張 洋

（1.全州大學(xué)，韓國(guó) 全州 55069；2.河北政法職業(yè)學(xué)院，河北 石家莊 050061）

一、引言及文獻(xiàn)綜述

在世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)整體放緩階段，數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸成為各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式轉(zhuǎn)型的新動(dòng)能。此背景下，實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化、信息化發(fā)展趨勢(shì)愈發(fā)明顯，助推傳統(tǒng)生產(chǎn)模式可編程、可尋址、可感知以及可關(guān)聯(lián)，預(yù)示著人類(lèi)社會(huì)正快速進(jìn)入以數(shù)字技術(shù)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要?jiǎng)恿Φ臍v史新階段[1]。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新作為推動(dòng)數(shù)字化建設(shè)的重點(diǎn)工作，會(huì)對(duì)相關(guān)領(lǐng)域高端技術(shù)使用提出更高要求，但同時(shí)也降低了低端生產(chǎn)工序的繁瑣程度。這對(duì)于傳統(tǒng)勞動(dòng)力具有一定擠出效應(yīng)，一定程度上沖擊了勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。一方面，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用與普及有助于提升勞動(dòng)力自身知識(shí)和技能水平，為人力資本升級(jí)帶來(lái)新發(fā)展機(jī)遇，有助于高技術(shù)勞動(dòng)力數(shù)量增加。另一方面，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新降低了產(chǎn)業(yè)技術(shù)、設(shè)備引進(jìn)成本及生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)難度，使得低技能勞動(dòng)力能夠更好適應(yīng)生產(chǎn)工作，進(jìn)而增加低技能勞動(dòng)力就業(yè)機(jī)會(huì)[2]。高技能與低技能勞動(dòng)力就業(yè)數(shù)量的同時(shí)增加使得本應(yīng)占主體地位的中等技能勞動(dòng)力地位受到?jīng)_擊，即出現(xiàn)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化現(xiàn)象。與此同時(shí)，黨的二十大報(bào)告提出，“強(qiáng)化就業(yè)優(yōu)先政策，健全就業(yè)促進(jìn)機(jī)制，促進(jìn)高質(zhì)量充分就業(yè)……推動(dòng)解決結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾?！币虼?，如何有效調(diào)節(jié)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響，切實(shí)改善勞動(dòng)力市場(chǎng)現(xiàn)狀，在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式轉(zhuǎn)型時(shí)期至關(guān)重要?；诖?，本研究從數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新出發(fā)，探究其對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響和作用機(jī)制，以期為推動(dòng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)化勞動(dòng)力市場(chǎng)提供經(jīng)驗(yàn)借鑒。

學(xué)術(shù)界既有關(guān)于數(shù)字技術(shù)與勞動(dòng)力市場(chǎng)的研究成果頗豐，大致可劃分為以下三類(lèi)：

一是關(guān)于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平研究。梁佳等(2022)根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)信息中心關(guān)于數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)，以數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平兩個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平指標(biāo)體系，發(fā)現(xiàn)中國(guó)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平整體向好，且存在一定閾值效應(yīng)[3]。此外，亦有部分學(xué)者以數(shù)字領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)數(shù)[4]、數(shù)字企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)[5]等單一指標(biāo)衡量數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平。

二是關(guān)于勞動(dòng)力市場(chǎng)極化研究。王永欽和董雯(2020)研究指出，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力需求產(chǎn)生一定替代效應(yīng)，即工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致高技能勞動(dòng)力數(shù)量增加，加劇高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化[6]。譚瑩等(2022)研究指出中間品關(guān)稅加征不利于提升制造業(yè)就業(yè)水平，而勞動(dòng)力流動(dòng)有助于緩解關(guān)稅增加對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的負(fù)面影響[7]。唐永、蔣永穆(2022)研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化會(huì)促使不同技能水平勞動(dòng)者出現(xiàn)工資極化現(xiàn)象，也會(huì)導(dǎo)致不同技能水平勞動(dòng)者就業(yè)極化[8]。

