我国普惠金融发展水平测度及影响因素研究--基于省际面板数据分析

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1、学校代码10125专业代码020204O.硕士学位论文题目我国普惠金融发展水平测度及影响因素研究——基于省际面板数据分析姓名冀婷专业金融学?研究方向商业银行效率研究所属学院财政金融学院指导教师芦锋二〇一八年六月九曰学校代码10125专业代码020204硕士学位论文题目我国普惠金融发展水平测度及影响因素研究——基于省际面板数据分析姓名冀婷专业金融学研究方向商业银行效率研究所属学院财政金融学院指导教师芦锋二〇一八年六月九日UniversityCode10125MajorCode020204ShanxiUniversityofFinance&Econ

2、omicsThesisforMaster’sDegreeTitleTheMeasurementandInfluencialFactorsoftheInclusiveFinanceinChina——basedonprovincialpanaldataNameJiTingMajorFinanceResearchOrientationEfficiencyofCommercialBankSchoolFacultyofFinanceandBankingTutorLuFengJune9th,2018山西财经大学硕士学位论文摘要联合国于2005年国际小额信贷年上正式提出“普惠金融”这一概念,并发表了普

3、惠金融蓝皮书,指出每一个人都应该有相等的机会享受金融服务。2013年党的十八届三中全会正式提出了我国金融体系的发展目标:“发展普惠金融,鼓励金融创新,丰富金融市场层次和产品”。2016年1月国务院印发了《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》,从提高金融服务的覆盖率、可得性和满意度三个角度指出了中国普惠金融的发展方向。无论是政府当局,还是社会各界都在关注普惠金融,普惠金融已经从单纯的经济词汇上升到国家战略层面。因此,研究普惠金融意义深远。本文首先对国内外关于普惠金融的研究现状和相关的理论基础进行了梳理,其次从普惠金融服务的覆盖情况和渗透情况两方面分析了我国普惠金融的发展现状,然后

4、从金融服务的可获得性、金融服务的使用情况两个维度出发,选取每万人拥有的金融机构数、每万人拥有的金融从业人员数、每万平方公里金融机构数以及每万平方公里金融从业人员数、人均贷款与人均GDP比重、人均存款与人均GDP比重、金融机构涉农贷款余额、小额贷款公司贷款余额以及保险密度、保险深度共10个指标,运用变异系数法确定各个指标的权重,构建了普惠金融指数IFI,在此基础上测算了2007-2016年我国31个省的普惠金融发展水平,测算结果发现:十年间我国普惠金融水平总体上呈稳中上升趋势,北京、上海的普惠金融水平已经突破0.7,以绝对的优势领先其他省份;东部地区普惠金融指数远高于中部、西部地区,我国普

5、惠金融发展存在明显的地区差异。在此基础上,本文运用面板数据模型,以2007-2016年我国31个省的IFI值为被解释变量,对我国普惠金融发展水平的影响因素进行实证研究,发现普惠金融发展水平受多种因素影响,其中居民平均受教育年限、互联网普及率、金融业对GDP的贡献率以及道路密度对普惠金融发展水平有显著的正影响,而城乡居民人均收入比对普惠金融发展水平的影响为负。最后,在实证分析的基础上,本文提出以下建议:提高教育水平和金融意识、提升互联网普及率、缩小城乡收入差距、加强基础设施建设、鼓励金融创新等。关键词:普惠金融,金融深化,金融创新,变异系数,影响因素1我国普惠金融发展水平测度及影响因素研究

6、ABSTRACTTheUnitedNationsformallyputforwardtheconceptof"inclusivefinance"attheInternationalYearofMicro-financeandpublishedabluepaperoninclusivefinancein2005,statingthateveryoneshouldhaveafairchancetoenjoytheservicesprovidedbytheformalfinancialsystem.In2013,thegovernmentformallyputforwardthegoalofd

7、evelopingfinancialsystemincludingdevelopinginclusivefinance,encouragingfinancialinnovation,andenrichingfinancialmarketlevelsandproducts.In2016,ThegovernmentissuedthePlanforPromotingInclusiveFinanceDevelopment(2016-2020

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