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浙江省普惠金融水平影响因素分析

时间:2018/12/29 20:08:01来源: 作者: 点击:

   【摘要】普惠金融是金融服务大众化的新理念。在浙江省“十三五”提出构建面向“三农”和小微企业的普惠金融体系的背景下,本文的研究具有一定的实践价值。文章结合国内外研究成果,从需求、供给和社会因素三方面共8个指标初步分析浙江省普惠金融的影响因素,结合国外已有经验和实证分析结果,倡导从不同层面推进金融普惠发展。

  【关键词】普惠金融 指标体系 层次分析 聚类分析

  一、引言

  “普惠金融”来源于联合国在“2005年国际小额信贷年”组织很多专家共同编写的一本有关普惠金融体系的蓝皮书[1],该概念的提出就受到了世界各国学者的广泛关注。2011年亚洲博鳌论坛后,“包容性增长”的理念成为学者关注和热议的焦点,尽管研究出发点、侧重点不同,但公平、协调均成为学者强调的核心与关键。普惠金融实际上是“包容性增长”理念在金融领域进行破题,其目的在于将“无法获得金融产品与服务”的人群纳入正规金融系统,使其有机会获取储蓄、支付、信贷、保险等金融服务,从而与其他客户一样,拥有平等享受金融服务的权利[2]。普惠金融的研究尚处于初级阶段,其中定量化的研究是急需解决的问题。普惠金融使现代金融服务更多地惠及广大人民群众和经济社会发展薄弱环节。本文定量化的分析浙江省各县域金融普惠程度的差别,在此基础上分析普惠金融的影响因素。结合国外已有经验和实证分析结果,倡导从不同层面推进金融普惠发展。浙江省“十三五”提出,构建面向“三农”和小微企业的普惠金融体系、助推经济转型升级的科技金融体系和支撑经济社会可持续发展的绿色金融体系,提升金融服务实体经济水平。在此背景下,本文的研究具有一定的实践价值。

  二、普惠金融的测度指标

  由文献[2-3]可知,浙江省县域地区的普惠金融发展存在显著性的区域差异,为了进一步的分析影响普惠金融发展水平的因素,本文结合国内外研究成果、金融发展的特点、浙江省县域的实际状况和数据的可得性从金融需求、金融供给和社会因素三方面共选取9个变量指标,建立回归模型进一步量化研究。

  从金融需求方面来看,主要包含如下变量:(1)收入水平(Income),普惠金融首先是收入的函数,国外相关文献表明,是否接受收入援助这一变量对普惠金融具有加大的解释力(Kempson和Whyley,1999),保持其他控制变量不变,收入对普惠金融的水平有显著的影响,因此对县域地区居民纯收入(取对数)可以作为普惠金融的解释变量之一。(2)年龄结构(Age),表示各省份非市辖区农村人口的年龄构成。采用少年儿童(0~14岁)和老年人口(65岁以上)所占比例来反映。一般假定老人和儿童对金融产品与服务的接纳能力有限,因此儿童和老人人口所占比重越高,金融普惠程度就越低。

  从金融供给方面来看,主要包含如下变量:(1)信息化水平(Tec),其对金融包容的影响存在争论,如Geach N(2007)指出,手机技术在农村和城市贫民区的普及,将有助于弥合数字鸿沟(Digitaldivide)且便利于居民采用主流金融服务。Kempson和whyley(2000)则持反对意见,认为大部分被排斥家庭并不拥有网络和电话,因此以电话和网络为介质的金融服务将降低金融包容。本文采用县域地区固定电话普及率、移动电话普及率、电脑普及率及农户上网比率反映不同区域的技术水平及金融基础设施供给状况。

  从普惠金融的社会因素方面来看,主要包含如下变量:Hersi(2009)指出,人口统计的变化、收入差距及劳动力的结构变动等社会要素会对某类社会群体的金融包容水平产生影响;因而本文采用(1)Emplo(农村劳动力所占比重)、(2)Dif(城乡收入差距)分别反映农业人口性别结构、劳动力结构变化及城乡社会差异。(3)Growth(农村GDP增长率)反映了农村地区经济发展的宏观环境。(4)urban(城镇化水平)为地区城镇人曰占总人口比重,城镇化能使农村人口逐步转移到城市,农村剩余劳动力数量减少,提高农业生产率,使得农民收入有多元化的来源,增加农民的实质性收入,有助于提高普惠金融水平。(5)Agr-p(农业总产值占总产值比重),该指标反应国家在农业发展上的支持力度。

  如县域消费水平、学历水平、电脑普及率及上网比率等指标也是国内恩爱学者研究时考虑的主要因素,但鉴于数据获取的不便利性,本文不做相关研究。

  三、实证分析

  本文选取2015年浙江省的58个县(市)为研究对象,利用上述9个因素来分析浙江省普惠金融水平的主要影响因素,相关数据来源于2016年浙江省统计年鉴、2016年《中国县域统计年鉴(县市卷)》等,从整体上分析浙江省普惠金融发展水平的影响因素,建立如下回归模型。

  

 

  其中表示IFI普惠金融指数,该指数的计算结果见文献[4].通过SPSS22.0软件对数据建模,采用进入的回归方法,发现城市化水平被踢出,进一步得出以下结果:

  

 

  通过方差分析可知回归模型的整体是显著的。从普惠金融指数的回归结果来看,表3-1显示:从整体上收入水平0.194(t=3.752)、年龄结构0.378(t=3.238)、信息化水平0.305(t=1.782)、农村GDP增长率0.120(t=1.952)是对各地区普惠金融水平呈明显的正效应,且4个变量均在5%的水平上通过了显著性检验。这表明收入水平、年龄结构、信息化水平、GDP增长率四个因素对普惠金融水平的影响最为显著。农村劳动力所占比重-0.237(t=-1.069)对普惠金融水平呈负相关,这个应该和我国国情有关系。城乡收入差距0.184(t=1.267)对普惠金融水平呈正相关但只通过5%的显著性检验,农业总产值占总产值的比重0.018(t=0.113)对普惠金融水平呈正相关但只通过10%的显著性检验。以上结果表明影响县域普惠金融水平的主要因素是收入水平、年龄结构、信息化水平、农村GDP增长率。

  四、结论

  文章从需求、供给和社会因素三方面共8个指标初步分析浙江省普惠金融的影响因素,建立了多元回归模型,在回归过程中先用进入的回归分析法剔除了城市化水平这一因素,虽然这一点已有文献结论不一致,但最终回归模型中大部分指标通过了1%和5%水平下的检验,模型整体通过了F检验,得出了影响县域普惠金融水平的主要因素是收入水平、年龄结构、信息化水平、农村GDP增长率的这一结论。关于城市化指标的剔除与已有研究成果的不同,后续需进一步研究。

  参考文献

  [1]杨琳,虞斌.普惠金融文献综述[J].金融实务,2014(2): 85-89.

  [2]田霖.我国农村金融包容的区域差异与影响因素要素解析[J].金融理论与实践,2012(11):39-48.

  [3]张娟.陕西省普惠金融水平测度评价及影响因素分析[D].山西大学,2015.


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