金融发展会缩小收入分配差距吗？
——基于城乡、行业与企业的三重视角

基于门槛面板模型，选择31个省区市的特定样本区间，从城乡、行业与企业三重视角，研究金融发展对收入分配差距的影响，结果显示：在选定的样本期内，我国金融发展有利于缩小城乡收入分配差距，但影响效果有限；金融发展有利于缩小行业收入分配差距，但北京、上海呈扩大的效果；金融发展拉大了企业收入分配差距，我国信贷资金的分配仍不利于私营企业。总体来说，我国金融发展抑制了收入分配差距扩大，政策效果初步显现。

一、引言与文献综述

当前我国收入分配差距依然较大，据国家统计局公布的数据，2003—2017年，我国基尼系数总体为“倒U型”，其峰值出现在2008年，基尼系数高达0.491。近些年国家在调节收入分配、缩小贫富差距上做出诸多卓有成效的努力，但目前我国基尼系数仍超过国际公认的红线0.4。可以说，我国收入分配不均衡仍是当前亟待解决的问题。

关于金融发展对收入分配的影响，学者的研究结论不一。20世纪90年代，Greenwood和Jovanovic[1]研究经济增长、金融发展和收入分配的关系，这是首次对金融发展与收入分配关系研究的尝试。此后，学者基于这一研究，针对金融发展与收入分配的关系，得出三种不同的结论。第一种是倒U型论，即金融发展先扩大收入分配差距，再缩小收入分配差距。这由Greenwood和Jovanovic首次提出，Jalilian和Kirkpatrick[2]、Clarke等[3]的实证结果与之相契合。第二种是促进论，即金融发展促进收入分配差距的扩大。Galor和Zeira[4]、Banerjee和Newman[5]、De Gregorio和Kim[6]对Greenwood和Jovanovic的方法进行扩展，认为资本市场的不完善将导致收入差距扩大。Townsend和Ueda[7]、Maurer和Haber[8]、Gimet和Segot[9]的研究结果表明，金融发展更多惠及的是富人而非穷人，因而收入差距逐步扩大。第三种是抑制论，即金融发展抑制收入分配差距的扩大。Chakraborty和Ray[10]以银行主导的金融体系为研究视角，认为这种模式将抑制收入差距的扩大。随后，Beck和Levine[11]、Kappel等[12]学者的研究验证了这一观点。

研究方法上，学者多采用面板数据进行定量分析。Jalilian和Kirkpatrick选择26个发展中国家的面板数据，运用工具变量法进行研究。Clarke等的面板数据包含83个国家，但其建立的是包含金融变量二次项的二元线性模型。Beck等则建立动态面板模型研究72个国家的面板数据。当然，也有学者选择其他方法，比如Clarke等在使用中短期面板数据的同时，也论证了长期时间序列数据的结果，表明金融发展与收入不平等存在负向关系；再比如Gimet和Segot采用SVAR模型进行实证，得出银行信贷增长使收入差距扩大的结论。

国内学者的研究，大多基于国外学者的理论，对中国的现实情况进行检验，与国外学者一致，主要得出三种结论。第一种是金融发展扩大了收入分配差距，这是绝大多数学者认可的结论。姚耀军认为，金融发展与城乡收入差距正相关。[13]孙永强和万玉琳通过协整与误差修正模型，认为金融发展在长期显著扩大收入分配差距。[14]叶志强等[15]、余玲铮和魏下海[16]、张三峰和杨德才等学者也得出类似的结论[17]。童纪新和曹越美认为，正规金融加剧了城乡收入差距，而普惠金融发展缩小了差距。[18]第二种是金融发展与收入分配存在倒U型关系。乔海曙和陈力认为，我国金融发展与收入分配存在倒U型关系。[19]这一观点在杨楠和马绰欣的研究中也得到了验证。[20][21]第三种是金融发展缩小了收入分配差距。支持这一结论的学者并不是很多，胡德宝和苏基溶认为，金融发展缩小了城乡收入差距[22]。

以上学从理论、方法及中国实证的角度，研究金融发展对收入分配的影响。国内外学者均认为，金融发展对收入分配存在正向、负向和倒U型三种影响。但是，学者们大多关注城乡收入分配差距，却忽视了收入分配差距还广泛存在于行业间与企业间。国内针对金融发展与行业研究甚少，张建伟[23]做出了有益探索，他认为金融发展扩大了行业工资收入差异。关于金融发展对企业的收入分配影响，更是少之又少。本文将收入分配差距从城乡扩展到行业与企业间，选取31个省市的最新面板数据，通过灰色关联分析法探究金融发展与收入分配的关联性，再运用门槛面板模型，研究金融发展对城乡、行业、企业收入分配差距的影响。

