摘要
本文基于Sarma普惠金融发展指数评价方法，对四川、重庆两省市2011-2019年的普惠金融发展水平进行测度，对三个维度的不同指标赋予相同权重，测算出了两省2011-2019年的普惠金融发展指数，并通过面板数据分析构建了普惠金融发展水平影响的固定效应模型。实证研究结果表明：信息化水平、就业水平、经济发展水平对普惠金融发展水平正相关；呈现收入差距及政府扶持力度均呈现负相关。对此，本文提出了加强普惠金融数字化发展、提高整体就业水平、缩小城乡差距、提高政策对普惠金融发展的有效性等相关建议。
关键词：普惠金融；普惠金融发展指数；评价；影响因素
Abstract
Based on the evaluation method of Sarma inclusive financial development index, this paper measures the inclusive financial development level in 2011-2019, gives the same weight to different indexes of three dimensions, calculates the inclusive financial development index in 2011- 2019, and constructs the fixed effect model of inclusive financial development level through panel data analysis.The empirical research results show that the information level, employment level and economic development level are positively correlated to the development level of inclusive finance; the income gap and government support are negatively correlated.In this regard, this paper puts forward relevant suggestions on strengthening the digital development of inclusive finance, improving the overall employment level, narrowing the gap between urban and rural areas, and improving the effectiveness of policies on the development of inclusive finance.
Key words: financial inclusion; financial inclusion development index; evaluation; influencing factors
1前言
1.1研究背景
早在15世纪[1]，普惠金融的理念就已经萌芽,传统金融机构开始关注受到金融排斥的经济弱势群体，小额信贷也是在这个时期产生，随着金融服务对象范围的扩大，小额信贷逐渐发展成为微型金融，直到现在普惠金融概念完整的提出。
1993年，中国社科院农村发展研究所引入孟加拉乡村银行小额信贷模式，自此开启了我国普惠金融发展的公益性小额信贷阶段；2005年，普惠金融这一概念在联合国正式提出，其颠覆了传统金融模式的二八定律，将为富人服务的传统理念转化为弱势客户也可平等享受金融服务。
2013年，党中央第18届委员会第3次全体会议通过的《决定》中正式将发展普惠金融提到日程上来，提出应当发展普惠金融，鼓励金融模式和结构等创新，创造推出更加多元化的金融市场产品。2016年，杭州G20峰会期间，《G20数字普惠金融指标体系》等文件的讨论，细化了普惠金融发展水平的具体指标，“三农”工作及小微企业贷款扶持等工作也彰显出我国对发展普惠金融的决心。 2021年出台的《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》将成渝地区的发展提到了战略高度，建设双城经济圈的基础之一无疑是川渝地区的普惠金融发展水平，打好金融服务的地基，才能高效快速地建立经济发展高地，我国普惠金融发展水平整体上已有了显著成效，但在以四川、重庆为代表的西南地区，普惠金融的发展仍然存在着不平衡不充分的问题，农村地区的普惠金融发展有待进一步推进落实，贷款辐射范围也有待进一步扩大，保证多方位，多群体， 多角度全覆盖。
