t-2與△εit=εit-εi，t-1不相關(guān)，所以△yi，t-2與△yi，t-1相關(guān)，因此△yi，t-1可將△yi，t-2作為工具變量進(jìn)行估計，那么更高階的滯后變量也可以作為工具變量，在進(jìn)行廣義矩估計時使用所有可能的工具變量，就可以得到Arellano-Bond估計量。

對GMM進(jìn)行差分估計時，在yit接近隨機游走的條件下，yi，t-2與△yi，t-1的相關(guān)性變差，水平GMM可解決這一問題。在GMM估計時將差分方程和水平方程作為一個系統(tǒng)，稱為系統(tǒng)GMM估計，該方法能夠有效提高估計精確度，且可以預(yù)測靜態(tài)的變量系數(shù)。

實證分析

（一）GMM動態(tài)面板模型擬合

從模型模擬的整體來看，3個被DGMM和SGMM分別估計的回歸方程擬合效果都比較理想，并且可以得出結(jié)論：只存在一階相關(guān)，高階自相關(guān)不存在（由序列自檢得出）。由收入差距的滯后項回歸結(jié)果可以看出，系數(shù)在兩種估計方式下均表現(xiàn)為高度顯著，結(jié)果高度穩(wěn)定，說明模型選用合理，在總體效果上明顯優(yōu)于靜態(tài)面板模型，適合對模型進(jìn)行進(jìn)一步分析。

（二）結(jié)果分析

從表3可看出，從城鄉(xiāng)收入差距受到金融業(yè)發(fā)展規(guī)模（SIZE）的影響來看，在SGMM與DGMM兩種模型評估下數(shù)值均為負(fù)值，SIZE2的數(shù)值則是正值。這表明目前我國金融業(yè)發(fā)展規(guī)?？稍谝欢ǔ潭壬弦种瞥青l(xiāng)收入差距，但是這種抑制效果只是暫時的，長期來看會加大城鄉(xiāng)收入差距，回歸結(jié)果呈正U型。表3還顯示出gdp與gdp2系數(shù)在SGMM與DGMM模板下前者為負(fù)、后者為正的情況，這表明現(xiàn)階段我國各地區(qū)正將城鄉(xiāng)收入差距不斷縮小。關(guān)于我國金融業(yè)的發(fā)展是否能夠有效縮小城鄉(xiāng)收入差距，表3并沒有相關(guān)可靠的數(shù)據(jù)。

根據(jù)表3中數(shù)據(jù)可以看出stru系數(shù)均為負(fù)，且為中度顯著。本文研究的金融業(yè)發(fā)展結(jié)構(gòu)被用來評價保險業(yè)和證券業(yè)的資產(chǎn)價值占其總資產(chǎn)的比例，證券業(yè)和保險業(yè)對縮小城鄉(xiāng)之間的收入差距功效顯著。證券業(yè)及保險業(yè)在為經(jīng)濟發(fā)展做出貢獻(xiàn)的同時，也解決了農(nóng)村就業(yè)問題，充分利用了農(nóng)村剩余勞動力，為縮小城鄉(xiāng)收入差距做出了應(yīng)有貢獻(xiàn)。

表3中數(shù)據(jù)反映出金融業(yè)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的數(shù)值均為負(fù)，且在金融規(guī)模方程中均不顯著。在倒U關(guān)系成立的前提下，Kuznet效應(yīng)認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征可影響金融業(yè)發(fā)展對收入的影響，但是在本文研究中并未看出金融業(yè)發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距有相關(guān)關(guān)系。同時ind_size數(shù)據(jù)在SGMM與DGMM中估計的金融效率與金融結(jié)構(gòu)方程中系數(shù)均顯著，在實證分析后得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城鄉(xiāng)收入差距受到金融規(guī)模的反向調(diào)節(jié)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)擴大城鄉(xiāng)差距的趨勢可被金融業(yè)發(fā)展規(guī)模的擴大所抑制。從其它控制變量來看，在SGMM和DGMM兩種估計方式下城市化率（Urban）估計系數(shù)均為負(fù)，這表明城市化率縮小城鄉(xiāng)收入差異的效果并未得到顯著證實。

本文的觀點是減貧單憑城市化進(jìn)程是無法實現(xiàn)的，數(shù)據(jù)顯示的僅是當(dāng)前環(huán)境下的一種偶然現(xiàn)象，在農(nóng)村剩余勞動力被城鎮(zhèn)二三產(chǎn)業(yè)比例增加吸引的情況下，城市化進(jìn)程可縮小城鄉(xiāng)收入差距。因此在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的同時，城市化進(jìn)程可縮小城鄉(xiāng)收入差距。這種觀點證據(jù)可以在表3中得到驗證，在SGMM與DGMM的估計下，industry的估計系數(shù)為正，同時在SGMM估計下表現(xiàn)出了明顯的顯著性，二三產(chǎn)業(yè)比例增加并沒有增加反向效果，因此城市化率縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用被抑制。本文推測可能是由于統(tǒng)計制度下統(tǒng)計口徑的變化導(dǎo)致系數(shù)與預(yù)期不符造成的。

結(jié)論與建議

金融機構(gòu)中存款變?yōu)橘J款的能力在本文中以金融效率變量的形式得以表現(xiàn)，在估計使用的模型中均為負(fù)，說明縮小城鄉(xiāng)收入差距可通過提高存款-貸款轉(zhuǎn)化率實現(xiàn)。由此可以提出相關(guān)建議：一是在二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)下不斷優(yōu)化存款-貸款在城鄉(xiāng)間的循環(huán)路徑，大力提倡在農(nóng)村投資，增加投資農(nóng)村的優(yōu)惠政策，逐漸走出傳統(tǒng)經(jīng)濟體制下依靠資金循環(huán)路徑經(jīng)濟模式。二是深化金融業(yè)改革，特別是國有銀行改革，不斷提高銀行內(nèi)部的資金利用效率及內(nèi)部部門管理水平；在外部市場降低國有市場集中度，降低銀行貸款成本，加大同行業(yè)競爭，提高存款-貸款轉(zhuǎn)化率。

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