數字普惠金融對居民家庭靈活就業的影響研究

■郭繼輝 金榕

一、引言

國務院《關于進一步做好穩就業工作的意見》提出，要開發更多就業崗位、促進勞動者多渠道就業創業、做實就業創業服務等措施全力做好穩就業工作，同時支持勞動者通過臨時性、彈性工作等靈活多樣形式實現就業①。國務院關于印發《“十四五”就業促進規劃》的通知中也明確指出數字經濟要與實體經濟深度結合，創造更多基于數字平臺的就業機會，帶動更多勞動者就業創業，鼓勵傳統行業與數字行業融合，增加靈活就業機會②。我國新形態就業發展迅速，2021年靈活就業人員已經達到了2億人，其中從事主播及相關從業人員160 多萬人，較2020年增加了近3倍③。《中國靈活用工發展報告（2022）》藍皮書顯示，2021年企業靈活用工比例達61.14%，較2020年上升5.46 個百分點，企業總體上呈現靈活就業規模擴張趨勢。各種靈活的就業模式吸納了大量勞動者，可見靈活就業發揮著穩就業的重要作用。滴滴出行、阿里巴巴的電商淘寶村等互聯網企業擁有工作時間靈活等特點，吸納就業能力強，為“六穩”“六保”作出突出貢獻。縮小貧富差距、共享經濟發展紅利、促進共同富裕的關鍵是積極采取多種措施，穩定和促進家庭靈活就業水平。

居民靈活就業離不開資金的支持。數字普惠金融是一種基于網絡和通信、云計算等數字技術的普惠金融服務模式。一方面，數字金融能降低就業的融資成本和融資約束，擴寬金融服務范疇，為靈活就業人員提供資金支持；另一方面，電子網絡的支付方式為就業者提供了便利，電商和直播帶貨等互聯網平臺在電子支付消費的大趨勢下蓬勃發展，能起到緩解就業壓力的作用。數字普惠金融是科技與普惠金融結合的產物，其擁有的快速、便捷、低成本等特點使金融服務勞動力市場發展邁上新的臺階。那么，數字普惠金融的發展能否有利于居民家庭靈活就業？其影響機制是什么？

二、文獻綜述

普惠金融與傳統金融發展的不同之處在于：傳統金融發展的內涵是金融深化，主要是為了匯集社會閑散資金，將資金轉化為投資；而普惠金融的內涵是金融廣化，即提高金融服務的廣度，目的是為社會各階層創造平等享受金融服務的機會，進而促進經濟社會的和諧發展[1]。2016年G20普惠金融全球合作伙伴組織（GPFI）對數字普惠金融的定義為：“泛指一切通過使用數字金融服務以促進普惠金融的行為”。《中國數字普惠金融發展指數研究報告（2020）》指出我國數字普惠金融實現了跨越式發展，其省級層面中位數從2011年的33.6 增長到2020年的334.8，上漲了8.96倍。

數字普惠金融發展形態各異，在農村地區呈現出三種主要形式：第一種是金融機構提供的手機銀行和網上銀行等服務；第二種是農業供應鏈借助互聯網技術提供的金融服務；第三種是阿里巴巴等金融科技公司提供的線上金融產品[2]。數字金融解決了普惠金融遇到的難題，有效地借助支付寶等app所特有的客戶數據獲取能力進行信用評估[3]，依靠大數據、信息通信等技術幫助受傳統金融機構排斥的“長尾”客戶獲得便捷的金融支持，拓寬了普惠金融的服務深度和廣度[4]。在數字普惠金融的經濟效應方面，一些研究發現數字普惠金融能夠降低交易成本[5]、緩解農戶信貸約束、增加信息可得性、增強社會信任感[6]、縮小城鄉收入差距[7]、促進農村居民收入增長[8]、提高弱勢地區居民消費[9]、促進經濟增長[10，11]和企業創新創業[12，13]等。

