楊德利　周琪

摘 要：數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)偏向使其紅利產(chǎn)生群體偏向，從而通過個體能力對勞動者工資收入的差異化影響形成并作用于群體的工資差異。從正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)視角，采用2018和2020年中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，以農(nóng)民工為樣本，運用多層線性模型分析發(fā)現(xiàn)：正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工比非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工具有更高的人力資本及個體能力（認知和非認知能力），加上勞動力市場存在分割及就業(yè)歧視，導(dǎo)致正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工資較高；認知和非認知能力的增強不僅能促進農(nóng)民工工資增長，而且能強化數(shù)字經(jīng)濟的工資增長效應(yīng)；數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工具有更強的工資增長效應(yīng)，進而會擴大正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工資差異，其中存在“數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展—非認知能力差異擴大—工資差異擴大”的傳導(dǎo)路徑，但認知能力差異的中介效應(yīng)不顯著。Oaxaca-Blinder分解結(jié)果也顯示，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟和個體能力差異都是兩類農(nóng)民工工資差異的來源。因此，在大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的同時，要更加關(guān)注數(shù)字紅利邊緣群體的發(fā)展，積極幫助非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工等弱勢群體提高認知能力和非認知能力，并加快構(gòu)建全國統(tǒng)一的勞動力市場，不斷弱化和消除就業(yè)歧視。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；正規(guī)就業(yè)；非正規(guī)就業(yè)；認知能力；非認知能力；多層線性模型

中圖分類號：F244；F304文獻標志碼：A文章編號：1674-8131（）0-0015-17

引用格式：楊德利，周琪.數(shù)字經(jīng)濟、個體能力與農(nóng)民工工資差異——基于正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的多層模型分析［J］.西部論壇，2023，33（3）：15-31.

YANG De-li，ZHOU Qi. Digital economy， individual abilities， and the wage difference of migrant workers： an analysis based on HLM between formal and informal employment［J］. West Forum， 2023， 33（3）：15-31.

一、引言

當(dāng)前，經(jīng)濟運行方式隨著數(shù)字信息技術(shù)的快速發(fā)展而不斷變化，數(shù)字經(jīng)濟成為經(jīng)濟增長的“新引擎”（許憲春 等，2020）［1］。數(shù)字經(jīng)濟推動了新的產(chǎn)業(yè)格局和商業(yè)模式發(fā)展，平臺經(jīng)濟、共享經(jīng)濟迅速崛起，改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)、消費和就業(yè)模式（劉皓琰 等，2017）［2］，實現(xiàn)了對傳統(tǒng)要素質(zhì)量的升級改造，提升了要素生產(chǎn)效率（叢屹 等，2020）［3］。數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展產(chǎn)生的數(shù)字紅利逐漸滲透到經(jīng)濟社會發(fā)展的各個層面和領(lǐng)域，不僅提高了生產(chǎn)效率，也帶來了收入增長。盡管從整體趨勢上看，數(shù)字經(jīng)濟的收入增長效應(yīng)顯著存在，但是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對收入差距的影響卻未形成一致結(jié)論。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以促進所有社會群體的收入增長，但其對不同群體的影響程度可能存在顯著差異，進而在不同的地區(qū)，對于不同的群體分類，可能縮小勞動者的收入差距（張勛 等，2019）［4］，也可能拉大收入差距（蔡躍洲 等，2019）［5］。因此，在著力促進全體人民共同富裕的大背景下，有必要深入研究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對不同群體收入增長差異化影響及其機制，進而尋求數(shù)字經(jīng)濟賦能共同富裕的有效路徑。

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟影響收入差距的實證研究，國內(nèi)文獻集中于對城鄉(xiāng)收入差距的經(jīng)驗分析，僅有個別文獻涉及區(qū)域收入差距、行業(yè)收入差距及性別收入差距等（文淑惠 等，2022；賈甫，2023；喬小樂 等，2023）［6-8］，顯然，相對于現(xiàn)實經(jīng)濟中勞動者復(fù)雜的群體結(jié)構(gòu)，這是遠遠不夠的。同時，在關(guān)于收入差距的研究中，近年來針對正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的工資收入差距的探究較為欠缺。當(dāng)前，非正規(guī)就業(yè)形式極大地緩解了我國的就業(yè)壓力，是實現(xiàn)高質(zhì)量充分就業(yè)的重要路徑之一。但是，傳統(tǒng)觀點認為非正規(guī)就業(yè)是正規(guī)就業(yè)市場擠出的、效率低下的，在同等工作職能下正規(guī)就業(yè)者將獲得更高的收入（Farber，1999）［9］。在傳統(tǒng)就業(yè)市場中，教育背景、個人能力和社會資本等方面較差的勞動者易被市場擠出變?yōu)榉钦?guī)就業(yè)者；而數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新了商業(yè)模式，帶來了新崗位，尤其是創(chuàng)造了大量的非正規(guī)就業(yè)崗位，一定程度上改變了勞動力市場的供需結(jié)構(gòu)。那么，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對正規(guī)就業(yè)勞動者和非正規(guī)就業(yè)勞動者工資收入的影響是否存在顯著差異？會縮小還是擴大兩者的收入差距？對這些問題的回答將助于深入認識數(shù)字經(jīng)濟的收入增長紅利產(chǎn)生機制與分配格局，進而更有效地以數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動共同富裕的實現(xiàn)。

鑒于以上，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，分析數(shù)字經(jīng)濟對正規(guī)就業(yè)群體和非正規(guī)就業(yè)群體的工資收入及其工資差異的影響；同時基于新人力資本理論，進一步探討認知能力和非認知能力對數(shù)字經(jīng)濟的工資增長效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用；并采用多層線性模型（Hierarchical Linear Modeling，HLM），以農(nóng)民工為樣本進行實證檢驗。本文的邊際貢獻主要在于：第一，從正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的角度分析數(shù)字經(jīng)濟的增收紅利在不同就業(yè)群體中的作用偏差，不僅深化了對數(shù)字經(jīng)濟功效的研究，也有助于深入認識數(shù)字經(jīng)濟對收入差距的影響；第二，針對農(nóng)民工的實證研究為數(shù)字經(jīng)濟對該特殊群體工資收入的影響提供了經(jīng)驗證據(jù)，對其正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的分類分析則豐富了對農(nóng)民工群體內(nèi)部收入差距的研究視角；第三，探討了認知能力和非認知能力在數(shù)字經(jīng)濟影響農(nóng)民工工資收入中的調(diào)節(jié)效應(yīng)以及能力差異在數(shù)字經(jīng)濟影響工資差異中的中介效應(yīng)，為相關(guān)研究提供了思路和方法借鑒，也為在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中有效提高農(nóng)民工工資收入、縮小群體收入差距等提供了政策啟示。

