中國普惠金融高質量發(fā)展水平評價、區(qū)域差異及動態(tài)演進

王 新，林 春，張 鑫，孫英杰

（1.遼寧大學金融與貿易學院，沈陽 110036；2.哈爾濱金融學院金融系，哈爾濱 350000）

0 引言

“十四五”規(guī)劃明確指出要構建金融有效支持實體經濟的體制機制來增強金融普惠性，2022年，中央全面深化改革委員會審議通過《推進普惠金融高質量發(fā)展的實施意見》，強調要深化金融供給側結構性改革、提升政策精準度和有效性，有序推進普惠金融高質量發(fā)展。誠然，普惠金融發(fā)展傳統(tǒng)性增長動能具有政策依賴性，難以支撐高質量發(fā)展，高質量發(fā)展離不開新舊動能轉換及新動能的培育?；诖?，本文在已有文獻的基礎上[1—6]，從新動能視角探究與歸納普惠金融高質量發(fā)展的動力來源及其測算維度，綜合運用變異系數(shù)法與歐氏空間距離法展開指標體系測算，對我國省級普惠金融高質量發(fā)展水平進行綜合評價；運用Dagum 基尼系數(shù)探究我國普惠金融高質量發(fā)展的差異來源；綜合運用核密度估計及馬爾科夫轉移概率矩陣，探究我國整體及局部普惠金融高質量發(fā)展的時空分布、時空轉移、演進趨勢及收斂性。

1 研究設計

1.1 指標體系理論框架構建

本文將經濟高質量發(fā)展的內涵[7]向普惠金融延伸，認為普惠金融高質量發(fā)展應該促進普惠金融發(fā)展與社會各領域的聯(lián)系，注重協(xié)調發(fā)展，堅持服務于人民，服務于實體經濟。同時，進一步促進金融資源公平、合理分配，加快補齊金融服務短板，加強普惠金融與綠色金融等融合發(fā)展，有序推進數(shù)字普惠金融發(fā)展。普惠金融高質量發(fā)展的關鍵因素在于新動能的培育。已有學者對經濟高質量發(fā)展新動能進行研究，將經濟高質量發(fā)展的新動能概括為供給側動能、需求側動能及結構轉換動能三個方面，并構建新動能指標體系[8,9]。

本文同樣將普惠金融高質量發(fā)展新動能內涵歸結為需求側動能、供給側動能及結構轉換動能，并以此構建普惠金融高質量發(fā)展測度指標體系，具體指標解釋如下。

1.1.1 需求側動能詮釋

主要包括地區(qū)發(fā)展需求潛能與經濟活力。發(fā)展需求潛能方面，基于恩格爾效應的內需動能不僅體現(xiàn)居民消費升級，還是引起產業(yè)結構服務化的重要來源；城鎮(zhèn)化水平是衡量區(qū)域發(fā)展需求的重要內容；地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平代表了小微企業(yè)、新興產業(yè)與企業(yè)對普惠金融的需求，本文選取CPEA 指數(shù)反映地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平[10]。需求側經濟活力方面，本文參考已有研究，引入部分指標代表地區(qū)經濟活力[9]。

1.1.2 供給側動能詮釋

可以概括為三個方面：（1）區(qū)域金融創(chuàng)新能力，本文參考已有文獻選取區(qū)域金融創(chuàng)新能力評價指標。（2）金融知識普及能力，本文將教育支出占GDP 的比重作為金融知識普及能力的測度指標。（3）金融輻射能力，本文參考已有文獻中供給側金融輻射能力評價指標[11]。

1.1.3 結構轉換動能詮釋

結構轉換動能可概括為兩個方面：（1）通過金融科技的運用優(yōu)化普惠金融體系，數(shù)字普惠金融是最典型的代表。（2）隨著經濟發(fā)展，農村金融機構等一系列新型金融機構的出現(xiàn)，推動了普惠金融發(fā)展。因此，本文主要運用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)與各地區(qū)農村新型金融機構個數(shù)來反映普惠金融發(fā)展的結構轉換動能。