三是關(guān)于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響。當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的研究相對(duì)較少，但事實(shí)上，技術(shù)發(fā)展與勞動(dòng)力市場(chǎng)間的關(guān)系始終是一個(gè)重要研究方向。曹潔、羅淳(2018)從勞動(dòng)力市場(chǎng)極化、測(cè)度方法、形成原因和影響效應(yīng)四個(gè)方面對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)展開(kāi)探討，發(fā)現(xiàn)技能偏向型技術(shù)進(jìn)步使得高、低技能勞動(dòng)力就業(yè)同時(shí)增加，是導(dǎo)致勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的重要原因[9]。張抗私、史策(2022)認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)占比具有負(fù)向影響，高教育程度勞動(dòng)力的認(rèn)知能力可以發(fā)揮緩沖作用，且技術(shù)進(jìn)步對(duì)低教育程度勞動(dòng)力具有顯著就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)[10]。劉廷宇、張世偉(2022)研究發(fā)現(xiàn)，垂直專(zhuān)業(yè)化分工將工作按照技術(shù)需求、附加值程度進(jìn)行分離，從而引致了勞動(dòng)力兩極分化，且技術(shù)進(jìn)步進(jìn)一步加劇了極化現(xiàn)象[11]。

梳理既有文獻(xiàn)可知，勞動(dòng)力市場(chǎng)極化受技術(shù)進(jìn)步影響較為明顯，但關(guān)于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化直接影響的研究較少。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展背景下，數(shù)字技術(shù)已廣泛應(yīng)用于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域，這使得數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響存在更加豐富的經(jīng)濟(jì)學(xué)機(jī)制?；诖?，文章依據(jù)高、低技能勞動(dòng)力數(shù)量與中等技能勞動(dòng)力數(shù)量的比值，將勞動(dòng)力劃分為高技能勞動(dòng)力與低技能勞動(dòng)力，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響效應(yīng)，并基于空間效應(yīng)與勞動(dòng)力流動(dòng)兩個(gè)視角展開(kāi)探討，以期豐富數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新影響勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的研究。

二、理論分析與研究假設(shè)

技術(shù)發(fā)展與技術(shù)進(jìn)步是產(chǎn)生極化現(xiàn)象的重要因素。具體而言，傳統(tǒng)自動(dòng)化生產(chǎn)理論模型將工業(yè)產(chǎn)業(yè)假定為自動(dòng)化與手動(dòng)化兩種生產(chǎn)方式[12]。其中，手動(dòng)化條件下，手工技術(shù)需依托大量勞動(dòng)力參與。而在自動(dòng)化條件下，傳統(tǒng)人工技術(shù)將完全被數(shù)字化、信息化設(shè)備所取代。結(jié)合新古典增長(zhǎng)理論可知，自動(dòng)化生產(chǎn)模式有助于提升勞動(dòng)生產(chǎn)效率[13]。由此可以推斷，隨著自動(dòng)化、信息化生產(chǎn)模式的推廣與應(yīng)用，勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)情況亦會(huì)發(fā)生明顯改變。技術(shù)進(jìn)步對(duì)于傳統(tǒng)、常規(guī)型工作具有替代與擠出效應(yīng)，而對(duì)于非常規(guī)認(rèn)知型工作則具有補(bǔ)充效應(yīng)。與此同時(shí)，數(shù)字技術(shù)普及與創(chuàng)新會(huì)帶動(dòng)各類(lèi)數(shù)字化設(shè)備引進(jìn)成本下降，能夠極大程度上降低產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)難度，為低技能勞動(dòng)力提供大量就業(yè)崗位。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新會(huì)提升整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的生產(chǎn)效率，這有助于增加非常規(guī)認(rèn)知工作，最終形成勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)結(jié)構(gòu)“兩端高、中間低”的極化現(xiàn)象?；诖?，文章提出如下假設(shè)：

假設(shè)H1：數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新會(huì)同時(shí)增加高技能、低技能勞動(dòng)力數(shù)量，導(dǎo)致高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化現(xiàn)象。

