摘"要：在數(shù)字經(jīng)濟逐漸成為我國經(jīng)濟發(fā)展的新引擎的當下，農(nóng)村就業(yè)問題面臨新機遇。文章以吉林省為例，探討數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)村就業(yè)的影響。通過收集吉林省農(nóng)村就業(yè)數(shù)據(jù)，從數(shù)字金融、數(shù)字消費、數(shù)字基建、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和數(shù)字銷售五個維度構建吉林農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平評價綜合體系，運用多元線性回歸分析等統(tǒng)計方法，探討了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對吉林省農(nóng)村就業(yè)的影響。研究結果表明，數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展促進了吉林省農(nóng)村就業(yè)增長，推動了農(nóng)村新型就業(yè)形態(tài)的出現(xiàn)，提高了農(nóng)村勞動力就業(yè)率。然而，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展也帶來了一些新的挑戰(zhàn)，例如受制于城鄉(xiāng)二元結構、就業(yè)總規(guī)模無法持續(xù)擴大等問題，需要政府和社會各界共同努力解決。

關鍵詞：多元線性回歸分析；數(shù)字經(jīng)濟；吉林省農(nóng)村就業(yè)

中圖分類號：F249.27"""文獻標識碼：A"文章編號：1005-6432（2025）01-0071-06

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.01.018

1"引言

近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術以及共享經(jīng)濟、平臺經(jīng)濟等經(jīng)濟模式的出現(xiàn)，我國國內生產(chǎn)總值（GDP）不斷增長，生產(chǎn)力提高，衍生了“數(shù)字經(jīng)濟”這一新時代的熱點話題。

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的逐步推進，相較于傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟，數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)村就業(yè)的影響在深度與廣度方面具有巨大優(yōu)勢。從深度上來看，質量優(yōu)化不可忽略：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶動了就業(yè)質量提升——不僅促進整體生產(chǎn)效率提升，而且有利于經(jīng)濟增長、整體就業(yè)環(huán)境改善［1］；從廣度上來看，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展在帶動就業(yè)增長的同時，也使就業(yè)結構發(fā)生變化：一方面，數(shù)字技術發(fā)展使就業(yè)技能結構發(fā)生改變，在低技能工作者需求減少的同時，對高技能工作者需求增加［2］；另一方面，產(chǎn)業(yè)就業(yè)結構發(fā)生改變，在數(shù)字經(jīng)濟的引領下產(chǎn)業(yè)結構和就業(yè)結構不斷變動優(yōu)化。

隨著我國經(jīng)濟數(shù)字化轉型加快和數(shù)字經(jīng)濟時代新技術的不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)成了新的生產(chǎn)要素［3］。數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，已快速融入生產(chǎn)、消費和社會服務管理等各環(huán)節(jié)，深刻改變著生產(chǎn)方式、生活方式和社會治理方式。因此，文章以吉林省為例，通過對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)村就業(yè)變化之間關系的深入分析和探討，論述數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)村就業(yè)的影響，旨在為我國農(nóng)村就業(yè)政策制定提供參考依據(jù)。

目前有關數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)村就業(yè)有積極影響的研究主要集中在兩方面：一是數(shù)字經(jīng)濟為農(nóng)村就業(yè)提供新機遇，二是數(shù)字經(jīng)濟為農(nóng)村提供良好的外部就業(yè)環(huán)境。

