涉農貸款與城鄉收入差距

黃曉東 俞勇

摘? ?要：布吉尼翁指數是測度城鄉居民收入差距的一種指標。本文利用布吉尼翁指數，對我國31個省份2014—2020年城鄉居民收入差距進行測度，并與涉農貸款情況進行比較分析，發現涉農貸款有助于增加農村居民收入，但涉農貸款占各項貸款的比例趨于下降，帶來城鄉收入差距擴大。在此基礎上，利用31個省份2014—2020年數據對布吉尼翁指數和涉農貸款指標進行了面板數據向量自回歸分析，并印證了上述觀點，表明涉農資金有利于農村經濟發展和農村居民收入水平提高，但農村金融約束、涉農資金不足的狀況沒有得到根本改變，國家在引導金融資源流入實體經濟時，要采取切實措施促進農村金融發展，提高農村居民收入水平，縮小城鄉居民收入差距。

關鍵詞：涉農貸款；收入差距；布吉尼翁指數

中圖分類號：F832? 文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2024）02-0083-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.02.009

一、引言

弗朗索瓦·布吉尼翁是巴黎經濟學院原院長，世界銀行前副行長兼首席經濟學家，他在1979年提出了一種不同于基尼系數和泰爾指數的方法，用于測度不同組別居民的收入不平等（Bourguignon，1979）[1]。該方法是將以收入計算的總人口分成不同構成的子組，并對不同子組人口收入進行加權計算，最終結果可以表示不平等的總和，這種測度方法被稱為布吉尼翁指數法，其優勢在于該指數可以進行加和、分解，并且使用的權數之和為1。布吉尼翁教授在2011年3月接受《解放日報》記者采訪時指出，“不應該把基尼系數作為唯一的指標來衡量中國是否存在分配不均”“這種不平等只是一個結果，導致這個結果的是更多前提上的不平等?！雹俳陙?，國外學者陸續發表利用布吉尼翁指數進行收入不平等測度的文章，如Kaya（2010）[2]在布魯塞爾經濟雜志上發表論文，將基尼系數、泰爾指數與布吉尼翁指數進行了比較；Gaubert等（2021）[3]更是直接運用布吉尼翁指數，對美國各州縣居民收入的不平等程度進行了測算，并利用該指數對影響美國居民收入不平等的種族、教育水平、居住地、性別等因素等進行了研究。而國內目前尚未有利用布吉尼翁指數測算收入不平等的相關文獻，故本文嘗試運用該指數對我國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市，不含港澳臺地區，以下簡稱省份）城鄉居民收入差距進行了測算，并對導致收入差距的涉農貸款占比進行了比較分析和實證分析，結果顯示我國涉農貸款投入雖然不斷增加，但在各項貸款總額中的占比卻是下降的，導致城鄉收入差距進一步擴大。

國家非常重視“三農”問題，自2004年起的中央一號文件已連續20年聚焦“三農”，提出了統籌城鄉發展、深入推進農業供給側結構性改革、部署實施鄉村振興戰略等一系列政策，也取得了巨大的成就，但農村居民收入提高程度仍有限。本文利用布吉尼翁指數計算我國城鄉居民收入差距，實證分析了我國城鄉居民收入差距與涉農貸款的關系，為提高農村居民收入水平、縮小城鄉居民收入差距、推進鄉村振興和實現共同富裕提供了理論與政策上的參考。

二、文獻述評

目前有關城鄉收入差距分析的文獻汗牛充棟，主要分為城鄉收入差距的測算和城鄉收入差距的影響因素兩大類。在測算城鄉收入差距時，使用的方法主要有城鄉收入比、基尼系數法和泰爾指數法。城鄉收入差距影響因素方面，主要集中在城鎮化、經濟增長率、產業結構、金融發展以及金融結構等，但結論不盡相同。如金融發展方面有以下三種觀點：一是認為金融發展規模和效率有助于緩解城鄉居民收入不平等（景普秋等，2021）[4]；二是認為金融發展反而擴大了城鄉居民收入的不平等，尹曉波和王巧（2020）[5]利用1985—2017 年中國金融發展指標、城鄉居民人均收入比率和城鎮化水平數據進行研究就得出了上述結論；三是認為中國金融發展與城鄉居民收入差距沒有顯著關系（陸銘和陳釗，2004）[6]。至于金融發展中的農村信貸因素，現有文獻的結論一致，即農村信貸投入的增加將有助于減小城鄉居民收入差距（張朝華和于婷，2023；玉國華，2021；劉賽紅和王志飛，2019）[7-9]。

