甘肅省普惠金融發(fā)展水平測度及格局演變

楊肖

摘? ?要：科學(xué)評估普惠金融發(fā)展水平、空間格局差異及演化趨勢，是推動普惠金融全面發(fā)展的基礎(chǔ)。本文測算了2010-2017年甘肅省14個地（州）市普惠金融發(fā)展水平，并且結(jié)合ESDA方法和Markov鏈，分析其空間分布差異與演化趨勢。得出三點結(jié)論：（1）2010-2017年甘肅省IFI指數(shù)數(shù)值不斷提升，即普惠金融發(fā)展水平總體呈現(xiàn)上升趨勢;（2）IFI指數(shù)空間分布格局的相關(guān)性呈現(xiàn)由負(fù)到正變化，且相關(guān)性逐步加強;（3）普惠金融發(fā)展水平的演化趨勢存在“俱樂部趨同”的現(xiàn)象，高發(fā)展水平地市的空間影響力較大，但跨類型轉(zhuǎn)移很少發(fā)生。

關(guān)鍵詞：普惠金融;空間格局;ESDA;Markov鏈

中圖分類號：F832.43? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-0017-2019（5）-0075-08

一、引言與文獻綜述

普惠金融是解決貧困問題、促進經(jīng)濟增長、實現(xiàn)社會包容的有效機制。據(jù)《甘肅發(fā)展年鑒》（2011、2018年），2017年底甘肅省貧困發(fā)生率為9.6%，當(dāng)年全國的貧困發(fā)生率為3.1%;GDP增速為3.6%，低于全國的6.9%;城鎮(zhèn)化率為46.39%，低于全國的58.52%，經(jīng)濟發(fā)展水平滯后。2017年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為27763.40元，農(nóng)村居民人均可支配收入為8076.10元，僅為城鎮(zhèn)居民人均收入的29.09%，城鄉(xiāng)收入差距巨大。

總結(jié)現(xiàn)有文獻對普惠金融的研究，大致可分為三方面內(nèi)容。一是普惠金融概念的辨析。Ana Panteli.和Khan & Rahaman等（2010）總結(jié)了拉丁美洲和孟加拉國吉大港區(qū)等在全球有代表性欠發(fā)達國家小微金融服務(wù)、技術(shù)以及渠道等方面的創(chuàng)新做法;Bebczuk和Ravichandran & Alkhathlan（2011）歸納了拉丁美洲和印度的普惠金融發(fā)展模式，并依此界定了普惠金融的含義，即普惠性金融應(yīng)該將最低收入群體納入保險、儲蓄、支付、信貸等金融服務(wù)的各個方面。Sarma & Pais（2011）指出普惠金融應(yīng)該包含所有人群獲取金融服務(wù)的可得性、有效性以及便利性等要素。焦瑾璞結(jié)合我國小額信貸的發(fā)展和農(nóng)村金融改革的現(xiàn)實背景，指出我國普惠金融的特點在于服務(wù)對象的特定性、金融服務(wù)產(chǎn)品和功能的全面性以及金融機構(gòu)的多樣性和金融體系的多層次性。李建軍和韓珣（）認(rèn)為普惠金融應(yīng)當(dāng)包括“普”和“惠”兩個層面：“普”，即廣泛包容性，指金融機構(gòu)能夠包容地滿足各個階層金融服務(wù)需求;“惠”即能夠以合理的價格提供金融產(chǎn)品。

二是普惠金融指標(biāo)體系的構(gòu)建和發(fā)展效果評價，Beck（2012）認(rèn)為銀行機構(gòu)和ATM機的分布及數(shù)量、人均存款和貸款賬戶數(shù)量、貸款收入比以及存款收入比等指標(biāo)，可以反映一國的金融包容性程度，從而體現(xiàn)普惠金融的內(nèi)涵;Sarma（2015）提出可以用銀行服務(wù)的廣度、深度和可獲得性三個維度測度普惠金融發(fā)展水平，也因此奠定了普惠金融測度指標(biāo)體系的研究基礎(chǔ);Chakravarty & Pal（2008）提出普惠金融可用公理化方法測度，即金融包容性指數(shù)。國內(nèi)關(guān)于普惠金融指標(biāo)構(gòu)建及測度的研究起步較晚，王婧和胡國暉、杜強和潘怡等（2012）主要基于地理滲透性、服務(wù)可獲得性以及實際使用情況三個維度，借鑒國外學(xué)者的方法進行測算。

