中国农村金融的包容性及影响因素

周天芸，刘 虹，杨海洋

(1.中山大学国际金融学院，广东 广州 510275；2.中山大学岭南学院，广东 广州 510275；3.广州农村商业银行资产托管部，广东 广州 510623)

金融包容是让全社会各不同收入群体都能被纳入到主流的金融服务体系中，使其拥有享受正规、公平、高质量金融服务的权利。联合国发出“构建金融包容性体系”的号召，金融包容全球合作伙伴组织、国际货币基金组织和世界银行等国际组织纷纷构建和发布度量各国金融包容性的指标。2016年1月，国务院发布中国推进普惠金融建设的国家级战略规划——《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》，表明中国政府推进金融包容的决心。

金融包容倡导将无法享受正规金融服务的低收入人群纳入主流金融系统，形成更加完整、完善的金融体系，以提高金融体系的稳定性和增强金融体系抵御金融风险的能力。中国贫困人口相对较多，根据世界银行《全球金融包容性数据库(The Global Findex Database)》的数据显示，2014年中国约有2.4亿成年人口没有银行账户，这意味着他们无法获得任何金融服务。实施包容性的金融发展战略，将贫困人口和低收入人群纳入到主流金融体系中，使他们拥有更好的发展机会，早日摆脱贫困，对于促进国家整体经济的发展、社会的和谐稳定、公平正义具有重大意义。

本文以2010年中国1694个县域的截面数据为样本，构建指标考察中国农村的金融包容性，分析中国农村金融包容性指数的影响因素，旨在通过指标研究中国农村的金融包容程度及其影响因素，为提高中国农村的金融包容程度、构建普惠金融体系提出政策建议。

一、相关文献回顾

学术界从不同角度对金融包容性进行了界定。Helms(2006)提出了包容性的金融系统是能够为全社会各不同收入群体，尤其是目前无法获得主流金融服务的个体、家庭和企业提供有效金融服务的金融系统[1]。Demirguc-Kunt等(2008)从金融服务的供求关系角度，提出金融服务的实际使用情况由服务的供给量和消费者的需求量共同决定，金融服务的易获得性由供给方单独决定，而金融包容性所体现的是供求双方的相互作用[2]。田霖(2013)提出包容的核心内涵是参与金融活动的经济主体有平等、自由的选择权利，并且金融服务的提供者和使用者应该是互利共赢的[3]。周小川(2013)则讨论了中国金融包容性的政策含义[4]。李建军和韩珣(2017)认为金融密度是金融包容性发展改进路径的起点[5]。白钦先等(2017)指出，普惠金融的本质特征包括：秉持金融的哲学人文发展理念、彰显金融为促进人类经济与社会发展而生，坚持金融为最广泛的社会大众竭诚服务[6]。

衡量和评价金融包容性方面，Beck(2007)等从金融服务的实际使用和金融服务使用的可能性两方面评价金融包容，并据此设立两大类指标，即贷款和存款服务的可获得性、贷款和存款服务的实际使用[7]。Sarma(2008)从金融服务的易获得性、使用频度和地理渗透三个维度构建金融包容性指数[8]。Demirguc-Kunt等(2012)采用正规金融机构中账户户主的个数、存款金额和贷款金额等三个指标衡量金融包容性[9]。范香梅、寻努绩(2017)从金融供给角度，设立财务绩效和社会绩效两大维度，探讨农村金融包容性指数的构建[10]。