1.2 指標體系構建及測算方法選擇

1.2.1 具體指標體系構建

根據(jù)前述理論詮釋，本文構建的新動能視角下普惠金融高質量發(fā)展指標體系包含3 個一級指標、6 個二級指標、34個三級指標。具體指標體系見表1。

表1 普惠金融高質量發(fā)展指標體系

本文選取2011—2019年中國30個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)，其主要來源于國家統(tǒng)計局網站、《中國財政年鑒》《中國社會統(tǒng)計年鑒》《中國農業(yè)年鑒》《中國農業(yè)機械工業(yè)年鑒》《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》等。

1.2.2 測算方法選擇

目前確定綜合評價指標權重的方法很多，鑒于客觀性與綜合性，本文選用變異系數(shù)法進行指標權重的測算。在數(shù)值上，某指標變異系數(shù)的計算公式為。在此基礎上，將各指標變異系數(shù)求和。將第i個指標的變異系數(shù)與總變異系數(shù)和的比值定義為第i個指標的權重ωi，ωi∈( 0，1) 。結合權重ωi對標準化后的指標數(shù)據(jù)進行折算，具體計算公式如下：

其中，xi為第i個指標的實際值；mi為第i個指標中最小值；Mi為第i個指標中的最大值。本文采用歐氏空間距離法，進一步測算新動能下普惠金融發(fā)展水平指數(shù)（NIFI）。

1.3 區(qū)域差異研究方法

在對經濟變量不平等狀況分析時，Dagum基尼系數(shù)可以將總體差異G分解為區(qū)域內差異貢獻Gw、區(qū)域間差異貢獻Gnb和反映地區(qū)樣本間重疊引起的不平衡貢獻的超變密度Gt，分解關系見式（2）。因此，本文選用Dagum基尼系數(shù)及其分解來分析普惠金融高質量發(fā)展的地區(qū)差異，研究其差異的變動趨勢，具體計算方法參考林春等（2019）[12]的研究。

1.4 收斂性檢驗方法

1.4.1 核密度估計

非參數(shù)核密度估計方法（KDE）在區(qū)域經濟的非均衡分布描述中應用廣泛。KDE不僅避免了主觀設定函數(shù)形式的缺陷，并且可以展示經濟變量隨時間變化的形態(tài)分布。綜上，本文使用該方法研究普惠金融高質量發(fā)展的分布規(guī)律。假設隨機變量X，KDE基本函數(shù)形式如下所示：

其中，xi表示普惠金融高質量發(fā)展指數(shù)的觀測值，Xˉ表示普惠金融高質量發(fā)展指數(shù)的均值，n為樣本數(shù)，h為函數(shù)帶寬，K為核密度函數(shù)，本文選用高斯核函數(shù)進行研究。

1.4.2 馬爾科夫鏈

本文運用馬爾科夫轉移概率矩陣分析普惠金融高質量發(fā)展的轉移趨勢。根據(jù)Cohort 方法，對于在某時刻給定狀態(tài)i的變量觀測值，其在t時刻轉移到狀態(tài)j的概率的極大似然估計值為pijt[13]。Nit表示初始時處在狀態(tài)i的區(qū)域數(shù)量之和。對于所有觀測值而言，在研究時間范圍內（0—T）的轉移概率可以通過對各個時間段的轉移概率加權得到，計算公式如下：

2 中國普惠金融高質量發(fā)展水平綜合評價

2.1 全國及地區(qū)平均發(fā)展水平評價

本文基于測算結果，按照國家統(tǒng)計局劃分標準，將30個省份劃分為東、中、西三大地區(qū)。從全國層面來看，2011—2019 年普惠金融高質量發(fā)展整體處于穩(wěn)定調整狀態(tài)。分地區(qū)來看，東、中、西三大地區(qū)發(fā)展演變趨勢與全國整體演變趨勢基本一致。觀測期內，東部地區(qū)平均發(fā)展水平明顯高于全國及中西部地區(qū)。總體均值由大到小排序為東部地區(qū)、全國整體、中部地區(qū)、西部地區(qū)。測算結果與當前我國各地區(qū)資源稟賦、經濟發(fā)展水平及對外開放程度基本相符。本文用觀測期期初與期末各區(qū)域間的絕對差值考察區(qū)域間差距變化，其中東-中、東-西、中-西差距分別下降10.1%、10.9%、13.7%。各區(qū)域均值雖差距較大，但均呈下降趨勢，這可能得益于我國實行的“中部崛起”“西部大開發(fā)”等系列政策。

