数字经济、人力资本与产业结构升级的关系--基于省级面板数据的PVAR模型.pdf

第9 卷第1期2024年2 月“理论研究”专栏信息与管理研究Journal of Information and ManagementVol.9 No.1Feb.2024数字经济、人力资本与产业结构升级的关系基于省级面板数据的PVAR模型任重,许丹（杭州电子科技大学经济学院，浙江杭州310 0 18)摘要：根据2 0 11一2 0 2 0 年30 个中国各省（区、市，除西藏外）的面板数据构建面板向量自回归（panelvectorautoregression，PVA R)模型，运用格兰杰因果检验、脉冲响应分析和方差分解研究数字经济、人力资本和产业结构升级三者之间的关系。研究表明：数字经济能有效起到对人力资本的促进作用，而人力资本未能有效发挥对数字经济的作用；产业结构高级化和产业结构合理化都能优化提高人力资本水平，但人力资本未能发挥出对产业结构高级化和产业结构合理化的促进作用；数字经济对产业结构合理化的促进作用显著，但对产业结构高级化的促进作用不显著。针对研究结果提出相关建议。关键词：数字经济；人力资本；产业结构；PVAR模型中图分类号：F014文献标志码：A文章编号：2 0 9 6-2 8 2 7(2 0 2 4)0 1-0 10 4-130引言伴随着以通信信息为代表的数字技术的迅猛发展，我国经济正逐步向“数字经济”转型。党的十九届四中全会首次提出将数据作为生产要素参与分配，表明“数据”对我国的经济发展越来越不可或缺。2022年7 月，中国信息通信研究院发布的中国数字经济发展白皮书显示：数字产业化发展正经历由量的扩张到质的提升转变，同时产业数字化转型持续向纵深加速发展，数字产业化和产业数字化的发展全面推动了我国产业结构的优化和升级。党的二十大强调：“必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。”1文献综述目前学者们关于数字经济、人力资本以及产业结构升级方面的研究成果十分丰富，多是聚焦于两两之间的关系研究，主要分为以下3个方面。一是关于数字经济与人力资本的研究，学者们形成了两种不同的观点。一些学者认为数字经济对作者简介：任重（19 7 2 一），男，陕西商州人，博士，副教授，主要从事国际贸易与政策，创新理论研究。第1期人力资本产生促进效应：Cortes等1通过研究发现自动化技术的提高对各层次劳动力的就业均会产生促进效应；丛屹等 2 也提出了相同的观点，认为数字经济对高质量就业有促进效应，且人力资本在作用关系里起到了正向的调节作用；此外，陈南旭等 3研究发现数字经济促进人力资本水平的提升，并且这种作用呈现异质性。然而，一些学者则提出数字经济对人力资本产生的效应是替代效应：AutorE4、Acemoglu等 5 认为自动化信息技术的发展对中等技能劳动力产生替代效应，从而产生就业极化现象；除此之外，王文 6 、黄浩 7 也提出了类似的观点，认为数字经济的发展在促进行业结构高级化的同时，已然对低技能劳动者造成的就业冲击更明显，形成短期内技术型失业。二是关于数字经济与产业结构升级的研究，学者们的观点较为一致，大都认为数字经济对产业结构升级的影响是正向的。从实证角度来看：Ketteni81利用美国42 个企业19 8 4一2 0 0 1年的数据得出IT资本能降低部门运作成本的消耗，提高效率，有利于促进产业结构升级；Hofman等 9 通过19 9 0 一2 0 13年拉丁美洲的面板数据探讨信息和通信技术有利于促进经济增长和生产力进步；陈晓东等 10 利用灰关联摘模型得出数字经济的高质量发展对产业结构升级产生促进作用；李杰等 11通过双固定效应模型证明了数字经济对产业结构升级的正向促进作用。从理论角度来看：张于喆 12 提出数字经济催生了新的商业模式，改变了传统行业，引领产业结构升级；丁守海等 13、迟明园等 14 均提出应完善数字经济治理体系，加快信息技术与传统产业融合的脚步。三是关于人力资本与产业结构升级的研究。从实证角度来看：Ciccone等 15 研究提出人力资本通过促进技术创新与引进推动产业结构的优化升级；Nielsen16从劳动生产率角度出发，提出高素质劳动力会更具有高的劳动生产率，更有利于推动产业结构升级；张国强等 17 从国家和区域层面探讨人力资本对产业结构升级的影响，发现人力资本促进产业结构升级且呈现异质性；相似地，王昕阳等 18 分析了人力资本与产业结构之间的关系，发现东部地区人力资本对产业结构有显著的促进作用，在中西部地区只有人力资本存量对产业结构有促进作用。