習(xí)明明 李鑫 何炳林

(江西財(cái)經(jīng)大學(xué)江西經(jīng)濟(jì)發(fā)展與改革研究院，江西 南昌 330013)

一、引言

黨的十九屆五中全會(huì)提出：“開啟全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家新征程，要堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，保持制造業(yè)比重基本穩(wěn)定。千方百計(jì)穩(wěn)定和擴(kuò)大就業(yè)，堅(jiān)持經(jīng)濟(jì)發(fā)展就業(yè)導(dǎo)向，擴(kuò)大就業(yè)容量，提升就業(yè)質(zhì)量，促進(jìn)充分就業(yè)”。1為什么這次全會(huì)要突出強(qiáng)調(diào)“保持制造業(yè)比重基本穩(wěn)定和促進(jìn)充分就業(yè)”的重要性，將其提高到未來五年乃至十五年重大發(fā)展戰(zhàn)略的位置？一方面，是因?yàn)檫^去十年的發(fā)展中，隨著我國(guó)服務(wù)業(yè)的不斷發(fā)展壯大，制造業(yè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)占比出現(xiàn)了持續(xù)下降，經(jīng)濟(jì)有過早“脫實(shí)向虛”的征兆，這將不利于我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定和長(zhǎng)期發(fā)展，更不利于我國(guó)在全球市場(chǎng)中的核心競(jìng)爭(zhēng)力提升；另一方面，就促進(jìn)國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)發(fā)展新格局而言，我國(guó)制造業(yè)比其他產(chǎn)業(yè)的比較優(yōu)勢(shì)更加突出。制造業(yè)屬于勞動(dòng)和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，更能促進(jìn)就業(yè)、出口和消費(fèi)升級(jí)，對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的拉動(dòng)效應(yīng)也更大。制造業(yè)就業(yè)提升不僅有利于國(guó)內(nèi)市場(chǎng)消費(fèi)，也有利于國(guó)際出口業(yè)務(wù)，是推動(dòng)國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)發(fā)展和提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的關(guān)鍵。因而在當(dāng)前背景下，研究制造業(yè)就業(yè)問題具有重要的理論和實(shí)踐意義。

保持制造業(yè)比重基本穩(wěn)定對(duì)提升就業(yè)質(zhì)量和促進(jìn)充分就業(yè)意義重大。但制造業(yè)發(fā)展仍然面臨較為嚴(yán)峻的形勢(shì)，提升制造業(yè)就業(yè)面臨諸多挑戰(zhàn)和問題。第一，從制造業(yè)發(fā)展質(zhì)量來看，我國(guó)制造業(yè)仍然屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比較低，尚處在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)成長(zhǎng)階段。制造業(yè)普遍具有抗風(fēng)險(xiǎn)能力較低、企業(yè)利潤(rùn)率低、資金成本高、資產(chǎn)負(fù)債率高的“兩低兩高”特征。第二，從制造業(yè)企業(yè)數(shù)量和結(jié)構(gòu)來看，我國(guó)制造業(yè)中小微企業(yè)占比相對(duì)較高。相對(duì)于大中型企業(yè)而言，這些小微企業(yè)不僅經(jīng)營(yíng)的資金流動(dòng)性差，而且融資渠道單一、可抵押資產(chǎn)較少，更難獲得金融機(jī)構(gòu)的信貸支持，更需要優(yōu)惠信貸資金支持，尤其是普惠金融政策的“精準(zhǔn)滴灌”。普惠金融促進(jìn)金融資源向薄弱環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移，有利于改變制造業(yè)物質(zhì)資本積累和低端路徑依賴，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)并增加制造業(yè)就業(yè)機(jī)會(huì)(張平等，2015)[35]。第三，從區(qū)域發(fā)展不平衡角度看，我國(guó)地區(qū)金融資源配置不均和金融排斥問題仍然嚴(yán)重。2有學(xué)者研究表明中國(guó)金融賬戶人均持有比例較低，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)賬戶持有比例僅有63.8%，中國(guó)家庭存在嚴(yán)重的金融排斥問題(Demirgü?-Kunt and Klapper，2013；張?zhí)枟澓鸵境?016)[3][32]。金融排斥情況在不同省份之間存在差異，并且單個(gè)地區(qū)金融排斥在農(nóng)村地區(qū)明顯大于城市，金融發(fā)展呈現(xiàn)出城鄉(xiāng)二元性發(fā)展的特征(田霖，2011)[25]。

普惠金融政策從我國(guó)嚴(yán)重的金融排斥和區(qū)域發(fā)展不平衡狀況出發(fā)，致力于改善金融資源分配，推動(dòng)金融業(yè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展，能夠顯著促進(jìn)我國(guó)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的構(gòu)建。發(fā)展普惠金融正在成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新興關(guān)注點(diǎn)。其中，普惠金融對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響主要包括收入分配和改善就業(yè)兩個(gè)方面。與“撒胡椒粉”式的傳統(tǒng)金融發(fā)展不同，普惠金融通過改善金融結(jié)構(gòu)，影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率和公平(李建軍等，2020)[15]。我國(guó)的金融結(jié)構(gòu)主要是以銀行貸款為主導(dǎo)的間接金融體系(習(xí)明明和彭鎮(zhèn)華，2019)[27]，對(duì)企業(yè)信貸抵押的要求過高，不利于中小微企業(yè)融資借貸，提高金融中介率可以顯著地解決我國(guó)收入差距和推動(dòng)就業(yè)(謝世清和劉宇璠，2019)[28]。此外，構(gòu)建信息化普惠金融體系能夠提高金融中介服務(wù)率，降低金融服務(wù)門檻，促進(jìn)落后地區(qū)的企業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展(李建軍和韓珣，2019)[13]。

