數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本積累與勞動(dòng)收入份額提升

摘要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)正成為中國(guó)扎實(shí)推進(jìn)共同富裕、走好中國(guó)式現(xiàn)代化道路的重要抓手。構(gòu)建多部門靜態(tài)一般均衡模型闡述數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本積累與勞動(dòng)收入份額之間的影響機(jī)理，采用數(shù)值模擬方法直觀展示這一影響，并利用中國(guó)2011—2020年286個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)展開實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，勞動(dòng)收入份額的變化方向?qū)⒂煞?wù)業(yè)決定，而人力資本積累有助于降低要素替代彈性，提升勞動(dòng)收入份額；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響呈現(xiàn)先抑制后促進(jìn)的U型趨勢(shì)，且人力資本積累在其中發(fā)揮著正向調(diào)節(jié)作用?；诘乩韰^(qū)位、城市規(guī)模、城市群、市場(chǎng)化水平的異質(zhì)性檢驗(yàn)表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響以及人力資本積累的調(diào)節(jié)作用存在地區(qū)差異性。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，要正確認(rèn)識(shí)服務(wù)業(yè)在要素收入分配中發(fā)揮的重要作用，應(yīng)堅(jiān)持推動(dòng)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，多渠道促進(jìn)人力資本積累，加快構(gòu)建“以人為本”的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；人力資本；勞動(dòng)收入份額；服務(wù)業(yè)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型；共同富裕文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A"""文章編號(hào)：100228482024（02）005916

一、問題提出

勞動(dòng)收入份額作為國(guó)民收入初次分配的重要組成部分，保持其穩(wěn)定是扎實(shí)推進(jìn)共同富裕的基礎(chǔ)與前提。然而，自2000年以來，中國(guó)勞動(dòng)收入份額呈現(xiàn)出持續(xù)下降趨勢(shì)，直至近年才有所回升，但始終低于大多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家，如英國(guó)、法國(guó)等。因此，解釋勞動(dòng)收入份額為何下降以及如何提升勞動(dòng)收入份額成為經(jīng)濟(jì)學(xué)界一直關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一。黨的二十大報(bào)告明確指出，要“完善分配制度，堅(jiān)持按勞分配為主體、多種分配方式并存，堅(jiān)持多勞多得，鼓勵(lì)勤勞致富，促進(jìn)機(jī)會(huì)公平，增加低收入者收入，擴(kuò)大中等收入群體，規(guī)范收入分配秩序，規(guī)范財(cái)富積累機(jī)制”。進(jìn)入新發(fā)展階段，中國(guó)經(jīng)濟(jì)正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，亟須從資源消耗的高速增長(zhǎng)模式向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的高質(zhì)量發(fā)展模式轉(zhuǎn)變。從國(guó)際環(huán)境來看，大國(guó)博弈日趨激烈、貿(mào)易摩擦不斷升級(jí)、經(jīng)濟(jì)全球化陷入低潮，中國(guó)制造業(yè)發(fā)展面臨發(fā)達(dá)國(guó)家“回流”和發(fā)展中國(guó)家“分流”的雙重壓力；從國(guó)內(nèi)環(huán)境來看，資源和人口紅利逐漸消失，經(jīng)濟(jì)增速下行壓力日益加大，過去四十多年高速增長(zhǎng)導(dǎo)致的區(qū)域發(fā)展不平衡、收入差距擴(kuò)大等問題較為突出。在這一現(xiàn)實(shí)背景下，如何有效提升勞動(dòng)收入份額對(duì)促進(jìn)“提低擴(kuò)中”、保障社會(huì)穩(wěn)定尤為重要。

縱觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展史，歷次工業(yè)革命是發(fā)達(dá)國(guó)家實(shí)現(xiàn)“彎道超車”“換道超車”的關(guān)鍵時(shí)期，如第一次工業(yè)革命的英國(guó)、第二次工業(yè)革命的德國(guó)以及第三次工業(yè)革命的美國(guó)。近幾年，伴隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、人工智能等新一代信息技術(shù)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的不斷滲透與應(yīng)用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有望成為繼工業(yè)經(jīng)濟(jì)后的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)，是成功打開“第四次工業(yè)革命”之門的鑰匙。從微觀要素視角來看，資本和勞動(dòng)等傳統(tǒng)要素通過數(shù)字賦能后生產(chǎn)效率得到大幅提升，但不同要素的數(shù)字化賦能效果差異明顯。實(shí)際上，Acemoglu等[12]的研究均認(rèn)為數(shù)字技術(shù)對(duì)資本生產(chǎn)率的提升作用更為明顯，即體現(xiàn)為資本擴(kuò)展型技術(shù)進(jìn)步。由于各類產(chǎn)業(yè)具有不同的要素密集型特征，數(shù)字技術(shù)賦能會(huì)促使要素有選擇地進(jìn)入各類產(chǎn)業(yè)，導(dǎo)致要素收入分配格局的變化。此外，不同產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的要素收入分配本身差異較大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型也必然會(huì)帶來經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額的變化[3]。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否承擔(dān)提升勞動(dòng)收入份額的重任？其對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響是抑制還是促進(jìn)？人力資本積累在其中又發(fā)揮著何種重要作用？這些是本文擬要探討的核心問題。

2024年3月"第46卷"第2期

宋培，"李琳，"白雪潔

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本積累與勞動(dòng)收入份額提升

與本文研究密切相關(guān)的文獻(xiàn)大致可分為兩支。一是關(guān)于勞動(dòng)收入份額的影響因素研究，根據(jù)研究視角可以分為多部門、單一部門和綜合視角三類。首先，基于多部門視角的文獻(xiàn)主要是從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷的角度來解釋勞動(dòng)收入份額變化，這些文獻(xiàn)都強(qiáng)調(diào)不同產(chǎn)業(yè)間的勞動(dòng)收入份額差異，認(rèn)為第二、三產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)收入份額低于第一產(chǎn)業(yè)，因此伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由農(nóng)業(yè)向非農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型，勞動(dòng)收入份額會(huì)呈現(xiàn)出逐漸下降的變化趨勢(shì)[4]。而劉亞琳等[3]認(rèn)為產(chǎn)業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)收入份額按照由高到低排序分別是第一產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)，據(jù)此采用第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的倒U型變化成功解釋了中國(guó)勞動(dòng)收入份額的U型演變規(guī)律。其次，基于單一部門視角的文獻(xiàn)主要是探討某一部門內(nèi)部勞動(dòng)收入份額變化的影響因素，包括要素偏向型技術(shù)進(jìn)步、國(guó)有企業(yè)改革、工會(huì)、對(duì)外開放等。陳宇峰等[5]通過構(gòu)建一個(gè)考慮技術(shù)偏向、壟斷利潤(rùn)等因素的生產(chǎn)決策模型，提出了技術(shù)偏向性是決定勞動(dòng)收入份額的關(guān)鍵因素，并指出中國(guó)勞動(dòng)收入份額長(zhǎng)期低位運(yùn)行的主要原因是占有大量資源的國(guó)有企業(yè)選擇了資本偏向型技術(shù)；林令濤等[6]探討了國(guó)有企業(yè)改制對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額的影響機(jī)制，認(rèn)為勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率的不平衡增長(zhǎng)是國(guó)有企業(yè)改革降低企業(yè)勞動(dòng)收入份額的重要原因；魏下海等[7]通過理論模型和實(shí)證檢驗(yàn)揭示了工會(huì)在勞動(dòng)收入份額提升中發(fā)揮的重要作用；蔣為等[8]基于經(jīng)濟(jì)全球化視角研究認(rèn)為國(guó)際生產(chǎn)分割的上升會(huì)降低中國(guó)勞動(dòng)收入份額。最后，基于綜合視角的文獻(xiàn)嘗試將多部門的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷因素和單一部門的其他影響因素納入統(tǒng)一分析框架來解釋中國(guó)勞動(dòng)收入份額的變化規(guī)律，如王林輝等[9]將要素偏向型技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷納入統(tǒng)一分析框架，研究要素偏向型技術(shù)進(jìn)步如何內(nèi)生影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和勞動(dòng)收入份額。

