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        數(shù)字普惠金融對私營企業(yè)及個體就業(yè)的影響

        2021-05-13 02:19:12赫國勝耿哲臣蒲紅霞
        財經(jīng)論叢 2021年5期
        關(guān)鍵詞:私營企業(yè)促進作用普惠

        赫國勝,耿哲臣,蒲紅霞

        (1.遼寧大學(xué)研究生院,遼寧 沈陽 110036;2.遼寧大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,遼寧 沈陽 110036;3.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,遼寧 沈陽 110866)

        就業(yè)是根本民生問題,充分就業(yè)是宏觀經(jīng)濟最主要的目標之一。新冠肺炎疫情對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營造成了前所未有的沖擊,尤其是對于部分抗風(fēng)險能力較弱的私營企業(yè)和個體從業(yè)者,由此帶來相當(dāng)程度的摩擦性和結(jié)構(gòu)性失業(yè)。穩(wěn)定就業(yè)、尋找促進就業(yè)的新動力迫在眉睫。2015年末,國務(wù)院發(fā)布了《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》,明確指出普惠金融的發(fā)展有利于促進大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新。2016年9月發(fā)布的《G20數(shù)字普惠金融高級原則》提出了普惠金融數(shù)字化發(fā)展方向和對弱勢群體的進一步金融支持及就業(yè)促進效應(yīng)。數(shù)字普惠金融有可能成為促進就業(yè)增長的一個突破口。

        一、文獻綜述

        各國學(xué)者對金融發(fā)展與就業(yè)關(guān)系的探究由來已久。國外關(guān)于金融發(fā)展與就業(yè)效應(yīng)的研究可以追溯到20世紀70年代Mckinnon(1973)和Shaw(1973)的金融深化理論,他們認為,金融自由化和金融深化不僅具有收入效應(yīng)、儲蓄效應(yīng),還具有就業(yè)效應(yīng),能夠有效促進就業(yè)水平、穩(wěn)定經(jīng)濟局面[1][2]。關(guān)于金融發(fā)展與就業(yè)關(guān)系的研究有宏觀和微觀兩個視角。宏觀方面,Ploeg(1986)認為貨幣融資對通貨膨脹有一定的推動作用,同時也帶來了投資水平的提升和就業(yè)空間的拓寬[3]。Neimke等(2002)研究了金融發(fā)展就業(yè)效應(yīng)的傳導(dǎo)機制,認為金融發(fā)展首先促進經(jīng)濟發(fā)展,進而促進就業(yè)水平的提升[4]。微觀方面,Pagano和Pica(2012)基于以柯布-道格拉斯函數(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)理模型,推導(dǎo)出金融發(fā)展對就業(yè)的影響,即金融發(fā)展水平和限制性資本存量的持續(xù)提升會產(chǎn)生強勁的勞動力需求,金融發(fā)展的就業(yè)再分配效應(yīng)導(dǎo)致強融資約束企業(yè)驅(qū)逐弱融資約束企業(yè)[5]。Boustanifar(2014)以美國1970~1990年間銀行信貸改革作為準自然實驗,研究結(jié)果顯示信貸約束對勞動密集型產(chǎn)業(yè)的就業(yè)有顯著影響,并且在金融危機發(fā)生時,受信貸約束的企業(yè)在面臨危機時更容易大量裁員,對就業(yè)造成負面影響[6]。Benmelech等(2019)重新考察了大蕭條期間失業(yè)率增加的原因,發(fā)現(xiàn)因大型工業(yè)企業(yè)信貸約束所導(dǎo)致的失業(yè)占據(jù)失業(yè)總量的相當(dāng)比重,由此總結(jié)出信貸約束對大蕭條時期的美國大型企業(yè)的就業(yè)水平產(chǎn)生顯著影響[7]。

