普惠金融發展影響城鄉收入差距的實證分析案例目錄TOC\o"1-2"\h\u34501.1變量選取及數據說明 161541.1.1解釋變量 112341.1.2被解釋變量 115411.1.3控制變量 194621.2實證檢驗過程 3135551.2.1模型的設定 33131.2.2面板單位根檢驗 380961.2.3面板模型識別 448521.2.4面板回歸結果分析 5前文主要是做一些相關的理論分析和得出普惠金融指數的計算值。本章主要對山西省普惠金融的發展影響城鄉收入差距的關系進行實證分析，從而探究普惠金融的發展能否降低城鄉收入差距。通過選擇各個變量的基本指標，建立出一個模型，并檢驗數據是否平穩，最后回歸分析得出結論。4.1變量選取及數據說明1.1.1解釋變量將山西省普惠金融發展指數（IFI）作為解釋變量，前文中已經得出山西省各市區2010-2019年的10年的普惠金融發展指數，以此來體現出山西省各市區10年間的普惠金融發展狀況。1.1.2被解釋變量將城鄉收入差距（GAP）作為被解釋變量，用城市居民人均可支配收入/鄉村居民人均可支配收入表示城鄉居民收入差距。其具體數值已在上一章中統計計算得出。1.1.3控制變量（1）經濟發展水平（RGDP）本文選取人均GDP指標來衡量山西省經濟發展水平，由于普惠金融發展對城鄉居民收入差距具有收入增長效應，所以本文選取這一個指標作為一個控制變量。（2）城市化水平（UR）目前山西省大部分農村地區農業生產比較落后，大多數農民選擇去城市打工，勞動力大部分向城市或者經濟發達地區轉移，人口轉移的同時農村居民收入增多。因此，城鎮化率與我國農村地區的收入緊密相關，本文選擇將這一指標作為控制變量。（3）地方財政支出（GOV）本文用財政住處占GDP的比重來衡量地方財政支出水平。地方財政會對一個地區的經濟發展會起到帶動作用。因此，本文選取其作為另一個控制變量。本文研究山西省普惠金融發展對城鄉居民收入差距的影響，為了確定這個影響程度，本文所采用的實證變量如下表4—1所示：表4—1實證變量變量名變量含義說明解釋變量IFI普惠金融發展水平普惠金融發展指數被解釋變量GAP城鄉收入差距城鎮與農村居民人均可支配收入的比值控制變量RGDP經濟發展水平GDP與總人數的比值UR城市化水平城鎮人口占比GOV地方財政支出財政支出與GDP的比值本文的實證分析所研究的研究樣本為面板數據，其時間維度是2010年至2019年10年，截面維度是山西省11個市級行政單位，表4-1是變量的描述性統計分析的結果，從表4-1中我們可以看到，山西省普惠金融指數（IFI）的最大值為0.5954，最小值為0.0162，平均水平為0.1822，可見山西省的不同市區在金融普惠程度上存在著比較大的差異，因此，山西省普惠金融發展水平處于較低的水平。而城鄉收入差距最大值為4.0029，最小值為1.9787，均值為2.7288，可見城鄉收入之間也存在比較大的差距，因此應該采取相應的措施來縮小這種差距。RGDP、UR、GOV這三者的均值均高于中位數，說明這三個變量中水平較高的市比較多。但人均GDP的差距也較大，說明山西省經濟發展水平仍然存在不平衡的發展。城鎮化水平較低，城市化水平低，農村人口較多，這些都會影響山西省的收入差距。表4—2各實證變量描述性統計變量名稱均值標準差中位數最小值最大值GAP2.72880.45432.63631.97874.0029IFI0.18220.12640.15290.01620.5954RGDP3.73011.47593.26030.51889.0011UR0.01400.00580.01260.00080.0287GOV0.20160.06060.18430.10660.37414.2實證檢驗過程1.2.1模型的設定本文基于山西省11個市在2010-2019年普惠金融指數和城鄉收入差距構建面板數據回歸模型，采用Eviews10計量軟件進行實證分析。為使各個變量更加平穩，從而使結果更準確，對數化處理相關數據。本文參考現有學者的相關分析，建立了如下模型：（4.1）其中，t代表不同的年份，i表示不同的市區，C為常數項，εi,t表示模型沒有考慮到的其他影響因素。1.2.2面板單位根檢驗本節要對數據的平穩性進行檢驗，通常采用單位根檢驗，檢驗中存在不同的方法，本文選取了四種檢驗方法，并且只要其中有三種檢驗方法認為數據平穩則該序列就是平穩的，如表4-3所示。