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| 数字普惠金融对就业市场影响分析 |
| 第767期 作者：□文/董 华 时间：2025/12/16 11:17:57 浏览：70次 |
［提要］ 本文系统探讨数字普惠金融对就业市场的多维影响机制，从理论层面分析技术赋能背景下金融创新对就业总量、就业结构和就业质量的综合作用。研究发现：数字普惠金融通过降低创业门槛、优化资源配置、促进区域协调发展等路径对就业市场产生深刻影响，并在就业形态创新和人力资本提升方面发挥重要作用。
关键词：数字普惠金融；创业；人力资本；数字经济
中图分类号：F24；F83 文献标识码：A
收录日期：2025年6月18日
在数字经济蓬勃发展的时代背景下，金融服务的可获得性正经历革命性变革。数字普惠金融以其突破时空限制、降低服务成本、提升触达效率的独特优势，重构传统金融服务的供给模式。这种变革不仅影响着经济资源的配置效率，更通过改变微观主体的经济行为，对就业市场产生深远影响。在此背景下，探讨数字普惠金融的就业效应具有重要理论价值和现实意义。
一、文献综述与理论框架
（一）数字普惠金融理论演进。传统普惠金融理论强调通过消除制度性障碍和服务下沉实现金融包容性，其核心逻辑在于通过物理网点扩张与政策引导相结合的方式，将传统银行服务延伸至农村地区和低收入群体。这种模式在21世纪初显著提升了基础金融账户覆盖率，但受制于地理距离、运营成本与信息不对称的“三重约束”，其服务深度和可持续性始终面临挑战。数字技术的突破性发展重构了普惠金融的实施路径，基于移动终端、云计算和大数据技术的融合应用，金融服务首次实现全时域覆盖和无边界触达。这种数字化转型不仅催生出“移动优先”的新服务范式，更通过技术赋能创造了“需求识别-精准匹配-动态风控”的完整服务闭环，使普惠金融从被动式供给转向需求响应型生态。
同时，中国学者黄益平（2018）提出的“三维度”分析框架系统解构了数字普惠金融的演进特征。在可得性维度方面，中国银联2021年数据显示，移动支付渗透率从2013年的25%跃升至2020年的85%，服务范围突破实体网点的地理约束；在使用质量维度方面，智能风控系统使小微企业信贷审批时效从15天缩短至3分钟，产品适配性通过场景化服务显著提升；在成本控制维度方面，北京大学数字金融研究中心2022年数据显示，云计算技术使单账户运维成本降至传统模式的1/10，而基于行为数据的信用评估体系有效降低风险溢价200～300个基点。这种结构性变革推动普惠金融完成从“政策驱动”到“市场驱动”的范式转换，蚂蚁集团的“310”小微贷款模式（3分钟申请、1秒放款、0人工干预）和微信支付生态的“码商”服务体系对此范式进行了有效验证。
最新研究进一步揭示了数字普惠金融的乘数效应，即每提高1个百分点的移动支付使用率，可带动县域经济GDP1，849万元的增长，同时通过支付数据沉淀构建的“数字足迹”正在重塑传统征信体系。与此同时，技术赋能也可能加剧“数字鸿沟”的阶层分化，老年群体和数字技能缺失者面临新的金融排斥风险，这要求数字普惠金融发展必须同步构建技术包容机制和数字能力培育体系。
（二）就业影响的理论基础。创业促进理论：Evans和Jovanovic（1989）的流动性约束模型表明，金融可得性降低将显著抑制创业活动。认为在金融市场不完善的情况下，创业者面临的流动性约束（即自有财富不足或外部融资受限）会显著抑制创业活动。
人力资本理论：Becker（1964）指出金融支持对教育投资和技能提升的关键作用。金融支持通过平滑跨期消费，即助学贷款允许个体以未来收入为抵押，提前获取教育资金，缓解当前流动性约束；降低风险感知，比如政府补贴或奖学金可减少个人投资风险，提高教育参与率；激励技能专用性投资，例如企业自主员工培训确保人力资本与岗位需求匹配，三种路径促进人力资本积累。
