薛培培

[摘要]利用中西部地區(qū)18個省2008-2016年的162個樣本數(shù)據(jù)，在建立惠普金融指數(shù)的基礎上，通過建立混合模型、固定效應模型以及隨機效應模型，并利用Hausman檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：近年中西部地區(qū)普惠金融水平發(fā)展穩(wěn)步上升，但地區(qū)間差異較大。實證研究結(jié)果表明，普惠金融發(fā)展對成城鄉(xiāng)收入差距存在顯著的負向影響。根據(jù)研究結(jié)論，提出加強各省間普惠金融的發(fā)展力度、完善相關法律和金融發(fā)展環(huán)境等的建議。

[關鍵詞]普惠金融;城鄉(xiāng)收入差距;面板數(shù)據(jù)

[中圖分類號]F832[文獻標識碼]A

不同經(jīng)濟環(huán)境下，各經(jīng)濟體獲得金融服務的差異較大。高收入群能在較為成熟的金融市場中獲得更多的金融服務，從而為該群體創(chuàng)造更多的財富。相比之下，經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，金融市場不成熟，經(jīng)濟個體無法從金融發(fā)展的過程中獲取對稱信息而從中受益。這種因經(jīng)濟發(fā)展不均導致金融服務不均的現(xiàn)象又再次通過“馬太效應”而加劇了城鄉(xiāng)收入上的差距。普惠金融體系的構(gòu)建，主要就是為了幫助落后地區(qū)低收入群體融入到金融服務的體系中，從而改善他們的經(jīng)濟收支水平。普惠金融發(fā)展能為小微企業(yè)、農(nóng)民等群體提供融資便利，減小城鎮(zhèn)和農(nóng)村之間的收入差距。

1 普惠金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距的實證分析

根據(jù)數(shù)據(jù)的有效性及可獲取性，選擇中西部地區(qū)18個省份2008年至2016年的數(shù)據(jù)。其中，數(shù)據(jù)的選取上，除去東部地區(qū)的主要原因是東部地區(qū)金融發(fā)展環(huán)境較中西部地區(qū)都較為成熟，對于普惠金融發(fā)展對低收入群體帶來的福利影響沒有中西部地區(qū)的明顯。

1.1 指標選取

1.1.1 普惠金融指數(shù)（IFI）。根據(jù)Chakravarty對普惠金融指數(shù)的改善，同時考慮數(shù)據(jù)的有效性和可獲得性，分別從金融服務的有效性及金融服務的深化度及金融服務的滲透性三個維度分別選取指標測算普惠金融指數(shù)，具體指標選取如表1所示。

為了客觀反映不同維度選取的指標對普惠金融指數(shù)的貢獻差異，本文采用胡若梅（2018）所提到的變異系數(shù)法為八個三級指標確定具體權(quán)重，即，其中vi為變異系數(shù)，且（?i為個指標的標準差）。由于不同指標的單位不同，因此首先對原始數(shù)據(jù)進行標準化：，其中，Yi為標準化處理后的數(shù)據(jù)，mini為第i個指標的最小值，maxi為第i個指標的最大值。普惠金融指數(shù)IFI測算公式如下：

1.1.2 城鄉(xiāng)收入差距（GAP）。大部分學者都是利用城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)民人均純收入之比來表示，但該方法沒能較準確反映城鄉(xiāng)人口所占的比重，而我國城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)較為顯著，因此本文選取泰爾指數(shù)來測算城鄉(xiāng)收入差距，這一方法能較好地反映高收入者與體收入者之間的變化敏感度，具體測算公式如下：

其中，i=1代表城鎮(zhèn)個體，i=2代表農(nóng)村個體，x1，t表示第t年城鎮(zhèn)人口總數(shù)，x2，t表示第t年農(nóng)村人口總數(shù)，y1，t表示第t年城鎮(zhèn)總收入，y2，t表示第t年農(nóng)村總收入。

2 控制變量選取

2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平（IS）

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展方面來看，唐禮智（2008）指出，隨著地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，生產(chǎn)要素將會從邊際生產(chǎn)能力較低的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)向非農(nóng)業(yè)領域，直到這兩個部門的邊際生產(chǎn)力和收入達到一致為止。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不僅可以反映出一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，同時也從另一個方面表現(xiàn)出地區(qū)間的城市化進程速度，本文選擇各省第二和第三產(chǎn)業(yè)之和與GDP占比來代表產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平。

