新疆縣域數(shù)字普惠金融區(qū)域差異及動態(tài)分布

林若楠，侯震梅，安博文

（新疆財經(jīng)大學(xué)，新疆 烏魯木齊 830000）

全球普惠金融合作伙伴組織將數(shù)字普惠金融定義為一切通過使用數(shù)字金融服務(wù)以促進(jìn)普惠金融的行為.具體來說,數(shù)字普惠金融以數(shù)字技術(shù)為媒介,將難以接觸金融服務(wù)的弱勢群體納入金融服務(wù)體系.2016年9月,在杭州G20峰會上正式通過了《G20數(shù)字普惠金融高級原則》,這為數(shù)字普惠金融未來發(fā)展指明了方向.中國的數(shù)字普惠金融近些年發(fā)展迅速,2011年31個省級行政區(qū)的數(shù)字普惠金融平均指數(shù)為40,2020年平均指數(shù)為341.22,提高了8.5倍.在全國數(shù)字普惠金融高速發(fā)展的同時,新疆?dāng)?shù)字普惠金融也呈現(xiàn)快速發(fā)展的趨勢：數(shù)字普惠金融指數(shù)由2011年的20.34上升至2020年的308.35,平均增長速度為40.47%,但歷年指數(shù)均低于全國均值,處于落后地位.由此可見,新疆?dāng)?shù)字普惠金融在快速發(fā)展的同時,發(fā)展水平仍有待提高.在此背景下,本文將視角落于新疆縣域數(shù)字普惠金融的區(qū)域差異及動態(tài)分布.為整體把握新疆縣域數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平和發(fā)展方向,將新疆按人文地理的特點(diǎn)分為5個不同區(qū)域進(jìn)行研究,以期為促進(jìn)新疆?dāng)?shù)字普惠金融發(fā)展提供更具針對性的對策建議.

隨著近些年大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,數(shù)字普惠金融也逐漸走進(jìn)人們視野.如今數(shù)字普惠金融已成為學(xué)術(shù)研究關(guān)注的熱點(diǎn)話題,但囿于這一概念提出和發(fā)展時間尚短,國外學(xué)者大多將其當(dāng)作金融發(fā)展的一種工具.如Kapoor[1]以印度為例,發(fā)現(xiàn)推動微型金融和小額信貸項目能有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長.Athanassios[2]研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行融合,可以擴(kuò)大與拓寬普惠金融的覆蓋廣度和使用深度.Park等[3]通過研究亞洲發(fā)展中國家的城鄉(xiāng)收入差距,得出普惠金融能顯著減小貧困的結(jié)論.Diniz等[4]發(fā)現(xiàn)通過推動移動支付等新技術(shù)能讓處于金融弱勢群體的人們也可以享受到基本的金融服務(wù),提高普惠金融在貧困地區(qū)的普及速度.

而國內(nèi)學(xué)者對數(shù)字普惠金融的研究主要集中在以下幾個方面：一是對經(jīng)濟(jì)增長的影響.詹韻秋、郝云平和龔沁宜等[5-7]通過實證研究,得出數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長具有顯著促進(jìn)作用,對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后的地區(qū),作用更為顯著.二是對城鄉(xiāng)收入差距的影響.張賀、張子豪和宋曉玲等[8-10]采用不同方法進(jìn)行實證研究,得出數(shù)字普惠金融能有效縮小城鄉(xiāng)收入差距,提升弱勢群體收入水平.三是對居民消費(fèi)支出的影響.呂雁琴、易行健和郭華等[11-13]從不同角度進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能顯著促進(jìn)居民消費(fèi),尤其是中低收入人群.四是對扶貧效應(yīng)機(jī)制的影響.楊竹清、劉錦怡和黃倩等[14-16]通過實證研究,發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融有利于貧困減緩,為貧困人群帶來更多收益.