技术扩散理论：Acemoglu（2002）的技术偏向型进步理论为分析技术赋能型金融的就业效应提供框架，尤其在技术赋能型金融，如金融科技、人工智能驱动的金融服务就业效应研究方面。该理论强调，技术进步并非中性，而是倾向于与特定生产要素，进而重塑要素需求与收入分配格局。
（三）分析框架构建。本文突破传统单维度分析局限，创新性构建“三维作用-双元路径”分析框架，系统解构数字普惠金融的就业影响机制。该框架从微观个体、中观产业、宏观区域三个作用维度，通过直接效应（创业促进）和间接效应（结构优化）的双重路径，揭示数字普惠金融对就业市场的多层级、非线性影响。
二、数字普惠金融影响就业的作用机制
（一）创业促进机制
1、降低创业门槛。数字支付和网络信贷等工具发挥关键作用。根据蚂蚁研究院（2021）的研究，数字普惠金融使初创企业资金门槛下降约60%；而北京大学数字金融研究中心（2022）的研究表明，小微企业启动成本降低了63%。这些成果主要体现在以下几个方面：一是突破传统信贷的抵押品壁垒。传统金融模式下，小微企业和个体创业者往往因缺乏抵押品而难以获得银行贷款。数字普惠金融借助大数据、人工智能等技术手段，能够更精准地评估信用风险，从而突破传统信贷的抵押品壁垒。例如，通过分析用户的消费行为、交易记录等多维度数据，数字普惠金融平台可以为那些在传统金融体系中难以获得融资的创业者提供信贷支持。这种创新的风控模式不仅降低了创业的资金门槛，还拓宽了创业者的融资渠道。二是降低创业资金门槛。数字支付和网络信贷等工具的普及，极大地降低了创业的资金门槛。数字支付提高了资金流转效率，降低了交易成本，使创业者能够更便捷地进行资金管理和运营。网络信贷则通过线上平台提供快速、灵活的融资服务，满足了初创企业小额、高频的融资需求。这种金融服务的创新，使得更多人能够以较低的成本进入创业领域，尤其是那些缺乏初始资本的创业者。电商创业者通过订单贷实现零库存运营，极大地降低了创业门槛和运营风险。新农人借助“助农贷”开展特色种植，解决了他们在特色种植等农业项目中的资金瓶颈问题。自由职业者利用“芝麻信用”获得启动资金，更灵活地开展业务，实现创业梦想。
2、提升创业存活率。数字普惠金融不仅降低了创业门槛，还通过多种方式提升了创业存活率。一方面，网络信贷缓解了创业者的融资约束，使企业能够在关键时期获得资金支持，避免因资金链断裂而倒闭。另一方面，数字支付的普及促进了消费数字化，扩大了企业的潜在市场规模。同时，数字普惠金融还通过优化创业外部环境，如促进科技创新、市场一体化和信用环境的改善，为创业企业提供更好的发展条件。
3、促进就业增长。数字普惠金融通过降低创业门槛和提升创业存活率，间接带动了就业增长。创业活动的增加为社会创造了更多的就业岗位，尤其是小微企业和个体创业者的活跃，吸纳了大量的劳动力。此外，数字普惠金融还促进了创业企业的高质量发展，推动了技术进步和产业升级，进一步提升了企业的就业吸纳能力。
综上所述，数字普惠金融通过创业促进机制，显著降低了创业门槛，提升了创业存活率，进而带动了就业增长。这一过程不仅为创业者提供了更多机会，也为社会经济的多元化发展注入了新的活力。
（二）就业结构优化机制。数字普惠金融对就业结构优化的影响机制，主要体现在通过技术赋能和金融资源再分配，推动传统产业数字化转型与新兴业态深度融合，从而重塑劳动力市场的需求格局。
