李 根，刘贯春，刘媛媛

(1.四川大学 经济学院，四川 成都 610064；2. 复旦大学 经济学院，上海 200433)



【统计应用研究】

金融结构影响收入不平等的门限效应研究

李 根1，刘贯春2，刘媛媛1

(1.四川大学 经济学院，四川 成都 610064；2. 复旦大学 经济学院，上海 200433)

一国金融结构决定了实体经济面临的金融服务类型与质量，并通过信贷配置功能影响收入分配。基于1996-2014年省级面板数据，以金融发展规模及其结构特征作为门限变量，实证检验了金融结构与收入不平等的非线性关系。研究结果表明，金融结构对收入不平等的影响在整体和农村层面存在显著的门限效应，但在城镇层面未得到验证。具体而言，随着金融发展规模的扩大，提升直接融资比例对整体居民收入不平等的缩小效应凸显，但在农村层面的积极作用趋于弱化；随着直接融资比例的扩大，金融结构对整体居民收入不平等的缩小效应减弱，但在农村层面得到强化。兼顾金融发展的规模与结构，逐步放开金融市场管制，以提升直接融资比例，有利于降低收入不平等。

金融结构；收入不平等；门限效应；面板门限回归

一、引 言

自改革开放以来，伴随着中国经济的高速增长，收入不平等问题不断凸显。田卫民的估计结果显示，整体居民收入基尼系数由1996年的0.35增至2011年的0.40，且城镇和农村2个层面差异明显[1]。其中，城镇居民收入基尼系数由0.22升至0.30，而农村居民收入基尼系数仅由0.29增至0.30。另一方面，在金融市场化和金融全球化的背景下，中国的金融体系已由改革开放前的“大一统”局面逐步发展为多种金融部门共生的全方位金融体系。尤其是近年来，金融体系不断由“银行主导型”向“市场主导型”调整，以应对经济“新常态”下增长速度放缓及伴随而来的金融风险。那么，金融结构对收入不平等是否存在影响？不同区域层面(整体、城镇和农村)的影响是否存在显著差异？上述效应是否随着金融发展规模的扩大和金融结构的调整存在门限效应？因此，研究金融结构与收入不平等的关系不仅对于缓解中国的贫困人口问题有参考价值，而且对于金融体系改革的重大战略规划具有理论指导意义。

结合现有文献，一国金融体系主要从微观和宏观两个层面影响收入不平等[2]。在微观层面，金融发展通过克服金融市场不完善，为微观主体提供更为广泛的金融服务。同时，不同阶层居民对信贷资金的相对获取能力发生改变，从而影响居民收入分配。Greenwood和Jovanovic指出，伴随着金融体系的发展和完善，穷人对金融资源的可获得性相对于富人而言得到不断提升，当达到一定阈值时，收入不平等将由扩大转变为缩小，即金融发展与收入不平等呈现倒“U型”关系[3]，同时得到Bacarreza和Rioja、Kim和Lin的经验支持[4-5]。不同的是，Banerjee和Newman、Galor和Zeira发现金融发展与收入不平等之间仅存在简单的线性关系[6-7]，并得到Hamori和Hashiguchi、Batuo等的实证支持[8-9]。在宏观层面，金融发展对收入分配的影响主要通过经济增长和劳动力市场需求来实现。一方面，金融体系的信贷配置功能对经济增长的作用至关重要，依据Agihon和Bolton提出的“涓滴效应”[10]可知，优先发展的地区和群体通过消费、就业等方面惠及贫困层面，从而改善收入不平等。另一方面，劳动力市场需求同样会受到金融体系的影响。如果金融发展提升了低技术劳动力的市场需求，收入不平等将得到缓和，反之则扩大收入不平等[11]。

