李 璐

(南京財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210023)

0 引言

就業(yè)是民生之本，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“晴雨表”，直接影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民幸福。 根據(jù)2022 年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒，15～64 歲勞動(dòng)年齡人口從2014 年開(kāi)始逐漸下降，終結(jié)了長(zhǎng)期增長(zhǎng)的趨勢(shì)。 近年來(lái)，數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展和全球數(shù)字化的加速進(jìn)程推動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為當(dāng)今時(shí)代的重要特征，為中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供了強(qiáng)大動(dòng)力。 數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大促使就業(yè)結(jié)構(gòu)變化，并產(chǎn)生新的行業(yè)、職業(yè)和就業(yè)崗位，擴(kuò)大勞動(dòng)力需求。 并且，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代催生新興的就業(yè)模式，提高了女性的生活便利性，推動(dòng)了家務(wù)勞動(dòng)的社會(huì)化，進(jìn)一步激發(fā)了女性積極參與就業(yè)市場(chǎng)的動(dòng)力，有助于減小性別數(shù)字鴻溝。 但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速崛起對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的勞動(dòng)需求產(chǎn)生了巨大的沖擊，主要受影響的是女性勞動(dòng)力。 此外，女性在科學(xué)、技術(shù)、工程等高技能領(lǐng)域接受教育和培訓(xùn)的機(jī)會(huì)相對(duì)較少，導(dǎo)致她們?cè)谶@些領(lǐng)域獲得的就業(yè)機(jī)會(huì)較少，進(jìn)而產(chǎn)生了性別就業(yè)差距。

基于以上背景，本文利用2012—2020 年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)個(gè)體就業(yè)以及性別就業(yè)差距的影響。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 數(shù)字與就業(yè)相關(guān)的文獻(xiàn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展為就業(yè)市場(chǎng)帶來(lái)了新的機(jī)遇，創(chuàng)造了更多的工作機(jī)會(huì)。 戚聿東和褚席利用微觀數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字生活可以顯著增加個(gè)人的就業(yè)機(jī)會(huì)[1]。 王軍和韓悅以及張衛(wèi)東等都研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)使用能顯著促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)，但他們對(duì)就業(yè)方式的影響效果意見(jiàn)并不一致，張衛(wèi)東等認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)更能促進(jìn)非自雇型就業(yè)，而王軍和韓悅發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)更促進(jìn)自雇型就業(yè)[2-3]。 何宗樾和宋旭光研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)受雇型非正規(guī)就業(yè)具有顯著的促進(jìn)作用，并且對(duì)創(chuàng)業(yè)者也產(chǎn)生了積極影響[4]。 Herrmann 等發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，零工經(jīng)濟(jì)的興起有助于提高低技能勞動(dòng)力的就業(yè)機(jī)會(huì)[5]。然而，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要提升了擅長(zhǎng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、具有高學(xué)歷和專業(yè)技能的勞動(dòng)者從事非正規(guī)就業(yè)的機(jī)會(huì)[6]。 另有多位學(xué)者將“寬帶中國(guó)”政策作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的代理變量，利用多期DID 進(jìn)行研究，結(jié)果均發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)，尤其是低技能農(nóng)村勞動(dòng)力的就業(yè)[7-8]。

1.2 性別視角下數(shù)字經(jīng)濟(jì)與就業(yè)的相關(guān)文獻(xiàn)

部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以縮小性別就業(yè)差距和有效改善女性就業(yè)情況。 Lu 等研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以顯著促進(jìn)女性非農(nóng)就業(yè)[9]。 相對(duì)男性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)女性的就業(yè)提升效果更為顯著，有效減緩了性別就業(yè)差異和收入差距[10-11]。 喬小樂(lè)等從工作轉(zhuǎn)換視角出發(fā)，指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)女性勞動(dòng)者工作轉(zhuǎn)換收入回報(bào)的提升作用更加顯著[12]。 仇化和尹志超基于就業(yè)搜尋理論，從微觀視角研究發(fā)現(xiàn)家庭數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低就業(yè)信息搜尋成本，促進(jìn)了女性的就業(yè)，提升了家庭女性就業(yè)的數(shù)量和比例[13]。 李楠和何雄研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融促進(jìn)低學(xué)歷已婚女性的就業(yè)[14]。 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)遠(yuǎn)程工作形式可以減少性別歧視，促進(jìn)女性就業(yè)[15-16]。 也有一部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可能更有利于男性的就業(yè)及收入。 陳貴富等發(fā)現(xiàn)相比于女性勞動(dòng)力，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)較大幅度地降低了男性勞動(dòng)力不充分就業(yè)[17]。 張勛等發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中可能存在性別的技能偏向，導(dǎo)致其主要提升了男性的就業(yè)參與率，對(duì)女性的就業(yè)參與沒(méi)有顯著影響[18]。

