近期，在成都舉行的G20財長和央行行長會議上，央行行長周小川指出要繼續大力推動普惠金融，會議公報上，也通過了由金融包容全球合作夥伴組織(Global Parternship for Financial Inclusion, GPFI)制定的G20數字普惠金融高級原則。這給近期已經大熱的“普惠金融”，又添了一把火。為探討如何通過數字技術推動普惠金融發展，北京大學互聯網金融研究中心聯合上海新金融研究院和螞蟻金服集團，利用螞蟻金服提供的億級微觀數據，編制了一套“北京大學數字普惠金融指數”。從中，我們可以發現一些有趣的現象。
普惠金融理念由來已久
普惠金融的概念最初被聯合國用於“2005年國際小額信貸年”的宣傳中，後被聯合國和世界銀行大力推廣。聯合國把普惠金融(financial inclusion，亦譯為包容性金融)定義為能有效和全方位地為社會所有階層和群體提供服務的金融體系。普惠金融的初衷意在強調各國通過金融基礎設施的不斷完善，提高金融服務的可得性，實現以較低成本向社會各界人士，尤其是欠發達地區和社會低收入者提供較為便捷的金融服務。
目前普惠金融已成為很多國家推動金融發展的重要理念。根據世界銀行發布的《2014年全球金融發展報告：普惠金融》，世界銀行已在全球70多個國家和地區，與公私合作夥伴聯手開展普惠金融項目，全世界50多個國家和地區設立了改善普惠金融的目標。
國內最早引入普惠金融概念的是中國小額信貸聯盟。為開展2005年國際小額信貸年的推廣活動，中國小額信貸聯盟秘書長白澄宇提出用“普惠金融體系”作為“Inclusive Financial System”的中文翻譯。2006年3月，中國人民銀行研究局原副局長焦瑾璞在北京召開的亞洲小額信貸論壇上正式使用這一概念。
此後，時任國家主席胡錦濤於2012年6月在墨西哥舉辦的二十國集團峰會(G20)上，指出普惠金融問題本質上是發展問題。他希望各國加強溝通和合作，提高各國消費者保護水平，共同建立一個惠及所有國家和民眾的金融體系，確保各國特別是發展中國家民眾享有現代、安全、便捷的金融服務。2013年11月，中共十八屆三中全會通過《中共中央關於全面深化改革若幹重大問題的決定》，正式提出發展普惠金融。
2015年底，國務院在《推進普惠金融發展規劃(2016-2020》》的通知中首次在國家層面明確了普惠金融的定義：普惠金融是指立足機會平等要求和商業可持續原則，通過加大政策引導扶持、加強金融體系建設、健全金融基礎設施，以可負擔的成本為有金融服務需求的社會各階層和群體提供適當的、有效的金融服務。《通知》同時確定農民、小微企業、城鎮低收入人群和殘疾人、老年人等及其他特殊群體為普惠金融主要服務對象。
很多機構和學者都嘗試編制普惠金融指數
普惠金融的多維度指標包含了度量普惠金融的有用信息。如果單獨使用某一個指標或者某一維度指標，可能導致對普惠金融現狀的片面解讀。因此，不少機構和學者都在編制普惠金融指數方面進行了諸多努力和嘗試，希望用盡量多的指標和綜合的方法來全面度量普惠金融。例如，印度經濟學家Sarma(2012)借鑒聯合國人類發展指數(HDI)的構建方法，以銀行滲透度、金融服務可利用性和使用狀況為主要指標，並采用線性功效函數法和歐式距離法來衡量不同國家普惠金融的基本狀況。
中國學者對普惠金融指數的編制也進行了研究*。但受限於金融服務數據的可獲得性，現有研究主要存在以下不足之處。首先，大多數相關研究所包含的金融服務比較單一，多以反映銀行服務為主，無法體現其他金融機構對普惠金融的貢獻。其次，現有指標體系的維度不夠全面，通常缺少對服務便利性和服務成本的考量，在創新型互聯網金融時期，數字化、移動化的金融服務，極大提高了金融服務的觸達能力，也有效降低了金融服務的成本。但由於數據受限，現有的普惠金融指數，往往只好對此視而不見。