1.2 目的意义
古有言，当对症下药，在上述背景下，当务之急是找出四川和重庆普惠金融发展不平衡不充分的主要原因，再根据暴露出的问题更有针对性地将普惠金融工作全面铺开，促进两省市更好地发展普惠金融，打好经济高速稳步发展的地基，促进成渝地区双城经济圈的建设。四川和重庆作为西南地区具有代表性的城市，其反映出的问题，对普惠金融发展的不利因素，以及对应的改良方法和建设意见于周边各省市也有着高度借鉴意义。
2 文献综述
2.1 国外学者对普惠金融发展水平测度的研究
关于普惠金融发展水平的测度，Beck[2]于2007年最先从金融机构营业网点数、ATM机数量、自动存取款数量、贷款总额及存款总额分别占GDP的比重、存贷款账户的户数等8个方面进行评价；2008年，Sarma[3]在此基础上简化了八大指标，提出了三个维度，分别为地理渗透性、产品接触性、使用效用性；2010年，Chakravarty[4]在Sarma的基础上，优化了普惠金融发展指数的评价体系，他创造性地提出了不同指标测度普惠金融发展水平的权重问题，测算出不同维度指标的对普惠金融发展的贡献度。Gupte等（2012）[5]认为Sarma的普惠金融发展指数忽略了金融服务的便利性和成本，因此结合印度的实际，设计了普惠金融发展水平评价指标体系，涵盖了服务范围、使用效用、服务便利性和交易成本四个维度。
另外，对于惠普金融影响因素分析，Osili和Paulson（2006）[6]、Bold（2012）[7]、Swamy（2014）[8]等研究发现金融需求主特征对普惠金融发展水平有显著影响；Claessens（2006）[9]、Beck（2007，2008）[10-11]、Kumar（2012）[12]等研究了金融服务供给，如金融基础设施、部门结构、健康程度以及规模等对普惠金融发展水平的影响。Boulton等(2007)[13]、Arora(2012)[14]、De Koker和Jentzsch(2013)[15]等研究了社会环境因素，如收入差距、劳动力结构变动、城镇化、人力资本、法律制度等对普惠金融发展水平会产生影响。
2.2 国内学者对普惠金融发展水平测度的研究
对于权重问题，我国研究学者也提出了客观的解决方法。2012年，王颖[16]指出发展普惠金融可以使国民收入得以提升，小微企业的融资困境得以缓解，整个金融系统的风险得到控制，最终整个金融系统的稳定性得到提高； 2013年，王婧、胡国晖[17]利用变异系数法客观衡量出普惠金融发展指数相关维度指标的权重，并提出我国普惠金融整体发展水平良好的情况下出现存贷款占比提高的同步性问题；2014年，刘明、刘震和郭峰[18]以2009-2013年山东省17个地市作为研究对象，然后构建了多元回归模型，研究发现人均GDP、互联网普及率、高速公路长度以及财政补贴力度对普惠金融指数有显著的正影响；2015年，在多数学者采用面板分析研究中国整体普惠金融发展水平时， 蔡洋萍[19]注意到随着不同经度对应地区的发展存在差距，不同省份也是因省而异，于是着手对湖南、河南、湖北三个省份进行了深层次的研究，确定了其当前的发展阶段，剖析出影响农村普惠金融发展水平的制约因素，并对城乡发展不平衡，乡村调控政策有效性低等问题针对性地提出了解决措施与建议；2016年，杜强、潘怡[20]基于省级面板数据的实证研究，对普惠金融的发展利好进行了分析，结果表明，东部地区普惠金融的发展对经济发展有抑制作用，而中西部地区普惠金融的发展却对经济有着显著的促进作用，再次提出应当注重中西部地区普惠金融的发展建设，优化整体金融资源的配置，以更好地支持我国经济稳步发展；2017年，陆凤芝、黄永兴等[21]学者，在渗 透、使用、效用三大维度的基础上，引入承受性指标，分析得出中国普惠金融发展还处于不发达阶段，上升幅度也并不明显；2019年，杨明婉、张乐柱[22]等学者结合中国国情，构建出了一套适用于中国的普惠金融评价体系，该体系包括金融服务可得性、金融服务使用度、金融服务质量三方面共10个指标，并以广东省为例进行实证研究检验该体系的适用性，并提出普惠金融信息化建设、政府政策的有效程度及城乡差距对普惠金融发展水平的影响及建 议。
2.3 文献评述
随着科技的不断发展、互联网使用的高频率和高效率，催生金融业发展的加速与转型，并国家对普惠金融发展的大力支持，普惠金融已成为学界研究领域中的热门话题。当前已有的研究中多基于中国的整体把握，对中国的发展格局进行评价，对发展趋势进行预测，缺失了对部分省份因地制宜的分析与建议；诚然，也有少部分学者对中部地区的代表省份进行了剖析，但西南地区的普惠金融发展水平评价依旧是空白的。
