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        數(shù)字經(jīng)濟如何影響技能工資差距

        2024-01-01 00:00:00楊天宇黃崇樂
        新疆財經(jīng) 2024年3期
        關(guān)鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟資本

        摘要:文章基于偏向型技術(shù)進步的視角,選取中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)及相關(guān)省級面板數(shù)據(jù),對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和技能工資差距之間的因果關(guān)系及其中的作用機制進行了實證檢驗。結(jié)果表明: 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著擴大了技能工資差距;數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展主要通過促進資本偏向型技術(shù)進步、技能偏向型技術(shù)進步和提升資本-技能互補性擴大技能工資差距;在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為完善的地區(qū)和技能勞動密集型行業(yè)中,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對擴大技能工資差距的作用更明顯。

        關(guān)鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟;偏向型技術(shù)進步;資本-技能互補性;技能工資差距

        中圖分類號:F49;F249.24 " " " " "文獻標(biāo)志碼:A " " " " "文章編號:1007-8576(2024)03-0005-11

        DOI:10.16716/j.cnki.65-1030/f.2024.03.001

        How does the Development of the Digital Economy

        Affect the Skill Premium Gap

        —A Perspective of Biased Technological Progress

        YANG Tianyu, HUANG Chongle

        (Renmin University of China, Beijing 100872, China)

        Abstract: This paper takes biased technological progress as the starting point and proposes a theoretical hypothesis that the digital economy affects the skill premium gap through various types of biased technological progress. It uses data from the China Family Panel Studies (CFPS) and related provincial panel data to empirically test the causal relationship and mechanism between the development of the digital economy and the skill premium gap. The results show that the development of the digital economy does indeed significantly expand the skill premium gap, and this conclusion remains valid after a series of robustness tests such as the use of instrumental variables and triple differences. The mechanism analysis indicates that the development of the digital economy primarily expands the skill wage premium by promoting capital-biased technological progress, skill-biased technological progress, and capital-skill complementarity. The heterogeneity analysis shows that in regions with more developed digital infrastructure and skill-intensive industries, the digital economy is more likely to widen the skill premium gap.

        Key words: digital economy; biased technology change; capital-skill complementarity; skill premium

        一、問題的提出

        數(shù)字技術(shù)對全球經(jīng)濟發(fā)展帶來了深刻影響,依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù),全球經(jīng)濟發(fā)展實現(xiàn)了社會生產(chǎn)、資源分配的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在這一過程中,數(shù)據(jù)作為數(shù)字技術(shù)的基礎(chǔ)和推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要生產(chǎn)要素,會因不同群體的互聯(lián)網(wǎng)可及性和利用率而對勞動力市場的公平性帶來一定挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素參與分配,意味著占有數(shù)據(jù)資源的多寡可能成為導(dǎo)致居民收入不均的原因之一。而數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)進步特性具有偏向性,不同的技術(shù)進步偏向會產(chǎn)生不同的收入分配結(jié)果。技能工資差距是致使工資收入差距發(fā)生變化的主要影響因素[1],不同技能的勞動者在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中所獲得的勞動報酬存在差異,這種差異既可能縮小工資收入差距,也可能擴大工資收入差距。例如,由數(shù)字經(jīng)濟催生的零工經(jīng)濟、平臺經(jīng)濟、共享經(jīng)濟等新業(yè)態(tài)為低技能勞動者創(chuàng)造了更多的就業(yè)機會,這既有利于提高低技能勞動者的收入,也有利于縮小高技能勞動者與低技能勞動者之間的技能工資差距。但數(shù)字經(jīng)濟導(dǎo)致的技能溢價也可能擴大高技能勞動者與低技能勞動者之間的收入差距。因此,數(shù)字經(jīng)濟究竟如何通過收入分配影響技能工資差距是一個值得深入探討的問題。

        黨的二十大報告指出,“完善按要素分配政策制度,探索多種渠道增加中低收入群眾要素收入”。博鰲亞洲論壇發(fā)布的《亞洲數(shù)字經(jīng)濟報告》顯示,2022年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已達到7.47萬億美元,位居亞洲第一。隨著我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模的不斷擴大,就業(yè)市場對勞動力素質(zhì)提出了更高要求,現(xiàn)有勞動力市場的供需不匹配進一步擴大了收入差距。因此,基于不同的技術(shù)進步偏向視角研究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對勞動者技能工資差距的影響及作用機制,對于完善數(shù)字經(jīng)濟背景下的收入分配機制、實現(xiàn)公平與效率的統(tǒng)一、促進全體人民共同富裕意義重大。

