金融排斥的研究之二

随着经济地理学研究的文化与制度转向，经济地理学者越来越多地从社会文化和制度角度来分析实际的金融地理问题，包括金融排斥。正如Kempson＆ Whyley（1999a）所说，处于金融服务边缘的概率取决于“你是谁、你生活在哪”。FSA（2000）指出，金融排斥也不仅仅只是由于金融服务提供的地理改变而引发的地理排斥；近几年来，学者们开始关注到底是哪类型的人群很少或没有使用金融服务、以及金融排斥的过程（Ford ＆Rowlingson，1996；Kempson ＆ Whyley，1998，1999a，1999b；Office of Fair Trading，1999a）。

FSA（2000）按照金融服务产品的类别对各种影响因素进行了概述；Peachey＆ Roe（2004）分别从个人和企业角度对金融排斥的影响因素进行了分析。由于各研究文献运用不同的国家（地区）样本、不同的时间段、不同的统计方法，可能会得出不一致的结果，如Amaeshi（2006）所说，金融排斥在不同的国家受到不同因素的影响；但是，概括而言，收入、社会阶层、住房状态、种族等众多因素对金融排斥有一定的影响（Devlin，2005），笔者根据已有的研究文献建立了金融排斥的影响因素模型：

金融排斥＝f（性别，社会阶层，收入，年龄，家庭状态，种族，教育程度，雇佣状态，家庭成员数，住房拥有状态，区域）

因此，金融排斥程度可以看成是多自变量的一个函数。各自变量的解释如下：

Hogarth＆O'Donnell（1997）认为性别对于是否使用银行服务有显著的影响，妇女更有可能被金融排斥，该结论也得到了许多文献的支持，如Kempson ＆ Whyley（1998）、Kempson（1994）、Office of Fair Trading （1999c）等；然而FSA（2000）却认为，从本质上而言，性别并不是金融排斥的一个预测指标。

社会阶层（socialclass）和家庭收入常常被认为是解释金融排斥的两个很重要的因素。FSA（2000）发现，社会阶层确实能很好地解释储蓄金融产品的排斥情况。一般而言，处于较低社会阶层的人也更容易受到金融排斥，低收入家庭往往处于金融排斥状态或是金融边缘，如无收入人群（包括失业和长期生病或残废人）、低工资人群和靠养老金过活的人群等（Kaur et al．， undated；Pratt et al．，1996a，1996b；Kempson＆Whyley，1998；Hogarth＆O'Donnell，1997；FSA，2000）。如Goodwin et al．（2000）的研究发现，同属于金融排斥和贫困的重叠部分的人数占金融排斥总人数的88％ 。Kempson＆Whyley（1999a）曾经对金融排斥的直接承受者进行分析，指出居住在英国的50个最贫困地区的居民，比一般人更有可能处于金融排斥，往往是有两倍的可能性。Leyshon（1997b）通过调查英国零售金融服务，通过对其不断变化的社会和空间分层研究，总结出金融部门不同水平的社会分割很大程度是阶级和收入的结果。根据Devlin（2005）的研究，笔者提出，处于平均社会阶层以下[1]的人群有更高的概率处于金融排斥对象，低收入人群也有更高的金融排斥概率。

年龄是一个很有争议的指标，一般认为年轻人和老年人有更强的金融排斥倾向。Hogarth＆O'Donnell（1997，2000）运用美国的数据，发现年轻人更有可能被金融排斥；然而FSA（2000）运用英国的数据却提出，年龄是否对金融排斥有显著影响还值得商榷。

家庭状态、特别是婚姻状况对于金融排斥也有一定的影响，如离婚者特别是有孩子的人群、单亲人群等，更有可能处于金融排斥的对象中（Sinclair， 2001；Hogarth＆O'Donnell，1997；FSA，2000）。

种族（ethnicity and race）对于英国的金融排斥有一定的解释力（Hogarth ＆ O'Donnell，1997；FSA，2000；Burton，1996）。亚洲族人（Asian）或非洲—加勒比族人（Afro‐Caribbean），往往有更高程度的金融排斥性。

教育程度往往也被认为是一定的解释度，Office of Fair Trading（1999b）提出，较少受教育的人更容易处于金融排斥的状态。这主要是由于教育程度往往与收入成正比，因此较低的受教育程度引起了低收入、而低收入与金融排斥成正相关性（Gardener et al．，2004）。

