張?jiān)?苗金芳

【摘 要】文章以青海省為例，選取青海省金融規(guī)模變量、金融相關(guān)率、金融結(jié)構(gòu)效率3個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用VAR模型對(duì)青海省金融深化對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響進(jìn)行實(shí)證研究，得出了金融相關(guān)率起初會(huì)拉大城鄉(xiāng)居民收入差距，而隨著金融相關(guān)率的進(jìn)一步發(fā)展會(huì)縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，金融規(guī)模變量和金融結(jié)構(gòu)效率會(huì)影響城鄉(xiāng)居民收入差距，呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

【關(guān)鍵詞】金融深化；VAR模型；城鄉(xiāng)居民收入差距

【中圖分類號(hào)】F047 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2019）01-0214-03

0 引言

美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅納德·麥金農(nóng)（Ronald Mckinnon）和愛德華·肖（Edward Shaw）于20世紀(jì)70年代對(duì)發(fā)展中國家提出金融深化理論，其目的是針對(duì)發(fā)展中國家的“金融抑制”現(xiàn)象。我國學(xué)者運(yùn)用金融深化對(duì)我國或各省份的城鄉(xiāng)居民收入差距進(jìn)行了實(shí)證研究。王天宇、董勁（2015）運(yùn)用2005～2012年8年的數(shù)據(jù)，加入城市化水平、財(cái)政支出等相關(guān)控制變量進(jìn)行了回歸分析，得出了金融深化對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距并不是一個(gè)簡單的線性關(guān)系，在金融發(fā)展初期，金融的加快發(fā)展會(huì)拉大城鄉(xiāng)居民收入差距，而隨著時(shí)間的推移，金融的發(fā)展會(huì)縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。尹希國（2007）采用面板數(shù)據(jù)模型分析了我國東西部不同地區(qū)金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距是否存在差異，研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距并未呈現(xiàn)出長期的均衡關(guān)系，西部金融發(fā)展顯著加劇了城鄉(xiāng)收入不平等，而東部地區(qū)的數(shù)據(jù)得出的結(jié)果并不支持這一現(xiàn)象。青海省作為西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)之一，近幾年金融發(fā)展突飛猛進(jìn)，城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)縮小的態(tài)勢，本文以青海省為例，從金融相關(guān)率、金融規(guī)模變量、金融結(jié)構(gòu)變量3個(gè)變量為金融深化指標(biāo)基礎(chǔ)，建立VAR實(shí)證模型，分析金融深化對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響。

1 青海省金融市場現(xiàn)狀

青海省金融市場隨著西部大開發(fā)和“一帶一路”的倡導(dǎo)得到了飛速的發(fā)展，市場結(jié)構(gòu)日益完善，建立了以銀行業(yè)為主體，其他金融機(jī)構(gòu)相輔相成的金融體系。

2016年末，青海省金融機(jī)構(gòu)總數(shù)為1 141家，其中農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行26家，國家開發(fā)銀行1家，國有商業(yè)銀行422家，青海銀行81家，農(nóng)村信用社230家，儲(chǔ)蓄銀行181家，財(cái)務(wù)公司1家。金融機(jī)構(gòu)的存貸款也得到了較大的增加，根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)記載，2016年青海省金融機(jī)構(gòu)存款余額達(dá)到5 570.17億元，較2015年增加357.37億元；金融機(jī)構(gòu)貸款余額達(dá)到5 579.76億元，較2015年增加了591.75億元。證券方面，2016年達(dá)到1 657.18億元，較2015年比2014年的增長減少了195.75億元。在保險(xiǎn)行業(yè)方面，保險(xiǎn)資產(chǎn)保費(fèi)收入2016年末達(dá)到68.73億元，增長了12.44億元。

