金融均衡化、城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入差距協(xié)整關(guān)系及格蘭杰因果檢驗分析

朱　蕓，鄒　楊

(1.重慶第二師范學(xué)院 經(jīng)濟與工商管理系，重慶 400065；2.重慶第二師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與信息工程系，重慶 400065)

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金融均衡化、城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入差距協(xié)整關(guān)系及格蘭杰因果檢驗分析

朱蕓1，鄒楊2

(1.重慶第二師范學(xué)院 經(jīng)濟與工商管理系，重慶 400065；2.重慶第二師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與信息工程系，重慶 400065)

本文強調(diào)金融均衡化發(fā)展的思想，針對城鄉(xiāng)居民的財產(chǎn)性收入差距，選取1993—2011年的時間序列數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，金融規(guī)模和金融效率的提高縮小了城鄉(xiāng)財產(chǎn)性收入差距，而金融結(jié)構(gòu)因素則擴大了城鄉(xiāng)財產(chǎn)性收入差距。其中，金融結(jié)構(gòu)因素是財產(chǎn)性收入差距的Granger原因，且較為顯著。

金融規(guī)模；金融效率；金融結(jié)構(gòu)；財產(chǎn)性收入

一、引言

長期以來，金融發(fā)展能否縮減收入差距一直存在爭議。Galor[1]以及Banerjee[2]認(rèn)為金融發(fā)展能夠縮小收入不平等，原因是金融發(fā)展放松了信貸約束，使窮人更容易獲得金融服務(wù)，受益更多，從而降低收入不平等。但他們也指出，在金融市場不完善的條件下，金融發(fā)展和經(jīng)濟增長未必會縮小收入差距，因此，完善的金融市場才是導(dǎo)致收入差距縮小的前提。Maurer[3]則認(rèn)為，金融發(fā)展擴大了收入不平等。雖然金融發(fā)展可以催生儲蓄和資本的形成，但是資金主要流向了富人，而并未惠及窮人，從而惡化收入的均衡。這兩種截然不同的觀點，都涉及金融服務(wù)的可得性問題，后來也有學(xué)者概括為金融寬度或金融廣度的問題，即金融產(chǎn)品及服務(wù)的豐富和創(chuàng)新，是否能夠惠及更多的人群，而并不僅僅是富人和特權(quán)階級的游戲。還有一種影響比較廣泛的觀點，是以Greenwood[4]為代表的“倒U型”關(guān)系假說。在經(jīng)濟發(fā)展的初級階段，金融使富人受益更多，收入差距拉大，而隨著金融發(fā)展的愈發(fā)成熟，收入分配趨于均等。即金融發(fā)展與經(jīng)濟增長和收入分配之間可能存在門檻效應(yīng)。

由于中國是典型的“二元經(jīng)濟”結(jié)構(gòu)，城鄉(xiāng)收入差距問題一直是研究的熱點。關(guān)于金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響，也有不少文獻(xiàn)研究。章奇[10]首次對中國各省以銀行信貸占GDP的比重所衡量的金融發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)系進(jìn)行了實證分析，認(rèn)為金融發(fā)展顯著拉大了城鄉(xiāng)收入差距，且主要體現(xiàn)在20世紀(jì)90年代。姚耀軍[11]認(rèn)為，從長期看，城鄉(xiāng)收入差距與金融發(fā)展規(guī)模正相關(guān)，與金融發(fā)展效率負(fù)相關(guān)，與城市化水平負(fù)相關(guān)。劉敏樓[12]也進(jìn)行了類似研究。陳志剛等[13]從金融發(fā)展的規(guī)模、結(jié)構(gòu)以及效率三個方面研究了其與收入分配的關(guān)系，結(jié)果表明，金融規(guī)模的擴張擴大了居民收入差異，但金融效率的提高明顯縮小了城鄉(xiāng)收入差異。劉純彬等[14]針對農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)村收入分配的關(guān)系展開了研究，他們通過誤差修正模型得出，農(nóng)村金融規(guī)模的擴張在長期內(nèi)將降低農(nóng)村收入分配差異，但農(nóng)村金融效率的提高卻擴大了收入差異。可見，國內(nèi)不同學(xué)者對于金融發(fā)展與收入差異關(guān)系的研究結(jié)論存在較大的分歧。

