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        金融發(fā)展對我國城鄉(xiāng)收入差距影響的實證分析

        2015-02-18 04:58:26楠,王
        統(tǒng)計與決策 2015年11期
        關(guān)鍵詞:協(xié)整差距面板

        景 楠,王 彤

        (1.西安外國語大學(xué) 商學(xué)院,西安 710043;2.西安高新區(qū)管委會,西安 710043)

        0 引言

        改革開放以來,我國開始步入經(jīng)濟的飛速增長期,年均GDP維持在9%以上,國內(nèi)投資活動活躍,國際貿(mào)易高速增長。同時,居民收入也穩(wěn)步上升,但也帶來了城鄉(xiāng)居民收入不斷擴大的問題。另一方面,金融業(yè)成為了促進我國現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展的核心力量,為實體經(jīng)濟的發(fā)展提供資金支持和服務(wù)支撐,發(fā)揮著資金融通的樞紐作用,并通過對資金流向的控制而間接影響居民的收入增長水平。但主流經(jīng)濟學(xué)就金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的研究,并沒有定論。本文從金融發(fā)展的“質(zhì)”和“量”這兩個層次出發(fā),在控制地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異以及政府行為等控制變量的基礎(chǔ)上,基于1994~2013年284個地級市的PVAR數(shù)據(jù),實證檢驗了金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響。同時,為了剔除地區(qū)差異的影響,我們分東中西部分別進行了實證檢驗。本文的研究,將為消除或縮減城鄉(xiāng)收入差距提供理論指導(dǎo)和借鑒意義。

        1 變量選取、數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)造

        對于PVAR(面板VAR)模型而言,可以將多元回歸方程所有變量的滯后項都引入到方程。面板VAR相對于VAR而言,具有較多的優(yōu)點:可以基于微觀理論模型來分析面板數(shù)據(jù)間的動態(tài)關(guān)系,將目標變量之間的時序關(guān)系作為內(nèi)生系統(tǒng)來對待;同時,面板模型可以更好的利用各個截面點的信息,帶來更有效的模型估計結(jié)果。從估計方法來看,正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)和動態(tài)GMM方法是常采用的方法,前者可以考察不同自變量對因變量的動態(tài)影響,后者可以有效考察因變量在時序上的內(nèi)生關(guān)系。

        1.1 模型設(shè)定

        對于PVAR模型而言,通常包括三個部分:(1)利用廣義矩方法來考察變量之間的回歸關(guān)系;(2)利用脈沖響應(yīng)函數(shù)來考察各個變量對沖擊的響應(yīng);(3)通過方差分解來考察方差項中各個影響因素的大小。此時,我們可以建立一個三階滯后PVAR模型:

        其中,yit≡[ ]GAPit,F(xiàn)Rit,F(xiàn)Eit表示基于面板數(shù)據(jù)的內(nèi)生變量,GAP表示城鄉(xiāng)收入差距,F(xiàn)R表示金融發(fā)展規(guī)模,F(xiàn)E表示地區(qū)金融發(fā)展效率;i表示地級市,t表示時間;?和Γ分別滯后一期和滯后二期的系數(shù)矩陣;ai表示個體效應(yīng),βt表示時間效應(yīng);Con表示其他控制變量,λ表示控制變量的系數(shù)矩陣。

        1.2 變量選取

        我們選取以下變量來考察金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響:

        (1)城鄉(xiāng)收入差距(GAP)

        城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村人均純收入可以分別用于衡量城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的實際收入,本文也采用這種處理方法。

        (2)地區(qū)金融市場發(fā)展規(guī)模(FR)

        就目前而言,我國大部分的金融資產(chǎn)仍然由銀行把控,因此用銀行資產(chǎn)的發(fā)展來衡量地區(qū)金融市場的發(fā)展規(guī)模是相對合理的?;谶@種考慮,本文用存貸款余額與地區(qū)GDP的比重來衡量地區(qū)金融市場發(fā)展規(guī)模。

        (3)地區(qū)金融市場發(fā)展效率(FE)

        本文認為,能夠更好的衡量地區(qū)金融市場發(fā)展效率的指標應(yīng)該是存款余額和貸款余額的差值,反映了地區(qū)金融機構(gòu)將存款轉(zhuǎn)化為金融投資的能力的差異。因此,本文用各個地級市的存款余額和貸款余額的差比上地區(qū)GDP來衡量地區(qū)金融市場發(fā)展效率。

        (4)控制變量

        我們引入了這三個變量作為控制變量。①地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平(EG),用地區(qū)實際GDP作為衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的指標,以1994年為基期,利用GDP價格指數(shù)進行了平減;②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)。我們用第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量;③政府行為(GP),用各地地級市財政支出占GDP的比重作為政府行為的代理變量。

        1.3 數(shù)據(jù)說明

        我國金融體制的市場化改革始于1993年,從金融市場結(jié)構(gòu)、功能、覆蓋范圍、市場風(fēng)險等方面進行了大范圍的變革,這也將從很大程度上改變對地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響。因此,本文選取了1994~2013年我國284個地級市的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于各地級市(區(qū)、自治州)的統(tǒng)計年鑒以及中經(jīng)網(wǎng)城市統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)庫。

        根據(jù)以上說明,我們可以得到各個變量的定義及衡量標準:

        表1 各個變量的定義與衡量標準

        2 實證分析結(jié)果

        2.1 變量序列的面板單位根檢驗結(jié)果

        在進行PVAR模型回歸分析之前,需要對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。通常來講,對面板數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗采用的方法有ADF,但效度較低。其他的替代方法還包括LLC和PP等方法。為了結(jié)果的穩(wěn)健性,我們同時給出了這三種面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗的結(jié)果。

