普惠金融发展对城乡居民收入差距的影响分析——基于山西省各市面板数据分析

范 晓 霞

(运城学院 经济管理系，山西 运城 044000)

引言

截止2017年年末，山西省的地区生产总值为15528.4亿元人民币，可是山西省第一产业总产值仅719.2亿元，该产值仅占山西省总产值的9%左右；截止2017年年末山西省城镇居民可支配收入29132元，农村居民可支配收入10788元，占比30%左右…通过对比，明显可以看到，山西省城镇和乡村发展的不均衡，尤其是农村发展相对较为落后，如何促进农村经济增长成为减小贫富差距的当务之急。2005年，联合国提出了“普惠金融”的概念，旨在将金融普及至每一个角落，尤其是农村、低收入人群等各个部分。2016年，国务院明确将普惠金融纳入我国的发展规划之中，目的在于将金融发展普及至被传统金融排斥的落后地区，以期消除贫困，缩小城乡收入差距。面对山西省经济发展现状以及现存的贫富差距现状，本文将普惠金融结合山西省各市现状，旨在分析了解普惠金融对经济增长的影响。

对于普惠金融的研究相对较少，且现有的研究更多的集中于理论的研究以及省际层面研究。王姣通过对辽宁省城乡普惠金融发展现状进行了分析，分析过程采用覆盖面、可得性以及满意度三个维度，研究结果显示普惠金融的存在可以提高辽宁省发展的三个维度，但是也同时存在一些弊端。[2]夏旭红，肖芍芳通过对中国各省市面板数据进行分析之后得到结论，中国的普惠金融整体发展较好，但是各省之间的差距仍然是存在的。[3]娄海洋，王晓梅通过对山东省普惠金融发展演进进行测度之后得出结论：山东省普惠金融整体发展较好，但是其发展呈现阶段性，并且服务接触性增长乏力。[10]在上述研究过程中不难看出，在研究普惠金融的过程中更多地是研究其发展过程中所带来的促进作用，而本文将在此基础上，将研究重点放在山西省全省以及分区域的普惠金融存在是否可以缩减城乡居民收入差距。

一、理论分析

普惠金融的概念研究相对较晚，部分学者尝试从经济学、伦理学等角度对普惠金融进行解释，他们认为，普惠金融的存在强调的是金融的哲学发展理念，彰显了金融是为了促进人类的发展以及经济的增长而存在的，坚持发展金融是为了促进人类更和谐发展；又或者从经济伦理角度解释普惠金融，发展普惠金融不仅仅是一个金融问题或者经济问题，更多的是社会问题和政治问题。[8]因为金融学、经济学的假设基础是理性经济人，而该理论的存在势必会造成大规模的贫富差距存在，普惠金融的存在更多的是考虑公平与效率的结合，因此定义普惠金融实际上实现的是服务弱势群体的金融，或者说为弱势群体提供融资，[9]基于该角度出发，本文提出第一个研究假设：

假设1：普惠金融的存在可以提升弱势群体收入，即普惠金融可以缩小城乡收入差距。

金融发展与经济增长是相辅相成，相互作用的。金融发展需要经济增长支撑，反过来金融发展也会促进经济增长。刘磊、王作功通过对贵州省普惠金融研究得出结论普惠金融发展提升水平不同，部分特别贫困地区提升幅度不大；贵州省地区普惠金融发展差异较大，并且普惠金融对经济发达地区贡献较大，对经济欠发达地区促进作用相对较少。[1]换句话说，普惠金融缩小城乡差距的作用是以一定的经济发展为基础的，因此本文提出第二个研究假设：

