數字經濟對就業遷移的影響研究

李 飚 任芮萱 李秋月 陳 彪

1（鄭州大學商學院，鄭州 450001）2（鄭州大學國際學院，鄭州 450001）3（廣西大學工商管理學院，南寧 530004）

引言

就業是民生之本，改善就業狀況、實現就業結構的優化調整是發展民生的重要手段。當前，我國勞動力在不同行業和不同部門的就業結構性失衡問題正在凸顯［1］。社會經濟高效快速的發展，離不開明確的社會分工，這就意味著勞動力作為一種生產要素，需要在不同的產業之間流動，而這種流動便是勞動力就業結構的變動，也就是就業遷移的主要表現。國家統計局數據顯示，2011年，我國第二產業就業人數在總就業人口中的占比為29.6%，第三產業就業人數在總就業人口中的占比為35.7%；2022年，我國第二產業就業人數占總就業人口的28.8%，第三產業就業人數占總就業人數的47.1%，勞動力向第三產業的就業遷移現象愈發顯著，這也與國際趨勢一致。

近年來，數字經濟快速發展，作為數字經濟支撐基礎的大數據、人工智能等技術也在不斷進步。《中國數字經濟發展白皮書（2023）》 數據顯示，數字經濟占GDP 比重達41.5%，這一比重相當于第二產業占國民經濟的比重。數字經濟的快速發展，極大地促進了經濟進步，新一輪的技術革新促進了產業結構的優化升級［2］。特別是，數字經濟在第三產業上的快速發展貢獻突出，使得服務業成為產業數字化的領頭羊［3］。此外，數字經濟的發展也有助于促進對傳統產業的數字化改造，制造業越來越多重復性、程序化的任務由工業機器人所替代，在提高生產效率的同時，淘汰低端工作崗位，使得勞動力流向服務行業，優化就業結構，促進產業結構高級化。數字經濟已經成為我國發展進步的重要動力，解決好其帶來的就業效應才能以更好的姿態迎接新時代的機遇和挑戰。

隨著數字經濟的不斷發展，有關數字經濟與就業的文獻也越來越多，現有文獻大多關注以下問題：數字經濟對不同技能勞動力就業的影響、數字經濟對市場與產業結構的影響、數字經濟的創造效應和替代效應等。本文從就業遷移的角度入手，研究數字經濟對就業遷移的影響，從就業遷移角度探究數字經濟的發展成果，豐富了相關文獻，為我國數字經濟與就業政策協同發展提供參考；從產業結構高級化視角分析數字經濟影響就業遷移的機制，從理論和實踐的角度探究其在數字經濟和就業遷移之間發揮作用的機理。

1 文獻綜述與研究假設

由于數字經濟的發展和科技的不斷進步，科技革命中相關的要素結構變動帶來了勞動力就業結構的改變［4］。在20世紀80年代，許多發達國家的勞動力市場都出現了由中技能勞動力市場向高技能和低技能勞動力市場轉移的情況［5］，這種現象被稱之為“就業極化”［6-8］。新技術的發展對于勞動力的技能結構存在著一定影響，促進了高技能和低技能就業人數的增加，減少了中技能勞動力的就業［7］。

數字經濟的發展除了對勞動力技能水平調整有一定影響以外，對勞動力數量分布也有著一定程度影響。數字經濟發展對就業存在一定的替代效應，并促使智能數字資本的產生，作為一種生產要素，其增加了高技能勞動力需求，相對降低了低技能勞動力需求［8］。越來越多的工作崗位可以由機器人或者智能技術替代，造成技術性失業，影響就業結構變動，這是數字經濟對勞動力的替代效應［9，10］；另外，數字經濟發展對就業也存在一定的創造效應。（1）數字技術可以減少信息的不對稱性，使得生產要素更加高效快速的流動。傳統的勞動力市場存在的信息障礙被突破，促使勞動力更多的跨地區、跨部門流轉，數字平臺為更多的勞動力提供了工作機會，緩解了摩擦性失業和結構性失業。自動化的引入可以更加合理的分配生產要素，提高生產要素配置效率。有許多新的任務，如設計、編程等，是機器人和智能技術不能替代的，這便為勞動力又提供了一些新的就業機會［11］；（2）生產效率的增加會使得產業規模進一步擴大，提供更多的就業崗位來彌補因資本替代勞動而造成的就業崗位的減少和消失。數字經濟所帶來的溢出效應，也可以緩解地域間的市場分割，促進產業結構升級［12］。數字經濟可以通過改變勞動力在不同部門間的技能結構和數量分布影響就業遷移。據此，提出本文研究假設1：

