數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平的影響效應(yīng)研究

方君娟

（中國社會科學(xué)院研究生院，北京 100102）

一、引言及文獻綜述

普惠金融概念的提出，為各大金融機構(gòu)幫扶社會弱勢群體打下了良好基礎(chǔ)。據(jù)中國人民銀行《金融機構(gòu)貸款投向統(tǒng)計報告》顯示，2021 年中國信貸結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，普惠金融貸款全年增加5.02 萬億元，較上年增長0.78 萬億元。然而，在普惠金融跨越式發(fā)展的背后，普惠網(wǎng)點覆蓋度低、信息不對稱以及小微企業(yè)群體信用風(fēng)險過高等因素，導(dǎo)致金融機構(gòu)呈現(xiàn)出“不愿貸、不想貸、高門檻貸”等“使命漂移”現(xiàn)象[1]，難以向相關(guān)群體持續(xù)提供優(yōu)質(zhì)普惠的金融服務(wù)。而借助云計算、人工智能等核心技術(shù)，可以在數(shù)據(jù)層面為普惠金融服務(wù)群體塑造用戶“畫像”，能在一定程度上緩解金融機構(gòu)的部分顧慮[2]。2022 年兩會期間，有關(guān)專家表示，應(yīng)實施更高水平的商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，穩(wěn)序推動普惠金融綠色可持續(xù)發(fā)展。由此來看，以數(shù)字化技術(shù)驅(qū)動金融體系變革的方式可促進普惠金融深度與廣度不斷擴大。近幾年，隨著數(shù)字技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新，政府不斷引導(dǎo)金融機構(gòu)向普惠金融數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型，這在很大程度上推進了中國數(shù)字普惠金融的發(fā)展[3]。依據(jù)金融深化理論可知，金融深化一定程度上可以有效改善發(fā)展中國家存在的金融抑制現(xiàn)象[4]，以就業(yè)效應(yīng)促進收入增長，實現(xiàn)社會經(jīng)濟水平的提升。對數(shù)字普惠金融而言，其正是對金融機構(gòu)普惠金融服務(wù)的進一步深化。故憑借數(shù)字技術(shù)所具備的信息化、低成本、風(fēng)險控制和時空突破等優(yōu)勢，可以促使金融機構(gòu)普惠金融業(yè)務(wù)更好地落實“穩(wěn)民生、促就業(yè)”的目標。

既有文獻主要從間接影響和直接影響視角出發(fā)，梳理數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平的影響關(guān)系。間接影響視角，Manyika(2016)指出數(shù)字普惠金融發(fā)展在提高國內(nèi)新興經(jīng)濟體就業(yè)機會的同時，有效改善了中小微企業(yè)融資難問題[5]。并由此推及，數(shù)字普惠金融發(fā)展會帶動當?shù)仄髽I(yè)發(fā)展，為社會帶來巨大就業(yè)機會。Beck(2018)指出數(shù)字普惠金融可借助智能技術(shù)減緩區(qū)域間信息不對稱現(xiàn)象，降低城鎮(zhèn)就業(yè)人員信息搜尋成本，從而賦予城鎮(zhèn)人員更多就業(yè)可能性[6]。當然，以數(shù)字金融使用頻率可以反映出數(shù)字普惠金融使用深度，也反映出數(shù)字普惠金融的發(fā)展促使了就業(yè)人員享受多元化、深層次的金融服務(wù)。因此，數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠增加偏遠地區(qū)就業(yè)人員在金融生態(tài)系統(tǒng)中的獲取機會，提升就業(yè)公平。直接影響視角，何燕等(2021)選取差分GMM法對中國數(shù)字普惠金融的動態(tài)減貧效應(yīng)進行測算，指出數(shù)字普惠金融帶來的就業(yè)機會存在城鄉(xiāng)與區(qū)域異質(zhì)性[7]。方觀富等(2020)利用中國家庭跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建固定效應(yīng)模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對居民就業(yè)和收入具有正向促進作用，對非農(nóng)就業(yè)和私企就業(yè)的影響則更大[8]。冉光和、唐滔(2021)基于2011—2019 年省級面板數(shù)據(jù)，探討數(shù)字普惠金融對社會就業(yè)影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能顯著促進第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)，而對第一、第二產(chǎn)業(yè)存在抑制效應(yīng)[9]。

