我国农村金融排斥的区域差异与影响因素_基于省际数据的实证分析.pdf

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1、我国农村金融排斥的区域差异与影响因素*?基于省际数据的实证分析高沛星?(中国人民大学财政金融学院?北京?100872)王修华?(湖南大学金融与统计学院?长沙?410079)?内容提要?本文基于省际数据,采用变异系数法定量分析了我国农村金融排斥的区域差异,并利用皮尔逊相关系数法分析了形成我国农村金融排斥区域差异的主要影响因素。研究结果表明,我国农村金融排斥指数从 0?91跨度到 0?39,区域差异明显;形成我国农村金融排斥区域差异的主要影响因素包括收入因素、金融效率因素、就业因素和农业化水平;缓释我国农村金融排斥及其区域差异应从成因及影响因素切入,因地制宜地采取相关措施。关键词?农村金融排斥?区

2、域差异?变异系数法?皮尔逊相关系数法近年来,我国农村金融发展在深度方面取得较大进步的同时,金融宽度却没有得到相应的改观,2010年中央一号文件明确我国农村金融改革的目标就是要提高农村金融服务质量。据银监会官方网站公布的?农村金融服务分布图集?显示,2008年末金融服务严重不足(机构网点?1)的乡镇有11885个,占全国乡镇总数的 39%,获得贷款的农户比例仅为农户总数的 28%(王修华,2010)。理论界将大多数国家面临的这一共同难题归结于农村地区存在严重的金融排斥(FinancialExclusion)阻遏了金融服务的可得性(Fuller,1998;FSA,2000)。因此,中国农村金融改革

3、的着眼点在于通过解决农村金融排斥问题来提高农村金融服务质量。对农村金融排斥的区域差异的研究实质上也是在关注更广泛意义上的地区金融发展差异乃至地区经济差异,因此具有重要的理论价值和现实意义。一、文献综述国外对于金融排斥的研究始于 20世纪 90年代初(Leyshon、Thrif,t 1993,1994,1995)。关于金融排斥的内涵,国内外普遍认可的观点是?金融排斥是社会排斥的一个子集?,金融排斥是社会排斥在经济层面上的一个表现,其产生往往伴随着社会排斥的存在和加剧。金融排斥是一个多维度的动态复合概念,包含了六个维度的因素:地理排斥、评估排斥、条件排斥、价格排斥、营销排斥和自我排斥(Kempso

4、n等,1999),欧美国家对于金融排斥问题的研究比较深入,其鉴别的金融排斥群体的共同特征主要由收入、就业、居住条件、种族信仰以及婚姻状况等因素决定。除此之外,Mayo(1997)观察到了金融排除的区域差异,但他并没有对区位特征和区位差异作进一步分析。国内对于金融排斥的研究起步较晚,最早引入金融排斥概念的是田霖和武巍(2005),但均没有就金融排斥理念进行深入剖析,更多的研究重点是在金融地理学和区域金融学。目前国内的研究主?93?农业技术经济?2011年第 4期?*项目来源:本文系教育部人文社科基金?中国农村金融排斥:形成机理、区域差异与破解机制?(编号:10Y JC790261)的阶段性成果。

5、王修华系本文通讯作者要集中在讨论我国农村金融排斥的形成原因和影响因素(徐少君、金雪军,2008,2009),或者从金融排斥的角度解释现有的农村金融问题(何德旭、饶明,2007),而对于农村金融排斥区域差异程度的考察却很少,尤其是定量的分析极其匮乏。许圣道、田霖(2008)注意到了农村金融排斥程度的区域差异问题,田霖(2007)从地区角度对中国金融排除空间差异的影响因素进行了分析,但该研究是通过因子分析、排序选择模型等间接反映地区金融排除程度,并未直接显示各地区具体的金融排除程度。我国地域辽阔,农村经济、社会发展具有显著的地域差异,这样的差异必然会反映在农村金融排斥的区域差异上,对于我国农村金融

