李建奇

（東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,遼寧 大連 116025）

一、引言

如今，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)迅速滲透經(jīng)濟(jì)循環(huán)，重塑了人類的生產(chǎn)和生活方式，引發(fā)了全新的勞動(dòng)力配置效應(yīng)。既有文獻(xiàn)關(guān)注到數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)于就業(yè)規(guī)模（戚聿東和褚席，2021）與就業(yè)質(zhì)量（孟祺，2021）的積極影響，但針對(duì)就業(yè)弱勢(shì)群體的專題研究有所不足。與此同時(shí)，我國(guó)正處于人口年齡結(jié)構(gòu)老化和人口紅利減弱的新階段，亟需動(dòng)用一切力量擴(kuò)大就業(yè)。近年來，隨著生育政策變動(dòng)與就業(yè)歧視加劇，女性就業(yè)成為政府、公眾與學(xué)界共同關(guān)心的議題之一。我國(guó)正在推進(jìn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和治理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，①“十四五”規(guī)劃綱要指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)和數(shù)字政府建設(shè)是我國(guó)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個(gè)重要方向。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用促進(jìn)了生產(chǎn)制造的服務(wù)化轉(zhuǎn)型和工作的靈活化轉(zhuǎn)變，勞動(dòng)力市場(chǎng)提供了越來越多契合女性職業(yè)特征的就業(yè)崗位，因而女性就業(yè)蘊(yùn)含著巨大的增長(zhǎng)潛力。有鑒于此，本文試圖闡明數(shù)字化對(duì)女性就業(yè)的影響及其作用機(jī)制，這項(xiàng)工作對(duì)于學(xué)術(shù)研究與政策制定均具有重要意義。

基于偏向型技術(shù)進(jìn)步理論（Acemoglu，2007），既有文獻(xiàn)揭示出數(shù)字化對(duì)女性就業(yè)產(chǎn)生了兩種相反的作用機(jī)制。數(shù)字技術(shù)是典型的任務(wù)偏向型技術(shù)進(jìn)步（Autor 等，2003），傾向于取代可程序化的常規(guī)任務(wù)，這類任務(wù)主要依靠體力和中低認(rèn)知技能。相對(duì)而言，數(shù)字技術(shù)更容易與高級(jí)認(rèn)知技能和社交技能這類非常規(guī)技能形成互補(bǔ)（Acemoglu 和Autor，2011；Weinberger，2014）。因而，部分文獻(xiàn)認(rèn)為由于數(shù)字技術(shù)難以取代情緒智力要求較高的職位，社交技能在日益數(shù)字化的工作場(chǎng)景中愈發(fā)重要，這有助于提高女性的就業(yè)和收入水平（Borghans 等，2014；Deming，2017）。亦有研究發(fā)現(xiàn)，一些最容易被數(shù)字技術(shù)取代的職業(yè)主要由男性主導(dǎo)，如機(jī)器操作、物流運(yùn)輸與建筑施工等，而最難被數(shù)字技術(shù)取代的職業(yè)主要由女性主導(dǎo)，如基礎(chǔ)教育、醫(yī)療護(hù)理與藝術(shù)設(shè)計(jì)等（Sorgner等，2017；Frey 和Osborne，2017），這顯然得益于女性普遍集中在需要頻繁執(zhí)行人際溝通任務(wù)的職業(yè)。

相對(duì)應(yīng)地，部分文獻(xiàn)也表達(dá)了對(duì)數(shù)字化時(shí)代下女性就業(yè)的擔(dān)憂。眾所周知，數(shù)字技術(shù)的底層建構(gòu)需要大量計(jì)算機(jī)、機(jī)器人和智能制造工程師等理工科（STEM）人才。從企業(yè)的角度看，盡快實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，從而企業(yè)對(duì)精通技術(shù)的勞動(dòng)力需求日趨增加（Moore 等，2008）?？梢姡砉た萍寄苁菙?shù)字化時(shí)代重要的高級(jí)認(rèn)知技能，能夠與數(shù)字技術(shù)形成強(qiáng)大的互補(bǔ)效應(yīng)（Ingram 和Neumann，2006）。但一個(gè)鮮有爭(zhēng)議的現(xiàn)象是，理工科領(lǐng)域中的女性總量少且比例低，特別是高層次人才中女性比例更低。比如諾貝爾科學(xué)獎(jiǎng)得主中女性比例僅為5.4%，中國(guó)科學(xué)院女院士比例為6.1%，中國(guó)工程院女院士比例僅為4.6%，女性學(xué)者在科研成果商業(yè)化效率上也低于男性（秦佩恒等，2020）。學(xué)者擔(dān)心由于女性不擅長(zhǎng)理工科技能，導(dǎo)致其在數(shù)字化時(shí)代的勞動(dòng)力市場(chǎng)上存在相對(duì)劣勢(shì)（宋月萍，2021）。

既有文獻(xiàn)提供了數(shù)字技術(shù)對(duì)女性就業(yè)和收入影響的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。Black 和Spitz-Oener（2010）最早利用偏向型技術(shù)進(jìn)步理論解釋性別工資差異的變遷，發(fā)現(xiàn)隨著工作場(chǎng)景的計(jì)算機(jī)化，女性執(zhí)行了越來越多的非常規(guī)任務(wù)，而逐步退出了常規(guī)任務(wù)，進(jìn)而取得了更高的市場(chǎng)溢價(jià)，該發(fā)現(xiàn)得到了多位學(xué)者的佐證（Yamaguchi，2018；Cortes 等，2018；Stinebrickner 等，2018）。部分研究聚焦于具體的數(shù)字技術(shù)，發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)（Fossen 和Sorgner，2022）和工業(yè)機(jī)器人（Aksoy 等，2021；李志強(qiáng)和劉英，2022）的應(yīng)用均能顯著縮小性別間的就業(yè)和收入差異。這些研究基于共同的理論邏輯：自動(dòng)化技術(shù)持續(xù)激發(fā)了女性的認(rèn)知與社交技能優(yōu)勢(shì)。但在數(shù)字化時(shí)代，人工智能技術(shù)已然可以取代中低認(rèn)知技能，有必要對(duì)既有文獻(xiàn)中一概而論的認(rèn)知技能作進(jìn)一步區(qū)分。本文獨(dú)特的創(chuàng)新在于批判性地引入了理工科技能作為女性普遍缺乏的一類高級(jí)認(rèn)知技能，從而更為全面地分析了女性在數(shù)字化時(shí)代面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

