崔海洋，袁倩莹

(贵州大学 经济学院，贵州 贵阳 550025)

一、引言

2021年10月，习近平总书记在二十国集团领导人第十六次峰会上强调，要提升全球发展的公平性、有效性、包容性。改革开放后，东部地区经济增长率显著高于中西部，出现了区域收入差距增大的趋势。(1)王小鲁，樊纲：《中国地区差距的变动趋势和影响因素》，载《经济研究》2004年第1期。随着我国进入增速换挡、结构优化、动力转换的经济新常态，依靠创新驱动的东部沿海继续保持了较为稳定的增长，表现出了更强的韧劲和惯性，而主要依赖投资拉动、资源驱动的部分内陆省份则经历了一轮较大幅度的经济下滑，在东部和中西部之间出现了较为明显的分化现象。(2)贾若祥，张燕，王继源，等：《我国实施区域协调发展战略的总体思路》，载《中国发展观察》2019年第9期。与此同时，数字技术逐渐成为激发经济活力的驱动力量。(3)程强，武笛：《科技创新驱动传统产业转型升级发展研究》，载《科学管理研究》2015年第4期。数字技术与金融业结合形成了新的金融业态——数字金融。(4)黄益平，黄卓：《中国的数字金融发展:现在与未来》，载《经济学(季刊)》2018年第4期。其技术特性使其具备跨时空交易的能力，同时降低边际成本，扩大金融服务覆盖广度。(5)谢平，邹传伟：《互联网金融模式研究》，载《金融研究》2012年第12期。那么，中国是否可以凭借数字技术实现普惠金融发展弯道超车、助力包容性增长呢？基于以上背景，本文将北京大学数字普惠金融指数和省级宏观数据相结合，从东部和中西部区域以及城乡协调发展角度，探究数字技术革命推动的数字金融对我国包容性增长的影响及其机制。

二、文献回顾与研究假设

(一)数字金融与包容性增长

自亚洲开发银行2007年首次提出“包容性增长”概念以来，学者们针对包容性增长展开了大量研究。研究思路主要是探索哪些因素有利于包容性增长。例如江鑫和黄乾探讨了乡村公路建设对农村经济增长的促进作用，并且发现在一定条件下有利于乡村间经济效益分配差距收敛。(6)江鑫，黄乾：《乡村公路、人口城市化和乡村包容性经济增长》，载《南方经济》2020年第4期。潘雅茹和罗良文针对全国，也发现基础设施投资对包容性增长有显著的正向作用。(7)潘雅茹，罗良文：《廉洁度、基础设施投资与中国经济包容性增长》，载《中南财经政法大学学报》2020第1期。除此之处，谭燕芝和彭积春探讨了金融发展对包容性发展的促进作用，认为金融发展通过促进产业结构优化升级，进而对包容性增长产生正向显著影响。(8)谭燕芝，彭积春：《金融发展、产业结构升级与包容性增长——基于民生与发展视角的分析》，载《湖南师范大学社会科学学报》2019第1期。

数字金融能够缓解传统普惠金融成本高、风险大等问题，有效助力普惠金融的发展。(9)谢平，邹传伟：《互联网金融模式研究》，载《金融研究》2012年第12期。关于数字金融提升金融普惠性的作用，已有很多文献对其进行证实。研究发现，互联网使用能够显著提升发展中国家和发达国家的普惠金融指数，(10)宋晓玲，侯金辰：《互联网使用状况能否提升普惠金融发展水平?——来自25个发达国家和40个发展中国家的经验证据》，载《管理世界》2017年第1期。农村居民的互联网使用习惯有利于农村地区的普惠金融发展。(11)粟芳，邹奕格，韩冬梅：《政府精准致力农村互联网金融普惠的路径分析——基于上海财经大学2017年“千村调查”》，载《财经研究》2020年第1期。另外，数字金融能够从提高减贫效率和质量、缓解小微融资约束以及提升青年和女性群体的金融服务可得性等方面来提高金融的普惠性。(12)齐红倩，李志创：《中国普惠金融发展水平测度与评价——基于不同目标群体的微观实证研究》，载《数量经济技术经济研究》2019年第5期。张勋等使用中国家庭追踪调查数据，以家庭为研究对象，发现数字金融可以改善农村居民的创业行为，提高农村家庭收入。(13)张勋，万广华，张佳佳，等：《数字经济、普惠金融与包容性增长》，载《经济研究》2019年第8期。任碧云和李柳颍基于京津冀2114位农村居民调查数据，研究发现数字金融通过改善农村居民数字支付、投资、借贷服务的可得性，从机会、发展和收入差距3个角度促进农村包容性增长。(14)任碧云，李柳颍：《数字普惠金融是否促进农村包容性增长——基于京津冀2114位农村居民调查数据的研究》，载《现代财经(天津财经大学学报)》2019年第4期。唐宇等以西部12省为研究对象，发现西部地区数字金融的覆盖广度和使用深度，分别从机会均等和成果共享两个方面促进西部包容性增长。(15)唐宇，龙云飞，郑志翔：《数字普惠金融的包容性经济增长效应研究——基于中国西部12省的实证分析》，载《西南金融》2020年第9期。由此可知，无论是从数字金融本身的金融特性，以及技术赋予它的低成本和普惠特性，还是从现有实证研究结果，均可以看出数字金融可以通过提升金融深化程度促进经济增长，并且这种提升和促进对经济发展滞后地区作用更强。

