王亦飛 張學(xué)清 賴(lài)榮亮 喬小燕

一、引言

20 世紀(jì)80 年代以來(lái)，全球很多國(guó)家勞動(dòng)收入份額呈下降趨勢(shì)。有關(guān)中國(guó)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也顯示，從20 世紀(jì)90 年代開(kāi)始，我國(guó)勞動(dòng)收入份額持續(xù)走低，且未來(lái)很有可能進(jìn)一步持續(xù)下降（白重恩和錢(qián)震杰，2009；文雁兵和陸雪琴，2018；陳宇峰等，2013）。勞動(dòng)收入份額反映了一個(gè)國(guó)家的生產(chǎn)要素是否在勞動(dòng)和資本之間分配均衡，關(guān)系著人民是否能夠充分享受經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展帶來(lái)的成果。有研究表明，勞動(dòng)收入份額下降與收入差距過(guò)大在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間將保持較高的相關(guān)性，勞動(dòng)收入份額較低是收入不平等的一個(gè)重要原因（Alvaredo 等，2017）。黨的第二十次全國(guó)代表大會(huì)明確提出要實(shí)現(xiàn)中國(guó)式現(xiàn)代化，實(shí)現(xiàn)共同富裕。另外，“十四五”規(guī)劃也明確指出，要提高勞動(dòng)收入在初次分配中的比重。因此，有必要探究勞動(dòng)收入份額下降背后的誘因，積極解決我國(guó)收入分配中存在的問(wèn)題。

勞動(dòng)收入份額降低的原因是多方面的，例如人口大規(guī)模遷移導(dǎo)致人口集聚，人口老齡化導(dǎo)致有效參與勞動(dòng)的人數(shù)減少，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷導(dǎo)致分配結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，技術(shù)進(jìn)步使得勞動(dòng)力相對(duì)價(jià)格變低，等等。其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)所帶來(lái)的一系列變化是一個(gè)重要因素。近年來(lái)數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，掀起了社會(huì)的重大變革。它所帶來(lái)的數(shù)字技術(shù)推動(dòng)了新一輪的技術(shù)進(jìn)步，對(duì)要素收入分配產(chǎn)生了巨大影響（鈔小靜和周文慧，2021）。已有研究結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額具有替代效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的同時(shí)也抑制了勞動(dòng)收入份額增長(zhǎng)。這是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)在變化的同時(shí)，勞動(dòng)力分配結(jié)構(gòu)也發(fā)生了變化，其中國(guó)有經(jīng)濟(jì)占比的減小也是勞動(dòng)收入份額減少的一個(gè)重要因素。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是適應(yīng)時(shí)代需求的必然結(jié)果，那么數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動(dòng)收入份額的內(nèi)在邏輯是什么？數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否通過(guò)中間變量間接作用于勞動(dòng)收入份額？在不同的勞動(dòng)收入份額水平下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響效應(yīng)是否發(fā)生變化？這些問(wèn)題的解決有利于我國(guó)針對(duì)目前存在的問(wèn)題進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整，解決收入分配中存在的問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)共同富裕。

二、文獻(xiàn)綜述

目前，單純從數(shù)字經(jīng)濟(jì)角度解釋勞動(dòng)收入份額變動(dòng)的研究并不多，現(xiàn)有文獻(xiàn)更多是從其相關(guān)因素著手來(lái)進(jìn)行探討。本文將分別從宏觀層面和微觀層面來(lái)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理。

就宏觀層面而言，現(xiàn)有研究討論了多種效應(yīng)的綜合作用。Acemoglu 和Restrepo（2019）指出，數(shù)字化對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響取決于積極的生產(chǎn)率提升效應(yīng)、就業(yè)效應(yīng)和消極的替代效應(yīng)之間的平衡，同時(shí)也認(rèn)為數(shù)字技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的智能化應(yīng)用偏向于對(duì)勞動(dòng)力形成替代，從而使勞動(dòng)收入份額下降（Acemoglu 和Restrepo，2018）。丘雅琪和易小麗（2021）從理論上闡釋了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的替代效應(yīng)和驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。Akaev 等（2021）在預(yù)測(cè)我國(guó)未來(lái)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字壟斷將使未來(lái)30 年的勞動(dòng)收入份額下降5%—16%。關(guān)于其他因素對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響，柏培文和吳紅（2017）發(fā)現(xiàn)人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠促進(jìn)勞動(dòng)收入份額的提升，但是技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)收入份額起抑制作用。陳宇峰等（2013）認(rèn)為技術(shù)偏向型進(jìn)步是勞動(dòng)收入份額出現(xiàn)長(zhǎng)短期波動(dòng)的重要因素。

