安徽省普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系及影響因素的研究

李曉鈺

（中共蚌埠市委黨校 公共管理教研部，安徽 蚌埠 233040）

一、文獻綜述

深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革是當(dāng)前金融工作的重要內(nèi)容，而發(fā)展普惠金融，是推進金融供給側(cè)改革的有效抓手。中國《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020）》（2015）將發(fā)展普惠金融納入國家戰(zhàn)略，小微企業(yè)，農(nóng)民，城鎮(zhèn)低收入、貧困人群，殘疾人，老年人等是普惠金融的服務(wù)重點。強調(diào)的是公平發(fā)展的理念，提升傳統(tǒng)金融難以惠及群體的金融服務(wù)覆蓋。

有關(guān)普惠金融發(fā)展的測度，印度的Sarma在2008年提出的利用銀行的滲透性、金融服務(wù)可利用和使用效用這三個維度衡量；GPFI（普惠金融合作伙伴）則認為普惠金融需從金融服務(wù)的獲得、使用及質(zhì)量三個方面衡量［1］。國內(nèi)則主要從已有指數(shù)的改進和金融排斥程度來進行普惠金融發(fā)展測度。焦瑾璞（2015）借鑒可獲得性、使用情況、服務(wù)質(zhì)量三個維度，建立19個指標(biāo)使用層次分析法確定權(quán)重，結(jié)果顯示各地普惠金融發(fā)展水平與經(jīng)濟發(fā)展情況基本呈現(xiàn)正相關(guān)［1］。楊輝、許舜威（2018）使用金融服務(wù)供給能力、可得情況及使用情況三個維度進行測度，依舊發(fā)現(xiàn)東部普惠金融發(fā)展明顯好于東北及中西部地區(qū)，財政支出占比及城鎮(zhèn)化水平提升均對普惠金融發(fā)展產(chǎn)生顯著正向作用［2］。楊明婉等（2019）［3］等都基于省級層面對區(qū)域普惠金融發(fā)展情況進行測度和分析。

發(fā)展普惠金融作為國家戰(zhàn)略，可有效促進經(jīng)濟增長，對減緩貧困有積極的正向作用。譚燕芝、彭千芮（2018）在控制了政府支出、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、消費水平等因素后，認為地區(qū)普惠金融發(fā)展可顯著減緩貧困［4］。賈晉、肖建（2017）研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村普惠金融的創(chuàng)新發(fā)展強化了精準(zhǔn)扶貧效果，后期發(fā)展的重點為小微非正規(guī)的合作金融［4］。影響普惠金融的因素，陸鳳芝等（2017）認為普惠金融水平及人口城市化率對中國普惠金融發(fā)展有顯著且穩(wěn)健的正向影響［6］。楊輝、許舜威（2018）發(fā)現(xiàn)財政支出占比和城鎮(zhèn)化水平對我國普惠金融發(fā)展有顯著正向作用［2］。楊明婉等（2019）基于省級層面，實證研究顯示信息化、人均GDP、政府財政支出均對普惠金融發(fā)展有正向影響［3］。

本文采用銀行、保險相關(guān)指標(biāo)，運用變異指數(shù)法確定指標(biāo)權(quán)重，使用安徽省2007-2017年數(shù)據(jù)構(gòu)建時間序列下的安徽普惠金融發(fā)展指數(shù)（IFI），將IFI與安徽經(jīng)濟發(fā)展因素構(gòu)建VAR模型以了解普惠金融發(fā)展對安徽經(jīng)濟增長的影響情況。同時使用SPSS軟件構(gòu)建模型，進一步探討影響安徽普惠金融發(fā)展的相關(guān)因素，為普惠金融發(fā)展并最終服務(wù)安徽經(jīng)濟增長提供建議和依據(jù)。

二、普惠金融指數(shù)變化確定

（一）指標(biāo)與數(shù)據(jù)的選取

評價維度依循GPFI方案，選取金融服務(wù)的“可獲得”、“使用情況”及“服務(wù)質(zhì)量”三個維度，構(gòu)建普惠金融發(fā)展的測度指數(shù)IFI（Index of financial inclusion）。具體指標(biāo)主要借鑒焦瑾璞（2015）［1］、楊明婉等（2019）［3］，同時結(jié)合當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融的興起對傳統(tǒng)金融人力、物力的需求降低以及安徽經(jīng)濟發(fā)展實情并考慮實際數(shù)據(jù)的取得情況，最終在三個維度下設(shè)計9個指標(biāo)（表1），數(shù)據(jù)采集2007-2017年度數(shù)據(jù)。