因此本文提出假设1：数字金融能够从缩小区域发展差距层面促进包容性增长。

(二)数字金融、产业结构与包容性增长

对于传统金融行业来说，数字金融是一种破坏式创新。破坏性创新往往一开始是面对低端用户和非用户这类利润率较低、对成熟企业没有吸引力的客户群。(16)Schumpeter，J. A.：The Theory of Economic Development，Cambridge MA：Harvard University Press， 1912。(17)Christensen，Clayton M.：The Innovator’s Dilemma：When New Technologies Cause Great Firms to Fail， Boston MA：Harvard Business School Press，1997。在初始出现和发展成长过程中，数字金融主要切入点是消费端的居民以及为居民直接服务的各行各业，因此数字金融对经济增长的影响更多体现在第三产业。首先，数字金融解决了跨时空交易的难题，居民消费需求不断被挖掘，服务业商业模式得到创新，如线上外卖、网约车等新兴行业的诞生，创业机会和就业机会增多。(18)张勋，万广华，张佳佳，等：《数字经济、普惠金融与包容性增长》，载《经济研究》2019年第8期。同时，互联网保险、互联网理财产品的丰富，为创业者提供了保障或者财富增值的渠道，有利于创业活动的顺利进行。良好的创业环境能够吸引劳动力返乡创业，对于中西部地区而言，大量商业机会的出现减少了劳动力的外流，甚至出现劳动力回流。而回流的农村劳动力是促进服务业增长的重要力量。(19)刘华，王玮，魏娟：《劳动力流动、经济结构转型与区域服务业发展的实证分析》，载《统计与决策》2015年第10期。其次，数字金融利用其技术优势提高了金融服务的触达能力，为金融条件较为落后的地区提供金融资源。任碧云和张彤进研究发现，M-PESA手机银行业务的开发与拓展大大提高了肯尼亚的金融覆盖率，尤其是偏远地区。(20)任碧云，张彤进：《包容性金融发展与个人职业选择及收入变动：理论与经验研究》，载《金融经济学研究》2015年第5期。金融资源的支持无疑推动了落后地区的产业发展。而这种产业发展更多的体现在第三产业；最后，电子商务、电子支付、消费信贷等典型的数字金融模式对我国居民消费市场造成了显著的影响，跨地域的消费机会、方便快捷的支付方式和流动性约束的缓解提高了居民的消费水平，(21)易行健，周利：《数字普惠金融发展是否显著影响了居民消费——来自中国家庭的微观证据》，载《金融研究》2018年第11期。间接推动了第三产业的扩张和发展。

由此本文提出假设2：数字金融通过推动产业结构升级促进包容性增长。

三、数据与研究设计

(一)数据和指标说明

1.核心解释变量。本文核心解释变量是数字普惠金融指数。该数据来源于北京大学数字金融研究中心发布的中国数字金融普惠发展指数。(22)郭峰，王靖一，王芳，等：《测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征》，载《经济学(季刊)》2020年19第4期。该指数指标体系的构建同时考虑了广度和深度，体现了普惠金融服务的均衡性，并兼顾纵向和横向可比性。本文使用了2011—2017年的省级数字普惠金融指数数据。数字普惠金融总指数均值从2011年的40.00增长到了2017年的271.98。

