孫繼國 柴子涵

摘 要：就業(yè)是最基本的民生，提升就業(yè)質(zhì)量是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基本前提，也是扎實(shí)推動(dòng)共同富裕的重要基礎(chǔ)。基于2013-2019年我國198個(gè)地級(jí)以上城市數(shù)據(jù)，在對各城市就業(yè)質(zhì)量水平定量測度的基礎(chǔ)上實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量的影響效果，同時(shí)檢驗(yàn)地區(qū)創(chuàng)新能力、地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在數(shù)字普惠金融影響就業(yè)質(zhì)量過程中的傳導(dǎo)作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字普惠金融能夠顯著促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升，數(shù)字普惠金融能夠通過提升地區(qū)創(chuàng)新能力、地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平以及加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)來促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升。為了更好地發(fā)揮數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量的促進(jìn)作用進(jìn)而推動(dòng)共同富裕，應(yīng)進(jìn)一步加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融行業(yè)深度融合，提高數(shù)字普惠金融與區(qū)域創(chuàng)新的契合度，鼓勵(lì)居民積極參與創(chuàng)業(yè)和推進(jìn)差異化金融扶持。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融；就業(yè)質(zhì)量；地區(qū)創(chuàng)新能力；地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)

一、引言

黨的二十大報(bào)告明確提出，就業(yè)是最基本的民生。要強(qiáng)化就業(yè)優(yōu)先政策，健全就業(yè)促進(jìn)機(jī)制，促進(jìn)高質(zhì)量充分就業(yè)

習(xí)近平：《高舉中國特色社會(huì)主義偉大旗幟 為全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家而團(tuán)結(jié)奮斗——在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會(huì)上的報(bào)告》，2022年10月16日。。充分就業(yè)是對就業(yè)量的反映，高質(zhì)量就業(yè)則是對就業(yè)質(zhì)的追求（張抗私和韓佳樂，2022）。2022年，全國城鎮(zhèn)新增就業(yè)累計(jì)實(shí)現(xiàn)1206萬人，100個(gè)城市公共就業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)求人倍率為1.46，繼續(xù)保持在1以上數(shù)據(jù)來源：2023年1月18日人力資源社會(huì)保障部2022年四季度新聞發(fā)布會(huì)公布數(shù)據(jù)。。然而，目前勞動(dòng)力的就業(yè)質(zhì)量還較低，許多勞動(dòng)者還面臨就業(yè)機(jī)會(huì)少、工作收入低、工作環(huán)境差、社會(huì)保障不完善等問題，尤其在靈活就業(yè)人員、新就業(yè)形態(tài)從業(yè)人員表現(xiàn)得更明顯。2022年全國城鎮(zhèn)就業(yè)人員已達(dá)到4.59億人，但失業(yè)、工傷兩項(xiàng)社會(huì)保險(xiǎn)的參保人數(shù)分別為2.4億人和2.9億人，這表明相當(dāng)數(shù)量的靈活就業(yè)人員沒有參加失業(yè)和工傷保險(xiǎn)。提升就業(yè)質(zhì)量是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基本前提，也是扎實(shí)推動(dòng)共同富裕的重要基礎(chǔ)。就業(yè)質(zhì)量不僅僅意味著可以獲得較高的工作報(bào)酬，而是指能夠在自由、公正、平等的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)工作報(bào)酬、工作時(shí)長、就業(yè)滿意度、社會(huì)保障等方面的有機(jī)協(xié)調(diào)。就業(yè)質(zhì)量的提升不僅能夠在一定程度上解決人力資源供給與崗位需求之間的不匹配問題，提高勞動(dòng)力市場匹配效率，還能進(jìn)一步提高低收入群體收入，擴(kuò)大中等收入群體規(guī)模，增強(qiáng)人民群眾獲得感、幸福感、安全感，有利于解決現(xiàn)階段我國的社會(huì)主要矛盾，推動(dòng)共同富裕。

金融是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的核心和血脈，就業(yè)質(zhì)量提升離不開中小微企業(yè)和個(gè)體工商戶的高質(zhì)量發(fā)展，而它們的發(fā)展更離不開金融的支持。近年來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等新興信息技術(shù)在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，數(shù)字普惠金融發(fā)展迅猛。數(shù)字普惠金融高效解決了金融產(chǎn)品與服務(wù)的資源分配問題，最大限度地縮短了金融機(jī)構(gòu)與目標(biāo)用戶之間的距離，使得包含中小微企業(yè)和個(gè)體工商戶這些長尾群體在內(nèi)的社會(huì)各階層對正規(guī)金融服務(wù)的個(gè)性化需求得到有效滿足，為就業(yè)質(zhì)量提升提供了新的動(dòng)能，對增加收入和增進(jìn)共享發(fā)展具有重要作用。那么，數(shù)字普惠金融是否顯著促進(jìn)了就業(yè)質(zhì)量提升？數(shù)字普惠金融與就業(yè)質(zhì)量之間存在何種作用機(jī)制？對以上問題進(jìn)行系統(tǒng)的理論和實(shí)證分析，對于準(zhǔn)確評(píng)估就業(yè)質(zhì)量水平、分析影響就業(yè)質(zhì)量的主要因素進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量充分就業(yè)和促進(jìn)全體人民共同富裕具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

