互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對中國就業(yè)的影響及國別比較研究*

（中央財經(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)學學院 北京 100081）

一、引 言

數(shù)字經(jīng)濟在全球傳統(tǒng)經(jīng)濟持續(xù)低迷之際異軍突起，已經(jīng)成為當前經(jīng)濟發(fā)展中日益重要的驅(qū)動力。隨著數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，以及這些數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的快速、深度融合，新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟作為經(jīng)濟發(fā)展新動能的作用日益凸顯。數(shù)字經(jīng)濟以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為依托，給傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶來的挑戰(zhàn)以及與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相融合所帶來的機遇都深刻地改變著產(chǎn)業(yè)發(fā)展的形態(tài)和趨勢。我國政府部門也高度重視互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，2015 年7 月出臺了《國務院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》，2016 年5 月，國家發(fā)展改革委員會等四部門聯(lián)合下發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》，2018年6 月、12 月，工信部分別印發(fā)了《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展行動計劃（2018—2020 年）》和《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡建設(shè)及推廣指南》，凸顯了我國政府對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新的推動力度之大。

數(shù)字經(jīng)濟在為全球經(jīng)濟活動賦予巨大能量的同時，亦將對就業(yè)帶來革命性的改變。以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)字經(jīng)濟有效解決了信息不對稱的問題，但對就業(yè)的非對稱影響卻在持續(xù)擴大。探究目前的互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)進步對就業(yè)的影響，對于緩解人們對于技術(shù)進步帶來失業(yè)的恐慌，穩(wěn)定社會，抓住技術(shù)進步帶來的機遇，積極應對技術(shù)進步給傳統(tǒng)行業(yè)的發(fā)展及人員就業(yè)帶來的挑戰(zhàn)，促進社會有序健康發(fā)展等，具有重要的理論和現(xiàn)實意義?；诨ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀以及人們對于技術(shù)進步帶來失業(yè)的擔憂，本文將從勞動力需求視角，通過理論模型和實證分析探究互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對于各行業(yè)以及社會整體的勞動力需求的影響，分析互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于就業(yè)的理論和實際影響，為當前的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展以及就業(yè)狀況的改善提供分析思路和對策建議。

二、文獻評述

關(guān)于技術(shù)進步是否會造成失業(yè)的研究由來已久，古典經(jīng)濟學派的代表人物亞當·斯密以及李嘉圖認為技術(shù)進步不會導致失業(yè)，因為技術(shù)進步會降低生產(chǎn)成本，產(chǎn)品價格下降使得需求增加，廠商擴大生產(chǎn)所需勞動力增加，由此增加了就業(yè)機會；薩伊定律同樣認為供給會自動創(chuàng)造需求，價格機制會恢復就業(yè)；而馬爾薩斯則認為技術(shù)進步使得資本積累快于市場擴張，從而導致失業(yè)。新古典經(jīng)濟學派的熊彼特認為技術(shù)性失業(yè)就是周期性失業(yè)的表現(xiàn)，技術(shù)進步的負面效應就包括就業(yè)。馬克思在《資本論》中提出的資本有機構(gòu)成理論和“產(chǎn)業(yè)后備軍”理論則認為必然會出現(xiàn)相對過剩人口，導致失業(yè)?？梢姴煌?jīng)濟學派甚至是同一經(jīng)濟學派內(nèi)部的不同學者之間關(guān)于技術(shù)進步會否導致失業(yè)均存在爭議。雖然技術(shù)進步對就業(yè)究竟是積極還是消極影響的爭論，至今仍未達成共識，但已經(jīng)有了非常成熟的研究結(jié)果，于曉龍（2015）、紀雯雯（2017）等均給予了詳細的綜述，牛祿青（2017）對我國的數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)關(guān)系進行了描述。

近些年來，數(shù)字經(jīng)濟背景下機器人、人工智能等新技術(shù)的發(fā)展，再度使得就業(yè)問題成為研究熱點。Virgillito（2016）對機器人和人工智能等會引發(fā)的失業(yè)問題進行了探討，F(xiàn)rey和Osborne（2013）認為在接下來的20 年47%的工作將面臨自動化風險，Graetz 和Michaels（2018）對機器人影響就業(yè)做出了開創(chuàng)性研究，認為機器人可以提高生產(chǎn)率和工資，繼而減少低技能工人就業(yè)。但是也有一些研究表明對技術(shù)性失業(yè)沒有那么大恐懼，Arntz 等（2016）認為僅有9%的工作有被替代的危險，Acemoglu 和Restrepo（2018a）認為技術(shù)內(nèi)生性的工作填補了因技術(shù)損失的就業(yè)崗位，Acemoglu 和Restrepo（2019）進一步從兩方面論述了即使技術(shù)進步實現(xiàn)，自動化對就業(yè)的影響也不會太大，Acemoglu 和Restrepo（2018b）認為技術(shù)進步一方面會對人類就業(yè)產(chǎn)生替代效應，另一方面也會產(chǎn)生有利于就業(yè)的生產(chǎn)力效應。當然，現(xiàn)有的人類工作被技術(shù)替代也并不代表真正的社會福利損失（曹靜和周亞林，2018），只能說對于被替代的那部分勞動者而言，技術(shù)進步帶來的是負面影響，況且目前的技術(shù)水平還無法實現(xiàn)大范圍的非常規(guī)任務的替代（Autor，2015；Brynjolfsson，2018）。

