农村地区金融包容性对农民收入的影响

吴庆田 蒋瑞琛

摘要：在市场化的经济环境中，金融资源与其他资源一样都需要通过市场进行配置，一个地区的金融包容水平偏低主要是该地区所拥有的金融资源较少、金融资源地理分布具有差异所致。使用因子分析法从地理渗透性、产品接触性和使用有效性三个维度测算区域金融包容性发展水平对农民收入增长的影响，表明我国农村金融包容程度对农民收入的增长都有显著效应，中西部地区农村金融包容的发展水平能够更好地促进农民收入的提高。从金融服务供给角度来看，提升中西部地区农村金融机构地理渗透度，就是要保证农村金融机构网点和金融服务人员数量的充足性，这有利于拓宽农民等经济主体接触或获得金融服务的渠道。因此，可以从加强农村金融机构基础设施建设和推进新型农村金融机构发展这两个方面来增加供给，帮助农民方便及时地融入主流金融体系。

关键词：金融包容性指数;农民收入水平;金融普及;农村金融服务体系

基金项目：国家社会科学基金项目“基于利益相关者异质性的P2P网贷价值网的构建、价值共创与政府规制研究”（16BJY159）

中图分类号：F830    文献标识码：A    文章编号：1003-854X（2020）11-0031-08

一、引言

“金融包容”一词源自联合国构建的普惠制金融体系，是金融领域的前瞻性议题，2008年印度金融包容发展委员会发表的《金融包容报告》指出，能够为金融排斥群体用可接受的价格供给基础金融服务，并满足其基本的金融信贷需求即为金融包容。国内外学者在此基础上不断丰富拓展了金融包容的具体内涵。David Porteous ①和AFI（普惠金融联盟）② 厘清了金融包容性所涵盖的内容;Sarma③、Mahendra④和Chakravarty⑤等学者认为金融包容是指经济体中的整体成员能够支付金融服务的获取成本，而且低收入人群等弱势群体也能够充分及时地得到生产生活所需的贷款。而国内学者关注金融包容性问题的起步时间较晚，韩俊等⑥、闫海洲等⑦和王静⑧都从不同的角度对金融包容这一概念进行了新的阐述。还有学者从金融包容的维度⑨、金融供给⑩和人力资本积累{11}的视角对农村金融包容性的测量方法及影响因素进行了广泛的探讨。

金融包容的理念可以解决农村金融排斥现象，更加公平有效地配置农村金融资源，提高农村金融包容程度，本质上也属于农村金融发展的范畴。实际上，包容性金融对于我国农村地区具有减贫效应，有利于缩小城乡居民收入差距，对于强化新时代我国的经济发展战略具有深远的意义{12}。

农村金融资源是否有效配置，很重要的一个评判标准就是农村金融包容性发展是否能够有效促进农村经济发展和农民收入增长。我国中部地区有多个农业大省，农业人口较多，西部地区地广人稀，农民收入主要来源于农业经济发展。近年来，中西部地区农民收入水平随着经济的发展逐年增加，但仍低于全国平均水平，相比之下，东部地区农民收入占全国农民收入比重较大。东、中、西部地区农村金融包容水平是否存在显著差异？这一差异是否又是导致各地区农民收入水平差距拉大的关键因素？基于此，本文使用因子分析法从地理渗透性、产品接触性和使用有效性三个维度测算区域金融包容发展水平对农民收入的影响，为探索一条更具有普适性的农村金融包容发展道路提供借鉴。

二、农村金融包容性的评价指标体系与方法

金融包容性衡量应通过构建金融包容性评价指标体系，从不同层面选择适当的指标来衡量金融包容性的发展水平。但是，目前还没有统一的评估指标体系，国内外研究主要是通过选取不同的指标或者重新定义并构造金融包容指数的办法来对金融包容的水平作出评价。最初，Beck等采用测度金融机构覆盖面的8个指标来尝试说明金融包容不同维度的重要信息{13}，而 Sarma通过归纳总结Beck的8个指标，概括出地理渗透性、产品接触性以及使用效率性这三大维度，并运用金融包容指数IFI来评价金融包容的发展程度{14}。

