區域信貸資金流動與城鄉居民收入探討

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摘要：本文基于2008-2015年江蘇省37個縣（市）樣本，利用空間計量模型分析了縣域信貸資金流動，對于城鄉居民收入差距的影響。研究表明江蘇省縣域信貸資金凈流出，擴大了城鄉居民收入差距。

關鍵詞：信貸資金流動；城鄉居民收入差距；空間模型

一、引言

傳統的經濟增長理論注重經濟產值的增長，但我國縣域經濟突出的問題是城鄉收入“鴻溝”的擴大。2019年中央一號文件明確提出“鼓勵銀行業金融機構加大對鄉村振興和脫貧攻堅中長期信貸支持力度”，金融扶貧模式在國家扶貧開發及促進農村貧困落后地區發展中，發揮著越來越重要作用。目前我國信貸資金的區域配置處于不平衡狀態，雖然自2007年創立涉農貸款統計到2018年以來，全部金融機構涉農貸款余額累計增長534.4%，11年間平均年增速為16.5%。涉農貸款余額從2006年末的6.1萬億元增加至2018年末的32.7萬億元，占各項貸款的比重從22%提高至24%，總體來看取得良好的成績。但是截至2018年末，在涉農貸款方面，我國東部地區占比為45.6%，中部和西部地區占比分別為27.5%和21.8%，不同縣域存貸比差異大。可見縣域層面信貸資金是外流的，農村信貸資金外流會降低農戶信貸可得性，減少農民收入水平。我國學者就農村資金外流的問題做了大量研究。李興漢（2014）利用泰爾指數分析了我國區域資金流動的不平衡性，研究發現區域資金流動的不平衡制約著我國經濟的全面協調發展，他認為首先必須重視區域資金流動的作用才能實現經濟的全面協調發展。房寬（2018）認為農村金融資金外流主要是由于吸引資金動力不足、金融機構弱化支農業務、農村金融發展環境較差等因素造成。譚燕芝等（2018）基于2005-2012年縣域經濟和新增金融網點數據，對農村地區資金外流影響的研究發現，農村地區金融網點是資金外流的重要渠道，農村金融機構通過吸收當地資金實現農村資金大量對外輸送，越是涉農程度越高的地區資金外流就越嚴重，且東、中、西部的資金外流差異非常明顯。除此之外，國內也有不少學者從金融產權結構、制度缺陷、經濟發展水平以及產業結構等多種角度，來解釋區域信貸資金配置失衡以及大量資金外流的問題(許月麗，2015)。信貸資金不斷外流帶來的問題是，落后農村地區喪失很多發展當地經濟的投資機會，農戶貸款需求得不到滿足且農村地區中小企業貸款困難(王小華等，2014)。進一步引導農村銀行業金融機構回歸本源，遏制農村信貸資金外流，是亟須進行的工作。通常，農業貸款促進農民收入增長的效應具有一定的滯后期（余新平等，2017），那么從地區空間差異的角度考察區域信貸資金流動，對城鄉居民收入差距作用機制是否可行？農村信貸資金的回流能否縮小城鄉居民收入差距？這些問題的解決不僅可以科學優化農村金融資源配置，為政府在農村金融市場化改革的背景下保障農村金融資源精準投入，還能為降低收入不平等及減少貧困，提供更多的政策選擇。

二、模型構建

本文采用Moran’sI指數來分別考察信貸資金流動及城鄉居民收入差距的空間分布特征。其計算公式如下：（1）（1）式中，Yi為第i個地區的屬性數，這里用農村信貸資金凈流入來衡量農村信貸資金流動。Wij為空間權重，研究選用0-1型空間權重矩陣Wcont。即如果兩個地區相鄰，則賦予權重為1，如果兩個地區不相鄰，則賦予權重為0。首先，本文將城鄉居民收入差距的空間滯后項引入解釋變量，構建動態分析模型，接著分別建立空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM），具體如下：（2）式中，GOIit是被解釋變量城鄉居民收入差距。NFit表示農村信貸資金凈流入量。下標i和t分別表示第i個縣（市）和第t年。控制變量包括產業結構（STRit）、對外開放程度(EXPit)、就業水平（EMPit）、政府經濟行為(GOVit)。μit是殘差項，εit是隨機干擾項。W為n×n階的空間權重矩陣；ρ和β為空間相關系數，λ為空間誤差系數，當ρ≠0、θ=0且λ=0時為空間滯后模型（SAR），當ρ=0、θ=0且λ≠0時為空間誤差模型（SEM）。本文構建了江蘇省37個縣（市）2008-2015年的面板數據集，考慮到被解釋變量城鄉居民收入差距的構成變量城鎮居民人均可支配收入與農村居民人均純收入的數據可獲得性，選取2008年為樣本基期，數據來源于2008-2015年《江蘇統計年鑒》，并借助中國人民銀行南京分行調查統計系統獲取的經濟金融數據，數據具有較高的權威性和可信度。本文的研究目的在于從空間溢出效應角度，來衡量農村信貸資金流動對經濟包容性發展的作用。因此，在評價的準確性和數據的可獲性的原則下，本文的被解釋變量為城鄉居民收入差距，城鄉居民收入差距采用城鎮居民人均可支配收入與農村居民人均純收入的差比地區人均GDP。核心解釋變量為信貸資金流動，用縣域信貸資金凈流入占比名義GDP來衡量。在控制變量方面，影響城鄉收入差距的因素還包括產業結構、就業水平、對外開放程度及政府經濟行為等方面，因此本文將其選為控制變量。

