胡海云

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院金融系，安徽 蚌埠　233000)

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中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融與城鄉(xiāng)收入差距的灰色關(guān)聯(lián)分析

胡海云

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院金融系，安徽 蚌埠233000)

摘要：基于灰色關(guān)聯(lián)分析方法，分析了2007年到2015年我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展和城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)聯(lián)度。分析結(jié)果表明，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融的各項(xiàng)指標(biāo)和城鄉(xiāng)居民收入差距之間均有較高的關(guān)聯(lián)度，其中金融業(yè)IT投資規(guī)模與城鄉(xiāng)居民收入差距的關(guān)聯(lián)度最高，P2P貸款交易規(guī)模與城鄉(xiāng)居民收入差距的關(guān)聯(lián)度最低。由此可以判斷互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展和我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距具有一定的關(guān)聯(lián)性，其原因在于互聯(lián)網(wǎng)金融資源在城鄉(xiāng)分布上存在不均衡，且互聯(lián)網(wǎng)金融吸收來(lái)的資金在投資上也不均衡。

關(guān)鍵詞：灰色關(guān)聯(lián)分析；互聯(lián)網(wǎng)金融；城鄉(xiāng)收入差距；經(jīng)濟(jì)發(fā)展

一引言及文獻(xiàn)綜述

我國(guó)的城鄉(xiāng)收入差距問(wèn)題在解放前就已存在，進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)更是愈演愈烈，不斷深化。近幾年，我國(guó)的城鄉(xiāng)收入差距出現(xiàn)下降趨勢(shì)。根據(jù)相關(guān)資料顯示，我國(guó)的城鄉(xiāng)收入差距大致經(jīng)歷了一個(gè)“倒U型”的發(fā)展路徑。自1978年實(shí)行改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)水平不斷提高，居民的收入水平也大幅增長(zhǎng)，但同時(shí)居民間的收入差距也逐漸明顯，尤其是我國(guó)城鄉(xiāng)間的居民收入差距。根據(jù)歷年來(lái)的數(shù)據(jù)測(cè)算可以發(fā)現(xiàn)，1978年我國(guó)的城鄉(xiāng)居民人均名義收入之比為2.57：1，2002年以來(lái)，我國(guó)的城鄉(xiāng)居民人均名義收入比一直保持在“3”以上，2007年這一比值達(dá)到了改革開(kāi)放以來(lái)的最高水平3.33:1。從2010年開(kāi)始，農(nóng)村居民收入增速開(kāi)始連續(xù)多年超過(guò)城鎮(zhèn)居民收入，城鄉(xiāng)收入差距出現(xiàn)了有所下降的趨勢(shì)，最新的數(shù)據(jù)顯示2014年城鄉(xiāng)居民人均名義收入比例為2.92：1，這是城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的收入水平差距首次降至“3”倍以下，據(jù)中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)記者統(tǒng)計(jì)，這一比值已經(jīng)是自2002年以來(lái)的最低值了。

收入分配和貧富差距是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的重要領(lǐng)域之一，國(guó)內(nèi)外的學(xué)者都對(duì)這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行過(guò)探索和研究。如今在所有研究金融發(fā)展對(duì)收入差距影響的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中，通過(guò)梳理可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)外的學(xué)者大多偏向于從理論模型方面著手進(jìn)行研究，而我們國(guó)內(nèi)的學(xué)者更多地選擇從實(shí)證方面著手。提及到收入分配這個(gè)命題，很多學(xué)者都會(huì)想到庫(kù)茲涅次的“倒U型”理論，該理論認(rèn)為在國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展最初的起步階段，居民之間的收入差距會(huì)逐漸擴(kuò)大；到了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中期階段，收入差距擴(kuò)大的速度將會(huì)略微減緩；而一旦進(jìn)入了國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的成熟階段之后，居民之間的收入差距就會(huì)開(kāi)始慢慢縮小。Greenwood和Jovanovic對(duì)國(guó)家金融發(fā)展水平和居民收入分配之間的關(guān)系進(jìn)行了更為深入的研究，得出的結(jié)論和庫(kù)茲涅次的“倒U型”理論基本上是一致的。[1]Galor和Zeira、Banerjee和Newman分別對(duì)Greenwood和Jovanovic的理論模型進(jìn)行了拓展研究，得出的結(jié)論并不支持庫(kù)茲涅次的“倒U型”理論，而是金融發(fā)展會(huì)加劇擴(kuò)大收入差距。[2-3]

