工作轉換視角下數字經濟對性別收入差距的影響研究

喬小樂，何 洋，李 峰

1. 長安大學經濟與管理學院，陜西 西安 710064 2. 西安交通大學經濟與金融學院，陜西 西安 710061 3. 莆田學院商學院，福建 莆田 351100

一、研究背景

隨著物聯網、云計算、大數據和人工智能等新一代信息技術的快速發展，數字經濟已經成為驅動中國經濟增長的重要引擎[1]。《2021年中國數字經濟發展白皮書》相關數據顯示，2020年中國數字經濟規模達到39.2萬億元，占GDP比重為38.6%，數字經濟規模的持續增長有效推動了經濟社會發展。伴隨著數字經濟的蓬勃發展，新商業模式和新型就業形態不斷涌現，為勞動力市場創造了大量的就業崗位，成為促進中國就業結構升級的強勁動力。然而，數字技術進步也可能通過就業“極化”效應和“數字鴻溝”效應造成勞動力失業或就業不足的問題。黨的十九大以來，習近平總書記多次提出“要堅持就業優先戰略和積極就業政策，實現更高質量和更充分就業”。國家發展和改革委員會等多部門聯合發布的《關于發展數字經濟穩定并擴大就業的指導意見》也進一步強調，“要加快形成適應和引領發展數字經濟促進就業的政策環境，使廣大勞動者共建共享數字經濟發展成果”。由此可見，在數字經濟迅猛發展的同時，如何積極應對數字經濟對勞動力市場的沖擊已經成為一個迫切的現實問題。

數字經濟時代的勞動力就業問題在政策討論中已經引起足夠重視，但在學術研究層面略顯滯后?，F有關于數字經濟與勞動力市場的文獻大多聚焦宏觀層面，考察數字經濟對就業總量、就業結構、就業質量以及勞動收入分配的影響效應[2-4]。少數文獻從微觀層面探究了數字經濟對勞動者就業概率、工資水平以及勞動者權益的影響[5-6]。然而，勞動者工作轉換是勞動力市場資源配置的重要衡量指標，鮮有文獻關注數字經濟背景下勞動者的工作轉換行為及其收入效應。事實上，數字經濟時代教育資源的開放共享、就業信息搜尋成本的下降、社會關系網絡的拓展以及新型就業崗位的衍生，為勞動者的職位晉升和工作轉換提供了廣闊的潛在空間，促使勞動者能夠流動到更高質量的就業崗位，從而獲得更高的勞動報酬。尤其對于女性勞動者而言，數字經濟的發展有助于打破女性在傳統勞動力市場上的各種制約因素，提升女性再就業能力，促使女性勞動者能夠通過工作轉換實現更高質量就業，提升勞動報酬，進而有利于縮小性別收入差距。然而，上述影響效應是否成立尚未可知，從工作轉換視角探尋數字經濟對性別收入差距的影響依然缺乏實證研究的支撐。

鑒于此，本文基于勞動者工作轉換視角，擬運用2014和2016年中國勞動力動態調查數據，深入探究數字經濟對勞動收入的作用機制及其對性別收入差距的影響效應。同現有研究相比，本文可能的貢獻主要包括以下幾個方面：(1)從勞動者工作轉換視角出發，對數字經濟發展與性別收入差距展開研究?，F有關于數字經濟與收入不平等的研究，主要基于就業結構變化和要素間相對分配優勢兩個視角展開探討，忽視了工作轉換行為及其回報差異在數字經濟與收入不平等之間所起的作用，而本文基于勞動者工作轉換視角探究數字經濟對性別收入差距的影響效應，有助于豐富現有數字經濟相關的研究框架，為理解數字經濟與收入不平等的內在機制提供了新視角。(2)為勞動者工作轉換的相關研究拓寬了思路。目前關于勞動者工作轉換動因及后果的研究大多集中于市場分割、人力資本和社會資本等因素，本文則從數字經濟的角度探討勞動者工作轉換的收入回報及其對性別收入差距的影響，為勞動者工作轉換相關研究提供了新思路。(3)基于就業信息搜尋和社會關系網絡雙重視角，探討了數字經濟對勞動者工作轉換收入效應的作用機制，有利于深入理解數字經濟對勞動收入及性別收入差距的內在機理，為勞動者工作轉換和收入不平等相關研究做出補充。

