摘要：在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下，企業(yè)正在積極推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以占據(jù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，與此同時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也勢(shì)必會(huì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)帶來(lái)沖擊。在跨期迭代動(dòng)態(tài)一般均衡模型的基礎(chǔ)上引入異質(zhì)性勞動(dòng)者、數(shù)字化資本和企業(yè)數(shù)字稅等變量，能夠有效分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響勞動(dòng)者內(nèi)部收入不平等。通過(guò)理論模型分析與數(shù)值仿真模擬發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)生產(chǎn)率效應(yīng)、崗位替代效應(yīng)和漣漪效應(yīng)的傳導(dǎo)路徑加劇收入不平等，在進(jìn)行適當(dāng)?shù)膮?shù)校準(zhǔn)條件下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加劇異質(zhì)性勞動(dòng)者之間收入不平等。為了緩解由數(shù)字化引致的勞動(dòng)收入差距擴(kuò)大，政府應(yīng)加快高質(zhì)量教育體系建設(shè)，促進(jìn)教育公平；加大勞動(dòng)者數(shù)字技能培訓(xùn)力度，提高勞動(dòng)崗位適配度；加快數(shù)字稅收體系建設(shè)，優(yōu)化收入分配制度；加強(qiáng)勞動(dòng)市場(chǎng)數(shù)字信息平臺(tái)建設(shè)，提高供需雙方對(duì)接效率。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化資本；收入不平等；人力資本溢價(jià)；數(shù)字稅

中圖分類(lèi)號(hào)：F061.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2097-5406（2025）01-0137-020

一、問(wèn)題提出

近年來(lái)，收入不平等一直是政府關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題。黨的二十大報(bào)告指出：“堅(jiān)持把實(shí)現(xiàn)人民對(duì)美好生活的向往作為現(xiàn)代化建設(shè)的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，著力維護(hù)和促進(jìn)社會(huì)公平正義，著力促進(jìn)全體人民共同富裕，堅(jiān)決防止兩極分化?！绷?xí)近平：《高舉中國(guó)特色社會(huì)主義偉大旗幟 為全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家而奮斗——在中國(guó)共產(chǎn)黨第二十次全國(guó)代表大會(huì)上的報(bào)告》，人民出版社2022年版，第23頁(yè)。在當(dāng)前中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，需要探索減少收入不平等、構(gòu)建“橄欖型”社會(huì)的有效途徑，以更均衡、更健康的發(fā)展方式推動(dòng)共同富裕。

黨的二十屆三中全會(huì)提出“健全促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合制度”“加快構(gòu)建促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展體制機(jī)制”等重要任務(wù)并作出周密部署，既為持續(xù)推進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合提供根本遵循，也為盡快破題起勢(shì)、釋放助力中國(guó)式現(xiàn)代化建設(shè)的有效動(dòng)能提出新任務(wù)，展現(xiàn)新期待。《中共二十屆三中全會(huì)在京舉行》，《人民日?qǐng)?bào)》，2024年7月19日第1版。

以人工智能、5G等為代表的數(shù)字技術(shù)深度融入各經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，在加速傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中，引致就業(yè)需求以及勞動(dòng)力配置的變化。盡管數(shù)字化能夠提高生產(chǎn)率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是存在加劇收入差距的風(fēng)險(xiǎn)。在過(guò)去的幾十年，人們一直在擔(dān)心數(shù)字化資本會(huì)取代人類(lèi)所做的工作，現(xiàn)有的研究也對(duì)該觀點(diǎn)進(jìn)行了驗(yàn)證。Prettner K. and Strulik H.，“Innovation， Automation， and Inequality： Policy Challenges in the Race against the Machine”，Journal of Monetary Economics，vol.116，no.12（December 2020），pp.249-265；Acemoglu D. and Restrepo P. ， “Robots and Jobs： Evidence from US Labor Markets”，Journal of Political Economy， vol.128， no.6（June 2020）， pp.2188-2244.）從異質(zhì)性人力資本勞動(dòng)者的視角分析，一方面，隨著數(shù)字化的迅猛發(fā)展，許多勞動(dòng)密集型崗位以及部分認(rèn)知任務(wù)型崗位可以實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)化甚至完全自動(dòng)化，導(dǎo)致低人力資本崗位較多的農(nóng)業(yè)和制造業(yè)就業(yè)占比下降。另一方面，復(fù)雜度較高的工作需要?jiǎng)趧?dòng)者具有邏輯思維、創(chuàng)新能力、決策能力，數(shù)字資本與高人力資本勞動(dòng)者之間的替代率較低。然而，人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展讓人們對(duì)這種說(shuō)法產(chǎn)生懷疑。對(duì)人力資本水平要求較高的職業(yè)，如財(cái)務(wù)規(guī)劃師、醫(yī)生和高級(jí)管理人員等，也可以通過(guò)采用當(dāng)前最新的數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。因此，數(shù)字化進(jìn)程不僅縮減了低技能勞動(dòng)者的雇傭規(guī)模，也加速了高技能崗位的數(shù)字化替代。但研究顯示，數(shù)字技術(shù)通過(guò)提高生產(chǎn)效率和降低產(chǎn)品成本，可能帶動(dòng)勞動(dòng)者實(shí)際收入增加。Acemoglu D. and Restrepo P.，“The Race Between Man and Machine： Implications of Technology for Growth，F(xiàn)actor Shares， and Employment”，American Economic Review，vol.108，no.6（June 2018），pp.1488-1542.） 數(shù)字化的發(fā)展也會(huì)推動(dòng)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變革、創(chuàng)造更多新型勞動(dòng)崗位，在一定程度上擴(kuò)大勞動(dòng)者的雇傭規(guī)模。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字技術(shù)逐漸融入社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域，正在逐步改變著個(gè)人的生活方式、企業(yè)的生產(chǎn)方式以及政府的治理方式。一個(gè)值得關(guān)注的問(wèn)題是，數(shù)字化的發(fā)展在推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)是否對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生沖擊，進(jìn)而對(duì)收入不平等造成影響？據(jù)中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)勞動(dòng)結(jié)構(gòu)近十年變化顯著，第三產(chǎn)業(yè)占比穩(wěn)步上升，由2013年的38.4%增長(zhǎng)到2022年的47.1%，年均增長(zhǎng)率為2.29%；基尼系數(shù)在0.46～0.48區(qū)間波動(dòng)。本部分?jǐn)?shù)據(jù)基于2014年至2023年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)測(cè)算得來(lái)。衡量企業(yè)數(shù)字化水平的企業(yè)信息化（每百人計(jì)算機(jī)數(shù)量）和軟件業(yè)務(wù)收入（軟件產(chǎn)品收入、信息技術(shù)服務(wù)、信息安全收入、嵌入式系統(tǒng)軟件）同樣呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，年均增長(zhǎng)率分別達(dá)到7.2%與15%。為此，企業(yè)數(shù)字化在勞動(dòng)收入分配中究竟扮演何種角色？企業(yè)數(shù)字化的發(fā)展是否會(huì)對(duì)異質(zhì)性勞動(dòng)者的雇傭規(guī)模、工資水平與收入差距產(chǎn)生影響？又是通過(guò)哪些經(jīng)濟(jì)渠道產(chǎn)生影響的呢？政府可以通過(guò)哪些手段對(duì)企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)收入不平等進(jìn)行治理？對(duì)于這些問(wèn)題的回答是本文的研究目的所在。