研究假設1：數字經濟的發展可以通過改變就業結構，促進勞動力從第二產業流向第三產業的就業遷移。

由于我國地域廣闊，各個地區的經濟發展形勢不同，數字經濟發展水平存在著差異，其對于就業遷移的影響也可能不同。縱向來看，東部地區的經濟以及第三產業的發展水平遠超于中、西部地區；橫向來看，南方地區的經濟以及第三產業的發展水平遠超于北方地區［13］。由于資源型城市主要是依托于自然資源的開發和利用，因此經濟結構單一，就業結構也較為單一，數字經濟的發展并不能快速增加自然資源的開發利用。因此，與非資源型城市相比，數字經濟的發展對于資源型城市就業的影響較小。據此，提出本文研究假設2：

研究假設2：數字經濟對就業遷移的影響存在地區異質性和城市異質性。

數字經濟極大提升了數據要素的價值，信息傳播速度的加快、處理問題效率的提升、供需雙方信息差的降低使得資源配置進一步優化，從而促進產業結構的優化。數字經濟的發展可以減少信息不對稱性，使得資源實現最大程度的共享，為地區間的技術創新交流注入更多的活力［14］。數字經濟打破了時間和空間的界限，使得信息傳遞無壁壘，迅速改變各企業間的競爭關系，扭轉優劣勢，重塑競爭格局。數字經濟可以通過數字產業化與產業數字化來促進產業結構轉型，產業結構的轉型伴隨著就業結構的變化，對勞動力流向有重要影響［15，16］。數字技術和傳統的產業相融合，催生新的工作崗位，也可以使得傳統產業的生產變得更加智能化，提高企業的工作效率，降低企業的生產成本，從而實現產業數字化轉型［16］。此外，數字經濟與傳統工業的結合，一定程度上促進制造業行業低技術部門勞動力轉移加快，高技術部門勞動力需求增加，產業結構的優化升級促進就業結構的轉變。對于第二產業，機器取代勞動力進行生產加工工作的現象較為普遍。對于第三產業，數字經濟的不斷發展，逐漸滲透到各個社會生產活動中，第三產業與就業增長之間存在著長期協同互動關系［17］，在各產業中對第三產業的滲透率明顯最高。服務業經歷著產業內部的改革和創新，許多新興服務業的涌現，推動著第三產業的發展，也使得第三產業出現更多的就業崗位，吸納更多的勞動力。據此，提出本文研究假設3：

研究假設3：數字經濟的發展能夠促進產業結構高級化，促使產業結構向服務化轉型，從而加速促進就業遷移現象。

2 模型設定與變量選取

2.1 模型設定

（1）基準回歸模型

為了驗證研究假設，本文構建了基于市級面板數據的雙向固定效應模型：

計算思維最終的目的是通過建模等計算過程達到問題最有效最優化的求解方案。因此，養成計算思維的第一步，就是了解用計算思維解決問題的一般方式，如圖所示。首先，便是將問題的情境呈現出來，使之能夠使用工具如計算機等進行解決；接著對問題的數據進行分析；之后，能夠將問題情境抽象成一個模型；之后，通過一系列有序的步驟，將此類問題(這個模型)的解決方案實現自動化；通過實踐分析，判斷和識別出最有效的解決方案；最后，可將方案進行深化推廣。

其中，i和t分別表示城市和年份，Employ表示被解釋變量，即城市i在第t年的就業遷移；Dge表示核心解釋變量，即城市i在第t年的數字經濟發展水平；Z表示一系列的控制變量；μi為第i個城市不可觀測的地區效應；λt為時間效應；εit為隨機擾動項。

（2）中介效應模型

為了進一步分析數字經濟的發展對就業遷移的影響機理，本文借鑒了江艇（2022）［18］的做法構建中介效應模型：

其中，Isa表示城市i在t年的產業結構高級化水平；φk為控制變量的系數；系數β1反映了數字經濟對于產業結構高級化這一中介變量的影響效應；γi為城市i不可觀測的地區效應；νt為時間效應；ηit為隨機擾動項。

