一、引 言

普惠金融，即包容性金融，是在小額信貸、微型信貸的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。這個(gè)概念最初是由聯(lián)合國于2005年在宣傳小額信貸年時(shí)提出的，其主要含義是指能為絕大多數(shù)社會(huì)群體提供全面、有效、可持續(xù)的金融服務(wù)，以滿足他們金融需求的具有包容性的金融體系。更具體的，普惠金融是指能使經(jīng)濟(jì)體中所有成員，尤其是弱勢群體及低收入人群，在其可承擔(dān)的價(jià)格上獲得全方位金融服務(wù)的金融體系（Leeladhar，2006；Bebczuk，2008；Szrath Chandran ＆Manju，2011）。因此，普惠金融實(shí)質(zhì)上是金融公平的體現(xiàn)（焦瑾璞，2010），有利于改善金融排斥、緩減居民貧困、縮小收入差距，是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)包容性增長的重要途徑。隨著國內(nèi)外普惠金融進(jìn)程的不斷推進(jìn)，如何有效地測度普惠金融的發(fā)展水平以及挖掘其影響因素成為一個(gè)重要的研究課題。

在衡量普惠金融的發(fā)展水平方面，國內(nèi)外學(xué)者主要是通過構(gòu)建普惠金融指數(shù)（index of financial inclusion，IFI），選取多個(gè)維度、多個(gè)指標(biāo)來綜合測算評價(jià)。World Bank（2012）羅列了多個(gè)國際組織的指標(biāo)構(gòu)建模型，國際貨幣基金組織、金融包容全球合作伙伴組織、金融包容聯(lián)盟均從可獲得性和使用情況兩個(gè)維度來構(gòu)建普惠金融相關(guān)指數(shù)，世界銀行則選取了銀行賬戶使用情況、儲(chǔ)蓄、借款、支付、保險(xiǎn)五個(gè)維度。Sarma（2010）借鑒聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署的指標(biāo)構(gòu)建方法，從銀行業(yè)滲透、銀行服務(wù)的可獲得性、銀行服務(wù)的使用三個(gè)維度來測算，并以0.3和0.5為分界點(diǎn)將金融普惠程度分為低、中、高三個(gè)層級。國內(nèi)學(xué)者在借鑒國際經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上還創(chuàng)造性地增加了金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度（李春宵和賈金榮，2012）、銀行服務(wù)覆蓋深度（向靜和時(shí)金春，2013）、金融服務(wù)質(zhì)量（伍旭川和肖翔，2014）等不同維度。但研究中仍存在著一些不足，例如較多地在全國層面進(jìn)行考察，在不多的區(qū)域研究上也主要集中于中西部貧困地區(qū)，或是用橫截面數(shù)據(jù)對不同省份的差異性進(jìn)行探討，缺少對經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)縱向發(fā)展的深度研究。

在研究影響普惠金融的因素方面，最早可追溯到對普惠金融的對立面———金融排斥的影響因素研究。Leyshon＆ Thrift（1995）從地理排斥的角度解釋金融排斥現(xiàn)象，認(rèn)為地理便利性能夠影響金融服務(wù)的供給。Kempson＆Whyley（2000）則從主觀和客觀兩方面，細(xì)分為地理、評估、條件、價(jià)格、營銷以及自身六個(gè)維度，較全面地對產(chǎn)生金融排斥的原因進(jìn)行了分析。普惠金融概念提出后，Anderloni（2008）以歐盟國家為樣本，從金融自由化水平、勞動(dòng)力狀況、人口變化、居民收入、反洗錢政策、財(cái)政政策、社會(huì)救助政策等社會(huì)及經(jīng)濟(jì)因素來研究。國內(nèi)學(xué)者在這一方面的研究起步較晚，徐少君和金雪軍（2009）利用調(diào)查問卷所得數(shù)據(jù)，建立Probit模型和Logit模型對農(nóng)戶金融排斥的影響因素進(jìn)行了分析；高沛星和王修華（2011）基于省際數(shù)據(jù)，采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行分析，得出收入、金融效率、就業(yè)和農(nóng)業(yè)化水平是形成我國農(nóng)村金融排斥的區(qū)域差異性的主要影響因素的結(jié)論；王婧和胡國暉（2013）從宏觀經(jīng)濟(jì)、收入差距、接觸便利、貨幣政策四方面，檢驗(yàn)了它們對我國普惠金融程度的影響；李濱（2014）則考察了居民收入、互聯(lián)網(wǎng)普及率、教育水平、城鎮(zhèn)化率、金融深度等因素，其實(shí)證結(jié)果顯示，居民收入、教育水平、金融深度的提升有助于促進(jìn)普惠金融的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)普及率對普惠金融的影響尚不明顯。目前由于各個(gè)國家及地區(qū)間的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的不同，研究結(jié)果也存在著較大的差異，但在因素的選取上大同小異，主要包含社會(huì)人口因素、經(jīng)濟(jì)金融因素及政府政策因素等方面。

