王 新，林 春，張 鑫，孫英杰

（1.遼寧大學金融與貿(mào)易學院，沈陽 110036；2.哈爾濱金融學院金融系，哈爾濱 350000）

0 引言

“十四五”規(guī)劃明確指出要構(gòu)建金融有效支持實體經(jīng)濟的體制機制來增強金融普惠性，2022年，中央全面深化改革委員會審議通過《推進普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》，強調(diào)要深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、提升政策精準度和有效性，有序推進普惠金融高質(zhì)量發(fā)展。誠然，普惠金融發(fā)展傳統(tǒng)性增長動能具有政策依賴性，難以支撐高質(zhì)量發(fā)展，高質(zhì)量發(fā)展離不開新舊動能轉(zhuǎn)換及新動能的培育?；诖耍疚脑谝延形墨I的基礎(chǔ)上[1—6]，從新動能視角探究與歸納普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的動力來源及其測算維度，綜合運用變異系數(shù)法與歐氏空間距離法展開指標體系測算，對我國省級普惠金融高質(zhì)量發(fā)展水平進行綜合評價；運用Dagum 基尼系數(shù)探究我國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的差異來源；綜合運用核密度估計及馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣，探究我國整體及局部普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的時空分布、時空轉(zhuǎn)移、演進趨勢及收斂性。

1 研究設(shè)計

1.1 指標體系理論框架構(gòu)建

本文將經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵[7]向普惠金融延伸，認為普惠金融高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)該促進普惠金融發(fā)展與社會各領(lǐng)域的聯(lián)系，注重協(xié)調(diào)發(fā)展，堅持服務(wù)于人民，服務(wù)于實體經(jīng)濟。同時，進一步促進金融資源公平、合理分配，加快補齊金融服務(wù)短板，加強普惠金融與綠色金融等融合發(fā)展，有序推進數(shù)字普惠金融發(fā)展。普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素在于新動能的培育。已有學者對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展新動能進行研究，將經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新動能概括為供給側(cè)動能、需求側(cè)動能及結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換動能三個方面，并構(gòu)建新動能指標體系[8,9]。

本文同樣將普惠金融高質(zhì)量發(fā)展新動能內(nèi)涵歸結(jié)為需求側(cè)動能、供給側(cè)動能及結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換動能，并以此構(gòu)建普惠金融高質(zhì)量發(fā)展測度指標體系，具體指標解釋如下。

1.1.1 需求側(cè)動能詮釋

主要包括地區(qū)發(fā)展需求潛能與經(jīng)濟活力。發(fā)展需求潛能方面，基于恩格爾效應(yīng)的內(nèi)需動能不僅體現(xiàn)居民消費升級，還是引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化的重要來源；城鎮(zhèn)化水平是衡量區(qū)域發(fā)展需求的重要內(nèi)容；地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平代表了小微企業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)與企業(yè)對普惠金融的需求，本文選取CPEA 指數(shù)反映地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平[10]。需求側(cè)經(jīng)濟活力方面，本文參考已有研究，引入部分指標代表地區(qū)經(jīng)濟活力[9]。

1.1.2 供給側(cè)動能詮釋

可以概括為三個方面：（1）區(qū)域金融創(chuàng)新能力，本文參考已有文獻選取區(qū)域金融創(chuàng)新能力評價指標。（2）金融知識普及能力，本文將教育支出占GDP 的比重作為金融知識普及能力的測度指標。（3）金融輻射能力，本文參考已有文獻中供給側(cè)金融輻射能力評價指標[11]。

1.1.3 結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換動能詮釋

結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換動能可概括為兩個方面：（1）通過金融科技的運用優(yōu)化普惠金融體系，數(shù)字普惠金融是最典型的代表。（2）隨著經(jīng)濟發(fā)展，農(nóng)村金融機構(gòu)等一系列新型金融機構(gòu)的出現(xiàn)，推動了普惠金融發(fā)展。因此，本文主要運用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)與各地區(qū)農(nóng)村新型金融機構(gòu)個數(shù)來反映普惠金融發(fā)展的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換動能。

1.2 指標體系構(gòu)建及測算方法選擇

1.2.1 具體指標體系構(gòu)建

根據(jù)前述理論詮釋，本文構(gòu)建的新動能視角下普惠金融高質(zhì)量發(fā)展指標體系包含3 個一級指標、6 個二級指標、34個三級指標。具體指標體系見表1。

