◎馮興元 燕翔 孫同全

一、引言

2013年黨的十八屆三中全會明確提出“發(fā)展普惠金融。鼓勵金融創(chuàng)新，豐富金融市場層次和產品”。此后，普惠金融被納入國家戰(zhàn)略，并于近年得到快速發(fā)展，取得了顯著成效（劉桂平，2021），在金融可得性和覆蓋面方面均有很大程度提升。2018年“中央一號文件”指出，要將普惠金融的重點放在農村。2018年9月，中共中央、國務院印發(fā)了《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018-2022年）》，提出“發(fā)展鄉(xiāng)村普惠金融”。隨著近年來城鄉(xiāng)地區(qū)移動互聯、智能手機和移動支付的普及，各類金融機構競相引入金融科技技術，推動數字化轉型，推進數字普惠金融發(fā)展。在此背景下，政府日益強調通過數字手段發(fā)展農村普惠金融，政策推動力度也不斷加大。2019年2月，人民銀行、銀保監(jiān)會、證監(jiān)會、財政部、農業(yè)農村部等五部委聯合發(fā)布了《關于金融服務鄉(xiāng)村振興的指導意見》，提出“數字普惠金融在農村得到有效普及”的要求。2021年《中共中央國務院關于全面推進鄉(xiāng)村振興加快農業(yè)農村現代化的意見》進一步提出了“發(fā)展農村數字普惠金融”。目前，政府的政策推動和業(yè)內金融機構的隨之跟進與主動推進，加快了農村普惠金融體系的初步形成及農村普惠金融的數字化。當前我國農村普惠金融體系正處在繼續(xù)完善過程中，且數字普惠金融已經是農村普惠金融體系的重要組成部分，未來農村普惠金融體系的主體必然是農村數字普惠金融體系。

但是，我國農村各地的數字普惠金融發(fā)展程度總體上仍然較低，且參差不齊，還存在各種障礙（馮興元等，2019）。定量測度我國農村各地在數字普惠金融發(fā)展方面的總體和各方面的具體指數得分，甚至其發(fā)展動能水平，既有利于各地政府、各類金融機構了解各地在數字普惠金融發(fā)展方面的總體和具體的進展與問題、優(yōu)勢和劣勢，以及各地之間的差距，也有利于其在有關地區(qū)進一步發(fā)揮現有的長處，補足存在的短板，推動數字普惠金融發(fā)展，由此推進我國農村各地實現鄉(xiāng)村振興。

本文利用網商銀行在開展縣域數字普惠金融業(yè)務過程中積累的大量數據1以及《中國縣域統(tǒng)計年鑒》和各縣（縣級市、旗）國民經濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報中的數據，編制和計算了2017-2020年中國縣域數字普惠金融發(fā)展指數，并在指數得分的基礎上，比較全國東、中、西部地區(qū)和東北地區(qū)有關縣（縣級市、旗）各年度的總體得分情況、各省所轄縣總體得分情況，研究了不同年度全國總指數得分強縣的結果，分析這些縣與其他縣存在的差距及成因。此外，本文針對2017年總指數、三大方面指數得分均處于全國平均水平以上的前551縣，具體測度了2020年中國縣域數字普惠金融動能指數得分，并選擇得分最高的200個縣作為縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣，分析了這些縣各方面指數的得分情況及區(qū)域分布情況。

總體來看，本文反映了中國縣域數字普惠金融發(fā)展的最新現狀和問題，提出了有關進一步發(fā)展我國縣域數字普惠金融的對策和思路，一方面有助于我國各類金融機構進一步提升縣域數字普惠金融服務水平，另一方面也有助于推動我國打造縣域數字普惠金融體系，推動我國全面實現鄉(xiāng)村振興。

二、縣域數字普惠金融指標體系

本文參照加拿大Fraser研究所世界經濟自由指數評價體系（Gwartney et al.，2020）和北京國民經濟研究所市場化指數評價體系的構建方法（樊綱等，2011），構建了中國縣域數字普惠金融指數評價體系。