1、服务业数字化转型。数字普惠金融通过普及移动支付、智能风控等技术，降低了服务业的交易成本和运营门槛，加速了生活服务业的线上化进程。例如，我国移动支付普及率达86%（位居全球第一），为餐饮、零售等行业的线上化提供了基础设施支撑。这一过程中，各大平台的外卖骑手、直播运营、在线学习服务师等新职业快速涌现。美团平台数据显示，2022年新增骑手62万人，其中34%来自传统制造业，体现了劳动力从低附加值产业向数字化服务业的转移。此外，外卖运营规划师等岗位的出现，要求从业者兼具餐饮专业知识和数字化运营能力，反映出就业岗位从体力劳动向技术复合型升级的趋势。数字化转型还催生了“数字工匠”等中高端岗位。广州建筑工地的BIM工程师利用三维模型优化施工方案，使工程交付周期缩短40%；深圳的无人机航线规划师通过数据分析设计安全航线，推动物流效率提升。
2、产业融合催生新业态。数字普惠金融通过“金融+科技+场景”模式，打通产业链上下游资源，推动跨界融合。数字信贷对电商、直播等核心产业的渗透率达78%，直接催生了“云客服” “直播选品师” “智能风控师”等23类新职业。以微众银行为代表的数字银行，利用AIGC技术为科技型小微企业主动授信，缩短服务链条的同时，衍生出“数字孪生应用技术员”等岗位，其人才需求年增长率达45%。
产业融合还推动了复合型岗位的兴起。例如，工业互联网运维员需同时掌握IT技术与能源管理知识，用户增长运营师需兼具数据分析与品牌策划能力。此类岗位要求从业者具备跨领域技能，促使企业联合高校开展“订单班”培养，如广州市32所技工院校与2，000余家企业合作，定向输送智能制造等领域人才。同时，数字普惠金融通过缓解小微企业融资约束（小微企业贷款余额十年增长233%），助力其拓展新业务场景，间接创造就业机会。例如，华策数科的智能决策引擎帮助金融机构降低70%运营成本，使更多资源投向创新岗位。
（三）区域协调发展机制。数字普惠金融对区域就业协调发展的推动，本质上是技术驱动与制度创新协同作用的结果。一方面，移动支付、区块链等技术降低了金融服务的空间依赖，使偏远地区也能共享数字经济红利；另一方面，政策引导下的金融资源下沉（如“电商贷” “县域信用体系建设”）和监管框架完善（如《推进普惠金融高质量发展的实施意见》），为就业市场注入稳定性。
1、弥合城乡数字鸿沟：激活农村就业市场潜力。数字普惠金融通过提升县域及农村地区的金融可得性，有效破解城乡二元经济结构中的资源分配失衡问题。根据中国互联网金融协会数据，县域数字金融服务覆盖率从2015年的58%跃升至2022年的92%，显著缩小了城乡金融服务的“最后一公里”差距。这一过程中，农村电商、特色农业等产业因金融支持而加速发展，成为吸纳就业的新引擎。例如，山东曹县依托中国银行“电商贷”产品，2024年电商企业达7，407家，直接带动35万人创业就业，其中汉服产业网络零售额突破199.78亿元，推动传统农民向电商从业者转型。广东高州则通过网商银行的数字信贷支持荔枝产业链，覆盖8万小微企业及农户，首贷户占比超90%，助力50万从业者实现产销协同，间接创造物流、电商运营等岗位。
（1）技术赋能与产业联动。数字普惠金融通过卫星遥感、大数据风控等技术，将农业资产转化为信用数据。例如，网商银行的“大山雀”系统通过卫星识别作物生长情况，为150万种植户提供精准信贷，推动农业生产规模化、数字化，衍生出冷链管理、电商运营等新型职业需求。同时，县域数字金融服务的普及还催生了“田头经纪人” “农产品直播选品师”等本地化岗位，形成“金融+产业+就业”的良性循环。
（2）政策协同效应。中央一号文件明确要求发展农村数字普惠金融，强化县域金融机构支持。广东省通过“整村授信”和供应链金融模式，覆盖32个涉农县，2022年超400万小微群体获得数字信贷，其中半数位于农村，直接推动农村电商从业者突破3，000万人。此类政策不仅降低农村创业门槛，还通过技能培训，如电商课程，提升劳动力素质，助力就业结构升级。