        國內(nèi)關(guān)于金融發(fā)展與就業(yè)關(guān)系的研究起步較晚。從宏觀來看,王元月和王青照(2005)建立金融發(fā)展與就業(yè)關(guān)系模型,研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對就業(yè)有積極的推動作用,但效果并不顯著。具體來看,金融深化和技術(shù)進步對就業(yè)促進作用最大[8]。李巍和蔡純(2013)的研究表明,金融發(fā)展會顯著促進省際就業(yè)效應(yīng)。具體而言,區(qū)域金融協(xié)調(diào)發(fā)展對就業(yè)的促進效應(yīng)更為明顯,且影響效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性[9]。白欽先和張坤(2017)認為,普惠金融普及程度的提高有助于優(yōu)化金融資源的配置效率,從而促進就業(yè)[10]。吳倫華和唐露萍(2018)探討了普惠金融通過直接推動、間接帶動及優(yōu)化金融環(huán)境三個機制提升就業(yè)水平[11]。還有學(xué)者從金融發(fā)展規(guī)模與金融深度兩個維度對我國產(chǎn)業(yè)就業(yè)的影響進行了實證分析,結(jié)果表明金融發(fā)展對第三產(chǎn)業(yè)有明顯的促進作用,而對第一、二產(chǎn)業(yè)就業(yè)有明顯的抑制作用,對區(qū)域就業(yè)也表現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性[12],普惠金融發(fā)展對省際產(chǎn)業(yè)的就業(yè)效應(yīng)存在異質(zhì)性[13]。從微觀來看,曾之明等(2018)分析了影響農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)融資的制約因素,探究了數(shù)字普惠金融對農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)的促進作用及功能優(yōu)勢[14]。張文和鐘宸(2019)以江西的微觀金融數(shù)據(jù)進行實證分析,結(jié)果顯示江西的金融發(fā)展程度存在顯著的直接就業(yè)效應(yīng),但作用強度不大,影響機制受限[15]。張文等(2019)的分析發(fā)現(xiàn),江西金融產(chǎn)業(yè)演化水平對就業(yè)總量有顯著的正向影響,且整體關(guān)系長期均衡、穩(wěn)定,但短期波動較大[16]。

        綜上,現(xiàn)有關(guān)于金融發(fā)展與就業(yè)關(guān)系的研究主要集中于全國、省際層面?zhèn)鹘y(tǒng)金融發(fā)展對整體就業(yè)影響的研究,而對于普惠金融發(fā)展與就業(yè)關(guān)系的研究更新速度較為緩慢,關(guān)于數(shù)字普惠金融與就業(yè)關(guān)系的研究更是鳳毛麟角。本文的研究特色在于:第一,現(xiàn)有文獻多以就業(yè)整體與普惠金融關(guān)系加以研究,而忽略了普惠金融真正服務(wù)的群體,因此本文以私營企業(yè)及個體工商戶就業(yè)為研究主體。第二,疫情之下,私營企業(yè)及個體工商戶在就業(yè)、收入方面受到極大沖擊,本文試圖以數(shù)字普惠金融為切入點,為緩解就業(yè)壓力提供可參考建議。

        二、理論分析

        數(shù)字普惠金融在提高長尾客戶融資效率的同時,也對就業(yè)尤其是私營企業(yè)及個體就業(yè)產(chǎn)生了積極的作用。數(shù)字普惠金融可能從以下兩方面引發(fā)對私營企業(yè)及個體從業(yè)者的就業(yè)效應(yīng)。

