數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化的影響

■沈 洋，猶雨寒，周鵬飛

一、引言

改革開放以來，我國城鎮(zhèn)化率從1978年的17.92%上升至2019年的60.6%，城鎮(zhèn)常住人口累積增加6.76億人，城鎮(zhèn)化建設取得巨大成效。但還要看到的是，“十三五”期間我國城鎮(zhèn)化推進速度放緩，增速年均下降約0.1%，人口城鎮(zhèn)化、工業(yè)化和土地城鎮(zhèn)化發(fā)展不平衡，人口向大城市涌入，大城市病與中小城市功能性衰退并存，城市生態(tài)文明保護壓力日漸沉重，轉移人口市民化進程中待遇市民化受阻，居民生活福利補償機制還有待完善，這些問題都制約著我國城鎮(zhèn)高質(zhì)量發(fā)展。2021年國務院政府工作報告在總結“十三五”時期發(fā)展成就和“十四五”時期主要任務時指出，要深入推進新型城鎮(zhèn)化建設，加快農(nóng)業(yè)轉移人口市民化，常住人口城鎮(zhèn)化率提高至65%，提升城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量。伴隨著大數(shù)據(jù)、云計算等現(xiàn)代數(shù)字化信息技術的飛速發(fā)展以及成熟運用，普惠金融與現(xiàn)代科技深度融合而衍生的數(shù)字普惠金融革新了傳統(tǒng)金融發(fā)展格局，促使金融業(yè)形成了新的金融科技產(chǎn)業(yè)圖譜，為金融更好地服務實體經(jīng)濟提供了新思路（尹振濤等，2021）。

自新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略提出以來，眾多學者圍繞著新型城鎮(zhèn)化的內(nèi)涵及外延（張占斌，2013）、典型案例（黃慶華等，2016；蔣彬和王胡林，2018）、評價體系與測度方法（趙娜，2020；李雪濤和吳清揚，2020）、經(jīng)濟效益（周鵬飛等，2021）、政策評估（李青等，2020）、轉型方式和優(yōu)化路徑（劉秉鐮等，2021；袁方成和陳澤華，2020）以及產(chǎn)業(yè)關聯(lián)（譚清美和夏后學，2017）等方面進行了研究。雖然已有文獻從金融支持新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的角度進行了探討，但由于數(shù)字普惠金融的概念以及數(shù)字普惠金融指數(shù)推出時間較晚，已有文獻主要是基于農(nóng)村金融、普惠金融和小額信貸等角度展開，從數(shù)字普惠金融角度出發(fā)研究其對新型城鎮(zhèn)化影響的研究還比較少，而揭示數(shù)字普惠金融通過何種途徑影響新型城鎮(zhèn)化建設的文獻就更少了?；诖耍?011—2019年中國大陸30個省份的面板數(shù)據(jù)，采用固定效應模型和中介效應模型，選取資源錯配、產(chǎn)業(yè)升級和環(huán)境規(guī)制三個中介渠道來探究數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化的影響。

二、作用機理

（一）數(shù)字普惠金融的直接影響

在普惠金融實踐過程中，出于資本逐利性本質(zhì)，商業(yè)銀行陷入公益性和盈利性兩難困境。不僅如此，我國現(xiàn)行金融體系還未成熟，尤其是城市邊緣區(qū)和廣大農(nóng)村地區(qū)，商業(yè)銀行在開展存貸款業(yè)務時，不僅要面對農(nóng)民征信和抵押品價值較低的問題，還要面對金融供給與需求不匹配等問題。兼具現(xiàn)代數(shù)字技術和傳統(tǒng)普惠金融特征的數(shù)字普惠金融，突破了傳統(tǒng)金融服務要受到物理網(wǎng)點和工作時間的束縛，再加上互聯(lián)網(wǎng)的天然“泛在性”特征決定了數(shù)字普惠金融推廣的零邊際成本效應。例如手機APP、身份驗證和信息加密等技術在普惠金融實踐中推廣和應用，形成了良好的地理穿透性，使得遠程開戶、網(wǎng)絡借貸和資金回收與發(fā)放均可以通過移動終端實現(xiàn)。數(shù)字技術的引入，使金融供給延伸至任何微觀個體成為可能，這拓展了金融服務范圍和效率，拓寬了金融衍生品銷售渠道，對于緩解中小微企業(yè)融資約束、促進居民消費升級以及改善生活福利具有積極作用，因而數(shù)字普惠金融對于新型城鎮(zhèn)化建設具有一定“供給引致”作用（劉錦怡，2020）。