本文利用浙江省2004—2012年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，借鑒國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)，在變異系數(shù)法確定的權(quán)重基礎(chǔ)上構(gòu)建普惠金融指數(shù)，綜合測度近些年浙江省普惠金融的發(fā)展變化，再運(yùn)用逐步回歸法實(shí)證檢驗(yàn)了五類因素對浙江省普惠金融發(fā)展的影響，以期更有針對性地為推進(jìn)浙江省普惠金融體系的建設(shè)提供參考。

二、浙江省普惠金融發(fā)展的測度

（一）普惠金融指數(shù)的構(gòu)建

1.構(gòu)建普惠金融指數(shù)的測算方法

考慮到現(xiàn)有的研究主要借鑒了被學(xué)術(shù)界高度認(rèn)可的聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署的指標(biāo)測算方法，本文也沿用此方法來構(gòu)建普惠金融指數(shù)。

假設(shè)普惠金融水平有n個(gè)評價(jià)指標(biāo)di，構(gòu)成指標(biāo)向量D＝（d1 ，d2，… ，dn）。對每個(gè)指標(biāo)di賦予權(quán)重ωi，以區(qū)別不同指標(biāo)對量化普惠金融指數(shù)的重要程度，為了將不同量綱的指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，可以用以下公式來表示每個(gè)指標(biāo)的測度值：

其中，Xi表示第i個(gè)指標(biāo)的實(shí)際值，Mi表示第i個(gè)指標(biāo)的最大值，mi表示第i個(gè)指標(biāo)的最小值。

若di為正向指標(biāo)時(shí)，di越大，表示在這一指標(biāo)項(xiàng)下取得的成績越好，普惠金融的水平越高；若di為反向指標(biāo)時(shí)，di越大，表示在這一指標(biāo)項(xiàng)下取得的成績越差，普惠金融的水平越低。因此，為了統(tǒng)一計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)di為反向指標(biāo)時(shí)，計(jì)算公式轉(zhuǎn)換為：

此時(shí)di越大，也表示在這一指標(biāo)項(xiàng)下取得的成績越好，普惠金融的水平越高。

由式（1）和式（2）得到各個(gè)指標(biāo)di的取值范圍為0?di?ωi。假如浙江省第j年各個(gè)指標(biāo)項(xiàng)的測度值均為0，即Dj＝（0，0，0，… ，0）時(shí)，表示第j年在各個(gè)指標(biāo)項(xiàng)的測度值均為最小值，為普惠金融水平最低的情況。假如浙江省第j年各個(gè)指標(biāo)項(xiàng)的測度值均為ωi，即Dj＝（ω1，ω2，ω3，… ，ωn）時(shí)，表示第j年在各個(gè)指標(biāo)項(xiàng)的測度值均為最大值，為普惠金融水平最高的情況。因此，在構(gòu)建普惠金融指數(shù)時(shí)，即是要測度各指標(biāo)項(xiàng)的實(shí)際值與最理想值的距離，并將n個(gè)指標(biāo)項(xiàng)的距離整合在一起形成一個(gè)最終的測度值，具體可以表示成：

其中，由于di的取值范圍為0?di?ωi，所以IFI的取值范圍為0?IFI?1。假如Dj＝（0，0，0，… ，0）時(shí)，則普惠金融指數(shù)IFI＝0，表示普惠金融水平最低的情形；如果Dj＝（ω1，ω2，ω3，… ，ωn）時(shí)，則普惠金融指數(shù)IFI＝1，表示普惠金融水平最高的情形。

