數(shù)字技術(shù)進(jìn)步如何影響我國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)*
——基于省級面板數(shù)據(jù)的研究

郭東杰，吳明燁

（浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易管理學(xué)院，杭州 310014）

一、引 言

《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》提出，至2025年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重達(dá)到10%，數(shù)字化創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展能力大幅提升，智能化水平明顯提升，數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合取得顯著成效。隨著中國進(jìn)入新發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能逐漸轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，勞動(dòng)力技能需求發(fā)生相應(yīng)的變化，數(shù)字化發(fā)展對勞動(dòng)力市場的沖擊前所未有，而高質(zhì)量充分就業(yè)又是實(shí)現(xiàn)共同富裕拼圖不可或缺的一塊。2022 年3月，《政府工作報(bào)告》強(qiáng)調(diào)，繼續(xù)做好“六穩(wěn)”“六保”工作，其中唯有“就業(yè)”既出現(xiàn)在“六穩(wěn)”中、又出現(xiàn)在“六保”中，且位列兩者之首，足見中央政府對居民就業(yè)的重視程度，如何協(xié)調(diào)數(shù)字化發(fā)展與高質(zhì)量就業(yè)之間的關(guān)系，避免發(fā)生類似西方的就業(yè)極化問題成為當(dāng)務(wù)之急。

技術(shù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展史表明：一方面，技術(shù)進(jìn)步可以通過提高生產(chǎn)率的方式擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模，而且新技術(shù)可能會引起社會生產(chǎn)、生活方式的變革，從而涌現(xiàn)出一批新興產(chǎn)業(yè)和行業(yè)，為勞動(dòng)者提供更多的就業(yè)機(jī)會，體現(xiàn)出新技術(shù)的就業(yè)創(chuàng)造或擴(kuò)充效應(yīng)；另一方面，新技術(shù)也可能會削減甚至取代大批傳統(tǒng)崗位，使部分勞動(dòng)者面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，這便是新技術(shù)的就業(yè)破壞或替代效應(yīng)。關(guān)于技術(shù)變革導(dǎo)致失業(yè)的擔(dān)憂，正如凱恩斯所言，“因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)節(jié)約勞動(dòng)力使用的方法，超過勞動(dòng)力新用途被找到的速度”。①Keynes，J. M.，Economic Possibilities for Our Grandchildren，Scanned by Yale University Economics Department from John Maynard Keynes，Essays in Persuasion，1930，pp.358-373.未來10—20年，美國約有47%的就業(yè)機(jī)會面臨電腦化的風(fēng)險(xiǎn)。②Frey，C.B.and Osborne，M.A.，The Future of Employment:How Susceptible Jobs Are to Computerisation？Technological Forecasting and Social Change，vol.14，no.1（January 2017），pp.254-280.Michaels等基于1980—2004年間美、日和9個(gè)歐洲國家的數(shù)據(jù)證實(shí)，在技術(shù)進(jìn)步速度更快的國家，高技能勞動(dòng)力的需求增長相對更快，中等技能勞動(dòng)力的需求減少相對更大。③Michaels，G. ，Natraj，A. and Reenen，J. V.，Has ICT Polarized Skill Demand？ Evidence from Eleven Countries over Twenty-five Years，Review of Economics and Statistics，vol.96，no.1 （January 2014），pp.60-77.

數(shù)字技術(shù)變革被認(rèn)為是就業(yè)極化的重要原因之一。與以往技術(shù)革命不同的是，數(shù)字技術(shù)具有滲透性、替代性、協(xié)同性等經(jīng)濟(jì)特征，基于數(shù)字技術(shù)物化而成的資本要素不僅會替代其他非數(shù)字技術(shù)資本要素，還能夠取代部分復(fù)雜勞動(dòng)力，從而提升技術(shù)、資本要素在產(chǎn)業(yè)中的份額，降低勞動(dòng)要素在部分產(chǎn)業(yè)中的密集度。針對數(shù)字技術(shù)的經(jīng)濟(jì)特征，學(xué)者們提出任務(wù)偏向性技術(shù)進(jìn)步假說。Autor等將工作任務(wù)分為常規(guī)認(rèn)知任務(wù)、非常規(guī)認(rèn)知任務(wù)、常規(guī)手工任務(wù)和非常規(guī)手工任務(wù)，并通過數(shù)字技術(shù)對工作任務(wù)的影響來解釋極化現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對非常規(guī)認(rèn)知任務(wù)具有擴(kuò)充（或創(chuàng)造）效應(yīng)，而對常規(guī)手工任務(wù)和常規(guī)認(rèn)知任務(wù)具有替代（或破壞）效應(yīng)。④Autor，D.H.，Katz，L.F.and Kearney，M.S.，The Polarization of the U.S.Labor Market，American Economic Review，vol.96，no.2（January 2006），pp.189-194.Acemoglu等進(jìn)一步將就業(yè)技能按相應(yīng)的工作任務(wù)復(fù)雜度分為高、中等、低三個(gè)水平，依據(jù)比較優(yōu)勢理論，在考慮技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生性的前提下建立理論框架，分析勞動(dòng)力供給、工資水平、技術(shù)進(jìn)步三者之間的關(guān)系，并分別考察技能偏向性技術(shù)進(jìn)步和替代性技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響，發(fā)現(xiàn)替代性技術(shù)進(jìn)步是造成中等技能勞動(dòng)力占比減少的主要原因。①Acemoglu，D. and Autor，D.，Skills，Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings，Handbook of Labor Economics，vol.4，Part B（March 2011），pp.1043-1171.