从理论角度来看：高文书等 19 1认为提升劳动者的人力资本水平才能满足快速升级的产业结构；周楠楠 2 0 1以西部地区为研究对象，提出应该合理配置人力资源，推动人力资本结构与产业结构协同发展，促进经济增长。回顾已有的研究，可以看出目前大部分学者的研究聚焦在数字经济、人力资本与产业结构升级两两之间的关系研究上，很少将数字经济、人力资本与产业结构升级放在同一个框架内进行研究。基于此，利用2 0 11一2 0 2 0 年30 个中国内地省（区、市，除西藏外）的面板数据，采用面板向量自回归（panelvectorautoregression,PVAR)模型研究数字经济、人力资本与产业结构升级之间的互动关系。与已有研究相比，本文从以下两个方面补充既有研究：（1)从研究视角来看，将数字经济、人力资本与产业结构升级放入一个框架体系中进行研究。在此前研究三者之间两两关系的文章有很多，但是将三者纳人一个模型的研究几乎没有。（2)从实证方法看，采用PVAR，丰富了PVAR模型方面的文献。2研究背景与研究假设2.1石研究背景近年来，我国数字经济规模持续扩大，远高于GDP同期增速。报告数据显示：2 0 2 1年中国数字经济规模达到37.7 万亿元，与2 0 2 0 年同期相比，增长了17.8%，与GDP同期增速相比，高出10 个百分点。党的十九届四中全会首次提出将数据作为生产要素参与分配，与其他生产要素相比，数据要素更易跨国流动，数据要素的价值会随着流动不断增加。目前数字经济为我国社会市场注入新活力，且数字化技术已成为推动经济增长的一大动力，但是我国传统行业存在成本高、利用率低、信息化利用程度低和人力资本不协调等多方面的问题。当今社会信息化蓬勃发展，数字化互联网技术更新速度飞快。数字经济以新业态新模式渗透到人类生活中，越来越贴合人民生活，给人民生活带来广泛而深刻的影响，所以各国都把数字化建设放在突任重，等：数字经济、人力资本与产业结构升级的关系105106出位置。数字技术在一定程度上涵盖了大部分行业，在数字经济中影响产业结构的是信息技术，信息技术的发展与人力资本结构有一定的关联。近几年来，发达国家广泛应用信息技术改造传统产业，培育新型行业，调整产业结构。因此，没有信息智能化就没有现代化，利用数字化已成为必然选择。伴随着数字化时代的到来，着力发展信息化技术、数字化技术和智能化技术是重中之重。结合相关理论分析产业结构的发展优化更是推动数字经济前进的一大动力；作为影响数字经济发展的人力资本结构，也是影响产业结构高级化和合理化的主要因素。综上，分析数字经济、产业结构升级与人力资本之间的关系需要进一步探究它们之间的互动性。2.2研究假设数字经济发展关键的生产要素是数据，许多数字化、智能化和信息化产业的兴起对人力资本提出了一定的要求 2 1。在数字化时代下，大量的知识密集型工作对劳动者提出了更高的要求，劳动者需要具备数字化知识和通信技术等技能 2 2 。数字经济已经渗透到日常生活中的方方面面，促使人们不断学习新知识和新技能，提升自已的实力，紧跟时代潮流。数字经济水平的提高增加了就业弹性，同时增加了对人力资本的需求。一方面，数字经济的发展带动了电信业、互联网行业与人工智能新兴技术的融合，推动了智能化信息技术对传统行业的全方位改造，促进传统行业的升级和转型，对高技能的人力资本需求也随之增加。另一方面，数字化时代的到来会影响人力资本的结构。随着数字经济发展水平的提高，信息化产业和互联网产业发展越来越迅速，智能化在产业中的应用将增加高技能人力资本的就业，这也会促使低技能人力资本进人由数字经济带来的新行业，如网约车司机、外卖员和自媒体等新行业。基于此，本文提出如下假设。假设1：数字经济能发挥对人力资本的促进作用。数字经济基于互联网平台优化资源，促进科技创新，改造传统行业和推动新行业的萌芽发展，影响产业结构升级 2 3。一方面数字经济的发展促进传统行业的改造，推动产业结构升级。数字化发展推动传统产业信息化智能化发展，打通产业间各环节的连接，形成行业协调发展。同时数字化的发展促进各产业互相融合，使第一产业和第二产业渐渐向第三产业演进。另一方面，数字化时代催生了新产业，如互联网、人工智能、新能源汽车、生物制药等。同时，数字化还催生了新型商业模式，如网约车、网上看病、共享汽车等。新行业与新商业模式的出现提升了资源配置的效率，形成了新的产业链，带动了产业结构升级。