■楊城強(qiáng)

一、引言

為縮小貧富差異，各國(guó)在諸多領(lǐng)域?qū)で蠼鉀Q方案和途徑。其中，數(shù)字普惠金融的方案已經(jīng)在拉美等地區(qū)實(shí)施并獲得了好評(píng)[1]。2015年我國(guó)將數(shù)字普惠金融列入政府工作報(bào)告，并在四大行分設(shè)普惠金融部門。近年來，我國(guó)數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，獲得了廣泛認(rèn)可。學(xué)者們通過多種研究方法探究了數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)貧富差距的影響。然而，有學(xué)者指出，基于宏觀層面經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的研究難以反映個(gè)體在微觀環(huán)境下的真實(shí)感受，容易因?yàn)樾畔⑷笔б约盎煦缧?yīng)導(dǎo)致誤差增加[2]，從而影響實(shí)證效果。為了研究數(shù)字普惠金融對(duì)不同收入群體的切實(shí)影響，本文擬通過自下而上的方式，應(yīng)用問卷調(diào)查手段了解數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)不同群體收入變化的影響，從而檢驗(yàn)普惠金融對(duì)貧富差距（收入不平等改善狀況）的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）關(guān)于數(shù)字普惠金融概念與作用的研究

普惠金融體系最初被設(shè)立的目的是為了幫助低收入人群，通過評(píng)估其可承擔(dān)的金融成本，為其提供符合市場(chǎng)化的金融貸款。盡管普惠金融概念早在2005年就被提出，但各國(guó)政府關(guān)注較晚，歷經(jīng)十余年才通過銀行開展普惠金融業(yè)務(wù)。中國(guó)政府于2013年11月12日在《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》中正式提出“發(fā)展普惠金融，鼓勵(lì)金融創(chuàng)新，豐富金融市場(chǎng)層次和產(chǎn)品”，普惠金融在國(guó)家層面的規(guī)劃自此開始緊密制定和推進(jìn)[3]。

數(shù)字普惠金融是借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)承載普惠金融產(chǎn)品的一種金融創(chuàng)新。被傳統(tǒng)金融體系排斥在外的群體，可以借助數(shù)字普惠金融緩解融資困難，獲得更多收入提升的機(jī)會(huì)[4]。在更深層面，數(shù)字普惠金融能為中低收入者提供更多的金融服務(wù)，促進(jìn)財(cái)產(chǎn)再分配，縮小貧富差距。數(shù)字普惠金融的提出和落實(shí)已經(jīng)從一個(gè)概念逐漸上升到國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略層面[5]。

由于我國(guó)的經(jīng)濟(jì)整體呈現(xiàn)出二元結(jié)構(gòu)特征，我國(guó)居民收入差距的主要來源受制于城鄉(xiāng)間的收入差異。為了打破在傳統(tǒng)金融工具下產(chǎn)生的收入差異過大的經(jīng)濟(jì)發(fā)展局面，數(shù)字普惠金融被提出并開始在金融領(lǐng)域?qū)嵤6]。

（二）關(guān)于數(shù)字普惠金融核心要素的研究

本文通過對(duì)前人研究的梳理發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融的區(qū)別在于其具備五個(gè)核心要素，分別是可得性、價(jià)格合理性、便利性、安全性以及針對(duì)性。

可得性。是指金融產(chǎn)品在空間密度上的分布情況或者覆蓋情況，在客觀數(shù)據(jù)上也可以通過產(chǎn)品獲得的比例來度量[7]。

價(jià)格合理性。數(shù)字普惠金融所面對(duì)的受眾相對(duì)于傳統(tǒng)金融而言需要獲得更多的消費(fèi)者剩余，即數(shù)字普惠金融需讓受眾感受到其價(jià)格更加優(yōu)惠；同時(shí)還要具備生產(chǎn)者剩余，即金融機(jī)構(gòu)所投放的金融產(chǎn)品具備可盈利性，在商業(yè)上可以持續(xù)開展[8]。

便利性。是指受眾在獲得金融產(chǎn)品的過程中，其所投入的時(shí)間成本、空間成本是否可控，即產(chǎn)品獲得的過程是否更加便捷容易[9]。

安全性。包含3個(gè)方面，即是否符合國(guó)家法律法規(guī)，使用和保存過程中是否安全，金融服務(wù)中消費(fèi)者與生產(chǎn)者是否能夠通過合法途徑保護(hù)自身權(quán)益[8]。

