金融设施与家庭收入——基于京津冀地区微观数据的实证研究

尹志超，栗 媛

(首都经济贸易大学 金融学院，北京 100070)

一、问题提出

改革开放以来，中国经济持续高速增长。一方面，金融体系不断完善，金融市场日渐活跃，金融产品日趋多样化；另一方面，居民生活水平进一步提高。谈儒勇(1999)、熊鹏和王飞(2008)的研究指出，金融设施发展不仅可以增强国家实力，提高国家整体经济水平，还可以增加居民收入[1-2]。2005年，普惠金融这一概念首次在联合国提出，其核心涵义是要使得金融服务惠及社会各地区、各群体，让有金融需求的人都能够享受到适当、有效的金融服务。之后，普惠金融的概念获得越来越多的重视。从供给的角度来看，包括每十万人拥有的银行类金融机构网点数，每千平方公里拥有的银行类金融机构网点数，每万人拥有银行类金融机构从业人员数，每百平方公里拥有的银行类金融机构从业人员数这四个指标。通过这些金融设施指标能够更好地了解各地区之间金融发展状况，从而测度金融设施对各地区家庭收入的影响差异。

关于金融可获得性对家庭收入影响的研究，大多数文献是从金融深度的角度来度量，以金融中介机构数量和金融市场的发展水平来衡量金融服务对收入增长的影响水平，也有一些研究从金融发展广度即普惠金融的视角来研究其对收入增长的影响。黄莹和熊学萍(2013)研究经济福利效应发现，随着普惠金融的发展，金融机构网点增多，金融服务可获得机会不断提高，家庭可以较低成本获得更多小额信贷，进而提高家庭收入水平[3]。李建伟等(2015)研究发现普惠金融能够让城镇居民和农村居民都有机会享受到金融服务，扩大金融服务可得性，降低金融服务门槛，从而缩小城乡收入差距[4]。苟均林和董止一(2016)研究发现农村普惠金融发展能够使金融服务惠及更多的区域，让农户平等享有金融服务机会，有效增加农民收入[5]。

在经济发展的早期阶段，金融设施就是银行这一信用中介，它起着连接储蓄者和需求者的作用，解决双方信息不对称问题，降低交易成本。金融设施的发展与国家经济发展、技术进步以及金融体制的变迁息息相关，研究发现，金融设施的数量对家庭收入有显著的正向影响，金融服务可获得性的不平等是造成巨大收入差距的主要原因，金融设施的发展有利于缩小家庭收入差距，促进收入增长。绝大多数学者仅从宏观角度探讨金融设施与经济发展、家庭收入的关系。本文的主要目的在于，从微观角度及金融深化和金融可获得性两个维度研究金融设施对家庭收入的影响，以京津冀地区为研究样本是因为2015年中共中央政治局通过的《京津冀协同发展规划纲要》，目的是疏解北京非首都功能，推动京津冀地区协同发展。因此，京津冀地区的金融设施建设状况如何，是否对该地区家庭收入产生影响及影响程度，对这些问题的研究具有重要意义。

二、文献综述

高卢和泽拉(Galor & Zeira，1993)提出一个两部门两时期模型，从人力资本投入角度探讨金融设施的发展对收入的影响[6]。家庭收入水平受家庭初始财富影响，金融设施的发展能够缓解家庭收入差距。随着经济的快速发展，金融市场发展也日趋多元化，居民家庭金融服务获得便利性提高，使得家庭借款的门槛降低，家庭金融服务可获得性提高。高卢和马夫(Galor & Moav，2004)认为信贷市场不完善使得贫困家庭借贷受阻，流动性约束限制贫困家庭的借贷活动，而金融中介和金融市场的发展能够消除市场不完善，由此，贫困家庭可以获得贷款进行商业活动或者投资高收益项目[7]。相对来说，流动性不足对富有家庭的限制较少，而对贫困家庭的限制较多，因此，金融服务可获得性的提高有助于提高贫困家庭收入。

简尼和卡泊达尔(Jeanneney & Kpodar，2011)采用发展中国家1966—2000年的样本数据，研究结果发现，银行便利的交易系统和提供储蓄的机会为穷人带来了益处，而信贷的巨大好处却没有使穷人更受益。因此，发展中国家更应该增加银行等金融设施。此外，金融设施的发展进步也伴随着金融的不稳定性，这对穷人是不利的。然而，总体来说，金融设施的发展给穷人带来的好处大于成本[8]。莱申和思里夫特(Leyshon & Thrift，1996)研究发现建立金融机构营业网点可以缓解金融市场上委托人和代理人之间的信息不对称程度，提高金融服务可获得性，尤其金融机构营业网点数量的增加可以减少贫困家庭获取金融服务的成本[9]。

