郭東杰 鄧愛娣 沈志遠

提要:數(shù)字技術使勞動市場信息傳遞效率得到極大提升,對勞動力跨區(qū)域流動產(chǎn)生了深刻影響?；?010-2021年浙江省11個地級市的數(shù)據(jù),本文綜合運用面板雙固定模型、空間面板模型和門檻模型,實證分析數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的影響及其作用機制。研究發(fā)現(xiàn):數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著吸引勞動力流入,其作用機制是降低勞動力價格的扭曲程度;數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動具有正向的空間溢出效應,顯著增強周邊城市對勞動力的吸引力;數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動存在門檻效應,并且隨著地區(qū)人均財政支出水平的提高,勞動力流動與數(shù)字經(jīng)濟呈正向的非線性關系。進一步分析結果顯示,數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展水平高、人口密度大的城市的勞動力流入影響更大。上述研究結論為數(shù)字經(jīng)濟背景下地方政府吸引優(yōu)秀人才、提升人力資源的配置效率、促進經(jīng)濟的高質量發(fā)展,提供可借鑒的政策建議。

引 言

從2012年開始,中國勞動年齡人口的數(shù)量與比例已經(jīng)連續(xù)九年呈“雙降”趨勢。在低生育率、人口老齡化背景下,如何促進勞動力靈活流動,提高勞動力要素配置效率,是當前亟待解決的問題。自改革開放以來,我國經(jīng)濟社會逐漸轉型,但是在城鄉(xiāng)之間、單位之間,由于戶籍制度、人事檔案管理等體制機制性原因,人口的社會性流動仍然受到很大的限制,致使我國勞動力市場一直存在勞動力空間錯配與自由流動受阻的困境。具體而言,一方面,勞動力空間配置存在不足與過度并存的問題,經(jīng)濟較發(fā)達的東部地區(qū)容易出現(xiàn)勞動力配置不足,而經(jīng)濟發(fā)展較落后的中西部地區(qū)則容易出現(xiàn)勞動力配置過度;(1)姚婷婷、許捷:《中國勞動力空間錯配的動態(tài)演化及典型制度識別》,《人口與發(fā)展》2023年第2期。另一方面,隨著交通基礎設施的完善、多數(shù)地區(qū)戶籍限制的放開,我國勞動力跨區(qū)域流動的成本和制度性障礙逐漸消除,但信息獲取和處理方面的困難正逐漸成為抑制勞動力要素自由流動的主因。(2)李言、肖雨婷:《數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對勞動力價格扭曲的影響》,《人口與經(jīng)濟》2023年第1期。

隨著數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展,數(shù)字技術實時、便捷、靈活的特點使得勞動力市場信息傳遞得到極大暢通,提高了勞動力市場的透明度和效率,進而推動勞動力快速、靈活、高效地跨區(qū)域流動。然而,現(xiàn)有研究對數(shù)字經(jīng)濟在勞動力流動和空間配置方面的影響關注不足,迫切需要更多的補充和完善。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展在城市層面對勞動力遷移決策機制的影響,值得關注和深入探討。本文將數(shù)字經(jīng)濟因素引入勞動力流動模型,探討數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的作用機制。主要邊際貢獻有:一是浙江省在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和勞動力流入量方面均處于國內前列,以浙江省為例探究數(shù)字經(jīng)濟如何促進勞動力流入,可以為我國其他地區(qū)做好人才吸引工作提供經(jīng)驗;二是實證檢驗地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對勞動力流動的作用機制、空間溢出效應和門檻效應,有助于厘清數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的具體影響,破解勞動力要素流動障礙,建設質量型“人口紅利”。