金融包容性的指标构建有如下特征：第一，以包容度最广的地区和民众为标准来衡量金融包容的水平。第二，从金融服务供给和金融服务需求两个层面来选取具体指标，从金融服务供给层面选取金融服务地理可接触性以及产品使用性指标，从金融服务需求层面选取产品使用效率性指标。与此同时，金融包容性的评价指标体系构建应当满足以下三个原则：第一，多层次原则，即评价指标体系应该尽可能地包含所有能够反映金融包容内涵的信息，所选取的指标不能是各种指标的简单集合，应该能从不同层面来反映农村金融发展的情况;第二，可测量原则，即构建的评价指标体系的计算应该简明便捷，每个具体指标的计算方法应该简单易懂，需要的数据也应该比较容易取得，也就是说，对于不能收集到有效数据的指标可以考虑用近似指标来替代;第三，可比性原则，即所构建的评价指标体系能够在实践活动中加以运用，便于金融包容性水平跨区域的比较。

在构建我国农村金融包容性评价指标体系时，需要考虑到上述选取经验和选取原则，因此本文在Sarma构建的金融包容指数{15}的基础上，从农村金融服务供给层面选取地理渗透性以及产品接触性两大维度的细化指标，从农村金融需求层面选取使用有效性这一维度细化指标，依据Chakravarty等设计的指标选择多层次、可测量和可比性原则{16}，结合我国农村金融数据的实际获得情况，对部分不能完整收集到数据的指标采用近似指标替代，从农民存贷款额、金融机构网点数、从业人数等角度选取相应的指标，并通过计算得出具体的细化指标，如表1所示。

本文构建的农村金融包容性评价指标体系基于农村金融供给和农村金融需求两个层次，将农村金融包容性划分为地理渗透性、产品接触性和使用有效性三大维度，计算农村居民的存款和贷款额，农业人口数量、金融机构数量和金融服务人员数量等，具体的7个二级指標（变量名称）由X1—X7表示。

维度1：地理渗透性。其包含3个二级指标：农村每万人银行业金融机构覆盖度（X1=农村金融机构网点数×10000/农业人口数）、农村每万人拥有金融服务人数（X2=农村金融机构从业人员数×10000/农业人口数）、农村金融机构网点数量占比（X3）。地理渗透性主要表明在农村地区获得金融服务的难易程度，这一指标可以从金融机构网点地理分布和服务拥挤程度两个层面来理解，农村地区金融机构网点数量、服务人员数量与金融服务的可得性三者之间是正相关的，即农村地区金融机构网点数量越多，金融服务人员越多，金融服务的可得性更高。因此，可以从地理分布密度和人口分布密度选取X1和X2两个指标。为了能够反映城乡金融资源差异，特别加入农村金融机构网点数量占比（X3=农村金融机构网点数量/全辖区网点总量）这个指标。

维度2：产品接触性。其包括农村存款余额（X4）和农村贷款余额（X5）两个二级指标，用来反映在农村日常经济活动中接触金融服务的情况，因为即使农村遍布银行分支机构，但人们如果不进行存款或贷款活动，相应的金融包容程度也不会太高。

维度3：使用有效性。这一维度是指人们使用正规金融服务的频率，在本文中主要采用农村人均贷款量（X6=农村贷款余额/农业人口）和农村存款资源运用水平（X7=农村贷款余额/农村存款余额）两个指标。其中，农村人均贷款量主要是考虑信贷资源转变成产出的效率，农村存款资源运用水平主要是用来反映农村地区资金外流及利用效率的情况，农村存款转化为贷款的比值越大，意味着农村存款的配置效率就越高，同时也意味着该地区的可使用农村存款资源越多，资金内部使用效率也随之提高。

本文采纳因子分析法对2005—2018年的农村金融包容性水平进行测量，得出具体的农村金融包容性数值，用这一数值来反映我国农村金融包容的水平和发展趋势。在这个评价指标体系中，各个维度的指标之间相关性较强，适合采用因子分析法，依据各个二级指标彼此相关性的大小，将相关性较高的同组指标进行分类，提取能影响农村金融包容程度的公共因子，从而达到降低指标有效维度的目的，得出各个指标对金融包容程度的具体贡献值。

三、数据来源、评价过程与结果

（一）数据来源

由于新型农村金融机构改革始于2005年，在此之前很难有效完整地收集农村地区各类银行业金融机构相关统计数据，因此，特选取2005—2018年的数据作为评价样本。银行业金融机构相关统计数据主要来自我国金融运行报告，其中银行业金融机构包括大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、国家开发银行和政策性银行、城市信用社、小型农村金融机构、新型农村金融机构、邮政储蓄、财务公司、外资银行及其他。小型农村金融机构包括农村商业银行、农村信用社、农村合作银行，新型农村金融机构只包括村镇银行。需要指出的是，农村金融机构数量采用的是小型农村金融机构与新型农村金融机构数量之和作为近似数据，农村金融服务人员也是如此。数据主要来源于各年的《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《中国区域金融运行报告（2005—2018）》和各省政府统计网站。

