甘肅省普惠金融發展的評價及其影響因素分析

摘? ?要：本文運用多維指標構建了甘肅省普惠金融發展的評價指標體系，通過計算2007-2017年甘肅省普惠金融發展指數，評價了甘肅省普惠金融發展的整體情況，衡量了甘肅省內普惠金融發展的區域差異。通過對影響甘肅省普惠金融發展的因素進行實證分析，發現甘肅省普惠金融發展指數與人均GDP、存貸比、城市化率、公路里程數、第一產業占GDP比重、城鄉收入比存在長期穩定的均衡關系。

關鍵詞：普惠金融;測度;影響因素

大力發展普惠金融是黨中央、國務院做出的重大決策部署。2017年，習近平總書記在全國金融工作會議上指出，要建設普惠金融體系，加強對小微企業、“三農”和偏遠地區的金融服務，推進金融精準扶貧，鼓勵發展綠色金融。甘肅省作為西北的欠發達省份，自然條件差，經濟發展落后，普惠金融發展勢在必行。本文通過對甘肅省普惠金融發展進行評價研究，剖析普惠金融發展程度以及影響因素，對平衡區域發展、縮小城鄉差距、增加金融服務的可獲得性、實現金融服務均等化、全面建設小康社會具有十分重要的理論與現實意義。

一、衡量普惠金融發展的指標體系構建

（一）指標體系構建及測度方法

1.指標的構建

衡量普惠金融發展程度的指標通常是多維度的，在借鑒國內外學者及機構對普惠金融發展評價的測度方法以及考慮數據的可得性和系統性，本文擬從金融服務的滲透性、金融服務的可得性、使用性三個維度購進評價甘肅省各市州普惠金融發展狀況的普惠金融發展指數（IFI）。金融服務的滲透性用每百平方公里銀行業金融機構數、每百平方公里擁有的銀行業金融機構從業人員數兩個指標衡量;金融服務的可得性用每萬人擁有的銀行業金融機構數、每萬人擁有的銀行業金融機構從業人員數兩個指標衡量;金融服務的使用性（使用效率）用金融機構人均各項存款占人均GDP的比重、金融機構人均各項貸款占人均GDP的比重、存貸比三個指標衡量。以上7個指標與普惠金融指數均為正相關。

2.測度方法

普惠金融發展指數（IFI）是一個相對值，本文用變異系數法對各個指標進行權重確定，同時為了消除指標之間的量綱影響，對指標進行無量綱化處理（歸一化處理），最后兩點之間歸一化的反歐幾里得距離就是普惠金融發展指數（IFI）。

（二）甘肅省普惠金融發展程度的整體分析

本文主要通過計算2007年-2017年甘肅省普惠金融發展指數，評價甘肅省普惠金融發展的整體情況。相關年度數據來源于甘肅省縣域經濟金融數據庫、《甘肅省統計年鑒》，具體見表1。從總體上看，2007年-2017年間甘肅省的普惠金融發展指數（IFI）增長迅速，整體呈上升趨勢，年均增速達53.50%，其中2015年普惠金融指數增長幅度最大，這一方面得益于國家宏觀政策對三農、中小微企業的大力支持，使得金融服務的范圍擴大，滲透性加深;另一方面網絡普及率提升了電子支付，金融服務的使用性和可得性提高，從而推動了普惠金融指數增長。2007-2017年間“每百平方公里的銀行業金融機構從業人員數”、“每萬人擁有的銀行業金融機構從業人員數”、“金融機構人均各項存款占人均GDP的比重”指標均值最高，都呈穩步增長趨勢，使得金融服務的滲透性、可得性和使用性顯著增加，這三個指標構成了普惠金融指數增長的主導力量，在供給方面對普惠金融的發展起到推波助瀾的作用，這說明在現階段普惠金融的發展過程中，主要體現在金融機構從業人員數的增加，而并不是開立新的機構。

從普惠金融體系指數的構成方面來看，每百平方公里的銀行業金融機構從業人員數和每萬人擁有的銀行業金融機構從業人員數所占權重更高，因此如何更好地向銀行業金融機構機構配置更多的從業人員，比單純增加金融機構數量去推動普惠金融的發展更具實踐性。在金融服務的使用性方面，貸款對推進普惠金融發展的程度更高。綜合比較金融服務的滲透性、可得性和使用性三方面可知，擴大金融服務的使用性，對于促進普惠金融的發展更有意義。