6、排斥区域差异的定量分析,不仅是当前研究领域的一个?凹地?,也是因地制宜制定农村金融排斥缓释政策的重要参考。本文以 2008年我国各省农村经济、金融相关数据为基础,依据经典的?六维度?理论建立农村金融排斥指数这一指标以考察我国各省农村金融排斥的区域差异程度,利用皮尔逊相关系数法探讨形成我国农村金融排斥的区域差异,进而提出相关的政策建议。二、我国农村金融排斥的区域差异分析(一)指标设计1?数据筛选。首先,鉴于我国农村地区金融机构种类较少,本文以银行类金融机构相关指标和数据进行近似替代;其次,区域划分采用我国的行政区域划分,由于我国政治、经济、文化政策的制定和发展多以行政区划为单位进行,省际数据比较

7、能够反映我国农村金融排斥的区域差异。本文所采用的数据主要来自于中国统计年鉴、国泰安研究数据库、中国银行业监督管理会网站中国农村金融服务分布图集、国家统计局网站、中国农业信息网,获得的样本数据包括 31个省份(不含港澳台地区)。2?指标的选择。目前普遍接受的评价金融排斥程度的方法是?六维度?分析法,它将金融排斥分解为六个维度进行考察,能够全面概括金融排斥的各个方面,本文也支持采用?六维度?的指标进行实证分析。但是六维度的方法也存在弊端。首先,?六维度?的指标难以全部量化,其中自我排斥指标很难进行量化的统计分析;其次,各个指标之间有重叠,评估排斥是指主流金融机构通过风险评估手段对经济主体施加准入限

8、制,将一部分经济主体排斥在外,而金融机构对于经济主体的准入限制也体现在金融产品附加条件上,也就是评估排斥与条件排斥之间具有高度的重叠性,因此本文将评估排斥和条件排斥综合为一个维度,选用一个指标进行衡量;第三,随着经济的发展、人民生活和教育水平的提高,严格意义的自我排斥已经是少数现象,主动的自我排斥主要存在于一些老、边、困、少数民族地区,更为主流的是我国农村经济主体对于金融服务具有旺盛的需求,因此本文不特别选取指标衡量自我排斥。基于以上考虑,本文将六个维度浓缩为四个主要维度即:地理排斥、评估及条件排斥、价格排斥和营销排斥(如图 1所示)。(1)地理排斥是指被排斥对象由于无法接近金融服务,不得不依

9、赖公共交通系统到较远的金融机构购买金融服务甚至完全无法获得金融服务。农村地区金融机构的人均覆盖度反应了每单位农村经济主体所能获得的金融服务的数量,即对于主流金融服务的地理可达性。其中农村地区万人机构覆盖度=非市辖区机构网点数?10000/非市辖区人口总数。(2)评估及条件排斥是指金融机构基于流动性和盈利性需求,对金融产品设置严格的准入条件,对经济主体制定严格的评估体系,从而将某些经济主体主动排斥在外的现象。就我国农村而言,最普遍的金融服务和最紧迫的金融产品需求就是贷款,农村地区的人均贷款水平反映了我国农村经济主体对于主流金融产品的可获得性。其中农村地区人均贷款水平=非市辖区贷款总额/非市辖区人

10、口数。(3)价格排斥是指金融产品价格过高,超过某些经济主体的偿付能力,而将其排斥在外的现象。?94?农业技术经济?2011年第 4期?图 1?农村金融排斥区域差异衡量指标体系示意图衡量金融产品的定价是否超过某些经济主体的偿付能力,主要是关注其定价是否超过了该经济群体?大多数?个体的偿付能力,农村金融产品需求以贷款为主,农村能够获得贷款的农户的占比可以侧面反映农户在当前价格水平下对于金融产品的承担能力。其中,农村地区获得银行业机构贷款农户占比情况=非市辖区获得贷款农户数/非市辖区农户总数。(4)营销排斥是指主流金融机构的目标营销策略,往往会将某类人群有效排除的现象。从业人员、机构网点和信息手段是

11、影响金融机构营销水平的三大要素,就我国农村地区而言,金融产品营销活动仍是以农村金融从业人员和机构网点为载体的,机构网点因素在地理排斥维度中已有所反映,因此,本文以农村地区金融机构从业人员的拥有情况反映农村的营销排斥状况。其中农村地区万人拥有服务人员数=非市辖区机构从人员数?10000/非市辖区人口总数。3?指数设计。在选定各个维度的评价指标之后,为了对我国各省农村金融排斥做综合评价,本文设计了农村金融排斥指数(如公式(1)所示),该指数涵盖了四个主要维度的金融排斥,其中的 X1到 X4分别代表了四个维度的排斥,通过计算可以得出我国农村金融排斥的省际评分及排名。其中Xi(i=1,2,3,4)分别

