1、 研究报告 （2022 年 第 14 期 总第 118 期）2022 年 11 月 20 日 全国城市新市民金融服务报告（全国城市新市民金融服务报告（20222022）金融发展与监管科技研究中心 蚂蚁集团研究院 联合课题组 【摘要】【摘要】2022 年新冠肺炎（COVID-19）疫情持续蔓延，俄乌冲突深刻影响全球经济格局和秩序，世界经济面临更加严峻挑战和更多不确定性。在此背景下，更好满足 3 亿新市民金融需求，是实现人民对美好生活向往的重要举措，同时也代表了当下各金融机构积极探索和实践普惠和数字化转型的方向。清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技研究中心和蚂蚁集团研究院联合组建研究课题组，在

2、“数字经济开放研究平台”上，利用城市粒度的匿名化脱敏抽样数据，在蚂蚁集团域内的云实验室进行指数计算，编制了一套“全国城市新市民数字金融服务指数”，以期对全国城市地区提升新市民金融服务的成效差异进行量化评价。指数包含使用情况和质量情况 2 个维度，共 20 个具体指标。本指数为首次编制，包括了 2020 至 2021 年的城市级和省级指数。方面分指数包含使用情况指数下支付结算、贷款融资、投资理财、信用免押和保险产品等二级指标，以及质量情况指数下触达度、实惠度、便利度和信用度等二级指标。本报告对指数结果进行了分析和排名，时还包含线上调查问卷结果的研究。并根据研究报告结论，提出了相应政策建议。Res

3、earch report 2022-11-23 Edition Financial Services for New Citizens in China(2022)Center for Financial Development and Regtech Research，CFDRR Abstract:In 2022,the COVID-19 epidemic continued to spread,and the conflict between Russia and Ukraine will profoundly affect the global order and economic st

4、ructure.The world economy will face more severe challenges and more uncertainties.In this context,the financial services for 300 million new citizens represents the current direction for various financial institutions to actively explore and practice inclusive and digital transformation,and an impor

5、tant measure to realize the peoples yearning for a better life,CFDRR of PBCSF,Tsinghua University,together with Ant Group Research Institute jointly set up a research team.On the Digital Economy Open Research Platform,using city-level anonymized desensitized sampling data,the cloud in the Ant Group

6、domain.The laboratory conducted index calculations and compiled a set of Digital Financial Services Index for New Citizens,in order to quantitatively evaluate the differences in the effectiveness of improving financial services for new citizens in urban areas across China.The index includes two dime

7、nsions of usage and quality,with a total of 20 specific indicators.This index is compiled for the first time,including city-level and provincial-level indices from 2020 to 2021.The aspect sub-indices include secondary indicators such as payment,loan,investment,credit,and insurance under the usage in

8、dex,and secondary indicators such as shareability,affordability,convenience,and credit under the quality index.The report analyzes and ranks the index results,and also includes research based on the results of the online survey.Based on the conclusions of the research report,corresponding policy rec

9、ommendations are put forward.目录目录 1 1 研究研究背景与意义背景与意义 .1 1 1.1 研究背景.1 1.2 研究意义.2 2 2 新市民金融服务调查问卷分析（新市民金融服务调查问卷分析（20222022 年年 2 2 季度）季度）.3 3 2.1 新市民样本总体概述.4 2.2 新市民群体现状分析.5 2.3 新市民群体金融服务使用情况.6 2.4 新市民群体金融服务需求痛点.9 3 3 全国城市新市民数字金融服务指标体系全国城市新市民数字金融服务指标体系 .1212 3.1 指数定义和特征.12 3.2 指标体系说明.12 3.3 指标权重确定.16 3

10、.4 指标和数据处理过程.18 4 4 全国城市新市民数字金融服务指数（全国城市新市民数字金融服务指数（20 年）年）.1919 4.1 总指数主要特征.19 4.2 分指数主要特征.28 5 5 新（老）市民金融服务差异分析新（老）市民金融服务差异分析 .3333 5.1 新（老）市民金融服务调查比较分析.33 5.2 新（老）市民数字金融指数比较分析.39 6 6 结论与政策建议结论与政策建议 .4646 参考文献：参考文献：.4949 附录附录 .5050 附 1：全国省级新市民数字金融服务指数（2020）.50 附 2：全国省级新市民数字金融服务指数（20

11、21）.52 附 3：全国重点城市常住人口流动情况.54 附 4：全国城市分指数排行榜（前 50 名）.56 全国城市新市民金融服务报告（2022）联合课题组（金融发展与监管科技研究中心）1 研究背景与意义 1.1 研究背景研究背景 2022 年 3 月，银保监会和人民银行联合发布关于加强新市民金融服务工作的通知（银保监发20224 号）（以下简称“通知”）要求加强“新市民”的金融服务，各地纷纷出台政策推广和强化新市民金融服务。“新市民”群体不仅包含个体工商户，还包含新就业或创业的大中专毕业生，这一群体不仅数量庞大，更是城市化服务中不可或缺的一环。但个体户往往难以从银行获得低利率、高额度的小微

12、金融服务，个人消费信贷的额度又未必能满足日常资金周转需求，毕业生们既有围绕衣食住行的消费金融服务需求，也有关乎人生发展的金融需求，但大部分银行的信用卡仍是以工作一定时长的企事业单位白领客群为主。因为初来乍到，信用信息不足，又缺乏资产抵押物，因而这一阶段难以满足传统银行金融产品的标准和要求。但这一群体在初始创业、大额消费经常面临着资金紧缺问题，生活中也有着较大的资金压力。因此，围绕新市民“安居乐业”的消费金融需求该如何被充分满足，对金融机构而言既是机遇又是挑战。党的“二十大”报告发展的总体目标和首次提出的中国式现 2 代化使命任务再次强调了“共同富裕”的目标，实现全体人民共同富裕，是中国式现代化

13、的本质要求，也是中国特色社会主义的本质要求。做好新市民金融服务需提高站位，要充分意识到做好3 亿新市民服务对我国社会发展的重要意义。他们是推动城市建设与发展的重要力量，也是城市化过程中消费需求增长迅速、自我发展潜力较大的群体，也是实现共同富裕的重要组成部分。1.2 研究意义研究意义“新市民”作为新型城镇化过程中成长起来的消费生力军，是创新金融服务的重要对象，对我国当前加速推进共同富裕，推动经济高质量发展尤其意义重大。新市民群体人数众多，且需求潜力巨大，但目前市场上还缺乏足够的数据来全面刻画其金融服务状况。为进一步了解新市民在获取金融产品与服务方面的使用情况和质量情况，本报告基于“数字经济开放研

14、究平台”，利用城市粒度的匿名化脱敏抽样数据，在蚂蚁集团域内的云实验室进行指数计算，针对新市民在支付结算、贷款融资、投资理财、信用免押、保险产品等方面金融产品和服务的使用及质量情况，研究构建新市民数字金融服务指标体系，提出“新市民数字金融服务指数”。通过全国城市新（老）市民享受数字金融服务差异的对比分析，从全国城市范围对新市民数字金融服务现状进行剖析，通过持续跟踪形成有效动态评估。本报告同样基于上述平台，对新市民金融服务在线调查问卷进行了分析。由于新市民群体往往信用信息不全、有效抵质押物 3 不足，消费需求小而散，传统金融服务渠道通常难以覆盖，从而无法充分满足新市民群体的金融需求。新市民在获取金

15、融服务的过程中，往往会因为金融机构风险控制而无法根据新市民具体情况进行差异化筛选，而被阻挡于服务范围之外。数字金融，有助于持续提升金融服务的触达度、实惠度和便利度，助力提升新市民金融支持。做好新市民群体金融服务对畅通国民经济循环、构建新发展格局、实现高质量发展、推进以人为核心的新型城镇化意义重大，也是推进金融供给侧结构性改革、满足人民对美好生活向往、促进全体人民共同富裕的必要举措。基于此，本研究对新市民金融服务进行问卷调查，同时聚焦当前新市民金融产品和服务的使用和质量情况，构建“新市民数字金融服务指数”，量化评价全国城市地区提升新市民金融服务的成效差异，在此基础上评估数字普惠金融服务新市民的经

16、济社会效应，提出进一步提升新市民金融服务水平的政策建议。2 新市民金融服务调查问卷分析1（2022 年 2 季度）2022 年 3 月通知下发后，全国各地纷纷出台相应政策加强新市民金融服务。鉴于此，清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技研究中心和蚂蚁研究院成立联合课题组，通过支付宝消息盒子，针对支付宝活跃用户投放在线调查问卷并明确告知问卷目的和匿名化脱敏规则。在线调查共审核回收了 13,643 份 1 调查问卷为包含新市民样本在内的全样本，本节主要分析新市民。4 获得授权的有效答问卷作为研究样本，本节将基于上述样本结果分析新市民金融服务情况。2.1 新市民样本总体概述新市民样本总体概述 本次

17、问卷样本用户来自我国不同地区，从事不同职业，分属于不同年龄段。随机问卷抽样的方式使得样本既包括了使用数字金融服务的用户，也覆盖了习惯使用传统金融服务的用户，从而为描绘全国城市新市民画像提供了丰富的数据。从城市层级来看，反馈问卷分布基本符合常住人口比例结构。从地域分布来看，反馈问卷分布覆盖港澳台外 31 个省区。年龄分布年龄分布 受教育程度分布受教育程度分布 资产情况分布资产情况分布 收入情况分布收入情况分布 图图 2.1 新市民样本主要特征新市民样本主要特征 5 新市民样本的平均年龄为 32.5 岁，主体为 80 后和 90 后。反馈问卷者的受教育程度普遍较高，最高学历基本在高中及以上（占 8

18、0%）。从家庭情况来看，约 67%的人有抚养子女或者赡养老人的责任。从资产情况来看，约 78%的人金融资产价值小于30 万元，约 53%的人房产价值小于 50 万元。从收入水平来看，年收入 30 万元以下的人约占 80%（见图 2.1）。2.2 新市民群体现状分析新市民群体现状分析 根据问卷数据结果，新市民样本数量为 3,782 份，占全部样本的比例超过两成，约为 27.7%。根据第七次全国人口普查，全国总人口约为 14.43 亿人，按照上述比例估算我国新市民群体人口约为 4 亿，略高于原估计 3 亿多数量。从构成来看，其中最大比例为城市间转移人口，占比约 53%；其次为农村入城人口，占比约为

