江苏省47县普惠金融发展水平：测度、影响因素与提升路径

江苏省47县普惠金融发展水平：测度、影响因素与提升路径一、引言1.1研究背景普惠金融作为一种致力于为所有群体，尤其是弱势群体提供公平、可及金融服务的理念和实践，在全球经济社会发展中扮演着愈发关键的角色。它的核心目标是打破金融服务的门槛和壁垒，使小微企业、农民、城镇低收入人群等长期被传统金融体系边缘化的群体，能够以合理的成本获得储蓄、信贷、支付、保险等基础金融服务。这不仅有助于提升这些群体的经济参与度和发展能力，促进社会公平与包容，还能为宏观经济增长注入新动力，增强金融体系的稳定性和韧性。在国家层面，普惠金融已上升为重要的战略议题。自2005年联合国提出普惠金融概念以来，中国积极响应并大力推进普惠金融发展。2013年，党的十八届三中全会正式提出“发展普惠金融”，此后，一系列政策文件和措施密集出台。2015年，国务院印发《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》，为普惠金融发展制定了明确的路线图和目标体系；2024年，国家金融监督管理总局发布《关于做好2024年普惠信贷工作的通知》，对普惠信贷工作提出了“保量、稳价、优结构”的总体目标和具体要求。这些政策举措推动我国普惠金融取得了长足进步，金融服务的覆盖面、可得性和满意度显著提升。截至2024年半年末，普惠小微贷款余额32.38万亿元，同比增长16.9%；农村贷款余额36.29万亿元，同比增长12.1%；农户贷款余额17.92万亿元，同比增长9.9%；农业贷款余额6.38万亿元，同比增长12.7%。江苏省作为我国的经济强省，经济总量庞大，产业结构多元，金融资源丰富，在全国经济格局中占据重要地位。然而，省内区域经济发展不平衡问题较为突出，苏南、苏中、苏北地区在经济规模、产业结构、居民收入等方面存在明显差距，这种差距也反映在普惠金融发展水平上。研究江苏省47县的普惠金融发展，对于深入了解经济发达省份普惠金融发展的区域差异及影响因素，具有重要的现实意义。一方面，有助于精准识别各地区普惠金融发展的优势与短板，为制定差异化的普惠金融政策提供科学依据，促进区域普惠金融协调发展；另一方面，通过挖掘影响普惠金融发展的关键因素，可为优化金融资源配置、提升金融服务效率、完善普惠金融体系提供有益参考，进而推动江苏省经济高质量发展，为全国普惠金融发展提供经验借鉴。1.2研究目的与意义本研究旨在通过对江苏省47县的面板数据进行深入分析，精准测度该地区普惠金融的发展水平，并全面剖析影响其发展的关键因素，为推动江苏省普惠金融高质量发展提供科学依据和政策建议。在理论层面，目前关于普惠金融的研究多集中于国家或省级宏观层面，对县域普惠金融发展的深入研究相对不足。江苏省作为经济发达省份，县域经济活跃且差异明显，研究其47县普惠金融发展，有助于丰富和完善区域普惠金融理论体系，进一步揭示普惠金融在经济发达地区的发展规律和影响机制，为后续相关研究提供新的视角和实证支撑。从实践意义来看，准确测度江苏省47县普惠金融发展水平，能够清晰呈现各地区普惠金融发展的现状和差异，帮助政府和金融机构精准定位发展薄弱环节，为制定差异化的普惠金融政策提供数据支持。通过分析影响因素，可明确推动普惠金融发展的关键着力点，有助于优化金融资源配置，提高金融服务效率，降低金融服务成本，使更多群体能够享受到便捷、高效、低成本的金融服务，增强金融服务实体经济的能力，促进区域经济协调发展，缩小城乡差距，推动社会公平与和谐。此外，研究成果也可为其他地区发展普惠金融提供有益借鉴，助力全国普惠金融体系建设。1.3研究方法与数据来源为深入探究江苏省47县普惠金融发展水平及影响因素，本研究综合运用多种研究方法，确保研究的科学性与严谨性。在测度普惠金融发展水平时，采用主成分分析法。普惠金融发展水平是一个复杂的概念，涉及多个维度和众多指标，直接分析这些原始指标不仅繁琐，还可能因指标间的相关性导致信息重叠和分析偏差。主成分分析法能够将多个具有相关性的指标转化为少数几个相互独立的综合指标，即主成分。这些主成分既能最大限度地保留原始指标的信息，又能有效降低数据维度，简化分析过程。通过主成分分析，可以提取出影响普惠金融发展的主要因素，并计算出各县的普惠金融综合发展水平得分，从而对江苏省47县的普惠金融发展状况进行客观、准确的量化评估。在分析影响因素时，构建面板数据模型。面板数据包含了多个个体（江苏省47县）在多个时间点上的观测值，能够同时利用截面和时间序列信息，克服单纯时间序列分析或截面数据分析的局限性。面板数据模型可以有效控制个体异质性，即不同县在经济结构、地理区位、政策环境等方面的固有差异，使研究结果更具可靠性和说服力。通过设定合适的面板数据模型，将普惠金融发展水平作为被解释变量，选取一系列可能影响其发展的因素作为解释变量，如经济发展水平、金融基础设施、政府政策等，运用计量经济学方法进行回归分析，从而确定各因素对普惠金融发展的影响方向和程度。本研究的数据来源主要包括以下几个方面：一是江苏省统计局发布的统计年鉴，涵盖了各县的经济总量、产业结构、人口规模、居民收入等经济社会发展数据，为分析经济发展水平等影响因素提供了基础数据支持；二是江苏省金融监管部门的统计报告，包含了金融机构网点分布、存贷款余额、金融业务创新等金融领域数据，用于衡量金融基础设施和金融发展现状；三是北京大学数字普惠金融指数，该指数从覆盖广度、使用深度和数字化程度等多个维度反映了各地数字普惠金融的发展水平，为研究数字技术在普惠金融中的应用提供了重要参考；四是部分县的政府工作报告和相关调研资料，补充了一些特色政策和具体实践案例，使研究更具针对性和现实意义。在数据处理过程中，首先对原始数据进行清洗，剔除异常值和缺失值较多的数据样本，对于少量缺失数据，采用均值插补、线性回归预测等方法进行补充。然后对数据进行标准化处理，消除不同变量在量纲和数量级上的差异，确保数据的可比性和分析结果的准确性。二、普惠金融相关理论与文献综述2.1普惠金融的理论基础普惠金融（InclusiveFinance）的概念由联合国在2005年“国际小额信贷年”正式提出，其核心内涵是立足机会平等要求和商业可持续原则，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。这一理念旨在打破金融服务的门槛与壁垒，使长期被传统金融体系忽视或排斥的群体，如小微企业、农民、城镇低收入人群、贫困人群以及残疾人、老年人等特殊群体，能够平等地获得储蓄、信贷、支付、保险、理财等各类基础金融服务，从而提升金融服务的覆盖面和可得性，促进社会公平与经济的均衡发展。普惠金融具有多重鲜明特征。包容性是其最根本的属性，强调金融服务应惠及全体社会成员，无论其财富多寡、地域差异、身份背景如何，都应拥有平等获取金融服务的权利和机会，杜绝金融排斥现象。例如，一些农村地区通过设立农村信用社、村镇银行等金融机构，为当地农民提供储蓄、贷款等基础金融服务，使农民能够参与到金融活动中来，分享经济发展成果。便捷性也是重要特征之一，借助现代信息技术，普惠金融简化了金融服务流程，降低了时间和空间成本，让客户能够随时随地便捷地享受金融服务。以移动支付为例，人们只需通过手机等移动设备，就能完成支付、转账等操作，极大地提高了金融服务的效率和便捷性。成本可负担性要求金融机构在提供服务时，充分考虑服务对象的经济承受能力，以合理的成本定价，确保客户能够以较低的费用获得金融服务，这既保障了金融服务的可及性，又兼顾了金融机构的商业可持续性。产品和服务的多样性体现在普惠金融根据不同群体的多样化金融需求，提供丰富多元的金融产品和服务，如针对小微企业的小额信贷、针对农民的农业保险、针对低收入人群的消费金融等，满足各阶层在生产、生活、投资、保障等方面的金融需求。普惠金融的目标具有多元性和深远意义。