        二、文獻簡述

        從現(xiàn)有文獻來看,學(xué)者們對數(shù)字經(jīng)濟、偏向型技術(shù)進步及收入分配相關(guān)問題進行了大量研究,形成了豐富的研究成果。從數(shù)字經(jīng)濟對收入分配的影響來看,研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟對收入分配的作用效果取決于數(shù)字紅利與數(shù)字鴻溝的發(fā)展與轉(zhuǎn)化。數(shù)字紅利可通過緩解融資約束[2]、創(chuàng)造就業(yè)崗位[3]、提高工作效率和質(zhì)量[4]等促進收入均等化;數(shù)字鴻溝則通過技術(shù)替代就業(yè)[5]、增加技能勞動溢價[6]等導(dǎo)致收入不平等。從數(shù)字經(jīng)濟和偏向型技術(shù)進步對收入分配的影響來看,研究發(fā)現(xiàn),偏向型技術(shù)進步可通過改變要素間的相對產(chǎn)出水平影響生產(chǎn)過程中的要素投入比例和要素收入份額[7],進而導(dǎo)致勞資收入分配差距擴大和技能工資溢價等[8]。在數(shù)字經(jīng)濟背景下,技能偏向型技術(shù)進步使高技能勞動的邊際產(chǎn)出水平不斷提高,從而擴大了勞動生產(chǎn)要素內(nèi)部的收入分配差距[9]。但從長期來看,數(shù)字經(jīng)濟下,被制造業(yè)數(shù)字化、智能化擠出的低技能勞動力將被服務(wù)業(yè)吸納,而高技能勞動力供給的增加、生產(chǎn)效率的提高等,將提高技能人員工資、從業(yè)人員比重和勞動收入份額,進而縮小勞資生產(chǎn)要素之間的收入分配差距[10]。因此,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對收入分配差距的影響具有不確定性,需結(jié)合技術(shù)進步偏向進行具體分析。

        通過梳理文獻可知,現(xiàn)有研究還有一定的局限性,如對偏向型技術(shù)進步在數(shù)字經(jīng)濟對收入分配的影響中所發(fā)揮的作用未給予充分重視,部分研究只關(guān)注了某一類型的偏向型技術(shù)進步,而忽略了其他形式的偏向型技術(shù)進步。鑒于此,本文基于技術(shù)進步偏向視角,系統(tǒng)分析數(shù)字經(jīng)濟影響技能工資差距的偏向型技術(shù)進步,并通過實證分析檢驗數(shù)字經(jīng)濟影響技能工資差距的作用機制。本文可能的創(chuàng)新之處體現(xiàn)在如下方面:一是在研究視角上,本文分析了數(shù)字經(jīng)濟影響技能工資差距的偏向型技術(shù)進步渠道,研究范圍更廣。二是在研究方法上,本文采用雙重差分法和工具變量法,盡量減少實證分析中的內(nèi)生性問題,以使研究結(jié)論更加科學(xué)。三是在研究內(nèi)容上,本文基于省級層面數(shù)據(jù)測算了資本偏向型技術(shù)進步指數(shù)、技能偏向型技術(shù)進步指數(shù)和資本-技能互補性指數(shù),研究基礎(chǔ)更為堅實。

        三、理論分析與研究假說

        高技能勞動力與低技能勞動力之間的工資差距可稱為技能工資差距或技能溢價。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中,機器自動化、智能化取代了部分勞動力,使這些勞動力重新進入就業(yè)市場,但在就業(yè)過程中,不同技能的勞動者會面臨不同的就業(yè)壓力,在工資談判中也會表現(xiàn)出顯著差異,進而產(chǎn)生工資差距。既有研究表明[11],低技能勞動力由于受教育程度較低,掌握數(shù)字化技術(shù)的程度較低,難以適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟下的就業(yè)環(huán)境,在工資談判中常常處于劣勢地位,其更有可能被迫接受低收入的臨時工作;而高技能勞動力受教育程度較高,能夠更快學(xué)習(xí)和利用數(shù)字化技術(shù),所以抵御失業(yè)風(fēng)險的能力更強,也更有可能在工資談判中處于優(yōu)勢地位,這使他們能夠獲得更高的收入。由此,本文提出研究假說1:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會擴大高技能勞動力與低技能勞動力之間的技能工資差距。