2.2 分維度發(fā)展水平評價

為了進一步分析中國普惠金融高質量發(fā)展中各省份新動能發(fā)展的動態(tài)情況，本文按照新動能的理論框架及指標體系，分別從需求側、供給側及結構轉換三個方面進行測算，并按照各省份觀測期內均值進行排名。需求側方面，山東、浙江、上海、河南排名靠前，而遼寧、天津等排名靠后。供給側方面，北京、廣州、江蘇、上海排名靠前，云南、甘肅等排名靠后。結構轉換方面，河南、浙江、安徽、江蘇排名靠前，黑龍江、海南等排名靠后。從本文的理論框架及測度指標出發(fā)，河南是農業(yè)與糧食大省，浙江素來有“魚米之鄉(xiāng)”的稱號，因此在需求側測度排名較高。北京為我國政治中心，上海為金融中心，廣東的金融發(fā)展水平也較高，因此在供給側測度排名靠前。河南、安徽等在需求側與結構轉換測度中排名靠前，原因可能在于地區(qū)需求較高，為適應地區(qū)性的需求，普惠金融結構轉型也在穩(wěn)步推進。注意到一些省份發(fā)展水平與新動能方面發(fā)展并不均衡，個別省份“短板效應”凸顯，這可能與我國各省份資源稟賦、金融發(fā)展基礎等具有很大的相關性。分維度的新動能測算更加明晰了各地區(qū)的優(yōu)劣勢，對地區(qū)高效推進普惠金融實現(xiàn)高質量發(fā)展目標具有重要的指導意義。

2.3 省域發(fā)展水平評價

我國東、中、西三大地區(qū)內部各省份普惠金融高質量發(fā)展水平按觀測期內均值排名，第一為廣東，其次為北京、江蘇，排名靠前的省份多為東部沿海地區(qū)，這與我國實際發(fā)展情況基本相符。觀測期內，山東、河南、廣西等省份出現(xiàn)明顯的遞增趨勢，北京、上海等出現(xiàn)略微下降的趨勢。可見，高水平地區(qū)發(fā)展水平出現(xiàn)下降趨勢，中低水平地區(qū)出現(xiàn)上升趨勢。以年均增速最快的廣西與均值最高的廣東為例，觀測期內，廣西與廣東年均增長率分別為5.22%、0.82%，廣西與全國均值之間的差距（絕對值）由0.104減少到0.012，廣東與全國均值之間的差距由0.325 增加到0.371。即低水平地區(qū)增長率較大，正在逐漸減小與全國均值的差距；高水平地區(qū)雖增長率放緩，但由于其基數(shù)較大，依舊在拉大與全國均值的差距。另外，兩者之間的差距由期初的0.397 降低到期末的0.391，雖然幅度較小，但體現(xiàn)出低水平地區(qū)在奮力追趕，但是礙于發(fā)展基礎的不同，其與高水平地區(qū)仍有不可跨越的發(fā)展鴻溝。

分析地區(qū)內態(tài)勢，東部地區(qū)呈現(xiàn)較為明顯的三種發(fā)展水平。其中，北京、廣東發(fā)展水平領跑全國，而天津、河北等省份已經遠落后于區(qū)域內高水平地區(qū)，發(fā)展嚴重不均衡。中部地區(qū)也出現(xiàn)類似分層現(xiàn)象，以河南、安徽兩省為領頭，各省份發(fā)展水平均呈現(xiàn)一定波動，即中部地區(qū)也存在較為明顯的不均衡現(xiàn)象。西部地區(qū)發(fā)展水平普遍較低，但存在重慶這種發(fā)展水平相對較高的省份，且呈現(xiàn)較好的增長態(tài)勢，注意到與其鄰接的貴州也出現(xiàn)較好的增長趨勢，這說明西部地區(qū)存在一定的先富帶動后富的發(fā)展跡象。

3 中國普惠金融高質量發(fā)展區(qū)域差異解析

前述內容從整體、區(qū)域等角度對中國普惠金融高質量發(fā)展進行綜合評價，初步考察了我國普惠金融高質量發(fā)展的現(xiàn)實情況。注意到區(qū)域內部與區(qū)域間均存在發(fā)展差異，為進一步探究差異來源，本文采用Dagum基尼系數(shù)法對發(fā)展差異進行分解測算。

