數字普惠金融與城鎮居民就業質量研究

向秀莉，郭 雪

（1.武漢紡織大學 經濟學院，湖北 武漢 430200；2.武漢紡織大學 產業經濟研究中心，湖北 武漢 430200）

一、引言

就業是民生之本，是社會穩定的重要保障。當前我國正處于經濟高質量發展的關鍵階段，實現更加充分更高質量的就業，是推動高質量發展的內在要求。2021年7月召開的國務院常務會議，明確提出“推動建立形式多樣的勞動關系”“建立適合就業新形態的職業技能培訓模式”“放開就業人員在就業地參加基本養老、醫療保險的戶籍限制”等多種就業舉措，以維護新就業形態勞動者的勞動保障權益，促進靈活就業、增加就業崗位和提高群眾收入，提升居民就業質量。這一系列擴大就業的政策，雖然在一定程度上滿足了居民的就業需求，但農村富余勞動力轉移、勞動力供求矛盾升級等就業問題還一定程度存在（李曉棟和萬詩婕，2022）[1]，就業形勢依然嚴峻，改善居民就業水平、提高居民就業質量仍面臨多重挑戰。

高質量就業作為一個新的理念，在學術界還未形成統一的定義。學者們各自提出對就業質量內涵的理解，主要可概括為以下幾個方面。

一是就業收入。在社會化生產條件下，就業是勞動的實現方式，是個人收入的主要來源，勞動者通過就業參與財富分配，支撐生活質量所需，個人收入提升以及財富合理分配是生活質量的保障（楊艷琳和瞿超穎，2016）[2]。二是就業環境。主要體現在勞動者是否有安全穩定的就業環境和足夠的就業機會。一個良好的就業環境通常意味著勞資之間存在和諧的勞動關系，如果企業內部勞方和資方有比較暢通的對話渠道，員工就能夠更好地在公司發展中發揮積極作用，就業質量也相應地得到提升（曹前滿，2021）[3]。三是社會保障。社會保障是勞動者基本權利的重要保障，能夠為城鎮居民提供兜底保護，不僅可以提升勞動者就業工作的穩定性，減少其在勞動力市場頻繁流動導致的摩擦性失業，而且能夠提升勞動者的就業積極性（郭晴等，2022）[4]。四是職業發展。高質量就業意味著具有可選擇的就業機會和晉升機會，當勞動者的基本就業權益得到保障后，勞動者將更加看重就業的發展性，對就業質量訴諸更多職業發展和尊嚴等更高層面的需求（司小飛和李麥收，2022）[5]。

已有研究表明，金融發展與勞動力就業質量提升密切相關。李巍和蔡純（2013）[6]基于1994—2001年的省級面板數據，檢驗了金融發展及其協同性對就業的影響效應，結果表明，金融發展及其與各地區的協同性均能顯著提升就業質量。凌江懷和姚雪松（2015）[7]對金融發展影響就業的直接和間接路徑進行了探索，認為金融發展除了能夠增加就業崗位直接帶動就業之外，也可以通過促進城鎮與企業的協同發展以及提升人力資本水平間接推動就業增長。總的來說，金融發展主要通過降低金融門檻、改善金融服務、加大人力資本投資等渠道來提高就業質量。對于中小企業來說，融資約束是其發展面臨的主要難題，融資約束制約了企業最優規模的投資，影響了其對勞動力的需求。金融發展降低了中小企業的融資門檻，提升了中小企業的金融可得性，不僅擴大了企業生產規模，增加了就業崗位，而且也能夠促進企業技術進步和就業結構優化，勞動者的就業質量也因此得到提升（陳舜，2020）[8]。對于勞動者而言，金融發展能夠增加勞動者收入來源，緩解就業壓力。金融發展可以提高勞動者在金融市場的參與度，增加勞動者的投資收入，同時也降低了創業門檻，勞動者借助金融服務，使用較少資金即可進行創業，獲得創業收入（李曉棟和萬詩婕，2022）[1]。此外，人力資本水平的高低影響到勞動者的就業崗位匹配程度，人力資本水平高的個體其就業崗位匹配程度高，就業收入報酬高，就容易實現高質量就業。而投資人力資本需要大量資金，離不開金融機構的大力支持。金融服務的覆蓋面不斷擴大和金融服務的可得性不斷提高，可以為人力資本培訓創造良好的環境，促進人力資本的全面發展（馬國旺和王天嬌，2021）[9]。