金融包容性的影响因素方面，Kempson等(1999)发现居民收入是金融包容性的最大影响因素，在他们所构建的模型当中具有最大的解释力，此外女性占比也是影响因素之一[11]。李小建等(2006)发现，决定区域内银行网点分布的因素是该区域居民人均收入水平，说明人均收入水平是金融包容性的重要影响因素[12]。田霖(2012)提出一种衡量金融包容性的指标，并研究中国各省农村的金融包容程度及影响因素，发现居民人均收入、劳动人口占比、通讯技术的覆盖程度和人口构成等因素是影响我国金融包容性的主要原因[13]。Geach(2007)发现，在农民及低收入人群开始使用手机后，数字通讯技术让他们获得更加充分的金融信息，对他们获得更多的金融服务起到积极作用[14]。田杰等(2014)发现通讯技术、金融包容性和农村经济增长三者之间存在相关关系，即当通讯技术处于较高水平时，农村经济增长和金融包容程度正相关[15]。Priyadarshee等(2010)提出，影响普惠金融发展的关键因素是政府管制、国家金融政策、社会保障体制等因素[16]。易远宏(2013)发现，相关支农政策的引导和相关制度的限制导致农村资金等资源的大量外流[17]。郭田勇等(2015)发现经济发展水平、金融意识和信贷资源价格对发达国家和发展中国家的金融包容性均有重要影响，发达国家的金融包容性受到信息科技水平的显著作用，而人口地理因素和城镇化水平对发展中国家的影响更为显著[18]。

由于金融排斥在某种程度上和金融包容存在一定的对立关系，因此影响金融排斥的因素对于金融包容的研究也具有一定借鉴意义。Kempson等(1999)研究发现，金融排斥与享受金融服务的群体特征和所属区域的地理特征存在显著相关关系[11]。徐少君等(2008)测算了中国金融排斥的反向指数，定义为金融宽度指标，并用该指标衡量中国各地区金融排斥的情况，绘制金融排斥状况分布图，实证检验了对我国金融排斥产生显著影响的因素[19]。王修华(2009)提出金融排斥在中国农村地区普遍存在，“马太效应”导致越贫困的地区未来将越落后[20]。胡宗义等(2012)通过实证检验得出农村人口数、区域的地理区位属性及上一期的金融排斥程度对该区域的金融排斥有比较显著的影响[21]。

梳理国内外关于金融包容性的文献，我们看到，目前缺少一个系统全面的金融包容性指标体系用以衡量中国农村的金融包容水平。从国内的学术研究成果来看，对金融包容性的量化研究较少，并且由于指标选取的局限和数据的限制等问题，现有的研究结果也缺少可信度。鉴于上述原因，本文尝试运用相对完整的指标和数据，构建中国农村金融包容性指数，并对其影响因素进行实证分析，探讨中国农村的金融包容性及影响因素。

二、中国农村金融包容性指数的构建

(一)指标选取

中外学者的研究结果表明，金融机构的分布数量、金融机构中的存款金额和贷款金额通常是衡量金融包容性的合理指标。

本文主要借鉴Demirguc-Kunt等(2012)[9]、Beck等(2007)[22]、Sarma(2008)[8]、范香梅和寻努绩(2017)[9]的方法构建中国农村金融包容性指数(IFI)，从金融包容的宽度和深度两方面对金融包容性指数进行描述，前者包括地理渗透(A1)和人口渗透(A2)两个维度，后者包括每千人存款额(A3)、每千人贷款额(A4)、存款额与人均GDP比(A5)以及贷款额与人均GDP比(A6)四个维度，从而形成比较完善的指数体系。这六个指标均与金融包容性指数正相关：维度数值越大，金融包容性指数越大，即金融包容性越高。受制于农村乡村数据的可得性，我们用县域数据来计算各个维度的农村金融包容性指标数值和金融包容性指数。各指标的含义及衡量方法如下：

地理渗透(A1)：本文以县域内每平方千米面积内所拥有的正规金融机构金融机构数量来反映金融包容性的地理渗透。

人口渗透(A2)：以每十万人所拥有的金融机构个数进行衡量。

每千人存款余额(A3)：存款金额是金融包容性的重要指标，每千人的存款余额能较好地衡量金融包容性指数。

每千人贷款余额(A4)：贷款金额也是衡量金融包容性的重要指标，每千人的贷款余额是金融包容性指数的因素之一。

存款余额与人均GDP比(A5)、贷款余额与人均GDP比(A6)：人均GDP中存入银行的金额和人均GDP中从银行取得的贷款，这两个比率较每千人存款余额(A3)和每千人贷款余额(A4)能够更好地说明金融包容性。

(二)金融包容性指数计算

根据已选择的变量标准，金融包容性指数的计算公式如下：

(1)

