謝婷婷，馬　潔

(1.石河子大學(xué) 商學(xué)院/兵團(tuán)金融發(fā)展研究中心,新疆 五家渠 831300；2.石河子大學(xué) 商學(xué)院，新疆 五家渠 831300)

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新疆金融排斥的區(qū)域差異及影響因素研究
——基于15個(gè)地州市的實(shí)證分析

謝婷婷1，馬潔2

(1.石河子大學(xué) 商學(xué)院/兵團(tuán)金融發(fā)展研究中心,新疆 五家渠 831300；2.石河子大學(xué) 商學(xué)院，新疆 五家渠 831300)

內(nèi)容提要：本文以新疆15個(gè)地州市為研究對(duì)象，在運(yùn)用變異系數(shù)來測(cè)算新疆2013年金融排斥指數(shù)的基礎(chǔ)上，利用灰色關(guān)聯(lián)和皮埃爾遜相關(guān)系數(shù)來探究新疆金融排斥區(qū)域差異的主要影響因素。研究結(jié)果表明：新疆金融排斥區(qū)域差異較為明顯,金融排斥程度由高到低依次為南疆、東疆、北疆；區(qū)域間收入水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展程度、民族構(gòu)成、人口結(jié)構(gòu)的不同導(dǎo)致了金融排斥區(qū)域的差異性。鑒于此，結(jié)合新疆金融服務(wù)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，本文從金融因素、經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)因素等方面提出了弱化金融排斥的建議。

關(guān)鍵詞：新疆金融排斥；區(qū)域差異；影響因素；變異系數(shù)；皮埃爾遜相關(guān)系數(shù)法

一、問題的提出

當(dāng)今伴隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差異性可以由成熟的金融體系來彌補(bǔ)，然而成熟、穩(wěn)定存在的金融體系并非遍布各地。金融排斥(financial exclusion)這一概念的形成已有20多年，金融排斥程度的嚴(yán)重與否直接反映出金融體系為所在地區(qū)發(fā)揮金融服務(wù)作用的阻力大小, 影響到該地區(qū)居民獲得金融服務(wù)的可能性。金融排斥程度的嚴(yán)重化不但會(huì)擴(kuò)大貧富差距，而且會(huì)影響到整個(gè)社會(huì)的公平和正義。1990年之后，伴隨著我國(guó)金融制度改革的持續(xù)推進(jìn)，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)主要布局在一些經(jīng)濟(jì)中心區(qū)域，這加劇了金融機(jī)構(gòu)區(qū)域空間分布的非均衡性，從而進(jìn)一步惡化了區(qū)域金融發(fā)展的均衡性。尤其是1997年以來，我國(guó)大型國(guó)有銀行逐漸走向商業(yè)化，且主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和大中型城市。同時(shí)，以追求高效益為目標(biāo)的新型金融機(jī)構(gòu)，又將其業(yè)務(wù)布局在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，這導(dǎo)致欠發(fā)達(dá)地區(qū)金融發(fā)展較為落后，這些地區(qū)金融需求一般得不到滿足。我國(guó)金融資源分布的不均衡性嚴(yán)重制約著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。新疆疆域遼闊、部分地區(qū)人口稀少且生存環(huán)境較為惡劣，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)但卻在不斷發(fā)展和進(jìn)步的地區(qū)，但新疆金融服務(wù)業(yè)發(fā)展卻較為落后，部分地區(qū)居民的的基本金融需求尚未得到充分滿足，其金融排斥程度較為嚴(yán)重，北疆和東疆地區(qū)金融發(fā)展優(yōu)于南疆地區(qū)，且實(shí)力在不斷增強(qiáng)，金融排斥程度較輕，而南疆地區(qū)金融發(fā)展較為落后，金融排斥程度最為嚴(yán)重。新疆區(qū)域金融排斥的差異化及嚴(yán)峻程度阻礙著新疆區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)、平衡發(fā)展，且不利于構(gòu)建和諧社會(huì)。因此，研究新疆區(qū)域金融排斥差異性及影響因素對(duì)新疆經(jīng)濟(jì)的持續(xù)、均衡發(fā)展具有重要意義。

