我国普惠金融领域的研究热点及路径演进——基于CSSCI数据库文献的分析

朱成科，王智睿

(1.合肥学院 经济与管理学院，安徽 合肥 230601;2.合肥学院 金融大数据重点实验室，安徽 合肥 230601)

“普惠金融”一词在2005年由联合国提出，指弱势群体、低收入阶层以及中小微企业可以在可控成本下享受金融服务[1]。普惠金融这一概念提出后，很快被引入中国，因为普惠金融概念符合中国“小额信贷”现状，因此一直受到政府及社会的高度重视。2013年11月，中共第十八届三中全会通过《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，提出了“发展普惠金融，鼓励金融创新，丰富金融市场层次和产品”[2]。2015年3月，第十二届人大第三次会议提出大力发展普惠金融，让所有市场主体都受益于此项金融服务；2015年12月，国务院印发《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》，加大对普惠金融政策上的支持。2021年，第十三届人大第四次会议提出，通过加大再贷款再贴现力度支持普惠金融发展，旨在为小微企业解决融资难的问题。近年来，“普惠金融”一词出现得越来越频繁，从2015年提出到2021年支持小微企业发展，体现了当前中国国情对于普惠金融的需要，并赋予普惠金融新的时代意义。发展普惠金融既有利于缓解企业融资压力，也可以缩小贫富差距，减少贫困，对推动经济发展有重要作用。

从发展历程看，我国普惠金融最初的形式是小额信贷和微型金融等[3]。在这期间，主要的业务形态是为弱势群体提供小额信贷服务，以扶贫和公益为主。随着人民生活水平的提高，提供金融业务的机构主要是农村信用合作社和城市商业银行，主要目的是增加居民消费，提高生活质量[4]。接着，到了普惠金融阶段[5]。在这一阶段，由于中央政府和地方政府的重视，发展普惠金融的政策环境有了较大的改善，提供金融服务的机构也有了大幅增加。普惠金融逐渐应用到精准扶贫领域以及如何促进就业和经济增长[6-8]。

然而，普惠金融在我国的发展也遇到了一些问题。第一，普惠金融目标人群与其实际服务人群不匹配。普惠金融旨在服务弱势群体、低收入阶层以及中小微企业，但现实的实际情况却是：偏远地区金融服务体系依旧不完善，金融资源依然集中在经济发达地区。各金融中介依然会将主要资金借给偿还能力较强的群体，而对于弱势群体的金融服务往往只是“任务性”的完成，金融排斥的现象并没有从根本上解决。第二，普惠金融的风险与其预期收益不对等。由于服务对象的特殊性，普惠金融在服务过程中存在不可控的高风险。在普惠金融体系还未完全建立的当下，普惠金融的风险补偿并未达到预期水平。第三，普惠金融体系不健全[9]。普惠金融体系主要体现在法律体系、服务体系和风险控制体系，各种体系的不健全使得普惠金融的发展困难重重。

鉴于此，本文基于CiteSpace软件，对该领域的研究成果进行可视化分析，从宏观和微观的角度观察学术界对普惠金融发展的看法以及理解，揭示和反映普惠金融发展中存在的问题。首先，从近10年来普惠金融领域的发文量观察学术界对该领域的关注度；其次，通过作者的共现分析对该领域的合作网络有了初步的了解；最后通过期刊共被引分析、作者共被引分析、文献共被引分析等，来掌握该领域的学科特征；通过关键词聚类分析等，探索普惠金融的研究主题以及发展脉络，揭示普惠金融的研究热点和研究前沿，为普惠金融的研究提供新的分析视角。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文分析的研究数据源于CSSCI数据库，即中文社会科学引文索引(英文全称为Chinese Social Sciences Citation Index)。本文以“普惠金融”作为关键词进行检索，数据检索跨度为2011年1月到2020年12月。经过数据筛选和去重，共得到345篇文献记录。