表1 普惠金融高質(zhì)量發(fā)展指標體系

本文選取2011—2019年中國30個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)，其主要來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、《中國財政年鑒》《中國社會統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》《中國農(nóng)業(yè)機械工業(yè)年鑒》《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》等。

1.2.2 測算方法選擇

目前確定綜合評價指標權(quán)重的方法很多，鑒于客觀性與綜合性，本文選用變異系數(shù)法進行指標權(quán)重的測算。在數(shù)值上，某指標變異系數(shù)的計算公式為。在此基礎(chǔ)上，將各指標變異系數(shù)求和。將第i個指標的變異系數(shù)與總變異系數(shù)和的比值定義為第i個指標的權(quán)重ωi，ωi∈( 0，1) 。結(jié)合權(quán)重ωi對標準化后的指標數(shù)據(jù)進行折算，具體計算公式如下：

其中，xi為第i個指標的實際值；mi為第i個指標中最小值；Mi為第i個指標中的最大值。本文采用歐氏空間距離法，進一步測算新動能下普惠金融發(fā)展水平指數(shù)（NIFI）。

1.3 區(qū)域差異研究方法

在對經(jīng)濟變量不平等狀況分析時，Dagum基尼系數(shù)可以將總體差異G分解為區(qū)域內(nèi)差異貢獻Gw、區(qū)域間差異貢獻Gnb和反映地區(qū)樣本間重疊引起的不平衡貢獻的超變密度Gt，分解關(guān)系見式（2）。因此，本文選用Dagum基尼系數(shù)及其分解來分析普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的地區(qū)差異，研究其差異的變動趨勢，具體計算方法參考林春等（2019）[12]的研究。

1.4 收斂性檢驗方法

1.4.1 核密度估計

非參數(shù)核密度估計方法（KDE）在區(qū)域經(jīng)濟的非均衡分布描述中應(yīng)用廣泛。KDE不僅避免了主觀設(shè)定函數(shù)形式的缺陷，并且可以展示經(jīng)濟變量隨時間變化的形態(tài)分布。綜上，本文使用該方法研究普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的分布規(guī)律。假設(shè)隨機變量X，KDE基本函數(shù)形式如下所示：

其中，xi表示普惠金融高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的觀測值，Xˉ表示普惠金融高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的均值，n為樣本數(shù)，h為函數(shù)帶寬，K為核密度函數(shù)，本文選用高斯核函數(shù)進行研究。

1.4.2 馬爾科夫鏈

本文運用馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣分析普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)移趨勢。根據(jù)Cohort 方法，對于在某時刻給定狀態(tài)i的變量觀測值，其在t時刻轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的概率的極大似然估計值為pijt[13]。Nit表示初始時處在狀態(tài)i的區(qū)域數(shù)量之和。對于所有觀測值而言，在研究時間范圍內(nèi)（0—T）的轉(zhuǎn)移概率可以通過對各個時間段的轉(zhuǎn)移概率加權(quán)得到，計算公式如下：

2 中國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展水平綜合評價

2.1 全國及地區(qū)平均發(fā)展水平評價

本文基于測算結(jié)果，按照國家統(tǒng)計局劃分標準，將30個省份劃分為東、中、西三大地區(qū)。從全國層面來看，2011—2019 年普惠金融高質(zhì)量發(fā)展整體處于穩(wěn)定調(diào)整狀態(tài)。分地區(qū)來看，東、中、西三大地區(qū)發(fā)展演變趨勢與全國整體演變趨勢基本一致。觀測期內(nèi)，東部地區(qū)平均發(fā)展水平明顯高于全國及中西部地區(qū)?？傮w均值由大到小排序為東部地區(qū)、全國整體、中部地區(qū)、西部地區(qū)。測算結(jié)果與當前我國各地區(qū)資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展水平及對外開放程度基本相符。本文用觀測期期初與期末各區(qū)域間的絕對差值考察區(qū)域間差距變化，其中東-中、東-西、中-西差距分別下降10.1%、10.9%、13.7%。各區(qū)域均值雖差距較大，但均呈下降趨勢，這可能得益于我國實行的“中部崛起”“西部大開發(fā)”等系列政策。