然而，傳統金融在提升就業質量方面仍存在不足之處。從成本上看，傳統金融對實體機構的依賴性較強，而實體機構的運營成本占有相當高比重，金融服務成本居高不下，使其無法深入經濟欠發達地區，為勞動者提供便捷的金融服務（赫國勝等，2021）[10]。從收益上看，金融機構與服務群體存在嚴重的信息不對稱，部分中小企業還款來源無法有效核實，使得金融機構的信貸資源難以向中小企業傾斜，從而提高了中小企業的融資難度，中小企業無法獲得穩定的資金來源，進而生產經營的穩定性降低，無法為勞動者提供穩定的就業崗位。

數字金融的產生與發展克服了傳統金融無法延伸至偏遠地區的困難，為傳統金融無法服務的區域和人群提供了便捷的金融服務。數字金融通過移動終端服務人群，同時，通過移動終端在日常生活場景中產生的各類數據進行分析，更為精確地滿足用戶的金融需求。

現有關于數字普惠金融發展對高質量就業影響機制的研究主要集中在以下三個方面。一是數字金融為居民提供低成本且安全的金融服務，增加了居民創業與投資的可能性。首先，數字金融的發展對創業有顯著的促進作用（謝絢麗等，2018）[11]，其通過促進生產性服務業發展降低居民創業條件，通過促進消費性服務業發展創造更多創業機會（張林和溫濤，2020）[12]，而創業的增加也可為大量的低收入人群提供就業崗位（汪亞楠等，2020）[13]。其次，數字普惠金融的發展降低了投資門檻，給居民創造了更多投資渠道，增加了居民的收入來源，緩解了居民的就業壓力（廖婧琳和周利，2020）[14]。二是數字普惠金融降低了企業融資門檻，增加了現有企業融資渠道，有助于擴大企業規模，增加居民就業機會和工資收入。數字普惠金融將互聯網技術、信息通信技術、大數據計算等技術應用在金融領域，極大地降低了企業的融資成本和獲得金融服務的門檻（黃倩等，2019）[15]，同時又降低其財務費用和杠桿率水平，有助于緩解企業的融資約束（任曉怡，2020）[16]，讓企業的財力可以用于擴大企業規模、增加就業崗位、提升工資水平等，從而提高員工的就業質量。三是數字金融為創新提供支持，推動產業結構升級，為居民打造更好的就業環境。數字普惠金融及其在覆蓋廣度、使用深度等的發展對企業技術創新有著顯著的正向影響（梁榜和張建華，2019）[17]，而技術創新能夠促進勞動生產力的不斷提高和企業物資成本的不斷下降，從而推動產業結構高級化（龔軼等，2013）[18]，也帶動了就業結構優化（戚聿東等，2020）[19]。