那么，中等技術(shù)工人去哪了？為了回答這一問題，Cortes采用一個(gè)內(nèi)生的職業(yè)排序均衡模型，研究常規(guī)任務(wù)偏向技術(shù)進(jìn)步對個(gè)體勞動(dòng)者的職業(yè)轉(zhuǎn)換模式和工資變化，發(fā)現(xiàn)常規(guī)工人職業(yè)流動(dòng)模式有選擇性——常規(guī)工人向下過渡到體力工作，向上過渡到認(rèn)知工作。②Cortes，G.M.，Where Have the Middle-Wage Workers Gone?A Study of Polarization Using Panel Data，Journal of Labor Economics，vol.34，no.1（January 2016），pp.63–105.Wang（2020）追隨的研究，利用英國、德國的面板數(shù)據(jù)，檢查了工人在常規(guī)任務(wù)強(qiáng)度不同的職業(yè)之間的職業(yè)流動(dòng)性，發(fā)現(xiàn)在從事常規(guī)職業(yè)的工人中，未被觀察到的、較高技能水平的工人與轉(zhuǎn)向報(bào)酬較高的非常規(guī)認(rèn)知職業(yè)呈正相關(guān)，而那些未被觀察到的、較低技能水平的工人更有可能轉(zhuǎn)向報(bào)酬較低的非認(rèn)知體力職業(yè)。③Wang，X. P.，Labor Market Polarization in Britain and Germany: A Cross-National Comparison Using Longitudinal Household Data，Labour Economics，vol.65，no.3（June 2020），101862.通常認(rèn)為，大多數(shù)面臨自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)的任務(wù)都是由中低技能員工執(zhí)行的，而采用數(shù)字技術(shù)后產(chǎn)生的大多數(shù)新任務(wù)是對高技能勞動(dòng)力的補(bǔ)充。英國高科技產(chǎn)業(yè)——STEM密集型“高科技”或者數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有正的就業(yè)乘數(shù)，每增加10個(gè)崗位，其中有6個(gè)流向低技能勞動(dòng)力，中等技能勞動(dòng)力的就業(yè)率并沒有增加，但他們從較高的工資中受益；低技能工人從較高的就業(yè)率中獲益，但這些工作往往是報(bào)酬較低的服務(wù)性工作，平均工資會下降。④Lee，N.and Clarkeb，S.，Do Low-Skilled Workers Gain from High-Tech Employment Growth?High Technology Multipliers，Employment and Wages in Britain，Research Policy，vol.48，no.9（November 2019），103803.

許多發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體都有證據(jù)表明，常規(guī)任務(wù)自動(dòng)化造成就業(yè)極化，但人們對其在發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體中的發(fā)生率知之甚少。Gimpelsona等根據(jù)收入和教育標(biāo)準(zhǔn)對所有工作進(jìn)行五分位數(shù)排序，探討處于不同分位的工作質(zhì)量和社會人口特征的動(dòng)態(tài)變化，證實(shí)俄羅斯沒有發(fā)生就業(yè)極化，而是處于就業(yè)升級過程中。⑤Gimpelsona，V.and Kapeliushnikov，R.，Polarization or Upgrading?Evolution of Employment in Transitional Russia，Russian Journal of Economics，vol.2，no.2（June 2016），pp.192-218.西非經(jīng)濟(jì)和貨幣聯(lián)盟國家的ICT采用，一方面摧毀0.030%的中低技能工作，另一方面創(chuàng)造0.050%的高技能工作，最終會產(chǎn)生凈創(chuàng)造。⑥Avom，D.，Dadegnon，A.K.and Igue，C.B.，Does Digitalization Promote Net Job Creation?Empirical Evidence from WAEMU Countries，Telecommunications Policy，vol.45，no.8（July 2021），102215.Das 等根據(jù)1990年以來85個(gè)國家的“常規(guī)化暴露”風(fēng)險(xiǎn)敞口，發(fā)現(xiàn)發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體比發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的常規(guī)化風(fēng)險(xiǎn)敞口小得多；在初始常規(guī)化風(fēng)險(xiǎn)較高的國家中，極化動(dòng)力較強(qiáng)，導(dǎo)致后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)降低；而在那些初始風(fēng)險(xiǎn)敞口較低的國家中，結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型占了上風(fēng)，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)敞口增加。⑦Das，M. and Hilgenstock，B.，The Exposure to Routinization: Labor Market Implications for Developed and Developing Economies，Structural Change and Economic Dynamics，vol.60，no.8（July 2022），pp.99-113.由此可見，在發(fā)展中國家?guī)缀鯖]有發(fā)現(xiàn)兩極分化的證據(jù)。原因如下：基于市場經(jīng)濟(jì)的中、低收入經(jīng)濟(jì)體大都是“單一極化”嚴(yán)重，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步及其基礎(chǔ)設(shè)施投資不但有利于經(jīng)濟(jì)增長，而且促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)（技能）結(jié)構(gòu)的升級；只有在經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度，數(shù)字化轉(zhuǎn)型才可能逆轉(zhuǎn)這種升級趨勢。

《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)（2022年）》顯示，中國大陸人均國民總收入為12 608美元，屬于中等偏高收入國家，非常接近世界銀行規(guī)定的高收入國家標(biāo)準(zhǔn)（13 205 美元以上）。《數(shù)字中國發(fā)展報(bào)告（2022年）》顯示，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)50.200萬億元，總量穩(wěn)居世界第二，占GDP比重達(dá)41.5%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為穩(wěn)增長促轉(zhuǎn)型的重要?jiǎng)恿ΑＴ诖诉^程中，中國的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)發(fā)生了什么變化？數(shù)字技術(shù)進(jìn)步如何影響就業(yè)技能結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變？這些問題正引起國內(nèi)學(xué)界的高度關(guān)注。

關(guān)于第一個(gè)問題的研究，一種觀點(diǎn)認(rèn)為中國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)整體為中等技能勞動(dòng)占比上升的“升級”趨勢，且呈現(xiàn)明顯的區(qū)域間差異，部分東部地區(qū)城市已出現(xiàn)“極化”現(xiàn)象，而中、西部地區(qū)總體呈升級趨勢，少數(shù)經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)則出現(xiàn)就業(yè)“降級”現(xiàn)象。⑧屈小博、程杰：《中國就業(yè)結(jié)構(gòu)變化:“升級”還是“兩極化”？》，《勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究》2015年第1期。郭東杰等發(fā)現(xiàn)我國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈“階梯式升級”態(tài)勢，且信息化并沒有引致勞動(dòng)力市場極化。①郭東杰、周立宏、陳林：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)升級與就業(yè)調(diào)整的影響》，《中國人口科學(xué)》2022年第3期。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為中國大多數(shù)地區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)都出現(xiàn)一定程度的“極化”趨勢，僅在少數(shù)地區(qū)出現(xiàn)了就業(yè)“升級”現(xiàn)象，且數(shù)字技術(shù)進(jìn)步引起的工業(yè)智能化在東部沿海地區(qū)對高技能就業(yè)的影響程度更大。②孫早、侯玉琳：《工業(yè)智能化與產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移：對“雁陣?yán)碚摗钡脑贆z驗(yàn)》，《社會科學(xué)文摘》2021年第9期。呂士斌和張世偉發(fā)現(xiàn)相對于中等技術(shù)行業(yè)，高技術(shù)行業(yè)和低技術(shù)行業(yè)的就業(yè)有更大幅度地增加，以此證實(shí)中國勞動(dòng)力市場存在“極化”現(xiàn)象。③呂士斌、張世偉：《中國勞動(dòng)力“極化”現(xiàn)象及原因的經(jīng)驗(yàn)研究》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》2015年第2期。

