普惠金融发展对四川省城乡收入差距的影响研究

四川农业大学商学院 张燕茹 张弛

摘 要：当前，国家对普惠金融发展和城乡收入差距高度重视，我国“十三五”规划将普惠金融在缩小城乡收入差距方面的作用纳入重要研究课题，旨在通过研究，深入系统地了解普惠金融发展与城乡收入差距。本文通过构建的四川省各地区的普惠金融发展指数，测算四川省2013—2018年普惠金融发展水平，结果表明普惠金融在四川省各地区都得到了大力发展。通过实证分析普惠金融发展对四川省城乡居民收入差距的影响效力，结果表明普惠金融的发展能够有效地缩小四川省城乡居民收入差距。在四川省区域经济发展水平差异环境下，研究四川省普惠金融发展现状的基础上，结合面板数据分析的结果提出一些合理建议，以促进四川省各地区普惠金融持续发展。

关键词：普惠金融 发展水平 城乡居民收入差距

中图分类号：F832 文献标识码：A

普惠金融，又称包容性金融，指的是在立足机会平等要求和商业可持续原则下，用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。2005年，联合国在“国际小额信贷年”上第一次正式提出了普惠金融的概念。2006年，联合国起草出台了《普惠金融蓝皮书》，其中定义了普惠金融。同年，焦谨璞正式提出了普惠型金融体系的概念，指出普惠金融的概念是倡导可连续性的，得到了中国各界的关注。2013年，十八届三中全会通过《关于全面深化改革若干重大问题的决定》，明确要“发展普惠金融，鼓励金融创新，丰富金融市场层次和产品”，将其确立为国家战略。2015年，出台《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》，其中强调要大力发展普惠金融。2018年，

《工作报告》中也指出要支持普惠金融业务。

自从普惠金融概念引入中国，对此越来越重视，并出台了一系列，使得我国普惠金融稳步发展。普惠金融在重点领域的相关供给持续增加，小微企业金融服务增量、扩面、降本、控险平衡发展，服务主体逐渐多元，覆盖面逐渐扩大，服务环境也有了整体改善。截至2018年末，全国人均拥有7.22个银行账户，人均持有5.44张银行卡(其中人均持有信用卡和借贷合一卡0.49张)。全国银行网点乡镇覆盖率达96.3%，平均每万人拥有银行网点1.65个，70%的省份银行网点乡镇覆盖率已达到100%，、青海等地区银行网点乡镇覆盖率也有所提升，金融服务不断向边远农牧区延伸。虽然近年来普惠金融在我国有了明显发展，但其仍旧存在很多有待解决的问题，一是目前我国普惠金融的制度体系还不够完善，融资“贵，难”的问题较突出；二是我国普惠金融的法律制度框架还不够完善，加大了金融的风险；三是普惠金融整体的服务还不够均衡，大多普惠金融资源都集中在经济发达城市，农村偏远地区缺少相关资源。

在四川省，农村普惠金融逐渐普及，很好地促进了农村农业的发展，促进了农村贫困人口的收入，小微企业普惠金融服务也在稳定发展，普惠金融覆盖面逐渐拓宽。2013—2018年，全省生产总值由26392.07亿元增长到46615.8亿元，金融机构贷款余额从29542.74亿元增长到38402.77亿元，保费收入也由914.6769亿元增长到1958.0848亿元。

改革开放以来，中国经济在不断增长，但城乡收入差距却非常大。而普惠金融的发展却可影响到城乡收入差

距。四川省作为西部大省，普惠金融对城乡收入差距的影响关系到整个西部经济发展情况。因此，本文以四川省为例，实证检验普惠金融对城乡收入差距的影响，同时提出相应的通过发展普惠金融以缩小收入差距的建议和措施。

1 普惠金融指数IFI的构建

1.1 普惠金融指数指标的选取和数据来源

1.1.1 普惠金融指数指标的选取

鉴于Sarma 在2008年建立的普惠金融发展水平评价指数的合理性，并结合四川省普惠金融发展的实际情况，本文选择利用每万人享有的金融机构网点个数、存款服务使用情况、贷款服务使用情况、保险密度、保险深度五个指标综合计算出普惠金融指数(IFI)，用来反映普惠金融发展，如表1所示。

表1 四川省普惠金融发展水平的测度指标体系

衡量维度具体指标

计算方法金融服务可得性

每万人享有的银行业金融机构网点个数银行机构总量/总人口

存贷款服务的使用

存款服务使用情况贷款服务使用情况

金融机构存款余额/生产总值

金融机构贷款数额/生产总值

保险购买情况

保险密度

保险深度

保费收入/总人口保费收入/国内生产总值

1.1.2 数据来源

本文选取四川省21个地级市/自治州的相关指标数据作为研究对象，样本考察期为2013—2018年。所涉及的各指标数据来源于历年《四川统计年鉴》、历年四川省各地级市的《国民经济和社会发展统计公报》《四川省金融运行报告》和中国银行业监督管理委员会官方网站。

