普惠金融发展对县域经济增长影响的研究-基于湖南省的证据

摘要：“普惠金融”概念自2005年提出以来，就引起了学界的广泛关注，湖南省作为中部农业大省，县域经济占较大比例，县域普惠金融的发展也为湖南省县域经济增长提供了契机。本文基于2013—2016年湖南省87个县(市)的经济数据，利用变异系数法构建普惠金融发展水平指标体系，使用固定效应模型研究湖南省普惠金融发展对县域经济增长的影响。研究表明，整体上湖南省普惠金融发展对县域经济增长存在显著的正向影响，而分地区考察结果则表明各个地区之间普惠金融发展对县域经济增长的促进作用存在差异。关键词：普惠金融，县域经济增长，普惠金融指数基金项目：湖南省社科基金项目(16JD12)。一、引言普惠金融这一概念由联合国在2005年提出，是指以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务，小微企业、农民、城镇低收入人群等弱势群体是其重点服务对象。2008年金融危机以后，普惠金融逐渐进入了国际社会和相关机构的视野，相关概念得到了进一步的推广和发展。2015年12月，国务院印发的《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》则将发展普惠金融从理论投向实践，体现了国家对于发展普惠金融的高度重视。湖南省作为一个农业大省，农村常住人口占总人口的49.11%，以广大农村为腹地的县域地区是一股不容忽视的力量。加之如今互联网金融方兴未艾、传统城市金融面临困境，正是发展县域普惠金融的良好契机。因此，有必要对县域普惠金融发展水平与经济增长之间的关系展开研究，为县域经济发展开辟新的道路，也为湖南省普惠金融体系的完善和普惠金融发展策略的制定提供经验证据，促进经济的可持续增长。二、相关研究文献评述目前国内外学者对于普惠金融与经济发展之间的关系存在不同观点：一方面，部分学者认为普惠金融可以给经济发展带来正向作用。例如Honohan(2004)认为普惠金融的发展能够帮助穷人和小微企业更方便地获得信贷支持，从而提高资源配置效率，推动经济增长。王修华和邱兆祥(2011)运用1978—2008年的数据分析了中国农村金融发展与城乡收入差距之间的影响机理，发现创建普惠性金融体系对于扩大农村金融规模、提高农村金融效率进而缩小城乡收入差距具有重要意义。Dupas和Robinson(2011)通过研究得出，如果有更多的人拥有金融账户并且金融账户使用频率增加，那么消费和投资就会增加，社会生活水平也会随之提高。宋汉光等(2014)以G20国家为研究对象，探索普惠金融发展水平对经济增长的影响，发现普惠金融发展水平在经济增长中发挥着重要的作用，且这种作用在发展中国家更加明显。崔艳娟和孙刚(2015)以我国1978—2007年为时间节点，采用ARDL方法研究得出金融包容对贫困减缓有着积极作用，并且具有长期的影响。随着数字普惠金融的兴起，部分学者开始采用北京大学推出的数字普惠金融指数代表数字普惠金融水平，并研究数字普惠金融与经济增长之间的关系。梁丽冰(2020)认为数字普惠金融对缩小本省市及邻近省市的城乡收入差距有显著作用，晏鸿萃和刘成杰(2020)认为数字普惠金融可以通过教育和政府行为进一步强化对地级市经济增长的促进作用。另一方面，部分学者则认为普惠金融会抑制经济的发展。如Beck(2012)认为银行等虚拟经济部门会加大额外成本，不利于实体经济的发展。李涛等(2016)基于世界银行全球金融包容数据库、企业数据库的跨国数据样本，发现各经济体的投资资金中来自银行企业的比率越高，经济增长就会越慢。还有一部分学者认为应从不同角度看待普惠金融与经济发展之间的关系。一是期限因素。粟勤等(2015)以65个发展中国家为研究对象，将金融广度(即普惠金融发展水平)与金融深化作为金融发展的两个维度，通过实证分析方法探索普惠金融、金融深化与经济增长之间的关系。他们发现，在长期普惠金融发展水平对经济增长的促进作用大于金融深化的经济增长效应，且三者之间存在双向的格兰杰因果关系；但是短期内，三者之间不存在因果关系。二是地域因素。杜强和潘怡(2016)基于省际面板数据研究了普惠金融发展水平和经济增长之间的关系，分别对不同地区进行回归分析后，认为不同地区普惠金融对经济增长的作用大小不同。纵观现有研究成果，结论大多数认为普惠金融的发展会对经济增长产生促进作用，但研究角度各有不同，部分着重于研究不同方式普惠金融发展对经济的促进作用，部分聚焦于普惠金融促进经济增长的路径。但当前研究数据大多取自国家级或省级数据，针对县域普惠金融和经济增长关系的研究还比较少。