數(shù)字化、人力資本提升與收入不平等
——來(lái)自亞太地區(qū)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

張旭華 高廷愷

作者簡(jiǎn)介：1.張旭華，福建社會(huì)科學(xué)院研究員。研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。福州，350001。2.高廷愷，香港科技大學(xué)公共政策專業(yè)碩士研究生。研究方向：公共政策、產(chǎn)業(yè)政策。香港，999077?；痦?xiàng)目：國(guó)家社科基金特別委托項(xiàng)目“全方位推動(dòng)福建高質(zhì)量發(fā)展超越研究”（20@ZH028）。

全球經(jīng)濟(jì)正不斷朝向數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。作為新一輪科技革命的核心力量，以數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)深度融合為主要特征的數(shù)字化，在信息化、網(wǎng)絡(luò)化、平臺(tái)化、智能化的基礎(chǔ)上對(duì)經(jīng)濟(jì)形態(tài)、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、社會(huì)生活形成了全方位升級(jí)改造，不但改變了既有的生產(chǎn)關(guān)系和組織模式，重塑了全球價(jià)值鏈，也提升了技術(shù)、資本要素在產(chǎn)業(yè)中的份額，改變了以勞動(dòng)力成本為首要考量的全球產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移邏輯。同時(shí)，數(shù)字化使一國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的要素組合結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，產(chǎn)生了不同的產(chǎn)業(yè)就業(yè)崗位和需求，在引致結(jié)構(gòu)性失業(yè)的同時(shí)也締造大量的新就業(yè)形態(tài)，在推動(dòng)社會(huì)財(cái)富向新興產(chǎn)業(yè)集中的同時(shí)也催生了新的不平等，從而對(duì)社會(huì)收入分配結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了深刻影響。

亞太地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐快于世界其他區(qū)域?！陡２妓褂^察》對(duì)573名全球企業(yè)高級(jí)管理人員的一項(xiàng)調(diào)查顯示，亞太地區(qū)企業(yè)中把數(shù)字化轉(zhuǎn)型列為最高優(yōu)先級(jí)戰(zhàn)略的企業(yè)占比達(dá)到60%，比全球平均比例高出10個(gè)百分點(diǎn)①。《哈佛商業(yè)評(píng)論》組織的一項(xiàng)調(diào)查顯示，在亞太地區(qū)的樣本企業(yè)中，有40%的企業(yè)正在迅速開(kāi)發(fā)并向市場(chǎng)交付新的應(yīng)用程序，世界其他區(qū)域的這一比例約為23%；同時(shí)，有39%的亞太地區(qū)企業(yè)管理人員表示所在企業(yè)正在高效地更新企業(yè)數(shù)字內(nèi)容系統(tǒng)，世界其他區(qū)域的這一比例約為25%②。但另一方面，亞太地區(qū)的收入不平等程度加劇和貧富差距擴(kuò)大仍然是經(jīng)濟(jì)發(fā)展中面臨的突出問(wèn)題。亞太地區(qū)的貧困人口仍占世界貧困人口的三分之二，東亞地區(qū)經(jīng)濟(jì)體的基尼系數(shù)均值（0.388）高于世界均值（0.386）③，澳大利亞、日本、新西蘭、韓國(guó)等高收入經(jīng)濟(jì)體的基尼系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，較三十年前分別增長(zhǎng)了11.6%、16.4%、4.4%、5.7%④。在新冠肺炎疫情期間，亞太地區(qū)國(guó)家應(yīng)用了大量的ICT 技術(shù)來(lái)抗擊疫情。數(shù)字化不僅為抑制疫情的發(fā)展提供了充分的手段，也成為亞太地區(qū)企業(yè)謀求新競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一種新動(dòng)能。但統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，亞太地區(qū)2020年的就業(yè)崗位損失估計(jì)達(dá)到1.09億至1.66億，占全球就業(yè)崗位損失總額的近70%，同時(shí)，亞太地區(qū)極端貧困人口20 年來(lái)首次增加⑤。因此，伴隨著各國(guó)快速推進(jìn)的數(shù)字化進(jìn)程，收入不平等現(xiàn)象是否得到緩解抑或進(jìn)一步加劇，兩者之間的影響機(jī)制如何？亞太地區(qū)國(guó)家的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)為這一問(wèn)題的深入研究提供了一個(gè)較好的研究樣本。

一、文獻(xiàn)綜述

數(shù)字化作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展最重要的現(xiàn)象之一，具有均衡、共享、扁平化的特征，以及更強(qiáng)的普惠性和分享性。數(shù)字化發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及社會(huì)生活均產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，就其勞動(dòng)收入方面影響而言，數(shù)字技術(shù)和其他技術(shù)變革相比，有更強(qiáng)的勞動(dòng)力替代性（Brynjolfsson 和Mcafee，2012）；能夠完成認(rèn)知性任務(wù)，具有把非例行工作轉(zhuǎn)變?yōu)槌绦蛐匀蝿?wù)的潛力，使工人越來(lái)越多地從事與機(jī)器互補(bǔ)性工作或完成更復(fù)雜的新任務(wù)（Acemoglu 和Restrepo，2016)。許多學(xué)者都關(guān)注了數(shù)字化發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、就業(yè)、工資水平等與收入密切相關(guān)的因素所產(chǎn)生的影響。不少研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化對(duì)勞動(dòng)和就業(yè)的影響存在技能偏向性和任務(wù)偏向性，作為數(shù)字化重要特征的自動(dòng)化和智能化被認(rèn)為對(duì)就業(yè)替代產(chǎn)生了重大影響。如孫早和侯玉琳（2019）基于我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“兩極化”特征，初中、高中學(xué)歷的勞動(dòng)力更易被先進(jìn)設(shè)備替代，對(duì)?？?、小學(xué)以下教育程度勞動(dòng)力的需求會(huì)增加。