        由于數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)進步具有偏向性,不同的技術(shù)進步偏向會產(chǎn)生不同的工資收入差距,因而本文基于資本偏向型技術(shù)進步和技能偏向型技術(shù)進步雙重視角考察數(shù)字經(jīng)濟對技能工資差距的影響機制。資本偏向型技術(shù)進步指因生產(chǎn)要素相對價格的變化,促使企業(yè)擴大研發(fā)或引進更多使用資本而節(jié)約勞動的技術(shù)[11]。數(shù)字經(jīng)濟引發(fā)的資本偏向型技術(shù)進步對勞動要素的影響是雙向的。一方面,資本偏向型技術(shù)進步對勞動要素可產(chǎn)生置換效應(yīng),即基于人工智能的資本偏向型技術(shù)進步會導(dǎo)致機器替代人力,使勞動力面臨失業(yè)。另一方面,資本偏向型技術(shù)進步對勞動要素也可產(chǎn)生復(fù)原效應(yīng),即資本偏向型技術(shù)進步會導(dǎo)致成本下降和經(jīng)濟擴張,使得那些勞動力更有優(yōu)勢的部門增加了勞動力需求。置換效應(yīng)導(dǎo)致的失業(yè)對不同技能勞動力的影響具有差異性,低技能勞動力的技術(shù)操作更易被人工智能模仿,因此相較于高技能勞動力,低技能勞動力更易被機器所取代,也更易失業(yè)。因而可以說,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可能通過資本偏向型技術(shù)進步擴大高技能勞動力和低技能勞動力之間的工資差距。由此,本文提出研究假說2:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會通過資本偏向型技術(shù)進步擴大技能工資差距。

        技能偏向型技術(shù)進步來源于技術(shù)-技能互補性,技術(shù)與高技能勞動力的互補性大于技術(shù)與低技能勞動力的互補性。數(shù)字經(jīng)濟背景下,高技能勞動力可以更快地學(xué)習(xí)和利用新技術(shù),提高生產(chǎn)率,這反過來又會增加市場對高技能勞動力的需求[12]。在這種情況下,高技能勞動力的邊際產(chǎn)出和工資會逐漸大于低技能勞動力的邊際產(chǎn)出和工資。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展需要大量的高技能勞動力,同時也為高技能勞動力提供了更多的就業(yè)機會和更廣闊的發(fā)展空間。這意味著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠通過技能偏向型技術(shù)進步擴大高技能勞動力和低技能勞動力之間的技能工資差距。由此,本文提出研究假說3: 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會通過技能偏向型技術(shù)進步擴大技能工資差距。

        資本-技能互補性與技能工資差距也具有一定關(guān)聯(lián)。資本-技能互補性指技術(shù)進步蘊含在設(shè)備資本里,而這種技術(shù)進步與不同技能勞動力的互補性存在差異[13]。設(shè)備資本比建筑資本蘊含更多的技術(shù),設(shè)備資本與高技能勞動力的互補性更強,建筑資本與低技能勞動力的互補性更強。當(dāng)設(shè)備資本價格下降時,就可以帶動設(shè)備資本積累,增加對高技能勞動力的需求,進而擴大技能工資差距[13]。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可通過多種路徑促進設(shè)備資本積累,提升資本-技能互補性。其一,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有助于提高生產(chǎn)的自動化和智能化水平,從而提高企業(yè)生產(chǎn)效率,使企業(yè)在生產(chǎn)設(shè)備上的投資獲得更高回報,進而有利于設(shè)備資本積累。其二,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有助于降低企業(yè)運營成本,提高盈利能力,使企業(yè)擁有更多的設(shè)備投資資金,進而實現(xiàn)設(shè)備資本積累。其三,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有助于優(yōu)化資源配置,企業(yè)可通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈整合與優(yōu)化,提高設(shè)備利用率,進而有利于設(shè)備資本積累。其四,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠促進新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展,增加對相關(guān)設(shè)備的需求,進一步推動設(shè)備資本積累。因而可以說,在數(shù)字經(jīng)濟推動下,設(shè)備資本的不斷積累將會增加市場對高技能勞動力的需求,從而擴大技能工資差距。由此,本文提出研究假說4:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會通過提升資本-技能互補性擴大技能工資差距。

