數字普惠金融、創業活躍度與包容性增長

唐紅梅，趙 軍

（新疆大學 經濟與管理學院，新疆 烏魯木齊 830000）

一、引言與文獻

經過幾十年高速增長后，中國經濟總量大幅提升，但仍存在發展不平衡、不充分的問題。在“雙循環”背景下，區域發展不平衡、收入差距擴大等問題不但造成實際購買力受到約束、消費潛力難以釋放，阻礙實現“以人民中心”的新發展理念。中國始終高度重視包容性增長問題，黨的十九大報告指出：“明確新時代我國社會主要矛盾是人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾，必須堅持以人民為中心的發展思想，不斷促進人的全面發展、全體人民共同富裕。”黨的二十大報告指出：“中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化。共同富裕是中國特色社會主義的本質要求，也是一個長期的歷史過程。我們堅持把實現人民對美好生活的向往作為現代化建設的出發點和落腳點，著力維護和促進社會公平正義，著力促進全體人民共同富裕，堅決防止兩極分化。”包容性增長契合中國特色社會主義的發展理念，是在發展過程中解決發展問題的重要手段，是中國經濟發展的內在要求。

包容性增長被認為是機會平等的增長[1]，同時關注過程和結果[2]、更強調因所享有的權利的不平等而造成的排斥[3]。杜志雄等(2010)認為包容性增長包括四個基本要義：經濟增長、權利獲得、機會平等、福利普惠[4]。文雁兵(2015)從以經濟增長和收入分配的“自上而下”和以自生能力和社會流動的“自下而上”的兩種視角闡釋包容性增長減貧策略[5]。總的來說，包容性增長以機會平等作為核心，致力于通過消除環境不平等使各類群體獲得公平的增長機會和結果。

依托于信息、大數據、云計算等技術誕生的數字普惠金融，有效地降低了普惠金融服務成本，有助于緩解原本被傳統金融排斥的群體的借貸約束，促進他們參與投資和經營活動[6]。新型數字金融模式已經成為普惠金融的重要源動力和增長點[7]。在新技術浪潮中誕生的數字普惠金融能否促進包容性增長，以及如何提升其邊際效益是具有理論和現實意義的課題。

創業是經濟個體跳出原有生產網絡，發揮自身能力特長從而獲得更高回報的重要途徑。只有在創新和效率方面有所建樹才能夠獲得創業成功，因此創業成為家庭增收、區域經濟增長的重要推動力，對增加社會公平、階層流動發揮著積極作用。此外，創業有助于增加社會就業機會。提升區域創業活躍度可以通過增加收入、推動創新和新增就業機會的有益影響來促進包容性增長。金融支持是創業活動的必要支持條件，金融能夠使經濟個體獲得購買力，并投入到生產性活動中，充分發揮個體能力。在宏觀層面，金融對創業活動的支持體現在積累資本和提高資源配置效率的作用。數字普惠金融具有成本低、覆蓋廣的優勢，能夠通過提升區域創業活躍度促進包容性增長。

目前的研究表明，數字普惠金融在以下方面有積極作用：縮小城鄉收入差距[8，9]、促進經濟增長[10]、減貧效應[11]、促進創業[12]、提升城市創新水平[13]、促進中小企業技術創新[14]、提升社會保障水平[15]等。但對以下問題涉及不足：一是對作為綜合概念的包容性增長的研究不足；二是數字普惠金融能否通過提升創業活躍度的機制提升包容性增長水平，其路徑機制有待驗證；三是緩解信息不對稱是數字普惠金融的重要特征，其對數字普惠金融的效用是否存在影響，相關研究較少。基于以上問題，文章從包容性增長的內涵出發，構建包容性增長指數，使用靜態和動態模型研究數字普惠金融對包容性增長的作用，通過中介效應驗證了提升創業活躍度是數字普惠金融促進包容性增長的重要機制，以門檻模型分析數字普惠金融的非線性效應，發現提升信息化水平能夠緩解信息不對稱從而提升數字普惠金融的邊際效益。

文章可能的邊際貢獻在于：第一，從經濟增長的可持續性、社會機會公平性和收入平等三個維度設置指標體系，全面反映包容性增長的動態變化；第二，驗證了提升區域創業活躍度是數字普惠金融促進包容性增長的重要機制；第三，發現緩解信息不對稱是提升數字普惠金融邊際貢獻的重要方式；第四，進一步研究發現數字普惠金融發揮有益影響離不開傳統金融基礎，二者融合發展是十分必要的。文章對深入理解數字普惠金融的運行機制和相關政策的協同制定提供了有益參考。

