摘要：随着中国经济的高速发展，金融已经成为经济的核心部分。然而，由于地域、文化等因素的影响，各地区的金融市场发展状况存在较大差异。本文从金融排斥的视角出发，通过主成分分析法和多元回归模型，对我国各区域的金融排斥程度及其影响因素进行了详细研究。研究发现，东部地区金融排斥程度较低，而西部地区则较为严重。影响金融排斥的主要因素包括文盲率、女性人数、第三产业从业人数、居民消费水平和金融机构数量。本文的研究结果对于制定差别化的金融政策、缓解中小企业融资困境以及提升金融效率具有重要的现实意义。

关键词：金融排斥；区域差异；经济区域；主成分分析法；多元回归模型

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

随着中国经济的快速发展，金融服务业逐渐成为经济增长的重要支撑。然而，由于地理、文化、经济发展水平和社会结构的差异，各地区在享受金融服务方面存在显著的不平等现象，这种现象被称为金融排斥。金融排斥不仅限制了被排斥群体的经济发展机会，而且对整体经济的均衡发展和社会稳定构成了挑战。近年来，金融排斥问题引起了学术界和政策制定者的广泛关注，成为研究热点之一。

研究金融排斥的视角下中国金融区域差异具有重要的理论和实际意义。首先，理论上，它有助于深入理解金融排斥的形成机制和影响路径，为金融排斥理论的发展提供实证支持。其次，实际上，识别和分析金融排斥的因素有助于制定有针对性的政策和措施，改善金融服务覆盖面，促进区域经济协调发展。此外，本研究还为政府优化资源配置、提升金融服务质量提供了参考依据，对于推动普惠金融发展具有重要意义。

1.2 研究目的和任务

本文旨在探讨中国不同区域间金融排斥的现状及其影响因素，通过对金融排斥程度的测度和分析，揭示其在地域分布上的差异性及背后的原因。具体而言，本文的研究任务包括以下几个方面：

构建金融排斥指标体系：基于已有文献，结合中国国情，建立一个涵盖多个维度的金融排斥指标体系，以全面衡量各地区的金融排斥程度。

测度区域金融排斥程度：利用所构建的指标体系，对东部、中部、西部和东北四大经济区域的金融排斥程度进行测度，分析其空间分布特征。

分析金融排斥的影响因素：通过多元回归模型，量化分析文盲率、女性人数、第三产业从业人数、居民消费水平、金融机构数量等因素对金融排斥的影响。

提出政策建议：根据研究结果，提出针对性的政策建议，以期为政府和相关机构在制定和实施金融政策时提供理论依据和实践指导。

1.3 研究方法与数据来源

为实现上述研究目标，本文采用了以下研究方法和数据来源：

文献综述法：系统回顾国内外关于金融排斥的研究文献，梳理相关理论和研究成果，为本研究奠定理论基础。

主成分分析法：利用该方法构建金融排斥综合指数，对各地区的金融排斥程度进行量化分析。

多元回归模型：采用多元回归分析模型，量化各影响因素对金融排斥的贡献度，揭示其背后的驱动因素。

数据来源：数据主要来源于国家统计局发布的各类统计年鉴、地方政府官方网站及相关研究机构发布的调查报告。确保数据的权威性、准确性和及时性。

第二章 文献综述

2.1 金融排斥的定义与概念

金融排斥是指某些个人或群体由于各种原因无法获得或负担得起适当的金融服务和产品，特别是指那些被排除在正规金融体系之外的人群。这一概念起源于LSDA（Leonard Seabrooke Development Agency）在20世纪90年代的研究，该研究发现社会经济中的特定群体因为种种障碍无法享受到主流金融服务。金融排斥不仅包括地理位置上的不可及性，还涉及财务、文化、教育等多个方面的限制。

