我国是一个农业大国,当前城乡的二元经济结构仍然非常突出,城乡之间的差距与发展不平衡现象也较为严重。2018年,我国农村居民人均可支配收入约为1.5万元,城镇居民为3.9万元,是农村居民的2.7倍。因此缩小城乡发展差距,促进共同富裕是当前高质量发展的迫切需求。2020年新冠肺炎疫情期间,数字金融帮助中小微企业和“三农”提供资金融通渠道,为农村等落后地区提供了疫情防护、信息沟通、线上支付、网络保险等金融服务,成为了全球经济中资金融通的“生命线”。数字金融作为数字经济的核心枢纽,为缩小城乡发展差距提供了可能的解决方案。在这样的背景下,本文使用空间杜宾模型（SDM）、空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）等空间计量的协同效应视角,研究了数字金融的广度与深度对城乡发展差距的影响。我们的研究表明:数字金融的广度发展到一定程度,可能会形成数据垄断,对缩小城乡发展差距没有太大作用;需要在数字金融广度的基础上深度使用,让居民的数字账户“活”起来才能有效缩小城乡发展差距。数字金融的广度与教育水平的协同效应可以缩小城乡发展差距,而数字金融的深度与教育水平的协同效应则扩大了城乡发展差距。说明教育水平的提高有助于城乡居民深度使用数字金融,但由于城乡之间的“教育鸿沟”而导致城乡数字金融的深度发展存在“数字鸿沟”。在空间特征上,数字金融的广度发展表现对缩小本省城乡发展差距的溢出效应和相邻省份的极化效应。相反,数字金融的深度发展为本省城乡发展差距的极化效应和相邻省份的空间溢出性。由于数字金融资源有限,本省的发展意味着相邻省份的相对不发展。最后,本文根据所得技术结论给出了针对性的政策建议:在持续扩大数字金融的广度发展的基础上,应当加强推进数字金融深度发展。可以考虑将数字金融和居民教育职能结合起来,全面提升城乡居民金融素养,打破金融排斥和数字鸿沟。同时,在数字金融发展过程中政府要加强对城乡居民的数据隐私权益的保护,警惕金融科技平台的数据垄断风险,促进城乡一体化,缩小城乡发展差距,从而早日实现共同富裕。