中國(guó)數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)研究

陳陽(yáng)　趙丙奇

摘 要：成本昂貴和效率低下導(dǎo)致傳統(tǒng)普惠金融發(fā)展的可持續(xù)性受限，數(shù)字技術(shù)與普惠金融的結(jié)合為其可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)了新的解決方案。發(fā)展數(shù)字普惠金融是否能起到減緩貧困的作用，本文簡(jiǎn)要分析了數(shù)字普惠金融對(duì)貧困減緩的作用機(jī)理，之后以貧困發(fā)生率為被解釋變量，引用數(shù)字普惠金融指數(shù)，基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型，并采用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行模型估計(jì)。實(shí)證分析結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融確實(shí)能夠降低貧困發(fā)生率。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)貧困減緩的作用最強(qiáng)，而城鄉(xiāng)收入分配差距擴(kuò)大將導(dǎo)致貧困發(fā)生率增加。

關(guān) 鍵 詞：數(shù)字普惠金融;系統(tǒng)GMM;貧困減緩

DOI：10.16315/j.stm.2019.04.005

中圖分類號(hào)： F 832.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Poverty reduction effect of digital inclusive finance in China

CHEN Yang， ZHAO Bing-qi

（Business School，Ningbo University，Nningbo 315211，China）

Abstract：The high cost and low efficiency limit the sustainability of traditional inclusive finance. The combination of digital technology and inclusive finance brings new solutions for its sustainable development. Does the development of inclusive digital finance contribute to poverty alleviation？ This paper briefly analyses the mechanism of digital inclusive finance on poverty alleviation. Then， take incidence of poverty as an independent variable， using the digital inclusive financial index， based on the provincial panel data of China to construct a dynamic panel model and the model is estimated by using the system GMM method. Empirical analysis shows that digital inclusive finance can indeed reduce the incidence of poverty. In addition， economic development has the strongest impact on poverty alleviation， and the widening income distribution gap between urban and rural areas will lead to an increase in the incidence of poverty.

Keywords：digital inclusive finance;system GMM;poverty alleviation

收稿日期： 2019-04-30

基金項(xiàng)目： 浙江省哲社規(guī)劃課題（19NDJC114YB）

作者簡(jiǎn)介： 陳 陽(yáng)（1994—），男，碩士研究生;

趙丙奇（1972—），教授，博士，碩士生導(dǎo)師.