針對(duì)性。數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融工具最大的區(qū)別在于服務(wù)受眾的區(qū)別，數(shù)字普惠金融服務(wù)的主要對(duì)象是弱勢(shì)群體，其中包含低收入者、小微企業(yè)、老年人以及殘障人群。這些群體通常具有財(cái)產(chǎn)較少、金融產(chǎn)品的獲得能力較弱等特征[8]。

（三）關(guān)于收入不平等的研究

我國(guó)是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國(guó)，地域遼闊。從現(xiàn)有的實(shí)證研究結(jié)果可以看到，戶籍屬性、職業(yè)、地緣分布、學(xué)歷、性別都是收入差異的影響因素[10]。諸多研究也基于以上影響因素展開了翔實(shí)的分析[11]。數(shù)字普惠金融的接受意愿以及行為成為了解決收入不平等的關(guān)鍵[12]。以往的實(shí)證研究基于相關(guān)宏觀數(shù)據(jù)通過經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法進(jìn)行研究的路徑相對(duì)單一[13]。為了解決宏觀數(shù)據(jù)研究中由于微觀信息缺失對(duì)實(shí)際結(jié)果帶來的影響，本文擬采用結(jié)構(gòu)方程來研究數(shù)字普惠金融與改善收入不平等的關(guān)系及其深層機(jī)制。

本文通過對(duì)以往經(jīng)濟(jì)模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，發(fā)現(xiàn)在對(duì)收入不平等的影響研究中，通常采用城鄉(xiāng)居民收入比代表被解釋變量[14]，而解釋變量則通常選擇城市化進(jìn)程、人均GDP、市場(chǎng)化程度、金融網(wǎng)點(diǎn)覆蓋度、進(jìn)入服務(wù)獲得性、金融服務(wù)實(shí)用性等變量[15]。這些宏觀指標(biāo)主要反映整體經(jīng)濟(jì)情況。在微觀視角下，經(jīng)濟(jì)狀況的改善包括了與自身以往的經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行縱向?qū)Ρ鹊慕^對(duì)值，以及與周圍人的經(jīng)濟(jì)狀況變化進(jìn)行橫向?qū)Ρ鹊南鄬?duì)值。在考慮前因變量的選擇中，根據(jù)孟曉華等[16]的研究可以看到，在數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的測(cè)量指標(biāo)中包含了金融服務(wù)地的覆蓋性指標(biāo)、金融服務(wù)獲得性指標(biāo)、金融服務(wù)使用性指標(biāo)等。李建偉[1]加入了人口維度的滲透性等指標(biāo)。這些研究基本涵蓋了數(shù)字普惠金融核心要素中的可得性、便利性的指標(biāo)度量，但缺少對(duì)價(jià)格合理性、安全性以及針對(duì)性的度量。

三、研究路徑

基于對(duì)前人研究的梳理，本文將分別對(duì)數(shù)字普惠金融的可得性、價(jià)格合理性、便利性、安全性以及針對(duì)性進(jìn)行度量，從而了解這些影響因素是如何影響個(gè)體的經(jīng)濟(jì)收入不平等狀況改善的。

從以往的研究結(jié)果中可以看到，數(shù)字普惠金融對(duì)個(gè)體收入的影響通常以融資資金利用的方式使得個(gè)體收入增加，從而促進(jìn)貧困個(gè)體與整體收入的差距縮小。因此，數(shù)字普惠金融使用意愿成為中間機(jī)制變量。

本文模型研究的自變量包括數(shù)字普惠金融的可得性、價(jià)格合理性、便利性、安全性和針對(duì)性，中介變量為數(shù)字普惠金融的使用意愿，結(jié)果變量為收入不平等狀況改善程度。結(jié)合以往文獻(xiàn)，本文構(gòu)建問卷體系如表1所示。其中，題目采用李克特五點(diǎn)計(jì)分方式計(jì)分。1代表完全不符合，2代表不符合，3代表一般，4代表符合，5代表完全符合，得分越高說明程度越強(qiáng)。

