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Fintech大力推动普惠金融的发展,从fintech的角度有效衡量普惠金融的发展程度是分析和评价fintech推进普惠金融的基础。如何从金融科技的角度有效衡量普惠金融的发展程度,有赖于构建科学的评价指标体系(和指标)。最近,国家金融与发展实验室、中国社会科学院金融研究所和中国社会科学院投融资研究中心发布了《金融技术视角下的金融服务实体经济报告》(以下简称“报告”)。报告对各省(自治区、直辖市)普惠金融发展水平进行了测算和评价,旨在找出各地区普惠金融发展的差异及其原因,为下一步实施差异化监管政策提供参考。
金融技术包容性金融评价体系及各省(区、市)评价结果
建立普惠金融指标体系和指标,并定期进行监测、比较和分析,能够客观反映普惠金融的发展状况,为制定普惠金融发展政策提供决策依据,是一项具有重要理论和实践意义的基础性工作。本报告在充分借鉴国际组织和各国学者提出的普惠金融评价指标体系框架的基础上,结合我国金融技术和互联网金融的实际情况,从金融技术基础设施、金融技术和互联网金融服务可获得性、金融技术服务使用和金融技术服务质量四个维度,从金融技术角度探讨了我国普惠金融发展指标体系的构建,并在此基础上综合了金融技术普惠金融指标。
Fintech包容性金融指标体系具有以下特点:第一,覆盖面广。该指标体系不仅包括金融服务的可获得性,还包括金融服务的使用和质量。第二,尽可能客观地选择指标。在选择评价指标时,剔除需要主观评价的指标,排除主观评价的差异,以保证指标体系的科学性和客观性。第三,指标设计力求符合国际惯例。指标框架体系的设计是在充分借鉴国际组织经验的基础上,尽可能与国际组织保持一致,便于国际比较。第四,指标设计立足中国发展现状,体现中国特色。在保持国际惯例的基础上,根据我国公开数据对指标体系进行了调整,使其能够更加客观、准确、合理地评价我国普惠金融的发展状况。
该报告评估了31个省(市、自治区)的金融科技发展情况。在数据收集方面,主要来自以下几个方面:互联网普及率数据来自中国互联网信息中心发布的《中国互联网发展统计报告》;收入水平指标数据来自风信息(风);互联网保险数据是根据中国保险协会网站的数据编制和推测的;第三方支付数据来源于课题组和国内相关信息咨询研究单位此前开展的相关研究的数据、信息和成果;除了上述数据来源,其余数据来自零一金融。数据样本时间为2017年(由于2017年各省、自治区、直辖市互联网普及率数据尚未公布,故使用2016年数据)。评估结果见附表。
金融技术包容性指数的区域分析
根据该报告,由于中国不同地区的经济发展水平和基础设施完善程度不同,中国普惠金融的发展存在地区差异。从各省来看,中国金融普惠金融发展区域主要集中在东部和中部地区,第一梯队(80人以上)包括北京、上海、广东和浙江;第二梯队(70~80人)包括江苏、福建、天津和湖北;第三梯队(60~70)主要在中部地区,东部和西部相对较少,其中只有山东和重庆进入中国前十名。
根据fintech普惠金融指数与各省(区、直辖市)四个指数维度的关系,fintech服务利用、可用性和基础设施在fintech普惠金融指数排名中占有重要地位,普惠金融发展水平较高的大部分地区在金融技术服务利用、可用性和基础设施方面处于领先地位。就金融服务质量而言,大部分地区的差异程度相对较小,对金融技术包容性指数的影响相对较小。
从金融科技基础设施来看,各省(自治区、直辖市)互联网普及率较高、地区收入水平较高的地区,金融科技基础设施建设领先,金融科技包容性金融指数也处于领先地位。芬奇的基础设施水平位居中国前10名,包括北京、上海、浙江、广东、天津、福建、江苏、辽宁、山东和内蒙古。
就金融技术服务的可获得性而言,金融技术服务网点越来越多,员工分布越来越集中,各省(自治区、直辖市)金融技术服务的可获得性越来越方便,这些地区大部分金融技术包容性金融指标处于领先地位。金融技术服务的可用性位于中国前10个省和地区,包括上海、北京、浙江、广东、天津、福建、重庆、江苏、湖北、山西等。
从金融技术服务的使用来看,互联网金融交易和互联网金融在各省(自治区、直辖市)的普及程度对金融技术服务的使用具有重要的指示意义。互联网金融交易越活跃,互联网金融的普及程度越高,金融服务的使用效率就越高。相对而言,除北京、上海、广东、浙江等地外,各省互联网金融投融资量差异相对较小,对金融技术服务使用的指导作用不强。中国使用金融技术服务最多的10个省和地区包括广东、北京、上海、浙江、江苏、山东、湖北、四川、天津和安徽。
从金融技术服务质量来看,不同省份(自治区、直辖市)金融技术的资本成本率(标准化)和投资回报率(标准化)不同,两者综合得分较高的地区反映出金融技术服务质量相对较高,如福建、安徽、湖北、湖南和河北。与金融技术包容性指数相比,金融技术服务质量对金融技术包容性指数的影响较小。
标题:金融科技普惠指数公布 我国普惠金融发展呈现地域性差异
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