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普惠金融发展：基于跨国视角的分析

萨尔玛.曼迪斯

印度国际经济关系研究委员会，印度发展研究中心，卢迪路，新德里，印度110003

电话： 91 11 24 91 52 18， 电子邮件:mandira@icrier.res.in

叶辛.派斯

工业发展研究所，印度新德里，瓦斯坦特.肯尼110070年电话 91 11 26 91 89，

摘要：普惠金融在许多国家都属于发展性的政策，因此，人们提出了一个涉及多国之间关系的实证分析。萨尔玛在索引普惠金融发展(2008)，一文中试图去识别因素显著相关的普惠金融。人类发展水平和金融普惠性的国家彼此紧密联系，即使有少数例外的情况存在。在社会经济中，一些因素如：预期，收入与普惠金融的程度呈正相关。此外，基础设施的连接和信息化水平也与普惠金融息息相关。银行之间的联系与普惠金融呈负相关。政府对于银行的所有权和普惠金融之间没有很显著的关联性，银行利率看起来似乎与普惠金融并没有显著相关联系。

关键词:普惠金融 金融包容性 人类发展指数

1导论

普惠金融是指确保一个经济体中所有成员都能够有效获得和使用正规金融体系的过程。普惠金融有几个优点，它促进了生产力资源的有效配置，因此可以降低生产成本。此外，享受适当的金融服务可以显著提高日常管理和财务状况。普惠金融体系可以帮助减少非正式信贷的增长。因此，全方位的金融系统通过提高效率为福利提供安全渠道和保存，有利于一系列的金融服务。普惠金融体系的重要性被广泛认可，最近普惠金融在许多国家已成为政策重点。对于普惠金融的倡议来自金融监管机构，各国政府和银行业，已开始在立法措施。比如，在美国，区投资法案(1997)要求银行提供在整个区域的操作信用，禁止他们只针对富人社区。在法国，一律排斥(1998)强调个人的权利局限于一个银行账户。在英国，政府为了监测普惠金融的发展，与2005年成立了“普惠金融工作组”

银行业在促进普惠金融发展中扮演了领导者的角色。在印度，印度储备银行(RBI)发起了几项措施来实现更大普惠金融项目，如促进“经济型”账户和“一般信用卡”较低的存款和信贷的发展。德国银行家协会提出了一项自愿代码，提供一个“普通人”当前的银行帐户，促进了基本的银行业务事务的发展。在南非，南非银行业协会2004年推出低成本的银行账户称为“Mzansi”。小额信贷机构和自助小组也在一些国家成立，以达到提升普惠金融服务的目的。

与金融排斥有关的文献中讨论了一个更大的社会问题，除了某些群体的主流社会，莱申和斯利福特(1995)定义金融排斥是指那些用来防止干预人们使用正规金融服务的过程，为了特定的社会组织和个人获得正规金融服务体系。莱尔恩施特(2005)定义了金融排斥为社会团体无法访问金融体系。康罗伊(2005)认为，金融排斥是一个过程，阻止贫穷弱势的社会群体获得正规金融系统的过程。汉(2006)认为金融排斥意味着社会缺乏某些适当的、低成本、公平、安全的金融产品和服务。印度政府委员会定义了普惠金融的过程为确保弱势群体和低收入群体获得金融服务和在需要时获得能够负担得起利息的及时、充足的信贷。 (兰加拉詹委员会，2008)。

因此，对金融的定义，包括普惠金融和金融排斥的概念以及功能，发现了一个迹象，表明金融排斥主要发生在的处于社会边缘的人群中。金融排斥的问题在学术界提出有一段时间了，学术界的讨论中，一个重要的问题，经济发展是否会导致金融排斥覆盖全面的金融体系。它已经被观察到，即使是发达的金融系统，如美国和英国，都没有成功的将全部人口包含在金融体系内，仍有特定的人口处在正规金融体系之外。另一个有趣的问题是是否低水平的普惠金融与较高的收入不平等相关(肯阿诺.让，2004)。

本文试图研究普惠金融和经济发展之间的关系。在这一过程中，试图确定有此方面经验的国家的普惠金融有关的因素有哪些。与金融排斥决定性因素相关的文献中，包含的数据分析主要基于国家或地区的调查。最近的一篇论文，贝克(2007) 通过使用多国数据，研究了金融行业推广和延伸及其决定性因素。他们使用了银行业拓展指标和每一个决定因素的单独指标。在本文中，我们使用萨尔玛（2008）提出的普惠金融指数(IFI) ，可以调查关联到宏观层面因素金融的普惠性。本文首先理解金融机构之间的关系和人类发展指数(HDI)，使用最广泛的发展指数，然后给出了实证分析的结果，来确定国家特定的因素与金融普惠程度的关联性。我们发现在宏观水平上，金融排斥的因素与通过调查分析得出的数据类似。我们的研究结果也符合贝克(2007)的观点。

