數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的影響

周金秀，郭 蕊，雷雪蓮

（蘭州財經大學 統(tǒng)計學院，甘肅 蘭州 730020）

截至2019年底，我國第三產業(yè)就業(yè)人數約36721萬人，約占總就業(yè)人口的47.4%，而城鎮(zhèn)服務業(yè)是我國第三產業(yè)的重要組成部分，城鎮(zhèn)服務業(yè)的發(fā)展對我國就業(yè)市場起著舉足輕重的作用，處理好城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)問題對經濟快速發(fā)展、社會和諧穩(wěn)定具有很強的現(xiàn)實意義。近年來，我國人才就業(yè)壓力逐漸增大，為應對就業(yè)壓力，2020年，政府工作報告中提出了穩(wěn)就業(yè)的政策目標，其中政策工具就包括促進數字經濟的發(fā)展。數字經濟可以通過提升教育領域信息技術數字化應用，提高人才培養(yǎng)質量，增強勞動競爭力，從而減小就業(yè)壓力，增加人才紅利。目前，數字經濟早已滲透整個服務業(yè)，[1]在提高生產效率，給人們帶來巨大利益的同時，也將對服務業(yè)就業(yè)產生深遠影響。結合數字經濟的發(fā)展，本文旨在研究數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)及就業(yè)結構的影響。

一、文獻綜述

數字經濟對城鎮(zhèn)居民服務業(yè)就業(yè)的影響，是促進還是抑制？一方面，由于技術、創(chuàng)新的發(fā)展，越來越多的工作崗位被智能機器所替代；另一方面又會創(chuàng)造出新的工作崗位，引發(fā)就業(yè)結構變化。對此，許多學者進行了研究。鄭吉昌和王恕立等認為技術進步提高了生產效率，社會必然要擴大生產規(guī)模,更多地雇用各類勞動力，從而促進了服務業(yè)就業(yè)。[2]，[3]戚聿東等提出數字經濟優(yōu)化了就業(yè)結構，為高質量就業(yè)提供契機，顯著增加了第三產業(yè)就業(yè)比重和各省就業(yè)質量得分。[4]而孟祺、David Auto和Anna Salomons研究發(fā)現(xiàn)數字經濟并沒有減少就業(yè)規(guī)模，而且增加了高技術密集型就業(yè)數量，減少了勞動密集型就業(yè)人數。[5]，[6]隆云滔等則認為短期內人工智能新技術對具體行業(yè)、部門、企業(yè)的干擾不可避免，而長遠來看，新技術的突破并不會削弱總的勞動力需求。[7]根據發(fā)達國家服務業(yè)就業(yè)結構變遷對我國的啟示，生產性服務業(yè)和公共基礎性服務業(yè)是今后我國就業(yè)增長的主要領域。[8]需要大力推進城市化建設、培養(yǎng)社會化和專業(yè)化人才，刺激生產性服務需求，促使生產性服務業(yè)吸納更多的就業(yè)。[9]通過加大服務業(yè)固定資產投資、增加公共服務財政投入、加快城鎮(zhèn)（市）化進程等舉措來緩解就業(yè)壓力。[10]

根據已有文獻可以總結出，大部分學者認為數字經濟對服務業(yè)就業(yè)結構優(yōu)化有促進作用。隨著高技術、高水平、高技能人才的增加，服務業(yè)對勞動密集型就業(yè)人員的需求就會相對減少。但是眾多文獻只討論了均值回歸，對不同分位點上的影響研究甚少；并且均是對整體就業(yè)結構水平的討論，很少針對城鎮(zhèn)服務業(yè)進行研究。

基于此，本文在測算數字經濟時，加入了數字經濟發(fā)展環(huán)境水平作為二級評價指標；在研究范圍上，從整體就業(yè)縮小到城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)；從不同的分位點上衡量數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的影響；比較不同地區(qū)、不同性質的城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)受數字經濟的影響程度。

