党的十九大报告指出，当前我国的主要矛盾是人民日益增长的对美好生活的需求与发展的不平衡、不充分之间的矛盾，而解决该问题的着力点之一是坚持金融体制改革，提高金融发展对实体经济的服务性和普惠性。诸多中外学者就如何度量区域、社区、城乡等金融包容发展程度作了很多探索，成果颇丰且建议具有一定的可行性，然而在指标体系的构建中均主要选择了诸如银行业、保险业等传统金融机构，忽略了对金融包容贡献度日益增大的金融科技机构。随着数字经济时代的到来，现金、银行卡、信用卡等传统消费工具日益被支付宝、微信支付、蚂蚁花呗、京东白条等第三方支付手段所替代，在金融包容指标体系中加入数字普惠指标更加符合新时代的要求。国务院在《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》中从金融供给方角度定义了金融包容：即以机会平等和商业可持续为原则，以可负担成本为底线，为各社会阶层和群体的金融需求者提供适当有效的金融服务。其着重强调了金融机构发展的可持续性，而金融机构的风险容忍度在很大程度上决定了其提供包容性服务的稳定性及可持续性，是金融包容的根基所在。基于此，本文尝试将数字金融指标纳入金融包容体系，在金融服务可持续性的基础上，构建包含有金融包容广度、深度和风险容忍度的新型金融包容指标体系，并将横向与纵向比较相结合、域间与域内比较相结合、传统与新金融视角相结合，研究我国31个省市区的金融包容差异、四大区域内差异及区域间差距，并剖析产生差异的内在原因，查找发展短板。本文一方面尝试丰富和完善金融包容理论体系，另一方面则从实践角度为金融包容不平衡性的解决提供参照和借鉴。

一、研究现状

金融地理学(Financial Geography)是近年来兴起的一门边缘交叉学科，是人文地理学科的一个子集。金融排斥(Financial Exclusion)最早缘起于金融地理学科。20世纪90年代，两位著名的金融地理学者Leyshon和Thrift提出了Financial Exclusion的理念(比联合国2005年提出的Inclusive Financial System还要早很多年)。金雪军、田霖较早地将金融地理学引入国内，在介绍这门新兴学科的同时，将其作为一个研究方向，并翻译为金融排除和金融排外性^[1]，直到2007年，田霖采纳了金融排斥这种表述，使其由地理学向经济学研究范式逐渐靠拢^[2]。

本文倾向于采用“金融包容”而非“普惠金融”的表述，其内在原因有两点：其一，金融学者和地理学者所理解的“普惠金融”不同。从学术溯源角度，地理学者的普惠多强调Access for all，正是看到了其概念缺乏Use维度，才进一步提出了Financial Inclusion，而后者内涵更加丰富、多维、动态及科学，即本文所指的金融包容理念；金融学者对普惠的理解则复杂多元，未能达成共识，有些强调普惠金融的扶贫或慈善性质，有些将其看作是金融排斥的对称反义概念^①，有些则将其等同于金融包容。其二，同中文翻译方式和是否易于理解有关。一些学者认为国内普惠金融的来源就是联合国的Inclusive Financial System，只是当初国内翻译欠妥并沿用至今。另一说法是，普惠这种说法通俗易懂，更易被老百姓接纳和理解，而包容则显得学术气息过浓，晦涩高深，故而决策层采纳了普惠金融这种表达。不论是出于什么原因造成以上的差异，笔者始终坚持两条原则去界定和研究问题：第一，尊重学术史，从理论溯源的角度追索概念的内涵和外延；第二，坚持政策研究在表达方式上可以浅显易懂、言简意赅，而学术研究则必须有较为严谨的表达^②。

① 金融包容与金融排斥概念并非完全对称，其内涵更为丰富。不仅包括储蓄、贷款和保险等基本金融需求，风险资产(如股票、债券、房地产投资等)的选择也属于其研究范畴；不仅关注被排斥弱势群体如何融入主流金融系统，更提倡机会平等、和谐共赢；不仅关注需求主体，也强调供给机构的持续盈利与稳健发展；不仅关注传统金融业态，也研究新金融业态；不仅关注城镇居民、农户，也强调企业融资模式的创新，构建多方共赢的融资体系与包容制度，实现各参与主体的一体化互惠共生。

② 金融包容是金融排斥概念的扩展与深化，是一个多维度的动态复合概念，指个体、群体、企业、组织或者地区等接触并融入金融系统的过程和状态。它不仅意指微观主体以合理的成本获取金融产品和服务并融入主流金融(Mainstream Finance)的渠道与过程，也蕴含区域金融的包容性增长，这种包容性增长涵盖了各区域经济、金融、社会系统的协调，城乡金融协调以及区际金融协调。

