普惠金融視角下城鄉低收入群體金融服務的“雙度”測度研究

趙予湉，張世林

（江蘇大學，江蘇 鎮江212013）

一、引言

2005年，聯合國提出了普惠金融的概念，城鎮與農村的低收入者和小微企業是關注的重點。我國積極推進普惠金融發展，在《中共中央關于全面深化改革若干重大問題的決定》《推進普惠金融發展規劃（2016～2020年）》中均對普惠金融推動金融體制深化改革、提高金融服務的覆蓋率、可得性和滿意度提出重要指示。本文將通過分析普惠金融服務城鄉低收入群體的現狀，并測度其觸達度、滿意度，提出優化我國普惠金融的建議。

二、普惠金融服務城鄉低收入群體的現狀及影響因素分析

（一）普惠金融現狀

多年來，金融服務機構總被認為是“嫌貧愛富”的。而普惠金融則是向基層、鄉鎮下沉。2020年11月12日，第三屆中國普惠金融創新發展峰會上，國家金融與發展實驗室理事長李揚表示，我國鄉鎮銀行業金融機構覆蓋率達到95.65%，行政村基礎金融服務覆蓋率達到99.2%，全國鄉鎮保險服務覆蓋率達到95.4%。由此可見，近年來我國普惠金融的發展成效顯著。

很多人對普惠金融的認識存在偏差，有的將普惠金融視同“扶貧”，有的認為普惠金融風險太大。這些認識誤區都不利于普惠金融的健康發展。就普惠金融本身來講，產品的設計還存在許多問題，在貸款金額、期限、擔保管理方式方法等方面設計不靈活，缺乏技術創新，利率風險比較高。普惠金融消費者來自不同的地區、有著不同的理念，需求也各不相同，這些產品往往不能滿足他們的需求。此外，社會上還存在利用普惠金融政策進行欺詐的現象，這也是需要整治的。

（二）普惠金融服務城鄉低收入群體的影響因素

普惠金融對城鄉低收入群體的服務效果受到多重因素的影響。

1.各地的具體政策、環境及文化

普惠金融政策在某些區域已經發揮了反貧困的作用，但并不代表該地的模式可以被直接復制，普惠金融的推廣還要考慮各地具體的政策、環境及文化。

2.基礎設施條件

交通、通信越便捷的地方，普惠金融服務的成本越低，金融機構越有可能到這些地方設立分支機構，當地居民越有可能以較低的成本獲得金融服務。

3.信用體系的建設程度

搭建好信用體系就構建了普惠金融建設的基礎。信用信息系統建設能夠有效提高小額貸款的普惠性，評價結果的廣泛應用可以促進農村金融服務的有效供給，擔保品和信貸產品創新將會不斷擴大金融支持覆蓋面。

4.數字技術的運用程度

運用數字普惠金融技術突破了農村金融扶貧服務在時空上的局限性，拓寬了金融精準扶貧的精度和廣度。互聯網金融能在短時間內觸達到最廣泛的客戶群，降低交易成本，有效應對農村地區金融服務基礎設施較差、效率較低、信息不對稱等問題。

調查顯示，低收入人群擁有的銀行卡數量、受教育水平、對金融知識的理解程度都對低收入地區普惠金融的發展產生正向相關的影響。

三、普惠金融服務城鄉低收入群體的“雙度”測度指標體系與模型構建

（一）普惠金融在低收入群體中的觸達度指標體系

普惠金融服務城鄉低收入群體的“雙度”指“觸達度”和“滿意度”。普惠金融“觸達度”指標體系從傳統金融和數字金融兩個層面來構建。參考Sarma和Pais的方法，傳統金融體系使用地理滲透性、金融服務可用性和金融服務使用性三個維度選取指標；數字普惠金融服務分別從覆蓋廣度、使用深度這兩個維度選取相應指標。如表1所示。

表1 普惠金融觸達度指標

類型 維度 指標傳統金融地理滲透性 每平方公里營業網點數每平方公里從業人員數金融服務可用性 涉農貸款占各項貸款余額的比重金融服務使用性存款情況 金融機構各項存款占GDP比重貸款情況 金融機構各項貸款占GDP比重保險情況 保險密度：保險收入/地區常住人口數保險深度：保險收入/GDP數字金融 覆蓋廣度 手機銀行開通數量使用深度 移動支付占比