三是普惠金融的宏微觀影響及原因剖析。從宏觀層面看，發(fā)展普惠金融、拓展金融服務(wù)深度與廣度，有利于消除金融排斥與金融抑制，促進資源合理有效配置，從而在促進經(jīng)濟增長的同時實現(xiàn)金融穩(wěn)定。從微觀層面看，Hannig & Jansen指出普惠金融體系提高了金融包容性水平，增強了各階層特別是低收入人群獲取金融服務(wù)的可能性，因而有利于消除貧困。普惠金融的發(fā)展是否可以縮小收入差距，學(xué)界存在三種不同的看法，Mckinnon & Shaw、Galor & Zeira、Beck & Levine和Mookerjee & Kalipioni等分別運用不同國家數(shù)據(jù)，驗證普惠金融可以達到減小收入差距的目的，其作用機理是通過金融深化可以減少甚至消除金融抑制，而低收入者從中獲得的收益往往更高。與之相反，Maurer & Haber、Townsend & Ueda、Aghion & Bolton等學(xué)者認(rèn)為金融機構(gòu)以利潤最大化和風(fēng)險最小化的可持續(xù)經(jīng)營原則為根本出發(fā)點，市場的力量會使資金流向經(jīng)濟狀況好的人群，以致低收入者很難從中獲得實際好處。此外，Greenwood & Jovanovic，Townsend & Ueda等學(xué)者認(rèn)為門檻效應(yīng)使得二者之間存在“倒U”型關(guān)系，即在金融發(fā)展水平較低時，高收入者較容易獲得金融服務(wù)，這一階段收入差距會擴大，伴隨著金融不斷深化，低收入者也會逐漸獲得一定的金融服務(wù)，此階段收入差距會逐漸縮小。對此現(xiàn)象，許多國內(nèi)學(xué)者也采用省域數(shù)據(jù)或地區(qū)數(shù)據(jù)進行檢驗。

對于甘肅省普惠金融發(fā)展水平的全局性評價目前仍比較缺乏，且沒有空間格局的差異分析?？茖W(xué)評估普惠金融的發(fā)展水平，并結(jié)合空間格局演變分析，有助于認(rèn)清現(xiàn)階段普惠金融發(fā)展和建設(shè)中值得借鑒的經(jīng)驗和存在的問題，進而理清全局而非單個區(qū)域內(nèi)的問題，以便為日后政策的進一步完善奠定數(shù)據(jù)和理論支撐。本文以甘肅省14個地（州）市為研究對象，計算普惠金融發(fā)展水平，運用空間數(shù)據(jù)探索性分析（Exploratory Spatial Data Analysis， ESDA）技術(shù)，分析甘肅省各地（州）市普惠金融發(fā)展水平的分布差異，在空間維度上對普惠金融發(fā)展水平的差異做出解釋，從而助推經(jīng)濟增長，實現(xiàn)社會包容。

二、普惠金融發(fā)展水平的測度

（一）指標(biāo)體系的構(gòu)建

基于現(xiàn)有的文獻研究成果，參考并結(jié)合《2017年中國普惠金融指標(biāo)分析報告》，結(jié)合甘肅省實際情況，本文從金融服務(wù)的使用情況、可得性和質(zhì)量三個維度，建立普惠金融指標(biāo)體系，共選擇10項指標(biāo)。具體指標(biāo)如下：

