數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能鄉(xiāng)村振興對林業(yè)勞動(dòng)者的就業(yè)效應(yīng)研究

摘要：鄉(xiāng)村振興是決勝全面建成小康社會(huì)、全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的重大歷史任務(wù)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為鄉(xiāng)村振興提供了強(qiáng)大的新動(dòng)能，也對鄉(xiāng)村勞動(dòng)力市場的就業(yè)規(guī)模和就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大影響。文章對2011—2022年我國30個(gè)省份鄉(xiāng)村不同技能林業(yè)勞動(dòng)者的就業(yè)量進(jìn)行測度，構(gòu)建衡量各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)體系，通過個(gè)體與時(shí)間雙向固定效應(yīng)模型，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對鄉(xiāng)村林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的影響。進(jìn)一步探究區(qū)域異質(zhì)性和個(gè)體異質(zhì)性，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對東部、中部、西部地區(qū)不同技能林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)效應(yīng)的影響。結(jié)果表明：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)削弱林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提升1個(gè)單位，林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量會(huì)減少77.26%。（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對鄉(xiāng)村不同技能林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量存在明顯的負(fù)向作用，且對于低技能勞動(dòng)者的影響最大，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提升1個(gè)單位，低技能勞動(dòng)者會(huì)減少69.97%；對于中技能勞動(dòng)者的就業(yè)量影響最小，為38.80%。（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每增加1個(gè)單位，東部地區(qū)林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量會(huì)減少90.40%，中部地區(qū)的中技能勞動(dòng)者就業(yè)量會(huì)減少254.76%，對西部地區(qū)則無顯著影響。文章豐富了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和就業(yè)效應(yīng)理論的相關(guān)研究，通過數(shù)理模型對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何影響林業(yè)勞動(dòng)者的深入剖析，能夠緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下我國鄉(xiāng)村林業(yè)勞動(dòng)者的就業(yè)問題。文章指出我國應(yīng)高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)產(chǎn)生的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)；積極尋求數(shù)字經(jīng)濟(jì)助推林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)的路徑；完善社會(huì)保障制度，提升就業(yè)服務(wù)水平。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；鄉(xiāng)村振興；就業(yè)效應(yīng)；替代效應(yīng)；創(chuàng)造效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F326.2； F49； F323.6； F249.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1673-338X（2024）5-064-15

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“基于選擇實(shí)驗(yàn)法的秸稈多元化利用非市場價(jià)值評估及生態(tài)補(bǔ)貼機(jī)制研究”（71703082），陜西師范大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目“社會(huì)嵌入視角下陜西貧困區(qū)科技精準(zhǔn)扶貧模式探索及提升策略研究”（20200347），陜西省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究專項(xiàng)“數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能鄉(xiāng)村振興的就業(yè)效應(yīng)研究”（2023HZ0939）。

Research on the employment effect of digital economy empowering rural revitalizationon on forestry workers

LI Peng， FU Xiaorui， CHEN Yuchun， WANG Shufen

（International Business School of Shaanxi Normal University， Xi’an 710119）

Abstract：Rural revitalization constitutes a major historical task in achieving a decisive victory in the comprehensive establishment of a moderately prosperous society in all aspects and the comprehensive construction of a modern socialist country. The advancement of digital economy offers a powerful new impetus for rural revitalization and has a significant influence on the employment scale and employment structure of the rural labor market. This paper gauged the employment quantity of rural forestry workers with diverse skills in 30 provinces in China from 2011 to 2022， constructed an indicator system to measure the development level of digital economy in each province， and empirically investigated the effect of digital economy development on the employment quantity of rural forestry workers through individual and time two-way fixed effects model. It further explored regional and individual heterogeneity， and analyzed the impact of digital economy on the employment effect of forestry workers with different skills in the eastern， central， and western regions. The findings revealed that：（1）The development of digital economy would diminish the total employment of forestry workers. When the development level of digital economy rose by one unit， the total employment of forestry workers would decline by 77.26%.（2）Digital economy had a significant negative impact on the employment of rural forestry workers with different skills. The influence on low-skilled workers was the most significant. Every time digital economy escalated by one level， low-skilled forestry workers would decrease by 69.97%. The impact on the employment volume of medium-skilled workers was the least， which was 38.80%.（3）For every unit increase in digital economy development index， the total employment of forestry workers in the eastern region would decline by 90.40%. The employment of medium-skilled forestry workers in the central region would decrease by 254.76%， but there was no remarkable effect on the western region. This paper enriched the relevant research on the rural revitalization strategy， digital economy and the employment effect theory. Through a mathematical model， the in-depth analysis of how digital economy affected forestry workers could alleviate the employment issue of rural forestry workers in digital economy era. The paper pointed out that China should attach great importance to the substitution effect and creation effect of digital economy on the employment of forestry workers， actively seek methods for digital economy to enhance the employment of forestry workers， improve the social security system and enhance employment services.

