李 暉,溫福英,劉鵬程

(青島大學 經(jīng)濟學院, 山東 青島 266061)

一、引言

產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是指在新一代數(shù)字科技支撐和引領下,以數(shù)據(jù)為關鍵要素,以價值釋放為核心,以數(shù)據(jù)賦能為主線,對產(chǎn)業(yè)鏈上下游的全要素進行數(shù)字化升級、轉型和再造的過程[1]。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對提高企業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)新效率、推動產(chǎn)業(yè)結構轉型升級[2]、驅(qū)動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展具有重要作用[3]。隨著全球數(shù)字經(jīng)濟向三次產(chǎn)業(yè)加速滲透,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化已成為全球數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關鍵主導力量。2020年全球數(shù)字經(jīng)濟對三次產(chǎn)業(yè)的滲透率分別為8.0%、24.1%、43.9%,合計占數(shù)字經(jīng)濟比重達84.4%[4]。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化為產(chǎn)業(yè)結構轉型升級以及經(jīng)濟提質(zhì)增效提供了有力支撐,同時也對勞動力市場產(chǎn)生了深遠影響。從現(xiàn)實來看,新技術、新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)對勞動力素質(zhì)提出了更高的要求[5],對勞動力總量和結構的形塑作用不斷增強[6]。當前,我國就業(yè)壓力巨大,解決就業(yè)問題迫在眉睫,在此背景下研究產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對我國就業(yè)的影響效應,對把握產(chǎn)業(yè)數(shù)字化背景下的就業(yè)特征、推動高質(zhì)量就業(yè)具有重要的現(xiàn)實意義。

隨著數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的不斷融合,數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)的影響效應引發(fā)了學界的普遍關注[7],其中數(shù)字經(jīng)濟的就業(yè)創(chuàng)造效應和替代效應之間的拉鋸對就業(yè)規(guī)模的影響是目前學者研究的聚焦所在[8-9]。數(shù)字經(jīng)濟背景下,數(shù)字經(jīng)濟通過與產(chǎn)業(yè)的融合滲透衍生出新興產(chǎn)業(yè)或引起產(chǎn)業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新創(chuàng)造而產(chǎn)生大量新崗位、新就業(yè)需求,這種由于數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展進步引起的就業(yè)需求增加被稱為數(shù)字經(jīng)濟的就業(yè)創(chuàng)造效應。另一方面,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展導致就業(yè)需求減少則被稱為數(shù)字經(jīng)濟的就業(yè)替代效應。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展不可避免地會淘汰部分崗位或精簡部分崗位的就業(yè)人員,一般而言,機械重復類的工作崗位更容易被替代,如大量體力勞動者逐漸被工業(yè)機器人所替代[10]。若創(chuàng)造效應強于替代效應,數(shù)字經(jīng)濟促進就業(yè);反之,數(shù)字經(jīng)濟抑制就業(yè)。除此之外,數(shù)字經(jīng)濟的外溢性使數(shù)字技術對就業(yè)的影響亦存在產(chǎn)業(yè)間溢出效應[11-12],即一個產(chǎn)業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展還可能會影響關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的就業(yè)需求。正如電子商務的蓬勃發(fā)展伴隨著線上客服等新崗位的產(chǎn)生,也伴隨著快遞從業(yè)人員數(shù)量的激增。由于數(shù)字化溢出而引發(fā)的就業(yè)需求變化也是數(shù)字經(jīng)濟就業(yè)效應的重要組成部分,但現(xiàn)有研究對溢出視角下數(shù)字經(jīng)濟的就業(yè)效應關注較少,數(shù)字化溢出產(chǎn)生的就業(yè)效應值得進一步研究。

數(shù)字經(jīng)濟能夠從產(chǎn)業(yè)和技能等層面對就業(yè)結構產(chǎn)生顯著影響[13]。目前關于數(shù)字經(jīng)濟在技能層面的具體影響效應的研究成果眾說紛紜、莫衷一是,主要有如下幾種觀點:就業(yè)“兩級化”觀點認為高技能和低技能勞動力人才需求隨數(shù)字技術的進步而增加[14-15];而就業(yè)“單極化”觀點認為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展偏向于為高等技能勞動力創(chuàng)造更多的就業(yè)機會[16]?？偟膩碚f,已有研究成果肯定了數(shù)字經(jīng)濟對我國就業(yè)的影響作用[17],但對于異質(zhì)性的具體影響結果尚未達成一致意見,還有待深入探索。

數(shù)字經(jīng)濟的就業(yè)異質(zhì)化影響為我國就業(yè)結構調(diào)整提供了新動能,這種調(diào)整能否推動我國勞動力的高質(zhì)量就業(yè),取決于數(shù)字經(jīng)濟下的勞動力市場是否與我國人力資本適配。若我國人力資本適配于數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展下的勞動力市場,那便能借助產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的東風解決部分勞動力就業(yè)及再就業(yè)的問題;反之,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化不僅無法緩解我國的就業(yè)壓力,還會持續(xù)拉低我國人力資本配置效率,阻礙經(jīng)濟的發(fā)展與進步。關于人力資本錯配問題,已有的相關研究成果主要聚焦于其影響因素及其后果[18-19],對于數(shù)字經(jīng)濟影響下的人力資本錯配問題關注并不多。

