王凤羽，冉陆荣

（1.徐州工程学院商学院，江苏徐州 221008；2.长江师范学院管理学院，重庆市 408100）

一、引言

2021年2月25日，全国脱贫攻坚总结表彰大会在北京隆重举行，习近平总书记庄严宣告，我国脱贫攻坚战取得了全面胜利。我国反贫困工作的重点已由消除绝对贫困转向解决相对贫困，而对贫困问题的研究也从有效地消除绝对贫穷转化为有效缓解相对贫穷，从政策性支持转向增强农村、农民自身抗风险能力。党的十九届四中全会、十九届五中全会、2020年“中央一号文件”等重大会议和政策文件均明确提出，要加强解决相对贫困问题顶层设计，建立解决相对贫困的长效机制[1]。就发展中国家反贫困经验而言，数字普惠金融在相对贫困的数字化治理方面被逐渐应用。

在价值实现上，传统金融以金融机构、中央农村工作领导小组办公室等为依托，在贫困农村地区产生的效益较低，且不具有规模性[2]。2005年，“普惠金融”这一概念在联合国被提出后，我国对其进行了全方位的发展，不仅增加了银行网点的数量，降低了信贷门槛，而且将重点转移到了支付、贷款、存款、保险等多项金融服务的发展上[3]。近年来，我国互联网和数字技术的发展为普惠金融规模化带来了真实的可能性。数字普惠金融的诞生突破了传统金融时空布局上的限制，极大地促进了境内外电子商务的快速发展[4]，大大提高了社会资源的利用率，降低了交易的费用成本，实现了金融服务的全方位覆盖，提升了金融服务的公众满意度，形成了多样化需求和有价值的数据等[5]，填补了传统金融对不发达地区和小微企业服务不充分的空缺[6]，具有跨时代的意义，对整体经济发展[5]、就业创业[7]、缩小收入差距[8]、减少贫困人口[9]以及推动经济包容式增长[7]有着极强的促进效应。

开展数字普惠金融对缓解农村相对贫困影响与路径选择研究，能更好地分析数字普惠金融对缓解我国农村相对贫困的具体影响，为金融减贫路径的选择提供新的理论依据，有利于充分发挥数字普惠金融对减缓农村相对贫困的作用，有助于促进数字普惠金融在农村地区的可持续发展。

二、文献综述

2020年以来，相对贫困成为重要的研究课题和政策话语，相关研究逐渐增多。一是对相对贫困内涵的研究。其内涵和外延在内容上有所不同，但都认为相对贫困的标准是基于人与人之间的“比较”确定的，是一个相对概念[1，10]。二是对相对贫困特征的研究。相对贫困问题具有显著的风险性和不确定性[10]，呈现出反复性、多维性等特征[10]。三是对相对贫困成因的研究。研究认为，只要城乡、地区和群体之间发展不平衡的问题没有得到彻底解决，相对贫困就将长期存在[10]，不平等导致相对贫困始终处于高位水平[11]，需要监测低风险承担能力和低社会变化适应能力的脆弱性群体[11]。四是对相对贫困的测算。多采用识别相对贫困人口的比例收入法、测度相对贫困程度的FGT 指数和基于社会融入成本理论的弱相对贫困人口识别方法[11]。五是对相对贫困治理的研究。主要包括治标和治本两种路径[10]。

在金融与贫困的相关研究中，金融的门槛效应会扩大城乡收入差距[12]，金融发展不仅包括金融深度，还包括金融宽度。金融发展使农民收入提高[7]，具有减缓贫困[7，12-13]、提升效率和促进消费的多维度效应[14]。普惠金融主要服务对象是农民，其目的在于使广大农村地区的农民享受到普惠金融服务[9]。中国信息通信研究院发布的《数字普惠金融发展白皮书（2019年）》对数字普惠金融这一概念进行了明确定义，即在控制成本、持续发展的前提下，以各种数字化技术作为目标实现的条件，为当今社会中各个阶层尤其是我国现有金融制度涵盖较少的城乡低收入者、乡村人口、偏远地区人口等特定人群以及中小型企业提供平等、有效、全方位、便捷的金融产品与服务。数字普惠金融对农村贫困的减缓作用显著[3，9，15]，成为传统普惠金融服务的重要补充方式[3]。解决乡村相对贫困问题，应推进农村金融数字化进程，促使其与传统金融融合发展，进一步提高相对贫困农户的数字金融参与度[15]。金融素养作为提升人力资本的重要因素，有助于改善自我发展能力[16]，提高家庭风险管理能力，缓解融资约束，拓展家庭社会资本[17]，显著抑制家庭相对贫困状况的发

