辽宁省普惠金融测度及影响因素研究

毕金玲 张 潇 潘美彤

（东北财经大学 金融学院，辽宁 大连 116025）

一、引言

联合国在“2005 国际小额信贷年”组织专家编写了关于普惠金融的蓝皮书，正式提出构建普惠金融体系（Inclusive Financial Sectors），并指出加强普惠金融体系的结构建设是促进社会经济发展的必要举措。2009 年以来，二十国集团（G20）组织成立了普惠金融专家组及全球普惠金融合作伙伴组织（Global Partnership for Financial Inclusion，GPFI），积极推动普惠金融体系在全球范围内的构建，并在指标选取及框架构建方面取得了阶段性成果。2013年11月12日，我国将普惠金融这一概念正式写入中共中央十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》之中，表明普惠金融这一理念已经引起了国家的高度重视，是金融体系建设和社会经济发展的迫切需求，已经成为我国金融体系构建和发展的重要组成部分。

为进一步促进普惠金融发展，2015 年12 月，国务院印发了《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》的通知。该发展规划提出到2020 年，建立与全面建成小康社会相适应的普惠金融服务和保障体系，特别是要让小微企业、农民、城镇低收入人群、贫困人群、残疾人及老年人等及时获取价格合理、便捷安全的金融服务。为贯彻落实《国务院关于印发推进普惠金融发展规划（2016—2020 年）的通知》精神，推动辽宁省的普惠金融发展工作，结合《辽宁省人民政府关于发展产业金融的若干意见》，辽宁省制定了《推进普惠金融发展实施方案（2016—2020 年）》。但是关于普惠金融指标的测度及影响因素，各个国家及地区受经济发展水平等因素的影响，结论并不相同。本文以辽宁省数据作为基础，并与国内其他省份普惠金融发展情况进行对比，对辽宁省普惠金融进行测度并分析其影响因素，进一步提出相关的建议。