（一）中國縣域數字普惠金融發(fā)展指數評價體系構成

中國縣域數字普惠金融發(fā)展指數評價體系從上到下分為四級指標，分別是總指數、方面指數、分項指標、二級分項指標，從縣域數字普惠金融服務廣度、服務深度和服務質量三個方面構建指標體系（北京大學數字金融研究中心課題組，2017）。其中服務廣度、服務深度各包括五個分項指標，從數字支付、數字授信、數字貸款、數字理財和數字保險五個維度評估縣域數字普惠金融服務的廣度和深度，由于服務深度主要反映數字普惠金融的使用情況（usage），故需要從多維度進行評估，因此其分項指標還包括若干二級分項指標。其中“數字貸款服務深度”包含的二級分項指標數量最多，分別是“戶均數字貸款筆數”“戶均數字貸款金額”“每萬人數字貸款首貸比”“數字貸款總余額與地區(qū)生產總值之比”“戶均單筆數字貸款余額與人均地區(qū)生產總值之比”，從戶均貸款筆數和金額、首貸比以及數字貸款的利用程度等多維度衡量數字貸款的使用情況。此外，使用“戶均”而非“人均”能夠更加準確地反映出數字普惠金融的使用情況；服務質量包括“便捷度”“利率水平”“安全度”三個分項指標和若干二級分項指標，具體如表1所示。

表1 縣域數字普惠金融發(fā)展指數評價體系的構成

需要指出的是，在縣域數字普惠金融發(fā)展指數指標體系中，大部分分項指標屬于正向指標，即指標數值越大，相對應指標得分越高。但指標體系內還存在兩個逆向指標，即數值越大，相對應指標得分越低，其中分項指標“利率水平”用來衡量數字普惠金融服務的使用成本，是指小微企業(yè)的經營性貸款利率水平，實際利率水平越高，指標得分越低；“數字貸款違約率”用以衡量數字普惠金融服務的違約風險因素，數字貸款違約率越高，該項指標得分越低。

在縣域數字普惠金融發(fā)展指數評價體系基礎上，本文采用多層指標權重專家打分法，對每一層的各項指標通過專家打分的方式賦權，計算出各指標權重值的簡單算術平均值，然后通過取整確定最終權重（馮興元等，2021）。

（二）縣域數字普惠金融發(fā)展指數得分的測度方法

縣域數字普惠金融發(fā)展指數的計算是以距離指數法為基礎，由下往上逐層加權求和，最終得到各級指標的得分。具體計算步驟如下：

首先對二級分項指標和分項指標的原始數據進行無量綱化處理，再計算二級分項指標和分項指標的加權無量綱化值，具體的計算公式為：

其中，di為第i個指標經過加權無量綱化處理后得到的數值，wi為第i個指標的二級指標組內權重（如果組內只有一個指標，那么其權重為1），xi，t為i指標t年的實際值，Mi，2017為i指標基年的最大值，mi，2017為i指標基年的最小值。這里基年的得分值取值范圍為0～100分。然后再將二級分項指標和分項指標的加權無量綱化值di加權合成方面指數Di，具體的計算公式為：

其中，Dj為第i個指標所對應的方面指數得分(j=1，2，3)，為第i個指標所對應的分項指標的權重。

最后由服務廣度、服務深度、服務質量三個方面指數加權匯總得到縣域數字普惠金融發(fā)展總指數（CDIFDI）， 具體的計算公式為：

其中，CDIFDI為縣域數字普惠金融發(fā)展總指數得分，Wi為第i個指標所對應的方面指數的權重。

三、我國縣域數字普惠金融指數的發(fā)展現狀

（一）我國縣域數字普惠金融指數的總體情況

近年來，我國縣域數字普惠金融呈現快速發(fā)展態(tài)勢。2017-2020年全國縣域數字普惠金融發(fā)展總指數得分的中位數2從2017年的43.37分增至2020年的101.47分，2018年、2019年和2020年數字普惠金融指數中位數得分分別同比增長35.92%、34.99%和27.69%，均保持高速增長。總指數得分中位數的最高分從2017年的89.52分增至2020年的229.23分，總指數得分中位數的最低分從2017年的7.51分增至2020年的40.84分（見圖1）。

如圖2，具體來看，2017-2020年縣域數字普惠金融發(fā)展指數的三個方面指數的中位數得分總體均快速上升，但變化速度不同，其中縣域數字普惠金融發(fā)展指數服務廣度方面指數中位數得分提速最快，從2017年的38.04分增至2020年的148.52分。其原因主要是分項指標“數字授信”和“數字貸款”得分明顯上升。其中，數字授信分項指標的中位數得分從2017年的22.3分增至2020年的131.31分，較2017年增長488.74%；數字貸款分項指標的中位數得分從2017年的17.53分增至2020年的170.25分，較2017年增長870.92%。這兩個分項指標的得分提升意味著縣域數字普惠金融服務覆蓋廣度確實取得了長足發(fā)展，農村地區(qū)獲得數字貸款的人數在增加。值得注意的是，2019-2020年“數字理財”這一分項指數有了大幅提升，從2019年的99.77分增至2020年的211.59分，同比增長112.09%，意味著縣域居民的理財意識大幅提升。

