北京大学数字普惠金融指数（2011-2021）

北京大学数字普惠金融指数(2011-2021年)金融研究中心课题组①课题组顾问学数字金融研究中心主任研究院院长课题组成员技术支持团队ZDA)指数编制和分析过程中，课题组得到了北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团各位领导和帮助，特此致谢。本指数不代表北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团的观点，所有tpidfpkuedutpidfpkueducn一、内容提要 1二、数字普惠金融发展最新趋势 5(一)数字普惠金融的增长情况 6(二)数字普惠金融的地区收敛性 8(三)数字普惠金融的东西差异 11(四)数字普惠金融的南北差异 13(五)数字普惠金融地区排行榜变化 15三、数字普惠金融指数的应用与注意事项 18(一)数字普惠金融指数的主要应用 18(二)数字普惠金融指数应用中的问题 24(三)数字普惠金融指数应用中的注意事项 26四、结论 28参考文献 30附录1：省级数字普惠金融指数(2011-2021) 35附录2：数字普惠金融指标体系与指数计算方法 46(一)数字普惠金融指标体系 46(二)指标无量纲化方法 48(三)层次分析法 50(四)指数合成方法 51附录3：北京大学数字金融研究中心简介 53tpidfpkuedutpidfpkueducn容提要普惠金融(financialinclusion)可以定义为能有效和全方位地为社会所有阶社会低收入者提供较为便捷的金融服务。这一概念最初被联合国用于“2005年务。泛覆盖支付、存款、贷款、保险、信用服务和证券等多种业务领域(焦瑾璞等，应金融1tpidfpkuedutpidfpkueducn2数字金融可以满足那些通常难以享受到金融服务的中小微企业和低收人群的需指数”(ThePekingUniversityDigitalFinancialInclusionIndexofChina，PKUDFIIC在2019、2021年对指数进行了更新，本报告是该指数的第四字金融使用深度和普惠金融数字化程度等3个维度来构建数字普惠金融指标体中国内地31个省(直辖市、自治区)、337个地级以上城市(地区、自治州、盟普级指在。编制这套指数的目的是在不泄露金融消费者个人隐私和金融机构商业机密2tpidfpkuedutpidfpkueducn33tpidfpkuedutpidfpkueducn4排如下：第二部分对数字普惠金融指数反映出的新趋势进行分析；第三部分总结了数字普惠金融指告得到的的附录中，我们也整理了省级数字普惠金融指数的4tpidfpkueducntpidfpkueducn5融发展最新趋势 表1：2011年-2021年省级数字普惠金融指数1112131415161718920115.625.366.386.3744017.8845.440.167.535.844.03863省4.368.172.776046.304.819.953.65330.894.559.938.501.573.89963.296.401.417.180.9593.518.207.074.766.082.77619.931.896.784.732.87842.149.538.112.225310.2831.9358.97省4.164.013.757.6923112.92省95.774.454.858.1055906.8834.611.288.781.603962省2.595.212.679.2841310.31省.748.353.767.176.233170.662.572.063618省.405.343.126.925.76217省6.759.865.288040省6.387.691.126.81536省1.530.958.006.1721306.537.233.321.949.2517省5.560.331.565.642555市1.891.843.896.3137620.165.485.417.804.3021本次指数更新基于之前的编制方法，详见附录。报告正文仅讨论该指数反映出的中国数字普惠金融发展的最新趋势，基于前两期指数对数字普惠金融的更全面分析也可以参阅我们课题组之前的报告和论文(郭峰③分类指数详见附件，城市和县域指数可通过联系课题组获取(pku_dfiic@163.com)获取。5tpidfpkuedutpidfpkueducn679.451.466.913.5140.913.767.346.275.796834.735.574.333.79300.966.129.376.855.95946省9113.786.829.1406省0.358.2394.702.365.592.922.3126.345.498.728.691.844.3457(一)数字普惠金融的增长情况6tpidfpkueducntpidfpkueducn7图1：2011-2021年省级数字普惠金融指数的均值、中位值和增速(%)年别经营和消费者行为的数字化转型。从而驱动了数字金融使用深度的增长。特别是投资子指数，2021年省级指数中，货币基金指数和7tpidfpkuedutpidfpkueducn8增长。