生[16]。

现有文献为本文的研究提供了参考，但其对数字普惠金融对缓解农村相对贫困影响的研究不够充分。因此，本文探讨数字普惠金融对缓解农村相对贫困的影响，为缓解我国农村相对贫困及其治理、促进数字普惠金融在农村地区的可持续发展提供参考。

三、数字普惠金融缓解农村相对贫困的作用机理

现有文献鲜有关于数字普惠金融在缓解相对贫困过程中作用机理的完整而系统的论述。本文从数字普惠金融的覆盖广度、使用深度、数字化程度三个维度分别研究数字普惠金融对缓解农村相对贫困的作用机理（见图1）。

图1 数字普惠金融对缓解农村相对贫困的作用机理

（一）直接影响作用机理

1.覆盖广度

随着数字普惠金融服务的不断发展，一批以余额宝为代表的移动金融平台不断涌现，并提供余额增值服务和活期资金管理服务，让低收入群体可以更好地支配手中有限的资金，将其投入到便捷的理财中。2013年6月余额宝上线，截至2020年11月余额宝持有人数突破6.9亿人，规模约为1.22 万亿元。对低收入群体来说，进行储蓄的同时还能获得可以实时取出的利息，既能实现对有限资金合理的保值增值，也能在一定程度上保障资金安全。支付宝的随时转入和转出功能，可以对低收入群体的消费规划起到适当的刺激作用。以蚂蚁金服为首的互联网金融机构可以更加有效地将储蓄转化为有效投资，通过蚂蚁花呗及时将资金提供给急需的人群，从而解决短期内的资金困难，有利于降低农村家庭跌入贫困陷阱的概率。

2.使用深度

在金融服务流通的过程中双方都需要付出一定的成本，因此，传统金融本身以营利为根本的性质限制了其向经济落后和欠发达地区提供金融服务的可能性，同时弱势群体缺乏完善的信贷记录和固定资产，无法满足传统金融的信贷要求，被排除在传统金融业服务之外，受到的金融排斥最为严重。数字普惠金融可以有效地打破这两种限制，解决限制与排斥所导致的农村贫困人口融资难、融资贵问题，拓展金融信贷渠道，提供更加方便的资金支持，有助于农村弱势群体脱离贫困，有效破除传统金融对农村弱势群体的信贷束缚、金融排斥等。

（二）间接影响作用机理

1.数字化程度

经济的包容性增长对缓解相对贫困的作用在很大程度上受到包括国家或地区收入分配在内的多种因素的共同影响，导致其缓解相对贫困的效果不明显，这个时候就要分析影响收入的其他因素。数字化程度的全面提高可以刺激平均收入水平的提升，主要通过控制交易成本、提升资源利用效率等手段实现，农村贫困人口的平均收入和资产水平因此得到相应的提升，农村人口资产水平较低的现状也会得到相应的改善。一个国家收入分配状况的显著改善有利于缓解相对贫困；反之，如果收入分配状况没有得到改善，将拉大贫富差距，限制经济发展所带来的效益，造成贫困加剧。

2.经济增长效应

数字普惠金融可以带动包容性增长，为农村贫困人口带来更多的就业机会，帮助他们获得更多的收入，进而缩小贫富差距，影响政府对农村贫困群体提供的财政支持，最终达到缓解相对贫困的效果。这一过程主要是通过涓滴效应来实现的。涓滴效应是指在经济发展和经济改革过程中，并不优先对贫困家庭、贫困群体、贫困地区提供政策，而是将资源先分配给发展起来的富裕群体或地区，利用经济的增长带动地区的就业、消费，再利用税收等财政手段为贫困家庭、贫困群体、贫困地区带来资金支持，如同水向下流一样，由最先享受资源的群体逐渐流向贫困的群体，从而达到摆脱贫困陷阱的目的。政府通过税收等财政杠杆调控，促使涓滴效应逐渐转化为亲贫式增长效应，以此达到相对贫困群体增收减贫的目标。同时，政府会加大扶贫资金投入，出台更多扶贫政策，对市场进行宏观调控，提高低收入家庭的收入增长率，使之超过社会平均收入增长率，以此进行宏观调控改善社会公平，达到缓解相对贫困的效果。

