论文部分内容阅读
摘 要：基于2004—2013年城镇化水平、收入不平等、家庭债务等变量的数据，构建面板计量模型，检验城镇化水平、收入不平等的变动对家庭债务增长的影响。研究结果表明：在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区中，城镇化水平均与家庭债务正相关，各区域城镇化水平的不断提升带来了家庭债务不同速度的增长；而收入不平等对家庭债务的影响具有较明显的区域差异性。在Ⅰ区和Ⅱ区中，收入不平等与家庭债务负相关；在Ⅲ区中，收入不平等与家庭债务正相关。因此，在Ⅰ区和Ⅱ区中，政府应坚持城镇化发展方向，进一步降低收入不平等程度，防控家庭债务过快增长带来的金融风险；在Ⅲ区中，因地制宜制定科学的城镇化战略，加快收入分配制度改革，完善社会保障体系，支持居民合理的消费借贷需求。
关键词：城镇化水平；收入不平等；家庭债务；区域差异
中图分类号：F036.3 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2016）03-0039-07
一、引言
人口向城市和城镇集中，是一个世界性的趋势。西方城镇化是市场机制发挥基础作用的自然演进的过程。发达国家的城镇化经验表明：城镇化过程会对收入分配产生重要影响，城镇化与整体收入不平等呈现倒“U”型关系，且收入不平等对家庭债务产生了重要影响（Qin et al，2009）[1]。目前，中国大力推行城镇化战略，正处于工业化、城镇化加速发展期。2013年城镇化水平达到了53.73%。随着城镇化进程加快，我国收入不平等程度呈不断扩大趋势，2013全国总体基尼系数为0.473，居民收入差距较大。在正规金融市场上，家庭债务规模迅猛增长，2013年家庭债务余额达到了11.4万亿元，占GDP的17.57%。城镇化快速推进过程中，收入不平等与家庭债务变动具有显著的区域差异性。那么，各区域中家庭债务规模的差异，与城镇化水平、收入不平等、金融发展程度等因素的变化有何关系？因此，本文在考察中国城镇化水平变动的基础上，重点验证不同区域中城镇化水平、收入不平等等因素对家庭借贷行为的影响程度。研究结论对于政府部门制定城镇化战略、收入分配制度、消费金融等决策具有重要的参考价值。
关于城镇化与收入不平等的关系研究取得了较大的进展，但由于学者们采用的数据、模型等方面的差异，研究结论各异。代表性的观点有：（1）城镇化进程有利于缩小收入差距。城市化过程中，劳动力的流动会通过要素报酬的均等化来缩小城乡收入差距（Todaro，1969[2]；Massimiliano，2008[3]；陆铭 等，2004[4]）。（2）城镇化进程扩大了收入分配差距。Owen et al（2004）[5]发现，在南非城镇化过程中，城市内部收入分配不平等以及农村内部的收入分配不平等都在不断扩大，城镇化进程导致总体收入不平等程度显著增加。程开明 等（2007）[6]根据1978—2004年的时序数据，研究了城市偏向、城市化与收入差距三者的动态关系，结果发现：城市化与城市偏向是造成城乡收入差距扩大的原因，对城乡差距扩大产生正向冲击。（3）城镇化对收入分配差距具有双向效应。Kanbur et al（2013）[7]认为收入分配不平等很大程度上是城镇化过程的伴随物，城镇化对收入分配差距有双向效应。城镇化过程加剧了印度、菲律宾、印度尼西亚等国的城乡收入不平等，但是缩小了中国的城乡收入不平等。郭军华（2009）[8]则认为城镇化对收入分配具有阀值门槛，其实证分析结果表明：城镇化对城乡收入差距的作用效应取决于城乡收入差距水平，当城乡收入差距水平较低时，加速城市化可以有效地缩小城乡收入差距；而当城乡收入差距水平较高时，城镇化将会扩大城乡收入差距。
近十年来，收入不平等程度的扩大与家庭债务规模的迅猛增长，引发了学者们探讨两者关系的浓厚兴趣。该领域研究成果主要是解释收入不平等对家庭债务的作用机理，以及采用国别样本所做的大量实证研究。（1）收入不平等对家庭债务的作用机理。收入不平等影响家庭债务规模变动的途径主要有：不同组别家庭议价能力的高低以及社会地位比较偏好。Ranciere et al（2010）[9]、Kumhof et al（2012）[10]认为不同收入水平组之间议价能力的高低，是收入不平等与家庭债务增长的关键传导机制。中低等收入家庭议价能力低，为了满足基本消费需求，他们会通过借贷行为来平滑即期消费，这就解释了中低收入家庭实际收入水平下降，而家庭债务反而增长的现象。Bellet（2012）[11]在收入不平等与家庭债务之间传导机制的解释上，提出了一种不同于Ranciere et al（2010）所构建的收入不平等——议价能力——家庭债务的传导机制，指出由于存在社会地位的外部性，收入不平等的加剧会导致中低收入家庭更高的负债比率。Badarinza（2011）[12]在研究社会地位外部性对家庭借贷行为的影响时，引入借贷约束变量，发现借贷约束放松，会降低借贷行为对社会地位竞争的敏感性。Bellet（2012）模型则解释了为什么社会地位竞争不会影响高收入家庭借贷，却会增加低收入家庭借贷。但模型的核心假设存在一定的局限性，对高收入家庭借贷行为的解释也是有限的。金烨 等（2011）[13]没有直接研究收入不平等、社会地位偏好和家庭债务之间的关系，而是探讨了收入差距、社会地位寻求和储蓄率之间的关系，发现收入差距和社会地位寻求是导致中国高储蓄率的重要原因，收入差距的扩大会加强人们追求社会地位的行为，进而刺激家庭储蓄增加。（2）收入不平等对家庭债务影响的实证研究。Perri et al（2005）[14]在考察组内收入不平等与家庭债务变动时指出，家庭会通过借贷来平滑消费，组内收入不平等不会直接导致消费不平等。Iacoviello（2008）[15]则从家庭异质性角度，构建了DSGE模型，考察了组内收入不平等对家庭债务变动的影响，研究发现收入不平等扩大导致了较小的消费不平等与较大的财富不平等。Coibion et al（2014）[16]在考察收入不平等程度不同的情形下，高收入家庭与低收入家庭的借贷行为发现，两组家庭面临的信贷约束不同，低收入家庭在高收入不平等地区借贷要少于在低收入不平等地区的借贷。 从现有研究来看，国外学者关于城镇化与收入分配以及收入不平等对家庭借贷行为影响的研究取得了较大进展，特别是在解释收入不平等对家庭债务作用机理上涌现出一些代表性成果。国内学者针对城镇化与收入分配关系的研究才刚刚开始，有影响力的成果不多，且研究结论分歧较大。由于数据或方法的限制，关于城镇化过程中收入不平等对家庭借贷行为影响的研究近乎空白。本文主要贡献在于：针对国内学者把城镇化、收入不平等与家庭债务等变量割裂开来研究的现状，力求阐释城镇化进程中收入不平等对家庭债务的作用机理，并在考察城镇化水平的基础上，采用2004—2013年面板数据，构建面板模型，检验不同区域中收入不平等对家庭债务的影响程度。
本文余下结构如下：第二部分为中国城镇化水平、收入不平等与家庭债务变动的特征事实分析；第三部分为变量选择、数据来源与模型设定；第四部分为实证验证城镇化水平与收入不平等对家庭债务变动的影响；第五部分为结语。
二、中国城镇化水平、收入不平等与家庭债务变动的特征事实分析