2、促进劳动力要素流动：构建跨区域就业支持网络。数字普惠金融通过优化金融服务的跨区域可获得性，打破地理限制，促进劳动力在城乡、产业间的自由流动。国家统计局2023年数据显示，“远程授信+电子合同”模式使农民工参保率提升27个百分点，反映出金融工具对劳动力权益保障的直接影响。具体机制包括：
（1）跨区域金融服务无缝对接。传统金融模式下，农民工异地就业常面临信贷审批难、社保转移难等问题。而数字普惠金融通过线上身份认证、电子合同签约等技术，实现“一次授信、全国通用”。例如，微众银行利用AIGC技术为跨区域务工者提供即时授信，缩短服务链条，使其在异地也能便捷获取创业或消费贷款，降低就业迁移成本。此外，数字社保平台的普及，使农民工可在线完成医保、公积金跨省转移，增强就业流动性。
（2）灵活就业与零工经济的金融支持。数字普惠金融为自由职业者、零工劳动者提供适配的金融产品。例如，网商银行通过“按日计息、随借随还”的信贷模式，支持网约车司机、外卖骑手等灵活就业群体应对短期资金周转需求，2022年广东超400万小微用户通过此类服务稳定就业。同时，远程授信技术还推动“云客服” “跨境电商运营”等跨区域岗位兴起，2023年仅直播电商领域便新增就业岗位超200万个。
（3）区域间资源再平衡。数字普惠金融通过数据共享和风险共担机制，引导金融资源向欠发达地区倾斜。例如，甘肃省通过构建涉农信用信息数据库，推动数字普惠金融指数较高的县域（如榆中县）与落后地区（如东乡县）形成帮扶机制，缩小区域间就业机会差距。此外，东西部协作项目中，数字金融平台可定向为西部劳动力提供技能培训贷款，支持其向东部高新技术产业转移，实现“技能提升—就业升级—收入增长”的闭环。
三、数字普惠金融对就业质量提升效应
数字普惠金融不仅创造就业机会，更通过技术创新与制度适配，系统性提升就业质量，推动劳动者权益保障、能力发展与职业稳定性升级，形成“数量-质量”双维提升的就业促进格局。
（一）非正规就业正规化：构建权益保障新范式。数字普惠金融通过技术工具与制度创新的协同，破解灵活就业者长期面临的“劳动关系模糊、社会保障缺位”困境。人社部2023年数据显示，电子合同签约、数字社保账户等工具的普及，使灵活就业者参保率从12%跃升至38%。这一范例已成功应用在网约车司机职业保障升级、家政服务数字化劳动关系管理和网络主播收入透明化改革上。滴滴出行与平安保险合作推出“司乘意外险”，基于行程数据实时生成保险覆盖时段，司机日均保障成本仅0.5元，覆盖职业伤害场景达95%。杭州市试点将此类保险纳入工伤保险体系，实现平台就业者权益保障制度化；支付宝“家政服务信用平台”通过区块链技术记录服务时长、薪资支付及评价数据，形成可溯源的电子化劳动关系凭证。2023年该平台已接入超200万从业者，帮助43%的家政工获得社保代缴服务，推动行业规范化转型；抖音等平台引入“智能分账系统”，自动拆分直播打赏收入并生成纳税申报记录。上海市率先试点主播“信用等级制度”，将纳税合规性与流量推荐权重挂钩，推动头部主播群体社保缴纳率提升至78%。
（二）人力资本积累加速：重塑职业发展价值链。数字普惠金融通过降低教育投资门槛、创新技能融资模式，激活劳动者自我增值动力，破解人力资本积累的“资金-时间”双重约束。教育金融创新打破地域壁垒，微众银行“微粒贷·教育专项”通过AI风控模型评估学生信用潜力，实现助学贷款“无担保、线上秒批”，使贵州、甘肃等贫困地区大学生获贷率从52%提升至85%。此产品还嵌入职业规划服务，贷款学生就业后3年内平均薪资较非贷款群体高23%。技能投资激励释放学习动能，腾讯课堂联合招商银行推出“先学后付”分期模式，允许学员按课程模块分期还款，降低预付压力。2023年该模式带动Python开发、直播运营等数字技能课程报名量增长67%，学员完课率提高至89%，技能提升投入同比增长42%。终身学习支持体系成型，知乎“盐选会员信用付”将知识付费行为纳入个人信用评估，连续12个月按时还款的用户可获得职业认证考试费用折扣。此类信用激励使在职人员年均数字课程学习时长从82小时增至142小时，35%的用户通过“微证书”体系实现岗位晋升或跨行业转型。