（三）甘肅省普惠金融的區域差異分析

利用相同的方法，選取2017年甘肅省14個市州的數據，計算出2017年各個市州的普惠金融發展指數（見表2）。由表2可知，經濟發展水平越高的城市普惠金融指數程度越高，蘭州市作為甘肅省的省會城市，金融聚集效應明顯，金融機構網點數和金融從業人員都位居甘肅省第一，金融服務的滲透性、可得性和使用性都處于較高水平，金融總量大，人們可以更廣泛地享有各項金融服務，普惠金融發展指數就最高。嘉峪關作為不設市轄區的地級市，其人均GDP和城市化率都處于全省最高水平，有力推動了普惠金融的發展，屬于普惠金融發展水平的第二類。平涼市、隴南市、天水市、金昌市的普惠金融發展程度處于中等水平，整體經濟發展較好，中小企業數量眾多。普惠金融發展程度最低的是甘南、酒泉、張掖，由于這些地區地廣人稀，每百平方公里的銀行業金融機構數量少，金融服務效率低下，普惠金融發展指數也就最低。臨夏州的普惠金融發展指數處于較高水平，是由于近年來國家政策、旅游業帶動GDP的快速增長，使得金融服務發展較快。

二、甘肅省普惠金融的影響因素分析

（一）指標的選取

通過實證分析，具體分析各種影響普惠金融發展指數變動的因素。借鑒國內外相關研究成果，結合甘肅省具體省情，將影響普惠金融的因素劃分為經濟因素、收入因素、金融發展因素、社會因素等四類。

經濟因素指標。一般認為一個地區經濟發展水平越高，越容易吸引更多的金融資源流入，普惠金融發展指數就越高。此外，一般認為一個地區的農業化水平越低，第二、三產業的比重就越高，越有利于金融機構的發展，因此經濟因素用人均GDP和第一產業占GDP的比重這兩個指標來衡量。

金融發展因素。金融機構存貸款資源運用水平越高，表明金融服務的可得性和使用性就越好，進而普惠金融發展水平就越高。采用存貸比表示金融發展因素，即貸款與存款的比值。

收入差距因素。銀行在進行營業網點布局時更多的關注收入與人口規模，城鄉居民收入差距的擴大使得金融機構更偏好服務于城市，廣大農村居民更多被排斥在金融服務外，而農民是普惠金融最直接的受惠群體，因此普惠金融發展指數就較低。用城鄉人口收入比指標來衡量收入因素。

社會因素。普惠金融發展程度與當地的社會環境有密切聯系，城鄉二元結構對農村金融發展具有不利影響。此外，地區公路里程數越大，金融服務向農村地區延伸，弱勢人群越能享受到金融服務。本文用城市化率和公路里程數指標代表社會因素。

（二）模型的構建

本文用甘肅省2007年-2017年普惠金融發展指數作為被解釋變量Y，分別以人均GDP甘肅省發展年鑒》，采用eviews7.0進行計量分析。為使模型趨勢線性化，并在一定程度上消除時間序列中存在的異方差現象，我們對被解釋變量和解釋變量取自然對數，建立甘肅省普惠金融影響因素的模型：

（三）實證結果

本文基于Christopher Sims提出的VAR模型分析影響甘肅省普惠金融發展的因素。VAR模型是基于數據的統計性質建立，用來估計聯合內生變量的動態關系，而不帶有任何事先的約束條件。對所有的變量進行平穩性檢驗，通過ADF檢驗結果發現，原序列均是非平穩序列，但其差分后的序列都是一階單整序列，因此可在此基礎上構建誤差修正模型（VECM）。為了檢驗被解釋變量和解釋變量的長期均衡關系，我們需要做協整檢驗，為此利用LogL、LR、FPE、AIC、SC和HQ來確定滯后階數，本文選擇的最優滯后期為1，即VAR（1）模型最為合理。并且，由于4個變量都含有常數項，所以VAR模型選擇含有常數項不含趨勢項。協整檢驗結果證明了甘肅省普惠金融發展指數與人均GDP、存貸比、城市化率、公路里程數之間存在長期穩定的正向均衡關系，與第一產業占GDP的比重、城鄉收入比呈負相關。但同時我們需要注意到由于影響普惠金融發展的指數較多，很多因素難以量化，所以使得模型的解釋力受到一定影響。

