徐之琦 劉瀟憶

(河南大學(xué) 河南鄭州 450000)

雖然我國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展穩(wěn)定，但是逐漸優(yōu)化的市場(chǎng)延展度和深度及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不斷推進(jìn)，導(dǎo)致金融資源配置嚴(yán)重失衡，農(nóng)村金融結(jié)構(gòu)改革步伐與城市不匹配。我國(guó)2018年的基尼系數(shù)約為0.474，依然高于世界銀行規(guī)定的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)線，說明我國(guó)金融市場(chǎng)的覆蓋程度依然沒有解決城鄉(xiāng)貧富差距的問題。因此，更有效的、力度更強(qiáng)的應(yīng)對(duì)辦法才能更好地把控金融發(fā)展的方向和質(zhì)量。普惠金融的出現(xiàn)旨在通過提供全面、價(jià)格合理的金融服務(wù)調(diào)節(jié)制約城鄉(xiāng)收入發(fā)展不均衡的因素，擴(kuò)大了獲得金融服務(wù)的覆蓋面，有效降低了金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)成本，完成了資源合理配置，例如小微企業(yè)、貧困群體等更容易被傳統(tǒng)金融服務(wù)忽視的客體。

1 文獻(xiàn)研究

岳慧詩(2021)通過構(gòu)建中介效應(yīng)模型，基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)視角，總結(jié)出上升的普惠金融發(fā)展趨勢(shì)伴隨著波動(dòng)下降的城鄉(xiāng)收入差距，并且普惠金融、城鄉(xiāng)收入差距和產(chǎn)業(yè)構(gòu)造之間存在高度的空間關(guān)聯(lián)。同時(shí)，程榮榮(2021)將全國(guó)層面增長(zhǎng)的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)作為中介提出普惠金融每提高1%，城鄉(xiāng)收入差距就降低0.27%。

俞飛飛(2020)通過門檻面板和靜態(tài)面板分析得出的回歸結(jié)果表明，普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距有正向作用。羅敏(2020)以聚類分析結(jié)果得出，各省市的城鄉(xiāng)收入差距隨著普惠金融的發(fā)展得到持續(xù)不斷地改善。許南燕(2019)利用變異系數(shù)熵值法得出，普惠金融可以正向影響城鄉(xiāng)收入差距，但同時(shí)傳統(tǒng)普惠金融和數(shù)字普惠金融對(duì)其影響程度稍有差異。

2 普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的現(xiàn)狀分析

2.1 金融信貸余額持續(xù)增量

近年來，金融服務(wù)業(yè)務(wù)受到更多人的關(guān)注和使用，2020年末，全國(guó)銀行卡數(shù)人均持有量達(dá)6.4張，同比增長(zhǎng)6.5%。此外，各區(qū)域金融服務(wù)設(shè)施建設(shè)進(jìn)程加快，我國(guó)每萬人擁有的POS機(jī)數(shù)量位于亞太地區(qū)前列，互聯(lián)網(wǎng)科技的發(fā)展與普及讓更多人選擇移動(dòng)支付。

2.2 小微企業(yè)信貸結(jié)構(gòu)優(yōu)化

由于小額貸款手續(xù)簡(jiǎn)單，還款方式靈活且風(fēng)險(xiǎn)較小，一直備受低收入者和小微型企業(yè)的青睞。2020年末，全國(guó)普惠金融余額為15.1萬億元，同期增長(zhǎng)30%。為實(shí)現(xiàn)小微企業(yè)信貸結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，國(guó)家不斷加大稅收、社保等優(yōu)惠力度，但未來仍需不斷降低貸款門檻，有效幫扶中小微企業(yè)發(fā)展。

2.3 農(nóng)村金融服務(wù)穩(wěn)步增長(zhǎng)

國(guó)家政策持續(xù)幫扶鄉(xiāng)村地區(qū)發(fā)展，推動(dòng)金融服務(wù)扶貧。面向“三農(nóng)”的貸款余額持續(xù)增長(zhǎng)，2020年末，全國(guó)普惠型涉農(nóng)貸款余額達(dá)到5.99萬億元，約占總體涉農(nóng)貸款的七分之一，但政府仍然需要逐步降低“三農(nóng)”貸款的利率，助力農(nóng)村金融服務(wù)的發(fā)展。

3 普惠金融發(fā)展水平的測(cè)算及分析

3.1 普惠金融發(fā)展指數(shù)的構(gòu)建

對(duì)IFI指數(shù)的測(cè)算，Beck等（2007）初次提出用三個(gè)維度進(jìn)行普惠金融指數(shù)的測(cè)算。本文結(jié)合三大維度，參考多種指標(biāo)的構(gòu)建思路，綜合現(xiàn)實(shí)規(guī)律，從中選取了10項(xiàng)細(xì)分指標(biāo)，測(cè)算出普惠金融發(fā)展指數(shù)。

本文運(yùn)用變異系數(shù)的測(cè)算方法來決定各個(gè)統(tǒng)計(jì)量的權(quán)重大小，再將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，最后參考 Sarma（2010）的計(jì)算方法，測(cè)算IFI，計(jì)算步驟為：

