劉軍弟，張亞新

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

2005年，普惠金融概念一經(jīng)提出就引起了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。雖然我國(guó)接觸到普惠金融的時(shí)間較晚，但是卻不遺余力地推動(dòng)其發(fā)展。2013年，中共中央提出要大力推進(jìn)普惠金融的發(fā)展，標(biāo)志著我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)了新氣象；2016年，在我國(guó)杭州舉辦了G20峰會(huì)，進(jìn)一步推動(dòng)了普惠金融的發(fā)展。之后三年，我國(guó)參加了GPFI并作為領(lǐng)導(dǎo)者參與其中。相信未來我國(guó)普惠金融將會(huì)更加穩(wěn)固地向前發(fā)展。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)在關(guān)于普惠金融的研究現(xiàn)狀方面：邢樂成等[1](2019)對(duì)普惠金融研究現(xiàn)狀進(jìn)行了初步梳理。從橫向看，主要解釋了普惠金融對(duì)小微企業(yè)融資問題的幫助；從縱向看，研究了普惠金融理論隨時(shí)間的演進(jìn)過程。在普惠金融發(fā)展指數(shù)的衡量方面：王婧和胡國(guó)暉[2](2013)從金融服務(wù)的使用范圍和現(xiàn)狀兩個(gè)維度確定普惠金融發(fā)展指數(shù)，并利用變異系數(shù)法確定指標(biāo)權(quán)重。徐敏[3](2013)從金融服務(wù)可獲得性、使用情況、使用質(zhì)量三個(gè)維度衡量了農(nóng)村地區(qū)普惠金融服務(wù)水平和質(zhì)量，并利用主成分分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重，以計(jì)算普惠金融指數(shù)。伍旭川等[4](2014)主要從服務(wù)質(zhì)量方面來研究普惠金融，并計(jì)算了影響服務(wù)質(zhì)量的指數(shù)。王國(guó)紅[5](2015)對(duì)普惠金融指標(biāo)體系的研究是從滲透率、可獲性、使用率和服務(wù)質(zhì)量四個(gè)維度展開的。許桂紅等[6](2015)利用主成分分析法研究了我國(guó)各省區(qū)的普惠金融發(fā)展?fàn)顩r。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(duì)普惠金融的影響，通過加強(qiáng)農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、完善金融監(jiān)管制度等政策積極引導(dǎo)農(nóng)村普惠金融更好地發(fā)展，更好地保護(hù)農(nóng)村消費(fèi)者權(quán)益。張勛等[8](2019)研究了近年來互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)所推動(dòng)的中國(guó)數(shù)字金融對(duì)普惠金融發(fā)展帶來的積極影響。

國(guó)外對(duì)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(diǎn)是向小微企業(yè)、農(nóng)民等弱勢(shì)群體提供其負(fù)擔(dān)得起的金融產(chǎn)品，并為人們提供更多的經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)走上可持續(xù)發(fā)展軌道。從影響普惠金融發(fā)展的因素來看：Park等[10](2015)研究認(rèn)為，良好的監(jiān)管機(jī)制和健全的金融制度能夠顯著促進(jìn)普惠金融的發(fā)展。Aisaiti等[11](2019)考察了農(nóng)村居民對(duì)普惠金融知識(shí)、對(duì)融資收益和融資風(fēng)險(xiǎn)等問題的了解程度對(duì)普惠金融發(fā)展的影響。此外，將社會(huì)企業(yè)嵌入性和數(shù)字金融融入概念模型，進(jìn)一步研究其如何影響普惠金融的發(fā)展。從普惠金融對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用來看：Liu等[12](2018)提到中國(guó)的扶貧工作取得較大成效，而普惠金融在其中發(fā)揮著重要的作用。Han等[13](2019)利用VEP模型實(shí)證分析了普惠金融對(duì)消除農(nóng)戶貧困的影響。

