2011-2018年北京大学数字普惠金融指数_60页_5mb

北京大学数字普惠金融指数（2011-2018年）总结

核心内容概述

北京大学数字金融研究中心联合蚂蚁金服集团，编制了“北京大学数字普惠金融指数”，旨在科学、全面地刻画中国数字普惠金融的发展现状。该指数分为两期，第一期为2011-2015年，第二期为2016-2018年，覆盖省级、城市和区县级三个层级。指数构建了三个维度：覆盖广度、使用深度和数字化程度，并包含支付、保险、货币基金、信用服务、投资、信贷等分类指数。

主要观点

1. 数字普惠金融的重要性：

   • 数字普惠金融是实现低成本、广覆盖和可持续普惠金融的重要模式。
   • 它为经济落后地区实现普惠金融赶超提供了可能，也为中低收入者和弱势群体提供了低成本金融服务。

2. 区域发展差异：

   • 长三角地区，尤其是杭州和上海的市辖区，在县域数字普惠金融排行榜中占据前20强。
   • 中部地区发展迅速，呈现“中部崛起”趋势；而东北和西部部分地区增速放缓。

3. 指数变化趋势：

   • 与第一期相比，第二期指数更强调使用深度的增长，表明中国数字普惠金融已进入深度拓展阶段。
   • 2018年数字普惠金融指数中位值是2011年的8.9倍，年均增长率为36.4%。

4. 指数构建方法：

   • 指数构建基于对数功效函数法和基于层次分析的变异系数赋权法，确保纵向和横向的可比性。
   • 数字化程度的权重在第二期中进行了调整，以保持与前一期的延续性。

关键信息

指数构成

• 总指数：反映数字普惠金融的整体发展水平。
• 分指数：
  • 覆盖广度：如每万人拥有支付宝账号数量、支付宝绑卡用户比例等。
  • 使用深度：如人均支付笔数、人均支付金额、高频活跃用户比例等。
  • 数字化程度：如信用化、便利化、实惠化、移动化等。

指数计算方法

• 无量纲化方法：采用对数功效函数法，以2011年各指标的95%和5%分位数作为上下限。
• 权重确定方法：采用AHP层次分析法和变异系数法结合的方式，确保权重的科学性和稳定性。
  • 一级维度权重：覆盖广度（54.0%）、使用深度（29.7%）、数字化程度（16.3%）。
  • 使用深度下各业务维度权重：支付（4.3%）、货基（6.4%）、信用（10.0%）、保险（16.0%）、投资（25.0%）、信贷（38.3%）。
  • 数字化程度下各指标权重：信用化（9.5%）、便利化（16.0%）、实惠化（24.8%）、移动化（49.7%）。

指数增长与地区差异

• 省级指数：

  • 2011-2018年，省级数字普惠金融指数中位值从33.6增长至294.3，年均增长率达36.4%。
  • 2018年，上海的数字普惠金融指数为377.73，是青海的1.4倍。
  • 2018年，使用深度的增长成为主要驱动力，相比2015年增长1.63倍，高于覆盖广度（1.48倍）和数字化程度（0.97倍）。

• 城市指数：

  • 城市数字普惠金融指数中位值从2011年的46.9增长到2018年的226.6，是2011年的4.8倍。
  • 排名靠前的城市多为东部沿海地区，如杭州、上海、深圳等。
  • 三亚、镇江、武汉、南通等城市排名上升显著。

• 县域指数：

  • 从2014年开始编制，包含约2800个县。
  • 县域指数反映数字普惠金融在不同地区的差异，尤其是县域之间的差异较大。

指数特征

• 增长驱动因素：初期主要依赖覆盖广度，近年来使用深度成为增长的重要驱动力。
• 地区差异：数字普惠金融在东部地区发展更快，但中部地区增长迅速，推动了整体收敛。
• 数字金融趋势：数字金融在使用深度和数字化程度上持续提升，反映了中国普惠金融从“圈地”阶段进入“纵深”阶段。

数据与引用

• 指数数据来源于蚂蚁金服的海量数据，未包括传统金融机构数据。
• 指数数据可向课题组免费索取：guofengsfi@163.com（郭峰）。
• 使用数据时需注明“北京大学数字普惠金融指数”，并按如下文献引用：

郭峰、王靖一、王芳、孔涛、张勋、程志云，2019，《测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征》，北京大学数字金融研究中心工作论文。

结构安排

本报告结构如下：

1. 研究背景
2. 文献综述
3. 指数构建的指标体系
4. 指数计算方法
5. 指数主要特征
6. 总结与未来研究方向