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摘 要：当前，国家对普惠金融发展和城乡收入差距高度重视，我国“十三五”规划将普惠金融在缩小城乡收入差距方面的作用纳入重要研究课题，旨在通过研究，深入系统地了解普惠金融发展与城乡收入差距。本文通过构建多维的四川省各地区的普惠金融发展指数，测算四川省2013—2018年普惠金融发展水平，结果表明普惠金融在四川省各地区都得到了大力发展。通过实证分析普惠金融发展对四川省城乡居民收入差距的影响效力，结果表明普惠金融的发展能够有效地缩小四川省城乡居民收入差距。在四川省区域经济发展水平差异环境下，研究四川省普惠金融发展现状的基础上，结合面板数据分析的结果提出一些合理建议，以促进四川省各地区普惠金融持续发展。
关键词：普惠金融 发展水平 城乡居民收入差距
中图分类号：F832 文献标识码：A
普惠金融，又称包容性金融，指的是在立足机会平等要求和商业可持续原则下，用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。2005年，联合国在“国际小额信贷年”上第一次正式提出了普惠金融的概念。2006年，联合国起草出台了《普惠金融蓝皮书》，其中定义了普惠金融。同年，焦谨璞正式提出了普惠型金融體系的概念，指出普惠金融的概念是倡导可连续性的，得到了中国各界的关注。2013年，中共十八届三中全会通过《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，明确要“发展普惠金融，鼓励金融创新，丰富金融市场层次和产品”，将其确立为国家战略。2015年，国务院出台《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》，其中强调要大力发展普惠金融。2018年，《政府工作报告》中也指出要支持普惠金融业务。
自从普惠金融概念引入中国，政府对此越来越重视，并出台了一系列政策，使得我国普惠金融稳步发展。普惠金融在重点领域的相关供给持续增加，小微企业金融服务增量、扩面、降本、控险平衡发展，服务主体逐渐多元，覆盖面逐渐扩大，服务环境也有了整体改善。截至2018年末，全国人均拥有7.22个银行账户，人均持有5.44张银行卡（其中人均持有信用卡和借贷合一卡0.49张）。全国银行网点乡镇覆盖率达96.3%，平均每万人拥有银行网点1.65个，70%的省份银行网点乡镇覆盖率已达到100%，西藏、青海等地区银行网点乡镇覆盖率也有所提升，金融服务不断向边远农牧区延伸。虽然近年来普惠金融在我国有了明显发展，但其仍旧存在很多有待解决的问题，一是目前我国普惠金融的制度体系还不够完善，融资“贵，难”的问题较突出;二是我国普惠金融的法律制度框架还不够完善，加大了金融的风险;三是普惠金融整体的服务还不够均衡，大多普惠金融资源都集中在经济发达城市，农村偏远地区缺少相关资源。
在四川省，农村普惠金融逐渐普及，很好地促进了农村农业的发展，促进了农村贫困人口的收入，小微企业普惠金融服务也在稳定发展，普惠金融覆盖面逐渐拓宽。2013—2018年，全省生产总值由26392.07亿元增长到46615.8亿元，金融机构贷款余额从29542.74亿元增长到38402.77亿元，保费收入也由914.6769亿元增长到1958.0848亿元。
改革开放以来，中国经济在不断增长，但城乡收入差距却非常大。而普惠金融的发展却可影响到城乡收入差距。四川省作为西部大省，普惠金融对城乡收入差距的影响关系到整个西部经济发展情况。因此，本文以四川省为例，实证检验普惠金融对城乡收入差距的影响，同时提出相应的通过发展普惠金融以缩小收入差距的建议和措施。
1 普惠金融指数IFI的构建
1.1 普惠金融指数指标的选取和数据来源
1.1.1 普惠金融指数指标的选取
鉴于Sarma在2008年建立的普惠金融发展水平评价指数的合理性，并结合四川省普惠金融发展的实际情况，本文选择利用每万人享有的金融机构网点个数、存款服务使用情况、贷款服务使用情况、保险密度、保险深度五个指标综合计算出普惠金融指数（IFI），用来反映普惠金融发展，如表1所示。
1.1.2 数据来源
本文选取四川省21个地级市/自治州的相关指标数据作为研究对象，样本考察期为2013—2018年。所涉及的各指标数据来源于历年《四川统计年鉴》、历年四川省各地级市的《国民经济和社会发展统计公报》《四川省金融运行报告》和中国银行业监督管理委员会官方网站。