但關(guān)于數(shù)字化發(fā)展如何影響收入不平等狀況及收入差距等問(wèn)題，現(xiàn)有研究還存在著較為明顯的分歧。如Frey 和Osborne（2017）進(jìn)行的一項(xiàng)研究表明，數(shù)字化將對(duì)低技能和低工資的工作形成沖擊，在未來(lái)10 至20年內(nèi)，美國(guó)47%的就業(yè)人員從事的工作可由計(jì)算機(jī)和算法完成，對(duì)低教育程度及低收入的人群較為不利，因此擴(kuò)大了工資水平的差距。徐圣翔和劉傳江（2022）分析了互聯(lián)網(wǎng)使用的收入溢價(jià)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)其存在城鄉(xiāng)差異且擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距。但也有相當(dāng)部分文獻(xiàn)認(rèn)為，數(shù)字化促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化與生產(chǎn)效率、人力資本提升，在兼顧效率的同時(shí)也促進(jìn)了公平。例如，在就業(yè)收入差距方面，互聯(lián)網(wǎng)使用顯著提升了靈活就業(yè)收入，縮小了正規(guī)就業(yè)和靈活就業(yè)者的工資差異，有利于共同富裕實(shí)現(xiàn)；在地區(qū)收入差距方面，數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)促進(jìn)了要素流動(dòng)，降低地區(qū)分割程度，縮小了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距（周少甫和陳亞輝，2022）；在城鄉(xiāng)收入差距方面，數(shù)字化提高農(nóng)村居民獲取信息的能力和勞動(dòng)知識(shí)技能，進(jìn)而通過(guò)豐富農(nóng)村居民就業(yè)方式等渠道提升居民收入（劉生龍等，2021）；數(shù)字普惠金融緩解農(nóng)村居民信貸約束，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的弱質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)，使農(nóng)村居民獲得更多的增收效應(yīng)（鄧金錢和張娜，2022）。從已有研究來(lái)看，有關(guān)數(shù)字化與收入不平等關(guān)系的相關(guān)成果多見(jiàn)于側(cè)重局部影響及基于特定理論或研究視角進(jìn)行的研究，從整體把握二者關(guān)系的文獻(xiàn)數(shù)量還較為有限。

相較已有文獻(xiàn)，本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，本文選擇了數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展步伐較快，但同時(shí)收入不平等問(wèn)題又較為突出的亞太地區(qū)國(guó)家作為研究樣本，使研究結(jié)論更具參考意義；第二，本文從行業(yè)和技能異質(zhì)性、城鄉(xiāng)和區(qū)域異質(zhì)性、財(cái)富分配等維度，系統(tǒng)闡述了數(shù)字化發(fā)展影響收入不平等的具體路徑，為從整體上研究數(shù)字化發(fā)展與收入不平等之間的關(guān)系提供參考；第三，本文構(gòu)建了數(shù)字化發(fā)展水平的測(cè)度指標(biāo)，采用了穩(wěn)健性檢驗(yàn)并在解決內(nèi)生性問(wèn)題后驗(yàn)證了數(shù)字化發(fā)展對(duì)收入不平等的改善效應(yīng)，并特別針對(duì)高收入國(guó)家、中等收入國(guó)家的異質(zhì)性影響進(jìn)行分析，有助于深入理解數(shù)字化發(fā)展影響收入不平等的條件和路徑；第四，本文從人力資本提升維度提出了數(shù)字化發(fā)展對(duì)全社會(huì)人力資本質(zhì)量和人力資本數(shù)量的影響，并檢驗(yàn)了人力資本要素如何在數(shù)字化發(fā)展影響收入不平等的機(jī)制中發(fā)揮作用、方向?yàn)楹?，為進(jìn)一步探討數(shù)字化與收入不平等關(guān)系問(wèn)題拓展了研究視野、提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支持。

二、理論分析和研究假設(shè)

（一）數(shù)字化發(fā)展對(duì)收入不平等的影響路徑

數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，不但與勞動(dòng)力、資本、土地等其他要素共同參與并融入生產(chǎn)過(guò)程，推動(dòng)了社會(huì)生產(chǎn)力的進(jìn)步，也改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)關(guān)系、形成新型的產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)；不僅從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)效率、商業(yè)組織方式等多個(gè)層面影響全社會(huì)收入分配結(jié)構(gòu)，也通過(guò)資源和信息獲取、創(chuàng)業(yè)環(huán)境改善、勞動(dòng)力質(zhì)量等途徑對(duì)財(cái)富和收入的分配產(chǎn)生影響。

第一，數(shù)字化發(fā)展改變了不同行業(yè)、不同技能勞動(dòng)者之間的收入不平等。數(shù)字化衍生出新的模式和新的經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)，如共享經(jīng)濟(jì)、眾包、物流、社交電商等，創(chuàng)造出了大量的新型就業(yè)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的興起也為就業(yè)模式的創(chuàng)新提供依據(jù)。數(shù)字技術(shù)的發(fā)展也降低了職業(yè)門檻，突破了傳統(tǒng)職業(yè)對(duì)工作時(shí)間和地點(diǎn)的限定，增加了潛在勞動(dòng)力的就業(yè)機(jī)會(huì)。但同時(shí)，數(shù)字化產(chǎn)業(yè)和非數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度存在非均一性，新的行業(yè)興起對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)可能產(chǎn)生擠出效應(yīng)，如電子商務(wù)對(duì)傳統(tǒng)零售業(yè)形成了分流，行業(yè)利潤(rùn)率的變化導(dǎo)致行業(yè)間的收入差距可能擴(kuò)大。對(duì)不同技能水平的勞動(dòng)者而言，數(shù)字化改變了勞動(dòng)力的“技能—技術(shù)”匹配性，低技能勞動(dòng)力和高技能勞動(dòng)力受到不對(duì)稱沖擊，一部分高技能勞動(dòng)力因相對(duì)邊際產(chǎn)出增加而使得技能溢價(jià)上漲，能從數(shù)字化中受益，低技能勞動(dòng)力由于更容易被技術(shù)性就業(yè)所替代，工資議價(jià)能力弱化，相對(duì)收入可能下降。但從動(dòng)態(tài)發(fā)展視角審視，勞動(dòng)者具有學(xué)習(xí)能力和提升個(gè)體人力資本的潛力，網(wǎng)絡(luò)化和信息化使隱性知識(shí)和就業(yè)信息得以流動(dòng)和共享，使勞動(dòng)者大大提升了獲取知識(shí)和信息的便捷性并降低了獲取成本（張騫和李長(zhǎng)英，2019）。因此長(zhǎng)期來(lái)看，中低技能勞動(dòng)者除了傳統(tǒng)“干中學(xué)”和接受職業(yè)培訓(xùn)等方式外，從數(shù)字化外部性中也實(shí)現(xiàn)了人力資本質(zhì)量的提升，具有增加勞動(dòng)者收入、減小收入差距的可能性。