Keywords：digital economy；rural revitalization；employment effect；substitution effect；creation effects

1引言

當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)正處于高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期，信息化、數(shù)字化為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了新方向，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為國家戰(zhàn)略。中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2023年）》顯示，2022年，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到50.2萬億元，同比名義增長10.3%，占GDP比重的41.5%。2022年1月，中央網(wǎng)信辦等10個(gè)部門印發(fā)《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2022-2025）》，明確提出要著力發(fā)展鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)。在此背景下，加快數(shù)字技術(shù)與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)深度融合，把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)為鄉(xiāng)村發(fā)展帶來的新機(jī)遇，對于中國實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興具有重大意義。

就業(yè)是民生之本，就業(yè)問題是我國面臨的最重要的問題之一。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動(dòng)者就業(yè)產(chǎn)生的影響引發(fā)了學(xué)界的廣泛討論（楊朝舜，2020；倪建春，2020；隆云滔等，2020）。在全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵時(shí)期，科學(xué)測度各省份鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對我國林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)的影響，對提升我國林業(yè)勞動(dòng)者的就業(yè)水平具有重要意義。

基于此，本文立足于就業(yè)角度，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于鄉(xiāng)村振興的影響，基于數(shù)據(jù)有效性及可得性，擬利用2011—2022年中國30個(gè)省份（不含香港、澳門、臺(tái)灣地區(qū)和西藏自治區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，在對不同技能林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度的基礎(chǔ)上，采用個(gè)體與時(shí)間雙向固定效應(yīng)模型，實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的影響，并進(jìn)一步探究個(gè)體異質(zhì)性以及區(qū)域異質(zhì)性，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在賦能鄉(xiāng)村振興的過程中對鄉(xiāng)村地區(qū)不同技能水平以及不同省份的林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)效應(yīng)差異。

本文的邊際貢獻(xiàn)：在理論層面，針對性探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能鄉(xiāng)村農(nóng)林產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)的理論機(jī)制，豐富和完善我國鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)和就業(yè)效應(yīng)理論。在實(shí)證分析層面，構(gòu)建個(gè)體與時(shí)間雙向固定模型分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對我國林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)的影響效應(yīng)，并進(jìn)行區(qū)域異質(zhì)性及個(gè)體異質(zhì)性分析。在視角層面，現(xiàn)有研究對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響不同技能勞動(dòng)力就業(yè)的討論仍然存在分歧，尤其缺乏關(guān)于林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量以及就業(yè)結(jié)構(gòu)的研究。對此，本文通過理論與實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的影響，以緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下我國林業(yè)勞動(dòng)者的就業(yè)問題。

2文獻(xiàn)回顧與評述

綜述本文所涉及研究領(lǐng)域已有文獻(xiàn)，從關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)林業(yè)相關(guān)研究以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)就業(yè)效應(yīng)兩個(gè)主要方面梳理研究進(jìn)展，評述研究領(lǐng)域的局限性或可改進(jìn)之處，并指出已有研究與本文的差異。

2.1關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和農(nóng)林業(yè)的相關(guān)研究

數(shù)字經(jīng)濟(jì)首先由Tapscott（1996）提出，Kling等（1999）進(jìn)一步研究認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅是指電子商務(wù)，還應(yīng)包括信息技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施、信息技術(shù)行業(yè)本身和與信息技術(shù)所支撐的有形商品的銷售；郭晶（2023）認(rèn)為，數(shù)字林業(yè)是對林業(yè)資源、生態(tài)環(huán)境、林業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行全面、綜合和動(dòng)態(tài)管理的一種現(xiàn)代化手段。當(dāng)前與數(shù)字經(jīng)濟(jì)和農(nóng)林業(yè)相關(guān)的研究多認(rèn)同數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)的賦能作用。王寧（2023）通過構(gòu)建31個(gè)省份的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興指數(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興有顯著的促進(jìn)作用，體現(xiàn)在生產(chǎn)方式高效、第一產(chǎn)業(yè)增產(chǎn)、提高農(nóng)業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力三個(gè)方面；侯方淼等（2023）探究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響鄉(xiāng)村林業(yè)的發(fā)展，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能鄉(xiāng)村林業(yè)的生產(chǎn)可能性邊界、經(jīng)營管理以及新業(yè)態(tài)，從而促進(jìn)鄉(xiāng)村林業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)轉(zhuǎn)型升級(jí)、推動(dòng)鄉(xiāng)村林業(yè)經(jīng)營管理網(wǎng)絡(luò)化以及擴(kuò)展鄉(xiāng)村林業(yè)產(chǎn)業(yè)體系。

2.2關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)就業(yè)效應(yīng)的相關(guān)研究

國內(nèi)外對數(shù)字經(jīng)濟(jì)就業(yè)效應(yīng)的已有研究中，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動(dòng)者就業(yè)存在替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)兩個(gè)方面的影響。在替代效應(yīng)方面，World Bank Group（2016）研究發(fā)現(xiàn)，由于自動(dòng)化水平的進(jìn)步，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（Organization for Economic Co-operation and Development， OECD）國家約57%的崗位將會(huì)在未來20年被替代；王志凱（2018）通過研究人工智能技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)在初期對第一產(chǎn)業(yè)有明顯的抑制作用，對第二產(chǎn)業(yè)有短暫的促進(jìn)作用，在中長期對第一產(chǎn)業(yè)的作用趨于平穩(wěn)，對第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生抑制作用；王林輝等（2022）研究發(fā)現(xiàn)，人工智能會(huì)引發(fā)中國19.05%的崗位面臨高替代風(fēng)險(xiǎn)。其他學(xué)者則認(rèn)為數(shù)字技術(shù)在替代勞動(dòng)力的同時(shí)，也會(huì)創(chuàng)造出新的崗位。Pélissié等（2011）研究發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)導(dǎo)致法國50萬個(gè)工作崗位消失的同時(shí)也創(chuàng)造了240萬個(gè)新的就業(yè)機(jī)會(huì)；王躍生等（2022）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用創(chuàng)造了許多新的職業(yè)種類，與數(shù)字經(jīng)濟(jì)有關(guān)的就業(yè)崗位日益增加，推動(dòng)了勞動(dòng)者就業(yè)總量的增長；張水平等（2023）研究認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不一定會(huì)造成中國就業(yè)規(guī)模的減小，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在減少第一產(chǎn)業(yè)崗位的同時(shí)會(huì)增加第三產(chǎn)業(yè)崗位，并增加對高技能勞動(dòng)者的需求。