由此來看，隨著數(shù)字普惠金融的大力推進，中國社會傳統(tǒng)就業(yè)形態(tài)正逐漸發(fā)生演變，并且出現(xiàn)自媒體、網(wǎng)絡(luò)主播等多種靈活的就業(yè)方式，涌現(xiàn)出大量新興就業(yè)機會。在此過程中，數(shù)字普惠金融發(fā)展能否通過提高金融機構(gòu)工作效率、降低企業(yè)及個人融資成本來促進就業(yè)水平提升？數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平到底有何影響？這種影響是否存在異質(zhì)性？解決上述問題，對新時期下制定與出臺金融促進就業(yè)政策具有重要現(xiàn)實意義。因此，文章使用2011—2020 年中國26 個省份287 個地級及以上城市面板數(shù)據(jù)，探究數(shù)字普惠金融及其細分指標對就業(yè)水平的影響效應(yīng)，并深入考察不同條件下的影響差異。

二、研究設(shè)計

1. 模型設(shè)定

為考察數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平的影響作用，文章構(gòu)建如下計量模型：

其中，ELit表示i 省份第t 年的就業(yè)水平；indexit為數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)；CVit表示控制變量，其中涵蓋經(jīng)濟發(fā)展水平、消費水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均受教育水平、對外開放水平、交通網(wǎng)密度；β0、β1、β2均表示截距項；εit為隨機擾動項。

2. 指標選取

（1） 被解釋變量

就業(yè)水平(ELit)。就業(yè)水平是指一定時期內(nèi)就業(yè)總?cè)藬?shù)占該時期應(yīng)就業(yè)總?cè)藬?shù)的比重，結(jié)合李啟文(2021)[10]的相關(guān)研究，以就業(yè)率為綜合考量。就業(yè)率=適齡就業(yè)人口/總勞動人數(shù)。其中，適齡人口指三大產(chǎn)業(yè)15～64 周歲就業(yè)人口之和。

（2） 解釋變量

數(shù)字普惠金融(indexit)。參考多數(shù)學(xué)者研究[11，12]，采用《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》 作為文章的參考依據(jù)，從覆蓋廣度(Cbit)、使用深度(Udit)和數(shù)字化程度(Ddit)三個維度衡量2011—2020 年各省份數(shù)字普惠金融發(fā)展狀況。

（3） 控制變量

經(jīng)濟發(fā)展水平(EDLit)。經(jīng)濟增長是促進地區(qū)就業(yè)增長的有效途徑，一定程度上可顯著促進就業(yè)規(guī)模的擴大，降低失業(yè)率[13]。文章選取人均GDP 與全國可支配收入的比值進行衡量。

消費水平(CLit)。消費水平是指一定時期內(nèi)，消費者用于滿足自身日常生活、精神娛樂等項目支出總和。這里選取社會消費品零售總額與地區(qū)總GDP 的比值進行衡量。

人均受教育水平(PCELit)。參照林春等(2019)[14]的方法，以居民平均受教育年限占地區(qū)6 歲及以上人口數(shù)量的比值進行衡量。具體計算公式為：Labor=L1×6+L2×9+L3×12+L4×16。其中，L1、L2、L3、L4 分別指代小學(xué)、初中、高中和大專以上受教育水平人口；6、9、12、16 分別指代年齡。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(ISit)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對國家經(jīng)濟發(fā)展水平具有重要作用，同時也影響著國家就業(yè)結(jié)構(gòu)。劉偉等(2015)對中國三大產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)展開探究發(fā)現(xiàn)，三大產(chǎn)業(yè)存在就業(yè)容納差距，從高到低排序為第三、第二、第一產(chǎn)業(yè)[15]。也就是說，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)容納度越高，對就業(yè)的影響也就越大，即第三產(chǎn)業(yè)的興起可以創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。故在控制變量中納入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)這一參數(shù)，并以第二、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值總和與地區(qū)GDP 的比值來衡量。

對外開放水平(OULit)。提高對外開放水平可以顯著促進中國對外貿(mào)易發(fā)展，增加出口和外商投資，有利于中國就業(yè)水平的提升。選取當期進出口貿(mào)易總額與當期地區(qū)GDP 的比值表示。

交通網(wǎng)密度(TNDit)。以城市內(nèi)河航道里程、公路和鐵路里程數(shù)與城市面積的比值衡量。交通網(wǎng)密度越大，意味著當?shù)赝獬鼍蜆I(yè)機會越多，各地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)越平衡。因此，文章選取交通網(wǎng)密度作為控制變量。

