全國縣域金融發(fā)展現(xiàn)狀及影響因素

呂風(fēng)勇

由于縣域具有空間大而散、交通通信相對不便、先進科教資源缺乏、金融發(fā)展水平偏低等特點，縣域經(jīng)濟相對城市經(jīng)濟存在較大的發(fā)展劣勢，更需要足夠力度的政策支持來對沖城市過于強大的虹吸效應(yīng)。特別是區(qū)域金融發(fā)展水平直接關(guān)乎資金流向，深刻影響各類資源在不同區(qū)域間的有效配置，不斷縮小城市和縣域之間金融發(fā)展差距，對于縣域經(jīng)濟充分發(fā)展具有特別重要的戰(zhàn)略意義。

縣域與市轄區(qū)的金融發(fā)展水平比較

我們選取金融深化程度、存貸款占比和存貸比三項指標來考察城區(qū)和縣域之間的金融發(fā)展水平情況。由于主要考察黨的十八大以來的區(qū)域金融發(fā)展情況，相關(guān)數(shù)據(jù)時期跨度為2013～2019 年，并且以《中國城市統(tǒng)計年鑒》（2014～2020年）中各城市的全市數(shù)據(jù)和市轄區(qū)數(shù)據(jù)為準，倒算各城市所轄市轄縣（為簡化， 這里也包含市轄縣級市）總體數(shù)據(jù)。由于2013年以來全國范圍內(nèi)很多城市進行了區(qū)劃調(diào)整，需要使其區(qū)、縣口徑統(tǒng)一。具體做法：撤縣改區(qū)或撤區(qū)改縣的區(qū)域單元，時期跨度內(nèi)統(tǒng)一調(diào)整為市轄區(qū);發(fā)生管轄范圍變更的，時期跨度內(nèi)統(tǒng)一調(diào)整為現(xiàn)轄城市的區(qū)縣。調(diào)整所需數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國縣域統(tǒng)計年鑒》、各省市統(tǒng)計年鑒或者區(qū)縣統(tǒng)計公報等。剔除部分所轄沒有市轄縣、時期跨度內(nèi)撤地設(shè)市及數(shù)據(jù)不可得的城市，最后共得分布在26個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）268個城市的區(qū)縣樣本。

金融深化程度

衡量金融深化程度的指標包含經(jīng)濟貨幣化程度、金融相關(guān)比率和金融工具多樣性等。我們僅選取金融相關(guān)比率即存貸款余額占GDP比重，來衡量區(qū)縣的金融深化程度。2019年，全國城市市轄區(qū)平均金融相關(guān)比率為3.57，而市轄縣這一比率只有2.07。不過，無論是市轄區(qū)還是市轄縣，金融相關(guān)比率平均水平都是呈現(xiàn)明顯上升趨勢。同時，2013年市轄區(qū)金融相關(guān)比率是市轄縣的1.86倍，2019 年已經(jīng)下降至1.72倍，二者的相對差異程度也略有縮小。

分地區(qū)來看，2019年，東北地區(qū)無論是市轄區(qū)還是市轄縣金融相關(guān)比率都最高，分別達5.03和2.62;西部、東部和中部地區(qū)市轄區(qū)金融相關(guān)比率分別為3.47、3.33和3.25;中部地區(qū)市轄縣金融相關(guān)比率最低，只有1.79，而東部和西部地區(qū)分別為2.11和2.07。不過，2013年東北地區(qū)市轄區(qū)和市轄縣金融相關(guān)比率卻最低，這主要是由于東北地區(qū)區(qū)縣GDP不僅遭遇大幅統(tǒng)計性下調(diào)， 而且增速也相對緩慢，最終推動金融相關(guān)比率快速升高，并不是真正意義上的金融深化速度加快。

全國市轄區(qū)和市轄縣金融相關(guān)比率差異較大的主要原因，并不是GDP規(guī)模差異造成的，而是存貸款規(guī)模導(dǎo)致的。2019年，全國市轄區(qū)平均GDP規(guī)模只是市轄縣平均規(guī)模的1.14倍，而存貸款余額平均規(guī)模前者是后者的2.22倍，貸款余額之比更是達到2.66 倍。2013～2019年期間，全國市轄區(qū)與市轄縣金融相關(guān)比率相對差異程度略有縮小，系由二者GDP規(guī)模之比增大與存貸款余額之比減小共同所致，但主要還是由市轄區(qū)GDP增速明顯超過市轄縣GDP增速所導(dǎo)致的。

存貸款占比

我們采用兩類存貸款來觀察市轄縣存貸款余額占區(qū)縣全部存貸款余額的比重。一類是先計算全國或某地區(qū)范圍內(nèi)市轄縣存貸款余額之和，再計算其占全國或某地區(qū)范圍內(nèi)區(qū)縣存貸款余額總和的比重，即總量和概念上的存貸款占比。另一類是先計算各市轄縣占全市存貸款余額比重，然后求全部市轄縣的平均值，即均值概念上的存貸款占比。