3.2 普惠金融發(fā)展水平測(cè)算

鑒于數(shù)據(jù)獲取的可實(shí)現(xiàn)性，本文選取2009—2018年作為研究年份，整理了10年間31個(gè)省份各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》《區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》及《中國(guó)農(nóng)村發(fā)展報(bào)告》。

通過各指標(biāo)權(quán)重可以得出，單位面積金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響作用最為明顯，通過公式(3)得到各省份的普惠金融指數(shù)。本文將2018年的指數(shù)和反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況的RG數(shù)據(jù)進(jìn)行排名。綜合來看，各地區(qū)2009—2018年普惠金融指數(shù)持續(xù)增長(zhǎng)，中西部省份的增長(zhǎng)速度大于東部地區(qū)，其中廣西壯族自治區(qū)增長(zhǎng)幅度最大，10年間數(shù)據(jù)增長(zhǎng)近2.67倍。同時(shí)，普惠金融指數(shù)省份間差異明顯，東部地區(qū)的普惠金融發(fā)展程度顯著優(yōu)于中西部，位于東部地區(qū)的上海、北京、天津的IFI數(shù)值長(zhǎng)期處于高位，2009年上海的IFI數(shù)值為0.216，超出全國(guó)省份2018年平均值。排名最末的三個(gè)省份均在西部地區(qū)，分別是西藏、云南和貴州，2018年西藏的IFI指數(shù)為0.030，這是因?yàn)槲鞑氐慕鹑谠O(shè)施建設(shè)覆蓋率較低。

4 城鄉(xiāng)收入差距的測(cè)算

基于洛倫茲曲線而產(chǎn)生的基尼系數(shù)可以作為方便簡(jiǎn)捷的綜合指標(biāo)來研究城鄉(xiāng)收入差距程度，但同時(shí)測(cè)度的準(zhǔn)確性與統(tǒng)計(jì)口徑緊密相連，且對(duì)各個(gè)階層收入變化反應(yīng)較弱。泰爾指數(shù)可以用來測(cè)度整體和各分組類別之間或內(nèi)部的收入差距，將人口結(jié)構(gòu)的差距考慮在內(nèi)，并且能夠?qū)Σ煌杖腚A層做出相應(yīng)的反應(yīng)。綜上，泰爾指數(shù)作為本文城鄉(xiāng)收入差距的測(cè)度工具更加合理：

其中，GAPn,t是 第n個(gè)省t時(shí)的泰爾指數(shù)，i=1代表城市，i=2代表農(nóng)村，Yn,i,t為第n個(gè)省t時(shí)的城市或農(nóng)村收入，Yn,t為第n個(gè)省t時(shí)的總收入，Mn,i,t為第n個(gè)省t時(shí)的城市或農(nóng)村人口，Mn,t為第n個(gè)省t時(shí)的總?cè)丝凇?/p>

通過收集到的2009—2018年31個(gè)省份的城市農(nóng)村收入及人口數(shù)量數(shù)據(jù)進(jìn)行泰爾指數(shù)計(jì)算并進(jìn)行分組排序，由此得出各省份的泰爾指數(shù)結(jié)果。

5 普惠金融發(fā)展影響城鄉(xiāng)收入差距的實(shí)證分析

5.1 變量選取及描述性統(tǒng)計(jì)分析

5.1.1 變量的選擇

(1)城鎮(zhèn)化率(UR)

徐龍香（2019）基于多層模型分析得出豐富的就業(yè)機(jī)會(huì)和提升的基礎(chǔ)設(shè)施保障了后續(xù)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得收入差距縮小。方晨曦（2021）的回歸結(jié)果顯示城鎮(zhèn)化進(jìn)程推動(dòng)了人力資本積累，從而帶動(dòng)農(nóng)村收入水平的提升。

(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(RG)

陳菲菲（2018）從溢出效果得出某一省份會(huì)因地理位置相近省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展而出現(xiàn)城鄉(xiāng)收入差距加劇的狀況。李愛芬（2016）分析得出，當(dāng)城鄉(xiāng)收入差距較小時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的負(fù)向作用減小。

(3)對(duì)外經(jīng)濟(jì)開放程度(IEG)

李澤宇（2020）根據(jù)庫茲涅茲經(jīng)驗(yàn)曲線得出經(jīng)濟(jì)開放度達(dá)到5之后會(huì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距有一定的縮小作用。然而，張藝（2018）認(rèn)為對(duì)外開放使國(guó)內(nèi)缺乏競(jìng)爭(zhēng)力的農(nóng)產(chǎn)品遭到擠出效應(yīng)，國(guó)內(nèi)農(nóng)民的生產(chǎn)活動(dòng)報(bào)酬降低，資本流向其他兩大產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力改造無法得到充足的貸款。本文選用進(jìn)出口總額比人均GDP來反映對(duì)外經(jīng)濟(jì)的開放程度。

(4)財(cái)政支出(TE)