礙于數(shù)據(jù)可得性原因,目前國內(nèi)眾多學(xué)者對數(shù)字普惠金融的區(qū)域差異及動態(tài)分布的討論多集中于傳統(tǒng)普惠金融領(lǐng)域,如沈麗等[17]在構(gòu)建全國普惠金融指數(shù)的基礎(chǔ)上,通過Dagum基尼系數(shù)對全國普惠金融的區(qū)域差異進(jìn)行討論,發(fā)現(xiàn)我國普惠金融存在明顯的區(qū)域差異和俱樂部收斂特征.孫英杰等[18]通過構(gòu)建全國普惠金融指數(shù),利用泰爾指數(shù)發(fā)現(xiàn)我國普惠金融發(fā)展水平在考察期內(nèi)整體偏低,并且呈現(xiàn)出顯著的地區(qū)差異性.王雪等[19]從縣域?qū)用鏄?gòu)建普惠金融發(fā)展指數(shù),發(fā)現(xiàn)中國縣域普惠金融發(fā)展水平逐步提升,但存在空間非均衡現(xiàn)象且省內(nèi)縣級區(qū)域間的普惠金融發(fā)展差距始終是總體差距的主要來源.

綜上所述,現(xiàn)有文獻(xiàn)雖然對數(shù)字普惠金融進(jìn)行了深入研究,但仍有拓展空間.一是以往文獻(xiàn)多集中于數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)的影響,對區(qū)域差異方面的研究仍停留在傳統(tǒng)普惠金融領(lǐng)域.隨著大數(shù)據(jù)、云計算等科技越來越多應(yīng)用于金融行業(yè),傳統(tǒng)普惠金融發(fā)展指數(shù)無法體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)時代對普惠金融的影響,在一定程度上有所局限,所以對數(shù)字普惠金融進(jìn)行區(qū)域差異的探究仍有必要.二是以往文獻(xiàn)多從國家層面或城市群視角對相關(guān)問題進(jìn)行研究,但是鮮有學(xué)者從縣域視角對某個地區(qū)的數(shù)字普惠金融進(jìn)行深入討論.新疆作為國家脫貧攻堅的重點(diǎn)地區(qū),擁有中國六分之一的國土面積,將新疆作為一個單獨(dú)板塊進(jìn)行研究十分有必要.三是以往文獻(xiàn)研究方法多傾向于泰爾指數(shù)與基尼系數(shù)測度地區(qū)間的相對差異,卻忽略了對絕對差異的研究.針對這方面的不足,Kernel密度估計分析可以刻畫出具體的分布動態(tài)圖,描述絕對差異的演變趨勢,Markov鏈則能展示數(shù)字普惠金融分布的動態(tài)演進(jìn)過程,更加詳盡地展現(xiàn)新疆縣域數(shù)字普惠金融的空間差異及動態(tài)分布.

1 研究方法

研究區(qū)域差異的常見方法有基尼系數(shù)及分解法、泰爾指數(shù)法、變異系數(shù)法、加權(quán)變異系數(shù)法等,然而泰爾指數(shù)法常常會忽略子群樣本分布狀況,忽略組間交叉重疊現(xiàn)象,從而會減少空間差異分析的精確度[20],Dagum基尼系數(shù)及分解法則可以彌補(bǔ)這一不足.變異系數(shù)法、加權(quán)變異系數(shù)法等方法缺乏對區(qū)域絕對差異的直觀動態(tài)描述,而Kernel密度估計正好可以實現(xiàn)這一點(diǎn).Markov鏈則可以精確反映數(shù)字普惠金融相對位置的動態(tài)變化,及其發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率.

1.1 Dagum基尼系數(shù)及分解法

基尼系數(shù)作為分析區(qū)域差異的方法之一,之前被認(rèn)為無法分解.Dagum在1997年提出了基尼系數(shù)按子群分解的方法,將基尼系數(shù)分解成地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)Gw,地區(qū)間凈值差距的貢獻(xiàn)Gnb,超變密度的貢獻(xiàn)Gt三個部分,它們之間的關(guān)系滿足G=Gw+Gnb+Gt.