認識到現有相關研究中的不足，我們課題組專注於從創新性互聯網金融的角度衡量數字普惠金融的發展，以反映現代金融服務的多元化。就業務類型而言，普惠金融應不僅包括銀行相關金融服務，還要包括投資理財、互聯網保險和大數據征信等金融服務。同時，就指標體系所函括的維度而言，普惠金融應該同時關注金融服務所覆蓋的廣度，其被利用的深度以及客戶真正被惠及的程度。
數字普惠金融指數編制方法
在現有文獻和國際組織提出的傳統普惠金融指標基礎上，我們根據互聯網金融服務的新形勢和新特征，結合數據的可得性和可靠性，從互聯網金融服務的覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務三個維度構建數字普惠金融體系，共包含24個指標。
在覆蓋廣度方面，不同於傳統金融機構觸達用戶直接體現為“金融機構網點數”和“金融服務人員數”，在基於互聯網的新金融模式下，由於互聯網天然不受地域限制，互聯網金融服務供給在多大程度上能保證用戶得到相應服務，是通過電子賬戶數(如互聯網支付賬號及其綁定的銀行賬戶數)等體現的。
在使用深度方面，主要從實際使用互聯網金融服務的情況衡量。就金融服務類型而言，包括支付服務、信貸服務、保險服務、投資服務和征信服務。使用情況的衡量，既用實際使用人數，也用人均交易筆數和人均交易金額。
在數字服務支持方面，便利性和成本高低是影響用戶使用金融服務的主要因素，切實體現了互聯網金融服務的低成本和低門檻優勢。互聯網金融服務越便利(如較高的移動化程度)、成本越低(如較低的貸款利率)，則金融服務需求越多，反之則越少。
至於數字普惠金融指數的計算，由於數字普惠金融指數是一個涉及眾多指標的綜合評價體系，必須將性質和計量單位不同的指標進行無量綱化處理，以便於指標之間進行對比。無量綱化函數的選取，一般要求嚴格單調、取值區間明確、結果直觀、意義明確、盡量不受指標正向或逆向形式的影響。目前在普惠金融相關研究中，通常采用聯合國的人類發展指數(HDI)使用的功效函數法。在功效函數多指標綜合評價體系中，常見的功效函數有線性功效函數法(或稱傳統功效函數法)、指數型功效函數法、對數型功效函數法、冪函數型功效函數法等，其主要區別在於函數形式不同。本文結合互聯網金融快速擴張的特點，為保持指數的平穩性，並緩解極端值的影響，選擇采取對數型功效函數法。
數字普惠金融地理覆蓋能力更強
根據上文描述的數字普惠金融指標體系的構建和指數編制方法，我們編制了中國內地31個省(直轄市、自治區，簡稱“省”)、337個地級以上城市(地區、自治州、盟等，簡稱“城市”)，以及1754個縣(縣級市、旗等，簡稱“縣域”)三個層級的數字普惠金融指數。其中，省級和城市級指數時間跨度為2011年-2015年，縣域指數時間跨度為2014年-2015年。在總指數基礎上，我們還從不同維度編制了數字普惠金融的覆蓋廣度指數、使用深度指數和數字支持服務指數，以及支付、保險、貨幣基金、征信、投資、信貸等分類業務指數。
中國的數字普惠金融業務從2011-2015年實現了跨越式發展，以省級數據為例，2011年各省數字普惠金融指數的中位值為33.6，到2015年則增長到214.6，增長了6.4倍，而且東中西部地區各省的數字普惠金融指數都迅速增長。從城市級數據看，數字普惠金融指數也快速增長，城市級數字普惠金融指數中位值從2011年的46.9，增長到2015年的167.0，增長了3.6倍。
從分類指數來看，2011年-2015年，數字普惠金融的數字支持服務程度增長最快，數字普惠金融的覆蓋廣度次之，使用深度最慢。具體而言，從2011年到2015年，省級數字普惠金融的數字支持服務、覆蓋廣度和使用深度分別增長了9.7倍、6.4倍和3.6倍。城市級數字普惠金融的數字支持服務、覆蓋廣度和使用深度表現的相對趨勢，與省級指數基本相同。