二、研究设计

经济发展初期，金融市场相对不完善，个体进入金融市场的门槛通常较高，这就使得部分个体享受不到金融服务，相应地只能获得较低投资回报率，随着金融市场的不断完善发展，个体进入金融市场的门槛相对降低，因而绝大多数个体可获得基本一致的投资回报率，收入差距会因此变小。因而，金融市场可能存在一个或多个门槛值，这个门槛值就是限制个体进入金融市场的标准，也是影响收入分配的标准。本文拟采用门槛面板模型的方法，研究中国金融发展对收入分配不平等可能存在的非线性关系。

根据Hansen[24]的设定，首先设定单一门槛模型：

其中，yit是被解释变量，xit是解释变量，qit是门槛变量，γ是门槛值，μi表示个体效应，eit为服从标准正态分布的随机扰动项,β′1、β′2是估计系数。

门槛模型主要涉及两个部分：一是搜索门槛值，进行门槛效应检验；二是进行模型估计。通过组内平均的方法，可以消除个体效应的影响。通过对系数进行估计，可以得到残差平方和，运用逐步搜索法，可以得到最小的残差平方和，其对应的值即为门槛值。对门槛效应进行检验，则是通过“自助抽样法”（Bootstrap），构建渐进分布于似然比统计量LR，这样可对门槛效应的显著性及估计值的真实性进行检验。如果存在两个或以上门槛值，则重复上述过程。

参照Clarke等、Beck等、孙永强和万玉琳、余玲铮和魏下海、杨楠和马绰欣等学者的研究，构建如下门槛回归模型：

由于本文主要研究金融发展对收入分配的影响，故将金融发展（Finance）作为门槛变量。各变量的含义如下所述。

收入分配不平等。反映收入分配不平等或收入分配差距的指标通常是基尼系数（GINI），这也是国际通用的衡量收入分配不平等的权威指标。考虑到我国省际基尼系数的可得性不是很高，本文拟采用泰尔指数（Theil Index）来衡量我国不同地区（行业或企业，下同）的收入分配差距。其计算公式如下：

Inequalityit表示地区i在t时期的泰尔指数，j表示不同地区，Iij,t表示某一地区的总收入，Ii,t表示全部地区的总收入，Pij,t表示某一地区在t时期的人口数，Pi,t表示全部地区的总人口数。

金融发展。当前，衡量金融发展的指标相对丰富，比如金融相关率、金融结构指标、金融市场化指数、金融效率指标等。但考虑到数据可得性，本文采用金融相关率（Finance）来衡量各地区的金融发展水平。

其他变量。外贸依存度（Open），这是反映一个地区对外经济发展水平的指标。出口结构变化时，对熟练劳动力与非熟练劳动的需求不一样，直接影响其收入水平；而金融通过支持外部融资对比较优势产生影响，又间接影响收入分配差距。人均GDP（Lnavgdp），表示一个地方人均经济发展水平的指标。城镇化水平（Urbanization），反映一个地区经济发展水平的重要标志，其对收入分配的影响取决于如何选择政策路径。财政支出水平（Expenditure），一个地区的财政支出对调节收入分配起着重要的作用。

三、实证分析

（一）变量及数据说明

根据前述变量的概念，可以得到如下变量的计算方法。

数据方面，城乡、行业、企业这三个视角的数据长短不一致，绝大多数数据来自wind数据库。研究金融发展对城乡收入分配的影响时，采用2003—2015年31个省市的城乡泰尔指数，2014—2015年的城镇与农村人均可支配收入来自31个省市的统计年鉴或统计公报。①研究金融发展对行业收入分配的影响时，采用2003—2014年31个省市金融业城镇单位就业人员平均工资与从业人员数、建筑业城镇单位就业人员平均工资与从业人员数，计算这两个行业的收入分配差距。研究金融发展对企业收入分配的影响时，采用2009—2015年31个省市城镇国有单位就业人员平均工资及从业人数、城镇私营单位就业人员平均工资及从业人数，分析这两种类型企业之间的收入分配差距。②

表1 变量说明表

控制变量方面，外贸依存度需要将以美元计价的进出口总额折算为以人民币计价，本文采用美元兑人民币平均汇率的方法，对各省市历年的进出口总额进行了折算。为保持数据一致性，人均GDP采用各省市GDP总额除以总人口数得到，城镇化水平通过各省市城镇人口除以总人口数得到，财政支出水平则通过各省市一般预算支出除以当年GDP得到。各变量原始数据均来源于wind数据库。

