2005年,联合国在对其“国际小额信贷年”进行宣传之时提出了“普惠金融”这一理念。普惠金融即为能够有效、全面的为社会上所有群体以及各个阶层提供金融产品和服务。2006年,“普惠金融”这一理论开始进入中国。随后,我国政府出台了相应的发展规划,力求推进普惠金融的发展,提高金融服务的覆盖率、可得性和满意度,增强所有市场主体和广大人民群众对金融服务的获得感。2016年,在中国杭州的G20峰会上,数字普惠金融成为了其中重要的议题,全球普惠金融进入了新的时代。推进普惠金融的发展研究,建设中国的普惠金融体系,有助于提高我国的农民、中小企业等弱势群体的金融服务的可接触性、使用金融产品和服务的效用性,此外还可以增强我国金融产品和服务的质量。因此,研究我国各地区的普惠金融发展水平并且分析比较各地的普惠金融发展程度的差异,同时分析互联网背景下影响普惠金融的因素具有重要的理论和实践意义。本文首先介绍了研究的背景与意义,之后系统回顾和梳理了普惠金融的发展前身、普惠金融的内涵、普惠金融指数的编制以及普惠金融的影响因素的文献,接下来分析了我国的普惠金融的供求现状并合成了我国的普惠金融指数。该指数变量的设计主要从金融产品(服务)的供给与需求两个方面入手,在金融产品和服务的可接触性和使用效用性两个维度下,选取了银行网点数/每万人、银行业从业人数/每万人、银行网点数/每千平方公里、银行业从业人数/每千平方公里、保险机构从业人数/万人、商业银行储蓄存款量/GDP、商业银行贷款余额/GDP、股票市价总值/GDP、保险机构保险密度、保险机构保险深度这10个指标来计算2007年至2015年内中国31个地区的普惠金融指数。在实证分析部分,把计算出来的普惠金融指数作为被解释变量,以2007年至2015年的中国31个地区的面板数据作为研究样本,建立普惠金融影响因素动态面板回归模型,分析经济、教育、社会、地理、传统金融以及互联网金融对普惠金融的影响。对于上述的六个维度又分别选取了变量人均GDP、高等教育在校生数占总人口比例、互联网普及率、P2P平台数量、P2P问题平台数量、1-3个月借款期限P2P平台数量、人均贷款余额、人均存款余额、道路密度、人口密度、城镇人口比例这些变量来对模型进行回归。实证结果表明:人均GDP、年末人均存款、年末人均贷款对普惠金融的影响都是显著的,代表互联网金融的指标P2P平台数量、P2P问题平台数量、1-3个月借款期限P2P平台数量这些个指标对普惠金融发展的影响也是显著的,代表互联网金融基础设施状况的互联网普及率对普惠金融的推进具有很大的影响。道路密度、高等教育在校生数占总人口比例、城镇人口占比也对普惠金融具有显著影响。本文可能的创新在于:首先分区域计算了我国31个地区的普惠金融水平,为区域的普惠金融现状及其发展的研究提供基础。其次,在此基础上,本文分析了影响普惠金融的因素,特别是在经济、教育、社会、地理的维度下又引入了传统金融以及互联网金融这两个因素。通过对本文的研究,有助于了解我国各地的普惠金融的发展情况以及存在的差异,同时还有助于了解经济、教育、社会、地理、传统金融、互联网金融对普惠金融的影响。由于目前国内对各地区的普惠金融的发展水平的定量研究较少,同时对互联网金融对普惠金融的影响的实证分析也并未有很多的研究,本文为我国的普惠金融状况研究提供了新的思路以及视角。