數(shù)字普惠金融促進靈活就業(yè)者收入增長了嗎？
——基于CFPS 數(shù)據(jù)的門檻效應(yīng)研究

□ 文理群 蒲艷

一、引言

靈活就業(yè)作為蓬勃發(fā)展的一種新就業(yè)形式，能拓寬就業(yè)新渠道，培育就業(yè)新動能，在緩解就業(yè)壓力方面展現(xiàn)出巨大優(yōu)勢。國家統(tǒng)計局網(wǎng)站數(shù)據(jù)顯示，截至2021年，我國靈活就業(yè)者規(guī)模已達2億人，與8.8億的全國勞動年齡人口規(guī)模相比，靈活就業(yè)群體占比接近22.7%。目前，我國勞動力市場上規(guī)模較大的靈活就業(yè)群體主要有四類：一是電商平臺就業(yè)者，包含在平臺上開網(wǎng)店的創(chuàng)業(yè)者以及與網(wǎng)店運行相關(guān)的從業(yè)者；二是基于指定位置如共享經(jīng)濟平臺上的勞動者；三是基于在線平臺就業(yè)模式，有一定技能的從業(yè)者可借由互聯(lián)網(wǎng)平臺獲取訂單、開拓業(yè)務(wù)；四是基于社群經(jīng)濟，以社群作為連接從業(yè)者與消費者的就業(yè)模式的勞動者（喬健，2023）。

由于靈活就業(yè)具有工作崗位的非固定性、收入待遇的波動性等特征，部分的靈活就業(yè)人員屬于微弱經(jīng)濟體，容易受到金融排斥。普惠金融的重要意義之一就是通過幫助易受到金融排斥的弱勢群體獲得合理金融服務(wù)，從而提高其收入水平，并提高社會整體經(jīng)濟水平。數(shù)字普惠金融克服了傳統(tǒng)金融對物理網(wǎng)點的依賴，延伸了金融服務(wù)邊界，提升靈活就業(yè)者的金融服務(wù)可得性與便利性，從而提升其收入水平。因此，研究數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入的影響，及其影響靈活就業(yè)者收入的作用機制，有助于精準(zhǔn)施策助力靈活就業(yè)群體收入提升，扎實推進共同富裕。

本文試圖探討數(shù)字普惠金融與靈活就業(yè)者就業(yè)者收入的關(guān)系，可能的邊際貢獻如下：第一，從微觀視角出發(fā)，將數(shù)字普惠金融指數(shù)與中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)相結(jié)合，探討數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)的作用，及對靈活就業(yè)者收入影響的門檻效應(yīng)，有助于完善數(shù)字普惠金融相關(guān)理論，豐富拓展數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入問題的研究。第二，從異質(zhì)性角度探討數(shù)字普惠金融對不同地區(qū)靈活就業(yè)者收入的影響，使普惠金融和相關(guān)政策支持能更精準(zhǔn)地惠及靈活就業(yè)群體，助力共同富裕。

二、文獻綜述與理論假設(shè)