已有的研究成果多是從居民整體收入(可支配收入)差距的角度來分析，基本上是一種總量分析。但是，不同收入差距的變動趨勢是不同的，其中，財產(chǎn)性收入作為由居民財產(chǎn)帶來的收入，且以各種投資收益為主，更容易受到金融市場波動的影響。所以，針對分項收入的結(jié)構(gòu)分析更有意義。從圖1來看，隨著城鎮(zhèn)居民投資意識的提高，以及城市金融體系的日益完善，城鄉(xiāng)居民的人均財產(chǎn)性收入差距有擴大的趨勢。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，城鄉(xiāng)居民的收入結(jié)構(gòu)愈來愈趨于多樣化，所以從收入結(jié)構(gòu)的角度，對收入差距進(jìn)行細(xì)化分析是具有現(xiàn)實意義的。

圖1　城鄉(xiāng)居民1993—2011年人均財產(chǎn)性收入變動趨勢

關(guān)于收入結(jié)構(gòu)變化與金融發(fā)展的關(guān)系，目前主要針對農(nóng)村居民，溫濤等[15]認(rèn)為，中國金融發(fā)展不僅沒有促進(jìn)農(nóng)民收入增長，相反對農(nóng)民收入增長還起到了抑制作用。財產(chǎn)性收入分布的基尼系數(shù)是最高的，對總收入差距的貢獻(xiàn)也在迅速擴大。杜曉穎[16]研究了農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致金融服務(wù)需求增加。胡邦勇[17]基于1980—2010年的時間序列數(shù)據(jù)，實證發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)收入以消極影響為主，對非農(nóng)收入以積極影響為主。楊小玲[18]發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)民家庭經(jīng)營純收入之間呈負(fù)相關(guān)，且二者之間不存在Granger因果關(guān)系；而農(nóng)村金融發(fā)展結(jié)構(gòu)(即對鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款的增加)會提高農(nóng)民的工資性收入水平；農(nóng)村金融發(fā)展效率是農(nóng)民工資性收入的Granger原因。目前，普遍采用的分析指標(biāo)(或類似指標(biāo))有金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展效率、金融發(fā)展結(jié)構(gòu)、金融分布密度等。

至于影響財產(chǎn)性收入差距的因素，有學(xué)者從初次分配制度、市場化程度、階層結(jié)構(gòu)分化等方面進(jìn)行分析。劉江會[19]研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟增長和市場化初期會導(dǎo)致城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入差距擴大，但只要經(jīng)濟增長和市場化進(jìn)程持續(xù)，最終城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入差距會縮小。楊新銘[20]認(rèn)為居民的收入水平和人力資本積累情況是影響財產(chǎn)性收入水平的主要因素，金融危機對城鎮(zhèn)居民高學(xué)歷、高收入群體的財產(chǎn)性收入沖擊最大。

總而言之，關(guān)于金融發(fā)展對收入差距的影響問題，大部分研究從收入總量的角度考慮；而關(guān)于財產(chǎn)性收入差距的影響因素，也鮮有學(xué)者從金融均衡化發(fā)展的角度進(jìn)行分析。事實上，隨著我國居民財產(chǎn)性收入比重的日益增加，“創(chuàng)造條件讓更多群眾擁有財產(chǎn)性收入”已成為經(jīng)濟發(fā)展的需要和大勢所趨，而金融市場與其密切相關(guān)。所以，針對城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入差距進(jìn)行研究，是非常必要的。

二、指標(biāo)選取、數(shù)據(jù)描述及實證方法

本文所用數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國金融統(tǒng)計年鑒》《中國金融報告》及中國人民銀行網(wǎng)站。時間跨度為1993—2011年，原因在于1990年、1991年上海證券交易所和深圳證券交易所相繼成立，標(biāo)志著我國現(xiàn)代金融體系的基本建立，而相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)均以1993年為限。選取的變量指標(biāo)如下：

(一)城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入差距(Y)