二、理論分析與研究假說

1.數(shù)字經(jīng)濟、個體能力與勞動者工資增長

（1）數(shù)字經(jīng)濟的工資增長效應(yīng)

從理論上講，在完全競爭市場中，勞動者工資由邊際生產(chǎn)率決定，依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)及人工智能等先進技術(shù)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，可推動生產(chǎn)效率上升、促進經(jīng)濟增長，進而提高勞動者的工作報酬（Autor et al，2015）［10］。但是，在現(xiàn)實經(jīng)濟中，市場通常處于信息不對稱的不完全競爭狀態(tài)，此時勞動者的工資受到勞企雙方議價能力的影響（Cahuc et al，2006）［11］，而勞動者議價能力的大小取決于其所處的經(jīng)濟環(huán)境和自身特質(zhì)（謝申祥 等，2019）［12］，即當(dāng)勞動者所處的就業(yè)市場機會較多且勞動者個人能力較強時，勞動者會擁有較強的工資議價能力，并獲得更高較高的勞動報酬。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展則擴大了勞動力市場的就業(yè)崗位規(guī)模（韓鑫，2023）［13］。數(shù)字經(jīng)濟不僅可以通過對整體經(jīng)濟增長的促進帶來就業(yè)的增加（Bessen，2019）［14］，而且創(chuàng)造了如網(wǎng)約車、外賣和直播帶貨等新的商業(yè)模式（李曉華，2019）［15］，產(chǎn)生了新的就業(yè)崗位和就業(yè)機會，而且此類新增就業(yè)崗位對技能要求較低、進入門檻寬松（田鴿 等，2022）［16］。同時，數(shù)字技術(shù)進步會導(dǎo)致技能偏向，使高技能勞動者通過技能溢價獲得更多勞動報酬，并形成一種正向激勵，帶動低技能勞動者的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)，從而實現(xiàn)更高的就業(yè)水平和就業(yè)回報（曹靜 等，2018）［17］。因此，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟將有助于增加勞動者的就業(yè)機會、提升勞動者的技術(shù)能力，從而增強勞動者的工資議價能力，并產(chǎn)生普遍的工資增長效應(yīng)。

（2）個體能力對勞動者工資收入的影響

毋庸置疑，勞動者的工資收入與其個體能力具有顯著的正相關(guān)性，個體能力的提高通常會帶來勞動者就業(yè)水平和勞動報酬的提升。本文基于新人力資本理論，將勞動者的個體能力分為認知能力和非認知能力，二者均會顯著影響個體的經(jīng)濟社會表現(xiàn)（Heckman et al，2006）［18］。認知能力是個體的計算、讀寫和分析復(fù)雜問題的能力，會顯著地影響個體的工資收入。非認知能力包括個體的生活工作態(tài)度、性格和價值觀等，會影響個體的受教育水平、職業(yè)選擇偏好和技能形成等。勞動者非認知能力的提高，會提高其教育回報率、經(jīng)驗回報率和生產(chǎn)效率（Almlund et al，2011）［19］，實現(xiàn)勞動收入的增長；同時，非認知能力強的勞動者更可能取得企業(yè)信任，在勞動力市場上表現(xiàn)出更大競爭優(yōu)勢，獲得優(yōu)質(zhì)和高薪工作的可能性也隨之增加（樂君杰 等，2017）［20］。因此，勞動者認知能力和非認知能力的提高都有利于其工資收入的增長。

（3）個體能力對數(shù)字經(jīng)濟工資增長效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用

個體能力不僅對勞動者工資收入產(chǎn)生直接影響，而且會通過影響其他因素對勞動者工資的影響來發(fā)揮作用。從數(shù)字經(jīng)濟的工資增長效應(yīng)來看，雖然數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展整體上具有普惠性，但由于數(shù)字經(jīng)濟本質(zhì)上是基于數(shù)字技術(shù)進步發(fā)展起來的，勞動者個體能力（尤其是數(shù)字素養(yǎng)及數(shù)字技術(shù)水平）的差異會導(dǎo)致其獲取和享受數(shù)字紅利的差異，進而表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟的工資增長效應(yīng)對于不同的勞動者存在差異。具體來看，數(shù)字經(jīng)濟對勞動者的數(shù)字素養(yǎng)具有較高要求（陳南旭 等，2022）［21］，具有較高認知能力的勞動者更容易掌握數(shù)字技術(shù)，更可能在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中獲得技能溢價，實現(xiàn)更多的工資增長。同時，非認知能力越強，越可能察覺到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展背景下的社會經(jīng)濟變化，通過改變就業(yè)方向等方式跟上數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的腳步（王國敏 等，2020）［22］；具有較高非認知能力的勞動者可以發(fā)揮其應(yīng)變能力強、外向開放等優(yōu)勢，快速接受和適應(yīng)數(shù)字化社會，接受新職業(yè)、新就業(yè)模式，尋求新創(chuàng)業(yè)機會，從而更容易在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中獲得更多更高報酬的就業(yè)機會。因此，相比而言，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會對認知能力和非認知能力較強的勞動者產(chǎn)生較大的工資增長效應(yīng)。