（二）普惠金融在低收入群體中的觸達度指數構建

1.選用變異系數法確定各指標在城鄉低收入群體對于金融服務觸達度指數中所占的權重：用變異系數衡量各指標取值的差異程度，消除不同指標量綱不同問題，計算各指標的權重

ω

。其中，

V

為變異系數。2.計算觸達度指數中第

i

個指標

η

。

式中，

T

為實際觀測值，MIN

為樣本數據最不利觀測值，MAX

為樣本最有利觀測值。

3.使用反歐幾里得距離公式計算觸達度指數。

則在

n

維向量空間中 點（0，0，0，…，0）表示低收入群體無法獲得任何金融服務，點（

ω

，

ω

，

ω

，…，

ω

）表示城鄉低收入群體容易獲得所有相關金融服務。

（三）普惠金融在低收入群體中的滿意度指標體系

“滿意度”的指標體系選取客戶期望、金融服務質量感知（收入水平提高、消費水平提高、社會保障水平）、價值感知、客戶忠誠為潛變量；各潛變量分別通過總體質量期望、人均收入增長、恩格爾系數、醫療及養老保險標準、客戶對于金融服務經濟性評價及存貸款利率水平、客戶再次購買金融服務及推薦他人購買金融服務的意愿的描述確定顯變量。

（四）普惠金融在低收入群體中的滿意度指數構建

1.普惠金融視角下城鄉低收入群體對于金融服務滿意度的測量采用結構方程模型。城鄉低收入群體對金融服務的滿意度受到多種因素的影響，而這些因素往往不能夠直接測量，且相互之間存在著復雜聯系。結構方程模型可以同時處理多個因子，對于每一個因子進行回歸分析，因子之間不受影響，正好符合金融服務滿意度評價的需要。確定的潛顯變量會存在測量誤差，結構方程可以允許變量含測量誤差。金融服務滿意度評價模型中，不僅潛變量與自身觀測變量間存在關系，各潛變量間也有著一定的聯系，若不能同時考慮，會影響數據分析的精確性，結構方程可以同時處理測量模型與結構模型數據，使估算結果更為精準。

2.結構模型方程式（由結構模型與測量模型組成）

結構模型方程式如下所示：

（1）結構模型

其中，

η

是內生潛變量構成的向量（

m

×1）；

ξ

是外生潛變量構成的向量（

n

×1）；

B

是內生潛變量系數矩陣（

m

×

m

），描述的是內生潛變量間的相互影響關系；

Г

是外生潛變量系數矩陣（

m

×

n

），描述外生潛變量與內生潛變量之間的相互影響關系；

ζ

為殘差向量（

m

×1）。

（2）測量模型

其中，

Y

是內生顯變量構成的向量（

p

×1），是

η

的觀測指標；

X

是外生顯變量構成的向量（

q

×1），是

ξ

的觀測指標；

A

是

q

×

n

載荷矩陣，

A

是

p

×

m

載荷矩陣；

ε

、

ε

為殘差。3

.

變量的選擇

（1）潛變量的選擇

客戶期望、金融服務質量感知（收入水平提高、消費水平提高、社會保障水平）、價值感知、客戶忠誠。

（2）顯變量的確定

客戶期望可由總體質量期望描述；收入水平提高的顯變量通過人均收入增長；消費水平提高通過城鄉低收入群體的恩格爾系數；社會保障水平提高通過醫療、養老保險標準；價值感知是客戶對于金融服務經濟性評價，主要用存貸款利率水平衡量；客戶忠誠的顯變量是客戶再次購買金融服務、推薦他人購買金融服務的意愿，如表2所示。

表2 各潛變量的顯變量一覽表

潛變量 標識符 顯變量 標識符金融客戶期望 ε 總體期望 X生活消費水平 η1城鄉居民收入增長 Y1城鄉居民恩格爾系數 Y2社會保障水平 η2人均醫療保險標準 Y3人均養老保險標準 Y4價值感知 η3存款利率 Y5貸款利率 Y6客戶忠誠 η4再次選擇金融服務的意愿 Y7推薦他人選擇金融服務的意愿 Y8

四、普惠金融服務城鄉低收入群體的“雙度”測度分析

（一）普惠金融在低收入群體中的觸達度測度分析

本文選取2016～2019年中國31個省（自治區、直轄市）普惠金融服務低收入群體的年度數據進行研究，根據原始數據計算各省的普惠金融在城鄉低收入群體中的觸達度指數。研究數據選取于《中國金融年鑒》《中國區域金融運行報告》以及各省金融運行報告。觸達度測算結果如表3所示。