表1 變量及題目匯總表

四、研究的實(shí)施與結(jié)果

（一）問卷調(diào)查

1.問卷對(duì)象選擇

本研究針對(duì)數(shù)字普惠金融的有效服務(wù)對(duì)象，因此研究對(duì)象主要為農(nóng)村低收入人群，但對(duì)于低收入人群的界定，各類研究均無法統(tǒng)一。為保證研究的有效性，本文參考以下標(biāo)準(zhǔn)：（1）年齡在18至50歲之間；（2）將2020年農(nóng)村人均可支配收入17131元作為標(biāo)準(zhǔn)，選擇低于17000 元收入的個(gè)體。滿足以上兩個(gè)條件即可認(rèn)定為農(nóng)村低收入群體。

2.問卷發(fā)放及收回

在確定了目標(biāo)人群的限定標(biāo)準(zhǔn)后，為保證樣本的普遍性，從東北地區(qū)、西北地區(qū)、西南地區(qū)、東部沿海以及中部地區(qū)分別隨機(jī)選取4 個(gè)貧困縣，每個(gè)縣隨機(jī)選擇4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)選擇10名低收入個(gè)體進(jìn)行問卷發(fā)放。共發(fā)放800 份樣本問卷，收回672份。剔除缺失信息過多、選項(xiàng)不符合邏輯、答案全部一致的問卷后，獲得有效問卷638 份。問卷回收率為84%，問卷有效率為94.94%。

（二）統(tǒng)計(jì)方法

本文基于設(shè)定好的研究假設(shè)，采用問卷收集方法獲得第一手?jǐn)?shù)據(jù)，通過探索性因子分析和克隆巴哈系數(shù)對(duì)基礎(chǔ)的信效度進(jìn)行度量，保證研究模型具備效度和信度水平；隨后采用驗(yàn)證性因子分析方法對(duì)整體問卷進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度分析；最后通過結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行路徑模型檢驗(yàn)。

（三）研究結(jié)果

在獲得樣本數(shù)據(jù)后，首先對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行信效度檢驗(yàn)。本研究采用的問卷為自編問卷，因此需要在理論基礎(chǔ)上對(duì)問卷進(jìn)行探索性因子分析，探知測(cè)量指標(biāo)與變量之間的關(guān)系是否與預(yù)期一致。通過主成分分析法進(jìn)行探索性因子分析，求得整體問卷的KMO 值為0.870，巴特利球形檢驗(yàn)的近似卡方值為8081.516，自由度為210；在KMO 大于0.7 的基礎(chǔ)上運(yùn)用因子旋轉(zhuǎn)法。

表2 研究假設(shè)

由表3結(jié)果可以看到，限定在特征值大于1的成分共有7個(gè)，說明整體問卷可以被抽取出7個(gè)單獨(dú)的變量，這7 個(gè)變量的初始特征值分布在1.002 至7.417 之間，經(jīng)過正交旋轉(zhuǎn)后的特征值分布在2.209至2.618之間。可以看到，7個(gè)變量的累計(jì)解釋總方差比為79.446%，說明7個(gè)維度能夠有效表達(dá)所有題目信息量的79.446%。在旋轉(zhuǎn)矩陣的因子載荷中可以看到，各題目不存在多個(gè)變量出現(xiàn)因子載荷的情況（載荷值小于0.4不顯示），且不存在題目與預(yù)期歸屬不同的情況，所有題目的因子載荷均大于0.4，且不大于0.9，說明題目具備一定的獨(dú)立性，又與維度存在一定的差異性。通過基礎(chǔ)的探索性因子分析后，本文對(duì)問卷的信度進(jìn)行檢驗(yàn)。

表3 探索性因子分析表

（四）信度檢驗(yàn)

問卷信度采用克隆巴哈一致性系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，各變量的克隆巴哈信度大于0.7，證明該變量具備較好的可信度，即數(shù)據(jù)的真實(shí)性更高。同時(shí)為保證題目的信度質(zhì)量，還需對(duì)校正的項(xiàng)總計(jì)相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn)，為確保題目與變量的相關(guān)性緊密，要求該值需要大于0.5；同時(shí)已刪除項(xiàng)的克隆巴哈系數(shù)值需要小于變量信度，以證明在刪除該題目后，變量的信度會(huì)因此受到損益，從而對(duì)該題目進(jìn)行保留。