由于數(shù)字普惠金融能提供有針對性的產(chǎn)品和服務(wù)，熨平周期波動對靈活就業(yè)者收入的不利影響，探究數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)的影響已成為當(dāng)下兩個領(lǐng)域新的研究趨勢。宏觀視角來看，數(shù)字普惠金融能推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，進而影響產(chǎn)業(yè)對就業(yè)市場的不同需求，優(yōu)化就業(yè)結(jié)構(gòu)。數(shù)字普惠金融通過緩解融資約束、促進資源合理配置，對區(qū)域就業(yè)、三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)均有不同程度的影響（呂靖燁，2022）。馬國旺和王天嬌（2022）發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展對本地區(qū)總體就業(yè)和三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)存在促進作用。Bruhn and Love(2014)基于墨西哥的實證研究表明，數(shù)字普惠金融的推廣與就業(yè)結(jié)構(gòu)有著緊密關(guān)聯(lián)。數(shù)字普惠金融能顯著提高制造業(yè)企業(yè)就業(yè)規(guī)模，提升銷售和技術(shù)就業(yè)崗位（尹碧波和伍穎，2022），帶來生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就業(yè)效應(yīng)、生活性服務(wù)業(yè)就業(yè)效應(yīng)，提升企業(yè)高、低等學(xué)歷勞動力占比（匡廣璐等，2023）。在企業(yè)經(jīng)營狀況等信息的了解程度上，數(shù)字普惠金融能幫助金融機構(gòu)判斷企業(yè)信貸的使用是否規(guī)范合理，降低道德風(fēng)險問題，從而增強企業(yè)信貸的可獲得性，幫助企業(yè)創(chuàng)業(yè)(Lina，2012)。具體而言，數(shù)字普惠金融能促進機會型創(chuàng)業(yè)（琚瓊，2023），改善農(nóng)村居民的創(chuàng)業(yè)行為，提升落后地區(qū)的就業(yè)（張勛等，2019）。劉暢（2022）發(fā)現(xiàn)數(shù)字化平臺的應(yīng)用推行和數(shù)字化設(shè)施的建設(shè)有利于促進靈活就業(yè)選擇，影響靈活就業(yè)質(zhì)量。郭繼輝和金榕（2022）實證發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融更有利于低收入家庭、西部地區(qū)家庭、農(nóng)村家庭、二線及以下城市家庭進行靈活就業(yè)。但現(xiàn)有文獻更多地關(guān)注數(shù)字普惠金融整體對靈活就業(yè)者的促進作用，對靈活就業(yè)者收入的影響機制研究較少。另外已有相關(guān)文獻研究數(shù)字金融對靈活就業(yè)群體收入的影響，但未深入挖掘數(shù)字普惠金融對異質(zhì)靈活就業(yè)群體影響。

與信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新技術(shù)相結(jié)合的數(shù)字普惠金融，突破了時間、空間的限制，一方面能夠降低靈活就業(yè)群體獲取金融服務(wù)的門檻和服務(wù)成本，提升金融可得性，提供多樣化、針對性小額貸款等金融產(chǎn)品，緩解融資約束與流動性約束，有助于靈活就業(yè)者參與相關(guān)技能培訓(xùn)，提升自身人力資本，達到更高收入水平靈活就業(yè)崗位要求，有助于參與生產(chǎn)性經(jīng)濟活動（楊芳，2023），增加靈活就業(yè)者收入；另一方面電子支付促進了電子商務(wù)的發(fā)展，創(chuàng)造了大量靈活就業(yè)崗位，激勵部分靈活就業(yè)者創(chuàng)業(yè)，增加自雇傭就業(yè)，戚聿東等（2022）研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)使用對青年、女性和低收入靈活就業(yè)群體的工資收入提升作用更大。數(shù)字保險則提升了金融保險服務(wù)的可達性，可以保障靈活就業(yè)者收入的平穩(wěn)性，緩解其脆弱性。鑒于此，本文提出研究假設(shè)1。

H1：數(shù)字普惠金融有助于提升靈活就業(yè)者收入。

關(guān)于數(shù)字普惠金融發(fā)展對就業(yè)的影響，部分學(xué)者從微觀視角實證發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融能增加勞動收入份額（劉長庚，2022），提高就業(yè)規(guī)模（Beck et al，2018），提高家庭部門就業(yè)率（尹志超等，2021），促進靈活就業(yè)（郭繼輝和金榕，2022），即數(shù)字普惠金融在對靈活就業(yè)、靈活就業(yè)者收入方面呈現(xiàn)出顯著“數(shù)字紅利”。而根據(jù)金融發(fā)展理論，數(shù)字普惠金融與靈活就業(yè)者收入的關(guān)系在不同階段可能有所變化。在數(shù)字普惠金融發(fā)展初級階段，弱勢群體的金融素養(yǎng)偏低，數(shù)字技術(shù)與普惠金融結(jié)合所帶來的優(yōu)勢難以充分展現(xiàn)，出現(xiàn)“馬太效應(yīng)”（王修華和趙亞雄，2020），數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入的增收效應(yīng)有限，可能存在“數(shù)字鴻溝”，這在現(xiàn)有文獻中也得到了證實。胡聯(lián)等（2021）指出數(shù)字普惠金融的作用較為復(fù)雜，產(chǎn)生的影響并非線性。據(jù)此提出研究假設(shè)2、3。