1972年，國際勞工組織首次提出“非正規就業”，其具有規模小、技術含量低、容易進出和自我雇傭等特點。我國在2001年制定的《人口、就業和社會保障專項規劃》中，首次提到“靈活就業”，該規劃認為非全日制、臨時性和彈性工作時間等多種靈活的就業形式可以穩就業和保就業，加強職業培訓等非義務教育對再就業具有積極促進作用。2002年《我國靈活就業問題研究報告》中提到靈活就業是在勞動保障、社會保險、收入福利和勞動時間等一方面或幾方面區別于正規就業的勞動形式。隨著社會經濟的不斷發展，就業形式逐漸多樣化。我國的城鎮靈活就業人員既包括作家和自由撰稿人等自由職業者，還包括臨時工和勞務派遣工等一般勞動者，也包括自己創辦企業身兼雇主和雇工的勞動者，根據雇傭關系，可分為自雇傭、受雇傭和自由型三類，這其中的就業主體包含了如農民工和下崗失業人員等邊緣群體[14]。靈活就業包括兼職工作、共享工作、彈性工作、集中工作、階段工作、遠程工作和非標準工作等工作形式，是否適用于現行勞動法說法不一，工作地點可以選擇在家里、數字工作區、咖啡館等場所。靈活就業由數字技術進步和創業創新活動等宏觀因素推動，可達到抑制失業率上升、擴大內需和提升有效工作時間等作用[15]。與正規就業相比，靈活就業存在一些問題，如沒有正規的勞動合同，社保政策不完善，勞動糾紛等[16]。但發展靈活就業是緩解我國就業壓力、促進我國經濟發展和社會穩定的重大舉措[17，18]。

現有研究探討了數字普惠金融與家庭就業之間的關系。劉尚希[19]在研究農戶的就業狀態時，認為就業既包括受雇傭就業，也包括開辦工廠、種植養殖等大規模的“自我就業”。尹志超等[20]研究發現數字普惠金融發展能顯著提高家庭部門的就業人數，其主要促進了自雇傭就業，對非自雇傭就業影響不顯著。方觀富等[21]實證檢驗得出數字普惠金融發展對居民就業和工作收入具有正向影響的結論。曾之明等[22]對實地調研和網上問卷調查方式收集的數據進行實證檢驗，研究認為數字普惠金融可有效降低金融服務農村地區的門檻和成本，從而促進農戶創業。何婧等[6]運用中國農業大學調查的普惠金融數據，對創業類型進行細分后，實證研究發現數字金融顯著影響生存型創業和非農創業，尤其對低人力資本、社會資本和物質資本農戶群體的影響更大。謝文武等[23]認為數字普惠金融使用深度能顯著促進農戶創業，而覆蓋廣度則沒有顯著性，數字普惠金融對中部地區農戶創業有顯著影響，而對東部和西部地區的農戶創業沒有顯著促進作用。

目前暫無研究從數字普惠金融角度分析家庭靈活就業的變化，因此本文從家庭角度實證檢驗數字普惠金融對居民家庭靈活就業的影響及其作用機制。本文可能的邊際貢獻有以下三個方面：第一，從微觀視角出發，將2019年中國家庭金融調查數據（CHFS）與中國數字普惠金融指數相結合，基于橫截面數據探討數字普惠金融及其分維度對家庭靈活就業的影響。第二，分析數字普惠金融發展對家庭靈活就業的影響機制，以及社會網絡在兩者之間所起到的調節作用。第三，將樣本范圍劃分為農村和城市、一二三線及以下城市、中部東部西部和不同收入群體，以檢驗數字普惠金融發展對靈活就業影響的異質性。

三、理論分析與理論假說

數字化技術使得就業邊界越來越模糊，就業方式越來越有彈性，在基于平臺化的雇傭關系下，勞動者的工作時間、工作地點和雇傭合同更加靈活，不僅可以跨越空間遠距離獲得工作機會，而且大量群體可以較容易享受到數字金融帶來的資金支持和其他金融服務，進行創新創業。一方面，數字金融能夠提供各類期限靈活的小額信貸產品，緩解居民家庭的融資約束，勞動者也可以利用借貸資金來接受職業技術教育培訓，提升自身人力資本，從而達到就業崗位所需要的門檻和條件。此外，數字金融推動部分勞動者進行創業，如辦理個體工商戶、微商和外賣平臺等實體行業和網絡行業。另一方面，基于電子網絡的支付方式為就業者提供了便利，能降低金融交易成本和拓寬金融服務范疇。電商和直播帶貨等互聯網平臺在電子支付消費的大趨勢下蓬勃發展，創造大量靈活就業崗位。通過網絡進行靈活就業是部分勞動者的選擇，其可以不受約束的從事一份或幾份工作。相對于受雇傭就業，自雇傭就業具有靈活性強、平衡工作與生活、增強滿足感等優勢，從而容易得到就業者的青睞[24，25]。宏觀經濟環境影響著自雇傭就業機會的識別、發現和創造[26]，因此地區數字金融發展帶來的自雇傭就業效應比受雇傭就業效應影響更大[20]。鑒于此，本文提出假設1。

