我国农村金融发展对城乡收入差距的影响研究

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Theoretical Research理论研究

 2021 年 第 1 5作者简介:陈志海,男,硕士,齐鲁工业大学(山东省科学院)金融学院。 朱 宏,女,本科,济钢国际融资租赁有限公司,经济师,会计师。项目来源:教育部规划基金项目“农民金融素养的可持续减贫效应及机制研究”(20YJA790096);山东省社会科学界联合会金融应用重点研究项目“基于大数据的后2020金融扶贫风险防范机制研究”(2020-JRZZ-07)。我国农村金融发展对城乡收入差距的影响研究陈志海 朱 宏 (齐鲁工业大学,山东济南 250353;济钢国际融资租赁有限公司,山东济南 250353) 摘 要:基于我国扶贫战略从消除绝对贫困转向相对贫困、城乡居民收入差距高位徘徊的现实背景,研究农村金融发展对城乡收入差距的影响具有重要的现实意义。文章采用2010-2018年中国省级面板数据,利用固定效应模型进行检验。研究发现,我国农村金融发展与城乡收入差距存在显著倒“U”型非线性关系,异质性检验发现东部、中部地区的倒“U”型关系显著存在,但西部地区不显著。研究结论的政策含义在于促进农村金融发展、构建解决相对贫困的长效机制。关键词:金融发展;收入差距;金融非均衡;倒U型中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:10093109(2021)1000505一、引言2020年是决胜脱贫攻坚战的最后一年,我国减贫工作取得重大进展,农村居民收入较快提升,但城乡收入差距依然高位徘徊,相对贫困问题逐渐成为我国扶贫工作的新挑战[1]。目前我国金融快速发展,其对收入的作用越来越突出,由于城乡金融资源非均衡以及农村地区存在的 “精英俘获”、政策瞄准不到位等原因,金融发展对于城乡居民收入的影响程度不一。故在我国扶贫战略从消除绝对贫困转向相对贫困、城乡居民收入差距高位徘徊的现实背景下,农村金融发展的作用及作用的程度是个值得研究的问题。本文在已有研究的基础上,探讨我国农村金融发展水平与城乡收入差距之间的关系,并确定两者之间存在何种关系?各个区域之间是否存在差异?本文通过实证得出,我国农村金融发展对城乡收入差距存在显著的倒U型影响,并且各个地区之间存在差异。根据实证结果,分析产生倒“U”型影响的原因并找出其路径,进而促进农村金融发展、构建解决相对贫困的长效机制。二、文献综述基于农村金融的理论和实践,国内学者针对农村金融和城乡收入不平等问题展开了富有成效的研究。整体上相关研究可以总结为两个方面:首先,我国金融发展水平呈现非均衡现象,这是由我国城乡二元体制决定的。其中,闫瑞增等(2018)认为我国在金融规模、结构、效率等方面存在差异,其中城乡之间差异最明显,金融资源主要聚集在城市[2]。许铭晖(2017)则认为我国城乡金融普遍发展不均衡,主要表现在金融资产规模、金融机构经营能力以及经营网点数量等方面[3]。罗丽丽和彭代彦(2016)利用固定效应模型,分析了城市偏向对城乡收入差距的影响,发现我国城乡二元结构更多地促进了城市的发展,城镇居民受益更多[4]。彭苑(2010)认为我国金融发展战略存在城市偏向,这种现象一直存在,造成城乡金融配置不均,导致城乡金融发展水平差异较大[5]。其次,对于金融发展与城乡收入差距之间的关系,已经有不少学者对其进行了研究,结论主要有三个方面:扩大、缩小及非线性关系。但针对于我国农村金融发展,城乡收入差距的变动主要从扩大和缩小两方面出发。陈敏等(2017)利用协整检验方法以及自回归分布滞后模型,发现中国农村金融发展水平的提高扩大了城乡收入差距[6]。任明珠(2015)通过对中国31个省区市的面Theoretical Research理论研究

 2021 年 第 1 6板数据进行实证分析,得到金融发展会加大了城乡收入差距的结论[7]。许书杰和于雯等(2017)认为农村金融发展水平通过影响经济增长这一机制,对城乡收入差距产生负作用[8]。孟兆娟(2014)发现农村金融发展能够在一定程度上缩小城乡收入差距,并且对不同区域而言,东西部影响显著,而中部地区不显著[9]。通过以上文献可知,我国金融发展呈非均衡状态,城乡之间存在巨大差距,并且我国金融发展对城乡收入差距存在显著影响,但对我国农村金融发展与城乡收入差距之间关系的研究中,对倒U型关系研究不多。因此本文从探讨我国农村金融发展与城乡收入差距之间是否存在倒U型关系出发,分析其对城乡收入差距影响原因及路径,并判断是否存在区域差异,进一步探索我国农村金融发展的方向。三、数据与模型(一)数据说明本文的数据主要来源:《中国金融统计年鉴》、《中国农村金融服务报告》、国民经济与社会发展统计公报等。采用我国2010-2018年30个省、自治区、直辖市的面板数据,由于数据缺失,未包括西藏、香港、澳门和台湾地区。并将样本数据根据区域分为东部、中部和西部①。(二)实证模型本文借鉴王爱萍、胡海峰等(2020)[10]的做法,构建实证模型来探究我国农村金融发展对城乡收入差距的影响,实证模型如下: (1)其中为被解释变量;为解释变量;为金融发展水平的平方项;为本文选取的一系列控制变量。本文使用stata15进行回归分析。(三)指标选取城乡收入差距()为被解释变量。有的研究用城乡基尼系数来代表一个地区的城乡收入差距,本文根据数据的可得性,采用城乡居民人均可支配收入之比来代表地区的城乡收入差距。农村金融发展水平()为解释变量。地区的涉农贷款规模反应了该地区金融业对于“三农”的贷款支持力度,比较全面的考察了农村信贷水平。故选取涉农贷款规模和地区生产总值的比值来代表农村金融发展水平。并取金融发展水平的平方项()。选取作为控制变量。其中,人力资本水平(),根据余吉祥(2013)对人力资本的计算公式计算[11]。变量符号和变量含义如表1所示。表1 主要变量列表

