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    安徽省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的時空動態(tài)差異性研究

    2021-01-29 03:01:38宋來敏
    蚌埠學院學報 2021年1期
    關鍵詞:區(qū)域間皖北基尼系數(shù)

    李 俠,宋來敏

    (1.蚌埠工商學院 經(jīng)濟與金融系,安徽 蚌埠 233000;2.安徽財經(jīng)大學 統(tǒng)計與應用數(shù)學學院,安徽 蚌埠 233030)

    普惠金融是中國特色社會主義金融體系的重要組成部分[1],它為社會全體成員提供需要的金融產(chǎn)品與服務,尤其是低收入者、殘障人士、小微企業(yè)等弱勢群體或特殊群體。我國互聯(lián)網(wǎng)技術的應用日趨成熟,2015年印發(fā)的《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》明確提出,要充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)技術對普惠金融發(fā)展的推動作用。當前,大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與云計算等互聯(lián)網(wǎng)技術與普惠金融深度融合,催生了數(shù)字普惠金融。數(shù)字普惠金融具有低接觸、低成本和高覆蓋等特征,改變了普惠金融的發(fā)展方式,提升了服務效率,為服務“三農(nóng)”、精準脫貧、破解小微企業(yè)融資困境等提供新動能[2-4]。安徽省地處我國中部,承東啟西,是長江經(jīng)濟帶與國家“一帶一路”戰(zhàn)略的重要節(jié)點,各區(qū)域的數(shù)字普惠金融發(fā)展勢頭良好,但仍存在發(fā)展不均衡、發(fā)展不充分等問題。一方面,由于安徽省南、中、北部區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展存在顯著差異,使金融資源的分配趨向不合理,導致安徽省區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展不平衡; 另一方面,安徽省內(nèi)不同區(qū)域的普惠金融數(shù)字化程度與數(shù)字金融使用深度存在差異,截至2018年,安徽省各市普惠金融數(shù)字化程度[5]排名前四的為合肥、六安、銅陵、馬鞍山,排名后四的為池州、蚌埠、淮北、宣城,數(shù)字金融使用深度[5]排名前四的為合肥、蕪湖、銅陵、馬鞍山,排名后四的為宿州、亳州、阜陽、淮北,大體上呈現(xiàn)為皖中、皖南的數(shù)字化程度與使用深度高于皖北地區(qū),使得在安徽省部分區(qū)域內(nèi)數(shù)字普惠金融發(fā)展不夠充分。在此背景下,研究安徽省數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域差異,進而有針對性地提出縮小安徽省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平區(qū)域差異的合理建議,對促進安徽境內(nèi)數(shù)字普惠金融協(xié)同發(fā)展,實現(xiàn)金融服務的公平化具有重大意義。

    1 文獻綜述

    2016年9 月,數(shù)字普惠金融在G20 第11 次峰會上成為主要議題[6],發(fā)展數(shù)字普惠金融上升到了國家的戰(zhàn)略層面。黃益平、黃卓[7]指出中國的數(shù)字金融已經(jīng)走到了世界的前列,數(shù)字金融“不見面”也能辦業(yè)務,降低了獲客與風控的成本,為普惠金融的快速發(fā)展提供了助力。由于我國地域廣闊,各地經(jīng)濟金融資源配置效率有異,經(jīng)過一段時間的發(fā)展,數(shù)字普惠金融體現(xiàn)出區(qū)域差異性。目前國內(nèi)對數(shù)字普惠金融區(qū)域差異的研究主要有: 葛和平等[8]對我國31 個省市2011-2015年的數(shù)字普惠金融指數(shù)進行了估算,得出我國數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存在區(qū)域差異,且由東到西基本呈現(xiàn)遞減趨勢。徐敏[9]利用變異系數(shù)和Moran 指數(shù)也分析了我國2011-2015年數(shù)字普惠金融的空間差異,結果表明我國省域之間數(shù)字普惠金融發(fā)展的差距在不斷縮小。謝佳芳[10]運用泰爾指數(shù)對我國數(shù)字普惠金融的區(qū)域差異進行了分析,結果表明我國東部、中部、西部三個地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展存在較大差異。王江等[11]利用修正的引力模型研究了2011-2018年長江中游城市群數(shù)字普惠金融的空間關聯(lián)性,發(fā)現(xiàn)長江中游城市群數(shù)字普惠金融的空間關聯(lián)日益密切。經(jīng)過對現(xiàn)有文獻進行系統(tǒng)梳理,發(fā)現(xiàn)目前關于數(shù)字普惠金融區(qū)域差異的研究仍然存在不足: 研究多數(shù)集中于國家視角、省域視角和城市群視角,對于具體省份內(nèi)的區(qū)域數(shù)字普惠金融研究相對較少,尤其是安徽省。研究方法上多是對各區(qū)域的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平進行測算,然后對評價結果進行排序或歸類,沒有具體分析產(chǎn)生空間差異的來源。本文采用Dagum 基尼系數(shù)及其分解法[12]分析安徽省數(shù)字普惠金融區(qū)域差異的程度以及產(chǎn)生差異的來源,以便更有針對性地提出縮小地區(qū)差異的參考建議。