（三）就业稳定性增强：构建抗风险能力网络。数字普惠金融通过优化企业经营韧性、完善劳动者财务健康度，系统性提升就业岗位的可持续性。小微企业生存周期延长，网商银行“数字会计”工具为小微企业提供自动化现金流管理服务。清华大学经管学院2022年结合供应链金融预授信功能，使企业平均存活期从2.3年延长至3.1年。浙江省调研数据显示，使用此类工具的企业新冠肺炎疫情期间员工留存率高达91%，较传统企业高15个百分点。劳动者财务韧性强化，京东金融“灵活用工保障计划”为快递员、分拣员等提供“收入波动补偿贷”，当月度收入降幅超20%时自动触发低息贷款，额度最高达月均收入的80%。该机制使从业人员职业中断率下降28%，有效缓解短期冲击对就业稳定性的影响。四川省建立“数字普惠金融就业稳定基金”，通过大数据监测重点行业用工风险，对受技术冲击的传统制造业工人提供转岗培训贷款补贴，已帮助3.2万名工人向数字经济领域平稳过渡，转岗后薪资平均增长34%。
四、面临的挑战与政策建议
数字普惠金融在优化就业结构的同时，也面临技术迭代与制度滞后的结构性矛盾，需通过系统性政策设计平衡创新激励与风险防范，构建包容、安全、可持续的就业生态系统。
（一）面临的挑战
1、数字鸿沟加剧结构性失业风险。城乡、代际、教育水平差异导致数字技能获取不均衡，形成“技术排斥”就业陷阱。中国互联网信息中心2023年数据显示，农村地区60岁以上劳动力智能设备使用率不足15%；工信部2022年数据显示，传统产业工人中仅23%接受过系统化数字技能培训。此类群体难以适应智能制造、直播电商等新兴岗位需求，加剧“机器换人”背景下的摩擦性失业。例如，广东佛山陶瓷产业智能化改造后，42%的产线工人因缺乏设备操作能力被迫转行低端服务业。
2、算法歧视导致就业机会不均等。平台算法隐蔽性歧视引发就业公平危机。北京大学平台经济研究院2023年数据显示，某外卖平台骑手调度系统将“常驻商圈” “夜间接单率”作为权重指标，导致45岁以上骑手日均接单量降低37%。社科院2022年调查数据显示，招聘领域AI筛选工具存在性别偏好，某求职平台算法对女性简历通过率较男性低19个百分点，加剧劳动力市场分割。
3、数据安全与隐私保护制度空白。灵活就业者生物识别、行为轨迹等数据滥用风险凸显。2023年某家政平台泄露50万名从业人员身份证号、住址信息，引发大规模电信诈骗；网约车司机行程数据被违规用于商业征信评估，导致28%的司机遭遇贷款拒批（中国消费者协会调研）。现行《个人信息保护法》对新就业形态数据流转规则尚未细化，制约数字金融与就业服务的深度融合。
4、新型劳动关系社会保障缺失。平台用工“去劳动关系化”趋势削弱权益保障。人社部2023年数据显示，超8，000万外卖骑手、网络主播等群体中，仅12%享有工伤保险。据有关数据显示，2022年新业态劳动争议案件同比激增156%，其中83%涉及社保缴纳争议。现行社保体系与灵活就业者收入波动性、跨区域流动性特征严重脱节，制约就业质量提升。
（二）政策建议。数字普惠金融对就业的影响涉及多维度政策协同，需从金融素养、基础设施、监管框架和协同治理四个方面构建系统性解决方案。通过素养教育提升个体能力，依托数字基建优化服务效率，借助监管框架保障安全，依靠协同治理整合资源。