2004—2013年以来，伴随着中国城镇化水平不断提升，收入不平等程度与家庭债务规模均不断扩大。由于政治、经济、文化等诸多因素的影响，城镇化水平、收入不平等程度与家庭债务规模存在显著的区域差异。下文采用统计数据，对各区域城镇化水平、收入不平等与家庭债务的变动情况进行特征事实分析。
（一）家庭债务的区域分组
本文根据2013年各省家庭债务的规模，按分位数法把30个省、自治区与直辖市划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区域。通过计算得出家庭债务规模在两个界线处的分位数分别为3 716.9亿元、1 870.7亿元。因此，本文把家庭债务规模大于3 716.9亿元的划为Ⅰ区；家庭债务规模大于1 870.7亿元且小于3 716.9亿元的划为Ⅱ区；家庭债务规模小于1 870.7亿元的划为Ⅲ区。具体分组结果见表1。
（二）Ⅰ、Ⅱ区域中的城镇化水平与收入不平等的变动
1. Ⅰ区的城镇化水平与收入不平等。随着国民经济的发展以及城镇化进程的推动，该地区城镇化水平在不断提高（见图1）。2013年Ⅰ区的城镇化率均值达到65.18%，比2004年增长了13.77%，且2013年该地区城镇化率均值高于同期全国的城镇化率53.73%，说明该地区的城镇化水平较高。而收入不平等程度在城镇化水平不断提高的情况下，呈现出先是平稳上升，后逐步下降的现象。2004—2008年，收入不平等较平稳略有上升。2008年后，随着城镇化水平继续提高，收入不平等则出现了较明显的下降趋势。2013年该地区GINI系数均值为0.34，收入分配较为公平。
2.Ⅱ区的城镇化水平与收入不平等。2004—2013年，该地区城镇化水平在不断提高，而收入不平等呈现出先扩大后减小的倒“U”型现象（见图2）。2013年该地区城镇化率均值为50.14%，较2004年增长了11.83%，2004—2008年，该地区GINI系数呈上升趋势，甚至有些年份超过了0.4这一国际警戒水平。但随着城镇化水平的进一步提高，收入不平等程度呈下降趋势，2013年该地区GINI系数均值降到了0.38。我们可以看出，该地区随着城镇化水平的上升，收入不平等现象有所改善，但收入分配不公平程度依旧较高。
3. Ⅲ区的城镇化水平与收入不平等。从图3可以看出，2004—2013年该地区城镇化水平不断提升，收入不平等程度也在不断扩大。两者呈现出较明显的正相关，城镇化水平的提升可能扩大了收入不平等程度。该地区的城镇化水平较低，收入不平等程度较大。2013年城镇化率均值为43.71%，比同期全国的城镇化率低了近10%。而GINI系数一直超过0.4这一国际警戒水平，并有着持续上升的趋势，2013年该地区GINI系数均值达到了0.437 1。可以说，该地区存在着严重的收入不平等现象。
从以上分析可知：城镇化水平、收入不平等与家庭债务的变动存在地区差异。Ⅰ区的城镇化水平明显高于其他地区，而收入不平等程度低于其他地区，家庭债务规模高于其他地区；Ⅱ区中速的城镇化发展，收入不平等程度较高，但是有下降的趋势，家庭债务规模为中等规模；Ⅲ区的城镇化水平明显低于其他地区，而收入不平等程度显著高于其他地区，并有着上升趋势，家庭债务增长速度较快，但是规模还偏小。
三、变量选择、数据来源与模型设定
（一）变量选择与数据来源
国内外研究表明：区域中家庭债务的变动是一系列因素共同作用的结果。本文主要选取收入不平等、城镇化水平、经济发展水平、房价、金融发展、社会保障和就业支出等变量，验证各变量对区域家庭债务变动的影响程度。
1. 家庭债务（Household Debt，简写为HD）。家庭借贷主要通过正规金融市场上的银行和非银行机构及民间金融市场实现。由于家庭在民间金融市场借贷的数据难以获得，因此本文用正规金融市场上，银行和非银行机构向家庭发放的消费信贷数据近似代替家庭债务数据，数据来源于中国人民银行官方网站。
2. 收入不平等（Income Inequality，本文用GINI系数代表收入不平等）。国内外众多学者对中国基尼系数的研究方法不一，得出的结果也不同。大多数学者认为田卫民（2012）测算出的各省基尼系数基本上是符合实情的，因此本文基尼系数来源主要是转引田卫民（2012）测算出的数据，部分缺失数据通过胡祖光（2004）提出的公式进行演算得出，运用胡祖光提出的公式演算出的中国GINI系数与世界银行公布的中国GINI系数基本吻合，因此，本文认为在计算各省份的GINI系数时，该方法具有一定的可行性。
3. 城镇化水平（Urbanization Rate，简写为UR）。城镇化是指农村人口转化为城镇人口，第二三产业不断向城镇聚集，城镇数量规模扩大的过程。反映城镇化水平的指标为城镇化率，本文指的是城镇人口占年末常住人口的比例。数据来源于各省统计年鉴。 4. 房价（House Price，简写为HP）。本文选取商品房销售平均价格作为房价的衡量指标，商品房销售平均价格由商品房销售额与商品房销售面积之比得出。数据来源于国家统计局。
5. 经济发展水平（GDP）。已有的研究表明：经济发展水平对消费和家庭债务变动产生了重要影响。本指标的数据来源于国家统计局。
6. 社会保障和就业支出（Social Security and Employment Expenses，简写为SSAEE）。社会保障和就业支出反映了地方政府在社会保障与就业方面的支出。社会保障与就业支出的主要对象是低收入家庭，当低收入家庭面临收入波动时，政府对社会保障与就业的支出能很好地平滑低收入家庭的消费，从而降低借贷规模。本指标的数据来源于国家统计局。
7. 金融发展（Financial Development，简写为FD）。较早的学者常用麦氏指标（即M2占GDP的比重）来衡量金融发展规模，但越来越多的学者对麦氏指标提出了质疑。由于我国金融体系以商业银行间接金融为主，较高的M2/GDP并不能代表较高的金融发展规模，因此，本文采用全部金融机构贷款总额占GDP的比重来衡量金融发展规模。本变量的原始数据来源于中国人民银行区域金融报告。
（二）模型设定
根据对已有文献的整理与相关理论的研究可知，家庭债务与城镇化水平、收入不平等程度、经济发展水平、房价等密切相关。因此，本文在设定实证模型时引入上述变量，最终选取的因变量为家庭债务，自变量为收入不平等、城镇化水平、经济发展水平、房价、金融发展、社会保障和就业支出。鉴于我国家庭债务的省级数据统计时间起源于2004年，本文选取的时间跨度为2004—2013年，数据类型为面板数据。为了减少异方差和保证自变量与因变量之间是线性的，本文在实证过程中对家庭债务、房价、经济发展水平、社会保障和就业支出进行自然对数变换，而城镇化水平、收入不平等、金融发展已经是百分比形式，这些变量与因变量是线性的，不在进行自然对数变换。本文利用30个省、市、自治区（除西藏）的面板数据构建基准模型如下：
LNHDit=αit+β1GINIit+β2URit+β3Xit+Uit+εit（1）
其中，i表示省份；t表示时间；HD表示家庭债务；GINI表示收入不平等；UR表示城镇化率；Xit为其他自变量，包括房价（HP）、经济发展水平（GDP）、金融发展（FD）、社会保障和就业支出（SSAEE）；Uit表示地区固定效应；εit表示随机扰动项。
