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福建县域普惠金融发展指标体系构建探讨
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2018/4/19 10:41:32  

[摘要]立足福建省,以县域普惠金融为研究对象,在借鉴国际货币基金组织(IMF)、经合组织(OECD)和普惠金融联盟(AFI)等国际主要组织关于普惠金融指标体系设计的基础上,结合福建省普惠金融发展实际,构建了福建省的县域普惠金融发展指标体系。选取了2013~2016年数据,运用因子分析法计算出福建省县域普惠金融在金融可获得性、金融服务使用情况和金融发展质量3个维度的因子得分,从而对福建省县域普惠金融发展情况进行客观评价。结果表明:福建省县域普惠金融总体水平呈逐年提高的趋势,其中金融可获得性最高,金融服务使用情况次之,金融服务质量最低;地区经济发展水平与县域普惠金融发展存在相关性;微小型企业和农户获得金融服务的程度仍较低。今后,福建省将在优化银行结构布局,支持新型金融机构发展,建立健全信用体系,加大扶贫力度等方面提高县域普惠金融发展的水平。

[关键词]普惠金融;指标体系;评价;因子分析

一、福建省县域普惠金融发展指标体系的构建

随着金融业的发展,普惠金融发展指标体系也在发展中不断完善和丰富。Sarma在2010年以98个国家为研究对象,运用人类发展指数(HDI)法,采用银行发展程度、实用的服务和享用情况等指标来比较98个国家金融发展状况[13]。此外,国际货币基金组织(IMF)、经合组织(OECD)从可获得的金融服务、利用情况等方面入手构建普惠金融指标。普惠金融指标体系应该涉及深度、广度、规模度、普及度等方面。金融服务的获取、使用和服务的质量这三个方面既可以表现深度、广度,也可以反映普及度,从这三个方面设计普惠金融指标体系,可以较为全面客观地反映普惠金融发展水平。本研究在结合国内外关于普惠金融发展研究基础上,立足福建省所辖县域普惠金融发展的状况,构建了福建的县域普惠金融发展指标体系。具体而言,评价体系主要从三个维度展开:金融服务的获取、金融服务的使用和金融服务的质量,同时考虑到我省地处沿海,经济发展地区差异较大,产业分布不平衡,城乡存在差异,增加了一些符合县域经济金融的指标。例如助农取款代理点覆盖率、农户正规贷款获得率、涉农贷款占比、微小型企业贷款占比等,同时还兼顾了指标数据的可获得性、使用性和稳健性,最终形成22个综合评价指标—福建省县域普惠金融发展指标体系(见表1),以科学合理的方式测量福建省县域普惠金融发展,比较县域之间的差异,分析之间存在的问题,并对此提出对策。

(一)金融可获得性指标

可获得性可以反映银行网点的覆盖程度和金融服务的能力。金融分支机构和服务网点的增加可以让家庭更加方便地接受金融服务,而ATM机、POS机和助农取款代理网点的增加,可以满足群众一些基本的金融需求。基于此,本研究将商业银行网点数、ATM机数、POS机数、金融服务人员数等较为常见且可获得的金融服务指标归为金融可获取指标,并用它来测量福建省所辖县域金融服务可获取性。

(二)金融服务使用情况

人均拥有的银行账户和电子银行、成年人拥有银行卡的比例、农业保险覆盖率等指标可以反映金融服务和产品的使用情况。农户和微小型企业实力较弱,融资有一定的困难。普惠金融的实施可以降低农户、微小型企业等不占优势的群体的融资成本。本文评估微小型企业和农户的贷款使用情况主要根据微小型企业和农户的正规贷款获得率、微小型企业和农户的户均贷款额等指标。