基于此，本文提出如下假设。假设2：数字经济能发挥对产业结构的促进作用。3研究设计3.1模型设计PVAR模型用来分析面板数据的内生性变量之间的互动关系，其特点是将所有的变量视为内生变量，分析每个变量及其滞后项之间的关系 2 4。PVAR模型分析面板数据既能有效解决个体异质性问题，又能充分考虑个体和时间效应。本文将产业结构划分为产业结构高级化和产业结构合理化，并将它们分别与数字经济和人力资本同时纳人研究体系，构建如下PVAR模型：Ju=o+A,yi-+f+d.+uj=1zu=o+2A,zi-i+f+d,+uj-1其中：y表示数字经济、人力资本和产业结构高级化3个列向量；zi表示数字经济、人力资本和产业结构合理化3个列向量；下标i=1，2，3，30，表示中国各省（区、市，除西藏外）30 个省；t表示年份（2 0 11一2 0 2 0）；。代表截距项向量；A，代表回归系数矩阵；f，和d；分别为个体效应和时间效应；ui代表随机误差项。信息与管理研究2024年(1)(2)第1期3.2数据说明3.2.1数字经济数字经济是一个经济系统，包含很多层面，因此在测算数字经济时需要综合考虑多个指标。目前我国对数字经济发展程度的测算并没有一个统一的尺度，借鉴孙光林等 2 5 的研究，考虑数据的可得性和相关性，最终从数字化基建程度、数字化普及程度和数字经济产业发展水平这3个维度选取指标分析数字经济发展水平，如表1所示。一级指标数字化基建程度数字化普及程度数字经济产业发展水平选取这些指标的依据是：（1)数字化基建程度。互联网宽带接人端口、长途光缆线路长度是数字经济发展的基础，决定了数字经济发展程度的下限。（2)数字化普及程度。互联网宽带接入用户体现一个地区能接受互联网的家庭数，反映了人们对数字化普及的接受度；而移动电话用户反映的是数字经济发展的潜力。（3)数字经济产业发展水平。虽然数字化交易涉及淘宝购物、电子游戏、直播打赏、外卖、快递等不同方式，但是由于数据的可得性，本文使用快递业务收入和电信业务总量衡量数字化产业发展水平，快递业务收人和电信业务总量越多表示该区域数字经济产业发展水平越高。为此，基于构建的指标体系，对二级指标数据进行处理，通过摘值法计算各指标权重并确定最终综合评分，用综合评分表示数字经济发展水平 2 6 3.2.2人力资本人力资本是体现在劳动者身上的资本，包括劳动者的知识技能、文化技术水平与健康状况等。其特点在于它与人身自由联系在一起，不随产品的出卖而转移。随着数字经济的到来，人力资本对社会的影响越来越大，尤其是那些不可替代的专业性强的人力资本 2 7 。人力资本是推动数字经济时代经济高质量发展的一大动力，是数字化时代的制造者和主力军，更是未来数字化时代的推动力。作为重要的劳动力，人力资本的结构和教育程度影响数字经济的时代发展。随着数字化信息化时代的到来，不同教育程度的人力资本掌握着不同的数字学习资源、数字知识与技能，这成为数字化经济的一个重要特征。借鉴尹相森等 2 8 I的研究，以（小学人数6 十初中人数9 十高中人数12 十大专及以上人数16)/（6 岁及以上人数)作为人力资本的测算指标，数据来源于EPS数据库。3.2.3产业结构产业结构包括产业结构合理化和产业结构高级化两个方面。产业结构合理化是指调整不合理的产业结构，使各种生产要素配置优化，实现各产业之间协调发展。根据干春晖等 2 9 的研究，可以用泰尔指数作为衡量产业结构合理化的指标。泰尔指数又称泰尔熵标准，是由泰尔利用信息理论中的熵概念计算收人不平等得名的，其计算公式如下：(3)i-1其中：TL表示产业结构合理化程度；Y，表示地区第（i=1,2,3）个产业的总产值，Y表示该地区三个产业的总产值之和；L，表示地区第i（i=1，2，3）个产业的从业人数，L表示该地区3个产业的就业人数之任重，等：数字经济、人力资本与产业结构升级的关系表1数字经济发展水平指标体系二级指标互联网宽带接人端口长途光缆线路长度互联网宽带接入用户移动电话用户快递业务收人电信业务总量N107数据来源中国统计年鉴（2 0 11一2 0 2 0）中国统计年鉴（2 0 11一2 0 2 0）中国统计年鉴（2 0 11一2 0 2 0）中国统计年鉴（2 0 11一2 0 2 0）中国统计年鉴（2 0 11一2 0 2 0）中国统计年鉴（2 0 112 0 2 0）108和，即该地区总的就业人数。TL越大表示产业结构越不合理，TL=O的时候产业结构处于最佳状态。