H1：數字普惠金融有助于居民家庭靈活就業，且對自雇傭靈活就業的促進作用大于受雇傭靈活就業。

早期的金融發展理論主要研究金融在經濟中的作用，即金融發展與經濟增長之間存在的內在關系。金融深化對經濟發展的積極效應可表現為收入效應、就業效應、投資效應和儲蓄效應。隨著研究的深入，以關注“弱勢群體”為核心的包容性增長理論受到廣泛重視，該理論主張機會公平。中國的創業企業常面臨融資難融資貴，被傳統金融機構排斥在外的問題[27]。Bianchi[28]認為勞動力市場與金融市場發展之間存在互補性，金融約束制約了地區經濟發展，但金融發展水平可有效改善資源分配效率、緩解信貸約束，從而促進地方的就業創業活動。數字普惠金融以其特有的“數字化普惠”特點為中小微企業、弱勢群體和低收入者提供了簡單快捷易獲取的信貸服務，有益于中小微企業的快速發展，以創業帶動就業和靈活就業，開辟靈活就業新途徑，從而推動經濟發展和社會穩定[29]。鑒于此，本文提出假設2。

H2：數字普惠金融通過推動創業促進居民家庭靈活就業。

“強關系力量假設”由Bian 等[30]提出，他們認為強關系是由互動發生頻率較多、情感度較深等基礎感情建立起來的社會網絡，比如親密的親戚關系、戰友關系和朋友關系等，是在基于同質性的特點即掌握的信息、年齡、收入、職業身份等特征趨同的條件下建立起來的。強關系擁有長期性、穩定性、中介性和高信用度四個特點，在信息傳遞及人際關系方面發揮著至關重要的作用[31]。擁有強大社會關系網絡的人能夠更好地利用廣泛的勞動力市場機會[32]。無論是在體制外單位還是體制內單位，在求職過程中，強關系比弱關系更容易獲得就業機會[33，34]。因此，社會網絡越廣，居民獲取和處理信息的能力越強。基于血緣親屬關系和地緣關系的社會網絡能給就業者帶來更多寶貴的資源及堅定的精神支撐[35]。家庭社會網絡在家庭成員求職過程中占有重要作用[36]。農民工可以利用社會網絡幫助其獲得更多的就業選擇，同鄉人可以介紹工作崗位，從而獲得受雇傭機會[37]。外出務工返鄉創業者依靠其積累的社會資源以及人力資本有益于促進創業[38]。馬光榮等[39]研究發現社會網絡越廣泛的居民越容易獲得民間貸款，從而更可能進行創業，彌補了正式金融機構的缺陷。在大數據技術的驅動下，居民可以輕易獲取理財和信貸等金融信息，還可以在網絡交易平臺上掌握其他合作者的經營動態，從而提高了信息可得性[6]。即社會網絡與數字金融之間可能存在“替代”關系。因此，本文提出假設3。

H3：社會網絡在數字普惠金融與居民家庭靈活就業之間起到負向調節作用，即社會網絡與數字金融之間存在“替代”關系。

四、指標說明與模型構建

（一）數據來源

本文將西南財經大學2019年在全國范圍內進行的中國家庭金融調查數據（CHFS）與北京大學數字金融研究中心發布的省級層面數字普惠金融指數進行匹配。該調查問卷涉及了人口統計學特征、家庭資產與負債、保險與保障等方面的家庭情況，涵蓋了34643 戶家庭、107008 個家庭成員的信息。由于CHFS 調查的是家庭上一年的情況，故本文選取了2018年數字普惠金融總指數、覆蓋廣度指數、使用深度指數和數字化程度指數來與CHFS數據進行匹配。剔除家庭無靈活就業的樣本，最終得到15701個樣本家庭的數據。

（二）變量選取

1.被解釋變量

關于靈活就業的定義，普遍的說法是指以非全日制、臨時性和彈性工作等靈活形式的就業。勞動者可以選擇一種或多種就業形式。借鑒尹文耀等[40]、戚聿東等[41]的做法，本文將CHFS 問卷中除務農、固定職工和長期合同（1年以上）之外的樣本都視為靈活就業。靈活就業類型包含自雇傭就業和受雇傭就業兩種。其中，受雇傭就業包括臨時性工作（1年及以下臨時合同或沒有簽訂正規勞動合同，如打零工）和家庭幫工；自雇傭就業包括雇主、自營勞動者和自由職業者。本文將家庭層面靈活就業人數總和作為被解釋變量。

