黃莎莎

(南京財(cái)經(jīng)大學(xué)，江蘇 南京 210023)

一、引言

信息技術(shù)的飛速發(fā)展使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)貫穿社會(huì)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的重要?jiǎng)恿Α｜h的十九大報(bào)告指出，要堅(jiān)持就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略和積極就業(yè)政策，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量和更充分的就業(yè)。但隨著數(shù)字化的不斷發(fā)展，“唱衰”勞動(dòng)力優(yōu)勢的聲音也越來越多，人們擔(dān)憂數(shù)字化和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展會(huì)對勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生替代作用，不利于就業(yè)穩(wěn)定。因此，本文的研究目的在于:從宏觀層面考察數(shù)字技術(shù)的投入對一國就業(yè)水平有何影響?不同國家不同行業(yè)以及不同類型的數(shù)字技術(shù)投入是否存在異質(zhì)性?數(shù)字技術(shù)投入如何影響就業(yè)?

二、文獻(xiàn)綜述

隨著數(shù)字化這一現(xiàn)象越來越普遍且深入，國際組織和各國統(tǒng)計(jì)局也越發(fā)重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念界定的研究。經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)、美國經(jīng)濟(jì)分析局(BEA)、G20杭州峰會(huì)和中國信息通信研究院都曾對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念做出定義和解釋。2021年5月14日，國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布了《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其分類》，此分類參考了國內(nèi)外的相關(guān)統(tǒng)計(jì)分類，以滿足數(shù)字經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)監(jiān)測為目的，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)分為數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)、數(shù)字要素驅(qū)動(dòng)業(yè)、數(shù)字化效率提升業(yè)等5個(gè)大類。該分類較為全面合理地劃分了數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)，通過比較各國際組織以及國內(nèi)學(xué)者關(guān)會(huì)娟[1]、張晴和于津平[2]對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的分類，可以發(fā)現(xiàn)雖然不同機(jī)構(gòu)與學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義和劃分有細(xì)微差別，但總體上是保持一致的。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)在宏觀層面的影響主要可以分為兩個(gè)方面。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得信息的收集和獲取變得簡單快捷，以數(shù)字化為基礎(chǔ)搭建的信息交流平臺(tái)能夠更加高效的溝通解決問題，這些都為創(chuàng)業(yè)者提供了良好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，帶動(dòng)創(chuàng)業(yè)活躍度的提升，有利于城市高質(zhì)量發(fā)展[3-5]。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展改變了生產(chǎn)要素的配置情況，對就業(yè)、收入等都會(huì)產(chǎn)生影響。戚聿東等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不但能夠使就業(yè)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化，還能提高就業(yè)質(zhì)量，提高就業(yè)收入，為實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)提供了理論思路[6]。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是否會(huì)加速高技能勞動(dòng)者與低技能勞動(dòng)者趨向于“兩極化”，從而不利于低技能勞動(dòng)者這一問題，國內(nèi)外學(xué)者也開展了不同的研究，有研究認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的技術(shù)進(jìn)步會(huì)使企業(yè)對高技能勞動(dòng)者的需求增大，在實(shí)現(xiàn)就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的同時(shí)，也使得低技能勞動(dòng)者被替代[7]。這一結(jié)論與方建國和尹麗波所認(rèn)為的數(shù)字進(jìn)步會(huì)引致就業(yè)結(jié)構(gòu)“兩極化”趨勢相符[8]。李曉鐘和李俊雨研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響是非線性的倒U型特征，在跨過門檻值之后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過提高農(nóng)村居民的收入，有效縮小城鄉(xiāng)收入差距[9]?？偨Y(jié)上述研究可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否促進(jìn)就業(yè)，學(xué)界尚未達(dá)成共識(shí)，本文擬從數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動(dòng)者就業(yè)的影響機(jī)制效應(yīng)出發(fā)，深入分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對就業(yè)的影響效應(yīng)，以豐富相關(guān)的研究。

三、模型選擇、指標(biāo)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)來源說明

(一)基準(zhǔn)模型設(shè)定

本文利用2000～2014年42個(gè)國家56個(gè)行業(yè)的跨國面板數(shù)據(jù)，探究投入數(shù)字化對就業(yè)的影響。計(jì)量模型設(shè)計(jì)如下。

其中，下標(biāo)i表示國家，j表示行業(yè)，t代表年份。λi、λj、λt分別代表國家、行業(yè)、年份固定效應(yīng)。Employ表示行業(yè)員工數(shù)，反映行業(yè)的就業(yè)狀況。Dig表示數(shù)字技術(shù)投入水平，X是控制變量集，εijt為模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(二)變量說明與處理

1.被解釋變量

本文的被解釋變量Employ是不同國家的各行業(yè)員工人數(shù)，用來表示就業(yè)規(guī)模。為了減少可能出現(xiàn)的多重共線性和異方差性，本文采用其對數(shù)形式進(jìn)行OLS估計(jì)。

