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数字普惠金融发展水平测度与评价模型

一、引言：数字普惠金融的时代使命与测度需求

站在金融服务的历史长河边回望，传统金融机构曾因物理网点限制、风控成本高企、信息不对称等问题，将大量小微企业、农村居民、城镇低收入群体挡在“金融服务的门槛”外。而数字技术的浪潮涌来后，移动支付、大数据征信、智能风控等工具像一把把“数字钥匙”，逐渐打开了普惠金融的新大门——从前需要跑几公里去银行排队的农户，现在用手机就能申请小额贷款；街边的夫妻店不用抵押房产，仅凭经营流水就能获得周转资金；远在山区的学生家长，也能通过线上渠道为孩子缴纳学费。这种变化，不仅是技术的胜利，更是金融“包容性”的回归。

但热闹背后，我们需要冷静思考：数字普惠金融发展到了什么阶段？不同地区、不同群体的受益程度是否均衡？哪些环节还存在“数字鸿沟”？这些问题的答案，需要通过科学的测度与评价模型来解答。就像医生需要用体温计、血压计监测患者健康状况一样，测度与评价模型就是数字普惠金融的“健康体检仪”，既能量化发展成果，也能精准定位痛点，为政策制定、机构优化、资源配置提供依据。

二、数字普惠金融测度的核心维度：从“有没有”到“好不好”的递进

要给数字普惠金融“量体温”，首先得明确测度的“体温计”该包含哪些刻度。经过对行业实践、学术研究和政策文件的梳理，笔者认为测度应围绕“覆盖广度—使用深度—技术赋能—风险防控—政策支持”五个维度展开，这五个维度既相互独立又彼此关联，共同构成了数字普惠金融发展的“全景图”。

（一）覆盖广度：金融服务的“触达力”

覆盖广度回答的是“谁能获得服务”的问题，是数字普惠金融最基础的“量”的指标。传统金融服务受限于物理网点，往往在经济发达地区“扎堆”，而数字技术打破了空间限制，让服务覆盖变得更“广”。具体来看，覆盖广度可从三个层面衡量：

一是用户基数，包括个人用户和企业用户的数量，特别是小微企业主、农村居民、城镇低收入群体等“长尾用户”的占比。比如某平台的用户中，农村用户占比超过40%，就说明其在下沉市场的覆盖效果较好。

二是服务触达率，即目标群体中实际使用过至少一项数字金融服务（如移动支付、线上信贷、互联网保险）的比例。以移动支付为例，若某地区90%的成年人都能熟练使用手机完成日常消费支付，说明基础服务触达已较为充分。

三是区域均衡度，重点关注城乡之间、东西部地区之间的覆盖差异。比如东部某省县域地区的数字信贷覆盖率为75%，而西部某省县域仅为30%，这种差距就需要在测度中被捕捉。

（二）使用深度：金融服务的“粘性力”

如果说覆盖广度是“有没有”，使用深度就是“用不用、用得多不多”，反映的是数字普惠金融的“质”。用户只有持续、高频地使用服务，才能真正享受到金融的价值。这一维度可拆解为三个子指标：

首先是交易频率，比如用户每月使用移动支付的次数、线上信贷的复贷率。笔者曾接触过一位在县城开杂货店的张姐，她每天用移动支付收款30多笔，还通过平台贷款进货，半年内复贷了3次，这种高频使用就是深度的体现。

其次是产品多样性，即用户使用的金融服务类型数量。从单一的支付功能，到支付+信贷+保险+理财的综合服务，用户使用的产品越多，说明数字金融与生活场景的融合越深入。

最后是用户粘性，可通过用户活跃周期（如连续使用超过6个月的用户占比）、服务依赖度（如日常消费中数字支付占比超过80%）来衡量。就像我们习惯了用手机点外卖、打车一样，当用户觉得“没有数字金融服务生活不便”时，粘性就形成了。

（三）技术赋能：数字普惠的“驱动力”

数字普惠金融的“数字”二字，核心就体现在技术对金融的改造上。技术赋能维度需要回答“技术有没有真正解决传统金融的痛点”。具体包括：

技术投入强度，即金融机构或平台在研发（如大数据、人工智能、区块链）上的投入占比。比如某机构将年营收的8%用于技术研发，远高于行业平均的3%，说明其对技术的重视程度高。

数据应用能力，重点看是否能通过多维度数据（如交易流水、社交行为、设备信息）精准评估用户信用。笔者曾参观过一家金融科技公司的风控实验室，他们用3000多个数据维度构建模型，能将小微企业的坏账率控制在1%以下，这就是数据应用的价值。

基础设施完善度，包括网络覆盖率、移动终端普及率、数字身份认证系统的成熟度。在一些偏远山区，4G网络覆盖率不足50%，用户手机还是功能机，这种情况下技术赋能就成了“空中楼阁”。

（四）风险防控：可持续发展的“保障力”

数字普惠金融不是“普惠”就可以忽视风险，相反，由于服务对象信用数据少、抗风险能力弱，风险防控更关键。这一维度需关注：

反欺诈能力，即识别虚假交易、骗贷行为的技术水平。比如某平台通过设备指纹、IP地址关联等技术，能在0.1秒内判断一笔交易是否存在异常，将欺诈损失率控制在0.02%以下。

信用评估准确性，看模型对用户还款能力的预测是否可靠。