張夢德

摘 要：以安徽省16個地級市2007—2017年的年度數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建可進行測算的安徽普惠金融發(fā)展指標(biāo)體系，運用變異系數(shù)法賦權(quán)后，對安徽普惠金融發(fā)展水平進行測度。實證結(jié)果顯示：除合肥外，安徽省普惠金融發(fā)展水平偏低，各地級市發(fā)展水平失衡，并且泰爾系數(shù)和人口城鎮(zhèn)化率會受到普惠金融的影響。

關(guān)鍵詞：普惠金融；綜合評價；VAR模型；區(qū)域差異

文章編號：1004-7026（2019）03-0019-03 中國圖書分類號：F832.1 文獻標(biāo)志碼：A

普惠金融自提出以來便受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。汪曉文等（2014）研究表明，金融機構(gòu)為貧困地區(qū)提供貸款，促進貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，以此達到脫貧的目的；江春等（2015）認為最好的減貧方式是建立支持企業(yè)家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動的金融體系，改善宏觀經(jīng)濟運行環(huán)境；申云（2016）認為應(yīng)通過金融創(chuàng)新對貧困人口的生產(chǎn)和生活給予信貸支持。在減貧效果研究中，普惠金融總體上是有利于貧困減緩的（韓曉宇，2017），但貧困減緩效應(yīng)隨著普惠金融發(fā)展水平的提高有所減弱（黃秋萍等，2017），并且呈現(xiàn)出區(qū)域性差異（劉華珂，2018）。

1 安徽省普惠金融發(fā)展水平

1.1 構(gòu)建指標(biāo)體系

為了分析安徽普惠金融發(fā)展水平，需要計算其普惠金融發(fā)展指數(shù)（IFDI）。對于內(nèi)容豐富的普惠金融來說，單一指標(biāo)很難測度，所以應(yīng)首先構(gòu)建具體的指標(biāo)體系?；谶x取指標(biāo)的適用性、包容性和可得性原則，同時借鑒國內(nèi)外專家學(xué)者關(guān)于普惠金融發(fā)展水平評估指標(biāo)構(gòu)建的研究文獻。結(jié)合安徽省16個地級市的實際情況，從金融服務(wù)的可獲得性、金融服務(wù)的效用性和金融服務(wù)的相對質(zhì)量3個主維度、7個子維度出發(fā)，具體情況見表1。

1.2 計算安徽省普惠金融發(fā)展指數(shù)（IFDI）

由于指標(biāo)的量綱方面存在較大差異，這里我們運用極差法對數(shù)據(jù)進行線性變換，將其映射到[0，1]之間，以除去原始數(shù)據(jù)的量綱。具體如式：

xij=■

其中，Xij為數(shù)據(jù)原始值，Xminj為第j個指標(biāo)的最小值，Xmaxj為第j個指標(biāo)的最大值，xij為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣。

為了反映各個指標(biāo)對安徽普惠金融發(fā)展水平的貢獻度，并且避免主觀因素對各維度進行賦權(quán)帶來的誤差，本項目采用變異系數(shù)法對各指標(biāo)和各維度賦權(quán)，具體如下：

ej=■ ；wj=■

其中，σj為第j個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差， aj為第j個指標(biāo)的均值，ej為第j個指標(biāo)的變異系數(shù)，wj為第j個指標(biāo)的權(quán)重。由于選取時間段為2007—2017年，共11個維度，所以最終權(quán)重是一個k行、n列的矩陣。

最后根據(jù)王婧（2013）普惠金融發(fā)展指數(shù)可表示為n維笛卡爾空間中的點與最優(yōu)普惠金融水平點之間的反歐幾里德距離，可計算出安徽省各地級市的普惠金融發(fā)展指數(shù)，用IFDI表示，得出普惠金融指數(shù)公式如下：

IFDIik=■

其中，由于xij在2007—2017年每年1個，所以共有k個xij，這里用x■■表示；w■■為wkj矩陣的平方；IFDIik為第i個地級市，第k年的普惠金融發(fā)展水平。