1.2 普惠金融指数的计算过程
1.2.1 计算各项指标的权重
普惠金融发展指数（IFI）的测算公式如下：首先，分别计算各指标变异系数Vi（i=1，2，3，...， n），即用各指标标准差σi（i=1，2，3，...， n） 除以平均值xi（i=1，2，3，...， n），再对各指标变异系数求和ΣVi，其次求出各指标权重Wi=Vi/ΣVi。
1.2.2 对各指标进行归一化处理
用式（1）对各指标进行归一化处理，求出的值记 di（i=1，2，3，...，n），其中Wi为对应指标权重，Ai为实际观测值，MINi为各维度中对应指标的最小值，MAXi为各维度中对应指标的最大值。其中， d值越大，表示第i个指标所体现的普惠金融水平越高。
1.2.3 计算IFI指数
用欧氏距离法计算出2013—2018年四川省普惠金融发展指数，计算公式如下：
1.3 普惠金融指数的测算及结果分析
对2008—2018年的原数据进行处理并计算，对四川省21个地级市/自治州的普惠金融指数具体计算结果，如表2所示。
根据Sarma对普惠金融指数的划分： 0≤IFI≤0.4表示低普惠金融水平，0.4≤IFI≤0.6表示一般普惠金融水平，0.6≤IFI≤1 表示高普惠金融水平。从整体来看，四川省普惠金融水平近几年都处于一般普惠金融水平，个别地区处于高普惠金融发展水平，四川省普惠金融发展指数在2013—2018年呈现波动上升，并在近几年开始呈下降趋势。此外，四川省不同地区、不同地级市/自治州之间也出现较大差异，例如凉山彝族自治州的普惠金融发展水平总体较低，而成都市及其周围省份的普惠金融发展水平较高，这可能与浙江省不同地级市银行业金融机构的分布不均匀，不同地级市存贷款的需求存在较大差异有关。 2 实证研究
2.1 变量选取及说明
借鉴该领域的研究成果，除普惠金融发展指数外，本文选取城镇化率（ur），政府干预程度（gov），经济发展水平（pgdp）作为控制变量，纳入影响城乡收入差距（gap）的因素中。变量描述及取值方法，如表3所示。
2.2 模型的选取与构建
2.2.1 模型的选取
本文通过建立面板数据模型，研究四川省21个市（州）普惠金融发展与城乡收入差距的关系，并通过stata15软件对数据进行处理。
首先，为判断使用混合回归还是固定效应模型，进行F检验，通过检验应拒绝原假设（P<0.01），再用LSDV法对数据进行处理，结果显示不少个体虚拟变量在5%水平上显著，可拒绝所有个体虚拟变量都为0的原假设，认为存在个体固定效应，进一步证明本文的数据不适用于混合回归。
其次，为判断使用混合回归还是随机效应模型，对数据进行LM检验（拉格朗日乘数检验），拒绝不存在随机效应的原假设（P=0.000），证明本文数据不适用于混合回归。
最后，利用豪斯曼检验（hausman检验）确定随机效应模型还是固定效应模型，通过检验得出P<0.01，拒绝原假设，故本文选用固定效应模型。
2.2.2 模型的建立
在此基础上，引入本文的相关变量可得到以下模型：
其中，αit表示不同的截距项，ifi表示普惠金融指数，ur表示城镇化率，gov表示政府干预程度，pgdp表示经济发展水平， εit表示随机扰动项，i为地区，t为时间。
2.3 回归结果与分析
引入四川省数据，利用stata15进行回归分析可得出如表4所示的实证结果。
根据模型回归的实证结果显示，普惠金融指数的系数为负且系数为-0.1443268，表明普惠金融指数每增加一个单位，城乡收入差距会缩小0.144单位，该结论证明了普惠金融的发展对缩小城乡收入差距有一定作用。城镇化率系数为-0.042，经济发展水平的系数为0.08，表明两者对城乡收入差距的影响并不明显。政府干预程度的系数为-0.122，表明政府干预程度每增加一个单位，城乡收入差距会缩小0.122单位。以上结果说明在综合考虑各个变量对城乡收入差距的影响下，现阶段四川省普惠金融发展对缩小城乡收入差距的作用较为显著，实证结果如表4所示。
3 结论及政策建议
通过实证结果可以看出，目前普惠金融对缩小城乡居民的收入差距具有一定的影响，且城镇化率和经济发展水平对此影响不明显，说明四川省还需继续努力从各个方面促进普惠金融的发展，为此本文提出以下建议。