1.2 普惠金融指数的计算过程

1.2.1 计算各项指标的权重

普惠金融发展指数(IFI)的测算公式如下：首先，分别计算各指标变异系数V i (i=1，

2，3，...， n )，即用各指标标准差σi (i=1，

2，3，...， n ) 除以平均值x i (i=1，2，3，...， n )，再对各指标变异系数求和ΣV i ，其次求出各指标权重W i ＝V i /ΣV i

。

(1)

1.2.2 对各指标进行归一化处理

用式(1)对各指标进行归一化处理，求出的值记 d i (i=1，2，3，...，n)，其中W i 为对应指标权重，A i 为实际观测值，MIN i 为各维度中对应指标的最小值，MAX i 为各维度中对应指标的最大值。其中， d 值越大，表示第i 个指标所体现的普惠金融水平越高。

1.2.3 计算IFI 指数

用欧氏距离法计算出2013—2018年四川省普惠金融发展指数，计算公式如下

：

(2)

1.3 普惠金融指数的测算及结果分析

对2008—2018年的原数据进行处理并计算，对四川省21个地级市/自治州的普惠金融指数具体计算结果，如表2所示。

根据Sarma 对普惠金融指数的划分： 0≤IFI ≤0.4表示低普惠金融水平，0.4≤IFI ≤0.6表示一般普惠金融水平，0.6≤IFI ≤1 表示高普惠金融水平。从整体来看，四川省普惠金融水平近几年都处于一般普惠金融水平，个别地区处于高普惠金融发展水平，四川省普惠金融发展指数在2013—2018年呈现波动上升，并在近几年开始呈下降趋势。此外，四川省不同地区、不同地级市/自治州之间也出现较大差异，例如凉山彝族自治州的普惠金融发展水平总体较低，而成都市及其周围省份的普惠金融发展水平较高，这可能与浙江省不同地级市银行业金融机构的分布不均匀，不同地级市存贷款的需求存在较大差异有关。

2 实证研究

2.1 变量选取及说明

借鉴该领域的研究成果，除普惠金融发展指数外，本文选取城镇化率(ur)，干预程度(gov)，经济发展水平(pgdp)作为控制变量，纳入影响城乡收入差距(gap)的因素中。变量描述及取值方法，如表3所示。

2.2 模型的选取与构建

2.2.1 模型的选取

本文通过建立面板数据模型，研究四川省21个市(州)普惠金融发展与城乡收入差距的关系，并通过stata15软件

首先，为判断使用混合回归还是固定效应模型，进行F检验，通过检验应拒绝原假设(P<0.01)，再用LSDV法对数据进行处理，结果显示不少个体虚拟变量在5%水平上显著，可拒绝所有个体虚拟变量都为0的原假设，认为存在个体固定效应，进一步证明本文的数据不适用于混合回归。

其次，为判断使用混合回归还是随机效应模型，对数据进行LM检验(拉格朗日乘数检验)，拒绝不存在随机效应的原假设(P=0.000)，证明本文数据不适用于混合回归。

最后，利用豪斯曼检验(hausman检验)确定随机效应模型还是固定效应模型，通过检验得出P<0.01，拒绝原假设，故本文选用固定效应模型。

2.2.2 模型的建立

在此基础上，引入本文的相关变量可得到以下模型：

(3)