（二）灰色关联分析

灰色关联分析法是一种多因素分析方法，通过比较统计序列的几何关系来研究多因素关系的紧密程度，序列之间的曲线形状越接近，则二者之间的灰色关联度越大，反则反之。根据灰色关联度方法，计算出城乡泰尔系数与金融发展的绝对关联度、相对关联度和综合关联度分别为0.98、0.97、0.97；行业泰尔系数与金融发展的绝对关联度、相对关联度和综合关联度分别为0.97、0.89、0.93；企业泰尔系数与金融发展的绝对关联度、相对关联度和综合关联度分别为1、0.99、0.99。如此大的灰色关联系数说明，金融发展与城乡、行业和企业的收入分配差距存在密切的联系。

（三）实证检验

1.门槛效应检验。参照Hansen的思路，将金融发展作为门槛变量，进行门槛效应检验。从表3中可以看出，城乡收入分配差距的单一门槛未通过检验，而门槛模型是递进检验，即使双重、三重门槛能通过检验，也并无实际意义，故可认为样本期内，我国金融发展与城乡收入分配差距不存在非线性关系。行业和企业收入分配差距的单一门槛在5%的显著性水平上通过检验，在1%的显著性水平上通过双重门槛检验，并且在5%的显著性水平上通过三重门槛检验，这充分说明了金融发展与行业、企业收入分配差距之间存在非线性的关系。

借助似然比函数图，可更加清晰地认识门槛值的估计和置信区间的构造过程。根据Bootstrap反复抽样，可以得到行业第一个门槛值为1.084，在此基础上，用同样的方法得到行业第二个门槛值为1.990。同样地，企业第一个门槛值为1.321，第二个门槛值为2.125。

表2 变量统计性描述

图1 城乡、行业、企业泰尔指数与金融发展的灰色关联系数

2.模型估计。根据前文所述，在选定的样本期内，金融发展与城乡收入分配差距并不存在非线性关系，本文尝试用线性模型进行估计。由于存在固定效应与随机效应两种之分，进一步地，本文对其进行了Hausman检验，结果显示Hausman检验的P值等于0，拒绝原假设，即模型的截距项是固定效应，故采用固定效应模型。行业的三重门槛估计值为1.286，处于单一门槛估计值95%置信区间内，可认为存在双重门槛效应。企业的三重门槛估计值为1.493，跟单一门槛估计值差距不大，也可认为存在双重门槛效应。估计结果如表4所示。

（四）金融发展对城乡收入分配的影响

模型的估计结果显示，金融发展对城乡收入分配差距具有负向作用，即金融发展水平越高，城乡收入分配差距越小（城乡泰尔指数越小），且在1%的水平上通过显著性检验。系数为-0.0321，即金融发展提高1%，城乡收入差距将减少0.03%。但这一绝对值不是很大，说明我国金融发展未能有效缩小城乡收入分配差距。以2015年的数据为例，全国31个省市中，除青海、西藏、甘肃、云南、贵州、陕西等几个省份外，其他省市的金融相关率和城乡泰尔指数的关系基本符合这一结论。而这几个省市均地处西部地区，农村人口普遍较城镇人口多，但城镇人均可支配收入对农村人均可支配收入的绝对被数差距，较东、中部地区又相对较大。同时，国家对这些地区的金融扶持力度比较大，但其创造出的GDP较东、中部地区小。因而造成了这几个省市的金融发展程度高、城乡收入分配差距大的特殊情况。这一结果与国外学者（Clarke等）[3]的研究一致，但和国内大多数学者的研究结论相异。主要原因在于：一是样本区间不同，之前国内学者的研究样本时间截点较早，未包括最近几年我国金融发展对城乡收入分配差距作用的相关数据；二是发展阶段不同，学者通常认为金融发展对城乡收入分配差距的影响分为几个阶段，比如影响不显著阶段、正向阶段、负向阶段等，如果说之前金融发展对城乡收入分配差距有正向影响，那么近年来，我国金融发展对城乡收入分配差距，可能已经步入负向影响阶段。总的来说，样本期内，我国金融发展缩小城乡收入分配差距的效果有限。

表3 门槛值估计结果

图2 行业第一门槛值的估计值和置信区间

图3 行业第二门槛值的估计值和置信区间

图4 企业第一门槛值估计值和置信区间

图5 企业第二门槛值估计值和置信区间

表4 模型估计结果

选定的四个控制变量，均在1%的显著性水平上通过检验，且系数均为负数。这说明，对外经济程度越高、人均GDP越大、城镇化水平越高、政府财政支出水平越大，城乡收入分配差距越小。

（五）金融发展对行业收入分配的影响

金融发展对行业收入分配存在双重门槛效应，两个门槛值1.084和1.990，将金融发展对行业收入分配分为三个区间。第一个区间是金融发展低水平（低于门槛值1.084），金融发展对行业收入分配差距的影响为负，即金融发展水平越高，行业收入差距越小。第二个区间是金融发展中等水平（介于门槛值1.084至1.990之间），金融发展对行业收入分配差距的影响也为负，但影响程度较第一个区间大。第三个区间是金融发展高水平（高于门槛值1.990），此时金融发展将加大行业收入分配差距。2014年，全国31个省市中，仅有北京、上海的金融相关率超过1.990，也即金融发展对行业收入分配的正影响在这两个城市较为显著。在其他省市则表现为金融发展有利于减小行业收入分配差距。