二是關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響研究。目前，直接探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額影響的文獻(xiàn)較少，有學(xué)者探討了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響，研究認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)、提高企業(yè)生產(chǎn)效率、發(fā)揮就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)、賦予普通員工自主權(quán)等途徑提升企業(yè)勞動(dòng)收入份額[10]。還有學(xué)者研究了人工智能、機(jī)器人等新一代信息技術(shù)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響，如Acemoglu等[1]將人工智能看作自動(dòng)化生產(chǎn)方式，認(rèn)為人工智能發(fā)展會(huì)帶來資本對(duì)勞動(dòng)的替代，從而降低勞動(dòng)收入份額；Bessen等[1112]將人工智能看作要素?cái)U(kuò)展型技術(shù)進(jìn)步，研究認(rèn)為人工智能對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響是不確定的，具體影響方向取決于要素?cái)U(kuò)展型技術(shù)進(jìn)步的類型以及不同種類要素?cái)U(kuò)展型技術(shù)進(jìn)步間的差異；郭凱明[13]通過構(gòu)建多部門一般均衡模型，提出了人工智能擴(kuò)展型技術(shù)進(jìn)步會(huì)推動(dòng)生產(chǎn)要素在產(chǎn)業(yè)間的重新配置，從而帶來勞動(dòng)收入份額的變化，而具體影響方向取決于產(chǎn)業(yè)密集特征、要素替代彈性等多個(gè)參數(shù)的大?。煌蹯o等[14]研究表明，機(jī)器人應(yīng)用會(huì)降低企業(yè)勞動(dòng)收入份額。此外，有文獻(xiàn)初步揭示出人力資本在提升勞動(dòng)收入份額中的重要作用，如周茂等[15]認(rèn)為現(xiàn)有從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷視角解釋勞動(dòng)收入份額下降的理論存在不足，其中之一就是忽視了人力資本積累的積極作用，技能人才與資本在生產(chǎn)過程中往往具有互補(bǔ)性特征，因此人力資本積累有利于提升勞動(dòng)收入份額。

綜上所述，一方面，現(xiàn)有關(guān)于勞動(dòng)收入份額的影響因素研究已經(jīng)較為豐富，但將兩個(gè)及以上影響因素綜合納入統(tǒng)一分析框架，內(nèi)生解釋其對(duì)勞動(dòng)收入份額影響的研究不足；另一方面，雖有部分學(xué)者針對(duì)人工智能、機(jī)器人等新一代信息技術(shù)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響展開研究，但聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展本身對(duì)勞動(dòng)收入份額影響的研究不足，且上述研究均忽視了人力資本積累在勞動(dòng)收入份額提升中發(fā)揮的重要作用。鑒于此，本文從以下三方面對(duì)現(xiàn)有研究進(jìn)行了拓展。一是研究?jī)?nèi)容上，內(nèi)生分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響勞動(dòng)收入份額的同時(shí)，又考慮了人力資本積累在其中發(fā)揮的重要作用，理論機(jī)制中既刻畫了單一部門的要素?cái)U(kuò)展型技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響，又涵蓋了多部門的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷效應(yīng)；二是研究方法上，通過構(gòu)建多部門一般均衡模型，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展以資本擴(kuò)展型技術(shù)進(jìn)步納入模型，同時(shí)以要素替代彈性高低來刻畫人力資本水平，清晰闡述數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本積累和勞動(dòng)收入份額之間的影響機(jī)理，并借助數(shù)值模擬對(duì)這一機(jī)制予以直觀展示；三是政策啟示上，加快構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系和逐步邁向共同富裕是中國(guó)式現(xiàn)代化的必然要求，雖然數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在提高生產(chǎn)力水平、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等方面發(fā)揮著積極作用，但也要謹(jǐn)防其帶來的收入差距擴(kuò)大和就業(yè)極化效應(yīng)，本文研究揭示出人力資本積累是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代提升勞動(dòng)收入份額的關(guān)鍵。

二、理論分析

（一）理論框架

在中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)逐漸向服務(wù)化轉(zhuǎn)型的新發(fā)展階段，回答數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否有利于勞動(dòng)收入份額提升以及人力資本積累在其中扮演著何種重要角色，對(duì)推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能由“人口紅利”向“人才紅利”轉(zhuǎn)變、促進(jìn)“共同富裕”建設(shè)進(jìn)程具有重大意義。從宏觀層面來看，勞動(dòng)收入份額的變動(dòng)方向取決于資本和勞動(dòng)在生產(chǎn)函數(shù)中的替代彈性以及稟賦差異；從產(chǎn)業(yè)層面來看，勞動(dòng)收入份額等于不同產(chǎn)業(yè)部門內(nèi)勞動(dòng)收入份額的加權(quán)和，其變動(dòng)方向取決于不同產(chǎn)業(yè)內(nèi)生產(chǎn)要素間的替代彈性以及產(chǎn)業(yè)要素密集特征。因此，要想判斷數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的具體影響，需要綜合分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同產(chǎn)業(yè)內(nèi)勞動(dòng)收入份額的影響差異。

首先，由于工業(yè)部門的要素替代彈性更高，屬于“靈活部門”，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)賦能資本更高的生產(chǎn)率，推動(dòng)工業(yè)部門資本深化即資本替代勞動(dòng)，促使工業(yè)部門的生產(chǎn)力大幅提升，最終導(dǎo)致工業(yè)勞動(dòng)收入份額不斷下降。其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，工業(yè)部門剩余勞動(dòng)力將不斷向服務(wù)業(yè)部門轉(zhuǎn)移，由于工業(yè)品與服務(wù)品的低消費(fèi)替代彈性，工業(yè)部門生產(chǎn)力相對(duì)服務(wù)業(yè)部門的大幅提高將會(huì)導(dǎo)致工業(yè)品價(jià)格相對(duì)服務(wù)品的大幅下降，即“鮑莫爾效應(yīng)”，從而帶來服務(wù)業(yè)產(chǎn)值份額的不斷上升，服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力和產(chǎn)值份額的不斷上升即為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化轉(zhuǎn)型。在人力資本水平較低的情形下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將促使工業(yè)部門的剩余勞動(dòng)力向低端服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移，而低端服務(wù)業(yè)由于存在大量重復(fù)性勞動(dòng)，其內(nèi)部的要素替代彈性更高，勞動(dòng)力仍存在被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)，此時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)降低服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額；在人力資本水平較高的情形下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將促使工業(yè)部門的剩余勞動(dòng)力更多地向以人力資本為主要投入的高端服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移，此時(shí)服務(wù)業(yè)內(nèi)部的要素替代彈性將會(huì)大大降低，即高人力資本所從事的工作難以被人工智能替代。這是因?yàn)槿斯ぶ悄苋菀滋娲氖侵貜?fù)性勞動(dòng)，而人力資本水平高的勞動(dòng)力具有較高的學(xué)習(xí)效率，可以更為自由地在勞動(dòng)力市場(chǎng)中尋得難以被人工智能替代的工作崗位，所以勞動(dòng)工資將會(huì)不斷提高，最終帶來服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額的不斷上升。