2.被解释变量。本文被解释变量为各省份居民人均可支配收入。通过各省份统计年鉴提取得到2011—2017年31个省份居民人均可支配收入相关数据，由于2013年前未统计全体居民人均可支配收入，只分别提供了农村人均纯收入和城镇人均可支配收入，因此我们利用农村人均纯收入代替其可支配收入对2011和2012年各省份全体居民人均可支配收入进行估算[(农村人均纯收入*农村总人口+城镇人均可支配收入*城镇总人口)/总人口]。稳健性检验中，采用实际GDP水平作为被解释变量以衡量经济发展水平，数据通过各省份统计年鉴提取，然后以1978年数据为基准进行标准化处理。

3.控制变量。选取如下控制变量：邮电业务(邮电业务总量/GDP)，用以控制通信基础设施水平；政府消费增长率(地方公共财政支出增长率)，用以控制财政支出；FDI增长率(实际利用外商直接投资额增长率)，用以控制外商直接投资；储蓄率(固定资产投资/GDP)；教育水平(普通中学在校人数/总人数)。(23)彭俞超，黄娴静，沈吉：《房地产投资与金融效率：金融资源‘脱实向虚’的地区差异》，载《金融研究》2018年第8期。(24)杨子荣，张鹏杨：《金融结构、产业结构与经济增长：基于新结构金融学视角的实证检验》，载《经济学(季刊)》2018年第3期。(25)陈斌开，黄少安，欧阳涤非：《房地产价格上涨能推动经济增长吗？》，载《经济学(季刊)》2018年第3期。这些变量均从各省份统计年鉴中提取。

变量定义及描述性统计如表1所示。从表中可以看出，各省份居民人均可支配收入和数字金融发展水平均存在明显的地区差异。本文对人均可支配收入、数字普惠金融指数、各省会或直辖市到杭州的距离、互联网普及率和居民消费水平这5个指标作对数变换(由于距离存在零值，因此根据lndistance=ln(distance+1)进行对数变换，其余变量均直接取对数值，如lnIncome=ln(Income)，实证过程中均使用其对数值进行估计。

表1 变量定义一览表

续表

(二)实证分析策略

采用如下模型进行基础回归对假设1进行检验：

lnIncomei，t=α0+α1lnDFi，t-1+α2Controli，t+ui+εi，t

(1)

式中角标i和t分别代表省份和年份。lnIncome表示人均可支配收入的对数。lnDF表示数字普惠金融指数的对数。Control表示所有控制变量。ui为个体固定效应，以控制不可观测的随时变因素。εi，t为随机扰动项。包容性增长包含效率和公平两个维度，因此不仅需要研究数字金融是否会提高居民收入水平，还要研究其是否缩小了东部和中西部的收入差距。我们采用省级数字普惠金融指数来度量一省数字金融的发展状况，评估该指数对该省人均可支配收入是否存在统计上的显著影响。同时采用分样本回归研究数字金融是否对中西部收入的促进作用更显著，在对东部和中西部的影响均显著时，仅凭系数大小难以得出结论，需要通过SUEST检验和费舍尔组合检验(26)由于SUEST不支持工具变量回归，因此IV检验部分采用费舍尔组合检验，其余均采用SUEST检验。由于本文采用固定效应(FE)回归，SUEST检验前均进行了去除个体效应处理。对系数差异的显著性进行检验。(27)连玉君，廖俊平：《如何检验分组回归后的组间系数差异？》，载《郑州航空工业管理学院学报》2017年第6期。借鉴温忠麟方法进行机制分析以检验假设2。(28)温忠麟，叶宝娟：《中介效应分析:方法和模型发展》，载《心理科学进展》2014年第5期。探究数字金融是否通过促进第三产业发展，进而提高居民收入，数字金融对中西部第三产业占比的提升作用是否强于东部。