從表4結(jié)果可以看到，在通過信度檢驗(yàn)后，問卷7個(gè)變量中僅有數(shù)字普惠金融使用意愿變量的精度值介于0.9以上水平，說明該變量的測(cè)量結(jié)果極其可信，同時(shí)其他6 個(gè)變量的信度也均介于0.7 至0.9 之間，說明測(cè)量的題目也較為可信。通過校正題目與維度的后項(xiàng)總計(jì)相關(guān)可以看到，題目與維度的相關(guān)性大于0.5，同時(shí)在7 個(gè)變量中，所有變量的刪除后克隆巴哈系數(shù)均小于維度信度，這可證明問卷結(jié)構(gòu)不會(huì)因?yàn)閯h除題目而導(dǎo)致信度增加。以上分析可以證明問卷具備較好的信度水平。

表4 信度分析表

（五）驗(yàn)證性因子分析

本文通過探索性因子分析以及信度分析，基本確定了問卷的結(jié)構(gòu)，為了驗(yàn)證該結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性以及與數(shù)據(jù)的實(shí)際匹配度，采用驗(yàn)證性因子分析對(duì)問卷進(jìn)行檢驗(yàn)。驗(yàn)證性因子分析的核心目的是在限定的模型中匹配數(shù)據(jù)，其需要變量與測(cè)量指標(biāo)之間呈現(xiàn)出穩(wěn)定的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷結(jié)果中，題目的標(biāo)準(zhǔn)化載荷值需要大于0.5以保證題目能夠在一定程度上表達(dá)維度的內(nèi)涵，同時(shí)驗(yàn)證性因子分析的模型擬合系數(shù)需要保證在較好的臨界值內(nèi)。通常檢驗(yàn)的擬合指標(biāo)包括CMIN/DF、GFI、NFI、NNFI、CFI以及RMSEA。其中，CMIN/DF 需要小于3，GFI、NFI、NNFI以及CFI需要大于0.9，RMSEA需要小于0.08。

從表5 結(jié)果可以看到，所有題目與變量的標(biāo)準(zhǔn)化載荷均大于0.5，說明題目與維度的關(guān)聯(lián)性緊密，題目能夠良好地表達(dá)維度內(nèi)涵。

表5 驗(yàn)證性因子分析標(biāo)準(zhǔn)化載荷表

從表6 可以看到，整體模型的CMIN/DF 值為2.180，該值介于1至3之間；RMSEA值為0.043，小于0.08；GFI 等擬合指標(biāo)均大于0.9。這說明模型擬合極好，由此可以判斷通過設(shè)定的因子結(jié)構(gòu)可以被數(shù)據(jù)擬合。

表6 驗(yàn)證因子模型擬合系數(shù)表

本文對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)分析，同時(shí)計(jì)算各變量的AVE值。該值表達(dá)各變量?jī)?nèi)部的聚合效度，通常要求AVE 值大于0.5。從表7 可以看到，各變量的AVE值均大于0.6，說明各變量?jī)?nèi)部題目的一致性較高，題目所表達(dá)的內(nèi)容具備較好的聚合能力，因此可以判斷問卷變量具備較好的聚合效度。同時(shí)對(duì)各變量進(jìn)行區(qū)分效度檢驗(yàn)，在對(duì)角線填入各變量AVE的開方值且將其與相關(guān)矩陣的左下角相關(guān)系數(shù)進(jìn)行對(duì)比，若AVE的開方值大于相關(guān)系數(shù)則說明各變量之間相互獨(dú)立，可以較為容易地區(qū)分各變量的內(nèi)涵。從表7可以看到，本文各變量具備較好的區(qū)分效度。

表7 聚合效度和區(qū)分效度檢驗(yàn)

同時(shí)從相關(guān)系數(shù)矩陣結(jié)果可以看到，數(shù)字普惠金融的可得性、價(jià)格合理性、便利性、安全性以及針對(duì)性均與數(shù)字普惠金融的使用意愿顯著正相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)介于0.303至0.419之間；可得性、價(jià)格合理性、便利性、安全性以及針對(duì)性均與收入不平等狀況改善顯著正相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)介于0.296 至0.547 之間，同時(shí)數(shù)字普惠金融使用意愿與收入不平等狀況改善顯著正相關(guān)。

（六）路徑模型檢驗(yàn)

