楊銳 朱家明

【摘 要】 為了測算農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平，實證分析影響農(nóng)村普惠金融發(fā)展的因素，基于2007-2016年安徽省統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用變異系數(shù)法和Eviews軟件構建改進的農(nóng)村普惠金融發(fā)展指數(shù)和多元回歸模型，得出安徽省農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平逐年上升，目前處于較高水平，農(nóng)村居民人均收入、互聯(lián)網(wǎng)普及率以及政府支持力度對農(nóng)村普惠金融有顯著正向影響的結論。因此，提出加大對普惠金融的財政及政策支持力度，落實精準扶貧，促進區(qū)域發(fā)展以及提高互聯(lián)網(wǎng)普及率等建議。

【關鍵詞】 普惠金融 多元回歸分析 發(fā)展水平 影響因素

為解決金融排斥所造成的經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展受到阻礙的問

題[1]，十八屆三中全會將發(fā)展普惠金融上升到國家戰(zhàn)略高度。從2013年習近平總書記提出“精準扶貧”的重要思想，到2017年全國金融工作會議中強調金融服務實體經(jīng)濟，精準扶貧和普惠金融已成為我國脫貧攻堅決勝期的兩大主旋律。由于精準扶貧和普惠金融在服務對象和發(fā)展要求方面基本相同[2]，普惠金融無疑成為精準扶貧的有力武器。安徽省是我國貧困發(fā)生率較高的省份之一，截至2017年，安徽省仍有120.2萬貧困人口，貧困發(fā)生率2.2%。但近年來安徽省大力支持普惠金融發(fā)展，并取得顯著成效。第一，積極組織申報普惠金融發(fā)展專項資金。2017年，安徽省共有155家金融機構、30個PPP項目成功申報普惠金融發(fā)展專項資金，并獲得中央財政獎補資金6億元，占全國比例5.2%，居全國第4位。第二，小額貸款公司發(fā)展迅速。截至2018年上半年，安徽省小額貸款公司達445家，貸款余額443.4億元。第三，金融供給持續(xù)增加。2017年，安徽省新增涉農(nóng)貸款587億元，同比增長33.4%?；诖?，本文首先運用SPSS軟件測算安徽省農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平，其次運用Eviews多元回歸分析影響農(nóng)村普惠金融發(fā)展的因素，最后在此基礎上提出促進安徽省農(nóng)村普惠金融發(fā)展的建議。

一、數(shù)據(jù)來源及模型假設

本文的數(shù)據(jù)來自于中國人民銀行、安徽省統(tǒng)計年鑒以及金融運行報告。為了便于研究，做出以下假設：①農(nóng)村居民純收入可以代表農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平;②地方財政用于農(nóng)林水事務支出可以代表政府對于農(nóng)村的支持力度;③數(shù)據(jù)統(tǒng)計真實可靠，沒有統(tǒng)計誤差。

二、農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平測度

（一）各指標權重的計算

1.原始數(shù)據(jù)標準化：運用極差法對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，公式為：。

2.各指標權重的計算：首先計算出第i個維度下第j個指標的變異系數(shù)：，再計算各指標的權重：，最后結合歐式距離可推出測算各維度下農(nóng)村普惠金融發(fā)展指數(shù)公式為：。

3.各維度權重的計算。首先計算各維度變異系數(shù)：，由此可得各維度權重計算公式：，最后進一步得到本文農(nóng)村普惠金融指數(shù)公式，具體如下：

（二）安徽省農(nóng)村普惠金融的測算結果

首先，將原始數(shù)據(jù)進行標準化處理并計算出權重;接著，計算出各維度的權重;最后，計算出各維度的以及值，結果見表2。

一方面，三大維度所占權重分別為0.3410，0.3332和0.3258，所占比重基本相等。相比之下，地理滲透性在三個維度中權重最大，說明農(nóng)村金融機構網(wǎng)點設置和金融機構從業(yè)人員數(shù)量等因素是農(nóng)村居民獲取金融服務的核心。網(wǎng)點數(shù)量越多，進行存款業(yè)務就越方便;從業(yè)人員越多，業(yè)務的辦理效率就越快，從而居民就更加愿意辦理相關業(yè)務。

