数字普惠金融发展能促进居民就业吗?——基于CFPS的微观证据

本文刊载于《河南师范大学学报》（哲学社会科学版）2024年第5期。

引用格式：李莉莉,石广平.数字普惠金融发展能促进居民就业吗?——基于CFPS的微观证据[J].河南师范大学学报(哲学社会科学版),2024(5):74-80.

一、问题的提出与文献回顾

实现更充分、更高质量的就业，是共同富裕的根基和保障。金融发展对就业和收入有正向影响，2023年中央金融工作会议明确提出，要做好包括普惠金融在内的“五篇金融大文章”，在此背景下，研究数字普惠金融发展的就业效应及其作用机制具有理论意义与现实价值。

20世纪70年代，“金融深化论”指出，金融发展对于就业的作用是积极且有意义的，但是信贷约束被认为是影响社会就业的关键因素。因此，近年来中国政府大力推动普惠金融发展，普惠金融为中国经济赋予了更多的包容性，已经成为就业环境的重要组成部分。随着互联网、数字技术的发展，数字普惠金融利用大数据精确识别用户，有效降低融资门槛，拓宽金融的可得性，并借助于大数据等信息技术手段，改善信息不对称，降低金融机构信贷抵押物的要求门槛，扩大中小微企业的生存空间，为社会提供更多的就业岗位。此外，数字普惠金融的发展还能够提高就业质量，通过促进地区自主创新能力发展，激发区域创业精神。

上述数字普惠金融对居民就业的影响分析大多是从宏观层面展开，缺乏从微观视角的深入探讨。本文将从微观视角出发，深入考察数字普惠金融对居民就业的影响及其作用机制，并且从个人、企业、产业、地区层面进行多维度异质性分析。

二、理论机制与研究假设

数字普惠金融的发展弥补了传统金融短板，改变了传统金融运作模式，对于居民就业产生重要影响。本文认为数字普惠金融的发展可能会从两个方面对居民就业产生显著影响(见图1)。

(一)数字普惠金融能够改善信息获取效率，提高居民就业的可能性

首先，数字普惠金融的发展提高了信息可得性，可以降低金融服务成本，拓展服务边界，向客户提供更多的金融资源供给。其次，数字普惠金融能够增强信息获取的有效性。通过精耕区域小微客群，数字普惠金融可以高效、准确地挖掘市场相关信息，并借助互联网平台精准推送给目标群体。数字普惠金融的精准定位，为客户提供了有效且稳定的金融服务。降低就业信息不对称程度，改善信息获取效率，从而促进了居民就业。

(二)数字普惠金融能够激发小微主体创业活力，提供更多的就业岗位

首先，数字普惠金融的发展能够有效缓解小微企业的融资约束，提高小微主体创业活力。数字普惠金融拓宽了普惠金融的包容性，使得更多长尾客户享受到金融服务，从而促进当地就业发展。相比于传统金融的网点设置，数字技术的应用，使得金融机构通过客户网络支付的频率以及额度就能够判断出是否能够发放贷款以及贷款金额，大大降低了小微企业获得金融服务的门槛。其次，数字普惠金融能够促进诞生新型产业形态，激发大众创业热情。数字经济的出现赋予中国经济持续向上的动能，提高了大众创业的可能性。创业推动就业，虽然这一作用机制存在一定的时间滞后性。小微企业活力越旺盛，就能够为社会提供更多的就业岗位。

综上，本文提出以下假设——

假设一：数字普惠金融的发展对居民就业会产生促进作用。

假设二a：数字普惠金融可以改善信息获取效率，推动居民就业。

假设二b：数字普惠金融可以鼓励小微企业创业，推动居民就业。

三、模型设定与变量选取

(一)模型设计

为了考察数字普惠金融指数与居民就业之间的关系，本文选择Logit模型，基准模型设定如下：

为了检验数字普惠金融通过改善信息获取效率和鼓励小微企业创业这两个中介作用，借鉴温忠麟等提出的中介效应逐步回归系数方法，构建中介模型如下：

(二)变量选取

1.被解释变量。居民就业，就业状态分为就业与未就业两种，以CFPS个人调查问卷中“当前工作状态”的回答为参考，若回答“在业”，则认为该居民处于就业状态，取值为1，否则取0。为了排除年龄造成的就业误差，本文剔除16岁以下、65岁以上的样本数据。

2.核心解释变量。数字普惠金融，参考刘锦怡等人的做法，选取数字普惠金融指数、数字普惠金融广度、数字普惠金融深度和数字普惠金融数字化程度来表示。数据来源于北京大学数字金融研究中心。

