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摘要：文章由金融排斥的内涵切入，通过全国乡镇银行业金融机构覆盖率高（95.65%）和经济主体金融市场参与率低的现象说明研究金融排斥的重要性。总结、整理了中国金融排斥指标的构建方法，从城乡（宏观）视角和供给（微观）视角探究了中国金融排斥的影响因素。总体来看，中国金融排斥的影响因素分为三点：一是外部环境，包括经济发展水平、就业狀况、城市化水平与农业现代化水平、金融基础设施建设和国家政策因素;二是金融机构，包括金融机构网点半径、金融产品的功能和创新性;三是微观主体，包括居民收入水平、教育水平、工作种类、家庭财富。最后给出结论并对未来研究方向提出展望。
关键词：金融排斥 金融机构 金融服务和产品
一、引言
普惠金融是当代学者研究的核心问题，是经济和金融发展的重要推动力。金融排斥是探究普惠金融问题时延伸的新名词，是社会排斥的一个小分支，最早由Leyshon 和Thrift于1995年提出，将其定义为因地理因素导致某些人群无法获取金融服务和产品的现象。而后拓展到评估排斥（因金融机构的准入条件和评估体系苛刻）、条件排斥（因不具备抵押、资信档案条件）、价格排斥（因金融产品价格过高且难以支付）、营销排斥（因缺少经验丰富的金融服务人员引导）和自我排斥（因经济主体个人经济、知识、心理等方面的问题）因素的六维度概念上。目前，无权威机构给出明确统一的界定。学者普遍认同金融排斥是指某些经济主体被主流金融机构所拒绝或被正规金融体系所排除，无法通过合适途径来获取其所需的金融服务和产品。
根据《2019年中国普惠金融发展报告》显示，截至2019年6月末，全国乡镇银行业金融机构覆盖率已达95.65%，行政村基础金融服务覆盖率达到99.20%，多数地区都已实现基本的金融服务保障。但随着金融市场的区域拓展，在面临投资、储蓄、贷款等金融问题时，农村地区更易出现金融排斥。乡村的一个金融机构涵盖区域广阔，无法顾及每家每户的金融服务需求，并且多数农村居民贷款需求高、贷款额度较为分散，较大程度上不认可小额贷款公司，也被金融机构的贷款条件和价格所劝退，导致金融市场参与率低，金融排斥问题严重（程惠霞，2014）。金融排斥负面影响了家庭的财富收入，使得地区经济发展水平落后，加大城乡收入差距。因此，在普惠金融背景下，剖析中国金融排斥的影响因素，对建立相应有效的政策具有重要的启示作用，也为中国金融排斥的供给方和需求方提供理论依据和参考方法。
二、中国金融排斥的指数构建方法
国内对于金融排斥的研究较晚，武巍、刘卫东、刘毅（2005）从金融地理学角度，结合金融中心提出金融排除。田霖（2007）进一步研究指出金融排斥程度较高，金融综合竞争力会大幅度降低。在之后的研究中，金融排斥指标构建方法主要分为三个大类：
第一类是基于金融排斥六维度的基础，给予六种排斥不同的计算依据和方法，最终构建出金融排斥指数。封思贤、王伟（2014）忽略自我排斥和评估排斥的影响，运用主成分分析法构建综合指标，测算各地区金融排斥程度。陈本凤、周洋西（2013）的构建方法相同。高沛星、王修华（2011）运用变异系数法建立金融排斥的衡量指标。何晓夏、刘妍杉（2014）将六维度中每个维度分为宏观指标和微观指标，并分别用不同的评价方法来代表相应维度。
第二类是在某一问题或某一数据的基础上，通过回归分析得到金融排斥程度的比较。比如，李春宵、贾金荣（2013）和周洋等（2018）的“是否受到正规金融机构的拒绝”;孙武军、林惠敏（2018）的“是否拥有金融账户”;周洋等（2018）的“家庭是否拥有任何一种金融产品”。学者较多使用县域金融机构营业网点数作为代理变量（董晓林、徐虹，2012;鲁强，2014;谭燕芝等，2014），可直接分析商业银行与农信社对居民金融排斥程度的差异化。