2.2 經(jīng)濟開放程度（Trade）

利用各省進出口總額占GDP份額來表示。研究表示在經(jīng)濟對外開放程度逐漸加深的過程中，相關產(chǎn)業(yè)集群在區(qū)位選擇上，更多的是將地址定位在城鎮(zhèn)交接地區(qū)。而貿(mào)易的發(fā)展過程中，受益更大的往往是城鎮(zhèn)居民，因此經(jīng)濟開放程度較高的地區(qū)會進一步加大收入差距。

2.3 政府財政支出結(jié)構(gòu)（GOV）

政府的財政支出有利于刺激地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展，但由于地區(qū)非農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對地區(qū)經(jīng)濟增長起著主要作用，基于此財政支出一般重點集中在城鎮(zhèn)地區(qū)，城鎮(zhèn)居民因此享受到的收益也就越多。因此，選取政府一般財政預算支出占GDP的比重表示。

2.4 金融發(fā)展深度（FD）

有學者指出，金融發(fā)展深度會對城鄉(xiāng)收入差距造成一定的影響，金融發(fā)展越成熟，金融產(chǎn)品的可獲取性就越強。本文選取了金融機構(gòu)年末存貸款余額之和比上GDP來表示各省的金融發(fā)展深度。

3 實證分析

利用中西部地區(qū)18個省份2009-2016年的面板數(shù)據(jù)，并設定模式如下所示：

其中，i為不同省，t為時間，ηi為不隨時間變化的地區(qū)效應，εit為隨機誤差項。

3.1 數(shù)據(jù)說明

測算普惠金融指數(shù)（IFI）的原始數(shù)據(jù)來源于各省歷年的統(tǒng)計年鑒、中國人民銀行官網(wǎng)、各省歷年金融運行報告。其中各省歷年進出口總額數(shù)據(jù)是利用各年人民幣兌換美元的中間價折算為人民幣來進行測算。

3.2 回歸分析

本文利用普惠金融指數(shù)和城鄉(xiāng)收入差距分別為解釋變量和被解釋變量，并選取了四個控制變量，分別做了混合模型、固定效應模型及隨機效應模型?；貧w結(jié)果如表2所示：（1）利用F檢驗判斷是否選擇混合模型，根據(jù)以下公式有：

其中，S混合表示混合模型中的殘差平方和，S變系數(shù)表示變系數(shù)模型中的殘差平方和，N表示維度，K表示被解釋變量個數(shù)，T表示時間年度。

根據(jù)以上公式計算得出F2=8.7415>F臨界（0.05）=1.25因此拒絕原假設，拒絕混合模型，同時根據(jù)Hausman檢驗值結(jié)果分析，選擇模型（2）固定效應模型作為最終結(jié)果。

根據(jù)以上結(jié)果分析可知，普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距存在明顯的負向影響，也即是提高普惠金融的發(fā)展，能在一定程度上降低這種差距。從表2還可看出地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平和經(jīng)濟開放程度也會對城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生顯著的負影響，而政府財政支出與預期假設相反，雖然有負向影響，但是結(jié)果不顯著?？赡艿脑蚴潜疚倪x取的數(shù)據(jù)集中在中西部欠發(fā)達地區(qū)，近年來為了實現(xiàn)脫貧攻堅目標，政府將重心轉(zhuǎn)移到農(nóng)村，扶持小農(nóng)企業(yè)的發(fā)展力度加大，其財政支出相對轉(zhuǎn)移到農(nóng)村，因此效果不顯著。而金融深度發(fā)展則是進一步加深了收入間的差距。

4 結(jié)論與意見

根據(jù)以上分析，可知要想利用發(fā)展金融縮小城鄉(xiāng)收入差距，重點應該提升普惠金融發(fā)展力度。結(jié)合以上結(jié)論分析，得出以下建議：

提高欠發(fā)達地區(qū)金融服務質(zhì)量，在經(jīng)濟較為落后的地區(qū)，多數(shù)農(nóng)民和小微企業(yè)難以從銀行獲得貸款，因此可以降低金融“門檻效應”，同時提升其“可獲得性”，深化金融改革，減少金融排斥帶來的金融效率過低問題，從而使金融工具能更多地服務于更多的群體，使得欠發(fā)達地區(qū)能更多地受益于金融發(fā)展帶來的紅利。逐步完善欠發(fā)達地區(qū)金融基本服務供給，擴大金融服務范圍，減小地區(qū)間發(fā)展水平的差異，同時鼓勵各地區(qū)因地制宜，結(jié)合自身實際制定符合自身城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展的金融政策，從而避免由于普惠金融發(fā)展的不均衡而導致的城鎮(zhèn)與農(nóng)村之間收入差距的加大。

[參考文獻]

[1] Satya R.Chakravarty，Rupayan Pal.Financial inclusion in India： An axiomatic approach[J].Journal of Policy Modeling，2013，35（5）：813-837.

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