二、文献回顾

在普惠金融测度的研究中，现有学者大多从需求和供给两个维度构建指标。其中，需求维度包括金融服务的可得性、渗透性、使用效率等，供给维度包括金融服务的成本及便利性等，代表性的研究成果来自Honohan（2005）①Honohan Patrick,“Measuring Microfinance Access: Building on Existing Cross-Country Data”,World Bank Policy Research Working Paper,2005,pp.13-30.和Rangappa（2009）②Rangappa,K.B., Bai R., and Sandesh, A.L.,“SHG-BANK Linkage Programme and Financial Inclusion: Rural Household Study in Davangere District of Karnataka”. Report of the Committee on Financial inclusion,Government of India ,2009,pp.1-13.等。Honohan（2005）从需求角度进行研究，认为金融服务渗透性主要包括对资金需求者的监督及汇兑方式等；而Beck 等（2007）③Beck, T., Demirguc-Kunt, A. , and Peria, M. M.,“Reaching out: Access to and Use of Banking Services Across Countries”.Journal of Financial Economics, vol.85, 2007, pp.234-266.选取的代表金融服务渗透性的指标与Honohan（2005）不同，主要包括ATM 机的密度、金融机构网点的覆盖度等，Beck 等（2007）的观点也被后来的学者借鉴使用。随着学者们对普惠金融研究的不断深入，关于普惠金融的测度方式也逐渐改进，出现了普惠金融指数。Sarma 和Pais（2008）④Sarma, M.,and Pais, J.,“Financial Inclusion and Development:a Cross Country Analysis”. World Bank Working Paper,2008, pp.13-26.利用土耳其的统计数据，从金融服务可得性、渗透性和使用性三个维度构建普惠金融指数，Gupte等（2012）⑤Gupte, R.,Venkataramani, B., and Gupta, D.,“Computation of Financial Inclusion Index for India”.Procedia-Social and Behavioral Sciences, vol.37, 2012, pp.133-149.从渗透性、使用性、交易便利性和交易成本四个维度构建普惠金融指数。Rahman 等（2015）⑥Rahman, Z. A. ,“ Financial Inclusion in Malaysia: Tracking Progress Using Index”.IFC Workshop on Financial Inclusion Indicators, 2015, pp.1-14.也认为应该从四个方面构建普惠金融指数，但是具体内容与Gupte等（2012）的观点不同，他是从金融渗透的便利性、使用效率、服务可得性和满意度水平四个方面构建普惠金融指数，最终普惠金融指数是四个指标的加权平均值。Amidzic 等（2014）⑦Amidzic,G.,A.Massara, and A.Mialou,“Assessing Countries’Financial Inclusion Standing-A New Composite Index”, IMF Working Paper, 2014,pp.1-31.借鉴前人文章中提出的金融服务渗透性和金融服务使用度两个维度，收集2009—2012 年世界30 个国家的数据（既包括发达国家，也包括发展中国家），构建普惠金融测度的综合指数。这一综合指数既可以测度普惠金融发展水平，也可以检验普惠金融的发展程度。国内学者的研究大多集中于普惠金融指标体系的构建。例如，王伟等（2011）⑧王伟、田杰、李鹏：《我国金融排除度的空间差异及影响因素分析》，《西南金融》2011年第3期。在两个维度的基础上，利用2008年的数据计算我国的金融排除度，实证结果表明，54.8%的省份存在着严重的金融排除问题，仅有不到10%的省份金融排除程度较低。王婧和胡国晖（2013）⑨王婧、胡国晖：《中国普惠金融的发展评价及影响因素分析》，《金融论坛》2013年第6期。使用2002—2011 年的数据，选取指标构建普惠金融指数，并选择变异系数法计算各指标权重。研究结果表明，虽然个别年份的普惠金融发展水平略有回落，但是我国普惠金融总体发展程度在逐渐提高。其中，金融机构网点的扩张、金融从业人员的增加贡献率最高。焦瑾璞等（2015）①焦瑾璞、黄亭亭、汪天都：《中国普惠金融发展进程及实证研究》，《上海金融》2015年第4期。使用层次分析法进行实证研究，设立了金融服务可获得性、金融服务使用质量和金融服务使用情况三个维度，分别测度我国各省份的普惠金融发展指数，并进行比较和分析。中国人民银行课题组（2015）②中国人民银行课题组：《中国普惠金融发展进程及实证研究》，2015 年第2 号，http://www.pbc.gov.cn/yanjiuju/124427/133100/2162378/2810642/index.html。在对福建省大田县普惠金融试点情况进行研究的过程中，也采用了层次分析法赋值权重，选取了31个指标进行分析和解读，研究制度、渠道、金融产品、金融环境等方面与普惠金融发展程度的关系，从而提出更合理的发展建议。马彧菲和杜朝运（2017）③马彧菲、杜朝运：《普惠金融指数测度及减贫效应研究》，《经济与管理研究》2017年第5期。采用国际货币基金组织（IMF）的数据，在使用情况和服务范围两个维度中选取11 个指标，进而构建普惠金融指数，并利用主成分分析法对各国的普惠金融指数进行排序，结果显示中国位列第七位。杨肖（2019）④杨肖：《甘肃省普惠金融发展水平测度及格局演变——基于ESDA 和Markov 链方法的空间分析》，《西部金融》2019第5期。研究了甘肃省普惠金融的发展水平，并采用ESDA 和Markov链方法进行了分析。结论显示，甘肃省普惠金融水平呈上升趋势，而且经济发展水平较高的城市具备更大的空间影响力。射婷婷等（2020）⑤谢婷婷、张慧伟、李晶：《民族地区普惠金融效率的时空差异及影响因素研究》，《金融发展评论》2020年第4期。基于DEA 模型测度了我国民族地区的数字普惠金融效率，结论显示民族地区数字普惠金融整体效率较低。

可见，在普惠金融的测度方面各个学者的具体研究方法并不相同，本文旨在以辽宁省的普惠金融数据为依托，在学者研究的基础之上，按照合理的维度构建普惠金融指数，并实证分析辽宁省普惠金融发展的影响因素。