三、政策建議

（一）進一步釋放經濟活力，推動地區經濟更好更快發展

從2017年甘肅省各市州普惠金融指數排名可以看到，全省各地區經濟發展水平是決定普惠金融發展水平的主要內因。建議一是加快推進全省經濟結構調整，轉變消耗高、資源浪費、污染環境的粗放型經濟發展方式，充分考慮各地市（州）區域特點，發揮比較優勢，集中資源發展優勢產業。二是大力發展高新技術產業和循環經濟，開發利用可再生資源，不斷增強可持續發展能力，通過調整和優化經濟結構，形成多元化的經濟增長體系。三是有相似經濟基礎的地區應加強合作交流，在經濟發展方面互相借鑒、優勢互補，吸引金融資源聚集，促進普惠金融發展水平。

（二）進一步擴大金融服務覆蓋面，推動金融創新快速發展。

一是完善金融基礎設施建設，建立多層次、覆蓋廣泛、方便快捷的金融服務體系。支持小微型金融機構，尤其是民營銀行的發展，擴大金融服務的覆蓋面，引導各類資本到金融機構網點覆蓋率低、金融服務不足、金融競爭不充分的地區投資設立機構。二是加快推進農村信用體系建設。改善農村金融服務環境，在全省開展信用鄉鎮、信用農戶評定，探索建立農戶電子化信息檔案和信用評價體系，幫助金融企業篩選優質客戶，讓信用良好的低收入人群能夠享受到公平的金融服務。

（三）加快區域協調發展，縮小城鄉收入差距。

一是下大力氣發展農村教育事業，提高農民素質。加大對農村教育的投資，進一步改善農村地區教育條件。開展農民職業技能培訓，增強農民專業知識和勞動技能。二是大力發展非農產業。非農產業是農業增收的重要途徑，由于城鄉產業結構的差異擴大了城鄉收入差距，進一步發展鄉鎮企業和第三產業，對增加農民收入、縮小城鄉居民收入差距有著十分重要的作用。三是建立城鄉統一的勞動市場。打破“二元用工制度”，取消各種限制勞動力正常流動的政策，出臺相關政策和法律法規，保證勞動力在城鄉之間、地區之間的合理流動，保障農民工能享受與城市居民一樣的待遇。

參考文獻

[1]課題組.我國普惠金融指標體系的應用及縣域評價—以甘肅省華亭縣為例[J].西部金融，2017，（6）：8-12.

[2]中國人民銀行蘭州中心支行課題組.普惠金融發展的評價及其影響因素的實證分析[J].甘肅金融，2016，（3）：10-14.

[3]周艷華.基于層次分析法的縣域普惠金融評估指標體系構建研究[J].區域金融研究，2017，（3）：65-69.

[4]張兵，張洋.縣域普惠金融發展水平測度及影響因素分析—基于面板數據的空間計量模型[J].江蘇農業科學，2017，（10）：307-311.

[5]崔治文，張曉甜，白家瑛.普惠金融發展區域差異及影響因素研究—以甘肅為例[J].地方財政研究，2016，（12）：80-86.

[6]藺森山.基于IFI指數的甘肅省普惠金融指標研究[J].甘肅科技縱橫，2015，（12）：8-11.

[7]侯敏.我國普惠金融的發展水平評價及體系構建[D].山西財經大學，2016.（10）;22-26.

[8]王歡.移動金融對普惠金融發展的影響程度分析[J].時代金融，2017，（8）：68-69.

[9]蘇薇.普惠金融發展影響因素及對策分析[J].時代金融，2017，（24）：26-28.

[10]王正萍.政府在縣域普惠金融發展中的角色與定位—以武威市為例[J].甘肅金融，2017，（10）：4-7.

Evaluation of Inclusive Finance Development and

Analysis of its Influencing Factors in Gansu

Research Group

Abstract：This paper uses multi-dimensional indicators to build an evaluation index to measure the development of inclusive finance in Gansu Province， and evaluates the overall situation of the development of inclusive financial services in Gansu Province by calculating the development index of inclusive financial services in Gansu Province from 2007 to 2017. The regional differences of inclusive financial development in Gansu province are measured. In addition， the factors that affect the development of inclusive finance in Gansu Province are analyzed empirically. The empirical results show that the inclusive financial development index in Gansu Province has a long-term stable equilibrium relationship with GDP per capita， deposit / loan ratio， urbanization rate， highway mileage， the proportion of primary industry to GDP， and urban-rural income ratio.

Keywords： inclusive financial ;development index;influencing factors

責任編輯、校對：羅慧媛