其中，Aij表示第j个县在第i个维度的包容性指数，n表示样本中县的总数，wi代表第i个维度的指标在金融包容性指数中所占的权重。

本文用极差分析法得出六个维度数值Ai(i=1,2,3,4,5,6)，计算公式如下：

(2)

其中，xi指第i个维度上某县的数值，Mi表示在第i个维度上样本数据的最大值，mi表示在第i个维度上样本数据的最小值，r(0

用变异系数法计算出每个维度下各县的变异系数(CV)，其计算公式为：

(3)

(4)

最终，金融包容性指数IFI的计算公式如式(1)所示：

由于2010年金融机构完成在农村地区的调整，本文选取2010年县域的截面数据为样本，剔除不完整及缺失的数据，最终有效样本为1694个。以此为基础，计算中国各省的各维度数值和金融包容性指数，结果如表1，并进一步计算出东部、中部和西部的金融包容性指数的平均数值分别为0.2817、0.2512和0.2302。

表1 各省金融包容性维度指标和金融包容性指数

从东、中、西部三大经济区域的包容性指数来看，我国县域金融包容性呈现出明显的地域性特征，其中东部地区的金融包容性最强，中部其次，西部最弱，即在区域分布上由东至西逐渐减弱。将金融包容性指数按大小排序，排名前10的省份中有7个位于东部地区，且排名前三位的省份均在东部，这说明东部地区的金融包容性最强。

图1 各省金融包容性指数的比较

根据表1绘成图1，可以更清晰地看到，图形大致从左到右(即地域上从东到西)显现出由高到低的趋势，表明东部省份的县域普遍具有较高的金融包容性，而西部地区省份的县域具有较低的金融包容性。

三、影响中国农村金融包容性的因素检验

(一)研究假设预期

根据以往理论研究，本文设立以下影响农村金融包容性的因素，并预期因素的影响方向。

假设1：人口年龄结构与金融包容性正相关。

假设2：人口密度与金融包容性正相关。

假设3：女性占比与金融包容性正相关。

假设4：金融意识与金融包容性正相关。

假设5：就业比例与金融包容性正相关。

假设6：人均收入与金融包容性正相关。

假设7：金融基础设施与金融包容性正相关。

假设8：政府规管程度与金融包容性负相关。

关于女性占比与金融包容性关系，Kempson等(1999)[11]以及英国金融服务管理局(FSA，2000)的研究结论与国内学者吴婵君(2011)[24]的结论不完全一致，本文参考民生易贷2015年发布的国内首份《互联网金融女性投资行为分析报告》的统计结果，女性用户多于男性用户，女性占比54%，男性占比46%，并综合考虑国内外学者研究结论、中国国情和女性特点，假设女性占比与金融包容性正相关。

(二)变量选取

本文以金融包容性作为被解释变量，用前述的金融包容性指数并取自然对数进行衡量。解释变量则参考国内外学者的研究成果，并结合我国农村的具体情况而选定，包括人口统计、经济活动、金融环境和社会环境四个方面，其中人口统计包括人口年龄结构(Age)、人口密度(Dens)、女性占比(Gender)和金融意识(Edu)；经济活动包括就业人数(Emp)和农村居民人均纯收入(Inc)；金融环境主要指金融基础设施(Tel)；社会环境主要指政府规管程度(Fsgdp)。

由于地区的经济发展水平通常会对当地的金融包容性产生影响，为了更好地研究各影响因素对金融包容性的影响程度，本文将城乡收入差距(Diff)、经济增长(Growth)和少数民族(Min)作为控制变量加入到回归方程中。

解释变量、被解释变量和控制变量的定义及衡量指标如表2所示。

表2 研究变量定义与描述

(三)样本选择和数据来源

本文采用中国1694个县域2010年的截面数据，所有数据均根据中国银监会网站、《中国区域经济统计年鉴2010》《中国县(市)社会经济统计年鉴》和《中国2010年人口普查分县资料》等整理获得。本文采用Stata12进行数据处理和回归。

