山东省普惠金融发展的减贫效应研究
——基于状态空间模型的实证分析*

2018-03-29 05:41罗斯丹李恬悦
关键词:普惠金融指标

罗斯丹 李恬悦 陈 晓

(中国海洋大学 经济学院,山东 青岛 266100)

一、引言

贫困问题一直是困扰全人类的世界性难题,在我国,截止到2016年仍有4 335万的居民为贫困人口,生活仅能甚至不能维持温饱水平。国务院印发的《“十三五”脱贫攻坚规划的通知》提出:消除贫困、改善民生、逐步实现共同富裕,是社会主义的本质要求。要打赢脱贫攻坚战,确保到2020年在现行标准下农村贫困人口实现脱贫。解决贫困问题,政府和社会各部门积极采取了各种措施:大力发展经济、最低社会保障、义务教育、取消农业税等政策使我国贫困发生率由改革开放前的97.5%下降到了2014年的7.2%,农村贫困人口减少了7亿,减贫成效显著。[1]这其中,山东省作为人口大省,2016年的贫困人口数量为150万人,贫困发生率为3.4%,减贫成效较高。但除了上述措施之外,金融作为国民经济的血脉,促进贫困消除的作用应该得到放大。在2016年底召开的全国扶贫开发工作会议中,扶贫办主任刘永富也指出,2017年扶贫工作中要着重发挥政府投入主体作用、金融扶贫重要作用、土地政策助推作用,可见,金融是政府用于攻克贫困的重要工具。

普惠金融旨在服务于所有人,特别是弱势群体,这与当前脱贫的目标非常契合。它于“2005国际小额信贷年”由联合国和世界银行扶贫协商小组(CGAP)正式提出并见诸相关出版物。国务院《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》将其解释为,立足机会平等要求和商业可持续原则,以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。小微企业、农民、城镇低收入人群、贫困人群和残疾人、老年人等特殊群体是普惠金融重点服务对象。

关于普惠金融促进贫困减缓一直是学者们研究的焦点。1981年,诺贝尔经济学奖获得者阿玛蒂亚·森就提出过金融服务、教育和医疗等基本权利的消失会导致贫困的观点。关于金融减贫,因为研究视角和运用的方法数据不同,不同学者有不同观点,总的来看,得到的研究结论可以分为两种:一种观点认为,在不同的经济发展阶段中,金融对减少贫困的作用存在先下降后上升的库兹涅茨“倒U型”现象。[2]当经济较为落后时,相应的金融体系也不发达,此时,金融发展不利于减贫;在经济发展到一定程度后,金融服务的成本降低,此时金融的发展有利于缓解贫困。Aghion & Bolton以及Chakraborty & Ray等都对该观点提供了解释。[3-4]另一种观点则认为,金融发展与贫困减缓之间存在线性正相关关系,这一观点主要由实证研究结果得出。Li,Squire & Zou实证得出金融深化可以显著降低基尼系数并且提高低收入人口的平均收入水平,二者之间存在线性关系,他们认为这是由于金融发展可以缓解贫困人口受到的信贷限制导致的。[5]Beck et al运用50多个国家的数据构建面板模型的研究总结道,普惠金融的发展会优化收入分配结构,从而使收入最低的人口的减少速度大于经济增长和收入不均扩大的速度,促进减贫。[6]Honohan的研究结果显示,当金融发展状况每提高10%,绝对贫困人口的比例就会下降2.4%-3%,金融对减贫产生显著的正向线性影响。[7]

对普惠金融消除贫困的作用机制,一般认为,一方面金融机构可以为贫困人口提供存贷款等服务,从而直接帮助他们脱离贫困,产生直接效应;另一方面,金融的发展会促进经济的增长并且改善收入分配,进而提高全体居民尤其是低收入居民的生活状况,以达到减贫效果,产生间接效应。苏基溶、廖进中和崔艳娟都通过构建系统GMM模型检验了这一理论,苏基溶等的实证研究结果表明我国在2001-2007年间的金融发展对提高贫困人口收入的作用中,69%为直接效应影响,31%为间接效应;崔艳娟则给出了金融发展对贫困减缓作用渠道的符号:金融发展能促进经济增长,但却会恶化收入分配状况,而经济增长和收入分配都能缓解贫困,同时,金融发展还对贫困减缓有直接的促进作用。[8-9]丁志国、谭伶俐和赵晶系统梳理该机制,运用主成分分析法和固定效应向量分解模型,对各指标赋权并衡量了金融减贫的作用,得出2000-2008年间我国金融减贫直接和间接效应都存在,并且间接效应大约是直接相应的35倍的结论。[10]