二、文獻(xiàn)綜述

通過(guò)文獻(xiàn)梳理可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵較為豐富，可以從多個(gè)角度進(jìn)行闡述，涉及生產(chǎn)技術(shù)、企業(yè)戰(zhàn)略、企業(yè)管理等多個(gè)方面。一類(lèi)文獻(xiàn)主要從數(shù)字要素的投入角度來(lái)界定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。Fitzgerald等、Chanias等認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)應(yīng)用新興的數(shù)字技術(shù)推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新，以此提高企業(yè)核心業(yè)務(wù)的發(fā)展水平。Fitzgerald M.， Kruschwitz N. and Bonnet D.，“Embracing Digital Technology：A New Strategic Imperative”，MIT Sloan Management Review，vol.55，no.2（February 2013），pp.1-12；Chanias S.，Myers M. D. and Hess T. ，“Digital Transformation Strategy Making in Pre-digital Organizations： The Case of a Financial Services Provider”，The Journal of Strategic Information Systems，vol.28， no.1（January 2019），pp.17-33.）這類(lèi)文獻(xiàn)重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)數(shù)字要素的投入，即對(duì)數(shù)據(jù)要素的利用過(guò)程均可視為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。另一類(lèi)文獻(xiàn)主要從管理的角度來(lái)界定企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。例如，Liu等指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過(guò)對(duì)既有管理模式和數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行整合的管理模式改革。Liu D. Y.，Chen S. W. and Chow T.，“Resource Fit in Digital Transformation：Lessons Learned from the" CBC" Bank Global" E-banking" Project”，Management Decision，vol.49，no.10（October 2011），pp.1728-1742.） Goldfarb和Tucker認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)通過(guò)數(shù)字技術(shù)的使用，提升企業(yè)內(nèi)部協(xié)調(diào)能力，進(jìn)而提高企業(yè)管理效率。Goldfarb A. and Tucker C.，“Digital" Economics”，Journal of" Economic Literature，vol.57，no.1（January 2019），pp.3-43.） 劉淑春等認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)由“工業(yè)化管理模式”向“數(shù)字化管理模式”轉(zhuǎn)變的過(guò)程。劉淑春、閏津臣、張思雪等：《企業(yè)管理數(shù)字化變革能提升投入產(chǎn)出效率嗎？》，《管理世界》，2021年第5期。） 對(duì)比兩類(lèi)文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化管理也離不開(kāi)數(shù)字要素的投入，因此二者本質(zhì)上并沒(méi)有區(qū)別，均是通過(guò)應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)，使得企業(yè)更加智能化和數(shù)字化，進(jìn)而提高企業(yè)生產(chǎn)效率與管理效率。因此，本文認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵是指企業(yè)順應(yīng)新一代數(shù)字科技革命趨勢(shì)，不斷深化大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，加大數(shù)字要素投入力度，激發(fā)數(shù)字要素創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)潛能，提高企業(yè)生產(chǎn)效率與經(jīng)營(yíng)效率，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)和創(chuàng)新發(fā)展的過(guò)程。

現(xiàn)有文獻(xiàn)表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)收入差距的影響主要有三條理論分支。第一條是技能偏向理論，強(qiáng)調(diào)數(shù)字要素具有技能偏向性，其與高技能勞動(dòng)者呈互補(bǔ)關(guān)系，與低技能勞動(dòng)者呈替代關(guān)系。Berg A.， E. F. Buffie and L. F. Zanna，“Robots， Growth， and Inequality”，F(xiàn)inance amp; Development，vol.53，no.3（March 2016），pp.10-13．） 數(shù)字要素與高技能勞動(dòng)者的協(xié)同聯(lián)動(dòng)能夠顯著提高勞動(dòng)者生產(chǎn)效率，使其勞動(dòng)收入份額上升；數(shù)字要素的替代效應(yīng)會(huì)擠出低技能勞動(dòng)者，使其勞動(dòng)收入份額下降。Acemoglu D. and Restrepo P.，“Low-skill and High-skill Automation”，Journal of Human Capital，vol.12，no.2（February 2018），pp.204-232.） Lankisch 等通過(guò)構(gòu)建內(nèi)生增長(zhǎng)模型發(fā)現(xiàn)數(shù)字化抑制低技能勞工的工資水平，加大收入差距。Lankisch C.， Prettner K.and Prskawetz A. ，“How can Robots Affect Wage Inequality？”， Economic Modelling， "vol.81，no.6（June 2019），pp.161-169.）國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究也得出相同結(jié)論。何勤通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化能夠增加管理層等非常規(guī)人員工資，致使異質(zhì)性勞動(dòng)者的收入差距擴(kuò)大。何勤：《人工智能與就業(yè)變革》，《中國(guó)勞動(dòng)關(guān)系學(xué)院學(xué)報(bào)》， 2019年第3期。）王林輝等提出就業(yè)極化使得高、低技能勞動(dòng)者的需求同時(shí)增加，但是技能溢價(jià)又使得兩者之間的勞動(dòng)收入差距擴(kuò)大。王林輝、胡晟明、董直慶：《人工智能技術(shù)會(huì)誘致勞動(dòng)收入不平等嗎——模型推演與分類(lèi)評(píng)估》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》， 2020年第4期。）第二條是常規(guī)任務(wù)偏向性理論，該理論從工作任務(wù)的常規(guī)屬性角度考慮，認(rèn)為那些重復(fù)性較高、規(guī)則性較強(qiáng)、危險(xiǎn)性較大和體力占比較多的工作崗位更容易被數(shù)字資本所替代。Autor D. H.， F. Levy and R. J. Murnane，“The Skill Content of Recent Technological Change： An Empirical Exploration”，Quarterly Journal of Economics，vol.118，no.4（April 2003），pp.1279-1333；Autor D. H. and M. J. Handel，“Putting Tasks to the Test： Human Capital， Job Tasks， and Wages”，Journal of Labor Economics，vol.31，no.1（January 2013），pp.59-96；Goos M.， A. Manning and A. Salomons，“Explaining Job Polarization： Routine-Biased Technological Change and Offshoring”，American Economic Review，vol.104，no.8（August 2014），pp.2509-2526.）Frey和Osborne采用高斯分類(lèi)模型評(píng)估美國(guó)702個(gè)職業(yè)被自動(dòng)化替代的風(fēng)險(xiǎn)，研究表明可編碼且可重復(fù)的常規(guī)型職業(yè)自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)更高。Frey C.B.and M.A.Osborne，“The Future of Employment： How Susceptible are Jobs to Computerisation？”，Technological Forecasting amp; Social Change，vol.114，no.1（January 2017），pp.254-280.）余玲錚等基于2018年廣東省制造業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字機(jī)器的使用會(huì)導(dǎo)致非常規(guī)任務(wù)工資水平高于常規(guī)任務(wù)。因此，數(shù)字化的發(fā)展會(huì)替代常規(guī)化程度較高的勞動(dòng)崗位，進(jìn)而加劇勞動(dòng)收入不平等。余玲錚、魏下海、孫中偉：《工業(yè)機(jī)器人、工作任務(wù)與非常規(guī)能力溢價(jià)——來(lái)自制造業(yè)“企業(yè)—工人”匹配調(diào)查的證據(jù)》，《管理世界》，2021年第1期。）第三條是人力資本理論，該理論認(rèn)為在數(shù)字要素的沖擊下，由于技能水平與資本的互補(bǔ)性增強(qiáng)，市場(chǎng)會(huì)增大對(duì)高技能勞動(dòng)者的需求，導(dǎo)致人力資本差異引發(fā)的工資差距進(jìn)一步擴(kuò)大。Brown C. and Campbell B.A.，“The Impact of Technological Change on Work and Wages”，Industrial Relations. vol.41，no.1（January 2002），pp.1-33.）