中外学者就如何构建客观、全面的金融包容指标体系作了一系列探索：FAS(Financial Access Survey)采纳8个指标，对2004—2012年189个国家或地区的金融包容水平进行比较；Global Findex则从服务获取、ATM、银行网点、非正规金融机构与借款等方面，利用15个指标衡量金融包容；AFI(Alliance of Financial Inclusion)从可获得性及使用情况两方面、共5个指标分析金融包容发展状况；Sarma从银行渗透性、银行系统的实用性这两个维度展开，采纳银行账户和银行分支机构的人口渗透性、存款量、贷款量指标，运用欧氏距离法建立金融包容指数，这种方法使每个指数都在0到1之间，更具有可比性^[3]。然而其指数只考虑了银行业金融系统，且没有考虑金融服务的使用成本。Arora^[4]对金融包容指数的构建是对Sarma的改进，同样借助于HDI(Human Development Index)指数编制方法，从物理可接触性、交易便利性和交易成本三个维度研究金融包容指数，解析98个国家的金融包容性差异，并在此基础上剖析了金融包容与经济发展的关系，其缺陷在于没有考虑金融服务的使用情况。Gupte的研究视野包括外展性、使用性、交易便利性、交易成本四个维度^[5]。他从金融分支机构和ATM的地理渗透性、人口渗透性、每千人银行账户数、存款/GDP、贷款/GDP、贷款成本、年检费用、货币兑换费用、ATM使用费等角度比较全面地构建了印度2008年和2009年的金融包容指数。Beck等则从地理渗透性、金融服务可获得性、产品效用性三个维度构建金融包容指标体系^[6]。目前国内绝大多数学者借鉴此思路，并在其基础上对区域指标进行微调。如粟勤等的三个评价维度依次为金融服务的延展性、覆盖度与使用度^[7]；陈茜茜在渗透性、使用效用性基础上，又添加了可负担性的维度，以考察金融服务与产品的成本^[8]；贺小英从五个方面考察区域金融包容程度，即人均享有金融服务、金融便捷、金融覆盖、金融支持、金融机构发展程度及其他服务^[9]。然而，Beck的体系只关注存贷款两项金融服务，未考虑支付和保险等，也没考虑银行服务的使用成本。

传统指标体系的优点在于数据可获性较强、统计口径一致、操作便捷、计算简单，缺点在于对于数字支付、互联网金融、金融科技等新兴态势考察不足，不能全面、客观、多维、动态化地反映区域的金融包容水平。2016年7月23日至24日在成都召开的G20财长和央行行长会议签署通过了由金融包容全球合作伙伴(GPFI)起草的《G20金融包容指标体系》的升级版。它涵盖供、需两侧，运用19大类35个指标来分别衡量金融服务可获得性、使用情况、金融服务和产品质量，较好地弥补了传统指标体系的不足，特别是纳入了数字支付及相关指标。升级版金融包容指标体系将金融服务的使用情况按照服务对象的不同分为“成年人”和“企业”两类，包括了每千成年人拥有的电子货币账户数，每十万成年人移动支付交易笔数，分别使用数字支付、移动电话支付和互联网支付的成年人比例，以及使用数字支付的中小企业比例等指标；在金融服务可获得性方面，考虑了移动代理、POS终端和具有移动电话等服务网点的人均数量、设备或家庭网络连接的成年人比例以及拥有POS终端的中小型企业所占的比例。金融服务和产品质量这一维度上只做了小幅度修改。尽管目前升级版金融包容指标体系较为权威且被各国所认可，但仍然存在统计口径不统一、交叉重复计算以及数据严重缺失的问题。如我国近年来第一、第三维度(金融服务使用情况、金融产品与服务的质量)的数据始终处于缺失状态，严谨的量化分析难以实行。

一些学者在借鉴GPFI理念的基础上，结合我国国情、空间差异及数据可获性等，构建了相应的区域金融包容指标体系。如王国红提出中国是一个二元经济国家，城乡差别大，金融服务也不例外，因此设计金融包容指标时，应区分城乡，分别进行设计^[10]。同时考虑到居民和中小企业对金融服务存在不同的需求以及中小企业融资难、融资贵问题，需要把指标体系细分为中国农村金融和城市金融包容指标体系以及中小企业金融包容指标体系，深具互联网金融时代特色的电话银行、手机银行、电子银行的可获性指标都要有较为充分的体现。焦瑾璞等则在三个维度的思想下，构建了包含19个指标的普惠金融指标体系^[11]。这个指标体系相对全面、完善，保证了数据的可得性、可信度与可参照性，进行了省、市、区的比较与深度解读，然而对互联网金融的最新发展态势尚未考察。可见，目前互联网视域下的度量尚显不足。

通过金融包容的“冰山模型”^[12]，我们发现了诸多潜在的问题与误区：过度聚焦于弱势群体及其金融产品的可获性(即宽度)，而忽略其使用性(即深度)，出现包容中的排斥(Exclusion Within Inclusion)；过于强调普惠性质的金融服务全覆盖而忽视了过度负债问题；只分析贷款融资，而没有研究投资、理财、支付等包容的其他层面；过度关注需求主体，而对供给主体的组织排异、社区排异及监管排异透析不够，互联网金融风险过高就将其排斥出金融包容的范畴之外，或者片面夸大“新金融”业态的功能而对纯网络银行(PPI)面临的可持续发展困境则视而不见的两极观点；发达国家或地区金融综合竞争力与金融排斥指数双高的金融包容“悖论”；实证研究的概念界定有差别、口径比较不统一、指标纳入偏陈旧与传统、数据获取难度大等。