根據(jù)認定的劃分標準，若，則表示該地區(qū)普惠金融水平較低;，則表示該地區(qū)金融包容性中等;若，則表示該地區(qū)金融包容性較高，0和1并不表示完全的金融排斥或普惠金融。2007-2010年安徽省農(nóng)村值在0.3以下，說明普惠金融處于較低水平。2007和2008年農(nóng)村普惠金融指數(shù)僅為0.0312和0.04，均在0.05水平以下，增加值僅為0.0088，說明此階段安徽省農(nóng)村普惠金融處于發(fā)展初期，普惠金融水平很低，發(fā)展速度極緩。原因主要在于銀行業(yè)在2005年進行了合并改革，大幅減少了金融機構數(shù)量以及相關從業(yè)人員數(shù)量，從而農(nóng)村地區(qū)金融機構的發(fā)展受到?jīng)_擊。2008-2010年，安徽省農(nóng)村普惠金融仍以緩慢的速度發(fā)展，主要是受2008年全球金融危機的影響，國內經(jīng)濟發(fā)展受到?jīng)_擊。金融危機之后，經(jīng)濟開始逐漸復蘇，加上寬松的貨幣政策以及新型農(nóng)村金融機構進入農(nóng)村金融市場，農(nóng)村普惠金融迎來新的發(fā)展機遇。2012-2016年，安徽省農(nóng)村值有了較大的增加，2014年達到0.5以上，2015年更是突破0.8，說明安徽省農(nóng)村普惠金融已處于較高水平，主要原因在于近年來普惠金融和精準扶貧被高度重視，很多有利于普惠金融發(fā)展的政策被出臺。

三、農(nóng)村普惠金融發(fā)展影響因素的實證分析

（一）變量選取

本文的六項指標分別為：①農(nóng)村居民人均收入（Q1）：農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平在一定程度上可以用農(nóng)村居民人均收入來反映，經(jīng)濟發(fā)展水平越高，相應地金融排斥就越低，從而有助于推動普惠金融發(fā)展。本文選取“農(nóng)村居民人均純收入”表示。②農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)重要性（Q2）：安徽省是農(nóng)業(yè)大省，該指標反映出農(nóng)業(yè)在安徽省經(jīng)濟中的地位。然而，金融機構更傾向于將資金用于第二、三產(chǎn)業(yè)中，所以該值越大，往往不利于普惠金融的發(fā)展。本文采用“農(nóng)業(yè)GDP/安徽省GDP”來表示。③交通便利程度（Q3）：金融機構往往將營業(yè)網(wǎng)點設置在鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心，農(nóng)民想要獲取金融服務，辦理相關業(yè)務時，會受道路交通的影響，從而交通越便捷，農(nóng)民就更容易獲取金融服務。本文選取“鄉(xiāng)道縣道公路里程數(shù)”來表示。④互聯(lián)網(wǎng)普及率（Q4）：互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展助推了普惠金融的發(fā)展，它使人們的交易更加多元，交易成本減少，同時降低了傳統(tǒng)金融機構的風險，提高經(jīng)濟效益。本文選取“電信運營企業(yè)計算機互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)/安徽省家庭總戶數(shù)”來表示。⑤政府支持力度（Q5）：政府可以指導金融機構的投資決策方向，金融機構支農(nóng)意愿往往隨著政府支農(nóng)力度的加大而增強，本文選取“地方財政用于農(nóng)林水事務支出”來表示。⑥城鎮(zhèn)化率（Q6）：在新型城鎮(zhèn)化建設政策下，農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平逐步提高，農(nóng)村居民從而有更多機會獲取金融服務，有利于普惠金融的發(fā)展。

（二）模型構建

為了使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，將解釋變量和被解釋變量進行對數(shù)變換，構建如下模型：

其中，表示常數(shù)項，—表示各解釋變量系數(shù)，為隨機擾動項。

（三）實證分析

運用Eviews對模型進行回歸，結果如圖1所示。

由圖1可知，可決系數(shù)R2=0.999236，說明模型整體回歸良好，選取的自變量整體上能夠很好對因變量做出解釋。農(nóng)村居民人均收入（Prob.<5%）、互聯(lián)網(wǎng)普及率（Prob.<5%）和政府支持力度（Prob.<1%）均顯著正向影響安徽省農(nóng)村普惠金融發(fā)展，城鎮(zhèn)化率在5%的水平下通過檢驗，但系數(shù)為負。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)重要性以及交通便利程度系數(shù)均為正，但沒有通過顯著性檢驗。