1、构建数字金融素养培育体系。一是分层分群教育渗透。将数字支付、智能合约等技能纳入职业教育必修模块，开发建筑工人、家政服务员等群体的场景化培训课程，针对农村居民、灵活就业者、小微企业主等不同群体设计差异化的金融知识课程。例如，面向农村居民普及移动支付、信贷产品使用技巧；针对小微企业主提供供应链金融和风险管理培训。二是社区服务下沉。依托邮政网点、社区服务中心建设“数字金融驿站”，提供智能设备操作指导、反诈知识普及等服务，重点提升老年群体使用能力。三是金融风险防范教育普及。重点普及反诈骗、征信保护和合法维权知识。建立常态化教育机制，通过定期发布风险警示案例，利用金融机构网点和服务站点开展线下宣讲，提高金融风险意识。
2、完善数字就业基础设施。一是构建智能化的就业服务平台，进行数据整合和智能匹配，实现人岗精准匹配。开发可视化就业地图，标注周边岗位信息，支持零工岗位动态发布与即时对接，降低信息不对称。二是强化农村数字基建覆盖，推进乡村网络设施升级，扩大5G和光纤覆盖率，确保偏远地区接入基础金融服务。建设多功能“数字普惠金融服务站”，拓展服务功能至信用信息采集、技能培训等，通过基层服务站实现“一站式”金融支持。
3、优化监管框架。完善数据管理，出台《新就业形态数据管理条例》，建立数据分类分级管理机制，明确数据所有权和使用权，打击非法数据交易；优化动态风险监测与处置机制，推动金融机构应用大数据和AI技术加强风险预警；建立跨部门联合执法机制，打击“反催收”黑灰产和非法集资，营造良好氛围。设立差异化监管政策，实施区域精准施策，对西部县域实施数字金融税收优惠，针对农村金融机构和小微企业贷款，适当放宽风险容忍度，同时通过财政贴息和风险补偿基金降低坏账压力。试点“沙盒监管”，鼓励金融科技产品创新。
4、促进多方协同治理。一是政府主导跨部门协作。建立“数据共享-风险共防-成果共用”机制，构建全域信用评价体系。将数字普惠金融纳入地方考核，通过如税收优惠等政策激励引导金融机构下沉服务。二是加强金融机构与科技企业合作。鼓励大型银行向中小机构输出技术，支持金融科技公司开发适配农村场景的产品。构建“银行+保险+担保”联动模式，协同开发产业链金融产品。
五、结论与展望
数字普惠金融通过重构金融资源配置方式，正在重塑就业市场的底层逻辑。这种变革不仅促进就业数量的增长，更深刻地改变着就业形态和劳动价值实现方式。研究显示，数字技术的渗透使得传统就业“中心化”结构向“分布式”网络转型，劳动者价值创造路径从单一岗位依附转向多维度能力变现。但同时也暴露出数字技能鸿沟扩大、劳动权益保障滞后等结构性矛盾，形成“效率提升”与“分化加剧”并存的“数字普惠悖论”。同时，随着新质生产力、数字生态的发展，未来也需要关注人工智能对金融就业效应的叠加影响。在技术维度关注智能金融工具的就业创造、破坏效应，数字货币体系下的就业市场变革；在制度维度完善数字劳动市场的法律适应性与社会保障可携带性，全球数字金融治理对劳动力流动的影响；在能力维度建立终身数字技能培养体系。特别需要警惕“技术达尔文主义”风险，通过设计包容性数字基础设施，使普惠金融真正成为推动就业质量升级的赋能工具，而非加剧分化的技术鸿沟。后续研究可结合数字劳工地理学、复杂性经济学等跨学科视角，深入揭示金融科技与就业市场演化的非线性作用机制。
综上所述，在数字化转型加速的背景下，构建包容性数字金融生态系统，将成为实现更高质量就业的关键路径。这需要政策制定者、金融机构、科技企业和劳动者多方协同，共同应对技术变革带来的机遇与挑战。
（作者单位：首都经济贸易大学）
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