綜上所述，勞動者的工資收入會受到地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和自身能力（包括認知能力和非認知能力）的影響。一方面，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和個體能力的提高均會促進勞動者的工資增長；另一方面，個體能力的提高可以強化數(shù)字經(jīng)濟的工資增長效應(yīng)。上述主要是從勞動者個體角度進行的分析，而在社會化大生產(chǎn)的情形下，眾多的勞動者會在經(jīng)濟實踐中形成不同類型的群體。同一群體的勞動者具有某些共同的特征，而不同群體的勞動者之間具有顯著不同的特征，因而個體差異決定了群體差異，群體差異則反映了個體差異。比如，農(nóng)民工群體的工資收入整體上低于城鎮(zhèn)居民，同時其個體能力在整體上也低于城鎮(zhèn)居民。因此，針對群體差異的研究可以更為深刻地揭示發(fā)展規(guī)律及影響機制，并具有更強的現(xiàn)實意義和政策價值。基于此，本文從正規(guī)就業(yè)群體與非正規(guī)就業(yè)群體的差異角度展開進一步的探討。

2.正規(guī)就業(yè)群體與非正規(guī)就業(yè)群體的工資差異

（1）正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的工資差異

對正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的分類，通常是依據(jù)勞動關(guān)系的穩(wěn)定程度，正規(guī)就業(yè)者的勞動關(guān)系穩(wěn)定、有勞動合同約束，而非正規(guī)就業(yè)是指沒有勞動合同約束的就業(yè)形式（胡鞍鋼 等，2001）［23］。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)存在明顯的工資差異，正規(guī)就業(yè)者的工資水平高于非正規(guī)就業(yè)者。正規(guī)就業(yè)者的小時工資收入約為非正規(guī)就業(yè)者的1.65倍（薛進軍 等，2012）［24］，并且該差異呈現(xiàn)出擴大的趨勢（王慶芳 等，2017）［25］。正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)工資差異形成的原因主要在于勞動力市場和人力資本兩個方面：一是由于勞動力市場存在不同程度的市場分割和就業(yè)歧視，企業(yè)更愿意付出更多成本來聘用有正規(guī)就業(yè)經(jīng)驗的勞動者；二是由于正規(guī)就業(yè)者的人力本往往高于非正規(guī)就業(yè)者，人力資本配置的正規(guī)就業(yè)偏向?qū)е鲁烧?guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)工資差異逐步擴大（屈小博，2012）［26］。常進雄和王丹楓（2010）的研究結(jié)果顯示，非正規(guī)就業(yè)者與正規(guī)就業(yè)者的工資差異有81.01%是由人力資本因素、有18.99%是由市場因素造成的［27］。

（2）數(shù)字經(jīng)濟對正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)工資差異的影響

從勞動力市場因素來看，在數(shù)字經(jīng)濟時代互聯(lián)網(wǎng)成為勞動者獲取信息的主要方式，就業(yè)信息獲取及企業(yè)招聘方式的變革使得勞動者的正規(guī)就業(yè)經(jīng)歷在招聘過程中更為顯性，放大了正規(guī)就業(yè)市場對非正規(guī)就業(yè)者的歧視，從而可能促使正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的工資差異擴大。從人力資本因素來看，正規(guī)就業(yè)者的人力資本要普遍優(yōu)于非正規(guī)就業(yè)者，數(shù)字技術(shù)能力和數(shù)字素養(yǎng)也較強，更能適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟帶來的各種變化，并獲取更多的數(shù)字經(jīng)濟紅利，實現(xiàn)更快的勞動報酬增長，從而導(dǎo)致正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的工資差異擴大。此外，數(shù)字經(jīng)濟帶來的信息獲取便利還可能會加速高人力資本勞動力向正規(guī)市場流動，優(yōu)質(zhì)勞動力在正規(guī)就業(yè)市場的聚集則會進一步促使其工資收入上升。因此，數(shù)字經(jīng)濟極大地改變了勞動力市場的就業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)方式，促進了整體就業(yè)及就業(yè)回報的增加，但該紅利更多地被正規(guī)就業(yè)者獲取，并進一步擴大正規(guī)就業(yè)群體與非正規(guī)就業(yè)群體之間的工資差異。

（3）數(shù)字經(jīng)濟影響正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)工資差異的能力路徑

前文分析表明，個體能力（認知能力和非認知能力）差異是勞動者工資差異形成的重要原因，從群體的角度看則表現(xiàn)為正規(guī)就業(yè)者與非正規(guī)就業(yè)者之間的能力差異導(dǎo)致了其工資差異，因而數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可以通過影響兩者的能力差異來對其工資差異產(chǎn)生作用。在傳統(tǒng)經(jīng)濟形態(tài)下，正規(guī)就業(yè)者的認知能力和非認知能力整體上強于非正規(guī)就業(yè)者，而且認知和非認知能力具有職業(yè)篩選作用，高能力勞動者獲取正規(guī)就業(yè)崗位的概率更高（王春超 等，2019）［28］。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來的信息便利使高能力勞動者更容易與正規(guī)就業(yè)崗位相匹配，加速高能力人員向正規(guī)市場流動；同時，數(shù)字經(jīng)濟也會強化個體能力的自我增強和持續(xù)積累作用，能力較強的正規(guī)就業(yè)者更容易獲取更新、更高階的能力（李陽 等，2023）［29］，從而擴大正規(guī)就業(yè)者與非正規(guī)就業(yè)者之間的能力差異。因此，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展會促使高能力勞動者聚集于正規(guī)就業(yè)市場，并擴大正規(guī)就業(yè)者與非正規(guī)就業(yè)者之間的能力差異，而數(shù)字紅利偏向于高能力勞動者聚集的正規(guī)就業(yè)市場，從而導(dǎo)致正規(guī)就業(yè)者與非正規(guī)就業(yè)者之間工資差異的擴大，即數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以通過擴大正規(guī)就業(yè)群體與非正規(guī)就業(yè)群體之間的認知和非認知能力差異來產(chǎn)生正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)工資差異的擴大效應(yīng)。