（1）银行与不同合作对象构建对应机制关系链。普惠金融面对的对象不再只是传统的大型企业，更多的是小微型企业和农村个体户、合作社等，所以传统的银行体系在面对新的普惠金融发展形势时就需要改进。首先，银行要明确合作对象是农村个体户、合作社还是小微企业。在农村个体户—银行信贷关系链中，农村个體户和合作社这类对象处于偏远地区，受教育程度和资金的限制，对于信贷业务的接受程度和认识程度不高，因此就需要银行在两者关系链中更具导向性。其次，对于不同时期发展的企业也要进行区分。
（2）放宽准入机制，加强产品选控。在四川省普惠金融对于缩小城乡收入差距确实有效。但在研究过程中发现，城乡居民的教育程度、收入水平、行为偏好的差异都会影响普惠金融的发展。经济发展相对落后的地区，更需要普惠金融的帮助，但这些普惠金融对象往往具有低收益和高风险，增加了普惠金融在贫困地区的难度。同时普惠金融产品进入门槛高，对于深度贫困的地区，其助力作用更加有限。
因此建议放宽准入机制，降低进入门槛，让深度贫困地区特别是凉山州地区的群众能够接受信贷，享受普惠金融的便利。但是，在特定情况降低门槛的同时不能改变原则，要加强对产品选控和企业评估的准确性和时效性，确保该贷款用于发展的产业具有强大活力，企业能够持续盈利下去，有较高的还款能力。
（3）提高金融知识在农村的普及度，提升农村居民金融素质。目前金融市场存在很大的风险，金融消费人群需掌握一定的金融知识，只有这样，金融消费人群才能在金融市场中及时保护自己，计算收益得失。现如今城市居民金融需求大，掌握的金融知识多，金融素质高，而相对而言，农村居民的金融需求则相对较小，掌握的金融知识也相对较少，特别是部分偏远的农村地区，从而导致普惠金融在农村的发展不够全面，也不够有效。因此，提高金融知识在农村的普及度，提升农村居民的金融素质，可以增强农村居民对金融的需求意识，拓展农村居民的知识面，增大金融覆盖面，从而促进普惠金融的发展，缩小城乡收入差距。
参考文献
车文光.普惠金融发展对青海城乡居民收入差距影响的研究[J].企业科技与发展，2018（04）.
沃鹏飞，俞雅乖.浙江省普惠金融发展水平的测度评价及影响因素分析——基于普惠金融指数的研究[J].科技与管理，2018（03）.
马红，阿依努尔·依布热依木，樊俊涛.新疆普惠金融发展水平分析——基于普惠金融发展指数[J].新疆财经，2018（05）.
陈少阳，代林童.普惠金融发展助力精准扶贫的成效研究——基于普惠金融发展指数[J].金融视线，2019（05）.
张炜，何奎，张苏.普惠金融体系下区域经济发展研究——以四川雅安市为例[J].广西质量监督导报，2020（01）.
关键词：普惠金融 发展水平 城乡居民收入差距
中图分类号：F832 文献标识码：A
普惠金融，又称包容性金融，指的是在立足机会平等要求和商业可持续原则下，用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。2005年，联合国在“国际小额信贷年”上第一次正式提出了普惠金融的概念。2006年，联合国起草出台了《普惠金融蓝皮书》，其中定义了普惠金融。同年，焦谨璞正式提出了普惠型金融體系的概念，指出普惠金融的概念是倡导可连续性的，得到了中国各界的关注。2013年，中共十八届三中全会通过《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，明确要“发展普惠金融，鼓励金融创新，丰富金融市场层次和产品”，将其确立为国家战略。2015年，国务院出台《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》，其中强调要大力发展普惠金融。2018年，《政府工作报告》中也指出要支持普惠金融业务。
自从普惠金融概念引入中国，政府对此越来越重视，并出台了一系列政策，使得我国普惠金融稳步发展。普惠金融在重点领域的相关供给持续增加，小微企业金融服务增量、扩面、降本、控险平衡发展，服务主体逐渐多元，覆盖面逐渐扩大，服务环境也有了整体改善。截至2018年末，全国人均拥有7.22个银行账户，人均持有5.44张银行卡（其中人均持有信用卡和借贷合一卡0.49张）。全国银行网点乡镇覆盖率达96.3%，平均每万人拥有银行网点1.65个，70%的省份银行网点乡镇覆盖率已达到100%，西藏、青海等地区银行网点乡镇覆盖率也有所提升，金融服务不断向边远农牧区延伸。虽然近年来普惠金融在我国有了明显发展，但其仍旧存在很多有待解决的问题，一是目前我国普惠金融的制度体系还不够完善，融资“贵，难”的问题较突出;二是我国普惠金融的法律制度框架还不够完善，加大了金融的风险;三是普惠金融整体的服务还不够均衡，大多普惠金融资源都集中在经济发达城市，农村偏远地区缺少相关资源。