2.2 分維度發(fā)展水平評價

為了進一步分析中國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展中各省份新動能發(fā)展的動態(tài)情況，本文按照新動能的理論框架及指標體系，分別從需求側(cè)、供給側(cè)及結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換三個方面進行測算，并按照各省份觀測期內(nèi)均值進行排名。需求側(cè)方面，山東、浙江、上海、河南排名靠前，而遼寧、天津等排名靠后。供給側(cè)方面，北京、廣州、江蘇、上海排名靠前，云南、甘肅等排名靠后。結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換方面，河南、浙江、安徽、江蘇排名靠前，黑龍江、海南等排名靠后。從本文的理論框架及測度指標出發(fā)，河南是農(nóng)業(yè)與糧食大省，浙江素來有“魚米之鄉(xiāng)”的稱號，因此在需求側(cè)測度排名較高。北京為我國政治中心，上海為金融中心，廣東的金融發(fā)展水平也較高，因此在供給側(cè)測度排名靠前。河南、安徽等在需求側(cè)與結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換測度中排名靠前，原因可能在于地區(qū)需求較高，為適應(yīng)地區(qū)性的需求，普惠金融結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型也在穩(wěn)步推進。注意到一些省份發(fā)展水平與新動能方面發(fā)展并不均衡，個別省份“短板效應(yīng)”凸顯，這可能與我國各省份資源稟賦、金融發(fā)展基礎(chǔ)等具有很大的相關(guān)性。分維度的新動能測算更加明晰了各地區(qū)的優(yōu)劣勢，對地區(qū)高效推進普惠金融實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展目標具有重要的指導(dǎo)意義。

2.3 省域發(fā)展水平評價

我國東、中、西三大地區(qū)內(nèi)部各省份普惠金融高質(zhì)量發(fā)展水平按觀測期內(nèi)均值排名，第一為廣東，其次為北京、江蘇，排名靠前的省份多為東部沿海地區(qū)，這與我國實際發(fā)展情況基本相符。觀測期內(nèi)，山東、河南、廣西等省份出現(xiàn)明顯的遞增趨勢，北京、上海等出現(xiàn)略微下降的趨勢。可見，高水平地區(qū)發(fā)展水平出現(xiàn)下降趨勢，中低水平地區(qū)出現(xiàn)上升趨勢。以年均增速最快的廣西與均值最高的廣東為例，觀測期內(nèi)，廣西與廣東年均增長率分別為5.22%、0.82%，廣西與全國均值之間的差距（絕對值）由0.104減少到0.012，廣東與全國均值之間的差距由0.325 增加到0.371。即低水平地區(qū)增長率較大，正在逐漸減小與全國均值的差距；高水平地區(qū)雖增長率放緩，但由于其基數(shù)較大，依舊在拉大與全國均值的差距。另外，兩者之間的差距由期初的0.397 降低到期末的0.391，雖然幅度較小，但體現(xiàn)出低水平地區(qū)在奮力追趕，但是礙于發(fā)展基礎(chǔ)的不同，其與高水平地區(qū)仍有不可跨越的發(fā)展鴻溝。

分析地區(qū)內(nèi)態(tài)勢，東部地區(qū)呈現(xiàn)較為明顯的三種發(fā)展水平。其中，北京、廣東發(fā)展水平領(lǐng)跑全國，而天津、河北等省份已經(jīng)遠落后于區(qū)域內(nèi)高水平地區(qū)，發(fā)展嚴重不均衡。中部地區(qū)也出現(xiàn)類似分層現(xiàn)象，以河南、安徽兩省為領(lǐng)頭，各省份發(fā)展水平均呈現(xiàn)一定波動，即中部地區(qū)也存在較為明顯的不均衡現(xiàn)象。西部地區(qū)發(fā)展水平普遍較低，但存在重慶這種發(fā)展水平相對較高的省份，且呈現(xiàn)較好的增長態(tài)勢，注意到與其鄰接的貴州也出現(xiàn)較好的增長趨勢，這說明西部地區(qū)存在一定的先富帶動后富的發(fā)展跡象。

3 中國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展區(qū)域差異解析

前述內(nèi)容從整體、區(qū)域等角度對中國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展進行綜合評價，初步考察了我國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實情況。注意到區(qū)域內(nèi)部與區(qū)域間均存在發(fā)展差異，為進一步探究差異來源，本文采用Dagum基尼系數(shù)法對發(fā)展差異進行分解測算。

