數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響：理論機(jī)制與實證檢驗

王金波，牟欣欣

（1．德州學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東德州 253000；2．遼寧大學(xué)馬克思主義學(xué)院，遼寧沈陽 110036）

引言

勞動力流動作為生產(chǎn)要素的再分配形式，在平衡地區(qū)勞動力市場的結(jié)構(gòu)性矛盾、促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長方面發(fā)揮著重要作用。隨著我國經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)特征發(fā)生了一系列變化，特別是人口出生率正處于急速換擋期，人口低增長已成為現(xiàn)實，這使得我國長期積累的人口紅利正隨著出生率的下降逐漸消耗?！吨袊y(tǒng)計年鑒2021》顯示，2020 年全國人口出生率為85.2%，首次跌破10%，創(chuàng)下了1978 來的新低。同期全國人口自然增長率僅為14.5%，同樣創(chuàng)下1978 年的歷史新低。因此，盤活勞動力存量，促進(jìn)勞動力的合理流動，對于優(yōu)化勞動力資源，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

隨著我國人口出生率下行壓力增大，企業(yè)用工成本趨于上升，如何盤活現(xiàn)有勞動力存量，釋放勞動力流動的積極性成為各級政府一個重要的經(jīng)濟(jì)議題。關(guān)于勞動力流動的傳統(tǒng)解釋根植于我國二元經(jīng)濟(jì)發(fā)展的典型事實，勞動力從低生產(chǎn)率的農(nóng)業(yè)部門向現(xiàn)代工業(yè)部門轉(zhuǎn)移，部門間的工資差異構(gòu)成了勞動力流動的主要原因。近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展特別是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用壯大，勞動力流動較以往出現(xiàn)了新特征，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為依托的勞動力流動正逐步成為勞動力流動的主要形式。例如，快遞員、網(wǎng)約車司機(jī)、外賣騎手等從事互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)的勞動者人數(shù)逐年增加?！?0 后”“00 后”成為就業(yè)市場的主力軍，其偏好在一定程度上對就業(yè)結(jié)構(gòu)構(gòu)成影響。例如：新一代勞動者的信息接受面越來越廣，就業(yè)選擇面也越來越多，而技術(shù)驅(qū)動下的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)業(yè)所提供的工作恰符合該群體對靈活工作的需求。據(jù)統(tǒng)計2019 年以來，某外賣平臺的400 萬名騎手中，40歲以下的騎手占比高達(dá)83.7%。而可以作為對照的是，2008—2018 年，從事制造業(yè)的農(nóng)民工平均年增長率僅為-2.84%。基于上述事實，如何厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)與勞動力流動之間的關(guān)系？數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否對勞動力流動存在顯著影響？如果有，那么這種影響具有何種特征？是否存空間效應(yīng)？若有，其表現(xiàn)為“空間競爭”還是“空間互補(bǔ)”？數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的作用機(jī)理是什么？對于該些問題的回答成為文章研究的重點(diǎn)。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究主要集中在以下三個維度：首先是關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵與特征的研究。Tapscott（1996）[1]最早提出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念，他認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是智慧、知識與創(chuàng)造力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，是創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)化與數(shù)字信息化相結(jié)合的新經(jīng)濟(jì)。后經(jīng)完善與發(fā)展，形成了較為完善的理論體系，在學(xué)術(shù)界引起了廣泛討論，其中Moulton（2000）[2]將信息技術(shù)、電子商務(wù)、知識網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展統(tǒng)一概括為數(shù)字經(jīng)濟(jì)。國內(nèi)學(xué)者趙西三（2017）[3]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵包括三個方面：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是信息網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物；二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)是屬于社會基礎(chǔ)設(shè)施的一部分；三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)在技術(shù)經(jīng)濟(jì)范疇內(nèi)對于推動社會變革與發(fā)展中起著重要作用。其次是關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)測度問題。結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一個多維指標(biāo)體系難以用單個指標(biāo)來衡量，其構(gòu)建是通過對多重指標(biāo)進(jìn)行降維，綜合成單一的指標(biāo)，其方法主要有主成分分析法（李治國，2021）[4]、熵權(quán)法（李曉鐘，2020）[5]。最后，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推進(jìn)社會發(fā)展中所表現(xiàn)出的重要作用來看，考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同經(jīng)濟(jì)變量的影響。例如，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（鐘文，2021）[6]、消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級（何宗樾，2020）[7]、貿(mào)易品出口質(zhì)量（余姍，2021）[8]、城鄉(xiāng)收入差距（羅小芳，2021）[9]、地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（李宗顯，2021）[10]、企業(yè)創(chuàng)新績效（胡山，2021）[11]的影響。

