我國金融排斥程度研究——基于金融排斥指數(shù)的構(gòu)建與測(cè)算

李春霄，賈金榮

(西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

一、引 言

近年來，金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相關(guān)關(guān)系一直是學(xué)界研究的熱點(diǎn)，其中大量的文獻(xiàn)證明，金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要的促進(jìn)作用［1-5］，因此，各國都試圖采取一系列措施促進(jìn)金融發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。改革開放以來，我國政府對(duì)金融體系進(jìn)行了一系列改革，通過這些改革我國的金融體系得到了完善與發(fā)展，金融在我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和居民收入提高中的作用得到空前提高。但我國的金融體系還存在著許多問題，金融服務(wù)體系還不完善。僅從農(nóng)村來看，根據(jù)銀監(jiān)會(huì)網(wǎng)站公布的《中國銀行業(yè)農(nóng)村金融服務(wù)分布圖集》顯示，2008年末金融服務(wù)嚴(yán)重不足(機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)≤1)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有11885個(gè)，占全國鄉(xiāng)鎮(zhèn)總數(shù)的39%，獲得貸款的農(nóng)戶比例僅為農(nóng)戶總數(shù)的28%，獲得保險(xiǎn)、基金、證券等金融服務(wù)的農(nóng)戶更是微乎其微［6］，由此來看，我國居民的很大一部分的金融需求還得不到滿足，金融在促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和居民收入提高中的作用還是有限的，理論界將大多數(shù)國家面臨的這一共同難題歸結(jié)為嚴(yán)重的金融排斥①1993年，英國學(xué)者Leyshon and Thrift首次提出了金融排斥的概念，最早對(duì)金融排斥的研究主要集中于地理排斥。Leyshon and Thrift將金融排斥定義為貧困階層和社會(huì)弱勢(shì)群體由于遠(yuǎn)離金融服務(wù)機(jī)構(gòu)及其分支機(jī)構(gòu)而被排斥在主流金融服務(wù)之外［7］。Panigyrakis，Theodoridis和Veloutsou拓展了金融排斥的涵義，他們給金融排斥下的定義是:金融排斥是指由于沒有合適的獲取渠道，部分群體不能以合適的方式使用主流金融系統(tǒng)提供的金融服務(wù)［8］。本文把金融排斥定義為:一定時(shí)期內(nèi)，在一定經(jīng)濟(jì)條件下，由于主流金融服務(wù)機(jī)構(gòu)所提供的金融服務(wù)的普及程度、可得性、可使用性、可負(fù)擔(dān)度等超出金融服務(wù)使用者的承受范圍等原因阻礙了人們對(duì)金融服務(wù)的使用的一種狀態(tài)。(Financial Exclusion)問題阻礙了金融服務(wù)的可得性［9］。

金融排斥問題的存在阻礙了金融的發(fā)展，系統(tǒng)研究并解決金融排斥問題，對(duì)促進(jìn)金融和經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。我國2010年中央一號(hào)文件提出“抓緊制定對(duì)偏遠(yuǎn)地區(qū)新設(shè)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)費(fèi)用補(bǔ)貼等辦法，確保3年內(nèi)消除基礎(chǔ)金融服務(wù)空白的鄉(xiāng)鎮(zhèn)”，表明國家已經(jīng)重視并試圖消除金融排斥。要解決金融排斥問題，必須首先科學(xué)測(cè)度目前我國面臨的金融排斥的程度，因此，本文基于省際數(shù)據(jù)運(yùn)用一系列指標(biāo)構(gòu)建金融排斥指數(shù)(Index of Financial Exclusion，IFE)，試圖對(duì)我國的金融排斥程度進(jìn)行測(cè)度與分析。