        四、研究設(shè)計

        (一)數(shù)據(jù)來源與處理

        本文的微觀層面數(shù)據(jù)來源于2010—2020年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù),就業(yè)人數(shù)、技能勞動以及非技能勞動相關(guān)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國勞動統(tǒng)計年鑒》,設(shè)備資本投資數(shù)據(jù)來源于歷年《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》,其余數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。本文主要分析勞動力的技能工資差距,故保留年齡在16~60歲之間并處于受雇狀態(tài)的樣本,剔除為自己或為家庭工作的樣本。此外,為避免異常值影響,本文對工資收入變量和機制變量進行了5%分位數(shù)上的雙邊縮尾處理。因微觀層面數(shù)據(jù)來自2010—2020年中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù),故僅對主要涉及的25個省、自治區(qū)、直轄市1進行測度。同時,本文根據(jù)個體數(shù)據(jù)中的區(qū)域名稱與相應(yīng)區(qū)域數(shù)據(jù)進行了匹配,并剔除了存在缺失值的樣本。

        (二)變量定義

        1.被解釋變量。本文的被解釋變量為勞動者工資收入(lnincome),以勞動者上一年度工作收入的自然對數(shù)來衡量,并以2010年價格為基期,根據(jù)各省、自治區(qū)、直轄市居民消費價格指數(shù)進行調(diào)整。

        2.核心解釋變量。本文的核心解釋變量為技能勞動力與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的交互項(college×digital),由技能勞動力(college)和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展(digital)兩部分組成。本文參考Acemoglu[7]對技能勞動力的定義,以勞動者的受教育程度衡量其技能水平。若勞動者的受教育程度在大學(xué)及以上則將該勞動者劃分為高技能勞動力,并賦值為1;若勞動者的受教育程度在大學(xué)以下則將該勞動者劃分為低技能勞動力,并賦值為0。參考柏培文[14]的研究,本文使用主成分分析法,從數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字創(chuàng)新、數(shù)字用戶及數(shù)字平臺4個維度衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。本文構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價體系如表1所示。

        3. 機制變量。本文將資本偏向型技術(shù)進步([Dcapital])、技能偏向型技術(shù)進步([Dskill])和資本-技能互補性([lnEKGDP])作為機制變量。為測量技術(shù)進步偏向程度,本文借鑒戴天仕[15]和Meng[16]的研究方法,對資本偏向型技術(shù)進步指數(shù)和技能偏向型技術(shù)進步指數(shù)進行了測算2。測算方法為:先用可行性廣義非線性最小二乘法(FGNLS)對生產(chǎn)函數(shù)、資本收入和勞動收入進行估計,得到要素替代彈性和要素份額;再代入生產(chǎn)效率函數(shù)計算得到各省、自治區(qū)、直轄市勞動投入的生產(chǎn)效率和資本投入的生產(chǎn)效率;最后根據(jù)偏向型技術(shù)進步指數(shù)公式計算得到各省、自治區(qū)、直轄市資本或技能偏向型技術(shù)進步指數(shù)。此外,本文借鑒盧晶亮[12]的研究,以設(shè)備資本存量與GDP之比的自然對數(shù)測算資本-技能互補性指數(shù)。以永續(xù)盤存法估算各省、自治區(qū)、直轄市的設(shè)備資本存量[EKpt],[EKpt=Ipt+(1-δ) EKpt-1],[Ipt]為設(shè)備資本投資,[δ]為折舊率。各年份設(shè)備資本投資數(shù)據(jù)以2000年價格為基準(zhǔn),根據(jù)各省、自治區(qū)、直轄市的設(shè)備資本投資價格指數(shù)進行調(diào)整,并假設(shè)設(shè)備資本折舊率為17%[17]。同時,參照盧晶亮[12]的研究對基期設(shè)備資本存量[EKp0]進行估算,[EKp0=Ip0/(gp+δ)],[Ip0]為設(shè)備資本投資,[gp]為設(shè)備資本投資年增長率的幾何平均數(shù)。