一、研究假說

勞動力流動及其空間分布受多種因素影響,其中,城市的經(jīng)濟發(fā)展水平是促使勞動力流動的最主要因素。(3)張莉、何晶、馬潤泓:《房價如何影響勞動力流動? 》,《經(jīng)濟研究》2017年第8期。一般而言,勞動力往往傾向于涌入高收入或就業(yè)前景廣闊的地區(qū)。數(shù)字經(jīng)濟對地區(qū)經(jīng)濟高質量增長、金融資金流轉、企業(yè)技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級等方面具有重要推動作用,(4)蔡躍洲、陳楠:《新技術革命下人工智能與高質量增長、高質量就業(yè)》,《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》2019年第5期;唐松、伍旭川、祝佳:《數(shù)字金融與企業(yè)技術創(chuàng)新——結構特征、機制識別與金融監(jiān)管下的效應差異》,《管理世界》2020年第5期。也勢必對勞動力流動產(chǎn)生深刻影響。國內外學者對數(shù)字經(jīng)濟如何影響勞動力市場的研究,大多集中于數(shù)字技術對勞動力就業(yè)總量及結構的影響。(5)王君、張于喆、張義博等:《人工智能等新技術進步影響就業(yè)的機理與對策》,《宏觀經(jīng)濟研究》2017年第10期;戚聿東、劉翠花、丁述磊:《數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、就業(yè)結構優(yōu)化與就業(yè)質量提升》,《經(jīng)濟學動態(tài)》2020年第11期;D. Acemoglu, P. Restrepo, “The Race Between Man and Machine: Implications of Technology for Growth, Factor Shares, and Employment,” American Economic Review, Vol.108, No.6,2018, pp.1488-1542.近年來,在數(shù)字技術驅動下,零工經(jīng)濟迅速崛起,大量工作從線下轉到線上,從固定轉為靈活,深刻影響著勞動力的跨區(qū)域流動。(6)莫怡青、李力行:《零工經(jīng)濟對創(chuàng)業(yè)的影響——以外賣平臺的興起為例》,《管理世界》2022年第2期;魏熙曄、郭東杰:《生產(chǎn)率提升對就業(yè)的影響——擠出效應還是溢出效應》,《當代財經(jīng)》2022年第4期。隨著數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展,勞動者通過數(shù)字技術獲取勞動力市場信息的方式更為高效、迅捷,極大緩解了傳統(tǒng)勞動力市場中存在的信息不對稱和信息不充分問題。此外,一些實證研究還表明,數(shù)字經(jīng)濟可以促進要素合理配置,推動地區(qū)勞動力流動。例如,數(shù)字金融以及數(shù)字經(jīng)濟可以通過就業(yè)和收入機制促進勞動力流入。(7)趙濤、張智、梁上坤:《數(shù)字經(jīng)濟、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質量發(fā)展——來自中國城市的經(jīng)驗證據(jù)》,《管理世界》2020第10期;馬述忠、胡增璽:《數(shù)字金融是否影響勞動力流動?——基于中國流動人口的微觀視角》,《經(jīng)濟學(季刊) 》2022年第1期。由此,本文提出第一個假設。

假設1:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展降低了勞動力價格扭曲程度,促進勞動力流入。

數(shù)字經(jīng)濟時代,就業(yè)呈現(xiàn)出靈活、便捷、超時空辦公等特點,使勞動力跨區(qū)域流動更加順暢。已有研究證實,數(shù)字經(jīng)濟不僅能夠豐富市場要素來源、重塑經(jīng)濟發(fā)展形態(tài),還能對跨時空資源進行整合,從而實現(xiàn)勞動力市場供求的高效匹配。(8)李慧泉、簡兆權:《數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對技術企業(yè)的資源配置效應研究》,《科學學研究》2022年第8期。此外,數(shù)字經(jīng)濟具有明顯的空間外部性,可以通過信息的跨時空傳播,降低市場信息不對稱程度,促使研發(fā)和生產(chǎn)要素的跨區(qū)域流動和整合,提高要素的配置效率。(9)李宗顯、楊千帆:《數(shù)字經(jīng)濟如何影響中國經(jīng)濟高質量發(fā)展? 》,《現(xiàn)代經(jīng)濟探討》2021年第7期。因此,勞動力作為一種重要的生產(chǎn)要素,數(shù)字經(jīng)濟外部效應的發(fā)揮,理應能夠促進勞動力的跨區(qū)域流動與空間溢出。由此,本文提出第二個假設。

假設2:數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動具有正向的空間溢出效應。

只有當預期收入高于生活成本的程度足夠高時,勞動力才有可能愿意異地流動。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較低的城市,勞動者的收入可能不足以抵扣其生活成本,因而很難吸引勞動力流入。例如,周天蕓研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融對勞動力存在倒“U”型影響。(10)周天蕓:《數(shù)字普惠金融、要素價格與勞動力流動》,《當代經(jīng)濟管理》2022年第4期。一方面,數(shù)字普惠金融的不斷發(fā)展有助于優(yōu)化要素市場,緩解勞動力要素價格扭曲,增強城市對勞動力的吸引力,從而促進勞動力的凈流入;另一方面,勞動力要素價格扭曲程度過低,則會增大城市對勞動力流入的推力,抑制勞動力凈流入。基于以上分析,可以合理推測,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對地區(qū)勞動力流入影響存在門檻效應。由此,本文提出第三個假設。