Y=城鎮(zhèn)居民實際人均財產(chǎn)性收入/農(nóng)村居民實際人均財產(chǎn)性純收入

已用城市居民消費價格指數(shù)和農(nóng)村居民消費價格指數(shù)剔除了物價因素的影響。

從圖2來看，該比值在2002年以前波動較大，2002年以后趨于平緩。

圖2　城鄉(xiāng)居民實際人均財產(chǎn)性收入比值

(二)金融規(guī)模(X1)

X1=金融機構(gòu)存貸款總和/GDP

衡量金融總體發(fā)展水平和發(fā)展規(guī)模的指標(biāo)，常用的有三個：M2/GDP(麥?zhǔn)现笜?biāo)，也稱貨幣化指標(biāo))，存貸款總和/GDP，貸款額/GDP等，由于麥?zhǔn)现笜?biāo)在中國的有效性受到質(zhì)疑，又考慮到金融機構(gòu)資金來源與資金運用均對居民財產(chǎn)性收入產(chǎn)生影響(如居民儲蓄很大程度上能夠體現(xiàn)居民的財產(chǎn)積累，而居民的財產(chǎn)積累又成為財產(chǎn)性收入的源頭)，因此，本文選取第二個指標(biāo)，用于衡量金融規(guī)模。從圖3來看，我國金融發(fā)展規(guī)模在不斷上升，這也意味著隨著金融領(lǐng)域的不斷擴大和增長，其與人民生活的聯(lián)系也越來越緊密。2007、2008年出現(xiàn)大幅波動，與股市和其他金融市場環(huán)境的動蕩有關(guān)，之后小幅下滑，這同時顯示我國金融發(fā)展越來越受到全球經(jīng)濟及金融環(huán)境的影響。

圖3　金融機構(gòu)存貸款總和與GDP比值

(三)金融效率(X2)

X2=金融機構(gòu)各項存款額/金融機構(gòu)各項貸款額

金融體系以金融固定資產(chǎn)投資額和金融從業(yè)人員為投入要素，通過存款這個“中間產(chǎn)品”，實現(xiàn)貸款和金融業(yè)產(chǎn)值的最終產(chǎn)出，所以存款向貸款的轉(zhuǎn)化，能夠直觀體現(xiàn)金融發(fā)展的效率。如圖4所示，該比值自1994年開始超過了1，即金融機構(gòu)資金來源超過了資金運用額，且有不斷上升的趨勢。

圖4　金融機構(gòu)各項存款與貸款比值

(四)金融結(jié)構(gòu)(X3)

X3=非貨幣性金融資產(chǎn)/金融總資產(chǎn)

非貨幣性金融資產(chǎn)=股票市價總值+證券投資基金規(guī)模+債券期末余額+保費收入

(債券期末余額包含國債、國家開發(fā)銀行金融債和政策金融債、銀行次級債、公司信用類債券四類債券。)

金融總資產(chǎn)=非貨幣性金融資產(chǎn)+流通中現(xiàn)金+存貸款總和

(此處金融總資產(chǎn)的估算只是一個近似值，借鑒易綱對金融總資產(chǎn)的估算研究且結(jié)合數(shù)據(jù)獲得。)

在我國居民的財產(chǎn)性收入中，以各種金融資產(chǎn)帶來的利息收入、股息與紅利收入為主，此外還包括保險收益，以及出租住房帶來的租金收入、出售房產(chǎn)獲得的一次性收益和其他投資收入[21]。我國直接金融發(fā)展較為緩慢，企業(yè)融資主要依賴于銀行信貸資金，居民投資渠道狹窄，金融產(chǎn)品不夠豐富，金融工具創(chuàng)新不足，居民金融資產(chǎn)的絕大部分集中于儲蓄存款。由于投資渠道少，容易導(dǎo)致財產(chǎn)性收入受股票、基金和房地產(chǎn)市場劇烈波動的影響。1999、2002、2008年居民財產(chǎn)性收入負(fù)增長，都與金融環(huán)境有關(guān)。這一點在城鎮(zhèn)居民的金融資產(chǎn)中體現(xiàn)得尤為明顯。

所以金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)，是從直接金融在融資總量上的比例角度考慮。從圖5來看，直接金融資產(chǎn)(非貨幣性金融資產(chǎn))的占比一直偏低，在1997年以前還不到10%，2007年達(dá)到最高，為28.3%，之后又下降很多。該比例總體上在緩慢增長，但波動較大。

