王浩+康彥華+何文虎+燕志堅(jiān)

摘 ? 要：金融排斥在世界范圍內(nèi)普遍存在，差距明顯，表現(xiàn)不一，世界銀行和國(guó)際貨幣基金組織對(duì)金融排斥也沒(méi)有形成統(tǒng)一的概念和標(biāo)準(zhǔn)劃分，國(guó)內(nèi)對(duì)金融排斥理論的研究尚處于起步階段。受地理環(huán)境、文化、金融改革等眾多因素的影響，我國(guó)各地的金融排斥表現(xiàn)也參差不齊、各具特色。本文提出金融排斥概念和測(cè)度方法，并以寧夏為例，選取20個(gè)縣（區(qū)、市）2001-2012年經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，采用面板向量自回歸模型（PVAR）對(duì)金融排斥動(dòng)態(tài)機(jī)制展開(kāi)實(shí)證研究，測(cè)度金融排斥動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)，給出研究結(jié)論，提出政策建議。

關(guān)鍵詞：金融排斥;PVAR;動(dòng)態(tài)機(jī)制

中圖分類號(hào)：F830.31 ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-0017-2014（11）-0058-07

一、引言

近年來(lái)，消除金融排斥成為許多國(guó)家金融政策的重要內(nèi)容和優(yōu)先解決的主要問(wèn)題，與之相對(duì)應(yīng)的金融排斥理論研究已引起業(yè)界及學(xué)術(shù)領(lǐng)域的廣泛重視。Leyshon & Thrift（1995）、Kempson（1999）等學(xué)者對(duì)金融排斥定義、范疇進(jìn)行了深入系統(tǒng)的研究;Beck（2007）提出了測(cè)度普惠性金融的八個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建的IFE指數(shù)被廣泛引用;Sarma（2012）構(gòu)造了反映金融機(jī)構(gòu)滲透性、產(chǎn)品接觸性、使用效用性的IFI指數(shù)，測(cè)度金融排斥并且計(jì)算出全球包括澳大利亞、美國(guó)等28個(gè)國(guó)家的金融排斥指數(shù);Devlin（2005）、Kempson（1999， 2000）、Hersi（2009）、Beck（2008）等從需求、供給角度對(duì)金融排斥的誘因進(jìn)行了實(shí)證分析;Honohan（2007）對(duì)全球177個(gè)國(guó)家的金融排斥現(xiàn)象研究表明：歐盟銀行賬戶使用比例為92%，非洲地區(qū)使用比例為20%，阿拉伯國(guó)家為33%，其他中亞、東歐、東亞、拉丁美洲、加勒比海地區(qū)及南亞地區(qū)的銀行賬戶使用比例在35%-51%之間。英國(guó)金融服務(wù)機(jī)構(gòu)（FSA）（2000）研究表明金融排斥對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)有著顯著影響;Chant Link（2005）經(jīng)過(guò)研究，證實(shí)金融排斥對(duì)微觀個(gè)體、宏觀經(jīng)濟(jì)都具有很大影響。杜曉山（2007）對(duì)金融排斥的定義進(jìn)行了全面研究;徐少君（2008）、田霖（2011）、高沛星（2011）、田杰（2011）等通過(guò)實(shí)證分析了我國(guó)金融排斥的誘因;張軍（2005），袁云峰（2007）、田杰（2011）研究了金融排斥與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、勞動(dòng)生產(chǎn)率之間的相互關(guān)系。徐虹（2012）研究表明，截止2010年，我國(guó)平均每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的分布網(wǎng)點(diǎn)為3.27個(gè)，獲得金融機(jī)構(gòu)貸款支持的農(nóng)戶數(shù)僅占農(nóng)戶總數(shù)的29.3%。田杰（2011）研究顯示，截止2007年，全球有53%的人未使用銀行賬戶。

在我國(guó)，總體上，越是欠發(fā)達(dá)地區(qū)，金融排斥的程度就越高，在低于全國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋率平均水平的15個(gè)省市中，絕大部分是云南、貴州、重慶、甘肅、寧夏等欠發(fā)達(dá)省市，如寧夏2012年末仍存在15個(gè)無(wú)金融機(jī)構(gòu)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，占其全部鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)的8%。因此，以欠發(fā)達(dá)地區(qū)為落腳點(diǎn)，測(cè)度我國(guó)金融排斥現(xiàn)狀，研究金融排斥動(dòng)態(tài)機(jī)理具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