金融排斥的具体表现形式主要有以下几种：

地理排斥：一些偏远地区或农村地区的居民由于距离金融机构较远，难以享受到金融服务。

评估排斥：一些群体因经济状况不稳定、信用记录不良或缺乏抵押物等原因，被金融机构评估为高风险对象而遭拒绝服务。

条件排斥：特定群体由于年龄、性别、种族、社会身份等原因被金融机构设定的条件排除在外。

价格排斥：高昂的服务费用使得某些低收入群体无法负担金融服务。

营销排斥：金融机构的市场策略未能覆盖所有人群，导致部分人群无法接触到金融产品和服务。

自我排斥：某些人群由于缺乏金融知识或对金融机构不信任，主动选择不使用金融服务。

2.2 国内外金融排斥研究现状

2.2.1 国外研究现状

在国外，金融排斥研究起步较早，特别是在英国、美国和印度等国家，已形成较为系统的理论研究框架和方法体系。例如，Kempson（2006）通过实证研究发现，金融排斥与家庭收入、财富积累有显著的负向关系。Honohan和平齐里（2008）分析了金融包容与经济增长之间的关系，发现金融排斥会显著阻碍经济增长。此外，国外学者还关注到金融排斥在不同群体中的表现及其社会影响，如女性的金融排斥问题、老年人的理财需求等。

2.2.2 国内研究现状

中国的金融排斥研究起步相对较晚，但随着金融体系的发展和普惠金融理念的推广，这一领域逐渐受到重视。何德旭和饶明（2007）指出，金融排斥在中国主要表现为农村地区的金融服务不足及特定群体的贷款难问题。李涛等（2010）通过对城市居民金融使用的调查，发现金融排斥在城乡之间存在明显差异。田霖（2011）进一步分析了中国农村金融排斥的空间差异，认为地理、经济、文化等因素共同导致了这种现象。近年来，更多学者开始关注金融排斥对小微企业、农民合作社等特定群体的影响。

2.3 区域差异与金融排斥的关系研究

区域差异是导致金融排斥的重要因素之一。杨德勇等（2015）通过对中国四大经济区域的研究发现，东部地区金融排斥程度相对较低，而西部地区较高。这种差异主要由区域经济发展水平、金融机构分布、交通便利程度等因素导致。焦瑾璞等（2015）指出，金融排斥不仅受经济发展水平影响，还与地方政策、教育水平、社会文化等因素密切相关。此外，信息技术的发展也在改变金融排斥的格局，互联网金融的普及在一定程度上缓解了传统金融排斥问题，但同时也带来了数字鸿沟的新挑战。

第三章 理论框架与研究设计

3.1 金融排斥的理论框架

金融排斥作为一个复杂且多层次的问题，涉及多种理论视角。理解这些理论框架有助于深入分析金融排斥的成因、表现及其影响。以下是几种主要的理论框架：

3.1.1 信贷配给理论

信贷配给理论由Keeton提出，并由Baltensperger等人进一步发展。该理论认为，即使在零利率条件下，由于信息不对称，金融机构出于风险控制的考虑，不会满足所有借款者的资金需求，从而导致某些借款人被排除在正规金融市场外。信贷配给可以解释为何高收入群体和低信用风险群体更容易获得贷款，而低收入群体和高风险群体则面临更多的金融排斥。

3.1.2 金融地理学理论

金融地理学理论强调地理位置对金融服务获取的影响。Clark等人提出的“金融地理学”指出，金融机构倾向于集中在经济发达地区，而这些地区的基础设施更为完善，人群金融素养更高。相比之下，偏远和农村地区的居民由于地理上的不便和金融机构分布的稀疏，面临更高的金融排斥风险。这一理论框架解释了为什么地理上的排斥是金融排斥的重要组成部分。

3.1.3 社会责任理论

社会责任理论认为，金融机构除了追求经济利益外，还应承担一定的社会责任，通过提供普惠金融服务减少金融排斥。Sherraden等人提出的“金融包容”理念强调金融机构应通过创新服务模式，使更多被排斥群体享受到金融服务的便利。此理论框架为解决金融排斥问题提供了伦理上的支持，并鼓励金融机构在设计和分配金融服务时考虑到更广泛的社会效益。