除直接影响因素和间接影响因素外，城镇化率、交通基础设施、政府干预等其他要素也会影响相对贫困缓解。城镇化率提高，农村剩余劳动力就业机会增多，有助于贫困家庭收入的提高；交通基础设施不断优化和扩建，为农产品上行和工业品下行奠定物流基础，使贫困家庭的生产与销售更加方便；政府通过财政杠杆进行干预，比较鲜明地助力相对贫困的减缓。

四、数字普惠金融对缓解相对贫困影响的实证分析

（一）变量选取

1.被解释变量

缓解相对贫困为被解释变量。对于缓解相对贫困，有很多不同的衡量方法，如用我国各地区低保人数与区域总人口比值表示的贫困率[18]、人均消费水平[13]、FGT指数[19]等。本研究借鉴上述研究方法，基于数据的可获得性，使用我国各省份农村地区人均收入的对数来估计缓解相对贫困这个变量。

2.解释变量

数字普惠金融发展水平为解释变量，用北京大学数字普惠金融指数进行估计。该指数包括覆盖广度、使用深度、数字化程度三个一级指标。其中，覆盖广度主要考查账户覆盖率，以支付宝账号为例，包含每万人拥有支付宝账号数量、支付宝绑卡用户比例、平均每个支付宝账号绑定银行卡数量等主要指标；使用深度包含选择支付、征信、信贷、货币基金、保险和投资等主要指标；数字化程度包含移动化、实惠化、信用化、便利化等主要指标。

3.控制变量

（1）城镇化率。随着城镇化水平的变化，劳动力在农村和城市之间转移，从理论上讲，城镇化水平提高，农村劳动力向城镇转移，这样会增加农村剩余劳动力就业机会，提高农村地区收入水平。随着城镇化的发展，农村地区居民眼界拓宽，汲取新知识，自主创业能力与途径增加。城镇化还有利于缩小城乡收入差距。借鉴田杰等[12]的研究，使用城镇化率表示城镇化水平，其数值为城镇常住人口与总人口的比值。

（2）交通基础设施。“要致富先修路”，优化农村地区交通方式有助于增进农村地区与外界的交流，更好地为农村带来资金流动和经济活力，所以本研究将交通基础设施作为控制变量之一。借鉴既往研究，以各省份公路里程的对数作为交通基础设施的代理变量。

（3）经济发展水平。经济发展水平是经济研究中衡量人民生活水平和经济增长的重要指标，人均GDP 可以很好地体现地区生活水平，既可以反映地区生产效率，也能体现地区居民整体生活水平，是影响农村地区产业结构的重要指标之一[20]。依据数据可获得性，借鉴黄妍妮等[20]的研究，以人均GDP 作为经济发展水平的代理变量。

（4）政府干预。在农村地区脱贫过程中，不能忽视政府的作用。产业结构的调整受到政府干预的影响，政府主要通过财政支出手段促进农村地区的经济发展，通过优化产业结构促进农村地区经济增长，尤其是在减贫过程中政府干预显得尤为重要，因此本研究用地方财政支出除以GDP所得的数值作为政府干预的代理变量。

（二）数据说明

本研究根据数据的可获得性，选取2011—2020年我国31个省份（不含我国港澳台地区）的面板数据。其中，数字普惠金融发展水平、覆盖广度、使用深度、数字化程度变量数据采用北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数、覆盖广度指数、使用深度指数、数字化程度指数[21]，主要使用省级层面的数字普惠金融指数，其余变量数据选自《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》以及EPS全球数据库。

本研究变量及计算方法参见表1。

表1 本研究变量及计算

（三）模型构建

借鉴傅秋子等[14]、崔艳娟等[22]的研究方法来验证数字普惠金融对缓解相对贫困的实际影响，并构建以下基本模型：

其中，PAi,t表示我国i省份第n年的缓解相对贫困，DFIi,n表示我国i省份在第n年的数字普惠金融发展水平，Controli,n表示i省份第n年的其他控制变量，β0表示常数项，β1、β2表示回归系数，εi,n表示随机扰动项。