可見，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外關(guān)于普惠金融問題的研究取得了較大程度的進(jìn)展。在構(gòu)建普惠金融指數(shù)時(shí)，許多學(xué)者沒有考慮到權(quán)重差異，對(duì)各個(gè)指標(biāo)賦予相等權(quán)重，而主成分分析法修正了這一缺陷。故出于對(duì)權(quán)重問題的考慮，本文采用主成分分析法對(duì)普惠金融指標(biāo)體系進(jìn)行研究。本文在選擇普惠金融的測(cè)量指標(biāo)體系時(shí)考慮到指標(biāo)的權(quán)重問題，故采用主成分分析法。根據(jù)上述文獻(xiàn)，普惠金融及其體系的建立拓寬了傳統(tǒng)的金融系統(tǒng)服務(wù)范圍，對(duì)弱勢(shì)群體和小微企業(yè)產(chǎn)生了較大的積極影響。

二、數(shù)據(jù)選擇

本文運(yùn)用主成分分析法建立普惠金融指標(biāo)體系。主成分分析法是多元分析，通過對(duì)選取的多個(gè)具有相關(guān)性的變量降維重新組合無相關(guān)關(guān)系的幾個(gè)綜合變量，并盡可能多地反映原變量的信息。運(yùn)用主成分分析法不僅可以減少指標(biāo)數(shù)量和計(jì)算壓力，還可以消除指標(biāo)之間的冗余[14]。

普惠金融服務(wù)于普惠群體，涉及多種金融服務(wù)與金融產(chǎn)品。一直以來，許多金融學(xué)家致力于研究普惠金融指標(biāo)的選取。目前絕大多數(shù)文獻(xiàn)采用Mandira Sarma[15](2008)提出的IFI指數(shù)來測(cè)算我國(guó)普惠金融發(fā)展水平，且普遍從供給和需求兩個(gè)維度選取指標(biāo)。本文參考前人的研究經(jīng)驗(yàn)，并與我國(guó)金融業(yè)的發(fā)展程度相結(jié)合，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，充分結(jié)合我國(guó)城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)構(gòu)建指標(biāo)體系。

本文共選取11個(gè)指標(biāo)：供給維度主要通過金融從業(yè)人數(shù)(萬人擁有)、金融從業(yè)人數(shù)(萬km2擁有)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)(萬人擁有)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)(萬km2擁有)來考察；需求維度主要通過保險(xiǎn)保費(fèi)收入、保險(xiǎn)賠付支出、醫(yī)療保險(xiǎn)人數(shù)、城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)人數(shù)、城鄉(xiāng)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)人數(shù)、貸款余額、存款余額等方面考察。各指標(biāo)來源于《2018年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和2018年中國(guó)人民銀行年度報(bào)告。

三、實(shí)證分析

1. 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

本文選擇的11個(gè)指標(biāo)均對(duì)普惠金融發(fā)展有正向影響，且數(shù)值越大說明其對(duì)普惠金融發(fā)展的貢獻(xiàn)程度越高。利用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除數(shù)據(jù)量綱的影響，以增加數(shù)據(jù)之間的可比性，處理之后各數(shù)據(jù)均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。

2. 變量相關(guān)性判定

對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)性判定，結(jié)果如表1所示。

表1 KMO檢驗(yàn)與Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)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(yàn)之后，得出近似卡方值為440.028，且Sig值小于0.05，說明數(shù)據(jù)可以用主成分分析法處理，結(jié)果有效。

3. 確定公因子個(gè)數(shù)

運(yùn)用主成分分析法時(shí)，需要使計(jì)算得出的方差貢獻(xiàn)率的特征值大于1，同時(shí)所選取的因子總貢獻(xiàn)程度要超過80%。檢測(cè)各因子解釋的總方差結(jié)果發(fā)現(xiàn)，初始特征值大于1的公因子個(gè)數(shù)有3個(gè)，并且其累積占比為88.812%，效果較為良好。具體結(jié)果如表2所示，成分特征碎石檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