基于此，經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額可以表示為各產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)收入份額的加權(quán)和，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額的變化趨勢(shì)將最終決定經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額的演變方向。因此，在人力資本水平較低的情形下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額不斷下降，即不利于“共同富?！蹦繕?biāo)的實(shí)現(xiàn)；在人力資本水平較高的情形下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能會(huì)在前期導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額下降，但伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將有利于經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額的提升，即有利于推動(dòng)“共同富?！苯ㄔO(shè)進(jìn)程。

（二）理論模型

為更清晰地闡明上述理論機(jī)理，本文借鑒郭凱明等[2]的研究，構(gòu)建一個(gè)多部門靜態(tài)一般均衡模型，在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型的一般規(guī)律下，闡述數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本積累與勞動(dòng)收入份額提升之間的影響機(jī)制。模型中的供給端包括工業(yè)和服務(wù)業(yè)兩個(gè)最終品生產(chǎn)部門，分別用下標(biāo)1、2表示。工業(yè)和服務(wù)業(yè)部門將資本和勞動(dòng)作為生產(chǎn)要素投入，以常替代彈性（CES）生產(chǎn)技術(shù)生產(chǎn)工業(yè)品和服務(wù)品，生產(chǎn)函數(shù)表示為：

Yj="［α1/σjj（DKj）（σj－1）/σj+（1－αj）1/σjL（σj－1）/σjj］σj/（σj－1）（1）

其中，j=1、2，Yj表示工業(yè)品和服務(wù)品的生產(chǎn)數(shù)量；Kj、Lj分別表示工業(yè)和服務(wù)業(yè)部門使用的資本和勞動(dòng)投入；D表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，借鑒郭凱明等[2]的研究，以資本擴(kuò)展型技術(shù)進(jìn)步形式引入模型；αj用來衡量資本和勞動(dòng)在最終品生產(chǎn)中的相對(duì)重要性，滿足0lt;αjlt;1；σj表示資本和勞動(dòng)在最終品生產(chǎn)中的替代彈性，滿足σj≥0。如上文所述，人工智能容易替代的是重復(fù)性勞動(dòng)，而人力資本水平高的勞動(dòng)力具有較高的學(xué)習(xí)效率，難以被人工智能替代。為了便于分析人力資本積累在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響勞動(dòng)收入份額中發(fā)揮的作用，本文將服務(wù)業(yè)部門的要素替代彈性表示為人力資本水平的減函數(shù)，記作σ2=f（h），其中，h代表人力資本水平，h越大，σ2就越小，即資本就越難以替代勞動(dòng)"本文未將工業(yè)部門的要素替代彈性表示為人力資本的函數(shù)，但這并不影響本文分析結(jié)論。當(dāng)然，人力資本積累可能會(huì)影響工業(yè)部門的要素替代彈性，但由于工業(yè)部門的要素替代彈性較高，且具備資本密集型特征，勞動(dòng)力最終會(huì)被資本替代從而進(jìn)入服務(wù)業(yè)，即使將工業(yè)部門的要素替代彈性表示為人力資本的函數(shù)也并不會(huì)改變這一規(guī)律，為了便于分析，本文僅將人力資本引入服務(wù)業(yè)部門的要素替代彈性。。

最終品生產(chǎn)部門的優(yōu)化行為。在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中，工業(yè)和服務(wù)業(yè)部門在工業(yè)品價(jià)格P1、服務(wù)品價(jià)格P2、資本租金R和勞動(dòng)工資W既定的前提下，選擇合適的要素投入和最終品產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)自身利潤(rùn)最大化。根據(jù)最終品生產(chǎn)部門利潤(rùn)最大化的一階條件可得：

R=PjY1/σjjα1/σjjD（σj－1）/σjK－1/σjj（2）

W=PjY1/σjj（1－αj）1/σjL－1/σjj（3）

模型的需求端由一個(gè)代表性家庭構(gòu)成，代表性家庭通過在要素市場(chǎng)提供資本K和勞動(dòng)L獲得資本租金RK和勞動(dòng)工資WL，并將收入用于工業(yè)品和服務(wù)品的消費(fèi)，其效用函數(shù)和預(yù)算約束方程表示如下：

C="［ω1/εC（ε－1）/ε1+"（1－ω）1/εC（ε－1）/ε2］ε/（ε－1）（4）

P1C1+P2C2=RK+WL（5）

其中，C1和C2分別表示代表性家庭消費(fèi)工業(yè)品和服務(wù)品的數(shù)量；C表示消費(fèi)所獲得的總效用，也可以看作復(fù)合消費(fèi)品的數(shù)量。

代表性家庭效用最大化行為。在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中，代表性家庭在工業(yè)品價(jià)格P1、服務(wù)品價(jià)格P2和收入（RK+WL）既定的前提下，選擇最優(yōu)的消費(fèi)組合實(shí)現(xiàn)效用最大化。根據(jù)代表性家庭效用最大化的一階條件可得：

P1/P2=ω1/εC－1/ε1/［（1－ω）1/εC－1/ε2］

（6）

要素市場(chǎng)出清。社會(huì)總資本、勞動(dòng)總供給分別等于工業(yè)和服務(wù)業(yè)部門對(duì)資本、勞動(dòng)的投入需求，表示為：

L=L1+L2（7）

K=K1+K2（8）

產(chǎn)品市場(chǎng)出清。工業(yè)和服務(wù)業(yè)部門生產(chǎn)的最終品供給等于家庭的消費(fèi)需求，表示為：

Yj=Cj（9）

定義資本和勞動(dòng)在工業(yè)部門的分配比重分別為xk、xl。聯(lián)立式（2）（3）（6）并代入市場(chǎng)出清條件，整理后可得：

（α2）1/σ2（xk）1/σ1（DK）1/σ1－1/σ2/［（1－α2）1/σ2（1－xk）1/σ2

（L）1/σ1－1/σ2］=（α1xl）1/σ1/［（1－α1）1/σ1（1－xl）1/σ2］（10）

（xl）1/σ1/（1－xl）1/σ2=ω1/εY1/σ1－1/ε1（1－α1）1/σ1/［（1－ω）1/εY1/σ2－1/ε2（1－α2）1/σ2］"（11）

給定資本、勞動(dòng)的總供給以及外生參數(shù)，式（10）（11）便決定了模型的均衡解（xk，xl），繼而可以求解出其余的內(nèi)生變量。從模型中可以發(fā)現(xiàn)，伴隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展（D變化）和人力資本積累（h變化），資本和勞動(dòng)在產(chǎn)業(yè)間將重新配置，不同產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值份額也相應(yīng)發(fā)生變化，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人力資本積累會(huì)帶來不同產(chǎn)業(yè)內(nèi)勞動(dòng)收入份額的變化，且不同產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)收入份額存在顯著差異，因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型也必然會(huì)引起經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額的變化。接下來，本文采用比較靜態(tài)分析方法明確數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本積累與勞動(dòng)收入份額提升之間的具體影響。

