金融体系作为现代经济的核心，其为实体经济提供资金融通桥梁的作用极为重要。但放眼世界，金融资源配置不公平问题也较为突出，国际组织在提出“小额贷款”和“微型金融”概念的基础上，从金融发展的宽度和深度维度，提出了“金融包容”概念并逐渐得以广泛使用。中国由于地区金融发展水平差距不断扩大、中小企业融资困难、农村金融发展滞后等问题长期存在，导致金融发展与收入分配关系的讨论备受瞩目。但金融发展与收入差距之间的相互关系，现有研究未获得一致结论。其重要原因之一是选择金融发展的不同维度作为研究对象，若金融服务更多地向高净值人群倾斜而未向中小企业和低收入人群延伸，即从金融的发展深度这个维度而言，中国国民收入差距很可能扩大而非缩小。若从金融发展的广度这个维度来衡量，金融包容有助于消除金融排斥，提高金融可获得性，从而促进经济包容增长和缩小收入差距。

基于此，本文从跨国研究的视角，通过构建面板VAR(PVAR)模型深入探讨金融的包容性发展对收入不平等的影响。与现有研究相比，本文的研究在指标选择和模型建立方面有以下几方面的改进：一是采用多维度的指标衡量金融包容水平。多维度指标有助于更综合更全面地衡量金融包容水平，而现有研究一般采用单一指标衡量金融包容水平。二是研究样本同时涵盖了发达国家和发展中国家的不同收入阶层。我们选取的样本国家同时来自发达国家和发展中国家的不同收入层次，具有显著的代表性，便于比较不同收入的国家金融包容程度的不同。而现有研究文献的研究样本主要限于每一区域内的发展中国家。三是金融包容指数的计算依据了10年的连续时间数据。其中各国金融包容指数IFI(Index of Financial Inclusion)的算法采用了2004—2013年的连续指标数据，确保计量结果的解释力。四是计量回归模型使用最新的PVAR模型，与简单的VAR模型不同，PVAR使用了面板数据，从而可以分析不同国家间的金融包容水平与收入不平等状况之间的内生关系。

一、文献综述

金融发展的一个突出弊端是服务越发倾向于高净值人群体和大中型企业，然而对于有限的金融资源总量，这就意味着很大一部分低收入人群和小微型企业只能通过非正规途径获得金融服务^[1]。金融包容(也称普惠金融，译自英文Financial Inclusion)，是联合国在推广“2005年国际小额信贷年”时所提出的一个金融发展的概念。对于金融包容的确切定义，现有研究基本认为金融包容是包含家庭和企业在内的全体社会成员都能够公平有效地获得他们所需的金融服务的状态。Dev^[2]认为，金融包容是金融机构为弱势群体和低收入人群提供的金融服务。Hanning和Jansen^[3]指出，金融包容是经济包容性增长的一个关键维度，其主要任务是把“无银行服务”的被边缘化人群纳入正规的金融系统，从而使他们有机会享受到一系列金融服务。中国银监会对中国金融包容的内涵作了以下三个方面的概括：一是金融包容的实质是信贷和金融融资渠道等的公平性问题。二是金融包容意味着在金融体系内进行制度、机制和产品的创新。三是金融包容是金融体系的责任，尤其强调为传统金融机构覆盖不到的低端客户提供金融服务。

不少国外学者的研究发现金融发展与收入不平等、贫困程度及经济增长之间存在着长期的动态关系。Clarke等^[4]经过实证研究发现，随着金融发展，收入不平等现象会减少，贫困程度会削弱。Beck等^[5]的跨国研究表明，金融发展与收入不平等、贫困之间具有反向因果关系。Honahan^[6]采用与金融发展相关的宏观指标进行研究，发现金融发展的确能降低贫困及收入不平等水平。Claessens^[7]认为，金融能够通过不同的渠道帮助合理分配收入及消除贫困和促使经济增长。Kappel^[8]对金融发展与收入不平等及贫困之间的关系进行了跨国研究，发现借贷市场和证券市场的发展能降低不平等和减少贫困。Hamori和Hashiguchi^[9]研究发现金融深化发展可以降低收入不平等。

