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左边这张图，是数字普惠金融的一个省级差距倍数，我们普惠金融最好的省份上海和最差的省份西藏，省级差距是2.8倍，但是我们的数字普惠金融的差距倍数是1.9，也就是数字普惠金融降低了省级之间的差距。下面这张图反映出了中西部地区和发达地区这样一种区域的差异值，从0.5降到了0.1，而我们整个数字普惠金融的水平直线上升。

责任编辑：鲍一凡美国80后、90后正在发生改变：负债更重、更爱存钱、害怕风险（来源：WEEX）美国千禧一代（1982-2000年出生）、X世代（1966-1980年出生）和婴儿潮一代（1946-1964年出生）刚刚进入社会没多久的时候，他们的资产和负债情况有什么区别呢？

面对秉性如此火爆的公司，难怪我们的投资者屡屡“追涨杀跌”。透过现象看本质，光一科技究竟是一家怎么样的企业，它是如何练就变脸绝活的？藉着财务报表中的蛛丝马迹，笔者决定深扒开去。01藏在招股书里的异常从去年预盈5000万实亏3.8亿开始，笔者就开始关注光一科技的经营轨迹和财务报表，并从中发现了一些亟待投资者注意的异常之处。

高产量、低原创的公司化“自媒体”23亿多买公众号——对于这类交易，媒体常冠以“天价”之类的形容词。而且新闻还会溢出投资圈、股民圈，成为大众话题。不就是一些公众号吗，怎么会值这么多钱？公众之所以会有错愕感，某种程度上是被“自媒体”这个词给骗了。

当前的数字普惠金融的有效供给不足，发展不平衡、不充分的情况仍然比较突出。我们通过了这样一些数字普惠金融机构，解决了一些中小企业的融资急问题，但是没有解决融资贵的问题，大量的小微企业和个人商户，他们需要的资金不仅仅是要及时的融资，同时还需要低廉的融资，这个问题没有解决。我们的区域之间的差距在缩小，但是仍然很大，区域之间的不平衡，通过数字普惠金融消除了一部分，但是没有根本性的改变。

谁应该权衡其中的利弊？首先应该是我们自己。在大多数情况下，我们谈论的其实是你我作为个人所拥有的数据。我们一直都很粗心大意，将这些数据拱手让给各种闪亮的app，丝毫不考虑后果。事实上，我们一直在放弃我们的数据，以至于忘记了一开始它就是属于我们的。收回数据将使我们每个人都能决定哪些事情想知道，哪些不想知道。让数据回到合适的人——也就是我们自己——手中，就可以巧妙地解决我们讨论的许多艰巨问题。我们不再需要制定通用的预见性指导规范，相反的，数以百万计的个体将根据自己的是非观来决定自身数据的用途。我们可以对公司如何使用数据做出实时反应，根据他们对待数据的方式来进行惩罚或奖励。