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user: 4. 数据收集与分析 4.1. 省区金融排斥程度的比较 依据表1的指标顺序，得出2015~2017年各个指标的计算结果，即表2。计算所使用的数据主要来源于《中国统计年鉴》、Wind数据库和国泰安数据库。 Table 2 Statistical value of 2015~2017 financial exclusion inde 年份 名称 使用性(万元) 便捷性(个/万平方千米) 可得性(个/万人) 渗透性(比值) D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7 D 8 2015 平均值 128.828 88.702 779.763 16，670.852 1.697 29.405 22.464 16.122 标准差 129.676 62.363 1202.684 33，674.095 0.282 9.112 10.474 4.769 变异系数 1.007 0.703 1.542 2.020 0.166 0.310 0.466 0.296 权重 0.589 0.411 0.433 0.567 0.349 0.651 0.612 0.388 2016 平均值 142.348 99.345 782.376 16，952.714 1.724 30.011 23.443 17.103 标准差 137.645 67.090 1179.506 33，908.929 0.314 9.187 9.973 5.001 变异系数 0.967 0.675 1.508 2.000 0.182 0.306 0.425 0.292 权重 0.589 0.411 0.430 0.570 0.373 0.627 0.593 0.407 2017 平均值 153.991 111.255 796.497 17，193.664 1.716 30.231 23.638 17.937 标准差 145.516 73.813 1226.835 34，329.664 0.296 9.242 9.501 5.464 变异系数 0.945 0.663 1.540 1.997 0.173 0.306 0.402 0.305 权重 0.588 0.412 0.435 0.565 0.361 0.639 0.569 0.431 表2. 2015~2017年金融排斥指数的统计值 将中国金融排斥的程度划分为五个等级：当0 ≤ IFE ≤ 0.4时，表明该省区的金融排斥程度极低；当0.4 ≤ IFE ≤ 0.7时，表明该省区的金融排斥程度较低；当0.7 ≤ IFE ≤ 0.8时，表明该省区金融排斥程度处于中等水平；当0.8 ≤ IFE ≤ 0.9时，表明该省区的金融排斥程度较高；当0.9 ≤ IFE ≤ 1时，则说明该省区的金融排斥程度极高。最后得出各个省区2015年~2017年的金融排斥指数如表3所示。 Table 3 Financial exclusion index of 31 provinces and regions in 2015~201 IFE 2015 2016 2017 平均值 排斥程度 北京 0.392 0.295 0.305 0.331 极低 天津 0.693 0.623 0.629 0.648 低 河北 0.922 0.886 0.881 0.896 高 山西 0.848 0.785 0.806 0.813 高 内蒙古 0.917 0.842 0.825 0.861 高 辽宁 0.838 0.718 0.727 0.761 中等 吉林 0.899 0.834 0.827 0.853 高 黑龙江 0.914 0.866 0.875 0.885 高 上海 0.311 0.279 0.275 0.288 极低 江苏 0.821 0.781 0.776 0.792 中等 浙江 0.736 0.663 0.675 0.691 低 安徽 0.933 0.914 0.917 0.921 极高 福建 0.860 0.826 0.838 0.842 高 江西 0.941 0.902 0.904 0.916 极高 山东 0.929 0.886 0.895 0.903 极高 河南 0.958 0.923 0.912 0.931 极高 湖北 0.938 0.918 0.922 0.926 极高 湖南 0.983 0.950 0.952 0.962 极高 广东 0.788 0.762 0.769 0.773 中等 广西 0.967 0.943 