由于貧困群體無(wú)法跨越取得金融服務(wù)的門檻，導(dǎo)致金融排斥廣泛存在于世界各國(guó)。減少貧困人口，是大多數(shù)國(guó)家和地區(qū)致力于實(shí)現(xiàn)的重大目標(biāo)，近年來(lái)，我國(guó)脫貧攻堅(jiān)進(jìn)行得如火如荼，減少直至消除貧困人口是政府致力于達(dá)成的重要目標(biāo)。只有降低金融服務(wù)的門檻，才能使貧困群體取得正規(guī)金融服務(wù)，普惠金融的概念也應(yīng)運(yùn)而生。普惠金融的主旨是考慮在可負(fù)擔(dān)成本的前提下為所有有金融服務(wù)需求的人提供適當(dāng)和有效的金融服務(wù)。然而長(zhǎng)期以來(lái)，其可持續(xù)性問(wèn)題比較突出，因?yàn)槠栈萁鹑诓⒉皇且豁?xiàng)慈善事業(yè)，而是通過(guò)提供金融服務(wù)使貧困群體能夠自力更生同時(shí)保證金融機(jī)構(gòu)的收益，因此，遵循市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)規(guī)律是前提，不能罔顧成本和投資回報(bào)率。然而長(zhǎng)期以來(lái)，普惠金融主要是政府主導(dǎo)，導(dǎo)致其沒(méi)有足夠的可持續(xù)動(dòng)力，諸如成本高昂，效率低下，服務(wù)失衡等問(wèn)題始終難以解決。2016年《G20數(shù)字普惠金融高級(jí)原則》面世，在官方的重視和指導(dǎo)下，其日后必將成為減貧的利器。數(shù)字普惠金融的定義為：泛指一切通過(guò)使用數(shù)字金融服務(wù)以促進(jìn)普惠金融的正規(guī)金融服務(wù)行動(dòng)。數(shù)字普惠金融的目的是解決金融需求問(wèn)題和商業(yè)可持續(xù)問(wèn)題，數(shù)字普惠金融是對(duì)傳統(tǒng)普惠金融的繼承和發(fā)展，是普惠金融的持續(xù)深化，但其本質(zhì)仍是要為貧困群體提供金融服務(wù)，只是在服務(wù)形式上有所區(qū)別。我國(guó)數(shù)字普惠金融的提供主體包含傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)，具體業(yè)態(tài)主要有網(wǎng)絡(luò)借貸，網(wǎng)絡(luò)小額信貸，網(wǎng)絡(luò)股權(quán)融資等新型融資模式，以及手機(jī)銀行，網(wǎng)上銀行和移動(dòng)支付等互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)渠道。近年來(lái)數(shù)字普惠金融組織架構(gòu)得到了持續(xù)優(yōu)化和改善，以銀行為例，國(guó)有大型銀行和多數(shù)股份制銀行業(yè)通過(guò)設(shè)立普惠金融事業(yè)部，統(tǒng)籌發(fā)展數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)，為小微企業(yè)提供互聯(lián)網(wǎng)線上融資服務(wù)，面向"三農(nóng)"不斷創(chuàng)新金融產(chǎn)品并兼顧其成本的可負(fù)擔(dān)性，例如農(nóng)業(yè)銀行推出的惠農(nóng)e貸，是農(nóng)行依托互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)，專門為農(nóng)民設(shè)計(jì)的一款線上化、批量化、便捷化、普惠化的貸款產(chǎn)品。借助互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)，提供金融服務(wù)所需的可變成本明顯下降，貧困群體的金融門檻降低。推動(dòng)數(shù)字普惠金融的發(fā)展是未來(lái)的大勢(shì)所趨，必將極大改善金融排斥問(wèn)題。

1 文獻(xiàn)綜述

用什么方式去評(píng)價(jià)普惠金融的發(fā)展水平是研究其減貧效應(yīng)的首要問(wèn)題，在學(xué)界，普遍的做法是根據(jù)普惠金融的內(nèi)涵建立指標(biāo)體系，運(yùn)用數(shù)學(xué)手段將其指數(shù)化來(lái)衡量普惠金融的發(fā)展水平。Beck等[1]較早地建立了圍繞著銀行服務(wù)的金融包容性指標(biāo)。Sarma[2]從銀行服務(wù)廣度、深度以及可獲得性3大基本維度建立指標(biāo)體系，借鑒聯(lián)合國(guó)的人類發(fā)展指數(shù)的計(jì)算方式測(cè)算普惠金融指數(shù)。王婧等[3]以金融服務(wù)的范圍和使用2大維度建立指標(biāo)體系。金融服務(wù)可獲得性、使用情況和服務(wù)質(zhì)量3個(gè)維度被大多數(shù)學(xué)者采用，如肖翔等[4]，對(duì)二級(jí)指標(biāo)的設(shè)定，學(xué)者們都有不同想法，如焦瑾璞等[5]的指標(biāo)體系。2篇文獻(xiàn)在指標(biāo)賦權(quán)上做法也不一，前者采用的是變異系數(shù)法，后者則采取層次分析法。之前的普惠金融指標(biāo)大多關(guān)注傳統(tǒng)領(lǐng)域的金融服務(wù)，很少涉及到互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)端等數(shù)字服務(wù)維度的指標(biāo)，北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心課題組[6]則將數(shù)字服務(wù)支持程度作為一個(gè)維度納入普惠金融指標(biāo)體系，其余2個(gè)維度包括覆蓋廣度和使用深度在內(nèi)共計(jì)24個(gè)指標(biāo)，該指標(biāo)體系比較全面和客觀，幾乎所有關(guān)于數(shù)字普惠金融的研究都是圍繞該指數(shù)展開(kāi)，因此本文將立足于該指數(shù)展開(kāi)后續(xù)的實(shí)證分析。

