数字经济对就业结构的影响—...基于空间杜宾模型的实证研究_龙莹.pdf
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1、第 卷第期 年月成都理工大学学报(社会科学版)(),:收稿日期:基金项目:安徽省社会科学项目()作者简介:龙莹(),女,云南会泽人,副教授,博士,研究方向:宏观经济统计分析;李长乐(),女,河南驻马店人,硕士研究生,研究方向:经济统计。数字经济对就业结构的影响 基于空间杜宾模型的实证研究龙莹,李长乐(安徽大学大数据与统计学院,合肥 )摘要:本文采用 年中国省级面板数据,从数字产业化和产业数字化两个维度衡量数字经济发展水平,基于空间杜宾模型实证检验数字经济对就业结构产生的影响及其空间溢出效应,并进行异质性分析。结果显示:首先,数字经济的发展表现出空间自相关性,随着时间的推移,数字经济的空间相关性
2、在达到峰值后逐渐减弱;其次,考虑空间效应前后,数字经济的发展均对就业结构产生了正向影响,促进就业结构的优化,且存在空间溢出效应;最后,通过对地区异质性的研究发现,数字经济对东部地区就业结构有着明显的正向优化作用,而中西部地区的优化作用并不明显;进一步分析产业异质性发现,数字化技术对不同产业就业结构存在溢出效应,推动了劳动力资源向第二、三产业聚集,同时数字经济通过产业结构升级的渠道促进就业结构的优化。关键词:数字经济;就业结构;空间效应中图分类号:文献标志码:文章编号:()一、引言数字经济是伴随着数字技术革命和产业革命应运而生的。“十四五”规划和 年远景目标纲要 中指出,要推动数字经济和实体经济
3、的深度融合。近些年来,各级地方政府出台数字经济相关政策,加快推动数字经济的快速发展。就业问题一直以来都是社会关注的热点问题,同时也是政府高度重视的问题之一。年政府工作报告首次将就业政策纳入宏观政策层面。在第十三届全国人民代表大会第五次会议上,李克强总理指出,要加强宏观政策的执行力度,就业优先也是一项宏观政策,要实现就业目标,需要相应政策的配套实施。数字经济的快速发展,进一步增强了就业能力。年我国数字经济依然表现出较快的增长速度,其中数字经济规模达 万亿元,占比 ,呈现双“”态势。同时,各地数字经济保持蓬勃的发展态势,广东、江苏、山东等 个省市的数字经济规模超过万亿元。数字经济的蓬勃发展,增强了
4、就业的灵活性,催生了新的就业形态,进一步推动了就业结构的深刻变革。年,我国在数字经济领域的就业人数达 亿,同比增速明显高于同期全国就业规模增速,在三大产业的数字化转型就业中(),第三产业数字化转型就业人数约 亿,占比增长约个百分点,提升速度最快()。数字经济的快速发展带来了大量的就业机会,进一步促进了就业岗位的稳步增加。数字技术的不断成熟促进了数字经济的快速发展,具体测算数字经济发展水平的方法也在学术界引起了广泛的讨论,但由于各国数字经济发展程度不同,对数字经济的衡量方法尚未有统一的标准。数字经济的发展不仅提高了社会生产力,而且提高了第三产业的比重,从而对产业结构的调整产生一定的影响,进而影响
5、第三产业中的制造业、服务业等行业。产业结构的调整与就业结构的变化紧密相关,第三产业比重的提升带来大量服务型就业岗位,使得不同产业就业人员数量发生变化,由此导致劳动市场上的就业数量问题转向就业结构问题,就业结构的优化成为主要矛盾问题。目前学术界对数字经济的研究主要聚焦于数字经济发展水平的测算,以数字经济对产业结构的影响为切入点,深入分析其对就业结构的影响,对不同层面就业结构进行横向研究和分析,研究视角主要以数字经济的直接影响为出发点,而对于数字经济在空间上所产生的外溢性影响鲜有文献进行考察研究。鉴于此,本文从空间视角研究数字经济的规律和差异,并探讨其对就业结构的空间性影响。二、文献综述(一)数字
6、经济对就业的影响国外学者对数字经济对就业影响的研究非常丰富。()认为,数字技术的进步促进了生产力的提高,不断增加了对高技能劳动力的需求,进一步提高了整体收入水平。和 ()认为,低技能劳动者在较长的时期内,可以通过不断学习的方式来提高自身的技能,以此增加就业机会 的 同 时 更 能 提 高 劳 动 报 酬。等()在研究中发现,在美国和欧洲多个国家,自动化和智能化生产对这些地区造成了不同程度的就业两极分化现象,即高、低技能工人的就业岗位和工资呈现出逐渐增加的趋势,而中等技能工人则与之相反。和 ()认为数字技术进步对不同的技能工作者存在筛选分组的作用,相对优先替代低技能的工作,进而降低了对低技能工人
