基于排斥理论的边疆地区金融包容发展创新研究

       中图分类号：F832.7.4       文献标志码：A       文章编号：1001-862X（2015）01-0109-005
　　金融排斥是指在金融体系中人们缺少分享金融服务的一种状态，包括社会中的弱势群体缺少足够的途径或方法接近金融机构，以及在利用金融产品或金融服务方面存在诸多困难和障碍的现象。[1]Kempson and Whyley （1998）研究英国的金融排斥时发现约6%～9%的成年人没有银行账户，而对于交易账户而言这一数据上升到20%。[2-4]与发达国家比较，我国目前金融市场还不发达，金融体系尚不完善，家庭的金融市场参与率较低。[5-6]
　　包容性金融理论是联合国在2005 年正式提出来的一个新金融理念，它的基本含义是指，金融体系所提供的产品应该能够为社会所有阶层进行全面且有效的服务[7]，尤其是能够服务于处于劣势的边疆地区居民和农村阶层。这种包容性金融体系提供的服务应该是机会均等的，不能为某些阶层所垄断，要让弱势群体获取可持续性的金融服务。
　　实现一种机会均等、资源共享的经济发展模式是包容性发展理论的核心，这种新的经济发展模式旨在消除个体背景差异，让穷人和富人都能够分享经济增长的成果，并拥有平等的社会经济和政治权利。包容性金融体系包括普惠制金融体系。普惠制金融体系指的是能有效地为社会所有阶层和群体提供服务的金融体系。[8]包容性金融理论内含金融排斥研究，金融排斥是包容性金融理论的重要组成部分。[9]
　　一、金融包容发展指数测度模型构建
　　（一）金融包容发展指标体系
　　金融包容性已被各国政策制定者所重视，构建一个能够有效地为弱势群体提供金融服务的包容性金融体系，成为许多国家优先发展的政策。[10]包容性金融体系也日益成为理论研究的重要课题之一。王修华等（2009）[11]运用 2008 年截面数据测度的各指标值加总，可以综合评价地区金融排斥的程度，利用金融排斥的维度分析方法描述了我国中部地区的农村金融排斥现状，指出金融排斥的产生是金融机构“理性人”自然选择以及中部地区农村地理环境恶劣的结果。李春霄、贾金荣（2012）从金融服务的深度、金融服务的使用、金融服务的可得度、金融服务的可负担度等四个维度，评价了我国金融排斥的程度。
　　本文认为，金融包容程度就是金融排斥的倒数。所以，为了简捷起见，对金融包容发展指标体系的构建，仍可沿着李春霄和贾金荣（2012）的研究思路进行。结合已有的研究文献，本文采用人均存款金额、人均贷款金额、人均保费、股票市场人均募集资金、人均拥有的金融机构服务人员、人均拥有的金融机构网点、每平方公里拥有的金融机构服务网点、人均上市公司数量、存贷款占GDP的比重、银行向实体和个人贷款占GDP的比重、非金融机构融资规模占金融机构贷款的比重、贷款的平均利率等12个指标来表示衡量金融排斥或包容发展指标的四个维度。本文所收集的是1980—2012年的数据，这样更能反映出金融政策连续性所产生的影响。具体的评价指标见表1。
　　（二）金融包容程度的测度模型
　　1.金融包容程度测度方法
　　设En表示金融排斥的n个评价维度测度值，En={E1，E2，…，En};？籽n表示第n 个维度的权重，设定0≤？籽n≤1;Xn表示第n 个维度评价指标的实际值;Mn表示设定的第n 个维度评价指标的最大值;mn表示设定的第n 个维度评价指标的最小值。En的测度公式为：
　　En=？籽n×■（1）
　　用IEI表示金融包容指数，其计算公式为：
　　IEI=1/■（2）
　　2.各指标的权重
　　本文引用变异系数法测算各个指标的权重，变异系数的大小与指标权重的大小成正相关的关系。
　　变异系数的计算公式为：
　　■（3）
　　其中，？姿i为各个指标的变异系数，Si表示各指标的标准差，■代表各指标的平均值。
　　各指标权重由如下公式确定：
　　？籽i=■（4）
　　二、影响边疆地区金融包容发展的因素分析
　　（一）模型和变量
　　研究金融包容发展问题可以从金融排斥的研究入手。本文在已有研究文献的基础上，从金融服务需求方、金融服务供应方和社会方面充分挖掘影响新疆地区金融排斥的主要因素。从居民的社会人口学特征来看，金融排斥状况会受到性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、健康状况、家庭结构、宗教信仰、种族、政治面貌等因素的影响。[12]
　　影响居民金融排斥的因素较多，以往的研究大多是基于一个或者几个方面。本文的研究是基于整体上而不是集中在一个特定的金融服务，将金融排斥作为独立因变量并且有一系列可能的解释变量。用于分析的基本模型如下：
　　金融排斥=f（性别，年龄，婚姻状况，健康状况，家庭收入，家庭规模，教育程度，就业状况，房屋的使用权，民族，宗教信仰，区域差异，社会阶层，社会互动）。

     该模型使用标准的二元Logistic回归分析，可以有效地检验二元响应的因变量与一组解释变量（影响因素）之间的相关性。所有的解释变量都为分类变量，性别的测量是按照二分法变量进行的。其他变量的分类见表2。
　　（二）数据来源
　　本文通过调查问卷、面对面访谈等方式收集数据，选取新疆地区的3900户家庭作为访谈和调查的对象，按照样本收集面均衡的原则，样本中的性别、各年龄阶段、不同的社会阶层、家庭规模、受教育程度均按一定比例发放调查问卷。调查问卷在当地相关部门协助下由研究人员和学生寒暑期间发放和收集。为保证样本质量，剔除了536名调查人员认为回答不合理的受访者。最终有效样本包括3364名居民，其中样本中男性与女性之比1∶1.2，社会阶层中的上层、中上层、中下层、中层、下层比例1∶3∶5.2∶5.8∶5.0，年龄分布中16—22、23—30、31—40、41—50、51—60、60以上的比例为1∶0.45∶0.69∶0.79∶1.18∶0.65，汉族和民族之比为1∶1.2。选择的地区在区域性、社会阶层、人均收入和其他人口统计变量上基本上代表了整个地区。
　　问卷和访谈的内容涉及储蓄账户、债券、个人贷款、抵押贷款、股票、基金、保险、黄金、理财产品、信用卡等十类与银行、保险、证券、基金方面有关的金融服务的计量。虽然这十类金融服务产品并不能涵盖我国目前所提供的所有金融服务，但基本上涉及大部分的金融服务类型，并不是所有人都需要全部的金融产品。对收集的数据进行编码，然后归纳出受访者持有金融产品的总体数据，并作为衡量是否存在金融排斥的依据。测量值为0的受访者被视为金融排斥，而那些评分为1或者更多分值的受访者被视为至少获得一个主流的金融服务。 (责任编辑：论文发表网)转贴于八度论文发表网: http://www.8dulw.com(论文网__代写代发论文_论文发表_毕业论文_免费论文范文网_论文格式_广东论文网_广州论文网)