勞動力流動一直是學(xué)界所關(guān)注的焦點(diǎn)問題，現(xiàn)有研究集中在以下兩個方面：一是對勞動力流動動因的考察；二是關(guān)于勞動力流動對社會經(jīng)濟(jì)影響的考察。其中，影響勞動力流動的主要因素包括經(jīng)濟(jì)制度（戶籍制度、城鄉(xiāng)分割）、經(jīng)濟(jì)因素（地區(qū)發(fā)展水平差異、工資收入差異、地區(qū)公共服務(wù)發(fā)展不平衡）、非經(jīng)濟(jì)因素（城市舒適度、地區(qū)人文環(huán)境）。孫文凱（2011）[12]研究發(fā)現(xiàn)，在短期內(nèi)戶籍改革對勞動力流動的效應(yīng)不顯著，而社會網(wǎng)絡(luò)應(yīng)與貨幣工資收入增加是影響勞動力流動的主要因素。與孫文凱的結(jié)論不同，朱江麗（2016）[13]研究發(fā)現(xiàn)，戶籍改革通過降低制度成本顯著促進(jìn)了地區(qū)勞動力流動。此外，隨著經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，勞動力對貨幣收入的追求呈現(xiàn)出一定的邊際效用遞減，而對地區(qū)公共服務(wù)質(zhì)量提升的訴求越來越強(qiáng)烈（武優(yōu)勐，2020）[14]，張超（2021）[15]以地區(qū)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)與公共服務(wù)為視角研究發(fā)現(xiàn)，地方品質(zhì)與經(jīng)濟(jì)機(jī)會將對勞動力流動產(chǎn)生顯著影響，并且表現(xiàn)出一定的區(qū)域異質(zhì)性。張亞麗（2019）[16]從城市人文角度研究發(fā)現(xiàn)，城市舒適度對勞動力流動具有顯著的促進(jìn)作用，隨著勞動力消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級，對高品質(zhì)生活的向往已經(jīng)成為影響勞動力流動的主要因素。勞動力流動不僅優(yōu)化了資源配置結(jié)構(gòu)，而且還極大地促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。一方面，勞動力流動可以增加落后地區(qū)的收入水平，有效縮減了地區(qū)間的收入差距，對落后地區(qū)起到減貧效應(yīng)（胡小麗，2021）[17]。另一方面，勞動力在不同地區(qū)、不同部門間的流動，優(yōu)化了要素分配結(jié)構(gòu)，降低了資源錯配的發(fā)生率，提高了地區(qū)或行業(yè)的全要素生產(chǎn)率（王星媛，2021），推動了行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步[18]。特別是高知識、高技能勞動力的流動，通過知識的轉(zhuǎn)移與溢出會顯著加速了技術(shù)創(chuàng)新能力的擴(kuò)散，進(jìn)而促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（程風(fēng)雨，2020）[19]。

通過梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，多數(shù)研究分別從數(shù)字經(jīng)濟(jì)與勞動力流動各自相對獨(dú)立的角度展開，而對兩者關(guān)系的把握較為鮮有。眾所周知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)自帶的數(shù)字發(fā)展紅利和人口紅利勢必會對勞動力流動產(chǎn)生一定的影響。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯，一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)可以形成龐大的消費(fèi)市場；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過創(chuàng)新效應(yīng)促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。兩種效應(yīng)的疊加勢必會顯著提升企業(yè)的盈利能力，擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，增加對生產(chǎn)要素的需求，進(jìn)而會對地區(qū)勞動力流動產(chǎn)生影響。為此，文章在前人研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行了以下擴(kuò)展：首先，將新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的核心變量市場潛能引入文章，用于衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)。其次，是利用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)。進(jìn)一步，將二者作為中介變量，用于考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的作用機(jī)制。最后，通過對二者關(guān)系的把握可以進(jìn)一步豐富相關(guān)問題的研究，對分析和把握當(dāng)前勞動力流動的特點(diǎn)與動向提供一定的研究依據(jù)。