二、文獻(xiàn)綜述

金融排斥的概念由Leyshon and Thrift提出后，Kempson and Whyley拓展了金融排斥的概念，認(rèn)為金融排斥是一個(gè)復(fù)雜而多維的概念，提出了金融排斥的六維評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，分別是地理排斥①地理排斥是指被排斥的對(duì)象由于無法就進(jìn)獲取金融服務(wù)，不得不依賴公共交通系統(tǒng)到達(dá)相距較遠(yuǎn)的金融中介。(Physical Access Exclusion)、評(píng)估排斥②評(píng)估排斥是指金融機(jī)構(gòu)通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序限制了客戶接近金融資源。(Access Exclusion)、條件排斥③條件排斥是指通過對(duì)金融產(chǎn)品附加苛刻的條件將某一類人群排除在外。(Condition Exclusion)、價(jià)格排斥④價(jià)格排斥是指現(xiàn)行金融產(chǎn)品的價(jià)格超過了某類人群的購買能力而造成的排斥。(Price Exclusion)、營銷排斥⑤營銷排斥是指金融機(jī)構(gòu)在進(jìn)行金融產(chǎn)品的營銷時(shí)對(duì)某類人群進(jìn)行了主觀忽視。(Marketing Exclusion)和自我排斥⑥自我排斥是指居民對(duì)金融服務(wù)有需求，但由于曾經(jīng)在申請(qǐng)金融產(chǎn)品時(shí)被拒絕或聽說很難獲得或?qū)鹑诋a(chǎn)品不了解而主動(dòng)放棄申請(qǐng)使用該產(chǎn)品。(Self-exclusion)，金融排斥是這六個(gè)維度共同作用的結(jié)果［10］。王志軍指出金融排斥是指社會(huì)中的一部分人由于多種原因難以進(jìn)入主流金融體系獲得必要的金融服務(wù)［11］。李濤、王志芳等認(rèn)為金融排斥是人們不能以恰當(dāng)?shù)姆绞将@得儲(chǔ)蓄、基金、保險(xiǎn)、貸款等方面的金融服務(wù)［12］。

在金融排斥程度的衡量方面，英格蘭東南發(fā)展機(jī)構(gòu)利用一系列數(shù)據(jù)，采用復(fù)合剝奪指數(shù)(Index of Multiple Deprivation)作為模型的因變量采用線性回歸模型，以逐步回歸的方式確定了金融排斥的相關(guān)變量，并計(jì)算出金融排斥指數(shù)，但是該指數(shù)所用到的相關(guān)數(shù)據(jù)，多數(shù)國家的統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)目前還沒有提供，所以影響了該指數(shù)的應(yīng)用和推廣［13］。李濤、王志芳等分析了我國城市居民受金融排斥的狀況，在衡量金融排斥程度時(shí)他們采取問卷調(diào)查的方法，如果居民沒有使用儲(chǔ)蓄、基金、保險(xiǎn)、貸款等金融服務(wù)時(shí)則認(rèn)為該居民受到了相應(yīng)的金融排斥［12］。田霖利用主成分分析、因子分析和聚類分析的方法，建立排序選擇模型，分析了我國金融排斥空間差異及其影響要素［14］。王修華、邱兆祥建立了地理、評(píng)估、條件、價(jià)格、營銷、自我等六維度的相應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)我國農(nóng)村金融排斥的現(xiàn)實(shí)困境進(jìn)行定性與定量的描述［6］。高沛星、王修華把金融排斥的六個(gè)維度，合并減少為四個(gè)維度，建立相應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于省際數(shù)據(jù)采用變異系數(shù)法定量分析了我國各省農(nóng)村金融排斥程度，并利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法分析了形成我國農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異的主要影響因素［15］。

從國內(nèi)外對(duì)金融排斥的研究來看，對(duì)金融排斥程度的測(cè)度主要是利用Kempson and Whyley提出的六維評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，利用相應(yīng)的具體指標(biāo)代表六個(gè)維度，例如王修華、馬柯 等在測(cè)度我國的金融排斥程度時(shí)，利用地區(qū)銀行類金融機(jī)構(gòu)數(shù)比地區(qū)人口代表地理排斥，地區(qū)銀行承兌匯票余額比地區(qū)人口數(shù)代表評(píng)估排斥，地區(qū)加權(quán)貸款利率水平代表價(jià)格排斥，地區(qū)人均貸款余額代表?xiàng)l件排斥，地區(qū)貸款余額比存款余額代表營銷排斥，地區(qū)非金融機(jī)構(gòu)融資規(guī)模比金融機(jī)構(gòu)貸款余額代表自我排斥［16］。對(duì)比六個(gè)維度的涵義可以看出，他們創(chuàng)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并不能準(zhǔn)確的表示各維度所要表達(dá)的涵義。通過研究發(fā)現(xiàn)，就目前所能利用的數(shù)據(jù)和方法而言，試圖利用六維標(biāo)準(zhǔn)比較準(zhǔn)確地衡量和測(cè)度金融排斥程度是存在很大困難的。因此，本文試圖從一個(gè)新的角度，建立衡量金融排斥的新的維度體系，并利用相應(yīng)的指標(biāo)體系，構(gòu)建金融排斥指數(shù)，對(duì)金融排斥程度進(jìn)行科學(xué)測(cè)度和分析。