在數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展背景下，各地區(qū)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平會(huì)因要素資源稟賦、人口集聚與流動(dòng)水平不同有所差異，進(jìn)而對(duì)地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化產(chǎn)生影響。一方面，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中可能會(huì)存在一定技術(shù)溢出效應(yīng)，能夠帶動(dòng)鄰近地區(qū)數(shù)字化發(fā)展，提升鄰近地區(qū)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平[14]。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平的提升使得鄰近地區(qū)對(duì)于高數(shù)字素養(yǎng)人才需求劇增，帶動(dòng)鄰近地區(qū)高技能勞動(dòng)就業(yè)數(shù)量增加。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展也簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)生產(chǎn)領(lǐng)域操作難度，為低技能勞動(dòng)力就業(yè)帶來(lái)契機(jī)，從而對(duì)鄰近地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)造成一定沖擊。另一方面，各地方政府間存在一定競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展背景下，地方政府更關(guān)注除經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)之外的環(huán)境、創(chuàng)新等方面的指標(biāo)，可能存在一定的地方政府競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象。因此，地方政府間在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新方面的競(jìng)爭(zhēng)與模仿將對(duì)本地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)產(chǎn)生影響，甚至?xí)U(kuò)散至鄰近地區(qū)，產(chǎn)生空間外溢現(xiàn)象。究其原因，部分勞動(dòng)力存在一定趨利性。地區(qū)間數(shù)字技術(shù)水平差異會(huì)加劇勞動(dòng)力流動(dòng)，引致高技能勞動(dòng)力流動(dòng)至數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平更高地區(qū)，以匹配自身勞動(dòng)價(jià)值、提高勞動(dòng)報(bào)酬，進(jìn)而對(duì)相鄰地區(qū)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。整體來(lái)看，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響還需通過(guò)勞動(dòng)力流動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。相對(duì)而言，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平較高地區(qū)具備較為豐富的就業(yè)崗位，對(duì)于高技能勞動(dòng)力與低技能勞動(dòng)力均具有較強(qiáng)吸引力。此形勢(shì)下，高技能勞動(dòng)力通過(guò)流動(dòng)至其他地區(qū)的方式提升勞動(dòng)力價(jià)值與勞動(dòng)回報(bào)率，且低技能勞動(dòng)力也能更容易解決就業(yè)問(wèn)題，進(jìn)而導(dǎo)致當(dāng)?shù)丶爸苓叺貐^(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)出現(xiàn)極化現(xiàn)象?；谝陨戏治?，提出如下假設(shè)：

假設(shè)H2：數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新會(huì)推動(dòng)勞動(dòng)力流動(dòng)進(jìn)而形成空間外溢，最終加劇地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化。

三、研究設(shè)計(jì)

1.模型構(gòu)建

（1） 基本模型

數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新是評(píng)估創(chuàng)新水平產(chǎn)出的重要指標(biāo)，而數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展水平高低將直接或間接影響勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)情況?？紤]勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的動(dòng)態(tài)性特征，文章使用動(dòng)態(tài)面板模型來(lái)表征數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響路徑，具體構(gòu)建模型如下所示：

式(1)中，Labit為i 省份t 時(shí)期的勞動(dòng)力市場(chǎng)極化，文章分別從高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化）與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化）兩個(gè)角度進(jìn)行衡量。Digit為i 省份t 時(shí)期的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平，利用國(guó)際專(zhuān)利分類(lèi)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)進(jìn)行匹配，選取專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)表征數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展水平；Controls 為一系列控制變量，包括研發(fā)投入強(qiáng)度、對(duì)外貿(mào)易、外商直接投資、中央政府干預(yù)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新變量系數(shù)β1是文章關(guān)注焦點(diǎn)，若系數(shù)大于0 且顯著，表明當(dāng)前的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠加劇目前中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化現(xiàn)象；若系數(shù)小于0 且顯著，則需進(jìn)一步探討勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的現(xiàn)狀與深層次原因。

（2） 中介效應(yīng)模型

為驗(yàn)證勞動(dòng)力流動(dòng)是否在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化之間發(fā)揮中介效應(yīng)，借鑒溫忠麟、葉寶娟(2014)[15]研究思路，建立如下模型：

式(2)～(4)中，β2反映數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的總效應(yīng)，γ2為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的直接效應(yīng)，α2γ3代表數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的中介效應(yīng)。

2.指標(biāo)說(shuō)明

被解釋變量：勞動(dòng)力市場(chǎng)極化(Lab)。借鑒徐少俊、鄭江淮(2020)[16]測(cè)算方法，將勞動(dòng)力市場(chǎng)極化分為高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化）與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化），計(jì)量模型如下：

其中，式(5)考察數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化關(guān)系，為高技能勞動(dòng)力數(shù)量與中等技能勞動(dòng)力數(shù)量之比；式(6)研究數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化關(guān)系，為低技能勞動(dòng)力數(shù)量與中等技能勞動(dòng)力數(shù)量之比。值得說(shuō)明的是，高技能勞動(dòng)力(Nh)利用大學(xué)專(zhuān)科及以上學(xué)歷（包括高等職業(yè)教育） 受教育程度比例來(lái)表示；中技能勞動(dòng)力(Nm)采用高中學(xué)歷（包括中級(jí)職業(yè)教育） 受教育程度比例來(lái)衡量；低技能勞動(dòng)力(Nt)選取初中及以下學(xué)歷受教育程度比例進(jìn)行刻畫(huà)。