与上述文献金融设施的发展有利于提高家庭收入的结论不同，一些文献研究发现金融服务对家庭收入产生负向影响，扩大了家庭收入差距，尤其是城乡收入差距，造成收入不平等。韩其恒和李俊青(2011)在二元经济条件下城乡收入差距的动态效应及其作用机制，研究发现借贷约束的放开并不能缩小城乡收入差距，但可以降低农村地区收入差距[10]。现有理论研究认为金融市场发展不完善的原因是由于信息不对称，而陈斌开和林毅夫(2012)则认为政府管制也会造成金融市场机制不健全，研究结果揭示了政府制定的地区发展战略导致穷人面临更高的贷款利率，进而使得收入水平下降[11]。

陈志刚和王皖君(2009)釆用1986—2005年的样本数据，分别从金融规模、金融效率和金融结构三个方面对收入的影响进行实证检验，研究发现金融规模是造成收入不平等的重要因素，金融规模扩张导致居民收入基尼系数、城乡收入比值增加，而金融效率的增加降低了城乡收入比值[12]。李志阳和刘振中(2011)借鉴霍姆斯特罗姆和梯若尔(Holmstrom & Tirole，1997)[13]的模型，并利用中国1978—2010年的时间序列数据进行实证检验，结果出现：短期内，金融规模和金融效率扩大了城乡收入差距；长期内，金融规模对城乡收入分配有负向影响作用[14]。

格林伍德和约万诺维奇(Greenwood & Jovanovic，1990)研究表明金融中介的发展显著促进经济增长[15]。叶志强等(2011)实证研究发现金融中介的发展扩大了城乡收入差距，原因在于金融中介发展对农村居民收入有显著抑制作用，而对城市居民收入无显著作用[16]。王征和鲁钊阳(2011)采用中国1993—2009年28个省级区域的面板数据，运用动态面板模型进行实证检验，研究结果表明农村地区金融发展显著扩大城乡收入差距，因此要加快农村地区金融改革，增加农民收入[17]。胡宗义和刘亦文(2010)运用2007年的县级截面数据进行非参数实证检验，研究发现金融深度与收入水平之间呈现倒U型曲线[18]。马草原(2009)利用中国1952—2007年的时间序列数据进行VAR动态检验发现，城乡金融差距与居民收入差距之间呈现显著的双向正效应[19]。任碧云和陈曦(2019)研究表明金融发展有利于减缓贫困[20]。

关于金融设施和家庭收入之间关系的文献并没有得到一致结论，并且从宏观上研究金融设施和家庭收入之间的关系较多，对金融设施和家庭收入之间关系的微观机制探讨较少，本文基于微观数据探究金融设施和家庭收入之间的关系，是对现有文献的补充。

三、数据与变量

本文使用的数据来自中国家庭金融调查与研究中心(CHFS)2017年的数据，CHFS在京津冀地区共调查121个社区，其中北京33个，天津28个，河北60个，共包括3 910个家庭的资产与负债、收入与支出和家庭特征等微观数据。银行有员工服务的营业网点和ATM机、自助存取款等设备都称为金融设施，本文从社区附近金融设施占比和金融设施数量两个维度研究金融设施状况。从调查数据来看，京津冀地区金融设施分布存在不均衡的现状，且城乡分布差异尤为明显。

(一)京津冀社区金融设施占比

表1描述的是京津冀地区社区银行服务网点和ATM机占比情况。由表1可知，京津冀社区附近银行分支设施占比为37.78%，北京和天津超过京津冀平均水平，分别为72.68%和60.71%；而河北仅为27.47%。北京存在银行分支设施社区占比是河北的2.65倍。京津冀社区附近有ATM机的占比为47.50%，北京与天津情况相近，也超过了京津冀的平均水平，分别为76.67%和71.42%，河北远低于京津冀的平均水平，仅为44.23%。北京社区附近有ATM机占比是河北的1.73倍。可见，京津冀地区金融设施分布存在明显差异。

