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由于金融“嫌贫爱富”的特性，有效发展普惠金融往往是世界性的难题。我国东、中、西部经济差异明显，金融业发展程度也存在明显的差异，因此我国政府有针对性地提出了“西部大开发”等战略，帮助各地区均衡发展。
本文从金融渗透性、服务可得性、使用效率以及普惠金融的可持续性四个维度，共11个指标构出发，分别衡量普惠金融发展规模、普惠金融具体服务质量、普惠金融实际作用效果和普惠金融发展的科学性。从而对各地区普惠金融发展指数进行测度，最终根据结果进行统计分析并提出一定的政策建议。
国内外学者均对普惠金融发展指数进行了一定的研。Pais 和 Sarma（2008）认为可以从金融可得性、金融渗透性、金融使用性三个方面构建衡量普惠金融的标准;Mandira 和 Sarma（2010）借鉴联合国人类发展指数（HDI），首次提出普惠金融指数（简称 IFI），在Beck 提出的八个指标基础上完善，扩展;从银行渗透率、金融产品的接触性，以及金融服务的有效性这三个维度进行分析研究。
我国学者李明贤、李学文（2007）从农村金融机构获得贷款、发放贷款、提供保险三方面出发构建普惠金融指标体系，衡量我国农村金融服务的覆盖率;杜伟（2011）从金融机构和农户这两个金融机构的需求方和供给方角度出发，构建农村地区金融服务水平指标;董晓林、徐虹（2012）在对普惠金融指标体系分析时主要考查人口规模，地方财政支出等因素，并且对商业银行和农信社的地址布局现象进行了分析研究;伍旭川（2014）在构建普惠金融指数时，考虑了结合征信服务覆盖度，信用信息深度指数，法律权益保护指数来对服务的质量进行测算，使得普惠金融指数更具有全面性和科学性。
综上所述学者们对普惠金融水平的测度进行了较多的探索，但尚无统一的标准，其中金融渗透性和服务可得性这两个维度被大多数学者认可，采纳。
普惠金融的衡量维度与指数选取。在综合现有文献，结合中国普惠金融的发展现状、数据的可获得性、数据的完整性;因此本文通过金融渗透性、服务可得性、使用效率以及普惠金融的可持续性四个维度出发，共11个指标来构建普惠金融指数，分别衡量普惠金融的发展规模、普金金融具体服务量、普惠金融的实际作用效果和普惠金融自身发展方式的科学性。
其中普惠金融渗透性衡量普惠金融发展规模，从普惠金融发展的深度与广度出发，包含人口和地理两个层面，即该地区的居民在多大程度拥有接触或者利用金融服务的渠道。通过每万平方公里的营业网点机构数，每万平方公里的金融从业人数，每万人拥有的营业网点数，每万人拥有的金融从业人数这四个指标来衡量。服务可得性维度反映普惠金融的服务量，通过居民在某地区获得相应金融服务的便利程度来体现。具体包括人均存款余额、人均贷款余额、保险密度，以及农村金融资产总额与金融总资产额的比值。使用效率维度则反映普惠金融的实际作用效果，通过一个地区金融服务的实际利用情况与金融的产出率来衡量，具体包括，保险赔付率以及每一元贷款的产出效率;而普惠金融的可持续性衡量普惠金融自身发展方式的科学性，通过商业银行不良资产贷款率来衡量。
本文选取2004—2017年全国30个省级区域的年度数据作为样本，数据中没有包括西藏自治区、港澳台地区。数据来自《中国统计年鉴》、中国人民银行发布的《中国区域金融运行报告》、国家统计局网站和万德数据库（Wind）。
维度权重的确定。目前对于指标赋权方法没有统一的标准，部分学者提倡主观赋权，给予每个指标等权重的方法;还有学者采取客观赋值的方法比如变异系数法，主成分分析法。为了避免人为因素的影响，本文采取变异系数法确定各维度在普惠金融指数中所占的权重Wi∈[0，1]。首先分别计算各维度的平均数和标准差δi，由此可以算出变异系数Vi=δi/。随后用各个维度的变异系数处于各维度的变异系数的综合即得到各维度在普惠金融指数中的权重，如表1所示：
各省普惠金融指数的合成公式。为了消除个指标之间存在的量纲差异，首先通过MAX-MIN方法对数据进行标准化处理，并用权重进行计算，本文除商业银行不良贷款率外，其余指标均为正向指标，因此处理公式如公式（2）所示，商业银行不良贷款率为负向指标，处理公式为公式（3）所示：
