中国农村金融发展对农村内部收入差距的影响_基于VAR模型的分析.pdf

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1、中国农村金融发展对农村内部收入差距的影响*基于 VAR 模型的分析张敬石郭沛(中国农业大学经济管理学院 北京 100083)内容提要改革开放以来，随着中国农村居民总体收入的大幅度提高，农村内部收入差距问题日益严峻。影响农村内部收入差距的因素很多，农村金融作为直接关系到农户生产的外在资本工具，其规模和运行效率与这种内部差距可能存在某种关系。本文试图使用中国 20002008 年分省面板数据对这一关系进行验证。通过面板 VAR 模型和脉冲响应函数分析表明，农村金融规模扩大会加剧农村内部收入差距，而农村金融效率提高能够缓解农村内部收入不平等程度。关键词农村金融发展农村内部收入差距面板 VAR 模型基

2、尼系数一、引言改革开放以来，中国所取得的经济成就令世界瞩目。分配作为经济再生产中的重要一环，一方面受到生产的制约，同时也对再生产有着不可忽视的反作用;随着经济总量的扩大，经济产出的分配越来越受到关注。就中国而言，收入差距包括城市内部收入差距、城乡收入差距以及农村内部收入差距。从 1990 年代开始，中国经济腾飞实际上加大了整体收入差距，但其收入差距主要由于城乡收入差距所导致(李实，1999)，农村内部收入差距相对较小。进入 21 世纪后，城镇化进程不断加快，农村内部差距也在不断扩大。笔者使用统计数据计算可知，2000 年农村内部收入的基尼系数为 0.28，2008 年则为 0.35，可见农村内

3、部收入差距总体上呈不断上升趋势。在农村内部差距总体不断上升的同时，中国不同地区、不同省份的收入差距也体现出差异性。就东部、中部和西部三大经济带而言，不同经济地区收入差距的程度和趋势各不相同，如表 1 所示。这种差异性和不同省份间城市化进程以及各地金融发展状况存在一定关系。本文以此为背景，拟通过对近 9 年来分省数据进行模拟分析，找出中国农村金融对农村内部收入差距的影响方向和程度。43农业技术经济2011 年第 1 期感谢世界银行 Inessa Love 博士提供的关于面板数据 VAR 模型在 STATA 中的语言程序。郭沛系本文的通讯作者作者通过对 中国农业统计资料 中各地区农民人均收入按村分

4、组的数据整理计算所得。下文中所使用分省农村内部基尼系数的计算也是通过该年鉴中按村分组的分省数据计算所得表 1中国农村内部收入差距变化情况按地区分组省份2000 年基尼系数2008 年基尼系数基尼系数变化率(%)东部天津0.1680.09245.101东部海南0.2140.2192.369东部河北0.1950.28043.643东部浙江0.3150.3294.330东部山东0.1260.16833.741东部黑龙江0.2110.33056.642东部吉林0.2180.2274.329东部广东0.2300.29227.166东部辽宁0.2910.19134.465东部上海0.3270.27515.

5、799东部江苏0.1690.1577.019东部北京0.2760.23116.513东部福建0.1730.21926.830中部湖北0.1650.24447.858中部湖南0.2270.33949.570中部江西0.1900.31766.984中部安徽0.1530.21037.692中部河南0.1450.22555.652中部山西0.2530.33331.598西部青海0.2170.2264.231西部甘肃0.2400.27213.386西部重庆0.1880.22217.855西部云南0.2530.2443.382西部四川0.1980.2158.453西部广西0.2140.16721.673西

6、部新疆0.2780.2997.410西部宁夏0.3180.27613.452西部陕西0.2190.2085.107西部贵州0.1830.1851.184西部内蒙古0.2580.30618.703二、文献回顾关于收入差距的研究，必须提及库兹涅茨的“倒 U”假说，即经济发展和收入分配差距呈“倒 U型”。库兹涅茨通过引证当时有关国家前后跨度 70 余年的统计资料提出该假说。随着各国经济发53张敬石等:中国农村金融发展对农村内部收入差距的影响对库兹涅茨“倒 U 型”假说的介绍主要参考了陈宗胜.经济发展中的收入分配.上海三联书店出版社，1991:43 47展，收入分配问题吸引着越来越多的经济学者，早期研