3.研究假說的提出

根據(jù)前文分析，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、個體能力對勞動者工資收入的差異化影響會形成群體差異，從正規(guī)就業(yè)群體與非正規(guī)就業(yè)群體來看，具體表現(xiàn)為以下態(tài)勢：總體上看，正規(guī)就業(yè)群體比非正規(guī)就業(yè)群體具有更高的人力資本及認知和非認知能力，加上勞動力市場存在分割及就業(yè)歧視等問題，導(dǎo)致正規(guī)就業(yè)群體的工資收入高于非正規(guī)就業(yè)群體；無論是對于正規(guī)就業(yè)群體還是對于非正規(guī)就業(yè)群體，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高和個體認知與非認知能力的增強均能促進勞動者工資增長，且個體能力提高能夠強化數(shù)字經(jīng)濟的工資增長效應(yīng)；地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對正規(guī)就業(yè)群體的工資增長促進作用更大，會導(dǎo)致正規(guī)就業(yè)群體與非正規(guī)就業(yè)群體的工資差異擴大，其中存在“數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展—能力差異擴大—工資差異擴大”的傳導(dǎo)路徑。

為對上述理論進行實證檢驗，本文采用中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）的數(shù)據(jù)以農(nóng)民工為樣本進行經(jīng)驗分析。選擇CFPS是因為該數(shù)據(jù)庫通過跟蹤收集個體、家庭、社區(qū)三個層次的數(shù)據(jù)，反映中國社會、經(jīng)濟、人口、教育和健康的變遷，能夠較好地滿足本文分析的數(shù)據(jù)要求；以農(nóng)民工為研究樣本是出于以下考慮：一是作為一個特殊的就業(yè)群體，無論是非正規(guī)就業(yè)的農(nóng)民工還是正規(guī)就業(yè)的農(nóng)民工，都是數(shù)字經(jīng)濟背景下需要被關(guān)注的數(shù)字紅利邊緣群體，而目前對數(shù)字經(jīng)濟影響農(nóng)民工工資收入的研究十分欠缺，尤其缺乏經(jīng)驗證據(jù)；二是在新型城鎮(zhèn)化背景下，研究農(nóng)民工的就業(yè)形態(tài)（正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)）具有特殊重要的意義；三是農(nóng)民工大多經(jīng)歷了就業(yè)形態(tài)的轉(zhuǎn)變，在就業(yè)形態(tài)轉(zhuǎn)變過程中個體能力的作用往往會得到充分體現(xiàn)，而個體能力是本文分析的關(guān)鍵變量之一，因而采用農(nóng)民工樣本的實證分析可能可能會得到相對顯著的結(jié)果?；诖耍疚奶岢鲆韵录僬f。

假說1：地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工資增長均具有促進作用，但對正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工工資增長的促進更大，從而會擴大兩者之間的工資差異。

假說2：個體認知能力和非認知能力的提高會促進正規(guī)和非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工資增長。

假說3：無論是對于正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工，還是對于非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工，認知能力和非認知能力對數(shù)字經(jīng)濟的工資增長效應(yīng)都具有正向調(diào)節(jié)作用，即農(nóng)民工的認知和非認知能力越強，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對其工資增長的促進作用越大。

假說4：認知和非認知能力差異在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展擴大農(nóng)民工正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)工資差異中發(fā)揮中介作用，即地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可以通過擴大正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工與非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工之間的能力差異來拉大兩者之間的工資差異。

三、實證研究設(shè)計

1.基于多層工資方程的模型構(gòu)建

本文實證檢驗的核心內(nèi)容是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)民工工資收入的影響，其中數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平為地區(qū)層面的宏觀經(jīng)濟變量，而農(nóng)民工工資收入為個體層面的微觀變量，數(shù)據(jù)存在自然的嵌套結(jié)構(gòu)，即個體嵌套于各地區(qū)之中，這種分層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不符合傳統(tǒng)的線性回歸方法所要求的方差齊次、獨立分布等前提假設(shè)。多層模型則可綜合分析宏觀與微觀因素的影響，其將個體因素的影響從群體因素中分離出來，從而調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)的聚類性質(zhì)，使得研究的參數(shù)估計更為準確、更能反映數(shù)據(jù)的實際特征（郭鳳鳴 等，2013）［30］。因此，多層模型被廣泛應(yīng)用于社會科學(xué)的實證研究中，其中就包括地區(qū)宏觀因素（如交易水平、經(jīng)濟環(huán)境、對外開放能力等）對個體收入的影響（Plasman et al，2004；郭鳳鳴 等，2013；王君 等，2018）［30-32］。借鑒相關(guān)研究，本文采用多層線性模型來分析地區(qū)（省份）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)民工個體工資收入的影響。

首先，建立截距模型M0，如式（1a）（1b）（1c）所示。模型M0中不包括任何自變量，通過地區(qū)（省份）層面的隨機效應(yīng)來判斷地區(qū)因素對農(nóng)民工收入的影響是否顯著，以明確采用多層線性模型的必要性。其中，i代表個體，j代表省份，因變量lincomeij為個體的工資收入，本文中具體為“農(nóng)民工工資”，采用省份j個體i的月工資收入（取自然對數(shù)）來衡量；式（1a）中的β0j和εij分別表示截距和隨機擾動項（年份虛擬變量）；式（1b）中的γ00為lincomeij的總均值，μ0j表示地區(qū)層面的隨機擾動項；式（1c）為組合模型。

然后，建立加入地區(qū)層面宏觀變量的主效應(yīng)模型M1，如式（2a）（2b）（2c）所示。模型M1的自變量只包含地區(qū)層面的宏觀變量，通過變量的估計系數(shù)以及地區(qū)層面誤差項方差的變化方向來考察地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)民工工資收入水平的影響。其中，Digj代表地區(qū)層面的宏觀變量，具體包括衡量地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的核心變量“數(shù)字經(jīng)濟水平”（Dig1j）以及控制變量“經(jīng)濟發(fā)展水平”（Dig2j），其他符號的意義同上?！皵?shù)字經(jīng)濟水平”采用樣本所在省份的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)來衡量，參考劉軍等（2020）、楊慧梅和江璐（2021）的研究［33-34］，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)字用戶情況和數(shù)字化應(yīng)用四個維度構(gòu)建地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的評價指標體系（ 其中，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施維度包括“光纜密度”“移動電話基站密度”2個指標，數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展維度包括“信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人數(shù)占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人數(shù)比例”“軟件產(chǎn)業(yè)收入”“每百人使用計算機”“人均電信業(yè)務(wù)總量”4個指標，數(shù)字用戶情況維度包括“移動電話普及率”“互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口密度”“移動互聯(lián)網(wǎng)用戶占比”“互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶占比”4個指標，數(shù)字化應(yīng)用維度采用“數(shù)字普惠金融指數(shù)”來刻畫。），使用熵值法得到各樣本省份的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)。“經(jīng)濟發(fā)展水平”采用人均地區(qū)生產(chǎn)總值的自然對數(shù)來衡量。