7、的需求,同时,企业不断加强技术创新能力,进而对高技能劳动力的需求将显著增加。国外学者的研究视角主要聚焦于就业技能层面,以劳动报酬和就业岗位作为衡量目标,分析数字经济的发展和进步对不同就业技能劳动力的影响。对于数字经济和就业之间的关系问题,国内学者的研究尚未有统一结论。国内学者的研究主要集中在数字经济对就业结构和就业质量两个方面的影响。对就业结构的影响方面,有些学者认为数字经济促进了就业,丁琳、王会娟()以世界投入产出数据库中多个国家的投入产出数据为基础,进行实证检验,得出互联网技术进步表现出长期促进整体就业的局势,其中对第三产业的促进作用最为明显。王文()采用中国省际面板数据进行研究,结果显示
8、工业智能化显著降低了制造业就业,促进了服务业就业。叶胥等()利用中国省际面板数据,将就业结构纵向展开,从产业、行业、技能三个层面分析数字经济对其分别产生的影响。研究表明,数字经济的发展促使就业结构发生一定的变化,向制造化、高技术化和高技能化方向转变。但有部分学者认为,数字经济对就业产生了抑制作用。谢绚丽、沈艳等()认为,在创业行为上,数字经济对农村居民产生正向的显著影响,而对城镇居民则产生与之相反的负向作用。宋旭光等()在研究中发现,人工智能的发展提升了劳动生产率,替代了部分就业岗位,对劳动力的需求也相应减少,进而对就业产生替代效应。同时,杨骁等()采用中国劳动力动态调查数据库中的微观数据,不
9、仅从理论方面进行解读,而且进一步从实证角度分析数字经济对不同行业从业者就业结构的影响及其产生的地区异质性影响。对就业质量的影响方面,戚聿东等()通过构建就业质量评价指标体系,以数字经济的几个代表性行业为出发点,对比分析其对就业结构优化和就业质量的提升作用。何宗樾等()以疫情后的数字经济发展为研究背景,分析其对个人就业决策的影响。此外,近些年学术界对于不同群体的就业质量进行了大量研究,如罗莹()基于“”高校毕业的本科生数第期龙莹,等:数字经济对就业结构的影响据,对就业能力和就业质量二者间的关系进行实证分析。汪昕宇等()以某个城市的农民工为研究对象,通过建立就业满意度模型,对新生代农民工的就业质量
10、进行评价分析;卢海阳等()以就业质量为影响因素,基于模型判断就业质量和社会认知对农民工幸福感的影响。(二)数字经济对不同层面就业结构的影响数字经济对就业结构的影响,学者们从不同层次的就业结构视角进行了实证研究和分析。首先,基于就业性别结构的角度,毛宇飞、曾湘泉()利用中国社会调查数据,实证研究互联网的使用对就业性别结构的影响,结果显示,互联网使用能促进女性总体就业。部分学者从行业层面分析数字经济不同行业对就业的影响,李逸飞等()认为服务业和制造业之间会产生相互影响的关系,进而影响就业产业结构,谢萌萌等()以人工智能和制造业为研究对象,基于中国制造业的面板数据,研究数字经济对就业技能结构的影响,
11、由此发现人工智能的发展减少了制造业内低技能的潜在就业机会,从而对低技能就业结构产生了替代效应;孟祺()基于 个行业的省际面板数据,从行业就业结构变动的角度进行研究,发现不同行业就业人数受到数字经济不同程度的影响作用,从而促进了行业就业结构的转变。综上所述,国内外对于数字经济和就业二者之间关系的研究内容丰富,基于不同的研究视角和研究群体进行实证分析,但由于采用不同的衡量指标对研究对象进行测算,学者们对二者之间的影响关系得出了不同结论。同时,已有文献从数字经济和就业结构的多角度进行了研究分析,细化了研究范围,同时也拓展了研究视角,但基于数字经济空间溢出效应维度进行研究的文献较少,这可能导致研究得到
12、的数字经济对就业产业结构的影响产生一定的偏差。鉴于此,本文以空间计量模型为工具,实证分析数字经济发展水平对就业结构的影响。三、数字经济发展水平的度量(一)数字经济的测算国内对数字经济指标的测算尚未有统一的口径,常见的测算方法大致可分为两类:一是构建数字经济评价指标体系。比如,由中国信息通信研究院和腾讯研究院分别提出的数字经济指数 、腾讯“互联网”数字经济指数,以及 年由赛迪顾问发布的中国数字经济指数 等;二是构建数字经济卫星账户。杨仲山等()在总结国际组织衡量数字经济发展水平经验的基础上,结合中国数字经济发展的现状,提出构建中国数字经济卫星账户。许宪春、张美慧()通过不同行业的数字经济产业增加
13、值来测算中国数字经济,并从国际视角进行对比研究。(二)数字经济指标体系在上述研究方法的基础上,结合国家统计局于 年发布的 数字经济及其核心产业统计分类()(),最终确定数字经济发展指标体系的计算从“数字产业化”和“产业数字化”两个方面来进行,由于熵值法具有客观性,综合考虑用熵值法进行计算。在借鉴刘钒等()和傅为忠等()的研究基础上,从数字融合的规模、产业数字化的投入、产业数字化的应用、效益水平和数字普惠金融五个部分来衡量数字产业。其中,数字普惠金融指标采用“北京大学数字普惠金融指数”中的各省份普惠金融指数,该指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁科技集团联合课题组编制而成。基于此,数字经济发展指
