楊 艷，林 凌，王 理

（1.四川大學經濟學院，成都 610065；2.四川省社會科學院，成都 610071）

0 引言

近年來，數(shù)字經濟正成為驅動我國經濟發(fā)展的強勁動力，在刺激消費、縮小區(qū)域差距、助力產業(yè)轉型等方面發(fā)揮積極作用的同時[1,2]，也使得勞動要素市場與社會收入分配格局出現(xiàn)了新變化。數(shù)字經濟的發(fā)展催生新業(yè)態(tài)與大量新型就業(yè)崗位，重塑行業(yè)生產流程和運營規(guī)則，同時也對勞動者的數(shù)字技能和數(shù)字素養(yǎng)提出新要求。經濟數(shù)字化轉型伴隨著就業(yè)替代風險、結構性失業(yè)、數(shù)字鴻溝、收入差距擴大等新問題。數(shù)字經濟的快速發(fā)展是否會導致勞動力技能需求與工資收入分配格局發(fā)生變化？如何在數(shù)字經濟時代實現(xiàn)從“鴻溝”到“紅利”的轉換？為回答上述問題，需要深入研究數(shù)字經濟對異質性勞動力群體的賦能作用，厘清數(shù)字經濟發(fā)展對勞動力技能需求與工資收入分配的影響機理。

關于數(shù)字經濟影響勞動力技能需求及工資收入的相關研究聚焦于以下三個方面：一是數(shù)字經濟具有城市維度的生產率效應與創(chuàng)新效應。從生產率效應來看，數(shù)字經濟發(fā)展以及數(shù)字化變革既可以賦能傳統(tǒng)生產要素數(shù)字化并促進要素重組升級，優(yōu)化資源配置，又能推動微觀企業(yè)積極探索新型盈利模式，進而提升生產率[3]。從創(chuàng)新效應來看，數(shù)字經濟通過打破創(chuàng)新主體及創(chuàng)新活動的時空限制、實現(xiàn)信息資源集成共享、優(yōu)化產業(yè)結構及改善市場環(huán)境賦能城市創(chuàng)新效率提升[4]。但具有技能偏向的生產率效應與技術創(chuàng)新效應可能會導致低技能勞動力加速被高技能勞動力或產業(yè)智能化替代[5]。二是數(shù)字經濟通過就業(yè)創(chuàng)造效應和替代效應重塑勞動力市場。數(shù)字經濟發(fā)展推動產業(yè)升級和融合發(fā)展，增加就業(yè)崗位并衍生出靈活就業(yè)等新業(yè)態(tài)。此外，數(shù)字經濟、互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展有利于緩解家庭信貸約束、降低信息不對稱，進而提高個體就業(yè)可能性，促進個體創(chuàng)業(yè)，優(yōu)化匹配效率[6,7]。然而，數(shù)字經濟發(fā)展也會通過取代部分傳統(tǒng)就業(yè)崗位而對就業(yè)規(guī)模造成沖擊，引發(fā)技術性失業(yè)風險[8]。三是數(shù)字經濟對異質性勞動力工資收入存在差異化影響。從信息技術或人工智能的技術偏向性視角出發(fā)，技術變革增加了對高技能勞動力的相對需求，提高了技能溢價[9,10]。有偏技術進步也會通過產業(yè)結構轉型等對工資收入產生影響，非技術密集型產業(yè)的技術進步會擴大工資收入差距[11]。

已有文獻對數(shù)字經濟的就業(yè)效應與收入分配效應的研究缺乏勞動者個體層面的深入分析。鑒于此，本文將中國流動人口動態(tài)監(jiān)測調查數(shù)據(jù)與地級市數(shù)字經濟發(fā)展指數(shù)進行匹配，從微觀層面考察數(shù)字經濟對異質性勞動力工資收入的影響，并進一步探究數(shù)字經濟對不同區(qū)域與城市、不同年齡群體、不同職業(yè)類型的差異化影響，以期為實現(xiàn)數(shù)字經濟的可持續(xù)和包容性發(fā)展、促進全體人民共享數(shù)字經濟發(fā)展紅利提供決策參考。

1 理論模型

1.1 模型構建

為分析數(shù)字經濟對高、低技能勞動力工資收入分配的影響，本文對已有研究進行拓展，構建了包括中間產品部門與最終產品部門的多部門一般均衡模型[12]。每個部門由代表性企業(yè)在完全競爭市場條件下進行生產要素配置決策。

（1）產品部門

高、低技術部門代表性企業(yè)采用常替代彈性生產技術，生產函數(shù)如下:

其中，Yj、Kj和Lj分別表示產出、傳統(tǒng)資本和勞動力，j∈{h，l}，h和l分別表示高技術部門和低技術部門，參數(shù)αj∈( 0，1) ，Aj＞0,φj＞0,φj表示資本和勞動力的替代彈性，β、γ、δ分別度量數(shù)字經濟對技術創(chuàng)新、資本積累、勞動力的影響程度。

在完全競爭市場條件下，最終部門使用中間品進行生產，ε表示高、低技術部門生產中間品的替代彈性，參數(shù)0 ＜μ＜1。生產過程中使用常替代彈性技術，生產函數(shù)如下：

用Rj、Pj、Wj分別表示高、低技術部門利率，產品價格，高、低技能勞動力工資水平，則中間產品部門企業(yè)利潤最大化問題的一階條件可表示為：

在競爭性條件下，產品的邊際價格等于產品邊際價值，所以有：

最終產品生產部門的代表性企業(yè)利潤最大化問題的一階條件為：

（2）家庭部門

由一個代表性家庭刻畫。ρ表示時間偏好率，假定家庭全部周期內的效用函數(shù)為：

家庭在每一期持有資本K，供給勞動力L，獲得資本租金RK和勞動工資WL，需繳納總量稅T，將稅后收入用于消費儲蓄決策。δK為資本折舊率，家庭預算約束可表示為：

生產要素市場出清條件為總資本和總勞動力用于高、低技術部門進行生產：

1.2 理論分析

在完全競爭市場條件下，考慮數(shù)字經濟對高、低技能勞動力工資收入的影響。定義為資本產出彈性，則勞動收入彈性為(1-θj)。由式（1）可得：

定義τlh=Lh/L,反映高技術部門勞動者就業(yè)比重；W=wh/wl，反映高、低技術部門的相對工資。聯(lián)立高、低技術部門的式（4），并代入式（6），可得：

將式（3）和式（4）相除，并聯(lián)立式（6）和式（13），進行對數(shù)化及全微分后，對D進行比較靜態(tài)分析。同時，假設高技術部門更傾向于資本密集型，即θh＞θl；假設低技能部門的資本替代彈性大于高技術部門[12]，即φl＞φh。令θl=bθh，φl=aφh，a、b均為參數(shù)，a＞1，0 ＜b＜1?？梢缘玫饺缦率阶蛹巴普摚?/p>

（1）數(shù)字經濟的生產率效應和創(chuàng)新效應對勞動力工資收入的影響

推論1：假設高、低技術部門存在如下關系：θh＞θl，φl＞φh，則根據(jù)式（14）可以得出(ε-φh)θhφl-(ε-φl)θlφh＞0 。所以，當γ＞δ時，有d logW/d logD＞0 且β與d logW/d logD同向變動。

數(shù)字經濟的生產率效應。當γ＞δ時，數(shù)字經濟的資本積累效應大于勞動力效應，數(shù)字經濟發(fā)展對資本和勞動力要素進行再配置，在提升資本積累效率的同時也降低了勞動力的比較優(yōu)勢，城市數(shù)字經濟的發(fā)展通過生產力變革對高、低技能勞動者的工資收入水平產生了差異化影響，擴大了高、低技能勞動力的工資收入差距。

數(shù)字經濟的創(chuàng)新效應。當γ＞δ時，β越大，數(shù)字經濟對高、低技術部門代表性企業(yè)的技術創(chuàng)新影響越大。數(shù)字經濟產生的創(chuàng)新效應會進一步擴大高、低技能勞動力的工資收入差距。與低技能勞動力相比，高技能勞動力更能適應數(shù)字經濟及數(shù)字技術的快速發(fā)展，從而對低技能勞動力產生替代。

（2）數(shù)字經濟發(fā)展與人力資本積累效應對勞動力工資收入的影響

推論2：假設θh＞θl，φl＞φh，則可以推出(ε-φh)θhφl-(ε-φl)θlφh＞0，[(a-b)ε+aφh(b-1) ]＞0；根據(jù)式（12），若

推論2：假設θh＞θl，φl＞φh，則可以推出(ε-φh)θhφl-(ε-φl)θlφh＞0，[(a-b)ε+aφh(b-1) ]＞0；根據(jù)式（12），若φj＜1，則τlh∝θh；根據(jù)式（15），θh∝d logW/d logD＞0，所以得出：當γ＞δ時，d logW/d logD＞0，即τlh的變化可以進一步通過調節(jié)效應導致d logW/d logD變化。