假設3:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對勞動力流動存在門檻型的非線性影響。

二、模型設定

(一)計量模型

為探索數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的影響,本文選用固定效應模型、中介效用模型和空間面板模型進行研究。

1.基準回歸模型。為探討數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動產(chǎn)生的影響,本文構建面板回歸模型:

lmit=α0+α1digeit+θZit+μi+γt+εit

(1)

其中,lmit表示i市在t年的人口流動情況,digeit表示i市在t年的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平,Zit表示各個控制變量,μi表示不隨時間t變化的個體固定效應,γt表示時間固定效應,εit為隨機擾動項。

2.中介效應模型。基于前文的理論分析,本文參考江艇的研究,(11)江艇:《因果推斷經(jīng)驗研究中的中介效應與調節(jié)效應》,《中國工業(yè)經(jīng)濟》2022年第5期。利用面板雙固定效應模型來檢驗作用機制,模型設定如下:

distlit=β0+β1digeit+βZit+μi+γt+εit

(2)

lmit=δ0+δ1digeit+δ2distlit+δZit+μi+γt+εit

(3)

其中,distlit表示勞動力價格扭曲。本文通過對模型參數(shù)的顯著性進行分析,探討勞動力價格扭曲對勞動力流動的影響。若α1、β1、δ1顯著,δ2不顯著,則為完全中介效應;若α1、β1、δ1、δ2均顯著,則為部分中介效應。

3.空間面板模型。為進一步探討數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的空間溢出效應,本文構建如下空間面板計量模型:

lmit=λ0+ρWlmit+λ1Wdigeit+α1digeit+λWZit+αZit+εit

(4)

εit=δWεit+μit

(5)

其中,ρ為空間自回歸系數(shù),W為空間權重矩陣,α1和α分別為核心解釋變量和控制變量的彈性系數(shù),λ1和λ分別為核心解釋變量和控制變量空間滯后項的彈性系數(shù),λ0為常數(shù)項,εit為隨機擾動項。當δ=0時,式(4)為空間杜賓模型(SDM);當δ=0、λ1=0且λ=0時,式(4)為空間滯后模型(SAR);當ρ=0、λ1=0且λ=0時,式(4)為空間誤差模型(SEM)。

(二)變量測度與說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為勞動力流動(lm)。由于缺少地級市勞動力流動的官方詳細數(shù)據(jù),本文選擇凈人口流入率作為勞動力流動的替代變量。凈人口流入率=(常住人口-戶籍人口)/戶籍人口,正值表示該城市勞動力凈流入,負值表示勞動力凈流出。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(dige)。首先,我們借鑒楊慧梅和江璐的測度方法,(12)楊慧梅、江璐:《數(shù)字經(jīng)濟、空間效應與全要素生產(chǎn)率》,《統(tǒng)計研究》2021年第4期。并結合《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書(2022)》,從“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”和“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”兩個維度測量城市層面的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。具體來說:首先,用城市的郵電業(yè)務總收入、移動電話用戶總量、寬帶用戶數(shù)、城鎮(zhèn)單位信息傳輸計算機服務和軟件從業(yè)人員總數(shù)等二級指標衡量數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況,用規(guī)模以上工業(yè)增加值、專利申請授權數(shù)、普通高校在校學生數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)增加值等指標衡量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展程度。其次,利用熵權法和主成分分析法計算數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)。(13)郭東杰、周立宏、陳林:《數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)升級與就業(yè)調整的影響》,《中國人口科學》2022年第3期。最后,用數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)進行基準回歸檢驗,并用主成分分析法進行穩(wěn)健性檢驗。