H2：數(shù)字普惠金融有助于提升靈活就業(yè)者收入。

H3：數(shù)字普惠金融與靈活就業(yè)者收入存在非線性關(guān)系，具有門檻效應(yīng)，在未達到門檻值時，數(shù)字普惠金融靈活就業(yè)者收入的促進作用有限，跨過門檻后，數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入具有更大促進作用。

三、數(shù)據(jù)、變量與模型設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源與變量選取

1.數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)主要來自北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)與中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)。CFPS數(shù)據(jù)庫由北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心實施，自2010年起每隔一年進行實地追蹤調(diào)查，反映中國經(jīng)濟、社會、人口、教育和健康的變遷。數(shù)字普惠金融指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心研究組和螞蟻金融服務(wù)公司共同編制，描繪了2011-2021年全國各地數(shù)字普惠金融發(fā)展程度，該指數(shù)已在學(xué)術(shù)界具有一定的權(quán)威性。本文選取2016、2018、2020三年CFPS數(shù)據(jù)與數(shù)字普惠金融指數(shù)相匹配，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)，并借鑒何文和申曙光（2020）的做法，刪除農(nóng)業(yè)工作、城鎮(zhèn)正規(guī)就業(yè)人員樣本以及其他非靈活形式的無效樣本（即已剔除CFPS數(shù)據(jù)庫中務(wù)農(nóng)、固定職工和簽訂了一年以上長期合同的樣本），處理后共獲得8144份靈活就業(yè)樣本。地方經(jīng)濟發(fā)展水平GDP數(shù)據(jù)來自對應(yīng)年份的《國家統(tǒng)計年鑒》。

2.變量選取

（1）被解釋變量。本文的被解釋變量為靈活就業(yè)者年收入（income）與靈活就業(yè)方式（employment）。根據(jù)CFPS中問卷調(diào)查結(jié)果，篩選出靈活就業(yè)者樣本的年收入變量，包括工資性收入、經(jīng)營性收入、財產(chǎn)性收入與其他收入。對于靈活就業(yè)方式變量，在上文處理后所獲得的8144份靈活就業(yè)樣本中，利用CFPS中“主要工作的所有者”來進一步區(qū)分，將靈活就業(yè)群體中“為自己/自家工作”賦值為1，代表自雇靈活就業(yè)，“受雇于他人/公司”賦值為0，代表受雇靈活就業(yè)。

（2）核心解釋變量。核心解釋變量選取“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”作為數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r變量（dif），該指數(shù)的測算方式參考郭峰等（2019）的研究。為減輕互為因果問題，將數(shù)字普惠金融指數(shù)滯后一期處理。

（3）控制變量。參考已有文獻，考慮靈活就業(yè)者收入的相關(guān)影響因素引入以下控制變量，如性別（gender）、年齡（age）、受教育程度（edu）、健康狀況（health）、婚姻狀況（marry）等，對于性別變量，女性賦值為1，男性賦值為0。對于受教育程度變量，對文盲、小學(xué)、初中、高中/中專/職高、大專、大學(xué)、碩士和博士學(xué)歷，分別賦值 0、1、2、3、4（大專及以上）。本文將非常健康、很健康、比較健康、一般和不健康狀態(tài)分別賦值1、2、3、4和5。對于婚姻變量，將已婚（在婚狀態(tài)）賦值為1，其他婚姻狀態(tài)賦值為0。各變量方差膨脹因子均小于10，不存在多重共線性。此外，根據(jù)各地經(jīng)濟水平將全國劃分為東、中、西三組樣本進行異質(zhì)性分析。

