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陕西省普惠金融发展评价及影响因素分析

2017-11-22刘立民任超群谢静张卉

西部金融 2017年9期
关键词:普惠金融影响因素

刘立民+++任超群+++谢静+++张卉

摘 要:本文选取陕西省2006—2015年相关数据,测度评价了陕西省普惠金融发展指数,并从经济相关程度、收入差距程度、便利程度、接受教育程度等四方面着手,对普惠金融指数的影响因素进行了实证分析与检验。结果表明,普惠金融指数与经济相关程度、互联网便利程度正相关,与收入差距程度负相关,而与接受教育程度不相关。在此基础上,对陕西省推进普惠金融发展提出了具有针对性的建议。

关键词:普惠金融;普惠金融指数;影响因素

为有效解决金融排斥、金融服务和产品分配失衡等一系列难题,联合国于2005年国际小额信贷年活动中,首次提出“普惠金融”概念。所谓普惠金融(Inclusive Finance)又称包容性金融,是指金融机构按照机会均等和商业可持续性要求,向社会不同阶层和群体,依据合理公允的定价,提供现代、便捷、安全、高效的金融服务。我国金融业的二元发展现状,使得普惠金融实施非常必要。2013 年11月,“发展普惠金融”在党的十八届三中全会上被正式提出,预示着发展普惠金融已成为国家战略之一;连续两年,“普惠金融”在2014年和2015年政府工作报告中被提及;2015年12月,党中央印发了《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》,为“十三五”期间我国普惠金融的发展奠定了坚实的基础。综上可知,有效促进普惠金融的发展已成为我国深化金融体制革新的关键步骤。

一、文献综述

如何对普惠金融做出定量测度和评价是普惠金融研究中的关键性问题。从国外的相关研究可以看出,根据不同的研究切入点和研究目的,不同学者选择的普惠金融发展水平评价要素也有所不同。Sarma(2010)参照联合国人类成长指数(HDI)评价方式,从银行服务可利用性、渗透性、使用效率三方面内容筛选出指标,评估各国普惠金融的发展程度。Arora(2010)构建的普惠金融发展指数(IFI)选取了银行贷款利率、账户年费、账户管理费等相关要素,指标选取是按照金融服务使用和成本两个维度标准来进行的。Gupte(2012)则从金融基础设施内容着手,选择了金融基础设施数量、金融机构数量以及银行账户数量等指标。通过对相关文献整理发现,等权重赋值法是多数研究学者在普惠金融指数构建中常用的方法;该方法操作简便,但忽略了不同要素对普惠金融发展指数的不同影响程度。

诸多学者在普惠金融发展影响因素方面做了大量研究。Anderloni(2008)研究发现,金融市场开放程度、社会劳动力情况、反洗钱、财政及社会帮扶政策、人口数量、收入差距等七方面因素对普惠金融有影响;Beck等学者(2009)以发展中国家为研究对象,对其包容性金融发展情况进行了深入研究,认为影响金融服务可获得性的因素包括金融交易成本、银行储蓄率、经济增长率以及技术革新等因素。张世春(2010)研究表明,普惠金融发展影响成因包括财政资金和金融扶持政策,在商业性资金的运作下,普惠金融很难实现。王曙光、王东宾(2011)认为大力实施农村金融改革,对我国普惠金融体系的建立起至关重要的作用。董晓林、徐虹(2012)通过对人口数量、城乡居民收入水平、消费品零售额、电话用户数量以及财政支出等因素的考察,最终得出人口和收入因素影响着商业银行的网点分布,而人口因素主要影响农信社网点分布。翟帅(2015)选取了宏观经济、收入水平、交通便利程度、教育水平四个方面因素作为影响普惠金融发展的主要因素。可以看出,虽然研究侧重点和区域背景的差异使得选取的影响普惠金融发展的因素不同,但基本包含了经济因素、政策因素、人口因素等。

二、陕西省普惠金融指数测度

(一)指标的选取

本文参照王婧、胡国晖(2013)普惠金融指数的计算方法,以供给和需求为切入点,以金融服务范围和金融服务使用为衡量维度,共设计评价指标6個。具体指标释义如表1所示:

(二)指标权重的确定

本文运用变异系数法来测算各指标的权重。计算公式如下:

Vi=σi/xi

其中:σi表示第i项指标的标准差,xi表示第i项指标的平均值。

各指标的权重:

wi=Vi/■Vi

(三)普惠金融指数的构建

归一化处理后,普惠金融指数中第i个指标di的计算公式:

di=■

其中:Ai表示第i个指标的实际值,■i表示第i个指标的平均值,Mini表示第i个指标样本中最差数值,Maxi为第i个指标样本中最好数值。

本文采取优化的测算方法来衡量普惠金融指数,公式如下:

IFI=1-■

由此,按照以上步骤可计算出2006-2015年间陕西省普惠金融指数,如表2 所示。

由图1可以看出,陕西省普惠金融指数IFI在2006-2015年间大体呈上升态势,中间略有波动。2007-2008年,陕西省IFI数值略有下滑,主要是因为受到了全球金融危机爆发的影响;2009-2012年,IFI指数逐年稳步增长;2013-2015年间,在“一带一路”经济战略背景下,陕西省紧抓丝绸之路经济带发展机遇,经济有了较快发展,IFI指数呈现大幅度增长。

三、陕西省普惠金融发展的影响因素分析

(一)变量选取

为深入探究陕西省普惠金融发展的影响因素,本文综合对比了学者的相关学术成果以及数据的可得性,最终选取经济相关程度、收入差距程度、便利程度、接受教育程度四大类因素进行分析研究,具体变量如表3所示。

(二)模型构建

按照所选指标的含义和特征,给出相应假设如下:

H1:FIR与IFI正相关;

H2:GAP与IFI负相关;

H3:NET与IFI正相关;

H4:ROAD与IFI正相关;endprint

H5:EDU与IFI正相关。

建立回归模型如下:

IFI=β0+β1FIR+β2GAP+β3NET+β4ROAD+β5EDU+ε

其中:β为各自变量的系数;ε为误差项。

(三)实证结果

选取陕西省2006—2015年各变量的数据进行OLS回归分析,并运用Eviews8.0对该模型进行检验,具体过程如表4所示。

从表4可以看出,该模型R2=0.93,调整后R2=0.98,拟合度较高,表示所构建的模型中自变量对因变量普惠金融发展指数的变化能进行较好地诠释;统计量DW= 2.67,表明误差项ε未出现一阶自相关的情况,满足 OLS 回归的条件。具体来说,在5%的显著性水平下,FIR系数为正,且影响显著。结果表明,H1假设成立,即金融相关程度越高,对促进经济发展的作用越显著,越能够推动普惠金融整体发展;GAP的系数为负,且影响显著。H2假设成立,即城乡收入差距越大,对普惠金融发展的阻碍力越大,严重影响着经济发展;NET的系数为正,且影响显著。H3假设成立,即互联网运用越普及越大众,则会促进普惠金融指数的提高;而EDU和ROAD实证结果显示不显著。H4、H5假设无效,即普惠金融指数的高低与受教育程度和公路便利程度没有显著联系。

四、总结与建议

2006-2015 年,陕西省普惠金融在广度和深度上都有显著提升,整体呈现良好态势,但在包容性、普及性等方面还有待进一步提高。

第一,进一步健全普惠金融组织体系。各类银行机构和专营机构需发挥主导作用,持续不断地强化对民生工程、中小微企业、农村地区和县域经济的支持力度,特别是对城乡低收入群体要提供更优廉、更便利的金融产品和服务。

第二,加大力度创新金融产品和服务方式。依托大数据、云计算技术,充分发挥互联网金融服务平台门槛低、效率高、成本低的优势,延伸服务半径,创新改善金融服务,扩展普惠金融服务的广度和深度。

第三,进一步缩小城乡居民收入差距。实证结果显示,城乡收入差距越大,对普惠金融发展的阻碍力度就越大,因此,应从改制度、调结构入手,大力倡导农村经营产业化,提高农业生产效率,丰富农民增收渠道,提高农民收入水平。

参考文献

[1]杜强,潘怡.普惠金融对我国地区经济发展的影响研究——基于省际面板数据的实证分析[J].经济问题探索,2016,(3),178-184。

[2]焦瑾璞,黄亭亭,汪天都,张韶华,王瑱.中国普惠金融发展进程及实证研究[J].上海金融,2015,(4):12-22。

[3]王婧,胡國晖.中国普惠金融的发展评价及影响因素分析[J].金融论坛,2013,(6):31-36。

[4]辛立秋,王倩菲,王虹.普惠金融研究综述与展望[J].财会月刊,2016,(36):74-76。

[5]徐敏,张小林.普惠制金融对城乡居民收入差距的影响[J].金融论坛,2014,(9)23-25。

The Evaluation on the Development of Shaanxi Provinces

Inclusive Finance and the Analysis on Influencing Factors

LIU Limin REN Chaoqun XIE Jing ZHANG Hui

(Baoji Municipal Sub-branch PBC, Baoji Shaanxi 721000)

Abstract:The paper selects the relevant data of Shaanxi province from 2006 to 2015, evaluates inclusive finance development index of Shaanxi province, and from four aspects of economic correlation, income gap degree, convenience degree and education level, makes an empirical study on the influencing factors of the inclusive financial index. The results show that the inclusive finance index is positively correlated with the degree of economic correlation and the convenience of the Internet, is negatively correlated with the income gap degree, and is not related to the education degree. Finally, the policy recommendations are made to promote the development of the inclusive finance of Shaanxi province.

Keywords: inclusive finance; inclusive finance index; influencing factor

责任编辑、校对:续静endprint

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