（四）变量描述性统计

如表2所示，缓解相对贫困的最小值为8.27，最大值为10.46，平均数与中位数相差不大，分别是9.34以及9.36，这说明在缓解相对贫困这一指标上少有极端值出现，从标准差（0.42）也可以看出其离散程度较小。数字普惠金融发展水平的变化相对较大，最小值为16.22，最大值达到了431.93，标准差达到了97.03，但相对而言，其平均数（216.24）和中位数（223.54）的差值不是很大，这可能是我国数字普惠金融逐年稳步上涨的缘故。

表2 变量描述性统计

2011—2020年各省份数字普惠金融指数（表3）呈上升趋势，我国数字普惠金融水平稳步提高。2011年，中国人民银行开始发放第三方支付牌照，第三方支付机构进入规范发展轨道。2013年被称为“互联网金融元年”，是互联网金融迅猛发展的一年。2011—2013年是我国数字普惠金融的初步发展期，其变化较大，呈现迅速增长态势，互联网金融进入新的发展阶段。2014年以来，我国数字普惠金融增长速度逐渐放缓，发展趋于平稳，各省份的数字普惠金融发展呈现出一定的波动性，其相对趋势变化较小，这主要与各地区经济、地域、金融设施等多种因素的限制有关。其中，北京、上海、浙江（前三名）等数字普惠金融发展始终领先的省份，其经济发展水平比较高，可以看出经济发展水平与数字普惠金融发展水平有一定关联，经济发展水平较高的地区其数字普惠金融指数往往也较高。这主要缘于民众金融知识普及率高、金融知识水平良好、基础设施比较完善等一系列有利因素。江苏、广东、福建、天津（第四至七名）等数字普惠金融发展较好的省份具有较为稳定的外部环境，数字普惠金融发展到一定阶段后，发展速度放缓。而西藏、青海、贵州、甘肃、新疆（后五名）等数字普惠金融发展较差的省份，随着资源要素的投入，各项基础设施逐渐完备，居民金融知识储备增加，数字普惠金融在2015年以后发展迅速，与其他省份差距逐渐缩小。

表3 2011—2020年各省份数字普惠金融指数

2011—2020年，各省份数字普惠金融指数的平均值呈现稳步增加态势，标准差呈现先增加后减小再增加的变化趋势，可见数字普惠金融发展水平具有波动性，各省份数字普惠金融发展水平的差距先变大后变小再变大，从中可以看出数字普惠金融发展的复杂性、波动性和长期性。我国数字普惠金融发展最大值与最小值的差距逐渐缩小，表明我国数字普惠金融的发展逐渐均衡。从增长情况看，我国数字普惠金融在相对落后的地区发展势头更强。

（五）实证结果

通过F检验、LM检验和Hausman检验，以数字普惠金融发展水平、交通基础设施、经济发展水平、城镇化率、政府干预作为解释变量，以缓解相对贫困作为被解释变量进行面板模型构建。面板模型涉及的三个模型分别是混合POOL模型、固定效应FE 模型和随机效应RE 模型。首先，进行模型检验，找出最优模型，检验结果如表4所示。从表4可知，F 检验呈现出1%水平的显著性，F（30，274）=111.689，p=0.000＜0.01，意味着相对于POOL模型，FE 模型更优。BP 检验呈现出1%水平的显著性，χ2（1）=956.603，p=0.000＜0.01，意味着相对于POOL 模型，RE 模型更优。Hausman 检验呈现出1%水平的显著性，χ2（6）=21.671，p=0.001＜0.01，意味着相对于RE 模型，FE 模型更优。综合上述分析，以FE模型作为回归模型的最终结果。

表4 模型检验结果

表5所示的回归结果显示，缓解相对贫困与数字普惠金融发展水平呈现正向相关关系，说明数字普惠金融发展水平对缓解相对贫困会产生显著的正向影响，数字普惠金融发展水平的提高会有效缓解农村地区相对贫困。

表5 回归结果

随着逐步加入控制变量，数字普惠金融发展水平呈现出0.05水平的显著性，且回归系数为0.003，说明数字普惠金融发展水平对缓解相对贫困会产生显著的正向影响。交通基础设施呈现出0.05水平的显著性，且回归系数为0.445，说明交通基础设施对缓解相对贫困会产生显著的正向影响。这表明，在缓解相对贫困的过程中，交通基础设施的发展会缓解农村地区相对贫困。

