摘" 要： 以數(shù)字技術(shù)為依托、以普惠價(jià)值為初衷的數(shù)字普惠金融是驅(qū)動(dòng)鄉(xiāng)村就業(yè)市場(chǎng)擴(kuò)容提質(zhì)的可行性路徑之一，而數(shù)字金融濫用衍生出的負(fù)面影響同樣值得深入探討?；?011—2021年我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用一系列計(jì)量策略實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的影響，結(jié)果表明數(shù)字普惠金融顯著提升了鄉(xiāng)村就業(yè)水平，其影響效應(yīng)體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是呈現(xiàn)數(shù)字金融使用深度影響最大、數(shù)字金融覆蓋廣度次之、普惠金融數(shù)字化程度居后的格局，二是對(duì)“胡煥庸線”以東省份的正面作用更為明顯。同時(shí)，影響機(jī)制會(huì)通過(guò)促進(jìn)鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展以及彌合城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的傳導(dǎo)路徑而實(shí)現(xiàn)。此外，數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的促進(jìn)作用不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，而是存在單一門限效應(yīng)。據(jù)此，提出強(qiáng)化數(shù)字依托與普惠價(jià)值有機(jī)融合、賦能鄉(xiāng)村創(chuàng)業(yè)熱情、統(tǒng)籌協(xié)調(diào)覆蓋廣度與使用深度雙重提升、布局鄉(xiāng)村網(wǎng)絡(luò)零售釋放消費(fèi)潛力、優(yōu)化農(nóng)村數(shù)字金融資源配置等建議。

關(guān)" 鍵" 詞： 數(shù)字普惠金融； 鄉(xiāng)村就業(yè)水平； 鄉(xiāng)村零售業(yè)； 城鄉(xiāng)消費(fèi)差距； 門限回歸模型

中圖分類號(hào)： F320.3""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A""" 文章編號(hào)： 1674-0823（2024）05-0503-12

收稿日期： 2024-04-10

基金項(xiàng)目： 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目（22BGL293）。

作者簡(jiǎn)介： 陳培彬（1994—），男，福建泉州人，講師，博士，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策等方面的研究。

【鄉(xiāng)村振興研究】

DOI：10.7688/j.issn.1674-0823.2024.05.08

就業(yè)是民生之本。自我國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段后，產(chǎn)業(yè)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)逐步成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主旋律之一［1］。21世紀(jì)以來(lái)，國(guó)際形勢(shì)日漸錯(cuò)綜復(fù)雜，而全球一體化的深度融合則意味著所有的利益共同體都難以獨(dú)善其身，我國(guó)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)在外部環(huán)境的影響下面臨更多波動(dòng)，中小企業(yè)的發(fā)展也遭遇更多不確定性，如何穩(wěn)就業(yè)、保就業(yè)成為國(guó)家工作的重中之重［2］。農(nóng)村由于生產(chǎn)要素限制，結(jié)構(gòu)性失業(yè)的矛盾更加凸顯，如何依托現(xiàn)代金融體系助推農(nóng)村市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)潛力釋放，進(jìn)而促進(jìn)就業(yè)市場(chǎng)擴(kuò)容提質(zhì)成為緊迫的時(shí)代議題［3］。

幸運(yùn)的是，以數(shù)字技術(shù)為主要內(nèi)核的數(shù)字經(jīng)濟(jì)正不斷改變著傳統(tǒng)落后的業(yè)態(tài)［4］，在數(shù)字普惠金融的催化下，鄉(xiāng)村三產(chǎn)融合、產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)創(chuàng)新均獲得有力驅(qū)動(dòng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)不僅為農(nóng)村剩余勞動(dòng)力與待業(yè)人員提供了更多元化的就業(yè)供給，同時(shí)也打破了中小微企業(yè)的信貸約束，為鄉(xiāng)村零售業(yè)的提質(zhì)增效奠定了資本要素基礎(chǔ)。此外，數(shù)字普惠金融所帶來(lái)的信貸可得性也意味著農(nóng)村居民的資金配置方案將更為靈活，可顯著刺激消費(fèi)，促進(jìn)農(nóng)村市場(chǎng)的擴(kuò)容提質(zhì)，彌合城鄉(xiāng)消費(fèi)鴻溝。但與此同時(shí)，受限于金融認(rèn)知水平，農(nóng)村居民的金融素養(yǎng)往往無(wú)法支持他們長(zhǎng)期穩(wěn)定地合理利用金融資源，這也導(dǎo)致數(shù)字普惠金融的普及化大眾化可能造成金融資源濫用，進(jìn)而引發(fā)負(fù)面效應(yīng)。由此，對(duì)數(shù)字普惠金融是否能夠成為鄉(xiāng)村就業(yè)水平提升的長(zhǎng)效助推器、其影響機(jī)制如何、數(shù)字普惠金融可得性不斷提升又是否會(huì)滋生金融資源濫用的隱患等問(wèn)題展開(kāi)研究具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)回顧

金融發(fā)展對(duì)于社會(huì)就業(yè)的促進(jìn)作用在學(xué)術(shù)界已是不爭(zhēng)事實(shí)。早在20世紀(jì)70年代，金融深化理論就深入剖析了內(nèi)嵌于金融自由化與金融深化的儲(chǔ)蓄效應(yīng)、收入效應(yīng)以及就業(yè)效應(yīng)之于宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的重要作用［5-6］。單從就業(yè)效應(yīng)的視角來(lái)看，金融發(fā)展對(duì)就業(yè)水平的促進(jìn)作用可以分別從宏微觀層面解讀。宏觀經(jīng)濟(jì)層面，貨幣融資在一定程度上與通貨膨脹互為因果關(guān)系，這也帶來(lái)了全社會(huì)投資水平的提升，進(jìn)而擴(kuò)大了企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，創(chuàng)造了更多的就業(yè)崗位［7-9］。微觀經(jīng)濟(jì)層面，以柯布道格拉斯函數(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)理模型闡釋了限制性資本存量與金融發(fā)展水平如何激活生產(chǎn)部門的勞動(dòng)力需求，由此衍生的就業(yè)再分配效應(yīng)導(dǎo)致了強(qiáng)融資約束企業(yè)對(duì)弱融資約束企業(yè)的驅(qū)逐。此后，也有學(xué)者對(duì)此展開(kāi)了實(shí)證分析，BOUSTANIFAR以美國(guó)1970—1990年銀行信貸改革作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，論證了信貸約束對(duì)于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的外部沖擊，而這種影響在面臨金融危機(jī)時(shí)會(huì)暴露得更加明顯，從而導(dǎo)致企業(yè)裁員人數(shù)的激增［10］。BENMELECH等重新考察了美國(guó)大蕭條時(shí)期的失業(yè)成因，認(rèn)為在此時(shí)期的失業(yè)現(xiàn)象更集中于受信貸約束較強(qiáng)的企業(yè)，側(cè)面反映了信貸約束對(duì)就業(yè)水平的重要性［11］。