总的来看,普惠金融能够促进贫困减缓已经得到了理论和实证方面的证实,但现有文献在研究该过程时多采用静态的固定参数模型,不能反映金融结构随经济改革及各种外界因素的冲击等影响而发生的变化。同时,在金融数据的选取上大多使用单一或几个变量,无法充分代表该地区的金融发展状况。基于此,本文利用山东省数据,首先构建了能全面反映普惠金融发展状况的普惠金融指数,然后利用可变参数模型——状态空间模型测量了2000-2015年间山东省普惠金融发展对贫困减缓的直接和间接效应的动态变化。结合《山东省人民政府关于加快全省金融改革发展的若干意见》,即“金融改革22条”中提出的推动金融市场创新发展、规范各类地方金融组织及营造金融业发展的良好环境等要求,本文试图从金融角度思考如何更快更精准地实现《山东省“十三五”脱贫攻坚规划》规定的到2018年贫困村和建档立卡贫困人口全部脱贫的目标,希望在总结过去成果的同时也为未来的发展提供一个路径选择。

二、研究设计

(一)普惠金融指数(IFI)的构建

1、指标选取

关于衡量普惠金融发展状况,确定测量指标及权重,国内外学者开展了广泛的研究。

国外学者方面,Beck开展了定量测算普惠金融发展水平的工作,他通过在各国银行监管机构进行调查问卷以及搜集各国统计数据的方式,从每万人金融机构与ATM机数、每百平方公里金融机构与ATM数、人均存贷款额、每千人拥有的存贷款账户数等八个指标入手,测算了2002—2003年间99个国家的普惠金融发展水平。[11]Sarma受限于数据的可获得性,借鉴人类发展指数(HDI)的编制方法,从银行业渗透度(BP)、银行服务成本(BS)和银行服务使用情况(BU)三个维度各选取一个指标衡量了2004年55个国家普惠金融发展情况。[12]Gupte et al则在总结前人研究的基础上,确定了服务范围、使用情况、交易便利性和使用成本四个维度的24项指标,尽可能广泛地包含了各方面数据来测算印度2009年的普惠金融指数。[13]

国内方面,高沛星、王修华从普惠金融的对立面即金融排斥着手,采用变异系数法、皮尔逊相关系数法等方法测算了我国2008年各省的金融排斥指数。[14]伍旭川和肖翔则采用改进型指数型功效函数构造普惠金融指数,从可获得性、使用情况和服务质量三个维度选择11个指标测量全球133个经济体的普惠金融发展情况。[15]陈银娥等基于熵值法从金融服务的渗透度、可获得性、使用效用性与承受度四个维度11个指标计算中国省域2004—2013年普惠金融发展指数。[16]

总的来看,国外学者对普惠金融指数的研究较早,理论成果也较为丰富,国内学者大多以国外研究为基础,用中国总体或分省市数据测算分析我国或者某一地区的普惠金融发展状况。但他们使用的多为截面或面板数据,而使用某一地区的时间序列数据来分析当地较长时间的普惠金融发展状况的研究相对较少。

借鉴现有文献成果,同时综合考虑各项数据的可得性和代表性,本文采用金融服务的可获得度(人均存款、人均贷款)、使用情况(存款占GDP比例、贷款占GDP比)、渗透度(每平方公里金融行业从业人数、每千人从业人员数)、承受度(全社会固定资产投资中国家预算内资金、国内贷款、利用外资之和占比)等四个维度七个指标,以改进型指数功效函数的方法构造普惠金融指数,来计算并分析2000—2015年间山东省普惠金融发展水平。数据均来自各年度《山东省统计年鉴》,通过处理,得到目标数据。

2、数据处理及权重确定

在对数据进行搜集并初步计算得到想要的数据后,由于各数据的性质和计量单位的不同,还需要对其进行无量纲化处理,以便对各数据的加总和计算。本文借鉴伍旭川和肖翔在计算普惠金融指数时采取的无量纲化方法——改进型指数功效函数,该方法具有单调性、下凸性、不受样本变动与数值波动的影响、正向指标与逆向指标计算函数形式一致等优点。其基本公式为:

(1)

评价指标权重的确定是构建普惠金融指数的一个重要环节,需要将多目标决策问题转化成单目标决策问题。本文采用变异系数法计算各指标的权重。如果某一项指标的变异系数比较大,则该指标在普惠金融衡量方面具有较大的解释力,应该被赋予较大的权重,公式为:

(2)

(3)

其中,CVi为各指标的变异系数,Si为各指标的标准差,为各指标的均值。对各指标变异系数进行归一化处理,计算各指标权重的公式为式(3),表1给出了各指标赋权情况。

表1 普惠金融评价指标权重

3、普惠金融指数计算

本文采用加权几何平均方法进行指数合成,一方面是考虑到了普惠金融四个维度七个指标之间存在较强的关联性;另一方面,该方法重视评价值较小的评价指标,综合评价能力强,可以客观地表现整个评价对象的综合水平;最后,考虑到各指标权重的真实确定比较困难,但加权几何平均方法对各指标权重精确度要求低于算术加权几何平均方法,可以降低人为选择指标权重确定方法对评价对象客观发展水平的影响。公式为:

(4)

最后,我们认为普惠金融在可获得度、使用情况、渗透度、承受度四个维度的重要性是一致的,因此普惠金融指数的计算公式为:

(5)

(二)状态空间模型构建

1、变量选取及处理

关于如何衡量某一国家或地区的贫困程度,学界还没有形成统一意见,本文选取国际上常用的一个测定贫困的指标——恩格尔系数。恩格尔系数是指食品支出总额占个人消费支出总额的比重,是衡量过一个家庭或是一个国家富裕程度的重要标准之一;该指标越低,说明食物支出总额在总支出金额中所占比重越低,这个家庭越富裕,反之,该家庭越贫困。

至于普惠金融减少贫困的间接效应,考虑到代表性和数据获得的便利程度,从普惠金融发展可以改善收入分配角度出发,本文借鉴丁志国的方法,[10]选用平均每人全年工资收入占总收入的比重来表示。

上述数据均来自2000-2015年《山东省统计年鉴》,经搜集处理后得到目标数据。

1.4.1 捕食线虫真菌的分离 采用诱饵平板法,每份土样取 2~3 g〔1〕,均匀成点状撒在直径为 90 mm CMA平板上,土样间留有一定的空隙,并保证样品距培养皿边缘空1 cm左右,这样可以使捕食线虫真菌长至空白处,便于观察且在单孢分离时,可减少污染。每个样品3个重复。在上述的CMA平板中各加入5 000条左右的线虫悬液来诱导捕食线虫真菌孢子的萌发,常温避光培养4~5周。

2、模型构建

由于在长时期中解释变量对被解释变量的影响几乎不会一成不变,因此,需要构建一种能衡量可变参数的计量模型。

状态空间模型是动态时域模型,将不可观测的变量包含进可观测的模型,能够揭示出变量系数的变化规律;其次状态空间模型利用强有力的迭代算法卡尔曼滤波来估计,保证了计算的可靠性。利用状态空间模型这一特点,本文建立了lnen关于lnifi、lngz的可变参数状态空间模型,以期能观测出自2000年以来,随着经济结构的变化,山东省贫困减缓状况受普惠金融发展的影响的动态变化路径。

建立的状态空间模型为:

(6)

(7)

(8)

在式(6)-式(8)中,上面的公式称为量测方程,表示变量之间的一般关系,下面的称为状态方程,svi(i=1,2,3,4)是相应的状态变量,描述状态变量的生成过程。其中,由于估计结果中参数不显著,因此在式(8)的量测方程设定中没有包含常数项。c(i)(i=1,2)是常数项,ut、vt、zt为扰动项,服从均值为零、方差为常数的正态分布。由于状态向量的不可观测性,因此利用卡尔曼滤波算法得到时变参数的估计值,该过程通过eviews7.2实现,结果见表2。模型残差的单位根检验结果显示为平稳序列,上述参数状态空间模型的设定是正确的。

表2 状态空间模型中各参数估计结果

三、实证结果与分析

(一)普惠金融指数计算及结果分析

由公式(5)计算出的山东省普惠金融指数以及各维度的值如表3所示,本文使用的数据均为山东省时间序列数据,并且将测量期内各项指标的最大和最小值设定为改进型指数功效函数的满意值(100)和不允许值(60),因此,虽然2000年和2015年计算得到的各维度的数值分别接近或等于不允许值和满意值,但并不能说明当年该维度的状况很差或很好,也不能就此表明山东省在2000年与2015年的普惠金融绝对状况相差很大。下面主要从IFI的变化趋势来对山东省的普惠金融状况作出分析。