數(shù)字技術(shù)通過(guò)三重制約加劇勞動(dòng)者收入分化：首先，低技能群體因崗位勝任力不足陷入收入增長(zhǎng)瓶頸；其次，異質(zhì)性勞動(dòng)者間的認(rèn)知鴻溝削弱其技能提升動(dòng)力；此外，技術(shù)迭代速度與技能習(xí)得速率的失衡導(dǎo)致該群體持續(xù)邊緣化。數(shù)字資本依托人力資本效能差異，系統(tǒng)性重構(gòu)生產(chǎn)資料分配格局，低技能勞動(dòng)者在技術(shù)適配中漸失競(jìng)爭(zhēng)力，而高技能者通過(guò)數(shù)字賦能強(qiáng)化優(yōu)勢(shì)，致使收入差距擴(kuò)大。洪俊杰、李研、楊曦：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)與收入差距：數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的視角》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2024年第5期。）不僅如此，部分學(xué)者還發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)對(duì)收入分配的影響存在代際傳遞性，并且在行業(yè)和區(qū)域?qū)用娲嬖诋愘|(zhì)性。Gasteiger E. and Prettner K.，“Automation， Stagnation， and the Implications of a Robot Tax”，Macroeconomic Dynamics，vol.26，no.1（January 2022），pp.218-249；胡晟明、王林輝、朱利瑩：《工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用存在人力資本提升效應(yīng)嗎？》，《財(cái)經(jīng)研究》，2021年第6期；蘆婷婷、祝志勇：《人工智能對(duì)勞動(dòng)收入份額影響的空間溢出效應(yīng)——基于靜態(tài)空間杜賓模型和動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的分析》，《經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索》，2022年第5期。）

現(xiàn)有研究多聚焦傳導(dǎo)機(jī)理的定性探討，卻鮮有構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)內(nèi)部收入差距關(guān)聯(lián)的理論模型，致使相關(guān)政策建議缺乏學(xué)理支撐。本文突破性地采用數(shù)理建模與仿真模擬，深度解構(gòu)數(shù)字化傳導(dǎo)機(jī)制，為收入分配優(yōu)化提供新的方法論視角。因此，本文通過(guò)構(gòu)建包含異質(zhì)性勞動(dòng)者、數(shù)字化資本和企業(yè)數(shù)字稅的跨期迭代動(dòng)態(tài)一般均衡模型，全面分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)異質(zhì)性勞動(dòng)者收入差距的傳導(dǎo)機(jī)理，并且通過(guò)在理論模型中嵌入數(shù)字稅收和教育技能培訓(xùn)研究緩解收入差距的政策效果。

三、模型機(jī)制及理論分析

本部分構(gòu)建包含企業(yè)數(shù)字化、生存概率和異質(zhì)性人力資本的兩期迭代（OLG）動(dòng)態(tài)一般均衡模型，經(jīng)濟(jì)體由理性行為人、代表性廠商和政府構(gòu)成。行為人通過(guò)選擇消費(fèi)、儲(chǔ)蓄和老年期工作時(shí)間最大化終生效用，廠商通過(guò)資本和勞動(dòng)力的投入追求最大利潤(rùn)水平，政府通過(guò)調(diào)整稅收制度使得財(cái)政收支體系平衡。

（一）基本模型構(gòu)建

1.個(gè)人。采用兩期生命周期框架，個(gè)體i在工作期（t）提供一單位標(biāo)準(zhǔn)化勞動(dòng)要素，退休期（t+1）退出生產(chǎn)活動(dòng)，且滿(mǎn)足同質(zhì)化個(gè)體假設(shè)。假設(shè)勞動(dòng)者根據(jù)人力資本水平分為高人力資本勞動(dòng)者和低人力資本勞動(dòng)者，分別用h和l進(jìn)行表示，i∈{h，l}。將勞動(dòng)者數(shù)量單位化，并且用η和1-η分別表示低人力資本勞動(dòng)者和高人力資本勞動(dòng)者所占比重。個(gè)體i在工作期通過(guò)提供勞動(dòng)獲得工資收入wit，并將其用于消費(fèi)（Ciy，t）與儲(chǔ)蓄（Sit）；個(gè)體在退休期的消費(fèi)（Cio，t+1）主要通過(guò)工作期的儲(chǔ)蓄滿(mǎn)足。因此得到個(gè)體i的預(yù)算約束條件為：

由公式（26）可知，在生產(chǎn)率效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)加劇異質(zhì)性勞動(dòng)者收入不平等。當(dāng)勞動(dòng)力供應(yīng)保持不變的情況下，高技能勞動(dòng)力受益于技術(shù)進(jìn)步，工資以總產(chǎn)出增長(zhǎng)的速度增長(zhǎng)。隨著技術(shù)的進(jìn)步和更多的數(shù)字化設(shè)備被用于生產(chǎn)，高技能工人的工資相對(duì)于低技能工人有所增加。Acemoglu D. and D. Cao，“Innovation by Entrants and Incumbents”， Journal of Economic Theory，vol.157，no.5（May 2015）， pp.255-294.）至于推動(dòng)技能需求的基本經(jīng)濟(jì)力量，一系列研究強(qiáng)調(diào)技術(shù)的作用，并表明相對(duì)于低技能勞動(dòng)力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加了對(duì)高人力資本勞動(dòng)力的需求。當(dāng)有更多的高人力資本工人時(shí)，高技術(shù)的技術(shù)市場(chǎng)就會(huì)更大，因此將產(chǎn)生更多的數(shù)字技術(shù)，新數(shù)字技術(shù)將成為技能的補(bǔ)充。當(dāng)人力資本溢價(jià)增加時(shí)，技能密集型部門(mén)的創(chuàng)新和研發(fā)將變得更有利可圖。高人力資本工人在經(jīng)濟(jì)中的比例越大，生產(chǎn)率越高于低技能勞動(dòng)者。同時(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展與技術(shù)變革創(chuàng)新出更多的數(shù)字化產(chǎn)品，使得數(shù)字化資本與高技能勞動(dòng)者互補(bǔ)關(guān)系增強(qiáng)。因此，高技能勞動(dòng)者占比增加與獲得技能成本的降低將加劇工資不平等。

2.崗位替代效應(yīng)。傳統(tǒng)物質(zhì)資本是勞動(dòng)要素的非完全替代品，但是數(shù)字化資本屬于勞動(dòng)要素的完全替代品。由于傳統(tǒng)資本提高企業(yè)生產(chǎn)中的機(jī)器強(qiáng)度，進(jìn)而提高工人生產(chǎn)效率，因此，傳統(tǒng)實(shí)物資本的增加能夠提高勞動(dòng)者工資率。相比之下，數(shù)字化資本與低技能工人存在密切競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，數(shù)字化資本的增加會(huì)產(chǎn)生相反的影響。因此，數(shù)字化資本存量的增加并不會(huì)提高工人的邊際產(chǎn)品價(jià)值所衡量的生產(chǎn)率，而是使低人力資本工人被自動(dòng)化設(shè)備所替代。Gasteiger E. and Prettner K.，“Automation， Stagnation， and the Implications of a Robot Tax”，Macroeconomic Dynamics，vol.26，no.1（January 2022），pp.218-249.）數(shù)字化資本能夠取代從事日常技術(shù)職責(zé)的低人力資本勞動(dòng)者，如簿記、行政任務(wù)和制造過(guò)程；同時(shí)，提高高技能勞動(dòng)者的工作效率。Agrawal A.， Gans J. S. and Goldfarb A.，“Do We Want Less Automation？”，Science， vol.381，no.6654（July 2023），pp.155-158.）低技能勞動(dòng)力和數(shù)字化資本之間的完全替代與數(shù)字化產(chǎn)生的收入用來(lái)補(bǔ)償資本所有者意味著若數(shù)字化資本存量增加，則會(huì)導(dǎo)致資本份額增加和勞動(dòng)力份額減少。本文參照胡晟明等的做法，用異質(zhì)性勞動(dòng)者投入份額之比Γ=η/（1-η）作為衡量崗位替代效應(yīng)的參數(shù)，當(dāng)Γ增加時(shí)，表明低技能勞動(dòng)者的就業(yè)率增加；當(dāng)Γ降低時(shí)，表明低技能勞動(dòng)者的就業(yè)率減少。胡晟明、王林輝、董直慶：《工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與勞動(dòng)技能溢價(jià)——理論假說(shuō)與行業(yè)證據(jù)》，《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》，2021年第4期。由于數(shù)字化資本相對(duì)于低技能勞動(dòng)的生產(chǎn)效率為φ。因此，技能溢價(jià)函數(shù)可以變換為：

