企业常规网络推广方式分析

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　　存在一定的差异。如图6.3所示，2018年数字普惠金融指数得分最高的上海市是得分最低的青海省的1.4倍。在焦瑾璞等提供的2013年的传统普惠金融指数中，得分最高的上海市是得分最低的西藏自治区的2.8倍（2013年的数字普惠金融指数最高和最低倍数为1.9倍）。而根据中国人民银行发布的社会融资规模计算得到的2017年最高的上海人均社会融资规模增量是最低的吉林的8.4倍。这些对比都说明相对于传统金融，数字金融具有更好的地理穿透性，形成更广泛的普惠金融覆盖度。

　　 而且，更重要的是数字普惠金融地区间的差距还随着时间大幅缩小。数字普惠金融在地区间差异逐步缩小，意味着落后地区不至于“输在起跑线上”，而这也是数字金融的应有之义。为了更严谨地论证地区数字普惠金融发展差距的时间趋势，我们借助经济学中关于地区经济收敛性的论证方法进行讨论。相关文献中，经济收敛的主要验证方法是收敛模型和收敛模型，这里仅报告收敛模型的结果。

　　 图6.32018年各省数字普惠金融指数分布

　　 资料来源：北京大学数字普惠金融指数。

　　 收敛是针对存量水平的刻画，反映的是地区数字普惠金融偏离整体平均水平的差异以及这种差异的动态过程，即如果这种差异越来越小，则可以认为地区数字普惠金融指数存在收敛性。具体而言，收敛模型可以定义为：

　　 其中，i代表地区（省、地市和县域等），n代表地区数量，t代表年份，lnindexit代表t年i地区的数字普惠金融指数对数值，t代表t年时数字普惠金融指数的收敛检验系数。如果t+1＜t则可以认为t+1年的数字普惠金融指数较t年更趋收敛。

　　 在图6.4当中，我们同时汇报了2011—2018年省级和城市级数字普惠金融指数的逐年收敛系数，从图中可以看出，中国地区数字普惠金融指数的确有非常明显的收敛趋势。具体来看，中国省级和城市级数字普惠金融指数的收敛系数分别从2011年的0.44和0.34下降到2017年的0.08和0.09，但2018年略有反弹（分别为0.09和0.10）。从分类指数来看，2018年数字普惠金融指数地区收敛性反弹的主要原因是在使用深度指数和数字化程度指数上，数字金融覆盖广度指数收敛系数继续下降。

　　 图6.42011—2018年省级和城市级数字普惠金融收敛系数

　　 资料来源：北京大学数字普惠金融指数。

　　 从上述分析中，我们看到中国数字普惠金融发展在地区之间存在明显的收敛性特征，这里我们通过地图的形式更加直观地看到中国数字普惠金融发展表现出的地区收敛特征。具体而言，2011年和2018年的梯队分类标准都以当年指数最高的城市指数值为基准，将排序在基准值80%范围内的城市列为第一梯队，在70%～80%范围内的城市列为第二梯队，在60%～70%范围内的城市为第三梯队，60%之后的城市列为第四梯队。从数据我们可以发现，在2011年，城市之间发展存在较大的差距，第一梯队集中在长三角、珠三角以及其他个别大城市，且第二、第三梯队十分单薄，大部分地区处于第四梯队。而发展到2018年，绝大部分城市处于第一、第二梯队，即绝大多数城市的数字普惠金融指数都在当年最高地区的70%以内，地区之间的差距大幅缩小，这一结论与上述的收敛性结论非常契合。

　　三、数字金融与经济高质量发展：综合性的证据

　　 中国地域广大，各地区经济发展水平存在很大的差距，不同群体的收入水平也存在较大的差异，推动地区经济增长差距的缩小和实现更公平的收入分配，是高质量经济增长的应有之义。基于这套数字普惠金融指数和其他家户调查数据，张勋等研究发现中国的数字金融的发展，对实现包容性增长，有重大的现实意义。首先，他们发现数字金融的发展提升了家庭收入，并且在这当中，农村低收入群体得益相对更加明显。此外，他们还研究了数字金融促进包容性增长的传导机制，发现数字金融的发展更加有助于农村居民而不是城镇居民的创业。而且，数字金融有助于提升农村低收入家庭和低社会资本家庭的创业概率，进而得出数字金融的发展对改善农村内部的分配结构也有帮助。这些证据都表明数字金融的发展有利于中国实现包容性增长。

　　 其次，数字普惠金融对消费的促进作用也表现出这种特征，即数字普惠金融的发展显著促进了居民消费，且这一促进效应在农村地区、中西部地区以及中低收入阶层家庭更为明显。具体而言，易行健等将家庭总样本区分为城镇家庭和农村家庭以及不同收入阶层的家庭，结果发现，相比较而言，数字普惠金融的发展对农村居民消费支出的促进作用更为显著。对此他们的解释是，我国家庭

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