我国三十一省区普惠金融发展现状分析

李雅宁　吴博文　罗欣　钟青青

摘要：2005年联合国发布的《普惠金融体系蓝皮书》首次提出了普惠金融的概念，随后普惠金融得到广泛关注。现基于主成分分析法，对2015年三十一省区普惠金融的发展水平进行了测度，促进我国普惠金融区域协调发展，要加大对普惠金融基础设施建设的投资力度，大力提高整体金融的服务水平；鼓励普惠金融创新；协调区域经济发展。

关键词：普惠金融发展程度；影响因素；主成分分析法

一、文献综述

2005年，联合国在“国际小额信贷年”活动中首次提出了普惠金融概念，据世界银行的定义，“普惠金融”（Inclusive Finance）是指能够广泛获得金融服务且没有价格、非价格方面的障碍，能够为社会所有阶层和群体提供合理、便捷、安全的金融服务的一种金融体系。

关于普惠金融基本理论的研究我国学者焦瑾璞2006年在亚太地区小额信贷论坛上率先提出了“普惠制金融体系”的概念。他认为普惠金融体系是小额信贷及微型金融的延伸和发展，体现了金融的公平性。张平（2011）在小额信贷和普惠金融体系的建立方面也进行了相关的研究，主要针对普惠金融体系的框架以及构建该体系的意义、亟待解决的问题等方面，并认为应该让扶贫融资服务渗透到金融体系的所有四个层面中，即客户层面、微观层面、中观层面和宏观层面，让那些没有被包含在正规金融服务体系之中的贫困群体得到同等的金融服务。

二、指标体系的构建及数据的选择

（一）指标体系的构建

普惠金融发展指数目前在国际上并没有完整的指标体系，目前使用较多的体系是Beck在2007年从银行服务的可获得性和银行服务的使用情况两个维度八个指标体系，金融包容全球合作伙伴组织（GPFI）在2012年提出的金融服务的可得性、使用情况和服务质量三个维度九个指标内容的指标体系，以及金融包容联盟（AFI）提出的由金融服务可获得和金融服务使用情况两个维度五个指标的指标体系。现在借鉴多种普惠金融发展程度与指标体系的构建基础上，结合我国经济金融業的发展状况，并且考虑到我国典型的城乡二元经济结构，提出了如下指标体系。

1.金融服务的可获得性。其中包括网点数量、人员数量两个二级维度，每万平方公里金融机构营业网点数量（家，万平方公里）、每万平方公里金融机构从业人员数量（人/万平方公里）、每万人拥有的金融机构营业网点数量（家/万人）、每万人金融机构从业人员数量（人/万人）四个指标。

2.金融服务的使用情况。其中包括存款情况、贷款情况、保险情况。保险情况又包括保险保费收入以及医疗保险人数。

3.金融服务的质量。其中包括保险人数这个二级维度，考虑到城镇和城乡的差别较大，主要分为城镇职工养老保险人数和城乡职工养老保险人数两个指标。这两个指标主要说明了参加养老保险人数的数量上来看各地区相关服务的质量。

（二）数据的选择

现从我国三十一省份中选取普惠金融发展的相关指标作为研究普惠金融发展影响因素‘的样本，充分考虑了数据的可获得性与充分陛。在主成分分析的过程中，样本的原始数据来源为《2016年中国统计年鉴》、中国人民银行以及人民银行分支机构金融数据、中国保监会网站公布的2015年数据。

根据金融服务的可得性、使用情况和服务质量原则，现选取十—个指标，各指标的解释如表l所示。

三、普惠金融发展实证分析——基于2016年三十一省份数据

（一）数据的处理及变量的相关性

现选取的十一个指标均为正向指标，数值越大则对普惠金融发展的贡献程度就越高。对原始数据进行标准化处理的目的是要消除量纲对数据的影响，并增加数据之间的可比性。通过SPSS软件自动实现数据的标准化处理，处理之后各数据的均值为0，标准差范为1。

经KMO检验与Bartlett球形检验的结果可进行下列分析。KMO检验值为0.710，属于0.7

根据所得数据，除了“每万人拥有金融机构数”的提取共同度为0.164以外，其余指标都可以很好地被提取的因子解释，说明该组数据可以保证信息的完整度，对原始数据损失程度较小。