本文通過匹配中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查2014 年、2016 年和2018 年三年數(shù)據(jù)，騰訊數(shù)字中國(guó)指數(shù)和O*NET職業(yè)技能數(shù)據(jù)，利用就業(yè)方程、工資方程和工資分解，研究了數(shù)字化對(duì)女性就業(yè)的影響及其作用機(jī)制。結(jié)果表明：第一，數(shù)字化促進(jìn)了女性就業(yè)，且相比男性，數(shù)字化對(duì)女性就業(yè)的促進(jìn)作用更強(qiáng)。第二，數(shù)字化帶來了女性擅長(zhǎng)的社交技能的溢價(jià)和男性擅長(zhǎng)的體力技能的貶值，緩解了勞動(dòng)市場(chǎng)性別歧視，進(jìn)而女性的就業(yè)和工資收入得到了偏向性的提升，而男性擅長(zhǎng)的理工科技能不足以改變這種偏向。第三，數(shù)字化同時(shí)推動(dòng)了女性的正規(guī)就業(yè)與靈活就業(yè)，有能力緩解生育政策變動(dòng)對(duì)女性就業(yè)的負(fù)面影響。與既有文獻(xiàn)相比，本文可能存在三個(gè)邊際貢獻(xiàn)：第一，數(shù)字化是中國(guó)乃至世界發(fā)展的重大趨勢(shì)，數(shù)字化時(shí)代下女性獨(dú)立發(fā)展的重要性不言而喻，但是國(guó)內(nèi)目前僅有少數(shù)研討會(huì)、綜述和定性分析文章對(duì)此議題有所涉及，本文率先對(duì)數(shù)字化的女性就業(yè)效應(yīng)進(jìn)行理論分析與定量評(píng)估。第二，闡釋了數(shù)字化影響女性就業(yè)的微觀機(jī)制，考慮了男性的理工科優(yōu)勢(shì)，指出數(shù)字化對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)性別歧視的緩解作用，探究了數(shù)字化的性別偏向。第三，深入分析了數(shù)字化與生育照料對(duì)女性就業(yè)的交互影響以及女性如何在數(shù)字化時(shí)代取得長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，為我國(guó)進(jìn)一步謀劃數(shù)字化發(fā)展、制定人口和就業(yè)政策、改善教育體系提供了有益參考。

二、理論分析與研究假說

（一）數(shù)字化為女性提供了全新的就業(yè)機(jī)遇。女性主義者塞迪·普朗特在1997 年出版的《零與一：數(shù)字女性與新技術(shù)文化》一書中指出，當(dāng)時(shí)處于萌芽階段的信息技術(shù)和數(shù)字技術(shù)會(huì)促進(jìn)制造業(yè)自動(dòng)化和經(jīng)濟(jì)服務(wù)化，大量新型制造和信息處理行業(yè)的興起，降低了肌肉力量與男性荷爾蒙的重要性，取而代之的是對(duì)智力、人際關(guān)系、跨文化交流和溝通技能的需求。她總結(jié)道：自蒸汽革命以來，及隨后的每一個(gè)技術(shù)變革階段，機(jī)器越先進(jìn)，女性勞動(dòng)力就越多（Plant，1997）。著名的“肌肉?大腦”理論Welch（2000）也認(rèn)為，勞動(dòng)由體力和腦力要素兩部分組成，自動(dòng)化作為偏向型技術(shù)進(jìn)步提高了對(duì)腦力勞動(dòng)的要求，有助于女性在勞動(dòng)力市場(chǎng)取得比較優(yōu)勢(shì)。魏下海等（2018）研究證實(shí)，企業(yè)生產(chǎn)線的自動(dòng)化改造升級(jí)有助于女性的工資增長(zhǎng)與就業(yè)份額提升。

沿襲上述思路，結(jié)合數(shù)字技術(shù)特征，數(shù)字化可能從兩方面推動(dòng)女性就業(yè)：其一，數(shù)字技術(shù)強(qiáng)調(diào)了人機(jī)協(xié)同。作為一種先進(jìn)的自動(dòng)化技術(shù)，數(shù)字技術(shù)滲透進(jìn)生產(chǎn)制造全流程，通過聲光電等多維交互傳感器實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)匯總到中央計(jì)算機(jī)處理，將信息轉(zhuǎn)化為人類可理解的自然語言，并且可以高效執(zhí)行人類發(fā)出的指令。數(shù)字技術(shù)并未削弱人類作用，而是強(qiáng)調(diào)工作場(chǎng)景中人類與計(jì)算機(jī)的良性互動(dòng)。Hilbert（2011）的研究試圖消除人們認(rèn)為女性在信息通信技術(shù)（ICT）領(lǐng)域存在劣勢(shì)（又稱“數(shù)字性別鴻溝”）的刻板印象，指出在同等人力資本水平下，女性在信息理解和處置方面更加周全與縝密，是更為優(yōu)秀的ICT設(shè)備操作者。其二，數(shù)字技術(shù)強(qiáng)化了人際聯(lián)結(jié)。隨著數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用，實(shí)物商品生產(chǎn)能力得到了極大增強(qiáng)，但由于企業(yè)對(duì)自動(dòng)化技術(shù)的依賴，生產(chǎn)率逐步收斂，企業(yè)更多地尋求差異化價(jià)值。而創(chuàng)意設(shè)計(jì)、戰(zhàn)略咨詢和金融服務(wù)等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的興起提高了勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)人際溝通能力的需求。同時(shí)，人工智能技術(shù)在可預(yù)見的未來難以實(shí)現(xiàn)對(duì)人類復(fù)雜情緒的感知與預(yù)測(cè)，科學(xué)界對(duì)“強(qiáng)人工智能”技術(shù)的探索尚處于起步階段。因此，女性在情緒社交能力上的比較優(yōu)勢(shì)有助于提升其在數(shù)字化時(shí)代下的勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)果。