二、理論機(jī)制與研究假說

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的一般性分析

一般而言，相對于高收入階層，低收入階層在貨幣收入的激勵下發(fā)生流動的概率會增大（李富有，2020）[20]。在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，由于時空壁壘限制所導(dǎo)致的信息不對稱問題，勞動力的供求匹配效率長期游離于帕累托最優(yōu)狀態(tài)，勞動力市場的結(jié)構(gòu)失靈顯著降低了流動的有效性，加劇了勞動力資源的結(jié)構(gòu)性矛盾。而以互聯(lián)網(wǎng)為載體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，突破了傳統(tǒng)就業(yè)市場的信息封鎖，逐漸成為勞務(wù)市場信息搜索的主要媒介。數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有快捷性與時效性的特點(diǎn)，突破了傳統(tǒng)的國家、地區(qū)界限，被網(wǎng)絡(luò)連為一體，使整個世界緊密聯(lián)系起來，把地球變成一個“村落”，提高了區(qū)域間的資源配置效率，特別是在勞動力市場，勞動者通過互聯(lián)網(wǎng)可以在更廣大的范圍內(nèi)及時搜尋到合意的就業(yè)信息，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過信息池效應(yīng)，降低了勞動者與企業(yè)之間的信息失真度，提高了二者之間的信息匹配效率，保證了勞動力流向的準(zhǔn)確性（張永恒，2020）[21]。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展向欠發(fā)達(dá)地區(qū)的延伸，傳統(tǒng)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的“下沉市場”被挖掘，進(jìn)一步有效擴(kuò)大了市場容量，激發(fā)了需求潛力，這會刺激企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)，增加對勞動力等生產(chǎn)要素的需求，從而促進(jìn)了勞動力在不同地區(qū)、不同部門間的流動。

除此之外，欠發(fā)達(dá)地區(qū)的勞動力可以通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)的學(xué)習(xí)效應(yīng)與信息渠道效應(yīng)，降低工作搜尋的成本。具體而言，農(nóng)民通過網(wǎng)絡(luò)可以更好地了解企業(yè)對技能的需求，通過互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)新知識、新技能裝備自己，增加求職成功的概率。同時，節(jié)約了時間，提高了信息搜索的效率，進(jìn)而降低了勞動搜索的邊際成本。最后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以更好地挖掘社會資本對促進(jìn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)勞動力流動的積極作用。一般來講，欠發(fā)達(dá)地區(qū)人們的平均受教育年限較低，思想較為傳統(tǒng)，以血緣關(guān)系、家族成員、地緣關(guān)系構(gòu)成了他們主要的關(guān)系網(wǎng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與上述三種關(guān)系的結(jié)合，更加有效地促進(jìn)了欠發(fā)達(dá)地區(qū)的勞動力流動，這進(jìn)一步揭示了在信息閉塞的欠發(fā)達(dá)地區(qū)，為什么勞動力流動的規(guī)模也相應(yīng)較低的原因，地區(qū)間“數(shù)字鴻溝”差距越大，勞動力流動規(guī)模的分化現(xiàn)象就越嚴(yán)重，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的地區(qū)更能有效促進(jìn)勞動力流動（許竹青，2013）[22]。

假說H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以有效促進(jìn)勞動力流動，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高對勞動力流動的促進(jìn)作用也相應(yīng)越大。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為帶動我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，其互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)已成為拉動經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵要素。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過激發(fā)市場潛能進(jìn)而促進(jìn)勞動力流動，主要表現(xiàn)在以下三個方面。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，使得實體經(jīng)濟(jì)與虛擬網(wǎng)絡(luò)相融合，建立起新的市場交互渠道，克服了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)交換的地域限制，擴(kuò)大了商品交換的通達(dá)度，通過消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)進(jìn)一步提升了地區(qū)的市場潛能。與此同時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展特別是信息技術(shù)的運(yùn)用，使得位于不同空間位置的消費(fèi)者與生產(chǎn)者之間建立起快速有效的溝通渠道，信息技術(shù)使得傳統(tǒng)的空間距離得到有效的縮減，擴(kuò)大了市場潛能。在規(guī)模報酬遞增的市場結(jié)構(gòu)下，市場潛能通過市場擴(kuò)大效應(yīng)、價格成本效應(yīng)作用于地區(qū)實際工資和公共服務(wù)水平，進(jìn)而可以有效吸引勞動力流入（王金波，2021）[23]。其次，相對于傳統(tǒng)的交換形式，以互聯(lián)網(wǎng)為依托的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，更加注重交易平臺的監(jiān)管力度和誠信機(jī)制，消費(fèi)者可以通過網(wǎng)購評價機(jī)制，可以有效地分享購買體驗，對其他消費(fèi)者起到導(dǎo)向作用，通過網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管和網(wǎng)絡(luò)評價可以使商家有效增加產(chǎn)品的品質(zhì)，給消費(fèi)者制定更好的體驗計劃，生產(chǎn)出更加多元化的產(chǎn)品以應(yīng)對消費(fèi)者的需求升級（南永清，2021）[24]，而企業(yè)更加多元化的生產(chǎn)勢必會增加高技能勞動力的投入，在本地供給有限的情況下，通過供求機(jī)制促使周邊地區(qū)勞動力向本地區(qū)流動。最后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過優(yōu)化勞動力結(jié)構(gòu)，提升消費(fèi)水平，進(jìn)而擴(kuò)大本地市場需求。根據(jù)“資本技能互補(bǔ)”假說，資本與技能勞動力具有較強(qiáng)的互補(bǔ)性，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高的地區(qū)，企業(yè)可以憑借數(shù)字經(jīng)濟(jì)的普惠性來拓展融資渠道，進(jìn)而享受“數(shù)字紅利”，激勵企業(yè)將利用資本從事生產(chǎn)活動，相應(yīng)的對技能勞動力的需求也會增加，從而提升本地技能勞動力的工資水平，本地工資溢價導(dǎo)致的貨幣工資非均衡必然會引起勞動力的跨區(qū)域流動（李曉龍，2021）[25]。