2.自變量

本文采用滯后一期的數字普惠金融作為核心解釋變量。為研究數字普惠金融的不同維度對居民家庭靈活就業影響，進一步考慮二級指標覆蓋廣度、使用深度和數字化程度，并以居民家庭所在省份數字普惠金融一級指標和二級指標衡量其發展狀況。其中，覆蓋廣度以電子賬戶如支付寶賬戶注冊數量等來衡量；使用深度以支付業務數量、貨幣基金業務數量等來衡量；數字化程度以移動化和便利化等指標來衡量。

3.控制變量

參考易行健等[9]和尹志超等[20]的研究，選擇戶主的性別、年齡、年齡平方、接受教育程度、婚姻狀況、身體健康狀況、政治面貌作為個人特征變量；選擇家庭成員規模、老年人口數量、家庭總資產和家庭所處地理區域作為家庭特征變量。

4.機制變量

為了進一步研究數字普惠金融發展影響居民家庭靈活就業的機制，本文選取居民家庭是否創業作為中介變量。具體而言，根據問卷中詢問的“目前，您家是否從事工商業生產經營項目，包括個體戶、租賃、運輸、網店、微商、代購、經營公司企業等”，若選擇“是”則將創業變量賦值為1，否則為0。本文將社會網絡作為調節變量，把有無外出務工經歷和家庭人情收支總額作為社會網絡的代理變量。根據問卷中詢問的“在外地有過半年以上生活或工作嗎”，若選擇“有”則賦值為1，表示社會網絡豐富，否則為0。上述變量的描述性統計如表1所示。

表1 變量描述性統計

（三）模型設定

由于被解釋變量為家庭層面靈活就業人數，故本文構建的基準回歸模型為：

其中，Employmenti為第i 個家庭的靈活就業人數，也可表示自雇傭和受雇傭；Difi,t-1表示第i 個家庭滯后一期對應的數字普惠金融發展狀況，也包含了使用深度、覆蓋廣度和數字化程度這三個二級指標；Xji為其他全部控制變量，包括個人特征、家庭特征，εi表示隨機誤差項且服從N（0，σ2）。

其次，為了研究數字普惠金融發展影響家庭靈活就業的機制，構建模型如下：

模型（1）和（3）采用OLS回歸模型，模型（2）采用Probit模型。其中，Ent*i表示潛變量；Enti表示居民家庭i 是否創業，創業為1，否則為0。Pepi表示第i戶家庭人情收支情況，μi和εi是隨機誤差項。

五、實證結果及分析

（一）數字普惠金融對居民家庭靈活就業總影響

表2報告了OLS 回歸下數字普惠金融與居民家庭靈活就業的關系。模型（1）結果顯示數字普惠金融發展顯著促進居民家庭靈活就業。模型（2）和（3）在模型（1）的基礎上分別加入了戶主個人特征和家庭特征控制變量，結果依然顯著。由表2（3）列的結果可知，數字普惠金融發展指數每提升一個單位，家庭靈活就業的人數將提升0.522 個單位。對于控制變量，戶主個人特征變量中的年齡與農村家庭就業呈倒U型關系，說明隨著年齡的增長，家庭靈活就業人數呈先升后降的趨勢。當戶主為男性時，正向顯著影響家庭靈活就業。個體受教育程度越高，知識水平越豐富，就會具備較高的企業家才能和就業技能，其選擇正規、長期和穩定的就業形式的能力會更強，而選擇靈活就業形式的概率降低[42]。政治面貌在1%的顯著性水平上負向影響家庭靈活就業，可能是黨員身份更容易找到體制內的工作。身體狀況越好，越能夠獲得就業機會，從事多份工作。在家庭控制變量方面，家庭規模越大，擁有的社會資源也越多，能夠參與就業的資源也會相應增加，因此就業的概率就越高。家庭老年人數量越多，勞動能力越弱，獲得就業的機會越少。家庭總資產在1%的顯著性水平上與家庭靈活就業正相關，即家庭財富越多，越能夠緩解資金約束，就業機會越大。由地區特征變量可知，在中部和西部地區，居民家庭靈活就業的概率不顯著。