因此，本文基于湖南省2013—2016年87个县(市)的面板数据进行研究，探索县域普惠金融发展与经济增长之间的关系，以期为县域普惠金融和经济发展提供参考。三、县域普惠金融指数的构建目前关于普惠金融发展程度的衡量还没有一个权威的指数体系。一直以来，众多学者不断丰富普惠金融指标的实践理论。Becketal.(2006)利用8个指标对2002—2003年99个国家的金融包容程度进行了具体分析。随后，Sarma(2008)在此基础上总结并扩充，首次提出普惠金融指数，并从金融服务的渗透性、使用效应、产品三个维度对48个国家的金融发展水平进行验证。王婧和胡国辉(2013)依据2002—2011年中国银行业的数据，在运用变异系数法确定权重的基础上构建普惠金融指数，对中国普惠金融发展水平进行了综合评价。焦瑾璞(2015)通过层次分析法(AHP)将复杂系统的决策思维逐步层级化，通过建立判断矩阵和一致性检验，将定量结果进行计算得到了最终结果。世界银行、世界贸易组织、G20峰会构建了全球层面的普惠金融指标，将金融指标由单一层面向多维层面扩展，其中G20峰会制定了相对更为全面的普惠金融指标体系，在金融可及性、使用情况等维度的基础上引入了金融服务质量维度，扩展了普惠金融服务的范围。本文首先结合国务院关于“十三五”期间普惠金融的发展规划总目标，从提高金融服务的覆盖率、可得性和满意度来展开县域普惠金融指数的维度划分和指标设计。在此基础上，本文参考相对权威的G20指标体系提出涵盖金融服务可得性、使用性和效用性这三个维度的指标体系。作为金融发展理论之一的金融结构论认为金融发展水平与经济增长有着非常密切的联系，而金融发展水平由金融机构数量和金融工具规模决定。金融服务可得性是指人们从正规金融机构渠道获取服务的能力，金融机构密度越大，则人们与金融机构的物理距离越短，更易获得金融服务，故可用每千平方公里金融机构网点数和每十万人金融机构网点数作为金融服务可得性维度下的具体指标。金融服务的使用性主要考虑人们从金融机构所获得的金融服务、金融资源、金融产品的深度，考虑到县域地区金融服务和产品主要以存贷款为主以及互联网金融数据难以获得，本文主要以人均存贷款水平以及存贷款占国内经济生产总值的比重作为金融服务使用性维度下的具体指标。金融服务的效用性是指金融机构转化金融资源的效率水平，一般而言，金融发展水平更高地区的金融机构更易将存款转化为贷款，实现资产端和负债端的均衡，故本文采用存款转化为贷款能力这一指标作为金融服务效用性维度下的具体指标。由于所选取的指标单位都不同，需要先将所有的指标进行标准化处理，确保指数具有可比性。同时，每一个指标对该指数的重要性和贡献度不一样，以往有的学者为了计算方便，认为每个指标都同等重要，因此将权重统一为1。但在实际研究中，不同指标的贡献度是有差异的。本文参考王婧和胡国辉(2013)的方法，使用变异系数法来计算权重。变异系数法是一种比较客观赋予权重的方法，权重越大越重要，对指数的贡献越大。具体方法是：首先用变异系数来衡量各指标取值的差异程度，以消除不同指标量纲不同的问题，而变异系数是标准差与平均数的比值，分别计算第i项指标的平均数和标准差σi(i=1，2，…，n)，则其变异系数为；然后加总求其和∑i-1nVi；由此，得到各指标的权重wi=Vi/∑i-1nVi。各指标及其所占权重如表1所示。ididi*()/(本文在指数权重确定的基础上构建普惠金融指数。将不同量纲的指标进行归一化处理，得到普惠金融指数中第i个指标di的计算公式为di=wi*(Ai-MINi)/(MAXi-MINi)，其中wi(0≤wi≤1)即为指标权重，Ai为第i个指标的实际观测值，MINi为第i个指标样本中最不利的观测值，MAXi为第i个指标样本中最有利的观测值。由此可知0≤di≤wi，di越大则说明该指标所代表的普惠程度越高。如果用以衡量普惠金融的指标为n个，则普惠金融状况可以表示为n维笛卡尔空间中的点D=(d1，d2，d3，…，dn)，这个空间中的点O=(0，0，0，…，0)是可能出现的最坏情形，即完全的金融排除，而点W=(w1，w2，w3，…，wn)表示在普惠金融发展的所有层面上均达到最高水平。由此，普惠金融指数(IFI)可以表示为点D与点W之间归一化的反欧几里得距离，其公式表示为：四、县域普惠金融测度结果及比较本文运用上述方法构建县域普惠金融发展水平指标体系，测算了2013—2016年湖南省87个县(市)的普惠金融发展水平。计算结果如表2所示。横向比较湖南省普惠金融发展水平可以发现，湖南省普惠金融发展情况差异较大，2013—2016年，普惠金融发展水平最高的均为长沙县，得分分别为0.63、0.63、0.64和0.68，四年里得分最低的分别是临澧县0.07、沅陵县0.07、华容县0.03和隆回县0.05。