Dagum基尼系數(shù)分解方法的定義如下所示

式（1）中：y（jiyh）r表示（jh）地區(qū)內(nèi)任意一研究對象的數(shù)字普惠金融指數(shù),y是各地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)的均值,n是所有縣域的個數(shù),k是地區(qū)劃分的個數(shù).nj（nh）是j（h）地區(qū)內(nèi)縣域的數(shù)量.

1.2 Kernel密度估計

Kernel密度估計近年來常被運(yùn)用于研究各個領(lǐng)域不均衡分布的問題.Kernel密度估計刻畫的分布曲線可直觀反映隨機(jī)變量的分布位置、形態(tài)、延展性、極化現(xiàn)象等主要特征.

假設(shè)f（x）為隨機(jī)變量X的密度函數(shù),而點(diǎn)x處的概率密度估計如下所示

式（2）中：K（·）是核函數(shù),N是觀測值的個數(shù),Xi為獨(dú)立同分布的觀測值,x為均值；h為帶寬,帶寬越大,估計的密度函數(shù)曲線越光滑,估計精度越低,同理,帶寬越小,曲線越不光滑,估計精度越高.

1.3 Markov鏈方法

Markov鏈?zhǔn)且粋€無后效性的隨機(jī)過程,即狀態(tài)Xt的條件分布僅依賴于狀態(tài)Xt-1.通過構(gòu)造時間跨度為d年的轉(zhuǎn)移概率矩陣來研究各地區(qū)數(shù)字普惠金融分布隨時間變化的動態(tài)演進(jìn)趨勢.轉(zhuǎn)移概率的計算滿足下列公式

2 數(shù)字普惠金融的區(qū)域差異及其來源

根據(jù)新疆自然環(huán)境及人口分布的特點(diǎn)可大致將新疆劃分為5個區(qū)域：天山北坡區(qū)、北疆西北部區(qū)、東疆區(qū)、南疆北部區(qū)和南疆南部區(qū).其中天山北坡區(qū)包括：烏魯木齊市、克拉瑪依市、昌吉回族自治州、奎屯市和烏蘇市；北疆西北部區(qū)包括除奎屯市和烏蘇市以外的整個伊犁哈薩克自治州和博爾塔拉蒙古自治州；東疆區(qū)包括哈密地區(qū)和吐魯番地區(qū)；南疆北部區(qū)包括巴音郭楞蒙古自治州和阿克蘇地區(qū)；南疆南部區(qū)包括喀什地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州和和田地區(qū).研究數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)合作編制的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020年）》,選取新疆81個縣域（縣級市、市轄區(qū)等,簡稱“縣域”）2014—2020年數(shù)據(jù)進(jìn)行研究.因數(shù)據(jù)缺失問題,未將新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)納入研究對象.

Dagum基尼系數(shù)及其分解方法已廣泛涉及多個領(lǐng)域的研究,如邱柯等[20]利用此方法研究中國民生財政支出的區(qū)域差異.劉華軍等[21]用此方法對中國二氧化碳排放強(qiáng)度的區(qū)域差異及其演變態(tài)勢進(jìn)行研究.利用Dagum基尼系數(shù)及其分解法對全疆5個區(qū)域2014—2020年的數(shù)字普惠金融水平的區(qū)域差異及其來源進(jìn)行測算,其結(jié)果見表1和圖1.