（二）數(shù)字普惠金融的間接影響

資源配置效應。在數(shù)字時代，以新技術和新需求為驅動力的金融數(shù)字化正深刻影響現(xiàn)代金融版圖。相較于傳統(tǒng)普惠金融，數(shù)字普惠金融依托大數(shù)據(jù)分析、云計算和人工智能等方法，對金融機構和非金融企業(yè)的基礎信息進行實時和智能化搜集、分析與決策，將金融資金需求者更多的信息流納入放貸決策范圍內(nèi)，這能減緩金融交易過程中信息不對稱引發(fā)的金融要素資源錯配，增強金融供給決策效率。數(shù)字金融的發(fā)展在惠及普通群眾的同時還促使政府機構享受到金融紅利，并為城鄉(xiāng)基礎設施建設和公共服務的完善提供資金支撐，進而推動新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展。

產(chǎn)業(yè)升級效應。城鎮(zhèn)化建設意味著提升基建水平、公共服務和政策配套，而產(chǎn)業(yè)升級會促使包含非農(nóng)產(chǎn)業(yè)投資范圍內(nèi)的先進生產(chǎn)技術和生產(chǎn)能力在城鎮(zhèn)形成集聚之勢，因而產(chǎn)業(yè)結構升級作為城市成型的重要載體，是推動城鎮(zhèn)化發(fā)展的關鍵驅動力（徐秋艷等，2019）。數(shù)字金融作為一種兼具技術性和金融性的創(chuàng)新型工具，既能依靠現(xiàn)代數(shù)字技術推動高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展，借助技術福利和競爭效應的中介渠道實現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)能淘汰與升級，還能通過發(fā)揮“擠出效應”和“鯰魚效應”倒逼傳統(tǒng)金融業(yè)加速市場化改革進程，從而推動最優(yōu)銀行結構的形成，以營造優(yōu)良金融服務環(huán)境的方式共同促進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級（王敏等，2021）。數(shù)字普惠金融所衍生的第三方支付、互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金、網(wǎng)絡信貸和眾籌融資等數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)品拉動了實體經(jīng)濟、金融保險、電商平臺、第三方配送等產(chǎn)業(yè)間實現(xiàn)交叉融合，促進城市中小微企業(yè)生長和發(fā)展以及豐富產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)，從而提供更多的就業(yè)崗位和產(chǎn)業(yè)配套，這為居民收入增長和生活質(zhì)量提高帶來了契機，進而推動以人為本的新型城鎮(zhèn)化建設。

環(huán)境規(guī)制的調(diào)節(jié)效應。要素資源錯配或是配置效率非最優(yōu)可能會造成環(huán)境治理、能源利用效率和綠色全要素生產(chǎn)率偏移帕累托最優(yōu)，產(chǎn)生低效率“鎖定效應”。因數(shù)字普惠金融本身具備綠色屬性，通過網(wǎng)絡借貸、數(shù)字支付、無紙化交易等方式踐行綠色金融理念，同時基于數(shù)字金融平臺的綠色金融資源配置和管理生態(tài)系統(tǒng)，能夠將普通人的行為方式與碳排放、綠色交易和資源回收等方面聯(lián)系起來，以至上而下的方式推動綠色金融和環(huán)境友好發(fā)展，最終形成金融治理環(huán)境的良性循環(huán)。

三、變量選取與模型構建

（一）變量選取

1.被解釋變量

新型城鎮(zhèn)化（Urbr）。該指標是以人為核心的城市化過程，既要注重城鎮(zhèn)市民的幸福感和滿足感，還要兼顧經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護之間的動態(tài)協(xié)調(diào)關系。根據(jù)國家發(fā)改委印發(fā)的《2019年新型城鎮(zhèn)化建設重點任務》提出的新型城鎮(zhèn)化高質(zhì)量發(fā)展要求，再參照蔣正云和胡艷（2021）所構建的評價指標體系，選取經(jīng)濟城鎮(zhèn)化、社會城鎮(zhèn)化、生態(tài)城鎮(zhèn)化和城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)4個準則層共計26個細分指標，運用熵權TOPSIS模型對新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平進行測算。新型城鎮(zhèn)化評價體系見表1。