        表2 面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

        從表2可以看出,核心變量為非平穩(wěn)序列,但其一階差分都為平穩(wěn)序列,并且在1%的顯著性水平下顯著。因此,可以建立PVAR模型。

        2.2 協(xié)整檢驗結(jié)果

        根據(jù)本文面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗,ADF、LLC和PP的結(jié)果都表明變量序列為一階單整,即εit是平穩(wěn)的。此時,可以對變量序列與地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距變量序列間的協(xié)整關(guān)系進行協(xié)整檢驗。本文對于εit序列,采用Pedroni、Kao和Fisher這三種協(xié)整檢驗方法。

        表3 面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗結(jié)果

        從表3可以看出,核心變量和控制變量都在1%的顯著性水平上顯著,原假設(shè):不存在協(xié)整關(guān)系被拒絕,這說明地區(qū)金融發(fā)展規(guī)模和地區(qū)金融發(fā)展效率與地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距之間都存在長期的協(xié)整關(guān)系。

        2.3 GMM回歸結(jié)果

        接下來,我們將利用GMM方法,來估計PVAR模型中金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響。為了模型估計結(jié)果的穩(wěn)健性以及對比分析,我們同時給出了Pooled-OLS和FE方法的估計結(jié)果。

        表4 PVAR模型的估計結(jié)果

        從表4的回歸結(jié)果可以看出,Poolded-ols、FE和DIF-GMM的估計結(jié)果整體都較好,并且結(jié)果較穩(wěn)健。這三種方法比較而言,DIF-GMM和SYS-GMM的結(jié)果較優(yōu)。DIF-GMM的和SYS-GMM的AR(2)的值分別為0.1456和0.1433,說明存在一階自相關(guān),而Sargan檢驗的結(jié)果表明,都不存在工具變量過度識別的問題。

        表5 穩(wěn)健性檢驗:地區(qū)對比

        2.4 穩(wěn)健性檢驗

        就金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響,由于我國存在明顯的地區(qū)差異,這種影響可能也因此存在地區(qū)差異。因此,為了剔除地域的差異,我們分東中西分別進行PVAR模型的實證檢驗。在進行回歸之前,同樣對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行了檢驗,ADF、LLC和PP的結(jié)果表明三個地區(qū)的變量序列都為一階單整,都通過了1%的顯著性檢驗。

        進行分地區(qū)回歸后我們發(fā)現(xiàn),東、中、西部地區(qū)的回歸結(jié)果從整體上來看都較好,D( )GAP的參數(shù)估計值分別為0.518、0.404和0.382,且都通過了顯著性檢驗。這說明選取GMM模型是合理的。此外AR(2)和Sargan檢驗也都說明應(yīng)該考慮城鄉(xiāng)收入差距的動態(tài)影響。

        從整體來講,金融發(fā)展規(guī)模與城鄉(xiāng)收入差距之間呈正相關(guān),金融發(fā)展效率與城鄉(xiāng)收入差距之間呈負相關(guān)。對于估計結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn)了較為明顯的地區(qū)差異:金融發(fā)展規(guī)模和效率對城鄉(xiāng)收入差距的影響,中部地區(qū)最高,東部地區(qū)次之,而西部地區(qū)最弱。一個可能的解釋是:目前東部地區(qū)金融發(fā)展規(guī)模較高,相對飽和,而中部地區(qū)正處于高速發(fā)展的階段,西部地區(qū)的發(fā)展則相對薄弱。因此,金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入發(fā)展的影響中部最高,西部最弱。

        3 結(jié)論

        利用1994~2013年我國284個地級市的面板VAR數(shù)據(jù),在控制了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和政府行為等變量之后,本文從金融發(fā)展的“質(zhì)”和“量”兩個方面考察了金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響,并基于分地區(qū)的數(shù)據(jù),引入了地區(qū)發(fā)展差距,考察了金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響的地區(qū)差異。

        本文研究發(fā)現(xiàn),金融發(fā)展規(guī)模和城鄉(xiāng)收入差距之間呈正相關(guān)關(guān)系。也就是說,金融發(fā)展規(guī)模是城鄉(xiāng)收入差距擴大的重要影響因素之一。同時,協(xié)整關(guān)系檢驗表明,金融發(fā)展規(guī)模和城鄉(xiāng)收入差距之間存在長期均衡關(guān)系。金融發(fā)展效率與城鄉(xiāng)收入差距之間呈負相關(guān)關(guān)系,即金融發(fā)展效率越高的地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距越小。兩者的協(xié)整關(guān)系表明,金融發(fā)展效率和城鄉(xiāng)收入差距之間也存在長期均衡關(guān)系。

        金融發(fā)展的“質(zhì)”和“量”這兩個層次對城鄉(xiāng)收入差距的影響,體現(xiàn)出了較大的地區(qū)差異性:影響程度最大的是中部地區(qū),其次是東部地區(qū),最弱的是西部地區(qū)。這可能和各個地區(qū)金融發(fā)展程度有關(guān):東部地區(qū)金融市場發(fā)展已經(jīng)飽和,中部地區(qū)金融市場處于高速發(fā)展階段,西部地區(qū)發(fā)展相對滯后。

        [1]章奇,劉明興,陶然.Vincent YiuPor Chen,中國的金融中介增長與城鄉(xiāng)收入差距.北京大學(xué)中國經(jīng)濟研究中心(CCER)工作論文,2003.

        [2]喬海曙,陳力.農(nóng)村金融中介發(fā)展與城鄉(xiāng)居民收入差距的關(guān)系—基于中國1978~2008年的經(jīng)驗驗證[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,2009,(7).

        [3]葉志強,陳習(xí)定,張順明.金融發(fā)展能減少城鄉(xiāng)收入差距嗎?來自中國的證據(jù)[J].金融研究,2011,(2).

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