圖1 全疆?dāng)?shù)字普惠金融差異來源的演進(jìn)Fig.1 Theevolution of thesourceof differenceof digital inclusivefinancein Xinjiang

表1 基尼系數(shù)及差異貢獻(xiàn)率Tab.1 Ginicoefficient and differential contribution rate

從表1中可以看出,考察期內(nèi),新疆五大地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的差距正在不斷被縮小.基尼系數(shù)的降低意味著地區(qū)數(shù)字普惠金融差距的減小,新疆縣域數(shù)字普惠金融總體基尼系數(shù)呈下降趨勢,考察期后期出現(xiàn)輕微的上升態(tài)勢.總體基尼系數(shù)以2017年為拐點(diǎn)呈現(xiàn)先下降,后上升的變化態(tài)勢.在考察期內(nèi),基尼系數(shù)介于0.188到0.027之間,2014年達(dá)到峰值0.188,隨后幾年不斷下降,其中2015—2016年下降尤為明顯,從0.182降至0.038,下降幅度超過79%,2017年達(dá)到最低值0.027,隨后基尼系數(shù)出現(xiàn)上升態(tài)勢,2020年上升至0.035,年均下降率為12.345%.

從表1及圖1可以看出區(qū)域差異來源的貢獻(xiàn)率,在整個考察期內(nèi),地區(qū)間差異是總體差異的主要來源,貢獻(xiàn)率均值達(dá)到48.742%,其次是超變密度的差異,貢獻(xiàn)率均值為30.504%,地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率最小,均值達(dá)到20.754%.其中,地區(qū)間差異與超變密度的貢獻(xiàn)率波動明顯,呈“下降-上升”式循環(huán)波動下降,且呈現(xiàn)出彼增此減的趨勢.地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率波動相較平穩(wěn),基本走勢不明顯,結(jié)果見表2.

表2 地區(qū)內(nèi)差異的演變Tab.2 The evolution of intraregional differences

從表2可以看出,考察期末的五大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的地區(qū)內(nèi)差異較考察初期相比均呈下降態(tài)勢.從均值來看,南疆南部區(qū)與南疆北部區(qū)的地區(qū)內(nèi)差異相對較大,均值達(dá)到0.068,其次是北疆西北部區(qū)、天山北坡區(qū),均值依次為0.061、0.051,東疆區(qū)的地區(qū)內(nèi)差異最小,均值為0.044.從變化趨勢看,天山北坡區(qū)的年均下降率最大,達(dá)到28.786%,其次為南疆北部區(qū)、東疆區(qū)和北疆西北部區(qū),年均下降率以此為26.493%、24.705%和23.790%,而南疆南部區(qū)年均下降率最小,為23.61%.分地區(qū)來看,天山北坡區(qū)的地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)在考察期內(nèi)一直呈現(xiàn)不斷下降的趨勢,2014年達(dá)到峰值0.146,隨后幾年不斷下降,2020年降至0.019.北疆西北部區(qū)的峰值出現(xiàn)在2014年,達(dá)到0.149,隨后幾年出現(xiàn)波動性下降,2017年降至0.021,在2020年又上升至0.029.東疆區(qū)的地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)在2014年達(dá)到峰值0.131,最低值出現(xiàn)在2017年,達(dá)到0.016,在2020年又上升至0.024.南疆北部區(qū)的地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)峰值出現(xiàn)在2014年,達(dá)到0.200,隨后幾年出現(xiàn)波動性下降,2017年降至0.025,在2020年又上升至0.031.南疆南部區(qū)的地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)峰值出現(xiàn)在2015年,達(dá)到0.206,隨后幾年出現(xiàn)波動性下降,2017年降至0.021,在2020年又上升至0.027.地區(qū)間差異的演變結(jié)果見表3.

表3 地區(qū)間差異的演變Tab.3 Theevolution of interregional differences

從表3可以看出,五大區(qū)域的地區(qū)間差異在考察期內(nèi)總體呈現(xiàn)下降態(tài)勢.從均值來看,南疆南部區(qū)與東疆區(qū)、天山北坡區(qū)與南疆南部區(qū)之間的均值較大,依次為0.113、0.104.其后依次為南疆南部區(qū)和南疆北部區(qū)、南疆南部區(qū)和北疆西北部區(qū)、東疆區(qū)和北疆西北部區(qū)、南疆北部區(qū)和東疆區(qū)、南疆北部區(qū)和北疆西北部區(qū)、北疆西北部區(qū)和天山北坡區(qū)、南疆北部區(qū)和天山北坡區(qū).而東疆區(qū)與天山北坡區(qū)之間的均值相較于其他地區(qū)較小,為0.055,說明兩者之間數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平較為相近.從變化趨勢來看,東疆區(qū)與天山北坡區(qū)、南疆北部區(qū)與東疆區(qū)的年均下降率相對較大,分別為27.345%和26.427%,北疆西北部區(qū)-天山北坡區(qū)、南疆南部區(qū)-天山北坡區(qū)的年均下降率相對較小,分別為22.039%和22.703%.