就微觀層面而言，現(xiàn)有研究聚焦于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。Autor 等（2017）利用美國(guó)微觀面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展催生出超級(jí)明星企業(yè)，使市場(chǎng)集中度提升，而市場(chǎng)集中度上升幅度最大的行業(yè)，其勞動(dòng)收入占比下降幅度最大。葉胥等（2021）認(rèn)為數(shù)字技術(shù)對(duì)技術(shù)型勞動(dòng)力的偏好顯著改變了企業(yè)的勞動(dòng)力需求結(jié)構(gòu)。此外，對(duì)于不同所有制企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能產(chǎn)生異質(zhì)性影響。余泳澤等（2019）分析指出，國(guó)有企業(yè)承擔(dān)了保障國(guó)家整體穩(wěn)定、促進(jìn)就業(yè)等職責(zé)，當(dāng)政府提出鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，國(guó)有企業(yè)會(huì)有更強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，且政府會(huì)給國(guó)有企業(yè)提供轉(zhuǎn)型補(bǔ)貼。也有部分學(xué)者認(rèn)為相較于國(guó)有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更容易導(dǎo)致非國(guó)有企業(yè)勞動(dòng)收入份額下降（王希元等，2023）。

結(jié)合以上文獻(xiàn)分析，本文主要有以下幾點(diǎn)創(chuàng)新：首先，已有文獻(xiàn)往往簡(jiǎn)單地研究技術(shù)偏向等因素對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響效應(yīng)，而這些因素本質(zhì)上是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來(lái)的結(jié)果，本文將從數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身出發(fā)，探討其對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響。其次，以往研究大多以全國(guó)31 個(gè)省份（不包括港澳臺(tái)）為研究對(duì)象，但由于不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)稟賦不同，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響效應(yīng)也存在差異，故本文從城市層面實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響。本文之所以選擇長(zhǎng)江中游地區(qū)52 個(gè)城市作為研究樣本，是因?yàn)樗鼈兊靥幬覈?guó)極具活力的城市集群，具有參考價(jià)值。最后，現(xiàn)有研究往往忽略了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額的影響效應(yīng)差異，本文對(duì)其做了很好的補(bǔ)充。

三、理論機(jī)制分析

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)抑制勞動(dòng)收入份額的理論分析

本文引入了新古典要素分配理論、誘導(dǎo)性技術(shù)進(jìn)步理論和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷模型等，根據(jù)現(xiàn)有研究成果及相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動(dòng)收入份額的機(jī)制展開(kāi)了較為系統(tǒng)的理論分析。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)是應(yīng)用數(shù)字技術(shù)改變經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和運(yùn)作方式，通過(guò)推動(dòng)生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)字化和自動(dòng)化重塑產(chǎn)業(yè)形態(tài)，引發(fā)就業(yè)調(diào)整。在數(shù)字時(shí)代，勞動(dòng)力市場(chǎng)經(jīng)歷了多重變革，勞動(dòng)力需求、就業(yè)結(jié)構(gòu)以及就業(yè)模式都發(fā)生了重大變化，同時(shí)改變了要素投入結(jié)構(gòu)，其既會(huì)對(duì)勞動(dòng)產(chǎn)生替代效應(yīng)，也會(huì)形成互補(bǔ)效應(yīng)，兩種效應(yīng)的共同作用改變了勞動(dòng)收入份額的大小。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響存在兩種機(jī)制：一種是以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化為主的替代效應(yīng)，另一種是以數(shù)字產(chǎn)業(yè)化為主的互補(bǔ)效應(yīng)。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化過(guò)程中，隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，一些傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型任務(wù)可以被自動(dòng)化完成，這使得生產(chǎn)過(guò)程更為高效，直接表現(xiàn)為資本對(duì)勞動(dòng)要素的替代作用（Karabarbounis 和Neiman，2014）。在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的過(guò)程中，隨著數(shù)字技術(shù)的成熟，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)的高度自動(dòng)化，降低成本，吸引更多的消費(fèi)者，從而推動(dòng)市場(chǎng)需求的增加。與此同時(shí)，數(shù)字技術(shù)的成熟催生新興產(chǎn)業(yè)，對(duì)相關(guān)技能專(zhuān)業(yè)人才的需求將增加，創(chuàng)造出新的就業(yè)機(jī)會(huì)。然而，技術(shù)型勞動(dòng)力的培養(yǎng)需要花費(fèi)一定時(shí)間，互補(bǔ)效應(yīng)在短期內(nèi)并不明顯，而且數(shù)字技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力素質(zhì)提出了更高的要求。相反，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展速度相對(duì)較快，企業(yè)更容易采納新技術(shù)并實(shí)施自動(dòng)化，進(jìn)而加強(qiáng)了替代效應(yīng)。這導(dǎo)致一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中低技能工作者的就業(yè)機(jī)會(huì)減少，降低勞動(dòng)收入份額，拉大社會(huì)中的收入差距。因此，本文基于以上分析提出假設(shè)H1。