考虑到识别数字金融对包容性增长的影响可能出现以下两个问题：第一是存在遗漏变量，即便控制了当地通信基础设施水平、财政支出、储蓄率等，还会存在其他因素对经济发展产生作用。第二是反向因果问题，即经济增长本身可能会推动当地的数字金融的发展。对于遗漏变量问题，我们采用固定效应模型进行估计，以控制某些可能同时影响数字金融发展和包容性增长、短期内不随时间发生变化的因素。对于反向因果问题，采取以下措施；第一，采用解释变量的一阶滞后项进行回归，即估计上年数字金融发展水平与当年经济增长的关系，这样可以一定程度上地缓解反向因果问题；(29)Wooldridge，J. M.：Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data，Cambridge：MIT Press， 2010.第二，采用工具变量法。研究表明，虽然数字金融主要通过线上形式实现，但其发展水平仍然受到地理空间因素影响，且呈现出一地与杭州市距离越远其数字金融发展水平越低的特点，(30)郭峰，孔涛，王靖一：《互联网金融空间集聚效应分析——来自互联网金融发展指数的证据》，载《国际金融研究》2017年第8期。因此本文拟选取“各省会或直辖市到杭州的交通距离”作为工具变量。主要考虑3个层面：首先，“各省会或直辖市与杭州的距离”与当地的数字金融发展水平直接相关，且各省会均为所在省份最具有代表性的城市，因此以省会到杭州的距离来刻画各省与杭州的距离；其次，距离会对数字金融发展水平产生影响，但不随居民收入变化而变化，而且距离类变量能较好理清仅因数字金融而产生的影响。(31)傅秋子，黄益平：《数字金融对农村金融需求的异质性影响——来自中国家庭金融调查与北京大学数字普惠金融指数的证据》，载《金融研究》2018年第11期。我们还发现部分文献使用互联网普及率作为工具变量，(32)谢绚丽，沈艳，张皓星，等：《数字金融能促进创业吗？——来自中国的证据》，载《经济学(季刊)》2018年第4期。为了研究结果的稳健性，本文将互联网普及率作为第二个工具变量。互联网普及率作为有效工具变量是因为：第一，互联网作为支持数字金融发展的基础设施，其普及率与数字金融发展水平有着密切关系；第二，在控制邮电业务水平、财政支出水平等变量后，互联网普及率与居民收入不存在直接关联的渠道。由于回归中只存在一个解释变量和一个工具变量，不存在过度识别问题，因此本文仅对工具变量进行弱工具检验，根据两阶段回归中第一阶段结果的F值和partial R2来判断其是否是弱工具变量。

四、数字金融与包容性增长的实证检验

本部分将基于中国省级层面宏观数据和北京大学数字普惠金融指数，实证检验数字金融对我国包容性增长的影响。

(一)基础回归：数字金融与包容性增长

本文从东部和中西部协调发展的角度，研究数字金融是否显著提升居民可支配收入，同时缩小东部和中西部的居民收入差距。表2报告了基础回归结果。

表2 数字金融与居民收入

首先检验数字金融是否促进居民人均可支配收入。第(1)列和第(2)列分别为未加入控制变量和引入控制变量后的固定效应回归结果。第(3)列和第(4)列分别为随机效应模型(RE)和混合最小二乘模型(POLS)回归结果。四种回归方法均证明数字金融的发展有助于我国居民收入的提升。上年数字普惠金融指数每上升1%，当年居民人均可支配收入上升0.194%。由于霍斯曼检验拒绝了随机效应假设，本文后续分析均基于固定效应模型。为了研究数字金融能否缩小东部与中西部的人均收入差距，本文分别考察东部样本和中西部样本下数字金融对居民收入的提升作用，并进行比较。实证结果列于表2第(5)、(6)列。可以看出，数字金融的发展对提高东部和中西部居民收入均有显著正向作用，而且中西部样本的系数较大。通过SUEST检验对两组系数差异的显著性进行检验，chi2值在10%水平下显著，说明东部和中西部样本的数字金融系数差异在统计上显著。因此得出结论，数字金融能促进居民人均收入增长，并且对中西部的促进作用更大，有利于缩小东部和中西部居民收入差距。假设1得到验证。