第三类是结合中国的实际情况，构建和以上两种方法不同的维度来反映金融排斥度。张国俊等（2014），栗芳、方蕾（2016）基于银行业务的渗透度、效用度、使用度、承受度去构成金融排斥的综合评价指标体系来测算金融排斥指数。胡振等（2015）对吉林省农村金融排斥的差异研究是通过非市辖区机构网点和人员因子、存款因子、贷款因子来计量的。
三、中国金融排斥的影响因素
（一）从城乡（宏观）视角看中国金融排斥的影响因素
从城乡区域视角入手研究中国金融排斥现象，不同空间的排斥程度有所不同。陈本凤、周洋西（2013）利用1995-2011年中国29个省的数据，分析中国城乡金融排斥问题。结果发现城乡金融排斥地区差异显著，金融发展不具规律性。东部差异较中西部大，说明经济发达地区尽管综合实力和竞争力高，但对于农村的经济推动和联动效果反而加重了二元化问题。男性居民的消费水平高，家庭收入增加，房产投资上升，以及当地就业人数的新增，会促使金融发展，但城乡发展速度有差异，强度亦不同，反而会加剧城乡金融排斥程度。鲁强（2014）用数学方法推演中国农村金融排斥的内在机理，并结合2011年31个省份截面数据说明金融排斥的现状及影响因素。中国东部地区的农村金融排斥度从0.82跨度到0.34，西部排斥度最低，中部最高。六维度排斥指数中，价格排斥和营销排斥的作用力最大。
其他学者认为经济发达的东部地区金融排斥程度是较低的。高沛星、王修华（2011）使用2008年省际截面数据，运用皮尔逊相关系数法来解释中国农村金融排斥的影响因素。结果表明，金融排斥指数跨度大，最低0.39，最高达到0.91，说明省际空间差异大。东部地区差异最低，西部最高，中部不明显。收入水平、农村金融效率、农业化水平、就业情况是影响中国农村金融排斥的主要因素。张国俊等（2014）比较2004年和2012年中国的省际数据，佐证了高沛星、王修华（2011）东部地区金融排斥效应低的结论，还提到人口密度、财政支出占GDP比重、城市化水平、居民收入水平对金融排斥是负效应。封思贤、王伟（2014）基于2005-2012年30个省份的面板数据，发现形成了东部低于西部地区农村金融排斥程度的格局，揭示了城乡二元化收入差距的现状。 （二）从供求（微观）视角看中国金融排斥的影响因素
1.供给方视角。从金融机构供给方面入手研究中国金融排斥现象，机构营业网点数量以及布局分布是重中之重。何晓夏、刘妍杉（2014）基于云南省农村信用社实践，通过实证分析看到像云南省类似的经济欠发达地区，金融排斥严重，主要原因为低收入人群缺少金融服务，金融机构网点半径过大，难以满足客户诉求，金融产品功能弱、缺乏创新性，信贷投放不足、分配不均匀等。孟德锋等（2012）从村镇银行角度探析，地区经济发展快、居民收入高、就业人数增加会显著降低金融排斥指数。另外，国家税收政策、金融基础设施建设和人口年龄结构在10%的显著性水平上会影响金融排斥。董晓林、徐虹（2012）使用2008年全国1896个县的各类金融机构数据，将县域金融机构分为商业银行和农村信用社进行讨论，分析发现在1%的显著性水平上，人口规模因素、社会消费品零售额、金融基础设施建设、政府管控在破解金融排斥问题方面具有不可替代的作用;商业银行会注重城镇人口规模与城镇居民收入来确定网点分布位置及半径;农村信用社会关注人口规模变量和政府规管程度布置网点。谭燕芝等（2014）提出不同观点，认为县域经济水平差距也可解释商业银行和农村信用社在县区的布局设点不同。谭燕芝、李维扬（2016）进一步提出农村金融市场的竞争强度会影响金融排斥。