假說H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)促進(jìn)勞動力流動。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來進(jìn)一步促進(jìn)勞動力流動。一方面，受數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，不同產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)分化、重組與融合的態(tài)勢不斷加強(qiáng)，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的沖擊下，進(jìn)行更新?lián)Q代的同時以數(shù)字技術(shù)為依托的新興產(chǎn)業(yè)不斷涌現(xiàn)（陳曉東，2021）[26]，例如快車、代駕、快遞、外賣等，這些行業(yè)一般具有準(zhǔn)入門檻低，對技術(shù)技能相對較寬的特點(diǎn)，在很大程度上吸引了農(nóng)村與城市的非技能勞動力就業(yè)，特別對吸納農(nóng)村剩余勞動力的轉(zhuǎn)移起到了積極的推動作用。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依靠大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)，不斷創(chuàng)新數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)方式，有助于降低高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的融資門檻，拓展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的融資渠道，優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，部分勞動力會從傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)退出，流向高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)（于斌斌，2017）[27]。伴隨著產(chǎn)業(yè)升級力度的加強(qiáng)，在逐利性的激勵下資本由傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)流向新興產(chǎn)業(yè)，顯著提升了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。企業(yè)一方面為了應(yīng)對市場競爭的需要會加大創(chuàng)新力度，對高技能勞動力的需求也會相應(yīng)加大；另一方面隨著企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，對裝配線的非技能的勞動力需求也會不斷增強(qiáng)，從而使企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)趨于優(yōu)化。

假說H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)影響勞動力流動。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定

在理論機(jī)制與研究假說的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步從實證角度考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響，結(jié)合研究需要可將模型形式設(shè)定如下：

其中： Labor_flowit代表i 地區(qū)在t 時期的勞動力流入規(guī)模；digitalit代表i地區(qū)在t時期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；X 代表影響勞動力流動的其他因素，具體包括：地區(qū)受教育水平、地區(qū)工資水平、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況等；α0、α1、α2為模型的待估計參數(shù)； μi為不隨時間變化的個體效應(yīng)；vt為不隨個體變化的時間效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差，代表了隨時間個體同時變化的其他不可控因素。如果參數(shù)α1顯著不為0，則表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響顯著，可進(jìn)一步利用中介效應(yīng)模型考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)與結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)對勞動力流動的間接影響，故可將中介效應(yīng)檢驗?zāi)Ｐ驮O(shè)定如下：

其中：Mit為中介變量，在這里代表了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)（Rmp）與結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)（ISU）； β0—β2、θ0—θ3為模型的待估計參數(shù)； μi、 vt、 εit的含義均與（1）式相同。如果， β1與θ1同時顯著不為0，則表明中介效應(yīng)存在。具體而言：α1代表了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的總效應(yīng)；θ2代表了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的直接效應(yīng)； β1×θ1代表了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的間接效應(yīng)（中介效應(yīng)），并且各參數(shù)滿足以下關(guān)系式：α1=θ2+ β1×θ1。

（二）變量選取

1. 被解釋變量。 勞動力流入規(guī)模（Labor_flowit）為文章的被解釋變量，借鑒（顏詠華，2015）[28]的構(gòu)建方法，采用《全國暫住人口統(tǒng)計資料匯編》所記載的居住時間在半年以上的務(wù)工人數(shù)占全國常住人口的比重加以衡量。由于《全國暫住人口統(tǒng)計資料匯編》是按月度對數(shù)據(jù)進(jìn)行記載，在實際過程中需要將月度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為年度數(shù)據(jù)。具體操作過程如下，假設(shè)1 至12 月份暫住人口的數(shù)據(jù)是連續(xù)變化的，用暫住人口乘以6/11 換算成居住時間達(dá)到半年以上的水平，然后再加上居住時間超過1 年的，既可得到有效的勞動力流入規(guī)模。由于在2013 年統(tǒng)計口徑發(fā)生變化，對于2013 年以后的數(shù)據(jù)將居住時間在半年以及五年以上的數(shù)據(jù)相加，既可得到2013 年之后的有效勞動力流動數(shù)據(jù)。對于部分缺失值，采用2000—2014 年勞動力流入規(guī)模的平均增長率外推補(bǔ)齊。