普惠金融對(duì)地區(qū)就業(yè)和創(chuàng)業(yè)的影響也是學(xué)者們關(guān)注的重點(diǎn)。張?zhí)枟澋?2017)[31]研究發(fā)現(xiàn)，普惠金融能夠通過改善個(gè)人信貸能力，提升人力資本積累，進(jìn)而降低失業(yè)率。Bruhn and Love(2014)[2]基于墨西哥的實(shí)證研究表明，普惠金融推廣與就業(yè)結(jié)構(gòu)有著緊密關(guān)聯(lián)。林春等(2019)[18]從小微企業(yè)著手，分析了普惠金融對(duì)產(chǎn)業(yè)就業(yè)總量和結(jié)構(gòu)的影響，并且發(fā)現(xiàn)普惠金融對(duì)產(chǎn)業(yè)就業(yè)的影響存在地區(qū)差異。在普惠金融與創(chuàng)業(yè)的研究方面，李建軍和李俊成(2020)[14]從家庭資金約束、金融教育等角度出發(fā)，論證了普惠金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的增進(jìn)作用主要來源于對(duì)居民金融能力的提升。張勛等(2019)[34]研究表明，普惠金融顯著改善了農(nóng)村居民的創(chuàng)業(yè)行為，促進(jìn)了落后地區(qū)的發(fā)展。

現(xiàn)有文獻(xiàn)針對(duì)普惠金融做了大量研究，但仍然有兩方面問題關(guān)注不夠：一是主要是基于普惠金融對(duì)微觀個(gè)體信貸能力和融資約束影響的角度，忽略了普惠金融對(duì)就業(yè)的影響，尤其是普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響機(jī)制；二是忽略了金融地理排斥問題和普惠金融在不同發(fā)展地區(qū)的政策效應(yīng)差異，很少?gòu)目h域經(jīng)濟(jì)和貧困地區(qū)的角度，研究普惠金融政策對(duì)推動(dòng)制造業(yè)就業(yè)的影響。與以往研究相比，本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面：第一，從縣域?qū)用娣治隽似栈萁鹑趯?duì)制造業(yè)就業(yè)的影響機(jī)制。普惠金融不僅能直接緩解制造業(yè)企業(yè)的融資約束問題，幫助企業(yè)恢復(fù)生產(chǎn)，還可以通過金融信貸支持制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和做大做強(qiáng)，間接創(chuàng)造更多新的就業(yè)崗位。第二，證實(shí)了普惠金融能顯著促進(jìn)制造業(yè)就業(yè)空間拓展，為解決中西部地區(qū)的就業(yè)難題提供了可行思路。第三，分中、東、西部探究了普惠金融的地區(qū)異質(zhì)性影響，分析普惠金融在不同縣區(qū)的推行效果。第四，研究了普惠金融在集中連片特困地區(qū)對(duì)就業(yè)的影響，為連片特困地區(qū)防止返貧和促進(jìn)就業(yè)的保障兜底工作提供政策啟示。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)影響

金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)的支持作用不僅可以體現(xiàn)在降低貸款利率和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，還可以體現(xiàn)在降低企業(yè)貸款門檻要求方面，如放寬中小企業(yè)貸款要求等(McKinnon，1973)[6]。普惠金融政策貫徹商業(yè)循環(huán)原則，向制造業(yè)中小企業(yè)和初始創(chuàng)業(yè)人群提供價(jià)格合理的資金支持。一方面，普惠金融能夠直接降低個(gè)人和中小企業(yè)的融資貸款成本，有利于促進(jìn)制造業(yè)創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新，從而創(chuàng)造更多的制造業(yè)就業(yè)崗位(張勛等，2019；趙濤等，2020)[34][33]；另一方面，普惠金融提高了金融服務(wù)的可得性，放寬對(duì)中小企業(yè)和工廠獲得貸款的限制，提高其對(duì)抗行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)能力和經(jīng)營(yíng)周轉(zhuǎn)能力，為制造業(yè)就業(yè)拓展了空間。

中小微企業(yè)是拉動(dòng)就業(yè)的重要力量和主力軍，中小微企業(yè)能否獲得信貸資金支持，能否成功生存并發(fā)展，關(guān)系著制造業(yè)發(fā)展和就業(yè)穩(wěn)定(Beck et al.，2000；Konings，1995)[1][5]。但是，中小微企業(yè)因?yàn)椤拜p資產(chǎn)、無抵押”的發(fā)展特征，屬于難以獲得信貸資金的長(zhǎng)尾群體3，長(zhǎng)期被排斥在金融服務(wù)體系之外，解決其融資問題成為拉動(dòng)制造業(yè)就業(yè)的首要關(guān)鍵(王博等，2019)[26]。普惠金融通過降低制造業(yè)中小企業(yè)融資門檻和融資成本，能夠幫助企業(yè)順利“過橋”并生存發(fā)展下去，提升企業(yè)現(xiàn)金流、盈利能力和業(yè)務(wù)周轉(zhuǎn)能力，從而幫助企業(yè)成長(zhǎng)并創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位。

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)水平的提升，我國(guó)制造業(yè)正經(jīng)歷著轉(zhuǎn)型升級(jí)和技術(shù)革新(孫元元和張建清，2015)[24]。但是，制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)并不一定就是簡(jiǎn)單的“機(jī)器換人”，制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)也不一定是以犧牲就業(yè)為代價(jià)。相反，制造業(yè)大規(guī)模的就業(yè)創(chuàng)造和就業(yè)消失同時(shí)進(jìn)行，但新增就業(yè)機(jī)會(huì)仍然大于就業(yè)的消失(馬弘等，2013)[22]。這說明制造業(yè)的新技術(shù)創(chuàng)新，不僅促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，推動(dòng)了企業(yè)和產(chǎn)業(yè)做大做強(qiáng)，還創(chuàng)造了新的就業(yè)模式和更多的就業(yè)崗位。由此，本文提出研究假設(shè)：

H1：在維持制造業(yè)比重基本穩(wěn)定的情況下，普惠金融不僅可以降低制造業(yè)融資成本和緩解融資約束，直接促進(jìn)制造業(yè)就業(yè)顯著提升，還可以通過促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和做大做強(qiáng)，間接創(chuàng)造更多的新就業(yè)崗位。

