數(shù)字經(jīng)濟(jì)與技能工資差距

摘要：隨著引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的數(shù)字技術(shù)發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)必將對(duì)中國(guó)的就業(yè)和收入分配格局產(chǎn)生重大影響，使技能工資差距呈現(xiàn)新特征。通過(guò)測(cè)度2018年中國(guó)各行業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，借助普通最小二乘法、無(wú)條件分位數(shù)回歸與OaxacaBlinder分解等方法，考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)技能工資差距的影響及其作用機(jī)制。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著提高了低技能勞動(dòng)者工資收入，且能縮小低技能群體和高技能群體內(nèi)部中低收入差距；（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)能通過(guò)就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和時(shí)間投入效應(yīng)為勞動(dòng)者提供更多就業(yè)機(jī)會(huì)和就業(yè)崗位，提高工作強(qiáng)度，縮小技能工資差距，但職位晉升效應(yīng)難以充分發(fā)揮；（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同行業(yè)部門(mén)和不同社會(huì)資本群體的技能工資差距的影響存在顯著的差異性。據(jù)此提出繼續(xù)推進(jìn)數(shù)字技術(shù)發(fā)展、積極探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下對(duì)高收入的規(guī)范與調(diào)節(jié)路徑、完善對(duì)低技能群體的勞動(dòng)權(quán)益保障體系、加強(qiáng)學(xué)習(xí)型社會(huì)建設(shè)，并以數(shù)字化改革推動(dòng)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展和實(shí)現(xiàn)基本公共服務(wù)均等化等政策建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；技能工資差距；就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)；職位晉升效應(yīng)；時(shí)間投入效應(yīng)；收入分配文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A"""文章編號(hào)：100228482024（02）007515

一、問(wèn)題提出

黨的二十大報(bào)告提出：“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?！?022年，中國(guó)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增加到81"000元①，與高收入國(guó)家差距進(jìn)一步縮小。當(dāng)前，在保持勞動(dòng)者收入快速增長(zhǎng)的同時(shí)，還需完善分配制度，更合理地調(diào)節(jié)不同技能勞動(dòng)力間的工資收入。如何化解收入差距較大的問(wèn)題已成為全面貫徹新發(fā)展理念、著力推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展、扎實(shí)推動(dòng)共同富裕、實(shí)現(xiàn)中國(guó)式現(xiàn)代化的理論要點(diǎn)和實(shí)踐課題。

近年來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位日益提高，習(xí)近平總書(shū)記指出：“促進(jìn)數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)?！雹诟鶕?jù)中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2022年）》，2021年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）比重達(dá)39.8%。隨著新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式的不斷成熟，中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)愈發(fā)活躍，農(nóng)民、低技

能勞動(dòng)者等弱勢(shì)群體得益于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的開(kāi)放、自由和靈活等特性，獲得了更多就業(yè)機(jī)會(huì)和更高的工資報(bào)酬?？梢?jiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為充分利用人力資源以降低技能工資差距提供了新的發(fā)展方向。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否縮小了技能工資差距？其背后又存在何種作用機(jī)制？數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同群體技能工資差距的影響又有何種差異？回答上述問(wèn)題既可以為數(shù)字經(jīng)濟(jì)配套政策的制定提供參考，也對(duì)強(qiáng)化就業(yè)優(yōu)先政策、提高就業(yè)質(zhì)量、促進(jìn)共同富裕具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工資差距的影響是多維復(fù)合的。在地區(qū)層面，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)低技能勞動(dòng)者的替代效應(yīng)會(huì)擴(kuò)大收入差距[1]，但互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也會(huì)提高地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚程度和創(chuàng)新水平，進(jìn)而改善工資收入不平等[2]。在城鄉(xiāng)層面，互聯(lián)網(wǎng)的使用會(huì)顯著擴(kuò)大農(nóng)村網(wǎng)民的工資不平等[3]，而數(shù)字普惠金融則可能通過(guò)增加農(nóng)村金融產(chǎn)品和服務(wù)的可得性來(lái)改善當(dāng)?shù)刎毨顩r[4]。在勞動(dòng)力性別層面上，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)男性的工資溢價(jià)高于女性[5]，但信息技術(shù)的發(fā)展會(huì)提高求職市場(chǎng)效率，拓寬女性教育培訓(xùn)渠道，進(jìn)而增加女性薪資福利[6]。在勞動(dòng)力技能層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展會(huì)提高相應(yīng)工作崗位的復(fù)雜度，增加高技能勞動(dòng)者的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致生產(chǎn)活動(dòng)對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求激增[7]，進(jìn)而提高其工資收入水平。但隨著高技能勞動(dòng)者收入水平的提高，其從事低技能服務(wù)的機(jī)會(huì)成本也會(huì)上升，從而增加了低技能勞動(dòng)者的就業(yè)機(jī)會(huì)，且產(chǎn)業(yè)智能化的新工作創(chuàng)造效應(yīng)和生產(chǎn)率效應(yīng)，對(duì)中國(guó)低技能勞動(dòng)者有顯著的益貧性[8]。

既有研究為深入理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)技能工資差距的影響提供了豐富且深刻的見(jiàn)解，但也存在局限之處：其一，當(dāng)前學(xué)術(shù)界并未對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的衡量方式形成統(tǒng)一的認(rèn)知；其二，目前準(zhǔn)確評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)技能工資差距作用的實(shí)證研究極為匱乏。僅有的相關(guān)文獻(xiàn)來(lái)自于技術(shù)進(jìn)步、人工智能等對(duì)技能工資差距的影響，數(shù)字普惠金融、人工智能等對(duì)包容性增長(zhǎng)、高質(zhì)量就業(yè)的影響等[910]，而鮮有文獻(xiàn)直接研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)不同人力資本微觀個(gè)體收入格局的影響。因此，本文嘗試從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)及其對(duì)勞動(dòng)者職位晉升和時(shí)間投入的微觀影響視角出發(fā)，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技能工資差距的作用機(jī)制。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于三個(gè)方面。第一，借鑒李帥娜等[11]對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的變量處理，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化使用和數(shù)字化效益三個(gè)角度對(duì)各行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行衡量，并利用熵值法測(cè)算出綜合數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，從行業(yè)層面評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技能工資差距的影響，豐富了關(guān)于技能工資差距影響因素方面的文獻(xiàn)。第二，從不同維度分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各勞動(dòng)群體間技能工資差距的影響。第三，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)、職位晉升效應(yīng)和時(shí)間投入效應(yīng)三方面探討其影響技能工資差距的作用機(jī)制，為進(jìn)一步做好人才吸引工作、完善勞動(dòng)者保障制度提出政策建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)與就業(yè)替代效應(yīng)"