19、 32%；毕业生比例占比约为 15%。而老市民样本数量为5,976 份，占比约为 43.8%。（见图 2.2）。图图 2.2 新（老）市民群体数量分布新（老）市民群体数量分布 6 2.3 新市民群体金融服务使用情况新市民群体金融服务使用情况 2.3.1.支付结算支付结算 新市民支付结算服务主要还是首先通过数字钱包支付（26%），其次是银行卡和信用卡支付（21%），再次是现金支付（17%），之后依次是网银转账支付（15%），智能卡、储值卡支付（8%），实物支付（3%），电子支票、电子汇票支付（2%），虚拟货币（1%）和其他（1%）（见图 2.3）。图图 2.3 新市民支付结算服务使用情况新市民支

20、付结算服务使用情况 2.3.2 贷款融资贷款融资 新市民贷款融资服务最大比例用于个人消费（34%），其次是用于个人住房（21%），少量用于个人经营创业（9%），三分之一以上的新市民无任何贷款记录（36%）（见图 2.4）。7 图图 2.4 新市民贷款融资服务使用情况新市民贷款融资服务使用情况 2.3.3 投资理财投资理财 新市民投资理财服务主要还是投资于低风险产品（30%），其次是中风险产品（23%），再次是高风险产品（14%），不过仍有三分之一的新市民未进行过投资理财（见图 2.5）。图图 2.5 新市民投资理财服务使用情况新市民投资理财服务使用情况 8 2.3.4 信用免押信用免押 新市民

21、信用免押服务主要为网络电子商务先享后付服务（29%）和免押类服务（28%），其次为信用贷款（24%），未体验过信用免押服务的新市民比例高达 19%（见图 2.6）。图图 2.6 新市民信用免押服务使用情况新市民信用免押服务使用情况 2.3.5 保险产品保险产品 新市民保险产品服务主要为养老保险、医疗保险、生育保险、失业保险、工伤保险等社会保险（39%），其次为人身保险（25%），其后依次为财产损失保险（10%），责任保险（6%）和信用保险（3%），未使用保险产品的新市民比例高达 17%（见图 2.7）。9 图图 2.7 新市民保险产品服务使用情况新市民保险产品服务使用情况 2.4 新市民群体金

22、融服务需新市民群体金融服务需求痛点求痛点 2.4.1 金融服务需求满意度金融服务需求满意度 问卷调查结果显示，新市民群体金融服务质量满意度除支付结算相对较高外，大部分问卷反馈金融服务质量为一般、不清楚或未使用（见图 2.8）。图图 2.8 新市民金融服务需求满意度情况新市民金融服务需求满意度情况 10 2.4.2 融服务触达度融服务触达度 针对问卷中触达度问题，金融产品和服务的触达程度依次为支付结算（45%）、贷款融资（29%）、投资理财（27%）、信用免押（21%）、保险产品（12%）和其他（16%）（见图 2.9）。图图 2.9 新市民金融服务触达情况新市民金融服务触达情况 2.4.3 金

23、融服务质量金融服务质量 针对新市民金融产品和服务的质量，问卷选择按比例重要性排列依次为信用度（55%）、实惠度（53%）、便利度（45%）和其他（9%）（见图 2.10）。11 图图 2.10 新市民金融服务质量情况新市民金融服务质量情况 2.4.4 金融服务需求重点领域金融服务需求重点领域 针对文件通知中新市民金融服务需求重点领域，问卷结果显示选择住房（49%）、医疗（47%）、创业（47%）、就业（46%）、教育（44%）、养老（44%）、其他（8%）等需求的比例几乎不分上下（见图 2.11）。图图 2.11 新市民金融服务需求重点领域新市民金融服务需求重点领域 12 3 全国城市新市民数

24、字金融服务指标体系 3.1 指数定义指数定义和特征和特征 关于新市民，通知对新市民的范围界定为：“因本人创业就业、子女上学、投靠子女等原因来到城镇常住，未获得当地户籍或获得当地户籍不满三年的各类群体，包括但不限于进城务工人员、新就业大中专毕业生等。”结合上述文件界定，课题组将报告的研究范围确定为：“常住地和出生户籍地不一致，并且在最近 36 个月内常住地发生过变动的城市就业居民，以及其他符合通知范围人群。”通知 范围主要从需求维度确定针对新市民在创业、就业、住房、教育、医疗、养老等重点领域。本研究主要从数字金融产品和服务供给出发，针对新市民在支付结算、贷款融资、投资理财、信用免押、保险产品五个

25、方面数字金融服务。3.2 指标体系说明指标体系说明 新市民数字金融服务指数科学测算的前提是建立一个完整、准确的指标体系。目前尚无专门指数对新市民总体数字金融服务情况进行评估。本报告首次创新性地针对新市民总体数字金融服务情况开展指数测算。本报告参考中国人民银行普惠金融指标，以及数字普惠金融指数等评价体系，结合中国新市民样本特征，在新市民数字金融 13 服务指标体系的构建过程中主要遵循以下原则：第一，同时考虑新市民数字金融服务的使用情况和质量情况。新市民数字金融服务指标体系应该是基于新市民研究范围以及数字金融服务定义的综合概括，其所包含的每一个指标和每一个维度都应反映新市民数字金融服务总体视角。而

26、且不仅要考虑到新市民数字金融服务的城市区域及服务类型的使用差异，还要考虑主要服务水平的质量差异，只有这样才能全面衡量全国城市新市民数字金融服务的实际情况。第二，兼顾纵向和横向可比性。作为一个动态过程，新市民数字金融服务的发展随着经济社会和金融科技的深化发展而不断变化，同一城市区域在不同年份的新市民金融服务情况会有变化。此外，不同城市区域在同一年份由于禀赋、经济社会发展、政策和制度的不同，在金融服务上的表现也会存在差异，也需要在新市民金融服务指数上得到体现。因此，所编制的新市民金融服务指数最好可以同时进行横向（城市维度）比较和纵向（时间维度）比较。第三，体现数字金融服务的多层次性和多元化，现有关

27、于新市民数字金融服务方面的相关研究，主要是基于业务实践角度来考虑的。随着数字金融服务的不断创新发展，数字金融服务已呈现出多层次性和多元化发展的特征。因此，对于数字金融服务的全面刻画要求所构建的指标体系中不仅仅包括贷款，还包括保险、信用、投资、支付等业态，并且同样适用于城市新（老）市民之间的比较，以求更加全面地刻画新市民数字金融服务水平。具体指标体系框架如下所示：14 图图 3.1 新市民数字金融服务指标框架新市民数字金融服务指标框架 按照上述指标体系构建原则，结合现有文献提出的金融服务指标体系，以及新市民金融服务的新形势新特征，与相关数据的可得性和有效性，我们从新市民数字金融服务的使用和质量

28、2 个维度来构建新市民数字金融服务指标体系。本报告新市民数字金融服务指标共由使用情况和质量情况两个二级指标构成，分别包括支付结算、贷款融资、投资理财、信用免押、保险产品以及触达度、实惠度、便利度、信用度等三级指标。表 3.1 给出了新市民数字金融服务指标体系的整体体系框架。具体而言，目前一共包含上述 2 个维度，共计 20 个具体指标。表表 3.1 新市民金融服务指标体系表新市民金融服务指标体系表 数量指标数量指标 一级一级指标指标 二级二级指标指标 三级指标三级指标 计算公式计算公式 A：金融服务的A1：支付结算服人均支付笔数 人均支付金额 1.城市新市民人均支付笔数/全国新市民人均支付笔数

29、 2.城市新市民人均支付金额/全国新市民人均 15 使用情况 务 支付金额 A2：贷款融资服务 个人消费贷款平均贷款笔数 个人消费贷款平均贷款金额 小微经营贷款平均贷款笔数 小微经营贷款平均贷款金额 1.城市新市民个人消费贷款平均贷款笔数/全国新市民个人消费贷款平均贷款笔数 2.城市新市民个人消费贷款平均贷款金额/全国新市民个人消费贷款平均贷款金额 3.城市新市民小微经营贷款平均贷款笔数/全国新市民小微经营贷款平均贷款笔数 4.城市新市民小微经营贷款平均贷款金额/全国新市民小微经营贷款平均贷款金额 A3：投资理财服务 人均投资笔数 人均投资金额 1.城市新市民人均投资笔数/全国新市民人均投资笔

30、数 2.城市新市民人均投资金额/全国新市民人均投资金额 A4：信用免押服务 生活信用人均免押调用笔数 生活信用人均免押使用金额 1.城市新市民生活信用人均免押调用笔数/全国新市民生活信用人均免押调用笔数 2.城市新市民生活信用人均免押使用金额/全国新市民生活信用人均免押使用金额 A5：保险产品服务 人均保险笔数 人均保险金额 1.城市新市民人均保险笔数/全国新市民人均保险笔数 2.城市新市民人均保险金额/全国新市民人均保险金额 质量指标质量指标 一级一级指标指标 二级二级指标指标 三级指标三级指标 计算公式计算公式 B：金融服务的质量情况 B1：触达度 平均使用金融业务场景数量 高频度（年活跃

31、 50 次及以上）用户占比 1.城市新市民平均使用金融业务场景数/全国新市民平均使用金融业务场景数 2.城市高频度（年活跃 50 次及以上）用户数占比/全国高频度（年活跃 50 次及以上）用户数占比 B2：实惠度 城市个人消费贷款平均利率 城市小微经营贷款平均利率 1.城市新市民个人消费贷款平均利率/全国新市民个人消费贷款平均利率 2.城市新市民小微经营贷款平均利率/全国新市民小微经营贷款平均利率 B3：便利度 移动支付&二维码支付笔数 移动支付&二维码支付金额 1.城市新市民移动支付&二维码支付笔数占比/全国新市民移动支付&二维码支付笔数占比 2.城市新市民移动支付&二维码支付金额占比/全国

32、新市民移动支付&二维码支付金额占比 B4：信用度 信用类支付笔数占比 信用类支付金额占比 1.城市新市民信用类支付笔数占比/全国新市民信用类支付笔数占比 2.城市新市民信用类支付金额占比/全国新市民信用类支付金额占比 16 3.3 指标指标权重确定权重确定 确定权重的方法很多，根据计算权重时原始数据来源的不同，大体可以分为：主观赋权法、客观赋权法和主客观赋权法三个类别。主观赋权法主要由专家根据经验主观判断得到，如层次分析法、专家调查法（德尔菲法）等；客观赋权法主要是依据各指标的具体数值计算而得到，它不依赖于人的主观判断，因此客观性较强，但不能反映决策者的主观要求，常见方法包括主成分分析法、熵值