2 變量數(shù)據(jù)與模型建立

2.1 模型介紹

Eviews軟件是應(yīng)用較為廣泛的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析軟件，處理以時(shí)間序列為主的多種類型的數(shù)據(jù)，進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)、回歸分析、傳統(tǒng)實(shí)踐序列分析等的基本數(shù)據(jù)分析，還包括建立條件異方差、向量自回歸等復(fù)雜經(jīng)濟(jì)模型。本文運(yùn)用Eviews7.0軟件，利用向量自回歸模型（VAR）來檢測金融深化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。

2.2 指標(biāo)選取

2.2.1 被解釋變量

城鄉(xiāng)居民收入差距（GAP），本文出于可對(duì)比性和數(shù)據(jù)的可獲得性考慮，采用通用的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入/農(nóng)村居民人均純收入，即城鄉(xiāng)收入比作為被解釋變量。

2.2.2 解釋變量

金融深化代理變量，出于數(shù)據(jù)的可獲得性和相應(yīng)文獻(xiàn)之間的比較性，本文擬選取金融規(guī)模變量、金融相關(guān)率、金融結(jié)構(gòu)效率3個(gè)指標(biāo)。為了數(shù)據(jù)的可靠性，本文對(duì)相關(guān)指標(biāo)采取了對(duì)數(shù)處理，使獲得的結(jié)果更具有效性。

金融規(guī)模變量（FD）：關(guān)于金融規(guī)模變量，即經(jīng)濟(jì)貨幣化程度通常采用M2占GDP的比重。由于省份的M2較難獲得，采取的估值技術(shù)存在一定偏差，所以本文采用青海省金融機(jī)構(gòu)貸款余額占GDP的比重來衡量金融規(guī)模變量。

金融相關(guān)率（FIR）：金融相關(guān)率是戈德·史密斯（1969）在《金融結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展》一書中提出的衡量金融發(fā)展程度的重要指標(biāo)。本文選用青海省信貸資產(chǎn)、保險(xiǎn)資產(chǎn)、股票資產(chǎn)3個(gè)資產(chǎn)的總額與GDP之比來計(jì)算金融相關(guān)率。

金融結(jié)構(gòu)效率（FE）：存貸款余額之比能代表資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為信貸的比率，能夠反映金融機(jī)構(gòu)通過金融市場實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為投資的效率。所以本文選取青海省金融機(jī)構(gòu)的存款余額/青海省金融機(jī)構(gòu)貸款余額來衡量金融結(jié)構(gòu)效率。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文選取的是青海省2002～2016年跨度15年的數(shù)據(jù)，所有的指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于《青海省統(tǒng)計(jì)年鑒》，通過統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)進(jìn)行加總求和或相比得出。本文設(shè)定的模型如下：

lnGAP=a0+a1lnFD+a2lnFIR+a3lnFE+ε1

3 實(shí)證分析

3.1 單位根檢驗(yàn)

單位根檢驗(yàn)可以消除時(shí)間序列的不穩(wěn)定性，可以檢測數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。本文采用現(xiàn)階段通用的ADF檢驗(yàn)來檢驗(yàn)所用數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。根據(jù)ADF的檢驗(yàn)結(jié)果得出，數(shù)據(jù)lnGAP、lnFD、lnFE、lnFIR都非平穩(wěn)，但是在一階差分下，4個(gè)數(shù)據(jù)皆平穩(wěn)，所以我們就此進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

3.2 協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)各數(shù)據(jù)之間的協(xié)整關(guān)系。在協(xié)整檢驗(yàn)之間，首先在VAR模型下確定最大滯后階。當(dāng)P=2時(shí)，AIC、SC都取到最小值，所以最大滯后階數(shù)為2。本文進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，Johansen在沒有協(xié)整關(guān)系、至多1個(gè)協(xié)整關(guān)系、2個(gè)協(xié)整關(guān)系、3個(gè)協(xié)整關(guān)系中對(duì)應(yīng)的P值分別為0.000 1、0.000 3、0.003 6、0.178 7。可以看出，在原假設(shè)沒有協(xié)整關(guān)系、至多存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系、至多存在2個(gè)協(xié)整關(guān)系中在5%的臨界值下都是拒絕原假設(shè)，而在至多存在3個(gè)協(xié)整關(guān)系中接受了原假設(shè)。得出協(xié)整方程：

