數(shù)字經(jīng)濟對中國經(jīng)濟增長和非農(nóng)就業(yè)影響研究―基于投入占用產(chǎn)出模型

夏 炎 王會娟 張 鳳 郭劍鋒*

1 中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院 北京 100190

2 中央財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院 北京 100081

3 中國科學(xué)院大學(xué) 北京 100049

依托于信息技術(shù)在全球范圍內(nèi)迅猛發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟的擴張和影響引起了各國的高度重視。美國作為全球商業(yè)模式創(chuàng)新的重要發(fā)源地，在分享經(jīng)濟、互聯(lián)網(wǎng)金融、電子商務(wù)等諸多互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式創(chuàng)新方面都在引領(lǐng)全球風(fēng)潮[1]；英國將發(fā)展大數(shù)據(jù)視為具有重大意義的戰(zhàn)略規(guī)劃，以數(shù)字政府、電子商務(wù)、智慧城市、云計算為重點發(fā)展方向，并以此確保在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中成為世界領(lǐng)導(dǎo)者[2]；澳大利亞政府將數(shù)字經(jīng)濟視為促進生產(chǎn)、提高國際競爭地位、改善社會福利的必然選擇[3]；巴西、俄羅斯、印度、南非等金磚國家均將發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟提高到國家戰(zhàn)略層面[4]；中國當前正在實施“網(wǎng)絡(luò)強國”戰(zhàn)略，意在推進“數(shù)字中國”建設(shè)[5]。據(jù)第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告 2017》顯示，2016 年中國數(shù)字經(jīng)濟的規(guī)模達到 22.58 萬億元人民幣，占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）比重為 30.3%。對于中國來說，數(shù)字經(jīng)濟既是經(jīng)濟提質(zhì)增效的新變量，也是經(jīng)濟轉(zhuǎn)型增長的新藍海。

數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對經(jīng)濟增長和就業(yè)產(chǎn)生了深遠的影響。我國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況調(diào)查，定期公布網(wǎng)民數(shù)、域名數(shù)、IP 地址、網(wǎng)站數(shù)等統(tǒng)計指標及相應(yīng)調(diào)查報告，為測度我國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[6-10]；麥肯錫全球研究院發(fā)布了 iGDP 指數(shù)，包括了個人消費、公共支出、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的商業(yè)投資以及在互聯(lián)網(wǎng)上相關(guān)商品和服務(wù)的貿(mào)易余額[11]。2010 年，Katz 等[12]測算了德國 2014 年以前與 2015—2020 年這兩個階段的寬帶投資對經(jīng)濟與就業(yè)的影響效應(yīng)，前一階段將帶來 30.4 萬新就業(yè)機會，后一階段則新增 23.7 萬就業(yè)崗位；2011 年，Rausas 等[13]研究認為截至 2009 年互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟使得法國減少了 50 萬個工作崗位，但同時增加了 240 萬新就業(yè)機會；2012 年，Behanm 等[14]研究表明信息和通信技術(shù)（ICT）的發(fā)展在歐洲創(chuàng)造了1 300 萬就業(yè)人口，是歐洲總體就業(yè)人數(shù)的 13%；2012 年，Elsby 和 Shapiro[15]指出美國移動通信技術(shù)從 2G 到 3G 的技術(shù)升級和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已經(jīng)為美國創(chuàng)造了158.5 萬個新工作崗位，現(xiàn)如今 4G 普及率每增加 10%，一年內(nèi)將會增加 23.1 萬個新就業(yè)機會。國內(nèi)方面，于曉龍[16]計量分析了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為代表的信息技術(shù)對我國就業(yè)總量的正向效應(yīng)以及與發(fā)達國家間的就業(yè)效應(yīng)對比；王君等[17]闡述了人工智能為代表的技術(shù)進步對就業(yè)的影響；牛祿青[18]、張影強和張瑾[19]以及紀雯雯[20]從數(shù)字經(jīng)濟維度闡述了數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)關(guān)聯(lián)的研究脈絡(luò)，給出了數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)的影響機制，但并未進行實證分析。