文章其余部分安排如下：第二部分是理論分析并提出研究假說，第三部分是對包容性增長的測算，第四部分是實證分析，第五部分是穩健性檢驗，第六部分是結論和建議。

二、理論分析

1.數字普惠金融對包容性增長的影響

首先，金融發展對經濟增長具有促進作用[16，17]。數字普惠金融作為金融體系的創新發展，具有一般的金融功能，對促進經濟增長具有積極作用。此外，數字普惠金融通過互聯網技術拓寬了金融服務范圍，降低了由地理位置形成的金融排斥，提高了對欠發達地區的金融支持，賦予了更多群體享有金融服務的權利，加快了資本積累進程，廣泛地調動生產要素，提升經濟運行效率的同時促進包容性增長。其次，數字普惠金融降低了金融服務的成本，提升了金融服務的供給能力，減少了由價格形成的金融排斥現象，有助于緩解小微企業和低收入群體的融資約束，使其參與到創新創業中，拓寬其增收渠道。宋曉玲(2017)認為數字普惠金融通過降低門檻效應、緩解排除效應和減貧效應能夠縮小城鄉居民收入差距[8]。周利等(2020)的研究也支持這一結論[9]。最后，收入增長使得更多資源能被投入到教育、醫療、社會保障等社會福利領域，起到提升社會機會公平性的作用。汪亞楠等(2020)的研究證實了通過收入效應、就業效應，數字普惠金融能夠提升社會保障水平[15]。由此，文章提出如下假設：

假設H1：數字普惠金融能夠促進包容性增長。

2.數字普惠金融促進包容性增長的影響機制

創業創新是穩增長、保就業的重要基礎。創業不僅能直接提升創業者的收入，還能增加社會就業崗位，帶動一批人提高收入。靈敏把握市場需求、創新生產方式或提高生產效率是創業成功的基本要求，創業企業不僅是產業鏈的零件組成部分、市場主體的生力軍，還是創新的重要力量。因此，提升區域創業活躍度是促進經濟增長、居民增收和創新的重要途徑。

創業離不開金融支持，傳統金融模式對標社會化生產，對資金需求者要求較完備的財務信息、經營流程和資金用途控制。創業企業往往難以完全符合上述條件，由此造成小微企業融資難現象出現。數字普惠金融提高了金融支持與創業企業資金的需求匹配度：一方面，數字普惠金融通過大數據等金融科技降低了融資門檻、融資成本和信息不對稱程度，緩解了企業的信貸約束，提升了創業績效。謝絢麗等(2018)證實數字金融對創業有顯著的促進作用，而且對于城鎮化率較低的省份、注冊資本較少的微型企業有更強的鼓勵創業的作用[12]。另一方面，數字普惠金融擴展了金融服務的觸達能力，在傳統金融發展較為薄弱的區域通過信息化提供金融服務，從而增加了潛在的因資金限制的創業群體的基數。張勛等(2019)發現數字金融的發展幫助改善了農村居民的創業行為，并帶來了創業機會的均等化[6]。因此，數字普惠金融能夠通過提升區域創業活躍度推進包容性增長。綜上，文章提出如下假設：

假設H2：提升區域創業活躍度是數字普惠金融促進包容性增長的重要機制。

3.信息不對稱對數字普惠金融的非線性影響

信息不對稱是金融市場的一個重要特征，指交易的一方對另一方缺乏充分的了解，并影響其在交易中做出正確的決策。事前的信息不對稱主要表現為逆向選擇，貸款人由于信息不對稱無法識別借款人可能存在的風險，貸款人很可能不向某類群體發放貸款，以降低其承擔的總體風險，從而將這類群體中低風險的借款人也排斥在信貸交易之外，導致金融排斥現象的產生。事后的信息不對稱主要體現為道德風險，借款人獲得信貸后，可能為博取高收益而從事高于借款風險的活動，這時貸款人通常使用增加抵押物來防范道德風險[18]。可見，信息不對稱將造成針對信息不透明的交易對象產生金融排斥或要求增加抵押物而提高金融服務門檻的問題。