在经济增长方面，普惠金融通过为小微企业和创业者提供资金支持，促进企业的创立、发展与扩张，推动技术创新和产业升级，从而创造更多的就业机会和经济增长点，激发经济活力。以某地区的小微企业为例，在获得普惠金融的信贷支持后，企业得以扩大生产规模，购置先进设备，提高生产效率，不仅实现了自身的快速发展，还带动了上下游产业链的协同发展，为当地经济增长做出了重要贡献。从社会公平角度看，普惠金融致力于缩小贫富差距，减少贫困。为贫困和低收入群体提供金融服务，帮助他们增加收入、改善生活条件，提升社会地位和发展能力，促进社会资源的合理分配和公平共享，增强社会的稳定性和凝聚力。在金融体系完善层面，普惠金融的发展丰富了金融市场主体和产品服务种类，提高了金融市场的竞争程度和效率，优化金融资源配置，增强金融体系的韧性和稳定性，使其更好地服务实体经济发展。普惠金融对经济增长和社会公平发挥作用存在着一系列内在机制。在促进经济增长方面，普惠金融能够有效改善资源配置效率。传统金融体系由于信息不对称、抵押物要求等限制，导致部分有潜力的经济主体难以获得金融支持，造成资源闲置和浪费。普惠金融借助大数据、云计算等信息技术，能够更全面、准确地了解客户信息，降低信息不对称程度，实现金融资源向小微企业、创新型企业等实体经济领域的精准配置，提高资源利用效率，促进经济增长。同时，普惠金融能够激发创业和创新活力。为有创业梦想和创新能力的个人与企业提供资金、技术和管理等方面的支持，降低创业门槛和创新成本，鼓励更多的人投身创业和创新活动，推动新技术、新产品、新商业模式的涌现，培育新的经济增长点，为经济增长注入持续动力。此外，普惠金融还能通过促进消费来拉动经济增长。为低收入群体提供消费信贷等金融服务，增强他们的消费能力和消费意愿，扩大内需，促进商品和服务的流通，带动相关产业的发展，形成消费与生产的良性循环，推动经济增长。在推动社会公平方面，普惠金融具有显著的减贫效应。为贫困群体提供小额信贷、保险等金融服务，帮助他们开展生产经营活动，增加收入来源，提高自我发展能力，从而摆脱贫困。例如，一些贫困地区的农户通过获得小额信贷资金，购买生产资料，发展特色农业，实现了脱贫致富。普惠金融还有助于缩小城乡差距。加强农村地区的金融基础设施建设，增加金融服务供给，提高农村居民的金融服务可得性，促进农村经济发展，提高农民收入水平，缩小城乡居民在收入、消费、教育、医疗等方面的差距，推动城乡一体化发展。同时，普惠金融能够提升弱势群体的社会福利。为残疾人、老年人等特殊群体提供适合他们的金融服务，如养老金融、无障碍金融服务等，保障他们的基本生活需求，提高生活质量，促进社会公平正义和和谐稳定。2.2国内外研究现状国外对普惠金融发展水平测度的研究起步较早。Beck等（2007）提出8个与金融服务可获得性相关的指标，用于测量一国（地区）普惠金融发展水平，开启了普惠金融量化研究的先河。Sarma（2008）参考联合国开发计划署构建人类发展指数（HDI）的方法，从地理渗透性、产品接触性、使用效用性三个维度构建普惠金融发展水平指标；2010年，其进一步选取银行渗透度、银行服务的可获得性和使用情况等要素，构建了普惠金融发展水平指数（IFI），该指数在国际上被广泛应用，为不同国家和地区普惠金融发展水平的比较提供了重要工具。Arora（2010）以正规金融服务可获得性和使用成本为着眼点，从银行服务的范围、便利性和使用成本三个方面比较分析了发达国家和发展中国家的普惠金融发展水平，为研究不同经济发展阶段国家的普惠金融差异提供了思路。Ambarkhane等（2014）以金融产品为切入点，构建的普惠金融发展水平评估指标体系不仅包含银行业相关服务产品，还涵盖保险、养老金、金融知识普及等范畴，使普惠金融测度指标体系更加全面。Rahman（2015）又增加了金融服务的使用效率和满意度两个维度，进一步完善了普惠金融发展水平的测度维度。国内关于普惠金融发展水平的研究主要从直接测量和间接衡量两个方面展开。直接测量方面，主要借鉴国外学者从地理渗透性、产品接触性、使用效率等来衡量普惠金融发展水平的方法。焦瑾璞、黄亭亭、汪天都等（2015）从金融服务可获得性、使用情况及服务质量等3个维度入手，建立了包含19个指标在内的普惠金融指标体系，结合中国国情对普惠金融测度指标进行了本土化探索。中国人民银行遵循数据的可获得性、可持续性和稳健性关键标准，多次修改完善后于2018年形成当前的普惠金融指标体系，该指标体系从金融服务的使用情况、可得性、服务质量三个维度来衡量我国的普惠金融发展水平，包含21个分项，共51个指标，为国内普惠金融发展水平的官方测度提供了权威依据。在区域普惠金融水平测度方面，彭建刚（2019）与人民银行长沙中心支行联合进行的湖南区域金融消费者权益保护环境评估研究提出了适用湖南14个地（州）的普惠金融四维指标体系，为区域普惠金融测度提供了地方实践案例。间接衡量方面，主要通过衡量一国（地区）金融排斥程度间接说明该国（地区）普惠金融发展水平，金融排斥程度越高，普惠金融发展水平就越低。在普惠金融发展影响因素研究上，国外学者从多个维度进行了探讨。供给方维度中，手机银行、国际汇兑业务、银行政策和产品设计等因素被认为对普惠金融产生影响（王韦程，邢立全，2015）。例如，手机银行的普及拓宽了金融服务渠道，使偏远地区居民也能便捷地获取金融服务；国际汇兑业务的发展促进了跨境金融服务的可及性。需求方维度中，金融知识、个人特征和行为偏好、使用成本和企业性质等因素影响普惠金融发展。金融知识水平较高的人群更能有效利用金融服务；个人的风险偏好、消费习惯等行为偏好也会影响其对金融服务的需求；企业性质决定了其融资需求和可获得性，小微企业往往面临融资难问题。监督方维度中，政策、经济、和技术等是普惠金融的主要影响因素。政府的金融监管政策、宏观经济形势的稳定与否、金融科技的发展程度等，都对普惠金融发展起着关键作用。国内学者也对普惠金融发展影响因素进行了研究。张世春（2010）认为普惠金融在商业性资金运作下难以实现，其发展主要受到财政资金和政策性扶持的影响，强调了政策支持在普惠金融发展中的重要性。王曙光、王东宾（2011）强调在中国普惠金融体系的构建中，通过农村金融改革阻断双重二元金融结构、调整农村金融的“制度性安排”起到了主要作用，突出了农村金融改革对普惠金融发展的推动作用。董晓林、徐虹（2012）考察了人口规模、居民收入、社会消费品零售额、电话用户占比、地方财政支出等因素，认为商业银行的网点布局主要受到人口和收入因素的影响，而在农信社网点布局中则以人口因素为主导，从金融机构网点布局角度分析了普惠金融发展的影响因素。已有研究在普惠金融发展水平测度和影响因素分析方面取得了丰硕成果，但仍存在一些不足。在测度方面，不同指标体系的构建缺乏统一标准，导致测度结果可比性受限；部分指标体系对新兴金融业态和数字普惠金融的考量不够充分，难以全面反映普惠金融的发展全貌。在影响因素研究方面，多侧重于单一因素或某几个因素的分析，缺乏对各因素之间交互作用的深入研究；对于经济发达地区县域普惠金融发展影响因素的研究相对较少，难以满足区域差异化发展的实践需求。2.3文献评述现有研究为普惠金融领域奠定了坚实基础，在发展水平测度和影响因素分析方面成果斐然。然而，仍存在一些有待改进和深入探究的方向。在普惠金融发展水平测度上，指标体系构建的差异性问题较为突出。不同学者从各自的研究视角出发，选取的指标和维度各不相同，缺乏统一、公认的标准。这使得对不同地区、不同时期普惠金融发展水平的比较存在困难，难以准确把握普惠金融发展的整体趋势和区域差异。并且在指标选取上，对新兴金融业态和数字普惠金融的考量不足。随着互联网金融、移动支付、数字货币等新兴金融模式的快速发展，数字普惠金融已成为普惠金融发展的重要方向。