從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的創(chuàng)新性、高效性和正外部性等帶來的綜合影響分析來看，龍海泉等[21]通過網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟理論和戰(zhàn)略管理理論的整合，提出了虛擬交易的四維價值空間理論，論證了網(wǎng)絡(luò)資源對企業(yè)價值與競爭優(yōu)勢的影響；林宏偉和邵培基[22]對企業(yè)如何投放合適的網(wǎng)絡(luò)廣告進行了研究；羅珉和李亮宇[23]認為在當前數(shù)字經(jīng)濟時代，傳統(tǒng)的價值鏈中以供給為導(dǎo)向的商業(yè)模式正在逐漸走向消亡，以需求為導(dǎo)向的互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式和價值創(chuàng)造正在出現(xiàn)；馮華和陳亞琦[24]指出在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下經(jīng)濟時空的內(nèi)涵與外延突破物理時空約束向外無限拓展，網(wǎng)絡(luò)時間溢出的正外部性促使經(jīng)濟時空效率提高；施炳展[25]認為互聯(lián)網(wǎng)作為信息平臺可以降低交易成本、擴大交易規(guī)模、優(yōu)化資源配置水平；李兵和李柔[26]通過分析來自中國工業(yè)企業(yè)出口的微觀數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)顯著促進了企業(yè)出口，互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)出口的作用與貿(mào)易自由化的作用相似；劉征馳等[27]利用網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟顯著的互聯(lián)網(wǎng)眾籌模式，研究了眾籌產(chǎn)品的差別化定價問題；孫浦陽等[28]通過構(gòu)建了一個包含消費者差異性的搜尋與匹配效率理論框架，發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)交易平臺通過有效提高消費者搜尋次數(shù)、降低市場搜尋成本，對零售市場的價格產(chǎn)生了顯著影響。何菊香等[29]利用對于 2003—2011 年時序省級面板數(shù)據(jù)計算得出中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平具有明顯的地區(qū)差異性，東部沿海省份互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)帶來的經(jīng)濟拉動效應(yīng)明顯高于西部地區(qū)。

但上述研究中均未對數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)核 ICT 產(chǎn)業(yè)進行特別區(qū)分，也未對數(shù)字經(jīng)濟的價值規(guī)模進行量化評估并提出量化評估方法。ICT 產(chǎn)業(yè)和非 ICT 產(chǎn)業(yè)的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)及貿(mào)易結(jié)構(gòu)均存在較大差異，數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)經(jīng)濟在規(guī)模和結(jié)構(gòu)上也明顯不同。本文將建立反映數(shù)字經(jīng)濟特點的、區(qū)分 ICT 產(chǎn)業(yè)和非 ICT 產(chǎn)業(yè)的非競爭型就業(yè)投入占用產(chǎn)出模型，實證編制 2012 年區(qū)分數(shù)字經(jīng)濟和傳統(tǒng)經(jīng)濟、ICT 產(chǎn)業(yè)和非 ICT 產(chǎn)業(yè)的非競爭型就業(yè)投入占用產(chǎn)出表，由直接增加值系數(shù)、直接就業(yè)系數(shù)與完全系數(shù)差異入手，測算 2014—2016 年數(shù)字經(jīng)濟對我國經(jīng)濟增長和非農(nóng)就業(yè)的影響。

1 反映數(shù)字經(jīng)濟的非競爭型就業(yè)投入占用產(chǎn)出模型

1.1 模型介紹

本文建立了考慮數(shù)字經(jīng)濟特征的混合型就業(yè)投入占用產(chǎn)出模型，在傳統(tǒng)的非競爭型（區(qū)分進口）投入產(chǎn)出模型的基礎(chǔ)上作了3 點改進：① 將所有的工業(yè)部門分為 ICT 產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)；② 將最終需求分為數(shù)字經(jīng)濟和傳統(tǒng)經(jīng)濟兩部分；③ 增加了分行業(yè)分結(jié)構(gòu)的就業(yè)人數(shù)矩陣，其中就業(yè)人數(shù)按照年齡、受教育程度、性別、周工作時間等進行分組。改進后的模型能夠較好地體現(xiàn) ICT 產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的“單位產(chǎn)值的就業(yè)系數(shù)不同、部門間相互消耗關(guān)系不同、中間投入的進口品比重不同、最終需求（消費、投資、出口）規(guī)模和結(jié)構(gòu)不同”等因素對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門增加值和就業(yè)的影響。具體表式見表1 所示。

