区域金融定稿

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沧允康
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1 2016 年第 6 期总第 523 期区域金融研究 Journal of Regional Financial Research NO General NO.523 金融发展与城乡收入差距关系研究基于我国省际面板数据的实证李百吉陈宇淇中国矿业大学北京北京摘要本文搜集了我国各省市 2000 年至 2014 年的金融网点数等指标得出我国各省市 15 年来金融发展状况然后分别以城市农村居民收入的绝对差值和相对比值来衡量城乡收入差距引入人均 GDP 等对城乡收入差距构建回归模型进行单位根检验协整检验模型回归格兰杰因果关系检验得出结论金融发展与城乡收入差距互为格兰杰原因金融发展程度越高城乡收入的绝对差距越大而城乡收入的相对差距越小因此应大力促进各省市金融的发展缩小城乡收入相对差距关键词金融发展水平面板数据绝对收入差距相对收入差距格兰杰检验中图分类号 F831.5 文献标识码 A 一引言及文献综述金融作为国民经济的血液对国民经济的发展起着至关重要的作用关于金融发展与收入分配之间的关系 Greenwood 和 Jovanovic 1990 最早直接对金融发展与收入分配差距问题进行正式研究他们经过研究发现金融发展与收入分配差距之间存在倒 U 型关系即随着金融的不断发展收入分配差距呈现出先扩大后缩小的趋势后续如 Aghion 和 Bolton 1997 Jalilian 和 Kirkpatrick 2002 Towmsend 和 Ue da 2006 也得出相似结论然而质疑的声音一直存在 Jeanneney 和 Kopdar 2005 Beck 2007 Honohan 2004 等则认为金融发展与收入分配差距不是简单的倒 U 型关系金融发展有可能扩大收入差距也有可能缩小收入差距国内学者也进行了深入而广泛的研究章奇等文章编号等利用我国 1978~1998 年的数据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和城乡收入差距之间的关系进行了实证分析认为库兹涅茨在中国金融发展中并不成立与之相反乔海曙和陈力 2009 胡宗义和刘亦文 2010 则认为金融发展与城乡收入差距之间的倒 U 型关系成立陆铭陈钊 2004 通过选取 1987~2001 年的面板数据得出的实证研究结论是中国金融发展水平对城乡收入差距的影响并不可见金融发展对收入分配或城乡收入差距的影响国内外学者尚未达成一致甚至出现大相径庭的结论本文将通过 2000~2014 年我国 31 个省市地区的数据来实证金融发展与城乡收入差距间的关系二金融状况测度本文金融发展水平测度的数据来自 31 个省市收稿日期作者简介李百吉男中国矿业大学北京管理学院教授博士生导师研究方向为宏观经济金融工程与风险管理陈宇淇女江西赣州人中国矿业大学北京管理学院研究方向为金融工程与风险管理 - 4 -

2 区域金融研究 2016 年第 6 期金融调控时间跨度为 2000 年至 2014 年 ( 一 ) 数据来源衡量一个地区的金融发展水平, 需从银行证券保险等全方位考察, 因此本文从获得金融服务的便利性, 融资可得性金融机构实力等出发, 着重选取了银行业金融机构个数 / 万人, 银行业金融机构个数 / 万平方公里, 银行业金融机构从业人数 / 万人, 银行业金融机构从业人员 / 万平方公里, 银行业金融机构资产总额 ( 亿元 )/ 万人, 银行贷款余额 / 万人, 保险密度 ( 元 / 人 ), 保险深度 (%), 总部在辖内证券基金期货公司数 / 万人,A 股筹资额 ( 亿元 )/ 万人, 国内债券筹资额 ( 亿元 )/ 万人共 11 个指标数据来源为各省市区域金融运行报告中国金融统计年鉴国民经济和社会发展统计公报及国家统计局中国人民银行银监会网站公布的数据, 部分指标通过整理取得金融发展状况测算部分用 SPSS 实现 ( 二 ) 金融程度测算 1. 数据标准化处理由于本文所采取的数据均为正向指标, 因此不用一致化处理但是数据较多, 而量纲不一, 因此采用 Z 标准化法, 每个指标对各省数据求出均值和标准差, 再分别减去均值, 除以标准差标准化后, 均值为 0, 标准差为 1 2. 