三、普惠金融指标的选取及依据

本文在借鉴国外学者的研究基础上，从金融服务的范围以及金融服务的使用两个维度来构建指数，具体描述性指标如表1所示。

表1 普惠金融指标体系

（一）指标的确定

从供给和需求两个方面选取指标，供给方面主要有两种表现形式:其一为区域地理维度的服务渗透性；其二为人口维度的服务可得性。因为首先要考虑在目标范围即辽宁省内能够平均提供多少金融机构以及多少服务人员，其次还要考虑金融机构数量及人数能够在多大程度上满足人口的相应需要。在需求方面，主要是存款与贷款的使用情况，即银行业最基本的两种业务，也最能体现出普惠金融在辽宁省的发展状况。

针对选取的维度，结合普惠金融的发展情况，数据的可获得情况以及银行服务渗透性等因素，最终确定了六个具体指标，分别是每百平方公里的银行业金融机构数、每百平方公里的银行业金融机构从业人员数、每万人拥有的银行业金融机构数、每万人拥有的银行业金融机构从业人员数、金融机构各项存款占国内生产总值（GDP）的比重、金融机构各项贷款占国内生产总值（GDP）的比重，六个指标分别用d1、d2、d3、d4、d5、d6表示，并且以上指标与普惠金融指数为正向变动，即所得值越大表示对普惠金融发展指数的影响也就越大。另外，在研究中为了进行横向对比，我们将辽宁省数据与其他三个省份（浙江省、广东省和陕西省）进行对比分析，以识别其在不同层面上的差异。

（二）各项指标权重的确定

本文选用客观赋权法——变异系数法来建立计算普惠金融发展指数的评价模型，变异系数能够消除单位和平均数不同对于指标变异程度比较的影响，根据各个指标在所有观测值上的变异程度大小来对其进行赋权，如果显示一项指标的变异系数较大，则说明该指标对于指数具有较大的影响，就应为该指标赋予更大的权重，因此变异系数法更适合编制普惠金融指数。具体做法:由于各指标所代表的数据都具备自身的计量单位和经济含义，不能单纯地进行比较，所以在构建编制普惠金融指数之前，需要首先将收集到的数据进行无量纲化处理，以消除因为量纲指标不同而产生的问题，然后计算指标的变异系数即标准差与平均数的比值，则变异系数为CVi= Si/ii=1,2,…n。

其中，CVi为第i个指标的变异系数，Si为第i项指标的标准差，Xˉi为第i项指标的平均数；然后，将变异系数求和得出:

最后求出各指标的权重:

（三）以各指标权重为基础构建普惠金融指数

对各指标进行无量纲化处理，得到普惠金融指数（IFI）中第i个指标di的计算公式:

其中，wi为各指标经过变异系数法求出的权重，Xi为实际观测值，Xmin为评价指标观测值中的最小值，Xmax为评价指标观测值中的最大值。由于（Xi-Xmin）/（Xmax-Xmin）的取值范围处于0 到1 之间，因此数值一定会处于0≤di≤wi之间，且该数值越大越好，越大则表示该指标在体系中占有越大的权重，对普惠金融的发展具有更大的贡献，则金融的普惠程度就越高。

根据王婧和胡国晖（2013）①王婧、胡国晖：《中国普惠金融的发展评价及影响因素分析》，《金融论坛》2013年第6期。的计算方法，普惠金融发展指数IFI可以由上面得到的各指标指数di，进而根据归一化的反向欧几里得距离计算公式得出，其公式表示为:

此公式表明，IFI数值越高，就代表普惠金融程度越高。而根据综合指标的范围，当处于0≤IFI≤0.3时，表示该地区的普惠金融程度较低，为低金融普惠性阶段；当处于0.3≤IFI≤0.5时，表示该地区的普惠金融处于中等水平，为中金融普惠性阶段；当处于0.5≤IFI≤1时，则表示该地区的普惠金融发展程度很高，为高金融普惠性阶段。

四、指数测算及结果分析

（一）数据来源

本文以2013 年数据为基期，利用2013 年到2018 年数据来计算普惠金融指数来衡量辽宁省普惠金融发展的情况，同时将辽宁省与浙江省、广东省以及陕西省相对比。数据来源包括各省的统计年鉴及《北京大学数字普惠金融指数》中的相关数据，笔者就此加以整理而得。