7、究主要集中于收入差距和经济增长关系的探讨，主要是通过利用数据统计和处理方面的优势检验二者的“倒 U”假说。在国外相关研究中，Rob-inson(1976)基于数学推导论证了“倒 U 现象”的必然性，被称为“罗宾逊经典结论”。1960 年代至1970 年代的研究大多支持了库兹涅茨假说。在统计资料方面，首先进行大规模国别资料分析的是Adelman 和 Maurice，他们于20 世纪60 年代末和70 年代初收集了43 个国家的资料，第一次为收入相对差距研究提供了大量的经验数据，其结果证实了“倒 U”现象的存在。1980 年代以后一些学者加入了对新兴发展中国家的思考，根据亚洲“四小龙”的发展经验，

8、对库兹涅茨假说逐渐持否定观点，如西方学者费尔茨(G.S.Fields)认为即使早期阶段也不必然伴随着收入差距的恶化。在国内相关研究中，陈宗胜(1994)较早采用实证分析方法对公有经济发展中的收入差距变动规律进行了较为系统和深入的研究，提出了“共有经济收入差别倒 U 理论”假说。一些学者自 1990 年代中期以来一直关注中国收入分配问题(李实、赵人伟 1999，李实、赵人伟、张平，1998)，其实证分析不同于库茨涅兹“倒 U型”假说:随着经济发展，中国收入差距在持续扩大，到了 1990 年代中期居民收入分配差距已经达到相当高的程度。另一些研究则将总体收入差距进行分解并进一步研究影响收入差距的因素

9、。李实等人利用 1988 年和 1995 年两次住户收入调查对中国收入差距进行了分解分析。通过泰尔指数分析发现 1988 年全国收入差距的 40%左右来自于城乡之间的收入差距(Gustafsson and Li Shi，1998);关于农村内部收入差距的研究，李实等学者认为非农收入是导致农村收入差距加大的主要因素。由于农村内部不同地区之间非农产业发展不平衡，而非农收入分配高度不均等，导致随着农村非农收入份额的不断增加，农村内部农业户与非农户之间收入差距也不断扩大(朱玲，1994;卡恩等，1994)。其他一些学者通过运用省级或者农户微观数据考察了农村内部收入差距的影响因素。万广华等(2005)构

10、建了运用农户数据的回归分解框架研究了农村收入不平等，回归结果表明地理位置是影响收入不平等的突出因素，但对于解释收入不平等总量并不重要;资本在收入不平等中显出很重要的作用。具体到金融发展和收入分配差距方面的研究，主要集中在对整个金融发展或者农村金融发展对于城乡收入差距的影响上。章奇、刘明兴、陶然(2003)利用各省 19781998 年数据对银行信贷和城乡收入分配之间的关系进行了分析。结果发现，控制其他因素后，以全部国有及国有控股银行信贷水平所衡量的金融中介发展显著拉大了城乡收入差距。姚耀军等(2005)利用基于条件误差修正模型的协整检验方法以及边限检验法，证实城乡收入差距与金融非均衡发展存在协

11、整关系，金融非均衡发展是城乡收入差距的 Granger 原因。姚耀军等人还发现城市化水平与城乡收入差距负相关且前者是后者的Granger 原因。位志宇、廖士光等(2007)基于 19802005 年统计数据，首先利用协整检验分析了中国自 1980 年以来城乡收入差距、农业贷款和乡镇企业贷款之间的交互影响情况。结果显示，乡镇企业贷款增加有助于缩少城乡收入差距，而农业贷款增加对城乡收入差距缩小起到了抑制作用。张立军、湛泳(2006)运用中国农村 19782004 年相关数据分析了农村金融发展与城乡收入差距之间的关系，发现农村金融发展扩大了城乡收入差距，原因主要是农村资金不断外流和非正规金融不规范发