综上所述，在数据可得、指标科学的前提下，本文对区域层面的金融包容分析则力求“新旧结合”(传统与新型指标相结合)及“三度统一”(需求宽度、参与深度及风险容忍度的统一)。如前所述，传统的空间较多采取地理渗透性、产品接触性、使用效用性这三重维度作为构建和改进量化指标的基础，过于强调物理网点的多寡、产品种类的多少及服务覆盖率的高低等。本文则将数字普惠金融指标^③纳入金融包容体系，努力将三种维度的“新金融”理念^④融入金融包容的区域分析。强调需求主体和供给主体的包容共赢，将传统研究常忽视的“风险容忍度”纳入视野：风险容忍度用来衡量一个地区金融系统发展的稳定性及其风险可承受能力，是金融包容的关键层。不能仅单纯追求金融需求层面的价格可承付或需求主体的“普”和“惠”，应同时关注金融机构的可持续发展，确保其亦在其风险可承受范围内提供合理、高效的金融产品及服务，以实现整个社会的福利最大化。本文将传统金融和数字金融相结合，以面板数据(2011—2015年)替代截面数据，尝试弥补现存研究中数据不足、指标不全、研究范围较窄等缺陷，涵盖有互联网金融及金融机构可持续发展等方面的“三度统一”的金融包容指标体系，可望更加准确地衡量包容水平及其空间变化趋势。

③ 金融包容和普惠金融的概念在国内界限相对模糊，常常被混用。政策层面可以尊重大众习惯，对金融包容和普惠金融不作特别区分，但需要了解金融普惠是完全金融包容(Full Financial Inclusion)的重要方面，却不能与之等同。

④ 以资本市场为主流、为导向的“新金融”体系、“新金融”业态以及以虚拟化、全球化、信息化为特征的“新金融”。

二、我国金融包容的指标体系与测度 (一). 维度选取与指标选择

互联网技术的快速发展，推动了以互联网金融为背景的金融结构和金融市场的改革和创新，然而在金融包容体系中纳入数字金融指标的研究尚显薄弱。数字普惠金融(Digital Financial Inclusion)是2016年我国在G20杭州峰会上根据自身发展经验提出的创新理念，意指运用数字化技术、以合理的成本为社会各阶层提供金融服务。“数字化”是计算机、大数据、区块链、云计算等相关技术的统称。从广义上讲，数字金融是指信息时代一切依托数字技术提供金融服务的新型金融模式，其主体既包括利用大数据、云计算、区块链等技术提供金融服务的互联网企业，也包括借助于互联网技术提供手机银行、网上银行等服务的传统金融机构。其中前者被称为狭义的数字金融。考虑到传统金融机构经营的数字金融服务数据的不可获得性和难区分性，本文所讨论的数字金融均指狭义的数字金融。北京大学互联网研究中心课题组(2016)联合上海新金融研究院、蚂蚁金服研究院首创了数字普惠金融指标体系：包括互联网金融服务的覆盖广度、使用深度、数字支出服务程度三个维度^[13]，涵盖了互联网金融账户覆盖、支付、货币基金、征信、信贷、保险投资、便利性和成本等各方面，为更好地衡量金融包容水平提供了前期基础和数据准备。

此外，从国内外研究看，金融包容体系的维度主要有接触性、使用性、交易便利性、可负担性四个方面，较少学者考虑到金融机构提供普惠金融的可持续性，而金融机构自身发展的可持续性是保证一切普惠金融活动顺畅进行的前提。因此，本文在纳入数字金融指标的同时，从金融包容的广度、深度和风险容忍度三个维度来剖析金融包容状况，追求金融包容高质量推进(即“三度合一”)的过程。在此基础上，本文选用2011—2015年的面板数据进行研究，尝试更加客观、全面地反映其历史及截面指标水平的演变。

1.金融包容的覆盖广度(FII₁)

金融包容的覆盖广度主要是从金融供给角度而言，直接体现为金融机构网点、金融服务人员在人口和地理上的渗透性，是金融包容的基础层。金融机构、金融服务人员越多，该地区的金融渗透性越好，居民、企业等获取金融产品和金融服务就越便利，金融包容程度越高。这一维度选取的指标有：每万人拥有金融机构数、每万人拥有金融服务人员数、每万平方公里拥有金融机构数、每万平方公里拥有金融服务人员数、境内上市公司数、数字金融覆盖广度(每万人拥有的支付宝账号数量、支付宝绑卡用户比例、平均每个支付宝账号绑定银行卡数)，以上指标均为衡量金融包容的正向指标。

2.金融包容的使用深度(FII₂)

金融包容的使用深度主要从金融需求者角度出发，指一个地区中社会群体对各类金融产品和服务(包括银行、证券、保险等)的参与度和使用性，是金融包容的核心层。报告选取的金融包容深度的测量指标有：存款余额/GDP、贷款余额/GDP、金融业增加值/GDP、股票市场价值总额/GDP、保险密度、保险深度、数字金融使用深度(基于支付宝的支付、信贷、保险、投资、征信业务)，以上指标均为衡量金融包容的正向指标。