綜上，在農(nóng)村普惠金融發(fā)展過程中，政府支持力度是關鍵因素。通過政府的財政及相關政策支持，可以大大增強農(nóng)村金融機構支農(nóng)意愿，使得“三農(nóng)”和小微企業(yè)得到更多的資金支持。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，農(nóng)民收入增加，生活水平日益改善，金融需求也隨之增加，從而金融機構會增設銀行網(wǎng)點，增加從業(yè)人員?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展是普惠金融發(fā)展的新機遇，移動支付平臺的興起打破了時間和空間的限制，不僅拓寬了交易方式，而且有效解決了信息不對稱帶來的問題。

城鎮(zhèn)化率顯著負向影響安徽省農(nóng)村普惠金融發(fā)展，與預期假設相反。究其原因，可能是隨著城鎮(zhèn)化的加快，很多農(nóng)村勞動力選擇到城市生活，從而農(nóng)村人口逐漸減少，并且留在農(nóng)村的人口往往是兒童和老人，他們的金融需求相對較少，金融機構不愿意開設網(wǎng)點，從而不利于普惠金融的發(fā)展。除此之外，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)重要性以及交通便利程度對農(nóng)村普惠金融發(fā)展具有一定的推動作用，但效果不明顯。

四、結論與建議

本文選取了三大維度下六項指標，對2007-2016年安徽省農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平進行測度。研究發(fā)現(xiàn)，安徽省農(nóng)村普惠金融水平逐年穩(wěn)步提高，并從2014年開始處于較高水平，地理滲透性是安徽省農(nóng)村普惠金融發(fā)展的核心。在此基礎上，對影響安徽省農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平的因素進行實證研究，結果表明，農(nóng)村居民人均收入、互聯(lián)網(wǎng)普及率以及政府支持力度對安徽省農(nóng)村普惠金融發(fā)展有促進作用;城鎮(zhèn)化率越高越不利于農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平的提高;農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)重要性和交通便利度影響不顯著[3]。

為進一步推動安徽省乃至全國農(nóng)村普惠金融發(fā)展，在以上研究的基礎上，提出以下政策建議。

第一，進一步加大普惠金融的財政、政策支持力度，引導資金正確流向“三農(nóng)”和小微企業(yè)。近年來，“三農(nóng)”和小微企業(yè)融資難問題一直是社會關注的焦點，發(fā)展普惠金融也是為了滿足社會各群體和階層的金融需求。央行今年以來四次降準，政府應當加大對普惠金融的財政支出，同時制定相關優(yōu)惠政策，加大扶持力度。通過財政補貼等方式扶持農(nóng)村地區(qū)發(fā)展，促進農(nóng)村地區(qū)金融基礎設施的建設，不斷創(chuàng)新普惠金融產(chǎn)品，降低市場準入門檻[4]。

第二，加大精準扶貧力度，推動區(qū)域發(fā)展。受地理位置和經(jīng)濟水平的制約，貧困地區(qū)的金融機構網(wǎng)點數(shù)量少，距離遠;從業(yè)人員數(shù)量也相對較少;農(nóng)民存貸款水平較低。政府要繼續(xù)加大農(nóng)村交通基礎設施建設，使農(nóng)民更方便地獲取金融服務;出臺金融扶貧相關政策，保障農(nóng)民合理的金融需求;同時鼓勵農(nóng)民就業(yè)創(chuàng)業(yè)，促進農(nóng)民增收，提高農(nóng)民人均可支配收入。

【參考文獻】

[1] 田霖.我國金融排除空間差異的影響要素分析[J].財經(jīng)研究，2007，33（4）：107-119.

[2] 王君.普惠金融與金融精準扶貧的關系研究——基于湖南湘西州的實踐[J].武漢金融，2017（03）：84-87.

[3] Beck T.，Demirguc-Kunt A.，Martinez Peria M.S.Reaching out：Access to and Use of Banking Services Across Countries[J].Journal of Financial Economics，2007，85（1）：234-266.

[4] Sarma M.Index of Financial Inclusion[R].New Delhi：Indian Council for Research on International PRInomic Relations，2008：6.