自20世紀(jì)70年代歐美國家首次提出“工作生活質(zhì)量”這一概念以來，國內(nèi)外部分學(xué)者開始針對就業(yè)質(zhì)量進(jìn)行研究，充實(shí)和完善了就業(yè)質(zhì)量的內(nèi)涵界定。從宏觀角度來看，學(xué)者們認(rèn)為就業(yè)質(zhì)量指的是一個(gè)地區(qū)勞動(dòng)者整體的工作狀況，涵蓋勞動(dòng)力就業(yè)環(huán)境、就業(yè)機(jī)會(huì)、公共就業(yè)服務(wù)質(zhì)量等因素，反映勞動(dòng)力市場資源配置效率和運(yùn)行狀況（Van Bastelaer，2002；劉素華，2005；賴德勝等，2011）。從微觀角度來看，學(xué)者們認(rèn)為就業(yè)質(zhì)量指的是個(gè)體勞動(dòng)者的工作滿足感，具體包括收入報(bào)酬、工作時(shí)間、工作效率、職位匹配度、工作福利等方面（李中建和袁璐璐，2017；KonShik Kim，2023）。目前大部分研究把國際勞工組織提出的“體面勞動(dòng)”及以此構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)作為衡量就業(yè)質(zhì)量高低的標(biāo)準(zhǔn)，包括勞動(dòng)報(bào)酬、工作環(huán)境等維度。

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)從人力資本、社會(huì)資本和個(gè)體人格特征等角度對就業(yè)質(zhì)量的影響因素展開分析。人力資本方面，學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)，受教育程度提高可以有效改善勞動(dòng)者獲取勞動(dòng)報(bào)酬的能力，能夠提高收入水平和工作穩(wěn)定性、減少工作時(shí)間，進(jìn)而提升就業(yè)質(zhì)量（劉瑩瑩等，2018；肖小勇等，2019）。還有學(xué)者認(rèn)為，職業(yè)技能培訓(xùn)、包含職業(yè)介紹與培訓(xùn)等在內(nèi)的公共就業(yè)服務(wù)能夠提升人力資本水平，進(jìn)而對勞動(dòng)力就業(yè)質(zhì)量具有顯著促進(jìn)作用（李禮連等，2022；尹義坤等，2023）。社會(huì)資本方面，有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)階層差異等社會(huì)資本因素有利于促進(jìn)信息流動(dòng)，能夠幫助農(nóng)民工獲得更多就業(yè)信息和機(jī)會(huì)，通過解決信息不對稱問題對就業(yè)質(zhì)量產(chǎn)生影響（任義科等，2015；鄧睿，2020）。個(gè)體人格特征方面，部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)體人格特征這種非認(rèn)知能力對于勞動(dòng)力工資具有重要的促進(jìn)效應(yīng)。同時(shí)，個(gè)體非認(rèn)知能力和城市社會(huì)包容度能夠顯著提升農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量（程虹和李唐，2017；周丹等，2022）。近年來，也有學(xué)者開始基于省市宏觀數(shù)據(jù)實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)、公共服務(wù)、財(cái)政壓力等因素對地區(qū)就業(yè)質(zhì)量提升的影響。有學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于優(yōu)化就業(yè)結(jié)構(gòu)，促使勞動(dòng)報(bào)酬和勞動(dòng)保護(hù)進(jìn)一步提升，能夠顯著提升勞動(dòng)者就業(yè)質(zhì)量（戚聿東等，2020；司小飛和李麥?zhǔn)眨?022）。還有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)基本型城市公共服務(wù)對就業(yè)質(zhì)量具有顯著促進(jìn)作用，而加大稅收征管、偏向特定行業(yè)發(fā)展、調(diào)整財(cái)政支出結(jié)構(gòu)等渠道會(huì)影響就業(yè)質(zhì)量的提升（田艷平和馮國帥，2019；田丹，2022）。