數(shù)字化設(shè)備的普及可能取代部分勞動(dòng)力，但兩種機(jī)制可防止大規(guī)模失業(yè)。首先，支出可能轉(zhuǎn)向人類(lèi)生產(chǎn)的商品和服務(wù)，創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)。Acemoglu D. and Restrepo P.，“Low-skill and High-skill Automation”，Journal of Human Capital，vol.12，no.2 （February 2018），pp.204-232.）數(shù)字化創(chuàng)新也催生新崗位，低技能勞動(dòng)力可轉(zhuǎn)移到這些崗位，如工程、編輯、數(shù)據(jù)分析等。數(shù)字化資本增加被視為新崗位的發(fā)展，替代一個(gè)崗位可能創(chuàng)造更多新崗位。

Brynjolfsson E. ， Mcafee A. and Spence M.，“Labor， Capital， and Ideas in the Power Law Economy”，F(xiàn)oreign Affair，vol.11，no.2 （February 2014），pp.1-17；Agrawal A.， Gans J. S. and Goldfarb A.，“Do We Want Less Automation？”，Science，vol.381，no.4（April 2023），pp.155-158.）其次，數(shù)字化資本降低生產(chǎn)成本和商品價(jià)格，增加需求，可能彌補(bǔ)部分就業(yè)損失。數(shù)字化對(duì)低技能勞動(dòng)力需求的影響模糊，因替代效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)并存。

盡管創(chuàng)造更多崗位，但低技能崗位待遇和穩(wěn)定性下降，高技能崗位需求增加，導(dǎo)致收入差距擴(kuò)大。Dario C. and Klaus P.，“Technological Unemployment Revisited： Automation in a Search and Matching Framework”，Oxford Economic Papers，vol.15，no.11（November 2021），pp.23-45.）數(shù)字化資本的積累加劇低技能勞動(dòng)力的市場(chǎng)緊張程度，并減緩高技能勞動(dòng)力的市場(chǎng)緊張程度，導(dǎo)致低技能工人的失業(yè)率上升，高技能工人的失業(yè)率下降，進(jìn)而加劇收入不平等。

3.漣漪效應(yīng)。由數(shù)字化轉(zhuǎn)型引起的崗位替代效應(yīng)也會(huì)產(chǎn)生漣漪反應(yīng)，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型在替代一部分低技能勞動(dòng)者的同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致低技能勞動(dòng)者通過(guò)提升技能水平轉(zhuǎn)入高技能勞動(dòng)崗位，導(dǎo)致高技能勞動(dòng)者被替代。Graetz 和 Michaels通過(guò)使用按國(guó)家劃分的行業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化不會(huì)改變總體的勞動(dòng)需求，但是會(huì)使勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，促使低人力資本勞動(dòng)力從低技能崗轉(zhuǎn)向高技能崗。Graetz G. and Michaels G.， “Robots at Work”，Review of Economics and Statistics，vol.100，no.5（May 2018），pp.753-768.）數(shù)字化資本投入通過(guò)雙重效應(yīng)重塑經(jīng)濟(jì)生態(tài)：在供給側(cè)顯著提升全要素生產(chǎn)率與管理效能，驅(qū)動(dòng)企業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)及勞動(dòng)者薪酬提升；在需求側(cè)通過(guò)降低產(chǎn)品價(jià)格惠及消費(fèi)者與下游廠商，形成消費(fèi)擴(kuò)張與生產(chǎn)規(guī)模增長(zhǎng)的良性循環(huán)，最終實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)供需的乘數(shù)效應(yīng)優(yōu)化。因此，盡管崗位替代效應(yīng)導(dǎo)致勞動(dòng)者雇傭數(shù)量降低，但是生產(chǎn)規(guī)模效應(yīng)增加勞動(dòng)要素投入，低技能勞動(dòng)者雇傭份額將減少，高技能勞動(dòng)者雇傭份額將增加，總雇傭勞動(dòng)人數(shù)不會(huì)受到顯著影響。因?yàn)?，隨著數(shù)字化技術(shù)的進(jìn)步，低技能工人將重新分配到不容易受人工智能影響的工作中——即需要?jiǎng)?chuàng)造性和社會(huì)智力的任務(wù)。低人力資本勞動(dòng)力轉(zhuǎn)向高技能崗位過(guò)程中也必將通過(guò)認(rèn)知能力、創(chuàng)造能力和社交能力等技能的提升轉(zhuǎn)為高人力資本勞動(dòng)者。Frey C. B. and M. A. Osborne.，“The Future of Employment： How Susceptible are Jobs to Computerisation？”， Technological Forecasting amp; Social Change，vol.114，no.1（January 2017），pp. 254-280.）高技能勞動(dòng)力市場(chǎng)由于低技能勞動(dòng)者的轉(zhuǎn)入而愈發(fā)緊張，進(jìn)而導(dǎo)致高技能勞動(dòng)者工資水平下降，異質(zhì)性勞動(dòng)者之間的收入差距減小。

低人力資本工人和高人力資本工人之間的替代彈性在漣漪效應(yīng)中起著至關(guān)重要的作用。將技能溢價(jià)對(duì)勞動(dòng)者替代彈性求一階導(dǎo)可得：

因此，漣漪效應(yīng)的作用效果取決于高技能勞動(dòng)者投入份額和低技能勞動(dòng)者投入份額與數(shù)字化資本投入份額的占比。兩種類(lèi)型的勞動(dòng)者之間替代率越高，數(shù)字化資本越容易在經(jīng)濟(jì)中提高有效勞動(dòng)力的數(shù)量，也就越容易將生產(chǎn)中的勞動(dòng)力投入轉(zhuǎn)化為可積累的生產(chǎn)要素。因此，數(shù)字化資本對(duì)高技能工人的影響將取決于低技能工人和高技能工人之間的替代彈性。對(duì)于高替代彈性，面對(duì)數(shù)字化資本，高技能工人的工資水平存在下降的可能。Lankisch C.， Prettner K. and Prskawetz A.， “How Can Robots Affect Wage Inequality？”，Economic Modelling，vol.81，no.5（May，2019），pp161-169.）

其原因在于數(shù)字化提升了高技能密集型中間產(chǎn)品的相對(duì)價(jià)格，進(jìn)而在該部門(mén)產(chǎn)生了企業(yè)生產(chǎn)的內(nèi)生效應(yīng)。這一轉(zhuǎn)變促使勞動(dòng)力需求從低技能密集型產(chǎn)品轉(zhuǎn)向高技能密集型產(chǎn)品，從而在很大程度上抵消了數(shù)字化可能給高技能工人工資帶來(lái)的潛在負(fù)面影響。盡管數(shù)字化資本通過(guò)替代效應(yīng)有能力降低工人的工資，但如果低人力資本工人和數(shù)字化資本對(duì)高人力資本工人的替代率較高，那么高技能工人的工資仍然可能會(huì)受到數(shù)字化的不利影響，因此提出假設(shè)：

假設(shè)2A：在生產(chǎn)率效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)擴(kuò)大異質(zhì)性勞動(dòng)者之間收入差距。

假設(shè)2B：在崗位替代效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)擴(kuò)大異質(zhì)性勞動(dòng)者之間收入差距。

假設(shè)2C：在漣漪效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)縮小異質(zhì)性勞動(dòng)者之間收入差距。

四、數(shù)值模擬

（一）參數(shù)校準(zhǔn)

為避免模擬過(guò)程中參數(shù)選取的主觀性，本文參考已有文獻(xiàn)的相關(guān)研究并結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況對(duì)參數(shù)進(jìn)行賦值，進(jìn)而提高擬合結(jié)果的可靠性與合理性。