3.1 總體差異

測算結果如圖1所示。觀測期內，總體基尼系數(shù)G的最小值出現(xiàn)在2016 年，最大值出現(xiàn)在2011 年。其中2011—2016 年處于下降階段，2016—2019 年處于小幅上升階段，總體呈現(xiàn)下降趨勢，年均遞減率為1.03%，這表明省際普惠金融高質量發(fā)展水平的不均衡有所緩解。這一結論與前述總體評價得出的結論相一致，可以預見我國普惠金融高質量發(fā)展的地區(qū)差異會穩(wěn)步縮小。

圖1 Dagum基尼系數(shù)測算結果

3.2 區(qū)域內差異

從各地區(qū)區(qū)域內差異來看，三大地區(qū)區(qū)域內差異均呈現(xiàn)先下降后上升但總體下降的趨勢，基尼系數(shù)的最大值出現(xiàn)在期初，東部與西部地區(qū)最小值出現(xiàn)在2015年，中部地區(qū)最小值出現(xiàn)在2016 年。從平均差異來看，東部地區(qū)發(fā)展差異最大，中西部地區(qū)次之，與前述結論一致。值得注意的是，中西部地區(qū)基尼系數(shù)達到最小值后，上升趨勢明顯大于東部地區(qū)，這種差異最終可能會引致不同區(qū)域內發(fā)展不平衡。

3.3 區(qū)域間差異

三組區(qū)域間差異均呈現(xiàn)下降的趨勢，其中，中-西差異下降較為明顯，總體下降12.9%。東-中差異基尼系數(shù)在2011—2016 年下降14.2%，但在2016—2019 年上升8.3%，總體下降6.9%。中-西差異基尼系數(shù)發(fā)展與東-中差異類似，2011—2016 年下降17.8%，2016—2019 年上升8%，總體下降11.3%。區(qū)域間差異由大到小為東-西、東-中、中-西。盡管各區(qū)域間差異的基尼系數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，但是東-西差異基尼系數(shù)的大幅差距應該引起注意，應重視西部地區(qū)發(fā)展短板。

3.4 區(qū)域差異分解

本文將總體差異進行分解可以得出以下結論：（1）觀測期內Gw、Gnb、Gt貢獻率均值分別為23.54%、69.08%、7.37%，三者的變化并未出現(xiàn)交叉現(xiàn)象。因此，本文認為區(qū)域間差異是我國普惠金融高質量發(fā)展差異的主要原因，其次是區(qū)域內差異，最后為超變密度。后兩者均值之和對總體差異的貢獻率約為30%，對總體差異的貢獻率較為有限。（2）觀察三類差異的演變趨勢，區(qū)域內差異貢獻率變動較平緩，在觀測期變動幅度約為0.52%，總體呈現(xiàn)微弱下降態(tài)勢，即不同地區(qū)內部具有協(xié)同發(fā)展的效果。區(qū)域間差異貢獻率呈現(xiàn)扁平的“倒U”型態(tài)勢，變動幅度約為1.57%。區(qū)域間差異貢獻率的下降說明我國區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略的深化，有效降低了區(qū)域間發(fā)展差異。超變密度貢獻率在觀測期內有一定的波動，變動幅度約為1.14%，總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢。這意味著三大地區(qū)間交叉重疊省份的普惠金融高質量發(fā)展水平差異有增大的趨勢，因此，在未來發(fā)展中應注重發(fā)展緩慢的省份，避免部分省份在區(qū)域內造成“拖后腿”現(xiàn)象。

4 中國普惠金融高質量發(fā)展演進及收斂性檢驗

4.1 核密度收斂性檢驗

為了探究普惠金融高質量發(fā)展的動態(tài)分布演進及其收斂特性，本文基于KDE 方法，繪制考察期內全國及東、中、西部地區(qū)的普惠金融高質量發(fā)展三維核密度估計圖，具體見圖2。