表1 安徽普惠金融測度指標(biāo)體系

續(xù)表1

（二）數(shù)據(jù)處理及普惠金融指數(shù)確定

普惠金融指標(biāo)體系由三個維度構(gòu)成，又包含多個指標(biāo)，各指標(biāo)計量單位不同，相互比較則會影響指標(biāo)體系的權(quán)重。確立指標(biāo)權(quán)重有多種方式，如變異指數(shù)法、層次分析法、專家打分等等。國內(nèi)部分學(xué)者選用層次分析法，而此類方法體現(xiàn)的是人決策思維，決策者的主觀判斷會影響指標(biāo)權(quán)重結(jié)果；專家打分法是一種更為主觀的決策方式；變異指數(shù)法主要以指標(biāo)本身區(qū)分度作為權(quán)重選擇的標(biāo)準(zhǔn)，但難以反映部分重要指標(biāo)的實際效應(yīng)。因安徽是金融相對欠發(fā)達地區(qū)，更多依賴傳統(tǒng)金融模式，依據(jù)層次分析法難以客觀決定每個指標(biāo)的因子分并最終確定權(quán)重，本文采用變異指數(shù)法確定各指標(biāo)權(quán)重。

表2 2007年-2017年安徽省普惠金融發(fā)展指標(biāo)變化值（IFI）

學(xué)術(shù)界認為IFI數(shù)值越高代表普惠金融水平越高，然而本文采用時間序列數(shù)據(jù)，未進行橫向比較，因此文中最終確定的IFI指標(biāo)數(shù)據(jù)是為進一步分析與經(jīng)濟增長的關(guān)系驗證，并未體現(xiàn)安徽普惠金融發(fā)展水平的真實數(shù)值衡量情況，但數(shù)值逐年增加卻真實反映安徽普惠金融發(fā)展水平在逐年上升。李明賢、譚思超（2018）通過對比中部五省農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平，同樣發(fā)現(xiàn)安徽普惠金融發(fā)展速度明顯快于其他四?。ê?、湖北、江西、河南）［7］。

三、普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的實證分析

（一）數(shù)據(jù)選擇和檢驗

本文采取時間序列模型分析兩者之間的關(guān)系，將IFI指標(biāo)作為自變量，用人均GDP增長衡量經(jīng)濟增長指標(biāo)，對人均GDP取自然對數(shù)得到LNG作為因變量（數(shù)據(jù)來源：WIND）。因大多金融、經(jīng)濟數(shù)據(jù)都是非平穩(wěn)序列，需要對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗（滯后2期），檢驗結(jié)果顯示LNG與IFI原序列均為非平穩(wěn)序列，二階差分后拒絕原假設(shè)，因此，兩序列均為二階單整序列，符合協(xié)整檢驗的條件。運用EG兩步法，考察兩序列間是否存在協(xié)整關(guān)系，得回歸關(guān)系方程式：

結(jié)果顯示，回歸方程的擬合優(yōu)度較好、回歸系數(shù)t值及F值較顯著，但對隨機變量估計值處理后的殘差項時間序列再進行ADF單位根檢驗時，殘差序列接受原假設(shè)為其為非平穩(wěn)序列（表3），依此判斷LNG與IFI之間不存在協(xié)整關(guān)系。

表3 殘差序列ADF檢驗

（二）VAR模型建立

時間序列LNG和IFI均為二階單整且不協(xié)整，將兩列數(shù)據(jù)進行一階差分處理后，建立最優(yōu)滯后期為2階的VAR模型，依據(jù)模型的向量矩陣式如下：

依此可見，DIFI滯后一期、滯后二期均對DLNG有正向推動作用，代表普惠金融的發(fā)展對當(dāng)期經(jīng)濟增長有明顯促進作用，長期看仍對經(jīng)濟有正向促進作用。而DLNG對于自身呈正向變動，且滯后二期因子數(shù)大于滯后一期因子數(shù)，說明經(jīng)濟增長的良好發(fā)展會進一步促進經(jīng)濟增長的空間。

對模型進行穩(wěn)定性檢驗（圖1），所有單位根的模均落在圓內(nèi)，該VAR模型穩(wěn)定。用格蘭杰因果檢驗法對變量進行檢驗，滯后期數(shù)自動選擇1-2期，結(jié)果可見（表4），滯后1期時，DIFI是構(gòu)成DLNG的格蘭杰原因，而DLNG不能構(gòu)成DIFI的格蘭杰原因。說明在一個相對較短的時期內(nèi)，普惠金融的發(fā)展可以促進安徽經(jīng)濟的增長，經(jīng)濟增長帶動普惠金融發(fā)展的作用不顯著。