2.需求方视角。城乡二元视角，是不能将城镇和农村分割，必须一起研究其内在联系与差别。城乡家庭的比较更能凸显是哪些因素致使金融排斥不同、收入差距扩大。周洋等（2018）通过中国家庭追踪调查（CFPS）2014年调研结果，发现家庭财富可以增强其取得金融服务和产品的可能性。年龄和城乡户口对金融排斥的作用较明显。因为随着居民年龄增加，对当下金融产品知识的获取和理解呈倒U型趋势，每个年龄段的金融排斥度是不相同的。农村居民的金融素养低于城市居民，农村金融机构专业人员对其开展的金融教育难以一时间让农村居民消化，这就加剧了城乡居民金融排斥程度。这与王修华等（2013）的实证结论是一致的。周洋等（2018）指出认知能力的提升来抑制家庭金融排斥（储蓄和投资排斥）是至关重要的。认知能力对城市家庭金融排斥作用明显大于农村家庭。
另外，农户是金融服务的潜在参与主体，更多需求方的研究对象其实是农户。因为在经济和金融改革进程中，农村的抑制作用尤为明显，如何促进农户的贷款需求，让农户放心贷款、贷得到款是我们研究的中心。因此，研究农村金融排斥也是必经之路。李春宵、贾金荣（2013）利用2012年陕西省实地调研数据进行实证研究，发现村干部或从事金融工作、年纯收入、务农收入比重、户主教育水平是破解农户贷款排斥的重要影响因素。家庭年纯收入、劳动力数量、到最近金融机构的距离、对金融机构的信任度对农户的储蓄排斥具有重要影响。这与胡宗义等（2012）基于1995-2009年29个省份的动态面板数据的结果是相似的。胡振等（2015）选取2010年吉林省39个县的经济数据，探究县域农村金融排斥的影响因素。从宏观层面看，第一产业比重、城乡收入差距对农村金融排斥是正向作用;从微观层面看，农户工资性收入、家庭人均收入水平和农村金融贡献度对农村金融排斥是负向作用。
四、结论与展望
（一）研究结论
文章由金融排斥的内涵切入，通过全国乡镇银行业金融机构覆盖率高（95.65%）和经济主体金融市场参与率低的现象说明研究金融排斥的重要性。紧接着整理和总结了中国金融排斥指标的构建方法，大致分为三类：一是基于金融排斥六维度的基础，给与六种排斥不同的计算依据和方法，最终构建出金融排斥指数;二是基于某一问题或某一数据，通过回归分析得到金融排斥程度的比较;三是结合中国的实际情况，构建不同以上两种方法的维度来反映金融排斥度。最后文章用文献综述方法从城乡（宏观）视角和供给（微观）视角探究了中国金融排斥的影响因素。总体来看，中国金融排斥的影响因素分为三点：一是外部环境。包括经济发展水平、就业状况、城市化水平与农业现代化水平、金融基础设施建设和国家政策因素;二是金融机构。包括金融机构网点半径，金融产品的功能和创新性;三是微观主体。包括居民收入水平、教育水平、工作种类、家庭财富。不管是金融产品和服务的供给方（金融机构），还是需求方（微观主体），未来都需给予更多关注，根据当下宏观环境的发展要素，对减少金融排斥起到真正的实践价值。
（二）未来展望
在研究方向上，应加深对金融普惠框架内的内容和金融市场微观主体的实际研究，以及完善经济数据的统计。金融排斥归根到底是因为金融产品的不适用性、限制性导致某些人不能获取，那么金融机构本身的发展方向、金融产品的多样性以及金融服务人员的素质都有待探究。在研究对象上，拓宽对村镇银行、新型农村金融机构等农村类金融机构的研究，不仅是理论和实证层面，也应重点研究相关的国家政策因素。在研究方法上，指标中很少使用“自我排斥”，把六维度降为五维度，说明指标选取有待商榷，新指标需更具说服力，而不只是沿用前人模型或体系。因此，以金融排斥六维度为基础，确定六种排斥科学合理的计算依据和方法，构建出金融排斥指数有待进一步研究。以上将是我们后续探索和关注的重点。
参考文献：
[1]Leyshon，A.，and Thrift，N.，1995. Geographies of Financial Exclusion：Financial Abandonment in Britain and the United States[J]. Transactions of the Institute of British Geographers，20（3）：312- 341.