數(shù)字化還會(huì)推動(dòng)女性從事靈活就業(yè)。以哈拉維為代表的賽博女性主義者認(rèn)為賽博空間（Cyberspace）作為信息通信技術(shù)所創(chuàng)造的網(wǎng)絡(luò)虛擬空間，超越了人類識(shí)別虛擬與現(xiàn)實(shí)的界限，性別在賽博空間變得微不足道，取而代之的是人的獨(dú)立意識(shí)。數(shù)字化時(shí)代是女性獨(dú)立人格得以彰顯的重要契機(jī)，能夠打破宗教傳統(tǒng)、文化習(xí)俗和生育照料等制約女性發(fā)展的藩籬（Haraway，2013）。來自土耳其和沙特阿拉伯的證據(jù)表明（Sovbetov，2018；McAdam 等，2020），即便穆斯林國(guó)家普遍存在著文化與宗教因素所導(dǎo)致的工作性別隔離，但隨著數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)，女性得以通過數(shù)字媒介進(jìn)行線上辦公，也可以憑借電子商務(wù)實(shí)現(xiàn)在線創(chuàng)業(yè)，從而女性就業(yè)得到了有效促進(jìn)。Gray 和Suri（2019）揭示了“自動(dòng)化的最后一公里”悖論，認(rèn)為以人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)無論如何進(jìn)步，始終存在與終端客戶需求的錯(cuò)位，而這“最后一公里”創(chuàng)造了大量靈活就業(yè)崗位，網(wǎng)絡(luò)零工平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。世界銀行（Raja 等，2013）指出，在發(fā)展中國(guó)家，生育照料已經(jīng)將女性可用于工作的時(shí)間碎片化，這一方面成為女性全職工作的阻礙，另一方面也增強(qiáng)了女性遠(yuǎn)程工作的動(dòng)機(jī)，女性由此成為數(shù)字化時(shí)代靈活就業(yè)的重要參與者（Katz 和Krueger，2019）。基于以上分析，本文提出如下研究假說：

假說1a：數(shù)字化促進(jìn)了女性就業(yè)。

假說1b：相比于男性，數(shù)字化對(duì)女性就業(yè)的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

（二）數(shù)字化影響女性就業(yè)的微觀機(jī)制。根據(jù)經(jīng)典理論（Becker，1965），女性的就業(yè)決策基于市場(chǎng)工資與保留工資的比較，如果市場(chǎng)工資高于保留工資，女性會(huì)選擇進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)尋求就業(yè)崗位。對(duì)女性而言，既有研究證實(shí)保留工資取決于家務(wù)勞動(dòng)、幼兒數(shù)量、隔代照料和配偶收入等家庭層面的因素。在給定保留工資的前提下，已就業(yè)女性的市場(chǎng)工資則成為未就業(yè)女性就業(yè)決策的重要依據(jù)。假定個(gè)體的勞動(dòng)生產(chǎn)率由體力技能、理工科技能和社交技能的市場(chǎng)回報(bào)組成。那么，在新古典框架下，女性和男性的勞動(dòng)生產(chǎn)率之比就等于二者的市場(chǎng)工資之比。正如前文所述，數(shù)字化具有非常規(guī)技能偏向，降低了體力技能的市場(chǎng)回報(bào)率，提高了理工科技能和社交技能的市場(chǎng)回報(bào)率。考慮到男性擁有大學(xué)及以上研究型理工科技能的比例較低，并且伴隨著數(shù)字化對(duì)體力技能優(yōu)勢(shì)的削弱，相比之下，女性擁有與生俱來的社交技能優(yōu)勢(shì)，由此可以推測(cè)女性相對(duì)于男性的勞動(dòng)生產(chǎn)率之比會(huì)隨數(shù)字化變革而提高，進(jìn)而女性的市場(chǎng)工資以及女性相對(duì)于男性的市場(chǎng)工資得以提升。

然而，上述推演具有一個(gè)暗含假定，即不存在性別歧視，這顯然有悖于現(xiàn)實(shí)。那么，數(shù)字化能否緩解勞動(dòng)力市場(chǎng)的性別歧視呢？Phelps（1972）提出的統(tǒng)計(jì)型歧視理論指出，勞動(dòng)力市場(chǎng)歧視的根源在于信息不對(duì)稱，由于雇主獲取勞動(dòng)者真實(shí)生產(chǎn)率信息的成本過高，實(shí)際上雇主是根據(jù)勞動(dòng)者所在群體的平均生產(chǎn)率進(jìn)行預(yù)期，而真實(shí)與預(yù)期的差異性將會(huì)導(dǎo)致歧視。如果勞動(dòng)力市場(chǎng)持續(xù)存在信息不對(duì)稱，市場(chǎng)中的性別歧視是無法消解的。

信息互聯(lián)互通是數(shù)字化的基本特征，能有效緩解勞動(dòng)力市場(chǎng)信息不對(duì)稱問題。首先，隨著企業(yè)信息化的深入與數(shù)字用工平臺(tái)的搭建，數(shù)字技術(shù)被廣泛運(yùn)用于企業(yè)雇傭決策的各個(gè)環(huán)節(jié)，為勞動(dòng)力市場(chǎng)供需雙方提供信息充分交換的空間。以往依賴簡(jiǎn)歷教育信號(hào)的雇主得以獲取求職者個(gè)性與溝通能力等多方面信息，求職者則利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)在線面試，極大地提高了人職匹配效率（毛宇飛和曾湘泉，2017）。其次，求職者得到聘用后，雇主通過數(shù)字化的企業(yè)內(nèi)部績(jī)效管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)掌握雇員工作數(shù)量與質(zhì)量信息，提高了雇主了解雇員真實(shí)生產(chǎn)率的速度，從而迅速調(diào)整工資支付決策，以便雇員工資與其真實(shí)能力相匹配。最后，影響企業(yè)雇傭的因素除市場(chǎng)環(huán)境外，制度環(huán)境因素不可忽視甚至更加重要。數(shù)字賦能政府能夠快速發(fā)布產(chǎn)業(yè)政策、人才政策和勞動(dòng)保護(hù)政策等重要信息。同時(shí)，數(shù)字化也會(huì)提高企業(yè)的政策解讀能力，避免勞動(dòng)力資源錯(cuò)配。基于以上分析，本文提出如下研究假說：