關(guān)于金融對就業(yè)的影響，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多圍繞金融對就業(yè)數(shù)量的影響展開，而且大多認(rèn)為金融發(fā)展能夠緩解企業(yè)融資約束，有利于企業(yè)投融資、增加產(chǎn)量以及擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，進(jìn)而增加對勞動(dòng)力的需求量，從而增加就業(yè)崗位，降低失業(yè)率，縮短失業(yè)期（陳耿等，2015；黃英偉和陳永偉，2015）。2016年9月，杭州G20峰會(huì)提出數(shù)字普惠金融概念以后，國內(nèi)學(xué)者開始關(guān)注數(shù)字普惠金融對就業(yè)的影響效應(yīng)。一些學(xué)者將CFPS、CHFS等微觀數(shù)據(jù)與省級(jí)層面數(shù)字普惠金融指數(shù)匹配，實(shí)證研究數(shù)字普惠金融與就業(yè)之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融顯著促進(jìn)了居民就業(yè)，增加了居民收入，改善了收入不平等狀況，提升了勞動(dòng)保障水平（尹志超等，2021；張傳勇和蔡琪夢，2021；郭晴等，2022）。還有學(xué)者基于農(nóng)村普惠金融調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融使用不僅緩解了農(nóng)戶的信貸約束，還通過特有的社會(huì)信任強(qiáng)化機(jī)制提升了農(nóng)戶的社會(huì)信任感，最終促進(jìn)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)，進(jìn)而推動(dòng)社會(huì)就業(yè)（何婧和李慶海，2019）。也有學(xué)者基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融能夠顯著提升社會(huì)整體就業(yè)人數(shù)，激勵(lì)居民創(chuàng)業(yè)和促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)字普惠金融發(fā)展促就業(yè)的重要途徑（馬國旺和王天嬌，2021）。

綜上可知，現(xiàn)有文獻(xiàn)多基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)對影響就業(yè)的因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，基于宏觀數(shù)據(jù)分析金融尤其是數(shù)字普惠金融對就業(yè)影響的研究相對較少。盡管近年來也有文獻(xiàn)開始關(guān)注數(shù)字普惠金融對就業(yè)擴(kuò)容的影響，也取得了豐富成果，但構(gòu)建綜合的就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)測度體系、對數(shù)字普惠金融影響就業(yè)質(zhì)量進(jìn)行系統(tǒng)分析的研究鮮見。據(jù)此，本文擬在對我國198個(gè)地級(jí)以上城市就業(yè)質(zhì)量進(jìn)行科學(xué)測度的基礎(chǔ)上，利用面板固定效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量提升的影響效應(yīng)，揭示數(shù)字普惠金融影響就業(yè)質(zhì)量的現(xiàn)實(shí)證據(jù)。本文主要的邊際貢獻(xiàn)如下：第一，從就業(yè)環(huán)境和勞動(dòng)報(bào)酬兩個(gè)維度出發(fā)構(gòu)建了城市就業(yè)質(zhì)量的指標(biāo)測度體系，在科學(xué)測度基礎(chǔ)上實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量的促進(jìn)效應(yīng)，為數(shù)字金融與就業(yè)質(zhì)量的內(nèi)在關(guān)系提供了來自城市層面的現(xiàn)實(shí)證據(jù)，進(jìn)一步豐富了金融促進(jìn)更加充分更高質(zhì)量就業(yè)的研究；第二，從地區(qū)創(chuàng)新能力、創(chuàng)業(yè)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)三個(gè)維度出發(fā)，探討數(shù)字普惠金融影響就業(yè)質(zhì)量的作用機(jī)制，為進(jìn)一步發(fā)揮普惠金融的積極作用進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更加充分更高質(zhì)量就業(yè)提供現(xiàn)實(shí)證據(jù)和實(shí)證支持，為扎實(shí)推動(dòng)共同富裕提供有益的政策參考。

三、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字普惠金融借助數(shù)字技術(shù)擴(kuò)大了金融服務(wù)覆蓋面，使得包含長尾群體在內(nèi)的各社會(huì)階層都更方便地獲得了融資支持，解決了中小微企業(yè)主和個(gè)體工商戶創(chuàng)業(yè)初期的融資約束問題，提高了企業(yè)預(yù)期回報(bào)率，進(jìn)而增加了對勞動(dòng)力的需求（Leong等，2017；劉鵬程，2021）。此外，數(shù)字普惠金融是以數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)的金融創(chuàng)新?；ヂ?lián)網(wǎng)借貸、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)和數(shù)字支付等業(yè)務(wù)類型，能夠加速儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)換效率，優(yōu)化資源配置，提高信息透明度，進(jìn)而提高社會(huì)整體生產(chǎn)要素周轉(zhuǎn)率，也為社會(huì)創(chuàng)造了更多的勞動(dòng)力需求，有力提升就業(yè)質(zhì)量（冉光和和唐滔，2021）。再者，金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用大數(shù)據(jù)手段分析企業(yè)的行為數(shù)據(jù)進(jìn)而構(gòu)建企業(yè)信用評(píng)估模型，可以有效緩解銀企之間的信息不對稱，提高企業(yè)生產(chǎn)要素周轉(zhuǎn)率，進(jìn)而創(chuàng)造出更多的勞動(dòng)力需求，有利于提升就業(yè)質(zhì)量（Wen等，2021）?；谝陨戏治?，提出了如下研究假設(shè)：