(二)普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)影響的異質(zhì)性分析

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不同，可能使得不同地區(qū)的金融發(fā)展存在著差異(Karl and Chen，2011；呂朝鳳，2018)[8][20]。普惠金融在全國(guó)范圍的正式推開，正是以解決我國(guó)存在的金融發(fā)展不均衡和嚴(yán)重金融排斥問題為目標(biāo)。金融排斥屬于金融地理學(xué)的研究范疇，不同地區(qū)金融排斥現(xiàn)象也存在差異(呂勇斌等，2015)[21]。因此，普惠金融實(shí)施力度和對(duì)就業(yè)的影響也存在地區(qū)差異。

集中連片特困地區(qū)因地理位置、資源稟賦和發(fā)展模式等因素，很大程度上存在連片金融資源薄弱的現(xiàn)象，集體被排斥在金融服務(wù)體系之外。普惠金融對(duì)集中連片特困地區(qū)的政策傾斜使得其對(duì)就業(yè)的促進(jìn)作用在這些地區(qū)更加明顯。Greenwood et al.(2010)[4]研究發(fā)現(xiàn)，金融的發(fā)展能夠推動(dòng)社會(huì)資本分配效率的提高，普惠金融為原先處在金融排斥狀態(tài)下的微觀主體提供可負(fù)擔(dān)的資金支持，能夠激發(fā)社會(huì)的投資生產(chǎn)活力，進(jìn)而創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)。相較于非集中連片特困地區(qū)，集中連片特困地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?jié)摿€未完全挖掘，地區(qū)產(chǎn)業(yè)薄弱，制造業(yè)就業(yè)未形成規(guī)模。普惠金融在集中連片特困地區(qū)的低門檻特惠投資，解決了地區(qū)發(fā)展的資金難題，給制造業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的形成、企業(yè)生產(chǎn)的擴(kuò)大帶來可能，從而創(chuàng)造了更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，使得普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響相較于非集中連片特困地區(qū)更加明顯。

西部地區(qū)發(fā)展較為落后，同時(shí)存在嚴(yán)重的金融排斥現(xiàn)象，也是金融產(chǎn)業(yè)和資本市場(chǎng)發(fā)展的落后地區(qū)。普惠金融資源向西部地區(qū)傾斜能夠有效促進(jìn)西部大開發(fā)，為西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展挖掘新活力，因此，普惠金融對(duì)西部制造業(yè)就業(yè)空間開拓作用相較于中部和東部更加明顯。另外，從行業(yè)細(xì)分來看，西部地區(qū)勞動(dòng)密集制造業(yè)占比更高。普惠金融資源的注入，使得從事勞動(dòng)密集制造業(yè)生產(chǎn)的中小企業(yè)，特別是小微企業(yè)獲得資金和金融服務(wù)的門檻降低，能夠促進(jìn)西部制造業(yè)企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，在有效促進(jìn)西部地區(qū)制造業(yè)就業(yè)的同時(shí)，還為西部地區(qū)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)創(chuàng)造了條件。東部地區(qū)和中部地區(qū)相較于西部地區(qū)而言，擁有更好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和交通地理位置，金融業(yè)有發(fā)展飽和的趨勢(shì)，有些地方甚至出現(xiàn)了銀行等金融機(jī)構(gòu)擁擠的情況，呈現(xiàn)出邊際收益遞減的現(xiàn)象(林春，2016)[19]。因此，普惠金融在中東部地區(qū)的發(fā)展，對(duì)制造業(yè)就業(yè)的拉動(dòng)作用較小。由此，本文提出研究假設(shè)：

H2：普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)的促進(jìn)作用存在異質(zhì)性，在西部地區(qū)對(duì)制造業(yè)就業(yè)的拉動(dòng)作用更加明顯，在集中連片特困地區(qū)的效果優(yōu)于非集中連片特困地區(qū)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

“普惠金融”政策最早來源于2005年聯(lián)合國(guó)工作報(bào)告。雖然2013年十八屆三中全會(huì)提出了要發(fā)展普惠金融，但直到2015年末國(guó)務(wù)院下發(fā)“著力推動(dòng)普惠金融在貧困和欠發(fā)達(dá)地區(qū)優(yōu)先發(fā)展”的通知，要求各級(jí)政府因地制宜發(fā)展和規(guī)劃普惠金融政策，并出臺(tái)《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016―2020年)》，普惠金融政策才開始在我國(guó)欠發(fā)達(dá)地區(qū)逐漸推廣。因此，普惠金融政策在我國(guó)大范圍推廣是在2016年及以后，本文以2014―2018年縣域數(shù)據(jù)作為研究樣本。數(shù)據(jù)來自歷年中國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒、各省市地方統(tǒng)計(jì)局和政府統(tǒng)計(jì)公報(bào)。其中，集中連片特困地區(qū)和非集中連片特困地區(qū)是根據(jù)國(guó)務(wù)院扶貧辦公布的六盤山區(qū)等11個(gè)集中連片特殊困難地區(qū)分縣名單劃分。4由于縣域統(tǒng)計(jì)年鑒有較多指標(biāo)缺失，本文除了剔除西藏自治區(qū)和青海省的數(shù)據(jù)之外，還剔除了其他省份中存在缺失數(shù)據(jù)的部分縣市和民族自治地區(qū)。5

(二)普惠金融發(fā)展水平測(cè)算

我國(guó)央行公布的《中國(guó)普惠金融指標(biāo)分析報(bào)告(2019年)》重點(diǎn)從使用情況維度、可得性維度和質(zhì)量維度分析了普惠金融發(fā)展水平?，F(xiàn)有的普惠金融指標(biāo)也大多從金融密度、可得性等角度構(gòu)建(Sarma and Pais，2011)[7]。齊紅倩和李志創(chuàng)(2019)[23]在測(cè)算普惠金融發(fā)展水平時(shí)，將正規(guī)金融賬戶的持有數(shù)量作為重點(diǎn)指標(biāo)；范兆斌和張柳青(2017)[9]從地理分布密度(GP)、金融服務(wù)可得(AS)及賬戶使用頻率(UF)三個(gè)維度出發(fā)，選取人均貸款占GDP比重、銀行網(wǎng)點(diǎn)密度和金融從業(yè)人員人數(shù)等指標(biāo)構(gòu)建普惠金融指數(shù)，對(duì)測(cè)算普惠金融發(fā)展水平具有啟示意義。