3.控制变量。(1)个人层面：借鉴尹志超等人的做法，选取CFPS个人问卷中的性别、年龄、户口类型、受教育程度、婚姻状况与身体健康状况。其中如果受访居民性别为男性，样本数据取值为1，否则为0；户口类型分为农业户口与非农业户口，如果居民的户口为农业户口，则样本取值为1，否则取0；受教育程度使用居民的受教育年限衡量；婚姻状况分为已婚和未婚两种，已婚状态样本数据取值为1，否则取0；身体健康状况采用CFPS中居民个人对自己身体状况打分为标准衡量，从1到7进行健康状况有序评分，评分越高表示身体状况越好；(2)家庭层面：借鉴刘玉成和徐辉的研究，选取CFPS家庭问卷中的家庭资产状况、家庭一年收入情况与家庭人口数量，其中，为了消除量纲的影响，将家庭资产与家庭收入两个绝对变量进行对数化处理；(3)省级层面：参考易行健的研究，选取金融机构信贷余额/各省GDP来衡量该地区传统金融发展水平；借鉴林春等的做法，选取各地区的人均GDP衡量经济发展水平。此外，本文还控制了个体特征与年份特征。

(三)数据说明

本文以2014-2018年的中国家庭跟踪调查(CFPS)中的居民个体为样本，与CFPS的个人问卷数据、家庭问卷数据、数字普惠金融指数和省级控制变量数据相匹配形成微观面板样本。数字普惠金融数据采用北京大学数字金融研究中心发布的中国31个省级层面的数字普惠金融指数，样本期为2013-2017年，用于衡量我国各个区域数字普惠金融发展状况。省级控制变量数据来自各省统计年鉴。

本文研究的主要问题是数字普惠金融对居民就业的影响，为减少极端值对回归结果的影响，对所有连续型变量进行了上下1%的Winsorize处理；为消除量纲的影响，对家庭资产与收入的数据做对数化处理；为缓解数字普惠金融带来的内生性问题，将数字普惠金融指数中的原始数据除以100并滞后一期作为核心解释变量。通过观察本文所使用变量的描述性统计发现，不同省份的数字普惠金融发展程度存在较大的差异，居民就业状态的个体差异也较大。

四、实证结果分析

(一)基准回归结果

基准回归结果表明，在不加入控制变量情况下，数字普惠金融的系数在5%的显著性水平下为正，表明数字普惠金融的发展对居民就业起显著促进作用，如表1第(1)列所示。表1第(2)列加入个体层面、家庭层面和省份层面控制变量后进行回归，结果显示数字普惠金融与居民就业的回归系数方向不变，结果稳健显著，假设一得到验证。鉴于本文所选的核心解释变量滞后一期，说明数字普惠金融对就业的促进作用具有一定的时滞性，即数字普惠金融的应用需要经过一定的时间积累，才能够真正地发挥其就业效应。

(二)内生性处理

虽然本文已经将解释变量与控制变量均滞后一期来减弱反向因果关系，但为了进一步解决内生性问题，参照谢绚丽等的做法，将各省网络普及率作为数字普惠金融总指数的工具变量。因为在控制个体、家庭与省级层面变量后，网络普及率与居民就业不存在直接相关的关系，满足外生性要求。观察表2第(2)列的回归结果，普惠金融总指数的估计系数依然显著为正，说明数字普惠金融的发展对居民就业具有稳健显著的促进作用。对于外生性原假设Wald检验结果，P值为0.06，表明在10%的显著性水平上数字普惠金融指数为内生性变量，证明结果是合理的。

(三)稳健性检验

本文采用更换核心解释变量方法进行稳健性检验。北京大学数字普惠金融指数的编制主要涉及数字普惠金融的“广度”“深度”“数字化支持程度”三个方面。其中“广度”主要采用账户覆盖率来体现，“深度”能够表示出互联网提供金融服务的频率情况，“数字化支持程度”能够体现出来互联网金融服务的便利性。所以本文将依次采用数字普惠金融广度、深度和数字化支持程度三个分指数来替换数字普惠金融总指数进行面板回归分析。分指数均作滞后一期处理，与上文保持一致。回归结果如表3所示，可以看出在替换解释变量指标情况下，回归结果依然稳健。

(四)机制检验

1.改善信息获取效率机制

数字技术对客观信息的抓取能力值得肯定，但居民的信息获取效率及感知程度存在差异。借鉴汪莉等的研究，将互联网使用程度作为评判信息不对称的标准，依据CFPS个人问卷中“互联网作为信息渠道的程度”这一问题回答结果作为样本数据，居民分别从1~5分进行评价，分数越高代表从互联网渠道获得信息的效率越高。表4第(1)列中数字普惠金融总指数系数为正，且在1%水平上显著，表明随着数字普惠金融的发展，改善了信息传递方式，提高信息传播效率，普通居民通过互联网获得有效就业信息的可能性更高。表4第(2)列的结果表明信息获取效率的提高有助于居民就业，数字普惠金融的发展有助于居民在复杂的就业市场中提高获取有效信息效率，进而提高就业效率。假说二a得到验证。

