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摘 要 ：本文基于动态Panel Data模型,对1991年-2012年间的面板数据进行了检验.研究结果表明：金融发展显著的扩大了收入差距；此外,本文还参考了影响收入差距的多方面因素,有证据表明：劳动者受教育程度的提高与地方保护扩大了收入差距；而经济发展与收入差距则呈负相关关系.
关 键 词 ：金融发展；收入差距；动态Panel Data模型
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）06-0-03
一、引言
经过多年金融体制改革,中国金融发展取得了长足进步.改革初期, 远小于 ,经济货币化程度（ ）只有31.8%,到2012年,经济货币化程度已超过180%,货币化程度甚至超过了美国和日本等发达国家.但与此同时,中国的收入分配差距也在逐年扩大.城镇居民人均可支配收入达到了21809.78元,而同年农村居民的人均年收入仅为6977.29元.城镇居民与农村居民的人均实际收入比率高达3.126,城乡收入差距逐年扩大.有研究认为,金融发展与收入差距之间存在相关关系.如果金融发展能在促进经济增长的同时改善收入分配,那么推动金融深化将对中国可持续发展产生极为重要的意义.
本文旨在检验中国金融发展对收入分配的影响.主要从文献综述、计量模型介绍与数据来源说明,计量分析及结论与政策建议几个部分进行阐述和论证.
二、文献综述
Greenwood和Jovanovic（1990）注意到金融发展对收入分配的影响,开创性研究二者之间的关系,构造动态模型,研究结果认为：经济发展早期,穷人和富人收入差距逐渐扩大；经济发达阶段,收入分配差距逐渐缩小,最终收入分配会收敛到一个平等水平.Townsend和Ueda（2003）改进了GJ模型,他们研究结论表明,金融发展显著影响了收入分配,并指出金融发展与收入差距的关系遵循库兹涅茨倒U型曲线.刘敏楼（2006）通过对中国地区截面数据分析指出,中国金融与收入分配差距呈现“倒U型”关系.许平详（2011）也通过对中国省级面板数据分析指出,金融控制与收入分配呈现“倒U型”关系.
但是,也有不少学者认为金融发展与收入分配差距之间的“倒U型”关系在中国并不成立,金融发展显著且持续地扩大了收入差距.章奇、刘明兴等（2003）运用1978年到1998年间省级数据进行检验.发现中国的金融发展显著地扩大了城乡收入差距.姚耀军（2005）基于VAR模型及其协整分析,利用Granger因果检验对金融发展与城乡收入差距的关系做出实证检验,表明,金融规模与城乡收入差距具有双向的Granger因果关系,金融发展规模扩大了城乡收入差距.叶志强、陈习定和张顺明（2011）运用中国1978年到2006年间省级数据,用面板数据模型分析方法,研究结论也表明金融发展扩大了收入差距.
也有研究认为金融发展能够缩小收入差距.如,Levine和Kunt（2004）用跨国数据,实证研究,证实金融发展能显著提高经济增长,减少贫困人口,缩小收入差距.汪建新、黄鹏（2009）运用1999年到2007年的省级面板数据分析,研究指出,金融发展有利于优化资源配置效率,缩小城镇居民间收入差距.
综上研究,以往研究主要是建立在GJ模型基础上,对金融发展与收入差距的关系做实证研究.即使选用相近时期数据,由于选取计量方法不同,指标差异较大,形成研究结论差异也较大.为了使本文研究结论更有说服力,本文运用动态Panel Data模型,从省级层面考察金融发展以及其它因素对收入分配的影响.由于中国各省金融和经济发展状况都有差异,而面板数据能包含较多信息,所以本文将运用面板数据,这样的研究结论更稳健,同时通过考察影响收入差距的多方面因素,能使我们做出更全面的分析.
三、计量模型与数据来源
1.计量模型
过去研究主要是运用时间序列模型和静态面板模型分析金融发展对收入差距的影响,这两种模型没有考虑到金融发展对收入差距的累积效应,基于此,本文参考Clarke,Gee R.C Lixin Colin Xu and Heng fu Zou（2006）对金融发展和收入差距的研究,设定动态Panel Data模型如下：
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（1）
在（1）式中,i等于1,2,3,... ,28,代表了中国28个省；t等于1,2,3,... ,21,代表了考察的各个年度（1991年至2012年）.GDPi,t代表i省在t年的收入差距, LnGDPi,t为收入差距的对数值；FDi,t代表i省在t年的金融深化程度,LnGDPi,t为金融深化程度的对数值；GDPi,t代表i省在t年的人均GDP,LnGDPi,t为人均GDP的对数值；IRi,t代表i省在t年的一年期贷款利率；EDUi,t代表 i省在t年的人均受教育程度,LnEDUi,t为人均受教育程度的对数值；GOVi,t代表i省在t年地方政府对地方发展的支持程度,LnGOVi,t为此指标的对数值；ηi所度量的是各截面单元的个体差异；μi,t为随机扰动项.