這里有必要說明的是，普惠金融指數(shù)是一個(gè)相對指數(shù)，其指數(shù)大小本身并不表示普惠金融水平的實(shí)際值，只是用于衡量在這一段時(shí)間序列期間的縱向發(fā)展比較，表示在這一時(shí)間區(qū)域內(nèi)的普惠金融水平相對大小。

2.各指標(biāo)權(quán)重的賦權(quán)方法

由于本文的普惠金融指數(shù)是一個(gè)相對指數(shù)，所以各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重可以采用變異系數(shù)法來確定。變異系數(shù)法的內(nèi)涵是在用多個(gè)指標(biāo)對一個(gè)問題進(jìn)行綜合評價(jià)時(shí)，如果某項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)較大，則表示該指標(biāo)在衡量這個(gè)問題的差別方面具有較大的能力，那么該指標(biāo)就應(yīng)該賦予較大的權(quán)重；反之，則賦予較小的權(quán)重。因此，在對各指標(biāo)賦權(quán)時(shí)，用各指標(biāo)的變異系數(shù)占所有指標(biāo)變異系數(shù)之和的比值來表示。

3.普惠金融的維度及具體指標(biāo)的確定

在參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，并考慮實(shí)際數(shù)據(jù)的可得性及維度的全面性的基礎(chǔ)上，本文將普惠金融的維度確定為以下四個(gè)方面：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、金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度。其中，金融服務(wù)的深度表示金融服務(wù)在社會(huì)群體中的滲透程度，具體用人均存款余額、人均貸款余額表示；金融服務(wù)的可得度表示社會(huì)群體獲得金融服務(wù)的方便容易程度，具體用每萬平方公里擁有的銀行業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)、每萬平方公里擁有的銀行業(yè)從業(yè)人員數(shù)、每萬人擁有的銀行業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)、每萬人擁有的銀行業(yè)從業(yè)人員數(shù)表示；金融服務(wù)的使用度用來衡量金融服務(wù)的使用程度，具體用各項(xiàng)存款占GDP的比重、各項(xiàng)貸款占GDP的比重表示；金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度用來衡量金融服務(wù)的價(jià)格是否在使用者的可負(fù)擔(dān)范圍之內(nèi)，具體用利率上浮貸款的占比來表示。以上指標(biāo)按次序分別編號為第1～9號指標(biāo)。

（二）普惠金融指數(shù)的測度及結(jié)果分析

本文通過測度浙江省2004—2012年的普惠金融指數(shù)，衡量浙江省普惠金融發(fā)展水平的整體趨勢。各指標(biāo)的原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于歷年《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國人民銀行發(fā)布的歷年《浙江省金融運(yùn)行情況》以及中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫，部分指標(biāo)以原始數(shù)據(jù)整理計(jì)算得到。再通過變異系數(shù)法確定各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，具體見表1。

表1 浙江省普惠金融指數(shù)評價(jià)指標(biāo)體系及各項(xiàng)權(quán)重

續(xù)表

然后，進(jìn)一步確定各指標(biāo)的最大、最小值，按照di及IFI的計(jì)算公式，分別求出2004—2012年各指標(biāo)的測度值以及在此基礎(chǔ)上形成的普惠金融指數(shù)，具體結(jié)果如表2所示。

表2 2004—2012年浙江省普惠金融指數(shù)的測度結(jié)果

從總體上看，2004—2012年間浙江省的普惠金融指數(shù)整體呈顯著上升趨勢，在普惠金融發(fā)展的初期增速迅猛，2010年之后則增長緩慢。分維度看，金融服務(wù)的深度和使用度呈不斷上升趨勢，其中深度這一維度對普惠金融的影響程度較大；金融服務(wù)的可得度整體向上增長，個(gè)別年份有小幅調(diào)整波動(dòng)；金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度較為特殊，波動(dòng)性較大，特別自2010年起這一分項(xiàng)指標(biāo)測度值迅速下滑，致使綜合性的普惠金融指數(shù)近年來僅有微幅增長。所以，從測度結(jié)果看，浙江省的普惠金融發(fā)展在金融服務(wù)的深度、可得度及使用度方面取得了顯著的進(jìn)展，而在金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度方面發(fā)展受阻，尤其是2010年后金融服務(wù)的價(jià)格顯示出較大的金融排斥效應(yīng)。

