區(qū)域發(fā)展不平衡視角下廣西農(nóng)村金融排斥指標(biāo)體系構(gòu)建研究

戴 鵬

（廣西外國語學(xué)院 金融系，南寧 530000）

一、問題的提出

黨的十九大報(bào)告指出，目前我國社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。而區(qū)域間的不平衡發(fā)展是目前亟待解決的問題之一。廣西是西部省份，其社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度與東部沿海地區(qū)相比較為緩慢，而且區(qū)內(nèi)各地發(fā)展是不平衡的，各經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平同樣也是不平衡的，這也使得廣西各地區(qū)農(nóng)村金融的發(fā)展呈現(xiàn)不平衡的狀況，各地農(nóng)村金融發(fā)展差異明顯，金融排斥現(xiàn)象也非常普遍。

金融排斥對(duì)廣西農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響，其嚴(yán)重阻礙了廣西農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，使得廣西農(nóng)村地區(qū)與城市的發(fā)展差距逐漸拉大，也使得廣西整體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受到消極影響。廣西農(nóng)村地區(qū)的金融排斥問題得不到有效解決，則其社會(huì)主義新農(nóng)村的建設(shè)會(huì)受到很大的影響，農(nóng)村的金融排斥現(xiàn)象會(huì)加劇廣西農(nóng)村發(fā)展不平衡以及相對(duì)落后的狀況。雖然目前隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的深入實(shí)施，廣西農(nóng)村的金融排斥現(xiàn)象在一定程度上有所緩解，但是問題仍然很多，我們?nèi)孕枞媪私鈴V西農(nóng)村金融排斥的原因及特點(diǎn)，針對(duì)性地選取合適的指標(biāo)，構(gòu)建合適的廣西農(nóng)村地區(qū)金融排斥指標(biāo)體系對(duì)廣西農(nóng)村地區(qū)金融排斥程度進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)，科學(xué)合理地分析廣西農(nóng)村金融排斥的發(fā)生機(jī)制、發(fā)展背景及影響，并且在以上分析的基礎(chǔ)上，提出對(duì)廣西農(nóng)村金融排斥的干預(yù)路徑，為解決廣西農(nóng)村金融排斥問題提出參考意見。那么如何建立科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，就是解決廣西農(nóng)村地區(qū)金融排斥問題的關(guān)鍵所在。

二、文獻(xiàn)綜述

目前國外對(duì)金融排斥指標(biāo)體系構(gòu)建的研究大致可以分為以下幾個(gè)方面。一是金融排斥的影響因素。受到金融排斥的人是比較難以獲得金融產(chǎn)品以及相關(guān)服務(wù)的，這種處境會(huì)使得其自身經(jīng)濟(jì)狀況越來越糟糕，而且金融排斥和金融包容會(huì)十分明顯地相互交替演化，從而影響區(qū)域金融系統(tǒng)的均衡。Kempson&Whyley等學(xué)者認(rèn)為金融排斥的影響因素一般可以歸結(jié)為兩個(gè)方面：一方面是個(gè)人的收入狀況、就業(yè)狀況、年齡、種族、受教育程度以及金融素養(yǎng)等；另一方面是宏觀因素，如區(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況，商業(yè)銀行的存貸款利差、交通便利程度因素、地理區(qū)位因素、法律因素、科技發(fā)達(dá)程度、信用狀況、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)狀況以及通脹等。二是金融排斥度評(píng)價(jià)指標(biāo)選取。通過深入研究金融排斥現(xiàn)象，多位專家學(xué)者發(fā)現(xiàn)對(duì)金融排斥含義的理解已不再局限于缺乏基本金融服務(wù)，因此相應(yīng)的指標(biāo)還要反映個(gè)體對(duì)金融產(chǎn)品和服務(wù)在地理角度的接近程度，體現(xiàn)使用金融產(chǎn)品的多樣化程度與豐富程度、使用產(chǎn)品的效率以及對(duì)金融產(chǎn)品價(jià)格的可接受程度等方面。Sarma等學(xué)者還利用儲(chǔ)蓄存款賬戶數(shù)、賬戶存款總額等商業(yè)銀行相關(guān)指標(biāo)，建立相關(guān)的金融排斥指標(biāo)體系進(jìn)行金融排斥程度的測(cè)算，這個(gè)指標(biāo)體系傾向于借助商業(yè)銀行系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)度。