通過(guò)上述文獻(xiàn)梳理，當(dāng)前關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響已成為研究熱點(diǎn)之一，近年來(lái)涌現(xiàn)出大量研究成果，但仍存在如下不足之處:第一，當(dāng)前研究大多著眼于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)村居民就業(yè)情況和城鄉(xiāng)收入差距的影響，而對(duì)不同性別勞動(dòng)力就業(yè)情況的研究相對(duì)較少。 第二，學(xué)界對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同性別勞動(dòng)力就業(yè)影響的研究結(jié)論存在一定分歧。 第三，在微觀層面的研究中，有些文獻(xiàn)運(yùn)用了截面數(shù)據(jù)，無(wú)法捕捉動(dòng)態(tài)變化。

2 實(shí)證模型和數(shù)據(jù)

2.1 實(shí)證模型設(shè)定

為分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的影響，本文通過(guò)構(gòu)建logit 模型來(lái)進(jìn)行基準(zhǔn)回歸:

模型中，emplo yijt表示j 市中個(gè)人i 在t 年的非農(nóng)就業(yè)狀態(tài)的虛擬變量。 DEjt為核心自變量，表示j市在t 年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)。 Xijt是代表個(gè)體和城市層面的一系列控制變量。 σj和ηt分別為地區(qū)虛擬變量和時(shí)間虛擬變量，εijt為誤差項(xiàng)。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文主要是研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)的影響，選擇使用微觀層面的中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)以及宏觀層面的中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒的城市發(fā)展?fàn)顩r的相關(guān)數(shù)據(jù)，涉及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)自北京大學(xué)數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)。 因?yàn)镃FPS 2010 年的數(shù)據(jù)不涉及本文所需的一些控制變量以及2010 年數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)的不可得性，本文選用2012—2020年五輪數(shù)據(jù)來(lái)分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)的影響。

2.3 變量

本文主要關(guān)心的是基于性別視角下勞動(dòng)力的就業(yè)決策。 根據(jù)CFPS 問(wèn)卷中的綜合變量“主要工作類型”和“當(dāng)前工作狀態(tài)”，衡量個(gè)體的就業(yè)參與情況。 有非農(nóng)工作的賦值為1，否則賦值為0。 核心解釋變量是城市層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)。 本文加入了個(gè)人特征、地區(qū)特征和年份特征作為控制變量。 變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與就業(yè):基準(zhǔn)分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

采用逐步回歸的方式，回歸結(jié)果見(jiàn)表2。 從表中可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以促進(jìn)勞動(dòng)力參與就業(yè)。第(1)列展示了在不考慮任何控制變量的情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)非農(nóng)就業(yè)的回歸分析結(jié)果。 該結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)產(chǎn)生了顯著正向影響。 為避免遺漏變量帶來(lái)的偏誤問(wèn)題，列(2)中加入個(gè)人特征的控制變量，列(3)在列(2)的基礎(chǔ)上加入地區(qū)特征的控制變量，結(jié)果都顯著為正。 第(4)列控制了時(shí)間和地區(qū)固定效應(yīng)，列(5)是在列(4)的基礎(chǔ)上計(jì)算的平均邊際效應(yīng)。 由列(5)可看出，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增加一個(gè)單位時(shí)，就業(yè)概率顯著提升7.1%。 然而，女性會(huì)使得就業(yè)的概率顯著下降13.8%。 實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)個(gè)體就業(yè)是具有顯著促進(jìn)作用的。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)個(gè)體就業(yè)的影響分析

3.2 工具變量檢驗(yàn)

