1. 指标编制方法

为了客观衡量亚洲各国普惠金融生态体系，本报告建立了“亚洲普惠金融生态体系指标（Asian Index of Financial Inclusion Ecosystem，AIFIE）”。除了包括上文介绍的五个方面的环境因素，指标中还增加了“普惠金融发展现状”这一主体因素。普惠金融发展现状是普惠金融生态主体发展结果的客观衡量，是普惠金融生态环境的结果，也在一定程度上影响着其环境。亚洲普惠金融生态体系与指标构成的对应关系，如表1-6 所示。指标各方面构成及其衡量方式和数据来源，如表1-7 所示。各项数据均是2020 年2月由各可靠原始数据源提供的最新数据（大部分为2018—2019 年更新，具体各数据更新时间点可见附录2）。

表1-6　亚洲普惠金融生态体系与指标构成

第一维度是营商环境与政府效率指标。该指标由世界银行的营商环境与世界经济论坛全球竞争性指标（GCI）中政府能力数据共同构成^[15]。这一子指标在很大程度上可以衡量各国在政府推动普惠金融方面的力度和能力。

第二维度是经济金融环境指标。经济方面，使用人均GDP 水平衡量一国经济发展水平。金融方面，使用私营部门信贷占GDP 比重代表一国的金融服务的深度。并参考全球竞争性指标考虑通货膨胀水平，认为0.5%～4%为较合理的通货膨胀水平，在这个范围之外得分递减。这三项子指标在构成经济金融环境时权重相等。

第三维度是获得信贷条件指标。采用世界银行营商环境指标中的“获得信贷条件（Getting Credit）”指标衡量各国征信体系发展程度 ^[16]。该指标包含两个方面的内容：一是征信信息的完善程度；二是法律对借贷双方的保护力度，例如，针对抵押物和破产的法律法规规定是否有助于信贷业务的开展。

第四维度是数字基础设施指标。采用全球竞争力指标中“信息和通信技术（ICT Adoption）”衡量一国信息通信技术基础设施的完善和发达程度，包括各国移动手机、移动网络、固定网络、光纤网络、互联网用户的覆盖率。数字基础设施是未来数字普惠金融发展的硬件基础，是国家普惠金融发展广度与深度的重要影响因素之一。数据来源为全球竞争力指标。

表1-7　亚洲普惠金融生态体系指标详表

第五维度是消费者金融素养指标。该指标由三个子指标构成：居民教育水平、居民数字水平以及居民金融知识水平。前两项数据从全球竞争力指标中获取；金融知识这一指标数据从世界银行与S&P 合作报告Financial Literacy Around the World（2015）中获取。这三个子指标在构成消费者金融素养指标时权重相等。

第六维度是普惠金融发展现状指标。该维度衡量普惠金融行业主体发展水平，综合衡量个人和企业金融服务的使用情况^[17]，不属于环境因素。个人金融服务使用情况的数据来自世界银行的Findex 数据库。使用主成分分析法提取了Findex 部分核心指标的主成分，将Findex 分散的大量指标制作为单一的综合性指标，来衡量各国居民对金融服务的使用情况。同时，为了衡量中小企业的融资情况，使用世界经济论坛收集的中小企业融资情况调研数据。个人金融服务使用情况与中小企业融资情况两个子指标在构成普惠金融现状指标时权重相等。

这些维度指标及下一级子指标，都是分数越高代表该国在这个领域普惠金融生态条件和状态越好。本报告从各可靠数据源获取原始数据（各项原始数据及其时间点可见附录2），对各项原始数据进行了标准化计算。计算方法为：

即使用一国某指标的原始数据减去该指标的最小值，除以该指标最大值与最小值之差。标准化计算的目的是将不同量度的数据按照0～100 的范围进行重新格式化，方便指数的统一构建（各项标准化评分可见附录3）。六项维度指标构建综合指标时，同样采取的是相同权重的方法^[18]。

2. 指标结果

鉴于数据可得性，亚洲所有国家中，本报告获取了 27 个国家的普惠金融生态原始数据并构建指标。由于部分国家数据不全，本指标覆盖的亚洲国家无法包含亚洲所有重要经济体，例如印度由于缺少表 1-7 中第 5.3 项“金融知识水平”得分而无本指标数据。27 个样本国家各个维度指标的得分如表1-8 所示。