表2 各因子解釋的總方差 %

圖1 碎石檢驗(yàn)結(jié)果

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

4. 因子分析

表3為旋轉(zhuǎn)成分矩陣，可以發(fā)現(xiàn)：

(1) 因子1中，城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)人數(shù)、貸款余額、保險(xiǎn)賠付支出、存款余額、保險(xiǎn)保費(fèi)收入、醫(yī)療保險(xiǎn)人數(shù)這6個(gè)變量數(shù)值較大，占較大比重。這6個(gè)變量主要體現(xiàn)的是該地區(qū)保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展程度及居民的信貸狀況。

(2) 因子2中，單位面積金融從業(yè)人員數(shù)、單位面積金融機(jī)構(gòu)數(shù)、萬人擁有金融從業(yè)人員數(shù)這3個(gè)變量占較大比重，其主要反映了地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展水平。

(3) 因子3中，萬人擁有金融機(jī)構(gòu)數(shù)、城鄉(xiāng)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)人數(shù)這兩個(gè)變量占較大比重。前者反映金融業(yè)發(fā)展水平，后者反映社會(huì)保障程度。

5. 建立主成分表達(dá)式

表4為因子得分系數(shù)矩陣，依據(jù)其結(jié)果得到主成分表達(dá)式如式(1)～(3)所示。

表3 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

表4 因子得分系數(shù)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(jù)主成分表達(dá)式里的F1、F2、F3可以計(jì)算出普惠金融綜合指數(shù)。按照其方差百分比來加權(quán)計(jì)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，F(xiàn)1、F2、F3的占比分別為57%、37%、6%，故其計(jì)算公式中可以表示為

F=0.57F1+0.37F2+0.06F3

(4)

據(jù)此計(jì)算出31省市的綜合指數(shù)，結(jié)果如圖2所示。

圖2 各省、市、自治區(qū)普惠金融綜合發(fā)展指數(shù)

從因子1的角度來看：廣東和江浙地區(qū)的數(shù)值最高，表明該地區(qū)金融和保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展較快，保險(xiǎn)覆蓋率和信貸實(shí)力較高，主要原因在于這些地區(qū)金融機(jī)構(gòu)和從業(yè)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(qū)密度則比較低，主要是因?yàn)檫@些地區(qū)較偏遠(yuǎn)，居民資金流動(dòng)較少，保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)不成熟。

從因子2的角度來看：數(shù)值比較高的是上海、北京、天津地區(qū)，主要是由于這幾個(gè)城市作為國(guó)際化大都市金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展良好，金融機(jī)構(gòu)較密集，金融從業(yè)人員較多；而寧夏、新疆地區(qū)數(shù)值較低，主要是由于該地區(qū)地域廣袤，因此金融機(jī)構(gòu)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(qū)，因?yàn)檫@些地區(qū)金融硬件水平比較高，金融機(jī)構(gòu)數(shù)量較多；上海的數(shù)值較低是由于該地區(qū)人口密度太大，從而導(dǎo)致萬人擁有的金融機(jī)構(gòu)數(shù)降低；青海和西藏由于人口稀少，萬人擁有金融機(jī)構(gòu)數(shù)較高，故該地區(qū)的因子3數(shù)值比因子2高得多。

普惠金融綜合發(fā)展指數(shù)用來反映某一省市綜合的普惠金融發(fā)展?fàn)顩r。由實(shí)證分析可知，廣東地區(qū)普惠金融指數(shù)最高，這是由于廣州和深圳兩大城市是我國(guó)的現(xiàn)代化大都市和國(guó)際創(chuàng)新城市，優(yōu)越的地理位置、政策支持以及先進(jìn)的發(fā)展理念使其金融發(fā)展較快。這些地區(qū)發(fā)揮了良好的模范帶頭作用，其他地區(qū)可以結(jié)合自身特點(diǎn)借鑒廣州地區(qū)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，以推動(dòng)我國(guó)普惠金融整體的又好又快發(fā)展。

