劉宇宏

摘 要：緩解我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥差異是促進我國農(nóng)村整體經(jīng)濟發(fā)展、實現(xiàn)全面建成小康社會的關(guān)鍵性措施。因此，在梳理了大量有關(guān)金融排斥的文獻之后，采用國際上公認的六維評價體系構(gòu)建我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥評價體系。并根據(jù)2008—2017年我國30個省份（不包括港奧臺藏）的面板數(shù)據(jù)，利用變異系數(shù)法測算我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥指數(shù)分析我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥。結(jié)果表明，我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥具有顯著的空間相關(guān)性，且差異明顯，呈現(xiàn)出從東到西逐漸遞增的趨勢。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村金融排斥;空間效應(yīng);區(qū)域差異

中圖分類號：F832.35? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）08-0124-02

一、文獻綜述

自改革開放以來，我國各級政府高度重視金融在經(jīng)濟發(fā)展中的重要作用，始終堅持金融是服務(wù)“三農(nóng)”的重要支柱。據(jù)人民銀行統(tǒng)計數(shù)字顯示，自2008年以來，我國農(nóng)村金融發(fā)展穩(wěn)步提高，截至2017年末，全國支農(nóng)再貸款余額為2 564億元，支小再貸款余額為929億元，扶貧再貸款余額為1 616億元，涉農(nóng)貸款余額為30.95億元，同比增漲9.64%。截至2016年底，全國主要涉農(nóng)金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)達8.38萬個，金融機構(gòu)從業(yè)人員數(shù)達95.1萬人，農(nóng)村地區(qū)各類銀行卡使用數(shù)25.52億張。盡管自2008年以來我國農(nóng)村金融發(fā)展取得矚目成績，但是農(nóng)村金融體系依然尚未完善，農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象依然有待改善。因此，繼續(xù)推進農(nóng)村金融改革，拓展農(nóng)村金融服務(wù)的廣度及深度依然迫在眉睫。在此背景下，研究我國30個?。ú话ǜ邸?、臺、藏）的農(nóng)村金融排斥程度，探討我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥問題，對于我國農(nóng)村金融發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實意義。

有關(guān)金融排斥問題的研究最早可追溯到20世紀90年代的英國地理學(xué)家Leyshon（1993），他認為，金融排斥是指一些弱勢群體因為受到地理位置的影響而無法獲得金融需求及服務(wù)。隨著研究的不斷深入，有國外學(xué)者認為，金融排斥不僅僅是由于地理排斥所產(chǎn)生的，而是多維度共同作用的結(jié)果。Leyshon（1995）將經(jīng)濟學(xué)融入到研究中，認為資本的逐利化使得金融機構(gòu)在農(nóng)村地區(qū)設(shè)立網(wǎng)點相對較少，強調(diào)供給排斥。Bridgenman（1997）從收入和價格兩方面衡量金融排斥程度。Kempson和Whyley（1999）從文化和制度兩方面出發(fā)，首次提出金融排斥的六維度衡量體系，認為金融排斥是由自我排斥、條件排斥、價格排斥、評估排斥、營銷排斥、地理排斥共同作用的結(jié)果。FSA（2001）認為，金融排斥也是一種社會排斥，長此以往以至嚴重時將會導(dǎo)致社會不和諧。有關(guān)于區(qū)域金融排斥的差異問題，國外學(xué)者鮮少對其進行研究。Mohan（2006）同樣從社會學(xué)入手，認為金融體系中由于缺少共享服務(wù)，使得社會中的一些群體沒有足夠多接觸金融機構(gòu)的渠道，從而接觸不到金融產(chǎn)品。Sarma（2011）通過不同國家之間的比較，分析其金融排斥的不同差異。

國內(nèi)對于金融排斥的研究起步相對較晚，金雪軍、田霖（2004）是我國最早提出金融地理學(xué)的專家，為后續(xù)研究奠定一定基礎(chǔ)。田霖（2007）運用主成分分析、聚類分析等方法研究我國金融排斥影響因素的空間差異。許圣道、田霖（2008）認為，居民可支配收入、就業(yè)情況、受教育程度是影響我國農(nóng)村金融排斥的關(guān)鍵因素。王修華、馬珂、王翔（2009）認為，我國中西部地區(qū)金融排斥現(xiàn)象比東部地區(qū)嚴重、農(nóng)村金融排斥比城鎮(zhèn)嚴重是由于金融資源匱乏所導(dǎo)致的。高沛星和王修華（2011）根據(jù)省級面板數(shù)據(jù)，運用變異系數(shù)法測算排斥指數(shù)分析我國不同省份農(nóng)村金融排斥的差異。魯強（2014）從社會排斥和社會兩極化出發(fā)，認為金融排斥不僅具有自然排斥的屬性，還具有社會排斥的屬性。潘經(jīng)韜（2016）利用我國26個省份的面板數(shù)據(jù)進行實證分析，結(jié)果顯示財政支持力度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、家庭人均純收入、城鎮(zhèn)化水平等均是影響我國農(nóng)村金融排斥的重要因素。國內(nèi)許多學(xué)者則認為，我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥具有明顯的差異性。李春霄、賈金榮（2012）借鑒聯(lián)合國人類發(fā)展指數(shù)的計算方法測算我國農(nóng)村金融排斥指數(shù)，由此認為我國農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異明顯。

鑒于此，本文的研究主要集中在以下兩個方面：首先，使用2008—2017年我國30個省份的面板數(shù)據(jù)，參考聯(lián)合國人類發(fā)展指數(shù)計算我國30個省份的農(nóng)村金融排斥指數(shù)。其次，根據(jù)測算出的區(qū)域農(nóng)村金融排斥指數(shù)分析我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥的差異。