四、实证分析
（一）实证过程
1. 单位根检验。为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各序列的平稳性进行单位根检验。单位根检验常见方法主要有：LLC检验、IPS检验、ADF-Fisher检验等。考虑到本文区域中样本容量适中，并存在同质性和异质性的情况，特别是避免单一的检验方法可能产生的失误。本文采用LLC及IPS检验方法对家庭债务规模（HDit）、收入不平等程度（GINIit）、城镇化水平（URit）等变量进行单位根检验。如果变量在两种检验方法下都拒绝存在单位根的原假设，那么就可以说此序列是平稳的。检验结果如表2所示：
各区域的变量经过LLC单位根检验和IPS单位根检验，均没有拒绝单位根的假设，这些变量是非平稳的。而这些变量的一阶差分变量△HDit、△GINIit、△URit、△FDit、△LNGDPit、△LNHPit、△LNSSAEEit都在10%的显著性水平下拒绝了单位根假设，说明这些变量的一阶差分变量△HDit、△GINIit、△URit、△FDit、△LNGDPit、△LNHPit、△LNSSAEEit都是平稳的。从以上计算结果可以看出，这些变量均为一阶单整I（1）。
2. 面板数据的模型选择与回归。在面板数据的模型选择上一般有固定效应模型与随机效应模型，主要是通过Hausman检验来确定模型的具体类型。如果检验结果拒绝原假设，则应使用固定效应模型。本文对Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区的面板数据，进行了Hausman检验，检验结果的prob.值分别为0.000 1、0.000 1、0.322 0。显然前两个地区拒绝接受原假设，应使用固定效应模型；而Ⅲ区接受原假设，应使用随机效应模型。相应的各地区回归结果如表3所示：
（二）结果分析
从表3可以看出，在Ⅰ区、Ⅱ区，收入不平等与家庭债务负相关；在Ⅲ区，收入不平等与家庭债务正相关。在三个地区城镇化水平与家庭债务都是正相关，城镇化水平的提高，扩大了家庭债务的规模。
1. Ⅰ区较高的城镇化水平，较低的收入不平等程度等因素推动了该区域家庭债务规模的快速增长。
Ⅰ区的广东、上海、北京以及江苏等省市处在经济比较发达的地区，该地区享受着一系列的政策优惠以及先天的地理优势，经济已经得到了飞速发展，形成了一些经济发展群（长三角经济群、珠三角经济群、环渤海经济群等），城镇化水平较高，并且该区域的金融发展程度不断提高，城镇居民拥有的资产水平逐年增长，收入不平等程度缓慢减小，因此居民面临的信贷约束较低且有着较强的借贷能力，这些因素共同推动了该区域家庭债务规模的快速增长。
2. Ⅱ区中速的城镇化发展，较高的收入不平等程度等因素推动了该区域家庭债务规模较大幅度的增长。
Ⅱ区的湖南、湖北、河南以及江西等省份处于我国的中部地区，经济发展水平居于全国的中游水平。近年来，中部崛起战略促进了一些城市群（长株潭城市群、武汉城市群等）的形成，从而带动了城镇化水平提高。伴随城镇化过程，大中城市的房价高速增长。该区域内居民的收入水平增长较慢，收入不平等程度相对于经济较发达的地区要高，家庭部门为了实现购房等目标，产生了较强烈的借贷愿望，但是该区域金融发展程度低于I区，因而，该区域内银行放贷规模要低于家庭的借贷意愿水平。 3. Ⅲ区较低的城镇化水平，较高的收入不平等程度等因素推动了该区域家庭债务规模的扩大，但家庭债务规模明显低于I区和II区。
Ⅲ区的宁夏、青海以及甘肃等省份处于我国的西部地区，工业基础薄弱，经济发展落后，居民收入水平较低。近年来，国家发展战略逐渐倾向西部地区，西部大开发战略的推进，一定程度上提高了该区域城镇化的水平，但是该区域的城镇化水平与I区和II区比还较低。较低的城镇化水平在一定程度上抑制了城乡劳动要素的流动，延缓了居民收入的均等化进程，该区域存在着较高的收入不平等程度。在房价收入比还较大的情况下，居民希望通过借贷来满足购房等消费需求，但是该地区金融发展落后，正规金融市场信贷供给相对较小，且为了控制风险不愿意进行过多的放贷。在一系列因素的影响下，该区域的家庭债务规模有了一定的增长，但居民很大一部分的借贷意愿没能实现，该区域的家庭债务规模较小。
五、结语
本文采用2004—2013年城镇化水平、收入不平等、家庭债务等变量的数据，构建面板计量模型，检验了城镇化水平、收入不平等的变动对家庭债务增长的影响。研究结果表明：在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区中，城镇化水平均与家庭债务正相关，各区域城镇化水平的不断提升带来了家庭债务不同速度的增长；而收入不平等对家庭债务的影响具有较明显的区域差异性。在Ⅰ区和Ⅱ区中，收入不平等与家庭债务负相关；在Ⅲ区中，收入不平等与家庭债务正相关。在Ⅰ区和Ⅱ区收入不平等与家庭债务都为负相关，但收入不平等对家庭债务的影响程度不同。在Ⅰ区，收入不平等每下降1%，家庭债务将增长11.4%；在Ⅱ区，收入不平等每下降1%，家庭债务则只增长4.93%。
基于上述研究结果，本文提出的政策建议为：（1）政府应该因地制宜，制定科学合理的城镇化发展战略，在Ⅰ区稳妥推进城镇化进程，进一步降低收入不平等的程度；在Ⅱ区和Ⅲ区，特别是Ⅲ区大力提高城镇化水平，逐渐缩小与发达地区城镇化的差距。（2）坚持公平正义是中国特色社会主义的内在要求，政府应该制定公平的收入分配制度，在坚持市场机制对资源配置起决定性作用的基础上，充分利用各种政策工具与手段调节不同收入阶层的收入，并进一步完善社会保障体系，构建居民收入水平的正常增长机制。（3）政府应该制定差异化的区域消费信贷政策，合理控制Ⅰ区家庭债务规模，防控家庭债务过快增长带来的金融风险；鼓励与支持Ⅱ和Ⅲ区消费金融市场的健康快速发展，保障与满足家庭部门消费需求的合理增长。
参考文献：
[1]YAN Q，YUNBO Z. Urbanization and income inequality of China’s total residents：the test of kuznets’s inverted-U hypothesis[J]. Journal of Business and Policy Research，2009，7（1）：99-110.
[2]TODARO M P. A model of labor migration and urban unemployment in less developed countries[J]. The American Economic Review，1969，59（1）：138-148.
[3]MASSIMILIANO C. Uohannesburg：race，inequality and urbanization[R]. Background Note for the World Development Report，London：Overseas Development Institute，2008：1-22.
