數(shù)字經(jīng)濟對陜西省就業(yè)質(zhì)量的影響

張 鴻, 劉 中, 何文秀, 盛攀峰

(西安郵電大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院， 陜西 西安 710121)

就業(yè)是最大的民生，就業(yè)情況歷來是政府和學(xué)者關(guān)注的頭等大事之一。相比于單純的就業(yè)率指標(biāo)，就業(yè)質(zhì)量是衡量勞動者在就業(yè)過程中對就業(yè)環(huán)境、就業(yè)狀況以及其他各方面滿意程度的多維度概念[1]。就業(yè)狀況和就業(yè)質(zhì)量與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，目前數(shù)字經(jīng)濟在經(jīng)濟總量中的比重越來越高，在此背景下研究數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)質(zhì)量之間的關(guān)系就顯得尤為重要。

數(shù)字經(jīng)濟是指以使用數(shù)字化的知識和信息作為生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為載體、以ICT技術(shù)的有效使用作為提升效率和優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)重要推動力的一系列經(jīng)濟活動[2]。近年來陜西省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度較快，數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為陜西省新型經(jīng)濟發(fā)展道路的重要引擎，2018年陜西省數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模約2.4 萬億，全國排名12位，連續(xù)3年增速超過30%[3]。以陜西省為樣本，分析數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量的影響具有一定的研究價值。

就數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)質(zhì)量的關(guān)系，目前存在2種截然不同的觀點。一種觀點認為，數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量有積極的正向作用。例如文獻[4]認為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展使勞動者從傳統(tǒng)工作解放出來，對工作的滿意度隨著勞動強度下降和閑暇時間增多而增加。隨著勞動者的閑暇時間增加，勞動者可以從事大量靈活就業(yè)的工作，收入水平也會增加，就業(yè)質(zhì)量整體就會上升[5]。文獻[6]認為數(shù)字經(jīng)濟通過作用于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改變就業(yè)結(jié)構(gòu)，最終提升就業(yè)質(zhì)量。但沒有對3者之間長期聯(lián)動關(guān)系展開進一步研究[7]。文獻[8]認為數(shù)字經(jīng)濟通過創(chuàng)造新就業(yè)機會、構(gòu)建新就業(yè)生態(tài)、優(yōu)化升級就業(yè)結(jié)構(gòu)等因素促進就業(yè)質(zhì)量提升。另一種觀點認為，數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量具有負向效應(yīng)。例如數(shù)字經(jīng)濟導(dǎo)致就業(yè)不公平拉大、結(jié)構(gòu)性失業(yè)、就業(yè)政策體系滯后等結(jié)果[9]，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展致使一些傳統(tǒng)的崗位容易被機器所替代，大量人工崗位被迫失業(yè)，削減了就業(yè)穩(wěn)定性[10]；同時數(shù)字經(jīng)濟的就業(yè)門檻較高，在短期內(nèi)，會導(dǎo)致崗位的供不應(yīng)求，造成勞動者技能與崗位匹配度的降低[11]。上述研究對象多是以國家為單位，對陜西省的分析和研究還未見報道。

本文以陜西省為研究對象，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)質(zhì)量評價指標(biāo)體系，采用熵值法分別測度二者的發(fā)展水平。在此基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建多元線性回歸模型，實證分析數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量的影響。

1 數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)質(zhì)量發(fā)展水平測度

1.1 測度方法

采用熵值法[12]對各指標(biāo)進行賦權(quán)，測度數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)質(zhì)量發(fā)展水平。由于各指標(biāo)計量單位、具體含義等存在差異，在計算之前首先要對數(shù)據(jù)進行指標(biāo)無量綱化處理，使其標(biāo)準(zhǔn)化。測度計算過程如下。

1)指標(biāo)數(shù)據(jù)無量綱化處理

當(dāng)指標(biāo)為正向指標(biāo)時

當(dāng)指標(biāo)為負向指標(biāo)時

其中：xij表示第i(i=1,2,...,n)年第j(j=1,2,...,m)項指標(biāo)的原始值；x′ij表示第i年第j項指標(biāo)無量綱化處理后的值；min {xij}表示i年第j指標(biāo)的最小值；max {xij}表示第i年第j指標(biāo)的最大值。