定義θj=（Yj/Kj）/（Yj/Kj）為j產(chǎn)業(yè)的資本產(chǎn)出彈性，根據(jù)式（1）可得：

[HJ2mm]θj=α1/σjj（DKj）（σj－1）/σj/［α1/σjj（DKj）（σj－1）/σj+（1－αj）1/σjL（σj－1）/σjj］（12）

通過對(duì)式（10）（11）等號(hào)左右兩側(cè)取自然對(duì)數(shù)后進(jìn)行微分，對(duì)D進(jìn)行比較靜態(tài)分析可得：d（lnxl）/d（lnD）gt;0ε－σ2θ2lt;ε－σ1θ1；d（lnxk）/d（lnD）gt;0ε－σ11－θ1lt;ε－σ21－θ2；d［ln（P1Y1/P2Y2）］/d（lnD）gt;0ε－1θ1－θ2gt;0；d［ln（RKj/WLj）］/d（lnD）gt;0σjgt;1。

上述分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響取決于消費(fèi)替代彈性、工業(yè)和服務(wù)業(yè)的要素替代彈性，而人力資本積累又會(huì)通過改變資本與勞動(dòng)間的要素替代彈性調(diào)節(jié)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響。

接下來分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額的影響。定義LP為經(jīng)濟(jì)體的勞動(dòng)收入份額。根據(jù)勞動(dòng)收入份額的計(jì)算方式可以將經(jīng)濟(jì)體的勞動(dòng)收入份額分解到工業(yè)和服務(wù)業(yè)部門，表示為：

LP=WL/Q=（WL1+WL2）/（P1Y1+P2Y2）=y1WL1/（P1Y1）+［（1－y1）WL2］/（P2Y2）（13）

其中，y1=P1Y1/（P1Y1+P2Y2）。根據(jù)式（13）可知，經(jīng)濟(jì)體的勞動(dòng)收入份額可以表示為各產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)收入份額以其產(chǎn)出份額為權(quán)重的加權(quán)和。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)通過影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和各產(chǎn)業(yè)內(nèi)要素收入份額，帶來經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額的變化。為理解上述經(jīng)濟(jì)機(jī)制，考慮以下兩種特殊情形。

第一，人力資本水平較低的情形：σ1gt;σ2gt;1gt;ε。在此時(shí)，d（lnxl）/d（lnD）lt;0，d［ln（P1Y1/P2Y2）］/d（lnD）lt;0，d［ln（RK1/WL1）］/d（lnD）gt;0，d［ln（RK2/WL2）］/d（lnD）gt;0。當(dāng)工業(yè)品和服務(wù)品的消費(fèi)替代彈性較低、工業(yè)部門和服務(wù)業(yè)部門的要素替代彈性都較高，且工業(yè)部門的要素替代彈性大于服務(wù)業(yè)部門，即工業(yè)部門相比于服務(wù)業(yè)更加“靈活”時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)促使勞動(dòng)要素流向服務(wù)業(yè)部門，同時(shí)帶來服務(wù)業(yè)產(chǎn)出份額的不斷提升，即推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型。由于人力資本水平較低，進(jìn)入服務(wù)業(yè)的勞動(dòng)力仍存在被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)同時(shí)降低工業(yè)和服務(wù)業(yè)部門的勞動(dòng)收入份額，最終導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額的不斷下降。

第二，人力資本水平較高的情形：σ1gt;1gt;σ2=ε。在此時(shí)，d（lnxl）/d（lnD）lt;0，d［ln（P1Y1/P2Y2）］/d（lnD）lt;0，d［ln（RK1/WL1）］/d（lnD）gt;0，d［ln（RK2/WL2）］/d（lnD）lt;0。與第一種情形不同，該情形下人力資本水平顯著提高，伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，流入服務(wù)業(yè)部門的勞動(dòng)力難以被人工智能替代，因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在降低工業(yè)部門勞動(dòng)收入份額的同時(shí)會(huì)提高服務(wù)業(yè)部門的勞動(dòng)收入份額，而經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額會(huì)伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型最終呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)。

三、數(shù)值模擬

（一）參數(shù)選取

基于上述理論分析，本文采用數(shù)值模擬方法定量展示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本積累與勞動(dòng)收入份額之間的影響關(guān)系。開展數(shù)值模擬的前提是確定模型中的參數(shù)取值，本文先根據(jù)現(xiàn)有研究設(shè)定一部分參數(shù)，再讓其余參數(shù)在合理的范圍內(nèi)波動(dòng)，以一年為1期，本文將模擬30期的經(jīng)濟(jì)情況。

第一，關(guān)于供給端的參數(shù)設(shè)定。為刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生的影響，本文設(shè)定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的初始值為1即D（1）=1，此后，以每年10%的技術(shù)進(jìn)步率提升即D（t+1）=D（t）×1.1。根據(jù)郭凱明等[2，16]的研究，工業(yè)部門比服務(wù)業(yè)部門在生產(chǎn)要素的配置上更為“靈活”，即具有更高的要素替代彈性，據(jù)此設(shè)定σ1=2；為刻畫人力資本水平積累帶來的影響，設(shè)定σ2逐漸下降，分別取值為1.4、12、0.8以及0.6，這表明人力資本水平提升會(huì)帶來資本與勞動(dòng)間替代彈性的不斷下降。相較于服務(wù)業(yè)部門，工業(yè)部門更具備資本密集特征，因此設(shè)定α1=0.6表征資本在工業(yè)部門生產(chǎn)中更為重要，同理設(shè)定α2=0.4表征勞動(dòng)在服務(wù)業(yè)部門生產(chǎn)中更為重要。

第二，關(guān)于需求側(cè)的參數(shù)設(shè)定。根據(jù)Herrendorf等[1718]的研究，家庭效用函數(shù)中工業(yè)品和服務(wù)品之間的消費(fèi)替代彈性小于1，據(jù)此設(shè)定ε=0.5。基于需求端的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型理論表明，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，物質(zhì)消費(fèi)給人們帶來的效用水平將逐漸下降，而服務(wù)或者精神消費(fèi)帶給人們的效用水平將不斷上升。因此，本文在基準(zhǔn)模型中設(shè)定ω=0.5，表征工業(yè)品與服務(wù)品在家庭消費(fèi)中的權(quán)重相等；在敏感性分析中設(shè)定ω=0.4表征服務(wù)品消費(fèi)更重要的情形。為控制資本積累和人口數(shù)量對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生的影響，本文將資本和勞動(dòng)的總供給固定為1，即K=L=1。