    2 數(shù)據(jù)來源、區(qū)域劃分與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    安徽省現(xiàn)有16 個地級市,本文以安徽省16 個地級市為樣本,選用北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團合作編制的“北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)”描述安徽省各市的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平,該指數(shù)是反映數(shù)字技術助力普惠金融發(fā)展程度的綜合性指標,包括覆蓋廣度、數(shù)字化程度和使用深度三個維度??紤]數(shù)據(jù)的可獲得性,選取公布的最新數(shù)據(jù)“北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011-2018)”[5]中安徽省2011-2018年各市的數(shù)字普惠金融指數(shù)來研究安徽省數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間動態(tài)差異。

    2.2 區(qū)域劃分

    根據(jù)《安徽省城鎮(zhèn)體系規(guī)劃(2012-2030)》,將安徽省分為皖南、皖中和皖北三大區(qū)域,區(qū)域具體劃分結果見表1。運用Dagum 基尼系數(shù)分解法對皖南、皖中與皖北三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間差異及動態(tài)演進展開研究。

    表1 安徽省三大區(qū)域的劃分

    2.3 Dagum 基尼系數(shù)及分解法原理

    本文運用Dagum 基尼系數(shù)及其分解法[12]對安徽省三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域差異進行了研究。Dagum 基尼系數(shù)越大,差異越大。用Dagum基尼系數(shù)衡量差異的最大優(yōu)點是該系數(shù)既能有效地識別空間非均衡的來源,又將區(qū)域之間的交叉影響考慮在內(nèi),其結論更加精確。

    Dagum 基尼系數(shù)的計算式如公式(1)所示,G表示安徽省三大區(qū)域的總體基尼系數(shù),yji(yhr)是j(h)區(qū)域內(nèi)任意一個地級市的數(shù)字普惠金融指數(shù),珋y是安徽省各地級市數(shù)字普惠金融指數(shù)的平均值,n是安徽省地級市的個數(shù),k是安徽省劃分區(qū)域的個數(shù),nj(nh)是j(h)區(qū)域內(nèi)地級市的個數(shù)。G越大則說明三大區(qū)域的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平總體差異越大。

    根據(jù)Dagum 基尼系數(shù)分解法,將求得的基尼系數(shù)G分解成三部分:區(qū)域內(nèi)差異的貢獻Gw(表示各區(qū)域內(nèi)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的分布差異)、區(qū)域間差異的貢獻Gnb(表示區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的分布差異)和超變密度的貢獻Gt(劃分區(qū)域時,由于地區(qū)之間數(shù)字普惠金融發(fā)展水平交叉影響而對總體差異產(chǎn)生的影響,若區(qū)域間不存在交叉影響,則超變密度的貢獻為0),三者之間的關系滿足公式G=Gw+Gnb+Gt。各部分計算公式如下:

    公式(2)與公式(3)分別表示j區(qū)域內(nèi)的基尼系數(shù)Gjj與區(qū)域內(nèi)差異的貢獻Gw,其中pj=,sj=(j=1,2,…,k)。

    公式(4)和公式(5)分別表示j與h區(qū)域間的基尼系數(shù)Gjh和區(qū)域間差異的貢獻Gnb。Djh為j與h區(qū)域間數(shù)字普惠金融指數(shù)的相對影響,其計算式見公式(6),其中djh與pjh的計算式如公式(7)、公式(8)所示,F(xiàn)j(Fh)為j(h)區(qū)域的累計密度分布函數(shù),本文將djh定義為區(qū)域間數(shù)字普惠金融指數(shù)的差值,可以理解為j與h區(qū)域中所有yji-yhr>0 的樣本值加總的數(shù)學期望,pjh定義為超變一階矩,可以理解為j與h區(qū)域中所有yhr-yji>0 的樣本值加總的數(shù)學期望。

    公式(9)表示超變密度的貢獻Gt。

    本文運用以上方法測度、分解了安徽省16 個地級市2011-2018年數(shù)字普惠金融發(fā)展空間分布的基尼系數(shù),并進行了區(qū)域分解。

    3 安徽省三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢分析

    在分析安徽省數(shù)字普惠金融發(fā)展區(qū)域間差異之前,首先分析皖南、皖中與皖北三大區(qū)域數(shù)字普惠金融的發(fā)展現(xiàn)狀及變化趨勢,具體見圖1 與圖2。

    圖1 安徽三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展趨勢

    圖2 安徽三大區(qū)域數(shù)字普惠金融增長速度變化趨勢

    由圖1 可以看出,數(shù)字普惠金融指數(shù)均呈上升趨勢。其中,安徽省總體數(shù)字普惠金融指數(shù)的均值從2011年的49.42 上升到2018年的237.24,年均增長率為25.1%;2016年之前皖南的發(fā)展水平最高,自2016年開始,皖中的發(fā)展水平超過皖南,成為三個區(qū)域中數(shù)字普惠金融發(fā)展水平最高的區(qū)域; 從各區(qū)域數(shù)字普惠金融水平的增長率來看,三個區(qū)域的增長率都較高,皖中、皖北數(shù)字普惠金融指數(shù)的年均增長率都超過了25%,皖南增長率略低,達到22.84%。進一步分析發(fā)現(xiàn),不同年份的增長率不盡相同,如圖2 所示,2011-2013年處于快速增長期,各區(qū)域的年增長率均達到35%以上,此后發(fā)展速度相對放緩。郭峰[13]指出,在覆蓋廣度和數(shù)字化程度發(fā)展到一定水平后,數(shù)字普惠金融指數(shù)增長的驅(qū)動力主要來源于使用深度。2011-2018年安徽省數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度提高了13.53 倍,數(shù)字化程度提高了11.36 倍,而使用深度提高了5.57 倍,說明數(shù)字普惠金融的使用深度在一定時間內(nèi)難以大幅提高。

    4 實證分析

    為分析皖南、皖中和皖北三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平區(qū)域差異的大小和來源,利用Dagum 基尼系數(shù)分解法對2011-2018年安徽省總體、三大區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間、超變密度進行了測算,結果見表2。

    表2 安徽總體及三大區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間的Dagum 基尼系數(shù)及貢獻率

    4.1 三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的總體差異

    由表2 中2011-2018年安徽省總體數(shù)字普惠金融發(fā)展差異的具體數(shù)值可以看出,安徽省整體數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的差異較大,基尼系數(shù)處于0.028 到0.131 之間,總體差異在波動中呈下降趨勢。2011年安徽數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的總體基尼系數(shù)為0.131,隨后快速下降,接著又下降速度放緩(見圖3),2017年降至0.028,到2018年又小幅上升到0.030。觀測期內(nèi)安徽數(shù)字普惠金融發(fā)展水平總體差異年均遞減率為23.44%??傮w上,安徽省總體數(shù)字普惠金融發(fā)展不均衡現(xiàn)象趨于緩和。