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著抑制勞動(dòng)收入份額的增長(zhǎng)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響在不同產(chǎn)業(yè)可能會(huì)出現(xiàn)異質(zhì)性。就第一產(chǎn)業(yè)而言，由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)在初期更傾向于資本密集型行業(yè)，且數(shù)字技術(shù)的引入需要較高的資本投入，而在勞動(dòng)力密集型的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，這種投入并未直接轉(zhuǎn)化為對(duì)勞動(dòng)力的替代，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響相對(duì)較弱。肖紅葉和郝楓（2009）使用因素分解方法對(duì)此展開(kāi)了研究，他們認(rèn)為產(chǎn)業(yè)內(nèi)勞動(dòng)收入份額很高的農(nóng)業(yè)在GDP 總增加值中占比下降是勞動(dòng)收入份額下降的主要原因。隨后，李榮坦（2015）改變了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)收入的估算方式，剔除農(nóng)業(yè)勞動(dòng)報(bào)酬中的資本收入，結(jié)果顯示非農(nóng)業(yè)收入占比上升是近幾年勞動(dòng)收入份額變化的主要因素。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)第二、第三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額作用強(qiáng)度的比較，有研究表明，數(shù)字技術(shù)對(duì)第二、第三產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用存在顯著差異，對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的影響要明顯高于對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的影響，而三大產(chǎn)業(yè)的GDP 比重將顯著影響勞動(dòng)收入份額（Tastan 和G?nel，2020）。長(zhǎng)期以來(lái)，數(shù)字技術(shù)通過(guò)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從而對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生重要影響，這一現(xiàn)象凸顯了數(shù)字經(jīng)濟(jì)在塑造勞動(dòng)市場(chǎng)中的關(guān)鍵機(jī)制。通過(guò)以上分析，本文提出假設(shè)H2。

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額存在異質(zhì)性影響。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響也存在邊際效應(yīng)差異。當(dāng)勞動(dòng)收入份額水平較低時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展往往能夠創(chuàng)造出更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和勞動(dòng)市場(chǎng)的效率，從而抵消一部分?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的抑制作用；相反，當(dāng)勞動(dòng)收入份額處于較高水平時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展往往伴隨著技術(shù)偏向性變革，導(dǎo)致一些傳統(tǒng)行業(yè)和就業(yè)崗位的消失，從而出現(xiàn)勞動(dòng)收入份額急劇下降的現(xiàn)象。由此提出假設(shè)H3。

H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響存在邊際效應(yīng)差異。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)抑制勞動(dòng)收入份額的影響機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有滲透力強(qiáng)、影響面廣等特點(diǎn)，它能夠通過(guò)提高生產(chǎn)效率影響就業(yè)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生影響。一方面，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提高了生產(chǎn)要素的產(chǎn)出效率，降低了生產(chǎn)成本。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)伴隨著技術(shù)的變革和創(chuàng)新，帶動(dòng)了新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級(jí)化轉(zhuǎn)移（王冬梅等，2023）。在第二產(chǎn)業(yè)中，工業(yè)機(jī)器的大規(guī)模應(yīng)用會(huì)取代一部分重復(fù)性勞動(dòng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將會(huì)進(jìn)一步釋放第一、第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力潛力，促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力的增長(zhǎng)（Mann 和Püttmann，2023）。王開(kāi)科等（2020）通過(guò)建立五部門(mén)的投入產(chǎn)出模型，定義了衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)效率影響程度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率系數(shù)，得到數(shù)字資源普及度的上升有利于提高生產(chǎn)效率這一結(jié)論。根據(jù)馬克思主義政治經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，在生產(chǎn)效率提高的情況下，假設(shè)工資不變，那么勞動(dòng)收入所得即勞動(dòng)收入份額將會(huì)大大降低，相應(yīng)的資本所得就會(huì)提高。基于以上分析，本文提出假設(shè)H4。