2)計算第j項指標(biāo)下的第i年值在此指標(biāo)中的比重

3)計算第j項指標(biāo)的信息熵

4)計算第j項指標(biāo)的差異系數(shù)

gj=1-ej。

5)差異系數(shù)歸一化處理，即熵值法確定權(quán)重

6)計算第i年的綜合得分值

1.2 指標(biāo)選取與權(quán)重確定

1.2.1 數(shù)字經(jīng)濟指標(biāo)體系構(gòu)建與權(quán)重確定

數(shù)字經(jīng)濟的測算主要包含基礎(chǔ)、環(huán)境、產(chǎn)業(yè)、融合[13-15]等方面，因此從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字融合和數(shù)字政務(wù)環(huán)境4個維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟評價指標(biāo)體系。

1)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ)支撐[13]。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施包含5個二級指標(biāo)。其中，互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶和互聯(lián)網(wǎng)普及率反映經(jīng)常使用互聯(lián)網(wǎng)的人口比例，用來衡量信息化的發(fā)達程度；域名數(shù)量、網(wǎng)站數(shù)量和光纜線路長度反映互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展水平。

2)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)包含7個二級指標(biāo)。其中軟件業(yè)務(wù)收入和從事軟件和信息服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)量反映軟件和信息服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平；有效發(fā)明專利數(shù)反映產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力；從事電子信息制造業(yè)企業(yè)數(shù)量和投資額反映電子信息制造業(yè)發(fā)展的情況；電信業(yè)務(wù)總量和投資額占戰(zhàn)略性新型產(chǎn)業(yè)投資比重反映信息通訊業(yè)和新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的情況[14]。

3)產(chǎn)業(yè)數(shù)字融合包含11個二級指標(biāo)?？爝f業(yè)務(wù)量、電子商務(wù)交易額和有電子商務(wù)交易活動企業(yè)數(shù)反映電子商務(wù)的發(fā)展水平；金融科技發(fā)展指數(shù)和研發(fā)支出反映金融科技的發(fā)展情況；工業(yè)化與信息化融合發(fā)展指數(shù)、工業(yè)化與信息化融合基礎(chǔ)環(huán)境指數(shù)、工業(yè)應(yīng)用指數(shù)和應(yīng)用效益指數(shù)反映工業(yè)與數(shù)字化融合發(fā)展的情況；每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)和每百人使用計算機數(shù)反映了企業(yè)的信息化水平[15]。

4)數(shù)字政務(wù)環(huán)境包含2個二級指標(biāo)。門戶網(wǎng)站公開信息數(shù)量和官方微博私信及評論回復(fù)數(shù)量反映政務(wù)數(shù)字化的發(fā)展情況，政務(wù)數(shù)字化的發(fā)展水平越高，說明數(shù)字發(fā)展的環(huán)境越好，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越高[15]。

選取2008-2018年陜西省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的相關(guān)數(shù)據(jù)。其中，工業(yè)化與信息化融合發(fā)展指數(shù)、融合基礎(chǔ)環(huán)境指數(shù)、工業(yè)應(yīng)用指數(shù)和應(yīng)用效益指數(shù)來源于《中國信息化與工業(yè)化深度融合發(fā)展水平評估藍皮書》(2008-2018)；門戶網(wǎng)站公開信息數(shù)量和官方微博私信及評論回復(fù)數(shù)量來源于《陜西省互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告》(2008-2018)；金融科技發(fā)展指數(shù)來源于《中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)報告》(2008-2018)；電子商務(wù)交易額來源于《中國電子商務(wù)報告》(2008-2018)；其他數(shù)據(jù)來源于《陜西省統(tǒng)計年鑒》(2008-2018)。采用熵值法計算各項指標(biāo)權(quán)重，其結(jié)果如表1所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟評價指標(biāo)體系及權(quán)重

1.2.2 就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)體系構(gòu)建與權(quán)重確定

就業(yè)質(zhì)量作為1個多維度的概念，與就業(yè)率相比，就業(yè)質(zhì)量更能反映就業(yè)的水平、層次和穩(wěn)定性，并且?guī)в幸欢ǖ臐M意度的內(nèi)涵。從就業(yè)狀況、勞動報酬、滿意度、職業(yè)發(fā)展4個維度[16-19]構(gòu)建就業(yè)質(zhì)量評價指標(biāo)體系。