國(guó)外學(xué)者主要從三個(gè)方面來研究金融排斥：第一，金融排斥概念的界定。金融排斥的概念最早由Leyshon和Thrift(1993)提出，研究主要集中在地理排斥(Physical Access Exclusion)。隨后Kempson和Whyley(1999)將金融排斥的含義擴(kuò)大到評(píng)估排斥(Assessing Exclusion)、條件排斥(Condition Exclusion )、價(jià)格排斥(Price Exclusion)、營(yíng)銷排斥(Markting Exclusion)、自我排斥(Self Exclusion)五個(gè)方面，即金融排斥是基于“六維度”的一種動(dòng)態(tài)復(fù)合概念。但是，澳新銀行(ANZ)(2004)認(rèn)為，這六個(gè)維度之間存在一定的重疊性，且遺落了金融知識(shí)要素的影響；第二，金融排斥的影響因素。Ameriks和Zeldes(2004)的研究發(fā)現(xiàn)，居民年齡的差異能夠間接影響到金融排斥；Devlin(2005)基于地區(qū)差異的視角來分析金融排斥，他認(rèn)為居民所屬階層的不同以及區(qū)域金融發(fā)展程度的差異也是影響金融排斥的主要因素。Guiso(2008)認(rèn)為，居民受教育水平的高低也會(huì)影響到金融排斥。第三，金融排斥的影響研究。各類銀行分支機(jī)構(gòu)的縮減提高了金融體系的運(yùn)行效率，但同時(shí)也加劇了不同人群的兩極分化和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的非協(xié)調(diào)性。

相較于國(guó)外，國(guó)內(nèi)針對(duì)金融排斥方面的研究較晚，相關(guān)的文獻(xiàn)資料也不是很豐富，但也主要集中在三個(gè)方面：第一，金融排斥概念的界定。田霖(2005)最早將金融排斥的理念引入國(guó)內(nèi)。徐少君、金雪軍(2004)基于狹義視角和廣義視角來解釋金融排斥。狹義的金融排斥是指某些經(jīng)濟(jì)主體未接觸到某一特定的金融產(chǎn)品或服務(wù)，例如儲(chǔ)蓄、貸款或保險(xiǎn)等；廣義視角的金融排斥是指某些貧困群體、貧困地區(qū)無法充分接觸到金融機(jī)構(gòu)提供的服務(wù)。不論從哪一個(gè)視角進(jìn)行定義，假設(shè)前提都是居民未能夠公平、平等地獲得金融產(chǎn)品或服務(wù)。第二，金融排斥的測(cè)度方法。袁亮(2012)應(yīng)用主成分分析方法對(duì)我國(guó)農(nóng)村各地區(qū)的金融排斥進(jìn)行了綜合測(cè)度；張國(guó)俊等(2014)應(yīng)用聯(lián)合國(guó)編制的人類發(fā)展指數(shù)方法來構(gòu)建廣東省金融排斥綜合評(píng)價(jià)模型；胡振、臧日宏(2014)則采用灰色關(guān)聯(lián)聚類分析法來構(gòu)造我國(guó)農(nóng)村金融排斥指數(shù)。第三，金融排斥的影響因素。祝英麗(2010)認(rèn)為，影響農(nóng)村金融排斥的主要因素是農(nóng)村人口規(guī)模、三次產(chǎn)業(yè)占比、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等；董曉林和徐虹(2012)依據(jù)我國(guó)縣域金融機(jī)構(gòu)的網(wǎng)點(diǎn)分布，經(jīng)研究得出，那些人口總規(guī)模小且社會(huì)消費(fèi)品零售總額偏低，同時(shí)金融基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)較弱的縣域更容易遭受金融排斥；張國(guó)俊等(2014)從城市化水平、地區(qū)收入水平、人口密度、政府經(jīng)濟(jì)行為、教育發(fā)展水平等因素來探究影響我國(guó)金融排斥省際差異的原因。

以上研究成果是研究新疆金融排斥問題的重要基礎(chǔ)，但是目前的文獻(xiàn)還有如下不足：首先，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)一般以某省作為主要的研究對(duì)象來研究金融排斥，而忽略了對(duì)省內(nèi)各個(gè)地區(qū)金融排斥差異的探究。其次，研究?jī)?nèi)容多以農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異為主，而且大都單一地運(yùn)用金融排斥“六維度”評(píng)價(jià)指標(biāo)來研究金融排斥問題，而金融排斥“六維度”分析法存在的一些理論缺陷導(dǎo)致其實(shí)證結(jié)果不能令人信服。最后，針對(duì)新疆金融排斥的區(qū)域差異及影響因素的相關(guān)文獻(xiàn)極少。鑒于此，本文以新疆15個(gè)地州市為研究對(duì)象，對(duì)各地州市2013年金融排斥指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，并對(duì)新疆金融排斥區(qū)域差異的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。