三、實證結果分析

在確定是否使用空間計量方法前，首先應考慮城鄉居民收入差距的空間相關性和信貸資金凈流入空間相關性是否存在，若存在，方可使用空間計量方法。本文采用全局莫蘭指數Moran'sI檢驗上述變量的空間分布是否存在相關性。對2008-2015年江蘇省37個縣（市）的城鄉居民收入差距和信貸資金流動的空間相關性進行莫蘭指數I檢驗，檢驗結果如表1所示。從檢驗結果可以發現，2008-2015年城鄉居民收入差距的莫蘭指數I大于0，且拒絕“無空間自相關”的原假設，表明城鄉居民收入差距并非完全隨機分布，都具有明顯的空間相關性，城鄉居民收入差距較大的縣（市）相互鄰近，而城鄉居民收入差距較小的縣（市）相互鄰近。在此基礎上，為進一步進行證實，本文考察了區域信貸資金流動與城鄉居民收入差距的關系。進一步考察區域信貸資金流動與城鄉居民收入差距的關系。在不考慮空間相關性的條件下對面板數據進行Hausman檢驗，從而判斷應選擇固定效應或者隨機效應。根據結果，在普通面板中，城鄉居民收入差距的Hausman檢驗值為166.25，且在1%的顯著性水平下拒絕原假設，使用固定效應面板模型更優。在空間面板中，城鄉居民收入差距的Huasman檢驗值在SAR和SEM兩個模型中，均通過在1%的顯著性水平下通過顯著性檢驗，故選擇固定效應空間面板模型，其結果如表2所示。一般而言，一個地區信貸資金的流動，會通過使貧困階層獲得必需的信貸資金擴大生產，提高收入從而縮小城鄉居民收入差距。然而本文通過對于主要解釋變量的估計結果得出了相反的結論，在信貸資金流動與城鄉居民收入差距的普通面板與空間模型中，信貸資金流動分別在1%和5%的顯著性水平下通過檢驗且系數為正。結果表明，從江蘇省縣域的層面來看，信貸資金在一個地區的凈流出反而造成了城鄉居民收入差距的擴大，可能的原因是隨著信貸資金在地區間的流動，流向地區內大企業等這一類不缺乏信貸資金的主體的份額較多，而流向當地急需信貸資金擴大生產的中小企業和貧困農戶等主體的份額較少，致使信貸資金的流動反而擴大了城鄉居民收入差距。空間滯后模型中，空間自相關系數為正，說明城鄉居民收入差距存在顯著的空間溢出效應，本地區城鄉居民收入的擴大，會致使周邊縣區城鄉居民收入差距的擴大。控制變量方面，產業結構對城鄉居民收入的作用在三個模型中均拒絕原假設，說明第一產業的發展加劇了城鄉居民收入差距，在兩個空間模型中，就業人數、對外開放程度對城鄉居民收入差距的作用均通過顯著性檢驗，表明就業水平的提升不利于緩解城鄉居民收入差距，而對外開放程度的擴大則有助于收斂城鄉居民收入差距。

四、結論與政策建議

本文基于2008-2015年江蘇省37個縣（市）樣本，利用空間計量模型分析了信貸資金流動，對于城鄉居民收入差距的影響。研究結果表明，在控制了產業結構、就業人數、對外開放程度、政府經濟行為等因素后，區域信貸資金的凈流出擴大了當地的城鄉居民收入差距。同時城鄉居民收入差距存在顯著的空間溢出效應，即本地區的城鄉居民收入的擴大，會致使周邊縣區城鄉居民收入差距的擴大。不能單純通過增加農村正規金融供給來吸引信貸資金回流農村。農村資金外流不只是農村銀行網點設置的問題，歸根結底是農村金融市場體系建設的問題。金融當局和地方政府應主動承擔農村金融拓荒成本，政府可以通過制定財政貼息、農村信貸風險適度轉移分散等金融優惠政策及農業產業優惠政策，引導農村資金回流。

參考文獻：

[1]房寬.遼寧省農村資金外流現狀及對策研究[J].知識經濟,2018(03):58-59.

[2]李興漢.基于泰爾指數的我國區域資金流動的不平衡性分析[J].經濟論壇,2014(08):9-12+49.

[3]譚燕芝,劉璇,趙迪.農村金融網點擴張與縣域資金外流[J].中國經濟問題,2018(03):80-82.

[4]許月麗,翟文杰.農村金融補貼政策功能界定：市場失靈的彌補意味著什么[J].金融研究,2015(02):131-147.

[5]王小華,王定祥,溫濤.中國農貸的減貧增收效應:貧困縣與非貧困縣的分層比較[J].數量經濟技術經濟研究,2014(09):40-55.

作者：慕京 單位：南京財經大學金融學院