3.金融包容的风险容忍度(FII₃)

金融包容的风险容忍度是针对金融供给者而言的，用来衡量一个地区金融系统发展的稳定性及其风险可承受能力，是金融包容的关键层。金融机构是金融包容体系中的运营主体，金融机构自身能否可持续发展对金融包容的稳健发展起着关键的制约作用。因而不能单纯追求金融需求层面的“普”和“惠”，而应该强调各参与主体及整个社会的福利最大化。为保证金融机构在其风险可承担范围内提供合理、高效的金融产品及金融服务，本文选用金融机构不良资产率来衡量风险容忍度，这是一个逆向指标，不良资产率越高则表明金融包容的质量越差(如表 1)。

(二). 金融包容指数测度方法

1.指数测算方法

考虑到各变量之间存在量纲差异，为增强其可比性，本文借鉴国内外相关研究的处理方法，先对各指标原始数据极差化以消除量纲影响：

${x_{ij}} = \frac{{{A_{ij}} - {m_{ij}}}}{{{M_{ij}} - {m_{ij}}}}$，当指标为正向指标时；

${x_{ij}} = \frac{{{M_{ij}} - {A_{ij}}}}{{{M_{ij}} - {m_{ij}}}}$，当指标为负向指标时。

上式中，x_ij表示极差化法处理之后的数据；A_ij表示原始数据；m_ij表示第i维度第j项指标的样本最小值；M_ij表示第i维度第j项指标的样本最大值。按以上方法处理之后各项指标值都在0~1之间。

基于以上处理结果，根据欧式距离法首先对单一维度包容性指数度量，然后再对金融包容综合指数度量。其主要思想是判断各值与最优值之间的距离，距离越短，其值越优，金融包容指数就越大。具体计算公式如下。

单一维度金融包容指数：

$ {\rm{FI}}{{\rm{I}}_i} = 1 - \frac{{\sqrt {w_{i1}^2{{\left( {1 - {x_{i1}}} \right)}^2} + w_{i2}^2{{\left( {1 - {x_{i2}}} \right)}^2} + \cdots + w_{ij}^2{{\left( {1 - {x_{Aij}}} \right)}^2}} }}{{\sqrt {w_{i1}^2 + w_{i2}^2 + \cdots + w_{ij}^2} }} $

其中FII_i表示第i维金融包容指数；w_ij表示第i维第j个指标的权重。

金融包容综合指数：

$ {\rm{FII}} = 1 - \frac{{\sqrt {W_1^2{{\left[ {\max \left( {{\rm{FI}}{{\rm{I}}_1}} \right) - {\rm{FI}}{{\rm{I}}_1}} \right]}^2} + W_2^2{{\left[ {\max \left( {{\rm{FI}}{{\rm{I}}_2}} \right) - {\rm{FI}}{{\rm{I}}_2}} \right]}^2} + W_3^2{{\left[ {\max \left( {{\rm{FI}}{{\rm{I}}_3}} \right) - {\rm{FI}}{{\rm{I}}_3}} \right]}^2}} }}{{\sqrt {W_1^2 + W_2^2 + W_3^2} }} $

其中FII表示金融包容指数；W₁、W₂、W₃表示各维度的权重；max (FII₁)、max (FII₂)、max (FII₃)表示各维度得分最大值。

2.权重确定

权重的选择对最终测度的指数大小影响较大，目前主要有等权重法、变异系数法、层次分析法、组合赋权法等。等权重法没有考虑各指标各维度的重要程度差异；层次分析法和组合赋权法中主观性影响相对较大。因此，本文选用比较客观的赋权方法——变异系数法。

首先对同一维度指标赋权，计算公式如下：

$ {v_{ij}} = \frac{{{s_{ij}}}}{{{{\overline x }_{ij}}}} $

$ {w_{ij}} = \frac{{{v_{ij}}}}{{\sum\limits_j {{v_{ij}}} }} $

其中v_ij表示第i维第j项指标的变异系数；s_ij表示第i维第j项指标的标准差；x_ij表示第i维第j项指标的平均值。

然后对各维度赋权，计算公式如下：

$ {V_i} = \frac{{{S_i}}}{{{{\bar X}_i}}} $

$ {W_i} = \frac{{{V_i}}}{{\sum\limits_i {{V_i}} }} $

其中V_i表示第i维金融包容指数的变异系数；S_i表示第i维金融包容指数的标准差；X_i表示第i维金融包容指数的平均值。

(三). 我国各省份金融包容水平测度

笔者将2011—2015年中国31个省、市、区的金融包容水平作为研究对象。其中金融机构、金融服务人员数量来源于各省份的金融运行报告；境内上市公司数量、股票市场价值总额来源于中国证券期货统计年鉴；存款余额、贷款余额、保险深度、保险密度来源于各省市金融统计年鉴；GDP、金融业增加值来源于中国统计年鉴；数字金融覆盖广度和使用深度等来源于北京大学互联网金融研究中心；不良资产率则来源于中国银行业监督管理委员会年报。