33、法等。针对主、客观赋权法各自的优缺点，为兼顾到决策者对属性的偏好，同时又力争减少赋权的主观随意性，使属性的赋权达到主观与客观的统一，进而使决策结果真实、可靠，学者提出第三类赋权法，即主客观综合赋权法，常见方法包括线性加权组合法和基于灰色关联度求解指标权重。本研究采用主客观综合赋权方法来确定权重。具体而言，我们通过构建系统分析与决策的综合评价方法层次分析法来解决定性问题定量化的处理过程。构建递阶层次结构模型，将专家判断转化为若干因素两两之间的重要性比较，从而把难于量化的定性判断转化为可计算的定量判断。首先，我们根据专家意见对金融服务的使用情况和质量情况的相对重要程度进行排序，使用情况的重要性为质

34、量情况的 2 倍，构建如下所示判断矩阵：表表 3.2 一级指标判断矩阵一级指标判断矩阵 金融服务的使用情况金融服务的使用情况 金融服务的质量情况金融服务的质量情况 金融服务的使用情况 1 2 金融服务的质量情况 1/2 1 17 对于使用情况维度下 5 个方面指标，本报告根据专家意见对金融服务的相对重要程度进行排序，使用情况的重要性从支付结算到保险产品依次递减，构建如下所示判断矩阵：表表 3.3 使用使用情况指标判断矩阵情况指标判断矩阵 支付结算支付结算 贷款融资贷款融资 投资理财投资理财 信用免押信用免押 保险产品保险产品 支付结算 1 2 3 4 5 贷款融资 1/2 1 2 3 4 投资

35、理财 1/3 1/2 1 2 3 信用免押 1/4 1/3 1/2 1 2 保险产品 1/5 1/4 1/3 1/2 1 对于质量情况维度下 4 个方面指标，本报告采纳专家意见，对金融服务的相对重要程度进行排序，使用情况的重要性从触达度到信用度依次递减，构建如下所示判断矩阵：表表 3.4 质量情况指标判断矩阵质量情况指标判断矩阵 触达度触达度 实惠度实惠度 便利度便利度 信用度信用度 触达度 1 2 3 4 实惠度 1/2 1 2 3 便利度 1/3 1/2 1 2 信用度 1/4 1/3 1/2 1 通过对比矩阵求最大特征值和特征向量，进行一致性检验，最后归一化后分别得到各项指标权重向量如下

36、：表表 3.5 指标权重向量指标权重向量 一级指标一级指标 金融服务的使用情况金融服务的使用情况 金融服务的质量情况金融服务的质量情况 权重 66.67%33.33%二级指标二级指标 支付结算支付结算 贷款融资贷款融资 投资理财投资理财 信用免押信用免押 保险产品保险产品 权重 41.85%26.25%15.99%9.73%6.18%二级指标二级指标 触达度触达度 实惠度实惠度 便利度便利度 信用度信用度 权重 46.76%27.72%16.01%9.54%18 3.4 指标和数据处理过程指标和数据处理过程 在确定指标和权重之后，指标计算和数据加总的具体步骤如下：第一步，对所有逆向指标进行正向

37、化处理，使数据取值越大表示金融服务水平越高，即取原指标倒数。除了实惠度（B2）这一个二级指标外，其余指标均为正向指标。因此我们对实惠度（B2）下设城市个人消费贷款平均利率、城市小微经营贷款平均利率这两个三级指标进行正向化处理。第二步，进行百分化处理，并检查数据缺失值情况。二级指标下设的三级指标不存在缺失的情况。第三步，计算简单平均值。将三级指标进行简单平均，形成二级指标的分值。第四步，剔除数据异常值。指数数据列大致上服从正态分布，根据实验科学对应正态分布的 3（标准差）原则，计算指数数据列的标准差，并比较数据列的每个值，是否大于标准差的 3 倍，大于 3 倍标准差的采用盖帽法替换大于 3 倍标

38、准差的数据值（3倍标准差以上的数值=数据均值+3 倍标准差；3 倍标准差以下的数值=数据均值-3 倍标准差）。第五步，按照设定的权重对二级指标进行加权平均，得到“使用”和“质量”两个方面指标分值。再将两个方便指标按照上述权重加权平均，得到最终的新市民数字金融服务总指数。19 4 全国城市新市民数字金融服务指数（2020-2021 年）4.1 总指数主要特征总指数主要特征 4.1.1 总体发展水平及省级差异总体发展水平及省级差异 根据上一节介绍新市民数字金融服务指数指标体系，我们计算了全国城市的新市民数字金融服务指数。本报告涵盖的 337 个城市包括 4 个直辖市和 333 个地级市2。首先，我

39、们根据各城市新市民数字金融服务总指数的分值，绘制了全国城市新市民数字金融服务指数地图。图 4.1 中，颜色越深的区域表示指数分值越高，即新市民数字金融服务越是优良。直观上，东南和东部沿海省份整体颜色较深，表明新市民数字金融服务指数整体上分值较高，而东北和西部地区整体颜色偏浅，显示该地区新市民数字金融服务指数的分值较低。从整体的颜色来看，新市民数字金融服务指数分布仍然符合“胡焕庸线”的特征，“胡焕庸线”以东地区整体的指数大幅度高于“胡焕庸线”以西的地区。2 根据 2020 年第七次全国人口普查数据结果，三沙、阿里、果洛、林芝、阿拉善、海北、黄南、嘉峪关、山南、迪庆、玉树、金昌、海南、海西、博尔塔

40、拉、克拉玛依等 16 个地（州、市）为城区常住人口 50 万以下的小城市，因抽样代表性等原因，故暂未纳入本报告排名及分析。20 注：图例分层根据自然断点法。图图 4.1 全国城市新市民数字金融服务指数地图全国城市新市民数字金融服务指数地图 4.1.2 基于城市排名的省级分布特征基于城市排名的省级分布特征（前（前 50 名）名）为了更直观地展示各城市的新市民金融服务发展水平，从而客观反映新市民金融服务水平的地区差异，本报告根据新市民数字金融服务总指数列举了全国前 50 名排行榜（见表 4.1）。在全国各城市中，杭州的新市民数字金融服务指数最高，位列第一。前 10 名城市分别为杭州、上海、南京、武

41、汉、厦门、北京、合肥、丽水、深圳、汕尾。除了丽水和汕尾外，前 10 名城市几乎均为直辖市、省会城市或计划单列市。按省域内城市来分析，前50 名城市江苏表现最为亮眼，其所属城市有 8 个。其次为福建 7个，江苏、安徽 6 个。再次为广东、浙江，所属城市各有 5 个。21 表表 4.1 新市民数字金融服务新市民数字金融服务排行榜（前排行榜（前 50 名）名）排名排名 城市城市 金融服务指数金融服务指数 排名排名 城市城市 金融服务指数金融服务指数 1 杭州 119.98 26 襄阳 102.49 2 上海 117.19 27 黄山 102.31 3 南京 112.61 28 廊坊 102.29 4

42、 武汉 112.51 29 镇江 101.95 5 厦门 110.37 30 漳州 101.89 6 北京 108.99 31 徐州 101.86 7 合肥 108.95 32 珠海 101.81 8 丽水 108.38 33 宜昌 101.78 9 深圳 106.57 34 枣庄 101.72 10 汕尾 105.92 35 黄石 101.48 11 福州 105.62 36 成都 101.27 12 郑州 105.18 37 安庆 101.25 13 广州 104.79 38 宁德 101.25 14 南昌 104.69 39 无锡 101.15 15 上饶 104.48 40 苏州 10

43、0.65 16 泉州 104.00 41 蚌埠 100.54 17 三亚 103.92 42 金华 100.48 18 鄂州 103.52 43 芜湖 100.42 19 湖州 103.44 44 南平 100.36 20 淮安 102.93 45 衢州 100.26 21 长沙 102.85 46 宣城 100.15 22 西安 102.80 47 漯河 100.14 23 十堰 102.76 48 连云港 100.02 24 佛山 102.70 49 盐城 99.78 25 莆田 102.59 50 洛阳 99.70 与上一年的排行榜相比，新市民数字金融服务指数的“第一梯队”在 2021

44、年基本保持了稳定，并且大部分城市的得分有所提升，城市之间的差距缩小。首先，“第一方阵”的范围相对稳定。一线城市排名靠前，杭州、上海两个城市前二的排名未发生变化。同时，从前 50 名的榜单看，虽然有些城市排名顺序有所变化，但是入围的城市基本稳定，只有成都、泉州、鄂州、十堰、莆田、襄阳、枣庄、宁德、金华、漯河、洛阳等为新入榜城市。第二，如果从得分进行比较，本次前 50 名的分值总体与上一年 22 持平，平均分值略降。第三，如果从城市之间的差异来看，各城市之间的差异比去年大，前 50 名得分的方差大于去年。根据新市民数字金融指数得分，列举了第 51 名到第 307 名的剩余全部城市（见表 4.2）。

45、在每一个分段中，按照得分进行排序。第 51-100 名城市包括了 1 个直辖市（天津），1 个省会城市（济南），2 个计划单列市（宁波、青岛）。在第 101-150 名中，包括 1 个直辖市（重庆），4 个省会城市（太原、石家庄、沈阳、南宁）。在第 151-200 名中，包括 6 个省会城市（长春、兰州、西宁、昆明、呼和浩特、哈尔滨），还包括一个计划单列市（大连）。在第 201-250 名中，包括 4 个省会城市（乌鲁木齐、拉萨、贵阳、银川）。表表 4.2 全国城市新市民数字金融服务全国城市新市民数字金融服务排行榜（排行榜（第第 51-321 名名）排名排名 城市名单（范围内排名按照笔画多少排

46、列）城市名单（范围内排名按照笔画多少排列）第 51-100 名 九江、三门峡、三明、马鞍山、天津、六安、龙岩、宁波、吉安、扬州、舟山、汕头、安阳、安康、许昌、抚州、邯郸、青岛、阜阳、宜春、绍兴、荆门、南阳、南通、咸宁、临沂、保山、信阳、济宁、济南、泰州、聊城、黄冈、常州、铜陵、淮北、宿迁、宿州、揭阳、景德镇、焦作、滁州、新乡、新余、嘉兴、肇庆、儋州、鹤壁、鹰潭、赣州 第 101-150 名 大同、大理、开封、太原、日照、中山、石家庄、平顶山、东莞、包头、台州、邢台、自贡、防城港、运城、孝感、丽江、沈阳、怀化、周口、宝鸡、驻马店、荆州、南宁、咸阳、威海、重庆、保定、泰安、桂林、郴州、恩施、亳州、