（4）工具變量與替代變量?？紤]到模型的內(nèi)生性問題，采用各省市互聯(lián)網(wǎng)普及狀況（net）作為工具變量修正。在穩(wěn)健性檢驗中，用覆蓋廣度(cov)、使用深度（dep）和數(shù)字化程度（dig）三個數(shù)字普惠金融子維度指數(shù)對其進行替代。

為清楚反映數(shù)據(jù)分布特征，各變量描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果

（二）模型設(shè)置

本文先對數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)的整體影響構(gòu)建回歸模型：

其中，employmentt為靈活就業(yè)方式；difit為數(shù)字普惠金融指數(shù)；Σxit為影響靈活就業(yè)的控制變量，包括性別（gender）、年齡（age）、受教育年限（edu）、健康狀況（health）、婚姻狀況（marry）等；province代表省域異質(zhì)效應(yīng)，Year代表年份異質(zhì)效應(yīng)；εt為隨機擾動項。由于該模型的被解釋變量與解釋變量涉及了分類變量與連續(xù)型變量，在估計數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)的整體影響時采用Probit回歸模型。

本文為考察中國數(shù)字普惠金融發(fā)展與靈活就業(yè)者收入間是否存在非線性的關(guān)系，構(gòu)建面板門檻模型進行檢驗，門檻值的個數(shù)根據(jù)門檻效應(yīng)檢驗確定。若存在門檻效應(yīng)，即門檻變量大于某一門檻值（臨界值）時，數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)與靈活就業(yè)者收入之間的關(guān)系將發(fā)生變化：

其中，wagei為為靈活就業(yè)者年收入；dif為門檻變量；I為示性函數(shù)，假若為真取值為1，反之為0；γ代表對應(yīng)的門檻值；Σxit為影響靈活就業(yè)收入的控制變量，同樣包括性別（gender）、年齡（age）、受教育年限（edu）、健康狀況（health）、婚姻狀況（marry）等；province表示省域異質(zhì)效應(yīng)；Year表示年份異質(zhì)效應(yīng)；εt為隨機擾動項。

四、實證分析

（一）數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者的總影響

運用Stata軟件對模型（1）做Probit回歸考察數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)的總影響，結(jié)果和邊際效果如表2所示。結(jié)果顯示數(shù)字普惠金融（dif）系數(shù)顯著為正，數(shù)字普惠金融為傳統(tǒng)就業(yè)困難群體提供多種新形態(tài)靈活就業(yè)機會，顯著促進靈活就業(yè)，假設(shè)1成立。從邊際效果來看，數(shù)字普惠金融使得靈活就業(yè)者選擇自雇傭就業(yè)的概率提高0.148%。這可能是因為數(shù)字普惠金融的不斷發(fā)展，數(shù)字支付使得靈活就業(yè)者接觸到網(wǎng)絡(luò)運營、寫手、直播等更多類型的自雇傭靈活就業(yè)形式；數(shù)字信貸為有意向創(chuàng)業(yè)的靈活就業(yè)者提供了個性化的靈活貸款，緩解其融資約束；數(shù)字保險為靈活就業(yè)者自雇傭創(chuàng)業(yè)提供了多樣化的保障，從而顯著提升了靈活就業(yè)者自雇傭選擇?？刂谱兞炕貧w結(jié)果顯示，靈活就業(yè)自雇傭的概率隨年齡增長逐漸上升。男性、已婚靈活就業(yè)者進行自雇傭就業(yè)的概率更大，原因可能是相較之下男性、已婚靈活就業(yè)者創(chuàng)業(yè)更容易得到家庭支持，專注于自雇傭靈活就業(yè)。學(xué)歷較低的靈活就業(yè)者自雇傭概率更高，可能是因為受教育程度較低的個體人力資本不高，相對而言受雇傭靈活就業(yè)的選擇多樣性上不如高學(xué)歷個體，因而更傾向于自雇傭。