随后我们借鉴范兆斌、张柳青（2017）的普惠金融指数测算方法[30]。某一地区普惠金融发展程度在N维笛卡尔空间上可以用点X=（d1，d2，d3…dn）表示。其中点0=（0，0，0，…，0）代表该地区市场存在完全的金融排斥，其普惠金融發展水平最差。而点W=（W1，W2，W3…Wn）则代表该地区金融服务可获得很高，不存在信贷约束，普惠金融发展水平最高。则任何一点距离点O越远或者距离W越近则代表其普惠金融发展水平越高。我们假设X1为X与O之间的标准化欧式距离，X2为X与W之间的标准化O式距离。此时X1与X2的计算方法如下，随后将式（3）和（4）计算所得的X1和X2加起来取平均数即得到普惠金融指数IFI式（5）：
文章采取我国30个省、直辖市2004—2017年的数据，各指标的观测值均有420个;通过计算各维度的权重数据，对我国各省份普惠金融指数测度。
其中全国平均普惠金融发展指数从2004年的0.1082提高至2017年的0.2059，增长90.3%。在2004年东、中、西部地区普惠金融发展指数的平均测算值分别为0.1653、0.0841、0.0761，在2017年，东、中、西部地区的测算值分别为0.3040、0.1526、0.1466。东部地区平均增长83.91%，中部地区平均增长81.45%，西部地区平均增长74.32%。由此可知，普惠金融在这14年里得到了较大的发展。
但通过比较各地区普惠金融发展指数的测算值我们发现，各地区普惠金融发展水平存在明显的差异，在2017年上海的普惠金融发展指数为0.769;新疆省为0.132，云南省为0.127。东部地区普惠金融指数明显高于中部和西部地区;中部地区普惠金融指数略高于西部地区，但西部地区与中部地区的差距在逐渐缩小。这与我国西部大开发的战略举措是分不开的。
继续增强中部、西部地区金融的供给。根据测量结果我们发现，尽管中部、西部地区普惠金融发展水平与东部地区依然存在差距，但是近年来差距明显缩小，未来政府部门应该继续积极推动中部、西部地区基础金融设施建设，大力发展中西部地区普惠金融发展。
减少对东部地区金融发展的干预。东部地区普惠金融发展程度明显优于中部、西部地区，但近年来东部地区普惠金融发展速度逐渐下降，投入与产出效率逐渐降低。此外东部地区本身金融行业较为发达，金融市场自身具有较强的调节能力，因此在一定程度上，国家应该减少对东部地区普惠金融发展的干预，充分发挥市场自己的力量。
（作者单位：西北大学经济管理学院）
本文从金融渗透性、服务可得性、使用效率以及普惠金融的可持续性四个维度，共11个指标构出发，分别衡量普惠金融发展规模、普惠金融具体服务质量、普惠金融实际作用效果和普惠金融发展的科学性。从而对各地区普惠金融发展指数进行测度，最终根据结果进行统计分析并提出一定的政策建议。
文献综述
国内外学者均对普惠金融发展指数进行了一定的研。Pais 和 Sarma（2008）认为可以从金融可得性、金融渗透性、金融使用性三个方面构建衡量普惠金融的标准;Mandira 和 Sarma（2010）借鉴联合国人类发展指数（HDI），首次提出普惠金融指数（简称 IFI），在Beck 提出的八个指标基础上完善，扩展;从银行渗透率、金融产品的接触性，以及金融服务的有效性这三个维度进行分析研究。
我国学者李明贤、李学文（2007）从农村金融机构获得贷款、发放贷款、提供保险三方面出发构建普惠金融指标体系，衡量我国农村金融服务的覆盖率;杜伟（2011）从金融机构和农户这两个金融机构的需求方和供给方角度出发，构建农村地区金融服务水平指标;董晓林、徐虹（2012）在对普惠金融指标体系分析时主要考查人口规模，地方财政支出等因素，并且对商业银行和农信社的地址布局现象进行了分析研究;伍旭川（2014）在构建普惠金融指数时，考虑了结合征信服务覆盖度，信用信息深度指数，法律权益保护指数来对服务的质量进行测算，使得普惠金融指数更具有全面性和科学性。
综上所述学者们对普惠金融水平的测度进行了较多的探索，但尚无统一的标准，其中金融渗透性和服务可得性这两个维度被大多数学者认可，采纳。
各省级区域普惠金融指数的构建
普惠金融的衡量维度与指数选取。在综合现有文献，结合中国普惠金融的发展现状、数据的可获得性、数据的完整性;因此本文通过金融渗透性、服务可得性、使用效率以及普惠金融的可持续性四个维度出发，共11个指标来构建普惠金融指数，分别衡量普惠金融的发展规模、普金金融具体服务量、普惠金融的实际作用效果和普惠金融自身发展方式的科学性。