圖5　非貨幣性金融資產(chǎn)與金融總資產(chǎn)比值

此外，還打算選取第四個變量X4(中長期貸款/貸款總額)，用以說明房地產(chǎn)市場及基礎(chǔ)建設(shè)投資的發(fā)展影響，因為住房抵押貸款的發(fā)展大大增加了對中長期貸款的需求，而居民財產(chǎn)性收入的增長與住房市場化改革和房地產(chǎn)市場也息息相關(guān)。但由于在穩(wěn)定性檢驗中，X4(中長期貸款/貸款總額)序列是二階單整,而前面四個數(shù)據(jù)序列取對數(shù)后都是一階單整，為確保后面的模型具有平穩(wěn)性,且只有同階單整才能做協(xié)整檢驗等統(tǒng)計討論，因此剔除。

對以上四個時間序列進(jìn)行了協(xié)整關(guān)系的建立和檢驗，并建立VAR模型和VECM模型，以說明其長期聯(lián)系；最后還進(jìn)行了格蘭杰因果檢驗，以顯示其因果對應(yīng)關(guān)系。

三、實證過程及結(jié)果

第1步變量的對數(shù)化處理

為了消除原始變量的異方差影響，首先剔除異常數(shù)據(jù)，然后對所有變量進(jìn)行對數(shù)化處理。

第2步單位根檢驗

對時間序列進(jìn)行分析的前提是保證序列的平穩(wěn)性，而非平穩(wěn)的時間序列參與回歸建模分析，會導(dǎo)致偽回歸問題。因此，單位根檢驗的方法采用ADF方法(顯著性水平為0.05)。

單位根檢驗結(jié)果見表1。

表1　單位根檢驗結(jié)果

注:c、t、k分別表示截距項、趨勢項和滯后階數(shù)，滯后期的選擇標(biāo)準(zhǔn)參考AIV和SC準(zhǔn)則。

第3步協(xié)整檢驗

單位根檢驗結(jié)果說明時間序列變量(lnY，lnx1，lnx2，lnx3)都是非平穩(wěn)序列的，且均為一階單整，因此需要檢驗這四個非平穩(wěn)變量的線性組合是否為平穩(wěn)序列，我們采用Johansen協(xié)整檢驗分析變量之間的協(xié)整關(guān)系。由跡統(tǒng)計量檢驗和最大特征根檢驗得這個變量至少有一個協(xié)整關(guān)系，見表2。

表2　協(xié)整關(guān)系系數(shù)

調(diào)整系數(shù)值見表3。

表3　協(xié)整關(guān)系調(diào)整系數(shù)

由結(jié)果得協(xié)整關(guān)系:

lnY=-4.64lnX1-3.37lnX2+5.39lnX3

(1)

通過該協(xié)整關(guān)系式，可以得到lnY、lnX1、lnX2都是負(fù)相關(guān)的長期均衡關(guān)系，也就是說，假設(shè)其他因素不變，金融規(guī)?；蚪鹑谛实奶嵘?，都會導(dǎo)致城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入差距的縮小，而且具有乘數(shù)效應(yīng)。這意味著我國金融市場的整體發(fā)展，對縮小財產(chǎn)性收入差距是有幫助的。從現(xiàn)實來看，金融機構(gòu)增加、金融產(chǎn)品的豐富以及金融體系的完備化和系統(tǒng)化都增加了投資的有效性，促進(jìn)了在城市化進(jìn)程中居民儲蓄的提高。我國金融的整體發(fā)展也帶來了農(nóng)村地區(qū)營業(yè)網(wǎng)點的增加和融資渠道的拓展，顯示了一定的普惠性。但是，從lnX3來看，金融結(jié)構(gòu)與財產(chǎn)性收入差距成正比關(guān)系，且系數(shù)為5.39，在三個變量的系數(shù)中為最大，表明直接金融的發(fā)展，拉大了城鄉(xiāng)間財產(chǎn)性收入的差距，非貨幣性金融資產(chǎn)主要集中于城鎮(zhèn)。城鎮(zhèn)居民的投資品種現(xiàn)在已經(jīng)由早期單一的儲蓄，擴展到股票、國債、企業(yè)債、可轉(zhuǎn)換公司債、證券投資基金，甚至權(quán)證、期貨等多種理財工具，使財產(chǎn)性收入得以大幅度增加。根據(jù)楊新銘[20]的抽樣調(diào)查，股息和紅利已成為我國城鎮(zhèn)居民排在利息收入之后的第二大來源，說明現(xiàn)代投資理財?shù)犬a(chǎn)品逐漸走進(jìn)城鎮(zhèn)居民視野。城市金融創(chuàng)新的步伐較快，電子銀行、網(wǎng)上銀行、銀行卡、金融衍生產(chǎn)品、理財服務(wù)等層出不窮，而農(nóng)村仍然以小額貸款為主。股票、債券、保險等投資工具農(nóng)村居民難以觸及，甚至連了解的機會都很少。這就導(dǎo)致直接金融比例的上升(這本來是金融發(fā)展的必然趨勢)，大幅度拉開了城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入的差距，對農(nóng)村居民顯得尤為不利。