二、新疆15個(gè)地州市金融排斥指數(shù)的測(cè)算

(一)金融排斥模型(EXCLUED模型)的構(gòu)建

本文試圖構(gòu)建一個(gè)衡量新疆15個(gè)地州市*北疆地區(qū)包括烏魯木齊市、昌吉回族自治州(簡(jiǎn)稱昌吉州)、伊犁州直屬縣(市)、石河子市、克拉瑪依市、塔城地區(qū)、阿勒泰地區(qū)以及博爾塔拉蒙古自治州(簡(jiǎn)稱博州)；南疆地區(qū)包括巴音郭楞蒙古自治州(簡(jiǎn)稱巴州)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州(簡(jiǎn)稱克州)、阿克蘇地區(qū)、喀什地區(qū)以及和田地區(qū)；哈密地區(qū)和吐魯番地區(qū)屬于東疆地區(qū)。金融排斥程度的指數(shù)，即金融排斥指數(shù)(Financial Exclusion Index)?；诮鹑谂懦獾膬?nèi)涵體現(xiàn)在多個(gè)方面，因而用來衡量金融排斥指數(shù)的指標(biāo)也是由多個(gè)維度構(gòu)成的，本文借鑒國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究金融排斥的常用方法，按以下步驟構(gòu)建新疆金融排斥指數(shù)。

1.確定金融排斥的維度。從已有文獻(xiàn)可知，“六維度”分析法是傳統(tǒng)金融排斥的基本評(píng)價(jià)方法，但該方法存在一些不足：第一，在六個(gè)維度中,自我排斥往往與被排斥對(duì)象的生活經(jīng)歷及心理狀況有關(guān),很難選擇合適的指標(biāo)加以量化；第二, “六維度”分析法中各個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性太強(qiáng)，很難用具體數(shù)據(jù)和計(jì)量方法來衡量；第三,經(jīng)濟(jì)主體向金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)金融服務(wù)但最終未能如愿可能是各種排斥因素共同作用的結(jié)果,因而很難判斷到底是何種因素導(dǎo)致的這一結(jié)果。本文基于金融排斥的涵義，借鑒李春霄、賈金榮(2012)的金融排斥四個(gè)維度*四個(gè)維度是指金融服務(wù)的深度、金融服務(wù)的可得度、金融服務(wù)的使用度和金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度。，利用9個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建金融排斥衡量體系。但是由于衡量金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度的評(píng)價(jià)指標(biāo)即利率上浮貸款占比數(shù)據(jù)難以獲取，因而本文選取除金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度之外的三個(gè)維度來進(jìn)行研究。

2.選取具體指標(biāo)?；跀?shù)據(jù)的可得性，本文依據(jù)金融排斥的三個(gè)維度，選取了8個(gè)指標(biāo)用來測(cè)算新疆金融排斥程度，且各個(gè)指標(biāo)與金融排斥指數(shù)均為正相關(guān)。此外，基于我國(guó)的金融體系以銀行為主體，因此，本文研究新疆金融排斥主要以銀行業(yè)為對(duì)象來構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)體系(見表1)，各地州市的銀行包括：中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)交通銀行、郵政儲(chǔ)蓄銀行、農(nóng)村信用合作社、農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行。

3.金融排斥指數(shù)的構(gòu)建過程。為全面評(píng)價(jià)新疆金融排斥的發(fā)展程度，本文構(gòu)造了金融排斥指數(shù)：

(1)

其中，x1至x8代表反映新疆金融排斥的8個(gè)指標(biāo)，w表示各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。為使金融排斥指數(shù)直觀地呈現(xiàn)，這里用1減去所計(jì)算的數(shù)值，E代表各個(gè)地州市的金融排斥指數(shù)值。

金融排斥指數(shù)計(jì)算步驟如下：

表1　　　新疆金融排斥的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

數(shù)據(jù)來源：原始數(shù)據(jù)來源于2014年《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》 ，新疆各地州市銀行業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)及從業(yè)人員數(shù)來源于人民銀行內(nèi)部資料。表中數(shù)據(jù)經(jīng)公式在Excle里計(jì)算得出。

圖1：新疆15個(gè)地州市金融排斥指數(shù)圖

(二)新疆15個(gè)地州市金融排斥指數(shù)的分析

本文基于“四維度”分析法來測(cè)算新疆金融排斥指數(shù)，圖1呈現(xiàn)了新疆15個(gè)地州市金融排斥指數(shù)的測(cè)算結(jié)果，柱形越高的區(qū)域其金融排斥程度越嚴(yán)重，反之,則越輕。通過對(duì)新疆15個(gè)地州市金融排斥指數(shù)的測(cè)算，得出以下結(jié)論:

1.總體來看，新疆15個(gè)地州市的金融排斥指數(shù)從0.962過渡到0.217, 金融排斥的區(qū)域差異較為顯著。石河子市的金融排斥指數(shù)最小，烏魯木齊市次之，和田地區(qū)最大。自2010年以來，石河子市隨著兵團(tuán)“三化”(城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化)進(jìn)程的加快，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展尤為迅速,金融服務(wù)業(yè)發(fā)展也成效顯著。2013年石河子市的人口為62.26萬人，在15個(gè)地州市中排名第11位;此外，石河子市面積為459.94平方公里，在全疆15個(gè)地州市中面積最小，這兩個(gè)因素致使石河子市每萬人擁有的金融機(jī)構(gòu)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、每萬平方公里的金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)等指標(biāo)偏大，故其金融排斥指數(shù)較小。烏魯木齊市是新疆經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市，擁有健全和完善的金融服務(wù)體系，因此,金融排斥程度偏低。和田屬于全疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后且金融機(jī)構(gòu)分布偏少、服務(wù)程度偏低的地區(qū)，故金融排斥最為嚴(yán)重。

2.從所測(cè)得的金融排斥指數(shù)來看，北疆地區(qū)金融排斥最小，東疆地區(qū)次之，南疆地區(qū)最為嚴(yán)重。伊犁州直屬縣(市)的金融排斥指數(shù)在北疆所屬8個(gè)地州市中排名第一，這主要是因?yàn)?013年其人口高達(dá)298.53萬人，且在北疆8個(gè)地州市中排名第一，從而導(dǎo)致平均每人存款余額、平均每人貸款余額等指標(biāo)在北疆各地州市中偏小。哈密地區(qū)、吐魯番地區(qū)金融排斥程度幾乎相當(dāng)，且東疆地區(qū)金融排斥程度在新疆屬于中等水平。在南疆5個(gè)地州中，金融排斥最為嚴(yán)重的是和田地區(qū)，然后依次是喀什地區(qū)、克州、阿克蘇地區(qū)，金融排斥程度最輕的是巴州。

三、新疆15個(gè)地州市金融排斥區(qū)域差異影響因素的實(shí)證分析

首先采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，依據(jù)灰色關(guān)聯(lián)理論與應(yīng)用建模軟件，探索新疆金融排斥指數(shù)與影響因素的關(guān)聯(lián)程度；其次采用皮埃爾遜相關(guān)系數(shù)法,應(yīng)用SPSS20.0軟件來測(cè)算新疆各地州市金融排斥指數(shù)與影響因素之間的相關(guān)關(guān)系，以便于實(shí)證結(jié)果的比較和驗(yàn)證。

(一)指標(biāo)的選取

通過對(duì)已有文獻(xiàn)的研究可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者大體從經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素、人文地理因素這三個(gè)方面構(gòu)建相應(yīng)指標(biāo)體系來探究影響金融排斥區(qū)域差異的主要因素。Devlin(2005)認(rèn)為，金融排斥受到家庭收入、地域、就業(yè)狀態(tài)等因素的影響。田霖(2011)認(rèn)為，影響金融排斥的主要因素有就業(yè)水平、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力、人均可支配收入和金融知識(shí)的普及程度；胡振、臧日宏(2014)綜合應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析法、Pearson相關(guān)系數(shù)法從城鄉(xiāng)收入差距、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政支農(nóng)力度等方面來探究這幾個(gè)方面的因素對(duì)我國(guó)農(nóng)村金融排斥的影響。李春肖、賈金榮(2012)從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、人文地理等三個(gè)方面應(yīng)用Tobit模型對(duì)金融排斥影響因素進(jìn)行實(shí)證分析?；谏鲜鲅芯砍晒?，本文從經(jīng)濟(jì)因素、金融因素、社會(huì)因素三個(gè)方面來構(gòu)建金融排斥影響因素評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見表2)，通過測(cè)算這些因素與新疆15個(gè)地州市金融排斥指數(shù)的綜合關(guān)聯(lián)度以及皮埃爾遜相關(guān)系數(shù)，來探究新疆金融排斥區(qū)域差異的主要影響因素。這里需要說明的是，金融排斥指數(shù)和各影響因素之間不是嚴(yán)格的因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。

表2

新疆金融排斥區(qū)域差異的影響因素及描述統(tǒng)計(jì)