第二，數(shù)字化發(fā)展改變了城鄉(xiāng)勞動(dòng)者和不同地區(qū)勞動(dòng)者之間的收入不平等關(guān)系。一方面，數(shù)字化縮短了農(nóng)村與城市、欠發(fā)達(dá)地區(qū)與發(fā)達(dá)地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)距離，跨區(qū)域生產(chǎn)的組織、協(xié)調(diào)成本大幅下降；數(shù)字中介平臺(tái)提升了商品交易的供需匹配度，有助于農(nóng)村、欠發(fā)達(dá)地區(qū)克服原有的自然條件劣弱、基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、生產(chǎn)要素流動(dòng)不暢等不利條件，相比數(shù)字化之前能夠更有效地融入經(jīng)濟(jì)循環(huán)。如孫華臣等（2021）發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展通過(guò)種植結(jié)構(gòu)、人力資本和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等路徑消除了數(shù)字鴻溝，對(duì)農(nóng)戶有顯著的增收作用。另一方面，由于基礎(chǔ)設(shè)施、使用設(shè)施等擁有情況存在差異，以及不同人群對(duì)信息存在認(rèn)知上的差異及技能應(yīng)用上的差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在一定程度的數(shù)字鴻溝現(xiàn)象，前者被稱為接入差異數(shù)字鴻溝，使勞動(dòng)者難以實(shí)施數(shù)字化勞動(dòng)，后者被稱為應(yīng)用差異數(shù)字鴻溝，使勞動(dòng)者從數(shù)字勞動(dòng)中獲取的收益存在差別（Paul，2003）。數(shù)字鴻溝的產(chǎn)生可能導(dǎo)致收入不平等程度的加劇。

第三，數(shù)字化發(fā)展改變了社會(huì)財(cái)富分配的結(jié)構(gòu)。財(cái)富是收入的累積，產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化進(jìn)程有助于縮短資本周轉(zhuǎn)時(shí)間，加速商品價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，能夠增加社會(huì)總財(cái)富的積累。但不少研究認(rèn)為，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的過(guò)程中，由于數(shù)字平臺(tái)具有高固定成本、低邊際成本和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)等特點(diǎn)，具有資本偏向性、數(shù)據(jù)偏向性和技能偏向性（朱琪和劉紅英，2020）以及高虛擬性與高迭代性，大型平臺(tái)更加容易借助先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)、高研發(fā)投入、完善的配套設(shè)施形成數(shù)字活動(dòng)中的壟斷地位，在數(shù)字化活動(dòng)中獲得增殖的收益分配中占據(jù)主導(dǎo)地位。數(shù)據(jù)的顯性占有和深度挖掘所要求的高門檻也使普通社會(huì)主體在參與數(shù)字化的生產(chǎn)方式、交換方式上居于不利的地位。

綜合來(lái)看，數(shù)字化發(fā)展對(duì)收入不平等的影響路徑是錯(cuò)綜復(fù)雜的，并在多個(gè)層面展開(kāi)，具體的影響效果取決于上述各類效應(yīng)的綜合結(jié)果。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：一國(guó)或經(jīng)濟(jì)體的數(shù)字化發(fā)展水平對(duì)其收入不平等程度有顯著影響。

（二）人力資本的中介效應(yīng)

前述分析中可見(jiàn)人力資本在數(shù)字化影響收入不平等的路徑中有重要的影響。通常認(rèn)為，人力資本是附著在勞動(dòng)者身上的知識(shí)、技能和體力的總和。數(shù)字技術(shù)作為一項(xiàng)包容性技術(shù)，能夠提升勞動(dòng)者的個(gè)人發(fā)展能力，且其技術(shù)路線嵌于勞動(dòng)生產(chǎn)全過(guò)程，并不與勞動(dòng)脫節(jié)。一方面，數(shù)字化發(fā)展具有提升社會(huì)人力資本質(zhì)量的積極效應(yīng)。數(shù)字化推動(dòng)了知識(shí)技術(shù)的傳播，信息技術(shù)手段讓知識(shí)無(wú)差別地傳輸?shù)矫恳粋€(gè)網(wǎng)絡(luò)終端，形成了高效便捷的優(yōu)質(zhì)資源共享機(jī)制，促進(jìn)了教育資源薄弱地區(qū)的教育起點(diǎn)公平和過(guò)程公平（萬(wàn)力勇和解攀科，2022）；數(shù)字化提高了教育體系的數(shù)字韌性，信息化基礎(chǔ)設(shè)施的物理接入與數(shù)字化資源及時(shí)性促進(jìn)了以均衡為目標(biāo)的低位公平（單俊豪等，2021）。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來(lái)說(shuō)，數(shù)字化增加了技術(shù)的復(fù)雜度并增加了資本性投入，是一種技能偏向性的技術(shù)進(jìn)步。在這一過(guò)程中，數(shù)字化進(jìn)程創(chuàng)造出更多的知識(shí)和技術(shù)密集型就業(yè)需求，將導(dǎo)致勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)作出相應(yīng)的調(diào)整和升級(jí)，促進(jìn)勞動(dòng)力向更高級(jí)的知識(shí)和技能結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，如王國(guó)敏等（2020）發(fā)現(xiàn)，ICT 能力是所有認(rèn)知能力中最受勞動(dòng)力市場(chǎng)重視的能力，自動(dòng)化和算法化進(jìn)一步提升了勞動(dòng)者學(xué)習(xí)和創(chuàng)造性解決問(wèn)題的能力。因此，無(wú)論從教育進(jìn)步還是技術(shù)進(jìn)步的角度，數(shù)字化都帶動(dòng)了全社會(huì)人力資本質(zhì)量的提高，這也得到了許多研究的證實(shí)。例如，李昕等（2019）發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)期來(lái)看，當(dāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)上高技能勞動(dòng)力數(shù)量占比達(dá)到一定規(guī)模后，人力資本質(zhì)量的增加將有利于縮小行業(yè)收入差距。Gregorio 和Lee（2002）基于全球100多個(gè)國(guó)家的樣本數(shù)據(jù)研究后發(fā)現(xiàn)，教育水平的提升和教育投資的均衡化可以顯著改善收入不平等。