因子分析由于指标较多, 数据信息在一定程度上有重叠为减少变量及分析的复杂性, 本文特采取因子分析法运用 SPSS 进行因子分析后, 得到三个公因子, 分别为 : 因子一 : 从业人员 / 万平方公里, 机构个数 / 万平方公里, 总部在辖内证券基金期货公司数 / 万人, 从业人数 / 万人, 银行贷款余额 / 万人, 这几个指标在公因子一上的载荷较大, 因此作为因子一, 命名为基础因子因子二 : 国内债券筹资额 ( 亿元 )/ 万人 A 股筹资额 ( 亿元 )/ 万人保险深度 (%) 银行业金融机构资产总额 ( 亿元 )/ 万人保险密度 ( 元 / 人 ) 在因子二上载荷较大, 因此作为因子二, 命名为综合实力因子因子三 : 机构个数 / 万人, 该指标在公因子三上体现的载荷较大, 达到 0.963, 命名为硬件因子 3. 模型建立及各省市金融状况测算各金融指标按顺序依次为 X1 X2 X11, 公因子分别为 F1 F2 F3, 根据因子得分系数矩阵, 得公因子表达式为 : F1= X X2 + X X X X X X X9-2X X11 F2= X X X X X X6 + 9X X8-7X X X11 F3=0.84X X X X4-8X X6 + 7X7 + 2X X9 + 9X X11 在各公因子的基础上, 再根据各公因子的方差贡献率, 进行加权得到综合因子 F 方差贡献率分别为 V1=68.603%,V2=13.644%,V3=9.844% F=V1/(V1+V2+V3)*F1+V2/(V1+V2+V3)*F2+ V3/(V1+V2+V3)*F3 得到 : F=0.7449F1+82F F3 (1) 经式 (1) 测算, 各省市 2000 年至 2014 年的金融得分如下 : 从整体上看,2000 年至 2014 年, 我国的金融发展状况是不断在改善的, 各省市的金融得分总体都是上升的趋势其中, 东部各省市排名靠前, 金融得分呈现明显正值, 而中西部地区排名较后,15 年来均在 - 0.6~0.2 之间从个体看, 上海北京天津一直位列前三, 三者均为直辖市, 由于地域面积较小, 金融资源丰富, 人均量大, 使得金融得分远高于其他省份, 属于异常值, 对模型构建有较大影响, 因此在下文分析中将四个直辖市上海北京天津重庆的数据剔除, 用剩余 27 个省份的数据进行分析三面板实证方法指标选择与数据来源 ( 一 ) 面板数据实证方法面板数据也称时间序列截面数据或混合数据, 是同时在时间和截面空间上取得的二维数据, 面板数据模型的基本形式是 Y it=α it + χ itβ it + μ it (i=1,2,,n t=1,2, T) (2) 其中 α it 为常数项,χ it 为外生变量向量,β it 是 k*1 维参数向量,k 是模型中解释变量的个数,μ it 均值为 0 且同方差的随机误差项, 不同样本下的随机误差项相互独立,T 是时期总数,N 是截面样本总数 ( 二 ) 指标选择 - 5 -

3 金融调控区域金融研究 2016 年第 6 期表 ~2014 年我国各省市金融得分各省市 1- 北京市 2- 天津市 3- 河北省 4- 山西省 5- 内蒙古自治区 6- 辽宁省 7- 吉林省 8- 黑龙江省 9- 上海市 10- 江苏省 11- 浙江省 12- 安徽省 13- 福建省 14- 江西省 15- 山东省 16- 河南省 17- 湖北省 18- 湖南省 19- 广东省 20- 广西壮族自治区 21- 海南省 22- 重庆市 23- 四川省 24- 贵州省 25- 云南省 26- 西藏自治区 27- 陕西省 28- 甘肃省 29- 青海省 30- 宁夏回族自治区 31- 新疆维吾尔自治区以城乡收入差距为因变量构建回归模型金融状况为一自变量, 其它变量的指标选择如下 : 1. 城乡收入差距指标本文引入城乡收入绝对差距和城乡收入相对差距指标, 分别用城市居民人均收入和农村居民人均收入的差值与比值进行衡量, 且分别以 GAP 和 GAPR 表示 2. 经济发达程度指标, 用人均 GDP 衡量经济发展程度影响城市和农村居民的收入, 与城乡收入差距有较大关系, 这是被很多学者证实的, 然而具体影响方向如何一直没有定论 3. 城市化指标, 用城市化率表示我国城乡收入差距问题较为严重, 很大程度上是因为城乡二元结构的固化, 城市化对城乡收入差距具有较大影响, 本文将其纳入到回归模型中 ( 三 ) 数据来源及处理回归涉及的指标数据来自 27 个省份 (4 个直辖市的数据作为异常值而剔除 ), 时间跨度为 2000 年 ~ 2014 年 15 年,GAP GAPR 人均 GDP 城市化率均来自国家统计局及整理取得为消除异方差, 对人均 GDP 和 GAP 进行对数化处理, 分别以和 LN GAP 表示, 其余变量为原值, 与分别表示金融发展指数及城市化率, 单位根检验协整检验运用 EVIEWS7 实现, 模型回归和格兰杰因果检验用 STA TA12 实现四金融发展水平与城乡收入差距关系为较好地衡量金融发展与城乡收入差距的关系, 在各省市金融指数的基础上, 分别构建对城乡绝对收入差距相对收入差距的回归模型, 为 A 模型 R 模型两模型均以金融发展指数 () 人均 GDP(LNG DP) 城市化率 () 为自变量,A 模型以城乡收入绝对差距 (LNGAP) 为因变量,R 模型以城乡相对收入差距 (GAPR) 为因变量, 对数据进行回归 ( 一 ) 单位根检验为避免伪回归, 确保估计结果的有效性, 首先对各面板序列进行单位根检验, 以检验数据是否平稳 - 6 -