對于第二個(gè)問題的研究，目前鮮有文獻(xiàn)明確研究數(shù)字技術(shù)發(fā)展對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響。而在與之相關(guān)的文獻(xiàn)中，第一類研究將數(shù)字技術(shù)進(jìn)步內(nèi)含于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合水平對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響，④葉胥、杜云晗、何文軍：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)》，《財(cái)貿(mào)研究》2021年第4期；李夢娜、周云波：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的人力資本結(jié)構(gòu)效應(yīng)研究》，《經(jīng)濟(jì)與管理研究》2022年第1期。第二類研究聚焦于人工智能技術(shù)⑤郝力曉、呂榮杰：《人工智能與高質(zhì)量就業(yè)——基于耦合視角的分析》，《經(jīng)濟(jì)與管理研究》2023年第6期。以及信息技術(shù)⑥寧光杰、林子亮：《信息技術(shù)應(yīng)用、企業(yè)組織變革與勞動(dòng)力技能需求變化》，《經(jīng)濟(jì)研究》2014年第8期。等數(shù)字技術(shù)相關(guān)概念對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響。如陳衛(wèi)民、韓培培認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)使用有助于促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力職業(yè)向上流動(dòng)。⑦陳衛(wèi)民、韓培培：《互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)村勞動(dòng)力職業(yè)流動(dòng)的影響》，《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》2023年第5期。田鴿和張勛⑧田鴿、張勛：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)、非農(nóng)就業(yè)與社會分工》，《管理世界》2022年第5期。提出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)包括消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)兩大核心內(nèi)涵。本文認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響通過推動(dòng)經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型得以實(shí)現(xiàn)，因此，本文借鑒田鴿和張勛的概念框架，分別探討消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響。

關(guān)于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響，多數(shù)文獻(xiàn)認(rèn)為消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展具有優(yōu)化勞動(dòng)力資源配置，加速就業(yè)技能結(jié)構(gòu)高級化的積極作用。一方面，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)深化社會分工，收入分配機(jī)制進(jìn)一步得到完善；另一方面，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及和數(shù)據(jù)交易平臺的完善大幅降低了企業(yè)和勞動(dòng)者的信息獲取成本和資金融通成本，在加速勞動(dòng)力市場供需匹配的同時(shí)為企業(yè)雇傭高技術(shù)人才提供支持。戚聿東等發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步一方面增加了高端專業(yè)技術(shù)類職業(yè)，另一方面推動(dòng)傳統(tǒng)職業(yè)與新技術(shù)融合；⑨戚聿東、劉翠花、丁述磊：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與就業(yè)質(zhì)量提升》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)》2020年第11期。何宗樾和宋旭光認(rèn)為線上教育的發(fā)展使更多勞動(dòng)者有機(jī)會繼續(xù)提升自身的就業(yè)技能，從而實(shí)現(xiàn)人力資本結(jié)構(gòu)的高級化。⑩何宗樾、宋旭光：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)就業(yè)的機(jī)理與啟示——疫情發(fā)生之后的思考》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》2020年第5期。武可棟等發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展增加了第三產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力需求，尤其是增加了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高端服務(wù)業(yè)的崗位數(shù)量，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)高級化。?武可棟、朱夢春、閻世平：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響》，《統(tǒng)計(jì)與決策》2022年第10期。同時(shí)，部分文獻(xiàn)認(rèn)為消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展下的平臺經(jīng)濟(jì)對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響存在門檻效應(yīng)，在拐點(diǎn)前，平臺經(jīng)濟(jì)發(fā)展降低高學(xué)歷勞動(dòng)力占比，在拐點(diǎn)之后提升高學(xué)歷勞動(dòng)力占比。?楊偉國、吳邦正：《平臺經(jīng)濟(jì)對就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響》，《中國人口科學(xué)》2022年第4期。

