我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥差異性的相關(guān)分析

劉宇宏

摘 要：緩解我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥差異是促進(jìn)我國農(nóng)村整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會的關(guān)鍵性措施。因此，在梳理了大量有關(guān)金融排斥的文獻(xiàn)之后，采用國際上公認(rèn)的六維評價體系構(gòu)建我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥評價體系。并根據(jù)2008—2017年我國30個省份（不包括港奧臺藏）的面板數(shù)據(jù)，利用變異系數(shù)法測算我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥指數(shù)分析我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥。結(jié)果表明，我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥具有顯著的空間相關(guān)性，且差異明顯，呈現(xiàn)出從東到西逐漸遞增的趨勢。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村金融排斥;空間效應(yīng);區(qū)域差異

中圖分類號：F832.35? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）08-0124-02

一、文獻(xiàn)綜述

自改革開放以來，我國各級政府高度重視金融在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要作用，始終堅持金融是服務(wù)“三農(nóng)”的重要支柱。據(jù)人民銀行統(tǒng)計數(shù)字顯示，自2008年以來，我國農(nóng)村金融發(fā)展穩(wěn)步提高，截至2017年末，全國支農(nóng)再貸款余額為2 564億元，支小再貸款余額為929億元，扶貧再貸款余額為1 616億元，涉農(nóng)貸款余額為30.95億元，同比增漲9.64%。截至2016年底，全國主要涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)達(dá)8.38萬個，金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員數(shù)達(dá)95.1萬人，農(nóng)村地區(qū)各類銀行卡使用數(shù)25.52億張。盡管自2008年以來我國農(nóng)村金融發(fā)展取得矚目成績，但是農(nóng)村金融體系依然尚未完善，農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象依然有待改善。因此，繼續(xù)推進(jìn)農(nóng)村金融改革，拓展農(nóng)村金融服務(wù)的廣度及深度依然迫在眉睫。在此背景下，研究我國30個省（不包括港、澳、臺、藏）的農(nóng)村金融排斥程度，探討我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥問題，對于我國農(nóng)村金融發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

有關(guān)金融排斥問題的研究最早可追溯到20世紀(jì)90年代的英國地理學(xué)家Leyshon（1993），他認(rèn)為，金融排斥是指一些弱勢群體因?yàn)槭艿降乩砦恢玫挠绊懚鵁o法獲得金融需求及服務(wù)。隨著研究的不斷深入，有國外學(xué)者認(rèn)為，金融排斥不僅僅是由于地理排斥所產(chǎn)生的，而是多維度共同作用的結(jié)果。Leyshon（1995）將經(jīng)濟(jì)學(xué)融入到研究中，認(rèn)為資本的逐利化使得金融機(jī)構(gòu)在農(nóng)村地區(qū)設(shè)立網(wǎng)點(diǎn)相對較少，強(qiáng)調(diào)供給排斥。Bridgenman（1997）從收入和價格兩方面衡量金融排斥程度。Kempson和Whyley（1999）從文化和制度兩方面出發(fā)，首次提出金融排斥的六維度衡量體系，認(rèn)為金融排斥是由自我排斥、條件排斥、價格排斥、評估排斥、營銷排斥、地理排斥共同作用的結(jié)果。FSA（2001）認(rèn)為，金融排斥也是一種社會排斥，長此以往以至嚴(yán)重時將會導(dǎo)致社會不和諧。有關(guān)于區(qū)域金融排斥的差異問題，國外學(xué)者鮮少對其進(jìn)行研究。Mohan（2006）同樣從社會學(xué)入手，認(rèn)為金融體系中由于缺少共享服務(wù)，使得社會中的一些群體沒有足夠多接觸金融機(jī)構(gòu)的渠道，從而接觸不到金融產(chǎn)品。Sarma（2011）通過不同國家之間的比較，分析其金融排斥的不同差異。