表1 新型城鎮(zhèn)化評價指標體系

2.核心解釋變量

數(shù)字普惠金融（DFI）。選取郭峰等（2020）編制2011—2019年各省份中國數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)作為數(shù)字普惠金融的代理變量。此外，數(shù)字普惠金融并不是孤立存在的，還包含覆蓋廣度（COV）、使用深度（USE）、數(shù)字化程度（DIG）三個維度。數(shù)字普惠金融指數(shù)的具體編制過程詳見郭峰等（2020）的研究。

3.調(diào)節(jié)變量

環(huán)境規(guī)制（EA）。環(huán)境規(guī)制反映了政府對市場主體污染排放的外部約束力，不同的環(huán)境規(guī)制工具所產(chǎn)生的經(jīng)濟效應有所不同?；诓煌?guī)制主體，已有研究在選取環(huán)境規(guī)制的代理變量時主要從市場激勵、政府命令和公眾參與三個角度出發(fā)，選取入庫排污費征收額、環(huán)境治理投資額、污染物排放量、新聞報道頻次和行政處罰次數(shù)等變量進行表征，但此類做法將政府調(diào)控和市場調(diào)節(jié)剝離，使得污染治理效果難以量化，且未將碳消費和碳排放納入核算體系。在碳達峰、碳中和大背景下，如何減少企業(yè)和消費者碳排放量，將是未來一段時間內(nèi)的目標導向。基于此，構建碳排放與GDP之間的關系，采用單位生產(chǎn)總值終端碳排放量作為代理變量。其中，省域碳排放量參考聯(lián)合國氣候變化專門委員會（IPCC）于2006年公布的二氧化碳排放量計算公式進行測算，包含煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、天然氣和燃料油八類能源的終端消費量，具體核算公式為：

其中，k表示化石能源類型；AD、NC、EF、O分別表示第k類化石能源的消耗量、平均低位熱值、單位熱值含碳量以及碳氧化率。

產(chǎn)業(yè)升級（IU）。采用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值作為代理變量。

資源錯配（CM）。鑒于數(shù)字普惠金融最直接的影響機制是借助現(xiàn)代信息技術使金融資本供需雙方信息充分，進而實現(xiàn)金融資本的配置最優(yōu)。參考張治棟和趙必武（2021）的做法，采用資本錯配指數(shù)表征資源錯配。具體測算公式為：

其中，Kit/Kt表示省份i在年份t時所使用的資本存量占全國資本存量總量的占比，Sit=Yit/Yt表示省份i在年份t時的實際產(chǎn)出占全國總產(chǎn)出的比例，?Kit表示省份i的資本貢獻值。需要說明的是，資本錯配指數(shù)為負向指標，其絕對值越接近于0，表示錯配程度越小，絕對值越大，資本錯配現(xiàn)象越嚴重。

控制變量。為盡可能緩解遺漏重要變量使得模型估計有偏或不一致，選取以下控制變量：產(chǎn)業(yè)結構（TG）采用第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重進行測度；道路通達度（Road）采用期末公路實際長度來測度；技術創(chuàng)新（TE）采用專利申請數(shù)來測度；外商直接投資（FDI）采用實際利用外商投資總額來測度。

（二）模型構建

為驗證數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化的影響，構建模型（3）進行分析。為緩解異方差影響，對所有變量進行對數(shù)化處理。

其中，i和t分別表示省份和年份，Control表示控制變量，α表示待估系數(shù)，μi表示不可觀測的地區(qū)個體效應，vt表示時間效應，εit為隨機擾動

項，服從白噪聲過程。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2019年我國大陸30個省份作為考察樣本（限于數(shù)據(jù)可得性，剔除西藏和港澳臺），共計270個觀測值。文中所涉及到的指標數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國高技術產(chǎn)業(yè)年鑒》《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》、EPS數(shù)據(jù)庫以及各省份統(tǒng)計局官方網(wǎng)站，少數(shù)缺失值采用線性插值法補齊。

表2 各變量描述性統(tǒng)計

四、實證結果分析

（一）基準回歸分析

F檢驗和豪斯曼檢驗的結果顯示固定效應模型更適合本文樣本數(shù)據(jù)，因而選取雙向固定效應模型作為基準回歸模型?？紤]到本文所使用的面板數(shù)據(jù)類型為短面板數(shù)據(jù)，而短面板數(shù)據(jù)在估計過程中不得不面對異方差、自相關和截面相關問題。雖然對原始數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理和采取省際聚類穩(wěn)健標準誤的方式以減緩異方差干擾，但自相關和截面相關問題仍需警惕。出于對短面板數(shù)據(jù)估計結果可靠性考慮，本文運用Driscoll—Kraay調(diào)整標準誤克服上述三個問題。