47、益阳、烟台、海口、菏泽、梅州、商丘、清远、随州、惠州、湛江、温州、韶关、潍坊、德州、德宏、衡阳、濮阳 第 151-200 名 七台河、大连、长春、乌兰察布、东营、北海、兰州、汉中、永州、辽阳、西宁、延安、庆阳、江门、池州、阳江、阳泉、抚顺、张家口、张家界、阿勒泰、邵阳、茂名、昆明、昌都、呼和浩特、岳阳、河源、宜宾、柳州、临汾、哈尔滨、钦州、秦皇岛、晋中、株洲、酒泉、萍乡、梧州、常德、铜川、淮南、淄博、绵阳、葫芦岛、湘潭、渭南、榆林、潮州、衡水 23 排名排名 城市名单（范围内排名按照笔画多少排列）城市名单（范围内排名按照笔画多少排列）第 201-250 名 广元、内江、长治、乌海、乌鲁木齐、巴

48、彦淖尔、双鸭山、玉林、甘孜、白山、白银、乐山、吉林、西双版纳、百色、达州、曲靖、延边、红河、赤峰、牡丹江、沧州、忻州、阿坝、拉萨、固原、和田、河池、泸州、承德、南充、贵阳、哈密、娄底、晋城、唐山、凉山、朔州、通辽、营口、银川、商洛、喀什、遂宁、湘西、滨州、鞍山、德阳、遵义、鹤岗 第 251-321 名 大庆、大兴安岭、广安、天水、云浮、日喀则、中卫、丹东、六盘水、文山、巴中、巴音郭楞、玉溪、甘南、本溪、石嘴山、平凉、四平、白城、辽源、毕节、吐鲁番、吕梁、伊春、伊犁、齐齐哈尔、兴安、安顺、那曲、克孜勒苏、来宾、吴忠、张掖、阿克苏、陇南、鸡西、武威、松原、昌吉、呼伦贝尔、佳木斯、阜新、定西、临沧、

49、临夏、昭通、贵港、眉山、怒江、贺州、铁岭、资阳、海东、通化、绥化、鄂尔多斯、崇左、铜仁、盘锦、塔城、朝阳、雅安、黑河、普洱、楚雄、锡林郭勒、锦州、黔东南、黔西、黔南、攀枝花 4.1.3 全国城市新市民数字金融服务指数分析全国城市新市民数字金融服务指数分析 为了更全面地了解全国城市新市民金融服务指数分布的特点和规律，本报告从省级和区域和两个维度对全国城市指数分值进一步分析。（1）按省级比较 报告计算了中国大陆 31 个省、市、自治区的省级新市民数字金融服务指数（见图 4.2）。省级新市民数字金融服务指数根据省域范围内同样指标计算，其中直辖市的新市民数字金融服务指数与城市新市民数字金融服务指数相等

50、。在各个省份中，全国排名上海第一，北京第二，湖北第三，而天津和重庆两个直辖市排名明显靠后。此外，黑龙江、江西、内蒙古、四川、山东和陕西的排名比 2020 年有了显著的提升。24 注：图例分层根据自然断点法。图图 4.2 全国省级新市民数字金融服务指数地图全国省级新市民数字金融服务指数地图 图图 4.3 全国省级新市民数字金融服务指数排名全国省级新市民数字金融服务指数排名 25 表表 4.3 省域内城市变异系数排名情况（不含直辖市）省域内城市变异系数排名情况（不含直辖市）排名排名 省份省份 变异指数变异指数 排名排名 城市城市 变异系数变异系数 1 浙江 7.86%15 陕西 5.01%2 青海

51、 6.76%16 湖南 4.80%3 宁夏 6.58%17 安徽 4.72%4 云南 6.57%18 吉林 4.61%5 甘肃 6.51%19 江西 4.30%6 广东 6.49%20 山东 4.13%7 四川 6.34%21 海南 4.00%8 广西 6.18%22 江苏 3.90%9 黑龙江 5.83%23 山西 3.72%10 河北 5.75%24 福建 3.58%11 辽宁 5.69%25 河南 3.44%12 新疆 5.38%26 西藏 3.20%13 湖北 5.37%27 贵州 3.18%14 内蒙古 5.28%（2）按区域比较 从南北方区域3来看（图 4.4、4.5），新市民数字

52、金融服务整体南方城市（176 个）优于北方城市（145 个）。在分类的使用指数和质量指数的排名中，使用指数南方同样优于北方，但质量指数差距不大。新市民数字金融服务分大区4来看（图 4.6、4.7），华东地区表现最优，其次为中南地区，但是两地差别不大，均明显高于其他地区。并且，在使用指数和质量指数两个方面的排名中，华东和中南两个区域也明显高于其他区域。相对来说，东北和西北地区的整体表现落后，特别是东北地区，今年排名较为靠后，不仅 3 除港澳台外，南北方区域依据省份划分，北方省份包括：北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆；南方省份包括：上海、

53、江苏、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏。4 除港澳台外，六个大区依据省份划分为东北、华北、华东、西北、西南及中南。具体东北地区包括：辽宁、吉林、黑龙江；华北地区包括：北京、天津、河北、山西、内蒙古；华东地区包括：上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东；西北地区包括：陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆；西南地区包括：重庆、四川、贵州、云南、西藏；中南地区包括：河南、湖北、湖南、广东、广西、海南。26 没有城市进入前 50 名，而且整体分值也处于各个区域的底部。图图 4.4 分区域城市指数排序分布（南北）分区域城市指数排序分布（南北）图图 4.5 分区

54、域城市分指数排序分布（南北）分区域城市分指数排序分布（南北）27 图图 4.6 分区域城市指数排序分布（六大区）分区域城市指数排序分布（六大区）28 图图 4.7 分区域城市指数排序分布（六大区）分区域城市指数排序分布（六大区）（3）按城市级别的比较 根据城市的不同级别，表 4.4 显示，总体上行政级别越高的城市新市民数字金融服务指数总指数越高，即直辖市高于计划单列市，计划单列市高于省会城市，省会城市高于其他地级市。除了总指数，使用指数和质量指数也是呈现一样的递减规律。表表 4.4 城市级别平均新市民金融服务指数城市级别平均新市民金融服务指数 行政级别行政级别 金融服务总指数金融服务总指数 使

55、用情况指数使用情况指数 质量情况指数质量情况指数 城市数量城市数量 直辖市 104.00 106.15 99.71 4 计划单列市 99.99 100.15 99.65 5 省会城市 97.29 96.07 99.72 27 其他地级市 90.01 86.22 97.58 285 4.2 分指数主要特征分指数主要特征 前面从新市民数字金融服务总指数的角度分析了全国城市新市民数字金融服务水平，下面将总指数分解为使用指数和质量指数两个方面，以便进一步了解具体使用情况和质量情况，并且帮助各个城市有针对性地提升新市民数字金融服务。4.2.1 使用情况指数的分析使用情况指数的分析 首先，我们根据使用情况

56、指数绘制了使用情况指数地图（见图 4.8）。颜色越深的区域表示使用情况指数分值越高，即数字金融服务的使用次数越是频繁，使用金额越是大。总体上，与新市民数字金融服务总指数的分布类似，东南沿海地区和东部沿海地区的使用情况指数分值较高。29 注：图例分层根据自然断点法。图图 4.8 全国城市新市民使用情况指数地图全国城市新市民使用情况指数地图 其次，本报告列举了使用情况指数排名前 50 名的城市（见表 4.5）。杭州的使用情况指数排名第 1。表表 4.5 新市民金融服务使用情况新市民金融服务使用情况排行榜（前排行榜（前 50 名）名）排名排名 城市城市 使用情况指数使用情况指数 排名排名 城市城市

57、使用情况指数使用情况指数 1 杭州 127.69 26 廊坊 103.57 2 上海 124.93 27 安庆 103.29 3 武汉 117.38 28 徐州 103.21 4 南京 117.36 29 襄阳 102.86 5 厦门 114.67 30 西安 102.50 6 北京 113.98 31 黄山 102.38 7 丽水 112.12 32 镇江 102.32 8 合肥 112.09 33 珠海 102.26 9 汕尾 111.20 34 漳州 102.16 10 深圳 109.31 35 南平 101.78 11 福州 108.28 36 金华 101.54 12 广州 107.

58、76 37 黄石 101.38 13 三亚 106.95 38 成都 101.30 14 上饶 106.82 39 宜昌 101.22 15 泉州 106.69 40 蚌埠 101.15 30 排名排名 城市城市 使用情况指数使用情况指数 排名排名 城市城市 使用情况指数使用情况指数 16 南昌 106.45 41 无锡 100.73 17 郑州 105.67 42 芜湖 100.34 18 莆田 104.78 43 揭阳 100.12 19 湖州 104.36 44 抚州 100.03 20 鄂州 104.36 45 保山 99.98 21 长沙 104.08 46 连云港 99.88 22

59、 淮安 104.00 47 宁德 99.82 23 枣庄 103.69 48 苏州 99.76 24 十堰 103.68 49 马鞍山 99.44 25 佛山 103.58 50 盐城 99.35 最后，本报告对各省使用情况指数进行了比较（见图 4.9）。从省份排名看，上海排名最高（124.93 分）。图图 4.9 全国省级使用情况指数排名全国省级使用情况指数排名 4.2.2 质量情况的分析质量情况的分析 首先，我们根据质量情况指数绘制了质量情况指数地图。图4.10 中，颜色越深的区域表示质量情况指数分值越高，即数字金 31 融服务的质量情况越高。注：图例分层根据自然断点法。图图 4.10 全

60、国城市新市民质量情况指数地图全国城市新市民质量情况指数地图 其次，我们列举了质量情况指数排名前50名的城市（表4.6）。杭州的质量情况指数排名第 1。表表 4.6 新市民质量情况新市民质量情况排行榜（前排行榜（前 50 名）名）排名排名 城市城市 指数指数 排名排名 城市城市 金融服务指数金融服务指数 1 杭州 104.57 26 鄂州 101.85 2 郑州 104.19 27 厦门 101.76 3 宁德 104.10 28 襄阳 101.74 4 铜川 103.89 29 上海 101.69 5 洛阳 103.85 30 开封 101.69 6 鹤壁 103.53 31 黄石 101.6