國內(nèi)對于金融排斥的研究起步相對較晚，金雪軍、田霖（2004）是我國最早提出金融地理學(xué)的專家，為后續(xù)研究奠定一定基礎(chǔ)。田霖（2007）運(yùn)用主成分分析、聚類分析等方法研究我國金融排斥影響因素的空間差異。許圣道、田霖（2008）認(rèn)為，居民可支配收入、就業(yè)情況、受教育程度是影響我國農(nóng)村金融排斥的關(guān)鍵因素。王修華、馬珂、王翔（2009）認(rèn)為，我國中西部地區(qū)金融排斥現(xiàn)象比東部地區(qū)嚴(yán)重、農(nóng)村金融排斥比城鎮(zhèn)嚴(yán)重是由于金融資源匱乏所導(dǎo)致的。高沛星和王修華（2011）根據(jù)省級面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用變異系數(shù)法測算排斥指數(shù)分析我國不同省份農(nóng)村金融排斥的差異。魯強(qiáng)（2014）從社會排斥和社會兩極化出發(fā)，認(rèn)為金融排斥不僅具有自然排斥的屬性，還具有社會排斥的屬性。潘經(jīng)韜（2016）利用我國26個省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果顯示財政支持力度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、家庭人均純收入、城鎮(zhèn)化水平等均是影響我國農(nóng)村金融排斥的重要因素。國內(nèi)許多學(xué)者則認(rèn)為，我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥具有明顯的差異性。李春霄、賈金榮（2012）借鑒聯(lián)合國人類發(fā)展指數(shù)的計算方法測算我國農(nóng)村金融排斥指數(shù)，由此認(rèn)為我國農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異明顯。

鑒于此，本文的研究主要集中在以下兩個方面：首先，使用2008—2017年我國30個省份的面板數(shù)據(jù)，參考聯(lián)合國人類發(fā)展指數(shù)計算我國30個省份的農(nóng)村金融排斥指數(shù)。其次，根據(jù)測算出的區(qū)域農(nóng)村金融排斥指數(shù)分析我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥的差異。

二、研究方法、變量選取及數(shù)據(jù)說明

（一）農(nóng)村金融排斥指數(shù)的測算

在計算我國農(nóng)村金融排斥程度時，參考聯(lián)合國人類發(fā)展指數(shù)的度量方法及變異系數(shù)法測算我國農(nóng)村金融排斥指數(shù)，計算步驟如下：

1.標(biāo)準(zhǔn)化處理：

2.利用變異系數(shù)發(fā)啊計算各個指標(biāo)的權(quán)重，計算公式如下：

3.計算各指標(biāo)綜合得分，計算公式如下：

4.構(gòu)建農(nóng)村金融排斥指數(shù)，計算公式如下：

（二）變量選擇與數(shù)據(jù)來源

1.變量的選取

研究金融排斥程度的基礎(chǔ)問題是如何構(gòu)建評估指標(biāo)體系。本文采用國際公認(rèn)的六維評價體系評估我國農(nóng)村金融排斥程度。根據(jù)我國現(xiàn)有的國情，各個維度之間有重疊，很難完全量化評估標(biāo)準(zhǔn)，因此，將2008—2017年我國各省農(nóng)村金融排斥程度濃縮合并。其中，地理排斥用金融機(jī)構(gòu)覆蓋率衡量，評估及條件排斥用人均貸款水平衡量，營銷排斥用存貸款余額之比衡量，自我排斥用居民受教育程度衡量。

2.數(shù)據(jù)來源

本文研究所涉及到的2008—2017年我國30個省份數(shù)據(jù)，由于港、澳、臺、藏數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故將其剔除。數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域金融運(yùn)行報告》。