（二）变异系数法求权重

依据变异系数法得出四个省份的标准差、平均数、变异系数以及权重，具体结果见表2至表5。

表2 辽宁省普惠金融指标权重情况

表3 浙江省普惠金融指标权重情况

表4 广东省普惠金融指标权重情况

表5 陕西省普惠金融指标权重情况

表2 至表5 列出了2013 年到2018 年辽宁省、浙江省、广东省和陕西省描述性统计数据的情况，浙江省、广东省和陕西省在金融服务的范围和使用方面权重相差无几，很均衡，但是辽宁省是以金融机构的存贷款业务为普惠金融发展的主要指标，其所占权重更大，而金融服务的范围所占比重较小，可见金融服务的发展不够均衡。辽宁省自2016年开始存在金融机构从业人员逐年递减的情况，而金融机构的数量仍旧处于增加的趋势，对辽宁省普惠金融程度也产生了负面的影响。广东省也存在类似的情况，2016 年到2018 年从业人数处于上下波动的状况，并且金融机构的数量也在2016 年开始出现连续下降的情况，而浙江省和陕西省金融机构从业人员数量虽然增长不多，但始终维持着上涨的趋势，这种变化也会对普惠金融指数产生较大的影响。

（三）普惠金融指数

依据权重进一步确定各指标的最大值、最小值，按照di以及IFI指数的计算公式，分别求出4 个省份2013—2018年指标的具体值以及IFI指数，具体结果如表6至表9。

表6 辽宁省2013—2018年普惠金融指数测度结果

由表6可以发现，通过对辽宁省每百平方公里的银行业金融机构数（d1）指标的数值进行计算得出d1列数据，从中可以看出，2013年—2018年，尤其是2015—2016年d1指标数值有较大幅度的下降，2016年之后开始上涨，发展势头良好。而2013—2018 年间，每百平方公里的银行业金融机构从业人员数（d2）指标的数值出现波动的时间在2016年，之后数值持续下降。每万人拥有的银行业金融机构数（d3）指标的数值同d1呈现相同的变动趋势，2015—2016年间发生了变化。每万人拥有的银行业金融机构从业人员数（d4）指标的数值变动同d2，是在2016年出现了波动。可见金融的从业人员发生波动，原因是金融领域近年来情况不太乐观；金融机构各项存款占国内生产总值（GDP）的比重（d5）指标的数值在各项指标中相对波动是最大的，也表明了金融机构各项存款能力在这几年中也出现了偏差，从而对该指标造成了较大的影响。金融机构各项贷款占国内生产总值（GDP）的比重（d6）指标的数值则一直处于平缓的上升趋势，说明金融机构各项贷款的能力也持续提高。2013—2018年辽宁省普惠金融指数总体呈现持续增长的趋势，2013—2016年出现了快速增长，2016年之后发展平稳，在0.99上下浮动。

辽宁省2016 年普惠金融指数的快速增长主要是得益于“需求”维度下“金融机构各项存贷款占GDP 比重”这一子维度，由于2016年辽宁省针对一个时期普遍存在全省经济数据造假的问题，因此对全省各地区主要指标数据进行严格审查评估，要求数据指标客观真实。辽宁省政府顶着“面子难看”的压力开展了地区生产总值“挤水分”的工作，地区生产总值出现了大幅度的下降，较前一年相比减少了22.4%，使辽宁省的地区生产总值排名从全国前列降到中游。但是金融机构本外币各项存贷款余额依旧呈现了上升趋势，因而两者比例出现了较大波动，并且国家持续投入资产助力普惠金融的发展，都使普惠金融指数出现了大幅度上升。由此可以看出，虽然地区生产总值下降，但是不影响辽宁省普惠金融指数的上涨以及普惠金融程度的提高。要令辽宁省普惠金融程度进一步提高，还需要找出促进其发展的主要动力，并在该主要子维度方面加大力度，继续提高金融的普惠程度。

为了衡量辽宁省的普惠金融的发展程度，还须运用对比分析法将辽宁省与浙江省、广东省和陕西省进行对比，分析辽宁省普惠金融发展的优势及劣势，找出影响因素，并提出相应的对策建议。表7为浙江省的普惠金融指数。