12、代表四个维度的排斥,Wi(i=1,2,3,4)分别代表四个维度所占的比重,Ei代表各地区的金融排斥指数得分(为了使得数据结果更为直观,令 1减去得分,从而使得金融排斥指数得分越高,即代表金融排斥程度越严重)。Ei=1-(w1X1+w2X2+w3X3+w4X4)(1)(二)实证分析本文利用农村金融排斥指数评价我国各省农村金融排斥的区域差异情况,计算各省农村金融排斥指数首先对各个指标赋予相应的权重,以反映各自在农村金融排斥中的重要性,本文选择客观赋权法当中的变异系数法对各个指标赋予权重,进行农村金融排斥区域差异的评价分析。变异系数法的基本理念是,在利用多个指标进行综合评价时,如果某项指标在所有被评

13、价对象上观测值的变异程度较大,则说明该指标能够明确区分各评价对象在该方面的能力,则该指标就应赋予较大的权重,反之权重较小。具体的操作步骤如下:第一,确定搜集原始数据并进行数据标准化处理。本文利用极差法进行数据处理,将指标取值范围统一为 0到 1,具体运算见公式(2)。X=x-xm inxm ax-xm in(2)其中,x代表各个指标的原始数据,xm in和 xmax代表每个变量各个省份数值当中的最小值和最大值,X代表标准化后的各个指标。?95?高沛星:我国农村金融排斥的区域差异与影响因素第二,计算各指标的变异系数并赋予权重,如表 1所示。设有 n个评价对象,m个评价指标,则由样本数据可以得到

14、n?m阶矩阵,xij代表第 i个评价对象在第 j个指标上的观测值,i=1,2?n,j=1,2?m。然后进行如下计算:表 1?各指标的变异系数分析结果?(个,万元,%,人)统计指标农村地区万人机构覆盖度(X1)农村地区人均贷款水平(X2)农村地区获得贷款农户占比(X3)农村地区万人拥有服务人员数(X4)最大值2?022?746844?49最小值0?80?2607?11均值1?290?703314?54标准差0?310?53177?05变异系数0?240?760?520?48权重0?120?380?260?24?数据来源:原始数据来自于?中国农村金融服务分布图集?,变异系数及权重根据公式(5)、(

15、6)计算而得1?计算各指标的平均数(见公式(3)和标准差(见公式(4)xj_=?ni=1xijn,i=1,?,m;j=1,2,3(3)Sj=1n?ni=1(xij-xj_)2,i=1,?,m;j=1,2,3(4)2?计算各指标的变异系数(见公式(5)Vj=Sjx_j(5)3?对各指标的变异系数进行归一化处理并计算出各自的权重(见公式(6)Wj=Vj?ni=1Vj(6)第三,根据权重计算得分。依据上文确定的权重并利用公式(1)计算我国个地区农村金融排斥指数得分,具体的结果见表 2。(三)分析结果图 2描述了实证分析的结果。其中得分最高的代表金融排斥最为严重,而得分最低的地区金融排斥程度最轻。农村

16、金融排斥指数最大的是广西,最小的是浙江。东部地区如浙江、辽宁、北京、天津等地区经济发展较快,金融市场相对发达,农村金融排斥程度较低;而广西、贵州等中西部地区由于经济发展相对滞后,金融业发展落后,农村金融排斥情况严重;同时内蒙古、新疆、宁夏等地区由于地广人稀,农村人口较少,金融排斥情况反而并不十分明显。我国农村金融排斥指数从 0?91跨度到0?39,金融排斥区域差异明显。?96?农业技术经济?2011年第 4期?表 2?我国农村金融排斥区域差异分析结果省份X1得分X2得分X3得分X4得分总分北京0?120?2405650?0191180?1045910?52天津0?0944260?1455650

17、?0573530?0901440?61河北0?0383610?0597580?0879410?0413480?77山西0?0727870?0597580?1376470?072360?66内蒙古0?0865570?1302420?1797060?0810910?52辽宁0?0777050?0582260?1452940?240?48吉林0?0629510?0674190?1988240?0769820?59黑龙江0?0452460?0214520?1758820?0575920?70上海0?0885250?03830600?0826970?79江苏0?0393440?2129840?05735