二、文獻回顧與研究假說

(一)文獻回顧

1. 數字經濟與收入差距的相關研究

現有關于數字經濟、收入分配以及收入不平等的研究主要從兩個方面展開。其一，數字經濟時代下的人工智能技術通過影響就業崗位更迭改變勞動收入差距。現有文獻主要基于任務模型探究人工智能的就業極化效應，以及由此帶來的收入極化現象[7]。人工智能技術替代了低技術部門的就業崗位，削減了低技能勞動力的收入水平，從而擴大了高低技能勞動力的收入差距[8]。與此同時，人工智能、大數據與深度學習等技術的深入發展，也可能會替代一些復雜型的高技能勞動崗位(如人工客服、法律助理等)，這種高技能自動化技術對高技能崗位的替代緩解了收入不平等[9]。并且，數字化技術的發展可以通過創造新的工作機會增加勞動者就業崗位[10]，解決部分低技能勞動者的就業問題，從而緩解高低技能群體的收入差距。然而，Acemoglu等[9]研究發現，數字技術發展所創造出的新崗位更加符合高技能勞動群體的比較優勢，而數字化技術所產生的崗位替代作用也更容易發生在低技能勞動群體中，因而數字化技術發展短期內會加劇勞動者收入差距，但長期來看，新崗位技能的普及會增加低技能勞動者的就業，有助于縮小勞動收入差距。

其二，數字經濟通過改變勞動收入份額影響收入差距。早期關于勞動收入分配的研究已經指出，技術進步的技能偏向性會誘發技能溢價，從而導致收入不平等[11]。數字經濟發展本質上是技術的進步。一方面，人工智能技術的應用替代了既有就業崗位，降低了勞動力均衡工資，從而導致勞動在國民收入份額中隨之下降；另一方面，數字化技術的發展促使勞動生產率增長快于工資增長，進而降低了勞動收入份額[12]。數字經濟改變了資本和勞動力之間的相對分配優勢，勞動要素收入份額的下降和資本要素收入份額的上升，拉大了高收入群體和低收入群體的差距，進一步加劇了貧富差距[13]。

2. 工作轉換及其收入效應的相關研究

工作轉換在學術界尚未有統一的界定標準。從廣義上講，工作轉換是指勞動者進行成本和收益權衡后在就業單位內部或者就業單位之間變動的一種勞動力市場行為[14]。伴隨著勞動力市場的不斷完善和公司裁員、企業并購重組現象的日漸普遍，勞動者在職業生涯中的工作轉換行為也變得更加頻繁[15]。

現有文獻關于工作轉換的研究主要集中于影響因素和收入效應兩個方面：對勞動者工作轉換的影響因素而言，其可能來源于結構性因素、個體差異因素以及決策因素等，主要包括勞動力市場分割、社會資本、人力資本以及勞動者性別差異等方面[16]；對工作轉換的收入效應而言，已有文獻主要基于“轉換者—停留者”模型、工作搜尋模型、工作匹配模型以及人力資本投資模型，對工作轉換與工資收入之間的關聯性展開探討和分析，但尚未取得一致的結論[17]。隨著研究的深入，學者們將焦點轉向勞動群體內部，探究勞動者工作轉換行為及其收入效應的內部差異性。一方面，部分學者聚焦科研人員[18]、青年勞動者[19]以及農民工[20]等特定群體展開研究；另一方面，在涉及勞動者工作轉換收入效應的群體性差異研究中，現有文獻著重從性別差異[21]、代際差異[22]以及城鄉差異[23]等方面展開深入探討。其中，工作轉換收入效應的性別差異是帶來性別收入不平等的重要因素。現有關于工作轉換與性別收入不平等的文獻主要基于風險偏好、家庭分工和性別歧視的視角，指出男性勞動者工作轉換的收益往往高于女性，而這種差異加劇了性別收入不平等[24]。同時，也有部分文獻發現精英階層勞動者的向上職業流動有利于縮小性別收入不平等[25]。