(三)金融服务质量

普惠金融发展不单要追求数量,更要有质量。人们的金融需求呈现多样化,金融产品相互交叉、混合,同时风险也在不断增加。金融服务在不断发展,信用体系也要紧跟步伐。本文将县域城镇地区个人和企业信用档案建档率等指标作为县域普惠金融服务质量的评估标准。此外,金融服务投诉率可以看出地区群众对金融服务的满意程度,可以更好地评价金融服务质量指标,因此本文加上了金融服务投诉率这一指标。

二、福建省县域普惠金融发展评价

(一)普惠金融发展单维度评价比较分析

福建省拥有85个县域,分为26个市辖区、14个县级市、45个县,其中市辖区、县级市也统一归为县域地区。因为县域地区较多,样本量过大,为了方便统计,本研究根据福建省地图对福建省县域进行了简单的划分,分为闽北、闽中、闽南三个区域。其中,宁德市、南平市归为闽北;莆田市、福州市、三明市归为闽中;龙岩市、厦门市、漳州市、泉州市归为闽南,具体数据见表2。

1. 从时间上来看,县域普惠金融发展指标总体逐年增加,个别出现下降

福建省县域普惠金融发展指标体系由22个指标构成,涵盖金融可获得性、服务使用情况、服务使用质量三个方面。金融可获得性中的每十万人的商业银行网点数、ATM机数、POS机数;每千平方公里的ATM机数、POS机数;每十万人拥有的金融服务人员数、助农取款代理点覆盖率等8个指标总体逐年增加,银行网点密度逐年增加,总体涨幅较小;总体上看,ATM、POS机数持续增加;助农取款代理点覆盖率总体呈增加趋势,在2016年基本实现全覆盖;其中2016年总体每千平方公里的POS机数为1440.64,比2013年增长38.5%,平均每年增长9.63%,涨幅最多。金融可获得性的明显提升得益于福建省政府出台一系列普惠金融改革政策,例如,优化银行业结构布局、开展农村金融服务最后“一公里”行动、推广零距离服务等。

总体上看,金融服务使用情况并没有都表现为增加状态,而是呈现较为波动。银行账户使用数量、电子银行使用情况、农业保险覆盖率均逐渐增加;农户正规贷款获得率、微小型企业户均贷款额与微小型企业正规贷款获得率先增长后下降,说明县域微小型企业与农户要获得贷款仍较困难。2016年,福建省拥有银行卡的成年人比例均值为91.32%,达到国际上高收入国家的水平;银行个人结算账户人均开户量均值为2.51个,比2013年与2015年分别增长13.57%、5.02%;电子银行人均开通账户数均值为0.8,比2013年与2015年分别增长53.85%、9.59%,但是人均活动账户数均值0.37个,说明开通电子银行人数较多,但真正使用的人数不足一半。农户正规贷款率24.48%,相比于2015年下降;微小型企业正规贷款获得率90.92%,比2015年稍有下降。需要注意的是,微小型企业户均贷款额与农户户均贷款额比2015年均有所下降,这表明农户跟微小型企业这类群体依旧难以获得银行贷款支持。

最后,信息不对称会导致信用风险,影响金融市场发展的稳定性,所以个人及企业信用档案建设显得尤为重要。近年来,福建省加大县域金融基础设施建设力度,防范信用风险,优化金融市场环境,福建省县域企业及个人信用档案降档率逐年提高,金融服务投诉率有较小波动,但波幅不大。2016年,福建县域城镇地区个人信用档案建档率和农村地区个人信用档案建档率均值分别为4 . 9 8 %、62.34%,比2013年分别增加了4.60%、7.56%;县域企业信用档案建档率均值为66.54%,增长幅度较大,同比增长2.67%。

2. 从地区来看,经济较发达地区县域普惠金融发展较好

从表2可以看出,2013~2016年,金融可获得性维度中每千平方公里的商业银行网点数、ATM机数、POS机数等3个指标数值均是闽南第一,闽中次之,闽北最后;每十万人拥有的金融服务人员数、POS机数与地区经济、产业相关,闽南最多,闽中次之,闽北最后;每十万人拥有的商业银行网点数闽中第一,闽南次之,闽北最后,闽中与闽南的数值都在总体平均值以上,闽北则小于总体平均值;虽然商业银行网点闽南地区分布最多,但由于人口基数大,得出的数值会小于闽中,大于闽北。