        4. 控制變量。本文從微觀層面和省級層面選取控制變量。微觀層面控制變量包括:性別(gender),男性取值為1,女性取值為0;年齡(age、age2);婚姻(marry),已婚取值為1,未婚取值為0;戶籍(domicile),城鎮(zhèn)戶口取值為1,非城鎮(zhèn)戶口取值為0;健康狀況(health),以1~5表示個人健康程度,非常健康取值為1,很健康取值為2,比較健康取值為3,一般健康取值為4,不健康取值為5。省級層面控制變量包括:地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平(lnGDP),以人均地區(qū)生產(chǎn)總值的自然對數(shù)衡量;政府參與度(fiscal),以地方一般預(yù)算支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(indstru),以第三產(chǎn)業(yè)增加值占第二產(chǎn)業(yè)增加值的比重衡量;外商直接投資(FDI),以外商投資總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量,并以當(dāng)年美元匯率進行換算調(diào)整;技術(shù)研發(fā)投入(Ramp;D),以地方財政科技支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量。

        (三)模型設(shè)定

        為揭示數(shù)字經(jīng)濟對技能工資差距的影響以及技術(shù)進步偏向在其中的作用,本文構(gòu)建了如下模型:

        [lnincomeicpt=β0+β1collegeit×digitalpt+β2digitalpt+β3collegeit+β4controls+φc×φt+φp+εicpt] " " " " " " " " " " (1)

        模型(1)中:[i]表示個體,c表示行業(yè),p表示地區(qū),t表示年份;[lnincome]表示勞動者工資收入;college表示技能勞動力;digital表示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展;[college×digital]表示技能勞動力與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的交互項;controls表示一系列控制變量;[φc×φt]表示行業(yè)與時間交互固定效應(yīng);[φp]表示地區(qū)固定效應(yīng);[εicpt]表示隨機擾動項。模型(1)中,本文重點關(guān)注變量[college×digital],其系數(shù)[β1]表示數(shù)字經(jīng)濟對技能工資差距的影響,若[β1]在統(tǒng)計意義上顯著為正,則表明數(shù)字經(jīng)濟能夠顯著擴大技能工資差距。

        五、實證分析

        (一)變量的描述性統(tǒng)計分析

        表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表2可知:勞動者工資收入([lnincome])均值為0.396,最大值為5.084,最小值為-9.424,標(biāo)準(zhǔn)差為0.882,標(biāo)準(zhǔn)差大于均值,表明個體間工資收入差距較大。同時,技能勞動力([college])和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展(digital)的標(biāo)準(zhǔn)差也大于均值,表明不同地區(qū)技能勞動力的比例和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在一定差異。

        (二)基準(zhǔn)回歸分析

        表3列示了模型(1)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中,列(a)為未加入控制變量的回歸結(jié)果,列(b)為加入微觀層面控制變量的回歸結(jié)果,列(c)為加入微觀層面和省級層面控制變量的回歸結(jié)果;列(d)為加入所有控制變量后又加入行業(yè)固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)和地區(qū)固定效應(yīng)的回歸結(jié)果。此外,為降低與行業(yè)相關(guān)的遺漏變量的影響,回歸中還控制了行業(yè)與時間交互效應(yīng),結(jié)果見列(e)。由列(e)可知:在其他因素不變的條件下,相較于低技能勞動力工資收入,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展每提升1%,高技能勞動力工資收入將提高16.3%。列(a)~(e)中,技能勞動力與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的交互項([college×digital])估計系數(shù)均在1%水平顯著為正,說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠顯著擴大高技能勞動力與低技能勞動力之間的技能工資差距。據(jù)此,前文提出的研究假說1得以驗證。

        (三)穩(wěn)健性檢驗

        1.控制固定效應(yīng)。本文在控制地區(qū)固定效應(yīng)、行業(yè)與時間交互固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上,將地區(qū)固定效應(yīng)替換為城市與時間交互固定效應(yīng),以進一步降低城市層面隨時間變動的遺漏變量的影響,同時還可排除因各地區(qū)時間趨勢不同而產(chǎn)生的影響。由表4列(a)可知,在考慮了地區(qū)因素的系統(tǒng)性變化之后,回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸保持一致,說明前文結(jié)論穩(wěn)健。

        2.工具變量法。本文采用工具變量法解決可能存在的反向因果和遺漏變量問題。參照趙濤[18]的研究,選取1984年25個研究區(qū)域的郵電歷史數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的工具變量。從某種意義上說,互聯(lián)網(wǎng)是對傳統(tǒng)通信技術(shù)的延續(xù)發(fā)展,其技術(shù)應(yīng)用會受地區(qū)傳統(tǒng)電信基礎(chǔ)設(shè)施影響,同時勞動者在工作中減少對傳統(tǒng)電信工具的使用并不會對自身工資收入產(chǎn)生影響,故將郵電歷史數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的工具變量滿足相關(guān)性和外生性要求。本文構(gòu)建了1984年25個研究區(qū)域每萬人電話機數(shù)量與上一年全國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的交互項,作為地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的工具變量。表4列(b)(c)為第一階段估計結(jié)果,列(d)為第二階段估計結(jié)果。由列(d)可知,技能勞動力與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的交互項([college×digital])系數(shù)在1%水平顯著為正,與基準(zhǔn)回歸一致,說明前文結(jié)論穩(wěn)健。