18、30?0405780?65浙江0?0806560?380?0535290?0911080?39安徽0?0078690?0091940?1147060?0071910?86福建0?0422950?1041940?0917650?0482830?71江西0?035410?0214520?1223530?021380?80山东0?0344260?0980650?0764710?0371750?75河南0?0127870?0183870?0879410?0176570?86湖北0?0078690?0076610?0994120?0215090?86湖南0?0186890?0091940?2026470

19、?0092460?76广东0?0295080?0888710?0573530?0393580?78广西000?0879410?003660?91海南0?0452460?0229840?0573530?0376240?84重庆0?0393440?0107260?0650?0113640?87四川0?0481970?0260480?2064710?021380?70贵州00?0122580?11470600?87云南0?013770?0459680?2255880?0133550?70西藏0?10327900?260?0164370?62陕西0?0560660?0321770?1873530?03

20、16530?69甘肃0?046230?0030650?2102940?0158590?72青海0?0432790?0367740?1644120?0382660?72宁夏0?0452460?0888710?2064710?0505940?61新疆0?0481970?0429030?1491180?0583630?70数据来源:根据公式计算而得?97?高沛星:我国农村金融排斥的区域差异与影响因素图 2?我国各省份农村金融排斥指数得分统计图数据来源:根据计算结果整理绘制三、我国农村金融排斥区域差异的影响因素(一)基本判断国内外学者都针对金融排斥的影响因素进行了深入的研究。概括来说,金融排斥的主要影

21、响因素主要包括性别、社会地位、年龄、家庭收入、种族、受教育水平、就业状况等。但不同因素在不同国家的显著性不同,如 Hogarth和 Donnell(1997)认为性别是影响美国金融排斥状况的一个因素,而 FSA的研究则表明,性别因素对英国的金融排斥影响并不大。可见,关于影响因素的判断与各个地区的具体情况具有密切联系。结合国内外已有的研究成果,依据我国农村金融体系的特殊性,本文选择建立以下研究指标。1?农村居民家庭人均纯收入(Inc)。国外相关统计和研究证明,收入状况对金融排斥具有较显著的解释力(Kempson andWhyley,1999),金融排斥首先就是收入的函数,对于我国农村地区而言,农

22、村居民家庭人均纯收入能够反映农村居民的实际可支配收入,而且以家庭为单位的统计方式无形中包含了家庭因子对于金融排斥的影响,因此,各省农村居民家庭人均纯收入可以作为一个重要影响因素引入模型。2?农村地区百元 GDP贷款贡献率(Gdpc)。该指标的计算公式为:农村地区百元 GDP贷款贡献率=非市辖区各项贷款?100/非市辖区 GDP总量。这是本文引入的一个重要指标,也是以往研究中所没有考虑的因素。金融相关率常常被用来衡量一个地区的经济货币化或者金融化程度,借鉴该指标的设定理念,可以给出农村金融相关比率即农村地区百元 GDP贷款贡献率,它反映了金融资源如贷款投入该地区以后能够带动的了经济增长的程度,表

23、明了该地区金融对于经济的支持力度。一般而言,经济金融化程度较高的地区往往是金融资源聚集地区,金融机构出于利润最大化的考虑往往会集中将金融资源投放于这样的地区,自然就不容易形成金融排斥,反之亦反。因此,本文将其作为一种影响因素引入模型。3?农村就业人员数(Emp)。FSA(2000a)和 Hogarth(1997)的研究都表明职业较为稳定的群体不容易受到金融排斥。就我国农村地区而言,就业是保证家庭收入和消费的重要基础,对农村经济主体的经济状况、资信条件等都有显著影响,因此,本文将其作为重要影响因素。?98?农业技术经济?2011年第 4期?4?农业化水平(Agr)。农业化水平指标是指农业总产值占