二、數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)影響的理論基礎

數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的影響主要表現(xiàn)為替代效應和促進效應。

（一）數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的替代效應

數字經濟對于城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的負面影響，主要是引發(fā)勞動者知識和技能等與勞動力市場需求不匹配的結構性失業(yè)問題。隨著數字經濟的發(fā)展，各產業(yè)內部結構會發(fā)生一定變化，隨之而來的是各產業(yè)就業(yè)結構的變化，在產生新崗位的同時，舊崗位將面臨被淘汰，并且部分崗位的勞動者被新興的人工智能所取代，導致一些傳統(tǒng)服務業(yè)人員將會面臨失業(yè)的風險。例如，拼多多、淘寶、京東、美團等電商平臺的發(fā)展，無疑會減少傳統(tǒng)的線下餐飲業(yè)、線下零售批發(fā)業(yè)對服務員的需求。在金融行業(yè)中，股票、基金、債券等信息在網上隨處可查，開戶、交易等手續(xù)在電腦或手機上完成，傳統(tǒng)的證券交易所將不再需要過多的人工，這些就業(yè)人員也將會面臨失業(yè)風險。由此看出，數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)產生了一定的替代作用。

（二）數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的促進效應

隨著數字經濟的快速發(fā)展，全要素生產率得以提高，[11]降低了生產成本，從而促進市場規(guī)模擴大，進一步增加了就業(yè)需求。盡管數字經濟對就業(yè)會產生一定的負面影響，但隨著電子科技、信息技術的快速發(fā)展，也將會產生更多新的就業(yè)崗位，對勞動者的需求將會增加。例如，數字經濟的發(fā)展帶動了電商平臺的發(fā)展，使得物流快遞行業(yè)發(fā)展壯大，這些數字經濟帶來的服務業(yè)新興發(fā)展模式，無疑會增加外賣員、快遞員、電商等人才需求。伴隨“5G”時代的到來，我國所需開發(fā)、研制高科技和維護互聯(lián)網安全的崗位需求也迅速增加。長期看來，數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)會產生促進作用。

綜上所述，數字經濟盡管會減少對部分傳統(tǒng)就業(yè)崗位人員的需求，對就業(yè)產生替代效應，但同時，數字經濟也將創(chuàng)造出更多新的就業(yè)崗位，增加對新興就業(yè)人才的需求，給就業(yè)帶來積極的促進效應。

三、數字經濟指標測算

（一）數字經濟構建原理

在數字經濟測算方法中，中國信通院將數字經濟分為數字產業(yè)化和產業(yè)數字化兩個方面進行測算；騰訊研究院通過運用“互聯(lián)網＋經濟指數”對GDP 的影響推算出數字經濟的發(fā)展水平；本文借鑒關會娟和李曉鐘的做法，[12]，[13]主要從數字化基礎設施、數字化交易、數字化載體和數字經濟發(fā)展環(huán)境水平四個維度構建數字經濟評價指標體系，對數字經濟發(fā)展水平進行估算。估算數字經濟的具體指標如表1所示。

表1 數字經濟評價指標體系

（二）數字經濟權重計算方法

本文采用熵權法對數字經濟權重進行計算，熵權法是利用指標的差異程度來度量已知數據中包含的有效信息和指標權重。指標的離散程度越大，熵值越小，說明信息的有效價值越大。基本操作步驟如下：

1.初始數據矩陣標準化

假設有m個評價對象和n項評價指標，形成評價系統(tǒng)的初始數據矩陣表示第i個評價對象在第j項指標中的數值。為消除指標間量綱差異的影響，本文采用極差變化法進行無量綱化處理，因為指標均是正向指標，因此，計算公式如下：

3.計算第j項的信息熵ej和差異系數dj

4.權重的計算（權重結果如表1所示）

（三）測算結果與評析

由于所研究的數據樣本個數（360）較多，在運用熵權法計算完成后，數字經濟的取值區(qū)間為[0,0.03]。為了更直觀地分析數字經濟發(fā)展水平，選取不同?。▍^(qū)）市奇數年份的數字經濟發(fā)展水平折線圖。如圖1所示，廣東省數字經濟發(fā)展水平值最高，其次是北京市，說明經濟越發(fā)達地區(qū)數字經濟發(fā)展較快，而新疆、甘肅、青海和寧夏等發(fā)展相對遲緩的地區(qū)，數字經濟發(fā)展緩慢。隨著時間的推移，2009-2019年數字經濟發(fā)展速度不斷加快，廣東省不同年份的數字經濟發(fā)展水平相差較大，說明經濟越發(fā)達的地區(qū)數字經濟加快發(fā)展的趨勢越明顯，而發(fā)展相對落后的地區(qū)數字經濟發(fā)展增速并不明顯，如甘肅、青海、寧夏等地區(qū)。

圖1 各省份數字經濟發(fā)展水平

四、數字經濟對城鎮(zhèn)居民服務業(yè)就業(yè)影響的實證分析

本文借鑒鄧仲良的研究方法將服務業(yè)分為生產性服務業(yè)、消費性服務業(yè)和公共基礎性服務業(yè)來進行研究。[14]服務業(yè)的具體分類如表2所示。