3.1 總體差異

測算結(jié)果如圖1所示。觀測期內(nèi)，總體基尼系數(shù)G的最小值出現(xiàn)在2016 年，最大值出現(xiàn)在2011 年。其中2011—2016 年處于下降階段，2016—2019 年處于小幅上升階段，總體呈現(xiàn)下降趨勢，年均遞減率為1.03%，這表明省際普惠金融高質(zhì)量發(fā)展水平的不均衡有所緩解。這一結(jié)論與前述總體評價得出的結(jié)論相一致，可以預(yù)見我國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的地區(qū)差異會穩(wěn)步縮小。

圖1 Dagum基尼系數(shù)測算結(jié)果

3.2 區(qū)域內(nèi)差異

從各地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異來看，三大地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異均呈現(xiàn)先下降后上升但總體下降的趨勢，基尼系數(shù)的最大值出現(xiàn)在期初，東部與西部地區(qū)最小值出現(xiàn)在2015年，中部地區(qū)最小值出現(xiàn)在2016 年。從平均差異來看，東部地區(qū)發(fā)展差異最大，中西部地區(qū)次之，與前述結(jié)論一致。值得注意的是，中西部地區(qū)基尼系數(shù)達到最小值后，上升趨勢明顯大于東部地區(qū)，這種差異最終可能會引致不同區(qū)域內(nèi)發(fā)展不平衡。

3.3 區(qū)域間差異

三組區(qū)域間差異均呈現(xiàn)下降的趨勢，其中，中-西差異下降較為明顯，總體下降12.9%。東-中差異基尼系數(shù)在2011—2016 年下降14.2%，但在2016—2019 年上升8.3%，總體下降6.9%。中-西差異基尼系數(shù)發(fā)展與東-中差異類似，2011—2016 年下降17.8%，2016—2019 年上升8%，總體下降11.3%。區(qū)域間差異由大到小為東-西、東-中、中-西。盡管各區(qū)域間差異的基尼系數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，但是東-西差異基尼系數(shù)的大幅差距應(yīng)該引起注意，應(yīng)重視西部地區(qū)發(fā)展短板。

3.4 區(qū)域差異分解

本文將總體差異進行分解可以得出以下結(jié)論：（1）觀測期內(nèi)Gw、Gnb、Gt貢獻率均值分別為23.54%、69.08%、7.37%，三者的變化并未出現(xiàn)交叉現(xiàn)象。因此，本文認為區(qū)域間差異是我國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展差異的主要原因，其次是區(qū)域內(nèi)差異，最后為超變密度。后兩者均值之和對總體差異的貢獻率約為30%，對總體差異的貢獻率較為有限。（2）觀察三類差異的演變趨勢，區(qū)域內(nèi)差異貢獻率變動較平緩，在觀測期變動幅度約為0.52%，總體呈現(xiàn)微弱下降態(tài)勢，即不同地區(qū)內(nèi)部具有協(xié)同發(fā)展的效果。區(qū)域間差異貢獻率呈現(xiàn)扁平的“倒U”型態(tài)勢，變動幅度約為1.57%。區(qū)域間差異貢獻率的下降說明我國區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的深化，有效降低了區(qū)域間發(fā)展差異。超變密度貢獻率在觀測期內(nèi)有一定的波動，變動幅度約為1.14%，總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢。這意味著三大地區(qū)間交叉重疊省份的普惠金融高質(zhì)量發(fā)展水平差異有增大的趨勢，因此，在未來發(fā)展中應(yīng)注重發(fā)展緩慢的省份，避免部分省份在區(qū)域內(nèi)造成“拖后腿”現(xiàn)象。

4 中國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展演進及收斂性檢驗

4.1 核密度收斂性檢驗

為了探究普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)分布演進及其收斂特性，本文基于KDE 方法，繪制考察期內(nèi)全國及東、中、西部地區(qū)的普惠金融高質(zhì)量發(fā)展三維核密度估計圖，具體見圖2。

圖2 觀測期內(nèi)各區(qū)域核密度估計圖

整體分布及演進情況：全國核密度曲線中心位置及其分布區(qū)間呈現(xiàn)右移趨勢，但變化幅度較小，表明考察期內(nèi)我國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展整體呈現(xiàn)穩(wěn)定調(diào)整態(tài)勢；分布形態(tài)上，核密度曲線呈現(xiàn)“主峰+次峰”的雙峰特征，分別代表低水平的“貧困俱樂部成員”與高水平的“富裕俱樂部成員”，表明我國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展出現(xiàn)一定的極化現(xiàn)象。觀察到主峰高度先上升后下降，右拖尾現(xiàn)象逐年改善，并且內(nèi)側(cè)峰值逐漸右移，側(cè)峰寬度逐漸變大，說明雖然普惠金融高質(zhì)量發(fā)展水平存在較大的絕對差值，發(fā)展呈現(xiàn)一定的梯度效應(yīng)，但這一差異逐年縮小，兩極分化逐漸改善。