0.951 0.954 极高 海南 0.855 0.816 0.812 0.828 高 重庆 0.869 0.860 0.868 0.866 高 四川 0.885 0.846 0.855 0.862 高 贵州 0.933 0.894 0.897 0.908 极高 云南 0.940 0.936 0.944 0.940 极高 西藏 0.829 0.748 0.736 0.771 中等 陕西 0.902 0.846 0.858 0.869 高 甘肃 0.868 0.817 0.815 0.833 高 青海 0.832 0.772 0.784 0.796 中等 宁夏 0.854 0.800 0.806 0.820 高 新疆 0.890 0.862 0.867 0.873 高 表3. 2015~2017年31个省区的金融排斥指数 Table 4 Financial exclusion in the four major economic region 排斥程度 极低 低 中等 高 极高 IFE ≥ 0.8的占比(%) 东部 2 2 2 3 1 40.000 中部 0 0 0 1 5 100.000 西部 0 0 2 7 3 83.333 东北 0 0 1 2 0 66.667 表4. 四大经济区域的金融排斥程度 中国金融排斥程度极低的省份只有北京和上海，排斥指数的得分处于0.8~1的位置的省份占了一半左右，金融排斥最严重的是湖南省；由表4可知，按划分的四个经济区域来看，有3个区域IFE ≥ 0.8的占比超过一半，东部地区的占比仅有40%，金融排斥程度最低，其中，金融排斥指数得分较低的北京、天津、上海、浙江均在东部地区；占比位居第二的是东北地区；而西部地区的占比位居第三，金融排斥程度极高的省区有广西、贵州、云南，均是少数民族聚居的地区；而中部地区占比高达100%。 4.2. 实证分析 4.2.1 . 影响因素的选择 本节采用的数据主要来源于2017年的《中国统计年鉴》、Wind数据库以及表3计算所得的金融排斥指数，并通过量纲归一化处理后如表5所示。 Table 5 Influencing factors of financial exclusio 地区 IFE指数 金融发展水平 人均可支配收入 农业发展水平 受教育程度 北京 0.9608 0.1908 0.0143 0.0298 0.0102 天津 0.6616 0.1234 0.0304 0.0281 0.0210 河北 0.4861 0.0716 0.3067 0.0241 0.0294 山西 0.5592 0.0681 0.1544 0.0265 0.0269 内蒙古 0.5180 0.0874 0.3416 0.0239 0.0275 辽宁 0.6914 0.0928 0.2709 0.0263 0.0242 吉林 0.4768 0.0712 0.2443 0.0246 0.0276 黑龙江 0.4698 0.0707 0.6215 0.0246 0.0292 上海 0.8439 0.1966 0.0121 0.0285 0.0092 江苏 0.4647 0.1167 0.1570 0.0240 0.0259 浙江 0.6697 0.1402 0.1245 0.0223 0.0225 安徽 0.4908 0.0729 0.3186 0.0215 0.0306 福建 0.5009 0.1002 0.2294 0.0219 0.0279 江西 0.4847 0.0734 0.3058 0.0214 0.0301 山东 0.3781 0.0898 0.2218 0.0231 0.0298 河南 0.3650 0.0672 0.3097 0.0234 0.0304 湖北 0.4267 0.0792 0.3316 0.0232 0.0307 湖南 0.3584 0.0770 0.2948 0.0239 0.0317 广东 0.5346 0.1100 0.1342 0.0253 0.0256 广西 0.4788 0.0663 0.5180 0.0224 0.0317 海南 0.7233 0.0752 0.7192 0.0253 0.0271 重庆 0.5625 0.0805 0.2190 0.0216 0.0289 四川 0.5076 0.0686 0.3842 0.0200 0.0285 贵州 0.5813 0.0557 0.5003 0.0189 0.0299 云南 0.6082 0.0612 0.4760 0.0185 0.0315 西藏 0.9988 0.0515 0.3120 0.0103 0.0245 陕西 0.4745 0.0688 0.2651 0.0232 0.0286 甘肃 0.9155 0.0534 0.3842 0.0199 0.0272 青海 0.9306 0.0633 0.3028 0.0167 0.0261 宁夏 0.7182 0.0685 0.2426 0.0224 0.0269 新疆 0.6047 0.0666 0.4754 0.0226 0.0289 表5. 