数字金融发展与人力资本提升——基于中国地级城市层面的经验证据

许 冰，胡 俊

（1.山东交通学院 经济与管理学院，山东 济南 250357；2.南京大学 经济学院，江苏 南京 210093；3.南京财经大学 江苏产业发展研究院，江苏 南京 210023）

一、引言与文献综述

人力资本是创新的核心主体，是衡量一个国家综合国力的重要指标。近年来，党和国家一直把人才工作摆在经济发展的突出位置，体现了人力资本在建设以创新为引领的现代化经济体系中的重要作用。党的二十大报告中提到，深入实施人才强国战略，加快建设世界重要人才中心和创新高地。由此，加快推进人力资本投资、提升人力资本水平成为当前及未来中国经济社会高质量发展的重大战略任务。

在数字经济背景下，数字金融这一新生业态正在快速发展，并不断向社会各领域、各环节渗透，构成了重塑经济发展动能、促进经济高质量发展的重要抓手。与传统金融不同，数字金融依托数字技术不仅有效加大了金融服务的广度、深度，也对人力资本产生了深远影响。那么，数字金融是如何影响人力资本的？通过何种渠道对人力资本提升产生作用？通过研究这一问题，对于推进数字经济强国建设，贯彻落实人才强国战略，加快优化人力资本结构，充分释放人才红利，助推经济高质量发展具有重要意义。

关于数字金融发展的经济效应研究，已有文献已经从如下角度进行了探讨：一是数字金融的经济发展效应。滕磊、马德功(2020)在构建高质量发展评价体系的基础上，实证检验了数字金融对高质量发展的积极影响[1]。Kapoor(2014)研究认为，数字金融通过缓解融资约束对经济增长产生了积极影响[2]。崔耕瑞(2021)研究得出，数字金融在提升中国经济的韧性方面起到了重要作用[3]；二是数字金融的创新与生产率提升效应。聂秀华等(2021)采用两步系统GMM和动态门限面板回归模型实证研究发现，数字金融通过缓解融资约束、优化产业结构促进了区域技术创新[4]。李春涛等(2020)基于新三板上市公司数据实证检验了金融科技发展对企业创新的显著促进作用[5]。江红莉、蒋鹏程(2021)采用A股非金融类上市公司数据，分析得出数字金融能够提升全要素生产率[6]；三是数字金融的劳动力就业效应。孙焱林等(2021)认为，数字金融对劳动力错配改善存在明显的促进效应[7]。徐章星等(2020)研究发现，数字金融可通过减少企业信贷错配程度促进劳动力就业[8]。郭晴等(2022)基于中国综合社会调查(CGSS)数据，分析得出数字金融对劳动力的工作自主性以及小时工资率有显著的提升作用[9]；四是数字金融的减贫与社会保障效应。梁双陆、刘培培(2018)考察了数字普惠金融对降低城乡收入差距的积极作用[10]。Mushtaq&Bruneau(2019)认为ICT技术与金融业的融合能够增强数字金融的包容性，有利于促进减贫和经济增长[11]。但也有学者认为，数字金融加剧了金融体系中的不平等，进一步降低了穷人的福利(Ozili，2020)[12]。汪亚楠等(2020)验证了数字普惠金融对社会保障水平的促进作用[13]。

综上，已有研究取得了一些有价值的成果，但针对数字金融与人力资本关系的研究相对匮乏。在数字经济背景下，数字金融对人力资本的影响效应日益凸显，探讨数字金融对人力资本影响的内在机制，不仅有利于完善数字金融的经济效应研究，也有利于探寻提升人力资本的有效路径，具有非常重要的理论和现实意义。文章的边际贡献在于：一是将数字金融纳入人力资本提升的分析框架，系统阐明了数字金融发展与人力资本提升的关系，丰富了金融与人力资本的现有研究；二是理论揭示了数字金融发展对人力资本提升的影响机制，重点从收入增长效应、产业升级效应、数字素养提升效应三个方面系统论述了数字金融影响人力资本提升的作用路径；三是基于中国284个地级市面板数据，实证分析了数字金融对人力资本的影响效应，开展稳健性检验，并进一步验证了作用机制。