24、地区总产值的比重,它侧面反映了一个地区的第二、三产业所占比重,即工业化和现代化水平,第二、三产业的发展往往是带动金融机构产生和发展的重要动力,如果一个地区的第二、三产业发展滞后,则该地区金融体系的产生和发展土壤相对恶劣,反之亦反。需要提出的是,本文的研究对象是我国农村金融排斥的区域差异,研究数据为各地区农村金融排斥及相关影响因素数据,探讨影响我国农村金融排斥区域差异形成的主要因素,但各影响因素与农村金融排斥区域差异之间的关系并非严格的因果关系,而是相关关系,本文采用的实证方法也是探讨各因素与农村金融排斥之间的相关关系并非因果关系。除此之外,农村人口受教育水平等因素也是国外研究中考虑的主要因素,

25、但鉴于数据可获得性本文未作探讨,对于这些因素的继续研究将是十分有益和必要的。(二)实证分析本文应用 SPSS17?0软件,采用皮尔逊相关系数法,分别考察各地区农村金融排斥程度及其影响因素之间的相关关系。表 3?农村金融排斥指数与各影响因素的皮尔逊相关系数影响因素农村金融排斥指数(总分)相关系数显著性(双侧)农村居民家庭人均纯收入 Inc(元)-0?3690?041(5%)农村地区百元 GDP贷款贡献率 Gdpc(%)-0?5650?001(1%)农村就业人员数 Emp(人)0?3630?045(5%)农业化水平 Agr(%)0?5020?004(1%)?数据来源:利用 SPSS17?0软件计算

26、而得1?农村居民家庭人均纯收入(Inc)。从图 3中可以看出,各地区农村居民家庭人均纯收入与各地区农村金融排斥指数呈现明显的负相关关系,农村居民家庭人均纯收入与农村金融排斥指数的相关度达到了-0?369,在 5%的水平上通过了显著性检验。这表明,在我国农村金融排斥区域差异的形成中,农村居民的收入水平起了较大作用,一般而言,农村居民收入水平较高的地区的金融排斥指数较低,即农村金融排斥程度较弱,反之亦反。这契合了金融排斥的相关理论和研究结论,金融排斥是收入的负函数,金融业的发展要以经济发展、人民生活水平的提高为基础,农村居民的收入水平决定了其能否在满足自身生存需要的基础上寻求更高层次的产品和服务,

27、即金融产品。2?农村地区百元 GDP贷款贡献率(Gdpc)。从图 4可以看出,百元 GDP贷款贡献率与农村金融排斥指数之间也存在一种负相关关系,Gdpc与 Ex之间的皮尔逊相关系数达到-0?565,在 1%的水平上通过了显著性检验,农村金融效率与农村金融排斥程度之间密切相关,贡献率较高的农村地区倾向于具有较低的农村金融排斥指数,即农村金融排斥程度较低,反之亦反。尽管我国农村地区的金融市场尚不健全,经济的金融化程度不高,但这一指标却对金融排斥的形成具有较深的影响,可以预见随着我国农村经济的不断发展和金融市场的日益发展,经济金融化程度即贡献率指标对于金融排斥程度的影响力将逐渐上升。3?农村就业人员

28、数(Emp)。从图 5中可以看出农村就业人数与农村金融排斥指数之间的关系并不算明朗,表 3的计算结果显示,我国农村就业人数同农村金融排斥指数之间的相关系数为?99?高沛星:我国农村金融排斥的区域差异与影响因素图 3?2008年各地区农村居民家庭人均纯收入与农村金融排斥指数示意图注:为了更好显示二者的相关关系,本图在处理时将各地区农村金融排斥指数分别乘以 10000,但并不影响二者相关关系图 4?2008年各地区农村地区百元 GDP贷款贡献率与农村金融排斥指数示意图注:为了更好的显示二者的相关关系,本图在处理过程中将各地区农村金融排斥指数分别乘以 100,但并不影响二者的相关关系0?363,在

29、5%的水平上通过了显著性检验,这与已有的研究结果相悖,就业状况较好的地区金融排斥程度反而较高,深入思考可以发现,这是由我国农村人口的特殊就业模式所决定的,农村人口就业主要是流向城市地区就业,就业水平较高的农村地区青壮年较少,遗留的多为老、妇、幼人口,这反而抑制了金融发展,形成金融排斥。4?农业化水平(Agr)。图 6显示二者存在明显的正相关关系,通过计算可以得出二者的相关系数达到 0?502,在 1%的水平上通过了显著性检验,总体而言,我国各省农业化水平与其金融排斥程度呈正相关关系,即农业化水平较高的地区,经济结构中第二、第三产业比重较低,不利于金融机构的生存和发展,从而抑制了农村的金融供给,