如前所述，無(wú)論是在宏觀經(jīng)濟(jì)還是微觀經(jīng)濟(jì)層面，內(nèi)嵌于數(shù)字普惠金融的信貸約束破解屬性對(duì)促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張，進(jìn)而對(duì)要素市場(chǎng)產(chǎn)生的積極作用已獲得廣泛認(rèn)可，但關(guān)于鄉(xiāng)村勞動(dòng)力市場(chǎng)的研究仍存在進(jìn)一步完善深化空間。已有研究基于創(chuàng)業(yè)活躍度提升、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及技術(shù)創(chuàng)新等宏觀視角討論了數(shù)字普惠金融的就業(yè)效應(yīng)，但鮮有關(guān)注鄉(xiāng)村地區(qū)就業(yè)市場(chǎng)、分析數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的作用路徑或影響機(jī)制，也未探討金融資源濫用衍生的門限效應(yīng)。本文聚焦于鄉(xiāng)村從業(yè)人員群體，基于2011—2021年我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用混合OLS、隨機(jī)效應(yīng)、固定效應(yīng)等一系列計(jì)量模型驗(yàn)證數(shù)字普惠金融是否存在鄉(xiāng)村就業(yè)促進(jìn)效應(yīng)，以及數(shù)字普惠金融如何推動(dòng)鄉(xiāng)村就業(yè)，以期為數(shù)字金融與就業(yè)市場(chǎng)的有機(jī)耦合提供相應(yīng)的政策啟示。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一） 直接影響：數(shù)字普惠金融的就業(yè)效應(yīng)

2005年，聯(lián)合國(guó)首次將數(shù)字普惠金融作為重要概念大力推廣，其內(nèi)涵在于關(guān)注提升欠發(fā)達(dá)地區(qū)及社會(huì)低收入群體的信貸可得性，世界銀行隨之將此理念進(jìn)行廣泛宣傳，此后，我國(guó)也逐步引入并重視普惠金融的概念［12］，2013年11月，黨的十八屆三中全會(huì)通過(guò)《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問(wèn)題的決定》，正式提出發(fā)展普惠金融的理念。經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展，數(shù)字普惠金融對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)效果不言而喻，學(xué)術(shù)界對(duì)于數(shù)字普惠金融的就業(yè)效應(yīng)也基本達(dá)成共識(shí)。宋昌耀等提出，數(shù)字普惠金融解決了中小型企業(yè)資金借貸的融資約束難題，為中小型企業(yè)投資與生產(chǎn)注入了活力［13］。謝絢麗等關(guān)注數(shù)字普惠金融對(duì)地區(qū)創(chuàng)業(yè)活躍度的催化作用，并基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析驗(yàn)證了其對(duì)于城鎮(zhèn)化率較低、注冊(cè)資本較少的微型企業(yè)的鼓勵(lì)作用［14］。何婧等同樣從提升創(chuàng)業(yè)活躍度的角度論證數(shù)字普惠金融通過(guò)緩解農(nóng)戶信貸約束、強(qiáng)化農(nóng)戶社會(huì)信任等微觀作用機(jī)理，提高了鄉(xiāng)村就業(yè)水平［15］。此外，數(shù)字普惠金融還加快了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，催生了新興產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而優(yōu)化了社會(huì)就業(yè)結(jié)構(gòu)［16］?？傮w而言，已有研究普遍從內(nèi)嵌于數(shù)字普惠金融的創(chuàng)業(yè)效應(yīng)論證了數(shù)字普惠金融對(duì)于全社會(huì)就業(yè)水平的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，而在鄉(xiāng)村地區(qū)，中小微企業(yè)才是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的主體構(gòu)成部分之一，其對(duì)小額信貸的融資需求更旺盛，換言之，數(shù)字普惠金融正是實(shí)現(xiàn)“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力之一。據(jù)此，本文提出第一個(gè)假設(shè)：

H1" 數(shù)字普惠金融會(huì)提升鄉(xiāng)村就業(yè)水平。

（二） 作用機(jī)理：促進(jìn)鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展

資本、勞動(dòng)力以及技術(shù)等生產(chǎn)要素是企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)的前提條件，而投資則是大多數(shù)中小型企業(yè)面臨的主要外部約束之一［17］。工業(yè)時(shí)代，企業(yè)投融資以傳統(tǒng)金融借貸為核心渠道，但這種模式往往伴隨著高昂的交易費(fèi)用與漫長(zhǎng)的滯后性［18］。對(duì)于零售業(yè)，傳統(tǒng)金融借貸所需的營(yíng)業(yè)資質(zhì)和生產(chǎn)規(guī)模門限過(guò)高，加之金融服務(wù)成本高昂，使得個(gè)體經(jīng)營(yíng)者望而卻步，這種無(wú)奈在鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展中體現(xiàn)得更加淋漓盡致。進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，隱藏在海量數(shù)據(jù)當(dāng)中的經(jīng)濟(jì)價(jià)值不斷驅(qū)動(dòng)數(shù)字技術(shù)迭代更新并逐步滲透到傳統(tǒng)金融行業(yè)，伴隨著數(shù)字技術(shù)對(duì)數(shù)字普惠金融嵌入程度的深化，現(xiàn)代化金融體系進(jìn)一步重構(gòu)，中小企業(yè)的融資約束難題得到破解，尤其是對(duì)于啟動(dòng)資本需求不高但資金融資困難的鄉(xiāng)村個(gè)體經(jīng)營(yíng)戶而言，數(shù)字普惠金融成為解決融資問(wèn)題的有效措施［19］。

一方面，數(shù)字金融提高了鄉(xiāng)村個(gè)體零售企業(yè)的融資效率。在傳統(tǒng)金融時(shí)代，由于交易費(fèi)用高昂與風(fēng)控意識(shí)明顯，金融機(jī)構(gòu)更樂(lè)意為大型企業(yè)提供金融服務(wù)以降低投資風(fēng)險(xiǎn)、提高資金收益，而資本積累有限、投資風(fēng)險(xiǎn)較高的中小微企業(yè)往往受到排斥［20］。與之相反，數(shù)字普惠金融打破了傳統(tǒng)金融的線下網(wǎng)點(diǎn)限制，覆蓋范圍不再局限于金融資源集聚的地區(qū)，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)同樣能通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲得便捷高效的金融服務(wù)。并且，金融的普惠價(jià)值意味著金融產(chǎn)品不再局限于傳統(tǒng)金融的大額借貸，而是不僅滿足了鄉(xiāng)村個(gè)體零售業(yè)的啟動(dòng)資金需求，也為其后續(xù)的經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大提供了長(zhǎng)期的投資支持［21］。

另一方面，數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化了金融行業(yè)的市場(chǎng)環(huán)境，為鄉(xiāng)村零售業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展完善了制度保障。由于數(shù)字金融相較于傳統(tǒng)金融而言產(chǎn)生了顛覆性的商業(yè)模式變革，在用戶群體的開(kāi)拓與維護(hù)上擁有無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，其日益擴(kuò)大的用戶基礎(chǔ)對(duì)傳統(tǒng)金融產(chǎn)生了強(qiáng)烈的外部沖擊，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的倒逼下，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)也在積極尋求改革和擴(kuò)張的可行路徑［22］，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了線上線下的金融體系協(xié)同推進(jìn)，在紓解資本積累基礎(chǔ)薄弱的鄉(xiāng)村零售業(yè)的融資困境的同時(shí)也提升了金融體系市場(chǎng)化水平，有利于鄉(xiāng)村零售業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展［23］。據(jù)此，本文提出第二個(gè)假設(shè)：