根據對已有文獻的梳理，可以發現，數字普惠金融不僅延續了傳統金融影響就業的功能，即通過緩解中小企業融資壓力、提升人力資本等途徑促進就業，而且克服傳統金融對實體機構依賴性強的缺點，提升了金融服務效率，減小了金融服務成本，使金融服務能夠便捷地滲入居民生活的各個方面，從而帶動就業結構優化。但尚存不足：主要從中小企業、金融市場、居民就業三個方面闡述其相關關系，并未深入分析數字普惠金融影響就業質量的內在邏輯。鑒于此，本文對數字普惠金融發展與就業質量提升的機制進行深入探究，結合現有文獻和實踐證據，從邏輯層面系統梳理了數字普惠金融及其覆蓋廣度、使用深度、數字化程度對就業質量提升的作用機制，分別為緩解中小企業融資約束、提升人力資本質量和擴大社會保障水平，進而采用中介效應模型對影響機制進行了合理驗證。這不僅有助于提升數字普惠金融的政策靶向性，同時也有利于更好地輔助在傳統金融服務中未得到充分服務的群體在數字普惠金融的發展背景下獲得發展紅利，促進政府有針對性地規劃數字普惠金融的落地實踐，實現全民高質量就業。

二、理論分析與研究假設

作為數字技術與普惠金融結合的產物，數字普惠金融充分釋放金融的普惠性，對城鎮居民就業產生重要影響。下面將詳細闡述數字普惠金融影響就業質量的作用機制。

一是數字普惠金融緩解了中小企業的融資約束，助力企業規模擴大和就業質量提升。數字普惠金融具有數字化特征，伴隨著大數據平臺的搭建以及數字化程度的不斷加深，中小企業與金融機構的信息不對稱程度逐漸降低，從而降低了中小企業的融資門檻，顯著提升了原本受到金融排斥的中小企業的融資可得性。中小企業融資可得性的提升，一方面有助于擴大企業規模、增加就業崗位、解決就業需求、降低失業率，可保證中小企業的生存，為勞動者提供就業機會；另一方面，中小企業可利用從金融機構籌集到的資金用于企業技術創新（郭沛瑤和尹志超，2022）[20]，這有助于優化企業就業結構，為勞動者提供更高收入及更穩定的就業環境。

二是數字普惠金融擴展了金融服務的范圍，提升了城鎮居民金融服務的可得性，降低了金融資源供求之間的錯配程度，增加了勞動者對數字普惠金融的使用深度。數字普惠金融以更為便捷的形式連接金融市場的供給端和需求端，使更多居民能夠實時了解金融市場需求，從金融市場選擇合適的金融產品，增加居民的投資收益。同時，數字普惠金融可緩解居民的信貸約束，增加資金供給，這有助于居民創業，能夠顯著地增加“自雇型”和“生存型”創業人員，增加就業崗位和創業收入（翟仁祥和宣昌勇，2022）[21]。此外，教育培訓機構依賴于數字金融服務不斷發展，為勞動者創造良好的人力資本環境，有助于提高勞動者整體素質和人力資本水平，便于勞動者未來的職業發展。

三是數字普惠金融提供的金融服務具有覆蓋范圍廣的特征，數字普惠金融的發展有效擴展了社會保障的覆蓋范圍，這有助于緩解勞動者的就業壓力，提升勞動者的就業積極性。社會保障與就業質量密不可分，社會保障制度為勞動者提供了基本的生活保障，保證了勞動力市場的穩定，醫療保險與教育福利提高了居民的整體素質，為高質量就業打下堅實基礎，而失業保險可以滿足下崗人員生活的基本需求，也能促進群眾更好就業。數字普惠金融在居民中的普及和廣泛傳播，積累了大量活躍用戶，是居民金融信息的主要來源，社會保障信息的傳播能夠增強居民對社會保障的認知度和接受度，促進居民參保水平的提高。因此，社會保障是數字普惠金融影響就業質量的重要中介渠道，數字普惠金融可通過提高社會保障水平間接改善就業質量。

此外，數字普惠金融對不同地區就業質量提升的促進作用存在差異。對于中西部地區，由于傳統金融機構滲入較為困難，金融資源相對稀缺，數字普惠金融的發展能夠有效緩解欠發達地區的金融約束。而對于東部經濟發達地區，傳統金融資源較為豐富，數字普惠金融并不能充分發揮資源配置的優勢，數字普惠金融的發展可能無法給城鎮居民的就業質量帶來顯著提升。