核心解釋變量：數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新(Dig)。根據(jù)國(guó)際專(zhuān)利分類(lèi)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)進(jìn)行匹配，利用專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)表征數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展水平。在確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)時(shí)，參考浙江省經(jīng)濟(jì)與信息委員會(huì)發(fā)布的關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)目錄，將其與國(guó)際專(zhuān)利分類(lèi)匹配后，得到的專(zhuān)利申請(qǐng)量作為區(qū)域數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的代理變量。

中介變量：勞動(dòng)力流動(dòng)(Flow)。參考陳明生等(2022)[17]測(cè)量勞動(dòng)力流動(dòng)的方式，采用引力模型，引入工資和房?jī)r(jià)兩個(gè)重要影響因素，構(gòu)建如下模型：

其中，F(xiàn)lowij為i 省份向j 省份流動(dòng)勞動(dòng)力的數(shù)量；Labori為i 省份勞動(dòng)力極化；Wagei、Wagej分別為i 省份、j 省份在崗職工平均工資；Housei、Housej分別為i 省份、j 省份的房?jī)r(jià)；為i 省份與j 省份之間的地理距離；i 省份一年的勞動(dòng)力流動(dòng)量是由公式(8)計(jì)算得出。

控制變量。參考相關(guān)文獻(xiàn)研究[18，19]，選取如下變量進(jìn)行控制：一是研發(fā)投入強(qiáng)度(Rnd)。研發(fā)投入能夠有效提升企業(yè)對(duì)充實(shí)高技能勞動(dòng)力需求，利用各地區(qū)研究與實(shí)驗(yàn)經(jīng)費(fèi)和省份生產(chǎn)總值之比進(jìn)行衡量。二是對(duì)外貿(mào)易(Trade)。對(duì)外貿(mào)易中加工貿(mào)易對(duì)中技能勞動(dòng)力就業(yè)存在重要影響，選取各省份進(jìn)出口貿(mào)易額與省份生產(chǎn)總值之比進(jìn)行表征。三是外商直接投資(Fdi)。外商投資企業(yè)具備技術(shù)優(yōu)勢(shì)，與省內(nèi)外資企業(yè)形成競(jìng)爭(zhēng)，可能對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生擠出效應(yīng)，利用行業(yè)外商投資直接額來(lái)刻畫(huà)。四是中央政府干預(yù)(Gov)。中央政府干預(yù)主要起拉動(dòng)中、高技能勞動(dòng)力的就業(yè)作用，而對(duì)低技能勞動(dòng)就業(yè)影響效果較小，使用各省份財(cái)政支出占省份GDP 的比重來(lái)表示。

3.數(shù)據(jù)來(lái)源

文章選取中國(guó)30 個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)（剔除港澳臺(tái)地區(qū)與西藏?cái)?shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的省份） 進(jìn)行實(shí)證研究，研究時(shí)段為2011—2020 年。各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及各省（市、區(qū)） 統(tǒng)計(jì)年鑒、各?。ㄊ小^(qū)） 政府公開(kāi)網(wǎng)站數(shù)據(jù)、大衛(wèi)專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)、WIND 數(shù)據(jù)庫(kù)。與此同時(shí)，針對(duì)部分缺失數(shù)據(jù)，采用插值法進(jìn)行彌補(bǔ)。

四、實(shí)證研究

1.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的基準(zhǔn)回歸

從數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新視角，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響效果。文章利用系統(tǒng)GMM 方法對(duì)二者之間關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，將專(zhuān)利申請(qǐng)量作為核心解釋變量、高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化、低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化作為被解釋變量。表1 為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，列(1)與列(3)分別代表數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化、高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化之間的回歸結(jié)果，列(2)與列(4)為加入一系列控制變量后的回歸結(jié)果。由于A(yíng)R(1)中的P 值小于0.1，AR(2)中的P值大于0.1，因此隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)問(wèn)題。除此之外，由Hansen 結(jié)果可知，P 值大于0.1，說(shuō)明工具變量是有效的且不存在過(guò)度識(shí)別問(wèn)題，即文章模型具有可靠性。列(2)是針對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的回歸結(jié)果，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新系數(shù)為0.213，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠使高技能勞動(dòng)力數(shù)量增加，促使高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化現(xiàn)象產(chǎn)生。究其原因，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生一系列創(chuàng)新、研發(fā)、信息數(shù)據(jù)分析等高端需求，且這種需求通常為非常規(guī)的抽象任務(wù)，使企業(yè)對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求增加。列(4)是針對(duì)低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的回歸結(jié)果，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新系數(shù)為0.173，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新也能促進(jìn)低技能勞動(dòng)力數(shù)量增長(zhǎng)，加劇勞動(dòng)力市場(chǎng)極化?；谝陨蠈?shí)證分析可知，假設(shè)H1 得到驗(yàn)證。