        一是短期就業(yè)效應(yīng),即在數(shù)字普惠金融的支持下,私營企業(yè)及個體從業(yè)者在短期運營的改善后所體現(xiàn)出來的就業(yè)效應(yīng)。具體來看,可以細分為直接就業(yè)效應(yīng)和間接就業(yè)效應(yīng)。直接就業(yè)效應(yīng)主要來自金融機構(gòu)自身的發(fā)展與建立所引發(fā)的就業(yè)需求。數(shù)字普惠金融的發(fā)展,既包含傳統(tǒng)金融機構(gòu)在普惠金融業(yè)務(wù)上的延伸,又包含數(shù)字普惠金融機構(gòu)的建立與壯大,這兩者都需要吸納一定數(shù)量的勞動力,從而提升了私營企業(yè)人員的整體就業(yè)水平。間接就業(yè)效應(yīng)是指數(shù)字普惠金融對非金融類私營企業(yè)和個體從業(yè)者所產(chǎn)生的就業(yè)效應(yīng)。傳統(tǒng)金融具有一定的金融排斥性,小微企業(yè)及個體工商戶往往因其經(jīng)營特點而無法滿足金融機構(gòu)的融資條件,因而較難從傳統(tǒng)途徑獲得金融支持,這種金融約束成為長期制約該群體快速發(fā)展的主要因素之一。而與此同時,小微企業(yè)和靈活就業(yè)的個體工商戶在就業(yè)人群中所占比例逐年增高,解決其融資約束問題已刻不容緩。普惠金融聚焦于私營企業(yè)及個體從業(yè)者的融資需求,數(shù)字普惠金融則在此基礎(chǔ)上進一步解決了普惠金融覆蓋廣度和深度的問題,提升了融資效率,這在一定程度上緩解了私營企業(yè)及個體工商戶的融資約束問題,對他們的良性運營和規(guī)模擴大都起到了積極作用,進而增加了這些企業(yè)及個體工商戶的勞動力需求。此外,數(shù)字普惠金融也為私營企業(yè)員工和個體從業(yè)者的定期培訓(xùn)與教育提供了可能,減少了因為勞動技能與崗位要求不匹配所造成的結(jié)構(gòu)性失業(yè)。二是長期就業(yè)效應(yīng),體現(xiàn)在數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟環(huán)境的優(yōu)化所帶來的就業(yè)效應(yīng)。數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)普惠金融相比,其依靠大數(shù)據(jù)、云計算等科技手段解決了傳統(tǒng)普惠金融難以向欠發(fā)達地區(qū)布局的問題,改善了金融服務(wù)覆蓋廣度和覆蓋深度。數(shù)字普惠金融的進一步發(fā)展促使金融資源向金融排斥群體逐漸轉(zhuǎn)移,進一步優(yōu)化了金融資源配置結(jié)構(gòu)和配置效率,使金融服務(wù)逐漸回歸其應(yīng)有本質(zhì)。此外,普惠金融數(shù)字化的發(fā)展趨勢極大地縮短了融資的時間成本和交易成本,顯著提高了融資效率,倒逼傳統(tǒng)金融機構(gòu)提高服務(wù)質(zhì)量和效率,改善金融資源錯配,促進金融機構(gòu)間的良性競爭,更大程度地發(fā)揮金融服務(wù)實體經(jīng)濟的長效功能,為私營企業(yè)和個體從業(yè)者創(chuàng)造良好的經(jīng)營環(huán)境,為增加就業(yè)提供了可能。

        三、模型設(shè)定與變量選取

        (一)模型設(shè)定

        本文主要研究我國數(shù)字普惠金融的發(fā)展對私營企業(yè)及個體就業(yè)的影響,并探討城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、區(qū)域維度下影響的異質(zhì)性,據(jù)此建立固定效應(yīng)面板模型。考慮到固定效應(yīng)模型中除個體效應(yīng)之外還可能存在時間效應(yīng),因此,本文借鑒陳強(2014)的檢驗方法對面板數(shù)據(jù)的時間效應(yīng)進行檢驗[17]。以初始年份2012年作為基期,對剩余年份面板數(shù)據(jù)進行FE估計,隨后檢驗所有年度虛擬變量的聯(lián)合顯著性。結(jié)果顯示,F(xiàn)值為1.54,對應(yīng)P值為0.1818(1)受篇幅限制未報告具體結(jié)果,作者備索。,所以接受“無時間效應(yīng)”的原假設(shè),即不存在時間效應(yīng),據(jù)此舍棄時間固定效應(yīng),建立個體固定效應(yīng)模型??紤]到反向因果問題,模型對解釋變量及控制變量進行滯后一階處理,具體模型如下:

        EPIit=β0+β1IDFIit-1+βiXit-1+ui+εit

        (1)