關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響，第一類研究認(rèn)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（工業(yè)智能）引發(fā)了就業(yè)技能結(jié)構(gòu)“極化”現(xiàn)象，如Autor和Dorn?Autor，D. H. and Dorn，D.，The Growth of Low-Skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market，American Economic Review，vol.103，no.5，（August 2013），pp.1553-1597.在針對美國1980—2005的就業(yè)市場研究中發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化的替代效應(yīng)主要作用于中等技能就業(yè)群體，孫早和侯玉琳?孫早、侯玉琳：《工業(yè)智能化如何重塑勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2019年第5期。使用2011—2015年我國勞動(dòng)者受教育程度代表就業(yè)技能結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化顯著降低了初中、高中學(xué)歷就業(yè)人數(shù)占比，導(dǎo)致就業(yè)技能結(jié)構(gòu)整體出現(xiàn)“兩極化”特征。第二類研究認(rèn)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（工業(yè)智能）對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的“升級”作用遠(yuǎn)大于極化作用。蔡躍洲、陳楠指出，智能化技術(shù)在替代傳統(tǒng)崗位的同時(shí)還會間接創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位，并且，考慮到工業(yè)智能技術(shù)對勞動(dòng)力的輔助作用，工業(yè)智能化發(fā)展并不會導(dǎo)致就業(yè)技能結(jié)構(gòu)持續(xù)“兩極分化”。?蔡躍洲、陳楠：《新技術(shù)革命下人工智能與高質(zhì)量增長、高質(zhì)量就業(yè)》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2019年第5期。Acemoglu和Restrepo發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能技術(shù)對美國1980—2010年間的就業(yè)崗位增長貢獻(xiàn)率高達(dá)五成左右；從長遠(yuǎn)來看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展對勞動(dòng)力的就業(yè)和報(bào)酬水平呈正向影響。①孔高文、劉莎莎、孔東民：《機(jī)器人與就業(yè)——基于行業(yè)與地區(qū)異質(zhì)性的探索性分析》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2020年第8期。Dauth認(rèn)為工業(yè)智能化發(fā)展將促使擁有穩(wěn)定工作的勞動(dòng)者學(xué)習(xí)新的工作技能，同時(shí)激勵(lì)年輕勞動(dòng)者提高自身受教育程度，最終提升整體就業(yè)技能水平。②Dauth，W.，F(xiàn)indeisen，S.，Suedekum，J.and Woessner，N.，The Adjustment of Labor Markets to Robots，Journal of the European Economic Association，vol.19，no.6（December 2021），pp.3104-3153.韓民春和喬剛在針對中國制造業(yè)的研究中表明，工業(yè)智能應(yīng)用對就業(yè)的抑制作用僅存在于低技能勞動(dòng)力群體中，工業(yè)智能化水平的提升總體上促進(jìn)了中國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的升級，③韓民春、喬剛：《工業(yè)機(jī)器人對制造業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)的結(jié)構(gòu)性影響與地區(qū)差異》，《產(chǎn)經(jīng)評論》2020年第3期。邱語和張衛(wèi)國采用中國A股制造企業(yè)的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人應(yīng)用縮小就業(yè)規(guī)模，減少低技能勞動(dòng)力比重，增加高技能勞動(dòng)力比重。④邱語、張衛(wèi)國：《機(jī)器人應(yīng)用與勞動(dòng)力就業(yè)：來自中國制造企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2023年第4期。第三類研究認(rèn)為，工業(yè)智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響取決于工業(yè)智能技術(shù)的發(fā)展階段，在初始階段，工業(yè)智能發(fā)展有助于推動(dòng)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級，在成熟階段則會導(dǎo)致就業(yè)“極化”問題。⑤韓君、嚴(yán)小風(fēng)、韋楠楠：《人工智能對中國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的區(qū)域差異研究》，《西北人口》2022年第3期。

縱觀已有文獻(xiàn)，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步在重塑就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的過程中體現(xiàn)出替代和創(chuàng)造的雙重效應(yīng)。在理論方面，研究視野已經(jīng)由技能偏向性擴(kuò)展到任務(wù)偏向性，兼顧數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對不同技能勞動(dòng)力工作任務(wù)區(qū)間和生產(chǎn)效率的雙重影響。在實(shí)證方面，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致發(fā)達(dá)國家就業(yè)“極化”已達(dá)成一致意見。由于發(fā)展中國家數(shù)量眾多，且不同發(fā)展中國家在經(jīng)濟(jì)水平、市場成熟度等方面差異巨大，其就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的演變與發(fā)達(dá)國家相比具有明顯的復(fù)雜性和區(qū)域異質(zhì)性。這些特點(diǎn)充分反映在國內(nèi)的相關(guān)實(shí)證研究中，中國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)是處于“升級”或“極化”趨勢至今未形成一致意見。與之前文獻(xiàn)相比，本文的主要貢獻(xiàn)為：（1）以往文獻(xiàn)對數(shù)字技術(shù)進(jìn)步的闡釋較為籠統(tǒng)和片面，本文通過研究不同類型的數(shù)字技術(shù)對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響，試圖全面揭示數(shù)字技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)技能結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系；（2）學(xué)界對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的定義以及測量方式尚未達(dá)成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，本文分別從勞動(dòng)者的職業(yè)技術(shù)水平和受教育程度兩方面衡量我國各地區(qū)就業(yè)技能水平，以提升研究結(jié)果的準(zhǔn)確性；（3）以往文獻(xiàn)大多缺乏數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響機(jī)制的探討，本文從勞動(dòng)者薪資水平和地區(qū)生活成本兩方面剖析數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的作用機(jī)制，進(jìn)一步完善數(shù)字技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的研究框架。

二、機(jī)理分析與理論推演

根據(jù)前文的理論綜述，目前學(xué)界普遍認(rèn)為數(shù)字技術(shù)進(jìn)步通過創(chuàng)造新的就業(yè)崗位和替代原有就業(yè)崗位兩種方式對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，但在實(shí)證檢驗(yàn)中往往難以找到合適的代理變量衡量數(shù)字技術(shù)創(chuàng)造或替代的崗位數(shù)量，多數(shù)文獻(xiàn)以不同崗位就業(yè)人數(shù)的變化表征崗位需求的變化，這一方法忽略了兩個(gè)問題：第一，實(shí)際就業(yè)人數(shù)是供需平衡下的最終結(jié)果；第二，數(shù)字技術(shù)的替代效應(yīng)與勞動(dòng)力相對成本的大小密切相關(guān)，只有當(dāng)自動(dòng)化技術(shù)的邊際成本低于勞動(dòng)力邊際成本時(shí)，企業(yè)才有動(dòng)機(jī)使用自動(dòng)化技術(shù)替代勞動(dòng)力。⑥Antonio，M.N.，Mathew，N.，Mohnen，P.and et al.，Is there job polarization in developing economies?A review and outlook，The World Bank Research Observer，August 2023，No.9444