关于控制变量，外贸依存度对行业收入分配差距存在正向影响，即地区外贸依存度越大，行业收入分配差距越大，这也说明我国在推动对外开放的同时，也加大了行业收入分配差距。政府财政支出水平对行业收入分配差距的影响也为正，政府财政支出水平越高，行业收入分配差距越大，这可能与政府财政支出的流向有关。人均GDP和城镇化水平对行业收入分配的影响不显著。

（六）金融发展对企业收入分配的影响

金融发展对企业收入分配存在双重门槛效应，两个门槛值为1.321和2.125，将金融发展分为三个区间。但第一个和第三个区间内，金融发展均未通过显著性检验，只有介于门槛值1.321与2.125之间的金融发展，才在5%的显著性水平上通过检验。反映金融发展的金融相关率介于这一数值的省市包括上海、青海、西藏、甘肃、海南、浙江、宁夏、天津、云南、新疆、重庆、山西、贵州等13个省市，这些省市的金融发展对企业收入分配差距具有正面影响，即金融发展程度越高，不同性质的企业收入分配差距越大。从这13个省市可发现：一是金融发展对企业收入分配的影响不存在明显的地域差异，既有东部发达省市，又有中西部不发达城省市；二是金融发展对企业收入分配的绝对影响程度较小，金融发展每提高1%，企业收入分配差距仅扩大0.016%。

控制变量方面，外贸依存度对企业收入分配差距有正向影响，一个地区的对外经济发展水平越高，企业收入分配差距越大。人均GDP对企业收入分配差距存在负向影响，人均GDP越高，企业收入分配差距越小。城镇化水平会加剧企业收入分配差距，高城镇化水平意味着该地区企业收入分配差距大。政府财政支出水平也会扩大企业收入分配差距，这与政府财政支出的资金流向有关。

四、小 结

基于我国31个省区市的面板数据，在选定样本区间内，通过对设定模型进行检验，得出如下结论：

第一，金融发展有利于缩小城乡收入分配差距。之前研究结果大多证明我国金融发展将扩大收入分配差距，或两者存在倒U型关系，但在本文选定的样本区间内，城乡收入差距随金融发展而减小。这说明，近年来我国通过发展金融以缩小城乡收入差距的效果初步显现。但同时也应认识到，这种缩小的影响有限，且主要是东部、中部地区的省市明显，西部省市的结果并不明显。

第二，金融发展对行业收入分配存在U型影响趋势。当金融相关率低于1.990时，金融发展会不同程度地缩小行业收入差距；当金融相关率大于1.990时，金融发展将拉大行业收入差距，只有北京、上海表现出这种影响。作为政治经济中心，这两个地区的行业分布有其特殊性。总的来说，我国金融发展对行业收入分配差距具有缩小的作用。

第三，金融发展加大了企业收入分配差距。在金融发展通过显著性检验的区间内，企业收入分配差距随金融发展而扩大。尽管影响程度不大，但至少说明，我国信贷资金的分配仍不利于非国有企业，在这一层面尚未形成非私营与私营企业的公平竞争机制。此外，金融发展对企业收入分配的影响不存在明显的地域差异。

总的来说，金融发展对收入分配差距具有抑制作用，近年来的政策效果初步显现。但仍有几个问题需要注意：一是西部省市的城乡收入分配与金融发展的不一致性，这些地方的金融相关率在全国范围内并不低，但其产出效率较低，导致收入分配也不均衡；二是诸如北京、上海等市，其金融发展水平较高，收入绝对水平较中西部也高，但内部相对收入差距较大；三是信贷资金分配不均衡，私营企业需要信贷资金，但信贷资金却往往向非私营企业倾斜，造成资金错配。

因此，本文提出建议如下：第一，加快发展金融市场，发挥金融发展对收入分配差距的抑制作用。第二，提高西部省市金融发展的效率，即提高金融发展对产出的效率，从而提高西部省市的绝对收入水平与相对收入差距。第三，调节特殊省市内部的收入分配差距，通过税收、转移支付等方式，调节该类地区的过高收入，增加低收入者收入。第四，引导信贷资金向私营企业流动，纠正资金错配现象。

注释：

①其中黑龙江数据用全国的人均水平替代，2004年吉林、上海、广东和四川的人口数在wind数据库中缺失，从前瞻网补充完整。

②其中西藏城镇私营单位就业人员平均工资缺失，用其周边四川、云南、青海和新疆的算数平均值代替。