    圖3 安徽及三大區(qū)域的基尼系數(shù)變化趨勢

    4.2 三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域內(nèi)差異

    從數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域內(nèi)差異來看,見表2 與圖3,安徽三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域內(nèi)差異均呈現(xiàn)下降趨勢。觀測期內(nèi)除2016年皖北的內(nèi)部差異超過皖中,皖中的數(shù)字普惠金融發(fā)展差異最大,2011年皖中數(shù)字普惠金融發(fā)展的基尼系數(shù)為0.144,此后除2017年較上年有小幅上升,而2018年與2017年基尼系數(shù)一樣,其余年份較上年均有下降,最終降低到0.033,年均下降率達到23.43%。從三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展差異下降速度看,皖北數(shù)字普惠金融發(fā)展差異的下降速度最快,2011年皖北數(shù)字普惠金融發(fā)展的基尼系數(shù)為0.130,到2018年基尼系數(shù)變成了0.018,年均下降速度為32.64%。從三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展差異的均值來看,皖中數(shù)字普惠金融發(fā)展差異最大,說明皖中數(shù)字普惠金融發(fā)展不平衡。皖中雖然有合肥和六安這樣數(shù)字普惠金融發(fā)達的城市,觀測期內(nèi)數(shù)字普惠金融指數(shù)均值分別為156.01 和162.23,但也有安慶這樣數(shù)字普惠金融發(fā)展落后的城市,觀測期內(nèi)數(shù)字普惠金融指數(shù)均值為145.7,在安徽省16 個地級市中水平最低。皖南數(shù)字普惠金融發(fā)展差異最小,這是由于皖南區(qū)域各城市的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平普遍較高,觀測期內(nèi)除了池州發(fā)展水平較低,其他5個城市的數(shù)字普惠金融指數(shù)均值均排在安徽省內(nèi)的前列,表明皖南各城市數(shù)字普惠金融基本呈現(xiàn)出同步發(fā)展的態(tài)勢。

    4.3 三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域間差異

    為了分析安徽省三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域間差異,本文采用Dagum 基尼系數(shù)分解法對差異進行分解,并繪制數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域間差異的演變趨勢圖,見圖4。從圖4 可以看出,觀測期內(nèi)數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域間差異均呈逐漸下降態(tài)勢。以區(qū)域間差異最大的皖中與皖北為例,基尼系數(shù)從2011年的0.145 下降到了2018年的0.030,年均下降速度為25.24%。從圖4 還可以看出,區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展差異變化可以劃分為三個階段,第一階段為2011-2013年的快速下降期,第二階段為2014-2016年的緩慢下降階段,第三階段為2017-2018年的小幅反彈階段。

    圖4 數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域間差異

    4.4 三大區(qū)域數(shù)字普惠金融差異來源及貢獻分析

    由表2 還可以看出,三大區(qū)域間普惠金融發(fā)展差異是總體差異的主要來源,基本呈現(xiàn)出上升態(tài)勢。2011年三大區(qū)域間的數(shù)字普惠金融發(fā)展貢獻了總體差異的55.45%,隨后上升至2013年的59.53%,至2018年的56.47%。區(qū)域內(nèi)差異在波動中趨于上升,2011年區(qū)域內(nèi)差異貢獻了數(shù)字普惠金融總體差異的22.76%,此后一直處于小幅波動狀態(tài),最終于2018年升至23.079%。超變密度總體呈現(xiàn)出波動下降態(tài)勢,2011年超變密度貢獻率為21.795%,至2016年的42.91%,2016年后則一直呈現(xiàn)下降態(tài)勢,2018年超變密度貢獻率為20.46%。從三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展差異的分解結果可以看出,區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展的差異是總體差異的主要來源,進一步縮小數(shù)字普惠金融發(fā)展差異依然需要從縮小區(qū)域間的數(shù)字普惠金融發(fā)展差異方面尋求對策。