根據(jù)表3的結果可以發(fā)現(xiàn)，無論是未加入年份固定效應還是加入年份固定效應，數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化的影響均顯著為正，而DK標準誤的估計結果也與聚類穩(wěn)健標準誤的估計結果保持一致，顯著性未發(fā)生變化。列（5）的結果顯示，數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化的影響系數(shù)為0.210，且通過了1%顯著性檢驗。由此，說明推進數(shù)字普惠金融發(fā)展的績效是明顯的，能顯著促進新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展。數(shù)字普惠金融所具有的方便快捷、覆蓋廣泛、產(chǎn)品多樣以及商業(yè)可持續(xù)等特征，能很好地契合當前我國城市經(jīng)濟發(fā)展過程中小微企業(yè)對于金融資本的持續(xù)、高頻和小額的異質(zhì)需求特征，并能有效緩解被傳統(tǒng)金融困擾的資金約束與信貸等問題。因此，數(shù)字普惠金融從時間、空間和信息流等方面打破了傳統(tǒng)金融推廣中的各項藩籬，能有效破解商業(yè)可持續(xù)和社會公益性兩難問題，對于區(qū)域內(nèi)居民消費升級和中小微企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)揮著“助推器”作用，有利于建設以人為本的新型城鎮(zhèn)。

表3 基準回歸估計結果

（二）穩(wěn)健性檢驗

第一，雙重差分法（DID）。2015年末頒布的《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》和2016年頒布的《G20數(shù)字普惠金融高級原則》為本文提供了一個很好地“準自然實驗”。相較于東部地區(qū)，我國西部地區(qū)發(fā)展相對緩慢，金融發(fā)育程度普遍較低。因此，借鑒習明明等（2021）的思路，以2016年為政策節(jié)點，將西部地區(qū)設定為政策沖擊的實驗組，將東部地區(qū)和中部地區(qū)設定為對照組，利用雙重差分法驗證數(shù)字普惠金融發(fā)展的政策效應。

第二，廣義空間兩階段最小二乘法（GS2SLS）。在數(shù)字普惠金融不斷打破物理網(wǎng)點束縛，在推動金融資源自由流動背景下，區(qū)域間地理距離被數(shù)字技術“縮進”，數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟效應在空間上存在擴散和傳播的可能，因而本地區(qū)的數(shù)字金融會影響鄰近地區(qū)新型城鎮(zhèn)化建設狀態(tài)。若忽視數(shù)字普惠金融和新型城鎮(zhèn)化兩者間的空間關聯(lián)性，估計結果往往是有偏的。因此，構建了地理鄰接權重矩陣來估計這種空間溢出效應?？紤]到內(nèi)生性問題，本文使用各解釋變量及其兩階空間滯后項的交互項作為工具變量，并基于兩階段最小二乘法進行空間估計。兼具空間溢出效應和兩階段最小二乘法的廣義空間兩階段最小二乘法能夠解決可能存在的遺漏重要變量和互為因果關系的內(nèi)生性問題（祝德生和景維民，2020）。

第三，兩階段最小二乘法（2SLS）。盡管廣義空間兩階段最小二乘法在一定程度上遏制了內(nèi)生性，但選取的工具變量是空間滯后項，并非是專門針對新型城鎮(zhèn)化和數(shù)字普惠金融之間存在的互為因果關系而產(chǎn)生的聯(lián)立內(nèi)生性問題。為進一步增強估計結果的可靠性，本文為數(shù)字普惠金融選了一個專門的工具變量。北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)是基于螞蟻金服的交易數(shù)據(jù)繪制而成，因而數(shù)字普惠金融實際上會受到螞蟻金服業(yè)務布局影響?；谖浵伣鸱目偛吭谡憬贾莸氖聦?，本文選取各省份省會城市到杭州市的球面距離作為工具變量。在數(shù)據(jù)擬合計算中，因本文是使用的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，而球面距離是一個固定不變的數(shù)值，無法直接進行擬合計算，因此將數(shù)字普惠金融各年的全國均值與球面距離進行交互，這種做法還增強了球面距離和數(shù)字普惠金融的相關性，而無法對新型城鎮(zhèn)化產(chǎn)生影響，滿足外生性要求。限于篇幅，工具變量有效性檢驗結果略去。