表7 浙江省2013—2018年普惠金融指数测度结果

由表7可以看出，d4指标的数值保持平缓的下降趋势，其他五个指标在2013—2018年间的数值有所波动，但总体呈增长的趋势，可见2013—2018 年间金融机构从业人员数量在不断增长，但是从业人员数量占浙江省总人口的比重呈现不断下降的趋势。d5指标在2016 年达到最大值后出现下降趋势，2018 年较2017 年有所上升，但上升幅度不大。同辽宁省的测度结果相比较可以发现，浙江省整体数值非常平稳，各项指标发展状况较为均衡，而辽宁省在d5和d6两个指标的发展上较为突出，其他四个指标则对指数的影响相对较低，总体来看不够均衡。

2013—2018 年浙江省的普惠金融指数总体呈现上升趋势，2013—2018 年上升较快，2015—2017年呈现下降趋势，然后在2018年又出现了大幅度的上升。

表8为广东省普惠金融指数的测度结果。

表8 广东省2013—2018年普惠金融指数测度结果

由表8可以看出，广东省d1、d2、d3、d4四个指标发展比较均衡，但是d5和d6两个指标相对影响较小，由于广东省地区生产总值基数较大，且持续快速增长，金融机构的各项存贷款对其影响较微弱，因此才会产生这两个指标数值较低的结果。同样，将广东省测度结果同辽宁省进行对比可以发现，广东省的d5和d6两个指标情况同辽宁省相反，其对普惠金融指数的影响较小，同样是国地区生产总值变动所带来的影响。

2013—2018年广东省的普惠金融指数呈现上升趋势，但是在2015年之后就开始呈现平稳的下降趋势，并且2018年出现了较大的幅度的下降。

表9 陕西省2013—2018年普惠金融指数测度结果

由表9可以看出，陕西省d2和d4指标保持着稳定平缓的增长；d3指标数值的相对波动较大且2018年的数值未恢复到2017年的最大值；d5指标对IFI指数变动影响最小，数值基本维持在0～0.1之间，且从2016 年开始减少并且一直下降；d6指标数值同d5一样，在2016 年开始出现波动，到2017 年降到最低值，但是下降之后又开始增长；d1指标数值总体上是增长的状态，在2015年产生了轻微波动，但是总体来看比较乐观。同辽宁省的各指标数值对比可以看出，陕西省基期情况较差，但是各指标增长或是变动的值都比较小，也比较均衡稳定，变化不大。

相较浙江省、广东省来说，陕西省的普惠金融发展情况总体呈现始终上涨的趋势，保持着稳定的增长态势，较2014—2015 年出现了快速增长，2015—2018 年则发展放缓，逐步趋于稳定，虽然指数并没有超过辽宁省，但是发展非常平缓，发展势头良好。

综合四个省份的IFI 指数变化趋势来看，辽宁省的传统普惠金融发展较其他三省份好，并且始终保持增长，具有很好的发展势头；但是从宏观来看，东北地区的经济发展放缓，大量人口流入南方沿海地区，使东北地区的发展形成一个恶性循环，而反观广东省和浙江省都是经济非常发达的地区，且广东省已然成为中国第一大经济强省，其地区生产总值发展居全国首位。虽然广东省普惠金融发展近年来呈下降趋势，但也维持着较高水平，高于0.5，属于普惠金融程度较高地区。同时从上面的数据中还可以看出，虽然广东省的地区生产总值是四个省份里最高的，但是其普惠金融程度不是最高的，说明收入不是金融普惠性的决定性因素，只有在所有指标共同的作用下，才能够促进金融的包容性。

（四）辽宁省普惠金融发展程度总体结论

通过上述对辽宁省的传统普惠金融指数的结果分析，可以得出以下结论:辽宁省在传统普惠金融方面发展较好、水平较高，主导力量是金融服务的使用中，金融机构存贷款余额占地区生产总值的比例扩大，但同时也应该注意在服务营业网点以及金融从业人员数量方面加大投入，保持较高水平的传统普惠金融发展。参考借鉴浙江省、广东省以及陕西省发展的优势，各个省份普惠金融的总体发展主要依靠的子维度不同，但只有各个子维度共同进步，保持相对较高的水平，才会使普惠金融指数整体提高，从而使金融的普惠水平提高。