綜上，已有文獻為中國數字經濟與勞動力市場的相關研究提供了較為豐富的見解，但忽略了勞動者工作轉換及其回報差異在數字經濟與性別收入不平等之間所發揮的作用。事實上，已有少數文獻就數字經濟與性別工資差異展開研究。例如，戚聿東等[26]研究發現，數字經濟背景下互聯網使用有助于提升總體工資水平，縮小性別工資差異。然而，這些研究主要集中在互聯網使用對性別工資的影響上，對于數字經濟背景下勞動者工作轉換的收入效應及其帶來的性別收入差距問題尚未展開深入研究。

(二)理論機制和研究假說

本文聚焦勞動者工作轉換視角，探究數字經濟對勞動收入的內在作用機制，以及由此帶來的性別收入不平等效應。根據已有文獻，數字經濟可能會通過以下渠道影響工作轉換收入回報：

一方面，數字經濟拓寬了就業信息獲取渠道，有助于降低勞動力市場的搜尋成本，從而促使勞動者通過工作轉換獲取更高的勞動回報。主要通過以下兩個途徑實現：首先，數字經濟時代下互聯網的迅速發展和大數據技術的廣泛應用，促使海量信息搜尋成為求職過程的主要手段，大幅降低了勞動者的在職搜尋成本，有助于勞動者在眾多工作崗位中進行比較，從而通過工作轉換實現更高的勞動報酬。其次，數字經濟背景下勞動力市場搜尋成本的降低，有助于雇主和雇員雙方能及時精準定位需求目標，需要某類人才的企業可以通過海量信息搜尋接觸到目標人群，有工作轉換動機的勞動者也可以及時搜索到目標企業。這種實時動態的搜尋匹配信息不僅有助于勞動者個人的職業發展，促使勞動者職業晉升，還加劇了企業間的人才爭奪，從而增加勞動者工作轉換的收入回報。

另一方面，數字經濟拓展了勞動者的社會關系網絡，有助于勞動者提升和維護社會資本，促使勞動者通過社會關系獲取更多轉換工作的機會，從而實現收入水平的提升。社會網絡是影響工作搜尋和職業轉換的重要因素，數字經濟拓寬了勞動者的社會關系網絡，增加了勞動者的弱關系網絡連接。而弱關系網絡作為不同階級之間的“信息橋”可以為勞動者提供異質性較強的信息和資源，從而有助于勞動者轉換到質量更高的崗位，獲得更高的勞動報酬。此外，社會資本也可能作為人情關系網絡，導致勞動者就業中出現尋租行為，尤其是在中國社會背景下，勞動者很可能通過人情關系獲取更多的資源和照顧，從而通過工作流動實現更高的勞動收入。

在厘清數字經濟影響工作轉換收入回報的作用機制后，還需要進一步分析數字經濟背景下工作轉換收入效應的性別差異，從而探究數字經濟對性別收入差距的影響效應。具體而言，數字經濟對性別收入差距的影響主要通過以下三種途徑實現：首先，數字經濟帶來的勞動力市場搜尋成本下降，很有可能彌補女性在職搜尋行為不充分的缺點，縮小在職搜尋工作行為的性別差距，增加了女性勞動者的工作轉換空間，從而有助于緩解性別收入不平等。其次，數字經濟打破了女性社交網絡的地理空間限制和社會角色約束，促使女性通過大規模的社交網絡實現社會資本的積累，有助于女性勞動者通過社會資本獲取更多關于工作崗位的信息，從而通過工作轉換實現勞動收入水平的提升，最終縮小性別收入差距。最后，數字經濟衍生出了部分更加符合女性“軟技能”的新型就業形態，為女性提供了更多的就業選擇，有助于女性通過職業轉換獲取更高的收入回報，縮小性別收入差距。

綜合上述理論分析，數字經濟對工作轉換收入回報的作用機制如圖1所示。據此，本文提出以下假說：

圖1 數字經濟影響工作轉換收入回報的作用機制

H1：數字經濟可以提升工作轉換收入回報，并且有助于緩解性別收入差距。

H2：數字經濟可以通過拓寬勞動者的就業信息獲取渠道提升工作轉換收入回報。

H3：數字經濟可以通過拓展勞動者的社會關系網絡提升工作轉換收入回報。

三、實證研究設計

(一)模型設定

本文基于勞動者工作轉換視角，考察數字經濟是否可以緩解性別收入差距。為此，聚焦工作轉換后的勞動者群體，首先檢驗數字經濟對勞動者工作轉換收入回報的影響效應，探究數字經濟是否提升了勞動者轉換工作后的收入水平；然后，進一步檢驗對于不同性別勞動者而言，數字經濟對工作轉換后收入的影響效應是否存在差異，從而探究數字經濟背景下勞動者是否可以通過工作轉換緩解性別收入差距。具體而言，構建如下實證模型：