回顧國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究，對(duì)于“金融發(fā)展與收入差距之間的關(guān)系”這一命題也還沒(méi)有得出統(tǒng)一的結(jié)論，國(guó)內(nèi)的學(xué)者主要是從實(shí)證檢驗(yàn)方面來(lái)進(jìn)行研究。喬海曙，陳力(2009)基于中國(guó)縣域截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用Kendall非參數(shù)相關(guān)檢驗(yàn)和分位數(shù)研究方法進(jìn)行實(shí)證分析，得出我國(guó)金融發(fā)展和收入不平等之間存在著“倒U”型關(guān)系的結(jié)論。[4]葉志強(qiáng)(2011)利用我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，得出金融發(fā)展有利于減少城鄉(xiāng)收入差距的結(jié)論。[5]孫永強(qiáng)，萬(wàn)玉琳(2011)基于1978-2008年省際面板數(shù)據(jù)，建立面板協(xié)整與誤差模型，得出從長(zhǎng)期來(lái)看金融發(fā)展顯著擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距的結(jié)論，并且東部地區(qū)金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響高于全國(guó)平均水平。[6]魏麗莉，馬晶(2014)選取了雙重滯后型城鄉(xiāng)關(guān)系的典型區(qū)域——甘肅省為研究對(duì)象，對(duì)其城鄉(xiāng)居民收入差距與城鄉(xiāng)金融非均衡發(fā)展的現(xiàn)狀進(jìn)行描述與分析，研究得出結(jié)論，城鄉(xiāng)金融非均衡發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，且二者呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)。城鄉(xiāng)金融發(fā)展規(guī)模的非均衡對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的拉大作用更為明顯，而城鄉(xiāng)金融發(fā)展效率的非均衡對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的拉大作用較弱。[7]劉少奎(2013)基于面板門限回歸模型分析了我國(guó)金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，其實(shí)證的結(jié)果顯示，金融發(fā)展確實(shí)拉大了城鄉(xiāng)居民的收入差距，且促進(jìn)作用在增強(qiáng)；金融效率與收入差距之間不存在門限效應(yīng)，金融效率縮小了城鄉(xiāng)收入差距。[8]楊楠，馬綽欣(2014)同樣基于面板門檻模型分析了我國(guó)金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響機(jī)制，該研究結(jié)果的結(jié)論是我國(guó)金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響存在著門檻效應(yīng)，并且不同產(chǎn)業(yè)類型的地區(qū)存在方向與階段上的差異。商貿(mào)型地區(qū)出現(xiàn)完整的“倒U型”特征，工業(yè)型地區(qū)出現(xiàn)先擴(kuò)大后放緩的形似“倒U型”左半部分的特征，其他地區(qū)則出現(xiàn)線性正相關(guān)的特征。[9]

從以上的文獻(xiàn)綜述，我們不難看出，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)金融發(fā)展與收入差距關(guān)系的研究并未得出一個(gè)統(tǒng)一的結(jié)論，所以本文嘗試從內(nèi)容上進(jìn)行更加細(xì)致的研究?？v觀以往的文獻(xiàn)，基于互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展角度研究城鄉(xiāng)收入差距的文獻(xiàn)較少，所以本文基于灰色關(guān)聯(lián)分析從互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展角度出發(fā)，分析互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)聯(lián)性。此外，本文將并從互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的角度出發(fā)提出縮小我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距的政策建議，從而實(shí)現(xiàn)統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的目標(biāo)，促進(jìn)我國(guó)城鄉(xiāng)間的協(xié)調(diào)發(fā)展。

二指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文研究涉及到的指標(biāo)主要有我國(guó)城鄉(xiāng)居民收入差距和互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平兩個(gè)方面，以此為基礎(chǔ)分析中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)聯(lián)度。