綜上所述,現(xiàn)有文獻從總量和技能結構角度對數(shù)字經(jīng)濟下的就業(yè)影響效應進行了有益探討,但仍然存在可以補充的地方:第一,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化能在很大程度上影響就業(yè),但研究結論尚未統(tǒng)一,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對就業(yè)規(guī)模和就業(yè)結構的影響效應需要進一步探討;第二,已有研究表明基于數(shù)字經(jīng)濟的外溢性特征[11],數(shù)字技術能夠通過產(chǎn)業(yè)關聯(lián)關系在各產(chǎn)業(yè)內(nèi)流動融合[12],但目前鮮有文獻在探究數(shù)字經(jīng)濟的就業(yè)效應時考慮數(shù)字經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)間溢出效應,數(shù)字經(jīng)濟對我國勞動力就業(yè)的影響效應未能得到全面準確揭示;第三,諸多學者就數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)結構的調(diào)整作用達成了共識,也有學者研究發(fā)現(xiàn)人力資本錯配是阻礙高質(zhì)量發(fā)展的重要因素。但目前數(shù)字經(jīng)濟引發(fā)的就業(yè)結構調(diào)整能否引導我國勞動力高質(zhì)量就業(yè),即我國人力資本與數(shù)字經(jīng)濟下勞動力需求是否適配的問題亟待討論。

為探討上述問題,深度揭示產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、就業(yè)效應與人力資本錯配之間的影響關系,本文擬根據(jù)各產(chǎn)業(yè)間的技術溢出關系[20]和投入產(chǎn)出關聯(lián)關系,分別建立水平關聯(lián)矩陣以及前后向關聯(lián)矩陣,以數(shù)字經(jīng)濟下的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平為核心變量,研究年份-產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)下的就業(yè)效應,探索產(chǎn)業(yè)數(shù)字化外溢性對就業(yè)的影響效應,并探究產(chǎn)業(yè)數(shù)字化下勞動力就業(yè)的技能異質(zhì)性,進而剖析我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化過程中人力資本的適配性。與現(xiàn)有文獻相比,本文可能的貢獻在于:首先,采用投入產(chǎn)出法對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平進行度量。相較于熵指數(shù)和赫芬達爾系數(shù)法等測度方法,投入產(chǎn)出法能將產(chǎn)業(yè)間關聯(lián)關系考慮在內(nèi),深入測度數(shù)字產(chǎn)業(yè)對其他產(chǎn)業(yè)的滲透程度。在此基礎上,本文借鑒最新方法,對中國投入產(chǎn)出表進行插值處理,得到投入產(chǎn)出序列表,全面測算2002—2018年中國38個產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平;其次,已有研究大多注重數(shù)字經(jīng)濟對本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)效應,對數(shù)字化溢出效應的研究較少。本文基于數(shù)字經(jīng)濟的外溢性特征,從相似產(chǎn)業(yè)、下游產(chǎn)業(yè)和上游產(chǎn)業(yè)3個角度考慮產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的溢出效應,更加充分地度量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對各產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)的影響;最后,以往關于智能化技術進步的異質(zhì)性研究多聚焦于就業(yè)極化現(xiàn)象,鮮少考慮技術進步后的人力資本適配問題。本文從人力資本的適配性角度出發(fā),探究我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程中勞動力需求結構的變化趨勢,為實現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)提出更具針對性的建議。

二、理論分析和研究假設

(一)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化產(chǎn)生就業(yè)效應的機制

數(shù)字經(jīng)濟以數(shù)字技術創(chuàng)新為核心驅(qū)動力,具有高技術屬性[21],因此數(shù)字經(jīng)濟具備技術進步的特點。而技術進步帶來的就業(yè)創(chuàng)造效應和就業(yè)替代效應正是影響各產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結構和就業(yè)需求的原因所在[22]。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程中,數(shù)字技術引發(fā)的就業(yè)創(chuàng)造效應和替代效應共同作用得到最終的就業(yè)凈效應。目前,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的就業(yè)創(chuàng)造效應主要表現(xiàn)在:第一,由于數(shù)字技術的高技術性和創(chuàng)造性,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對高技能崗位具有衍生創(chuàng)造作用;第二,數(shù)字技術進步過程中衍生出的新行業(yè)、新崗位會在一定程度上增加勞動力就業(yè)需求;第三,數(shù)字技術與傳統(tǒng)行業(yè)的結合以及新行業(yè)的關聯(lián)行業(yè)使行業(yè)生產(chǎn)煥發(fā)新的生機,增大原有崗位的需求規(guī)模,而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的就業(yè)替代效應則主要表現(xiàn)在其對機械重復的低技能崗位的替代精簡上。機械重復類工作技術含量低、可替代性高,在“機器換人”的新型革命中,首當其沖被替代的便是從事機械重復工作的勞動力。

總的來說,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程的推進并不必然促進或抑制勞動力就業(yè)[23]。當創(chuàng)造效應大于替代效應時,就業(yè)凈效應為正,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化促進勞動力就業(yè)需求;反之,就業(yè)凈效應為負,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化抑制勞動力就業(yè)需求。也就是說,這兩種效應孰強孰弱將決定最終的就業(yè)影響效應結果[24]。

基于以上分析,本文提出以下假設。

H1:產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對各產(chǎn)業(yè)的勞動力就業(yè)存在顯著的就業(yè)效應,具體的就業(yè)效應取決于創(chuàng)造效應與替代效應孰強孰弱。

(二)關聯(lián)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化成果產(chǎn)生溢出就業(yè)效應的機制