τlh越大，意味著高技能人才占比越高，當其他條件不變時，資本收入份額（θh）越大，資本與勞動力收入份額的變化對高、低技能勞動力相對工資的影響越大。一方面，已有理論與實證研究表明，數(shù)字經濟的快速發(fā)展在短期內會降低勞動力收入份額，提高資本收入份額；另一方面，勞動力技能可以與數(shù)字經濟相互賦能、相互匹配并產生互補效應，人力資本積累所引致的知識溢出效應與規(guī)模經濟效應將對數(shù)字經濟的生產率效應進行調節(jié)，進而擴大高、低技能勞動力的相對工資差距。

2 研究設計

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文的研究數(shù)據(jù)主要包括個體層面的微觀數(shù)據(jù)和地區(qū)層面的宏觀數(shù)據(jù)。微觀層面的數(shù)據(jù)來自2014—2018年中國流動人口動態(tài)監(jiān)測調查（CMDS）數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫覆蓋了流動人口家庭和個人特征的動態(tài)微觀數(shù)據(jù)，其使用分層線性隨機抽樣方法獲取樣本。宏觀層面的數(shù)字經濟發(fā)展相關指標及控制變量等主要來自CSMAR、CNRDS 數(shù)據(jù)庫、國家及地方統(tǒng)計局官網(wǎng)、《中國城市統(tǒng)計年鑒》、企研·社科大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)字經濟產業(yè)專題數(shù)據(jù)庫等。

2.2 變量選取

（1）被解釋變量

工資收入，用居民個體月工資性收入的對數(shù)衡量。

（2）核心解釋變量

數(shù)字經濟，用城市層面的數(shù)字經濟發(fā)展指數(shù)衡量。本文借鑒已有研究的做法[13,14]，基于數(shù)字產業(yè)、數(shù)字用戶、數(shù)字金融三大維度，構建如表1 所示的指標體系，對指標進行標準化處理后，進一步用主成分分析法測算得到數(shù)字經濟發(fā)展指數(shù)。

表1 數(shù)字經濟指標體系

（3）機制變量

考察數(shù)字經濟對高、低技能勞動力工資收入的生產率效應和創(chuàng)新效應的影響機制，以及人力資本積累對數(shù)字經濟生產率效應的調節(jié)作用。首先，以各城市全要素生產率作為生產率效應的代理指標，具體而言，利用永續(xù)盤存法估算資本存量，產出設定為實際GDP，采用隨機前沿分析法（SFA）進行估算。其次，創(chuàng)新效應采用《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告》中城市層面的區(qū)域創(chuàng)新能力綜合指數(shù)的對數(shù)作為代理指標。最后，將高技能勞動力占比作為人力資本積累的代理指標。

（4）控制變量

設置個體層面和城市層面的控制變量，其中，個體層面的控制變量包括性別、年齡及其平方項、教育程度、婚姻狀況、戶口性質；城市層面的控制變量包括經濟增長、對外開放、產業(yè)結構、平均工資、人口規(guī)模（見表2）。

表2 變量說明與描述性統(tǒng)計

2.3 設定模型

為了驗證上述理論，本文的基礎模型設定如下：

式（16）運用OLS進行回歸。其中，lnwirt為個體月工資性收入的對數(shù)，X表示個體及城市層面的控制變量，γ與θ分別代表時間與城市固定效應，εirt表示隨機擾動項。將數(shù)字經濟發(fā)展指數(shù)滯后一期以緩解反向因果問題，下文所使用的數(shù)字經濟指標數(shù)據(jù)均為Diger，t-1。

3 實證結果與分析

3.1 基準回歸結果分析

根據(jù)居民受教育程度劃分異質性勞動力，將大學?？萍耙陨蠈W歷劃分為高技能，初中及以下學歷劃分為低技能。將高、低技能勞動力（Lh與Ll）與Diger，t-1的交互項作為解釋變量進行回歸，得到下頁表3中數(shù)字經濟對勞動力工資收入影響的基準回歸結果。在逐步加入控制變量和城市、年份固定效應后，數(shù)字經濟對整體勞動者的工資收入的影響均顯著為正。進一步考慮數(shù)字經濟對異質性勞動力的差異化影響，結果顯示，數(shù)字經濟每增加1 個單位會使得高技能勞動者的工資收入增加10.1%、低技能勞動者的工資收入減少6.4%。城市數(shù)字經濟發(fā)展促進了整體勞動力工資收入的增長，但對不同技能勞動者工資收入的影響存在明顯差異。

