北京大学数字普惠金融指数 (2011-2020年).pdf
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1、 北京大学北京大学数字普惠金融指数数字普惠金融指数(2011-2020 年)北京大学数字金融研究中心课题组 课题组顾问课题组顾问 黄益平 北京大学数字金融研究中心主任 李振华 蚂蚁集团研究院院长 课题组成员课题组成员 郭峰、王靖一、王雪、程志云、李勇国、王芳 技术支持团队技术支持团队 陈前进、邓中华、傅志斌、郭亮、刘朋、刘晓辉、聂正军、王纪东、王强、袁胜雄、周卫林、郑明 2021 年 4 月 本指数是国家社会科学基金重大项目“数字普惠金融的创新、风险与监管研究”(课题号:18ZDA091)的阶段性成果,在指数编制和分析过程中,课题组得到了北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团各位领导和同事的大力支
2、持和帮助,特此致谢。本指数不代表北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团的观点,所有问题由课题组负责。ii 北京大学北京大学数字普惠数字普惠金融金融指数指数(20112011-20202020)http:/ iiii 20212021 年年 4 4 月月 目录目录 一、内容提要.1 二、数字普惠金融发展最新趋势.5(一)数字普惠金融的增长情况.6(二)数字普惠金融的地区差异.8(三)数字普惠金融地区排行榜变化.13 三、数字普惠金融发展空间格局专题分析.16(一)数字普惠金融南北差异.16(二)数字普惠金融城乡差异.18 四、结论.23 参考文献.25 附录 1:省级数字普惠金融指数(2011-20
3、20).26 附录 2:数字普惠金融指标体系与指数计算方法.36 附录 3:使用数字普惠金融指数的代表性学术成果.43 附录 4:北京大学数字金融研究中心简介.45 1 北京大学北京大学数字普惠数字普惠金融金融指数指数(20112011-20202020)http:/ 1 1 20212021 年年 4 4 月月 一、内容提要 普惠金融(financial inclusion)可以定义为能有效和全方位地为社会所有阶层和群体提供服务的金融体系,其初衷意在强调通过金融基础设施的不断完善,提高金融服务的可得性,实现以较低成本向社会各界人士,尤其是欠发达地区和社会低收入者提供较为便捷的金融服务。这一概
4、念最初被联合国用于“2005 年国际小额信贷年”的宣传中,后被联合国和世界银行大力推广。到 2014 年世界银行已在全球 70 多个国家和地区与公私合作伙伴联手开展普惠金融项目,全世界 50 多个国家和地区设立了改善普惠金融的目标(世界银行集团,2015)。2005年后,普惠金融的概念引入中国,并得到中国政府的认可。2013 年 11 月,党的十八届三中全会通过中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定,正式提出发展普惠金融的理念。2015 年底,国务院发布 推进普惠金融发展规划(2016-2020),对普惠金融事业进行了更具体的部署,并在其中明确了普惠金融的定义:普惠金融是指立足机会平等要求
5、和商业可持续原则,通过加大政策引导扶持、加强金融体系建设、健全金融基础设施,以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当的、有效的金融服务。无论是在国际上还是在中国国内,普惠金融的概念、理论和实践都经历了一个逐步深化的过程:从最初重点关注银行物理网点和信贷服务的可获得性,到广泛覆盖支付、存款、贷款、保险、信用服务和证券等多种业务领域(焦瑾璞等,2015)。在实践层面,中国普惠金融实践已经从最初的公益性小额信贷逐步扩展为支付、信贷等多业务的综合金融服务,并由于网络和移动通讯等技术的广泛应用而得到长足发展。当前,中国普惠金融的实践与创新型数字金融显示出很强的关联性,以互联网科技企业提供
6、金融服务为代表的新型数字金融业务,通过信息化技术及产品创新,降低金融服务产品的成本,扩大金融服务的覆盖范围,因此新型数字金融模式已经成为普惠金融的重要源动力和增长点。具体而言,从覆盖的区域来看,由于传统金融业务需要通过设置机构网点来提高覆盖面,但机构网点的高成本导致传统金融业务难以渗透到经济相对落后地区。而数字技术与金融服务的跨界融合克服了这种弊端,一些地区即便没有银行网点、ATM 等硬件设施,客户仍能通过电脑、手机等终端设备获得所需的金融服务。与传统金融机构将主要资源分布于人口、商业集中地区的状况相比,数字金融使得金融服务更直 2 北京大学北京大学数字普惠数字普惠金融金融指数指数(20112