1.2 研究方法

本文主要采用文献可视化分析的研究方法，所使用的工具是CiteSpace软件，该软件通过可视化图谱的分析，可以寻找这一领域的研究热点和发展趋势。

2 文献统计分析

2.1 文献时间分布

自2011年开始，CSSCI数据库中关于普惠金融的研究总体呈现上升的发展趋势，如图1所示。从2013年开始，与普惠金融相关的文献开始大幅增长，研究者们对普惠金融的关注程度明显上升；2014—2017年，发文量增长迅速，之后增速放缓。整体上看，发文量呈直线增长趋势，这意味着在接下来的时间关于普惠金融的论文数量继续保持增加的趋势。可见，普惠金融的研究一直是研究热点。尤其是2015年后，普惠金融的发文数量不断提高。除了政策原因以外，互联网与IT技术的发展与革新，也是普惠金融发展的重要因素。随着互联网的普及，普惠金融在中国得到了爆发式的增长，使人们对于金融服务产生了大量需求。

图1 2011—2020年普惠金融领域发文量

2.2 作者共现分析

首先分析普惠金融领域发文较多的作者。根据普莱斯定律[10]，m=0.749(nmax)0.5,m表示高产作者的总数，n表示作者的最高发文量。在搜集的文献中，最高的论文发表量是7篇，即m≈2，超过2篇的作者有46位。

普惠金融研究的作者合作情况如图2所示，共211个节点，85条连线。从图2中可以看到，作者的分布较为零散，可见普惠金融领域的作者之间合作并不紧密，相互间的交流不多，主要是小团队合作，以同事和师生合作为主。

图2 2011—2020年普惠金融领域作者合作共现网络

表1列出了发文量超过2篇的作者。从表1可以看出，李建军、周孟亮、孙英杰和林春是发文量最多的作者，发文量为7篇。

表1 2011—2020年普惠金融领域作者发文量(≥2篇)

2.3 共引分析

共引分析反映文献之间的关系，通过高被引文献可以反映出某一学科的特征[11]。利用聚类分析等方法，可以把较为复杂的共引网络简化，并直观地展示出来。

2.3.1 作者共引分析

首先确定被引频次较高的作者，将节点设置为Cited Author。表2列出了前十位高被引作者。焦瑾璞是引用频次最高的作者，达82次，其次是Beck、李涛、王修华、杜晓山、Sarma，引用次数均超过40次。这些作者对普惠金融领域的研究起到了巨大的推动作用。

表2 2011—2020年普惠金融领域高被引作者(前十位)

普惠金融2006年引入中国，在学术界引起了广泛的关注和讨论[12]。普惠金融之所以被提出，是因为在金融排斥的情况，金融的稳定发展受到阻碍[13]。Beck等对普惠金融的研究做出了开创性的贡献，他构建了银行网点地理密度、人口密度等8个指标来衡量普惠金融的发展水平[14]。在此基础上，其他专家和学者从不同角度对Beck等构建的指标进行了刻画[3, 15]。李涛等从金融服务的地理覆盖等情况衡量普惠金融的发展情况[16]。此外，家庭规模和收入水平等差异，对农村普惠金融的发展也有很大影响[17, 18]。

2.3.2 文献共引分析

为了分析文献的共被引网络，将节点设置为reference。表3列出了前十位引用频次最高的文献，其中被引频次最高的是焦瑾璞[3]，为36次。其次是何德旭[13]、王婧[19]，分别是31次、30次。

表3 2011—2020年普惠金融领域高被引文献(前十位)

在CiteSpace中，中心度是衡量节点在网络中重要程度的指标，当中心度大于0.1时，节点的圆圈会用紫色突出标注。在引用频次前十位的文献中，焦瑾璞[3]、王婧[19]、郭田勇[20]的中心度超过了0.1。

在前十位高被引的文献中，一部分学者研究了普惠金融出现的原因。普惠金融之所以被提出，很大程度是因为金融排斥使经济发展不稳定。要解决金融排斥，要有针对性地从经济发展战略、金融市场结构等方面来解决，其前提需要公平有效的信用和法律体系[13]。在农村，金融排斥现象非常普遍。董晓林和徐虹研究了金融排斥的影响因素后发现，人口少、金融基础设施匮乏的农村和县城更容易受到金融排斥[18]。