然而，已有研究大多集中于金融发展的规模特征对收入不平等的影响，从结构特征层面的探讨尚且不多。事实上，不同金融制度安排在动员储蓄、转化社会闲散资金和信贷配置等方面存在显著差异[12]，作为一国金融体系的结构特征，金融结构决定实体经济和居民面临的金融服务类型和质量，进而对居民收入分配产生重要影响。Gimet和Lagoarde-Segot指出银行业比金融市场能更有效地降低收入不平等[13]，但Agnello等发现提升证券市场的重要性更为有利[14]。由此可以推断出金融结构对收入分配确实存在显著影响，且在经济环境显著不同的国家之间可能存在差异。进一步，伴随着金融发展规模的扩大，金融市场和银行业之间的“替代效应”趋于减弱，金融结构对收入不平等的影响可能发生结构性变化。Kpodar和Singh的研究表明，当金融发展处于初级阶段时，银行主导型体系有利于缓解贫困，而市场主导型体系的优势则随着金融发展逐渐凸显[15]。同时，实体经济对不同金融制度安排的需求在不同经济发展阶段存在明显差异，最优金融结构是动态演化的[12]。此时，金融结构对收入不平等的影响理应随着金融结构的不断调整发生变化。结合上述分析不难发现，在不同的金融发展规模和金融结构下，金融结构对收入不平等的影响可能存在门限效应。此外，由于城镇、农村和整体居民收入不平等的度量内涵存在显著差异，金融结构对三者的影响可能呈现差异化的模式。

与已有研究相比，本文的主要贡献在于如下三个方面。第一，本文将金融发展规模和金融结构放在同一框架下，考察两者对中国收入不平等的影响，并重点分析金融结构的作用。现有研究大多集中于分析金融发展规模的影响，而关于金融结构是否以及如何影响收入不平等的研究较少。第二，本文细化了收入不平等指标体系，分别从整体、城镇和农村3个层面进行定义，进而考察了金融结构对三者的差异影响。传统研究大多是采用整体居民基尼系数或者城镇居民基尼系数来表示收入不平等，从而得到的结果仅局限于单一层面，难以得到更为细致、准确的研究结论。第三，分别以金融发展规模和金融结构作为门限变量，本文着重探讨了金融结构对收入不平等的门限效应。已有研究大多是采用线性回归模型，往往忽略变量关系可能存在的结构变化，从而导致依据实证结果给出的政策建议存在偏差。

二、模型设定、估计方法与变量选取

(一)模型设定与估计方法

将收入不平等细分为城镇、农村和整体3个层面，本文主要研究金融结构对不同区域收入不平等的差异影响及门限效应。为此，参照Beck等[16]、杨俊和王佳[2]的计量模型设定，将收入不平等作为被解释变量，金融结构作为主要解释变量的同时纳入其他控制变量，构建如下基准面板协整模型：

(1)

其中，i和t分别代表省份和时期，INEQ表示收入不平等，FS表示金融结构。进一步，FD和FD2分别表示金融发展规模及其平方项，以检验金融深化与收入不平等的倒“U型”假说在中国是否成立。同时，为控制各省宏观经济和社会发展状况对收入不平等的影响，引入6个控制变量，具体包括经济增长速度(EG)、城市化水平(UD)、政府财政支出(GC)、对外开放(TO)、国有化率(SOE)及教育程度(EDU)。此外，uit为模型误差项，包含个体固定效应αi、时期固定效应ηt及随机扰动项εit。

本文侧重于从供给导向论分析金融结构对收入不平等的影响，反过来需求导向论指出居民收入分配亦会对金融结构产生反向作用，即两者之间可能相互影响、相互联系。同时，加之个体效应和时期效应的存在，以及模型(1)可能会遗漏同时影响收入不平等和金融结构的重要变量，上述面板数据模型经常会出现内生性问题。此时，传统面板最小二乘估计(OLS)和广义最小二乘估计(GLS)得到的参数估计结果可能存在偏差。此外，由于中国各省区之间的法律、政治制度差异不大，难以利用法律制度等外生工具变量克服模型的内生性。为此，以解释变量的滞后1期作为内生工具变量，采用广义矩估计进行参数估计，此时等价于2SLS估计(当存在异方差时，静态IV-GMM要优于2SLS)。此外，利用一阶和二阶自相关检验对模型误差项的正态分布特性进行验证，并采用Sargan统计量进行过度识别的约束检验，以分析工具变量选取的适用性。

然而，上述基准面板数据模型刻画的仅是金融结构对收入不平等的线性影响。事实上，随着金融发展规模的扩大，中国普遍存在的“金融抑制”现象得到缓解，此时直接融资和间接融资的替代效应减弱。为检验在不同金融发展规模下金融结构对收入不平等的门限效应，以金融发展规模作为门限变量，构建如下面板门限回归模型：