假說2：數(shù)字化可以通過激發(fā)女性社交技能優(yōu)勢(shì)、削弱男性體力技能優(yōu)勢(shì)和緩解勞動(dòng)力市場(chǎng)性別歧視的方式，提高女性相對(duì)于男性的市場(chǎng)工資。

三、數(shù)據(jù)來源、變量選取與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來源。本文的勞動(dòng)者樣本數(shù)據(jù)來自2014 年、2016 年和2018 三個(gè)年度的中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查（CLDS），這項(xiàng)調(diào)查由中山大學(xué)發(fā)起，具有覆蓋議題廣泛、代表層次多樣和抽樣設(shè)計(jì)科學(xué)等優(yōu)點(diǎn)。CLDS數(shù)據(jù)不但提供詳實(shí)的受訪者人口學(xué)特征，而且包含精確到區(qū)縣的現(xiàn)居住地信息和5 位職業(yè)分類代碼。這使得本文可以憑此匹配得到城市的數(shù)字化水平和勞動(dòng)者的技能水平。根據(jù)研究需要，將樣本中女性年齡限定為18?55 歲，男性為18?60 歲，剔除了在校生和失去勞動(dòng)能力人員。城市和省份層面的控制變量分別來自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本文主要關(guān)注非農(nóng)就業(yè)。盡管如今數(shù)字技術(shù)已經(jīng)滲透到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，但是目前我國(guó)農(nóng)業(yè)在很大程度上起著“勞動(dòng)力蓄水池”的功能，多數(shù)務(wù)農(nóng)者并非數(shù)字化農(nóng)業(yè)從業(yè)者，而是由于非農(nóng)就業(yè)能力不足而選擇務(wù)農(nóng)。因此，借鑒馬雙等（2017），剔除了所有當(dāng)前從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的樣本，從而更加真實(shí)地反映數(shù)字化對(duì)就業(yè)的影響。城市數(shù)字化水平數(shù)據(jù)來自騰訊數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院發(fā)布的2014 年、2016 年和2018 年三個(gè)年度的數(shù)字中國(guó)指數(shù)（原“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)）。這套指數(shù)充分借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以有效應(yīng)對(duì)測(cè)量誤差偏誤（張勛等，2019；柏培文和喻理，2021）。以2018 年為例，數(shù)字中國(guó)指數(shù)由數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字生活、數(shù)字文化和數(shù)字政務(wù)四大板塊構(gòu)成，涵蓋金融、零售、醫(yī)療和娛樂等十大行業(yè)，全方位測(cè)算出中國(guó)大陸351 個(gè)地級(jí)市的數(shù)字化水平。需要指出的是，由于數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，騰訊數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院每年都會(huì)根據(jù)新的業(yè)界形勢(shì)小幅調(diào)整指標(biāo)權(quán)重。但總體而言，數(shù)字中國(guó)指數(shù)具有穩(wěn)定性與連續(xù)性，可以用于跨年度分析（韋莊禹，2022）。

（二）變量選取。既有文獻(xiàn)中，研究者要取得勞動(dòng)者技能變量的通行做法是利用美國(guó)2010 年標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類代碼（SOC10）匹配美國(guó)勞工部O*NET網(wǎng)站所提供的各職業(yè)技能數(shù)據(jù)，這種方法被稱為職業(yè)名稱詞典法（Autor 等，2003）。然而，CLDS數(shù)據(jù)提供的是2015 年中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類代碼（CSCO15），這就需要進(jìn)行職業(yè)分類代碼的轉(zhuǎn)換。這里主要借鑒周廣肅等（2021）的思路。首先，使用Hardy 等（2018）提供的程序，實(shí)現(xiàn)了由SOC10 向國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類代碼（ISCO88）的轉(zhuǎn)換。接著，使用北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心提供的程序，實(shí)現(xiàn)了由2009 年中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類代碼（CSCO09）向ISCO88 的轉(zhuǎn)換。再接著，通過對(duì)比CSCO09 和CSCO15 兩份官方文件，手工為所有CSCO15 的職業(yè)分類賦予對(duì)應(yīng)于CSCO09 的代碼。對(duì)于CSCO15 中新的職業(yè)分類，賦予CSCO09 中與之最為相近的職業(yè)分類的代碼。最后，檢查轉(zhuǎn)換效果，確保所有就業(yè)樣本均正確識(shí)別到勞動(dòng)者技能變量。若出現(xiàn)少量遺漏，則對(duì)比CSCO15和ISCO88 兩份官方文件，手工補(bǔ)齊。

本文主要關(guān)注兩類非常規(guī)技能：理工科技能和社交技能，以及一類常規(guī)技能體力技能。對(duì)于理工科技能，選取O*NET網(wǎng)站基本技能（Basic Skills）欄目中的數(shù)學(xué)（Mathematics）和科學(xué)（Science），以及技術(shù)技能（Technical Skills）欄目中的編程（Programming）和技術(shù)設(shè)計(jì)（Technology Design）。對(duì)于社交技能，選取社交技能（Social Skills）欄目下的所有分項(xiàng)。對(duì)于體力技能，選取身體能力（Physical Abilities）欄目下的所有分項(xiàng)。本文使用主成分分析將這些分項(xiàng)降維形成相對(duì)應(yīng)的勞動(dòng)者技能變量，以80%解釋度為標(biāo)準(zhǔn)，體力技能由第一個(gè)主成分構(gòu)成，理工科技能和社交技能都使用了前兩個(gè)主成分的加權(quán)值。最后，將得到的勞動(dòng)者技能變量標(biāo)準(zhǔn)化并重新縮放和平移，使得其均值為1、標(biāo)準(zhǔn)差為0.1。①理工科技能、社交技能和體力技能的KMO 統(tǒng)計(jì)值分別為0.787、0.791 和0.865，說明適合做主成分分析。將勞動(dòng)者技能變量標(biāo)準(zhǔn)化的過程遵循了既有文獻(xiàn)的慣例（Bacolod，2017；Lise 和Postel-Vinay，2020）。

