首份数字普惠金融指数明日发布 边远地区借力“弯道超车”
发展普惠金融不仅是中国金融改革的重要任务之一,更是全球改革的一项核心议程。就在上周末,央行行长周小川在G20成都财长和央行行长会上公开表示,G20将继续推动普惠金融发展,随后发布的公报也通过了由普惠金融全球合作伙伴(GPFI)制定的G20数字普惠金融高级原则、G20普惠金融指标体系升级版以及G20中小企业融资行动计划落实框架。
第三届互联网金融外滩峰会聚焦“普惠金融的中国实践与世界愿景”这一主题,为中国互联网金融行业回归“普惠”本质把脉问诊。那么,如何定量刻画数字普惠金融?它有哪些特点?全国各省市的数字普惠金融发展现状如何?
明天(7月30日)下午,北京大学互联网金融研究中心主任、北京大学国家发展研究院副院长黄益平将在本届外滩峰会上发布北京大学互联网金融研究中心课题组编制的《北京大学数字普惠金融指数》(2011-2015),就上述问题一一给出答案。CF40小编已经提前把这份报告拿到手了哦,今天就节选部分内容带大家先睹为快。
国内现有关于普惠金融的研究主要集中于从传统金融服务的角度来研究普惠金融的概念、意义、指标构造和作用等,尚无一套从创新性互联网金融角度来科学、全面地概括我国现阶段数字普惠金融的理论和指标体系。
本项目通过梳理目前国内外关于普惠金融指标体系和指数的研究,并结合现阶段国内创新性互联网金融快速发展的实际情况,构建数字普惠金融指数体系,推动普惠金融研究的深化。
据了解,课题组编制了全国内地31个省(直辖市、自治区,简称“省”)、337个地级以上城市(地区、自治州、盟等,简称“城市”),以及1754个县(县级市、旗等,简称“县域”)三个层级的数字普惠金融指数,省级和城市级指数时间跨度为2011年-2015年,县域指数时间跨度为2014年-2015年。
总体看,随着时间的推移和业务的发展,数字普惠金融逐渐在各地区呈现趋同的特征。2011年不同省份的数字普惠金融指数之间差异很大,但到2015年,不同省份之间的差异已经大幅缩小(图1)。这主要是因为数字普惠金融覆盖广度、特别是数字支持服务程度的地区趋同所导致(图2、图3和图4)。尤其是偏远地区的数字支持服务要高于其他省份,说明移动支付技术增加了偏远省份在数字金融服务方面弯道超车的可能性。
图1:2011年和2015年省级数字普惠金融指数
数据来源:北京大学数字普惠金融指数
图2:2011年和2015年省级数字普惠金融覆盖广度
数据来源:北京大学数字普惠金融指数
图3:2011年和2015年省级数字普惠金融使用深度
数据来源:北京大学数字普惠金融指数
图4:2011年和2015年省级数字普惠金融数字支持服务程度
数据来源:北京大学数字普惠金融指数
边远城市数字普惠金融的快速发展,缩小了城市间发展差距。
图5和图6给出了城市数字普惠金融指数排序:2011年和2015年的梯队分类标准以当年指数最高的城市指数值为基准,将排序在基准值80%范围内的城市列为第一梯队,70%-80%范围内为第二梯队,60%-70%为第三梯队,60%之后的城市列为第四梯队。
在2011年,大部分城市都属于第三梯队甚至第四梯队,说明这些城市数字普惠指数不足当年指数值最高城市的70%,甚至不足最高城市的60%;只有少部分城市进入第一梯队或第二梯队,且其中绝大部分位于东部地区。然而,到2015年,第三梯队,特别是第四梯队的城市,大大减少,而第一梯队和第二梯队的城市数量则大幅度增加,说明到了2015年大部分城市的数字普惠金融指数值超过了最高城市的70%,甚至80%,发展相对落后的梯队的城市逐渐升级。
图5:2011年城市数字普惠金融指数相对排序
注:台港澳地区和海南省的省直辖县市缺少数据,因此为白色。
数据来源:北京大学数字普惠金融指数
图6:2015年城市数字普惠金融指数相对排序
注:台港澳地区和海南省的省直辖县市缺少数据,因此为白色。
数据来源:北京大学数字普惠金融指数
福利呦:黄益平教授明天还会同时发布《北京大学互联网金融情绪指数》。悄悄告诉大家,这份“情绪指数”真的很!有!趣!想了解更多内容就关注我们明天的微信吧~
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