第 4 章 普惠金融发展影响城乡收入差距的实证分析
4.1 变量选取及描述性统计分析。
4.1.1 控制变量的选择。
（1）城市化水平（UR）。
陈春生（2010）认为城镇率的上升会加速农村人口涌向城市，加大城市劳动力市场的竞争，接受过良好教育的城镇居民能在竞争中获得更多的优势，劳动素质较低的农村居民失去在城市工作的机会，城乡贫富差距就会被拉大[46]。段景辉（2011）认为城镇率的上升会显着缩小城乡收入差距，因为在城乡二元化经济结构下，居民对收入的期望加速人口流向城镇，城镇劳动人口增多，要素报酬自然更加均衡，收入差距就会变小[47]。本文用城镇人口与总人口比值表示城镇率。
（2）经济发展水平（RGDP）。
经济发展与城乡贫富差距的倒“U”型理论，认为城乡收入差距随着经济水平的提高，表现出先扩大后缩小的趋势。韩旭，韩淑丽（2014）表示当时我国人均收入仍位于倒“U”型拐点的左侧，因此经济发展会加剧贫富差距。王彩霞，陈雄（2016）表示经济发展与收入之间的差距呈现负相关关系，经济水平的提高会缓解贫富差距[48]。本文用人均 GDP来表示经济水平。
（3）经济对外开放程度（IEP）。
周才云（2010）认为，随着对外开放水平提高，城市农村间的贫富差距会变小。因为在出口产品的结构中，高技术，高成本的产品占比低，而低成本占比高，能吸纳更多的农村廉价剩余劳动人口，在一定程度上会增加农村居民收入，缩小收入差距[49]。张前程，徐德云（2014）认为随着对外开放进程加快，贫富差距会变大。因为在我国，外商大多数集中在城市和郊区，并且投资项目多是劳动密集型产业，对于劳动人口素质具有较高要求。与农村居民相比，城镇劳动力人口素质更胜一筹，他们获得在外商公司的工作机会更大[50]。本文用人民币兑美元的加权平均汇率折算的进出口总额占 GDP 比值来表示对外经济开放程度。
（4）财政支出（TAX）。
关于财政支给对贫富差距带来的影响，当前国内有不同的意见。王艺明，蔡翔（2011）认为地方政府考核机制将 GDP 看做重点内容，而提高 GDP 水平的产业不会集中在农业，因此财政会支持城镇的非农业部门，从而不能助力农村居民收入水平的提高[51]。董黎明,满清龙（2017）通过门槛效应模型探究地方财政支出与城乡收入差距之间的内在联系，得出提高保障性财政支出比重和财政支出的规模可以缓解贫富差距的现状，而提高投资性财政支出的比重可能会加剧贫富差距[52]。本文用财政支出与 GDP 的比值衡量该指标。
4.1.2 变量的描述性统计分析。
文章选取 2005-2016 年城乡收入之间的差距为研究对象，每个指标都包括 372 个观测值。城市，农村人均可支配收入，各省 GDP，各省人口，进出口水平的数据都来源于国家统计局区域数据中的年度数据。各指标的描述性统计量如下表所示：
从全国指标的描述性统计结果可以知道，全国范围内，普惠金融发展差距比较大，最大值 0.79，最小值只有 0.01。这与之前介绍的我国当前普惠金融水平各地区之间差距较大相一致。另外，我国经济对外开放水平差距也比较大，最小值只有 0.0038。从变异系数上来看，IFI 和 IEP 的数值相对较大，说明二者在我国范围内差异较大，从发展普惠金融以及提高经济开放水平来缓解贫富差距还存在较大困难，当然也是未来进步空间。
从各地区指标的描述性统计量可以看出，我国普惠金融在东部发展水平更高，中部其次，西部最差。但是通过观察各地区的普惠金融发展的变异系数，在中部（0.2614）和西部地区（0.4329）较小，东部地区（1.1693）和全国范围内（1.5938）较大，说明中西部地区内部省份间普惠金融发展水平差异不大，而全国范围内及东部地区内差距较大。对于城乡收入差距，东部地区的变异系数大于中部，西部地区，说明在东部地区，省份之间的贫富差距相差较大，而在中西部地区，省份之间的差异较小。
4.2 实证检验过程。
4.2.1 模型设定。
由于本文讨论的是 31 个省在 2005-2016 年普惠金融发展对贫富差距的影响，因此适合构建面板模型，综合时间和截面两方面因素，应用 STATA 计量软件进行实证检验。为使各变量指标更加平稳，减小模型回归过程中可能出现的误差，对各原始指标变量进行了对数化处理，并建立以下模型：
式中，i 是不同的个体，在本文是我国不同的省，t 是变量的时期，在本文是年份，是截距， 表示模型没有考虑到的其他因素。
其中根据截距项的变化，面板数据有以下几种模型可以设定：混合效应模型，固定效应模型，随机效应模型。