金融機構的中介作用正是以解決資金供給方和需求方的信息不對稱問題來體現的。然而，相較于成熟企業，小微企業、創業企業往往存在企業制度不規范、資金用途不清晰等問題，造成金融機構難以評估貸款風險。而數字普惠金融通過大數據等手段，形成的海量數據庫能夠對借款人進行風險評估，精準識別低風險企業的貸款需求，還能持續跟蹤貸款人的生產經營情況，有效緩解事前和事后兩方面的信息不對稱，重構金融服務模式，為提升區域創業活躍度提供了重要的金融支持。因此，緩解信息不對稱能夠提高數字普惠金融對創業活躍度、包容性增長的邊際貢獻。綜上，文章有如下假設：

假設H3：緩解信息不對稱能夠提升數字普惠金融對包容性增長的邊際貢獻。

三、包容性增長的測算評價

1.指標體系構建

包容性增長的核心是機會平等大多數學者都認為包容性增長應該包含經濟的可持續增長、增長過程和結果的共享、減貧和收入提高等[19]。測度包容性增長的主要方法包括：使用機會曲線刻畫[20]、設置指標體系[21，22]、測算包容性TFP[19，23]。文章以機會平等作為包容性增長的核心內涵，以多維平等為具體衡量內容。測度目標是盡可能全面、客觀和動態的反映包容性增長水平，因此使用指標體系法能夠較好的契合文章測度目標。基于文章對包容性增長的概念界定和測度目標，從經濟增長的可持續性、社會機會公平性和收入平等三個維度設置指標體系，見表1。

表1 包容性增長指標體系

經濟增長的可持續性是實現包容性增長的基礎，從經濟增長和收入增長兩個領域構建。經濟增長領域使用全要素生產率、第二產業占比、第三產業占比和人均GDP增長率進行衡量。其中，全要素生產率使用DEA的SBM-GML指數進行測算，投入使用勞動力和資本，產出為實際GDP。勞動力采用當年就業人員總數衡量；資本使用永續盤存法計算，根據張軍(2004)[24]計算的以2000年價格衡量的資產存量作為初始資本存量，使用經固定資產投資價格指數縮減后的每年實際固定資產投資持續計算，折舊率取9.6%，資本和實際GDP均折算為2000年為基準的不變價。收入增長領域使用以2000年不變價的城鎮和農村居民人均可支配收入衡量，通過城鎮和農村居民消費價格指數對當年數據進行消脹處理。

社會機會公平性是對包容性增長多維平等的核心體現，包括經濟參與機會、就業機會、教育機會、醫療機會和社會保障機會領域。經濟參與機會包括市場潛力和城鎮化率指標，市場潛力的概念來源于新經濟地理學，較大的市場規模促進產業關聯與產業集聚的形成，促進企業利潤和生產率提高，為工資水平提高提供可能[25]；相比于農村，城市消費水平較高、就業崗位更多，因此將城鎮化率也作為經濟參與機會的衡量指標。就業機會直接影響個體獲得收入的可能性與收入水平，使用第二、三產業就業率和城鎮登記失業率指標衡量[22]。教育機會是個體實現收入提升的重要手段，教育機會公平性對社會階層流動具有重要影響，使用教育經費投入強度和每萬人擁有的專任教師數衡量。醫療機會是對健康水平的重要保障，是進入就業市場的基本條件，采用每萬人擁有醫師數和床位數衡量。社會保障水平是防范風險的重要工具，能夠保障基本生活水平，使用每萬人基本養老保險人數和每萬人基本醫療保險人數衡量。

收入平等維度著重衡量收入平等程度，主要包括城鄉收入差距、區域收入差距和行業收入差距。城鄉收入差距以城鄉收入比衡量；區域收入差距使用當年各省城鎮居民可支配收入與標桿地區的比值，選擇上海市作為標桿地區[26]；行業收入差距使用省級層面的城鎮各行業從業人員平均工資的變異系數表示[27]。

2.測算方法

文章使用定基極差熵權法進行賦權和綜合指數計算，定基極差熵權法是熵權法和定基極差法的組合運用，一是能夠避免權重設定的主觀性，二是通過定基使得全局通用參考系，能夠反映時空雙重維度上的變動趨勢[22]，三是能夠處理正向和負向指標，并形成三個子維度指數。測算步驟如下：