H4：生產(chǎn)效率在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響中具有調(diào)節(jié)作用。

四、模型構(gòu)建與變量選擇

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

長(zhǎng)江中游地區(qū)經(jīng)濟(jì)活力強(qiáng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，且集聚了關(guān)鍵城市和產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)豐富多元，地理分布相對(duì)均衡，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響可能較為明顯。同時(shí)，長(zhǎng)江中游地區(qū)龐大的人口規(guī)模進(jìn)一步提升了該地區(qū)樣本的代表性，為研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響提供了更全面的視角。因此，本文以長(zhǎng)江中游地區(qū)52 個(gè)地級(jí)市為研究樣本，分析該地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響效應(yīng)。本文大部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，小部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于各個(gè)省份的統(tǒng)計(jì)年鑒。本文對(duì)數(shù)據(jù)做如下處理：對(duì)于缺失數(shù)據(jù)運(yùn)用插值法進(jìn)行補(bǔ)充；對(duì)于絕對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化處理，目的是減小誤差、排除量綱的影響。為了排除價(jià)格因素的影響，特別對(duì)各個(gè)地區(qū)的GDP 數(shù)據(jù)進(jìn)行平減處理。

（二）模型構(gòu)建

為了驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的抑制作用，本文構(gòu)建相應(yīng)的面板基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。具體模型見(jiàn)式（1）。

其中，i代表城市，t代表時(shí)間，α0為截距項(xiàng)。lsit表示第i個(gè)城市第t年的勞動(dòng)收入份額，digit為第i個(gè)城市第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，xijt為控制變量，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)勞動(dòng)收入份額的邊際效應(yīng)差異，本文構(gòu)建分位數(shù)回歸模型。具體模型見(jiàn)式（2）。

模型（2）中增加了下標(biāo)符號(hào)|τ表示分位數(shù)，用于對(duì)不同的樣本進(jìn)行分割。本文主要考慮勞動(dòng)收入份額在0.25、0.5 和0.75 分位數(shù)水平下的影響效應(yīng)，設(shè)定τ∈{0.25，0.5，0.75}。其他與模型（1）一致。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響機(jī)制，本文在模型（1）的基礎(chǔ)上加入機(jī)制變量——生產(chǎn)效率，以及其和解釋變量的交互項(xiàng)，建立機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。具體模型見(jiàn)式（3）。

在式（3）中，lpit代表生產(chǎn)效率。如果估計(jì)結(jié)果β2顯著為負(fù)，那么機(jī)制檢驗(yàn)的假設(shè)成立。

（三）變量選擇

1.勞動(dòng)收入份額

勞動(dòng)收入份額的核算方式是用在崗職工工資總額，即勞動(dòng)所得，除以調(diào)整后的生產(chǎn)總值。本文繼續(xù)借鑒已有經(jīng)驗(yàn)，采用每個(gè)城市在崗職工工資總額/城市地區(qū)GDP 的方法衡量總體勞動(dòng)收入份額大小。此外，由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的影響效應(yīng)不同，本文對(duì)各產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額進(jìn)行計(jì)算，三大產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額的計(jì)算方式見(jiàn)式（4）。

其中，lsk代表第k產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額，wk代表第k產(chǎn)業(yè)職工平均工資額，nk代表第k產(chǎn)業(yè)單位就業(yè)人員數(shù)，GDP為地區(qū)生產(chǎn)總值。

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)

目前仍然沒(méi)有統(tǒng)一的數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文采用熵值法得到每個(gè)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，具體指標(biāo)體系和指標(biāo)權(quán)重見(jiàn)表1。