直接研究數(shù)字普惠金融對(duì)貧困減緩的文獻(xiàn)相對(duì)稀缺，有部分學(xué)者從數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入分配差距的問(wèn)題切入展開(kāi)研究，如梁雙陸等[7]以泰爾指數(shù)作為城鄉(xiāng)收入分配差距代理變量，建立面板回歸模型，該經(jīng)驗(yàn)研究證明數(shù)字普惠金融能夠抑制城鄉(xiāng)收入差距變大。張賀等[8]的研究結(jié)果也支持上述結(jié)論。張子豪等[9]則利用空間計(jì)量模型發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融具有縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用且存在空間依賴性。圍繞著傳統(tǒng)普惠金融對(duì)貧困減緩展開(kāi)的研究比較豐富，崔艷娟等[10]將金融發(fā)展分為金融發(fā)展規(guī)模和金融發(fā)展效率，立足于動(dòng)態(tài)面板模型的回歸結(jié)果得出金融發(fā)展與貧困減緩的正相關(guān)關(guān)系。馬彧菲等[11]借鑒崔艷娟和孫剛的研究，測(cè)算出各省普惠金融指數(shù)和金融包容性增長(zhǎng)指數(shù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)它們有助于減緩貧困。盧盼盼等[12]通過(guò)設(shè)定能和不能取得普惠金融服務(wù)兩類貧困家庭模型，從數(shù)理推導(dǎo)角度證明普惠金融能夠幫助貧困群體積累財(cái)富進(jìn)而擺脫貧困。羅斯丹等[13]在模型中加入普惠金融指數(shù)二次項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)其與貧困減緩呈“U”型關(guān)系。上述研究均從中國(guó)省級(jí)層面出發(fā)分析普惠金融的減貧效應(yīng)，邵漢華等[14]則把研究視角放到全球，收集90個(gè)國(guó)家的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，最終結(jié)論也支持了普惠金融的減貧作用。數(shù)字普惠金融是對(duì)普惠金融的發(fā)展和繼承，他們?cè)诒举|(zhì)上是高度一致的，本文將在前人研究的基礎(chǔ)上，以數(shù)字普惠金融指數(shù)為核心解釋變量，并假設(shè)其能夠減緩貧困，之后設(shè)定動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行實(shí)證分析以驗(yàn)證假設(shè)。

2 數(shù)字普惠金融減貧機(jī)理分析

傳統(tǒng)的金融服務(wù)需要一定數(shù)量物理機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)，而部分經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)以及地理環(huán)境惡劣的偏遠(yuǎn)地區(qū)由于基建成本昂貴、人口密度過(guò)小等原因，金融機(jī)構(gòu)會(huì)舍棄為這部分群體提供服務(wù)。根據(jù)長(zhǎng)尾理論，長(zhǎng)尾效應(yīng)導(dǎo)致追逐利益的金融機(jī)構(gòu)只關(guān)注頭部市場(chǎng)需求，即那些有良好償債能力群體的金融需求，而忽視尾部市場(chǎng)需求，即貧困群體的金融需求，金融機(jī)構(gòu)總是嫌貧愛(ài)富的，畢竟為前者提供服務(wù)存在較高成本和較大風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字普惠金融減貧機(jī)理，如圖1所示。數(shù)字普惠金融與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合能夠解除空間距離的限制，擴(kuò)大金融服務(wù)的觸達(dá)范圍，借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的天然特性，發(fā)展數(shù)字普惠金融能夠顯著降低金融服務(wù)成本，降低長(zhǎng)尾市場(chǎng)的邊際成本，為金融機(jī)構(gòu)放寬了成本約束，放低金融服務(wù)的門檻。此外，金融機(jī)構(gòu)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析個(gè)體的信用水平等特征能夠顯著降低信息不對(duì)稱程度，金融機(jī)構(gòu)可以為不同群體提供差異化的金融產(chǎn)品和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)來(lái)確保收益，從而使其具備一定的風(fēng)險(xiǎn)控制能力并從中盈利。