其中，表1 中上標 I 表示 ICT 產(chǎn)業(yè)（i = 1, 2, …, k），T 表示非 ICT 產(chǎn)業(yè) ( t = k+1, k+2, …, n )，上標 M 表示進口，各變量的釋義如下：XII、XIT、XTI、XTT、MII、MIT、MTI、MTT均為 n×n 的矩陣（n 為行業(yè)分類總數(shù)）；XII表示 ICT 產(chǎn)業(yè)對 ICT 產(chǎn)業(yè)的中間投入量；XIT表示 ICT 產(chǎn)業(yè)對非 ICT 產(chǎn)業(yè)的中間投入量；XTI表示非 ICT 產(chǎn)業(yè)對 ICT 產(chǎn)業(yè)的中間投入量；XTT表示非 ICT 產(chǎn)業(yè)對非 ICT 產(chǎn)業(yè)的中間投入量；XII、XIT則分別表示了進口的 ICT 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品分別對 ICT 產(chǎn)業(yè)和非 ICT 產(chǎn)業(yè)的中間投入量；XTI、XTT則分別表示了進口的非 ICT 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品分別對 ICT 產(chǎn)業(yè)和非 ICT 產(chǎn)業(yè)的中間投入量。YII、YTI、YIIM、YTIM均為 n×s 的矩陣（s 為最終需求的具體分類數(shù)，包括農(nóng)村居民消費、城鎮(zhèn)居民消費、政府消費、固定資本形成、存貨變動及誤差），分別表示了國內(nèi)、進口的 ICT 產(chǎn)業(yè)、非 ICT 產(chǎn)業(yè)被用于數(shù)字經(jīng)濟最終需求的量；YIT、YTT、YITM、YTTM同為 n×k 的矩陣，分別表示了國內(nèi)、進口的 ICT 產(chǎn)業(yè)、非 ICT 產(chǎn)業(yè)被用于非數(shù)字經(jīng)濟最終需求的量；EII、EIT為 k×1 的列向量，表示了 ICT 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品作為數(shù)字經(jīng)濟、非數(shù)字經(jīng)濟的出口量；EII、EIT為( n?k ) ×1 的列向量，表示了非 ICT 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品作為數(shù)字經(jīng)濟、非數(shù)字經(jīng)濟的出口量。XI、XT、MI、MT均為 n×1 的列向量；其中 X 表示總產(chǎn)出；M 表示進口的各行業(yè)產(chǎn)品總量；VT、VD為 1×n 的行向量，表示 ICT 產(chǎn)業(yè)、非 ICT 產(chǎn)業(yè)的增加值。LI、LT均為 r×n 的矩陣（r 為就業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)，如按性別分類 r=2，如按年齡分類 r=13，如按受教育程度分類 r=7），分別表示了 ICT 產(chǎn)業(yè)、非 ICT 產(chǎn)業(yè)不同類型的就業(yè)人數(shù)。

表1 反映數(shù)字經(jīng)濟的非競爭型就業(yè)投入占用產(chǎn)出模型

1.2 數(shù)字經(jīng)濟對增加值和就業(yè)的影響測算

如表1 所示反映數(shù)字經(jīng)濟的非競爭型就業(yè)投入占用產(chǎn)出局部閉模型，定義 AII、AIT、ATI、ATT分別代表 ICT 產(chǎn)業(yè)對 ICT 產(chǎn)業(yè)、ICT 產(chǎn)業(yè)對非 ICT 產(chǎn)業(yè)、非 ICT 產(chǎn)業(yè)對 ICT 產(chǎn)業(yè)、非 ICT 產(chǎn)業(yè)對非 ICT 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的直接消耗系數(shù)矩陣?？傻玫揭韵碌钠胶怅P(guān)系：