圖2 觀測期內各區(qū)域核密度估計圖

整體分布及演進情況：全國核密度曲線中心位置及其分布區(qū)間呈現(xiàn)右移趨勢，但變化幅度較小，表明考察期內我國普惠金融高質量發(fā)展整體呈現(xiàn)穩(wěn)定調整態(tài)勢；分布形態(tài)上，核密度曲線呈現(xiàn)“主峰+次峰”的雙峰特征，分別代表低水平的“貧困俱樂部成員”與高水平的“富裕俱樂部成員”，表明我國普惠金融高質量發(fā)展出現(xiàn)一定的極化現(xiàn)象。觀察到主峰高度先上升后下降，右拖尾現(xiàn)象逐年改善，并且內側峰值逐漸右移，側峰寬度逐漸變大，說明雖然普惠金融高質量發(fā)展水平存在較大的絕對差值，發(fā)展呈現(xiàn)一定的梯度效應，但這一差異逐年縮小，兩極分化逐漸改善。

東部地區(qū)分布及演進情況：東部地區(qū)核密度曲線前期略微右移，后期穩(wěn)定調整，整體發(fā)展水平高于全國。由核密度曲線中心移動態(tài)勢可知，東部地區(qū)發(fā)展水平前期逐漸提升，后期逐漸平穩(wěn)進入調整狀態(tài)；從分布形態(tài)來看，東部地區(qū)大致呈現(xiàn)單峰分布，多峰現(xiàn)象不明顯，主峰的拓寬范圍較大，且出現(xiàn)左拖尾現(xiàn)象，雖然在初期主峰寬度較大，但有逐漸變窄與右移的趨勢。這說明東部地區(qū)內部發(fā)展差異較大，存在極化現(xiàn)象，且水平較低的省份存在發(fā)展緩慢的問題。但發(fā)展水平的絕對差異呈現(xiàn)縮小的態(tài)勢，整體發(fā)展穩(wěn)定。

中部地區(qū)分布及演進情況：中部地區(qū)核密度曲線分布形態(tài)以單峰分布為主，雙峰現(xiàn)象不明顯。前期主峰高度上下波動，分布范圍也有一定的寬窄變化，即前期中部地區(qū)發(fā)展水平穩(wěn)定波動，無明顯變化趨勢。2016 年曲線出現(xiàn)明顯的右移現(xiàn)象，并有形成側峰的趨勢，2018年側峰趨勢更加明顯，但在觀測末期，側峰依舊沒有形成，此時主峰覆蓋寬度達到最大，且右傾趨勢明顯。從分布形態(tài)來看，主峰經歷了“上升—下降—上升”的發(fā)展過程，說明中部地區(qū)的絕對差異呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢。這表明在2016年后中部地區(qū)內發(fā)展水平較高的地區(qū)出現(xiàn)明顯的增長，但區(qū)域內總體發(fā)展水平較低，總體穩(wěn)定發(fā)展。

西部地區(qū)分布及演進情況：西部地區(qū)核密度曲線呈現(xiàn)多峰分布，主要分布形態(tài)為“主峰+若干次峰”，伴有明顯的右拖尾現(xiàn)象。其中，2011—2014 年核密度曲線中心位置出現(xiàn)小幅度右移，在2015年多峰效應顯現(xiàn)，出現(xiàn)“主峰+雙次峰”分布，主峰與兩側峰分別表示低、中等及高水平發(fā)展地區(qū)?？梢哉J為西部地區(qū)發(fā)展水平在2015年開始出現(xiàn)增長態(tài)勢，多峰是由于出現(xiàn)增長態(tài)勢導致低水平地區(qū)向更高水平發(fā)展而形成的集聚效應。2016年多峰分布逐漸轉換成單峰、右拖尾的分布態(tài)勢，分布曲線中心右移，說明此時西部地區(qū)整體發(fā)展水平提高。但隨后又出現(xiàn)多峰現(xiàn)象，此前產生的兩個側峰在2017 年聚集，即區(qū)域內部分省份成功跨入高水平行列。同時，俱樂部效應顯現(xiàn)，左側兩側峰表示發(fā)展水平較低的“貧困俱樂部成員”，右側側峰為發(fā)展水平較高的“富裕俱樂部成員”。隨后進入穩(wěn)定發(fā)展時期，出現(xiàn)穩(wěn)定的雙峰分布態(tài)勢?？傮w來看，觀測期內西部地區(qū)部分省份發(fā)展水平有明顯遞增態(tài)勢，同時先富帶動后富效果明顯，最終呈現(xiàn)西部地區(qū)發(fā)展不斷向前推進，地區(qū)內發(fā)展差異逐漸縮小。