1)就業(yè)狀況包含8個二級指標(biāo)。其中，第三產(chǎn)業(yè)占總產(chǎn)值的比重反映了就業(yè)結(jié)構(gòu)的得發(fā)展水平；年末就業(yè)總?cè)藬?shù)和城鎮(zhèn)新增就業(yè)彈性體現(xiàn)了就業(yè)機會的多少；城鄉(xiāng)收入差距比和行業(yè)工資差距反映了就業(yè)的公平性；城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、人均勞動爭議發(fā)生率和勞均勞動爭議案件發(fā)生率反映了就業(yè)穩(wěn)定性的情況[16]。

2)勞動報酬包含2個二級指標(biāo)。其中，就業(yè)人員月平均工資反映了就業(yè)人員的收入水平情況，月平均工資越高反映所得到的的勞動報酬越多，就業(yè)質(zhì)量也越高；工資增長率反映了收入水平的增長情況，工資增長的速度越快，就業(yè)質(zhì)量越高[17]。

3)滿意度包含4個二級指標(biāo)。其中，人均周工作時間和工會參與率反映了勞動者就業(yè)保護的水平，工作時間越短、工會參與率越高說明就業(yè)質(zhì)量就越高；城鎮(zhèn)養(yǎng)老保障負擔(dān)和失業(yè)保險參保比例反映了就業(yè)者勞動得到保障的水平，勞動保障越多，就業(yè)質(zhì)量就越高[18]。

4)職業(yè)發(fā)展包含5個二級指標(biāo)。其中，就業(yè)訓(xùn)練中心機構(gòu)數(shù)和職業(yè)技能鑒定機構(gòu)數(shù)反映了就業(yè)能力的水平，二者數(shù)量越多說明為失業(yè)者提供的就業(yè)機會就越多；女性就業(yè)率和就業(yè)人員受教育程度反映了勞動者素質(zhì)的發(fā)展水平，勞動者素質(zhì)越高，就業(yè)質(zhì)量就越高；求人倍率是指招聘崗位的數(shù)量與求職人數(shù)的比值，該指標(biāo)衡量反映了人-崗匹配程度的情況，人-崗匹配程度越高，說明就業(yè)質(zhì)量就越高[19]。

選取2008-2018年陜西省就業(yè)質(zhì)量的相關(guān)數(shù)據(jù)。其中，第三產(chǎn)業(yè)占總產(chǎn)值比重、年末就業(yè)總?cè)藬?shù)和城鄉(xiāng)收入差距來源于歷年《陜西省統(tǒng)計年鑒》(2008-2018)；其他數(shù)據(jù)來源于《中國勞動統(tǒng)計年鑒》(2008-2018)。采用熵值法計算各項指標(biāo)權(quán)重，其結(jié)果如表2所示。

表2 就業(yè)質(zhì)量評價指標(biāo)體系及權(quán)重

1.3 測度結(jié)果與分析

測算出2008-2018年陜西省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合得分、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字融合、數(shù)字政務(wù)環(huán)境得分，其結(jié)果如圖1所示。

從圖1可以看出，從2008年至2018年陜西省數(shù)字經(jīng)濟始終保持快速增長，綜合得分、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字融合、數(shù)字政務(wù)環(huán)境得分都呈現(xiàn)逐年上升的趨勢。綜合得分從0.024增加至0.200，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施得分從0.006增加至0.026，數(shù)字產(chǎn)業(yè)得分從0.009增加至0.060，產(chǎn)業(yè)數(shù)字融合得分從0.007增加至0.101，數(shù)字政務(wù)環(huán)境得分從0.002增加至0.013。產(chǎn)業(yè)數(shù)字融合的增長最快，數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)次之，數(shù)字政務(wù)環(huán)境最慢。

測算出2008-2018年陜西省就業(yè)質(zhì)量發(fā)展水平的綜合得分、就業(yè)狀況、勞動報酬、滿意度、職業(yè)發(fā)展、崗位匹配度得分，其結(jié)果如圖2所示。