[4]陆铭，陈钊.城市化、城市倾向的经济政策与城乡收入差距[J].经济研究，2004（7）：51-57.
[5]OWEN C，PARNELL S. Johannesburg：race，inequality and urbanization[M]// JOSEF G.World Cities beyond the West：Globalization，Development and Inequality. Cambridge：Cambridge University Press，2004：348-369.
[6]程开明，李金昌.城市偏向、城市化与城乡收入差距的作用机制及动态分析[J].数量经济技术经济研究，2007（7）：117-125.
[7]KANBUR R，ZHUANG J. Urbanization and inequality in asia[J].Asian Development Review，2013（1）：131-147.
[8]郭军华.中国城市化对城乡收入差距的影响：基于东、中、西部面板数据的实证研究[J].经济问题探索，2009（1）：1-7.
[9]RANCIERE R，KUMHOF M. Inequality，leverage and crises[R]. IMF Working Paper，International Monetary Fund，2010：1-36.
[10]KUNHOF M，LEBARZ C，RANCIERE R. Income，inequality and current account imbalances[R]. IMF Working Papers，International Monetary Fund，2012：1-42.
[11]BELLET C. Households' debt，between-groups inequality and financial innovations[D].Research Master Thesis，Sciences Po Department of Economics，2012. [12]BADARINZA C. Collateralized debt and social externalities[R]. Job Market Paper，Goethe University，2011：1-42.
[13]金烨，李宏彬，吴斌珍.收入差距与社会地位寻求：一个高储蓄率的原因[J].经济学（季刊），2011，10（3）：887-912.
[14]KRUEGER D，PERRI F. Does income inequality lead to consumption inequality？ evidence and theory[R]. NBER Working Paper，2005：1-41.
[15]IACOVIELLO M. Household debt and income inequality，1963-2003[J]. Journal of Money，Credit and Banking，2008，40（5）：929-965.
[16]COIBION O，GORODNICHENKO Y. Does greater inequality lead to more household borrowing？ new evidence from household data[R]. NBER Working Paper，No.14-01，2014：1-60.
[17]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）：48-59.
[18]胡祖光.基尼系数理论最佳值及其简易计算公式研究[J].经济研究，2004（9）：60-69.
责任编辑：张 然
Income Inequality and Changes in Household Debt in the View of Urbanization
——Data from 30 Provinces and Cities
Wu Zaihua，Zhang Xiong
（Business School，Xiangtan University，Xiangtan 411105，China）
Abstract： This paper uses the data of urbanization level，income inequality and household debt from 2004 to 2013，then building the panel econometric model and testing the impact of the level of urbanization and the change of income inequality on growth of household debt. The results show that in the area I，II，III urbanization is positively related to the household debt. Specifically，continuous increase of the regional urbanization level has brought an increase in household debt at a different speed；However，The effect of income inequality to the household debt reflects an obvious regional difference. In the area I and II，income inequality and household debt are negatively correlated；In area III，income inequality is positively related to the household debt.Based on the empirical results，the paper suggests that in I and II areas the government should adhere to the direction of development of urbanization，further narrowing income inequality，and should prevent the excessively rapid growth of household debt from bringing financial risk；In area III，we should adjust measures to local conditions，speed up the reform of the income distribution system，improve the social security system and keep a reasonable consumption loan demand.
