2.5 普惠金融的研究方法

普惠金融的研究主要有三種：定性研究、比較研究和實證分析。其中定性研究多采用案例分析（陳正源，2018；張正平等，2019）。比較研究主要是借鑒國外的普惠金融模式或經驗（焦瑾璞，2014）。實證分析是最主要的研究方法：一方面是對普惠金融本身進行評測（尹志超，2019），分析普惠金融的特征；另一方面則是對普惠金融的影響因素進行分析（杜興洋，2018），其數據來源為問卷調查或宏觀經濟數據。

2.5.1 普惠金融的計算

農村經濟對金融服務的多元化需求，使普惠金融的發展水平難以用單一的指標進行評價；而金融科技應用對普惠金融發展水平的影響，要求對普惠金融進行客觀的度量。普惠金融的演變和發展使普惠金融的測評從單一的指標發展到綜合指標體系，使用綜合評分對普惠金融的發展程度進行評定。

普惠金融包含普惠金融的廣度，如業務范圍，服務對象在地域上、時間上的范圍，等等；也包含普惠金融的服務質量，還包括普惠金融對經濟、金融和其他產業發展的影響。

Beck et al. （2007）開創性地構建了測度金融部門覆蓋面的8個指標，用來衡量普惠金融的發展程度，其指標內容如表2.3所示。

表2.3 Beck et al. （2007）的普惠金融測度指標①

表2.3的指標衡量了普惠金融的不同方面，在后來的研究中被綜合成指數（IFI），以指數作為普惠金融的衡量方式，對農村的普惠金融指數則記為RIFI。

不同于Beck et al．的普惠金融指數，Mandira Sarma（2008）提出普惠金融發展水平的三大維度指標，分別是地理滲透性、產品接觸性和使用效用性，他參考聯合國開發計劃署（UNDP）編制人類發展指數的方法構建普惠金融發展指數；Chakravarty（2012）運用Sarma的普惠金融發展指數衡量印度1972—2009年的普惠金融發展水平，同時還測算了每個維度對普惠金融發展水平的貢獻度。

我國在普惠金融的計量方面也做了積極探索。蔡洋萍（2015）使用了改良的普惠金融發展評價指數，對我國中部三省湖南、湖北、河南2005—2013年的普惠金融發展水平進行測度，而且還研究了普惠金融發展的因素；王婧和胡國暉（2013）構建了我國普惠金融發展的評價指標體系，主要從經濟方面分析了我國普惠金融的影響因素；焦瑾璞等（2015）在研究普惠金融發展水平時，認為2013年的普惠金融全球合作伙伴（GPFI）的普惠金融指標體系更為全面。

除上述普惠金融指標外，世界銀行對普惠金融定義的核心指標，包括銀行賬戶使用情況、存款、借款、支付和保險；有全球普惠金融合作組織（GPFI）定義的普惠金融的核心指標，包括享有正規銀行服務的成年人，享有正規銀行服務的企業，在正規金融機構發生信貸業務的成年人，以及在正規機構有貸款約定或授信額度的企業；普惠金融聯盟（AFI）定義的普惠金融核心指標，有服務網點、金融服務的可獲得性和金融服務使用情況。我國定義的普惠金融指數核心指標有銀行服務的供給、金融服務的需求，其中銀行服務的供給是銀行服務的覆蓋率和便利性，金融服務的需求是人們的賬戶開立情況、支付情況、存款使用情況以及貸款使用情況等；也有人使用行政、地理、人口、經濟四個維度的金融密度來衡量普惠金融的發展程度，或者以金融服務廣度和深度兩方面對普惠金融進行評價。

在普惠金融測評中，即使不同的文獻選擇了相同的普惠金融指標，然而，其各指標的定義也不完全一致：一部分文獻將普惠金融的服務質量定義為信貸對經濟的增長的效用；一部分文獻則將服務質量定義為法律權益的保護、征信信息的深度以及服務質量（伍旭川和肖翔，2014）；還有部分文獻的普惠金融服務質量的定義中加入了對保險、證券市場的考察。

隨著信息科技在金融領域越來越廣泛的應用，非金融機構的數字化程度進一步提高，通過技術優勢讓更多的人使用金融服務，從而推動了普惠金融的進一步發展，同時，數字普惠金融也引起了廣大學者的關注。在數字普惠金融方面，北京大學數字金融研究中心構建的數字普惠金融指數，不同于傳統的普惠金融指數，數字普惠金融指數如表2.4所示。

表2.4 北京大學數字金融普惠指數①

總之，從普惠金融到數字普惠金融，都有關于普惠金融測評的研究，而且對普惠金融主要關注其廣度、深度和有效度等方面的問題。實際運用中，根據數據的可得性、是宏觀數據還是微觀數據以及研究需要，在保障指標體系的信度和效度的原則下，重新定義其二級指標的內容和具體含義。

2.5.2 普惠金融實證分析的模型選擇

普惠金融的實證分析主要有兩種模型，一種是將普惠金融的發展作為產出，將影響因素作為對普惠金融的投入，采用乘數模型，參照柯布—道格拉斯生產函數Y＝A（t）Kα Lβu，將經濟、人口分別作為投入普惠金融的資本和勞動力，A（t）作為綜合技術水平，用于表達其他技術環境因素對普惠金融的影響，普惠金融的發展與影響因素間的關系簡化為投入—產出的關系；郭田勇和丁瀟（2015）在研究普惠金融的影響因素時采用乘數模型進行研究。另一種是采用多元線性回歸模型，杜興洋（2018）等在研究ICT對普惠金融的影響時采用線性回歸模型進行研究。

在普惠金融的實證分析的過程中，乘數模型和線性回歸模型各有優勢。在模型選擇的實際過程中，其模型最終根據理論分析、數據特征、解釋變量以及模型的相關檢驗等進行綜合考慮。

① 董鵬麗．我國農村普惠金融發展研究：以山西省為例［D］．北京：首都經濟貿易大學，2017: 17－18.

① 北京大學數字普惠金融指數［EB/OL］. （2017－03－26）［2020－10－28］. http://idf.pku.edu.cn/results/zsbg/2017/0326/28651.html.