表2 中國服務產業(yè)分類

（一）變量選取與數據說明

研究選取2008～2019年除西藏和港澳臺以外的30個省（市、自治區(qū)）為研究樣本，所有數據主要來自國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國電子信息產業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

研究的被解釋變量為各省城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)總人數、城鎮(zhèn)生產性服務業(yè)就業(yè)人數、城鎮(zhèn)消費性服務業(yè)就業(yè)人數和城鎮(zhèn)公共基礎性服務業(yè)就業(yè)人數。核心解釋變量是第三部分測算的數字經濟發(fā)展水平。

通過參考大量就業(yè)方面的相關研究，加入以下控制變量：各省不同性質城鎮(zhèn)服務業(yè)的平均工資水平、服務業(yè)經濟發(fā)展水平、人口狀況、文化教育程度、城市化水平，具體以第三產業(yè)增加值來衡量服務業(yè)經濟發(fā)展水平，以人口自然增長率來衡量人口狀況，以每十萬人口高等學校平均在校生人數來衡量各地區(qū)文化教育程度，以地區(qū)城鎮(zhèn)人口比重來衡量各地區(qū)城市化水平。相關的變量定義及描述如表3所示。

表3 變量定義及描述

（二）模型構建

1.城鎮(zhèn)服務業(yè)總體就業(yè)

首先，分析數字經濟與城鎮(zhèn)服務業(yè)總體就業(yè)人數的關系，繪制散點圖（如圖2所示），可以看出，不同數字經濟發(fā)展水平對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)人數的影響程度存在差異。僅用普通最小二乘的方法進行回歸分析無法準確詮釋被解釋變量條件分布的全貌，為了更好地衡量數字經濟對就業(yè)人數影響的異質性，文中選取分位數回歸模型來探究兩者之間的關系。

圖2 數字經濟與服務業(yè)就業(yè)人數的散點圖

已知分位數水平為τ，城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)人數第τ個分位數模型表達式為：

其中，變量的下標i表示第i個省份，t表示第t年的數據，εit為隨機擾動項，τ（0<τ<1）為分位數，參數a（jj=1,2,3,4,5,6）隨著τ取值的變化而變化。假設a1為正值，代表數字經濟對服務業(yè)總體就業(yè)有正向影響，說明數字經濟對服務業(yè)的就業(yè)有促進作用。

2.城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)結構

將城鎮(zhèn)服務業(yè)分為城鎮(zhèn)生產性服務業(yè)、城鎮(zhèn)消費性服務業(yè)和城鎮(zhèn)公共基礎性服務業(yè)三類，分別研究數字經濟對不同性質城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的影響。同樣，解釋變量為數字經濟發(fā)展水平，被解釋變量為三種不同性質的服務業(yè)就業(yè)人數，經過Hausman檢驗后，構建固定效應模型，設定城鎮(zhèn)生產性服務業(yè)、城鎮(zhèn)消費性服務業(yè)和城鎮(zhèn)公共基礎性服務業(yè)就業(yè)人數的面板固定效應回歸模型，表達式分別為：

其中，變量的下標i表示第i個省份，t表示第t年的數據，εit為隨機擾動項，β（jj=1,2,3,4,5,6）為各解釋變量的系數。如果β1為正值，表示數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)有正向影響，對該類服務業(yè)就業(yè)有促進作用。

（三）實證結果分析

1.城鎮(zhèn)服務業(yè)總體就業(yè)分析

首先將數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)總人數進行OLS基準回歸，然后分別選取0.1、0.5和0.9分位點進行分位數回歸，在0.01顯著性水平下，回歸方程均是顯著的，核心解釋變量數字經濟發(fā)展水平的回歸系數也是顯著的。與OLS相比，分位數回歸模型更為精確地描述了數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的變化范圍。隨著分位點的增加（0.1→0.5→0.9），數字經濟發(fā)展水平（D）對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的分位數回歸系數呈現(xiàn)上升趨勢，0.1分位點上系數a1估計為15058.3，0.5分位點上系數a1估計為27958.3，0.9分位點上系數a1估計為35270，這表明，數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)人數的條件分布的左端的影響小于對其右端的影響。也就是說，數字經濟發(fā)展水平提高，會加快城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)人數的增長，這與前文設定的假設吻合。另一方面，參數估計系數的標準誤呈現(xiàn)上升趨勢（1417.1→1563.3→3046.6），說明對于條件分布右端的分位數回歸系數的估計較不準確。