目前，我國已有的金融排斥的相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)構(gòu)建農(nóng)村金融排斥程度綜合評(píng)價(jià)體系方面的研究不太充分。李春宵、賈金榮（2012）借助人類發(fā)展指數(shù)計(jì)算方法構(gòu)建了中國各省、市、自治區(qū)的金融排斥指數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)，中國省際間金融排斥差異比較大、跨度十分明顯。姚宏偉（2015）認(rèn)為，中國的金融排斥問題分為兩大類，主要包括農(nóng)村的金融排斥和小微企業(yè)的金融排斥。而對(duì)于金融排斥產(chǎn)生的原因，楊德勇、田園（2013）使用主成分分析法和多元回歸模型，對(duì)中國四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域產(chǎn)生金融排斥差異的原因進(jìn)行分析；陳思（2013）運(yùn)用對(duì)中國農(nóng)村地區(qū)的金融排斥進(jìn)行研究，認(rèn)為農(nóng)村的金融排斥具有區(qū)域差異，省際間呈現(xiàn)比較大的差異，造成金融排斥的原因不是單一的，而是多樣的。我國學(xué)者結(jié)合中國的具體實(shí)際情況，遵循指標(biāo)選取的科學(xué)性、完整性、有效性和數(shù)據(jù)可獲得性的原則，構(gòu)建可以反映中國金融排斥程度的一定維度。馬九杰、沈杰（2014）認(rèn)為，新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)能夠在某種程度上解決其中一部分面向農(nóng)村的金融產(chǎn)品和服務(wù)有效供給不足的基本問題，但是新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)選擇的服務(wù)對(duì)象大部分集中在農(nóng)村高收入群體當(dāng)中，這里的分析主要集中在農(nóng)村金融產(chǎn)品供給和農(nóng)村居民的收入情況，這樣實(shí)際上是不能全面反映農(nóng)村金融排斥的整體情況的。王修華等（2012）也有類似的觀點(diǎn)，認(rèn)為從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，我國應(yīng)加快推進(jìn)農(nóng)村包容性增長(zhǎng)和普惠性金融體系的構(gòu)建，盡力消除城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)，提高廣大農(nóng)村居民的實(shí)際收入水平，縮小農(nóng)村居民收入差距，使城鄉(xiāng)居民能夠相對(duì)公平地獲取金融產(chǎn)品和服務(wù)。這些論點(diǎn)的形成，有益于構(gòu)建符合中國農(nóng)村實(shí)際情況的金融排斥指標(biāo)體系。

三、區(qū)域發(fā)展不平衡視角下廣西農(nóng)村金融排斥問題

區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展是關(guān)乎社會(huì)主義現(xiàn)代化建設(shè)全局的大事，是關(guān)乎全面建設(shè)小康社會(huì)奮斗目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的大事。但中國是一個(gè)幅員遼闊的國家，區(qū)域發(fā)展不平衡就必然是經(jīng)濟(jì)建設(shè)中的重大課題，再加上我們國家極為復(fù)雜的歷史及地理等因素，解決我國區(qū)域發(fā)展不平衡問題的難度是非常大的。黨的十九大以來，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展就成為我們黨和政府各項(xiàng)任務(wù)的重中之重。十九大報(bào)告指出，我國社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾，而區(qū)域間的不平衡發(fā)展在其中尤其顯得突出。區(qū)域間的不平衡不僅體現(xiàn)在作為西部省份的廣西經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展速度沒有東部沿海地區(qū)發(fā)展那么快，而且還體現(xiàn)在廣西區(qū)內(nèi)地市間發(fā)展也是不平衡的，各地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平同樣也是不平衡的。而廣西區(qū)內(nèi)14個(gè)地市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不平衡也體現(xiàn)在各地區(qū)的金融產(chǎn)品和服務(wù)的數(shù)量及質(zhì)量存在比較大的差距。受各地區(qū)經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展不平衡狀況的影響，廣西各地區(qū)農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展?fàn)顩r也呈現(xiàn)比較大的差異，存在著比較明顯的金融排斥現(xiàn)象。金融排斥是指本身有金融服務(wù)的需求者卻不能十分方便獲取金融產(chǎn)品的狀況，這是在金融體系中存在有部分群體，其缺乏分享金融服務(wù)的一種狀態(tài)，這些群體因?yàn)闆]有被金融機(jī)構(gòu)有效包含而無法正常獲得正規(guī)途徑金融服務(wù)。