利用前文金融包容指标体系的构建与计算方法，得出我国各省市金融包容水平(如表 2)。

图 1中各省份对应柱状图的四列分别表示各省2011—2015年金额包容的平均广度水平、深度水平、风险容忍度水平和总平均水平。

根据表 2金融包容指数的得分数值，横向来看，我国各省份金融包容水平差异较大，整体处于较低水平。按照Sarma关于金融包容水平的层次划分：0≤FII≤0.3为低度包容；0.3＜FII≤0.5为中度包容；为0.5＜FII≤1高度包容。我国各省份2011—2015年平均金融包容水平只有北京和上海达到了高度包容，天津达到中度包容，其余均为低度包容。纵向来看，各省在2011—2015年金融包容水平呈现上升趋势。

具体而言，不同省份在金融广度、深度、风险容忍度的单项维度包容性也存在较大差异，而金融包容度的提高则要求“三度合一”，即需要其涵盖的三驾马车(广度、深度、风险容忍度)的共同拉动。北京市包容性水平较高主要原因在于：作为全国的政治、经济、文化中心，其具备较好的地理优势，金融机构和金融从业人员密集；居民金融素养和收入水平较高，金融参与度更高，其金融包容的深度位于全国第一；地处国家政策决策和执行的核心位置，金融机构风险控制和管理有效，总体排名得分位列全国第一。上海是国际化金融交易中心，汇聚着金融行业最高端的金融设施和尖端人才，加之其地理面积相对较小、人口相对较少，因而上海地区金融包容的人口及地理渗透性一直处于全国领先位置，总体排名第二。天津地区金融包容的广度仅次于上海，然而其深度相对于广度而言发展略弱，多年来，其风险包容度也居于全国第十名左右。可见，天津地区可降低不良资产率，通过提高资产使用效率，补足短板，将能够有效地促进金融包容。浙江省虽然金融发展规模很大，广度和深度都比较高，但是其不良资产率一度达到全国最高水平，其金融包容的质量有待提高。西藏地区面积较大，地理渗透性差，其覆盖率一直居于全国倒数位置，然而该地区的金融渗透性却位列全国第四，平均风险容忍度则位于第二。因而该地区金融包容的进一步推动要从金融供给方切入，增强金融服务的地理渗透性和人口渗透性。海南、宁夏、新疆、云南地区与西藏相似，金融包容发展深度和容忍度都相对较高，但是金融覆盖率(Access)不足，这是普惠金融政策需要关注的重点区域。河南省金融覆盖广度位于全国中上等水平，但是其使用深度(Use)排名靠后，金融风险管理能力也比较差，导致该省整体金融包容水平处于中等偏下水平。这也再次验证了我们的观点：深度包容较之于接触或宽度包容更为重要，否则即使已经被纳入主流金融系统的金融主体有可能被再次排斥在外。山东、辽宁、河北、湖北、吉林等省份与河南相似，金融包容水平的提高要从金融需求方这一短板入手，提高居民和企业的金融素养、金融可接受度和金融参与度。广西和内蒙古的风险容忍度相对较高，但是其他方面则发展落后，导致整体金融包容性指数得分滞后，这说明相对于金融风险而言，其金融发展空间还很大，需要从供需两侧共同推动和着力。湖南、黑龙江及江西三地区在金融包容的三个维度上都得分较低，因此既需要扩大金融规模，又要控制好金融风险，方可促进金融包容的协调发展。

三、我国金融包容水平的空间差异

我国金融包容水平的区域差异既表现为省际间差异，也表现为四大区域间差异及四大区域内部之间的差异。泰尔系数可以用来衡量差异的大小，更为便利的是，它能够分别衡量指标数值的组间差异和组内差异对总差异的贡献度。因此，本文利用描述性统计定性分析和泰尔系数定量分析相结合的方法，解析各省份间及各区域间金融包容的差异水平。泰尔系数计算公式如下：

$ T\left( y \right) = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {\frac{{{y_i}}}{\mu }} \ln \frac{{{y_i}}}{\mu } $