61、8 7 西安 103.41 32 渭南 101.63 8 许昌 103.22 33 湖州 101.61 9 南京 103.09 34 梧州 101.36 10 宜昌 102.90 35 漳州 101.36 11 咸阳 102.81 36 焦作 101.36 12 武汉 102.77 37 邯郸 101.36 13 新乡 102.76 38 宁波 101.29 32 排名排名 城市城市 指数指数 排名排名 城市城市 金融服务指数金融服务指数 14 合肥 102.66 39 成都 101.22 15 晋城 102.54 40 镇江 101.20 16 苏州 102.45 41 榆林 101.17

62、17 衢州 102.45 42 南昌 101.17 18 滁州 102.32 43 包头 101.10 19 酒泉 102.30 44 潍坊 101.10 20 黄山 102.16 45 惠州 101.09 21 漯河 102.04 46 南宁 101.09 22 嘉兴 102.01 47 深圳 101.08 23 无锡 101.99 48 三门峡 101.07 24 宣城 101.98 49 运城 101.05 25 常州 101.89 50 商洛 100.99 最后，我们列举了各省质量情况指数的比较（见图 4.11）。首先，从省份排名看，河南排名最高（102.88 分）。图图 4.11 全

63、国省级质量情况指数排名全国省级质量情况指数排名 33 5 新（老）市民金融服务差异分析 5.1 新（老）市民金融服务调查比较分析新（老）市民金融服务调查比较分析 5.1.1 新（老）市民新（老）市民样本总体样本总体差异差异 从年龄分布来看，新市民群体主要集中于21岁至35岁之间，而老市民群体最集中的年龄段在 26 岁至 40 岁之间，且 40 岁以上比例均大幅高于新市民。图图 5.1 年龄分布年龄分布 从受教育程度分布来看，新市民群体学历情况普遍不如老市民受教育程度更高，高中、中专、职高、初中及以下比例显著高于老市民。图图 5.2 受教育程度分布受教育程度分布 34 从资产情况分布来看，新市民

64、群体资产情况也普遍与老市民资产金额有较大差距，10 万以下比例高于老市民。图图 5.3 资产情况分布资产情况分布 从收入情况分布来看，新市民群体收入也普遍与老市民收入水平有较大差距，在 10 万元以下收入的样本比例尤其差距大。图图 5.4 收入情况分布收入情况分布 35 5.1.2 新（老）市民金融服务新（老）市民金融服务使用使用差异差异 从新（老）市民金融服务使用情况来看，老市民总体使用比例普遍高于新市民。老市民使用网银转账支付及数字钱包等支付结算手段的比例显著高于新市民，投资理财于中高风险产品的老市民的比例也高于新市民。具体使用差异情况见下面图示。图图 5.5 支付结算服务使用情况支付结算

65、服务使用情况 图图 5.6 贷款融资服务使用情况贷款融资服务使用情况 36 图图 5.7 投资理财服务使用情况投资理财服务使用情况 图图 5.8 信用免押服务使用情况信用免押服务使用情况 图图 5.9 保险产品服务使用情况保险产品服务使用情况 37 5.1.3 新（老）市民金融服务新（老）市民金融服务质量质量差异差异 从新（老）市民金融服务质量情况来看，除投资理财外，新市民的各项金融服务触达度并不比老市民低，甚至由于平均年龄更小而基本略高于老市民。从产品和服务的其他质量情况来看，除信用度外，老市民享受到的实惠度和便利度均优与新市民。图图 5.10 新（老）市民金融服务触达情况新（老）市民金融服

66、务触达情况 图图 5.11 新（老）市民金融服务质量情况新（老）市民金融服务质量情况 38 5.1.4 新（老）市民金融服务新（老）市民金融服务满意度满意度差异差异 从新（老）市民金融服务满意度来看，信用免押和贷款融资选择较满意和非常满意的新市民样本比例高于老市民，其余支付结算、投资理财和保险产品满意度均落后于老市民。根据满意程度的绝对比例从高到低排列，依次为支付结算、信用免押、投资理财、贷款融资和保险产品。此外，选择不清楚或未使用的老市民样本比例均大幅高于新市民。图图 5.12 新（老）市民金融服务满意度情况新（老）市民金融服务满意度情况 5.1.5 新（老）市民金融服务新（老）市民金融服务

67、需求需求差异差异 从新（老）市民金融服务需求来看，新市民最迫切需求的选项依次为住房、医疗、创业、就业、养老和教育，而老市民的选项依次为医疗、养老、教育、住房、创业和就业。39 图图 5.13 新市民金融服务需求情况新市民金融服务需求情况 图图 5.14 老市民金融服务需求情况老市民金融服务需求情况 5.2 新（老）市民数字金融指数比较分析新（老）市民数字金融指数比较分析 前文从新市民数字金融服务总指数的角度分析了全国城市新市民数字金融服务水平的特征和差异，此外，本报告还对老市民数字金融服务水平进行了同样的研究分析。下面将通过新（老）40 市民数字金融服务指数比较，以便了解全国城市新（老）市民数

68、字金融服务水平的具体现状和差异，进而有助于各城市有针对性地进一步提升新市民数字金融服务水平。受户籍政策制约、就业不稳定、社保信息不完整等因素影响，新市民难以享受到与普通市民完全相同的金融服务。提升新市民数字金融服务水平就是要逐步推进新市民在数字金融服务方面与普通市民享有同等待遇。5.2.1 城市层级与新（老）市民数字金融服务差异城市层级与新（老）市民数字金融服务差异 根据 2020 年第一财经中国城市分级5，将国内 337 个地级及以上城市划分为一线城市（4 个）、新一线城市（15 个）、二线城市（30 个）、三线城市（70 个）、四线城市（90 个）、五线城市（128 个）六级。报告根据这一

69、分级比较了新（老）市民数字金融服务的差异。总体而言，一线城市、新一线城市和二线城市的总指数和分指数均显著高于三、四五线城市。上述城市的老市民享受到的数字金融服务数量和质量均远超同城市的新市民，新市民数字金融服务水平仍有较大提升空间。从总指数来看，城市新（老）市民数字金融服务水平与城市层级正相关，新（老）市民数字金融服务指数的差异水平随着城市层级的提升和降低而轻微发散，一线城市的老市民数字金融服务水平略高于新市民，五线城市的新市民金融服务水平略高于老 5 完整名单及划分依据见 https:/ 市民。图图 5.15 城市分层级新（老）市民数字金融服务总指数城市分层级新（老）市民数字金融服务总指数

70、从使用指数来看，城市新（老）市民数字金融服务水平与城市层级正相关，新（老）市民数字金融服务指数的差异水平随着城市层级的提升和降低而发散，一线城市的老市民数字金融服务的使用程度高于新市民，五线城市的新市民金融服务的使用程度高于老市民。图图 5.16 城市分层级新（老）市民数字金融服务使用指数城市分层级新（老）市民数字金融服务使用指数 从质量指数来看，除一线（新一线）城市以外，城市新（老）42 市民数字金融服务水平与城市层级正相关，新（老）市民数字金融服务指数的差异水平随着城市层级的提升和降低而发散，一线城市的老市民数字金融服务的质量程度显著高于新市民，五线城市的新市民金融服务的质量程度显著高于老

71、市民。图图 5.17 分层级城市新（老）市民数字金融服务质量指数分层级城市新（老）市民数字金融服务质量指数 5.2.2 新（老）市民数字金融差异排名新（老）市民数字金融差异排名 为更直观地比较城市新（老）市民金融服务指数差异，提升新市民金融服务水平，报告根据新（老）市民金融服务总指数差排列了全国前 50 名差异城市的榜单（见表 5.1）。在全国各城市中，温州的新（老）市民数字金融服务指数差异连续两年排名第一。按省域内城市数量来看，浙江、福建、广东、江苏等省份上榜城市较多，新（老）市民数字金融服务差异较大，新市民数字金融服务亟待改善。与上一年相比，2020 年排行榜中有 43 个城市仍然保留在

72、2021 年排行榜，基本保持了稳定，并且大部分城 43 市之间的差距有一定程度缩小。注：图例分层根据自然断点法。图图 5.18 全国城市新（老）市民指数差异地图全国城市新（老）市民指数差异地图 表表 5.1 2020-2021 年城市新（老）市民指数差异年城市新（老）市民指数差异排行榜（前排行榜（前 50 名）名）排名排名 2 2021021 年年 2 2020020 年年 省份省份 城市城市 老老-新新 省份省份 城市城市 老老-新新 1 浙江 温州 13.56 浙江 温州 24.15 2 广东 潮州 12.64 浙江 金华 19.13 3 浙江 金华 12.13 广东 潮州 17.74 4

73、 浙江 宁波 11.53 浙江 宁波 17.37 5 福建 莆田 11.16 福建 莆田 16.94 6 广东 汕头 11.04 江苏 南京 16.80 7 上海 上海 10.68 浙江 舟山 15.77 8 江苏 南京 10.66 广东 深圳 15.75 9 浙江 杭州 10.62 上海 上海 15.39 10 广东 揭阳 10.36 福建 厦门 14.33 11 广东 深圳 9.87 浙江 杭州 13.93 12 广东 广州 8.95 广东 汕头 13.12 13 浙江 绍兴 8.03 浙江 湖州 13.08 14 浙江 舟山 7.98 广东 广州 12.92 15 福建 厦门 7.96

74、浙江 绍兴 12.46 16 江苏 苏州 7.77 广东 揭阳 11.51 44 排名排名 2 2021021 年年 2 2020020 年年 省份省份 城市城市 老老-新新 省份省份 城市城市 老老-新新 17 江苏 常州 6.90 江苏 苏州 11.30 18 河南 郑州 6.89 河南 郑州 10.78 19 北京 北京 6.72 江苏 常州 10.48 20 浙江 湖州 6.54 浙江 台州 9.66 21 福建 福州 6.38 北京 北京 9.49 22 湖北 武汉 6.22 福建 福州 8.30 23 浙江 台州 5.91 浙江 嘉兴 7.74 24 浙江 嘉兴 5.86 福建 泉

75、州 7.13 25 江西 南昌 5.72 江苏 无锡 6.91 26 江苏 无锡 5.52 江西 南昌 5.91 27 江苏 扬州 5.37 湖北 武汉 5.70 28 云南 昆明 5.21 广东 中山 4.88 29 广东 东莞 5.14 广东 珠海 4.82 30 广东 珠海 5.10 云南 昆明 4.61 31 安徽 淮南 4.97 甘肃 兰州 4.22 32 山东 济南 4.89 广东 东莞 4.20 33 山东 青岛 4.16 安徽 淮南 4.15 34 广东 中山 4.03 江苏 扬州 3.92 35 甘肃 兰州 4.00 山东 东营 3.70 36 陕西 西安 3.63 陕西 西