    5 結論與建議

    基于北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù),選用其中安徽省2011-2018年16 個地級市的數(shù)字普惠金融指數(shù),用Dagum 基尼系數(shù)對皖南、皖中與皖北三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間差異進行了測算并予以分解,主要結論有:

    首先,安徽省三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平具有上升趨勢并且區(qū)域內(nèi)與區(qū)域間差異均呈縮小態(tài)勢。觀測期內(nèi),三大區(qū)域數(shù)字普惠金融總指數(shù)均值從2011年的49.42 上升到了2018年的237.24。三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展差異具有異質(zhì)性,皖中地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展差異較大,皖南地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展差異較小,這是由于皖中地區(qū)的合肥具有資源上的優(yōu)勢,與其他三個城市相比,數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較高,而皖南地區(qū)各城市數(shù)字普惠金融發(fā)展相對均衡并且整體水平較高。

    其次,三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間差異主要來源于區(qū)域間差異,基尼系數(shù)分解結果顯示三大區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展水平具有顯著差異。其中,皖中與皖北兩地區(qū)差異較大,這是因為合肥商業(yè)圈經(jīng)濟相對發(fā)達,向心力不斷增強,與皖中地區(qū)各城市之間經(jīng)濟合作日益緊密,數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較高,整體領先于其他地區(qū)??傮w差異經(jīng)分解后,得到區(qū)域間差異貢獻率均值超過50%,且基本呈上升趨勢,這表明區(qū)域間差異是安徽三大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展總體差異的主要來源。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的可能原因在于皖中與皖南是安徽省經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū),也是電子商務和數(shù)字技術發(fā)展最活躍的地區(qū),經(jīng)濟發(fā)展和科技創(chuàng)新帶動數(shù)字普惠金融發(fā)展水平不斷提升成為全省的引領,皖北地區(qū)崛起相對較晚,經(jīng)濟發(fā)展相對滯后導致該地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平相對較低。

    基于上述的研究結論,為了降低安徽省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的區(qū)域差異,促進其均衡發(fā)展,可以從以下兩個方面著手:

    首先是實行差異化數(shù)字普惠金融發(fā)展戰(zhàn)略。對于發(fā)展程度較低的皖北地區(qū),地方政府應制定相關政策引導數(shù)字金融的發(fā)展,設立基層服務點,配備更多優(yōu)秀的金融從業(yè)人員,普及金融知識,提高居民的金融素養(yǎng),通過手機App、微信公眾號等向居民普及數(shù)字普惠金融政策,實現(xiàn)線下與線上結合的金融服務模式,積極利用數(shù)字技術開展移動終端金融服務,充分發(fā)揮數(shù)字金融的影響力。對于發(fā)展程度較高、發(fā)展均衡的皖南地區(qū),應注重數(shù)字技術、金融服務模式與內(nèi)容的創(chuàng)新,滿足居民更高層次的金融需求。對于發(fā)展差距較大的皖中地區(qū),應充分利用合肥數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間溢出效應,注重經(jīng)驗與信息的分享,結合當?shù)靥卣?,推動整個區(qū)域協(xié)同發(fā)展,緩解地區(qū)內(nèi)金融服務的不平衡問題。

    其次是以協(xié)同發(fā)展促進數(shù)字普惠金融服務均衡化。政府應加強區(qū)域間的金融合作,充分發(fā)揮長三角的區(qū)域優(yōu)勢,與上海、南京開展跨區(qū)域金融合作,進而推進皖南、皖中與皖北三大區(qū)域間以及區(qū)域內(nèi)各城市間的金融基礎設施互通互聯(lián),通過金融基礎設施互通互聯(lián)的輻射效應和帶動作用,促進安徽區(qū)域數(shù)字普惠金融的協(xié)同發(fā)展; 鼓勵發(fā)展較好的金融機構加大對皖北地區(qū)的金融資源投入,促進金融人才向皖北地區(qū)流動,推動數(shù)字金融技術在區(qū)域間轉(zhuǎn)移,緩解區(qū)域間金融服務不平衡問題。

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