本文所涉及變量的定義及其描述性統(tǒng)計(jì)參見表1。所有連續(xù)變量均經(jīng)過上下1%的縮尾處理，所有以貨幣衡量的變量均使用各省GDP平減指數(shù)折算為2014 年不變價(jià)格。平均而言，男性有著更高的就業(yè)概率、工資收入、受教育程度、健康狀況和職位層級(jí)，并更有可能在國(guó)有企事業(yè)單位工作。從勞動(dòng)者技能來看，男性擁有理工科技能和體力技能優(yōu)勢(shì)，而女性擁有社交技能優(yōu)勢(shì)，符合前文陳述。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)表1 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

（三）模型設(shè)定。

1.數(shù)字化的女性就業(yè)效應(yīng)。為驗(yàn)證研究假說1a，這里針對(duì)女性樣本，采用線性概率模型（LPM）估計(jì)如下就業(yè)方程，檢驗(yàn)數(shù)字化對(duì)女性就業(yè)是否具有促進(jìn)作用：

其中，employirt是被解釋變量，表示在t年時(shí)，城市r的勞動(dòng)者i的就業(yè)狀態(tài)。城市數(shù)字化水平的對(duì)數(shù)lndigitalrt是 解釋變量，controlirt是控制變量，εirt是擾動(dòng)項(xiàng)。

2.數(shù)字化的女性就業(yè)偏向。為驗(yàn)證研究假說1b，這里換用全部勞動(dòng)者樣本，在就業(yè)方程中加入女性虛擬變量（女性=1；男性=0）、城市數(shù)字化水平與女性虛擬變量的交互項(xiàng)：

本文期望系數(shù) β2顯著大于0，這意味著數(shù)字化對(duì)勞動(dòng)者就業(yè)的促進(jìn)作用偏向于女性。

3.數(shù)字化的女性工資溢價(jià)。為驗(yàn)證假說2，對(duì)比了數(shù)字化對(duì)工資收入促進(jìn)作用的性別差異。為避免潛在的由樣本選擇偏差導(dǎo)致的估計(jì)偏誤，采用經(jīng)典的Heckman兩步法。第一步分別估計(jì)女性和男性的就業(yè)方程并計(jì)算各自的逆米爾斯比，第二步將逆米爾斯比分別置入女性和男性的工資方程：

其中，工資收入的對(duì)數(shù) ln(incomeirt) 是被解釋變量，skillsi是根據(jù)已就業(yè)勞動(dòng)者職業(yè)信息得到的勞動(dòng)者技能變量，imrirt是逆米爾斯比。通過對(duì)該方程的估計(jì)，可以得到數(shù)字化與勞動(dòng)者技能的交互作用對(duì)勞動(dòng)者工資收入影響的具體方向與程度大小。但是該方法存在一定的局限，由于理工科技能和社交技能存在較強(qiáng)的共線性，如果歸并到同一回歸中將導(dǎo)致結(jié)果偏誤，也無法識(shí)別出數(shù)字化及其與勞動(dòng)者技能的交互作用對(duì)工資收入影響的相對(duì)貢獻(xiàn)度。對(duì)此，采用經(jīng)典的Oaxaca-Blinder分解方法進(jìn)一步識(shí)別：

盡管本文的初衷并非討論性別工資差異，但是理論分析確實(shí)指引本文做了這項(xiàng)工作。通過對(duì)性別工資差異的分解，可以清晰地識(shí)別出數(shù)字化及其與勞動(dòng)者技能的交互作用對(duì)性別工資差異中生產(chǎn)率差異和歧視性差異的相對(duì)貢獻(xiàn)。然而，Oaxaca-Blinder分解由于指數(shù)基準(zhǔn)問題和只能進(jìn)行均值分解的缺陷而長(zhǎng)期受到質(zhì)疑，因此也衍生出諸多改進(jìn)與擴(kuò)展方案（Fortin 等，2011）。其中，Gelbach（2016）提出的嵌套分解方法是近年來工資分解技術(shù)領(lǐng)域的重要進(jìn)展。這種方法具有路徑獨(dú)立性的優(yōu)勢(shì)，即各變量放入分解方程的順序不會(huì)影響分解的結(jié)果。這種獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)使得利用此方法識(shí)別出的相對(duì)貢獻(xiàn)度具備較高的可信度。

Gelbach分解分為兩個(gè)步驟，第一步是估計(jì)基本方程：

第二步是估計(jì)加入了其他變量的完全方程：

那么，某一變量k對(duì)性別工資差異影響的相對(duì)貢獻(xiàn)度就可以通過 (??k/?)×100%來計(jì)算。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)結(jié)果：數(shù)字化的女性就業(yè)效應(yīng)。表2 報(bào)告了采用CLDS數(shù)據(jù)三個(gè)年度的樣本及其混合截面樣本的回歸結(jié)果。①由于CLDS 采用輪換樣本追蹤方式，因而未能組成面板數(shù)據(jù)?？梢钥吹剑瑪?shù)字化的估計(jì)系數(shù)除在2014 年樣本中不顯著外，在2016 年和2018 年度以及更為穩(wěn)健的混合截面樣本中均顯著為正，說明數(shù)字化確實(shí)對(duì)女性就業(yè)起到促進(jìn)作用。此外，可以看到，婚姻狀態(tài)和幼兒照料的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說明婚姻和生育嚴(yán)重阻礙了女性的就業(yè)決策，這被學(xué)界稱為女性的“母職懲罰”。而隔代照料的估計(jì)系數(shù)不顯著，說明來自家中同住70 歲以下父母的代際支持難以幫助女性擺脫家庭束縛，多數(shù)女性仍然擔(dān)負(fù)著照顧幼兒甚至照顧老人的職責(zé)。上述結(jié)果支持了研究假說1a。

表2 數(shù)字化的女性就業(yè)效應(yīng)