表1 數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

進(jìn)一步研究控制變量對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響，發(fā)現(xiàn)控制變量對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響也產(chǎn)生了差異性效果。具體回歸結(jié)果分析如下：研發(fā)投資強(qiáng)度對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的系數(shù)為0.274，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明研發(fā)投資強(qiáng)度越大越有助于強(qiáng)化地區(qū)科技創(chuàng)新水平，使得高技能勞動(dòng)力數(shù)量增加，對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化具有正向影響。研發(fā)投資強(qiáng)度對(duì)低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的系數(shù)為-0.184，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明研發(fā)投資水平能夠提升低技能勞動(dòng)力群體知識(shí)、技術(shù)水平，使其向中、高技能勞動(dòng)力群體流動(dòng)，使得低技能勞動(dòng)力數(shù)量減少，緩解低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化。對(duì)外貿(mào)易對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的系數(shù)并不顯著，表明對(duì)外貿(mào)易對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化影響不大。對(duì)外貿(mào)易對(duì)低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的系數(shù)為-0.053，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明對(duì)外貿(mào)易的發(fā)展不會(huì)加劇低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化。外商直接投資對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響系數(shù)為0.064，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明外商直接投資增加了高技能勞動(dòng)力數(shù)量，能夠推動(dòng)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化發(fā)展。外商直接投資對(duì)低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響系數(shù)為0.121，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明外商直接投資增加了地區(qū)就業(yè)崗位，為低技能勞動(dòng)力提供更多就業(yè)崗位，進(jìn)而對(duì)低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化產(chǎn)生正向影響。中央政府干預(yù)對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化均存在顯著正向關(guān)系，且對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化促進(jìn)效果更加明顯。

2.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的內(nèi)生性檢驗(yàn)

考慮到數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的關(guān)系可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，故選取數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的工具變量，規(guī)避結(jié)果偏誤的問(wèn)題。借鑒岳佳坤(2022)[20]研究思路，從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新擴(kuò)散、創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新環(huán)境五方面構(gòu)建數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系作為工具變量，以此進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。從列(1)和列(2)的實(shí)證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新仍與高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化、低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化保持顯著正相關(guān)，結(jié)果與上文回歸檢驗(yàn)結(jié)果保持一致，即證明結(jié)論較為穩(wěn)健。

表2 基于工具變量方法下數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響具有一定滯后性，文章將核心解釋變量數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行滯后一期處理，并繼續(xù)使用系統(tǒng)GMM 方法對(duì)二者進(jìn)行回歸估計(jì)，具體結(jié)果如表3 列(1)～(3)所示。研究發(fā)現(xiàn)，滯后一期數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的基本估計(jì)系數(shù)分別為0.109、0.093，且均在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，與上文模型估計(jì)結(jié)果一致，說(shuō)明研究結(jié)果具有穩(wěn)健性，同時(shí)也體現(xiàn)出數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響存在一定時(shí)滯性。

表3 數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表3 列(2)與列(4)為剔除部分研究樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，為檢驗(yàn)研究結(jié)果的普適性，剔除北京、上海、廣東三個(gè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平較高的省份，再次進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的基本估計(jì)系數(shù)分別為0.073、0.059，且均在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，與上文研究結(jié)論依然統(tǒng)一，故文章結(jié)果依舊穩(wěn)健可靠。

4.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的空間效應(yīng)

數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要手段，可能存在競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)與示范效應(yīng)，進(jìn)一步導(dǎo)致數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新可能存在空間效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新可能存在空間溢出效應(yīng)，即本省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與鄰近省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新存在一定關(guān)聯(lián)性，由此引致省域間勞動(dòng)力市場(chǎng)極化表現(xiàn)出空間效應(yīng)特征。為研究數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響是否存在空間效應(yīng)，文章引入空間因素，借助空間地理關(guān)系研究數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)本省份和鄰近省份勞動(dòng)力市場(chǎng)極化作用效果，揭示其中的空間特征與效應(yīng)差異。

基于地理距離矩陣，使用Moran's I 指數(shù)研究變量間是否存在空間相關(guān)性。根據(jù)表4 指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，大部分年份Moran's I 指數(shù)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明變量之間存在較為明顯的空間相關(guān)性，有必要采用空間計(jì)量模型繼續(xù)檢驗(yàn)。所以，文章使用空間杜賓模型來(lái)檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的空間效應(yīng)。

