结构化视角下商业银行普惠金融指数模型构建及测度分析

王家华 黄伟

摘要：本文以商业银行数据为基础，基于服务手段的结构化视角选取多维度普惠金融指标体系构建我国商业银行普惠金融指数模型，用以测度2013～2019年我国商业银行普惠金融发展水平。通过研究发现商业银行服务普惠金融水平整体趋于上升，银行网点、从业人数等传统指标虽有一定增长，但贡献效率逐年下降;在数字化技术深入发展背景下，商业银行服务普惠金融的工具和渠道得到变革，打破原有时空限制，提升了商业银行服务普惠金融效率，是普惠金融整体水平上升的主要原因;对此商业银行应紧密结合主体需求，在稳定现有物理服务网点的基础上，加快普惠金融产品创新，推动普惠金融数字化转型，同时加强商业银行发展普惠金融的政策激励，从而有效促进普惠金融的进一步发展。

【关键词】结构化视角;商业银行;普惠金融指数;测度分析

发展普惠金融对于普惠经济，进而实现高质量发展有着重要的促进作用。2016年国务院印发《推进普惠金融发展规划（2016～2020年）》，作为我国首个普惠金融国家级战略规划，强调要建立与全面建成小康社会相适应的普惠金融服务和保障体系，表明党和国家建立并完善普惠金融体系的坚定决心;2020年金融稳定发展委员会专题会议上指出要深化国有商业银行改革，优化政策性金融，增强金融普惠性;2021年《政府工作报告》进一步明确指出要延续普惠金融政策，做到小微企业融资更便利、综合融资成本稳中有降。商业银行作为中国金融体系的主导力量，要坚持贯彻国家方针政策，坚定不移地服务普惠经济，在改革优化中增强金融普惠性，助推经济转型。本文基于服务手段的结构化视角选取传统普惠金融指标体系、基础账户普惠金融指标体系和数字化普惠金融指标体系来构建商业银行普惠金融指数模型，对商业银行2013～2019年普惠金融服务水平进行测度，探究影响商业银行服务普惠金融水平的因素，为国家普惠金融政策制定以及商业银行提升服务普惠金融提出针对性的对策与建议。

文献综述

普惠金融体系事关一国经济发展，如果体系缺失会导致收入不平等和经济增速放缓（Beck，2007）;如果体系完整则可以通过普惠金融服务渠道，提高弱势群众收入，尤其是农村低收入群体（张勋，2019），能够消除金融抑制，优化金融资源配置（杜强、潘怡，2016）;对于我国来说，构建普惠金融体系能够通过直接和间接两条路径减缓贫困，助力中国脱贫攻坚事业（马彧菲、杜朝运，2017）;普惠金融体系通过增加国内储蓄量来提升金融中介效率（Prasad，2010），为边缘化的家庭和企业提供可负担的金融产品，为地区经济发展带来新活力（Andrianaivo，2010），最终实现人类发展价值（Anand，2013）;所以要想实现实体经济持续增长必须要提升金融的普惠性与包容性（李建军，2020）。

普惠金融水平的测度可以从多个维度进行。国外对于普惠金融指数的测算多是参考（Sarma，2010），主要包括地理渗透性、使用效用性和产品接触性三个维度;但是对于中国而言，不能盲目照搬国外普惠金融指数测算经验，必须结合中国国情，挑选符合中国特色的普惠金融维度，通过确定宏观、银行、保险三个维度，探究中国普惠金融指数和减贫事业的关系;出于对金融可持续的研究（马彧菲、杜朝运，2017），提出一个包含广泛包容性、特定化配比程度和商业可持续的普惠金融体系;结合普惠金融发展阶段（李建军，2020），从数字普惠金融角度出发，采用数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度等三个维度来构建数字普惠金融指标体系（郭峰，2020）。推进普惠金融发展需要各方共同努力，商业银行是推广普惠金融的主力军，在新常态下商业银行要尽快顺应大数据、人工智能发展趋势，加快大数据普惠金融创新，推动金融互联网化，实现数字化转型（赵丹丹，2020）。

综上，国外对普惠金融研究是从金融排斥开始，国内则聚焦于普惠金融的作用，特别是对脱贫攻坚事業。商业银行是推广普惠金融主力军，本文以商业银行为研究对象，从服务手段的结构化视角出发，选择传统普惠金融指标体系、基础账户普惠金融指标体系和数字化普惠金融指标体系构建商业银行普惠金融指数测算模型，测算商业银行2013～2019年普惠金融指数，在纵向对比中探究商业银行服务普惠金融水平的变化和影响因素，以期找出提升商业银行服务普惠金融服务水平的建议。