最后，進一步加入個體層面的微觀變量構(gòu)建模型M2，如式（3a）（3b）（3c）所示。模型M2的自變量包括地區(qū)宏觀變量和個體微觀變量，可以識別個體特征對地區(qū)內(nèi)個體工資水平的影響。其中，Xij代表影響工資收入的個體特征變量，除“認知能力”和“非認知能力”外，參照郭鳳鳴和張世偉（2013）、王林輝等（2022）的做法［30］［35］，還選取了“性別”“年齡”“健康狀況”“婚姻狀況”“受教育水平”等變量（具體測度方法見表1）。

2.調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗的模型構(gòu)建

為驗證假設(shè)3，構(gòu)建模型M3和M4如式（4a）（4b）（4c）和（5a）（5b）（5c）所示，用以考察地區(qū)宏觀變量與個體微觀變量的跨層交互作用。其中，調(diào)節(jié)變量X1和X2分別為個體的“認知能力”和“非認知能力”。參考楊虹和張柯（2021）的方法［36］，并根據(jù)CFPS的數(shù)據(jù)特征，從聽說讀寫和記憶能力等角度選取指標測度樣本的“認知能力”，包括是否讀書、總閱讀量、記憶主要事情、使用普通話和智力水平等；借鑒程虹和李唐（2017）、王春超和張承莎（2019）的研究［37］［28］，從嚴謹性（對陌生人的信任程度）、順從性（對自己生活的滿意度、急于結(jié)束調(diào)查的程度）、外向性（人緣有多好、有多幸福）、開放性（互聯(lián)網(wǎng)作為信息渠道的重要程度）、情緒穩(wěn)定性（我感到悲傷難過、我覺得生活無法繼續(xù)）等維度對樣本的“非認知能力”進行測量。對上述指標進行方向調(diào)整和標準化處理后平均，得到個體的綜合“認知能力”和“非認知能力”指標。

3.中介效應(yīng)檢驗的模型構(gòu)建

為驗證假設(shè)4，基于地區(qū)層面的數(shù)據(jù)，采用逐步回歸法構(gòu)建中介效應(yīng)模型M5如式（6a）（6b）（6c）所示。其中，被解釋變量（gincome）“工資差異”為樣本省份兩類農(nóng)民工的工資差異，參考鄧翔和黃志（2019）測算行業(yè)收入差距的方法［38］，采用樣本省份“正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工平均月工資與非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工平均月工資之差除以非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工平均月工資”來衡量。核心解釋變量（Dig1j）為“數(shù)字經(jīng)濟水平”。中介變量（gapatj）有兩個，一是“認知能力差異”，二是“非認知能力差異”，具體計算方法為：將全部樣本按“認知能力”（“非認知能力”）進行排序并分組，前25%劃為高認知能力（高非認知能力）人員；分別計算樣本省份正規(guī)就業(yè)樣本中和非正規(guī)就業(yè)樣本中的高認知能力（高非認知能力）人員占比，用正規(guī)就業(yè)的高認知能力（高非認知能力）人員占比減去非正規(guī)就業(yè)的高認知能力（高非認知能力）人員占比，得到各省份的“認知能力差異”（“非認知能力差異”）。控制變量（Xj）包括“經(jīng)濟發(fā)展水平”和“受教育水平差異”（各省份正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工平均學(xué)歷與非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工平均學(xué)歷之差）。

4.樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

本文所用數(shù)據(jù)主要來自兩個方面：一是地區(qū)（省份）層面的數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年度的《中國統(tǒng)計年鑒》和“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”數(shù)據(jù)庫，二是農(nóng)民工個體層面的數(shù)據(jù)主要來自中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）最新發(fā)布的兩期（2018和2020年）（ 只選取了最新兩期數(shù)據(jù)，一方面是由于調(diào)查問卷內(nèi)容的調(diào)整導(dǎo)致本文所需一些變量在前幾期的數(shù)據(jù)中缺失，另一方面是考慮到我國的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展在2017年后更受重視。），選擇其中農(nóng)業(yè)戶籍、18～60歲、從事非農(nóng)工作的被調(diào)查者為研究樣本，刪除有缺失值等無效樣本，最終獲得有效樣本11 724份，其中2018年的樣本6 233份，2020年的樣本5 491份。對于農(nóng)民工正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的分類，參考王慶芳和郭金興（2017）、胡翠等（2019）、席艷樂等（2021）的研究［25］［39-40］，將在問題“你的這份工作單位或雇主的性質(zhì)屬于？”中選擇“政府部門/黨政機關(guān)/人民團體、事業(yè)單位、國有企業(yè)、外商/港澳臺企業(yè)、民辦非企業(yè)組織/協(xié)會/行會/基金會/村居委會”或在私企工作且簽訂了就業(yè)合同的樣本劃分為正規(guī)就業(yè)，其他的劃分為非正規(guī)就業(yè)（如個體工商戶、在私企工作且未簽訂就業(yè)合同等），由此，得到正規(guī)就業(yè)樣本6 582份，非正規(guī)就業(yè)樣本5 142份。

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，可以看出，正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工資、認知和非認知能力以及受教育水平均高于非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工。

