数字普惠金融的县域测度
2017-11-27刘锷
刘锷
摘 要:县域是检验数字普惠金融普惠程度的最基本单元,数字支付是数字普惠金融中不可或缺的重要组成部分。本文从数字支付的角度,运用锡尔系数、赫芬达尔指数、地理集中指数和偏离—份额分析法,对天水市县域数字支付的总体差异及微观差异进行了具体测度,认为天水市县域之间总体上数字支付核心指标和基础指标的相对差异在波动式逐年缩小,但市场集中度存在较大分化,地理集中度处于高位,尚没有能够在结构和竞争力方面均具有主导地位的县域。在数字普惠金融的推动方面,需要加强金融科技的普及应用,矫正传统的交易观念,采取严格的措施防范数字普惠金融中的风险。
关键词:数字普惠金融;县域;数字支付
中图分类号:F832.2 文献标识码:B 文章编号:1674-0017-2017(8)-0007-06
一、引言
目前,普惠金融理念与数字技术的相互融合已是金融创新及金融研究领域的热点问题。G20杭州峰会发布的《二十国集团数字普惠金融高级原则》对数字普惠金融的定义为:“泛指一切通过使用数字金融服务以促进普惠金融的行动。”并提出8项原则,其中原则1的数字技术和普惠金融相结合,形成数字普惠金融的核心内涵。
我国城乡二元经济结构很大程度上造成了以农业经济为基础的县域金融发展远远滞后于城市,尤其在中西部县域地区,这一情况更为突出。金融科技、数字技术的加入,加速了金融普惠的效率,但在天水市这样经济欠发达的地区,所属县域仍有很大数量的金融消费者很难受到均等化的数字金融服务。2014-2016年,天水市县域银行卡在用发卡量增长了43.65%,但2016年末县域银行卡人均持卡量低于全国平均水平1.86张,人均移动支付笔数低于全国平均水平17笔。一定程度上显示普惠金融包括数字普惠金融发展的重心应该在县域,县域应是检验数字普惠金融普惠程度的最基本单元。
数字支付是数字普惠金融中不可或缺的组成部分。衡量数字普惠金融的指标包括存款、信贷、机构、支付、征信、理财、保险等多个方面,但数字支付是其最鲜明的特征之一。数字技术和电子支付极大地提高了金融服务的便利性和可获得性,使得金融的惠及面大为增加。与此同时,数字支付技术与传统金融服务、传统现金交易相比,在成本、快捷、准确性等方面的优势,无论对于个人、企业还是商业性金融服务提供商均是不言而喻的。
因此,本文以天水市为例,从数字支付的角度,对天水所属5县数字普惠金融水平进行测度,根据测算结果并结合区域实际提出县域数字普惠金融的发展对策,以期运用数字技术改善传统金融服务模式,进而降低金融服务成本,提高金融服务渗透率,力图为社会各个阶层、各个群体提供有效、公平和全方位的金融服务。
二、指标选择及研究方法
(一)数字支付指标选择和数据来源
数字支付是基于网络的金融模式,根据数字支付的特征,结合数据的可得性和可靠性,从数字支付的核心指标和基础指标两个维度构建数字支付评价体系,共包含8个指标。其中人均移动支付笔数、人均移动支付开通量、人均网上支付笔数和人均网上支付开通量等4个指标为核心指标。在基础指标方面,数字支付所依存的银行卡是交易的物理介质,支付与信用的结合,使支付更具有广度,因此选用银行卡人均持卡量、信用卡人均持卡量两个指标。在农村如何解决“最后一公里”问题上,普惠金融做出了许多努力,其中在农村地区建立助农取款服务点是一个重要衡量指标,选用每万农村地区人口拥有的助农取款服务点数作为评价。数字支付的发展除了交易规模之外,离不开大数据征信系统的支撑,在基础指标中选用个人信用档案建档率这一指标。另外,在测量县域间微观差异进行偏离—份额分析时,选用了银行卡人均交易笔数这一指标。以上金融数据全部来源于中国人民银行天水市中心支行,经济数据来源于天水市2014—2016年《经济年鉴》。
(二)研究方法