金融排斥的影响因素 金融发展水平：采用各省区本外币各项贷款余额与地区生产总值的比值来衡量该地区的金融发展水平。金融发展水平越高的地区，经济也一般较为发达，由于金融机构追求利益最大化，因此经济发达的省区金融排斥指数也较低。 人均可支配收入：各个省区的收入水平在很大程度上影响了金融排斥的程度，当居民的收入增多时，便会寻求金融服务等更高层次的金融产品；相反，低收入人群可以享受到的金融服务更少，金融排斥程度较为严重。 农业发展水平：采用各个省区第一产业总产值占地区生产比重的比值来衡量每个地方的农业发展水平。如果一个地区的农业发展水平较高，也能间接地反映出第二产业和第三产业占地区生产总值的比重较少，说明该地区的工业化水平较低。即一个地区的农业发展水平越高，该地区的金融排斥程度越高。 受教育程度：采用各个省区初中及以上学历的人口占六岁及以上人口的比重来衡量该地区的受教育程度。受教育程度越高的地区，该地区的人群能更好地理解金融产品，金融排斥程度也会更低。 4.2.2 . 模型的选择 综合多个参考文献和本文四个维度，最终选择的模型如式(5)： IFE i = c + β 1 FIN i + β 2 INC i + β 3 AGR i + β 4 EDU i + μ i (5) 其中，IFE为金融排斥指数，FIN为金融发展水平，INC为人均可支配收入，AGR为农业发展水平，EDU为受教育程度，c、β 1 、β 2 、β 3 、β 4 为系数，μ i 为随机扰动项，i代表中国31个省区，取值范围为 i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 31 ，i为自然数。 4.2.3 . 回归结果与分析 运用Eviews6对模型进行计量回归检验，结果如表6所示。农业发展水平的参数估计值未能通过t检验，解释变量间可能存在多重共线性，因此通过逐步回归法将变量分别导入，在剔除农业发展水平的变量后，所有变量均显著。从表7的回归结果来看，模型整体上通过了5%显著性水平下的检验，调整的可决系数R 2 较高，模型拟合较好，中国金融排斥指数的变化情况的95.22%可被选取的影响因素解释；各个变量均通过5%的显著性检验，金融发展水平、人均可支配收入、受教育程度与金融排斥指数呈负相关关系。由于选取的数据是截面数据，需要对模型进行异方差检验，由表8知，P值0.0784 > 0.05，通过了5%显著性水平的检验，因此拒绝模型存在异方差的假设，模型的估计是有效的，最终表达式如式(6)。 IFE i = 0.04491 − 0.0145 FIN i − 0.0948 INC i − 0.2522 EDU i (6) Table 6 Quantitative regression result 解释变量 系数 标准误 t值 P值 0.0439 0.0020 22.4236 0.0000 −0.0147 0.0014 −10.5145 0.0000 −0.0854 0.0111 −7.6603 0.0000 0.0026 0.0018 1.4444 0.1605 −0.2674 0.0869 −3.0775 0.0049 R 2 = 0.9584 R 2 ¯ = 0.9520 F值 = 149.8781 显著性水平 0.0000 表6. 计量回归结果 Table 7 Final regression resul 解释变量 系数 标准误 t值 P值 0.04491 0.0019 24.1141 0.0000 −0.0145 0.00014 −10.2270 0.0000 −0.0948 0.0093 −10.2424 0.0000 −0.2522 0.0880 −2.8665 0.0079 R 2 = 0.9551 R 2 ¯ = 0.9501 F值 = 191.4383 显著性水平 0.0000 表7. 最终回归结果 Table 8 White test resul 名称 F-statistic Prob.F(9，21) Obs*R-squared Prob.Chi-Square(9) 结果 2.0937 0.0784 14.6609 0.1007 表8. 怀特检验结果