另一方面，數(shù)字化發(fā)展具有提高全社會(huì)人力資本數(shù)量積累的可能性。盡管數(shù)字化對(duì)常規(guī)任務(wù)型工作的沖擊較大，中等技能的勞動(dòng)者容易受技術(shù)進(jìn)步就業(yè)替代效應(yīng)的影響，產(chǎn)生“勞動(dòng)極化”現(xiàn)象，但Gaggle和Greg（2017）認(rèn)為，新技術(shù)的應(yīng)用對(duì)程式化勞動(dòng)就業(yè)者替代不明顯，經(jīng)過(guò)一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)期才會(huì)逐漸發(fā)生。而當(dāng)數(shù)字化逐步滲入社會(huì)生產(chǎn)生活的各層面，依托于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的騎手、網(wǎng)約車司機(jī)、網(wǎng)絡(luò)主播等新就業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，催生了新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)——零工經(jīng)濟(jì)（gig economy)。平臺(tái)的出現(xiàn)創(chuàng)造了更多的即時(shí)工作和兼職機(jī)會(huì)，沒(méi)有與雇傭方正式訂立長(zhǎng)期合同的勞動(dòng)者也能通過(guò)多處兼職來(lái)平抑收入的波動(dòng)性。同時(shí)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的運(yùn)用極大地緩解了勞動(dòng)力要素市場(chǎng)的信息不對(duì)稱，提高了供需匹配效率，可為勞動(dòng)力需求方提供充分的信息，并在很大程度上消除個(gè)體勞動(dòng)者在勝任任務(wù)方面的不確定性，能夠?qū)崿F(xiàn)更充分的就業(yè)。此外，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展加速了社會(huì)生活方式的更新和演變，進(jìn)一步降低了融資約束、社會(huì)資本約束和交易成本，能夠激發(fā)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)并帶動(dòng)更多的就業(yè)。

因此，數(shù)字化發(fā)展從全社會(huì)的角度來(lái)說(shuō)，能夠提高勞動(dòng)者的技能水平和受教育程度，提高勞動(dòng)者對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的參與率，進(jìn)而提高人力資本的質(zhì)量和數(shù)量。而數(shù)字化引致的人力資本水平的提高通常是普遍性、長(zhǎng)期性的，對(duì)降低收入不平等也有積極作用?；诖?，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)2a：數(shù)字化發(fā)展提升了全社會(huì)人力資本質(zhì)量，進(jìn)一步改善了收入不平等。

假設(shè)2b：數(shù)字化發(fā)展提升了全社會(huì)人力資本數(shù)量，進(jìn)一步改善了收入不平等。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取和變量設(shè)計(jì)

基于數(shù)據(jù)的可得性與完整性考慮，本文選取澳大利亞、新西蘭、韓國(guó)、日本、中國(guó)以及印度尼西亞、馬來(lái)西亞、菲律賓、新加坡、泰國(guó)等5 個(gè)東盟國(guó)家共10 個(gè)亞太區(qū)域國(guó)家作為樣本，時(shí)間序列跨度為1991—2020年。