相應(yīng)的列昂惕夫逆矩陣即為：

其中，BII、BIT、BTI、BTT分別代表 ICT 產(chǎn)業(yè)對 ICT 產(chǎn)業(yè)、ICT 產(chǎn)業(yè)對非 ICT 產(chǎn)業(yè)、非 ICT 產(chǎn)業(yè)對 ICT 產(chǎn)業(yè)、非 ICT 產(chǎn)業(yè)對非 ICT 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的完全需要系數(shù)矩陣。

相應(yīng)的影響力系數(shù)和感應(yīng)度系數(shù)即為：

其中，δj代表影響力系數(shù)，反映第 j 部門增加一個單位最終需求對國民經(jīng)濟各部門的需求波及程度；θi代表感應(yīng)度系數(shù)，反映國民經(jīng)濟各部門都增加一個單位最終產(chǎn)品，第 i 部門所受到的需求感應(yīng)程度。影響力系數(shù)越大，說明該部門對其他部門的拉動作用越大，也就是說增加對該部門的消費、投資和出口，會引起各部門產(chǎn)品需求量的增加，從而推動整個國民經(jīng)濟的發(fā)展。感應(yīng)度系數(shù)越大，說明該部門對其他部門的支撐作用或者瓶頸作用越大，國民經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展，需要感應(yīng)度系數(shù)大的部門有更大的發(fā)展空間。

最終需求對增加值的影響可以分為數(shù)字經(jīng)濟的影響和傳統(tǒng)經(jīng)濟的影響兩部分，其中數(shù)字經(jīng)濟對增加值的影響又可以進一步細分為數(shù)字經(jīng)濟對 ICT 產(chǎn)業(yè)增加值的影響（TVID）與對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)增加值的影響（TVTD）之和。YID和 YTD表示數(shù)字經(jīng)濟在 ICT 產(chǎn)業(yè)的最終需求和數(shù)字經(jīng)濟在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的最終需求。同理，傳統(tǒng)經(jīng)濟對增加值的影響可以進一步細分為傳統(tǒng)經(jīng)濟對 ICT 產(chǎn)業(yè)增加值的影響（TVIN）和對非 ICT 產(chǎn)業(yè)增加值的影響（TVTN），可以計算為：

最終需求對就業(yè)的影響同樣可以分為數(shù)字經(jīng)濟的影響和傳統(tǒng)經(jīng)濟的影響兩部分，其中數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)的影響又可以進一步細分為數(shù)字經(jīng)濟對 ICT 產(chǎn)業(yè)就業(yè)的影響（TGID）與對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)的影響（TGTD）之和?？梢钥闯鲇捎谄髽I(yè)間各部門產(chǎn)品的相互依存關(guān)系，ICT 產(chǎn)業(yè)與非 ICT 產(chǎn)業(yè)在滿足數(shù)字經(jīng)濟和傳統(tǒng)經(jīng)濟的最終需求時，其完全增加值和完全就業(yè)的差異與兩類企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、直接增加值系數(shù)、直接就業(yè)系數(shù)、需求結(jié)構(gòu)都高度相關(guān)。也就是說，數(shù)字經(jīng)濟和傳統(tǒng)經(jīng)濟對增加值和就業(yè)影響的差異是由 ICT 產(chǎn)業(yè)、非 ICT 產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)、直接就業(yè)系數(shù)、直接增加值系數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、需求結(jié)構(gòu)引起的。