由Adjustment coefficients (standard error in parentheses)看出D(LNY)方程的調(diào)整系數(shù)值為 -0.21，說明偏離非均衡誤差將會得到修正，且負(fù)值說明協(xié)整關(guān)系有效。

第4步建立VAR模型和VECM模型

對于非平穩(wěn)時間序列存在協(xié)整關(guān)系，說明這幾個變量存在長期關(guān)系，應(yīng)考察變量之間的動態(tài)互動關(guān)系，把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為所有變量滯后項的函數(shù)來構(gòu)造回歸模型，因此改進(jìn)上述回歸模型，在VAR模型的基礎(chǔ)上建立VECM模型。

(1)VAR模型如下：

Yt=AYt-1+εt，

(2)

運行Eviews，得到VAR模型結(jié)論：

(3)

注：VAR模型中的解釋變量不是原序列而是原序列的差分序列(以D表示)，因為原序列是非平穩(wěn)序列，差分后平穩(wěn)保證了VAR模型的整體穩(wěn)定性。

(2)VECM矢量誤差修正模型

協(xié)整關(guān)系式只能說明各個解釋變量之間的長期均衡關(guān)系和趨勢。例如，城鄉(xiāng)財產(chǎn)性收入比例與金融結(jié)構(gòu)之間的正相關(guān)可能是因為非貨幣性金融資產(chǎn)/金融總資產(chǎn)比例的增長促進(jìn)了城鄉(xiāng)財產(chǎn)性收入差比的擴大，也有可能是財產(chǎn)性收入差比的提高帶動了非貨幣性金融資產(chǎn)在金融總資產(chǎn)里的份額。為了明確兩者的相互關(guān)系，基于變量之間存在的協(xié)整關(guān)系，在VAR模型基礎(chǔ)上，進(jìn)一步建立將短期波動與長期均衡聯(lián)系在一起的矢量誤差修正模型VECM，對金融比例與實際財產(chǎn)比例進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗，從而明確存在的影響是正向、逆向，或是雙向。

ΔYt=αECMt-1+AΔYt-1+εt，

(4)

運行Eviews，得到在VECM模型中協(xié)整關(guān)系表達(dá)成誤差修正項的形式為：

CointECM=lnY+14.28lnX1-5.05lnX2-12.12lnX3+0.25

(5)

估計的VECM模型可以寫成：

(6)

也就是說，由于序列的不平穩(wěn)性，上一年的金融規(guī)模、金融效率和金融結(jié)構(gòu)，會影響本年的財產(chǎn)性收入差距，而且上一年的財產(chǎn)性收入差距，也會對本年度的財產(chǎn)性收入差距產(chǎn)生影響。如果要增加預(yù)測的準(zhǔn)確性，就必須將(5)式代入(6)式再進(jìn)行測算。從現(xiàn)實上看，這容易從財產(chǎn)性收入的含義和特性上找到答案，因為其本身就是由財產(chǎn)帶來的收入，所以前一年的收入轉(zhuǎn)化為居民財產(chǎn)后，又通過這些動產(chǎn)與不動產(chǎn)，得到新的財產(chǎn)性收入，因此該收入具有一定的“馬太效應(yīng)”。