7、011-20202020)http:/ 2 2 20212021 年年 4 4 月月 接,客户覆盖面更广泛。从覆盖的社会群体来看,数字金融的产品创新降低了客户准入门槛,使得金融服务平民化趋势更加显现。与传统金融机构的排他性对比,数字金融可以满足那些通常难以享受到金融服务的中小微企业和低收人群的需求,从而体现了普惠金融的应有之义。过去数年,中国数字金融取得了长足发展,在全球都产生了很大影响力(黄益平和黄卓,2018),但却一直缺乏一个衡量其总体发展水平的指标体系。为此,北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团研究院的研究团队自 2016 年开始,利用蚂蚁集团关于数字普惠金融的海量数据,编制了一套“北京
8、大学数字普惠金融指数”(The Peking University Digital Financial Inclusion Index of China,PKU_DFIIC),并在 2019 年对指数进行了更新,本报告是该指数的第三次更新(郭峰等,2016,2019,2020)。在现有文献和国际组织提出的传统普惠金融指标基础上,结合数字金融服务新形势、新特征与数据的可得性和可靠性,课题组从数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度等 3 个维度来构建数字普惠金融指标体系。目前数字普惠金融指数一共包含上述 3 个维度,33 个具体指标。基于上述指标体系和类似文献中常用的指数编制方法“
9、层次分析法”,课题组最终编制了中国内地 31 个省(直辖市、自治区)、337 个地级以上城市(地区、自治州、盟等),以及约 2800 个县(县级市、旗、市辖区等)三个层级的“北京大学数字普惠金融指数”。本次更新后,本指数包括了 2011-2020 年的省级和城市级指数,2014-2020 年的县域指数。指数同时具有纵向和横向上的可比性。在总指数基础上,课题组还提供了数字金融覆盖广度指数、数字金融使用深度指数和普惠金融数字化程度指数,以及数字金融使用深度指数下属的支付、保险、货币基金、信用服务、投资、信贷等分类指数。编制这套指数的目的是在不泄露金融消费者个人隐私和金融机构商业机密的前提下,为各界
10、提供一套反映数字普惠金融发展现状和演变趋势的工具性数据。本报告旨在以指数编制的形式对中国的数字普惠金融实践进行定量刻画。这一努力至少具有三方面的重要意义:第一,从理论上看,本指数将为国内创新性普惠金融研究以及统计指标体系设计提供重要参考。国内现有关于普惠金融的研究主要集中于从传统金融服务的角度来研究普惠金融的概念、意义、指标构造和作用等,尚无一套从创新性数字金融角度来科学、全面地概括中国现阶段数字普惠金 3 北京大学北京大学数字普惠数字普惠金融金融指数指数(20112011-20202020)http:/ 3 3 20212021 年年 4 4 月月 融的理论和指标体系。本报告通过梳理目前国内
11、外关于普惠金融指标体系和指数的研究,并结合现阶段国内创新性数字金融快速发展的实际情况,构建数字普惠金融指数体系,推动普惠金融研究的深化。第二,从实践意义上看,基于构建的指标体系,本报告编制各省份、各城市以及县域级的数字普惠金融指数,反映中国创新性数字金融趋势下数字普惠金融发展程度和地区均衡程度。这将有助于政策制定者和从业者更好地了解中国数字普惠金融的发展现状,识别数字普惠金融发展面临的瓶颈与障碍,为相关政策的制定提供依据,促进数字普惠金融健康可持续发展。第三,从实际效果上看,指数自 2016 年第一次发布,2019 年、2021年两次更新,已经成为在中国金融科技、普惠金融的研究者中颇具影响力的
12、数据产品,一方面许多学者研究成果以不同角度分析了数字普惠金融的发展成因与影响,另一方面,愈发蓬勃的发表、工作论文与公开报告吸引越来越多的学者与博士生加入到数字普惠金融的研究之中。在本次报告中,我们基于该指数的最新数值(2011-2020),对中国数字普惠金融的最新发展趋势进行了分析,并重点讨论了数字普惠金融在南北区域和城乡之间的问题,得到如下几个主要结论:第一,经历了早期的高速发展后,数字普惠金融发展速度近几年有所放缓,但仍然维持了一个可观的增速,特别是新冠肺炎疫情之后,数字普惠金融服务依然增长,近十年来数字普惠金融的实践初步证明了这种模式的可行性、商业可持续性和可复制性。第二,与前几年的指数