3.2 研究假设的提出

基于以上理论框架，本文提出以下几个研究假设：

3.2.1 金融排斥与经济发展水平的关系

经济发展水平越高的地区，金融排斥程度越低。这是因为经济发达地区通常拥有更完善的金融基础设施和更多的金融机构，居民的金融服务需求能够更好地得到满足。

3.2.2 金融排斥与金融机构数量的关系

一个地区金融机构数量越多，该地的金融排斥程度越低。因为更多的金融机构意味着更广泛分布的金融服务网点，从而减少了居民获取服务的障碍。

3.2.3 金融排斥与居民消费水平的关系

居民消费水平越高，该地区的金融排斥程度越低。高消费水平往往意味着较高的收入水平和更强的支付能力，这使得居民在获取金融服务时处于更有利的地位。

3.2.4 金融排斥与教育水平的关系

教育水平越高的地区，金融排斥程度越低。高水平的教育有助于提高居民的金融素养和对金融服务的认知，从而降低他们在获取金融服务时的困难。

3.2.5 政府支持与金融排斥的关系

政府对金融行业的支持力度越大，该地区的金融排斥程度越低。政府可以通过政策引导、资金扶持等手段促进金融服务的普及，特别是针对农村和偏远地区的金融服务。

3.3 变量选择与数据描述

为了验证上述假设，本文选取了以下几个关键变量：

3.3.1 被解释变量

金融排斥程度（FE）。通过问卷调查数据，我们收集了不同地区居民在获取金融服务时的难易程度，用以衡量金融排斥的程度。

3.3.2 解释变量

经济发展水平（GDP）：用各地区的人均GDP表示；

金融机构数量（FIN）：各地区每十万人拥有的金融机构数量；

居民消费水平（CON）：各地区居民年均消费支出；

教育水平（EDU）：各地区识字人口比例；

政府支持（GOV）：各地区政府对金融行业的财政支持力度。

3.3.3 控制变量

人口规模（POP）：各地区总人口数；

地理因素（GEO）：区分东、中、西及东北地区的虚拟变量。

数据主要来源于国家统计局发布的《中国统计年鉴》、中国人民银行金融统计数据以及地方政府官方网站及相关研究机构发布的调查报告。确保数据的权威性、准确性和及时性。

第四章 金融排斥的区域差异分析

4.1 数据来源与处理方法

本文的数据主要来源于国家统计局发布的《中国统计年鉴》、中国人民银行金融统计数据以及地方政府官方网站及相关研究机构发布的调查报告。数据处理分为以下几个步骤：

数据收集：从上述数据源中收集原始数据，确保数据的全面性和代表性。具体包括各省的经济发展水平、金融机构数量、居民消费水平、教育水平及政府支持力度等方面的数据。

数据清洗：对原始数据进行清洗，处理缺失值和异常值。对于缺失值，采用均值插补法进行填补；对于异常值，通过箱线图分析和winsorize方法进行处理，以确保数据的准确性和可靠性。

数据标准化：由于不同指标的量纲和数量级存在差异，需要对数据进行标准化处理。采用z-score标准化方法，使各变量均值为0，标准差为1，便于后续分析。

数据整合：将经过处理的数据按照研究需求进行整合，形成最终用于分析的数据集。确保每个变量的数据完整且对应正确。

4.2 各区域金融排斥程度的总体评价

通过主成分分析法对各地区的金融排斥程度进行综合评价。主成分分析法是一种降维技术，可以将多个相关变量转化为少数几个互不相关的主成分，通过主成分的方差贡献率来确定其权重，进而计算综合得分。根据分析结果：

东部地区：由于经济发展水平高、金融机构数量多、居民消费能力强及教育水平高等因素，东部地区的金融排斥程度最低。特别是在一线城市和部分发达的二线城市，金融服务的普及率较高。