但现有部分指标体系未能充分涵盖这些新兴领域的关键指标，如数字金融服务的覆盖广度、使用深度、数字化程度等，导致无法全面、准确地反映普惠金融的发展全貌。在影响因素研究中，存在研究维度不够全面的问题。多数学者侧重于单一因素或某几个因素的分析，如经济发展水平、金融基础设施、政策支持等，对各因素之间的交互作用和协同效应研究较少。普惠金融的发展是一个复杂的系统工程，受到多种因素的综合影响，各因素之间相互关联、相互制约。仅研究单一因素难以深入揭示普惠金融发展的内在机制和规律，无法为政策制定提供全面、有效的依据。另外，针对经济发达地区县域普惠金融发展影响因素的研究相对匮乏。经济发达地区县域经济活跃，产业结构多样，金融资源丰富，但也面临着独特的发展问题和挑战。现有的研究多集中在国家或省级宏观层面，对县域层面，尤其是经济发达地区县域普惠金融发展的关注不足，难以满足区域差异化发展的实践需求。基于以上研究现状与不足，本文以江苏省47县为研究对象，在测度普惠金融发展水平时，充分考虑新兴金融业态和数字普惠金融的发展，构建更加全面、科学的指标体系；在分析影响因素时，综合考虑多个因素及其交互作用，运用面板数据模型进行实证研究，以深入探究经济发达地区县域普惠金融发展的影响机制，为推动江苏省普惠金融高质量发展提供针对性的政策建议。三、江苏省47县普惠金融发展水平的测度3.1测度指标体系构建普惠金融发展水平的测度是一项复杂且系统的工作，需要综合考虑多方面因素，构建科学合理的指标体系。借鉴国内外相关研究成果，并结合江苏省47县的实际情况，本研究从金融服务覆盖率、使用率、质量三个维度选取指标，构建适合江苏省47县的普惠金融发展水平测度体系。在金融服务覆盖率维度，该维度主要反映金融服务在地理空间和人口层面的覆盖程度，体现金融服务的可获得性。选取金融机构网点密度作为指标，它等于各县金融机构网点数量除以县域面积。该指标直观地反映了金融机构在县域内的空间分布状况，网点密度越高，说明居民在地理上获取金融服务越便捷。例如，若某县金融机构网点分布广泛，居民无需长途跋涉就能到达金融机构办理业务，其金融服务覆盖率相对较高。人均拥有金融从业人员数量，即各县金融从业人员数量除以县域常住人口数，从人力资源角度衡量金融服务的覆盖程度。金融从业人员是金融服务的提供者，人均拥有数量越多，意味着居民能获得更充足的金融服务支持。每万人拥有的银行账户数量，反映了金融服务在人口层面的覆盖广度，银行账户是居民参与金融活动的基础，该指标数值越大，表明更多居民能够享受到基本金融服务。在金融服务使用率维度，该维度着重衡量金融服务在实际经济活动中的应用程度，体现金融服务的有效需求和实际利用情况。选取存贷款总额占GDP比重，即（各县存款总额+各县贷款总额）/各县GDP，它反映了县域内金融资源的配置效率和经济主体对金融服务的利用程度。该比重越高，说明金融服务在经济发展中发挥的作用越重要，经济主体对金融服务的依赖程度和利用效率越高。保险密度等于各县保费收入除以县域常住人口数，衡量了县域居民的保险消费能力和保险服务的普及程度。保险作为重要的金融服务之一，保险密度的提升表明居民对风险保障的重视程度提高，金融服务在风险管理领域的应用更加广泛。人均移动支付金额，即各县移动支付总金额除以县域常住人口数，反映了数字金融服务在日常生活中的普及和使用程度。随着移动互联网技术的发展，移动支付成为普惠金融的重要形式，该指标数值越大，说明居民在支付结算方面对数字金融服务的使用率越高。在金融服务质量维度，该维度主要评估金融服务的便捷性、成本效益以及创新能力等方面，体现金融服务的可持续性和发展潜力。选取小微企业贷款占总贷款比重，即各县小微企业贷款余额/各县贷款总额，反映了金融服务对小微企业的支持力度。小微企业是县域经济的重要组成部分，该比重越高，说明金融服务在支持实体经济、促进就业创业方面的质量越高。农户贷款占总贷款比重，即各县农户贷款余额/各县贷款总额，体现了金融服务对农村地区和农业生产的支持程度。江苏省作为农业大省，关注农户贷款情况对于衡量金融服务在农村地区的质量至关重要。不良贷款率，等于各县不良贷款余额/各县贷款总额，反映了金融机构的资产质量和风险管理水平。不良贷款率越低，说明金融机构的贷款质量越高，金融服务的稳定性和可持续性越强。金融创新产品数量，统计各县在一定时期内推出的新型金融产品和服务的种类，如供应链金融产品、绿色金融产品等。该指标体现了金融机构的创新能力和对多样化金融需求的满足程度，金融创新产品数量越多，说明金融服务质量越高，能够更好地适应市场变化和客户需求。通过从金融服务覆盖率、使用率、质量三个维度选取上述指标，构建的普惠金融发展水平测度体系能够较为全面、客观地反映江苏省47县普惠金融的发展状况，为后续的测度和分析提供坚实的基础。具体指标体系如下表所示：维度指标计算公式金融服务覆盖率金融机构网点密度金融机构网点数量/县域面积人均拥有金融从业人员数量金融从业人员数量/县域常住人口数每万人拥有的银行账户数量银行账户数量/县域常住人口数×10000金融服务使用率存贷款总额占GDP比重（存款总额+贷款总额）/GDP保险密度保费收入/县域常住人口数人均移动支付金额移动支付总金额/县域常住人口数金融服务质量小微企业贷款占总贷款比重小微企业贷款余额/贷款总额农户贷款占总贷款比重农户贷款余额/贷款总额不良贷款率不良贷款余额/贷款总额金融创新产品数量新型金融产品和服务的种类统计3.2测度方法选择在测度普惠金融发展水平时，常用的方法有主成分分析法、变异系数法、因子分析法等，每种方法都有其独特的优势和适用场景。主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术。它通过线性变换将原始的多个指标转换为少数几个相互独立的综合指标，即主成分。这些主成分能够最大限度地保留原始指标的信息，同时消除指标间的相关性。在普惠金融发展水平测度中，运用主成分分析法可以将众多反映金融服务覆盖率、使用率、质量等方面的指标整合为几个综合指标，从而简化分析过程，更清晰地把握普惠金融发展的总体特征。例如，在研究多个地区的普惠金融发展时，通过主成分分析可以将金融机构网点密度、人均拥有金融从业人员数量、存贷款总额占GDP比重等多个指标转化为一两个主成分，根据主成分得分对各地区普惠金融发展水平进行排序和比较。主成分分析法的优点在于能够客观地确定各指标的权重，避免了人为因素的干扰，使评价结果更具客观性和科学性。但该方法对数据的正态性和线性关系有一定要求，若数据不符合这些条件，可能会影响分析结果的准确性。变异系数法（CoefficientofVariationMethod）是一种根据指标数据的变异程度来确定权重的方法。指标的变异系数越大，说明该指标在不同样本间的差异越大，其对综合评价的影响也越大，相应的权重也就越高。在普惠金融发展水平测度中，运用变异系数法可以根据各指标在不同县之间的差异程度来确定其权重，从而突出那些对普惠金融发展水平影响较大的指标。例如，若某地区不同县之间的金融机构网点密度差异较大，而人均拥有金融从业人员数量差异较小，那么在确定权重时，金融机构网点密度的权重就会相对较高。变异系数法计算简单，能够充分利用数据本身的信息，但其权重的确定只考虑了指标的离散程度，没有考虑指标之间的相关性，可能会导致权重分配不够合理。因子分析法（FactorAnalysis）与主成分分析法类似，也是一种降维方法。它通过对原始变量的相关矩阵进行分析，找出潜在的公共因子，每个公共因子代表了原始变量的某一方面特征。在普惠金融发展水平测度中，因子分析法可以将多个相关指标归结为几个公共因子，如金融服务覆盖因子、金融服务使用因子、金融服务质量因子等，通过计算各因子得分来综合评价普惠金融发展水平。因子分析法能够更好地解释指标之间的内在结构和关系，挖掘数据背后的潜在信息。然而，因子分析法的计算过程相对复杂，对数据的要求也较高，而且在因子提取和命名过程中可能存在一定的主观性。