H1：數(shù)字普惠金融能夠顯著促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升。

數(shù)字普惠金融能夠極大地降低金融市場的搜尋成本和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別成本，改變了傳統(tǒng)價(jià)值交付環(huán)節(jié)，釋放了大量商業(yè)空間，為提高地區(qū)創(chuàng)新水平帶來機(jī)遇（韓亮亮和彭伊，2023）。同時(shí)，數(shù)字普惠金融能夠進(jìn)一步豐富金融服務(wù)產(chǎn)品類型，大大簡化了中小微企業(yè)創(chuàng)新融資程序，有利于降低中小微企業(yè)的創(chuàng)新融資成本，促進(jìn)金融資源高效流動(dòng)，改善區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新所處的金融環(huán)境，為地區(qū)創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)（梁榜和張建華，2019）。進(jìn)一步地，地區(qū)創(chuàng)新能力的提高可以優(yōu)化資源配置效率，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)更高效益的經(jīng)濟(jì)增長（唐未兵等，2014）。地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長必然會(huì)提升勞動(dòng)報(bào)酬水平，進(jìn)而吸引更多基礎(chǔ)性和創(chuàng)新型人才流入，有利于改善就業(yè)環(huán)境，提升就業(yè)質(zhì)量。再者，一個(gè)地區(qū)持續(xù)的科研創(chuàng)新將會(huì)開拓新的需求空間，并在新興生產(chǎn)領(lǐng)域涌現(xiàn)大量勞動(dòng)力需求，直接提升該地區(qū)的就業(yè)水平，改善就業(yè)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)。此外，數(shù)字普惠金融發(fā)展不僅能夠依托信息技術(shù)惠及中小微企業(yè)和個(gè)體工商戶，也能夠?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新提供基礎(chǔ)與空間，從而增加企業(yè)和個(gè)體工商戶的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，帶動(dòng)就業(yè)質(zhì)量上升（馮永琦和蔡嘉慧，2021）?；谝陨戏治?，提出了如下研究假設(shè)：

H2：數(shù)字普惠金融能夠通過提升地區(qū)創(chuàng)新能力促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升。

數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)的跨界融合降低了信貸發(fā)放的邊際成本和可變成本，打破了傳統(tǒng)金融交易服務(wù)對時(shí)間和空間的限制，降低長尾群體獲取金融服務(wù)的準(zhǔn)入門檻，能夠改善居民的創(chuàng)業(yè)行為，使得創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)趨于均等化（張勛等，2019）。信息不對稱引發(fā)的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題是影響創(chuàng)業(yè)者信貸可得性的重要因素，而支付、信貸、保險(xiǎn)、投資等傳統(tǒng)金融服務(wù)與數(shù)字技術(shù)的深入融合，不僅提升了用戶使用金融服務(wù)的便利程度與頻率，而且保障了金融交易的信息透明度，有利于提高創(chuàng)業(yè)成功的概率，進(jìn)而提升就業(yè)質(zhì)量（謝絢麗等，2018）。此外，數(shù)字金融借助其較低的貸款利率以及較高的移動(dòng)化和信息化，高效整合了大量碎片化、非結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡(luò)信息，有利于投資者更全面地了解投資企業(yè)的狀況，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)匹配和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，進(jìn)而降低創(chuàng)業(yè)融資成本，提升了地區(qū)創(chuàng)業(yè)活力，有利于提升就業(yè)質(zhì)量（馬德功和滕磊，2020；張龍耀等，2022）。創(chuàng)業(yè)是解決就業(yè)問題、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的重要途徑，地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平的提升在為地區(qū)創(chuàng)造大量有效勞動(dòng)力需求的同時(shí)，也為社會(huì)提供了更多的就業(yè)崗位，有效降低了地區(qū)失業(yè)水平，改善了就業(yè)環(huán)境，有利于提升就業(yè)質(zhì)量（Cueto等，2015；Suk，2017）?；谝陨戏治?，提出了如下研究假設(shè)：

