投入數(shù)字化對就業(yè)的影響
——基于跨國經(jīng)驗的證據(jù)

黃莎莎

(南京財經(jīng)大學，江蘇 南京 210023)

一、引言

信息技術的飛速發(fā)展使得數(shù)字經(jīng)濟貫穿社會生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，成為促進經(jīng)濟增長的重要動力。黨的十九大報告指出，要堅持就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略和積極就業(yè)政策，實現(xiàn)更高質量和更充分的就業(yè)。但隨著數(shù)字化的不斷發(fā)展，“唱衰”勞動力優(yōu)勢的聲音也越來越多，人們擔憂數(shù)字化和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展會對勞動力就業(yè)產(chǎn)生替代作用，不利于就業(yè)穩(wěn)定。因此，本文的研究目的在于:從宏觀層面考察數(shù)字技術的投入對一國就業(yè)水平有何影響?不同國家不同行業(yè)以及不同類型的數(shù)字技術投入是否存在異質性?數(shù)字技術投入如何影響就業(yè)?

二、文獻綜述

隨著數(shù)字化這一現(xiàn)象越來越普遍且深入，國際組織和各國統(tǒng)計局也越發(fā)重視數(shù)字經(jīng)濟概念界定的研究。經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)、美國經(jīng)濟分析局(BEA)、G20杭州峰會和中國信息通信研究院都曾對數(shù)字經(jīng)濟的概念做出定義和解釋。2021年5月14日，國家統(tǒng)計局發(fā)布了《數(shù)字經(jīng)濟及其分類》，此分類參考了國內外的相關統(tǒng)計分類，以滿足數(shù)字經(jīng)濟統(tǒng)計監(jiān)測為目的，將數(shù)字經(jīng)濟分為數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務業(yè)、數(shù)字技術應用業(yè)、數(shù)字要素驅動業(yè)、數(shù)字化效率提升業(yè)等5個大類。該分類較為全面合理地劃分了數(shù)字經(jīng)濟行業(yè)，通過比較各國際組織以及國內學者關會娟[1]、張晴和于津平[2]對數(shù)字經(jīng)濟的分類，可以發(fā)現(xiàn)雖然不同機構與學者對數(shù)字經(jīng)濟的定義和劃分有細微差別，但總體上是保持一致的。

數(shù)字經(jīng)濟在宏觀層面的影響主要可以分為兩個方面。一方面，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展使得信息的收集和獲取變得簡單快捷，以數(shù)字化為基礎搭建的信息交流平臺能夠更加高效的溝通解決問題，這些都為創(chuàng)業(yè)者提供了良好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，帶動創(chuàng)業(yè)活躍度的提升，有利于城市高質量發(fā)展[3-5]。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展改變了生產(chǎn)要素的配置情況，對就業(yè)、收入等都會產(chǎn)生影響。戚聿東等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展不但能夠使就業(yè)結構得到優(yōu)化，還能提高就業(yè)質量，提高就業(yè)收入，為實現(xiàn)高質量就業(yè)提供了理論思路[6]。關于數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展是否會加速高技能勞動者與低技能勞動者趨向于“兩極化”，從而不利于低技能勞動者這一問題，國內外學者也開展了不同的研究，有研究認為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來的技術進步會使企業(yè)對高技能勞動者的需求增大，在實現(xiàn)就業(yè)結構優(yōu)化的同時，也使得低技能勞動者被替代[7]。這一結論與方建國和尹麗波所認為的數(shù)字進步會引致就業(yè)結構“兩極化”趨勢相符[8]。李曉鐘和李俊雨研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響是非線性的倒U型特征，在跨過門檻值之后，數(shù)字經(jīng)濟可以通過提高農(nóng)村居民的收入，有效縮小城鄉(xiāng)收入差距[9]?？偨Y上述研究可知，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是否促進就業(yè)，學界尚未達成共識，本文擬從數(shù)字經(jīng)濟對勞動者就業(yè)的影響機制效應出發(fā)，深入分析數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)的影響效應，以豐富相關的研究。

三、模型選擇、指標設計和數(shù)據(jù)來源說明

(一)基準模型設定

本文利用2000～2014年42個國家56個行業(yè)的跨國面板數(shù)據(jù)，探究投入數(shù)字化對就業(yè)的影響。計量模型設計如下。

其中，下標i表示國家，j表示行業(yè)，t代表年份。λi、λj、λt分別代表國家、行業(yè)、年份固定效應。Employ表示行業(yè)員工數(shù)，反映行業(yè)的就業(yè)狀況。Dig表示數(shù)字技術投入水平，X是控制變量集，εijt為模型中的隨機誤差項。