1.被解釋變量：基尼系數(shù)?；嵯禂?shù)是最廣泛用于衡量收入不平等程度的指標(biāo)，然而由于統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和測(cè)算方法上存在的差異，各國(guó)統(tǒng)計(jì)的基尼系數(shù)差異較大也缺乏可比性。本文采用世界收入不平等（WIID）數(shù)據(jù)庫(kù)中的基尼系數(shù)來(lái)作為各國(guó)收入不平等程度的度量。WIID 數(shù)據(jù)庫(kù)是由聯(lián)合國(guó)大學(xué)世界發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)研究所（UNU-WIDER）建立的關(guān)于發(fā)達(dá)國(guó)家、發(fā)展中國(guó)家、轉(zhuǎn)型國(guó)家的收入不平等狀況并在國(guó)家層面可比較的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集，在最新一版的數(shù)據(jù)庫(kù)中，觀測(cè)值已覆蓋全球約201 個(gè)國(guó)家的22000 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，具有相對(duì)完整性（UNU-WIDER,2022）。在收入不平等問(wèn)題研究中，許多學(xué)者采用了Frederick（2021）構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)化世界收入不平等數(shù)據(jù)庫(kù)（SWIID）所提供的基尼系數(shù)，本文也采用SWIID 數(shù)據(jù)庫(kù)中的基尼系數(shù)指標(biāo)對(duì)相關(guān)假設(shè)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.解釋變量：數(shù)字化發(fā)展水平。基于數(shù)據(jù)的可比較性考慮，本文主要采用與電信業(yè)、信息傳輸、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化相關(guān)的指標(biāo)來(lái)衡量各國(guó)的數(shù)字化發(fā)展水平。采用每百人擁有的固定電話數(shù)量、每百人擁有的移動(dòng)電話數(shù)量來(lái)衡量各國(guó)的通信發(fā)展情況；采用每百人擁有固定寬帶的數(shù)量來(lái)衡量互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)覆蓋的廣度；參考韓民春和馮樂(lè)蘭（2020）、徐曄等（2022）的研究，用工業(yè)機(jī)器人進(jìn)出口額分別在該國(guó)總進(jìn)口、總出口中所占的比例作為該國(guó)產(chǎn)業(yè)智能制造和數(shù)字化發(fā)展程度的度量，其中工業(yè)機(jī)器人進(jìn)出口值主要來(lái)自聯(lián)合國(guó)Comtrade 數(shù)據(jù)庫(kù)中HS07 編碼體系下的847950 分類，該分類下的工業(yè)機(jī)器人包括多功能工業(yè)機(jī)器人和其他未列名工業(yè)機(jī)器人。用ICT 服務(wù)出口在該國(guó)總出口中的比重作為該國(guó)ICT 服務(wù)發(fā)展水平的度量，由于ICT 服務(wù)進(jìn)口與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)及通信服務(wù)在統(tǒng)計(jì)上存在一定程度的重疊，本文主要采用ICT 服務(wù)出口在出口總額中所占比重衡量該國(guó)的ICT服務(wù)水平。指標(biāo)體系如表1所示。

表1 衡量數(shù)字化發(fā)展程度的指標(biāo)體系

在構(gòu)建指標(biāo)體系后，本文采用熵權(quán)法對(duì)數(shù)字化發(fā)展水平進(jìn)行綜合測(cè)算。對(duì)樣本數(shù)據(jù)中的個(gè)別缺失值，我們先采用“插值+外推”方法對(duì)缺失值進(jìn)行補(bǔ)充，其后在平衡面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行各指標(biāo)熵權(quán)權(quán)重的計(jì)算，并最終合成數(shù)字化發(fā)展水平指數(shù)。計(jì)算結(jié)果表明，各國(guó)數(shù)字化發(fā)展水平總體呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)，日本、澳大利亞、韓國(guó)、新加坡等高收入國(guó)家的數(shù)字化發(fā)展水平指數(shù)高于其他國(guó)家，符合預(yù)期。

3.中介變量。從數(shù)量和質(zhì)量?jī)蓚€(gè)維度設(shè)定并測(cè)算人力資本水平是人力資本相關(guān)研究文獻(xiàn)的常見(jiàn)做法(劉偉和張立元，2020）。人力資本質(zhì)量在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步中都發(fā)揮著極其重要的作用，但人力資本異質(zhì)性的測(cè)度通常需要從微觀層面如教育投入、教育收益率、技能掌握等方面進(jìn)行，執(zhí)行起來(lái)難度較大，涉及跨國(guó)比較時(shí)更難以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)口徑上的一致?？紤]到人力資本質(zhì)量通常和勞動(dòng)者受教育程度相關(guān)聯(lián)，本文采用聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署發(fā)布的人類發(fā)展指數(shù)中的教育指數(shù)作為一國(guó)人力資本質(zhì)量的代理變量，以反映該國(guó)潛在勞動(dòng)者的受教育程度，該指數(shù)常用于衡量各國(guó)在國(guó)民教育上達(dá)成的成就，系由一國(guó)成年人所接受教育的平均年數(shù)和25歲以下在校學(xué)生預(yù)期接受教育年數(shù)加權(quán)計(jì)算而成。在人力資本的數(shù)量維度，本文采用世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫(kù)中的勞動(dòng)參與率指標(biāo)反映該國(guó)人力資本的充裕程度，該指標(biāo)是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口在該國(guó)15歲以上的勞動(dòng)年齡人口中所占比率，反映了潛在勞動(dòng)者在總?cè)丝谥械谋戎匾约皾撛趧趧?dòng)者在工作收入與閑暇上的選擇偏好。

4.控制變量?？刂谱兞窟x擇如下：（1）城鎮(zhèn)化率（lurban），用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤硎?；?）失業(yè)率（lunemploy），用失業(yè)人口占勞動(dòng)力人口的比例表示；（3）工業(yè)化水平（lindshare），用各國(guó)工業(yè)增加值占GDP 的比重來(lái)表示。（4）對(duì)外開(kāi)放度（lopen），用商品和服務(wù)的進(jìn)出口總額占GDP 的比重表示；（5）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率（gdpgrowth），用各國(guó)名義GDP增長(zhǎng)率表示。

（二）模型設(shè)定

基于上述的指標(biāo)設(shè)置和研究假設(shè)，本文建立如下計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證研究：

其中，Ginii,t是i國(guó)第t年的基尼系數(shù)，用于衡量該國(guó)的收入不平等程度。各控制變量的含義如表2 所示，mi表示個(gè)體固定效應(yīng)，ei,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

表2 變量定義及釋義

根據(jù)前述的機(jī)制分析，并依照逐步檢驗(yàn)法，本文構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

式（2）～（4）中，Medii,t代表中介變量，Controlsi,t代表各控制變量，βc、γc、αc分別為控制變量的影響系數(shù)向量。按照逐步檢驗(yàn)程序，本文依次對(duì)總效應(yīng)β1、自變量對(duì)中介變量效應(yīng)γ1、控制中介變量后的直接效應(yīng)α1的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