劉恒智（2018）通過構(gòu)建VAR模型發(fā)現(xiàn)財(cái)政支出對(duì)城鄉(xiāng)收入差距存在落后性和期限性的正面作用。錢嬌嬌（2021）利用系統(tǒng)GMM分析認(rèn)為注重財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，對(duì)社會(huì)保障及教育支出比重的提高有助于緩解城鄉(xiāng)收入差距。

5.1.2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)本文選取2009—2018年31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，選取6個(gè)指標(biāo)，每個(gè)指標(biāo)包含310個(gè)觀測(cè)值。其中，

數(shù)據(jù)來源于各年份國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒、各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告及各年份中國(guó)金融年鑒等。

5.2 實(shí)證分析

5.2.1 模型設(shè)定

因?yàn)楸疚倪x用2009—2018年時(shí)間維度下31個(gè)省市的數(shù)據(jù)，所以使用STATA計(jì)量軟件研究相關(guān)研究對(duì)象之間的影響。為了增加數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，減小模型和回歸分析過程中的誤差，采用數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)表達(dá)建立以下模型：

其中，βn作為截距，是判斷和選擇混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型或隨機(jī)效應(yīng)模型的標(biāo)準(zhǔn)，γn,t為模型中涉及的其他影響因素。

當(dāng)βn固定時(shí)，不同的個(gè)體和時(shí)間對(duì)回歸結(jié)果的影響無差異，則選擇混合效應(yīng)模型。

當(dāng)βn不固定時(shí)，回歸結(jié)果與個(gè)體和時(shí)間有關(guān)，則選擇固定效應(yīng)模型。

當(dāng)βn不固定時(shí)，回歸結(jié)果與個(gè)體和時(shí)間無關(guān)，則選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。

5.2.2 面板單位根檢驗(yàn)及協(xié)整檢驗(yàn)

應(yīng)用ADF，LLC以及IPS單位面板根檢驗(yàn)通過后，需對(duì)被解釋變量和解釋變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。選用Pedroni檢驗(yàn)對(duì)普惠金融變量及其他控制變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果證明具有長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

5.2.3 面板模型識(shí)別

本文分區(qū)域構(gòu)建面板模型，運(yùn)用F檢驗(yàn)及Hausman檢驗(yàn)判斷得出全國(guó)及分地區(qū)適宜使用的模型，如表1所示。

表1 靜態(tài)面板模型選擇檢驗(yàn)

5.2.4 面板回歸結(jié)果分析

從全國(guó)數(shù)據(jù)結(jié)果得出，每提高1%的IFI，GAP就會(huì)縮小0.088%，說明在一定程度上，開展普惠金融對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距有正面成效。此外，其余指標(biāo)都通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明對(duì)外開放水平的提升、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及財(cái)政支出的增加都有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距。UR的系數(shù)為1.276，說明城市化進(jìn)程拉大了城鄉(xiāng)收入差距，但許多問題仍然存在于我國(guó)的城市化進(jìn)程中，如表2所示。

表2 全國(guó)及分地區(qū)普惠金融水平與城鄉(xiāng)收入差距的回歸結(jié)果

觀察分區(qū)域結(jié)果可以看出，東、西部地區(qū)的普惠金融指數(shù)與城鄉(xiāng)收入差距呈負(fù)相關(guān)，并通過了顯著性檢驗(yàn)，同時(shí)東部地區(qū)普惠金融發(fā)展對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距有更大的積極作用。在RG對(duì)貧富收入差距影響中，中部和西部的回歸系數(shù)分別為-0.392和-0.306，并且都通過了檢驗(yàn)，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距有積極作用。對(duì)于IE和TEG，各區(qū)域的系數(shù)都是負(fù)數(shù)，并且通過了顯著性檢驗(yàn)，說明經(jīng)濟(jì)越開放，社會(huì)保障力度越高，越利于緩解城鄉(xiāng)收入差距。

6 結(jié)語

6.1 提高群眾對(duì)普惠金融的認(rèn)知

要加強(qiáng)金融教育，切實(shí)提高消費(fèi)者對(duì)普惠金融服務(wù)的認(rèn)知，使消費(fèi)者能夠更加準(zhǔn)確地運(yùn)用金融服務(wù)工具獲取更大的社會(huì)紅利，同時(shí)號(hào)召更多的小額信貸公司開拓業(yè)務(wù)，不斷擴(kuò)大普惠金融的規(guī)模。

6.2 實(shí)行差異化的金融服務(wù)政策

對(duì)發(fā)展勢(shì)頭迅速的東部地區(qū)，要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)更有效的金融服務(wù)；對(duì)發(fā)展勢(shì)頭較為遲緩的中部及西部地區(qū)，應(yīng)該繼續(xù)加大建設(shè)金融基礎(chǔ)設(shè)施的力度，不斷釋放政策紅利。

6.3 創(chuàng)新普惠金融服務(wù)渠道

普惠金融的提供者應(yīng)該積極將大數(shù)據(jù)技術(shù)融入普惠金融的申請(qǐng)、審批、發(fā)放等過程中，使消費(fèi)者滿意度提高，相關(guān)部門應(yīng)該出臺(tái)相關(guān)的監(jiān)管及幫扶政策，助力普惠金融數(shù)字化進(jìn)程。