[2]武巍，刘卫东，刘毅.2005. 西方金融地理学研究进展及其启示[J].地理科学进展，（4）：19-27.
[3]田霖.中国金融排除空间差异的影响要素分析[J].财经研究，2007（4）.
[4]陈本凤，周洋西.城镇化进程中的城乡金融排斥现象研究[J].金融论坛，2013，18（10）：16-21.
[5]高沛星，王修华.我国农村金融排斥的区域差异与影响因素——基于省际数据的实证分析[J].农业技术经济，2011（04）：93-102.
[6]李春霄，贾金荣.基于农户视角的金融排斥影响因素研究[J].现代财经（天津财经大学学报），2013，33（04）：21-29.
[7]周洋，任柯蓁，刘雪瑾.家庭财富水平与金融排斥——基于CFPS数据的实证分析[J].金融经济学研究，2018，33（02）：106-116.
[8]孙武军，林惠敏.金融排斥、社会互动和家庭资产配置[J].中央财经大学学报，2018（03）：21-38.
[9]周洋，王维昊，刘雪瑾.认知能力和中国家庭的金融排斥——基于CFPS数据的实证研究[J].经济科学，2018（01）：96-112.
[10]董晓林，徐虹.我国农村金融排斥影响因素的实证分析——基于县域金融机构网点分布的视角[J].金融研究，2012（09）：115-126.
[11]鲁强.农村金融排斥的区域差异与影响因素——理论分析与实证检验[J].金融论坛，2014，19（01）：17-27+35.
[12]谭燕芝，陈彬，田龙鹏，黄向阳.什么因素在多大程度上导致农村金融排斥難题——基于2010年中部六省667县（区）数据的实证分析[J].经济评论，2014（01）：25-37.
[13]胡振，何婧，臧日宏.县域农村金融排斥地域差异及影响因素研究[J].中国农业大学学报，2015，20（03）：271-277.
[14]孟德锋，卢亚娟，方金兵.金融排斥视角下村镇银行发展的影响因素分析[J].经济学动态，2012（09）：70-73.
[15]王修华，傅勇，贺小金，谭开通.中国农户受金融排斥状况研究——基于我国8省29县1547户农户的调研数据[J].金融研究，2013（07）：139-152.
基金项目：国家自然科学基金71873118阶段性成果。
作者单位：云南财经大学
关键词：金融排斥 金融机构 金融服务和产品
一、引言
普惠金融是当代学者研究的核心问题，是经济和金融发展的重要推动力。金融排斥是探究普惠金融问题时延伸的新名词，是社会排斥的一个小分支，最早由Leyshon 和Thrift于1995年提出，将其定义为因地理因素导致某些人群无法获取金融服务和产品的现象。而后拓展到评估排斥（因金融机构的准入条件和评估体系苛刻）、条件排斥（因不具备抵押、资信档案条件）、价格排斥（因金融产品价格过高且难以支付）、营销排斥（因缺少经验丰富的金融服务人员引导）和自我排斥（因经济主体个人经济、知识、心理等方面的问题）因素的六维度概念上。目前，无权威机构给出明确统一的界定。学者普遍认同金融排斥是指某些经济主体被主流金融机构所拒绝或被正规金融体系所排除，无法通过合适途径来获取其所需的金融服务和产品。
根据《2019年中国普惠金融发展报告》显示，截至2019年6月末，全国乡镇银行业金融机构覆盖率已达95.65%，行政村基础金融服务覆盖率达到99.20%，多数地区都已实现基本的金融服务保障。但随着金融市场的区域拓展，在面临投资、储蓄、贷款等金融问题时，农村地区更易出现金融排斥。乡村的一个金融机构涵盖区域广阔，无法顾及每家每户的金融服务需求，并且多数农村居民贷款需求高、贷款额度较为分散，较大程度上不认可小额贷款公司，也被金融机构的贷款条件和价格所劝退，导致金融市场参与率低，金融排斥问题严重（程惠霞，2014）。金融排斥负面影响了家庭的财富收入，使得地区经济发展水平落后，加大城乡收入差距。因此，在普惠金融背景下，剖析中国金融排斥的影响因素，对建立相应有效的政策具有重要的启示作用，也为中国金融排斥的供给方和需求方提供理论依据和参考方法。