表3 數(shù)字經濟與工資收入：基準回歸結果

3.2 機制分析

考察數(shù)字經濟影響異質性勞動力工資收入的具體機制，表4中第（1）、（2）列的機制結果表明：高技能勞動力數(shù)字經濟效應與生產率效應和創(chuàng)新效應的交互項系數(shù)均顯著為正，而低技能勞動力數(shù)字經濟效應與生產率效應和創(chuàng)新效應的交互項系數(shù)均顯著為負。由此可見，數(shù)字經濟會通過生產率效應機制和創(chuàng)新效應機制提高勞動力整體工資收入和高技能勞動力的工資收入，降低低技能勞動力工資收入，惡化異質性勞動力之間的收入分配格局。第（3）列結果顯示，加入人力資本積累指標進行調節(jié)效應分析后，數(shù)字經濟使得高技能勞動力工資收入上升得更多，低技能勞動力工資收入下降得更多，進一步擴大了兩者工資收入差距。

表4 數(shù)字經濟與工資收入：機制分析結果

3.3 異質性檢驗

（1）區(qū)域異質性與城市異質性

將城市按所屬省份分為東部、中部、西部三個地區(qū)，以觀察數(shù)字經濟在不同區(qū)域是否存在差異化影響。表5 的分樣本回歸結果表示，數(shù)字經濟對東部和中部地區(qū)居民工資收入的影響系數(shù)均顯著為正，而對西部地區(qū)居民工資收入的影響系數(shù)不顯著。原因可能是：數(shù)字經濟競爭力較高的城市主要集中于東中部地區(qū)。東部和中部地區(qū)的城市資源稟賦比西部地區(qū)城市更為豐富，優(yōu)越的區(qū)位條件使其或多或少會受到周圍發(fā)達城市技術、資金溢出的影響，也更能吸引勞動力等生產要素集聚，促使地區(qū)生產率提升，進而對勞動力產生工資溢價效應。

表5 區(qū)域與城市異質性分析

根據(jù)地區(qū)常住人口數(shù)量將城市規(guī)模劃分為特大城市、大城市與一般城市①地區(qū)常住人口在400萬以上、100萬～400萬、100萬以下的依次確定為特大城市、大城市、一般城市。。實證結果顯示，數(shù)字經濟可以顯著提高特大城市與大城市的居民工資收入，但對于一般城市而言，數(shù)字經濟對工資收入的影響不顯著。原因可能是：人口密集度較高的特大城市和大城市具有更高的技術水平和生產率優(yōu)勢，生產要素集聚、人力資本積累帶來的正向外部性可以產生工資溢價效應。而人口規(guī)模較小的一般城市可能由于小城市集聚度不夠、數(shù)字經濟發(fā)展仍處于起步階段等原因，工資溢價效應尚未充分顯現(xiàn)。

（2）勞動力異質性

按年齡（45歲和60歲兩個分界線）將勞動者依次劃分為非中老年群體、中年群體、老年群體。下頁表6 的結果顯示，數(shù)字經濟對非中老年群體和中年群體工資收入的影響均顯著為正，而對60 歲以上的老年群體的影響不顯著。結合我國老齡化加劇的現(xiàn)狀來看，城市數(shù)字經濟發(fā)展減少了對老年勞動力的需求，相對于非中老年群體，老年群體在數(shù)字經濟新興領域的就業(yè)優(yōu)勢較弱，并未享受到數(shù)字經濟時代的工資溢價“紅利”。

表6 勞動力異質性分析

按戶口性質將勞動力劃分為農業(yè)戶口與非農業(yè)戶口。表6的結果顯示，數(shù)字經濟促進了農業(yè)戶口勞動力工資收入上漲。原因可能是：基于新一代信息技術的數(shù)字經濟通過提高金融服務水平、促進創(chuàng)業(yè)活動及改變生產生活方式等途徑增加了農業(yè)戶口勞動力的就業(yè)崗位與工資收入。此外，數(shù)字經濟對非農業(yè)戶口勞動力的工資溢價效應更大，其原因可能是：與農業(yè)戶口相比，高技能勞動力一般更多地出現(xiàn)在非農業(yè)戶口，人力資本積累可以提高城市生產率和要素回報率，且城市相對于農村來說，具有更高的經濟發(fā)展水平和更發(fā)達的網(wǎng)絡基礎設施，因此數(shù)字經濟發(fā)展對非農業(yè)戶口勞動力的工資溢價效應更大。