2.核心解釋變量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)（digitalit），借鑒黃群慧（2019）[29]的方法，從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字普惠金融發(fā)展兩方面出發(fā)，采用熵權(quán)法綜合構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。其中從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展角度具體維度包括：地區(qū)快遞業(yè)務(wù)量、網(wǎng)站數(shù)量、移動網(wǎng)絡(luò)用戶、人均電信業(yè)務(wù)量、軟件產(chǎn)業(yè)的企業(yè)數(shù)、電子商務(wù)交易活動的企業(yè)占比等6個指標(biāo)。而數(shù)字普惠金融發(fā)展則直接利用北京大學(xué)數(shù)字金融中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量。

3. 中介變量。中介變量分別用市場潛能（Rmp）與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)（ISU），衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)與結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)。其中，市場潛能的構(gòu)建借鑒常素欣（2016）[30]的思路用Harris(1954)的市場潛能函數(shù)加以表征，具體構(gòu)建公式為：

其中，yi為第i省的實際總產(chǎn)出，其計算原理依據(jù)王雪輝（2018）[31]的處理方法得到；dij為不同省會間的直線距離；為第j省的內(nèi)部距離，areaj為第j省的建成區(qū)面積。地區(qū)的市場潛能越大，表明本地區(qū)的消費(fèi)需求能力也就越高。

結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)（ISU）借鑒沈瓊（2019）[32]的方法采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)加以衡量，其計算公式為:

其中，θi為三次產(chǎn)業(yè)對應(yīng)的權(quán)重；ISi為各產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重，根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)的規(guī)律：隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，第一產(chǎn)業(yè)的比重持續(xù)降低，第二產(chǎn)業(yè)的比重呈現(xiàn)出先增大后縮小的倒“U”特征，第三產(chǎn)業(yè)增加值在國民經(jīng)濟(jì)中的地位不斷提升（李愛，2019）[33]，據(jù)此賦權(quán)1、2、3分別于第一、二、三產(chǎn)業(yè)。

4.控制變量。依據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)（張紅歷，2016；余運(yùn)江，2017；周光霞，2017）[34-36]，并結(jié)合文章的研究需要分別選取實際工資水平（Wage）、教育規(guī)模（School）、人均醫(yī)療衛(wèi)生支出（Hospital）、國有企業(yè)比重（market）4 個變量來控制地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、公共服務(wù)水平以及市場化進(jìn)程對勞動力流動的影響。具體而言，實際工資水平（Wage）用名義工資除以價格指數(shù)CPI得到；教育規(guī)模（school）用各省中小學(xué)數(shù)量之和加以表示。除了教育規(guī)模，用人均醫(yī)療衛(wèi)生支出（Hospital）來表征地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生水平。用國有企業(yè)產(chǎn)值比重占總產(chǎn)值的比重（market）來控制地區(qū)的市場化水平。

（三）數(shù)據(jù)來源

文章基于中國30 個省、直轄市（西藏除外）、2011—2017 年的面板數(shù)據(jù)。其中，勞動力流動數(shù)據(jù)的系統(tǒng)記載，結(jié)合研究需要選用《中國暫住人口統(tǒng)計資料匯編》居住時間在半年以上的外來務(wù)工人員占本地常住人口總數(shù)加以近似替代。同時，核心解釋變量、中介變量、控制變量的相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，表1 給出了各個變量的描述性統(tǒng)計。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證分析

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的勞動力流動效應(yīng)

圖1從直觀上展示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與勞動力流動二者間的擬合關(guān)系。結(jié)合圖1數(shù)字經(jīng)濟(jì)與勞動力流動呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對勞動力流動的邊際效應(yīng)為正，可以有效促進(jìn)勞動力流動。進(jìn)一步從圖形特征來看，相對于擬合曲線之上的樣本而言，多數(shù)樣本則位于擬合曲線之下，這表明對于多數(shù)樣本而言數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的正向效應(yīng)低于其平均值，其正向促進(jìn)效應(yīng)還有提升的空間。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與勞動力流動的散點(diǎn)擬合

表2進(jìn)一步給出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與勞動力流動的回歸結(jié)果。其中，列（1）是基準(zhǔn)模型；列（2）是添加控制變量后的擴(kuò)展方程；列（3）至列（4）分別是基于固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型下的結(jié)果；列（5）至列（7）依次是分位點(diǎn)取0.1、0.5、0.9下的面板分位數(shù)模型估計結(jié)果。具體而言，列（1） 中數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的邊際效應(yīng)為0.063，且在1%的水平上顯著；在添加控制變量后，列（2）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響降為0.058，但依然顯著。列（3）至列（4）在雙向固定效應(yīng)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的邊際效應(yīng)分別為0.055、0.056，且在5%的水平上顯著。綜合列（1）至列（4）的結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動具有顯著的促進(jìn)作用，假說H1 得到印證。列（5）至列（7）考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不同水平對勞動力流動的影響，隨著分位點(diǎn)由0.1提升到0.9，其邊際效應(yīng)依次遞增為0.058、0.059、0.061，這表明地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的水平越高對勞動力流動的正向作用也越大。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響（基準(zhǔn)回歸）