2 數(shù)字經(jīng)濟對增加值和非農(nóng)就業(yè)影響的實證分析結(jié)果

2.1 數(shù)字經(jīng)濟的概念與數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模測算

本文定義數(shù)字經(jīng)濟包括所有與互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生產(chǎn)、服務(wù)提供和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用相關(guān)聯(lián)的活動。本文的基礎(chǔ)表為國家統(tǒng)計局公布的《中國 2012 年投入產(chǎn)出表》，對國民經(jīng)濟部門進行了 ICT 產(chǎn)業(yè)和非 ICT 產(chǎn)業(yè)的劃分；根據(jù)《中國經(jīng)濟普查年鑒—2013》和《中國統(tǒng)計年鑒—2017》得到 2012 年的分行業(yè)就業(yè)總數(shù)及就業(yè)結(jié)構(gòu)；最后根據(jù)測算將投入產(chǎn)出表的最終需求部分區(qū)分為數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模和傳統(tǒng)經(jīng)濟規(guī)模，由此得到反映數(shù)字經(jīng)濟的非競爭型投入產(chǎn)出表。

本文計算得到 2014—2016 年我國數(shù)字經(jīng)濟的規(guī)模（表 2），其中消費分為三大類：軟硬件等基礎(chǔ)設(shè)備類、網(wǎng)上購物類和其他 APP 等移動終端引發(fā)的消費。從結(jié)構(gòu)來看，網(wǎng)上購物類的消費是主體，占消費總額的 59% 左右；其他 APP 移動終端引發(fā)的消費占 20% 左右，其中在線旅游占比較大；以消費為主導(dǎo)的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模迅速擴張。而數(shù)字經(jīng)濟中投資包括兩部分：各行業(yè)投資在 ICT 產(chǎn)業(yè)所形成的固定資本，以及 ICT 產(chǎn)業(yè)投資在各行業(yè)所形成的固定資本。分軟硬件來看，各行業(yè)投資在硬件部門形成的固定資本是數(shù)字經(jīng)濟中的投資主體，并且呈現(xiàn)逐年上升趨勢，年度增速 15% 以上，由此可見 ICT 產(chǎn)業(yè)與各行業(yè)融合逐漸深入。

表2 2014—2016 年我國數(shù)字經(jīng)濟的規(guī)模（單位：億元人民幣）

2.2 增加值和就業(yè)的影響測算

2.2.1 ICT產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)分析

表3 中對 ICT 產(chǎn)業(yè)和非 ICT 產(chǎn)業(yè)的直接就業(yè)系數(shù)、完全就業(yè)系數(shù)、直接增加值系數(shù)、完全增加值系數(shù)、影響力系數(shù)和感應(yīng)度系數(shù)等主要指標進行了對比。從中可見，ICT 產(chǎn)業(yè)是我國產(chǎn)業(yè)中的重要部門，其滿足的最終需求占最終需求總額的 15.7%，而 ICT 產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)出占我國總產(chǎn)出的 14.2%，這說明相比于非 ICT 產(chǎn)業(yè)，ICT 產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出更多的是作為最終產(chǎn)品而不是中間產(chǎn)品。而相比于增加值率來說，ICT 產(chǎn)業(yè)的直接和完全增加值率均高于非 ICT 產(chǎn)業(yè)，這說明從最終需求角度考慮了上下游的隱含價值流動，ICT 產(chǎn)業(yè)能夠以更少的中間投入創(chuàng)造更高的產(chǎn)出。ICT 產(chǎn)業(yè)的直接就業(yè)系數(shù)與非 ICT 產(chǎn)業(yè)差不多，但是帶動的非 ICT 產(chǎn)業(yè)的完全就業(yè)需求卻遠高于本部門的需求，這說明 ICT 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能夠帶動更多其他行業(yè)的就業(yè)增長。

表3 ICT 產(chǎn)業(yè)和非 ICT 產(chǎn)業(yè)的主要指標對比

表4 中對 ICT 產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性進行分析，顯示了投入產(chǎn)出表中涉及 ICT 產(chǎn)業(yè)的影響力系數(shù)和感應(yīng)度系數(shù)及其在 139 個部門中的排名。根據(jù)公式（1），進一步計算了投入產(chǎn)出模型的影響力系數(shù)和感應(yīng)度系數(shù)。計算機、通信設(shè)備、電子元器件等影響力系數(shù)大于 1，說明 ICT 產(chǎn)業(yè)對其他部門的拉動作用較大，增加對 ICT 產(chǎn)業(yè)部門的消費、投資和出口將引起各部門產(chǎn)品需求量的增加，從而推動整個國民經(jīng)濟的發(fā)展。而電子元器件、計算機外圍設(shè)備軟件批發(fā)零售、計算機相關(guān)活動等部門感應(yīng)度系數(shù)大于 1，說明這些部門對國民經(jīng)濟其他部門的瓶頸作用較強，需要扶持這些部門更快的發(fā)展。