Key words： Urbanization；Income inequality；Household debt；Regional differences
关键词：城镇化水平；收入不平等；家庭债务；区域差异
中图分类号：F036.3 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2016）03-0039-07
一、引言
人口向城市和城镇集中，是一个世界性的趋势。西方城镇化是市场机制发挥基础作用的自然演进的过程。发达国家的城镇化经验表明：城镇化过程会对收入分配产生重要影响，城镇化与整体收入不平等呈现倒“U”型关系，且收入不平等对家庭债务产生了重要影响（Qin et al，2009）[1]。目前，中国大力推行城镇化战略，正处于工业化、城镇化加速发展期。2013年城镇化水平达到了53.73%。随着城镇化进程加快，我国收入不平等程度呈不断扩大趋势，2013全国总体基尼系数为0.473，居民收入差距较大。在正规金融市场上，家庭债务规模迅猛增长，2013年家庭债务余额达到了11.4万亿元，占GDP的17.57%。城镇化快速推进过程中，收入不平等与家庭债务变动具有显著的区域差异性。那么，各区域中家庭债务规模的差异，与城镇化水平、收入不平等、金融发展程度等因素的变化有何关系？因此，本文在考察中国城镇化水平变动的基础上，重点验证不同区域中城镇化水平、收入不平等等因素对家庭借贷行为的影响程度。研究结论对于政府部门制定城镇化战略、收入分配制度、消费金融等决策具有重要的参考价值。
关于城镇化与收入不平等的关系研究取得了较大的进展，但由于学者们采用的数据、模型等方面的差异，研究结论各异。代表性的观点有：（1）城镇化进程有利于缩小收入差距。城市化过程中，劳动力的流动会通过要素报酬的均等化来缩小城乡收入差距（Todaro，1969[2]；Massimiliano，2008[3]；陆铭 等，2004[4]）。（2）城镇化进程扩大了收入分配差距。Owen et al（2004）[5]发现，在南非城镇化过程中，城市内部收入分配不平等以及农村内部的收入分配不平等都在不断扩大，城镇化进程导致总体收入不平等程度显著增加。程开明 等（2007）[6]根据1978—2004年的时序数据，研究了城市偏向、城市化与收入差距三者的动态关系，结果发现：城市化与城市偏向是造成城乡收入差距扩大的原因，对城乡差距扩大产生正向冲击。（3）城镇化对收入分配差距具有双向效应。Kanbur et al（2013）[7]认为收入分配不平等很大程度上是城镇化过程的伴随物，城镇化对收入分配差距有双向效应。城镇化过程加剧了印度、菲律宾、印度尼西亚等国的城乡收入不平等，但是缩小了中国的城乡收入不平等。郭军华（2009）[8]则认为城镇化对收入分配具有阀值门槛，其实证分析结果表明：城镇化对城乡收入差距的作用效应取决于城乡收入差距水平，当城乡收入差距水平较低时，加速城市化可以有效地缩小城乡收入差距；而当城乡收入差距水平较高时，城镇化将会扩大城乡收入差距。
近十年来，收入不平等程度的扩大与家庭债务规模的迅猛增长，引发了学者们探讨两者关系的浓厚兴趣。该领域研究成果主要是解释收入不平等对家庭债务的作用机理，以及采用国别样本所做的大量实证研究。（1）收入不平等对家庭债务的作用机理。收入不平等影响家庭债务规模变动的途径主要有：不同组别家庭议价能力的高低以及社会地位比较偏好。Ranciere et al（2010）[9]、Kumhof et al（2012）[10]认为不同收入水平组之间议价能力的高低，是收入不平等与家庭债务增长的关键传导机制。中低等收入家庭议价能力低，为了满足基本消费需求，他们会通过借贷行为来平滑即期消费，这就解释了中低收入家庭实际收入水平下降，而家庭债务反而增长的现象。Bellet（2012）[11]在收入不平等与家庭债务之间传导机制的解释上，提出了一种不同于Ranciere et al（2010）所构建的收入不平等——议价能力——家庭债务的传导机制，指出由于存在社会地位的外部性，收入不平等的加剧会导致中低收入家庭更高的负债比率。Badarinza（2011）[12]在研究社会地位外部性对家庭借贷行为的影响时，引入借贷约束变量，发现借贷约束放松，会降低借贷行为对社会地位竞争的敏感性。Bellet（2012）模型则解释了为什么社会地位竞争不会影响高收入家庭借贷，却会增加低收入家庭借贷。但模型的核心假设存在一定的局限性，对高收入家庭借贷行为的解释也是有限的。金烨 等（2011）[13]没有直接研究收入不平等、社会地位偏好和家庭债务之间的关系，而是探讨了收入差距、社会地位寻求和储蓄率之间的关系，发现收入差距和社会地位寻求是导致中国高储蓄率的重要原因，收入差距的扩大会加强人们追求社会地位的行为，进而刺激家庭储蓄增加。（2）收入不平等对家庭债务影响的实证研究。Perri et al（2005）[14]在考察组内收入不平等与家庭债务变动时指出，家庭会通过借贷来平滑消费，组内收入不平等不会直接导致消费不平等。Iacoviello（2008）[15]则从家庭异质性角度，构建了DSGE模型，考察了组内收入不平等对家庭债务变动的影响，研究发现收入不平等扩大导致了较小的消费不平等与较大的财富不平等。Coibion et al（2014）[16]在考察收入不平等程度不同的情形下，高收入家庭与低收入家庭的借贷行为发现，两组家庭面临的信贷约束不同，低收入家庭在高收入不平等地区借贷要少于在低收入不平等地区的借贷。 从现有研究来看，国外学者关于城镇化与收入分配以及收入不平等对家庭借贷行为影响的研究取得了较大进展，特别是在解释收入不平等对家庭债务作用机理上涌现出一些代表性成果。国内学者针对城镇化与收入分配关系的研究才刚刚开始，有影响力的成果不多，且研究结论分歧较大。由于数据或方法的限制，关于城镇化过程中收入不平等对家庭借贷行为影响的研究近乎空白。本文主要贡献在于：针对国内学者把城镇化、收入不平等与家庭债务等变量割裂开来研究的现状，力求阐释城镇化进程中收入不平等对家庭债务的作用机理，并在考察城镇化水平的基础上，采用2004—2013年面板数据，构建面板模型，检验不同区域中收入不平等对家庭债务的影响程度。
本文余下结构如下：第二部分为中国城镇化水平、收入不平等与家庭债务变动的特征事实分析；第三部分为变量选择、数据来源与模型设定；第四部分为实证验证城镇化水平与收入不平等对家庭债务变动的影响；第五部分为结语。
二、中国城镇化水平、收入不平等与家庭债务变动的特征事实分析
2004—2013年以来，伴随着中国城镇化水平不断提升，收入不平等程度与家庭债务规模均不断扩大。由于政治、经济、文化等诸多因素的影响，城镇化水平、收入不平等程度与家庭债务规模存在显著的区域差异。下文采用统计数据，对各区域城镇化水平、收入不平等与家庭债务的变动情况进行特征事实分析。
（一）家庭债务的区域分组