表4 Moran's I 指數(shù)的空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

表5 為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的空間效應(yīng)結(jié)構(gòu)，其中列(1)與列(4)為SEM 模型檢驗(yàn)結(jié)果，列(2)與列(5)為SAR 模型檢驗(yàn)結(jié)果，列(3)與列(6)為SDM 模型檢驗(yàn)結(jié)果。文章以列(3)與列(6)回歸結(jié)果為主要依據(jù)，列(1)、列(2)、列(4)、列(5)模型作對(duì)比，討論變量間空間效應(yīng)，以此檢驗(yàn)結(jié)果的可靠性。由表5可知，空間自相關(guān)系數(shù)ρ 與空間誤差系數(shù)λ 基本上為負(fù)向顯著。這說(shuō)明模型具有空間自相關(guān)性，即周邊鄰近省份的高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化、低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化不利于本省份的高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化。同時(shí)，各省份在勞動(dòng)力市場(chǎng)化極化中表現(xiàn)出“以鄰為壑”現(xiàn)象，這與省份間的勞動(dòng)力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)密切相關(guān)。實(shí)際上，由于勞動(dòng)力要素資源的有限性，相鄰省份勞動(dòng)力市場(chǎng)變化會(huì)影響空間關(guān)聯(lián)勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)展。由列(3)對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化結(jié)果分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化之間為顯著正向關(guān)系，從而呈現(xiàn)空間上外溢現(xiàn)象，說(shuō)明本省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新會(huì)顯著促進(jìn)鄰近省份高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化。在空間權(quán)重作用下，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新空間系數(shù)顯著為正，說(shuō)明本省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平提升有利于促進(jìn)鄰近省份高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化，產(chǎn)生積極空間效應(yīng)。由列(6)對(duì)低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化結(jié)果分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化之間為顯著正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明本省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的進(jìn)步能夠加劇本省份低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化?；谝陨蠈?shí)證分析，文章假設(shè)H2 得到驗(yàn)證。

表5 數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的空間效應(yīng)結(jié)果

5.勞動(dòng)力流動(dòng)下數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的機(jī)制檢驗(yàn)

勞動(dòng)力流動(dòng)對(duì)改善資源配置、提升生產(chǎn)效率、加快創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)具有重要意義。各省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展水平差異所形成的不均衡就業(yè)機(jī)會(huì)供給會(huì)影響本省份勞動(dòng)力流動(dòng)，甚至出現(xiàn)要素供給失衡的可能。實(shí)際上，各省份自身資源稟賦與地理位置所存在的差異已經(jīng)制約了各省份創(chuàng)新發(fā)展。在此背景下，政府部門(mén)主要通過(guò)調(diào)整相關(guān)政策吸引人才流入，優(yōu)化本地要素配置，提高地方數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平?；诖?，文章進(jìn)一步從勞動(dòng)力流入視角分析其在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化之間的機(jī)制效果。

表6 為中介效應(yīng)模型下數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、勞動(dòng)力流動(dòng)與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化機(jī)制的分析結(jié)果。列(1)～列(3)為勞動(dòng)力流動(dòng)與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化之間的機(jī)制分析結(jié)果。針對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化之間的機(jī)制分析，由列(1)可知，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力流動(dòng)之間為顯著正向關(guān)系，說(shuō)明數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新會(huì)吸引勞動(dòng)要素流入省內(nèi)，為本省份增加勞動(dòng)力供給。由列(2)可知，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力流動(dòng)之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系，而勞動(dòng)力流動(dòng)對(duì)高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化也存在正向作用，即產(chǎn)生部分中介效應(yīng)。由列(3)可知，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的影響為顯著正相關(guān)，且勞動(dòng)力流動(dòng)與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化之間顯著正相關(guān)。這說(shuō)明勞動(dòng)力流動(dòng)提升了數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的促進(jìn)作用，并在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化兩者之間產(chǎn)生部分中介效應(yīng)，可見(jiàn)勞動(dòng)力流動(dòng)亦是省份內(nèi)勞動(dòng)力市場(chǎng)極化的重要原因之一。綜上，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平的提升能夠簡(jiǎn)化企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)等環(huán)節(jié)工序，降低傳統(tǒng)人工工作操作難度，有助于吸引低技能勞動(dòng)力流動(dòng)與集聚，間接推動(dòng)低技能勞動(dòng)力就業(yè)增加；同時(shí)，數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用增強(qiáng)了企業(yè)對(duì)高端設(shè)備與技術(shù)的依賴(lài)，使得企業(yè)催生出更多需要高數(shù)字素養(yǎng)人才的崗位，帶動(dòng)了高技能勞動(dòng)力流動(dòng)，進(jìn)而間接增加高技能勞動(dòng)力就業(yè)。

