统计与决策2021年第2期·总第566期
DOI:10.13546/jki.tjyjc.2021.02.032
财经纵横
0引言
近年来，针对普惠金融指数的构建是普惠金融研究的重点。现有的评价指标基本上以金融基础设施、存贷款余额、人口数、地理面积、GDP 等指标及他们的组合、比率为主，反映地理维度、人口维度服务可得性，存贷款服务可得 性、存贷款使用效用情况、保险深度和密度等[1，2]
沈子钰
。在权重
赋予上，有的文献[3,4]采用主观赋权方法，给各指标赋予同等权重；有的文献[5]
采用变异系数法对指标进行客观赋权；
还有的文献[6]采用主客观结合的层次分析法，对各维度指标采用客观赋权，对各维度采用主观赋权。在
指数合成上，有的文献[7，8]采用算术平均加权法或几何加权平均法；有的文献[9，10]借鉴联合国开发计划署（UNDP ）提出的计算人类发展水平的方法对基本公式进行欧式距离变换；有的文献[11]采用因子分析法，运用因子得分测度普惠金融发展水平；还有的文献[12]运用各主成分得分和综合得分评价普惠金融发展水平。 虽然现有文献中设计的普惠金融评价指标体系及构建的普惠金融指数是以国际普惠金融研究的方向和成果为基础，具有强大的普适性和坚实的理论基础，但是在基本方向、关注重点上未考虑公平性，缺乏对中国现实国情中普惠金融政策导向下对弱势体和薄弱环节的考虑与关注；维度设计上未纳入IMF、WB 和中国银保监会最新统计成果与关注重点；指标选择局限于银行服务方面，未全面体现普惠金融特征。因此，本文将针对以上缺陷，重新设计普惠金融评价指标体系并构建指数以进行现实考察。 1普惠金融发展公平性评价指标体系的构建
本文基于公平性来考察普惠金融发展，设计普惠金融发展公平性评价指标体系，其对应的指数为普惠金融公平指数（Fairness Index of Inclusive Finance，简称FIIF ），以区别以往体系和指数。普惠金融发展公平性评价指标体系的设计主要考虑两个因素，一是针对前文提出的现有普惠金融评价指标体系的不足进行改进；二是维度设计和指标选择要满足以下4个条件：（1）能够反映与普惠金融发展公
平性相关的多个方面；（2）不同地区之间的原始数据和最终结果有可比性；（3）指标计算所需数据可获得并且完整；（4）能够反映不同地区普惠金融发展公平性的特点。
本文从企业、城乡、个人3个维度出发，根据中国普惠金融发展实际和指标数据可得性，构建具有一定代表性的普惠金融发展公平性评价指标体系，该指标体系共由3个维度、6个具体指标构成，3个维度的指标对普惠金融发展公平性的程度都起到正向的作用。具体如表1所示。其中，由于在各种年鉴、报告、数据库中均无法获取各省份历年完整的金融机构年末小微企业贷款余额数据，因此本文采用私营企业来替代。
表1中国普惠金融发展公平性评价指标体系
维度企业城乡个人
指标
私营企业固定资产投资完成额/全社会固定资产投资完成额
私营企业固定资产投资完成额/国内生产总值金融机构年末涉农贷款余额/金融机构年末各项贷款余额金融机构年末涉农贷款余额/第一产业国内生产总值金融机构年末个人消费贷款余额/金融机构年末各项贷款余额金融机构年末个人消费贷款余额/第三产业国内生产总值
作用正向正向正向正向正向正向
基金项目：国家社会科学基金资助项目（18BJL079）
作者简介：杜朝运（1973—），男，福建泉州人，教授，博士生导师，研究方向：普惠金融。
耿玉刚（1997—），男，安徽庐江人，硕士研究生，研究方向：普惠金融。普惠金融公平指数的构建与现实考察
杜朝运1,2，耿玉刚1
（1.厦门大学经济学院，福建厦门361005；2.泉州经贸学院，福建泉州362000）
摘要：文章梳理了现有文献中普惠金融发展评价指标体系设计和指数构建的方法，指出了现有指标体系
和指数在普惠金融发展测度方面的不足，提出应构建基于公平的普惠金融评价指标体系，并编制普惠金融公平指数。设计了从“企业”“城乡”“个人”三个维度出发的基于公平性的普惠金融评价指标体系，并采用变异系数法对省际面板数据进行赋权，得出2010—2018年各省普惠金融公平指数，发现中国各区域普查金融发展公平性程度总体呈现提高趋势，但仍存在地区不平衡现象。
关键词：普惠金融；公平性；体系设计；指数构建中图分类号：F832文献标识码：A 文章编号：1002-6487（2021）02-0150-03
150
2普惠金融公平指数的编制方法
