2016年-数据局_北京大学互联网金融研究中心：2011-2015年北京大学数字普惠金融指数_45页_2mb

北京大学数字普惠金融指数总结（2011-2015）

核心内容

北京大学互联网金融研究中心、上海新金融研究院和蚂蚁金服集团联合编制了“北京大学数字普惠金融指数（2011-2015）”，以反映中国数字普惠金融的发展现状和趋势。该指数涵盖省级、城市和县域三个层级，时间跨度为2011年至2015年，包含覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度三个主要维度，以及支付、保险、货币基金、征信、投资、信贷等业务分类指数。

主要观点

• 数字普惠金融的优势：数字普惠金融具有更强的客户触达能力，相较于传统普惠金融，其覆盖广度和使用深度在地区间差异更小，体现了其良好的发展势头和广泛的服务能力。
• 地区差异缩小：随着数字普惠金融的发展，各省份数字普惠金融指数差异显著缩小，城市间的差距也逐渐缩小，显示出数字金融对落后地区的支持作用。
• 与传统普惠金融的正相关性：数字普惠金融指数与传统普惠金融指数呈正相关，表明两者相互促进、相互补充。
• 与经济发展水平正相关：经济发展水平越高的地区，数字普惠金融发展程度越高，主要由覆盖广度和使用深度决定。
• 与互联网金融发展正相关：数字普惠金融与互联网金融发展指数高度相关，表明互联网金融是数字普惠金融的重要推动力。
• 地区趋同现象：临近地区数字普惠金融发展趋同，尤其是排除省会城市后，这一趋势更加明显。
• 县域发展关键因素：在县域层面，覆盖广度和使用深度是决定数字普惠金融发展程度的主要因素。

关键信息

指数构建原则

1. 同时考虑广度和深度：数字普惠金融指数应全面反映其覆盖和使用情况。
2. 体现普惠金融服务的均衡性：强调金融服务对弱势群体的可及性和公平性。
3. 兼顾纵向和横向可比性：确保指数可以在不同时间点和不同地区间进行比较。
4. 体现金融服务的多层次性和多元化：涵盖支付、信贷、保险、投资、征信等多类金融服务。
5. 强调互联网技术：突出互联网金融对普惠金融的推动作用。
6. 确保数据的连续性和方法的完整性：采用可靠的计算方法和数据来源。

指标体系

• 覆盖广度：包括电子账户数、支付账号绑定情况等。
• 使用深度：包括支付、信贷、保险、投资、征信等业务的实际使用情况。
• 数字支持服务程度：包括便利性和金融服务成本。

计算方法

• 指标无量纲化：采用对数功效函数法，以2011年各指标的上下限作为基准。
• 层次分析法（AHP）：用于确定各维度和业务的权重，其中覆盖广度权重为54%，使用深度为30%，数字支持服务程度为16%。
• 变异系数法：用于确定具体指标的权重，变异系数越高，权重越大。
• 指数合成方法：采用加权算术平均法，综合各维度和业务指数。

主要结果

• 省级数字普惠金融指数：2011年与2015年相比，各省份之间的差异显著缩小，尤其是偏远地区的数字支持服务发展迅速。
• 城市数字普惠金融指数：城市间差距缩小，多数城市指数超过最高城市70%。
• 县域数字普惠金融指数：多数县域来自东部地区，覆盖广度和使用深度是主要决定因素。

附录信息

• 数据来源：指数数据可从北京大学互联网金融研究中心、上海新金融研究院和蚂蚁金服研究院获取。
• 研究意义：本指数不仅在理论上为普惠金融研究提供参考，也在实践中帮助政策制定者了解数字普惠金融发展现状，制定相应政策。

结论

数字普惠金融是实现普惠金融的重要模式，具有更强的客户触达能力，其发展与互联网金融密切相关，能够有效缩小地区差距，促进经济发展，特别是对经济落后地区具有显著的“弯道超车”潜力。