表6 數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、勞動(dòng)力流動(dòng)與勞動(dòng)市場(chǎng)極化的機(jī)制分析

五、研究結(jié)論與政策建議

1.研究結(jié)論

數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新是各省經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主要途徑，也是影響勞動(dòng)力市場(chǎng)變革的重要因素。在數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，提升數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展水平，加快勞動(dòng)力流動(dòng)，集聚人力資源是促使一國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)配置效率提高的重要舉措?；诖耍恼逻x取2011—2020 年省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行具體實(shí)證分析，研究了數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與勞動(dòng)力市場(chǎng)極化之間的影響效果與作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：一是數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠推動(dòng)中國(guó)高技能勞動(dòng)力與低技能勞動(dòng)力就業(yè)數(shù)量增加，即數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響存在“兩端高、中間低”的極化現(xiàn)象，且該結(jié)果經(jīng)過(guò)內(nèi)生性檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依舊成立；二是在考慮空間因素基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新會(huì)影響鄰近省份勞動(dòng)力市場(chǎng)極化，表現(xiàn)為本省份數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新會(huì)促進(jìn)相鄰省份的高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化與低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化；三是在勞動(dòng)力流動(dòng)機(jī)制研究中，發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力流動(dòng)在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新影響勞動(dòng)力市場(chǎng)極化過(guò)程中能夠產(chǎn)生部分中介效應(yīng)。

2.政策建議

第一，深挖數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，培育復(fù)合型高技能人才。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠加劇高技能勞動(dòng)力極化，導(dǎo)致勞動(dòng)力市場(chǎng)復(fù)合型高技能人才不足。因此，各地方政府還需不斷培育復(fù)合型高技能人才，以更好匹配高技能勞動(dòng)就業(yè)崗位的增加。其一，相關(guān)政府部門(mén)需對(duì)科技創(chuàng)新領(lǐng)域提供人才扶持政策，為企業(yè)在復(fù)合型高技能人才培育過(guò)程中提供幫助，培養(yǎng)一批能夠領(lǐng)先世界新一輪產(chǎn)業(yè)技術(shù)革命的復(fù)合型高技能人才。其二，各地方高校需持續(xù)深化產(chǎn)教融合、創(chuàng)新復(fù)合型高技能人才培養(yǎng)體系，并深挖數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢(shì)，提升學(xué)生綜合能力，緩解勞動(dòng)力市場(chǎng)極化。與此同時(shí)，各地方高校還需鼓勵(lì)學(xué)生選修“計(jì)算機(jī)”“大數(shù)據(jù)”等應(yīng)用型課程，培養(yǎng)適應(yīng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的復(fù)合型高技能人才。其三，各地方高校需貫通職業(yè)技能培訓(xùn)體系，將復(fù)合型高技能人才培育項(xiàng)目歸入地方職業(yè)技能提升行動(dòng)“兩目錄一系統(tǒng)”中，從而夯實(shí)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新人才基礎(chǔ)。

第二，全面開(kāi)展數(shù)字化技能培訓(xùn)，推動(dòng)中技能勞動(dòng)力就業(yè)。研究結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新使得中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)出現(xiàn)“兩端高、中間低”的極化現(xiàn)象，導(dǎo)致中技能勞動(dòng)力就業(yè)數(shù)量匱乏。針對(duì)該現(xiàn)象，需全面推動(dòng)數(shù)字化技能培訓(xùn)，推動(dòng)中技能勞動(dòng)力跨層級(jí)就業(yè)，避免就業(yè)層次分割，緩解勞動(dòng)力市場(chǎng)極化。在勞動(dòng)力市場(chǎng)由低向中、由中向高不斷升級(jí)的過(guò)程中，相關(guān)政府部門(mén)應(yīng)著力完善現(xiàn)代化勞動(dòng)保護(hù)體系，加強(qiáng)數(shù)字化職業(yè)技能培訓(xùn)力度。與此同時(shí)，相關(guān)政府部門(mén)應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)各高校建立終身學(xué)習(xí)體系，優(yōu)化職業(yè)技能培訓(xùn)和轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)機(jī)制，提升中技能勞動(dòng)力對(duì)市場(chǎng)的適應(yīng)能力，并提供有效數(shù)字化技能培訓(xùn)，為中技能勞動(dòng)力轉(zhuǎn)至高技能崗位提供契機(jī)。除此之外，在當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)低迷、經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展滯緩等不確定因素增加背景下，地方政府部門(mén)需做好中技能勞動(dòng)力高端技術(shù)培訓(xùn)準(zhǔn)備，控制中技能勞動(dòng)力失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，為高技能人才培養(yǎng)儲(chǔ)備力量，以緩解未來(lái)可能出現(xiàn)的勞動(dòng)力市場(chǎng)極化加劇現(xiàn)象。