總體來說市轄縣存貸款占比相對偏低，特別是總量和概念上的存貸款占比更是如此。201 9年市轄縣存貸款占比只有31.01%，平均概念上的存貸款占比略高，但也只有42.57%。分地區(qū)來看，中部地區(qū)市轄縣存貸款占比在四大地區(qū)中是最高的， 東北地區(qū)則最低。不過，從全國范圍來看，2019年市轄縣存貸款占比相比2013年仍然略有提高，只有東部地區(qū)市轄縣存貸款占比略有下降。

存貸比

存貸比通常指一個地區(qū)的貸款-存款比率，可以反映該地區(qū)金融資源籌集和利用能力。2013～2019年市轄區(qū)存貸比顯著高于市轄縣，同時，盡管二者存貸比都呈現(xiàn)增加趨勢，但是市轄縣存貸比提升速度明顯低于市轄區(qū)。2019年，中國人民銀行公布的全國存貸比為0.79，全部樣本城市存貸比平均值為0.75，其中，市轄區(qū)達到0.82，而市轄縣只有0.66。

2019年，東部地區(qū)市轄區(qū)和市轄縣存貸比最高，分別達到0.86和0.70，西部地區(qū)則分別為0.84和0.69。相比而言，東北地區(qū)市轄區(qū)存貸比最低，只有0.70，而中部地區(qū)市轄區(qū)存貸比最低，只有0.60。東部地區(qū)和西部地區(qū)金融發(fā)展程度要顯著好于中部地區(qū)和東北地區(qū)。

縣域金融發(fā)展區(qū)間差異與市轄區(qū)的比較

市轄區(qū)金融發(fā)展水平的區(qū)間差異，以及縣域金融發(fā)展水平的區(qū)間差異，還需要進行定量的測度分析。為了進一步考察各地區(qū)金融發(fā)展水平的區(qū)間差異，這里選擇泰爾指數(shù)作為測度方法。

表1列明了全國樣本城市市轄區(qū)和市轄縣存貸款余額差異The il指數(shù)計算及分解結(jié)果。2019年，根據(jù)計算結(jié)果，衡量市轄縣存貸款余額的總體差異的泰爾指數(shù)為0.0586，比市轄區(qū)的0.0758略小。但是，衡量市轄縣存貸款余額東部、中部、西部和東北地區(qū)等四大區(qū)域差異的泰勒指數(shù)達到0.0073，明顯大于市轄區(qū)的0.0004，同時區(qū)域內(nèi)省間差異泰勒指數(shù)也達到0.0260，也大于市轄區(qū)的0.0208。事實上，市轄區(qū)存貸款余額省內(nèi)差異泰勒指數(shù)只有0.0306，甚至不及市轄區(qū)差異泰勒指數(shù)的1/2，是導(dǎo)致其總體差異泰勒指數(shù)較小的主要原因。由此不難推知，同區(qū)域或鄰近區(qū)域的縣域經(jīng)濟體金融發(fā)展水平相差無幾，更大差異還是存在于不同區(qū)域或者不同省份之間。相形之下，由于省內(nèi)城市的等級差異較大，省內(nèi)不同城市的市轄區(qū)金融發(fā)展水平相差較大，反而是區(qū)域間或省際間差異相對較小。2019年，市轄縣存貸款余額東部地區(qū)省內(nèi)差異最大，西部地區(qū)次之，東北地區(qū)最小;市轄區(qū)存貸款余額也是東北地區(qū)省內(nèi)差異最大，但中部地區(qū)省內(nèi)差異大于西部地區(qū)，同樣?xùn)|北地區(qū)也最小。

相比2013年，2019年無論是市轄區(qū)還是市轄縣，總體差異泰爾指數(shù)都明顯變小，表明各地金融發(fā)展水平發(fā)展更趨于均衡。同樣，無論是省內(nèi)差異、區(qū)域內(nèi)省間差異還是地區(qū)區(qū)域間差異，市轄區(qū)和市轄縣分解后的泰爾指數(shù)也全部不同程度地有所變小，表明各地金融發(fā)展水平在主要區(qū)域?qū)用娲蠖汲尸F(xiàn)區(qū)域均衡之勢。不過需要指出的是，西部地區(qū)2019年市轄縣省內(nèi)存貸款余額省內(nèi)差異泰勒指數(shù)較2013年有所上升，并超過了中部地區(qū)，表明西部地區(qū)省份內(nèi)部市轄縣金融發(fā)展更加趨于不均衡。