解決人民日益增長(zhǎng)的金融需求與供給之間的矛盾主要依靠普惠金融深度的提升。普惠金融深度指標(biāo)主要從存款轉(zhuǎn)化率和貸款配比兩個(gè)角度構(gòu)建(龔曉葉和李穎，2020)[10]。地區(qū)存款轉(zhuǎn)化率等于“人均存款/人均地區(qū)收入總值”。存款是銀行的主要資金來源，而居民的儲(chǔ)蓄和收入是存款的主要來源(雷震和彭歡，2009)[12]。地區(qū)存款轉(zhuǎn)化是影響銀行等金融機(jī)構(gòu)資金實(shí)力的重要因素，是地區(qū)金融支持實(shí)力的重要體現(xiàn)；同時(shí)資金實(shí)力決定銀行等金融機(jī)構(gòu)吸收風(fēng)險(xiǎn)的能力，進(jìn)而影響其管理資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)決策。普惠金融將被排斥在正規(guī)金融、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)系統(tǒng)以外的群體重新納入，在很大程度上屬于風(fēng)險(xiǎn)投資行為，需要較為充足的資金實(shí)力支持；除此之外，普惠金融以微觀主體可負(fù)擔(dān)的成本提供金融服務(wù)，政策性質(zhì)決定其發(fā)放貸款和進(jìn)行金融服務(wù)的低收益性質(zhì)。因此，成本較低的存款可能成為影響普惠金融推行的重要因素。貸款的配比指標(biāo)也是普惠金融深度的體現(xiàn)，表示在貸款可獲得的前提下，一定收入的微觀主體能獲得的貸款數(shù)量(李建軍和韓珣，2019)[13]。普惠金融促進(jìn)金融業(yè)發(fā)展向弱勢(shì)群體和薄弱環(huán)節(jié)傾斜，主要通過貸款這一環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)。貸款配比度的適當(dāng)提高，能促進(jìn)金融資源的有效均衡配置，最終能推動(dòng)金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展。因此，應(yīng)該將貸款配比度納入主要普惠金融測(cè)度指標(biāo)。

以現(xiàn)有文獻(xiàn)為基礎(chǔ)，結(jié)合研究問題和縣域數(shù)據(jù)的可得性，本文主要選取“人均居民儲(chǔ)蓄存款余額/人均地區(qū)生產(chǎn)總值”和“人均貸款余額/人均地區(qū)生產(chǎn)總值”兩個(gè)指標(biāo)，即存款轉(zhuǎn)化比和貸款配比度，并且使用變異系數(shù)法構(gòu)建普惠金融指數(shù)。本文所使用的變異系數(shù)法，主要是通過指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差和均值計(jì)算出變異系數(shù)，然后根據(jù)各指標(biāo)的變異系數(shù)值進(jìn)行賦權(quán)。這種方法在一定程度上能夠避免普惠金融指數(shù)和其他控制變量的共線性問題(李建軍和韓珣，2019)[13]。

(三)模型設(shè)定和變量定義

首先，考慮到各全國(guó)各縣區(qū)之間較大的地理、文化等固定因素差異，為了進(jìn)一步減少不可觀測(cè)固定因素對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，本文首先使用時(shí)間和地區(qū)雙固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型，實(shí)證研究普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響，具體函數(shù)模型如式(1)所示。

其中，yit表示制造業(yè)就業(yè)指標(biāo)，inclsvit為縣域的普惠金融指標(biāo)，Xit為其他控制變量，μi為地區(qū)固定效應(yīng)，vt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，i代表地區(qū)，t代表時(shí)間。

其次，普惠金融推廣不僅可以直接降低中小企業(yè)融資成本，緩解中小企業(yè)面臨的金融約束，直接促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)發(fā)展和就業(yè)提升，還可以通過對(duì)制造業(yè)企業(yè)的“精準(zhǔn)滴灌”來幫助企業(yè)做大做強(qiáng)，幫助各縣區(qū)推進(jìn)“小升規(guī)”工作，進(jìn)而創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位，間接促進(jìn)制造業(yè)就業(yè)提升。為了檢驗(yàn)這一機(jī)制，本文構(gòu)造面板數(shù)據(jù)的雙固定中介效應(yīng)模型如式(2)所示。

式(2)中，中介變量為地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量lfirms，本文用此變量代表地區(qū)制造業(yè)企業(yè)規(guī)模?？紤]到樣本有2088個(gè)縣區(qū)，為避免變量太多而導(dǎo)致模型估計(jì)的有效性下降，式(2)中地區(qū)固定效應(yīng)使用的是省份，時(shí)間固定效應(yīng)仍然是年份。

最后，政策的推出時(shí)間具有外生性，DID是檢驗(yàn)政策效果的有效工具，能夠?qū)Ρ日邔?shí)施前后，政策實(shí)施地區(qū)和未實(shí)施地區(qū)因變量的顯著差別(李建軍和韓珣，2019)[13]。2015年末，國(guó)務(wù)院出臺(tái)《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016―2020年)》后，普惠金融政策在全國(guó)貧困地區(qū)得以推廣，因此本文將2016年作為政策沖擊年份。同時(shí)，普惠金融政策從地區(qū)均衡發(fā)展角度出發(fā)，統(tǒng)籌規(guī)劃我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，明確要求優(yōu)先發(fā)展薄弱環(huán)節(jié)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)。西部地區(qū)和集中連片特困地區(qū)屬于相較落后地區(qū)，與東部和中部相比具有明顯的政策傾向，西部省份和集中連片特困縣區(qū)與其他地區(qū)形成了天然的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組?；谝陨戏治?，本文采用DID進(jìn)一步分析普惠金融政策的制造業(yè)就業(yè)影響。構(gòu)建雙重差分模型如(3)式所示：