1.金融服務(wù)使用情況?？紤]到普惠金融發(fā)展的全面性，本文選取了金融機構(gòu)各項存款和貸款量與GDP的比重、保險密度和深度四個指標(biāo)來反映各地（州）市人口對于金融服務(wù)的使用情況。

2.金融服務(wù)的可得性。金融服務(wù)的使用是建立在金融服務(wù)可得的基礎(chǔ)之上，每萬平方公里金融機構(gòu)營業(yè)網(wǎng)點數(shù)和每萬平方公里金融機構(gòu)從業(yè)人員數(shù)反映金融服務(wù)的覆蓋面，每萬人擁有的金融機構(gòu)營業(yè)網(wǎng)點數(shù)和每萬人金融機構(gòu)從業(yè)人員數(shù)反映金融服務(wù)的可得程度。各地（州）市的金融機構(gòu)營業(yè)網(wǎng)點數(shù)和從業(yè)人員數(shù)為銀行、證券和保險業(yè)的加總，可以綜合反映各類金融服務(wù)的可得性。

3.金融服務(wù)質(zhì)量情況。普惠金融的普及要求覆蓋傳統(tǒng)金融服務(wù)難以覆蓋的人群，尤其是農(nóng)村居民和小微企業(yè)，故本文在指標(biāo)選取時增加涉農(nóng)貸款和小微企業(yè)貸款占貸款總額的比重來衡量金融的服務(wù)質(zhì)量。

值得注意的是，以上各個指標(biāo)與普惠金融發(fā)展水平均呈正向關(guān)系，具體指標(biāo)體系如表1所示。

（二）指標(biāo)計算方法

本文采用IFI（Inclusive Finance Index）指數(shù)測度普惠金融的發(fā)展水平。具體思路為：首先對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理;其次通過變異系數(shù)法確定各項指標(biāo)的權(quán)重，因為該方法可以更好地反映出甘肅省各地區(qū)普惠金融指標(biāo)之間的較大差異;最后借鑒Sarma 運用的歐式距離法計算不同地區(qū)的IFI數(shù)值。

1.原始數(shù)據(jù)的無量綱化處理。通過對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，可以得到原始指標(biāo)的功效值，具體計算公式如下：當(dāng)d=w（i=1，2，3，...，n）時，d為正向指標(biāo);當(dāng)d=w時，d為負(fù)向指標(biāo)。由于指標(biāo)體系中的指標(biāo)均為正向指標(biāo)，故只使用d=w式，其中d為原始的指標(biāo)值數(shù)據(jù)，x表示原始數(shù)據(jù)的最小值，x表示原始數(shù)據(jù)的最大值，w表示該項指標(biāo)的權(quán)重，d為無剛量化處理后的指標(biāo)值數(shù)據(jù)。

2.變異系數(shù)法權(quán)重的計算。

CV=（i=1，2，3，...，n），其中CV表示指標(biāo)的變異系數(shù)，σ表示指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，表示指標(biāo)的均值。

w=，其中w表示該項指標(biāo)的權(quán)重。

3.IFI值的計算?？紤]到普惠金融發(fā)展的多維屬性，在對指數(shù)的計算中將普惠金融的發(fā)展?fàn)顩r定義為n維笛卡爾空間中的點，當(dāng)某地區(qū)為最低水平的普惠金融發(fā)展水平時，定義為：O=（0，0，L，0）;反之，當(dāng)某地區(qū)為最高水平的普惠金融發(fā)展水平時，定義為：W=（w，w，L，w）。X為點X到O的標(biāo)準(zhǔn)歐氏距離，距離越小則意味著發(fā)展水平越低;X為點X到W的歐氏距離，距離越小則意味著發(fā)展水平越高。由于X為負(fù)向指標(biāo)，一般研究中均用1減去歐氏距離予以調(diào)整。由于IFI的計算采取X和X的算術(shù)平均，因此，IFI數(shù)值越大，表示該地區(qū)的普惠金融發(fā)展程度越高;反之，IFI數(shù)值越小，表示該地區(qū)的普惠金融發(fā)展程度越低。其中、X和XIFI的計算公式如下：