（二）评价过程

由于各个指标属性以及计量单位不同，因此实证分析前先对部分指标取对数，对其进行标准化处理。本文构建我国2005—2018年的地区面板数据模型进行因子分析。Bartlett的x2值达到291.366，P值为0，变量相关系数矩阵通过球体检验，变量之间存在一定的显著相关性，此外，KMO测度值达到0.553，说明适合进行因子分析（见表1）。

根据图1可以看出，前两个公共因子的特征值都大于1，符合选择公共因子的条件，因此选择第1个以及第2个因子充当所有变量的公共因子。

从表3主因子特征值及方差贡献率结果可以得知，前两个的公共因子对总样本的累计解释度高达97.388%，共保留了7个指标的97.388%的原始数据信息，以97.388%的精度将变量的有效维度从7降为2，所用的这两个公共因子能够对农村金融包容程度作出较好的说明。

为了更好地突出不同主因子的可解释性，对初始因子采用方差极大正交旋转。方差极大正交旋转可以使得各个因子的具有最高载荷的变量数进行最小化处理，主因子对所有指标的解释能力更加趋于平衡。从表4可以看出，农村每万人银行业金融机构覆盖度、农村每万人拥有金融服务人数、农村机构网点占比、农村人均贷款水平、农村存款运用水平在第1个公因子上均具有较高载荷，农村存款余额、农村贷款余额在第2个公因子上具有较高载荷。

公共因子1的农村每万人银行业金融机构覆盖度、农村每万人拥有金融服务人数、农村机构网点占比、农村人均贷款水平、农村存款运用水平从地理渗透性维度、使用有效性维度两方面反映了农村金融包容性发展的程度;公共因子2的农村存款余额和农村贷款余额较好地从产品接触性这一维度反映了农村地区金融包容性发展水平。

根据各公共因子的方差贡献率与公共因子累计的方差贡献率之比得分进行加权计算，得到2005—2018年农村各地区金融包容性指数。

为了便于比较，将得出的分地区金融包容性指数转换为图2。根据表5和图2的结果可知：（1）东部地区农村金融包容程度得分整体高于中西部地区，其金融包容性水平整体较高，基本符合我们的心理预期。（2）中西部地区金融包容程度较低，2013年以前整体呈现负值，但随着时间的变化有一个很明显的上升趋势，2013年后农村金融包容性指数稳步上升，农村金融包容发展水平缓步提高。（3）从细化数据来看，中西部地区农村金融包容程度得分不高的原因主要在于农村每万人银行业金融机构覆盖度、农村每万人拥有金融服务人员数、农村人均贷款水平、农村存款资源运用水平皆与东部地区存在较大差距，并且差距有拉大的趋势。（4）2008年和2009年东部地区农村金融包容性指数有明显的下降幅度，2009年之后才开始以较大的增长幅度逐年上升。2014年后中西部地区的金融包容性指数都有一个大幅上升的过程，随后进入缓步增长期，且中部地區的金融包容程度略高于西部地区。

从上述结果可知，东部地区与中西部地区农村金融包容性指数差距较大，究其原因主要有以下几个方面：（1）中西部地区农业人口数量一直较多并有逐年略微增加的趋势，反观东部地区农业人口数量最多的年份2013年也不及中西部地区，但地理渗透性3个二级指标中有2个指标都是要根据农业人口数量计算得出的，因此，中西部地区地理渗透性维度的指标表现一般，拉低了农村金融包容程度的数值。（2）各地区经济发展水平差距很大，东部地区农村的经济发展水平高于中西部地区，一般认为产品接触性维度下的2个二级指标——农村存款和农村贷款余额应该也是中西部与东部地区存在不小差距，但实际上中西部地区农村存款和贷款余额从2009年开始都超过了东部地区。究其原因，可能是因为国家各项扶农扶贫贷款政策的出台和落实，促进了中西部地区农村居民的贷款行为，且东部地区农村范围没有中西部地区农村范围广，所有整体存款贷款规模之和不如中西部地区，因此，东部和中西部地区农村金融包容性指数在产品接触性这一维度得分基本一致。（3）从使用效率性，尤其是农村存款资源运用水平这个指标来看，中西部与东部地区的差距还是不小的，差距基本在10%左右，这说明虽然各地区农村存贷款整体规模很接近，但是中西部地区存贷比运用水平拉低了农村金融包容程度得分。这是因为中西部地区农村存贷款规模虽然不小但存在资金外流现象，资金使用效率不高。

