数字普惠金融、收入分配与居民消费升级

□ 李佳静

一、引言

党的二十大报告强调要着力扩大内需，增强消费对经济发展的基础性作用，当前我国正在加快构建国内大循环为主体、国际国内双循环相互促进的新发展格局。相关政策旨在通过促消费来“增进民生福祉，提高人民生活品质”，这反应了居民消费升级对于中国的经济和社会发展的重要意义。居民消费升级指的是消费者的消费需求逐渐从基本生活必需品转向高端产品和服务，从物质消费向文化和体验消费转变。这不仅反映了消费者偏好和价值观的变化，也对经济增长和社会发展产生积极影响。要促进居民消费升级，就需要提高居民收入水平，优化消费环境，提供创新金融服务。金融的发展在推动居民消费升级方面起着重要作用。通过扩大金融服务范围，金融业可以推动经济结构转型，增加就业机会，拓宽居民收入增长渠道。同时，创新金融服务还可以满足消费者多样化、个性化的需求，促进高端消费的发展。

近年来，数字普惠金融作为一种新兴的金融服务形式出现，有力地促进居民消费升级。数字普惠金融能够为传统金融体系中被排除在外的人群提供金融服务，与传统的金融服务相比，数字普惠金融具有成本更低、创新更快、覆盖面更广等优势，这有效降低了数字普惠金融的交易成本、提高金融可及性，可以为消费者提供更多元化、便捷化、个性化的金融服务，拓宽金融服务范围，促进高端消费的发展，推动居民消费升级。因此，探究数字普惠金融在促进中国居民消费升级方面的作用具有十分重要的现实意义。了解其中的作用机制可以帮助政策制定者和金融机构做出明智决策，制定有效战略，促进可持续的经济增长和改善民生水平。

数字普惠金融是一个新兴的研究领域，探究数字普惠金融对于各种经济因素的影响是当今社会科学研究的热点之一。深入了解数字普惠金融对居民消费升级的影响可以更好地理解数字经济、金融科技等新业态对于提高人民收入和消费水平的作用，对于推进数字经济、金融科技的发展具有重要意义。同时，通过研究数字普惠金融等新业态对于居民收入和消费升级的影响机制，可以进一步优化金融体系、扩大内需，为全面建设社会主义现代化国家提供新的思路和方向。

二、国内外研究现状和发展趋势

近年来，数字技术在推动普惠金融发展所发挥的独特作用得到业内各界越来越多的肯定。由于城乡之间、地区之间以及不同群体之间的消费差距，中国的居民消费率长期偏低且持续下降（南永清，2020），而数字普惠金融的发展可能会对居民消费升级起到促进作用。郭峰（2020）的研究指出：数字普惠金融进一步拓宽了普惠金融的触达能力和服务范围。数字普惠金融对实体经济的就业、消费、收入和创新创业等方面产生了重要影响（谢绚丽，2018），能够有效促进家庭经常性支出水平的提高，并缩小城乡消费差距（方福前和俞剑，2014）。特别是对于农村地区、中西部地区以及中低收入家庭，数字普惠金融对居民消费的促进作用更为明显（易行健，2018）。其中的内在机制主要是提高农村居民支付速度、扩大信贷规模以及降低预防性储蓄等途径（Li et al.，2020）。郭华等人（2020）的研究结果表明，数字普惠金融能够显著促进农村居民消费，此外，孙玉环等人（2021）对城镇居民的的研究说明了这一促进效应对城镇居民消费结构的改善也有显著效果。诸多研究都表明数字普惠金融的发展促进居民消费升级。

居民消费是一个国家经济发展中非常重要的组成部分，它对于经济增长、市场发展和居民生活水平都具有深远的影响。Jung和Kim（2019）的实证分析说明了流动性约束是限制居民消费的重要因素，而金融的发展可以帮助缓解这种约束，提高消费者的消费意愿，从而促进消费需求的释放（Tran et al.，2018）。然而，传统银行的风险管理体系主要基于财务数据、抵押贷款和人际关系等传统指标，导致其在为小微企业和贫困地区居民等长尾用户群体提供精准风险定价和服务方面存在局限性。