二、理论分析与研究假设

1.数字金融发展与人力资本提升

广义的人力资本是指附着于人体上的具有经济价值的知识、素质和能力等质量因素的综合，包括生产技能、组织技能、心理素质和健康水准等。从财富管理的角度看，人力资本可被定义为个人在生命周期里获得的包含所有预期收益的现值。无论是从人力资本的广义概念还是狭义概念上看，金融都与人力资本密切相关。金融能够通过合理配置资金来增加投资收益，其中也包括人力资本的投资收益。进入数字化时代，数字金融的衍生和发展进一步加强了金融对人力资本的提升作用，依托数字技术，数字金融不仅能够缓解融资约束与传统金融的信息不对称，还能有效扩大金融服务的半径、增强空间溢出效应，从规模、速度和准度上提高资金使用及配置效率，对人力资本提升的驱动作用更加明显。具体体现在：一是数字金融发展有利于扩大教育投资并放大“干中学”的作用效果。基于新古典经济学框架，教育与“干中学”是人力资本提升的两种方式(Robert&Lucas，1988)[14]，数字金融能够为教育投资提供高效的金融支持，数字化技术可以对“干中学”的整体过程进行赋能，从而提高人力资本积累的速度与效率；二是数字金融发展会增加企业人力资本积累。根据“资本—技能互补”假说理论(Griliches，1969)[15]，数字金融引致企业资金配置效率的提升，会推动企业优化生产能力与生产流程，大大增加对技能劳动力的需求，同时企业也会加强对自身员工的职业培训，推动企业整体人力资本的积累；三是数字金融对人力资本提升具有“辐射效应”。数字金融在促进资金创造者与使用者对自身进行人力资本投资的同时，也十分注重其周围家人、伙伴、员工以及财富管理专业人士等一些相关利益者的人力资本升级，人力资本投资由此呈现以个人为中心向周边外围扩散的“辐射效应”。

2.数字金融影响人力资本提升的机制

（1）数字金融通过收入增长效应促进人力资本提升

受时空界限的约束，传统金融典型的“层级化”特征无法实现金融“普惠性”的目的。从区域层面看，时空距离对传统金融的资源配置产生一定的阻碍作用，使其无法全面覆盖到人口密度相对较低且地理位置较为偏远的地区；从企业层面看，大多数小微企业以及新兴企业（具有丰厚的现金流、利润率等轻资产企业）由于规模小、缺少抵押资产等，难以达到传统金融的准入门槛；从个人层面看，传统金融对低收入群体并没有明显的帮扶效应，这些群体通常又无法负担一些较高层次的家庭支出，如教育、医疗等。基于以上三个层面，传统金融很难带来规模效益与“普惠性”的资金收入增长。人力资本投资作为一项投资活动，它取决于收入水平，仅仅依赖企业、家庭自有资金是无法达到人力资本最优投资的。因此，传统金融资源配置的低效率对人力资本提升存在一定的阻碍效应。数字金融能够有效化解这一困境。数字金融所具有的扁平化、平台型特征，使其具备“均衡调节”功能，突破了地理空间约束和对物理网点的依赖，有效降低了金融准入门槛，将部分金融资源引入偏远地区或是受到资金约束的群体，提高了社会福利并兼顾社会公平(Kapoor，2014)[2]。数字金融的“资金放大器”的功能、“低成本、高精度、高时效、广覆盖”的优势特征以及依托的数字技术、数字化服务平台，不仅能够丰富资金来源和融资渠道，缓解融资约束，还能有效甄别客户信息及企业经营状况，拓展金融服务的内容与边界，从而助力实现地区、企业、家庭或个人的资金收入增长。数字金融也由此成为扶贫减贫和提高收入水平的重要手段之一（张勋等，2019）[16]。收入水平提高与财富增长是促进人力资本提升的重要保障，因此文章认为，数字金融发展为人力资本升级带来了契机，它可通过促进收入增长进而提升人力资本水平。特别是针对那些愿意提升自身技能却受到资金约束的群体，通过借助数字金融享受到普惠的金融服务，在收入不断增加的同时，不断进行教育、职业技能培训等方面的投资，最终实现人力资本提升。