        其中,EPIit代表i省第t年的私營企業(yè)及個體就業(yè)水平,IDFIit-1代表i省第t-1年的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平,Xit-1代表第t-1年的控制變量,ui代表不隨時間變化的影響就業(yè)的不可觀測因素,εit為服從獨立同分布的擾動項。

        (二)變量選取

        1.被解釋變量

        本文的被解釋變量為私營企業(yè)及個體就業(yè)水平(EPI)。選取私營企業(yè)及個體就業(yè)人數(shù)與整體就業(yè)人數(shù)比值作為代理變量,并計算城鎮(zhèn)私營企業(yè)及個體就業(yè)水平(EPI-ur)和鄉(xiāng)村私營企業(yè)及個體就業(yè)水平(EPI-ru)。

        2.解釋變量

        本文的解釋變量為數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(IDFI)。以北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組提出的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)[18]作為數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的代理變量。該指數(shù)涵蓋了數(shù)字化屬性,在指標體系的構(gòu)建上,除了兼顧數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度,還兼顧了數(shù)字化程度。

        3.控制變量

        結(jié)合經(jīng)典文獻,本文選擇以下控制變量:(1)經(jīng)濟發(fā)展水平(EDL),以各省級行政區(qū)人均GDP與全國人均GDP的比值作為代理變量。(2)城鎮(zhèn)化水平(UL),以各省級行政區(qū)城鎮(zhèn)人口數(shù)量與各省級行政區(qū)人口總數(shù)的比值作為代理變量。(3)研發(fā)水平(R&D),以各省級行政區(qū)申請專利授權(quán)數(shù)量與全國申請專利授權(quán)數(shù)量的比值作為代理變量。(4)人力資本質(zhì)量(HCQ),借鑒林春(2019)的指標選取,采用平均受教育年限數(shù)值作為代理變量,并通過I1×6+I2×9+I3×12+I4×16計算得到,其中I1、I2、I3、I4分別用小學(xué)、初中、高中、大專及以上的學(xué)歷人口數(shù)量與各省級行政區(qū)6歲以上人口數(shù)量的比值表示[13]。(5)對外開放程度(OL),以進出口貿(mào)易額與GDP的比值作為代理變量。

        (三)數(shù)據(jù)來源

        本文使用的2011~2017年中國內(nèi)地31個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》和各省級行政區(qū)統(tǒng)計年鑒,以及國泰安的CSMAR數(shù)據(jù)庫等。各變量的描述性統(tǒng)計見表1。

        表1 描述性統(tǒng)計

        四、實證分析

        (一)基準模型回歸結(jié)果檢驗

        基準模型回歸采用固定效應(yīng)模型進行估計,考慮到內(nèi)生性問題,以面板工具變量法作為參照估計。表2給出了固定效應(yīng)回歸結(jié)果和工具變量回歸結(jié)果。

        由表2第(1)列和第(2)列可知,無論是基準模型還是工具變量模型,數(shù)字普惠金融的系數(shù)均在1%水平上顯著為正,說明數(shù)字普惠金融發(fā)展對私營企業(yè)及個體就業(yè)有明顯的促進作用。這意味著數(shù)字普惠金融對私營企業(yè)及個體工商戶切實提供了有效的金融支持,促使其經(jīng)營良性循環(huán),進而增加了私營企業(yè)的就業(yè)吸納能力及個體工商戶的創(chuàng)業(yè)能力。就其他控制變量而言,經(jīng)濟發(fā)展水平對私營企業(yè)及個體就業(yè)有顯著促進作用;城鎮(zhèn)化水平對私營企業(yè)及個體就業(yè)的支撐作用不明顯;研發(fā)水平對相關(guān)就業(yè)的促進作用較大,但影響并不顯著;人力資本質(zhì)量對相關(guān)就業(yè)產(chǎn)生了微弱的抑制作用;對外開放程度的增加對相關(guān)就業(yè)產(chǎn)生了顯著的抑制作用。