五、辽宁省普惠金融发展影响因素实证研究

（一）指标的选取

1.被解释变量

普惠金融指数（IFI）:通过前文计算得到的2013—2018年辽宁省的IFI值作为被解释变量。

2.解释变量

（1）人均GDP:本文选取人均GDP 来表示辽宁省经济发展水平。运用辽宁省2013—2018 年国内生产总值（GDP）除以年末常住人口数来计算人均GDP。数据来源于辽宁省国家统计局官网。

图1 辽宁省2013—2018年人均GDP变化趋势图

图1 为2013—2018 年辽宁省人均GDP 水平，从图1 可以看出2013—2015 年辽宁省人均GDP 呈现增长趋势，但速度缓慢，2016年经济大幅度下降，2017—2018年经济又呈现增长态势。

（2）居民受教育程度（EDU）:居民受教育水平在一定程度上能够反映其对金融知识的了解程度，对金融产品的接受程度。居民受教育程度越高，其金融意识越强，对金融服务需求越大，金融机构也更愿意为受过高等教育的人群服务。本指标采用辽宁省初中以上的在校生人数与年末常住人口数量比值来表示。数据来源于辽宁省统计局2013—2018年辽宁省国民经济和社会发展统计公报。

图2 辽宁省2013-2018年受教育程度变化趋势图

从图2 中可以看出，2013—2014 年，辽宁省居民平均受教育水平是大幅度提升的，在2014 年后居民受教育水平则逐年下降，其原因是对比于全国经济发展水平，辽宁省经济发展状况在近几年发展相对落后，并且不良资产比率一度位列全国第一，造成辽宁省人才的流失，吸引大学生和外来人才的能力变弱。

（3）互联网普及率（IP）:随着互联网的发展，信息化成为时代主流，互联网金融也蓬勃发展，电子化交易、手机银行越来越被大众接受，居民几乎能够随时随地地享受金融服务。本文用辽宁省互联网用户数除以年常住人口数来表示互联网普及率。由图3可见，辽宁省的互联网普及率是逐年增加的，并且普及程度也处在较高水平，数据来源于辽宁省统计局官网。

图3 2013—2018年互联网普及率变化趋势图

（4）交通便捷程度（JBC）:交通越发达，居民接触金融服务的概率就越大，对金融服务需求就越高。本文采用辽宁省铁路营业里程数来表示交通便捷程度。数据来源于辽宁省统计局官网。如图4 所示，2013—2018年辽宁省铁路营业里程数是缓慢增长的，即交通便捷程度是逐年增加的。

图4 2013—2018年辽宁省铁路营业里程数变化趋势图

（5）城乡收入差距（CN）:城乡居民收入差距越大，则金融资源分配越不均衡，金融机构就会偏向向城市转移，金融资源分配不均，不利于普惠金融的发展。本文用城镇居民人均可支配收入减去农村居民人均可支配收入来衡量该指标。数据来源于辽宁省统计局官网。从图5 可以看出，2013—2018年辽宁省城市和农村居民的可支配收入是递增的，但同时也可以看出城镇居民和农村居民的平均收入差距是越来越大的。

图5 2013—2018年城乡收入水平变化趋势图

（二）辽宁省普惠金融指数影响因素实证分析

利用EView7.2软件建立模型，探讨普惠金融指数（IFI）与人均GDP、城乡收入差距（CN）、互联网普及程度（IP）、交通便捷程度（JBC）以及居民受教育水平（EDU）之间的关系，见表10。

表10 各变量对普惠金融的影响效应

续表10

通过对辽宁省普惠金融指数影响因素进行研究发现:

1.人均GDP 和普惠金融发展水平正常情况下应该是正相关关系，即经济发展和普惠金融的发展应该具有一致性，当经济发展越好时，社会对金融服务的需求越大。但是该模型呈现负相关趋势，并且出现不合理的结果，原因分析如下:

2013—2015年辽宁省地区生产总值呈现缓慢增加，但是在2016年出现了负增长。作为老工业基地，能源、重工业等是辽宁省经济发展的重要来源，虽然近几年不断调整第一、第二、第三产业的比重，但是和全国其他省份相比，辽宁省第二产业占比依然很高，而且第二产业一直处于萎缩状态，呈现负增长趋势，其最大的原因是第二产业和重工业的衰退。2016年虽然地区生产总值大幅度下降，但是金融机构存款余额有所增长，因此，根据普惠金融指数的计算公式可以得出指数不升反降的结果，因此实证分析中造成了普惠金融指数与经济发展状况成反比的变化。