X=

X=1-

IFI=（X+X）

（三）甘肅省普惠金融發(fā)展水平的測度

本文利用上述方法，計算了甘肅省14個地（州）市2010-2017年的IFI值，衡量普惠金融的發(fā)展情況。原始數(shù)據(jù)來自歷年《甘肅發(fā)展年鑒》、《甘肅金融年鑒》。測度結(jié)果見表2。

總的來看，甘肅省14個地（州）市IFI指數(shù)均值從2010年的0.0520提高至2016年的0.1907。其中，蘭州的普惠金融發(fā)展水平始終為全省最高，在2017年達到0.4920。2010年，蘭州、嘉峪關(guān)、白銀、酒泉和慶陽的普惠金融發(fā)展水平高于全省的平均水平。伴隨著普惠金融建設(shè)的不斷推進，2017年超過全省平均水平的地（州）市變?yōu)樘m州、嘉峪關(guān)、張掖、平?jīng)龊途迫?。由于蘭州和嘉峪關(guān)兩地的城鎮(zhèn)化水平在全省居于前二，2016年城鎮(zhèn)化率分別為81.02%和93.20%，城鎮(zhèn)化水平高且土地面積小，每萬平方公里和每萬人擁有的金融機構(gòu)的數(shù)量及從業(yè)人員數(shù)都較多，普惠金融的發(fā)展程度較高;臨夏和甘南屬于少數(shù)民族自治州，自然環(huán)境艱苦，金融生態(tài)較差，農(nóng)業(yè)和小微企業(yè)發(fā)展的制約因素多，金融機構(gòu)面臨較高的風(fēng)險與成本，金融排斥程度較深，致使該區(qū)域普惠金融發(fā)展程度較低。

分析全省普惠金融發(fā)展水平的變化趨勢及原因。首先，2010-2017年甘肅省各地（州）市普惠金融的發(fā)展水平總體呈現(xiàn)上升趨勢。2010-2012兩年間，各地（州）市的普惠金融發(fā)展程度提高較快;2012-2016年間呈現(xiàn)緩慢增長但略有波動的態(tài)勢;2016-2017年出現(xiàn)明顯上升的趨勢。其次，總體來看，甘肅省各地（州）市的普惠金融發(fā)展水平還比較低，除蘭州接近0.5之外，其余各地（州）市均遠低于0.5。甘肅省處于欠發(fā)達地區(qū)，金融發(fā)展程度低，近兩年來，全省加大普惠金融相關(guān)環(huán)境建設(shè)的力度，普惠金融發(fā)展水平迅速提高，為日后金融服務(wù)的建設(shè)奠定了設(shè)施基礎(chǔ)。再次，省會城市蘭州的普惠金融發(fā)展水平明顯高于其他地（州）市。從獲得的數(shù)據(jù)來看，全省金融機構(gòu)的分行基本都設(shè)在蘭州，地方性金融機構(gòu)如蘭州銀行、甘肅銀行等在蘭州的網(wǎng)點數(shù)明顯多于其他地區(qū);對于證券業(yè)，部分地（州）市鮮有網(wǎng)點;相比而言，保險業(yè)在各個地（州）市的分布則顯得較為平均，表現(xiàn)為保險密度的大致相當(dāng)。最后，除蘭州以外各地（州）市普惠金融發(fā)展水平差距不大，從涉農(nóng)貸款比重和小微企業(yè)貸款比重來看，甘南由于人口和小微企業(yè)較少的緣故，表現(xiàn)為較低的普惠金融發(fā)展水平。

三、普惠金融發(fā)展的時空效應(yīng)