3.生產(chǎn)效率

本文采用各城市生產(chǎn)總值除以該地區(qū)單位從業(yè)人員數(shù)量的方法衡量生產(chǎn)效率。

表 1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

4.控制變量

本文主要選取金融發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放程度、教育水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和稅負(fù)水平作為模型的控制變量。其中，金融發(fā)展水平采用年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來(lái)衡量；對(duì)外開(kāi)放程度采用當(dāng)年實(shí)際使用外資金額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來(lái)衡量；教育水平用各高校在校生人數(shù)來(lái)表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選用產(chǎn)業(yè)高級(jí)化指標(biāo)，即第三產(chǎn)業(yè)GDP 與第二產(chǎn)業(yè)GDP 的比值來(lái)衡量；稅負(fù)水平采用稅收收入與當(dāng)?shù)谿DP 的比值來(lái)確定。具體變量說(shuō)明見(jiàn)表2。

五、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表3 展示了模型（1）的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。本文通過(guò)逐步加入控制變量的方式進(jìn)行檢驗(yàn)，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響。

表 2 變量定義與說(shuō)明

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表 4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

表3 中列（1）為數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)對(duì)勞動(dòng)收入份額的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，證明在樣本范圍內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)對(duì)勞動(dòng)收入份額起到了顯著的抑制作用。列（2）—（5）展示了逐步加入金融發(fā)展水平（fin）、對(duì)外開(kāi)放程度（ope）、教育水平（edu）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ind）和稅負(fù)水平（bur）的回歸結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的回歸系數(shù)始終為負(fù)，并通過(guò)了至少5%的顯著性檢驗(yàn)，進(jìn)一步證明了假設(shè)H1。就控制變量的回歸結(jié)果而言，金融發(fā)展水平對(duì)勞動(dòng)收入份額表現(xiàn)出促進(jìn)作用，這是因?yàn)榻鹑谛袠I(yè)的發(fā)展擴(kuò)大了企業(yè)規(guī)模，使其對(duì)勞動(dòng)力的需求有所增加，從而提高勞動(dòng)收入占GDP 的比重；對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生抑制作用，這可能是因?yàn)閷?duì)外開(kāi)放促進(jìn)了資本的流通，導(dǎo)致勞動(dòng)者生產(chǎn)要素的投入進(jìn)一步降低；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨于合理化和高級(jí)化時(shí)勞動(dòng)收入份額將會(huì)出現(xiàn)下降趨勢(shì)，這是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)顯著影響勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)，具體體現(xiàn)為技術(shù)人才的增加人數(shù)無(wú)法抵消較低水平勞動(dòng)者的縮減人數(shù)，從而使得勞動(dòng)所得占GDP 的比重大幅減小。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證上述基準(zhǔn)回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文分別通過(guò)替換解釋變量、改變模型估計(jì)方法、選取工具變量法來(lái)做進(jìn)一步穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。

首先，本文替換解釋變量，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中加入數(shù)字普惠金融指標(biāo)，重新計(jì)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)得分，然后將測(cè)算得出的新的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)（dig1）代入基準(zhǔn)回歸模型做進(jìn)一步檢驗(yàn)。具體檢驗(yàn)結(jié)果如表4 列（1）所示，可以看出，替換解釋變量后的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致。

其次，本文改變模型估計(jì)方法，分別采用隨機(jī)效應(yīng)—極大似然估計(jì)和隨機(jī)效應(yīng)—可行廣義最小二乘估計(jì)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果分別如表4 列（2）、（3）所示，可以看到，無(wú)論采用何種模型估計(jì)方法進(jìn)行回歸，核心解釋變量的檢驗(yàn)結(jié)果均未發(fā)生改變，證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

最后，為了消除反向因果所帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用工具變量法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。選取滯后一期的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)數(shù)和滯后一期的移動(dòng)電話(huà)用戶(hù)數(shù)作為工具變量，這兩個(gè)工具變量能夠很好地代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，同時(shí)不受當(dāng)期勞動(dòng)收入份額的影響，符合工具變量選取要求。工具變量法的檢驗(yàn)結(jié)果如表4 列（4）所示，解釋變量的系數(shù)為負(fù)，且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明排除掉內(nèi)生性因素影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依然能夠顯著影響勞動(dòng)收入份額。

綜合三種穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果可以認(rèn)為，基準(zhǔn)回歸結(jié)果可信，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著抑制勞動(dòng)收入份額的增長(zhǎng)，假設(shè)H1 依然成立。