LNGAP=-11.133 08LNFIR+43.127 10LNFE+15.591 63LNFD

根據(jù)此項(xiàng)結(jié)果表明lnGAP、lnFD、lnFE、lnFIR存在長期的關(guān)系，并且可以進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)并建立穩(wěn)定的VAR模型。

3.3 格蘭杰因果檢驗(yàn)

格蘭杰因果檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)變量之間的依賴性和因果性，該檢測具有統(tǒng)計(jì)意義上的因果性，在實(shí)際真正的因果關(guān)系的判斷上并不具有一定的代表性。各數(shù)據(jù)格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果見表1。

由于分析的原因，本文選取3個(gè)解釋變量與被解釋變量的因果關(guān)系。由表可知，LNFIR與LNGAP之間互不為格蘭杰因果關(guān)系，這可能與青海省金融發(fā)展的深度有關(guān)，導(dǎo)致彼此的因果性不強(qiáng)。LNFE不是LNGAP的格蘭杰因果關(guān)系，而城鄉(xiāng)收入差距卻是金融結(jié)構(gòu)效率的格蘭杰因果關(guān)系，這說明城鄉(xiāng)收入差距拉大，會(huì)導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)存款轉(zhuǎn)化為貸款的效率增高，資金在城市地區(qū)的有效性會(huì)增大。LNFD與LNGAP互為格蘭杰因果關(guān)系，說明金融規(guī)模的擴(kuò)張會(huì)導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入差距的拉大，而與此同時(shí)，城鄉(xiāng)居民收入差距的拉大會(huì)擴(kuò)大金融規(guī)模的發(fā)展。

3.4 VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。最大滯后階為2，相關(guān)變量為4，則AR特征值的個(gè)數(shù)為8。由圖1看出，特征值落在圓內(nèi)，即AR特征值根都小于1，因此本文構(gòu)架的VAR模型具有穩(wěn)定性。

3.5 脈沖響應(yīng)與方差分解

脈沖響應(yīng)如圖2所示。根據(jù)圖2可以看出，當(dāng)給與金融相關(guān)度一個(gè)沖擊以后，城鄉(xiāng)收入差距會(huì)產(chǎn)生正的作用，即短期內(nèi)金融相關(guān)度會(huì)拉大城鄉(xiāng)居民收入差距，而長期以后會(huì)產(chǎn)生負(fù)的作用，并且趨于穩(wěn)定，所以長期的金融相關(guān)度會(huì)縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。城鄉(xiāng)居民收入差距均呈現(xiàn)負(fù)的作用，并在第七期時(shí)達(dá)到最大，并且在十期以內(nèi)，均呈現(xiàn)相反的效果，所以，金融效率與金融規(guī)模的增快和發(fā)展會(huì)縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。

變量的波動(dòng)因素可由方差分解得出，根據(jù)構(gòu)建的VAR模型得出方差分解結(jié)果分析，金融相關(guān)率從第五期開始，數(shù)值穩(wěn)定在6左右，趨于穩(wěn)定，這與上述的脈沖響應(yīng)相一致。從各項(xiàng)指標(biāo)來看，金融效率對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響比金融相關(guān)率和金融規(guī)模更大。所以在金融深化發(fā)展中，除了擴(kuò)大金融市場規(guī)模同時(shí)增加貸款數(shù)額以外，還必須增大存貸款的轉(zhuǎn)化效率。