就數(shù)字經(jīng)濟為農(nóng)村就業(yè)水平提供新機遇的內部視角來看，數(shù)字經(jīng)濟為農(nóng)村居民提供了良好的就業(yè)機會，并起到了一定的引領和幫扶作用［4］，促進了就業(yè)質量的提高［5］。值得注意的是，這種就業(yè)環(huán)境不僅包括就業(yè)崗位，還有提高農(nóng)村存量人口人力資本，推動勞動力整體質量升級［6］。一方面，數(shù)字經(jīng)濟在當今政策引領下全面形成的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)據(jù)價值化與數(shù)字化治理“四化”體系為現(xiàn)階段農(nóng)村經(jīng)濟社會帶來了全新變革，誕生了大量新就業(yè)崗位［7］，促進了新型城鎮(zhèn)化［8］，但在形成大量崗位空缺的同時，數(shù)字經(jīng)濟帶來的信息技術也會在一定程度上提高農(nóng)村勞動力的數(shù)字素養(yǎng)和技術能力［9］；另一方面，數(shù)字產(chǎn)業(yè)更趨向于高素質、專業(yè)化人才，即減少了對低學歷勞動力的需求，增加了對高學歷勞動力的需求［10］，而這種需求將在一定程度上吸納更多高水平人才進入農(nóng)村就業(yè)，從而提高農(nóng)村就業(yè)水平［11］。

就數(shù)字經(jīng)濟為農(nóng)村提供良好就業(yè)環(huán)境的外部視角來看，研究主要集中于宏觀經(jīng)濟環(huán)境［12-13］與資金供給側方面的模式化創(chuàng)新［14］，為農(nóng)村居民創(chuàng)造了良好的就業(yè)環(huán)境。在第一產(chǎn)業(yè)，這種創(chuàng)新以“互聯(lián)網(wǎng)＋”平臺為依托的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈和云計算為依托的多位一體智慧農(nóng)業(yè)模式為主［15］。供給側結構性改革提出后，中國迎來了產(chǎn)業(yè)改革的機遇期，政府在“三農(nóng)”領域的數(shù)字經(jīng)濟基礎設施建設、人才發(fā)展和財政資金等方面上大力投入，為實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟和農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟的融合發(fā)展奠定了良好的基礎［16］。

在內外部共同作用下，數(shù)字經(jīng)濟實現(xiàn)了對農(nóng)村就業(yè)的引領作用，其中最為成功的案例就是數(shù)字經(jīng)濟背景下農(nóng)村電商的發(fā)展。通過電子商務渠道，農(nóng)產(chǎn)品減少了商品流通環(huán)節(jié)，提高了交易效率，有效降低了農(nóng)民的生產(chǎn)成本［17］。除此之外，農(nóng)村中小企業(yè)充分利用地形特征，借助電子商務平臺成功突破門店與線下銷售的限制，擴大銷售輻射范圍，進而促進了收入增長［18］。同時，農(nóng)村電商平臺一定程度上降低了創(chuàng)業(yè)就業(yè)的門檻，使創(chuàng)業(yè)者在政策的激勵下借助互聯(lián)網(wǎng)電商平臺解決了自身就業(yè)問題［19］。

目前有關數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)村就業(yè)關系的成果豐富，為文章的研究提供了寶貴的經(jīng)驗借鑒，但有關數(shù)字經(jīng)濟影響農(nóng)村就業(yè)的定量測度尚不多見。文章借鑒我國數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評價指標體系［20］及相關研究［21］，嘗試創(chuàng)新性構建吉林農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平綜合評價體系，并實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對吉林省農(nóng)村就業(yè)的影響，能夠為解決數(shù)字經(jīng)濟背景下的吉林省農(nóng)村就業(yè)問題提供新思路，為相關研究提供地方經(jīng)驗。

2"吉林省農(nóng)村就業(yè)和數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀分析

2.1"吉林省農(nóng)村就業(yè)概況

根據(jù)吉林省統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)［22］，截至2021年年末，吉林省總人口為2375.37萬人，其中鄉(xiāng)村常住人口占總人口比重為36.64%，全年全省城鎮(zhèn)新增就業(yè)27.07萬人，城鎮(zhèn)失業(yè)人員實現(xiàn)再就業(yè)約7.82萬人，并且，農(nóng)村常住居民人均可支配收入較2020年增長9.8%，處于全國領先水平（全國平均"6.6%），其中工資性收入對農(nóng)民收入增長的貢獻率較去年同比增長15.8%。據(jù)統(tǒng)計，自2021年以來，吉林省累計為農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)發(fā)放擔保貸款13.98億元。當?shù)卣群笾贫ǔ雠_關于支持農(nóng)民工等人員返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的實施意見（如《吉林省人民政府關于印發(fā)推動大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新再升級若干政策舉措的通知》）等多個專項政策文件，為農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)提供政策支撐［23］。