H2" 數(shù)字普惠金融會(huì)通過(guò)促進(jìn)鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展而提升鄉(xiāng)村就業(yè)水平。

（三） 作用機(jī)理：彌合城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距

首先，數(shù)字金融增加了金融產(chǎn)品的廣度與深度。一方面，通過(guò)增加多元化的理財(cái)產(chǎn)品組合，消費(fèi)者收入來(lái)源的豐富性與收入水平的可持續(xù)增長(zhǎng)得到了賦能，而收入水平的提高不僅形塑了樂(lè)觀的消費(fèi)預(yù)期，同時(shí)也為消費(fèi)市場(chǎng)的擴(kuò)容提質(zhì)奠定了根基［24］。尤其是對(duì)農(nóng)村居民而言，長(zhǎng)期維持在低收入水平的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)意味著邊際消費(fèi)傾向存在較大的提升空間，在收入提升的刺激下，其在短期內(nèi)就會(huì)有較大程度的消費(fèi)支出增加，創(chuàng)造貨幣乘數(shù)效應(yīng)［25］。另一方面，數(shù)字金融催化了農(nóng)村居民的提前消費(fèi)意愿。金融產(chǎn)品不僅具有投資、儲(chǔ)蓄的現(xiàn)實(shí)功能，同時(shí)也在某種程度上發(fā)揮著刺激居民提前消費(fèi)的催化劑作用［26］。

其次，數(shù)字普惠金融為交易費(fèi)用的下降提供了更多現(xiàn)實(shí)路徑。傳統(tǒng)商業(yè)時(shí)代，市場(chǎng)交易以實(shí)體經(jīng)濟(jì)的線下交易為主，這種交易模式不僅需要交易雙方負(fù)擔(dān)“菜單成本”“鞋底成本”等額外的交易費(fèi)用，同時(shí)也在很大程度上抑制了供需雙方的交易意愿，進(jìn)而不利于市場(chǎng)交易體量形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，尤其在農(nóng)村地區(qū)，偏遠(yuǎn)的地理位置、閉塞的交通網(wǎng)絡(luò)以及落后的支付技術(shù)等發(fā)展“鴻溝”都成為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大障礙。而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，以互聯(lián)網(wǎng)為平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)商城貫通了城鄉(xiāng)之間的交易障礙，密集高效的物流體系打通了生產(chǎn)者與消費(fèi)者的“最后一公里”［27］。在此基礎(chǔ)上，數(shù)字普惠金融通過(guò)與現(xiàn)代支付技術(shù)的不斷融合，在降低交易費(fèi)用的同時(shí)提高了市場(chǎng)交易效率，城鄉(xiāng)消費(fèi)市場(chǎng)的深度融合也在潛移默化地影響著農(nóng)村消費(fèi)者的消費(fèi)觀念，重塑農(nóng)村消費(fèi)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)［28］，在收入效應(yīng)與替代效應(yīng)的作用下，城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距漸趨彌合。據(jù)此，本文提出第三個(gè)假設(shè)：

H3" 數(shù)字普惠金融會(huì)通過(guò)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距彌合而提升鄉(xiāng)村就業(yè)水平。

三、數(shù)據(jù)、變量與模型

（一） 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文從宏觀層面實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的影響，同時(shí)分別從時(shí)間與空間維度上觀測(cè)其變化特征。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于3個(gè)渠道：其一，2011—2021年我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省份的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，包括《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》等官方公開(kāi)數(shù)據(jù)。其二，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的2011—2021年省域?qū)用娴幕ヂ?lián)網(wǎng)普及率。其三，北京大學(xué)數(shù)字普惠金融中心發(fā)布的2011—2021年省級(jí)層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)，包括數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度及普惠金融數(shù)字化程度3個(gè)層面，需要說(shuō)明的是，金融資源的就業(yè)促進(jìn)效應(yīng)不僅體現(xiàn)在刺激消費(fèi)的直接作用機(jī)理，同時(shí)也依賴于企業(yè)與個(gè)體工商戶等生產(chǎn)端的融資約束破解傳導(dǎo)，但由于指標(biāo)編制的局限性，生產(chǎn)端數(shù)據(jù)獲取受限，因此，考慮到數(shù)據(jù)可得性問(wèn)題，本文選取以上3方面數(shù)據(jù)構(gòu)建涵蓋2011—2021年時(shí)間跨度以及341個(gè)樣本的面板數(shù)據(jù)模型。

（二） 變量設(shè)定

1. 被解釋變量

本文的被解釋變量為鄉(xiāng)村就業(yè)水平，已有研究中，對(duì)就業(yè)水平的量化往往直接以就業(yè)人數(shù)代替，但改革開(kāi)放以來(lái)，城鎮(zhèn)與農(nóng)村人口在高速的城鎮(zhèn)化進(jìn)程中已逐步實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)置換，城鎮(zhèn)人口比重不斷提高，鄉(xiāng)村人口比重則隨之下降，而且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的持續(xù)優(yōu)化也為城鎮(zhèn)地區(qū)的非農(nóng)就業(yè)創(chuàng)造了豐富且充足的就業(yè)供給。因此，不考慮城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村人口比重差異而單獨(dú)討論就業(yè)人數(shù)忽視了勞動(dòng)人口基數(shù)的影響，并不能準(zhǔn)確反映鄉(xiāng)村就業(yè)水平，綜上考慮，本文選擇以鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)/就業(yè)總?cè)藬?shù)的比例來(lái)刻畫鄉(xiāng)村就業(yè)水平。

2. 解釋變量

本文解釋變量為數(shù)字普惠金融指數(shù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2021年）》，該指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心與螞蟻集團(tuán)研究院聯(lián)合編制，涵蓋了省、市、縣三級(jí)行政區(qū)域的數(shù)字普惠金融指數(shù)測(cè)算，直觀描繪了我國(guó)數(shù)字普惠金融的發(fā)展現(xiàn)狀以及數(shù)十年間的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征，被廣泛應(yīng)用于各項(xiàng)學(xué)術(shù)研究中［29］。本文選取省級(jí)層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為解釋變量。

3. 中介變量

（1） 鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展

在前文的影響機(jī)制分析部分，本文詳細(xì)闡述了數(shù)字普惠金融通過(guò)促進(jìn)鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展提升鄉(xiāng)村就業(yè)水平的微觀作用機(jī)理。為了驗(yàn)證該理論機(jī)制是否成立，本文進(jìn)一步選擇鄉(xiāng)村社會(huì)消費(fèi)品零售額作為代理變量進(jìn)行實(shí)證分析，數(shù)據(jù)來(lái)源于相關(guān)年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（2） 城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距

機(jī)制分析表明，數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的迅速普及有力助推了鄉(xiāng)村零售業(yè)的發(fā)展，使其更上一臺(tái)階，在收入效應(yīng)與替代效應(yīng)的雙重作用下，城鄉(xiāng)居民的消費(fèi)差距逐步消弭，而消費(fèi)潛力的釋放則又進(jìn)一步促進(jìn)了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)多元化，進(jìn)而吸納了大量的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力。為驗(yàn)證該機(jī)制是否成立，本文選取城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距作為中介變量并進(jìn)行實(shí)證分析，城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距以農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出與城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出比值來(lái)表征。