然而，有不少国内学者研究得到相反结论，认为金融的快速发展扩大了中国的收入差距。姚耀军^[10]研究发现金融发展规模的增长促进了城乡收入差距的扩大。张立军、湛泳^[11]发现农村金融发展扩大了城乡收入差距。尹希果等^[12]的研究结果表明在中国西部地区，金融发展扩大了城乡收入差距，但总体来说，金融发展与城乡收入差距并不存在显著关系。王洪亮等^[13]研究发现中国整体金融发展扩大了城乡收入差距。王征和鲁钊阳^[14]，王修华和邱兆祥^[15]的分析结果表明，农村金融规模的扩大对中国农村地区的收入差距起到了扩大的作用。

此外，金融发展与收入不平等间的关系还存在阶段性、区域性特征。Kim和Lin^[16]研究表明在金融发展的不同阶段，收入不平等现象具有不同的阶段性特征。许佩娟等^[17]也发现在不同的区域条件下，金融发展与城乡收入差距之间的关系存在区域差异。方文全^[18]指出，中国的金融发展和收入差距呈现出“倒U型”关系，即在金融发展水平相对落后的情况下，快速的金融发展会扩大地区的收入差距，但是到达峰值后，进一步提高金融发展的水平有助于减小地区收入差距。唐礼智等^[19]的实证分析显示不同地区金融发展与城乡收入差距间的倒U型曲线关系是否成立取决于各地区金融发展的规模和效率。李志军和奚君羊^[20]所进行的实证研究，再次肯定了中国金融发展与贫富差距之间的“倒U型”曲线关系。

从金融包容视角来看收入不平等和经济增长的关系：金融包容能更有效地改善收入不平等状况，以及提高经济增长水平。Giné和Townsend^[21]研究发现提高金融服务的可得性对泰国经济增长率有显著的促进作用。Beck等^[22]揭示了在美国，金融服务越是容易获得，收入不平等水平越低。Beck等人认为，若金融发展仅有深度发展而缺乏包容性发展，会导致长期收入不平等及经济增长缓慢现象的出现。Chibba^[23]认为，金融包容为缓解贫困、促进包容性发展提供了解决方案。Mookerjee和Kalipioni^[24]从金融包容角度，考查了金融服务的可获得性与收入不平等之间的关系。他们的研究表明：金融服务的可获得性越高，收入不平等程度越低；金融服务可获得性所面临的障碍越多，收入不平等程度就提高得越明显。Park和Mercado^[25]构建了新的金融包容指标体系，通过计算金融包容指数(IFI)，考查了金融包容、贫困率、贫富差距之间的动态联系, 发现金融包容能显著减缓收入不平等。中国学者王修华和关键^[26]、刘波等^[27]研究发现，提高金融包容水平有助于提高地区人均收入和减小地区收入差距，并且二者之间存在着边际效用递减的规律。

二、金融包容程度的测算及分析

金融包容具有丰富的内涵，仅用单一指标很难准确反映某个地区的整体金融包容程度。只有构建一个多维度、层次丰富、涵盖面广的金融包容指标体系，并具体化和量化指标体系，才能较为全面地评价和考查金融包容程度。

对金融包容的发展水平进行定量测度及评价，构建金融包容指数是必要的，然而不同的学者与国际组织对金融包容程度的指标构建略有不同。金融包容联盟(AFI)从金融可获得性和使用情况这两个维度设计了金融包容核心指标(表 1)；世界银行(WB)、国际货币基金组织(IMF)也通过监测各国金融可获得性以及金融服务使用情况方面的数据来评价各国金融包容的实践情况，例如国际货币基金组织的金融包容指标如表 2所示^[28]。

由表 1和表 2可见，虽然不同的国际组织对金融包容指标的构建略有不同，但总体而言，金融包容作为对金融发展广度的测度，至少应包括金融服务可获得性程度与金融服务使用情况两个方面的内容。国内在这方面的研究较少，而在国外的研究中，金融包容水平在国际上也并没有统一的指标体系。本文在借鉴国际组织对金融包容基本指标及核心指标体系的构建基础上，考虑相关数据的可获得性，采用Sarma^[29]对金融包容指数的测算方法，分别从金融服务的可获得性和金融服务的使用情况两个维度对各国的金融包容程度进行测算，并基于测算结果，给出其与各国相应的基尼系数的相关分析。