如圖"1所示，從2005年到2016年，農(nóng)村就業(yè)率穩(wěn)定在55%左右，表明在這段時間內，農(nóng)村就業(yè)人數(shù)較為穩(wěn)定。然而，從2016年開始，就業(yè)率開始飛速上升，并在2021年達到最高點82%，并保持在一個相對較高的水平。

圖1"2005—2021年吉林省農(nóng)村就業(yè)率

數(shù)據(jù)來源：吉林省統(tǒng)計局。

在整個時間段內，農(nóng)村就業(yè)率呈現(xiàn)出較大的波動。特別是在2016年至2022年，農(nóng)村就業(yè)率出現(xiàn)了明顯的上升。

然而，就現(xiàn)實情況來看，在吉林省新農(nóng)村建設進程中，高層次人才農(nóng)村就業(yè)規(guī)模相對較小且形式單一，主要以大學生村官和特崗教師為主［24］。因此，政府更應該優(yōu)化吉林省高層次人才農(nóng)村就業(yè)結構，并重新考量政策的制定、宣傳與評估，結合吉林省鄉(xiāng)村發(fā)展規(guī)劃，引進對口人才［25］。除此之外，政府更應該抓住時代機遇充分發(fā)揮當下技術優(yōu)勢，助力鄉(xiāng)村振興。

2.2"吉林省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀

從2016年至今，吉林省政府在數(shù)字經(jīng)濟方面出臺了大量政策文件，進一步推進了數(shù)字賦能。2018年7月，吉林省政府提出建設“數(shù)字吉林”，同時推進數(shù)字化治理“四化”體系，并在省、市、縣三級均組建了政務服務和數(shù)字化建設管理局［26］；截至2022年5月，全省已建成數(shù)據(jù)中心81個，總機架數(shù)20207架，已使用機架數(shù)14294架；截至2022年7月底，吉林省大數(shù)據(jù)中心和數(shù)字政務基礎設施入庫項目122個，計劃總投資245.28億元，2022年計劃投資31.33億元，已完成投資5.53億元；2023年5月，長春市政數(shù)局牽頭投建的長春算力中心上線試運行，為吉林省提供了大規(guī)模高性能計算設施應用的支持，并且全省已建成5G基站3.4萬個。

隨著數(shù)字經(jīng)濟重塑社會生產(chǎn)各方面［27］，吉林省依托"“吉林祥云”大數(shù)據(jù)平臺，建成了標準規(guī)范統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享交換體系，可共享數(shù)據(jù)資源達到兩百億級，數(shù)字政府建設成效明顯，數(shù)字經(jīng)濟活力加速釋放，然而同時也要看到，吉林省的數(shù)字經(jīng)濟還處于初級階段，發(fā)展?jié)摿薮蟮孕枭疃韧苿影l(fā)展。

2.3"吉林省農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度

2.3.1"吉林省農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平評價綜合體系建立和指標選取

從數(shù)字金融、數(shù)字消費、數(shù)字基建、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和數(shù)字銷售五個維度，構建吉林農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平評價綜合體系，具體解釋說明如下。

第一，數(shù)字金融。該維度主要選取指標北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)。普惠金融意在以可負擔的成本為有金融服務需求的社會各階層和群體提供適當有效的金融服務，而農(nóng)村金融當下正受到數(shù)字金融發(fā)展的影響［28］。

第二，數(shù)字消費。該維度主要選取指標農(nóng)村居民數(shù)字消費比重。居民消費的增長受數(shù)字金融和數(shù)字經(jīng)濟的影響，從而有助于經(jīng)濟增長，是農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟的體現(xiàn)［29］。