（二）基準(zhǔn)模擬結(jié)果

基于上述參數(shù)設(shè)定，基準(zhǔn)模擬結(jié)果如圖1所示。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，工業(yè)品實(shí)際產(chǎn)出將不斷增加即物質(zhì)生產(chǎn)不斷豐富，勞動(dòng)力逐漸從工業(yè)流向服務(wù)業(yè)，從而帶來服務(wù)業(yè)就業(yè)比重和產(chǎn)值份額的不斷提高，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型。與此同時(shí)，工業(yè)部門的勞動(dòng)收入份額呈現(xiàn)逐漸下降趨勢(shì)，而服務(wù)業(yè)部門的勞動(dòng)收入份額的變化方向取決于人力資本積累水平。具體而言，當(dāng)人力資本水平較低時(shí)，人工智能更容易替代勞動(dòng)力，服務(wù)業(yè)部門的要素替代彈性較高，此時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)導(dǎo)致服務(wù)業(yè)部門的勞動(dòng)收入份額不斷下降；當(dāng)人力資本水平較高時(shí)，人工智能不易替代勞動(dòng)力，服務(wù)業(yè)部門的要素替代彈性較低，此時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將有利于促進(jìn)服務(wù)業(yè)部門的勞動(dòng)收入份額提升。通過對(duì)比σ2從1.4下降至0.6的模擬結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，伴隨著人力資本的不斷積累，服務(wù)業(yè)部門的要素替代彈性不斷下降，工業(yè)部門的勞動(dòng)收入份額所呈現(xiàn)出的下降趨勢(shì)更為明顯，而服務(wù)業(yè)部門的勞動(dòng)收入份額則從下降逐漸轉(zhuǎn)為上升。當(dāng)人力資本水平較低時(shí)，經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額因工業(yè)和服務(wù)業(yè)部門內(nèi)部勞動(dòng)收入份額的下降也呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)，但當(dāng)人力資本水平較高時(shí)，經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額會(huì)隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化由降轉(zhuǎn)升。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響與地區(qū)人力資本水平積累密切相關(guān)，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不利于勞動(dòng)收入份額提升時(shí)，人力資本積累能夠緩解這種負(fù)面影響，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于勞動(dòng)收入份額提升時(shí)，人力資本積累能夠正向促進(jìn)這種積極效應(yīng)。

圖1"基準(zhǔn)模擬結(jié)果

從上述變量的具體變化情況來看，當(dāng)σ2=1.4時(shí)，工業(yè)部門的實(shí)際產(chǎn)出將會(huì)增加5.376單位，服務(wù)業(yè)就業(yè)比重和產(chǎn)出份額將會(huì)分別上升24.81%和6.46%，工業(yè)勞動(dòng)收入份額、服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額和經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額將分別下降30.24%、17.98%和22.02%；當(dāng)σ2=1.2時(shí)，工業(yè)部門的實(shí)際產(chǎn)出將會(huì)增加5.356單位，服務(wù)業(yè)就業(yè)比重和產(chǎn)出份額將會(huì)分別上升29.82%和8.58%，工業(yè)勞動(dòng)收入份額、服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額和經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額將分別下降32.00%、10.05%和17.42%；當(dāng)σ2=0.8時(shí)，工業(yè)部門的

實(shí)際產(chǎn)出將會(huì)增加5.609單位，服務(wù)業(yè)就業(yè)比重和產(chǎn)出份額將會(huì)分別上升37.13%和16.15%，工業(yè)勞動(dòng)收入份額將下降35.83%，服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額將上升12.14%，經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額將下降0.87%；當(dāng)σ2=0.6時(shí)，工業(yè)部門的實(shí)際產(chǎn)出將會(huì)增加6.114單位，服務(wù)業(yè)就業(yè)比重和產(chǎn)出份額將會(huì)分別上升3885%和22.07%，工業(yè)勞動(dòng)收入份額將下降37.45%，服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額和經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額將分別上升24.57%和11.66%。

（三）敏感性分析

為保證數(shù)值模擬結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性，防止參數(shù)設(shè)置的特殊性和主觀性帶來的偶然結(jié)果，本文在不改變上文參數(shù)間關(guān)系的同時(shí)，通過調(diào)整需求端和供給端的相關(guān)參數(shù)取值展開敏感性分析。一是家庭消費(fèi)中工業(yè)品和服務(wù)品之間的消費(fèi)替代彈性，將基準(zhǔn)模型中的ε=0.5改為ε=0.3；二是家庭消費(fèi)中工業(yè)品和服務(wù)品之間的重要性，將基準(zhǔn)模型中的ω=0.5改為ω=0.4，模擬服務(wù)品消費(fèi)更重要的情形；三是工業(yè)部門生產(chǎn)中資本和勞動(dòng)之間的替代彈性，將基準(zhǔn)模型中的σ1=2改為σ1=3；四是工業(yè)部門生產(chǎn)中資本和勞動(dòng)之間的重要性，將基準(zhǔn)模型中的α1=0.6改為α1=0.7；五是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的進(jìn)步率，將基準(zhǔn)模型中的D（t+1）=D（t）×1.1改為D（t+1）=D（t）×1.2，模擬數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度更快的情形。上述敏感性分析結(jié)果表明，核心變量呈現(xiàn)出的變化趨勢(shì)不變，即本文基準(zhǔn)模擬結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

四、實(shí)證設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

上文從理論層面闡述了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本積累與勞動(dòng)收入份額提升之間的影響機(jī)理，接下來，本文基于2011—2020年中國(guó)城市面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建計(jì)量模型展開實(shí)證檢驗(yàn)。首先，為直接檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響，構(gòu)建基準(zhǔn)計(jì)量模型如下：

Lpeit=α0+α1Digit+α2Xit+δi+δt+εit（14）

其中，i代表城市，t代表年份；被解釋變量是勞動(dòng)收入份額（Lpe）；核心解釋變量是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展（Dig）；X表示控制變量，包括人力資本（Hum）、財(cái)政自由度（Fin）、創(chuàng)新能力（Sci）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Str）、人口密度（Pde）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Eco）；δi表示城市層面的固定效應(yīng)；δt表示年份層面的固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

前文理論分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響具有階段性特征，兩者之間可能會(huì)表現(xiàn)出非線性關(guān)系。為檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的非線性影響，本文在基準(zhǔn)計(jì)量模型中納入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的二次項(xiàng)進(jìn)行計(jì)量分析，模型設(shè)定如下：

Lpeit=α0+α1Digit+α2Dig2it+α3Xit+δi+δt+εit"""（15）

進(jìn)一步地，為檢驗(yàn)人力資本積累在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與勞動(dòng)收入份額之間發(fā)揮的重要作用，本文采用以下三種方式展開實(shí)證檢驗(yàn)。一是在基準(zhǔn)計(jì)量模型中納入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人力資本水平的交互項(xiàng)，通過觀察人力資本水平在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與勞動(dòng)收入份額之間發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用，初步判斷人力資本積累的影響；二是基于人力資本水平展開異質(zhì)性分析，從而判斷人力資本積累在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響勞動(dòng)收入份額中發(fā)揮的重要作用；三是將人力資本水平作為門檻變量，采用門限回歸的方法實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響。調(diào)節(jié)效應(yīng)和門限回歸的模型設(shè)定如下：