3. 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

文章主要選取2011—2020 年中國26 個省份287 個地級及以上城市（限于數(shù)據(jù)可得性及精確性，排除港澳臺地區(qū)和西藏以及4 個直轄市） 的面板數(shù)據(jù)展開研究。其中，控制變量相關(guān)數(shù)據(jù)源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國金融年鑒》及各省級統(tǒng)計年鑒。被解釋變量相關(guān)數(shù)據(jù)源于歷年《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》。解釋變量相關(guān)數(shù)據(jù)源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》 報告。其中，針對部分年份缺失數(shù)據(jù)，選用MATLAB 插值法進行補充，即取前一年與后一年的平均數(shù)值補齊當年數(shù)據(jù)。

由表1 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果可知，中國就業(yè)水平均值為0.6242，說明當前就業(yè)水平在62.42%左右，整體就業(yè)水平中等偏上。最大值與最小值之間的差額為0.6485，說明各地區(qū)就業(yè)水平差距較大。數(shù)字普惠金融均值為4.1423，標準差為0.6942，表明數(shù)字金融發(fā)展水平存在地區(qū)差異。在將數(shù)字普惠金融分解為覆蓋廣度、使用深度與數(shù)字化程度后發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化程度均值為5.5728，大于使用深度5.3125 與覆蓋廣度4.9342。這說明，相較于覆蓋范圍與使用頻率，數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度差異更加顯著。

表1 變量描述性統(tǒng)計

三、實證分析

1. 基準分析

在開始回歸分析前，有必要對該模型進行Hausman 檢驗。從結(jié)果看，Hausman 檢驗的P 值在1%水平上顯著，說明該結(jié)果拒絕原假設(shè)，應(yīng)選取固定效應(yīng)模型展開下一步分析。此外，考慮到分析過程中可能會因為個體效應(yīng)與時間效應(yīng)而影響模型預(yù)估精準性，所以文章選取雙固定回歸分析法展開分析。如表2 所示，列(1)～(7)分別為未加入控制變量和逐次加入控制變量的回歸結(jié)果。

表2 基準回歸

由表2 可知，在不考慮控制變量時，數(shù)字普惠金融對應(yīng)的回歸系數(shù)為0.2477，在5%水平上顯著。在逐步控制變量后，盡管回歸系數(shù)有所波動，但正負方向并沒有發(fā)生變化。這說明數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平的正向作用較為穩(wěn)健，即數(shù)字普惠金融的提高會促使就業(yè)水平上升。分析這一結(jié)果產(chǎn)生的原因：一方面，政府相關(guān)部門不斷出臺普惠金融數(shù)字化相關(guān)政策，擴大了數(shù)字普惠金融覆蓋面，使整體就業(yè)水平呈現(xiàn)上升趨勢，但仍受限于數(shù)字普惠金融提出時間較短，其政策輻射效應(yīng)影響相對較小，整體就業(yè)水平漲幅并不明顯；另一方面，據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2020 年5 月，中國中小企業(yè)與非公企業(yè)數(shù)量超過4200 萬戶，占全國企業(yè)總數(shù)的99.8%，這天然與數(shù)字普惠金融的受眾群體相吻合。由此來看，數(shù)字普惠金融憑借此優(yōu)勢帶動小微企業(yè)就業(yè)水平提升，進而影響整體就業(yè)水平。

2. 穩(wěn)健性檢驗

（1） 內(nèi)生性問題處理

考慮到就業(yè)水平測算過程中，可能存在的內(nèi)生性問題，文章借鑒赫國勝等(2021)[16]的方法，將數(shù)字普惠金融指標工具變量選取為互聯(lián)網(wǎng)普及率IP。具體公式如下所示：

上式中，(a)為互聯(lián)網(wǎng)普及率對數(shù)字普惠金融的回歸方程，其中CVit是控制變量，與式(1)一致；βx表示該組（控制變量的系數(shù)向量。方程(b)是用方程(a)中indexit的擬合值對就業(yè)水平進行回歸，其中γx為CVit的系數(shù)向量；表示indexit實際值與擬合值之間的殘差。indexit 擬合值indexit 的構(gòu)成如下所示：=β1IPit+βxCVit。其中，（和分別指代式(2)(a)中β1和βx 的估計值。

