被解释变量为银行业的金融包容服务(findex)。考虑到数据的可得性,借鉴Beck et al.(2007)、Chakravarty and Pal(2010)、王修华和关键(2014)、粟勤和肖晶(2015a)的指标设计,并结合我国金融发展现状以及城乡二元经济结构的特征确立了包含传统金融服务的覆盖率(coverage)和实际使用水平(usage)两个维度共8项基础指标(见表7.1)。[4]其中,f1和f3反映的是商业银行人口统计学的金融包容渗透水平;f2和f4反映的是商业银行地理范围的金融包容渗透水平。f5和f6衡量的是存款收入比率和贷款收入比率,反映了基本金融服务的实际使用情况。考虑到我国农村金融发展滞后,及农户作为金融包容重点服务对象的现实,研究增加f7和f8两个指标。f7具体反映了农户金融服务的实际使用,f8则反映了农业产业金融服务的实际使用。具体指标说明见表7.1。
表7.1 银行业金融包容的基础指标
续表
在选定基础指标的基础上,借鉴Chakravarty(2010)、王修华和关键(2014),以及联合国人类发展指数(human development index,HDI)的计算方法,且考虑到各项基础指标对于金融包容贡献的差异化特征,利用变异系数法对各项基础指标进行赋权,进而获得反映各省份商业银行金融包容水平的数值。具体步骤为:第一步,利用变异系数法确定各项基础指标的权重w,该方法的优点在于可以衡量各基础指标的差异程度,以消除各指标量纲不同的问题。公式(1)为w值的具体计算公式,其中t为年度变量;j表示地区变量,取值范围为1~31。i则表示基础指标的类别,取值范围1~8。第二步,利用人类发展指数的计算方法,将各项基础指标进行无纲量化处理,并加权计算各项基础指标的d值。d值越大,表示该基础指标所代表的金融包容水平就越高。公式(2)为d值的具体计算公式,其中minfi,t为基础指标fi在t年度的最小值;maxfi,t为基础指标fi在t年度的最大值。d1-d8分别反映的是基础指标f1-f8所代表的金融包容水平。第三步,计算wit和dit之间标准化的银行业金融包容数值,公式(3)为findex的具体计算公式。
2.核心解释变量:金融科技(www.xing528.com)
由于本研究考察来自金融科技企业的金融科技创新对银行业金融包容的影响,故借鉴邱晗等(2018)、傅秋子和黄益平(2018)的方法,采用北京大学数字金融研究中心的“数字普惠金融发展指数”作为反映金融科技水平的代理指标。这是因为编制该指数的底层数据来自我国金融科技企业的杰出代表——蚂蚁金服,它真实地反映了普通家庭使用支付宝等相关金融科技产品的情况。该指数越大,说明金融科技作为新兴产业发展得越好。
除了金融科技发展指数(fintech),本文还使用该指标的三个维度子指标和三类典型业务指标来衡量金融科技发展。其中三个维度的指标包括:(1)覆盖广度(width),主要反映金融科技的覆盖水平,由每万人支付宝账户数量、支付宝绑定银行卡比例等构成;(2)使用深度(depth),主要反映金融科技的使用情况(包括支付、信贷、保险、投资以及征信服务的使用);(3)数字支持服务(digital),主要反映金融科技的便利性和金融服务的成本。金融科技的三类典型业务:一是数字支付(pay),包括支付宝人均支付笔数、人均支付金额等,反映了数字支付业务的实际使用情况。二是互联网信贷(loan),即使用消费信贷和小微企业贷款的支付宝用户数量,反映了互联网信贷业务的实际使用情况。三是互联网理财(licai),即每 1 万支付宝用户中参与互联网投资理财的人数、投资金额和投资笔数,反映了互联网投资理财业务的实际使用情况。[5]
本文的另一个重要解释变量是金融科技发展指数(fintech)与代表银行业竞争度的HHI指数的交互项,反映的是金融科技影响下的银行业市场结构的调整。本章采用赫芬达尔指数(HHI)衡量银行业市场结构,将商业银行划分为4类:第1类:五大国有控股商业银行。第2类:中小商业银行,包括12家全国股份制商业银行和城市商业银行。第3类:邮储银行。第4类:农村金融机构,包括农村小型金融机构和新型农村金融机构(即农村商业银行、农村信用合作社、农村合作银行和村镇银行)。该指标分别以各省的各类银行资产规模计算(在稳健性检验中使用各省银行业从业人员数量计算)。计算方法与第3章相同。
此外,本章参考粟勤和肖晶(2015a)、范香梅等(2015)选择如下控制变量:经济发展水平(LNGDP)、金融深化水平(findep)、城乡收入差距(cx_cy)、银行不良贷款率(NPL)、居民受教育水平(edu)、经济结构(struc)、政府干预(gov)和信息基础设施(innet)。相关变量的说明见表7.2。
表7.2 相关变量说明
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