新技术的发展也对居民消费产生了深远影响，随着互联网的发展，中国居民消费率扭转了自2000年来的下滑趋势，2010年后逐步上升，到2021年升至42.9%，曾洁华和钟若愚等人（2023）构建高频居民消费搜索指数，利用混频数据回归的方法证明了互联网舆情对居民消费水平的显著影响。张勋等(2020)的研究则进一步证明了手机支付对居民消费的深远影响：数字金融的发展通过提升支付的便利性、缓解流动性约束提升了居民消费。

根据江红莉和蒋鹏程（2020）的研究，数字普惠金融有助于促进城乡消费升级。特别是在东、西部地区，数字普惠金融对农村地区消费升级的效应更为显著。普惠金融在缩小城乡收入差距、改善收入分配、刺激消费以及实现包容性经济增长等方面发挥了积极作用（Chen，2016；张勋等，2019）。其中，数字普惠金融的收入效应被广泛讨论。现有研究表明，数字普惠金融能够增加居民收入（黄倩等，2019），同时收入的增加也会进一步刺激居民消费和缓解消费不平等（陈志刚和吕冰洋，2016）。杨伟明（2020）的研究指出数字普惠金融能够扶持中小微企业，促进经济发展。数字普惠金融机构可以提供更加普及、可靠、高效、低廉的金融服务，并利用大数据和人工智能等技术开展信用评估，优化风险管理，从而降低企业融资成本，提高融资效率，支持中小微企业健康成长，创造更多的就业机会，提高消费者收入水平。

三、理论分析与研究假设

（一）数字普惠金融能够促进居民消费升级

数字普惠金融是一种新型金融服务模式，它利用互联网、大数据和人工智能等先进技术，为更多的中小微企业和个人用户提供普及化的数字金融服务。利用数字技术以促进普惠金融服务的数字普惠金融能够提供更低成本、高效率和快捷服务的方案，对居民消费、缩小城乡收入差距以及居民消费升级起到积极作用。数字普惠金融可以推出个性化和智能化的金融产品和服务，降低消费者的流动性约束，提升居民消费水平（杨伟明，2021）。普惠金融进一步扩大金融服务的范围，满足了长尾客户群体的金融服务需求。数字普惠金融可以扩大金融服务覆盖面，让更多中小微企业和个人用户获得金融服务，从而提高消费升级的潜力（MARKEN，2006）。数字普惠金融可以通过电子支付、网络借贷、区块链等技术手段，促进金融服务的普及和便利，缩小城乡金融服务的差距（吴金旺，2019），让更多的中小微企业和个人用户获得低成本、高效率、高质量的金融服务。这有助于提高中小微企业的发展水平，促进消费的升级和转型。基于此，提出本文的第一个假设。

H1：数字普惠金融促进居民消费升级。

（二）数字普惠金融、城乡收入差距与居民消费升级

当前学界的理论研究普遍认可数字普惠金融的减贫效应，认为数字普惠金融的发展可以提供更加便捷和高效的金融服务，从而促进落后地区经济的发展和贫困群体收入的增加。数字普惠金融机构可以提供更加普及和便捷的金融服务，降低金融交易成本，扩大中小微企业和个人用户的融资渠道，从而促进居民的收入增加。数字普惠金融推动金融服务下沉，促进贫困地区发展。数字普惠金融机构可以利用互联网、手机和其他数字技术手段，将金融服务延伸到偏远、贫困地区，扩大金融服务的覆盖面，提高对贫困群体的支持力度和效果，从而促进贫困地区的发展和居民的收入增加（DINIZ E，2012；PERIC，2015）。

但数字普惠金融是否能弥合中国经济长期以来二元对立产生的鸿沟？许多学者的实证分析都有新的发现。杨伟明（2021）的实证研究发现数字普惠金融并不能缩小城乡居民收入差距。周利（2020）认为数字金融的发展会产生“数字鸿沟”，其中两大原因在于数字普惠金融的可得性与教育水平的制约。数字普惠金融的发展不够平衡，对于较为落后和欠发达的农村地区，数字化金融服务的普及程度较低，这导致了城乡金融服务资源的不均衡分配，进一步加剧了城乡收入差距（吴本建，2017）。另一方面，数字化金融服务的发展也存在技术门槛较高、知识需求较大等问题，使得数字化金融服务的使用并不适合所有群体，特别是老年人和不熟悉网络的农村居民（星焱，2021），而提高农村居民金融知识，完善农户的居民素养是较为有效缓解贫困家庭自我金融排斥的方法（张冀，2020）。资金约束也是产生“数字鸿沟”的一大原因：尽管数字普惠金融竭力于为长尾人群提供服务，但最低收入农户群体仍旧不能充分享受到普惠金融带来的便利（陈宝珍，2020），同时，数字普惠金融的推广扩大了贫困户与非贫困户之间的数字信贷和经营性收入等的差距（王修华，2020）。唐文进（2019）指出，数字普惠金融在一些地区的过度数字化现象，使其发展偏离当地产业结构升级路径，抑制居民收入，且这一现象在落后地区特别是农村地区表现更加显著。基于此，本文提出假设。