本文在梳理國(guó)內(nèi)外研究綜述基礎(chǔ)上，給出金融排斥的定義，結(jié)合我國(guó)國(guó)情構(gòu)建金融排斥指標(biāo)體系，構(gòu)造CIFI指數(shù)度量金融排斥狀況;以寧夏為例，選取20個(gè)區(qū)縣2001-2012年的經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)測(cè)度寧夏金融排斥，采用面板向量自回歸模型（PVAR）實(shí)證研究寧夏金融排斥動(dòng)態(tài)特征，給出研究結(jié)論，提出政策建議。

二、金融排斥定義、測(cè)度

（一）金融排斥定義

金融排斥概念源于“社會(huì)排斥”大的社會(huì)背景，被認(rèn)為是社會(huì)排斥的一個(gè)主要方面。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)金融排斥給出了多種定義，如Sinclair（2001）認(rèn)為金融排斥指一定的群體或個(gè)人沒(méi)有能力通過(guò)合適的方式獲取必要的金融服務(wù)，而導(dǎo)致金融排斥的原因是由于受到環(huán)境、價(jià)格和負(fù)面的社會(huì)經(jīng)歷等導(dǎo)致的自我排斥;Leyshon & Thrift（1995）則定義為：阻止一定的社會(huì)群體和個(gè)人獲取正規(guī)的金融服務(wù);徐少君（2008）認(rèn)為，從狹義角度看，金融排斥指?jìng)€(gè)體未接觸儲(chǔ)蓄、貸款和保險(xiǎn)等金融服務(wù)，從廣義角度看，金融排斥指貧困群體和貧困地區(qū)將完全無(wú)法獲取金融系統(tǒng)提供的金融服務(wù)。

經(jīng)過(guò)文獻(xiàn)梳理，我們認(rèn)為國(guó)內(nèi)外有關(guān)金融排斥概念尚無(wú)統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)與劃分標(biāo)準(zhǔn)。因此，我們對(duì)金融排斥的定義作如下闡述：金融排斥是指有獲取金融服務(wù)和產(chǎn)品的意愿或者能力的個(gè)人、企業(yè)和組織，由于主觀原因或者客觀環(huán)境限制而未能獲取金融服務(wù)和產(chǎn)品的現(xiàn)象。其按成因劃分為：區(qū)域排斥、條件排斥、價(jià)格排斥、評(píng)估排斥、營(yíng)銷排斥和自我排斥;按供需原理劃分為：主觀需求型排斥和客觀供給型排斥，主觀需求型排斥指?jìng)€(gè)體或組織由于受自我認(rèn)識(shí)約束或者社會(huì)歧視影響等未享受到相應(yīng)的金融服務(wù)和產(chǎn)品，客觀供給型排斥指金融系統(tǒng)或組織由于成本、盈利、政策等原因未向相對(duì)落后的地區(qū)或弱勢(shì)群體提供應(yīng)有的金融網(wǎng)點(diǎn)、服務(wù)和產(chǎn)品;按接受服務(wù)的程度將金融排斥劃分為完全排斥，邊際排斥與不排斥，完全排斥指不享受交易賬戶、信用卡和保險(xiǎn)任何一種服務(wù)和產(chǎn)品的單位個(gè)體，邊際排斥指享受到交易賬戶、信用卡和保險(xiǎn)中的任意一項(xiàng)或兩項(xiàng)服務(wù)和產(chǎn)品的單位個(gè)體，不排除指享受到上述三種服務(wù)和產(chǎn)品的單位個(gè)體。