城鄉(xiāng)居民的收入差距，這一指標(biāo)是用城鎮(zhèn)居民家庭的人均可支配收入與農(nóng)村居民家庭的人均純收入，二者之比來(lái)衡量的。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均純收入的數(shù)據(jù)均來(lái)源于中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的官方網(wǎng)站。

互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平指標(biāo)，互聯(lián)網(wǎng)金融方面選取了第三方支付平臺(tái)成交規(guī)模、權(quán)益類眾籌交易規(guī)模、P2P貸款交易規(guī)模、中國(guó)金融業(yè)IT投資規(guī)模以及互聯(lián)網(wǎng)金融的市場(chǎng)集中度五個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量，其中互聯(lián)網(wǎng)金融的市場(chǎng)集中度是用互聯(lián)網(wǎng)金融活動(dòng)總量與金融業(yè)貸款總額之比表示，互聯(lián)網(wǎng)金融指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源于艾瑞金融數(shù)據(jù)庫(kù)和各互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的官方數(shù)據(jù)。

三灰色關(guān)聯(lián)理論分析

灰色系統(tǒng)理論是由鄧聚龍教授在1982年創(chuàng)立的，他根據(jù)對(duì)信息的認(rèn)知程度將系統(tǒng)劃分為黑、白、灰三色，信息完全已知的是白色系統(tǒng)，信息完全未知的是黑色系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)則在二者之間，屬于部分信息已知、部分信息未知。[10]灰色關(guān)聯(lián)分析是一種重要的統(tǒng)計(jì)分析方法，可以分析出各影響因素之間的密切程度，對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行量化比較分析。[11]傳統(tǒng)的計(jì)量和統(tǒng)計(jì)分析方法，如協(xié)整、VAR模型、主成分分析以及方差分析都需要較長(zhǎng)年限的數(shù)據(jù)，且對(duì)數(shù)據(jù)的分布有較高的要求，但灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)樣本量的大小和數(shù)據(jù)的分布規(guī)律則沒(méi)有要求。互聯(lián)網(wǎng)金融2007年才在我國(guó)發(fā)展起來(lái)，可得的數(shù)據(jù)年限較短，用傳統(tǒng)的計(jì)量和統(tǒng)計(jì)方法研究存在一定的局限性，因此本文鑒于數(shù)據(jù)的可得性，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法。灰色關(guān)聯(lián)分析的具體步驟如下。

1.首先需要選取參考序列和比較序列，分別表示為：X0={X0(t),t=1,2,3,…,n}；Xi={Xi(t),t=1,2,3,…,n；i=1,2,3,…m}。在上式中，n是序列的長(zhǎng)度，m是比較序列的個(gè)數(shù)。

2.對(duì)各序列的數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，這是因?yàn)橐３衷紨?shù)據(jù)的統(tǒng)一性，便于變量間的對(duì)比。通常數(shù)據(jù)無(wú)量綱化的方法有初值法和均值法。本文將采用初值法，進(jìn)行無(wú)量綱化處理后可得到新的序列：

(1)

(2)

3.計(jì)量比較序列與參考序列的絕對(duì)差：

ΔXi(t)=|Xi(t)-X0(t)|,t=1,2,3,…,n

(3)

4.根據(jù)上一步計(jì)算可得出比較序列與參考序列絕對(duì)差的最大值和最小值，由此可計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度。

(4)

(5)

在上式中，θ為分辨系數(shù)，θ∈(0,1)，在這里，θ的取值為0.5，關(guān)聯(lián)度R越接近于1，則說(shuō)明比較序列與參考序列之間的關(guān)聯(lián)程度越大。

5.分析結(jié)果。對(duì)以上的關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果進(jìn)行排序分析，關(guān)聯(lián)度越大則說(shuō)明該比較序列與參考序列之間的關(guān)系越是緊密。如r(x0,xm)>r(x0,xn)，則表示xm和參考序列x0的緊密程度優(yōu)于xn和參考序列x0的緊密程度。

四中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融與城鄉(xiāng)收入差距的灰色關(guān)聯(lián)分析