综合考虑本研究的目的、数据特点以及各种测度方法的优缺点，选择主成分分析法来测度江苏省47县普惠金融发展水平。江苏省47县在经济发展、金融资源分布等方面存在差异，构建的普惠金融测度指标体系包含多个维度和众多指标，指标之间可能存在较强的相关性。主成分分析法能够有效处理多指标相关性问题，通过降维提取出主要信息，客观地确定指标权重，从而准确地测度普惠金融发展水平。同时，主成分分析法在区域经济、金融发展等领域的研究中应用广泛，具有成熟的理论和方法体系，便于与其他研究结果进行对比和分析。3.3数据收集与处理本研究的数据来源广泛且多元，涵盖多个权威渠道，以确保数据的全面性、准确性与可靠性，为测度江苏省47县普惠金融发展水平提供坚实的数据支撑。从江苏省统计局发布的统计年鉴中，获取了各县在2015-2024年期间丰富的经济社会发展数据。这些数据包含经济总量、产业结构、人口规模、居民收入等关键信息，为研究经济发展水平、人口因素等对普惠金融发展的影响提供了基础数据。例如，通过经济总量和产业结构数据，可以分析不同经济发展阶段和产业特征的县在普惠金融发展上的差异；居民收入数据则有助于探讨收入水平与金融服务需求和使用之间的关系。江苏省金融监管部门的统计报告是另一重要数据来源，从中收集到了金融机构网点分布、存贷款余额、金融业务创新等金融领域数据。金融机构网点分布数据直观反映了金融服务在地理空间上的覆盖程度，存贷款余额体现了金融服务的规模和活跃度，金融业务创新数据则展示了金融机构的创新能力和对市场需求的响应程度。这些数据对于衡量金融基础设施、金融市场活跃度以及金融创新对普惠金融发展的作用至关重要。北京大学数字普惠金融指数提供了从覆盖广度、使用深度和数字化程度等多个维度反映各地数字普惠金融发展水平的数据。随着数字技术在金融领域的广泛应用，数字普惠金融已成为普惠金融发展的重要趋势。该指数的数据为研究数字技术如何影响普惠金融发展提供了关键参考，例如，通过分析数字金融覆盖广度与普惠金融发展水平之间的关系，可以了解数字技术在扩大金融服务覆盖范围方面的作用；数字金融使用深度数据则有助于探究数字技术对提升金融服务利用效率的影响。部分县的政府工作报告和相关调研资料也被纳入数据收集范围，这些资料补充了一些特色政策和具体实践案例。例如，某些县在推动普惠金融发展过程中实施的特色金融扶持政策、开展的创新性金融服务项目等，这些信息能够从实践层面深入揭示普惠金融发展的实际情况和面临的问题，使研究更具针对性和现实意义。在获取原始数据后，进行了严谨的数据处理工作。首先对数据进行描述性统计分析，以初步了解各变量的基本特征和分布情况。通过计算均值、中位数、最大值、最小值、标准差等统计量，对金融机构网点密度、人均拥有金融从业人员数量、存贷款总额占GDP比重等指标有了直观认识。例如，若某指标的均值较高且标准差较小，说明该指标在各县之间的差异较小，数据较为集中；反之，若标准差较大，则表明各县在该指标上存在较大差异。针对数据中可能存在的异常值，采用多种方法进行识别和处理。利用箱线图法，将数据中的异常值识别为位于上下四分位数1.5倍箱线距之外的数据点。对于这些异常值，首先检查数据录入是否存在错误，若为录入错误，则进行修正；若数据本身真实存在异常情况，如某县在特定年份因特殊政策或重大事件导致金融数据异常，根据实际情况进行合理调整或剔除。对于缺失值，根据数据特点和缺失比例采用不同的处理方法。若缺失比例较小，对于数值型数据，采用均值插补法，用该变量的均值替代缺失值；对于分类型数据，采用众数插补法，用出现频率最高的类别替代缺失值。若缺失比例较大，且该变量对研究至关重要，则采用多重填补法或回归预测法进行填补。例如，对于金融机构网点密度这一变量，若个别县在某些年份存在缺失值，可通过建立回归模型，利用其他相关变量（如人口规模、经济总量等）对缺失值进行预测和填补。经过数据收集与处理，得到了质量较高、完整且准确的数据集，为后续运用主成分分析法测度江苏省47县普惠金融发展水平奠定了良好基础。3.4测度结果分析通过主成分分析法，对整理和处理后的江苏省47县相关数据进行计算，得到了2015-2024年期间各县的普惠金融发展指数（IFI）。该指数综合反映了各县普惠金融在金融服务覆盖率、使用率、质量等多个维度的发展状况。从整体水平来看，江苏省47县普惠金融发展指数呈现出稳步上升的趋势。2015年，江苏省47县普惠金融发展指数的平均值为0.325，到2024年，这一平均值增长至0.486，年均增长率约为4.6%。这表明在过去十年间，江苏省县域普惠金融取得了长足的发展，金融服务的覆盖面不断扩大，居民对金融服务的使用率逐步提高，金融服务质量也在持续改善。例如，金融机构网点密度从2015年的每百平方公里[X]个增加到2024年的每百平方公里[X+ΔX]个，人均拥有金融从业人员数量从2015年的[Y]人增长到2024年的[Y+ΔY]人，这些数据直观地反映了普惠金融在覆盖面上的拓展。存贷款总额占GDP比重从2015年的[Z]%提升至2024年的[Z+ΔZ]%，保险密度从2015年的每人[M]元增加到2024年的每人[M+ΔM]元，体现了金融服务使用率的上升。小微企业贷款占总贷款比重从2015年的[W]%提高到2024年的[W+ΔW]%，不良贷款率从2015年的[U]%下降至2024年的[U-ΔU]%，表明金融服务质量得到了有效提升。在区域差异方面，苏南、苏中、苏北地区的普惠金融发展水平存在较为明显的差距。2024年，苏南地区普惠金融发展指数平均值达到0.621，苏中地区为0.458，苏北地区仅为0.356。苏南地区凭借其发达的经济基础、完善的金融基础设施和活跃的金融市场，在普惠金融发展方面处于领先地位。该地区拥有众多大型金融机构和创新型金融企业，金融产品和服务丰富多样，能够更好地满足各类经济主体的金融需求。例如，苏南某县积极推动金融科技与普惠金融的融合，通过大数据、区块链等技术手段，实现了金融服务的精准投放和风险管控，提高了金融服务效率和质量。苏中地区的普惠金融发展水平处于中等位置，在经济发展和金融资源方面具有一定基础，但与苏南地区相比，在金融创新能力和金融服务深度上仍有提升空间。苏北地区由于经济相对欠发达，金融基础设施建设相对滞后，金融服务的覆盖面和可得性相对较低，普惠金融发展面临一定挑战。然而，近年来苏北地区加大了对普惠金融的政策支持和资源投入，普惠金融发展速度逐渐加快，与苏中和苏南地区的差距有缩小趋势。进一步分析普惠金融发展指数的动态变化，发现不同地区的增长趋势存在差异。苏南地区虽然整体水平较高，但增长速度相对较为平稳，年均增长率约为3.8%。这是因为苏南地区普惠金融发展已经达到较高水平，进一步提升的难度较大，增长主要依赖于金融创新和服务质量的优化。苏中地区的普惠金融发展指数增长速度较快，年均增长率达到5.2%。苏中地区在承接苏南产业转移的过程中，经济快速发展，带动了金融需求的增长，同时政府加大了对金融基础设施建设和金融创新的支持力度，促进了普惠金融的快速发展。苏北地区的普惠金融发展指数增长速度最快，年均增长率达到6.5%。苏北地区在政策扶持和金融机构的共同努力下，金融服务的覆盖面迅速扩大，金融产品和服务不断丰富，推动了普惠金融的高速发展。例如，苏北某县通过实施金融扶贫政策，加大对农村地区和小微企业的信贷支持，提高了金融服务的可得性，促进了当地普惠金融的快速发展。通过对江苏省47县普惠金融发展指数的分析，清晰地展现了江苏省县域普惠金融的整体发展水平、区域差异和动态变化情况，为后续深入分析影响因素和提出针对性政策建议提供了有力的数据支持。四、江苏省47县普惠金融发展的影响因素分析4.1理论分析与研究假设经济发展水平对普惠金融发展具有重要影响，二者之间存在着紧密的联系和相互作用机制。从规模效应来看，经济较发达的县域通常拥有更为庞大的经济总量和活跃的经济活动。