4.2 馬爾科夫鏈收斂性檢驗

本文選用馬爾科夫鏈探究中國普惠金融高質量發(fā)展的轉移及收斂特征。本文通過對普惠金融高質量發(fā)展指數(shù)的四分位數(shù)進行計算，將各年份普惠金融高質量發(fā)展指數(shù)分成低水平、中低水平、中高水平、高水平四個狀態(tài)。按照前述公式測算考察期內各年份轉移矩陣，最終得出加權轉移矩陣，如表2所示。

表2 2011—2019年普惠金融高質量發(fā)展轉移概率矩陣

本文轉移概率矩陣對角線上的元素表示地區(qū)普惠金融高質量發(fā)展水平沒有發(fā)生轉移的概率，非對角線上的元素表示地區(qū)在不同水平類型轉移的概率。由表2可知，轉移概率較大的數(shù)值均位于主對角線，其中狀態(tài)轉移不變的概率最高為93.94%，最低為61.67%。這表明在觀測期內發(fā)展類型轉移并不明顯。即各省份普惠金融高質量發(fā)展水平會受到地區(qū)自身經濟發(fā)展類型和金融存量的約束，具有一定的增長慣性。同時注意到，非對角線上的元素不全為零且數(shù)值較小，非零元素主要位于矩陣主對角線兩側。其中，中高-中低、中低-中高及低-中的轉移概率高于20%，但中高-中低以及高-中高的轉移概率均低于8%，零元素均位于次對角線兩側，即不存在跨越兩個層次轉移，這說明普惠金融高質量發(fā)展具有較強的連續(xù)性，短時間內大概率不會出現(xiàn)跨越式發(fā)展。矩陣中最大的兩個元素恰好位于主對角線兩個端點，即高水平和低水平保持其自身發(fā)展類型不變的概率是最大的，這表明在普惠金融高質量發(fā)展中存在“俱樂部趨同”現(xiàn)象，且高水平俱樂部的內部趨同效應明顯且穩(wěn)定。另外還注意到，中高水平類型地區(qū)向上轉移的概率小于向下轉移的概率，中低水平類型地區(qū)向上轉移的概率大于向下轉移的概率，高水平類型地區(qū)向下轉移的概率僅有6.06%。即不同階段之間的主要轉移類型為中高-高以及中低-低，并且中高水平地區(qū)發(fā)展面臨停滯的可能性，并且有向下轉移的趨勢。但對于中低水平的地區(qū)來說，發(fā)展會逐步加快，能較為順利地完成階段性發(fā)展。

5 結論

本文從普惠金融高質量發(fā)展以及新動能視角出發(fā)，構建了新動能視角下普惠金融高質量發(fā)展的評價指標體系，綜合運用變異系數(shù)法、歐氏空間距離法、Dagum基尼系數(shù)、核密度估計以及馬爾科夫鏈分析方法對中國普惠金融高質量發(fā)展的區(qū)域差異及其動態(tài)演進趨勢進行研究，結論如下：（1）我國普惠金融高質量發(fā)展處于穩(wěn)定調整時期。整體協(xié)調發(fā)展，但區(qū)域內出現(xiàn)分化。東部地區(qū)發(fā)展水平最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低。從各動能維度來看，發(fā)展水平與新動能培育不匹配，且個別省份發(fā)展表現(xiàn)出“短板效應”。（2）發(fā)展差異方面，全國及三大地區(qū)發(fā)展差異總體呈下降趨勢，發(fā)展異質性主要由區(qū)域間差異導致。東部地區(qū)內部差異系數(shù)最大，中西部地區(qū)次之。雖然區(qū)域間發(fā)展具有明顯的梯度效應，但區(qū)域間差異有縮小趨勢。（3）收斂性方面，通過核密度估計圖可以看出，我國區(qū)域普惠金融高質量發(fā)展在時空分布上具有明顯的“俱樂部效應”，地區(qū)內部發(fā)展收斂性較差。通過馬爾科夫轉移概率矩陣可得，我國普惠金融高質量發(fā)展具有一定的發(fā)展慣性，跨階發(fā)展困難。