其中T(y)表示总泰尔系数；n表示地区个数；y_i表示全国地区金融包容水平；μ表示地区金融包容水平的均值。

将中国分为东部、中部、西部、东北四大区域，通过泰尔系数分解公式可以实现量化分析这四大区域内部、区域之间的差异程度。泰尔系数分解公式如下：

$ \begin{array}{l} T\left( y \right) = T\left( {{y^1}, {y^2}, {y^3}, {y^4}} \right) = \frac{1}{n}\sum\limits_{k = 1}^4 {\sum\limits_{i \in {n_k}} {\frac{{{y_i}}}{{{\mu _y}}}} } \ln \frac{{{y_i}}}{{{\mu _y}}} = \sum\limits_{k = 1}^4 {\frac{{{n_k}}}{n}\frac{{{\mu _k}}}{{{\mu _y}}}\frac{1}{{{n_k}}}} \\ \sum\limits_{i \in {n_k}} {\frac{{{y_i}}}{{{\mu _k}}}\ln \frac{{{y_i}}}{{{\mu _k}}}} + \frac{1}{n}\sum\limits_{k = 1}^4 {\sum\limits_{i \in {n_k}} {\frac{{{\mu _k}}}{{{\mu _y}}}} \ln \frac{{{\mu _k}}}{{{\mu _y}}}} = \sum\limits_{k = 1}^4 {{v_k}\frac{{{\mu _k}}}{{{\mu _y}}}} T\left( {{y^k}} \right) + \sum\limits_{k = 1}^4 {{v_k}} \frac{{{\mu _k}}}{{{\mu _y}}}\ln \frac{{{\mu _k}}}{{{\mu _y}}}\\ = {\rm{IND + EXD}} \end{array} $

其中IND表示各区域内部金融包容水平差异；EXD表示各区域之间金融包容水平差异；y^k表示第k个区域内各地区金融包容水平；μ_y表示全国金融包容水平均值；μ_k表示第k个区域内各地区金融包容水平均值；n_k表示第k个区域内地区数量；v_k表示第k个区域内地区数量在全国占比，即${v_k} = \frac{{{n_k}}}{n}$。

(一). 金融包容水平的省际差异分析

由表 3可以看出，我国各省份金融包容水平总体差异性明显小于单项维度的差异性，且其深度和总体包容水平差异呈缩小趋势，然而广度差异则呈现上升趋势。这部分反映了我国金融包容政策惠及地方以及金融科技引领包容初见成效。例如，近年来国家推进普惠金融发展，支持各类农村金融机构设立，致力于解决中小企业融资难、融资贵的问题，颁布了一系列诸如对普惠金融对象定向降准、降息的优惠政策，一定程度上促进了地区金融包容性的发展；金融科技的快速发展，通过倒逼机制，敦促传统机构加速开发手机银行及网上银行业务，与此同时，互联网金融企业也不断丰富金融产品与服务，为不同偏好的消费者构建不同类型的融资平台等，这都有利于金融消费者更便捷地了解金融信息及参与金融市场，从而提升了金融包容的深度。然而金融服务提供者总体上仍然秉持商业化原则，追求利润最大化，因而相对于社会责任的践行，其更侧重于增加金融发达地区的服务供给。与此同时，以传统金融网点为基础的金融发展模式已经发生转变，金融网点红利逐渐减弱甚至消失，传统金融机构开始重新布局，加速撤并业务量相对较少、盈利相对较低的落后地区的网点，这直接体现为落后地区金融包容广度的下降及金融包容广度差异的扩大。

(二). 金融包容的区域差异分析

由表 4可见，在总体金融包容水平上，东部地区处于绝对优势地位，中部、西部和东北三个区域差异较小且水平较低。这说明我国金融包容性发展与经济包容性发展具有很强的关联性。东部各省多位于我国长江三角洲和珠江三角洲等主要经济带，乘改革东风和借政策优惠的先发优势，其经济发展相对较快，金融需求总量较大。此外，我国的金融改革试点多从东部一些发达区域开始，政策红利也使得东部地区的金融发展能够率先启动、拔得头筹。

中部和东北地区虽然金融包容的广度领先于西部地区，但是在深度和风险容忍度上均有落后，因而其总体金融包容度略低于西部地区。由于金融包容广度指标从地理渗透性和人口渗透性两方面展开，而西部地区地广人稀，因而较之于东北和中部地区其表现为广度包容落后。从表 2可知，西部地区的四川、重庆、新疆等地区的金融包容发展水平相对较高，从而带动西部地区的平均水平略高于中部地区；而东北老工业基地面临着产业结构的优化和升级，在我国供给侧结构性改革的背景下，钢铁产能下降导致企业偿债能力下降、总体经济发展速度放缓，相应地，转型的阵痛导致其金融包容的使用度和风险容忍度均存在下降趋势。

从表 5可以看出：其一，东部地区各省份金融包容水平发展差异较大，西部地区次之，而中部和东北地区各省的金融包容相差较小。虽然东部各省金融包容水平大部分处于全国前列，但是不难发现，“金融极地”北京和上海的金融包容水平在全国遥遥领先，导致东部地区内部各省的金融包容发展差异较大。这说明东部地区提升区域金融包容度可以考虑有效利用“金融极地”的辐射效应及扩散效应，倡导包容领先的北京、上海、天津、浙江等地区积极带动周边省份的发展，如可鼓励跨省份融资、建立跨区域金融分支机构、跨区域协助与合作进行金融风险管理等。其二，总体发展水平最为落后的内蒙古和广西，以及地理渗透性较差的贵州、西藏、甘肃、青海等都属于西部省份，这引致该区域金融包容发展的极差较大。这说明西部地区提升区域金融包容度不仅要促进“金融沙漠”(Financial Desertification)地区的金融发展，进行因地制宜和精准的金融扶贫，还应该通过金融科技手段扩大金融服务的覆盖广度。中部和东北地区基本涵盖了金融包容发展处于中等水平的各省份，所以其区域内部差异较小。