表2 數字普惠金融對靈活就業的影響

（二）數字普惠金融分維度對家庭靈活就業的影響

本文將數字普惠金融的使用深度、覆蓋廣度和數字化程度這三個二級指標分別作為解釋變量進行回歸。表3顯示結果依然顯著為正，說明使用深度、覆蓋廣度和數字化程度的發展同樣也增加了家庭靈活就業人數。相對而言，數字普惠金融數字化程度對家庭靈活就業人數的影響更為顯著。

表3 數字普惠金融分維度對靈活就業的影響

（三）數字普惠金融對不同靈活就業類型的影響

由表4的回歸結果可以看出，數字普惠金融在1%的顯著性水平上提升了家庭自雇傭的人數，而與受雇傭人數的關系負相關，原因可能是自雇傭對資金、經營能力及社會資源要求較低，數字普惠金融能較容易地幫助自營者獲得所需的信貸資金和信息資源，增強社會信息可得性，提高金融知識水平，同時催生出基于數字平臺的新型就業形式，如網絡直播賣貨、自媒體和互聯網電商，靈活且方便的就業渠道受到了靈活就業勞動者的偏好。綜上，假設1 得到驗證。

表4 數字普惠金融對各就業類型的影響

六、數字普惠金融影響家庭靈活就業的機制和調節效應

（一）機制檢驗

表5顯示了數字普惠金融影響居民家庭靈活就業行為的作用渠道。結果顯示，數字普惠金融及其分維度與家庭創業呈顯著的正相關關系。由此可知，數字金融通過推動創業活動的開展進而促進居民家庭靈活就業，假設2得到驗證。

表5 數字普惠金融與居民家庭創業

（二）調節效應

檢驗調節效應的回歸結果如表6所示。在（1）和（2）列中，引入數字普惠金融指數與人情收支總額的交乘項，結果顯示交互項系數均顯著為負，即社會網絡水平越高，數字普惠金融對家庭靈活就業的影響越小。在（3）至（6）列中，把總體樣本劃分為有外出務工經歷和沒有外出務工經歷兩部分，結果顯示數字普惠金融更有助于沒有外出務工經歷的群體選擇靈活就業。綜上所述，數字金融與社會網絡存在“替代”關系。

表6 社會網絡調節效應

七、異質性分析

（一）家庭人均年收入的差異

為探究數字普惠金融對不同收入群體靈活就業的影響，將樣本依據家庭人均年收入的分位數劃分為0～25%、25%～50%、50%～75%和75%～100%四個區間。其中，人均年收入=家庭年總收入÷家庭人數。回歸結果如表7所示，處于0～25%和75%～100%這兩個區間樣本的數字普惠金融發展對家庭靈活就業的正向影響顯著，即低收入家庭和高收入家庭更能充分利用數字金融帶來的紅利。從回歸系數來看，對低收入家庭的影響更顯著。

表7 基于收入的異質性

（二）城鄉差異和城市綜合發展水平差異

表8報告了數字普惠金融發展對居民靈活就業行為影響的城鄉異質性和城市綜合發展水平異質性。由結果可知，數字普惠金融在農村和二線及以下城市更能促進家庭靈活就業。這可能是因為數字普惠金融依靠覆蓋廣度和使用深度觸及更多經濟較不發達地區的家庭，為其提供信貸資金、提升金融知識和金融產品可獲得性等金融服務，獲得資金支持的電商企業、家庭工廠等企業能大量吸納靈活就業者，鼓勵居民就地就近創業就業，豐富了經濟發展水平較落后地區的就業機會，數字普惠金融的邊際效應較大，從而產生更多正外部性。

表8 基于城鄉差異和城市發展水平差異

（三）地區的差異

一般而言，經濟發展水平較高的地區，其商業氛圍較濃厚，經濟增長與就業水平正向變動。經濟發展進一步擴大內需，為企業創造更多的發展機遇，企業進行轉型升級從而帶來新的就業崗位。在經濟良好發展的背景下，家庭也積極借助政府補貼、發展商機等各種優勢進行創新創業。表9報告了基于地區異質性的回歸結果。結果表明，中東西部的數字普惠金融的系數均顯著為正，但是西部地區受到的數字紅利要高于其他地區。由于近幾年的國家政策更多地向西部地區傾斜，數字普惠金融的紅利逐漸拉近了地區間的差距，當地金融服務水平、基礎設施建設及公共服務項目等得到改善，因此經濟發展水平較低的地區在數字普惠金融的推動下獲益更明顯。以上異質性分析結果充分體現了數字普惠金融的包容性。