本文以城鄉(xiāng)居民的收入差距X0為參考序列，以第三方支付平臺(tái)成交規(guī)模X1、權(quán)益類眾籌交易規(guī)模X2、P2P貸款交易規(guī)模X3、中國(guó)金融業(yè)IT投資規(guī)模X4以及互聯(lián)網(wǎng)金融的市場(chǎng)集中度X5為比較序列，基于2007年到2015年的數(shù)據(jù)，根據(jù)上述灰色關(guān)聯(lián)分析的具體步驟，進(jìn)行數(shù)據(jù)的計(jì)算和處理。

表1　收入差距和互聯(lián)網(wǎng)金融的原始數(shù)據(jù)表

為保證變量的可比性，對(duì)以上個(gè)變量序列采取初值法無(wú)量綱化的數(shù)據(jù)處理，由公式(1)和(2)可得到下表。

表2　無(wú)量綱化處理后的數(shù)據(jù)

根據(jù)上表，計(jì)算參考序列X0和各比較序列的絕對(duì)差，由公式(3)可得以下絕對(duì)差序列：

ΔX1={0，1.1405，2.5629，5.1970，12.2211，18.5476，25.1163，31.4579，37.6324}

ΔX2={0，3.0044，5.9990，19.0304，43.0612，111.0681，280.1415，722.1741，1501.14893}

ΔX3={0，8.1377，55.1324，151.4304，649.3945，1675.5347，4006.7415，7827.8408，13991.0156}

ΔX4={0，0.0482，0.0870，0.1302，0.1958，0.2276，0.3427，0.4439，0.4757}

ΔX5={0，0.5337，1.1835，0.9295，3.0965，5.6289，6.3290，7.4052，9.6316}

在以上的差序列中，可以看出該序列中最大值為ΔXmax=13991.0156，最小值為ΔXmin=0。分辨系數(shù)θ一般情況下取0.5?，F(xiàn)由公式(4)和(5)可計(jì)算出參考序列和各比較序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度。

關(guān)聯(lián)系數(shù)：r1={1，0.9998，0.9996，0.9993，0.9983，0.9974，0.9964，0.9955，0.9946}

r2={1，0.9996，0.9991，0.9973，0.9939，0.9844，0.9615，0.9064，0.8233}

r3={1，0.9988，0.9922，0.9788，0.9151，0.8068，0.6358，0.4719，0.3333}

r4={1，0.9999，0.9999，0.9999，0.9999，0.9999，0.9999，0.9999，0.9999}

r5={1，0.9999，0.9998，0.9999，0.9996，0.9992，0.9991，0.9989，0.9986}

關(guān)聯(lián)度：R1=0.9979，R2=0.9628，R3=0.7925，R4=0.9999，R5=0.9994

對(duì)以上的關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果進(jìn)行排序，得出如下關(guān)聯(lián)序表(表3)，根據(jù)關(guān)聯(lián)度的排序可以判斷各比較序列與參考序列的關(guān)系密切程度，關(guān)聯(lián)度越大，則該比較序列對(duì)參考序列的影響也就越大。根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度的排序結(jié)果可知，中國(guó)金融業(yè)IT投資規(guī)模與城鄉(xiāng)居民收入差距的關(guān)聯(lián)度最高，互聯(lián)網(wǎng)金融的市場(chǎng)集中度次之，P2P貸款交易規(guī)模與城鄉(xiāng)居民收入差距的關(guān)聯(lián)度最低。

表3　各變量序列與城鄉(xiāng)居民收入差距的關(guān)聯(lián)序

五主要結(jié)論和建議

本文基于2007年到2015年的城鄉(xiāng)居民收入差距和互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行研究，根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度分析可知，互聯(lián)網(wǎng)金融的各個(gè)指標(biāo)與城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)聯(lián)度都比較大。其中，中國(guó)金融業(yè)IT投資規(guī)模與城鄉(xiāng)居民收入差距的關(guān)聯(lián)度最高，P2P貸款交易規(guī)模與城鄉(xiāng)居民收入差距的關(guān)聯(lián)度最低。由此，可以得出結(jié)論我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距的加劇和我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展水平有著密切聯(lián)系。這主要有兩個(gè)方面的原因，一是城鄉(xiāng)在互聯(lián)網(wǎng)金融資源的分布上存在不均衡，城市的互聯(lián)網(wǎng)金融資源明顯優(yōu)于農(nóng)村地區(qū)；二是互聯(lián)網(wǎng)金融吸收來(lái)的資金，如眾籌和P2P吸收來(lái)的資金大多都投資于城市，促進(jìn)城市地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，用于投資農(nóng)村地區(qū)的資金非常少，造成城鄉(xiāng)地區(qū)資金的分布不均衡，城鄉(xiāng)居民的收入差距擴(kuò)大。