第三，數(shù)字基建。該維度主要選取指標農(nóng)村寬帶接入用戶。農(nóng)村寬帶接入情況是數(shù)字經(jīng)濟參與的前提基礎［30］。

第四，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。該維度主要選取指標農(nóng)業(yè)機械總動力。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供了新契機，農(nóng)業(yè)中數(shù)字經(jīng)濟的應用能夠優(yōu)化農(nóng)業(yè)結構、融合一二三產(chǎn)業(yè)和促進數(shù)字鄉(xiāng)村水平提升［31］。

第五，數(shù)字銷售。該維度主要選取指標農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡銷售額比重。利用互聯(lián)網(wǎng)購物平臺拓寬農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道能夠有效地推動“鄉(xiāng)村全面振興”戰(zhàn)略的實施及當?shù)氐臄?shù)字經(jīng)濟發(fā)展［32］。

2.3.2"吉林省農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合測評及方法選擇

文章選取熵值法對吉林省農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行綜合測評。該方法按照各個指標的變異程度進行賦權，變異程度越大，重要程度越高，權重越大。基于熵值法的權重測算過程如下。

第一步：采用極差標準化方法對指標體系內各個原始指標數(shù)據(jù)進行標準化處理，其公式為：

Xij=Xij－min（Xij）max（Xij）－min（Xij）

（i=1，"2，"3，"…;"j=1，"2，"3，"…）

第二步：計算第i個指標值在第j項指標下所占的比重Pij為：

Pij=Xij∑mi=1Xij（i=1，"2，"3，"…，"m;"j=1，"2，"3，"…，"n）

第三步：計算第j項指標的熵值ej為：

ej=1lnm∑mi=1（pijlnpij），"ej∈（0，"1）

第四步：計算第j項指標的變異系數(shù)gj為：

gj=1－ej

第五步：第j項指標權重Wj為：

Wj=gj∑nj=1gj

第六步：第i個評價對象的綜合評分Zj為：

Zj=∑nj=1Wj·Xij

在第六步中，Xij為數(shù)字經(jīng)濟指標體系中各項指標的原始數(shù)據(jù)，Wj為通過熵值法所賦予的各個指標的權重，顯然，Zj值越大，樣本的效果越好，也表明吉林省農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越高。

因此，基于上述熵值系數(shù)方法，文章測算了各項指標相應的綜合得分。由于2005—2010年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較弱，部分指標沒有明確數(shù)據(jù)，因此文章將其計為0以便后續(xù)計算。農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟評價體系與指標綜合得分見表1。

3"實證分析

3.1"模型設定與變量選取

根據(jù)前文所述，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可能會影響農(nóng)村就業(yè)，這里以吉林省整體作為研究對象。以2005—2022年的數(shù)據(jù)為基礎，設定面板模型如下：

ERt=α+β1DEt+β2Controlt

式中，ERt代表農(nóng)村就業(yè)率，為被解釋變量，是吉林省農(nóng)村就業(yè)人數(shù)與吉林省農(nóng)村人口之比，采用相對比例法測算。α和β分別為各解釋變量的系數(shù)。

DE代表數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平變量組，是核心解釋變量。參考我國數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評價指標體系［20］及相關研究［21］指標，該變量維度的構建選取了數(shù)字金融、數(shù)字消費、數(shù)字基建、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和數(shù)字銷售五個指標。根據(jù)每個維度指標構建，具體指標選取分別為北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)、農(nóng)村居民數(shù)字消費比重、農(nóng)村寬帶接入用戶、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡銷售額（數(shù)據(jù)來源為國家統(tǒng)計局和EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析平臺），并通過熵值系數(shù)方法確定了吉林省農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟評價體系綜合得分。

Control表示控制變量，如表2所示，文章采用地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、城鎮(zhèn)化率（UR）及居民消費價格指數(shù)（CPI）作為控制變量，GDP反映了區(qū)域內一定時期（一年）內生產(chǎn)活動的最終成果，在文章背景下，GDP反映了吉林省宏觀發(fā)展水平；因為文章涉及分析農(nóng)村居民就業(yè)情況，因此選取指標城鎮(zhèn)化率（UR）、居民消費價格指數(shù)（CPI）主要反映城市化程度和價格服務波動情況。除農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平外，其余變量均進行對數(shù)處理。