在進行工具變量法回歸之前，需要判斷indexit是否具有內(nèi)生性。首先，對indexit進行異方差穩(wěn)健的DWH 檢驗，檢驗得到P 值小于0.03，故認為indexit為內(nèi)生解釋變量。其次，使用最小二乘法回歸對互聯(lián)網(wǎng)普及率進行弱工具變量檢驗，得到偏R2結(jié)果，F(xiàn) 統(tǒng)計量的P 值為0.001，即可判斷IP 不是弱工具變量。

表3 為帶入公式(2)得出的內(nèi)生性回歸結(jié)果。列(1)為引入indexit一階滯后項的基準模型結(jié)果，其中indexit的回歸系數(shù)為正且在1%水平上顯著。這一結(jié)果表明數(shù)字普惠金融不受一階滯后項影響，仍對就業(yè)水平起促進作用。在第一階段回歸結(jié)果中，互聯(lián)網(wǎng)普及率的系數(shù)在1%水平上顯著為正，在第二階段回歸結(jié)果中，數(shù)字普惠金融的系數(shù)在5%水平上顯著為正。這說明即使在引入IP 之后，indexit對就業(yè)水平的影響依然顯著。故綜合來看，在考慮解釋變量的內(nèi)生性后，估計結(jié)果依然表明數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平的影響顯著，這說明基準回歸結(jié)果的結(jié)論基本穩(wěn)健可靠。

表3 考慮內(nèi)生性回歸結(jié)果

（2） 替換解釋變量

參考相關(guān)研究[17，18]，從覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度三方面，對數(shù)字普惠金融展開進一步分析。其中，覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度指標分別用賬號覆蓋率、移動支付和信貸業(yè)務(wù)、信息化和移動化指數(shù)綜合衡量。然后，按照權(quán)重相等原則，將三個子指標合成數(shù)字普惠金融indexit1，并以indexit1 替換indexit重新進行回歸。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表4 所示，列(1)為使用系統(tǒng)GMM 估計結(jié)果，列(2)為重新合成數(shù)字普惠金融指標的估計結(jié)果。對照列(1)、列(2)分析來看，基準回歸結(jié)果進一步得到驗證。

表4 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

3. 異質(zhì)性分析

以上研究是基于就業(yè)水平整體層面所得出的結(jié)論，僅從宏觀角度闡釋數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平的影響，未從不同層次深入考量數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平的異質(zhì)性影響。故文章進一步從異質(zhì)性視角探究數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平的影響效應(yīng)。

（1） 城鄉(xiāng)異質(zhì)性視角

由表5 回歸結(jié)果可知，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村均有積極促進作用。數(shù)字普惠金融對城鎮(zhèn)就業(yè)水平的影響系數(shù)為0.2856，在1%統(tǒng)計水平上顯著為正。數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村就業(yè)水平的影響系數(shù)為0.2154，在10%統(tǒng)計水平上顯著。于城鎮(zhèn)而言，數(shù)字普惠金融水平的高低會顯著影響城鎮(zhèn)就業(yè)能力，即數(shù)字普惠金融水平越高，企業(yè)對市場勞動力的吸收能力越強，就業(yè)規(guī)模就越大。于鄉(xiāng)村而言，數(shù)字普惠金融水平對鄉(xiāng)村就業(yè)水平影響較弱。由此可知，相較鄉(xiāng)村，數(shù)字普惠金融對城鎮(zhèn)就業(yè)的影響效應(yīng)更為顯著?？赡艿脑蛴校阂环矫?，城鄉(xiāng)之間的認知差異所致。鄉(xiāng)村居民文化程度相對較低、自身經(jīng)濟水平不高等現(xiàn)實因素使其對數(shù)字普惠金融的認識不足。城鎮(zhèn)居民得益于地理區(qū)位、文化程度以及經(jīng)濟實力等因素，對數(shù)字普惠金融的理解較為深入，進而促進城鄉(xiāng)的就業(yè)水平；另一方面，城鄉(xiāng)之間的互聯(lián)網(wǎng)使用差異所致。從數(shù)據(jù)上看，據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截至2021 年6 月，中國城市地區(qū)與鄉(xiāng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率差距由2020 年的23.9%縮小至19.1%。盡管城鄉(xiāng)地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率差距在逐漸縮小，但就現(xiàn)實而言，城鎮(zhèn)網(wǎng)民規(guī)模與鄉(xiāng)村網(wǎng)民規(guī)模相差近40%的近況，仍是制約城鄉(xiāng)互聯(lián)網(wǎng)使用差距的重要因素。