已有研究指出，自動(dòng)化和人工智能技術(shù)的發(fā)展，削弱了勞動(dòng)者在程序化工作上的比較優(yōu)勢(shì)，但擴(kuò)大了勞動(dòng)者在靈活性、創(chuàng)造性方面的比較優(yōu)勢(shì)，甚至可能通過(guò)創(chuàng)造新任務(wù)、新崗位而帶動(dòng)就業(yè)。當(dāng)前，中國(guó)已全面步入小康社會(huì)，且以第五代移動(dòng)通信（5G）技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等為代表的數(shù)字技術(shù)服務(wù)突破了就業(yè)時(shí)空限制，衍生出大量非標(biāo)準(zhǔn)化的就業(yè)形態(tài)，也使得就業(yè)載體、勞動(dòng)要求等發(fā)生改變，進(jìn)而形成對(duì)就業(yè)數(shù)量影響的創(chuàng)造效應(yīng)，有助于縮小具有不同人力資本的勞動(dòng)群體間的收入不平等。從勞動(dòng)力市場(chǎng)內(nèi)部來(lái)看，根據(jù)統(tǒng)計(jì)型歧視理論[12]，勞動(dòng)力歧視的根源在于信息不對(duì)稱(chēng)，而數(shù)字化技術(shù)的進(jìn)步能提高個(gè)體收集信息資源的便捷性和及時(shí)性，降低雇主獲取勞動(dòng)者真實(shí)生產(chǎn)率信息的成本。與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展改變了許多行業(yè)的生產(chǎn)流程和運(yùn)營(yíng)規(guī)則，降低了相關(guān)職業(yè)的進(jìn)入門(mén)檻。對(duì)于云客服、網(wǎng)絡(luò)主播、外賣(mài)騎手等職業(yè)，勞動(dòng)者可通過(guò)簡(jiǎn)單的培訓(xùn)輕松上崗?？梢?jiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來(lái)的新業(yè)態(tài)新模式為非就業(yè)群體提供了許多新職業(yè)和新崗位，吸納了大量因數(shù)字經(jīng)濟(jì)替代效應(yīng)而失業(yè)的勞動(dòng)力，增加了低技能勞動(dòng)者和弱勢(shì)群體的就業(yè)機(jī)會(huì)，有利于其工資水平的提高，也彌補(bǔ)了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)行業(yè)因?yàn)槭袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)能出清等造成的就業(yè)規(guī)模萎縮。從社會(huì)生產(chǎn)效率方面來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)提升勞動(dòng)生產(chǎn)效率，擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模，推動(dòng)產(chǎn)品質(zhì)量?jī)?yōu)化升級(jí)，進(jìn)而釋放出更多就業(yè)崗位，同時(shí)還會(huì)影響產(chǎn)品價(jià)格，提高消費(fèi)者福利和實(shí)際收入水平[13]。

從技術(shù)應(yīng)用角度來(lái)看，馬克思指出，“雖然機(jī)器在應(yīng)用它的勞動(dòng)部門(mén)必然排擠工人，但也能引起其他勞動(dòng)部門(mén)就業(yè)的增加”［14］。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等創(chuàng)新技術(shù)的使用會(huì)產(chǎn)生大量知識(shí)技能密集型任務(wù)，從而提供更多的技術(shù)型就業(yè)崗位。美國(guó)相關(guān)研究表明，城市中每增加1個(gè)高科技產(chǎn)業(yè)就業(yè)，就會(huì)帶來(lái)5個(gè)其他行業(yè)的就業(yè)崗位，包括2個(gè)高端服務(wù)業(yè)（如醫(yī)生和律師）和3個(gè)消費(fèi)型服務(wù)業(yè)崗位（如收銀員、餐廳服務(wù)員、售貨員）[15]。格雷等[16]在《銷(xiāo)聲匿跡：數(shù)字化工作的真正未來(lái)》一書(shū)中揭示了“自動(dòng)化最后一公里悖論”，認(rèn)為人工智能等數(shù)字技術(shù)無(wú)法完全替代人，為了實(shí)現(xiàn)更徹底的自動(dòng)化，反而需要更多人力，這也可以解釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代靈活就業(yè)崗位和網(wǎng)絡(luò)零工平臺(tái)的產(chǎn)生。可見(jiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正向的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)遠(yuǎn)大于其負(fù)向的替代效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托數(shù)字技術(shù)發(fā)展和融合應(yīng)用，創(chuàng)造了大量新崗位新職業(yè)，成為新增就業(yè)機(jī)會(huì)和縮小工資差距的重要推動(dòng)力?；谝陨戏治?，本文提出以下假說(shuō)：

假說(shuō)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)大于就業(yè)替代效應(yīng)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)能提高就業(yè)數(shù)量，為低技能勞動(dòng)者提供新型就業(yè)崗位，縮小技能工資差距。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的職位晉升效應(yīng)

人的全面發(fā)展是指人的勞動(dòng)能力全面、和諧、充分地發(fā)展。恩格斯指出，舊式分工會(huì)造成工人和勞動(dòng)的畸形發(fā)展：工人被“細(xì)分”，勞動(dòng)“單調(diào)”，這會(huì)導(dǎo)致大部分勞動(dòng)者難以轉(zhuǎn)崗，最終陷入智力閑置的局面。而以人工智能技術(shù)為標(biāo)志的數(shù)字技術(shù)進(jìn)步，增加了當(dāng)今社會(huì)的不確定性、易變性和復(fù)雜性。數(shù)字技術(shù)不但能有效避免舊式分工的弊端，為人的全面發(fā)展創(chuàng)造有利條件，還能提高個(gè)體持續(xù)適應(yīng)能力，突破舒適區(qū)，進(jìn)而形成對(duì)勞動(dòng)者職業(yè)發(fā)展影響的晉升效應(yīng)。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)了新生崗位向服務(wù)于“人的全面發(fā)展”轉(zhuǎn)變。藝術(shù)、哲學(xué)等涉及身心塑造、人格發(fā)展的新興產(chǎn)業(yè)快速流行，拓寬了個(gè)人發(fā)展空間，增加了其職位晉升機(jī)遇，擴(kuò)充了勞動(dòng)力市場(chǎng)中的職業(yè)流動(dòng)空間。另一方面，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展極大地豐富了教育資源，改變了傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式，進(jìn)而為重塑個(gè)人發(fā)展路徑、提升個(gè)人人力資本以及職位晉升奠定了基礎(chǔ)。

然而，在數(shù)字技術(shù)進(jìn)步和人工智能發(fā)展的沖擊下，中等技能工作崗位數(shù)量會(huì)下降，其內(nèi)部技術(shù)性失業(yè)者被迫重新就業(yè)。由于個(gè)人學(xué)習(xí)能力和發(fā)展?jié)摿Υ嬖诓顒e，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能導(dǎo)致一部分人員往低端行業(yè)分流，另一部分則通過(guò)培訓(xùn)向高技能轉(zhuǎn)型，導(dǎo)致技能結(jié)構(gòu)的兩級(jí)分化。已有研究表明，以數(shù)字技術(shù)、人工智能等為代表的技術(shù)進(jìn)步對(duì)中國(guó)就業(yè)的結(jié)構(gòu)性沖擊不可避免[17]。一方面，中國(guó)傳統(tǒng)制造業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系中的占比相對(duì)較大，人工智能等新技術(shù)發(fā)展會(huì)加劇中低端技能人員的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，且中低技能勞動(dòng)者無(wú)法滿(mǎn)足新技術(shù)崗位的技能要求，使得就業(yè)群體被迫朝低端行業(yè)流動(dòng)；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)催生了許多新崗位，2020年，僅美團(tuán)平臺(tái)上因新業(yè)態(tài)所催生的新職業(yè)就超過(guò)70種，如網(wǎng)約配送員、外賣(mài)騎手、網(wǎng)約車(chē)司機(jī)、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)師等參見(jiàn)《數(shù)字化就業(yè)新職業(yè)新崗位報(bào)告》，http：//www.cbdio.com/BigData/2021-05/06/content_6164564.htm。。因此，在新技術(shù)和新業(yè)態(tài)的雙重沖擊下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在一定程度上會(huì)引發(fā)就業(yè)極化現(xiàn)象。此外，盡管數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為低技術(shù)工人、農(nóng)民等弱勢(shì)群體就業(yè)問(wèn)題的解決提供了新思路，但根據(jù)勞動(dòng)力市場(chǎng)分割理論，這類(lèi)群體仍然處于激烈競(jìng)爭(zhēng)的次級(jí)勞動(dòng)力市場(chǎng)中，導(dǎo)致他們不僅缺乏內(nèi)部勞動(dòng)力市場(chǎng)機(jī)制的保護(hù)，而且在工作上也存在晉升前景差、就業(yè)不穩(wěn)定、工作環(huán)境艱苦等問(wèn)題。從以上邏輯出發(fā)，本文提出以下競(jìng)爭(zhēng)性假說(shuō)：

