金融论文有关金融方面的论文金融发展对城乡收入差距的影响研究

金融论文有关金融方面的论文：金融发展对城乡收入差距的影响研究———基于重庆与全国的比较分析摘要:根据全国和重庆市1987—2007年的时间序列数据,运用VAR模型对金融发展与城乡收入差距的关系进行实证研究,结果表明:金融发展和城乡收入差距的关系,重庆市与全国具有很强的一致性(虽然在细微之处有所差别),即金融发展规模和城乡收入差距正相关(服从Kuznets“倒U型”曲线),而金融发展效率和城乡收入差距负相关。金融发展对缩小城乡收入差距具有积极意义,特别是农村金融的发展对缩小城乡收入差距具有直接的作用。因此,重庆市应积极促进地区金融发展,深化农村金融改革,提高金融中介效率。关键词:金融发展;金融发展规模;金融发展效率;城乡收入差距;VAR模型;重庆市一、引言重庆市是长江上游地区经济中心和西部地区重要的经济增长极。然而,重庆的基本市情是集“大城市、大农村、大库区、大山区和民族地区”于一体,城乡二元结构矛盾突出。据《重庆统计年鉴》(1987—2008)的数据显示,重庆市城乡收入比由1987年的2.87,上升到2007年的3.91,即自1997年直辖以来重庆城乡居民收入相对差距上升了104个百分点。尤为糟糕的是,重庆每年的城乡居民人均相对收入差都比全国的城乡居民人均相对收入差要大0.5左右,即大约50个百分点[1]。显然,重庆市城乡收入差距问题已经成为统筹城乡发展道路上的重大障碍,并且其城乡收入差距状况在我国既具有典型性又具有代表性。因此,将重庆设为全国统筹城乡综合配套改革试验区可以为全国统筹城乡改革提供强有力的示范作用。金融是现代经济的核心。国内外学者研究发现,金融发展对城乡收入差距具有显著性影响。最早从金融视角研究城乡收入差距的是Greenwood(1990),他认为金融发展和收入分配之间的关系呈倒“U”型关系,即金融发展在初期既会促进经济增长也会扩大收入差距,但随着收入的增长,金融发展将逐步缩小收入差距[2]。Townsend(2003)进一步论证了金融发展与收入差距的关系遵循库兹涅茨(Kuznets)曲线[3]。而Clark(2003)发现金融发展会显著地降低一国的收入分配差距[4]。从国内的研究来看,大多数学者认为我国的金融发展拉大了城乡居民的收入差距。例如,姚耀军(2005)的实证研究表明:金融发展规模与城乡收入差距正相关,并且两者具有双向的Granger因果关系;金融发展效率与城乡收入差距负相关且两者也具有双向的Granger因果关系[5]。杨俊、李晓羽、张宗业(2006)对我国金融发展与全国、城镇、农村以及城乡居民收入分配的关系研究发现,我国金融发展显著扩大了全国、农村以及城乡居民收入不平等的程度[6]。洪雪峰、王志江(2009)的实证结果显示金融发展可以导致城乡收入差距扩大,但城乡收入差距对金融发展各指标没有反作用[7]。翟立宏、徐志高(2009)的研究结果是金融发展规模会加剧城乡收入差距,同时城乡金融发展差异也会加剧城乡居民收入差距[8]。但是,陈志刚、师文明(2008)通过分别建立无个体影响的不变系数模型和含个体影响的变系数模型回归分析发现金融发展缩小了城乡收入差距[9]。当然,也有学者试图验证我国金融发展与城乡收入关系是否符合Kuznets“倒U型”曲线。比如,唐礼智、刘喜好、贾璇(2008)[10],李勇辉、蒋序全(2008)[11],陈伟国、樊士德(2009)[12]论证了中国居民收入差距与金融发展进程遵循倒“U”曲线的演化路径,即存在Kuznets效应。也有学者利用本省(市)的统计数据研究具体情况,例如,胡金焱、卢立香(2009)基于山东省的统计数据,借助Granger因果关系检验方法分别从长期和短期两个侧面研究山东省的金融发展与城乡收入差距的关系[13]。不难发现,现有的文献多半只是从国家层面或地区层面单一分析我国金融发展与城乡收入差距之间的关系,而以全国为背景研究地区情况的则相对少见。