從圖2可以看出，從2008年至2018年陜西省就業(yè)質(zhì)量綜合得分、就業(yè)狀況、勞動報酬、滿意度、職業(yè)發(fā)展都是處于上升趨勢的。就業(yè)質(zhì)量綜合得分從0.021上升為0.1745，就業(yè)狀況得分從0.013上升為0.089，勞動報酬得分上升為0018，滿意度得分從0.006上升為0.036，職業(yè)發(fā)展從0.003上升為0.031。就業(yè)狀況的發(fā)展水平最高，滿意度次之，職業(yè)發(fā)展和勞動報酬度分別排名第三、四。

圖1 2008-2018年陜西省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平得分

圖2 2008-2018年陜西省就業(yè)質(zhì)量發(fā)展水平得分

2 模型構(gòu)建與變量選取

以陜西省為研究對象，研究時間跨度為2008-2018年，實證數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量的影響。選取就業(yè)質(zhì)量發(fā)展水平綜合QE作為被解釋變量，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合得分ED作為解釋變量，同時采用經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模PGD、政府參與經(jīng)濟程度MG、對外開放水平OPEN、教育投入支出EDU作為控制變量[20]，構(gòu)建多元線性回歸模型。原始數(shù)據(jù)均來源于《陜西省統(tǒng)計年鑒》(2008-2018年)，建立的回歸方程為

QE,i=β0+β1ED,i+β2PGD,i+β3MG,i+
β4OPEN,i+β5EDU,i+ui。

其中，β0為常數(shù)，β1,β2,…,β5為各變量系數(shù)，ui為第i年的隨機擾動項，其他變量及數(shù)據(jù)選取如下。

1)被解釋變量QE,i表示第i年陜西省的就業(yè)質(zhì)量發(fā)展水平，取值為第i年的就業(yè)質(zhì)量綜合得分。

2)解釋變量ED,i表示第i年的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，選取第i年的數(shù)字經(jīng)濟綜合得分。

3)控制變量PGD,i表示第i年的經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模，取值為第i年的國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率；MG,i表示第i年的政府參與經(jīng)濟程度，取值為第i年的財政支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值之比；OPEN,i表示第i年的對外開放水平，取值為第i年的進出口總額占國內(nèi)生產(chǎn)總值之比；EDU,i表示第i年的教育投入水平，取值為第i年的教育支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值之比。

3 模型檢驗與分析

3.1 描述性統(tǒng)計

在進行多元線性回歸之前，首先對各變量進行描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如表3所示。

GM和OPEN的標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.895和1.884，二者的波動程度較大；QE、ED、PGD和EDU的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.052、0.062、0.080和0.05，波動程度相對較小。從偏度統(tǒng)計量可以看出，MG呈現(xiàn)左偏分布，其余變量均呈現(xiàn)右偏分布。從峰度統(tǒng)計量可以看出，所有樣本數(shù)據(jù)都高于正態(tài)分布的終端值。

Jarque-Berat值是檢驗樣本數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布的偏度和峰度的擬合度，數(shù)值越大說明越不符合正態(tài)分布，從Jarque-Berat統(tǒng)計量可以看出，各變量的統(tǒng)計值很大，說明6個樣本數(shù)據(jù)均不符從正態(tài)分布。因此，滿足進行多元線性回歸分析的條件。

表3 相關(guān)變量描述性統(tǒng)計

3.2 回歸結(jié)果

運用Eviews軟件進行多元線性回歸，參數(shù)估計結(jié)果如表4所示。

R2的值在調(diào)整前后為0.990和0.980，說明該模型擬合度較高。解釋變量ED回歸系數(shù)β1為0.722，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對就業(yè)質(zhì)量起正向積極作用，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每增加1%，陜西省就業(yè)質(zhì)量提高0.722%。