假說(shuō)2a：數(shù)字經(jīng)濟(jì)削弱了舊式分工的負(fù)面影響，為人的全面發(fā)展創(chuàng)造了有利條件，提升了勞動(dòng)者人力資本，為低技術(shù)工人帶來(lái)職位晉升效應(yīng)，縮小技能工資差距。

假說(shuō)2b：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為低技術(shù)工人創(chuàng)造了更多就業(yè)崗位，但無(wú)法讓弱勢(shì)群體脫離次級(jí)勞動(dòng)力市場(chǎng)，低技能勞動(dòng)者在組織內(nèi)部獲得職位晉升的機(jī)會(huì)受到限制，轉(zhuǎn)崗難度增加，不利于弱勢(shì)群體人力資本的提高，進(jìn)而使就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“極化”趨勢(shì)。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時(shí)間投入效應(yīng)

現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，帶動(dòng)了就業(yè)模式、就業(yè)組織的變革，使得人們的工作方式、工作內(nèi)容等更加靈活自主，也讓過(guò)去處于勞動(dòng)力市場(chǎng)邊緣的“零工經(jīng)濟(jì)”煥發(fā)出新的生命力。零工經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)人力資源的價(jià)值，如個(gè)人的“閑置”時(shí)間、“閑置”勞動(dòng)和“閑置”技能價(jià)值等。對(duì)高技能勞動(dòng)者而言，可重復(fù)性、無(wú)限性地運(yùn)用核心能力，導(dǎo)致其核心能力的邊際成本不斷被分?jǐn)?；?duì)低技能勞動(dòng)者而言，可選擇延長(zhǎng)工作時(shí)間或者從事多份職業(yè)來(lái)滿(mǎn)足其自身生存、發(fā)展的需要，在獲得更多就業(yè)機(jī)會(huì)的同時(shí)，增加其勞動(dòng)報(bào)酬。研究發(fā)現(xiàn)，零工經(jīng)濟(jì)的低就業(yè)門(mén)檻、工作時(shí)間彈性大等特點(diǎn)，推動(dòng)了全職崗位向兼職化的轉(zhuǎn)變，讓勞動(dòng)者能在空閑時(shí)間打多分工，通過(guò)增加工作時(shí)間來(lái)獲取更多勞動(dòng)報(bào)酬，進(jìn)而帶來(lái)時(shí)間投入效應(yīng)。相關(guān)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，35.8%以上的受訪者認(rèn)為零工經(jīng)濟(jì)最大的優(yōu)點(diǎn)是勞動(dòng)時(shí)間靈活，并被其勞動(dòng)時(shí)間自由度所吸引[18]。但實(shí)際上，在“算法最優(yōu)解”的情況下，數(shù)字平臺(tái)提高了勞動(dòng)者的資源配置效率，也延長(zhǎng)了零工群體的勞動(dòng)時(shí)間。平臺(tái)企業(yè)為了保證自身經(jīng)營(yíng)效率，會(huì)縮短勞動(dòng)者工作任務(wù)的完成時(shí)效，并利用激勵(lì)機(jī)制、評(píng)分評(píng)價(jià)機(jī)制、公開(kāi)透明計(jì)酬規(guī)則等技術(shù)和手段，讓勞動(dòng)者產(chǎn)生“多勞多得”的公平感，延長(zhǎng)其勞動(dòng)時(shí)間，提升勞動(dòng)效率，進(jìn)而獲取更多工資收入。Putnam等[19]將這種現(xiàn)象稱(chēng)為“自主—控制”悖論，即在大多數(shù)未嚴(yán)格規(guī)定工作時(shí)間的非正規(guī)工作中，偏好工作自主度高的勞動(dòng)者，其工作時(shí)間反而會(huì)更長(zhǎng)。此外，為了適應(yīng)多元化的工作方式，零工員工需利用碎片化的時(shí)間和資源，形成自驅(qū)動(dòng)管理范式，這種基于自身發(fā)展和社會(huì)需求的自驅(qū)動(dòng)管理范式，不僅可以拓展自身技能廣度，實(shí)現(xiàn)零工員工技能多元化，而且可以滿(mǎn)足社會(huì)對(duì)不同工種的需求，促進(jìn)勞動(dòng)力在技能層面上實(shí)現(xiàn)供需再平衡[20]，進(jìn)而縮小技能工資差距。基于以上分析，本文提出以下假說(shuō)：

假說(shuō)3：在數(shù)字技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，零工經(jīng)濟(jì)大力發(fā)展，對(duì)低技能勞動(dòng)者而言，其可通過(guò)增加工作時(shí)間來(lái)獲得更多勞動(dòng)報(bào)酬，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)能提高低技能勞動(dòng)者的工作時(shí)間，通過(guò)時(shí)間投入效應(yīng)提升其收入水平，縮小技能工資差距。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）實(shí)證模型

1.基準(zhǔn)回歸模型

為了研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技能工資差距的影響，本文以明瑟方程為基礎(chǔ)，構(gòu)建以下計(jì)量模型：

lnWijc="α0+"α1Dj+"α2Xic+"α3Fijc+"α4Cc+"ε1ic（1）

其中，i表示個(gè)人，j表示行業(yè)，c表示省份，被解釋變量lnWijc為c省份j行業(yè)勞動(dòng)個(gè)體i的年工資收入對(duì)數(shù)；Dj為各行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；Xic代表個(gè)體微觀特征變量集，包括性別、教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)等；Fijc為家庭層面控制變量集，包括戶(hù)口類(lèi)型、家庭總資產(chǎn)、家庭規(guī)模；Cc為宏觀的控制變量集，包括省份職工平均工資對(duì)數(shù)等，這些因素對(duì)勞動(dòng)者工資收入的影響已得到一些文獻(xiàn)驗(yàn)證，將其納入回歸模型能有效緩解樣本選擇對(duì)本文研究結(jié)論的影響；ε1ic為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

技能偏向型技術(shù)進(jìn)步（SBTC）將勞動(dòng)力按照受教育程度分為技能型與非技能型，因此，本文在回歸時(shí)，參考SBTC理論以及盧晶亮[21]的做法，將具有大專(zhuān)及以上學(xué)歷的勞動(dòng)力視為高技能勞動(dòng)力，低于大專(zhuān)學(xué)歷的則視為低技能勞動(dòng)力，并根據(jù)式（1）進(jìn)行分組回歸，以考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技能工資差距的影響。

2.無(wú)條件分位數(shù)回歸與OaxacaBlinder分解

為了進(jìn)一步研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工資分布中不同分位點(diǎn)的技能工資差距的解釋程度，本文對(duì)不同分位點(diǎn)上的技能工資差距進(jìn)行無(wú)條件分位數(shù)回歸，并采用OaxacaBlinder分解方法識(shí)別。首先，基于再中心化影響函數(shù)[22]，構(gòu)建無(wú)條件分位數(shù)回歸方程：

RIF（lnWijc;qτ）="β0+"β1Dj+β2Xic+β3Fijc+"β4Cc+"ε2ic（2）

其次，在采用無(wú)條件分位數(shù)回歸模型得到的收入決定方程后，構(gòu)建反事實(shí)收入分布函數(shù)，將高技能與低技能的工資差距分解為兩個(gè)部分：

qτlnWh-qτlnWl=qτlnWh-qτlnWm+qτlnWm-qτlnWl（3）

其中，qτlnWh-qτlnWm為可解釋部分，表示高技能勞動(dòng)者與低技能勞動(dòng)者由于生產(chǎn)力特征不同帶來(lái)的工資差距；qτlnWm-qτlnWl為不可解釋部分，表示由于高技能勞動(dòng)者與低技能勞動(dòng)者工資決定方程系數(shù)不同帶來(lái)的差異，即回報(bào)率不同帶來(lái)的差異。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技能工資差距的影響，實(shí)證部分所用微觀數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)。該調(diào)查始于2010年，采取隔年報(bào)告方式，為學(xué)術(shù)研究和政策決定提供數(shù)據(jù)上的支持，其數(shù)據(jù)內(nèi)容包括個(gè)人、家庭和社會(huì)三個(gè)層面。本文選取CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)中2018年成人調(diào)查問(wèn)卷和家庭調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)，涵蓋個(gè)人就業(yè)、收入和教育以及家庭戶(hù)口、資產(chǎn)和規(guī)模等信息。在對(duì)各變量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和剔除后，最終得到有效樣本4"143個(gè)，覆蓋全國(guó)31個(gè)省份（不包括香港、澳門(mén)和臺(tái)灣）、16個(gè)行業(yè)。宏觀數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省市統(tǒng)計(jì)年鑒，數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于2018年《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》。