進(jìn)一步考察控制變量發(fā)現(xiàn)，實際工資（Wage）對勞動力流動具有顯著的正向效應(yīng)，但其效應(yīng)隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高呈現(xiàn)遞減態(tài)勢，由原來的0.080 降為0.071。教育規(guī)模（school）與人均醫(yī)療衛(wèi)生支出（Hospital）均對勞動力流動具有正向效應(yīng)，其中教育規(guī)模（school）在固定效應(yīng)下對勞動力流動的影響不顯著；人均醫(yī)療衛(wèi)生支出（Hospital）僅在OLS 模型下顯著，而在固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)下均不顯著。由列（5）至列（7）的分位數(shù)回歸可知，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，教育規(guī)模與人均醫(yī)療衛(wèi)生支出對勞動力流動的正向效應(yīng)具有增強(qiáng)趨勢。其中，教育規(guī)模對勞動力流動的影響由0.020提升至0.023；人均醫(yī)療衛(wèi)生支出對勞動力流動的影響由0.022 提升至0.025。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代公共服務(wù)的結(jié)合，提升了原有公共服務(wù)水平的效率與質(zhì)量，消費(fèi)者的體驗感得到增強(qiáng)。因此，現(xiàn)代公共服務(wù)部門所帶來的信息化體驗成為新時期勞動力流動的主要特點(diǎn)。國有企業(yè)占比（market）對勞動力流動的影響為負(fù)。一般而言，國有企業(yè)比重越高，制度性壁壘對勞動力資源的配置扭曲就越嚴(yán)重，會降低勞動力的流動。但是，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，信息技術(shù)在企業(yè)內(nèi)部的大量應(yīng)用，降低了企業(yè)勞動力需求與勞動力供給之間的矛盾，提高了雙方的匹配效率，縮短了勞動力的搜索成本，加快了勞動力資源的流動。

（二）內(nèi)生性檢驗

一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過創(chuàng)造多樣化、便捷化的消費(fèi)需求提升了本地市場潛能，進(jìn)而通過消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)吸引勞動力流入。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，通過創(chuàng)新效應(yīng)提升了整個行業(yè)的生產(chǎn)效率，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，并進(jìn)一步通過外溢效應(yīng)提升了整個行業(yè)的收入水平，進(jìn)而導(dǎo)致了勞動力在不同產(chǎn)業(yè)形態(tài)間的流動。除此之外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代公共服務(wù)的結(jié)合極大促進(jìn)了勞動力流動。與此同時，勞動力的流動，特別是以數(shù)字化特征為基礎(chǔ)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)人才的跨地區(qū)流動會進(jìn)一步提升該地區(qū)的數(shù)字化水平。上述分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與勞動力流動之間可能存在雙向因果關(guān)系，進(jìn)而產(chǎn)生內(nèi)生性問題。

為此，借鑒Matano（2012）[37]的方法，采用解釋變量的一階滯后作為工具變量來降低內(nèi)生性。由表3列（1）與列（3）所示，工具變量與內(nèi)生解釋變量的系數(shù)在1%的水平上高達(dá)0.754 與0.740，二者具有較高的相關(guān)性。同時，列（2）與列（4） 的Kleibergen- Paap 值分別為54.627 與52.108；Cragg-Donald Wald 統(tǒng)計量在列（2）與列（4）分別為129.545 與112.136，均在1%的水平上拒絕工具變量識別不足與弱工具變量的原假設(shè)，說明工具變量設(shè)定合理。由第二階段的回歸結(jié)果可知，列（2）與列（4）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響系數(shù)分別為0.038與0.029，進(jìn)一步支持了表2的結(jié)論。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響（工具變量）

