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国内金融排斥研究文献综述

2019/08/22 阅读:

摘要:金融排斥作为社会排斥的子集,其排斥程度的加深会导致不同社会阶层两极分化加剧、社会不公平加重与区域经济协调发展阻力加大等问题。特别是在新经济形势下加强对中国金融排斥的研究有利于构建、完善中国化的金融排斥分析框架,把握金融排斥空间格局的演化趋势,为实体经济的转型以及新兴经济的发展等相关政策的制定提供参考依据。基于此,本文从国内金融排斥的研究层面与金融排斥影响因素的分析方法对相关文献进行了梳理,研究发现:金融排斥对经济发展和社会发展有诸多不利影响,所以对构建定量指标科学评价金融排斥程度需进行深入的研究。

关键词:金融排斥;研究层面;分析方法

金融排斥(FinancialExclusion)也称金融排除,对金融排斥的定义学术界尚无统一定论,但一般将其界定为:经济主体被主流金融所排斥。对金融排斥问题的研究发轫于20世纪90年代的国外,随后不断升温,引起了各国学者广泛的关注,研究视角由最初的地理接近性逐渐转向社会文化。Leyshon和Thrift(1993)最早提出的金融排斥的概念是基于金融地理学角度出发的。Kempson和Whyley(1999)从地理排斥、条件排斥、评估排斥、价格排斥、营销排斥及自我排斥六个维度分析金融排斥,并赋予金融排斥一个动态复合概念。Panigyrakis等人(2002)认为由于合适的渠道不能有效的获取,部分群体在使用主流金融系统提供的金融服务上不能获取合适的方式,这是金融排斥的根本特征。Collard等人(2002)和ChantLink(2004)分别从微观企业的商业社群以及企业和区域层次出发,解决金融排斥理论应用及涵盖问题。Chakravarty(2006)认为金融排斥最终会导致社会排斥。Anderloni和Bayot(2008)认为金融排斥会加剧贫富分化与区域发展不均衡,引致金融制度区域不对称问题。国内关于金融排斥的研究起步相对较晚,直至近年来,该问题的有关研究逐渐得以延展和深入。

一、国内金融排斥的研究层面

1、区域层面(1)以全国各地区为视角。王伟(2011)对2008年金融排除度进行了测算。蒲勇健、黄骞(2015)基于31个省份的面板数据采用两种分析方法对我国金融排斥收敛性进行研究。黄红光、白彩全、易行(2018)从金融排斥的角度出发,测算了我国省域金融排斥指数,运用中国30个省份2000—2014年的面板数据对农业科技投入、农业经济发展与金融排斥三者之间的理论机制进行实证分析,研究发现:金融排斥不仅会农业经济发展产生直接抑制作用,还会通过农业科技投入对农业经济发展产生间接作用,同时在金融排斥单重门槛效应下,农业科技投入对农业经济发展的正向作用受到影响。(2)以特定省份为视角。张国俊、周春山和许学强(2014)对广东省市际金融排斥度的空间格局演化进行了探讨。张丽琨、刘艳(2014)从总体现状对吉林省农村金融排斥进行了分析,且构建了吉林省金融排斥的测算模型测算吉林省农村的金融排斥指数,发现吉林省农村金融仍呈现差异性的排斥程度。何晓夏、刘妍杉(2014)实证分析了云南省突出的金融排斥态势,论述了构建农村金融普惠机制是进行金融排斥治理的有效路径。朱超、宁恩祺(2017)基于北京市各区县老年人口金融排斥的视角通过空间计量模型开展研究,发现金融排斥依旧存在于金融发达地区老年人口中,并认为应该关注金融发达地区的金融排斥现象。邹嫄(2018)从金融渗透度、金融使用度、金融效用度三个维度构建了基于广西金融排斥综合评价体系,分析了广西各地金融排斥水平,并对广西城镇化背景下金融排斥的影响因素通过空间杜宾分析模型检验,结果表明:经济发展水平、财政支付能力、交通条件、城镇化率以及教育水平对抑制金融排斥有显著效果。 (3)以农村地区为视角。高沛星、王修华(2011)对我国农村金融排斥的区域差异进行定量分析,并对形成我国农村金融排斥区域差异的主要影响因素进行分析。董晓林、徐虹(2012)把县域金融机构网点分设定为农村金融排斥状况的代理变量,对影响我国农村金融排斥的因素从金融供给方视角进行分析。谭燕芝等(2014)基于中部六省的经济数据从理论与实证的角度分析了什么因素在多大程度上导致农村金融排斥难题。粟芳、方蕾(2015)深入分析了农村金融市场银行排斥、保险排斥和互联网金融排斥的程度及根源。华怡婷、杨林娟(2016)基于甘肃省农村金融机构信贷支农数据,运用皮尔逊相关系数法对农村信贷排斥程度的主要影响因素进行了相关性分析,并从四个维度测算农村信贷排斥程度。中国人民银行贵港市中心支行课题组(2016)对造成我国农村金融排斥的主要影响因素进行计量统计分析。张康松、王梦婷、米运生(2017)对农村金融排斥的主要原因从借贷双向信息不对称的视角上进行了分析,结果表明在公共信息服务的基础之上,“农户-银行”之间应当不断完善金融机构服务贫困农户的能力。(4)以城乡统筹为视角。田霖(2011)针对金融排斥的城乡二元性展开分析,从城乡互动耦合的新角度剖析排斥的空间差异与诱致要素。李建伟、于凤芹(2011)基于金融排斥的视角对山东省烟台市农村金融资源配置情况提出了针对城乡统筹发展的新思路。陈本凤、周洋西(2013)基于省际数据测算了中国29个省市城镇和农村的金融排斥地区差异,并对造成这种差异的主要原因进行了剖析。李建伟(2014)实证检验了现行金融制度下农村异质性金融需求满足度与农村经济增长的关系,发现城镇化背景下现行的农村金融服务制度特别是农村正规金融一直处于“需求追随”地位,远远滞后于农村经济的增长,在很长时期内对农村经济增长起显著阻碍作用。薛宝贵、何炼成(2016)基于市场竞争、金融排斥与城乡收入差距三者之间作用机制,基于1999—2009年间30个省份的面板数据,考察中国城乡收入差距的形成原因,发现市场竞争是资本要素向城市集聚的形成原因,由此导致农户存款不能就地转化为农户贷款,并产生了农村地区的金融排斥,进而导致城乡收入差距的产生。