数据来源于中国统计年鉴和EPS数据库。产业结构高级化通常用于衡量产业结构升级，反映产业结构升级的状况。产业结构高级化描述的是一个渐变的长期过程，即一种合理化状态上升到更高层次合理化状态的发展过程。借鉴干春晖等 2 9 的研究，用第三产业产值与第二产业产值的比作为测算产业结构高级化的指标，其计算公式如下：(4)其中，TS表示产业结构高级化程度;Y3表示地区第三产业总产值；Y，表示地区第二产业总产值。TS与产业结构高级化程度正向相关，TS越大产业结构的高级化程度就越大；反之，产业结构的高级化状况越差。数据来源于中国统计年鉴和EPS数据库。4实证分析4.1变量的描述性统计分析运用Stata15.0软件对我国30 个省（区、市，除西藏外）2 0 11一2 0 2 0 年数字经济、人力资本、产业结构合理化和产业结构高级化进行描述性统计分析（如表2），每个变量有30 0 个观测值。变量名DEHCTSTLDE14.23变量的平稳性检验为了确保PVAR模型估计结果的准确性，在进行PVAR模型估计前要通过平稳性检验。因为变量的不平稳可能会引起伪回归的现象，造成回归结果的偏差，采用同根HT检验和异根IPS检验对面板各序列的平稳性进行检验，避免检验的单一性与局限性。结果表明：数字经济（DE)、人力资本（HC)、产业结构合理化(TL)和产业结构高级化(TS)均呈现出不平稳的结果，因此对各变量进行一阶差分处理，新变量为dpE、d H c、d r L和ds。对差分后的变量进行同根HT检验和异根IPS检验，结果如表3所示。4个变量的HT检验结果都在5%的显著性水平下拒绝原假设，它们的IPS检验结果都在1%的显著性水平下拒绝原假设，说明dDE、d H c、d L和drs是平稳的，可以用来构建PVAR模型。变量P值dDE-0.5945dHc-0.2490drs0.1977dl.0.068 4dDEI-0.66634.3滞后阶数的选择确定最优滞后阶数在进行PVAR模型过程中至关重要。根据AIC、B I C 和HQIC准则，可以确定PVAR模型中变量的最优滞后阶数。一般情况下，每个准则对应的最小值即为该准则下的最优滞后阶数 30。利用上述准则对式（1)、式(2)进行最优滞后阶数选择，结果如表4所示。信息与管理研究TS=Y:/Y2表2 变量描述性统计观测值平均值3000.1093008.9723001.2193000.186300111.149表3变量平稳性检验HT检验P值0.00000.00000.04270.00000.00002024年标准差最小值0.0970.0050.8497.1650.6960.5180.1270.0081.3298.545IPS检验-4.37692.899 8-2.805 32.585 0-7.096.9最大值0.74412.2135.2970.64016.632结论0.0000平稳0.0000平稳0.0000平稳0.0001平稳0.0000平稳第1期从表4可以看出，两个模型在AIC、B I C 和HQIC准则下显示的变量最优滞后阶数均为1。滞后阶数AIC12.782.7*2-1.66413-1.313 6注：表示对应准则下选择的最优滞后阶数。4.4PVAR模型估计为了初步研究各变量之间的相互影响关系,采用PVAR模型的GMM估计。为了避免模型估计的偏差，在进行模型估计前，用前向均值差分法消除个体效应 31。4.4.1PVAR模型1的GMM估计运用PVAR模型1分析数字经济、人力资本和产业结构高级化之间的关系，结果如表5所示。(1)变量h_dpe系数标准误P值L.h_dDe0.138L.h_dHc0.014L.h_drs0.027注：L1表示滞后一期。h_表示对变量进行向前均值差分。表5中列（1)将数字经济作为被解释变量，表中结果显示：滞后一期的人力资本和产业结构高级化均对数字经济不具有促进作用。可能是因为人力资本分布不均衡，缺少受过高等教育的人力资本，具有信息分辨才能和数字技术应用能力的人力资本稀缺，未能为数字经济提供强有力的脑力支持；还有可能因为产业结构高级化程度不够，与数字经济发展程度匹配度低，不利于数字经济的蓬勃发展。表5中列（2)将人力资本作为被解释变量，表中结果显示：滞后一期的数字经济对人力资本具有负面影响并且显著。随着数字时代的到来，各行业对人力资本的要求越来越高，现有的人力资本配置与数字经济不能同步发展，未能充分发挥数字经济的效应。滞后一期的产业结构高级化也对人力资本具有负面影响并且显著。