已有研究表明,數(shù)字經(jīng)濟具有普惠性和外溢性特征[11]。數(shù)字技術的普惠性決定了數(shù)字技術廣闊的應用范圍,不同于專用技術只能運用于特定部門的生產(chǎn)活動中,數(shù)字技術可以運用在各個產(chǎn)業(yè)中,促進資本和勞動等生產(chǎn)要素跨部門流動和重新配置[12]。而數(shù)字技術的外溢性決定了其在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化過程中不僅會促進本產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)活動,而且可以通過產(chǎn)業(yè)間流入和流出貿(mào)易促進產(chǎn)業(yè)融合[25],使技術、知識和信息技術等生產(chǎn)要素沿著價值鏈在國內(nèi)各產(chǎn)業(yè)之間進行充分的交流互動與融合,產(chǎn)生技術融合[26]。具體來說,投入產(chǎn)出結構相似的產(chǎn)業(yè),會主動或被動地相互學習對方的數(shù)字化成果,并進行創(chuàng)新創(chuàng)造[27]。上游產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品數(shù)字化水平的提高會促進下游產(chǎn)業(yè)數(shù)字技術的改進、產(chǎn)品質(zhì)量的提高以及生產(chǎn)效率的提升[20],而下游產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品數(shù)字化對上游產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化進程及生產(chǎn)效率的影響較微弱。

因此,一個產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化進程能夠影響關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化水平。由此可以推測,產(chǎn)業(yè)自身的數(shù)字化進程在產(chǎn)生就業(yè)影響效應的同時,與該產(chǎn)業(yè)技術結構相似的產(chǎn)業(yè)以及生產(chǎn)鏈前后相關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化成果的溢出也會產(chǎn)生相應的就業(yè)效應,產(chǎn)業(yè)自身以及關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化成果共同影響著各產(chǎn)業(yè)的勞動力就業(yè)效應?？梢赃M一步推測,由于下游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化成果對本產(chǎn)業(yè)影響微弱,下游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程對本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)效應可能不顯著;而上游產(chǎn)業(yè)和相似產(chǎn)業(yè)的技術溢出都能促進本產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新創(chuàng)造,故上游產(chǎn)業(yè)和相似產(chǎn)業(yè)對本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)影響方向一致,但具體影響依舊取決于創(chuàng)造效應和替代效應的強弱對比[28]。

基于以上分析,本文提出以下假設。

H2a:關聯(lián)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程的推進會影響本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)效應。

H2b:前向關聯(lián)產(chǎn)業(yè)(下游產(chǎn)業(yè))數(shù)字化進程的推進對本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)需求無顯著影響。

H2c:相似產(chǎn)業(yè)和后向關聯(lián)產(chǎn)業(yè)(上游產(chǎn)業(yè))數(shù)字化進程的推進會顯著影響本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)需求。

(三)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化就業(yè)效應的技能異質(zhì)性與人力資本錯配

產(chǎn)業(yè)數(shù)字化就業(yè)效應的技能異質(zhì)性來源于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程對不同技能勞動力需求的異化作用。產(chǎn)業(yè)內(nèi)就業(yè)創(chuàng)造效應和替代效應發(fā)生的根本原因是新崗位的衍生和舊崗位的替代精簡,崗位的衍生替代暗含的是崗位所需的技能水平發(fā)生變換,特定崗位需要特定技能勞動力,產(chǎn)業(yè)對不同技能勞動力的需求由此差異化[29]。就業(yè)“兩級化”、就業(yè)“單極化”是當前解釋勞動力就業(yè)技能異質(zhì)性的主要理論[30-31]。具體來看,就業(yè)“兩級化”理論和就業(yè)“單極化”理論就高技能勞動力和中技能勞動力的變化達成了共識,而低技能勞動力的需求變化正是兩種理論的爭執(zhí)所在,低技能勞動力需求一方面會因數(shù)字經(jīng)濟的新崗位衍生作用以及繼承部分中技能勞動力需求而增加,另一方面低技能勞動力需求又會因數(shù)字技術對大量機械重復操作崗位的完全替代而減少。“兩級化”理論認為低技能勞動力的崗位衍生大于崗位替代,即低技能勞動力需求增加[32],而“單極化”理論則認為其崗位替代大于崗位衍生,低技能勞動力需求減少[33]。

不論是就業(yè)“兩級化”還是就業(yè)“單極化”,毋庸置疑的是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化推動了就業(yè)需求結構的調(diào)整。一般而言,技術進步引發(fā)的就業(yè)需求結構調(diào)整會推動高質(zhì)量就業(yè),但若是勞動力供應結構與就業(yè)需求結構無法適配就另當別論。目前我國人力資本錯配形勢較為嚴峻,人才不足與人才過?，F(xiàn)象并存[18],這主要是由于:產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程初期,高校專業(yè)課程的設置與社會高技能崗位需求錯配,高技能崗位需求有限,供不應求,高校輸送的部分專業(yè)性高技能人才無法匹配到高技能崗位,只能選擇待就業(yè)或轉向中低技能崗位就業(yè),這樣便產(chǎn)生了人力資本的技能錯配就業(yè)。而且高技能人才的向下求職會在一定程度上擠壓中低技能的求職空間,使整個勞動力市場的人力資本配置效率持續(xù)走低。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程的推進能緩解錯配現(xiàn)象、提升人力資本配置效率,數(shù)字技術的高技術性會使產(chǎn)業(yè)的高技術崗位出現(xiàn)較大空缺,從而增加高技能勞動力需求,從源頭緩解人力資本的錯配。并且數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)的滲透能簡化部分崗位的技術操作,使部分中低技能勞動力逐漸被替代,起到提高人力資本配置效率的作用。

但是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的進步往往會提升崗位的技能要求,高技能崗位的技能要求提升尤為迅速,若求職者與就業(yè)者不具備這些技能,就會在求職就業(yè)過程中承受較大的阻力,從而形成勞動力供應與就業(yè)需求的錯配;此外,求職者與就業(yè)者在獲取信息提升技能時存在一定的時滯性,這也不可避免地會加劇勞動力技能的供需錯配問題。