由表1-8 可见，亚洲各国在这六项维度指标中的表现不尽相同。有的国家，如新加坡、韩国、阿联酋、以色列六个维度指标均表现优异。而另外一些国家则表现欠均衡，即在某些指标中表现优异而在其他方面则略显逊色，例如，高收入国家日本和巴林，其营商环境与政府效率、经济金融环境、数字基础设施、消费者金融素养和普惠金融发展程度五个维度表现均较为优秀，但其获得信贷条件指标得分却较低。根据世界银行营商环境指标中“获得信贷条件”数据可知，日本和巴林的征信信息完善程度较好，然而法律对信贷双方保护力度子指标却得分较低（满分12 分中，日本和巴林分别得分5 分和3 分）。又如柬埔寨和吉尔吉斯斯坦，虽然其国家营商环境与政府效率、经济金融环境、数字基础设施和消费者金融素养方面均位于中等或以下，但是这两国金融基础设施的获得信贷条件却在亚洲样本中名列前茅。因此，AIFIE 指标对帮助亚洲各国客观衡量自身普惠金融生态条件的情况以及未来着重发展的方向有着较为重要的指导意义。

表1-8　27 个亚洲样本国家普惠金融生态体系子指标得分

1. 国家收入类别依据为世界银行（2019—2020）标准：人均国民总收入1,026 美元以下为低收入国家；1,026 美元至3,995 美元之间为中低收入国家；3,996 美元至 12,375 美元之间为中高收入国家；12,375 美元以上为高收入国家。网址：https://blogs.worldbank.org/opendata/new-country-classifications-income-level-2019-2020.

将六个维度指标进行同等权重平均，得出最终综合指标。亚洲27 国样本中，综合得分最高的10 个国家（见图1-14）分别是：新加坡（得分88，下同）、韩国（76）、阿联酋（74）、以色列（72）、日本（72）、马来西亚（67）、中国（62）、泰国（60）、巴林（58）、哈萨克斯坦（55）。其中，得分排名前五的国家均为高收入国家，可见国家发展水平越高，国家的普惠金融生态情况也越好。马来西亚、中国、泰国、哈萨克斯坦分别在中高收入国家中排名前四，在亚洲分别位列第六、七、八、十名。

图1-14　亚洲普惠金融生态指标得分前十名国家

【注释】

[1]. 网址：https://www.centerforfinancialinclusion.org/.

[2]. 参考中国外交部（亚洲司）网站https://www.fmprc.gov.cn/web/gjhdq_676201/gj_676203/yz_676205/列出亚洲46 个国家，加上中国，共47 个国家。本报告各部分在此47 国中选取数据可得的国家进行分析。(www.daowen.com)

[3]. 网址：www.adb.org/publications/basic-statistics-2019.

[4]. 网址：www.adb.org/publications/basic-statistics-2019.

[5]. 本节所指增长幅度均为绝对数值的增长，并非相对于前期数值的相对增长率。

[6]. 在世界其他地区的高收入国家中，表现最为优异且均衡的地区为欧洲和大洋洲。欧洲五国（丹麦、芬兰、挪威、瑞典、荷兰）、加拿大、澳大利亚、新西兰均以99%以上的账户拥有率名列世界前茅。

[7]. 2014 年是Findex 首次收集各国电子支付信息的年份。

[8]. 这九国分别为加蓬（增长31%，下同）、布基纳法索（31%）、塞内加尔（28%）、多哥（24%）、加纳（24%）、津巴布韦（23%）、毛里求斯（21%）、喀麦隆（21%）和贝宁（20%）。

[9]. 上年是否有借款行为。

[10]. 不包括使用金融机构信用卡。

[11]. 除印度该项数据为2012 年数据，其余国家均为2018 年数据。

[12]. 样本该项数据均为2018 年数据。

[13]. 样本该项数据为2019 年数据。调研问题是：在您的国家，中小企业在多大程度上可以从金融行业获得它们所需要的融资服务？（回复1～7，1 代表“一点也不能”，7 代表“完全可以”。）

[14]. 参见：黄卓. 发挥数字金融的普惠优势［N］．北京日报，2020-02-24.

[15]. 在指标设计上，我们将各国营商环境各子指标总分中剔除“获得信贷条件（Getting Credit）”得分，加上全球竞争力指标中的“政府部门能力（Public-Sector Performance)”得分，再除以子指标数量得出平均值，随后进行标准化运算。利用数字平均值的方法（即采取同等比重的方法）计算指标数值是世界银行营商环境指标和世界经济论坛全球竞争力指标中共同采用的方法。“获得信贷条件（Getting Credit）”在本指标第三维度中用来衡量信贷基础设施条件。

[16]. 由于数据局限性，本指标不包含金融基础设施中的支付、资产抵押担保体系等方面。

[17]. 此维度指标做法与《普惠金融在“一带一路”倡议中的作用》中普惠金融现状指标做法一致。

[18]. 其他权重方法也包括专家赋予权重的方法或者主成分分析法等。主成分分析法此处不适用，因为亚洲国家样本数量较少而构成综合指标的各层子指标成分较多，不满足主成分分析法对样本数量的要求。读者若感兴趣可以根据各子指标值采取其他权重方法进行计算。采取同等比重计算指标数值是世界银行营商环境指标和世界经济论坛全球竞争力指标中共同采用的方法。