(一) 衡量金融包容程度的维度及具体指标说明

金融的供给与需求是决定金融包容程度的基本要素，因此在确定金融包容程度的维度时，应涵盖这两方面内容。鉴于数据的可得性，本文从金融服务可获得性及金融服务使用情况两个维度来构建金融包容指标体系。本文所使用的数据跨度为2004—2013年(表 3)。其中金融服务可获得性属于金融供给方面的指标，而金融服务的使用情况则反映需求方对金融服务的需求情况。受限于数据，对于金融服务的使用程度，我们仅使用存款使用程度和贷款使用程度这两项指标，而这两项指标也常用于测度金融深化程度。

(二) 金融包容指数(IFI)的构造和测算方法

根据Sarma提出的IFI计算方法，公式如下：

$ {d_i} = {w_i}\frac{{{A_i} - {m_i}}}{{{M_i} - {m_i}}} $

其中，A_i是第i个指标的实际数值，m_i取第i个指标的最小值，M_i取第i个指标的最大值，w_i为第i个指标的权重(0≤w_i≤1)。d_i值越大，说明以该单一指标衡量的金融包容程度就越高。若某地区(或某年份)所有指标的d_i值都等于w_i(即指标原始取值均为最大值，使得公式右边的分数为1)，那么d=(w₁, w₂, …, w_n)代表金融包容在各个指标层面都达到最优水平。

为了确定IFI指数中的权重，本文采用变异系数法来说明指标取值的差异程度，从而达到减弱因各指标量纲不同而带来的影响的目的。变异系数${v_i} = {\sigma _i}/{{\bar x}_i} $, σ_i代表了第i个指标的标准差，${{\bar x}_i} $代表第i个指标的均值。权重w_i的计算公式如下：

$ \begin{array}{l} {w_i} = {v_i}/\sum\limits_{i = 1}^n {{v_i}} \\ {X_1} = \frac{{\sqrt {d_1^2 + d_2^2 + , \cdots , d_n^2} }}{{\sqrt {w_1^2 + w_2^2 + , \cdots , + w_n^2} }}\\ {X_2} = 1 - \frac{{\sqrt {{{\left( {{w_1} - {d_1}} \right)}^2} + {{\left( {{w_2} - {d_2}} \right)}^2} + , \cdots , {{\left( {{w_n} - {d_n}} \right)}^2}} }}{{\sqrt {w_1^2 + w_2^2 + , \cdots , + w_n^2} }}\\ {\rm{IFI = }}\frac{1}{2}\left( {{X_1} + {X_2}} \right) \end{array} $

通常，如果IFI值落在0.6至1之间，被认为是金融包容程度高；IFI值落在0.3至0.6之间为中等金融包容水平；而IFI值低于0.3则被视为金融包容程度低。

(三) IFI的测算结果及简要分析

本文通过上述方法计算各国的金融包容程度IFI指数。考虑到数据的可获得性，并且剔除了一些非洲、中东等地缘经济较为明显的地区，本文仅选取56个国家进行考查，其中8个中低收入国家，15个中等收入国家，33个高收入国家，这56个国家样本可以较好地反映国际比较水平。本文的分类标准参考了世界银行(WB)基于各国的基尼系数所进行的分类。各国的金融包容测算指标数据均来源于国际货币基金组织(IMF)的FAS数据库，计算所得的IFI的平均值是2004—2013年IFI值的算术平均值。基尼系数是各国2004、2008及2010年三年的平均值，来源于联合国的世界收入不平等数据库(WIID)。各国IFI的计算结果和Gini系数如表 4所示。

由图(1)至图(3)关于不同收入国家IFI平均值和基尼系数折线图可以看出，各国的金融包容程度IFI值与基尼系数大致呈现出以下关系：一是金融包容程度与收入差距成反比关系，即IFI值越高，Gini系数越低；IFI值越低，则Gini系数越高。二是金融包容程度同经济发展水平成正比关系，即中低收入国家的平均IFI值在三者中最低，中高收入国家的IFI值次之，高收入水平国家的IFI值最高。

三、金融包容水平与收入分配关系的实证分析 (一) PVAR模型设定

为进一步考查金融包容水平与基尼系数间的关系，本文将运用PVAR模型，并实证分析金融包容水平与收入差距间的关系。由于本文研究的是金融包容与收入分配之间的关系，二者相互影响，所以模型会存在内生性，内生性一般通过工具变量法解决。