表4 分位數回歸與OLS對比

下一步，繪制由分位數回歸得到的系數隨分位點變化的情形圖，結果如圖3所示。隨著分位數點的變化，核心解釋變量數字經濟發(fā)展水平的分位數回歸系數呈現(xiàn)上升趨勢，印證了上表中數字經濟的分位數回歸系數隨著分位點上升而上升的趨勢。另外，由于系數估計值的標準誤先變小后變大，在條件分布的兩端，95%的置信區(qū)間通道則先變窄后變寬，并且在0.35分位數左右，數字經濟系數的標準誤最小，擬合效果最好。

圖3 數字經濟的分位數回歸系數的變化

2.城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)結構分析

將三類城鎮(zhèn)服務業(yè)分別作為被解釋變量，研究數字經濟發(fā)展水平對其影響，模型回歸后估計結果如表5所示，數字經濟對各城鎮(zhèn)生產性服務業(yè)、消費性服務業(yè)和公共基礎性服務業(yè)的影響均在0.01的顯著性水平下顯著為正，說明數字經濟水平的發(fā)展對各地區(qū)三類城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)有顯著促進效用，其中影響程度為：生產性服務業(yè)＞消費性服務業(yè)＞公共基礎性服務業(yè)。主要原因是城鎮(zhèn)生產性服務業(yè)所包含的產業(yè)屬于高端技術服務業(yè)，[15]高端技術服務業(yè)就業(yè)人數與電子科技、信息技術等高度密切相關，因此，城鎮(zhèn)生產性服務業(yè)就業(yè)受數字經濟的影響較大；而城鎮(zhèn)公共基礎性服務業(yè)所針對的是我國各地區(qū)的基礎設施建設，發(fā)展相對穩(wěn)定，受數字經濟的影響較小。在基準回歸結果中，第三產業(yè)產出增加值和人口增長也對各城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)人數有積極影響；城鎮(zhèn)化對消費性服務業(yè)有促進作用，主要原因是城鎮(zhèn)化使得人口向城鎮(zhèn)流動，帶動了城鎮(zhèn)居民消費，增加了城鎮(zhèn)消費性服務業(yè)的勞動力需求。

表5 數字經濟對各服務業(yè)的影響

將樣本按不同地區(qū)不同性質的城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)情況做面板固定效應模型回歸，在0.01顯著性水平下，回歸方程均是顯著的，核心解釋變量數字經濟發(fā)展水平的回歸系數也是顯著的。如表6所示，中部和西部地區(qū)的城鎮(zhèn)公共基礎性服務業(yè)就業(yè)受數字經濟的影響明顯高于其他服務業(yè)，主要原因是，近年來為緩解東、中、西部地區(qū)的收入差距和發(fā)展不平衡等問題，大量資金涌入中部和西部，投資基礎設施建設，增加了對公共基礎性服務業(yè)勞動力的需求。各地區(qū)城鎮(zhèn)生產性服務業(yè)就業(yè)狀況受數字經濟的影響大于消費性服務業(yè)，一方面，市場需求大于市場供給，需要更多的勞動者投入生產性服務業(yè)；另一方面，城鎮(zhèn)生產性服務業(yè)與電子科技、信息技術等密切相關，數字經濟對其影響較大。數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)總體就業(yè)、城鎮(zhèn)生產性服務業(yè)就業(yè)、城鎮(zhèn)消費性服務業(yè)就業(yè)和城鎮(zhèn)公共基礎性服務業(yè)就業(yè)的回歸系數均為正，說明數字經濟對城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)有促進作用。數字經濟對東、中、西部地區(qū)就業(yè)均產生了顯著的促進效應，且三地區(qū)受數字經濟的影響程度相比較：西部＞中部＞東部，與戚聿東所得結論基本一致，主要原因是東部地區(qū)經濟發(fā)展迅速，人才需求大于人才供給，基本實現(xiàn)充分就業(yè)，而中、西部地區(qū)就業(yè)崗位相對較少，就業(yè)信息的搜索難度顯著大于東部地區(qū)。[16]綜上所述，相較于東部地區(qū)，數字經濟對中、西部地區(qū)城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的積極影響更大，即中、西部地區(qū)勞動力市場對數字經濟的敏感度更高。