三、金融排斥指數(shù)的構(gòu)建

(一)金融排斥指數(shù)構(gòu)建的目標(biāo)和原則

通過研究已有的文獻(xiàn)可以看出，傳統(tǒng)的金融排斥評(píng)價(jià)方法基本都是用Kempson and Whyley提出的六個(gè)維度構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分析的。金融排斥的六個(gè)維度基本都是主觀性比較強(qiáng)的指標(biāo)，而且各個(gè)指標(biāo)之間密切相關(guān)，相互重疊，要使用計(jì)量的方法和具體數(shù)據(jù)加以準(zhǔn)確衡量是比較困難的，例如，評(píng)估排斥是指金融機(jī)構(gòu)通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序限制了客戶接近金融資源，由于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序是人為制定的，具有較大的靈活性和針對(duì)性，要準(zhǔn)確衡量金融排斥中評(píng)估排斥的程度就目前可用的方法和數(shù)據(jù)來看是比較困難的。從這六個(gè)維度構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來衡量金融排斥程度是很難對(duì)金融排斥程度進(jìn)行準(zhǔn)確、客觀地測(cè)度的，所以本文不以六個(gè)維度為標(biāo)準(zhǔn)，而是從新的角度構(gòu)建衡量金融排斥的維度體系，并確定相應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)金融排斥指數(shù)進(jìn)行構(gòu)建和測(cè)度。金融排斥指數(shù)構(gòu)建的目標(biāo)為:基于金融排斥的涵義，利用客觀、可得、全面的數(shù)據(jù)，建立一套在時(shí)空范圍內(nèi)可比較、可計(jì)算的評(píng)價(jià)體系，對(duì)金融排斥的程度進(jìn)行科學(xué)衡量和測(cè)度。金融排斥指數(shù)構(gòu)建的原則可分為以下幾點(diǎn):

1.建立的評(píng)價(jià)體系必須盡可能多地包含金融排斥的不同層面，能對(duì)金融排斥的基本內(nèi)涵包含的信息進(jìn)行科學(xué)測(cè)度。金融排斥包含的層面非常多，因此要準(zhǔn)確評(píng)價(jià)金融排斥，其評(píng)價(jià)指標(biāo)體系必須盡可能多的包含金融排斥的不同層面。

2.建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系必須是客觀的、可得的，數(shù)據(jù)來源是有保證的，是可以用數(shù)學(xué)的方法加以衡量和計(jì)算的。

3.金融排斥指數(shù)的計(jì)算方法必須是簡(jiǎn)單容易的，并符合經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的基本原理。

4.構(gòu)建的金融排斥指數(shù)必須是可以進(jìn)行時(shí)空比較的。只有對(duì)金融排斥進(jìn)行時(shí)間和空間的比較，才能了解一個(gè)地區(qū)在不同時(shí)期金融排斥的具體程度和變化，這對(duì)制定金融排斥的破解對(duì)策具有重要的意義。

(二)金融排斥維度的確定

基于金融排斥的涵義，并根據(jù)金融排斥指數(shù)設(shè)定的目標(biāo)原則，本文將金融排斥維度確定為以下四個(gè)維度:金融服務(wù)的深度(Depth)、金融服務(wù)的可得度(Availability)、金融服務(wù)的使用度(Usage)、金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度(Affordability)。

維度1:金融服務(wù)的深度。與金融排斥相對(duì)的概念是金融包容(financial inclusion)，一個(gè)包容性的金融體系必須盡可能多地包含所有的想得到金融服務(wù)的用戶，金融排斥顯然是使用戶被排斥在金融服務(wù)體系之外，而得不到需要的金融服務(wù)。因此金融服務(wù)的深度表示金融服務(wù)在其用戶中的滲透程度是怎樣的，即有多少用戶能夠使用金融服務(wù)。具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)可用一個(gè)地區(qū)的銀行賬戶開戶數(shù)、平均每個(gè)人的存貸款余額等表示。