表2 數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者的總影響：Probit模型回歸結(jié)果

（二）數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入的影響

首先檢驗數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入可能存在的門檻效應(yīng)影響，利用自抽樣法（Bootstrap）進行檢驗，抽樣次數(shù)為300次，若單一門檻檢驗結(jié)果顯著，則增加門檻數(shù)進行雙重門檻檢驗直至檢驗不顯著，以此確定門檻個數(shù)。表3檢驗結(jié)果顯示，單一門檻P值為0.0033，在1%水平下顯著，雙重門檻統(tǒng)計上不顯著，只存在一個門檻值，故建立單一門檻模型。從結(jié)果來看，門檻值為226.4，以此可以將全國劃分為數(shù)字普惠金融發(fā)展程度較低與較高兩部分，數(shù)字普惠金融指數(shù)低于226.4時為數(shù)字普惠金融發(fā)展程度較低區(qū)域，高于226.4時定義為數(shù)字普惠金融發(fā)展程度較高區(qū)域。并分別用兩區(qū)域相關(guān)系數(shù)對數(shù)字普惠金融指數(shù)進行回歸，并同時報告固定效應(yīng)線性模型的回歸結(jié)果，作為對照，結(jié)果如表4第（1）、（2）列所示。

表3 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

表4 門檻回歸分析及異質(zhì)性檢驗結(jié)果

表4第（1）列固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果數(shù)字普惠金融dif系數(shù)為112.9，在1%水平下顯著；第（2）列門檻效應(yīng)模型回歸結(jié)果數(shù)字普惠金融dif系數(shù)在各區(qū)間均顯著為正，說明數(shù)字普惠金融發(fā)展有助于提升靈活就業(yè)者收入。數(shù)字普惠金融依托數(shù)字技術(shù)，讓靈活就業(yè)者接觸更多類型金融服務(wù)，降低金融服務(wù)成本，從而緩解金融排斥現(xiàn)象，促進靈活就業(yè)者收入增長，假設(shè)2成立。在第（2）列中，當(dāng)dif未達到門檻值（226.4）時，系數(shù)為103.8917，跨過門檻值后，出現(xiàn)拐折，系數(shù)增加至128.6854，二者均在1%置信水平下顯著。說明數(shù)字普惠金融與靈活就業(yè)者收入之間具有門檻效應(yīng)，假設(shè)3成立。根據(jù)門檻模型分析結(jié)果，數(shù)字普惠金融發(fā)展程度較低地區(qū)，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加一單位，靈活就業(yè)者收入增加103.8971單位，數(shù)字普惠金融雖能助力靈活就業(yè)者收入增長，但由于發(fā)展初期數(shù)字普惠金融接受程度有限，數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入的助力作用受阻。隨著數(shù)字普惠金融不斷發(fā)展，跨過226.4這一門檻值后，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加一單位，能夠提升靈活就業(yè)者收入128.6854單位，普惠金融與數(shù)字技術(shù)融合的更為深入，能更好地幫助靈活就業(yè)者獲取個性化金融服務(wù)。