本文分析發現，我國31個省份2014—2022年涉農貸款的增加雖然提高了農村居民可支配收入，但相對各項貸款總額的涉農貸款占比趨于下降，擴大了城鄉收入差距，使得布吉尼翁指數增加。之后本文使用面板數據進行自回歸分析，印證了以上結論。本文的創新點主要有以下兩點：第一，現有文獻中用于計算城鄉收入差距的指數方法較為成熟，對引致城鄉收入差距的因素的分析也比較集中，難以有新的突破。本文利用的布吉尼翁指數方法目前尚沒有文獻采用，為城鄉收入不平等研究提供了一個新方法和新思路。第二，現有文獻實證分析城鄉收入差距影響因素的相關變量中，由于存在隨機項誤差的異方差和自相關等情形，有可能在一定程度上造成實證結論不夠準確。本文利用面板向量自回歸（PVAR）模型進行了實證分析，將涉農貸款占比及布吉尼翁指數作為內生變量，較好地克服了上述問題，是運用面板數據進行實證分析的一個新嘗試。

三、涉農貸款對農村居民收入的影響

（一）農村信貸面臨的約束

信貸約束模型衡量了家庭居民從金融機構獲取信貸資源以平緩未來收入大幅波動的能力，該模型雖然最初分析的是城市居民中的弱勢群體以及年輕家庭的借貸能力，但是對于本文分析農村信貸約束也頗有借鑒意義。該模型認為在任何一個時期[t]，家庭借貸資金的需求為[CDt]，且有：

[CDt=C?t-[Yt+At-1（1+rt-1）]]? ? ?（1）

其中[C?t]為無信貸約束情形下的最優消費值，并假設[C?=β'xt+εt（xt∈Xt）]， 這里的[xt]是家庭消費水平變化的向量，因此，（1）式變為：

[CDt=β'xt-[Yt+At-1（1+rt-1）]+εt]? ? （2）

[Yt]定義為[t]時期的家庭收入；[At-1]為[t-1]時期末的凈資產；[rt-1]為[t-1]和[t]期間的利率。

同樣，金融機構對家庭信貸的供給為[CSt]，且：

[CSt=r'Zt+ηt（zt∈Zt）]? ? ? ? ?（3）

這里的[zt]是家庭消費水平變化的向量，并假定貸款利率是一個外生變量，那么，當[CDt-CSt>0]時，也即當：[β'xt-Yt-At-1（1+rt-1）-r'Zt>0]時，家庭處于信貸約束狀態（見圖1）。

圖1表示對沒有信貸約束的家庭來說，借貸的均衡點在C處，即家庭理想的借貸金額由需求曲線和利率線決定，金融機構的供給不構成對家庭的約束。但如果家庭面臨信貸約束，當家庭提出信貸申請時，所能夠獲得的信貸資金就由金融機構的信貸供給線和利率線決定，即決定于B點，并產生BC數量的信貸資金缺口。

（二）涉農貸款增加提高了農村居民收入

由于信貸市場的不完善，加上嚴重缺乏有效的抵押資產，農村居民面臨的信貸約束問題相對城市群體而言更為嚴重，但是隨著近年來互聯網科技、大數據挖掘等現代科技的水平提高和廣泛運用，普惠金融、數字金融迅速發展，我國涉農貸款②規模不斷擴大，農村居民收入同步提高（見圖2）。