市轄區(qū)和縣域金融發(fā)展差異的影響因素

根據(jù)上文分析，概括地講，縣域金融發(fā)展與市轄區(qū)相比存在兩個方面的顯著差異，一是縣域金融發(fā)展水平偏低，二是四大區(qū)域間和省份間縣域金融發(fā)展的差異程度較大。這些差異主要是哪些方面導(dǎo)致的？一般來說，包括經(jīng)濟結(jié)構(gòu)因素、區(qū)域管理便利性、規(guī)模效應(yīng)顯著性、經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Φ葞讉€方面。

經(jīng)濟結(jié)構(gòu)因素。經(jīng)濟結(jié)構(gòu)特別是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，對金融發(fā)展有著顯著的影響。一般地說，除了投資規(guī)模較大的設(shè)施農(nóng)業(yè)，大部分農(nóng)業(yè)投資僅限于種子、化肥和部分農(nóng)機設(shè)備，對金融機構(gòu)貸款的依賴偏低，同時，也缺少價值穩(wěn)定且易于變現(xiàn)的抵押品，金融機構(gòu)對提供貸款也缺乏興趣，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比較大的縣域，其金融發(fā)展更易受到制約。第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)中的房地產(chǎn)業(yè)，投資規(guī)模更大，對金融需求更為強烈。市轄區(qū)往往因擁有更高等級的各類經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)或者高新技術(shù)開發(fā)區(qū)，第二產(chǎn)業(yè)更為發(fā)達，同時受益于城鎮(zhèn)化及其房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展也更為充分，金融由此獲得了更多發(fā)展機會。

區(qū)域管理便利性。在一個城市中，市轄區(qū)通常居于地理中心位置，也更多的是高層級的行政管理中心，金融機構(gòu)區(qū)域管理總部坐落于市轄區(qū)，要比任何一個市轄縣更具有管理便利性，也更易與金融主管或者監(jiān)管部門進行溝通。金融機構(gòu)區(qū)域管理總部，?往往具有更大的金融管理權(quán)限，由于信息獲取、聯(lián)系交流的便利性，通常會更大力度支持所在地企業(yè)的投資和經(jīng)營活動。同時， 市轄區(qū)也多是其他行業(yè)區(qū)域管理總部，與這些區(qū)域管理總部的直接聯(lián)系交流也有利于提高金融服務(wù)效率。

規(guī)模效應(yīng)顯著性。市轄區(qū)人口密度較高，金融服務(wù)網(wǎng)點布局可以更為豐富和完善，而市轄縣人口密度相對較低，金融服務(wù)網(wǎng)點布局成本較高，對服務(wù)網(wǎng)點布局形成制約。同時，部分因為客源不足而無法在縣域設(shè)置的特殊金融服務(wù)網(wǎng)點，在區(qū)域輻射力較強、經(jīng)濟規(guī)模更大的市轄區(qū)進行設(shè)置也成為可能。而且，市轄區(qū)企業(yè)相比市轄縣，規(guī)模更大效益更高，償還金融債務(wù)能力更強，?對金融服務(wù)機構(gòu)的吸引力也更強。

經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Α?/b>全國城市樣本數(shù)據(jù)表明，市轄區(qū)平均經(jīng)濟增速高于市轄縣，表明市轄區(qū)具有更大的發(fā)展?jié)摿?。具有較大發(fā)展?jié)摿Φ牡貐^(qū)，企業(yè)通常也可以獲得更好的發(fā)展壯大機會，對于保障債務(wù)安全意義重大，而風(fēng)險管理是銀行等金融機構(gòu)的首要任務(wù)。因此，?市轄區(qū)經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Υ?，更易帶來金融服?wù)行業(yè)的繁榮發(fā)展。

產(chǎn)業(yè)附加值高低。相比市轄縣，市轄區(qū)產(chǎn)業(yè)附加值相對較高，形成產(chǎn)業(yè)附加值的工資薪金和利潤也會較高，這直接導(dǎo)致居民儲蓄和企業(yè)存款上升，有利于提高金融相關(guān)比率。不過，由于半城市化的存在，縣域外出務(wù)工人員傾向于將勞務(wù)所得寄回家鄉(xiāng)進行儲蓄，一定程度上抵消了市轄縣產(chǎn)業(yè)附加值偏低所導(dǎo)致的低儲蓄率的影響。

對縮小縣區(qū)金融發(fā)展差異的思考

縣域與市轄區(qū)金融發(fā)展水平存在的差距，使金融對縣域經(jīng)濟發(fā)展的服務(wù)能力減弱，政府應(yīng)該出臺相關(guān)政策或者調(diào)整制度安排，縮小彼此之間的差距。

營造良好的縣域發(fā)展環(huán)境。提升縣域各類經(jīng)濟技術(shù)和高新技術(shù)開發(fā)區(qū)層級，推動制造業(yè)主要向縣域布局。改善縣域包括司法環(huán)境、政策環(huán)境等在內(nèi)的營商環(huán)境，吸引更多規(guī)模大、效益好的企業(yè)落戶。

