摘 要

本文以主成分分析法对8个影响普惠金融发展状况的指标提取主成分并测算出普惠金融发展的测度——普惠金融发展指数，测算相关省份的普惠金融发展程度，以普惠金融的发展程度测度金融的发展广度，同时运用非参数的数据包络法对全国以及各省份的全要素生产率进行测算，并将全要素生产率分解为技术进步率以及技术效率。以此为基础构建空间计量模型，采用空间滞后模型进行实证，以实证结果来检验普惠金融的发展程度与全要素生产率增长的相关性。普惠金融的发展与全要素生产率存在一定空间依赖性，普惠金融的发展会对全要素生产率产生积极地促进作用。

关键词：普惠金融发展指数 全要素生产率 空间滞后模型

Abstract

In this paper, the principal component analysis method is used in order to extract the main components of the 8 ingrediants affecting the development of Inclusive Finance and creat the inclusive finance index which measures the development degree of inclusive finance in the related provinces. At the same time, the total factor productivity(TFP) of the whole country and the provinces are calculated by the nonparametric data envelopment method and decomposing into technological progress rate and technical efficiency. The spatial lag model is built to prove the correlation between the development degree of Inclusive Finance and the growth of total factor productivity(TFP), using the disposed data. The research result shows that there is a certain correlation between the development of inclusive finance and TFP. The development of Inclusive Finance will play a positive role in promoting TFP.

Key Word Inclusive Finance Index total factor productivity Space lag model

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1研究背景与意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 2

1.2研究目标与研究假说 2

1.2.1研究目标 2

1.2.2研究假说 2

1.3 研究的创新之处与不足 3

1.3.1研究的创新之处 3

1.3.2 研究的不足之处 4

第2章 文献综述 5

2.1 金融发展相关研究的文献综述 5

2.1.1普惠金融的研究现状文献综述 5

2.1.2 普惠金融对经济增长的文献综述 5

2.2 全要素生产率相关研究的文献综述 6

2.2.1全要素生产率现状研究文献综述 6

2.2.2全要素生产率与金融研究文献综述 6

第3章 变量选取、模型构建 8

3.1变量选取 8

3.1.1被解释变量 8

3.1.2 核心解释变量 9

3.2 模型的构建 12

3.2.1 空间权重矩阵 12

3.2.3相关模型构建 13

第4章 实证结果与分析 14

4.1 实证结果 14

4.1.1空间自相关性检验 14

4.1.2空间计量模型的实证分析 15

4.2模型结果分析 15

第5章 结论与政策分析 17

5.1 研究结论 17

5.2政策建议 17

参考文献 19

致谢 20

第1章 绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

2005年是国际小额信贷年，这一年联合国首次提出了普惠金融的概念，旨在建立一个全方位面向社会群体的有效率的金融服务体系。而小微企业、农民、城镇低收入者和残疾人、老年人则是普惠金融的主要受众，普惠金融的深度发展可以提高社会弱势群体的合理收入，使得弱势群体的社会收入合理化、多元化，减少社会的贫富差距，进而促进社会公平。

中国过去15年在普惠金融发展水平方面得到了很大的提升，新型的金融服务提供商大量兴起，传统服务商提供的产品的进一步覆盖。中国作为金融科技的领头羊，促进技术驱动的服务商对中国消费者的消费、支付行为的改变。中国也是“全球金融普及”倡议的25个优先国家之一，中国经验对其他国家致力于探索和完善普惠金融长期可持续发展路径的金融管理者提供了经验与教训。

现如今地区之间的经济、金融发展程度存在较为显著的差异，而部分经济较为发达的地区则会出现显著的金融集聚的现象，适当的金融集聚会对经济造成积极的影响，促进经济增长，但是当金融集聚发展到一定程度而导致金融发展与实体经济发展产生脱节，则会对经济的发展产生消极的影响，使得资源配置倾斜于虚拟经济从而抑制经济的增长，所以金融的发展不应该仅仅立足于金融的深度聚集发展，更应该注重金融发展的普及，推动金融服务在经济落后地区与乡镇中的普及。

“提高全要素生产率”在十九大报告中被提出，这也是其首次出现在党的代表大会报告中。由于现行的经济目标更加强调经济增长的质量而非经济增长的速度，故而要促进技术进步的速度以及技术效率的提升进而导致全要素生产率的提高，使得经济高质量的增长。在经济新常态的情况下，要立足于实现经济增长动力转换，完成全面建成小康社会的奋斗目标。越是在更高的经济发展阶段上，就越是要靠全要素生产率的提高来实现经济的增长。