綜上可知,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化能通過增加高技能人才需求緩解人力資本錯配,也能基于其對崗位技能的高要求加大勞動力供應與就業(yè)需求之間的差距,加劇人力資本錯配。由此可以推測,勞動力的高質(zhì)量就業(yè),不僅有賴于技術進步引發(fā)的就業(yè)結構調(diào)整,更有賴于勞動力自身技能與社會需求的高度適配。這也是高校專業(yè)方向設置以及授課培養(yǎng)計劃一度成為我國高校教育改革關注焦點的原因所在。

基于以上分析,本文提出以下假設。

H3:產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對不同技能類型的勞動力就業(yè)效應的影響存在異質(zhì)性。

H4:產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對我國的人力資本錯配現(xiàn)象有顯著影響,具體影響作用取決于勞動力自身技能是否與時俱進。

三、模型設定與數(shù)據(jù)來源

(一)實證模型與方法選擇

本文聚焦探討數(shù)字經(jīng)濟通過其與各產(chǎn)業(yè)的融合滲透對就業(yè)轉移的影響,基于假設H1和假設H2,將實證模型設定如下:

本文參考趙景等[34]的方法對數(shù)字技術與各產(chǎn)業(yè)融合的水平關聯(lián)權重矩陣WH、前向關聯(lián)權重矩陣WF和后向關聯(lián)矩陣WB進行設計。

1.水平關聯(lián)權重矩陣

2.前向關聯(lián)矩陣

3.后向關聯(lián)矩陣

(二)指標變量的選取

1.被解釋變量。產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)數(shù)量L是本文的被解釋變量,用中國勞動統(tǒng)計年鑒中2003—2018年的分產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)數(shù)據(jù)進行衡量。

2.核心解釋變量。各產(chǎn)業(yè)部門的數(shù)字化水平T是本文的核心解釋變量,目前關于數(shù)字經(jīng)濟相關的定義及度量標準還未有統(tǒng)一的標準。本文對數(shù)字化水平T的度量處理是基于數(shù)字經(jīng)濟與各產(chǎn)業(yè)的融合度進行的,根據(jù)2003—2018年投入產(chǎn)出表中部門間互動關系對數(shù)字經(jīng)濟相關產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)之間的融合程度進行度量。其中,數(shù)字經(jīng)濟相關產(chǎn)業(yè)(通信設備、計算機和其他電子設備、信息傳輸、軟件和信息技術服務)是依據(jù)數(shù)字技術的高技術性等特征選取的。

3.控制變量。模型的控制變量包括:產(chǎn)業(yè)規(guī)模(Scale),采用各產(chǎn)業(yè)部門總產(chǎn)值的對數(shù)值作為產(chǎn)業(yè)規(guī)模的量化值;產(chǎn)業(yè)結構(Structure),用各產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)值占總產(chǎn)值之比進行衡量;外商投資水平(Foreign),用各產(chǎn)業(yè)的外商實際直接投資額與外商投資總額之比進行衡量;對外開放水平(Open),用產(chǎn)業(yè)的進出口總額與增加值之比進行衡量;固定資產(chǎn)投資(CA),用固定資產(chǎn)投資額與固定資產(chǎn)投資總額之比進行衡量。

(三)核心解釋變量的度量

本文采用投入產(chǎn)出法對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平進行測度[35],借鑒張陳宇等[36]的做法,將我國2002—2018年已發(fā)布的投入產(chǎn)出表及投入產(chǎn)出延長表進行插值處理,對缺失年份的投入產(chǎn)出表進行補齊。由此得到2002—2018年的中國動態(tài)投入產(chǎn)出表,根據(jù)投入產(chǎn)出表中的平衡關系模型對數(shù)字化水平進行量化。

式(5)為行平衡模型,反映了各產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)品流向;式(6)為列平衡模型,反映了每一產(chǎn)業(yè)部門的增加值與其他產(chǎn)業(yè)部門為其投入的產(chǎn)品價值的平衡關系。其中,xij表示第j產(chǎn)業(yè)部門在生產(chǎn)過程中所消耗的第i產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)品的價值;Zi表示第i產(chǎn)業(yè)部門的總產(chǎn)出;Vj表示第j產(chǎn)業(yè)部門的增加值。

1.中間投入率和中間需求率。第j產(chǎn)業(yè)部門中間投入率為該部門在給定時期內(nèi)的中間投入與總投入之比,中間投入率越大,該產(chǎn)業(yè)部門對其他產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)具有越強的驅(qū)動力,即:

第i產(chǎn)業(yè)部門的中間需求率指各產(chǎn)業(yè)部門對其的總中間需求占整個國民經(jīng)濟對該部門的總需求的比例,中間需求率越高,則該產(chǎn)業(yè)部門對其他產(chǎn)業(yè)部門的影響力越大,即:

2.特定產(chǎn)業(yè)投入率和特定產(chǎn)業(yè)需求率。為討論數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)部門i與其他產(chǎn)業(yè)部門j之間的影響驅(qū)動關系,采用特定產(chǎn)業(yè)投入率fij和特定產(chǎn)業(yè)需求率gij進行度量,具體如下:

3.數(shù)字化水平T。核心解釋變量——數(shù)字產(chǎn)業(yè)融合度,即數(shù)字化水平T的計算公式如下:

(四)數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計特征

相關的變量數(shù)據(jù)根據(jù)國家統(tǒng)計局的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國就業(yè)與人口統(tǒng)計年鑒》和中國投入產(chǎn)出表以及中國投入產(chǎn)出延長表整理得到。其中,由于我國2002—2018年已發(fā)布的投入產(chǎn)出表及延長表的產(chǎn)業(yè)部門略有差異,為方便分析,將42部門的投入產(chǎn)出表合并為部門一致的38部門投入產(chǎn)出表。此外,由于2003年中國統(tǒng)計年鑒采用了新的產(chǎn)業(yè)分類規(guī)則,多個部門2002年的數(shù)據(jù)缺失,為避免數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差,最終選取2003—2018年38個產(chǎn)業(yè)部門的數(shù)據(jù)進行實證分析,具體部門分類如表1所示。

表1 部門分類

表2展示了解釋變量與被解釋變量以及控制變量的描述性統(tǒng)計分析結果。

表2 描述性統(tǒng)計分析

四、基準回歸結果

(一)基準回歸結果

為驗證假設H1,即驗證產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對勞動力就業(yè)的促進作用,將用投入產(chǎn)出法測度的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平作為核心解釋變量進行回歸模型的擬合,并逐步放入控制變量,得到模型擬合結果,如表3所示。

表3 模型基準回歸結果

由表3的回歸結果可以看出,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程的推進顯著增加了本產(chǎn)業(yè)的勞動力就業(yè)需求。根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟對勞動力的作用機制可知,數(shù)字經(jīng)濟在不斷發(fā)展壯大的同時,其產(chǎn)生的就業(yè)“創(chuàng)造效應”和“替代效應”共同作用并決定最終的就業(yè)凈效應。這一結果印證了假設H1,且在2003—2018年,數(shù)字經(jīng)濟與各產(chǎn)業(yè)的融合滲透帶來的創(chuàng)造效應大于替代效應,即新崗位的創(chuàng)造大于舊崗位的替代精簡,從而使數(shù)字經(jīng)濟帶來的就業(yè)凈效應為促進作用。

控制變量對勞動力就業(yè)的影響結果與預期結果基本一致。產(chǎn)業(yè)規(guī)模(Scale)顯著促進了產(chǎn)業(yè)就業(yè)需求,產(chǎn)業(yè)規(guī)模反映的是各產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模和生產(chǎn)能力以及發(fā)展態(tài)勢,規(guī)模越大,生產(chǎn)能力越強,所需的勞動力數(shù)量越龐大;產(chǎn)業(yè)結構(Structure)對產(chǎn)業(yè)就業(yè)有積極的正向影響,產(chǎn)業(yè)結構的合理化和高級化有利于實現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè);而對外開放水平(Open)的提升則對就業(yè)有抑制作用,使產(chǎn)業(yè)勞動力吸納能力減弱,這主要是由于我國長期以加工貿(mào)易的形式參與全球產(chǎn)業(yè)鏈,位于產(chǎn)業(yè)鏈中低端,雖然對外開放水平提高在一定程度上可以促進低端加工崗位需求,但同時會抑制研發(fā)創(chuàng)新型人才需求,綜合來看,反而不利于擴大勞動力的就業(yè)。

(二)考慮關聯(lián)產(chǎn)業(yè)溢出效應的回歸結果

為全面揭示產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對就業(yè)的影響效應,考慮數(shù)字化溢出的影響作用,進一步探究關聯(lián)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的技術溢出對本產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)的影響,本文根據(jù)水平關聯(lián)權重矩陣、前向關聯(lián)權重矩陣和后向關聯(lián)權重矩陣以及相關變量數(shù)據(jù)進行空間面板模型的擬合。首先進行LM檢驗,考察數(shù)字經(jīng)濟的技術溢出與勞動力就業(yè)之間是否存在空間效應,結果顯示p值小于0.05,表明存在空間效應,可以建立空間面板模型。

空間面板模型分為固定效應模型和隨機效應模型,豪斯曼檢驗結果顯示檢驗通過,擬合固定效應模型。此外,LR檢驗的結果顯著,即模型不能退化為空間滯后模型或空間誤差模型。綜上,本文將選取空間杜賓模型進行模型擬合。

根據(jù)考慮關聯(lián)產(chǎn)業(yè)溢出效應的計量模型,對數(shù)字化水平對勞動力就業(yè)的影響進行檢驗,得到基本的回歸結果,如表4所示。第(1)～(3)列分別為在水平關聯(lián)權重矩陣WH、前向關聯(lián)權重矩陣WF和后向關聯(lián)權重矩陣WB的作用下數(shù)字化水平對就業(yè)的影響。

表4 考慮關聯(lián)產(chǎn)業(yè)溢出效應的回歸結果

通過3種產(chǎn)業(yè)間關聯(lián)權重矩陣擬合得到的空間杜賓模型結果如表4第(1)～(3)列所示。由估計結果可知,前向關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化水平提高對本產(chǎn)業(yè)的勞動力總就業(yè)需求沒有顯著影響,即前向關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)達不會導致本產(chǎn)業(yè)就業(yè)需求發(fā)生明顯的變化;而水平關聯(lián)產(chǎn)業(yè)與后向關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化水平提高將顯著促進本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)需求。也就是說,相似產(chǎn)業(yè)和上游產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化水平提高會促進本產(chǎn)業(yè)的勞動力吸納,即一個產(chǎn)業(yè)的就業(yè)需求增加,不僅得益于產(chǎn)業(yè)自身數(shù)字化進程的推進,還受到了相似產(chǎn)業(yè)和上游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化溢出效應的助推影響。可能的原因是:相似產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的進步會提高生產(chǎn)效率,使產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量大幅提升。本產(chǎn)業(yè)為保持自身的競爭力,將增加勞動力投入從而達到提升產(chǎn)量的目的;數(shù)字化水平的進步不僅使生產(chǎn)效率提高,還會促進產(chǎn)品更新迭代,在一定程度上引發(fā)下游產(chǎn)業(yè)衍生新崗位需求,致使上游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平對本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)需求產(chǎn)生了促進影響。