2.2 變量選取

（1）被解釋變量

就業遷移（Employ）：中國就業結構變化的特征主要表現在勞動力較為明顯地向服務業轉移。本文根據三次產業之間的勞動力就業分布，從產業結構視角來度量就業結構的變動，進而分析就業遷移問題，用第三產業就業人口數量與第二產業就業人口數量的比值來衡量。

（2）核心解釋變量

數字經濟（Dge）：對于數字經濟的測度，最開始大多數學者選擇通過單一的指標來衡量數字經濟，如互聯網普及率、電子交易額等［19，20］。然而單志廣等（2020）［21］指出，部分機構公布的數字經濟發展指數的評價體系較為單一，不夠全面準確。隨著進一步研究發展，一些學者和機構開始以多維度指標的角度作為標準來測度數字經濟。如表1所示，本文借鑒孔令英等（2022）［22］的研究選取變量，并考慮數據可獲得性，確定了將數字基礎設施、數字產業發展和數字創新水平3 個方面作為衡量數字經濟發展的二級指標，其中二級指標又分為6 個三級指標，對數據進行標準化處理，計算出對應的信息熵、差異系數以及各項指標權重，得到數字經濟綜合發展指數，記為Dge。

表1 地級市數字經濟指標體系

產業結構高級化（Isa）：本文借鑒干春暉等（2011）［23］所采用的產業結構高級化水平的衡量方法。通過第三產業增加值與第二產業增加值的比值作為產業結構高級化的衡量標準。

（4）控制變量

選取4 個維度的控制變量，分別為金融發展水平（fis）、教育支出水平（eel）、對外開放水平（fdi）、城鎮化水平（urb）。用存貸總額與地區生產總值的比值來表示金融發展水平；用財政教育支出與一般預算支出的比值來表示教育支出水平；用進出口總額與GDP 的比值來表示對外開放水平；用城鎮常住人口與全市常住人口的比值來表示城鎮化率。

2.3 數據來源與描述性統計

就業遷移水平、產業結構高級化水平和控制變量數據均來源于《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》；數字經濟發展水平根據《中國城市統計年鑒》、各省統計年鑒、各省統計公報、各地市統計年鑒、北京大學數字普惠金融指數等數據構建。考慮數據的可獲得性，本文選取了2011～2019年282 個城市級面板數據。各變量的描述性統計結果如表2所示。

表2 描述性統計

3 實證結果分析

3.1 基準回歸

由表3 所展示的回歸結果來看，數字經濟和就業遷移之間存在著正相關關系。這是由于伴隨著數字經濟的發展，工業機器人、大數據、人工智能等數字技術和實體經濟深度融合，促進了傳統產業的優化升級，對產業結構優化有著正向效應，產生了許多新的行業和就業崗位。由于產業結構高級化，各產業所需的勞動力發生調整，使得勞動者在不同產業的就業人數發生變化，造成勞動力在各產業之間流動和調整。同時，這些新增的行業和崗位使得勞動者可以更加自由地選擇自己的職業，也造成進一步的就業遷移。

表3 基準回歸及內生性檢驗

此外，金融發展水平與就業遷移呈正相關關系，金融的發展主要是通過影響資本的投入和工資水平來影響就業結構的調整，通過發揮金融吸收存款、發放貸款的能力，各行業發展速度不一，產業結構隨之改變，帶動了就業結構的調整［24］；對外開放水平對就業遷移有顯著的正向影響，在貿易開放的過程中，我國加速了服務業開放程度，通過減少負面清單、降低中間產品的進出口關稅等方式擴大服務貿易規模，使得勞動力從第二產業向第三產業轉移［25］；城鎮化水平對就業遷移有負向影響，這是由于隨著城市化水平提升，更多農村勞動力涌入第二產業從事中低技能工作，延緩了勞動力向第三產業轉移的步伐；教育支出水平與就業遷移不存在顯著相關關系。