注：新疆屬于少數(shù)民族人口居多的省份，基于少數(shù)民族受教育水平程度低且對(duì)金融知識(shí)了解甚少，因此從理論上來講，其金融排斥較為嚴(yán)重。

(二)樣本描述統(tǒng)計(jì)

表2給出了13個(gè)影響因素指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以看出，除農(nóng)村居民人均純收入、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的原始數(shù)值為絕對(duì)數(shù)值外，其他變量的原始數(shù)值均為相對(duì)數(shù)值。農(nóng)村居民人均純收入和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入存在較大差異，其標(biāo)準(zhǔn)差分別為4028.65和2372.10。

(三)實(shí)證結(jié)果

表3

新疆金融排斥區(qū)域差異的影響因素綜合關(guān)聯(lián)度及皮埃爾遜相關(guān)系數(shù)

注：本文所選取的關(guān)聯(lián)度為綜合關(guān)聯(lián)度，分辨系數(shù)為0.5,***、**、*分別代表在1%、5%、10%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)。

數(shù)據(jù)來源：原始數(shù)據(jù)來源于2014年《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》；萬人機(jī)構(gòu)數(shù)來源于表1中的X4，其余數(shù)據(jù)經(jīng)軟件計(jì)算而得。

1.灰色關(guān)聯(lián)度測(cè)算結(jié)果分析。從表3可以看出，第一，在新疆金融排斥影響因素13個(gè)綜合關(guān)聯(lián)度中，最大的是p7，為0.6836，最小的是p9，為0.5173。第二，綜合關(guān)聯(lián)度大于0.55的關(guān)聯(lián)序?yàn)閜7>p13>p1>p4=p12>p5>p10>p11，即這8個(gè)因素中對(duì)新疆金融排斥區(qū)域差異影響力由大到小依次為財(cái)政支持經(jīng)濟(jì)程度、少數(shù)民族人口占比、經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第一產(chǎn)業(yè)所占比重和鄉(xiāng)村人口占比、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第二產(chǎn)業(yè)所占比重、就業(yè)情況、總?cè)丝谥信匀丝谡急?。第三，在所有影響因素中影響程度最小的是貸款對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率。

2.皮埃爾遜相關(guān)系數(shù)測(cè)算結(jié)果分析。具體分析如下：

(1)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)金融排斥的影響。經(jīng)濟(jì)因素中對(duì)新疆15個(gè)地州市金融排斥程度作用效應(yīng)為負(fù)的是城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，農(nóng)村居民人均純收入和第一產(chǎn)業(yè)占比對(duì)金融排斥具有正向影響，其他相關(guān)指標(biāo)均未通過檢驗(yàn)。第一，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)新疆金融排斥區(qū)域差異的影響在1%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，其相關(guān)系數(shù)為-0.687，說明該因素對(duì)金融排斥有顯著的負(fù)作用。一般來講，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入越高的地區(qū)其金融排斥程度就越弱，這表明在新疆金融排斥區(qū)域差異的形成中，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的增加能起到減輕金融排斥的作用。第二，農(nóng)村居民人均純收入在10%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，其相關(guān)系數(shù)為0.469，說明該因素對(duì)金融排斥有顯著的正向作用。產(chǎn)生這一結(jié)果的主要原因有兩點(diǎn)：一方面，雖然新疆農(nóng)村居民的人均純收入有所提升，但是新疆絕大多數(shù)的農(nóng)村居民受教育程度比較低，金融意識(shí)比較薄弱，容易形成“自我金融排斥”，因而沒有能力以恰當(dāng)?shù)男问将@得必要的金融服務(wù)；另一方面，新疆農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)分布數(shù)量偏少且一般布局在縣、鄉(xiāng)、鎮(zhèn)，從而使得金融機(jī)構(gòu)無法為農(nóng)村居民提供較為完善的金融服務(wù)，因而易于將農(nóng)村居民排斥在金融服務(wù)體系之外。第一產(chǎn)業(yè)所占比重在1%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，其相關(guān)系數(shù)為0.672，說明第一產(chǎn)業(yè)所占比重與新疆區(qū)域金融排斥呈較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系?，F(xiàn)階段，新疆經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中第一產(chǎn)業(yè)占比較低，而第二、第三產(chǎn)業(yè)占比較大，金融機(jī)構(gòu)基于自身的生存和發(fā)展往往將大量資金投向二三產(chǎn)業(yè)以獲取高額利潤(rùn)，從而抑制了其對(duì)第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融供給，這容易形成金融排斥，不利于新疆“農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化”發(fā)展的推進(jìn)。第三，GDP增長(zhǎng)率和二三產(chǎn)業(yè)所占比重及財(cái)政支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值對(duì)金融排斥區(qū)域差異的影響在10%的顯著性水平下均未通過檢驗(yàn)，說明這三個(gè)因素的地區(qū)差異對(duì)新疆金融排斥區(qū)域差異的影響不大。首先，伴隨新疆經(jīng)濟(jì)的跨越式發(fā)展，經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)GDP增長(zhǎng)率較大，基數(shù)較小，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)GDP增長(zhǎng)率較小，但增長(zhǎng)基數(shù)較大，這在很大程度上抵消了新疆各地州市GDP增長(zhǎng)率的區(qū)域差異，使得GDP增長(zhǎng)率對(duì)新疆金融排斥區(qū)域差異的影響不顯著。其次，第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可以弱化金融排斥，但現(xiàn)階段還未徹底顯現(xiàn)此作用；財(cái)政支出支持經(jīng)濟(jì)發(fā)展與金融排斥關(guān)系不明顯，說明財(cái)政支出在支持金融發(fā)展方面力度小，其作用不能有效地減輕金融排斥。

