中國農村金融地理排斥的空間差異—基于“金融密度”衡量指標體系的研究

　　“金融排斥”指的是在金融體系中，一部分人由于各種原因無法享受到基本金融服務的一種狀態，具有六個維度：地理排斥、價格排斥、條件排斥、營銷排斥、評估排斥和自我排斥。其中，地理排斥指的是金融機構的地理可及性問題。無論是在理論上還是在實踐上，地理排斥在金融排斥的六個維度中都具有基礎性的地位。
　　目前國內學者對金融排斥的研究仍是以各省份平均值的對比分析為主，而平均值易受極端值的影響，各省份極少數的金融網點極其密集的地區會拉高該省份的平均值，較高的省級平均水平卻掩蓋了省份內部農村地區金融排斥的嚴重程度。為此，本文將以各省份的區縣中位數值作為該省金融發展情況的一般代表，能夠克服平均值易受極端值影響這一缺點。本文將以四個金融密度的測量指標，衡量中國金融排斥的空間差異。
　　測量指標體系：“四個金融密度”
　　在金融排斥的各個維度中，地理排斥具有最基礎性的地位。尤其在偏遠落后的農村地區，金融機構的地理可及性是最重要。在對地理排斥的衡量中，金融機構網點數量是最常用的指標。以金融機構網點數量為基礎，本文構建了“四個金融密度”指標體系，包括“行政金融密度”、“地理金融密度”、“人口金融密度”和“地理金融密度”四個具體指標，其含義及計算公式如表1所示。
　　此處的計算是以各縣為基本的計算單位，當要計算省的金融密度時，本文的方法是：計算出各縣的四個金融密度后，以該省的中位數來代表該省的四個指標。同樣的，在計算各地區、全國的金融密度時，也采用中位數方法。由此避免了平均值易受極端值影響的弊端，而全國各省份的網點數量也或多或少地呈現偏態分布的情況。因此，以中位數而非省級層面的平均值為計算依據，更能代表各省農村地區金融排斥的一般水平。
　　中國農村金融地理排斥的省間差距
　　根據本文的定義，全國各省份（不包括港澳臺地區）的“四個金融密度”計算結果如表2所示。
　　先看行政金融密度。上海、江蘇和天津三地農村地區的行政金融密度均在100個/縣以上，在全國各省份中遙遙領先。然而，表中統計的上海農村地區僅包括崇明縣1個縣，天津農村地區僅包括寧河縣、靜海縣和薊縣這3個縣，縣的數量少，且受惠于整個省市的城市發展，農村地區的發展也較好。表中統計的江蘇農村地區數據包括25個縣和26個地級市的情況，總體而言，江蘇農村地區的金融發展程度較好，網點數量最少的洪澤縣也有34個網點。重慶的農村地區行政金融密度為92個/縣，在西部地區中處于領先水平。安徽、湖南、湖北、河北等地的網點數量在45～70個/縣，在全國處于中等水平；甘肅、貴州、內蒙古、寧夏、云南等省份農村地區的金融發展程度較低，行政金融密度僅在30個/縣上下；行政金融密度最低的是新疆、西藏和青海三地，行政金融密度均在20個/縣以下，其中西藏僅為7個/縣，行政金融密度最高的上海市117個/縣，是西藏的近17倍，江蘇則是西藏的15倍多。由此可見，我國縣域金融網點已呈現明顯的按市場原則配置的特征，而在行政金融密度低的地區，地理排斥極其嚴重，嚴重制約著當地經濟的發展。