如何普及金融服务、促进全要素生产率的增长则是现下应该考虑的问题。而现有关于普惠金融与全要素生产率增长相关性的研究，一般是集中于研究金融集聚效应对于经济增长的促进作用，并没有主要研究金融的分散效应可能对经济增长造成的效应。本文则立足于普惠金融的角度研究普惠金融与全要素生产率的相关性。

1.1.2研究意义

中国作为最大的发展中国家，30年的改革开放就是为了提高社会生产力，做大生产这块蛋糕，而接下来中国的任务则是消灭剥削、消除两极分化，实现共同富裕，普惠金融的提出与深入发展则为共同富裕打下坚实的基础。而全要素生产率则是代表着技术的发展与进步，全要素生产率的增长一定程度上会促进社会效率的进步，通过提升技术进步率与改善技术效率来促进经济的高质量增长，以完成新时期的经济转型。

普惠金融的发展为经济发展在新时期的转型提供了一定的实现路径。推动普惠金融繁荣发展一定程度上会增强货币流动性，促进资源合理、高效的配置。研究普惠金融与全要素生产率增长的相关性可以在确保社会效率的前提下，改善社会的环境，适当的保证社会的公平，使得社会可以在公平与效率之间达到一个合理均衡。

1.2研究目标与研究假说

1.2.1研究目标

本文的研究目标主要是运用实证研究的方法通过空间滞后模型的来研究普惠金融的发展与全要素生产率增长之间是否存在某种相关性。本文构建普惠金融指数来测度各省域普惠金融的发展程度，普惠金融指数通过服务可得性以及使用的有效性这两个维度并采用主成分分析法构建普惠金融指数；同时可能会采取数据包络分析法对全要素生产率进行测算与分解，运用普惠金融指数以及全要素生产率构建空间计量模型并对模型的结果做出合理的解释。通过研究普惠金融与全要素生产率之间的关系，可以证实金融的广度深化是否对全要素生产率增长有促进作用，从而确定普惠金融发展的必要性，为普惠金融的发展提出一些合理的建议，以促进全要素生产率的提高，实现经济的高质量增长。

1.2.2研究假说

为了实现上述的研究目标而提出如下假说。

（1）普惠金融对全要素生产率存在门槛效应。

所谓的“门槛效应”是指获得有效的金融产品与服务需要支付一定的成本，为了享受金融服务而支付的成本就会对居民而言会造成一定的门槛。收入高的居民由于其自身的经济实力与信用环境的优势，可以较为容易的享受金融服务，而收入较为低下的居民可能无法负担享受金融服务的成本，则金融服务对于低收入人群则是存在一定的门槛。

而普惠金融的发展于全要素生产率也存在一定的门槛效应。普惠金融发展较好的区域可以减少低收入群体手中不流动的货币，增加流动性，更合理的配置社会资源，从而促进全要素生产率的提高；而普惠金融发展较为缓慢的区域则可能因为存在的门槛效应而无法获得与发展好的省份相适应的流动性，导致资源配置的有效性降低，无法有效的促进全要素生产率的增长。

（2）普惠金融对全要素生产率的空间效应

经济改革的不均衡导致区域之间的经济发展水平与经济结构之间有显著差异，从而导致地区之间的金融发展程度存在较为明显的差异，金融发展的深化程度与广化程度存在明显差异，金融资源在空间上分布不均匀。但是，各区域之间实际上是相连的，且现如今的发展状况使得区域之间的联系增加、隔阂减少，省际之间的资本、劳动力能够自由的流动，相邻地区之间的相互依赖性增强，所以各地区之间的普惠金融发展与全要素生产率之间存在空间自相关与溢出效应，所以要从省际层面上将各省份联系起来考虑普惠金融与全要素生产率之间的相关性，而不能将区域作为独立的个体考虑。

总而言之，普惠金融的发展对于全要生产率增长的影响主要是将经济增长作为传到中介。普惠金融的发展可以减少社会中流动性较差的货币，增加流动性，提高资源的配置效率，然后通过经济的增长来促进全要素生产率的增长。