1.如果截距项 固定，那么对于任何个体和截面，其回归结果都一样，那么选择设定的是混合效应模型。
2. 如果截距项 不固定，是随机变量，但是分布和个体有关时，那么选择设定的是固定效应模型。还可以再细化为个体固定和时点固定以及个体时点双固定效应模型。
3. 如果截距项 不固定，是随机变量，但是分布和个体无关时，选择设定的是随机效应模型。同样也可以细化为个体随机和时点随机以及个体时点双随机效应模型。
4.2.2 面板单位根检验。
在利用面板模型进行实证分析进行模型的参数估计之前，需要判断模型中的各个变量是否平稳，如果不平稳可能会导致伪回归问题，为了避免此情况，判断指标是否平稳通常采用单位根检验法。检验方法主要有：LLC（Levin-Lin-Chu，2002）检验法，ADF-Fisher检验法，IPS（Im-Pesaran-Shin，2003）法，Harris-Tzavalis 法等。由于每种方法可能都存在各自的优缺点，因此本文综合四种方法来判断面板数据是否平稳。对 lnGAP,lnIFI,lnRGDP, lnUR, lnIEp, lnTAX 以及各变量的一阶差分变量进行检验。结果在表 4-3 中表示。
通过这四种检验方法，发现前三种检验中，所有指标的原始数据不平稳，经过一阶差分后的数据显示平稳。而 ADF 检验下，所有指标的原数据平稳，一阶差分后变量指标也通过了检验。说明所有指标变量的一阶差分都通过了单位根检验，表现出平稳特征。
4.2.3 协整检验。
在进行模型的回归分析之前，需要对被解释变量和解释变量做协整检验，确定城乡收入差距和选取的指标变量间是否有长期的稳定关系。通过单位根检验，看出所有变量是一阶单整变量，可以进行协整检验。面板数据的该检验方法一般有 Johansan 检验法和Pedroni 提出的多种方法，由于在 STATA 中 Johansan 检验只针对两个变量进行检验，因此选择了 Pedroni 法对收入差距和普惠金融发展及其他控制变量指标进行协整检验。检验结果见表 4-4。看出各个指标变量的面板模型通过了检验，因此具有长期的协整关系。
4.2.4 面板模型识别。
因为面板数据存在时间和个体两维性，因此模型设定很关键，决定了参数估计的准确性，所以要对面板的设定形式进行检验。一般在研究中，先用 F 检验确认用混合效应还是固定效应模型，再通过 Hausman 检验确认是用固定效应还是随机效应模型。假设为：，模型中的个体截距项是相同的，没有个体效应，也没有结构变化。接受该假设，模型为混合效应模型。无需进一步进行回归。 ：模型个体效应和回归变量无关系，即有个体效应。接受该假设，为随机效应模型。
检验结果如表 4-5 所示。在全国样本的模型中， F 检验的统计量为 55.21，p 值为0.0000，所以拒绝原假，因此建议选择固定效应模型，通过 Hausman 检验，发现统计量为 11.47，对应 p 值为 0.075，因此建议选择随机效应模型。同理，东部地区选择随机效应模型，中部地区和西部地区选择固定效应模型。
4.2.5 面板回归结果分析。
确定好模型的选择后，可以具体观察回归结果对全国层面和区域层面进行分析。
（1）全国层面面板回归模型分析。
从回归结果可以发现，全国范围内，普惠金融发展影响城乡收入差距的回归系数为-0.2548，并通过了显着性检验。即 IFI 每提高 1%，城乡之间的贫富差距缩小 0.2548%。
这得益于近年来我国大力支持普惠金融的发展，支持小微企业发展，放松对小额贷款公司的约束，加大了对农业，农户，农民的贷款优惠力度，并且给予在农村等贫困地区设立的金融机构以政策及资金上的支持。另外观察其他控制变量结果，也都用过了显着性检验。其中，经济发展水平每上升1%个单位，城市和农村之间的贫富差距缩小0.1996%，经济发展也显着地改善了收入差距大的问题。城镇率每上升1%，收入差距缩小0.9009%，说明随着我国城镇率的上升，越来越多的农村劳动人口进入城市，提高了城市人口的流动性，实现劳动报酬均衡发展，从而解决贫富差距大的问题。财政支出每提高 1%，贫富差距扩大 0.0795%，说明当前财政支出中对农村和农业的支出比例仍然较低，因此没有增加农民收入，缩小贫富差距。对外开放水平每上涨1%，城乡贫富差距缩小0.0338%，表明当前进出口产品仍以低成本，低技术类型为主，因此才能使农村剩余劳动人口获得工作机会，从对外开放水平的提高中获利，提高收入水平，从而缩小了城乡收入差距。
（2）各地区面板模型回归结果分析。