　　再看地理金融密度。地理金融密度是由各個縣的金融機構網點數量除以該縣的地理面積，再用地理金融密度的中位數來代表該省的地理金融密度。由于地理金融密度剔除了地理面積這一因素的影響，平均而言，縣的面積越大，該省的地理金融密度排名就較行政金融密度排名落后了，如江蘇、重慶，其地理金融密度的排名均比行政金融密度落后。然而，雖然各省份的排名有小幅變動，但總的趨勢仍然不變。上海、天津、浙江、江蘇等省市的地理金融密度仍名列前茅，均在6.5個/百平方公里以上；新疆、青海、西藏這三個省區的地理金融密度仍然墊底，均在0.2個/百平方公里以下。地理金融密度最高的上海市達9.78個/百平方公里，是最低的西藏（0.09個/百平方公里）的109倍。為避免這兩個地區特殊原因的影響，我們進一步選取東部地區的典型代表浙江（其地理金融密度為6.55個/百平方公里），是西部地區的典型代表貴州（1.68個/百平方公里）的4倍多，是西藏的73倍。西部內部的巨大差異，遠超過東中西這三大區域之間的差異。
　　接著看人口金融密度。人口金融密度是剔除了人口數量的影響，因此，在行政金融密度一定時，各縣的人口數量越多，算出的人口金融密度越低；人口數量越少，人口金融密度越高。由于各省農村地區在人口數量上的巨大差異，導致人口金融密度排序與行政金融密度的排序出現了巨大的跳躍和翻轉。在行政金融密度和地理金融密度均為倒數第一的西藏，卻在人口金融密度中名列第一位，這并不是由于其金融機構網點數量多，而是由于其人口十分稀少。同樣，內蒙古、寧夏、新疆、青海等地，也由于人口數量少的原因而在人口金融密度中排序上升。而河南卻由于人口數量太多、人口密度很大，一下子排在了人口金融密度的最后一位；重慶的人口金融密度排名也較行政金融密度落后了19位。當然，浙江、北京、天津、上海雖然人口密度很大，但由于其金融機構網點數量多，因此在人口金融密度的排名中仍然名列前茅。西藏、浙江、天津、北京的人口金融密度均在1.8以上，在全國處于領先水平；陜西、甘肅、河北、重慶、四川等地則處在中間水平；云南、廣東、湖北、貴州、廣西、河南六省區的人口金融密度最低，均在1個/萬人以下。各省中人口金融密度最高的西藏（1.98個/萬人），是最少的河南（0.78個/萬人）的2.5倍左右。雖然各省份農村地區的人口金融密度差異很大（最高值是最低值的2.5倍），但相對于地理金融排斥的巨大差異（最高值是最低值的109倍）而言，人口金融密度的差異幅度沒有那么大，也趕不上行政金融密度的差異幅度（最高值是最低值的17倍）。這顯示了中國金融網點布局更具有按人口密度配比的特征。
　　最后看經濟金融密度。由于經濟金融密度剔除了經濟發展水平的影響，因此，當兩地處于同樣經濟發展水平時，金融機構網點數量越多的地方，其經濟金融密度越大，金融排斥程度越輕。然而，由于各省在經濟發展水平上差異巨大，導致各省的經濟金融密度排名與行政金融密度排名再次出現了很大的翻轉、跳躍，甚至有反向排列的趨勢。全國經濟金融密度最大的是西藏，為1.87個/億元GDP，其次是甘肅、貴州、陜西、青海等地；經濟金融密度最小的是江蘇，為0.37個/億元GDP，另外，山東、浙江、福建、上海、天津等省份的經濟金融密度也很小，排名非常靠后。然而，如果僅此就認為西藏、青海等地的金融排斥程度較輕，江蘇、浙江、上海等地的金融排斥程度較重，則是難以讓人信服的。因為，西藏、甘肅、青海等地的經濟金融密度排名靠前，并不是因為其金融機構網點數量多，而是因為其GDP總量少、經濟落后。江蘇、浙江、上海等地的經濟金融密度排名靠后，是因為其GDP總量太高，導致算出的經濟金融密度反而越低。由此可以發現，由于各省在經濟發展水平上的差異太大，導致經濟金融密度無法代表實際的金融排斥程度。對于這一點，也可以這樣理解：雖然當GDP總量一定時，各省擁有的金融機構網點數量越少，表明其金融排斥程度越嚴重；但擁有的金融機構網點數量少也可能意味著金融網點的運行效率更高，表明其金融排斥程度越輕。因此，經濟金融密度這個指標在內涵上出現了矛盾性，在衡量各省的金融排斥程度時，要十分謹慎地運用。