三、區(qū)域農(nóng)村金融排斥差異分析

從整體上看，我國各地區(qū)都存在較為嚴(yán)重的農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象，且在整個研究階段我國30個省份的農(nóng)村金融排斥指數(shù)跨度較大。從區(qū)域差異上來看，東部沿海地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，農(nóng)村金融排斥程度相對于中、西部地區(qū)較低。北京、上海、天津三市的農(nóng)村金融排斥程度最弱，明顯低于其地區(qū)。這些地區(qū)金融機(jī)構(gòu)數(shù)量多、金融產(chǎn)品齊全、金融服務(wù)網(wǎng)絡(luò)體系完善，且都位于我國東部地區(qū)。中部地區(qū)大多為農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)作物生產(chǎn)周期長、自然風(fēng)險大等因素都使得農(nóng)民貸款難度增大，因此，農(nóng)村金融排斥程度高于東部地區(qū)。西部地區(qū)由于地域遼闊、人口稀少，許多農(nóng)村居民都紛紛外出到東部沿海城市打工，資本的逐利性使得商業(yè)銀行考慮到距離等多方面因素的影響而減少西部地區(qū)金融網(wǎng)點(diǎn)的設(shè)立，從而使得原本經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的西部農(nóng)村地區(qū)金融排斥程度最高。

通過局部特征分析可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融排斥程度較低的地區(qū)，其周邊地區(qū)的農(nóng)村金融排斥程度較高，金融資源更加傾向于向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)聚集。例如，一方面，地處東部沿海地區(qū)的廣東省，其農(nóng)村金融排斥程度低于與它相鄰的廣西、湖南等地區(qū);另一方面，與廣東省相鄰的江西省，農(nóng)村金融排斥程度卻高于湖南、廣西等省、區(qū)，這在一定程度上反映了農(nóng)村金融排斥具有一定的空間相關(guān)性。

綜上所述，地域差異的不同會嚴(yán)重影響我國農(nóng)村金融排斥程度，這很可能會使得我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥具有一定的空間相關(guān)性。因此，本文在研究我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥的差異時，納入了空間效應(yīng)分析。

四、結(jié)論與政策建議

自全面深化農(nóng)村信用社改革以來，在各級政府及政策的大力支持下，我國農(nóng)村金融體系基本建成。然而，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)較為脆弱、農(nóng)村生態(tài)環(huán)境較為惡劣、農(nóng)村居民收入水平低下、農(nóng)村居民金融知識匱乏等問題的存在，我國農(nóng)村金融排斥程度依然十分嚴(yán)重。本文選取2008—2017年我國30個省份的面板數(shù)據(jù)，借鑒人類發(fā)展指數(shù)測算我國農(nóng)村金融排斥程度，并運(yùn)用探索性空間計量分析方法分析我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥問題，最終得到以下結(jié)論。

我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象依然普遍存在且農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異明顯。所以，根據(jù)地理排斥、評估排斥及條件排斥、營銷排斥和自我排斥，采用變異系數(shù)法測算我國農(nóng)村金融排斥指數(shù)。從各省排斥指數(shù)可以看出，我國農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象依然普遍存在且區(qū)域差異明顯，其中北京、上海、天津三市的農(nóng)村金融排斥指數(shù)在0.4以下，其余省份均在0.4以上，農(nóng)村金融排斥呈現(xiàn)出從東部地區(qū)到西部地區(qū)逐漸遞增的態(tài)勢。

結(jié)合實(shí)證分析的結(jié)果，對于緩解我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥問題，提出了以下建議。

結(jié)合本地區(qū)特征制定緩解我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥的措施。由于我國各省農(nóng)村金融排斥存在明顯的差異性，因此，各級政府在制定措施時應(yīng)充分考慮區(qū)域特征。由于不同省份的農(nóng)村金融排斥指數(shù)不同，所以影響我國各省份農(nóng)村金融排斥程度的主要因素也不盡相同。故而各級政府在制定緩解我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥程度措施時，應(yīng)充考慮各地區(qū)的特征情況，擔(dān)當(dāng)宏觀引領(lǐng)角色，因地制宜制定相關(guān)政策，采取相應(yīng)措施，弱化其金融排斥程度。

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