首先，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的本質(zhì)是數(shù)字技術(shù)引起了企業(yè)對勞動(dòng)力技能需求的轉(zhuǎn)變，而勞動(dòng)力價(jià)格是勞動(dòng)力需求的一個(gè)直接體現(xiàn)，而需求增加導(dǎo)致勞動(dòng)力價(jià)格上漲將改變勞動(dòng)者的就業(yè)決策，在宏觀上起到就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的重塑作用。許多研究者也注意到數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對勞動(dòng)力薪資水平的影響，如叢鈺涵和李月發(fā)現(xiàn)制造業(yè)投入數(shù)字化的增加顯著提升了勞動(dòng)力技能溢價(jià)；⑦叢鈺涵、李月：《制造業(yè)投入數(shù)字化、價(jià)值鏈分工與勞動(dòng)技能溢價(jià)》，《財(cái)經(jīng)科學(xué)》2023年第4期。王林輝等發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)通過不均等地提升高、低技術(shù)部門的生產(chǎn)率擴(kuò)大了高低就業(yè)技能勞動(dòng)者之間的收入差距；⑧王林輝、胡晟銘、董直慶：《人工智能技術(shù)會誘致勞動(dòng)收入不平等嗎——模型推演與分類評估》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2020年第4期。胡善成等認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用加劇了勞動(dòng)力技能溢價(jià)，對高-低技能溢價(jià)的提升作用最為明顯。①胡善成、韓律、張彥彥：《互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與技能溢價(jià)》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》2023年第8期。因此，本文推測數(shù)字技術(shù)通過不同程度地改變各技能勞動(dòng)者的薪資水平，繼而影響就業(yè)技能結(jié)構(gòu)。

其次，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步還會給地區(qū)生活成本帶來影響。第一，根據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚理論，在數(shù)字技術(shù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，節(jié)約交易成本和獲得規(guī)模效應(yīng)是引發(fā)產(chǎn)業(yè)集聚的主要?jiǎng)恿Γa(chǎn)業(yè)集聚水平的持續(xù)提升將對地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提出更高的要求，促使政府加大基礎(chǔ)投資力度，從而影響地區(qū)固定資產(chǎn)價(jià)格水平；同時(shí)產(chǎn)業(yè)集聚可能會加劇地區(qū)基礎(chǔ)資源緊缺，增加了當(dāng)?shù)鼐用竦纳畛杀尽５诙M(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展在降低常規(guī)產(chǎn)品和智能化服務(wù)的價(jià)格同時(shí)也提高了手工產(chǎn)品和非智能化服務(wù)的相對價(jià)格，而后兩者將直接影響居民生活成本。故本文推測數(shù)字技術(shù)進(jìn)步還會通過改變地區(qū)生活成本影響就業(yè)技能結(jié)構(gòu)。

三、模型設(shè)定、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

（一）模型設(shè)定

本文主要考察數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平與就業(yè)技能結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，分別使用消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為核心解釋變量，對不同水平的就業(yè)技能人數(shù)占比進(jìn)行回歸。面板數(shù)據(jù)要控制不隨時(shí)間、空間變化的不可觀測因素對實(shí)證結(jié)果的影響，故在實(shí)證中選擇雙固定效應(yīng)模型：

考慮到數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響具有滯后性，本文的核心解釋變量均使用滯后一期數(shù)據(jù)。式（1）、式（2）中，z表示不同就業(yè)技能勞動(dòng)力；被解釋變量表示省份i在t年的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)，即高、中等、低技能勞動(dòng)力的就業(yè)占比；核心解釋變量Webit-1、AIit-1分別為省份i在t-1年的消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)水平指數(shù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)水平；控制變量Xijt代表列控制變量，為個(gè)體因素，為時(shí)間因素，為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

（二）指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

1.就業(yè)技能結(jié)構(gòu)（）：過去的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)相關(guān)實(shí)證研究主要使用兩種方法測量勞動(dòng)者的就業(yè)技能水平：一為職業(yè)技術(shù)水平法，即通過勞動(dòng)者從事職業(yè)的技術(shù)水平衡量勞動(dòng)者就業(yè)技能水平；二為受教育程度法，即根據(jù)勞動(dòng)者最高學(xué)歷水平衡量勞動(dòng)者就業(yè)技能水平。前者側(cè)重于衡量勞動(dòng)者處理工作任務(wù)的綜合能力，后者側(cè)重于衡量勞動(dòng)者在學(xué)歷教育中積累的知識資本。為盡量全面地反映我國的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)，本文分別從職業(yè)技術(shù)水平和受教育程度兩方面衡量勞動(dòng)者的就業(yè)技能水平，具體的劃分標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

表1 就業(yè)技能水平劃分標(biāo)準(zhǔn)

在具體數(shù)據(jù)獲取過程中，本文首先利用中國綜合社會調(diào)查（CGSS）數(shù)據(jù)庫中2006—2021年間的在業(yè)人員相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)，按照表1的劃分標(biāo)準(zhǔn)確認(rèn)在崗人員就業(yè)技能水平；再按年份和地區(qū)匯總計(jì)算出高、中等、低技能水平的就業(yè)人員占比。

圖1、圖2分別展示了以職業(yè)技術(shù)水平和以受教育程度劃分的我國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)變化趨勢。可以看出，在兩種就業(yè)技能劃分標(biāo)準(zhǔn)下，2021年的中、高技能就業(yè)人數(shù)占比之和均高于2006年，說明我國在2006—2021年間就業(yè)技能結(jié)構(gòu)總體呈升級趨勢。其中，高技能就業(yè)人數(shù)占比呈波動(dòng)性增長，從事高技術(shù)職業(yè)的勞動(dòng)者占比和高學(xué)歷勞動(dòng)者占比分別于2017年和2018年達(dá)到峰值，占就業(yè)總?cè)藬?shù)四分之一以上。近年來我國教育投入持續(xù)擴(kuò)大，沉淀在勞動(dòng)者受教育水平中的智力資本逐步在就業(yè)市場中得到釋放，同時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展下的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級使國內(nèi)企業(yè)對高端人才的吸引力明顯增強(qiáng)。此外，通過對比圖1、圖2可以發(fā)現(xiàn)，以職業(yè)技術(shù)水平劃分的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)波動(dòng)性大于以受教育程度劃分的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)波動(dòng)性，與學(xué)歷需求結(jié)構(gòu)相比，職業(yè)需求結(jié)構(gòu)與企業(yè)經(jīng)營決策高度相關(guān)，對外界環(huán)境的變化也更加敏感。

圖1 2006—2021年中國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)變化趨勢（以職業(yè)技術(shù)水平劃分）

圖2 2006—2021年中國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)變化趨勢（以受教育水平劃分）