30、容易形成农村金融排斥。(三)分析结论第一,影响农村金融排斥区域差异形成的因素主要有农村收入水平差异、农村金融效率差异、农业化水平差异和农村人口就业状况。其中农村地区百元 GDP贡献率和农业化水平差异对我国农村金融排斥区域差异的影响最为显著,他们分别代表了农村金融效率差异和经济结构差异。第二,各地区农村金融排斥状况的缓解可以从其成因及影响因素的角度切入,制定相应?100?农业技术经济?2011年第 4期?的缓释措施。图 5?2008年各地区农村就业人员数与农村金融排斥指数示意图注:为了更好的显示二者的相关关系,本图在处理过程中将各地区农村金融排斥指数分别乘以 10000,但并不影响二者的相关关系

31、图 6?2008年各地区第一产业总产值占地区 GDP的比重与农村金融排斥指数示意图四、政策建议(一)促进农村经济协调发展无论是缓释农村金融排斥水平还是改善农村经济主体的自身条件都离不开农村经济的发展,推动农村经济发展是破解农村金融排斥的根本性措施。一方面应采取措施促进我国农村地区经济的协调发展,为金融机构的存在和发展提供良好的土壤;另一方面要积极改善农村经济结构,提高第二、第三产业的比重,为金融机构发展提供广阔的市场和前景;最后应提高农村金融效率,通过改善农村金融环境,提高农村地区金融资源效率,增强农村地区的金融包含度,从而吸引更多的金融机构和金融服务流入农村地区,金融包含效应的扩散也会推动农

32、村金融环境的不断改善。(二)加强政府规管金融排斥从本质上讲是一种市场失灵,政府有责任对市场失灵进行调控和干预。各级政府应采取多种措施,加强政府规管,改善农村金融排斥状况。首先,制定相关政策防止金融机构在农村地区撤并机构,尤其是在低收入地区撤并机构,缓解地理排斥。其次,规范非正规金融的发展,减轻农村金融排斥的消极影响。在我国农村金融供给不足的背景下,非正规金融机构如果能够正规?101?高沛星:我国农村金融排斥的区域差异与影响因素化,则能大大增加农村金融供给,缓解农村金融排斥状况。政府应加快制定相关法律法规,促进非正规金融机构的规范化和阳光化。最后,国家应积极推动建立普惠性的金融体系,只有保障社会

33、每个经济主体金融权利的平等才能避免各类金融排斥状况的出现,同时对于缓解其他形式的社会排斥也大有裨益。(三)因地制宜地制定缓释措施我国农村金融排斥存在显著的区域差异,农村金融排斥措施的制定应充分考虑区域特点,不同地区的农村金融排斥指数得分不同,各个指标的得分不同,主要的影响因素也不尽相同,在农村金融排斥缓释政策的制定上,国家应充分发挥各地区的主动性和自主性,担当宏观引领角色,鼓励各级政府及相关部门因地制宜地制定不同的发展策略或者缓释政策,从而实现各地区农村金融排斥的缓解和改善。参考文献1?FSA(Financial exclusion Authority)?In or out?F inancia

34、l exclusion:a literature and research review?FSA,20002?Kempson,E laine,C laireW hyley?K ept out or opted out?Bristo:l The Policy Press,19993?M ayo,E?Policy responses to F inancial Exclusion?working paper,new policy institute,1997:12 154?王修华?新农村建设中的金融排斥及破解思路?农业经济问题,2009(7)5?武?巍,刘卫东,刘?毅?西方金融地理学研究进展及其启示?地理科学进展,2005(4)6?徐少君,金雪军?中国金融排除的影响因素:理论和实证研究?第五届中国金融学年会论文集,2008(10)7?徐少君,金雪军?农户金融排除的影响因素分析?以浙江省为例?中国农村经济,2009(6)8?何德旭,饶?明?金融排斥性与我国农村金融市场供求失衡?湖北经济学院学报,2007(9)9?田?霖?我国金融排除空间差异的影响要素分析?财经研究,2007(4)责任编辑?张?宁?102?农业技术经济?2011年第 4期?