（三）變量說(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)

1.被解釋變量

本文模型中的被解釋變量為個(gè)體年工資收入對(duì)數(shù)。

2.解釋變量

核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。目前相關(guān)文獻(xiàn)主要從三個(gè)層面構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)：一是省級(jí)層面，從信息化發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字交易發(fā)展三方面測(cè)度中國(guó)各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)[23]；二是城市層面，涵蓋了數(shù)字產(chǎn)業(yè)活躍度、數(shù)字創(chuàng)新活躍度、數(shù)字用戶(hù)活躍度、數(shù)字平臺(tái)活躍度等指標(biāo)[24]；三是行業(yè)層面，從數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化應(yīng)用兩個(gè)維度構(gòu)建相關(guān)行業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)體系。本文借鑒李帥娜等[11]對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量的處理，結(jié)合行業(yè)層面相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化使用和數(shù)字化效益等三個(gè)角度對(duì)各行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)（D）進(jìn)行測(cè)度。以上三個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的具體內(nèi)容包括：使用計(jì)算機(jī)企業(yè)對(duì)數(shù)、寬帶接入企業(yè)對(duì)數(shù)、建立網(wǎng)站企業(yè)對(duì)數(shù)、使用互聯(lián)網(wǎng)宣傳與推廣企業(yè)對(duì)數(shù)、有電商交易企業(yè)對(duì)數(shù)、使用互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)展活動(dòng)的企業(yè)對(duì)數(shù)、企業(yè)電商銷(xiāo)售額對(duì)數(shù)、企業(yè)電商采購(gòu)額對(duì)數(shù)。各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于2018年《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》。通過(guò)熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重，最終計(jì)算得到各行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，如表1所示。

表2報(bào)告了各行業(yè)2018年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的具體情況。從各二級(jí)指標(biāo)來(lái)看，制造業(yè)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化使用和數(shù)字化效應(yīng)均為各行業(yè)最高水平，分別為4.90、4.03和2.95；水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字化效用水平為行業(yè)最低值，分別為3.29和0.68。數(shù)字化使用水平最低的行業(yè)為教育業(yè)，為2.63。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展一級(jí)指標(biāo)來(lái)看，制造業(yè)、批發(fā)零售業(yè)和建筑業(yè)為數(shù)字化水平最高的三個(gè)行業(yè)，分別為11.89、11.47、9.94。數(shù)字化水平最低的行業(yè)則為教育業(yè)，為6.65，次低的行業(yè)為水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，為6.67?？梢?jiàn)，中國(guó)教育業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，導(dǎo)致人力資本積累技術(shù)效率的提升受到限制。根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)測(cè)度結(jié)果，本文運(yùn)用核密度函數(shù)對(duì)整體數(shù)據(jù)密度進(jìn)行估計(jì)，如圖1所示。從估計(jì)結(jié)果來(lái)看，一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)均存在多極分化現(xiàn)象，各行業(yè)間差異較大，說(shuō)明中國(guó)各行業(yè)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在不平衡等問(wèn)題。

3.控制變量

本文參考趙濤等[25]的做法，從以下三方面控制了重要變量。一是個(gè)人層面，主要包括受訪者性別、教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)、工作經(jīng)驗(yàn)的平方、所有制性質(zhì)、行政職位、是否有第二職業(yè)；主要二是家庭層面，包括戶(hù)口類(lèi)型、家庭總資產(chǎn)和家庭規(guī)模；三是宏觀層面，主要包括省份職工平均工資對(duì)數(shù)，行業(yè)就業(yè)人員工資總額對(duì)數(shù)。

四、實(shí)證分析

（一）基本回歸

表4報(bào)告了式（1）的基本回歸結(jié)果。第（1）列為總的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)（D）對(duì)勞動(dòng)者工資收入的影響，第（2）～（4）列為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施（DB）、數(shù)字化使用（DUS）和數(shù)字化效用（DUT）對(duì)勞動(dòng)者工資收入的影響。

根據(jù)SBTC理論，本文參照盧晶亮[21]的做法，將低于大專(zhuān)學(xué)歷的勞動(dòng)力視為低技能勞動(dòng)力，具有大專(zhuān)及以上學(xué)歷的勞動(dòng)力視為高技能勞動(dòng)力。結(jié)果顯示，在控制其他因素不變的情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)每提高1.000，低技能勞動(dòng)者工資收入將增加0.028，但對(duì)高技能勞動(dòng)者工資收入無(wú)顯著影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體上能降低技能工資差距。進(jìn)一步分別考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的3個(gè)二級(jí)指標(biāo)，結(jié)果表明，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化使用和數(shù)字化效用同樣對(duì)低技能勞動(dòng)者的工資收入有顯著的促進(jìn)作用，但對(duì)高技能勞動(dòng)者的工資收入無(wú)顯著影響。從各二級(jí)指標(biāo)系數(shù)大小可以看出，數(shù)字化使用對(duì)于縮小技能工資差距的貢獻(xiàn)最大，其次為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字化效用?？梢?jiàn)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，就業(yè)環(huán)境得到了進(jìn)一步改善，數(shù)字經(jīng)濟(jì)就業(yè)吸納能力強(qiáng)，新就業(yè)形態(tài)容量大，部分崗位門(mén)檻較低，為低技能勞動(dòng)者提供了就業(yè)機(jī)會(huì)。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展降低了信息搜尋成本，為勞動(dòng)者創(chuàng)業(yè)提供了平臺(tái)。這些均有助于提高低技能勞動(dòng)者收入，縮小技能工資差距。

（二）分位數(shù)回歸

分位數(shù)回歸結(jié)果見(jiàn)表5，在低技能勞動(dòng)群體中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)回歸系數(shù)在Q20～Q60分位點(diǎn)上均顯著為正，且隨著工資分位點(diǎn)的提高系數(shù)逐漸縮小，但在Q90分位點(diǎn)上顯著為負(fù)，為-0.023，其余分位點(diǎn)系數(shù)均不顯著。在高技能勞動(dòng)群體中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)處于中等收入（Q50～Q70）的高技能勞動(dòng)者工資有顯著的促進(jìn)作用，對(duì)于低收入和高收入的高技能勞動(dòng)群體而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)并未對(duì)其工資表現(xiàn)出顯著影響?？梢?jiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)縮小了低技能群體和高技能群體內(nèi)部中低收入差距，但也可能擴(kuò)大各群體內(nèi)部的中高收入差距。對(duì)這一結(jié)果可能的解釋是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)縮小技能工資差距更多地作用于中低收入群體，零工經(jīng)濟(jì)、平臺(tái)經(jīng)濟(jì)所提供的新職業(yè)新崗位更多地是讓低收入勞動(dòng)力實(shí)現(xiàn)向中等收入的轉(zhuǎn)變。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)了電商直播等新的高收入形式發(fā)展，但對(duì)這類(lèi)高收入進(jìn)行規(guī)范和調(diào)節(jié)的相關(guān)政策還需進(jìn)一步完善。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)在對(duì)高技能勞動(dòng)力產(chǎn)生互補(bǔ)性作用的同時(shí)，對(duì)低技能勞動(dòng)力群體則更多表現(xiàn)為替代效應(yīng)。整體來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能縮小技能工資差距，這意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)大于替代效應(yīng)，這一結(jié)果也為本文的假說(shuō)1，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)提供了證據(jù)。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技能工資差距的影響

