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摘要：金融排斥作為社會排斥的子集，其排斥程度的加深會導致不同社會階層兩極分化加劇、社會不公平加重與區域經濟協調發展阻力加大等問題。特別是在新經濟形勢下加強對中國金融排斥的研究有利于構建、完善中國化的金融排斥分析框架，把握金融排斥空間格局的演化趨勢，為實體經濟的轉型以及新興經濟的發展等相關政策的制定提供參考依據。基于此，本文從國內金融排斥的研究層面與金融排斥影響因素的分析方法對相關文獻進行了梳理，研究發現：金融排斥對經濟發展和社會發展有諸多不利影響，所以對構建定量指標科學評價金融排斥程度需進行深入的研究。

關鍵詞：金融排斥；研究層面；分析方法

金融排斥（FinancialExclusion）也稱金融排除，對金融排斥的定義學術界尚無統一定論，但一般將其界定為：經濟主體被主流金融所排斥。對金融排斥問題的研究發軔于20世紀90年代的國外，隨后不斷升溫，引起了各國學者廣泛的關注，研究視角由最初的地理接近性逐漸轉向社會文化。Leyshon和Thrift（1993）最早提出的金融排斥的概念是基于金融地理學角度出發的。Kempson和Whyley（1999）從地理排斥、條件排斥、評估排斥、價格排斥、營銷排斥及自我排斥六個維度分析金融排斥，并賦予金融排斥一個動態復合概念。Panigyrakis等人（2002）認為由于合適的渠道不能有效的獲取，部分群體在使用主流金融系統提供的金融服務上不能獲取合適的方式，這是金融排斥的根本特征。Collard等人（2002）和ChantLink（2004）分別從微觀企業的商業社群以及企業和區域層次出發，解決金融排斥理論應用及涵蓋問題。Chakravarty（2006）認為金融排斥最終會導致社會排斥。Anderloni和Bayot（2008）認為金融排斥會加劇貧富分化與區域發展不均衡，引致金融制度區域不對稱問題。國內關于金融排斥的研究起步相對較晚，直至近年來，該問題的有關研究逐漸得以延展和深入。

一、國內金融排斥的研究層面

1、區域層面（1）以全國各地區為視角。王偉（2011）對2008年金融排除度進行了測算。蒲勇健、黃騫（2015）基于31個省份的面板數據采用兩種分析方法對我國金融排斥收斂性進行研究。黃紅光、白彩全、易行（2018）從金融排斥的角度出發，測算了我國省域金融排斥指數，運用中國30個省份2000—2014年的面板數據對農業科技投入、農業經濟發展與金融排斥三者之間的理論機制進行實證分析，研究發現：金融排斥不僅會農業經濟發展產生直接抑制作用，還會通過農業科技投入對農業經濟發展產生間接作用，同時在金融排斥單重門檻效應下，農業科技投入對農業經濟發展的正向作用受到影響。（2）以特定省份為視角。張國俊、周春山和許學強（2014）對廣東省市際金融排斥度的空間格局演化進行了探討。張麗琨、劉艷（2014）從總體現狀對吉林省農村金融排斥進行了分析，且構建了吉林省金融排斥的測算模型測算吉林省農村的金融排斥指數，發現吉林省農村金融仍呈現差異性的排斥程度。何曉夏、劉妍杉（2014）實證分析了云南省突出的金融排斥態勢，論述了構建農村金融普惠機制是進行金融排斥治理的有效路徑。朱超、寧恩祺（2017）基于北京市各區縣老年人口金融排斥的視角通過空間計量模型開展研究，發現金融排斥依舊存在于金融發達地區老年人口中，并認為應該關注金融發達地區的金融排斥現象。鄒嫄（2018）從金融滲透度、金融使用度、金融效用度三個維度構建了基于廣西金融排斥綜合評價體系，分析了廣西各地金融排斥水平，并對廣西城鎮化背景下金融排斥的影響因素通過空間杜賓分析模型檢驗，結果表明：經濟發展水平、財政支付能力、交通條件、城鎮化率以及教育水平對抑制金融排斥有顯著效果。 （3）以農村地區為視角。高沛星、王修華（2011）對我國農村金融排斥的區域差異進行定量分析，并對形成我國農村金融排斥區域差異的主要影響因素進行分析。董曉林、徐虹（2012）把縣域金融機構網點分設定為農村金融排斥狀況的變量，對影響我國農村金融排斥的因素從金融供給方視角進行分析。譚燕芝等（2014）基于中部六省的經濟數據從理論與實證的角度分析了什么因素在多大程度上導致農村金融排斥難題。粟芳、方蕾（2015）深入分析了農村金融市場銀行排斥、保險排斥和互聯網金融排斥的程度及根源。華怡婷、楊林娟（2016）基于甘肅省農村金融機構信貸支農數據，運用皮爾遜相關系數法對農村信貸排斥程度的主要影響因素進行了相關性分析，并從四個維度測算農村信貸排斥程度。中國人民銀行貴港市中心支行課題組（2016）對造成我國農村金融排斥的主要影響因素進行計量統計分析。張康松、王夢婷、米運生（2017）對農村金融排斥的主要原因從借貸雙向信息不對稱的視角上進行了分析，結果表明在公共信息服務的基礎之上，“農戶-銀行”之間應當不斷完善金融機構服務貧困農戶的能力。（4）以城鄉統籌為視角。田霖（2011）針對金融排斥的城鄉二元性展開分析，從城鄉互動耦合的新角度剖析排斥的空間差異與誘致要素。李建偉、于鳳芹（2011）基于金融排斥的視角對山東省煙臺市農村金融資源配置情況提出了針對城鄉統籌發展的新思路。陳本鳳、周洋西（2013）基于省際數據測算了中國29個省市城鎮和農村的金融排斥地區差異，并對造成這種差異的主要原因進行了剖析。李建偉（2014）實證檢驗了現行金融制度下農村異質性金融需求滿足度與農村經濟增長的關系，發現城鎮化背景下現行的農村金融服務制度特別是農村正規金融一直處于“需求追隨”地位，遠遠滯后于農村經濟的增長，在很長時期內對農村經濟增長起顯著阻礙作用。薛寶貴、何煉成（2016）基于市場競爭、金融排斥與城鄉收入差距三者之間作用機制，基于1999—2009年間30個省份的面板數據，考察中國城鄉收入差距的形成原因，發現市場競爭是資本要素向城市集聚的形成原因，由此導致農戶存款不能就地轉化為農戶貸款，并產生了農村地區的金融排斥，進而導致城鄉收入差距的產生。

