北京大学数字普惠金融指数(2011-2021).pdf
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北京大学数字金融研究中心InstituteofDigitalFinancePekingUniversity北京大学数字普惠金融指数C2011-2021年)北京大学数字金融研究中心课题组(j)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郭峰、王靖一、程志云、李勇国、王芳技术支持团队陈前进、邓中华、傅志斌、郭亮、刘朋、聂正军、章天一、袁胜雄2022年8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。
0兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)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收敛性8(三)数字普惠金融的东西差异11(四)数字普惠金融的南七差异13(五)数字普惠金融地区排行榜变化15三、数字普惠金融指数的应用与注意事项.18
(一)数字普惠金融指数的主要应用18
(二)数字普惠金融指数应用中的问题24(三)数字普惠金融指数应用中的注意事项.26四、结论28参考文献30附录1:
省级数字普惠金融指数(2011-2021)35附录2:
数字普惠金融指标体系与指数计算方法46
(一)数字普惠金融指标体系46厂)指标无晕纲化方法48
(二)层次分析法50(四)指数合成方法51附录3:
北京大学数字金融研究中心简介.530兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)一、内容提要普惠金融(financialinclusion)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。
这一概念最初被联合国用千“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千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,并由千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,由千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千人口、商业集中地区的状况相比,数字金融使得金融服务更直0兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)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,利用蚂蚁集团关千数字普惠金融的脱敏大数据,编制了一套“北京大学数字普惠金融指数”(ThePekingUniversityDigitalFinancialInclusionIndexofChina,PKUDFIIC),并在2019、2021年对指数进行了更新,本报告是该指数的第四次更新。
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。
基千上述指标体系和类似文献中常用的指数编制方法“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”。
在本次更新后,本指数共包括了2011-2021年的省级和城市级指数,2014-2021年的县域指数。
指数同时具有纵向和横向上的可比性。
而且,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。
国内现有关千普惠金融的研究主要集中千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0兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)融的理论和指标体系。
本报告通过梳理目前国内外关千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,基千构建的指标体系,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。
这将有助千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年第一次发布后,已经逐渐成为在中国金融科技、普惠金融的研究者中颇具影响力的数据产品,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,我们基千该指数的最新数值C2011-2021),对中国数字普惠金融的最新发展趋势进行了分析,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。
近十年来数字普惠金融的实践也初步证明了这种模式的可行性、可复制性,也显示出数字金融服务具有较强的韧性。
第二,与最初几年指数相比,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,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,进入了有待深度拓展的新阶段。
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,主要体现在使用深度上的地区差异能否进一步缩小。
第四,中国北方和中国南方的数字普惠金融发展水平差距也有所收窄,但收敛速度有所放缓。
而且,目前北方地区和南方地区的数字普惠金融发展差异,主要源千使用深度差距。
这套数字数字普惠金融指数自2016年首次发布后,逐渐得到了学术界的广泛关注和使用,对数字普惠金融及相关领域的学术研究,起到了一定的促进作用。
但同时,这个指数也存在不少被误用的地方,为了让学术界对本指数的主要应用领域和应用中需要注意的事项有更好地了解,我们在本次报告中也总结了数字普惠金融指数的主要应用领域和应用中需要注意的事项。
具体而言,根据我们的总0兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)结,数字普惠金融指数可以与家庭、企业、传统金融市场以及区域经济活动等各类数据进行匹配,开展相关领域的研究。
但在应用该指数时,也需要高度关注它存在的固有缺陷和其他需要注意的问题,如内生性、影响机制讨论等。
