我国西部地区普惠金融发展对经济增长的影响研究

邢璐瑶

【摘要】普惠金融是一种可以高效全面的为社会各阶层人群提供服务的金融体系。它主要针对目前金融服务存在的长期驻足高端区域、忽视低端客户的问题，对实现减缓贫困，促进经济发展有重要作用。本文立足西部地区，在普惠金融指数构建的基础上通过建立面板数据模型，实证分析了西部地区普惠金融发展对经济的影响，得出普惠金融对西部地区经济发展有着显著的正向拉动作用，但效果不是很理想。

【关键词】普惠金融 西部经济 面板数据

一、引言

伴随着20世纪80年代金融自由化和全球化趋势的增强，银行等金融机构承受的压力愈来愈大。为了增加利润、减少成本、把控风险，银行等金融机构大部分采用了对消费市场进行划分的办法，盯住高端客户群体排斥弱势群体的方式造成了一些贫穷落后地区金融服务的缺失。因此，我們需要大力提倡构建完整的普惠金融体系，让所有人群都享受到金融发展的益处。

本文在借鉴国内外学者研究的基础上，结合西部地区实际情况以及数据的可得性，选取普惠金融六个维度指标，构建普惠金融指数，并且把它运用于分析西部地区普惠金融发展对经济的影响。期望建立一个惠及所有人群的普惠金融体系，扩展金融服务的范围，为所有人群享有安全、方便的金融服务提供保障，从而可以实现减缓贫困，促进经济发展的目标。

二、西部地区普惠金融指数的构建

金融的两个重要方面就是供给和需求状况，本文从最基本的供求视角来划分金融服务的范围和金融服务的使用这两个指标，其中包括六个维度R—R，如下表2.1所示：

本文借鉴Chakravarty（2010）的做法，来计算普惠金融指数。计算公式如下：

其中，i代表不同衡量维度，此处k=6，xi为各省i维度的实际值；mi是各省i维度的最小值；M是各省i维度的最大值。IFI指数在0和1中间，0代表完全的金融排斥，1说明完全的金融包容。国际上衡量普惠金融发展水平的标准是，IFI在0.5到1之间，说明了金融普惠性程度最高；IFI在0.3到0.5之间代表中等程度的金融普惠性；IFI在0到0.3之间表示金融普惠性程度最低。其中，r为包容度敏感常数，本文在计算中取r=0.5。由上式能够得到各省普惠金融指数IFI，如表2.2所示。

由上表2.2可以看出，2005～2015年，除了重庆市普惠金融指数较高外，我国西部地区各省市的普惠金融水平都低于0.5，其中陕西、宁夏、四川普惠金融发展水平处于中等，其余省份普惠金融发展水平水平较低。

由以上西部地区普惠金融指数的构建，我们可以做出2015年西部各省普惠金融指数与人均GDP排名的对比图，如下图2.3所示：

由图2.3可以看出，人均GDP排名越靠前，IFI的排名也越靠前，这说明我国西部地各省市普惠金融和经济发展有着基本同步的关系。

三、普惠性金融发展对西部地区经济影响的实证研究

为了实证分析西部普惠金融发展对经济的影响，本文通过建立包含普惠金融指数在内的经济增长模型，使用面板数据分析西部地区各省市普惠金融指数（IFI）在经济增长中的作用。

（一）变量选取

本文选取的因变量为西部地区各省市的GDP，为了消除模型中数据的异方差，对其取对数形式，即lnGDP；自变量首先选择普惠金融指数IFI作为核心解释变量；此外再选择影响经济增长的其他重要变量：资本和劳动，为了消除模型中数据的异方差分别对其取对数，即lnK和lnL。本文选取变量如下表3.1所示：