上述数字金融对居民收入的固定效应回归可能存在反向因果问题。虽然表2的回归模型中将解释变量滞后一期一定程度上缓解了反向因果问题，但滞后变量无法从根本上消除反向因果带来的影响。为了对内生性问题进行处理，本文分别采用各省会或直辖市到杭州的距离和互联网普及率作为数字普惠金融指数的工具变量，使用2SLS模型进行估计。(33)由于文章篇幅限制，该部分回归结果不列于文中，如有需要，可联系作者。spearman检验和pearson检验结果显示，各省会或直辖市到杭州的距离和该地数字金融水平相关系数分别为-0.1865***和-0.1423**；互联网普及率与数字金融水平相关系数分别为0.6306***和0.6284***，证明数字金融与两工具变量的关系符合预期且在统计上显著。工具变量回归第一阶段结果显示省会(或直辖市)到杭州的距离与数字金融指数显著负相关，说明省会距离杭州越远，当地数字金融发展水平越低。而互联网普及率与数字金融发展水平呈正相关，互联网普及率越高，数字金融发展水平越高。F值和PR2值都证明两工具变量均通过弱工具变量检验。两阶段回归结果显示，采用工具变量进行回归后，数字金融仍然与居民收入呈正相关关系。表明数字金融能促进居民收入增长。从公平维度来看，两组2SLS回归中，中西部样本的数字金融系数更大，费舍尔组合检验结果(b0-b1)分别在5%和10%水平下显著。表明数字金融对中西部居民收入的促进作用更为明显，有利于缩小东中西部居民收入的差距。

(二)机制分析：数字金融、产业结构升级与包容性增长

中国数字金融的开端和发展很大程度上依赖于以阿里巴巴为代表的互联网企业以科技为尖刀切入金融行业，是金融行业的破坏式创新。基于互联网企业在C端(即消费者)的优势以及破坏式创新理论，与传统金融关注B端(即企业，尤其是大中型企业)不同，数字金融从C端以及众多为C端服务的小微经济主体切入。因此，本文认为，数字金融在初始发展阶段主要影响消费者和第三产业(即服务业)。Song等的研究结果也证实了这一点。(34)Song Q，Li J，Wu Y，et al.：Accessibility of financial services and household consumption in China: Evidence from micro data，The North American Journal of Economics and Finance，2020.他们发现，传统金融和数字金融均会显著促进居民消费，但数字金融对居民消费的影响远远高于传统金融。本文借鉴温忠麟的方法，(35)温忠麟，叶宝娟：《中介效应分析:方法和模型发展》，载《心理科学进展》2014年第5期。对数字金融、第三产业以及经济增长三者关系进行检验，回归结果如表3所示。

由表中第(2)列可以看出，数字金融能够显著提升第三产业占比。第(3)列同时把第三产业占比和数字金融作为解释变量对居民收入进行回归，两变量均对居民收入有显著正向影响，但相对于第(1)列，数字金融系数由0.194下降为0.143，说明数字金融的发展能显著促进产业结构升级，提升第三产业占比，进而提高居民收入。第(4)列和第(5)列分别是东部样本和中西部样本数字金融对第三产业占比的回归结果，可以看出，无论是东部，还是中西部，数字金融均能促进第三产业占比的提升，并且对中西部的作用大于东部(SUEST检验的chi2值在10%显著水平下显著)。其原因可能有三：其一、数字金融带来的创业和就业机会(如外卖、快递、网约车、网店等)吸引了劳动力回流，为中西部第三产业发展提供了人力资源；其二、数字金融的普惠特性为落后地区第三产业的发展提供了金融资源；其三、中西部地区第三产业发展处于较低的水平，数字金融的边际效用要高于东部地区。因此，表3所列实证结果表明，数字金融通过促进第三产业发展，进而对经济增长产生影响，数字金融对第三产业的促进作用，中西部较东部更强，因此有利于东中西部收入差距的缩小。假设2得到验证。

表3 数字金融、产业结构升级与居民收入

续表

为了处理内生性问题，利用工具变量法对数字金融、第三产业和居民收入之间的关系进行估计。(36)由于文章篇幅限制，该部分回归结果不列于文中，如有需要，可联系作者。工具变量的选取与基础回归部分一致，假设2依然得到证实。效率维度结果显示数字金融通过推动产业结构升级、促进第三产业发展，进而提升居民收入。公平维度则表明数字金融对第三产业发展的影响存在区域异质性，数字金融不会显著影响东部第三产业发展，而对中西部第三产业的正向影响在1%显著性水平下显著。