(2)金融因素對(duì)金融排斥的影響。金融因素中各項(xiàng)貸款余額占GDP的比重對(duì)新疆15個(gè)地州市金融排斥程度的作用效應(yīng)為負(fù)，相關(guān)系數(shù)為-0.546，且在5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，這說明新疆區(qū)域金融發(fā)展可以促進(jìn)其經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從而降低金融排斥。此外，每萬人擁有的金融機(jī)構(gòu)數(shù)與金融排斥指數(shù)存在不顯著的負(fù)相關(guān)性。本文萬人機(jī)構(gòu)數(shù)是依據(jù)各地州市所共同擁有的金融機(jī)構(gòu)數(shù)計(jì)算得出，此因素計(jì)算上的偏差使得其對(duì)金融排斥的影響效果未呈現(xiàn)出來。

(3)社會(huì)因素對(duì)金融排斥的影響。社會(huì)因素中對(duì)新疆15個(gè)地州市金融排斥程度作用效應(yīng)為正的是鄉(xiāng)村人口占比和少數(shù)民族人口占比，其他相關(guān)指標(biāo)未通過檢驗(yàn)。第一，鄉(xiāng)村人口占比對(duì)新疆金融排斥區(qū)域差異的影響在1%的水平下顯著，且相關(guān)系數(shù)為0.652，說明鄉(xiāng)村人口占比對(duì)新疆金融排斥區(qū)域差異具有顯著的正向影響。新疆現(xiàn)有的鄉(xiāng)村金融服務(wù)的滿足度依舊不足，這致使鄉(xiāng)村部分居民無法切實(shí)享受到金融服務(wù)，因此，鄉(xiāng)村人口占比越高的地州市其金融排斥就越嚴(yán)重。少數(shù)民族人口占比對(duì)金融排斥區(qū)域差異的影響也在1%的水平下顯著，且相關(guān)系數(shù)為0.679，說明少數(shù)民族占比對(duì)金融排斥有顯著的正向影響。新疆少數(shù)民族人口居多，基于文化差異與習(xí)俗的影響，少數(shù)民族受教育水平較低，且對(duì)金融知識(shí)了解甚少，從而對(duì)金融機(jī)構(gòu)的自我排斥較為嚴(yán)重。第二，城鎮(zhèn)就業(yè)人口占比對(duì)金融排斥區(qū)域差異的影響雖未通過顯著性檢驗(yàn)，但兩者之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。本文城鎮(zhèn)就業(yè)人口占比是依據(jù)分行業(yè)城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位在崗職工人數(shù)計(jì)算而得，該因素計(jì)算上的偏差使得其對(duì)金融排斥的影響效果未呈現(xiàn)出來。女性人口占比對(duì)金融排斥區(qū)域差異的影響也未通過顯著性檢驗(yàn)，說明女性人口的多少并不影響新疆金融排斥區(qū)域的差異化。新疆各地州市女性人口占比大體相當(dāng)，不存在區(qū)域差異，因此，女性人口占比對(duì)新疆區(qū)域金融排斥影響不大。