4. 控制變量

我國(guó)不同省份之間的地理區(qū)位、生態(tài)資源、技術(shù)、勞動(dòng)力、資本等要素稟賦差距造就了差異化的發(fā)展路徑，因此，各省份的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也難以一概而論，為了排除隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)導(dǎo)致的有偏估計(jì)，本文進(jìn)一步加入與鄉(xiāng)村就業(yè)水平存在較強(qiáng)相關(guān)性的控制變量，具體如下：（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，計(jì)算公式為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值；（2）人力資本，計(jì)算公式為文盲人口/15歲及以上人口數(shù)；（3）財(cái)政涉農(nóng)支出比重，計(jì)算公式為農(nóng)林水事務(wù)支出/財(cái)政支出；（4）城鄉(xiāng)居民收入差異系數(shù)，計(jì)算公式為農(nóng)村居民人均可支配收入/城鎮(zhèn)居民人均可支配收入；（5）農(nóng)村居民人均可支配收入，數(shù)據(jù)直接取自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的公開(kāi)數(shù)據(jù)；（6）人均GDP，數(shù)據(jù)直接取自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的公開(kāi)數(shù)據(jù)；（7）城鎮(zhèn)化水平，計(jì)算公式為城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎?。整理后的描述性統(tǒng)計(jì)分析如表1所示。

如表1所示，被解釋變量方面，我國(guó)2011—2021年鄉(xiāng)村就業(yè)水平的均值為0.559，這意味著在全國(guó)宏觀層面的視角下，鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)在全社會(huì)總就業(yè)人數(shù)中比重略高于城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)所占比重。解釋變量方面，數(shù)字普惠金融、覆蓋廣度以及使用深度的均值分別為5.276、5.135、5.260，這反映出我國(guó)數(shù)字普惠金融已步入高速發(fā)展階段，覆蓋廣度不斷延伸，使用深度進(jìn)一步增加，同時(shí)數(shù)字化程度也達(dá)到較高水平。中介變量方面，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)不斷驅(qū)動(dòng)鄉(xiāng)村零售業(yè)的蓬勃發(fā)展，進(jìn)而持續(xù)彌合城鄉(xiāng)居民之間的消費(fèi)差距?？刂谱兞糠矫?，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的催化下不斷增加比重。人力資本指數(shù)表明宏觀層面下的人口受教育程度還存在一定提升空間。財(cái)政涉農(nóng)支出比重均值為0.116，側(cè)面反映鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略全面實(shí)施的成效初步顯現(xiàn)，在提高農(nóng)村居民人均可支配收入的同時(shí)也在彌合城鄉(xiāng)收入鴻溝，城鎮(zhèn)化水平則體現(xiàn)了城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程的推進(jìn)成效顯著。

（三） 基準(zhǔn)模型構(gòu)建

本文所使用數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，優(yōu)勢(shì)在于既有個(gè)體之間的橫向比較，同時(shí)也反映了不同個(gè)體在時(shí)間維度上的特征，但無(wú)論選擇何種模型，均以以下模型作為基準(zhǔn)模型調(diào)整：

lnYit=α0+β1lnDFit+γ1lnXit+λit+εit（1）

式中：i與t分別表示不同的省份與時(shí)間；lnXit表示在i省份在t年時(shí)期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、財(cái)政涉農(nóng)支出比重、城鄉(xiāng)收入差異系數(shù)、農(nóng)村居民人均可支配收入、人均GDP、城鎮(zhèn)化水平等個(gè)體變量特征；lnYit代表i省份在t年的鄉(xiāng)村就業(yè)水平；α0為截距項(xiàng)；lnDFit表示i省份在t年的數(shù)字普惠金融指數(shù)；β1，γ1為變量的相關(guān)系數(shù)；εit為服從正態(tài)分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（四） 中介效應(yīng)模型構(gòu)建

本文基于溫忠麟的中介效應(yīng)測(cè)驗(yàn)程序［30］，設(shè)計(jì)了如下模型進(jìn)行檢驗(yàn)：

lnYit=α0+α1lnDFit+α2lnXit+λi+εit（2）

lnMit=β0+β1lnDFit+β2lnXit+λi+φit（3）

lnYit=γ0+γ1lnDFit+γ2lnMit+

γ3lnXit+λi+δit（4）

式中：lnMit指代中介變量；α，β，γ為回歸系數(shù)；φit，εit，δit為隨機(jī)誤差項(xiàng)；α1為數(shù)字普惠金融影響鄉(xiāng)村就業(yè)水平的總效應(yīng)；β1為數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展及城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的影響效應(yīng)；γ2為排除數(shù)字普惠金融影響后，鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展及城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的影響。

模型（2）檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的影響。根據(jù)中介效應(yīng)測(cè)驗(yàn)程序，首先，檢驗(yàn)關(guān)鍵自變量數(shù)字普惠金融對(duì)被解釋變量鄉(xiāng)村就業(yè)水平的影響，即系數(shù)α1需要顯著。其次，檢驗(yàn)關(guān)鍵自變量數(shù)字普惠金融是否對(duì)中介變量鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展及城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距產(chǎn)生影響，即β1需要顯著。最后，若以上都符合要求，將關(guān)鍵自變量與中介變量納入同一模型進(jìn)行檢驗(yàn)，即β2，β3均需要顯著。

四、實(shí)證分析

（一） 基準(zhǔn)回歸

在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中，一般選用固定效應(yīng)模型處理面板數(shù)據(jù)。為了提高模型的科學(xué)性，首先對(duì)混合OLS、隨機(jī)效應(yīng)、固定效應(yīng)及雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，以尋求最佳模型。第一步，在混合OLS模型機(jī)變系數(shù)模型中判斷（隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型均屬于變系數(shù)模型），基于混合OLS模型以及隨機(jī)效應(yīng)模型，xttest檢驗(yàn)表明Probgt;chibar2=0.0000，這意味著可以拒絕var（u）=0的原假設(shè)，所以應(yīng)選擇變系數(shù)模型。第二步，判斷隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，基于隨機(jī)效應(yīng)與固定效應(yīng)的回歸結(jié)果并進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)［31］，結(jié)果仍然顯示Probgt;chibar2=0.0000，這意味著可以拒絕接受隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，因此應(yīng)選擇固定效應(yīng)。第三步，進(jìn)一步判斷是使用固定效應(yīng)模型還是雙固定效應(yīng)模型，結(jié)果顯示，雙固定模型的結(jié)果仍然在10％的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，這意味著在固定了個(gè)體與時(shí)間后數(shù)字普惠金融仍然對(duì)鄉(xiāng)村振興水平產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，在此基礎(chǔ)上，匯總四個(gè)模型的結(jié)果，如表2所示。