(二)變量說明與處理

1.被解釋變量

本文的被解釋變量Employ是不同國家的各行業(yè)員工人數(shù)，用來表示就業(yè)規(guī)模。為了減少可能出現(xiàn)的多重共線性和異方差性，本文采用其對數(shù)形式進行OLS估計。

2.解釋變量

本文依據(jù)2021年國家統(tǒng)計局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟及其分類》中數(shù)字經(jīng)濟的分類標準，并考慮到數(shù)據(jù)的可得性和準確性，將其行業(yè)劃分與WIOD數(shù)據(jù)庫中的行業(yè)相匹配，得到數(shù)字化依托的行業(yè)①具體行業(yè)為:C-17計算機、電子、光學產(chǎn)品制造業(yè)；C-38電影、錄像、電視節(jié)目制作、錄音、音樂出版活動及廣播活動；C-39電信服務；C-40計算機程序設計、咨詢及相關活動、信息服務活動。。投入產(chǎn)出法能夠很好地反映一國產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)被別國消耗的情況，因此文章使用WIOD(2016)公布的2000～2014年42個國家56個行業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)測算完全消耗系數(shù)，用來度量制造業(yè)的投入數(shù)字化水平，測算工具為R軟件。

3.控制變量

本文選取以下控制變量來控制一些行業(yè)時變特征對行業(yè)就業(yè)規(guī)模的影響，以緩解遺漏變量問題對本文估計結果產(chǎn)生的估計偏差問題。行業(yè)生產(chǎn)效率，以各行業(yè)員工工作時長(Hours，單位為百萬小時)表示；行業(yè)資本存量，用資本存量的對數(shù)(lnK)表示；外商投資占比，以外商直接投資占GDP的百分比(FDIratio)表示；人均GNI，用2010年不變價美元表示。

三、實證檢驗結果與評價

(一)基準回歸結果

表1報告了投入數(shù)字化對就業(yè)規(guī)模的基本回歸結果。表1的(1)列為未設置固定效應的最小二乘估計(OLS)，在沒有控制國家、行業(yè)、時間的固定效應時，數(shù)字技術投入的系數(shù)顯著為正，初步表明投入數(shù)字化有助于提高就業(yè)水平。在此基礎上，表1的(4)列控制了行業(yè)生產(chǎn)效率、行業(yè)資本存量、人均GNI、外商投資占比等變量，發(fā)現(xiàn)投入數(shù)字化的系數(shù)依然顯著為正，進一步表明在本文的觀察范圍內，投入數(shù)字化有助于提升一國行業(yè)的就業(yè)規(guī)模。因此有理由得出，在控制了行業(yè)特征以及三個層面的非觀測固定效應之后，投入數(shù)字化對一國行業(yè)的就業(yè)規(guī)模的影響呈現(xiàn)顯著的促進作用。

表1 基準回歸結果和穩(wěn)健性檢驗結果

(二)穩(wěn)健性檢驗

1.替換變量檢驗

首先采用替換變量進行回歸的方法來驗證結果的穩(wěn)健性。使用行業(yè)的從業(yè)人數(shù)代替本文的被解釋變量，表1第(3)列報告了替換變量的回歸結果，核心解釋變量數(shù)字技術投入顯著性穩(wěn)健，投入數(shù)字化與行業(yè)從業(yè)人數(shù)之間存在顯著的正向關系。

2.內生性處理

考慮到核心解釋變量可能與被解釋變量之間存在反向因果關系，為克服可能存在的內生性問題，使結果更加準確，本文引入投入數(shù)字化變量的滯后一期作為工具變量，表1第(4)列為使用工具變量法的估計結果，在考慮了可能存在的內生性問題后，核心結論依然是穩(wěn)健的。

(三)影響機制分析

那么投入數(shù)字化究竟會如何影響就業(yè)呢?柏培文和張云[10]研究認為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的數(shù)字化會降低勞動力比較優(yōu)勢，信息技術和人工智能的廣泛應用，使得機器取代了大量勞動力，表現(xiàn)為機器的替代效應。然而，他們的研究忽略了工業(yè)數(shù)字化可以節(jié)省勞動力成本，提高生產(chǎn)效率，降低產(chǎn)品價格以擴大需求市場。優(yōu)化資源配置，提高企業(yè)資本積累效率，從而帶來產(chǎn)出規(guī)模的擴大和勞動力需求的增加。同時，數(shù)字經(jīng)濟激發(fā)了“平臺經(jīng)濟”等新技術經(jīng)濟的活力，吸引了大量下崗職工等低技能勞動者從事電商平臺、外賣配送等新型低技能服務業(yè)，從而吸引了大量服務業(yè)就業(yè)崗位，促進了就業(yè)規(guī)模的擴大[11-13]。