中部地区：中部地区的金融排斥程度低于全国平均水平，但略高于东部地区。这主要得益于近年来中部崛起战略的实施，经济发展迅速，金融服务覆盖面不断扩大。

西部地区：西部地区的金融排斥程度较为严重。尽管近年来政府加大了对西部金融服务的支持力度，但由于地理条件限制和经济发展相对滞后，金融服务普及仍存在较大差距。

东北地区：东北地区的金融排斥程度介于中部和西部之间。受经济结构转型和人口外流的影响，部分地区金融服务的需求和供给出现不平衡，金融排斥现象仍然存在。

4.3 各区域金融排斥的具体表现及特征分析

4.3.1 东部地区

具体表现：东部地区金融排斥主要体现在高端金融服务的获取上，部分低收入群体仍然面临融资困难的问题。此外，虽然金融机构数量多，但分布不均，部分农村和偏远地区金融服务覆盖不足。

特征分析：东部地区金融排斥的特征正在由“设施缺乏”转向“机制缺乏”，即金融服务的种类和质量未能完全满足多元化的需求。同时，个体特征如收入水平和金融素养也成为影响金融获取的重要因素。

4.3.2 中部地区

具体表现：中部地区金融排斥主要表现在金融服务的深度和广度上。尽管金融机构覆盖率较高，但服务质量和产品多样性不足，尤其是在县域和农村地区。

特征分析：中部地区的金融排斥逐渐呈现出由“个体特征指向”转为“区域禀赋指向”的特点。即区域经济发展水平和产业结构对金融服务的获取产生重要影响。此外，农业产业链前端的金融服务需求尚未得到充分满足。

4.3.3 西部地区

具体表现：西部地区金融排斥主要表现在金融服务的可及性和使用效用上。受限于地理和经济条件，许多居民仍然难以获得基本的金融服务。

特征分析：西部地区的金融排斥特征以“设施缺乏指向”为主，即金融机构和服务网点的不足是主要原因。此外，较低的居民收入水平和金融素养也加剧了金融排斥的现象。

4.3.4 东北地区

具体表现：东北地区金融排斥主要表现在经济结构转型带来的金融服务需求变化上。部分传统工业城市面临较大的金融获取困难，新兴金融服务模式尚未普及。

特征分析：东北地区的金融排斥特征受产业结构调整影响显著，区域经济发展不均衡导致金融服务供给与需求匹配度不高。此外，人口老龄化和外流也对金融服务的覆盖提出了新的挑战。

第五章 金融排斥影响因素的实证分析

5.1 模型构建与变量说明

为了探讨中国各区域金融排斥的影响因素，本研究采用多元回归模型进行分析。多元回归模型可以帮助我们量化各个解释变量对金融排斥的影响程度，并控制其他潜在变量的干扰。

5.1.1 模型形式

多元回归模型的形式如下：

5.1.2 变量说明

被解释变量：金融排斥程度（FE），通过问卷调查数据衡量各地区居民在获取金融服务时的难易程度。数值越大表示金融排斥越严重。

解释变量：经济发展水平（GDP）、金融机构数量（FIN）、居民消费水平（CON）、教育水平（EDU）、政府支持（GOV）、人口规模（POP）、地理因素（GEO）。各项指标均通过标准化处理以消除量纲影响。

控制变量：时间趋势和其他未观察到的因素可能影响金融排斥程度。因此模型中引入了年份虚拟变量以控制时间效应。

5.2 主成分分析与综合得分计算

为了简化解释变量的维度并提取主要影响因素，本研究首先采用主成分分析法对解释变量进行处理。主成分分析通过线性变换将多个相关变量转换为少数几个互不相关的主成分，这些主成分能够解释大部分数据的变异。具体步骤如下：