3.機制變量

本文的機制變量為勞動力價格扭曲(distl)。勞動力價格扭曲指勞動力的邊際產(chǎn)出與邊際報酬存在偏離。我們參照施炳展等和王寧等的做法,(14)施炳展、冼國明:《要素價格扭曲與中國工業(yè)企業(yè)出口行為》,《中國工業(yè)經(jīng)濟》2012年第2期;王寧、史晉川:《中國要素價格扭曲程度的測度》,《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》2015年第9期。采用科布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)對勞動力價格扭曲程度進行測算,具體公式為:distl=MPL/w。其中,MPL是勞動力的邊際產(chǎn)出,w是勞動力價格。distl等于1表示沒有扭曲,小于1表示存在正扭曲,大于1表示存在負扭曲。假定生產(chǎn)要素規(guī)模報酬不變,參考周天蕓的研究,設勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù)為0.3。(15)周天蕓:《數(shù)字普惠金融、要素價格與勞動力流動》,《當代經(jīng)濟管理》2022年第4期。

4.控制變量

參考已有研究,我們從三個方面選取相關指標。(16)馬述忠、胡增璽:《數(shù)字金融是否影響勞動力流動?——基于中國流動人口的微觀視角》,《經(jīng)濟學(季刊) 》2022年第1期。一是城市經(jīng)濟發(fā)展。勞動力在選擇流入地時,流入地的經(jīng)濟發(fā)展水平通常是其考慮的主要因素,選取產(chǎn)業(yè)結構(indu)、職工年平均工資(wage)和城鎮(zhèn)失業(yè)率(unemploy)衡量經(jīng)濟發(fā)展水平。其中,產(chǎn)業(yè)結構用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值來衡量。二是城市公共服務。大量研究發(fā)現(xiàn),流入城市的醫(yī)療和教育水平也是勞動力流動時進行考慮的重要因素。(17)夏怡然、陸銘:《城市間的“孟母三遷”——公共服務影響勞動力流向的經(jīng)驗研究》,《管理世界》2015年第10期。因此,選取基礎教育水平(edu)作為城市公共服務水平的代理變量,具體用生均小學教師數(shù)和生均中學教師數(shù)的主成分分析得分值來衡量。三是其他因素,用城市房價水平(hprice)作為代表性指標。

(三)數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)相關指標的原始數(shù)據(jù)、勞動力價格扭曲相關數(shù)據(jù)、勞動力流動原始數(shù)據(jù)、控制變量數(shù)據(jù),從《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、浙江省以及各地級市統(tǒng)計年鑒獲得。鑒于數(shù)據(jù)的科學性、可獲得性,我們采用插值法對部分缺失數(shù)據(jù)進行填補,并對機制變量和控制變量取對數(shù)處理,以減輕數(shù)據(jù)異方差性帶來的影響。

主要變量的描述性統(tǒng)計結果如表1所示。從勞動力流動(lm)和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展(dige)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看,浙江省各地級市在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和吸引勞動力流入方面存在顯著差別,發(fā)展不平衡問題突出。此外,浙江省各地級市的勞動力價格扭曲均值大于1,這意味著浙江勞動力市場主要存在負向價格扭曲,即勞動力實際支付價格低于勞動力邊際產(chǎn)出所確定的均衡水平。

表1 變量描述性統(tǒng)計結果

三、實證分析

近年來,浙江省各地級市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平總體呈上升態(tài)勢。但整體而言,浙東北地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟綜合發(fā)展水平普遍高于浙西南地區(qū),數(shù)字鴻溝明顯。而從勞動力流動來看,各地級市的人口流入和流出存在明顯的空間差異性?？傮w上看,浙東北地區(qū)的人口流入量明顯高于浙西南地區(qū),且差距不斷擴大。由此可見,一個地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與勞動力流入密切相關。