二、中国金融排斥的指数构建方法
国内对于金融排斥的研究较晚，武巍、刘卫东、刘毅（2005）从金融地理学角度，结合金融中心提出金融排除。田霖（2007）进一步研究指出金融排斥程度较高，金融综合竞争力会大幅度降低。在之后的研究中，金融排斥指标构建方法主要分为三个大类：
第一类是基于金融排斥六维度的基础，给予六种排斥不同的计算依据和方法，最终构建出金融排斥指数。封思贤、王伟（2014）忽略自我排斥和评估排斥的影响，运用主成分分析法构建综合指标，测算各地区金融排斥程度。陈本凤、周洋西（2013）的构建方法相同。高沛星、王修华（2011）运用变异系数法建立金融排斥的衡量指标。何晓夏、刘妍杉（2014）将六维度中每个维度分为宏观指标和微观指标，并分别用不同的评价方法来代表相应维度。
第二类是在某一问题或某一数据的基础上，通过回归分析得到金融排斥程度的比较。比如，李春宵、贾金荣（2013）和周洋等（2018）的“是否受到正规金融机构的拒绝”;孙武军、林惠敏（2018）的“是否拥有金融账户”;周洋等（2018）的“家庭是否拥有任何一种金融产品”。学者较多使用县域金融机构营业网点数作为代理变量（董晓林、徐虹，2012;鲁强，2014;谭燕芝等，2014），可直接分析商业银行与农信社对居民金融排斥程度的差异化。
第三类是结合中国的实际情况，构建和以上两种方法不同的维度来反映金融排斥度。张国俊等（2014），栗芳、方蕾（2016）基于银行业务的渗透度、效用度、使用度、承受度去构成金融排斥的综合评价指标体系来测算金融排斥指数。胡振等（2015）对吉林省农村金融排斥的差异研究是通过非市辖区机构网点和人员因子、存款因子、贷款因子来计量的。
三、中国金融排斥的影响因素
（一）从城乡（宏观）视角看中国金融排斥的影响因素
从城乡区域视角入手研究中国金融排斥现象，不同空间的排斥程度有所不同。陈本凤、周洋西（2013）利用1995-2011年中国29个省的数据，分析中国城乡金融排斥问题。结果发现城乡金融排斥地区差异显著，金融发展不具规律性。东部差异较中西部大，说明经济发达地区尽管综合实力和竞争力高，但对于农村的经济推动和联动效果反而加重了二元化问题。男性居民的消费水平高，家庭收入增加，房产投资上升，以及当地就业人数的新增，会促使金融发展，但城乡发展速度有差异，强度亦不同，反而会加剧城乡金融排斥程度。鲁强（2014）用数学方法推演中国农村金融排斥的内在机理，并结合2011年31个省份截面数据说明金融排斥的现状及影响因素。中国东部地区的农村金融排斥度从0.82跨度到0.34，西部排斥度最低，中部最高。六维度排斥指数中，价格排斥和营销排斥的作用力最大。
其他学者认为经济发达的东部地区金融排斥程度是较低的。高沛星、王修华（2011）使用2008年省际截面数据，运用皮尔逊相关系数法来解释中国农村金融排斥的影响因素。结果表明，金融排斥指数跨度大，最低0.39，最高达到0.91，说明省际空间差异大。东部地区差异最低，西部最高，中部不明显。收入水平、农村金融效率、农业化水平、就业情况是影响中国农村金融排斥的主要因素。张国俊等（2014）比较2004年和2012年中国的省际数据，佐证了高沛星、王修华（2011）东部地区金融排斥效应低的结论，还提到人口密度、财政支出占GDP比重、城市化水平、居民收入水平对金融排斥是负效应。封思贤、王伟（2014）基于2005-2012年30个省份的面板数据，发现形成了东部低于西部地区农村金融排斥程度的格局，揭示了城乡二元化收入差距的现状。 （二）从供求（微观）视角看中国金融排斥的影响因素