继续加入经济发展水平、城镇化率和政府干预，数字普惠金融发展水平呈现出0.05水平的显著性，且回归系数为0.002，说明数字普惠金融发展水平对缓解相对贫困会产生显著的正向影响。交通基础设施呈现出0.05水平的显著性，且回归系数为0.253，说明交通基础设施对缓解相对贫困会产生显著的正向影响。经济发展水平并没有呈现出显著性，说明经济发展水平对缓解相对贫困正向影响不显著。城镇化率呈现出0.05水平的显著性，且回归系数为1.701，说明城镇化率对缓解相对贫困会产生显著的正向影响。政府干预并没有呈现出显著性，说明政府干预与缓解相对贫困正向相关，但不显著，可能因为前期政府干预成果显著，政府正在逐渐减少干预，保障农村地区自然发展。

由上述实证结果可知，数字普惠金融发展可以直接作用于缓解农村相对贫困，为进一步了解数字普惠金融各维度的减贫作用，本研究将分别从数字普惠金融的三个子维度覆盖广度、使用深度、数字化程度进行分析。因此，本研究在基本模型的基础上，通过F 检验、LM 检验和Hausman 检验，以覆盖广度、使用深度、数字化程度作为解释变量，以缓解相对贫困作为被解释变量进行面板模型构建。面板模型涉及的三个模型分别是混合POOL模型、固定效应FE 模型和随机效应RE 模型。首先，进行模型检验，以便找出最优模型，检验结果如表6所示。从表6可知，F检验呈现出1%水平的显著性，F（30，276）=288.975，p=0.000＜0.01，意味着相对于POOL 模型，FE 模型更优。BP检验呈现出1%水平的显著性，χ2（1）=719.653，p=0.000＜0.01，意味着相对于POOL 模型，RE模型更优。Hausman检验并未呈现出显著性，χ2（3）=-1.641，p=1.000＞0.05，意味着相对于FE 模型，RE 模型更优。综合上述分析，以RE 模型作为最终结果。

表6 模型检验结果

如表7所示，覆盖广度呈现出0.01 水平的显著性，且回归系数为0.003＞0，说明覆盖广度对缓解相对贫困会产生显著的正向影响；使用深度没有呈现出显著性，说明使用深度对缓解相对贫困不会产生影响；数字化程度没有呈现出显著性，说明数字化程度对缓解相对贫困不会产生影响。

表7 回归结果

五、结论与建议

（一）结论

数字普惠金融提高了社会资源的利用效率，降低了交易费用成本，实现了金融服务的全方位覆盖，成为传统普惠金融服务的重要补充。数字普惠金融在服务相对贫困治理方面已有实践探索，成为缓解农村相对贫困的重要助力。本文利用面板固定效应模型实证检验数字普惠金融对减缓农村相对贫困的具体影响，并在此基础上提出依托数字普惠金融缓解农村相对贫困的对策建议。研究发现，数字普惠金融发展水平对缓解相对贫困会产生显著的正向影响，数字普惠金融发展会有效缓解农村地区相对贫困。多次加入其他控制变量后，二者间仍具有显著的正向影响关系。覆盖广度对缓解农村相对贫困具有显著的正向影响。

（二）建议

为了提高数字普惠金融对缓解农村相对贫困的效果，本文提出以下建议：

1.加强信息网络基础设施建设，改善数字普惠金融缓解农村相对贫困的硬件条件

从《第48次中国互联网络发展状况统计报告》可知，截至2021年6月，我国网民规模达10.11 亿人，互联网普及率达71.6%，我国农村网民规模达2.97 亿人，占网民整体的29.4%[23]。基于此，改善农村信息技术的基础设施，加快数字乡村建设和涉农数据平台建设，增强数字普惠金融的获得性十分必要。

首先，加大对信息网络基础设施的投入。2021年5月，由财政部等四部门联合印发的《关于将国有土地使用权出让收入、矿产资源专项收入、海域使用金、无居民海岛使用金四项政府非税收入划转税务部门征收有关问题的通知》明确，将由自然资源部门负责征收的四项政府非税收入，全部划转给税务部门负责征收。其中的一部分资金可作为乡村振兴专项资金，这部分资金可用于4G网络基础设施全覆盖以及5G 网络推广等，要有效利用农村地区财政资金。

其次，确保数字普惠金融的有效覆盖。基于数字普惠金融的可获得性，提高互联网使用程度，确保普惠金融的有效覆盖。对网络资源进行更为合理的分配，提高我国偏远地区移动网络的覆盖广度与信号强度，建立健全偏远农村地区的网络基础设施，扩大我国互联网使用规模，提高数字技术的支持程度，为农村地区使用数字普惠金融提供有力稳定的条件。数字网络金融自身的一些特点也促使其自身能够更好地为具有金融服务需求的用户提供各种小额、非常规化的交易，这些都可能是其他传统网络金融无法实现的。