雇佣状态反映了一个人收入稳定与否，Hogarth ＆ O'Donnell（1997）、FSA（2000）研究均发现较低稳定状态的人群往往更有金融排斥倾向。当然这与雇佣状态的划分有很密切的关系，一般而言，失业者、退休者、学生及家庭主妇往往有更高程度的金融排斥（Devlin，2005）。

此外，拥有越多家庭成员数的家庭往往伴随着更高程度的金融排斥（FSA，2000）；同时，住房拥有状态也是预测是否有金融排斥倾向的一个指标，无私人房产的家庭暴露在金融排斥空间中的可能性就越大（FSA，2000；Joseph Rowntree Foundation，1995，1998）。

当然，正如Cebulla（1999）引用Fieldhouse（1996）的研究结果说明了在控制了一定的社会、经济、文化等因素后，模型的残差仍然正好可以用当地或临近地区效应进行拟合。因此区域因素起到一定的作用。

然而，上述自变量对金融排斥的影响，更多的是以总体金融排斥程度这一角度进行的研究，而较少对以某一指标衡量的金融排斥进行研究，Devlin （2005）、FSA（2000）、HM Treasury（2004）在这方面做了比较不错的工作。

如Devlin（2005）将金融排斥看成是包括五类指标的一个集合：活期账户、储蓄账户、家庭保险（home contents insurance）、人寿保险、养老金；而FSA（2000）主要从“不完全拥有任何金融产品、银行账户、储蓄、保险、养老金、信贷”六个维度对金融排斥的影响因素进行了分析；而HM Treasury （2004）则从相对宽泛的意义上提出金融排斥的三个维度———与银行的接触、信用卡的提供、货币建议。

关于金融排斥各维度指标与各自变量的关系，Devlin（2005）运用调查问卷对英国的金融排斥影响因素进行了实证分析，发现对于不同维度的金融排斥指标，各自变量的影响是不同的，表2．1根据上文提出的基本分析假设对其研究结果进行了整理[2]。

表2．1 金融排斥各维度的影响因素分析结果

续表

来源：根据Devlin（2005）的结果进行整理。

注释：（1）大于66岁的人群确实表现出更强的金融排斥性（活期账户）；（2）储蓄账户、家庭保险、人寿保险的排斥性与年龄大小成显著的反比，即随着年龄的增加，金融排斥性越小；（3）养老金的排斥性与大于66岁的人群间无显著关系，但与其他年龄人群间有显著关系；（4）处于中间层次社会阶层的人群表现出更显著的人寿保险意愿，其排斥程度在所有阶层中最低；（5）表示亚洲族人有高程度的金融排斥；（6）表示对于家庭保险和人寿保险，非洲—加勒比族人有更程度的金融排斥。

因此，单亲、失业、残疾人、年轻人、无私人房产、受教育程度不高等，往往较强地代表了金融排斥对象的特征（Kempson ＆ Whyley，1999a；Goodwin et al．，2000），而妇女、少数民族往往属于金融排斥对象主要是由于其低收入，而非性别或是种族等单一原因（Kempson＆Whyley，1999a）。

纵观文献，目前关于影响金融排斥的因素研究主要还是基于个人层面的经验研究，并且主要集中于英国的研究，因此很有必要开展对其他发达国家、尤其是发展中国家的实证研究，从而进一步丰富该领域的研究成果，为制定相关的政策、降低金融排斥程度，提供一定的立论依据。

实际上，关于上述金融排斥的人文指向性研究体现了金融发展理论的基本思想，即关注金融排斥的特征、影响因素、以及背后隐含的机理等；而显然，上述文献研究对于进一步拓展单纯地理意义上的金融排斥空间分布研究有着重要的意义，其已经将视角从简单地“地理分布”状态，向人文制度、社会经济因素等转型，更加突出了对金融排斥机理性的探讨，赋予了其浓郁的经济学蕴味。

[1] FSA（2000）采用了六级社会分类标准，其中A表示处于上流社会阶层（如高层经理、教授、官员等），B表示处于中流的社会阶层（如中层经理、学者和官员），C1表示中低社会阶层（如一般管理者、牧师、年少的经理、学者和公务员），C2表示技术工人阶层（熟练技术工人），D表示工人阶层（包括准熟练和不熟练的技术工人），E表示属于下层社会阶层（包括靠养老金过活、接受福利援助的人，临时工或最低级别的工人）。

[2] Mellor等（2003）对纽卡斯而也进行了类似的调研，发现结果类似。