Incict=β0+β1Digct+λZict+θr+ft+εict

(1)

Incict=β0+β1Digct+β2Digct×Malict+

λZict+θr+ft+εict

(2)

其中，下標i、c和t分別表示個體、城市和年份，r表示勞動者所在區域(1)按照勞動者所在城市將其劃分為東部、中部、西部和東北地區。；Incict表示勞動者工作轉換后的年收入水平；Digct表示地級市數字經濟發展程度；Malict為表示性別的變量，其中男性賦值1，女性賦值0；Zict表示個體、城市與省級層面的控制變量，ft和θr分別表示時間與地區固定效應，εict為隨機誤差項。式(1)用于檢驗數字經濟對勞動者工作轉換后收入的影響效應；式(2)通過引入數字經濟與勞動者性別的交互項(Digct×Malict)，檢驗數字經濟對工作轉換后收入的影響是否隨著勞動者性別不同而呈現差異，進而探究數字經濟對性別收入差距的影響。

(二)變量測度與說明

1. 被解釋變量

本文所使用的被解釋變量為勞動者工作轉換后的收入水平(Incict)，因而首先采用問卷中工作史部分詢問的“剛剛談的這份工作是不是你的第一份工作”來判斷勞動者是否發生工作轉換。然后，采用勞動者工作轉換后年收入的對數值作為被解釋變量。

2. 核心解釋變量

結合已有研究對數字經濟發展水平的相關測度以及地級市層面數據的可獲得性，本文從數字產業活躍度、數字用戶活躍度、數字金融發展三個方面出發構建數字經濟發展綜合指數(Digct)。其中，數字產業活躍度和數字用戶活躍度用來度量數字產業發展水平。前者采用信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人數占城鎮單位從業人員比重來衡量，后者采用百人中互聯網寬帶接入用戶數、人均電信業務總量、移動電話普及率三個指標來衡量。鑒于數字金融發展可以作為產業數字化的重要體現，進一步引入數字普惠金融指數來度量數字金融發展?；谏鲜鲋笜梭w系，本文通過主成分分析法得到中國地級市層面數字經濟綜合發展指數。

3. 控制變量

考慮到影響勞動者收入水平的其他因素，本文選取的控制變量有：(1)勞動者前職月收入水平，采用勞動者工作轉換前月收入水平的對數值來表示；(2)勞動者性別，男性賦值1，女性賦值0；(3)勞動者戶籍類型，農村戶籍勞動者賦值1，城鎮戶籍勞動者賦值0；(4)受教育年限，按照勞動者達到相應學歷水平所需要的年限進行折算(2)具體而言，勞動者受教育水平和教育年限的換算關系如下：未上過小學：0；小學、私塾：6年；初中：9年；高中、職高、技校：12年；中專：13年；大專：15年；本科：16年；研究生：19年；博士：22年。；(5)婚姻狀況，將勞動個體的婚姻狀態劃分為“在婚”和“非在婚”兩大類，其中“在婚”狀態賦值1，“非在婚”狀態賦值0(3)具體而言，本文參照吳愈曉[27]的劃分方法，“在婚”狀態包括“同居”“初婚”“再婚”三種，“非在婚”狀態包括“未婚”“離異”“喪偶”三種。；(6)勞動者年齡，通過引入勞動者年齡段的虛擬變量來控制年齡對勞動者收入的影響，將25歲以下勞動者作為基準，分別引入26～35歲、36～45歲、46歲及以上三個年齡段的虛擬變量；(7)培訓，將參加過至少5天專業技術培訓的勞動者賦值1，其余的賦值0；(8)政治面貌，將政治面貌是黨員的勞動者賦值1，其余賦值0；(9)GDP增長率，采用地方生產總值增長率衡量；(10)市場化程度，采用地方政府財政預算內支出占當地生產總值的比值來衡量。