2.建立信用评估机制，拓展数字普惠金融缓解农村相对贫困的供给广度

首先，提高数字普惠金融的服务范围。通过提高数字普惠金融的数字化程度，进一步降低金融服务成本，扩大金融服务范围，降低信用贷款门槛，做到“农民有需求，金融有服务”。金融机构要及时了解农民需求，提供金融服务，更好地满足农民需求。

其次，针对实际需求制定合适的数字普惠金融产品。提高金融机构的亲民程度，降低农村信贷成本，减少贫困地区农民的“惧贷”心理，以农村贫困人口的实际需求作为落脚点，为他们制定合适的数字普惠金融产品。进一步提高征信系统的覆盖广度，尤其是面向偏远的农村地区，纳入部分除银行、扶贫机构等以外的其他机构持有的信息，帮助其发展并系统化健全征信，提高征信系统的有效性。

最后，加快农村金融服务需求群体的信息整合、开放和共享。通过大数据、云计算获取更多的信息，推动信用评估机制的发展，完善农村金融服务需求群体所需要的服务及信息，加快农村金融服务需求群体的信息整合、开放和共享。构建一个信息共享平台，实现信用信息数据共享，彻底解决金融机构与农村居民之间的信息不对称问题，拓展更多的信贷业务。

3.基于“三农”发展视角，营造数字普惠金融缓解农村相对贫困的良好环境

首先，提升农民应用数字普惠金融的素养。基于农民视角，应该更多普及互联网、移动支付和金融的相关知识，让农民从源头了解数字普惠金融的风险和益处。身处偏远农村地区的居民在风险识别上存在一定的盲区，同时缺乏承担风险的能力，且这一地区具有较强的“羊群效应”，一旦出现风险容易造成较为严重的后果。“扶贫必扶智”，提高金融知识宣传力度、提高移动设备和互联网使用能力、提升数字普惠金融认知水平、增强风险识别和应对能力是提升农村数字普惠金融发展水平的重中之重。

其次，提高发展数字普惠金融的乡村硬件设施。基于农村视角，各地区应加强乡村公路建设，增加乡村公路里程，维护好已建设的公路，为农产品上行、工业品下行奠定物流基础，解决农产品走出去最初一公里和工业品下乡最后一公里的问题；稳步推进就地城镇化，促进新型城镇化与乡村振兴有机协调，实现双路驱动，提高城镇化率。

最后，引导推进数字普惠金融的农业服务。基于农业发展的视角，政府可以在政策上向创新型农业倾斜，以数字普惠金融为引导，优化农业农村产业结构，吸引外出打工人群回乡创业，发展绿色农业，打造集生态体验、休闲度假、寓教于乐为一体的休闲体验模式，激发农业新营收，发掘贫困农村地区新的内生动力。通过发展特色农业，促使农产品附加值提升，达到增加收入、缓解相对贫困的目的，达到不断发展数字普惠金融的目的。

4.完善监管体系，提高数字普惠金融在缓解相对贫困中的风险规避能力

首先，提升数字普惠金融的监管科技运用水平。信息时代，既要合理利用数据，也要重视信息储存的安全性，提升数字普惠金融的监管科技运用水平。一方面在使用数字普惠金融时，交易和支付都发生在网络环境中，因此要在技术上保证网络交易、支付的安全性，推广更多更加安全的保密和识别技术；另一方面，既要保证客户的数据信息安全，也要打破信息不对称的壁垒。

其次，保障数字普惠金融使用者的合法权益。设置低门槛高惩罚的机制，增加违法犯罪的成本，对金融诈骗、隐私泄露等问题以严厉的法律手段进行制裁，对金融纠纷等常见问题构建有效且和平的解决机制，保障数字普惠金融使用者的合法权益。此外，也要发挥好各大网络金融机构在面对大型突发灾难事件时对农村贫困群体的资金保障作用，通过分散风险，达到防范农村人口返贫复贫的目的，借助数字普惠金融的“普”“惠”作用，提高我国农村地区在面对疫情等不可抗灾害时的应急反应能力和灾后恢复能力。

＊天津农商银行张睿对本文写作亦有贡献，在此表示感谢。