2.解釋變量

本文依據(jù)2021年國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其分類》中數(shù)字經(jīng)濟(jì)的分類標(biāo)準(zhǔn)，并考慮到數(shù)據(jù)的可得性和準(zhǔn)確性，將其行業(yè)劃分與WIOD數(shù)據(jù)庫中的行業(yè)相匹配，得到數(shù)字化依托的行業(yè)①具體行業(yè)為:C-17計(jì)算機(jī)、電子、光學(xué)產(chǎn)品制造業(yè)；C-38電影、錄像、電視節(jié)目制作、錄音、音樂出版活動(dòng)及廣播活動(dòng)；C-39電信服務(wù)；C-40計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)、咨詢及相關(guān)活動(dòng)、信息服務(wù)活動(dòng)。。投入產(chǎn)出法能夠很好地反映一國產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)被別國消耗的情況，因此文章使用WIOD(2016)公布的2000～2014年42個(gè)國家56個(gè)行業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)測算完全消耗系數(shù)，用來度量制造業(yè)的投入數(shù)字化水平，測算工具為R軟件。

3.控制變量

本文選取以下控制變量來控制一些行業(yè)時(shí)變特征對行業(yè)就業(yè)規(guī)模的影響，以緩解遺漏變量問題對本文估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生的估計(jì)偏差問題。行業(yè)生產(chǎn)效率，以各行業(yè)員工工作時(shí)長(Hours，單位為百萬小時(shí))表示；行業(yè)資本存量，用資本存量的對數(shù)(lnK)表示；外商投資占比，以外商直接投資占GDP的百分比(FDIratio)表示；人均GNI，用2010年不變價(jià)美元表示。

三、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與評價(jià)

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表1報(bào)告了投入數(shù)字化對就業(yè)規(guī)模的基本回歸結(jié)果。表1的(1)列為未設(shè)置固定效應(yīng)的最小二乘估計(jì)(OLS)，在沒有控制國家、行業(yè)、時(shí)間的固定效應(yīng)時(shí)，數(shù)字技術(shù)投入的系數(shù)顯著為正，初步表明投入數(shù)字化有助于提高就業(yè)水平。在此基礎(chǔ)上，表1的(4)列控制了行業(yè)生產(chǎn)效率、行業(yè)資本存量、人均GNI、外商投資占比等變量，發(fā)現(xiàn)投入數(shù)字化的系數(shù)依然顯著為正，進(jìn)一步表明在本文的觀察范圍內(nèi)，投入數(shù)字化有助于提升一國行業(yè)的就業(yè)規(guī)模。因此有理由得出，在控制了行業(yè)特征以及三個(gè)層面的非觀測固定效應(yīng)之后，投入數(shù)字化對一國行業(yè)的就業(yè)規(guī)模的影響呈現(xiàn)顯著的促進(jìn)作用。

表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果和穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換變量檢驗(yàn)

首先采用替換變量進(jìn)行回歸的方法來驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性。使用行業(yè)的從業(yè)人數(shù)代替本文的被解釋變量，表1第(3)列報(bào)告了替換變量的回歸結(jié)果，核心解釋變量數(shù)字技術(shù)投入顯著性穩(wěn)健，投入數(shù)字化與行業(yè)從業(yè)人數(shù)之間存在顯著的正向關(guān)系。

2.內(nèi)生性處理

考慮到核心解釋變量可能與被解釋變量之間存在反向因果關(guān)系，為克服可能存在的內(nèi)生性問題，使結(jié)果更加準(zhǔn)確，本文引入投入數(shù)字化變量的滯后一期作為工具變量，表1第(4)列為使用工具變量法的估計(jì)結(jié)果，在考慮了可能存在的內(nèi)生性問題后，核心結(jié)論依然是穩(wěn)健的。

(三)影響機(jī)制分析

那么投入數(shù)字化究竟會(huì)如何影響就業(yè)呢?柏培文和張?jiān)芠10]研究認(rèn)為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的數(shù)字化會(huì)降低勞動(dòng)力比較優(yōu)勢，信息技術(shù)和人工智能的廣泛應(yīng)用，使得機(jī)器取代了大量勞動(dòng)力，表現(xiàn)為機(jī)器的替代效應(yīng)。然而，他們的研究忽略了工業(yè)數(shù)字化可以節(jié)省勞動(dòng)力成本，提高生產(chǎn)效率，降低產(chǎn)品價(jià)格以擴(kuò)大需求市場。優(yōu)化資源配置，提高企業(yè)資本積累效率，從而帶來產(chǎn)出規(guī)模的擴(kuò)大和勞動(dòng)力需求的增加。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)激發(fā)了“平臺(tái)經(jīng)濟(jì)”等新技術(shù)經(jīng)濟(jì)的活力，吸引了大量下崗職工等低技能勞動(dòng)者從事電商平臺(tái)、外賣配送等新型低技能服務(wù)業(yè)，從而吸引了大量服務(wù)業(yè)就業(yè)崗位，促進(jìn)了就業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大[11-13]。