表2展示了2018年部分省份正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的小時工資及地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)：東部地區(qū)農(nóng)民工的小時工資明顯高于西部地區(qū)，這也符合我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)狀。以正規(guī)就業(yè)的農(nóng)民工為例，上海的小時工資是山西的2.21倍，地區(qū)間確實存在明顯的工資差異。從地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平來看，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)最高的上海，正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的小時工資均最高，符合預(yù)期；但是在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)最低的甘肅，正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的小時工資處于中游水平，非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的小時工資最低，因此數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工工資收入的影響可能存在差異。再從正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工資差異來看，工資差異最大的是浙江，而浙江的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)位于全國前列；甘肅的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)最低，而工資差異卻位于中游。因此，簡單的統(tǒng)計分析無法直觀地判斷正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工工資差異與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系，需要做進一步的分析。

四、實證檢驗結(jié)果分析

1.多層模型估計

運用模型M0、M1和M1分別對正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)子樣本的回歸結(jié)果見表3。模型M0的估計結(jié)果顯示，農(nóng)民工正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)工資的總體組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC）分別為0.103 7和0.035 3，且組間方差在 1%水平下顯著。當(dāng)ICC>0.059時，需要考慮組間效應(yīng)（Cohen，1988）［41］，即農(nóng)民工的工資收入存在明顯的省際差異（具有明顯的分層結(jié)構(gòu)）。就業(yè)地區(qū)的差異確實會影響農(nóng)民工的工資收入，因而建立多層模型是可行且必要的。

模型M1的分析結(jié)果顯示，加入了地區(qū)層面的變量“數(shù)字經(jīng)濟水平”和“經(jīng)濟發(fā)展水平”后，組間方差大幅下降，表明這兩個變量對地區(qū)間農(nóng)民工工資差異有較強的解釋作用，應(yīng)加入模型中。其中，無論是在正規(guī)就業(yè)子樣本中還是在非正規(guī)就業(yè)子樣本中，“數(shù)字經(jīng)濟水平”對“農(nóng)民工工資”的估計系數(shù)顯著為正，表明地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展會顯著提升農(nóng)民工的工資收入。對比而言，“數(shù)字經(jīng)濟水平”的回歸系數(shù)在正規(guī)就業(yè)子樣本中是非正規(guī)就業(yè)子樣本的兩倍多，且組間系數(shù)差異顯著（見表4），這意味著，相比正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工工資收入增長的促進作用較小，而正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工資水平本來就較高，因而地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展拉大了正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工和非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工之間的工資差異。由此，假說1得到驗證

模型M2的回歸中進一步加入了個體層面的變量，與M1模型相比，組內(nèi)方差降低，說明個體特征對地區(qū)內(nèi)農(nóng)民工個體的工資差異具有一定解釋作用?！罢J知能力”和“非認知能力”的估計系數(shù)均顯著為正（其中“認知能力”的系數(shù)較大），表明農(nóng)民工的能力提升有利于其工資增長，且認知能力提升的工資回報大于非認知能力。“非認知能力”的組間系數(shù)差異顯著，即非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工非認知能力提升的工資增長效應(yīng)大于正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工。其原因可能在于，非認知能力決定了勞動者的社會融入、社會接觸狀態(tài)，非正規(guī)就業(yè)者不穩(wěn)定的就業(yè)狀態(tài)使其更需要通過社會接觸來拓展就業(yè)渠道，因而非認知能力提升對非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工資增長的促進作用比對正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的更大。由此，假說2得到驗證。

其他個體特征變量對農(nóng)民工工資收入的影響大多顯著且正向?！靶詣e”的估計系數(shù)顯著為正且在非正規(guī)就業(yè)子樣本中更大，表明勞動力市場還存在一定程度的性別歧視，男性農(nóng)民工有顯著的工資優(yōu)勢，且在非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工群體中這一現(xiàn)象更為嚴重；從“年齡”和“年齡平方”的估計系數(shù)來看，年齡對農(nóng)民工工資收入的影響呈現(xiàn)倒“U”型趨勢，這與職業(yè)的生命周期理論相符；“婚姻狀況”的估計系數(shù)顯著為正，表明已婚的農(nóng)民工比未婚的農(nóng)民工有更高的工資收入；“健康狀況”的估計系數(shù)在非正規(guī)就業(yè)子樣本中顯著為正，在正規(guī)就業(yè)子樣本中為正但不顯著，表明身體健康對非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工工資的增進作用更大；“受教育水平”的估計系數(shù)顯著為正且在正規(guī)就業(yè)子樣本中更大，表明人力資本是影響農(nóng)民工工資收入的重要因素，由于正規(guī)就業(yè)的學(xué)歷門檻相對明確且嚴格，正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的教育回報也相對更高；“家庭規(guī)模”的估計系數(shù)顯著為負，表明家庭人口越多，農(nóng)民工的工資收入水平越低。上述分析結(jié)論基本與理論預(yù)期及相關(guān)文獻的研究結(jié)果一致，表明本文的模型分析具有較高的可信度。

為進一步驗證上述分析結(jié)果的可靠性，本文也采用OLS估計方法進行了模型分析，回歸結(jié)果見表3的“OLS估計”部分。可以發(fā)現(xiàn)，“數(shù)字經(jīng)濟水平”的估計系數(shù)同樣顯著為正且在正規(guī)就業(yè)子樣本中較大，“認知能力”的估計系數(shù)顯著為正，“非認知能力”的估計系數(shù)顯著為正且在非正規(guī)就業(yè)子樣本中的顯著性和絕對值更大?？偟膩碚f，OLS估計結(jié)果與模型M2的分析結(jié)果一致，但是系數(shù)有所差異，OLS估計中地區(qū)層面變量的回歸系數(shù)普遍偏大，而個體層面變量的回歸系數(shù)普遍偏小。

此外，本文還通過更換核心解釋變量的計算方法來進行穩(wěn)健性檢驗。前文中的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)是采用熵值法計算的，參考劉軍等（2020）的研究［33］，采用線性加權(quán)法（對一級指標賦予均等權(quán)重再分配給二級指標）計算數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，重新進行模型檢驗，回歸結(jié)果結(jié)見表5，與前述分析結(jié)果基本一致，進一步表明本文的分析結(jié)果是穩(wěn)健的。