(四)描述性统计

数据描述性统计如表3所示。通过表3发现，截至2010年末，各县之间影响因素的数据差异较大，尤其是人口密度、政府规管程度和是否为少数民族。农村居民平均每年每人的收入仅为5684.85元，远远低于人均日常消费所需，城乡收入差距高达20000元以上，均说明县域范围内的农村居民收入很低。受教育程度的平均年限为8.25年，说明县域地区受教育年限普遍偏低，整体来看，最基本的九年义务教育都未能完成。县域地区的电话使用户数占全部总户数的平均比例仅半数左右，说明县域地区能接触到的金融设施有限。而由于经济发展水平较低，GDP增长率高达20%，经济处于低存量、高增速期间。较低的人均收入、较少的受教育年限、较不完善的金融设备、较低的经济水平和较高的经济增长率构成了县域层面数据的主要特征。

表3 中国县域金融包容性变量的描述性统计

(五)实证分析

1.怀特修正的最小二乘法回归结果与分析。为得到合适的模型来解释各变量之间的关系，首先对方程进行异方差检验，结果见表4。

表4 最小二乘法回归异方差检验

检验结果表明，方程在1%的显著性水平下存在异方差。为了解决这一问题，本文采用怀特修正过的OLS对数据进行回归，即建立如下回归模型：

lnIFI=β0+β1*Age+β2*Dens+β3*Edu+β4*lnEmp+β5*Gender+β6*Inc+

β7*lnDiff+β8*Growth+β9*Tel+β10*Fsgdp+β11*Min+ε

怀特修正的最小二乘法回归结果见表5。

表5 怀特修正的最小二乘法回归结果

注：*** 、** 、*分别表示1%、5%、10%置信水平下显著。

从总体的回归结果来看，人口年龄结构、人口密度、金融意识、就业比例、人均收入、金融基础设施在5%水平上均与金融包容性具有显著正效应，即15岁～64岁人口比例越高、人口密度越大、金融意识水平越强、就业比例越高、人均收入越高、金融基础设施覆盖越广泛，金融包容性水平就越高。

具体而言：(1)群体中15岁～64岁人口比例越高，参与金融活动的人数越多，金融产品的使用频率越高，导致金融包容性提升，结果与假设1相符；(2)群体中人口密度越大，在其他条件相同的情况下，此地区的经济越活跃，从而对金融机构及金融产品的需求越大，因而会有更多的金融机构入驻，从而导致此地区的金融包容性增强，结果与假设2相符；(3)当居民的教育程度较低时，意味着其金融意识也较低，由于不能很好地理解及运用金融产品，导致金融产品或服务的使用较低，进而使金融包容性较弱，结果与假设4相符；(4)当就业比例较高时，相对收入水平就越高，从而有经济基础去选择更加丰富的金融产品或服务，金融包容性也就相对较强，结果与假设5相符；(5)人均收入越高，对金融产品和服务会有越多的需求，金融产品的使用和金融网点数量就会增加，从而金融包容性也随之增强，结果与假设6相符；(6)金融基础设施覆盖越广泛，能使更多居民使用金融产品和服务，金融包容性也就越强，结果与假设7相符。

除了上述结果之外，可以看到女性占比和政府规管程度的回归结果并不显著。考虑到中国各县域数据的差异性较大，不显著的回归结果可能是由于解释变量对金融包容性的影响存在异质性所造成的，因此，本文接下来选用具有较高稳健性的分位数回归进行分析和验证。

2.分位数回归结果与分析。对各变量进行分位数回归，以验证上文所猜测的异质性问题，同时探索各影响因素在金融包容性较强的县域与在金融包容性较弱的县域对金融包容性是否具有同样的影响，以期为金融政策制定提供更为完整和有针对性的建议。

在分位数回归中，y的分位数函数可以表示为Q(q)=inf{y∶F(y)≥q}。其中，0

本文在分析各因素对金融包容性的影响时，选取5个最具代表性的分位点(0.1，0.25，0.5，0.75，0.9)进行回归，讨论在不同分位点上各影响因素对金融包容性的影响及影响趋势，回归结果如表6所示。

表6 县域金融包容性指数影响因素的分位数回归结果

注：括号内为t统计值；*** 、** 、*分别表示1%、5%、10%置信水平下显著。

从分位数回归结果可以看出，人口年龄结构、人口密度、金融意识、就业比例、人均收入、金融基础设施在5%水平上均与金融包容性具有显著正效应(个别分位点外)，进一步验证OLS回归的结果。