2、微觀層面王修華等（2013）基于我國8省的微觀調研數據分析農戶在儲蓄和信貸兩方面受排斥狀況，并對影響農戶金融排斥的因素進行了實證研究。譚燕芝、丁浩和黃向陽（2013）從金融排斥視角考察了中國農戶正規借貸行為。曹廷貴、蘇靜和任渝（2015）從金融機構角度發現硬信息缺乏、軟信息獲取成本高是影響小微企業金融排斥的主要因素并構建了小微企業金融排斥的分析框架。雷漢云（2015）基于我國貧困地區10個縣使用金融服務的調查數據分析了金融排斥的影響因素。張號棟、尹志超（2016）研究發現金融知識可顯著降低家庭金融排斥的概率。呂學梁、吳衛星（2017）研究發現家庭投資決策受到金融排斥的影響，家庭股票和基金投資參與度以及投資深度受到金融排斥顯著的負向影響。周洋、任柯蓁、劉雪瑾（2018）基于中國家庭追蹤調查（CFPS）2014年的數據，以家庭資產凈值衡量家庭財富量，實證研究發現降低居民受到正規金融機構排斥的可能性可以通過家庭財富水平的提高實現，家庭財富水平的提高對于緩解農村居民受到金融排斥的效果更為明顯。

二、金融排斥的衡量及測度模型

1、金融排斥的評價指標體系國際上尚無對金融排斥進行綜合評價的通行標準，從測度方法已有文獻構建金融排斥的評價指標體系主要包括兩種類型：第一類是使用一個綜合指標，如英格蘭東南發展機構（SEEDA）計算的復合剝奪指數（IndexofMultipleDeprivation），Sarma（2010）提出的金融包容指數（IndexofFinancialInclusion）和使用各種方法構建的金融排斥指數等；第二類是使用某些金融產品和服務的絕對值和相對值，如信用貸款、儲蓄、保險和證券等具體產品。2、影響金融排斥因素的分析方法對于金融排斥影響因素的研究，國內學者的分析方法主要包括VAR模型（李建偉，2014），主成分分析法（胡宗義等，2012；陳本鳳、周洋西，2013）ArcGIS（李春霄、賈金榮，2012；張國俊等，2014），OLS、Pro-bit、Logit和Tobit等回歸模型（王偉等，2011；董曉林、徐虹，2012；王修華等，2013；譚燕芝等，2014；雷漢云，2015；譚燕芝、李維揚，2016；張號棟、尹志超，2016），聚類分析法（胡振等，2012），Oaxaca-Blinder分解法（粟芳、方蕾，2016）；系統矩估計GMM（胡宗義等，2012）；灰色關聯分析法和灰色聚類分析法（胡振等，2015），變異系數法PPMCC（高沛星、王修華，2011），皮爾遜相關系數法（華怡婷、楊林娟，2016）。

三、結語

根據學者們對金融排斥領域的已有研究中發現，金融排斥對經濟發展和社會發展有諸多不利影響，特別是對中小微企業、農村和城市低收入者受到的金融排斥，不僅不利于促進經濟增長，也不利于減少貧困和消除不平等。同時，學者們對于金融排斥的研究大多是研究影響金融排斥的因素，還沒有形成統一的關于金融排斥程度的度量方法。如何構建定量指標并對金融排斥程度進行科學評價是值得學者們持續鉆研的方向。

作者：林碩延 羅藹萍 單位：廣州商學院