(一)基準回歸分析

數(shù)字經(jīng)濟影響城市勞動力流動的基準回歸結果如表2所示。(18)表中括號內數(shù)據(jù)為穩(wěn)健標準誤;***、**和*分別表示回歸結果在1%、5%和10%水平上顯著,下表同。在列(1)和列(2)中,數(shù)字經(jīng)濟(dige)的估計系數(shù)均在1%水平上顯著為正。在控制了城市固定效應和時間固定效應的情況下,數(shù)字經(jīng)濟依舊能夠顯著吸引勞動力流入,這表明各地區(qū)若想吸引勞動力流入,積極推動當?shù)財?shù)字經(jīng)濟發(fā)展不失為一個有效的方法。因此,數(shù)字經(jīng)濟落后地區(qū)應積極抓住機遇,結合本地產(chǎn)業(yè)特色,因地制宜發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟。由表2可知,產(chǎn)業(yè)結構(lnindu)與浙江省各地級市勞動力流動具有不顯著的負相關關系,且系數(shù)非常小?？赡艿脑蚴?流動人口中較大部分是具備第二產(chǎn)業(yè)技能的勞動者,(19)郭冬梅、王繼彬、王韜等:《城市互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對勞動力流動影響研究》,《管理評論》2022年第10期。數(shù)字技術在工業(yè)生產(chǎn)中的使用造成第二產(chǎn)業(yè)勞動力供給過剩。職工年平均工資(lnwage)對勞動力流入的影響系數(shù)在1%的顯著性水平上為正,且平均工資每增長1%,勞動力凈流入就提高0.264,表明工資水平的提高能夠顯著促進浙江省各地級市的勞動力流入。城鎮(zhèn)失業(yè)率(lnunemploy)對勞動力流入的影響系數(shù)為負,這與人們往往會選擇流入具有更多就業(yè)機會的地區(qū)的客觀事實一致。基礎教育水平(lnedu)系數(shù)值在10%的顯著水平上為正,證明城市的基礎教育水平能夠顯著促進勞動力流入。(20)夏怡然、陸銘:《城市間的“孟母三遷”——公共服務影響勞動力流向的經(jīng)驗研究》,《管理世界》2015年第10期。房價水平(lnhprice)的系數(shù)值為正,但并不顯著。房價是一個城市經(jīng)濟發(fā)展水平的客觀反映,但過高的房價又會帶來較大的生活壓力,所以回歸結果不顯著。綜上可知,假設1得到部分驗證。

表2 基準回歸結果

(二)機制分析

我們先利用面板雙向固定效應模型對勞動力價格扭曲的糾錯機制效應進行檢驗,再利用中介效應模型進行穩(wěn)健性分析,具體結果見表3。一方面,從列(2)可知,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對勞動力價格扭曲具有顯著的負向影響,表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能有效促進勞動力市場的平衡發(fā)展。另一方面,列(1)結果顯示,數(shù)字經(jīng)濟(dige)回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正,表明地級市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高會促進勞動力流入;列(3)中數(shù)字經(jīng)濟(dige)和勞動力要素價格扭曲(lndistl)的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著,且數(shù)字經(jīng)濟回歸系數(shù)絕對值相較列(1)有所降低,說明數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的部分影響是通過中介變量間接實現(xiàn)的。上述結果表明,數(shù)字經(jīng)濟會通過降低勞動力價格扭曲程度這一糾錯機制來促進勞動力凈流入,假設1得到驗證。

表3 中介效應模型回歸結果

(三)空間面板模型檢驗與分析

為了分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對勞動力流動的空間溢出效應,需要先對浙江省11個地級市的勞動力流動進行空間相關性檢驗。本文利用Moran’s I指數(shù)檢驗了各年度勞動力流動在鄰接矩陣下的空間相關性。(21)由于篇幅原因,具體檢驗結果不進行匯報,若讀者有需要可向作者索取。結果顯示:2010-2019年,浙江省11個地級市勞動力流動的Moran’s I指數(shù)均在5%顯著性水平上為正;2020-2021年,受新冠疫情影響,Moran’s I指數(shù)減小且不顯著。但總體而言,回歸結果仍可以說明,浙江省各地級市之間的勞動力流動存在一定的空間自相關性。為確定合適的空間面板模型,本文依次進行LM檢驗、R-LM檢驗、LR檢驗、Wald檢驗和Hausman檢驗,最終確定使用空間杜賓模型(SDM)進行后續(xù)分析。

為了確保空間計量結果的穩(wěn)健性,本文分別基于鄰接矩陣、反距離矩陣、嵌套矩陣進行檢驗,具體結果見表4。在三種空間權重矩陣下,空間自相關系數(shù)(ρ)都至少通過5%顯著性水平的檢驗,表明浙江省各地級市之間的勞動力流動存在顯著的空間自相關性,各地區(qū)之間的勞動力流動性較強。核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(dige)對勞動力流入的直接效應、間接效應的估計系數(shù)在三種空間權重矩陣下均至少在10%顯著性水平上為正,表明數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的空間配置作用明顯,不僅可以顯著促進本地區(qū)勞動力流入,還可以通過空間溢出效應帶動周邊地區(qū)的勞動力流入,從而平衡勞動力空間配置過度與不足,優(yōu)化勞動力的空間布局。由此,假設2得到驗證。根據(jù)上述結果,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較落后的地級市,如衢州市和麗水市,應主動抓住數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的空間溢出特性,利用地理上分別與杭州市和金華市的鄰接優(yōu)勢,積極引入優(yōu)秀人才,促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展,形成良性循環(huán)。