2013~2016年,金融服务使用情况维度中助农取款代理点覆盖率和银行卡联网通用率都是闽北最小,闽南最大,闽中跟闽南相差不超过5%,前三年闽中和闽南都大于总体平均值,2016年小于总体平均值;银行个人结算账户人均开户量四年中涨幅最大为闽南16%,闽中次之14%,闽北12%,但三个地区相差较小;拥有银行卡的成年人比例三个地区的数值都在85%以上,在2016年都达到90%以上,发展较好;电子银行人均开通户数和活动账户数三个地区都在逐年增加,闽南最大,闽中次之,闽北最后,但是电子银行人均活动账户数均不到人均开通户数的一半,表明电子银行开通人数较多,但真正使用人数较少;农户正规贷款获得率三个地区都在30%以下,其中闽南都高于总体平均值,闽北、闽中逐年增加,增幅不大;农户户均贷款额闽南最多,闽中次之,闽北最后,且闽南超过闽北的40%,差距较大;微小型企业正规贷款获得率三个地区都超过85%,相差不大,较为均衡;微小型企业户均贷款额闽北、闽中逐年增加,幅度不大,闽南较为波动。

2013~2016年,金融服务使用质量维度中农业保险覆盖率闽北逐年增加,闽中、闽南较为波动,总体呈增加趋势;城镇地区个人信用建档率闽南最大,闽中次之,闽北最后,且闽南四年逐渐增加,闽中、闽北前三年逐渐增加,2016年稍微下降;农村地区个人信用档案建档率闽中、闽南逐年增加,闽北稍微波动,总体呈增加趋势;企业信用建档率闽南最大,闽北次之,闽中最后,且闽中低于总体平均值;金融服务投诉率三个地区相差不大。大部分指标表现出闽南最大,闽中次之,闽北最小;可以得出普惠金融发展程度与地区经济发达程度相关。

(二)普惠金融发展综合得分比较分析

因子分析法有较多的用途,可以将它运用于经济学、物理学等领域,也可以用来评估县域经济发展程度。人们在对现象进行观测时,指标的观测数据太多,会对数据的分析带来一定困难。因子分析法就是在所有信息中剔除重复的信息,尽可能保留有用的信息,同时高度概括出包含大量数据信息的公共因子。因子分析法的应用主要有两个方面:(1)减少观测数据,寻找共同因子;(2)对指标或样本进行分类。

1. 因子分析方法的运用

本文以福建省所辖县域为样本,各数据来源于国家统计局、福建省人民银行网站、福建省银监会网站所颁发的文件、资料,并由此统计而成。计算过程利用统计软件SPSS17.0。

2. 建立指标体系

金融可获得情况:X 1每十万人拥有的商业银X2X 3 X 4X 5 X 6X 7X 8 X 9行网点数; 每千平方公里的商业银行网点数;每十万人拥有的ATM机数; 每千平方公里的ATM机数; 每十万人拥有的POS机数; 每千平方公里的POS机数; 每十万人拥有的金融服务人员数; 助农取款代理点覆盖率; 银行卡联网通用率X 10X 11 X 12X 13X 14 X 15X 16X 17金融服务使用情况: 银行个人结算账户人均开户量; 拥有银行卡的成年人比例; 电子银行人均开通账户数; 电子银行人均活动账户数; 农户正规贷款获得率; 微小型企业正规贷款获得率; 农户贷款户均贷款额;微小型企业贷款户均贷款额;X 18 X 19X 20X 21 X 22金融服务品质: 农业保险覆盖率; 城镇地区个人信用档案率; 农村地区个人信用建档率; 企业信用档案建档率; 金融服务投诉率;