王颖和曾康霖认为，发展普惠金融首先要对“普惠”有正确的理解，通过经济伦理得出结论[21]。首先，禀赋的不同导致要素配置以及收入分配的不均等；其次，“普惠”应该包括所有人；最后，禀赋相同的人互助合作，其基础是“俱乐部”。星焱界定了 “普惠金融论”，该理论包含3个方面的内容，一是普惠金融的发展路径，二是普惠金融与经济增长之间的关系，三是金融发展是否公平[22]。

较多的文献研究了普惠金融的影响因素[3, 16, 19, 20]。另外，随着2016年《G20数字普惠金融高级原则》的提出，数字普惠金融逐渐引起了学者的关注。宋晓玲利用省级面板数据对数字普惠金融对城乡收入的影响进行了研究。研究发现，数字普惠金融可以缩小城乡收入差距[23]。易行健和周利通过数字普惠金融的发展对居民消费的影响进行了实证分析。结果发现，数字普惠金融促进了居民消费，在中西部地区以及农村地区尤为明显[24]。同时，当受教育程度越高，数字普惠金融对消费的促进效果越显著。

为了进一步研究关键词的内在关系，笔者对文献进行聚类，得到361个节点, 1386连线，34个聚类。将较小的聚类去除，并采用LLR算法，得到7个主要聚类，分别是影响因素、数字普惠金融、普惠金融发展水平、金融密度、儒家文化、小额信贷、互联网金融，详细信息见表4。Silhouette值可以反映聚类评估的好坏，每个聚类的Silhouette值都在0.659～0.973之间，说明聚类是合理的。

表4 2011—2020年普惠金融领域文献聚类详情

进一步，采用Jiangand Qu的方法[25]，我们详细分析每个主要聚类中引用频次最高的前五篇文献。表5—表11列出了各个聚类前五位的高被引文献。

表5 聚类0影响因素高被引文献(前五位)

表6 聚类1数字普惠金融高被引文献(前五位)

表7 聚类2普惠金融发展水平高被引文献(前五位)

表8 聚类3金融密度高被引文献(前五位)

表9 聚类4儒家文化高被引文献(前五位)

表10 聚类5小额信贷高被引文献(前五位)

表11 聚类6互联网金融高被引文献(前五位)

聚类0影响因素是最大的聚类，包含49篇论文，该聚类主要讨论普惠金融的影响因素，比如宏观经济、收入差距等[21]、信贷资源、金融意识[20]。此外，杜强和潘怡利用省级面板数据对我国东中西部地区的普惠金融指数进行了计算[26]。Beck等认为，投资决策、交易成本以及经济增长率都会影响金融服务的可获得性[27]。Priyadarshee通过对印度的数据进行实证分析，发现公共政策和社会保障对普惠金融有重大的影响[28]。

聚类1是数字普惠金融高被引文献，包含43篇论文，是普惠金融未来的一种发展趋势。宋晓玲通过实证分析发现数字普惠金融可以缩小城乡收入差距[23]。易行健和周利认为，数字普惠金融促进了居民消费，在中西部地区以及农村地区尤为明显[24]。谢绚丽等研究了数字金融与企业创业的关系，通过实证分析发现，数字金融对创业有显著的推动作用[29]。傅秋子和黄益平通过研究发现，数字金融水平的发展可以降低农村生产性信贷需求，同时也可以增加农村消费性信贷需求[30]。

聚类2主要是对普惠金融发展水平的测度。王婧和胡国晖利用了银行业数据构造了普惠金融发展指数[19]。王修华和关键对我国的农村金融包容水平进行了计算，并发现我国金融包容水平的区域呈现出东高西低的情况[31]。在此基础上，王修华等从3个不同的维度对我国农村的金融水平进行了测度，并分析了不同省份之间的差异[17]。陈银娥等构建了普惠金融的综合模型，并利用熵值法计算省级普惠金融发展水平，结果发现我国的普惠金融发展呈现出多极化分布[32]。张珩等利用陕西省农村信用社调查数据构造了普惠金融评价体系，并研究了农村信用社普惠金融服务水平的差异[33]。