表2展示了吉林省農(nóng)村就業(yè)率影響因素識別流程的變量設定及其變量符號與量綱，其中，控制變量是從區(qū)域經(jīng)濟情況、地區(qū)發(fā)展水平與通貨膨脹三個角度進行變量選取以緩解遺漏關鍵變量可能導致的估計結果偏誤。

3.2"數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

文章計算了指標數(shù)據(jù)的典型數(shù)理統(tǒng)計指標，詳細信息見表3。

農(nóng)村就業(yè)率（ER）平均值和中位數(shù)較接近，說明數(shù)據(jù)整體趨于對稱；標準差適中，說明就業(yè)率在不同地區(qū)或時間點存在一定的波動；偏度接近零，表明數(shù)據(jù)分布對稱；負峰度則表示數(shù)據(jù)分布較平坦。

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平（DE）的平均值和中位數(shù)差異較大，但略顯左偏分布，表明可能存在一些偏離平均水平的情況；地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）的平均值和中位數(shù)相近，各地區(qū)的經(jīng)濟總量相對穩(wěn)定，標準差較小，說明GDP在不同地區(qū)間的波動較?。怀擎?zhèn)化率（UR）的平均值和中位數(shù)較接近，表明數(shù)據(jù)分布較為集中，標準差較小，說明不同地區(qū)的城鎮(zhèn)化率差異不大；居民消費價格指數(shù)（CPI）的平均值和中位數(shù)差異較小，表明數(shù)據(jù)分布較為集中，標準差較小，說明CPI在不同地區(qū)間的波動較小，正偏度表示數(shù)據(jù)明顯右偏，有較多高于平均值的極端值，可能存在一些地區(qū)或時間點的物價上漲明顯的現(xiàn)象，這影響到了居民的生活水平和就業(yè)狀況。

通過以上描述性統(tǒng)計分析，對于吉林省農(nóng)村就業(yè)率及數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的基本情況有了初步的了解，這為后續(xù)的研究提供了重要的數(shù)據(jù)基礎。

3.3"平穩(wěn)性檢驗

在時間序列數(shù)據(jù)中，存在單位根會導致“偽回歸”，回歸參數(shù)量化前必須對各變量進行單位根檢驗以保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)。考慮到數(shù)據(jù)量綱差異，文章對除農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平外的其余4項指標均進行對數(shù)化轉換，進而進行ADF單位根檢驗（見表4）。基于原始序列的檢驗結果顯示除地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）和居民消費價格指數(shù)（CPI）外的各項指標檢驗統(tǒng)計值均未通過10%水平顯著性檢驗；對各變量進行一階差分，差分后檢驗結果均顯著支持序列數(shù)據(jù)不再存在單位根問題。

正式回歸前，文章使用皮爾遜相關系數(shù)測算變量間兩兩相關系數(shù)以實現(xiàn)對作用關系類型的初步判斷。表5的農(nóng)村就業(yè)率（lnER）對應列結果中，農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平（DE）、居民消費價格指數(shù)（CPI）和城鎮(zhèn)化率（UR）相應的相關系數(shù)均為正值，居民消費價格指數(shù)則為負值，這一結果表明農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平和城鎮(zhèn)化率對農(nóng)村就業(yè)率的潛在影響可能為正向，居民消費價格指數(shù)對農(nóng)村就業(yè)率則可能發(fā)揮負面影響。

3.4"相關性檢驗

基于最小二乘回歸，文章使用方差膨脹因子（VIF）指標測算了解釋變量的多重共線性結果（見表6）。結果顯示，VIF值最高的變量與平均值均低于5，遠低于嚴重共線性存在的判定門檻值（10），因此，文章所得實證結果相對可靠。

