本文是一篇区域经济论文，本文利用 2011-2018 年中国 31 个省份数字普惠金融指数，全要素生产率以及资本存量、外贸依存度、外商直接投资、产业结构调整、创新指数、政府干预等数据，通过面板数据模型和门限回归模型、作用机制分析等实证方法来研究数字普惠金融与经济增长之间的关系。
第 1 章绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1978 年是中国改革开放的第一年，当时经济发展缓慢稳定，1978 年至 2019年，我国 GDP 和人均 GDP 保持稳定增长；2007 年中国 GDP 排名世界第四；2010 年中国 GDP 总量第一次超过日本，成为世界第二大经济体，并一直保持至今。从 GDP 增长比率的角度来看，从 2013 年到 2016 年，中国 GDP 年均复合增长率为 7.2%，位居世界前列，因此也进入了中等收入国家的行列，中国也被公认为经济强国。然而，随着人口红利的下降、国内环境变化、中等收入陷阱、国际环境风险累积、经济战略转变等不确定因素的影响，中国经济在经历了低迷之后进入了新常态。比如经济增长持续下降、居民可支配收入增长速度下滑、长期CPI 偏低、企业整体利润率持续下降、人均消费增加但总投资减少，这些指标背后所对应的数据足以说明中国经济的不正常。因此，中央通过出台传统产业转型升级、新旧动能转换和供给侧结构性改革等政策来提高中国经济发展的灵活性。 但是，由于我国不同地区之间经济、文化、技术存在差异，出现众多地区间经济 增长不平衡、经济增长效率低下的问题，从统计年鉴可以看出，2019 年北京人均GDP 最高，达到 164220 元；甘肃最低，只有 32995 元，远低于中国人均 GDP，据统计，2019 年中国人均 GDP 为 70892 元，可见，我国不同地区的经济增长存在很大差异，这种差距是阻碍我国社会整体稳定发展的主要原因。
可见，中国 GDP 的增速正在下降，区域经济增长不平衡、经济增长效率低下的主要原因是我国部分地区金融知识普及率和金融应用率偏低。所以普惠金融的概念被提出，能够从正规金融服务中获得和利用一切服务机会，这也意味着正规金融体系能够持续地为国家服务，我们应该为弱势群体、行业和地区提供负担得起的金融服务，包括储蓄、贷款、保险等基础服务，以及投资、理财、养老等专业金融服务。普惠金融一般是为个人家庭和中小企业提供正规金融服务。它在全球经济和社会发展议程中占有一席之地，2009 年，各国政府首脑在二十国集团峰会上达成共识：普惠金融是消除赤贫、促进经济增长的重要法宝;世界银行致力于到 2020 年实现全球金融普惠的宏伟蓝图，并声称任何个人都可以依靠金融服务来增加其积累的财富。纵观这些决策者们的发言，我们可以发现，他们都认为普惠金融有助于促进地区经济增长，减少地区收入不平衡，提高经济增长质量。
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1.2 内容与框架
1.2.1 研究内容
本文的研究借鉴了北京大学互联网研究中心发布的数字普惠金融指数，因为 这组数据具有较高的权威性，更符合数字金融普惠的实际情况，能够使测量结果 更加准确。本文的研究内容包括两个方面：(1)结合北京大学互联网金融研究中心发布的数字普惠金融指数，本文从全样本的角度对 31 个省市 2011-2018 年数 字普惠金融发展水平进行了实证分析；(2)建立动态面板模型，根据实证结果分析数字普惠金融对区域经济增长的影响，本文分析了数字普惠金融对经济增长是否存在门槛效应，如果存在门槛效应，则分析了门槛效应产生的机理。本文分五 个部分对这两个方面进行了论述：
第一部分：绪论。首先，阐述了本文的研究背景，描述了改革开放以来我国经济增长率和经济增长率的变化，以及国家层面采取了哪些政策措施来应对这一局面，并阐述随着数字技术的发展，互联网与传统普惠金融的结合，实现了数字普惠金融。二是说明本文研究的意义，主要是可以向政府部门提出比较有建设性意义的政策。最后，确定了本文的研究内容、基本框架、研究方法和具体技术路线，总结了本文的创新点和不足之处。
第二部分：文献综述。一是从国外指标体系构建和国内指标体系构建两方面介绍了传统的金融包容性指标。二是探讨数字普惠金融对经济增长的影响。最后，对上述文献进行了综述。
第三部分：理论阐述。本文首先阐述了我国传统普惠金融的发展路径；其次，结合互联网的发展，阐述了数字普惠金融的发展路径；最后，介绍了数字普惠金融对区域经济增长的影响机制和实证模型的研究假说。