本文结构如下，在第二节中，我们简要描述普惠金融指数，多维索引来检测国家的金融体系的包容性。在第三节，我们将呈现HDI和金融普惠指数的关系。紧接着第四节是显著相关因素的实证分析。第五节是对本文的总结。

2金融普惠指数概念(IFI)

金融普惠指数是指衡量国家金融部门普惠性的指数。它是由金融普惠性多方面数据构造成的一个多维索引，捕捉信息银行等金融普惠的各个方面渗透，例如银行的可用性，银行服务和系统的完整性。IFI的大小在 0和1之间，其中0表示完成金融排斥，1表明经济上完全包容。萨尔玛(2008)开发了一种为计算普惠金融的多个维度的的方法。基于可比数据的可用性，萨尔玛 (2008) 利用金融包容、可达性、银行服务的可用性三个基本维度，计算了54个国家的金融普惠程度。可访问性是通过衡量银行体系代理银行数据的指标。可用性是衡量银行分支机构的数量的指标。相对于GDP而言，代理用于使用维度体积的信贷、存款。每一个维度指数已经首先由下列公式计算:

首先计算两个单独的索引，一个用于统计银行分支机构的数量和另一个用于计算自动取款机的数量。这两个指标的加权平均，用2/3 rd表示。体重指数对银行分支和ATM 1/3 rd体重指数而言被认为是索引可用性的维度。计算维度指标后，他们有以下重量的可访问性指数。少数描述具体的原因，指数的可用性和使用情况维度。目前的指数是缺乏足够的重要数据，完全描述这些维度的指标。例如，根据银行服务的可用性而言，许多国家已经走向网上银行，从而减少物理银行网点的重要性。因此，使用数据只在物理媒体(如银行分支机构和自动取款机)可以给一个不完整的银行带来服务的可能性。同样，使用数据和存款只能部分描述使用金融体系的其他服务银行系统，如支付、转账和汇款是不包括在内的。在没有这些数据，这些维度的完整描述下是不可能的。金融机构给维度权重后，最后的计算如下

在本文中，如果我们使用萨尔玛 (2008)对54个国家，5个部门的统计数据计算，我们可以明确地描述为海外金融中心(OFC)。定义离岸金融中心国际货币基金组织的中心，金融部门的大部分活动是离岸的资产负债(即大多数金融的交易对手是非居民机构的负债和资产)，发起交易在其他地方，大多数机构都是由非本国居民控制。因此，本文基于国家实证调查数据。

3金融普惠指数和人类发展指数

表1为49个国家和金融机构提出了计算相应的人类发展指数以及它们的排名。奥地利，金融普惠指数值为0.95。此项列表中马达加斯加以0.01的金融普惠指数排名最低。印度的普惠指数值为0.20，排名29。根据萨尔玛(2008)，国家金融机构的价值，金融机构价值在0.5和1之间被列为高等国家，那些金融机构价值处于0.3和0.5之间，被称为中等国家和其他金融机构价值低于0.3，分类为低等国家。通过这种分类，49个国家中只有11个能够称为高等国家。这些包括高收入和经合组织国家，如比利时、丹麦、西班牙、希腊、法国和挪威。同时还包括中等收入国家如马来西亚(中上收入)和伊朗和泰国。其中，意大利、特立尼达和多巴哥是高收入国家，而其余的如俄罗斯、保加利亚、智利、立陶宛、土耳其、罗马尼亚和约旦都是上中等收入国家（UMC），而低指数国家名单是由低收入国家占主导地位，这是不奇怪的，也有一些例外。例如，沙乌地阿拉伯，一个高收入国家发现有低IFI。同样，巴西、黎巴嫩、委内瑞拉、阿根廷和墨西哥，从中上收入的范畴是具有低IFI。

一项关于IFI和人类发展指数(HDI)的比较显示，具有较高金融普汇率的国家大都具有较高的人类发展指数(人类发展指数gt; 0.7)。沙特阿拉伯，一个人类发展指数较高的国家，金融普惠率较低。其他国家拥有较高或中等人类发展指数但金融普惠率较低的，如巴西、黎巴嫩、委内瑞拉、阿根廷和墨西哥。

一方面，有些国家，如阿尔巴尼亚、亚美尼亚、秘鲁和墨西哥和他们的金融普惠水平相比，具有相对更高水平的人类发展指数。另一方面有些国家如伊朗、泰国、土耳其和纳米比亚金融普惠性执行的较好而人类发展相对较弱。

尽管有这些特殊情况，人类发展指数和金融普惠率似乎是相向发展的。从表1观察，所列举出的49个国家，他们的人类发展指数与金融普惠率都向着相同的移动。由此看来，大约可以下结论，如果一个国家有较高的人类发展指数，那么，也会随之匹配较高的金融普惠率。