3.2 內生性處理

數字經濟發展會促進就業遷移，而就業遷移所造成的資本與勞動力要素的重新配置也可能影響數字經濟發展。這種互為反向因果的關系會導致內生性問題［26］。本文借鑒黃群慧等（2019）［27］的做法，選擇將地勢起伏度分別與全國信息技術服務收入和互聯網用戶數做交互項作為工具變量。這是因為數字經濟的主要載體就是互聯網，而互聯網的發展與當地的電信基礎設施密不可分。一個地區的地勢起伏度，對于當地電信基礎設施的建設起重要作用，對后續人工智能技術水平以及數字經濟的發展和應用有一定的影響，滿足了工具變量的內生性。同時，地勢起伏度短時間內不會有較大改變，對就業遷移的影響很小，這也就滿足了工具變量的外生性。由于地勢起伏度屬于截面數據，參考趙濤等（2020）［28］的做法，用上一年的互聯網用戶數和全國信息技術服務收入分別與各市地勢起伏度構造交互項。工具變量的檢驗結果表明，LM 統計量為78.51，不存在不可識別或識別不足的問題。Cragg-Donald Wald F Statistic統計量為40.56，大于10%臨界值19.93，不存在弱工具變量問題。過度識別p＝0.5567，接受原假設，不存在過度識別問題。結果表明，數字經濟對就業遷移的影響仍然顯著。

3.3 穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量。本文進一步采用第三產業與第二產業就業人數差值的絕對值（Employ1）進行重新測度；（2）替換核心解釋變量。借鑒趙濤等（2020）［28］的研究，選取5 個衡量數字經濟發展的二級指標，并由5 個三級指標來表示。這5 項三級指標通過熵值法進行賦權，得到2011～2019年數字經濟綜合發展指數（Dge1），如表4所示；（3）增加控制變量。增加人均地區生產總值（gdp）；（4）減少政策干擾。黨的十八大以來，國家更加重視數字經濟的發展，深入實施數字經濟發展戰略。數字經濟逐漸成為經濟發展中最活躍、發展最快的領域。因此剔除2011年的數據，使用2012～2019年數據進行檢驗；（5）變更數據周期。隨著數字經濟發展戰略的廣泛推廣和數字基礎設施的大規模應用，我國數字經濟在2019～2021年之間有了較為明顯的增長。根據統計，2019～2021年，我國數字經濟占GDP 的比重從36.2%增長到39.8%，因此本文進一步增加數據周期。考慮到2019～2021年，我國較多城市相關數據缺失或未公布第二產業和第三產業就業人數，基于數據可得性，本文選取2011～2021年各項指標可完全獲得的省（區、市）作為區域范圍，構建2011～2021年24 個城市的平衡面板數據。同時，對基準回歸中數字經濟指標衡量標準作出調整，將“信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員數”和“上市公司中數字高新技術應用滲透程度”兩個衡量標準刪去，添加“數字普惠金融”這一項二級指標，該二級指標對應“數字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數字化程度”這3 項三級指標和衡量標準，再用熵值法對指標進行處理得出數字經濟發展指數，記為Dge2。對2011～2021年數據進行回歸檢驗，結果如表5 列（5）所示。表5 列（1）～（5）結果顯示，數字經濟發展較為顯著的推動了我國勞動力從第二產業向第三產業的快速遷移。