H2：数字普惠金融并未弥合数字鸿沟，一定程度上抑制了居民消费升级。

四、研究思路与方法

（一）研究思路

本文使用中国281个地级市层面2011-2020年的面板数据，建立中介效应的回归模型，以数字普惠金融作为解释变量，以居民消费结构作为被解释变量，以城乡收入差距作为中介变量，研究数字普惠金融对居民消费结构的影响。在基础回归之外，还通过异质性分析探讨在不同情况下，数字普惠金融对居民消费结构影响的差异性。

（二）研究方法

1.文献阅读法

本文通过综合国内外相关文献的阅读学习，对数字普惠金融的概念和指标构成进行了深入了解和梳理，同时关注了数字普惠金融与居民消费之间的相关研究内容、结论和方法。在分析主流研究方法、研究模型及指标体系的基础上，本文重点选取适合本研究的研究方法和指标体系，以深入探究数字普惠金融与居民消费升级之间的关系。

2.定性分析与定量分析相结合

首先根据定性分析，考虑数字普惠金融对居民消费的影响机制，随后通过建立适合的计量模型，运用数据进行定量分析，研究数字普惠金融对居民消费的影响机制，以及中介变量居民收入以及收入不平等在其中的作用。

3.异质性分析法

通过对全国地级市按照不同指标进行分类，例如按照所在地区的城乡居民收入差距可以分为高收入差距地区、中等收入差距地区、低收入差距地区等；按照居民消费水平可以分为高消费水平地区、消费不足地区等。通过分类之后进行异质性分析，从而判断数字普惠金融发展水平在不同地区条件下对地区居民消费升级的影响会有何不同，进而为本文的研究提供更多的思路和数据结论支撑。

五、研究设计

（一）模型构建

为了研究数字普惠金融对居民消费升级的影响效应，根据其直接传导机制，建立如下模型：

其中，Engit为省份i在时期t的居民消费升级水平，difit为省份i在时期t的数字普惠金融发展水平，向量Xit为一系列控制变量，μi为控制省份固定效应，σt为控制时间固定效应，εit为随机误差项。

与此同时，在式（1）模型中数字普惠金融发展指数对居民消费升级水平指数的系数显著性检验通过的基础上，采用逐步回归法分别设定如下两种中介效应回归方程模型：构建数字普惠金融发展指数对于中介变量收入不平等水平的线性回归方程、数字普惠金融发展指数与收入不平等水平对居民消费升级水平的回归方程，构建模型如下所示：

若β1、γ1和γ2等回归系数均能通过显著性水平检验，则可判断收入不平等程度在数字普惠金融影响居民消费升级的过程中发挥了中介效应。

（二）变量说明

1.被解释变量：居民消费升级

通过已有参考文献资料分析，本文选取的被解释变量为居民消费升级Eng。本文用恩格尔指数来衡量居民消费升级。恩格尔指数是经济学中用来度量人们购买食品支出在总支出中所占比重的指标，它反映了一个国家或地区居民消费结构的基本状况。

2.解释变量：普惠金融发展水平

本文选取2011-2020年北京大学互联网金融研究中心发布的城市级数字普惠金融指数中的聚合指数（dif）构建各省地区数字普惠金融发展水平指数，并将其作为实证模型中的主要解释变量。北京大学互联网金融研究中心联合蚂蚁金服收集了海量数字金融数据，在现有文献关于普惠金融指标建立方式的基础上，从覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度三个维度，选取了33个指标来构建反映中国实际情形的“普惠金融指数（2011-2020）”，该指数覆盖了全国31个省份、337个地级以上城市，为数字普惠金融领域的研究供了可靠的数据支撑。