从差异的变化趋势看，东部和西部地区差异有上升趋势，而中部和东北地区有下降趋势。这是由于东部地区拥有极大值，西部地区拥有极小值，金融发展的马太效应会诱发两个区域内部差异越来越大。中部地区和东北地区内部各省的发展水平相差不大，更容易产生俱乐部趋同，所以呈现差异的下降趋势。

从组间差距看，四大区域金融包容的发展差异呈下降趋势；而从组内差距看，四大区域各自内部的金融包容发展差异则相对稳定。这反映出在互联网金融时代，跨区域的金融供给和需求逐渐增多，各区域之间的金融关联度和协作性逐渐增强，金融地理学所倡导的“空间的相互作用”机制使得区域间差距趋于逐渐缩小的态势。

(三). 我国金融包容与数字普惠金融发展对比分析

从表 6金融包容指数与数字普惠金融指数的排名对比中可以看出，二者在广度和深度上不存在完全的对称性。由于本文构造的金融包容指数的广度和深度涵盖了传统金融与数字金融两个维度，因而通过总维度指数排名与数字金融排名的比较，可以推断各省份传统金融的包容性在广度和深度上的相对优势或不足。

从广度指标对比来看，北京和上海作为高度金融包容城市，无论是在传统金融还是数字金融的覆盖广度方面都居于全国领先地位。浙江、江苏、广东和辽宁，西藏、新疆、甘肃、贵州和青海等省份的金融包容广度和数字普惠金融覆盖广度排名很接近，其中前四个省份在这二个指标上都处于全国较高水平，而后五个省份这两者的排名均非常靠后，这说明浙江、江苏、广东、辽宁各省的传统金融机构和从业人员覆盖面较广，同时诸如支付宝、财付通等移动支付、移动理财终端技术推广较好，数字普惠金融的覆盖面相对广泛；而西藏、新疆、甘肃、贵州、青海需要从传统金融与数字金融两方面同时推进其金融包容广度。此外，重庆、海南、福建、湖北、宁夏、陕西、云南、广西、内蒙古等省份的数字普惠金融的覆盖广度排名优于总体金融包容广度，说明随着数字技术的广泛采用，落后地区完全可以利用后发优势，缩小“数字鸿沟”。提升金融包容度应从金融的供给方着力：一方面，提升传统金融机构和金融从业人员的覆盖率；另一方面，继续扩大数字金融普及率，为金融包容广度水平的全面提升奠定基础。山东、安徽、河南、湖南、江西等省份则恰好相反，其总体金融包容广度排名优于数字普惠金融覆盖广度排名，说明其传统金融发展比较健全和充分，覆盖广度相对令人满意，下一步工作的重点是如何借助互联网金融的优势，拓宽各种渠道，增强居民对新兴业态、新兴产品、新兴服务、新兴平台等的可接触性。

通过使用深度的维度比较可以看出，北京和上海在全国依然处于领先位置，然而紧随其后的浙江省其数字普惠金融的使用深度甚至超过了北京市，这说明浙江省在数字金融的支付、信贷、保险、投资、征信等方面应用程度极高，这与江浙地区金融蓬勃的创新力、阿里巴巴的创业发展史以及支付宝率先在江浙地区被广泛接纳和普及有一定关系。广东、四川、云南在总体金融包容深度与数字普惠金融的使用深度排名上相差不大，其中广东省在传统金融和数字金融的使用深度上并驾齐驱，而四川和云南的总体深度排名处于全国中等水平，意味着为了加深这两省金融包容的使用度，既可以有针对性地开发适合当地居民的传统金融产品和服务，也可以通过提升居民对数字金融的理解度和接受度，引导居民借互联网金融之力深度参与金融市场。此外，江苏、福建、山东、辽宁、江西、广西、安徽、河南、吉林、湖南、内蒙古等省份的数字普惠金融使用深度排名较为靠前，但是总体金融包容深度尚显不足，反映了这些省份的居民对数字金融完全接纳、广泛使用，而对传统金融的参与则相对不足。传统金融机构如何加快商业银行的智能化改造，如何有效使用大数据、云计算、区块链、手机银行、网银等渠道或途径以加深金融包容深度将是未来竞争取胜的关键。与此相反，重庆、海南、西藏、山西、新疆、宁夏、陕西、甘肃、贵州、青海等省份总体金融包容深度排名优于数字普惠金融使用深度，说明这些省份居民对传统金融的接受程度较高，而很可能对数字金融的便利性认识不足和缺乏信任，从而消极面对创新性金融工具和手段的推广。这一短板可通过提高金融素养及加强金融消费者权益保护等方式加以改善。