女性占比与金融包容性在25%、50%和75%分位数水平下显著正相关，在10%和90%分位数水平下不显著，这可能是上文怀特修正最小二乘法回归中该自变量不显著的原因。在低分位水平上，即金融包容性较弱的地区，群体中可参与的金融活动非常少，以致参与金融活动的男女性别比例差异不大；而在高分位水平上，即金融包容性较强的地区，群体中可参加的金融活动非常多，同样致使参与金融活动的男女性别比例差异不大，因而性别比例对金融包容性的影响就不大。而在金融包容性水平中等的县域内，女性占比越高，县域金融包容性越强，这可能是因为女性先天比较心细，处理事务更有耐心，所以在家庭中普遍扮演“财务官”的角色，因此，女性占比在这三个分位上与金融包容性正相关。

政府规管程度在10%和25%分位数水平上显著负相关，在90%分位上显著正相关，原因可能是在金融包容性较差的地区，金融生态环境和信用环境不够理想，金融机构不愿意在这些地区设立网点，从而阻碍了当地政府对金融机构入驻的政策性引导；而在较发达的地区，金融环境较好，当地居民的信用状况较好，对金融产品需求较高，政府引导金融机构入驻的效果更好。而政府规管程度在50%和75%分位上回归结果不显著，可能是造成上文中怀特修正的最小二乘法回归中该自变量不显著的原因。

四、结论和政策建议

(一)主要结论

第一，中国农村金融包容性在区域分布上由东至西逐渐减弱。这与当地人口特征、经济活动、金融环境和社会环境等诸多因素有关。同时这也反映出，无论是西部欠发达地区，还是东部发达地区，都有很大一部分的低收入人群被排斥在正规的金融服务体系之外。

第二，影响中国农村金融包容性的因素主要包括：(1)人口特征(人口的年龄结构、人口密度、女性占比、金融意识)和经济活动(就业比例、农村居民人均纯收入)均与金融包容性有显著的相关关系。尤其是低收入群体由于自身金融知识的匮乏和受当地消费习惯等因素的影响，拒绝参与金融活动，属于一种主动的金融排斥行为，这对金融包容性的提升产生很大的阻碍。由此，解决低收入群体本身所存在的问题是推进包容性金融发展的核心问题之一。(2)金融设施(特别是通讯技术)的发展对金融包容性的提升有很大的推进作用。一些地区没有网络覆盖，无法满足金融设施的使用，金融机构不愿意在这些地区开设网点。因此，通讯基础设施的建设是提高金融包容程度的一项重要工作。(3)政府规管程度对金融包容性有着重要影响。政府是金融政策的制定者和推动者，金融机构是具体的实施者。金融包容性水平的提升是一个长期的过程，需要政府和金融机构相互配合。

(二)政策建议

根据本文的研究，提升金融包容性可以从金融服务的使用者(低收入人群)、金融服务的提供者(金融机构)和金融政策的制定者、金融市场的监管者(政府)三个角度着手。

1.金融服务使用者(低收入群体)：一方面，应该充分利用政府和金融机构宣传教育的机会，不断提升他们的金融意识；另一方面，应该促进农业生产和发展农副业，提高农民家庭收入水平，为能够使用更加优质的金融服务奠定经济基础。

2.金融服务提供者(金融机构)：加强对贫穷地区的金融基础设施建设，增设金融网点，满足偏远地区居民的金融需求；定期向比较封闭的偏远地区居民进行金融知识的普及与宣传，提升居民整体的金融意识；结合当地实际情况和特定目标群体发展金融业务，如适当简化办理金融业务的流程、推出适宜低收入群体的金融产品、推广网上银行等现代支付手段的使用等。

3.金融政策的制定者、金融市场的监管者(政府)：出台政策支持农村金融包容性的提升，如加强基础金融教育、放宽民间资本准入标准、鼓励金融机构在农村地区建立网点等；充分挖掘农村居民信用资源，形成服务于差异化的金融需求的多层次的农村金融体系[25]，营造良好的金融生态环境；加大财政支出中对农村地区的支出及对金融机构的支持。