第四部分：模型建立。首先介绍本文的相关变量，主要有解释变量、被解释变量、控制变量，其中解释变量还可以拆分成三个二级解释变量。其次是模型的建立，本文主要涉及两个模型，分别是面板线性回归模型和面板门限回归模型，在实证分析结束之后，为例验证结果的准确，本文还进行了内生性检验。最后，因为数字普惠金融指数是一级指标，这个一级指标可以拆分成三个二级指标，所以通过进一步的回归分析。
第五部分：结论与政策建议。本文的分析方式是建立模型、运用软件的方法，所以在实证结束之后，会得出相应的结论。此外，因为本文的选题涉及国家整体政策层面，所以根据得出的结论可以分析相应的解决措施，为政府的政策保驾护航。
图 1-1 技术路线图
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第 2 章 文献综述
2.1 普惠金融指标体系的构建
2.1.1 国外指标体系构建的研究
目前，学术界对传统普惠金融的理论观点已经非常成熟，但这些文献主要采 用模型构建普惠金融指数来衡量普惠金融的发展水平。由于不同学者选择不同的 模型和研究维度，目前学术界对普惠金融还没有相对统一的计量标准。有鉴于此， AFI、WB 等相关国际组织提出了衡量普惠性财务指标的指导方法。通过阅读相 关文献，本文总结了国外学者对普惠金融的计算方法：首先，Sarma 和 Pai（s2012） 借鉴了人类发展指数的计算方法，从金融产品接触的三个维度来度量普惠金融指 数，效用和地域渗透；其次，贝克等人用 8 个指标来描述当前金融服务的水平和 发展，代表性指标包括每 100 平方公里或 100 人的 ATM 机数量、金融机构分支 机构数量、存贷款数量等；Sahay（2015）从金融供给和金融需求的角度，以个人 和公司为主体，测算了 88 个不同国家普惠金融的发展水平，并将普惠金融定义 为“最大限度地提高可用性，最大限度地减少非自愿金融排斥”的体系。
2.1.2 国内指标体系构建的研究
张国俊等人结合金融排斥和普惠金融的概念，从渗透、利用、效用和容忍度 等维度进行研究，研究了与我国普惠金融发展水平相对应的指标；焦金普(2014)运用层次指数法构建普惠金融指数，一级指标主要包括：可用性、利用率和服务 质量，一级指标主要包括 2013 年可用性、利用率和服务质量，王静、胡国辉从 地理范围、人口规模、存贷款三个维度构建了 6 个指标，研究了普惠金融的影响 因素；张欣(2016)在计算指标时考虑了普惠金融发展的质量，包括个人信贷应 用率和农村金融服务王俊文(2018)以县域数据作为金融服务三个维度的样本，并运用因子分析法对贫困地区普惠金融发展水平进行测度。一般来说，各国际组织都希望根据各自的服务目标建立一个更加全面的金融包容性指标体系，但每个指标体系的侧重点不同。根据官方指数数据，国内学者主要利用银行业数据和金融业密度数据来描述各种金融使用数据，并建立适合我国实际发展的普惠性金融指标体系。
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2.2 数字普惠金融对经济增长的研究
2.2.1 国外数字普惠金融与经济增长关系的研究
国外也有很多学者研究普惠金融与经济增长的关系，通过研读相关文献，可以总结出他们研究的方法也是选择定量研究法，通过构建解释变量、控制变量、 被解释变量，然后再选择合适的模型进行实证分析，大多数的实证结果表明，普 惠性储蓄率对宏观经济增长具有正向影响。Sarma 和 Pais(2012)认为，一个国家普惠金融的发展水平与其社会经济发展和现代化程度高度相关。Anand(2013)等人认为，如果一个地区普惠金融发展水平提高 1%，那么与 GDP 相关的经济增 长基准值可以提高 0.14%。Chattopadhyay(2014)运用定量分析方法，从反面研究普惠金融与经济增长的关系。最后的结论是，如果一个国家或地区缺乏足够的包容性，将导致 GDP 基数损失 1%。Cull R (2013)和 Corrado (2017)从宏观和微观两个层面研究了两者之间的关系，最后得出结论，普惠金融可以提高经济发展水平，此外，还可以进一步增强金融普惠效应，两者之间存在协同效应，这是可持续的。Hanning A 等(2017)的研究表明，县域普惠金融的发展在一定程度上缩小了贫富差距，促进了区域经济增长。Kremer S(2018)分析 84 个国家的面板数据，发现随着普惠金融发展水平的不断变化，其促进经济增长的 作用也将发生变化，这种促进的边际效应正在下降。
2.2.2 国内数字普惠金融与经济增长关系的研究
国内学者对普惠金融的研究比较有侧重点，大多数的研究是关注普惠金融对 区域经济增长的影响。张斯琛(2016)年按地理位置的分布将中国 31 个省份划分为东部地区、中部地区和西部地区进行研究，认为东部地区因为有较高的金融发展水平，所以其经济增长速度较快。李涛（2016）等认为，如果国家层面的普惠性金融政策能够更倾向于低