（二）金融排斥測(cè)度

1、金融排斥指數(shù)研究綜述。國(guó)內(nèi)外有關(guān)金融排斥量化測(cè)度的研究文獻(xiàn)較少，Beck（2007）構(gòu)建了測(cè)度普惠性金融（金融寬度）的指標(biāo)體系，包括每萬(wàn)人金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、每百平方公里金融網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、每萬(wàn)人ATM數(shù)、每百平方公里ATM數(shù)、人均儲(chǔ)蓄/人均GDP、人均貸款/人均GDP、每千人儲(chǔ)蓄賬戶數(shù)、每千人貸款賬戶數(shù)。Sarma（2008）從反映金融機(jī)構(gòu)滲透性、產(chǎn)品接觸性、使用效用性三個(gè)維度對(duì)金融普惠程度進(jìn)行度量，構(gòu)建IFI指數(shù)。Sarma（2012）對(duì)IFI指數(shù)做了進(jìn)一步的改進(jìn)，不同于Sarma（2010）構(gòu)造的IFI指數(shù)的是，該指數(shù)分別考慮了多維度空間中各個(gè)指標(biāo)與最低金融普惠程度和最高金融普惠程度之間的歐式距離，并將二者距離的平均數(shù)作為IFI指數(shù)。Sarm（2012）構(gòu)造的IFI指數(shù)存在以下問(wèn)題：首先，未對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行分類，相當(dāng)于每類一級(jí)指標(biāo)所占權(quán)重相同，這往往與經(jīng)濟(jì)事實(shí)不符，如從直觀經(jīng)驗(yàn)判斷，代表?xiàng)l件排斥指標(biāo)和代表價(jià)格排斥的指標(biāo)應(yīng)該有權(quán)重上的不同;另外，Sarma（2012）構(gòu)造的IFI指數(shù)，采用兩個(gè)距離的加權(quán)平均數(shù)，之所以如此處理的原因解釋是，可能存在兩個(gè)國(guó)家，其反映普惠程度的項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成的向量與代表最高普惠程度向量矩陣之間的距離相等，但與代表最低普惠程度向量矩陣0之間的距離可能不相等，或者有可能與0之間距離相等，但可能與之間距離不相等，Sarma（2012）分析中存在上述現(xiàn)象的根本原因是0和的向量矩陣不對(duì)稱，在Sarma（2012）的文獻(xiàn)中，人為賦予代表最低普惠程度的向量為0=（0，0，…，0），但代表最高普惠程度的向量w=（w1，w2，…，wp）又是根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)判斷獲得。本文在借鑒國(guó)內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上提出測(cè)度金融排斥的指數(shù)CIFI。

2、金融排斥指數(shù)CIFI。將反映金融排斥的指標(biāo)體系分為二級(jí)，具體表示如圖1表示。

依據(jù)已經(jīng)確定的金融排斥指標(biāo)體系，構(gòu)造不同級(jí)別指標(biāo)的具體值，進(jìn)而確定金融排斥指數(shù)。

第一步：計(jì)算每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下各二級(jí)指標(biāo)的金融包容性

d = ?k=1，2，…，K ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

其中d 表示第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)中第k個(gè)二級(jí)指標(biāo)的金融包容性（為了標(biāo)記簡(jiǎn)潔，假定每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下所含二級(jí)指標(biāo)個(gè)數(shù)相同），M ，m 分別表示該維度包容性的最大值與最小值。

第二步：計(jì)算一級(jí)指標(biāo)體系的指標(biāo)值，設(shè)第i項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)體系下每個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重向量為ω =（ω ，ω ，…ω ），0≤ω ≤1且 ω =1，則第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)的普惠程度定義為：

d =d ?ω + d ?ω +L+ d ω ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

第三步：計(jì)算金融排斥指數(shù)設(shè)m個(gè)一級(jí)指標(biāo)權(quán)重矩陣為（f ，f ，L，f ），0≤f ≤1，i=1，2，L，m且 f =1，則有

CIFI=1- ?d ?f ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

CIFI指數(shù)性質(zhì)性質(zhì)1：有界性。很顯然，每個(gè)d 介于0和1之間，故有限個(gè)d 的線性組合有界。

性質(zhì)2：?jiǎn)握{(diào)性。即對(duì)于任意兩組衡量金融排斥的指標(biāo)向量，x=（（x ，x ，…，x ），（x ，x ，x ），…，（x ，x ，x ）），y=（（y ，y ，…，y ），（y ，y ，y ），…，（y ，y ，y ））若有x≥y，則顯然有AIFE（x）≤AIFE（y）。

性質(zhì)3：齊次性。即有AIFE（x，M ，m ）=AIFE（λx，λM ，λm ）

3、構(gòu)造指數(shù)過(guò)程中幾個(gè)需要解決的問(wèn)題。a.權(quán)重的確定，文章采用權(quán)重層次分析法（APH）確定一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，層次分析法由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家沙旦（T.L.satty）于上個(gè)世紀(jì)70年代提出，是一種定性定量相結(jié)合的目標(biāo)決策分析方法，能有效避免評(píng)價(jià)中的主觀影響，是一種較科學(xué)的確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的方法。該方法具體操作步驟如下：