部分文獻研究了技術(shù)進步對不同行業(yè)存在異質(zhì)性影響，例如，Ampatzidis 等（2017）認為，技術(shù)進步可以使得農(nóng)作物機器與農(nóng)民之間實現(xiàn)人機結(jié)合，技術(shù)進步有利于農(nóng)業(yè)發(fā)展；同樣，Lele 和Goswami（2017）認為，目前的數(shù)字經(jīng)濟以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等有助于實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，提高農(nóng)民收入，但是兩者都沒有實證證據(jù)支持。李博和溫杰（2010）實證分析了不同類型工業(yè)行業(yè)的技術(shù)進步對就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)資源密集型行業(yè)、資本密集型行業(yè)和技術(shù)密集型行業(yè)的技術(shù)進步對本部門的就業(yè)凈效應均為負，而勞動密集型行業(yè)的技術(shù)進步對就業(yè)的凈效應不明顯。馬弘等（2013）對中國制造業(yè)就業(yè)的創(chuàng)造效應與破壞效應現(xiàn)象進行了分析討論。姜金秋和杜育紅（2015）研究了中國34 個工業(yè)行業(yè)技術(shù)進步與就業(yè)之間的動態(tài)效應，發(fā)現(xiàn)在短期內(nèi)技術(shù)進步對勞動密集型行業(yè)產(chǎn)生了“破壞效應”，對技術(shù)密集型行業(yè)則具有“創(chuàng)造效應”，但在長期中沒有顯著影響。劉濱（2018）、陸敏輝等（2019）研究了1986—2015 年我國能源行業(yè)的技術(shù)進步對于勞動力就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步對就業(yè)的影響具有時滯性，且短期內(nèi)可能擠出效應大于促進效應，但長期中技術(shù)進步有利于能源行業(yè)的就業(yè)增加?？梢娂夹g(shù)進步對于不同行業(yè)以及同一行業(yè)不同時期的就業(yè)影響有不同的表現(xiàn)，因而研究分析技術(shù)進步對于各行業(yè)不同時期的就業(yè)影響將有利于我們削弱技術(shù)進步的就業(yè)替代效應，放大其對就業(yè)的創(chuàng)造效應，促進我國互聯(lián)網(wǎng)等新信息技術(shù)的健康發(fā)展。

然而，目前學者們對技術(shù)進步的就業(yè)影響研究沒有區(qū)分互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步與其他類型的技術(shù)進步，且對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步影響的研究主要集中于其對勞動生產(chǎn)率以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響（王娟，2016；何德旭和姚戰(zhàn)琪，2008；徐偉呈和范愛軍，2018），而不同類型的技術(shù)進步對就業(yè)的影響也存在差異。本文將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步從總的技術(shù)進步中分離開來，通過理論分析與實證檢驗分析研究互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于就業(yè)的影響效應，進一步將特定技術(shù)進步對就業(yè)的影響清晰化，為后續(xù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的健康發(fā)展以及穩(wěn)就業(yè)政策提供參考。

三、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的理論模型

（一）互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對各行業(yè)勞動力配置影響的理論模型

假定各行業(yè)的代表性廠商的生產(chǎn)遵循Cobb-Douglas 生產(chǎn)函數(shù)的形式：

其中，Yi、Ki、Li分別表示第i 行業(yè)的產(chǎn)出、資本投入和勞動力投入，αi、βi為各行業(yè)的要素投入份額參數(shù)，0＜αi、βi＜1；A 為技術(shù)進步，現(xiàn)將其表示為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步的函數(shù)關(guān)系 A(Ni)，其中Ni表示第i 行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)投入，參考Duarte 和Restuccia（2010）以及徐偉呈（2018）的做法，本文假定：

其中，γi為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響參數(shù)，0＜γi＜ 1，本文在徐偉呈（2018）基礎(chǔ)上將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)投入進行了產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性處理，每個行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展是非均衡的。A 則表示除了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)之外的其他技術(shù)進步。將式（2）代入式（1）即可得各行業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)為：

假設(shè)第i 行業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品價格為 pi，工人的工資率為wi，資本的租金率為ri，則第i行業(yè)的代表性廠商可以通過調(diào)整勞動力投入量Li和資本投入量Ki來實現(xiàn)利潤最大化：

利潤最大化結(jié)果為：

對（4）式關(guān)于Ni求導并結(jié)合（3）式可得：

解之得到互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于某行業(yè)的勞動力需求的影響：

根據(jù)式（6），對于某特定行業(yè)而言，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于本行業(yè)勞動力需求的影響取決于參數(shù) γi/(1-αi-βi)，為表述方便，本文稱Ii=γi/(1-αi-βi)為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對各行業(yè)勞動力需求影響的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應。