        3.雙重差分模型。本文參考既有文獻[19],將“寬帶中國”戰(zhàn)略的實施作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的準(zhǔn)自然實驗?!皩拵е袊睉?zhàn)略的實施不僅有力促進了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),還推動了互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用。本文將“寬帶中國”戰(zhàn)略的實施作為一項外生沖擊,構(gòu)建雙重差分與技能勞動力的交互項,以檢驗數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對技能工資差距的影響。模型具體形式如下:

        [lnincomeicut=β0+β1collegeit×treatu×postt+β2collegeit+β3treatu×postt+β4controls+φc×time+φu×time+φi+εicut] " " " " " (2)

        模型(2)中:u表示城市,[treatu]表示“寬帶中國”戰(zhàn)略實施試點地區(qū)虛擬變量,若為試點地區(qū)則取值為1,否則取值為0;[postt]表示“寬帶中國”戰(zhàn)略試點前后虛擬變量,若t時開始實施“寬帶中國”戰(zhàn)略則取值為1,否則取值為0;[φc×time]表示行業(yè)的時間趨勢效應(yīng);[φu×time]表示城市的時間趨勢效應(yīng);其他變量含義與模型(1)相同。模型(2)中,本文將重點關(guān)注變量[college×treat×post],其系數(shù)[β1]表示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對技能工資差距的影響。在進行雙重差分估計前,需進行平行趨勢檢驗,檢驗結(jié)果表明,在實施“寬帶中國”戰(zhàn)略前,實驗組和控制組對被解釋變量的影響無差異,而在實施“寬帶中國”戰(zhàn)略后,實驗組和控制組對被解釋變量的影響差異顯著,說明實驗組和控制組滿足平行趨勢假設(shè)。由表4列(e)可知,“寬帶中國”戰(zhàn)略的實施能夠擴大技能工資差距,與基準(zhǔn)回歸結(jié)論一致,說明前文結(jié)論穩(wěn)健。

        4. 減小樣本選擇偏誤。本文在數(shù)據(jù)選取階段僅保留了處于受雇狀態(tài)的勞動力樣本,剔除了為自己或為家庭工作的樣本,因此可能存在樣本選擇偏誤。這部分缺失樣本可能導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與影響技能工資差距的不可觀測因素存在某種相關(guān)性,導(dǎo)致模型估計存在偏差。為減小樣本的選擇偏誤,本文采用Heckman兩步法進行重新估計。分析過程如下:第一步,在原有樣本的基礎(chǔ)上加入為自己或為家庭工作的樣本,估計勞動者是否選擇為自己或為家庭工作的概率選擇模型。在概率選擇模型中,被解釋變量為勞動者是否受雇,受雇取值為1,否則取值為0。本文參照杜鵬程[20]和柏培文[14]的研究,加入家庭人口數(shù)量、65歲以上老人數(shù)量占比、是否失業(yè)這3個虛擬變量作為排他性變量。第二步,將由選擇模型計算出的樣本選擇偏差修正項即逆米爾斯比率(IMR),加入原回歸模型進行重新估計,回歸結(jié)果見表4列(f)。由列(f)可知,逆米爾斯比率(IMR)的估計系數(shù)顯著為正,可見存在樣本選擇偏誤。利用Heckman兩步法進行校正后的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸一致,說明前文結(jié)論穩(wěn)健。

        5. 替換被解釋變量。本文用各地區(qū)高技能勞動力平均工資與低技能勞動力平均工資之比代表技能工資差距(Skillgap),并用技能工資差距(Skillgap)替換勞動者工資收入(lnincome)作為新的被解釋變量進行重新估計,回歸結(jié)果見表4列(g)。由列(g)可知,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展(digital)的估計系數(shù)顯著為正,表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會顯著擴大技能工資差距,結(jié)果與基準(zhǔn)回歸一致,說明前文結(jié)論穩(wěn)健。