1.3 研究的创新之处与不足

1.3.1研究的创新之处

现有的对于金融发展的研究主要集中于金融发展对于经济增长的影响，而金融发展对经济增长产生影响的两个主要渠道分别是促进资本积累和推动全要素生产率增长，其中金融发展通过作用于全要素生产率增长进而影响经济增长被称为金融发展的熊彼特观点。而对于普惠金融的研究也主要是集中于普惠金融对于减少收入差距的影响，而并没有太多研究集中于普惠金融与全要素生产率之间的相关性。

本文旨在通过空间计量模型方法来实证研究普惠金融与全要素生产率之间的相关性，可以通过构建空间权重矩阵并采用适当的模型检测普惠金融与全要素生产率之间的关系，并对模型的结果做出合理的解释。通过对普惠金融与全要素生产率之间的相关性研究，可以为普惠金融的发展提出一些建议，希望能够提高全要素生产率，从而促进经济的可持续增长。

1.3.2 研究的不足之处

本文采用的空间计量模型较为简单，并没有对普惠金融的发展与全要素生产率之间的关系进行深入的分析，只是较为简单的分析了普惠金融的发展与全要素生产率增长之间的相关性；另一方面，数据的采集也没有采集到足够多的数据样本，所做出的结论也可能是短期的结论，而需要更为长期、严谨的结论则需要更为详细的数据进行实证。

第2章 文献综述

2.1 金融发展相关研究的文献综述

2.1.1普惠金融的研究现状文献综述

金融发展对经济增长产生影响的两个主要渠道分别是促进资本积累和推动增长，其中金融发展通过作用于全要素生产率增长进而影响经济增长被称为金融发展的熊彼特观点。

Hasan^[1]等使用贝叶斯选择模型研究金融发展对经济增长的长期影响，研究结果表明衡量金融发展水平的金融深化指标对长期经济增长并无显著的影响，而金融市场效率指标对长期经济增长有较为明显的影响； Arcand^[2]等提出了过度金融化的观点，研究结果表明金融发展水平存在门槛效应，而当私人信贷占GDP的比重超过100% 时，金融的负向影响就会开始显现；于平和周惠民^[3]对普惠金融以及经济增长之间的关系用省际面板数据进行实证研究，结果表明目前我国总体普惠金融发展程度较低且省域之间的普惠金融发展水平相差较大，要促进普惠金融的长期可持续发展，普遍提高普惠金融的发展水平。这些研究主要是立足于金融发展并没有更为细致的考虑普惠金融的发展对于全要素生产率的促进作用。

不拘泥于对金融发展的现状研究，部分学者仔细研究普惠金融的发展现状。王婧^[4]等运用变异系数法对普惠金融发展水平进行测度来评价我国普惠金融发展现状，研究结果表明目前金融机构网点和从业人员的增加是促成普惠金融发展良好的主要因素；姚林华^[5]运用面板数据模型研究影响普惠金融发展的因素，结果表明：城镇化水平、人均地区生产总值、人均收入及支付环境对普惠金融繁荣发展影响最为显著；张宏亮^[6]运用VAR模型对陕西省的普惠金融发展水平及经济发展指标的相关数据进行研究发现：个人普惠金融对缩小城乡差距有积极的作用，是普惠金融发展的重点。李建伟^[7]用变异系数法构建普惠金融指数来测度普惠金融发展水平，研究结果表明各省普惠金融发展水平差异悬殊；普惠金融的发展对缩小本省域城乡收入差距具有显著的作用，省域普惠金融的发展对本省域城乡收入差距的改善存在空间溢出效应。但这些研究主要是着眼于普惠金融的发展现状而并没有普惠金融发展与全要素生产率的增长、经济增长之间的关系。

2.1.2 普惠金融对经济增长的文献综述

普惠金融与全要素生产率之间相关性的研究为数不多，现有的研究主要是集中于普惠金融与经济增长之间的关系。杨燕^[8]运用VAR模型分析普惠金融对经济增长的影响，研究结果表明：中国整体普惠金融水平呈现一定的上升趋势，但地区之间存在较为严重的不平衡性，普惠金融发展对经济增长的促进作用明显大于金融发展深度对于经济增长的作用；杜强^[9]利用面板模型对普惠金融与地区经济发展之间的关系进行实证研究，研究结果表明：从整体上看，东部地区普惠金融发展抑制了经济的发展，而中西部地区普惠金融对经济发展有明显的促进作用。金融的深度发展在一定程度上会对经济的增长产生较大的促进作用，但是金融的集聚效应发展到超过一定程度而脱离了实体经济就会对经济增长存在抑制作用，而普惠金融的发展则是很大程度上对经济增长产生了较为积极地影响。