第一步：將指標數據進行無量綱化。

第二步：計算指標比重。

式(2)中，若比重值Ptij=0，則定義

第三步：計算指標信息熵。

第四步：計算指標權重。

式(4)中，Wj是第j項指標的權重。

第五步：使用定基極差法處理原始數據。

第六步：計算綜合指數。將熵權法確定的指標權重和定基極差法處理后的無量綱化指標值進行加權，得到綜合指數：

3.測算結果

文章選取2000—2019年中國30個省份數據為基礎進行計算，因數據資料限制，不包括港澳臺和西藏地區。數據來源于中經網數據庫、國家統計局網站、《中國統計年鑒》《中國教育統計年鑒》《中國教育經費統計年鑒》及各省市自治區統計年鑒，個別缺失數據使用插值法補齊。根據上述步驟，測算2001—2019年中國30個省級行政區的包容性增長水平，部分結果見表2。

表2 中國各省份包容性增長水平

2001—2019年，全國的包容性增長水平呈現總體水平明顯提升同時省際差異性擴大的趨勢。表現為平均值從0.2499增長到0.7729，同時標準差從0.1902擴大到0.4319。從2019年排名看，包容性增長水平排名前五的省份為上海、北京、江蘇、浙江和廣東，排名后五的省份為甘肅、青海、云南、寧夏和貴州。從增長情況看，全國的包容性增長指數增長了0.5230，高于全國平均增長量的省份有11個，其余19個省份則低于平均增長量，說明少數省份快速增長大幅領先于其他地區，而大多數省份則難以追趕扭轉落后局面，這也是省際差異不斷擴大的原因。

四、實證分析

1.模型設定

為驗證數字普惠金融對包容性增長的促進作用，基準回歸采用雙向固定效應模型(7)進行驗證。考慮到包容性增長可能存在路徑依賴以及減少內生性，同時設定動態面板回歸模型(8)，使用系統GMM進行估計。

其中，inclusiveit是省份i在t時期的包容性增長水平，dfiiit是省份i在t時期的數字普惠金融指數，Zit是控制變量，μi和δt分別代表個體和時間固定效應，εit為隨機擾動項。

在數字普惠金融指數(dfii)對包容性增長(inclusive)的線性回歸模型的系數α0通過顯著性檢驗的基礎上，分別構建數字普惠金融指數(dfii)對于中介變量創業活躍度(entre)的線性回歸方程，以及數字普惠金融指數(dfii)與中介變量創業活躍度(entre)對包容性增長(inclusive)的回歸方程，通過β1、λ1、λ2的顯著性判斷中介效應是否存在。具體模型設定如下：

數字普惠金融不僅降低了金融服務成本，提升了金融服務的觸達性與可獲得性，也借助豐富的網絡應用場景緩解了信息不對稱，從而減少金融摩擦，提升資源配置效率。為驗證假設H3，即緩解信息不對稱能夠提升數字普惠金融對包容性增長的邊際貢獻，使用門檻模型(Hansen，1999)驗證信息化對數字普惠金融對促進包容性增長的影響：

其中，qit是門檻變量，I(·)為取值1或0的指示函數，滿足括號內條件取值為1否則為0。可擴展為多門檻情形。門檻模型使用自舉抽樣方法進行門檻效應的檢驗，通過構造LR似然比檢驗量并繪制圖形進行門檻值真實性的檢驗。

2.變量說明

被解釋變量：被解釋變量為包容性增長(inclusive)，使用第三部分的測算結果。

解釋變量：使用省級層面的北京大學數字普惠金融指數dfii，包括覆蓋廣度、覆蓋深度和數字化程度三個維度。該指數是由北京大學數字金融研究中心與螞蟻集團研究院研究人員合作編制完成的，是當前最具代表性的反映數字普惠金融發展的數據。

中介變量：中介變量為創業活躍度(entre)，以私營企業工商注冊登記戶數與個體工商注冊登記戶數之和作為創業企業的觀測數據，借鑒葉文平等(2018)[28]的研究采用區域內15～64歲勞動力人口進行標準化。

門檻變量：增加信息量和將已有信息進行數字化是提高交易雙方透明度的主要方式。有效的數據信息越多，大數據、云計算等金融科技手段越能有效的緩解信息不對稱問題并降低金融服務成本。數據信息的來源是用戶參與，反映的是經濟活動的流向，因此從用戶端和收入端兩個方面反映信息量的增加和信息公開透明程度。鑒于移動互聯網應用范圍和使用深度不斷增強，使用移動電話用戶數/總人口的比例反映用戶端的信息數字化程度，記為access。銷售信息對反映企業經營情況事關重要，是緩解事后信息不對稱的關鍵數據，電子商務是企業營收數字化的直觀體現，由于各省的電子商務銷售額從2013年起才有系統的統計數據，使用快遞業務收入/GDP的比例間接反映收入端的經濟活動數字化程度，記為income。將電子商務銷售額/GDP占比作為分類標準在分樣本回歸中使用，作為輔助驗證。