三、浙江省普惠金融的影響因素研究

（一）變量選取及模型設(shè)計(jì)

影響普惠金融水平的因素是復(fù)雜多樣的，既包括了居民收入、受教育程度、人口結(jié)構(gòu)、接觸便利性等社會(huì)因素，也包括了金融機(jī)構(gòu)數(shù)量、金融服務(wù)價(jià)格等如上文提到的多種金融因素。本文選取了2004—2012年居民加權(quán)人均收入（SR）、平均受教育年限（JY）、城鎮(zhèn)化率（CZH）、公路里程數(shù)（JT）以及金融相關(guān)比率（JR）五個(gè)指標(biāo)作為解釋變量，普惠金融指數(shù)（IFI）作為被解釋變量，來實(shí)證檢驗(yàn)浙江省普惠金融發(fā)展的影響因素。相關(guān)原始數(shù)據(jù)來源于歷年的《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》、《浙江人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《浙江金融年鑒》、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫等。

文中變量的選擇依據(jù)主要基于以下考慮：

（1）普惠金融指數(shù)的構(gòu)建過程中已包含了大量的金融因素，故在本模型中用能綜合反應(yīng)金融發(fā)展的金融相關(guān)比率（JR）這一指標(biāo)來代表金融因素，金融相關(guān)比率＝金融資產(chǎn)總量／GDP，文中金融資產(chǎn)總量以金融機(jī)構(gòu)存貸款余額代替。

（2）社會(huì)因素層面的考慮主要有：①居民收入會(huì)影響金融需求程度及居民可負(fù)擔(dān)的金融服務(wù)價(jià)格水平，文中用居民加權(quán)人均收入（SR）來表示，具體以農(nóng)村及城鎮(zhèn)人口比例為權(quán)重，對農(nóng)村居民收入和城鎮(zhèn)居民收入進(jìn)行加權(quán)計(jì)算；②居民受教育程度通過直接影響金融需求和金融供給的偏好，而對普惠金融產(chǎn)生重要影響，文中用6歲及以上居民的平均受教育年限（JY）來表示；③城鎮(zhèn)化率（CZH）用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒壤饬?，反映社?huì)人口結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)二元結(jié)構(gòu)、地理分割結(jié)構(gòu)，一般來說，城鎮(zhèn)化水平的提高有利于促進(jìn)普惠金融的發(fā)展；④由于電子銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融近些年才興起發(fā)展，地理性的接觸便利相對更能促進(jìn)金融服務(wù)對弱勢地區(qū)的惠及程度，因此，本文選用公路里程數(shù)（JT）這一反映交通基礎(chǔ)設(shè)施的指標(biāo)來代表接觸便利程度。

根據(jù)普惠金融影響因素的分析，并結(jié)合前文構(gòu)建的普惠金融指數(shù)，我們構(gòu)建如下經(jīng)驗(yàn)方程：

IFI1＝α0＋α1SR1＋α2JYi＋α3CZHi＋α4JTi＋α5JRi＋εi

其中，αi為各解釋變量的系數(shù)值，εi為誤差項(xiàng)。

（二）實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

運(yùn)用最小二乘法對多元線性模型進(jìn)行回歸，Eviews的回歸輸出結(jié)果如表3所示。

表3 最初回歸結(jié)果

注：*** 、**分別表示在1％ ，5％的顯著性水平下顯著的。

表3結(jié)果顯示，回歸方程的擬合優(yōu)度為0.9875，表示模型中五個(gè)解釋變量解釋了被解釋變量普惠金融指數(shù)總方差的98.75％ ，具有非常高的擬合度。同時(shí)，F(xiàn)檢驗(yàn)通過，表示多元線性回歸方程整體上存在顯著的線性關(guān)系。但6個(gè)t統(tǒng)計(jì)量中，有5個(gè)均沒有通過顯著性檢驗(yàn)，故此多元線性回歸方程可能存在嚴(yán)重的多重共線性。通過計(jì)算解釋變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，表4結(jié)果顯示，5個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系較大，故需要對回歸的多重共線性進(jìn)行處理。