本文根据2013年各省家庭债务的规模，按分位数法把30个省、自治区与直辖市划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区域。通过计算得出家庭债务规模在两个界线处的分位数分别为3 716.9亿元、1 870.7亿元。因此，本文把家庭债务规模大于3 716.9亿元的划为Ⅰ区；家庭债务规模大于1 870.7亿元且小于3 716.9亿元的划为Ⅱ区；家庭债务规模小于1 870.7亿元的划为Ⅲ区。具体分组结果见表1。
（二）Ⅰ、Ⅱ区域中的城镇化水平与收入不平等的变动
1. Ⅰ区的城镇化水平与收入不平等。随着国民经济的发展以及城镇化进程的推动，该地区城镇化水平在不断提高（见图1）。2013年Ⅰ区的城镇化率均值达到65.18%，比2004年增长了13.77%，且2013年该地区城镇化率均值高于同期全国的城镇化率53.73%，说明该地区的城镇化水平较高。而收入不平等程度在城镇化水平不断提高的情况下，呈现出先是平稳上升，后逐步下降的现象。2004—2008年，收入不平等较平稳略有上升。2008年后，随着城镇化水平继续提高，收入不平等则出现了较明显的下降趋势。2013年该地区GINI系数均值为0.34，收入分配较为公平。
2.Ⅱ区的城镇化水平与收入不平等。2004—2013年，该地区城镇化水平在不断提高，而收入不平等呈现出先扩大后减小的倒“U”型现象（见图2）。2013年该地区城镇化率均值为50.14%，较2004年增长了11.83%，2004—2008年，该地区GINI系数呈上升趋势，甚至有些年份超过了0.4这一国际警戒水平。但随着城镇化水平的进一步提高，收入不平等程度呈下降趋势，2013年该地区GINI系数均值降到了0.38。我们可以看出，该地区随着城镇化水平的上升，收入不平等现象有所改善，但收入分配不公平程度依旧较高。
3. Ⅲ区的城镇化水平与收入不平等。从图3可以看出，2004—2013年该地区城镇化水平不断提升，收入不平等程度也在不断扩大。两者呈现出较明显的正相关，城镇化水平的提升可能扩大了收入不平等程度。该地区的城镇化水平较低，收入不平等程度较大。2013年城镇化率均值为43.71%，比同期全国的城镇化率低了近10%。而GINI系数一直超过0.4这一国际警戒水平，并有着持续上升的趋势，2013年该地区GINI系数均值达到了0.437 1。可以说，该地区存在着严重的收入不平等现象。
从以上分析可知：城镇化水平、收入不平等与家庭债务的变动存在地区差异。Ⅰ区的城镇化水平明显高于其他地区，而收入不平等程度低于其他地区，家庭债务规模高于其他地区；Ⅱ区中速的城镇化发展，收入不平等程度较高，但是有下降的趋势，家庭债务规模为中等规模；Ⅲ区的城镇化水平明显低于其他地区，而收入不平等程度显著高于其他地区，并有着上升趋势，家庭债务增长速度较快，但是规模还偏小。
三、变量选择、数据来源与模型设定
（一）变量选择与数据来源
国内外研究表明：区域中家庭债务的变动是一系列因素共同作用的结果。本文主要选取收入不平等、城镇化水平、经济发展水平、房价、金融发展、社会保障和就业支出等变量，验证各变量对区域家庭债务变动的影响程度。
1. 家庭债务（Household Debt，简写为HD）。家庭借贷主要通过正规金融市场上的银行和非银行机构及民间金融市场实现。由于家庭在民间金融市场借贷的数据难以获得，因此本文用正规金融市场上，银行和非银行机构向家庭发放的消费信贷数据近似代替家庭债务数据，数据来源于中国人民银行官方网站。
2. 收入不平等（Income Inequality，本文用GINI系数代表收入不平等）。国内外众多学者对中国基尼系数的研究方法不一，得出的结果也不同。大多数学者认为田卫民（2012）测算出的各省基尼系数基本上是符合实情的，因此本文基尼系数来源主要是转引田卫民（2012）测算出的数据，部分缺失数据通过胡祖光（2004）提出的公式进行演算得出，运用胡祖光提出的公式演算出的中国GINI系数与世界银行公布的中国GINI系数基本吻合，因此，本文认为在计算各省份的GINI系数时，该方法具有一定的可行性。
3. 城镇化水平（Urbanization Rate，简写为UR）。城镇化是指农村人口转化为城镇人口，第二三产业不断向城镇聚集，城镇数量规模扩大的过程。反映城镇化水平的指标为城镇化率，本文指的是城镇人口占年末常住人口的比例。数据来源于各省统计年鉴。 4. 房价（House Price，简写为HP）。本文选取商品房销售平均价格作为房价的衡量指标，商品房销售平均价格由商品房销售额与商品房销售面积之比得出。数据来源于国家统计局。
5. 经济发展水平（GDP）。已有的研究表明：经济发展水平对消费和家庭债务变动产生了重要影响。本指标的数据来源于国家统计局。
6. 社会保障和就业支出（Social Security and Employment Expenses，简写为SSAEE）。社会保障和就业支出反映了地方政府在社会保障与就业方面的支出。社会保障与就业支出的主要对象是低收入家庭，当低收入家庭面临收入波动时，政府对社会保障与就业的支出能很好地平滑低收入家庭的消费，从而降低借贷规模。本指标的数据来源于国家统计局。
7. 金融发展（Financial Development，简写为FD）。较早的学者常用麦氏指标（即M2占GDP的比重）来衡量金融发展规模，但越来越多的学者对麦氏指标提出了质疑。由于我国金融体系以商业银行间接金融为主，较高的M2/GDP并不能代表较高的金融发展规模，因此，本文采用全部金融机构贷款总额占GDP的比重来衡量金融发展规模。本变量的原始数据来源于中国人民银行区域金融报告。
（二）模型设定
根据对已有文献的整理与相关理论的研究可知，家庭债务与城镇化水平、收入不平等程度、经济发展水平、房价等密切相关。因此，本文在设定实证模型时引入上述变量，最终选取的因变量为家庭债务，自变量为收入不平等、城镇化水平、经济发展水平、房价、金融发展、社会保障和就业支出。鉴于我国家庭债务的省级数据统计时间起源于2004年，本文选取的时间跨度为2004—2013年，数据类型为面板数据。为了减少异方差和保证自变量与因变量之间是线性的，本文在实证过程中对家庭债务、房价、经济发展水平、社会保障和就业支出进行自然对数变换，而城镇化水平、收入不平等、金融发展已经是百分比形式，这些变量与因变量是线性的，不在进行自然对数变换。本文利用30个省、市、自治区（除西藏）的面板数据构建基准模型如下：
LNHDit=αit+β1GINIit+β2URit+β3Xit+Uit+εit（1）
其中，i表示省份；t表示时间；HD表示家庭债务；GINI表示收入不平等；UR表示城镇化率；Xit为其他自变量，包括房价（HP）、经济发展水平（GDP）、金融发展（FD）、社会保障和就业支出（SSAEE）；Uit表示地区固定效应；εit表示随机扰动项。
四、实证分析
（一）实证过程