(三)數據來源及描述性統計

勞動力個體層面和家庭層面數據主要來自于中國勞動力動態調查(CLDS)數據。本文基于CLDS 2014和2016年問卷中的家庭和勞動力個體調查數據(4)目前CLDS已經完成2011年廣東省試調查、2012年全國基線調查、2014和2016年追蹤調查。鑒于調查問卷從2014年開始改版較多，2012年的全國基線調查數據關于勞動者上一份工作的相關信息存在大量缺失，因此本文主要運用2014和2016年問卷中的家庭和勞動力個體調查數據展開實證研究。，選取16～60歲有勞動收入的個體，同時剔除到受訪日為止還未曾有工作經歷的勞動者，最終得到13 120個觀測值，其中發生工作轉換的觀測值共3 870個。地級市數字經濟發展水平數據主要來自于北京大學金融研究中心發布的《北京大學數字普惠金融指數》。其他宏觀數據主要來自于《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國檢察年鑒》以及《中國勞動統計年鑒》等。

基于上述測度方法，表1匯報了工作轉換與勞動收入分布的特征統計結果。其中，全樣本統計結果顯示，樣本期間內大約有29.5%的勞動者發生了工作轉換，并且工作轉換后的勞動收入顯著高于轉換前收入水平。就勞動收入分布而言，相比于未發生工作轉換的勞動群體，工作轉換群體中的中高收入勞動者占比更高，這意味著存在部分勞動者在工作轉換后實現了收入階層的跨越。對于性別差異，男性比女性勞動者更容易轉換工作，并且男性勞動者工作轉換后處于中高收入階層的比例上升了12.1個百分點，而女性勞動者工作轉換后處于中高收入階層的比例上升了19.8個百分點，即女性勞動者工作轉換后實現了更高的收入報酬。對于戶籍類型差異，相比于農村戶籍勞動者，城鎮戶籍勞動者更容易發生工作轉換，但農村戶籍勞動者工作轉換前后處于中高收入階層占比的增長幅度相對更高。對于年齡差異，隨著勞動群體年齡的增加，其工作轉換概率呈現先上升后下降的趨勢，而工作轉換前后處于中高收入階層占比的增長幅度呈現遞增趨勢。按照數字經濟發展程度分組的子樣本統計結果，城市數字經濟發展水平越高，發生工作轉換的勞動者占比越高，并且勞動者工作轉換前后的收入增長幅度也較高。

表1 工作轉換與勞動收入分布的特征統計結果

四、實證結果及分析

(一)基準回歸結果

數字經濟對工作轉換者收入影響的回歸結果見表 2。數字經濟顯著提升了勞動者工作轉換的收入回報，并且數字經濟對女性工作轉換收入回報的提升作用要高于男性，有助于緩解性別收入差距。由此，假說H1得到初步驗證。數字經濟背景下互聯網的普及和新業態的興起打破了傳統就業形式的時空限制，拓寬了就業渠道和崗位選擇，促使勞動者可以通過工作轉換實現收入水平的提升。特別是對于女性勞動者而言，信息通信技術和大數據技術的應用，彌補了女性在職搜尋不充分的缺點，而以新媒體和直播帶貨為代表的新興就業形態，也更加符合女性勞動者的“軟技能”，這些都為女性勞動者提供了更多的就業選擇，有助于提高女性勞動者工作轉換后的收入水平，進而縮小性別收入差距。

表2 數字經濟對工作轉換者收入影響的回歸結果

為探究數字經濟對不同收入階層勞動者的影響差異，本文進一步采用分位數回歸進行實證檢驗。數字經濟對工作轉換者收入影響的分位數回歸結果見表3。結果表明，數字經濟對低收入階層勞動者工作轉換后的收入提升作用更強，并且數字經濟對勞動者收入影響的性別差異在中低收入階層中更加明顯?？梢?，數字經濟蓬勃發展催生了許多新型靈活就業形態，這些靈活就業新模式往往門檻較低，工作方式和工作時間均比較靈活，為部分農民、婦女等弱勢群體提供了更多的就業機會，尤其是相比于高收入階層，平臺經濟的迅猛發展和互聯網的熟練運用為低收入階層創造了更多的收益，有效提升了低收入勞動者工作轉換后的收入水平。此外，新型靈活就業形態有助于女性勞動者更好地兼顧家庭，從而縮小中低收入階層的性別收入差距。