（二）模型的构建与实证分析

根据选取样本变量和数据的特征，本文采用面板数据模型进行实证分析。面板数据模型设定的基本形式为：

Yit=α+βXit+εit （3.1）

其中，i表示横截面个数，即本文选取的西部地区12省市，t代表变量的时期数，本文中t为11；Yit为回归变量，Xit=（Xit1。。。Xikk）T为向量，k为解释变量数，αi表示截距，斜率系数β=（β1...βk）。

由于面板数据既涉及时间序列又包括截面数据，参数估计的有效性很大程度上取决于模型设定的正误，通过固定效应的冗余似然比检验、F检验和Hausman检验得出面板数据模型的具体形式为个体固定效应模型。结合本章前面选取的变量，构建出如下实证检验模型形式：

lnYit=lnA+αlnKit+βlnLit+γIFIit+εit （3.2）

其中，IFIit表示西部各省的普惠金融指数，下标i和t分别表示省份和年份，α，β，γ为各解释变量的系数，lnA为截距项，也即全要素生产率，εit代表随机误差项，是在以下假设条件之下：相互独立、零均值、同方差。

考虑到在面板数据估计中包含着不同的省份，其经济规模可能相差比较大，常常会导致回归误差项存在异方差即横截面异方差，下面在用个体固定效应模型回归时需要用截面加权的GLS方法对个体固定效应模型进行估计。

回归结果如下表3.2所示：

从表3.2可以看出，该模型所有参数估计都非常显著。同时该个体固定效应模型调整的可决系数是0.994819，F统计量的P值是0.000000，表明该模型的拟合程度很好；截面加权后的DW=2.022289，说明模型不存在一阶序列自相关。

因此可得到如下协整方程：

lnYit=（0.698963+αi*）+0.836423lnKit+0.0343lnLit+0.00159IFIit+εit

（6.941973） （76.63783） （1.081773） （-3.768645）

（0.0000） （0.0000） （0.0816） （0.0003）

上述方程αi*代表固定效应，表示的是对常数项C=1.698963的偏离，也即全要素生产率lnA。由以上可以看出：首先，代表普惠金融指数的IFI的系数为0.00159，在1%的临界值水平下，t统计量通过了显著性检验，说明普惠金融发展对西部地区经济发展有着显著的正向促进作用，金融普惠性每提高一个单位，促进经济增长0.00159，虽然西部地区金融普惠性的提高对经济增长正向推动作用，但是效果并不理想，只有不到1%。可见西部地区金融发展中金融普惠性的发展处于弱势，这是因为西部地区经济发展水平和产业结构层次较低，经济增长模式过于粗放，金融资源得不到有效的利用，加上金融资源覆盖面较小，对经济发展的促进作用并没有很好的发挥出来；其次，由上式可以看出，资本在整个经济发展中起到了重要的作用，其系数为0.836423，在1%的临界值水平下，t统计量通过了显著性检验，说明资本形成总额对西部地区经济发展有着显著正向的促进作用，且资本额每提高一个单位都会引起经济83%的增长；最后，全要素生产率LnA对经济增长也有显著作用，但是从系数来看小于资本形成额的作用。相比较而言劳动就业人数和普惠金融对经济的正向促进作用远小于资本增加和全要素生产率的提高对经济发展的正向促进作用。

（三）结论与对策建议

总体来说，普惠金融对西部地区经济发展有着显著的正向拉动作用，但是与其他影响经济的主要变量相比系数较小，说明了普惠金融在经济增长中的贡献小于资本、劳动等因素，虽然存在普惠金融对西部地区经济的显著促进作用，但这种正向带动作用并没有很好的发挥出来，效果并不是很理想。

因此，我们首先应该设法加强普惠金融的渗透性，扩大金融机构服务的覆盖范围，努力消灭金融服务空白地带；其次加快新型金融机构的发展，并充分发挥政府在普惠金融发展中的作用，以实现减缓贫困，促进经济发展的目标。

参考文献

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[4]Chakravarty，Rupayan Pal.Measuring Financial Inclusion：An Axiomatic Approach[R].Indira Gandhi Institute of Development Research，2010.