金融排斥问题的研究最早始于英国等发达国家,现在越来越多的国家开始关注弱势群体被主流金融服务排除在外的现象。个人层面上,弱势人群在银行账户拥有量、储蓄、信贷、风险管理等方面均处于劣势;企业层面上,中小型企业融资艰难。如何缓解金融排斥问题在我国同样是一项重要的课题。本文通过研究来实现两个目标:其一,丰富国内对金融排斥的研究,为构造区域金融排斥指数提供新思路;其二,通过对金融排斥指数的测算和影响因素的深入分析,找出显著的影响因素,从而为缓解国内金融排斥问题提供政策支持。本文利用2009-2015年31个省市自治区的银行网点数等金融年度数据以及其他宏观年度数据进行实证分析。在测算指数时,不同于以往文献从金融排斥的分类维度出发,本文从供需角度出发来选择构造指标的因素,并用变异系数作为各个构成因素的权重。所构造的金融排斥指数越大,说明该区域的金融排斥现象越严重。在分析影响因素时,本文先分别将测算所得的综合、居民、企业金融排斥指数分为四段,绘制空间分布图以直观地观察其是否存在空间相关性,并通过Moran’s I检验和Local Moran散点图进行验证。然后,本文通过数据可混性检验确定是否能将截面数据进行时序混合,并在面板数据回归模型的基础上采用BSK检验其空间相关性后,选择合适的空间计量模型来分析各因素对金融排斥是否有显著影响。实证结果显示:中国区域金融排斥存在明显的区域差异和空间相关性;收入水平越高,当地居民金融排斥程度越低,同时,随着互联网普及率和城镇化水平的提高,居民金融排斥目前看来却是更严重;而该地区企业经营状况越好,当地企业金融排斥程度则越低。由此得到相应政策建议:因地制宜并加强区域合作;为缓解居民金融排斥,政府部门应努力提高当地居民金融资质;另外,在互联网普及和城镇化进程中,加强居民互联网金融教育并合理分配金融资源,使其综合影响转向有利于缓解金融排斥的一面;为缓解企业金融排斥,政府部门可以给有前景但一时处于困境的企业提供有效的增信措施,使其更容易获得金融服务。