（三）異質(zhì)性分析

由于我國各地區(qū)經(jīng)濟水平存在差異，可根據(jù)各地經(jīng)濟水平劃分為東、中、西三組樣本，剔除無效樣本后分別進行考察各地區(qū)是否存在門檻效應(yīng)，對可能不存在門檻效應(yīng)的地區(qū)，進行固定效應(yīng)回歸模型檢驗對比，檢驗結(jié)果如表4第（3）、（4）、（5）列所示。各區(qū)域dif系數(shù)均顯著為正，進一步證實假設(shè)2。其中，東部存在單一門檻效應(yīng)，門檻值為261.938，當(dāng)dif跨越門檻（261.938）后，系數(shù)由256.8327增大至282.7247；西部地區(qū)同樣存在單一門檻效應(yīng)，門檻值為245.21，當(dāng)dif達到門檻（245.21）后，系數(shù)由148.6929增大至174.6282，中部地區(qū)不存在門檻效應(yīng)。當(dāng)數(shù)字普惠金融發(fā)展達到相應(yīng)的門檻后，對靈活就業(yè)者收入的增收效應(yīng)效果更好，與全國樣本的門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果大體一致，進一步驗證研究假設(shè)3。從三個地區(qū)dif系數(shù)大小來看，中部地區(qū)最小，西部其次，東部地區(qū)最大，說明數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入的促進效應(yīng)具有區(qū)域異質(zhì)性。東部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展所需的通信設(shè)施等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，東部靈活就業(yè)者平均受教育水平較高，能合理地運用多樣化的數(shù)字金融服務(wù)，發(fā)揮數(shù)字普惠金融對東部地區(qū)靈活就業(yè)者的增收效應(yīng)。而中西部數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施有待完善，存在“數(shù)字鴻溝”，數(shù)字金融服務(wù)效率受到影響，靈活就業(yè)者金融知識與素養(yǎng)不夠，故數(shù)字普惠金融的增收效應(yīng)有所減弱。近年來，針對性數(shù)字扶持政策的實施使得西部地區(qū)的通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)逐漸完善，有助于發(fā)揮西部地區(qū)數(shù)字普惠金融的作用，此外，西部地區(qū)靈活就業(yè)者平均收入水平較低，西部地區(qū)數(shù)字普惠金融的促進靈活就業(yè)者收入提升的邊際效果高于中部。

五、內(nèi)生性及穩(wěn)健性討論

（一）內(nèi)生性分析

1.為減輕遺漏變量的影響，參考以往文獻使用各省互聯(lián)網(wǎng)普及狀況（net）作為工具變量來緩解內(nèi)生性問題，因為互聯(lián)網(wǎng)普及狀況越高，靈活就業(yè)者接觸數(shù)字普惠金融的可能性越大，工具變量與數(shù)字普惠金融變量相關(guān)，符合相關(guān)性條件。并采用兩階段最小二乘估計（2SLS方法），檢驗結(jié)果如下表5第（1）列所示。其中LM統(tǒng)計量為1827.753，在1%水平下顯著，即互聯(lián)網(wǎng)普及狀況不存在識別不足；Cragg-Donald Wald-F統(tǒng)計量為8830.912，高于10%臨界值，說明互聯(lián)網(wǎng)普及狀況不是弱工具變量，為恰好識別。表5第（1）列中數(shù)字普惠金融dif系數(shù)為113.5，在1%的置信水平下顯著，系數(shù)的大小與顯著性均能支持原結(jié)論。

表5 內(nèi)生性及穩(wěn)健性討論結(jié)果

2.考慮到可能存在選擇性偏差問題，采用傾向得分匹配法（PSM）進行修正檢驗。選擇數(shù)字普惠金融發(fā)展程度的中位數(shù)（dif）對樣本進行分組，分為高發(fā)展程度組（處理組）和低發(fā)展程度組（控制組）兩組，利用Logit模型估計其傾向得分值。選擇性別、年齡、受教育程度、健康程度及婚姻狀況作為協(xié)變量，采用最近鄰匹配法進行匹配。對匹配后7695個樣本進行再次回歸，如表5中的第（2）列所示，dif的系數(shù)在1%的水平顯著為正，結(jié)果與原結(jié)論保持一致。

（二）穩(wěn)健性討論

1.替代解釋變量。采用數(shù)字普惠金融指數(shù)下的三個子維度：覆蓋廣度（cov）、使用深度（dep）和數(shù)字化程度（dig）對原解釋變量進行替代檢驗。表5第（3）、（4）、（5）列顯示替代變量系數(shù)均在1%置信水平下顯著為正，說明研究結(jié)論具有一定穩(wěn)健性。從系數(shù)大小來看，覆蓋廣度系數(shù)最大，數(shù)字化程度系數(shù)最小，且與覆蓋廣度、使用深度差距較大，表明現(xiàn)階段覆蓋廣度是數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入促進效應(yīng)的主要推動力；雖然數(shù)字化程度反映了數(shù)字金融的可得性與便利程度，但數(shù)字金融如小額貸款等服務(wù)的利率較高，高于一般銀行貸款利率的借貸成本會影響靈活就業(yè)者對數(shù)字金融服務(wù)的使用狀況，從而使靈活就業(yè)者收入增長受影響。