（二）因子分析

首先，确定公因子个数。初始特征值大于1的公因子有两个，并且这两个公因子的累计占比约为80%，因子总贡献程度约等于80%，达到了最佳效果。因此，选取前两个因子作为公因子进行分析，即金融从业人员数，万人、金融从业人员数，万平方千米。

其次，采用主成分分析法得出因子成分矩阵。

通过因子分析可以发现，成分1中，保险保费收入、医疗保险人数、贷款余额、城镇职工养老保险人数、存款余额五个变量占据了比较重要的位置。成分2中，万人拥有金融从业人员数、单位面积金融从业人员数、单位面积金融机构数、城乡职工养老保险人数四个变量的作用比较明显。这四个变量分别为0.822、0.821、0.824、-0.694，都明显大于它们在因子1中的数据，说明该因子对普惠金融的发展有很大影响。

（三）建立主成分表达式及结果分析

通过降维分析，得到因子得分系数矩阵，利用因子得分系数矩阵，可以求得主成分表达式，即：

Fl=0.083Xl+0.079X2-0078X3+0.081X4+0.185X5+0.158X6+0.189X7+0.178X8+0.075X9+0.189X10

F2=0.297X1+0～297X2+0.02X3+0.298X4-0.058X5-0.142X6-0.003X7-0.099X8-0.251X9-0.003X10

根据主成分表达式中的F1、F2计算，并根据各方差百分比进行加权计算。因子1的方差占比为51.654，因子2的方差占比为27.671。

计算公式为F=0.65F1+0.35F2。

据此可得出各省市的综合指数及排名。

从因子1（保险保费收人、医疗保险人数、城镇职工养老保险人数、贷款余额、存款余额）的角度分析，广东、上海、北京、江苏、浙江、山东与其他省份相比数值较高，说明其社会保障程度、保险普及程度与信贷实力都比较高。这些省份均属于东部地区，经济实力都较为雄厚，资金流量也高于其他地区，信贷保险业务发展迅速，人民生活水平普遍较高，所以因子1的数值相对较高。而宁夏、贵州、甘肃、新疆、青海、西藏等地指数偏低，这些省份均属于西部地区，发展程度较为落后，社会保障体系不够健全。从总体水平来看，我国社会保障制度状况良好，但地区差异还较为明显。

从因子2（（万人拥有金融从业人员数、单位面积金融从业人员数、单位面积金融机构数、城乡职工养老保险人数）的角度分析，上海、北京、天津的数值比较高说明其人均金融硬件水平较高，人口数量与金融从业人员数量、金融机构数量之间的关系比较和谐。广东、山东、四川、河南的数值较低，是由于人口较为密集拉低了该数值，导致人均金融硬件水平较低。相反，青海、西藏由于人口较稀疏拉高了该数值，使得因子2在这些地区的水平远高于因子1。

综合指数反映了某一省市普惠金融的综合发展状况。其中，上海、北京、广东普惠金融综合指数排在全国前三。这说明这些省份普惠金融发展状况较好，起到了良好的带头作用。

通过三十一个省份普惠金融综合指数排名分析发现，东部地区普惠金融发展水平最高，中部地区次之，西部地区普惠金融发展水平最低。

四、促进我国普惠金融发展的对策

（一）加大对普惠金融基础设施建设的投资力度，大力提高整体金融的服务水平

要积极为普惠金融市场创建出和谐健康的工作环境，有效建立起科學的保险体系、信用体系以及担保体系。积极完善互联网金融市场的管理制度，降低互联网金融投资的风险，大力推动互联网金融线上加线下商业模式的发展。

（二）鼓励普惠金融创新

在发展多种形式普惠金融结构的基础上，国家政府部门要积极鼓励普惠金融的创新，技术创新和数字化金融要进一步的深化发展。国家各大银行要积极创新手机银行系统，完善各项功能，为民众提供多样化的金融服务。

（三）协调区域经济发展

促进普惠金融平衡发展。我国国土辽阔，人口分布不均，普惠金融发展要克服这些地理因素，抓住各地区的优势发展地域经济，才能实现快速发展。政府应针对不同区域制定不同的经济政策，促进普惠金融的协调发展。

[责任编辑：王功巧]