此外，還有學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對不同技能水平勞動(dòng)者產(chǎn)生的影響存在差異。Goos等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，智能化水平提高會(huì)使中技能勞動(dòng)者的就業(yè)量減少，但是會(huì)提高低技能和高技能勞動(dòng)者的就業(yè)水平，勞動(dòng)力市場出現(xiàn)兩極分化；陳曉等（2020）研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化會(huì)增加高技能勞動(dòng)力的需求，逐步替代中、低技能勞動(dòng)力。但是Autor等（2003）、Goos等（2009）以及Michaels等（2014）認(rèn)為，這也可能是工作極化現(xiàn)象的作用結(jié)果，即高技能和低技能工人的工作機(jī)會(huì)持續(xù)增加，而中技能工人的工作機(jī)會(huì)卻在減少。因此，探討企業(yè)數(shù)字化對就業(yè)的影響時(shí)需要探究其對不同技能林業(yè)勞動(dòng)者產(chǎn)生的影響。

綜上分析可知，國內(nèi)外學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟(jì)在制造業(yè)、人工智能等領(lǐng)域的就業(yè)效應(yīng)進(jìn)行了多方位的研究，但在農(nóng)林業(yè)的研究僅限于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)的整體影響，缺乏對農(nóng)林業(yè)就業(yè)量的沖擊效應(yīng)分析。因此，本文一是通過探究鄉(xiāng)村振興背景下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的影響，深化了本領(lǐng)域的相關(guān)研究；二是按照低、中、高技能劃分出三類就業(yè)量并進(jìn)行測度，借助個(gè)體與時(shí)間雙向固定效應(yīng)模型，較為全面地揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同技能林業(yè)勞動(dòng)者的就業(yè)影響，有助于更好地評估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)的影響；三是考慮到中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異，本文進(jìn)一步研究東部、中部、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)的影響，有利于更好地提出差異化的政策啟示。

3理論分析框架與研究方法

本文通過對可行能力理論的闡述，構(gòu)建理論分析框架，并據(jù)此提出研究假設(shè)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步闡釋本文研究方法和模型構(gòu)建。

3.1理論分析與研究假設(shè)

產(chǎn)業(yè)振興是推進(jìn)與實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的基礎(chǔ)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略高度契合（金軍，2023），通過向農(nóng)業(yè)農(nóng)村滲透產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)發(fā)展、生態(tài)優(yōu)化、文化整合、治理規(guī)范和增收致富五大效應(yīng)，為鄉(xiāng)村振興注入強(qiáng)大動(dòng)能（賀衛(wèi)華等，2022），同時(shí)也深刻影響著林業(yè)勞動(dòng)者的就業(yè)量。基于Autor等（2003）提出的基于任務(wù)的模型，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以通過替代效應(yīng)、創(chuàng)造效應(yīng)、反饋效應(yīng)和溢出效應(yīng)，對就業(yè)產(chǎn)生不同影響。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能會(huì)通過替代效應(yīng)減少對農(nóng)林業(yè)各類技能勞動(dòng)者的需求，降低就業(yè)量（張智勇等，2023）。按照基于任務(wù)的模型分析框架，數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能和勞動(dòng)者在不同工作中發(fā)揮著各自的比較優(yōu)勢。當(dāng)農(nóng)林企業(yè)使用數(shù)字技術(shù)的成本比勞動(dòng)者更具比較優(yōu)勢時(shí)，會(huì)偏向于使用數(shù)字技術(shù)與手段，導(dǎo)致部分勞動(dòng)者的就業(yè)崗位被數(shù)字技術(shù)取代，特別是重復(fù)性強(qiáng)、創(chuàng)造性和情感交互性弱的就業(yè)崗位，從而降低了勞動(dòng)者的就業(yè)量（Acemoglu et al.， 2020）。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展及其賦能效果的增強(qiáng)，數(shù)字技術(shù)及相關(guān)智能設(shè)備除了能從事重復(fù)性的工作之外，還可以勝任更加復(fù)雜，甚至超出勞動(dòng)者的體力和認(rèn)知范圍的工作。因此，數(shù)字技術(shù)發(fā)展對勞動(dòng)者就業(yè)產(chǎn)生替代效應(yīng)的范圍將會(huì)擴(kuò)大。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)造效應(yīng)可能會(huì)增加勞動(dòng)者的就業(yè)總量（劉儒等，2023）。數(shù)字技術(shù)的發(fā)展可以通過擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模增加各類技能勞動(dòng)者的就業(yè)量。數(shù)字技術(shù)及手段的應(yīng)用使得涉農(nóng)企業(yè)可以運(yùn)用資本和技術(shù)替代由勞動(dòng)者執(zhí)行的任務(wù)，資本和技術(shù)以其價(jià)格優(yōu)勢降低了企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營成本，提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率，進(jìn)而影響商品和服務(wù)的價(jià)格，刺激消費(fèi)需求，進(jìn)一步刺激企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，繼續(xù)增加對各類技能勞動(dòng)者的需求。

據(jù)此，本文提出兩個(gè)具有競爭性的假設(shè)H1a和H1b。

H1a：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)勞動(dòng)者總體就業(yè)規(guī)模產(chǎn)生的創(chuàng)造效應(yīng)大于替代效應(yīng)，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)使得林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量增加。

H1b：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)勞動(dòng)者總體就業(yè)規(guī)模產(chǎn)生的替代效應(yīng)大于創(chuàng)造效應(yīng)，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)使得林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量減少。