2.数据说明
本文所使用的变量涉及金融发展、金融政策、收入差距、政府在经济中的影响、劳动者的受教育水平和经济增长六个方
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表1 各变量的详细统计性特征
IR LNEDU LNFD LNGOV LNGAP LNGDP
Mean 2.4416 1.9927 -0.0334 -1.9061 0.9884 8.2452 Median 3.9181 2.0019 -0.0391 -2.0200 0.9975 8.1877
Maximum 11.8600 2.4135 0.9496 0.0962 1.5599 10.1582
Minimum -15.9200 1.5278 -0.6062 -3.0124 0.2226 6.6792
Std. Dev. 5.2681 0.1582 0.2764 0.5724 0.2374 0.7788
Skewness -1.5743 -0.1861 0.3127 0.7914 -0.0844 0.3535
Kurtosis 5.3041 3.2567 3.0701 3.2345 2.9785 2.3450
Jarque-Bera 372.9642 5.0071 9.7008 62.7204 0.7091 22.7571
Probability 0.0000 0.0818 0.0078 0.0000 0.7015 0.0000
Sum 1435.64 1171.71 -19.64 -1120.81 581.18 4848.20
Sum Sq. Dev. 16290.87 14.69 44.83 192.33 33.08 356.00
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Observations 616 616 616 616 616 616
四、计量分析
1.单位根检验
与时间序列单位根检验不同,面板数据平稳性检验还未完全成熟,为了使检验结果更加可靠,本文将采用Im-Pesaran-Skin检验、Fisher-ADF检验以及Fisher-PP检验三种方法对变量进行检验.根据检验结果,在10%的显著水平下,LnGap、LnFD、LnGDP、IR、LnEDU、LnGOV都拒绝了存在单位根的原假设,即所有变量均为平稳序列.
2.回归及检验
本文运用Eviews6.0对式（1）进行广义矩估计,考虑到滞后阶数为1阶时,各参数估计值的t检验较为显著,本文选择滞后1阶估计.估计结果见表2,根据表中计算的J统计量值,再计算Sargan统计量对应的p值远大于0.05,表示5%显著性水平,模型估计选用的工具变量合适.
表2 金融发展对收入差距影响的估计结果
变量 系数 标准差 t统计量 p值
LNGAP（-1） 0.481293 0.087554 5.497116 0
IR -0.0092 0.004494 -2.04726 0.0412
LNEDU -0.55432 0.157217 -3.5258 0.0005
LNFD 0.201087 0.082263 2.444448 0.0149
LNGOV 0.114553 0.105042 -2.16886 0.0306
LNGDP -0.17267 0.041551 -4.15568 0
C 2.637745 0.321632 8.201127 0
J统计量 14.34429
进一步对动态面板数据模型的残差进行检验,为了使检验结果更可靠,本文采用Levin,Lin&Chu检验（简称LLC）、IM,Pesaran,and Shin检验（简称IPS）、Fisher,ADF检验（简称FADF）以及Fisher,PP检验（简称FPP）四种单位根检验方法对变量进行检验.检验结果表明,动态面板模型的残差不存在单位根,模型的广义矩估计不是伪回归.
当动态面板数据模型样本量较小或选用的工具变量不够好时,广义矩估计的估计量会产生很大偏差.判断GMM估计是否发生很大程度偏差的一种方法是,将因变量滞后项的GMM估计量分别与混合OLS估计量和固定效应模型估计量进行对比.混合OLS估计由于没有控制地区固定效应,一般会高估因变量滞后项系数,固定效应模型虽然控制了地区固定效应,但是鉴于时期较少,通常会低估因变量滞后项系数.如果通过GMM估计得到的因变量滞后项系数小于混合OLS估计量,大于固定效应模型估计量,则证明GMM估计是一致无偏估计.GMM估计出的因变量滞后项系数为0.481293,大于固定效应模型估计出的0.365591,小于混合OLS估计出的0.638528,证明GMM的估计是一致无偏的.