根據以上分析，本文提出以下合理假設。

H1：數字普惠金融的數字化程度、使用深度和覆蓋廣度三個維度，通過影響中小企業融資、人力資本質量和社會保障水平來提升城鎮居民的就業質量。

H2：數字普惠金融對就業質量的影響存在區域差異，且對中西部地區居民就業質量的影響更為顯著。

三、研究設計

（一）就業質量指標體系構建

近年來，學術界關于就業質量的研究逐漸增多，但對就業質量內涵的界定卻未形成一致標準，不同學者對于就業質量的概念有著不同理解，在就業質量指標體系的指標選擇上也有所不同。國內學者主要從微觀和宏觀兩個角度對就業質量進行評價。微觀角度側重于對勞動力自身就業質量的測評，包括勞動者個體的工資水平、職業發展、社會保障等方面。如賴德勝（2017）[22]從就業環境、就業能力、就業狀況、勞動者報酬、社會保護和勞動關系六個維度對中國各地區就業質量進行評價。而宏觀上更偏向于對某一區域就業質量的測度和評估，旨在研究區域勞動力供求市場的運行和人力資源的配置狀況。如韓晶和陳曦（2020）[23]從工作能力、工作環境和工資水平三個維度對地區就業質量進行衡量。

本文重點關注城鎮居民的就業質量，立足以往研究對高質量就業內涵的理解，參考戚聿東等（2020）[19]、劉永平（2018）[24]建立的就業質量指標體系，同時基于指標體系的完備性、數據可得性、可度量性等標準，對部分指標進行刪減和修改，最終選取勞動報酬、就業狀況、職業發展和就業保護四個一級指標構建中國城鎮就業質量評價指標體系。其中勞動報酬主要關注城鎮居民的工資水平和收入分配；就業狀況主要關注城鎮居民的就業環境、就業機會和就業安全；職業發展主要關注城鎮居民的就業能力和就業穩定；就業保護主要關注城鎮居民的社會保障和勞動爭議。

根據所構建的指標體系，采用熵權法對各指標進行賦權，所得就業質量的指標體系與指標權重如表1所示。

（二）中國各省份城鎮居民就業質量的綜合評價

根據表1構建的評價指標體系，本文采用熵值法測算2011—2020年間我國各省份的就業質量得分，并將具體得分繪制成熱力圖①為更加直觀地看出不同區域就業質量得分的變化，在繪制熱力圖時，將31個省份（不包括港、澳、臺地區）按東、中、西三大區域進行排序，并在三個區域內按2020年就業質量得分進行降序排列。，如圖1所示。總體而言，我國31個省份2011—2020年的就業質量得分普遍位于中等水平，平均得分并不高。但從歷年的變化趨勢來看，各省份的就業質量得分整體上呈現逐年增長的趨勢。從地區劃分來看，各省份就業質量從東部到西部呈現逐漸降低的整體布局，東部地區如北京、天津、上海等省份的就業質量得分居于我國領先水平。中部與西部地區的就業質量得分相對較低，和東部地區相比還存在一定差距。以西部地區為例，雖然甘肅、云南、青海、貴州4個省份最近幾年的就業質量一直居于落后階段，但西部地區整體就業質量在近兩年有較大幅度的攀升，這可能與國家西部大開發戰略取得一定成效密切相關。當前，我國經濟已逐步邁入新的發展階段，更加追求發展質量而不僅是發展速度，國家也倡導高質量的就業，但各地區的就業質量依然存在較大的發展空間。此外，相較于2019年，2020年各地區就業質量整體上有所下降，這可能是由于疫情對各行業造成了較大沖擊，導致大量勞動者難以擁有穩定的就業環境，甚至失去就業崗位，就業質量無法得到保障。