表3 數字經濟對工作轉換者收入影響的回歸結果：分位數回歸

(二)穩健性檢驗(5)限于篇幅，基于Heckman兩步法、兩階段工具變量法以及替換核心解釋變量的回歸結果未在正文中列出，留存備索。

1. 校正樣本選擇偏誤

上述實證分析僅聚焦發生工作轉換的勞動群體，忽略了尚未發生工作轉換的勞動者。事實上，由于個人特征的差異性，勞動者工作轉換決策的收益和成本也存在差異，從而可能導致樣本選擇偏誤問題。通常而言，那些認為自身有能力實現工作轉換，并且可以通過工作轉換提升就業質量的勞動者更傾向于選擇轉換工作，以工作轉換者為研究樣本可能會使得數字經濟發展與影響勞動收入的不可觀測因素存在相關性，從而導致基準回歸存在樣本選擇偏誤。鑒于此，本文采用Heckman兩步法消除由于樣本選擇性偏誤帶來的影響，最終估計結果仍然支持本文核心結論。

2. 工具變量檢驗

本文借鑒趙濤等[28]的做法，選取各城市在1984年的郵電歷史數據作為數字經濟發展指數的工具變量。同時參考Nunn等[29]的處理方法，引入上一年全國互聯網用戶數與1984年各城市每萬人電話機數量的乘積來構造面板工具變量。一方面，歷史上電話機普及率較高的地區極有可能是互聯網等信息技術普及率較高的地區，而當地通信基礎設施的建設、互聯網技術的發展以及當地居民的互聯網使用習慣等都會影響到后續數字經濟的發展，滿足相關性。另一方面，歷史上的電話機普及數據對勞動力市場的影響正在隨著時間的推移和電話機使用頻率的降低而逐漸消失，滿足排他性?；诖耍疚牟捎脙呻A段工具變量法解決基準模型中的內生性問題，最終估計結果顯示，核心解釋變量的符號和顯著性并未發生實質性變化。

3. 更換核心解釋變量

為保證本文結論不受變量衡量方式的影響，進一步采用柏培文等[6]提出的衡量方法，替換前文使用的數字經濟發展程度綜合指標，重新對基準回歸模型展開實證檢驗。最終回歸結果顯示，核心解釋變量估計系數的符號和顯著性均支持本文的核心結論。

(三)機制檢驗

本文進一步從就業信息搜尋和社會關系網絡兩個渠道出發，探討數字經濟影響工作轉換收入回報的內在作用機制。具體而言，通過在基準模型中引入渠道變量(6)就業信息搜集渠道：選取問卷中求職與創業部分詢問的“最后一份雇員職業求職過程中都從哪些渠道收集就業信息”來判斷勞動者是否通過互聯網渠道獲取就業信息，對于從互聯網渠道獲取最后一份工作就業信息的勞動者賦值1，即Inf=1，否則Inf=0；社會關系網絡渠道：選取問卷中詢問的“在您找工作過程中，給您提供過幫助的人和您有哪些關系”來度量勞動者的社會關系強度，將在尋找最后一份工作時使用弱關系的勞動者賦值1，即Soc=1，否則Soc=0。其中，弱關系是指非親友的直接關系和各種間接關系，包括間接關系、上下級領導和企業機構；強關系是指朋友和親屬關系，包括家人、親屬、親密朋友、一般朋友、同鄉、同事、戰友、鄰里、師生、師徒、生意/項目伙伴。和數字經濟的交互項(Dig×Inf；Dig×Soc)，來檢驗數字經濟影響工作轉換收入回報的作用機制。表4匯報了數字經濟影響工作轉換收入回報的就業信息搜尋渠道和社會關系網絡渠道的檢驗結果。從中可知，數字經濟對勞動者工作轉換收入回報的作用機制存在性別差異，數字經濟主要通過拓寬就業信息獲取渠道提升男性工作轉換者收入，而通過拓展社會關系網絡提升女性工作轉換者收入，本文提出的假說H2和H3得到部分驗證。