2.變量縮尾處理。為排除離群值或極端值的對模型造成的影響，對變量進行1%水平縮尾處理。根據(jù)表5第（6）列的回歸結(jié)果，經(jīng)門檻效應(yīng)檢驗，仍然存在單一門檻效應(yīng)，門檻值仍為226.4，并在1%水平下顯著，與縮尾前原結(jié)果無明顯變化，表明研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

六、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

受到惠及成本高昂、金融機構(gòu)服務(wù)能力與服務(wù)意愿受影響、可持續(xù)性差等問題限制，傳統(tǒng)普惠金融的發(fā)展容易受到阻礙，而近年來數(shù)字技術(shù)與普惠金融的深度融合，為傳統(tǒng)普惠金融推行過程中遇到的諸多難題提供了新的解決思路。本文基于CFPS數(shù)據(jù)與數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)相匹配所得的面板數(shù)據(jù)，運用probit模型、門檻效應(yīng)模型等計量模型探討了數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入的影響。研究結(jié)論如下：首先，數(shù)字普惠金融有利于促進靈活就業(yè)，從靈活就業(yè)者的職業(yè)選擇來看，數(shù)字普惠金融對自雇傭就業(yè)的促進效果更大。其次，數(shù)字普惠金融有助于提升靈活就業(yè)者收入，具有門檻效應(yīng)，在達到門檻值后，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能更有效地發(fā)揮作用，促進靈活就業(yè)者收入的增加，“數(shù)字紅利”顯著。最后，異質(zhì)性分析表明，中西部地區(qū)發(fā)展初期的數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入的促進作用不及東部地區(qū)，具有區(qū)域異質(zhì)性；進一步地，現(xiàn)階段數(shù)字普惠金融細分三個維度中，覆蓋廣度是數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入促進效應(yīng)的主要推動力。

（二）政策建議

本文試圖提出以下政策建議，助力靈活就業(yè)群體收入提升，扎實推進共同富裕：第一，把握“數(shù)字新基建”機遇，助力數(shù)字普惠金融發(fā)展程度跨過門檻進入新階段。應(yīng)提升互聯(lián)網(wǎng)普及率，鼓勵金融機構(gòu)依托數(shù)字技術(shù)降低金融產(chǎn)品設(shè)計與推廣成本，擴大數(shù)字金融覆蓋廣度，使更多靈活就業(yè)者享受到數(shù)字普惠金融服務(wù)。

第二，推行差異化數(shù)字普惠金融戰(zhàn)略。關(guān)注落后地區(qū)在數(shù)字技術(shù)覆蓋及使用程度上的差距，鼓勵社會資本投資建設(shè)中西部地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，重視數(shù)字普惠金融發(fā)展的“量”，幫助弱勢靈活就業(yè)者接觸數(shù)字普惠金融服務(wù)，實現(xiàn)收入增收效應(yīng)。東部經(jīng)濟相對發(fā)達地區(qū)則需重視數(shù)字普惠金融發(fā)展的“質(zhì)”，針對靈活就業(yè)者需求推行個性化普惠金融服務(wù)，促進經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。

第三，完善靈活就業(yè)支持與服務(wù)體系。為靈活就業(yè)者提供職業(yè)技能培訓(xùn)、崗位咨詢服務(wù)，幫助潛在靈活就業(yè)者打破進入壁壘，提升既有靈活就業(yè)者勞動力素質(zhì)與人力資本；培育靈活就業(yè)者的金融素養(yǎng)，借助數(shù)字普惠金融服務(wù)把握更多發(fā)展機會，進一步發(fā)揮數(shù)字普惠金融對靈活就業(yè)者收入的促進效應(yīng)，幫助弱勢群體享受數(shù)字普惠金融發(fā)展紅利。