周金秀，郭 蕊，雷雪蓮

（蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730020）

截至2019年底，我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)約36721萬(wàn)人，約占總就業(yè)人口的47.4%，而城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)是我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)的發(fā)展對(duì)我國(guó)就業(yè)市場(chǎng)起著舉足輕重的作用，處理好城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)問(wèn)題對(duì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、社會(huì)和諧穩(wěn)定具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。近年來(lái)，我國(guó)人才就業(yè)壓力逐漸增大，為應(yīng)對(duì)就業(yè)壓力，2020年，政府工作報(bào)告中提出了穩(wěn)就業(yè)的政策目標(biāo)，其中政策工具就包括促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)提升教育領(lǐng)域信息技術(shù)數(shù)字化應(yīng)用，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量，增強(qiáng)勞動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)力，從而減小就業(yè)壓力，增加人才紅利。目前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)早已滲透整個(gè)服務(wù)業(yè)，[1]在提高生產(chǎn)效率，給人們帶來(lái)巨大利益的同時(shí)，也將對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，本文旨在研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)及就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)居民服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響，是促進(jìn)還是抑制？一方面，由于技術(shù)、創(chuàng)新的發(fā)展，越來(lái)越多的工作崗位被智能機(jī)器所替代；另一方面又會(huì)創(chuàng)造出新的工作崗位，引發(fā)就業(yè)結(jié)構(gòu)變化。對(duì)此，許多學(xué)者進(jìn)行了研究。鄭吉昌和王恕立等認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步提高了生產(chǎn)效率，社會(huì)必然要擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,更多地雇用各類勞動(dòng)力，從而促進(jìn)了服務(wù)業(yè)就業(yè)。[2]，[3]戚聿東等提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)化了就業(yè)結(jié)構(gòu)，為高質(zhì)量就業(yè)提供契機(jī)，顯著增加了第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重和各省就業(yè)質(zhì)量得分。[4]而孟祺、David Auto和Anna Salomons研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)并沒(méi)有減少就業(yè)規(guī)模，而且增加了高技術(shù)密集型就業(yè)數(shù)量，減少了勞動(dòng)密集型就業(yè)人數(shù)。[5]，[6]隆云滔等則認(rèn)為短期內(nèi)人工智能新技術(shù)對(duì)具體行業(yè)、部門、企業(yè)的干擾不可避免，而長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，新技術(shù)的突破并不會(huì)削弱總的勞動(dòng)力需求。[7]根據(jù)發(fā)達(dá)國(guó)家服務(wù)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對(duì)我國(guó)的啟示，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)是今后我國(guó)就業(yè)增長(zhǎng)的主要領(lǐng)域。[8]需要大力推進(jìn)城市化建設(shè)、培養(yǎng)社會(huì)化和專業(yè)化人才，刺激生產(chǎn)性服務(wù)需求，促使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)吸納更多的就業(yè)。[9]通過(guò)加大服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資、增加公共服務(wù)財(cái)政投入、加快城鎮(zhèn)（市）化進(jìn)程等舉措來(lái)緩解就業(yè)壓力。[10]

根據(jù)已有文獻(xiàn)可以總結(jié)出，大部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有促進(jìn)作用。隨著高技術(shù)、高水平、高技能人才的增加，服務(wù)業(yè)對(duì)勞動(dòng)密集型就業(yè)人員的需求就會(huì)相對(duì)減少。但是眾多文獻(xiàn)只討論了均值回歸，對(duì)不同分位點(diǎn)上的影響研究甚少；并且均是對(duì)整體就業(yè)結(jié)構(gòu)水平的討論，很少針對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)進(jìn)行研究。

基于此，本文在測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)，加入了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境水平作為二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)；在研究范圍上，從整體就業(yè)縮小到城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)；從不同的分位點(diǎn)上衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響；比較不同地區(qū)、不同性質(zhì)的城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)受數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響程度。

二、數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)影響的理論基礎(chǔ)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響主要表現(xiàn)為替代效應(yīng)和促進(jìn)效應(yīng)。