其中普惠金融渗透性衡量普惠金融发展规模，从普惠金融发展的深度与广度出发，包含人口和地理两个层面，即该地区的居民在多大程度拥有接触或者利用金融服务的渠道。通过每万平方公里的营业网点机构数，每万平方公里的金融从业人数，每万人拥有的营业网点数，每万人拥有的金融从业人数这四个指标来衡量。服务可得性维度反映普惠金融的服务量，通过居民在某地区获得相应金融服务的便利程度来体现。具体包括人均存款余额、人均贷款余额、保险密度，以及农村金融资产总额与金融总资产额的比值。使用效率维度则反映普惠金融的实际作用效果，通过一个地区金融服务的实际利用情况与金融的产出率来衡量，具体包括，保险赔付率以及每一元贷款的产出效率;而普惠金融的可持续性衡量普惠金融自身发展方式的科学性，通过商业银行不良资产贷款率来衡量。
本文选取2004—2017年全国30个省级区域的年度数据作为样本，数据中没有包括西藏自治区、港澳台地区。数据来自《中国统计年鉴》、中国人民银行发布的《中国区域金融运行报告》、国家统计局网站和万德数据库（Wind）。
维度权重的确定。目前对于指标赋权方法没有统一的标准，部分学者提倡主观赋权，给予每个指标等权重的方法;还有学者采取客观赋值的方法比如变异系数法，主成分分析法。为了避免人为因素的影响，本文采取变异系数法确定各维度在普惠金融指数中所占的权重Wi∈[0，1]。首先分别计算各维度的平均数和标准差δi，由此可以算出变异系数Vi=δi/。随后用各个维度的变异系数处于各维度的变异系数的综合即得到各维度在普惠金融指数中的权重，如表1所示：
表1-普惠金融指数各指标权重
各省普惠金融指数的合成公式。为了消除个指标之间存在的量纲差异，首先通过MAX-MIN方法对数据进行标准化处理，并用权重进行计算，本文除商业银行不良贷款率外，其余指标均为正向指标，因此处理公式如公式（2）所示，商业银行不良贷款率为负向指标，处理公式为公式（3）所示：
随后我们借鉴范兆斌、张柳青（2017）的普惠金融指数测算方法[30]。某一地区普惠金融发展程度在N维笛卡尔空间上可以用点X=（d1，d2，d3…dn）表示。其中点0=（0，0，0，…，0）代表该地区市场存在完全的金融排斥，其普惠金融發展水平最差。而点W=（W1，W2，W3…Wn）则代表该地区金融服务可获得很高，不存在信贷约束，普惠金融发展水平最高。则任何一点距离点O越远或者距离W越近则代表其普惠金融发展水平越高。我们假设X1为X与O之间的标准化欧式距离，X2为X与W之间的标准化O式距离。此时X1与X2的计算方法如下，随后将式（3）和（4）计算所得的X1和X2加起来取平均数即得到普惠金融指数IFI式（5）：
测量结果与统计分析
文章采取我国30个省、直辖市2004—2017年的数据，各指标的观测值均有420个;通过计算各维度的权重数据，对我国各省份普惠金融指数测度。
其中全国平均普惠金融发展指数从2004年的0.1082提高至2017年的0.2059，增长90.3%。在2004年东、中、西部地区普惠金融发展指数的平均测算值分别为0.1653、0.0841、0.0761，在2017年，东、中、西部地区的测算值分别为0.3040、0.1526、0.1466。东部地区平均增长83.91%，中部地区平均增长81.45%，西部地区平均增长74.32%。由此可知，普惠金融在这14年里得到了较大的发展。
但通过比较各地区普惠金融发展指数的测算值我们发现，各地区普惠金融发展水平存在明显的差异，在2017年上海的普惠金融发展指数为0.769;新疆省为0.132，云南省为0.127。东部地区普惠金融指数明显高于中部和西部地区;中部地区普惠金融指数略高于西部地区，但西部地区与中部地区的差距在逐渐缩小。这与我国西部大开发的战略举措是分不开的。
政策建议
继续增强中部、西部地区金融的供给。根据测量结果我们发现，尽管中部、西部地区普惠金融发展水平与东部地区依然存在差距，但是近年来差距明显缩小，未来政府部门应该继续积极推动中部、西部地区基础金融设施建设，大力发展中西部地区普惠金融发展。
减少对东部地区金融发展的干预。东部地区普惠金融发展程度明显优于中部、西部地区，但近年来东部地区普惠金融发展速度逐渐下降，投入与产出效率逐渐降低。此外东部地区本身金融行业较为发达，金融市场自身具有较强的调节能力，因此在一定程度上，国家应该减少对东部地区普惠金融发展的干预，充分发挥市场自己的力量。
（作者单位：西北大学经济管理学院）