周天蕓

[摘要]基于2011—2018年中國208個地級市的面板數(shù)據(jù)，探究數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響及其傳導(dǎo)機(jī)制，采用中介效應(yīng)模型和門檻模型探討勞動力要素價(jià)格扭曲的非線性中介作用，結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對勞動力流動存在倒“U”型影響，其傳導(dǎo)路徑是數(shù)字普惠金融通過改善要素市場，降低勞動力要素價(jià)格的扭曲程度，提高城市拉力而吸引勞動力的凈流入，但隨著勞動力要素價(jià)格扭曲程度的進(jìn)一步降低，則可能增加城市推力，從而抑制勞動力的凈流入而出現(xiàn)反向扭曲，最終形成數(shù)字普惠金融對勞動力流動的倒“U”型影響。異質(zhì)性檢驗(yàn)表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高、城市發(fā)展水平越好，數(shù)字普惠金融對勞動力流動的非線性影響則越顯著，且影響力度也越大。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字普惠金融;勞動力要素;勞動力流動;價(jià)格扭曲

[中圖分類號]? F49;F249.2;F832[文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A[文章編號] 1673-0461（2022）04-0077-11

勞動力流動（labor mobility）是勞動力為獲得更高的勞動報(bào)酬而在地區(qū)間、產(chǎn)業(yè)間、部門間、就業(yè)狀態(tài)間、企業(yè)間乃至工作間的轉(zhuǎn)移，是勞動力追求價(jià)值最大化的表現(xiàn)。隨著中國經(jīng)濟(jì)的改革與開放，中國流動人口的規(guī)模不斷擴(kuò)張，1982年流動人口僅657萬人，2019年已增加至2.36億人，人口向大城市的集聚力度遠(yuǎn)超政府對于人口增長的規(guī)劃，勞動力流動對經(jīng)濟(jì)活動造成的影響越來越受到社會關(guān)注。

數(shù)字普惠金融發(fā)展產(chǎn)生廣泛而深刻的經(jīng)濟(jì)影響，現(xiàn)有文獻(xiàn)對于數(shù)字普惠金融的研究集中于數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，探究普惠金融對收入差距、消費(fèi)、就業(yè)、減貧、城市化的影響，尚未關(guān)注數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響研究，特別是數(shù)字普惠金融通過影響勞動力要素價(jià)格的渠道，引導(dǎo)勞動力的有序流動。隨著我國改革開放的不斷深入和城市化的快速發(fā)展，勞動力流動對社會經(jīng)濟(jì)及城市生活的影響日益凸出，勞動力流動有利于資源的優(yōu)化配置和城市化發(fā)展，同時，勞動力流動對于我國的鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有不可忽視的影響。由于數(shù)字普惠金融可能具有獨(dú)特的資金導(dǎo)向，能夠促使資金更多地流向弱勢群體，由此改善勞動力要素的價(jià)格扭曲狀況，實(shí)現(xiàn)勞動力收入的合理分配，由此，本文從改善勞動力要素價(jià)格扭曲的視角，探究數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

普惠金融的概念于2005年由聯(lián)合國正式提出，2015年國務(wù)院在國家層面明確普惠金融的定義，即基于機(jī)會平等的要求和商業(yè)可持續(xù)的原則，以可承擔(dān)的成本為有金融服務(wù)需求的社會各階層及群體提供適當(dāng)、有效的金融服務(wù)。2016年G20普惠金融全球合作伙伴報(bào)告定義數(shù)字普惠金融是一切通過使用數(shù)字金融服務(wù)以促進(jìn)普惠金融的行為。通過數(shù)字化手段，數(shù)字普惠金融能夠克服傳統(tǒng)普惠金融面臨的問題，如信息不對稱問題和交易成本問題、金融基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋問題和風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制問題以及商業(yè)可持續(xù)性問題[1]等，從而進(jìn)一步促進(jìn)普惠金融的發(fā)展。

由于數(shù)字普惠金融的發(fā)展時間較短，國內(nèi)較為全面的測度指數(shù)是北大數(shù)字金融研究中心發(fā)布的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”，該指數(shù)從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度3個維度，選取33個指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系，為數(shù)字普惠金融的實(shí)證研究提供數(shù)據(jù)支持。宋曉玲分析數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距[2];傅秋子構(gòu)建Probit面板模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展能夠減小農(nóng)村的生產(chǎn)性需求，增加農(nóng)村的消費(fèi)性需求[3];丁日佳研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融通過提高城鎮(zhèn)化率、增加居民消費(fèi)水平和促進(jìn)要素市場發(fā)展等促進(jìn)服務(wù)業(yè)發(fā)展[4];張勛等發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融通過幫助農(nóng)民創(chuàng)業(yè)促進(jìn)包容性經(jīng)濟(jì)增長[5];江紅莉等運(yùn)用動態(tài)面板模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能夠提高居民的消費(fèi)水平，促進(jìn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級[6]。

勞動力流動理論源于發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)中的二元經(jīng)濟(jì)理論，由于現(xiàn)代工業(yè)部門相對于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門具有更高的勞動報(bào)酬，勞動力為追求更高的報(bào)酬將從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代工業(yè)部門流動[7]，只要城市工業(yè)部門的預(yù)期收益高于農(nóng)村勞動力的遷移成本，就可能出現(xiàn)城鄉(xiāng)之間的人口流動[8]。陳釗等發(fā)現(xiàn)中國城鄉(xiāng)之間的勞動力流動規(guī)模擴(kuò)大，但城市化水平仍然不高且城鄉(xiāng)差距持續(xù)擴(kuò)大，認(rèn)為城鄉(xiāng)分割的原因在于人口流動政策由城市單方面制定，這種制度性因素導(dǎo)致城鄉(xiāng)難以融合[9]。勞動力流動及其在空間上的分布受多種因素影響，如城市維度的推拉因素、勞動力自身的因素、中間因素等，學(xué)者建立空間框架研究勞動力流動問題，新經(jīng)濟(jì)地理模型則通過完善勞動力流動的空間分析框架，研究勞動力的跨地區(qū)流動，認(rèn)為勞動力會從邊緣地區(qū)向中心地區(qū)流動[10]。同時，國內(nèi)學(xué)者的研究利用我國省際人口流動數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)地方財(cái)政支出對遷入地的勞動力流入具有正向影響，發(fā)現(xiàn)區(qū)域之間的房價(jià)差異導(dǎo)致勞動力流動，城市間相對房價(jià)的上升會減少相對就業(yè)人數(shù)，第二、第三產(chǎn)業(yè)和外貿(mào)經(jīng)濟(jì)比重高、人口規(guī)模大、平均教育程度高、預(yù)期收入高、地理距離近的省份更容易成為勞動力流入地。

