我國普惠金融發展的地區差異及其影響因素

劉軍弟，張亞新

(西北農林科技大學 經濟管理學院，陜西 楊凌 712100)

2005年，普惠金融概念一經提出就引起了社會各界的廣泛關注。雖然我國接觸到普惠金融的時間較晚，但是卻不遺余力地推動其發展。2013年，中共中央提出要大力推進普惠金融的發展，標志著我國的經濟發展出現了新氣象；2016年，在我國杭州舉辦了G20峰會，進一步推動了普惠金融的發展。之后三年，我國參加了GPFI并作為領導者參與其中。相信未來我國普惠金融將會更加穩固地向前發展。

一、文獻綜述

國內在關于普惠金融的研究現狀方面：邢樂成等[1](2019)對普惠金融研究現狀進行了初步梳理。從橫向看，主要解釋了普惠金融對小微企業融資問題的幫助；從縱向看，研究了普惠金融理論隨時間的演進過程。在普惠金融發展指數的衡量方面：王婧和胡國暉[2](2013)從金融服務的使用范圍和現狀兩個維度確定普惠金融發展指數，并利用變異系數法確定指標權重。徐敏[3](2013)從金融服務可獲得性、使用情況、使用質量三個維度衡量了農村地區普惠金融服務水平和質量，并利用主成分分析法確定各指標的權重，以計算普惠金融指數。伍旭川等[4](2014)主要從服務質量方面來研究普惠金融，并計算了影響服務質量的指數。王國紅[5](2015)對普惠金融指標體系的研究是從滲透率、可獲性、使用率和服務質量四個維度展開的。許桂紅等[6](2015)利用主成分分析法研究了我國各省區的普惠金融發展狀況。在普惠金融的影響因素方面：唐文婷等[7](2018)研究了政府方面對普惠金融的影響，通過加強農村金融基礎設施建設、完善金融監管制度等政策積極引導農村普惠金融更好地發展，更好地保護農村消費者權益。張勛等[8](2019)研究了近年來互聯網發展和數字經濟所推動的中國數字金融對普惠金融發展帶來的積極影響。

國外對普惠金融也有較多研究。從普惠金融概念來講，Corrado等[9](2017)提到普惠金融重點是向小微企業、農民等弱勢群體提供其負擔得起的金融產品，并為人們提供更多的經濟機會，從而推動經濟走上可持續發展軌道。從影響普惠金融發展的因素來看：Park等[10](2015)研究認為，良好的監管機制和健全的金融制度能夠顯著促進普惠金融的發展。Aisaiti等[11](2019)考察了農村居民對普惠金融知識、對融資收益和融資風險等問題的了解程度對普惠金融發展的影響。此外，將社會企業嵌入性和數字金融融入概念模型，進一步研究其如何影響普惠金融的發展。從普惠金融對經濟發展的作用來看：Liu等[12](2018)提到中國的扶貧工作取得較大成效，而普惠金融在其中發揮著重要的作用。Han等[13](2019)利用VEP模型實證分析了普惠金融對消除農戶貧困的影響。

可見，當前國內外關于普惠金融問題的研究取得了較大程度的進展。在構建普惠金融指數時，許多學者沒有考慮到權重差異，對各個指標賦予相等權重，而主成分分析法修正了這一缺陷。故出于對權重問題的考慮，本文采用主成分分析法對普惠金融指標體系進行研究。本文在選擇普惠金融的測量指標體系時考慮到指標的權重問題，故采用主成分分析法。根據上述文獻，普惠金融及其體系的建立拓寬了傳統的金融系統服務范圍，對弱勢群體和小微企業產生了較大的積極影響。

二、數據選擇

本文運用主成分分析法建立普惠金融指標體系。主成分分析法是多元分析，通過對選取的多個具有相關性的變量降維重新組合無相關關系的幾個綜合變量，并盡可能多地反映原變量的信息。運用主成分分析法不僅可以減少指標數量和計算壓力，還可以消除指標之間的冗余[14]。