（2）数字金融通过产业升级效应促进人力资本提升

数字金融是大数据、云计算、人工智能等多种数字化技术的重要载体，是蕴含技能偏向型技术进步特性的新型金融业态。因此，数字金融及其相关产业的发展也就要求有相当技能水平的人力资本与之匹配。如果某一地区的人力资本水平较低，不仅意味着数字金融活动的参与主体素质不高，也会限制数字金融正效应的发挥（聂秀华等，2021）[4]。因此，提高人力资本水平、增加高技能人才占比是数字金融发展及其带来的产业转型升级的必然要求，也可称之为数字金融发展对人力资本提升的“倒逼效应”。主要表现为：一是从供给层面看，传统金融机构从业人员的整体知识结构无法完全适应数字金融行业转型升级的新要求，他们在面临金融领域数字化转型时，无法发挥其金融专长。迫于“经济压力”与“社会压力”，并且为了满足数字金融应用下的工作岗位技能要求，会通过人力资本投资提升自身技能。例如自动取款机的应用驱动银行柜员的工作性质由低技能的现金结算转换为高技能的销售和理财等任务(Bessen，2015)[17]。二是从需求层面看，数字金融发展会催生更多的新业态与非常规型工作岗位，例如金融大数据分析、系统架构师、算法解释分析师等（见表1）。相比传统岗位，这些新岗位的工作任务是提供专业化、体验化和差异化的增值服务，因此也就需要更高水平的人力资本才能胜任，从而倒逼金融行业从业人员通过再教育、职业培训等方式积极提升自身技能，以满足数字化环境中的新工作岗位的需要。所以，文章认为，数字金融发展推动了金融及其关联产业的转型升级，衍生出了众多新的数字化、智能化等技术密集、复杂性的工作岗位，这些工作岗位更倾向于对高技能、高教育水平的人力资本的需求，进而促进人力资本水平的整体提升。

表1 数字金融领域的工作岗位

（3）数字金融通过数字素养提升效应促进人力资本提升

区别于工业经济时代，数字经济时代下的数字技术迅猛发展与普遍应用，为整个经济社会构筑了一个广阔的数字信息空间，这个空间中的数据、信息、知识等核心元素对人力资本提出了更高要求，具体而言，即产生了对数字技能的需求。这就要求劳动力要适应数字化的生产与生活方式，加快自身知识技能升级，培养自身的数字素养。中央网络安全和信息化委员会印发的《提升全民数字素养与技能行动纲要》中将数字素养界定为“数字社会公民学习工作生活应具备的数字获取、制作、使用、评价、交互、分享、创新等一系列素养和能力的集合”。根据数字素养的基本概念可以看出，数字素养已经成为数字技术广泛应用背景下劳动力逐渐形成和必备的新技能，也是实现人力资本提升的必要前提，如果数字素养缺失，就会阻碍人力资本提升和发展。在美国教育部发布的《21世纪技能框架》中，数字素养被列为一项重点技能。中国出台的《关于发展数字经济稳定并扩大就业的指导意见》中也提到，到2025年，中国国民的数字素养不低于发达国家的平均水平。因此，数字素养已经发展成为数字化社会公民生产生活必备的生存技能，也是中国提升国民素质、促进人类全面发展的战略任务。