雖然缺少數(shù)字普惠金融對勞動力流動影響的文獻(xiàn)，但很多文獻(xiàn)研究金融發(fā)展對勞動力流動的影響，認(rèn)為金融發(fā)展有助于促進(jìn)勞動力流動，信貸配置、信貸轉(zhuǎn)化率、金融服務(wù)水平的提高或是金融約束的降低都有利于勞動力的流入[11]。學(xué)者探討金融發(fā)展水平和勞動力流動的關(guān)系，認(rèn)為只有在地區(qū)間社會經(jīng)濟(jì)差異顯著時，金融發(fā)展才能夠促進(jìn)勞動力的跨區(qū)域流動，并提出金融發(fā)展影響勞動力流動的收入效應(yīng)、就業(yè)效應(yīng)和貿(mào)易效應(yīng)3個傳導(dǎo)機(jī)制，認(rèn)為金融發(fā)展能夠促進(jìn)勞動力的流動，通過分析我國農(nóng)村金融發(fā)展水平和農(nóng)村勞動力流動之間的長期均衡關(guān)系，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展促進(jìn)農(nóng)村勞動力的流動[12]。趙語等發(fā)現(xiàn)金融供給規(guī)模的擴(kuò)大會促進(jìn)該地區(qū)勞動力從農(nóng)村向城鎮(zhèn)流動，且對處于城鎮(zhèn)化發(fā)展中期的城市的影響更大[13]。柴國俊等探討土地要素和資本要素對勞動力要素的影響，發(fā)現(xiàn)土地征收通過緩解金融約束而促進(jìn)家庭勞動力遷移[14]。翁家輝從收入代際傳遞的角度，研究金融性資產(chǎn)對流動人口收入差距的影響，發(fā)現(xiàn)金融資產(chǎn)促進(jìn)城鎮(zhèn)戶籍和農(nóng)村戶籍流動人口家庭的收入代際傳遞[15]。孫焱林等通過建立勞動力池效應(yīng)和人力資本效應(yīng)的理論框架，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融能夠改善勞動力的錯配程度，且其改善效果在低發(fā)展水平地區(qū)更為顯著[16]。相關(guān)文獻(xiàn)能夠證明金融發(fā)展對于勞動力流動存在一定影響，而數(shù)字普惠金融作為一種特殊的資本配置形式，某種程度上也是金融發(fā)展的一部分，對勞動力的流動應(yīng)當(dāng)存在一定影響。

要素價(jià)格扭曲指是市場機(jī)制不完善時，生產(chǎn)要素的市場價(jià)格和機(jī)會成本之間出現(xiàn)的偏離，要素價(jià)格扭曲妨礙市場資源的有效配置，要素價(jià)格扭曲會導(dǎo)致要素市場中的資源配置出現(xiàn)帕累托低效率[17]。金碚認(rèn)為當(dāng)經(jīng)濟(jì)體從高速增長轉(zhuǎn)向多維高質(zhì)量增長時，需要通過降低要素價(jià)格扭曲促使市場合理配置資源[18]。張曉晶等提出良性扭曲，即后發(fā)優(yōu)勢、次優(yōu)原則、協(xié)調(diào)失敗和政治經(jīng)濟(jì)學(xué)視角的4種理論解釋，為要素價(jià)格扭曲造成的非線性影響提供理論基礎(chǔ)[19]。關(guān)于勞動力要素價(jià)格扭曲的研究較豐富，側(cè)重要素價(jià)格扭曲引發(fā)的的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，如資本和勞動力價(jià)格扭曲可能抑制我國的就業(yè)水平，要素價(jià)格扭曲會擴(kuò)大我國的居民收入差距，要素價(jià)格扭曲對消費(fèi)、投資、出口的影響，勞動力市場的二元分割導(dǎo)致勞動力價(jià)格扭曲，并對收入差距產(chǎn)生負(fù)向影響，勞動力、資本和總體要素價(jià)格扭曲都會降低經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，但僅在東中部地區(qū)影響顯著，而西部地區(qū)的要素價(jià)格扭曲反而提高經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，陳曉暾等發(fā)現(xiàn)勞動力要素市場扭曲阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化與高級化[20-21]。同樣地，勞動力要素價(jià)格扭曲影響人口流動也有很多研究，比如認(rèn)為農(nóng)村勞動力流動的基本因素是經(jīng)濟(jì)利益，“民工潮”向“民工荒”的轉(zhuǎn)變在于勞動力要素價(jià)格的長期扭曲且沒有得到調(diào)整，認(rèn)為“民工荒”這種特殊的勞動力流動會受到要素市場價(jià)格扭曲的影響，如果勞動力要素價(jià)格得不到有效調(diào)整，勞動力供給彈性的下降就會造成勞動力供給不足，俞劍等發(fā)現(xiàn)勞動力和資本要素價(jià)格扭曲都會促使勞動力從農(nóng)業(yè)部門向非農(nóng)業(yè)部門的流動[22]。夏蕾發(fā)現(xiàn)勞動價(jià)格扭曲抑制農(nóng)村勞動力向城市的流動，且存在單向的因果關(guān)系，李言、宋大強(qiáng)等綜述中國的要素價(jià)格扭曲及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[23-25]。

關(guān)于金融發(fā)展與勞動力要素價(jià)格扭曲的相關(guān)研究并不多，學(xué)者將勞動報(bào)酬比例作為勞動者在生產(chǎn)要素分配中的地位，構(gòu)建省際面板模型發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展規(guī)模和效率都會提高勞動報(bào)酬比例，且在中西部地區(qū)的效果顯著而在東部地區(qū)失效，將要素價(jià)格扭曲作為門檻變量，發(fā)現(xiàn)在金融集聚對城市化的影響過程中，勞動力和資本要素價(jià)格扭曲存在單一門限效應(yīng)，要素價(jià)格扭曲程度過高時，金融集聚會抑制城市化進(jìn)程，扭曲程度較低時則會促進(jìn)城市化，王仁祥等將勞力資本扭曲作為調(diào)節(jié)變量，認(rèn)為其在金融促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的傳導(dǎo)機(jī)制中具有非線性作用，在扭曲程度高的地區(qū)抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，在扭曲程度低的地區(qū)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[26]。

本文引入勞動力要素價(jià)格作為中介變量，研究數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響，探討不同城市數(shù)字普惠金融對于勞動力流動的影響，為數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長的研究提供新的研究視角;檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對勞動力流動的傳導(dǎo)機(jī)制，剖析數(shù)字普惠金融通過影響貸款資金流向，優(yōu)化資源配置完善資本市場和勞動力市場，合理分配勞動力要素，進(jìn)而改善勞動力要素價(jià)格扭曲程度;探討數(shù)字普惠金融影響勞動力流動的影響機(jī)制，研究數(shù)字普惠金融能否通過改善勞動力要素價(jià)格扭曲進(jìn)而影響勞動力流動。