3 數(shù)字普惠金融的分布動態(tài)

用Dagum基尼系數(shù)法可以分析新疆?dāng)?shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域差異大小以及來源,但主要描繪的是地區(qū)相對差異.通過研究Kernel密度估計圖的變化態(tài)勢、分布的位置、延展性等,可以了解新疆?dāng)?shù)字普惠金融發(fā)展變化趨勢和分布特征,探究其絕對差異狀況.如陳景華等[22]運(yùn)用Kernel密度估計刻畫中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展分布動態(tài)及演進(jìn)趨勢.

選取考察期內(nèi)數(shù)據(jù),做出新疆總體及五大區(qū)域數(shù)字普惠金融指數(shù)的Kernel密度估計圖,見圖2.

從圖2可以看出,新疆總體及5大區(qū)域縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的演進(jìn).從分布位置看,全疆?dāng)?shù)字普惠金融發(fā)展水平逐年上升.分布曲線在整個考察期內(nèi)的分布位置都呈明顯的右移變化,說明無論是從全疆層面還是地區(qū)層面,數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平都有明顯提升.

圖2 五大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的演進(jìn)Fig.2 Evolution of the development level of digital inclusive finance in fiveregions

從主峰分布形態(tài)看,全疆總體數(shù)字普惠金融發(fā)展的絕對差異在考察期內(nèi)總體呈現(xiàn)減小態(tài)勢,但在考察期末出現(xiàn)增大態(tài)勢.分布曲線的高度與寬度在考察期內(nèi)變化并不平穩(wěn),主峰高度呈現(xiàn)出“上升-下降”的態(tài)勢,波峰寬度呈現(xiàn)出“變窄-變寬”的趨勢,但主峰總體呈現(xiàn)高度上升、寬度變小的趨勢.2014年波峰高度最低,寬度最大,2018年主峰高度最高,寬度最小,說明新疆各個縣域的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的絕對差異在2014年最大,在2018年最小.分地區(qū)而言,天山北坡區(qū)和東疆區(qū)分布曲線的大致趨勢一致,數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的絕對差異在考察期內(nèi)總體呈現(xiàn)減小態(tài)勢.分布曲線的波峰高度呈現(xiàn)出上升態(tài)勢,波峰寬度呈現(xiàn)出減小的趨勢.2014年波峰高度最低，寬度最大，說明這一年天山北坡區(qū)和東疆區(qū)各個縣域的數(shù)字普惠金融發(fā)展的絕對差異最大.天山北坡區(qū)在2020年主峰高度最高，寬度最小.東疆區(qū)2018年主峰高度最高，寬度最小.北疆西北部區(qū)和南疆北部區(qū)分布曲線的大致趨勢一致，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的絕對差異在考察期內(nèi)總體呈現(xiàn)減小態(tài)勢，但在后期出現(xiàn)擴(kuò)大趨勢.分布曲線的高度與寬度在考察期內(nèi)變化并不平穩(wěn)，主峰高度呈現(xiàn)出“上升-下降”的態(tài)勢，波峰寬度呈現(xiàn)出“變窄-變寬”的趨勢，但主峰總體呈現(xiàn)高度上升、寬度變小的趨勢.北疆西北部區(qū)和南疆北部區(qū)在2014年的波峰高度最低，寬度最大，說明這一年北疆西北部區(qū)和南疆北部區(qū)各個縣域的數(shù)字普惠金融發(fā)展的絕對差異最大.北疆西北部區(qū)2017年主峰高度最高，寬度最小，南疆北部區(qū)2016年主峰高度最高，寬度最小.南疆南部區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展的絕對差異在考察期內(nèi)總體呈現(xiàn)減小態(tài)勢.分布曲線的高度與寬度在考察期內(nèi)變化并不平穩(wěn)，主峰高度呈現(xiàn)出“下降-上升”的態(tài)勢，波峰寬度呈現(xiàn)出“變寬-變窄”的趨勢，但主峰總體呈現(xiàn)高度上升、寬度變小的趨勢.2015年波峰高度最低，寬度最大，說明這一年南疆南部區(qū)各個縣域的數(shù)字普惠金融發(fā)展的絕對差異最大.2018年主峰高度最高，寬度最小，說明這一年南疆南部區(qū)各個縣域的數(shù)字普惠金融發(fā)展的絕對差異最小.