為了解亞太地區(qū)樣本國(guó)家的收入不平等、數(shù)字化發(fā)展水平和人力資本狀況的現(xiàn)狀，我們運(yùn)用Stata軟件對(duì)所選樣本國(guó)家的各經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表3所示。

由表3 可見(jiàn)，就基尼系數(shù)而言，均值為38.910，說(shuō)明亞太地區(qū)樣本國(guó)家的收入不平等程度較高，最大值和最小值分別為50.520 和30.520，說(shuō)明不同國(guó)家的基尼系數(shù)存在較大差異。就各國(guó)數(shù)字化發(fā)展水平而言，均值為26.738，最大值和最小值分別為61.890 和2.630，說(shuō)明在不同時(shí)期、不同國(guó)家之間的數(shù)字化水平差異較大。就人力資本質(zhì)量而言，樣本國(guó)家的教育指數(shù)均值為69.430，最大值為93.700，最小值為38.700，由此可見(jiàn)，各國(guó)潛在勞動(dòng)者在接受教育的情況上也存在較大差異。就人力資本數(shù)量而言，樣本國(guó)家的平均勞動(dòng)參與率為66.4%，標(biāo)準(zhǔn)差僅為5.96，說(shuō)明各國(guó)的勞動(dòng)參與率差異相對(duì)較小。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

（一）回歸分析

根據(jù)實(shí)證模型，我們首先在全樣本層面對(duì)數(shù)字化發(fā)展水平與收入不平等之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，為降低樣本數(shù)據(jù)中可能存在的擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量相關(guān)產(chǎn)生的影響，進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，不能拒絕擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)的原假設(shè)，因此采用固定效應(yīng)模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。在固定效應(yīng)的模型選擇上，加入時(shí)間固定效應(yīng)后，我們發(fā)現(xiàn)未能通過(guò)原假設(shè)為不存在時(shí)間固定效應(yīng)的F檢驗(yàn)，此處采用個(gè)體固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，各模型F統(tǒng)計(jì)量均在1%的水平上拒絕了不存在個(gè)體固定效應(yīng)的原假設(shè)。

在估計(jì)中，本文采用“一般到特殊”的建模方法，逐步添加城鎮(zhèn)化率、失業(yè)率、工業(yè)增加值比重、對(duì)外開(kāi)放度、GDP 增長(zhǎng)率等控制變量進(jìn)行回歸估計(jì)，以觀察各控制變量對(duì)收入不平等狀況產(chǎn)生的影響。表4 結(jié)果顯示，樣本國(guó)家的數(shù)字化發(fā)展水平對(duì)基尼系數(shù)的影響系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字化發(fā)展水平產(chǎn)生了一定的收入不平等改善效應(yīng)。各控制變量中，城鎮(zhèn)化水平對(duì)基尼系數(shù)的影響顯著為正，表明城鎮(zhèn)化進(jìn)程通過(guò)擴(kuò)大城市和農(nóng)村人群收入水平的差異，進(jìn)一步加大了收入不平等狀況。失業(yè)率對(duì)收入不平等的影響也顯著為正，表明失業(yè)率越高，失業(yè)的勞動(dòng)者與就業(yè)的勞動(dòng)者之間的收入差距越大，影響系數(shù)的符號(hào)符合預(yù)期。GDP增速對(duì)收入不平等的影響顯著為正，表明GDP增長(zhǎng)越快，收入之間的差距被拉得越大。工業(yè)化水平對(duì)收入不平等的影響系數(shù)為正，但在模型（4）～（6）中僅模型（4）的系數(shù)在10%的水平上顯著，可見(jiàn)工業(yè)化水平的提高，并不導(dǎo)致收入不平等程度的上升。對(duì)外開(kāi)放度對(duì)收入不平等的影響也不顯著，表明一國(guó)經(jīng)濟(jì)外向度對(duì)收入不平等的影響具有復(fù)雜性。

表4 基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換被解釋變量。進(jìn)一步使用SWIID（版本9.1）數(shù)據(jù)庫(kù)中的基尼系數(shù)（SGini）與數(shù)字化發(fā)展水平作面板回歸估計(jì)，二者之間的關(guān)系依然顯著為負(fù)，且逐步加入控制變量的多數(shù)方程通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，與預(yù)期一致。因此，在選擇不同數(shù)據(jù)來(lái)源的基尼系數(shù)后，數(shù)字化發(fā)展水平對(duì)收入不平等的負(fù)向影響關(guān)系仍然穩(wěn)健，回歸結(jié)果如表5所示。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：替換被解釋變量

2.消除內(nèi)生性問(wèn)題。收入不平等程度可能對(duì)數(shù)字化發(fā)展也產(chǎn)生一定影響，如收入差距程度高的國(guó)家社會(huì)穩(wěn)定性較差，可能影響該國(guó)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的投資和建設(shè)，使以上回歸可能存在反向因果關(guān)系。在缺少合適工具變量的情況下，我們使用滯后一期的基尼系數(shù)作為工具變量，結(jié)果顯示，在未加入控制變量和加入控制變量的設(shè)定下，數(shù)字化發(fā)展水平對(duì)收入不平等的影響系數(shù)分別為-0.040 和-0.049，均在1%的水平上顯著為負(fù)，符合數(shù)字化發(fā)展水平和收入不平等負(fù)相關(guān)的預(yù)期。為消除內(nèi)生性問(wèn)題，我們分別使用差分GMM 和系統(tǒng)GMM 動(dòng)態(tài)面板方法來(lái)對(duì)式（1）重新進(jìn)行估計(jì)。表6 的模型（3）和模型（4）報(bào)告了未加入控制變量與加入控制變量的差分GMM估計(jì)結(jié)果，數(shù)字化發(fā)展水平的影響系數(shù)分別為-0.020和-0.021，均顯著為負(fù)。模型（5）和模型（6）報(bào)告了系統(tǒng)GMM 的估計(jì)結(jié)果：在加入控制變量前后，數(shù)字化發(fā)展水平的影響系數(shù)同樣均顯著為負(fù)，符合預(yù)期。另外，差分GMM 和系統(tǒng)GMM 的擾動(dòng)項(xiàng)自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果顯示AR（1）均為顯著，AR（2）均為不顯著，表明選取的工具變量有效。上述結(jié)果表明，數(shù)字化發(fā)展對(duì)收入不平等的影響為負(fù)向顯著且具有穩(wěn)健性，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：消除內(nèi)生性問(wèn)題