表4 數字經濟對工作轉換收入回報的作用機制檢驗結果

對于就業信息搜尋渠道而言，盡管數字經濟背景下互聯網信息和大數據技術的迅速發展為勞動者提供了海量的信息資源，但不同性別勞動者在互聯網使用技能上存在差異。一般而言，男性勞動者的網絡技能通常要高于女性，這使得男性勞動者能夠更有效率地通過互聯網在職搜尋到豐富的就業信息，進而可以流動到更高勞動報酬的工作崗位。此外，互聯網渠道的招聘存在顯著的性別歧視。據調查，網絡求職中男性勞動者獲得的面試機會要顯著多于相同簡歷情況下的女性勞動者[30]。因此，數字經濟通過拓寬就業信息搜尋渠道提升勞動者工作轉換收入回報的作用機制主要體現在男性勞動群體。

對于社會關系網絡渠道而言，社會關系網絡具有顯著的性別差異，女性的社會關系網絡往往屬于同質性較高的強關系，主要是由親屬、鄉鄰和孩子構成；而男性的社會關系網絡更為多元化，弱關系連接相對更豐富。因而，男性勞動者通過使用弱關系可以獲得更豐富、更高質量的就業信息，從而有助于獲得更高的工作轉換收入回報，而女性勞動者的強關系對其工作搜尋和職業轉換的幫助有限。然而，數字經濟的發展打破了女性社交網絡的地理空間限制和社會角色約束，促使女性通過大規模的社交網絡實現社會資本的積累，拓展了弱關系網絡，從而可以獲取更多的工作信息資源，有助于女性勞動者工作轉換到更高收入水平的就業崗位，進而縮小性別收入差距。

五、進一步分析

(一)數字經濟對不同前職收入轉換者的影響

本文進一步探究了不同前職收入水平下，數字經濟對工作轉換收入回報的異質性影響。由表5的回歸結果可知，相比于前職收入水平較高的勞動者，數字經濟對前職收入處于中低等水平的工作轉換者收入提升作用更加顯著，意味著數字經濟發展有助于勞動者通過工作轉換實現更高的收入回報，尤其是前職收入水平較低的勞動者，數字經濟顯著促進了其工作轉換后的收入提升。此外，數字經濟與勞動者性別的交互項(Dig×Mal)僅在低前職收入組中顯著為負，表明數字經濟顯著提升了低收入水平女性勞動者的工作轉換收入回報，從而可以緩解低收入階層的性別收入差距。由此可見，數字經濟對工作轉換者收入起到了“雪中送炭”效應，有助于低收入勞動者通過工作轉換實現更高的勞動報酬，同時有利于縮小性別收入差距。

表5 數字經濟對不同收入階層轉換者的影響

(二)數字經濟對不同類型工作轉換者的影響

按照勞動者工作轉換是否跨行業和是否跨區域，本文將工作轉換類型劃分為四種：行業內轉換、行業間轉換、遷移型工作轉換和當地型工作轉換。數字經濟對不同類型工作轉換者勞動報酬的異質性影響見表6。從中可以發現，對于是否跨行業轉換，數字經濟對行業內轉換和行業間轉換的收入回報均有提升作用，但相比于行業內轉換，數字經濟對行業間工作轉換者收入的提升作用更加顯著；對于是否跨區域轉換，無論是遷移型還是當地型工作轉換者，數字經濟對工作轉換后的收入均具有顯著的提升作用。尤其是對于遷移型工作轉換者而言，數字經濟對女性遷移型工作轉換者的收入提升效果要高于男性，意味著數字經濟有效緩解了遷移型工作轉換者的性別收入差距。

表6 數字經濟對不同類型工作轉換者的影響

對于跨行業轉換而言，數字經濟背景下人工智能和自動化技術的廣泛應用，替代了程式化工作崗位的低技能勞動者，使得這部分勞動者不得不流動到其他行業。與此同時，數字經濟時代下電子商務、自媒體以及共享經濟的迅速發展衍生出很多新型就業崗位，為勞動者提供了更多的就業選擇空間，促使被替代的部分勞動者轉換到新興就業崗位，并實現了收入水平的提升。對于跨區域轉換而言，相比于男性勞動者，跨區域轉換工作有助于女性遠離宗親關系和家庭的束縛，沖破傳統社會角色的禁錮，使得女性更加注重自身的職業發展，有利于工作轉換收入回報的提升，進而緩解性別收入不平等。