第一，從金融相關(guān)率對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距角度來看，金融相關(guān)率與城鄉(xiāng)收入差距之間不存在格蘭杰因果關(guān)系，但是從脈沖響應(yīng)的結(jié)果分析，金融相關(guān)率在期初會(huì)拉大城鄉(xiāng)收入差距，而經(jīng)過時(shí)間的推移，會(huì)逐漸縮小起負(fù)相關(guān)的作用，呈一個(gè)倒“U”形的結(jié)果。這一現(xiàn)象可能是農(nóng)牧區(qū)居民面對(duì)金融市場，缺乏相應(yīng)的知識(shí)，較少參與其中而導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入差距拉大，而隨著金融市場的日漸完善，居民金融素養(yǎng)水平的提高而得到緩解。

第二，從金融結(jié)構(gòu)效率對(duì)城鄉(xiāng)收入差距角度來看，金融結(jié)構(gòu)效率不是城鄉(xiāng)收入差距的格蘭杰因果關(guān)系，但是城鄉(xiāng)收入差距是金融結(jié)構(gòu)效率的格蘭杰因果關(guān)系，脈沖響應(yīng)的結(jié)果則表示金融結(jié)構(gòu)效率與城鄉(xiāng)居民收入差距呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。說明資金的利用率或轉(zhuǎn)化率的提升有助于城鄉(xiāng)居民收入差距的縮小。

第三，從金融市場規(guī)模對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的角度來看，金融市場規(guī)模和城鄉(xiāng)居民收入差距互為格蘭杰因果關(guān)系，并且之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。金融市場規(guī)模的擴(kuò)大，意味著金融機(jī)構(gòu)的完善還包括金融市場參與者的多樣化，隨著居民金融素養(yǎng)水平的提高，外來金融機(jī)構(gòu)的增加，從而擴(kuò)大金融市場規(guī)模，縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。

4 政策建議

根據(jù)青海省金融市場規(guī)模較小，創(chuàng)新力度較低，居民參與程度較少，居民金融素養(yǎng)有待提高等問題，結(jié)合青海省當(dāng)?shù)氐那闆r，提出以下建議。

首先，要發(fā)展金融市場，建立多層次的金融市場體系。青海省金融市場正處于發(fā)展的階段，較多金融機(jī)構(gòu)集中在市區(qū)，農(nóng)牧區(qū)雖有多項(xiàng)優(yōu)惠政策，但由于缺乏創(chuàng)新很難適用。各大金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該加大資金和人才的投入，切實(shí)了解農(nóng)牧區(qū)居民的真實(shí)需求，發(fā)展貸款的業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)金融資產(chǎn)轉(zhuǎn)換效率的大幅度增加，實(shí)現(xiàn)金融深化，從而縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。

其次，適度降低投資門檻，提高居民的投資參與度。青海省的普通居民參與程度較低，原因之一是家庭收入較低，一些投資產(chǎn)品伴隨著較大的風(fēng)險(xiǎn)居民難以承受。降低投資門檻，擴(kuò)大居民參與程度，能有效擴(kuò)大市場規(guī)模，促進(jìn)市場規(guī)模的結(jié)構(gòu)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)金融深化，使得普通居民能夠搭乘經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快車，縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。

最后，重視金融人才，做好金融的宣傳工作。青海省是少數(shù)民族的聚居之地，游牧民族居住較為分散，并且缺乏基礎(chǔ)的金融知識(shí)，很多市場難以打開。金融人才對(duì)于金融知識(shí)的合理宣傳可以提高農(nóng)牧區(qū)居民的金融素養(yǎng)，達(dá)到金融市場規(guī)模和效率的發(fā)展和提高，從而實(shí)現(xiàn)金融深化發(fā)展。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]王天宇，董勁.金融深化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的實(shí)證檢驗(yàn)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2015（9）：172-175.

[2]站明華.金融深化的指標(biāo)體系及其關(guān)系[N].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)，2002（9）：7.

[3]石倩.麥金農(nóng)和肖的金融深化理論評(píng)述[J].知識(shí)經(jīng)濟(jì)，2011（19）.

[責(zé)任編輯：高海明]