新一轮科技革命爆发以来，中国互联网产业高速发展，互联网普及范围持续增大，用户规模大幅上升，体现了整个经济社会的数字化转型。图1显示了2016年以来中国互联网普及率以及网民数量的持续增长趋势。2016年12月，中国互联网普及率为53.2%，网民数量为7.31亿人；截止到2020年12月，中国互联网普及率达到70.4%，增长了17.2%，网民数量高达9.89亿人，增长了35.3%。在金融领域，（移动）互联网、人工智能与大数据等数字技术的快速发展也推动了传统金融加速向数字金融业态转变，数字银行、供应链金融、消费金融、第三方支付、智能投顾等新型金融服务不断衍生并发展成为金融新常态，金融服务的优势也在不断增加和扩大，如服务覆盖范围不断拓宽，服务深度不断提升，数字化应用程度不断增强。数字金融领域新产业、新业态、新模式的出现，不仅为经济社会发展注入了强大的新动能，还培育了庞大、多元的“数字族群”。图2显示的是截至2020年12月中国网民的年龄结构，可以看出，在网民年龄结构中，未成年与老年群体规模明显扩大，网民结构呈现多元化发展趋势。互联网普及的程度加深以及数字金融应用引致的“数字族群”规模的不断扩大，会潜移默化地推动整体国民数字素养的提升，从而进一步促进了人力资本升级。

图1 网民规模与互联网普及率

图2 网民年龄结构

综上可知，数字素养已成为数字社会人力资本所必备的技能，数字素养的提升会加快人力资本升级，数字素养一旦缺失则会对人力资本提升产生阻碍作用。以数字金融领域为例，数字素养的缺乏可能导致劳动者难以有效获取数字金融资源，进而导致金融资源配置效率低下（梁双陆、刘培培，2018）[10]，由此也就无法实现人力资本最优投资。也可以说，数字金融的发展为普及培育劳动力数字素养提供了一种契机，推动了劳动力加快数字技能提升以适应新时期发展的需要。

基于此，文章提出以下研究假设：

假设H1：数字金融发展存在人力资本提升效应。

假设H2：收入增长效应、产业升级效应、数字素养提升效应是数字金融影响人力资本提升的有效路径。

三、计量模型构建与数据来源

1.计量模型设定

基于前文的理论分析，文章构建计量经济模型，考察数字金融对人力资本提升的影响。

其中，i和t分别代表地区和年份。Huit为被解释变量，代表人力资本；Dfinit为核心解释变量，代表数字金融；Xit是可能影响人力资本的其他控制变量，μi和λt表示城市固定效应和年份固定效应，εit是随机误差项。

（1）被解释变量：人力资本(Hu)

关于对人力资本衡量的指标选取上，文章借鉴已有研究成果并考虑城市层面数据的可获得性，选择了两个指标分别衡量人力资本水平。一是以普通高校在校生数为衡量指标。文章认为大学生具备相对较高的知识技能层级、良好的健康水准等人力资本的核心特征，因此可作为衡量人力资本的变量之一。二是借鉴邓仲良(2021)[18]的研究，考虑到人力资本与创新之间存在较高的相关性，选择专利授权数量（当年该地区获得的发明数量、实用新型数量与外观设计数量三者之和）作为衡量人力资本的变量。以上两个指标均取自然对数处理。

（2）核心解释变量：数字金融(Dfin)

文章采用北京大学数字金融研究中心联合蚂蚁科技集团共同编制的《北京大学数字普惠金融指数》来衡量数字金融发展水平。该指数基于传统金融与互联网技术融合发展的新趋势以及数字技术对金融发展的助力作用，从多个维度衡量了中国数字金融发展水平（郭峰等，2020）[19]。为消除数据量纲的影响，对数字金融取自然对数处理。

（3）机制变量

对应前文理论分析，文章选择三个机制变量：一是职工平均工资(Income)，以职工平均工资作为检验收入增长机制的变量，对该变量取自然对数处理。二是产业结构升级系数(Stru)，参照徐敏、姜勇(2015)[20]的研究，采用产业结构升级系数度量城市产业升级，计算公式为：代表第i产业的产值比重。将产业结构升级系数作为检验产业升级机制的变量，对该变量取自然对数处理。三是互联网用户数量(Inter)。以互联网宽带接入用户数量作为检验数字素养提升机制的变量，对该变量取自然对数处理。