從波峰數(shù)量看，無論是全疆還是五大區(qū)域，分布曲線在考察期內(nèi)某些年份都出現(xiàn)過雙峰甚至多峰，說明在數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中出現(xiàn)過兩極分化甚至多極分化的現(xiàn)象.導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因是在發(fā)展過程中，發(fā)展水平高的地區(qū)發(fā)展速度快，發(fā)展水平低的地區(qū)發(fā)展速度慢.分地區(qū)來看，天山區(qū)北坡和東疆區(qū)在考察期后期出現(xiàn)兩極分化現(xiàn)象.北疆西北部區(qū)和南疆南部區(qū)在考察期前期出現(xiàn)過“一主三小”的格局.南疆北部區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平在考察期前期出現(xiàn)過兩極分化現(xiàn)象，但這種現(xiàn)象并不明顯，隨著時間的推移，分化現(xiàn)象逐漸減弱.2015年出現(xiàn)過側(cè)峰現(xiàn)象.隨著時間的推移，極化現(xiàn)象逐漸減弱，說明在發(fā)展過程中，各個縣域的發(fā)展速度趨于相近，結(jié)果見表4.

表4 五大區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的演進(jìn)特征Tab.4 Evolution characteristics of the development level of digital Inclusive Financein five regions

4 新疆縣域數(shù)字普惠金融的Markov鏈分析

Kernel密度估計能夠刻畫新疆縣域數(shù)字普惠金融區(qū)域分布的整體形態(tài)及變化趨勢，但不能精確反映各地區(qū)數(shù)字普惠金融的動態(tài)變化及發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率，Markov鏈剛好可以彌補(bǔ)這一點(diǎn).

李欠男等[23]采用分位數(shù)法將農(nóng)業(yè)GTFP劃分為不同類型，參照其做法，運(yùn)用分位數(shù)法將新疆各個縣域的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平劃分為高、中、低3種不同類型，通過Matlab軟件得出了2014—2020年時間跨度為1年、2年、3年的轉(zhuǎn)移概率矩陣，結(jié)果如表5所示.

表5 新疆縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的轉(zhuǎn)移概率矩陣Tab.5 Transfer probability matrix of the development level of digital Inclusive Financein Xinjiangcounty

由表5可以看出,新疆縣域數(shù)字普惠金融的發(fā)展流動性差,持續(xù)性強(qiáng),且高水平地區(qū)的持續(xù)性強(qiáng)于中、低水平地區(qū).從轉(zhuǎn)移概率矩陣可以看出轉(zhuǎn)移概率最大的都是對角線上的元素,說明如果一個地區(qū)t年的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平處于i類型,而1～3年后仍處于該類型的可能性較大.高水平地區(qū)的流動性最弱,在1～3年內(nèi)仍處于高水平的概率介于74.5%～84.4%,中水平地區(qū)的流動性最強(qiáng),在1～3年內(nèi)仍然在此類型的概率介于46.4%～63.3%.狀態(tài)轉(zhuǎn)移多發(fā)生在相鄰類型之間,跨狀態(tài)轉(zhuǎn)移發(fā)生的概率較小.如低水平地區(qū)在1～3年內(nèi)轉(zhuǎn)移到中水平地區(qū)的概率介于19.7%～26.0%,而轉(zhuǎn)移至高水平地區(qū)的概率僅為2.0%～4.0%.