3.中介变量：收入不平等水平

收入不平等GAP是指收入分配存在差异和不公平性，通常表现为一部分人群收入水平高于大多数人。在中国，囿于过去的城乡二元体制，城乡收入差距较为明显，城市居民的收入普遍较高，而农村居民的收入相对较低，因此在本文使用城乡人均可支配收入之差来衡量收入不平等水平。

4.控制变量

本文共选取5个控制变量，分别是：经济发展水平、产业结构水平、城镇化率、人口密度、人力资本水平，详见表1。

表1 变量含义

表2 描述性统计

表3 基准回归结果

（三）数据选取与描述性统计

由于受到数据连续性和完整性的限制，本文选取全国省份（除西藏）、281个地级市2011-2021年的数据来开展实证研究。数据主要来源有：国家信息中心宏观经济与房地产数据库、中国城市数据库、各省和各城市年鉴，最新年份数据来源于统计月报、统计公报等，历史年份数据来源于有关统计年鉴；为了保证数据所用量纲的统一性，本文将被解释变量居民消费升级（Eng）扩大一百倍。数据的描述性统计如下表所示：

六、实证结果及分析

（一）基准回归

前文分析了数字普惠金融对居民消费升级的影响及传导机制，并提出了相关假设。为验证假设是否成立，本文采用豪斯曼检验，选用固定效应模型和中介效应模型进行检验。这些模型能分析数字普惠金融对居民消费升级的影响机制，并为研究结论的可靠性提供支撑。

可以看出，无论是随机效应模型还是双向固定效应模型，数字普惠金融对居民消费升级的直接影响均在1%的水平下显著，作用系数分别为-0.033和-0.039，说明数字普惠金融有效推动了居民消费升级。内在原因可能是：数字普惠金融的出现推动了金融服务的创新，让金融服务更加多样化和个性化，满足消费者多元化的消费需求。同时，数字普惠金融的推广能够更好地提升金融服务的效率与质量，大大缩短资金使用链条，增强数据记录与分析能力，使得金融服务更加便捷和高效。

表中基准回归的系数为负，这是因为本文选取的居民消费升级指标是恩格尔系数，其值越高，表明居民消费结构越差。因此本文中系数为负正是说明了数字普惠金融的发展促进了居民消费结构的优化升级。

而对于数字普惠金融指数一级指标的具体分析中可以看出，覆盖广度和数字化程度的回归结果是显著的，作用系数分别为-0.036和-0.009，通过检验。覆盖广度能够促进居民消费升级的原因主要在于：数字化金融服务的推进可以让更多的居民享受到金融服务，进而提高消费者的购买力和信用水平，在一定程度上推动了消费升级。而数字普惠金融的数字化程度对居民消费升级的影响可能是由于：数字化金融服务可以帮助消费者更好地管理自己的财务，减少浪费，从而实现更加理性科学的消费。

模型（4）中，数字普惠金融的使用深度对居民消费升级的影响不显著，这也反映了很多问题。使用深度是指消费者在使用数字化金融服务时，所涉及到的服务种类和服务使用频次。数字化金融服务使用的深度对消费升级的影响可能不会显著，其中原因在于：数字化金融服务使用深度的增加对消费升级的影响要受到多种因素的制约。例如，消费者的收入水平、教育背景、消费习惯和文化层次等。

（二）稳健性检验

本文共采用了三种方式进行稳健性检验。首先，为提高样本的比较性，本文使用移除了直辖市（北京、上海、天津、重庆）后的样本数据进行回归分析。此外，为增强模型结果的稳健性，我们改变了数字普惠金融综合指数的度量方式，采用数字普惠金融覆盖广度、使用深度以及数字化程度等三个子维度等比例构成新的综合指数（dif2），并将其作为核心解释变量引入模型。最后，在模型中加入了核心解释变量滞后一期的数据进行分析。从表4可知，三种检验结果的方向和显著性均与上文中的结论相似，表明基准回归的结论较为可靠。需要注意的是，直辖市具备较高的综合实力和代表性，移除这些样本可能提高结果的泛化性。