表3 山东省普惠金融指数

由表3可知,在四个维度中,负担度为负向指标,而其他三项均为正向指标,在所占权重相同的情况下,如果其中任意一项较往年为异常值,综合指数IFI就会出现较大波动。图1是根据2000—2015年IFI的值绘制出的折线图,其更直观地表明了这十六年间普惠金融的变动情况。

由折线图可以看出,山东省普惠金融水平在这十几年中总体呈提高趋势,但可以分为三个阶段进行描述。第一阶段为2000—2003年,这期间普惠金融发展水平有所提升,但程度不大。2003年出现了一个峰值,这是由于使用情况即存贷款与GDP的比值较前后年份大导致的。第二阶段为2004—2008年,IFI在较低水平徘徊,并且这段时间普惠金融发展水平的平均值要低于第一阶段。第三阶段为2009—2015年,IFI开始逐年提高,增长较为明显,但在2010年也出现了一个峰值,因为这一年的承受度水平显著高于周围年份。

图1 山东省普惠金融指数

(二)状态空间模型计量结果及分析

1、ADF检验

首先,由于数据的自然对数变换并不改变原有的协整关系,并能使其趋势线性化,消除时间序列中存在的异方差现象,因此,对普惠金融指数、山东省居民恩格尔系数和平均每人全年工资收入占总收入比重三组数据分别取对数,以增强数据线性化趋势、消除异方差。同时,这样做还便于考察贫困减缓对普惠金融直接和间接效应的敏感性。变换后的数值用lnifi、lnen和lngz表示。

由于状态空间法构造的时变参数模型要求变量是平稳的,或者是变量之间存在协整关系,否则容易出现伪回归。因此,需要对数据进行平稳性检验。数据平稳性检验的方法有DF检验、ADF检验、PP检验、DF-GLS检验等,本文采用ADF检验法,利用AIC准则确定变量的滞后阶数,对各变量进行平稳性检验。结果见表4。

表4 ADF单位根检验

注:d代表一阶差分,***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

在表4中,lnen、lnifi、lngz的ADF检验值均大于10%显著性水平下的临界值,且对应的P值大于0.1,所以为不平稳时间序列。对每个序列进行一阶差分后再进行ADF检验,检验值都落入原假设的拒绝域,即各变量经过一阶差分后是平稳的,满足协整检验的前提条件,按照理论,贫困水平、普惠金融发展水平、工资之间可能存在长期关系,因此对它们进行协整检验。

2、协整检验

协整检验是揭示变量之间是否存在长期稳定的均衡关系的方法,Johansen协整检验是其中最常用的方法,因此我们使用该方法来对三个变量进行检验。结果见表5。

表5 Johansen协整检验结果

从表5中可以看出,无论在原假设为“协整方程个数为0个”还是“至多有1个协整关系”或“至多有2个协整关系”时,迹检验和最大特征值检验的P值都显著小于0.01的显著性水平,拒绝原假设,因此,三者之间存在协整关系。

同时,基于VAR的Granger因果检验显示,lnifi是lnen的格兰杰原因(P值为0.00),lnifi还是lngz的格兰杰原因(P值为0.01),由于篇幅关系不再列出详细结果,不过这佐证了我们的逻辑关系,即普惠金融通过直接作用和间接作用共同影响贫困。

3、计量结果分析

根据式(6)、式(7)、式(8)得到图2的计量结果,从中可以看出,普惠金融发展水平对贫困减少的直接作用与通过普惠金融促经济增长和改善收入分配的间接减贫作用之间存在长期的均衡关系,但它们的系数并不是固定不变的。

具体而言,首先,sv1和sv2为普惠金融通过直接和间接效应共同作用下的贫困减少的弹性,由于恩格尔系数为负向指标,因此,sv1和sv2为负值表示当普惠金融以及经济发展水平提高时,恩格尔系数会降低,即居民的食品性消费支出的比例减少,贫困水平下降。其次,对于sv1,其变化呈先下降后上升的趋势,并在2004年达到峰值,这时普惠金融发展对减贫的弹性最大,为-1.385,此后,稳定在-0.4与-0.3之间。第三,sv1的变化趋势与sv1刚好相反,先上升后下降,但也在2004年达到峰值,此时engel对gz的弹性为正,说明经济的发展会增加恩格尔系数,亦即不利于贫困的减少。不过其他年份均为负值表明普惠金融的间接作用有利于贫困的减少,其值之后稳定在-1.0左右说明普惠金融通过间接效应减贫的影响要大于直接作用,与过往研究文献的结论一致。