表4—3面板單位根檢驗檢驗統計量LLCBreitungt-statADF-FisherChi-squarePP-FisherChi-squareInGAP00.09580.28610.0229InIFI00.94210.00030InUr00.00560.03270.007InRGDP00.07110.00650.0685InGOV00.05310.68390.5462數據來源：Eviews10.0由表4—3所示，僅有InIFI和InUr在5%的置信水平下拒絕原假設，這表示不存在單位根，而其余的三個變量都接受存在單位根的原假設，因此，數據不平穩，需要對原始變量的一階差分序列做相應的單位根檢驗，結果如表4-4所示，可以看到，所有的變量一階差分后面板數據均變平穩。表4—4一階差分后的單位根檢驗檢驗統計量LLCBreitungt-statADF-FisherChi-squarePP-FisherChi-squareInGAP00.02450.03830.0003InIFI00.94210.00030InUr00.00560.03270.007InRGDP00.00040.00010InGOV000.00840數據來源：Eviews10.01.2.3面板模型識別由于本文的數據為面板數據，其包含時間和截面數據，為了使模型參數估計的準確度，本文采用F檢驗和Hausman檢驗從而決定面板模型的形式。模型原假設為H0：αi=α，即αi不變，也就是代表個體效應不變，也就不用再對模型做回歸處理。H1：模型存在個體效應。具體的統計數值分布如表4—5所示，從中可以清晰的看到，全省靜態面板模型選擇檢驗中的F檢驗和Hausman檢驗的p值均為0.0000，小于0.05，拒絕原假設，選擇固定效應模型。表4—5F檢驗和Hausman檢驗地區模型效應檢驗方法統計量值p值模型選擇山西省F檢驗26.860.0000固定效應模型Hausman檢驗95.950.0000數據來源：Eviews10.01.2.4面板回歸結果分析通過上述對靜態面板數據的選擇，以及前文對普惠金融指數的測算后對區域的劃分，本文分別對其做了回歸分析，以下為的回歸分析的結果。表4—6面板回歸結果分析地區全省高發展地區中發展地區低發展地區解釋變量InGAPInIFI-0.011＊(-1.78)-0.105（-1.285）-0.162（-0.885）-0.507＊（-1.952）InUR0.005(0.87)-2.563＊＊（-1.795）0.053（0.036）1.565（1.474）InRGDP-0.049＊＊＊(-3.42)-0.008（-0.843）-0.026＊＊＊（-2.858）-0.100＊＊＊（-5.086）InGOV-0.195＊＊＊(-9.97)-3.794＊＊＊（-7.448）-2.772＊＊＊（-8.285）-1.444＊＊＊（-4.421）注：括號中的值為t值，*、**和***分別表示在10%、5%和1%的顯著性水平下顯著從表4-6的結果來看，普惠金融指數（IFI）在10%的水平下顯著，且系數為負值，說明普惠金融的發展會對山西省城鄉居民收入差距造成負相關的影響，從數值來看，普惠金融的發展每增加1%，城鄉居民收入差距減少0.011%；經濟發展水平（RGDP）、地方財政支出（GOV）都在1%的顯著性水平下顯著，且都與城鄉居民收入差距之間均存在負相關關系，其中對城鄉居民收入差距影響較大的為地方財政支出，地方財政支出每增加1%，城鄉居民收入差距減少0.195%，而經濟發展水平每增加1%，城鄉居民收入差距減少0.049%。就山西省不同市區而言，在高、中發展地區，各項指標的影響效果基本相同，表現為普惠發展水平雖然比較高，但是從數據分析結果可知，普惠金融發展水平與城鄉居民收入差距之間無明顯顯著關系，說明在這些市區，普惠金融的發展對城鄉居民收入差距影響不大。且地方財政支出均與城鄉居民收入差距均呈負相關關系。但也存在不同的情況，在高發展地區，城市化水平對城鄉居民收入差距影響較為顯著，而在中發展地區，經濟發展水平的影響作用也比較顯著。對于在低發展地區，普惠金融水平與城鄉居民收入差距之間呈負向的關系，且前者的發展水平每提高1%，后者的差距縮小0.507%。除此之外，經濟發展水平（RGDP）和地方財政支出（COV）與城鄉居民收入差距（GAP）呈負相關關系，且地方財政支出對城鄉居民收入差距影響較大。綜上分析可知，普惠金融發展水平（IFI），經濟發展水平（RGDP），城市化水平（UR），地方財政支出（GOV）四個變量均會對城鄉居民收入差距造成影響，且不同指標造成的影響不同。但是在普惠金融發展程度較高的地區，其投資環境更好、金融市場發展程度更成熟、基礎設施更加齊全，而固有的信貸優惠條件已經非常方便，應用范圍已經很廣，信貸規模已經很大，這里的人民對金融的了解