2.城乡贫富差距越大则普惠金融发展水平越低，原因是当贫富差距过大时，农村消费水平低于城市，使得农村在金融市场中处在弱势地位，大量农村居民涌入城市，金融机构及金融要素也向城市转移，这更加不利于农村地区金融发展。从实证结果看，城乡收入差距对普惠金融发展具有较大影响，普惠金融在这方面具有很大，发展空间，普惠金融实施的初衷就是为了实现均衡发展，缩小收入差距，因此，政府应该在这方面予以重视。

然而，辽宁省现阶段城乡人均可支配收入存在较大差距。2013 年农村居民人均可支配收入为10523 元，城镇居民人均可支配收入为25578 元；到2018 年，农村人均可支配收入14656 元，而城镇人均可支配收入增加到37342 元，在这几年间，农村和城市收入平均增长速度分别为6.85%和7.90%，按照这种速度，城乡人均收入差距将会越来越大，这将对普惠金融的发展造成一定冲击。因此，为提高普惠金融发展水平，提高农村地区收入水平很重要。

3.互联网普及程度与普惠金融发展水平呈正相关，说明互联网的普及会促进普惠金融发展。一方面，互联网的普及让更多人接触并了解到许多金融知识，会提高居民的自身金融素质，同时也会增加其对金融服务的需求；另一方面，互联网的发展为金融机构提供了大数据，可以通过大数据分析并根据居民需求进行金融创新，满足不同群体多层次金融服务需求。无论是供给端还是需求端，互联网的发展都能够促进普惠金融的发展。

4.交通便捷程度即铁路营业里程数和普惠金融发展水平具有正相关性，即交通越发达，人们出行越便利，则能够更加方便地享受金融服务，从而增加对金融服务的需求。当居民金融服务需求提高时，金融机构则会更加愿意投入金融资源，对普惠金融发展有积极促进作用。

5.根据实证结果，普惠金融的发展水平受到教育水平的影响较大，教育水平越高，普惠金融发展越好，这是因为当教育程度提高时，居民有了一定的判断力和选择能力，能够更加清楚地了解金融产品，知道自己想要什么样的服务，对自己定位明确，有较高的金融素质，这些教育水平高的居民更能够接受金融创新，需要更多的金融服务。

六、促进辽宁省普惠金融发展的政策及建议

（一）研究结论

实证研究的结论表明，辽宁省普惠金融的发展水平虽然在不断上升，但是与其他地区相比，辽宁省普惠金融发展相对缓慢，发展水平落后于浙江省、广东省等发达地区，且普惠金融增长速度与陕西省相比相对较慢。辽宁省普惠金融发展水平出现了不均衡状态，在不同地区普惠金融发展水平差距较大，沈阳市、大连市的居民享受着更多的普惠金融服务，经过几年的发展，发展较差的地区也未能缩小与这两个城市的差距，特别是朝阳市、丹东市等地区。政府应该加强对落后地区金融的建设，将力量转移到弱势地区，实现普惠金融的均衡发展。辽宁省农村地区金融机构不良贷款压力大，关于农业发展的资金大量流出，虽然能够提供给农村地区的贷款每年都有所增加，但是增幅在不断缩小，很大一部分原因是农村地区贷款违约风险较大，缺少能够提供的抵押品和担保品，因此，农村地区普惠金融发展动力仍然不足。

（二）对策建议

1.政府部门提供政策支持，完善相关法规体系

加强普惠金融的建设，政府应强化政策指引，完善相关法律体系，引导资金流向小微企业、“三农”等资金短缺的地方，从而促进辽宁省的经济发展。

一方面，完善监管体系。普惠金融的发展，势必会引起对传统金融的改革，这就会使得传统金融的地位与利益遭到损害，进而会对普惠金融的发展造成一定的阻碍，这就需要加强对金融机构的监督管理，为普惠金融的发展营造出一个良好的竞争环境；另一方面，加强激励政策。通过降低乡镇地区金融机构准入的门槛，对金融机构给予财政补贴、税收减免等优惠政策，鼓励金融机构的参与。对于居民、小微企业来说，普惠金融对其已经有了一定的优惠，但是很多人缺乏金融意识，对金融服务需求不旺盛，因此在鼓励金融机构进入的同时，要加强居民和小微企业人员的金融意识，增加其金融需求。