3.回归结果分析
基于上述对模型残差平稳性检验、工具变量有效性检验以及对模型参数一致性检验,我们认为对模型（1）的估计结果可以用来揭示金融发展对收入差距的动态影响,从表2的回归结果可得到以下一组结论：
第一,滞后一期的收入差距（LnGap）系数为0.481293,这说明中国在很长时期形成的收入差距已经具有很大惯性,这也预示着受到惯性作用影响,短时期收入差距将进一步扩大.
第二,金融发展（LnFD）系数为0.201087,影响已非常显著.考虑到滞后一期收入差距对本期收入差距有很强惯性影响,金融发展通过滞后一期收入差距对本期收入差距形成了积累效应,具体的积累效应为0.38767（积累效应等于0.201087/（1-0.481293））.进一步计算,标准化系数为27%,即金融发展解释了收入差距变化的27%,金融发展是不容忽视的影响收入差距的重要因素.
第三,一年期贷款利率（IR） 系数为-0.009201,表明利率下调收入差距扩大.原因在于,银行信贷被用作政府配置资源的一种手段,主要投向于大型国有企业和一些政府扶持行业,当利率下调时,农村的涉农企业和中小企业由于贷款难问题,享受不到利率下降带来的好处.农村居民收入未得到提高,收入差距进一步扩大了. 第四,劳动者受教育水平变量（LnEDU）系数为-0.554316.这与白雪梅（2004）、汪建新（2009）等很多学者的研究结论不同.但根据Knight（1983）提出的观点,在二元经济结构中,教育水平和收入差距之间存在倒U型关系.结合国情,自1999年中国推行高校扩招以来,高学历人群增加,而中国以制造业为主导,对一线工人的需求远大于高学历白领.用工荒的频发,脑、体劳动者工资倒挂也说明了该问题.
第五,政府在经济中的影响变量（LnFIS）系数为0.114553,这表明地方政府对当地保护程度愈大,当地收入差距也越大.根据林毅夫（2004）的观点：地方保护会造成要素配置非最优损失.地方保护会造成市场分割,会阻碍本地金融、技术、人力资源等要素自由流动,造成要素市场资源配置扭曲.
第六,地方经济发展变量（LnGDP）系数为-0.172673.根据Kuzs的理论,中国经济开始步入良性循环,随着经济增长,城镇、农村居民都将从经济高速增长中获益,城乡收入差距随之缩小.
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五、结论与政策建议
1.结论
本文运用面板数据模型,从省级层面考察了金融发展以及其它因素对收入差距的影响,实证分析结果表明,金融发展对收入差距具有显著影响.贷款占GDP比例的提高扩大了收入差距；利率政策也影响着收入差距,当一年期贷款利率降低时,收入差距反倒扩大了；与过去许多研究不同,劳动者受教育程度提高缩小了收入差距.本文认为这一方面是由于受益于义务教育的推广,农村居民和底层劳动者受教育水平明显提高.另一方面,高校持续扩招造成高学历人群迅速增加,中国劳动市场对高学历人群需求小于供给,高学历劳动者工资下降,最终缩小了收入差距；地方保护水平与收入差距呈正相关关系,即地方保护扩大了收入差距；经济发展与收入差距则呈负相关关系,城镇、农村居民都从经济的高速增长中获得了收益,经济增长缩小了收入差距.
2.政策建议
首先,构造多元化融资体系,为中小企业拓宽融资渠道.中小企业占据企业数量98%以上,不仅增加了GDP,更为重要的是,中小企业提供了大量的工作岗位,吸纳了大量农村劳动力,这为提高低收入阶层尤其是农民收入创造了条件；其次,大力发展小额信贷,创新现行担保制度,为渴望改变自身现状的贫困居民提供资金支持；另外,要优化产业结构,不断提高第三产业在国民经济中的比重,尽力创造更多就业机会,以提高中低下人民群众收入水平.最后,尽管劳动者教育水平提高缩小了收入差距,但劳动者受教育水平对收入差距的影响较复杂,从国家长远发展来看,还是要通过提高整个社会群体教育水平,为经济发展提供更多人力资本.
参考文献：
[1]姚耀军.金融发展与城乡收入差距关系的经验分析[J].财经研究,2005（02）.
[2]许平详.金融控制是收入分配库兹涅茨效应的原因吗? [J].上海经济研究,2011（05）.
[3]汪建新,黄鹏.金融发展对收入分配的影响：基于中国29个省区面板数据检验[J].上海经济研究,2009（11）.
[4]白雪梅.教育与收入不平等：中国的经验研究[J].管理世界,2004（06）.
[5] 林毅夫,刘培林.地方保护和市场分割：从发展战略的角度考察[R].北京大学中国经济研究中心中文讨论稿,2004.
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