为编制普惠金融公平指数，须将各维度指标按照某种方法赋权，合成一个分项指数；再将各分项指数按照某种方法赋权，合成总指数即FIIF。
为各维度指标赋权时，要能够客观反映各地区普惠金融发展公平性的状况，尽量克服主观赋权带来的影响。现有文献在编制普惠金融指数时，基于普惠金融各维度协调发展的观念，认为各分项指数对总指数计算的重要性是相同的，因此采用等权方法。但是本文构建的普惠金融发展公平性评价指标体系的维度设计与以往体系有很大不同，各维度的重要性因时因地而异，因此本文采用变异系数法（Coefficient of variation method）为各分项指数赋权。其基本思路是根据各指标观测值的变异程度大小，对其进行赋权。指标观测值变异程度越大，也就说明其越难以实现，则在反映被评价对象差距上解释力越强，该指标应被赋予较大权重。
在指数合成上，本文借鉴刘亦文等（2018）[13]使用的基于欧式距离的普惠金融发展指数法。具体步骤如下：第一步，计算各维度指标的变异系数，并根据其
占总体变异系数值的比例确定各维度指标的权重：
V ij =
σ
ij
-X
ij
,w
ij
=
V
ij
å
i=1
j
V
ij
（1）
其中，V
ij
表示第i个维度第j个指标的变异系
数，σ
ij
表示第i个维度第j个指标的标准差，-X ij表
示第i个维度第j个指标的均值，w
ij
表示第i个维度第j个指标的权重。
第二步，运用基于欧式距离的普惠金融发展指数法合成各维度的贡献即分项指数：
F IIF
i =1-
w
i1
2(1-X
i1
)
2+w
i2
2(1-X
i2
)2+⋯+w
ij
2(1-X
ij
)2
w
i1
喜博论坛2+w
i2
2+⋯+w
ij
2
（2）
其中， F IIF
i
表示第i个维度的贡献，X
ij
表示
第i个维度第j个指标的值。
第三步，计算各维度的变异系数，并根据其占总体变异系数值的比例确定各维度的权重：
V i =
σ
i
-X
i
,w
i
=
V
i
å
i=1
3
V
i
（3）
其中，V
i 表示第i个维度的变异系数，σ
i
表示
第i个维度的标准差，-X ij表示第i个维度的均值，w
i
表示第i个维度的权重。
第四步，运用基于欧式距离的普惠金融发展指数法合成总指数即FIIF：
F IIF=1-w
1
2(1-FIIF
1
)2+w
2
2(1-FIIF
2
)2+⋯+w
i
2(1-FIIF
i
)2
w
1
2+w
2
2+⋯+w
i
2
（4）
FIIF即普惠金融公平指数，且取值在[0,1]内，其数值
大小不代表普惠金融发展公平性的绝对程度，而是代表普
惠金融发展公平性的相对高低。
3普惠金融公平指数的现实考察
本文拟编制2010—2018年我国31个省份（不含港澳
台）普惠金融公平指数。数据整理自历年的《中国金融年
鉴》、中国人民银行发布的各省份《区域金融运行报告》、中
国银保监会发布的工作年报和历年各省份统计年鉴以及
中国经济与社会发展统计数据库、Wind数据库。由于各
省份统计口径的差异，在不对结果产生较大影响的前提
下，本文对一些数据值进行了替代，对一些缺省值进行了
合理估计。同时，因为选用的各维度指标均为相对指标，
无量纲不同问题，所以本文未对原始数据进行标准化处
理。但为了使最终结果在[0,1]内以方便比较，本文对存在
数值大于1的指标的所有值进行了整除100的处理。
根据前述的编制方法，计算出各省份的普惠金融公平指
数，并按照指数均值对各省份进行排序，结果如表2所示。
分区域看，中国各区域普惠金融发展公平性程度总体
省份
浙江
上海
江苏
北京
福建
宁夏
江西
山西
天津
安徽
河北
失歌症测试山东
重庆
广西
贵州
四川
河南
云南
吉林
甘肃
青海
新疆
湖南
湖北
辽宁
广东
黑龙江
陕西
内蒙古
西藏
海南
东部
中部
西部
2010
0.1981
0.1243
0.1366
0.1115
0.1246
0.1104
0.1130
0.0821
0.0992
0.1103
0.0925
0.1021
0.1203
0.1024
0.1030
0.1050
0.0924
0.1079
0.0820
0.0742
0.0620
0.0838
0.0757
0.0787
0.0908
0.0902
0.0785
0.0796
0.0730
0.0520
0.0687
0.1126
0.0891
0.0895
2011
0.1953
0.1384
0.1340
0.1263
0.1230
0.1148
0.1140
0.0938