首先，定性問(wèn)題量化處理，將一級(jí)平行指標(biāo)兩兩比較，并對(duì)比較結(jié)果按照重要程度賦值，其比較結(jié)果以1-9標(biāo)度法表示，各級(jí)標(biāo)度含義如表1所示。按標(biāo)度要求，對(duì)20位長(zhǎng)期從事金融理論與實(shí)踐工作的專家進(jìn)行深度訪談，得到各位專家關(guān)于一級(jí)指標(biāo)產(chǎn)品接觸、使用效用、銀行滲透的標(biāo)度評(píng)分，取各專家評(píng)分平均值，得到平均指標(biāo)判斷矩陣，如表2。

標(biāo)注：用k 表示第i個(gè)指標(biāo)與第j個(gè)指標(biāo)間比較的標(biāo)度值，定義第j個(gè)指標(biāo)與第i個(gè)指標(biāo)間比較的標(biāo)度值為1/k 構(gòu)成比較矩陣。

1 ? ? ? 3 ? ? ? 41/3 ? ? 1 ? ? ? ?21/4 ? ?1/2 ? ? ?1

其次，采用特征值法確定單層指標(biāo)權(quán)重向量（f ，f ，…，f ），詳細(xì)計(jì)算過(guò)程如下：

計(jì)算判斷矩陣每一行元素的積Ψ = k ? ?i=1，2，3。

得Ψ =1×3×4=12，Ψ =1/3×1×2=2/3，Ψ =1/4×1×1/2=1/8。

計(jì)算各行Ψ 的n次方根值 ?= ? i=1，2，3，n為判斷矩陣階數(shù)，得到各指標(biāo)的權(quán)重為：

f = i=1，2，3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

即有f =0.62， f =0.23， f =0.15

同樣，結(jié)合所訪談專家的建議（一級(jí)指標(biāo)下各二級(jí)指標(biāo)所得到的標(biāo)度值相當(dāng)），對(duì)反映銀行滲透性指標(biāo)中的ATM個(gè)數(shù)賦予1/3權(quán)重，銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)權(quán)重為2/3。對(duì)度量使用效用性的二級(jí)指標(biāo)等權(quán)重處理，金融排斥指數(shù)的計(jì)算需要確定每項(xiàng)指標(biāo)x 的上界M 和下界m ，筆者參考Sarma（2012）確定上下界的方法，得到反映金融滲透性的指標(biāo)的上界值分別為：M11=0.6（表明較理想的狀況是每1667個(gè)客戶享受一個(gè)銀行網(wǎng)點(diǎn)的服務(wù)），M12=1.2（即1個(gè)ATM機(jī)服務(wù)833位客戶）;反映使用效用性的指標(biāo)的上限值為M21=300（單位GDP存款為300），按照國(guó)際金融監(jiān)管法包括國(guó)內(nèi)的商業(yè)銀行執(zhí)行75%的存貸比，得到M22=240（單位GDP貸款為240）;度量產(chǎn)品接觸性的的最高值為M31=2500（平均每個(gè)人至少有兩個(gè)以上的賬戶）。

4、金融排斥指數(shù)計(jì)算（以寧夏回族自治區(qū)為個(gè)例）。本文選取寧夏二十個(gè)縣（區(qū)、市）2001-2012年反映經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展情況的七項(xiàng)指標(biāo)計(jì)算區(qū)域金融排斥指數(shù)，分別為網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量、自助設(shè)備數(shù)量、各項(xiàng)貸款余額、各項(xiàng)存款余額、開(kāi)戶數(shù)、地區(qū)GDP、地區(qū)總?cè)丝?。?jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。

分析寧夏縣域金融排斥情況，見(jiàn)表3、圖2，從結(jié)構(gòu)看，寧夏金融排斥差距明顯，主要體現(xiàn)在：一是首府或者地市市府所在地的金融排斥要低于同地區(qū)其他縣（市），如：銀川市、利通區(qū)、原州區(qū)、沙坡頭區(qū)和大武口區(qū)五個(gè)地區(qū)的金融排斥明顯低于同地區(qū)其他縣（市）;二是北部（川區(qū)）工業(yè)區(qū)的金融排斥要低于南部山區(qū)，位于圖2最上方的縣（市）分別是海原縣、西吉縣、隆德縣、彭陽(yáng)縣、同心縣，上述五縣均屬于寧夏南部山區(qū)，而位于圖下方的大武口區(qū)，利通區(qū)、永寧縣、靈武市、賀蘭縣均屬于北部川區(qū)，金融排斥最高的海原縣和最低的大武口區(qū)真實(shí)反映了這種地域之間的金融排斥差異;從縱向看（2001-2012），寧夏金融排斥整體呈下降趨勢(shì)，且自2010年開(kāi)始下降幅度較大。