由于數(shù)字普惠金融帶來(lái)了金融服務(wù)成本的縮減，同時(shí)又能夠覆蓋更廣泛的人群，激活了原先具有償還能力卻無(wú)力取得金融服務(wù)群體的購(gòu)買能力，金融機(jī)構(gòu)依靠這部分長(zhǎng)尾市場(chǎng)也獲取了可觀的利潤(rùn)， 這些賦予了數(shù)字普惠金融生機(jī)和活力，使其的發(fā)展是可持續(xù)的。數(shù)字普惠金融分別在微觀和宏觀方面對(duì)貧困減緩產(chǎn)生作用。數(shù)字普惠金融對(duì)貧困減緩的微觀作用體現(xiàn)在降低金融服務(wù)門檻，增加貧困人口人力資本以及平滑消費(fèi)。首先，發(fā)展數(shù)字普惠金融后，金融服務(wù)門檻降低，信貸約束得到緩解，貧困群體能夠利用信貸資金進(jìn)行增產(chǎn)創(chuàng)收，提高收入水平和生活質(zhì)量，正規(guī)信貸的可獲得性是發(fā)展中國(guó)家貧困群體尤其是貧農(nóng)提高收入的關(guān)鍵因素之一。其次，貧困群體利用信貸資金能夠平滑消費(fèi)，以應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)，如疾病，意外傷害等，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。最后，貧困群體的人力資本能夠獲得提升，一個(gè)人的收入與其工作能力相關(guān)，而工作能力又取決于受教育水平，取得教育也是存在成本的。貧困群體受教育水平低，而且貧困存在較強(qiáng)的代際相傳和連續(xù)性，如果沒(méi)有經(jīng)濟(jì)條件跨過(guò)人力資本門檻就難以提升收入水平。宏觀作用則體現(xiàn)在數(shù)字普惠金融能夠優(yōu)化資源配置，強(qiáng)化金融作為經(jīng)濟(jì)血液的活力，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是減緩貧困的必要條件。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能夠增加社會(huì)財(cái)富，創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)和投資機(jī)會(huì)，為社會(huì)消化富余的勞動(dòng)力，增加了貧困群體的收入來(lái)源，使得貧困發(fā)生率能夠下降。

3 實(shí)證分析

3.1 變量定義與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文用到的數(shù)據(jù)都取自同花順iFinD數(shù)據(jù)庫(kù)，《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，民政部，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局等，樣本涵蓋中國(guó)31個(gè)省份一共5年的數(shù)據(jù)，時(shí)間涵蓋2011—2015年，每個(gè)省樣本觀測(cè)數(shù)共155個(gè)變量的含義和相關(guān)計(jì)算方式，如表1所示。

關(guān)于貧困的度量，考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文借鑒盧盼盼和張長(zhǎng)全的研究，以城市和農(nóng)村低保人口占總?cè)丝诒戎乇硎矩毨Оl(fā)生率。本文所用的數(shù)字普惠金融指數(shù)是北京大學(xué)數(shù)字普惠金融研究中心在2016年發(fā)布的。其余控制變量在借鑒羅斯丹，崔艷娟和孫剛等人的研究綜合考慮后如下：edu為教育發(fā)展水平，認(rèn)為受教育程度提高能夠增加收入水平從而降低貧困發(fā)生率;open為對(duì)外開(kāi)放度，對(duì)外開(kāi)放度可能是影響貧困的一個(gè)因素; gov衡量政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)程度;對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度變量選用人均GDP;agr為財(cái)政支農(nóng)水平;gap為城鄉(xiāng)收入分配差距，以泰爾指數(shù)作為其代理變量，泰爾指數(shù)將人口變動(dòng)因素考慮在內(nèi)，與城鄉(xiāng)收入差距之比相比，泰爾指數(shù)更好。