東部地區(qū)分布及演進情況：東部地區(qū)核密度曲線前期略微右移，后期穩(wěn)定調(diào)整，整體發(fā)展水平高于全國。由核密度曲線中心移動態(tài)勢可知，東部地區(qū)發(fā)展水平前期逐漸提升，后期逐漸平穩(wěn)進入調(diào)整狀態(tài)；從分布形態(tài)來看，東部地區(qū)大致呈現(xiàn)單峰分布，多峰現(xiàn)象不明顯，主峰的拓寬范圍較大，且出現(xiàn)左拖尾現(xiàn)象，雖然在初期主峰寬度較大，但有逐漸變窄與右移的趨勢。這說明東部地區(qū)內(nèi)部發(fā)展差異較大，存在極化現(xiàn)象，且水平較低的省份存在發(fā)展緩慢的問題。但發(fā)展水平的絕對差異呈現(xiàn)縮小的態(tài)勢，整體發(fā)展穩(wěn)定。

中部地區(qū)分布及演進情況：中部地區(qū)核密度曲線分布形態(tài)以單峰分布為主，雙峰現(xiàn)象不明顯。前期主峰高度上下波動，分布范圍也有一定的寬窄變化，即前期中部地區(qū)發(fā)展水平穩(wěn)定波動，無明顯變化趨勢。2016 年曲線出現(xiàn)明顯的右移現(xiàn)象，并有形成側(cè)峰的趨勢，2018年側(cè)峰趨勢更加明顯，但在觀測末期，側(cè)峰依舊沒有形成，此時主峰覆蓋寬度達到最大，且右傾趨勢明顯。從分布形態(tài)來看，主峰經(jīng)歷了“上升—下降—上升”的發(fā)展過程，說明中部地區(qū)的絕對差異呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢。這表明在2016年后中部地區(qū)內(nèi)發(fā)展水平較高的地區(qū)出現(xiàn)明顯的增長，但區(qū)域內(nèi)總體發(fā)展水平較低，總體穩(wěn)定發(fā)展。

西部地區(qū)分布及演進情況：西部地區(qū)核密度曲線呈現(xiàn)多峰分布，主要分布形態(tài)為“主峰+若干次峰”，伴有明顯的右拖尾現(xiàn)象。其中，2011—2014 年核密度曲線中心位置出現(xiàn)小幅度右移，在2015年多峰效應(yīng)顯現(xiàn)，出現(xiàn)“主峰+雙次峰”分布，主峰與兩側(cè)峰分別表示低、中等及高水平發(fā)展地區(qū)?？梢哉J為西部地區(qū)發(fā)展水平在2015年開始出現(xiàn)增長態(tài)勢，多峰是由于出現(xiàn)增長態(tài)勢導(dǎo)致低水平地區(qū)向更高水平發(fā)展而形成的集聚效應(yīng)。2016年多峰分布逐漸轉(zhuǎn)換成單峰、右拖尾的分布態(tài)勢，分布曲線中心右移，說明此時西部地區(qū)整體發(fā)展水平提高。但隨后又出現(xiàn)多峰現(xiàn)象，此前產(chǎn)生的兩個側(cè)峰在2017 年聚集，即區(qū)域內(nèi)部分省份成功跨入高水平行列。同時，俱樂部效應(yīng)顯現(xiàn)，左側(cè)兩側(cè)峰表示發(fā)展水平較低的“貧困俱樂部成員”，右側(cè)側(cè)峰為發(fā)展水平較高的“富裕俱樂部成員”。隨后進入穩(wěn)定發(fā)展時期，出現(xiàn)穩(wěn)定的雙峰分布態(tài)勢。總體來看，觀測期內(nèi)西部地區(qū)部分省份發(fā)展水平有明顯遞增態(tài)勢，同時先富帶動后富效果明顯，最終呈現(xiàn)西部地區(qū)發(fā)展不斷向前推進，地區(qū)內(nèi)發(fā)展差異逐漸縮小。