        (二)內(nèi)生性問題

        為了緩解內(nèi)生性問題,本文進行了如下處理:第一,對數(shù)字普惠金融發(fā)展水平進行滯后一階處理,即評估上一年的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平如何影響本年度私營企業(yè)及個體就業(yè),在一定程度上緩解反向因果關(guān)系。第二,借鑒謝絢麗等(2018)[19]的方法,以互聯(lián)網(wǎng)普及率(Internet)作為數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的工具變量,并采用面板工具變量法進行估計,以緩解遺漏變量和解釋變量內(nèi)生性問題?;ヂ?lián)網(wǎng)普及率作為數(shù)字普惠金融數(shù)字化屬性的基礎(chǔ),與數(shù)字普惠金融密切相關(guān),與此同時,在控制了其他變量后,互聯(lián)網(wǎng)普及率與私營企業(yè)及個體就業(yè)之間并無直接關(guān)聯(lián),所以互聯(lián)網(wǎng)普及率滿足了工具變量的相關(guān)性和外生性要求,可以考慮作為一個有效的工具變量。表2第(3)列匯報了工具變量法中第一階段的回歸結(jié)果,工具變量的相關(guān)系數(shù)在1%水平下顯著為正,F(xiàn)值為21.94,遠大于10的臨界值,從而排除了弱工具變量的可能性。對于工具變量外生性的考量,本文進行面板數(shù)據(jù)的過度識別檢驗。檢驗結(jié)果如表2第(2)列所示,檢驗P值為0.157,因此接受工具變量外生性的原假設(shè)。此外,選用工具變量時需要檢驗工具變量的排他性約束問題,即工具變量對于因變量的作用渠道具有唯一性。首先,對面板數(shù)據(jù)進行半簡化式回歸,將工具變量Internet作為解釋變量加入基準模型(1)中,表2第(4)列給出了半簡化式回歸的估計結(jié)果。第(4)列中Internet的回歸系數(shù)不顯著,且系數(shù)接近于0,由此排除了工具變量Internet通過其他遺漏變量作用于因變量的可能性。其次,本文采用Acemoglu等(2001)的方法,在未引入控制變量的前提下,采用工具變量法對面板數(shù)據(jù)進行二階段最小二乘法(2SLS)回歸,隨后引入控制變量,再進行2SLS回歸,最后檢驗控制變量引入前后回歸結(jié)果的變化情況,若回歸結(jié)果幾乎無變化,則證明回歸結(jié)果穩(wěn)健,則排除工具變量通過模型內(nèi)控制變量影響因變量的可能性[20]?;貧w結(jié)果如表3所示,引入控制變量前后,解釋變量和常數(shù)項的系數(shù)和顯著性幾乎沒有變化,表明了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,從而排除了工具變量通過控制變量影響因變量的可能性。綜上,證明了工具變量Internet對因變量作用渠道的唯一性,即實現(xiàn)了排他性約束條件。因此,互聯(lián)網(wǎng)普及率可以作為有效的工具變量進行估計。隨后,先采用固定效應(yīng)回歸(FE)對數(shù)據(jù)進行離差變換,以解決遺漏變量影響,再對變化后的模型使用二階段最小二乘法(2SLS)進行估計,以解決內(nèi)生解釋變量問題[17]。

        表2 數(shù)字普惠金融對私營企業(yè)及個體就業(yè)的基本檢驗

        表3 工具變量排他性約束檢驗

        (三)穩(wěn)健性檢驗

        為驗證數(shù)字普惠金融對私營企業(yè)及個體就業(yè)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,本文進行了如下穩(wěn)健性檢驗。檢驗結(jié)果均表明,本文的實證分析結(jié)論較為可靠。

        1.基于動態(tài)面板模型的檢驗

        由于就業(yè)水平具有較強的路徑依賴,即當(dāng)期就業(yè)水平可能受到前期就業(yè)水平的影響,因此存在內(nèi)生性問題。為此加入被解釋變量的滯后一期,并利用系統(tǒng)GMM方法進行動態(tài)面板估計。具體模型如下:

        EPIit=β0+β1EPIit-1+β2IDFIit-1+βiXit-1+ui+εit

        (2)

