題記：本文根據上海財經大學副教授、北大數字金融研究中心特約研究員郭峰2020年3月29日在北大數字金融公開課的演講整理。本講同時也是國發院在線公開課第四講。
幾年前，我在北大數字金融研究中心做博士後，曾與螞蟻金服一起編制了一個“北京大學數字普惠金融指數”。當時這個項目有七八個人合作，利用螞蟻金服幾億條數據，編制出的指數可以衡量全國數字普惠金融發展程度和空間格局，能夠綜合性地反映數字普惠金融的發展現狀。
在這個基礎上，我們也做了一些其他研究，可以分享給大家。
普惠金融意義非凡
在討論數字普惠金融之前，我們先了解一下什麼叫“普惠金融”？國家相關部門有定義，學術上也有定義。粗略來講，普惠金融就是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，尤其是為弱勢群體服務。因為金融服務經常遭遇嫌貧愛富之類的批評，所謂窮人存錢給富人或企業用。雖然不能稱之為劫貧濟富，但確實大型企業和富人從金融中受益更多。
怎麼能讓小微企業及弱勢群體獲得更多的金融服務？而且不是通過慈善事業，而是通過有盈利、可持續成長的商業行為來實現，值得各方關注和研究。為此，2015年，國務院曾專門出臺《推進普惠金融發展規劃綱要》（2016-2020年），確立了推進普惠金融發展的指導思想、基本原則和發展目標等。
如何衡量普惠金融，涉及很多需要考慮的因素，比如有多少人用、用了多少次、成本怎麼樣……要想綜合性地衡量普惠金融的發展水平，編制指數就是一個重要途徑。在這方面，無論是傳統的普惠金融還是數字普惠金融，都是通過這種方法來衡量。比如中國人民銀行金融消費者權益保護局，就列舉了普惠金融的很多維度，包括使用情況、可得性、質量等50多個指標，這些指標主要衡量銀/證/保等傳統金融機構。
北大數字普惠金融指數
不可否認，數字金融也是普惠金融的主要形式，最近幾年成為普惠金融的重要實現模式和參與者。但現有的大多數普惠金融指數指標體系對新興的數字金融模式都不夠重視，包括央行官方版本的普惠金融指標體系。
為了彌補這方面的缺陷，北京大學數字金融研究中心在2016年和螞蟻金服集團合作，成立了聯合課題組，利用後者海量的數字金融相關數據，編制了一套“北京大學數字普惠金融指數”。這個指數已經發布兩期，第一期是基於2011年-2015年的數據，第二期是基於2016年-2018年的數據，2020年計劃發佈第三期。
“北京大學數字普惠金融指數”的編制主要涵蓋三個方面的內容：原則、指標體系及編制方法。
首先是原則，我們同時考慮了數字普惠金融的廣度和深讀。廣度就是看覆蓋了多少人群，深度就是指使用頻率等。前幾年剛剛推廣數字金融時，有些機構到農村去拓展業務，就採取“註冊一個賬戶送五斤雞蛋”類似的措施，但很可能註冊賬戶之後就立馬忘記了，根本不會使用，這種只有虛假的“覆蓋”，沒有被真正使用的，不能算普惠金融。另一個原則是，編制指數既有時間上的縱向可比性，又有地區間的橫向可比性，以供業界和學術界參考。此外，還要體現金融服務的多層次和多元性。
其次是指標體系。傳統的普惠金融指標體系把很多方面（可得性、覆蓋廣度、實惠程度）等合成一個綜合性的指數，我們的數字普惠金融指數也包括了支付、貨幣基金、信貸、保險、投資、信用等多個方面。具體而言，“北京大學數字普惠金融指數”的指標體系在第一期一共有26個，第二期又增加7個，一共包含33個指標。
最後是編制方法。基於這些指標，怎麼合成綜合性指數？比如“每萬人擁有的支付寶賬戶數量”和“人均購買餘額寶金額”這兩個指標，怎麼把它們合起來？要把這些指標合成一個綜合指數就要考慮它們的可比性。但這兩個指標一個是廣度，一個是深度，並非簡單可比，怎麼處理？這就涉及到指標無量綱化，支付寶賬戶是有單位的，要把這些單位去掉，這就是所謂的指標無量綱化。在這一點上，數字金融普惠指數和很多資本市場的相關指數類似，比如透明度指數、股價指數都是類似的方法。無量綱化的簡要辦法就是功效函數法。比如上海市減去全國31個省份的最低值作為分子，分母是全國31個省份的最高值減去全國31個省份的最低值，這樣一來數據就都沒有了單位。具體實踐中，功效函數法還分為指數型、對數型等。