表4 空間杜賓模型回歸結果

四、進一步討論

(一)門檻效應分析

進一步地,本文利用門檻模型深入探討數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的非線性效應。已有研究表明,門檻變量的選擇主要基于經(jīng)濟理論,門檻變量可以是核心解釋變量,也可以是其他變量,這種設定并不會對模型整體的有效性造成影響。(22)B. Hansen, “Sample Splitting and Threshold Estimation,” Econometrica, Vol.68, No.3, 2000, pp.575-603.考慮到浙江省各地級市經(jīng)濟發(fā)展不平衡、財政實力差異較大,我們除了選取數(shù)字經(jīng)濟(dige)作為門檻變量外,還選取地區(qū)人均財政支出水平(gov)作為門檻變量進行回歸分析。一般而言,財政與經(jīng)濟密切相關,地區(qū)人均財政支出水平較高,該地區(qū)的綜合經(jīng)濟發(fā)展情況也會較好,居民生活質量也較高。

采用自助法,反復抽樣500次,進行門檻檢驗。最終結果顯示,數(shù)字經(jīng)濟和人均財政支出水平兩個變量均通過了單一門檻檢驗,但未通過雙門檻檢驗。因此,我們采用單門檻回歸模型進行后續(xù)研究,結果如表5所示。由列(1)可知:當?shù)貐^(qū)數(shù)字經(jīng)濟綜合指數(shù)低于第一門檻值(0.1958)時,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展反而導致勞動力流出該地區(qū);而大于這一門檻值時,則能顯著吸引勞動力流入。列(2)顯示了以人均財政支出水平為門檻變量的回歸結果。此時,數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的促進影響是持續(xù)增強的,數(shù)字經(jīng)濟呈現(xiàn)出正向且遞增的非線性特征。這意味著,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對勞動力的吸引力還受到城市人均財政支出水平的正向調節(jié)作用影響,即一個城市的人均財政支出水平越高,數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流入該城市的吸引力就越大。事實上,在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平差不多的情況下,勞動力確實更愿意流入城市建設投入力度大、居民生活質量高的地區(qū)。由此,假設3得到驗證。此外,本文還采用似然比檢驗來驗證門檻估計值的真實性,結果顯示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)和人均財政支出水平的門檻估計值對應的LR值明顯小于臨界值7.35,表明本研究所得門檻值的估計真實有效。

表5 門檻模型估計結果

在此基礎上,我們根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)門檻值劃分了城市數(shù)量,如表6所示。自2010年起,杭州市和寧波市在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展方面率先突破門檻值。截至2021年,僅杭州、寧波、溫州、紹興、金華五個城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平高于門檻值,這也與前文提到的浙江省各城市之間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展差異較大的事實一致。

表6 2010—2021年按數(shù)字經(jīng)濟門檻值劃分城市數(shù)

(二)異質性檢驗

浙江省各地級市綜合發(fā)展不平衡、不充分問題仍比較突出。浙西南五城市(溫州、金華、衢州、臺州、麗水)與浙東北六城市(杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、舟山)的發(fā)展差距不斷擴大?；诖?本文首先將浙江省11個城市分為浙東北與浙西南兩個地區(qū)進行異質性檢驗。由表7列(1)和列(2)可知,浙東北地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對勞動力流入具有顯著正向影響,浙西南地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)雖然也為正,但并不顯著。浙西南地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較低,在吸引勞動力流入方面稍差于浙東北地區(qū);而且,在2010—2021年期間,浙西南的麗水和衢州兩個城市的勞動力一直處于流出狀態(tài),削弱了浙西南地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流入的影響。其次,考慮到各市常住人口的差異,我們以城市人口密度(pdensity)中位數(shù)為分組依據(jù)進行檢驗,結果見表7列(3)和列(4)。回歸結果表明,人口密度越大的地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流入的吸引力也越大。經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)往往是人口密度較高的地方,因此勞動者傾向于遷往人口密度大的區(qū)域,以期獲得更高的預期收入。