圖3可以看出，縣域數字普惠金融發(fā)展指數服務深度方面指數中位數得分同樣呈現快速上升的趨勢，但中位數得分提升速度略低于服務廣度，從2017年的37.46分增至2020年的74.40分。分項指標中數字貸款服務深度和數字支付服務深度的中位數得分近四年均呈現上升趨勢。前者得分提升更為明顯，從2017年的23.01分提升到2020年的111.25分，增長了383.41%。

相比之下，2017-2019年數字授信服務深度中位數得分雖然也實現了較快增長，但2020年該分項指數得分有了較大幅度的下跌。數字授信服務深度分項指標由“全部授信用戶中首次授信用戶占比”和“戶均數字授信額度與人均地區(qū)生產總值之比”兩部分構成，其中首次授信用戶（信用白戶）數量下降進而導致“全部授信用戶中首次授信用戶占比”大幅下降，使得2020年數字授信服務深度大幅下跌。這主要是由于近年來縣域普惠金融快速發(fā)展，科技銀行、其他金融科技平臺公司和其他銀行業(yè)金融機構累計觸達的信用白戶越來越多，導致信用白戶數量減少，進而導致“全部授信用戶中首次授信用戶占比”這一指標得分下降明顯。

縣域數字普惠金融發(fā)展指數服務質量方面的指數提升速度相對較慢，中位數得分從2017年的57.18分增至2020年的72.96分。其中分項指標“數字普惠金融服務便捷度”的中位數得分增長速度較快，從2017年的56.25分提升至2020年的116.02分，增長了106.26%(見圖4）。

總體來看，近四年來，支付、信貸、授信、理財、保險等五類縣域數字普惠金融服務中，數字貸款和數字授信作為基礎的金融服務類型，發(fā)展較快，增長最為顯著。在使用數字貸款以及被授信的用戶數量方面均有非常大的增幅，以信貸為主的數字普惠金融服務廣度和服務深度有了明顯改善。

（二）不同地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展比較分析

通過分區(qū)域分析縣域總指數得分間的差異，能夠較好地發(fā)現不同區(qū)域間數字普惠金融發(fā)展的趨勢變化以及差距短板。本文采納國家統(tǒng)計局對于全國四大經濟區(qū)域的劃分，分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)以及東北地區(qū)?？傮w上，東部地區(qū)和中部地區(qū)的縣域數字普惠金融發(fā)展總指數得分的中位數明顯高于西部地區(qū)和東北地區(qū)。按2020年總指數中位數得分計算，東部地區(qū)位居第一（134.46分），中部地區(qū)第二（128.66分），西部地區(qū)第三（75.45分），東北地區(qū)第四（75.08分）（見圖5）。但從發(fā)展趨勢來看，中部地區(qū)數字普惠金融發(fā)展水平呈現趕超態(tài)勢，與東部經濟發(fā)達地區(qū)的差距明顯縮小。西部與東北地區(qū)之間的分差在逐步收斂，差距不斷縮小，但東部地區(qū)、中部地區(qū)等經濟較為發(fā)達地區(qū)與經濟發(fā)展水平較低的西部地區(qū)、東北地區(qū)的差距正在逐漸拉開。

1.各區(qū)域間方面指數服務廣度得分比較

如圖6，從方面指數來看，東部地區(qū)和中部地區(qū)之間在服務廣度方面的差距逐漸縮小，但東中部地區(qū)與西部、東北地區(qū)的差距逐漸擴大，西部地區(qū)和東北地區(qū)2020年服務廣度中位數得分同比僅增長17.37%和25.18%，而東中部地區(qū)增速都在30%以上。因此，西部地區(qū)和東北地區(qū)依然是未來縣域數字普惠金融發(fā)展的重點區(qū)域。

2.各區(qū)域間方面指數服務深度得分比較

總體上，全國各區(qū)域縣域數字普惠金融發(fā)展指數服務深度方面指數的發(fā)展差距基本保持穩(wěn)定，但近年來東中部地區(qū)與西部、東北地區(qū)的差距逐漸擴大。值得注意的是，中部地區(qū)近年來縣域數字普惠金融服務深度發(fā)展速度非?？欤?020年該方面指數得分超過東部地區(qū)。而西部地區(qū)和東北地區(qū)還有待進一步提升，2020年西部地區(qū)縣域數字普惠金融服務深度方面指數得分同比降低1.22分，東北地區(qū)同比也僅提高1.92分，增速明顯落后于東中部地區(qū)，因此縣域數字普惠金融發(fā)展指數服務深度是未來西部和東北地區(qū)提升的重點（見圖7）。