三、金融排斥動(dòng)態(tài)特征

考慮到金融排斥的變化受供給方金融機(jī)構(gòu)和需求方消費(fèi)者本身?xiàng)l件變化的影響，同時(shí)，金融排斥的變化反過(guò)來(lái)會(huì)影響金融機(jī)構(gòu)和需求方條件的變化。因此，文章采用面板向量自回歸模型（PVAR）方法對(duì)金融排斥動(dòng)態(tài)機(jī)制進(jìn)行實(shí)證研究。選取金融排斥指數(shù)（CIFI）度量金融排斥現(xiàn)狀，選用資產(chǎn)利潤(rùn)率來(lái)反映銀行資產(chǎn)盈利能力，用ROA表示，選定居民平均收入水平衡量需求方條件特征，用ICP表示，研究對(duì)象為寧夏20個(gè)縣（區(qū)、市）（考慮到紅寺堡區(qū)為移民搬遷區(qū)，2009年經(jīng)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)設(shè)立吳忠市紅寺堡區(qū)，建區(qū)時(shí)間較短，不列入到研究樣本中），樣本觀察區(qū)間為2001-2012年。

（一）面板單位根及協(xié)整檢驗(yàn)

進(jìn)行向量自回歸分析前，需要對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)與協(xié)整分析，本文分別采用LLC、IPS、Fisher-PP檢驗(yàn)方法對(duì)CIFI、ROA、ICP面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果列于表4。

檢驗(yàn)結(jié)果均表明不能完全拒絕“存在單位根”的原假設(shè)，對(duì)各個(gè)面板數(shù)據(jù)的差分值單位根檢驗(yàn)，得出的差分面板數(shù)據(jù)為平穩(wěn)數(shù)據(jù)。由于面板數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性，應(yīng)用最小二乘法可能導(dǎo)致偽回歸，需分析變量間的協(xié)整關(guān)系，文章采用Pderoni（1999），Kao（1999）和Johasen方法判斷變量之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，結(jié)果顯示如表5。

從表中分析結(jié)果判斷，總體上CIFI、ROA、ICP變量之間存在協(xié)整關(guān)系，由此進(jìn)一步可建立面板向量自回歸（PVAR）模型。

（二）PVAR模型建立

面板向量自回歸模型（PVAR）由Holtz-Eakin在1988年首次提出，后經(jīng)McCoskey & Kao（1998）、Joankim Westerlund（2005）等學(xué)者的追蹤研究，現(xiàn)已發(fā)展成為兼具時(shí)間序列分析和截面數(shù)據(jù)分析的較為成熟的模型，該模型除了保留VAR模型中沒(méi)有強(qiáng)事先約束的優(yōu)點(diǎn)外，降低了數(shù)據(jù)時(shí)間長(zhǎng)度的要求，當(dāng)時(shí)間長(zhǎng)度T≥2m+2，m為滯后階數(shù)，就可估計(jì)穩(wěn)態(tài)下的滯后項(xiàng)階數(shù)。另外，PVAR克服了VAR中隱含的所有界面單位結(jié)構(gòu)相同的約束，和現(xiàn)實(shí)情況更吻合。

模型表達(dá)式為：y =β +β y +β y +…+β y +ε ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（5）

其中：y 是由CIFI、ROA、ICP構(gòu)成的三維內(nèi)生變量向量即y =（CIFIt，ROAt，ICPt），p為滯后階數(shù)，β ，β ，…，β 為系數(shù)向量矩陣，ε 為3維隨即擾動(dòng)向量，且ε 滿足cov（ε ，ε ）=0，i≠j，cov（ε ，y ），i，j，k=1，2… p即當(dāng)期和滯后期之間不相關(guān)，且擾動(dòng)項(xiàng)和等式方程中的其他變量不相關(guān)。

本文采用AIC準(zhǔn)則確定模型中的最佳滯后為三期，在去除了模型中固定效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)后采用廣義矩（GMM）估計(jì)方法得到參數(shù)估計(jì)值。表6報(bào)告了估計(jì)結(jié)果。