数据标准化：将所有解释变量进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1。

相关矩阵计算：计算标准化后的解释变量之间的相关矩阵。

特征值分解：对相关矩阵进行特征值分解，提取特征值大于1的主成分。

主成分提取：根据累计方差贡献率达到85%的标准，确定主成分的数量。

综合得分计算：根据主成分载荷矩阵，计算各地区的综合得分。综合得分越高，表明该地区金融排斥程度越低。

5.3 多元回归分析结果与讨论

5.3.1 回归结果

通过多元回归模型对数据进行分析，得到以下结果：

经济发展水平（GDP）：回归系数显著为负，表明经济发展水平越高，金融排斥程度越低。这与预期一致，因为发达地区通常拥有更完善的金融基础设施和更多的金融服务供给。

金融机构数量（FIN）：回归系数显著为负，说明金融机构数量越多，金融排斥程度越低。这与理论预期相符，更多的金融机构意味着更广泛的服务覆盖范围。

居民消费水平（CON）：回归系数显著为负，这表明居民消费水平越高，金融排斥程度越低。高消费水平通常伴随着高收入和更强的支付能力，使居民更容易获得金融服务。

教育水平（EDU）：回归系数显著为负，表明教育水平越高，金融排斥程度越低。高水平的教育有助于提高居民的金融素养和认知能力，从而降低其在获取金融服务时的障碍。

政府支持（GOV）：回归系数为负但不显著，这表明政府对金融行业的支持力度虽然重要，但其效果未必直接反映在金融排斥程度上。可能需要更长时间或其他政策配合才能显现效果。

人口规模（POP）：回归系数不显著，这说明在控制其他变量的情况下，人口规模对金融排斥的影响较小。可能是因为人口规模大的地区虽然金融服务需求高，但供给也随之增加。

地理因素（GEO）：回归系数显著为正，表明西部地区的金融排斥程度最为严重，东部地区最低。这与实际情况相符，地理和经济条件的差异导致了区域间的金融服务不均衡。

5.3.2 讨论

通过回归分析可以看出，经济发展水平、金融机构数量、居民消费水平和教育水平是影响金融排斥程度的主要因素。这为政策制定提供了重要参考。首先，提高经济发展水平和完善金融基础设施建设是减少金融排斥的关键。其次，增加金融机构数量和提升服务质量可以有效扩大金融服务覆盖面。此外，提高居民的金融素养和教育水平也是缓解金融排斥的重要途径。最后，针对不同区域的实际情况，制定差异化的政策措施尤为必要。例如，西部地区应重点加强基础设施建设和金融服务供给，而东部地区则需要注重提升高端金融服务的质量和多样性。通过这些措施，可以有效缓解中国各区域的金融排斥问题，促进金融市场的均衡发展。## 第六章 结论与政策建议

6.1 主要研究发现

本文通过对中国各区域金融排斥现象的系统研究，得出了一系列有价值的结论：

中国各区域的金融排斥程度存在显著差异，东部地区最低，而西部地区最高。这种差异不仅体现在金融机构的数量和分布上，也反映在居民获取金融服务的机会和质量上。

经济发展水平、金融机构数量、居民消费水平和教育水平是影响金融排斥程度的主要因素。经济发达地区通常拥有更完善的金融基础设施和更多的金融服务供给，从而降低了金融排斥的程度；相反，欠发达地区则因基础设施落后和金融服务供给不足而面临较高的金融排斥风险。

政府支持在缓解金融排斥方面发挥了一定作用，但其效果并不总是显著。这可能是由于政策实施的时间较短或其他配套措施不到位所致。因此，政府需要进一步加强政策的连续性和协调性，以确保其有效性。

地理因素对金融排斥的影响依然显著。西部地区由于地理条件限制和交通不便，金融服务的可及性较差；而东部地区凭借良好的基础设施和交通便利性，金融服务覆盖面较广。这一现象提示我们在未来的政策制定中需要特别关注地理因素带来的挑战。

6.2 根据研究结果提出政策建议

基于上述研究发现，本文提出以下政策建议以缓解中国的金融排斥问题：

加快经济发展，缩小区域差距：要从根本上解决金融排斥问题，首先要加快欠发达地区的经济发展步伐。政府应加大对中西部地区的投资力度，推动当地产业发展和就业机会的增加，从而提高居民的收入水平和消费能力。同时，通过区域合作和资源共享，促进区域间的协同发展。

增加金融机构数量和技术投入：为了提高金融服务的覆盖率和使用效用性，应在金融机构数量不足的地区增设更多的银行网点和其他金融服务机构。此外，鼓励金融科技企业向农村和偏远地区拓展业务，利用数字技术降低服务成本并提高服务效率。例如推广移动支付、网上银行等便捷的金融服务方式可以有效解决物理网点不足的问题。