本文是一篇金融论文，本文利用 CFPS 数据选取四个维度六个指标构建多维相对贫困指数，并利用系统 GMM模型实证研究我国数字普惠金融缓解相对贫困效应，并利用中介效应模型进行了机制分析。
一、绪论
（一）研究背景
现今，我国扶贫开发工作取得了巨大的胜利，居民人均收入水平显著提高，最低生活保障制度不断完善，脱贫攻坚战取得了关键性的胜利，我们完成了这场人类历史上前所未有的脱贫攻坚战，成功消灭了绝对贫困，这不仅极大地提升了我国人民的生活质量，更为实现百年奋斗目标奠定了坚实的基础。但是消除绝对贫困并不意味着我国缓贫事业的终结，2020 年以后，我国缓贫事业将进入一个治理相对贫困的新阶段，扶贫工作将转向缓解发展不平衡、不充分的多维相对贫困。因此，我国需要重新塑造缓贫体系，建立多维相对贫困标准，探索缓解相对贫困的全新方案，以在实现全面小康之后更加全面地向共同富裕目标迈进。
数字普惠金融是融合了互联网深度发展的普惠金融，是指以数字驱动的普惠金融实现形式，旨在利用数字技术促进普惠金融发展，让所有具有金融服务需求的群体尤其是偏远地区居民和低收入居民都能享受到有效的金融服务，其进一步丰富了金融的内涵和外延。因此，在全面消灭绝对贫困的背景下，研究数字普惠金融能否有利于缓解相对贫困，这不仅是一个金融问题，更是一个经济问题、社会问题，意义重大，影响深远。
（二）研究意义
1.理论意义
丰富了反贫困理论的研究成果。目前现有研究主要集中在数字普惠金融对绝对贫困的影响上，但随着脱贫攻坚战的胜利，这些研究就缺乏一定的时效性，因此，本文创新性地研究了数字普惠金融对多维相对贫困的影响，探索数字普惠金融发展缓解相对贫困的内在机理，为我国 2020 年以后的缓贫工作提供新的理论依据。
2.现实意义
本文构建了多维相对贫困指数，并实证分析数字普惠金融对缓解相对贫困效应的影响，这将对未来我国政策制定者制定缓解相对贫困的标准起到一定的参考作用，从而推动金融缓贫取得新成绩。因此，深入研究数字普惠金融缓解相对贫困的效应是非常必要的。
二、概念界定与文献综述
（一）相关概念界定
1.相对贫困
（1）贫困的概念与内涵
贫困是一种存在社会中的经济现象，一般贫困分为广义贫困、狭义贫困两种，不同学者对于贫困的定义也不相同。最早是由 Rowntree（1901）定义的贫困，他将贫困定义为“收入贫困”，即“对于家庭和个人的生存而言特定数量的物品和服务是必须的，如果缺乏那么个人和家庭将陷入贫困。”这也就是说当经济收入不能满足基本的生活物质需求就属于贫困。但是 Townsend（1979）提出要在贫困的经济收入测度中加入公共环境卫生、教育、文化设施等公共资源。World Bank（2001）也认为除了物质需求，还应该把医疗资源、教育、社会福利等非物质需求纳入贫困的概念里，这也是目前我们所认为的广义贫困。与我们认为的贫困概念不同的是 SenA.（1981）提出的贫困是指缺乏创造收入的机会和能力。
（2）相对贫困
贫困可以以不同标准划分为绝对贫困和相对贫困。绝对贫困是指经济收入无法维持最低的生活需求。安格斯·迪顿（2014）提出以收入水平为单一衡量标准的贫困，并没有包含治疗疾病等其他方面的花费。相对贫困则涵盖了更高层次的享受体面生活的标准。Sen（1999）提出相对贫困应该更好的衡量贫困人口的生活状况，而不仅仅的收入贫困。在多维相对贫困的测量方面，Hagenaars（1987）是最早提出从收入和闲暇两个维度进行测量贫困水平的。陈立中（2008）则选择了收入和知识以及健康三个维度进行测算。王小林（2009）根据中国的实际国情将住房、饮用水、卫生设施、用电、资产、土地、教育和健康保险八个维度构成了多维相对贫困指数。Qi D（2015）选取营养、水、卫生设施、住房、教育、保健和信息七个维度来测度中国儿童多维贫困现状。研究多维度相对贫困测量中各个维度的选择对于下一阶段我国走向共同富裕至关重要。
（二）国内外相关文献综
1.关于传统金融缓解贫困效应的研究
金融发展与贫困之间的关系一直以来都是扶贫关注的重点问题。Levine&King（1993）表示金融发展能积极的促进经济增长从而缓解贫困。Jalilian（2001）通过实证提出发展中国家低收入人群的收入和金融发展呈现线性增长关系。Dollar&Kraay（2002）则使用时间序列对经济发展与贫困进行实证分析，实证结果表明传统金融会随着经济的发展而发展，从而减少贫困。Jeanneney&Kpodar（2011）认为金融发展可以利用资本配置等直接渠道促进贫困减缓。除直接渠道以外，苏基溶和廖进中（2009）认为金融发展也可以通过间接渠道例如改善收入分配状况来缓解贫困。王鸾凤和方舟（2015）则从区域视角进行研究，并通过实证结果指出金融规模对于我国中东部地区缓解贫困具有明显的作用，但对于西部地区来说，以银行信贷为主导的金融结构对于缓贫效果更明显。