这可能是因为产业结构高级化是经济发展中最合适的产业结构，目前产业结构未达到最合适的程度，未能有效推动人力资本的发展，不利于人力资本的有效配置。表5中列（3)将产业结构高级化作为被解释变量，表中结果显示：滞后一期的数字经济和人力资本均对产业结构高级化具有负面影响，但不显著。可能的原因是数字经济发展速度与产业结构高级化进程适配度低，数字经济水平的提高并没有有效推动产业结构高级化。随着数字经济的日益蓬勃发展，数字信息成为一个新的生产要素，人力资本已悄然转型，从实操型逐渐转变为知识型和数字信息型，这种转型不断刺激着人力资本学习新的知识和技能，但是人力资本对新知识和新技能的学习需要花费较长的时间和较多的金钱，导致人力资本未能为产业结构高级化发展提供强大的支持。4.4.2PVAR模型2 的GMM估计运用PVAR模型2 分析数字经济、人力资本和产业结构合理化之间的关系，结果如表6 所示。表6 中列（1)将数字经济作为被解释变量，滞后一期的人力资本对数字经济有促进作用。在与滞后一期的产业结构合理化共同作用下，人力资本的发展开始慢慢适应数字经济发展的节奏，因此人力资本任重，等：数字经济、人力资本与产业结构升级的关系表4最优滞后阶数选择结果(1)BIC-1.2047*0.251 71.0347表5PVAR模型1的GMM估计结果h_dnc系数标准误0.1560.3750.0090.1290.497.0.583109（2）HQICAIC-2.144 8*-5.2861*-0.88733.815 80.35963.725 8(2)P值一4.0 510.9470.1560.1552.3820.593BIC一3.7 0 8 1*-1.9000-1.377 5h_drs系数标准误0.001-0.0580.314-0.0420.0010.092HQIC4.6481*3.039 02.771 7(3)P值0.2240.7950.0380.2690.1770.603110的发展有利于数字经济水平的提高。滞后一期的产业结构合理化对数字经济不具有促进作用，产业结构合理化的发展没有随着数字经济的发展模式变革，未能赶上生产技术自动化、智能化和数字化的步伐，不利于数字经济水平的提高。(1)变量h_dpe系数标准误L.h_dpe0.120L.h_dHc0.011L.h_drl0.021注：L1表示滞后一期。h_表示对变量进行向前均值差分。表6 中列（2)将人力资本作为被解释变量，滞后一期的数字经济对人力资本有显著的促进作用。随着数字经济的发展，人力资本配置渐渐朝着智能化和信息化方向转变，数字化时代对信息化水平的要求越来越高，这刺激着劳动力不断提高自身学习能力和技术水平，有利于优化人力资本。滞后一期的产业结构合理化也能促进人力资本的发展，产业结构合理化在逐步实现合理化过程中有效推动人力资本的优化配置，有利于人力市场的良性竞争，有利于人力资本的合理配置进程。表6 中列(3)将产业结构合理化作为被解释变量，滞后一期的数字经济对产业结构合理化具有促进作用，这可能是因为数字化的发展推动大数据和互联网等智能化信息化技术在行业的应用，促进生产要素的合理配置，提升各行业的产出效率，从而促进产业结构合理化的发展。滞后一期的人力资本对产业结构合理化不具有促进作用，这可能是因为目前人力资本配置不均衡，缺乏具有信息化和智能化的劳动力，不能对产业结构合理化的发展提供强有力的智力支持，不利于产业结构合理化发展。4.5稳健性检验为了克服统计变量对结果的影响，验证模型结果的可靠性，借鉴卫平等 32 的测算方法采用主成分分析法计算数字经济发展水平，对模型进行重新估计，从而验证结论的稳健性。通过这种方法测算的数字经济发展水平，用DE1表示。由表3可以看出指标DE1是平稳的，能进行下一步模型分析。表7 显示了当变量由DE变为DE1时模型的最优滞后阶数结果不变。表8 显示替换变量后的PVAR模型的GMM估计结果，与表5和表6 相比，其结果没有实质性变化，故上述结论是稳健的。滞后阶数AIC10.513 4*22.646037.2569注：表示对应准则下选择的最优滞后阶数。模型1DE1HCDE11HC1TS1说明：十表示有显著的正向影响，一表示有显著的负向影响，1表示没有明显影响。