表6 數字經濟對各地區(qū)城鎮(zhèn)服務業(yè)的影響

五、結論與建議

（一）結論

本文使用中國2008～2019年除西藏和港澳臺以外的30個?。ㄊ?、自治區(qū)）的面板數據構建了數字經濟的測算指標，并采用熵權法對各類指標的權重進行了計算?；跀底纸洕臏y算結果，實證分析對城鎮(zhèn)居民服務業(yè)就業(yè)結構的影響，結果發(fā)現(xiàn)：第一，經濟發(fā)展較快地區(qū)數字經濟的測算結果明顯高于經濟發(fā)展相對落后地區(qū)，并且，隨著時間的推移，經濟發(fā)展較快地區(qū)的數字經濟增速越快，而發(fā)展相對落后地區(qū)數字經濟增速并不明顯。第二，在分位數回歸中，隨著分位數的增加，數字經濟發(fā)展水平的分位數回歸系數呈現(xiàn)上升趨勢，即數字經濟發(fā)展水平越高，越能加快城鎮(zhèn)居民服務業(yè)就業(yè)。第三，從全國來看，數字經濟發(fā)展越快，對各類城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)的促進作用越大。其中，受數字經濟的影響程度：生產性服務業(yè)＞消費性服務業(yè)＞公共基礎性服務業(yè)。而由于國家大力投資中西部建設，使得數字經濟對中部和西部地區(qū)城鎮(zhèn)公共基礎性服務業(yè)的影響大于生產性服務業(yè)和消費性服務業(yè)。第四，數字經濟對東、中、西部地區(qū)就業(yè)均產生了顯著的促進效應，且中、西部地區(qū)受數字經濟的影響大于東部地區(qū)。

（二）政策建議

當下，各行各業(yè)或多或少都會受到疫情影響，而數字經濟的到來為經濟發(fā)展帶來了新的機遇。為發(fā)揮數字經濟在優(yōu)化城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)結構中的作用，提出以下三點建議：

1.平衡各區(qū)域數字經濟發(fā)展

數字經濟的發(fā)展會促進各地區(qū)經濟的發(fā)展，在維持發(fā)達地區(qū)數字經濟發(fā)展水平不變的情況下，應重視經濟發(fā)展相對落后地區(qū)的數字經濟發(fā)展，加大對中西部地區(qū)數字經濟發(fā)展的資金投入，扶持中小型企業(yè)。地方政府應根據地方特色引進先進技術，鼓勵科技創(chuàng)新，重視人才培養(yǎng)，促進區(qū)域經濟協(xié)調發(fā)展。

2.調整優(yōu)化服務業(yè)結構

首先，要加強消費性服務業(yè)和生產性服務業(yè)的融合，打造定制化、專業(yè)化、信息化為特征的現(xiàn)代生活服務業(yè)。其次，銀行等金融機構需主動應對受疫情影響嚴重的批發(fā)零售、住宿餐飲、文化旅游、運輸物流等服務業(yè)的金融需求。最后，服務型企業(yè)應改造提升服務質量，適應大眾消費心理，凝心聚力，加大創(chuàng)新。

3.建設高效就業(yè)服務體系

數字經濟的發(fā)展會加快各服務業(yè)就業(yè)，但影響程度在生產性服務業(yè)、消費性服務業(yè)和公共基礎性服務業(yè)中存在差異。因此各級政府應該在協(xié)調發(fā)展的基礎上推動建設高效就業(yè)服務體系，加大扶持政府公共機構融合就業(yè)服務機構的力度，促進人力資源的智能匹配，實現(xiàn)就業(yè)服務體系的數字化轉型。[17]加快就業(yè)社會保障體系改革，建立新型勞動者保障機制，提高保障機制的靈活性和全面性。

4.加強對數字經濟的人才培養(yǎng)

目前，大多數人才技能仍停留在較為傳統(tǒng)的生產或制造行業(yè)內，在大數據、人工智能等新興領域缺乏具備數字化思維能力的跨界人才。需加強對數字經濟人才的培養(yǎng)，在教育機構的結構和規(guī)模上采取一定補貼引領措施；在基礎教育領域，重點培養(yǎng)下一代的數字化思維與創(chuàng)新能力；在高等教育領域，擴大數字經濟教育規(guī)模；在職業(yè)培訓領域，提高勞動者對數字經濟技術的認識，注重培養(yǎng)與行業(yè)發(fā)展相匹配的勞動技能，滿足數字經濟時代對勞動者的多元化需求。