假设2：经济较发达地区，普惠金融存在会大幅度缩减城乡收入差距的作用，反之，经济欠发达地区，普惠金融缩减城乡收入差距的力度会减弱。

二、实证分析

(一)变量说明

1. 解释变量

2018年8月，中国人民银行金融消费权益保护局发布了《2017年中国普惠金融指标分析报告》，报告指出：普惠金融的指标包含金融服务可得性、使用情况以及质量三个维度的21类51个指标，分别可以从社会经济、供给和需求三个方面来衡量。鉴于数据可得性，本文将从其中的两个维度六个指标来进行衡量，并从供给和需求两方面来考量。其中，供给方面主要用金融服务可获得性维度衡量，它可以从地理密度和人口密度两个角度来测量，从而反映居民能获取金融服务的难易程度；需求方面主要用金融服务使用情况维度衡量，它可以在一定程度上反映出普惠金融发展的效率。由于普惠金融的基点仍然是银行信贷，因此，本文考虑到保险业的发展以及其普适性等特点，将保险业指标也加入测算普惠金融体系之中。[7]具体指标说明如表1所示。

需要说明的是，普惠金融发展指数只是一个相对数值，[12]它可以从时间和地域进行横纵向对比，但其数值大小并不能直接表示某地普惠金融发展情况的好坏，只能表明普惠金融发展程度的相对高低。[13]

在普惠金融指数的测算方法上，本文借鉴王业斌的测算模型将测算过程分为三步，[5]具体步骤如下：

表1 普惠金融指数测算具体指标说明

(1)确定指标权重

为了消除各指标之间的差别影响，因此需要给每个指标不同的权重。具体计算方法为：首先计算第i项指标的平均数和标准差(i=1,2,…n)，则其变异系数为平均数和标准差的比值；其次将各个指标的变异系数求和；最后各指标的权重为变异系数与其总和的比值,该值越大表明第项指标对普惠金融的影响程度越高。

(2)指标归一化处理

用线性阈值法对指标归一化处理，计算公式为如下：

di=wi(Ai-MINi)/(MAXi-MINi)(0

其中，wi为第i项指标的权重，Ai为第i项指标的真实值，MINi，MAXi分别为第i项指标的最小值和最大值。

(3)测算普惠金融指数

以笛卡尔空间中的每个点D=(d1，d2，…，dn)(其中n表示普惠金融各种不同发展情况)，来表示不同的普惠金融发展情况。

当出现点0=(0,0,0,…，0)(Ai=MINi)时表示可能是普惠金融发展中的最坏情况；而点w=(W1，W2，…Wn)(Ai=MINi)则表示可能是普惠金融发展中的最好情况。根据欧式距离法，普惠金融指数测算公式为：

(4)指标测算结果

在上述理论指导下，本文将优先引入山西省11市的相关数据进行衡量指标测算，首先确定出具体指标权重如表2所示。

表2 具体指标权重

数据来源：表中“金融机构网点数数据”来源于中国银行保险监督管理委员会金融许可证信息，其余数据来源于《山西省统计年鉴》

如表2所示，通过2013-2017年山西省普惠金融发展水平各指标的最终权重，可以看出，金融服务使用情况维度对普惠金融发展水平的影响相对较大，占总比的61.5%，而金融服务可得性维度所占比例仅为38.5%，说明山西省11个市在服务可获得性方面对普惠金融发展水平的贡献程度不够高，需要重视这一问题，政府可以在贫困地区建立并发展金融机构。

确定了权重之后，通过线性阈值和欧式距离法计算出2013-2017年山西省各地市的普惠金融指数，计算结果如表3所示。

表3 普惠金融指数(ifiit)

研究结果表明，晋城市、晋中市、忻州市、吕梁市的普惠金融发展水平相对较高；太原市、阳泉市、长治市、运城市、临汾市的普惠金融发展水平相对次之；大同市、朔州市普惠金融发展水平相对较落后。

2. 被解释变量

城乡收入差距(gap)。本文采用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入的比值衡量城乡收入差距，该值越大意味着城乡居民收入差距越大。