（一）ESDA分析

空間數(shù)據(jù)探索性分析（Exploratory Spatial Data Analysis， ESDA）技術(shù)通過整合空間范圍的分析技術(shù)和方法，可視化地描述研究對象的觀測值，從而探索其空間異質(zhì)性和集聚模式，進而揭示研究對象在空間尺度的相互作用機理。ESDA分為全局空間自相關(guān)和局域空間自相關(guān)兩部分。本文采用Moran's I指數(shù)檢驗各地市普惠金融指數(shù)是否顯著地與相鄰地區(qū)市相關(guān)聯(lián)，進一步可細(xì)分為Global Moran's I指數(shù)和Local Moran's I指數(shù)。Global Moran's I指數(shù)描述研究對象在整個空間范圍的分布特征，計算公式如下：

I=，i≠j，W=10

其中如果i與j相鄰則取1，i與j不相鄰則取0。n表示研究對象的總數(shù)，本文選取甘肅省下轄的14個地（州）市，因此n=1，2，3，……，14，x和x表示研究對象在i和j空間單元的某特征值;表示研究對象所有空間特征值的均值;W表示空間權(quán)重矩陣。

對于Global Moran's I指數(shù)的統(tǒng)計檢驗，采用Z檢驗：Z=。

其次，全局空間自相關(guān)假設(shè)整個區(qū)域空間同質(zhì)，但在現(xiàn)實中，異質(zhì)性是區(qū)域最重要的特征，因此采用Local Moran's I指數(shù)，也稱為LISA（Local Indicators of Spatial Association），作為全局空間自相關(guān)的補充，從而更加準(zhǔn)確地把握研究對象的空間分布情況。Local Moran's I指數(shù)的計算公式如下：

I=Wzz

其中，z和z表示研究對象在i和j空間單元特征值的標(biāo)準(zhǔn)化形式，W表示空間權(quán)重矩陣。

對于LISA的統(tǒng)計檢驗，同樣采用Z檢驗：Z=。

（二）甘肅省IFI指數(shù)的時空效應(yīng)

1.Global Moran's I指數(shù)分析。表3說明了2010-2017年甘肅省以及各地（州）市普惠金融發(fā)展情況的彼此依賴程度和空間分布。Global Moran's I指數(shù)反映了甘肅省普惠金融發(fā)展水平在整個空間范圍的分布情況：當(dāng)Global Moran's I指數(shù)小于0時，呈負(fù)相關(guān)關(guān)系;等于0時，無相關(guān)性;大于0時，呈正相關(guān)關(guān)系。

由Global Moran's I指數(shù)的變化可見，2010-2017年甘肅省IFI指數(shù)的全局相關(guān)性呈現(xiàn)出由負(fù)到正的巨大變化，并在2017年呈現(xiàn)較強的正相關(guān)關(guān)系，即在2009年，高IFI指數(shù)地市周圍為低IFI指數(shù)的地市，伴隨著時間的推移，高IFI指數(shù)相鄰地市變?yōu)楦逫FI指數(shù)地市，低IFI指數(shù)相鄰地市變?yōu)榈虸FI指數(shù)地市，由此可見普惠金融的發(fā)展程度也存在著空間上的相互影響。從指數(shù)數(shù)值上來看，Global Moran's I指數(shù)從2010年的-0.1731升至2011年的0.0853，之后逐年增加，到2014年指數(shù)達到0.0795，2014、2015年略微下降，直至2017年達到最高的0.1286，反映出在此期間甘肅省各地（州）市之間普惠金融發(fā)展水平的空間相關(guān)性逐步增強，使得整個區(qū)域呈現(xiàn)出良性的正相關(guān)關(guān)系。

2.Local Moran's I指數(shù)分析（LISA集聚分析）。進一步分析2010-2017年甘肅省各地（州）市普惠金融發(fā)展水平的集聚情況，LISA集聚圖如圖2。圖中H-H表示高屬性的分析對象與高屬性的分析對象相鄰近或被包圍;H-L表示高屬性的分析對象與低屬性的分析對象相鄰近或被包圍;L-H表示低屬性的分析對象與高屬性的分析對象相鄰近或被包圍;L-L表示低屬性的分析對象與低屬性的分析對象相鄰近或被包圍。