普惠金融服務于普惠群體，涉及多種金融服務與金融產品。一直以來，許多金融學家致力于研究普惠金融指標的選取。目前絕大多數文獻采用Mandira Sarma[15](2008)提出的IFI指數來測算我國普惠金融發展水平，且普遍從供給和需求兩個維度選取指標。本文參考前人的研究經驗，并與我國金融業的發展程度相結合，考慮到數據的可獲得性，充分結合我國城鄉二元經濟結構構建指標體系。

本文共選取11個指標：供給維度主要通過金融從業人數(萬人擁有)、金融從業人數(萬km2擁有)、金融機構數(萬人擁有)、金融機構數(萬km2擁有)來考察；需求維度主要通過保險保費收入、保險賠付支出、醫療保險人數、城鎮職工養老保險人數、城鄉職工養老保險人數、貸款余額、存款余額等方面考察。各指標來源于《2018年中國統計年鑒》和2018年中國人民銀行年度報告。

三、實證分析

1. 數據標準化處理

本文選擇的11個指標均對普惠金融發展有正向影響，且數值越大說明其對普惠金融發展的貢獻程度越高。利用SPSS軟件對數據進行標準化處理，消除數據量綱的影響，以增加數據之間的可比性，處理之后各數據均值為0，標準差為1。

2. 變量相關性判定

對各變量進行相關性判定，結果如表1所示。

表1 KMO檢驗與Bartlett球形檢驗結果

由表1可知，KMO的值為0.739，在0.7與0.8之間，故可以采用主成分分析法。在Bartlett球形檢驗之后，得出近似卡方值為440.028，且Sig值小于0.05，說明數據可以用主成分分析法處理，結果有效。

3. 確定公因子個數

運用主成分分析法時，需要使計算得出的方差貢獻率的特征值大于1，同時所選取的因子總貢獻程度要超過80%。檢測各因子解釋的總方差結果發現，初始特征值大于1的公因子個數有3個，并且其累積占比為88.812%，效果較為良好。具體結果如表2所示，成分特征碎石檢驗結果如圖1所示。

表2 各因子解釋的總方差 %

圖1 碎石檢驗結果

由圖1可知，從斜率上看，前兩個因子較為陡峭，而之后斜率小于1，比較平穩。故可以選擇前3個因子進行分析。

4. 因子分析

表3為旋轉成分矩陣，可以發現：

(1) 因子1中，城鎮職工養老保險人數、貸款余額、保險賠付支出、存款余額、保險保費收入、醫療保險人數這6個變量數值較大，占較大比重。這6個變量主要體現的是該地區保險業的發展程度及居民的信貸狀況。

(2) 因子2中，單位面積金融從業人員數、單位面積金融機構數、萬人擁有金融從業人員數這3個變量占較大比重，其主要反映了地區的金融業發展水平。

(3) 因子3中，萬人擁有金融機構數、城鄉職工養老保險人數這兩個變量占較大比重。前者反映金融業發展水平，后者反映社會保障程度。

5. 建立主成分表達式

表4為因子得分系數矩陣，依據其結果得到主成分表達式如式(1)～(3)所示。

表3 旋轉成分矩陣

表4 因子得分系數矩陣

F1=-0.016X1-0.133X2+0.136X3-0.057X4+

0.178X5+0.154X6+0.114X7+0.246X8-

0.002X9+0.224X10+0.190X11

(1)

F2=0.266X1+0.568X2-0.186X3+0.399X4-

0.022X5+0.057X6+0.010X7-0.184X8+

0.153X9-0.088X10+0.004X11

(2)

F3=0.048X1-0.452X2+0.677X3-0.169X4+

0.034X5-0.095X6-0.250X7+0.238X8-

0.557X9+0.214X10+0.122X11

(3)

依據主成分表達式里的F1、F2、F3可以計算出普惠金融綜合指數。按照其方差百分比來加權計算，通過在各因子解釋的總方差中提取平方和載入的方差占比，可得因子1、2、3的方差占比分別為50.440、32.854、5.517。因此，F1、F2、F3的占比分別為57%、37%、6%，故其計算公式中可以表示為

F=0.57F1+0.37F2+0.06F3

(4)