其中：下標(biāo)i表示類別，當(dāng)i=1時(shí)，表示城市，當(dāng)i=2時(shí)，表示農(nóng)村;yit表示可支配收入;yt表示t年2個(gè)地區(qū)總可支配收入。在查找數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)某些年份不再統(tǒng)計(jì)農(nóng)村可支配收入，用農(nóng)村純收入替代，經(jīng)比較，發(fā)現(xiàn)2者相差不大;xit表示t年城鎮(zhèn)/農(nóng)村的總?cè)丝?，xt表示t年總?cè)丝?。所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

從圖2可以看出，各省份數(shù)字普惠金融指數(shù)逐年增長(zhǎng)，并呈現(xiàn)出一定的區(qū)域特征，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的數(shù)字普惠金融指數(shù)總是高于經(jīng)濟(jì)相對(duì)薄弱的地區(qū)，且數(shù)字普惠金融的地區(qū)差距始終保持在一個(gè)比較穩(wěn)定的范圍內(nèi)。

3.2 模型構(gòu)建與結(jié)果分析

構(gòu)建如下動(dòng)態(tài)面板模型：

Poori，t=β0+β1Poori，t-1+β2ifii，t+

∑Controli，t+ui+vt+εi，t。（2）

其中：i代表省的編號(hào)，將31各省編號(hào)為1至31，t為時(shí)間;Poori，t為貧困發(fā)生率;Poori，t-1為其一階滯后項(xiàng);ifii，t為數(shù)字普惠金融指數(shù);Controli，t為控制變量;ui為地區(qū)固定效應(yīng);vt為時(shí)間固定效應(yīng)。考慮數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)誤差和某些異常年份的極端值可能會(huì)影響研究的結(jié)果，首先對(duì)數(shù)據(jù)采取上下1%水平的極端值處理。此外，本文將除ifi外的所有變量化為百分?jǐn)?shù)然后取對(duì)數(shù)值。模型中包含被解釋變量的滯后項(xiàng)是動(dòng)態(tài)面板模型的顯著特征，如本文模型中的Poori，t-1，其與εi，t相關(guān)，模型會(huì)產(chǎn)生內(nèi)生性。本文利用兩階段系統(tǒng)GMM估計(jì)方法對(duì)設(shè)定的動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì)。 模型估計(jì)結(jié)果如表3所示。

由表3可知，控制地區(qū)和時(shí)間固定效應(yīng)后的模型估計(jì)結(jié)果，由于系統(tǒng)GMM估計(jì)采用了差分方程和水平方程的工具變量，這就要求干擾項(xiàng)沒(méi)有二階序列相關(guān)性，因此估計(jì)時(shí)要進(jìn)行二階序列相關(guān)檢驗(yàn)，表3中AR（2）報(bào)告了二階序相關(guān)檢驗(yàn)的P值為0.190 3，表明擾動(dòng)項(xiàng)不存在二階自相關(guān)，可以采用系統(tǒng)GMM方法。表3的最后一行報(bào)告了Sargan檢驗(yàn)的P值，該檢驗(yàn)適用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸ぞ咦兞康倪^(guò)度識(shí)別問(wèn)題，上表中其P值為0.688 8，該結(jié)果表明模型的工具變量運(yùn)用是合理的。

從估計(jì)結(jié)果來(lái)看，上一期的貧困發(fā)生率系數(shù)符號(hào)為正，說(shuō)明上一期的貧困將在當(dāng)前期有一定延續(xù)性。注意到核心解釋變量數(shù)字普惠金融指數(shù)系數(shù)為-0.213 8，P值為0.001，系數(shù)估計(jì)值顯著不為0，表明數(shù)字普惠金融具備減緩貧困的作用，其對(duì)減貧的作用效果為每增加1%，貧困發(fā)生率有0.213 8%的下降。此外，設(shè)定5%的置信水平，只有政府對(duì)經(jīng)濟(jì)干預(yù)度不顯著。其中城鄉(xiāng)收入分配差距的系數(shù)為0.116 4，說(shuō)明城鄉(xiāng)收入分配差距如果增加1%，將造成貧困發(fā)生率將增加0.116 4%。在其他控制變量中，人均GDP增長(zhǎng)對(duì)貧困減緩的作用最大，其系數(shù)為-0.334 4，人均GDP的增長(zhǎng)對(duì)貧困減緩起到基礎(chǔ)性的作用。此外，教育發(fā)展水平系數(shù)為-0.315 5，說(shuō)明教育能夠減緩貧困，這也與預(yù)期相一致，教育可以幫助貧困群體提升知識(shí)和培養(yǎng)勞動(dòng)技能，從而可以獲取較高的工資收入達(dá)到減緩貧困的效果。政府對(duì)農(nóng)林水事務(wù)的支出也有利于減緩貧困，農(nóng)村往往分布著較多貧困群體，政府支農(nóng)投入每增加1%，貧困發(fā)生率減少0.244 8%。此外，對(duì)外開(kāi)放程度越高也對(duì)貧困減緩起到一定的有利作用。