1. 单位根检验。为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各序列的平稳性进行单位根检验。单位根检验常见方法主要有：LLC检验、IPS检验、ADF-Fisher检验等。考虑到本文区域中样本容量适中，并存在同质性和异质性的情况，特别是避免单一的检验方法可能产生的失误。本文采用LLC及IPS检验方法对家庭债务规模（HDit）、收入不平等程度（GINIit）、城镇化水平（URit）等变量进行单位根检验。如果变量在两种检验方法下都拒绝存在单位根的原假设，那么就可以说此序列是平稳的。检验结果如表2所示：
各区域的变量经过LLC单位根检验和IPS单位根检验，均没有拒绝单位根的假设，这些变量是非平稳的。而这些变量的一阶差分变量△HDit、△GINIit、△URit、△FDit、△LNGDPit、△LNHPit、△LNSSAEEit都在10%的显著性水平下拒绝了单位根假设，说明这些变量的一阶差分变量△HDit、△GINIit、△URit、△FDit、△LNGDPit、△LNHPit、△LNSSAEEit都是平稳的。从以上计算结果可以看出，这些变量均为一阶单整I（1）。
2. 面板数据的模型选择与回归。在面板数据的模型选择上一般有固定效应模型与随机效应模型，主要是通过Hausman检验来确定模型的具体类型。如果检验结果拒绝原假设，则应使用固定效应模型。本文对Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区的面板数据，进行了Hausman检验，检验结果的prob.值分别为0.000 1、0.000 1、0.322 0。显然前两个地区拒绝接受原假设，应使用固定效应模型；而Ⅲ区接受原假设，应使用随机效应模型。相应的各地区回归结果如表3所示：
（二）结果分析
从表3可以看出，在Ⅰ区、Ⅱ区，收入不平等与家庭债务负相关；在Ⅲ区，收入不平等与家庭债务正相关。在三个地区城镇化水平与家庭债务都是正相关，城镇化水平的提高，扩大了家庭债务的规模。
1. Ⅰ区较高的城镇化水平，较低的收入不平等程度等因素推动了该区域家庭债务规模的快速增长。
Ⅰ区的广东、上海、北京以及江苏等省市处在经济比较发达的地区，该地区享受着一系列的政策优惠以及先天的地理优势，经济已经得到了飞速发展，形成了一些经济发展群（长三角经济群、珠三角经济群、环渤海经济群等），城镇化水平较高，并且该区域的金融发展程度不断提高，城镇居民拥有的资产水平逐年增长，收入不平等程度缓慢减小，因此居民面临的信贷约束较低且有着较强的借贷能力，这些因素共同推动了该区域家庭债务规模的快速增长。
2. Ⅱ区中速的城镇化发展，较高的收入不平等程度等因素推动了该区域家庭债务规模较大幅度的增长。
Ⅱ区的湖南、湖北、河南以及江西等省份处于我国的中部地区，经济发展水平居于全国的中游水平。近年来，中部崛起战略促进了一些城市群（长株潭城市群、武汉城市群等）的形成，从而带动了城镇化水平提高。伴随城镇化过程，大中城市的房价高速增长。该区域内居民的收入水平增长较慢，收入不平等程度相对于经济较发达的地区要高，家庭部门为了实现购房等目标，产生了较强烈的借贷愿望，但是该区域金融发展程度低于I区，因而，该区域内银行放贷规模要低于家庭的借贷意愿水平。 3. Ⅲ区较低的城镇化水平，较高的收入不平等程度等因素推动了该区域家庭债务规模的扩大，但家庭债务规模明显低于I区和II区。
Ⅲ区的宁夏、青海以及甘肃等省份处于我国的西部地区，工业基础薄弱，经济发展落后，居民收入水平较低。近年来，国家发展战略逐渐倾向西部地区，西部大开发战略的推进，一定程度上提高了该区域城镇化的水平，但是该区域的城镇化水平与I区和II区比还较低。较低的城镇化水平在一定程度上抑制了城乡劳动要素的流动，延缓了居民收入的均等化进程，该区域存在着较高的收入不平等程度。在房价收入比还较大的情况下，居民希望通过借贷来满足购房等消费需求，但是该地区金融发展落后，正规金融市场信贷供给相对较小，且为了控制风险不愿意进行过多的放贷。在一系列因素的影响下，该区域的家庭债务规模有了一定的增长，但居民很大一部分的借贷意愿没能实现，该区域的家庭债务规模较小。
五、结语
本文采用2004—2013年城镇化水平、收入不平等、家庭债务等变量的数据，构建面板计量模型，检验了城镇化水平、收入不平等的变动对家庭债务增长的影响。研究结果表明：在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区中，城镇化水平均与家庭债务正相关，各区域城镇化水平的不断提升带来了家庭债务不同速度的增长；而收入不平等对家庭债务的影响具有较明显的区域差异性。在Ⅰ区和Ⅱ区中，收入不平等与家庭债务负相关；在Ⅲ区中，收入不平等与家庭债务正相关。在Ⅰ区和Ⅱ区收入不平等与家庭债务都为负相关，但收入不平等对家庭债务的影响程度不同。在Ⅰ区，收入不平等每下降1%，家庭债务将增长11.4%；在Ⅱ区，收入不平等每下降1%，家庭债务则只增长4.93%。
基于上述研究结果，本文提出的政策建议为：（1）政府应该因地制宜，制定科学合理的城镇化发展战略，在Ⅰ区稳妥推进城镇化进程，进一步降低收入不平等的程度；在Ⅱ区和Ⅲ区，特别是Ⅲ区大力提高城镇化水平，逐渐缩小与发达地区城镇化的差距。（2）坚持公平正义是中国特色社会主义的内在要求，政府应该制定公平的收入分配制度，在坚持市场机制对资源配置起决定性作用的基础上，充分利用各种政策工具与手段调节不同收入阶层的收入，并进一步完善社会保障体系，构建居民收入水平的正常增长机制。（3）政府应该制定差异化的区域消费信贷政策，合理控制Ⅰ区家庭债务规模，防控家庭债务过快增长带来的金融风险；鼓励与支持Ⅱ和Ⅲ区消费金融市场的健康快速发展，保障与满足家庭部门消费需求的合理增长。
参考文献：
[1]YAN Q，YUNBO Z. Urbanization and income inequality of China’s total residents：the test of kuznets’s inverted-U hypothesis[J]. Journal of Business and Policy Research，2009，7（1）：99-110.
[2]TODARO M P. A model of labor migration and urban unemployment in less developed countries[J]. The American Economic Review，1969，59（1）：138-148.
[3]MASSIMILIANO C. Uohannesburg：race，inequality and urbanization[R]. Background Note for the World Development Report，London：Overseas Development Institute，2008：1-22.
[4]陆铭，陈钊.城市化、城市倾向的经济政策与城乡收入差距[J].经济研究，2004（7）：51-57.
[5]OWEN C，PARNELL S. Johannesburg：race，inequality and urbanization[M]// JOSEF G.World Cities beyond the West：Globalization，Development and Inequality. Cambridge：Cambridge University Press，2004：348-369.
