赵福明

一、引言

普惠金融是指以有效的方式使金融服务惠及每一个人、每一个团体，尤其是那些通过传统金融体系难以获得金融服务的弱势群体。2005年提出至今，普惠金融为我国做出了巨大贡献。截至2019年，我国农民可支配收入从2005年的3370.2元上升到16020.7元。2019年9月28日，财政部修订发布的《普惠金融发展专项资金管理办法》，预示着普惠金融体系在我国的愈发完善。

山东省在发展普惠金融维度紧跟国家步伐，但在绝大地区的农村依旧存在庞大的低收入群体，这就使得如何进一步提升普惠金融服务，落实普惠金融对农村的帮扶发展具有了一定的现实意义。

二、山东省部分地区普惠金融发展水平测度

1.数据来源

本文包含2015—2019年济南市、青岛市、德州市、淄博市、威海市和菏泽市等6个市区的数据，主要通过《中国统计年鉴》《山东省统计年鉴》与《各市（县）区统计年鉴》收集所得。

2.普惠金融指数（IFI）的构建

本文使用Sarma（2010）提出的普惠金融的测量维度进行6个市区IFI的构建。分别从金融渗透性、金融普及度和普惠金融效率三个方面整合普惠金融发展体系。金融渗透性方面，由于当今数字普惠金融的发展，仍以地理区域金融机构和金融服务人员数量计算，会出现误差。因此，金融渗透性指标选取的是2018年人民银行提出的人均消费水平指标r1。金融普及度由地区年度人均贷款r2表示，人均贷款r2为金融机构年末贷款占地区总人口的比重。普惠金融效率主要由贷款使用效率r3来解释，即金融机构年末存贷款与当地GDP之比。

3.普惠金融指数的计算方法与结果

计算普惠金融指数（下文简称IFI）主要分为三个步骤：第一步将数据进行标准化处理，见式（1）；第二步使用变异系数法计算出各指标权重；第三步，计算得出各市IFI指数。

其中rn表示第n项普惠金融指标，Xn表示数据中第n项的实际测量值，MINn表示第n项数据最小值，MAXn表示第n项数据最大值。

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三、普惠金融发展对农民收入影响的实证分析

1.模型的选取与设定

本文使用的2015—2019年山东省6个市区的数据进行分析，模型见式（3）：

i表示第i个市区，t表示年份。乡村居民可支配收入（PDI）作为被解释变量，各市IFI指数作为解释变量，控制变量为就业率（RER）、第二产业结构（IS2）、第三产业结构（IS3）和政府支持（GOV）。就业率（RER）为城镇就业人口与乡村就业人口之和与乡村总人口之比；第二、三产业结构（IS2、IS3）为各市第二、三产业年度增加值；政府支持力度（GOV）为政府年度财政支出与各自地区的GDP之比。

2.实证分析结果

Hausman检验P值为0.002，考虑固定效应模型为更优选择。运用stata15进行面板回归（见表2）得出，6个市区的居民可支配收入与IFI呈正相关，乡村就业率（RER）、政府支持度（GOV）和第二、三产业结构（IS2、IS3）呈负相关。

表2 面板数据回归结果

四、总结与启示

本文通过山东省6个市区2015—2019年的数据，进行相关指标的收集和整理，对以上面板回归结果，具体提出三点启示。

1.加大普惠金融对乡村的支持力度

对于山东省普惠金融的现状，应继续加深金融渗透性，一方面增加乡村地区的金融机构数量，另一方面向乡村居民推广数字普惠金融各种App的使用，扩大金融普及度和提高普惠金融效率，改善系统性负投资现象。

2.改善经济形势，加大涉农财政支出

根据实证结果得出，乡村居民就业率和政府财政支出与乡村居民人均可支配收入呈负相关。对于就业率而言，经济大环境持续恶化，随着就业率上升，人均可支配收入减少；财政支出虽然是每年增加，但涉农财政支出的上升幅度较小。应在继续改善山东省经济大环境的背景下，持续增加涉农财政支出总量。

3.持续改善产业结构

由于农民文化程度相对较低，第二产业（工业）依旧是增加农民可支配收入的主要产业，第三产业对第二产业尚未完成，导致现阶段山东省产业结构不利于农民可支配收入的提高，应持续改善产业结构，引导乡村居民从事第三产业，以达到增加可支配收入的目的。