在四川省，农村普惠金融逐渐普及，很好地促进了农村农业的发展，促进了农村贫困人口的收入，小微企业普惠金融服务也在稳定发展，普惠金融覆盖面逐渐拓宽。2013—2018年，全省生产总值由26392.07亿元增长到46615.8亿元，金融机构贷款余额从29542.74亿元增长到38402.77亿元，保费收入也由914.6769亿元增长到1958.0848亿元。
改革开放以来，中国经济在不断增长，但城乡收入差距却非常大。而普惠金融的发展却可影响到城乡收入差距。四川省作为西部大省，普惠金融对城乡收入差距的影响关系到整个西部经济发展情况。因此，本文以四川省为例，实证检验普惠金融对城乡收入差距的影响，同时提出相应的通过发展普惠金融以缩小收入差距的建议和措施。
1 普惠金融指数IFI的构建
1.1 普惠金融指数指标的选取和数据来源
1.1.1 普惠金融指数指标的选取
鉴于Sarma在2008年建立的普惠金融发展水平评价指数的合理性，并结合四川省普惠金融发展的实际情况，本文选择利用每万人享有的金融机构网点个数、存款服务使用情况、贷款服务使用情况、保险密度、保险深度五个指标综合计算出普惠金融指数（IFI），用来反映普惠金融发展，如表1所示。
1.1.2 数据来源
本文选取四川省21个地级市/自治州的相关指标数据作为研究对象，样本考察期为2013—2018年。所涉及的各指标数据来源于历年《四川统计年鉴》、历年四川省各地级市的《国民经济和社会发展统计公报》《四川省金融运行报告》和中国银行业监督管理委员会官方网站。
1.2 普惠金融指数的计算过程
1.2.1 计算各项指标的权重
普惠金融发展指数（IFI）的测算公式如下：首先，分别计算各指标变异系数Vi（i=1，2，3，...， n），即用各指标标准差σi（i=1，2，3，...， n） 除以平均值xi（i=1，2，3，...， n），再对各指标变异系数求和ΣVi，其次求出各指标权重Wi=Vi/ΣVi。
1.2.2 对各指标进行归一化处理
用式（1）对各指标进行归一化处理，求出的值记 di（i=1，2，3，...，n），其中Wi为对应指标权重，Ai为实际观测值，MINi为各维度中对应指标的最小值，MAXi为各维度中对应指标的最大值。其中， d值越大，表示第i个指标所体现的普惠金融水平越高。
1.2.3 计算IFI指数
用欧氏距离法计算出2013—2018年四川省普惠金融发展指数，计算公式如下：
1.3 普惠金融指数的测算及结果分析
对2008—2018年的原数据进行处理并计算，对四川省21个地级市/自治州的普惠金融指数具体计算结果，如表2所示。
根据Sarma对普惠金融指数的划分： 0≤IFI≤0.4表示低普惠金融水平，0.4≤IFI≤0.6表示一般普惠金融水平，0.6≤IFI≤1 表示高普惠金融水平。从整体来看，四川省普惠金融水平近几年都处于一般普惠金融水平，个别地区处于高普惠金融发展水平，四川省普惠金融发展指数在2013—2018年呈现波动上升，并在近几年开始呈下降趋势。此外，四川省不同地区、不同地级市/自治州之间也出现较大差异，例如凉山彝族自治州的普惠金融发展水平总体较低，而成都市及其周围省份的普惠金融发展水平较高，这可能与浙江省不同地级市银行业金融机构的分布不均匀，不同地级市存贷款的需求存在较大差异有关。 2 实证研究
2.1 变量选取及说明
借鉴该领域的研究成果，除普惠金融发展指数外，本文选取城镇化率（ur），政府干预程度（gov），经济发展水平（pgdp）作为控制变量，纳入影响城乡收入差距（gap）的因素中。变量描述及取值方法，如表3所示。
2.2 模型的选取与构建
2.2.1 模型的选取
本文通过建立面板数据模型，研究四川省21个市（州）普惠金融发展与城乡收入差距的关系，并通过stata15软件对数据进行处理。
首先，为判断使用混合回归还是固定效应模型，进行F检验，通过检验应拒绝原假设（P<0.01），再用LSDV法对数据进行处理，结果显示不少个体虚拟变量在5%水平上显著，可拒绝所有个体虚拟变量都为0的原假设，认为存在个体固定效应，进一步证明本文的数据不适用于混合回归。