4 区域金融研究 2016 年第 6 期本文采用 LLC-T IPS-W ADF-FCS PP-FCS 法对四个变量分别进行单位根检验结果如下表 2 单位根检验值 LNGAP GAPR 方法 LLC-T ** * -181 IPS-W ADF-FCS PP-FCS ** 对变量进行一阶差分 LLC-T ** ** ** ** ** IPS-W ** ** ** ** ** ADF-FCS ** ** ** ** ** PP-FCS ** ** ** ** ** 注 **表示在 1%性水平下 *表示在 5%水平下检验结果表明城乡收入绝对差距 LNGAP 城乡收入相对差距 GAPR 金融发展程度经济发达程度城市化率在 5%性水平下都存在单位根不是平稳序列对变量进行一阶差分后各项单位根检验 P 值均为 0 远低于 5%的性水平因此拒绝原假设即变量的一阶差分为平稳序金融调控表3 统计统计 P值 P值量值量值绝对收入差距模型相对收入差距模型 Panelv Panelrho PanelPP Pedroni 无协整 PanelADF Grouprho GroupPP GroupADF Kao 无协整 ADF FisherStat.* (fromtracetest) 零个 Johansen 协整 FisherStat.* (frommax-eigentest) 检验原假设方法统计量名系其方程回归残差是平稳的在此基础上直接对原方程进行回归此时的回归结果较精确三模型建立对数据进行回归先分别建立个体固定 FE 和随机 RE 模型与混合比较再用 Hausman 检验确定模型 Hausman 检验原假设为建立随机模型检验结果如下表所示表4 列确定变量均为一阶单整后进行协整检验二协整检验由单位根检验可知 A R 模型中的变量均为一阶单整因此直接分别进行协整检验 1.Pedroni 检验零假设为无协整关系允许异质面板的存在 2.Kao 检验基于 DF 和 ADF 检验利用静态面板回归的残差来构建统计量零假设是没有协整关系 3.Johansen 面板协整检验方法以存在个协整关系为零假设分别检验后确定协整关系个数及协整方程由表 3 可知三个协整检验中在 95%的置信水平下绝对和相对收入模型的 Pedroni Residual Coin tegration Test 四个统计值的 P 小于 0.05 拒绝不存在协整关系的原假设 Kao Residual Cointegration Test 中 A 模型的 ADF 统计量 P 值为 0 明显拒绝原假设 R 模型的 P 值为 <0.05 也拒绝原假设即存在协整关系 Johansen Fisher Panel Cointegration Test 模型检验 P 值均为 0 明显拒绝不存在任何协整关系的原假设因此综合三个检验的结果认为变量通过协整检验即两模型的变量间都存在长期稳定的均衡关协整检验模型及检验 A 模型 F(3 375)= 模型选择 R 模型参数整体参数整体 F(3,375)=25.32 P=0 FE 固定固定 F(26 375)=75.76 P=0 好于混合 F(26,375)=34.58 P=0 好于混合 Wald (3)= 参数整体 Wald (3)= 参数整体 P=0 P= RE 随机 B-P 检验随机 B-P 检验 chibar2 P=0 好于混合 chibar2(01)= P=0 好于混合 (01)= 固定固定 Hausman (3)= P=0 好于随机 (3)=33.03 P=0 好于随机检验 P=0 从表 4 可知 A 模型中参数整体 F 值 F = P 值=0 参数整体 F 检验 F = P 值=0<0.05 说明固定好于混合个体随机模型回归 Wald 3 = P 值<0.05 拒绝原假设参数整体 B- P 检验中 chibar2 01 = 远大于临界值 P 值= 0 表示个体随机好于 OLS 混合模型因此可得出固定模型和随机模型均优于混合模型 Hausman 检验中 3 = P 值= 0 拒绝原假设应选用个体固定模型 R 模型中个体固定模型参数整体 P 值=0 拒 - 7 -