圖1 2011—2020年區域就業質量得分熱力圖

表1 城鎮居民就業質量的評價指標體系

（三）模型設定與變量選取

1.模型設定

為從定量角度驗證數字普惠金融發展影響就業質量的強度，本文建立了以下面板回歸模型：

其中，i代表省份，t代表年份，eqit表示就業質量，為被解釋變量；fiit表示數字普惠金融的發展水平，為解釋變量。除此之外，數字普惠金融可進一步細分為使用深度（depth）、覆蓋廣度（wide）和數字化程度（digital）三個維度，可作為解釋變量，用于描述數字金融的具體內涵對就業質量的影響。Xit為影響就業質量的控制變量。

2.變量描述

本文被解釋變量為就業質量，使用上述建立的中國城鎮居民就業質量評價指標體系，采用熵值法計算全國各省份就業質量得分，作為各省份就業質量高低的衡量標準。得分越高，表明該省份就業質量在全國范圍內的排名越靠前。

本文的核心解釋變量為數字普惠金融發展水平，使用北京大學數字普惠金融指數作為數字普惠金融發展水平的代理變量。該指數除了兼顧數字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度，也將數字化程度考慮在內。

結合經典文獻，本文選擇以下控制變量。（1）經濟發展水平（eco），以各省份GDP與全國GDP的比重作為代理變量。（2）政府規模（gover），考慮到政府的支出和收入對勞動者就業分別為正向和負向影響，因此以二者之差與GDP的比值衡量政府行為對就業質量的影響。（3）固定資產投資（invest），由于固定資產投資可能對企業的發展產生影響，因此將其選入控制變量。計算方式為各省份每年固定資產投資總額除以GDP的比值。（4）城鎮化水平（city），用各省份城鎮人口數量與各省份人口總數的比值表示。

3.樣本選擇與數據來源

本文實驗樣本選擇2011—2020年我國除香港、澳門、臺灣地區以外其他31個省份的省級面板數據。其中，對就業質量得分以及控制變量進行測算的數據都源于《中國勞動統計年鑒》《中國統計年鑒》和《第三產業統計年鑒》。數字普惠金融發展水平數據來源于北京大學金融研究中心課題組編制的《數字普惠金融指數（2011—2020）》。獲取到樣本數據后，對所有數據進行標準化處理。

4.變量描述性統計分析

首先對各變量進行描述性統計分析，結果如表2所示。

表2 變量描述性統計

數字普惠金融指數及其三個子特征的標準差分別為97.030、96.556、98.187、117.252，表明不同年份及不同省份間的數字普惠金融發展存在較大差異，而控制變量的波動程度要小得多。觀察最大值與最小值之間的差值，并結合原始數據，可以看出各省份隨著年份的增長在就業質量、數字普惠金融指數等變量上有較大的提升，但省份與省份之間仍存在較大差距。

從偏度統計量可以看出，數字普惠金融總指數、覆蓋廣度、數字化程度以及固定資產投資呈左偏分布，表明這些變量的數值大多處于較低水平；其他變量呈右偏分布，表明這些變量的數值大多處于較高水平。峰度系數是用于衡量離群數據離群度的指標，即峰度值越大，表明變量中存在較多的極端值。

從表格中峰度統計量可以看出，就業質量得分和政府投入兩個變量序列的離群點較多，其他變量數值分布較為均勻。

四、實證分析

（一）全樣本分析

將就業質量得分作為被解釋變量，數字普惠金融指數及其三個分量指標作為核心解釋變量，建立面板回歸模型，經濟發展水平、政府投入、固定資產投資和城鎮化水平為控制變量。對于面板數據的分析，有三種統計模型來估計變量系數，即固定效應、隨機效應和混合效應模型。對模型進行豪斯曼檢驗，所得p值小于0.05，表明固定效應對模型的擬合效果更優，具有更高的模型解釋力。