表5 數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平影響的城鄉(xiāng)異質(zhì)性研究

（2） 企業(yè)異質(zhì)性視角

為便于后期數(shù)據(jù)處理與計算，文章將國有經(jīng)濟、集體經(jīng)濟、私營經(jīng)濟、個體經(jīng)濟、聯(lián)營經(jīng)濟、股份合作制經(jīng)濟、外商投資、港澳臺投資及其他經(jīng)濟類9 種企業(yè)性質(zhì)統(tǒng)分為國有企業(yè)與私營企業(yè)兩類，并在此基礎(chǔ)上展開企業(yè)異質(zhì)性研究。結(jié)果如表6 列(1)、列(2)所示，從系數(shù)上看，盡管數(shù)字普惠金融對二者均有著顯著促進作用，但對私營企業(yè)的影響要高于國有企業(yè)。因此，為深入分析數(shù)字普惠金融對不同量級私營企業(yè)的影響效應(yīng)，文章將私營企業(yè)拆分為大中型私營企業(yè)和小微型私營企業(yè)，結(jié)果如列(3)、列(4)所示。從系數(shù)上看，相比大中型私營企業(yè)而言，數(shù)字普惠金融對小微型私營企業(yè)的就業(yè)促進效應(yīng)更高。

表6 數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平影響的企業(yè)異質(zhì)性研究

由上述結(jié)論可知，數(shù)字普惠金融對不同性質(zhì)企業(yè)的就業(yè)促進效應(yīng)具有不同影響，且對小微企業(yè)就業(yè)的影響作用顯著高于其他性質(zhì)企業(yè)。造成這一影響的原因主要有以下兩方面：一方面是數(shù)字普惠金融的普適性與包容性在降低中小微企業(yè)金融排斥的同時，促使其更進一步利用金融服務(wù)提高生存率，進而提高社會就業(yè)水平；另一方面，國有企業(yè)憑借政府無形的擔?！皟?yōu)勢”，擁有比民營企業(yè)和中小微企業(yè)更多的傳統(tǒng)金融渠道服務(wù)資源。所以，數(shù)字普惠金融的就業(yè)促進效應(yīng)要整體小于對私營企業(yè)與中小微企業(yè)。也就是說，盡管數(shù)字普惠金融屬于一種普適性惠民政策，但是依照國有企業(yè)體量而言，對于數(shù)字普惠金融政策依賴性遠低于私營企業(yè)。

（3） 區(qū)域異質(zhì)性視角

由于中國疆域遼闊，各區(qū)域就業(yè)環(huán)境不盡相同，故為明晰不同區(qū)域間數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平的影響，參考國家統(tǒng)計局的劃分依據(jù)，劃分為東部、中部、西部三大地區(qū)。如表7 所示，東部地區(qū)數(shù)字普惠金融及其子指標均對就業(yè)水平存在顯著正向影響，而中西部地區(qū)則不顯著。據(jù)此可知，雖然數(shù)字普惠金融兼具開放性與無邊界性的特點，但仍然存在區(qū)域異質(zhì)性。具體來看，東部地區(qū)正向影響顯著的原因可能是，一方面，自改革開放以來的40 余年中，得益于實行了優(yōu)先發(fā)展東部沿海地區(qū)的“區(qū)域非均衡發(fā)展戰(zhàn)略”，其域內(nèi)各城市得到大量資源傾斜，故在經(jīng)濟發(fā)展水平、公共服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施、教育水平以及地理區(qū)位因素等方面系數(shù)較大，不僅為東部地區(qū)實行數(shù)字普惠金融提供物質(zhì)基礎(chǔ)，也在一定程度上拉大了東部地區(qū)與中、西部地區(qū)的域內(nèi)就業(yè)水平。雖然中西部地區(qū)也有與之對應(yīng)的“中部崛起”戰(zhàn)略和“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略，但東部地區(qū)一直憑借先發(fā)優(yōu)勢，吸引大量優(yōu)質(zhì)勞動力涌入。在這種先發(fā)優(yōu)勢帶領(lǐng)下，中西部地區(qū)就業(yè)水平如若提升就業(yè)水平，還需在技術(shù)、金融、資源等方面完成轉(zhuǎn)型升級。