(2)

其中，γ代表金融发展规模的门限值，I为0-1虚拟变量。当金融发展规模FD高于门限值γ时，I(FD≤γ)=0且I(FD>γ)=1，此时金融结构对收入不平等的影响可以用β1刻画；当金融发展规模FD低于门限值γ时，I(FD≤γ)=1且I(FD>γ)=0，此时金融结构对收入不平等的影响表述为β2。

进一步，在金融资源有限的前提下，金融市场和金融中介的替代效应理应存在阈值。当两者的混合比例达到一定值，金融结构对收入不平等的影响是否存在门限效应值得关注。为此，以金融结构为门限变量，构建如下面板门限回归模型：

(3)

其中，γ代表金融结构的门限值，I为0-1虚拟变量。当金融结构FS高于门限值γ时，I(FS≤γ)=0且I(FS>γ)=1，此时金融结构对收入不平等的影响可以用β1刻画；当金融结构FS低于门限值γ时，I(FS≤γ)=1且I(FS>γ)=0，此时金融结构对收入不平等的影响表述为β2。

(二)变量选取与数据来源

结合现有文献，本文的变量选取及其度量方式见表1。

表1 变量选取与度量方式表

1.收入不平等(INEQ)。采用居民收入基尼系数表示，反映了不同阶层居民收入的分配不平等程度。就本文而言，直接采用田卫民测算得到的1996-2010年不同区域收入基尼系数[1]，并沿用该非等分组测算方法得到2011-2014年城镇、农村和整体3个层面的居民收入基尼系数。其中，城镇居民基尼系数利用人均可支配收入测算得到，农村居民基尼系数利用人均纯收入测算得到。

2.金融结构(FS)。Levine(2002)从规模、活动及效率3个层面对金融结构进行测度。限于数据的可获得性，本文分别采用股票市场交易总额、金融机构贷款余额作为金融市场和金融中介的代理指标，进而利用两者的比值衡量不同省区的金融结构，以刻画金融体系中金融市场和金融中介的相对重要性。该值越大，说明金融体系越隶属于“市场主导型”，反之越隶属于“银行主导型”。

3.控制变量。(1)金融发展规模FD，利用股票市场交易总额与金融机构贷款余额之和占地区GDP的比重来衡量；(2)经济增长速度EG，采用人均真实GDP的增长率来表示；(3)城市化水平UD，依据陆铭和陈钊的建议，采用非农业人口占总人口的比重来度量，以消除部分城镇居民没有城镇户籍带来的城市化水平低估；(4)对外开放TO，使用进出口总额与名义GDP之比来表示；(5)政府支出GC，利用各省财政支出与名义GDP的比值来测度；(6)国有化率SOE，使用国有单位职工人数与就业总人数的比重来衡量；(7)教育程度EDU，用接受高中及其以上教育程度的人口占总人口的比例来度量。

本文采用中国23个省、自治区及直辖市作为研究样本，时期跨度为1996-2014年，共计437个观测值。由于天津、吉林、山东、湖南、海南、重庆、云南等7个省区的居民收入分组数据匮乏，同时西藏地区的数据质量低下，在此并未纳入回归样本。值得说明的是，2013年、2014年个别省份未给出收入分布的抽样调查户数，在此采用线性插值法进行补充。本文数据主要来源于各省历年《统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国人口年鉴》及《中国国内生产总值核算历史资料(1995-2004)》，但股票市场交易总额来自于Wind数据库。表2汇集了所有变量的描述性统计。

表2 变量的描述性统计

三、实证结果与分析

(一)面板单位根检验及协整检验

本文采用的研究样本为由截面数据和时间序列构成的面板数据，需要进行面板单位根检验和协整检验，以避免伪回归带来的估计偏差。

1.面板单位根检验。分别采用LLC、ADF和PP三种方法对诸变量进行面板单位根检验，结果如表3所示。不难看出，几乎所有变量的原始序列均接受存在单位根的原假设，且其一阶差分序列在1%的显著性水平下是平稳的。然而，对于国有化率的原始序列而言，三种检验结果存在不一致。为此，本文还采用IPS和B-t检验进行了辅助参考，结果显示其为一阶单整序列。综上可知，模型中所有变量均为同阶单整，其线性组合可能存在协整关系，有必要进一步验证。