二、理論機(jī)制與模型

（一）數(shù)字普惠金融影響勞動力流動的理論分析

勞動力流動是對兩地的成本收益權(quán)衡后的結(jié)果，推拉理論從成本收益角度解釋勞動力流動，提出勞動力流入地和流出地存在拉力和推力，影響勞動力流動的因素包括文化差異、政策限制等因素。新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)以規(guī)模報(bào)酬遞增和不完全競爭理論為基礎(chǔ)，從空間區(qū)位角度解釋勞動力流動，該理論認(rèn)為勞動力流動、資本外部性和交通成本共同決定經(jīng)濟(jì)活動在空間配置的整合力度，且勞動力流動是空間向心力和離心力相互作用的結(jié)果。勞動力作為自由流動的生產(chǎn)要素，其流動會使市場規(guī)模發(fā)生變化，而市場規(guī)模反過來影響各種生產(chǎn)要素的集聚，最終形成“核心-周邊”的均衡格局。

數(shù)字技術(shù)降低多種經(jīng)濟(jì)成本，包括搜索成本、復(fù)制成本、運(yùn)輸成本、追蹤成本和驗(yàn)證成本。通過降低成本不但有利于金融機(jī)構(gòu)更高效地搜集、追蹤客戶的信息，提高金融服務(wù)效率，還有利于金融服務(wù)向長尾市場延伸，為弱勢群體提供可持續(xù)的金融服務(wù)。結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)理論、傳統(tǒng)信貸配給理論和交易成本理論，互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字技術(shù)能夠降低金融機(jī)構(gòu)和金融弱勢群體之間的信息不對稱，使金融服務(wù)商高效快捷地采集客戶信息，優(yōu)化信貸業(yè)務(wù)并降低交易成本。由此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步有利于普惠金融的發(fā)展。

理論上，數(shù)字普惠金融對于勞動力流動可能具有正向促進(jìn)或負(fù)向阻礙的作用。數(shù)字普惠金融影響勞動力流動的正向傳導(dǎo)機(jī)制包括降低門檻效應(yīng)、收入效應(yīng)、人力資本效應(yīng)和數(shù)字技術(shù)效應(yīng)，數(shù)字普惠金融通過降低金融服務(wù)的邊際成本而降低金融服務(wù)的門檻，提高金融服務(wù)的可得性，為弱勢群體提供公平的金融產(chǎn)品和金融服務(wù)，緩解融資約束和金融排斥問題，提高整體資源的配置效率，促進(jìn)勞動力流動;數(shù)字普惠金融緩解中小企業(yè)的融資約束，促進(jìn)創(chuàng)業(yè)和擴(kuò)大生產(chǎn)，既提高社會生產(chǎn)水平又提供更多就業(yè)機(jī)會，形成城市拉力而促進(jìn)勞動力的流入;數(shù)字普惠金融拓寬金融服務(wù)的類型，提高信貸資金的可得性，有利于緩解勞動力個體的預(yù)算約束，通過提高人力資本而促進(jìn)勞動力流動;數(shù)字普惠金融借助數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢，提高金融服務(wù)的覆蓋率和滲透率，降低信息不對稱程度，促進(jìn)勞動力流動。

然而，數(shù)字普惠金融的過度發(fā)展也可能阻礙勞動力流動，數(shù)字普惠金融影響勞動力流動的負(fù)向傳導(dǎo)機(jī)制包括使命漂移、有效需求不足、成本上升和監(jiān)管不足機(jī)制。數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中，存在一定程度的使命漂移現(xiàn)象，即現(xiàn)實(shí)和預(yù)期相反、商業(yè)可持續(xù)性和普惠性目標(biāo)相背離的情況，導(dǎo)致部分金融弱勢群體無法得到充分公平的信貸資源，從而抑制勞動力的流動。由于金融弱勢群體的金融知識較為匱乏，難以充分利用普惠的金融服務(wù)，使信貸資源配置出現(xiàn)偏差，最終抑制金融弱勢群體的勞動力流動。理論上，一方面，數(shù)字普惠金融尤其是民營企業(yè)主導(dǎo)的數(shù)字普惠金融規(guī)模過大，日益形成壟斷而提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)的信貸獲取成本，抑制總體的經(jīng)濟(jì)增長;另一方面，數(shù)字普惠金融過度發(fā)展可能引發(fā)金融弱勢群體的過度負(fù)債，從而不利于勞動力流入。由此，數(shù)字普惠金融影響勞動力流動的正面和負(fù)面?zhèn)鲗?dǎo)機(jī)制都可能顯著而形成非線性關(guān)系，當(dāng)正面效應(yīng)大于負(fù)面效應(yīng)時，數(shù)字普惠金融促進(jìn)勞動力流入，正面效應(yīng)小于負(fù)面效應(yīng)時，數(shù)字普惠金融則會抑制勞動力流入。

數(shù)字普惠金融對于勞動力流動除上述正向和負(fù)向作用機(jī)制外，還存在間接作用機(jī)制。生產(chǎn)要素若存在流動障礙或價(jià)格扭曲，則難以達(dá)到資源最優(yōu)配置。由于數(shù)字普惠金融有助于緩解資本要素流動障礙，因此從資本流動影響勞動力流動的視角，選取勞動力要素價(jià)格扭曲作為中介變量，研究數(shù)字普惠金融對勞動力流動的間接影響具有一定的合理性。數(shù)字普惠金融通過完善要素市場和提高人力資本，可能降低勞動力要素的價(jià)格扭曲。一方面，數(shù)字普惠金融能夠完善金融市場體系，通過更合理的信貸資源配給，優(yōu)化勞動力要素市場的定價(jià)機(jī)制，從而改善勞動力要素的價(jià)格扭曲;另一方面，數(shù)字普惠金融提高企業(yè)的融資便利性，增加對于高水平人力資本的需求，增加人力資本的投資和積累，提高勞動力的整體質(zhì)量，最終降低勞動力要素價(jià)格扭曲。關(guān)于勞動力要素價(jià)格扭曲對勞動力流動的影響，張曉晶等總結(jié)適度扭曲理論，提出4種針對良性扭曲的理論解釋，包括后發(fā)優(yōu)勢、次優(yōu)原則、協(xié)調(diào)失敗和政治經(jīng)濟(jì)學(xué)視角[19]。雖然扭曲的本質(zhì)是對資源最優(yōu)配置的一種偏離，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期的要素扭曲通過資源集中配置可能促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長，但在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中后期時的要素扭曲，其負(fù)面影響將不斷積累，最終將阻礙經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是促進(jìn)勞動力流動的主要因素，勞動力要素價(jià)格扭曲對勞動力流動可能存在非線性影響。