因此本文認為，投入數(shù)字化主要通過兩個方面對就業(yè)產(chǎn)生影響。一方面，投入數(shù)字化有利于企業(yè)引入人工智能，從而實現(xiàn)自動化和半自動化生產(chǎn)，提高產(chǎn)出規(guī)模和經(jīng)濟規(guī)模，促進就業(yè)增長。即數(shù)字化通過促進生產(chǎn)規(guī)模對就業(yè)產(chǎn)生積極作用。另一方面，雖然數(shù)字化的發(fā)展導致短期內中低技能勞動者的工作被替代，造成部分就業(yè)被排擠，但從長期看，企業(yè)的要素配置得到優(yōu)化、市場規(guī)模擴大，又會增加企業(yè)對勞動力的需求，由數(shù)字技術進步引致的大量就業(yè)需求整體勞動報酬會上升，人力資本水平也會提高，也就是說，投入數(shù)字化通過提升就業(yè)質量而促進就業(yè)。

為了驗證本文所提出的影響機制，設計(2)～(4)式所示的中介效應模型來檢驗投入數(shù)字化促進行業(yè)就業(yè)的機制效應。

本文所提出的機制為行業(yè)規(guī)模(Scale)和就業(yè)質量(Quality)，分別用行業(yè)總產(chǎn)出的對數(shù)形式和行業(yè)員工薪酬的對數(shù)形式表示。中介效應模型估計結果如表2所示。表2的(1)～(2)列報告了行業(yè)規(guī)模作為中介變量的檢驗結果。在第(1)列中，核心解釋變量的系數(shù)顯著為正，第(2)列中核心解釋變量和中介變量的系數(shù)均顯著為正，表明投入數(shù)字化確實可以通過擴大行業(yè)規(guī)模，使就業(yè)水平得到提高。(3)～(4)列報告了就業(yè)質量作為中介變量的檢驗結果。第(3)列核心解釋變量的系數(shù)在5%的水平下顯著為正，第(4)列中介變量的系數(shù)顯著性不高，表明投入數(shù)字化通過提高就業(yè)質量進而促進就業(yè)水平的渠道存在但較微弱。

表2 中介模型檢驗

續(xù)表

五、結論與政策建議

數(shù)字化是現(xiàn)如今制造業(yè)發(fā)展的重要趨勢，本文篩選數(shù)字技術要素，計算數(shù)字技術投入指標，驗證投入數(shù)字化對就業(yè)的影響。研究表明:①投入數(shù)字化對就業(yè)存在顯著的促進作用，該結論在使用替換被解釋變量和克服內生性問題后，結果依然穩(wěn)健。②投入數(shù)字化通過影響行業(yè)規(guī)模和就業(yè)質量兩個渠道進而對就業(yè)產(chǎn)生正向影響，其中行業(yè)規(guī)模這一中介變量的影響更為顯著。

根據(jù)研究結果，本文提出以下幾點政策建議。

第一，借助投入數(shù)字化達到穩(wěn)定就業(yè)的目標。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展使得新型產(chǎn)業(yè)脫穎而出，也帶動了勞動回報的不斷增長，政府部門應充分推廣數(shù)字化平臺的建設，推動在線消費電商平臺等的發(fā)展提供更多就業(yè)崗位，將數(shù)字化替代效應的消極影響轉化為積極影響，保障投入數(shù)字化在穩(wěn)定與提升就業(yè)中的作用。

第二，大力支持數(shù)字化基礎設施的建設，為數(shù)字經(jīng)濟的良好發(fā)展打牢根基。行業(yè)規(guī)模的擴大會帶動就業(yè)的增加，因此政府應當對互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化行業(yè)提供政策扶持，使其在擴大規(guī)模的同時發(fā)揮吸引就業(yè)的作用，加快推進農(nóng)村數(shù)字化建設，合理調控數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展布局，使得高、中、低技能的勞動崗位得到均勻分布，保障就業(yè)機會的相對公平。

第三，在推進數(shù)字化建設的基礎上，相關部門應重視數(shù)字化行業(yè)的亂象，制定相應的法律法規(guī)，嚴厲打擊電商平臺的違法行為，保護消費者權益，使得數(shù)字經(jīng)濟得到更加健康、持久的發(fā)展，從而保障勞動力就業(yè)水平的穩(wěn)定提高。