2.工資差異的Oaxaca-Blinder分解

上文分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)民工工資的影響具有正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的組間差異，即可能會拉大正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工和非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工之間的工資差異。進一步使用Oaxaca-Blinder分解法來探討地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展及個體能力在正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的農(nóng)民工工資差異產(chǎn)生中起到的作用。Oaxaca-Blinder分解可得到工資差異中的可解釋部分和不可解釋部分：可解釋部分是能被變量的數(shù)量差異所解釋的部分，為特征差異；不可解釋部分為是由就業(yè)特征、市場歧視等所導(dǎo)致的工資差異，為系數(shù)差異。表6的分解結(jié)果顯示，農(nóng)民工正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的工資總差異顯著為正（0.213），說明正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工資收入總體上顯著高于非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工（大約高23.7%），其中，特征差異（0.133，p=0.000）占62.4%，系數(shù)差異（0.053，p=0.000）占37.6%?？梢?，特征差異是導(dǎo)致工資差異的主要因素，但系數(shù)差異同樣不可忽視。系數(shù)差異是個人特征和地區(qū)特征無法解釋的部分，反映出可能存在勞動力市場分割和歧視等問題（比如“同工不同酬”現(xiàn)象），使得各種因素對正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)兩類農(nóng)民工工資的影響存在差異，進而導(dǎo)致兩類農(nóng)民工的工資差異擴大。

根據(jù)表6各變量的具體分解項，可以發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是造成正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工資差異的重要因素之一?！皵?shù)字經(jīng)濟水平”的特征差異為0.025，說明地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來的工資增長效應(yīng)在正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)兩類農(nóng)民工之間存在差異，即對正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工資增長有更強的促進作用，從而會加劇兩類農(nóng)民的工資差異；系數(shù)差異為0.082，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展還可能通過加劇勞動力市場對非正規(guī)就業(yè)的歧視來加大兩類農(nóng)民工的工資差異，這是由于數(shù)字經(jīng)濟下企業(yè)招工方式變化（如互聯(lián)網(wǎng)招聘興起）使非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工較難獲取高薪資的工作，從而擴大了正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)的工資差異。（2）從農(nóng)民工的個體能力來看，“認知能力”的特征差異顯著為正，而系數(shù)差異則不顯著，說明個體認知能力是造成農(nóng)民工工資差異的重要因素，但其對勞動力市場歧視的影響不大；“非認知能力”的系數(shù)差異顯著為負，表明非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工非認知能力的提高有助于消除勞動力市場歧視帶來的工資差異。

3.個體能力對數(shù)字經(jīng)濟工資增長效應(yīng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

模型M3和M4的回歸結(jié)果見表7?！罢J知能力×數(shù)字經(jīng)濟”和“非認知能力×數(shù)字經(jīng)濟”的估計系數(shù)均顯著為正，表明個體能力在地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展促進農(nóng)民工工資增長中發(fā)揮了顯著的正向調(diào)節(jié)作用，即農(nóng)民工的認知能力和非認知能力越強，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對其工資收入增長的促進作用越強。由此，假說3得到驗證。同時，交互項組間系數(shù)的差異均不顯著（見表4），說明認知能力和非認知能力的調(diào)節(jié)作用在正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)兩類農(nóng)民工群體之間沒有顯著差異。

4.地區(qū)層面的中介效應(yīng)檢驗

中介效應(yīng)模型M5的回歸結(jié)果（OLS估計）見表8，可以發(fā)現(xiàn)：（1）“數(shù)字經(jīng)濟水平”對“工資差異”的估計系數(shù)顯著為正，表明地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高會擴大正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工與非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工之間的工資差異，進一步驗證了假說1。（2）“數(shù)字經(jīng)濟水平”對“認知能力差異”和“認知能力差異”對“工資差異”的估計系數(shù)均不顯著，表明認知能力差異的中介作用不顯著?？赡艿慕忉屖?，數(shù)字經(jīng)濟對兩類農(nóng)民工的認知能力差異存在雙向作用：一方面數(shù)字經(jīng)濟的技能偏向?qū)椭鷵碛休^高認知能力的非正規(guī)就業(yè)者進入正規(guī)就業(yè)市場，進而拉大兩群體間的認知能力差異；另一方面數(shù)字經(jīng)濟以遠程教育、在線教育等多元化學(xué)習(xí)方式彌補了農(nóng)村地區(qū)的教育基礎(chǔ)資源弱勢（趙云，2023）［42］，從而可以縮小兩類農(nóng)民工的整體認知能力差異；在此情形下，認知能力差異也不再是工資差異產(chǎn)生的原因。（3）“數(shù)字經(jīng)濟水平”對“非認知能力差異”和“非認知能力差異”對“工資差異”的估計系數(shù)均顯著為正，表明非認知能力差異具有顯著的部分中介效應(yīng)，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會通過加大正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工與非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的非認知能力差異來擴大兩者之間的工資差異，假說4得到部分驗證。

五、結(jié)論與啟示

數(shù)字經(jīng)濟對生產(chǎn)方式的深刻變革提高了生產(chǎn)效率，推動了經(jīng)濟發(fā)展，也改變著勞動者的就業(yè)形態(tài)和勞動報酬。當(dāng)前，不同勞動者群體之間的收入差距還顯著存在，在加快推進共同富裕的過程中，不僅要重視數(shù)字經(jīng)濟普惠性的收入增長效應(yīng)，也不能忽視不同群體獲取和享受數(shù)字紅利的差異，以避免收入差距的持續(xù)擴大。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展帶來了非正規(guī)就業(yè)形式的蓬勃發(fā)展，非正規(guī)就業(yè)市場的擴大吸納了大量勞動力，為促進高質(zhì)量充分就業(yè)提供了有效路徑。然而，在現(xiàn)階段，由于非正規(guī)就業(yè)者的人力資本水平及個體能力（認知能力和非認知能力）整體上還低于正規(guī)就業(yè)者，加上勞動力市場分割和就業(yè)歧視的存在，導(dǎo)致正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)存在工資差異，而較高的人力資本水平和個體能力又使正規(guī)就業(yè)者可以獲取較多的數(shù)字紅利，這可能進一步擴大正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的工資差異。本文以CFPS2018和CFPS2020中的農(nóng)民工為樣本，綜合地區(qū)（省份）層面的宏觀變量和個體層面的微觀變量，進行多層線性模型分析以及Oaxaca-Blinder分解，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工的工資收入整體上明顯高于非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工；地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高有利于農(nóng)民工工資增長，但該工資增長效應(yīng)在正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工群體中更強；無論是正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工，還是非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工，個體認知能力和非認知能力的提高都顯著正向影響其工資收入，且會強化數(shù)字經(jīng)濟的工資增長效應(yīng)；非認知能力差異在數(shù)字經(jīng)濟影響正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工工資差異中具有部分中介效應(yīng)，即地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以通過擴大正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工之間的非認知能力差異來拉大兩者的工資差異。