（4）控制变量

包括选择经济发展水平(Pgdp)，用人均国内生产总值的自然对数来衡量；外资依存度(Fdi)，以实际使用外资金额与地区生产总值之比度量（胡晟明等，2021）[21]，外商直接投资对扩大人力资本需求有积极的促进作用；研发投入强度(Rd)，以科学技术支出与公共财政支出之比衡量，研发投入强度越大，研发活动就越频繁，对人力资本需求也就越高，有助于促进人力资本提升。

2.样本选择与数据来源

文章的城市样本数据来源于2012—2021年的《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国统计年鉴》以及各省、市的统计年鉴，鉴于某些城市的行政区划发生变化以及相关指标数据存在缺失，文章确定以284个地级市及以上城市作为研究样本。个别缺失值由作者利用插值法计算得到。专利授权数量来自中国创新专利研究数据库(CIRD)，数字金融指数数据由北京大学数字金融研究中心发布的《北京大学数字普惠金融指数》（2011—2020）给出。各变量的描述性统计结果如表2所示。

表2 变量的描述性统计结果

四、实证结果及分析

1.基准回归结果

表3给出了数字金融影响人力资本的基准回归结果。其中，列(1)和列(3)分别单独考察了数字金融对人力资本的影响。结果显示，无论是以普通高校在校生数还是以专利授权数量来衡量人力资本，数字金融(Dfin)的系数均在1%水平下显著为正，表明数字金融发展对人力资本提升有明显的促进作用。进一步，在列(1)和列(3)的基础上加入控制变量，包括经济发展水平、外资依存度与研发投入强度，得到列(2)和列(4)的回归结果。根据结果，在加入一系列控制变量之后，数字金融仍然对人力资本有显著的提升效应，从而验证了假设H1。

表3 数字金融影响人力资本的基准回归结果

2.稳健性检验

（1）内生性分析

由于数字金融与随机误差项之间的相关性以及数字金融发展与人力资本提升之间的逆向因果关系可能会导致模型中存在内生性问题。为了解决这一问题，文章采用工具变量法进行回归分析。文章尝试构建一个外生变量，即数字金融的滞后项(L.Dfin)作为数字金融的工具变量，能够保证该工具变量与数字金融高度相关，但与随机误差项不相关，并利用2SLS法进行估计，具体回归结果见表4。第一阶段显示，工具变量L.Dfin对数字金融的影响为正，且在1%的水平下显著。再根据第二阶段的结果，数字金融对人力资本也具有非常显著的正向影响，这与表3中的基准回归结果相一致。接下来，文章继续对选择的工具变量进行检验，考察弱工具变量问题是否存在。检验弱工具变量的方法有多种，其中一种方法是当只有一个内生解释变量时，在第一阶段回归中，只要F统计量大于10，就可拒绝“存在弱工具变量的”原假设。在文章的检验中，F统计量是远远大于10的，从而验证了弱工具变量这一问题是不存在的。基于以上结果，文章认为数字金融对人力资本提升的促进作用并不受内生性问题的干扰。

表4 工具变量回归结果

（2）替换核心解释变量

由于数字金融是一个多维度概念，文章借鉴聂秀华等(2021)[4]的方法，进一步从覆盖广度、使用深度和数字化程度三个层面考察数字金融对人力资本提升的效应。分别选择数字金融覆盖广度指数(Cover)、数字金融使用深度指数(Use)以及数字化程度指数(Dig)来替换核心解释变量Dfin。以上三种指数同样来源于《北京大学数字普惠金融指数》，各分指数的含义如下：Cover用来衡量金融服务的普及范围与程度，Use用来表征互联网金融服务的实际使用状况，Dig主要反映金融服务的数字化水平。表5列(1)、(2)、(4)、(5)的结果表明，数字金融覆盖广度的系数均显著为正，使用深度系数只有在使用专利授权数量衡量人力资本时显著为正，而使用普通高校在校生数衡量人力资本时系数为正却不显著，说明数字金融在一定程度上发挥了“普惠”作用，不仅使金融服务的内涵和范围进一步得到拓展，还提升了金融服务的精度与可得性，对人力资本提升起到了积极的促进作用。列(3)、(6)的结果显示，数字化程度的系数显著为负，即数字化程度并没有促进人力资本提升。主要原因可能是，地区数字化程度取决于当地的数字基础设施建设水平，当数字基础设施建设尚未达到一定水平时，无法满足金融数字化服务的需求，从而造成一定程度的“数字鸿沟”，阻碍了金融资源优化配置（江红莉、蒋鹏程，2021）[6]，不利于促进人力资本提升。