維度2:金融服務(wù)的可得度。包容性的金融體系的金融服務(wù)的可得度非常高，用戶可以很容易的得到自己需要的金融服務(wù)，而排斥性的金融體系則使用戶很難獲得自己需要的金融服務(wù)。因此金融服務(wù)的可得度表示一個(gè)地區(qū)金融服務(wù)在多大程度上可以獲得。具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)可用每萬人擁有的金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、每萬人擁有的ATM機(jī)數(shù)、每萬人擁有的金融機(jī)構(gòu)服務(wù)人員數(shù)量、每萬平方公里擁有的金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、每萬平方公里擁有的金融機(jī)構(gòu)服務(wù)人員數(shù)等表示。

維度3:金融服務(wù)的使用度。包容性的金融體系的金融服務(wù)不但可以使用而且使用程度非常高，而排斥性的金融體系由于把部分使用者排除在金融服務(wù)體系之外，這就限制了金融服務(wù)的使用程度。因此金融服務(wù)的使用度表示一個(gè)地區(qū)金融服務(wù)在使用程度上是怎樣的。這個(gè)維度具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)可用一個(gè)地區(qū)的存貸款余額占GDP的比重來表示。

維度4:金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度。一個(gè)包容性的金融體系提供的金融服務(wù)在價(jià)格上是使用者能夠負(fù)擔(dān)的，而排斥性的金融服務(wù)體系提供的金融服務(wù)由于價(jià)格太高使得有些使用者負(fù)擔(dān)不起，進(jìn)而影響了金融服務(wù)的推廣和應(yīng)用。因此金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度表示一個(gè)地區(qū)提供的金融服務(wù)的價(jià)格是否在使用者的可負(fù)擔(dān)范圍之內(nèi)，具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)可用利率水平、金融服務(wù)價(jià)格等表示。

(三)金融排斥指數(shù)的構(gòu)建

在構(gòu)建金融排斥指數(shù)時(shí)，根據(jù)我們確定的金融排斥的涵義和金融排斥指數(shù)構(gòu)建的目標(biāo)和原則，借鑒國際認(rèn)可度很高的聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署(United Nations Development Program，UNDP)編制的人類發(fā)展指數(shù)①人類發(fā)展指數(shù)是聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署在《1990年人文發(fā)展報(bào)告中》提出的用以衡量聯(lián)合國各成員國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的指標(biāo)。人類發(fā)展指數(shù)是對(duì)人類發(fā)展成就的總體衡量尺度，是測(cè)量一個(gè)國家在人類發(fā)展的三個(gè)基本方面的平均成就:1.健康長(zhǎng)壽的生活，用出生時(shí)的預(yù)期壽命表示;2.知識(shí)，用成人識(shí)字率及小學(xué)、中學(xué)和大學(xué)綜合毛入學(xué)率表示;3.體面的生活水平，用人均GDP表示。各個(gè)指標(biāo)都設(shè)定了最大值和最小值，指數(shù)的計(jì)算公式為:指數(shù)值=(實(shí)際值-最小值)∕(最大值-最小值)，而HDI值為三個(gè)基本指數(shù)的幾何平均數(shù)。以上摘自互動(dòng)百科，http://www.hudong.com/wiki/%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8C%87%E6%95%B0。(Human Development Index，HDI)的計(jì)算方法構(gòu)建金融排斥指數(shù)的測(cè)算方法:

假設(shè)金融排斥有n個(gè)評(píng)價(jià)維度D，每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重w，用以表示該指標(biāo)對(duì)量化金融排斥指數(shù)的重要程度。用以下公式表示每個(gè)指標(biāo)的測(cè)度值:在公式(1)中，Dn表示第n個(gè)維度在測(cè)度金融排斥指數(shù)時(shí)的計(jì)算值，代表這個(gè)地區(qū)在這個(gè)維度取得的成就。

wn表示第n個(gè)維度的權(quán)重，設(shè)定0≤wn≤1，wn越大說明該維度對(duì)量化金融排斥的重要程度越高;