14、标体系的具体构建如表所示。四、模型设定、变量及数据来源(一)模型设定考虑到数字经济的发展存在空间上的知识技术溢出效应,即本地区就业结构的变化不仅会受本地数字经济发展的影响,还会受到周边地区数字经济发展水平的影响。因此,本文选用空间计量模型对样本数据进行研究。模型介绍()空间滞后模型()一般形式如式():()反映被解释变量在区域间的空间效应。成都理工大学学报(社会科学版)年表数字经济指标体系分类一级指标二级指标数字产业化计算机通信和其他电子设备制造业软件和信息技术及互联网发展情况广播、电视电影行业邮电业务总量(亿元)互联网宽带接入端口(万个)移动电话用户数(万户)长途光缆长度(公里)移动电话交换
15、机容量(万户)软件业务收入(亿元)信息传输、计算机服务和软件业从业人员(万人)广播电视从业人员数(万人)广播电视总收入(亿元)产业数字化数字融合规模产业数字化投入产业数字化应用效益水平数字普惠金融电子商务销售额 ()有电子商务交易活动企业占比()规模以上工业企业当时人员全量(人年)企业每百人使用计算机台数(台)规模以上工业企业 研发经费 ()每百家企业拥有网站数(个)规模以上工业企业新产品销售收入工业企业主营业务收入()单位地区生产总值电耗(元)北京大学数字普惠金融指数()空间误差模型()一般形式如式()():()()反映被解释变量受到空间误差的影响。()空间杜宾模型()空间杜宾模型同时具有上
16、述两个模型的特点,不仅加入被解释变量的滞后项,同时引入解释变量的滞后项,以研究解释变量的空间溢出性。一般形式如式():()其中,为被解释变量,为解释变量,为截距,为解释变量的系数,为随机误差项,为残差项,、是空间滞后项的系数。为空间权重矩阵,和为被解释变量和解释变量的空间滞后项。空间权重矩阵本文主要选取了三种空间权重矩阵,分别为邻接权重矩阵、地理距离权重矩阵和经济距离权重矩阵。()邻接权重矩阵:若两个地区之间具有共同的边界则取值为,否则为。()地理距离权重矩阵:不同区域间的距离由每个区域的经纬度计算得出,空间权重值取距离的倒数,即两个地区的距离越近,空间权重值则越大。()经济距离权重矩阵:首先
17、计算出各地区历年人均 平均值,取各地区人均 差值绝对值的倒数作为空间权重值。(二)变量的选取 数字经济发展指标数字经济发展水平的衡量测算从产业数字化和数字产业化两个方面选取相关变量采用熵值法计算得出,选取的具体指标如表所示,在此不再赘述。就业结构就业结构可以划分为就业技能结构、就业产业结构、就业性别结构、就业区域结构等,本文研究对象为就业产业结构,由于数字经济的快速发展,增加第期龙莹,等:数字经济对就业结构的影响了第三产业劳动人口数,为了更准确地反映数字经济对就业结构的影响,采用第三产业就业量与总就业量之比对就业结构进行测算。控制变量外商企业投资占比()通常发生在资本或技术密集型企业,不同技能
18、劳动力就业水平受其影响可能会呈现出一定的差异性,进一步表现为就业结构的变化,该变量以外商企业总投资额占 的比重进行衡量;人口老龄化()以老年抚养比进行计算;人力资本水平()用教育经费占 的百分比表示;经济发展水平()以人均 衡量,对其进行对数化处理。(三)数据来源及描述性分析本文所选取的数据为 年中国 个省、市、自治区的面板数据,考虑到西藏地区缺失较多指标数据,为了保证指标的完整性和准确性,不将西藏纳入研究范围。对于一些难以获取的缺失数据,采用统计方法进行插补。数据主要来源于 中国统计年鉴 第三产业统计年鉴 中国劳动统计年鉴 中国电子信息产业统计年鉴 以及各省统计年鉴。对各变量的统计描述性分析
19、如表所示。表各变量的统计描述性分析变量变量说明观测值个数均值标准差最小值最大值 就业结构 数字经济 外商投资占比 人口老龄化 人力资本水平 经济发展水平 五、实证分析(一)基准回归结果本文中基准回归模型以最小二乘法回归作为对照,在此基础上采用面板模型,以此判断数字经济对就业结构产生何种影响效果。表中()()列为混合 回归结果,分别为未加入控制变量和加入控制变量后的回归结果。由模型()()可知,无论是否加入控制变量,数字经济发展水平对就业结构均表现出显著为正的影响,初步判断数字经济发展提升了第三产业就业量比重,促进了就业结构优化;模型()采用面板模型进行回归,且控制年份效应,根据结果可知,数字经
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