2.提高互联网普及率，传播普惠金融理念

互联网普及率的提高，有助于将互联网和金融更好地结合在一起，通过网络技术为互联网金融提供技术支持。运用互联网自身的优势可以更好地传播普惠金融的理念，让广大人民群众了解普惠金融。当前，辽宁省整体互联网普及率并不高，除了大连市和沈阳市，其他城市、特别是农村地区的互联网络建设不够完善，互联网普及率偏低和信息流通不及时、不充分等问题致使普惠金融理念的普及不能运用互联网络的优越性，不利于辽宁普惠金融的发展。因此，需要加强互联网基站的建设，加快网络速度，提高居民互联网使用率，普及互联网金融。利用互联网发展金融是金融业未来的一种发展趋势，利用互联网大数据、云计算等方式发展金融，能够为居民提供更加便捷的金融服务。因此，应加强互联网技术的创新，加大技术投入，运用互联网创新金融服务，促进数字普惠金融的发展。

3.提高教育水平，增强居民与小企业金融参与意识

辽宁省居民受教育程度整体上较好，但是一些偏远、较落后的地区的教育水平相对落后，地方对教育重视程度低，导致平均受教育年龄低，不利于普惠金融的进一步发展。因此，政府应该采取相应的鼓励措施，投入更多的力量加强农村义务教育建设，为全省的教育事业营造一个良好的环境。对农村偏远地区的居民，政府应将义务教育落实到位，引领更多的人完成义务教育并接受更高层次的教育。对于城镇居民，政府应在鼓励其完成义务教育的基础上，设立多样化的职业教育，让居民能够有更多机会学习金融知识。

4.加强基础设施的建设

辽宁省各个城镇之间交通是比较发达的，但是农村的道路建设相对来说是不足的，并且伴随着通信差的特点，特别是在东部和西北方向的山区，交通更加不便，从而降低了该地区居民接触普惠金融的机会，极大地影响了对普惠金融的需求，不利于普惠金融的发展。所以，要加强交通建设，给偏远地区的居民带去交通便利，这样对普惠金融的发展具有促进作用。政府应加强对偏远地区的交通建设，增加城市与农村之间的联系，让居民有更多的机会和金融机构联系，从而增加居民对金融服务的需求，促进普惠金融的发展。要加强落后地区金融基础设施的建设，增设金融机构网点，将金融要素向农村地区转移，为他们提供更便捷的金融服务，增加居民与金融机构的联系，更好地将金融要素渗透到各层居民之间，从而促进普惠金融的发展。

5.缩小城乡收入差距，实现普惠金融均衡发展

辽宁省城乡收入差距过大，并且近几年有进一步扩大的趋势，由实证分析结果看，农村收入差距和普惠金融指数呈现负相关关系，即城乡收入差距越大，越不利于普惠金融发展。因此，政府应该着重解决城乡居民收入差距的问题，包括提高农民收入水平，做好脱贫攻坚工作。

6.金融机构加强创新，自觉履行社会责任

一个地区普惠金融的发展水平和该地区整体上金融发展水平是成正比的，即金融发展水平越高，则越有利于普惠金融的发展。对于提供各种金融服务的金融机构来说，在享受国家各种降息、减税等优惠政策的同时，应该自觉承担社会责任，结合具体的实际发展情况，运用自身实力优势，投入地区普惠金融的发展建设中。金融机构可以设立普惠金融专业化管理部门，为贫困地区提供更加便利的金融服务。支持乡镇地区特色项目的发展，成立专门基金用于支持贫困地区项目的研发和发展，利用网络信息技术，对信息进行整合运用，让更多的资金用于实体经济的建设。金融机构自觉承担社会责任，为“三农”、小微企业的发展作出积极贡献。