区域之间具有相似性，我们发现，大多数东欧国家有中等程度的金融普惠性，而大量的拉丁美洲国家金融普惠性较低。对于所有南亚和撒哈拉以南非洲地区的国家来说，金融普惠性都相对较低。虽然拥有较低的金融普惠性，印度要优于其邻国巴基斯坦和孟加拉国。东亚和东南亚国家由于数据有限，我们对于他们的金融普惠性无法作出任何进一步的评论。有较多移民工人的小国家可能具有相对较高的金融普惠性，如果移民工人都使用银行系统汇款。例如，约旦、圭亚那和多米尼加共和国，这些国家有相对较大的移民人口，他们的汇款占GDP的份额超过15%。在这些国家，和人类发展指数相比而言，具有较高的金融普惠性，可能就归结于这个现象。然而，正如在移民和汇款的文献中指出的那样，通过非正式渠道，包括家庭渠道、旅行的朋友、当地的钱出借人和复杂的非正式汇款系统，这些国家都发生了大量的汇款。因此不可能建立迁移、汇款和金融普惠之间的关系。

4普惠金融的相关因素

影响金融普惠性的因素，可能是几个单独的原因，以及他们彼此之间复杂的关系。此时此刻，不需要大量的因素一起导致一个国家的金融普惠的复杂性，我们试图简单地识别相关的因素，对于普惠金融的指标具有一定程度的意义。我们通过对三组不同的变量实施三套指数的回归。从某种意义上说，三套变量说明社会经济因素、基础设施和相关的因素银行业的因素是相互独立的。此外，所有的变量数据是不可用。我们已经计算了金融普惠率的49个国家，因此，如果我们将所有的变量或解释变量放在一个单一的回归方程中，观测值的数量（国家）在面板降低到20，让我们用很少的统计精度，这也部分解释了我们常用的三个独立因素的回归。

第一次回归是在一套社会经济变量中，如收入、就业、职业素养等。第二个回归的尝试获取基础设施的作用。第三个回归试图看到银行业影响的变量，比如可靠性指标，模式和所有权现行利率金融普惠。对于回归的数据是从世界发展指标（WDI）中获取。

在回归方程中，因变量是普惠金融的前面描述的指数的对数，不像金融普惠率是在0和1之间，这个变量值位于-infin;到infin;之间。这允许我们开展古典回归。

转换后的变量是IFI的单调递增的函数，

变换后的变量是金融普惠率的单调递增函数，因此它保留了金融普惠率相同排序。回归方程的一般形式是

X 1，X 2是回归量变量，a1、a2是对数据的参数估计，ε是古典回归后的误差项假设。

Y的变化率对一个单位变量X的变化，我们给出的y对X的导数，如下

因此，Y的变化方向对应于单位变量X的变化取决于ai的值。

4.1社会经济变量的回归分析结果：

金融包容了金融排斥，反映了一个更广泛的问题“社会排斥”。在工业化国家和高收入国家拥有发达的银行体系,研究表明,被排除在金融系统外的属于低收入群体、少数民族、移民、老年人等等(巴尔,2004; 威廉肯普森1998;坎罗和哈吉尔，2001)。还有一个地理因素，人们生活在农村地区，远离城市的金融中心，在经济上更容易排除(威廉肯普森1998;坎罗和哈吉尔，2001)。此外，低水平的收入不平等往往普惠金融水平比较高（巴克兰人，2005；威廉肯普森，1998）。换句话说，金融普惠性水平的增长不可避免地应对经济繁荣和衰落不平等。影响金融普惠的另一个因素是就业(古德温，2000)。失业或具有不规则和不安全性，就业不太可能参与金融体系。研究发现，通过自动现金转移(ACT)支付工资对金融的影响主要在英国。最近的证据也表明，社会的持续支付保障福利和养老金的现金是金融显著相关的(威廉肯普森，1999)。非正式部门或非正式经济占大型和重要的份额，体现在一些欠发达国家(国际劳工组织，2002)。在这些国家，在工业化国家的其他地方，可能意味着正规部门通过接收工资和薪金参与正规金融系统和正规银行系统。正式的行业也意味着普惠金融相关的社会保障系统，是利用通过的正式的银行系统。因此正式部门就业的比例将是一个普惠金融的程度的重要指标。因为我们还没有找到可靠的比例数据，从目前的分析来看，这方面没有被覆盖。第一次回归的结果，一些基本的社会经济变量是在退化。

表2，金融机构在回归方程的变量是人均GDP退化，这是一个代理收入，成人识字率(为了考虑人口因素，成人识字率是总素养程度的体现)，失业、农村人口收入不平等的基尼系数。

表2和图3中的变量有:

国内生产总值-人均国内生产总值2000美元

adultlit–识字的人占总人口中15岁以上

在总劳动力失业人员失业–百分比

ruralpop–总人口居住在农村地区的比例

ginicoeff–基尼系数表示收入不平等

如表2所示，人均GDP的系数是积极的、非常重要的因素，几乎可以用单独变量来解释普惠金融。换句话说，用收入水平来解释金融普惠性，收入水平越高，具有越高的金融普惠性。现在，为了进一步探讨社会经济因素，可以与普惠金融相提并论，我们已经尝

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