2.2 全要素生产率相关研究的文献综述

2.2.1全要素生产率现状研究文献综述

现有的对于全要素生产率的测算主要分为参数法与非参数法。而国内学者对于全要素生产率的测算已经有了较为细致、深入的研究，肖林兴^[10]则是运用DEA-Malmquist对中国的全要素生产率增长及影响因素已经有了较深入的分析；鲁晓东和连玉君^[11]则是使用OLS、FE、OP和LP方法核算了工业企业的全要素生产率，研究结果表明固定效应模型并不能有效解决最小二乘估计中存在的内生性问题，而OP方法可以较好地处理变量相互决定偏差所引起的内生性问题。

2.2.2全要素生产率与金融研究文献综述

全要素生产率与金融之间的相关性研究主要是立足于金融发展的角度，Virgiliu .M^[12]计算了制造业的效率损失，研究结果表明由金融摩擦造成的效率损失只有3%左右，金融摩擦使行业内不同企业之间的资本回报产生差异，扭曲留存企业间的资本配置，也扭曲该部门中企业的新进入或退出特定行业的决策；余利丰^[13]等以中国29个地区为研究对象研究金融发展与中国生产率增长关系时，研究结果表明金融发展促进全要素生产率的增长，金融深化会促进技术进步抑制对技术效率，金融深化通过技术进步促进全要素生产率的增长；姚耀军^[14]以30个地区为研究对象分析金融发展与全要素生产率增长关系，研究结果表明金融深度发展对全要素生产率增长产生存在促进作用，而这种促进作用是通过技术进步而非技术效率增长；李健和卫平^[15]以中国30个地区为研究对象，分析金融发展对全要素生产率增长的影响，研究结果表明金融发展对全要素生产率增长产生了显著的促进作用。李健和盘宇章^[16]以中国30个省份的面板数据为研究对象，分析金融发展水平与实体经济部门的增速差异对全要素生产率的影响，研究结果表明当金融发展与实体经济部门增速小于一个阈值时，金融发展对全要素生产率有较为明显的促进作用，当金融发展的增速与实体经济部门的增速差距到达一个阈值时，金融发展水平会对全要素生产率产生抑制的作用。

金融的发展对于经济增长的影响主要是通过促进全要素生产率的增长与资本集聚这两条路径来促进经济的增长，而本文则是要研究普惠金融的发展与全要素生产率增长的相关性，希望通过实证分析可以确定普惠金融的发展对于全要素生产率增长是否存在促进作用，进而可以确定普惠金融是通过全要素生产率的增长还是资本集聚来促进经济的增长。

第3章 变量选取、模型构建

3.1变量选取

3.1.1被解释变量

本文的被解释变量是全要素生产率。

表3.1 中国2000-2016全要素生产率的指数及分解

国内外现有的文章中对全要素生产率的测算主要分为参数法以及非参数法，参数法主要有随机前沿方法，而非参数法主要是数据包络法，这两个方法各有侧重。在用随机前沿法对全要素生产率进行测定时，需要提前假设好生产函数如柯布道格拉斯生产函数以及随机扰动项，这种方法存在较大的相关性问题。由于国内有很多学者都是采用数据包络法方法对去TFP水平进行测算并解决经济问题，所以本文采用数据包络法对全要素生产率进行测算。

在对全国及各省份的全要素生产率水平进行测算的过程中，需要采集各个地区的实际产出、劳动力投入、资本投入的相关数据。各个地区的实际产出主要是采用各省份的GDP数值，各地的生产总值的数值来自于中国与各省份的统计年鉴；对于劳动力投入主要是选择各省份的就业人数作为该地区的劳动力投入，劳动力投入这个指标的数据来源主要是来自于各地区的统计年鉴；而对于资本投入这个指标主要的衡量方法是永续盘存法，所以实际过程中所采用的数据是以初始资本存量加上用资本折旧率测算的固定资产投资总额流量，测算资本投入的原始数值来源于中国与各省份的统计年鉴。