5 金融调控区域金融研究 2016 年第 6 期绝原假设, 参数整体,F 检验,F(26,375)=34.58, 大于临界值,P=0<0.05, 拒绝原假设, 即固定要好于混合模型随机回归模型中,P 值小于 0.05, 参数整体,B-P 检验中,chibar2(01)= , 高于临界值,P 值 =0<0.05, 说明个体随机, 好于 OLS 混合模型因此固定和随机模型均优于混合模型 Hausman 检验中,(3)=33.03,P 值小于 0.05, 因此应建立个体固定模型由模型结果分析及 Hausman 检验, 确定两模型均建立个体固定模型, 如下所示 : A 模型 :LNGAP= ( 为各个体截距项 ) (2) (0.0446) (99) (0.2325) [0.37] [30.26] [6.45] = 由上式 (2) 可知, 与 LNGAP 有微弱的正相关, 系数不, 每增 1%,LNGAP 增加 0.04%; 与 LNGAP 正相关, 每增加 1%,LNGAP 拉大 0.602%; 每增加 1%,LNGAP 增加 1.499% R 模型 :GAPR= ( 为各个体截距项 ) (3) (64) (0.0697) (0.8148) [-5.1] [-5.07] [4.85] 在方程 (3) 中, 解释变量的系数的 t 值的绝对值均大于临界值,P 值为 0, 说明各个系数都与 GAPR 负相关, 每增 1%, GAPR 降低约 0.8%, 每增 1%,GAPR 降低 %, 金融和经济的发展有利于缩小城乡相对收入差距与 GAPR 正相关, 每上涨 1%,GAPR 增加 3.953%, 城市化拉大了城乡相对收入差距 ( 四 ) 格兰杰因果关系检验由以上模型可知, 金融发展水平 () 与城乡绝对收入差距 (LNGAP) 正相关, 与城乡相对收入差距 (GAPR) 负相关, 为考察变量间的先后顺序, 进行格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系是从统计角度而言的, 在所有其它事件的发生情况固定不变的条件下, 如果一个事件 X 的发生与不发生对另一个事件 Y 发生的概率有影响, 并且 X Y 在时间上又有先后顺序 (X 前 Y 后 ), 那么我们便可以说 X 是 Y 的原因 Granger 检验运用 F- 统计量来检验 X 的滞后值是否影响 Y 通过变量间两两一组, 分别滞后一阶和滞后二阶进行格兰杰因果关系检验, 检验结果如下 : 滞后阶数滞后一阶滞后二阶 Equation 表 5 格兰杰因果关系检验 Excluded A 模型 Prob> R 模型 Prob> 从表 5 可知,A 模型在 99% 的水平下, 金融发展程度与城乡绝对收入差距互为格兰杰原因, 即金融发展扩大了城乡绝对收入差距, 而城乡绝对收入差距的拉大也使金融发展 ; 人均 GDP 和城乡绝对收入差距互为格兰杰原因, 即经济发展, 人均 GDP 增加, 将扩大城乡绝对收入差距, 城乡绝对收入差距拉大有助于经济发展 ; 城市化率是城乡绝对收入差距的格兰杰原因, 城市化水平越高, 城乡绝对收入差距越大 R 模型在 99% 置信水平下,GAPR 是的格兰杰原因, 城乡相对收入差距缩小, 农民的收入提高, 将使得农村金融市场有利可图, 从而吸引金融机构在农村多设网点, 增加对农村金融产品的供给, 加大对农民的放贷量, 从而有利于金融的发展在 95% 的性水平下,GAPR 与互为格兰杰原因, 即城乡相对收入差距缩小有利于购买力平衡, 有利于社会消费, 从而有利于经济发展, 经济发展反过来也能为农村地区和农民提供更大市场, 从而促进农民增收, 缩小城乡相对收入差距在 90% 的置信水平下, 是 GAPR 的格兰杰原因, 即发展金融, 增加农村金融供给, 降低城乡金融服务差异, 满足农村和农民的金融需求, 有利于农民增收, 从而缩小城乡相对收入差距 ( 五 ) 城乡绝对和相对收入差距模型比较从上文对城乡绝对和相对收入差距的回归和检验中, 可以发现, 在因果关系检验中, 两个模型都较为地拒绝了原假设, 金融发展程度与城乡收入差距较地互为格兰杰原因, 然而在影响方向上, 二者 - 8 -

6 区域金融研究 2016 年第 6 期金融调控的结论有很大的差别在城乡绝对收入差距模型中, 金融的发展拉大了收入差距, 而在城乡相对收入差距模型中金融的发展有利于缩小城乡收入差距究其原因, 我国城市和农村发展的不平衡性久已存在近几十年来, 我国经济飞速发展, 城市和农村居民的收入均有增加, 城市居民收入由于基数较大, 使得增长的绝对值也较大, 而农村居民收入基数小, 因此增长的绝对值远不及城市居民收入, 再加上通货膨胀等因素, 必然会使得城乡绝对收入差距不断拉大而城乡相对收入差距则考虑了各自的增长幅度问题, 更好地衡量了城市和农村居民的人均收入相对变化, 因此更为合理五结论通过上文的分析可知我国各省市金融发展的基本状况, 东部各省金融发展状况良好, 明显优于中西部地区, 中西部地区的金融发展状况有待提高金融发展与城乡收入差距互为格兰杰原因, 金融的发展对城乡收入差距影响较大, 而城乡收入差距的变化, 城乡经济土壤的变化反过来也会对金融的发展造成影响具体的, 金融发展拉大了城乡绝对收入差距, 缩小了相对收入差距, 考虑到城乡居民收入起点不一, 通货膨胀等因素, 相对收入差距即城市和农村居民人均收入比值对城乡收入差距的衡量更为合理因此, 发展金融对降低城乡金融资源差异, 改善城乡收入相对差距有重大意义, 应大力发展金融参考文献 [1] 胡宗义, 刘亦文. 