四、指標(biāo)構(gòu)建維度

目前，為了測(cè)度金融排斥程度，國際上通用且運(yùn)用得比較廣泛的方法是六維度法，但是從長(zhǎng)期的實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，六維度的各個(gè)排斥方面之間相關(guān)性非常強(qiáng)，因此六維度法所構(gòu)建的指標(biāo)具有一定的重復(fù)性和主觀性，因此部分研究此領(lǐng)域的學(xué)者在測(cè)度過程中又會(huì)減少六個(gè)維度中相互重疊的部分，但是減少之后又會(huì)顯得所構(gòu)建的指標(biāo)體系不夠全面，以此簡(jiǎn)化之法來精確衡量金融排斥的程度實(shí)際上是難度很大的。在此擬放棄六維度指標(biāo)構(gòu)建方法，而是從新的角度來構(gòu)建廣西農(nóng)村金融排斥測(cè)度指標(biāo)體系，全面地衡量廣西農(nóng)村金融排斥的實(shí)際狀況。本研究建議借鑒相關(guān)研究成果，結(jié)合廣西農(nóng)村金融的實(shí)際情況，遵循選取的具體測(cè)算指標(biāo)具有科學(xué)性、完整性、有效性和可獲得性的原則，構(gòu)建科學(xué)合理的測(cè)算廣西農(nóng)村金融排斥程度的指標(biāo)體系。隨著金融排斥研究的深入，構(gòu)建的指標(biāo)體系不僅要反映個(gè)體對(duì)金融產(chǎn)品和服務(wù)的地理接近程度，還要體現(xiàn)使用金融產(chǎn)品的多樣化程度與豐富程度、使用產(chǎn)品的效率以及對(duì)金融產(chǎn)品價(jià)格的可接受程度等方面，并且在互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)在農(nóng)村地區(qū)廣泛使用的背景下，所選取的指標(biāo)還應(yīng)符合當(dāng)前廣西農(nóng)村金融市場(chǎng)信息獲取的實(shí)際情況。這些指標(biāo)構(gòu)建維度是在以往學(xué)者研究的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，在基本的維度框架之上還應(yīng)有一定的創(chuàng)新，能夠結(jié)合廣西鄉(xiāng)村振興的大背景，反映當(dāng)前廣西農(nóng)村金融市場(chǎng)發(fā)展實(shí)際情況。