表3 2016～2019年各省（自治區、直轄市）低收入群體普惠金融觸達度指數

注：個別省份缺少數據，采用相鄰年份替代。

省份 年份2016 2017 2018 2019北京 0.298786 0.462488 0.432805 0.298623天津 0.102337 0.126162 0.156576 0.102177河北 0.243816 0.342787 0.441226 0.243808山西 0.131049 0.187875 0.245888 0.130965內蒙古 0.096745 0.134265 0.085993 0.096646遼寧 0.218612 0.290112 0.397340 0.218575吉林 0.094528 0.136652 0.173974 0.094420黑龍江 0.113599 0.146560 0.210348 0.113511上海 0.618148 0.373302 0.258606 0.617811江蘇 0.400279 0.454006 0.405989 0.400294浙江 0.360321 0.459404 0.618725 0.360323安徽 0.125554 0.217390 0.314459 0.125485福建 0.156956 0.213708 0.279146 0.156866江西 0.132313 0.166160 0.251815 0.132236山東 0.318788 0.419405 0.546870 0.318822河南 0.247131 0.214621 0.415717 0.247129湖北 0.184186 0.253214 0.324223 0.184116湖南 0.170980 0.249046 0.333410 0.170939廣東 0.501377 0.782895 0.762178 0.501437廣西 0.114124 0.385404 0.207222 0.114041海南 0.018949 0.029393 0.037567 0.018762重慶 0.104642 0.145948 0.187044 0.104500四川 0.287968 0.387477 0.542634 0.287981貴州 0.090717 0.130904 0.168850 0.090607云南 0.104748 0.141069 0.185876 0.104634西藏 0.000202 0.002012 0.002020 0.002032陜西 0.135730 0.175857 0.160772 0.135647甘肅 0.073179 0.081762 0.143283 0.073054青海 0.007699 0.011159 0.019075 0.007505寧夏 0.013789 0.016331 0.029004 0.013606新疆 0.055023 0.098912 0.093133 0.054874

綜合上述來看，中西部地區的普惠金融在城鄉低收入群體中的觸達度相比于東部較低，中西部地區的普惠金融發展速度增長緩慢。所以，應當在中西部地區增加金融機構網點數量，增加金融產品的供給數量，加大互聯網的普及程度，加快數字金融的推廣，克服中西部交通存在的障礙，降低普惠金融服務成本。

（二）普惠金融在低收入群體中的滿意度測度分析

1.問卷的效度與信度分析

（1）效度檢驗

效度是指有效性，本文中的效度是指調查問卷中所設問題具體測量低收入群體對于普惠金融滿意度的程度，也就是測試所獲取數據的真實程度，本文采用KMO和Bartlett檢驗以及驗證性因子分析進行檢驗。KMO具體檢驗值和對應結果解釋如表4所示。Bartlett球形檢驗時，當檢驗結果小于或等于0.05時，表明可以做因子分析。本文的效度檢驗分析結果如下表4和表5所示。

表4 KMO具體檢驗結果解釋

KMO檢驗值 檢驗結果X＞0.8 數據非常適合做因子分析0.7＜X≤0.8 數據較適合做因子分析0.5≤X≤0.7 數據不太適合做因子分析X＜0.5 數據不適合做因子分析

表5 KMO和Bartlett檢驗值

KMO取樣適切性量數 0.806近似卡方 302.897 Df 28 Sig 0.000

KMO值為0.806，且Bartlett檢驗的結果

p

值為0.000小于0.05，說明數據具有很高的相關性，表明本次調研得到的樣本數據適合做因子分析。

（2）信度檢驗

信度即可靠性，它是指采用相同處理方式方法對同一內容進行分析測量，取得的多次研究結果間的一致程度。本文采用最常用的信度系數法，Chronbach一致性測量，如表6所示。