為保證核心解釋變量結果的穩健性，本文引入經濟發展水平、政府投入、第三產業占比以及固定資產投資作為控制變量，回歸結果如表3第（1）列—第（4）列所示。從結果可以看出，數字普惠金融總指數的回歸系數為0.021，在1%的水平上顯著。覆蓋廣度、使用深度及數字化程度的回歸系數分別為0.017、0.043和0.019，且均在1%的水平上顯著為正，這表明數字普惠金融的發展對城鎮居民就業質量的提升有正向的促進作用。比較覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度三個變量的回歸系數，發現數字普惠金融中，使用深度對就業質量的影響最大，數字化程度次之，覆蓋廣度的影響最小。覆蓋廣度是數字普惠金融的基本特征，數字普惠金融在居民中的廣泛傳播，提高了居民的金融可得性，增加了居民的收入來源。使用深度反映了居民對于數字普惠金融工具的熟練運用程度，隨著數字普惠金融服務形式的不斷升級與居民整體素質的不斷提升，居民可以更為精確地掌握金融市場的供給端和需求端，從而能夠選擇合適的金融產品，提高自身收入水平。數字化程度借助大數據平臺，能夠降低金融機構與中小企業的信息不對稱，從而提高中小企業的金融可得性，這有助于擴大企業規模，促進企業的轉型升級，提高勞動者就業質量。

表3 數字普惠金融影響中國城鎮居民就業質量的基本檢驗

（二）異質性分析

由于我國各地區經濟社會發展不平衡，可能導致不同地區數字普惠金融發展水平對城鎮居民就業質量的影響存在異質性。表4給出了東部、中部和西部三個地區劃分下數字普惠金融對城鎮就業的回歸結果①東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南12個省份；中部地區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9個省份；西部地區包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆10個省份。。

表4 數字普惠金融影響城鎮居民就業質量的異質性分析

就核心解釋變量而言，數字普惠金融的發展在東部、中部和西部三個地區對城鎮就業均表現為促進效應，但不同地區回歸系數的數值存在一定差異。具體而言，數字普惠金融對就業質量的促進作用隨東部地區向西部地區的延伸呈遞增趨勢。究其原因，可能是我國經濟發展水平及資源稟賦等從整體上看均為東部地區最優，中部地區次之，西部地區相對較弱，而數字普惠金融傳播力度大、覆蓋范圍廣的特點，使發展相對落后的地區也能享受到方便快捷的數字普惠金融服務，社會保障整體水平與就業質量得到提升，縮小了與東部地區的差距。此外，西部地區向來是國家政策扶持的重點地區，數字普惠金融作為一種稀缺資源，同樣被視為支撐西部發展不可或缺的一部分，政策的傾斜加快了西部地區數字普惠金融的發展。而東部地區較早實行改革開放，東部地區的經濟發展水平一直處于領先地位，勞動力市場需求強勁，因此數字普惠金融的發展對于東部地區雖有影響，但與發展相對薄弱的西部地區相比，促進效應相對較小。

從控制變量看，對于東部與中部地區而言，變量回歸系數符號與全樣本分析結果保持一致，但僅有城鎮化水平通過顯著性檢驗，表明發展水平相對較好的地區，其經濟發展、政府投入與固定資產投資對于就業質量的影響并不明顯，而隨著城鎮化水平的提升，居民的物質生活得到滿足，對就業質量的需求更加迫切，而城鎮化水平較高的地區擁有較高比例的高新技術企業，居民的就業環境與就業質量更容易得到保障。對于西部地區而言，經濟發展水平與政府投入均對就業質量提升具有正向的促進作用，且能夠通過顯著性檢驗。表明在相對落后的地區，就業質量的提升更多地需要政府的支持，這與當前我國推進西部大開發的戰略決策保持一致。而固定資產投資對就業質量表現為抑制作用，這可能是由于西部發展水平較低，固定資產投資的作用效果并不明顯。從整體上看，經濟發展水平、政府投入與固定資產投資對就業質量的影響可能存在門檻效應，只有當其低于或高于一定水平時，才能發揮作用。