二、研究方法、變量選取及數(shù)據(jù)說明

（一）農(nóng)村金融排斥指數(shù)的測算

在計算我國農(nóng)村金融排斥程度時，參考聯(lián)合國人類發(fā)展指數(shù)的度量方法及變異系數(shù)法測算我國農(nóng)村金融排斥指數(shù)，計算步驟如下：

1.標準化處理：

2.利用變異系數(shù)發(fā)啊計算各個指標的權(quán)重，計算公式如下：

3.計算各指標綜合得分，計算公式如下：

4.構(gòu)建農(nóng)村金融排斥指數(shù)，計算公式如下：

（二）變量選擇與數(shù)據(jù)來源

1.變量的選取

研究金融排斥程度的基礎(chǔ)問題是如何構(gòu)建評估指標體系。本文采用國際公認的六維評價體系評估我國農(nóng)村金融排斥程度。根據(jù)我國現(xiàn)有的國情，各個維度之間有重疊，很難完全量化評估標準，因此，將2008—2017年我國各省農(nóng)村金融排斥程度濃縮合并。其中，地理排斥用金融機構(gòu)覆蓋率衡量，評估及條件排斥用人均貸款水平衡量，營銷排斥用存貸款余額之比衡量，自我排斥用居民受教育程度衡量。

2.數(shù)據(jù)來源

本文研究所涉及到的2008—2017年我國30個省份數(shù)據(jù)，由于港、澳、臺、藏數(shù)據(jù)缺失嚴重，故將其剔除。數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域金融運行報告》。

三、區(qū)域農(nóng)村金融排斥差異分析

從整體上看，我國各地區(qū)都存在較為嚴重的農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象，且在整個研究階段我國30個省份的農(nóng)村金融排斥指數(shù)跨度較大。從區(qū)域差異上來看，東部沿海地區(qū)由于經(jīng)濟較為發(fā)達，農(nóng)村金融排斥程度相對于中、西部地區(qū)較低。北京、上海、天津三市的農(nóng)村金融排斥程度最弱，明顯低于其地區(qū)。這些地區(qū)金融機構(gòu)數(shù)量多、金融產(chǎn)品齊全、金融服務(wù)網(wǎng)絡(luò)體系完善，且都位于我國東部地區(qū)。中部地區(qū)大多為農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)作物生產(chǎn)周期長、自然風(fēng)險大等因素都使得農(nóng)民貸款難度增大，因此，農(nóng)村金融排斥程度高于東部地區(qū)。西部地區(qū)由于地域遼闊、人口稀少，許多農(nóng)村居民都紛紛外出到東部沿海城市打工，資本的逐利性使得商業(yè)銀行考慮到距離等多方面因素的影響而減少西部地區(qū)金融網(wǎng)點的設(shè)立，從而使得原本經(jīng)濟不發(fā)達的西部農(nóng)村地區(qū)金融排斥程度最高。

通過局部特征分析可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融排斥程度較低的地區(qū)，其周邊地區(qū)的農(nóng)村金融排斥程度較高，金融資源更加傾向于向經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)聚集。例如，一方面，地處東部沿海地區(qū)的廣東省，其農(nóng)村金融排斥程度低于與它相鄰的廣西、湖南等地區(qū);另一方面，與廣東省相鄰的江西省，農(nóng)村金融排斥程度卻高于湖南、廣西等省、區(qū)，這在一定程度上反映了農(nóng)村金融排斥具有一定的空間相關(guān)性。

綜上所述，地域差異的不同會嚴重影響我國農(nóng)村金融排斥程度，這很可能會使得我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥具有一定的空間相關(guān)性。因此，本文在研究我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥的差異時，納入了空間效應(yīng)分析。

四、結(jié)論與政策建議

自全面深化農(nóng)村信用社改革以來，在各級政府及政策的大力支持下，我國農(nóng)村金融體系基本建成。然而，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)較為脆弱、農(nóng)村生態(tài)環(huán)境較為惡劣、農(nóng)村居民收入水平低下、農(nóng)村居民金融知識匱乏等問題的存在，我國農(nóng)村金融排斥程度依然十分嚴重。本文選取2008—2017年我國30個省份的面板數(shù)據(jù)，借鑒人類發(fā)展指數(shù)測算我國農(nóng)村金融排斥程度，并運用探索性空間計量分析方法分析我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥問題，最終得到以下結(jié)論。

我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象依然普遍存在且農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異明顯。所以，根據(jù)地理排斥、評估排斥及條件排斥、營銷排斥和自我排斥，采用變異系數(shù)法測算我國農(nóng)村金融排斥指數(shù)。從各省排斥指數(shù)可以看出，我國農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象依然普遍存在且區(qū)域差異明顯，其中北京、上海、天津三市的農(nóng)村金融排斥指數(shù)在0.4以下，其余省份均在0.4以上，農(nóng)村金融排斥呈現(xiàn)出從東部地區(qū)到西部地區(qū)逐漸遞增的態(tài)勢。

結(jié)合實證分析的結(jié)果，對于緩解我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥問題，提出了以下建議。

結(jié)合本地區(qū)特征制定緩解我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥的措施。由于我國各省農(nóng)村金融排斥存在明顯的差異性，因此，各級政府在制定措施時應(yīng)充分考慮區(qū)域特征。由于不同省份的農(nóng)村金融排斥指數(shù)不同，所以影響我國各省份農(nóng)村金融排斥程度的主要因素也不盡相同。故而各級政府在制定緩解我國區(qū)域農(nóng)村金融排斥程度措施時，應(yīng)充考慮各地區(qū)的特征情況，擔當宏觀引領(lǐng)角色，因地制宜制定相關(guān)政策，采取相應(yīng)措施，弱化其金融排斥程度。

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