通過相關(guān)分析可以得知各自變量、中介變量以及因變量之間均具備較強(qiáng)的相關(guān)性，因此按照假設(shè)構(gòu)建路徑模型。路徑模型檢驗(yàn)采用Amos25.0 軟件進(jìn)行分析，同時(shí)為檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融特性是如何對(duì)收入不平等狀況改善發(fā)揮具體的作用，本文還進(jìn)行了中介效應(yīng)檢驗(yàn)。中介效應(yīng)檢驗(yàn)采用bootstrap進(jìn)行分析，設(shè)定隨機(jī)抽樣5000次。

由表8 可以看到，可得性顯著正向預(yù)測(cè)數(shù)字普惠金融使用意愿beta=0.161（p＜0.001）；價(jià)格合理性顯著正向預(yù)測(cè)數(shù)字普惠金融使用意愿beta=0.188（p＜0.001）；便利性顯著正向預(yù)測(cè)數(shù)字普惠金融使用意愿beta=0.168（p＜0.001）；安全性顯著正向預(yù)測(cè)數(shù)字普惠金融使用意愿beta=0.163（p＜0.001）；針對(duì)性顯著正向預(yù)測(cè)數(shù)字普惠金融使用意愿beta=0.170（p=0.002）；可得性顯著正向預(yù)測(cè)收入不平等狀況改善beta=0.138（p＜0.001）；價(jià)格合理性顯著正向預(yù)測(cè)收入不平等狀況改善beta=0.155（p＜0.001）；便利性顯著正向預(yù)測(cè)收入不平等狀況改善beta=0.136（p＜0.001）；安全性不能預(yù)測(cè)收入不平等狀況改善beta=0.050（p=0.206）；針對(duì)性顯著正向預(yù)測(cè)收入不平等狀況改善beta=0.264（p＜0.001）；同時(shí)數(shù)字普惠金融使用意愿顯著預(yù)測(cè)收入不平等狀況改善beta=0.299（p＜0.001）。

表8 標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)表

從表9 可以看到，整體模型的CMIN/DF 值為2.18，該值介于1 至3 之間；RMSEA 值為0.043，小于0.08；GFI 等擬合指標(biāo)均大于0.9。說明模型擬合極好。由此可以判斷，通過設(shè)定的模型路徑關(guān)系能夠被數(shù)據(jù)驗(yàn)證，即通過路徑模型獲得的結(jié)果可靠。

表9 路徑模型擬合系數(shù)表

在分析了基礎(chǔ)的路徑假設(shè)后，通過bootstrap 進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)得到結(jié)果如表10所示。

表10 中介效應(yīng)分析

從表10 可以看到，通過數(shù)字普惠金融使用意愿，可得性對(duì)收入不平等狀況改善的中介效應(yīng)成立，模型為部分中介模型，但中介效應(yīng)占比較低，僅為25.806%。通過數(shù)字普惠金融使用意愿，價(jià)格合理性對(duì)收入不平等狀況改善的中介效應(yīng)成立，模型為部分中介模型，但中介效應(yīng)占比較低，僅為26.540%。通過數(shù)字普惠金融使用意愿，便利性對(duì)收入不平等狀況改善的中介效應(yīng)成立，模型為部分中介模型，但中介效應(yīng)占比較低，僅為26.882%。通過數(shù)字普惠金融使用意愿，安全性對(duì)收入不平等狀況改善的中介效應(yīng)成立，模型為完全中介模型，即安全性無法直接對(duì)收入不平等狀況改善起到影響作用；通過數(shù)字普惠金融使用意愿，針對(duì)性對(duì)收入不平等狀況改善的中介效應(yīng)成立，模型為部分中介模型，但中介效應(yīng)占比較低，僅為16.190%。通過以上研究結(jié)果可知，除H9外，其余假設(shè)均得以驗(yàn)證。

五、結(jié)論

本文通過數(shù)字普惠金融產(chǎn)品的特征對(duì)使用意愿和收入不平等狀況改善分別進(jìn)行了路徑檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)影響低收入人群收入不平等狀況改善的機(jī)制是復(fù)雜的。在以數(shù)字普惠金融使用意愿為中介變量構(gòu)建中介模型檢驗(yàn)的過程中發(fā)現(xiàn)，盡管安全性不能直接預(yù)測(cè)收入不平等狀況的改善，但是仍然能夠通過對(duì)數(shù)字普惠金融使用意愿間接對(duì)收入不平等狀況的改善產(chǎn)生影響，同時(shí)其他四個(gè)數(shù)字普惠金融特征均能夠通過數(shù)字普惠金融使用意愿間接地對(duì)收入不平等狀況改善起到中介作用。這說明數(shù)字普惠金融使用意愿的確在影響收入不平等狀況的改善機(jī)制中起到了關(guān)鍵的作用。因此，為了有效改善收入不平等狀況，關(guān)鍵是通過提供高質(zhì)量的數(shù)字普惠金融產(chǎn)品，讓低收入人群有效接納，從而幫助低收入人群提高收入。