表4 數字經濟指標體系

表5 穩健性檢驗

3.4 異質性分析

我國各個地區和城市的資源稟賦、數字經濟發展水平以及就業狀態都有所不同。由表6 可知，數字經濟對于不同地區的就業遷移的影響有所不同。（1）東部地區數字經濟對就業遷移的影響呈正相關性，即對其有正向的促進作用。這一結論意味著數字經濟的發展將促進東部地區的就業遷移。東部地區的經濟發展水平較高，較早的進入數字化時代，數字經濟發展較快，更有利于創新發展，能夠更快更多地產生與數字經濟相關的新產業，為勞動者提供更多的新崗位，也由此能夠更加直接的對勞動者就業結構做出調整。對于中、西部地區來說，數字經濟的發展水平對就業遷移的影響不顯著。中、西部地區相比于東部地區來說，經濟發展水平較為落后，沒有能夠達到推動就業遷移的“門檻”，數字經濟的發展不足以使勞動力大范圍向第三產業流動；（2）對于北部地區，數字經濟發展水平對就業遷移的影響不顯著，而對于南部地區，數字經濟對就業遷移的影響呈正相關，即對其有正向的促進作用，也就是說數字經濟在北部地區并不能促進就業遷移。同中、西部地區情況類似，由于相較于南部地區，北部地區的經濟水平整體發展較慢，數字經濟發展程度較低，沒有達到推動就業遷移的“門檻”，此時數字經濟的進一步發展還不足以造成就業遷移；（3）根據國務院印發的《全國資源型城市可持續發展規劃》，本文將全國城市分為資源型城市和非資源型城市。對于非資源型城市，數字經濟對就業遷移呈現顯著正相關關系，對于資源型城市則不顯著。資源型城市往往以某項資源的開發利用為主業，缺乏發展數字經濟的動力，產業升級發展較慢，產業化的多元結構拓展不充分。由于依托于資源發展，其核心產業的數字化水平較低，產業數字化和數字產業化制約程度較高。因此，資源型城市仍然依靠勞動密集型的第二產業發展，就業集中于第二產業，加之資源型產業發展往往數字化程度較低，因此數字經濟發展對當地就業遷移的影響較小。非資源型城市往往依托于數字化程度更高的第三產業發展，數字經濟對當地就業遷移的影響較大。

表6 異質性分析

4 影響機制的識別檢驗

表7 結果表明，數字經濟發展有利于促進產業結構高級化，進而加速就業遷移。數字經濟的發展對產業結構升級具有積極的作用，產業結構高級化會顯著影響就業結構［29］。隨著產業結構的高級化，第二產業的勞動力會向第三產業轉移，從而造成第二產業就業人數和占比的降低，增加第三產業就業人口和占比，這也反映出數字經濟對于產業結構調整的重要價值。

表7 影響機制檢驗

5 研究結論

本文采用2011～2021年城市級面板數據實證探究了數字經濟對就業遷移的影響及其機制，得出以下結論：（1）數字經濟對就業遷移有顯著的正向促進作用，其發展會加速第二產業向第三產業的就業遷移；（2）不同地區數字經濟對就業遷移的影響存在差異，數字經濟對東部地區和南部地區的就業遷移具有顯著促進作用。數字經濟對非資源型城市的就業遷移呈現顯著促進作用；（3）數字經濟有助于促進產業結構高級化，并通過促進產業結構高級化從而進一步促進就業遷移。

本文提出如下政策建議：（1）大力發展數字經濟以促進就業結構優化。以大數據、人工智能等相關領域的研發項目為主要的載體，加強對于數字領域人才的培養和引入。同時，應當積極利用數字經濟信息化的優勢，提供就業熱線電話等服務，降低求職者和招聘者的信息不對稱性，從而幫助失業群體進行再就業。加強高等院校對于數字經濟方面人才的培養和教育，開設相關課程，使得有足夠數量的且有能力的勞動力可以流向新興數字經濟行業，匹配經濟發展的速度；（2）加強跨地區協作以縮小發展差距。積極發揮數字經濟的優勢，降低區域發展不均衡程度。數字經濟通過大數據、工業互聯網等技術，拉近了行業間的交易距離，打破交易地理和時間障礙隔閡，增強區域的經濟聯系。政府應當發揮數字經濟的優勢，在保證東部地區數字經濟穩步發展的基礎上，加大對中、西部地區數字基礎設施的建設，全面發展中、西部地區的經濟，促進中、西部地區數字經濟的發展以及就業遷移的改善。在保證南部地區發展水平穩步上升的情況下，大力發展北部地區的經濟，緩解就業壓力。中東西聯動，南北聯動，資源型城市和非資源型城市聯動促進我國整體的產業配置更加高級合理；（3）通過提高產業結構高級化優化就業遷移。政府應當加強對數字經濟的產業組織建設，提供更加公平開放的市場環境，促進數字經濟對于產業結構高級化的促進作用，優化經濟的發展環境。當今時代，數字經濟滲透到生活的方方面面，要深化數字經濟在產業結構高級化中的作用，促進數字經濟的發展，逐步完善中、西部地區、南部地區和資源型城市的數字基礎設施，在發展的基礎上不斷促進創新，使得數字經濟引領新技術新模式，優化傳統產業升級能力，提高制造產業基礎能力，同時延長服務業數字化鏈條。