普惠金融、经济增长与贫富差距——基于169 国的跨国面板数据的实证分析

曾文琦

(贵州大学 经济学院,贵州 贵阳 550025)

一、引言

普惠金融的发展理念最早是联合国在2005 年提出,其目的是以可负担的成本去给有金融服务需求的社会各阶层群体提供适当、有效的金融服务,并且小微企业、农民和城镇低收入人群等比较弱势的群体是重点的服务对象。概念提出后在世界范围内的普惠金融发展得到了长足的进步,可是根据世界银行估算,在2014 年仍有约20 亿成年人无法享受到最基础的金融服务。所以在此后五年内,联合国、世界银行和多个国际组织在全球范围内推动普惠金融的发展,力图通过发展小额信贷和微型金融等金融模式来扩展现有金融服务的覆盖范围,尽可能为全社会所有阶层和群体提供合理、便捷、安全的金融服务,以支持实体经济发展并且尽力消除不平等。

普惠金融的提出至今的15 年中,世界范围的学者从理论和实证的角度对这一兼顾效率与公平的发展理念进行了相关的研究。在国际范围内普惠金融是否促进了经济增长这一问题上,目前存在两种意见,第一种认同普惠金融能够促进经济增长的学者认为通过扩大金融体系的覆盖范围,所以普惠金融的发展能够让更多的居民和企业合理地享有其所需的金融产品和服务,进而有效缓解金融排斥。另一种认为普惠金融的发展也可能损害经济增长的学者发现其负面作用与银行等金融中介在整个金融体系中所占比重密切相关,往往银行越多反而对经济增长越不利。所以目前普惠金融的发展在世界范围内是否有助于经济增长这一命题的研究相对比较匮乏并且尚未达成一致的见解。为了丰富这一命题的相关内容,遂撰写本文利用更加全面的数据,在前人的研究基础之上深化了对普惠金融内涵的界定,探讨普惠金融对于经济发展的作用,并进一步研究了普惠金融对于减贫的作用。

二、文献综述

在世界范围内大多数国家中广泛存在着资金配置效率不高、扭曲的问题,主要原因在于金融市场竞争不足、不完善以及金融管制,所以中小微企业很难获得称心如意的服务。普惠金融以促进公平为目的,广泛包容性为核心,尽力推进金融包容性,消除金融排斥性,服务于社会各个阶层和群体,尤其是原本缺乏从金融机构获得金融服务途径的弱势群体,让其能够得到获取便利、价格合理的金融服务,进而改善现有金融资源分配不均的困境[1]。

支持促进论的学者认为普惠金融对经济增长的促进作用在于普惠金融的发展能够帮助“穷人”和小微企业更方便地获得信贷支持,降低其融资成本和难度让本身优质的项目得到较好的成长机会,从而加强资源配置的效率最终有效拉动经济增长。普惠金融的出发点是希望纠正传统金融体系所固有的“嫌贫爱富”的属性,进一步实现金融服务实体经济的功能[2-3]。普惠金融拓宽了原有金融机构所划定的金融边界,改善了金融资源配置效率,提高受金融排斥群体获得投融资服务的可及性,进而促进了收入公平[4]。普惠金融能够在注重公平的同时兼顾效率,在促进信贷的可得性、扩大内部需求、降低贫困发生率以及改善城乡二元结构等方面具有积极作用[5-6]。产品市场、要素市场和中介市场发展程度比较好,对生产者和消费者的合法权益保护程度越高的地区中,完善健全的相关制度环境会对金融资本扭曲配置的行为加以限制[7]。

支持促进论的学者认为普惠金融还是会对经济发展起着抑制作用,因为普惠金融难以克服金融市场“趋利性”这一重要的特性,只是扩大了经营范围,本质上还是与传统金融一致,这样的固有属性还是会导致缺乏信用记录、抵押品和“关系”的小微企业和“穷人”面临融资难融资贵的问题,金融排斥由于高额的融资成本,降低了资源配置效率,阻碍了经济增长。并且以间接金融为主,依赖银行为主体提供资金供给的金融体系在一定程度上会阻碍经济增长,这主要有四个方面的原因。第一,银行可能向企业索取超出贷款利率的超额收益,降低企业投资积极性。第二,在经济处于下行周期时,银行“惜贷”是一种普遍现象,不利于技术创新和经济增长。第三,银行的内部风险会影响经济增长水平,在金融危机爆发时,银行不能对金融风险缓释,反而会通过紧缩流动性加剧金融危机。第四,相对实体经济而言,过于庞大的银行体系会给实体经济的发展带来额外的成本[8]。甚至金融深化的程度加深会进一步扩大社会的差距[9],而在期初国民平均受教育年限更长、人均GDP 水平更高、中小企业规模更大和法治水平更高的经济体中,个人使用银行账户、电子支付购物以及借记卡等方面的使用率等金融服务方面的普惠金融指标对经济增长的负面影响更大[10]。