聚类3是金融密度，主要研究金融密度和金融排斥、普惠金融之间的关系。金融密度被认为是人均的金融机构网点数，可以在一定程度上反映出区域金融发展的程度[34]。董晓林和徐虹从金融供给方的角度研究农村金融排斥的影响因素。研究认为,人口规模小、金融基础设施状况差的县域更易受到金融排斥[18]。李涛等基于我国15个城市的居民的调查数据，认为我国城市在储蓄、保险等方面存在金融排斥[16]。张号栋和尹志超认为，通过普及金融基础教育和培训，可以缓解金融排斥的现象，进而实现普惠金融[35]。

聚类4是儒家文化，主要研究儒家文化与普惠金融之间的关系。中国儒家等传统文化蕴含着丰富的和谐思想，拥有深厚的包容和普惠的历史文化资源[36]。何德旭和苗文龙认为，提高金融包容，要有针对性地解决金融排斥，其基础是公平有效的法律体系[13]，这在一定程度上体现了儒家文化的“包容”思想，充分借助儒家文化，以文化推动金融“普惠性”和“安全性”的平衡发展[37]。郭田勇和丁潇利用金融包容性调查数据，对国内外主要国家的普惠金融发展程度进行了计算和比较，结果发现我国农村地区的普惠金融发展程度与世界的距离非常大[20]。因此，除了推进城镇化和普及金融教育外，还应该重视文化的作用。在农村地区，文化和习俗的作用有时比制度更有效[36]。

聚类5是小额信贷，主要研究小额信贷在普惠金融中的地位和作用。杜晓山对小额信贷的发展历史和研究现状进行了介绍，小额信贷不仅要服务于弱势群体，也要满足金融机构可持续发展的要求[12]。Gupte R 认为，普惠金融作为一种“准公共产品”，有助于弱势群体和低收入群体更充分地参与金融体系[38]。作者以印度为例，尽可能地将多个维度的指标考虑在内，以便使金融达到普惠的目的，其中便包括印度储备银行实施的小额信贷计划。从我国的情况看，普惠信贷将是普惠金融下一阶段的重要任务，针对信贷中存在的融资难等问题，需要使用金融科技等手段加大创新力度[39]。

聚类6是互联网金融，主要探讨互联网金融背景下的普惠金融研究。现代技术的出现，尤其是互联网的发展，导致了第三种融资模式的出现——互联网金融模式[40]。互联网金融具有“普惠性”，能够缓解信息不对称问题[41]。互联网金融的发展，对普惠金融起到了巨大的推动作用，尤其是在弱势群体和低收入群体中的渗透[42]。王博等认为，网络借贷创新了金融的形态，其通过信用认证和信息披露机制，发挥了传统金融机构的监督功能[43]。笔者利用“人人贷”的数据进行实证分析，结果发现，网络借贷有望成为长尾群体实现普惠金融的一条有效路径。

3 研究热点及路径演进

3.1 研究热点分析

为了分析文献的研究热点，将节点设置为Keyword，得到图3。关键词对了解论文的信息起着重要的作用，通过对频次出现较高的关键词进行分析，可以了解某个领域的研究热点。从图3可以看出，出现频率较高的关键词有普惠金融、数字普惠金融、农村金融、互联网金融、金融排斥等。

图3 2011—2020年普惠金融领域关键词共现网络情况

我国普惠金融的发展，不同区域发展程度不同，在不同时期也有不同的研究重点。通过前十位词频较高的突现关键词(见表12)，可以使我们了解到在研究我国普惠金融发展的过程中的突现词和潜在的研究问题，从而可以进一步了解普惠金融研究领域的前沿。