        (四)傳導(dǎo)機制分析

        為進一步分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對擴大技能工資差距的傳導(dǎo)機制,本文在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上,分別構(gòu)建機制變量與核心解釋變量的交互項,進行傳導(dǎo)機制分析。

        1.資本偏向型技術(shù)進步。本文采用計算得到的資本偏向型技術(shù)進步指數(shù)衡量資本偏向型技術(shù)進步程度。指數(shù)值小于0表示技術(shù)進步偏向勞動,大于0表示技術(shù)進步偏向資本,且值越大表示偏向程度越高。由表5列(a)可知,資本偏向型技術(shù)進步指數(shù)與核心解釋變量的交互項[college×digital×Dcapital]系數(shù)顯著為正,表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠通過促進資本偏向型技術(shù)進步進而擴大技能工資差距。由此,前文提出的研究假說2得以驗證。相關(guān)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果1與機制檢驗結(jié)果一致,證明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠通過促進資本偏向型技術(shù)進步進而擴大勞動者技能工資差距。

        2.技能偏向型技術(shù)進步。本文采用計算得到的技能偏向型技術(shù)進步指數(shù)衡量技能偏向型技術(shù)進步程度。由表5列(b)可知,技能偏向型技術(shù)進步指數(shù)與核心解釋變量的交互項[college×digital×Dskill]系數(shù)顯著為正,表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠通過促進技能偏向型技術(shù)進步進而擴大技能工資差距。因此,前文提出的研究假說3得以驗證。相關(guān)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與機制檢驗結(jié)果一致,證明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠通過促進技能偏向型技術(shù)進步進而擴大勞動者技能工資差距。

        3.資本-技能互補性。本文采用設(shè)備資本存量與GDP之比的自然對數(shù)衡量資本-技能互補性。由表5列(c)可知,資本-技能互補性與核心解釋變量的交互項[college×digital×lnEKGDP]系數(shù)顯著為正,表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠通過提升資本-技能互補性進而擴大技能工資差距。由此,前文提出的研究假說4得以驗證。相關(guān)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與機制檢驗結(jié)果一致,證明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠通過提升資本-技能互補性進而擴大勞動者技能工資差距。

        (五)異質(zhì)性分析

        1.區(qū)域異質(zhì)性。因不同區(qū)域在資源稟賦等方面存在差異,故數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性。不同地區(qū)固有屬性的差異,如經(jīng)濟發(fā)展、勞動力需求、消費水平、生活成本等,可能對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與技能工資差距的關(guān)系產(chǎn)生異質(zhì)性影響。此外,低技能勞動力和高技能勞動力在我國東部、中部、西部地區(qū)以及城鎮(zhèn)和農(nóng)村的分布也存在一定差異。對勞動者的工作區(qū)域進行分組分析,更有利于排除因工作區(qū)域不同而導(dǎo)致工資收入存在差距的情況。因此,在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上,本文將勞動者工作區(qū)域劃分為中西部農(nóng)村、中西部城鎮(zhèn)、東部農(nóng)村以及東部城鎮(zhèn)4個組,分組分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對技能工資差距的影響,并對分組樣本進行費舍爾組合檢驗以比較組間系數(shù)的差異性。由表6可知:在中西部農(nóng)村,技能勞動力與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的交互項[college×digital]系數(shù)不顯著,而在中西部城鎮(zhèn)、東部農(nóng)村以及東部城鎮(zhèn),交互項系數(shù)均顯著為正。同時,組間檢驗結(jié)果顯示,中西部農(nóng)村和城鎮(zhèn)地區(qū)之間存在顯著差異,而東部農(nóng)村和城鎮(zhèn)地區(qū)之間不存在顯著差異。據(jù)此可知,相較于中西部農(nóng)村地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展更易在基礎(chǔ)設(shè)施相對完善的中西部城鎮(zhèn)和東部城鄉(xiāng)增加對高技能勞動力的需求,減少對低技能勞動力的需求,從而更易擴大勞動者技能工資差距。