表6 Chronbach一致性指標檢驗值及其對應解釋

Chronbach’sα值 分析結果解釋X＜0.35 信度低，不可接受0.35≤X≤0.7 信度一般，可接受X＞0.7 信度高

采用SPSS軟件進行信度分析，各項指標的一致性信度由得出的

α

系數度量。各因素數據如表7所示。

表7 各因素數據的Chronbach’sα值

研究變量 項數 α系數金融客戶期望 1 0.811金融服務質量感知 4 0.758價值感知 2 0.728客戶忠誠 2 0.712

α

系數均大于0.7，表明量表具有較高信度水平，問卷內部一致性較高，調查數據具有可靠性。

2.問卷基本信息的描述性統計

調查對象分布于東部、中部、西部各地區，職業涉及學生、農民、個體工商戶、退休工人等等。大多為體力勞動者和打工階層，家庭年收入低。超過一半的被調查者認為自己對普惠金融了解程度一般，表示對普惠金融很了解的人數只占極其小的一部分。樣本較為詳細地反映了被調查者對金融服務各方面的滿意程度。如圖1所示。

圖1 樣本滿意度柱狀圖

該部分通過李克特五分制計量表對調查對象對金融服務的滿意度進行打分，對保險、利率、金融服務、金融機構的滿意度普遍保持在3～3.4之間，處于中上水平。

3.模型假設

本文運用結構方程模型，對客戶期望、價值感知、金融服務質量感知與客戶滿意度之間的關系做出如下假設。

假設1：消費生活水平正向影響客戶期望。

假設2：社會保障水平正向影響客戶期望。

假設3：價值感知正向影響金融客戶期望。

假設4：客戶滿意度正向影響客戶期望。

導入數據，再運用Amos21.0軟件得到標準化路徑系數圖和標準化系數分析表，如圖2和表8所示：

圖2 原假設路徑關系標準化路徑系數圖

表8 原假設路徑關系標準化系數分析表

注：***表示不顯著。

路徑 標準化系數 標準誤 臨界值 P生活消費水平←金融客戶期望 1.000社會保障水平←金融客戶期望 1.138 0.172 6.626 ***價值感知←金融客戶期望 0.648 0.147 4.420 ***客戶忠誠←金融客戶期望 1.271 0.179 7.095 ***y1←生活消費水平 1.000 y2←生活消費水平 0.199 0.156 1.278 0.201 y3←社會保障水平 1.000 y4←社會保障水平 0.876 0.097 9.026 ***y5←價值感知 1.000 y6←價值感知 1.257 0.238 5.284 ***y7←客戶忠誠 1.000 y8←客戶忠誠 0.476 0.128 3.715 ***

模型檢驗結果，CMIN/DF值為1.891，小于3，處于可接受的范圍，IFI、TLI、CFI的值均大于0.9，均處于可接受的范圍，表明修正后的模型擬合度很好。修正后模型的擬合優度指標如表9所示。

表9 修正后模型的擬合優度指標

指標 接受范圍 檢驗結果 是否匹配CMIN/DF ＜3 1.891 是RMSEA ＜0.1 0.094 是IFI ＞0.9 0.952 是CFI ＞0.9 0.950 是TLI ＞0.9 0.913 是

五、結論與對策建議

（一）政府層面

政府應明確普惠金融的標準，不能將普惠金融同商業金融混淆，也不能將普惠金融視同扶貧。先試點再推廣，邊實踐，邊總結，點面結合，根據各地的經濟、文化、生態環境制定相應的金融政策。注重東西部協調發展，加快西部金融建設，完善相應的交通與硬件設施。完善網絡建設、完善抵押擔保體系，推動金融服務向城鄉下沉、拓寬涉融資渠道、提升城鄉保險綜合保障水平。加大對中西部地區金融服務的推廣的同時做好普惠金融風險防范。

（二）機構層面

國有銀行作為率先啟動普惠金融戰略的銀行，應當進一步加強金融科技與傳統金融的結合。商業銀行應當持續做好普惠金融宣傳工作，讓更多人知道、了解普惠金融；各金融機構應當加強相關數據科技的創新，擴大普惠性貸款的普及度；完善城鄉居民授信檔案建設，為低收入群體提供與其信用相符合的授信額度；合理運用硬件和軟件，破解因交通引起的難觸達的問題。提升金融服務工作人員的專業素養，規范其行為用語，提高服務質量，以進一步提升居民對金融服務的滿意度。做好網點建設，擴大服務范圍，線上線下共同提升普惠金融觸達度。

（三）個體層面

居民個人應主動接受普惠金融和數字經濟知識，主動融入普惠金融的發展，努力提高自身金融素養以改善家庭經濟狀況，為國家普惠金融的發展提出自己的寶貴意見。