由表4的結果可知，DID模型中政策執(zhí)行的年份虛擬變量和地區(qū)虛擬變量交互項在1%水平下顯著，表明2016年國家推行的數(shù)字普惠金融政策有顯著作用。GS2SLS和2SLS模型中，數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化的影響與基準回歸結果一致，且都通過了1%顯著性檢驗，故而可以認為基準回歸分析中數(shù)字普惠金融能夠促進新型城鎮(zhèn)化建設的結論是穩(wěn)健且可靠的。

表4 穩(wěn)健性檢驗

五、進一步檢驗

（一）區(qū)域異質(zhì)性分析

為探尋其區(qū)域異質(zhì)性，分別考察東部、中部與西部地區(qū)數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化的影響。結果如表5所示，數(shù)字普惠金融至少能夠在5%顯著性水平下促進東部、中部和西部地區(qū)新型城鎮(zhèn)化的建設，其估計系數(shù)分別為0.151、0.083和0.114。就估計結果系數(shù)大小來看，東部地區(qū)受到數(shù)字金融技術紅利要高于中西部地區(qū)，而西部地區(qū)受數(shù)字金融政策紅利要高于中部地區(qū)。從現(xiàn)實經(jīng)濟發(fā)展狀況看，東部地區(qū)的數(shù)字生態(tài)和網(wǎng)絡設施較為完善，例如通信設備、網(wǎng)絡覆蓋和人工智能產(chǎn)業(yè)等配套基礎設施完備，這有利于借助先進數(shù)字技術發(fā)揮數(shù)字普惠金融的正向作用。近年來國家對西部地區(qū)政策傾斜，給予了更多數(shù)字政策優(yōu)惠，因此西部地區(qū)享有更多的數(shù)字政策紅利。

表5 分地區(qū)回歸和數(shù)字普惠金融子維度回歸結果

（二）數(shù)字普惠金融的結構效應分析

為進一步考察數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化的具體影響路徑，對數(shù)字普惠金融的三個維度分別進行了回歸分析?；貧w結果見表5中列（4）—（6）。由表5的結果可知，覆蓋廣度和使用深度能夠顯著正向影響新型城鎮(zhèn)化，而數(shù)字化程度卻抑制了新型城鎮(zhèn)化發(fā)展。其可能的原因在于，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度使得金融服務惠及更多“長尾客戶”，譬如網(wǎng)商貸、京小貸等產(chǎn)品降低了金融借貸門檻和費用；而現(xiàn)階段盡管數(shù)字化便捷程度和成本是影響消費者是否使用的主要因素，但數(shù)字借貸產(chǎn)品的借貸利率依然很高，這可能抑制了居民生活福利和消費升級。

（三）機制檢驗

為進一步驗證數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化的作用機制是否存在，若存在，何種路徑發(fā)揮的中介效應最大？由于表3列（5）中已經(jīng)驗證過數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化有著顯著正向影響，且總效應為0.210。接著以中介變量為被解釋變量，驗證數(shù)字普惠金融對各個中介變量是否存在顯著影響。從表6的列（1）、列（3）和列（5）的結果來看，數(shù)字普惠金融至少在10%顯著性水平下影響中介變量，估計系數(shù)分別為-0.045、0.035和0.164，即數(shù)字普惠金融能夠糾正資本錯配，促進產(chǎn)業(yè)升級和強化環(huán)境規(guī)制力度。最后驗證中介效應是否起作用。根據(jù)表6列（2）、列（4）和列（6）的結果來看，數(shù)字普惠金融的估計系數(shù)分別為0.212、0.078和0.203，且至少在10%顯著性水平下顯著，表明數(shù)字普惠金融能夠通過資本錯配、產(chǎn)業(yè)升級和環(huán)境規(guī)制的中介間接影響新型城鎮(zhèn)化建設。相較于為加入中介變量的回歸模型，加入中介變量之后，數(shù)字普惠金融的估計系數(shù)在資本錯配的模型中增大了，而在環(huán)境規(guī)制和產(chǎn)業(yè)升級的模型中卻變小了，因而資本錯配發(fā)揮著完全中介效應，而產(chǎn)業(yè)升級和環(huán)境規(guī)制發(fā)揮著部分中介效應。此外，在產(chǎn)業(yè)升級中介效應模型中，數(shù)字普惠金融的估計系數(shù)下降幅度最大，可以認定其發(fā)揮的中介效應占總效應的比例最大。因此，現(xiàn)階段數(shù)字普惠金融主要通過產(chǎn)業(yè)升級來促進新型城鎮(zhèn)化建設。