(三)數字經濟對不同戶籍工作轉換者的影響

由于不同戶籍勞動者的資源稟賦、技能特征以及決策偏好往往存在差異，因此數字經濟對工作轉換者收入的影響也很可能存在戶籍類型的異質性。由表7的回歸結果可知，相比于城鎮戶籍勞動者，數字經濟對農村戶籍工作轉換者收入的提升作用更加顯著。特別是相比于農村戶籍的男性勞動者，數字經濟對女性農村戶籍工作轉換者收入的提升作用更顯著，從而有助于縮小農村戶籍勞動者的性別收入差距。

由此可見，一方面，數字經濟時代各種教育資源的開放共享，緩解了農村勞動者和城市勞動者之間教育資源不平等的現狀，有利于農村勞動者積累人力資本，從而增加工作轉換的收入回報；另一方面，數字經濟的發展大幅降低了次級勞動市場的信息不對稱，打破了以往熟人介紹等傳統就業方式，有助于農村勞動者通過工作轉換及時匹配到更合適的工作崗位，從而提升收入水平。與此同時，數字經濟時代農村電商平臺的興起實現了農戶與消費者的直接連通，為勞動者帶來了大幅增收，這吸引了大量農村勞動者投身于農村電商行業，從而獲取更高的勞動報酬。此外，數字經濟衍生出的新型就業形式弱化了男性勞動者的體力優勢，為女性農村戶籍勞動者創造了更多的就業選擇，并提供了多樣化學習新技能的渠道，有效提升了女性農村勞動者工作轉換的收入回報，進而緩解農村戶籍勞動者的性別收入不平等。

六、結論與政策含義

本文從勞動者工作轉換視角出發，基于2014和2016年中國勞動力動態調查數據，探究了數字經濟對工作轉換收入回報的作用機制及其對性別收入差距的影響效應。研究發現：(1)數字經濟可以顯著提升勞動者工作轉換的收入回報，尤其是對于女性勞動者而言，數字經濟對工作轉換收入回報的提升作用更加顯著，從而有助于緩解性別收入差距。(2)機制檢驗結果表明，數字經濟對勞動者工作轉換收入回報的作用機制存在性別差異，數字經濟主要通過拓寬就業信息獲取渠道來提升男性工作轉換者收入水平，而通過拓展社會關系網絡來提升女性工作轉換者收入水平。(3)異質性分析結果顯示，數字經濟對前職收入水平較低的勞動者、行業間工作轉換者、遷移型工作轉換者以及農村戶籍勞動者收入的提升作用更加顯著，同時還有助于緩解低收入勞動者、遷移型勞動者和農村戶籍勞動者的性別收入差距。

基于上述結論，本文提出如下政策建議：首先，要積極借助數字經濟發展帶來的就業新機遇，推動更多勞動者實現轉崗提質就業。數字經濟顯著提升了工作轉換者收入水平，因此政府要深入推動數字化技術與實體企業相結合，從傳統行業升級入手培育新就業增長點，帶動更多的低收入階層勞動者在新經濟形態中就業。其次，推動多元化就業形態發展，提升女性在勞動力市場的參與度和競爭力。數字經濟顯著提升了女性勞動者工作轉換的收入回報，有助于緩解性別收入不平等。因此，政府應該鼓勵數字經濟衍生出的各種新型就業形式，例如網絡直播、自媒體等更加符合女性“軟技能”的新就業類型，為女性勞動者提供更廣闊的就業機會。最后，推動互聯網教育和數字技能培訓，助力勞動者抓住數字經濟發展機遇，促進數字經濟時代高質量就業的目標實現。數字經濟通過拓寬就業信息搜尋渠道，拓展勞動者社會關系網絡顯著提升了工作轉換收入回報。因此，數字時代應該為勞動者提供更多的數字技能培訓平臺和在職培訓機會，不斷提升勞動者數字技能，以適應數字經濟時代下的新需求。