表4 稳健性检验

（三）机制检验

本文通过分析城乡收入差距在模型中发挥的中介效应，分析数字普惠金融是如何通过影响城乡收入差距进而影响居民消费结构。

模型（1）是数字普惠金融指数对居民消费升级的直接影响，模型（2）（3）则是探讨城乡收入差距在模型中发挥的中介效应，根据表5，数字普惠金融的直接效应为-0.039，间接效应为-0.003×-0.639=0.002，中介效应占比为5.1%，说明数字普惠金融的发展扩大了城乡收入差距，抑制居民消费升级。其中可能存在的原因是：一方面数字普惠金融的发展不够平衡，服务覆盖范围主要局限在一些经济发达地区和城市市场，而对于较为落后和欠发达的农村地区，数字化金融服务的普及程度较低，这导致了城乡金融服务资源的不均衡分配，进一步加剧了城乡收入差距。目前学界对于数字普惠金融减贫效应的分析多局限于省级数据，本文数据细分到地级市一级，数字普惠金融发展不平衡的问题更加凸显。另一方面，数字化金融服务的发展也存在技术门槛较高、知识需求较大等问题，使得数字化金融服务的使用并不适合所有群体，特别是老年人和不熟悉网络的农村居民，进而造成“数字鸿沟”（周利，2020）。这会导致城市居民在使用数字化金融服务上的优势，更容易获得金融服务的便利和效益，而农村居民是否能享受到数字化金融服务所带来的收入增长效应则受到一些限制。对于这两点猜测，本文将在异质性分析中加以验证。

表5 中介效应结果

表6 基于城乡居民收入差距的异质性分析

表7 基于人口差异的异质性分析

表8 基于消费水平差距的异质性分析

IND-0.6680.021(-1.012)(0.055)GDP0.0000.000(0.693)(0.082)省份固定效应YesYes年份固定效应YesYes_cons42.486***42.036***(13.103)(18.225)N 7572050

（四）异质性分析

1.基于城乡居民收入差距的异质性分析

前文机制检验部分中发现，数字普惠金融的发展扩大了城乡收入差距，这一有悖于当前理论研究的结论值得再进行更多的探讨。因此本文依据居民城乡收入差距，将各个地级市分为三类：将城乡居民收入差距大于3的城市划分为高收入差距城市，将城乡居民收入差距介于2-3之间的划分为中等收入差距城市，将城乡居民收入差距小于2的城市划分为低收入差距城市，进行分组回归。回归结果如下表所示。

结果显示：在高收入差距的地区，数字普惠金融的发展对于居民消费结构升级的影响不显著，而在中等收入差距和低收入差距地区，这一影响均在1%的水平下显著，且低收入差距地区的直接作用系数高于中等收入地区。这侧面印证了前文的分析，即：数字普惠金融发展的不平均抑制了数字普惠金融的减贫效应，进而对居民消费升级产生不利影响。

从异质性分析的结果中可以看出：城乡居民收入差距越低，数字普惠金融的发展对居民消费升级的影响也就越大，内在原因在于：在城乡居民收入差距较低的地方，城乡居民的消费需求、投资需求等相对一致，因此数字普惠金融能够更好地满足这些需求，提供针对性更强的金融产品和服务，普及金融服务也相对容易实现。

2.基于人口差异的异质性分析

前文提出猜想：数字化金融服务的发展也存在技术门槛较高、知识需求较大等问题，使得数字化金融服务的使用并不适合所有群体，为检验这一结论是否可靠，本文将不同地区依照人口差异划分为朝阳城市和夕阳城市，具体划分依据为学生人数在当地居民数量的占比，并以此进行分组回归：

可以看出，在朝阳城市中，数字普惠金融对居民消费升级的促进效应更加明显，影响系数为-0.038，且在1%水平下显著，而在夕阳城市，数字普惠金融对居民消费升级的促进效应相对较弱，影响系数为-0.028，低于朝阳城市，且显著性也相对较差。这印证了前文提出的假说，数字普惠金融对居民消费升级的影响受到人口差异的制约。其中原因在于：人口差异造成对数字化金融的知晓度和信任度不同。在数字普惠金融利用互联网技术，实现便捷、快速、高效服务的同时，也带来了一定的风险和安全问题。消费水平较高的城市居民通常对数字化金融有着更为积极的态度，而农村和低收入居民对于数字化金融的信任度相对较低。

3.基于消费水平差距的异质性分析

本文还对不同地区的消费水平作出划分并进行异质性分析。不同居民消费水平会对数字普惠金融的发展产生很大的影响，同时，数字普惠金融相关的互联网应用和技术普及程度相对较高，数字化应用程度高，用户接受新技术和工具的能力和容忍度更高。因此本文将居民消费水平高于平均值的城市划分为高消费地区，将其他城市划分为低消费地区进行分组回归，下面是分组回归的结果。