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.分區(qū)域。表4在區(qū)位劃分的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響。具體而言，在東部地區(qū)的估計系數(shù)分別為0.036與0.031，且均在5%的水平上顯著；在中部地區(qū)的估計系數(shù)分別為0.021與0.017；在西部地區(qū)的估計系數(shù)為負(fù)，但不顯著；在沿海地區(qū)列的系數(shù)分別為0.051 與0.043，且均在1%的水平上顯著，而內(nèi)陸地區(qū)的系數(shù)均不顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響呈現(xiàn)出由東向西、由沿海向內(nèi)陸依次遞減的趨勢，形成以東部沿海為核心，中西部內(nèi)陸為邊緣的“核心-邊緣”結(jié)構(gòu)。隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，東部沿海省份受自身優(yōu)勢與國家政策的支持，較快地實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級，產(chǎn)業(yè)“服務(wù)化”趨勢明顯，產(chǎn)業(yè)與數(shù)字化的融合趨勢不斷加強(qiáng)，特別是以計算機(jī)與信息技術(shù)為基礎(chǔ)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)成為該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“新引擎”，通過與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，促進(jìn)了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)換代升級，提高了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的邊際生產(chǎn)率，進(jìn)一步吸引了非技能勞動力向本地區(qū)流動。另一方面，東部地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，特別是信息技術(shù)的不斷發(fā)展，在網(wǎng)絡(luò)外部性的作用下，將各個數(shù)字行業(yè)聯(lián)結(jié)在一起，產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出一定的互補(bǔ)性，相對于欠發(fā)達(dá)地區(qū)可以有效地吸引高技能勞動力，特別是數(shù)字化信息人才的流入。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響（分區(qū)域）

2.分時段。我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有明顯的時代特征，2013 年以后我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)入成熟發(fā)展期。為此，表5進(jìn)一步考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動影響的時間特征。由表5 可知，在2013 年之前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)起步較早，發(fā)展還不完善，因而對勞動力流動的影響不顯著；而在2013 年之后，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展日趨完善，對勞動力流動的正向效應(yīng)越來越凸顯，其系數(shù)均顯著為正。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響（分時段）

3.分技能。一般而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響受制于勞動力自身的技能水平。為此，表6在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，以勞動力的外出方式進(jìn)行分組，將外出務(wù)農(nóng)勞動力近似定義為低技能組，而將外出務(wù)工勞動力近似定義為高技能組?；谶@種劃分的依據(jù)如下：受現(xiàn)有數(shù)據(jù)限制，直接反映以技能為分組標(biāo)準(zhǔn)的勞動力流動數(shù)據(jù)目前國內(nèi)還較為鮮有，為此考慮到勞動力的不同就業(yè)形式在一定程度上包含了勞動力的受教育水信息。一般而言，從事務(wù)農(nóng)的勞動力自身的人力資本水平較低，主要以低技能勞動作業(yè)為主。相反，從事務(wù)工的勞動力其人力資本水平相對較高，更多體現(xiàn)出較高的技能。因此，該劃分具有一定的合理性，表6在勞動力技能分組的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動異質(zhì)性的影響。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響（分技能）

表6給出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同技能勞動力流動的影響，由列（1）至列（4）可知，相對于低技能勞動力流動，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技能勞動力流動的影響更為顯著，這歸因于高技能勞動力自身擁有較高的人力資本水平，使得自身技術(shù)水平能夠與數(shù)字化知識高度契合，對數(shù)字化信息的吸收能力較強(qiáng)，更容易享受數(shù)字化信息所帶來的“數(shù)字紅利”。

（四）機(jī)制檢驗

為進(jìn)一步揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動影響的機(jī)制，該部分進(jìn)一步利用中介效應(yīng)模型分別檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)的消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)與結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)。

由圖2與圖3可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)與結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)對勞動力流動的影響均具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，為進(jìn)一步考察中介效應(yīng)的相對強(qiáng)度，表7 給出了中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。由表7 所示，列（1）與列（4）是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的總效應(yīng)，其系數(shù)為0.063；列（2）與列（3）是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)，其中列（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的直接效應(yīng)為0.029，在10%的水平上顯著，其占比為41.2%，通過消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)進(jìn)而影響勞動力流動的間接效應(yīng)為0.034，其占比為58.8%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過擴(kuò)大本地市場潛能進(jìn)而可以有效促進(jìn)勞動力流動，假說H2得到印證。列（5）與列（6）是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)檢驗結(jié)果，其中列（6） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的直接效應(yīng)為0.020，在10%的水平上顯著，其占比為31.7%，通過結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換進(jìn)而影響勞動力流動的間接效應(yīng)為0.042，其占比為68.3%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過促進(jìn)“產(chǎn)業(yè)”與“數(shù)字”的融合，加速了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的更新?lián)Q代，提高了邊際生產(chǎn)率，通過“資本—勞動力”互補(bǔ)假說有效促進(jìn)了勞動力流動，優(yōu)化了勞動力的資源配置結(jié)構(gòu)，假說H3得到印證。

圖2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)

圖3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)

表7 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

五、進(jìn)一步研究

一方面，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的演變歷程來看，由于我國信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展較晚，這可能會導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響存在非線性性，即存在一定的門檻特征。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有快捷性、共享性、高滲透性的特點(diǎn)，使得地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有明顯的溢出效應(yīng)，欠發(fā)達(dá)地區(qū)可通過借鑒、吸收發(fā)達(dá)地區(qū)的“數(shù)字紅利”。因此，可進(jìn)一步通過門檻回歸與空間杜賓模型來檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動力流動的空間效應(yīng)。