3.各區(qū)域間方面指數服務質量得分比較

從圖8可以看出，總體上，全國各區(qū)域之間縣域數字普惠金融發(fā)展指數的方面指數中，服務質量發(fā)展水平的差距基本保持穩(wěn)定，其主要原因是一直以來全國各區(qū)域的縣域數字普惠金融指數服務在便捷度和安全度方面的差距都不是很大，且相較于服務廣度和服務深度，近四年不同區(qū)域縣域數字普惠金融服務質量的提升速度都相對較慢。

（三）不同省份縣域數字普惠金融發(fā)展狀況

總體來看，全國28個省區(qū)3縣域數字普惠金融的發(fā)展水平也各不相同，差異明顯。根據2020年縣域數字普惠金融發(fā)展總指數中位數得分情況，可將這些省區(qū)分為六個梯度：第一梯度省區(qū)（大于165分）包括浙江、福建；第二梯度省區(qū)（150分左右）包括安徽、江西、河南；第三梯度省區(qū)（119～134分）包括山東、陜西、江蘇、廣東、湖南、河北；第四梯度（93～102分）為山西、湖北、黑龍江、廣西、重慶、甘肅、寧夏；第五梯度省區(qū)（70～83分）包括海南、內蒙古、貴州、四川、新疆、吉林；第六梯度省區(qū)（55～67分）為遼寧、云南、青海、西藏。其中作為第一梯度省區(qū)的浙江省縣域數字普惠金融發(fā)展總指數中位數得分（151.6分），是第六梯度省區(qū)中西藏縣域數字普惠金融發(fā)展總指數中位數得分（55.88分）的3.25倍。相較于2019年，第四、第五梯隊的省份明顯減少，許多省份都實現了梯度的躍升4。

其中，浙江省和福建省連續(xù)四年縣域數字普惠金融發(fā)展指數中位數得分居于全國前列，這也與現實中縣域數字數字普惠金融的實際發(fā)展情況相符。浙江、福建兩省作為沿海發(fā)達地區(qū)，經濟發(fā)展活躍，數字經濟發(fā)展布局早，數字金融基礎設施完善。而西藏、青海作為西部偏遠地區(qū)，其數字金融基礎設施相對落后，2017-2020年四年間一直位于總指數中位數得分最低行列，但中位數得分均有上升。

從發(fā)展趨勢來看，全國28個省市近4年的縣域數字普惠金融發(fā)展總指數中位數得分均有所提高，其中，西藏、陜西、寧夏、河南2020年縣域數字普惠金融發(fā)展總指數中位數得分較2017年分別增長254%、213%、194%、192%，增幅均超過190%，屬于增幅最大的四個省份；而四川、遼寧、云南、青海增速雖然也很大，但屬于增幅最小的四個省份，分別為82%、73%、71%、68%（見表2）。

表2 2017—2020年全國各省數字普惠金融發(fā)展總指數中位數得分變化情況

（四）縣域數字普惠金融發(fā)展強縣分析

根據全國各縣市縣域數字普惠金融發(fā)展指數得分情況，本文進一步對全國縣域數字普惠金融發(fā)展強縣（前100位）進行分析。在2020年全國縣域數字普惠金融發(fā)展強縣中，東部地區(qū)縣域占57%，中部地區(qū)占42%，西部地區(qū)占比僅為1%。其中前31名全部為東部地區(qū)縣域。具體來看，共有13個省有其所轄縣入選2020年縣域數字普惠金融發(fā)展強縣，分別是浙江省、福建省、河南省、安徽省、山東省、山西省、江蘇省、江西省、湖南省、湖北省、河北省、廣東省和廣西壯族自治區(qū)。其中浙江省、福建省作為縣域數字普惠金融發(fā)展最好的兩個省份，發(fā)展強縣個數分別為24和18個，合計42個縣。值得注意的是，2020年作為中部地區(qū)的河南省共有19個縣進入發(fā)展強縣，盡管其整體得分排序相較于浙江省和福建省仍然靠后，但近兩年來其縣域數字普惠金融呈現出快速發(fā)展的趨勢。

具體來看，2020年縣域數字普惠金融發(fā)展強縣數字普惠金融總指數的中位數得分為202.72分，大約是全國縣域數字普惠金融指數中位數的2倍。從方面指數來看，縣域數字普惠金融發(fā)展強縣在服務廣度和服務深度方面大幅領先于全國平均水平，在數字普惠金融覆蓋廣度及發(fā)展深度方面表現較好，而服務質量方面與全國平均水平差距相對較?。ㄒ妶D9）。