2.消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)水平（Webit-1）：由于目前學(xué)界尚未給出消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的明確定義，本文嘗試從三個(gè)角度建立綜合指標(biāo)。第一個(gè)角度為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用廣度，使用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入率（互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)/人口數(shù)）表征；第二個(gè)角度為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)水平，使用信息服務(wù)業(yè)單位員工產(chǎn)值（信息服務(wù)業(yè)產(chǎn)值/信息服務(wù)業(yè)員工數(shù)）表征；第三個(gè)角度為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平，使用數(shù)字普惠金融指數(shù)表征。運(yùn)用主成分分析法計(jì)算各分項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，最終加權(quán)得到消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)水平綜合指標(biāo)。

3.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)水平（AIit-1）：本文以工業(yè)機(jī)器人密度衡量工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)水平，借鑒康茜和林光華的做法，①康茜、林光華：《工業(yè)機(jī)器人對就業(yè)的影響機(jī)制——產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化還是合理化?》，《軟科學(xué)》2021年第4期。根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合協(xié)會（IFR）公布的中國工業(yè)機(jī)器人安裝量乘以中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒中各省就業(yè)人數(shù)占全國總就業(yè)人數(shù)百分比計(jì)算出省級工業(yè)機(jī)器人密度，將工業(yè)機(jī)器人使用量按工業(yè)領(lǐng)域就業(yè)人數(shù)進(jìn)行分?jǐn)偅源撕饬咳斯ぶ悄茉诠I(yè)生產(chǎn)中的參與程度。

4.控制變量：（1）區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pGDP），使用人均GDP（萬元）衡量；（2）人口聚集度（Pd）：采用人口密度（千人/平方公里）衡量；（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（Is），使用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占當(dāng)年總產(chǎn)值比重衡量；（4）經(jīng)濟(jì)開放程度（Ft），使用按境內(nèi)目的地和貨源地分的進(jìn)出口貿(mào)易總額（十億元）衡量；（5）教育投資水平（Ec），使用一般財(cái)政支出中的教育支出（十億元）衡量。（6）就業(yè)保障水平（Sc），采用一般財(cái)政支出中的社會保障和就業(yè)支出（十億元）衡量。

所有變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

本文選擇2010—2020 年中國省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，考慮到西藏、海南、新疆?dāng)?shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故將其剔除。其中非農(nóng)就業(yè)技能數(shù)據(jù)通過中國綜合社會調(diào)查（CGSS）數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)計(jì)算獲得，CGSS采用多階PPS隨機(jī)抽樣，通過問卷方式對中國大陸各省市自治區(qū)10 000多戶家庭進(jìn)行連續(xù)性橫截面調(diào)查，其研究結(jié)果可推論全國年滿18—69 周歲的住戶人口。由于CGSS 數(shù)據(jù)庫缺少2014、2016、2019、2020 年的調(diào)查數(shù)據(jù)，對上述年份的缺失值使用移動(dòng)平均插值法填補(bǔ)。其他數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》、IFR聯(lián)盟公布數(shù)據(jù)以及商務(wù)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

四、基準(zhǔn)回歸分析

根據(jù)基準(zhǔn)回歸模型（1）、（2）的設(shè)定，表3、表4匯報(bào)了相應(yīng)結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展均提升了中、高技能就業(yè)人數(shù)占比，同時(shí)降低了低技能就業(yè)人數(shù)占比，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步總體上促進(jìn)了我國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級。對比表3、表4，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對各技能就業(yè)人數(shù)占比的影響均大于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的影響，說明工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用更加明顯。與西方發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體不同，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步在我國并未引發(fā)中等技能勞動(dòng)力“擠出”現(xiàn)象。對于搶先發(fā)展數(shù)字技術(shù)的發(fā)達(dá)國家，受工業(yè)產(chǎn)品價(jià)格和市場整體需求因素影響，技術(shù)進(jìn)步對制造業(yè)份額的擴(kuò)張作用逐漸減退，制造業(yè)生產(chǎn)率的提升將促使勞動(dòng)力流向生產(chǎn)率較低的第三產(chǎn)業(yè)，①陳體標(biāo)：《經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化和經(jīng)濟(jì)增長》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》2007年第4期。同時(shí)信息通信技術(shù)加速了全球經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程，推動(dòng)發(fā)達(dá)國家傳統(tǒng)制造業(yè)向海外轉(zhuǎn)移，最終形成“去工業(yè)化”的發(fā)展模式，國內(nèi)制造業(yè)崗位大幅減少，使制造業(yè)中占比較大的中等技能勞動(dòng)者失去工作。而我國數(shù)字技術(shù)正處于成長階段，技術(shù)進(jìn)步對制造業(yè)份額仍具有明顯的擴(kuò)張作用；作為技術(shù)溢出的承接方，我國制造業(yè)在全球化過程中積累了扎實(shí)的基礎(chǔ)，具有獨(dú)特的技術(shù)轉(zhuǎn)化優(yōu)勢，更能夠充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新在制造業(yè)中的崗位創(chuàng)造效應(yīng)。

表3 基準(zhǔn)回歸1：消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響

表4 基準(zhǔn)回歸2：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響

在控制變量中，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口聚集度的增加抑制了高技能就業(yè)人數(shù)占比的提升，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、就業(yè)市場競爭激烈的地區(qū)，高技術(shù)崗位趨于飽和，對高技能人才的吸納能力逐漸降低。而經(jīng)濟(jì)開放程度則提升了低技能就業(yè)人數(shù)占比，不利于就業(yè)技能結(jié)構(gòu)高級化，原因可能在于我國多數(shù)地區(qū)的對外貿(mào)易業(yè)務(wù)以基礎(chǔ)加工為主，其生產(chǎn)技術(shù)水平較低，企業(yè)更傾向于使用低技能勞動(dòng)力以壓縮工資成本。同時(shí)，第三產(chǎn)業(yè)占比的增長和就業(yè)保障水平的提升均能夠推動(dòng)就業(yè)人口由低技能職業(yè)向中等技能職業(yè)流動(dòng)，促使就業(yè)技能結(jié)構(gòu)由“金字塔”型向“紡錘”型升級。