五、具體指標(biāo)體系的構(gòu)建

本研究結(jié)合國際上的通行做法，用銀行作為基礎(chǔ)的金融服務(wù)機(jī)構(gòu)，以其他符合當(dāng)前農(nóng)村金融市場(chǎng)發(fā)展的指標(biāo)為輔，采用適合廣西地方農(nóng)村實(shí)際情況的指標(biāo)體系來代表。指標(biāo)的選取符合計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，既能比較全面地覆蓋指標(biāo)體系的衡量?jī)?nèi)容，也能使衡量各個(gè)維度的指標(biāo)數(shù)據(jù)易于獲取和量化，依據(jù)指標(biāo)選取的科學(xué)性、完整性、有效性和數(shù)據(jù)可獲得性原則確定金融排斥的影響因素，其中包括以下七個(gè)具體的指標(biāo)。一是農(nóng)村就業(yè)狀況（EMP）。廣西農(nóng)村居民的就業(yè)狀況會(huì)極大地影響農(nóng)村居民的收入以及其運(yùn)用金融信息的程度，從而影響其參與農(nóng)村金融市場(chǎng)的深度，因此本課題擬用廣西農(nóng)村居民就業(yè)人數(shù)作為衡量指標(biāo)。鑒于農(nóng)村就業(yè)的復(fù)雜性，這個(gè)指標(biāo)目前較為模糊，本研究認(rèn)為廣西農(nóng)村就業(yè)人員應(yīng)是一個(gè)綜合指標(biāo)，應(yīng)綜合具體就業(yè)形式計(jì)算得出，因此應(yīng)該賦予農(nóng)村各種就業(yè)形式一定的權(quán)重，每個(gè)權(quán)重應(yīng)代表農(nóng)村居民每種就業(yè)形式的金融包含程度。二是農(nóng)村居民受教育程度（EDU）。國內(nèi)外的相關(guān)研究表明，受教育程度直接影響了“自我排斥”的程度，而受教育程度高的客戶金融包含程度也相應(yīng)較高，城市是這樣的，農(nóng)村地區(qū)也是如此。為了有效地說明這個(gè)問題，本研究建議把農(nóng)村居民家庭勞動(dòng)力的文化程度用教育時(shí)間長(zhǎng)度來表示，這樣得到的數(shù)據(jù)比較直接易取。三是財(cái)政支農(nóng)水平（FSA）。廣西農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展少不了廣西各地方政府財(cái)政支農(nóng)政策的助推，所以在某種程度上政府財(cái)政支農(nóng)政策也會(huì)間接降低農(nóng)村金融排斥程度。本研究擬采用廣西各地農(nóng)村地區(qū)財(cái)政支農(nóng)支出與當(dāng)?shù)剞r(nóng)村居民就業(yè)人員之比來作為衡量指標(biāo)。四是金融發(fā)展水平（FIR）。金融產(chǎn)品和服務(wù)覆蓋程度越高的地區(qū)往往是金融資源聚集的地區(qū)，而越是金融資源聚集越是不容易產(chǎn)生金融排斥。本研究擬采用存、貸款余額之和與廣西各地農(nóng)村地區(qū)GDP的比率作為該地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展水平的指標(biāo)。五是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RGR），廣西農(nóng)村經(jīng)濟(jì)大環(huán)境的狀況直接影響廣西各地農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)行狀況，本研究擬用廣西農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)村經(jīng)濟(jì)大環(huán)境的好壞，數(shù)據(jù)可以取自廣西壯族自治區(qū)最近三年的統(tǒng)計(jì)年鑒。六是城市化水平（URBAN）。城市是一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)核心，農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r是受中心城市影響比較大的，其經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展和城市地區(qū)有著千絲萬縷的關(guān)聯(lián)，加快城市化進(jìn)程同時(shí)可以促進(jìn)廣西農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也可以促進(jìn)廣西農(nóng)村地區(qū)金融市場(chǎng)的發(fā)展。因此，本研究擬采用廣西14個(gè)地區(qū)非農(nóng)人口與總?cè)丝诘谋戎堤娲鞘谢街笜?biāo)。七是農(nóng)村信息技術(shù)水平（MOB）。在廣西農(nóng)村地區(qū)，智能手機(jī)的普及有助于農(nóng)村居民被包含進(jìn)主流金融服務(wù)當(dāng)中。本研究擬采用農(nóng)村地區(qū)每百人智能手機(jī)擁有量來一定程度上反映廣西農(nóng)村地區(qū)的信息化水平。本研究還建議調(diào)查廣西農(nóng)村地區(qū)手機(jī)流量，以此兩個(gè)指標(biāo)來綜合計(jì)算農(nóng)村地區(qū)信息技術(shù)水平。如果有可能，還可以精確選取其他能代表廣西農(nóng)村居民使用手機(jī)金融服務(wù)的有效指標(biāo)。

六、測(cè)算方法的選取

在研究農(nóng)村金融排斥問題時(shí)，國際上認(rèn)可程度比較高的做法是參考聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署編制的人類發(fā)展指數(shù)（Human Development Index），本研究利用此計(jì)算方法來確定廣西各個(gè)地區(qū)農(nóng)村的金融排斥指數(shù)。同時(shí)，本研究也對(duì)計(jì)算程式做了一定的調(diào)整：人類發(fā)展指數(shù)在計(jì)算過程中預(yù)先設(shè)定最大值和最小值，而本研究是根據(jù)樣本的實(shí)際數(shù)值而定。通過搜集廣西14個(gè)地區(qū)農(nóng)村的樣本數(shù)據(jù)來確定各個(gè)指標(biāo)的最大值和最小值，最終，金融排斥指數(shù)的計(jì)算公式如下：

其中，RIFE（Rural Financial Exclusion Index）為農(nóng)村金融排斥指數(shù)，D是衡量金融排斥指數(shù)的各個(gè)指標(biāo)，W是衡量每個(gè)維度中各個(gè)指標(biāo)所占的權(quán)重。再通過各個(gè)指標(biāo)實(shí)際值與理想值的差距的測(cè)算來確定廣西各個(gè)地區(qū)農(nóng)村的金融排斥指數(shù)，取值范圍是0≤RIFE≤1，農(nóng)村金融排斥指數(shù)RIFE越大，表明該地區(qū)農(nóng)村的金融排斥性越強(qiáng)，農(nóng)村金融排斥指數(shù)RIFE越小，表明該地區(qū)農(nóng)村的金融排斥性越弱。本文總共選取了7個(gè)衡量指標(biāo)，因此n的取值為1≤n≤7，n為自然數(shù)。D與W的具體計(jì)算方法如下：