3. 进行样本的相关性检验,计算样本的相关矩阵R

因为样本较多,数据量过大,限于篇幅,原始数据表省略。使用SPSS软件计算矩阵R。从相关系数矩阵R可以看出,22个指标间具有相关性,说明这些指标所反映的经济信息存在重复性,可以进行因子分析。

4. 计算相关矩阵R的特征值,根据方差贡献率提取公共因子

本文以主成分方法作为提取公共因子的方法。选取公共因子的原则为:累计贡献率大于85%。本文分别对2013~2016年这四年的数据提取公因子,结果如表3;从表3中可以看出公共因子共有3个,其方差累计贡献率四年都超过85%,所以只要选取3个公共因子,就可以代表原始数据所能表达的信息。

5. 求因子载荷矩阵,确定公因子

运用SPSS软件求因子载荷矩阵,并进行旋转得到矩阵B,可以确定公共因子。从表4旋转后因子载荷矩阵B可以得出:X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9在F1因子有较大载荷,所以F1为可获得因子;X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17在F2因子有较大载荷,所以F2为服务情况因子;X18、X19、X20、X21、X22在F3因子有较大载荷,所以F3为服务质量因子。

6. 使用SPSS软件计算各公共因子得分

利用SPSS软件计算出各公共因子得分,如表5所示。各公共因子得分可以用来衡量普惠金融。从表5可以看出,福建省县域普惠金融发展水平不断提升,但是闽北、闽中、闽南在发展过程中存在差异。从金融服务可获得性来看,可获得因子得分逐年增加,闽南获得水平远高于闽中与闽北。主要是因为可获得性指标中,如银行网点密度、ATM机密度、金融从业人员密度的改善主要依赖于经济发展水平。而闽南地区的夏漳泉等地,经济发展较好,人口多,金融发展水平较高。县域金融可获得水平随着经济发展水平的提高而上升,县域之间的差距逐渐缩小。

金融服务使用情况因子的得分从2013~2014年逐年增加,且闽北地区提高最明显,闽南次之,闽中最小。服务情况因子得分闽南大于闽中,闽北得分最低。因为闽北地区经济较不发达,产业较少,金融市场完善程度、市场竞争度等方面依然落后于闽南、闽中地区。农户及微小型企业在金融服务上属于弱势群体,加上金融机构较为严格的门槛条件,使它们获得正规贷款渠道较少,从而导致非正规融资较多。

服务质量因子在各地区的得分闽北较小,闽中与闽南较均衡,但差距并不明显,与经济发展水平相关性较弱。金融服务质量的提高主要依靠制度建设以及监管部门的监督和公民观念的进步。

三、结语

本研究基于福建省县域普惠金融发展指标体系的构建及运用因子分析法对2013~2016年的数据进行评价分析可以得出以下结论:

第一,福建省县域普惠金融总体水平呈逐年提高的趋势,其中金融可获得性最高,金融服务使用情况次之,金融服务质量最低。因为金融可获得性主要是指商业银行网点、ATM机、POS机等电子机械,所以金融可获得性所包含的指标较早已开始发展,现在逐渐达到成熟;相反金融服务使用情况和金融服务质量这两个方面发展起步较晚,跟社会发展进程有较大关系,所以现在还有很大的发展空间。第二,地区经济发展水平与县域普惠金融发展存在相关性。闽南地区主要包括厦漳泉等地,在福建省中GDP排名靠前,所以闽南的普惠金融发展程度在福建省最好,这主要得益于当地的经济、政策支持,闽中次之,闽北最后。但是也要看到闽北、闽中等地区普惠金融发展水平也在逐年提高,地区差异逐渐缩小。第三,微小型企业和农户获得金融服务仍面临挑战,经济不发达地区县域普惠金融发展水平较弱。普惠金融发展的难点就在于弱势群体、微小型企业、农民难以获得公平的金融服务机会,对于这个难点,一方面我们要加大经济投入,另一方面要发挥政府宏观调控职能,完善法律法规,加强监督。

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