综上,关注普惠金融影响经济增长的文献不仅相对有限,而且没有一致的结论。目前为止,大部分相关文献基本上都认为普惠金融促进了经济增长,其背后的依据在于普惠金融扩大了金融产品和服务的可得性,但对于普惠金融如何解决传统金融“趋利性”缺乏比较深入的探究和结论,并且罕有基于跨国数据的实证检验。为了弥补以上不足,本文基于世界银行的全球金融包容数据库、IMF 数据库和EPS 全球统计数据库提供的跨国数据样本,实证检验了普惠金融对经济增长的总体影响,并进一步在侧重公平的层面实证考察了普惠金融对贫困差距的影响。研究表明,由变异系数法得到的综合指数在各项回归中均有稳定显著的正面效应,说明普惠金融的发展确实能在一定程度上促进经济的发展。不过对于衡量贫富差距的回归中却展现出正向显著的效应,即普惠金融的发展会在一定程度上加大贫富的差距。两者结合说明了普惠金融的发展在促进经济发展的同时也会扩大贫富差距。

三、普惠金融指数构建、模型与数据说明

(一)指数构建

1.指数说明。世界银行专家 Beck 等(2008)基于可获得性和使用有效性两个角度首次提出了可实际测度金融包容发展水平的八个指标,作出了开创性贡献。目前的大多数学者以编制指数方式来刻画普惠金融发展程度,但是研究中学术界关于怎样衡量普惠金融的发展程度尚未形成一致的说法。很多学者尝试从地理条件上的金融服务供给层面、覆盖人口以及有效性等角度构建普惠金融指数[11-12]。进一步地,也有许多学者从机构供给方面的网点密度、人均享有银行工作人员服务数以及人均存贷款使用等角度衡量普惠金融发展程度。这些指标的侧重点从定义上基本可归为金融密度的范畴,即金融资源的空间配置状态[13-14]。在刻画体现公平性和全面性的服务上来说还缺乏一定的深度与解释力,与普惠金融的真正内涵存在一定的差距。

假设银行的投资选择满足在均值方差的分析框架的假设条件,此时银行放贷的客户选择上与人们选股本质上相同,每一笔贷款的发放都会充分考虑风险与收益之后再作出决定。那么MPT 上的相关结论也适用于银行的投资组合上,即可能的投资组合只会在有效前沿上。这意味着在愿意承担一定风险水平下,银行总会选择盈利最高的那部分贷款者,这意味着金融服务的供给与实际的需要总是存在一定偏离,只能在一定程度上对实际金融服务的使用进行近似地反映。所以现有文献采用人均储蓄存款、人均贷款、人均保费等指标作为普惠金融代理指标的衡量方法,并不能准确、全面地反映普惠金融的内涵。

本文认为,普惠金融反映的不仅是金融供给的密度和发展程度,应该包含更多能用以反应公平性以及被金融所排斥的那部分拥有还款能力且需要贷款者的指标。在国际层面数据可得性的约束下,我们选取了能够代表金融供给方面和总体使用概况的四个指标:商业银行分支机构的数量(每10 万成年人)、自动取款机数量(每10 万成年人)、从商业银行借款的人数(每10 万成年人)和在商业银行存款的人数(每10 万成年人),并在前人研究的基础之上,引入了总人口40%的贫穷人口中15 岁以上拥有金融机构或移动货币服务提供商的账户的比例和银行向国内私营部门提供的信贷占GDP 的比例,最终利用变异系数法合成金融发展的包容性指数加入到后续的分析当中。上述变量数据来自国研网数据库和世界银行。

2.指数测算。本节通过变异系数法求出每个维度的权重,再根据反欧几里得距离法测算普惠金融指数。在测算前对原始数据进行无量纲化处理:

其中xij是为第i 维中指标j 的变换值,Aij是实际值,Mij和mij分别为各指标的最大值和最小值。变换后,各指标值在0～ 1 之间。本文使用变异系数(CV)的客观加权方法计算权重。CV 最初在概率论和统计学中用于测量概率中的离散分布或频率分布,定义为标准差σ 与均值u 之比。因此,各指标权重的数值定义为其CV 与各指标CV 之和之比,即计算权重的公式如下:

其中wij表示第i 维指标j的权重,vij表示变异系数(CV)。

单一维度的普惠金融指数(IFI)的计算公式如下:

其中xij是为第i 维中指标j 的变换值(0≤xij≤1);wij是第i 维指标j 的权重。

复合维度普惠金融指数(IFI)计算公式如下:

其中w1,w2,w3分别是通过变异系数法算出的金融服务供给能力(维度1),金融服务可获得性(维度2)以及金融服务实际是使用情况(维度3)的权重。 IFI 取值在0～1 之间,越接近于1,表明金融包容水平越高,越接近0,包容水平越低。