調(diào)整現(xiàn)存的歧視性優(yōu)惠政策。市轄區(qū)作為區(qū)域中心，得到各級政府的重視，享受財稅、金融、投資等多方面優(yōu)惠政策，縣域卻普遍無法獲得相應(yīng)的優(yōu)惠政策，從而導(dǎo)致這些優(yōu)惠政策帶有對縣域的歧視性，需要取消或者向縣域延伸。

致力于區(qū)縣公共服務(wù)均等化。市轄區(qū)在醫(yī)療、教育、公共交通等公共服務(wù)方面，發(fā)展程度遠超市轄縣，公共服務(wù)的嚴重差異導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)、人才等各類資源向市轄區(qū)轉(zhuǎn)移，顯著削弱了縣域的發(fā)展能力，拉大了二者發(fā)展的差距。只有推動公共服務(wù)均等化，才能一定程度上抵消市轄區(qū)對縣域的過度虹吸效應(yīng)。

實行更大力度的金融傾斜政策。對縣域?qū)用娴母黝愘J款允許更高的不良貸款率。結(jié)合鄉(xiāng)村振興，設(shè)立多層級的擔保金優(yōu)先保證農(nóng)業(yè)貸款、村民消費或創(chuàng)業(yè)貸款等融資需求。鼓勵各類金融機構(gòu)采取直接經(jīng)營或者代理等多種模式，在縣域增加服務(wù)網(wǎng)點。通過采取稅收優(yōu)惠等政策，鼓勵金融機構(gòu)降低縣域存款向市轄區(qū)轉(zhuǎn)移比例，增強金融存款在本地轉(zhuǎn)化為貸款的能力。

當然，由于縣域與市轄區(qū)金融發(fā)展水平的差距部分受經(jīng)濟社會發(fā)展規(guī)律的影響，因此在出臺政策或者進行制度調(diào)整時，也應(yīng)注意避免矯枉過正。

（作者單位：中國社會科學(xué)院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院）

責(zé)任編輯：楊生恒

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宏觀經(jīng)濟月度資訊

我國外貿(mào)1～9月累計同比增長22.7%

10月13日，據(jù)海關(guān)總署統(tǒng)計，9月份我國進出口總值為35328.8億元，同比增長18.3%。1～9月累計進出口總值為283264.1億元，1～9月累計同比增長22.7%。

9月份CPI同比漲幅略有回落，PPI漲幅繼續(xù)擴大

10月14日，國家統(tǒng)計局公布消息，9月CPI同比上漲0.7%，漲幅比上月回落0.1個百分點;PPI同比上漲10.7%，漲幅比上月擴大1.2個百分點，其中新漲價影響約為8.9個百分點，比上月擴大1.2個百分點。

9月份規(guī)模以上工業(yè)增加值增長3.1%

10月18日，國家統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù)，9月份規(guī)模以上工業(yè)增加值同比實際增長3.1%，比2019年同期增長10.2%，兩年平均增長5.0%。1～9月份，規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長11.8%，兩年平均增長6.4%。

9月份社會消費品零售總額增長4.4%

10月18日，國家統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù)，9月份社會消費品零售總額為36833億元，同比增長4.4%;比2019年9月增長7.8%，兩年平均增速為3.8%。1～9月份，社會消費品零售總額318057億元，同比增長16.4%。

1～9月份全國固定資產(chǎn)投資增長7.3%

10月18日，國家統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù)，1～9月份全國固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）397827億元，同比增長7.3%;比2019年1～9月份增長7.7%，兩年平均增長3.8%。其中，民間固定資產(chǎn)投資227473億元，同比增長9.8%。

全國稅收收入1～9月累計同比增長18.4%

10月22日，據(jù)財政部統(tǒng)計，1～9月累計，全國稅收收入140702億元，同比增長18.4%;非稅收入23318億元，同比增長5.4%。

全國一般公共預(yù)算支出1～9月累計同比增長2.3%

10月22日，據(jù)財政部統(tǒng)計，1～9月累計，全國一般公共預(yù)算支出179293億元，同比增長2.3%。其中，中央一般公共預(yù)算本級支出24139億元，同比下降1.6%;地方一般公共預(yù)算支出155154億元，同比增長3%。

1～9月中國外匯市場累計成交174.18萬億元人民幣

10月29日，國家外匯管理局發(fā)布統(tǒng)計數(shù)據(jù)，9月份中國外匯市場（不含外幣對市場，下同）總計成交19.86萬億元人民幣（等值3.07萬億美元）。1～9月，中國外匯市場累計成交174.18萬億元人民幣（等值26.92萬億美元）。