2、微观层面王修华等(2013)基于我国8省的微观调研数据分析农户在储蓄和信贷两方面受排斥状况,并对影响农户金融排斥的因素进行了实证研究。谭燕芝、丁浩和黄向阳(2013)从金融排斥视角考察了中国农户正规借贷行为。曹廷贵、苏静和任渝(2015)从金融机构角度发现硬信息缺乏、软信息获取成本高是影响小微企业金融排斥的主要因素并构建了小微企业金融排斥的分析框架。雷汉云(2015)基于我国贫困地区10个县使用金融服务的调查数据分析了金融排斥的影响因素。张号栋、尹志超(2016)研究发现金融知识可显著降低家庭金融排斥的概率。吕学梁、吴卫星(2017)研究发现家庭投资决策受到金融排斥的影响,家庭股票和基金投资参与度以及投资深度受到金融排斥显著的负向影响。周洋、任柯蓁、刘雪瑾(2018)基于中国家庭追踪调查(CFPS)2014年的数据,以家庭资产净值衡量家庭财富量,实证研究发现降低居民受到正规金融机构排斥的可能性可以通过家庭财富水平的提高实现,家庭财富水平的提高对于缓解农村居民受到金融排斥的效果更为明显。

二、金融排斥的衡量及测度模型

1、金融排斥的评价指标体系国际上尚无对金融排斥进行综合评价的通行标准,从测度方法已有文献构建金融排斥的评价指标体系主要包括两种类型:第一类是使用一个综合指标,如英格兰东南发展机构(SEEDA)计算的复合剥夺指数(IndexofMultipleDeprivation),Sarma(2010)提出的金融包容指数(IndexofFinancialInclusion)和使用各种方法构建的金融排斥指数等;第二类是使用某些金融产品和服务的绝对值和相对值,如信用贷款、储蓄、保险和证券等具体产品。2、影响金融排斥因素的分析方法对于金融排斥影响因素的研究,国内学者的分析方法主要包括VAR模型(李建伟,2014),主成分分析法(胡宗义等,2012;陈本凤、周洋西,2013)ArcGIS(李春霄、贾金荣,2012;张国俊等,2014),OLS、Pro-bit、Logit和Tobit等回归模型(王伟等,2011;董晓林、徐虹,2012;王修华等,2013;谭燕芝等,2014;雷汉云,2015;谭燕芝、李维扬,2016;张号栋、尹志超,2016),聚类分析法(胡振等,2012),Oaxaca-Blinder分解法(粟芳、方蕾,2016);系统矩估计GMM(胡宗义等,2012);灰色关联分析法和灰色聚类分析法(胡振等,2015),变异系数法PPMCC(高沛星、王修华,2011),皮尔逊相关系数法(华怡婷、杨林娟,2016)。

三、结语

根据学者们对金融排斥领域的已有研究中发现,金融排斥对经济发展和社会发展有诸多不利影响,特别是对中小微企业、农村和城市低收入者受到的金融排斥,不仅不利于促进经济增长,也不利于减少贫困和消除不平等。同时,学者们对于金融排斥的研究大多是研究影响金融排斥的因素,还没有形成统一的关于金融排斥程度的度量方法。如何构建定量指标并对金融排斥程度进行科学评价是值得学者们持续钻研的方向。

作者:林硕延 罗蔼萍 单位:广州商学院

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