表4 ICT 產(chǎn)業(yè)的影響力和感應(yīng)度系數(shù)

2.2.2 數(shù)字經(jīng)濟對增加值的影響分析

我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模占當年 GDP 的比重從 2014 年的 21.2% 增加到 2016 年的 24.1%，增長了3 個百分點；而數(shù)字經(jīng)濟所帶來的增加值占當年 GDP 的比重則從 2014 年的 14.3% 增加到 2016 年的 17.3%（圖 1）。這表明數(shù)字經(jīng)濟對 ICT 企業(yè)和差異化產(chǎn)品有明顯的提升作用，提升了這些產(chǎn)品的貿(mào)易規(guī)模，進而可影響貿(mào)易利益和貿(mào)易模式。考慮中間使用進口品而產(chǎn)生的增加值不計入我國 GDP 中，因此數(shù)字經(jīng)濟所帶來的增加值的影響要小于數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模本身，這說明中間生產(chǎn)過程中越來越多的使用了進口品，也說明數(shù)字經(jīng)濟對整個國民經(jīng)濟的影響過程中也越來越依賴進口品。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模及其拉動的增加值占 GDP 比重

2.2.3 數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)生的非農(nóng)就業(yè)效應(yīng)分析

數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展不僅帶來了我國GDP的快速增長，對我國的非農(nóng)就業(yè)也產(chǎn)生了較強的影響效應(yīng)。根據(jù)模型測算結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟影響的非農(nóng)就業(yè)的年均增長為1 532 萬人，數(shù)字經(jīng)濟是促進我國非農(nóng)就業(yè)增長的主體；并且，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)生的非農(nóng)就業(yè)效應(yīng)正在逐步擴大，2014 年帶來非農(nóng)就業(yè)崗位8 285 萬人，2016 年帶來非農(nóng)就業(yè)崗位11 350 萬人，數(shù)字經(jīng)濟影響的非農(nóng)就業(yè)占全部非農(nóng)就業(yè)的比重已經(jīng)從 2014 年的 15.2% 增長到 2016 年的 20.2%（圖 2）。進一步從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，數(shù)字經(jīng)濟對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)影響效應(yīng)逐年提升，從 2014 年的 18.7% 提高到 2016 年的 24.9%，其中 2016 年數(shù)字經(jīng)濟帶來的制造業(yè)就業(yè)所占比重高達 87.5%，主要集中在 ICT 產(chǎn)業(yè)（占比35.9%）。2016 年數(shù)字經(jīng)濟帶來的第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)占非農(nóng)就業(yè)總數(shù)的 50.9%，占當年第三產(chǎn)業(yè)總就業(yè)人數(shù)的 17.1%，主要集中在批發(fā)零售和商務(wù)服務(wù)業(yè)。

圖2 數(shù)字經(jīng)濟帶來的非農(nóng)就業(yè)人數(shù)及其占全國非農(nóng)就業(yè)的比重

圖3 數(shù)字經(jīng)濟拉動的不同類型制造業(yè)（a）和服務(wù)業(yè)（b）的就業(yè)人數(shù)