3. 控制变量

(1)城镇化率(ur)。城镇化率用城镇人口与总人口之比来衡量，它可以反映出某地区农村劳动力人员的流动，该指标越大表示农村劳动力人员流动速度越快。一方面，近年来随着城市的飞速发展，城市中劳动岗位剧增，相对农村单纯靠农作物收入来说，城中机会多且收入较高，所以很多农村的年轻劳动力都选择前往城市发展，而后慢慢定居，这在某种程度上会拉大城乡居民收入差距；另一方面，如果某城市当中的廉价劳动力有一大部分都来自于农村，那么可能会降低城市的收入，从而缩小城乡居民收入差距。城镇化率可以影响城乡居民收入差距这一想法也有学者通过实证研究得到佐证，张颖通过VAR模型来研究此课题，实证结果显示出城镇化率确实与城乡居民收入差距之间存在负相关关系，且短期内效果显著。[11]

(2)政府干预程度(gov)。政府干预程度用财政支出与地区生产总值之比衡量，该值越大表示政府干预力度越大。一般来说，政府如果倾向于扶持农村等偏远地区，那么可能就会增加财政支出来支持这些贫困地区，此时可能会缩小收入差距；另一方面，如果政府增加财政支出的同时提供大量的就业岗位，那么就会提高GDP，刺激经济增长，但增长的部分却往往是由城市地区贡献而来，这在无形中扩大了城乡居民收入差距。

(3)经济发展水平(pgdp)。本文用人均GDP来表示经济发展水平。正如本文理论部分所描述的，普惠金融会通过经济增长来间接影响城乡居民收入差距，所以本文选择这一指标来作为一个控制变量。为了数据检验分析，本文将对人均GDP做对数处理。

(二)模型构建

为了具体确定本文数据的模型类型，考虑到山西省每个地市每一年的经济发展情况以及各个方面的情况不同，所以本文将采用面板数据中的变截距模型对山西省11个市的普惠金融的作用进行衡量，[4]该模型可以表示为：

yit=α+β1xit+β2xit+…+βkxit+εit

其中，yit表示被解释变量，αi表示截距项，xit表示解释变量，βk表示解释变量的系数，εit表示随机扰动项。但不同的是固定效应模型中截距项与解释变量相关，随机效应模型中的截距项与解释变量不相关。

关于具体使用哪种模型，可以通过豪斯曼检验(Hausman检验)来确定。检验时，如果个体效应(即截距项)与自变量无关，则使用随机效应模型；反之则使用固定效应模型。当检验结果显示Hausman值较大且其P值小于0.05时，说明应该拒绝原假设，使用固定效应模型。通过检验，得出Hausman值为11.068242，其对应的P值为0.0114，远小于0.05，所以说明应该使用固定效应模型。

在此基础上，引入本文的相关指标变量可以得到如下模型：

gapit=αi+β1ifiit+β2urit+β3govit+β4pgdpit+εit

其中，αi表示不同的截距项，gapit表示城乡收入差距，ifiit表示普惠金融指数，urit表示城镇化率，govit表示财政扶持力度，pgdpit表示经济发展水平，i为地区，t为时间，εit表示随机扰动项，并且截距项与解释变量相关。

(三)回归结果与分析

引入山西省数据，进行回归之后得出如表4所示结果。

表4 实证结果

注：**表示在5%的统计性显著水平上通过检验

根据实证结果显示，R2为0.955510，修正后的R2为0.939939，它表示的是模型与样本之间的拟合优度，其数值越接近1说明拟合优度越好，F值为61.36，大于5%水平下的临界值，且其对应的P值为0，远小于0.05，说明模型效果显著。

根据模型回归的实证结果显示，普惠金融发展指数的系数为负且系数为-0.314648，表明,普惠金融发展指数每增加一个单位可以缩小0.314单位城乡收入差距，该结论验证了假设一的研究假设；其次，经济发展水平和政府扶持力度，它们的解释力度较弱，但其系数也为负，分别为0.030206和0.017105，说明经济发展水平每提高一个单位可以缩小0.030单位城乡收入差距，政府扶持力度每提高一个单位可以缩小0.017单位城乡收入差距；最后是城镇化率，其系数为正且为2.086227，说明城镇化率每提高一个单位可以扩大2.086单位城乡收入差距，说明在综合考虑各个变量影响下，现阶段普惠金融的发展对缩小城乡收入差距的作用并不显著。