Lpeit=α0+α1Digit+α2Digit×Humit+α3Xit+δi+δt+εit""""（16）

Lpeit=α0+α1Digit×I（qit≤γ）+α2Digit×I（qitgt;γ）+α3Xit+δi+δt+εit（17）

其中，I（·）為示性函數(shù)；qit為門限變量，即人力資本水平；γ為待估計(jì)的門限值。

（二）變量說明

1.被解釋變量

勞動(dòng)收入份額（Lpe）。本文借鑒宮汝凱[19]的做法，使用各城市在崗職工工資總額與城市GDP之比衡量勞動(dòng)收入份額。

2.核心解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展（Dig）。目前，學(xué)術(shù)界普遍通過構(gòu)建以互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字交易為核心的指標(biāo)體系來測(cè)度城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，本文遵循這一思路，借鑒陳貴富等[20]的研究，使用人均電信業(yè)務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)普及率、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)普及率、信息就業(yè)人數(shù)占比、數(shù)字普惠金融指數(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)專利授權(quán)量六項(xiàng)指標(biāo)，并利用主成分分析法將上述指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后降維處理，計(jì)算得到城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。

3.調(diào)節(jié)變量

人力資本水平（Hum）。伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型升級(jí)，勞動(dòng)力會(huì)大量向服務(wù)業(yè)部門轉(zhuǎn)移，而人力資本水平的高低將決定服務(wù)業(yè)部門內(nèi)部資本與勞動(dòng)之間的替代彈性，從而調(diào)節(jié)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響方向和大小。當(dāng)人力資本水平較低時(shí)，服務(wù)業(yè)部門的要素替代彈性將會(huì)變大，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不利于勞動(dòng)收入份額提升；當(dāng)人力資本水平較高時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于勞動(dòng)收入份額提升。因此，人力資本積累是發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升勞動(dòng)收入份額作用的重要變量，本文參考盛偉等[21]的做法，使用城市每十萬人普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)衡量城市人力資本水平，由于大學(xué)生在進(jìn)入工作崗位后才能真正發(fā)揮人力資本作用，因此本文對(duì)這一變量進(jìn)行滯后處理。

4.控制變量

參考趙濤等[2223]的研究，本文選取以下控制變量：（1）財(cái)政自由度（Fin），采用城市公共財(cái)政收入與公共財(cái)政支出之比衡量；（2）創(chuàng)新能力（Sci），采用城市科學(xué)技術(shù)支出與公共財(cái)政支出之比衡量；（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Str），采用城市第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比衡量；（4）人口密度（Pde），采用城市年平均人口與行政區(qū)域土地面積之比衡量；（5）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Eco），采用城市人均GDP的對(duì)數(shù)衡量。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文選取2011—2020年中國(guó)286個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析"考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文數(shù)據(jù)不包括中國(guó)西藏、香港、澳門和臺(tái)灣，并刪除了數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的樣本，最后得到286個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)。，原始數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒和中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS）數(shù)據(jù)庫(kù)。本文以2011年為基期對(duì)所有以貨幣價(jià)值表示的數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)格調(diào)整，少量缺失值使用插值法補(bǔ)齊。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

五、實(shí)證結(jié)果

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，本文采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證分析。表2報(bào)告了式（14）～（16）的回歸結(jié)果。其中，第（1）（2）列為式（14）

的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響顯著為負(fù)，納入控制變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響為負(fù)，但顯著性有所降低；第（3）（4）列分別為式（15）不加控制變量、加入控制變量的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)無論是否納入控制變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響均呈現(xiàn)為先抑制后促進(jìn)的U型趨勢(shì)；第（5）列為式（16）的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)人力資本水平在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響勞動(dòng)收入份額中發(fā)揮著顯著的正向調(diào)節(jié)作用，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代可以借助人力資本積累來提升勞動(dòng)收入份額，從而推動(dòng)實(shí)現(xiàn)共同富裕目標(biāo)。

為進(jìn)一步驗(yàn)證人力資本積累的重要性，本文按人力資本水平將城市分為人力資本水平高、中、低三個(gè)等級(jí)展開異質(zhì)性分析，檢驗(yàn)結(jié)果見表3?？梢园l(fā)現(xiàn)，人力資本水平越高的城市，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的負(fù)向影響越不顯著，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展二次項(xiàng)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響顯著為正。對(duì)比調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，人力資本水平越高的城市，人力資本積累對(duì)勞動(dòng)收入份額提升的正向調(diào)節(jié)作用越大且越顯著，表明加快人力資本積累是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代推動(dòng)共同富裕建設(shè)的重要渠道。

表4和表5匯報(bào)了以人力資本水平作為門限變量的回歸結(jié)果。按照門限回歸的檢驗(yàn)步驟，本文依次對(duì)“不存在門檻值”“存在一個(gè)門檻值”“存在兩個(gè)門檻值”進(jìn)行估計(jì)。根據(jù)表4的回歸結(jié)果可知，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量在“一門檻”和“二門檻”模型中顯著，因此，模型中存在兩個(gè)門檻值，但根據(jù)表5給出的門檻值估計(jì)結(jié)果，由于第二個(gè)門檻不在人力資本水平的取值范圍內(nèi)，予以排除。上述門限回歸的結(jié)果表明，當(dāng)人力資本水平低于27.677時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響顯著為負(fù)；當(dāng)人力資本水平高于27.677時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響由負(fù)轉(zhuǎn)正?；陂T限回歸的實(shí)證結(jié)果同樣證實(shí)了人力資本積累在提升勞動(dòng)收入份額中發(fā)揮的重要作用。

上述實(shí)證結(jié)果與理論分析相一致，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響取決于不同產(chǎn)業(yè)的綜合效應(yīng)。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)加快工業(yè)部門的資本深化從而降低工業(yè)勞動(dòng)收入份額；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)促使勞動(dòng)力流向服務(wù)業(yè)部門，當(dāng)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾突出時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將不利于服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額提升，因而也不利于經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額提升，但當(dāng)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸向高級(jí)化轉(zhuǎn)型時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額的影響將由負(fù)轉(zhuǎn)正。本文實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響呈現(xiàn)為先降后升的U型趨勢(shì)，且人力資本的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著為正。主要原因在于，當(dāng)前中國(guó)服務(wù)業(yè)整體的要素替代彈性較低，即資本難以完全替代勞動(dòng)，這既與數(shù)字技術(shù)的發(fā)展階段有關(guān)，又與中國(guó)服務(wù)業(yè)中存在的可被替代的重復(fù)性勞動(dòng)占比高低有關(guān)，即便是傳統(tǒng)的生活性服務(wù)業(yè)，也存在大量難以被機(jī)器替代的復(fù)雜勞動(dòng)。因此，在工業(yè)部門，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要通過賦能資本要素推動(dòng)物質(zhì)生產(chǎn)智能化如“機(jī)器換人”，從而對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生負(fù)向作用，但在服務(wù)業(yè)部門，數(shù)字技術(shù)賦能資本更高生產(chǎn)率的同時(shí)，也需要相應(yīng)的勞動(dòng)投入，從而對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生正向作用。隨著服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)在新一代信息技術(shù)的支撐下不斷優(yōu)化，依靠人的情感、精神為主要投入的服務(wù)品成為消費(fèi)主力，服務(wù)業(yè)的勞動(dòng)密集型特征更加突出，對(duì)高人力資本的勞動(dòng)需求激增，此時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額的提升作用將更為明顯。當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化水平較低時(shí)，經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額的變化取決于工業(yè)勞動(dòng)收入份額的變化，而當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化水平較高時(shí)，經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額的變化將由服務(wù)業(yè)勞動(dòng)收入份額的變化決定。所以，伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)收入份額的影響呈現(xiàn)出先抑制后促進(jìn)的U型趨勢(shì)。