76、安 3.50 37 安徽 铜陵 3.50 山东 青岛 3.50 38 天津 天津 3.42 山东 济南 3.23 39 安徽 马鞍山 3.20 安徽 马鞍山 3.20 40 黑龙江 大兴安岭 3.04 福建 宁德 3.03 41 辽宁 大连 3.00 河北 石家庄 2.71 42 安徽 蚌埠 2.42 广西 南宁 2.52 43 安徽 合肥 2.11 黑龙江 大庆 2.44 44 黑龙江 大庆 1.92 河南 濮阳 2.36 45 安徽 芜湖 1.77 四川 成都 1.93 46 广东 惠州 1.76 辽宁 大连 1.69 47 安徽 池州 1.58 江苏 南通 1.44 48 贵州 贵阳 1

77、.56 安徽 蚌埠 1.00 49 福建 宁德 1.52 天津 天津 0.82 50 广西 南宁 1.43 安徽 合肥 0.72 从省级新（老）市民数字金融指数差异来看，浙江、上海、北京、广东、江苏、福建、天津等省份为正，与城市排行榜上榜省份前列基本一致，新（老）市民数字金融服务差异较大（见表 45 5.1）。上述省份均为东部较发达省市，金融资源也相对丰富，新市民人数较多享受金融服务水平也相对较好，但与老市民所享受金融服务水平相比对新市民金融服务的支持还有待进一步提升。注：图例分层根据自然断点法。图图 5.19 全国省级新（老）市民指数差异地图全国省级新（老）市民指数差异地图 表表 5.2 2

78、020-2021 年省级新（老）市民指数差异年省级新（老）市民指数差异排行榜（排行榜（老新老新）2 2021021 年年 2 2020020 年年 排名排名 省份省份 老老-新新 省份省份 老老-新新 1 浙江 16.95 浙江 18.57 2 上海 16.10 上海 15.39 3 北京 10.26 北京 9.49 4 广东 6.95 广东 7.07 5 江苏 6.66 江苏 6.95 6 福建 5.64 福建 6.30 7 天津 3.31 天津 0.82 46 6 结论与政策建议 本报告通过线上调查问卷和“数字经济开放研究平台”，利用城市粒度的匿名化脱敏抽样数据，在蚂蚁集团域内的云实验室进

79、行指数计算，编制了一套“全国城市新市民数字金融服务指数”，以期对全国城市地区提升新市民金融服务的成效差异进行量化评价。线上调查问卷结果显示，新市民群体年纪普遍较轻，具有金融资产和房产有限，收入状况偏低等特征。反映到金融领域，则体现为对数字金融产品和服务的更加偏重使用，总体感受金融服务满意度较一般，金融服务触达度和质量仍有待提高，对于住房、医疗和创业领域的金融服务需求最为强烈。“全国城市新市民数字金融服务指数”结果显示，东部沿海省份的新市民数字金融指数整体上分值较高，而东北地区整体颜色偏浅，显示该地区新市民数字金融服务指数的分值较低。新市民数字金融服务分布呈现“胡焕庸线”的特点。总指数前 50

80、名的城市分别是：杭州市、上海市、南京市、武汉市、厦门市、北京市、合肥市、丽水市、深圳市、汕尾市、福州市、郑州市、广州市、南昌市、上饶市、泉州市、三亚市、鄂州市、湖州市、淮安市、长沙市、西安市、十堰市、佛山市、莆田市、襄阳市、黄山市、廊坊市、镇江市、漳州市、徐州市、珠海市、宜昌市、枣庄市、黄石市、成都市、安庆市、宁德市、无锡市、苏州市、蚌埠市、金华市、芜湖市、南平市、衢州市、宣城市、漯河市、连 47 云港市、盐城市、洛阳市。省级层面新市民金融服务指数前 10名为上海市、北京市、湖北省、浙江省、福建省、江苏省、安徽省、江西省、广东省、河南省。新（老）市民的比较分析显示，一线城市、新一线城市、以及二

81、线城市老市民享受的数字金融服务数量和质量均远超同城市新市民，部分城市对新市民金融服务的支持还有待进一步提升。根据上述评价结论，在总结新市民金融服务指数表现优异的城市经验的基础上，本报告提出如下政策建议：第一，缩小地区间经济发展和金融资源差距，促进中国区域第一，缩小地区间经济发展和金融资源差距，促进中国区域平衡发展。平衡发展。无论是经济地理上的“胡焕庸线”，还是数字金融服务指数分值表现，都证明一点：中国区域之间既存在南北差距，也存在东西差距。因此，要促进中国区域平衡发展，就要缩小南北方和东西部地区之间的经济和金融差距。有了好的经济基础和金融资源，才能更有做好新市民金融服务的底气。国家也要把缩小南

82、北方和东西部的经济发展差异作为地区共同富裕的重要抓手。第二，数字新基建的规划要适度向低线城市（乡镇等）倾斜。第二，数字新基建的规划要适度向低线城市（乡镇等）倾斜。从连续两年评价结果，发现全国排名前 50 名的城市名单相对稳定，有 39 个城市为原上榜城市，一个重要原因是这些城市绝大部分为一线、新一线及二三线城市（75%以上），新市民数字金融服务水平较高与数字公共基础设施相对完善密切相关。这些公共基础设施建设具有投资大、见效慢、周期长的特点，具有很强 48 的外部性，低线城市本身难以承担。因此，中央在出台新基建规划时应该适度向低线城市倾斜，形成足够大的“大推进”力量，才能帮助低线城市缩小区域“数

83、字鸿沟”。此外，完善信用基础设施建设也尤为重要，良好的个人征信体系也是决定能否打通新市金融服务“最后一公里”的“数字新基建”。第三，高线城市立足发展现状，加快推动数字普惠服务新市第三，高线城市立足发展现状，加快推动数字普惠服务新市民金融需求。民金融需求。积极从政策引导、标准建设、模式创新、场景挖掘、权益保护等角度构建成本可负担、商业可持续的普惠金融长效机制，运用数字技术建设惠民生、暖人心、利长远的现代普惠金融体系。政策上整合资源，通过财政利息补贴等多种手段激励银行、证券、保险等传统金融机构和互联网金融平台联动创新金融产品和服务，着重提升高线城市新市民金融服务的触达度、实惠度、便利度和信用度。此

84、外，通过“线上+线下”、“传统媒体+新型媒体”等多种形式多种渠道开展宣传活动，加强新市民金融知识普及宣传，提高新市民的金融素养。推动形成新市民看得懂知识、找得着渠道、用得起产品的局面。49 参考文献：1 中国人民银行金融消费权益保护局，中国普惠金融指标分析报告（2020）.2 北京大学数字普惠金融指数（2011-2020）.3 金融时报和新华财经,2022 年涉疫地区新市民纾困金融服务（指数）报告.4 甘犁,路晓蒙,王香,周瑞轩,李振华,王芳,林晨,程志云,吴雅玲,张韵,冯程程.疫情下中国家庭财富变动趋势J.中国经济报告,2020(04):110-123.5 顾雷.数字化时代新市民金融触达与普

85、及教育J.清华金融评论,2022(06)41-43.DOI:10.19409/ki.thf-review.2022.06.004.50 附录 附附 1 1：全国省级新市民：全国省级新市民数字金融服务指数（数字金融服务指数（2 2020020）省区省区 总指数总指数 方面指数方面指数 使用情况二级指标使用情况二级指标 质量情况二级指标质量情况二级指标 数字金融服务指数数字金融服务指数 使用情况指数使用情况指数 质量情况指数质量情况指数 支付结算支付结算 贷款融资贷款融资 投资理财投资理财 信用免押信用免押 保险产品保险产品 触达度触达度 实惠度实惠度 便利度便利度 信用度信用度 北京 106.0

86、0 109.16 99.70 103.89 105.77 130.48 104.95 110.73 100.07 102.74 89.39 106.32 天津 96.42 94.97 99.34 86.23 94.42 112.40 103.53 97.84 96.45 103.57 94.76 108.85 河北 94.86 93.31 97.98 86.64 101.14 96.64 94.46 94.72 95.63 100.75 96.11 104.59 山西 90.91 86.62 99.50 85.56 92.98 74.43 94.42 85.98 97.34 99.10 100

87、.84 109.02 内蒙古 85.70 78.87 99.36 72.48 87.57 76.27 82.33 86.44 97.83 97.72 94.58 119.69 辽宁 89.75 87.44 94.37 77.80 95.55 90.12 96.23 97.52 94.42 98.76 81.75 102.61 吉林 85.64 81.67 93.59 73.62 90.05 78.33 90.67 95.05 92.86 98.18 80.66 105.55 黑龙江 83.32 78.74 92.49 73.22 85.23 71.07 86.85 95.53 91.67 98

88、.04 79.83 101.69 上海 116.49 123.56 102.33 126.92 112.78 140.35 115.09 116.51 104.11 103.06 96.51 101.32 江苏 103.07 103.65 101.93 107.04 104.15 97.32 100.18 100.33 101.81 100.63 104.47 102.06 浙江 105.67 107.96 101.08 115.37 104.11 95.24 112.29 100.22 101.07 100.66 105.85 94.38 安徽 103.27 104.50 100.81 10

89、6.10 108.95 101.46 90.85 104.11 99.75 102.36 103.16 97.54 福建 103.87 105.51 100.57 108.88 104.15 100.00 104.66 104.08 101.81 100.00 100.41 96.48 江西 100.64 101.16 99.60 100.79 102.10 100.77 98.30 105.08 99.81 101.09 98.82 95.52 山东 95.16 93.29 98.90 90.84 93.84 94.45 98.23 96.84 97.45 100.52 98.04 102.