如表2結(jié)果所示，模型（1）表示數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的混合OLS回歸結(jié)果，在不考慮遺漏的個(gè)體特征變量的條件下，數(shù)字普惠金融在1％的統(tǒng)計(jì)水平上顯著提升了鄉(xiāng)村就業(yè)水平。數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)數(shù)每提高1％，鄉(xiāng)村就業(yè)水平將會(huì)提高0.163％，模型（2）、（3）加入隨機(jī)效應(yīng)與固定效應(yīng)后影響系數(shù)上升，因此可以認(rèn)為，在控制了那些既不隨個(gè)體（i）又不隨時(shí)間（t）改變的變量以及隨個(gè)體（i）改變但不隨時(shí)間（t）改變的變量之后，數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平將會(huì)產(chǎn)生更大影響，進(jìn)一步地，本文在模型（4）中對(duì)時(shí)間進(jìn)行了固定，影響系數(shù)出現(xiàn)下降，但仍在5％的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，綜合來(lái)看，數(shù)字普惠金融水平每提高1％，鄉(xiāng)村就業(yè)水平將會(huì)隨之提高0.132％，該結(jié)果具有重要的經(jīng)濟(jì)意義。

（二） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)果是否具備穩(wěn)健性，本文采取兩種思路：其一，替換被解釋變量。以鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)的對(duì)數(shù)替代被解釋變量鄉(xiāng)村就業(yè)水平重新進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸。其二，替換解釋變量。參考已有研究［32-34］，選取數(shù)字普惠金融的一階滯后項(xiàng)及二階滯后項(xiàng)作為新的解釋變量。表3匯報(bào)了穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果，模型（5）以鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)替換了鄉(xiāng)村就業(yè)水平，結(jié)果表明影響系數(shù)上升且在1％的統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著。模型（6）、（7）分別以數(shù)字普惠金融的一階滯后項(xiàng)及二階滯后項(xiàng)替換了解釋變量數(shù)字普惠金融，結(jié)果表明均在10％的統(tǒng)計(jì)水平上正向促進(jìn)了鄉(xiāng)村就業(yè)水平的提升。綜上，本文的研究結(jié)論具備較高的穩(wěn)健性。

（三） 內(nèi)生性問(wèn)題

為了避免內(nèi)生性問(wèn)題引發(fā)的有偏估計(jì)，本文加入可能影響因果關(guān)系的一系列關(guān)鍵控制變量，并利用雙向固定效應(yīng)模型控制遺漏的個(gè)體特征變量，即使如此，數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村就業(yè)水平仍然存在反向影響的客觀事實(shí)。因此，本文在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步采取兩步計(jì)量策略。其一，以各省份的互聯(lián)網(wǎng)普及率作為核心解釋變量的工具變量加以緩解，在進(jìn)行工具變量回歸前，需先對(duì)工具變量的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。利用IV-2SLS檢驗(yàn)的結(jié)果表明，第一階段回歸中，互聯(lián)網(wǎng)普及率與數(shù)字普惠金融的相關(guān)系數(shù)為0.241且在1％的統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著，F(xiàn)值為792.46，遠(yuǎn)高于判別臨界值10的要求，可排除弱工具變量的假設(shè)。其二，選取數(shù)字普惠金融的一階滯后項(xiàng)和二階滯后項(xiàng)作為數(shù)字普惠金融的工具變量，評(píng)估上期數(shù)字普惠金融是否會(huì)對(duì)當(dāng)期鄉(xiāng)村就業(yè)水平產(chǎn)生影響。以上三個(gè)工具變量的回歸結(jié)果如表4所示。

由表4可知，以省份互聯(lián)網(wǎng)普及率作為工具變量并代入面板數(shù)據(jù)回歸后，回歸系數(shù)為0.537且在1％的統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著，這意味著由于

內(nèi)生性問(wèn)題的干擾，數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的促進(jìn)效應(yīng)被低估了；同樣地，分別以數(shù)字普惠金融一階滯后項(xiàng)與二階滯后項(xiàng)作為工具變量代入面板數(shù)據(jù)工具變量回歸方程后，影響效應(yīng)均呈現(xiàn)不同程度的升高。以上三種工具變量的檢驗(yàn)結(jié)果再次驗(yàn)證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。至此，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

五、異質(zhì)性分析與機(jī)制檢驗(yàn)

（一） 異質(zhì)性分析

1. 基于數(shù)字普惠金融維度的分析

為了全面反映我國(guó)各地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，北大數(shù)字金融研究中心課題組在研判了數(shù)字金融服務(wù)新形勢(shì)、新特征的基礎(chǔ)上，綜合考慮數(shù)據(jù)可得性與可靠性，從數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度及普惠金融數(shù)字化程度三個(gè)維度構(gòu)建了涵蓋33個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，本文將進(jìn)一步從以上三個(gè)維度考察數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的影響，基于面板數(shù)據(jù)的雙向固定效應(yīng)模型計(jì)算而得的結(jié)果如表5所示。

由表5結(jié)果可知，數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度以及普惠金融數(shù)字化程度均對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平產(chǎn)生了顯著的正向影響，數(shù)字普惠金融的初衷正是通過(guò)金融基礎(chǔ)設(shè)施的日臻完善實(shí)現(xiàn)邊際成本遞減的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，進(jìn)而促使欠發(fā)達(dá)地區(qū)群體與低收入群體能夠享受便捷化、現(xiàn)代化的金融服務(wù)。在數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的深化過(guò)程中，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度得到橫縱延伸，偏遠(yuǎn)與經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)村居民的借貸需求得到極大滿足，推動(dòng)了“數(shù)字紅利”在鄉(xiāng)村地區(qū)的釋放。伴隨著使用深度的增強(qiáng)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)與個(gè)體經(jīng)營(yíng)的融資約束被有效化解，創(chuàng)業(yè)活躍度進(jìn)一步被激活，企業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)也不斷趨近臨界值，這為農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移提供了數(shù)字時(shí)代的有效途徑。同時(shí)，數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)則為鄉(xiāng)村地區(qū)的交易費(fèi)用下降提供了現(xiàn)實(shí)路徑，鄉(xiāng)村市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)潛力被持續(xù)激活，資本要素流動(dòng)障礙得到有效破除。然而，從影響系數(shù)來(lái)看，三個(gè)維度呈現(xiàn)數(shù)字金融使用深度最高、數(shù)字金融覆蓋廣度次之，普惠金融數(shù)字化程度居后的格局，可見(jiàn)，數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平促進(jìn)效應(yīng)的擴(kuò)大化更加依賴于農(nóng)村居民對(duì)數(shù)字金融使用深度的強(qiáng)化。

2. 基于“胡煥庸線”的劃分

城鄉(xiāng)之間、地區(qū)之間發(fā)展不平衡是我國(guó)現(xiàn)階段仍需面對(duì)的重要難題，也是“胡煥庸線”所描繪的東南地區(qū)和西北地區(qū)發(fā)展水平差距的客觀狀況。此地理線從黑龍江黑河為始，至云南騰沖為終，將東南地區(qū)與西北地區(qū)的資源集聚、城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟(jì)體量等要素稟賦一分為二，其中，黑龍江、內(nèi)蒙古、山西、陜西、甘肅、四川、云南為“胡煥庸線”以西，其余省份則為“胡煥庸線”以東［35］。此地理線劃分也為經(jīng)濟(jì)學(xué)的科學(xué)研究提供了多樣化的解題思路。為了考察數(shù)字普惠金融的就業(yè)促進(jìn)效應(yīng)是否同樣符合“胡煥庸線”所區(qū)分的差異化情況，依據(jù)“胡煥庸線”將31個(gè)省份樣本分為兩類，異質(zhì)性分析的實(shí)證結(jié)果如表6所示。