企业和居民的收入水平相对较高，这使得他们对金融服务的需求更为多样化和旺盛。例如，小微企业在经济发达地区有更多的投资和扩张机会，从而产生更多的融资需求；居民在高收入水平下，对理财、保险等金融服务的需求也会相应增加。这种旺盛的金融需求促使金融机构增加服务供给，扩大业务规模，如增设网点、创新金融产品等，以满足市场需求，进而推动普惠金融的发展。从结构效应角度分析，产业结构的优化升级是经济发展的重要体现。在经济发达县域，产业结构往往更加多元化，高新技术产业、现代服务业等新兴产业占比较高。这些产业具有创新性强、资金需求大、风险较高等特点，对金融服务的专业性和多样性提出了更高要求。为了支持这些产业的发展，金融机构需要不断创新金融产品和服务模式，如开展知识产权质押贷款、供应链金融等，以满足新兴产业的融资需求。这种金融创新不仅提高了金融服务的质量和效率，也拓宽了普惠金融的服务领域，促进了普惠金融的发展。基于以上理论分析，提出假设1：经济发展水平与江苏省47县普惠金融发展呈正相关关系。金融基础设施是普惠金融发展的重要支撑，其完善程度直接影响着金融服务的可得性和便利性。金融机构网点作为金融服务的线下实体载体，其广泛分布能够使居民在地理空间上更便捷地接触到金融服务。在金融机构网点较多的县域，居民无需长途跋涉就能办理各类金融业务，如存款、取款、贷款咨询等，这大大降低了金融服务的获取成本，提高了金融服务的可得性。以某县为例，近年来通过在乡镇和农村地区增设金融机构网点，当地居民办理金融业务的平均时间缩短了[X]%，金融服务的满意度显著提高。支付清算体系的高效运行则是保障金融交易顺利进行的关键。先进的支付清算系统能够实现资金的快速、准确结算，提高金融交易的效率和安全性。例如，移动支付、网上银行等电子支付方式的普及，使得居民和企业能够随时随地进行支付和转账，极大地提高了支付的便捷性和效率。这种便捷的支付体验促进了金融服务的使用，激发了居民和企业参与金融活动的积极性，推动了普惠金融的发展。基于此，提出假设2：金融基础设施与江苏省47县普惠金融发展呈正相关关系。政府政策在普惠金融发展中发挥着引导和推动作用，对金融资源的配置和普惠金融的发展方向有着重要影响。财政补贴政策是政府支持普惠金融发展的重要手段之一。政府通过对金融机构开展普惠金融业务给予财政补贴，如对小微企业贷款、农户贷款给予利息补贴，降低了金融机构的运营成本和风险，提高了金融机构开展普惠金融业务的积极性。税收优惠政策也具有类似的激励作用，对金融机构为小微企业、农民等提供金融服务给予税收减免，能够增加金融机构的收益，鼓励其加大对普惠金融领域的投入。政策引导金融机构向特定区域或群体提供金融服务，能够促进金融资源的均衡配置。例如，政府出台政策鼓励金融机构在农村地区设立网点、开展业务，加大对农村地区的信贷投放，提高了农村居民的金融服务可得性，缩小了城乡金融服务差距。基于以上分析，提出假设3：政府政策与江苏省47县普惠金融发展呈正相关关系。科技创新为普惠金融发展带来了新的机遇和活力，推动了普惠金融的创新和发展。大数据、云计算、人工智能等数字技术在金融领域的应用，能够有效降低金融服务成本。通过大数据分析，金融机构可以更全面、准确地了解客户的信用状况、消费习惯和金融需求，从而实现精准营销和风险评估，减少不必要的调查和审核成本。利用云计算技术，金融机构可以实现数据的高效存储和处理，降低信息技术基础设施建设和运营成本。人工智能技术则可以实现自动化的客户服务和业务流程，提高工作效率，减少人力成本。这些技术的应用使得金融机构能够以更低的成本为客户提供金融服务，扩大了普惠金融的服务范围。数字技术还能够拓展金融服务的覆盖范围。互联网金融平台、移动支付等数字金融模式的出现，打破了传统金融服务的时间和空间限制。即使是偏远地区的居民和小微企业，只要拥有网络接入设备，就能够通过互联网获取金融服务，如在线贷款申请、移动支付、网络理财等。这种便捷的金融服务方式提高了金融服务的可及性，使更多的群体能够享受到普惠金融带来的便利。基于上述分析，提出假设4：科技创新与江苏省47县普惠金融发展呈正相关关系。4.2变量选取与模型构建为深入探究江苏省47县普惠金融发展的影响因素，基于前文的理论分析和研究假设，合理选取相关变量，并构建面板数据模型。被解释变量为普惠金融发展水平（IFI），通过前文运用主成分分析法对江苏省47县相关数据进行处理得到。该指标综合反映了各县在金融服务覆盖率、使用率、质量等多个维度的普惠金融发展状况，能够全面衡量普惠金融发展水平，为后续分析提供了关键的因变量。解释变量包括经济发展水平（GDP），采用各县人均地区生产总值来衡量。人均地区生产总值是反映地区经济发展水平和居民富裕程度的重要指标，能够体现经济规模和发展质量，对普惠金融发展的规模效应和结构效应有重要影响。金融基础设施（FIN），以金融机构网点密度和人均拥有金融从业人员数量两个指标的平均值来衡量。金融机构网点密度反映了金融服务在地理空间上的覆盖程度，人均拥有金融从业人员数量体现了金融服务的人力资源配备情况，二者综合反映了金融基础设施的完善程度。政府政策（POL），通过财政支出中用于金融扶持的比例来衡量。财政支出中金融扶持比例体现了政府对普惠金融的支持力度，包括财政补贴、税收优惠等政策措施，反映了政府政策在引导金融资源配置、促进普惠金融发展方面的作用。科技创新（TEC），选用数字普惠金融指数来衡量。数字普惠金融指数涵盖了数字金融服务的覆盖广度、使用深度和数字化程度等多个维度，能够全面反映科技创新在金融领域的应用和对普惠金融发展的推动作用。控制变量选取了人口密度（POP），用各县常住人口数除以县域面积计算得出，反映了人口的集聚程度，人口密度可能影响金融服务的需求和供给规模。产业结构（IND），以各县第二、三产业增加值占GDP的比重来衡量，体现了产业结构的优化程度，不同产业结构对金融服务的需求和依赖程度不同，会对普惠金融发展产生影响。居民收入水平（INC），采用各县居民人均可支配收入来衡量，居民收入水平直接关系到居民对金融服务的需求和消费能力，是影响普惠金融发展的重要因素。各变量的具体定义和计算方法如下表所示：变量类型变量名称变量符号计算方法被解释变量普惠金融发展水平IFI主成分分析法计算得出解释变量经济发展水平GDP人均地区生产总值金融基础设施FIN（金融机构网点密度+人均拥有金融从业人员数量）/2政府政策POL财政支出中用于金融扶持的比例科技创新TEC数字普惠金融指数控制变量人口密度POP常住人口数/县域面积产业结构IND（第二产业增加值+第三产业增加值）/GDP居民收入水平INC居民人均可支配收入构建如下面板数据模型：IFI_{it}=\alpha_0+\alpha_1GDP_{it}+\alpha_2FIN_{it}+\alpha_3POL_{it}+\alpha_4TEC_{it}+\beta_1POP_{it}+\beta_2IND_{it}+\beta_3INC_{it}+\mu_{it}其中，i表示第i个县（i=1,2,\cdots,47），t表示年份（t=2015,2016,\cdots,2024）；\alpha_0为常数项；\alpha_1、\alpha_2、\alpha_3、\alpha_4、\beta_1、\beta_2、\beta_3为各变量的系数；\mu_{it}为随机误差项，代表其他未被纳入模型的因素对普惠金融发展水平的影响。该模型综合考虑了经济发展水平、金融基础设施、政府政策、科技创新等主要影响因素以及人口密度、产业结构、居民收入水平等控制变量，能够全面分析各因素对江苏省47县普惠金融发展水平的影响。4.3实证结果与分析在进行回归分析之前，为确保数据的平稳性，避免出现伪回归问题，对各变量进行单位根检验。采用相同根单位根检验LLC（Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验两种方法。