第5步格蘭杰因果檢驗

格蘭杰因果關(guān)系實質(zhì)上是利用了VECM模型來進(jìn)行一組系數(shù)顯著性檢驗。格蘭杰因果關(guān)系可以用來檢驗?zāi)硞€變量的所有滯后項是否對另一個或幾個變量的當(dāng)期值有影響。如果影響顯著，說明該變量對另一個變量或幾個變量存在格蘭杰因果關(guān)系。前面我們已經(jīng)討論了財產(chǎn)性收入比例與金融因素比例之間存在長期影響，現(xiàn)在我們關(guān)心的問題是這樣的長期影響是單向、逆向或是雙向。檢驗結(jié)果見表4-表7。

Dependent variable:D(LNY,2)

表4　檢驗結(jié)果

Dependent variable:D(LNX1,2)

表5　檢驗結(jié)果

Dependent variable:D(LNX2,2)

表6　檢驗結(jié)果

Dependent variable:D(LNX3,2)

表7　檢驗結(jié)果

注：P值越小越顯著

從顯著性檢驗結(jié)果可以看出，格蘭杰因果關(guān)系最強的是金融結(jié)構(gòu)比例(X3)對Y的關(guān)系。X3的變動是城鄉(xiāng)實際財產(chǎn)性收入比例變動的Granger原因，其P值為0.0959，可見這種Granger原因是非常顯著的，金融結(jié)構(gòu)增長率的滯后期能夠非常明顯地解釋或者預(yù)測實際財產(chǎn)性收入差距的增長率。上文協(xié)整關(guān)系式中，X3的系數(shù)也確實是最大，即其對財產(chǎn)性收入差距產(chǎn)生的影響也是三個變量中最大。三個變量中，金融效率(X2)對Y值的Granger原因是最弱，P值為0.6292，說明金融效率對財產(chǎn)性收入差距不具有顯著的格蘭杰因果關(guān)系，所以其預(yù)測性較弱。

而檢驗結(jié)果顯示財產(chǎn)性收入比例增長率的變動并不是三個金融發(fā)展比例的Granger原因，即城鄉(xiāng)實際財產(chǎn)性收入比例的增長率的滯后期不能解釋或者預(yù)測金融發(fā)展比例的增長率。由此可見本文的實證方向是正確的，金融發(fā)展因素確實影響了城鄉(xiāng)居民的財產(chǎn)性收入差距，尤其是第三個因素(非貨幣性金融資產(chǎn)/金融總資產(chǎn))；而財產(chǎn)性收入差距對金融發(fā)展因素的影響則較小。

第6步IRF脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)用于衡量來自隨機擾動項的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，對內(nèi)生變量當(dāng)前和未來取值的影響的變動軌跡，能比較直觀地刻畫變量之間的動態(tài)交互作用及其效應(yīng)?；谇懊嫖覀冇懻摮龅腣ECM模型，我們刻畫金融比例與財產(chǎn)比例之間的脈沖相應(yīng)函數(shù)，以進(jìn)一步分析它們的短期動態(tài)關(guān)系。

以圖6左下角(第4行第1列)圖形為例，“Response of D(lnx3) to D(lnY)”部分顯示的是金融結(jié)構(gòu)變動一個標(biāo)準(zhǔn)差對財產(chǎn)性收入差比的脈沖函數(shù)圖。從圖中看出，財產(chǎn)性收入差比受金融結(jié)構(gòu)的一個正向沖擊后，從第一期開始財產(chǎn)性收入差比開始上升并在第三期達(dá)到最大值，然后沖擊作用開始下降。隨著時間推移，金融結(jié)構(gòu)對財產(chǎn)性收入差距的影響趨于平穩(wěn)。

圖6　脈沖函數(shù)圖

圖6的(第2行第1列)圖形呈現(xiàn)周期性，說明金融規(guī)模對財產(chǎn)性收入差比在10年內(nèi)有周期影響，周期約為2～3年，但隨著時間的推移周期性漸漸退化，金融規(guī)模對財產(chǎn)性收入差比的影響也逐漸穩(wěn)定。