3.3 模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

根據(jù)Roodman[15]對(duì)動(dòng)態(tài)面板模型的研究，固定效應(yīng)模型和OLS模型的被解釋變量系數(shù)估計(jì)值分別決定了選用系統(tǒng)GMM估計(jì)的模型被解釋變量估計(jì)值的上界和下界，因此本文估計(jì)了OLS模型和固定效應(yīng)模型，3個(gè)模型的系數(shù)估計(jì)值如表3所示，發(fā)現(xiàn)采用系統(tǒng)GMM估計(jì)的動(dòng)態(tài)面板模型貧困發(fā)生率的一階滯后項(xiàng)估計(jì)系數(shù)為0.793，介于固定效應(yīng)模型和OLS模型估計(jì)系數(shù)0.503和0.911之間，說(shuō)明采用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法得到的系數(shù)估計(jì)值是可信的。

4 結(jié)論與啟示

本文首先分析了數(shù)字技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和普惠金融的減貧機(jī)理，之后構(gòu)建立動(dòng)態(tài)面板模型，通過(guò)實(shí)證分析數(shù)字普惠金融是否存在減貧作用。主要結(jié)論如下：數(shù)字普惠金融能夠降低貧困發(fā)生率;經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)貧困的減緩作用最強(qiáng);收入分配差距的擴(kuò)大將導(dǎo)致貧困發(fā)生率增加;提高教育水平和增加支農(nóng)投入對(duì)貧困減緩也起到比較大的作用。

基于本文的研究，提出如下幾點(diǎn)思考與建議：1）數(shù)字普惠金融的主要載體是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術(shù)，借助互聯(lián)網(wǎng)的天然優(yōu)勢(shì)可以降低長(zhǎng)尾市場(chǎng)的邊際成本，為金融機(jī)構(gòu)放寬了成本約束，有效放低了金融服務(wù)的門檻。政府應(yīng)當(dāng)制定有效政策引導(dǎo)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)，為更多貧困群體提供小額信貸服務(wù)，同時(shí)監(jiān)管部門應(yīng)設(shè)置監(jiān)管紅線防范風(fēng)險(xiǎn)。2）數(shù)字普惠金融有者豐富的內(nèi)容，但是貧困群體普遍沒(méi)有受過(guò)良好的教育，缺乏對(duì)其的認(rèn)知能力，是阻礙其進(jìn)一步發(fā)展的痛點(diǎn)之一。加強(qiáng)貧困群體對(duì)金融知識(shí)掌握度，加大向他們普及數(shù)字普惠金融的力度刻不容緩。只有在了解并理解的基礎(chǔ)上才能使數(shù)字普惠金融得到進(jìn)一步的普及，此外，也要讓他們注重風(fēng)險(xiǎn)的防范。3）要著力在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份推廣數(shù)字普惠金融，增加該地區(qū)數(shù)字普惠金融的可獲得性和使用率。從歷年數(shù)據(jù)來(lái)看，各省的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平不斷提高，然而大多數(shù)西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展程度仍有較大的提升空間和提升潛力。欠發(fā)達(dá)地區(qū)往往聚集了較大的貧困人口，因此在欠發(fā)達(dá)地區(qū)加大資金投入并給與政策傾斜顯得尤為關(guān)鍵。

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[編輯：費(fèi) 婷]