表4 解釋變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

本文運(yùn)用逐步回歸法進(jìn)行多重共線性的消除以及最優(yōu)回歸的選擇。首先進(jìn)行一元回歸，對被解釋變量與每個(gè)解釋變量分別進(jìn)行回歸，得到5個(gè)一元回歸方程式，從中選取最適合的方程式所對應(yīng)的解釋變量與被解釋變量，保證其R2最優(yōu)并且t值可通過檢驗(yàn)；其次進(jìn)行二元回歸，在一元回歸最優(yōu)變量的基礎(chǔ)上繼續(xù)分別加入其他4個(gè)解釋變量進(jìn)行回歸，選取能使總體R2變好的變量，從中擇一最優(yōu)，并保證t值通過檢驗(yàn)；依次進(jìn)行加元回歸，最終選擇具有最優(yōu)R2且通過t檢驗(yàn)的方程式所對應(yīng)的變量進(jìn)行回歸，求得效果最好的回歸方程。

以IFI為被解釋變量分別對SR，JY，CZH，JT，JR做一元回歸，結(jié)果如表5所示。

表5 五個(gè)一元回歸的結(jié)果

注：***表示系數(shù)值在1％的顯著性水平下顯著。

可以發(fā)現(xiàn)，各解釋變量的t值均通過1％顯著性水平的檢驗(yàn)，按擬合優(yōu)度R2從大到小排列的順序?yàn)椋篠R，JR，CZH，JY，JT，即SR是對普惠金融指數(shù)影響最大的因素。因此，以SR為基礎(chǔ)變量，分別加入其他變量進(jìn)行驗(yàn)證，最終得到以SR，JT，JR三個(gè)變量擬合的回歸方程效果最好，回歸結(jié)果如表6所示。

表6 最終回歸結(jié)果

注：*** 、**分別表示系數(shù)值在1％ ，5％的顯著性水平下顯著。

從一元回歸結(jié)果看，5個(gè)解釋變量均在1％的顯著性水平上通過檢驗(yàn)，系數(shù)值均為正，表明居民加權(quán)人均收入（SR）、平均受教育年限（JY）、城鎮(zhèn)化率（CZH）、公路里程數(shù)（JT）以及金融相關(guān)比率（JR）的增加均能夠有效促進(jìn)普惠金融水平的提升，其中擬合優(yōu)度最大的居民加權(quán)人均收入（SR）影響力最大。從最終回歸結(jié)果看，居民加權(quán)人均收入（SR）、公路里程數(shù)（JT）以及金融相關(guān)比率（JR）與普惠金融指數(shù)（IFI）呈正相關(guān)。其中居民加權(quán)人均收入（SR）和金融相關(guān)比率（JR）影響顯著，表明居民收入的增加與金融總量規(guī)模的擴(kuò)大均有利于普惠金融的發(fā)展；而公路里程數(shù)（JT）的實(shí)證結(jié)果不顯著，表示在統(tǒng)計(jì)意義上，以公路里程數(shù)衡量的交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善對金融普惠程度并沒有產(chǎn)生實(shí)質(zhì)的影響，這可能是由于在互聯(lián)網(wǎng)普及率較高的浙江省，電子化的金融服務(wù)快速發(fā)展弱化了地理性的接觸便利對普惠金融水平的影響。[1]

四、主要結(jié)論及政策建議

2004—2012年間，浙江省普惠金融整體呈現(xiàn)良好的發(fā)展態(tài)勢，不過經(jīng)歷發(fā)展初期的迅猛增長后，2010年起增速明顯減緩。從四個(gè)維度看，金融服務(wù)在深度、可得度、使用度方面均有明顯的改善，但在可負(fù)擔(dān)度方面則出現(xiàn)惡化，說明浙江省的普惠金融并未在各評價(jià)維度均表現(xiàn)出包容性，未來在推進(jìn)普惠金融的進(jìn)程中，要注意普惠金融的全面協(xié)調(diào)發(fā)展。