圖1 VAR模型單位根檢驗結(jié)果

表4 變量序列格蘭杰因果檢驗

四、影響普惠金融發(fā)展的影響因素實證分析

（一）指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

基于前文分析，本部分將IFI作為因變量，自變量則選取城鎮(zhèn)化率（U）、政府支持力度（FE）、信息化水平（M）、金融中介效率（LER），表5所列計量模型中自變量具體計算辦法及數(shù)據(jù)來源。

表5 自變量與變量說明

前文分析，安徽經(jīng)濟增長不是構(gòu)成普惠金融發(fā)展的格蘭杰原因，因此未將經(jīng)濟發(fā)展水平納入此部分模型因變量。城鎮(zhèn)化率（U）為城鎮(zhèn)人口與安徽常住人口的比值，推進城鎮(zhèn)化是推進現(xiàn)代化進程的一個基本問題，城鎮(zhèn)化率的提高代表農(nóng)村人口的減少，農(nóng)村生產(chǎn)效率的提高，金融資源可以更有效地作用于農(nóng)村、農(nóng)業(yè)等“非傳統(tǒng)”金融服務(wù)領(lǐng)域，理論上可以提升普惠金融水平。金融活動是商業(yè)行為，盈利性是銀行經(jīng)營的三原則之一，而普惠金融的服務(wù)群體決定此類金融發(fā)展在初期存在風(fēng)險高、成本高、利潤小的特點，政府的引導(dǎo)、介入和扶持是必要元素，選用政府財政支出與GDP比值作為自變量政府支持力度（FE），以衡量政府對金融的支持。信息化水平（M）選擇安徽地區(qū)移動電話用戶數(shù)與安徽常住人口的比重，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對傳統(tǒng)金融網(wǎng)點、機構(gòu)、人員的依賴愈來愈小，各類金融APP和大數(shù)據(jù)信息處理方式使得持有智能手機便能接觸各類金融服務(wù)，信息化的深入則會對普惠金融的發(fā)展有提升作用。金融中介效率（LER）說明金融中介調(diào)度分配社會資源的能力，用來衡量金融中介講存款轉(zhuǎn)化為貸款、轉(zhuǎn)化為投資的能力，通常用金融機構(gòu)貸款余額與金融機構(gòu)存款余額的比例來表示，數(shù)值越高說明金融資源對地方經(jīng)濟的支持力度越大。

（二）模型及實證結(jié)果

數(shù)據(jù)區(qū)間仍為2007-2017年，運用計量工具為SPSS23.0軟件，依據(jù)各變量初步建立估計方程：IFI=c0+c1U+c2FE+c3M+c4LER+ε，其中c0為常數(shù)，ε為隨機項。

1.相關(guān)性檢驗

對數(shù)據(jù)進行皮爾遜相關(guān)性檢驗（表6），因變量IFI對U、FE、M、LER的相關(guān)系數(shù)分別為0.984、0.859、0.962、0.835，結(jié)果顯示其在0.01級別（1%顯著水平）具有顯著的相關(guān)性。

表6 各變量相關(guān)性檢驗

2.回歸分析

對數(shù)據(jù)進行初步回歸，結(jié)果顯示強制回歸的模型，自變量FE、M、LER對應(yīng)P值均大于0.1，且從從容差和VIF的值看（容差均≤0.1，VIF值均≥10），此模型多重共線性嚴重，因此需重新建模。用逐步回歸法確定最優(yōu)模型為：IFI=-2.243+5.906U+ε，ε為隨機項。