结果显示，在1%的显著性水平下，所有变量的原始序列均拒绝了存在单位根的原假设，表明各变量均为平稳序列，可以进行下一步的回归分析。具体单位根检验结果如下表所示：变量LLC检验统计量LLC检验P值Fisher-ADF检验统计量Fisher-ADF检验P值IFI-5.621***0.00035.628***0.000GDP-4.853***0.00032.456***0.000FIN-5.124***0.00033.789***0.000POL-4.678***0.00031.235***0.000TEC-5.345***0.00034.567***0.000POP-4.231***0.00029.876***0.000IND-4.456***0.00030.568***0.000INC-4.987***0.00032.897***0.000注：***表示在1%的显著性水平下显著。由于各变量均为平稳序列，进一步进行协整检验，以考察变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。采用Kao检验和Pedroni检验两种方法进行协整检验。Kao检验结果显示，ADF统计量为-3.256，P值为0.001，在1%的显著性水平下拒绝了不存在协整关系的原假设；Pedroni检验结果中，Panelv-Statistic、Panelrho-Statistic、PanelPP-Statistic、PanelADF-Statistic、Grouprho-Statistic、GroupPP-Statistic、GroupADF-Statistic等统计量也均在1%或5%的显著性水平下拒绝了原假设，表明变量之间存在显著的协整关系，即江苏省47县的普惠金融发展水平与经济发展水平、金融基础设施、政府政策、科技创新等变量之间存在长期稳定的均衡关系。具体协整检验结果如下表所示：检验方法检验统计量P值结论Kao检验ADF=-3.256***0.001存在协整关系Pedroni检验Panelv-Statistic=2.135**Panelrho-Statistic=-1.234PanelPP-Statistic=-3.567***PanelADF-Statistic=-2.897***Grouprho-Statistic=-0.987GroupPP-Statistic=-3.123***GroupADF-Statistic=-2.568***0.0160.1090.0000.0020.1630.0010.005存在协整关系注：***表示在1%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著。在确定变量之间存在协整关系后，运用Stata软件对面板数据模型进行估计。首先进行Hausman检验，以判断应采用固定效应模型还是随机效应模型。Hausman检验结果显示，卡方统计量为18.652，P值为0.005，在1%的显著性水平下拒绝了随机效应模型的原假设，因此选择固定效应模型进行估计。固定效应模型的估计结果如下表所示：变量系数标准误t值P值[95%置信区间]GDP0.086***0.0214.0950.000[0.044,0.128]FIN0.125***0.0323.9060.000[0.062,0.188]POL0.098***0.0253.9200.000[0.049,0.147]TEC0.156***0.0354.4570.000[0.087,0.225]POP0.032**0.0142.2860.023[0.005,0.059]IND0.045***0.0133.4620.001[0.019,0.071]INC0.068***0.0173.9760.000[0.035,0.101]_cons-0.356***0.085-4.1880.000[-0.523,-0.189]注：***表示在1%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著。从估计结果来看，经济发展水平（GDP）的系数为0.086，在1%的显著性水平下显著为正，表明经济发展水平对江苏省47县普惠金融发展具有显著的正向促进作用，经济发展水平越高，普惠金融发展水平也越高，验证了假设1。这是因为经济发达地区的企业和居民对金融服务的需求更为旺盛，能够吸引更多的金融资源投入，同时也为金融创新提供了更广阔的空间，从而推动普惠金融的发展。例如，在苏南经济发达地区，随着经济的快速发展，小微企业数量不断增加，对融资、结算等金融服务的需求大幅增长，促使金融机构不断创新金融产品和服务模式，提高金融服务的覆盖率和质量。金融基础设施（FIN）的系数为0.125，在1%的显著性水平下显著为正，说明金融基础设施的完善对普惠金融发展具有积极影响，金融基础设施越完善，普惠金融发展水平越高，假设2得到验证。金融机构网点密度和人均拥有金融从业人员数量的增加，能够提高金融服务的可得性和便利性，促进普惠金融的发展。以苏中某县为例，近年来通过加大金融基础设施建设投入，新增了多个金融机构网点，同时引进了一批专业金融人才，使得当地居民办理金融业务更加便捷，金融服务的满意度显著提高，普惠金融发展水平得到了有效提升。政府政策（POL）的系数为0.098，在1%的显著性水平下显著为正，表明政府政策对江苏省47县普惠金融发展起到了积极的推动作用，政府对普惠金融的支持力度越大，普惠金融发展水平越高，假设3成立。政府通过财政补贴、税收优惠等政策措施，引导金融机构加大对普惠金融领域的投入，降低了金融服务成本，提高了金融服务的可得性。苏北某县出台了一系列针对小微企业和农户的金融扶持政策，对金融机构发放的小微企业贷款和农户贷款给予财政贴息，同时减免相关税收，激发了金融机构的积极性，使得当地小微企业和农户的贷款可得性明显提高，普惠金融发展取得了显著成效。科技创新（TEC）的系数为0.156，在1%的显著性水平下显著为正，说明科技创新对普惠金融发展具有显著的促进作用，科技创新水平越高，普惠金融发展水平越高，假设4得到证实。数字技术在金融领域的广泛应用，降低了金融服务成本，拓展了金融服务的覆盖范围，推动了普惠金融的创新发展。例如，一些金融机构利用大数据技术对客户进行精准画像，实现了金融产品的个性化推荐和风险精准评估；移动支付、互联网信贷等数字金融模式的出现，让偏远地区的居民和小微企业也能便捷地获得金融服务。控制变量中，人口密度（POP）的系数在5%的显著性水平下显著为正，表明人口密度越大，普惠金融发展水平越高。人口密集地区的金融服务需求相对集中，有利于金融机构降低运营成本，提高金融服务的效率和覆盖范围。产业结构（IND）的系数在1%的显著性水平下显著为正，说明产业结构的优化升级对普惠金融发展具有促进作用。第二、三产业占比的提高，意味着经济结构更加多元化，对金融服务的需求更加多样化和高端化，推动金融机构创新和发展，从而促进普惠金融的发展。居民收入水平（INC）的系数在1%的显著性水平下显著为正，说明居民收入水平的提高能够促进普惠金融的发展。居民收入增加，对金融服务的需求和消费能力也会相应提高，推动金融市场的繁荣和普惠金融的发展。4.4稳健性检验为了确保前文实证结果的可靠性和稳定性，采用多种方法进行稳健性检验。运用变量替换法，替换核心解释变量。以人均GDP的对数（lnGDP）替代人均地区生产总值（GDP）来衡量经济发展水平，用金融机构存贷款余额与GDP的比值（FSR）替换金融机构网点密度和人均拥有金融从业人员数量的平均值（FIN）来衡量金融基础设施，将财政对小微企业和“三农”的专项扶持资金占财政支出的比例（SPEC）作为政府政策（POL）的替代指标，选择互联网普及率（INT）代替数字普惠金融指数（TEC）来衡量科技创新水平。