本文将利用全国和重庆市1987—2007年的时间序列数据,研究金融发展对城乡收入差距的影响,并提出相应的对策建议。二、评价指标与数据来源1.指标体系的构建(1)城乡收入差距指标对收入分配差距的测度通常采用高低比、基尼系数、泰尔指数等方法。本文采用通用的城市居民可支配收入与农村居民实际人均纯收入的比例来衡量城乡收入差距,即:IG=城市居民可支配收入/农村居民实际人均纯收入。(2)金融发展规模指标对金融发展规模的衡量,国际上通常采用戈氏指标和麦氏指标。GoldSmith指出金融发展就是金融结构的变化,金融结构包括金融工具(数量、种类和先进程度)和金融机构(数量、种类和效率等)。金融发展程度越高,金融工具和金融机构的数量、种类就越多,金融的效率就越高。他创造性地提出了用金融相关率指标(FIR)去衡量一国的经济金融化程度。金融相关率(FIR)是一定时期内社会金融活动总量与经济活动总量的比值,社会金融活动总量一般用金融资产总额表示。根据国际货币基金组织(IMF)的定义,金融资产包括通货和存款、非股票证券、贷款、股票和其他股权、保险准备金、货币黄金和特别提款权、金融衍生产品和其他应收应付账款。结合Mckinnon的建议,衡量一国的金融发展时,主要使用广义货币存量(M2)与GDP的比来测度。因此,考虑到数据的可得性,本文采用银行存款总额与银行贷款总额的和表示(从统计的角度来看,含有重复计算部分,但将银行存款与银行贷款视为金融资产也是国际惯用做法)地区金融资产总额,经济活动总量则以地区GDP表示,即:FIR=(银行存款总额+银行贷款总额)/GDP。(3)金融发展效率指标鉴于数据的可得性和银行系统在地区国民经济中的重要作用以及银行系统在地区金融机构中的主体地位,用金融中介效率(FIE)测度金融发展效率。金融中介效率主要包括运行效率和配置效率。运行效率指的是银行体系消耗尽可能小的资源成本(人力和物力)动员到尽可能多的社会资金(或者说是使实现配置资源所消耗资源数量达到最小);而配置效率是指存款货币银行将从资金盈余部门动员到的资金分配到最有效率的资金赤字单位[14]。FIE=银行存款总额/银行贷款总额,即可以用储蓄与贷款的比值来衡量金融中介将储蓄转化为贷款的效率[15]。2.数据来源本文所有原始数据均来源于《中国统计年鉴》(1987—2008)和《重庆统计年鉴》(1987—2008)。分别对金融机构存款年末余额、金融机构贷款年末余额采取了序时平均数法处理;金融机构存款年末余额使用的是本外币存款余额,金融机构贷款年末余额使用的是本外币贷款余额;其他原始数据未作任何技术处理;计量分析在Eviews6.0上实现。三、实证分析过程1.单位根检验格兰杰、纽博尔特(1974)和菲利浦(1986)指出,当使用非平稳序列进行回归时,将会造成虚假回归;沃森(1989)也证明了当变量存在单位根(非平稳)时,传统的统计量(t值、F值、DW值和R2)将出现偏差。为了保证回归结果的无偏性和有效性,首先对IG、FIR和FIE进行平稳性检验。记国家数据以CN为下标表示,重庆数据以CQ为下标表示。通过ADF检验发现无论是从国家层面还是重庆市来看,其城乡收入差距(IGCN和IGCQ)、金融发展规模(FIRCN和FIRCQ)、金融发展效率(FIECN和FIECQ)均为非平稳时间序列,但是经过一阶差分后均为平稳时间序列,同时也都是一阶单整的。2.协整检验城乡收入差距(IGCN和IGCQ)、金融发展规模(FIRCN和FIRCQ)、金融发展效率(FIECN和FIECQ)是非平稳的一阶单整序列。根据协整理论,它们可能存在某种平稳的线性组合,这个线性组合反映了变量之间长期稳定的均衡关系,即协整关系。在进行协整检验之前,必须先确定VAR模型的结构,因为Johansen协整检验是一种基于VAR模型的检验方法。根据AIC和SC准则可以确定VAR模型的最优滞后阶数为1。Johansen协整检验(表2)表明在1987—2007年的样本区间内,全国城乡收入差距(IGCN)与金融发展规模(FIRCN)和金融发展效率(FIECN)这2个变量之间存在1个协整关系。