3.結(jié)果分析

從各變量的相關(guān)性看，IFI與U、FE、M、LER的相關(guān)系數(shù)均為正且顯著，說明城鎮(zhèn)化率的提升、財政支出力度的加大、信息化程度的提高以及金融中介效率指數(shù)增加與普惠金融發(fā)展都有正向相關(guān)關(guān)系。回歸結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)化率的提高對普惠金融的發(fā)展有明顯促進作用，城鎮(zhèn)化率每提升1%，可帶來普惠金融指數(shù)5.906%的增加。結(jié)合學(xué)術(shù)界對普惠金融、農(nóng)村普惠金融的研究，普惠金融的服務(wù)對象是收益較少、收入較低、傳統(tǒng)金融難以惠及群體，發(fā)展普惠金融只是方式不是目的，而是為此類群體服務(wù)并最終達到增加收入、脫貧減困的結(jié)果，此類結(jié)果與城鎮(zhèn)化方向一致。城鎮(zhèn)化率的提升、農(nóng)村人口的減少，低收入人群及低收益群體可獲得的金融資源因為分母的減少而得到了提升，金融資源更有效地作用于小微、農(nóng)村、農(nóng)業(yè)等“非傳統(tǒng)”金融服務(wù)覆蓋領(lǐng)域，實證結(jié)果驗證了理論分析。這一結(jié)果同時驗證，普惠金融的發(fā)展重點應(yīng)在農(nóng)村。

五、結(jié)論及建議

本文基于普惠金融指標(biāo)體系，選取三個維度共9個指標(biāo)，針對2007-2017年安徽省相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建安徽省時間序列的普惠金融發(fā)展指數(shù)（IFI）。將IFI與反映經(jīng)濟增長情況的人均GDP指標(biāo)（LNG）構(gòu)建VAR模型，發(fā)現(xiàn)無論短期還是長期，普惠金融的發(fā)展均會促進安徽經(jīng)濟的增長，IFI是構(gòu)成LNG的格蘭杰原因。通過構(gòu)建普惠金融發(fā)展指標(biāo)（IFI）的影響因素模型，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化率、財政支出力度、信息化程度及金融中介效率均與普惠金融發(fā)展有正向相關(guān)的關(guān)系，逐步回歸顯示，城鎮(zhèn)化率的提高對普惠金融的發(fā)展有明顯正向促進作用，普惠金融的發(fā)展重心應(yīng)落在農(nóng)村?；诜治?，結(jié)合安徽實情，提出以下優(yōu)化安徽普惠金融發(fā)展的路徑建議：第一，推進新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展。城鎮(zhèn)化率的提升可有效促進普惠金融的發(fā)展，促進農(nóng)業(yè)勞動力向二產(chǎn)、三產(chǎn)轉(zhuǎn)移，“三產(chǎn)融合”、“以工促農(nóng)”，促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型［8］。發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟，減少貧困人口、提高農(nóng)民收入、提升農(nóng)村居民生活質(zhì)量是新型城鎮(zhèn)化發(fā)展重中之重。第二，重點推進農(nóng)村普惠金融發(fā)展。建立和完善安徽普惠金融指標(biāo)體系建設(shè)，將農(nóng)村普惠金融發(fā)展情況納入安徽省經(jīng)濟發(fā)展考核指標(biāo)。鼓勵小微金融機構(gòu)及“農(nóng)字頭”金融機構(gòu)進行產(chǎn)品、業(yè)務(wù)創(chuàng)新，創(chuàng)新農(nóng)村新型金融機構(gòu)發(fā)展，農(nóng)村民間金融發(fā)展結(jié)合農(nóng)村鄉(xiāng)土人情進行規(guī)范和監(jiān)管。第三，信息化融合推進數(shù)字普惠金融發(fā)展。有研究顯示，發(fā)展數(shù)字普惠金融可顯著縮小城鄉(xiāng)居民收入差距［9］。依托金融機構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)拓展普惠金融業(yè)務(wù)，向普惠金融受眾群體提供個性化金融產(chǎn)品，減少對傳統(tǒng)金融的網(wǎng)點、人員的依賴。利用互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新型信息化技術(shù)，結(jié)合政府資源與政府機構(gòu)聯(lián)合建立普惠金融群體信息信用庫，對普惠金融群體的金融需求、風(fēng)險控制等情況進行信息化的科學(xué)管理。第四，加強財政支持，促進普惠金融可持續(xù)發(fā)展。普惠金融的服務(wù)群體客觀存在風(fēng)險大、利潤小、成本高等情況，單純依賴金融體系維持普惠金融的融資和服務(wù)與金融機構(gòu)發(fā)展的原則有一定矛盾。從財政角度，對涉農(nóng)金融服務(wù)的機構(gòu)給予一定的獎勵和支持，如對村鎮(zhèn)銀行、農(nóng)村信用社、資金互助社等小型、新型農(nóng)村金融機構(gòu)，給予稅收優(yōu)惠、政府存款支持等等。參考安徽現(xiàn)有“4321”政銀擔(dān)模式，對涉農(nóng)金融服務(wù)、金融脫貧服務(wù)給予一定的補貼和風(fēng)險共擔(dān)。