[6]程开明，李金昌.城市偏向、城市化与城乡收入差距的作用机制及动态分析[J].数量经济技术经济研究，2007（7）：117-125.
[7]KANBUR R，ZHUANG J. Urbanization and inequality in asia[J].Asian Development Review，2013（1）：131-147.
[8]郭军华.中国城市化对城乡收入差距的影响：基于东、中、西部面板数据的实证研究[J].经济问题探索，2009（1）：1-7.
[9]RANCIERE R，KUMHOF M. Inequality，leverage and crises[R]. IMF Working Paper，International Monetary Fund，2010：1-36.
[10]KUNHOF M，LEBARZ C，RANCIERE R. Income，inequality and current account imbalances[R]. IMF Working Papers，International Monetary Fund，2012：1-42.
[11]BELLET C. Households' debt，between-groups inequality and financial innovations[D].Research Master Thesis，Sciences Po Department of Economics，2012. [12]BADARINZA C. Collateralized debt and social externalities[R]. Job Market Paper，Goethe University，2011：1-42.
[13]金烨，李宏彬，吴斌珍.收入差距与社会地位寻求：一个高储蓄率的原因[J].经济学（季刊），2011，10（3）：887-912.
[14]KRUEGER D，PERRI F. Does income inequality lead to consumption inequality？ evidence and theory[R]. NBER Working Paper，2005：1-41.
[15]IACOVIELLO M. Household debt and income inequality，1963-2003[J]. Journal of Money，Credit and Banking，2008，40（5）：929-965.
[16]COIBION O，GORODNICHENKO Y. Does greater inequality lead to more household borrowing？ new evidence from household data[R]. NBER Working Paper，No.14-01，2014：1-60.
[17]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）：48-59.
[18]胡祖光.基尼系数理论最佳值及其简易计算公式研究[J].经济研究，2004（9）：60-69.
责任编辑：张 然
Income Inequality and Changes in Household Debt in the View of Urbanization
——Data from 30 Provinces and Cities
Wu Zaihua，Zhang Xiong
（Business School，Xiangtan University，Xiangtan 411105，China）
Abstract： This paper uses the data of urbanization level，income inequality and household debt from 2004 to 2013，then building the panel econometric model and testing the impact of the level of urbanization and the change of income inequality on growth of household debt. The results show that in the area I，II，III urbanization is positively related to the household debt. Specifically，continuous increase of the regional urbanization level has brought an increase in household debt at a different speed；However，The effect of income inequality to the household debt reflects an obvious regional difference. In the area I and II，income inequality and household debt are negatively correlated；In area III，income inequality is positively related to the household debt.Based on the empirical results，the paper suggests that in I and II areas the government should adhere to the direction of development of urbanization，further narrowing income inequality，and should prevent the excessively rapid growth of household debt from bringing financial risk；In area III，we should adjust measures to local conditions，speed up the reform of the income distribution system，improve the social security system and keep a reasonable consumption loan demand.
Key words： Urbanization；Income inequality；Household debt；Regional differences