從控制變量對就業(yè)質(zhì)量的影響來看，PGD的回歸系數(shù)β2為0.037，說明經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模對就業(yè)質(zhì)量也是正向積極作用，即生產(chǎn)總值增長率每增加1%，就業(yè)質(zhì)量提高0.037%；MG的回歸系數(shù)β3為0.004，說明政府參與經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量有一定的促進作用，即財政支出占生產(chǎn)總值之比每增加1%，就業(yè)質(zhì)量提高0.004%；OPEN的回歸系數(shù)β4為0.000 8，說明對外開放水平對就業(yè)質(zhì)量是正向影響，但影響較小；EDU的回歸系數(shù)β5為正值，說明教育投入對就業(yè)質(zhì)量也有一定的積極影響，不過由于EDU的P值為0.809，說明教育投入雖然能夠促進就業(yè)質(zhì)量提升，但影響不顯著。

表4 參數(shù)估計結(jié)果

注:R2在調(diào)整前后分別為0.990和0.980，F(xiàn)檢驗值為97.951，P值為0.0000。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

采用替換被解釋變量的方法檢驗樣本范圍變動是否影響估計結(jié)果。選用就業(yè)數(shù)量代替就業(yè)質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，考察各變量與就業(yè)質(zhì)量的關(guān)系，就業(yè)數(shù)量數(shù)據(jù)來源于《陜西省統(tǒng)計年鑒》(2008-2018)，穩(wěn)健性檢驗估計結(jié)果如表5所示。

模型R2的值在調(diào)整前后分別為0.965和0.931，說明該模型擬合度較高。解釋變量ED回歸系數(shù)β1為0.174，說明數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量是正向積極作用，即數(shù)字經(jīng)濟每增加1%，陜西省就業(yè)質(zhì)量提高0.174%。從控制變量對就業(yè)質(zhì)量的影響看，PGD的回歸系數(shù)β2為0.238，說明經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模對就業(yè)質(zhì)量也是正向積極作用，即生產(chǎn)總值增長率每增加1%，就業(yè)質(zhì)量提高0.238%；MG的回歸系數(shù)β3為0.013，說明政府參與經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量有一定的促進作用，即財政支出占生產(chǎn)總值之比每增加1%，就業(yè)質(zhì)量提高0.013%；OPEN的回歸系數(shù)β4為0.010，說明對外開放水平對就業(yè)質(zhì)量是正向影響，即進出口總額占生產(chǎn)總值之比每增加1%，就業(yè)質(zhì)量提高0.010%；EDU回歸系數(shù)β5為0.694，說明教育投入促進就業(yè)質(zhì)量，即教育支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值之比每增加1%，就業(yè)質(zhì)量提升0.694%。各變量回歸系數(shù)符號與顯著性并沒有發(fā)生明顯改變，說明了模型具有一定的穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗估計結(jié)果

注:R2在調(diào)整前后分別為0.965和0.931，F(xiàn)檢驗值為27.912，P值為0.0012。

4 結(jié)語

針對分析數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量的影響效應(yīng)，從基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)融合和政務(wù)環(huán)境4個維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟評價指標(biāo)體系，從就業(yè)狀況、勞動報酬、滿意度、職業(yè)發(fā)展、崗位匹配度5個維度構(gòu)建就業(yè)質(zhì)量評價指標(biāo)體系，以陜西省為研究對象，采用熵值法，分別對就業(yè)質(zhì)量和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測算。結(jié)果表明，在2008-2018年間，陜西省就業(yè)質(zhì)量發(fā)展水平不斷提高，就業(yè)狀況不斷改善，勞動者報酬不斷增加，滿意度不斷提升，職業(yè)發(fā)展不斷優(yōu)化，崗位匹配度不斷提高；陜西省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平不斷提高，基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，數(shù)字產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展，產(chǎn)業(yè)數(shù)字融合不斷成熟，數(shù)字政務(wù)環(huán)境不斷優(yōu)化。

在此基礎(chǔ)上，選取就業(yè)質(zhì)量綜合得分作為被解釋變量，數(shù)字經(jīng)濟綜合得分為解釋變量，經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模、政府參與經(jīng)濟程度、對外開放水平、教育投入支出作為控制變量，構(gòu)建多元線性回歸模型，實證分析數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量的影響。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量是正向積極作用?？刂谱兞拷?jīng)濟發(fā)展規(guī)模、政府參與經(jīng)濟、對外開放水平、教育投入支出對就業(yè)質(zhì)量都存在一定的正向積極作用。