表1 京津冀社区附近金融设施 %

由表2可知，京津冀社区附近金融设施存在着较为严重的城乡差异。从平均水平来看，京津冀地区城镇社区附近有银行分支设施占比是农村的1.63倍，城镇社区附近有ATM机占比是农村的1.34倍。具体来看，北京城镇社区附近银行分支设施达85.60%，而农村社区附近银行分支设施占比为73.15%；城镇社区附近银行分支设施占比是农村的1.17倍，城镇社区附近ATM机占比是农村的1.18倍，天津地区城镇社区附近有银行分支设施占比是农村的1.10倍，城镇社区附近有ATM机占比是农村的1.17倍。河北地区城镇社区附近有银行分支设施占比是农村的2.10倍，城镇社区附近有ATM机占比是农村的1.61倍。综合而言，河北社区附近金融设施分布城乡差异最大，而天津社区附近金融设施城乡差异最小。

表2 社区附近金融设施的城乡差异 %

(二)京津冀社区金融设施数量

采用每平方公里银行和ATM机的数量来衡量金融设施铺设密度。由表3可知，京津冀社区每平方公里银行平均数量为18.52个，社区每平方公里ATM机平均数量为27.24个。相比较而言，北京社区每平方公里金融设施数量最大，社区每平方公里银行数量是京津冀平均数量的1.64倍，分别是天津、河北的4.20倍和4.47倍。社区每平方公里ATM机数量方面，北京是京津冀平均数量的1.38倍，分别是天津、河北的3.65倍和3.84倍。由此可知，京津冀社区附近每平方公里金融设施数量存在明显差异。

表3 京津冀社区每平方公里金融设施数量差异 单位：个

采用每千人拥有的银行或ATM机数量来度量金融服务的可获得性。由表4结果可知，京津冀社区平均每千人银行平均数量为8.92个，每千人ATM机平均数量为12.18个。北京相对较高，而天津、河北均低于平均水平。相比较而言，北京每千人银行数量是京津冀平均数量的1.89倍，分别是天津、河北的2.30倍和14倍；北京每千人ATM机数量是京津冀平均数量的1.67倍，分别是天津、河北的2.51倍和11.9倍。由此可知，京津冀社区附近每千人金融设施数量存在明显差异。

表4 京津冀每千人金融设施数量差异 单位：个

参照以往文献，选取控制变量主要为社区特征变量，包括社区户主平均年龄、社区户主平均年龄平方/100、社区户主男性比例、社区户主平均受教育年限、社区家庭已婚比例、社区风险偏好家庭比例、社区风险厌恶家庭比例，变量的描述性统计结果如表5所示。可以看出，社区家庭平均收入为9.63万元，家庭收入最高值达到53.03万元，不同家庭的收入具有较大差异。社区平均金融设施数量为2.44个，存在样本地区的社区金融设施为0，社区金融设施数量最多为35个。

表5 描述性统计结果

四、实证分析

(一)社区家庭平均收入回归

为考察金融设施对社区家庭平均收入的影响，基本模型设定为：

Income=α0+α1Financial_institution+βX+μ

(1)

其中，μ～N(0，σ2)，Financial_institution是关注变量金融设施，社区家庭平均收入取对数为被解释变量Income，用社区银行和ATM机数量之和度量金融设施数量；X是控制变量，包括户主特征变量、家庭特征变量、地区控制变量等。模型(1)回归结果如表6所示。

表6 金融设施对家庭收入的影响

注：*P<0.1，**P<0.05，***P<0.01，括号内为稳健标准误。

从表6列(1)OLS回归结果来看，关注变量社区金融设施数量回归结果显著，当京津冀社区金融设施数量每增加一个，京津冀社区家庭平均收入提高0.80%。从列(1)的控制变量估计结果来看，京津冀社区户主年龄、受教育年限、风险偏好家庭比例、风险厌恶家庭比例、位于北京市对于社区平均家庭收入有正向影响作用；而社区户主男性比例、已婚家庭比例、农村、河北地区对于社区平均家庭收入有负向影响。

由于金融设施和家庭收入之间可能存在反向因果、遗漏变量导致的内生性问题。首先，金融设施和家庭的收入存在互为因果关系，家庭收入越高，其购房时也会选择市中心繁华地段，城市的繁华地区其金融机构营业网点也相对较多；其次，模型设定中可能存在的遗漏变量问题导致高估或者低估金融设施的影响，造成内生性问题。

为消除解释变量的内生性问题，选取工具变量进行两阶段估计。所以，针对金融设施和家庭收入的内生性问题，选择该地区证券机构发展水平作为工具变量，因为地区证券市场发展程度越高，会加大地区金融市场和金融设施的竞争程度，将促使银行和ATM数量增设，所以证券市场发展与金融设施是相关的，但家庭收入与证券市场的发展没有直接相关关系。