式(3)中，yit為各個(gè)縣區(qū)制造業(yè)就業(yè)指標(biāo)；Treati為地區(qū)虛擬變量，西部地區(qū)(集中連片特困地區(qū))為1，中部和東部(非集中連片特困地區(qū))縣區(qū)為0；Postt為時(shí)間虛擬變量，2016年之前為0，2016年之后為1；Treati×Postt為交互項(xiàng)，2016年以后的西部縣區(qū)為1，其他年份和地區(qū)為0。如果交互項(xiàng)的系數(shù)β1顯著為正，則表示普惠金融對(duì)西部地區(qū)的制造業(yè)就業(yè)具有正向的促進(jìn)作用，符合政策實(shí)施的預(yù)期。Xit是控制變量，包括制造業(yè)比重、制造業(yè)企業(yè)規(guī)模、地區(qū)人均生產(chǎn)總值、財(cái)政支出、信息化水平、學(xué)校在校人數(shù)和人口數(shù)量等；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。各變量的定義及計(jì)算方法見表1所示。

表1 變量定義

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2是剔除異常和嚴(yán)重缺失的數(shù)據(jù)后的變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，共包括全國(guó)2088縣區(qū)2014―2018年的9828個(gè)觀測(cè)值。不同縣區(qū)各變量數(shù)據(jù)缺失年份不一致，可能會(huì)導(dǎo)致不同模型的實(shí)際估計(jì)過程中樣本量存在差異。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 集中連片特困地區(qū)和非集中連片特困地區(qū)的均值差異

另外，本文采用Pearson相關(guān)系數(shù)分析對(duì)變量進(jìn)行了檢查，結(jié)果顯示解釋變量inclsv與控制變量的相關(guān)性比較小。解釋變量普惠金融(inclsv)與控制變量人均GDP(lgdpp)的相關(guān)系數(shù)為-0.3410，是因?yàn)槠栈萁鹑谡咄茝V主要是向貧困欠發(fā)達(dá)地區(qū)傾斜。普惠金融與其他控制變量的相關(guān)系數(shù)都小于0.1，因此解釋變量和控制變量之間的多重共線性問題可以忽略不計(jì)。

為了進(jìn)一步比較不同地區(qū)的制造業(yè)就業(yè)、普惠金融發(fā)展水平、制造業(yè)占比等方面是否存在顯著差異，本文將樣本分為集中連片特困地區(qū)和非連片特困地區(qū)兩組，比較兩者之間所包含變量的均值差并進(jìn)行t檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

表3中，集中連片特困地區(qū)的制造業(yè)就業(yè)(llbsec)、制造業(yè)比重(secgdp)、規(guī)上企業(yè)數(shù)量(lfirms)等指標(biāo)均顯著低于非連片特困地區(qū)，只有普惠金融指標(biāo)(inclsv)顯著高于非連片特困地區(qū)，這說明普惠金融政策重點(diǎn)向欠發(fā)達(dá)地區(qū)傾斜，普惠金融政策推廣的力度在集中連片特困地區(qū)更大。

(二)基準(zhǔn)模型

為了進(jìn)一步分析普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響，本文采用面板數(shù)據(jù)雙維固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，并逐步對(duì)各組加入控制變量，探究普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)的促進(jìn)效應(yīng)，結(jié)果如表4所示。

表4中，四個(gè)模型全部采用了面板數(shù)據(jù)雙向固定效應(yīng)回歸方法。從結(jié)果可以看出，無論是否加入控制變量，普惠金融指數(shù)的系數(shù)均顯著為正，說明普惠金融指數(shù)對(duì)制造業(yè)就業(yè)具有顯著的促進(jìn)作用。表4中，區(qū)別于模型(1)和(3)，模型(2)和(4)通過變量secgdp控制了制造業(yè)比重，結(jié)果表明在控制制造業(yè)比重情況下，普惠金融仍然能夠顯著促進(jìn)制造業(yè)就業(yè)提升。綜上所述，在控制制造業(yè)比重情況下，普惠金融能夠有效促進(jìn)制造業(yè)就業(yè)提升。該結(jié)論有效驗(yàn)證了假設(shè)H1。

表4 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

(三)中介效應(yīng)機(jī)制檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)影響的傳導(dǎo)機(jī)制，本文使用面板數(shù)據(jù)中介效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，并控制了制造業(yè)比重等變量。在制造業(yè)比重維持基本穩(wěn)定的條件下，普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)影響的直接和間接效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)影響的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

根據(jù)中介效應(yīng)的檢驗(yàn)機(jī)制和原理，表5中模型(1)的因變量是制造業(yè)就業(yè)，解釋變量是普惠金融；模型(2)的因變量是規(guī)上企業(yè)數(shù)量，解釋變量是普惠金融；模型(3)的因變量是制造業(yè)就業(yè)，解釋變量是普惠金融和規(guī)上企業(yè)數(shù)量。

表5中，中介效應(yīng)Sobel檢驗(yàn)的結(jié)果在1%水平下顯著，且模型(3)的兩個(gè)解釋變量均在1%水平下顯著，說明普惠金融對(duì)制作業(yè)就業(yè)影響存在部分中介效應(yīng)。即普惠金融不僅能夠直接促進(jìn)制造業(yè)就業(yè)提升，還可以通過促進(jìn)地區(qū)“小轉(zhuǎn)規(guī)”，增加地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量，推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和做大做強(qiáng)，進(jìn)而間接促進(jìn)制造業(yè)就業(yè)提升。根據(jù)表5的實(shí)證結(jié)果，普惠金融通過促進(jìn)企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大間接推動(dòng)制造業(yè)就業(yè)提升的間接效應(yīng)比例為0.268，這說明普惠金融促進(jìn)制造業(yè)就業(yè)提升的直接效應(yīng)為73.2%，間接效應(yīng)為26.8%。以上結(jié)論有效驗(yàn)證了假設(shè)H1。

