一、相关概念界定
（一）普惠金融
传统普惠金融于二〇〇五年首次被提出，并将其定义为：以可以负担的较低成本为社会所有阶层的群体提供有效、适当的金融服务，让金融平等的惠及各个群体。在倡议提出后的第二年，我国的很多学者便开始关注该理念。二〇一六年，我国制定了首个普惠金融发展的国家级战略规划，确定了普惠金融的发展原则与目标。
明确要力推普惠金融发展，让全体人民都能享受到金融服务的甘霖，提升人民群众的幸福感和获得感。近年来，我国普惠金融的资金支持力度大幅增长。二〇二一年末，我国普惠金融领域的贷款余额达到了26.52万亿元，同比增长23.2%。商业银行对小微企业的普惠性贷款余额则为17.8万亿元，同比增长29.3%。
（二）数字普惠金融
数字普惠金融是在传统普惠金融的基础上延伸和演化而来的。通过大数据挖掘、区块链以及云计算等数字技术，充分赋能普惠金融，给金融机构也带来了业务模式、服务流程的裂变效应，金融服务链条更加通畅，简化了流程，大大提升了金融服务的效率，使普惠金融焕发出新的生机与活力，数字金融的快速发展也为普惠金融提供了转型契机和内生动力。
二、理论基础
（一）金融排斥理论
金融排斥理论在上世纪九十年代首次被提出，该理论认为，偏远地区的贫困人口很难以较低的成本获得必要的金融服务，也没有足够的能力进入金融体系参与金融活动。银行等一些金融机构出于各种因素考虑，在偏远地区会关闭部分网点，从而将一些群体排斥在金融体系之外，造成收入差距的拉大。
我国很多农村偏远地区就是如此，成为金融排斥的主要对象，基本金融服务得不到满足。金融排斥主要包括六个维度。第一个是地理排斥，金融机构设立的地点距离居民过远，网点相对较少，同时维护资金成本也很高，给群众造成了许多不便。
这种情况常发生在交通不便的偏远地区，地理排斥严重。第二个是价格排斥，部分金融产品定价过高，使得普通的低收入居民无法负担成本，不得不放弃这类金融服务，从而受到了价格排斥。
三是条件排斥，金融机构在提供相关金融服务时，有时会设置一些苛刻的要求，从而将一些与条件不符的人群排除在外。例如一些金融机构在提供贷款时，往往要求借款人提供一定的抵押担保，而很多低收入的贫困群体无法提供，因此就被排除在金融体系之外。
四是市场排斥，金融机构本质上也是企业，注重盈利，以利益最大化为目标，它们提供金融服务时往往会挑选大企业大客户，而不愿意贷款给一些小微企业。五是评估排斥，是指金融机构为了降低风险，在提供金融服务之前，会预先对客户进行风险测度与估计，对于一些收入不稳定的农民，由于对贷款的逆向选择风险不好把握，因此对许多贷款条件做了严格的规定。
六是自我排斥，部分欠发达地区的农村居民由于居住环境相对封闭以及信息闭塞，出于自身和心理因素不愿参与金融活动，有很多的顾虑，从而被排除在正规金融服务范围之外。
（二）金融包容性增长理论
根据上文金融排斥理论所述，传统的金融市场会出现嫌贫爱富的状况，金融机构出于利益最大化目的，在提供金融服务时会偏向高收入群体。而且出于成本等因素考虑，会关闭一部分农村偏远地区的金融网点。因此长期以来，农村受到金融排斥现象非常严重，很难真正获得金融服务。
而此时与金融排斥相对立的金融包容性增长理论应运而生。亚洲开发银行于二〇〇七年首次提出了该理论。金融包容性增长是指金融在助力经济增长的同时应注重公平合理，倡导机会平等的增长，实现经济社会的协调可持续发展，经济发展成果由人民共享，让偏远地区的农村家庭等低收入群体也能真正享受到经济社会发展带来的红利。
我国发展普惠金融就是对包容性增长的呼应，金融包容性增长主旨是机会均等，主张将各阶级群体纳入金融体系中。普惠金融能够使农村贫困人口平等地获得支付、贷款等金融服务，这些服务对农村经济发展、农民增产增收和提升生活质量具有重要作用。
让弱势群体也能享受到金融服务，提高其收入水平，避免出现“强者愈强，弱者愈弱”的马太效应，缓解城乡收入差距的扩大。近年来，数字科技发展迅猛，这给普惠金融发展增添了新的生机与活力。
发展数字普惠金融也成为金融包容性增长的题中应有之义，在数字普惠金融不断发展中，既要考虑“增长”，更要考虑“包容”，既要考虑“效率”，更要重视“公平”，让全体人民享受经济金融发展带来的福祉。
三、交易成本与信息不对称理论
交易成本理论由Coase于二十世纪三十年代首次提出。该理论认为，由于复杂的交易流程和地理因素的制约，金融服务和金融资产在达成交易时会花费一定的成本，如果交易成本过高，则会使交易双方产生顾虑心理，从而影响交易的顺利达成。
交易成本主要包括三类，一是搜寻成本，是指在金融市场中为寻找合适的交易方而产生的成本，二信息成本是人们在对金融资产价值评价和获取交易信息的过程中所要付出的成本代价。三为议价成本，是指在协议商定金融资产和服务价格时产生的成本。信息不对称理论于上世纪七十年代提出，市场经济的分析研究随之也打开了全新的视野。
该理论认为，人们对信息的了解与知晓程度是不一样的，充分掌握大量信息的人相比较信息缺乏的人而言更有优势。信息不对称现象的存在会对交易的达成产生负面影响，交易过程中可能会产生较多的交易成本，同时知晓信息多的一方可能会损害信息劣势方的利益。
因此，想要达成真正公平且便捷的交易困难重重。这点在金融服务中显而易见，一方面，由于信用体系不够健全，征信体系不完善，银行等金融机构想要完全了解评估用户的还款能力需要付出很大的成本，信息不对称现象使得银行担心道德风险的发生，因而在为客户提供贷款时就会有许多担忧与顾虑。
另一方面，由于自身了解、掌握新信息的渠道较少，许多居民往往对银行投资理财产品“避而远之”，害怕金融风险的发生。而数字普惠金融则在缓解信息不对称现象中发挥了不可估量的作用，可以大幅降低交易成本。
大数据、云计算等在助力征信体系建设方面具有独特的优势。同时，人们也可以从互联网上方便、快捷地查看各类理财产品的信息，可以“一览无余”的选择适合自己的金融产品。
四、长尾理论
长尾理论是一种新兴理论。在过去，人们往往只会关心位于正态分布曲线“头部”的部分，即只能关注一些重要的人和事，而位于曲线“尾部”的部分，出于成本和精力的考虑，常常被人们忽视。传统的金融机构比如银行，就仅仅喜欢给高端客户和大企业提供贷款，而忽视对小型客户群体的金融服务，相信20%的人可以创造80%的财富。
而这些长尾部分虽然单个份额不高，然而数量规模却十分庞大，加起来所占的总份额并不比主要部分少，甚至会超过“头部”。数字普惠金融与传统金融的最大的不同就是将长尾部分客户纳入金融服务范围，打破了传统的“二八法则”。通过信息技术、互联网等手段，将民众碎片化金融需求拼接起来。
余额宝就是一个很好的例子，单个客户持有的货币基金净值可能很低，但是客户群体庞大，形成了一个大的资金池，可以集合理财获得更高的收益，成本也很低，因此具有普惠性。
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