从表6列(2)2SLS回归结果来看，2SLS回归的第一阶段F值为4.56远远小于10，说明存在弱工具变量问题，但DWH值不显著，金融设施不存在显著的内生性问题，OLS回归是无偏的估计。列(2)回归结果看出，当京津冀社区金融设施数量每增加一个，京津冀社区平均家庭收入增加1.10%，用工具变量估计的结果进一步表明，金融设施数量对家庭收入有正向影响。

(二)家庭收入的分位数回归

为丰富本文研究成果，进一步考察社区金融设施对家庭收入的影响机制，研究金融设施对不同收入水平的家庭影响是否存在差异性，本文在京津冀社区家庭样本下用分位数回归方法分析金融设施对不同分位数上家庭收入的影响，设定模型如下：

total_income=c0+c1Financial_institution+γZ+v

(2)

Qτ=0

(3)

在模型(2)中，total_income是家庭收入的对数值，为被解释变量，Financial_institution是本文关注变量金融设施，用社区银行和ATM机数量之和度量金融设施数量；Z是控制变量，包括户主特征变量、家庭特征变量、地区控制变量等。v指个体间的残差项，QT指残差v的τ分位数。根据家庭收入水平不同进行分位数回归，分别研究金融设施数量对不同家庭收入水平的影响如何，结果如表7所示。

表7 金融设施对不同分位数上家庭收入的影响

注：*P<0.1，**P<0.05，***P<0.01，括号内为稳健标准误。

表7分位数回归结果表明，金融设施数量对家庭收入有显著的正向影响，金融设施数量对家庭收入不同分位点的影响程度不同，金融设施数量的增加使得25分位点的家庭收入增加比例为0.80%，50分位点的家庭收入的增加比例为0.40%，75分位点的家庭收入的增加比例为0.10%，且其均在1%的置信水平下显著，随着家庭收入的水平提升，金融设施数量对其影响作用程度逐渐减弱，金融设施对低收入家庭收入的正向影响程度高于高收入家庭。

五、稳健性检验

对社区家庭的平均家庭收入、社区金融设施数量、户主特征的连续变量进行5%水平的缩尾处理，即将样本上下5%的极端值进行处理，将样本小于5%和大于95%的分位数的连续变量分别等于5%和95%的分位数，消除极端值的影响，对处理后的样本再次进行OLS和2SLS回归分析，回归结果如表8。表8结果显示，当社区金融设施数量每增加一个时，社区家庭平均收入提高2.60%，且回归结果显著，因此得到的回归结果仍然稳健。分位数回归结果也依然稳健，限于篇幅，稳健性结果未予列示。

表8 金融设施对家庭收入的稳健性检验

注：*P<0.1，**P<0.05，***P<0.01，括号内为稳健标准误

六、结论与建议

本文运用2017年中国家庭金融调查(CHFS)的数据从社区层面研究京津冀社区金融设施对家庭收入的影响。研究发现，社区金融设施数量对家庭收入有显著的正向影响作用，当社区金融设施数量每增加一个，家庭收入增加0.80%，同时家庭户主年龄越大、户主受教育程度越高时，家庭收入越高，而家庭已婚比例越高、风险偏好或者厌恶家庭比例越高时，家庭收入越低。从地区来看，位于北京市的家庭收入较高，城镇家庭收入比农村家庭收入高。为了考察金融设施对家庭收入影响的区别，本文对不同收入水平的家庭进行分位数回归，回归结果显示，金融设施数量的增加使得25分位点的家庭收入提高0.80%，50分位点的家庭收入提高0.40%，75分位点的家庭收入提高0.10%，随着家庭收入的水平提升，金融设施数量对其影响作用程度逐渐减弱，金融设施对低收入家庭收入的正向影响程度高于高收入家庭。同时，稳健性检验也证实了本文的结论。

金融设施的增加，能够使得居民享受到更加便利的金融服务，进而增加居民家庭收入，提高家庭生活水平。金融设施惠及更多地区，能让更高的家庭享受到金融服务。金融设施的全面设立能够提高居民金融服务的可获得性，显著增加家庭收入。随着金融市场的发展，金融产品更加多元化，随着居民消费习惯的改变，居民对各种金融服务的需求越来越多，因此，管理部门应在社区附近设立更多金融机构服务网点和银行网点及ATM机来提高居民金融服务可获得性。基于中国城乡收入差距较大的现状，政府应该更加重视对一些贫困地区的金融基础设施建设，促进该地区家庭收入水平提升。同时，有关金融部门更要重视京津冀农村地区和非首都地区的金融设施铺设，尤其要加强低收入地区的金融设施建设，提高居民获得金融的便利性，从而促进居民整体收入水平上升。