基于表4和表5所估計(jì)的回歸結(jié)果，表6給出了技能工資差距相應(yīng)的OaxacaBlinder分解的結(jié)果。其中第（1）（2）列為基于基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行分解結(jié)果，作為基本參照，第（3）～（8）列為對(duì)不同分位點(diǎn)上的技能工資差距進(jìn)行OaxacaBlinder分解結(jié)果。技能工資差距中包含可解釋部分和不可解釋部分。第一，再中心化影響函數(shù)（RIF）分位數(shù)回歸分解結(jié)果顯示，總差異回歸系數(shù)一直為負(fù)，其絕對(duì)值隨著工資收入分位點(diǎn)的提高呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢(shì)，但整體上逐漸下降，由Q10分位點(diǎn)的0645下降至Q50分位點(diǎn)的0407再增加至Q90分位點(diǎn)的0.458。這意味著，整體來(lái)看中國(guó)勞動(dòng)力技能工資差距有縮小傾向?；痉纸饨Y(jié)果表明技能工資差距為-0.448，與Q90分位點(diǎn)的分解結(jié)果接近。第二，由于可解釋因素導(dǎo)致的技能工資差距隨著分位點(diǎn)的提高逐漸下降，從Q10分位點(diǎn)的0.328到Q50分位點(diǎn)的-0.102再到Q90分位點(diǎn)的-0.146。第三，不可解釋部分其估計(jì)系數(shù)同樣一直為負(fù)，其絕對(duì)值則表現(xiàn)出下降趨勢(shì)，由Q10分位點(diǎn)的0.973逐步下降至Q90分位點(diǎn)的0.313，可見(jiàn)在低收入群體中技能歧視效應(yīng)是相對(duì)較小的。

本文的研究核心為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技能工資差距的影響。從整體來(lái)看，可解釋部分?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度為負(fù)，絕對(duì)值為6%，不可解釋部分貢獻(xiàn)度同樣為負(fù)，絕對(duì)值為36%，說(shuō)明技能工資差距更多是由不可見(jiàn)的“歧視”效應(yīng)帶來(lái)的。在可解釋部分，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)在Q10和Q50分位點(diǎn)上為正，在Q90分位點(diǎn)上為負(fù)，其貢獻(xiàn)度依次為-8%、-9%和5%，可見(jiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在中低收入群體中有縮小技能工資差距的作用。從不可解釋維度來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)中低收入群體技能工資差距的解釋力度很高。其系數(shù)在Q10和Q50分位點(diǎn)分別為0.561和0.175，貢獻(xiàn)度達(dá)到了-87%和-43%，在Q90分位點(diǎn)上其貢獻(xiàn)度為37%，略小于中低工資分位點(diǎn)結(jié)果，說(shuō)明在中低收入人群中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以明顯縮小技能工資差距。對(duì)上述結(jié)果可能的解釋是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)緩解了就業(yè)歧視，有利于促進(jìn)就業(yè)公平，這一作用主要體現(xiàn)在數(shù)字貿(mào)易發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)拓寬社交渠道等方面。數(shù)字貿(mào)易（電子商務(wù)）的弱空間屬性和從業(yè)地點(diǎn)靈活性均為弱勢(shì)群體帶來(lái)更多就業(yè)機(jī)會(huì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)下社交渠道的拓寬與發(fā)展也通過(guò)放大效應(yīng)和輿論監(jiān)督功能減少就業(yè)歧視，有利于縮小技能工資差距。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

限于篇幅，具體估計(jì)結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/p>

1.工具變量法

本文數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)是從行業(yè)層面進(jìn)行測(cè)度的，導(dǎo)致本文難以借鑒Nunn等[26]的識(shí)別策略，選用地區(qū)層面歷史數(shù)據(jù)和地理數(shù)據(jù)作為工具變量。因此，本文根據(jù)Lewbel等[2728]的研究思路，采用不借助外部因素構(gòu)建有效內(nèi)部工具變量的方法，從而在一定程度上消除測(cè)量誤差、遺漏變量等內(nèi)生性問(wèn)題，這一方法已在相關(guān)研究中得到廣泛應(yīng)用。具體而言，本文采用數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與按產(chǎn)業(yè)和省份分類(lèi)的平均數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之差的立方作為工具變量（IV）。

首先，進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于工具變量的第一階段回歸；其次，在式（1）中引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的擬合值，以作為第二階段回歸中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理指標(biāo)，估計(jì)其對(duì)于勞動(dòng)者工資收入和技能工資差距的影響。若第一階段回歸中工具變量對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響顯著，且F值大于10，則意味著本文不存在弱工具變量問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上，若第二階段回歸中核心解釋變量的系數(shù)D與基礎(chǔ)回歸結(jié)果的系數(shù)符號(hào)一致且顯著，同時(shí)式（2）的回歸符合排他性約束條件，則表明本文尋找的工具變量是合理的。

lnWijc="π0+π1Dj+π2IVijc+π3Xic+ε4ic（4）

式（4）的作用是檢驗(yàn)工具變量是否滿(mǎn)足排他性條件，若滿(mǎn)足，則工具變量與基準(zhǔn)計(jì)量模型的擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)關(guān)。將IV直接引入基準(zhǔn)回歸方程后，該工具變量對(duì)工資收入的影響系數(shù)不顯著。這說(shuō)明工具變量與基準(zhǔn)計(jì)量模型擾動(dòng)項(xiàng)不存在相關(guān)性，該變量只能通過(guò)影響行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平而對(duì)工資收入產(chǎn)生影響。

在第一階段回歸中，IV與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著正相關(guān)，且在1%顯著性水平上拒絕零假設(shè)。弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果表明，各列CraggDonald"Wald"F值均大于StockYogo在10%顯著性水平上的臨界值，說(shuō)明該工具變量通過(guò)弱工具變量檢驗(yàn)。由不可識(shí)別檢驗(yàn)結(jié)果可知，本文選取的工具變量拒絕識(shí)別不足原假設(shè)。第二階段回歸中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)的絕對(duì)值略小于OLS的估計(jì)結(jié)果，且均佐證了基本模型的結(jié)論，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)顯著提升低技能勞動(dòng)者的工資收入水平，縮小技能工資差距。

2.面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

本文在測(cè)度各行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)時(shí)，所使用的各三級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于2018年《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》，相比于統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)更為精確和詳細(xì)，但這也導(dǎo)致本文的基礎(chǔ)回歸僅能使用CFPS"2018截面數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，難以規(guī)避遺漏變量以及其他不隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素所帶來(lái)的影響。因此，為了最大程度上解決上述問(wèn)題，本文選用CFPS"2014和2018年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。各年工資收入水平以2010年價(jià)格為基準(zhǔn)，根據(jù)各省份城鎮(zhèn)居民消費(fèi)指數(shù)進(jìn)行調(diào)整。同時(shí)考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)可獲得性，本文選取統(tǒng)計(jì)年鑒中2014和2018年各行業(yè)期末使用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)、企業(yè)網(wǎng)站對(duì)數(shù)、電商銷(xiāo)售額對(duì)數(shù)以及電商交易企業(yè)對(duì)數(shù)作為本部分?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)（D2），同樣使用熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重，并使用以下公式進(jìn)行檢驗(yàn)："

lnWijct="τ0+τ1D2jt+τ2Xic+τ3Fijc+τ4Cc+μi+δt+ε5ict（5）

其中，t表示年份，μi表示不隨時(shí)間變化的個(gè)體固定效應(yīng)，δt表示控制時(shí)間固定效應(yīng)，ε5ict為隨機(jī)干擾項(xiàng)。從回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在剔除不隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素的影響后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然能夠顯著提高低技能勞動(dòng)者的工資收入，縮小技能工資差距。