好的數(shù)字普惠金融產(chǎn)品可以被認(rèn)為具備以下特征：產(chǎn)品具備較好的針對(duì)性，能夠準(zhǔn)確地分辨低收入群體，且在使用中容易被低收入群體獲得，在此基礎(chǔ)上，普惠金融產(chǎn)品相較于其他金融產(chǎn)品而言具備更好的價(jià)格優(yōu)勢(shì)，同時(shí)在使用上更加安全可靠。本文在考慮了使用意愿的中介作用后，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融產(chǎn)品的特性對(duì)于低收入群體收入不平等狀況改善的作用是通過數(shù)字普惠金融的使用意愿發(fā)生的。

究其原因有以下三點(diǎn)：

第一，使用意愿的決定作用。產(chǎn)品特性的好壞盡管在最終的效用上影響了收入不平等狀況改善，但是單純的好產(chǎn)品如果不能讓低收入群體接納數(shù)字普惠金融產(chǎn)品，便缺乏了使用意愿，低收入群體仍然無法獲得增量資金，進(jìn)而無法通過增量資金來改善其生活現(xiàn)狀。由此可見，好的數(shù)字普惠金融產(chǎn)品不能或不能直接用以改善收入不平等狀況。由產(chǎn)品的因到收入改善的果之間，使用意愿起到了決定作用。因此，為了持續(xù)改善低收入群體的收入不平等狀況，有必要通過多種手段提高低收入群體對(duì)于普惠金融產(chǎn)品的使用意愿。

第二，數(shù)字普惠金融產(chǎn)品特征的補(bǔ)充作用。以往的研究對(duì)于收入狀況的改善，通常以產(chǎn)品特征作為決定因素。盡管本研究中數(shù)字普惠金融產(chǎn)品特征被驗(yàn)證為可以有效改善低收入群體收入不平等狀況，但通過對(duì)比使用意愿對(duì)收入不平等的影響可以發(fā)現(xiàn)，以往研究中過分強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品特征的作用，而存在忽視了使用意愿的理論漏洞。隨著數(shù)字普惠金融的推廣以及使用場(chǎng)景和使用通道的不斷更新迭代，數(shù)字普惠金融產(chǎn)品已經(jīng)趨于完善，無論是從網(wǎng)點(diǎn)分布，還是市場(chǎng)化、從科技安全性以及使用便捷性上考量，其都已經(jīng)進(jìn)入到瓶頸階段。在這一階段下，數(shù)字普惠金融產(chǎn)品特征對(duì)于低收入群體收入不平等狀況的改善作用也相對(duì)弱化。

第三，主客觀雙通道作用。在中介效應(yīng)驗(yàn)證結(jié)果下，可得性、價(jià)格合理性、便利性以及針對(duì)性都可以通過直接以及間接的渠道改善收入不平等狀況。實(shí)際上，數(shù)字普惠金融產(chǎn)品被使用以及能夠改善低收入群體收入不平等狀況取決于主客觀兩個(gè)方面的因素。從主觀因素講，低收入群體需要有明確的使用意愿，即個(gè)體對(duì)于數(shù)字普惠金融產(chǎn)品有一定的認(rèn)知，并樂意使用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品。從客觀因素講，產(chǎn)品需要具備足夠優(yōu)質(zhì)的自身屬性才能被廣泛使用。在改善低收入群體收入不平等狀況的研究中，其實(shí)不應(yīng)刻意規(guī)避主觀因素以及客觀因素，而應(yīng)當(dāng)將主客觀因素結(jié)合考慮。由此，本文認(rèn)為普惠金融產(chǎn)品客觀屬性影響主觀意愿，同時(shí)客觀屬性和主觀意愿都能夠有效改善收入不平等狀況?！?/p>