（1）當行業(yè)的規(guī)模報酬αi+βi＜ 1時，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應Ii＞ 0，說明對規(guī)模報酬小于1 的行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步能夠提高勞動力需求，促進就業(yè)；而且規(guī)模報酬越接近1，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的投入對勞動力需求的正向促進作用就越大；

（2）當行業(yè)的規(guī)模報酬αi+βi＞ 1時，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應Ii＜ 0，說明對規(guī)模報酬大于1 的行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步會擠占本行業(yè)對勞動力的需求，不利于就業(yè)；而且規(guī)模報酬越接近1，這種負向擠占作用就越大。

（二）各行業(yè)的規(guī)模報酬參數(shù)估計

由前文理論模型的分析可知，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于各行業(yè)勞動力配置的作用方向都取決于行業(yè)的規(guī)模報酬參數(shù)，因此要分析互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響，需先估計行業(yè)的規(guī)模報酬參數(shù)。

對（3）式兩邊取對數(shù)構(gòu)建回歸方程

利用各行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)投入、要素投入以及產(chǎn)出數(shù)據(jù)，對式（7）的回歸模型進行估計，就可以得出各行業(yè)的規(guī)模報酬 αi+βi，以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應Ii=γi/(1-αi-βi)。

四、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源與變量說明

本文主要采用世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫（WIOD）中的社會經(jīng)濟賬戶數(shù)據(jù)庫（Social Economic Accounts，SEA）以及國家投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫（National Input-Output Tables，NIOT）中關(guān)于中國、美國、英國、德國、日本、韓國、印度、巴西八個國家的數(shù)據(jù)。此外，本文用國家的國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）代表經(jīng)濟因素，國家的總?cè)丝冢≒OP）代表人口因素，這兩個變量的數(shù)據(jù)均來自世界銀行的世界發(fā)展指數(shù)（World Development Indicators，WDI）數(shù)據(jù)庫。關(guān)于政治因素，本文選取了世界銀行的全球治理指標（Worldwide Governance Index，WGI）數(shù)據(jù)庫包含的六個指標中的“政治穩(wěn)定和杜絕暴力”（Political Stability and Absence of Violence）指標來代表各個國家的政治環(huán)境因素。

本文涉及的所有變量如表1 所示，本文選取WIOD_NIOT 數(shù)據(jù)庫中各行業(yè)對與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相關(guān)的行業(yè)（C26，J61，J62—J63）產(chǎn)品的中間使用之和作為各行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)投入N，表示各行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步。為了保證研究結(jié)果的全面性和完整性，本文還將總的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步N 分解為互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)進步NC（C26）和軟件技術(shù)進步NJ（J61，J62—J63），以便對比分析軟硬件互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響。此外，金融狀況也由各行業(yè)對金融行業(yè)（K64，K65，K66）的中間投入之和表示。

表1 變量說明

本文選取了中國、美國、英國、德國、日本、韓國、印度、巴西八個國家2000—2014年的56 個行業(yè)數(shù)據(jù)，為更準確地提取行業(yè)特征，得到更加穩(wěn)健的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應的估計結(jié)果，本文首先將2000—2014 年各個國家的56 個行業(yè)數(shù)據(jù)按照行業(yè)特征分為六個部門，即農(nóng)業(yè)、采礦業(yè)、制造業(yè)、電力熱力及水的生產(chǎn)和供應業(yè)、建筑業(yè)以及服務業(yè)，其中將制造業(yè)部門細分為勞動密集型行業(yè)、資本密集型行業(yè)和技術(shù)密集型行業(yè)，將服務業(yè)部門細分為生產(chǎn)型服務業(yè)、消費型服務業(yè)和公共服務業(yè)，以此形成10 個行業(yè)類別。①因篇幅所限，本文省略了具體的行業(yè)分類細則。感興趣的讀者可在《經(jīng)濟科學》官網(wǎng)本篇論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。按照理論模型的推導結(jié)果，估計這10 個行業(yè)類別的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應，按照估計結(jié)果將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對各個行業(yè)類別的影響方向進行分類，以作分析。

（二）我國各行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應的測算

根據(jù)（7）式所示的模型，本文首先對中國10 個行業(yè)類別的規(guī)模報酬參數(shù)進行估計，據(jù)此計算互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應Ii=γi/(1-αi-βi)，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應的估計結(jié)果將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對各個行業(yè)類別的影響進行分類，同時將其與后文建立的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的計量模型中互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步的系數(shù)估計值相比較，以檢驗理論模型的正確性。

由表2 可以看出，根據(jù)理論模型的測算結(jié)果，大部分行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應（N）都是正的，但是采礦業(yè)（類別2）、技術(shù)密集型制造業(yè)（類別5）以及建筑業(yè)（類別7）的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應是負的，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)進步（NC）和軟件技術(shù)進步（NJ）來看，對于技術(shù)密集型制造業(yè)和建筑業(yè)而言，無論是互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)進步效應（NC）、軟件技術(shù)進步效應（NJ）還是總的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應（N），互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于這兩個行業(yè)的就業(yè)均具有負向的抑制作用，表明在這些依靠大型機械設(shè)備、技術(shù)和資源進行生產(chǎn)的行業(yè)中，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步會替代一部分人工作業(yè)，尤其是危險作業(yè)，這些類型的工作對于使用機器和技術(shù)來代替人類進行作業(yè)的需求要比其他行業(yè)更加強烈，因而互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步更傾向于減少這些行業(yè)對勞動力的需求，改變了這些行業(yè)的勞動力需求結(jié)構(gòu)，從而惡化這些行業(yè)的就業(yè)狀況。