（二）數(shù)字化的女性就業(yè)偏向。理論分析指出，相比于男性，女性在數(shù)字化時(shí)代亟需的人機(jī)協(xié)作能力與情緒社交能力上具有優(yōu)勢(shì)，并且靈活就業(yè)與女性碎片化的家庭工作存在互補(bǔ)，從而數(shù)字化的就業(yè)效應(yīng)可能更偏向于女性。表3 報(bào)告的回歸結(jié)果證實(shí)了這種推測(cè)，雖然女性虛擬變量的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說明女性的就業(yè)率顯著低于男性，但是城市數(shù)字化水平與女性虛擬變量的交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字化扭轉(zhuǎn)了女性低就業(yè)率的狀態(tài)。以混合截面樣本為例，女性的就業(yè)率平均比男性低27.3%，而城市數(shù)字化水平每提高1 個(gè)對(duì)數(shù)單位（約2.71 倍），就會(huì)帶來女性就業(yè)率相對(duì)于男性3.1%的凈提升。上述結(jié)果支持了研究假說1b。

表3 數(shù)字化的女性就業(yè)偏向

五、機(jī)制分析

（一）數(shù)字化的女性工資溢價(jià)。作為未就業(yè)的機(jī)會(huì)成本，市場(chǎng)工資是勞動(dòng)者就業(yè)決策的重要依據(jù)。前文證實(shí)了數(shù)字化的就業(yè)效應(yīng)是偏向于女性的，作為影響機(jī)制，數(shù)字化的工資溢價(jià)理應(yīng)存在女性偏向。表4 中模型1 的結(jié)果證實(shí)了這種推測(cè)：數(shù)字化對(duì)工資收入存在顯著的正向影響，而且相比男性，女性取得了更高的數(shù)字化溢價(jià)。模型2 至模型4 分別加入了三種勞動(dòng)者技能及其與數(shù)字化的交互項(xiàng)?？梢钥吹?，數(shù)字化的確提高了理工科和社交技能的勞動(dòng)力市場(chǎng)價(jià)值，但是存在性別差異。由于本文已經(jīng)將勞動(dòng)者技能變量標(biāo)準(zhǔn)化，估計(jì)系數(shù)具有經(jīng)濟(jì)意義。從勞動(dòng)者技能主項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)來看，理工科技能每提高0.1（即1 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差），男性的工資收入提高6.58%，而女性只有3.57%；社交技能的估計(jì)系數(shù)均不顯著；體力技能每提高0.1，男性的工資收入降低3.21%，女性降低1.48%。從交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)來看，男性在數(shù)字化的理工科溢價(jià)中占優(yōu)，而女性在數(shù)字化的社交技能溢價(jià)中占優(yōu)，但是如果男性在數(shù)字化水平更高的城市從事體力勞動(dòng)，將會(huì)面臨比同樣從事體力勞動(dòng)的女性更為嚴(yán)重的工資懲罰。

表4 數(shù)字化的工資溢價(jià)

續(xù)表4 數(shù)字化的工資溢價(jià)

（二）女性工資溢價(jià)的來源。

1.Oaxaca-Blinder分解。上述結(jié)果雖然給出有經(jīng)濟(jì)意義的系數(shù)比例關(guān)系，但是并不能體現(xiàn)出市場(chǎng)歧視因素，比如男性的理工科溢價(jià)和女性的社交技能溢價(jià)可能僅僅是由雇主的刻板印象導(dǎo)致的。這種現(xiàn)象并不鮮見，不少學(xué)習(xí)理工科的女性都曾遭遇就業(yè)歧視而難以實(shí)現(xiàn)同工同酬。同時(shí)，本文試圖剝離出勞動(dòng)者技能及其與數(shù)字化的交互項(xiàng)對(duì)勞動(dòng)者真實(shí)生產(chǎn)率影響的相對(duì)貢獻(xiàn)，也要考察數(shù)字化是否消解了性別歧視。表5 報(bào)告了使用Oaxaca-Blinder分解的估計(jì)結(jié)果。首先對(duì)比數(shù)字化及其與勞動(dòng)者技能的交互項(xiàng)是否加入方程的結(jié)果差異。以2014 年為例，如果僅加入控制變量和勞動(dòng)者技能變量，女性的生產(chǎn)率實(shí)際上高于男性0.0475 個(gè)對(duì)數(shù)單位，加入數(shù)字化與交互項(xiàng)后，女性的生產(chǎn)率比男性高0.0632 個(gè)對(duì)數(shù)單位，說明數(shù)字化及其技能激發(fā)效應(yīng)提高了女性0.0157 個(gè)對(duì)數(shù)單位的生產(chǎn)率。從勞動(dòng)者技能主項(xiàng)來看，理工科技能和體力技能分別是性別工資差異擴(kuò)大和縮小的重要來源，相比之下，社交技能對(duì)性別工資差異影響的貢獻(xiàn)并不高。從交互項(xiàng)來看，數(shù)字化時(shí)代理工科技能的生產(chǎn)率效應(yīng)實(shí)際上偏向于女性，但是考慮歧視因素后，男性的工資收入反而占優(yōu)。數(shù)字化時(shí)代社交技能的生產(chǎn)率效應(yīng)同樣偏向于女性，并且市場(chǎng)表現(xiàn)出對(duì)男性從事社交型勞動(dòng)的歧視，從而在很大程度上縮小了性別工資差異。數(shù)字化對(duì)男性從事體力勞動(dòng)有著更高的工資懲罰，與前文結(jié)果一致，這同樣是性別工資差異縮小的重要來源。從數(shù)字化主項(xiàng)來看，數(shù)字化提高了女性相對(duì)于男性的生產(chǎn)率，而且數(shù)字化降低了對(duì)女性的歧視，從而數(shù)字化本身就是女性工資溢價(jià)的重要來源。上述結(jié)果支持了假說2。