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)的替代效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)的負(fù)面影響，主要是引發(fā)勞動(dòng)者知識(shí)和技能等與勞動(dòng)力市場(chǎng)需求不匹配的結(jié)構(gòu)性失業(yè)問(wèn)題。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，各產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生一定變化，隨之而來(lái)的是各產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，在產(chǎn)生新崗位的同時(shí)，舊崗位將面臨被淘汰，并且部分崗位的勞動(dòng)者被新興的人工智能所取代，導(dǎo)致一些傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)人員將會(huì)面臨失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。例如，拼多多、淘寶、京東、美團(tuán)等電商平臺(tái)的發(fā)展，無(wú)疑會(huì)減少傳統(tǒng)的線下餐飲業(yè)、線下零售批發(fā)業(yè)對(duì)服務(wù)員的需求。在金融行業(yè)中，股票、基金、債券等信息在網(wǎng)上隨處可查，開戶、交易等手續(xù)在電腦或手機(jī)上完成，傳統(tǒng)的證券交易所將不再需要過(guò)多的人工，這些就業(yè)人員也將會(huì)面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。由此看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)產(chǎn)生了一定的替代作用。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)的促進(jìn)效應(yīng)

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，全要素生產(chǎn)率得以提高，[11]降低了生產(chǎn)成本，從而促進(jìn)市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大，進(jìn)一步增加了就業(yè)需求。盡管數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)會(huì)產(chǎn)生一定的負(fù)面影響，但隨著電子科技、信息技術(shù)的快速發(fā)展，也將會(huì)產(chǎn)生更多新的就業(yè)崗位，對(duì)勞動(dòng)者的需求將會(huì)增加。例如，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶動(dòng)了電商平臺(tái)的發(fā)展，使得物流快遞行業(yè)發(fā)展壯大，這些數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的服務(wù)業(yè)新興發(fā)展模式，無(wú)疑會(huì)增加外賣員、快遞員、電商等人才需求。伴隨“5G”時(shí)代的到來(lái)，我國(guó)所需開發(fā)、研制高科技和維護(hù)互聯(lián)網(wǎng)安全的崗位需求也迅速增加。長(zhǎng)期看來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)會(huì)產(chǎn)生促進(jìn)作用。

綜上所述，數(shù)字經(jīng)濟(jì)盡管會(huì)減少對(duì)部分傳統(tǒng)就業(yè)崗位人員的需求，對(duì)就業(yè)產(chǎn)生替代效應(yīng)，但同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也將創(chuàng)造出更多新的就業(yè)崗位，增加對(duì)新興就業(yè)人才的需求，給就業(yè)帶來(lái)積極的促進(jìn)效應(yīng)。

三、數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)測(cè)算

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)構(gòu)建原理

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)算方法中，中國(guó)信通院將數(shù)字經(jīng)濟(jì)分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)方面進(jìn)行測(cè)算；騰訊研究院通過(guò)運(yùn)用“互聯(lián)網(wǎng)＋經(jīng)濟(jì)指數(shù)”對(duì)GDP 的影響推算出數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平；本文借鑒關(guān)會(huì)娟和李曉鐘的做法，[12]，[13]主要從數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化交易、數(shù)字化載體和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境水平四個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行估算。估算數(shù)字經(jīng)濟(jì)的具體指標(biāo)如表1所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)權(quán)重計(jì)算方法

本文采用熵權(quán)法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，熵權(quán)法是利用指標(biāo)的差異程度來(lái)度量已知數(shù)據(jù)中包含的有效信息和指標(biāo)權(quán)重。指標(biāo)的離散程度越大，熵值越小，說(shuō)明信息的有效價(jià)值越大?；静僮鞑襟E如下：

1.初始數(shù)據(jù)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化

假設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象和n項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，形成評(píng)價(jià)系統(tǒng)的初始數(shù)據(jù)矩陣表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j項(xiàng)指標(biāo)中的數(shù)值。為消除指標(biāo)間量綱差異的影響，本文采用極差變化法進(jìn)行無(wú)量綱化處理，因?yàn)橹笜?biāo)均是正向指標(biāo)，因此，計(jì)算公式如下：

3.計(jì)算第j項(xiàng)的信息熵ej和差異系數(shù)dj

4.權(quán)重的計(jì)算（權(quán)重結(jié)果如表1所示）

（三）測(cè)算結(jié)果與評(píng)析

由于所研究的數(shù)據(jù)樣本個(gè)數(shù)（360）較多，在運(yùn)用熵權(quán)法計(jì)算完成后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的取值區(qū)間為[0,0.03]。為了更直觀地分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，選取不同省（區(qū)）市奇數(shù)年份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平折線圖。如圖1所示，廣東省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平值最高，其次是北京市，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，而新疆、甘肅、青海和寧夏等發(fā)展相對(duì)遲緩的地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢。隨著時(shí)間的推移，2009-2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度不斷加快，廣東省不同年份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相差較大，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)加快發(fā)展的趨勢(shì)越明顯，而發(fā)展相對(duì)落后的地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速并不明顯，如甘肅、青海、寧夏等地區(qū)。