　　為了更清晰地看出各省在四個“金融密度”上的差異，本文繪制了四個“金融密度”的全國分布圖（見圖1～圖4）。
　　從圖中也可以明顯地看到，中國農村地區的行政金融密度和地理金融密度均呈現出“東多西少”的狀況，二者的地圖顏色深淺大致相同；而人口金融密度的顏色深淺卻與二者存在一定差異；經濟金融密度的顏色深淺變化則與行政金融密度呈現相反的情況。
　　中國農村金融地理排斥的地區間差距
　　農村地區的金融排斥程度不僅在各個省份間差異明顯，在中國中東西部地區間也呈現明顯的差異。
　　如表3所示，在行政金融密度上，東部地區各個縣的網點數量的中位數是63個，中部地區是55個，西部地區僅29個，該數字還不到東部地區的一半。29個金融機構網點分攤到各個鄉鎮，平均每個鄉鎮也就一兩個金融機構網點，西部地區的農村金融排斥程度十分嚴重。
　　在地理金融密度上，東部地區各個縣每百平方公里擁有金融機構網點數量的中位數是4.76個，中部地區是2.88個，約是東部地區的一半左右；西部地區約為1個，與東部地區差異巨大，僅占東部地區的1/5左右。當然，從行政金融密度和地理金融密度的對比中可以發現，東西部地理金融密度差距比行政金融密度差距更大的原因在于西部地區各個縣的地理面積更大。由于西部地區許多縣的人口較少，因此東西部的人口金融密度差距沒有行政金融密度的差距那么大，而是十分接近：東部地區的人口金融密度為1.23個/萬人，西部地區為1.25個/萬人。而中部地區各個縣由于人口比較多，因此在人口金融密度上反而比西部地區落后，僅1.15個/萬人。最后看經濟金融密度。由于東部地區經濟發展水平較高，導致其算出的經濟金融密度反而最小，為0.48個/億元GDP；而西部地區由于經濟發展水平落后，GDP總量少，導致其經濟金融密度反而更高，為0.98個/億元GDP；中部地區居中，為0.76個/億元GDP。由于經濟金融密度指標內涵的矛盾性，因此不能由此簡單地認為西部地區金融排斥程度輕，東部地區金融排斥程度更重，這其中的關鍵在于東部地區的金融機構運行效率更高。
　　政策建議
　　2005年，聯合國系統在國際小額信貸年期間，提出了“普惠金融體系”的新概念，主張要為所有金融服務需求的個人和企業提供普遍的金融服務，其中特別強調小額信貸和微型金融的發展，并將其納入整個金融體系。要實現這一目標，首要的就是消除金融機構網點的地理可及性問題，即地理排斥問題。如前文所述，中國農村金融的地理排斥問題非常嚴重，且存在巨大的地區差異。總的來說，中西部地區的金融機構網點數量很少，現存的金融空白鄉鎮也大多位于中西部地區。因此，未來的金融網點布局中，要有傾斜性地向中西部地區進行政策扶持，對此，本文提出三個思路，可供參考：
　　第一，通過對在中西部偏遠農村地區開設銀行網點的進行網點建設補貼、運營成本補貼等，同時輔以稅收優惠政策，吸引銀行到中西部農村地區開設網點。
　　第二，通過發展農民資金互助社、信貸互助小組等半正式金融形式，讓內生于農村社會的新型金融機構成長起來。利用資金互助社的信息優勢、成本優勢等，保障農民在缺乏外來金融機構的情況下，也可以通過這類資金互助社獲得基本的存款、貸款服務。同時通過垂直合