(四)变量的描述性分析由表2可知我国的城乡收入差距很大,均值达到了2.696,且城乡收入差距呈现地区差异。农村金融发展水平当中,西部最高,东部最小,这可能是由于西部地区各省份是农业大省涉农贷款比较多,且地区生产总值不高,故金融发展水平较高。而且我国农村金融发展水平地区差距也很大,最小的值0.0482为上海市,最大的值0.876为甘肃省。其他指标方面,由于篇幅有限不做过多解释。 ①东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、广东、山东和海南;中部地区包括吉林、黑龙江、山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部地区包括广西、四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆和内蒙古。变量名称变量符号变量含义城乡收入差距gap城镇居民人均可支配收入/农村居民人均可支配收入城市偏向型金融发展指标fd涉农贷款/年末贷款余额人力资本水平edu受教育水平产业结构dsbl第二、三产业增加值/地区生产总值对外发展水平open进出口总额/地区生产总值政府财政支出水平fiscal地方财政支出/地区生产总值固定资产投资率tzl固定资产投资额/地区生产总值Theoretical Research理论研究

 2021 年 第 1 7表2 主要变量描述性统计

四、实证结果(一)基准回归结果下面结合实际数据考察,基准回归结果如表3所示。根据豪斯曼检验结果(p值为0.0106,拒绝原假设),选择固定效应的估计结果,故本文选择估计方程(3)来分析。从表3估计方程(3)可得,在1%显著水平下,农村金融发展水平一次项的系数为1.634,其平方项的系数为-1.104,说明农村金融发展水平对城乡收入差距的存在倒U型影响,通过计算可以估算出临界值为0.74。在临界值之前,我国农村金融发展初期,金融资源难以落实分配,存在精英俘获、资金利用率低等现象,金融资源只对少数人产生了影响,农村内部的收入差距拉大,进而城乡收入差距变大;临界值之后,随着农村经济的发展,农村金融发展水平也逐渐提升,农村居民对金融知识的了解加深,并且政府优化了农村地区的政策瞄准,瞄准有能力也有实力的农民群体,辅之相对应的知识教育和技能培训,农村居民收入得到提升,金融发展缩小城乡收入差距。究其原因。从金融需求方来看,发展初期,由于农民闲散资金微少,对于信贷需求较大,但由于金融资源的逐利性以及农业本身的脆弱性,金融机构缺少对农村的信贷支持,并且由于“精英俘获”等现象的存在,资金落实不到位,农民也缺乏利用机会;随着金融发展水平的提升,农民得到的信贷增加,资金配给也趋于平衡,再加上农民的金融信贷知识的普及,其对于资金的利用更加合理,从而提升自身收入。从金融供给方来看,发展初期,商业银行由于自身利润以及城市资金需求等原因,很难以农村为主要放贷对变量样本数平均值标准差最小值最大值全国东部中部西部gap2702.6962.4232.5103.1040.4531.8454.074fd2700.3670.2860.3520.4580.1750.04820.876fd22700.1650.1120.1370.2380.1500.002330.768edu2709.2779.8729.2198.7240.9077.58012.90dsbl2700.9000.9300.8860.8800.05160.7370.997open2700.2820.5750.1110.1130.3250.01611.581fiscal2700.2450.1790.2170.3300.1020.1050.623tzl2700.7910.5950.8410.9500.2490.0864

1.475象,再加上农业生产周期长,生产利用率低,以及生产风险大等原因,支持农村信贷令商业银行难以维持资金安全性,故对农村的信贷支持较少;随着城市市场的逐渐饱和,各大商业银行把目标瞄准了我国广大的农村地区,再加上国家政策对于农村地区的倾斜,农村金融资源供给得到强烈支持,信贷增加,有效的外部融资途径得到扩展。表3 基准回归结果

注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%显著水平拒绝原假设。(二)稳健性检验首先采取剔除极端样本来进行稳健性检验,我国各个地区的经济发展水平不一致,呈现出东部发达、中西部欠发达的现象,各个地区金融发展所处的阶段也不同,把农村金融发展水平前10%以及农村金融发展水平后10%剔除,能够体现数据的平稳性。其次借鉴王爱萍(2020)年的做法,将样本中的省份分为有贫困县和无贫困县。估计方程(1)(2)(3)(4)估计方法OLS混合OLSFEREfd0.720***1.634***1.634***0.976**(4.76)(3.85)(3.85)(2.49)fd2-1.104***-1.104***-0.627*(-3.09)(-3.09)(-1.84)edu-0.014-0.014-0.001(-0.38)(-0.38)(-0.03)dsbl-0.791-0.791-0.270(-0.91)(-0.91)(-0.36)open-1.010***-1.010***-0.810***(-9.02)(-9.02)(-8.25)fiscal0.820*0.820*1.146***(1.66)(1.66)(2.84)tzl-0.188***-0.188***-0.236***(-3.15)(-3.15)(-4.02)Constant2.432***4.592***3.739***3.195***(39.55)(4.92)(4.42)(4.40)Observations270270270270控制省份NOYESNONO控制年份NOYESYESYESHausman 检验19.920.0106(p值)R-squared0.0780.9540.765R20.07450.9450.719.F检验值22.66105.648.72.Number of number30