盡管涉農貸款2014—2022年增長了153.43%，但相對各項貸款總額而言，涉農貸款的占比是趨于下降的（見表1）。從表1可以看出，全國只有貴州省涉農貸款占比略有增加，從2014年的33.53%上升到2020年的37.79%，其他30個省份的涉農貸款占比都下降了。北京和上海涉農貸款占比只有1%左右；經濟大省廣東涉農貸款占比在全國31個省份中倒數，只有7%左右；江浙等經濟發達地區涉農貸款占比下降較大，如江蘇、浙江、福建和山東等沿海開放省份在2014—2020年下降了7個百分點之多，個別內陸省份如河南、四川下降幅度也達到7個百分點，山西省下降高達10個百分點，從2014年的40.22%快速下降到2020年的29.58%，說明上述省份信貸資金流向城鎮工業企業的比例大于涉農企業。

四、布吉尼翁指數的測算

（一）指數說明

如前文所述，布吉尼翁在1979年發表的論文中給出了測度收入不平等的一個公式：

[L=log（1ni=1nyi）-1ni=1nlogyi]? ?（4）

公式中，[i]為收入人群被劃分為區域的個數，[yi]為某個[i]區域的居民收入。如果用[wi]表示[i]區域人口占比（[i=1，2，…，m]），用[vi]表示[i]區域居民收入，那么公式（4）可以寫成：

[L=i=1mwiLi+i=1mwilogwivi]? ? （5）

收入不平等測量指數[L]與泰爾指數一樣，都可以進行居民分項收入的分解研究。學者Gaubert等（2021）[3]利用布吉尼翁指數，采用1960—2019年的數據，對美國國內各州縣居民收入不平等情況進行了研究，為了方便計算，Gaubert根據Bourguignon（1979）[1]的研究構建了另一種較為簡單的形式：

[B=ln（v）-isilnvi]? ? （6）

其中，[v=isivi]，[si]是[i]區域人口占比。公式（6）右邊第一項可以寫成：

[ln（isivi）=lnisiexp（lnvi）]? ? ?（7）

根據泰勒公式展開，并近似取值二階項：

[exp（lnvi）≈exp（lnv）1+lnvi-lnv+12lnvi-lnv2]? ? ?（8）

其中 [lnv=isilnvi]。把公式（8）代入公式（7）可得：

[ln（isivi）≈lnv+ln1+12isi（lnvi-lnv）2]

（9）

這樣，把公式（9）代入公式（6）就可以得到計算布吉尼翁指數的近似公式：

[B=ln1+12isi（lnvi-lnv）2≈12isi（lnvi-lnv）2]? ?（10）

由于研究的方差遠小于1，式中使用近似值[ln1+x≈x]。

公式（10）給出了指數的計算方法。同基尼系數和泰爾指數一樣，指數值越小表示越平等，越大表示越不平等。

（二）計算結果

由于2014年起國家統計局將之前農民人均總收入的統計數據統一改為農民人均可支配收入，為保持口徑一致、避免產生計算誤差，本文利用萬得數據庫對我國2014—2020年31個省份城鄉居民收入進行測算（見表2）。數據說明我國31個省份中北京和上海的布吉尼翁指數最高，維持在0.4以上。內陸省份指數較低，部分省份2014年甚至不到0.1，如河北、安徽、江西、河南、廣西、貴州等，但之后上升速度較快，特別是河南、貴州兩省的指數幾年之后就已經翻倍，盡管如此，這些省份的指數值在2020年都落在0.1和0.2之間，說明城鄉居民收入差距整體不大。經濟較為發達的沿海省份指數則大多在0.2以上，說明城鄉居民收入存在一定差距，并呈現出擴大的趨勢。

綜上，本文將涉農貸款占比用RATIO 表示（即涉農貸款/各項貸款總額），布吉尼翁指數用B表示。然后根據上述計算結果綜合分析表1、表2中涉農貸款占比和布吉尼翁指數的變化趨勢?？梢钥闯錾孓r貸款占比（RATIO）雖然有個別省份出現上升（如貴州）或保持不變（如內蒙古、安徽、湖北、云南和西藏），但總體上是下降的；而布吉尼翁指數（B）除北京和上海以外是趨于上升的。