3.5"實證結果分析

表7展示了基于最小二乘回歸的多元回歸結果參數(shù)。擬合優(yōu)度R2值為0.861，這表明文章構建的影響因素識別框架能夠對農(nóng)村就業(yè)率86.1%的信息進行解釋，解釋度較高。關注回歸參數(shù)，農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平對應的系數(shù)為0.2595并通過5%水平顯著性檢驗，這表明農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平的提高能夠有效拉動農(nóng)村就業(yè)率。具體而言，農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平每提高1個單位，農(nóng)村就業(yè)比率平均提高0.2595個單位。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)揮就業(yè)替代效應的同時創(chuàng)造了大量新的就業(yè)崗位，這一過程可以通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構來實現(xiàn)。數(shù)字經(jīng)濟短期內對傳統(tǒng)就業(yè)造成壓力，但長期來看會為高就業(yè)提供良好契機。

對于控制變量，地區(qū)生產(chǎn)總值對應的系數(shù)為-0.2919并通過1%水平顯著性檢驗，這表明地區(qū)生產(chǎn)總值的提高對農(nóng)村就業(yè)率的提升存在顯著阻礙效應。具體而言，地區(qū)生產(chǎn)總值水平每提高1個單位，農(nóng)村就業(yè)率平均下降0.2919個單位。這一結果表明吉林的經(jīng)濟增長與農(nóng)村就業(yè)增長存在不同步性，首先，城鄉(xiāng)二元結構影響了就業(yè)總規(guī)模的擴大；其次，經(jīng)濟結構的升級和資本有機構成的提高使得二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對農(nóng)村勞動力產(chǎn)生了虹吸效應——隨著工業(yè)和服務業(yè)的快速發(fā)展，更多的就業(yè)機會和更高的薪資水平吸引了大量農(nóng)村勞動力從農(nóng)業(yè)部門轉移到工業(yè)和服務業(yè)部門，城市化進程加快，農(nóng)村人口向城市遷移的速度加快，與此同時，城市提供了更好的就業(yè)機會和生活條件，吸引了農(nóng)村人口離開農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；此外，農(nóng)業(yè)機械化和技術進步提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，減少了對人力的需求，雖然農(nóng)業(yè)產(chǎn)量增加，但農(nóng)村就業(yè)機會卻減少了，迫使部分農(nóng)村勞動力轉向二、三產(chǎn)業(yè)。城鎮(zhèn)化率和居民消費價格指數(shù)對農(nóng)村就業(yè)率存在一定影響但并不具備統(tǒng)計學意義顯著性，兩者的回歸系數(shù)分別為1.3442和1.4331，即城鎮(zhèn)化率和居民消費價格指數(shù)對農(nóng)村就業(yè)率的影響皆為正向。

綜合以上討論，文章基于實證分析識別所得吉林省農(nóng)村就業(yè)率影響方程如下：

lnERt=－3.7080+0.2595DEt－0.2919lnGDPt+1.3442lnURt+1.4331lnCPIt

4"結論與政策建議

基于以上多元回歸結果分析可知以下兩點。其一，農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟水平的提高能夠有效拉動農(nóng)村就業(yè)率，雖然數(shù)字經(jīng)濟引發(fā)了就業(yè)替代效應，但也創(chuàng)造了大量新的就業(yè)崗位；其二，吉林的經(jīng)濟增長與農(nóng)村就業(yè)增長存在不同步性，城鄉(xiāng)二元結構影響了就業(yè)總規(guī)模的擴大——農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟增長并不像城市那樣迅速，農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展相對滯后、產(chǎn)業(yè)結構單一、農(nóng)村勞動力過剩、勞動力素質較低等問題仍然存在。由于資源和資金向城市傾斜的趨勢，農(nóng)村地區(qū)的就業(yè)機會較少，導致了很多農(nóng)村勞動力無法在農(nóng)村找到合適的工作。

雖然農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟能夠有效拉動農(nóng)村就業(yè)率，但在現(xiàn)實中仍受到一定因素制約。因此，吉林省農(nóng)村就業(yè)問題還需政府引導，企業(yè)和就業(yè)者積極參與解決。

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