(三)模型的稳健性检验

本文采取替换被解释变量和剔除直辖市样本两种方式进行稳定性检验。

1.替换被解释变量。本文主要研究数字金融对我国包容性增长的影响，采用居民收入作为被解释变量。考虑到包容性增长的落脚点是经济增长，为了检验实证结果的稳健性，我们将被解释变量替换为实际GDP。实证结果如表4所示。第(1)列显示，上年数字金融增长1%，当年GDP增长0.14%，说明数字金融的发展能够显著促进经济增长。第(2)、(3)列分别表示数字金融对东部和中西部GDP的影响，上年数字金融指数每提升1%，当年东部GDP提升0.117%，而中西部GDP能够提升0.146%，SUEST检验的chi2值在5%水平下显著，说明该系数差异在统计上显著，意味着数字金融对中西部GDP的促进作用强于东部。根据第(4)、(5)列可以看出，数字金融促进了第三产业占比的提升，而第三产业的发展能够促进GDP的增长。

表4 替换包容性增长度量变量

2.剔除直辖市样本。考虑到直辖市经济发展水平和经济政策制定方面较为特殊，本文将直辖市从研究样本中删除，再次进行估计。实证结果如表5所示。表中第(1)列表明剔除直辖市后数字金融对居民收入的影响仍然显著。通过第(2)、(3)列中数字金融的系数大小差异和chi2值的显著性水平可以发现，剔除直辖市后，数字金融对中西部居民收入的促进作用仍然大于东部。第(1)、(4)和(5)列共同验证了数字金融是否通过推动产业结构升级影响居民收入，结果表明结论依旧成立。最后对数字金融促进产业结构升级的地区异质性进行研究，结果列于第(6)、(7)列。可以看出中西部样本的数字金融系数较大，且SUEST检验的chi2值在10%水平下显著。进一步说明，数字金融对第三产业发展的促进作用的确具有区域差异，中西部地区较东部更能从数字金融发展中获益。

表5 剔除直辖市样本

上述稳健性检验进一步证明：一、数字金融能够促进居民人均收入增长且中西部在其中获益更多；二、数字金融通过促进第三产业发展提升居民人均收入，且数字金融对中西部第三产业的促进作用显著强于东部，有利于缩小区域居民收入差距，推动我国包容性增长。

(四)进一步分析

前文分析表明，数字金融提升了居民收入，相比于东部，中西部居民获益更多，有利于缩小东部和中西部之间的差距，促进了我国包容性增长。为了进一步验证数字金融与包容性增长二者关系，本文根据经济发展水平和文盲率，将中西部分为两个样本，探究数字金融在中西部内部是否仍然具有普惠性。考虑到中西部发达地区较少，为了更好地将发达地区和落后地区剥离，本文以实际GDP75分位和文盲率25分位为样本划分标准，实证结果如表6所示。游实证结果可以看出，对于经济水平低和文盲率高地区，数字金融对居民可支配收入促进作用更大，因此有利于缩小中西部地区的内部收入差距，实现包容性增长。

表6 数字金融与中西部内部收入差距

续表

五、研究结论与启示

本文将北京大学数字普惠金融指数与31个省份宏观数据相结合，从东中西部协调发展的角度，探究数字金融发展与我国包容性增长的关系及其内在机制。研究发现，数字金融能够提高居民收入，并且中西部从中获益更多，进而缩小东部和中西部的居民收入差距，促进我国实现包容性增长。机制方面，作为传统金融的破坏式创新，数字金融自开端至发展阶段，更多关注C端(即居民端和消费端)以及为C端服务的小微企业，通过促进第三产业发展，优化产业结构，提升居民收入。进一步分析发现：就中西部内部而言，经济和教育滞后省份从数字金融发展中所获收益显著高于经济和教育领先省份，有助于缩小中西部内部存在的发展差距。以上结论都证实了数字金融促进经济增长的同时，具有包容效应。

本文政策含义如下：数字金融通过促进第三产业发展，提升居民收入，缩小东部和中西部差距。因此，首先，要大力推进数字金融的发展，并强化其在第三产业扩张和发展中的作用；其次，要鼓励商业模式创新并加强对创业者的保护，同时鼓励中西部劳动力留原籍发展，以保证中西部第三产业发展具备人力资源；再次，应加强数字金融对滞后地区的金融支持以保障中西部发展第三产业所需的金融资源，同时发掘数字金融对消费市场的影响，强化其在居民消费中的促进作用，以加强对内需的拉动作用；最后，作为破坏式创新的新生事物，数字金融将在发展中不断的由消费向产业、由居民向企业、由C端向B端渗透，最终颠覆整个传统金融业。政府、企业以及研究者应关注并大力推动此过程。