圖1 各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

四、數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)居民服務(wù)業(yè)就業(yè)影響的實(shí)證分析

本文借鑒鄧仲良的研究方法將服務(wù)業(yè)分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、消費(fèi)性服務(wù)業(yè)和公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)來(lái)進(jìn)行研究。[14]服務(wù)業(yè)的具體分類如表2所示。

表2 中國(guó)服務(wù)產(chǎn)業(yè)分類

（一）變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

研究選取2008～2019年除西藏和港澳臺(tái)以外的30個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）為研究樣本，所有數(shù)據(jù)主要來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

研究的被解釋變量為各省城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù)、城鎮(zhèn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)、城鎮(zhèn)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)和城鎮(zhèn)公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)。核心解釋變量是第三部分測(cè)算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

通過(guò)參考大量就業(yè)方面的相關(guān)研究，加入以下控制變量：各省不同性質(zhì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)的平均工資水平、服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口狀況、文化教育程度、城市化水平，具體以第三產(chǎn)業(yè)增加值來(lái)衡量服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以人口自然增長(zhǎng)率來(lái)衡量人口狀況，以每十萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生人數(shù)來(lái)衡量各地區(qū)文化教育程度，以地區(qū)城鎮(zhèn)人口比重來(lái)衡量各地區(qū)城市化水平。相關(guān)的變量定義及描述如表3所示。

表3 變量定義及描述

（二）模型構(gòu)建

1.城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)總體就業(yè)

首先，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)總體就業(yè)人數(shù)的關(guān)系，繪制散點(diǎn)圖（如圖2所示），可以看出，不同數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)的影響程度存在差異。僅用普通最小二乘的方法進(jìn)行回歸分析無(wú)法準(zhǔn)確詮釋被解釋變量條件分布的全貌，為了更好地衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)人數(shù)影響的異質(zhì)性，文中選取分位數(shù)回歸模型來(lái)探究?jī)烧咧g的關(guān)系。

圖2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)的散點(diǎn)圖

已知分位數(shù)水平為τ，城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)第τ個(gè)分位數(shù)模型表達(dá)式為：

其中，變量的下標(biāo)i表示第i個(gè)省份，t表示第t年的數(shù)據(jù)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，τ（0<τ<1）為分位數(shù)，參數(shù)a（jj=1,2,3,4,5,6）隨著τ取值的變化而變化。假設(shè)a1為正值，代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)總體就業(yè)有正向影響，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)服務(wù)業(yè)的就業(yè)有促進(jìn)作用。

2.城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)

將城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)分為城鎮(zhèn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、城鎮(zhèn)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)和城鎮(zhèn)公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)三類，分別研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同性質(zhì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響。同樣，解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，被解釋變量為三種不同性質(zhì)的服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)，經(jīng)過(guò)Hausman檢驗(yàn)后，構(gòu)建固定效應(yīng)模型，設(shè)定城鎮(zhèn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、城鎮(zhèn)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)和城鎮(zhèn)公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)的面板固定效應(yīng)回歸模型，表達(dá)式分別為：

其中，變量的下標(biāo)i表示第i個(gè)省份，t表示第t年的數(shù)據(jù)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，β（jj=1,2,3,4,5,6）為各解釋變量的系數(shù)。如果β1為正值，表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)有正向影響，對(duì)該類服務(wù)業(yè)就業(yè)有促進(jìn)作用。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