如表8 所示，單一門檻檢驗的F值為89.77，并且在10%的水平上顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)在10%的水平上存在一個突破點(diǎn)，在95%置信區(qū)間內(nèi)的門檻值為1.301；雙重門檻檢驗的F值為80.92，在5%的水平上存在一個突破點(diǎn)，表明雙重門檻檢驗有效，進(jìn)一步估計在95%的置信區(qū)間內(nèi)的門檻值為1.490；而三重門檻檢驗的F統(tǒng)計量均未通過顯著性水平，表明三重門檻不存在。

表8 門檻檢驗

表9 給出了在鄰近權(quán)重矩陣下的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與勞動力流動的墨蘭指數(shù)，其中數(shù)字經(jīng)濟(jì)的墨蘭指數(shù)變化區(qū)間為[0.227，0.281]；勞動力流動的墨蘭指數(shù)變化區(qū)間為[0.198，0.329]，二者P值均在5%的水平上拒絕“不存在空間自相關(guān)”原假設(shè)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與勞動力流動存在顯著的空間交互作用。

表9 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與勞動力流動的墨蘭指數(shù)

在門檻檢驗和空間效應(yīng)判定的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響，模型設(shè)定如下：其中，方程（4） 是門檻檢驗?zāi)Ｐ停环匠蹋?）是空間杜賓模型；變量Digital為門檻依賴變量，也是核心解釋變量；q為門檻值；W為空間權(quán)重矩陣，如果地區(qū)間相鄰則取1，否則為0；其他變量均與前文方程（1）—（3）相同。

表10列（2）、列（3）分別給出了門檻效應(yīng)和空間效應(yīng)檢驗結(jié)果。由列（2）所示，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位于較低的門檻值1.301左側(cè)時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響僅為0.032，且在10%的水平上顯著；當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位于兩個門檻之間時，其系數(shù)為0.053，在5%的水平上顯著；進(jìn)一步當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平積累超過較高門檻值1.490 時，其系數(shù)為0.069，并且系數(shù)值與顯著性水平較之前得到明顯提高，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響具有非連續(xù)性，并且影響隨著突破點(diǎn)的變化呈現(xiàn)出邊際效應(yīng)遞增的門檻特征。列（3）給出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響勞動力流動的空間效應(yīng)，其中空間滯后項Spatial_ ρ 系數(shù)為0.837，并且在5%的水平上顯著，表明勞動力流動規(guī)模在地區(qū)間存在顯著的空間擴(kuò)散效應(yīng)。就本地來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對勞動力流動的影響顯著為正，并且與列（1）相比其系數(shù)較低，這表明忽略數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間效應(yīng)會高估對勞動力流動的影響。從空間效應(yīng)來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)所具備的共享性和高滲透性，使得相鄰地區(qū)間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有正向的空間溢出效應(yīng)，不但會對本地區(qū)的勞動力流動具有正向效應(yīng)，而且還會對鄰近地區(qū)的勞動力流動產(chǎn)生正向效應(yīng)，具體表現(xiàn)為“空間互補(bǔ)”性。

表10 門檻效應(yīng)與空間效應(yīng)檢驗結(jié)果

六、結(jié)論

一是實證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以有效促進(jìn)勞動力流動，這在東部和沿海地區(qū)尤為突出。同時，在運(yùn)用兩階段最小二乘法克服了內(nèi)生性的情況下，估計結(jié)果依然穩(wěn)健。

二是從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的演變歷程來看，在2013 年之前，由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)起步較早，各方面發(fā)展還不完善，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響不顯著；而在2013 年之后，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展日趨完善，對勞動力流動的正向效應(yīng)越來越凸顯，表現(xiàn)在OLS與2SLS的估計系數(shù)均在10%的水平上顯著為正。

三是按勞動力的技能分組發(fā)現(xiàn)：相對于低技能勞動力，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高技能勞動力流動的影響更為顯著。

四是從傳導(dǎo)機(jī)制來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)既可以通過消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)又可以通過結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)來促進(jìn)勞動力流動。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)提升本地市場潛能進(jìn)而吸引勞動力流入；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，提升行業(yè)生產(chǎn)率，通過“生產(chǎn)率—工資效應(yīng)”促進(jìn)勞動力流動。

五是進(jìn)一步討論發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響存在門檻效應(yīng)，其影響在突破點(diǎn)呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增的特點(diǎn)。

六是從空間效應(yīng)來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)所具備的共享性和高滲透性，使得相鄰地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相互滲透具有正向的空間溢出效應(yīng)，這種正向的空間溢出可以有效提高本地區(qū)的勞動力流入規(guī)模，即在相鄰地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動力流動的影響存在“空間互補(bǔ)”性。