信息与管理研究表6 PVAR模型2 的GMM估计结果(2)h_dHcP值系数标准误0.1400.3900.0060.0530.0460.654表7 最优滞后阶数选择结果(1)BIC2.0913*4.56179.6052表8 PVAR模型的GMM估计结果TSDE1一111一12024年(3)h_drlP值系数标准误-3.2880.6670.0200.0942.0831.062HQIC1.151 2*3.42278.210.9P值0.0010.1300.8290.0070.0500.165（2)AICBIC-1.8996*0.3217*0.768 22.68401.95944.307 7模型2HCDE11HC+TL10.0580.0090.205-1.261 7*1.544 92.913 5TL一+11+10.0250.4600.421HQIC第1期4.6Granger因果关系检验为了进一步分析模型1、2 各变量之间的短期动态影响效应和因果关系，基于构建的PVAR模型进行Granger因果关系检验，如表9 与表10 所示。表PVAR模型1的Ganger因果关系检验结果变量名称原假设HC不是原因DETS不是原因ALL不是原因DE不是原因HCTS不是原因ALL不是原因DE不是原因TSHC不是原因ALL不是原因表10 PVAR模型2 的Ganger因果关系检验结果变量名称原假设HC不是原因DETL不是原因ALL不是原因DE不是原因HCTL不是原因ALL不是原因DE不是原因TLHC不是原因ALL不是原因在模型1中，数字经济是人力资本的单向Granger原因，进一步表明人力资本不是促进数字经济发展的因素。产业结构高级化是人力资本的单向Granger原因，说明人力资本未能有效优化人力资本配置。在模型2 中，数字经济与人力资本之间存在双向Granger因果关系，说明两者具有显著的双向互动影响。产业结构合理化对人力资本是单向的Granger原因，进一步表明人力资本未能强有力支持产业结构合理化。数字经济对产业结构合理化是单向的Granger原因，说明产业结构合理化不能促进数字经济的发展。4.7脉冲响应函数分析为了更加直观地体现出两个模型各变量之间的相互作用关系，采用脉冲响应分析 33。脉冲响应是指当期所有变量对某个变量的标准差进行冲击时，该变量在未来各期的反应。将冲击作用期限设为10期，通过2 0 0 次蒙特卡洛模拟，分别对模型1和模型2 进行脉冲响应分析。其中模型1中数字经济、人力资本和产业结构高级化的脉冲响应图如图1所示，模型2 中数字经济、人力资本和产业结构合理化的脉冲响应图如图2 所示。任重，等：数字经济、人力资本与产业结构升级的关系111模型1卡方2.3100.30115.31518.30816.11419.3860.0681.2224.699模型2卡方3.7550.20120.66224.2713.84124.5345.0400.5467.324P值0.1290.5830.0000.0000.0000.0000.7950.2690.095P值0.0530.6540.0000.0000.0500.0000.0250.4600.026结论接受接受拒绝拒绝拒绝拒绝接受接受拒绝结论拒绝接受拒绝拒绝拒绝拒绝拒绝接受拒绝112信息与管理研究2024年Impulse-responses for 1 lag VAR of dpe due drsIRFofdpetodpE0.0600.0400.020000.1000-0.100-0.200-0.3000246(4)IRFofdstodpe0.0200.0100-0.010-0.0200246(7)Errors are 5%on each side generated by Monte-Carlo with 200 reps.图1数字经济、人力资本与产业结构高级化的脉冲响应Impulse-responses for 1 lagVAR of dpeduc diIRFof dpeto doE0.0500.0400.0300.0200.01000246810(1)TRFof ductode0.0500.000-0.050-0.100-0.150-0.2000246810(4)IRFofd,todpe0.0100.0050-0.0050246810(7)Errors are 5%on each side generated by Monte-Carlo with 200 reps.