第三，構(gòu)建數(shù)字化靈活就業(yè)平臺(tái)，暢通低技能勞動(dòng)力向上流動(dòng)渠道。上文結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新會(huì)增加低技能勞動(dòng)力就業(yè)數(shù)量，加劇低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化?；诖耍嚓P(guān)主體部門(mén)需積極建立數(shù)字化就業(yè)平臺(tái)，推動(dòng)低技能勞動(dòng)力靈活就業(yè)，為低技能勞動(dòng)力向中、高端就業(yè)崗位流動(dòng)提供契機(jī)，以緩解由數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新引致的低技能勞動(dòng)力市場(chǎng)極化現(xiàn)象。其一，企業(yè)需搭建人力資源數(shù)字化管理與就業(yè)平臺(tái)，依托便捷的一體化平臺(tái)，消除數(shù)據(jù)孤島和資源壁壘，為低技能勞動(dòng)力向中、高技能崗位就業(yè)提供幫助。其二，各地方勞動(dòng)力監(jiān)管部門(mén)可構(gòu)建數(shù)字化勞務(wù)平臺(tái)，輔助低技能勞動(dòng)力根據(jù)自身專(zhuān)業(yè)技能選擇合適的就業(yè)崗位，并加強(qiáng)對(duì)制造業(yè)以及服務(wù)業(yè)的扶持與培育力度，在保障低技能勞動(dòng)力充分就業(yè)的同時(shí)，暢通低技能勞動(dòng)力向上流動(dòng)渠道。其三，企業(yè)與勞動(dòng)監(jiān)管部門(mén)應(yīng)積極延伸勞動(dòng)力就業(yè)服務(wù)范圍，統(tǒng)一數(shù)字化靈活就業(yè)平臺(tái)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。各地區(qū)企業(yè)需利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)全方面搜集就業(yè)崗位信息，統(tǒng)一招聘標(biāo)準(zhǔn)，整合發(fā)布，保障低技能勞動(dòng)力公平競(jìng)爭(zhēng)，以保障低技能勞動(dòng)力向上流動(dòng)，緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)引致的低技能勞動(dòng)力極化現(xiàn)象。

第四，健全勞動(dòng)力流動(dòng)機(jī)制，提升人力資源配置效率。由上文結(jié)論可知，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新會(huì)通過(guò)勞動(dòng)力流動(dòng)加劇勞動(dòng)力市場(chǎng)極化。因此，各地方政府需合理引導(dǎo)勞動(dòng)力流動(dòng)，推動(dòng)人力資源配置均等化，緩解勞動(dòng)力市場(chǎng)極化現(xiàn)狀。一方面，積極推進(jìn)城鄉(xiāng)勞動(dòng)要素市場(chǎng)改革。各地方政府部門(mén)需充分考慮本地市場(chǎng)規(guī)模、人力資本與基礎(chǔ)設(shè)施等因素，綜合施策，積極發(fā)揮市場(chǎng)需求的牽引性作用，合理進(jìn)行就業(yè)服務(wù)指導(dǎo)與崗位供給，以緩解部分地區(qū)勞動(dòng)力流失嚴(yán)重現(xiàn)象。與此同時(shí)，各地方政府部門(mén)還需加快城鄉(xiāng)信息、資金流、物流協(xié)調(diào)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)勞動(dòng)力要素有序流動(dòng)，進(jìn)而提升人力資源配置效率。另一方面，建立全國(guó)統(tǒng)一開(kāi)放、競(jìng)爭(zhēng)的人才要素市場(chǎng)。為解決偏遠(yuǎn)地區(qū)剩余勞動(dòng)力向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移的窘境，促進(jìn)勞動(dòng)力要素的跨區(qū)域流轉(zhuǎn)。各地方政府還需加快技術(shù)產(chǎn)權(quán)交易市場(chǎng)整合，吸引高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)在區(qū)域內(nèi)入駐與集聚，避免區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)勞動(dòng)力流失嚴(yán)重問(wèn)題，以緩解由勞動(dòng)力流動(dòng)導(dǎo)致的勞動(dòng)力市場(chǎng)極化現(xiàn)象。