sv3为普惠金融发展对减贫影响的全部作用,既包括直接也包括间接效应,从图2中可以看到其数值呈下降趋势且一直为负,这说明普惠金融的发展是有利于减少贫困的,并且,这种作用一直在增强。不过同时注意到观察期中在2004和2011年分别出现了两次小幅回升,这主要与2003年底开始国有银行改革撤销了县域以下的一些营业网点以及2010年来扶贫工作遇到瓶颈,粗放式的扶贫方式效果减弱有关。

sv4是经济增长和收入分配等因素对普惠金融发展水平的弹性的时变参数,它的值为正并且呈现上升趋势,表明对山东省而言,普惠金融的发展促使经济增长和收入合理再分配的作用不断加强。值得注意的是,这种作用在观察期中并没有大幅度提升,其弹性始终保持在0.9左右,作用效果并不是很强,这可能是因为山东省作为经济发达省份,金融饱和程度较高,虽然普惠金融的发展有可能使金融总量发生变化,但无法有效地促进人均增长率的提高。[17]

四、结论

本文以普惠金融减贫理论为基础,通过构建普惠金融指数,并运用状态空间模型实证检验了普惠金融通过直接和间接效应促进贫困减少的时变效果。结果表明,第一,山东省普惠金融水平呈提高态势,但受政策及其他因素影响,在不同时期表现出不同变化。具体来说,2003年之前金融体系的不断完善促进普惠金融水平的提升;2004年到2008年间,由于金融体制改革,金融机构各部门尤其是银行相继优化自身结构,解决发展中存在的顽疾,存贷款增长速度低于经济发展速度;同时,社会固定投资中资本市场融资和自有资金投资的比例有所降低,使普惠金融水平在低位水平徘徊;2008年以后,随着金融改革成效的显现及国家对经济增长的把控,金融进入高速发展阶段,金融基础设施、金融基本服务的种类和数量都有提升,普惠金融水平也有快速增长。第二,基于状态空间模型的实证结果显示普惠金融通过直接效应和间接效应减贫的效果并不相同,直接作用影响先减弱后增强,而间接作用正好相反,先增强后减弱;普惠金融发展促进经济发展并改善收入分配的作用即间接效应影响较为显著,从2008年来大体维持在0.92的水平上;从综合作用上来看,贫困对于普惠金融的弹性为负且绝对数值一直在增大,说明普惠金融发展一直有利于反贫困,并且这种作用的效果逐渐增强。

根据上述研究结论,结合当前山东省经济金融发展现状及具体减贫目标,为充分发挥金融减贫作用,笔者认为:

首先,从普惠金融减贫的间接效应方面看,由于该作用大于直接作用,因此应把发展贫困地区经济和改善收入分配作为主要的减贫措施。虽然山东省为较发达省份,经济总量、经济增速等都位于全国前列,但仍有某些地区,如鲁西、鲁南等经济状况较差,而这些地方也恰恰是贫困人口集中的地区。对于这些地区,一方面要加大科教文卫等方面的投入,完善公共基础设施建设,满足贫困人口的基本生活需求;另一方面,还要根据当地实际精准定位每个贫困县、贫困村和贫困农户的比较优势,促进扶贫产业和扶贫项目由被动安排变为主动发现,才能使扶贫工作兼顾公益性和商业性、计划性和市场性,让改革开放与经济发展的成果惠及到每村每户,从而保证扶贫的可持续性和稳定性。

其次,从普惠金融减贫的直接效应方面看,虽然其不及间接作用的效果大,但保证金融的体系的健全和稳定是促进经济发展,改善收入差距从而达到消除贫困目的的前提。可以通过提高本文构建普惠金融指数时所使用的指标的状况进而提高普惠金融发展水平。第一,要优化金融机构存贷结构,明确农村存款的使用方向,减少“穷人补贴富人”趋势的扩大。可以抽取省内金融机构每年营业收入的固定比例设立普惠金融发展基金,[18]制定一套管理办法,统一安排,保证这笔资金主要减贫事业;另外还要让金融规模与实体经济发展相匹配,使存贷增量与目前新常态趋势下GDP的增长速度保持在相对稳定的较高水平上。第二,要提高金融基础设施和金融从业人员的数量和质量。要根据可靠调研在贫困人口众多、贫困区域集中且广泛的地区设立基层金融机构网点、投放ATM机等,着重培养一批下乡宣讲、驻村办公的金融从业人员来协助当地贫困居民使用金融基础设施,普及金融知识,从供给侧主动满足农户及中小企业等弱势群体的金融需求。第三,要改善社会投资结构,发掘投资潜力。自有资金投资具有活力大、流动性高、引导性强等特点,引导社会自有资金投向具有扶贫和活力双重效益的项目上可以迅速提高贫困地区及贫困人口的生活水平,加快贫困现象的消除。第四,要推动互联网金融等新兴金融载体在贫困地区的发展。移动终端的普及让互联网金融成本低、操作便捷、满足多样化需求的特点得到充分发挥,而互联网金融的特点又能有效地与扶贫目标对接。