衡量金融差异的指标较多,在县域数字支付的总体尺度上,选择锡尔系数、赫芬达尔指数、地理集中指数等指标;在地区尺度上,选择偏离—份额分析法来分析天水市各县域数字支付之间的差异及特征。
1.锡尔系数。锡尔系数(T)是用来测量一个区域总体差异的相对指标。公式为:
2.赫芬达尔指数。赫芬达尔指数(HHI)是用各县域份额的平方和来反映资源分化或集中的指标,可以测度数字支付市场集中度。公式为:
3.地理集中指数。地理集中指数(G)用来测量研究指标在空间上的集中分布程度。公式为:
4.偏离—份额分析法。偏离—份额分析法(SSM)把地区金融发展看作一个不断变化的过程,将区域在一定时期的金融增量(G)分解为3个分量:份额分量(N)、结构偏离分量(P)和竞争力偏离分量(D),以评价地区金融结构差异和竞争力大小。公式为:
三、天水市数字支付县域总体差异的空间测度
(一)相对差异呈逐年缩小趋势
天水市数字支付总体上相对差异在缩小。从表2和图1可以看出,自2014年以来,天水市数字支付錫尔系数得分中,人均移动支付笔数等5项指标总体上呈现下降趋势,其中,人均移动支付开通量、银行卡人均持卡量、信用卡人均持卡量、每万农村地区人口拥有的助农取款服务点数4项指标逐年下降,在核心指标上,人均移动支付开通量3年间下降了22.1%。从全部得分来看,锡尔系数最高为0.257,最低为0.003,均处于较低水平,说明天水市数字支付县域间近三年来总体上差异较小。
(二)市场集中度存在较大分化
赫芬达尔指数的大小,反映了市场的集中程度。从表3来看,2014年数字支付核心指标均处于较高水平,2015年一些指标有所增长,但到2016年除人均网上支付笔数持续上升外,人均移动支付笔数、人均移动支付开通量、人均网上支付开通量等指标赫芬达尔指数明显下降(图2),分别较2014年下降3.72%、12.32%、29.14%。在基础指标方面,信用卡人均持卡量、每万农村地区人口拥有的助农取款服务点数呈下降趋势。随着各县域加大对支付基础设施、支付环境的建设力度,县域居民用卡习惯的改变,天水市县域数字支付的市场集中度趋于分散。银行卡人均持卡量、个人信用档案建档率两项指标则出现上升,说明不同县域在银行卡的推广方面差距在扩大,信用体系建设的质量与力度也存在较大差异。endprint
(三)地理集中度仍处于高位
地理集中指数越大,则地理分布程度越高,若接近100,则高度集中。在衡量天水市县域数字支付地理集中度的24项得分中(表4),有19项超过50,占比79.17%,最高为62.793,说明天水市县域数字支付在地理分布上较为集中,县际之间差距较大。在8项指标中有5项处于下降状态,2014年天水市县域人均移动支付开通量地理集中度为61.505,到2016年为57.591,下降6.36%,虽有下降但仍处于高位,人均网上支付笔数则在3年间出现了较大幅度上升(图3)。
四、天水市数字支付县域差异的空间偏离—份额分析
以2014年为基期,以2016年为报告期,选取人均移动支付笔数、银行卡人均交易笔数这2项指标,根据偏离—份额分析法(SSM)的公式(4)—(7),分别计算出各县域人均移动支付笔数份额分量(N)、结构分量(P)和竞争力分量(D)(表5)。
结果显示,5县的份额分量均大于0,但均小于人均移动支付笔数实际值,说明移动支付在天水市数字支付中属于增长性支付方式且增长率大于各类支付方式增长率。甘谷、张家川2县的份额分量位居前2位,说明2个县在数字支付的建设方面做了较好努力。
从结构分量看,张家川、武山2县分列前2位且均为正值,说明上述2县的各类支付方式增长率超出了全市的平均增长率,由于县域银行卡交易的快速增长从而引起的人均移动支付的增长大于其他县;结构分量中甘谷、秦安、清水3县的数值低于全市平均水平且为负值,表明上述3县的移动支付并未从整体金融发展中过多受益。