从表12可以看到，2011年“普惠金融体系”、2012年“小额信贷”、2013年“金融发展”从一开始就是突变度较高的关键词，接着研究热度逐渐降低至稳定的水平。村镇银行(2014—2015年)、实体经济(2014—2015年)、小额信贷公司(2015—2017年)、普惠金融发展指数(2015—2017年)、金融排斥(2017—2018年)的研究关注度是下降型突变，在持续2—3年热度后，逐渐下降至平稳。包容性增长(2017—2020年)、数字普惠金融(2018—2020年)的研究关注度是上升型突变，关注度逐渐增加，至今仍是研究热点。

表12 2011—2020年普惠金融领域前十位突现关键词

3.2 路径演进

经过十几年的发展，关于普惠金融的研究内容不断得到拓展和丰富。利用CiteSpace软件，可以进行关键词共现时区视图的分析(见图4)。将相同时间内的节点集合在系统的时间区域内，以从远到近的顺序进行排列，各时段的关键词紧密连接，可以更直观地探索普惠金融近年来的发展脉络。

图4 2011—2020年普惠金融领域关键词时区图谱

从图中可知，2011—2012年间，显示的关键词较少，这一时段对于普惠金融的研究还处于萌芽阶段，发文量较少。从2013年开始，对于普惠金融的研究大幅度增长。在2012年之前较大的节点有“普惠金融”“小额信贷”“农村金融”“商业银行”等，这也是普惠金融初期的研究方向。从2013年后，普惠金融的研究热点有了新的研究方向：“互联网金融”“数字普惠金融”“金融服务”等。在普惠金融研究爆发增长的年度，研究者们将普惠金融与时代发展相结合，对普惠金融的发展形势有了更深入的研究。2015年12月，国务院阐述了推进我国普惠金融发展的总体思路。随后我国普惠金融研究有了一个井喷式的增长，出现了一些新的研究热点，如：“包容性增长”“精准扶贫”等。

4 研究结论及对未来研究的启示

4.1 研究结论

本文以CSSCI数据库中与普惠金融研究相关的2011—2020年345条文献为数据来源，利用Citespace软件，对这些文献进行了机构、作者、关键词等可视化分析，并进行了普惠金融研究领域和研究前沿的分析。

第一，从发文量及发文时间分析，普惠金融研究具有一定的政策性导向。2013年和2015年两次政策的颁布，在一定程度上对普惠金融发文产生了影响，促使了更多学者研究普惠金融。普惠金融的发展具有一定的时代意义，能够为现阶段中国金融的发展提供突破口。

第二，从发文作者及机构分析，作者之间的合作呈现小聚集、大分散的特点，只有少数作者合作，大部分作者较为分散。总的来说，作者之间有相互合作和借鉴的情况，但是合作关系并不密切，合作网络密度较小，多为同机构作者之间的合作。

第三，从关键词突现分析，普惠金融的重要关键词主要有“普惠金融”“数字普惠金融”“农村金融”“城乡收入差距”“包容性增长”“精准扶贫”“金融服务”等。其中对于普惠金融本身概念以及发展框架的研究最多，其次是互联网金融以及农村普惠金融等方向的研究。

4.2 对未来研究的启示

根据以上研究可以看出，随着我国关于普惠金融的发展思路的逐渐明晰，以后关于普惠金融的研究主要有以下两个方面。

第一，普惠金融的创新方面。随着普惠金融研究的深入，该领域的研究呈现新的形式，数字普惠金融就是其中一种。数字普惠金融是将数字金融与普惠金融进行有效融合，是普惠金融未来的发展方向。数字普惠金融对高等教育、居民收入等方面会产生积极影响，将为区域现代化发展贡献力量[44]。

第二，普惠金融与乡村振兴方面。大量研究表明，普惠金融在精准扶贫、减贫效应等方面发挥着重要的作用[45-47]。随着我国脱贫攻坚战取得了全面胜利，乡村振兴成为全面建成社会主义现代化强国的重大国家战略。而推进乡村振兴战略，需要多元化的金融服务，由于普惠金融的“普”和“惠”的特征，在乡村振兴战略中，它将承担着重要的角色。