表7 數(shù)字經(jīng)濟影響勞動力流動的異質性檢驗

(三)穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證結論的穩(wěn)健性,本文運用變量替換、補充變量、加入滯后變量等多種方法進行穩(wěn)健性檢驗,具體結果如表8所示。首先,考慮核心解釋變量的衡量問題,我們改變數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的測量方法,改用主成分分析法對地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合指數(shù)進行測度,并運用其進行回歸,結果見列(1)。其次,考慮被解釋變量的衡量問題,我們采用(常住人口-戶籍人口)來替換被解釋變量進行估計,具體結果如列(2)所示。再次,為了減少遺漏變量問題對回歸結果的潛在影響,新增每千人執(zhí)業(yè)醫(yī)師數(shù)(lnpdoctor)和房地產(chǎn)占固定資產(chǎn)投資比值(lnhfix)兩個控制變量進行回歸,具體結果見列(3)。最后,考慮數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的影響可能存在時滯效應,以及減弱內生性影響,我們將數(shù)字經(jīng)濟變量滯后一期進行回歸,具體結果見列(4)。從列(1)-(3)回歸結果可知,無論是更換核心解釋變量測度方法,替換被解釋變量,還是新增控制變量,數(shù)字經(jīng)濟回歸系數(shù)都至少在5%水平上正向顯著,表明研究結論具有穩(wěn)健性。此外,從列(4)回歸結果可見,滯后一期的數(shù)字經(jīng)濟對一個城市的勞動力流入仍有顯著促進作用。

表8 穩(wěn)健性檢驗結果

結 論

本文利用2010—2021年浙江省11個地級市的面板數(shù)據(jù),實證檢驗了數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的影響。主要結論為:(1)數(shù)字經(jīng)濟能夠顯著促進地區(qū)勞動力流入,這一結論在更換數(shù)字經(jīng)濟測度方法、替換被解釋變量、新增控制變量等穩(wěn)健性檢驗后仍然成立。(2)勞動力價格扭曲是數(shù)字經(jīng)濟作用于勞動力流動的主要渠道,數(shù)字經(jīng)濟通過降低勞動力價格扭曲這一糾錯機制促進勞動力流入。(3)數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流入具有正向的空間溢出效應,這意味著數(shù)字經(jīng)濟不僅對本地區(qū)勞動力流入具有顯著促進作用,而且在鄰接矩陣、反距離矩陣以及嵌套矩陣的作用下,對周邊地區(qū)吸引勞動力流入也具有顯著正向作用。(4)數(shù)字經(jīng)濟對地區(qū)勞動力流入存在門檻效應。只有當數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)大于單一門檻值0.1958時,數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流入的促進作用才顯著為正。同時當人均財政支出水平高于24552.7616元時,數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流入的促進作用會顯著增強。

基于上述研究結論,本文提出以下政策建議:

第一,立足地區(qū)實際,發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟。在數(shù)字經(jīng)濟迅猛發(fā)展的背景下,欠發(fā)達城市發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟是縮小地區(qū)差距的絕佳機會,應充分利用數(shù)字經(jīng)濟的正向外部效應,吸引人力資本流入,優(yōu)化地區(qū)勞動力空間配置。同時,在推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的過程中積極融入新發(fā)展格局,以數(shù)字經(jīng)濟賦能地區(qū)高質量發(fā)展。

第二,建立數(shù)字平臺,促進勞動力跨地區(qū)流動。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展使得靈活高效的勞動力流動方式成為現(xiàn)實。政府可以通過建立公共的數(shù)字化人才流動平臺,整合各類招聘信息和人才信息,提供更加精準的匹配服務,幫助企業(yè)和勞動力更快速、更高效地實現(xiàn)供求匹配。此外,政府還可以利用數(shù)字平臺為勞動力提供更多的職業(yè)培訓,幫助他們更好地適應數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展需求。

第三,完善零工經(jīng)濟社會保障體系建設,為數(shù)字勞動力提供更全面的服務。數(shù)字經(jīng)濟迅速發(fā)展,帶來了新的就業(yè)機會,但同時也引發(fā)了一些就業(yè)風險,如短期合同、零工經(jīng)濟背景下,勞動關系往往不穩(wěn)定,勞動者無法像傳統(tǒng)職工一樣享受公司提供的社會保障。因此,政府和企業(yè)可以結合短期合同和零工經(jīng)濟靈活的特點,對失業(yè)保險進行優(yōu)化,擴大其覆蓋范圍,提升其保障水平,從而保障數(shù)字勞動力的就業(yè)和生活。