1.城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)總體就業(yè)分析

首先將數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù)進(jìn)行OLS基準(zhǔn)回歸，然后分別選取0.1、0.5和0.9分位點(diǎn)進(jìn)行分位數(shù)回歸，在0.01顯著性水平下，回歸方程均是顯著的，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)也是顯著的。與OLS相比，分位數(shù)回歸模型更為精確地描述了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)的變化范圍。隨著分位點(diǎn)的增加（0.1→0.5→0.9），數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（D）對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)的分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，0.1分位點(diǎn)上系數(shù)a1估計(jì)為15058.3，0.5分位點(diǎn)上系數(shù)a1估計(jì)為27958.3，0.9分位點(diǎn)上系數(shù)a1估計(jì)為35270，這表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)的條件分布的左端的影響小于對(duì)其右端的影響。也就是說(shuō)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高，會(huì)加快城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)的增長(zhǎng)，這與前文設(shè)定的假設(shè)吻合。另一方面，參數(shù)估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤呈現(xiàn)上升趨勢(shì)（1417.1→1563.3→3046.6），說(shuō)明對(duì)于條件分布右端的分位數(shù)回歸系數(shù)的估計(jì)較不準(zhǔn)確。

表4 分位數(shù)回歸與OLS對(duì)比

下一步，繪制由分位數(shù)回歸得到的系數(shù)隨分位點(diǎn)變化的情形圖，結(jié)果如圖3所示。隨著分位數(shù)點(diǎn)的變化，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，印證了上表中數(shù)字經(jīng)濟(jì)的分位數(shù)回歸系數(shù)隨著分位點(diǎn)上升而上升的趨勢(shì)。另外，由于系數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤先變小后變大，在條件分布的兩端，95%的置信區(qū)間通道則先變窄后變寬，并且在0.35分位數(shù)左右，數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤最小，擬合效果最好。

圖3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的分位數(shù)回歸系數(shù)的變化

2.城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)分析

將三類城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)分別作為被解釋變量，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)其影響，模型回歸后估計(jì)結(jié)果如表5所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各城鎮(zhèn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、消費(fèi)性服務(wù)業(yè)和公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)的影響均在0.01的顯著性水平下顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展對(duì)各地區(qū)三類城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)有顯著促進(jìn)效用，其中影響程度為：生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)＞消費(fèi)性服務(wù)業(yè)＞公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)。主要原因是城鎮(zhèn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)所包含的產(chǎn)業(yè)屬于高端技術(shù)服務(wù)業(yè)，[15]高端技術(shù)服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)與電子科技、信息技術(shù)等高度密切相關(guān)，因此，城鎮(zhèn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就業(yè)受數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響較大；而城鎮(zhèn)公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)所針對(duì)的是我國(guó)各地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)展相對(duì)穩(wěn)定，受數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響較小。在基準(zhǔn)回歸結(jié)果中，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增加值和人口增長(zhǎng)也對(duì)各城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)有積極影響；城鎮(zhèn)化對(duì)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)有促進(jìn)作用，主要原因是城鎮(zhèn)化使得人口向城鎮(zhèn)流動(dòng)，帶動(dòng)了城鎮(zhèn)居民消費(fèi)，增加了城鎮(zhèn)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)的勞動(dòng)力需求。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各服務(wù)業(yè)的影響

將樣本按不同地區(qū)不同性質(zhì)的城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)情況做面板固定效應(yīng)模型回歸，在0.01顯著性水平下，回歸方程均是顯著的，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)也是顯著的。如表6所示，中部和西部地區(qū)的城鎮(zhèn)公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)就業(yè)受數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響明顯高于其他服務(wù)業(yè)，主要原因是，近年來(lái)為緩解東、中、西部地區(qū)的收入差距和發(fā)展不平衡等問(wèn)題，大量資金涌入中部和西部，投資基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，增加了對(duì)公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力的需求。各地區(qū)城鎮(zhèn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就業(yè)狀況受數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響大于消費(fèi)性服務(wù)業(yè)，一方面，市場(chǎng)需求大于市場(chǎng)供給，需要更多的勞動(dòng)者投入生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)；另一方面，城鎮(zhèn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與電子科技、信息技術(shù)等密切相關(guān)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)其影響較大。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)總體就業(yè)、城鎮(zhèn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就業(yè)、城鎮(zhèn)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)就業(yè)和城鎮(zhèn)公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)就業(yè)的回歸系數(shù)均為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)有促進(jìn)作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)東、中、西部地區(qū)就業(yè)均產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)效應(yīng)，且三地區(qū)受數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響程度相比較：西部＞中部＞東部，與戚聿東所得結(jié)論基本一致，主要原因是東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，人才需求大于人才供給，基本實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)，而中、西部地區(qū)就業(yè)崗位相對(duì)較少，就業(yè)信息的搜索難度顯著大于東部地區(qū)。[16]綜上所述，相較于東部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中、西部地區(qū)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)的積極影響更大，即中、西部地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的敏感度更高。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各地區(qū)城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)的影響