1.資本產(chǎn)出因子ψ。賈洪波利用《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，通過(guò)線(xiàn)性回歸的方法求得資本對(duì)城鎮(zhèn)產(chǎn)出的彈性系數(shù)為0.31。賈洪波：《降低單位繳費(fèi)率對(duì)城鎮(zhèn)人口養(yǎng)老金替代率的一般均衡效應(yīng)》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》，2021年第11期。）于也雯和龔六堂將資本對(duì)產(chǎn)出的彈性系數(shù)設(shè)定為0.35。于也雯、龔六堂：《生育政策、生育率與家庭養(yǎng)老》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2021年第5期。）賈俊雪等將其設(shè)定為0.5。賈俊雪、龍學(xué)文、孫偉：《人口紅利還是人力資本紅利：生育政策經(jīng)濟(jì)影響的理論分析》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2021年第12期。）郭凱明等通過(guò)收入法確定資本的收入份額在0.5左右，將資本對(duì)產(chǎn)出的彈性系數(shù)設(shè)定為0.5。郭凱明、余靖雯、龔六堂：《家庭隔代撫養(yǎng)文化、延遲退休年齡與勞動(dòng)力供給》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2021年第6期。）綜合考慮之后，本文設(shè)定資本產(chǎn)出彈性ψ為0.5。

2.生產(chǎn)函數(shù)的技術(shù)效率參數(shù)A。借鑒汪偉和王文鵬的做法，將技術(shù)效率參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化為10。汪偉、王文鵬：《預(yù)期壽命、人力資本與提前退休行為》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2021年第9期。）

3.低人力資本與高人力資本的彈性參數(shù)σ。根據(jù)在生產(chǎn)過(guò)程中用低熟練工人替代高技能工人的難度，高技能工人生產(chǎn)力的提高會(huì)導(dǎo)致工資的增長(zhǎng)率超過(guò)低熟練工人，因此，帶有技能偏見(jiàn)的技術(shù)變革就會(huì)擴(kuò)大工資差距。參考Ottaviano 和 Peri的設(shè)定，將σ設(shè)為0.5。Ottaviano G. I. P. and Peri G.，“Rethinking the Effect of Immigration on Wages”， Journal of the European Economic Association，vol.10，no.1（January 2012），pp.152-197.）

4.勞動(dòng)產(chǎn)出因子。借鑒Zhang等的設(shè)定，將勞動(dòng)收入份額參數(shù)設(shè)定為0.427。Zhang X.， Palivos T. and Liu X.，“Aging and Automation in Economies with Search Frictions”，Journal of Population Economics，2022，vol.35，no.2（February 2022），pp.621-642.）

5.老年期消費(fèi)重視程度的時(shí)間貼現(xiàn)因子β。β表示行為人對(duì)老年期消費(fèi)的重視程度。郭凱明和顏色將其設(shè)定為0.85，汪偉和咸金坤將其設(shè)定為0.78?？紤]到當(dāng)前我國(guó)居民對(duì)老年期消費(fèi)的重視程度在逐漸提高，本文將其設(shè)定為0.9，后文還將對(duì)該參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。郭凱明、顏色：《延遲退休年齡、代際收入轉(zhuǎn)移與勞動(dòng)力供給增長(zhǎng)》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2016年第6期；汪偉、咸金坤：《人口老齡化、教育融資模式與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2020年第12期。）

6.低人力資本勞動(dòng)者占比η。本文根據(jù)Prettner和Strulik有無(wú)接受高等教育對(duì)勞動(dòng)者進(jìn)行劃分，即專(zhuān)科及以上學(xué)歷勞動(dòng)者為高人力資本勞動(dòng)者。Prettner K. and Strulik H.，“Innovation， Automation， and Inequality： Policy Challenges in the Race against the Machine”，Journal of Monetary Economics，vol.116，no.12（December 2020），pp.249-265.）根據(jù)《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒（2022）》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2021年我國(guó)勞動(dòng)者中，專(zhuān)科及以上學(xué)歷勞動(dòng)者占比23%，因此，本文將η設(shè)定為77%。

7.數(shù)字化資本相對(duì)于低人力資本勞動(dòng)力的生產(chǎn)率。數(shù)字化資本被認(rèn)為是低人力資本勞動(dòng)力的完美替代品，對(duì)高人力資本勞動(dòng)力的一種不完美的替代品。參照Acemoglu和Restrepo，本文對(duì)φ取值3.15。Acemoglu D. and Restrepo P.，“Robots and Jobs： Evidence from US Labor Markets”，Journal of Political Economy，vol.128，no.6（June 2020），pp.2188-2244.）

8.勞動(dòng)者議價(jià)指數(shù)γ。衡量勞動(dòng)者邊際產(chǎn)出中用于工資支付的比例，參照Z(yǔ)hang等的做法，將γ設(shè)置為0.5。Zhang X.， Palivos T. and" Liu X.，“Aging and Automation in Economies with Search Frictions”，Journal of Population Economics，vol.35，no.2（February 2022），pp.621-642.）

9.數(shù)字稅稅率τ。為了更加直觀地看出數(shù)字稅對(duì)緩解收入差距的效果，本文參照已有國(guó)家（英國(guó)、法國(guó)和印度）的做法，分別將數(shù)字稅稅率設(shè)為1%、2%和3%。

10.勞動(dòng)者生產(chǎn)效率Bl和Bh。參照袁禮和歐陽(yáng)峣的做法，利用利潤(rùn)最大化一階條件可以得到高技能勞動(dòng)者技術(shù)效率Bh=Shtλ1-ψσ（Ytht ），低技能勞動(dòng)者技術(shù)效率Bl=（1-Sht1-λ）1-ψσ（Ytlt），其中，式中Sht為高技能勞動(dòng)報(bào)酬占比。利用高技能勞動(dòng)者工資與勞動(dòng)總報(bào)酬之比衡量Sht，利用產(chǎn)值衡量Yt，利用高技能勞動(dòng)者與低技能勞動(dòng)者分別表示ht、lt。從而測(cè)算出Bh、Bl，相比得出Bh/Bl=1.54，因此，本文設(shè)Bl=1，Bh=1.54。敏感性分析部分，研究異質(zhì)性勞動(dòng)者相對(duì)生產(chǎn)效率之比，對(duì)Bh分別降低和提高0.3。袁禮、歐陽(yáng)峣：《發(fā)展中大國(guó)提升全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2018年第6期。）

（二）基準(zhǔn)數(shù)值模擬結(jié)果與分析

采用MATLAB編程軟件，在參數(shù)校準(zhǔn)的條件下，分別對(duì)低人力資本工資水平、高人力資本工資水平、基尼系數(shù)和人力資本溢價(jià)進(jìn)行仿真模擬，模擬結(jié)果如圖1、表1所示。為了研究異質(zhì)性勞動(dòng)者之間替代彈性的影響，在模擬過(guò)程中對(duì)替代彈性進(jìn)行差異化處理，并在圖中用點(diǎn)虛線(xiàn)、實(shí)線(xiàn)、長(zhǎng)虛線(xiàn)分別代表彈性系數(shù)取0.3、0.5、0.8的情況。

由圖1可知，數(shù)字化資本通過(guò)崗位替代、生產(chǎn)率和漣漪效應(yīng)降低人力資本勞動(dòng)者工資，且替代率越大，降幅越小。而對(duì)高人力資本勞動(dòng)者而言，由于互補(bǔ)關(guān)系的存在，數(shù)字化資本在綜合效應(yīng)的作用下會(huì)提高其工資水平，且異質(zhì)性人力資本勞動(dòng)者之間的替代率越大，工資提高水平越低。隨著企業(yè)數(shù)字化資本投入的增加，基尼系數(shù)呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，說(shuō)明人力資本差異勞動(dòng)者之間的收入差距逐漸擴(kuò)大，假設(shè)1得到論證。圖1中顯示，提高勞動(dòng)者之間的替代率會(huì)降低基尼系數(shù)，因?yàn)樘娲试鰪?qiáng)漣漪效應(yīng)，使低技能勞動(dòng)者更容易轉(zhuǎn)入高技能崗位，增加對(duì)高技能勞動(dòng)者的替代性，從而降低高技能勞動(dòng)者工資，縮小收入差距。反之，降低替代率會(huì)削弱漣漪效應(yīng)，增加低技能勞動(dòng)者轉(zhuǎn)入高技能崗位的難度，減少替代性，導(dǎo)致高技能勞動(dòng)者工資上升，收入差距擴(kuò)大。此外，企業(yè)數(shù)字化資本與人力資本溢價(jià)呈正相關(guān)，數(shù)字化資本投入增加會(huì)提升人力資本溢價(jià)水平。