        2.行業(yè)異質(zhì)性。數(shù)字經(jīng)濟是以數(shù)字技術(shù)為核心的新型經(jīng)濟形態(tài),其可通過發(fā)展新的產(chǎn)業(yè)或改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進而提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。但因各行業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟結(jié)合的方式不同,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對不同行業(yè)勞動者存在異質(zhì)性影響。此外,由于高技能勞動力和低技能勞動力在各行業(yè)占比有所不同,故對不同行業(yè)進行分組分析,更有利于排除因行業(yè)特性導(dǎo)致工資存在差距的情況。本文參照雷欽禮[21]的研究,將行業(yè)劃分為技能勞動密集型行業(yè)和非技能勞動密集型行業(yè),分組分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對技能工資差距的影響,并對分組樣本進行費舍爾組合檢驗以比較組間系數(shù)的差異性。由表6可知,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠擴大技能勞動密集型行業(yè)和非技能勞動密集型行業(yè)的技能工資差距。組間檢驗結(jié)果顯示,技能勞動密集型行業(yè)和非技能勞動密集型行業(yè)之間存在顯著差異,相較于非技能勞動密集型行業(yè),數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展更易擴大技能勞動密集型行業(yè)勞動者的技能工資差距??赡艿脑蚴牵簲?shù)字經(jīng)濟發(fā)展對兩類行業(yè)的低技能勞動力均會產(chǎn)生置換效應(yīng),低技能勞動力更易因數(shù)字技術(shù)發(fā)展而被取代,進而導(dǎo)致失業(yè)或收入水平下降。相較于非技能勞動密集型行業(yè),數(shù)字經(jīng)濟更易對技能勞動密集型行業(yè)的高技能勞動力產(chǎn)生復(fù)原效應(yīng),數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用會帶來大量新產(chǎn)品、新崗位和新產(chǎn)業(yè),需要更多的高技能勞動力來滿足市場需求,這就為高技能勞動力提供了更多的就業(yè)機會和更高的收入。因此,相較于非技能勞動密集型行業(yè),數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展更易擴大技能勞動密集型行業(yè)勞動者的技能工資差距。

        六、結(jié)論與建議

        本文基于偏向型技術(shù)進步視角考察了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對勞動者技能工資差距的影響,以及資本偏向型技術(shù)進步、技能偏向型技術(shù)進步和資本-技能互補性在其中的作用。研究發(fā)現(xiàn):第一,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會擴大高技能勞動力與低技能勞動力之間的技能工資差距。第二,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可以通過促進資本偏向型技術(shù)進步、技能偏向型技術(shù)進步和提升資本-技能互補性進而擴大勞動者技能工資差距。第三,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對技能工資差距的影響存在區(qū)域異質(zhì)性和行業(yè)異質(zhì)性。在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為完善的中西部城鎮(zhèn)和東部城鄉(xiāng)地區(qū)以及技能勞動密集型行業(yè)中,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展更易擴大技能工資差距。

        基于上述結(jié)論,本文提出以下政策建議:首先,針對資本偏向型技術(shù)進步,應(yīng)努力抑制其擠出就業(yè)的置換效應(yīng),發(fā)揮促進就業(yè)的復(fù)原效應(yīng)。政府和企業(yè)應(yīng)持續(xù)加大對數(shù)字技術(shù)的研發(fā)力度,促進數(shù)字技術(shù)在實體經(jīng)濟中的應(yīng)用和轉(zhuǎn)化,以數(shù)字技術(shù)的突破帶動勞動力需求的增長,從而提高低技能勞動者的就業(yè)率,縮小技能工資差距。同時,政府還應(yīng)更加重視勞動力再就業(yè),進一步完善社會保障體系及相關(guān)政策,降低置換效應(yīng)對低技能勞動者的沖擊。其次,針對技能偏向型技術(shù)進步,政府應(yīng)加強對低技能勞動者的教育和培訓(xùn),提高該群體的數(shù)字化技能,提升其對數(shù)字技術(shù)的適應(yīng)性。這樣可以提升數(shù)字經(jīng)濟中低技能勞動力的技術(shù)-技能互補性,使其更快地掌握新技術(shù),獲得更多的就業(yè)機會和更廣闊的發(fā)展空間,從而增加其在數(shù)字經(jīng)濟中的邊際產(chǎn)出和工資,縮小技能工資差距。最后,針對資本-技能互補性,政府應(yīng)為低技能勞動者提供更多的教育和培訓(xùn)機會,提升其與設(shè)備資本的互補性,使其能夠享受由此帶來的勞動力需求增加和工資水平提升。此外,政府和立法機關(guān)應(yīng)加強對低技能勞動者的重視,完善數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域的勞動法規(guī),更好地保障數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域低技能勞動者的合法權(quán)益。

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        (責(zé)任編輯:鄭雅倩)

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