（二）數(shù)據(jù)和變量

本文研究的數(shù)據(jù)包括我國208個地級城市（地區(qū)、自治州、盟等，統(tǒng)稱“城市”）2011—2018年的面板數(shù)據(jù);數(shù)字普惠金融指數(shù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融中心發(fā)布的北大數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2018）;勞動力流動數(shù)據(jù)來自CEIC數(shù)據(jù)庫、國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、國家統(tǒng)計(jì)局、各地級市統(tǒng)計(jì)年鑒和華經(jīng)情報(bào)網(wǎng);勞動力價(jià)格扭曲數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫和中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒;控制變量數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫、前瞻數(shù)據(jù)庫、各地級市統(tǒng)計(jì)年鑒、中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒和中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒?；谏鲜鰯?shù)據(jù)，本文研究數(shù)字普惠金融對人口流動的影響，同時檢驗(yàn)中介效應(yīng)檢驗(yàn)和門檻效應(yīng)，分析勞動力要素價(jià)格扭曲所產(chǎn)生的非線性中介作用，相關(guān)變量設(shè)定如下文。

被解釋變量是人口流動指標(biāo)。本文研究的人口流動屬于城市層面的變量，在人口流動的衡量指標(biāo)選擇上，選取官方口徑的凈人口流入率作為被解釋變量，定義如下：

凈人口流入率=常住人口-戶籍人口/戶籍人口

解釋變量是數(shù)字普惠金融。本文使用北大數(shù)字普惠金融指數(shù)作為核心解釋變量，采用數(shù)字普惠金融總指數(shù)和數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度以及普惠金融數(shù)字化程度等3個分類指數(shù)。

中介變量是勞動力要素的價(jià)格扭曲。要素價(jià)格扭曲程度是要素市場價(jià)格偏離其邊際產(chǎn)出的程度，通常分為絕對扭曲和相對扭曲，本文僅考慮勞動力要素，故測度的勞動力要素價(jià)格扭曲為絕對扭曲。借鑒現(xiàn)有的研究思路，估計(jì)勞動力要素產(chǎn)出的彈性系數(shù)，根據(jù)此彈性系數(shù)計(jì)算勞動力要素的邊際產(chǎn)出，最后用邊際產(chǎn)出除以要素報(bào)酬的比值代表要素價(jià)格的扭曲程度，推導(dǎo)模型如下：

Y=AKL （1）

對公式（1）兩邊同時取對數(shù)得：

lnY=lnA+alnK+βlnL+μ （2）

（1）、（2）式中，Y表示總產(chǎn)出，A表示技術(shù)水平，K表示資本投入量，L表示勞動力投入量，α表示資本產(chǎn)出的彈性系數(shù)，β表示勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù)，μ為殘差項(xiàng)。對（2）式進(jìn)行回歸估計(jì)α和β，假定生產(chǎn)要素規(guī)模報(bào)酬不變的情況下，大量文獻(xiàn)表明全國勞動力產(chǎn)出彈性的標(biāo)準(zhǔn)約為0.3～0.4，因此本文使用0.3作為勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù)。對（1）式求一階導(dǎo)可以得到勞動力的邊際產(chǎn)出形式如下：

MP=AβKL=βY/L

Dl=MP/w （3）

w表示勞動力價(jià)格，Dl表示勞動力價(jià)格扭曲程度，利用（3）式得到勞動力的要素價(jià)格扭曲形式。若勞動力要素價(jià)格扭曲等于1，表示不存在扭曲，若大于1則存在負(fù)向扭曲，即勞動力要素的邊際產(chǎn)出大于其勞動報(bào)酬，若小于1，則存在正向扭曲，即勞動力要素的邊際產(chǎn)出小于其勞動報(bào)酬。

測算模型需要的變量包括：產(chǎn)出Y使用各地市名義GDP代表總產(chǎn)出;勞動力L使用各級市的就業(yè)總?cè)藬?shù)作為勞動力投入量;勞動力價(jià)格w使用各地市職工平均工資來表示勞動力名義價(jià)格。

控制變量包括：工資水平、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率和人均財(cái)政支出作為控制變量（見表1）。工資水平（lnw）：城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平或工資收入水平是人口流動領(lǐng)域的重要變量。本文使用職工平均工資來代表各地級市勞動力市場的工資水平，一般工資水平越高，城市吸力越大，勞動力流入就越多，本文對工資水平取自然對數(shù)。人口規(guī)模（lnp）：根據(jù)現(xiàn)有研究，人口規(guī)模不但能夠通過學(xué)習(xí)、匹配和分享3個機(jī)制使得當(dāng)?shù)貏趧诱攉@益，而且還會影響城市的公共服務(wù)水平、就業(yè)機(jī)會和勞動者收入水平;現(xiàn)有研究認(rèn)為人口規(guī)模對勞動者就業(yè)概率存在著正向影響，人口規(guī)模會影響勞動者的實(shí)際收入水平，人口規(guī)模應(yīng)該作為一個重要的控制變量，本文使用年末總?cè)丝趤泶砀鞯丶壥械娜丝谝?guī)模，并取自然對數(shù)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（lnindu）：根據(jù)現(xiàn)有研究，由于第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)在就業(yè)人數(shù)方面的吸納能力不同，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響勞動力市場的就業(yè)狀況，本文使用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比代表各地市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，并取自然對數(shù)。城鎮(zhèn)化率（ur）：城鎮(zhèn)化率也會影響人口流動，城鎮(zhèn)化率越高，城市吸力就越大，勞動力流入就越多，本文使用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋泶沓擎?zhèn)化率。人均財(cái)政支出（lngov）：城市公共物品的提供會增加城市發(fā)展的效率，提高勞動者的生活水平，本文使用公共財(cái)政支出和總?cè)丝谥却砣司?cái)政支出，并取自然對數(shù)。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)與模型設(shè)定

本文首先對于有關(guān)變量進(jìn)行如表2的描述性統(tǒng)計(jì)。

為避免出現(xiàn)偽回歸首先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以保證模型的有效性，由于本文采用208個城市8年的數(shù)據(jù)，適用HT短面板單位根檢驗(yàn)方法，結(jié)果顯示，除數(shù)字金融覆蓋廣度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之外，其余變量均能在常數(shù)項(xiàng)和趨勢項(xiàng)存在的情況下通過單位根檢驗(yàn)，數(shù)字金融覆蓋廣度變量在常數(shù)項(xiàng)存在的情況下通過單位根檢驗(yàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量在常數(shù)項(xiàng)和趨勢項(xiàng)都不存在的情形下通過單位根檢驗(yàn)。所有變量HT檢驗(yàn)的P值均小于0.05，表明在5%的顯著性水平下，HT檢驗(yàn)在95%的置信區(qū)間上拒絕原假設(shè)，各變量均為零階單整，屬于平穩(wěn)序列進(jìn)行回歸。