0.1079
0.1126
0.0984
0.1054
0.1164
0.1027
0.1051
0.1060
0.0922
0.1046
0.0808
0.0792
0.0841
0.0904
0.0800
0.0819
0.0941
0.0870
0.0795
0.0828
0.0793
0.0569
0.0661
0.1160
0.0919
0.0935
2012
0.2098
0.1477
0.1385
0.1275
0.1322
0.1303
0.1253
0.1071
0.1158
0.1201
0.1115
0.1119
0.1201
0.1128
0.1099
0.1140
0.1017
0.1087
0.0851
0.0897
0.0752
0.0993
0.0876
0.0897
0.0990
0.0939
0.0852
0.0908
0.0856
0.0513
0.0716
0.1236
0.1002
0.0990
2013
0.2144
0.1598
0.1408
0.1435
0.1377
0.1428
0.1299
0.1246
0.1333
0.1234
0.1175
0.1163
0.1183
0.1125
0.1131
0.1148
0.1050
0.1067
0.0916
0.0964
0.1033
0.1022
0.0930
0.0924
0.1020
0.0931
0.0919
0.0967
0.0900
0.0551
0.0665
0.1295
0.1065
0.1043
2014
0.2156
0.1748
0.1431
0.1599
0.1482
0.1512
0.1386
0.1358
0.1424
0.1329
0.1294
0.1238
0.1269
0.1186
0.1185
0.1215
0.1153
0.1107
0.1049
0.1088
0.1136
0.1062
0.0959
0.0994
0.1038
0.0992
0.0954
0.1009
0.0994
0.0662
0.0718
0.1375
0.1148
0.1119
2015
0.2225
0.2009
0.1511
0.1794
0.1545
0.1512
0.1488
0.1525
0.1564
0.1437
0.1420
0.1339
0.1311
0.1269
0.1225
0.1270
0.1266
0.1153
0.1160
0.1223
0.1256
0.1155
0.1106
0.1092
0.1055
0.0985
0.1068
0.1060
0.1030
0.0745
0.0751
0.1473
0.1268
0.1184
2016
0.2169
0.1938
0.1614
0.1527
0.1532
0.1502
0.1525
0.1686
0.1478
0.1497
0.1470
0.1423
0.1285
0.1310
0.1317
漫水桥0.1300
0.1324
0.1158
0.1310
0.1342
0.1315
0.1189
0.1177
0.1156
0.1036
0.1091
0.1175
0.1068
0.1114
0.1064
0.0874
0.1468
0.1356
0.1247
2017
0.2391
0.1829
0.1805
0.1611
0.1700
0.1702
0.1788
0.1828
0.1716
0.1664
0.1695
0.1562
0.1434
0.1506
0.1373
0.1354
0.1516
东海小哨兵0.1268
0.1492
0.1432
0.1414
0.1273
0.1402
0.1324
0.1124
0.1198
0.1190
0.1171
0.1237
0.1245
0.0956
0.1599
0.1526
0.1367
2018
0.2468
0.1666
0.1802
0.1726
0.1599
0.1728
0.1836
0.1919
0.1553
0.1675
0.1673
0.1610
0.1410
0.1504
0.1460
0.1318
0.1526
0.1232
0.1503
0.1419
0.1326
0.1200
0.1443
0.1327
0.1165
0.1167
0.1308
0.1175
0.1251
0.1387
0.0987
0.1583
0.1567
0.1368