不過，在數字普惠金融快速增長的同時，與中國大多數經濟特征一樣，中國的數字普惠金融發展程度在地區間也存在一定的差異。2015年數字普惠金融指數得分最高的上海市是得分最低的西藏自治區的1.5倍，盡管較2011年已大幅縮小。就分類指數的地區差異而言，中國數字普惠金融的數字支持服務程度的地區差距最小、覆蓋廣度次之，使用深度的地區差異最大。結合上文關於數字普惠金融指數的縱向增長情況，數字支持服務程度的地區較小的差距說明數字技術可以迅速縮小各地區之間的數字普惠金融差距，也說明依賴互聯網和數字技術所實現的更高的觸達能力是數字普惠金融的核心價值所在。相比之下，盡管不同省份之間數字普惠金融的使用深度也有趨同趨勢，但總體上仍保持較大差距：落後地區在數字普惠金融的使用深度上，尚有很大的追趕空間。
圖1：2011年和2015年省級數字普惠金融指數
更進一步地，各城市的數字普惠金融差距也大幅縮小。相對於發達地區城市，邊遠城市數字普惠金融的快速發展，縮小了城市間發展差距。圖2和圖3給出了城市數字普惠金融指數排序：2011年和2015年的梯隊分類標准以當年指數最高的城市指數值為基准，將排序在基准值80%范圍內的城市列為第一梯隊，70%-80%范圍內為第二梯隊，60%-70%為第三梯隊，60%之後的城市列為第四梯隊。在2011年，大部分城市都屬於第三梯隊甚至第四梯隊，說明這些城市數字普惠指數不足當年指數值最高城市的70%，甚至不足最高城市的60%;只有少部分城市進入第一梯隊或第二梯隊，且其中絕大部分位於東部地區。然而，到2015年，第三梯隊，特別是第四梯隊的城市，大大減少，而第一梯隊和第二梯隊的城市數量則大幅增加，說明到了2015年，大部分城市的數字普惠金融指數值超過了最高城市的70%甚至80%，發展相對落後的梯隊的城市逐漸升級。
圖2：2011年城市數字普惠金融指數相對排序
注：台港澳地區和海南省的省直轄縣市缺少數據，因此為白色。
圖3：2015年城市數字普惠金融指數相對排序
注：台港澳地區和海南省的省直轄縣市缺少數據，因此為白色。
數字普惠金融指數地區間差距有大幅縮小的趨勢，特別是數字移動支付技術提供的極強觸達客戶能力，給經濟落後地區“彎道超車”的可能。這說明數字普惠金融是實現低成本、廣覆蓋和可持續的普惠金融的重要模式。
因此，依賴數字技術，是促進普惠金融發展的一個可行方式，特別是可以幫助那些落後的、地理偏遠的地區獲得金融服務。當然，落後偏遠地區也要有互聯網、移動通訊等基礎設施和金融風險防范的意識。否則就會陷入中國互聯網金融協會會長李東榮說的那種詐騙者披著互聯網金融的外衣、打著普惠金融的旗號，提供虛假收益的理財產品，來騙老百姓的錢的情況：“一個欺詐性理財產品很可能就會摧毀一個家庭”。這是我們在保持樂觀態度的同時也要警惕的。
*王偉等(2011)利用2008 年的數據測算了中國金融排除度(由於數據原因，他們只用了三維中的兩維變量來測算)，研究發現在中國31個省份中，3個省份金融排除度低，17個省份遭受了嚴重的金融排除，其餘11個省遭受了中等程度的金融排除。伍旭川和肖翔(2014)利用世界銀行、國際貨幣基金組織發布的相關指標數據，采用改進型指數功效函數模型，編制出世界133個經濟體的普惠金融指數，並對這133個經濟體的普惠金融指數進行了分析。焦瑾璞等(2015)從金融服務可獲得性、使用情況及服務質量等3個維度入手，建立了包含19個指標在內的普惠金融指標體系，並使用層次分析法確定指標權重，采集各省數據，計算了2013年中國各省的普惠金融指數。陳銀娥等(2015)計算了2004-2013年的省域普惠金融指數，發現中國普惠金融整體有小幅下降趨勢。