由于數(shù)字普惠金融對勞動力流動存在非線性影響，在模型設(shè)定中考慮非線性情形，本文設(shè)定包含一次項(xiàng)的簡潔模型，及包含二次項(xiàng)的完整模型：

Netpf=a+aIndex+aDl+alnw+alnp

+alnindu+aur+alngov+μ （4）

Netpf=β+βIndex+βIndex+βDl

+βlnw+βlnp+βlnindu

+βur+βlngov+ε （5）

其中，i表示不同城市，t表示不同年份，被解釋變量Netpf表示人口凈流入，核心解釋變量Index表示數(shù)字普惠金融指數(shù)，Index為數(shù)字普惠金融指數(shù)的平方項(xiàng)，Dl表示勞動力要素價(jià)格扭曲，ur表示城鎮(zhèn)化率，lnw、lnp、lnindu和lngov分別為職工平均工資、年末總?cè)丝?、三產(chǎn)二產(chǎn)產(chǎn)值之比和人均財(cái)政支出的對數(shù)形式，μ和ε為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

三、模型結(jié)果及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）基準(zhǔn)模型的檢驗(yàn)

本文使用變截距面板模型檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響，因此首先進(jìn)行F檢驗(yàn)（Chow檢驗(yàn)）和LR檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)在5%的顯著性水平下對應(yīng)的臨界值為1.1787，卡方檢驗(yàn)在5%的顯著性水平下對應(yīng)的臨界值為249.1275。在包含一次項(xiàng)的線性模型中，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值為302.0351，LR統(tǒng)計(jì)量的值為6364.4639，均大于各自臨界值，因此拒絕原假設(shè)，固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合模型;在包含二次項(xiàng)的非線性模型中，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值為306.0929，LR統(tǒng)計(jì)量的值為6387.3184，均大于各自臨界值，同樣拒絕原假設(shè)，固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合模型。之后進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，在包含一次項(xiàng)的線性模型和包含二次項(xiàng)的非線性模型中，卡方統(tǒng)計(jì)量p值均為0.0000，拒絕原假設(shè)，固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。因此，本研究采用固定效應(yīng)模型。

固定效應(yīng)模型包括個體固定效應(yīng)模型、時點(diǎn)固定效應(yīng)模型和個體時點(diǎn)固定效應(yīng)模型，本文進(jìn)一步的檢驗(yàn)表明個體固定效應(yīng)模型效果最好，本文最終選擇個體固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響。

表3為3種模型的回歸比較，POOL為混合模型，F(xiàn)E為固定效應(yīng)模型，RE為隨機(jī)效應(yīng)模型，固定效應(yīng)模型下的所有變量均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，這表明本文選擇的個體固定效應(yīng)模型的穩(wěn)健性和可靠性。

模型（1）、（2）的回歸結(jié)果報(bào)告見表4。在表4模型（1）為包含一次項(xiàng)的線性模型回歸結(jié)果，模型（2）為包含二次項(xiàng)的非線性模型回歸結(jié)果。所有變量的回歸結(jié)果都較顯著，且除數(shù)字普惠金融指數(shù)之外的所有控制變量系數(shù)都有相同的符號。

數(shù)字普惠金融指數(shù)的回歸系數(shù)顯著大于0，而其平方項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著小于0，因此數(shù)字普惠金融指數(shù)對勞動力流動的影響存在結(jié)構(gòu)性變化，為倒“U”型關(guān)系，根據(jù)任意二次方程轉(zhuǎn)折點(diǎn)的公式（轉(zhuǎn)折點(diǎn)x*=-0.5β1/β2），數(shù)字普惠金融指數(shù)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)約為106，說明在數(shù)字普惠金融指數(shù)小于106時，數(shù)字普惠金融指數(shù)會促進(jìn)勞動力凈流入，在數(shù)字普惠金融指數(shù)大于106時，數(shù)字普惠金融指數(shù)會抑制勞動力凈流入。

工資水平對勞動力流入存在顯著正向影響，說明工資水平越高，城市拉力就越大，平均工資每增長1%，凈人口流入率則提高4.8%。人均財(cái)政支出水平對勞動力流入存在負(fù)向影響，而城鎮(zhèn)化對勞動力流入則存在正向影響，其原因可能是流動人口因?yàn)閼艏戎贫刃栽驘o法享受市民均等化待遇，流動人口更關(guān)注于就業(yè)和生活水平，而城鎮(zhèn)化往往代表當(dāng)?shù)氐木蜆I(yè)和生活水平，城鎮(zhèn)化率每提高1%，凈人口流入率就會提高35%。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越向第三產(chǎn)業(yè)傾斜，凈人口流入率就越高，一方面服務(wù)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展本身就能夠吸納流動人口就業(yè)，另一方面產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)一定程度反映當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，第三產(chǎn)業(yè)占比越高，在長期維度中能為經(jīng)濟(jì)增長提供動力，從而增加城市對流動人口的拉力，第三產(chǎn)業(yè)占比每提高1%，凈人口流入率就會提高2.5%。人口規(guī)模對勞動力流入存在負(fù)向影響，這可能是城市規(guī)劃和公共物品提供往往滯后于人口流動且不易變動，在人口規(guī)模增大的情況下會降低人均生活品質(zhì)，年末總?cè)丝诿吭黾?%，凈人口流入率就會降低4.7%。

（二）勞動力要素價(jià)格扭曲的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

探討自變量對因變量的影響機(jī)制通常采用中介效應(yīng)模型，本文借鑒溫忠麟（2004）的中介效應(yīng)分析流程，以勞動力要素價(jià)格扭曲作為數(shù)字普惠金融和勞動力流動的中介變量，通過建立3個模型檢驗(yàn)中介效應(yīng)的傳導(dǎo)：

Netpf=a+aIndex+aZ+μ （6）

Dl=β+βIndex+βZ+ε（7）

Netpf=γ+γIndex+γDl+γZ+δ （8）

其中i為不同城市，t為變量的年份時期，Netpf表示凈人口流入率，Index表示數(shù)字普惠金融指數(shù)，中介變量Dl表示勞動力要素價(jià)格扭曲，Z表示其他控制變量。系數(shù)γ表示直接效應(yīng)，系數(shù)γβ表示中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)比重為γβ/（γβ+γ），如果α、β和γ均顯著，且系數(shù)γ絕對值小于α絕對值或顯著性水平下降，則存在中介效應(yīng)，結(jié)果如表5所示。