H3：數(shù)字普惠金融能夠通過提升地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升。

數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠幫助企業(yè)調(diào)整生產(chǎn)所需要的最佳資本要素投入量，強(qiáng)化資源的配置功能，提高資本的配置效率，促進(jìn)不同行業(yè)之間信貸基金的優(yōu)化配置，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（Bruhn和Love，2014）。同時(shí)，數(shù)字普惠金融兼具數(shù)字經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)化等特征，這為各類要素的創(chuàng)造、轉(zhuǎn)移及應(yīng)用提供了便利化條件，促進(jìn)了要素配置的精準(zhǔn)匹配，將進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)（郭守亭和金志博，2022）。數(shù)字普惠金融將金融與數(shù)字化技術(shù)相結(jié)合，有效提升了居民支付的便利性與頻率，大幅放大并拓寬消費(fèi)需求，消費(fèi)需求的多樣化也進(jìn)一步推動(dòng)廠商調(diào)整生產(chǎn)要素，變動(dòng)要素配置，進(jìn)而拉動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（易行健和周利，2018；張勛等，2020）。依據(jù)配第·克拉克定理，勞動(dòng)者沿著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的方向進(jìn)行遷移。由勞動(dòng)技能要求、勞動(dòng)生產(chǎn)率以及附加值相對較低的傳統(tǒng)行業(yè)向勞動(dòng)技能要求、勞動(dòng)生產(chǎn)率以及附加值相對較高的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)流動(dòng)，優(yōu)化了就業(yè)結(jié)構(gòu)，改善了就業(yè)環(huán)境，有利于提升就業(yè)質(zhì)量（陳志等，2022）。此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)一步推動(dòng)了第三產(chǎn)業(yè)變革生產(chǎn)方式和商業(yè)模式，創(chuàng)造了大量的新興崗位，提升了地區(qū)就業(yè)水平，改善了就業(yè)環(huán)境，有利于提升就業(yè)質(zhì)量（Levy，2018）。基于以上分析，提出了如下研究假設(shè)：

H4：數(shù)字普惠金融能夠通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

限于數(shù)據(jù)可得性，本文以全國198個(gè)地級(jí)以上城市為研究樣本，研究區(qū)間為2013-2019年。被解釋變量和控制變量的原始數(shù)據(jù)來源于各市《國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、CSMAR數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫，部分?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)過手動(dòng)計(jì)算整理，個(gè)別缺失值使用插值法進(jìn)行處理。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量

就業(yè)質(zhì)量（Emp）。實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管理的前提在于科學(xué)地量化衡量質(zhì)量發(fā)展水平（程虹和李清泉，2009）。參考戚聿東等（2020）的研究，綜合考慮地級(jí)城市層面數(shù)據(jù)的科學(xué)性和可得性，從就業(yè)環(huán)境和勞動(dòng)報(bào)酬兩個(gè)維度構(gòu)建就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用CRITIC法對各具體指標(biāo)賦權(quán)計(jì)算出各城市的就業(yè)質(zhì)量得分，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對地級(jí)以上城市就業(yè)質(zhì)量水平的定量測度（見表1）。

根據(jù)計(jì)算得出的2013-2019年我國198個(gè)地級(jí)以上城市的就業(yè)質(zhì)量得分，分別以2014年、2016年和2018年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，選擇核密度估計(jì)分別從動(dòng)態(tài)演進(jìn)、分布形態(tài)、延展性及極化趨勢進(jìn)行分析（見圖1）。從動(dòng)態(tài)演進(jìn)來看，整體上分布曲線的中心是逐漸右移的，表明我國就業(yè)質(zhì)量不斷提升；從分布形態(tài)、延展性和極化趨勢來看，主峰高度逐漸下降、寬度逐漸增加且出現(xiàn)了明顯右拖尾現(xiàn)象，表明盡管總體極化現(xiàn)象緩解，但地區(qū)之間就業(yè)質(zhì)量依舊存在一定差距。

2.核心解釋變量

本文使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)（Difi）來衡量地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，實(shí)證分析中將其除以100。我國各城市就業(yè)質(zhì)量水平與數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的關(guān)系如圖2所示，可以看出一個(gè)地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與就業(yè)質(zhì)量水平呈正向變動(dòng)關(guān)系。數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高的地區(qū)，其就業(yè)質(zhì)量相應(yīng)地也越高。

