大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下普惠金融指数怎么计算的问题，以及和数字普惠金融指数如何测算的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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在这套指数中，我们编制了全国内地31个省（直辖市、自治区，简称“省”）、337个地级以上城市（地区、自治州、盟等，简称“城市”），以及约2800个县（县级市、旗、市辖区等，简称“县域”）三个层级的数字普惠金融指数②，省级和城市级指数时间跨度为2011-2020年，县域指数时间跨度为2014-2020年。在总指数基础上，我们还从不同维度编制了数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度指数，以及支付、保险、货币基金、信用服务、投资、信贷等分类指数。2011年-2020年31个省的数字普惠金融指数如表1所示③。
（一）数字普惠金融的增长情况
以省级数据为例，如表1和图1所示，中国的数字普惠金融业务在2011- 2020年间实现了跨越式发展，2011年各省数字普惠金融指数的中位值为33.6，到2015年增长到214.6，2020年进一步增长到334.8。2020年省级数字普惠金融指数的中位值是2011年的10倍，指数值平均每年增长29.1%，由上可以看出中国数字普惠金融的快速发展趋势。从增速来看，最近几年数字普惠金融指数增速有所放缓，一定程度上表明随着数字金融市场的发展越来越成熟，该行业开始由高速增长阶段向常态增长过渡。2020年，我国经济社会各方面均受到新冠疫情的严重冲击，全年经济增速较往年显著下降，但数字普惠金融指数仍然比2019年增长5.6%。而且，进一步的分析也显示，即便是疫情最严重的武汉市和湖北省，虽然曾经封城数十天，数字普惠金融指数仍然维持正的增长，显示了数字金融在疫情时代的独特优势和强大韧性。
实际上，中国发达的数字金融和数字经济，在中国抗击防疫，包括缓解疫情对经济的冲击中发挥了非常重要的作用（郭峰，2021）。例如，最早从2020年2月起，杭州市就在全国最早启用了“健康码”防控措施④。根据 Xiao（2020）的研究，健康码对中国在做好防疫工作的同时推动经济活力的恢复，发挥了非常重要的作用，具体而言，该研究估算，“健康码”背后的大数据技术为中国疫情期间GDP增长做出了0.5-0.75个百分点的贡献。2020年2月，我们课题组也基于本套数字普惠金融指数的底层数据和支付宝“码商”数据，研究了数字金融对于缓解疫情冲击的贡献。疫情对线下微型商户造成了严重的短期冲击，但全国总体而言，基于数字技术精准释放的信贷每增长1%，疫情的冲击幅度就下降2.57%。
为了对金融科技的该影响有更直观的感受，我们比较了基于数字技术精准发放的信贷发展水平较好的代表性城市杭州市与全国平均发展水平之间的发展差异，据此可以得到如下结论：如果一个地区基于数字技术精准发放的信贷发展水平可以从全国平均水平上升到杭州市的发展水平，则可以使得疫情冲击幅度下降约51%，即疫情的冲击减弱约一半
普惠金融指数怎么计算使用公式计算。根据查询普惠金融指数计算方法资料显示，可以通过以下公式计算：IFI=1-（W1-D1）2+（W2-D2）2+…+（Wn-Dn）2（W21-W22+…+W2n）2。数字普惠金融指数是指数字普惠金融上午微观数据。数字普惠金融指数包括覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度三方面。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