如圖10，從分項指標來看，發(fā)展強縣全部13個分項指數得分均領先于全國平均水平。其中數字貸款服務廣度、數字授信服務廣度、數字貸款服務深度均大幅領先于全國平均水平，分別是全國平均水平的3.12倍、3.59倍和3.03倍。值得注意的是，發(fā)展強縣利率水平的得分幾乎是全國平均水平的兩倍，即發(fā)展強縣的縣域數字普惠金融利率水平要明顯低于全國平均水平，意味著縣域數字普惠金融越活躍、發(fā)展程度越高的縣域，該區(qū)域內貸款利率越低，因此發(fā)展縣域數字普惠金融有助于降低所在區(qū)域的融資成本，緩解融資貴的難題。需要指出的是，這里的利率水平只是指數字貸款的利率水平，而非當地整個金融市場的利率水平。

四、縣域數字普惠金融發(fā)展動能分析

由于縣域數字普惠金融發(fā)展指數得分的計算受當地經濟發(fā)展水平、數字普惠金融發(fā)展基礎和環(huán)境等因素影響，數字普惠金融發(fā)展指數得分較高的地區(qū)通常集中在東部地區(qū)?？紤]到還有一些地區(qū)由于縣域數字普惠金融發(fā)展起步較晚但發(fā)展勢頭強勁，本文在測度縣域數字普惠金融發(fā)展指數各級指標得分的基礎上，特別構建了縣域數字普惠金融發(fā)展動能指數，對縣域數字普惠金融的發(fā)展動能進行了測度和評價。

（一）測度方法

1.樣本選取

考慮到數字普惠金融發(fā)展的基期水平對動能指數計算能夠造成巨大影響，單純考察動能指數得分從高到低的排序，可能導致那些基期發(fā)展水平極低的縣域排在前頭，而那些縣域數字普惠金融發(fā)展動能較大、發(fā)展較好的縣域難以體現。本報告按照縣域數字普惠金融發(fā)展指數以及服務廣度、服務深度、服務質量三個方面指數得分均高于全國縣域數字普惠金融平均水平的標準，共篩選出551個縣，計算了這些縣的縣域數字普惠金融發(fā)展動能指數得分。

2.動能指數構建與測度

動能是指縣域數字普惠金融相對于某一固定時間點的相對發(fā)展速度，用來衡量縣域數字普惠金融的發(fā)展?jié)撃堋幽苤笖凳窃诘玫?017-2020年縣域數字普惠金融發(fā)展指數各年得分的基礎上，以2017年為基年，進一步計算得出動能指數總指數、動能指數方面指數、動能指數分項指標的得分。具體的計算公式如下：

其中Ii，t代表i縣t年的縣域數字普惠金融發(fā)展指數各維度（包括總指數、方面指數、分項指標、二級分項指標）的得分情況，Ii，2017為i縣基期（2017年）的縣域數字普惠金融發(fā)展指數各維度的得分情況。

（二）縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣的情況分析

1.2020年縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣的總體情況

從測度了發(fā)展動能指數得分的551個縣中，本文選擇得分最高的200個縣作為縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣加以分析?？傮w來看，2020年縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣的動能指數的得分中位數為185.57分，最大值為277.53分，最小值為162.11分。其中，2020年縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣服務廣度動能指數的得分中位數為423.30分，最大值為616.36分，最小值為232.58分；服務深度動能指數的得分中位數為168.46分，最大值為308.49分，最小值為94.36分；服務質量動能指數的得分中位數為26.15分，最大值為72.87分，最小值為-8.56分。

根據圖11可以得出，近四年來全國縣域數字普惠金融三個方面的動能指數中位數得分從高到低的排序為：服務廣度動能＞服務深度動能＞服務質量動能。從動能得分角度看，未來縣域數字普惠金融的發(fā)展，依然要進一步推動服務廣度、服務深度和服務質量的提升，尤其要注重服務深度和服務質量的提升。

2.縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣的區(qū)域分布

從區(qū)域分布來看，在200個縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣中，中部地區(qū)有128個，東部地區(qū)有58個，西部地區(qū)13個，東北地區(qū)僅有1個。中部地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣數量位居第一。由此可以看出，中部地區(qū)的縣域數字普惠金融發(fā)展勢頭比較迅猛，這也與前文的分析結論一致，即近年來中部地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展水平與縣域數字普惠金融發(fā)展水平最好的東部地區(qū)之間的差距在逐年減小。