3.細(xì)化勞動(dòng)技能

目前，國(guó)內(nèi)外大多數(shù)研究都按照勞動(dòng)力受教育程度對(duì)高低技能勞動(dòng)者進(jìn)行劃分，也有學(xué)者在此基礎(chǔ)上根據(jù)職業(yè)資格等級(jí)、專(zhuān)業(yè)技術(shù)職稱(chēng)等標(biāo)準(zhǔn)對(duì)高低技能勞動(dòng)者進(jìn)一步細(xì)分。本文參考盧晶亮[21]的做法，將初中及以下學(xué)歷視為低技能勞動(dòng)者，高中和大專(zhuān)學(xué)歷視為中等技能勞動(dòng)者，大學(xué)及以上學(xué)歷視為高等技能勞動(dòng)者。與此同時(shí)，本文參考柏培文等[24]的做法，根據(jù)職位類(lèi)別，將具有行政管理職位的勞動(dòng)者定義為高技能勞動(dòng)，其余為低技能勞動(dòng)?；貧w結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)大專(zhuān)及以下學(xué)歷組的工資收入有顯著正向影響，但對(duì)大學(xué)及以上學(xué)歷組的工資收入有顯著負(fù)向影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能顯著提高無(wú)行政職位勞動(dòng)者的工資收入，但對(duì)有行政職位的勞動(dòng)者工資收入無(wú)明顯影響。上述結(jié)果表明，在對(duì)勞動(dòng)技能進(jìn)一步細(xì)分后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展依舊能提高低技能勞動(dòng)者工資收入，降低技能工資差距，本文的關(guān)鍵結(jié)論依然成立。

4.剔除極端值

本文采取剔除極端值方法以進(jìn)一步考察樣本選擇對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響。具體來(lái)說(shuō)，本文以CFPS調(diào)查問(wèn)卷中“急于結(jié)束調(diào)查程度”作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，剔除在最大程度上急于結(jié)束調(diào)查的受訪者樣本。由剔除極端值的回歸結(jié)果可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)低技能勞動(dòng)者工資收入的促進(jìn)作用依然顯著，對(duì)高技能勞動(dòng)者工資收入無(wú)顯著影響。各二級(jí)指標(biāo)回歸系數(shù)正負(fù)和顯著性均與基準(zhǔn)回歸模型一致，且上述估計(jì)系數(shù)的絕對(duì)值均大于基本回歸結(jié)果，但關(guān)鍵結(jié)論依然成立，表明極端值對(duì)本文分析沒(méi)有影響。

5.更換測(cè)度方法

為從整體上考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技能工資差距的影響，本文參照盧晶亮[21]的做法，將具有大專(zhuān)及以上學(xué)

歷的勞動(dòng)力視為高技能勞動(dòng)力，低于大專(zhuān)學(xué)歷的則視為低技能勞動(dòng)力，用虛擬變量CO表示，并在式（1）基礎(chǔ)上，引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)與技能虛擬變量的交互項(xiàng)D

×CO，衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)技能工資差距的影響。

lnWijc="β0+β1Dj×COijc+"β2Dj+"β3COijc+"β4Xic+"ε6ic（6）

估計(jì)結(jié)果表明，其他條件不變，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每上升1%，技能工資差距減少2.47個(gè)百分點(diǎn)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)各二級(jí)指標(biāo)回歸系數(shù)均顯著為正，各交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù)。在更換測(cè)度方法后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依舊能降低技能工資差距，本文的關(guān)鍵結(jié)論依然成立。

五、機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)前文的分析，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能通過(guò)就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)、職位晉升效應(yīng)和時(shí)間投入效應(yīng)提高低勞動(dòng)者工資收入，縮小技能工資差距。本文使用如下模型進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)：

Meijc="ω0+"ω1Dj+"ω2Xic+"ε7ic（7）

其中，Meijc代表三個(gè)機(jī)制變量：就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)Lijc、職位晉升效應(yīng)Pijc和時(shí)間投入效應(yīng)Hijc。其中就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)以各行業(yè)就業(yè)人數(shù)與總就業(yè)人數(shù)之比來(lái)衡量，職位晉升效應(yīng)以勞動(dòng)者過(guò)去一年是否獲得職位晉升來(lái)衡量，時(shí)間投入效應(yīng)以勞動(dòng)者每周工作時(shí)長(zhǎng)來(lái)衡量。

由于就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)代理指標(biāo)為每年各行業(yè)就業(yè)人數(shù)與總就業(yè)人數(shù)之比，若使用截面數(shù)據(jù)僅能反映各行業(yè)就業(yè)人數(shù)的不同，無(wú)法準(zhǔn)確衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，而職位晉升效應(yīng)和時(shí)間投入效應(yīng)的代理指標(biāo)均在當(dāng)年存在變化，截面數(shù)據(jù)可以有效衡量上述兩種效應(yīng)，因此本文同時(shí)選用截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。

Lijct="θ0+"θ1Djt+"θ2Xict+"μi+"δt+"ε8ic（8）

式（8）為對(duì)就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)檢驗(yàn)的面板模型，μi表示不隨時(shí)間變化的個(gè)體固定效應(yīng)，δt表示控制時(shí)間固定效應(yīng)，ε8ic為隨機(jī)干擾項(xiàng)，其他變量定義與基準(zhǔn)回歸模型一致。

（一）就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)難以直接測(cè)度，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多以就業(yè)人數(shù)來(lái)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，因此，本文選取2014和2018年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，以各行業(yè)就業(yè)份額即該行業(yè)就業(yè)人數(shù)與總就業(yè)人數(shù)之比作為就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)的代理指標(biāo)，并與CFPS微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，采用截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)對(duì)該效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，若回歸系數(shù)顯著，則說(shuō)明相關(guān)效應(yīng)存在，回歸結(jié)果見(jiàn)表7。

第（3）（4）列中數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為統(tǒng)計(jì)年鑒中2014和2018年各行業(yè)期末使用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)、企業(yè)網(wǎng)站對(duì)數(shù)、電商銷(xiāo)售額對(duì)數(shù)以及電商交易企業(yè)對(duì)數(shù)，采用熵值法進(jìn)行測(cè)度。從截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)均能顯著提高各行業(yè)就業(yè)份額，且從系數(shù)大小來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)低技能勞動(dòng)者的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)顯著高于高技能勞動(dòng)者，可見(jiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)為低技能勞動(dòng)者提供了更多就業(yè)崗位，提高其工資水平，顯著縮小了技能工資差距，該實(shí)證結(jié)果支持了假說(shuō)1。

（二）職位晉升效應(yīng)

根據(jù)前文的分析，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能提升勞動(dòng)者人力資本，為低技術(shù)工人帶來(lái)職位晉升效應(yīng)，縮小技能工資差距（假說(shuō)2a），但也可能讓弱勢(shì)群體難以脫離次級(jí)勞動(dòng)力市場(chǎng)，使其在組織內(nèi)部獲得職位晉升的機(jī)會(huì)受到限制，加劇就業(yè)極化現(xiàn)象（假說(shuō)2b）。為了對(duì)這組競(jìng)爭(zhēng)性假說(shuō)進(jìn)行檢驗(yàn)，本文以CFPS"2018調(diào)查問(wèn)卷中“過(guò)去12個(gè)月內(nèi)，您這份工作獲得以下哪類(lèi)晉級(jí)”這一問(wèn)題作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，被調(diào)查者需要從以下選項(xiàng)中做出選擇：“1=行政職務(wù)晉級(jí)、2=技術(shù)職稱(chēng)晉級(jí)、3=兩項(xiàng)都有、4=兩項(xiàng)都沒(méi)有、5=這份工作無(wú)更高職務(wù)或等級(jí)可晉升”。在回歸中，對(duì)于有職位晉升的個(gè)體賦值1，無(wú)職位晉升的個(gè)體賦值0?；貧w結(jié)果見(jiàn)表8第（1）（2）列。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)低技能和高技能勞動(dòng)者職位晉升影響的回歸系數(shù)分別為0.000"2和-0.010"0，但均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)?？梢?jiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為低技能勞動(dòng)者提供了就業(yè)機(jī)會(huì)，創(chuàng)造了就業(yè)崗位，但職位晉升效應(yīng)難以充分發(fā)揮，這就可能導(dǎo)致低技能勞動(dòng)者人力資本水平難以提高，增加其轉(zhuǎn)崗的難度，加劇就業(yè)極化現(xiàn)象。該實(shí)證結(jié)果支持了假說(shuō)2b。