四、金融普惠性的區(qū)域差異及影響因素

1. 模型設(shè)定與檢驗(yàn)

根據(jù)以上實(shí)證分析，得出了我國(guó)各地區(qū)的普惠金融綜合發(fā)展指數(shù)，但影響普惠金融發(fā)展的因素依舊有待研究。影響普惠金融發(fā)展程度的因素較多，主要包括經(jīng)濟(jì)、社會(huì)以及人為因素等。因此，本文從區(qū)域差異的角度出發(fā)引入虛擬變量，采用回歸分析模型從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和人文因素角度研究其對(duì)普惠金融的影響。模型中將普惠金融發(fā)展綜合指數(shù)IFI設(shè)為因變量，利用SPSS軟件進(jìn)行回歸分析，并利用多元線性回歸方法檢驗(yàn)這些因素對(duì)普惠金融綜合發(fā)展指數(shù)的影響程度。

在這部分中，因變量為普惠金融發(fā)展指數(shù)。利用SPSS軟件建立多元回歸模型，使用多元線性回歸來檢驗(yàn)各因素如何對(duì)IFI產(chǎn)生影響。其中城鄉(xiāng)居民人均收入(RJSR)、財(cái)政支出規(guī)模(CZZC)、城鎮(zhèn)化率(CZH)、網(wǎng)民普及率(HLW)、失業(yè)率(SYL)、大專以上學(xué)歷人數(shù)(GDJY)、金融相關(guān)率(JRL)為自變量。因變量為普惠金融綜合指數(shù)IFI，由此建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(shù)；δ為殘差項(xiàng)。

由于指標(biāo)數(shù)量眾多，先檢測(cè)各指標(biāo)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(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 VIF檢驗(yàn)結(jié)果

數(shù)據(jù)來源：SPSS計(jì)算所得。

城鄉(xiāng)居民人均收入、財(cái)政支出規(guī)模和金融相關(guān)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(diào)整后R2=0.948F=54.045 DW=2.236

括號(hào)內(nèi)為t檢驗(yàn)值。從回歸方程的測(cè)試結(jié)果可以看出，R2為0.966，方程擬合效果較好。同時(shí)，F(xiàn)檢驗(yàn)順利通過，DW檢驗(yàn)結(jié)果表明方程不存在自相關(guān)問題，但沒有通過t檢驗(yàn)。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(jīng)過測(cè)試將原始測(cè)量模型改為式(7)，以保證最佳的擬合優(yōu)度R2，使指標(biāo)均可通過t檢驗(yàn)，得到最終結(jié)果如表6所示。

IFI=α1GDJY+α2RJSR+α3CZZC+

α4JRL+δ

(7)

表6 最終實(shí)證結(jié)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(shù)的經(jīng)濟(jì)解釋

實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，大專以上學(xué)歷人數(shù)、城鄉(xiāng)居民人均收入、財(cái)政支出規(guī)模、金融相關(guān)率的系數(shù)顯著。大專以上學(xué)歷人數(shù)對(duì)應(yīng)的系數(shù)為正，說明居民受教育程度與普惠金融指數(shù)存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。一般來說，居民受教育程度和金融需求呈正相關(guān)關(guān)系，因?yàn)榻邮苓^良好教育的人更容易接受新型金融服務(wù)[16]。城鄉(xiāng)居民人均收入系數(shù)為正，說明城鄉(xiāng)居民人均收入水平越高，普惠金融發(fā)展得越好。隨著收入水平的提高，人們會(huì)增加儲(chǔ)蓄、投資、保險(xiǎn)等方面的需求，加快金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展；另外消費(fèi)也會(huì)增加，這會(huì)刺激產(chǎn)出的增加，如此便進(jìn)入良性循環(huán)狀態(tài)[17]。財(cái)政支出水平系數(shù)為正，表明普惠金融的發(fā)展和財(cái)政支出水平呈正相關(guān)關(guān)系。研究表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度與財(cái)政投入呈正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的地區(qū)財(cái)政支出也較高[18]。金融相關(guān)率對(duì)普惠金融也具有正向影響。金融業(yè)發(fā)達(dá)程度與公眾的財(cái)務(wù)意識(shí)正相關(guān)，較發(fā)達(dá)地區(qū)金融機(jī)構(gòu)分布比較密集，居民接觸和使用先進(jìn)的金融產(chǎn)品的機(jī)會(huì)較多，故這些地區(qū)金融相關(guān)率較高，金融業(yè)發(fā)展良好[19]。