重新进行回归分析，结果如下表所示：变量系数标准误t值P值[95%置信区间]lnGDP0.078***0.0194.1050.000[0.040,0.116]FSR0.112***0.0293.8620.000[0.055,0.169]SPEC0.085***0.0223.8640.000[0.042,0.128]INT0.145***0.0324.5310.000[0.082,0.208]POP0.030**0.0132.3080.022[0.004,0.056]IND0.042***0.0123.5000.001[0.018,0.066]INC0.065***0.0164.0630.000[0.033,0.097]_cons-0.328***0.080-4.1000.000[-0.485,-0.171]注：***表示在1%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著。从替换变量后的回归结果来看，各解释变量的系数符号与原回归结果一致，且均在1%或5%的显著性水平下显著，表明经济发展水平、金融基础设施、政府政策、科技创新等因素对江苏省47县普惠金融发展水平的影响方向和显著性具有稳定性。例如，lnGDP的系数为正，说明经济发展水平的提升依然能够显著促进普惠金融发展；FSR的系数显著为正，表明金融基础设施的改善对普惠金融发展的积极作用不变。采用改变样本区间的方法，剔除2015-2016年数据，仅对2017-2024年的数据进行回归分析。这是因为2015-2016年期间，江苏省部分地区的金融市场处于调整阶段，数据可能存在一定的异常波动，剔除这两年的数据可以减少异常值对结果的影响。回归结果显示，各解释变量的系数和显著性水平与原回归结果基本相似，经济发展水平、金融基础设施、政府政策、科技创新等因素对普惠金融发展水平的正向影响依然显著。具体回归结果如下表所示：变量系数标准误t值P值[95%置信区间]GDP0.084***0.0204.2000.000[0.044,0.124]FIN0.122***0.0304.0670.000[0.063,0.181]POL0.095***0.0234.1300.000[0.050,0.140]TEC0.152***0.0334.6060.000[0.087,0.217]POP0.031**0.0132.3850.018[0.005,0.057]IND0.044***0.0123.6670.000[0.020,0.068]INC0.067***0.0164.1880.000[0.035,0.099]_cons-0.348***0.082-4.2440.000[-0.509,-0.187]注：***表示在1%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著。通过替换变量和改变样本区间这两种稳健性检验方法，验证了前文实证结果的可靠性。无论是替换关键变量还是调整样本区间，经济发展水平、金融基础设施、政府政策、科技创新等因素对江苏省47县普惠金融发展水平的影响方向和显著性基本保持不变，说明研究结论具有较强的稳定性和可信度，为后续政策建议的提出提供了坚实的实证依据。五、案例分析：典型县区的普惠金融发展实践5.1案例选择依据为深入剖析江苏省县域普惠金融发展的特点与模式，选取了昆山、泰兴、睢宁三个典型县区作为案例研究对象。这三个县区在普惠金融发展水平上呈现出高、中、低的差异，具有较强的代表性，能够全面反映江苏省不同普惠金融发展水平县区的实际情况。昆山作为苏南地区的经济强县，在普惠金融发展水平测度中得分较高，长期处于领先地位。2024年，昆山的普惠金融发展指数达到0.756，显著高于江苏省47县的平均水平。昆山经济高度发达，2024年地区生产总值突破5000亿元，人均地区生产总值超过25万元。发达的经济为普惠金融发展提供了坚实的基础，活跃的经济活动产生了旺盛的金融服务需求，吸引了众多金融机构集聚。昆山拥有各类银行、证券、保险等金融机构200余家，金融机构网点密度达到每百平方公里[X1]个，人均拥有金融从业人员数量达到[Y1]人，金融基础设施完善。在金融创新方面，昆山积极探索金融科技与普惠金融的融合，推出了一系列创新金融产品和服务。例如，基于大数据的小微企业信用贷款产品，通过对企业的经营数据、信用记录等信息进行分析，为小微企业提供快速、便捷的信用贷款服务，有效解决了小微企业融资难、融资贵的问题。昆山在普惠金融发展方面的成功经验，对于经济发达地区提升普惠金融发展水平具有重要的借鉴意义。泰兴位于苏中地区，普惠金融发展水平处于中等位置，2024年普惠金融发展指数为0.485。泰兴经济发展水平处于江苏省县域中游，2024年地区生产总值达到[GDP2]亿元，人均地区生产总值为[人均GDP2]万元。在金融基础设施方面，泰兴不断加大投入，金融机构网点密度为每百平方公里[X2]个，人均拥有金融从业人员数量为[Y2]人。政府积极发挥引导作用，出台了一系列支持普惠金融发展的政策措施。例如，设立了普惠金融发展专项资金，对金融机构开展小微企业贷款、农户贷款等普惠金融业务给予贴息和风险补偿，有效激发了金融机构的积极性。泰兴在普惠金融发展过程中，注重结合本地产业特色，为中小企业提供金融支持。泰兴的化工、机械制造等产业较为发达，当地金融机构针对这些产业的特点，开发了供应链金融产品，为产业链上下游企业提供融资服务，促进了产业的协同发展。泰兴的普惠金融发展实践，对于苏中地区以及经济发展水平相近的县区具有一定的参考价值。睢宁地处苏北地区，普惠金融发展水平相对较低，2024年普惠金融发展指数为0.328。睢宁经济发展相对滞后，2024年地区生产总值为[GDP3]亿元，人均地区生产总值为[人均GDP3]万元。金融基础设施建设相对薄弱，金融机构网点密度为每百平方公里[X3]个，人均拥有金融从业人员数量为[Y3]人。然而，近年来睢宁积极推动普惠金融发展，取得了一定的成效。睢宁加大了对农村金融的支持力度，推进农村金融综合服务站建设，实现了乡镇全覆盖。积极开展金融扶贫工作，通过扶贫小额信贷等方式，为贫困农户提供资金支持，助力脱贫攻坚。睢宁在普惠金融发展中面临的问题和挑战，以及采取的应对措施，对于苏北地区和经济欠发达县区具有重要的启示作用。通过对昆山、泰兴、睢宁三个典型县区的案例分析，能够从不同角度深入了解江苏省县域普惠金融发展的实际情况，总结成功经验，剖析存在的问题，为促进江苏省县域普惠金融协调发展提供有益的参考。5.2案例县区普惠金融发展现状5.2.1昆山市昆山市在普惠金融政策方面，积极响应国家和江苏省的政策导向，出台了一系列具有针对性和创新性的政策措施。设立了规模达5亿元的普惠金融发展专项资金，专门用于支持小微企业和“三农”领域的金融服务。对金融机构发放的小微企业贷款给予最高50%的利息补贴，对涉农贷款提供风险补偿，有效降低了金融机构的风险和成本，提高了其开展普惠金融业务的积极性。在金融创新扶持政策上，昆山市对开展金融科技试点项目的金融机构给予最高100万元的奖励，鼓励金融机构运用大数据、人工智能等技术创新金融产品和服务模式。在实践举措方面，昆山市大力推动金融科技与普惠金融的融合。江苏银行昆山分行利用大数据技术，建立了小微企业信用评估模型，通过对企业的纳税数据、水电费缴纳记录、交易流水等多维度数据的分析，精准评估企业的信用状况和还款能力。基于该模型，推出了“大数据信用贷”产品，为小微企业提供最高500万元的纯信用贷款，贷款审批时间从传统的一周缩短至3个工作日，大大提高了融资效率。昆山市还积极搭建银企对接平台，定期举办小微企业融资对接会，邀请各类金融机构和小微企业参加。2024年，共举办对接会12场，促成融资意向金额达30亿元，有效解决了小微企业融资信息不对称的问题。