（三）穩健性檢驗

為驗證數字普惠金融影響就業質量實證分析結果的穩健性，本文進行如下穩健性檢驗。

1.替換被解釋變量

為得到更穩健的回歸結果，本文采用CRITIC賦權法計算的就業質量得分替換熵權法計算的就業質量得分進行穩健性檢驗。CRITIC法是基于評價指標的對比強度和指標之間的沖突性來綜合衡量指標的客觀權重，與熵權法一樣都是完全客觀的賦權方法。

回歸結果如表5所示。

表5 穩健性檢驗：使用CRITIC賦權法計算的就業質量得分替換熵權法計算的就業質量得分

由表5的回歸結果可知，核心解釋變量數字普惠金融以及覆蓋廣度、使用深度及數字化程度三個子特征回歸系數的符號和顯著性均與表4的結果保持一致，表明數字普惠金融的發展對于就業質量具有顯著的促進作用。而控制變量中，經濟發展水平、政府投入的回歸結果并不顯著，固定資產投資、城鎮化水平的回歸系數的符號與顯著性與表4保持一致，表明實證分析結果從整體上看是具有穩健性的。

2.解釋變量滯后一階

由于就業質量具有較強的路徑依賴，即當期居民的就業質量可能受到前期數字普惠金融的影響，因此本文將核心解釋變量滯后一期對就業質量進行面板回歸，以檢驗模型的穩健性，回歸結果如表6所示。

表6 穩健性檢驗：數字普惠金融總指數、覆蓋廣度、使用深度和數字化程度分別滯后一期

表6的回歸結果顯示，核心解釋變量數字普惠金融以及覆蓋廣度、使用深度及數字化程度三個子特征回歸系數的符號與顯著性均與表4的結果保持一致，表明實證分析結果從整體上看是穩健的。

（四）影響機制分析

上述研究就數字普惠金融發展影響城鎮居民就業質量進行了實證分析，并進一步檢驗了數字普惠金融對就業質量的區域異質性影響，然而對于兩者之間的中介傳導機制卻所知不多。鑒于此，本文參考汪亞楠等（2020）[13]的中介效應模型，用回歸模型（2）、模型（3）和模型（4）描述數字普惠金融影響就業質量的主要作用機制：

其中，被解釋變量為歷年各省份的就業質量得分，數字普惠金融為核心解釋變量，median為中介變量，其余變量設置同上所述。在中介變量的選取上，本文從三條路徑進行分析：一是企業融資能力（Cash）（赫國勝等，2021）[10]，以新三板掛牌中小企業現金流強度（企業現金及現金等價物與總資產的比值）為中介變量；二是人力資本水平（HC）（孫雪等，2022）[25]，以平均受教育年限數作為中介變量；三是社會保障水平（Security）（任曉怡，2020）[16]，采用養老保險、醫療保險、失業保險的參保人數分別與總人口比值的平均值作為中介變量。表7和表8分別為公式（3）和公式（4）的實證分析結果。

表7的第（1）列—第（3）列對應數字普惠金融對企業融資能力、人力資本質量和社會保障水平三個中介變量產生影響的實證檢驗。可以看出，數字普惠金融發展對企業融資能力、人力資本質量及社會保障水平的提升均有顯著的正向促進作用。表8的第（2）列—第（4）列分別對應數字普惠金融影響就業質量的中介效應的回歸結果，數字普惠金融的回歸系數與基準模型相比均變小，表明這三個中介變量對就業質量均發揮了部分中介效應，且通過顯著性檢驗。因此，這表示數字普惠金融可通過緩解企業融資約束、提升人力資本質量、增加社會保障范圍間接使得就業質量得到提升。由此，假設H1得到了實證驗證。