基礎(chǔ)回歸中考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響，但高就業(yè)率的城市，會(huì)有更好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)環(huán)境，從而促進(jìn)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。 為此本文采用兩個(gè)工具變量來(lái)緩解內(nèi)生性問(wèn)題，參考黃群慧等的做法將各城市1984 年每百人固定電話數(shù)量作為第一個(gè)工具變量[19]，同時(shí)參考張勛等選取樣本所在城市與杭州的球面距離作為第二個(gè)工具變量[20]。 因?yàn)樗x用的工具變量基于橫截面數(shù)據(jù)，不能夠直接用于面板數(shù)據(jù)的計(jì)量分析，所以參考Nunn 和Qian 引入一個(gè)隨時(shí)間變化的變量來(lái)構(gòu)造面板工具變量[21]，將上一年全國(guó)信息收入分別與工具變量相乘構(gòu)造交互項(xiàng)。 本文采用IV-Probit 模型進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果見(jiàn)表3。 表中提供了對(duì)外生性原假設(shè)“H0:ρ=0”的沃爾德檢驗(yàn)(Wald Test)結(jié)果，其p值為0.000 0，故可在1%的水平上認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)為內(nèi)生解釋變量。 根據(jù)表3，CLR、K-J、AR、Wald 的p值均在1%水平上顯著，則應(yīng)該拒絕原假設(shè)“H0:內(nèi)生變量與工具變量不相關(guān)”。 這也說(shuō)明，本文所選擇的工具變量不是弱工具變量。

表3 工具變量回歸結(jié)果

由第一階段回歸結(jié)果可知，固定電話數(shù)量與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著正相關(guān)，所在城市與杭州距離顯著負(fù)相關(guān)，表明工具變量對(duì)內(nèi)生變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有較強(qiáng)的解釋力。 城市的固定電話數(shù)越多，越能促進(jìn)其數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；所在城市距離杭州越近，越有利于該城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 第二階段回歸數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍能提高勞動(dòng)力參與非農(nóng)就業(yè)的概率，與前文回歸結(jié)果一致。

4 性別視角下數(shù)字經(jīng)濟(jì)與就業(yè)

4.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)擴(kuò)大性別就業(yè)差距

性別差異一直是勞動(dòng)力市場(chǎng)研究中的一個(gè)重要議題，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速崛起則引發(fā)了對(duì)性別差異的新思考。 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是創(chuàng)造了性別間的數(shù)字紅利還是擴(kuò)大了數(shù)字鴻溝? 我們?cè)诨A(chǔ)回歸的基礎(chǔ)上加入了性別與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的交互項(xiàng)，并將性別進(jìn)行分組，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)分別對(duì)他們的就業(yè)影響。

從表4 中可以看出，第1 列數(shù)字經(jīng)濟(jì)與性別的交互項(xiàng)顯著為負(fù)，這說(shuō)明隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，女性的勞動(dòng)參與的優(yōu)勢(shì)被削弱，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在一定程度上加劇性別就業(yè)差距。 在第2、3 列中，將樣本分成男性和女性兩組進(jìn)行分析。 在女性樣本中，觀察到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)不顯著異于0，這意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的提高對(duì)女性的就業(yè)機(jī)會(huì)存在較大的異質(zhì)性。男性樣本中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠顯著提高男性從事非農(nóng)就業(yè)的概率。 通過(guò)交互效應(yīng)和分性別樣本回歸的分析，我們可以得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)不同性別的非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生了異質(zhì)性影響。 這表明有必要進(jìn)一步深入研究，以更詳細(xì)地了解數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)男性和女性就業(yè)的影響。

表4 性別的異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

4.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)擴(kuò)大性別就業(yè)差距的技能異質(zhì)性分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)不同技能的勞動(dòng)力產(chǎn)生了不同的影響。 我們依據(jù)2017 年的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》，將十九類行業(yè)按照技能水平分為三類:高技能、中等技能和低技能。 根據(jù)性別、技能水平分別進(jìn)行分樣本回歸，回歸結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 不同技能的異質(zhì)性分析