表3 面板单位根检验结果表

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平下是显著的，下同。

2.面板协整检验。本文主要采用Pedroni检验和Kao检验对变量之间的协整关系进行验证，对应的原假设均为不存在协整关系。其中，Pedroni检验考虑了截面之间不同的斜率系数、固定效应系数和个体确定趋势系数，并提出7个统计量对模型的回归残差进行平稳性检验，因而备受学者青睐。由于城镇、农村和整体3个层面的检验结果差别不大，表4仅显示了以整体居民收入基尼系数作为被解释变量的面板协整检验结果。

表4 面板协整检验结果(以整体层面为例)

注：最优滞后阶数由SIC准则确定。

由表4中Pedroni检验结果可知，Panel PP、Panel ADF、Group PP及Group ADF等4个统计量拒绝原假设，且通过1%的显著性检验。考虑到小样本情形下ADF统计量的优良特性，当检验结果存在不一致时应以此为标准。因此，可以判定金融结构与收入不平等之间存在长期稳定关系。同时，Kao检验结果的统计量为-3.219(对应的p值为0.001)，拒绝不存在协整关系的零假设。结合两种检验结果可知，各变量之间存在协整关系，即金融结构对收入不平等存在稳定的长期影响。

(二)金融结构影响收入不平等的线性效应

在对上述计量模型进行参数估计之前，采用似然比检验和Hausman检验对模型的设定形式进行确认，以避免模型设定偏差带来的参数估计偏差，具体结果如表5所示。不难看出，无论是个体效应还是时期效应，似然比检验均拒绝混合模型的原假设，且Hausman检验拒绝随机效应模型的原假设。由此可知，本文构建的双固定效应模型是适用的。

表5 面板模型设定的检验结果表

进一步，分别以城镇基尼系数、农村基尼系数和整体基尼系数作为被解释变量，利用传统OLS和GMM对模型(1)进行参数估计，具体结果见表6。从结果中不难得到如下几点：

第一，金融结构对收入不平等的影响在不同区域存在显著差异。具体而言，整体和农村层面的估计系数显著为负，而在城镇地区并不存在显著影响。这些结论充分表明，提升直接融资比例有利于降低农村地区的收入不平等，而城镇地区的收入不平等并未得到明显改善。究其原因可能在于，金融市场的发展加大了对低技术劳动力的市场需求，从而加速农村地区剩余劳动力向城镇地区的转移。为享受城镇居民在教育、卫生、医疗等方面的优惠，部分高收入农村居民会转移到城镇地区；而限于土地、农业器械等生产要素的匮乏，难以满足低收入农村居民生活的基本需求，这部分人群亦通过转移到城镇地区来获取更高的劳动收入。因此，转移的农村劳动力大多位于收入的极端情形，从而缩小了农村地区的收入不平等。

表6 金融结构影响居民收入不平等的线性效应表

注：括号内为对应的t统计量，下同。

另一方面，伴随着城镇地区低技术劳动力的增加，高技术水平劳动力的边际产出得到提升，而低技术劳动力的边际产出不断下降。在完全竞争市场下，依据边际产出等于要素价格的原则可知，高技术水平和低技术水平的劳动力工资差距趋于增大。然而，金融市场的发展推动大型、国有企业的快速发展，进而增加了对低技术劳动力的市场需求，使得低技术劳动力的工资水平不断攀升。如果提升直接融资比例对低技术劳动力工资的综合影响表现为提升作用，则当不同层次劳动力工资的提升程度类同时，金融结构对城镇地区收入不平等的作用并不显著。此外，农村剩余劳动力的转移提升了传统农业部门的生产效率，一旦农村居民平均收入的增加大于城镇居民，整体层面的收入不平等将得到缓解。结合农村和城镇层面的估计结果可知，提升直接融资比例对农村居民收入不平等的缩小效应占据主导地位，致使在整体层面变现为显著的降低作用。