可以看出，消费水平不同，数字普惠金融对居民消费升级的促进作用也有所差异。在高消费地区，数字普惠金融对于居民消费升级的促进作用更加强烈，其作用系数为-0.053，而在低消费地区，这一系数为-0.034，这说明消费水平越高的地区，数字普惠金融对居民消费升级的促进越明显。

七、结论与建议

本文立足于2011-2020年的市级面板数据测度281个地级市的数据，衡量数字普惠金融发展对于居民消费结构的影响程度及影响路径，通过城乡居民收入差距这一中介变量进行回归分析和异质性分析。研究结果表明，首先，数字普惠金融指数对于居民消费升级具有显著促进作用，数字普惠金融主要通过提高覆盖广度和数字化程度实现对居民消费结构的影响。第二，收入分配在数字普惠金融对居民消费升级的影响过程中起到中介作用，数字普惠金融的发展扩大了城乡收入差距，一定程度上抑制了居民消费升级。第三，数字普惠金融发展的不平均对居民消费升级产生不利影响，在城乡居民收入差距较大的情况下，城市居民的消费升级相对较容易实现，而农村居民则可能受到限制。第四，数字普惠金融对居民消费升级的影响受到人口条件的制约。最后，消费水平不同，数字普惠金融对居民消费升级的促进作用存在差异。

根据研究结论，本文提出以下几点政策建议：

（1）加快数字普惠金融的发展，推动居民消费升级。政府应该鼓励数字普惠金融机构的成立和运营，并提供相应的政策支持，如减免税收、优化金融监管等。同时，政府还应该鼓励银行和保险公司积极参与数字普惠金融，提升金融市场的整体效率，推进居民消费升级。

（2）完善收入分配制度，推进共同富裕。政府应该加大对低收入群体和困难家庭的扶贫力度，通过助学贷款、扶贫贷款等方式，为他们提供更多的金融支持和服务，推动他们脱贫致富。同时，政府还应该大力支持中小微企业和民营企业的发展，促进就业和经济增长，从而实现共同富裕。

（3）促进数字普惠金融的均衡发展，改善数字普惠金融的不平均发展。政府应该制定差异化政策措施，对数字普惠金融机构在偏远、贫困地区实施的项目给予适当的补贴，提高金融服务的覆盖面和质量。同时，政府还应该鼓励数字普惠金融机构加大对中小微企业、个体户等薄弱群体的支持力度，促进他们更好地参与经济活动。

（4）充分考虑地区间人口、消费水平差距，制定差异化政策措施。政府应该根据不同地区的人口、经济发展水平和消费需求，制定相应的差异化政策措施，如在高消费城市重点推广按需支付、消费分期等个性化金融服务，而在落后地区则要加强基础设施建设和金融教育普及，提升数字普惠金融机构的服务能力和水平。同时，政府还应该加强各地区之间的交流与合作，共同推动数字普惠金融的均衡发展。

（5）建立数字普惠金融的综合性政策和法律框架。政府应该建立数字普惠金融的政策和法律框架，明确数字普惠金融的定位、功能和服务对象等，规范数字普惠金融的经营行为、风险管理和数据安全，保障消费者的利益和权益。同时，政府还应该加强对数字普惠金融机构的监管和评估，建立评价体系和考核机制，提高数字普惠金融的服务质量和效率。

（6）加强国际合作和交流，推动数字普惠金融的国际化发展。政府应该加强与其他国家和国际组织的合作和交流，借鉴先进的经验和技术，推动数字普惠金融的国际化发展，促进数字普惠金融的全球性影响力和社会效益。同时，政府还应该积极参与数字普惠金融的国际标准制定和规则建设，为数字普惠金融的健康发展提供有力保障。

总之，完善数字普惠金融的政策建议应该从多个方面入手，包括推动数字普惠金融的发展、完善收入分配制度、促进数字普惠金融的均衡发展、制定差异化政策措施、建立数字普惠金融的综合性政策和法律框架、注重技术创新和人才培养以及加强国际合作和交流等方面。通过这些措施的实施，有效推动数字普惠金融的健康发展，促进居民消费升级和经济增长。