（三）時(shí)間投入效應(yīng)

根據(jù)假說(shuō)3，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能提高低技能勞動(dòng)者的工作強(qiáng)度，并通過(guò)時(shí)間投入效應(yīng)提升其收入水平，縮小技能工資差距。為了對(duì)時(shí)間投入效應(yīng)進(jìn)行驗(yàn)證，本文以勞動(dòng)者每周工作時(shí)長(zhǎng)Hijc作為該效應(yīng)的代理指標(biāo)，回歸結(jié)果見(jiàn)表8第（3）（4）列。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)低技能和高技能勞動(dòng)者工作時(shí)長(zhǎng)影響的回歸系數(shù)分別為1.370、0.654，且均在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明時(shí)間投入效應(yīng)存在，且在低技能勞動(dòng)群體中更大。可見(jiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能通過(guò)時(shí)間投入效應(yīng)提升勞動(dòng)者工資收入水平，縮小技能工資差距。該實(shí)證結(jié)果支持了假說(shuō)3。

六、進(jìn)一步分析限于篇幅，具體估計(jì)結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/p>

以上研究表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能顯著提高低技能勞動(dòng)者的工資收入，改善高低技能勞動(dòng)者的工資不平等，其中就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和時(shí)間投入效應(yīng)是重要機(jī)制。對(duì)于不同就業(yè)行業(yè)的勞動(dòng)力、不同社會(huì)資本中的群體，其工資議價(jià)能力也存在一定差異，那么，哪一類(lèi)群體更有可能獲得數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利，得到更高工資收入呢？下文將采用分樣本回歸的方式探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)技能工資差距的異質(zhì)性沖擊。

（一）基于不同行業(yè)的異質(zhì)性

本文將4"143個(gè)樣本劃分為服務(wù)業(yè)和工業(yè)兩個(gè)子樣本，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技能工資差距的影響如何因就業(yè)行業(yè)的變化而變化。具體來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)于服務(wù)業(yè)的低技能勞動(dòng)者工資收入的影響系數(shù)在1%水平上顯著，為0.032，但對(duì)就業(yè)于服務(wù)業(yè)的高技能勞動(dòng)者無(wú)顯著影響。在工業(yè)部門(mén)中，不論是高技能勞動(dòng)者還是低技能勞動(dòng)者，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)其工資收入水平均無(wú)顯著影響

。對(duì)這一結(jié)果可能的解釋是，在服務(wù)行業(yè)，數(shù)字技術(shù)的使用為零工平臺(tái)的發(fā)展掃平了障礙，促進(jìn)了低端服務(wù)業(yè)的增長(zhǎng)，進(jìn)而為低技能勞動(dòng)者提供了許多就業(yè)紅利，有利于其工資水平的提高。國(guó)外也有相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)這一觀點(diǎn)提供了理論支撐，Autor等

[29]將低技能勞動(dòng)職業(yè)劃分為程序化任務(wù)密集型和非程序化任務(wù)型，而技術(shù)進(jìn)步會(huì)導(dǎo)致從事程序

化任務(wù)型職業(yè)的低技能勞動(dòng)產(chǎn)生替代，進(jìn)而引起低端服務(wù)業(yè)勞動(dòng)就業(yè)與工資的增長(zhǎng)。此外，云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)的使用推動(dòng)了工業(yè)部門(mén)智能化發(fā)展，制造企業(yè)的核心業(yè)務(wù)可以利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)在線化、知識(shí)編碼化和自動(dòng)化。因此，隨著智能加工中心、工業(yè)機(jī)器人、人工智能等數(shù)字技術(shù)的成熟，企業(yè)將逐漸擺脫人力資源的限制，這將導(dǎo)致工業(yè)部門(mén)勞動(dòng)者就業(yè)壓力加大，進(jìn)而在一定程度上波及勞動(dòng)者收入。

（二）基于社會(huì)資本的異質(zhì)性

已有研究表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展推動(dòng)了原有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)升級(jí)，有利于個(gè)體精準(zhǔn)定位其尋找的社交目標(biāo)。為此，本文參考馬光榮等[30]的做法，選取CFPS調(diào)查問(wèn)卷中“過(guò)去12個(gè)月，您家總共出了多少人情禮”作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，并依據(jù)中位數(shù)將樣本劃分為高社會(huì)資本組和低社會(huì)資本組，考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)不同社會(huì)資本群體工資收入的影響。檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展僅對(duì)低社會(huì)資本的低技能勞動(dòng)者的工資收入有促進(jìn)作用，系數(shù)大小為0.025。對(duì)這一結(jié)果可能的解釋是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有效緩解了弱勢(shì)群體在勞動(dòng)力市場(chǎng)中所遭受的歧視，尤其是對(duì)于低社會(huì)資本群體而言，互聯(lián)網(wǎng)的使用會(huì)拓寬其社交范圍，降低社會(huì)資本的限制，對(duì)其職業(yè)搜尋、收入水平提高都存在正向影響?？梢?jiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)弱化了中國(guó)社會(huì)中的人情規(guī)則，加強(qiáng)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是提高弱勢(shì)群體社會(huì)信任水平、降低收入差距的重要途徑。

七、結(jié)論與政策建議

本文立足于數(shù)字經(jīng)濟(jì)極大影響了中國(guó)收入不平等這一典型事實(shí)，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的微觀作用視角切入，采用熵值法，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化使用和數(shù)字化效用三方面對(duì)各行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，并與CFPS個(gè)人微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)技能工資差距的影響效應(yīng)及其內(nèi)在機(jī)制。主要結(jié)論如下：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)明顯地促進(jìn)了低技能勞動(dòng)者的工資收入，縮小了高低技能勞動(dòng)者的工資差距，在考慮了內(nèi)生性、剔除極端值等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，該結(jié)論依然成立；第二，通過(guò)分位數(shù)回歸和OaxacaBlinder分解發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)縮小了低技能群體和高技能群體內(nèi)部中低收入差距，同時(shí)也會(huì)擴(kuò)大各群體內(nèi)部的中高收入差距，整體來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能縮小技能工資差距，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于工資分布處于低、中分位點(diǎn)上的技能工資差距具有更高的解釋效應(yīng)；第三，機(jī)制分析結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能為勞動(dòng)者提供更多就業(yè)機(jī)會(huì)和就業(yè)崗位，提高時(shí)間投入度，改善高低技能勞動(dòng)者之間的收入不平等，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)無(wú)法促進(jìn)勞動(dòng)者職位晉升，不利于人力資本水平的提高，有加劇就業(yè)技能結(jié)構(gòu)極化現(xiàn)象的風(fēng)險(xiǎn)；第四，從異質(zhì)性分析來(lái)看，在不同就業(yè)行業(yè)和不同社會(huì)資本群體中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)者工資收入的影響均具有差異性。本文研究結(jié)論還具有以下政策啟示：

首先，政府應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)5G網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)發(fā)展，充分利用互聯(lián)網(wǎng)的放大效應(yīng)和輿論監(jiān)督效應(yīng)減少就業(yè)歧視以促進(jìn)勞動(dòng)就業(yè)，進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)字新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，降低互聯(lián)網(wǎng)使用成本，最大化利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)力工資水平的調(diào)整作用，讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)的普惠性和包容性等紅利特征得以充分發(fā)揮，從而加快不同技能勞動(dòng)力深度融合，改善低技能群體的收入處境，最終實(shí)現(xiàn)中國(guó)式現(xiàn)代化共同富裕。