3.控制變量

為減少其他因素影響導(dǎo)致的誤差，參考謝絢麗等（2018）、鄧悅等（2023）的研究，選取如下控制變量：城鎮(zhèn)化率（Urb），采用城鎮(zhèn)人口與地區(qū)常住總?cè)丝诘谋戎祦砗饬?；?cái)政支出程度（Gov），采用地方財(cái)政支出與地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來衡量；貿(mào)易開放程度（Ope），采用進(jìn)出口貿(mào)易總額與地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來衡量；傳統(tǒng)金融發(fā)展水平（Tra），采用各地區(qū)年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額占當(dāng)年國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來衡量。

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

（三）模型構(gòu)建

為實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量的影響，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

Empi，t=α0+α1Difii，t+α2Xi，t+λi+ηt+μi，t（1）

其中Empi，t為i城市在第t年的就業(yè)質(zhì)量得分，Difii，t反映了i城市在第t年的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，Xi，t為控制變量；λi、ηt、μi，t分別為個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

五、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）基準(zhǔn)回歸

數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量的雙向固定效應(yīng)回歸結(jié)果如表3所示。其中列（1）、列（2）分別為未加控制變量和加入所有控制變量后的回歸結(jié)果。由表3列（1）、列（2）可知，無論是否添加控制變量，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)均在1%的顯著性水平上為正，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠顯著地提升就業(yè)質(zhì)量，研究假設(shè)H1得以驗(yàn)證。

雙向固定效應(yīng)模型雖然能在一定程度上緩解內(nèi)生性，減少對估計(jì)結(jié)果造成的影響，但是依舊可能存在不可觀測變量等因素產(chǎn)生內(nèi)生性問題。因此，本文手工整理了198個(gè)地級(jí)以上城市的接壤城市，使用相同年度該城市所有接壤城市數(shù)字普惠金融指數(shù)的均值（IV）作為工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)（鐘凱等，2022）。一方面，一個(gè)地區(qū)周圍城市的數(shù)字普惠金融指數(shù)的均值與該地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平高度相關(guān)，滿足有效工具變量的“高度相關(guān)性”。另一方面，一個(gè)地區(qū)周邊城市數(shù)字普惠金融指數(shù)的均值滿足有效工具變量的“外生性”。工具變量二階段回歸結(jié)果見表3列（3）、列（4）。工具變量檢驗(yàn)的F值遠(yuǎn)大于10，說明不存在弱工具變量問題。Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量的p值為0.0000，拒絕不可識(shí)別的原假設(shè)。上述檢驗(yàn)表明，該工具變量選取有效。由表3列（3）、列（4）可知，在糾正了內(nèi)生性問題后，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)仍然顯著為正，進(jìn)一步證實(shí)了研究假設(shè)H1。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果是否可靠，本文分別從以下幾個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（見表4）：（1）更換被解釋變量。就業(yè)質(zhì)量得分在前文計(jì)算時(shí)使用CRITIC法確定權(quán)重，為避免特定賦權(quán)方法造成的影響，在此使用組合賦權(quán)法計(jì)算并進(jìn)行回歸分析。由列（1）可知，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)依然顯著為正。（2）滯后一期。為避免反向因果問題對回歸結(jié)果產(chǎn)生偏差，將解釋變量滯后一期進(jìn)行回歸。由列（2）可知，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)依舊顯著為正。（3）縮小研究樣本。對剔除省會(huì)和副省級(jí)以上城市后的182個(gè)地級(jí)城市進(jìn)行雙向固定效應(yīng)回歸，由列（3）可知，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)仍顯著為正。（4）縮尾處理。為消除離群值對回歸結(jié)果的影響，本文對所有變量進(jìn)行1%顯著性水平下的縮尾處理，并控制固定效應(yīng)重新進(jìn)行回歸分析，由列（4）可知，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)也顯著為正。綜上所述，從不同角度進(jìn)行多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)，核心解釋變量數(shù)字普惠金融回歸系數(shù)的符號(hào)以及顯著性均和前文保持一致，說明基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果穩(wěn)健。