分析結(jié)果初步顯示，在去除固定效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)的三變量之間存在交互動(dòng)態(tài)影響關(guān)系，金融排斥除受本身滯后期的影響外，ROA和ICP對(duì)其影響也較大。但是，對(duì)PVAR單個(gè)參數(shù)值的解釋是困難的，本文后續(xù)部分采用脈沖響應(yīng)分析和方差分析進(jìn)一步刻畫變量之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。

脈沖響應(yīng)函數(shù)度量了PVAR模型中內(nèi)生變量對(duì)相關(guān)新息變化的反映，具體體現(xiàn)為在保持模型中其他內(nèi)生變量的外生沖擊為0，對(duì)模型中相關(guān)新息施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的外生沖擊后，新息的外生沖擊對(duì)PVAR模型中內(nèi)生變量的當(dāng)前值和未來(lái)值的沖擊反映。在GMM估計(jì)中，得到的擾動(dòng)項(xiàng)的方差-協(xié)方差矩陣并非是一個(gè)對(duì)角矩陣，表明PVAR模型中擾動(dòng)項(xiàng)之間存在相關(guān)性，不能保證脈沖分析時(shí)其他內(nèi)生變量外生沖擊為0的假定條件，對(duì)此問(wèn)題，本文的處理方法是對(duì)GMM估計(jì)出的系數(shù)進(jìn)行再抽樣，用bootstrap方法得到PVAR模型的脈沖響應(yīng)分析的置信區(qū)間，這樣保證PVAR模型中的擾動(dòng)項(xiàng)之間不再具有相關(guān)性。圖3給出了三個(gè)變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用及其效應(yīng)。圖示信息說(shuō)明銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率、平均收入水平對(duì)金融排斥的沖擊響應(yīng)逐漸收斂，前三期的沖擊比較平穩(wěn)，到第三期以后沖擊迅速收斂，比較而言，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的平均收入水平對(duì)金融排斥的沖擊要比一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的銀行資產(chǎn)利潤(rùn)的沖擊對(duì)金融排斥的影響大，也就是說(shuō)，微觀個(gè)體自身收入水平的變化對(duì)是否選擇金融服務(wù)的影響較大，另外圖示信息直觀顯示出三個(gè)變量以及變量的滯后期之間存在交互影響。

通過(guò)方差分析進(jìn)一步度量變量之間沖擊作用的構(gòu)成。表7給出了前10步、前20步、前30步預(yù)測(cè)期的方差分解結(jié)果。分析結(jié)果顯示前20個(gè)預(yù)測(cè)期與前30個(gè)預(yù)測(cè)期的方差分析結(jié)果基本相同，前10個(gè)預(yù)測(cè)期與前20個(gè)預(yù)測(cè)期的分析結(jié)果差異很小，表明10個(gè)預(yù)測(cè)期后系統(tǒng)已比較穩(wěn)定，對(duì)結(jié)果影響甚微。前10期平均收入水平、銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率對(duì)金融排斥的累積貢獻(xiàn)為12.2%、15.8%，可見(jiàn)影響變量對(duì)金融排斥的變量誤差有較大的貢獻(xiàn)率。

四、結(jié)論和建議

通過(guò)對(duì)寧夏金融排斥測(cè)度和實(shí)證研究表明：寧夏金融排斥的南北地區(qū)差異性較強(qiáng);同一地區(qū)（以市為單位）的政治中心的金融排斥要遠(yuǎn)低于其他地區(qū);從縱向看金融排斥總體上呈下降趨勢(shì);從動(dòng)態(tài)分析結(jié)果來(lái)看，金融排斥與金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)利潤(rùn)率、人均收入水平之間存在一種負(fù)相關(guān)的相互動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。因此，降低金融排斥：一是要推動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高居民收入水平;二是要健全完善金融組織體系和市場(chǎng)體系，加大對(duì)欠發(fā)達(dá)、農(nóng)村地區(qū)的政策傾斜，適度放寬在上述地區(qū)設(shè)立、組建新型金融機(jī)構(gòu)的政策條件并給予財(cái)政和稅收政策方面的鼓勵(lì);三是要不斷改善金融生態(tài)環(huán)境，有效防范金融風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)盈利能力;四是金融機(jī)構(gòu)自身要因地制宜地加大產(chǎn)品創(chuàng)新力度，改變收入結(jié)構(gòu)，提高自身盈利能力。

參考文獻(xiàn)

[1] Beck T， Honohan. Finance for All？policies and Pitfalls in Expanding Access. 2007-10--20

[2] Sarma M， Pais J. Financial inclusion and development. Journal of International Development.2010，（3）： 1-16.