五、實證分析

（一）模型的確立

接下來構建面板向量自回歸模型檢驗涉農貸款對布吉尼翁指數的影響。模型的基本形式如下：

[Yit=α0+j=1kαjYi，t-j+μi+ωt+εit]? （11）

其中[i]為個體，表示不同區域；[t]為時間，表示不同的年份；[Yit]為個體[i]在時間[t]的[m]個可觀測隨機變量的[m×1]向量；[α0]為截距項向量；[αj]為滯后變量的 [m×m]系數矩陣；[Yi，t-j]為內生變量的[j]階滯后項；[μi]為個體固定效應項，表示以固定效應反映的省份個體差異性；[ωt]為時間效應項，代表不同時間對不同省份的影響；[εit]為隨機擾動項。

（二）模型檢驗

1. 描述性統計。表3顯示了兩個變量的統計特征，其中布吉尼翁指數（B）最大值為0.4586，最小值為0.00013，標準差為0.09911，說明我國31個省份城鄉居民收入不平等的程度不同。涉農貸款占比（RATIO）的最大值為0.4075，最小值為0.008，標準差為0.1057，表明31個省份金融資源配置差距較大，如涉農貸款占比最小的省份只有最大省份的1/50。

2. 相關性分析。表4為兩個變量的相關系數，其中**表示5%的顯著性水平。布吉尼翁指數（B）與涉農貸款占比（RATIO）的相關系數為-0.5773，表示兩者為負相關，相關強度中等偏上，說明涉農貸款增加有助于減小城鄉居民收入差距。

3. 單位根檢驗。為了避免“偽回歸”，確保估計結果的有效性，本文同時采用LLC檢驗、IPS檢驗、HT檢驗對變量的原序列和一次差分序列進行檢驗，結果如表5所示。從原序列檢驗結果看，兩個變量除了在LLC檢驗中能夠拒絕原假設外，在其他兩種檢驗中都不能拒絕原假設，說明兩個變量原序列存在單位根，數據非平穩。為此進行一次差分序列單位根檢驗，結果顯示兩個變量都在5%的顯著性水平下拒絕原假設，兩個變量同為一階單整。

4. 面板協整檢驗。鑒于變量原序列存在單位根，為了能夠繼續選擇原序列進行回歸分析，進行面板協整檢驗，考察兩個變量之間是否存在長期均衡協整關系。表6為Pedroni檢驗結果，顯示三種檢驗統計量，其對應的P值均為0.0000，故強烈拒絕“不存在協整關系”的原假設。

5. 最優滯后階數的確定。如表7所示，一階滯后期具有最小的MBIC、MAIC和MQIC數值，基于Andrews和Lu（2001）[10]的三個模型選擇標準和總體決定系數，確定一階滯后為首選模型。

6. 格蘭杰因果關系檢驗。本文利用OLS來檢驗涉農貸款占比與布吉尼翁指數之間是否存在格蘭杰因果關系。結果顯示，F值等于2.91，P值為0.0376，表明在5%的顯著性水平上涉農貸款占比（RATIO）是布吉尼翁指數（B）的格蘭杰原因。

7. 穩定性檢驗。模型的估計點都落在單位圓以內，說明構建的pvar模型穩定，變量之間存在長期的穩定關系（見圖3）。

（三）GMM估計

按照選定的最優階數進行一階差分GMM廣義矩估計，以分析變量之間的長期關系。表8為PVAR模型滯后一階回歸結果。

由表8可知，布吉尼翁指數在1%的顯著性水平上受自身滯后一階的影響，說明該指數的增加具有一定的慣性，涉農貸款占比在5%顯著性水平上對滯后一階的布吉尼翁指數有負向影響，說明涉農貸款占比的減少將帶來布吉尼翁指數的增加。

（四）脈沖響應分析

脈沖響應是假定在其他因素保持不變的情況下，在一個變量的誤差項上施加一個標準差的沖擊對另一個變量當期和未來的動態影響。本文對兩個變量進行脈沖響應分析，結果如圖4 所示。