Xn表示第n個(gè)維度評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)際值;

Mn表示設(shè)定的第n個(gè)維度評(píng)價(jià)指標(biāo)的最大值;

mn表示設(shè)定的第n個(gè)維度評(píng)價(jià)指標(biāo)的最小值。

當(dāng)Dn是正向指標(biāo)時(shí)，Dn越大代表這個(gè)地區(qū)在這個(gè)維度取得的成就越高，金融排斥的程度就越低;當(dāng)Dn是逆向指標(biāo)時(shí)，Dn越大代表這個(gè)地區(qū)在這個(gè)維度取得的成就越低，金融排斥的程度就越高。因此為了統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，方便金融排斥指數(shù)的計(jì)算，當(dāng)Dn是逆向指標(biāo)時(shí)，將Dn的計(jì)算公式轉(zhuǎn)換為公式(2)的形式，這樣Dn越大時(shí)，代表這個(gè)地區(qū)在這個(gè)維度取得的成就越高，與公式(1)標(biāo)準(zhǔn)一致。

由公式(1)、(2)可以看出，各維度評(píng)價(jià)指標(biāo)D的取值范圍為0≤Dn≤wn。設(shè)定一個(gè)地區(qū)各個(gè)維度的計(jì)算得分都為0，即Dn=(0，0，0，…0)時(shí)，代表這個(gè)地區(qū)在各個(gè)維度的計(jì)算值都是最低值，為金融排斥程度最高情況;如果一個(gè)地區(qū)各個(gè)維度的計(jì)算得分都為 wn，即Dn=(w1，w2，w3，…，wn)時(shí)，代表這個(gè)地區(qū)在各個(gè)維度的計(jì)算值都是最高值(也是最理想值)，為金融排斥程度最低的情況。因此，在構(gòu)建金融排斥指數(shù)時(shí)就是要計(jì)算各個(gè)維度的測(cè)算值與最理想值的距離，并最終把所有距離整合在一起形成一個(gè)測(cè)度結(jié)果，所以我們將金融排斥指數(shù)的測(cè)度公式①根據(jù)Nathan et al的研究發(fā)現(xiàn)，這種基于距離的指數(shù)測(cè)算公式滿足許多數(shù)理特性，如標(biāo)準(zhǔn)性、單調(diào)性、一致性、對(duì)稱性等［17］。設(shè)定為以下形式:

在公式(3)中，由于Dn的取值范圍為0≤Dn≤wn，所以金融排斥指數(shù)IFE的取值范圍為0≤IFE≤1。如果 Dn=(0，0，0，…0)，則 IFE=1，為金融排斥最高的情況;如果 Dn=(w1，w2，w3，…，wn)，則 IFE=0，為金融排斥程度最低的情況。本文設(shè)定當(dāng)0≤IFE≤0.5時(shí)，表示該地區(qū)的金融排斥程度較低;當(dāng)0.5＜IFE≤0.8時(shí)，表示該地區(qū)金融排斥程度較為嚴(yán)重;當(dāng)0.8＜IFE≤1時(shí)，表示該地區(qū)的金融排斥程度嚴(yán)重。

顯然，本文設(shè)定的金融排斥指數(shù)的計(jì)算公式與人類發(fā)展指數(shù)的測(cè)度公式是有很大的不同的②主要不同點(diǎn)可分為以下兩點(diǎn):1.人類發(fā)展指數(shù)是用幾何平均數(shù)的方法測(cè)算的，而本文確定的金融排斥指數(shù)測(cè)算方法是計(jì)算實(shí)際值與理想值的距離。2.確定最大值最小值的方法不同，人類發(fā)展指數(shù)的最大值和最小值是先前設(shè)定的，而本文確定的測(cè)算金融排斥指數(shù)的維度的最大值和最小值是根據(jù)樣本的實(shí)際情況設(shè)定的。。通過測(cè)度公式可以看出，測(cè)算金融排斥指數(shù)的重點(diǎn)和難點(diǎn)可分為以下三方面:一是確定金融排斥的評(píng)價(jià)維度;二是確定各個(gè)維度在計(jì)算金融排斥指數(shù)時(shí)所占的權(quán)重;三是確定各個(gè)維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)的最大值和最小值。