表7 數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平影響的區(qū)域異質(zhì)性

四、結(jié)論與建議

1. 研究結(jié)論

文章選取2011—2020 年中國26 個省份287 個地級及以上城市面板數(shù)據(jù)，考察數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平的影響效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字普惠金融對就業(yè)水平具有顯著促進作用，在進行穩(wěn)健性檢驗后，結(jié)論仍然有效，且這一影響作用存在顯著異質(zhì)性。城鄉(xiāng)異質(zhì)性層面，數(shù)字普惠金融能夠促進城鄉(xiāng)就業(yè)水平，但相比城鎮(zhèn)，其對鄉(xiāng)村就業(yè)水平的促進作用更小。企業(yè)異質(zhì)性層面，數(shù)字普惠金融對國有企業(yè)就業(yè)水平的影響要高于私營企業(yè)；對小微型私營企業(yè)就業(yè)水平的影響比大中型私營企業(yè)更顯著。區(qū)域異質(zhì)性層面，數(shù)字普惠金融發(fā)展對不同地區(qū)就業(yè)推動效應(yīng)的強度不同，整體呈現(xiàn)東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)遞減趨勢。

2. 政策建議

首先，加強農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融傳播力度。根據(jù)研究結(jié)論可知，數(shù)字普惠金融傳播不足是制約城鄉(xiāng)地區(qū)異質(zhì)性的重要原因。因此，應(yīng)加強鄉(xiāng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融服務(wù)使用和安全知識的普及，進而縮小城鄉(xiāng)就業(yè)差距。一方面，地方政府要注重對于數(shù)字普惠金融知識和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及與指導(dǎo)，盡可能使更多鄉(xiāng)村居民清楚并掌握金融知識和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，保證居民能夠通過掌握這些知識易于獲得就業(yè)機會，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融對偏遠地區(qū)和鄉(xiāng)村地區(qū)的就業(yè)促進作用。另一方面，加大對農(nóng)村數(shù)字普惠金融領(lǐng)域人才的培養(yǎng)，在金融機構(gòu)內(nèi)部需持續(xù)性開展數(shù)字普惠金融“惠民化”講座與培訓(xùn)，提升工作人員的專業(yè)水平與業(yè)務(wù)能力。

其次，加快完善數(shù)字化征信系統(tǒng)。前已述及，信息不對稱是制約企業(yè)獲得數(shù)字普惠金融服務(wù)的重要因素，且關(guān)乎著該地區(qū)就業(yè)水平的高低。由此來看，借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)優(yōu)勢推動征信系統(tǒng)數(shù)字化，不僅能夠有效緩解企業(yè)與數(shù)字普惠金融服務(wù)提供者之間的信息不對稱難題，還可以進一步提升地方就業(yè)水平。其一，相關(guān)主管部門應(yīng)將公共部門與傳統(tǒng)金融機構(gòu)以外的互聯(lián)網(wǎng)征信體系、逾期信息、黑名單等納入全國統(tǒng)一征信系統(tǒng)，實行數(shù)字化征信系統(tǒng)中信用數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。其二，提升數(shù)字化征信系統(tǒng)與中小微企業(yè)的銜接，并利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)優(yōu)勢，完善信息對接機制來緩解小微企業(yè)融資約束，繼而提升就業(yè)水平。

最后，持續(xù)布局數(shù)字新基建。持續(xù)布局數(shù)字新基建，不僅有利于縮小地區(qū)發(fā)展差距，提高就業(yè)水平，還有助于提升金融服務(wù)覆蓋廣度。一方面，打破傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施桎梏，重點擴大數(shù)字基建覆蓋范圍。鄉(xiāng)村地區(qū)應(yīng)以數(shù)字基建為契機，加快布局與完善鄉(xiāng)村互聯(lián)網(wǎng)體系，增強該地區(qū)數(shù)字基建投入，克服可能出現(xiàn)的“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象，為數(shù)字普惠金融發(fā)展構(gòu)筑優(yōu)良的基礎(chǔ)環(huán)境。另一方面，以數(shù)字普惠金融政策支持，帶動數(shù)字新基建發(fā)展。政府可出臺財政補貼、稅收補貼、價格調(diào)控等政策，引導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供應(yīng)商加快落實農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，以此擴大數(shù)字普惠金融力度覆蓋面，進而促進農(nóng)村地區(qū)的就業(yè)水平，減小農(nóng)村勞動力持續(xù)性流出問題。