表5 Oaxaca-Blinder 分解結(jié)果

2.Gelbach分解。由于Oaxaca-Blinder分解存在諸多弊端，這里使用Gelbach分解再次估計(jì)上述變量的相對(duì)貢獻(xiàn)度。從表6 可以看到，Gelbach分解的結(jié)果與使用Oaxaca-Blinder分解的結(jié)果較為一致，體現(xiàn)出同樣的經(jīng)濟(jì)意義?？傮w而言，數(shù)字化時(shí)代的社交技能溢價(jià)與體力技能貶值對(duì)彌合性別工資差異有著重要的貢獻(xiàn)，而數(shù)字化的理工科技能溢價(jià)對(duì)擴(kuò)大性別工資差異的貢獻(xiàn)度在三個(gè)年度均低于前兩者之和，說明男性的理工科優(yōu)勢(shì)尚不足以改變數(shù)字化對(duì)女性工資收入的偏向性促進(jìn)作用。上述結(jié)果再一次驗(yàn)證了研究假說2。

表6 Gelbach 分解結(jié)果

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)和異質(zhì)性分析

（一）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.內(nèi)生性問題。城市數(shù)字化水平對(duì)女性就業(yè)和工資收入的影響過程中存在互為因果關(guān)系，發(fā)達(dá)城市是數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的土壤，而根據(jù)歧視經(jīng)濟(jì)理論，城市之所以發(fā)達(dá)，很大程度上也是由于該城市的女性有著更高的就業(yè)率和工資收入。對(duì)此，本文借鑒黃群慧等（2019）的思路，選取1984 年城市每萬人郵電業(yè)務(wù)總量（iv1）和每萬人固定電話數(shù)量（iv2）作為工具變量，但是本文的解釋變量是來自三個(gè)年度的數(shù)字中國(guó)指數(shù)，為賦予工具變量年度變異性，分別將兩個(gè)工具變量乘以三個(gè)年度的地區(qū)光纜密度（optical），光纜密度的計(jì)算方法為光纜長(zhǎng)度除以土地面積。一方面，1984 年郵電業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)代表各地居民傳承至今的信息通信文化，而以光纜為代表的高速通信基礎(chǔ)設(shè)施是各地?cái)?shù)字化發(fā)展的重要支撐，工具變量滿足相關(guān)性。另一方面，1984 年郵電業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是一項(xiàng)久遠(yuǎn)的歷史數(shù)據(jù)，光纜的鋪設(shè)是根據(jù)國(guó)家政策與規(guī)劃實(shí)施的，二者均具有較強(qiáng)的外生性。表7 報(bào)告了工具變量法的第二階段估計(jì)結(jié)果，可以看到數(shù)字化依然存在顯著的女性就業(yè)和工資收入偏向，K-P LM和C-D Wald F統(tǒng)計(jì)量分別拒絕了不可識(shí)別和弱工具變量的原假設(shè)。

表7 工具變量法的估計(jì)結(jié)果

2.考慮競(jìng)爭(zhēng)性假說。以城市數(shù)字化水平作為數(shù)字化變量的刻畫方式面臨兩類挑戰(zhàn)。第一，技能溢價(jià)可能與城市集聚程度有關(guān)。城市經(jīng)濟(jì)學(xué)理論指出，集聚通過學(xué)習(xí)、共享與匹配使得知識(shí)傳播與人際溝通有了更高的市場(chǎng)價(jià)值，這足以解釋大城市有著認(rèn)知技能和社交技能溢價(jià)（Bacolod，2017）。對(duì)此，本文在控制變量中加入城市人口規(guī)模的對(duì)數(shù)，用以吸收可以由集聚來解釋的就業(yè)和工資收入效應(yīng)。第二，“北上廣深”一線城市作為數(shù)字技術(shù)的研發(fā)重鎮(zhèn)，在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用上擁有其他城市不可比擬的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，由于一線城市固定資產(chǎn)價(jià)格較高，更容易迫使流動(dòng)人口中的男性定居意愿下降，導(dǎo)致這些城市的女性就業(yè)率偏高。對(duì)此，本文嘗試剔除一線城市樣本。從表8 報(bào)告的估計(jì)結(jié)果來看，無論是考慮集聚效應(yīng)還是剔除一線城市樣本，數(shù)字化與女性虛擬變量的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明前文結(jié)論依然成立。

表8 考慮競(jìng)爭(zhēng)性假說的估計(jì)結(jié)果

（二）異質(zhì)性分析。

1.婚姻和幼兒數(shù)量異質(zhì)性。新中國(guó)成立以來，“掃盲運(yùn)動(dòng)”的開展和“婦女能頂半邊天”的理想信念幫助女性擺脫了幾千年來的傳統(tǒng)觀念束縛，女性得以接受現(xiàn)代教育并走向工作崗位。對(duì)于目前的中國(guó)社會(huì)，女性正承擔(dān)著前所未有的家庭與職業(yè)壓力，特別是二孩、三孩政策的相繼出臺(tái)，因女性生育行為而引發(fā)的就業(yè)歧視加劇。可見，婚姻和幼兒照料因素已經(jīng)成為制約女性就業(yè)的最大阻礙。本文的基準(zhǔn)結(jié)果同樣發(fā)現(xiàn)已婚狀態(tài)和幼年子女?dāng)?shù)量顯著降低了女性就業(yè)率。數(shù)字化帶給女性更高的市場(chǎng)工資與靈活的就業(yè)方式，這能否成為緩解上述不利因素的重要契機(jī)？從表9 報(bào)告的估計(jì)結(jié)果來看，數(shù)字化對(duì)已婚和有幼年子女的女性依然存在顯著的就業(yè)和工資收入促進(jìn)作用。

表9 異質(zhì)性分析（使用女性混合截面樣本）

2.年齡和學(xué)歷教育異質(zhì)性。數(shù)字化可能對(duì)不同年齡段的女性有著異質(zhì)性影響。本文以40 歲為界限，將女性樣本劃分為兩部分。表9 表明，數(shù)字化對(duì)18 至39 歲相對(duì)年輕女性的就業(yè)和工資收入的促進(jìn)作用更強(qiáng)?？赡艿慕忉屖牵弘S著我國(guó)教育事業(yè)的發(fā)展，年輕女性有著更良好的社交技能與受教育程度。于是，本文進(jìn)一步考察了數(shù)字化與學(xué)歷教育的互補(bǔ)作用?？梢钥吹剑瑪?shù)字化對(duì)高中以上學(xué)歷女性的就業(yè)促進(jìn)作用更強(qiáng)，其次是中學(xué)學(xué)歷，而對(duì)于初中以下學(xué)歷女性就業(yè)的影響不顯著。但是，數(shù)字化對(duì)不同學(xué)歷女性的工資收入均有正向影響。