從表5 中可以看出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)從事低技能行業(yè)的個(gè)體的非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生了積極的促進(jìn)效應(yīng)。 其中，低技能行業(yè)中的分樣本回歸結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)男性就業(yè)的促進(jìn)效應(yīng)高于女性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與性別的交互項(xiàng)也顯著為負(fù)，表明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)擴(kuò)大低技能勞動(dòng)力的性別就業(yè)差距。 從事中等、高等技能行業(yè)的女性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)其就業(yè)的影響并不顯著。女性更有可能從低技能行業(yè)中受益于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而對(duì)處于中等技能和高技能行業(yè)的女性來(lái)說(shuō)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)非農(nóng)就業(yè)的影響相對(duì)較弱。 對(duì)中等技能行業(yè)的男性而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)降低了其非農(nóng)就業(yè)的概率，這可能與中等技能行業(yè)通常屬于傳統(tǒng)行業(yè)相關(guān)。 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展推動(dòng)了自動(dòng)化技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用，使得許多傳統(tǒng)行業(yè)中的重復(fù)性和標(biāo)準(zhǔn)化工作被機(jī)器和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)取代，從而減少人工勞動(dòng)的需求。

4.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)擴(kuò)大性別就業(yè)差距的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)異質(zhì)性分析

生育和撫養(yǎng)子女對(duì)女性和男性的勞動(dòng)力市場(chǎng)參與具有重要影響。 有16 歲以下子女的家庭通常面臨更多的撫養(yǎng)子女責(zé)任，這可能導(dǎo)致女性在一定時(shí)期內(nèi)退出勞動(dòng)力市場(chǎng)，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供更多的遠(yuǎn)程和在線工作機(jī)會(huì)，這對(duì)有16 歲以下子女的女性尤其有利。 與此同時(shí)，有16 歲以下子女的家庭需要面對(duì)較高的子女撫養(yǎng)成本，這可能會(huì)刺激男性更積極地尋求非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，以獲取額外的家庭收入來(lái)滿足子女的需求。 因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同性別的非農(nóng)就業(yè)參與在撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)方面可能存在異質(zhì)性。 本文根據(jù)“是否有16 歲以下子女”進(jìn)行分樣本回歸，考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的個(gè)體的就業(yè)決策的影響。

表6 中的回歸結(jié)果表明，在沒(méi)有16 歲以下子女時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)女性的非農(nóng)就業(yè)概率具有顯著的促進(jìn)作用，但對(duì)男性的影響并不顯著，這意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)無(wú)子女的女性更有助于提高其就業(yè)機(jī)會(huì)。 然而，當(dāng)個(gè)體有16 歲以下子女時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)女性的就業(yè)促進(jìn)效應(yīng)不再顯著，而對(duì)男性的勞動(dòng)力參與產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用。 這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)有子女的男性更有助于提高其就業(yè)概率，這可能與男性在有子女的家庭中承擔(dān)更多家庭經(jīng)濟(jì)責(zé)任的角色有關(guān)。這進(jìn)一步表明，無(wú)撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)可以在一定程度上緩和性別就業(yè)差距，而撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的存在會(huì)擴(kuò)大性別就業(yè)差距。

表6 不同撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的異質(zhì)性分析

5 總結(jié)

黨的十八大以來(lái)，明確將就業(yè)列為民生建設(shè)的首要任務(wù)。 在全球數(shù)字化浪潮下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)社會(huì)發(fā)展，給勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)注入新活力。 本文利用五期CFPS 數(shù)據(jù)，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響和作用機(jī)理。 實(shí)證研究發(fā)現(xiàn):第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展顯著提高了勞動(dòng)者就業(yè)參與概率。 本文通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)果仍然穩(wěn)健。 第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展擴(kuò)大了性別就業(yè)差距，引發(fā)了性別數(shù)字鴻溝。 第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)就業(yè)的影響對(duì)不同技能水平、撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的群體具有異質(zhì)性。 就不同技能水平而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)從事低技能行業(yè)的個(gè)體的非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生積極促進(jìn)作用，但擴(kuò)大了低技能勞動(dòng)力的性別就業(yè)差距；就撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)擴(kuò)大了有撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的個(gè)體的性別就業(yè)差距，反之縮小了無(wú)撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的個(gè)體的性別就業(yè)差距。