从竞争力分量看,秦安、清水2县的竞争力分量得分较为明显,表明这2个县人均移动支付的增长率高于整体银行卡人均交易增长率,移动支付在当地县域金融交易结构中处于优势地位,而武山、甘谷、张家川3县竞争力分量为负值,说明这3个县人均移动支付增长率低于整体银行卡人均交易增长率,移动支付在当地县域金融交易结构中不占优。总偏离分量中武山、秦安排在前2位,前者得益于结构分量优势,后者得益于竞争力分量优势。
为直观表现天水市数字支付人均移动支付空间差异,本研究以结构分量(P)为横轴,以竞争力分量(D)为纵轴,绘制了天水市5个县人均移动支付发展优势图(图4)。第一类属于竞争力优势地区,为秦安、清水;第二类属于结构优势地区,为张家川、武山;第三类属于两者都欠缺地区,为甘谷,虽然甘谷的移动支付增长率大于各类支付方式增长率,但其人口在5县中为最多,人均并不占优势。
五、结论与建议
运用锡尔系数、赫芬达尔指数、地理集中指数和偏离—份额分析法,实证研究了2014—2016年天水市数字支付的县域总体差异及微观差异。结论如下:(1)总体上数字支付核心指标和基础指标的相对差异在波动式逐年缩小,表明数字支付发展较好的原有县域在增长的同时,其他县域数字支付的快速增长缩小了县域之间的相对差异;(2)天水市数字支付市场集中度存在较大分化,地理集中度处于高位,说明数字支付在县域间仍然存在较大差异,移动支付等较多集中于个别县域;(3)从各县域人均移动支付空间偏离—份额看,各县在结构优势、竞争力优势上表现不一,尚没有能够在结构和竞争力方面均具有主导地位的县域。同时,分析结果也表明当地市县两级政府、金融管理部门、商业金融机构贯彻执行国家关于普惠金融、支付体系、数字支付等方面的方案规划以及自己出台的有关政策措施对天水市数字支付乃至数字普惠金融的发展起到了实际有力的促进作用,但县域不平衡。因此,在数字普惠金融的推动方面,采取措施进一步有效普及数字支付,发挥数字支付优势县域的示范作用,对提升天水市整体县域数字普惠金融发展水平具有重要意义。
一是加强金融科技在县域金融基础设施建设中的普及应用。有效推进县域移动通信、光纤网络等基础设施信息化建设,为金融机构运用科技手段改进账户开立、金融产品、电子支付业务等提供便利。利用互联网和大数据,加快推进县域征信体系建设,解决金融服务中信息不对称问题,降低数字普惠金融风险和成本。加快农村金融网点建设,加大乡镇ATM机和POS机布放,完善银行卡助农取款服务点,进一步提高乡镇及以下农村金融基础设施的覆盖率,为拓宽数字普惠金融覆盖面提供必要的硬件条件。
二是矫正传统的交易观念为数字普惠金融发展提供支持。在县域特别是农村地区,居民大多有强烈的现金偏好,农民对银行卡支付、网上支付等事物的接受还需像城市居民那样有一个逐步熟悉的过程。长期形成的现金交易习惯在短期内要扭转难度较大,这对数字普惠金融发展形成障碍。因此,需要深入开展县域金融教育培训,提高居民、企业在金融产品认知、金融工具使用、投资理财规划、交易方式选择等方面的金融素养。
三是采取严格的措施防范数字普惠金融中的风险。近年来,电信诈骗、非现金支付工具犯罪案件多發,此类违法活动具有高技术性、高隐蔽性,严重影响运用现代金融工具的消费者信心,使数字金融在县域的发展受阻。政府层面应不断完善有关行业标准和安全制度,监管主体要严厉打击各类涉及非法金融的活动,引导公众理性看待数字技术在普惠金融中的应用。商业性金融机构应密切关注风险隐患,完善操作规程,承担起数字普惠金融安全性的主体责任。金融消费者应不断强化安全意识,共同营造良好的数字普惠金融体系环境。
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