控制變量：選取其他可能影響包容性增長的控制變量包括對外開放程度(open)，使用進出口總額/GDP反映；政府參與經濟程度(gov)，使用一般公共預算支出/GDP反映；金融發展水平(fd)，使用人民幣各項貸款余額/GDP反映；資源稟賦(res)，使用采用資本存量/從業人員數量來反映。

數字普惠金融指數(dfii)來源于北京大學數字金融研究中心，其他數據來源與上文相同，數據跨度為2011—2019年，變量含義見表3，數據的描述性統計見表4。

表3 變量及指標含義

表4 變量描述性統計

3.實證分析

（1）基準回歸

基準回歸結果見表5，靜態模型中模型(1)是數字普惠金融對包容性增長的雙向固定效應回歸結果，模型(2)在模型(1)的基礎上加入控制變量。模型(3)、(4)、(5)分別是數字普惠金融對包容性增長的三個子維度：經濟增長的可持續性、社會機會公平性和收入平等的靜態模型回歸結果。模型(6)為使用系統GMM的動態面板回歸結果，回歸通過了二階序列自相關檢驗和Hansen檢驗。從靜態和動態模型回歸結果看，數字普惠金融對包容性增長的回歸系數都顯著為正，驗證了數字普惠金融對包容性增長具有顯著的促進作用。從數字普惠金融對包容性增長的三個子維度看，數字普惠金融對經濟增長的可持續性、社會機會公平性和收入平等都存在顯著的正向作用。從回歸系數大小看，數字普惠金融對社會機會公平性的促進作用最大；從回歸擬合度看，數字普惠金融對經濟增長的可持續性的回歸擬合度最優；數字普惠金融對收入平等的正向影響弱于其他兩個維度。

表5 數字普惠金融對包容性增長的基準回歸

控制變量中，對外開放程度、金融發展水平對包容性增長的回歸系數顯著為負，政府參與經濟程度對包容性增長水平的回歸系數顯著為正。說明對外開放、金融支持等市場化手段對包容性增長存在抑制作用，政府財政對經濟參與程度作為政府對經濟的參與和調節，能夠起到調節平衡的作用。

根據以上回歸結果，假設H1得到驗證，即數字普惠金融能夠促進包容性增長。

（2）中介效應

在基準回歸證實了數字普惠金融對包容性增長具有積極影響的基礎上，使用中介效應檢驗中介變量創業活躍度的作用機制，結果見表6。首先使用逐步回歸檢驗，數字普惠金融對被解釋變量包容性增長、中介變量創業活躍度回歸系數均為正，顯著性水平分別為1%和5%。將數字普惠金融和創業活躍度對被解釋變量包容性增長進行回歸，二者均存在顯著的正效應，且數字普惠金融的系數有所下降，表明存在中介效應。

表6 創業活躍度的中介效應

據此，驗證了假設H2：提升區域創業活躍度是數字普惠金融促進包容性增長的重要機制。

（3）門檻效應

緩解信息不對稱能夠減少金融摩擦，從而實現資金轉化為資本、服務實體經濟。使用門檻模型考察數字普惠金融的非線性溢出效應和信息化的對其作用的影響，從單門檻到多門檻依次檢驗，表7中列出了通過門檻效應檢驗（P值小于0.05）和門檻值LR檢驗的回歸結果。門檻值LR檢驗結果如圖1所示。將數字普惠金融也作為門檻變量的原因是隨著數字普惠金融的發展，其積累的用戶群體信息越來越豐富，因此數字普惠金融的發展程度本身就可以表征金融服務中信息化的程度。回歸結果表明，使用移動電話用戶數/總人口、快遞業務收入/GDP和數字普惠金融作為門檻變量時，存在顯著的單門檻效應，隨著門檻變量超越門檻值后，數字普惠金融對包容性增長的回歸系數顯著增大，數字普惠金融對包容性增長的正向影響得到增強。將數字普惠金融也作為門檻變量的原因是隨著數字普惠金融的發展，其積累的用戶群體信息越來越豐富，因此數字普惠金融的發展程度本身就可以表征金融服務中信息化的程度。