(四)各維度權(quán)重的確定方法

由于本文構(gòu)建的金融排斥指數(shù)是一個(gè)相對(duì)的計(jì)算值，因此本文采用變異系數(shù)法測(cè)算各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。變異系數(shù)法的內(nèi)涵是在用多個(gè)指標(biāo)對(duì)一個(gè)問題進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)，如果一項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)較大，則說明這個(gè)指標(biāo)在衡量這個(gè)問題的差別方面具有較大的能力，那么這個(gè)指標(biāo)就應(yīng)該賦予較大的權(quán)重，反之，則賦予較小的權(quán)重。在賦予各指標(biāo)的權(quán)重時(shí)，采用各指標(biāo)的變異系數(shù)占所有指標(biāo)變異系數(shù)之和的比值表示。具體的計(jì)算步驟和公式如下:

首先計(jì)算各指標(biāo)的變異系數(shù)，計(jì)算公式如式(3)。

在公式(4)中，CVi代表各個(gè)指標(biāo)的變異系數(shù)，Si代表各個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差代表各個(gè)指標(biāo)的平均數(shù)。計(jì)算出變異系數(shù)后，各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算方法如公式(4)。

根據(jù)公式(4)和(5)，利用相關(guān)數(shù)據(jù)，就可以得到相應(yīng)的農(nóng)村金融排斥衡量維度的權(quán)重。

四、基于省際數(shù)據(jù)的金融排斥程度的測(cè)度

(一)具體評(píng)價(jià)指標(biāo)、各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重、最大值及最小值的確定

由于銀行服務(wù)是最基礎(chǔ)的金融服務(wù)，很多金融服務(wù)都是建立在銀行服務(wù)的基礎(chǔ)上的，而且銀行服務(wù)也是我國居民最迫切需要的金融服務(wù)(如貸款)，所以本文使用銀行服務(wù)的相關(guān)指標(biāo)和數(shù)據(jù)對(duì)金融排斥指數(shù)進(jìn)行測(cè)度，這可以在很大程度上反映金融排斥程度的實(shí)際水平。用銀行排斥類似代替金融排斥也是國際學(xué)術(shù)界通行的做法［18］。根據(jù)金融排斥指數(shù)構(gòu)建的目標(biāo)和原則，結(jié)合金融排斥指數(shù)測(cè)算公式和數(shù)據(jù)的可得性，本文確定金融排斥的具體評(píng)價(jià)指標(biāo)見表1。

本文所用的各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行發(fā)布的《2010年中國區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》、中國統(tǒng)計(jì)年鑒、中國金融年鑒、國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《2010年第六次全國人口普查主要數(shù)據(jù)公報(bào)(第2號(hào))》等全國31個(gè)省區(qū)(不包括香港、澳門和臺(tái)灣)的數(shù)據(jù)資料。根據(jù)所得數(shù)據(jù)及確定的各維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算公式，可以計(jì)算得出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。需要指出的是，本文構(gòu)建的衡量金融排斥的四個(gè)維度的重要程度是相當(dāng)?shù)?，在理想情況下他們的權(quán)重都應(yīng)為1，本文所構(gòu)建的各個(gè)維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)有可能不能完全涵蓋各維度的全部?jī)?nèi)涵，但可以確定的是他們都是所在維度的重要方面，因此本文把各個(gè)維度的權(quán)重設(shè)定為1，各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重按照確定的方法進(jìn)行計(jì)算，具體計(jì)算結(jié)果見表1。

在確定各個(gè)維度計(jì)算指標(biāo)的最大值和最小值時(shí)，為消除特殊極端情況對(duì)數(shù)據(jù)造成的極大、極小等異常值對(duì)整個(gè)指數(shù)準(zhǔn)確性的干擾，考慮到樣本的數(shù)量?jī)H為31，本文選擇各個(gè)指標(biāo)升序排列的第10%位(約為第3位)對(duì)應(yīng)的值為最小值，第90%位(約為第29位)對(duì)應(yīng)的值為最大值。如果指標(biāo)的實(shí)際值小于設(shè)定的最小值或大于設(shè)定的最大值，則設(shè)定這個(gè)指標(biāo)的值等于該最小值或最大值。擺脫異常值的干擾，不但不會(huì)影響金融排斥指數(shù)的準(zhǔn)確性，反而會(huì)使所計(jì)算的金融排斥指數(shù)更加有說服力，更加符合現(xiàn)實(shí)情況。