2010-2017年甘肅省各地（州）市普惠金融發(fā)展水平的LISA圖總體分布呈現(xiàn)出以L-H型和H-L型居多，并且伴隨著時間發(fā)展，H-H型逐漸增多，L-L型逐漸減少。探究其原因，一方面受到甘肅省地形地勢條狀分布影響，進而呈現(xiàn)出省內(nèi)東南部地區(qū)較之西北部，具有更為多樣的分布形態(tài);另一方面省會城市蘭州位于甘肅省較為中部的區(qū)域，普惠金融的發(fā)展水平較之其他地區(qū)更高，對周邊各地（州）市的帶動能力較強，也促進了這些地區(qū)的普惠金融發(fā)展。

下面逐個分析各個地（州）市普惠金融發(fā)展水平的LISA分布類型。蘭州在2010-2017年間均呈現(xiàn)H-H型分布，蘭州為高普惠金融發(fā)展水平的城市，周圍各地（州）市如白銀也擁有較好的普惠金融發(fā)展水平;嘉峪關(guān)與蘭州類似，除2015年之外都呈現(xiàn)H-H型分布，嘉峪關(guān)為工業(yè)城市，有較高的城市化水平，普惠金融發(fā)展水平也較高;白銀除2011年為H-H型，都為L-H型分布，與蘭州相鄰，普惠金融發(fā)展水平相比于蘭州較低;金昌、平?jīng)龊蛻c陽等地除2010年外都是L-L型，隴南、甘南則一直為L-L型，表現(xiàn)為自身的普惠金融發(fā)展水平較低，且相鄰地區(qū)的普惠金融發(fā)展水平也較低;武威、臨夏和定西均為L-H型，表現(xiàn)為低屬性的分析對象與高屬性的分析對象相鄰近或被包圍，天水從H-L型逐漸變化為L-L型并穩(wěn)定，酒泉則經(jīng)歷了H-H型、L-H型到L-L型的變化。

四、普惠金融發(fā)展水平的演化趨勢分析

（一）Markov鏈分析

Markov鏈可以反映出甘肅省普惠金融發(fā)展水平的內(nèi)部流向以及不同位置轉(zhuǎn)移發(fā)生的概率。在數(shù)據(jù)處理時，采用等間距法并結(jié)合每一組所包含分析對象大致相同的原則，將甘肅省各地市IFI值按照各個年份均值的80%、100%和120%劃分為低水平（D）、中低水平（C）、中高水平（B）和高水平（A）四種類型。通過軟件計算，可得2010-2017年甘肅省各地（州）市IFI值的轉(zhuǎn)移概率矩陣，見表4。由表4可知，甘肅省普惠金融發(fā)展水平轉(zhuǎn)移具有以下特點：（1）在不同時間間隔下，轉(zhuǎn)移概率最大的元素都分布于轉(zhuǎn)移矩陣的對角線上，且對角線兩端的元素數(shù)值大于中間的元素數(shù)值。若某一地市IFI屬于i類型，那么在隨后1至3年仍屬于該類型的概率分別為[73.33%，82.35%]、[70.00%，85.71%]和[50.00%，90.91%]，證明在甘肅省內(nèi)部存在普惠金融發(fā)展水平的“俱樂部趨同”現(xiàn)象。（2）甘肅省普惠金融的發(fā)展水平轉(zhuǎn)移大多發(fā)生在相鄰的類型之間，很少有跨類型的轉(zhuǎn)移發(fā)生。相鄰發(fā)展階段的轉(zhuǎn)移中，既有低發(fā)展階段向高發(fā)展階段的轉(zhuǎn)移，也有高發(fā)展階段降低發(fā)展水平向低類型的轉(zhuǎn)移。（3）隨著時間間隔的拉大，D類型到D類型轉(zhuǎn)移發(fā)生的概率逐漸下降，A類型到A類型轉(zhuǎn)移的概率逐漸上升。說明在2010-2017年間，隨著時間的推移，低發(fā)展水平的地區(qū)維持這種類型的可能性不斷降低，向高一級轉(zhuǎn)移的概率不斷加大，而高發(fā)展水平的地區(qū)傾向于維持現(xiàn)有的發(fā)展水平，從而保持一種相對而言較高的發(fā)展水平，即低水平俱樂部趨同的趨勢逐漸減弱，高水平俱樂部趨同趨勢逐漸增強。