        系統(tǒng)GMM估計結(jié)果如表4第(1)列所示。AR(1)、AR(2)檢驗結(jié)果表明擾動項差分不存在二階自相關(guān),Sargen檢驗的P值也通過了所有工具變量有效性的假設(shè)。數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說明數(shù)字普惠金融對私營企業(yè)及個體就業(yè)存在顯著的促進作用,與基準模型回歸得出的結(jié)論一致。

        2.變換解釋變量

        北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)按判斷矩陣對覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度進行主觀賦權(quán),他們認為覆蓋廣度是基本前提,使用深度表示實際情況,數(shù)字化程度可被看作是潛在條件,權(quán)重分別為54%、29.7%和16.3%。然而,互聯(lián)網(wǎng)化的金融模式打破了傳統(tǒng)普惠金融對物理網(wǎng)點的依賴,主要通過手機等智能終端來實現(xiàn)普惠金融業(yè)務(wù),因此,本文認為在數(shù)字普惠金融中,覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度互為前提,具有同等的重要程度,權(quán)重分別為1/3、1/3、1/3?;诖耍匦潞铣闪藬?shù)字普惠金融指數(shù)IDFI1。以IDFI1替換IDFI重新進行回歸,回歸結(jié)果如表4第(2)列所示,數(shù)字普惠金融對私營企業(yè)及個體就業(yè)同樣具有顯著的促進作用,與基準模型的實證結(jié)論保持一致。

        表4 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

        五、異質(zhì)性檢驗

        (一)城鄉(xiāng)異質(zhì)性

        我國城鄉(xiāng)之間在經(jīng)濟、文化等方面存在差距,在就業(yè)方面也存在一定的差異,本文試圖就數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)私營企業(yè)及個體就業(yè)影響的異質(zhì)性進行一定的探索。

        由表5第(1)列和第(2)列可知,IDFI的系數(shù)在1%水平下顯著為正,說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對城鎮(zhèn)私營企業(yè)及個體就業(yè)產(chǎn)生了顯著的促進作用。第(3)列和第(4)列中,IDFI的系數(shù)也在1%水平下顯著為正,但作用強度較弱,說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對鄉(xiāng)村私營企業(yè)及個體就業(yè)的促進作用弱于城鎮(zhèn)。對于城鄉(xiāng)就業(yè)影響的異質(zhì)性,可能的原因有二:一是關(guān)于數(shù)字普惠金融的認知差異。城鎮(zhèn)居民對數(shù)字普惠金融的接觸時間長、認知程度高,從數(shù)字普惠金融中獲得的金融支持也相應(yīng)較多,從而對其就業(yè)、創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生了積極顯著的促進效應(yīng)。而農(nóng)村居民對數(shù)字普惠金融的接觸時間短、認知不足,使用的人數(shù)和范圍有限,帶來的就業(yè)效應(yīng)也稍顯微弱。二是互聯(lián)網(wǎng)普及率的差異。城鎮(zhèn)地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率較高,對于數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)的開展起到了強力的支撐作用,而農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及程度較低,這在一定程度上增加了在農(nóng)村地區(qū)開展數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)的難度,所以受益人群較少,形成的就業(yè)效應(yīng)較弱。

        表5 城鄉(xiāng)異質(zhì)性分析

        (二)區(qū)域異質(zhì)性

        我國疆域遼闊,各區(qū)域就業(yè)環(huán)境不盡相同。本文將我國內(nèi)地劃分為東中西三大區(qū)域(2)東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、重慶、西藏。來考察數(shù)字普惠金融發(fā)展對各區(qū)域私營企業(yè)及個體就業(yè)的影響是否存在異質(zhì)性。

        由表6第(1)、(2)列可知,東部地區(qū)IDFI的系數(shù)在1%水平下顯著為正,說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對東部地區(qū)私營企業(yè)及個體就業(yè)產(chǎn)生了顯著的促進作用;從促進效果來看,數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加一個單位,相關(guān)就業(yè)會增長9.79%(FE)和8.85%(FE+IV)。原因可能是東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高,私營企業(yè)及個體工商戶數(shù)量與其他區(qū)域相比更多、區(qū)域密集度更高,就業(yè)人員對于數(shù)字普惠金融的接受程度也普遍偏高,因此東部地區(qū)得益于數(shù)字普惠金融的人群更多,對就業(yè)的促進作用也更明顯。