[3] 許圣道，田霖，我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融排斥研究[J]，金融研宄， 2008，（7） ：195-206。

[4] 田霖，我國(guó)金融排斥的城鄉(xiāng)二元性研究[J]，中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2011，（2） ：36-45。

[5] 朱方明，我國(guó)山區(qū)貧困與反貧困狀況的調(diào)查與思考[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2013，（12）：84-92。

Measurement and dynamics of financial exclusion Analysis of Ningxia

Wang Hao ?Kang Yanhua ?He Wenhu ?Yan zhijian

（Guyuan Municipal Sub-branch PBC，GUyuan ?Ningxia ?756000）

Abstract：Financial exclusion prevalent in the world， the gap is obvious. World Bank and IMFfor financial exclusion nor the formation of a unified concepts and standards division. Domestic financial exclusion theory research is still in its infancy， due to geographical， cultural， financial reform， and many other factors， our country's financial exclusion also showed uneven， unique. This paper presents the concept of financial exclusion， financial exclusion indicator system to build， construct financial exclusion index measuring financial exclusion condition， Ningxia is one example. Select the 20 counties 2001-2012 annual financial statistic data， using the panel vector autoregressive model （PVAR）， quantitative analysis of financial exclusion dynamics. And gives conclusions， policy recommendations

Key words： financial exclusion ; PVAR ;dynamic mechanism

責(zé)任編輯、校對(duì)：楊振峰

[2] Sarma M， Pais J. Financial inclusion and development. Journal of International Development.2010，（3）： 1-16.

[3] 許圣道，田霖，我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融排斥研究[J]，金融研宄， 2008，（7） ：195-206。

[4] 田霖，我國(guó)金融排斥的城鄉(xiāng)二元性研究[J]，中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2011，（2） ：36-45。

[5] 朱方明，我國(guó)山區(qū)貧困與反貧困狀況的調(diào)查與思考[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2013，（12）：84-92。

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Wang Hao ?Kang Yanhua ?He Wenhu ?Yan zhijian

（Guyuan Municipal Sub-branch PBC，GUyuan ?Ningxia ?756000）

Abstract：Financial exclusion prevalent in the world， the gap is obvious. World Bank and IMFfor financial exclusion nor the formation of a unified concepts and standards division. Domestic financial exclusion theory research is still in its infancy， due to geographical， cultural， financial reform， and many other factors， our country's financial exclusion also showed uneven， unique. This paper presents the concept of financial exclusion， financial exclusion indicator system to build， construct financial exclusion index measuring financial exclusion condition， Ningxia is one example. Select the 20 counties 2001-2012 annual financial statistic data， using the panel vector autoregressive model （PVAR）， quantitative analysis of financial exclusion dynamics. And gives conclusions， policy recommendations

Key words： financial exclusion ; PVAR ;dynamic mechanism

責(zé)任編輯、校對(duì)：楊振峰

[2] Sarma M， Pais J. Financial inclusion and development. Journal of International Development.2010，（3）： 1-16.

[3] 許圣道，田霖，我國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融排斥研究[J]，金融研宄， 2008，（7） ：195-206。

[4] 田霖，我國(guó)金融排斥的城鄉(xiāng)二元性研究[J]，中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2011，（2） ：36-45。

[5] 朱方明，我國(guó)山區(qū)貧困與反貧困狀況的調(diào)查與思考[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2013，（12）：84-92。

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（Guyuan Municipal Sub-branch PBC，GUyuan ?Ningxia ?756000）

Abstract：Financial exclusion prevalent in the world， the gap is obvious. World Bank and IMFfor financial exclusion nor the formation of a unified concepts and standards division. Domestic financial exclusion theory research is still in its infancy， due to geographical， cultural， financial reform， and many other factors， our country's financial exclusion also showed uneven， unique. This paper presents the concept of financial exclusion， financial exclusion indicator system to build， construct financial exclusion index measuring financial exclusion condition， Ningxia is one example. Select the 20 counties 2001-2012 annual financial statistic data， using the panel vector autoregressive model （PVAR）， quantitative analysis of financial exclusion dynamics. And gives conclusions， policy recommendations

Key words： financial exclusion ; PVAR ;dynamic mechanism

責(zé)任編輯、校對(duì)：楊振峰