(四)普惠金融制造業(yè)就業(yè)效應(yīng)的地區(qū)差異

普惠金融服務(wù)的重點(diǎn)是處于金融排斥狀態(tài)下的微觀主體，致力于解決金融業(yè)發(fā)展不均衡以及金融服務(wù)存在薄弱環(huán)節(jié)和地區(qū)的問題。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不同可能使得地區(qū)間的金融發(fā)展存在著差異，金融服務(wù)發(fā)展水平、覆蓋率和可得性情況也會(huì)不同(呂朝鳳，2018)[20]。因此，普惠金融政策的推行力度可能存在明顯的地區(qū)傾斜，進(jìn)而對(duì)各地區(qū)的制造業(yè)就業(yè)影響效應(yīng)不同。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)影響的地區(qū)差異，本文分集中連片特困地區(qū)與非集中連片地區(qū)，以及東部、中部和西部地區(qū)探討普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)的異質(zhì)性影響。

表6 普惠金融對(duì)不同地區(qū)制造業(yè)就業(yè)回歸結(jié)果

從表6可以看出，模型(1)與模型(2)分別針對(duì)是否是集中連片特困地區(qū)進(jìn)行回歸，其結(jié)果均顯示普惠金融指數(shù)的系數(shù)顯著為正。集中連片特困地區(qū)的普惠金融指標(biāo)系數(shù)相較于非集中連片地區(qū)更大，表明普惠金融對(duì)集中連片特困地區(qū)的制造業(yè)就業(yè)推動(dòng)作用更加明顯。模型(3)是基于全部地區(qū)樣本進(jìn)行回歸的結(jié)果，inclsv×poverty為普惠金融指數(shù)與集中連片特困地區(qū)虛擬變量的交互項(xiàng)(poverty取值為1代表集中連片特困地區(qū)，取值為0代表非集中連片特困地區(qū))，回歸系數(shù)顯著為正，進(jìn)一步說明了普惠金融向集中連片特困地區(qū)的資源傾斜能夠更加明顯的推動(dòng)該地區(qū)的制造業(yè)就業(yè)。模型(4)、模型(5)和模型(6)報(bào)告了針對(duì)我國(guó)東部、中部和西部地區(qū)進(jìn)行回歸的結(jié)果。從結(jié)果可以看出，普惠金融系數(shù)只對(duì)西部地區(qū)制造業(yè)就業(yè)具有顯著正向影響，對(duì)東部地區(qū)以及中部地區(qū)的影響不顯著，說明普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)的推動(dòng)主要體現(xiàn)在對(duì)西部地區(qū)上，該結(jié)論有效說明普惠金融推動(dòng)西部地區(qū)制造業(yè)就業(yè)提升具有重大意義。該結(jié)論有效驗(yàn)證了假設(shè)H2。

普惠金融為什么在集中連片特困地區(qū)和西部地區(qū)對(duì)就業(yè)的影響更加顯著？首先，從需求角度看，一方面，是因?yàn)榧羞B片特困地區(qū)和西部地區(qū)制造業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱，不僅產(chǎn)業(yè)規(guī)模小，而且技術(shù)水平落后，企業(yè)盈利能力低，抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱，更需要優(yōu)惠金融信貸資金的支持；另一方面，集中連片特困地區(qū)和西部地區(qū)資本市場(chǎng)發(fā)展也相對(duì)較為落后，企業(yè)的資金來源渠道較為單一，民間借貸和“過橋”成本相對(duì)較高，普惠金融政策對(duì)當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)企業(yè)支持的邊際效應(yīng)會(huì)更大。其次，從供給角度看，2016年之后，普惠金融政策雖然在全國(guó)推廣開來，但對(duì)貧困落后地區(qū)的支持力度更大，集中連片特困地區(qū)和西部地區(qū)能夠得到的優(yōu)惠服務(wù)支持更多，因而對(duì)當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)就業(yè)的影響更加顯著。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)普惠金融政策與制造業(yè)就業(yè)

前文從整體以及分地區(qū)的角度探究了普惠金融對(duì)地區(qū)制造業(yè)就業(yè)的影響，通過添加相關(guān)控制變量，在一定程度上緩解了遺漏變量的問題。但不容忽視的是，一方面，模型不可避免地存在一些不可觀測(cè)的因素，可能遺漏重要變量；另一方面，地區(qū)制造業(yè)就業(yè)也會(huì)影響當(dāng)?shù)氐钠栈萁鹑?。由于遺漏變量和反向因果現(xiàn)象的存在，模型可能存在內(nèi)生性問題，上述結(jié)論可能存在一定偏差。因此，本文采用雙重差分模型(DID)進(jìn)行分析，這樣不僅能夠緩解模型可能存在的內(nèi)生性問題，還可以進(jìn)一步評(píng)估普惠金融的政策效應(yīng)。

2015年末我國(guó)頒布的《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016―2020年)》為本文提供一個(gè)很好的“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”。我國(guó)部分地區(qū)發(fā)展落后，如西部地區(qū)或集中連片特困地區(qū)，當(dāng)?shù)氐慕鹑诎l(fā)展程度較低，而《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016―2020年)》針對(duì)金融發(fā)展較為薄弱的地區(qū)給予部分特殊待遇。因此，本文以2016年為時(shí)間點(diǎn)，分別以西部地區(qū)和集中連片特困地區(qū)作為實(shí)驗(yàn)組，利用雙重差分法，進(jìn)一步從縣級(jí)層面驗(yàn)證普惠金融的政策影響。