12、展加剧了城乡收入差距。基于以上文献梳理，可以发现大量实证研究表明资本对于收入差距的贡献很明显，金融作为影响资本形成的重要工具在收入差距的实证回归中的确是比较显著的影响因素之一。作为发展中国家，中国城乡二元结构以及金融逐利与风险规避的天性，必然会造成整体金融发展程度越高则城乡收入差距越大。既然整体金融发展会加大城乡收入差距，那么直接关系到农村地区的资本形成进而影响农村经济产出的农村金融发展对农村内部收入的差距具有什么影响呢?对于这一问题，实证分析很少。本文在借鉴前人研究的基础上，基于中国 20002008 分省数据估计面板 VAR 模型的脉冲响应函数和方差分解，从而试图对二者的关系进行分析。63

13、农业技术经济2011 年第 1 期三、理论基础(一)相关概念界定麦金农和肖指出，金融深化包括三个层次:一是金融增长，即金融规模不断扩大，该层次可以用指标 M2/GNP 或 FIR 来衡量;二是金融工具、金融机构的不断优化;三是金融市场机制或市场秩序的逐步健全，金融资源在市场机制的作用下得到优化配置。由于本文研究的时间跨度内并不足以体现中国农村金融市场体制或者市场秩序发生实质性变化，故本文定义的农村金融发展包含农村金融规模和农村金融效率两个方面。文中使用的农村居民收入则是指中国农村地区居民年收入。农村经济发展水平使用各省农村地区 GDP 值，但是由于数据可得性问题，文中使用其他数值替代，后文有详

14、细说明。(二)农村金融影响农村内部收入差距的途径农村内部收入差距扩大归根结底是农村家庭收入分化，即不同家庭收入差别不断扩大的外在表现。经典的生产函数为 F=Af(K，L)，随着对 A 的认识不断深化，中国农村家庭的纯收入可以表示为:y=Pf(A，K，L)c(K，L)。由生产函数的性质可知，在一定规模范围内，产出 f(A，K，L)是资本K 的增函数。由于农村家庭是市场价格的接受者，故其总收入 Pf(A，K，L)也是资本 K 的增函数;同时，成本函数中 C 也随着 K 的增加而增加，由此，对于 K 在一定条件下对于纯收入的影响方向不能轻易定下判断。对于本文的研究，农村金融通过农户的借贷行为影响着农

15、户家庭的资本积累，进而影响产出和纯收入，从而对农村内部的收入差距有一定的关系。(三)面板数据 VAR 方法自 Sims(1980)首次提出向量自回归(VAR)模型以来，向量自回归模型已经获得了广泛应用。由于 VAR 回避了结构模型设定，在经济学理论不足以指出变量之间的动态关系、估计模型及做外推可能遇到内生解释变量问题时，VAR 模型是很好的解决办法。但是，随着模型中变量数的增加，VAR 模型中待估参数也会成倍增加，因此具有较大样本观测值时才能有效地估计模型参数。面板数据的优势之一就是可以获得更多样本观测值。因此，PVAR 作为面板数据与 VAR 的结合，在相关问题的分析中得到了广泛应用。本文使

16、用了中国 20002008 年的分省数据。一方面，由于中国处于经济转轨时期，经济结构自改革开放以来已经发生了很多转变，而 VAR 模型不适合长期数据估计;另一方面，所使用数据时期跨度不大，尽量保证数据可得性与前后统计口径的一致性。虽然时间序列少，通过使用分省面板数据可以快速增加样本容量，只要估计方法选择合适就能得到一致和有效的估计。面板 VAR 主要由三部分组成:第一是面板矩估计(GMM)，说明变量之间的回归关系;第二是冲击反应图，通过动态冲击反应图观察变量对冲击的反映情况;第三是误差项的方差分析。由于方差分解可以直接从第二个过程得到，所以本文主要分析前两个过程。四、数据描述和经验方法本文选取

17、 20002008 年全国各省农村内部基尼系数(Gini)、农村金融发展规模(FD)、农村金融效率(FEE)以及城镇化率(NR)共同构建面板数据 VAR 进行分析。具体指标设置如下:中国农村内部基尼系数是根据 Gini 系数定义，通过 STATA 程序逐年分省计算得出;对于 i 省，农村金融发展规模FDi=i 省金融资产总量/i 省农村 GDP。考虑到数据的可得性，使用各省农林牧副渔总产值代替GDP，这一替代变量虽然和真实农村 GDP 不尽相同，但是在很大程度上有理由相信至少二者的变化趋势是一致的，因此可以替代。使用有统计数据的正规金融情况来反映当地的金融发展情况。由于73张敬石等:中国农村金