1.供给方视角。从金融机构供给方面入手研究中国金融排斥现象，机构营业网点数量以及布局分布是重中之重。何晓夏、刘妍杉（2014）基于云南省农村信用社实践，通过实证分析看到像云南省类似的经济欠发达地区，金融排斥严重，主要原因为低收入人群缺少金融服务，金融机构网点半径过大，难以满足客户诉求，金融产品功能弱、缺乏创新性，信贷投放不足、分配不均匀等。孟德锋等（2012）从村镇银行角度探析，地区经济发展快、居民收入高、就业人数增加会显著降低金融排斥指数。另外，国家税收政策、金融基础设施建设和人口年龄结构在10%的显著性水平上会影响金融排斥。董晓林、徐虹（2012）使用2008年全国1896个县的各类金融机构数据，将县域金融机构分为商业银行和农村信用社进行讨论，分析发现在1%的显著性水平上，人口规模因素、社会消费品零售额、金融基础设施建设、政府管控在破解金融排斥问题方面具有不可替代的作用;商业银行会注重城镇人口规模与城镇居民收入来确定网点分布位置及半径;农村信用社会关注人口规模变量和政府规管程度布置网点。谭燕芝等（2014）提出不同观点，认为县域经济水平差距也可解释商业银行和农村信用社在县区的布局设点不同。谭燕芝、李维扬（2016）进一步提出农村金融市场的竞争强度会影响金融排斥。
2.需求方视角。城乡二元视角，是不能将城镇和农村分割，必须一起研究其内在联系与差别。城乡家庭的比较更能凸显是哪些因素致使金融排斥不同、收入差距扩大。周洋等（2018）通过中国家庭追踪调查（CFPS）2014年调研结果，发现家庭财富可以增强其取得金融服务和产品的可能性。年龄和城乡户口对金融排斥的作用较明显。因为随着居民年龄增加，对当下金融产品知识的获取和理解呈倒U型趋势，每个年龄段的金融排斥度是不相同的。农村居民的金融素养低于城市居民，农村金融机构专业人员对其开展的金融教育难以一时间让农村居民消化，这就加剧了城乡居民金融排斥程度。这与王修华等（2013）的实证结论是一致的。周洋等（2018）指出认知能力的提升来抑制家庭金融排斥（储蓄和投资排斥）是至关重要的。认知能力对城市家庭金融排斥作用明显大于农村家庭。
另外，农户是金融服务的潜在参与主体，更多需求方的研究对象其实是农户。因为在经济和金融改革进程中，农村的抑制作用尤为明显，如何促进农户的贷款需求，让农户放心贷款、贷得到款是我们研究的中心。因此，研究农村金融排斥也是必经之路。李春宵、贾金荣（2013）利用2012年陕西省实地调研数据进行实证研究，发现村干部或从事金融工作、年纯收入、务农收入比重、户主教育水平是破解农户贷款排斥的重要影响因素。家庭年纯收入、劳动力数量、到最近金融机构的距离、对金融机构的信任度对农户的储蓄排斥具有重要影响。这与胡宗义等（2012）基于1995-2009年29个省份的动态面板数据的结果是相似的。胡振等（2015）选取2010年吉林省39个县的经济数据，探究县域农村金融排斥的影响因素。从宏观层面看，第一产业比重、城乡收入差距对农村金融排斥是正向作用;从微观层面看，农户工资性收入、家庭人均收入水平和农村金融贡献度对农村金融排斥是负向作用。
四、结论与展望
（一）研究结论
文章由金融排斥的内涵切入，通过全国乡镇银行业金融机构覆盖率高（95.65%）和经济主体金融市场参与率低的现象说明研究金融排斥的重要性。紧接着整理和总结了中国金融排斥指标的构建方法，大致分为三类：一是基于金融排斥六维度的基础，给与六种排斥不同的计算依据和方法，最终构建出金融排斥指数;二是基于某一问题或某一数据，通过回归分析得到金融排斥程度的比较;三是结合中国的实际情况，构建不同以上两种方法的维度来反映金融排斥度。最后文章用文献综述方法从城乡（宏观）视角和供给（微观）视角探究了中国金融排斥的影响因素。总体来看，中国金融排斥的影响因素分为三点：一是外部环境。包括经济发展水平、就业状况、城市化水平与农业现代化水平、金融基础设施建设和国家政策因素;二是金融机构。包括金融机构网点半径，金融产品的功能和创新性;三是微观主体。包括居民收入水平、教育水平、工作种类、家庭财富。不管是金融产品和服务的供给方（金融机构），还是需求方（微观主体），未来都需给予更多关注，根据当下宏观环境的发展要素，对减少金融排斥起到真正的实践价值。