在表7中，模型(1)和模型(2)均以西部地區(qū)為實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行回歸，Treat1_Post表示2016年后普惠金融發(fā)展規(guī)劃在西部地區(qū)重點(diǎn)實(shí)施，同時(shí)控制年份效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng)，其中模型(1)的解釋變量只有核心解釋變量，模型(2)加入其他控制變量。結(jié)果表明，是否包含控制變量對(duì)回歸結(jié)果影響不大，核心解釋變量均顯著為正，說明我國(guó)普惠金融政策可以有效促進(jìn)西部地區(qū)制造業(yè)就業(yè)水平提升。模型(3)和模型(4)以集中連片特困地區(qū)為實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行回歸，Treat2_Post表示2016年后普惠金融發(fā)展規(guī)劃在集中連片特困地區(qū)重點(diǎn)實(shí)施，且只有模型(4)加入控制變量?；貧w結(jié)果中，核心解釋變量也顯著為正，說明我國(guó)普惠金融政策也能促進(jìn)集中連片特困地區(qū)制造業(yè)就業(yè)發(fā)展。從上述結(jié)果可以看出，無論是將西部地區(qū)作為貧困地區(qū)或是以更為貧困的集中連片特困地區(qū)作為貧困地區(qū)，我國(guó)普惠金融政策對(duì)貧困地區(qū)制造業(yè)就業(yè)均有顯著的正向影響。另外，交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正，更進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)H2中普惠金融政策對(duì)制造業(yè)就業(yè)的推動(dòng)作用存在地區(qū)差異的觀點(diǎn)。

表7 DID 估計(jì)與平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)

圖1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

(二)檢驗(yàn)平行趨勢(shì)假設(shè)

表7的回歸結(jié)果成功印證了本文的假設(shè)H2，普惠金融政策能夠促進(jìn)貧困地區(qū)制造業(yè)就業(yè)。但在DID模型中，控制組與實(shí)驗(yàn)組要滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，否則交互項(xiàng)并非政策處理效應(yīng)。由圖1可知，在政策頒布前，系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上無一顯著，說明政策頒布前控制組與實(shí)驗(yàn)組之間的制造業(yè)就業(yè)沒有差異。在政策頒布當(dāng)年以及后兩年，回歸系數(shù)均顯著為正，表明普惠金融政策有利于促進(jìn)地區(qū)制造業(yè)就業(yè)水平的提升。該結(jié)論有效說明雙重差分模型滿足平行趨勢(shì)假定，交互項(xiàng)能夠有效體現(xiàn)政策效果。

(三)工具變量檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步解決模型可能存在的內(nèi)生性問題，本文繼續(xù)使用工具變量對(duì)模型進(jìn)行回歸。首先，當(dāng)年的制造業(yè)就業(yè)不會(huì)影響上一年的普惠金融發(fā)展水平，但上一年的普惠金融發(fā)展水平會(huì)通過影響當(dāng)年的普惠金融發(fā)展水平，間接影響當(dāng)年的制造業(yè)就業(yè)，因而可以采用普惠金融滯后期作為工具變量。其次，在我國(guó)的行政區(qū)劃調(diào)整政策中，鄉(xiāng)鎮(zhèn)和街道的行政區(qū)域調(diào)整是由省級(jí)政府決定的，縣級(jí)行政區(qū)域調(diào)整是由國(guó)務(wù)院決定的，這兩者的調(diào)整短期內(nèi)都不可能受到當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)就業(yè)的影響。參照余泳澤和潘妍(2019)[29]、余泳澤等(2020)[30]工具變量的處理方法，使用行政單位數(shù)量作為工具變量?？紤]到本文樣本使用的是縣級(jí)面板數(shù)據(jù)，選取鄉(xiāng)鎮(zhèn)和街道等基層行政單位數(shù)量作為工具變量。在縣域?qū)用娴钠栈萁鹑谡咄茝V過程中，鄉(xiāng)鎮(zhèn)、街道辦等基層行政單位是推進(jìn)普惠金融政策實(shí)施的執(zhí)行單位，是政策執(zhí)行和落實(shí)的“最前線”單位。基層行政單位更加了解中小企業(yè)融資需求，更能引導(dǎo)普惠金融政策“精準(zhǔn)滴灌”到當(dāng)?shù)氐闹攸c(diǎn)企業(yè)、重點(diǎn)產(chǎn)品、重點(diǎn)項(xiàng)目；并且基層行政單位數(shù)量越多，相關(guān)推行的人員、平臺(tái)和資源也越多，在政策扶持、基層工作和基礎(chǔ)設(shè)施等方面，對(duì)普惠金融政策落實(shí)的作用也會(huì)更加有效(粟芳和方蕾，2016)[17]。在短期內(nèi)，制造業(yè)就業(yè)不會(huì)影響基層行政單位數(shù)量，基層行政單位數(shù)量也不會(huì)直接影響制造業(yè)就業(yè)，但基層行政單位數(shù)量可以通過影響地區(qū)普惠金融發(fā)展間接影響制造業(yè)就業(yè)。

表8報(bào)告了工具變量的回歸結(jié)果，其中模型(1)和模型(2)是將解釋變量滯后一期作為工具變量的回歸結(jié)果，模型(3)和模型(4)是以基層行政單位數(shù)量作為工具變量的回歸結(jié)果，模型(2)與模型(4)包含其他控制變量，上述模型均控制年份和地區(qū)效應(yīng)。

回歸結(jié)果顯示，無論是以解釋變量滯后期還是以基層行政單位數(shù)量作為工具變量，普惠金融指標(biāo)的系數(shù)依舊顯著為正。工具變量估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果存在顯著差異，說明基準(zhǔn)模型存在內(nèi)生性問題，工具變量的結(jié)果是有效的，普惠金融對(duì)地區(qū)制造業(yè)就業(yè)仍有顯著促進(jìn)作用，結(jié)論與假設(shè)H1一致。同時(shí)，對(duì)比表8與表4中回歸結(jié)果可以看出，使用工具變量法后，估計(jì)結(jié)果明顯變大，說明潛在的內(nèi)生性問題導(dǎo)致原模型低估了普惠金融對(duì)地區(qū)制造業(yè)就業(yè)的影響(李澤廣等，2010；郭峰和洪占卿，2013)[16][11]。

表8 工具變量法檢驗(yàn)