90、74 河南 101.19 100.55 102.48 104.43 107.24 87.03 93.34 92.15 99.89 101.78 109.82 104.93 湖北 104.60 106.20 101.39 104.27 103.60 125.62 92.14 102.15 100.30 101.56 105.14 99.93 湖南 99.85 100.22 99.13 95.54 99.10 112.77 98.03 107.62 98.82 100.76 96.65 100.03 51 省区省区 总指数总指数 方面指数方面指数 使用情况二级指标使用情况二级指标 质量情况二级指标

91、质量情况二级指标 数字金融服务指数数字金融服务指数 使用情况指数使用情况指数 质量情况指数质量情况指数 支付结算支付结算 贷款融资贷款融资 投资理财投资理财 信用免押信用免押 保险产品保险产品 触达度触达度 实惠度实惠度 便利度便利度 信用度信用度 广东 100.99 101.54 99.91 104.14 100.70 101.04 92.33 103.21 101.78 98.30 99.62 95.93 广西 89.19 84.35 98.86 84.29 89.48 76.22 81.58 88.36 97.84 98.60 101.21 100.71 海南 100.64 102.36

92、 97.19 93.15 103.35 118.51 116.62 96.33 95.28 99.61 95.67 102.10 重庆 95.81 94.01 99.40 90.51 92.18 91.77 110.22 105.77 100.63 99.89 93.26 102.18 四川 94.39 92.05 99.08 87.03 90.19 102.25 99.15 96.47 98.93 99.82 96.31 102.28 贵州 86.19 80.33 97.92 76.74 84.72 64.67 92.37 107.51 97.34 97.95 94.58 106.28 云南

93、 89.46 85.90 96.58 80.50 90.58 83.18 98.52 89.77 96.54 97.96 93.16 98.55 西藏 88.44 83.53 98.24 78.87 82.29 90.57 94.39 85.12 99.74 95.16 97.17 101.62 陕西 99.55 98.02 102.61 93.97 98.37 90.00 131.92 91.26 101.00 100.22 105.24 113.07 甘肃 85.64 79.20 98.51 76.02 81.92 71.51 101.12 74.61 96.48 95.56 102.15

94、 110.89 青海 84.84 79.69 95.15 77.66 81.47 63.25 112.02 77.53 95.82 94.53 92.21 98.52 宁夏 83.98 76.30 99.33 71.47 82.09 70.96 93.43 71.22 98.08 95.51 98.74 117.55 新疆 83.10 75.39 98.51 68.55 76.73 81.06 93.52 72.86 96.53 96.75 99.49 111.64 52 附附 2 2：全国省级新市民数字金融服务指数（：全国省级新市民数字金融服务指数（2 2021021）省区省区 总指数总指数

95、 方面指数方面指数 使用情况二级指标使用情况二级指标 质量情况二级指标质量情况二级指标 数字金融服务指数数字金融服务指数 使用情况指数使用情况指数 质量情况指数质量情况指数 支付结算支付结算 贷款融资贷款融资 投资理财投资理财 信用免押信用免押 保险产品保险产品 触达度触达度 实惠度实惠度 便利度便利度 信用度信用度 北京 108.99 113.98 99.01 111.56 105.25 138.17 106.73 116.32 99.38 101.90 89.15 105.32 天津 95.74 93.99 99.24 86.55 100.04 103.24 93.10 96.21 96.

96、53 102.26 94.72 111.38 河北 94.12 92.08 98.19 84.93 101.62 98.72 85.29 93.42 96.34 100.87 95.79 103.51 山西 91.25 86.95 99.85 81.78 100.65 75.67 94.22 81.43 97.43 98.38 100.73 114.45 内蒙古 86.76 80.75 98.79 68.13 90.30 84.54 105.91 76.24 96.06 97.23 93.53 125.56 辽宁 89.82 87.79 93.87 75.84 94.90 91.61 108.

97、38 96.25 95.02 97.73 79.00 101.93 吉林 85.84 82.05 93.44 70.50 92.78 83.08 97.49 87.59 93.87 97.69 78.33 104.35 黑龙江 86.16 83.61 91.27 72.29 88.12 80.26 116.04 98.69 92.13 96.36 76.20 97.57 上海 117.19 124.93 101.69 132.17 111.12 138.29 105.57 130.46 103.69 102.53 95.60 99.72 江苏 102.50 102.78 101.94 104.

98、54 105.60 99.94 94.42 99.40 101.25 100.91 104.48 104.02 浙江 106.65 109.13 101.69 118.57 102.66 96.79 108.08 106.20 101.35 101.63 107.15 94.39 安徽 101.37 101.85 100.40 103.58 108.57 97.36 84.12 101.16 99.76 101.93 101.52 97.21 福建 105.61 108.17 100.48 113.41 104.42 102.14 110.69 100.33 101.87 100.25 101

99、.74 92.19 江西 100.68 100.97 100.11 100.34 103.36 96.34 105.14 100.48 101.05 101.67 98.13 94.32 山东 96.16 94.61 99.27 90.46 100.05 91.92 99.09 99.47 98.27 100.65 97.66 102.81 河南 100.57 99.42 102.88 102.42 110.41 85.29 85.84 90.34 100.24 101.58 111.26 105.51 湖北 106.89 109.38 101.92 107.87 107.88 121.99

100、102.60 103.93 100.64 101.38 107.37 100.61 湖南 97.58 96.90 98.95 93.32 97.01 100.27 103.76 101.11 99.59 100.40 94.30 99.40 广东 100.68 101.16 99.71 104.87 97.76 100.95 92.78 104.24 101.65 98.24 99.22 95.31 广西 87.52 81.78 99.00 78.47 89.19 75.45 83.73 85.91 98.14 98.48 100.69 101.88 海南 98.13 98.63 97.15

101、87.32 96.97 115.00 127.31 94.67 94.25 99.60 96.70 104.99 53 省区省区 总指数总指数 方面指数方面指数 使用情况二级指标使用情况二级指标 质量情况二级指标质量情况二级指标 数字金融服务指数数字金融服务指数 使用情况指数使用情况指数 质量情况指数质量情况指数 支付结算支付结算 贷款融资贷款融资 投资理财投资理财 信用免押信用免押 保险产品保险产品 触达度触达度 实惠度实惠度 便利度便利度 信用度信用度 重庆 94.10 91.69 98.91 87.59 91.97 85.87 110.61 103.51 100.28 99.18 91.

102、04 104.66 四川 94.97 92.77 99.37 86.29 93.50 99.39 106.85 94.27 99.13 99.96 97.33 102.23 贵州 83.86 76.81 97.96 71.87 85.42 63.87 91.34 84.27 97.32 97.82 92.64 110.40 云南 87.21 82.28 97.07 74.49 87.69 81.65 99.53 86.53 97.25 97.32 93.08 102.11 西藏 85.16 79.38 96.74 69.96 81.20 96.34 86.55 80.17 97.21 94.9

103、0 92.79 106.35 陕西 99.35 97.62 102.80 90.44 101.61 91.24 133.29 89.71 100.48 100.19 106.12 116.22 甘肃 84.66 77.60 98.79 70.58 84.20 73.95 103.21 66.27 95.95 97.63 100.75 112.83 青海 83.95 78.10 95.65 69.73 84.53 62.38 126.83 71.48 94.32 96.62 92.53 104.63 宁夏 83.40 75.34 99.51 67.61 80.08 71.68 107.78 65

104、.99 97.27 93.65 100.39 126.01 新疆 82.46 74.42 98.54 62.49 81.86 89.09 87.15 65.55 95.24 95.99 101.89 116.52 54 附附 3 3：全国重点城市常住人口流动情况：全国重点城市常住人口流动情况 全国人口普查从 1990 年开始每隔 10 年进行，截至 2020 年已开展 7 次，是全国层面最为准确的人口资料。所以我们以 2010年和2020年两次人口普查常住人口数据来分析全国城市常住人口流动情况，并大致判断新市民群体来源分布的主要城市。附表附表 全国城市常住人口迁入排名（前全国城市常住人口迁入排

105、名（前5 50 0名）名）排名排名 城市城市 迁入人口迁入人口数（万）数（万）城市城市 等级等级 排名排名 城市城市 迁入人口迁入人口数（万）数（万）城市城市 等级等级 1 深圳 718.80 一线 1 中山 129.50 二线 2 成都 688.90 新一线 2 福州 117.50 二线 3 广州 596.66 一线 3 南昌 116.60 二线 4 西安 447.89 新一线 4 廊坊 110.00 二线 5 郑州 393.90 新一线 5 太原 109.50 二线 6 杭州 323.10 新一线 6 无锡 108.60 二线 7 重庆 320.40 新一线 7 济南 108.54 二线

106、8 长沙 300.69 新一线 8 石家庄 105.96 二线 9 武汉 254.15 新一线 9 临沂 96.20 三线 10 佛山 229.98 新一线 10 乌鲁木齐 94.10 三线 11 苏州 227.90 新一线 11 沈阳 92.17 新一线 12 北京 227.30 一线 12 嘉兴 89.50 二线 13 东莞 224.10 新一线 13 珠海 87.75 二线 14 南宁 207.95 二线 14 天津 87.60 新一线 15 昆明 202.10 二线 15 银川 85.50 三线 16 合肥 184.89 新一线 16 海口 82.70 三线 17 上海 184.10

107、一线 17 大连 76.07 二线 18 宁波 178.90 二线 18 兰州 74.00 二线 19 金华 168.50 二线 19 淮南 69.30 四线 20 贵阳 165.80 二线 20 泉州 65.30 二线 21 厦门 163.30 二线 21 台州 64.90 二线 22 惠州 144.20 二线 22 阜阳 58.60 三线 23 长春 139.00 二线 23 铜陵 58.60 四线 24 青岛 135.30 新一线 24 常州 58.50 二线 25 南京 130.70 新一线 25 呼和浩特 57.20 三线 注：根据第六次及第七次全国人口普查各省主要数据公报整理计算。

108、首先，从 10 年间城市迁入人口数来看，一线、新一线和二 55 线城市6平均迁入人数最多。一线城市中，深圳凭借着相对宽松的落户政策，10 年间吸纳常住人口数量达 719 万人；广州也达到了 597 万人。北京、上海政策则限制相对较严，吸纳人数分别为 227 和 184 万人。新一线城市 10 年吸纳常住人口数均值为269.44 万人，其中成都（689 万）、西安（448 万）、郑州（394万）、杭州（323 万）、重庆（320 万）、长沙（301 万）吸纳的常住人口数最多；而哈尔滨（63 万）则成为唯一常住人口负增长的二线城市。相较之下，三、四线城市吸引力相对较弱，近 10 年平均常住人口数量

109、变化分别为流入 7 万人和流出 4 万人。就三线城市来看，省会城市和个别发展较快城市吸纳常住人口数量较多。这一问题在五线城市的表现更为严重，61%的五线城市存在常住人口流失问题。6 完整名单及划分依据见 https:/ 附附 4 4：全国城市分指数排行榜（前：全国城市分指数排行榜（前 5 50 0 名）名）城市城市 支付结算支付结算 城市城市 贷款融资贷款融资 城市城市 投资理财投资理财 城市城市 信用免押信用免押 城市城市 保险产品保险产品 城市城市 触达度触达度 城市城市 实惠度实惠度 城市城市 信用度信用度 城市城市 便利度便利度 上海 132.17 枣庄 129.37 安康 158.3

110、3 杭州 141.48 上海 130.46 杭州 104.56 黄山 108.31 鄂尔多斯 135.36 许昌 115.44 杭州 132.17 辽阳 129.37 七台河 155.91 西安 141.48 牡丹江 130.16 宁德 104.19 吉安 108.31 乌海 135.23 郑州 114.09 泉州 124.34 抚顺 128.31 阿勒泰 143.48 儋州 141.48 杭州 128.18 深圳 103.71 杭州 107.25 包头 132.20 漯河 113.90 莆田 122.92 淮安 119.75 双鸭山 142.03 延安 141.48 揭阳 121.88 上海

111、 103.69 铜川 107.01 乌兰察布 132.12 湖州 113.15 金华 122.09 合肥 119.46 上海 138.29 西宁 141.39 淄博 119.53 厦门 103.66 梧州 106.67 中卫 130.16 洛阳 112.67 丽水 120.84 杭州 117.26 北京 138.17 哈尔滨 137.83 汕尾 117.00 合肥 102.50 邯郸 106.02 榆林 129.74 嘉兴 112.50 汕尾 120.63 上饶 115.74 三亚 133.27 三亚 131.75 北京 116.32 南昌 102.44 运城 105.77 呼和浩特 128.