最后,从政府总体把控的角度看,作为推进普惠金融建设和扶贫工作发展的主要牵头人,山东省政府要从规划、协调和保障等方面做好工作。第一,应根据国家提出的《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》同时依省内实际制定山东省普惠金融发展规划,明确金融减贫作为扶贫开发的主要手段之一参与到精准扶贫中,作好顶层设计,为普惠金融的快速发展提供空间。第二,协调好金融机构各部门及扶贫工作各部门之间的关系,金融与财政相互配合,计划和市场共同覆盖到每一个贫困角落,保证扶贫工作因地制宜、不留死角。第三,要完善普惠金融的法律制度,加强对参与主体的权益保护,才能保障各方的积极性,另外还要针对弱势群体加强推广普惠金融教育,让贫困人口不至于因不了解从而失去改善自身生活水平的机会。

消除贫困和推进普惠金融建设均为系统性工程,只有在各部门积极参与、相互配合的前提下才能由量变产生质变,如愿实现到2020年基本消除贫困现象,实现全民小康的宏伟目标。

[1] 陈兰君子.改革开放以来我国农村贫困人口减少7亿[N].金融时报,2015-10-17(001).

[2] Greenwood,J. and Jovanovich,B, 1990, "Financial Development, Growth and the Distribution of Income", Journal of Political Economy, Vol.40,PP.337-354,2000.

[3] Aghion P. and Bolton P.,1997, "A Trickle down Theory of Growth and Development".The Review of Economic Studies, Vol.64, No.2,PP151-172.

[4] Chakraborty S. and Ray T., 2007, "The Development and Structure of Financial Systems", Journal of Economic Dynamics and Control, Vol.31,PP2920-2956.

[5] Li H., Squire L. and Zou H.,1998,"Explaining International and Intertemporal Variations in Income Inequality", Economics Journal, Vo1.108, No.l,PP26-43.

[6] Beck T., Demirguc-Kunt A. and Levine R.,2004, "Finance,Inequality and Poverty:Cross-country Evidence", World Bank Policy Research Working Paper 3338.

[7] Honohan P., 2004, "Financial Sector Policy and the Poor", World Bank working paper, No.43.

[8] 苏基溶,廖进中.中国金融发展与收入分配、贫困关系的经验分析——基于动态面板数据的研究[J].财经科学,2009,(12):10-16.

[9] 崔艳娟,孙刚.金融发展是贫困减缓的原因吗?——来自中国的证据[J].金融研究,2012,(11):116-127.

[10] 丁志国,谭伶俐,赵晶.农村金融对减少贫困的作用研究[J].农业经济问题,2011,(11):72-77,112.

[11] Beck T., Demirguc-Kunt A. and Martinez-Peria M. S., 2007, "Reaching Out:Access to and Use of Banking Services across Countries", Journal of Financial Economics, Vo1.85, No.l,PP234-266.

[12] Sarma M. Index of financial inclusion, Working Paper No.215,Indian Council for Research on International Economic Relations ,2008.

[13] Rajani Gupte, Computation of Financial Inclusion Index forIndia, Social and Behavioral Sciences,2012(37).

[14] 高沛星,王修华.我国农村金融排斥的区域差异与影响因素——基于省际数据的实证分析[J].农业技术经济,2011,(04):93-102.

[15] 伍旭川,肖翔.基于全球视角的普惠金融指数研究[J].南方金融,2014,(06):15-20.

[16] 陈银娥,孙琼,徐文赟.中国普惠金融发展的分布动态与空间趋同研究[J].金融经济学研究,2015,(06):72-81.

[17] 杨友才.金融发展与经济增长——基于我国金融发展门槛变量的分析[J].金融研究,2014,(02):59-71.

[18] 杜晓山.发展农村普惠金融的思路和对策[J].金融教学与研究,2015,(03):3-12.

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