其次，为判断使用混合回归还是随机效应模型，对数据进行LM检验（拉格朗日乘数检验），拒绝不存在随机效应的原假设（P=0.000），证明本文数据不适用于混合回归。
最后，利用豪斯曼检验（hausman检验）确定随机效应模型还是固定效应模型，通过检验得出P<0.01，拒绝原假设，故本文选用固定效应模型。
2.2.2 模型的建立
在此基础上，引入本文的相关变量可得到以下模型：
其中，αit表示不同的截距项，ifi表示普惠金融指数，ur表示城镇化率，gov表示政府干预程度，pgdp表示经济发展水平， εit表示随机扰动项，i为地区，t为时间。
2.3 回归结果与分析
引入四川省数据，利用stata15进行回归分析可得出如表4所示的实证结果。
根据模型回归的实证结果显示，普惠金融指数的系数为负且系数为-0.1443268，表明普惠金融指数每增加一个单位，城乡收入差距会缩小0.144单位，该结论证明了普惠金融的发展对缩小城乡收入差距有一定作用。城镇化率系数为-0.042，经济发展水平的系数为0.08，表明两者对城乡收入差距的影响并不明显。政府干预程度的系数为-0.122，表明政府干预程度每增加一个单位，城乡收入差距会缩小0.122单位。以上结果说明在综合考虑各个变量对城乡收入差距的影响下，现阶段四川省普惠金融发展对缩小城乡收入差距的作用较为显著，实证结果如表4所示。
3 结论及政策建议
通过实证结果可以看出，目前普惠金融对缩小城乡居民的收入差距具有一定的影响，且城镇化率和经济发展水平对此影响不明显，说明四川省还需继续努力从各个方面促进普惠金融的发展，为此本文提出以下建议。
（1）银行与不同合作对象构建对应机制关系链。普惠金融面对的对象不再只是传统的大型企业，更多的是小微型企业和农村个体户、合作社等，所以传统的银行体系在面对新的普惠金融发展形势时就需要改进。首先，银行要明确合作对象是农村个体户、合作社还是小微企业。在农村个体户—银行信贷关系链中，农村个體户和合作社这类对象处于偏远地区，受教育程度和资金的限制，对于信贷业务的接受程度和认识程度不高，因此就需要银行在两者关系链中更具导向性。其次，对于不同时期发展的企业也要进行区分。
（2）放宽准入机制，加强产品选控。在四川省普惠金融对于缩小城乡收入差距确实有效。但在研究过程中发现，城乡居民的教育程度、收入水平、行为偏好的差异都会影响普惠金融的发展。经济发展相对落后的地区，更需要普惠金融的帮助，但这些普惠金融对象往往具有低收益和高风险，增加了普惠金融在贫困地区的难度。同时普惠金融产品进入门槛高，对于深度贫困的地区，其助力作用更加有限。
因此建议放宽准入机制，降低进入门槛，让深度贫困地区特别是凉山州地区的群众能够接受信贷，享受普惠金融的便利。但是，在特定情况降低门槛的同时不能改变原则，要加强对产品选控和企业评估的准确性和时效性，确保该贷款用于发展的产业具有强大活力，企业能够持续盈利下去，有较高的还款能力。
（3）提高金融知识在农村的普及度，提升农村居民金融素质。目前金融市场存在很大的风险，金融消费人群需掌握一定的金融知识，只有这样，金融消费人群才能在金融市场中及时保护自己，计算收益得失。现如今城市居民金融需求大，掌握的金融知识多，金融素质高，而相对而言，农村居民的金融需求则相对较小，掌握的金融知识也相对较少，特别是部分偏远的农村地区，从而导致普惠金融在农村的发展不够全面，也不够有效。因此，提高金融知识在农村的普及度，提升农村居民的金融素质，可以增强农村居民对金融的需求意识，拓展农村居民的知识面，增大金融覆盖面，从而促进普惠金融的发展，缩小城乡收入差距。
参考文献
车文光.普惠金融发展对青海城乡居民收入差距影响的研究[J].企业科技与发展，2018（04）.
沃鹏飞，俞雅乖.浙江省普惠金融发展水平的测度评价及影响因素分析——基于普惠金融指数的研究[J].科技与管理，2018（03）.
马红，阿依努尔·依布热依木，樊俊涛.新疆普惠金融发展水平分析——基于普惠金融发展指数[J].新疆财经，2018（05）.
陈少阳，代林童.普惠金融发展助力精准扶贫的成效研究——基于普惠金融发展指数[J].金融视线，2019（05）.
张炜，何奎，张苏.普惠金融体系下区域经济发展研究——以四川雅安市为例[J].广西质量监督导报，2020（01）.