由圖4的第一列上圖可知，在布吉尼翁指數受到自身沖擊時，其響應值在初期時達到最大，之后隨著時間逐漸收斂，說明該指數對自身的依賴度較高；下圖則表明涉農貸款占比受到布吉尼翁指數一個標準差的正向沖擊時，當期產生負向反應下探到1期底部然后回升，并逐漸收斂于0，說明涉農貸款占比與布吉尼翁指數呈負相關。

由圖4的第二列上圖可知，布吉尼翁指數受到涉農貸款占比一個標準差的正向沖擊時，當期沒有做出反應，隨后產生正向響應并在3期達到峰值后逐漸收斂，說明涉農貸款占比對布吉尼翁指數的增加具有滯后性；下圖表明涉農貸款占比受到自身沖擊時產生了波動，由當期的正向響應下探到負向反應，然后再逐漸收斂。

（五）方差分解

為了更清晰地刻畫布吉尼翁指數與涉農貸款占比之間的動態影響，本文利用方差分解函數解釋各沖擊變量對變量的貢獻率，表9給出了第1—10期方差分解結果。

從表9中的方差貢獻率可知，布吉尼翁指數的提升在第1期的影響全部來自自身，但是之后自身產生的影響逐漸減弱，涉農貸款占比的影響逐步顯現。從布吉尼翁指數影響因素的貢獻度看，涉農貸款占比從第1期開始就穩定增加，到第6期穩定在17%左右，而布吉尼翁指數對自身影響的貢獻度為81%左右。同樣，布吉尼翁指數對涉農貸款占比的貢獻度在第5—10期一直在17%左右，而涉農貸款占比對自身影響的貢獻度保持在82%左右。方差分解結果表明兩個變量之間的影響路徑基本相同，影響的貢獻度也比較接近。

六、結論與建議

本文使用我國31個省份2014—2022年數據，測算了布吉尼翁指數，并選取了影響布吉尼翁指數的主要因素涉農貸款占比，分析了涉農貸款占比對布吉尼翁指數的影響，發現涉農貸款占比下降是導致我國城鄉收入差距擴大的原因。對此，本文提出以下建議：

第一，客觀認識城鄉居民收入差距。雖然經濟發達地區農民收入水平相對較高，但與城鎮居民相比，農民消費能力仍然有限，城鄉居民收入差距較大，制約了農村消費市場發展，因此，這類地區政府應該更好地注重提高農民收入，減小收入差距，促進經濟更好發展。經濟不發達地區農民收入水平較低，盡管城鄉居民收入差距較小，但政府應該對收入差距保持一定的寬容，注重發展地方經濟，即便擴大了城鄉居民收入差距，但農民收入可以得到實質性的增加。

第二，要大力增加農村金融資源投入。金融是現代經濟的核心，資金是現代經濟的血液，但我國農村金融壓抑和金融約束問題由來已久，其關鍵所在是信貸風險的約束，導致了農民借錢難、融資難。為此，地方政府要對金融機構的農村業務風險進行一定的財政補貼，引導信貸資金投向農村、扶助農民。另外，地方政府應盡快建立政策性的農村金融擔保機構，破解農業抵押擔保機制不健全、缺乏權威的第三方公證機構以及農民缺乏優質有效擔保資產的局面，使得金融機構可以貸款、敢于貸款、樂于貸款。

第三，進一步發揮數字金融和普惠金融的作用。數字金融和普惠金融是基于科技革命下的一種新型金融形式，對支持和幫助農民家庭開展生產經營活動、促進農業產業發展、改善農民消費體驗、促進農民消費升級具有巨大的作用。地方政府要充分認識數字金融和普惠金融在農村金融發展中的重要性，積極布局發展數字金融和普惠金融，提高農村金融服務質量和服務水平。

注：

①鄭思思，楊群.調節收入分配，不能“頭痛醫頭”[J].解放日報，2011-03-23.

②根據中國人民銀行涉農貸款統計制度，涉農貸款包括農村貸款加上城市企業和各類組織涉農貸款兩部分，其中農村貸款包括農戶貸款以及農村企業和各類組織貸款；城市企業和各類組織涉農貸款包括城市企業和各類組織農林牧漁業貸款加上城市企業和各類組織支農貸款。文中涉農貸款數據均來自萬得數據。

參考文獻：

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