四、结论与建议

本文通过构建“三度统一”的指标体系，解析互联网金融背景下2011—2015年中国31个省、市、区金融包容的空间差异，得出以下结论：从趋势上看，我国金融包容水平总体呈上升趋势；省际之间、区域之间的金融包容发展差异趋于缩小；东部地区的内部差异有略微上升的态势，而西部、中部、东北地区的内部差异则均呈现下降趋势。从差异的绝对量来看，东部地区差异较大，西部次之，中部和东北地区差异较小。通过将总体金融包容水平与数字普惠金融包容水平相对比，发现各省的表现可圈可点，多数省份表现为传统金融发展更好，数字金融包容发展不足；少数总体金融包容发展相对滞后的地区则恰恰相反，体现了其后发优势；其余地区在二类包容中的表现具有相对一致性，体现了传统金融和数字金融的协调发展^⑤。相应的政策建议有如下方面。

⑤ 本文对金融包容的诱因分析并未多花笔墨。这是由于笔者长期从事金融排斥、金融包容及金融地理学的研究，已经对金融包容的影响要素进行过剖析：从需求、供给及社会三个层面筛选金融包容的影响要素。从需求层面看，主要包括收入、年龄、金融素养、种族或民族等；供给方面有地理特征和技术；社会诱发因子则包括人口性别结构、劳动力结构变化、城乡社会差异、政府支持、商业文化环境、社会环境等指标。相关文章业已公开发表，而互联网视野下其诱因研究成果没有显著的帕累托改进，也便不再赘述。

第一，以金融科技驱动金融包容性发展。金融科技指技术进步带动金融服务的创新，它在突破时间和空间限制、促进信息网络化和透明化、降低交易成本及信息不对称等方面具有传统金融服务无法比拟的优势。因此，应该加强金融科技人才培养；出台相关法律法规为金融科技发展营造良好的社会环境；推动传统金融机构与金融科技企业战略合作，提升金融行业前沿信息技术利用水平，从而更加有利于从金融供给层面利用数字技术降低金融包容的区域差异。从实证分析可以看出，新疆、西藏、甘肃、贵州、青海、云南等省份金融包容广度很低，这些区域地广人稀，建立较多金融分支机构的边际成本较高，违背了成本收益法则，多数金融机构出于商业化原则也不愿意多建分支网点，因而最好的途径就是运用金融科技手段弥补金融包容地理及人口渗透性不足。此外，金融科技可以提升金融包容的风险容忍度。运用大数据、云计算等技术建立小微企业、农户等的信用档案平台及信用信息交换平台，将包含有居民基本情况的政务信息和金融信息互联互通，完善我国的征信体系，可有效提升金融服务质量和金融机构的商业可持续性。这些措施尤其适用于金融风险容忍度较低的浙江、山东、青海、山西、辽宁等省份。

第二，提高公众金融素养。社会群体金融素养不足极易引发自我排斥，这将从需求端抑制金融的包容性发展，所以应该加强居民的金融基础理论、法律支持、金融生态建设等在内的金融知识普及，培养其金融风险意识及金融消费者维权意识，从而加深公众对金融的参与度和使用效度等。从金融包容的指数分析中可以看出，河南、吉林、湖南、广西和内蒙古等省份的金融包容深度发展不足，与相对较高的人口比例存在一定的矛盾性与不和谐性。这是由于这几个省份的金融弱势群体相对较多，他们对金融的理解不足，不愿意过多地参与金融市场，主要进行传统的存贷款业务，对新型金融手段和工具知之较少、使用更少，且缺乏动力去了解和融入，而金融素养的低下是其金融服务使用度较低的根源。

第三，走差异化发展道路。各区域金融包容发展程度各异，且在包容的维度和形式上表现不同，因而应该因地制宜、对症下药。通过对金融包容的指数分析可以发现：新疆、西藏、甘肃、贵州、青海、云南等省份应注重提高金融包容的地理渗透性或人口渗透性；河南、吉林、湖南、广西和内蒙古等省份应尽量提高公众对金融的接受程度和使用程度，以强化金融包容的深度；天津、浙江、江苏、福建等省份应重点关注金融包容的风险容忍度，控制金融资产的质量，实现金融包容的可持续发展。从总体金融包容水平与数字普惠金融的对比分析中发现，重庆、海南、西藏、山西、新疆、宁夏、陕西、甘肃、贵州和青海等省份应该提升数字普惠金融水平，运用金融科技手段创新金融服务和金融产品，同时简化金融产品的复杂程度，降低消极的金融排斥，增强居民对新兴产品和手段的理解力、接受度和使用度。山东、安徽、河南、湖南和江西等省份应提升传统金融在推动金融包容中的作用，促进传统金融机构和新型金融机构的合作，转变服务形式和渠道，深化公众对传统金融的可接触性和使用性，增强其满意度和美誉度。

第四，推动区域内协调发展和区域间相互合作。我国金融包容性发展的最终目标是实现全国所有居民、家庭和企业都能够以各自可承担的成本、有尊严地获取金融服务或产品，金融发展较好的省份和区域应发挥引导和辐射作用，向发展相对落后的省份和区域传授经验和助力引资。根据前文分析，我们发现，尽管东部各省金融包容水平普遍较高，然而该区域内部各省之间的差距较大；与此同时，东部与中西部、东北等区域之间的差距也比较大；按照区域协调发展的金融地理学理念，应该一方面促进区域内的和谐发展，另一方面推动东部地区与中西部、东北地区的跨区域合作，实现区际协调。