五、內(nèi)生性問題與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）內(nèi)生性分析

本文的實(shí)證分析可能存在反向因果關(guān)系引起的內(nèi)生性問題。由于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)水平主要取決于工業(yè)企業(yè)的智能化設(shè)備投資，且工業(yè)智能化投入對企業(yè)的生產(chǎn)率增長具有較強(qiáng)的滯后效應(yīng)，在短期內(nèi)不易受勞動(dòng)力要素價(jià)格影響，①蔡躍洲、陳楠：《新技術(shù)革命下人工智能與高質(zhì)量增長、高質(zhì)量就業(yè)》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2019年第5期。因此可以合理認(rèn)為工業(yè)智能化投入外生于就業(yè)技能結(jié)構(gòu)；而就業(yè)技能結(jié)構(gòu)與當(dāng)?shù)氐幕ヂ?lián)網(wǎng)消費(fèi)市場活躍度高度相關(guān)，同時(shí)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)市場活躍度會直接影響消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，因此，本文的基準(zhǔn)回歸模型（2）面臨著反向因果的挑戰(zhàn)，僅靠使用滯后一期的核心解釋變量無法解決反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。考慮到這一點(diǎn)，本文進(jìn)一步使用工具變量模型驗(yàn)證消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平是否在因果意義上影響了地區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)。

具體來說，本文使用滯后一期的地區(qū)長途光纜線路長度（單位：km）與地區(qū)城鎮(zhèn)化率的交乘項(xiàng)作為工具變量，使用兩階段最小二乘法對基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。從工具變量與消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平的相關(guān)性來看，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用多集中于城鎮(zhèn)區(qū)域，而長途光纜線路長度能夠在一定程度上代表該地區(qū)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平；從工具變量的外生性來看，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平不太可能影響上一期的長途光纜線路長度，因此該工具變量相對外生。表5 報(bào)告了控制時(shí)間、個(gè)體因素的兩階段工具變量法回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響與前文估計(jì)結(jié)果基本一致，表明基準(zhǔn)回歸的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 兩階段工具變量法回歸結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文還可能面臨變量選擇方法對實(shí)證結(jié)果的影響。考慮到使用工業(yè)機(jī)器人密度作為代理指標(biāo)無法全面衡量工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)水平，本文使用地方財(cái)政中科學(xué)技術(shù)支出占一般財(cái)政支出的比例（Tc）作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)水平的替換變量，檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果是否具有穩(wěn)健性。

表6報(bào)告了科學(xué)技術(shù)支出水平對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的回歸結(jié)果，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)水平對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的估計(jì)結(jié)果基本一致，基準(zhǔn)回歸的穩(wěn)健性得到驗(yàn)證。值得注意的是，科學(xué)技術(shù)支出水平的增加對高技術(shù)崗位占比的提升作用并不顯著，該結(jié)果可能與本研究對高技能勞動(dòng)力的劃分標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)。表6還顯示科學(xué)技術(shù)支出水平的增加對高學(xué)歷就業(yè)人數(shù)占比有顯著提升作用，說明基準(zhǔn)回歸的結(jié)論仍然可靠。

表6 科學(xué)技術(shù)支出水平對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響

六、機(jī)制分析

（一）數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對薪資水平的影響

根據(jù)第二段的理論推演，本文認(rèn)為數(shù)字技術(shù)進(jìn)步首先通過改變薪資水平影響勞動(dòng)者的就業(yè)決策，并且由數(shù)字技術(shù)的任務(wù)偏向性特征可知，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對從事不同技能水平工作任務(wù)的薪資影響存在明顯差異，從而在宏觀上導(dǎo)致地區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變。為實(shí)證薪資水平在數(shù)字技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)技能結(jié)構(gòu)之間的中介作用，本文使用行業(yè)區(qū)分工作任務(wù)，借鑒江艇提出的中介效應(yīng)實(shí)證操作建議，①江艇：《因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2022年第5期。本文主要檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對不同行業(yè)平均工資的影響。

表7報(bào)告了數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對12個(gè)非農(nóng)行業(yè)平均工資的回歸結(jié)果。通過表中數(shù)據(jù)可知，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展均對大多數(shù)行業(yè)的平均工資產(chǎn)生正向影響，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展總體上增加了我國勞動(dòng)者的工資收入。與發(fā)達(dá)國家相比，我國數(shù)字技術(shù)進(jìn)步不僅提高了高新產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)工資，對傳統(tǒng)制造業(yè)的薪資水平同樣存在正向影響。分行業(yè)來看，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)等知識密集型產(chǎn)業(yè)平均工資的提升幅度明顯大于其他行業(yè)，說明數(shù)字技術(shù)進(jìn)步能夠通過增加知識溢價(jià)吸引更多高技能人才，有助于加速地區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)高級化。此外，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對金融業(yè)以及交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)平均工資提升幅度較大，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展推動(dòng)了電子商務(wù)、數(shù)字交易及數(shù)字金融的興起，一方面，新業(yè)態(tài)、新模式的發(fā)展對上述配套產(chǎn)業(yè)起到了直接的提升作用，另一方面，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的運(yùn)用極大提升了勞動(dòng)者的生產(chǎn)效率，說明消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展有助于提高中等技能勞動(dòng)力的勞動(dòng)回報(bào)，推動(dòng)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)重心由低技能向中等技能轉(zhuǎn)移。

表7 數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對不同行業(yè)平均工資的影響

（二）數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對生活成本的影響

為實(shí)證地區(qū)生活成本在數(shù)字技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)技能結(jié)構(gòu)之間的中介作用，本文借鑒孫早和侯玉琳的研究，①孫早、侯玉琳：《工業(yè)智能化如何重塑勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2019年第5期。使用城鎮(zhèn)居民消費(fèi)性支出占城鎮(zhèn)居民可支配收入的占比代表地區(qū)生活成本進(jìn)行檢驗(yàn)。