        表6 區(qū)域異質(zhì)性分析

        由表6第(3)、(4)列可知,中部地區(qū)IDFI的系數(shù)在1%水平下顯著為正,說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對中部地區(qū)私營企業(yè)及個體就業(yè)產(chǎn)生了顯著的促進作用;從促進效果來看,數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加一個單位,相關(guān)就業(yè)會增長4.4%(FE)和3.94%(FE+IV),相比東部地區(qū)的促進程度有所減弱。原因可能是中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平居中,私營企業(yè)及個體工商戶的數(shù)量和區(qū)域密集度與東部地區(qū)相比有一定差距,居民對于數(shù)字普惠金融的接受程度也有待提升,數(shù)字普惠金融的金融資源配置功能沒有完全展現(xiàn)出來,因此中部地區(qū)的受益人群有所下降,對就業(yè)的促進作用也有一定程度的減弱。

        由表6第(5)、(6)列可知,西部地區(qū)IDFI的系數(shù)為正但不顯著,說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對西部地區(qū)私營企業(yè)及個體就業(yè)的促進效應(yīng)不明顯。原因可能是西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較低,私營企業(yè)及個體工商戶的數(shù)量和區(qū)域密集度與東中部地區(qū)相比都有較大差距,居民對于數(shù)字普惠金融的認知程度較低,數(shù)字普惠金融的普及和應(yīng)用程度也明顯低于東中部地區(qū),因此西部地區(qū)的受益人群最少,金融約束對私營企業(yè)經(jīng)營及個體創(chuàng)業(yè)都形成一定的限制,對就業(yè)的促進作用沒有顯著地展現(xiàn)出來。

        六、進一步分析:門檻效應(yīng)分析

        (一)模型構(gòu)建

        前文對數(shù)字普惠金融與我國私營企業(yè)及個體就業(yè)的線性關(guān)系進行了實證研究,接下來采用Hansen(1999)[21]的方法,以數(shù)字普惠金融發(fā)展水平作為門檻變量和核心變量,進一步考察數(shù)字普惠金融發(fā)展對我國私營企業(yè)及個體就業(yè)是否具有非線性關(guān)系。據(jù)此,本文構(gòu)建門檻回歸模型,并假設(shè)存在單一門檻:

        EPIit=β0+β1IDFI·I(qi≤γ)+β2IDFI·I(qit>γ)+β3Xit+ui+εit

        (3)

        其中,qit表示門檻變量,γ表示門檻值,I(·)表示示性函數(shù),其余變量與模型(1)一致。

        (二)門檻回歸結(jié)果分析

        1.門檻效應(yīng)檢驗及門檻估計

        為了保證門檻估計的精度,本文依次進行單一門檻、雙重門檻和三重門檻的檢驗。結(jié)果顯示(3)受篇幅限制未報告具體結(jié)果,作者備索。,數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對私營企業(yè)及個體總體和城鎮(zhèn)就業(yè)的影響均在5%的顯著性水平上通過了雙重門檻檢驗,而對私營企業(yè)及個人鄉(xiāng)村就業(yè)的影響在5%的顯著性水平上通過了單一門檻檢驗。