X代表各個(gè)指標(biāo)樣本的實(shí)際值，m代表該指標(biāo)在廣西14個(gè)地區(qū)農(nóng)村中的最小值，M代表該指標(biāo)在廣西14個(gè)地區(qū)農(nóng)村中的最大值。D的取值范圍是0≤D≤w，D均為正向指標(biāo)。因此，當(dāng)D的計(jì)算結(jié)果越小時(shí)，表明該指標(biāo)在該地區(qū)的得分越低，金融排斥程度越嚴(yán)重；相反地，當(dāng)Dn的計(jì)算結(jié)果越大時(shí)，表明該指標(biāo)的得分越高，該地區(qū)的金融排斥程度較輕。

其中，權(quán)重采用變異系數(shù)法來進(jìn)行計(jì)算，這種方法目前是比較主流的測(cè)算方法。本研究中的指標(biāo)維度都能很好地衡量金融排斥的程度，因此賦予每個(gè)維度相同的權(quán)重，但在同一維度中，不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)該維度的解釋力度是不同的，因此本研究采用變異系數(shù)法來確定各個(gè)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重。

七、數(shù)據(jù)收集及模型的初步建立

本研究擬使用的數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及國泰安數(shù)據(jù)庫。擬將廣西各地區(qū)金融排斥的程度劃分為若干等級(jí)：RIFE指數(shù)越高，代表該地區(qū)農(nóng)村的金融排斥程度越高。誠然，廣西農(nóng)村的整體金融排斥指數(shù)很高，但是本研究認(rèn)為在區(qū)域發(fā)展不平衡的現(xiàn)實(shí)情況下，有必要將廣西各地區(qū)金融排斥的程度劃分為若干等級(jí)進(jìn)行區(qū)分，以便于廣西各地區(qū)有針對(duì)性地綜合干預(yù)當(dāng)?shù)剞r(nóng)村金融排斥現(xiàn)象。

綜合多個(gè)參考文獻(xiàn)和本研究的指標(biāo)維度，最終選擇的面板數(shù)據(jù)模型如下式：

其中，RIFE為金融排斥指數(shù)，EMP為農(nóng)村居民就業(yè)水平，EDU為受教育程度，F(xiàn)SA為財(cái)政支農(nóng)水平，F(xiàn)RI為農(nóng)村金融發(fā)展水平，RGR為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，URBAN為城市化水平，MOB為農(nóng)村信息技術(shù)水平。

β、β、β、β、β、β、β、β、β為系數(shù)，μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，i代表廣西14個(gè)地區(qū)，其取值范圍為i=1，2，3，…，14，i為自然數(shù)。在此模型中，還增加了農(nóng)村金融排斥的滯后一期RIFE作為解釋變量。

結(jié)語

第一，從總體上看，廣西農(nóng)村的金融排斥程度比較嚴(yán)重，廣西14個(gè)地區(qū)農(nóng)村金融排斥指數(shù)的平均值都非常高；第二，廣西的農(nóng)村金融排斥程度存在明顯的區(qū)域差異，因此從區(qū)域發(fā)展不平衡視角去看待廣西農(nóng)村金融排斥問題是非常有必要的；第三，廣西農(nóng)村金融排斥指標(biāo)體系的構(gòu)建過程中既要參考之前已有的金融排斥指數(shù)，也要結(jié)合廣西農(nóng)村發(fā)展的具體情況，特別是還要考慮當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代的特點(diǎn)和智能手機(jī)的普及，在這些新情況下測(cè)度金融包含與金融排斥狀況會(huì)有所不同；第四，廣西農(nóng)村地區(qū)金融排斥指標(biāo)體系構(gòu)建的目的是對(duì)廣西農(nóng)村地區(qū)金融排斥程度進(jìn)行科學(xué)的評(píng)價(jià)，科學(xué)合理地分析廣西農(nóng)村金融排斥的發(fā)生機(jī)制、發(fā)展背景及影響，并且能夠在以上分析的基礎(chǔ)上，形成新的思路，提出對(duì)廣西農(nóng)村地區(qū)金融排斥的干預(yù)路徑，對(duì)全面推進(jìn)廣西的鄉(xiāng)村振興具有現(xiàn)實(shí)意義。