基于此，本文将以四川和重庆作为西南地区的代表省份，从三个维度指标对川渝地区的普惠金融发展水平进行评价，并用面板数据分析影响二者普惠金融发展进程及水平的因素，将二者的普惠金融发展水平及影响因素进行横向比较，对比分析二者的发展优势与劣势。
3 指标选取与实证模型
3.1 普惠金融发展指数测度方法
根据Sarma的测度方法，我们假设普惠金融领域有k个维度，且k至少为2，A是金融维度的意思，i则表示第几个，公式如下:
其中，xi为第i个金融维度的实际值，mi和Mi为所有实际值的min值及max值。通过数量关系，可知Ai的取值范围在0-1之间，当A等于0时，说明该普惠金融维度水平相对较低，若A的值为1，说明该普惠金融维度水平发展相对比较高。考虑不同维度的权重问题，普惠金融发展水平指数IFI值计算公式如下:
显然，wi即所占的比重，假设所占比重相同，即赋予相同权重，则：
3.2 普惠金融发展水平指标选取
结合其他学者现有的研究内容，本文将对普惠金融发展水平的评价指标分为以下三个维度：金融服务能否获得、金融服务使用是否广泛、金融服务质量是否高。
1.金融服务的可获得性A1:普惠金融的重要评价因素是服务提供的范围广度，地域覆盖面是否足够全面，那么，该地区的金融机构营业网点数量及金融机构从业人员数就成为了重要的评价指标，金融机构营业网点数量越多，获取金融服务就会越便捷，金融机构从业人员越多，获取金融服务的速度就会越快。具体为：
2.金融服务的使用情况：供求兼并，金融服务的可获得性解决“供”的问题，那么人们对金融服务的使用便是“需”，人们对于可支配收入的分配就能很好地体现金融服务的使用情况。人均储蓄存款越多，对理财产品的需求就越高，金融服务的使用就越多。同理，人均贷款越多，对金融信贷产品的需求就越高，金融服务的使用也会增多，具体为：
3.金融服务的服务质量：金融服务的质量高低可以决定金融客户的粘性，确保金融服务提供的可持续性发展，从而保证普惠金融的顺利推进。金融机构各项存贷款占GDP比重越高，即金融服务的深度越高，则金融服务的质量就越好，具体为：
3.3 模型选取
在面板数据处理方法中，固定效应模型和随机效应模型是应用的比较广泛的。二者最大的不同在于个体不随时间序列改变的变量是否与预测量或自变量相关的基本假设。不难看出，固定效应模型认为对于不同的样本主体或者不同的时间长度，只有截距项是一致的，即对于这些变量对因变量的影响程度，也即系数并不对主体的变化或时间的变化而改变，但随机效应模型则认为系数并不是一成不变的，它会随着参考主体或者时间的变化而变化。也就是说，固定效应模型只想对当下的数据进行分析，并不打算延伸到其他的相似变量中去，而随机效应模型的目的则是通过对样本的分析，将其类推延伸到主体中去。
因此，我们很容易得到选取二者中的哪一种模型的标准： 如果仅仅对样本本身进行研究，首选的当然是固定效应模型; 但若是打算通过样本的分析推导到总体中去，那么随机效应模型就是不二人选。本研究只对四川、重庆两省市的相关数据进行研究，且只打算研究四川重庆两省市各自的普惠金融发展水平，而不是利用二者作为代表，推理到全国的普惠金融发展水平中去，自然而然，选择固定效应模型作为本文实证研究的实证模型。
3.4 普惠金融发展水平影响因素分析
普惠金融的提出是为了打破二八定律，让更多的人群能够享受到金融服务。从其被提出的出发点来看，收入差距首先能较高影响普惠金融发展水平，当城乡收入差距被拉得过大，农村地区的经济发展增速始终提不起来，此 时，其金融价值就会无限降低，从而被排斥在金融服务之外，从而降低普惠金融发展水平；紧接着的，便是宏观经济，其包括地区经济发展速度，重点产业产出速度，地区人均国内生产总值等，往往经济高度发达的地区或国家能够吸引到更多的金融资源，引起资本的主动输入，普惠金融发展水平高；金融效率从侧面反映出金融机构对资金的运用情况，若一个地区的金融机构普遍存款利用率高，可以认为其业务范围广，服务人群较多，该地区金融市场相当活跃，金融服务提供的效率和质量就会越高，金融市场服务的人群就会越发广泛，从而提高普惠金融指数；金融调控在于政府的有所作为，通过地方对小微贷款，涉农贷款的扶持力度，对差异性政策的出台，包括中央银行对法定存款准备金率的上调或下调、公开市场业务对货币供给量的回收或外放，这都会从很大程度上对金融机构信贷业务起到或激励或抑制的作用，从而增加或降低普惠金融发展水平。
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