據此計算出31省市的綜合指數，結果如圖2所示。

圖2 各省、市、自治區普惠金融綜合發展指數

從因子1的角度來看：廣東和江浙地區的數值最高，表明該地區金融和保險業發展較快，保險覆蓋率和信貸實力較高，主要原因在于這些地區金融機構和從業人員密度較大，資金流量較高；而寧夏、西藏、青海這些西部地區密度則比較低，主要是因為這些地區較偏遠，居民資金流動較少，保險產業不成熟。

從因子2的角度來看：數值比較高的是上海、北京、天津地區，主要是由于這幾個城市作為國際化大都市金融產業發展良好，金融機構較密集，金融從業人員較多；而寧夏、新疆地區數值較低，主要是由于該地區地域廣袤，因此金融機構較分散。

從因子3的角度來看：比較高的是天津、北京和浙江地區，因為這些地區金融硬件水平比較高，金融機構數量較多；上海的數值較低是由于該地區人口密度太大，從而導致萬人擁有的金融機構數降低；青海和西藏由于人口稀少，萬人擁有金融機構數較高，故該地區的因子3數值比因子2高得多。

普惠金融綜合發展指數用來反映某一省市綜合的普惠金融發展狀況。由實證分析可知，廣東地區普惠金融指數最高，這是由于廣州和深圳兩大城市是我國的現代化大都市和國際創新城市，優越的地理位置、政策支持以及先進的發展理念使其金融發展較快。這些地區發揮了良好的模范帶頭作用，其他地區可以結合自身特點借鑒廣州地區的先進經驗，以推動我國普惠金融整體的又好又快發展。

四、金融普惠性的區域差異及影響因素

1. 模型設定與檢驗

根據以上實證分析，得出了我國各地區的普惠金融綜合發展指數，但影響普惠金融發展的因素依舊有待研究。影響普惠金融發展程度的因素較多，主要包括經濟、社會以及人為因素等。因此，本文從區域差異的角度出發引入虛擬變量，采用回歸分析模型從經濟、社會和人文因素角度研究其對普惠金融的影響。模型中將普惠金融發展綜合指數IFI設為因變量，利用SPSS軟件進行回歸分析，并利用多元線性回歸方法檢驗這些因素對普惠金融綜合發展指數的影響程度。

在這部分中，因變量為普惠金融發展指數。利用SPSS軟件建立多元回歸模型，使用多元線性回歸來檢驗各因素如何對IFI產生影響。其中城鄉居民人均收入(RJSR)、財政支出規模(CZZC)、城鎮化率(CZH)、網民普及率(HLW)、失業率(SYL)、大專以上學歷人數(GDJY)、金融相關率(JRL)為自變量。因變量為普惠金融綜合指數IFI，由此建立的計量經濟模型為

IFI=α0+α1RJSR+α2CZZC+α3CZH+α4HLW+

α5SYL+α6GDJY+α7JRL+α8D1+α9D2+

α10D3+δ

(5)

式中：D1、D2、D3為虛擬變量；α1～α10為各變量的系數；δ為殘差項。

由于指標數量眾多，先檢測各指標間的多重共線性，存在多重共線性的條件是VIF>10，否則即不存在。檢驗結果如表5所示。

表5 VIF檢驗結果

數據來源：SPSS計算所得。

城鄉居民人均收入、財政支出規模和金融相關率之間存在多重共線性問題，回歸方程為

IFI=-1.339+0.102D1+0.066D2-0.028D3+0.000 020 68RJSR+0.000 011 08CZZC+(-3.676)(0.697)(0.528)(-0.216) (2.357) (2.227)

0.083CZH-0.174HLW-6.914GDJW+0.000 069 14JRL+0.114SYL+δ

(0.120) (-0.243) (-1.305) (1.859) (2.488)

(6)

R2=0.966 調整后R2=0.948F=54.045 DW=2.236

括號內為t檢驗值。從回歸方程的測試結果可以看出，R2為0.966，方程擬合效果較好。同時，F檢驗順利通過，DW檢驗結果表明方程不存在自相關問題，但沒有通過t檢驗。綜上，還需要處理多重共線性問題。采用逐步回歸方法來消除多重共線性問題，經過測試將原始測量模型改為式(7)，以保證最佳的擬合優度R2，使指標均可通過t檢驗，得到最終結果如表6所示。