表2 2000—2014 年中國10 個行業(yè)類別的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對我國服務業(yè)的勞動力需求整體具有正向的促進作用，無論是生產(chǎn)型服務業(yè)、消費型服務業(yè)還是公共服務，三種互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應都為正，說明目前階段，我國的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步有利于促進服務業(yè)的人員就業(yè)。近年來，基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)平臺出現(xiàn)了大量的新型工作崗位，例如外賣、直播、遠程教育等，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進步為這些新興職業(yè)提供了優(yōu)越的發(fā)展條件，包括宣傳途徑、大量的受眾，最關(guān)鍵的是得益于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進步，這些行業(yè)的成本和準入門檻都大大低于一般行業(yè)，從而使得這些新興行業(yè)吸納了大量人員就業(yè)，大大改變了傳統(tǒng)的勞動力需求和就業(yè)結(jié)構(gòu)。互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步既降低了這些行業(yè)的生產(chǎn)成本，擴大了生產(chǎn)規(guī)模，提高了生產(chǎn)者的利潤，增加了生產(chǎn)者對勞動力的需求，同時也創(chuàng)造出新的就業(yè)種類和就業(yè)數(shù)量，激發(fā)出新的就業(yè)增長點。

（三）我國各行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的計量模型

1.變量定義

本文核心解釋變量為各行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步N，同時選取了互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)進步（NC）和軟件技術(shù)進步（NJ）作為穩(wěn)健性檢驗變量。

生產(chǎn)函數(shù)中，資本（K）與勞動共同作為生產(chǎn)要素投入生產(chǎn)，資本投入會影響廠商對勞動力的需求，繼而影響就業(yè)；勞動力工資（W）作為勞動者付出勞動的報酬，自然會影響勞動者的就業(yè)選擇，而工資作為廠商對勞動要素的支付同樣會影響廠商對勞動力的需求量；考慮到對外開放程度以及金融市場對廠商的勞動力和資本的投入的影響，本文將貿(mào)易（T）和金融（F）亦放入模型作為控制變量；考慮到國家的宏觀經(jīng)濟政治社會環(huán)境也會對就業(yè)狀況產(chǎn)生影響，因而本文加入了經(jīng)濟因素（GDP）、人口因素（POP）和政治因素（GOV）作為控制變量。所有變量數(shù)據(jù)來源如表1 所示。

2.各行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的計量模型

本文建立如下固定效應面板模型來探究各行業(yè)類別互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響：

其中，i=1,…,10，Ctrl=（ln Kit,ln Wit,ln Fit,ln Tit,ln A_Nit,lnGDPt,lnPOPt,ln GOVt）為控制變量向量，模型估計結(jié)果如表2 所示。①采礦業(yè)（類別2），建筑業(yè)（類別7）和消費型服務業(yè)（類別9）只包含一個小類行業(yè)，因此這三個行業(yè)類別采用了具有穩(wěn)健標準誤的時序模型。因篇幅所限，本文省略了系數(shù)估計的標準差以及控制變量的系數(shù)估計結(jié)果，感興趣的讀者可在《經(jīng)濟科學》官網(wǎng)論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。

3.模型結(jié)果分析

表2 的實證結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對大部分行業(yè)類別的勞動力需求都具有正向的促進作用，只有農(nóng)業(yè)（類別1）和建筑業(yè)（類別7）的系數(shù)為負?，F(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展實現(xiàn)了人機操作的統(tǒng)一，大型的農(nóng)業(yè)機械取代了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的耕作方式，極大提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，節(jié)約了大量農(nóng)業(yè)勞動力；同時，隨著城鎮(zhèn)化進程的不斷加快，農(nóng)業(yè)用地的集中化和專業(yè)化也減小了小農(nóng)經(jīng)濟規(guī)模，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化創(chuàng)造了條件，加速了技術(shù)對于農(nóng)業(yè)中勞動力的取代步伐。同樣，建筑業(yè)中一些基礎(chǔ)的機械作業(yè)和高危作業(yè)均可通過基于互聯(lián)網(wǎng)的自動化技術(shù)和操作來實現(xiàn)，提高了作業(yè)精度和安全性的同時也減少了對建筑業(yè)勞動力的總需求。