均值
0.2176
0.1655
0.1518
0.1483
0.1448
0.1438
0.1427
0.1377
0.1366
0.1363
0.1306
0.1281
0.1273
0.1231
0.1208
0.1206
0.1189
0.1133
0.1101
0.1100
0.1077
0.1071
0.1050
0.1035
0.1031
0.1008
0.1005
0.0998
0.0990
0.0806
0.0780
缓冲溶液
0.1368
0.1193
0.1128
表22010—2018年各省份普惠金融公平指数值及均值
151
统计与决策2021年第2期·总第566期
呈现提高趋势；2010—2018年东、中、西部地区FIIF几何平均增长率分别为0.0499、0.0841、0.0625。但地区不平衡的确存在，东、中、西部地区历年FIIF均值分别为0.1368、0.1193、0.1128，东部地区普惠金融发展公平性程度始终高于中西部地区；各地区差异比较明显，历年FIIF平均极值为0.0243，平均极值均值比为0.2029，平均标准差为0.0132。分省份看，中国各省份普惠金融发展公平性程度总体呈现提高趋势；2010—2018年各省份FIIF几何平均增长率均大于0。但省际不平衡更加突出，浙江、上海、江苏、北京按均值排名靠前，而陕西、内蒙古、西藏、海南按均值排名靠后，且各省份差异更加明显；历年FIIF平均极值为0.1467，平均极值均值比为1.2224，平均标准差为0.0285。
FIIF值总体上能不断增长的原因在于：一方面，随着金融基础设施不断完善，金融资源可获得性与使用情况得到改善，普惠金融发展程度即“总量”不断提高；另一方面，自“普惠金融”这一概念被正式提出以来，国家相继出台了许多支持普惠金融发展的政策性文件，因此，普惠金融发展进一步向金融市场弱势体和经济运行薄弱环节倾斜，促进金融市场主体向地位平等迈进。
4结论与建议
本文梳理了现有文献中普惠金融发展评价指标体系设计和指数构建的方法，在与中国普惠金融发展的基本方向、关注领域和政策重点进行比较的基础上，指出了现有指标体系和指数在普惠金融发展测度方面的不足。通过对普惠金融发展目标的探讨，提出应构建基于公平的普惠金融评价指标体系，并编制普惠金融公平指数。通过对普惠金融官方报告的解读，设计了从“企业”“城乡”“个人”3个维度出发的基于公平性的普惠金融评价指标体系，并采用变异系数法对省际面板数据进行赋权，得出2010—2018年各省份普惠金融公平指数，发现中国各区域普惠金融发展公平性程度总体呈现提高趋势，但地区不平衡的确存在，东部地区普惠金融发展公平性程度始终高于中西部地区；而省际不平衡更加突出，各省份差异更加明显。鉴于此，本文提出如下建议：
（1）在协调发展、因地制宜方面，一是要注重区域、省际协调发展，努力缩小普惠金融发展差距，在国家层面上要对普惠金融发展的目标原则、道路模式、市场架构、法律保障和规制评价等作出系统性的安排；各金融机构要及时扩大普惠金融覆盖面，积极向金融基础设施薄弱地区延伸。二是由于中国普惠金融发展公平性程度地区差异明显，因此要实施普惠金融区域差异化发展战略；东部地区要着力推动各类产业协调发展，促进金融资源合理配置；中西部地区应当根据自身特点和优势，打造强化优势产业，吸引更多金融资源。
（2）在普惠金融重点领域方面，一是要特别重视小微企业，建立多渠道并行的小微企业融资服务体系，发挥小微企业对我国调整经济结构、实现高质量发展的推动作用。二是要特别重视涉农企业，推
动实现农业农村现代化，努力缩小城乡差距。三是要特别重视发展消费金融，切实改善民生，加强对个人综合消费贷款的风险管理，合理定价，规范收费，保障消费者权益。
（3）在结构优化、积极引导方面，一是要适度配置，制定个性化的贷前调查制度和评价机制，既要提高弱势体发展活力，又要保证其发展动力，促使其提高金融资源使用效率和向生产力转化，逐步实现普惠金融发展公平性优化。二是要促进金融资源配置比例与产业结构变化相互匹配，一方面使金融资源提供者获得合理收益，以保证普惠金融业务以市场化机制持续运行；另一方面发挥普惠金融扶持新兴朝阳产业、淘汰落后产业的功能。
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（责任编辑/刘柳青）
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