(二)模型构建

普惠金融对经济增长的模型设定:

其中,被解释变量y 为GDP 增长率,核心解释变量IFI 为普惠金融指数,控制变量包括期初GDP(2010 年不变价美元)、人均GDP(2010 年不变价美元)、商品贸易(GDP%)、国家政策和制度评估(CPIA)公共部门透明度、问责性和腐败评级、军费支出(占GDP%)、国家政策和制度评估(CPIA)宏观经济管理评级(1=低,6=高)、入学率,高等院校(占总人数%)、劳动力,总数(人)、消费者价格指数(2010 年=100)、人口增长(年度%)、国际谋杀犯罪率(每10 万人)和政府支出(占GDP%),U 为不随时间而变的个体固定效应,year 为不随地点而改变的个体时间效应,e 为随机扰动项。为了避免反向因果的影响,对所有控制变量和核心解释变量都作了一阶滞后的处理。

(三)数据说明

本文选取2011—2018 年世界范围内的215 个国家作为样本展开研究。在原始样本的基础之上剔除了主要变量数据缺失的国家样本,并且为了避免极端值的影响对自变量、因变量及控制变量中的连续变量 1% 以下以及 99% 以上分位数进行缩尾处理。最终得到了169 个国家的39701 个数据。其中,控制变量和被解释变量来自于世界银行、IMF和EPS 全球统计数据库。

表1 变量定义表

四、实证结果与分析

(一)描述性统计结果

表2 列示了本文主要变量的描述性统计结果。

表2 描述性统计结果

(二)回归结果

本部分的实证分析基于模型(1)展开。结果如表 3 所示,列(1)为OLS 回归结果,列(2)增加了国家不随时间而变的个体固定效应,列(3)在列(2)的基础上控制了不容易捕捉到的技术进步等个体时间效应。结果显示:自变量ifi 的估计系数至少都在 5% 的置信水平上显著为正这说明国家普惠金融发展程度越高、拥有还款能力且需要贷款者所受到的金融排斥越小,越有助于经济发展。该结果在经济意义上也显著:地区普惠金融发展程度比例每增加 1 个百分点,人均GDP 会增加17.48 个百分点。

表3 回归结果

(三)进一步研究

1.普惠金融对贫富差距影响的模型设定

其中,被解释变量y 为贫困差距,核心解释变量IFI 为普惠金融指数,控制变量包括人均GDP(2010年不变价美元)、商品贸易(GDP%)、军费支出(占GDP%)、高等院校入学率(占总人数%)、劳动力总数(人)、消费者价格指数(2010 年=100)、人口增长(年度%)、国际谋杀犯罪率(每10 万人)和政府支出(占GDP%),U 为不随时间而变的个体固定效应,e 为随机扰动项。为了避免反向因果的影响,对所有控制变量和核心解释变量都作了一阶滞后的处理。

2.普惠金融对贫困差距的回归结果

本部分的实证分析基于模型(2)展开。回归的基本结果如表 4 所示,列(1)为OLS 回归结果,列(2)增加了国家不随时间而变的个体固定效应,列(3)在列(2)的基础上控制了不容易捕捉到的技术进步等个体时间效应。结果显示:自变量ifi 在加入地区和时间固定效应之后的估计系数至少都在 5% 的置信水平上显著为正,系数分别为0.013 6 与0.030 4,这说明了国家普惠金融发展程度越高却加深了贫富差距,即低于贫困线人口/高于贫困线人口的比重变得更大。当普惠金融发展指数增加1 个百分点时,会提高贫困差距0.030 4 个百分点。

表4 回归结果

(四)稳健性检验

将模型(2)中被解释变量替换为贫困比例(贫困人口/总人口)后仍然支持普惠金融发展会加深贫富差距的结论。

五、结论与启示

普惠金融的发展对促进社会公平、提供平等融资机会具有重要意义,也是经济发展的重要助力。本文以 2011—2018 年世界范围内169 个国家样本实证检验普惠金融发展水平对经济发展的影响。研究发现,普惠金融的发展能有效地促进当地经济的发展,但却同时加深了贫富差距。

表5 稳健性检验

由以上研究结论,本文得到如下启示:

(1)普惠金融的发展政策的关键要从可得性入手,通过积极的线下基础设施扩张、加强互联网建设等方式提高了融资可获得性,进而减少了金融排斥,给实体经济释放更多的活力,更好地发挥了金融配置资源的作用。

(2)因为普惠金融难以克服金融市场“趋利性”这一重要的特性,只是扩大了经营范围,本质上还是与传统金融一致,这样的固有属性还是会导致缺乏信用记录、抵押品和“关系”的小微企业和“穷人”面临融资难融资贵的问题。所以普惠金融的发展可能还是会提高贫富的差距,这种外部性无法通过市场和政策本身得到解决,只能依靠政府弥补外部性。