東部地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣數量位居第二，可見東部地區(qū)近年來縣域數字普惠金融發(fā)展速度也非常快。根據此前的分析結果，東部地區(qū)的縣域數字普惠金融發(fā)展水平整體較高，考慮到全國縣域數字普惠金融發(fā)展動能存在邊際遞減的趨勢，其發(fā)展動能強縣數量少于中部地區(qū)也較為合理。

西部地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣數量排在第三，落后于中部和東部地區(qū)，說明近年來西部地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展動能較小，這與此前分析結論一致，即西部地區(qū)與中部、東部地區(qū)縣域數字普惠金融的發(fā)展差距存在擴大的趨勢，西部地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展有進一步提升空間。但西部地區(qū)的縣域數字普惠金融發(fā)展動能要強于東北地區(qū)，根據此前的分析結果，西部地區(qū)的縣域數字普惠金融發(fā)展指數得分由2017年的落后東北地區(qū)0.95分變?yōu)?020年的反超東北地區(qū)0.37分，這主要源于西部地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展動能較大。

東北地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣數量最少，說明總體上其發(fā)展動能較低。結合此前的分析，東北地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展指數和動能指數平均得分（中位數）均較低，因此相較于其他區(qū)域，其縣域數字普惠金融發(fā)展無論是發(fā)展水平還是發(fā)展動能，均有進一步提升的空間。

需要說明的是，由于縣域數字普惠金融發(fā)展動能強縣是從2017年縣域數字普惠金融發(fā)展總指數和3個方面指數得分均高于全國平均水平的縣域中所選擇的動能指數得分排名前200的強縣（縣級市、旗），當前被納入的縣域必須具備較好的數字普惠金融發(fā)展基礎，這可能導致西部和東北地區(qū)進入動能指數強縣名單的縣（縣級市、旗）的數量偏少。但是，考慮到西部地區(qū)和東北地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展平均水平在2017-2020年間均相差不多，進而可以看出東北地區(qū)近年來縣域數字普惠金融發(fā)展速度較慢。

五、主要研究結論及政策建議

（一）主要研究結論

本文構建了中國縣域數字普惠金融發(fā)展指數評價體系，測度了全國1884個縣（縣級市、旗）2017-2020年的動能指數總指數、方面指數、分項指標和二級分項指標得分，并進行了比較分析，主要結論如下：

第一，該時期內，中國縣域數字普惠金融總體發(fā)展水平快速提升。從方面指數來看，盡管三大方面指數得分總體提升較快，但在提升速度上存在結構性差異，“服務廣度”得分提升最快，“服務深度”次之，“服務質量”得分提升相對緩慢。

第二，目前仍然存在區(qū)域間縣域數字普惠金融發(fā)展不平衡問題，其中東部地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展水平最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)和東北地區(qū)發(fā)展水平相對滯后。從發(fā)展趨勢來看，得益于縣域數字普惠金融服務廣度和深度得分的大幅提升，中部地區(qū)數字普惠金融發(fā)展水平呈現趕超趨勢，與東部經濟發(fā)達地區(qū)的差距明顯縮小，2020年中部地區(qū)數字普惠金融總指數中位數得分僅落后于東部地區(qū)5.80分，且其方面指數服務深度得分反超東部地區(qū)1.51分。但西部地區(qū)和東北地區(qū)與經濟發(fā)達地區(qū)的差距在慢慢擴大。

第三，各省之間縣域數字普惠金融發(fā)展水平存在梯度差異。本文樣本涉及的28?。ㄊ?、區(qū)）差異明顯，可分為六個梯度。其中第一梯度中浙江省縣域數字普惠金融發(fā)展總指數得分中位數（181.84分）是第六梯度中西藏縣域數字普惠金融發(fā)展總指數得分中位數（55.88分）的3.25倍。相較于2019年，第四、第五梯隊的省份明顯減少，許多省份都實現了梯度的躍升。

第四，縣域數字普惠金融的發(fā)展空間還十分巨大?？傮w看來，全國各地農村的縣域數字普惠金融發(fā)展水平總體上還不夠高，無論是總指數和動能指數得分靠前的縣（縣級市、旗）還是靠后的縣（縣級市、旗），皆是如此。即便是2017年總指數得分最高的縣市，其2017年的縣域數字普惠金融發(fā)展絕對水平也是有限的（比如獲得數字授信、數字貸款和數字保險的每萬支付寶賬戶用戶的戶數和金額等）。2020年總指數得分最高的縣市，其縣域數字普惠金融發(fā)展絕對水平雖然較高，但仍存在很大的發(fā)展空間。很多縣、縣級市和旗的總指數、方面指數、分項指數的得分提升較快，是基于其基數總體不高。可以說，在數字支付、數字授信、數字貸款、數字理財和數字保險各方面，當前我國縣域數字普惠金融的發(fā)展空間還很巨大，可進一步提升。