第二，金融发展规模与收入不平等的倒“U型”曲线在农村和整体层面得到验证，但在城镇地区，两者之间仅存在简单的线性关系。具体而言，金融发展规模每提升1%，城镇地区收入不平等约增加0.018，原因可能在于城镇地区富人具有丰富的抵押品、良好的信用记录和社会关系，进而对金融资源的可获得能力处于相对优势地位，从而可以用于新事业的开创、人力资本的投资等，收入不平等程度不断恶化。同时，由参数估计结果可以计算出农村地区 “U型”曲线的顶点为6.25，即融资总规模占GDP的比例达6.25倍。纵观所有样本可知，所有样本点的金融发展规模均低于临界值，即处于“U型”曲线的上升阶段，金融发展规模的扩大将强化不同层次居民收入的不平等程度。进一步，由于城镇地区和农村地区的双重差异冲击，整体层面“U”型曲线的顶点为9.50，高于农村地区的6.25。同样地，由于处于曲线的左侧，金融发展规模的扩大将加深整体居民收入不平等。换言之，当金融发展规模处于初级阶段时，农村居民和整体居民的收入不平等随着金融深化呈现上升的趋势；当金融发展规模达到一定阈值时，则呈现下降的变动趋势，且该阈值在农村和整体之间存在差异。

第三，对于其他控制变量而言，在不同层面的表现显著不同。首先，经济增长对农村地区收入不平等有显著为负的影响，但在城镇地区和整体层面不存在显著作用。这些结果表明，在中国经济发展的当前阶段，“涓滴效应”并不十分明显，仅在农村层面得到体现。其次，城市化进程对农村和整体层面的收入不平等存在显著的缩小效应，但对城镇地区收入不平等的影响不显著。与金融结构对收入不平等的作用类似，农村剩余劳动力向城镇地区的转移降低了农村居民的收入不平等，同时不能显著缩小城镇居民的收入不平等，但在整体层面的作用表现为显著的缩小效应。接着，政府支出会扩大城镇地区的收入不平等，但对农村地区和整体层面的收入不平等不存在显著的影响。原因可能在于，中国的政府支出集中于城镇地区，且收入水平越高的居民获得可能性越大，进而扩大城镇地区的收入不平等。进一步，农村地区的不显著关系使得政府支出对整体层面的影响亦表现为不显著。

然后，对外开放对城镇地区的收入不平等存在显著的扩大效应，但对农村地区的收入不平等存在显著的缩小效应，从而在整体层面上表现为不显著的影响。由于贸易相关产业主要在城镇地区，通过加速城市化进程可以降低农村地区收入不平等的同时，外商直接投资、先进技术和管理模式的引进使得城镇居民的收入得到提高，且高收入水平居民更有利于受到对外开放的惠及，因而对外开放扩大了城镇居民的收入不平等。随后，国有化水平扩大了农村地区和整体层面的收入不平等，但在城镇地区不存在显著作用。中国非国有单位就业份额的上升主要是由国有企业非国有化和农村地区乡镇企业发展组成，由于非国有部门的人力资本回报高于国有部门，前者同时提高了不同层次城镇居民的收入水平，对城镇地区收入不平等的影响可能并不显著，而后者通过吸纳剩余劳动力会缩小农村地区的收入不平等。最后，教育程度与城镇和整体层面的收入不平等存在显著的正相关关系，而在农村地区并不成立。考虑到高素质人才多选择留在城镇地区且工资较高，因而教育程度会扩大城镇地区和整体层面的收入不平等，但对农村地区收入不平等的影响不显著。

(三)金融结构影响收入不平等的门限效应

综合以上结果可知，金融结构确实对收入不平等存在显著的影响，且在不同层面表现不同。然而，上述分析仅刻画的是两者之间的线性关系，并未考虑可能存在的非线性关系。进一步，为检验金融结构对收入不平等的门限效应，分别以金融发展规模和金融结构作为门限变量，利用两步法对模型(2)和(3)进行参数估计，具体结果见表7和表8。

表7 金融结构影响居民收入不平等的门限效应 (金融发展规模视角)