3.基于不同就業(yè)形式的考察。本文根據(jù)CLDS問卷將女性就業(yè)劃分為相互排斥的四類：首先是受雇就業(yè)者，分為正規(guī)受雇和非正規(guī)受雇，依據(jù)是否簽訂正規(guī)勞動(dòng)合同（非勞務(wù)派遣）對(duì)二者進(jìn)行區(qū)分；其次是自雇就業(yè)者，分為機(jī)會(huì)型自雇和生存型自雇，區(qū)分依據(jù)是雇傭1 人以上為機(jī)會(huì)型，否則為生存型（趙建國(guó)和周德水，2021）。一般而言，非正規(guī)受雇就業(yè)和自雇就業(yè)可視為靈活就業(yè)。從表10 報(bào)告的估計(jì)結(jié)果來看，數(shù)字化促進(jìn)了女性的受雇就業(yè)，對(duì)正規(guī)受雇就業(yè)的促進(jìn)作用要高于非正規(guī)受雇，對(duì)自雇就業(yè)的影響為正，但并不顯著?？偟膩碚f，數(shù)字化對(duì)女性的正規(guī)就業(yè)與靈活就業(yè)均具有一定的促進(jìn)作用。

表10 基于不同就業(yè)形式的考察（使用女性混合截面樣本）

七、結(jié)論與啟示

現(xiàn)如今，數(shù)字技術(shù)已經(jīng)深度滲透經(jīng)濟(jì)循環(huán)，既推動(dòng)了生產(chǎn)率躍升也觸發(fā)了要素重組升級(jí)。技術(shù)進(jìn)步與勞動(dòng)就業(yè)的議題歷久彌新，女性作為傳統(tǒng)的就業(yè)弱勢(shì)群體，如何在數(shù)字化浪潮中發(fā)揮“她能力”，以就業(yè)的形式參與這場(chǎng)變革，正是本文要研究的問題。通過使用2014?2018 年中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)，本文定量分析了數(shù)字化對(duì)女性就業(yè)的影響。利用工具變量法和多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)克服估計(jì)偏誤后的結(jié)果表明：城市數(shù)字化水平的提高能夠顯著促進(jìn)女性就業(yè)，并且相比于男性，數(shù)字化對(duì)女性就業(yè)的促進(jìn)作用更強(qiáng)。機(jī)制分析表明，數(shù)字化通過激發(fā)女性社交技能優(yōu)勢(shì)、削弱男性體力技能優(yōu)勢(shì)和緩解勞動(dòng)力市場(chǎng)性別歧視的方式，提高了女性相對(duì)于男性的市場(chǎng)工資，從而數(shù)字化對(duì)女性就業(yè)有著更強(qiáng)的促進(jìn)作用。異質(zhì)性分析表明，數(shù)字化對(duì)已婚和有幼年子女的女性同樣有就業(yè)和工資收入的促進(jìn)作用，能夠緩解婚姻和幼兒照料對(duì)于女性勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)果的抑制作用。同時(shí)，數(shù)字化對(duì)于18 至39 歲相對(duì)年輕和高中以上學(xué)歷女性的就業(yè)和工資收入促進(jìn)作用更強(qiáng)，并且對(duì)女性正規(guī)就業(yè)與靈活就業(yè)均具有促進(jìn)作用。

在數(shù)字化時(shí)代，女性的機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。一方面，作為一種突破性創(chuàng)新，數(shù)字化前所未有地提高了工作場(chǎng)景中社交技能的重要性，也隨即釋放出大量靈活就業(yè)崗位，這意味著，勞動(dòng)力市場(chǎng)為女性與生俱來的優(yōu)勢(shì)提供了溢價(jià)，極大地豐富了女性的就業(yè)選擇。另一方面，數(shù)字技術(shù)與高級(jí)認(rèn)知技能的互補(bǔ)效應(yīng)不容小覷，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，隨著數(shù)字化趨于成熟，女性的社交技能優(yōu)勢(shì)逐步減弱，而在高級(jí)認(rèn)知技能上的劣勢(shì)將成為女性就業(yè)的阻礙?？梢?，雖然當(dāng)前女性尋求獨(dú)立發(fā)展的勢(shì)頭值得欣喜，但這很可能是短暫的?；趯?duì)女性長(zhǎng)遠(yuǎn)競(jìng)爭(zhēng)力的考量，本文從三個(gè)方面給出具有可行性的政策建議：第一，將女性理工科技能的培養(yǎng)作為一項(xiàng)長(zhǎng)期系統(tǒng)工程。必須認(rèn)識(shí)到，女性理工科技能的不足是先天和后天因素共同作用的結(jié)果。對(duì)家庭而言，可以通過學(xué)前教育和家庭氛圍熏陶引導(dǎo)女性兒童對(duì)理工科的興趣。對(duì)教育體系而言，可以開辟專為女性舉辦的科創(chuàng)競(jìng)賽和獎(jiǎng)項(xiàng)，在女性內(nèi)部形成同儕效應(yīng)和“良性攀比”。對(duì)社會(huì)而言，應(yīng)當(dāng)拋棄對(duì)女性的刻板偏見，弘揚(yáng)女性的科學(xué)精神。第二，雖然我們難以在短期內(nèi)改善女性的理工科劣勢(shì)，但是依然可以強(qiáng)化理工科以外的高級(jí)認(rèn)知技能。比如，在教育體系中強(qiáng)化對(duì)女性邏輯和創(chuàng)新思維的培養(yǎng)，提高女性分析和解決復(fù)雜問題的能力。第三，在教育和培訓(xùn)過程中，鼓勵(lì)女性學(xué)習(xí)較為復(fù)雜的計(jì)算機(jī)操作特別是編程能力、深入理解數(shù)字技術(shù)、學(xué)會(huì)利用數(shù)字技術(shù)開辟職業(yè)生涯，這類提升人機(jī)協(xié)作能力的舉措也許更適合絕大多數(shù)女性。