圖3 展示了數(shù)字經(jīng)濟對不同類型制造業(yè)和服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響效果。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟大幅影響了技術(shù)密集型制造業(yè)和生產(chǎn)型服務(wù)業(yè)的就業(yè)規(guī)模，2016 年數(shù)字經(jīng)濟帶來的技術(shù)密集型制造業(yè)就業(yè)占制造業(yè)就業(yè)的 51.1%，所影響的生產(chǎn)型服務(wù)業(yè)就業(yè)占服務(wù)業(yè)就業(yè)的 75.3%。同時，數(shù)字經(jīng)濟帶來的制造業(yè)就業(yè)年均增速為 12.8%，但影響的服務(wù)業(yè)就業(yè)的增速已經(jīng)高達 20.9%。由于生產(chǎn)型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間存在緊密地關(guān)系，這也解釋了發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟能夠更大限度地發(fā)揮制造業(yè)和服務(wù)業(yè)對就業(yè)的雙重吸納作用。

從年齡結(jié)構(gòu)來看，數(shù)字經(jīng)濟影響的就業(yè)呈現(xiàn)年輕化特征，主要拉動“90后”就業(yè)群體。如圖4 所示，16—34歲的非農(nóng)就業(yè)群體是數(shù)字經(jīng)濟拉動的主體，占數(shù)字經(jīng)濟拉動非農(nóng)就業(yè)總?cè)藬?shù)的 53.5%，同年齡段全國非農(nóng)就業(yè)占比僅有 43.4%；特別是 25—29 歲年齡段，數(shù)字經(jīng)濟影響的非農(nóng)就業(yè)中占比高達 17.3%，高于全國非農(nóng)就業(yè)在該年齡段占比3 個百分點。同時，2014 年 16—34 歲的非農(nóng)就業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟帶動中占比為 55.1%，2015 年為 54.3%，2016 年為 53.4%。由此可以看出，34 歲以上非農(nóng)就業(yè)人群在數(shù)字經(jīng)濟的就業(yè)效應(yīng)中占比逐漸提升，尤其是 40—49 歲人群。這體現(xiàn)了中年人群對數(shù)字經(jīng)濟的接納能力在提高，也體現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟的多方面滲透和融合作用逐步加深。

圖4 2016 年數(shù)字經(jīng)濟影響不同年齡的就業(yè)結(jié)構(gòu)與全國非農(nóng)就業(yè)結(jié)構(gòu)的比較

從受教育程度來看，數(shù)字經(jīng)濟影響的主體是初中和高中就業(yè)人群。以 2016 年為例，數(shù)字經(jīng)濟帶來的初中文化的非農(nóng)就業(yè)為 41.2%，高中文化的非農(nóng)就業(yè)為 23.5%，大學(xué)本科及以上占比僅為 12.4%。從時間序列變化來看，初中、高中文化的占比在減小，大學(xué)?？?、本科及以上的非農(nóng)就業(yè)占比在迅速提升：2016 年大學(xué)?？普急容^ 2014 年提高 0.48 個百分點，大學(xué)本科及以上占比較 2014 年提高 0.36 個百分點。這也解釋了數(shù)字經(jīng)濟影響了更多的非 ICT 產(chǎn)業(yè)的就業(yè)，比如餐飲、批發(fā)零售、交通運輸?shù)纫晕{初中和高中就業(yè)人群為主體的行業(yè)。同時，對軟件等高新技術(shù)行業(yè)的高等教育群體的影響效應(yīng)也呈現(xiàn)了逐年上升的態(tài)勢。

圖5 數(shù)字經(jīng)濟逐年影響的不同受教育程度的非農(nóng)就業(yè)人數(shù)

3 結(jié)論與政策建議

在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的大背景下，本文創(chuàng)新性地構(gòu)建了區(qū)分 ICT 產(chǎn)業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟的非競爭型就業(yè)投入占用產(chǎn)出模型，對我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模及對增加值、就業(yè)的影響進行了實證分析。結(jié)果顯示：數(shù)字經(jīng)濟對我國增加值和就業(yè)都將產(chǎn)生較大影響，所帶來的增加值占 GDP 的比重從 2014 年到 2016 年分別達到 14.3%、16.0% 和 17.3%，呈現(xiàn)逐年攀升的趨勢，且數(shù)字經(jīng)濟所帶來的非農(nóng)就業(yè)占全部非農(nóng)就業(yè)的比重已經(jīng)從 2014 年的 15.2% 增長到 2016 年的 20.2%。因此，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展已經(jīng)成為促進我國經(jīng)濟和非農(nóng)就業(yè)增長的新動能。