（三）產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性分析

本文針對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)收入份額進(jìn)行異質(zhì)性分析，具體結(jié)果如表5 所示。從列（1）可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額的抑制作用不顯著，可以認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將不會(huì)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力造成影響。列（2）所示為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額的作用結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的估計(jì)系數(shù)在10%的顯著性水平下為負(fù)。第二產(chǎn)業(yè)以加工制造為主，包括采礦業(yè)、制造業(yè)等，數(shù)字技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力的替代效應(yīng)明顯，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)顯著抑制勞動(dòng)收入份額的增長(zhǎng)。列（3）顯示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額的作用結(jié)果，可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額有顯著的抑制效應(yīng)，且這一抑制效應(yīng)較第二產(chǎn)業(yè)更大。數(shù)字技術(shù)的引入通常使得生產(chǎn)和服務(wù)過(guò)程更為高效，降低了對(duì)勞動(dòng)力的需求。在第三產(chǎn)業(yè)中，例如金融、咨詢(xún)、零售等領(lǐng)域，數(shù)字化的工具和智能系統(tǒng)能夠替代一部分人工勞動(dòng)，導(dǎo)致該領(lǐng)域的勞動(dòng)收入份額相對(duì)受到抑制。與第二產(chǎn)業(yè)相比，第三產(chǎn)業(yè)更易受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的沖擊，這是因?yàn)榈谌a(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力更多地依賴(lài)專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能，較低水平勞動(dòng)者更易被淘汰，加劇了勞動(dòng)力市場(chǎng)的不平等現(xiàn)象。

表5 分產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性分析結(jié)果

為進(jìn)一步驗(yàn)證以上結(jié)果的可靠性，本文對(duì)以上3 組子樣本兩兩組合來(lái)進(jìn)行Chow 檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表6 所示。列（1）—（3）分別檢驗(yàn)了第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)、第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的組間回歸系數(shù)是否存在顯著差異。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，p=0.000，小于0.05，均拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為3 組子樣本的回歸系數(shù)存在顯著差異，證明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額影響的異質(zhì)性。

表6 Chow 檢驗(yàn)結(jié)果

（四）邊際效應(yīng)分析

根據(jù)理論分析，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額可能存在邊際效應(yīng)差異，因此本文構(gòu)建分位數(shù)回歸模型對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，具體結(jié)果如表7 所示。列（1）—（3）依次代表勞動(dòng)收入份額在0.25、0.50 和0.75分位點(diǎn)的回歸結(jié)果。數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)對(duì)勞動(dòng)收入份額在所有分位點(diǎn)上都表現(xiàn)為抑制作用，并且呈現(xiàn)邊際遞增的影響效果。其主要原因在于隨著勞動(dòng)人口的增加和勞動(dòng)收入份額的提升，勞動(dòng)生產(chǎn)要素過(guò)于飽和，一旦數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展，將快速替代一部分勞動(dòng)力，降低勞動(dòng)收入份額。當(dāng)勞動(dòng)收入份額處在一個(gè)較低水平時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響效應(yīng)較弱，勞動(dòng)收入份額不會(huì)隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出快速、明顯的變動(dòng)。

表7 分位數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

表 8 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

（五）作用機(jī)制檢驗(yàn)

關(guān)于作用機(jī)制的檢驗(yàn)方法，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用中介效應(yīng)模型來(lái)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，這種方法存在一定缺陷，結(jié)果往往難以使人信服。因此，本文借鑒王桂軍和張輝（2020）的機(jī)制檢驗(yàn)方法，將機(jī)制變量生產(chǎn)效率（lp）以及其與核心解釋變量的交互項(xiàng)（dig×lp）加入基準(zhǔn)回歸模型，通過(guò)觀察dig×lp的估計(jì)系數(shù)來(lái)檢驗(yàn)作用機(jī)制是否成立。具體檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表8。

由表8 可知，交互項(xiàng)dig×lp的估計(jì)系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明生產(chǎn)效率在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響效應(yīng)中起到了負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即生產(chǎn)效率越高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的抑制作用越強(qiáng)。

六、結(jié)論與建議

本文在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的理論機(jī)制分析的基礎(chǔ)上，選取長(zhǎng)江中游地區(qū)52 個(gè)城市2011—2021 年城市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，具體結(jié)論如下：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)長(zhǎng)江中游地區(qū)勞動(dòng)收入份額具有顯著的抑制作用，這一結(jié)果通過(guò)了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第二，產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)三大產(chǎn)業(yè)的影響效應(yīng)存在較大差異。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額的影響不顯著，對(duì)第二和第三產(chǎn)業(yè)有著顯著的負(fù)向影響，且對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的抑制效應(yīng)要高于第二產(chǎn)業(yè)。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的邊際效應(yīng)呈遞增趨勢(shì)，即當(dāng)勞動(dòng)收入份額越高時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)其的抑制作用越明顯。第四，生產(chǎn)效率在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響中起到了顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用，生產(chǎn)效率越高，負(fù)向調(diào)節(jié)作用越大。