18、融发展对农村内部收入差距的影响农村信用社在农村地区贷款市场份额很大，因此本文使用各省信用社贷款数据和各省农林牧副渔总产值之比反映各省农村金融规模*。农村金融效率指标 FEE，本文使用农村信用社存贷比表示，反映了农村金融将存款转换成贷款、有效周转利用资金的能力。城镇化率 NR 使用各省非农业人口比例。除特殊说明外，本文数据均来自中国统计年鉴(20012009 年)、中国金融统计年鉴(20012009 年)，中国农业统计资料(20012009 年)以及中国人口统计年鉴(20012009年)，文中使用数据均未作特殊处理(Gini 系数除外)。本文共使用 30 个省份 9 年的数据(西藏除外)。五、实

19、证检验结果与分析(一)单位根检验变量之间存在协整关系、因果关系以及建议 VAR 模型的前提是所有变量服从单阶单位根过程。常用的单位根检验方法为 Dickey 和 Fuller 于 1974 年提出的 ADF 检验法。本文利用 EVIEWS 6.0 软件分别对各变量的水平之和一阶差分进行 ADF 单位根检验。其中检验过程中滞后项的确定采用AIC 原则。在 ADF 检验中存在一个问题，即检验回归中包括常数、常数和时间趋势、或者二者都不包括。选择标准为:如果序列好像包含有趋势，序列回归中应有常数和趋势;如果序列没有表现任何趋势且有非零均值，回归中应仅有常数;如果序列在零均值波动，二者都不包括在检验回

20、归之中。所以在笔者的检验中采取如下的选择。表 2各个序列的单位根检验过程变量ADF 检验检验类型滞后长度P 值Gini0.1419趋势项和常数项20.5564Gini3.1108常数项10.0009FD2.0521趋势项和常数项20.9799FD3.7219常数项11.0001FEE0.5649趋势项和常数项20.2861FEE5.6745常数项10NR0.034趋势项和常数项10.5136NR5.3182常数项10从表2 检验结果可以看出，基尼系数 Gini 和金融发展规模 FD、农村金融发展效率 FEE、城镇化率NR 是同阶单整的，所以可以做面板协整检验，其面板协整关系 Kao 检验结果显

21、示 ADF 统计值为4.7252，在 1%显著条件下存在协整关系。(二)基于面板数据 VAR 模型的脉冲响应函数分析与方差分解本文采用面板数据向量自回归方法。一阶滞后的面板 VAR 模型形式为:yit=i+t+1yit 1+2yit 2+it，其中 yit=(Giniit，FDit，FEEit，NRit)T是基于面板数据 4 1 的变量向量，i 代表不同的省83农业技术经济2011 年第 1 期*从 2005 年开始，上海与北京地区的某些信用社已经转变为农村商业银行或农村合作银行，因此其中 9 个数据欠缺。笔者使用该地区过去历年的均值进行填补，这在一定程度上可能影响了估计结果，但趋势不变份，t

22、 代表年份，1和 2分别是滞后期不同的变量的系数矩阵。i是4 1 的各省效应向量，t是4 1的年效应向量。本文的面板 VAR 估计参考了世界银行 I.love 关于 Panel VAR 的 STATA 中使用的程序语言和操作步骤。第一步先在面板数据上估计 VAR。首先本文先消除模型包含的固定效应。运用横截面上的均值差分去掉年效应。本文借鉴使用 I.love 提供程序包中的 Helmert 过程处理，即前向均值差分。此时GMM 方法可以得到系数的有效估计，结果如表 3。表 3面板数据 VAR 估计结果h_Ginih_FDh_FEEh_NR变量b_GMMt_GMMb_GMMt_GMMb_GMMt_

23、GMMb_GMMt_GMML.h_Gini1.34951.87102.99570.19695.99140.34720.18230.4229L.h_FD0.16090.25381.13311.01710.97370.81130.00490.2196L.h_FEE0.24400.54500.14350.14250.07020.06890.00790.4840L.h_NR0.52570.11722.91810.39052.49390.30060.71273.2988L2.h_Gini0.28491.64260.72850.22491.00720.25760.02890.3175L2.h_FD0.11