（三）異質(zhì)性分析

為檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對不同區(qū)域就業(yè)質(zhì)量的影響效果，本文做了兩組異質(zhì)性探討，一是將整體樣本劃分為東部、中部、西部進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南11個(gè)?。ㄊ校┑?9個(gè)城市，中部地區(qū)包括安徽、河南、山西、湖北、湖南、江西、吉林、黑龍江8個(gè)省的77個(gè)城市，西部地區(qū)包括重慶、云南、四川、貴州、西藏、廣西、新疆、青海、寧夏、甘肅、陜西、內(nèi)蒙古12個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）的52個(gè)城市。，二是參考蔡慶豐等（2021）的研究，將整體樣本按城市等級(jí)分為一線二線城市、三線及以下城市兩組進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)城市等級(jí)劃分參考第一財(cái)經(jīng)·新一線城市研究所發(fā)布的《2020城市商業(yè)魅力排行榜》，并將其中的一線城市和新一線城市合并為一線城市。，回歸結(jié)果如表5所示。由表5列（1）可知，東部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠顯著提升就業(yè)質(zhì)量。由列（2）、列（3）可知，數(shù)字普惠金融對中部、西部就業(yè)質(zhì)量的回歸系數(shù)都不顯著，表明中、西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展對就業(yè)質(zhì)量的提升作用不明顯。由列（4）、列（5）可知，數(shù)字普惠金融對一線二線城市就業(yè)質(zhì)量的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，而對三線及以下城市就業(yè)質(zhì)量的回歸系數(shù)為正但不顯著。相較于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)、一線二線城市，中西部地區(qū)、三線及以下城市數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)還相對薄弱，使得普惠金融數(shù)字化紅利作用的發(fā)揮受到一定限制，因此中西部地區(qū)、三線及以下城市數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量的提升作用要弱于東部地區(qū)、一線二線城市。

六、影響機(jī)制分析

基準(zhǔn)回歸模型已經(jīng)證明數(shù)字普惠金融能夠提升就業(yè)質(zhì)量，但有必要進(jìn)一步分析這種影響的中介機(jī)制。基于前述提出的研究假設(shè)，借鑒溫忠麟等（2004）的研究，在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建中介效應(yīng)模型如下：

Medi，t=β0+β1Difii，t+β2Xi，t+λi+ηt+μi，t（2）

Empi，t=γ0+γ1Difii，t+γ2Medi，t+γ3Xi，t+λi+ηt+μi，t（3）

中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果見表6。其中第（1）列為基準(zhǔn)回歸結(jié)果，與前文一致。第（2）列、第（3）列是地區(qū)創(chuàng)新能力的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。列（2）數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠明顯提升地區(qū)創(chuàng)新能力。列（3）數(shù)字普惠金融、地區(qū)創(chuàng)新能力對就業(yè)質(zhì)量的回歸系數(shù)全部顯著為正，表明中介效應(yīng)存在，即數(shù)字普惠金融能夠通過提升地區(qū)創(chuàng)新能力來提升就業(yè)質(zhì)量，研究假設(shè)H2得以驗(yàn)證。第（4）列、第（5）列是地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。列（4）數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明數(shù)字普惠金融能夠明顯提升地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平。列（5）數(shù)字普惠金融和

地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平對就業(yè)質(zhì)量的回歸系數(shù)全部顯著為正，表明中介效應(yīng)存在，即數(shù)字普惠金融能夠通過提升地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平來提升就業(yè)質(zhì)量，研究假設(shè)H3得以驗(yàn)證。第（6）列、第（7）列是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。列（6）表明數(shù)字普惠金融能夠明顯推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。列（7）數(shù)字普惠金融和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對就業(yè)質(zhì)量的回歸系數(shù)全部顯著為正，表明中介效應(yīng)存在，即數(shù)字普惠金融能夠通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)來提升就業(yè)質(zhì)量，研究假設(shè)H4得以驗(yàn)證。

七、結(jié)論與政策建議

本文在對2013-2019年全國地級(jí)以上城市的就業(yè)質(zhì)量定量測度的基礎(chǔ)上，利用面板固定效應(yīng)模型實(shí)證研究了數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量的影響效應(yīng)，其主要結(jié)論如下：（1）通過對198個(gè)地級(jí)以上城市的就業(yè)質(zhì)量得分測度分析發(fā)現(xiàn)，我國就業(yè)質(zhì)量整體上呈上升態(tài)勢，但不同地區(qū)之間存在一定差距；（2）基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融能夠顯著提升就業(yè)質(zhì)量，在考慮了內(nèi)生性問題及一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后該結(jié)論依舊成立；（3）異質(zhì)性分析表明，數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量的影響效應(yīng)存在一定的區(qū)域差異，數(shù)字普惠金融對東部地區(qū)、一線二線城市就業(yè)質(zhì)量的影響效果要優(yōu)于中西部、三線及以下城市；（4）影響機(jī)制分析表明，數(shù)字普惠金融可以通過提升地區(qū)創(chuàng)新能力、地區(qū)創(chuàng)業(yè)水平以及推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)來提升就業(yè)質(zhì)量。