此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于不同技能勞動(dòng)者所產(chǎn)生的影響不同。當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以通過創(chuàng)造新的就業(yè)崗位增加中高技能勞動(dòng)者的就業(yè)量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在替代部分勞動(dòng)者就業(yè)的同時(shí)，也會(huì)創(chuàng)造出一些更具比較優(yōu)勢的新工作崗位，增加這些勞動(dòng)者的就業(yè)量。但是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)揮創(chuàng)造效應(yīng)主要體現(xiàn)在增加中高技能勞動(dòng)者就業(yè)量（葉熳蓮，2023）。農(nóng)林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)處于全產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的低端，就業(yè)人員主要為低技能勞動(dòng)者，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與這些勞動(dòng)者存在直接競爭關(guān)系。而且隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展，低技能勞動(dòng)力成本快速上升、技能替代成本下降使得低技能勞動(dòng)力更容易被技術(shù)替代，造成低技能勞動(dòng)力占比快速下降（陳斌開等，2021）。同時(shí)，中國農(nóng)林業(yè)中高技能勞動(dòng)者的就業(yè)量相對較少，且他們從事的主要是大量復(fù)雜的、無序的工作，因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對低技能勞動(dòng)者就業(yè)量的替代效應(yīng)會(huì)更加明顯。據(jù)此，本文提出假設(shè)H2。

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對不同技能林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量存在不同程度的影響，且替代作用對低技能勞動(dòng)者的就業(yè)量影響最大。

3.2研究方法

本文首先使用熵值法對數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平進(jìn)行衡量，熵是對不確定性信息的度量，不確定性越大，數(shù)據(jù)表現(xiàn)得越離散，隨機(jī)性越大，則包含的信息量就越大，熵也就越大。利用該原理計(jì)算出各指標(biāo)的熵權(quán)，能夠客觀反映各指標(biāo)權(quán)重。

首先對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，把指標(biāo)的絕對值轉(zhuǎn)化為相對值以方便橫向比較，正變量計(jì)算方法如式（1）所示，負(fù)變量計(jì)算方法如式（2）所示。

式（1）、式（2）中，Xij表示第i個(gè)指標(biāo)在j省份的數(shù)值。

4變量說明與描述性統(tǒng)計(jì)

基于理論分析與回歸模型的構(gòu)建，本文就數(shù)據(jù)來源進(jìn)行說明，對核心被解釋變量和解釋變量等進(jìn)行選取與描述性統(tǒng)計(jì)。本文使用的各項(xiàng)數(shù)據(jù)分別來源于《中國林業(yè)和草原統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，部分缺失數(shù)據(jù)用線性插值法補(bǔ)齊。

4.1被解釋變量

本文的被解釋變量為林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量（Yit）、低技能勞動(dòng)者就業(yè)量（Y1t）、中技能勞動(dòng)者就業(yè)量（Y2t）和高技能勞動(dòng)者就業(yè)量（Y3t），由于就業(yè)量數(shù)值較大，因此分別對各就業(yè)量進(jìn)行取對數(shù)處理，以便數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)。受教育程度在一定程度上能夠反映農(nóng)林從業(yè)者在吸收與消化農(nóng)林技能與管理知識(shí)等方面的能力，因此，本文借鑒郝楠（2017）、賈卓強(qiáng)（2023）對不同技能勞動(dòng)者的衡量標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)林業(yè)勞動(dòng)者的受教育程度不同，將其劃分為低技能勞動(dòng)者（具有小學(xué)及以下學(xué)歷）、中技能勞動(dòng)者（具有初中和高中學(xué)歷）和高技能勞動(dòng)者（具有大學(xué)?？萍耙陨蠈W(xué)歷），進(jìn)一步對2011—2022年我國30個(gè)省份（西藏自治區(qū)由于數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失不包括在內(nèi)，也未包括港澳臺(tái)地區(qū)）的鄉(xiāng)村不同技能林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量進(jìn)行測度，發(fā)現(xiàn)林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量和不同技能林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量整體呈下降趨勢。2011—2022年我國30個(gè)省份不同技能林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量如圖1所示。

4.2核心解釋變量

本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Dig）作為核心解釋變量。綜合考慮數(shù)據(jù)的科學(xué)性和可獲得性，選取數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化以及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化3個(gè)一級(jí)指標(biāo)。數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和創(chuàng)新起到關(guān)鍵的支撐作用，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)的技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)方面，是對數(shù)字化理解和產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的兩個(gè)方面，能夠有效對我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行衡量。在一級(jí)指標(biāo)基礎(chǔ)上，選取農(nóng)村廣播節(jié)目人口覆蓋率、氣象站個(gè)數(shù)、農(nóng)村人均用電量、農(nóng)村人均投遞路線長度、已通郵的行政村比重、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)、數(shù)字普惠金融指數(shù)等8個(gè)二級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系，如表1所示。

本文采用熵權(quán)-Topsis法有效評估各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，發(fā)現(xiàn)2011—2022年我國30個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大區(qū)域差異性。各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平平均指數(shù)如圖2所示。