（二）空間Markov鏈分析

空間Markov鏈將空間因素的影響納入考察范圍，可以更好地分析各個地（州）市普惠金融發(fā)展水平空間趨同的演進轉(zhuǎn)化概率。

從表5可以看出相鄰地市普惠金融發(fā)展水平對于該地市普惠金融發(fā)展水平的影響程度。具體來看，有以下特點：（1）與傳統(tǒng)Markov鏈的轉(zhuǎn)移矩陣結(jié)果類似，將空間因素影響納入考慮范圍，轉(zhuǎn)移概率矩陣仍然表現(xiàn)出對角線上元素大于非對角線上元素，且概率值有所增大。甘肅省普惠金融發(fā)展水平的“俱樂部趨同”現(xiàn)象在考慮空間因素后更加顯著。在空間Markov鏈的轉(zhuǎn)移矩陣中完全不存在跨類型的轉(zhuǎn)移，即依次按照順序轉(zhuǎn)移，表現(xiàn)為矩陣中出對角線元素和相鄰對角線元素外，其余元素值均為零。（2）當(dāng)空間滯后類型為A類型時，C類型的趨同主要受到周邊相鄰地市的影響，轉(zhuǎn)移概率最低，三年后仍處于C類型的概率下降至46.15%。當(dāng)空間滯后類型為C類型時，三年后各地市的俱樂部趨同現(xiàn)象發(fā)生的概率較其他空間滯后類型較高，轉(zhuǎn)移概率為別是95.12%、80.00%、90.91%和92.31%。（3）當(dāng)空間滯后類型為A類型或B類型時，C類型和D類型更容易受到相鄰較高發(fā)展水平地市的影響，表現(xiàn)為較大的向高一級發(fā)展水平轉(zhuǎn)移的概率值，如C類型上升至B類型的概率為23.08%。

五、結(jié)論及建議

（一）結(jié)論

本文結(jié)合普惠金融指標(biāo)和ESDA方法，測算2010-2017年間甘肅省14個地（州）市普惠金融發(fā)展水平，并分析其在空間范圍的相關(guān)性及分布情況。得出以下幾點結(jié)論：

第一，2010-2017年甘肅省各地（州）市普惠金融的發(fā)展水平總體呈現(xiàn)上升趨勢，省會城市蘭州的普惠金融發(fā)展水平明顯高于其他地（州）市，甘肅省各地（州）市的普惠金融發(fā)展水平還比較低，且水平差距不大。

第二，甘肅省各地（州）市的普惠金融發(fā)展水平在空間范圍的分布格局，總體呈現(xiàn)出由負(fù)到正的巨大變化，并在2017年呈現(xiàn)出較強的正相關(guān)關(guān)系，各地（州）市普惠金融發(fā)展水平的LISA圖總體分布呈現(xiàn)出以L-H型和H-L型居多，并且隨著時間推移，H-H型逐漸增多，L-L型逐漸減少。

第三，甘肅省各地（州）市普惠金融發(fā)展水平的演化趨勢呈現(xiàn)“俱樂部趨同”現(xiàn)象，且不同水平的轉(zhuǎn)移大多發(fā)生在相鄰類型之間，很少有跨類型的轉(zhuǎn)移發(fā)生。同時，高發(fā)展水平的地市對周邊地市的影響力較大，有著較為明顯的提升影響。

