我國數字普惠金融生態環境監測指標體系構建及評價

李瑩

摘 要：本文選取我國2013-2018年6年數據，通過構建我國數字普惠金融生態環境監測指標體系并利用因子分析法計算近6年來我國數字普惠金融生態環境得分，結果表示我國數字普惠金融生態環境逐年改善，呈穩步上升趨勢。最后根據數字普惠金融發展現狀對我國數字普惠金融進一步發展提供了相關建議。

關鍵詞：數字普惠;金融生態;指標體系

中圖分類號：F2 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.29.014

1 文獻綜述

金融服務的增加會增加社會各階層財富。普惠金融一詞最早由中國小額信貸聯盟引入國內金融體系，在數十年的時間內得到普及和發展。普惠金融顛覆了金融只為富人提供服務這一概念，為中小微企業以及貧困人群提供了有效的金融服務。普惠金融的發展，是服務中國實體經濟，各階層人民群眾生活的重要落腳點，也是金融供給側改革的重要出發點。近年來，隨著互聯網數字技術的不斷成熟，數字化技術與金融服務的聯系不斷加深，進一步提高了普惠金融服務的可得性，數字普惠金融在成本可控，模式可持續前提下，以數字技術為依托，將更低成本，更高效率的金融服務提供給各階層人民群眾，成為推動政策落實，實現普惠金融可持續發展的重要方向，對金融服務供給雙方以及經濟高質量發展有重要作用。A.Mckenzie首次將生態一詞引入到經濟學中，強調經濟發展應注重生態環境建設。到20世紀60年代，K正式將經濟發展和生態學結合起來，提出生態經濟學的概念。金融生態環境是指包括政策、經濟等一切能影響金融系統運作的外部環境的總和，良好的金融生態環境可以促進金融系統健康高效發展，從而吸引資本聚集，壓縮運行成本，提升金融服務效率，建立良好的金融生態環境評估體系有利于區域金融資源的合理有效分配。本文旨在利用2013-2018年市場數據，從政策支持，數字化工具支持，社會基礎條件支持三個方面選取14個數字普惠金融生態環境相關指標，利用因子分析法對我國數字普惠金融生態環境進行初步評析以建立我國數字普惠金融生態環境監測指標基礎體系。

2 數字普惠金融生態環境監測指標選取及數據分析方法確定

2.1 指標的選取

根據我國數字普惠金融發展白皮書以及現實數據的可得性，從政策支持，數字化工具支持，社會基礎條件支持三個方面來構建數字普惠金融體系的目標層，相應準則層包括貨幣及產業政策;數字化工具，數字普惠金融服務對象，技術支持;金融征信三個層面，相應指標層包括全國支農再貸款余額、全國支小再貸款余額、全國農戶貸款余額、全國中小微企業貸款余額，大數據核心產業市場規模，人工智能產業規模;移動電話普及率，智能手機普及率，網民數量，互聯網普及率，4G基站數量，4G用戶滲透率;以及全國累計為中小微企業建立信用檔案數，全國累計建立農戶信用檔案數共14個指標，根據其金融特性歸類，構成了本文的數字普惠金融生態環境監測指標體系。我國數字普惠金融發展尚處于初期，除必須技術層面支持外，目前受政策因素影響較大，因此本文監測指標的選取受到較大相關政策因素影響。

2.2 數據分析方法

本文選取因子分析法，基本思想是將觀測變量進行分類，將相關度較高，聯系比較緊密的分在同一類中，而不同類變量之間的相關度則較低，每一類變量代表了一個基本結構，即公共因子。這樣將原始的數個變量合成較少的綜合指標，大大降低參與建模的變量維數，也較大程度的保留原始數據信息。

2.3 樣本說明及數據來源

2013年起，國家大力推行發展普惠金融，隨著數字化程度的不斷加深，數字普惠金融成為發展重點，本文選取2013-2018年為研究區間，共6年。本文所選取的相關指標數據均來源于中國農村金融發展報告，中國互聯網發展報告、人民銀行年報、中國信通院。數字普惠金融尚處于發展階段，政策出臺較晚，2013年政策相關初始數據個別為0。