由表6可知，數(shù)字普惠金融對(duì)“胡煥庸線”以西和以東省份均產(chǎn)生了顯著的正向作用，但是在“胡煥庸線”以東的省份，這種影響效應(yīng)發(fā)揮得更加明顯。從資本、勞動(dòng)力、技術(shù)等生產(chǎn)要素的集聚程度來(lái)看，“胡煥庸線”以西地區(qū)與“胡煥庸線”以東地區(qū)存在著短期內(nèi)難以跨越的鴻溝，此外，由于西北地區(qū)的數(shù)字化程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于東南地區(qū)，導(dǎo)致數(shù)字普惠金融的就業(yè)影響效應(yīng)受到限制，這在某種程度上也與我國(guó)“東數(shù)西算”、“西電東送”的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局相互呼應(yīng)。因此，要實(shí)現(xiàn)“胡煥庸線”雙邊地區(qū)的均衡發(fā)展，還需要持續(xù)加大西北地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入力度，在空間維度上賦能數(shù)字產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，突破“胡煥庸線”的地理制約。

（二） 影響機(jī)制討論

在前文的理論分析部分，研究梳理了數(shù)字普惠金融通過(guò)繁榮鄉(xiāng)村零售業(yè)，釋放農(nóng)村市場(chǎng)消費(fèi)潛力，塑造城鄉(xiāng)居民消費(fèi)空間，拓寬居民消費(fèi)偏好互動(dòng)場(chǎng)域，進(jìn)而不斷縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的微觀作用機(jī)理。為了驗(yàn)證假說(shuō)是否成立，進(jìn)一步基于中介效應(yīng)模型對(duì)以上影響機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

1. 鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展

表7中的模型（16）首先檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展的影響，由表7結(jié)果可知，在5％的統(tǒng)計(jì)水平上可以認(rèn)為數(shù)字普惠金融的發(fā)展有效促進(jìn)了鄉(xiāng)村零售業(yè)的增長(zhǎng)，模型（17）表示在控制了數(shù)字普惠金融的影響后，鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展仍然顯著驅(qū)動(dòng)了鄉(xiāng)村就業(yè)水平的提升，這意味著鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展在數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村就業(yè)水平之間發(fā)揮部分中介效應(yīng)，進(jìn)一步依據(jù)中介效應(yīng)計(jì)算公式測(cè)算得到中介效應(yīng)占比為16.14％。至此，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

2. 城鄉(xiāng)消費(fèi)差距彌合

表7中模型（18）首先檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響，由結(jié)果可知，在5％的統(tǒng)計(jì)水平上可以認(rèn)為數(shù)字普惠金融顯著縮小了城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距。其次，在模型（19）中控制了數(shù)字普惠金融的影響后，城鄉(xiāng)消費(fèi)差距與鄉(xiāng)村就業(yè)水平保持顯著相關(guān)，這意味著隨著城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的縮小能夠顯著促進(jìn)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的提升，進(jìn)一步依據(jù)中介效應(yīng)計(jì)算公式測(cè)算得到城鄉(xiāng)消費(fèi)差距彌合的中介效應(yīng)占比為10.64％。至此，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

六、進(jìn)一步討論：門限效應(yīng)分析

（一） 門限回歸模型

前文的研究充分論證了數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村就業(yè)水平的線性回歸關(guān)系，為了探究數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村就業(yè)水平是否存在非線性函數(shù)關(guān)系，進(jìn)一步以數(shù)字普惠金融作為門限變量與核心變量構(gòu)建門限回歸模型，如式（5）所示。

lnYit=α0+β1lnDFitI（qi≤γ）+β2lnDFit·

I（qitgt;γ）+β3Xit+λit+εit（5）

式中，qit表示門限變量；γ表示門限值；I（·）為示性函數(shù)；其余變量與式（1）一致，此處不再贅述。

（二） 門限效應(yīng)檢驗(yàn)及門限估計(jì)

非線性的經(jīng)濟(jì)規(guī)律可能是波動(dòng)劇烈的函數(shù)關(guān)系，這也意味著可能存在多個(gè)門限值，為了提高門限估計(jì)的精確度，本文將依次對(duì)單一門限、雙重門限及三重門限的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。在設(shè)定Bootstrap自抽樣次數(shù)為500次，格點(diǎn)數(shù)為400且將升序后的門限變量上下各刪去1％的條件下，門限檢驗(yàn)結(jié)果顯示，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量分別為66.27、50.91與15.44，P值分別為0.0180、0.0020、0.4320，說(shuō)明三重門限效應(yīng)不成立。因此，繼續(xù)使用雙重門限模型對(duì)數(shù)字普惠金融的門限效應(yīng)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示雙重門限的系數(shù)分別為0.195、0.163、0.122，P值分別為0.045、0.099、0.223，表明數(shù)字普惠金融的影響在雙門限下并不顯著。綜上，本文認(rèn)定數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的門限效應(yīng)為單門限效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行單門限效應(yīng)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，當(dāng)自助抽樣數(shù)Bootstrap為500次時(shí)，通過(guò)自助法獲得的P值為0，遠(yuǎn)小于0.1，所以拒絕線性模型的原假設(shè)，認(rèn)為存在門限效應(yīng)。整理后的結(jié)果如表8所示。

由表8可知，當(dāng)數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)數(shù)在門限值5.764以下時(shí)，可以在1％的統(tǒng)計(jì)水平上認(rèn)為數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平產(chǎn)生的影響為0.384；當(dāng)數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)數(shù)超過(guò)5.764的門限值后，影響系數(shù)為0.343且同樣在1％的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。進(jìn)一步地，繪制了似然比函數(shù)LR與水平線圖像，以此檢驗(yàn)門限估計(jì)值的真實(shí)性，如圖1所示。通過(guò)圖1可以直觀地看到，似然比統(tǒng)計(jì)量LR是門限變量的函數(shù)，水平線是置信區(qū)間為5％時(shí)的取值7.35，當(dāng)LRlt;7.35時(shí)可確定門限值的置信區(qū)間，令LR=0，即可確定所對(duì)應(yīng)的門限值為5.764。

通過(guò)對(duì)數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村就業(yè)水平的單門限效應(yīng)檢驗(yàn)可知，數(shù)字普惠金融的就業(yè)效應(yīng)呈現(xiàn)出逐漸減弱的變化趨勢(shì)。換言之，數(shù)字普惠金融水平的不斷提升并不能持續(xù)促進(jìn)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的線性增長(zhǎng)，在超過(guò)5.764的臨界值后，其影響作用將出現(xiàn)弱化。數(shù)字普惠金融的高速發(fā)展意味著鄉(xiāng)村私營(yíng)企業(yè)與個(gè)體工商戶的信貸可得性隨之得到廣泛增強(qiáng)，但是，由于部分農(nóng)戶金融認(rèn)知水平有限，可能出現(xiàn)濫用數(shù)字金融資源的現(xiàn)象，并且過(guò)度的金融供給也會(huì)引發(fā)數(shù)字金融資源錯(cuò)配問(wèn)題。此外，數(shù)字普惠金融發(fā)展過(guò)快還會(huì)造成金融資源供過(guò)于求的結(jié)果，而鄉(xiāng)村地區(qū)的金融監(jiān)管相對(duì)薄弱，在缺乏融資約束的環(huán)境下，很可能導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本不降反升，企業(yè)生產(chǎn)規(guī)?？s減，進(jìn)而弱化就業(yè)促進(jìn)效應(yīng)。