IFI=α1GDJY+α2RJSR+α3CZZC+

α4JRL+δ

(7)

表6 最終實證結果

最終回歸方程的形式為

Y=-1.647 000 00+0.000 062 82GDJY+

0.000 024 54RJSR+0.000 062 82CZZC+

4.720 000 00JRL

(8)

2. 模型系數的經濟解釋

實證結果發現，大專以上學歷人數、城鄉居民人均收入、財政支出規模、金融相關率的系數顯著。大專以上學歷人數對應的系數為正，說明居民受教育程度與普惠金融指數存在顯著的正相關關系。一般來說，居民受教育程度和金融需求呈正相關關系，因為接受過良好教育的人更容易接受新型金融服務[16]。城鄉居民人均收入系數為正，說明城鄉居民人均收入水平越高，普惠金融發展得越好。隨著收入水平的提高，人們會增加儲蓄、投資、保險等方面的需求，加快金融機構的發展；另外消費也會增加，這會刺激產出的增加，如此便進入良性循環狀態[17]。財政支出水平系數為正，表明普惠金融的發展和財政支出水平呈正相關關系。研究表明，經濟發展速度與財政投入呈正相關關系，經濟發展較快的地區財政支出也較高[18]。金融相關率對普惠金融也具有正向影響。金融業發達程度與公眾的財務意識正相關，較發達地區金融機構分布比較密集，居民接觸和使用先進的金融產品的機會較多，故這些地區金融相關率較高，金融業發展良好[19]。

基于以上分析，普惠金融受到多方面的影響，如經濟、社會、人文等。要促進我國普惠金融發展，就要提高居民受教育水平，提高居民人均收入，加大財政支出力度，提高金融相關率。

五、促進普惠金融發展的政策建議

1. 提升國民教育水平，提高受教育比例

提高國民的受教育水平，可使國民對知識的接受能力得到提升，政府可以更好地推行各項金融惠民政策。政府應保障九年義務教育政策的實施，確保國民可以在條件允許的情況下接受更高的教育；對貧困地區成績優異學生提供一定資助，使其擁有接受教育的機會，鼓勵家庭貧困的學生利用大學生貸款政策。除此之外，由于各省的教育水平存在差異，高等院校分布不均，國家可以多支持建設優秀高等院校，大力發展高等教育，從而提高國民素質[20]。

2. 統籌城鄉發展，提高居民收入

統籌城鄉發展是科學發展觀的核心和重點。要加強農村地區工業化建設，利用政策支持培育農村龍頭企業，促進農村產業結構發展，利用工業帶動農業的發展，開展農場等經營模式[21]。此外，政府可以通過減輕農民的稅負和增加政策補貼來間接增加農民收入，在農村地區利用當地優勢適當發展旅游業等，從而達到統籌城鄉發展、提高居民收入的目的。

3. 加大財政支出力度，加強基礎設施建設

應加大財政支出力度，加強道路軌道交通等基礎設施的建設，特別是要加強中西部普惠金融發展比較落后地區的基礎設施建設。對于偏遠地區，通過道路建設架起該地區與外界的橋梁，使金融服務能夠輕松進出。基建行業的發展也可以帶動生產力，給當地更多的人帶來工作機會。同時要繼續加大大城市基礎設施建設力度，使其起到模范帶頭作用。

4. 完善金融機構自身建設，擴大金融覆蓋面

要促進金融工具多樣化，銀行業可以通過拓展多種存貸款業務來吸引客戶，運用互聯網技術拓寬供給服務渠道，發展手機銀行和網上銀行等業務，推動中西部金融發展較為落后地區的地方性銀行建設[22]。另外，銀行業也要和其他金融機構配合好，共謀發展之路。要加大保險、證券業等其他金融機構的自主創新力度，在風險可控的前提下進行業務拓展、產品創新，以更好地滿足低收入群體和小微企業的需求。