六、結(jié)論與啟示

本文基于縣域?qū)用鏀?shù)據(jù)探討了普惠金融對(duì)地區(qū)制造業(yè)就業(yè)的影響。結(jié)果顯示：普惠金融不僅可以降低制造業(yè)融資成本和緩解融資約束，直接促進(jìn)制造業(yè)就業(yè)顯著提升，而且可以通過促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和做大做強(qiáng)，間接創(chuàng)造更多的制造業(yè)就業(yè)崗位；并且對(duì)貧困落后地區(qū)，如我國(guó)西部地區(qū)和集中連片特困地區(qū)來說，普惠金融的制造業(yè)就業(yè)效應(yīng)更為明顯。另外，本文通過雙重差分法分析方法對(duì)我國(guó)普惠金融發(fā)展政策進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)我國(guó)普惠金融政策對(duì)貧困地區(qū)的制造業(yè)就業(yè)有很大提升。在使用雙重差分模型和工具變量方法解決了內(nèi)生性問題后，上述結(jié)論依舊成立。

我國(guó)制造業(yè)正經(jīng)歷低端技術(shù)依賴向高精尖發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變，制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)并不是簡(jiǎn)單的“機(jī)器換人”，制造業(yè)技術(shù)提升在“消滅”部分傳統(tǒng)就業(yè)崗位的同時(shí)，也會(huì)因?yàn)橐?guī)模擴(kuò)大、產(chǎn)業(yè)鏈延伸和技術(shù)迭代創(chuàng)造更多的新崗位。大力推動(dòng)普惠金融，優(yōu)先發(fā)展金融薄弱環(huán)節(jié)，促進(jìn)金融服務(wù)向制造業(yè)中小企業(yè)傾斜，能夠激發(fā)制造業(yè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新，從而有利于制造業(yè)盤活人力資本，擺脫低級(jí)要素依賴，推動(dòng)工業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)和就業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，從而突破我國(guó)新時(shí)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)減速困境，并創(chuàng)造出更多的制造業(yè)就業(yè)。因此，本文提出以下政策建議：(1)不斷完善普惠金融服務(wù)體系，明確各市場(chǎng)主體的作用，構(gòu)建普惠金融法規(guī)體系保障普惠金融政策措施的推行，積極發(fā)揮普惠金融對(duì)制造業(yè)就業(yè)的拉動(dòng)作用，做好就業(yè)扶貧兜底工作；(2)推動(dòng)普惠金融向重點(diǎn)領(lǐng)域傾斜，不斷完善小微企業(yè)信貸體系和評(píng)級(jí)體系，降低中小企業(yè)市場(chǎng)信貸標(biāo)準(zhǔn)，拓寬制造業(yè)可得資金途徑，解決企業(yè)發(fā)展資金制約，促進(jìn)小微企業(yè)的發(fā)展和“小升規(guī)”進(jìn)程加速，推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升地區(qū)就業(yè)水平和質(zhì)量；(3)著力就業(yè)脫貧、創(chuàng)業(yè)脫貧，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶持，重點(diǎn)解決城市低收入人群、困難人群以及村鎮(zhèn)貧困戶、創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶、返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)大學(xué)生、殘疾勞動(dòng)者等初始創(chuàng)業(yè)者的信貸及服務(wù)支持，推動(dòng)大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)拉動(dòng)制造業(yè)就業(yè)，增加制造業(yè)新興就業(yè)崗位；(4)加大貧困地區(qū)和西部地區(qū)的普惠金融投入，推動(dòng)基礎(chǔ)普惠金融服務(wù)普及，挖掘貧困地區(qū)支柱型產(chǎn)業(yè)企業(yè)，培育新就業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)；(5)完善普惠金融資金來源與投資規(guī)劃，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供中長(zhǎng)期普惠金融支持，進(jìn)而推動(dòng)就業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

[基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于同伴效應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)中的從眾行為及其特征研究”(項(xiàng)目編號(hào)：71863011)、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“政治制度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃與實(shí)證研究：基于DSGE與動(dòng)態(tài)面板分析方法”(項(xiàng)目編號(hào)：71503110)、江西省高校人文社科青年基金項(xiàng)目“推動(dòng)中部崛起與江西經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究”(項(xiàng)目編號(hào)：JJ19204)]

注釋

1. 《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》，第四條“加快發(fā)展現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)體系優(yōu)化升級(jí)”和第十二條“改善人民生活品質(zhì)，提高社會(huì)建設(shè)水平”。

2. 金融排斥概念來源于金融地理學(xué)，是指部分個(gè)人、機(jī)構(gòu)或地區(qū)，因?yàn)槟芰?、?jìng)爭(zhēng)力、貧困等原因而不能進(jìn)入金融體系獲得相應(yīng)的資金支持，從而被排斥在金融服務(wù)體系之外的現(xiàn)象。

3. 長(zhǎng)尾群體是指在市場(chǎng)中需求容易被忽視的群體，屬于市場(chǎng)細(xì)分的概念。

4. 國(guó)務(wù)院扶貧辦公布的11個(gè)集中連片特困地區(qū)包括：六盤山區(qū)、秦巴山區(qū)、武陵山區(qū)、烏蒙山區(qū)、滇桂黔石漠化區(qū)、滇西邊境山區(qū)、大興安嶺南麓山區(qū)、燕山-太行山區(qū)、呂梁山區(qū)、大別山區(qū)和羅霄山區(qū)。

5. 關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失和異常的縣區(qū)有：安徽省臨泉縣、全椒縣、鳳臺(tái)縣、利辛縣、樅陽(yáng)縣、渦陽(yáng)縣、界首市、肥東縣、肥西縣、長(zhǎng)豐縣、霍邱縣；黑龍江省友誼縣、呼瑪縣；新疆維吾爾自治區(qū)烏魯木齊縣、青河縣；山西省懷仁縣、清徐縣、陽(yáng)曲縣、應(yīng)縣、山陰縣、古交市、婁煩縣；四川省爐霍縣、石渠縣；甘肅省碌曲縣、阿克塞哈薩克族自治縣、迭部縣等。