（三）敏感性分析

為驗(yàn)證基準(zhǔn)模型模擬結(jié)果的穩(wěn)健性，本部分將通過(guò)調(diào)整低人力資本勞動(dòng)力占比η和數(shù)字化資本相對(duì)于非熟練勞動(dòng)力的生產(chǎn)率φ，即在不改變其他參數(shù)的前提下，將參數(shù)η由初設(shè)值0.77分別調(diào)高為0.87、調(diào)低為0.67，參數(shù)φ由初設(shè)值3.15分別調(diào)高為4、調(diào)低為2，觀測(cè)模擬結(jié)果會(huì)不會(huì)發(fā)生顯著變化。表2中列出在參數(shù)不同取值條件下，基尼系數(shù)的變化情況。

由表2可知，在其它參數(shù)不變的情況下，調(diào)節(jié)的取值并不會(huì)改變數(shù)字化資本對(duì)基尼系數(shù)影響的總體趨勢(shì)，但是影響程度會(huì)存在一定差異。當(dāng)提高低人力資本勞動(dòng)力占比和數(shù)字化資本相對(duì)于非熟練勞動(dòng)力的生產(chǎn)率的取值，基尼系數(shù)呈上漲趨勢(shì)。低人力資本勞動(dòng)者占比過(guò)高導(dǎo)致勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的低技能化，低技能崗位與數(shù)字化資本存在顯著的替代關(guān)系，低技能化的勞動(dòng)結(jié)構(gòu)引起低技能勞動(dòng)力失業(yè)率增大，基尼系數(shù)提高。數(shù)字化資本相對(duì)生產(chǎn)效率的提高，能夠降低商品的價(jià)格，增加對(duì)其他商品的需求，從而增加勞動(dòng)者實(shí)際收入，稱(chēng)之為收入效應(yīng)。Frey C.B. and M.A.Osborne，“The Future of Employment： How Susceptible are Jobs to Computerisation？”，Technological Forecasting amp; Social Change，vol.114，no.1（January 2017），pp.254-280.） 生產(chǎn)效率提高也會(huì)對(duì)低人力資本勞動(dòng)者產(chǎn)生崗位替代效應(yīng)，當(dāng)替代效應(yīng)大于收入效應(yīng)時(shí)，基尼系數(shù)提高。

（四）傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)

1.生產(chǎn)率效應(yīng)

由理論部分的分析可知，高技能勞動(dòng)者增進(jìn)型技術(shù)效率對(duì)數(shù)字要素投入的一階導(dǎo)大于零，低技能勞動(dòng)者增進(jìn)型技術(shù)效率對(duì)數(shù)字要素投入的一階導(dǎo)等于零，即在其他條件不變的情況下，Bh為關(guān)于pt的遞增函數(shù)，Bl為常數(shù)。因此，異質(zhì)性勞動(dòng)者之間的增進(jìn)型技術(shù)效率之比χ取決于Bh的變化。本文模擬了在不同技術(shù)效率水平之下基尼系數(shù)的變化，模擬結(jié)果如圖2a所示。可以看出，隨著技術(shù)效率之比χ的增加，基尼系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，由此印證理論部分提出的δGt/δχ＞0。數(shù)據(jù)要素通過(guò)三種方式提升高技能勞動(dòng)者的生產(chǎn)效率：要素增值、信息支持與信息共享。（1）要素增值：數(shù)據(jù)要素通過(guò)與其他要素協(xié)同產(chǎn)生乘數(shù)效應(yīng)，提升勞動(dòng)者技能和全要素生產(chǎn)率，形成新質(zhì)生產(chǎn)力。（2）信息支持：數(shù)據(jù)要素幫助企業(yè)精準(zhǔn)分析市場(chǎng)和組織信息，優(yōu)化決策，提升產(chǎn)品和服務(wù)針對(duì)性，從而提高生產(chǎn)效率。（3）信息共享：數(shù)據(jù)要素的公開(kāi)化和透明化使企業(yè)能獲取創(chuàng)新活動(dòng)信息，最大化創(chuàng)新投入效用。數(shù)據(jù)要素的所有者和使用者多為高技能勞動(dòng)者，他們也將成為主要獲益者。數(shù)據(jù)要素的投入提升了企業(yè)生產(chǎn)率和產(chǎn)能，增加了對(duì)高技能勞動(dòng)者的需求。因此，在生產(chǎn)率效應(yīng)的作用下，基尼系數(shù)逐漸增加，異質(zhì)性勞動(dòng)者收入差距逐漸擴(kuò)大，假設(shè)2A得證。

2.崗位替代效應(yīng)

異質(zhì)性勞動(dòng)者投入份額之比Γ，Γ衡量了低技能勞動(dòng)者被替代情況和崗位創(chuàng)造情況。若Γ上升，說(shuō)明數(shù)字化過(guò)程中創(chuàng)造的崗位數(shù)量大于被替代的勞動(dòng)者數(shù)量；若Γ下降，則說(shuō)明替代效應(yīng)強(qiáng)度較大，被數(shù)字要素替代的低技能勞動(dòng)者無(wú)法被創(chuàng)造效應(yīng)創(chuàng)造的工作崗位所完全覆蓋。技能溢價(jià)θ是衡量勞動(dòng)者工資差距的重要指標(biāo)，技能溢價(jià)上升，說(shuō)明異質(zhì)性勞動(dòng)者收入差距擴(kuò)大，反之反是。本文對(duì)技能溢價(jià)關(guān)于Γ的一階導(dǎo)進(jìn)行仿真模擬，根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2023》的數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前我國(guó)Γ等于3.35，因此在模擬過(guò)程中將Γ的取值范圍設(shè)定為［0，4］，模擬結(jié)果如圖2b所示。從圖中可以看出δθ δΓ為大于零的遞增函數(shù)，δ2 θδΓ2為遞減函數(shù)，說(shuō)明在替代效應(yīng)作用下，異質(zhì)性勞動(dòng)者收入差距逐漸擴(kuò)大。主要原因是數(shù)字化創(chuàng)造的新型崗位（如外賣(mài)員、滴滴司機(jī)、電商主播）待遇和穩(wěn)定性低于被替代崗位，導(dǎo)致收入下降；而高技能崗位（如數(shù)據(jù)分析師、數(shù)字程序維護(hù)員）需要較高人力資本，對(duì)低技能勞動(dòng)者需求少，推高高技能勞動(dòng)者工資，擴(kuò)大收入差距。因此，替代效應(yīng)使基尼系數(shù)上升，異質(zhì)性勞動(dòng)者收入差距擴(kuò)大，假設(shè)2B得證。

3.漣漪效應(yīng)

異質(zhì)性勞動(dòng)者替代彈性σ是衡量漣漪效應(yīng)的重要參數(shù)。σ越大說(shuō)明低技能勞動(dòng)者轉(zhuǎn)入高技能工作崗位越容易，則漣漪效應(yīng)越強(qiáng)。本文模擬了在σ的不同取值下，隨著數(shù)字要素的變化，技能溢價(jià)θ對(duì)替代彈性一階導(dǎo)δθδσ 的變化情況。由圖2c可知，δθδσ的數(shù)字始終為負(fù)，并且隨著替代彈性的增加呈下降趨勢(shì)。由前文的分析可知，在當(dāng)前的參數(shù)設(shè)定條件下滿(mǎn)足：Bh （1-η）＜Bl η+φpt，δθδσ*δσ δpt＞0，即在漣漪效應(yīng)的作用下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效縮小異質(zhì)性勞動(dòng)者之間收入差距，假設(shè)2C得證。