對比表2 的理論模型測算結(jié)果和實證模型估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在我國10 個行業(yè)類別的模型中，實證模型中互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步的系數(shù)估計值與理論模型中的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應值相一致的有七個，側(cè)面說明本文理論模型和實證模型的合理性。其中，采礦業(yè)（類別2）的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步系數(shù)并不顯著，對其勞動力需求起主要促進作用的是資本投入，顯然采礦業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展主要依靠設(shè)備和資本投入，相比之下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步的對就業(yè)的促進作用不顯著。表2 的實證模型結(jié)果還顯示，資本投入對于大多數(shù)行業(yè)類別的勞動力需求也具有正向的促進作用；工人工資對于勞動力需求則具有負向的影響，顯然工資的上升會降低生產(chǎn)者對于雇用更多勞動力的欲望，從而降低勞動力需求；除了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步之外的其他技術(shù)進步（lnA_N）對大部分行業(yè)類別的勞動力需求也具有正向影響。

此外，本文還分別對互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)進步和軟件技術(shù)進步各行業(yè)類別就業(yè)的影響進行了建模，相比總的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步和軟件技術(shù)進步，互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)進步對各行業(yè)的勞動力需求的負向影響較多，表明2000—2014 年期間中國的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對各行業(yè)勞動力的取代主要是由此行業(yè)的硬件技術(shù)進步引起的。

（四）我國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的面板回歸模型

為了進一步探究我國的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于我國整體勞動力就業(yè)情況的影響，本文基于前文的計量模型部分建立以下面板回歸模型：

本文第三部分的理論模型分析表明，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響取決于行業(yè)的規(guī)模報酬，因而此處本文將行業(yè)的規(guī)模報酬變量納入模型中，避免因遺漏相關(guān)變量而造成內(nèi)生性問題；同時還加入了行業(yè)規(guī)模報酬和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步的交互項（Ri×ln Nit），以檢驗行業(yè)規(guī)模報酬的調(diào)節(jié)效應，驗證本文關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的理論影響機制的分析。

在通過平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗之后，利用Hausman 檢驗確定使用固定效應（FE）還是隨機效應（RE），同時也考慮了面板模型的異方差、自相關(guān)以及截面相關(guān)等情況，選取適當計量方法對模型進行估計。②因篇幅所限，本文將中國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的面板模型結(jié)果放在了后文國別比較部分的表4中，且省略了系數(shù)估計的標準差，感興趣的讀者可在《經(jīng)濟科學》官網(wǎng)論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。WIOD 數(shù)據(jù)庫中每個國家共有56 個行業(yè)的數(shù)據(jù)，剔除缺失值之后，中國的行業(yè)總數(shù)為47，其他國家同理。

從估計結(jié)果中可以看出，所有核心解釋變量（lnN/lnNC/lnNJ）的顯著性都很高且均為正，模型也具有較高的擬合優(yōu)度，表明無論是總的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步，還是分軟硬件的技術(shù)進步，我國2000—2014 年的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于整體的勞動力需求都具有正向的影響?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)進步（N）對于勞動力需求影響的彈性系數(shù)為0.165，即互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步每提高一個百分點，則就業(yè)人數(shù)就會增加0.165 個百分點；行業(yè)規(guī)模報酬（R）以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步與規(guī)模報酬的交互項均不顯著，說明在樣本期內(nèi)，我國的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步會顯著地直接提高整體的就業(yè)水平，而其通過影響行業(yè)規(guī)模報酬來影響就業(yè)的這一途徑不顯著。我國互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)進步（NC）對于勞動力需求的直接影響數(shù)為0.0913；互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)進步（NC）與行業(yè)規(guī)模報酬的交互項顯著為負，表明互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)進步對就業(yè)的影響還會受到行業(yè)規(guī)模報酬的負向影響?；ヂ?lián)網(wǎng)軟件技術(shù)進步（NJ）對就業(yè)的直接影響系數(shù)為0.0806，且軟件技術(shù)進步與規(guī)模報酬的交互項系數(shù)顯著為0.0719，表明互聯(lián)網(wǎng)軟件技術(shù)進步不僅會直接促進就業(yè)，還會通過行業(yè)的規(guī)模報酬來促進就業(yè)水平的提高?？梢娔壳拔覈幕ヂ?lián)網(wǎng)軟件技術(shù)進步對勞動力需求的總影響要遠遠大于硬件。事實上，軟件技術(shù)進步的成本要低于硬件技術(shù)進步，因而在技術(shù)進步的初期，軟件技術(shù)進步所帶來的新興行業(yè)以及創(chuàng)造的新工作數(shù)量和規(guī)模都要大于硬件技術(shù)進步。

同10 個行業(yè)類別各自的計量模型結(jié)果一致，資本投入對于我國整體的勞動力就業(yè)影響也是正向的，而勞動力工資的提高則不利于生產(chǎn)者對勞動力需求的提高；除互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步之外的其他技術(shù)進步對于我國勞動力就業(yè)的整體影響也是正向的，但影響的彈性系數(shù)則遠低于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步；代表國家宏觀經(jīng)濟環(huán)境的GDP、人口和政治三個因素并不顯著，表明樣本期內(nèi)我國的經(jīng)濟政治和社會環(huán)境較為穩(wěn)定，對就業(yè)并未產(chǎn)生顯著的影響。目前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正極大推動和改善我國的就業(yè)總量狀況，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展既有利于推動經(jīng)濟發(fā)展，又有利于我國就業(yè)狀況的改善，促進經(jīng)濟發(fā)展目標同保障勞動者就業(yè)目標有機結(jié)合。