(二)測(cè)度結(jié)果

根據(jù)查閱到的數(shù)據(jù)和金融排斥指數(shù)的計(jì)算公式，已經(jīng)確定的權(quán)重，可以對(duì)我國各省區(qū)的金融排斥的程度進(jìn)行測(cè)度，具體測(cè)度結(jié)果見表2。

圖1 各省區(qū)金融排斥程度示意圖

由表2可以看出，總體上我國的金融排斥程度還是比較嚴(yán)重的。各省區(qū)中，北京、上海、天津、廣東、重慶等省份的金融排斥指數(shù)小于0.5，屬于金融排斥程度較輕的省份;青海、海南、新疆、西藏、江蘇、云南、湖北、遼寧、浙江、山西、四川、陜西、福建、廣西等14個(gè)省份屬于金融排斥程度較重的省份;安徽、湖南、貴州、甘肅、寧夏、山東、吉林、江西、河北、河南、黑龍江、內(nèi)蒙古等12省份屬于金融排斥程度嚴(yán)重的省份。

為直觀地反映各省區(qū)金融排斥的程度，本文運(yùn)用ArcView GIS 3.3軟件繪制我國金融排斥程度的分布圖，如圖1。從圖1中可以看出，金融排斥程度較輕的省份為四個(gè)直轄市和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的廣東省。值得注意的是，新疆、西藏、青海等西部地區(qū)的金融排斥程度為較重，而山東、河北等經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)省份的金融排斥程度卻嚴(yán)重，這有可能與西部地區(qū)地廣人稀，居民的金融需求較低，而東部地區(qū)人口稠密，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，居民的金融需求較強(qiáng)，以至于金融需求滿足的程度相對(duì)較低，進(jìn)而導(dǎo)致金融排斥相對(duì)較為嚴(yán)重。具體引起金融排斥程度區(qū)域差異的原因值得專家學(xué)者們進(jìn)一步探討和研究，筆者將另擬文章專門探討。

表2 基于省際數(shù)據(jù)的金融排斥指數(shù)的測(cè)度

五、結(jié) 論

本文借鑒聯(lián)合國計(jì)劃開發(fā)署編制的人類發(fā)展指數(shù)，不以當(dāng)前應(yīng)用較多但存在很多問題的金融排斥六維評(píng)價(jià)方法為標(biāo)準(zhǔn)，確定了衡量金融排斥程度的金融服務(wù)的深度、金融服務(wù)的可得度、金融服務(wù)的使用度、金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度等四個(gè)維度，并確定了四個(gè)維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立了金融排斥指數(shù)的測(cè)度模型。金融排斥指數(shù)測(cè)度模型的創(chuàng)建可以用于不同時(shí)期、不同國家、不同區(qū)域的金融排斥指數(shù)的計(jì)算和對(duì)比，進(jìn)而對(duì)一定時(shí)期內(nèi)不同地區(qū)的金融排斥的程度進(jìn)行分析和探討。

基于省際數(shù)據(jù)，本文確定了平均每人的存款余額指數(shù)、每萬人擁有的金融機(jī)構(gòu)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)指數(shù)、各項(xiàng)貸款占GDP的比重指數(shù)、利率上浮貸款占各項(xiàng)貸款的比重指數(shù)等9個(gè)評(píng)價(jià)指數(shù)，并根據(jù)具體情況確定了各指數(shù)在測(cè)度模型中的權(quán)重、最大值和最小值，利用金融排斥指數(shù)測(cè)度模型對(duì)我國各省區(qū)的金融排斥指數(shù)進(jìn)行了具體測(cè)度。通過測(cè)度結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，我國的金融排斥程度是比較嚴(yán)重的，其中四個(gè)直轄市和廣東省的金融排斥程度較低，西部地區(qū)的金融排斥程度較重，而中部地區(qū)的金融排斥程度卻相對(duì)嚴(yán)重，引起金融排斥普遍較重和區(qū)域差異較大的原因值得專家學(xué)者們進(jìn)一步研究和探討。

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