四、結(jié)論及建議

本文通過借鑒“四維度”分析法來測(cè)算新疆15個(gè)地州市的金融排斥指數(shù)，同時(shí)結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)與皮埃爾遜相關(guān)系數(shù)法對(duì)新疆金融排斥區(qū)域差異的影響因素進(jìn)行了量化分析。主要的研究結(jié)論如下：首先，新疆總體金融排斥程度較高且地域差異較大。南疆地區(qū)金融排斥最為嚴(yán)重、東疆地區(qū)次之、北疆地區(qū)金融排斥最輕；烏魯木齊市、克拉瑪依市等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，其金融排斥程度較低，其余地州市金融排斥程度嚴(yán)重且差異較大。其次，影響金融排斥區(qū)域差異的因素較為復(fù)雜，但仍然有據(jù)可循。首先，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、各項(xiàng)貸款余額占GDP的比重對(duì)新疆金融排斥具有顯著的負(fù)向影響，即指標(biāo)值越高，金融排斥程度就越低。其次，農(nóng)村居民人均純收入、第一產(chǎn)業(yè)占比、鄉(xiāng)村人口占比、少數(shù)民族人口占比對(duì)新疆金融排斥具有顯著的正向影響，即指標(biāo)值越大，金融排斥程度就越重。再次，GDP增長(zhǎng)率、二三產(chǎn)業(yè)占比、財(cái)政支出占GDP的比重、每萬人擁有的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量、城鎮(zhèn)就業(yè)人口占比、女性人口占比對(duì)新疆金融排斥沒有顯著影響。綜上，新疆金融排斥的區(qū)域差異主要受居民的收入水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展程度、民族構(gòu)成、人口結(jié)構(gòu)等因素的影響。

基于以上結(jié)論，本文認(rèn)為應(yīng)從金融因素、經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素等方面來協(xié)同弱化金融排斥。首先，要立足于金融發(fā)展戰(zhàn)略高度，在南疆地區(qū)要合理加強(qiáng)銀行業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局，構(gòu)建完善的金融服務(wù)組織體系，特別要加強(qiáng)針對(duì)和田地區(qū)、喀什地區(qū)的金融服務(wù)；在北疆地區(qū)、東疆地區(qū)應(yīng)加大金融服務(wù)創(chuàng)新力度，提升金融服務(wù)質(zhì)量。其次，推動(dòng)新疆區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)、健康發(fā)展,進(jìn)一步提高居民收入水平，特別是要提高南疆地區(qū)居民的收入水平。新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高可以帶動(dòng)居民整體收入的增加，進(jìn)而弱化居民的“自我金融排斥”。再次，大力推進(jìn)新疆產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，提高二三產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比重。新疆二三產(chǎn)業(yè)比重的提升可以為金融機(jī)構(gòu)的成長(zhǎng)提供廣闊的發(fā)展空間，從而逐步弱化新疆較為嚴(yán)重的金融排斥。同時(shí)，進(jìn)一步提升新疆新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平，縮小城鄉(xiāng)差距，為金融機(jī)構(gòu)向城鄉(xiāng)居民提供平等的金融服務(wù)創(chuàng)造條件。最后，加強(qiáng)金融知識(shí)的普及，重點(diǎn)在于對(duì)南疆少數(shù)民族居多的地區(qū)進(jìn)行金融知識(shí)、金融業(yè)務(wù)的大力宣傳與推廣，進(jìn)而消除信息差距，積極踐行普惠金融。

參考文獻(xiàn)：

[1]Leyshon A.，Thrift N..The Restructuring of the UK Financial Services Industry in the 1990s: Areversal of Fortune[J].Journal of Rural Studies，1993(4)：223-241.

[2]Kempson，E.，Wheley，C..Kept out or Opted out[J].Understanding and Combating Financial Exclusion，1999(3)：1-55．

[3]ANZ.A..Report on Financial Exclusion in Australia，Chant Link & Associates Report[J].2004，(10)：55-59.

[4]Ameriks J.，Eeldes S.P..How do Household Portfolio Shares Vary with Age[Z].Working Paper,Columbia University,2004.

[5]Devlin J.F..A Detailed Study of Financial Exclusion in the UK[J].Journal of Consumer Policy，2005(1)：75-108.

[6]Guiso L.，F(xiàn)erdinando M.，Paola S.，et al..Culture,Gender，and Math[J].Science-New York Then Washington，2008(5)：11-64.

[7]田霖.區(qū)域金融綜合競(jìng)爭(zhēng)力的差異比較與模糊曲線分析[J].南開經(jīng)濟(jì)研究，2005(6)：8-15.

[8]徐少君，金雪軍.農(nóng)行金融排除的影響因素分析[J].中國(guó)農(nóng)村金融，2009(6)：195-206.