带入山西省11个市的相关数据，进行实证分析可以得到如表5所示结果。

表5 山西省各地市回归结果

注：普惠金融发展水平根据前文测算结果得出：晋城市、晋中市、忻州市、吕梁市的普惠金融发展水平相对较高；太原市、阳泉市、长治市、运城市、临汾市的普惠金融发展水平相对次之；大同市、朔州市普惠金融发展水平相对较落后。

根据模型回归的实证结果显示，经济较发达地区普惠金融缩小城乡收入差距的力度远远大于经济发展落后地区的力度，该结论验证了假设二的研究假设，究其原因，可能存在于部分学者研究过程中得出的结论：金融发展与增长经济是相辅相成的，同样，只有当经济发展达到一定程度时，金融的存在才会起到比较明显的辅助作用。

三、结论及政策建议

通过实证分析可以看出，相对于城镇化率对城乡收入差距的拉大作用，目前山西省的普惠金融对城乡居民收入差距的缩小作用相对较小，且政府的扶持力和经济发展水平度的作用不明显，说明山西省还需要继续努力从各个方面来推进发展普惠金融；与此同时，山西省普惠金融发展较落后的地区对城乡收入差距的缩小作用尚不明显。为此本文提出如下建议：

首先，山西省应该在政策上大力推进普惠金融发展，完善普惠金融体系。从实证结果来看，政府扶持力度对缩小城乡居民收入差距还是有一定作用的，但城镇化率对拉大城乡收入差距作用相对比较显著，说明在两种因素的互相影响下，政府的扶持力度和经济发展水平可能都还不够，因此政府必须通过协调包括金融机构在内的各方来共同扶持发展普惠金融。比如，政府部门可以通过出台一定的激励政策来引导金融机构合理分配资源，对较为偏远的地区和不发达地区等业务开展难度较大的网点可以给予适当的政策照顾或补偿，拉动经济增长，同时也可以提高金融机构在这些地区开展业务的动力。

其次，政府加大对金融机构的监管力度，加快金融知识的普及教育。政府在扶持金融弱势地区和群体时，可能会有一部分不法之徒钻空子，用自己了解金融知识的优势来进行诈骗，这样不仅会大大打击群众的金融积极性，也会对整个社会造成极大的损失。所以，我们既要让金融弱势群体和地区的人们认识了解到金融服务，也要为正在或已经寻求金融服务的群众营造一个良好的金融服务环境，这样才能刺激人们寻求金融服务的积极性，更好的发展普惠金融。

再次，金融机构要做到业务与产品创新，提高金融服务的使用水平。从实证结果来看，普惠金融发展水平与城乡居民收入差距之间呈现负相关的关系，说明普惠金融确实起到了一定作用。其中，金融服务情况维度所占比重较大，所以本文认为此维度起到的作用也更大，说明金融服务只有得到充分的使用才能发挥它的最大作用。要做到这一要求，需要金融机构首先了解服务对象的真实需求，不同区域、不同群体的金融需求各不相同，这就需要金融机构根据这些不同设计不同的金融业务，提高金融服务使用度。

最后，降低金融机构开展的风险与成本。对于金融机构来说，尤其是各类商业银行，在农村地区设立其机构，需要花费一定的人力物力财力，但是由于农村的地理和人员的特殊性，金融机构的预计收入是极低的，所以一定要因地制宜，根据地区和群体的差异性来制定差异化政策，减少金融机构为了达到监管要求所付出的各项成本，从而使其增加利润，进而刺激其产生配合发展普惠金融的动力。