（二）建議

1.普惠金融的發(fā)展情況通過金融服務(wù)的可得性、使用情況以及質(zhì)量來表現(xiàn)，因此，應(yīng)該增加金融服務(wù)的可得性，鼓勵金融機構(gòu)在還沒有覆蓋到的重點鄉(xiāng)鎮(zhèn)、集貿(mào)市場等金融需求較為旺盛的地方設(shè)立網(wǎng)點，在偏遠地區(qū)可以設(shè)立助農(nóng)服務(wù)點或惠民終端，整合存取款、非現(xiàn)金結(jié)算、繳費、理財、殘損幣兌換、人民幣真?zhèn)巫R別、農(nóng)戶信息采集、征信服務(wù)查詢、金融知識宣傳、金融消費權(quán)益保護和金融知識宣傳等功能，提升服務(wù)點標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，達到事半功倍的效果。提高甘肅省各地（州）市人口的金融素養(yǎng)，優(yōu)化金融行為，滿足農(nóng)村地區(qū)尤其是低收入群體的金融需求。

2.金融的發(fā)展與經(jīng)濟的發(fā)展有著密切的聯(lián)系，因而普惠金融的發(fā)展水平在空間上呈現(xiàn)出經(jīng)濟發(fā)展程度高則普惠金融發(fā)展水平好的現(xiàn)象。針對甘肅省地域廣闊、地形狹長、地貌多樣的客觀現(xiàn)實以及提供普惠金融服務(wù)難度大、成本高的經(jīng)濟問題，在普惠金融的發(fā)展方面不應(yīng)拘泥于傳統(tǒng)的物理網(wǎng)點設(shè)置，而應(yīng)利用“互聯(lián)網(wǎng)+”的優(yōu)勢，在推動傳統(tǒng)網(wǎng)點升級改造的同時，積極引導(dǎo)金融機構(gòu)搭建數(shù)字普惠金融平臺，拓寬非現(xiàn)金支付結(jié)算通道，則可以在一定程度上解決因地理原因造成的普惠金融發(fā)展不平衡的問題。

3.針對甘肅省普惠金融發(fā)展水平的“俱樂部趨同”現(xiàn)象，以及高發(fā)展水平地市在空間范圍的影響力，在普惠金融的推進工作中，一方面可以考慮增強高水平地市的示范帶動作用，另一方面增強低水平地區(qū)的吸收借鑒能力，以此促進不同地市之間要素的擴散，以便形成良好的傳導(dǎo)機制，最終實現(xiàn)全省普惠金融發(fā)展水平的提高。

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Measurement of Development Level of Inclusive Finance and Evolution Pattern in

Gansu province： Spatial analysis based on ESDA and Markov chain methods

YANG Xiao

（Lanzhou Municipal Sub-branch of PBC， Lanzhou Gansu 730000）

Abstract：Scientific evaluation of the development level， spatial pattern differences and trend of inclusive finance is the basis for promoting the comprehensive development of inclusive finance. In this paper， the PBC inclusive finance index system was used to calculate the development level of inclusive finance in 14 states （cities） in Gansu province from 2010 to 2017， and combined with the ESDA method and Markov chain， the spatial distribution difference and evolution trend were analyzed. Three conclusions are drawn as follows ：（1） from 2010 to 2017， the development level of inclusive finance in all cities of Gansu province shows an upward trend， and the value of IFI index keeps increasing; （2） the global correlation of IFI index spatial distribution pattern changes from negative to positive， and the spatial correlation gradually strengthens; （3） there is a phenomenon of "club convergence" in the evolution trend of the development level of inclusive finance. The spatial influence of high-development cities is relatively large， but cross-type transfer seldom occurs.

Keywords： Gansu province; inclusive finance; spatial pattern; ESDA; Markov chain

責(zé)任編輯、校對：高錦

收稿日期：2019-3

作者簡介：楊? ?肖（1993-），女，甘肅甘南人，經(jīng)濟學(xué)碩士，現(xiàn)供職于中國人民銀行蘭州中心支行。

注：本文為作者觀點，文責(zé)自負(fù)。