（二）未来展望
在研究方向上，应加深对金融普惠框架内的内容和金融市场微观主体的实际研究，以及完善经济数据的统计。金融排斥归根到底是因为金融产品的不适用性、限制性导致某些人不能获取，那么金融机构本身的发展方向、金融产品的多样性以及金融服务人员的素质都有待探究。在研究对象上，拓宽对村镇银行、新型农村金融机构等农村类金融机构的研究，不仅是理论和实证层面，也应重点研究相关的国家政策因素。在研究方法上，指标中很少使用“自我排斥”，把六维度降为五维度，说明指标选取有待商榷，新指标需更具说服力，而不只是沿用前人模型或体系。因此，以金融排斥六维度为基础，确定六种排斥科学合理的计算依据和方法，构建出金融排斥指数有待进一步研究。以上将是我们后续探索和关注的重点。
参考文献：
[1]Leyshon，A.，and Thrift，N.，1995. Geographies of Financial Exclusion：Financial Abandonment in Britain and the United States[J]. Transactions of the Institute of British Geographers，20（3）：312- 341.
[2]武巍，刘卫东，刘毅.2005. 西方金融地理学研究进展及其启示[J].地理科学进展，（4）：19-27.
[3]田霖.中国金融排除空间差异的影响要素分析[J].财经研究，2007（4）.
[4]陈本凤，周洋西.城镇化进程中的城乡金融排斥现象研究[J].金融论坛，2013，18（10）：16-21.
[5]高沛星，王修华.我国农村金融排斥的区域差异与影响因素——基于省际数据的实证分析[J].农业技术经济，2011（04）：93-102.
[6]李春霄，贾金荣.基于农户视角的金融排斥影响因素研究[J].现代财经（天津财经大学学报），2013，33（04）：21-29.
[7]周洋，任柯蓁，刘雪瑾.家庭财富水平与金融排斥——基于CFPS数据的实证分析[J].金融经济学研究，2018，33（02）：106-116.
[8]孙武军，林惠敏.金融排斥、社会互动和家庭资产配置[J].中央财经大学学报，2018（03）：21-38.
[9]周洋，王维昊，刘雪瑾.认知能力和中国家庭的金融排斥——基于CFPS数据的实证研究[J].经济科学，2018（01）：96-112.
[10]董晓林，徐虹.我国农村金融排斥影响因素的实证分析——基于县域金融机构网点分布的视角[J].金融研究，2012（09）：115-126.
[11]鲁强.农村金融排斥的区域差异与影响因素——理论分析与实证检验[J].金融论坛，2014，19（01）：17-27+35.
[12]谭燕芝，陈彬，田龙鹏，黄向阳.什么因素在多大程度上导致农村金融排斥難题——基于2010年中部六省667县（区）数据的实证分析[J].经济评论，2014（01）：25-37.
[13]胡振，何婧，臧日宏.县域农村金融排斥地域差异及影响因素研究[J].中国农业大学学报，2015，20（03）：271-277.
[14]孟德锋，卢亚娟，方金兵.金融排斥视角下村镇银行发展的影响因素分析[J].经济学动态，2012（09）：70-73.
[15]王修华，傅勇，贺小金，谭开通.中国农户受金融排斥状况研究——基于我国8省29县1547户农户的调研数据[J].金融研究，2013（07）：139-152.
基金项目：国家自然科学基金71873118阶段性成果。
作者单位：云南财经大学