112、45 新乡 111.96 厦门 119.81 蚌埠 115.74 武汉 132.80 吉林 127.30 安庆 115.88 南京 102.22 宣城 105.31 银川 128.09 莆田 111.78 保山 118.26 廊坊 114.44 乌海 129.65 南京 127.27 宣城 115.78 苏州 102.15 伊春 104.79 铜川 128.00 温州 111.76 武汉 118.10 黄山 114.02 连云港 128.94 厦门 126.99 锦州 114.38 佛山 101.97 抚州 103.81 巴彦淖尔 124.91 晋城 111.01 合肥 117.39 郑州 1

113、13.90 南京 128.07 汕尾 125.17 三明 114.15 珠海 101.92 鹤壁 103.71 甘南 124.30 安阳 110.08 南京 116.75 三门峡 113.83 随州 124.79 鄂州 123.23 丹东 113.36 广州 101.82 怀化 103.62 哈密 124.19 白银 109.96 广州 114.49 宜昌 113.75 杭州 124.51 海口 122.79 雅安 113.09 成都 101.73 潍坊 103.31 吐鲁番 124.05 鄂州 109.89 深圳 113.90 宣城 112.91 葫芦岛 121.98 南昌 122.11 广

114、州 113.01 武汉 101.69 滁州 103.24 商洛 123.09 台州 109.32 上饶 111.84 武汉 112.21 襄阳 121.72 珠海 120.78 廊坊 110.56 无锡 101.65 黔西南 103.16 延安 122.02 武汉 109.30 北京 111.56 洛阳 112.11 深圳 121.12 沈阳 120.66 丽水 110.25 福州 101.56 洛阳 103.13 安康 121.86 衢州 109.03 郑州 110.67 朔州 112.01 珠海 120.03 平凉 120.64 北海 109.74 长沙 101.55 乌兰察布 103.1

115、2 石嘴山 121.54 焦作 108.73 揭阳 109.58 泰州 112.00 廊坊 119.81 包头 120.43 菏泽 108.85 西安 101.51 宜昌 103.05 陇南 120.98 鹤壁 108.60 湖州 109.52 安阳 111.91 武威 119.72 张家界 120.28 淮安 108.69 景德镇 101.35 淮安 103.02 晋城 120.74 三门峡 108.02 徐州 109.15 镇江 111.84 儋州 118.89 呼和浩特 119.76 南京 108.54 常州 101.33 漯河 103.00 塔城 120.30 咸阳 107.92 佛山

116、 108.67 漳州 111.68 铜陵 118.85 甘南 118.21 武汉 108.24 郑州 101.32 南京 102.99 咸阳 120.27 开封 107.43 福州 108.48 鹰潭 111.49 漳州 118.84 兰州 118.16 深圳 107.67 鄂州 101.28 黄冈 102.90 昌吉 120.19 濮阳 106.96 57 城市城市 支付结算支付结算 城市城市 贷款融资贷款融资 城市城市 投资理财投资理财 城市城市 信用免押信用免押 城市城市 保险产品保险产品 城市城市 触达度触达度 城市城市 实惠度实惠度 城市城市 信用度信用度 城市城市 便利度便利度 嘉

117、兴 107.79 漯河 111.32 大理 117.76 银川 117.83 长沙 107.12 惠州 101.24 宿迁 102.85 楚雄 120.10 丽水 106.93 安庆 107.29 潍坊 111.22 丽水 117.67 成都 117.19 咸宁 106.60 鹰潭 101.20 张家口 102.81 伊犁 119.76 绍兴 106.76 新余 106.47 上海 111.12 十堰 116.57 大庆 115.74 镇江 106.39 滁州 101.18 济南 102.68 渭南 119.56 西安 106.73 漯河 105.87 驻马店 111.01 荆门 116.01

118、 鄂尔多斯 114.99 抚州 106.09 东莞 101.17 上饶 102.64 晋中 119.03 杭州 106.69 汕头 105.34 鹤壁 110.82 益阳 115.89 萍乡 114.36 连云港 106.03 盐城 101.14 十堰 102.56 庆阳 118.82 南通 106.53 黄山 104.68 厦门 110.79 舟山 115.36 铜川 113.91 肇庆 105.53 黄石 101.11 廊坊 102.54 阿克苏 118.79 南阳 106.53 南昌 104.41 宿迁 110.69 鄂州 114.33 咸阳 113.35 合肥 105.43 丽水 10

119、0.85 上海 102.53 凉山 117.97 宿迁 106.40 南通 103.79 自贡 110.66 邯郸 114.24 福州 112.73 哈尔滨 105.03 襄阳 100.83 阜阳 102.53 玉溪 117.70 十堰 106.28 德宏 103.67 荆门 110.26 福州 112.22 大连 111.46 福州 104.99 金华 100.82 萍乡 102.46 长治 117.68 苏州 106.07 苏州 103.64 南京 110.24 白城 111.28 重庆 110.61 佛山 104.79 泉州 100.75 合肥 102.43 定西 117.56 宜昌 1

120、06.05 无锡 103.54 怀化 110.06 宜昌 109.98 乌鲁木齐 110.12 鹰潭 104.78 衢州 100.73 淄博 102.41 甘孜 117.43 哈密 105.98 抚州 103.31 宿州 110.04 南昌 109.91 威海 110.05 临沂 104.69 汕尾 100.71 达州 102.33 张掖 117.41 酒泉 105.93 绍兴 103.21 安庆 109.05 马鞍山 108.99 大理 110.00 阿坝 104.69 赣州 100.67 汉中 102.30 酒泉 117.23 铜陵 105.78 盐城 103.17 淮北 108.26 泸

121、州 108.08 青岛 109.84 梅州 104.58 嘉兴 100.60 文山 102.28 临汾 117.20 宁德 105.71 十堰 102.99 南阳 108.07 长沙 108.02 长沙 109.52 韶关 104.42 漳州 100.60 儋州 102.26 忻州 116.99 武威 105.67 肇庆 102.69 咸宁 107.91 信阳 107.95 宝鸡 109.35 常德 104.41 南宁 100.58 天津 102.26 平凉 116.94 平顶山 105.61 衢州 102.68 聊城 107.64 眉山 107.43 武汉 108.72 衢州 104.33

122、九江 100.57 芜湖 102.23 吴忠 116.87 宁波 105.61 淮安 102.54 平顶山 107.20 酒泉 106.70 济南 108.25 景德镇 104.30 咸宁 100.57 孝感 102.19 太原 116.70 佛山 105.60 长沙 102.51 新乡 106.92 湖州 106.60 襄阳 108.07 鸡西 104.22 黄山 100.53 郑州 102.17 六盘水 116.37 襄阳 105.60 蚌埠 101.98 丽水 106.92 广州 105.98 丽江 107.84 济宁 104.17 宁波 100.50 蚌埠 102.14 乌鲁木齐 11

123、6.28 常州 105.32 景德镇 101.55 钦州 106.89 韶关 105.65 北京 106.73 三亚 104.11 中山 100.49 安庆 102.14 兴安盟 116.24 随州 105.15 黄石 100.86 盐城 106.89 成都 105.46 南平 106.38 芜湖 103.64 舟山 100.47 泰安 102.10 锡林郭勒 115.99 合肥 104.92 南平 100.82 许昌 106.89 伊春 105.35 三门峡 106.16 宁德 103.53 鹤壁 100.46 南昌 102.03 天水 115.91 南京 104.90 赣州 100.59

124、通化 106.78 昌都 104.92 昆明 105.73 重庆 103.51 吉安 100.44 株洲 101.97 大理 115.05 泉州 104.83 58 城市城市 支付结算支付结算 城市城市 贷款融资贷款融资 城市城市 投资理财投资理财 城市城市 信用免押信用免押 城市城市 保险产品保险产品 城市城市 触达度触达度 城市城市 实惠度实惠度 城市城市 信用度信用度 城市城市 便利度便利度 芜湖 100.51 湖州 105.83 甘孜 104.77 上海 105.57 泰州 103.50 徐州 100.40 桂林 101.92 克孜勒苏 114.89 渭南 104.77 鄂州 100.

125、46 太原 105.58 厦门 104.71 湛江 105.30 厦门 102.75 上饶 100.34 北京 101.90 西安 114.48 贺州 104.55 三明 100.37 芜湖 105.34 克孜勒苏 104.69 鹤岗 104.66 荆州 102.56 洛阳 100.32 镇江 101.86 黔西南 114.35 芜湖 104.28 阳泉 100.01 北京 105.25 汕尾 104.32 湘潭 103.94 黄山 102.52 南平 100.30 连云港 101.84 阿勒泰 114.35 无锡 104.27 59 清华大学五道口金融学院和蚂蚁集团研究院联合课题组 课题组组长：张健华 清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技研究中心主任 李振华 蚂蚁集团研究院院长 课题组副组长：张 伟 清华大学国家金融研究院副院长、清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技研究中心副主任 课题组成员：清华大学五道口金融学院 庞鑫、郭晓蓓、朱诗怡、崔兆秋、李昱彤、窦盛冉 蚂蚁集团研究院 李勇国、陈舒、马晓崟、王芳、程志云、闪烁 技术支持：数字经济开放研究平台、蚂蚁集团数字化管理技术部