此外，2008年、2009年东部地区农村金融包容性指数有所下降，这是因为2008年金融危机爆发所致。东部地区经济发达，该地区银行业金融机构为了防范风险，农村人均贷款水平和贷款总规模都有所下降，因此，用这些指标计算出的东部地区农村金融包容性指数也有所下降。而中西部地区受金融危机冲击较小，贷款规模和农村人均贷款水平并没有减少，用这些指标计算出来的中西部地区农村金融包容性指数也没有减少。

四、农村金融包容性对农民收入的影响

从理论层面来看，农村金融包容性发展水平的提高属于农村金融发展的范畴，因此对农民收入的增加有着推动作用。金融包容性水平的提高会通过直接和间接两种路径来影响农民收入，而农民收入增长则能进一步推动农村金融包容程度提高，两者之间形成相互推动的良性循环，如图3所示。其中，农村金融包容性对农民收入的直接影响机制是通过改善农民等弱势群体正规金融服务的可获得性来提高农民收入水平，而间接影响机制则是通过促进经济的增长来拉动就业和消费等方面，进而间接减少贫困，增加农民收入。

（一）直接影响机制

农村金融包容性对农民收入影响的直接机制从理论上来看主要是通过以下三个路径来实现的。

一是农村金融包容性增长会降低门槛效应。在农村地区，农民收入普遍较低，导致金融服务成本过高难以获取，或者金融产品无法满足其需求，或者无法通过贷款审核门槛等等原因而把农民排除在金融服务体系之外。但随着农村金融包容程度的提高，金融服务的范围会扩大，农民能够及时用较低的成本来获取金融服务和产品，尤其是农业贷款、保险等金融产品。从另一角度来说，金融服务获取费用的减少也相对增加了农民收入。

二是农村金融包容性增长能够降低贫困效应。首先，农村金融包容性的增长可以拓宽农村居民获得金融服务的渠道，使得更多的农民能够以较低的成本获取金融服务，例如获取生产生活需要的基本贷款，有利于生产生活的顺利进行，保证基本的收入来源，降低贫困发生率。其次，农村金融包容性发展可以改善农民获得金融服务的瓶颈，有效降低农民面对的较高门槛信贷约束条件，使得他们能够募集更多资金进行创业、教育、投资、消费等活动，拓宽农民非农收入来源，从而削减务农收入的占比，使得农民收入渠道多样化，从而减少贫困。

三是农村金融包容性增长能够降低排斥效应。我国城乡二元金融结构问题较为严重，金融机构从盈利角度考虑，将多数金融资源集中在城市，以至于农村地区金融资源供给缺乏，金融基础建设较为落后，这严重限制了農村经济的增长，从长远来看也不利于农民收入的增加，容易使得农村地区陷入经济和金融双重恶性循环中去。应该说，金融包容理念为解决这一问题提供了好的思路，农村金融包容提倡为农民等弱势群体提供公平的金融服务以消除非市场壁垒。

（二）间接影响机制

农村金融包容性对农民收入影响的间接机制通过“涓滴效应”实现，这实际上是把经济增长视为传导媒介，通过提高农村金融包容程度来推动农村地区金融制度的完善，再利用完备的农村金融制度促进农村经济的增长，最后通过农村经济发展水平的提高来刺激消费、投资、创业等需求，以此提高农民收入水平。

农村金融包容性通过以下三个方面来间接实现农民收入的增长：（1）农村金融包容性拉动农村经济增长，而经济增长能为农民等弱势群体增加更多的工作机会，从而增加收入。（2）农村经济的增长有利于农村资本积累，能够为农民等的投资积攒更多资金，有利于农民收入来源的扩大。（3）农村地区经济的发展能够充实当地政府的财政收入，便于政府通过财政支出反哺农村地区医疗、教育、科技等方面的投入，从而惠及整个农村地区，间接减少农民的支出以提高收入。这一过程大致可以归纳为：农村金融包容程度提高→经济增长→消费、就业、投资等增加→农民收入提高。