4.3控制變量

為了盡可能克服遺漏變量的影響，借鑒賈卓強(qiáng)（2023）的研究，本文選取人力資本投資水平（Edu）、林業(yè)發(fā)展水平（For）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Ind）、交通通達(dá)度（Tra）以及人口增長水平（Peo）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Eco）、生活成本（Cos）、醫(yī)療保障水平（Med）8個(gè)變量作為控制變量，變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。具體來看，人力資本投資水平越高，勞動(dòng)者所掌握的林業(yè)相關(guān)知識(shí)越豐富，技能水平越高，越有利于自身就業(yè)，因此本文選用財(cái)政教育支出與財(cái)政總支出的比值進(jìn)行衡量；地區(qū)經(jīng)濟(jì)以及林業(yè)發(fā)展水平越高，會(huì)為林業(yè)勞動(dòng)者創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位，從而提升勞動(dòng)者就業(yè)量，故分別以地區(qū)GDP對數(shù)值以及林業(yè)GDP值衡量該指標(biāo)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化和發(fā)展會(huì)直接影響到就業(yè)機(jī)會(huì)的數(shù)量、結(jié)構(gòu)和地區(qū)分布，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和轉(zhuǎn)型，就業(yè)市場也會(huì)相應(yīng)地發(fā)生變化，本文以第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重作為該指標(biāo)的代理標(biāo)量；交通越便利，勞動(dòng)力要素流動(dòng)越快，能為勞動(dòng)者就業(yè)提供基礎(chǔ)條件，故以公路里程數(shù)進(jìn)行衡量；人口增長水平用人口自然增長率來表示；生活成本和醫(yī)療保障水平分別代表各地區(qū)宜居程度，生活成本越低、醫(yī)療水平越高，越容易吸引勞動(dòng)者就業(yè)，本文分別以農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出以及鄉(xiāng)村衛(wèi)生室個(gè)數(shù)取對數(shù)進(jìn)行衡量。

5實(shí)證分析

根據(jù)本文研究方法和樣本數(shù)據(jù)，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量進(jìn)行計(jì)算，并使用Stata 15.0進(jìn)行回歸分析，描述數(shù)字經(jīng)濟(jì)對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)的影響效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上對結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)，進(jìn)一步對異質(zhì)性進(jìn)行檢驗(yàn)和分析。

5.1基準(zhǔn)回歸

為了更加準(zhǔn)確地分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的關(guān)系，本文首先對相關(guān)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。由于隨機(jī)效應(yīng)需要的假設(shè)比固定效應(yīng)更強(qiáng)（因?yàn)橐蠼忉屪兞亢蛡€(gè)體遺漏特征不相關(guān)），但是相比之下，固定效應(yīng)卻有更多的自由度損失（因?yàn)榇绤?shù)更多）。因此，本文首先進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，判斷使用隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，通過檢驗(yàn)得到Prob > chi2= 0.0000，此處的原假設(shè)是接受隨機(jī)效應(yīng)，當(dāng)Prob > chi2< 0.0500時(shí)，認(rèn)為應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。進(jìn)一步檢驗(yàn)選擇雙向固定模型還是個(gè)體固定模型，通過檢驗(yàn)得到Prob > F = 0.0000。因此，應(yīng)當(dāng)選擇個(gè)體與時(shí)間雙向固定模型進(jìn)行分析。

基于我國30個(gè)省份樣本的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的回歸結(jié)果如表3所示。由表3可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量和不同技能勞動(dòng)者就業(yè)量的影響系數(shù)均顯著為負(fù)，且該系數(shù)絕對值在低技能勞動(dòng)者就業(yè)量中最大、在中技能勞動(dòng)者就業(yè)量中最小。該結(jié)果說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量和不同技能勞動(dòng)者就業(yè)量產(chǎn)生的替代效應(yīng)大于創(chuàng)造效應(yīng)，且該負(fù)向影響在低技能勞動(dòng)者就業(yè)量中最大、在中技能勞動(dòng)者就業(yè)量中最小。這可能是因?yàn)椋阂环矫?，?shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展常常伴隨著自動(dòng)化和智能化的進(jìn)步，一些簡單重復(fù)的勞動(dòng)可能會(huì)被自動(dòng)化系統(tǒng)取代，所以與中技能勞動(dòng)者相比，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對低技能勞動(dòng)者的影響更大；另一方面，鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及人才回引政策的貫徹落實(shí)吸引了大量的高等學(xué)歷勞動(dòng)者，勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的同時(shí)行業(yè)所提供的崗位也不斷減少。因此，與中技能勞動(dòng)者相比，高技能勞動(dòng)者可能需要面對更激烈的競爭，從而不利于就業(yè)。這驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)H1b和H2。

5.2穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于北京、天津、上海、重慶4個(gè)直轄市現(xiàn)代化林業(yè)發(fā)展水平較高，不具備代表性，因此借鑒黃敦平等（2023）的做法，本文選擇剔除直轄市后對剩余樣本重新進(jìn)行估計(jì)，基于26個(gè)省份樣本的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。由表4中各列數(shù)值均為負(fù)可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)抑制林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量和不同技能勞動(dòng)者就業(yè)量，此結(jié)論進(jìn)一步驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性。

5.3內(nèi)生性檢驗(yàn)

考慮到林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)增加對數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能會(huì)出現(xiàn)反向推動(dòng)作用，即存在內(nèi)生性問題，因此借鑒魯釗陽等（2022）的相關(guān)研究，本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平滯后一期（L.Dig）作為工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，該變量與當(dāng)期數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，但與其他變量以及擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)。內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。此外，對于原假設(shè)“工具變量識(shí)別不足”的檢驗(yàn)，Kleibergen-Paap rk的LM統(tǒng)計(jì)量P值均為0.0952，顯著拒絕原假設(shè)；在工具變量弱識(shí)別的檢驗(yàn)中，Kleibergen-Paap Wald rk的F統(tǒng)計(jì)量為434.1350，大于Stock-Yogo弱識(shí)別檢驗(yàn)在10%顯著性水平上的臨界值16.3800。總體而言，以上檢驗(yàn)說明了選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)滯后一期工具變量的合理性。