同时,Johansen协整检验(表3)表明重庆市的城乡收入差距(IGCQ)与金融发展规模(FIRCQ)和金融发展效率(FIECQ)这2个变量之间也存在1个协整关系。协整方程估计分别如下,IGCN=5.8042FIRCN-13.27071FIECN(1.16522)(2.48679)IGCQ=1.796810FIRCQ-5.687213FIECQ(0.18760)(0.46369)由协整方程,就长期而言,全国和重庆市均表现为金融发展规模与城乡收入差距呈正相关关系,金融发展效率与城乡收入差距呈负相关关系。3.Granger因果关系检验Granger(1969)和Sims(1972)提出的因果关系检验的实质是确定一个变量能否有助于预测另一个变量。根据Granger因果关系检验结果,我们得到以下结论:在10%显著水平上,全国和重庆市的金融发展规模是各自城乡收入差距的Granger原因,但是全国的城乡收入差距不是金融发展规模的Granger原因,而重庆市的城乡收入差距是金融发展规模的Granger原因。同样,在10%显著水平上,无论从全国还是从重庆市来看,金融发展效率都不是城乡收入差距的Granger原因,而全国的城乡收入差距是其金融发展效率的Granger原因,重庆市的城乡收入差距却不是其金融发展效率的Granger原因。基于本文研究目的(金融发展对城乡收入差距的影响),分别对全国1992—2007年和重庆市1987—1997年与1998—2007年的金融发展效率数据和城乡收入差距数据进行进一步Granger因果关系检验。分析表明,全国在1992年至2007年间金融发展效率是城乡收入差距的原因,而城乡收入差距是金融发展效率的原因表现不显著;1987—1997年重庆市金融发展效率和城乡收入差距的因果关系也是难以确定的,而1998—2007年重庆市金融发展效率与城乡收入差距具有单向的Granger因果关系。这说明金融发展效率与城乡收入差距之间可能存在第3个变量(如制度变量),该变量是它们的共同原因。4.脉冲响应分析现在分别给变量金融发展规模、金融发展效率一个标准差大小的冲击,在不受其他变量冲击的情况下,得到关于城乡收入差距的脉冲响应函数曲线。VAR模型的脉冲响应函数曲线,时间滞后为10期。四、实证结果讨论在对1987—2007的样本数据(全国和重庆市)进行实证分析后可以看出,金融发展对城乡收入差距是存在影响的。但由于不同的指标所代表的具体经济意义有差别,因此针对不同的指标体系,其对城乡收入差距的作用方向和作用效果是不同的,具体讨论如下:1.结合协整方程、Granger因果关系检验和脉冲响应分析,我们可以看出金融发展规模与城乡收入差距呈正相关关系,即金融发展规模对城乡收入差距有扩大作用,金融发展规模是城乡收入差距的直接原因,且金融发展规模与城乡收入差距是遵循Kuznets“倒U型”曲线路径。本文认为,由于金融资本具有追逐利润的偏好,而农村地区风险高、收益低,风险和收益不能平衡,加上国家的重工业化战略,致使大量的金融资源集聚城市,而在农村则显的相对稀缺。特别是改革开放以来,由于我国的社会主义市场经济体制的逐步建立,刺激了金融资本向收益率高的大城市、大项目集聚,同时也导致大量的农村金融资源流入城市,加速了城乡差距,使二元结构的矛盾更加突出。但是,这也从另外一个方面说明了增加农村金融规模总量对农村经济增长、农民增收、缩小城乡收入差距有一定的推动作用。2.结合协整方程、Granger因果关系检验和脉冲响应分析,我们还可以发现金融发展效率与城乡收入差距呈负相关关系,即金融发展效率对城乡收入差距有缩小作用,但这种收缩作用只是在一定时期内存在的,相关的脉冲响应函数曲线证明了这一点。根据Granger因果关系检验,我们还可以发现金融发展效率是城乡收入差距的直接原因并不是一开始就表现出来的,它是在一定时期之后才有显著的表现。本文认为,金融发展效率对城乡收入差距具有