針對(duì)以上提出的問(wèn)題，從互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的角度提出了以下建議以解決我國(guó)城鄉(xiāng)居民收入差距的問(wèn)題。

第一，從互聯(lián)網(wǎng)金融資源的角度出發(fā)，大力完善農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融資源的基礎(chǔ)資源建設(shè)，改變互聯(lián)網(wǎng)金融資源在城鄉(xiāng)分布上不均衡的狀況。同時(shí)，大力發(fā)展農(nóng)村金融，堅(jiān)持開(kāi)發(fā)農(nóng)村金融市場(chǎng)，增加對(duì)農(nóng)村地區(qū)的金融供給，使我國(guó)廣大農(nóng)村地區(qū)能夠平等地獲得各類金融服務(wù)，減少城鄉(xiāng)居民的機(jī)會(huì)不平等。

第二，國(guó)家應(yīng)從政策的角度出發(fā)，制定更多有利于農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的優(yōu)惠政策。只有提高我國(guó)農(nóng)民的信貸可得性，從金融資源及投資獲取等方面出發(fā)改變城鄉(xiāng)居民機(jī)會(huì)不均等的狀況，才能夠在真正意義上來(lái)縮小我國(guó)城鄉(xiāng)居民的收入差距，從而實(shí)現(xiàn)我國(guó)統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的目標(biāo)。

第三，政府應(yīng)采取相關(guān)措施抑制農(nóng)村資金的外流。我國(guó)的農(nóng)村資金外流主要是通過(guò)農(nóng)村信用合作社和一些國(guó)有的商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)，近年來(lái)，金融機(jī)構(gòu)的逐利性日漸顯現(xiàn)，導(dǎo)致了金融機(jī)構(gòu)在對(duì)農(nóng)民貸款的上普遍存在惜貸的現(xiàn)象，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貸款需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于農(nóng)民可得到的貸款量，改變當(dāng)前這種農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展?fàn)顩r需要政府的介入。政府可以采取引導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)金融公司增加對(duì)農(nóng)村地區(qū)資金投入，并給予財(cái)政貼息，從而改善農(nóng)村資金外流的現(xiàn)狀。

參考文獻(xiàn)

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Class No.:F830.6Document Mark：A

(責(zé)任編輯：蔡雪嵐)

Gray Correlation Analysis of Income Gap Between China's Internet Finance and Urban and Rural Areas

Hu Haiyun

(School of Finance, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 233000，China)

Abstract：With gray correlation analysis method, this paper analyzed the income gap between China's Internet finance and urban-rural areas. The results show that the income gap between China's Internet financial indicators and the urban and rural residents have a high correlation degree, IT investment in the financial sector is the highest of correlation between urban and rural residents, Among them, the IT investment in the financial industry and the income gap between urban and rural residents are the highest, the correlation of P2P loan transaction between urban and rural residents is the lowest. Internet financial development and the income gap is of certain relevance. The reason is that the Internet financial resources in urban and rural areas are not balanced distributed and the Internet banking to absorb the funds is not balanced.

Key words：grey correlation analysis; Internet finance; urban-rural income disparity; economic development

作者簡(jiǎn)介：胡海云，碩士，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院2015級(jí)金融學(xué)專業(yè)。

基金項(xiàng)目：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研基金項(xiàng)目研究成果，立項(xiàng)單位：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生處，項(xiàng)目名稱：互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對(duì)我國(guó)區(qū)域間城鄉(xiāng)收入差距的傳導(dǎo)效應(yīng)，項(xiàng)目編號(hào)：ACYC2015059。

文章編號(hào)：1672-6758(2016)07-0076-4

中圖分類號(hào)：F830.6

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A