基于以上結(jié)論，本文提出以下啟示：第一，要逐步完善各地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供良好條件；大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，推進數(shù)字中國建設(shè)，尤其要加快落后地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)，縮小地區(qū)間的數(shù)字鴻溝。第二，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中，要更加關(guān)注數(shù)字紅利邊緣群體的發(fā)展，如非正規(guī)就業(yè)群體、農(nóng)民工群體等。要深化改革勞動收入分配制度，完善非正規(guī)就業(yè)崗位的福利保障制度；要加快構(gòu)建全國統(tǒng)一的勞動力市場，不斷弱化和消除就業(yè)歧視。第三，要積極幫助非正規(guī)就業(yè)農(nóng)民工等弱勢群體提高認知能力和非認知能力。正規(guī)就業(yè)者與非正規(guī)就業(yè)者的工資差異以及數(shù)字經(jīng)濟帶來的差異擴大效應(yīng)，根本原因還是在于兩者在人力資本水平以及認知能力和非認知能力上存在差異，因此要建立和完善相應(yīng)的普適化、數(shù)字化的培訓(xùn)體系以不斷提高農(nóng)民工和非正規(guī)就業(yè)者的數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)字技能，尤其應(yīng)重視勞動者非認知能力的提高。地方政府應(yīng)該擔(dān)起大任，通過積極的職業(yè)教育、政企合作和公益性學(xué)習(xí)平臺建設(shè)等，幫助農(nóng)民工群體和非正規(guī)就業(yè)群體快速適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟帶來的經(jīng)濟社會變化，促進其數(shù)字技能獲取和更新，提高其工作獲取機會和勞動報酬，進而不斷縮小正規(guī)就業(yè)者與非正規(guī)就業(yè)者之間的收入差距。

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Digital Economy， Individual Abilities， and the Wage Difference of Migrant Workers： an Analysis Based on HLM Between Formal and Informal Employment

YANG De-li， ZHOU Qi

（School of Economics and Management， Shanghai Ocean University， Shanghai 201306， China）

Abstract： The development of the digital economy in China is in the ascendant， and the development of new business models and industrial patterns under the digital economy has promoted the upward trend of the economy and the growth of labor income， as well as brought about the vigorous development of informal employment forms. The expansion of the informal employment market has absorbed a large amount of rural labor， providing new exports for the employment of migrant workers. The development of the digital economy also affects the wage income at the individual level. However， current research is mostly based on formal employment. Informal employment groups， as vulnerable groups in the digital economy， have received little attention.

This article uses data from the 2018 and 2020 China Statistical Yearbook and Chinese Family Panel Studies. Firstly， a multi-layer model of the wage equation for migrant workers is established， and the differences in the impact of the digital economy on the income of migrant workers are explored from the perspectives of formal and informal employment， as well as the moderating role of individual abilities in it. Secondly， use Oaxaca Blinder decomposition to clarify the sources of wage differences between the two types of migrant workers， and further explore the impact and path of the digital economy on their wage differences. Research has found that the higher the level of development of the digital economy， the higher the salary income of migrant workers， and the income increasing effect of the digital economy is higher for formal employment migrant workers than for informal employment groups. Among them， individual abilities have a positive regulatory effect on the wage growth brought about by the digital economy. The Oaxaca-Blinder decomposition results show that the wage gap between the two types of migrant workers comes from the development of the digital economy and individual ability differences. The digital economy expands the wage gap in terms of characteristic differences and reward differences. Furthermore， the development of the digital economy expands the wage income gap between formal and informal migrant workers， and expands the wage income gap between the two types of migrant workers by promoting the regularization of employment for highly non-cognitive migrant workers.

Compared to previous literature， this article mainly expands on the following three aspects： firstly， it focuses on individual workers in the context of the digital economy， and focuses on migrant workers as the main research object; secondly， it focuses on the informal employment group to analyze the impact of the digital economy on the wage gap between formal and informal migrant workers; thirdly， it explores the intrinsic mechanism of digital economy development affecting the wage income of the two types of migrant workers， and analyzes the moderating role of cognitive ability and non-cognitive ability in it， and also explores the intrinsic mechanism of digital economy development affecting the wage income difference between the two types of migrant workers， and analyzes the mediating role of cognitive ability difference and non-cognitive ability difference in it.

This study reveals the bias of the income increase effect of digital economy development in the formal and informal employment of migrant workers， explores the internal logic of the impact of digital economy development on the wage gap between formal and informal employment of migrant workers， and provides references for Chinese government departments to formulate better employment guidance measures for migrant workers， in order to provide differentiated policy support for migrant workers of different job types.

Key words： digital economy; formal employment; informal employment; cognitive abilities; non-cognitive abilities; hierarchical linear modeling

CLC number：F244；F304 Document code：A Article ID：1674-8131（）0-0015-17

（編輯：黃依潔）

收稿日期：2023-03-29；修回日期：2023-05-02

基金項目：作者簡介：楊德利（1963），男，黑龍江賓縣人；教授，博士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學(xué)研究，Email：dlyang@shou.edu.cn。

周琪（1996），女，江蘇鎮(zhèn)江人；碩士研究生，主要從事農(nóng)林經(jīng)濟管理研究，Email：m200501264@shou.edu.cn。