总体而言，农村金融包容性先通过改善农民等弱势群体的金融服务的可得性直接促进收入的增加，再利用经济增长的传导作用间接提高农民收入。农民收入水平是由农村金融包容性的直接和间接影响机制共同作用的结果，而农村金融包容程度的不同对农民收入影响的效应也不尽相同。

（三）实证分析

影响农民收入的因素有很多，考虑到农村金融包容性指数本身就是一个综合性指标，能够从多个层面反映农村金融发展对农民收入的影响，本文再选取其他控制变量对回归模型加以丰富。随着我国城镇化进程的加快，农村地区大量剩余劳动力向城镇转移，务工收入成为农民收入的重要来源之一，第二产业和第三产业所带来的非农产业收入占总收入的比重也是逐年增加的。与此同时，城乡劳动人口的流动带来了产业结构的调整，一般情况下，人口流动比例较大的地区，其农民人均收入也是随之增加的。因此，本文选取就业结构（ES）以及产业结构（IS）作为模型的控制变量。

（1）被解释变量。农民纯收入是指农民每个会计年度从各种渠道获得的收入总和减去当年的支出总和，而农民人均纯收入（LNY）则是农民纯收入除以农村人口得到的平均数。这里的数据来源于相关年度统计年鉴。

（2）解释变量。农村金融包容程度（LNX）为因子分析法计算出来的农村金融包容指数。

（3）控制变量。控制变量1：就业结构（ES），由第二、第三产业就业人员数/地区就业总人数×100%计算得到，数据来源于相关年度的统计年鉴;控制变量2：产业结构（IS），由第二、第三产业生产值/地区生产总值×100%计算得到，数据取自相关年度的统计年鉴。

结合前文对农民收入主要来源的分析，建立包含LNY、LNX、ES、IS、C在内的回归方程：

LNY=C+a1LNX+a2ES+a3IS

其中，LNY代表农民人均纯收入，其数值较大故取对数;LNX是一个综合指标，本身数值较小，ES和IS是比值，这三项指标不作处理。农村金融包容程度是一个综合指数，先与控制变量进行简单相关系数检验。

从表6可知，东、中、西部地区的LNX、ES、IS之间都存在较高的相关性。在中西部地区，农村金融包容程度与就业结构相关性高;在东部地区，就业结构与产业结构相关度高;所有地区都是农村金融包容程度和产业结构的相关度最低。因此，本文采用逐步回归分析的方法，以期寻求最佳的农民收入回归方程。

随着变量LNX、ES、IS的逐步引入，可以看出模型的拟合度较之初始方程LNY=f（LNX）都略有提升，但综合考虑D.W.值和在10%的显著性水平上通过的P值，再考虑变量符号的经济意义，最终选定中部地区农民人均收入函数以LNY=f（LNX，ES）为最优，拟合结果如下：

LNY=6.4490+0.6602LNX+4.4464ES（中部地区）

西部地区农民人均收入函数以LNY=f（LNX，ES）为最优，拟合结果如下：

LNY=5.7039+0.4826LNX+3.9874ES（西部地区）

东部地区农民人均收入函数也是以LNY=f（LNX，ES）为最优，拟合结果如下：

LNY=4.4705+0.2413LNX+5.6239ES（东部地区）

结合表7结果，通过对比分地区农民收入回归方程可以得出以下结论：第一，各地区农村金融包容程度对农民收入都有显著的正影响，且中西部地区金融包容性对农民收入的促进作用比东部地区更大。第二，就业结构的优化对农民收入的增加有积极影响。第三，整体来说，中西部地区农村金融包容程度对农民收入的影响要大于东部地区，就业结构对农民收入的影响东部地区要稍强于中部地区。

（四）实证结果分析

从中部地区农民收入最佳回归方程来看，一方面，中西部地区农村金融包容程度对农民收入的增长有显著的影响，相比东部地区，中西部地区农村金融包容性发展水平能够更好地促进农民收入的提高。另一方面，各地区就业结构的优化都有利于农民收入的增加，随着城镇化进程速度的加快，中西部地区大量农村剩余劳动力已经向城镇转移，务工收入成为农民收入的重要来源之一。