這一結果使假設H2得到了驗證,具體表現(xiàn)為相似產(chǎn)業(yè)和上游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程的推進使本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)受到促進作用的影響,而下游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程對本產(chǎn)業(yè)就業(yè)的影響并不顯著。這一實證結果表明:在考慮產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的就業(yè)效應時,不僅要考慮到產(chǎn)業(yè)數(shù)字化本身對就業(yè)的影響效應,還應將數(shù)字化溢出對就業(yè)的影響作用考慮在內(nèi)。

(三)穩(wěn)健性檢驗

產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平以相關產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化溢出對勞動力就業(yè)產(chǎn)生影響得到了驗證,但上述實證結果的穩(wěn)健性有待考證,因此,替換權重矩陣對回歸結果的穩(wěn)健性進行檢驗。將模型中的原權重矩陣,即2015年的權重矩陣替換為2017年的權重矩陣,再次進行回歸檢驗,得到估計結果如表5所示。表5中第(1)、(3)、(5)列和第(2)、(4)、(6)列分別為利用2015年權重矩陣和2017年權重矩陣對38個產(chǎn)業(yè)部門的就勞動力就業(yè)效應的測算結果,從表5可以看出,前向關聯(lián)產(chǎn)業(yè)(下游產(chǎn)業(yè))對本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)影響仍然不顯著,而水平關聯(lián)產(chǎn)業(yè)(相似產(chǎn)業(yè))和后向關聯(lián)產(chǎn)業(yè)(上游產(chǎn)業(yè))對本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)影響依舊顯著,估計的結果與表4一致,表明模型的估計結果是顯著的、穩(wěn)健的,不受權重的影響,不因權重矩陣的變更而改變。

表5 穩(wěn)健性檢驗

五、技能異質(zhì)性分析

(一)技能異質(zhì)性

為了探究產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平對不同技能類型勞動力的就業(yè)效應差異,本文將各個產(chǎn)業(yè)部門的就業(yè)人員按學歷劃分為高技能勞動力、中技能勞動力以及低技能勞動力。關于技能水平的劃分,選取《中國勞動統(tǒng)計年鑒》中的勞動力受教育程度數(shù)據(jù),將大專及以上學歷的勞動力劃分為高技能勞動力,高中教育及以上至大專以下學歷劃分為中技能勞動力,初中學歷及以下為低技能勞動力。由于缺少制造業(yè)等細分產(chǎn)業(yè)的勞動力技能分布數(shù)據(jù),故本文將投入產(chǎn)出表中缺失受教育程度數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)部門進行合并。

21世紀初,我國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)開始興起,電子商務等新興產(chǎn)業(yè)也同時起步,與互聯(lián)網(wǎng)息息相關的數(shù)字經(jīng)濟也由此開始蓄勢發(fā)力。至2015年,我國步入全民互聯(lián)網(wǎng)時代,人工智能上升為國家戰(zhàn)略,智能化滲透到人們生活的各個領域。2015年以后,國家政策資源的傾斜使智能化相關的教學資源變得更加豐富,求職者和就業(yè)者對互聯(lián)網(wǎng)與智能化相關的新技能學習的滯后性開始失效,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對勞動力就業(yè)的影響可能會在2015年前后出現(xiàn)不同的變化。為了驗證這一推論,探究產(chǎn)業(yè)數(shù)字化導致的崗位需求增加和崗位技能要求提升對勞動力就業(yè)的影響,在模型中加入時間虛擬變量與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的交互項,其中時間虛擬變量的取值以2015年為節(jié)點,2015年以前的取值為0,2015年后的取值為1,結果見表6。

表6 技能異質(zhì)性檢驗結果

從表6的回歸結果可知,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平對不同技能水平的勞動力產(chǎn)生的就業(yè)影響存在顯著差異,就業(yè)效應存在極化現(xiàn)象,假設H3得到了驗證,且產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平對不同技能勞動力的就業(yè)影響在2015年前后存在明顯差異。具體表現(xiàn)為:就高技能勞動力的就業(yè)需求而言,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平對其影響系數(shù)為-0.103,系數(shù)不顯著,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平與時間虛擬變量的交互項對高技能勞動力就業(yè)的影響系數(shù)為0.891,在5%的顯著性水平下顯著,表明在2015年后,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化能顯著促進高技能勞動力的就業(yè)。就中技能勞動力的就業(yè)需求來說,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平以及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平和時間虛擬變量的交互項對其影響系數(shù)雖然由促進作用轉變?yōu)橐种谱饔?但p值始終不顯著,結果不具有統(tǒng)計學意義。就低技能勞動力的就業(yè)需求而言,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平在1%的顯著性水平下促進低技能勞動力的就業(yè)需求;加入以2015年為節(jié)點的時間變量后,交互項對低技能勞動力的影響則截然相反,回歸系數(shù)為-1.260,其抑制作用在1%的水平下顯著,表明在2015年以后,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平對低技能勞動力就業(yè)的促進作用存在大幅下降的趨勢。