5 結(jié)論與建議

本文通過對2014—2020年新疆81個縣域的數(shù)字普惠金融指數(shù)采用Dagum基尼系數(shù)分解法、Kernel密度估計和Markov鏈從區(qū)域差異、分布動態(tài)演進(jìn)和內(nèi)部分布的流動性三方面考察了新疆縣域數(shù)字普惠金融的區(qū)域差異和分布動態(tài)演進(jìn).

5.1 研究結(jié)論

根據(jù)上述實證分析,可以得出以下結(jié)論：

（1）就區(qū)域相對差異而言,新疆縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存在明顯的區(qū)域差異,且區(qū)域差異整體呈下降趨勢.就地區(qū)內(nèi)差異層面而言,五大區(qū)域的地區(qū)內(nèi)差異較考察初期相比都呈明顯下降趨勢.南疆南部區(qū)與南疆北部區(qū)的地區(qū)內(nèi)差異相對較大,東疆區(qū)的地區(qū)內(nèi)差異最小.就地區(qū)間差異而言,五大區(qū)域的地區(qū)間差異較考察初期相比都呈明顯下降趨勢.南疆南部區(qū)與東疆區(qū)之間的差距較大,東疆區(qū)與天山北坡區(qū)之間的差距較小.就差異來源及其貢獻(xiàn)而言,地區(qū)間差異的貢獻(xiàn)率最大,是差異的主要來源,其次是超變密度的貢獻(xiàn)率,地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率最小.就演變趨勢而言,地區(qū)內(nèi)差異與超變密度的貢獻(xiàn)率呈波動趨勢,但基本走勢不明顯；地區(qū)內(nèi)差異在考察期內(nèi)趨勢平穩(wěn),基本走勢不明顯.

（2）就區(qū)域絕對差異的角度而言,新疆總體與五大區(qū)域的縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平在考察期內(nèi)取得了快速發(fā)展.絕對差異在考察期內(nèi)總體呈現(xiàn)減小態(tài)勢,部分地區(qū)在考察期末出現(xiàn)差異擴(kuò)張態(tài)勢,且各區(qū)域在發(fā)展過程中出現(xiàn)大都出現(xiàn)過兩極分化甚至多極分化的現(xiàn)象.

（3）Markov鏈方法表明新疆縣域數(shù)字普惠金融的發(fā)展有流動性差、持續(xù)性強(qiáng)等特征,且高水平地區(qū)的持續(xù)性強(qiáng)于中、低水平地區(qū),中水平地區(qū)流動性最強(qiáng).狀態(tài)轉(zhuǎn)移多發(fā)生在相鄰類型之間,跨狀態(tài)轉(zhuǎn)移發(fā)生的概率較小.