注：F统计量及其对应的P值由Bootstrap仿真1 000次得到，下同。

由表7中的F统计量及对应P值可得，基于金融发展规模视角，金融结构对收入不平等的影响在农村和整体层面确实存在门限特征，但在城镇地区并未得到验证。首先，在农村层面，金融发展规模的门限值为1.015。当融资规模占地区GDP的比例低于1.015时，金融结构对农村地区收入不平等存在负向的影响(-0.055)，并通过1%的显著性检验；当融资规模占地区GDP的比例超过1.015时，金融结构对农村地区收入不平等同样存在积极的缩小效应(-0.010)，但作用强度趋于减弱。结合不同省区统计数据可知，在样本初期金融发展规模低于1.015的地区覆盖了包括江苏、河南、浙江、河北等11个省份，而当前阶段低于1.015的地区仅包括河南、河北和黑龙江。这些结果显示，随着金融发展规模的扩大，提升直接融资比例对农村地区收入不平等的积极作用有所下降，但效果仍较为显著。其次，在整体层面，金融发展规模的门限值为1.644。当金融深化度低于1.644时，金融结构对整体收入不平等的影响为负(-0.003)，但未通过10%的显著性检验；当金融深化度超过1.644时，金融结构对整体收入不平等存在显著为负的影响(-0.008)，且作用强度趋于增强。纵观各省区统计数据可得，在样本初期绝大多数地区的金融发展规模低于1.644(上海、宁夏、青海除外)，而在当前阶段大多省份的金融发展规模高于1.644。这些结果表明，伴随着金融发展规模的持续扩大，提升直接融资比例对整体收入不平等的缩小效应逐渐凸显。

表8 金融结构影响居民收入不平等的门限效应 (金融结构视角)

同样地，表8中F统计量及对应P值一致表明，随着金融结构的动态调整，金融结构对收入不平等的影响在农村和整体层面存在门限效应，而在城镇层面并未发现。具体而言，在农村层面，金融结构的门限值为0.637。当金融市场与银行业的相对比重低于0.637时，金融结构对收入不平等的影响表现为不显著的扩大效应(0.011)；当金融市场与银行业的相对比重超过0.637时，金融结构对收入不平等存在积极的缩小效应(-0.010)，且通过10%的显著性检验。结合不同省区金融结构的相关数据可得，在样本初期金融结构均低于0.637，而当前阶段，包括北京、山西、内蒙古等绝大多数地区的金融结构指标高于0.637。这些结果一致表明，伴随着金融市场化和全球化进程的不断推进，中国不同省区的直接融资占比均得到一定程度的提升，此时金融结构对农村地区收入不平等的缩小效应逐渐凸显。进一步，在整体层面，金融结构的门限值为0.215。当金融深化度低于0.215时，金融结构与整体收入不平等之间存在负相关关系(-0.054)，且在5%的统计水平下是显著的；当金融深化度超过0.215时，金融结构对整体收入不平等的影响同样显著为负(-0.008)，但作用强度趋于弱化。观察各省区统计数据可得，在样本初期金融结构指标低于门限值的地区占比接近一半，而在当前阶段所有省份的金融结构比例均高于门限值。这些结果显示，随着直接融资比例的不断攀升，金融结构降低整体收入不平等的作用强度有所减弱，但在统计层面仍是显著的。

进一步，不同于传统线性关系控制变量的估计结果(见表6)，城市化水平和国有化率对收入不平等的影响发生重大变化。第一，区别于传统的认知，面板门限回归结果显示城市化进程对收入不平等存在显著的扩大效应。究其原因，现有城乡分割的户籍制度难以确保在城市务工的农村居民转化为城市居民，而这部分居民的收入要高于传统农业生产，进而扩大了农村地区收入不平等。同时，农村剩余劳动力属于低技术劳动力，转移到城镇提升了高收入城镇居民的边际产出，降低了低技术劳动力的边际产出，从而扩大了城镇地区收入不平等。第二，国有化水平缩小了城镇地区和整体层面的收入不平等，但在农村地区表现不显著。中国非国有单位就业份额的上升主要由两部分推动：一是国有企业非国有化带来的劳动力就业单位转变；二是农村地区乡镇企业发展引致的就业人口增加。由于非国有部门的人力资本回报高于国有部门，国有企业非国有化更多地增加了较低收入水平城镇居民的收入，从而缓解了城镇地区的收入不平等。同时，农村地区乡镇企业发展通过吸纳剩余劳动力提升了农村地区不同层次居民收入，但对收入不平等的作用效果并不显著。事实上，控制变量估计结果的前后变化从侧面反映了金融结构与收入不平等间存在门限效应，且面板门限回归的结果更为精确。