通过观察各地区的面板数据模型回归结果（如表 4-7 所示），普惠金融发展在各地区都显着缩小了城市与农村间的贫富差距，其中普惠金融发展每上升 1%，东部地区贫富差距缩小 0.35%，中部地区缩小 0.37%，西部地区缩小 0.42%。可以发现在当前各地区，普惠金融发展都能显着缓解收入差距大的问题。这与徐敏，张小林（2014）对1985-2012 年发展情况进行实证检验得出的结论不同，当时认为普惠金融发展可以缩小贫富差距，但是作用不明显。苏伟琦（2016）通过对 2009-2014 年我国 31 个省数据进行实证分析，认为在我国整体范围内普惠金融发展可以缩小城乡收入差距，但是在西部和中部地区这种作用不显着。
本文通过对我国 2005-2016 年 31 个省的数据进行回归分析，得出不一样的结论，认为当前普惠金融发展在各个地区都显着地缩小了城乡收入差距。
但是值得注意的是，现在西部地区普惠金融发展对改善贫富差距发挥的作用要大于中部和东部，通过对比系数就可以看出来，这与之前章节介绍的我国金融现状相关，当前小额贷款公司在西部地区的快速发展，较好的解决当前农业和小微企业缺少资金的问题。国家还出台了很多支持西部农业发展的优惠贷款政策，在一定程度上加快了西部地区普惠金融发展缩小城乡收入差距的进程，甚至超过了东部地区。另外在我国西部，其普惠金融发展初始值低，有的省份初始值接近为零。因此其发展会对改善西部地区贫富差距发挥较大作用。而在东部沿海地区，其普惠金融发展初始值很高，起始阶段就惠及到了东部的大部分区域，其收入差距本来就小，因此二者之间的影响作用也越来越小。
同时也可以看出当前我国东部地区金融发展的普惠程度接近饱和，其缩小贫富差距的贡献度在下降，因此在东部地区应该注重金融发展的深度，注重提高服务质量，为缓解贫富差距发挥更大贡献。而我国西部和中部普惠金融发展缩小收入差距的作用仍然较大，尤其在我国西部，因此在这两个地区仍然应该大力推进普惠金融发展。
观察经济发展水平对被解释变量的回归结果，在东部，中部和西部地区都通过了显着检验。但是中部和西部地区的回归系数为负，东部为正。表明东部地区经济水平的提高加剧了贫富差距，一方面可能因为经济快速发展，金融资源迅速向富人集聚，而一些穷人却受到排斥，使二者之间的收入差距进一步扩大。另外还因为我国东部初始阶段经济发展程度就比较高，因此其水平的提高并不能对缩小城乡收入差距产生作用。而西部经济水平的提高显着缩小了收入差距，原因可能是经济的发展有效地增加农村居民的收入，并且在西部地区，各省份之间的贫富差距并不大，这也是之前万永龙（2013）在研究农村金融发展对缓解贫富差距的作用中提到的。
在城镇率对贫富差距的影响中，除了西部，其他地区都通过了显着性检验。说明了西部城镇化过程中尚有一些问题值得研究，当前提高城镇率并不是解决西部贫富差距的有效措施。东部，西部的经济对外开放水平通过了显着性检验，并且在西部系数为负，表明近年来西部地区经济对外开放水平大大提高，虽然进出口产品的产品结构较为低级，但正能提高农村居民的收入，从而缓解贫富差距。在财政支出实证检验结果中，发现我国中部和西部财政支出比例的提高显着扩大了城乡收入差距，东部地区财政支出没有通过显着性检验，这可能与我国中西部当前为了提高经济发展水平，政府仍以大力发展带来较高收益的产业为重心，提高 GDP 水平，因此对农业的财政支出比例不高，不能从财政支出角度增加农民收入，缓解贫富差距，反而加大了收入差距。
4.3 小结。
首先针对各变量指标的描述性统计量分析，IFI 的变异系数较大，可以看出当前普惠金融发展水平在全国范围内差距较大，当前从普惠金融发展角度解决全国范围内的贫富差距还较为困难。
接着通过 F 检验和 Hausman 检验确定模型的选择后，对模型进行回归分析，发现当前我国全国范围内，普惠金融发展，经济发展，城镇率，以及经济对外开放程度都能显着缩小城乡收入差距。而财政支出比例的提高显着扩大了贫富差距，说明财政支出中用于农业的比例不高，还不能有效提高农村居民的收入水平。
而分地区来看，影响收入差距的因素可能有所不同，因此各个指标的显着性结果并不一样。其中普惠金融发展在东部，西部和中部都能较为显着的缩小城乡收入差距，并且西部地区这种作用更大。表明当前在我国西部大力推进普惠金融政策，显现出良好成效。经济发展水平在我国中部和西部都显着缓解了城乡贫富差距，但在东部加剧了贫富差距。财政支出比例的扩大在我国中部和西部加剧了贫富差距，东部没有通过显着性检验。城镇率在东部和中部的提高可以显着缓解贫富差距，但在西部由于城镇化进程中存有问题，并不能起到降贫的作用，没有通过显着性检验。