5.4異質(zhì)性分析

考慮到中國各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與資源要素條件存在明顯的區(qū)域性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的作用效果也可能存在區(qū)域差異。因此，本文依據(jù)三大經(jīng)濟(jì)帶的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將我國30個(gè)省份的樣本劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)，進(jìn)一步考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的區(qū)域差異。東部、中部、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的回歸結(jié)果如表6所示。從表6不難發(fā)現(xiàn)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量以及不同技能勞動(dòng)者就業(yè)量均會(huì)產(chǎn)生負(fù)向影響。其中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對低技能勞動(dòng)者的負(fù)向影響最大，這是由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可能加劇數(shù)字鴻溝，即數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用和數(shù)字化機(jī)會(huì)的不平等分配。低技能勞動(dòng)者通常面臨數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的障礙，如缺乏數(shù)字技能、數(shù)字設(shè)備的使用能力等，這使得低技能勞動(dòng)者更難參與到林業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)中。與東部地區(qū)相比，數(shù)字經(jīng)濟(jì)只對中部地區(qū)低技能勞動(dòng)者就業(yè)產(chǎn)生不利影響，而不會(huì)影響西部地區(qū)。這可能是因?yàn)橹胁亢臀鞑康貐^(qū)的林業(yè)資源更為豐富。這些地區(qū)的林業(yè)勞動(dòng)者主要從事與林業(yè)資源相關(guān)的工作，如林木砍伐、造林和林地管理等。由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展主要集中在城市和信息技術(shù)密集的行業(yè)，與中部和西部地區(qū)林業(yè)勞動(dòng)者的工作范圍相對獨(dú)立，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對其就業(yè)的影響較小。

6研究結(jié)論、討論與政策啟示

伴隨我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸成為培育經(jīng)濟(jì)增長新動(dòng)能、搶抓發(fā)展新機(jī)遇的重要路徑手段，作為經(jīng)濟(jì)“加速器”和“穩(wěn)定器”的作用逐漸凸顯。數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否惠及鄉(xiāng)村弱勢群體、推動(dòng)鄉(xiāng)村農(nóng)林業(yè)居民就業(yè)呢？本文探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)的影響，得出研究結(jié)論，并與已有研究進(jìn)行對比討論，然后提出政策啟示，以期為促進(jìn)農(nóng)村居民高質(zhì)量就業(yè)提供實(shí)證參考。

6.1研究結(jié)論

本文基于2011—2022年我國30個(gè)省份對不同技能林業(yè)勞動(dòng)者的就業(yè)量以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)等發(fā)展水平進(jìn)行測度，構(gòu)建衡量各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)體系，通過個(gè)體與時(shí)間雙向固定效應(yīng)模型，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對不同技能林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的影響，得出三點(diǎn)研究結(jié)論。

一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)削弱林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量。通過個(gè)體與時(shí)間雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，得到我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提升1個(gè)單位，林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量會(huì)減少77.26%，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量產(chǎn)生的替代效應(yīng)大于創(chuàng)造效應(yīng)，這可能主要是由于技能要求、教育和培訓(xùn)不足、地理限制以及工作類型轉(zhuǎn)變等原因所致。另外，城鎮(zhèn)化水平會(huì)對就業(yè)產(chǎn)生不利影響，原因在于隨著城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，農(nóng)村勞動(dòng)力逐漸向城市轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致農(nóng)村人口減少，林業(yè)勞動(dòng)者面臨著更少的就業(yè)機(jī)會(huì)。但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及人均受教育年限提升會(huì)推動(dòng)勞動(dòng)者就業(yè)，這可能是由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變革會(huì)為鄉(xiāng)村勞動(dòng)者提供更多新興崗位，而受教育程度越高則會(huì)賦予農(nóng)民越多滿足工作要求的技能，從而促進(jìn)就業(yè)。

二是鄉(xiāng)村不同技能林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量存在明顯的負(fù)向作用，且對低技能勞動(dòng)者的影響最大，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提升1個(gè)單位，低技能勞動(dòng)者會(huì)減少69.97%，對中技能勞動(dòng)者就業(yè)量的影響最小，僅為38.80%，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對低技能勞動(dòng)者具有十分嚴(yán)重的削弱作用，當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的賦能效用還未在林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量中得以體現(xiàn)，反而會(huì)對就業(yè)造成不利影響。

三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)存在區(qū)域異質(zhì)性，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的不斷提升，東部地區(qū)不同技能勞動(dòng)者以及勞動(dòng)者就業(yè)總量均會(huì)顯著下降，但是西部地區(qū)勞動(dòng)者就業(yè)總量不會(huì)發(fā)生變化，中部地區(qū)中技能勞動(dòng)者就業(yè)量則會(huì)下降。具體來說，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每增加1個(gè)單位，東部地區(qū)林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量會(huì)減少90.40%，低、中、高技能勞動(dòng)者就業(yè)量分別會(huì)下降102.18%、47.69%、68.24%，而中部地區(qū)中技能勞動(dòng)者就業(yè)量會(huì)顯著減少254.76%，對東部地區(qū)則無顯著影響。

6.2討論

目前學(xué)界直接聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)的實(shí)證研究極為少見，多數(shù)研究側(cè)重定性意義上的一般討論。

首先，本文對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不利于林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)，這與林龍飛等（2022）、曾素佳（2023）認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于提升農(nóng)民就業(yè)質(zhì)量、擴(kuò)大就業(yè)數(shù)量的結(jié)論不同。原因在于，林龍飛等（2022）、曾素佳（2023）僅基于某一年中國勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查或者流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測的微觀數(shù)據(jù)分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)戶就業(yè)的影響，未能反映整體趨勢和狀況。本文豐富了現(xiàn)有研究利用2012—2022年30個(gè)省份的宏觀數(shù)據(jù)，且僅關(guān)注于林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)情況，具有較高的趨勢性和針對性，有利于揭示規(guī)律和關(guān)聯(lián)，可為各省級(jí)政府更好地促進(jìn)農(nóng)村共同富裕提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