其中，αit表示不同的截距项，ifi表示普惠金融指数，ur表示城镇化率，gov表示干预程度，pgdp表示经济发展水平，εit表示随机扰动项，i为地区，t为时间。

2.3 回归结果与分析

引入四川省数据，利用stata15进行回归分析可得出如表4所示的实证结果。

根据模型回归的实证结果显示，普惠金融指数的系数

表2 四川省21个地级市/自治州的普惠金融指数IFI

地区2013年2014年2015年2016年2017年2018年成都市0.0088 0.1441 0.4053 0.9242 0.8612 0.7087 绵阳市0.0021 0.2043 0.2460 0.60 0.9476 0.8865 自贡市0.06 0.0503 0.2586 0.5851 0.7734 0.8849 攀枝花市0.0336 0.2159 0.3160 0.5812 0.7231 0.7594 泸州市0.0997 0.1653 0.4629 0.3347 0.4339 0.4749 德阳市0.0226 0.0741 0.2652 0.5973 0.9048 0.7838 广元市0.0018 0.1997 0.5150 0.8106 0.4305 0.9036 遂宁市0.0031 0.1723 0.3836 0.8084 0.9192 0.77 内江市0.0326 0.3662 0.4526 0.5290 0.7723 0.8484 乐山市0.0049 0.2413 0.3517 0.8318 0.9501 0.6263 资阳市0.1379 0.0260 0.2282 0.8885 0.6870 0.6343 宜宾市0.1398 0.35 0.4947 0.6502 0.7146 0.3417 南充市0.0041 0.1409 0.2921 0.5462 0.8746 0.8387 达州市0.0883 0.2275 0.5603 0.5132 0.5741 0.5614 雅安市0.2945 0.6818 0.5631 0.3194 0.3350 0.2460 广安市0.0269 0.4771 0.6937 0.4160 0.8437 0.7109 巴中市0.0108 0.2147 0.4272 0.5874 0.7934 0.8584 眉山市0.0050 0.4771 0.6045 0.6759 0.8841 0.9418 阿坝藏族羌族自治州0.1097 0.5555 0.1963 0.5026 0.7106 0.9916 甘孜藏族自治州0.0005 0.2931 0.5492 0.5670 0.7047 0.7581 凉山彝族自治州0.2542 0.6774 0.7379 0.6033 0.4120 0.1686

表3 变量描述及取值方法

变量名称含义取值方法gap城镇居民人均可支配收入/农村居民人均可支配收入百分比值

ifi各地区普惠金融发展水平综合值

ur城镇人口/总人口百分比值

gov财政支出/地区生产总值百分比值

pgdp人均GDP对数值为负且系数为－0.1443268，表明普惠金融指数每增加一个单位，城乡收入差距会缩小0.144单位，该结论证明了普惠金融的发展对缩小城乡收入差距有一定作用。城镇化率系数为－0.042，经济发展水平的系数为0.08，表明两者对城乡收入差距的影响并不明显。干预程度的系数为－0.122，表明干预程度每增加一个单位，城乡收入差距会缩小0.122单位。以上结果说明在综合考虑各个变量对城乡收入差距的影响下，现阶段四川省普惠金融发展对缩小城乡收入差距的作用较为显著，实证结果如表4所示。

表4 实证结果

variable coefficient Robust std.

Error

t

ifi-0.14432680.0794227-1.82

ur-0.04171270.0243272-1.71

gov-0.121460.2941686-0.41

pgdp0.0806030.31927950.25

_cons 3.144493 3.7669090.83

3 结论及建议

通过实证结果可以看出，目前普惠金融对缩小城乡居民的收入差距具有一定的影响，且城镇化率和经济发展水平对此影响不明显，说明四川省还需继续努力从各个方面促进普惠金融的发展，为此本文提出以下建议。

(1)银行与不同合作对象构建对应机制关系链。普惠金融面对的对象不再只是传统的大型企业，更多的是小微型企业和农村个体户、合作社等，所以传统的银行体系在面对新的普惠金融发展形势时就需要改进。首先，银行要明确合作对象是农村个体户、合作社还是小微企业。在农村个体户—银行信贷关系链中，农村个体户和合作社这类对象处于偏远地区，受教育程度和资金的，对于信贷业务的接受程度和认识程度不高，因此就需要银行在两者关系链中更具导向性。其次，对于不同时期发展的企业也要进行区分。

(2)放宽准入机制，加强产品选控。在四川省普惠金融对于缩小城乡收入差距确实有效。但在研究过程中发现，城乡居民的教育程度、收入水平、行为偏好的差异都会影响普惠金融的发展。经济发展相对落后的地区，更需要普惠金融的帮助，但这些普惠金融对象往往具有低收益和高风险，增加了普惠金融在贫困地区的难度。同时普惠金融产品进入门槛高，对于深度贫困的地区，其助力作用更加有限。

因此建议放宽准入机制，降低进入门槛，让深度贫困地区特别是凉山州地区的群众能够接受信贷，享受普惠金融的便利。但是，在特定情况降低门槛的同时不能改变原则，要加强对产品选控和企业评估的准确性和时效性，确保该贷款用于发展的产业具有强大活力，企业能够持续盈利下去，有较高的还款能力。

(3)提高金融知识在农村的普及度，提升农村居民金融素质。目前金融市场存在很大的风险，金融消费人群需掌握一定的金融知识，只有这样，金融消费人群才能在金融市场中及时保护自己，计算收益得失。现如今城市居民金融需求大，掌握的金融知识多，金融素质高，而相对而言，农村居民的金融需求则相对较小，掌握的金融知识也相对较少，特别是部分偏远的农村地区，从而导致普惠金融在农村的发展不够全面，也不够有效。因此，提高金融知识在农村的普及度，提升农村居民的金融素质，可以增强农村居民对金融的需求意识，拓展农村居民的知识面，增大金融覆盖面，从而促进普惠金融的发展，缩小城乡收入差距。

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