四、結(jié)語

本實證研究表明，金融規(guī)模和金融效率的提高縮小了城鄉(xiāng)財產(chǎn)性收入差距，而金融結(jié)構(gòu)因素則擴大了城鄉(xiāng)財產(chǎn)性收入差距。金融發(fā)展的三個變量對城鄉(xiāng)居民實際人均財產(chǎn)性收入差距具有長期的協(xié)整關(guān)系，其中，金融結(jié)構(gòu)因素是財產(chǎn)性收入差距的Granger原因，且較為顯著。而財產(chǎn)性收入差距并不是金融發(fā)展三個因素的Granger原因。

盡管我國金融市場已經(jīng)發(fā)展多年，但目前可供居民尤其是農(nóng)村居民選擇的金融工具仍然有限。由于經(jīng)濟穩(wěn)定的需要，長期以來，我國施行的都是結(jié)構(gòu)性金融抑制政策，包括人為調(diào)配直接金融和間接金融的比重，為金融市場準(zhǔn)入設(shè)置嚴(yán)苛的條件，對新興金融產(chǎn)品的交易實施高度管制，禁止或者限制外匯自由兌換和資本的自由流動等。同時，對于農(nóng)村和中小城鎮(zhèn)金融體系的漠視；利率管制和信貸配給而導(dǎo)致的對中小企業(yè)的融資歧視；對股票一級市場高溢價發(fā)行的推波助瀾，輸出過多儲蓄資金而導(dǎo)致的經(jīng)濟外部失衡等[22]，也都導(dǎo)致城鄉(xiāng)金融的失衡，以及金融可得性和惠及度的失衡。當(dāng)前，國家金融體制改革的目標(biāo)是逐步放開金融市場，調(diào)整金融結(jié)構(gòu)，以滿足人民群眾因收入的增長而產(chǎn)生的多樣化投資需求，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。然而，一方面缺乏綜合性的金融投資市場、多樣性的金融產(chǎn)品和工具，以及高素質(zhì)的金融服務(wù)人員和中介。另一方面，即使有投資渠道和金融產(chǎn)品，也向城鎮(zhèn)居民傾斜。這就產(chǎn)生了一個矛盾：提高直接金融比重的同時，城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入差距或?qū)⒉粩鄶U大。當(dāng)然，金融危機、全球經(jīng)濟環(huán)境的動蕩對城鎮(zhèn)居民財產(chǎn)性收入的沖擊更大。事實上，城鎮(zhèn)居民從股票價格和房地產(chǎn)價格變動等途徑取得的收入同樣屬于財產(chǎn)性收入的范疇，但沒有完全統(tǒng)計，因此，目前的城鄉(xiāng)財產(chǎn)性收入差距還很有可能被低估。

總之，資本市場缺陷越大，收入的不平等程度就可能越嚴(yán)重。在發(fā)展金融尤其是直接金融的同時，亦不能忽視城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入的差距問題。金融均衡化發(fā)展是解決收入差距問題的關(guān)鍵。金融均衡化包括了金融產(chǎn)品、金融機構(gòu)、金融體系和金融政策的均衡化，還應(yīng)該關(guān)注城鄉(xiāng)和區(qū)域金融發(fā)展的均衡化。由于市場分割、市場體系不完善、金融市場發(fā)展滯后等因素，制約了居民尤其是農(nóng)村居民財產(chǎn)性收入的獲得和提高，必須從激發(fā)有效需求、增加供給這兩個方面推進(jìn)普惠制金融體系的建立，尤其要針對中小型企業(yè)、微型企業(yè)、農(nóng)戶以及貧困人群，主要服務(wù)于落后地區(qū)，盡量改變金融資源分布不均衡的現(xiàn)狀，這也是目前政府宏觀調(diào)控努力的方向。

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[責(zé)任編輯劉江南]

2016-03-23

重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究資助項目“福利分享視角下重慶普惠性金融發(fā)展研究”(KJ131509)；重慶第二師范學(xué)院科研項目“農(nóng)村居民收入結(jié)構(gòu)優(yōu)化與縮小城鄉(xiāng)收入差距的效應(yīng)研究”(KY201332B)

朱蕓(1979- )，女，重慶市人，副教授，研究方向：數(shù)量經(jīng)濟學(xué)；鄒楊(1980—)，女，重慶市人，副教授，研究方向：隨機分析與金融數(shù)學(xué)。

F126.2

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1008-6390(2016)04-0016-07