PVAR模型的显著特征是对回归方程所有变量的滞后项都纳入考虑。PVAR具有以下优势：(1)满足理论模型中关于内生变量的特征要求；(2)通过引入截面点的信息，扩大样本数据，从而提高计量结果的可靠性；(3)由于PVAR模型包含解释变量和被解释变量的滞后项，相当于引入工具变量，这也有助于解决模型内生性的问题。PVAR模型一般包括三个部分：一是利用广义矩估计GMM方法来研究变量间的关系；二是通过脉冲响应函数来考查各个变量对冲击的响应情况；三是进行方差分解来考查误差项影响因素的大小。本文建立的三阶滞后的PVAR模型如下所示：

$ {y_{i{\rm{t}}}} = \gamma {y_{i{\rm{t - 1}}}} + \mathit{\Gamma }{y_{i{\rm{t - 2}}}} + \mathit{\Phi }{y_{i{\rm{t - 3}}}} + \lambda {\rm{Co}}{{\rm{n}}_{i{\rm{t}}}} + {\alpha _i} + {\beta _{\rm{t}}} + {\varepsilon _{i{\rm{t}}}} $

其中，y_it=[GNC_it, IFI_it]代表基于面板数据的内生变量，GNC代表收入分配情况，IFI代表金融包容程度；i代表国别，t表示年份；γ、Γ和Φ分别表示滞后一期、滞后二期和滞后三期的系数矩阵；α_i表示个体效应，β_t表示时间效应；Con表示其他控制变量，λ表示控制变量的系数矩阵，ε_it代表随机扰动项。

(二) 实证分析

1.指标选择及数据来源

(1) 收入分配情况指标。本文选用基尼系数(GNC)来反映各国居民收入分配差距状况，基尼系数越靠近1，表示不平等程度越高。基尼系数数据来源于世界银行数据库，本文选取2004—2013年的56个国家的数据(下同)。由于部分国家和部分年份的数据有所缺失，本文采用移动平均法进行补充。

(2) 金融发展指标——金融包容指标。本文从金融包容视角来衡量金融发展的宽度水平，所选取的指标为金融包容指数IFI，数据来源于前面计算所得到的结果。考虑到金融发展的深度水平，采用私营企业国内信贷占GDP的百分比(PCRD)作为其代理变量，数据来源为世界银行数据库。

(3) 控制变量。由于国家经济发展水平、经济发展的稳定性对收入分配差距有很大的影响，所以我们引入人均GDP(AGDP)和按消费者价格指数衡量的年通货膨胀率(INF)两个控制变量(AGDP和INF分别衡量国家经济发展水平和经济发展稳定性)。数据来源同样为世界银行数据库。

2.数据的平稳性检验

由于PVAR模型包括了时间序列数据，前提条件为时间序列数据平稳，因此，为了避免出现“虚假回归”，首先要对数据的平稳性进行检验。对于面板数据而言，一般同时采用相同根单位根检验LLC(Levin-Lin-Chu)检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设，则是平稳时间序列数据，反之则是不平稳时间序列数据。检验结果见表 5。

从表 5可知，金融包容指数、人均GDP和企业信贷占GDP的百分比这三个变量为非平稳时间序列数据。随后经过一阶差分，这三个变量均在1%的显著水平下拒绝了原假设，即为平稳时间序列数据。

3.协整检验

由平稳性检验可知，变量在进行一阶差分后，为平稳时间序列数据，即一阶单整序列Ⅰ(1)。下一步需要对金融包容指数(IFI)与基尼系数(GNC)之间的协整关系进行协整检验，检验方法采用Fisher检验和Pedroni检验。

由表 6可得知，在1%的显著水平下，协整关系不存在的原假设被两种检验方法拒绝，说明金融包容程度与收入差距间存在长期的协整关系, 即变量之间存在着长期稳定的均衡关系。