因此本文認(rèn)為，投入數(shù)字化主要通過兩個(gè)方面對就業(yè)產(chǎn)生影響。一方面，投入數(shù)字化有利于企業(yè)引入人工智能，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和半自動(dòng)化生產(chǎn)，提高產(chǎn)出規(guī)模和經(jīng)濟(jì)規(guī)模，促進(jìn)就業(yè)增長。即數(shù)字化通過促進(jìn)生產(chǎn)規(guī)模對就業(yè)產(chǎn)生積極作用。另一方面，雖然數(shù)字化的發(fā)展導(dǎo)致短期內(nèi)中低技能勞動(dòng)者的工作被替代，造成部分就業(yè)被排擠，但從長期看，企業(yè)的要素配置得到優(yōu)化、市場規(guī)模擴(kuò)大，又會(huì)增加企業(yè)對勞動(dòng)力的需求，由數(shù)字技術(shù)進(jìn)步引致的大量就業(yè)需求整體勞動(dòng)報(bào)酬會(huì)上升，人力資本水平也會(huì)提高，也就是說，投入數(shù)字化通過提升就業(yè)質(zhì)量而促進(jìn)就業(yè)。

為了驗(yàn)證本文所提出的影響機(jī)制，設(shè)計(jì)(2)～(4)式所示的中介效應(yīng)模型來檢驗(yàn)投入數(shù)字化促進(jìn)行業(yè)就業(yè)的機(jī)制效應(yīng)。

本文所提出的機(jī)制為行業(yè)規(guī)模(Scale)和就業(yè)質(zhì)量(Quality)，分別用行業(yè)總產(chǎn)出的對數(shù)形式和行業(yè)員工薪酬的對數(shù)形式表示。中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果如表2所示。表2的(1)～(2)列報(bào)告了行業(yè)規(guī)模作為中介變量的檢驗(yàn)結(jié)果。在第(1)列中，核心解釋變量的系數(shù)顯著為正，第(2)列中核心解釋變量和中介變量的系數(shù)均顯著為正，表明投入數(shù)字化確實(shí)可以通過擴(kuò)大行業(yè)規(guī)模，使就業(yè)水平得到提高。(3)～(4)列報(bào)告了就業(yè)質(zhì)量作為中介變量的檢驗(yàn)結(jié)果。第(3)列核心解釋變量的系數(shù)在5%的水平下顯著為正，第(4)列中介變量的系數(shù)顯著性不高，表明投入數(shù)字化通過提高就業(yè)質(zhì)量進(jìn)而促進(jìn)就業(yè)水平的渠道存在但較微弱。

表2 中介模型檢驗(yàn)

續(xù)表

五、結(jié)論與政策建議

數(shù)字化是現(xiàn)如今制造業(yè)發(fā)展的重要趨勢，本文篩選數(shù)字技術(shù)要素，計(jì)算數(shù)字技術(shù)投入指標(biāo)，驗(yàn)證投入數(shù)字化對就業(yè)的影響。研究表明:①投入數(shù)字化對就業(yè)存在顯著的促進(jìn)作用，該結(jié)論在使用替換被解釋變量和克服內(nèi)生性問題后，結(jié)果依然穩(wěn)健。②投入數(shù)字化通過影響行業(yè)規(guī)模和就業(yè)質(zhì)量兩個(gè)渠道進(jìn)而對就業(yè)產(chǎn)生正向影響，其中行業(yè)規(guī)模這一中介變量的影響更為顯著。

根據(jù)研究結(jié)果，本文提出以下幾點(diǎn)政策建議。

第一，借助投入數(shù)字化達(dá)到穩(wěn)定就業(yè)的目標(biāo)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得新型產(chǎn)業(yè)脫穎而出，也帶動(dòng)了勞動(dòng)回報(bào)的不斷增長，政府部門應(yīng)充分推廣數(shù)字化平臺(tái)的建設(shè)，推動(dòng)在線消費(fèi)電商平臺(tái)等的發(fā)展提供更多就業(yè)崗位，將數(shù)字化替代效應(yīng)的消極影響轉(zhuǎn)化為積極影響，保障投入數(shù)字化在穩(wěn)定與提升就業(yè)中的作用。

第二，大力支持?jǐn)?shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的良好發(fā)展打牢根基。行業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大會(huì)帶動(dòng)就業(yè)的增加，因此政府應(yīng)當(dāng)對互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化行業(yè)提供政策扶持，使其在擴(kuò)大規(guī)模的同時(shí)發(fā)揮吸引就業(yè)的作用，加快推進(jìn)農(nóng)村數(shù)字化建設(shè)，合理調(diào)控?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展布局，使得高、中、低技能的勞動(dòng)崗位得到均勻分布，保障就業(yè)機(jī)會(huì)的相對公平。

第三，在推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)的基礎(chǔ)上，相關(guān)部門應(yīng)重視數(shù)字化行業(yè)的亂象，制定相應(yīng)的法律法規(guī)，嚴(yán)厲打擊電商平臺(tái)的違法行為，保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)得到更加健康、持久的發(fā)展，從而保障勞動(dòng)力就業(yè)水平的穩(wěn)定提高。