（五）互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的國別比較

考慮到各個國家政體、經(jīng)濟發(fā)展狀況以及國際環(huán)境、地理環(huán)境之間的差異，本文選取了包含不同發(fā)展程度、不同制度背景、位于不同半球不同大洲以及與中國相鄰的七個國家作為對比，這七個國家分別為：美國（USA）、英國（GBR）、德國（DEU）、日本（JPN）、韓國（KOR）、印度（IND）和巴西（BRA）。

1.不同國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應

本文依照前文對我國的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應的測算方法和步驟，依次給出美國（USA）、英國（GBR）、德國（DEU）、日本（JPN）、韓國（KOR）、印度（IND）和巴西（BRA）的10 個行業(yè)類別的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應，如表3 所示，為形式表述方便，此處只給出各個國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應的方向。

表3 2000—2014 年其他七個國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應方向

續(xù)表3

從表3 可以看出，首先，各個國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于大部分行業(yè)類別的勞動力需求都具有正向的促進作用，尤其是印度（IND），互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于其所有的行業(yè)類別的勞動力需求都具有正向影響，近年來印度的經(jīng)濟發(fā)展迅速，GDP 增速在多個年份甚至超過了中國，且其軟件行業(yè)更是其優(yōu)勢行業(yè)，其軟件出口以及全球軟件市場的占有率均居世界前列，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及經(jīng)濟的快速增長均使得印度的就業(yè)狀況得以改善?？梢钥闯瞿壳盎ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和進步對于不同國家各個行業(yè)的就業(yè)均具有正向的促進作用。

其次，與中國情況不同的是，其他七個國家中，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于技術(shù)密集型制造業(yè)的勞動力需求的影響都是正向的，說明在這七個國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展過程中，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步所帶來的勞動力需求要大于被替代的勞動力數(shù)量，而在中國，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于技術(shù)密集型制造業(yè)的勞動力需求的影響是負向的，說明互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步帶來的勞動力替代效應要大于新工作的產(chǎn)生效應，抑或是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步所需的新興技能無法在勞動力市場得到滿足，即Acemoglu 和Restrepo（2018b）所提到的勞動力技能與技術(shù)進步所需的新技術(shù)無法匹配，因而導致就業(yè)水平下降。此外，伴隨著我國近年來的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，勞動力逐漸流向第三產(chǎn)業(yè)；同時我國人口紅利的消失也使得勞動力成本快速上升，一定程度上驅(qū)動相關(guān)企業(yè)開始或者加大工業(yè)機器人的使用，根據(jù)程虹等（2018）的分析和測算，近年來機器人的使用在我國呈現(xiàn)爆發(fā)性增長趨勢，并對中國三分之一以上的制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)生影響，機器人對使用機器人的企業(yè)勞動力整體的替代效應約為2.6%，以上種種均使得我國的制造業(yè)尤其是技術(shù)密集型的制造業(yè)勞動力減少。

此外，對比發(fā)現(xiàn)，八個國家的服務業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應均為正，表明在全球范圍內(nèi)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步均傾向于提高服務業(yè)的勞動力需求，改善第三產(chǎn)業(yè)勞動力需求結(jié)構(gòu)，推動各個國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。借助互聯(lián)網(wǎng)平臺，越來越多的新興崗位吸收容納了越來越多的勞動力，而這些新興行業(yè)例如外賣、直播等大多出現(xiàn)在服務業(yè)，極大改善了服務業(yè)的就業(yè)狀況。

2.不同國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的面板回歸模型

為了從整體上比較互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)狀況的影響，本文根據(jù)模型（12）建立了其他七個國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步（N）、硬件（NC）技術(shù)進步和軟件（NJ）技術(shù)進步對就業(yè)影響的面板回歸模型，模型估計結(jié)果如表4 所示。

表4 2000—2014 年各個國家互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的面板回歸模型結(jié)果

續(xù)表4

從八個國家的面板回歸模型結(jié)果（表4）中可以看出，除了印度和韓國，其他六個國家的三個核心解釋變量（N，NC，NJ）都顯著為正，即無論是總的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步，還是分軟硬件的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步，其對于勞動力就業(yè)的影響都是正向的；若僅關(guān)注總的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步①本文中互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)進步（NC）和互聯(lián)網(wǎng)軟件技術(shù)進步（NJ）僅作為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步（N）的穩(wěn)健性檢驗變量，因此后文僅針對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步（N）相關(guān)結(jié)果進行分析和解釋。，則除印度外，其他七個國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步均對就業(yè)具有顯著正向的促進作用。印度的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的整體影響并不顯著，但是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步與規(guī)模報酬的交互項是顯著為正的，表明印度的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響是通過行業(yè)規(guī)模報酬來發(fā)揮作用的，相對其他國家而言，印度的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響更依賴行業(yè)本身的規(guī)模報酬特征。前文中印度分行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步就業(yè)效應均是正向的，但整體上互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響卻不顯著，表明印度的就業(yè)狀況還會受到除互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步之外其他因素的影響。例如，表4 中的結(jié)果顯示，印度的資本投入對于就業(yè)的拉動作用要遠遠大于其他國家，相對于互聯(lián)網(wǎng)促進就業(yè)的途徑而言，印度就業(yè)增長的途徑可能更傾向于投資拉動經(jīng)濟增長繼而帶動就業(yè)。