指標無量綱化之後，這些指標的重要程度仍不一樣，怎麼再賦予它們不同的權重，最後可以再加起來？這涉及到編制指數過程中一種常見的方法——層次分析法。簡單地講，這種方法就是把很難判斷的因素換算成兩兩能判斷的因素，再根據一些數學轉換的公式算出它們的權重，以此把複雜的問題逐步分解，最終得出指數。有了這些權重向量，再加上具體的支付使用指數、貨幣基金指數等，計算出結果後再一級級合成為總指數。
有些人會覺得設置的指數權重不夠合理，其實這個問題並不大。我們這個指數是一個開放式的編制過程，介紹了詳細的編制方法，不僅提供了總的指數，還提供了覆蓋廣度、使用深度這些二級指標，以及六個具體的業務指標。如果某個人覺得哪些指標的權重應該調整一下，完全可以請一些專家來進行判斷，自己再創新編制出一個指數。
中國數字普惠金融的發展格局
總體來看，“北京大學數字金融普惠指數”的時間跨度是2011-2018年，而空間上包括了中國內地的所有省、地級市、縣，具體為31個省/市/區、337個地級以上的城市，還有2800個縣（縣級市、市轄區）。
從這個指數上，可以反映出中國數字普惠金融發展的總體格局，特別是在空間上有幾個特徵，做個簡單介紹。
第一個特徵，數字普惠金融增長非常迅速。可以從省份的均值和中位值來看，2018年大概是2011年的8.9倍，指數平均增長36.4%。這個速度單從指標上解讀就是兩三年翻一番，真實的增長速度更快，因為上面講到指數無量綱化處理時取了對數，這個操作會把指數增速壓慢一點。
第二個特徵，數字化程度明顯提高。第一期指數的數據涵蓋的是2011年-2015年，通過智能手機的普及，覆蓋廣度提高很快，但深度的增長沒有那麼快。這意味著有了更多人用，但用的次數增長較慢。到指數的第二期，即2016年-2018年，情況發生明顯變化，數字化的覆蓋廣度仍在增長，但是深度增長得相對更快，意味著用戶的活躍度明顯上升。
其實並不難理解？截至去年，中國一共有8.5億網民，不管是支付寶還是微信，其廣度的拓展總要遇到邊界。雖然支付寶總數在2019年達到9億，但主要是少數人擁有兩個及以上賬戶。事實上，在人手一個支付寶之後，接下來再想發展，重點只能放在深度上。不僅支付寶和微信如此，很多數字金融業務都是如此，用戶規模達到一定級別後，如何在挖掘現有用戶的更多價值成為未來主要的增長點。
第三個特徵，數字普惠金融的增長也存在一定的地區差距，但比傳統金融的地區差距相對小。比如2018年數字普惠金融指數得分最高和最低的分別是上海市和青海省，兩者之間大概為1.4倍，有差距，但相比傳統普惠金融指數要小很多。
地區差距更重要的特徵在於差距的收斂速度很快。地區差距大幅快速的收斂專業術語稱之為“β收斂”，簡單來講就是起初發展水平高的地區，發展速度越往後就相對越慢，比如江浙滬；而新疆、青海、西藏等起初發展水平低的地區，其後續發展速度會加快，從而縮小與先發地區的差距。如果某年發展最好的地區為100分，那麼在2011年，只有江浙滬和廣東一帶少數地區可以達到比較高的水平（80分以上），其他大部分地區不及格。但到2015年，特別是2018年以後，大部分地區達到70分以上，不及格的極少，這就是差異在明顯收斂。
發展格局上的另一個觀察方式是“胡煥庸線”，這是劃分中國人口密度的一條重要的對比線，從東北斜向西南，由地理學家胡煥庸老先生在1935年提出，在這條線的東部地區有大量的人口，西部地區有大量的土地，但人口和經濟活動極少，因此，這條線的分界意義明顯，有點榮枯線的意思。東西部經濟和社會發展的不平衡一直是個問題，國家和社會都做了各種努力，仍沒有到得到根本性的改變，畢竟有資源和氣候條件等多方面的天然限制。
但數字普惠金融指數表明，西部地區也能享受到數字金融服務，這其實不難理解，因為數字金融本來就有超越地理的特徵，地理條件艱苦不會對使用數字金融造成重大障礙，只要有智能手機等通信基礎設施即可。目前中西部地區的很多農村家庭沒有電腦，但大都有智能手機，觸摸數字金融並不難，這對整個經濟的發展具有重要意義。