七、研究結(jié)論與政策建議

（一） 研究結(jié)論

本文基于2011—2021年我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用混合OLS、隨機(jī)效應(yīng)、個(gè)體與時(shí)間雙向固定效應(yīng)、工具變量法、滯后項(xiàng)回歸等計(jì)量模型，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的影響，主要結(jié)論有：（1）數(shù)字普惠金融顯著提升了鄉(xiāng)村就業(yè)水平，采取替換關(guān)鍵變量法與工具變量法進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)論仍然穩(wěn)健。（2）影響效應(yīng)呈現(xiàn)數(shù)字金融使用深度影響最大、數(shù)字金融覆蓋廣度次之，普惠金融數(shù)字化程度居后的格局。（3）數(shù)字普惠金融的就業(yè)效應(yīng)在“胡煥庸線”以東的省份更加明顯。（4）數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的促進(jìn)作用會(huì)通過(guò)促進(jìn)鄉(xiāng)村零售業(yè)發(fā)展以及彌合城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的微觀作用機(jī)理而實(shí)現(xiàn)。中介效應(yīng)占比分別為16.14％、10.64％。（5）數(shù)字普惠金融水平提升的鄉(xiāng)村就業(yè)效應(yīng)并非一勞永逸的單調(diào)遞增邏輯，而是表現(xiàn)出以5.764門限值為拐點(diǎn)的“倒U型”非線性函數(shù)關(guān)系，這意味著數(shù)字普惠金融水平的不斷提升并不能持續(xù)促進(jìn)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的線性增長(zhǎng)。

（二） 政策建議

第一，以數(shù)字技術(shù)為依托，以普惠價(jià)值為指導(dǎo)，全方位構(gòu)建數(shù)字普惠金融滲透與鄉(xiāng)村就業(yè)水平提升雙向互動(dòng)的良性循環(huán)格局。面向全社會(huì)所有階層與群體的普惠金融是破解鄉(xiāng)村等欠發(fā)達(dá)地區(qū)資本要素獲取難題的可行路徑，而現(xiàn)代化的數(shù)字技術(shù)則為普惠金融的貫通構(gòu)建了多元化的嵌入渠道。應(yīng)以數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)為抓手，以財(cái)政支出的方式補(bǔ)貼金融機(jī)構(gòu)外部成本，突出金融創(chuàng)新與普惠價(jià)值的有機(jī)融合，促進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與數(shù)字金融的協(xié)同推進(jìn)，提高數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度及數(shù)字化程度。

第二，利用數(shù)字普惠金融破解鄉(xiāng)鎮(zhèn)中小微企業(yè)融資約束，激活農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)熱情，創(chuàng)建鄉(xiāng)村網(wǎng)絡(luò)零售電商平臺(tái)。進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)成為轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的新解法：一方面，擴(kuò)大以網(wǎng)絡(luò)為載體的電商平臺(tái)規(guī)模，為鄉(xiāng)村零售業(yè)奠定技術(shù)支撐；另一方面，不斷增加數(shù)字普惠金融的深度與廣度，為個(gè)體經(jīng)營(yíng)化解融資約束，平衡成本收益矛盾。此外，可借數(shù)字經(jīng)濟(jì)之力拓普惠金融之面，提升政務(wù)服務(wù)水平，持續(xù)激發(fā)鄉(xiāng)村創(chuàng)業(yè)活力。

第三，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)金融資源覆蓋廣度的擴(kuò)大與使用強(qiáng)度的深化，在建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、描繪普惠金融藍(lán)圖時(shí)，既要推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與小微金融的廣泛覆蓋，又要統(tǒng)籌協(xié)調(diào)數(shù)字金融技術(shù)的學(xué)習(xí)應(yīng)用，加強(qiáng)農(nóng)村居民對(duì)于數(shù)字金融的認(rèn)知，強(qiáng)化居民的數(shù)字金融使用技能，提高數(shù)字金融嵌入程度，加強(qiáng)個(gè)體經(jīng)營(yíng)的自我造血功能。

第四，破解城鄉(xiāng)信息不對(duì)稱難題，打破金融資源流動(dòng)壁壘，從而加快釋放鄉(xiāng)村市場(chǎng)消費(fèi)潛力。應(yīng)以城鄉(xiāng)融合發(fā)展為載體，利用數(shù)字金融平臺(tái)貫通城鄉(xiāng)金融資源流動(dòng)渠道，破解金融投資信息不對(duì)稱難題，降低農(nóng)村居民資本要素獲取門限，從而推動(dòng)農(nóng)村居民購(gòu)買力的不斷增長(zhǎng)，驅(qū)動(dòng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)持續(xù)升級(jí)，不斷彌合城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距。

第五，完善農(nóng)村金融監(jiān)管制度，優(yōu)化金融資源配置。受限于農(nóng)村居民的金融認(rèn)知水平，過(guò)低的數(shù)字普惠金融的獲取門限容易引發(fā)金融資源濫用的風(fēng)險(xiǎn)，這也導(dǎo)致數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村就業(yè)水平的促進(jìn)作用呈現(xiàn)逐步弱化的非線性關(guān)系。因此，在提升數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的供給水平時(shí)，有必要協(xié)同推進(jìn)農(nóng)村金融監(jiān)管制度的完善，以此適度干預(yù)數(shù)字普惠金融資源的供給，預(yù)防金融資源配置效率不升反降的結(jié)果產(chǎn)生。

第六，打破東西部地理藩籬，共建共享數(shù)字金融平臺(tái)。以“胡煥庸線”為分界線的東西部地區(qū)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流體系、人口密度以及資源集聚等方面存在明顯分化，這也導(dǎo)致了數(shù)字普惠金融的就業(yè)效應(yīng)在西部比較有限，需要因地制宜考慮就業(yè)效應(yīng)在地區(qū)之間的差異化特征，樹(shù)立“一盤棋”布局的思維方式，利用“東數(shù)西算”等現(xiàn)代化科技戰(zhàn)略以及大數(shù)據(jù)技術(shù)破解地理制約，搭建數(shù)字金融共享平臺(tái)，推動(dòng)數(shù)字金融資源逐步向欠發(fā)達(dá)地區(qū)傾斜，創(chuàng)新金融產(chǎn)品與服務(wù)，破解金融資源配置不充分不均衡的局面。

參考文獻(xiàn)：

［1］田時(shí)中，王柳.稅收負(fù)擔(dān)、財(cái)政自給率與城市高質(zhì)量發(fā)展 ［J］.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2024，17（2）：179-191.

［2］高潔超，張?jiān)?實(shí)體企業(yè)的金融化行為與就業(yè)穩(wěn)定——結(jié)構(gòu)視角下的理論分析與實(shí)證檢驗(yàn) ［J］.社會(huì)科學(xué)戰(zhàn)線，2023（10）：89-98.