（三）機(jī)制分析

1.中介效應(yīng)I：以教育指數(shù)為中介變量。按照式（2）～（4），應(yīng)用逐步回歸檢驗(yàn)法對(duì)人力資本對(duì)數(shù)字化發(fā)展影響收入不平等的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，模型（1）及模型（3）的回歸結(jié)果顯示（表7），教育指數(shù)（人力資本質(zhì)量代理變量）對(duì)數(shù)字化發(fā)展水平的影響系數(shù)為正且在1%的水平上顯著，表明數(shù)字化發(fā)展水平會(huì)顯著提高人力資本質(zhì)量；在不含控制變量的模型（2）中，數(shù)字化發(fā)展水平的影響系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)，符合預(yù)期，但教育指數(shù)對(duì)收入不平等的影響為負(fù)向但不顯著，未能滿足中介效應(yīng)成立的條件在含有控制變量的模型（4）中，教育指數(shù)對(duì)基尼系數(shù)的影響顯著為負(fù)，但數(shù)字化發(fā)展水平對(duì)基尼系數(shù)的影響系數(shù)為負(fù)向則不顯著。因此，在含有控制變量和不含控制變量的情形下均不能滿足γ1、α2同時(shí)顯著的條件，中介效應(yīng)還需進(jìn)一步判別。

表7 中介效應(yīng)I的檢驗(yàn)結(jié)果：以教育指數(shù)為中介變量

因此，參照溫忠麟和葉寶娟（2014）提出的中介效應(yīng)分析流程，我們對(duì)式（3）（4）中γ1α2的乘積是否為0 進(jìn)行檢驗(yàn)。此處選用比直接檢驗(yàn)系數(shù)乘積的Sobel 法具有更高檢驗(yàn)力的Bootstrap 法進(jìn)行檢驗(yàn)，經(jīng)1000 次重復(fù)抽樣后，表8 結(jié)果顯示，非參數(shù)百分位Bootstrap 法和經(jīng)偏差校正的非參數(shù)百分位Bootstrap 法所計(jì)算出的中介效應(yīng)估計(jì)值的置信區(qū)間均不包含0，說(shuō)明中介效應(yīng)顯著，而直接效應(yīng)置信區(qū)間包含0，意味著在控制了中介變量的影響后，不能拒絕直接效應(yīng)為0 的原假設(shè)，說(shuō)明該效應(yīng)為完全中介效應(yīng)，即數(shù)字化發(fā)展水平通過(guò)人力資本質(zhì)量提升降低了各國(guó)的收入不平等程度，從而假設(shè)2a得證。

表8 中介效應(yīng)I的Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果

2.中介效應(yīng)II：以勞動(dòng)力參與率為中介變量。以衡量人力資本充裕程度的勞動(dòng)力參與率指標(biāo)為中介變量進(jìn)行回歸，得到的結(jié)果如表9 所示。在不控制其他變量的模型（1）和模型（2）中，可以得到數(shù)字化發(fā)展水平對(duì)勞動(dòng)力參與率的影響系數(shù)為0.039，但僅在10%的水平上顯著；在控制中介變量后，數(shù)字化發(fā)展水平對(duì)基尼系數(shù)的影響仍為負(fù)向且在1%的水平上顯著，勞動(dòng)參與率對(duì)基尼系數(shù)的影響也顯著為負(fù)，表明在不控制其他影響因素時(shí)，中介效應(yīng)十分顯著。即數(shù)字化發(fā)展通過(guò)提高勞動(dòng)參與率，間接降低了收入不平等程度。但在控制其他影響因素的模型（4）中，勞動(dòng)參與率對(duì)基尼系數(shù)的影響為負(fù)向但不顯著，因此對(duì)其進(jìn)一步實(shí)施Bootstrap檢驗(yàn)。

表9 中介效應(yīng)II的檢驗(yàn)結(jié)果：以勞動(dòng)力參與率為中介變量

續(xù)表

Bootstrap 檢驗(yàn)結(jié)果表明（表10），間接效應(yīng)、直接效應(yīng)均呈顯著性，表明人力資本數(shù)量在數(shù)字化影響收入不平等的機(jī)制中產(chǎn)生了部分中介作用，從而假設(shè)2b得證。根據(jù)回歸結(jié)果，在不含其他控制變量時(shí)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為4.65%，在包含其他控制變量時(shí)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為11.7%。對(duì)比中介效應(yīng)I的情況，可見(jiàn)數(shù)字化發(fā)展水平通過(guò)影響勞動(dòng)參與率進(jìn)而改善收入不平等的作用機(jī)制雖然存在，但作用比較微弱，數(shù)字化發(fā)展更多地通過(guò)提高勞動(dòng)力的受教育程度，也即提高人力資本質(zhì)量這一路徑對(duì)收入不平等產(chǎn)生積極影響。