四、研究结论

金融发展与收入不平等的关系一直是发展经济学的研究热点，但现有研究大多从金融发展的规模因素出发，忽略了金融结构的重要性。同时，国内大多是采用城镇居民收入基尼系数抑或整体居民收入基尼系数作为收入不平等的代理指标，忽略了金融发展对城镇、农村和整体3个层面居民收入不平等的异质性影响。更为关键的是，伴随着金融发展规模的扩大和金融结构的不断调整，金融结构对收入不平等的影响可能并非简单的线性关系，可能存在门限效应。基于此，以1996-2014年省级面板数据为研究样本，本文实证检验了金融结构对中国不同地区居民收入不平等的差异影响，并重点分析了两者关系的门限效应。主要研究结果包括：

第一，传统线性回归模型的估计结果显示，提升直接融资比例对农村地区和整体层面的收入不平等存在显著的缩小效应，但在城镇地区不存在显著影响。产生差异影响的原因可能在于，金融市场发展通过加大对低技术劳动力的市场需求加速农村剩余劳动力向城镇地区的转移，考虑到转移劳动力可能更多地集中于收入的两端，提升直接融资比例降低了农村地区的收入不平等。另一方面，城镇低技术劳动力的增加提升了高技术劳动力的边际产出，并降低了低技术劳动力的边际产出。同时，金融市场发展带来的低技术劳动力市场需求扩大使得低技术劳动力的工资水平得到提高。综合来看，金融市场发展同时提升了城镇地区不同层次居民的收入，致使提升直接融资比例对城镇地区的收入不平等表现为不显著。进一步，低技术劳动力收入的增长速度高于高技术劳动力，从而提升直接融资比例可以有效缩小整体层面的收入不平等。此外，金融深化与收入不平等的倒“U型”关系在农村和整体层面得到验证，但在城镇层面并不成立。

第二，面板门限回归模型的估计结果发现，伴随着金融发展规模的扩大和金融结构的不断调整，金融结构对收入不平等的影响在农村和整体2个层面存在显著的门限效应。首先，基于金融发展规模的门限值分别为1.015和1.644。结合不同阶段的估计系数和各省区金融发展规模的变动趋势可得，提升直接融资比例降低农村收入不平等的作用强度趋于减弱，而提升直接融资比例对整体收入不平等的缩小效应逐渐凸显。其次，基于金融结构的门限值分别为0.637和0.215，伴随着金融市场化和全球化进程的不断推进，各省区的直接融资比例不断攀升，金融结构对农村收入不平等的积极作用逐渐凸显，但在整体层面趋于弱化。此外，控制变量对收入不平等的影响在不同层面存在显著差异。具体而言，经济增长的“涓滴效应”仅在农村层面得到验证，城市化进程加深了城镇和整体层面的收入不平等，政府支出对不同层面收入不平等均存在显著的扩大效应，对外开放对城镇和农村收入不平等的影响为显著的扩大和缩小效应，国有化率降低了农村和整体层面的收入不平等，教育程度则扩大了城镇和整体层面的收入不平等。

本文的实证结果表明，提升直接融资比例对于收入不平等具有显著的缩小效应，此效应对金融发展规模和金融结构具有门限特征。因此，兼顾金融发展的规模与结构，继续推进金融市场化进程以提升金融市场在金融体系中的相对重要性，有利于降低收入不平等。具体政策建议包括：第一，以市场主导型金融体系为主导，逐步放开金融市场管制以构建一个自由、公平、有序的资本市场；第二，将金融资源更多地流向农村地区和低技术劳动力，以削弱金融资源获得能力差异引起的收入不平等；第三，不能简单地以省份所在区域作为政策制定的依据，而应结合各省区异质性的金融发展规模和金融结构，制定出符合地方特色的差异化发展路径。

[1] 田卫民. 省域居民收入基尼系数测算及其变动趋势分析[J]. 经济科学, 2012(2).