其次，積極探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下對(duì)高收入的規(guī)范與調(diào)節(jié)路徑，加強(qiáng)對(duì)新業(yè)態(tài)就業(yè)人員的稅收管理工作，將電商直播等新的高收入形式納入稅收監(jiān)管范疇，盡可能減弱數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中高收入群體收入差距產(chǎn)生的負(fù)面影響。做好企業(yè)所得稅與個(gè)人所得稅之間的制度協(xié)調(diào)，避免網(wǎng)絡(luò)主播將個(gè)人收入轉(zhuǎn)化為平臺(tái)收入從而減少納稅的現(xiàn)象發(fā)生。

再次，完善對(duì)低技能群體的勞動(dòng)權(quán)益保障體系。對(duì)于靈活就業(yè)的個(gè)體，出臺(tái)相關(guān)就業(yè)統(tǒng)計(jì)制度，讓零工群體在當(dāng)?shù)毓簿蜆I(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)進(jìn)行就業(yè)登記，并享受相關(guān)政策和服務(wù)。同時(shí)，嚴(yán)格規(guī)定行業(yè)工時(shí)、勞動(dòng)定額標(biāo)準(zhǔn)、勞動(dòng)報(bào)酬支付周期等，破解靈活就業(yè)者面臨的漲薪難、工時(shí)過(guò)長(zhǎng)等問(wèn)題。對(duì)于非城市戶(hù)口的低技能勞動(dòng)群體，加快戶(hù)籍制度改革，使其能在當(dāng)?shù)氐玫綉?yīng)有的社會(huì)保障。

最后，加強(qiáng)學(xué)習(xí)型社會(huì)建設(shè)，以數(shù)字化改革推動(dòng)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展和實(shí)現(xiàn)基本公共服務(wù)均等化，讓農(nóng)民、低技能勞動(dòng)者等弱勢(shì)群體也可享受優(yōu)質(zhì)教育資源。加大基礎(chǔ)教育和在職培訓(xùn)力度，提升勞動(dòng)者技

能水平，根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需求，出臺(tái)針對(duì)性的人才培養(yǎng)方案，實(shí)現(xiàn)低技能勞動(dòng)力向中高技能勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)變，努力化解數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)極化現(xiàn)象。大力推動(dòng)平臺(tái)組織與行業(yè)協(xié)會(huì)、高?？蒲袡C(jī)構(gòu)之間的合作，增強(qiáng)勞動(dòng)者職業(yè)技能培訓(xùn)質(zhì)量，為新職業(yè)發(fā)展打下良好根基，從技術(shù)和經(jīng)濟(jì)兩方面為縮小收入差距和高質(zhì)量就業(yè)提供有效支撐。

參考文獻(xiàn)：

［1］"邱澤奇，張樹(shù)沁，劉世定，等.從數(shù)字鴻溝到紅利差異：互聯(lián)網(wǎng)資本的視角[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2016（10）：93115.

［2］"李雅楠，謝倩蕓.互聯(lián)網(wǎng)使用與工資收入差距：基于CHNS數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2017（7）：87100.

［3］"吳彬彬，沈揚(yáng)揚(yáng)，盧云鶴，等.互聯(lián)網(wǎng)使用與用途如何影響農(nóng)村居民工資性收入差距[J].勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究，2021（4）：99116.

［4］"楊艷琳，付晨玉.中國(guó)農(nóng)村普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)年齡人口多維貧困的改善效應(yīng)分析[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2019（3）：1935.

［5］"毛宇飛，曾湘泉，胡文馨.互聯(lián)網(wǎng)使用能否減小性別工資差距：基于CFPS數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2018（7）：3345.

［6］"PEDULLA"D"S，"PAGER"D."Race"and"networks"in"the"job"search"process[J]."American"Sociological"Review，"2019，"84（6）："9831012.

［7］"ACEMOGLU"D，"RESTREPO"P."Automation"and"new"tasks："how"technology"displaces"and"reinstates"labor[J]."Journal"of"Economic"Perspectives，"2019，"33（2）："330.

［8］"楊飛，范從來(lái).產(chǎn)業(yè)智能化是否有利于中國(guó)益貧式發(fā)展？[J].經(jīng)濟(jì)研究，2022（5）：150165.

［9］"張勛，萬(wàn)廣華，張佳佳，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、普惠金融與包容性增長(zhǎng)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2019（8）：7186.

［10］唐紅梅，趙軍.數(shù)字普惠金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與包容性增長(zhǎng)[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2022（6）：7183.

［11］李帥娜.數(shù)字化與服務(wù)業(yè)工資差距：推波助瀾還是雪中送炭：基于CFPS與行業(yè)匹配數(shù)據(jù)的分析[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2021（6）：114.

［12］PHELPS"E"S."The"statistical"theory"of"racism"and"sexism[J]."American"Economic"Review，"1972，"62（4）："659661.

［13］胡擁軍，關(guān)樂(lè)寧.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)與就業(yè)替代效應(yīng)探究[J].改革，2022（4）：4254.

［14］

馬克思.資本論：第一卷[M].北京：人民出版社，1975：468469.

［15］BORLAND"J，"COELLI"M."Are"robots"taking"our"jobs？[J]."Australian"Economic"Review，"2017（4）："377397.

［16］格雷，蘇里."銷(xiāo)聲匿跡：數(shù)字化工作的真正未來(lái)[M].左安浦，譯.上海：上海人民出版社，2020：28.

［17］蔡躍洲，陳楠.新技術(shù)革命下人工智能與高質(zhì)量增長(zhǎng)、高質(zhì)量就業(yè)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2019（5）：322.

［18］潘旦.互聯(lián)網(wǎng)“零工經(jīng)濟(jì)”就業(yè)群體的勞動(dòng)權(quán)益保障研究[J].浙江社會(huì)科學(xué)，2022（4）：8995.

［19］PUTNAM"L"L，"MYERS"K"K，"GAILLIARD"B"M."Examining"the"tensions"in"workplace"flexibility"and"exploring"options"for"new"directions[J]."Human"Relations，"2014（4）："413440.

［20］李海艦，李凌霄.中國(guó)“共享員工”勞動(dòng)用工模式研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（11）：116134.

［21］盧晶亮.資本積累與技能工資差距：來(lái)自中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2017（2）：577598.

［22］FIRPO"S，"FORTIN"N"M，"LEMIEUX"T."Unconditional"quantile"regressions[J]."Econometrica，"2009（3）："953973.

［23］劉軍，楊淵鋆，張三峰.中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)度與驅(qū)動(dòng)因素研究[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2020（6）：8196.

［24］柏培文，張?jiān)?數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人口紅利下降與中低技能勞動(dòng)者權(quán)益[J].經(jīng)濟(jì)研究，2021（5）：91108.

［25］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(lái)自中國(guó)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界，2020（10）：6576.

［26］NUNN"N，"QIAN"N."US"food"aid"and"civil"conflict[J]."American"Economic"Review，"2014（6）："16301666.

［27］LEWBEL"A."Constructing"instruments"for"regressions"with"measurement"error"when"no"additional"data"are"available，"with"an"application"to"patents"and"Ramp;D[J]."Econometrica："Journal"of"the"Econometric"Society，"1997（1）："12011213.

［28］李唐，李青，陳楚霞.數(shù)據(jù)管理能力對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響效應(yīng)：來(lái)自中國(guó)企業(yè)—?jiǎng)趧?dòng)力匹配調(diào)查的新發(fā)現(xiàn)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（6）：174192.

［29］AUTOR"D"H，"DORN"D."The"growth"of"lowskill"service"jobs"and"the"polarization"of"the"US"labor"market[J]."American"Economic"Review，"2013，"103（5）："15531597.

［30］馬光榮，楊恩艷.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、非正規(guī)金融與創(chuàng)業(yè)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2011（3）：8394.

編輯：張靜，高原