針對(duì)以上結(jié)論，本文提出如下建議：

從政府角度來(lái)說(shuō)，一是制定靈活就業(yè)政策，以適應(yīng)不斷變化的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和勞動(dòng)力需求，同時(shí)加快配套法律法規(guī)的制定，增加就業(yè)支持，對(duì)勞動(dòng)者權(quán)益予以明確和保障。二是推動(dòng)數(shù)字教育計(jì)劃。一方面，改革學(xué)校課程，引入數(shù)字技能培訓(xùn)，確保學(xué)生在校期間獲得實(shí)用的數(shù)字化知識(shí)，提高其就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科培訓(xùn)，使人才具備多方面的技能，能夠適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)中不同領(lǐng)域的需求。另一方面，為社會(huì)公眾提供在線(xiàn)學(xué)習(xí)資源，包括免費(fèi)課程和培訓(xùn)，并加強(qiáng)宣傳，降低勞動(dòng)者學(xué)習(xí)數(shù)字技能的門(mén)檻。三是針對(duì)不同產(chǎn)業(yè)制定特色發(fā)展型戰(zhàn)略。對(duì)于第一產(chǎn)業(yè)，鑒于其勞動(dòng)收入份額較高，應(yīng)在推動(dòng)數(shù)字化農(nóng)業(yè)技術(shù)、提高生產(chǎn)效率的同時(shí)保障農(nóng)業(yè)從業(yè)者的利益。政府可提供財(cái)政支持，鼓勵(lì)農(nóng)民參與農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)，將原始農(nóng)產(chǎn)品加工成有附加值的成品，拓寬農(nóng)業(yè)收入渠道。對(duì)于第二、第三產(chǎn)業(yè)，在提供從業(yè)者技能培訓(xùn)之外，還可以通過(guò)設(shè)立專(zhuān)項(xiàng)基金支持創(chuàng)新項(xiàng)目，幫助第二、第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)擴(kuò)大業(yè)務(wù)范圍，增加就業(yè)機(jī)會(huì)，進(jìn)而提高勞動(dòng)收入份額。

從企業(yè)角度來(lái)說(shuō)，一是做好員工的職業(yè)技能培訓(xùn)，提高員工與崗位的適配度，并根據(jù)企業(yè)自身特征和需求靈活調(diào)整人力資源配置，緩解因技能不匹配而導(dǎo)致的大批量失業(yè)問(wèn)題，并推動(dòng)企業(yè)人力資本升級(jí)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供內(nèi)生動(dòng)能。二是與高校合作，建立創(chuàng)新型人才培訓(xùn)計(jì)劃，針對(duì)性培養(yǎng)具備創(chuàng)新能力和專(zhuān)業(yè)技術(shù)的人才，滿(mǎn)足企業(yè)未來(lái)發(fā)展需求。三是簽訂靈活的勞動(dòng)合同，打造彈性的數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域雇傭關(guān)系，以適應(yīng)行業(yè)的快速變化。

從勞動(dòng)者本身來(lái)說(shuō)，勞動(dòng)者應(yīng)努力適應(yīng)社會(huì)對(duì)勞動(dòng)力的需求變化，不斷提高自身競(jìng)爭(zhēng)力。一方面，應(yīng)積極進(jìn)行數(shù)字知識(shí)和技能學(xué)習(xí)，包括但不限于數(shù)據(jù)分析、編程、人工智能等方面的知識(shí)，使自己更具競(jìng)爭(zhēng)力，并在數(shù)字化的工作場(chǎng)景中脫穎而出。另一方面，要認(rèn)清當(dāng)前各行各業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，避免從眾心理，通過(guò)了解各領(lǐng)域就業(yè)機(jī)會(huì)，緊跟新興行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，從而根據(jù)自身情況做出明智的職業(yè)決策，以更好地應(yīng)對(duì)未來(lái)職業(yè)發(fā)展的挑戰(zhàn)。