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文使用中國(guó)2008～2019年除西藏和港澳臺(tái)以外的30個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的面板數(shù)據(jù)構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)算指標(biāo)，并采用熵權(quán)法對(duì)各類指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行了計(jì)算。基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)算結(jié)果，實(shí)證分析對(duì)城鎮(zhèn)居民服務(wù)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)算結(jié)果明顯高于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后地區(qū)，并且，隨著時(shí)間的推移，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)增速越快，而發(fā)展相對(duì)落后地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增速并不明顯。第二，在分位數(shù)回歸中，隨著分位數(shù)的增加，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，越能加快城鎮(zhèn)居民服務(wù)業(yè)就業(yè)。第三，從全國(guó)來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快，對(duì)各類城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)的促進(jìn)作用越大。其中，受數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響程度：生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)＞消費(fèi)性服務(wù)業(yè)＞公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)。而由于國(guó)家大力投資中西部建設(shè)，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中部和西部地區(qū)城鎮(zhèn)公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)的影響大于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和消費(fèi)性服務(wù)業(yè)。第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)東、中、西部地區(qū)就業(yè)均產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)效應(yīng)，且中、西部地區(qū)受數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響大于東部地區(qū)。

（二）政策建議

當(dāng)下，各行各業(yè)或多或少都會(huì)受到疫情影響，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的到來(lái)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇。為發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)在優(yōu)化城鎮(zhèn)服務(wù)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)中的作用，提出以下三點(diǎn)建議：

1.平衡各區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)促進(jìn)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，在維持發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不變的情況下，應(yīng)重視經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，加大對(duì)中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的資金投入，扶持中小型企業(yè)。地方政府應(yīng)根據(jù)地方特色引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，鼓勵(lì)科技創(chuàng)新，重視人才培養(yǎng)，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

2.調(diào)整優(yōu)化服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)

首先，要加強(qiáng)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的融合，打造定制化、專業(yè)化、信息化為特征的現(xiàn)代生活服務(wù)業(yè)。其次，銀行等金融機(jī)構(gòu)需主動(dòng)應(yīng)對(duì)受疫情影響嚴(yán)重的批發(fā)零售、住宿餐飲、文化旅游、運(yùn)輸物流等服務(wù)業(yè)的金融需求。最后，服務(wù)型企業(yè)應(yīng)改造提升服務(wù)質(zhì)量，適應(yīng)大眾消費(fèi)心理，凝心聚力，加大創(chuàng)新。

3.建設(shè)高效就業(yè)服務(wù)體系

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)加快各服務(wù)業(yè)就業(yè)，但影響程度在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、消費(fèi)性服務(wù)業(yè)和公共基礎(chǔ)性服務(wù)業(yè)中存在差異。因此各級(jí)政府應(yīng)該在協(xié)調(diào)發(fā)展的基礎(chǔ)上推動(dòng)建設(shè)高效就業(yè)服務(wù)體系，加大扶持政府公共機(jī)構(gòu)融合就業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)的力度，促進(jìn)人力資源的智能匹配，實(shí)現(xiàn)就業(yè)服務(wù)體系的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。[17]加快就業(yè)社會(huì)保障體系改革，建立新型勞動(dòng)者保障機(jī)制，提高保障機(jī)制的靈活性和全面性。

4.加強(qiáng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的人才培養(yǎng)

目前，大多數(shù)人才技能仍停留在較為傳統(tǒng)的生產(chǎn)或制造行業(yè)內(nèi)，在大數(shù)據(jù)、人工智能等新興領(lǐng)域缺乏具備數(shù)字化思維能力的跨界人才。需加強(qiáng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)人才的培養(yǎng)，在教育機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)和規(guī)模上采取一定補(bǔ)貼引領(lǐng)措施；在基礎(chǔ)教育領(lǐng)域，重點(diǎn)培養(yǎng)下一代的數(shù)字化思維與創(chuàng)新能力；在高等教育領(lǐng)域，擴(kuò)大數(shù)字經(jīng)濟(jì)教育規(guī)模；在職業(yè)培訓(xùn)領(lǐng)域，提高勞動(dòng)者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)的認(rèn)識(shí)，注重培養(yǎng)與行業(yè)發(fā)展相匹配的勞動(dòng)技能，滿足數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代對(duì)勞動(dòng)者的多元化需求。