表10 中介效應(yīng)II的Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果

（四）異質(zhì)性影響

考慮到不同收入水平的國(guó)家在數(shù)字化發(fā)展程度、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)特征等方面存在差異，我們按照世界銀行的劃分標(biāo)準(zhǔn)將樣本分為高收入國(guó)家、中等收入國(guó)家（包括中高收入國(guó)家與中低收入國(guó)家）兩個(gè)樣本組。其中高收入國(guó)家包括澳大利亞、日本、韓國(guó)、新西蘭、新加坡；中等收入國(guó)家包括中國(guó)、印度尼西亞、馬來(lái)西亞、泰國(guó)、菲律賓。分別對(duì)兩個(gè)子樣本進(jìn)行GMM 估計(jì)，結(jié)果如表11所示。在高收入國(guó)家組和中等收入國(guó)家組中，數(shù)字化發(fā)展水平對(duì)收入不平等程度的影響系數(shù)均在5%的水平上顯著為負(fù)，且在差分GMM 和系統(tǒng)GMM 估計(jì)中，中等收入國(guó)家數(shù)字化發(fā)展指數(shù)的影響系數(shù)絕對(duì)值均略高于高收入國(guó)家。異質(zhì)性研究表明，依據(jù)收入水平分組回歸對(duì)數(shù)字化發(fā)展改善收入不平等的結(jié)論未產(chǎn)生影響，同時(shí)中等收入國(guó)家數(shù)字化發(fā)展水平提高對(duì)收入不平等程度的改善略好于高收入國(guó)家。

表11 亞太地區(qū)不同收入組國(guó)家的差分GMM和系統(tǒng)GMM估計(jì)

五、結(jié)論與政策建議

本文從機(jī)制和經(jīng)驗(yàn)兩個(gè)層面揭示了亞太地區(qū)國(guó)家數(shù)字化發(fā)展進(jìn)程對(duì)收入不平等狀況產(chǎn)生的深刻影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，樣本國(guó)家的數(shù)字化發(fā)展水平對(duì)基尼系數(shù)的影響系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，經(jīng)逐步添加控制變量及替換被解釋變量、消除內(nèi)生性問(wèn)題等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，負(fù)向關(guān)系依然顯著，表明亞太地區(qū)國(guó)家的數(shù)字化發(fā)展在一定程度上降低了收入的不平等程度。第二，數(shù)字化發(fā)展帶來(lái)的人力資本質(zhì)量改進(jìn)間接促進(jìn)了收入不平等狀況的改善，驗(yàn)證了數(shù)字化發(fā)展帶來(lái)的人力資本質(zhì)量提升具有普惠性，使大多數(shù)勞動(dòng)者從知識(shí)、技能的提升中獲得了更多的收入，降低了收入分配的差距。第三，數(shù)字化發(fā)展對(duì)人力資本數(shù)量的影響總體上為正向，中介機(jī)制雖然存在但作用微弱，主要原因是國(guó)家的異質(zhì)性導(dǎo)致不同類型國(guó)家中人力資本數(shù)量的中介作用機(jī)制存在較大的差異。第四，異質(zhì)性檢驗(yàn)表明，數(shù)字化發(fā)展在高收入國(guó)家和中等收入國(guó)家都顯著降低了收入不平等程度。

基于本文的研究結(jié)論，我們提出如下政策建議：第一，積極發(fā)揮數(shù)字化在促進(jìn)共同富裕中的作用。既要充分發(fā)揮數(shù)字化發(fā)展對(duì)生產(chǎn)效率的提升和溢出作用、對(duì)勞動(dòng)者收入提高的積極作用，也要加大對(duì)在數(shù)字化發(fā)展過(guò)程中因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整而失去原有工作的勞動(dòng)者的就業(yè)引導(dǎo)，提高低收入、低技能勞動(dòng)者從傳統(tǒng)行業(yè)到數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)和緊缺行業(yè)就業(yè)的職業(yè)轉(zhuǎn)換能力。第二，消除地區(qū)和城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。連接和融合是數(shù)字化發(fā)展的基礎(chǔ)，要加大對(duì)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)力度，實(shí)現(xiàn)地區(qū)之間、城鄉(xiāng)之間數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施供給的均等化，增加貧困地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字基建投資，高位、精準(zhǔn)補(bǔ)齊貧困地區(qū)和農(nóng)村的網(wǎng)絡(luò)接入短板。第三，加大對(duì)低收入、低技能勞動(dòng)者的教育支持。一方面，把為低收入人員提供數(shù)字技能提升課程和職業(yè)技能培訓(xùn)列為基本公共服務(wù)內(nèi)容之一；另一方面，政府要在職業(yè)學(xué)校增設(shè)相關(guān)課程，鼓勵(lì)職業(yè)學(xué)校針對(duì)學(xué)生、農(nóng)民、再就業(yè)者進(jìn)行數(shù)字素養(yǎng)培訓(xùn)。第四，為靈活就業(yè)提供更充足的保障。要規(guī)范網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)與零工就業(yè)者的勞動(dòng)關(guān)系，實(shí)行新的勞動(dòng)關(guān)系認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)施不同的社會(huì)保險(xiǎn)保障管理辦法，使零工就業(yè)者既能夠獲得一定的勞動(dòng)保障，又能釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)活力，提高勞動(dòng)力對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的參與度。

注釋：

①《〈福布斯觀察〉最新調(diào)研：亞太區(qū)企業(yè)將成為數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者》, http://stor-age.zhiding.cn/stor-age/2016/1206/3086819.shtml，2016年12月6日。

②《理解亞太地區(qū)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的成功》，https://www.redhat.com/zh/resources/APAC-digital-transformation-HBR-ana‐lyst-report?source=resourcelisting＆page=2,2020年8月11日。

③參見(jiàn)張宇燕,徐秀軍.亞洲經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)與展望［J］.東北亞論壇，2020，29（4）：3-14+127。

④根據(jù)SWIID 數(shù)據(jù)庫(kù)基尼系數(shù)指標(biāo)測(cè)算，參見(jiàn)FREDERICK S. Measuring income inequality across countries and over time: The standardized world income inequality database.Social Science Quarterly.SWIID Version 9.1,2021。

⑤《加快推動(dòng)亞太地區(qū)包容可持續(xù)發(fā)展》，《人民日?qǐng)?bào)》2022年4月7日，第17版。