此外，各個國家的資本投入（K）對于勞動力需求的影響也都是正向的；勞動力工資（W）的提高不利于行業(yè)對勞動力需求的提升；除互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步之外的技術(shù)進步（A）對于各行業(yè)勞動力需求也具有正向影響；對于代表國家宏觀環(huán)境的三個變量（GDP，POP，GOV），英國的模型中顯著性均較高，其就業(yè)狀況極容易受到經(jīng)濟、政治和人口變動的影響，而德國、日本和韓國模型分別具有不同程度的顯著性，這三個國家的整體就業(yè)狀況對于經(jīng)濟和社會形勢的變動略微敏感，而美國、印度、巴西和中國的宏觀經(jīng)濟和政治環(huán)境幾乎未對就業(yè)狀況產(chǎn)生顯著影響。中國、印度、美國和巴西分別作為世界人口總量前三和第五的大國，其宏觀大環(huán)境相對而言較穩(wěn)定，整體的就業(yè)狀況更易受其他宏觀變量的影響。

從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步與規(guī)模報酬的交互項來看，包括中國在內(nèi)的八個國家中其對就業(yè)的影響方向不一致，根據(jù)其方向以及顯著程度，可將這八個國家分為三類，第一類是交互項對就業(yè)具有顯著的正向影響，這類國家包括美國、德國、韓國、印度和巴西；第二類是交互項的系數(shù)顯著為負，此類只有英國；第三類是交互項的系數(shù)不顯著，包括中國和日本。

第一類和第二類中，美、德、韓、印、巴、英六個國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響驗證了本文的理論機制，即互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步的就業(yè)效應會受到規(guī)模報酬的影響。美、德、韓、印、巴五個國家模型的交互項系數(shù)均顯著為正，這意味著這些國家的行業(yè)規(guī)模擴大了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的正向促進作用。美國、德國和韓國的互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)水平均較高，而印度和巴西的互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)也呈迅速發(fā)展的態(tài)勢，因而這五個國家的行業(yè)規(guī)模報酬整體表現(xiàn)為遞增的，從而更有利于發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的促進作用。英國的交互項系數(shù)顯著為負，表明互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的正向促進作用會由于規(guī)模報酬的影響而減弱。第三類中，中國和日本的交互項對就業(yè)的影響均不顯著，說明對于中國和日本而言，雖然互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的整體依然是正向的，但是這種影響機理并非單純是本文所分析的理論機制，即通過行業(yè)規(guī)模報酬的調(diào)節(jié)作用來影響互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)作用的理論機制不明顯，而是會受到其他因素的干擾。中國正處于向依靠全要素生產(chǎn)率的高質(zhì)量發(fā)展階段邁進，技術(shù)進步無疑是促進經(jīng)濟增長拉動就業(yè)的主要動力，在這個轉(zhuǎn)變過程中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口結(jié)構(gòu)以及發(fā)展階段特點等都可能對就業(yè)產(chǎn)生影響。日本的經(jīng)濟發(fā)展迅速但其飽受人口老齡化困擾，其就業(yè)狀況受宏觀經(jīng)濟社會環(huán)境的影響較大。

綜上，本文在實證分析部分：（1）根據(jù)理論模型結(jié)果測算了中國2000—2014 年10 個行業(yè)類別的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應，發(fā)現(xiàn)采礦業(yè)、建筑業(yè)和技術(shù)密集型制造業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步會減少行業(yè)對于勞動力的需求，而其他第二產(chǎn)業(yè)和全部第三產(chǎn)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步均會促進本行業(yè)對勞動力的需求。（2）分別建立中國2000—2014 年10 個行業(yè)類別的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)需求的計量模型，模型估計結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步的系數(shù)與第一步測算的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應具有高度的一致性，說明本文理論模型和實證分析的合理性，同時計量模型顯示大部分行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)均是正向的促進作用。（3）從整體視角建立中國2000—2014 年47 個行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的面板回歸模型，發(fā)現(xiàn)總的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步、硬件技術(shù)進步以及軟件技術(shù)進步對于我國整體的就業(yè)均有正向的促進作用，同時還發(fā)現(xiàn)資本投入以及除互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步之外的其他技術(shù)進步對整體的就業(yè)也具有正向的促進作用，但工人工資的提高不利于行業(yè)對勞動力需求的增加。（4）基于前面三步的實證模型，分別測算了美、英、德、日、韓、印、巴七個國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應以及56 個行業(yè)層面的面板模型，通過國別比較發(fā)現(xiàn)：在各個國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應的測算中，第一，大部分行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步就業(yè)效應均為正，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的促進作用具有全球趨勢；第二，中國的技術(shù)密集型制造業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應是負向的，而其他七個國家的技術(shù)密集型制造業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應則是正向的，中國技術(shù)密集型制造業(yè)的技術(shù)發(fā)展迅速，其對勞動力的替代效應要大于新工作的創(chuàng)造效應。從整體視角來看，第一，不同國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于就業(yè)都具有正向的促進作用，其中美國、英國、德國、韓國、印度和巴西這些國家的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響符合本文的分析得到的理論機制，即互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的作用會受到行業(yè)規(guī)模報酬的調(diào)節(jié)作用的影響；第二，在所有國家中，資本投入以及其他技術(shù)進步對就業(yè)均具有正向作用，但工資的提高會降低行業(yè)對勞動力的需求。