表9 基于地區的異質性

八、內生性及穩健性檢驗

（一）內生性問題處理：工具變量法

在上述基準回歸中，數字普惠金融顯著促進了家庭靈活就業。但一方面，由于就業能力的提升導致就業者的知識水平有所提高，因此就業對數字普惠金融發展水平也會有相應的影響，即兩者之間存在互為因果的關系；另一方面，除了解釋變量及控制變量之外，還有其他遺漏的因素對家庭靈活就業產生作用。本文參考岳中剛等[43]選取家庭每月通信費（包括使用電話、手機等通信費，有線電視費，上網費）作為工具變量處理內生性問題的做法，使用二階段最小二乘法進行估計。如表10 所示，DWH 檢驗顯著，說明具有內生性。一階段的F 統計值為54.5155，大于臨界值10，即工具變量與內生變量相關性較強。此外，AR 檢驗和Wald 檢驗的P 值都小于5%，均通過了檢驗，說明工具變量的選取是合理的，不存在弱工具變量。一階段的工具變量通信費與數字普惠金融顯著正相關，二階段的數字普惠金融在1%的顯著性水平上促進了家庭靈活就業，與前文結果保持一致。因此，在考慮了可能存在的內生性問題后，數字普惠金融發展仍然能夠提高家庭靈活就業人數，前文實證結果穩健。

表10 數字普惠金融與家庭靈活就業：工具變量法

（二）穩健性檢驗

本文進行兩方面的穩健性檢驗：一是用靈活就業率代替靈活就業人數，來進一步分析數字普惠金融對家庭靈活就業的影響，將家庭靈活就業人數除以家庭16歲以上除在校學生、喪失勞動能力者和離退休者外的勞動力數量得到家庭靈活就業率，自雇傭就業率和受雇傭就業率的定義同靈活就業率類似。二是刪除直轄市樣本，避免受到直轄市與其他城市存在差異而造成的極端值影響。表11 結果顯示，數字普惠金融發展仍能顯著提升靈活就業率和自雇傭就業率，對受雇傭就業率的影響不顯著，實證結果與上文一致，說明本文的結果是穩健的。

表11 穩健性檢驗結果

九、結論與政策建議

本文得出的主要結論如下：（1）數字普惠金融能顯著促進家庭靈活就業。（2）數字普惠金融的三個分維度覆蓋廣度、使用深度和數字化程度也顯著刺激了家庭靈活就業。（3）在家庭的兩種靈活就業類型中，數字普惠金融對自雇傭的正向作用更加強烈。（4）數字普惠金融通過家庭創業促進家庭靈活就業，社會網絡在數字金融和靈活就業之間起到負向調節作用，即數字金融與社會網絡之間存在替代關系。（5）從異質性分析來看，在家庭人均年收入方面，數字普惠金融更有助于低收入和高收入家庭，尤其是低收入家庭的靈活就業。從城鄉差異和城市綜合發展水平差異角度來看，數字普惠金融更能促進農村和二線及以下城市家庭的靈活就業。在地區差異方面，西部地區家庭更容易獲得數字金融的紅利，中部和東部地區次之。

基于上述結論，本文提出相應的政策建議：（1）持續推進數字普惠金融發展。商業銀行等傳統金融機構應積極運用金融科技與數字化技術，將數字金融與普惠金融結合起來，運用大數據手段全面深入地了解客戶需求，有效提升傳統金融機構獲客的數量與質量。（2）持續推進數字經濟平臺化，完善普惠金融扶持靈活就業貸款政策。政府應出臺各項優惠政策支持互聯網平臺創造的新型靈活就業形式，以創新創業帶動靈活就業。同時，由于靈活就業者的收入和社會保障不穩定，通過數字金融渠道獲取金融服務的需求高于穩定就業人員，各金融機構應將靈活就業者納入服務范圍，為其提供信貸支持、金融產品等精準的金融服務，支持居民家庭創新創業。（3）積極實施靈活就業服務體系建設。為下崗員工、女性群體、失業者和農民工等弱勢群體提供就業培訓和就業咨詢服務，對有創業意愿的靈活就業者，政府可提供創業指導和資金支持，提高其整體勞動素質和職業技能水平。■

注 釋

①國務院印發《關于進一步做好穩就業工作的意見》，中國人力資源社會保障，2020（1）：5。

②http：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-08/27/content_5633714.htm。

③https：//mini.eastday.com/nsa/n220209133407523.html。