1.3 評價安徽省普惠金融發(fā)展水平

從橫向看，由上測算得出的普惠金融發(fā)展指數(shù)IFDI的排名可以看出合肥市、黃山市及銅陵市位居前三。其中有合肥市普惠金融發(fā)展水平前期較高，近兩年的發(fā)展水平有所下降，就指標(biāo)來看，主要是金融業(yè)從業(yè)人數(shù)以及金融網(wǎng)點數(shù)增速減慢，然而人口卻不斷在增加的原因。同時，也有如亳州市這樣逐漸提高的，整體可見2008年和2013年，各市出現(xiàn)普惠金融發(fā)展峰值。從橫向看，安徽省普惠金融發(fā)展水平區(qū)域性失衡，發(fā)展水平大都集中在0.2左右，為了更加直觀地反映安徽16個地級市的普惠金融發(fā)展水平，利用k-means聚類分析歸類，結(jié)果如表2。

2 安徽省普惠金融發(fā)展的減貧效應(yīng)實證檢驗

2.1 建立VAR模型

本項目基于面板數(shù)據(jù)，選取普惠金融發(fā)展指數(shù)、貧富差距（泰爾指數(shù)）、城鎮(zhèn)化率3個解釋變量建立該領(lǐng)域較少運用的VAR模型。前文中已經(jīng)獲得了相應(yīng)的普惠金融發(fā)展指數(shù)，這里我們對泰爾指數(shù)和城鎮(zhèn)化率的獲取作出解釋：

2.1.1 泰爾指數(shù)（TI）

分析減貧效應(yīng)，此處選擇了能反映區(qū)域貧富差距的指標(biāo)。具體公式如下：

TI=∑■×log■

其中，TI是泰爾指數(shù)，I是總收入，Ii是第i個地區(qū)的收入，P是總?cè)丝?，Pi是地區(qū)i的人口。

2.1.2 城鎮(zhèn)化率（UR）

城鎮(zhèn)化率具有廣泛的含義，狹義上一般指人口城鎮(zhèn)化。其計算公式為：UR=城鎮(zhèn)常住人口/總?cè)丝凇?/p>

參照一般VAR模型，VAR模型如下：

IFDIi=A1IFDIi-1+…+ApIFDIi-p+B1TIi+…+BrTIi-r+C1 URi+…+CδTIi-δ+εi

TIi=A1TIi-1+…+ApTIi-p+B1IFDIi+…+BrIFDIi-r+C1 URi+…+CδTIi-δ+εi

URi=A1URi-1+…+ApURi-p+B1TIi+…+BrTIi-r+C1 IFDIi+…+CδIFDIi-δ+εi

其中，IFDI、TI和UR均為i維變量，p、r和δ表示滯后期階數(shù)。

2.2 單位根檢驗與Granger因果關(guān)系檢驗

本文首先對IFDI、TI和UR的序列進行單位根檢驗，以判斷各序列是否平穩(wěn)。利用EViews.10分析軟件，得到結(jié)果如表3所示，檢驗結(jié)果表明，變量在二階差分后均變?yōu)槠椒€(wěn)序列，且在三階差分后各變量的平穩(wěn)性相較于二階差分變差。

為分析普惠金融發(fā)展與泰爾系數(shù)以及人口城鎮(zhèn)化率之間的關(guān)系，同時研究本項目選取的控制變量是否真正影響泰爾系數(shù)以及人口城鎮(zhèn)化率，本文通過Granger因果關(guān)系檢驗來判斷相關(guān)關(guān)系。具體結(jié)果如表4。

可以看出，在1%的顯著水平下，普惠金融發(fā)展水平IFDI為泰爾系數(shù)TI的格蘭杰原因，說明區(qū)域貧富差距（泰爾系數(shù)）受到普惠金融發(fā)展水平差異的影響；普惠金融發(fā)展水平IFDI為人口城鎮(zhèn)化率的格蘭杰原因，說明普惠金融在一定程度上影響了人口的遷移。但是從顯著性的大小來看，對泰爾系數(shù)的解釋情況，IFDI以0.003 0的概率拒絕原假設(shè)，而對城鎮(zhèn)化率的解釋情況，IFDI以0.009 2的概率拒絕原假設(shè)，這說明IFDI對泰爾系數(shù)TI的解釋能力更強。