表5 替换核心解释变量

（3）剔除特殊样本

为了避免特殊样本存在而对结果造成的干扰，文章使用剔除特殊样本的方法对所得结论进行稳健性检验。考虑到行政级别、经济体量、文化积累等因素会对人力资本迁移及集聚造成影响，进而影响到地区人力资本水平的提升，文章剔除了北京、天津、上海与重庆4个直辖市，以保证研究结论的稳健性。表6的结果与表2基准回归结果基本一致，即在考察期内数字金融对人力资本提升依然有明显的促进作用，从而支持了前文的结论。

表6 剔除特殊样本

3.异质性分析

为了深入分析数字金融发展对人力资本的影响效应，文章进一步从地理区域和城市规模两个层面进行异质性检验。首先，在地理区域上，将样本城市划分为东部、东北、中部和西部地区城市四个子样本，分别对不同的区域进行检验；其次，基于2014年国务院印发的《关于调整城市规模划分标准的通知》以及各地市市辖区人口规模，将样本城市划分为大城市（市辖区人口在100万人以上）、中等城市（市辖区人口在50～100万人以内）和小城市（市辖区人口在50万人以下）三个子样本，探究数字金融发展对不同规模城市人力资本影响的异质性。表7和表8分别报告了区域异质性和城市规模异质性的回归结果。

（1）区域异质性

根据表7，东部地区数字金融(Dfin)的系数均显著为正，东北地区的系数均不显著，中部和西部地区在使用专利授权数量衡量人力资本的时候更为显著，且系数均小于东部地区，表明数字金融对人力资本的促进作用在东部地区更为明显。原因可能是：首先，东部地区具有相对优越的数字基础设施、金融资本等要素资源条件，使数字金融功能得以充分的发挥；其次，东部地区数字金融的高质量发展加强了东部地区的“虹吸效应”，致使其他地区的优质金融资源、人力资本流失加剧；三是相对于东部地区，其他地区存在较为明显的“数字鸿沟”现象，致使数字金融对人力资本的影响表现为区域的不均衡性。

表7 数字金融影响人力资本的区域异质性

（2）城市规模异质性

表8给出了数字金融影响人力资本的城市规模异质性回归结果。可以看出，在大城市，数字金融对人力资本的影响效应最大，中等城市位列其次，小城市影响效应最小且以普通高校在校生数衡量人力资本时，Dfin系数为负，说明城市发展规模也是导致数字金融对人力资本影响效应异质性存在的一个重要因素。伴随城市规模的不断扩大，优质资源要素的不断集聚，会逐渐强化数字金融对人力资本的正效应。

表8 数字金融影响人力资本的城市规模异质性

五、进一步分析：作用机制检验

为了检验数字金融发展影响人力资本水平的收入增长、产业升级、数字素养提升这三种作用机制，文章参考温忠麟和叶宝娟(2014)[22]的做法。基于模型(1)进一步设定中介效应模型，具体如下：