商业银行普惠金融发展现状分析

商业银行是普惠金融发展的主力军

普惠金融业务的发展是一个系统性工程，在国家政策促进下，虽然支持普惠金融业务的非银机构迅速发展，但商业银行始终是普惠金融发展主力军。在贷款方面，2020年末普惠小微贷款余额为15.1万亿元，同比增长30.3%，占社会融资规模的8.7%，全年增加3.52万亿元，同比多增1.43万亿元;农户生产经营贷款余额为5.99万亿元，同比增长11.5%;创业担保贷款余额为2216亿元，同比增长53.7%;2020年1月至7月，全国银行业新发放普惠型小微企业贷款利率为5.93%，较2019年全年利率水平下降0.77个百分点，其中五家国有大型银行新发放此类贷款利率为4.25%，商业银行是解决普惠金融主体“融资难、融资贵”的重要渠道;在可得性方面，截至2020年末，全国共有22.67万个银行网点，建设15.62万家自助银行，投放自主设备97.37万台，设立社区网点5580个、小微网点2206个，在地理维度和人口维度有显著提升;在其他方面，全国人均拥有8.9个银行账户数和6.4张银行卡，银行卡渗透率达到49.18%，银行卡交易金额达888万亿元，日均交易量达9.44亿笔，同比增长7.03%，卡均授信额度为2.44万元，银行业金融机构离柜交易达3708.72亿笔，同比增长14.59%，离柜交易总额达2308.36万亿元，同比增长12.18%，商业银行仍然是普惠金融交易和结算的主要机构。

商业银行普惠金融依赖传统经营手段

数字化技术虽然帮助商业银行打破了普惠金融服务的时空限制，但是对于数字化技术普及率不高、线上操作能力有限的地区，线下服务依旧是主要渠道，借助增设网点、扩大员工数量实现地理维度和人口维度上增加的传统经营方式对商业银行普惠金融业务发展依旧起着重要作用。截至2020年末，全國平均每万人拥有银行网点1.61个，每万人对应的联网机具数量为273.78台，较2019年末增加52.39台，同比增长9.10%，每万人对应的ATM数量为7.24台，偏远地区金融服务可得性不断改善;银行业金融机构用于小微企业的贷款（包括小微型企业贷款、个体工商户贷款和小微企业主贷款）余额为42.7万亿元，其中单户授信总额1000万元及以下的普惠型小微企业贷款余额为15.3万亿元，较年初增速30.9%;农户贷款余额为11.81万亿元，同比增长14.2%;建档立卡贫困人口贷款余额为1427亿元;全国银行卡卡均年消费金额为13000元，可以看出传统经营手段仍是普惠金融发展的主要方式。

商业银行普惠金融依靠政策驱动

普惠金融业务因主体特殊性，在传统依靠人力与物理网点的经营模式下，其风险收益不成比例，且不良贷款率较高，导致商业银行主动开展积极性不高，普惠金融发展的政策驱动特征明显。为构建普惠金融体系，国家出台系列政策引导金融机构开展普惠金融业务，从2016年国务院印发《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》，到《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》，再到2021年《政府工作报告》等，政府不断要求金融机构加大普惠金融发展力度，做到小微企业融资更便利、综合融资成本稳中有降;中国人民银行也持续推动普惠金融发展，发挥定向降准、再贷款再贴现等结构性货币政策工具作用，督促和指导金融系统加大金融资源向小微企业和农村、贫困地区的倾斜力度;同时鼓励开展数字普惠金融创新探索;批设苏州小微企业数字征信实验区，创新探索小微企业征信服务;经国务院批准，在浙江省宁波市、福建省宁德市和龙岩市设立普惠金融改革试验区，为我国发展普惠金融探索新经验。在这些政策引导下，我国普惠金融发展取得良好成效，普惠金融服务应用程度稳步加深、普惠金融服务可得性持续改善、普惠金融服务质量不断提升，促进了我国普惠经济的发展。

商业银行普惠金融指数模型构建

本文以商业银行为研究对象，借鉴王婧、胡国晖（2013）中国普惠金融发展指数模型构建思路，基于结构化指标体系构建商业银行普惠金融指数模型，测算商业银行普惠金融发展水平。

选取指标体系

研究发现多数学者构建普惠金融指数模型时，多选择金融服务可得性、金融服务使用状况和金融服务质量等维度，虽存在一定可行性，但随着时代变革，数字化技术已经深入到商业银行业务运营中，服务普惠金融的方式和渠道出现重大变革，仅以传统指标如网点数、员工数等已无法全面反映商业银行服务普惠金融水平及结构化特征。基于此本文从服务手段的结构化视角出发，选取传统普惠金融指标体系、基础账户普惠金融指标体系和数字化普惠金融指标体系，构建符合时代背景的普惠金融指数测算模型。