2.鼓励小微企业创业机制

数字普惠金融的发展能够鼓励小微群体创业，从而为社会带来更多的就业岗位。尹志超等认为家庭创业是小微工商业创立的初始主体，所以本文以家庭作为小微企业的代表，以CFPS家庭问卷中“是否从事个体私营”回答结果为样本数据，如果回答为“是”，则取1，反之为0。表4第(3)列结果显示数字普惠金融系数在5%水平下显著为正，表明数字普惠金融的发展能够拓宽弱势群体获得金融服务的可能性，缓解信贷约束，提高小微企业创业活力。表4第(4)列显示数字普惠金融指数与小微企业创业系数均显著为正，说明数字普惠金融通过鼓励小微主体创业从而对就业的间接影响为0.4937，表明以家庭创业为主体的小微创业行为能够直接创造出更多的就业岗位，显著地带动居民就业水平的提高，缓解就业压力。假说二b得到验证。

(五)异质性分析

1.个体、企业和产业层面的异质性分析

在传统就业市场上，女性往往处于弱势地位。本文将样本数据分为男性与女性两组，考察了数字普惠金融对于就业的影响是否存在性别差异。表5第(1)与(2)列的结果表明数字普惠金融对于女性就业的提升作用显著，而对于男性就业的提升作用不明显。可能的解释是数字普惠金融通过降低金融服务的门槛，拓宽金融可得性，使弱势群体得到更有力的支持与保护。

根据CFPS个人问卷“雇主性质”这一回答作为企业层面异质性分析的判断标准，本文将回答为“私营企业、个体工商户”归为私营单位样本，将“政府部门、党政机关、人民团体、事业单位、国有企业”归为国有单位样本，剔除其他回答数据，得到4245个有效样本数据，结果如表5第(3)和第(4)列所示。可以看出，数字普惠金融对于私营单位就业促进作用显著，而对于国有单位就业促进作用不明显。这是因为数字普惠金融重点在于服务以及缓解小微企业融资约束，推动企业创新创业，为社会直接提供更多的就业岗位。

产业发展是解决居民就业问题的主要载体。第三产业成为近年来劳动力流入的主要部门，以第三产业GDP占比衡量的产业升级效应会显著提高就业质量。本文以各省第三产业GDP的占比作为产业结构指标，以年度平均产业结构比率为标准将样本划分为第三产业发达地区与第三产业落后地区两个子样本，回归结果表明，数字普惠金融对居民就业的促进效应在第三产业发达的地区更加显著，如表5第(5)和第(6)列所示。

2.地区特征的异质性分析

根据传统的东中西三大区域划分，考察数字普惠金融发展对于不同地区居民就业的影响作用发现，数字普惠金融的发展能够显著提高东部地区居民就业的可能性，如表6第(1)列所示，这与大多数研究结论一致。

城乡发展不平衡、城乡差距的扩大会带来城乡就业差异化问题。本文以居民的户籍类型为划分标准，将样本数据分为城镇居民与农村居民样本，回归结果如表6第(4)和第(5)列所示。数字普惠金融能够显著促进城镇居民就业，但对于农村居民就业的影响不显著。可能的原因是，数字普惠金融的便捷性、普惠性等作用发挥需要居民拥有一定的数字技术能力与基础金融素养，城镇居民相较于农村居民而言，受教育程度更高、社会资源更广，数字普惠金融的应用能够发挥出更好的就业效应。

五、结论与建议

本文从微观视角出发，以中国家庭追踪调查(CFPS)中2014-2018年的受访个体为样本，采用Logit固定效应模型和中介效应模型研究数字普惠金融的发展对居民就业的影响，得到以下结论：(1)数字普惠金融的发展有利于提升我国居民就业水平，这一结果在经过替换核心解释变量与工具变量检验后依然保持稳健。从三个子维度来看，数字普惠金融发展广度、深度、数字化支持程度三个层面的提高均对居民就业发挥了促进作用。(2)在探究数字普惠金融对于居民就业的影响机制中，发现数字普惠金融能够通过改善信息获取效率与提高小微企业创业活力进而促进居民就业。(3)通过地区层面异质性分析发现，数字普惠金融的发展对东部地区和城镇居民就业水平的提高更加明显；通过个人、企业和产业层面异质性分析发现，数字普惠金融可以显著促进女性群体就业水平的提高，并且私营企业作为我国创新创业的活力源泉，能够为社会带来更多的就业岗位，同时对第三产业发达地区的居民就业促进作用更加明显。

基于上述结论，本文提出以下政策建议：第一，加快互联网基础设施建设，助力数字普惠金融发展，充分发挥数字普惠金融稳定社会就业作用。政策当局应因地制宜，实现数字普惠金融差异化发展，促进区域经济协调平衡。第二，鼓励数字技术创新升级，进一步降低金融服务门槛，充分发挥小微主体创业在数字普惠金融就业促进效应中的重要作用。对中小微企业做到“应贷尽贷”，减缓中小微企业信贷约束，充分发挥大众创业促进居民就业这一重要机制，为社会提供更多的就业岗位。第三，加强对于弱势群体的关注，避免“数字鸿沟”的出现。金融机构更应该肩负社会责任，提高金融服务能力，降低服务门槛，使社会大众能够平等地享受数字普惠金融的就业促进效应，充分体现数字普惠金融的包容性。

(感谢中国民生银行郑州运营中心李振豪在本文写作中的贡献)