雖然門限回歸已經(jīng)證明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與勞動(dòng)收入份額之間呈現(xiàn)U型關(guān)系，為進(jìn)一步驗(yàn)證這一結(jié)論，本文展開U型關(guān)系檢驗(yàn)。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)極值點(diǎn)為3.051，位于數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，且能在1%的水平上拒絕原假設(shè)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與勞動(dòng)收入份額之間呈現(xiàn)U型關(guān)系。本文在模型中加入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三次項(xiàng)進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)三次項(xiàng)系數(shù)不顯著，因此排除S型關(guān)系的可能。綜上，本文研究結(jié)論較為穩(wěn)健，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響呈現(xiàn)為先抑制后促進(jìn)的U型關(guān)系。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證基本結(jié)論的穩(wěn)健性和可靠性，本文分別采用加入省份固定效應(yīng)、“省份×?xí)r間”固定效應(yīng)，替換核心解釋變量以及工具變量檢驗(yàn)的方法展開穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

首先，加入省份固定效應(yīng)、“省份×?xí)r間”固定效應(yīng)。現(xiàn)有研究表明，中國(guó)不同省份間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異明顯，即存在“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的空間溢出效應(yīng)[24]。因此，為保證基準(zhǔn)結(jié)果的可靠性，本文在基準(zhǔn)回歸模型中加入省份固定效應(yīng)、“省份×?xí)r間”固定效應(yīng)，緩解宏觀系統(tǒng)性環(huán)境差異帶來的估計(jì)偏差。上述回歸結(jié)果如表6第（1）～（4）列所示。

其次，替換核心解釋變量。參考趙濤等[22]的研究，本文重新測(cè)算城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，對(duì)基準(zhǔn)計(jì)量模型展開估計(jì)，回歸結(jié)果如表6第（5）（6）列所示。

再次，安慰劑檢驗(yàn)。從理論上來講，未來數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不會(huì)對(duì)當(dāng)前城市勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生影響，因此，本文將未來一期數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為核心解釋變量進(jìn)行回歸，如果該項(xiàng)系數(shù)顯著則說明基準(zhǔn)回歸中存在重要的遺漏變量。回歸結(jié)果如表6第（7）列所示。

（三）異質(zhì)性分析

1.地理區(qū)位異質(zhì)性

本文以中國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，將樣本劃分為東北、北部沿海、東部沿海、南部沿海、黃河中游、長(zhǎng)江中游、大西南、大西北八個(gè)地區(qū)對(duì)基準(zhǔn)計(jì)量模型展開重新估計(jì)"限于版面，回歸結(jié)果留存?zhèn)渌?。。根?jù)回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，東部沿海和南部沿海地區(qū)的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響呈現(xiàn)出先抑制后促進(jìn)的U型趨勢(shì)；在東北、北部沿海、大西北、黃河中游和大西南地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響雖然呈現(xiàn)出U型趨勢(shì)，但并不顯著；在長(zhǎng)江中游地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展抑制了勞動(dòng)收入份額的提升。根據(jù)調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，除長(zhǎng)江中游和東北地區(qū)外，人力資本積累在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響中均發(fā)揮了正向調(diào)節(jié)作用，但只有東部沿海、南部沿海和黃河中游地區(qū)較為顯著，而在長(zhǎng)江中游和東北地區(qū)，人力資本積累并未產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用。

2.城市規(guī)模異質(zhì)性分析

按照《國(guó)務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》，本文將城市樣本分為小城市（市區(qū)常住人口50萬人以下）、中等城市（市區(qū)常住人口50萬～100萬人）、大城市（市區(qū)常住人口100萬～500萬人）和特大城市（市區(qū)常住人口500萬人以上）展開異質(zhì)性檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果如表7所示。從中可以發(fā)現(xiàn)，在大城市和中等城市中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致；在特大城市和小城市中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響不顯著。除特大城市和小城市之外，人力資本積累在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響中均發(fā)揮了正向調(diào)節(jié)作用，且該作用在中等城市更為明顯。

六、結(jié)論與政策建議

借助新信息技術(shù)革命提升勞動(dòng)收入份額、構(gòu)建“以人為本”的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，是中國(guó)式現(xiàn)代化背景下推動(dòng)共同富裕建設(shè)的重要途徑。本文通過構(gòu)建多部門靜態(tài)一般均衡模型闡明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本積累與勞動(dòng)收入份額之間的影響機(jī)理，并采用數(shù)值模擬的定量方法直觀展示這一影響，指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額影響的決定性因素是產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的要素替代彈性，而人力資本積累有利于降低服務(wù)業(yè)內(nèi)部的要素替代彈性，釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的提升潛力。具體而言，當(dāng)工業(yè)和服務(wù)業(yè)部門中資本和勞動(dòng)之間的替代彈性都較高時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額的不斷下降；保持工業(yè)部門中資本和勞動(dòng)之間的替代彈性不變，持續(xù)降低服務(wù)業(yè)部門中資本和勞動(dòng)之間的替代彈性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響將會(huì)呈現(xiàn)出先抑制后促進(jìn)的變化趨勢(shì)。進(jìn)一步地，本文利用中國(guó)2011—2020年286個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)展開實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響呈現(xiàn)先抑制后促進(jìn)的U型趨勢(shì)，且人力資本積累在勞動(dòng)收入份額提升中發(fā)揮著積極作用，當(dāng)人力資本水平高于27.677時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展才能有效提升勞動(dòng)收入份額，該結(jié)論在一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)下仍成立。基于地理區(qū)位、城市規(guī)模、城市群、市場(chǎng)化水平的異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響存在地區(qū)差異性，并非所有地區(qū)的人力資本積累都能發(fā)揮出正向調(diào)節(jié)作用。本文研究具有如下政策啟示：

第一，要謹(jǐn)防數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的就業(yè)極化與收入差距擴(kuò)大問題，漸進(jìn)式地推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目前，中國(guó)尚未進(jìn)入高質(zhì)量的服務(wù)經(jīng)濟(jì)時(shí)期，多數(shù)地區(qū)仍處于工業(yè)化中后期。如果數(shù)字技術(shù)在工業(yè)部門大范圍使用，必然會(huì)釋放大量剩余勞動(dòng)力向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移，而傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)占據(jù)絕對(duì)比重的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)無法完全吸納這些勞動(dòng)力，最終造成大規(guī)模的結(jié)構(gòu)性失業(yè)。首先，政府要適當(dāng)放緩數(shù)字技術(shù)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的應(yīng)用，這并不意味著要降低數(shù)字經(jīng)濟(jì)研發(fā)強(qiáng)度，而是要加快拓展數(shù)字技術(shù)研發(fā)的深度與層次，推動(dòng)研發(fā)重點(diǎn)從應(yīng)用層向基礎(chǔ)層轉(zhuǎn)移。其次，在勞動(dòng)收入份額不斷下降的階段，要加強(qiáng)完善資本市場(chǎng)基本制度與規(guī)則，制定反壟斷政策，拓寬居民獲取合理收入的其他渠道。