根據(jù)表5的結(jié)果，第一步數(shù)字普惠金融指數(shù)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明線性關(guān)系中的數(shù)字普惠金融水平提高會抑制勞動力流入;第二步數(shù)字普惠金融指數(shù)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明數(shù)字普惠金融水平提高會降低勞動力要素價(jià)格的扭曲程度，提高勞動力要素市場的效率;第三步數(shù)字普惠金融指數(shù)和勞動力要素價(jià)格扭曲的系數(shù)均滿足1%的顯著性水平，且數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)絕對值相較于第一步有所降低，說明數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響除直接效應(yīng)之外，部分影響是通過中介變量實(shí)現(xiàn)的，同時中介變量系數(shù)為正，說明線性關(guān)系中的普惠金融發(fā)展會降低勞動力價(jià)格的扭曲程度，從而抑制勞動力凈流入，勞動力要素價(jià)格扭曲起到部分中介作用，且中介效應(yīng)占總效應(yīng)比重約為23.5%。

（三）門檻效應(yīng)分析

由于普惠金融發(fā)展水平對勞動力流動存在非線性的影響，形成所謂倒“U”影響，有必要探討勞動力要素價(jià)格扭曲的中介作用是否也是非線性，即中介機(jī)制是否會因勞動力要素價(jià)格扭曲程度不同而表現(xiàn)差異。本文使用面板門檻模型，將勞動力要素價(jià)格扭曲作為門檻變量，利用Bootstrap方法對門檻個數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。按照由復(fù)雜到簡單的原則依次進(jìn)行三門檻檢驗(yàn)、雙門檻檢驗(yàn)和單一門檻檢驗(yàn)，表6結(jié)果表明勞動力要素價(jià)格扭曲僅存在單一門檻效應(yīng)。

當(dāng)門檻值小于2.4時，勞動力要素價(jià)格扭曲符號為正，對促進(jìn)人口凈流入，當(dāng)門檻值大于2.4時，勞動力要素價(jià)格扭曲符號為負(fù)，抑制人口凈流入，反映勞動力要素價(jià)格的適度扭曲有利于增強(qiáng)數(shù)字普惠金融對人口凈流入的促進(jìn)作用，而過度扭曲則會減弱數(shù)字普惠金融對人口凈流入的影響，抑制了人口凈流入，扭曲門檻點(diǎn)為2.4。數(shù)字普惠金融對勞動力流動的倒“U”型影響機(jī)制已展現(xiàn)出來，即數(shù)字普惠金融的不斷發(fā)展會通過優(yōu)化要素市場這一作用而降低勞動力要素價(jià)格扭曲，而勞動力要素價(jià)格扭曲的降低一開始由過度扭曲降低至適度扭曲，提高了城市的拉力，促進(jìn)了勞動力的凈流入，而之后勞動力要素價(jià)格扭曲從適度扭曲降至扭曲不足甚至反向扭曲，則擴(kuò)大了城市的推力，從而抑制了勞動力的凈流入。同時本節(jié)門檻檢驗(yàn)也進(jìn)一步驗(yàn)證了前文數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響有著倒“U”型的非線性關(guān)系。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文通過變量替代和增減控制變量對實(shí)證結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果報(bào)告在表7。被解釋變量采用常住人口和戶籍人口之比衡量勞動力流動的結(jié)果報(bào)告在（1）和（2）列;對于解釋變量使用數(shù)字普惠金融指標(biāo)的二級指標(biāo)，包括數(shù)字金融覆蓋廣度（cob）、數(shù)字金融使用深度（usd）以及普惠金融數(shù)字化程度（dil）代表金融普惠，結(jié)果報(bào)告在（3）和（4）列;（5）和（6）列報(bào)告調(diào)整控制變量的結(jié)果，新增控制變量為固定資產(chǎn)投資占GDP比重（fix）和人均教育財(cái)政支出（edu）。

根據(jù)表7的結(jié)果，數(shù)字普惠金融指數(shù)及其平方項(xiàng)和原模型估計(jì)結(jié)果符號一致且沒有顯著性的差別，數(shù)字普惠金融與勞動力流動存在倒“U”關(guān)系;在更換解釋變量后，數(shù)字金融覆蓋廣度和勞動力流動存在倒“U”關(guān)系，而數(shù)字金融使用深度以及普惠金融數(shù)字化程度的結(jié)果不顯著;新增控制變量后也得到與基準(zhǔn)模型一致的結(jié)論，且原控制變量中工資水平、人均財(cái)政支出水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模和城鎮(zhèn)化變量與原模型符號一致且顯著。由此，本文的實(shí)證結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

四、異質(zhì)性分析

本文進(jìn)一步從區(qū)域、城市規(guī)模、城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率等方面，探討數(shù)字普惠金融影響勞動力流動的異質(zhì)性。

地區(qū)異質(zhì)性分別用中國東部、中部和西部地區(qū)3個子樣本進(jìn)行回歸，根據(jù)表8的結(jié)果，東、中、西部地區(qū)數(shù)字普惠金融的系數(shù)符號一致且顯著，數(shù)字普惠金融指數(shù)對勞動力流動的影響均存在倒“U”型關(guān)系，說明東、中、西部的區(qū)域差異不影響數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響。東部和西部地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)絕對值較中部地區(qū)大，表明數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響在東部和西部地區(qū)較為強(qiáng)烈，可能是中部地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展接近其結(jié)構(gòu)變化點(diǎn)，曲率較小所致。

同時，東部地區(qū)的人口規(guī)模系數(shù)為正，中部、西部地區(qū)的人口規(guī)模系數(shù)為負(fù)，這可能是由于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，人口規(guī)模發(fā)揮聚集效應(yīng)，通過學(xué)習(xí)、匹配和分享機(jī)制使勞動者獲益，因此人口規(guī)模越大，越能吸引勞動力流入;而中、西部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低，城市規(guī)劃和公共物品提供的不易變動性大于人口規(guī)模的聚集效應(yīng)，在人口規(guī)模增大時反而會降低人均生活品質(zhì)，導(dǎo)致勞動力流出。另一方面，中部地區(qū)城鎮(zhèn)化率的系數(shù)為負(fù)，而東部、西部地區(qū)城鎮(zhèn)化率的系數(shù)顯著為正，可能是由于中部地區(qū)多為人口及農(nóng)業(yè)大省，城鎮(zhèn)化率的提高會導(dǎo)致大量農(nóng)民向城市流動，且農(nóng)民群體易受到就業(yè)排斥而導(dǎo)致勞動力流出。