图2 数字经济、人力资本与产业结构合理化的脉冲响应IRFofdoetodue0.0150.0100.00501-0.005E246810(1)IRFofdictodpe工810-0.020-0.040一-0.060810工工工IRFof dpetodrs0.0150.0100.0050-0.0050246810(2)IRFofduetodHe0.6000.4000.2000-0.20000.020000.0080.0060.0040.00200246(2)IRFofduetoduc0.4000.3000.2000.1000-0.100E0246810(5)IRFofdtoduc0.0100.0050-0.0051-0.010024(8)0246810(3)IRFofductodrs0.20000.200工-0.400246810(5)IRFofdrstoduc246810(8)IRF of doeto due1160246810(6)IRFofdrstods0.1500.1000.0500J-0.050E0246810(9)IRFof detodr0.0040.0020-0.002810-0.0500246810(6)IRFofdntodn0.0400.02001-0.020810工0246810(3)IRFofdnetod0.1500.1000.05000246(9)工810第1期由图1中(1)和图2 中(1)可以发现：数字经济受到自身冲击时产生的是正向响应，在当期达到最大值，之后逐渐降为零并保持平稳。由图1中（5)和图2 中（5)可以得出：人力资本在受到自身冲击时，在短期内形成正向效应，并都在当期达到最大值。由图1中（9)可以发现：产业结构高级化在受到自身冲击时，短期内形成正向效应然后急速下降，在滞后7 期后稳定趋于0。由图2 中（9)可以看出：产业结构合理化在受到自身冲击时，短期内表现出正向效应，在当期达到最大值，随后急速下降，在第5期后稳定趋于0。因此，数字经济、人力资本、产业结构高级化和产业结构合理化在受到自身冲击时，都在短期表现出正向效应，随后出现下降的趋势。由图1中(8)可以看出：当产业结构高级化受到人力资本冲击时，短期内产生负向响应，响应幅度先升后降，在第1期时达到最低值，在第2 期趋于零值并维持稳定。由图2 中（8)可以看出：当产业结构合理化受到人力资本冲击时，当期产生明显的负面响应，在第1期时形成正面响应，在第2 期后趋于零值并维持稳定。从图1中（2)和图2 中（2)可以看出：当数字经济受到人力资本的冲击时表现出倒V型响应路径，在第1期达到最大值后开始下降，然后在第2 期下降至零并维持在零值。这说明人力资本能持续提高数字经济发展水平，具有一定的稳定性。由图1中(7)可以看出：当产业结构高级化受到数字经济冲击时，短期内产生负面效应，随后产生正面响应，在第3期之后稳定维持于零值，说明数字经济对产业结构高级化并不一直是积极的作用。由图2中（7)可以看出：当产业结构合理化受到数字经济冲击时，从当期开始上升，在第1期达到最大值，随后出现下降趋势并逐渐稳定于零值，说明数字经济对产业结构合理化具有显著的促进作用。由图1中（3）可以看出：当数字经济受到产业结构高级化冲击时，先产生正面响应，随后产生负面响应。由图2 中（3）可以看出当数字经济受到产业结构合理化冲击时，当期未形成明显响应，然后短期内产生先升后降的正面响应，在第3期后逐渐稳定于零值。由图1中（6)可以看出：当人力资本受到产业结构高级化冲击时，当期未形成明显响应，随后形成负面响应，负面响应程度先增大后降低，从第2 期开始一直稳定于零值。由图2 中（6)可以看出：当人力资本受到产业结构合理化冲击时，当期未产生明显响应，随后产生正面响应，正面响应幅度先升后降，在第4期趋近于零值。由图1中（4)和图2 中（4)可以看出：当人力资本受到数字经济冲击时，形成负面响应，负面响应幅度在第1期达到最大，之后逐渐开始下降，第2 期开始逐步稳定于零值，可见数字经济未能有效发挥对人力资本的促进作用。4.8方差分解分析方差分解通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献程度，进一步分析不同结构冲击的重要性。为进一步考察数字经济、人力资本和产业结构升级之间的相互影响程度，对PVAR模型进行方差分解，结果如表11所示。因为第3期后分解结果变化不大，变量波动趋于稳定，所以表11只取了前3期的分解结果予以展示。