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中国数字普惠金融发展的最新趋势进行分析;第三部分总结了数字普惠金融指数主要应用领域和应用中需要注意的事项;第四部分简要总结了本报告得到的核心结论。
同时在报告最后的附录中,我们也整理了省级数字普惠金融指数的数值、数字普惠金融指数的指标体系和指数编制方法,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千与其他经济社会特征匹配起来进行更深入的分析。
本指数最早千2016年发布第一期,截至目前已有上千篇论文使用过该指数开展相关研究。
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)管理世界世界经济金融研究等中文权威经济学期刊的全覆盖。
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。
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,2020年第19卷第4期,第1401-1418页。
0兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)、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,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气省级和城市级指数时间跨度为20112021年,县域指数时间跨度为20142021年。
在总指数基础上,我们还从不同维度编制了数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度指数,以及数字金融使用深度下的支付、保险、货币基金、信用服务、投资、信贷等分类指数。
2011年2021年31个省的数字普惠金融指数如表1所示气表1:
2011年2021年省级数字普惠金融指数省份20112012201320142015201620172018201920202021北京市79.41150.65215.62235.36276.3828637329.9436854399004178844544天津市6058122.96175.262001623753245842840331688344113614639573河北省32428932144.981607619953214362581728277305063227035244山西省33419298144.221676620630224812599528365308733257335970内蒙古28899168146.591725621455229.932585027157293893093934476辽宁省4329103.53160.071876122640231412671829095311013262935723吉林省24518723138.361656220820217072547627608292773082633941黑龙江省33.5887.91141.40167.80209.932218925678274732928730608341.14上海市80.19150.77222.14239.53278.11282223366537773410284319345897江苏省62.08122.03180.98204.16244.012537529769334023619338161412.92浙江省77.39146.35205.77224.4S264.85268IO3180535745387494068843461安徽省33.0796.63150.83180.59211.28228782716030383330293501638462福建省61.76123.21183.10202.59245.21252672992833444360513801341031江西省29749193146.131756920835223762671729623319133406137217山东省3855100.35159.301818822066232572720630113327363478138068河南省28408368142.08166652053422312266.9229576322123408137437湖北省3982101.42164.761901422675239862852831948344403586439190湖南省32689371147.711672720638217692611228681310853320336236广东省6948127.06184.782015324095248002961733192360613795340653广西33.8989.35141.46166.12207.2322332261.9428925309913251735511海南省4S.S6102.94158.26179.62230.332315627564309723287534405375.35重庆市41.89100.02159.86184.71221.84233892763130153325473447637322四川省40.16100.13153.04173.82215.48225412678029430317II33482363612014-2015年的县域指数仅包括县和县级市等地区,不包括市辖区,2016-2021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出的中国数字普惠金融发展的最新趋势,基千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)。
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_dfiicl)获取。
0兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)贵州省I8.4775.87121.22154.62193.2920945251462769129351307.94340.80云南省24.9184.43137.90164.05203.76217342562728579303463184834693西藏16226853115.101439118638204732455727433293793105334210陕西省40969824148.371787321612229372668529595322893420437416甘肃省18847629128.391597619978204112437826682289143055034116青海省18336147118.011459319515200382402026312282652982332989宁夏31318713136.741652621470212362555927292292313100234486新疆20348245143.401636720549208722486927184294343083534177数据来源:
北京大学数字普惠金融指数
(一)数字普惠金融的增长情况以省级数据为例,如表1和图1所示,中国的数字普惠金融业务在2011-2021年间实现了跨越式发展,2011年各省数字普惠金融指数的中位值为33.6,到2015年增长到214.6,2021年进一步增长到363.6。
2021年省级数字普惠金融指数的中位值是2011年的10.8倍,指数平均每年增长26.9%,由上可以看出中国数字普惠金融的快速发展趋势。
从增速来看,最近几年数字普惠金融指数增速则有所放缓,一定程度上表明随着数字金融市场的发展越来越成熟,该行业开始由高速增长阶段向常态增长过渡。
而具体到2021年,一方面,由千我国疫情控制比较到位,全年基本没有发生大规模的疫情,因此国民经济较2020年全年较快增长。
另一方面,受外界环境变化影响,蚂蚁集团的诸多业务在2021年都受到了影响,这在一定程度上抑制了指数的增长。
从数据来看,2021年数字普惠金融指数较2020年增长8.6%,高千2020年5.6的增速。
而且,进一步的分析也显示,2021年所有的省级指数都较2020年有所增长。
0兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)40035030025020015010050。
hIn、匕:
-.2011201220132014201520162017201820192020202120018016014012010080604020。
一省份均值(左轴)一省份中位值(左轴)一增速(右轴)图1:
2011-2021年省级数字普惠金融指数的均值、中位值和增速(%)数据来源:
北京大学数字普惠金融指数从分指数来看,在2016年对2011-2015年的第一期指数的分析中,我们曾发现2011-2015年当中,数字普惠金融的数字化程度增长最快,数字普惠金融的覆盖广度次之,使用深度增长最慢。
但在后期针对2016年之后的指数分析中,我们又发现,2016年后指数增长情况发生了一些变动,数字金融使用深度指数增长有超过数字金融覆盖广度指数的趋势。
最新的数据也进一步确认了这一趋势:
2021年数字金融使用深度指数较上年增长11.9%,继续快千数字金融覆盖广度指数和数字技术支持程度指数10.9和3.2的增速。
2016-2021年6年间,有5年使用深度指数增速超过了覆盖广度指数,数字金融使用深度已经是数字普惠金融指数增长的重要驱动力见对此,图2和图3中也有非常直观的展示。
需要特别强调的是,2021年数字金融覆盖广度指数也继续保持可观的增速,这可能是由千疫情推动了小微商户经营和消费者行为的数字化转型。
而在具体业务层面,通过对数字金融使用深度指数下各个具体业务子指数的分析,可以发现,受业务持续区域下沉,覆盖人群越来越广等因素影响,数字金融使用深度中的部分“人均“数值出现一些下降,从而导致支付、保险等子指数有不同程度的下降,体现了更普惠的特征,但投资、信贷子指数则继续保持增长,从而驱动了数字金融使用深度的增长。
特别是投资子指数,2021年省级指数中通过分析2018年使用深度数据,其增速下降的原因主要是在政策限制等因素影响下,货币基金指数和投资指数有所下降,其他几个使用深度指标依然保持增长趋势。
0兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)位值大幅增长34%,主要得益千2021年资本市场的活络。
根据监管部门要求,数字平台的消费信贷产品进行了大幅转型,业务收缩很多,但在政府促进市场经济增长和“保市场主体”的号召下,数字平台针对小微企业的信用贷款规模增长很多,一正一负的影响,最后也促使信贷子指数在2021年小幅增长。
500050005000Sooo叩。
332i11巴隘谅把尔品柲牲舱20112012201320142015201620172018201920202021-+-,总指数一覆盖广度使用深度.故字化忏图2:
2011-2021年数字普惠金融指数及分指数的省级中位值数据来源:
北京大学数字普惠金融指数250200150100so。
-502021一总指数一覆盖广度使用深度数字化程度图3:
2011-2021年数字普惠金融指数及分指数的省级中位值增长率数据来源:
北京大学数字普惠金融指数
(二)数字普惠金融的地区收敛性在之前的报告中,我们一直都非常关注数字普惠金融指数反映出的地区间数0兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)字普惠金融发展差距的问题,本次数据更新亦延续此前的分析。
从图4中可以看出,上海市、北京市以及数字经济活跃的浙江省,数字普惠金融指数明显比其他几个地区更高,处千第一梯队。
而其他省份之间,虽然也都有一定的差距,但落差都比较均匀,很难再像之前的报告一样区分出明显的省级梯队。
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哩仁水疾枢召照戾峚瞩只臣疾己以仁戾I仕极罔森寂郧抇缸还蚝图4:
2021年各省数字普惠金融指数分布数据来源:
北京大学数字普惠金融指数就具体分指数的地区差异而言,如图5所示,普惠金融数字化程度的地区差距最小、数字金融覆盖广度次之,数字金融使用深度地区差异最大。
具体而言,数字金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度2021年指数最高的地区与最低的地区之比分别为1.3、1.7和1.2。
虽然相较千前几年,数字金融使用深度地区间差异已经大幅缩小,但地区差距仍然较大。
在使用深度上,落后地区与发达地区相比,还有一定的差距。
0兰琴空气兰兰北京大学数字普惠金融指数(2011-2021)550500450400350300250200荣嵌比柔锁姜唗毯妥捆逻苞玉罔三世苞护罔兰捆区忙嗟恙芸之三兰尝气菩妄兄唗L米冤也三莲医娄詈兄巨芜弓冯L定l目护探国哀袅窦忙袒芒莱覆盖广度十使用深度十数字化程度图5:
2021年各省数字普惠金融分类指数分布数据来源:
北京大学数字普惠金融指数为了更严谨地论证地区数
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