表8報(bào)告了數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對地區(qū)生活成本的估計(jì)結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對生活成本具有顯著的提升作用。即消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)每提升一個(gè)百分點(diǎn)，預(yù)計(jì)將導(dǎo)致地區(qū)生活成本提升千分之二。同時(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)水平的提升并未對地區(qū)生活成本產(chǎn)生顯著影響，可能的原因是消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)對數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)和地區(qū)綜合資源水平的要求更高，更易出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象，同時(shí)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展對第三產(chǎn)業(yè)價(jià)格具有直接推動(dòng)作用。因此，從生活成本的角度來看，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步擠壓低收入群體的生存空間，降低當(dāng)?shù)氐图寄芫蜆I(yè)人數(shù)占比。

表8 數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對地區(qū)生活成本的影響

七、異質(zhì)性分析

通過前文的研究結(jié)果，數(shù)字技術(shù)發(fā)展顯著提升了我國中、高技能就業(yè)人數(shù)占比。從作用機(jī)制來看，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步主要通過增加中、高技能勞動(dòng)者的相對薪資水平和增加地區(qū)生活成本兩種途徑促進(jìn)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級。同時(shí)，根據(jù)前文理論分析，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步通過重塑產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈來改變企業(yè)的就業(yè)技能需求，進(jìn)而在宏觀上促進(jìn)地區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級。而Das and Hilgenstock指出，數(shù)字技術(shù)對產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈影響程度與地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)密切相關(guān)，①Das，M. and Hilgenstock，B.，The Exposure to Routinization:Labor Market Implications for Developed and Developing economies，Structural Change and Economic Dynamics，Vol 60，No.6（March 2022），pp.99-113.具體來說，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對成熟、信息產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較為雄厚的地區(qū)，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對產(chǎn)業(yè)內(nèi)部資源配置的優(yōu)化作用大于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，相應(yīng)地減緩了就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的變化速度；而對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低、信息產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱的地區(qū)，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步首先會引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)，對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響更為明顯。

根據(jù)自然條件、經(jīng)濟(jì)資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通運(yùn)輸條件等方面的差異，中國可大致劃分為東、中、西、東北四大地區(qū)。為便于討論區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平引起的異質(zhì)性，本文從四大地區(qū)的角度實(shí)證數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響差異。

表9、表10報(bào)告了加入?yún)^(qū)域虛擬變量的異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，除東部地區(qū)外，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展顯著促進(jìn)了各地區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展僅促進(jìn)中、西部地區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級，對東部、東北部地區(qū)的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)無明顯影響，可能的原因是相較于東部和東北部地區(qū)，中、西部地區(qū)的制造業(yè)數(shù)字化升級難度較低，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)投入對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的升級作用更加凸顯。

表9 數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對不同經(jīng)濟(jì)區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響（以職業(yè)技術(shù)水平劃分）

表10 數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對不同經(jīng)濟(jì)區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響（以受教育程度劃分）

八、結(jié)論與政策建議

數(shù)字技術(shù)進(jìn)步在深度改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的同時(shí)也在重塑地區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)。本文通過構(gòu)建2010—2020年省級面板數(shù)據(jù)，針對數(shù)字技術(shù)進(jìn)步與我國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系展開實(shí)證研究，分析了消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)兩類技術(shù)對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響，并試圖探究其中的影響機(jī)制。研究結(jié)果表明：（1）從全國層面來看，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展均提升中高技能就業(yè)人數(shù)占比，降低低技能就業(yè)人數(shù)占比，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步總體上促進(jìn)了我國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級。與西方發(fā)達(dá)國家相比，數(shù)字技術(shù)發(fā)展并未擠出中等技能勞動(dòng)者，技術(shù)創(chuàng)新在我國更有利于增加中等技能崗位需求。（2）從影響程度來看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對就業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用明顯高于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)，表明目前工業(yè)智能化發(fā)展仍是推動(dòng)我國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)高級化的主要?jiǎng)恿碓础＃?）從影響方式來看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)主要通過提升高技能勞動(dòng)者相對薪資水平促進(jìn)就業(yè)結(jié)構(gòu)升級；而消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)在提升高技能溢價(jià)的同時(shí)也增加中等技能勞動(dòng)者的相對薪資水平，同時(shí)通過提升地區(qū)生活成本擠出低技能勞動(dòng)力。（4）從影響范圍來看，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展推動(dòng)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級的影響范圍更廣，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級作用則集中于中、西部地區(qū)。

基于上述結(jié)論，本文試提出幾點(diǎn)政策建議：（1）數(shù)字技術(shù)進(jìn)步有助于就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級，而就業(yè)技能結(jié)構(gòu)高級化是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的應(yīng)有之義，因此應(yīng)堅(jiān)持以數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相結(jié)合為導(dǎo)向，抓住技術(shù)變革機(jī)遇，持續(xù)推進(jìn)數(shù)字技術(shù)進(jìn)步。（2）重視工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在產(chǎn)業(yè)升級中的基礎(chǔ)作用。我國是制造業(yè)大國，提高制造業(yè)發(fā)展水平是提升總體就業(yè)技能結(jié)構(gòu)水平的基礎(chǔ)。應(yīng)加快傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過優(yōu)化生產(chǎn)方式帶動(dòng)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級；同時(shí)要加強(qiáng)工業(yè)智能的自主研發(fā)能力，把握技術(shù)改革的主動(dòng)權(quán)，在攻克技術(shù)共性難題的過程中打造一批高質(zhì)量人才隊(duì)伍，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展提供人才保障。（3）充分發(fā)揮消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的崗位創(chuàng)造作用，政府應(yīng)出臺政策鼓勵(lì)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)，同時(shí)注意完善相應(yīng)法律法規(guī)，為新職業(yè)和新就業(yè)模式的健康發(fā)展提供制度保護(hù)。（4）暢通勞動(dòng)者轉(zhuǎn)崗轉(zhuǎn)業(yè)渠道。政府應(yīng)協(xié)助企業(yè)對傳統(tǒng)崗位員工進(jìn)行數(shù)字技能培訓(xùn)，完善政府公共就業(yè)服務(wù)平臺，減少企業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)型引起的摩擦性失業(yè)。（5）政府進(jìn)行數(shù)字技術(shù)投入時(shí)，既要因地制宜，選擇適合當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的技術(shù)發(fā)展路線，也要做好全局考慮，推動(dòng)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)一體化建設(shè)，以技術(shù)共享促進(jìn)共同富裕。