表6 中介機制檢驗結果

六、結論與對策建議

本文基于我國2011—2019年省際面板數(shù)據(jù)分析了數(shù)字普惠金融對新型城鎮(zhèn)化的影響機制和影響差異。結果發(fā)現(xiàn)：一是數(shù)字普惠金融能夠顯著促進新型城鎮(zhèn)化發(fā)展，且這一結論在考慮內(nèi)生性問題之后依然成立。二是數(shù)字普惠金融對中國東部、中部和西部均能產(chǎn)生正向影響，但得益于數(shù)字金融技術紅利和數(shù)字金融政策紅利，在東部地區(qū)和西部地區(qū)享有較高的正向推動作用。三是數(shù)字普惠金融的子維度對新型城鎮(zhèn)化有異質(zhì)影響，覆蓋廣度和使用深度有正向影響，而數(shù)字化卻抑制了新型城鎮(zhèn)化發(fā)展。四是資本錯配、產(chǎn)業(yè)升級和環(huán)境規(guī)制是數(shù)字普惠金融影響新型城鎮(zhèn)化的重要中介，其中產(chǎn)業(yè)升級的中介效應占比最高。

基于研究結論，本文提出以下對策建議：

一是重視數(shù)字普惠金融發(fā)展，深化現(xiàn)代數(shù)字金融體系建設。數(shù)字普惠金融能夠推動新型城鎮(zhèn)化建設的證據(jù)是明確的，因而應把數(shù)字普惠金融納入新型城鎮(zhèn)化發(fā)展政策框架內(nèi)，以數(shù)字普惠金融高質(zhì)量發(fā)展推動新型城鎮(zhèn)建設。各信貸部門及其相關主體應繼續(xù)拓展數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度，強化使用深度，夯實數(shù)字支持程度。在踐行金融普惠性和商業(yè)可持續(xù)性的基本指導理念基礎上，營造一個更加具備包容性和普惠性的數(shù)字金融體系，通過深化個人支付、小額信貸、互聯(lián)網(wǎng)保險以及基金理財?shù)葦?shù)字化功能，筑牢數(shù)字基礎設施服務供給。

二是合理規(guī)劃數(shù)字普惠金融資源配置，實行差異化數(shù)字金融發(fā)展戰(zhàn)略。鑒于數(shù)字普惠金融因經(jīng)濟發(fā)展基礎和政策扶持力度等因素不同對于新型城鎮(zhèn)化的促進作用有所不同，合理配置數(shù)字金融資源就顯得尤為重要。對于中西部經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，應從政策性傾斜的角度適度地引導金融扶貧資金、數(shù)字資本、生產(chǎn)要素以及多元市場主體有序向中西部地區(qū)流入，不斷健全對中西部貧困集聚地區(qū)的金融體系建設和網(wǎng)絡基礎設施建設，充分發(fā)揮政府引導金融市場有序發(fā)展的引路人作用。對于東部經(jīng)濟發(fā)展較好的地區(qū)，應充分發(fā)揮自身的經(jīng)濟優(yōu)勢與數(shù)字環(huán)境優(yōu)勢，注重突出金融工具創(chuàng)新與數(shù)字普惠金融服務效率提高，著力構建多元化、多層次和多結構的現(xiàn)代金融市場體系，在保持金融發(fā)展良好發(fā)展趨勢的同時，加強區(qū)域間金融資本互聯(lián)互通、金融信息互動互享、金融人才相互流動等，緩和數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域差距。

三是重視產(chǎn)業(yè)升級和環(huán)境規(guī)制的調(diào)節(jié)效應，以產(chǎn)業(yè)轉型和生態(tài)保護推動新型城鎮(zhèn)化建設。在碳達峰、碳中和以及國內(nèi)大循環(huán)消費升級政策背景下，數(shù)字普惠金融的資源配置效應勢必會將金融要素引向綠色發(fā)展行業(yè)，進而影響城鎮(zhèn)生態(tài)文明建設和產(chǎn)業(yè)轉型升級。應充分利用技術鏈式分布、大數(shù)據(jù)和云計算等現(xiàn)代技術多方位賦能城市高端產(chǎn)業(yè)和綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展，通過為企業(yè)和中小客戶實行精準碳畫像以約束其碳排放行為，有效識別和監(jiān)管綠色生產(chǎn)項目，發(fā)揮綠色金融對環(huán)境保護的調(diào)節(jié)作用。