由普惠金融指數(shù)的構(gòu)成可知，在金融服務(wù)的深度和可得度方面，貸款指標(biāo)的權(quán)重僅略微大于存款指標(biāo)，表明普惠金融水平的提高需要存款與貸款共同作用；在金融服務(wù)的可得度方面，銀行業(yè)從業(yè)人數(shù)上漲明顯而銀行業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)平穩(wěn)波動(dòng)，表明從業(yè)人員規(guī)模的擴(kuò)張是金融服務(wù)可得度提升的主導(dǎo)力量，表明向現(xiàn)有機(jī)構(gòu)配置更多的從業(yè)人員比單純地增設(shè)金融網(wǎng)點(diǎn)個(gè)數(shù)更有利于推動(dòng)普惠金融的發(fā)展；金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度呈下滑趨勢，表明當(dāng)前金融服務(wù)的價(jià)格偏高，抑制了普惠金融的發(fā)展，為了普惠金融的進(jìn)一步發(fā)展，未來要著重考慮弱勢群體對金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度。

通過對普惠金融的影響因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，我們可以得到除了在金融因素方面提升普惠金融水平，還需要經(jīng)濟(jì)社會(huì)各方面因素的協(xié)同推進(jìn)：①要致力于增加居民收入，一方面可以刺激居民增加金融服務(wù)需求，另一方面可以提高金融服務(wù)的可負(fù)擔(dān)度；②要持續(xù)實(shí)施科教興國戰(zhàn)略，提升居民的受教育程度，加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)金融知識的普及，讓多樣化的金融產(chǎn)品被百姓熟知，增加金融服務(wù)對象的受眾面；③加快城鎮(zhèn)化建設(shè)，為城鄉(xiāng)接合部的弱勢群體提供平等的金融服務(wù)創(chuàng)造條件；④在加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的同時(shí)，要更多地普及互聯(lián)網(wǎng)及電子金融產(chǎn)品，不僅在地理空間上為弱勢群體提供便利，而且要讓更多的居民能更自由地享受到金融服務(wù)，讓普惠金融水平隨著互聯(lián)網(wǎng)金融浪潮的涌起而邁向更高的臺階。

參考文獻(xiàn)

Anderloni，L．Financial Services Provision and Prevention of Financial Exclu‐sion．European Commission，2008．

Bebczuk，RN．Financial Inclusion in Latin America and the Caribbean ：Review and Lessons．CEDLAS Working Paper，Universidad Nacional de La Plata，2008．

Kempson，E，Whyley，C．Financial Exclusion：ALiterature and Research Re‐view．London：Financial Services Authority，2000．

Leeladhar，V．Taking banking services to the common man‐financial inclusion． Reserve Bank of India Bulletin，2006．

Leyshon，A，Thrift，N．Geographies of financial exclusion：financial abandon‐ment in Britain and the United States．Transactions of the Institute of British Geographers，1995，20（3）：312‐341．

Sarma，M．Index of Financial Inclusion．Jawaharlal Nehru University，Discus‐sion Paper in Economics，2010．

Szrath Chandran，BP，Manju，TK．Financial Inclusion Strategies For Inclusive Growth In India．Munich Personal Re PEc Archive Paper，2011．

World Bank．Financial Inclusion Strategies Reference Framework ．www．world‐bank．org，2012．

高沛星，王修華．我國農(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．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2011（4）．

李濱．普惠金融的制度分析及測度研究．碩士學(xué)位論文，廈門大學(xué)，2014．

李春宵，賈金榮．我國金融排斥程度研究———基于金融排斥指數(shù)的構(gòu)建與測算．當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2012（2）．

王婧，胡國暉．中國普惠金融的發(fā)展評價(jià)及影響因素分析．金融論壇，2013（6）．

伍旭川，肖翔．基于全球視角的普惠金融指數(shù)研究．南方金融，2014（6）．

向靜，時(shí)金春．普惠性金融程度的測算．經(jīng)濟(jì)視野，2013（22）．

徐少君，金雪軍．農(nóng)戶金融排除的影響因素分析———以浙江省為例．中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2009（6）．

作者單位：浙商銀行寧波分行

[1] 由于浙江省互聯(lián)網(wǎng)普及率及電子化金融服務(wù)在2004—2012年間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，所以文章未能將該因素加入到時(shí)間序列模型中進(jìn)行考察，是本文的一個(gè)遺憾，也是未來值得研究的一個(gè)方向。