[9]袁亮.我國(guó)農(nóng)村金融排斥研究[D]．長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2012：60-68．

[10]張國(guó)俊，等. 廣東省市際金融排斥度綜合評(píng)價(jià)及空間格局演變[J].地理科學(xué)，2014(12)：1409-1417.

[11]胡振,臧日宏.中國(guó)農(nóng)村金融排斥地域差異及因素研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014(2)：115-123.

[12]祝英麗,劉貫華,李小建.中部地區(qū)金融排斥的衡量及原因探析[J].金融理論與實(shí)踐，2010(2)：70-74.

[13]董曉林,徐虹.我國(guó)農(nóng)村金融排斥影響因素的實(shí)證分析——基于縣域金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)分布的視角[J].金融研究，2012(9)：115-126.

[14]張國(guó)俊,周春山,許學(xué)強(qiáng).中國(guó)金融排斥的省際差異及影響因素[J].地理研究，2014(12)：2229-2311.

[15]田霖.我國(guó)金融排斥的城鄉(xiāng)二元性研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011(2)：36-45.

[16]李春霄,賈金榮.我國(guó)金融排斥程度研究——基于金融排斥指數(shù)的構(gòu)建與測(cè)算[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2012(3)：9-15.

[17]高沛星,王修華.我國(guó)農(nóng)村金融排斥的區(qū)域差異與影響因素——基于省際數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2011(4)：93-102．

[18]胡振.基于供給視角我國(guó)農(nóng)村金融排斥的原因分析[J].吉林農(nóng)業(yè)，2012(5)：11.

[19]胡宗義,袁亮,劉亦文.中國(guó)農(nóng)村金融排斥的省際差異及其影響因素[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012(8)：51-60.

[20]金泓川.浙江省金融排斥程度研究——基于周邊省份的比較研究[J].中國(guó)市場(chǎng)，2013(9)：79-80.

[21]魯強(qiáng).農(nóng)村金融排斥的區(qū)域差異與影響因素[J].金融論壇，2014(1)：17-27．

[22]王偉,田杰,李鵬.我國(guó)金融排除度的空間差異及影響因素分析[J].西南金融，2011(3)：14-17.

[23]許圣道,田霖，我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融排斥研究[J].金融研究，2008(7)：195-206.

(責(zé)任編輯:易正蘭)

A Study of Regional Differences of Financial Exclusion in Xinjiang and Its Influencing Factors——An Empirical Analysis Based on 15 Regions and Prefectures in Xinjiang

Xie Tingting，Ma Jie

(Shihezi University, Wujiaqu 831300, China)

Abstract:Based on the employment of the variation coefficient method to measure financial exclusion index of Xinjiang in 2013, this paper, taking 15 regions and prefectures in Xinjiang as the research object, explores the main factors influencing the financial exclusion on regional differences in Xinjiang with grey correlation and Pierre Johnson correlation coefficient method. The results show that the financial exclusion in regional differences in Xinjiang are more obvious, financial exclusion degree in sequence from high to low is south Xinjiang, east Xinjiang, north Xinjiang. Differences in income, industrial structure, financial development, ethnic composition, population structure lead to different regional financial exclusion. Therefore, in combination with the status quo of the development of financial service industry in Xinjiang, effective suggestions are put forward to weaken the financial exclusion from financial, economic and social aspect.

Key Words:Financial Exclusion in Xinjiang;Regional Differences;Influencing Factors;Variation Coefficient Method;Pierre Correlation Coefficient Method

DOI：10.16716/j.cnki.65-1030/f.2016.02.001

中圖分類號(hào)：F832.35

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1007-8576(2016)02-0005-008

作者簡(jiǎn)介：謝婷婷(1980-)，女，副教授，研究方向：農(nóng)村金融和數(shù)量金融；馬潔(1990-)，女，碩士研究生，研究方向：資本市場(chǎng)理論與實(shí)踐。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“新疆少數(shù)民族地區(qū)扶貧開發(fā)中的金融支持問題研究”(13XMZ075)；教育部人文社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“新疆少數(shù)民族地區(qū)金融反貧困的理論與實(shí)踐研究”(10YJC790301)；石河子大學(xué)兵團(tuán)金融發(fā)展研究中心項(xiàng)目“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶下兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融支持戰(zhàn)略”(BTYR201502)

收稿日期：2015-11-08

·經(jīng)濟(jì)理論與實(shí)踐·

《新疆財(cái)經(jīng)》2016年第2期