其次，對于不同技能勞動(dòng)者就業(yè)量的衡量方面，本文與多數(shù)研究采用的方法一致，用就業(yè)人員的學(xué)歷水平來劃分。從全國整體層面分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對于不同技能勞動(dòng)者就業(yè)量的影響可以得出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對中、低技能勞動(dòng)者就業(yè)具有抑制作用，這與陳曉等（2020）得到的研究結(jié)論一致，原因在于隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，部分崗位要求從業(yè)者具備較高的技術(shù)素養(yǎng)和數(shù)字化能力，而許多傳統(tǒng)中低技能工作也逐漸被自動(dòng)化和智能化取代，自動(dòng)化和機(jī)器人技術(shù)的廣泛應(yīng)用使得一些簡單重復(fù)性的工作能夠更高效地完成，進(jìn)一步減少了對中低技能勞動(dòng)者的需求。另外，本文通過分析得出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也會(huì)對高技能勞動(dòng)者的就業(yè)產(chǎn)生負(fù)向影響，這一結(jié)論與Autor（2015）、黃海清等（2022）所提出的隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展、會(huì)引致高技能勞動(dòng)者需求得到提升這一觀點(diǎn)相反，原因在于：這些學(xué)者主要探究整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高技能勞動(dòng)者就業(yè)量，本文分析針對于鄉(xiāng)村地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)對高技能林業(yè)勞動(dòng)者產(chǎn)生何種效應(yīng)，因此造成不同結(jié)論的主要原因在于兩類文獻(xiàn)的研究群體存在差異。

最后，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對就業(yè)量產(chǎn)生的區(qū)域異質(zhì)性，本文揭示出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對于東部地區(qū)林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)產(chǎn)生顯著抑制作用。王蕾等（2024）認(rèn)為，東部城市與中心城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的賦能效應(yīng)更強(qiáng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過林業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高推動(dòng)林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，但并未關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量的影響。本文通過實(shí)證研究認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)減少中部地區(qū)中技能勞動(dòng)者就業(yè)量，這與鄧婷心（2023）認(rèn)為的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對就業(yè)規(guī)模的促進(jìn)作用在中國東部、中部、西部地區(qū)之間存在異質(zhì)性、在中部地區(qū)影響效果最好這一觀點(diǎn)相反，可能是由于鄧婷心（2024）使用城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)與城鎮(zhèn)年末總?cè)藬?shù)之比衡量就業(yè)水平，而本文則選用我國林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)總量衡量就業(yè)水平。

6.3政策啟示

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對我國林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)量有顯著的抑制作用。為了減輕數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)產(chǎn)生的負(fù)面影響，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)在就業(yè)方面的積極作用，本文提出三點(diǎn)政策啟示。

第一，高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)對林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)產(chǎn)生的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)。各級(jí)政府應(yīng)根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對林業(yè)勞動(dòng)者技能的要求，深化高等教育和職業(yè)教育體制改革，培養(yǎng)出更多高技能人才，鼓勵(lì)高校設(shè)立與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略和目標(biāo)相適應(yīng)的專業(yè)，同時(shí)充分發(fā)揮職業(yè)學(xué)院在職業(yè)技能培訓(xùn)方面的優(yōu)勢，注重對中低技能勞動(dòng)者就業(yè)技能的培養(yǎng)。尤其是對于低技能勞動(dòng)者，政府要積極培養(yǎng)其基礎(chǔ)數(shù)字技能，使其能夠適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需求。

第二，積極尋求數(shù)字經(jīng)濟(jì)助推林業(yè)勞動(dòng)者就業(yè)的路徑。各省需要切實(shí)推進(jìn)林業(yè)數(shù)字化改革，加快林業(yè)政策創(chuàng)新。對于福建、江西、廣西以及浙江、海南等森林覆蓋率高的省份更要發(fā)展現(xiàn)代林業(yè)，助推農(nóng)村旅游和農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)，為農(nóng)林業(yè)勞動(dòng)者提供更多就業(yè)機(jī)會(huì)。促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品電商和農(nóng)村電商的發(fā)展，打通農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道，提高農(nóng)產(chǎn)品的市場覆蓋和附加值。通過數(shù)字平臺(tái)，農(nóng)林業(yè)勞動(dòng)者可以直接將產(chǎn)品推向市場，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的線上線下銷售，創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，如電商經(jīng)營者、物流配送員和電商客服等。

第三，完善社會(huì)保障制度，提升就業(yè)服務(wù)水平。各地應(yīng)根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對不同技能勞動(dòng)者就業(yè)的影響，完善二次分配和三次分配，緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對勞動(dòng)者造成的就業(yè)沖擊和收入減少問題。政府應(yīng)該借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)發(fā)布就業(yè)信息，提供就業(yè)預(yù)警、預(yù)報(bào)和預(yù)測，完善再就業(yè)扶持政策，幫助面臨失業(yè)困境的勞動(dòng)者實(shí)現(xiàn)再就業(yè)。

參考文獻(xiàn)

陳斌開，馬燕來.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對發(fā)展中國家與發(fā)達(dá)國家勞動(dòng)力市場的不同影響——技能替代視角的分析[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）， 2021， 20（2）：1-12.

陳曉，鄭玉璐，姚笛.工業(yè)智能化、勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量——基于中介效應(yīng)模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J].華東經(jīng)濟(jì)管理， 2020， 34（10）：56-64.

鄧婷心.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對就業(yè)的影響分析[J].金融， 2023， 13（3）：534-545.