其中，Zit表示中介变量，用来衡量收入增长、产业升级与数字素养提升效应。

1.收入增长效应

表9报告了以职工平均工资为中介变量的收入增长效应机制检验的回归结果。由列(1)可知，数字金融Dfin的系数估计值显著为正，说明数字金融的发展有利于促进职工收入的增加。列(2)和列(3)的结果也显示，收入的增加对人力资本水平提升存在促进作用，尽管在以普通高校在校生数衡量人力资本时，Income系数不显著，但仍具有正向影响。由此可以说，数字金融发展可以通过促进收入增长进而提升人力资本水平，即收入增长效应是数字金融影响人力资本的重要作用机制。

表9 机制检验：收入增长效应

2.产业升级效应

表10显示了产业升级效应机制检验的回归结果。根据列(1)，数字金融Dfin的系数在1%的水平下显著为正，说明数字金融发展显著推动了产业升级。再由列(2)～(3)可得，产业升级有利于促进人力资本提升。从而进一步证实了，数字金融发展对人力资本提升的促进作用可通过推动产业升级间接传递，即产业升级效应是数字金融影响人力资本的重要作用机制。

表10 机制检验：产业升级效应

3.数字素养提升效应

表11提供了数字素养提升效应机制检验的回归结果。根据列(1)，数字金融Dfin的系数在1%的水平下显著为正，说明数字金融发展加大了数字化应用的普及率，显著推动了数字素养的提升。由列(2)～(3)可得，数字素养提升对人力资本积累的增加会产生积极的促进作用。表10的检验同样验证了数字金融发展可以通过推动数字素养的形成与发展，提高个人的数字化应用与创新能力，弱化“数字鸿沟”，来进一步促进人力资本提升，即数字素养提升效应是数字金融影响人力资本的重要作用机制。

表11 机制检验：数字素养提升效应

六、结论与政策建议

1.研究结论

在金融科技时代，数字金融作为一种全新业态，在对经济社会发展以及人类的生产生活产生深刻影响的同时，也为人力资本提升创造了新的动能。在这个背景下，考察数字金融发展对人力资本的影响，对于优化人力资本结构、推进人才强国建设具有非常重要的理论与实践意义。文章采用2011—2020年中国284个地级市及以上城市面板数据，在揭示数字金融对人力资本提升的影响机理基础上，实证检验了数字金融的人力资本提升效应。研究发现：数字金融发展显著促进了人力资本提升，经过内生性分析、替换核心解释变量与剔除特殊样本的稳健性检验之后，该结论仍然成立；数字金融发展对人力资本的影响存在明显的异质性，在东部地区以及大城市，数字金融对人力资本提升的促进作用更大；数字金融可通过收入增长效应、产业升级效应与数字素养提升效应三种作用机制促进人力资本提升。

2.政策建议

根据研究结论，文章政策建议如下：

第一，加快数字金融基础设施建设。加快建设和完善数字金融基础设施，实施差异化推进战略，更加注重东北、中西部地区和中小城市数字化发展。利用大数据技术提升公共数据运用的深度和广度，为数字金融产业生态发展提供良好的支撑。聚焦数据治理、监管环境、规则创新等多领域，推进监管科技建设，提高监管能力和监管效率。重点关注数字金融领域相关数据、信息、网络及系统安全能力建设，助力数字金融健康发展。

第二，加强制度建设与政策保障。推动现代金融市场体制机制改革，不断提升金融服务的普惠性与普适性，助推数字金融充分发挥对人力资本提升的作用。完善促进数字金融领域行业企业做优做强的制度安排，持续深化金融供给侧结构性改革，合理配置金融资源。积极营造有利于促进中长期投融资的政策环境，充分释放数字金融企业的创新活力。

第三，创新教育培养体系。在扩大教育投入、提高教育质量的同时，围绕数字素养提升构建创新型的数字教育格局，加快推进全域范围内的数字素养能力的培育与提升。相关政府部门要将数字素养提升作为重点任务；高校要加快调整优化学科专业结构，积极对接地方数字化升级；行业协会要深入开展数字领域专业知识普及和风险教育；企业定期开展数字化转型职业技能培训；劳动者要更加注重数字素养的自我提升，保持在数字时代持续学习的能力。