一般而言,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展會拉動高技能勞動力就業(yè)需求增加,而本文的實證結果恰恰表明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展并不總是能促進高技能勞動力的就業(yè)需求,驗證了假設H4。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是:2015年之前,隨著各產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化進程不斷推進,衍生出大量匹配高技能勞動力的崗位,但是由于高校的教學培養(yǎng)計劃和社會需求之間存在信息差與時間差,專業(yè)課程的開設難以根據(jù)社會勞動力需求的變動而靈活調(diào)整,導致勞動力的供求關系出現(xiàn)局部不平衡情況。此外,隨著數(shù)字技術的不斷進步革新,產(chǎn)業(yè)所需的高技能崗位的技能要求也在不斷提高,但高校教育教學內(nèi)容卻并未隨著新方法新技術的迭代及時更新,導致高校培養(yǎng)和輸送的人才不能很好地匹配高技術崗位的需求。對于已就業(yè)或待就業(yè)的勞動力而言,產(chǎn)業(yè)引進的新技術會提高崗位的技能要求,若勞動力不能達到新技術的技能要求,則會在求職就業(yè)時遇到較大的阻力,而且新技能的學習存在一定的時間滯后性[37],因此,2003—2015年出現(xiàn)了高技能勞動力需求隨產(chǎn)業(yè)數(shù)字水平的提高而減少的情況。

但在2015年后,高技能勞動力需求表現(xiàn)為隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字水平的提高而增加,這主要是因為:國家對數(shù)字經(jīng)濟的政策支持與資源傾斜使高校關于智能化的教學資源大量增加,縮短了高校培養(yǎng)計劃與社會需求之間的時滯性,高校能及時地增設課程,跟上社會需求的步伐。此外,受益于互聯(lián)網(wǎng)的互通互達,高校學生與高技能求職者們能夠更好地了解行業(yè)崗位需求,也能夠獲得更多的學習資源,在一定程度上提升了勞動力與高技能崗位之間的適配性。綜上可知,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程中,若高技能人才的技能儲備難以滿足高技能崗位的專業(yè)要求及技能需要,高技能人才面對高技能崗位只能望而卻步,反而會造成大面積的技能錯配就業(yè)。要減少高技能勞動力的錯配,不僅需要高校課程的合理設置和與時俱進,也需要勞動力發(fā)揮自身的主觀能動性,了解社會需求,持續(xù)進步。

值得注意的是,低技能勞動力需求在2015年以前隨產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程推進而提高,之后產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的促進影響大幅下滑。主要原因可能是:在互聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術發(fā)展之初,諸多產(chǎn)業(yè)以“互聯(lián)網(wǎng)+”的形式煥發(fā)了新的生機,并以創(chuàng)建互聯(lián)網(wǎng)平臺的形式吸納了諸多用戶,如網(wǎng)上購物,商家和用戶在網(wǎng)上購物平臺上交流交易,打破了空間的壁壘。這種新形式吸引了大量勞動力在批發(fā)與零售業(yè)的就業(yè)和再就業(yè),同時也帶動了其他產(chǎn)業(yè)如倉儲物流業(yè)的蓬勃發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展引發(fā)了諸多產(chǎn)業(yè)的勞動力就業(yè)新需求。由于這種情況下的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化應用多是借助互聯(lián)網(wǎng)平臺,即“客戶端”,大部分崗位無需掌握高技能技術,故增加的就業(yè)新需求多為低技能勞動力需求,如滴滴司機、快遞員等崗位。但隨著數(shù)字技術的進一步發(fā)展,“機器人”與自動化的技術愈發(fā)純熟,此時數(shù)字技術對低技能勞動力的就業(yè)替代效應較為強勢,致使低技能勞動力受到產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的促進影響大不如前。

綜上可知,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對不同技能類型勞動力的就業(yè)效應存在異質(zhì)性,即產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的就業(yè)極化效應。進一步探究產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的技能異質(zhì)性的結果表明:在考慮產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對就業(yè)的影響效應時,人力資本的適配和與時俱進是值得深入思考的,高質(zhì)量就業(yè)的實現(xiàn)不僅需要數(shù)字技術的發(fā)展與進步,也需要高校培養(yǎng)計劃的與時俱進和勞動力自身技能的持續(xù)進步,以達到勞動力技能與崗位需求的匹配。

(二)考慮關聯(lián)產(chǎn)業(yè)溢出效應的技能異質(zhì)性

為進一步考察產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的溢出對不同技能類型勞動力的就業(yè)效應差異,本文將水平關聯(lián)及前后向關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的溢出效應考慮在內(nèi),探究在相似產(chǎn)業(yè)以及上下游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化溢出的情況下,不同技能類型的勞動力就業(yè)所受的影響是否存在差異,結果如表7所示。

表7 技能異質(zhì)性檢驗結果

總體來看,考慮關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化溢出效應后,本產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化水平會促進低技能勞動力就業(yè),抑制高技能勞動力就業(yè);2015年之后,其對低技能勞動力就業(yè)的促進作用減弱,對高技能勞動力的影響有“扭虧為盈”的趨勢,但其對中技能勞動力就業(yè)影響始終不顯著,這個結果與表6的檢驗結果表現(xiàn)出了較高的一致性。

從關聯(lián)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平對就業(yè)的影響系數(shù)來看,相似產(chǎn)業(yè)及上下游產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化溢出對不同技能勞動力的影響存在顯著差異。表7第(1)～(3)列是水平關聯(lián)權重矩陣的作用下的擬合結果,回歸系數(shù)顯示相似產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的提高偏向于促進本產(chǎn)業(yè)高技能和中技能勞動力的就業(yè),其p值在10%的水平上顯著。第(4)～(6)列是前向關聯(lián)權重矩陣的作用下的擬合結果,顯示下游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的提高對各技能類型的勞動力就業(yè)的影響系數(shù)均不顯著。第(7)～(9)列則是后向關聯(lián)權重矩陣作用下的擬合結果,表明上游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程的推進偏向于促進本產(chǎn)業(yè)高技能和中技能勞動力的就業(yè)。關于低技能勞動力的就業(yè),上游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對其影響不具有統(tǒng)計學意義。