选取具体指标

一是传统普惠金融指标体系，主要衡量商业银行普惠金融服务在地理维度和人口维度上的可获得性，本文选取每万平方公里银行网点数、每万平方公里银行员工数、每万人拥有银行网点数、每万人拥有银行员工数为具体指标;二是基础账户普惠金融指标体系，从主体使用角度出发，通过普惠金融服务对象使用度上的变化反映商业银行普惠金融服务水平的变化，具体选取人均个人结算账户数、人均银行卡数、银行卡人均授信额度;三是数字化普惠金融指标体系，是与技术发展相结合的创新指标体系，数字化技术的发展让商业银行金融服务的工具和渠道实现突破，打破时空限制，充分反映数字化时代下商业银行普惠金融服务水平，本文选取人均POS机数、人均ATM机数、跨行支付系统联网商户人数和电子支付金额作为具体指标（见表1）。

构建商业银行普惠金融指数模型

确定指标权重。为消除量纲不同的影响，本文采用变异系数法确定指标权重，根据变异系数法公式：：分别计算第i项指标的平均数和标准差，将变异系数加总求和;则各指标权重。

构建商业银行普惠金融指数公式。为减少数据误差对指标进行归一化处理，得到第i个指标归一化后的值i计算公式为，其中wi为指标权重，Ai为指标实际值，Mini为指标最小值，Maxi为指标最大值。如果用以衡量商业银行普惠金融指数的指标为n个，则普惠金融状况可以表示为n维笛卡尔空间中的点，这个空间中的点是可能出现的最坏情形，即完全的金融排除;而点，表示在普惠金融发展所有层面上均达到最高水平。由此，商业银行普惠金融发展指数IFIB可以表示为点D与点W之间归一化的反欧几里得距离，其公式表示为：

由此可知，，;越大则该指标所代表的普惠程度越高;IFIB越大，则代表普惠金融水平越高，反之则相反。

商业银行普惠金融指数测算及结果分析

依据上述维度，兼顾数据可得性，本文选取11个具体指标，根据变异系数法求得指标权重，结果如下：

按照上述模型计算步骤，结合商业银行2013～2019年数据，求得各指标平均值、标准差、变异系数、值，利用IFIB公式求得结果（见表2），展示如下：

从总体上看，传统普惠金融指标体系所占权重较小，基础账户和数字化普惠金融指标体系占主要，其中以银行卡人均授信额度、人均POS机数和跨行支付系统联网商户人数所占比重最大，均超过0.15，这也反映普惠金融服务方式正在从传统方式向数字化过渡，并且已初具成效。商业银行普惠金融指数（IFIB）增速迅猛，期间虽存在小幅波动，但整体呈上升趋势，2014～2018年上涨幅度最大，在2019年达到最大值0.9431，2015～2016年是增幅最大的一年，主导力量是6、8和i0，究其深层原因是国家政策的推动，2015年中国向G20峰会提交了关于发展普惠金融的三个文件，表达了中国在全球普惠金融事业中承担大国责任的意愿和决心，2016年1月国务院发布了《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》，各商业银行迅速响应，在普惠金融领域加大投入，既通过增设网点、招募员工实现广度和深度的拓展，又通过数字化技术实现普惠金融服务工具和渠道的创新，以降低成本，打破普惠金融服务的时空限制，提升普惠金融服务可得性。

从传统普惠金融指标体系看，银行网点数和员工数对普惠金融指数（IFIB）虽有一定贡献，但影响力逐步下降。1、2、3和d4主要代表商业银行网点数和员工数在地理维度和人口维度上的可获得性，4个指标存在趋势一致性，在2013～2017年逐年上涨，在2017年均取得最大值，之后两年有小幅度下跌;结合商业银行发展实际，2013～2017年在金融体制改革和市场化不断深入背景下，商业银行加速设立银行网点、招募员工，特别是股份制银行、城市商业银行、农村商业银行等机构迅速崛起，实现商业银行普惠金融服务在地理维度和人口维度的拓展;但在2017年以后，数字化技术的发展让商业银行更多采用成本更低、使用更便捷的电子化服务，成本较为高昂的新开网点和增加人工的方式逐渐替代，故2018～2019年呈现下降趋势。

从数字化普惠金融指标体系看，8、9、10和11是商业银行结合时代技术实现自身服务工具和渠道的转型升级，是商业银行普惠金融指数不断攀升最重要因素。数字化技术充分满足商业银行提升服务金融水平的需求，4个指标呈现快速增长趋势，特别是2015～2017年增长最为明显，8、9、10在2018年达到峰值，2019年出现小幅回落，其回落一方面是因为数字化普惠金融体系的发展，商业银行出于成本考虑，逐步减少线下网点和员工数量，另一方面国家加大对金融科技监管力度，中国人民银行于2018年4月1日起开始实行《条码支付业务规范（试行）》，对条码支付做出限额要求，这在一定程度上冲击了移动支付，不少商户出于交易金额原因转向了传统的银行卡交易。POS机、ATM机和电子支付打破原有时空限制，极大提升商业银行普惠金融服务的广度和深度;8相较于9增长更为迅速的原因是POS机成本更低、操作更简单，所以在数量上POS机远大于ATM机;电子支付系统具有安全便捷优势，导致跨行支付系统联网商户数呈现井喷式增长，很大程度上满足了中小微企业资金收付需求，提升交易效率;微信支付、支付宝等支付工具逐渐改变中国居民支付习惯，现金需求不断降低，商业银行和微信、支付宝在支付上不断加深合作，网上支付、移动支付、电话支付业务不断扩展，11指标便一直呈现增加趋势。