第二，要意識(shí)到服務(wù)業(yè)部門在未來要素收入分配中的主導(dǎo)作用，持續(xù)優(yōu)化服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)和緩解服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾。物質(zhì)生產(chǎn)部門智能化是未來經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的必然趨勢(shì)，服務(wù)業(yè)將成為吸納就業(yè)、釋放人類精神價(jià)值的核心部門，有利于提升勞動(dòng)收入份額、促進(jìn)共同富裕。政府要不斷優(yōu)化服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)，打破當(dāng)前低端服務(wù)業(yè)占據(jù)絕對(duì)比重的困境。由于未來吸納就業(yè)的服務(wù)業(yè)是以依靠人的精神、情感、創(chuàng)造力等為投入的高端服務(wù)業(yè)為主，低端服務(wù)業(yè)仍包含著大量的重復(fù)性勞動(dòng)，存在被機(jī)器人替代的可能，因此需要引導(dǎo)勞動(dòng)力從低端服務(wù)業(yè)向高端服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移。

第三，通過培訓(xùn)、教育、“干中學(xué)”等多種渠道促進(jìn)人力資本積累，為“以人為本”的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)提供人才支撐。

服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不能僅從供給端來看，還需要從勞動(dòng)力的需求角度考慮，大部分勞動(dòng)力之所以在低端服務(wù)業(yè)長(zhǎng)期“漂移”，是因?yàn)樽陨砑寄艿南拗?，而人力資本積累與結(jié)構(gòu)調(diào)整需要一定的時(shí)間周期。因此，政府需要未雨綢繆，為未來經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型做好人才儲(chǔ)備。

第四，依據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在區(qū)域間的差異化影響，引領(lǐng)和推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。本文研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響和人力資本的調(diào)節(jié)作用均存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性，這為政府因地制宜推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了理論依據(jù)。一方面，從效率的角度來講，政府可以優(yōu)先推動(dòng)發(fā)達(dá)地區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，打破人才等創(chuàng)新要素和生產(chǎn)要素的流動(dòng)壁壘，為資源高效配置提供相應(yīng)的制度保障。另一方面，從公平的角度來講，政府還應(yīng)該積極探索建立有利于促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的長(zhǎng)效機(jī)制，通過釋放創(chuàng)新發(fā)展的溢出效應(yīng)，推動(dòng)發(fā)達(dá)地區(qū)與落后地區(qū)的協(xié)調(diào)和均衡發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

［1］"ACEMOGLU"D，"RESTREPO"P."The"race"between"man"and"machine：implications"of"technology"for"growth，"factor"shares，"and"employment[J]."American"Economic"Review，"2018，"108（6）："14881542.

［2］"郭凱明，潘珊，顏色.新型基礎(chǔ)設(shè)施投資與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（3）：6380.

［3］"劉亞琳，茅銳，姚洋.結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、金融危機(jī)與中國(guó)勞動(dòng)收入份額的變化[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2018（2）：609632.

［4］"白重恩，錢震杰.國(guó)民收入的要素分配：統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)背后的故事[J].經(jīng)濟(jì)研究，2009（3）：2741.

［5］"陳宇峰，貴斌威，陳啟清.技術(shù)偏向與中國(guó)勞動(dòng)收入份額的再考察[J].經(jīng)濟(jì)研究，2013（6）：113126.

［6］"林令濤，劉海洋，逯宇鐸.國(guó)有企業(yè)改制與勞動(dòng)收入份額變動(dòng)之謎：基于企業(yè)效率和工資水平不平衡增長(zhǎng)的視角[J].財(cái)經(jīng)研究，2019（8）：2842.

［7］"魏下海，董志強(qiáng)，黃玖立.工會(huì)是否改善勞動(dòng)收入份額：理論分析與來自中國(guó)民營(yíng)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2013（8）：1628.

［8］"蔣為，黃玖立.國(guó)際生產(chǎn)分割、要素稟賦與勞動(dòng)收入份額：理論與經(jīng)驗(yàn)研究[J].世界經(jīng)濟(jì)，2014（5）：2850.

［9］"王林輝，袁禮.有偏型技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷和中國(guó)要素收入分配格局[J].經(jīng)濟(jì)研究，2018（11）：115131.

［10］黃逵友，李增福，潘南佩，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與勞動(dòng)收入份額[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2023（2）：1530.

［11］BESSEN"J."Automation"and"jobs："when"technology"boosts"employment[J]."Economic"Policy，"2019，"34（100）："589626.

［12］GRAETZ"G，"MICHAELS"G."Robots"at"work[J]."Review"of"Economics"and"Statistics，"2018，"100（5）："753768.

［13］郭凱明.人工智能發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)與勞動(dòng)收入份額變動(dòng)[J].管理世界，2019（7）：6077.

［14］王靜，王怡靜，宋建.最低工資、機(jī)器人應(yīng)用與勞動(dòng)收入份額：基于上市公司經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].財(cái)經(jīng)研究，2022（12）：106120.

［15］周茂，陸毅，李雨濃.地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與勞動(dòng)收入份額：基于合成工具變量的估計(jì)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2018（11）：132147.

［16］卓瑪草.異質(zhì)性要素替代彈性與中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷：兼論新發(fā)展格局穩(wěn)增長(zhǎng)的來源[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2022（6）：2238.

［17］HERRENDORF"B，"ROGERSON"R，"VALENTINYI"A."Two"perspectives"on"preferences"and"structural"transformation[J]."American"Economic"Review，"2013，"103（7）："27522789.

［18］顏色，郭凱明，杭靜.中國(guó)人口紅利與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型[J].管理世界，2022（4）：1533.

［19］宮汝凱.走向共同富裕之路：以技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展提升勞動(dòng)收入份額[J].財(cái)經(jīng)研究，2023（1）：1933.

［20］陳貴富，韓靜，韓愷明.城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技能偏向型技術(shù)進(jìn)步與勞動(dòng)力不充分就業(yè)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（8）：118136.

［21］盛偉，廖桂蓉.教育人力資本、外部性及時(shí)空異化效應(yīng)：勞動(dòng)力市場(chǎng)效率視角[J].南開經(jīng)濟(jì)研究，2021（5）：240256.

［22］趙濤，張智，梁上坤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展：來自中國(guó)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界，2020（10）：6576.

［23］魏麗莉，侯宇琦.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國(guó)城市綠色發(fā)展的影響作用研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2022（8）：6079.

［24］白雪潔，李琳，宋培.兼顧效率與公平：中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與收入不平等的影響研究[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2023（1）：3850.

［25］張寬，黃凌云.結(jié)構(gòu)的力量：人力資本升級(jí)、制度環(huán)境與區(qū)域創(chuàng)新能力[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2022（6）：2841.

［26］于偉，張鵬，姬志恒.中國(guó)城市群生態(tài)效率的區(qū)域差異、分布動(dòng)態(tài)和收斂性研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2021（1）：2342.

［27］王小魯，樊綱，胡李鵬.中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告（2021）[M].北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2021：115.

編輯：鄭雅妮，高原