虽然大多数学者认为金融发展能够减缓贫困，但是也有部分学者认为传统金融发展不利于缓解贫困。一方面，Weinstein&Yafeh（1998）和 Sylvian&Kangni（2011）以及Akhte（2009）等学者认为由于金融发展存在不稳定性，一旦发生金融波动，银行会减少贷款从而抑制经济增长，当进入经济震荡期时，富人会因其自身资产积累平稳度过危机，但穷人就会因此加剧贫困，从而恶化贫困问题。另一方面，Arestis&Cancer（2004）和Maurer&Haber（2007）以及陈斌开和林毅夫（2012）等学者认为，由于存在金融体系不健全等问题，大企业和富人更容易获得金融服务，低收入群体对于金融服务的需求将不能得到满足，因此就会造成金融市场上的机会不平等，获得更多金融服务的人将会更加富有，贫困人口因为得不到相应的金融服务将会更加贫困，这就会扩大收入分配，加剧贫困程度。从城乡视角来看，杨俊等（2008）用时间序列数据来验证在不同的市场上金融发展有着不同的效果，对农村居民来说，金融发展在长期内对贫困减缓的效果不显著，但是对城镇居民来说，金融发展在长期内对贫困减缓有明显作用。
三、数字普惠金融缓解相对贫困效应的机理与研究假设 ......................... 10
（一）数字普惠金融缓解相对贫困效应的直接影响 ......................... 10
1.信贷渠道 ....................... 10
2.投资渠道 ....................... 11
四、我国数字普惠金融发展与贫困现状分析 ...................... 15
（一）我国数字普惠金融发展现状分析 ......................... 15
1.互联网移动支付 .................... 15
2.互联网借贷 ................................ 17
五、我国数字普惠金融缓解相对贫困效应的实证分析 ................... 25
（一）模型构建与指标选取 ............................... 25
1.模型构建 ............................ 25
2.指标选取与数据来源 ...................... 26
五、我国数字普惠金融缓解相对贫困效应的实证分析
（一）模型构建与指标选取
1.指标选取与数据来源
（1）多维相对贫困（pov）
目前我国政府的扶贫是以收入标准为单一维度的标准，但随着绝对贫困的全面消除，我们要转向从多维角度来研究相对贫困，为实现共同富裕奠定基石。在相对贫困维度选择方面，本文选取收入水平（income）、健康水平（health）、固定资产水平（asset）与生活幸福度（happiness）四个维度来构建多维相对贫困指数。但是在维度的权重选择方面，多数学者都采用了主观赋权评价法，主观赋权法依赖主观判断，缺乏客观性。为弥补这一缺陷，本文选取更具有客观性的赋权方法即利用熵值法来构建，通过信息熵原理来确定权重，能够更加具有客观准确性。相对贫困程度越大，则 pov 值越大，反之，则越小。表 5-1 所示为四个维度六个指标。
为使用更具有代表性的样本数据，本文选择中国家庭跟踪调查（CFPS）项目，该项目数据使用抽样调查的方式，其样本覆盖了我国的 31 个省市（不含港、澳、台），覆盖人口约占全国总人口的 95%，CFPS 于 2010 年正式开始，每两年进行一次追踪调查，因此本文选取了 2011、2013、2015、2017 年四年数据进行测算分析，其中，2011 年有效家庭样本数为 8438，2013 年为 28141，2015 年为 37289，2017 年为 40011，本文将每年的家庭样本数分省进行测算。
六、结论及政策建议
（一）研究结论
本文利用 CFPS 数据选取四个维度六个指标构建多维相对贫困指数，并利用系统 GMM模型实证研究我国数字普惠金融缓解相对贫困效应，并利用中介效应模型进行了机制分析。结果表明：
第一，多维相对贫困改善是一个连续性的过程，这类群体很容易陷入因贫致贫的的恶性循环，所以要寻求外部因素来刺激缓解相对贫困。第二，数字普惠金融发展对缓解相对贫困效应有直接影响，实证结果表明数字普惠金融指数、贷款指数、投资指数均对缓解相对贫困效应起到了正向作用，除此以外，数字普惠金融中的三个子维度也均对缓解相对贫困效应具有明显的作用，其中使用深度对相对贫困的减缓作用最为明显，其次是覆盖广度，影响最低的是数字支持服务程度。第三，数字普惠金融发展对缓解相对贫困效