：2011-2021年数字普惠金融指数及分指数的省级中位值图3：2011-2021年数字普惠金融指数及分指数的省级中位值增长率(二)数字普惠金融的地区收敛性8tpidfpkuedutpidfpkueducn9字普惠金融指数分布9tpidfpkueducn北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)tpidfpkueducn覆盖广度使用深度数字化程度各省数字普惠金融分类指数分布学中关于地区经济收敛性的论证方法进行讨论(BarroandSala-i-Martin，1992；存量水平的刻画，反映的是地区数字普惠金融偏离整体平均水at=√∑1(lnindexit−∑1lnindexit)2数，从中可以看出，中国地区数字普惠金融在前几年的确有非常明显的们在图7当中也汇出了几个分指数的收敛系数，从中可以看出数字金融覆盖广度tpidfpkuedutpidfpkueducn(三)数字普惠金融的东西差异tpidfpkuedutpidfpkueducn降很多，更：2011、2015和2021年城市数字普惠金融总指数相对排序2019年9月，我们曾撰写研究报告《数字经济助力中国东西部经济平衡发表在《经济学》(季刊)上的论文(郭峰等，2020)对于使用深度在胡焕庸线tpidfpkuedutpidfpkueducn图9：2011、2015和2021年城市数字普惠金融覆盖广度(上列)使用深度(下列)相对排序(四)数字普惠金融的南北差异tpidfpkuedutpidfpkueducn，图10：中国南北城市数字普惠金融指数差异变化趋势(北方均值/南方均值)程度tpidfpkuedutpidfpkueducn企业的融资利率环境相比于南方地区在变差(实惠化)，以及信用分的使用场景图11：数字普惠金融分指数南北差异变化趋势(北方均值/南方均值)(五)数字普惠金融地区排行榜变化普惠表2：2021年省份总指数排名及变化情况tpidfpkuedutpidfpkueducn名8.9710005.4420004.6130002.9240110.3150-116.536007000801590890241200047005215-1-1-100107-104311-166013011-10-12-110-100-1，tpidfpkuedutpidfpkueducn表3：2020年城市排名前10及变化情况名100020013014011512607437806292 。惠金融指数排名变化tpidfpkueducntpidfpkueducn金融指数的应用与注意事项⑤(一)数字普惠金融指数的主要应用字普惠金融与家庭经济活动支付方式上影响着居民的经济活动，而且也为家庭经济活动提供了更多的选择。数字普惠金融对居民消费的影响主要表现在增加消费总量与促进消费结构个最大的经济体中排名倒数第一(蒋春秀，2010)。除了医疗、养老、住房等体财产品和业务(例如余额宝、财付通等)，并基于大数据的保险业务为广大用户的资金约束，促进居民消费结构升级(易行健和周利，2018)。容节选自《中国数字普惠金融的测度及其影响研究：一个文献综述》(发表于《金融评论》2021年第6期，作者：郭峰、熊云军)一文。tpidfpkuedutpidfpkueducn和享受其他金融服务的机会(李晓等，2021)。吴雨等(2021)基于数字普惠金能性。而且，彭澎和徐志刚(2021)、张海燕和韩晓(2021)的研究还显示，数长投资者的“炒新”。长(张勋等，2019)。2.数字普惠金融与企业经济活动tpidfpkuedutpidfpkueducn场的帮助完成研发活动(喻平和豆俊霞，2020；谢雪燕和朱晓阳，2021)。部分够降低金融交易的成本，为企业技术创新提供强有力的支撑。例如，万佳彧等 足的资金进行技术创新活动。唐松等(2020)发现数字普惠金融能够在低成本的出现大大地降低了商品的交易成本，促进了电子商务的发展(李继尊，2015)。谢绚丽等(2018)也认为，数字金融的发展缩小了线下的搜寻成本与匹配成本，有助于小微企业的创业者获得成功。张正平和王琼(2021)针对数字普惠金融和，2021)。tpidfpkueducntpidfpkueducn3.数字普惠金融与传统金融和货币政策数字普惠金融对商业银行绩效的影响得到了很多文献的证实。以Berger 王诗卉与谢绚丽(2021a)利用157家商业银行的数据与数字普惠金融指数匹配彧等，2020)。除此之外，熊健等(2021)研究发现，数字普惠金融导致了商业张岳等(2021)的研究则发现数字普惠金融发展水平与农村金融机构经营风险之⑥当然，不仅数字金融对传统金融会产生影响，传统金融也会对数字金融产生重要影响(郭峰和王tpidfpkuedutpidfpkueducn金融有可能进一步弱化货币当局对宏观经济的调控力度(Mishra和Montiel，2013)。首先，段永琴和何伦志(2021)研究发现，数字金融对银行贷款利率定流动(战明华等，2018)。最后，从企业的视角来看，数字普惠金融扩宽了传统从而减弱了企业对银行的依赖。打折扣(Li等，2020)。tpidfpkuedutpidfpkueducn4.数字普惠金融与区域经济活动利于经济增长(张勋等，2019；钱海章等，2020)。