变量名称期数DE1HC1TS1DE2HC2TS2DE3HC3TS3任重，等：数字经济、人力资本与产业结构升级的关系表11方差分解结果模型1一变量名称DEHC1.0000.0000.0060.9940.0020.0070.9730.0220.0780.7190.0020.0430.9690.0220.0780.7200.0050.043113模型2TS期数0.000DE0.000HC0.991TL0.005DE0.202HC0.955TL0.009DE0.202HC0.953TLDE11.00010.00310.00020.99020.10920.01930.98930.10930.019HC0.0000.9970.0270.0100.8570.0340.0100.8560.034TL0.0000.0000.9730.0000.0330.9470.0010.0340.947114从模型1的方差分解结果看，滞后2 期的数字经济对自身的贡献率为9 7.3%，人力资本和产业结构高级化对数字经济的贡献率分别为2.2%和0.5%，两者贡献率总体不高，数字经济波动主要还是受自身的影响。滞后2 期的人力资本对自身的贡献率为7 1.9%，数字经济和产业结构高级化对人力资本的贡献率分别为7.8%和2 0.2%，说明人力资本变化受数字经济影响比受产业结构高级化影响小。产业结构高级化波动主要受自身的影响，其中，9 5.5%的波动可由自身解释，0.2%和4.3%的波动变化由数字经济和人力资本解释。从模型2 的方差分解结果看，滞后2 期的数字经济对自身的贡献率为9 9.0%，人力资本和产业结构合理化对数字经济的贡献率分别为1%和0。滞后2 期的人力资本对自身的贡献率为8 5.7%，数字经济和产业结构合理化对人力资本的贡献率分别为10.9%和3.3%，说明人力资本变化受数字经济影响比受产业结构合理化影响大。产业结构合理化波动主要受自身的影响，其中，9 4.7%的波动可由自身解释，1.9%和3.4%的波动变化由数字经济和人力资本解释。5丝结论与建议5.1 结 论以30 个省（区、市）的面板数据（2 0 11一2 0 2 0 年）为基础探讨数字经济、人力资本与产业结构升级之间的关系，得到如下几点结论：首先，数字经济能有效起到对人力资本的促进作用，而人力资本未能有效发挥对数字经济的作用；在短期内人力资本对数字经济的响应更为迅速，长期来看这种促进作用时间长久。随着数字经济的发展，数字化市场也越来越成熟，刺激着人力资本的成长。为了跟上数字化时代的步伐，人力资本不断向着科技化信息化靠近，更贴合市场对人力资本的要求。其次，产业结构高级化和产业结构合理化都能提高人力资本水平，但人力资本未能发挥出对产业结构高级化和产业结构合理化的促进作用；产业结构的升级不断优化人力资本的配置，并促进人力资本水平和结构的发展，产业结构合理化促使人力资本向着配置更加合理的方向进军，产业结构高级化促使人力资本中劳动者的能力向着更高技术化智能化水平进军。人力资本尚未达到更高层次水平，不足以对产业结构升级起到促进作用。最后，数字经济促进产业结构合理化，而对产业结构高级化的促进作用不显著。由此可见：数字经济的发展让数字技术渗透到各行各业，数字化的环境对产业结构合理化起到了推动作用；产业结构合理化发展要求以数字技术作为支撑，数字经济水平的提高促进产业结构合理化；数字经济发展速度还未提升，未能发挥出对产业结构高级化的作用。综上，本文的假设1与假设2 均成立。5.2建议根据研究结果，提出以下几点建议：首先，加快数字经济发展的进程，促进产业结构升级，推动数字化与产业结构升级协调发展。相关部门应加大信息智能技术研发投入，推进大数据在各产业间的应用，为产业结构向着高级化和合理化发展提供动力。其次，加大人才教育经费的投入，合理配置教育资源，共同促进人力资本水平和结构的优化。相关部门提倡人才向着信息化智能化方向发展，为数字经济发展的进程提供动力，为产业结构升级提供坚实的人力资本基础。最后，加快产业结构升级的步伐。相关部门积极推动产业结构向着信息化数字化转型，根据市场要求，调整和优化产业结构，合理支配人力资本，促使产业结构升级速度加快。信息与管理研究2024年参考文献1 CORTES G M,JAIMOVICH N,SIU H E.Disappearing routine jobs:Who,how,and why?J.Journal of Monetary Economics,2017,91:69-87.第1 期2 丛屹，闫苗苗.数字经济、人力资本投资与高质量就业 J.财经科学，2 0 2 2（3）：1 1 2-1 2 2.3 陈南旭，李益.数字经济对人力资本水平提升的影