圖1 門檻模型LR似然比檢驗

表7 面板門檻模型的回歸結果

綜上所述，假設H3得到驗證，即隨著信息化程度的提升，信息不對稱得到緩解，提升了數字普惠金融對包容性增長的邊際貢獻。

（4）進一步分析

使用分樣本回歸進一步研究數字普惠金融對包容性增長作用的異質性，同時作為對假設H3的輔助驗證。每萬人銀行從業人員數代表傳統金融服務密度，傳統金融服務運行中積累了大量征信數據，為緩解信息不對稱提供數據資源。電子商務銷售額/GDP比例代表電子商務發展水平，是經營過程信息化的重要方式。文章以2019年各省份的每萬人銀行從業人員數、電子商務銷售額/GDP比例兩個指標分別將樣本平均劃分為低水平組和高水平組，研究數字普惠金融在不同的傳統金融服務密度和電子商務發展水平下的異質性。結果見表8，兩組回歸都顯示出共同的特征，即在高水平組中數字普惠金融對包容性增長的促進作用更大。分組1的結果說明數字普惠金融的有益影響不能脫離傳統金融服務而存在，因此在數字金融背景下完善傳統金融服務布局仍然是十分必要的。分組2的結果顯示，電子商務發展高水平組具有更高的信息化水平，說明在電子商務發展水平更高的區域，數字普惠金融更加能夠緩解信息不對稱，從而增強了對包容性增長的貢獻，進一步驗證了假設H3的結論。

表8 分樣本回歸結果

五、穩健性檢驗

在使用雙向固定效應模型、系統GMM回歸、中介效應模型、門檻模型和分樣本回歸后，結果均顯示數字普惠金融對包容性增長的影響始終顯著為正，文章主要結論已經得到驗證。在此基礎上，對于仍然可能存在的遺漏變量、測量誤差，采用面板工具變量法進行穩健性檢驗。由于通信產業是數字普惠金融的必要條件，但通信產業無法直接影響包容性增長水平，故選用各省份2011—2019年移動電話普及率和電信業務總量/GDP占比作為工具變量。表9所示的工具變量結果，顯示數字普惠金融促進了包容性增長，且通過了工具變量檢驗：Kleibergen-PaaprkWald F統計量為21.877，大于Stock-Yogo weak ID test critical values的10%偏誤的臨界值，拒絕原假設，不存在弱工具變量。Kleibergen-Paaprk LM統計量的P值為0.0001，拒絕工具變量識別不足的原假設。Hansen J的P值為0.6675，通過過度識別檢驗。

表9 面板數據工具變量回歸結果

六、結論與建議

包容性增長是新發展理念中“協調”“共享”的體現。文章考察了數字普惠金融對包容性增長的影響及其機制，結果發現：一是數字普惠金融能夠促進包容性增長，對其子維度經濟增長的可持續性、社會機會公平性和收入平等程度都存在顯著促進作用；二是提升創業活躍度是數字普惠金融促進包容性增長的重要機制；三是數字普惠金融對包容性增長存在非線性效應，緩解信息不對稱能夠提升數字普惠金融對包容性增長的邊際貢獻；四是在傳統金融服務密度高和電子商務發展水平高的區域，數字普惠金融的有益影響更加凸顯。

基于以上結論，文章提出如下建議：第一，對于包容性增長水平較低的地區，應加強數字普惠金融基礎設施建設，促進數字化、信息化融合發展，提高數字金融應用的便利性，促進數字金融的覆蓋廣度和使用深度，使更多群體能夠享有接受數字金融服務的權利。第二，營造公平、便利、高效的營商環境，協同制定數字普惠金融與創業扶持政策，引導人才、技術、資金的優化配置，激發創業潛力，提升區域創業活躍度。第三，促進傳統普惠金融與數字普惠金融融合發展，擴大金融服務范圍，有益于傳統金融機構和金融科技平臺發揮協同作用，以此共同促進包容性增長。第四，加強智慧城市等數字化建設，減少信息割裂提高信息透明度，加強稅務、社保等職能機構與傳統金融機構和金融科技平臺的交流互動，緩解金融交易中的信息不對稱，提升數字普惠金融對包容性增長的邊際貢獻。