2.3 VAR模型的分析

利用EViews.10計量經(jīng)濟分析軟件，得出方程的系數(shù)矩陣如表5。

各方程的擬合優(yōu)度分別為0.96、0.88和0.81，均高于0.8，表明模型整體顯著。同時我們發(fā)現(xiàn)以IFDI作為內(nèi)生變量，優(yōu)度明顯高于另外兩種情況。這與之前的格蘭杰因果檢驗得到的結(jié)果大致相似，即普惠金融的發(fā)展水平能更好地解釋地區(qū)間的貧富差距及人口城鎮(zhèn)化率的差異。

為進一步了解VAR模型整體的穩(wěn)定性及平穩(wěn)性，借助AR根的圖表進行分析。如圖1所示，所有的點都落在單位圓內(nèi)，說明建立的VAR模型滿足平穩(wěn)性條件。

在VAR穩(wěn)定的基礎(chǔ)下，為了進一步了解隨機擾動項對變量的影響關(guān)系，利用較為常用的沖擊反應(yīng)圖進行說明。圖2是這3個經(jīng)濟變量間的沖擊反應(yīng)圖。

縱向來看，拋開IFDI對其自身正向沖擊的影響來看，TI和UR對IFDI也均為正向沖擊；在對TI的沖擊中，IFDI為正向沖擊，且作用緩慢增加，而其本身及UR的沖擊則不太明顯；在對UR的沖擊中，IFDI為負向沖擊，其本身及TI的沖擊均為不太明顯的負向沖擊。

橫向來看，IFDI對其本身及TI為正向沖擊，且對其自身的沖擊效果較好，對UR則為較弱的負向沖擊；TI對其自身及UR沖擊均較弱，對IFDI則為較強的正向沖擊；UR對自身及TI的沖擊都較弱，對IFDI也為正向沖擊。

由圖2可知，對一個變量的變動均受到3個變量的影響，為了解各個變量長期影響的相互程度，得出方差分解圖，如圖3所示。可以看出，在各個變量的長期影響中，其自身均占有較大的一部分，且在第五期以后均保持平穩(wěn)。在對IFDI的影響中，自身占68%，TI和UR均占15%左右，TI略高，可以說，后期IFDI的解釋，其自身和TI就占85%以上，所以長期來看，人口城鎮(zhèn)化率對普惠金融發(fā)展水平影響并不大。在對TI的解釋中，后期的解釋自身和IFDI占89%左右，同上可知，長期來看人口城鎮(zhèn)化率對泰爾系數(shù)的影響不大。對比UR和TI的解釋可知，在其自身的較大解釋程度下，IFDI依舊持有30%左右的解釋程度，而TI和UR對IFDI的解釋卻均維持在10%左右，所以可知，相比二者對IFDI的解釋，IFDI對其二者的解釋更有力度。

3 結(jié)論與啟示

從宏觀層面來看，由于3個變量變動大都由其自身所決定，唯有普惠金融發(fā)展水平對另外二者有著相對較大的影響，但也只有30%左右。所以，為了更好地制定政策和措施來促進3者的發(fā)展，必須切實完善3者之間的傳導(dǎo)機制。

從微觀層面看，安徽省的普惠金融發(fā)展時間較長，就目前而言，為進一步解決小微企業(yè)和三農(nóng)的問題，必須在堅持既定政策的基礎(chǔ)下，精準(zhǔn)化地利用資源，完善信息傳導(dǎo)機制，避免信息欠缺。

同時，必須形成普惠金融發(fā)展水平的核準(zhǔn)機制，確保并監(jiān)督相關(guān)政策的推行和落實，借此也可以加快人口城鎮(zhèn)化率和縮小貧富差距，從而促進3者協(xié)同發(fā)展。