3.4 穩(wěn)健性分析

（1）穩(wěn)健性檢驗

為檢驗前文結論的可靠性，進行以下穩(wěn)健性檢驗：①數(shù)字經濟的測算存在爭議，不同測算指標及測算方法得到的數(shù)字經濟發(fā)展指數(shù)可能導致估計結果不一致。因此，將核心解釋變量替換為用TOPSIS熵權法測算得出的數(shù)字經濟指標。②采取縮尾法處理了樣本中居民工資收入值上下5%的樣本，以消除異常值的影響。③宏觀經濟環(huán)境變化以及政府出臺的政策可能會對高、低技能勞動者的工資收入及差距造成影響，因此本文嘗試加入更多變量以盡可能控制重要變量遺漏問題，進一步選取各地區(qū)的政府科技投入、失業(yè)參保率、教育投入變量加入回歸分析。表7 的穩(wěn)健性檢驗結果顯示，基準模型得到的結論較為可靠。

表7 穩(wěn)健性檢驗

（2）工具變量檢驗

首先，城市經濟發(fā)展水平越高，網(wǎng)絡信息基礎設施可能越發(fā)達，從而有較高的數(shù)字經濟發(fā)展水平，因此模型可能存在雙向因果問題；其次，影響勞動力工資收入的因素較多，可能遺漏與數(shù)字經濟發(fā)展程度相關并影響工資收入的變量，從而導致回歸結果存在偏誤；最后，數(shù)字經濟指標可能存在測量誤差，進而使得核心系數(shù)估計有偏。因此，本文進一步采取工具變量檢驗以緩解模型的內生性問題。參考已有文獻的做法[13,14]，將《中國城市統(tǒng)計年鑒》中“2003年城市人均郵電業(yè)務量”作為城市數(shù)字經濟發(fā)展指數(shù)的工具變量。選取該工具變量的原因是：通信支出體現(xiàn)了城市信息技術服務的需求，為城市數(shù)字經濟的發(fā)展優(yōu)勢構成需求條件，滿足相關性；同時其作為歷史變量難以影響異質性勞動力的工資收入，不會構成反向因果，滿足外生性。由表7 中第（4）列的結果可知，內生變量與工具變量在統(tǒng)計上存在較強相關性，且工具變量通過了弱工具變量檢驗和可識別檢驗。在加入工具變量后，與基礎模型的回歸結果基本一致，說明結論較穩(wěn)健。

3.5 進一步分析

基于工作任務的研究框架，劃分勞動力從事任務類型，區(qū)分在不同任務下數(shù)字經濟與異質性勞動力的交互方式。參考美國職業(yè)信息網(wǎng)O*NET OnLine，將19 類職業(yè)劃分為非常規(guī)認知型職業(yè)、非常規(guī)操作型職業(yè)以及常規(guī)型職業(yè)[15]（見表8）。下頁表9 的回歸結果顯示，城市數(shù)字經濟發(fā)展對非常規(guī)認知型勞動力的工資收入存在顯著正向影響，而對非常規(guī)操作型勞動力和常規(guī)型勞動力工資收入的影響不顯著。機制檢驗結果顯示，數(shù)字經濟可以通過城市生產率效應和創(chuàng)新效應提高非常規(guī)認知型勞動力的工資收入，通過提高城市生產率來提高常規(guī)型勞動力的工資收入，對于非常規(guī)操作型勞動力的影響則均不顯著。因此，數(shù)字經濟的發(fā)展主要增加了對專業(yè)技術或者管理等要求較高技能的崗位的需求，提高了非常規(guī)認知型勞動力的工資收入。

表8 職業(yè)類型劃分

表9 數(shù)字經濟對不同職業(yè)工資收入的影響

4 結論

數(shù)字經濟在整體上會促進城市經濟發(fā)展，但也會在一定程度上擴大異質性勞動力的工資收入差距。研究發(fā)現(xiàn)：（1）雖然數(shù)字經濟發(fā)展能夠提高勞動力的整體收入水平，但具有技能偏向性，即提高高技能勞動力工資收入并降低低技能勞動力工資收入，從而擴大兩者間的工資收入差距。（2）數(shù)字經濟可以提高城市的生產率，促進城市創(chuàng)新，使得高技能勞動力工資收入上升、低技能勞動力工資收入下降，而人力資本積累會進一步擴大兩者間的工資收入差距。（3）數(shù)字經濟的工資溢價效應存在區(qū)域、城市與個體異質性，在東部與中部地區(qū)、人口規(guī)模100萬及以上的城市、非中老年群體及非農戶口群體中更顯著。此外，從任務視角來看，數(shù)字經濟的發(fā)展還能提高非常規(guī)認知型職業(yè)勞動力的工資收入。