可能的原因是，长沙县依托长江中游经济带以及长株潭“两型社会”综合配套改革试验区的发展规划，已经形成了具备规模的产业体系和发展模式，2016年，长沙县在全国县域经济竞争力排名中高居第6位。比较四个地区①均值水平，分别为长株潭地区0.29、湘西地区0.19、湘南地区0.16和洞庭湖地区0.15，可以发现后三个地区普惠金融发展水平相差无几，但与长株潭地区之间差距较大。五、县域普惠金融发展对经济增长影响的实证分析(一)变量选取与数据说明本文以地区经济发展水平为被解释变量，普惠金融发展水平指标为解释变量，其他指标作为控制变量，总共选取八个指标构建面板数据模型。地区经济发展水平(GDP)：本文选用地区人均GDP来直观反映一个地区的经济发展水平。普惠金融发展水平(IFI)：选用上文中计算得出的普惠金融指数(即表2)。由于县域经济增长还会受到其他因素的影响，如教育发展水平、产业结构等，本文选取如下指标作为控制变量：教育发展水平(EDU)：在校学生数占总人口的比重，包括普通中学、中等职业教育学校以及小学在校学生数。产业结构(IS)：第二、三产业总值占地区总产值的比重，该比重越大，说明更多的生产要素流向了生产效率高的产业，能够促进经济增长。政府财政支出(GE)：政府的财政支出占地区总产值的比重。就业水平(JOB)：用当地第二、三产业就业人数占总人数的比重代表当地的就业水平。固定资产投资水平(FAI)：用人均社会固定资产投资额表示。固定资产投资会进一步调整经济结构，促进经济增长，因此是不容忽视的一个因素。商业环境(IND)：采用规模以上工业企业数代表商业环境。商业环境好的地区，需求金融服务的主体越多，金融机构开展金融服务的动力更大，进而促进当地经济水平的提高。本文研究湖南省87个县(市)2013—2016年的年度数据。人均GDP、第二三产业总产值、总人口、财政支出、规模以上工业企业数、固定资产投资总额、中小学学生数、第二三产业就业人数等数据来自于2013—2016年的《中国县域统计年鉴》，各地区金融机构网点数来自湖南银保监局。(二)变量的描述性统计分析根据各指标的定义和算法，本文对湖南省的原始数据进行描述性统计分析，统计结果如表3所示。可以看出，全省IFI指数均值为0.18，处于较低水平，而最大值为0.68，说明地区之间普惠金融发展水平存在较大差异。全省人均GDP均值为2.74万元/人，最大值为16.41万元/人，也说明各地区经济发展水平之间存在较大差距。(三)模型选取本文采用面板数据模型进行实证分析。利用面板数据模型可以解决时间序列数据不足的问题，提高实证结果的精确性。本文使用湖南省2013—2016年共计四年间的数据，涉及到湖南省87个县(市)的普惠金融指数和县域经济发展指标，每个指标共计348个数据。本文在基本的县域经济发展回归模型的基础上，添加县域普惠金融指数这个关键解释变量，通过对模型进行Hausman检验发现其对应的P值均小于0.05，说明固定效应模型效果优于随机效应模型，因此采用固定效应模型进行实证分析。同时为控制结果不受时间变化的影响，加入年份固定效应，最后构建如下时间固定效应回归模型：LnGDPi，t=β0+β1*IFIi，t+β2*EDUi，t+β3*ISi，t+β4*GEi，t+β5*JOBi，t+β6*LnFAIi，t+β7*LnINDi，t+τt+εi，t(2)其中，i和t分别表示县域和时间。(四)实证结果1.全样本回归全样本回归结果如表4所示。IFI指数的系数为0.956，并通过了1%的显著性检验，说明从整体来看，普惠金融对湖南省县域经济发展起到了显著的促进作用。在各控制变量中，规模以上工业企业数指标未能通过显著性检验。教育发展水平和政府财政支出系数显著为负，教育发展水平系数为负可能是由于湖南省人才流出较为严重，教育水平提升未能很好地支持本省县域经济增长；而政府财政支出系数为负则可能是由于政府通过财政支出调控市场并没有达到预期效果；产业结构系数达到1.912，表明其对县域经济增长起到较为关键的作用。2.分地区回归本文依照湖南省县域单位四大分区，以其数据作为子样本，分别以相同的方法计算了长株潭、洞庭湖、湘西、湘南地区的IFI指数，并分别对其进行回归，进一步研究县域普惠金融发展对每个分区经济增长的影响。具体结果如表5所示。从表5中可以看出，湘西地区和长株潭地区的IFI指数在1%的显著性水平下显著，而洞庭湖地区和湘南地区的IFI指数则未能通过显著性检验，说明在湘西和长株潭两个地区县域普惠金融发展对经济增长起到了显著的促进作用，而在另外两个地区作用则不明显。其中，湘西地区普惠金融发展对经济增长的促进作用最大，这可能是由于湘西地区历来受地理位置和交通情况所限，基础设