根據(jù)官方口徑的城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)，本文將城市規(guī)模劃分為3類，常住人口小于100萬人為中小型城市，大于100萬小于500萬人為大型城市，大于500萬人為特大城市。城市規(guī)模的異質(zhì)性分析表明，城市人口規(guī)模影響城市發(fā)展，從而影響力勞動力的流動，根據(jù)表9，在大型和特大城市中，數(shù)字普惠金融指數(shù)對勞動力流動的影響均存在倒“U”關(guān)系，而中小城市中數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)不顯著，原因可能是37個中小城市的樣本量小，導(dǎo)致估計(jì)誤差問題。中小城市一般處于城市發(fā)展初期或位于經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)，要素市場扭曲程度較高，導(dǎo)致資本和勞動力要素難以流動。特大城市的大部分變量系數(shù)絕對值要大于大型城市，即城市規(guī)模越大，數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響力度越大，勞動力要素價(jià)格扭曲、工資水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率、人均財(cái)政支出等變量對勞動力流動的影響力度也越大，這可能是人口規(guī)模提高城市規(guī)模效應(yīng)所導(dǎo)致。

由于第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)對勞動力的吸納能力有所差異，因此城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同會對勞動力流動產(chǎn)生影響，工資水平、城鎮(zhèn)化率和人均財(cái)政支出等城市經(jīng)濟(jì)特征與勞動者就業(yè)、收入及生活水平息息相關(guān)，也會影響勞動力的流動。表10的（1）和（2）列分別用第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重較高的地區(qū)和第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重較高的地區(qū)進(jìn)行子樣本回歸，分組標(biāo)準(zhǔn)為變量indu是否大于1;表10的（3）和（4）列的低工資地區(qū)和高工資地區(qū)的分組依據(jù)為變量w的中位數(shù)。表11的（5）和（6）列的低城鎮(zhèn)化率和高城鎮(zhèn)化率的城市分組依據(jù)為變量ur的中位數(shù);表11的（7）和（8）列低人均財(cái)政支出城市和高人均財(cái)政支出城市的分組依據(jù)為變量gov的中位數(shù)。

根據(jù)表10和表11的結(jié)果，城市發(fā)展程度越高，數(shù)字普惠金融對勞動力流動的倒“U”影響越強(qiáng)。第三產(chǎn)業(yè)占比越高、工資水平越高、城鎮(zhèn)化率越高、人均財(cái)政支出越高，數(shù)字普惠金融對勞動力流動的倒“U”影響越顯著。一方面是因?yàn)槌鞘邪l(fā)展程度越高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，受金融排斥的群體更易獲得普惠金融的幫助;另一方面是城市發(fā)展程度較低的地區(qū)要素市場往往不夠完善，資本要素流動向勞動力要素流動的傳導(dǎo)可能會失效或者扭曲。

異質(zhì)性分析進(jìn)一步證明數(shù)字普惠金融對勞動力流動的倒“U”影響，對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高、發(fā)展程度越好的城市，這種非線性影響就越顯著，且影響力度越大;對于發(fā)展程度較低的城市，數(shù)字普惠金融對勞動力流動呈現(xiàn)線性負(fù)相關(guān)影響，這可能是由于勞動力要素價(jià)格的扭曲程度較高，根據(jù)門檻效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，勞動力要素價(jià)格過度扭曲時，數(shù)字普惠金融會抑制勞動力凈流入;而數(shù)字普惠金融的系數(shù)不顯著，可能是由于發(fā)展程度較低的城市要素市場不完善，導(dǎo)致要素流動的傳導(dǎo)機(jī)制失效或者扭曲。

五、結(jié)論與政策建議

本文采用208個城市2011—2018年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用個體固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響，探究勞動力要素價(jià)格扭曲的中介效應(yīng)和門檻效應(yīng)，得到以下結(jié)論：

第一，數(shù)字普惠金融對勞動力流動存在倒“U”的非線性影響，數(shù)字普惠金融指數(shù)位于臨界值左側(cè)時，數(shù)字普惠金融促進(jìn)勞動力凈流入，位于臨界值右側(cè)會抑制勞動力凈流入。進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融指數(shù)的3個維度，數(shù)字金融覆蓋廣度和勞動力流動存在倒“U”關(guān)系，數(shù)字金融使用深度以及普惠金融數(shù)字化程度的回歸結(jié)果不顯著。工資水平、城鎮(zhèn)化率和第三產(chǎn)業(yè)占比對勞動力流入存在正向影響，而人均財(cái)政支出水平和人口規(guī)模則對勞動力流入存在負(fù)向影響。

第二，在數(shù)字普惠金融影響勞動力流動的過程中，勞動力要素價(jià)格扭曲起著部分中介作用。在線性關(guān)系中，數(shù)字普惠金融降低勞動力價(jià)格的扭曲程度，從而抑制勞動力凈流入，中介效應(yīng)占總效應(yīng)比重約23.5%。采用門檻效應(yīng)檢驗(yàn)勞動力要素價(jià)格扭曲的非線性中介效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)勞動力要素價(jià)格扭曲存在單一門檻效應(yīng)，說明勞動力要素價(jià)格的適度扭曲有利于增強(qiáng)數(shù)字普惠金融吸引人口的凈流入，而過度扭曲則會抑制人口凈流入。通過中介效應(yīng)和門檻效應(yīng)檢驗(yàn)，數(shù)字普惠金融通過改善要素市場而降低要素價(jià)格的扭曲程度，而勞動力要素價(jià)格扭曲初始趨向適度扭曲，由此提高城市吸引勞動力的凈流入，之后隨著勞動力要素價(jià)格的扭曲不足或者反向扭曲，則會增加城市抑制勞動力的凈流入。

第三，數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響具有異質(zhì)性。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高、城市發(fā)展程度越好，數(shù)字普惠金融對勞動力流動的非線性影響越顯著，且影響力度越大;對于發(fā)展程度較低的城市，數(shù)字普惠金融對勞動力流動的影響呈線性負(fù)相關(guān)或不顯著，一方面是因?yàn)榘l(fā)展程度低的城市勞動力要素價(jià)格過度扭曲，使數(shù)字普惠金融抑制勞動力凈流入，另一方面是因?yàn)榘l(fā)展程度低的城市要素市場不完善，導(dǎo)致要素流動的傳導(dǎo)機(jī)制失效或者扭曲。

結(jié)合上述的實(shí)證結(jié)論，本文提出以下政策建議：

首先，合理發(fā)展數(shù)字普惠金融，發(fā)揮數(shù)字普惠金融的積極作用。發(fā)展數(shù)字普惠金融要避免過度泛化、過度消費(fèi)和過度負(fù)債等問題，防止數(shù)字普惠金融過度發(fā)展對勞動力凈流入的負(fù)面影響。合理發(fā)展數(shù)字普惠金融能夠增加城市吸引勞動力流入，但當(dāng)數(shù)字普惠金融過度發(fā)展時，則要重視數(shù)字普惠金融的發(fā)展質(zhì)量，從而保持?jǐn)?shù)字普惠金融吸引勞動力流入的積極作用。