[2] 杨俊, 王佳. 金融结构与收入不平等: 渠道和证据——基于中国省际非平稳异质面板数据的研究[J]. 金融研究, 2012(1).

[3] Greenwood J, Jovanovic B. Financial Development, Growth, and the Distribution of Income [J]. Journal of Political Economy, 1990, 98(5).

[4] Bacarreza G C, Rioja F. Financial Development and the Distribution of Income in Latin America and the Caribbean[R]. IZA Discussion Paper, 2008.

[5] Kim D H, Lin S C. Nonlinearity in the Financial Development-Income Inequality Nexus [J]. Journal of Comparative Economics, 2011, 39(3).

[6] Banerjee A V, Newman A F. Occupational Choice and the Process of Development [J]. Journal of Political Economy, 1993, 101(1).

[7] Galor O, Zeira J. Income Distribution and Macroeconomics [J]. Review of Economic Studies, 1993, 60(1).

[8] Hamori S, Hashiguchi Y. The Effect of Financial Deepening on Inequality: Some International Evidence [J]. Journal of Asian Economics, 2012, 23(4).

[9] Batuo M E, Guidi F, Mlambo K. Financial Development and Income Inequality: Evidence from African Countries [R]. University of Westminster, Working Paper, 2014.

[10]Aghion P, Bolton P. A Theory of Trickle-Down Growth and Development [J]. Review of Economic Studies, 1997, 64(2).

[11]Demirguc-Kunt A, Levine R. Finance and Inequality: Theory and Evidence [R]. NBER Working Paper， 2009.

[12]林毅夫, 孙希芳, 姜烨. 经济发展中的最优金融结构理论初探[J]. 经济研究, 2009(8).

[13]Gimet C, Lagoarde-Segot T. A Closer Look at Financial Development and Income Distribution [J]. Journal of Banking & Finance, 2011, 35(7).

[14]Agnello L, Mallick S K, Sousa R M. Financial Reforms and Income Inequality [J]. Economics Letters, 2012, 116(3).

[15]Kpodar K, Singh R J. Does Financial Structure Matter for Poverty? Evidence from Developing Countries [R]. World Bank Policy Research Working Paper, 2011.

[16]Beck T H L, Demirguc-Kunt A, Levine R. Finance, Inequality and the Poor [J]. Journal of Economic Growth, 2007, 12(1).

(责任编辑：马 慧)

Threshold Effects of Financial Structure on Income Inequality

LI Gen1, LIU Guan-chun2, LIU Yuan-yuan1

(1. School of Economics, Sichuan University, Chengdu 610064, China;2. School of Economics, Fudan University, Shanghai 200433, China)

Financial structure determines the type and quality of financial services provided for real economy, and then affects residents' income distribution through the function of credit allocation. Using the provincial data from 1996 to 2014, this paper investigates the nonlinear relationship between financial structure and income inequality via treating the scale and structure of financial development as two threshold variables. The empirical results suggest that there exist significant threshold effects at the whole and rural levels, but no threshold effects are found at the urban level. Specifically, as the scale of financial development expands, increasing the portion of direct financing has a gradually weakened positive impact on rural income inequality, while the positive impact arises at the whole level. Meanwhile, the expansion of direct financing reduces the positive role of financial structure in income inequality at the whole level, and strengthens that at the rural level. This paper argues that, accounting for both the scale and structure of financial development, opening financial market to increase the ratio of direct financing is critical to shrink income inequality.

financial structure; income inequality; threshold effect; panel threshold regression

2016-03-12；修复日期：2016-05-15

国家自然科学基金重点项目《推动经济发达地区产业转型升级的机制与政策研究》(71333002)；国家自然科学基金面上项目《中国地方政府资产估计：关于建立政府资产负债表的一个基础研究》(71273065)；国家社会科学基金重大项目《中国经济发展新常态的趋势性特征及政策取向研究》(15ZDA008)

李 根，男，天津人，博士生，研究方向：宏观经济与政策分析； 刘贯春，男，河南漯河人，博士生，研究方向：金融体制改革，经济增长； 刘媛媛，女，河南驻马店人，硕士生，研究方向：金融体制改革，新型城镇化。

F832

A

1007-3116(2016)12-0037-09