        2.門檻回歸結(jié)果

        由表7可知,私營企業(yè)及個體就業(yè)總體、城鎮(zhèn)就業(yè)的數(shù)字普惠金融門檻值高于鄉(xiāng)村就業(yè)門檻值。數(shù)字普惠金融對私營企業(yè)及個體就業(yè)總體、城鎮(zhèn)私營企業(yè)及個體就業(yè)存在顯著的非線性關(guān)系。具體來看,數(shù)字普惠金融對城鎮(zhèn)私營企業(yè)及個體就業(yè)的促進作用呈現(xiàn)出由弱到強的非線性變化。與此同時,數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村私營企業(yè)及個體就業(yè)也存在顯著的非線性關(guān)系,促進作用呈現(xiàn)出由強變?nèi)醯姆蔷€性變化。這可能是因為對于城鎮(zhèn)私營企業(yè)及個體工商戶來說,當(dāng)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平達到一定程度,超過某個門檻值時,原本未能從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益的企業(yè)及個體也開始接觸到更多的金融資源和金融服務(wù),這為自身的良性發(fā)展提供了支持,進而大幅度提升了企業(yè)的就業(yè)吸納能力和個體的創(chuàng)業(yè)數(shù)量。對于鄉(xiāng)村私營企業(yè)及個體工商戶來說,鄉(xiāng)村地區(qū)的私營企業(yè)及個體就業(yè)人員數(shù)量有限,而且對數(shù)字普惠金融的認識也不足,數(shù)字普惠金融反而可能導(dǎo)致信貸資金濫用。因此,當(dāng)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平超過某一門檻值時,容易造成金融資源供過于求,金融資源配置效率下降的問題,反而提升了企業(yè)運營成本,降低了生產(chǎn)效率,造成企業(yè)規(guī)模的縮減,對就業(yè)的促進效應(yīng)減弱。城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村的就業(yè)效應(yīng)疊加后的凈效應(yīng)顯示,在第一個門檻值和第二個門檻值之間,受鄉(xiāng)村就業(yè)效應(yīng)減弱的影響,總體就業(yè)效應(yīng)也有所減弱,其他區(qū)間的總體就業(yè)效應(yīng)均呈現(xiàn)加強趨勢,即數(shù)字普惠金融對私營企業(yè)及個體就業(yè)的促進效應(yīng)呈現(xiàn)出先加強后減弱再加強的先倒U后U型曲線特征。

        表7 門檻回歸結(jié)果

        七、結(jié)論與建議

        本文基于中國內(nèi)地31個省級行政區(qū)2011~2017年面板數(shù)據(jù),探究數(shù)字普惠金融對私營企業(yè)及個體就業(yè)的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn):第一,從整體來看,數(shù)字普惠金融的發(fā)展對私營企業(yè)及個體就業(yè)具有顯著促進作用。第二,從城鄉(xiāng)異質(zhì)性角度來看,數(shù)字普惠金融發(fā)展對城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村私營企業(yè)及個體就業(yè)均具有促進作用,但對城鎮(zhèn)相關(guān)就業(yè)的促進作用較大、效果更為顯著,而對鄉(xiāng)村相關(guān)就業(yè)的促進作用較小且效果不顯著。從區(qū)域異質(zhì)性角度來看,數(shù)字普惠金融發(fā)展對東部和中部私營企業(yè)及個體就業(yè)具有顯著促進作用,其中對東部的促進作用最大,對中部的促進作用次之,而對西部相關(guān)就業(yè)的促進作用不顯著。第三,數(shù)字普惠金融發(fā)展對私營企業(yè)及個體就業(yè)總體、城鎮(zhèn)相關(guān)就業(yè)的促進作用具有雙重門檻效應(yīng),對鄉(xiāng)村相關(guān)就業(yè)的促進作用具有單一門檻效應(yīng)。

        依據(jù)本文的研究結(jié)論,提出如下政策建議:第一,積極、持續(xù)推進數(shù)字普惠金融的發(fā)展,持續(xù)開展普惠金融的定向降準,解決資金短缺問題,穩(wěn)定就業(yè)。第二,提高農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融的普及程度和發(fā)展力度,充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融在脫貧攻堅中的重要作用。第三,重點推進西部地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展進程,促進數(shù)字普惠金融在各地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展。第四,數(shù)字普惠金融對私營企業(yè)及個體的就業(yè)促進效應(yīng)存在適度性問題,當(dāng)數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定程度時,金融資源的配置效率會出現(xiàn)一定程度的下降,造成就業(yè)促進效應(yīng)的減弱,因此應(yīng)警惕由于金融資源供過于求所帶來的效率損失。

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