基于上述研究結(jié)論，提出如下政策建議：（1）加快5G基站、大數(shù)據(jù)中心、人工智能等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，降低金融服務(wù)成本，為數(shù)字普惠金融的高質(zhì)量就業(yè)效應(yīng)發(fā)揮提供堅(jiān)實(shí)的硬件保障。此外，要推動(dòng)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)積極引進(jìn)數(shù)字技術(shù)，通過數(shù)字化金融產(chǎn)品創(chuàng)新，為中小微企業(yè)和個(gè)體工商戶提供生產(chǎn)經(jīng)營所需要的資金，進(jìn)而提升其經(jīng)營規(guī)模和效益，增加勞動(dòng)力需求和改善勞動(dòng)力就業(yè)環(huán)境，促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升，為扎實(shí)推動(dòng)共同富裕助力。（2）要重視數(shù)字金融發(fā)展帶來的知識(shí)溢出效應(yīng)，具有普惠性質(zhì)的數(shù)字金融必然會(huì)促進(jìn)支付方式、消費(fèi)信貸、保險(xiǎn)等金融服務(wù)的革新。各地區(qū)應(yīng)以數(shù)字金融發(fā)展為契機(jī)出臺(tái)差異化的區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略，大力發(fā)展新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，為高質(zhì)量就業(yè)提供廣闊發(fā)展空間，進(jìn)而提升居民總體收入水平，助力共同富裕實(shí)現(xiàn)。（3）推進(jìn)差異化金融扶持，即在數(shù)字普惠金融發(fā)展相對落后的地區(qū)要著重降低金融服務(wù)門檻，提高金融服務(wù)的可得性，緩解潛在創(chuàng)業(yè)者面臨的融資約束，以此提升創(chuàng)業(yè)活力，進(jìn)而促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升。在數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較高的地區(qū)要著重提高金融服務(wù)質(zhì)量和資本配置效率，從而更好地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，進(jìn)而促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升，實(shí)現(xiàn)共同富裕。（4）應(yīng)加大對居民人力資本的投入力度，通過金融知識(shí)教育和培訓(xùn)提升居民的金融素養(yǎng)和風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，讓居民享受到數(shù)字金融發(fā)展帶來的紅利，進(jìn)一步消除普惠金融數(shù)字鴻溝，最大限度地發(fā)揮數(shù)字普惠金融對就業(yè)質(zhì)量提升的積極作用，為推動(dòng)共同富裕提供源泉和動(dòng)力。

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[26]司小飛、李麥?zhǔn)眨?022：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)、就業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)質(zhì)量——基于中國省域數(shù)據(jù)的實(shí)證分析》，《西北人口》第4期。

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[33]徐敏、姜勇，2015：《中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距嗎？》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》第3期。

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[35]尹義坤、宋長興、齊秀琳，2023：《職業(yè)技能培訓(xùn)與農(nóng)民就業(yè)質(zhì)量——來自CRRS的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)》第4期。

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[40]張龍耀、蔡嘉依、董翌、謝欣然，2022：《疫情沖擊下數(shù)字金融對家庭農(nóng)場創(chuàng)業(yè)績效影響實(shí)證分析》，《農(nóng)村金融研究》第6期。

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[43]鐘凱、梁鵬、董曉丹、王秀麗，2022：《數(shù)字普惠金融與商業(yè)信用二次配置》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》第1期。

[44]周丹、李五榮、方勁平，2022：《非認(rèn)知能力、社會(huì)包容度與農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量——采用2010—2018年中國家庭追蹤調(diào)查5期數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)》，《西部論壇》第2期。

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The Impact of Digital Financial Inclusion on Regional Employment Quality

Sun Jiguo and Chai Zihan

（School of Economics， Qingdao University）

Abstract：Employment is the most basic people's livelihood， improving the quality of employment is the basic premise for achieving high-quality economic development， but also an important foundation for solidly promoting common prosperity. Based on the data of 198 cities at or above the prefecture level in China from 2013 to 2019， this paper empirically examines the impact of digital inclusive finance on employment quality based on the quantitative measurement of employment quality in each city， and also examines the transmission mechanism of regional innovation ability， regional entrepreneurship level and industrial structure upgrading in the process of digital inclusive finance’s impact on employment quality. The research finds that digital inclusive finance can significantly promote the improvement of employment quality， and digital inclusive finance can promote the improvement of employment quality by improving regional innovation capacity， regional entrepreneurship level and accelerating the upgrading of industrial structure. In order to better play the role of digital financial inclusion in promoting the quality of employment and promote common prosperity， it is necessary to further accelerate the construction of digital infrastructure， promote the deep integration of digital technology and traditional financial industry， improve the compatibility of digital financial inclusion and regional innovation， encourage residents to actively participate in entrepreneurship and promote differentiated financial support.

Key Words：digital inclusive finance; employment quality; regional innovation ability; regional entrepreneurship level; upgrading of industrial structure