5.2 政策建議

根據(jù)上述研究結(jié)論,提出以下幾點(diǎn)政策建議：

（1）將金融資源向落后地區(qū)適度傾斜,促進(jìn)數(shù)字普惠金融的協(xié)調(diào)發(fā)展.新疆幅員遼闊,五大區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)狀況、居民文化水平程度和金融基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋率都大為不同,政府在制定相應(yīng)發(fā)展戰(zhàn)略時應(yīng)充分考慮不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)與動態(tài)分布,不能一視同仁,應(yīng)實行針對性的幫扶.政府應(yīng)該明確各區(qū)域定位與角色,對不同發(fā)展程度的區(qū)域制定相應(yīng)的發(fā)展策略,把金融資源適度向欠發(fā)達(dá)地區(qū)傾斜,給予欠發(fā)達(dá)地區(qū)更多的政策支持.一方面,對于欠發(fā)達(dá)區(qū)域,政府應(yīng)當(dāng)制定相應(yīng)優(yōu)惠政策,鼓勵金融機(jī)構(gòu)深入偏遠(yuǎn)地區(qū),加強(qiáng)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高金融覆蓋率,促進(jìn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展,讓更多中低收入人群獲得金融服務(wù),享受到科技進(jìn)步帶來的紅利.對于發(fā)達(dá)區(qū)域,政府應(yīng)該揚(yáng)長避短,使其充分發(fā)揮自身優(yōu)勢,進(jìn)一步提高數(shù)字普惠金融縱向發(fā)展水平,推進(jìn)數(shù)字普惠金融向深度發(fā)展,并努力增強(qiáng)其輻射能力,帶動周邊地區(qū)的發(fā)展.另一方面,各地政府應(yīng)該積極引導(dǎo)地區(qū)內(nèi)與地區(qū)間開展各種互動與合作,加強(qiáng)地區(qū)內(nèi)與地區(qū)間發(fā)展的協(xié)調(diào)性與互助性,促進(jìn)金融資源的交流與共享.授人以魚不如授人以漁,落后縣域可以向發(fā)達(dá)縣域?qū)W習(xí)數(shù)字普惠金融發(fā)展的先進(jìn)經(jīng)驗,使數(shù)字普惠金融在全疆形成良好的發(fā)展協(xié)同機(jī)制,達(dá)到“共享,共贏”,推動全疆?dāng)?shù)字普惠金融的協(xié)同提高.

（2）加強(qiáng)完善數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高數(shù)字普惠金融發(fā)展環(huán)境.就目前而言,新疆?dāng)?shù)字普惠金融發(fā)展水平雖然逐年提升,但與其他省市相比仍然較為落后,因此,加快建設(shè)數(shù)字普惠金融體系的步伐,提高數(shù)字普惠金融發(fā)展水平迫在眉睫.一方面,對于欠發(fā)達(dá)區(qū)域,應(yīng)該鼓勵各個金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)大基層網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)量,降低金融服務(wù)的門檻,優(yōu)化資源配置,加快推進(jìn)偏遠(yuǎn)區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),讓數(shù)字普惠金融深入偏遠(yuǎn)地區(qū),讓金融服務(wù)覆蓋到更多地區(qū),為中低收入人群帶來更多便利.另一方面,對于發(fā)達(dá)區(qū)域,不能只滿足于傳統(tǒng)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),應(yīng)該立足地域和傳統(tǒng)金融的雙重優(yōu)勢,加快落實新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),推動科學(xué)技術(shù)與傳統(tǒng)金融的進(jìn)一步融合.

（3）加強(qiáng)數(shù)字普惠金融的宣傳教育,促進(jìn)數(shù)字普惠金融向深度發(fā)展.政府應(yīng)該有針對性的培養(yǎng)居民對于金融服務(wù)的需求意識.一方面,對于欠發(fā)達(dá)區(qū)域,由于居民文化水平普遍低下,信息來源少等因素,普遍缺乏數(shù)字普惠金融相關(guān)知識,參與金融服務(wù)的積極性不高,導(dǎo)致供求不平衡,長此以往,會對數(shù)字普惠金融的進(jìn)一步發(fā)展產(chǎn)生不利影響.對于這些居民,政府應(yīng)該充分調(diào)動居民的積極性,從各種渠道加強(qiáng)人們參與金融服務(wù)的意識與知識,多設(shè)立基層網(wǎng)點(diǎn),利用線上線下相結(jié)合的形式普及知識,讓居民意識到參與到金融服務(wù)的好處與重要性.另一方面,對于發(fā)達(dá)地區(qū),應(yīng)充分利用數(shù)字普惠金融的推廣性,更加注重金融服務(wù)在內(nèi)容與形式的創(chuàng)新,滿足居民更高層次的金融需求.