24、350.53060.08240.17850.25690.53030.00060.0624L2.h_FEE0.00370.26360.10950.41510.21090.72990.00020.4456L2.h_NR0.26600.31230.19440.10561.11920.52970.03900.3690注:使用 STATA11 计算整理所得。b_GMM 表示 GMM 估计系数，t_GMM 表示 GMM 估计系数的 T 检验值从以上回归结果可以看出，在 Gini 作为依赖变量时，农村金融发展规模 FD 对 Gini 有正面影响，滞后一期和滞后两期 FD 系数分别是 0.1609 和 0.1

25、135，说明农村金融规模越大，对基尼系数有正向影响，即农村内部间收入差距反而加大。但是农村金融效率 FEE 对依赖变量 Gini 的影响是反向的，为 0.244;滞后二期 FEE 对于当期 Gini 影响已经很微弱，该系数为 0.0037，意味着随着农村金融效率的不断提高，能够降低农村内部收入差距的程度。第二步估计脉冲-响应函数。它可以描述某一变量的正交化新生(Innovation)对系统中每一个变量的影响。其中 Choleski 分解排序意味着后面的变量同期和滞后期都受到前面变量的影响，前面变量只受到后面变量滞后期的影响。本文的变量顺序是 Gini、FD、FEE、NR。文中将 NR(城镇化率

26、)作为相对最外生变量，是因为 NR 更多地受到其他经济因素甚至政治因素的影响。最后，蒙特卡罗模拟给出脉冲-响应函数 5%95%的置信区间。从图 1 可知，Gini(基尼系数)对滞后 FD(金融发展规模)的冲击反应为正，且滞后期越长而影响越小。正规金融规模发展(文中使用农村信用社规模代替)对基尼系数的影响为正，说明农村正规金融的单纯数量扩大会加大农村内部收入的不平等性。这一点与笔者在理论部分的怀疑是一致的，农村正规金融规模虽然扩大，但是可能由于体制等原因被少部分强势群体所享用，反而加大农村内部收入的不平等。但是 Gini 对滞后 FEE(农村金融效率)和 NR(城镇化率)的冲击反应为正，这种影响

27、会随着滞后期越长而变得越小。这些结果说明，农村金融效率提高应该是使得更多资金能够被广大农户所利用，因此正规金融可以减轻不断加剧的农村内部收入差距。另外，城镇化率提高也会降低农村内部收入差距，这一点与文献回顾中所提到的实证观点相一致。如何将这些影响分离并确切地量化城镇化率93张敬石等:中国农村金融发展对农村内部收入差距的影响注:使用计量软件计算得到，蒙特卡洛模拟 500 次，置信区间为 5%95%图 1变量冲击反应对农村收入差距的影响途径，需要做出进一步研究，本文则主要关注农村金融发展和基尼系数之间的关系。从表 4 的方差分解结果看，农村金融发展规模和效率的冲击对 Gini 比较明显，在第 10

28、 期和第 20期分别为 72%和 77%，这也说明将农村金融从影响收入分配的众多因素中分离出来是有意义的，进一步研究农村金融影响农村内部基尼系数的途径很有必要。表 4面板模型方差分解指标sGiniFDFEENRGini100.90440.00980.07070.0151FD100.72030.16760.05640.5568FEE100.77920.10880.06370.0483NR100.50230.02750.04980.4205Gini200.86910.19510.08280.0286FD200.82760.05220.07990.0403FEE200.84080.03950.815

29、70.0381NR200.68380.020670.72300.2232注:使用 Stata 11 通过蒙特卡洛模拟 500 次获得冲击反应六、结论和进一步的讨论本文以基尼系数指标衡量中国农村内部收入不平等程度，使用面板数据的向量自回归方法对金融规模发展、效率和农村内部不平等程度的关系进行研究。从实证结果看，农村金融规模发展对农村内部收入差距有加剧的作用，而农村金融效率提高又能缓解农村收入不平等程度。本文为进一步研究也提供了一些思考。通过 PVAR 模型说明了农村金融的发展和内部收入差距的影响，但是这一影响的具体路径如何、如何通过数据对这一路径进行实证分析是未来研究要进一步解决的问题。参考文献

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