13、相比,最近几年指数增长的驱动力发生了非常明显的变化,数字金融使用深度的增长已经成为数字普惠金融指数增长的重要驱动力,这与第一期 2011-2015 年的指数形成鲜明对照,证明中国的数字普惠金融事业已经走过了粗放式的圈地时代,进入了深度拓展的新阶段。第三,前几年数字普惠金融区域间差异收敛速度明显,但近两年有所放缓,未来差异能否进一步缩小,主要取决于使用深度的地区差异能否进一步缩小。第四,中国北方和南方的数字普惠金融发展水平的差距由前两年的快速缩小,转为近两年的速度放缓,北方地区和南方地区的数字普惠金融发展差异,主要体现在使用深度上。第五,在城乡层面,总体而言,城市化水平与数字金融发展正相关,但具
14、体到比较核心、发展水平已经比较高的都市区内部,其人口集中度与数字金融发展是负相关关系。本报告剩余部分的结构安排如下:第二部分对数字普惠金融指数反映出的 4 北京大学北京大学数字普惠数字普惠金融金融指数指数(20112011-20202020)http:/ 4 4 20212021 年年 4 4 月月 中国数字普惠金融发展的最新趋势进行分析,同时也重点讨论了2020年新冠肺炎疫情爆发后,中国数字普惠金融指数的特别变化;第三部分侧重于南北和城乡的视角,对数字普惠金融反映出的中国区域经济格局及其变化进行了分析;第四部分简要总结了本报告得到的核心结论。同时在报告最后,我们也整理了省级数字普惠金融指数的
15、数值、数字普惠金融指数的指标体系和指数编制方法以及使用本指数发表的一些代表性学术成果,方便大家参考。最后需要说明的是,我们在本报告中所分析的只是数字普惠金融指数特征的一些直观特征,这套指数更重要的价值在于与其他经济社会特征匹配起来进行更深入的分析。本指数最早于 2016 年发布第一期,2019 年和 2021 年分别发布第二期和第三期,截至目前已有上千人向课题组索取过该指数。使用本数据开展的研究,已经基本实现了对经济研究、经济学(季刊)、管理世界、金融研究、财贸经济 等中文权威经济学期刊的全覆盖(详见报告附录 3)。因此,我们欢迎各界人士使用这套指数,指数全部数据可向课题组免费索取:pku_。
16、如有使用本数据,请注明所用数据为“北京大学数字普惠金融指数”,同时烦请按照以下文献引用方式引用我们的成果:郭峰、王靖一、王郭峰、王靖一、王芳、孔涛、张勋、程志云,测度中国数字普惠金融发展芳、孔涛、张勋、程志云,测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征,指数编制与空间特征,2020 年第年第 19 卷第卷第 4 期,第期,第 1401-1418 页。页。5 北京大学北京大学数字普惠数字普惠金融金融指数指数(20112011-20202020)http:/ 5 5 20212021 年年 4 4 月月 二、数字普惠金融发展最新趋势 在这套指数中,我们编制了全国内地 31 个省(直辖市、自治区,
17、简称“省”)、337 个地级以上城市(地区、自治州、盟等,简称“城市”),以及约 2800 个县(县级市、旗、市辖区等,简称“县域”)三个层级的数字普惠金融指数,省级和城市级指数时间跨度为 2011-2020 年,县域指数时间跨度为 2014-2020 年。在总指数基础上,我们还从不同维度编制了数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度指数,以及支付、保险、货币基金、信用服务、投资、信贷等分类指数。2011 年-2020 年 31 个省的数字普惠金融指数如表 1 所示。表表1 1:20112011年年-20202020年省级数字普惠金融指数年省级数字普惠金融指数 省份省份 2011 2012
18、 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 北京市 79.41 150.65 215.62 235.36 276.38 286.37 329.94 368.54 399.00 417.88 天津市 60.58 122.96 175.26 200.16 237.53 245.84 284.03 316.88 344.11 361.46 河北省 32.42 89.32 144.98 160.76 199.53 214.36 258.17 282.77 305.06 322.70 山西省 33.41 92.98 144.22 167.66 206.30 224.