4.GMM回归结果

我们采用广义矩估计法(GMM)来检验PVAR模型中金融包容程度是否对收入差距有影响。结果如表 7所示。

从结果看，当IFI和GNC分别作为因变量来做GMM估计时，各个滞后项的系数都很显著。我们将两种GMM估计结果进行对比，可以发现，当IFI作为因变量时，各个滞后项的系数，除了IFI的滞后项外，都是比较小的，说明其他各个变量的滞后项对IFI当期的传导效应比较弱，而在这么多变量之中，基尼系数GNC的滞后项的系数的绝对值相对较大，说明在控制其他变量的前提下，收入分配状况对金融发展存在一定的影响。此外，金融包容指数IFI对基尼系数GNC的动态反应在第一、二、三期都是负向方向，在5%或1%的显著性水平下显著，这也说明了基尼系数越大，金融包容指数越小，即收入差距越大，金融包容程度越低，金融发展水平就越低。通过缩小收入差距，将有助于改善金融包容程度。

而当基尼系数GNC作为被解释变量时，我们发现：除了GNC的滞后项的系数比较大之外，IFI的滞后项的系数也是比较大的。这可以说明IFI的滞后项，在形成当期GNC的运行轨迹的过程中发挥了比较重要的作用，起到了很好的传导效应。基尼系数GNC对金融包容指数IFI的动态反应第一期为-1.397 4、第二期为1.558 4、第三期为-2.607 1，且在1%的显著性水平下显著。这说明金融发展对城乡收入差距的影响也是以负向影响为主。因此，金融包容程度的提高有助于缩小收入差距。基于上述分析，我们发现：无论是自身因素还是其他因素如政府补贴政策，收入水平的提高和收入分配状况的改善都有助于金融包容程度的提高。金融包容程度的提高，可在一定程度上促进经济发展水平的提高和改善社会福利，同时又可以缩小收入差距，改善收入分配的不平等程度。

5.稳健性检验

由于各国的经济发展水平参差不齐，收入水平也互不相同，金融包容水平对各国收入分配的影响可能存在差异。因此，为了更好地考查不同收入水平国家的金融包容程度和收入差距之间的关系，本文将样本国家区分为中低收入国家和高收入国家，以此考查金融包容程度和收入差距之间关系的稳健性，检验结果如表 8所示。

通过对中低收入国家和高收入国家分别进行回归，结果发现：无论中低收入国家还是高收入国家，基尼系数GNC与金融包容指数IFI间的关系都表现为相互影响，且通过了显著性检验。不过，基尼系数GNC与金融包容指数IFI关系只在滞后一期时显著，且系数符号并没呈现出我们所预期的方向，尤其是中低收入国家的结果。可能的原因：一是样本时间序列的不足；二是由于部分数据缺失，使得本文采用移动平均法进行数据补充的技术操作可能无法反映真实情况。

四、结论与建议

本文考查了金融包容与收入分配间的关系，通过对金融包容指数的计算及PVAR模型的实证检验，得出了以下结论：一是各国的金融包容指数IFI值与基尼系数大致呈现出负向关系——IFI值越高，则Gini系数越低；IFI值越低，则Gini系数越高。这表明，提高金融包容程度有助于缩小收入差距。二是收入水平越高的国家，其金融包容程度也相对较高。具体表现为中低收入国家的平均IFI值在三者中最低，中高收入国家的IFI值次之，高收入水平国家的IFI值最高。三是运用PVAR模型进行实证分析的结果表明，缩小收入差距有助于提高金融包容程度；反之，提高金融包容程度有利于降低收入分配的不平等。

基于以上结论，本文认为：(1)金融包容作为金融发展的一个重要维度，对经济发展和社会和谐稳定的作用不可小觑。各国不应只关注金融发展的深度，也应重视金融发展的宽度，应着眼于为社会各收入阶层提供公平的信贷服务等金融服务渠道。如果单纯以市场利益为驱动，金融机构由于产业聚集效应向发达地区自发集结，导致金融资源分配不平等，从而加剧了收入差距的扩大。因此，需要全面提高金融服务的宽度与深度，尤其在西部以及农村等落后地区，以改善收入的不平等，满足人们日益增加的金融需求。(2)重视提高金融包容水平也是金融体系应负的社会责任，金融机构应尽力解决中低收入及贫困人群的金融服务问题。政府为提高经济发展水平，改善居民生活水平，应在在招商引资方面出台一些优惠政策，或采取补贴政策提高居民的收入水平，从而有利于金融包容水平的长期稳定提升。