（五）拓展模型分析

企業(yè)數(shù)字化使得低技能勞動(dòng)者系統(tǒng)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)增加，而《勞動(dòng)法》的目的是為了保護(hù)就業(yè)者的合法權(quán)益不受侵害，政府通過(guò)數(shù)字稅收政策抵抗失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)合理的政策措施。數(shù)字稅收政策的實(shí)施能夠降低企業(yè)的裁員成本，增加低技能勞動(dòng)者在勞動(dòng)關(guān)系中的話(huà)語(yǔ)權(quán)，提高其工資水平，從而縮小與高技能勞動(dòng)者之間的收入差距。由于低技能勞動(dòng)者的學(xué)歷水平較低、勞動(dòng)技能有限，面臨的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高，并且再就業(yè)的難度較大，應(yīng)將處于勞動(dòng)結(jié)構(gòu)底層的勞動(dòng)者作為重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。因此，政府應(yīng)將數(shù)字稅收以失業(yè)救助金、技能培訓(xùn)費(fèi)等形式轉(zhuǎn)移給勞動(dòng)者，能夠有效緩解經(jīng)濟(jì)壓力，為勞動(dòng)者參加技能培訓(xùn)提供必要的資金支持，提高失業(yè)者的再就業(yè)率。

生產(chǎn)要素的收入分配取決于要素生產(chǎn)效率。低技能勞動(dòng)者與數(shù)字化資本之間存在替代關(guān)系，數(shù)字化并不能提高低技能勞動(dòng)者的生產(chǎn)效率；而高技能勞動(dòng)者與數(shù)字化資本的協(xié)同聯(lián)動(dòng)效應(yīng)能夠顯著提高高技能勞動(dòng)者的生產(chǎn)效率，因此，數(shù)字化資本提高了高技能勞動(dòng)者的勞動(dòng)收入份額。數(shù)據(jù)要素是數(shù)字技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)，為數(shù)字化資本提供了重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源。低技能勞動(dòng)者為數(shù)據(jù)要素的收集、匯總和存儲(chǔ)付出一定的勞動(dòng)力，使得數(shù)據(jù)要素具有一定價(jià)值，如滴滴司機(jī)、外賣(mài)員收集的用戶(hù)數(shù)據(jù)。但是，低技能勞動(dòng)者并沒(méi)有從這部分勞動(dòng)中獲得相應(yīng)的報(bào)酬。數(shù)字企業(yè)通過(guò)對(duì)“數(shù)據(jù)+算法+算力”的控制，剝削低技能勞動(dòng)者的剩余價(jià)值，造成異質(zhì)性勞動(dòng)者收入分配失衡。為了有效緩解與數(shù)字要素有關(guān)的收入差距問(wèn)題，本文提出技能培訓(xùn)補(bǔ)貼、數(shù)字稅的政策措施。政府按照一定比率（τ）對(duì)企業(yè)數(shù)字化資本征收數(shù)字稅，并且將征稅所得全部用于低人力資本的技能培訓(xùn)補(bǔ)貼elt，提高其人力資本水平以構(gòu)建與當(dāng)前數(shù)字化資本發(fā)展相適配的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)。

由于技能培訓(xùn)補(bǔ)貼僅發(fā)放于低人力資本勞動(dòng)者，因此，若i=l，則ei＞0; 若i=h，則ei=0。根據(jù)前文的思路可得引入技能培訓(xùn)補(bǔ)貼和數(shù)字稅的基尼系數(shù)表達(dá)式：

引入數(shù)字稅和技能培訓(xùn)的本質(zhì)是為了改變傳統(tǒng)企業(yè)的稅收規(guī)則，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)下剩余價(jià)值的分配機(jī)制。馬克思提出“稅收來(lái)源于人民的勞動(dòng)”，恩格斯提出“資本家與勞動(dòng)者的交易創(chuàng)造出以租金形式在勞動(dòng)者之間進(jìn)行分配的總剩余價(jià)值”?！恶R克思恩格斯選集》第3卷，人民出版社2012年版，第582頁(yè)。）因此，從本源性來(lái)看，勞動(dòng)是價(jià)值產(chǎn)生的唯一來(lái)源。企業(yè)并不參與勞動(dòng)，只參與生產(chǎn)要素創(chuàng)造的剩余價(jià)值的分配，但是企業(yè)獲得剩余價(jià)值的比例過(guò)高，且無(wú)需為數(shù)字要素創(chuàng)造出的剩余價(jià)值納稅，而低技能勞動(dòng)者在這一過(guò)程中勞動(dòng)的投入被忽視。造成這一現(xiàn)象的主要原因在于法律制度滯后于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，導(dǎo)致新業(yè)態(tài)從業(yè)者的法律身份不明確，再加上數(shù)字要素價(jià)值創(chuàng)造體系不夠完善，無(wú)法對(duì)數(shù)字要素的收入份額進(jìn)行精確測(cè)量，從而導(dǎo)致低技能勞動(dòng)者的合法權(quán)益受到侵害。

已有部分國(guó)家實(shí)施數(shù)字稅政策，主要包括英國(guó)、法國(guó)和印度等國(guó)家。如英國(guó)從2020年4月開(kāi)始對(duì)一些提供數(shù)字化服務(wù)且年收入超過(guò)5億英鎊的企業(yè)按照2%的稅率征收數(shù)字稅；法國(guó)對(duì)線(xiàn)上銷(xiāo)售收入、廣告收入和在線(xiàn)服務(wù)平臺(tái)企業(yè)按照3%的稅率征稅；印度對(duì)在國(guó)內(nèi)提供數(shù)字服務(wù)的國(guó)外企業(yè)征收2%的數(shù)字稅。白彥鋒、岳童：《數(shù)字稅征管的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)與策略選擇》，《改革》，2021年第2期。）為了更加直觀地看出數(shù)字稅對(duì)緩解收入差距的效果，本文參照已有國(guó)家的做法，分別將數(shù)字稅稅率設(shè)為1%、2%和3%，對(duì)嵌入數(shù)字稅和技能培訓(xùn)的理論模型進(jìn)行仿真模擬，仿真結(jié)果如圖3所示。當(dāng)數(shù)字稅依次遞增為1%、2%、3%時(shí)，基尼曲線(xiàn)整體下移，說(shuō)明引入技能培訓(xùn)補(bǔ)貼與數(shù)字稅政策之后，基尼系數(shù)出現(xiàn)下降趨勢(shì)，且隨著數(shù)字稅稅率的增加，基尼系數(shù)下降幅度越大，收入不平等在一定程度得到有效緩解。

五、結(jié)論與政策建議

本文為研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否加劇收入不平等，構(gòu)建包含異質(zhì)性勞動(dòng)者、數(shù)字化資本和企業(yè)數(shù)字稅的跨期迭代動(dòng)態(tài)一般均衡模型。通過(guò)理論模型與理論分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)生產(chǎn)率效應(yīng)、崗位替代效應(yīng)和漣漪效應(yīng)的傳導(dǎo)路徑加劇收入不平等。通過(guò)仿真模擬發(fā)現(xiàn)，在進(jìn)行參數(shù)校準(zhǔn)條件下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加劇異質(zhì)性勞動(dòng)者之間收入不平等。為了緩解由數(shù)字化引致的勞動(dòng)者之間收入不平等，構(gòu)建嵌入數(shù)字稅和技能培訓(xùn)補(bǔ)貼的跨期迭代模型，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字稅能夠有效緩解勞動(dòng)者之間收入差距擴(kuò)大問(wèn)題。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文的創(chuàng)新之處在于通過(guò)數(shù)理模型分析和仿真模擬檢驗(yàn)的方法對(duì)數(shù)字化影響異質(zhì)性勞動(dòng)者收入差距的傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行了深度研究。但是本文仍有研究不足之處，缺少企業(yè)層面數(shù)據(jù)的實(shí)證研究，這也是本文未來(lái)的研究方向。綜合全文的研究結(jié)果，提出以下政策建議：