值得注意的是，农村金融包容性发展水平对居民福利（包括人均纯收入、消费、家庭开支等）都存在显著的正向效应，但会呈现地域上的差异。东部地区金融包容水平高于中西部地区，而且中西部地区农村金融包容性并未完全有效发挥其在农民收入方面的促收效应，这与回归模型中得出的结果一致。中西部地区的农村金融包容程度是低于东部地区的，而与农民收入的相关系数却比东部地区高，意味着从金融包容性发展这一角度着手有利于增进中西部地区的农民福利。

五、简要研究结论与启示

在市场化的经济环境中，金融资源与其他资源一樣都需要通过市场进行配置，一个地区金融包容水平偏低主要是该地区所拥有的金融资源较少，金融资源地理分布具有差异所致。我国中西部地区经济落后于东部沿海地区，故其所拥有的金融资源相对较少，从而地理渗透性、产品接触性和使用有效性都比较低，与此对应的金融包容水平也相对较低。而农村金融包容性发展有助于提高农民收入水平，通过精准施策来提高中西部地区农村金融包容程度，使其发挥促收作用是很有必要的。

首先，从金融服务供给角度来看，提升中西部地区农村金融机构地理渗透度，就是要保证农村金融机构网点和金融服务人员数量两个层面的充足性，这有利于拓宽农民等经济主体接触或获得金融服务的渠道。因此，可以从加强农村金融机构基础设施建设和推进新型农村金融机构发展这两个方面来增加供给，帮助农民方便及时地融入主流金融体系。

其次，从农村金融产品接触维度来提升中西部地区农村金融包容程度，主要是通过加大农村地区金融产品和服务的创新力度这一手段来实现，例如创新农产品抵押机制、引导非银行金融机构来完善农村支付和结算业务等等。

最后，从农村金融产品使用效率这一维度来提升中部地区农村金融包容程度，主要是通过帮助农民提升基本金融素养以及增强农村信息技术来实现。加强农村地区基础金融教育能够提高农民的金融意识，帮助农民进行正确的金融选择，培养他们高效的金融行为;而增强农村信息技术能够方便农民选择移动金融（手机、网络银行），推动互联网金融在农村地区的普及，从而促进农村金融包容性发展，带动农民收入的增加。

注释：

① David Porteous， Issues in the Design and Implementation of Surveys on Financial Inclusion， Alliance for Financial Inclusion Global Policy Forum， 2009.

② AFI， The AFI Survey on Financial Inclusion Policy in Developing Countries： Preliminary Finding， 2010.

③{14} M. Sarma， J. Pais， Financial Inclusion and Development， Journal of International Development， 2011， 23（5）， pp.613-628.

④ Dev. S. Mahendra， Financial Inclusion： Issues and Challenges， Economic & Political Weekly， 2006， 41（41）， pp.4310-4313.

⑤{16} S. R. Chakravarty， R. Pal， Measuring Financial Inclusion： An Axiomatic Approach， Microeconomics Working Papers， 2010.

⑥ 韩俊、罗丹、程郁：《农村金融现状调查》，《农村金融研究》2007年第9期。

⑦ 闫海洲、张明珅：《金融包容性发展与包容性金融体系的构建》，《南方金融》2012年第3期。

⑧ 王静：《金融包容性增长：经验借鉴与建议》，《中国商论》2014年第1期。

⑨ 王修华、陈茜茜：《农户金融包容性测度及其影响因素实证分析——基于19省份的问卷调查数据》，《农业技术经济》2016年第1期。

⑩ 范香梅、寻努绩：《农村金融包容性指数的构建与测算》，《统计与决策》2017年第7期。

{11} 车树林、顾江：《包容性金融发展对农村人口的减贫效应》，《农村经济》2017年第4期。

{12} 张彤进、任碧云：《包容性金融发展与城乡居民收入差距——基于中国内地省级面板数据的实证研究》，《经济理论与经济管理》2017年第5期。

{13} T. Beck， A. Demirguc-Kunt， M. S. M. Peria， Rea-ching Out： Access to and Use of Banking Services Across Countries， Journal of Financial Economics， 2007， 85（1）， pp.234-266.

{15} M. Sarma， Index of Financial Inclusion， Indian Council for Research on International Economic Relations，  New Delhi Working Papers， 2008.

作者簡介：吴庆田，中南大学商学院教授、博士生导师，湖南长沙，410083;蒋瑞琛，通讯作者，中南大学商学院博士研究生，湖南长沙，410083。

（责任编辑  陈孝兵）