六、研究結論與政策建議

(一)研究結論

如何促進勞動力就業(yè),實現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)是我國目前亟待討論的重要課題。本文在理論分析產(chǎn)業(yè)數(shù)字化影響勞動力就業(yè)的基礎上,首先對我國2002—2018年已發(fā)布的中國投入產(chǎn)出表與延長表進行插值處理,得到部門一致的2002—2018年中國動態(tài)38部門投入產(chǎn)出表,運用投入產(chǎn)出法度量了各產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平。在此基礎上,通過構建普通面板模型和空間面板模型,實證檢驗了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平對勞動力就業(yè)的影響作用以及相似產(chǎn)業(yè)、前后向關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化溢出對勞動力就業(yè)的影響作用。從產(chǎn)業(yè)數(shù)字化出發(fā)的同時,也將數(shù)字化的溢出效應考慮在內(nèi),更加全面充分地揭示了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對勞動力就業(yè)產(chǎn)生的影響效應。最后,探討了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對勞動力就業(yè)的技能異質(zhì)性,以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對勞動力就業(yè)的極化效應為切入點,考察了極化現(xiàn)象背后的人力資本適配度,剖析了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程下的人力資本錯配問題。主要的研究結論如下:

1.整體來看,數(shù)字經(jīng)濟與各產(chǎn)業(yè)融合滲透帶來的就業(yè)創(chuàng)造效應大于替代效應,即產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展帶來新崗位的創(chuàng)造大于舊崗位的替代精簡,就業(yè)凈效應為促進作用,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程的推進顯著增加了產(chǎn)業(yè)的勞動力就業(yè)需求。

2.從數(shù)字經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)間溢出效應來看,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化能夠通過產(chǎn)業(yè)間關聯(lián)關系對關聯(lián)產(chǎn)業(yè)的就業(yè)產(chǎn)生影響效應,相似產(chǎn)業(yè)和上游產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化水平提高會促進本產(chǎn)業(yè)的勞動力吸納,即一個產(chǎn)業(yè)的就業(yè)需求增加,不僅得益于產(chǎn)業(yè)自身數(shù)字化進程的推進,還受到相似產(chǎn)業(yè)和上游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化溢出效應的助推影響,而下游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的提高對本產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)的影響則并不顯著。此外,考慮關聯(lián)產(chǎn)業(yè)溢出效應的技能異質(zhì)性檢驗結果顯示,相似產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的溢出主要助推了本產(chǎn)業(yè)的高技能勞動力就業(yè);而上游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的溢出則偏向于促進本產(chǎn)業(yè)高技能和中技能勞動力的就業(yè)。

3.從技能異質(zhì)性和人力資本錯配角度來看,數(shù)字化水平在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程的不同時期對不同技能類型勞動力就業(yè)的影響存在顯著差異。初期低技能勞動力就業(yè)受產(chǎn)業(yè)數(shù)字化促進作用影響較大,但數(shù)字技術發(fā)展進步后對低技能勞動力的替代效應更為強勢,對其促進作用會大幅減小;而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對高技能勞動力就業(yè)的影響則表現(xiàn)出由抑制影響轉變?yōu)榇龠M影響,這種變化可能是因為勞動力對信息獲取和技能學習存在時間滯后性。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化背后的人力資本錯配問題值得重視。

(二)政策建議

根據(jù)以上結論,本文提出如下政策建議:

1.隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程的不斷推進,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對低技能勞動力就業(yè)的促進作用會不斷減小,乃至轉為抑制作用,越來越多的低技能勞動力面臨被替代危機。因此,應致力于提升低技能勞動力的技能水平,開展針對中低技能勞動力的職業(yè)技能培訓;建立職業(yè)教育平臺,根據(jù)不同技能類型、不同崗位開發(fā)技能培訓和求職指導等課程,鼓勵勞動力了解社會需求的變化,積極參與技能學習,提高自身的不可替代性。

2.從數(shù)字化溢出對就業(yè)的影響中看到解題新思路。鑒于相似產(chǎn)業(yè)和上游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平對本產(chǎn)業(yè)的就業(yè)具有促進效應,可以通過扶持新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,使產(chǎn)業(yè)鏈橫向鏈接加寬及縱向鏈接拉長,衍生出更多的新興產(chǎn)業(yè)和就業(yè)崗位,由此增加勞動力就業(yè)需求,為勞動力就業(yè)提供更多選擇。

3.高質(zhì)量就業(yè)的實現(xiàn)不僅要靠數(shù)字技術的持續(xù)進步,更有賴于勞動力技能與數(shù)字技術的協(xié)同進步。一方面,要以社會需求為風向標,深化高等教育改革,加大對高技能高水平人才的培養(yǎng)力度。擴大數(shù)據(jù)分析、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術人才的培養(yǎng)規(guī)模,及時縮招、停招不適應社會需求的專業(yè),及時更新調(diào)整高校專業(yè)課程的設置,增設數(shù)據(jù)挖掘等前沿課程,適應市場發(fā)展需求;另一方面,勞動力本身需要持續(xù)進步,與時俱進。建設公共教育與交流服務平臺,提供數(shù)字技術相關課程的學習服務,縮短勞動力信息獲取和技能學習的時間滯后性,早日實現(xiàn)高技能人才與社會需求的高度適配。