五、研究結(jié)論與政策建議

本文基于勞動力需求視角，通過理論和實證分析研究互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于勞動力就業(yè)的影響，以求從理論及現(xiàn)實兩方面探討現(xiàn)階段的技術(shù)進步會否造成大規(guī)模失業(yè)，研究結(jié)論及相關(guān)政策建議如下：

（1）本文的理論模型研究結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對行業(yè)勞動力需求的影響方向取決于行業(yè)規(guī)模報酬，即若行業(yè)規(guī)模報酬遞減，則本文理論模型研究得到的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應為正，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步將有利于提高行業(yè)對于勞動力的需求，改善就業(yè)狀況；若行業(yè)規(guī)模報酬遞增，則互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應為負，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對各行業(yè)的勞動力需求具有負向影響，不利于就業(yè)狀況的改善；且行業(yè)規(guī)模報酬越接近1，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于行業(yè)勞動力需求的影響就越大。

因此，對于規(guī)模報酬遞減的行業(yè)而言，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的使用以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步將增加本行業(yè)對勞動力的需求，應鼓勵和支持這些行業(yè)加深對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應用范圍和程度，通過增加各行業(yè)對勞動力的需求和改善勞動力需求結(jié)構(gòu)來增加就業(yè)機會，從需求側(cè)改善就業(yè)狀況。

（2）本文對中國的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步就業(yè)效應的理論測算結(jié)果及實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，所有第三產(chǎn)業(yè)和大部分第二產(chǎn)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于勞動力需求均具有正向的促進作用，其中第二產(chǎn)業(yè)中的技術(shù)密集型制造業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應為負，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展將有利于改善勞動力需求結(jié)構(gòu)，優(yōu)化各產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)，從而促進我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。中國2000—2014年互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的面板回歸模型結(jié)果顯示，我國的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)具有極大的正向促進作用，且這種作用并未顯著地受到行業(yè)規(guī)模報酬情況的影響。中國在向依靠全要素生產(chǎn)率的高質(zhì)量發(fā)展邁進的過程中，技術(shù)進步對就業(yè)有顯著的拉動作用，同時就業(yè)也會受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及中國特有的發(fā)展階段特征等因素的影響。

從勞動力需求視角來看，目前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟等技術(shù)進步有利于提高勞動力需求，增加就業(yè)機會，改善總體的就業(yè)狀況，能夠促進經(jīng)濟發(fā)展和保障就業(yè)的有機結(jié)合。因而，政府和企業(yè)等應繼續(xù)大力發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，增加互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相關(guān)的投入，從而發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對于勞動力需求的正向促進作用。

（3）互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的國別比較結(jié)果表明，無論是分行業(yè)的還是整體的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的促進作用均具有全球性。此外，除了中國技術(shù)密集型制造業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應是負向以外，其他七個國家的制造業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步效應均是正向的；美、英、德、韓、印、巴六個國家的行業(yè)規(guī)模報酬對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步就業(yè)效應的調(diào)節(jié)作用均顯著，符合本文分析得到的理論機制。

中國在保持科技高速發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的同時，還需擴大和加強對勞動力的新型技能培訓，從勞動技能供給方面確保與勞動力需求的匹配程度，完成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級過程中的人口結(jié)構(gòu)升級，同步確保就業(yè)穩(wěn)定與經(jīng)濟發(fā)展，本文互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)影響的理論機制分析為進一步實現(xiàn)我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、發(fā)揮規(guī)模報酬在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步改善就業(yè)過程中的正向調(diào)節(jié)作用提供了有力的政策借鑒依據(jù)。

本文立足勞動力需求視角，通過理論和實證模型探究互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對各行業(yè)以及整個社會的勞動力需求的影響，以此分析互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響，以上的研究分析及結(jié)論均假定互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步引起的勞動力需求的增加在現(xiàn)有的勞動力市場中都能得到滿足，即現(xiàn)有勞動力的勞動技能能夠滿足互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步帶來的新工作崗位對勞動力技能的需求，如果這個假定無法滿足，則互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步所帶來的更多勞動力需求就無法轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實的就業(yè)機會，因此政府及企業(yè)在大力發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的同時還需加強對現(xiàn)有勞動力的技能培訓，確保技能與技術(shù)之間的匹配程度，以充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步對就業(yè)的正向促進作用。