金融非均衡发展与城乡收入差距的库兹涅茨研究基于中国县域截面数据的实证分析 [J]. 统计研究,2010(5). [2] 陆铭, 陈钊. 城市化城市倾向的经济政策与城乡收入差距 [J]. 经济研究,2004(6). [3] 乔海曙, 陈力. 金融发展与城乡收入差距倒 U 型关系再检验基于中国县域截面数据的实证分析 [J]. 中国农村经济,2009(7). [4] 王纪全, 张晓燕, 刘全胜, 中国金融资源的地区分布及其对区域经济增长的影响 [J]. 金融研究,2007(6). [5] 杨俊, 李晓羽, 张宗益. 中国金融发展水平与居民收入分配的实证研究 [J]. 经济科学,2006(2). [6] 姚耀军. 金融发展与城乡收入差距关系的经验分析 [J]. 财经研究,2005(2). [7] 尹希果, 陈刚, 程世骑. 中国金融发展与城乡收入差距关系的再检验基于面板单位根和 VAR 模型的估计 [J]. 当代经济科学,2007(1). [8] 章奇, 刘明兴, 陶然. 中国金融中介增长与城乡收入差距 [J]. 中国金融学,2004(1). [9]Clarke George Xu,Lixin Colin,Zou Hengfu.Finance and Income Inequility:Test of Alternative Theories[R].World Bank Policy Research Working Paper 2984,2003. [10] Greenwood J,Javanovic B.,Financial Development, Growth and the Distribution of Income[J].Journal of Political Economy,1998(5): A Research of the Relationship between Finance and Urban-rural Income Gap Li Baiji Chen Yuqi (China University of Mining and Technology,Beijing ) Abstract:The paper collects data from the 31 provinces in China from 2000 to 2014 to arrive at the conditions of financial development in each province. Next the paper uses absolute difference and relative ratio between the urban and rural residents s income to measure the income gap between urban and rural areas,and introduces per capita GDP to build a regression model. Through carrying on the unit root tests,cointegration tests,model regressions and granger causality tests,the essay draws the conclusion:financial conditions and urban-rural income gap are granger cause for each other,developing finance expands the absolute urban-rural income gap,and narrows the relative gap between urban and rural residents income. Key words:financial Conditions;Panel Data;Absolute Income Gap;Relative Income Gap;Granger Test ( 特约编辑 : 黄敏 )( 校对 :HM) - 9 -

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