此外，金融服务的发展起源市创新(潘爽等，2021)。并且，由于数字普惠金融的发展具有明显的空间溢出2019)。此外，王修华和赵亚雄(2020)发现数字普惠金融影响在不同群体的之年人或贫困户)可能由于缺乏相应的数字技术与知识技能(如没有支付宝)，并来的影响微乎甚微(贝多广和莫秀根，2019；王修华和赵亚雄，2020)。另一方tpidfpkuedutpidfpkueducn庭收入增加，进而导致居民收入差距持续扩大(王修华和赵亚雄，2020)。发展环境，提高区域经济发展质量(聂秀华等，2021)。从宏观层面来看，普惠作用，在此基础上，提高地区经济发展质量(唐松等，2020)。此外，一些学者的经济发展质量。杨文溥(2021)发现数字经济通过驱动第三产业来实现经济高(二)数字普惠金融指数应用中的问题存在的局限性(1)指数多样性不足。数字化支持是数字普惠金融与传统普惠金融的主要金融机构的相关指标)，这就使得该数据的多样性不足。特别是，随着数字金融(2)指数来源比较单一。该指数编制过程中所用的原始数据全部来源于蚂tpidfpkuedutpidfpkueducn中，由于2015年之前部分三级指标存在缺失，因而第一期指数共包括26个指2.指数应用中的典型问题但(1)指数跟大企业不当匹配。根据普惠金融的定义，普惠金融的主要目的大企业进行匹配和分析，如果基于WIND上市公司数据库、工业企业数据库里(2)没有解决内生性问题。从根本上来讲，数字金融的发展依然是一项基tpidfpkuedutpidfpkueducn融的发展促进了居民的消费已经得到了很多文献的证实(易行健和周利，2018；影(3)异质性效应考察不够。从地区角度而言，由于地域辽阔，区域发展不源(三)数字普惠金融指数应用中的注意事项性问题生政策的冲击与工具变量法。在外生冲击政策方面，可供选择的政策包括2013等，2020)。王修华和赵亚雄(2020)则使用周边地区数字普惠金融指数的平均数作tpidfpkuedutpidfpkueducn文献使用互联网发展水平或者历史上的互联网发展水平作为数字普惠金融指数2.控制变量的设置3.主要机制检验tpidfpkuedutpidfpkueducn)，分研人员和来自金融科技公司的数据科学家题分工上，高校科研人员负责课题方案设计、数据分析、外文和报告执笔等工作；而来自金融科技公司的数据科学家金融科技公司的底层微观数据。数据分析工作也一直在金实验室当中进行。上述实验室和分工机制使得在保护消费前提下，又可以利用金融科技企业经营中形成的大数据积tpidfpkuedutpidfpkueducn题。因此该指数的编制，对国家完段和渠道，以及学术界和商业界的融合发展，也具有非常重于高校与研究院的这种合作模式条件越来越成熟，未来可能和科技公司采用这种合作模式，因而本指数的编制也为类似tpidfpkuedutpidfpkueducn献[3]戴国强、方鹏飞(2014)：《利率市场化与银行风险——基于影子银行与互联网金融视[8]郭峰、王靖一、王芳、孔涛、张勋、程志云(2020)：《测度中国数字普惠金融发展:第[17]焦瑾璞、黄亭亭、汪天都、张韶华、王瑱(2015)：《中国普惠金融发展进程及实证研tpidfpkuedutpidfpkueducn[18]李春涛、闫续文、宋敏、杨威(2020)：《金融科技与企业创新——新三板上市公司的[21]李建军、姜世超(2021)：《银行金融科技与普惠金融的商业可持续性——财务增进效tpidfpkuedutpidfpkueducn[38]王喆、陈胤默、张明(2021)：《传统金融供给与数字金融发展:补充还是替代?——基[39]王诗卉、谢绚丽(2021a)：《经济压力还是社会压力：数字金融发展与商业银行数字化第[54]谢绚丽、沈艳、张皓星、郭峰(2018)：《数字金融能促进创业吗?——来自中国的证tpidfpkuedutpidfpkueducn[56]熊健、张晔、董晓林(2021)：《金融科技对商业银行经营绩效的影响：挤出效应还是[61]余江、孟庆时、张越、靳景(2018)：《数字创业:数字化时代创业理论和实践的新趋arpettaSCreditconstraintsasabarriertotheentryandpost-entrygrowthoffirms”,EconomicPolicy.22(52):731-779.tpidfpkuedutpidfpkueducn[73]Aziz,J.andCui,L.(2014):“ExplainingChina'sLowConsumption:TheNeglectedRoleofHouseholdIncome”,SocialScienceElectronicPublishing,07(181).BarroRJandX.Sala-i-Martin,“Convergence”,JournalofPoliticalEconomy,1992,BergerN2003):“Bankconcentrationandcompetition:anevolutioninthemaking”,JournalofMoneyCreditandBanking.36(3).DupasPandRobinsonJ“WhyDon’tthePoorSaveMore?EvidencefromHealthiewJTheImpactofDigitalFinanceonHouseholdConsumption:EvidencefromChina”,EconomicModeling,(4):317-326.eisMonetaryTransmissioninLowincomeMartinXTheClassicalApproachtoConvergenceAnalysisEconomicJournalSarmaM,2012,“IndexofFinancialInclusion-Ameasureoffinancialsectorinclusiveness”,gPapersonMoneyFinanceTradeandDevelopmentNotpidfpkuedutpidfpkueducn附录1：省级数字普惠金融指数(2011-2021)度737219833529966424983104631256162482060356893846141649521383909600996tpidfpkuedutpidfpkueducn度52639887125128tpidfpkuedutpidfpkueducn度.519.7587.11.680.085742.5tpidfpkuedutpidfpkueducn度资.99.678.766.03.01.022531.49.4784.07.0699.445.0497.16tpidfpkuedutpidfpkueducn政区划广度使用深度险基投资信贷信用度京市9.4287.3320773.660.063.4769.724省1.964省7.543省31省1.25436935774省9986.948.88.595.9253.591省90.0183.677.6573564.649959.1470.1859.4tpidfpkuedutpidfpkueducn政区划广度使用深度险基投资信贷信用度京市4.791.076.5544.002.146.97省省省省8.046.66省6.802.85省207.671.6800.82tpidfpkuedutpidfpkueducn政区划广度使用深度险基投资信贷信用度京市6.77省省省省省省tpidfpkuedutpidfpkueducn政区划广度使用深度险基投资信贷信用度京市5.880.190.4029.900.26省8.62省81.07省7.76省2.99省省1.33tpidfpkuedutpidfpkueducn政区划广度使用深度险投资信贷度京市2.0740.550.832.110.289.9160.112.23省2.92省4.6559.166.11省0.25省0.970.841.164.893.46省1.660.62省tpidfpkuedutpidfpkueducn政区划广度使用深度险投资信贷度京市7.8805.8396.026912.158.740026239490091263698191.9308.6870.08省11102.201.70省6.8879.2559.9865548.408.38省311.8034.239.82省1439.54216969.0016138.3244868.211.733841.402.30省344.3539.06784115745.1466913.4222661.175省44186538385.11743362.110768252528.3248tpidfpkuedutpidfpkueducn政区划广度使用深度险投资信贷度京市5.442.934.3084.354.565.922.956.848.491.821.739.355.358.973.4249.36省2.929.000.83省4.615.938.5614.613.62省0.316.067.38省1.093.332.170.968.749.382.99省6.538.135.718.451.718.900.00省4.852.670.467.069.610.138.356.543.798.95tpidfpkueducntpidfpkueducn数计算方法(一)数字普惠金融指标体系普惠金融指标体系。数字普惠金融状况会有所变化。普惠金融指数上得到体现。因此所编制的数字普惠金融指数最好应该可以同时进行横向(地区维度)比较和仅包括银行服务(主要是信贷)，水平。们从数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度等3个维度来构建数字普惠金融指标体系。具体而言，目前数字普惠金融指数一共包含上述3⑦在第一期指数(2011-2015年)中共包含26个指标。tpidfpkuedutpidfpkueducn用户数中使用这些服务的人数)，也包括使用活跃度指标(人均交易笔数、人均交易金额)。低(例如消费贷和小微企业贷利率低)、信用化程度越高(例如免押金支付笔数占总支付笔数比例高)，则意味着数字普惠金融的价值就得到更好的体现。比例账号绑定银行卡数次及以上)活跃用户数占年活跃1次及以上比的人数贷信贷业务者联网消费贷的用户数网小微经营贷的用户数贷款笔数贷款金额tpidfpkueducntpidfpkueducn户数每万支付宝用户中使用基于信用的服务用户数(包括金融、住宿、出行、社交等)比比贷款利率度芝麻信用免押笔数占比(较