表7 數字普惠金融影響中介變量的實證檢驗

表8 數字普惠金融影響就業質量的作用機制檢驗

五、結論與建議

本文利用我國31個省份2011—2020年的數據，基于構建的就業質量指標體系，計算各省份就業質量得分，并結合省級層面的數字普惠金融指數，檢驗數字普惠金融發展對城鎮居民就業質量的影響及作用機制；進一步進行區域異質性分析，探究數字普惠金融發展對就業質量影響的區域差異，得出以下結論。

第一，從總體上看，數字普惠金融的發展為城鎮居民就業質量的提升提供可能。研究發現，數字普惠金融發展程度越高，越有利于提高就業質量。從數字普惠金融的三個維度來看，使用深度對城鎮居民就業質量的提升作用明顯優于數字化程度和覆蓋廣度，表明數字普惠金融作用的發揮不僅要求其有廣泛的覆蓋范圍，更要求使用者能夠深入地使用各種金融服務。第二，數字普惠金融對就業質量的影響存在區域差異，對經濟發展水平相對落后的地區提升作用更明顯，具體表現在數字普惠金融對就業質量的促進效應依次為西部地區最強，中部地區次之，東部地區最弱。對于中西部欠發達地區，由于傳統金融機構難以滲入，金融資源相對稀缺，數字普惠金融的發展能夠擴大金融覆蓋范圍，有效緩解中西部地區的金融約束。而對于東部經濟發達地區，傳統金融資源較為豐富，數字普惠金融的優越性相對不夠明顯，因此，相較于東部地區，數字普惠金融的發展對中西部地區就業質量的提升作用更明顯。第三，從作用機制來看，數字普惠金融有助于緩解企業融資約束、提升人力資本質量和擴大社會保障范圍，進而促進就業質量的提升。企業融資可得性的提升有助于擴大企業規模、優化企業就業結構，人力資本質量的提升有利于勞動者未來的職業發展，社會保障范圍的擴大緩解了勞動者的就業壓力，能夠提升勞動者的就業積極性，因此三者均在一定程度上促進了就業質量的提升。

基于上述研究結論提出以下對策建議。

第一，完善數字普惠金融長期有效發展的機制，兼顧數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度三個維度的協同發展。首先，應加快數字基礎設施的建設，擴大偏遠地區通信網絡基礎設施的覆蓋率，使更多人群能夠獲取金融服務。其次，以數字化技術豐富金融產品的類別，使數字普惠金融服務更加多元化和精細化，提升居民對數字普惠金融服務的使用深度。再次，借助大數據、分布式計算等新興數字技術，對擁有龐大客戶資源和完善服務體系的傳統金融機構進行創新升級，使其準確滿足用戶金融需求。

第二，對不同經濟發展水平的地區推行差異化政策。對于東部經濟發達地區，要發揮自身數字和經濟優勢，創新數字普惠金融工具，完善服務不同群體的多元化、多層次數字普惠金融體系，同時要重點完善數字普惠金融監管體系，警惕其過度發展損失就業質量的提升效率。而對于中西部經濟欠發達地區，應搭建數字金融服務渠道，加快金融機構與數字技術的結合，通過改進移動支付手段彌補傳統金融網點的不足，提升數字普惠金融服務的可獲得性。同時，要加強對地區人群的金融培訓，提高居民的金融素養，提升居民對數字金融的使用能力。

第三，充分發揮數字普惠金融對就業質量的間接促進作用。首先，對于中小企業，要打破金融市場的準入門檻，簡化貸款審批等金融服務流程，緩解中小企業融資約束。同時，鼓勵金融機構建立面向數字化轉型企業的產業基金，助力中小企業完成數字化轉型。其次，要大力發展教育事業，重視數字專業人才的培養和吸納，提升人力資本水平，助力就業結構升級。再次，打造智慧醫療應用場景，促進數字普惠金融與社會保障、民生服務等領域的深度融合，擴大社會保障范圍，提升居民的金融服務體驗。