19、81 259.95 283.65 308.73 325.73 内蒙古 28.89 91.68 146.59 172.56 214.55 229.93 258.50 271.57 293.89 309.39 辽宁省 43.29 103.53 160.07 187.61 226.40 231.41 267.18 290.95 311.01 326.29 吉林省 24.51 87.23 138.36 165.62 208.20 217.07 254.76 276.08 292.77 308.26 黑龙江省 33.58 87.91 141.40 167.80 209.93 221.89 256.78
20、274.73 292.87 306.08 上海市 80.19 150.77 222.14 239.53 278.11 282.22 336.65 377.73 410.28 431.93 江苏省 62.08 122.03 180.98 204.16 244.01 253.75 297.69 334.02 361.93 381.61 浙江省 77.39 146.35 205.77 224.45 264.85 268.10 318.05 357.45 387.49 406.88 安徽省 33.07 96.63 150.83 180.59 211.28 228.78 271.60 303.83 33
21、0.29 350.16 福建省 61.76 123.21 183.10 202.59 245.21 252.67 299.28 334.44 360.51 380.13 江西省 29.74 91.93 146.13 175.69 208.35 223.76 267.17 296.23 319.13 340.61 山东省 38.55 100.35 159.30 181.88 220.66 232.57 272.06 301.13 327.36 347.81 河南省 28.40 83.68 142.08 166.65 205.34 223.12 266.92 295.76 322.12 340.8
22、1 湖北省 39.82 101.42 164.76 190.14 226.75 239.86 285.28 319.48 344.40 358.64 湖南省 32.68 93.71 147.71 167.27 206.38 217.69 261.12 286.81 310.85 332.03 广东省 69.48 127.06 184.78 201.53 240.95 248.00 296.17 331.92 360.61 379.53 广西 33.89 89.35 141.46 166.12 207.23 223.32 261.94 289.25 309.91 325.17 海南省 45.56
23、 102.94 158.26 179.62 230.33 231.56 275.64 309.72 328.75 344.05 重庆市 41.89 100.02 159.86 184.71 221.84 233.89 276.31 301.53 325.47 344.76 四川省 40.16 100.13 153.04 173.82 215.48 225.41 267.80 294.30 317.11 334.82 2014-2015 年的县域指数仅包括县和县级市等地区,不包括市辖区,2016-2020 年县域指数则包含市辖区。本次指数更新基于之前的编制方法,详见附录。报告正文仅讨论该指数反映
24、出的中国数字普惠金融发展的最新趋势,基于前两期指数对数字普惠金融的更全面分析也可以参阅我们课题组之前的报告和论文(郭峰等,2016,2019;2020;王靖一等,2019),以及附录 3 中基于该指数和其他外部数据匹配后进行研究得到的更丰富的研究发现。分类指数详见附件,城市和县域指数可通过联系课题组获取(pku_)获取。6 北京大学北京大学数字普惠数字普惠金融金融指数指数(20112011-20202020)http:/ 6 6 20212021 年年 4 4 月月 贵州省 18.47 75.87 121.22 154.62 193.29 209.45 251.46 276.91 293.51
25、 307.94 云南省 24.91 84.43 137.90 164.05 203.76 217.34 256.27 285.79 303.46 318.48 西藏 16.22 68.53 115.10 143.91 186.38 204.73 245.57 274.33 293.79 310.53 陕西省 40.96 98.24 148.37 178.73 216.12 229.37 266.85 295.95 322.89 342.04 甘肃省 18.84 76.29 128.39 159.76 199.78 204.11 243.78 266.82 289.14 305.50 青海省 1
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