第五，近四年內，在數字支付、數字授信、數字貸款、數字理財、數字保險等五類縣域數字普惠金融服務中，數字授信和數字貸款作為基礎的金融服務類型，發(fā)展較快，增長最為顯著。且繼數字支付普及后，數字授信和數字貸款授信已經成為發(fā)展縣域數字普惠金融的最重點領域。在被授信的以及使用數字貸款的用戶數量方面均有非常大的增幅。2020年數字授信服務廣度得分較2017年增加488.74%，數字貸款服務廣度得分增加8倍以上，數字貸款服務深度得分較2017年增加3.8倍；以信貸為主的數字普惠金融服務廣度和服務深度有了明顯改善。

第六，2020年縣域數字理財快速發(fā)展。數字理財是有效擴展縣域居民財產性收入的來源，有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距，實現共同富裕。2019-2020年數字理財服務深度這一分項指數有了大幅提升，從2019年的99.77分增至2020年的211.59分，同比增長112.09%，可以看出縣域居民的理財意識大幅提升。根據中國人民銀行金融消費權益保護局《中國普惠金融指標分析報告（2019）》，全國平均有48.76%的成年人購買過投資理財產品，而農村地區(qū)該比例僅為36.78%，數字理財的快速發(fā)展也使得越來越多的縣域居民的理財需求得到了滿足。

第七，數字保險服務發(fā)展滯后?？傮w上在我國縣域數字普惠金融發(fā)展過程中，相對于數字信貸，數字保險服務的發(fā)展更為滯后。目前納入指標體系的理財和保險種類仍然過于狹窄。具體來看，數字保險的服務廣度水平實際上仍然很低，服務深度也總體上不足，這二者均存在巨大的提升空間。

（二）相關對策思考

針對我國縣域數字普惠金融發(fā)展過程中存在的短板和不足，特提出以下對策與思路：

1.改善數字普惠金融基礎設施，縮小地區(qū)和城鄉(xiāng)“數字鴻溝”

改善金融基礎設施，是發(fā)展縣域數字普惠金融的基礎，具體包括以下幾方面：一是改善全國農村地區(qū)尤其是農村邊遠地區(qū)、邊緣地帶的通信基礎設施，提高移動通信和互聯網的覆蓋面及可達性。完善的通信基礎設施是農村居民獲得數字普惠金融服務的基礎，有利于縣域數字普惠金融服務廣度、深度和質量的提升，縮小區(qū)域和城鄉(xiāng)“數字鴻溝”，甚至同一個縣域之內不同地域之間的“數字鴻溝”。特別是對于當前在服務廣度和深度方面與東中部差距較大的西部和東北地區(qū)而言，更應當加強通信基礎設施建設，提升通信基礎設施的覆蓋面。二是優(yōu)化村鎮(zhèn)線上線下普惠金融服務相結合的金融服務網點的建設，尤其是農村普惠金融服務站的建設。三是完善全國城鄉(xiāng)個人與企業(yè)征信體系，加強農村地區(qū)信用信息建設。目前我國縣域仍有大量農戶和小微經營主體未被納入征信系統(tǒng)。應積極推動個人征信市場化和商業(yè)機構征信合法化，鼓勵商業(yè)征信機構有序發(fā)展，促進完善社會信用體系建設。四是加快構建市縣域內共享的涉農信用信息數據庫，鼓勵農信機構繼續(xù)完善農戶和新型農業(yè)經營主體的數字化信用評級及授信系統(tǒng)。市、縣級政府尤其需要與所有各類金融機構合作，允許其依法根據客戶授權使用上述共享數據庫，包括地方政務和民生數據，改善其提供數字普惠金融服務的數據基礎和客戶基礎，最終促進其提供更好的數字普惠金融服務。此外，市、縣級政府在開放本地政務和民生數據時，要保持開放合作的態(tài)度，不應該與任何一家金融機構訂立排他性協(xié)議。