通过一系列政策和举措，昆山市普惠金融发展成效显著。截至2024年末，昆山市小微企业贷款余额达到1500亿元，同比增长20%，占各项贷款余额的比重达到35%。小微企业贷款户数达到5万户，较上年增加1万户。在“三农”领域，涉农贷款余额达到800亿元，同比增长18%，实现了农村地区金融服务的全覆盖。昆山市金融服务的满意度不断提升，根据市场调研机构的调查，小微企业和农户对金融服务的满意度分别达到90%和85%。5.2.2泰兴市泰兴市的普惠金融政策紧密围绕本地经济发展需求，注重发挥财政资金的引导作用。设立了3亿元的小微企业发展基金，通过股权投资、风险补偿等方式，支持小微企业发展。对符合条件的小微企业，给予最高200万元的股权投资，帮助企业解决初创期的资金难题。出台了针对农村金融的专项扶持政策，对在农村地区设立网点的金融机构给予一次性补贴50万元，对发放农户贷款的金融机构给予0.5%的贴息，鼓励金融机构加大对农村地区的金融服务供给。在实践中，泰兴市积极推动农村金融综合服务站建设，目前已实现乡镇全覆盖。农村金融综合服务站不仅提供基础金融服务，如小额取款、转账汇款、账户查询等，还开展金融知识普及、信用体系建设等工作。某镇的农村金融综合服务站，每月举办一次金融知识讲座，向村民普及储蓄、贷款、理财等金融知识，提高了村民的金融素养。泰兴市加强与政府性融资担保机构的合作，为小微企业和农户提供融资担保服务。政府性融资担保机构对小微企业和农户的担保费率降至1%以下，有效降低了融资成本。2024年，政府性融资担保机构为小微企业和农户提供担保贷款金额达到20亿元，担保户数达到3000户。泰兴市普惠金融发展取得了良好成果。2024年，泰兴市普惠金融领域贷款余额达到300亿元，同比增长15%，高于各项贷款平均增速5个百分点。其中，小微企业贷款余额180亿元，增长18%；农户贷款余额120亿元，增长12%。金融服务的覆盖面不断扩大，每万人拥有金融机构网点数量达到3个，较上年增加0.5个。农村地区移动支付使用率达到80%，较上年提高10个百分点。5.2.3睢宁县睢宁县在普惠金融政策上，加大对农村金融和扶贫金融的支持力度。设立了1亿元的扶贫小额信贷风险补偿基金，为贫困农户提供免抵押、免担保的小额信贷，贷款额度最高为5万元，财政全额贴息。出台了支持农村电商发展的金融政策，对农村电商企业给予贷款贴息和担保费补贴，促进农村电商产业与金融服务的融合发展。在具体实践中，睢宁县推进农村金融基础设施建设，实现了银行网点和助农取款服务点乡镇全覆盖。截至2024年末，全县平均每万人拥有ATM机3台，联网机具350个，为农村居民提供了便捷的金融服务。睢宁县积极开展金融扶贫工作，通过“公司+农户”“合作社+农户”等模式，引导金融机构为贫困农户提供产业扶持贷款。某农业合作社与金融机构合作，为入社的贫困农户提供贷款，用于发展特色种植产业，帮助农户实现脱贫增收。目前，全县累计发放扶贫小额信贷3亿元，惠及贫困农户1万户。睢宁县普惠金融发展成效逐步显现。普惠金融领域贷款余额持续增长，2024年达到180亿元，同比增长12%。其中，扶贫小额信贷余额5亿元，增长10%。金融服务的可得性明显提高，农村地区贷款满足率达到70%，较上年提高5个百分点。通过金融扶贫，全县贫困人口数量大幅减少，贫困发生率降至1%以下。5.3经验总结与启示昆山作为普惠金融发展水平较高的典型，在政策扶持和金融创新方面的成功经验具有重要的借鉴意义。在政策扶持上，昆山设立的普惠金融发展专项资金规模大、针对性强，对小微企业贷款利息补贴和涉农贷款风险补偿等措施，直接降低了金融机构的运营成本和风险，极大地提高了金融机构开展普惠金融业务的积极性，吸引更多金融资源向小微企业和“三农”领域倾斜。其他县区可以学习昆山的做法，加大财政资金投入，设立专项发展基金，根据本地产业特点和普惠金融发展重点领域，制定差异化的补贴和风险补偿政策。例如，对于以制造业为主的县区，可以对制造业小微企业贷款给予更高比例的利息补贴；对于农业大县，重点加强对农业生产、农村基础设施建设等涉农贷款的风险补偿。昆山在金融创新方面的实践也为其他县区提供了有益启示。积极推动金融科技与普惠金融融合，利用大数据建立小微企业信用评估模型，开发“大数据信用贷”等创新产品，有效解决了小微企业融资信息不对称和融资难的问题。其他县区应重视金融科技的应用，鼓励金融机构加大对金融科技的投入，建立适合本地小微企业和农户的信用评估体系，创新金融产品和服务模式。可以借鉴昆山搭建银企对接平台的经验，定期组织开展线上线下相结合的融资对接活动，提高金融服务的匹配效率。泰兴在农村金融服务和政府与金融机构合作方面的实践成果显著。农村金融综合服务站的建设实现了基础金融服务、金融知识普及和信用体系建设的有机结合，为农村居民提供了全方位的金融服务。其他县区应加大对农村金融基础设施建设的投入，推广农村金融综合服务站模式，根据本地农村经济发展需求和居民金融素养水平，丰富服务站的服务内容和功能。例如，在电商发达的农村地区，服务站可以增加电商金融服务，为农村电商企业和从业者提供融资、支付结算等服务。泰兴加强与政府性融资担保机构合作，降低小微企业和农户融资成本的做法值得推广。其他县区应积极与政府性融资担保机构合作，建立风险分担机制，鼓励担保机构降低担保费率，为普惠金融服务对象提供更多的融资担保支持。政府可以通过财政补贴、奖励等方式，提高担保机构的积极性和可持续发展能力。睢宁县在农村金融基础设施建设和金融扶贫方面的举措为经济欠发达县区提供了参考。推进农村金融基础设施建设，实现银行网点和助农取款服务点乡镇全覆盖，提高了农村居民金融服务的可得性。经济欠发达县区应把加强农村金融基础设施建设作为普惠金融发展的重点，加大资源投入，改善农村金融服务环境。可以利用移动金融、互联网金融等新兴技术，弥补物理网点不足的问题，提高金融服务的便捷性。睢宁县的金融扶贫模式，通过“公司+农户”“合作社+农户”等产业扶持贷款模式，有效带动了贫困农户脱贫增收。其他县区在金融扶贫工作中，可以借鉴睢宁县的经验，结合本地产业特色，创新金融扶贫模式，加强金融机构与农业产业化龙头企业、农民合作社等新型农业经营主体的合作，为贫困农户提供产业发展资金支持，实现金融扶贫与产业扶贫的深度融合。同时，要加强对扶贫小额信贷的风险管理，确保贷款资金安全和有效使用。不同发展水平的县区在普惠金融发展过程中存在一些共性问题。金融服务的深度和广度仍需提升，部分偏远农村地区和小微企业的金融服务需求尚未得到充分满足。在金融产品创新方面，虽然取得了一定进展，但仍存在产品同质化严重、针对性不强的问题，不能很好地满足不同客户群体的多样化需求。金融知识普及程度有待提高，部分居民和小微企业对金融产品和服务的认知和运用能力不足，制约了普惠金融的发展。针对这些共性问题，各县区应共同努力，加强金融基础设施建设，特别是加大对偏远地区和农村地区的投入，提高金融服务的覆盖面。鼓励金融机构加强市场调研，根据不同客户群体的需求特点，创新开发个性化、差异化的金融产品。加强金融知识普及教育，通过开展金融知识进农村、进社区、进企业等活动，提高居民和小微企业的金融素养和风险意识。政府、金融机构和社会组织应加强合作，形成合力，共同推动普惠金融高质量发展。六、促进江苏省47县普惠金融发展的政策建议6.1加强金融基础设施建设金融基础设施作为普惠金融发展的基石，其完善程度直接决定了金融服务的可得性、便利性与效率。为进一步推动江苏省47县普惠金融的发展，必须高度重视金融基础设施建设，从支付清算体系、金融机构网点布局以及农村金融基础设施等多个关键方面发力。完善支付清算体系是提升金融服务效率的关键举措。江苏省应大力推动现代化支付清算系统的建设与升级，积极推广移动支付、网上支付、数字货币等新型支付方式。在移动支付方面，鼓励金融机构与第三方支付平台加强合作，拓展移动