夜晚的燈光數據從某種程度也可以代表一個地區的經濟活力，從整個中國版圖來看，晚上明亮的地方都在東南地區，而廣大的西北地區大多黑漆漆。數字金融突破了胡煥庸線，其經濟學意義也很明顯，說明數字金融的發展非常有利於緩解中國地區經濟發展中不平衡和不充分的矛盾。
從北大數字普惠金融指數來看，2011年-2018年間，中西部地區數字金融涵蓋廣度方面的差距縮小了26%，從數字金融的使用深度來衡量，中西部地區差距也縮小了23%。在其他幾個指標方面，比如支付、貨幣基金、信貸指數等，從最近幾年來看，中西部地區差距也都在大幅度縮小。比如螞蟻金服提供的完成收貨時間等數據，中西部物流速度的差距縮小了9.25%，這很難得，畢竟西部地區地廣人少。還有一個指標是碼商（各種在街邊店進行二維碼支付的店鋪），這是我們最近研究的一個重要對象。從2017年-2018年，碼商的商戶數量在中西部地區的差距也縮小了25%。
當然，介紹數字金融對“胡煥庸線”的突破，並不是說西部發展更快，建議大家去西部發展。作為經濟學家，我們知道經濟發展需要人口和經濟密集帶來創新和分工，更多的機會還在東部，尤其是大都市。只是說藉助數字金融等新技術，西部將更容易分享經濟和科技發展的紅利，最終達到人均意義上的均衡發展。
我們還發現一個有意思的特徵，雖然還不夠嚴謹，但值得大家繼續觀察，就是數字普惠金融指數的排名上升和下降。在第一期指數（2011-2015年）中，華中、華東、華北、西北等每個區域都有增長的城市和下降的城市，看不出來明顯的區域規律。但到了第二期指數（2015-2018年）就能看出，增長的城市基本都集中在華中、華東、華南地區，而西北和東北下降的城市偏多，尤其是東北的城市，幾乎沒有上升的，這有點匪夷所思，值得大家再研究。
數字普惠金融的經濟影響
數字普惠金融到底能對經濟生活產生什麼影響呢？
第一，促進創新創業。在經濟增長中，有三個要素：創新、資本和人口，特別是對於經濟可持續的、內涵式的增長，主要是靠創新創業來帶動經濟活力。我們發現，一個地區的數字金融發展得越好，該地區新增註冊的企業就越多，新申請的專利數以及專利的批准量也越高。不管是新增的企業還是新增的專利，都代表著這個地區的經濟活力、創新力。更重要的一點是，數字金融對中西部地區創新創業的促進作用大於東部地區，這也說明可數字金融在緩解中國地區之間不平衡、不充分的矛盾上發揮了很大作用。
第二，有利居民家庭收入增長。數字普惠金融指數編制的參與者之一、北京師範大學的張勳老師等人寫了篇論文，研究數字金融對居民家庭收入的影響，發現數字金融的增長有利於家庭收入的增長，特別是農村地區的家庭收入增長更明顯。
第三、促進居民消費。從需求端來講，居民消費是促進經濟增長的重要因素。廣東外語外貿大學的易行健老師等人的研究發現，數字普惠金融的發展可以促進居民消費的增長，而且這種促進作用在農村地區、中西部地區以及中低收入家庭更為明顯。這也比較好理解，因為在城市地區、東部地區、高收入家庭，除了數字金融以外還有其他更多支付方式可以使用。
第四，增強抗風險能力。比如最近的抗疫時間，從居民角度來講，為什麼我們能夠快速地控制好疫情蔓延？其中一個重要原因就是物流和數字金融的支撐，大家宅在家裡也能生活一兩個月，我們照樣可以點外賣、網上消費、上網課。
對於小微企業的抗風險能力,數字金融也有幫助。最近，我們跟中央財經大學的王靖一老師以及螞蟻金服的同事合作，進行了一項名為“新冠肺炎疫情對線下微型商務衝擊的定量評估”的研究。首先發現，在正月初七（1月31日）後，微型企業（就是個體經營戶）的經營確實受到了很大影響，下降了40%-50%。不過，如果某個地區數字金融發展比較快，這種不利影響就會相對緩和一點。我們的研究顯示，如果利用數字技術進行精準放貸的貸款量每增長1%，疫情衝擊程度就可以減少2.57%。這意味著，如果全國的精準貸款量都能達到杭州的水平，疫情衝擊程度會減少51%，也就是說實際經營可能只下降20%-30%，這有很大的積極作用。