（1）從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，發(fā)展 ICT 產(chǎn)業(yè)應(yīng)該成為當前產(chǎn)業(yè)發(fā)展和穩(wěn)定就業(yè)的關(guān)鍵著力點。比如建議將通信設(shè)備、計算機和其他電子設(shè)備制造業(yè)和批發(fā)零售業(yè)等作為“優(yōu)先”行業(yè)，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)驅(qū)動的特點，加速新技術(shù)、新模式和新產(chǎn)業(yè)在“優(yōu)先”行業(yè)中的創(chuàng)新發(fā)展。研究表明，ICT 產(chǎn)業(yè)的影響力系數(shù)和感應(yīng)度系數(shù)均很高，說明 ICT 產(chǎn)業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟的核心，在國民經(jīng)濟的發(fā)展中起到了關(guān)鍵作用，ICT 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展既有利于推動其他部門產(chǎn)品的需求增加，也有利于其他部門生產(chǎn)水平的提高。特別是在與非 ICT 產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵指標比較中發(fā)現(xiàn)，ICT 產(chǎn)業(yè)的完全增加值系數(shù)遠高于非 ICT 產(chǎn)業(yè)，而完全就業(yè)系數(shù)則低于非 ICT 產(chǎn)業(yè)，這說明 ICT 產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在中間使用結(jié)構(gòu)等各方面存在顯著差異，其加速國民經(jīng)濟水平提高的同時也能帶動其他傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的就業(yè)。

（2）從消費結(jié)構(gòu)來看，教育、娛樂、醫(yī)療等行業(yè)將是未來新的經(jīng)濟增長點，應(yīng)發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)教育、移動醫(yī)療、大數(shù)據(jù)等服務(wù)產(chǎn)業(yè)（“互聯(lián)網(wǎng)+”批發(fā)零售貿(mào)易、軟件及其服務(wù)等）對就業(yè)的吸納作用。研究表明，數(shù)字經(jīng)濟中網(wǎng)絡(luò)消費集中在網(wǎng)絡(luò)購物等，其他類中則主要是在線旅游占據(jù)較大比重；在線旅游、本地生活服務(wù) O2O （線上到線下）、餐飲、在線教育、網(wǎng)絡(luò)廣告等成為刺激內(nèi)需和新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域。因此無論從數(shù)字經(jīng)濟還是傳統(tǒng)經(jīng)濟的未來發(fā)展來看，上述行業(yè)都將引領(lǐng)新一輪的消費增長。

（3）從就業(yè)結(jié)構(gòu)來看，中國的數(shù)字化轉(zhuǎn)型將帶來生產(chǎn)率的提升和創(chuàng)新的提速，更加需要職業(yè)技能的培養(yǎng)，應(yīng)加速人力資本從低成本優(yōu)勢向職業(yè)技能優(yōu)勢轉(zhuǎn)型，培養(yǎng)更高技能的勞動力隊伍。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)生了顯著的年輕化效應(yīng)和制造業(yè)密集型效應(yīng)。一方面，數(shù)字經(jīng)濟所帶來的就業(yè)人群集中在 20—29 歲，顯著高于傳統(tǒng)非農(nóng)就業(yè)對該年齡段就業(yè)人群的影響程度。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟所帶來的就業(yè)崗位集中在技術(shù)密集型的制造業(yè)和生產(chǎn)型服務(wù)業(yè)中，對制造業(yè)的發(fā)展起到良性的促進作用，促使我國產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟從勞動密集型向技術(shù)密集型的轉(zhuǎn)型。建議從研發(fā)和技術(shù)入手，建立跨領(lǐng)域立體人才培養(yǎng)體系，搭建中高端勞動力市場供需對接平臺和專業(yè)人才數(shù)據(jù)庫，強調(diào)數(shù)字經(jīng)濟對其他勞動力就業(yè)的帶動作用。