2.加強國家數字普惠金融發(fā)展頂層設計和立法，完善法規(guī)政策支持框架

一是加強數字普惠金融的頂層設計和立法。首先，需要把發(fā)展數字普惠金融提升到戰(zhàn)略高度，數字普惠金融已經成為我國金融業(yè)的主流發(fā)展方向，但在頂層設計方面還沒有專門的規(guī)劃，應從全國層面制定專門促進數字普惠金融發(fā)展的規(guī)劃及設計。其次，需要加強數字金融立法，尤其是有關促進數字普惠金融發(fā)展的立法。從互聯網金融到數字金融，業(yè)內實踐迅速發(fā)展，但相關法律規(guī)章制度建設卻稍顯滯后。最后，建立協(xié)同監(jiān)管機制，防范化解風險。要充分發(fā)揮金融科技在提供縣域數字普惠金融服務、推動資金回流農村地區(qū)中的積極作用，為這些公司設立適宜的監(jiān)管政策框架，尤其要充分利用監(jiān)管科技（RegTech）的技術與機制。有關監(jiān)管政策框架，既要保護創(chuàng)新，又要防范風險，同時要考慮到維護金融行業(yè)的公平和開放的競爭秩序，防范系統(tǒng)性金融風險，保護消費者權益和投資者權益，更要依法反壟斷，反對濫用市場支配地位及不正當競爭。

二是提升各級政府對數字普惠金融發(fā)展的政策支持。一方面，國家對各類金融機構的農戶和新型農業(yè)經營主體的小額數字貸款可推出、落實專項稅收優(yōu)惠政策。另一方面，縣級政府應充分認識到縣域數字普惠金融在推動其自身發(fā)展中的作用，結合本地發(fā)展特色，結合普惠金融相關法律法規(guī)和產品，對適合本地發(fā)展的數字金融模式給予政策支持，包括加快建立和開放上述共享的涉農信用信息數據庫、農地經營權信息登記平臺和農業(yè)農村大數據平臺。此外，還需提升縣市級政府所屬金融監(jiān)督管理機構的地位，充實金融專業(yè)人才，尤其是了解數字普惠金融重要性的金融專業(yè)人才，利用改善縣級政府對縣域數字普惠金融運作的監(jiān)督管理，促進縣域數字普惠金融的發(fā)展。

3.完善縣域數字普惠金融體系

當前我國政府大力推行城鄉(xiāng)普惠金融體系建設，未來將形成縣域普惠金融體系，而且其中的數字化成分將越來越多。從本質上看，有必要也有可能建立健全一個縣域數字普惠金融體系，其中數字普惠金融成分占據核心地位。因為只有系統(tǒng)性的普惠金融服務，尤其是系統(tǒng)性的數字普惠金融服務，才能真正對接和較好滿足多元化的農村金融服務需求。

4.進一步提升縣域人口數字普惠金融總體素養(yǎng)

除了數字普惠金融基礎設施可達性和數字金融產品到位之外，金融素養(yǎng)和相關素養(yǎng)（比如會操作智能手機）也要達到必要的水平。可以說，金融素養(yǎng)是決定縣域各類金融消費者群體能否有效使用數字普惠金融產品的關鍵因素。尤其是相較于東部地區(qū)和中部地區(qū)，西部地區(qū)和東北地區(qū)縣域數字普惠金融發(fā)展總指數得分普遍較低。這些問題均與相關縣域人口的數字普惠金融素養(yǎng)較低有關。因此需要加強縣域數字普惠金融消費者教育，為一部分不知道如何上網及從來沒有接觸過金融服務的人提供專門的培訓服務，一方面提高其資金成本觀念、金融風險防范與履約意識，另一方面使其了解數字金融業(yè)務，培養(yǎng)一定的理財意識和能力，使其更好地享受金融所帶來的好處。

注釋：

1采用網商銀行的數據基于以下兩點：首先，網商銀行一直注重數據治理，對縣域數字普惠金融相關業(yè)務數據有著全面、準確的歸集，保證了這些數據的可得性、可用性和完整性；其次，網商銀行深耕農村數字金融業(yè)務多年，在服務類型、地域覆蓋廣度、數字技術等方面具有絕對優(yōu)勢，其積累多年的業(yè)務數據，在反映縣域數字普惠金融總體發(fā)展狀況方面具有較強的代表性和連續(xù)性。

2本文采用得分的中位數作為分析單位，有利于減少極值的影響。

3考慮到北京、上海、天津已經沒有縣（市/旗），因此本報告不包括這三大直轄市，僅比較全國28省、自治區(qū)、直轄市的縣域數字普惠金融發(fā)展情況。

42019年結果參見馮興元等：《中國縣域數字普惠金融發(fā)展：內涵、指數構建與測度結果分析》，《中國農村經濟》2021年10期。