基于以上分析，普惠金融受到多方面的影響，如經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、人文等。要促進(jìn)我國(guó)普惠金融發(fā)展，就要提高居民受教育水平，提高居民人均收入，加大財(cái)政支出力度，提高金融相關(guān)率。

五、促進(jìn)普惠金融發(fā)展的政策建議

1. 提升國(guó)民教育水平，提高受教育比例

提高國(guó)民的受教育水平，可使國(guó)民對(duì)知識(shí)的接受能力得到提升，政府可以更好地推行各項(xiàng)金融惠民政策。政府應(yīng)保障九年義務(wù)教育政策的實(shí)施，確保國(guó)民可以在條件允許的情況下接受更高的教育；對(duì)貧困地區(qū)成績(jī)優(yōu)異學(xué)生提供一定資助，使其擁有接受教育的機(jī)會(huì)，鼓勵(lì)家庭貧困的學(xué)生利用大學(xué)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(guó)家可以多支持建設(shè)優(yōu)秀高等院校，大力發(fā)展高等教育，從而提高國(guó)民素質(zhì)[20]。

2. 統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展，提高居民收入

統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展是科學(xué)發(fā)展觀的核心和重點(diǎn)。要加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)工業(yè)化建設(shè)，利用政策支持培育農(nóng)村龍頭企業(yè)，促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展，利用工業(yè)帶動(dòng)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，開展農(nóng)場(chǎng)等經(jīng)營(yíng)模式[21]。此外，政府可以通過減輕農(nóng)民的稅負(fù)和增加政策補(bǔ)貼來間接增加農(nóng)民收入，在農(nóng)村地區(qū)利用當(dāng)?shù)貎?yōu)勢(shì)適當(dāng)發(fā)展旅游業(yè)等，從而達(dá)到統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展、提高居民收入的目的。

3. 加大財(cái)政支出力度，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

應(yīng)加大財(cái)政支出力度，加強(qiáng)道路軌道交通等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，特別是要加強(qiáng)中西部普惠金融發(fā)展比較落后地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。對(duì)于偏遠(yuǎn)地區(qū)，通過道路建設(shè)架起該地區(qū)與外界的橋梁，使金融服務(wù)能夠輕松進(jìn)出?；ㄐ袠I(yè)的發(fā)展也可以帶動(dòng)生產(chǎn)力，給當(dāng)?shù)馗嗟娜藥砉ぷ鳈C(jī)會(huì)。同時(shí)要繼續(xù)加大大城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，使其起到模范帶頭作用。

4. 完善金融機(jī)構(gòu)自身建設(shè)，擴(kuò)大金融覆蓋面

要促進(jìn)金融工具多樣化，銀行業(yè)可以通過拓展多種存貸款業(yè)務(wù)來吸引客戶，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)拓寬供給服務(wù)渠道，發(fā)展手機(jī)銀行和網(wǎng)上銀行等業(yè)務(wù)，推動(dòng)中西部金融發(fā)展較為落后地區(qū)的地方性銀行建設(shè)[22]。另外，銀行業(yè)也要和其他金融機(jī)構(gòu)配合好，共謀發(fā)展之路。要加大保險(xiǎn)、證券業(yè)等其他金融機(jī)構(gòu)的自主創(chuàng)新力度，在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下進(jìn)行業(yè)務(wù)拓展、產(chǎn)品創(chuàng)新，以更好地滿足低收入群體和小微企業(yè)的需求。