3 實證過程及結果分析

3.1 相關性檢驗

首先進行變量間的相關系數檢驗，驗證選取的變量是否適合做因子分析，經過驗證，選取變量大部分相關系數較高，各變量具有較強的相關關系，能夠提取公共因子。

3.2 共同度檢驗

共同度是指一個測驗條目在所有因子上的因子載荷平方和，它代表了所有因子合起來對該條目的變異解釋量，共同度高即代表某個變量與其他變量相關性高。經過驗證，除X2外所有變量的共同度均達到95%以上，可能由于X2在2013年初始數據缺失，但X2共同度仍為90%以上，證明適合做因子分析。

3.3 提取因子

由表2第三項方差極大值轉換后最終因子解情況得，第一個因子的特征值為7.3，解釋原有14個變量總方差為52.16%，對解釋原有變量的貢獻最大;第二個因子的特征值為6.4，累計方差貢獻率為97.78%，在第二個因子后的因子特征值都較小，對解釋原有變量的貢獻很小，因此提取兩個因子較為合適。

3.4 因子命名解釋

利用spss得出旋轉成分矩陣并對比成分1和成分2數值，旋轉后的第一個公共因子F1包括X1，X2，X3，X5，X6，X7，X9，X10，X14，其主要代表貨幣政策因素和產業政策因素，因此把F1命名為貨幣及產業政策因子，根據旋轉后的解釋總方差，F1能解釋總方差的52.16%，因此貨幣及產業政策因子是構成我國數字普惠金融生態環境指標體系的主要部分，是最重要的影響因子。旋轉后的第二個公共因子F2包括X4，X8，X11，X12，X13，其主要代表數字技術支持，因此把F2命名為數字技術支持因子，F2能解釋總方差的45.63%，是第二重要的影響因子。

3.5 計算因子得分

根據因子得分系數矩陣寫出因子得分函數：

F1=0.319X1+0.235X2+0.055X3-0.156X4+0.136X5+0.191X6+0.23X7-0.153X8+0.044X9+0.212X10-0.071X11-0.274X12-0.274X13+0.076X14

F2=-0.244X1-0.149X2+0.058X3+0.277X4-0.031X5-0.093X6-0.137X7+0.275X8+0.096X9-0.117X10+0.191X11+0.216X12+0.394X13+0.034X14

得出2個公共因子的得分后，根據公共因子的方差貢獻率加權計算出綜合得分

F=（52.157%F1+42.63%F2）/97.782%

由表3可知，2013-2018年，我國數字普惠金融生態環境第一個公共因子F1貨幣政策和產業政策因子，第二個公共因子F2數字技術支持因子，以及總得分F均呈現逐年穩步上升趨勢，說明我國數字普惠金融生態環境在逐年提升。

4 結論及建議

通過本文實證分析，我國數字普惠金融生態環境近年來逐步優化和提升，在政策方面，國家通過出臺一系列貨幣、財政、產業政策如對普惠金融實施定向降準，建立普惠金融發展專項基金，印發數字化技術發展規劃，推動數字化與金融融合，建立數字化金融提升服務效率;在技術基礎支持方面，大力推進建設數字基礎設施，光纖寬帶入戶，提升互聯網覆蓋率，降低金融服務的成本和可獲得性，使數字技術和實體經濟深度融合。

數字普惠金融發展中仍存在一些問題。首先，數字普惠金融主要服務對象金融素養有待提高，數字金融產品多依賴于數字化工具，數字普惠實施中存在數字工具普及率低操作性差，數字金融產品宣傳力度小，數字普惠知識知曉程度低等問題。因此，從供需兩方來看，一方面，應加強金融工作者業務水平和職業道德建設，另一方面，應加強服務對象金融素養教育，提高公眾對于數字普惠金融的認識度和接受度，使數字普惠金融走進千家萬戶。其次，數字普惠金融產品作為一種新型金融工具存在數字欺詐，用戶隱私數據泄露等風險問題，因此應建立數字普惠金融風險監測及預警體系，實時對數字普惠金融發展進行檢測調控。同時加強社會監管體系建設，從普惠金融供應鏈的供方入手，嚴格把控市場準入和退出制度，對提供數字普惠金融服務平臺實施嚴格監管并推進建立信用評級。最后，由于數字普惠金融屬于新興金融體系，各方法律制度還不夠健全，應加強完善數字普惠金融法律法規制度，根據數字普惠金融發展進程及時更新出臺相關規章制度，加強數字普惠金融違法違規行為懲處力度，做到有法可依、違法必究。

參考文獻

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