4.2 馬爾科夫鏈收斂性檢驗

本文選用馬爾科夫鏈探究中國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)移及收斂特征。本文通過對普惠金融高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的四分位數(shù)進行計算，將各年份普惠金融高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)分成低水平、中低水平、中高水平、高水平四個狀態(tài)。按照前述公式測算考察期內(nèi)各年份轉(zhuǎn)移矩陣，最終得出加權(quán)轉(zhuǎn)移矩陣，如表2所示。

表2 2011—2019年普惠金融高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)移概率矩陣

本文轉(zhuǎn)移概率矩陣對角線上的元素表示地區(qū)普惠金融高質(zhì)量發(fā)展水平?jīng)]有發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率，非對角線上的元素表示地區(qū)在不同水平類型轉(zhuǎn)移的概率。由表2可知，轉(zhuǎn)移概率較大的數(shù)值均位于主對角線，其中狀態(tài)轉(zhuǎn)移不變的概率最高為93.94%，最低為61.67%。這表明在觀測期內(nèi)發(fā)展類型轉(zhuǎn)移并不明顯。即各省份普惠金融高質(zhì)量發(fā)展水平會受到地區(qū)自身經(jīng)濟發(fā)展類型和金融存量的約束，具有一定的增長慣性。同時注意到，非對角線上的元素不全為零且數(shù)值較小，非零元素主要位于矩陣主對角線兩側(cè)。其中，中高-中低、中低-中高及低-中的轉(zhuǎn)移概率高于20%，但中高-中低以及高-中高的轉(zhuǎn)移概率均低于8%，零元素均位于次對角線兩側(cè)，即不存在跨越兩個層次轉(zhuǎn)移，這說明普惠金融高質(zhì)量發(fā)展具有較強的連續(xù)性，短時間內(nèi)大概率不會出現(xiàn)跨越式發(fā)展。矩陣中最大的兩個元素恰好位于主對角線兩個端點，即高水平和低水平保持其自身發(fā)展類型不變的概率是最大的，這表明在普惠金融高質(zhì)量發(fā)展中存在“俱樂部趨同”現(xiàn)象，且高水平俱樂部的內(nèi)部趨同效應(yīng)明顯且穩(wěn)定。另外還注意到，中高水平類型地區(qū)向上轉(zhuǎn)移的概率小于向下轉(zhuǎn)移的概率，中低水平類型地區(qū)向上轉(zhuǎn)移的概率大于向下轉(zhuǎn)移的概率，高水平類型地區(qū)向下轉(zhuǎn)移的概率僅有6.06%。即不同階段之間的主要轉(zhuǎn)移類型為中高-高以及中低-低，并且中高水平地區(qū)發(fā)展面臨停滯的可能性，并且有向下轉(zhuǎn)移的趨勢。但對于中低水平的地區(qū)來說，發(fā)展會逐步加快，能較為順利地完成階段性發(fā)展。

5 結(jié)論

本文從普惠金融高質(zhì)量發(fā)展以及新動能視角出發(fā)，構(gòu)建了新動能視角下普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的評價指標體系，綜合運用變異系數(shù)法、歐氏空間距離法、Dagum基尼系數(shù)、核密度估計以及馬爾科夫鏈分析方法對中國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異及其動態(tài)演進趨勢進行研究，結(jié)論如下：（1）我國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展處于穩(wěn)定調(diào)整時期。整體協(xié)調(diào)發(fā)展，但區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)分化。東部地區(qū)發(fā)展水平最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低。從各動能維度來看，發(fā)展水平與新動能培育不匹配，且個別省份發(fā)展表現(xiàn)出“短板效應(yīng)”。（2）發(fā)展差異方面，全國及三大地區(qū)發(fā)展差異總體呈下降趨勢，發(fā)展異質(zhì)性主要由區(qū)域間差異導(dǎo)致。東部地區(qū)內(nèi)部差異系數(shù)最大，中西部地區(qū)次之。雖然區(qū)域間發(fā)展具有明顯的梯度效應(yīng)，但區(qū)域間差異有縮小趨勢。（3）收斂性方面，通過核密度估計圖可以看出，我國區(qū)域普惠金融高質(zhì)量發(fā)展在時空分布上具有明顯的“俱樂部效應(yīng)”，地區(qū)內(nèi)部發(fā)展收斂性較差。通過馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣可得，我國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展具有一定的發(fā)展慣性，跨階發(fā)展困難。