其次，改善勞動力要素的價(jià)格扭曲，優(yōu)化數(shù)字普惠金融的非線性影響路徑。在勞動力要素價(jià)格扭曲較高的地區(qū)，應(yīng)優(yōu)先完善要素市場，降低勞動力要素的價(jià)格扭曲程度，然后再發(fā)展數(shù)字普惠金融，充分發(fā)揮吸引勞動力流入的效應(yīng)。

再次，推行差異化的數(shù)字普惠金融服務(wù)，兼顧數(shù)字普惠金融的發(fā)展效率與公平。對于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)、城市發(fā)展程度較低的地區(qū)，優(yōu)先深化經(jīng)濟(jì)市場化改革，完善要素市場制度，防止數(shù)字普惠金融對勞動力流動的傳導(dǎo)機(jī)制失效，相對于數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度，應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展數(shù)字金融覆蓋廣度;對于經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)、城市發(fā)展程度較高的地區(qū)，不斷優(yōu)化數(shù)字普惠金融體系，尋求發(fā)展數(shù)字普惠金融和促進(jìn)勞動力流入之間的平衡。

綜上，通過發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率，促進(jìn)城市勞動力的流入，實(shí)施差異化的數(shù)字普惠金融制度既有利于提高數(shù)字普惠金融發(fā)展對勞動力流入的作用，又有助于改善我國的區(qū)域不平衡發(fā)展問題。

[參考文獻(xiàn)][1]焦瑾璞.普惠金融導(dǎo)論[J].中國城市金融，2019（11）：80.

[2]宋曉玲.“互聯(lián)網(wǎng)+”普惠金融是否影響城鄉(xiāng)收入均衡增長？——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2017（7）：50-56.

[3]傅秋子，黃益平.數(shù)字金融對農(nóng)村金融需求的異質(zhì)性影響——來自中國家庭金融調(diào)查與北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)的證據(jù)[J].金融研究，2018（11）：68-84.

[4]丁日佳，劉瑞凝，張倩倩.數(shù)字普惠金融對服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響及機(jī)制研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].金融與經(jīng)濟(jì)，2019（7）：4-10.

[5]張勛，萬廣華，張佳佳，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、普惠金融與包容性增長[J].經(jīng)濟(jì)研究，2019，54（8）：71-86.

[6]江紅莉，蔣鵬程.數(shù)字普惠金融的居民消費(fèi)水平提升和結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)研究[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)），2020，40（10）：18-32.

[7]LEWIS W A. Economic development with unlimited supplies of labour [M]. The Manchester School， 1954.

[8]TODARO M P. A model of labor migration and urban unemployment in less developed countries[J].American economic review，1969，59：138-148.

[9]陳釗，陸銘.從分割到融合：城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)增長與社會和諧的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2008（1）：21-32.

[10]KRUGMAN P R. Increasing returns and economic geography[J]. Journal of political economy， 1991，99：483-499.

[11]李芳.金融對城鄉(xiāng)勞動力流動的影響[J].金融經(jīng)濟(jì)，2018（2）：61-64.

[12]李寶值，熊秀蘭.農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村勞動力流動的影響——基于VAR的實(shí)證分析[J].浙江金融，2012（7）：27-29.

[13]趙語，杜偉岸.金融供給規(guī)模對民族地區(qū)人口城鎮(zhèn)化的影響——以廣西為例[J].財(cái)會月刊，2017（23）：118-123.

[14]柴國俊，王軍輝.征地、金融約束與勞動力流動[J].人口研究，2017，41（2）：57-70.

[15]翁家輝. 金融性資產(chǎn)對流動人口家庭收入代際傳遞的城鄉(xiāng)戶籍異質(zhì)性影響研究[D].杭州：浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)，2019.

[16]孫焱林，李格，汪小愉.數(shù)字金融對勞動力錯配的影響及其異質(zhì)性分析——基于中國地級市面板數(shù)據(jù)[J].科學(xué)學(xué)研究，2021（3）：1-17.

[17]SWAN P L. Durability and taxes：market structure and quasi-capital market distortion[J].Econometrica，1981，49（2）：425-435.

[18]金碚.關(guān)于“高質(zhì)量發(fā)展”的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018（4）：5-18.

[19]張曉晶，李成，李育.扭曲、趕超與可持續(xù)增長——對政府與市場關(guān)系的重新審視[J].經(jīng)濟(jì)研究，2018，53（1）：4-20.

[20]詹韻秋.數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長數(shù)量與質(zhì)量的效應(yīng)研究——基于省級面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)GMM估計(jì)[J].征信，2018，36（8）：51-58.

[21]陳曉暾，程姣姣.勞動力要素市場扭曲對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響研究[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2019（11）：41-44.

[22]俞劍，方福前，程冬，等.消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級、要素價(jià)格扭曲與中國農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移[J].經(jīng)濟(jì)評論，2018（1）：47-61.

[23]夏蕾.要素價(jià)格扭曲對中國城市化的影響[J].城市問題，2018（5）：73-78.

[24]李言.中國生產(chǎn)要素價(jià)格扭曲的變遷：2000—2016年[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)，2020（1）：34-51.

[25]宋大強(qiáng)，皮建才.要素價(jià)格扭曲的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)：一個文獻(xiàn)綜述[J].經(jīng)濟(jì)社會體制比較，2020（3）：171-181.

[26]王仁祥，吳光俊.金融深化、勞力資本扭曲與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級優(yōu)化[J].金融理論與實(shí)踐，2019（9）：1-8.Digital Inclusive Finance， Factor Price and Labor Mobility

Zhou? Tianyun

（International School of Business and Finance，Sun Yat-sen University， Guangzhou 510275， China）

Abstract：? ?Based on the panel data of 208 Chinese prefecture level cities from 2011 to 2018， this paper explores the impact of digital inclusive finance on labor mobility and its transmission mechanism. This paper uses intermediary effect model and threshold model to explore the nonlinear intermediary effect of labor factor price distortion. The paper found that digital inclusive finance has an inverted “U” impact on labor mobility. Its transmission path is that digital inclusive finance attracts the net inflow of labor force by improving the factor market， reducing the distortion of labor factor price and increasing the pull of cities. However， with the further reduction of the distortion degree of labor factor price， it may increase the urban thrust， so as to inhibit the net inflow of labor force and reverse distortion， and finally form the inverted “U” impact of digital inclusive finance on labor mobility. The heterogeneity test showed that the stronger the economy is and the better the urban development， the more significant and powerful the nonlinear impact of digital inclusive finance has on labor mobility.

Key words：digital inclusive finance; labor factor; labor mobility; price distortion

（責(zé)任編輯：蔡曉芹）