（一）從企業(yè)層面考慮，應(yīng)從多角度出發(fā)緩解內(nèi)部勞動(dòng)收入差距的擴(kuò)大

企業(yè)應(yīng)該從以下三個(gè)角度制定相應(yīng)的規(guī)章制度以緩解企業(yè)內(nèi)部員工收入差距的擴(kuò)大。第一，建立合理的薪酬體系。明確企業(yè)薪酬策略和目標(biāo)，確保薪酬體系能夠支持企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)。出臺(tái)相應(yīng)的政策措施以吸引和保留核心員工、激勵(lì)員工提升績(jī)效、促進(jìn)員工收入分配公平合理。進(jìn)行市場(chǎng)薪酬調(diào)研，收集同行業(yè)、同地區(qū)、同崗位的薪酬數(shù)據(jù)，了解市場(chǎng)薪酬水平和結(jié)構(gòu)，為制定薪酬策略提供參考。設(shè)計(jì)多元化的薪酬結(jié)構(gòu)，包括基本薪酬、績(jī)效薪酬、福利和獎(jiǎng)勵(lì)等，以平衡不同員工之間的收入差距。

第二，提供培訓(xùn)與發(fā)展機(jī)會(huì)。為員工提供培訓(xùn)與發(fā)展機(jī)會(huì)，幫助低技能勞動(dòng)者提升技能水平，使員工有機(jī)會(huì)通過(guò)提升自身人力資本水平獲得更多的工資收入。鼓勵(lì)低技能勞動(dòng)者積極參與企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)、外部培訓(xùn)、技能進(jìn)修課程等，提高專(zhuān)業(yè)素質(zhì)與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，從而縮小與高技能勞動(dòng)者之間收入差距。

第三，加強(qiáng)交流與透明度。企業(yè)管理部門(mén)要積極主動(dòng)與低收入員工保持定期交流，為其詳細(xì)解釋薪酬體系構(gòu)成，分析薪酬差距產(chǎn)生的原因，使員工了解企業(yè)的薪酬政策與決策過(guò)程。增加薪酬體系的透明度，向員工公開(kāi)企業(yè)薪酬標(biāo)準(zhǔn)與薪酬結(jié)構(gòu)，進(jìn)而減少低收入員工對(duì)薪酬差距產(chǎn)生的負(fù)面情緒。

（二）從政府層面考慮，應(yīng)從多方面入手縮小異質(zhì)性勞動(dòng)者收入差距

政府應(yīng)該從以下四個(gè)方面出臺(tái)相應(yīng)的政策措施以縮小異質(zhì)性勞動(dòng)者收入差距。第一，政府應(yīng)加快高質(zhì)量教育體系建設(shè)，促進(jìn)教育公平；數(shù)字化加劇收入不平等的根本原因在于教育資源分布不均導(dǎo)致的人力資本差異。教育公平是推動(dòng)社會(huì)公平的核心動(dòng)能。在當(dāng)前大力推進(jìn)共同富裕的社會(huì)背景下，要不斷加強(qiáng)教育體制改革，構(gòu)建公平優(yōu)質(zhì)、資源共享的教育體系，鑄就優(yōu)質(zhì)均衡的教育格局。為此，政府應(yīng)出臺(tái)相應(yīng)教育政策，增加高校在數(shù)字技術(shù)方面的教育投入，重視數(shù)字要素知識(shí)與技能相結(jié)合的培養(yǎng)，推動(dòng)理論教育與實(shí)踐教育的協(xié)同均衡發(fā)展、制定與數(shù)字時(shí)代相匹配的技能培訓(xùn)方案，為勞動(dòng)者奠定穩(wěn)固的技能學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，從初始階段縮小勞動(dòng)者之間在數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域的人力資本差異。

第二，加大勞動(dòng)者數(shù)字技能培訓(xùn)力度，提高勞動(dòng)者與數(shù)字化崗位適配度；政府在勞動(dòng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的過(guò)程中要發(fā)揮主導(dǎo)作用，對(duì)數(shù)字技術(shù)的勞動(dòng)需求作出準(zhǔn)確分析，與中國(guó)國(guó)情相結(jié)合，出臺(tái)相應(yīng)的技能培訓(xùn)政策，優(yōu)化市場(chǎng)整體勞動(dòng)結(jié)構(gòu)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供相匹配的優(yōu)質(zhì)勞動(dòng)力。針對(duì)失業(yè)勞動(dòng)力建立相關(guān)的再就業(yè)技能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，力爭(zhēng)讓失業(yè)勞動(dòng)者獲得與數(shù)字要素相匹配的勞動(dòng)技能，使其重返勞動(dòng)崗位。政府要積極引導(dǎo)低技能勞動(dòng)者樹(shù)立正確的就業(yè)觀，主動(dòng)參與政府與企業(yè)的相關(guān)培訓(xùn)項(xiàng)目，提升自身技能水平，從而縮小與高技能勞動(dòng)者的收入差距。

第三，加快數(shù)字稅收體系建設(shè)，優(yōu)化收入分配制度，以應(yīng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)政府財(cái)政收支的影響，實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的平穩(wěn)過(guò)渡。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，中國(guó)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)顯著變化，對(duì)政府財(cái)政收支產(chǎn)生巨大影響。政府為扶持?jǐn)?shù)字創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)實(shí)施稅收優(yōu)惠政策，會(huì)減少財(cái)政收入，同時(shí)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型中，低技能勞動(dòng)者的技能培訓(xùn)等費(fèi)用會(huì)加重政府財(cái)政負(fù)擔(dān)。為平衡財(cái)政收支，數(shù)字稅成為必要的解決方案。本文提出兩條數(shù)字稅收建設(shè)路徑：一是改進(jìn)現(xiàn)有稅收體系，構(gòu)建數(shù)字稅法，優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的增值稅和企業(yè)所得稅；二是針對(duì)數(shù)字要素特殊性，細(xì)致劃分課稅對(duì)象，將數(shù)字稅作為新型稅種征收，如數(shù)字服務(wù)稅、社保增值稅等。

第四，加強(qiáng)勞動(dòng)市場(chǎng)數(shù)字信息平臺(tái)建設(shè)，提高勞動(dòng)供需雙方對(duì)接效率。由于低人力資本勞動(dòng)者學(xué)歷水平較低，缺少文化教育，使其現(xiàn)實(shí)生活中運(yùn)用現(xiàn)代技術(shù)手段受限，導(dǎo)致信息不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象發(fā)生。政府應(yīng)當(dāng)根據(jù)中國(guó)勞動(dòng)者供需現(xiàn)狀，分層、分類(lèi)、分區(qū)統(tǒng)籌構(gòu)建勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)數(shù)字信息平臺(tái)。一是分層，從省、市、縣層級(jí)層層推進(jìn)整理匯總就業(yè)市場(chǎng)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，各層級(jí)相通互聯(lián)，保障就業(yè)信息高效流通。二是分類(lèi)，對(duì)勞動(dòng)供給方的教育背景、預(yù)期薪資、在職經(jīng)歷、工作技能和技能證書(shū)進(jìn)行分類(lèi)歸檔，對(duì)勞動(dòng)需求方的崗位特征、崗位薪資和技能需求做出詳細(xì)分類(lèi)，以此實(shí)現(xiàn)供需雙方的高效匹配。三是分區(qū)，各層級(jí)政府、就業(yè)服務(wù)中心等可以根據(jù)就業(yè)信息平臺(tái)中的信息主動(dòng)聯(lián)系相匹配的勞動(dòng)供需方，協(xié)助對(duì)現(xiàn)代信息技術(shù)使用能力較低的低技能勞動(dòng)者尋找相適配的工作崗位。由此，可以有效提高供需雙方匹配率，縮短失業(yè)者再就業(yè)的過(guò)渡期，減少雙方的搜尋成本。

（責(zé)任編輯：游 姣）

收稿日期：2024-06-17

作者簡(jiǎn)介：曹信邦，南京信息工程大學(xué)法學(xué)與公共管理學(xué)院院長(zhǎng)，共同富裕研究院院長(zhǎng)、教授、博士生導(dǎo)師；張清潔，南京信息工程大學(xué)共同富裕研究院博士研究生。