［3］姚登寶，俞旭海.數(shù)字金融能推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展嗎？ ［J］.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2023，16（2）：154-163.

［4］郭露，王峰，曾素佳.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、鄉(xiāng)村振興與農(nóng)民高質(zhì)量就業(yè) ［J］.調(diào)研世界，2023（10）：3-11.

［5］MCKINNON R I.Money and capital in economic development ［M］.Washington：Brookings Institution，1973.

［6］SHAW E S.Financial deepening in economic deve-lopment ［M］.New York：Oxford University Pess，1973.

［7］VAN DER PLOEG F.The effects of a tax and incomes policy on govermment finance，employment and capital formation ［J］.De Economist，1986，134（3）：269-288.

［8］NEIMKE M，EPPENDORFER C，BECKMANN R.Deepening European financial integration：theoretical considerations and empirical evaluation of growth and employment benefits ［J］.Mpra Paper，2002（19）：187-229.

［9］PAGANO M，PICA G.Finance and employment ［J］.Economic Policy，2012，27（69）：5-55.

［10］BOUSTANIFAR H.Finance and employment：evidence from U.S.banking reforms ［J］.Journal of Banking ＆ Finance，2014（1）：343-354.

［11］BENMELECH E，F(xiàn)RYDMAN C，PAPANIKOLAOU D.Financial frictions and employment during the great depression ［J］.Journal of Financial Economics，2019（23216）：1-58.

［12］孫文華，陸岷峰.促進(jìn)共同富裕：搭建針對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的普惠金融體系 ［J］.當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究，2024（3）：116-128.

［13］宋昌耀，顧嘉倩，夏杰長(zhǎng).數(shù)字普惠金融對(duì)中小企業(yè)效率的影響研究——以新三板企業(yè)為例 ［J］.重慶社會(huì)科學(xué)，2023（6）：30-46.

［14］謝絢麗，沈艷，張皓星，等.數(shù)字金融能促進(jìn)創(chuàng)業(yè)嗎？——來(lái)自中國(guó)的證據(jù) ［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2018，17（4）：1557-1580.

［15］何婧，李慶海.數(shù)字金融使用與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)行為 ［J］.中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2019（1）：112-126.

［16］楊白冰，楊子明，郭迎鋒.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)——基于制造業(yè)上市企業(yè)年報(bào)文本挖掘的實(shí)證分析 ［J］.中國(guó)軟科學(xué)，2023（4）：141-150.

［17］李梁，殷鳳春.數(shù)字普惠金融、融資約束與中小企業(yè)投資效率 ［J］.科學(xué)管理研究，2024，42（1）：106-114.

［18］方先明，劉韞爾.數(shù)字普惠金融發(fā)展、資源錯(cuò)配抑制與中小企業(yè)景氣提升 ［J］.經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2024，44（1）：39-54.

［19］朱超，范志國(guó).數(shù)字金融與中小企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整行為 ［J］.華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2023，37（2）：52-64.

［20］王震.金融市場(chǎng)效率影響零售業(yè)發(fā)展質(zhì)量的機(jī)理分析 ［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2024（2）：5-9.

［21］馬英娟.互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)我國(guó)零售業(yè)支持效應(yīng)的實(shí)證研究 ［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2023（13）：27-30.

［22］陳軍，常可欣.數(shù)字普惠金融促進(jìn)居民消費(fèi)的機(jī)制與完善對(duì)策 ［J］.理論探討，2024（1）：144-149.

［23］馬強(qiáng)，李秋，金杉.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)民營(yíng)企業(yè)韌性的影響 ［J］.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2024，17（2）：198-204.

［24］李建偉，危仁義，解其昌.共同富裕視域下數(shù)字金融對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距空間收斂的影響研究 ［J］.統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2023，38（6）：102-116.

［25］王奕霏，楊衛(wèi)東，王海南.數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的理論邏輯和優(yōu)化路徑 ［J］.農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2023（8）：98-105.

［26］程欣煒，李嬋娟.數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的收斂作用研究 ［J］.現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2023（6）：27-41.

［27］李宗翰，鄭江淮.數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的影響 ［J］.現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2023（6）：42-50.

［28］熊德平，韓奕杉，孫一磊，等.數(shù)字普惠金融對(duì)消費(fèi)差距的影響研究——兼論收入差距的門限及中介效應(yīng) ［J］.農(nóng)村金融研究，2023（10）：28-38.

［29］郭峰，王靖一，王芳，等.測(cè)度中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征 ［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2020，19（4）：1401-1418.

［30］溫忠麟，張雷，侯杰泰，等.中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用 ［J］.心理學(xué)報(bào)，2004，36（5）：614-620.

［31］尹康，洪麗.動(dòng)態(tài)面板模型中個(gè)體效應(yīng)設(shè)定方法與檢驗(yàn) ［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2023，39（8）：24-29.

［32］馬國(guó)旺，王天嬌.數(shù)字普惠金融對(duì)就業(yè)的影響及空間效應(yīng)研究 ［J］.中南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2022，28（3）：138-152.

［33］李治國(guó)，孔維嘉，李兆哲.分割還是融合：數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響中國(guó)城鄉(xiāng)勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng) ［J］.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2024（2）：31-40.

［34］張海燕，田孟鄉(xiāng).數(shù)字普惠金融對(duì)共同富裕影響研究——基于空間計(jì)量的實(shí)證研究 ［J］.財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2024，45（1）：119-126.

［35］胡煥庸.中國(guó)人口之分布——附統(tǒng)計(jì)表與密度圖 ［J］.地理學(xué)報(bào)，1935（2）：33-74.

Impact of inclusive digital finance on rural employment level

CHEN Peibin1， HUANG Kequan1， ZHU Chaozhi2

（1. College of Economics and Management， Longyan University， Longyan， Fujian 364012， China; 2. School of Rural Revitalization， Fujian Agriculture and Forestry University， Fuzhou， Fujian 350002， China）

Abstract： Inclusive digital finance， based on digital technology and with inclusive value as its original intention， is one of the feasible paths to drive the expansion and improvement of rural employment markets. The negative impacts arising from the abuse of digital finance are also worth exploring in depth. Based on the panel data of 31 province level regions in China from 2011—2021， the impact of inclusive digital finance on rural employment is tested by using a series of measurement strategies. The results show that inclusive digital finance significantly improves rural employment. Firstly， the impact effect shows the pattern that depth of use of digital finance is the highest， the coverage of digital finance lies in the second place， while the inclusive digital finance is situated in the last. Secondly， it has a more obvious promoting effect on the province level regions east of the Hu Line. At the same time， the impact mechanism will be achieved by promoting the development of rural retail industry and bridging the transmission path of the urban-rural consumption gap. In addition， the promoting effect of inclusive digital finance on rural employment level is not a simple linear relationship， there is a single threshold effect. Based on this， it is proposed to strengthen the organic integration of digital reliance and inclusive value， to empower rural entrepreneurial enthusiasm， to coordinate the dual improvement of coverage breadth and usage depth， to layout rural online retail to unleash consumer potential， and to optimize the allocation of rural digital financial resources in excess of supply and demand.

Key words： inclusive digital finance; rural employment level; rural retail industry; urban-rural consumption gap; threshold regression model

（責(zé)任編輯：靳文凱）