郭晶.數(shù)字林業(yè)建設(shè)現(xiàn)狀與思考[J].智慧農(nóng)業(yè)導(dǎo)刊， 2023， 3（15）：23-26.

郝楠.勞動(dòng)力就業(yè)“極化”、技能溢價(jià)與技術(shù)創(chuàng)新[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家， 2017（8）：27-32.

賀衛(wèi)華，趙琭嘉.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能鄉(xiāng)村振興：內(nèi)在機(jī)理與實(shí)現(xiàn)路徑[J].石河子大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）， 2022， 36（6）：14-21.

侯方淼，李曉怡，肖慧，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能中國鄉(xiāng)村林業(yè)發(fā)展：理論機(jī)制、成效分析及政策啟示[J].世界林業(yè)研究， 2023， 36（2）： 1-6.

黃敦平，尹凱.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興：內(nèi)在機(jī)理與實(shí)證檢驗(yàn)[J/OL].中國石油大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）， 2023：1-8. （2023-10-18） [2024-05-05]. https：//doi.org/10.13216/j.cnki.upcjess.2023.05.0015.

黃海清，魏航.數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何穩(wěn)就業(yè)——機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)分析[J].貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2022（1）：13-24.

賈卓強(qiáng).數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動(dòng)就業(yè)的影響研究[D].成都：四川大學(xué)， 2023.

金軍.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能鄉(xiāng)村振興的內(nèi)在機(jī)理與實(shí)現(xiàn)途徑[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2023（2）：55-57.

林龍飛，祝仲坤.“穩(wěn)就業(yè)”還是“毀就業(yè)”？數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民工高質(zhì)量就業(yè)的影響[J].南方經(jīng)濟(jì)， 2022（12）：99-114.

劉儒，馬銘釗.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)就業(yè)的影響研究：基于總量與結(jié)構(gòu)的視角[J].經(jīng)濟(jì)縱橫， 2023（9）：94-102.

隆云滔，劉海波，蔡躍洲.人工智能技術(shù)對勞動(dòng)力就業(yè)的影響——基于文獻(xiàn)綜述的視角[J].中國軟科學(xué)， 2020（12）：56-64.

魯釗陽，杜雨潼.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)證研究[J].中國流通經(jīng)濟(jì)， 2022， 36（11）：3-14.

倪建春.互聯(lián)網(wǎng)背景下就業(yè)問題及對策[J].中國統(tǒng)計(jì)， 2020（11）：11-12.

王蕾，李春波，楊卿.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展：作用機(jī)制與空間效應(yīng)[J].西部經(jīng)濟(jì)管理論壇， 2024， 35（1）：36-49.

王寧.數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的理論與實(shí)證[D].蘭州：蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)， 2023.

王林輝，胡晟明，董直慶.人工智能技術(shù)、任務(wù)屬性與職業(yè)可替代風(fēng)險(xiǎn)：來自微觀層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界， 2022， 38（7）： 60-79.

王躍生，張羽飛.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的雙重就業(yè)效應(yīng)與更高質(zhì)量就業(yè)發(fā)展[J].新視野， 2022（3）：43-50.

王志凱.人工智能等技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)的影響——基于三次產(chǎn)業(yè)的實(shí)證分析[J].時(shí)代金融， 2018（33）：192-193， 199.

楊朝舜.人工智能技術(shù)進(jìn)步對勞動(dòng)力就業(yè)的替代影響研究[D].上海：上海社會(huì)科學(xué)院， 2020.

葉熳蓮.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對我國制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響效應(yīng)[D].上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)， 2023.

曾素佳.鄉(xiāng)村振興視角下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民高質(zhì)量就業(yè)的影響研究[D].南昌：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)， 2023.

張水平，荀秀秀.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對我國勞動(dòng)力就業(yè)的影響及對策[J].中共青島市委黨校.青島行政學(xué)院學(xué)報(bào)， 2023（1）：51-56.

張智勇，伍家昕.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對就業(yè)多維影響的機(jī)制與對策分析[J].科學(xué)與管理， 2023， 43（2）：56-65.

Acemoglu D， Restrepo P. Robots and Jobs： Evidence from US Labor Markets [J]. Journal of Political Economy， 2020， 128（6）：2188-2244.

Autor D H， Levy F， Murnane R J. The skill content of recent technological change： An empirical exploration [J]. The Quarterly Journal of Economics， 2003， 118（4）：1279-1333.

Autor D H. Why are there still so many jobs？ The history and future of workplace automation [J]. Journal of Economic Perspectives， 2015， 29（3）：3-30.

Goos M， Manning A， Salomons A. Explaining job polarization： Routine-biased technological change and offshoring [J]. American Economic Review， 2014， 104（8）：2509-2526.

Goos M， Manning A， Salomons A. Job polarization in Europe [J]. American Economic Review， 2009， 99（2）：58-63.

Kling R， Lamb R. IT and organizational change in digital economies： a socio-technical approach [J]. Acm Sigcas Computers and Society， 1999， 29（3）：17-25.

Michaels G， Natraj A， Van Reenen J. Has ICT polarized skill demand？ Evidence from eleven countries over twenty-five years [J]. Review of Economics and Statistics， 2014， 96（1）：60-77.

PélissiéR， du Rausas M. Internet matters： the net’s sweeping impact on growth， jobs， and prosperity [R]. New York： McKinsey Global Insitute， 2011.

Tapscott D. The Digital Economy： Promise and Peril In The Age of Networked Intelligence [M]. New York： McGraw Hill， 1996.

World Bank Group. World development report 2016： Digital dividends [M]. Washington： World Bank Publications， 2016.

（責(zé)任編輯康燕）