从基础账户普惠金融指标体系看，以普惠金融业务主体使用度为切入点，通过业务主体使用度的变化，反映商业银行在传统指标体系和数字化指标体系作用下提供金融服务水平的变化;5、6和7在2013～2019年均呈现上涨趋势，表明商业银行通过拓展银行网点、增加从业人员、创新服务工具和渠道得到明顯效果，人均持有银行卡数、结算账户数和银行卡人均信贷额度不断提升，激活普惠金融业务主体活力，助推普惠金融发展。

结论及对策建议

通过研究商业银行2013～2019年普惠金融指数发现：通过增加银行网点、银行员工等传统方式对提升普惠金融水平有一定效应，但效应呈现下降趋势;商业银行在政策引导下结合数字化技术突破时空限制，实现金融服务工具和渠道的创新，让普惠金融业务在地理维度和人口维度得到深入，是推动商业银行普惠金融水平提升最重要因素;在传统普惠金融指标体系和数字化普惠金融指标体系共同作用下，银行卡、结算账户使用量明显提升，激活普惠金融主体活力，助推普惠金融实现新发展。为提升商业银行服务普惠金融水平，笔者提出以下对策建议。

保持农村地区银行网点数、员工数稳中有升，确保金融服务可得性。商业银行是开展普惠金融业务主力军，数字化技术虽然打破时空限制，但是对于数字化技术普及率不高、居民线上操作能力有限的地区，特别是广大农村地区，线下服务依旧是最主要途径。对此商业银行不应过度依赖线上服务，要保持银行网点数、员工数在农村地区稳中有升，对物理网点和机具进行合理布局，稳妥推进线下网点智能化改造，保证偏远地区金融服务的线下可得性，协调推进“线上+线下”普惠金融服务，实现普惠金融服务在地理维度和人口维度上的提升;另外要进一步出台相关的激励政策，充分调动商业银行服务普惠金融业务的积极性，让商业银行提供的普惠金融业务真正“落地”。

聚焦新型数字金融模式，加快数字化普惠金融创新。中国普惠金融的创新与实践与创新型数字金融有很强的关联性，数字化技术帮助商业银行突破普惠金融业务上的时空限制，提升了金融服务的广度和深度，同时有效降低普惠金融成本，已经成为普惠金融的重要源动力和增长点。对此商业银行应紧跟技术前沿，将数字化技术作为开展普惠金融业务的重要载体，大力发展网上银行、移动银行、手机银行等多种线上服务方式，加快推广移动支付和电子化终端设备，坚持大数据普惠金融创新，推动普惠金融互联网化，实现商业银行数字化转型;另外商业银行要坚持优化线上服务，追求简洁明了、快捷操作，让有操作困难的客户也能得到使用，甚至可以组织员工进社区、下基层进行操作教学，提升客户金融知识水平。

创新普惠金融业务产品，满足多元需求。普惠金融业务因服务对象的特殊性，与银行其他业务存在较大差异，无法采用统一衡量标准和存续产品，对此银行应积极创新普惠金融业务产品，常态化开展银行和普惠金融业务主体的对接和交流，精准把握普惠金融主体特殊需求，及时宣传最新政策和金融产品，统筹推进各方数据共享，在风险可控下提供多样化服务，满足普惠金融主体多元需求;有条件的商业银行应尽快成立专门的普惠金融业务部门，配备专业人才和特定产品，统筹各方资源，开辟普惠金融专属服务通道，探究符合普惠金融主体特色的风险评估机制，实现商业银行普惠金融服务“量”和“质”的稳步提升。

建立数字化信息数据库，挖掘数据价值。数据是未来的重要财富，分析数据能够发现商机。随着信息化技术的发展和数字化业务的开展，商业银行能够掌握众多的信息数据，应该大力推行数字化业务，减少纸质化信息，实现数据的电子化存储，形成数据财富库，甚至可以加强与相关平台的合作，例如支付宝、微信等;通过挖掘数据信息，建立完善的客户评价机制，提升风险防控能力，降低对普惠金融主体的门槛歧视，这对解决小微企业融资难、融资贵的问题大有帮助。

（作者单位：南京审计大学金融学院）

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