數字經濟時代的“紅利”與“鴻溝”：異質性勞動力的微觀表征

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

關于數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：一是數字經濟具有城市維度的生產率效應與創新效應。從生產率效應來看，數字經濟發展以及數字化變革既可以賦能傳統生產要素數字化并促進要素重組升級，優化資源配置，又能推動微觀企業積極探索新型盈利模式，進而提升生產率[3]。從創新效應來看，數字經濟通過打破創新主體及創新活動的時空限制、實現信息資源集成共享、優化產業結構及改善市場環境賦能城市創新效率提升[4]。但具有技能偏向的生產率效應與技術創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智能化替代[5]。二是數字經濟通過就業創造效應和替代效應重塑勞動力市場。數字經濟發展推動產業升級和融合發展，增加就業崗位并衍生出靈活就業等新業態。此外，數字經濟、互聯網金融發展有利于緩解家庭信貸約束、降低信息不對稱，進而提高個體就業可能性，促進個體創業，優化匹配效率[6,7]。然而，數字經濟發展也會通過取代部分傳統就業崗位而對就業規模造成沖擊，引發技術性失業風險[8]。三是數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，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結構轉型等對工資收入產生影響，非技術密集型產業的技術進步會擴大工資收入差距[11]。

已有文獻對數字經濟的就業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監測調查數據與地級市數字經濟發展指數進行匹配，從微觀層面考察數字經濟對異質性勞動力工資收入的影響，并進一步探究數字經濟對不同區域與城市、不同年齡群體、不同職業類型的差異化影響，以期為實現數字經濟的可持續和包容性發展、促進全體人民共享數字經濟發展紅利提供決策參考。

1 理論模型

1.1 模型構建

為分析數字經濟對高、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采用常替代彈性生產技術，生產函數如下:

其中，Yj、Kj和Lj分別表示產出、傳統資本和勞動力，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分別度量數字經濟對技術創新、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0 ＜μ＜1。生產過程中使用常替代彈性技術，生產函數如下：

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比重；W=wh/wl，反映高、低技術部門的相對工資。聯立高、低技術部門的式（4），并代入式（6），可得：

將式（3）和式（4）相除，并聯立式（6）和式（13），進行對數化及全微分后，對D進行比較靜態分析。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，a＞1，0 ＜b＜1。可以得到如下式子及推論：

（1）數字經濟的生產率效應和創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。

數字經濟的生產率效應。當γ＞δ時，數字經濟的資本積累效應大于勞動力效應，數字經濟發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勢，城市數字經濟的發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。

數字經濟的創新效應。當γ＞δ時，β越大，數字經濟對高、低技術部門代表性企業的技術創新影響越大。數字經濟產生的創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字經濟及數字技術的快速發展，從而對低技能勞動力產生替代。

（2）數字經濟發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；根據式（12），若φj＜1，則τlh∝θh；根據式（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，數字經濟的快速發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模經濟效應將對數字經濟的生產率效應進行調節，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 數據來源

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

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衡量。

（2）核心解釋變量

數字經濟，用城市層面的數字經濟發展指數衡量。本文借鑒已有研究的做法[13,14]，基于數字產業、數字用戶、數字金融三大維度，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字經濟發展指數。

表1 數字經濟指標體系

（3）機制變量

考察數字經濟對高、低技能勞動力工資收入的生產率效應和創新效應的影響機制，以及人力資本積累對數字經濟生產率效應的調節作用。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，創新效應采用《中國區域創新能力評價報告》中城市層面的區域創新能力綜合指數的對數作為代理指標。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、產業結構、平均工資、人口規模（見表2）。

表2 變量說明與描述性統計

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，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。將數字經濟發展指數滯后一期以緩解反向因果問題，下文所使用的數字經濟指標數據均為Diger，t-1。

3 實證結果與分析

3.1 基準回歸結果分析

根據居民受教育程度劃分異質性勞動力，將大學專科及以上學歷劃分為高技能，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。進一步考慮數字經濟對異質性勞動力的差異化影響，結果顯示，數字經濟每增加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%。城市數字經濟發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 數字經濟與工資收入：基準回歸結果

3.2 機制分析

考察數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：高技能勞動力數字經濟效應與生產率效應和創新效應的交互項系數均顯著為正，而低技能勞動力數字經濟效應與生產率效應和創新效應的交互項系數均顯著為負。由此可見，數字經濟會通過生產率效應機制和創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效應分析后，數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 數字經濟與工資收入：機制分析結果

3.3 異質性檢驗

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

表5 區域與城市異質性分析

根據地區常住人口數量將城市規模劃分為特大城市、大城市與一般城市①地區常住人口在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。而人口規模較小的一般城市可能由于小城市集聚度不夠、數字經濟發展仍處于起步階段等原因，工資溢價效應尚未充分顯現。

（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狀來看，城市數字經濟發展減少了對老年勞動力的需求，相對于非中老年群體，老年群體在數字經濟新興領域的就業優勢較弱，并未享受到數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戶口與非農業戶口。表6的結果顯示，數字經濟促進了農業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字經濟通過提高金融服務水平、促進創業活動及改變生產生活方式等途徑增加了農業戶口勞動力的就業崗位與工資收入。此外，數字經濟對非農業戶口勞動力的工資溢價效應更大，其原因可能是：與農業戶口相比，高技能勞動力一般更多地出現在非農業戶口，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，具有更高的經濟發展水平和更發達的網絡基礎設施，因此數字經濟發展對非農業戶口勞動力的工資溢價效應更大。

3.4 穩健性分析

（1）穩健性檢驗

為檢驗前文結論的可靠性，進行以下穩健性檢驗：①數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字經濟發展指數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，進一步選取各地區的政府科技投入、失業參保率、教育投入變量加入回歸分析。表7 的穩健性檢驗結果顯示，基準模型得到的結論較為可靠。

表7 穩健性檢驗

（2）工具變量檢驗

首先，城市經濟發展水平越高，網絡信息基礎設施可能越發達，從而有較高的數字經濟發展水平，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，可能遺漏與數字經濟發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，數字經濟指標可能存在測量誤差，進而使得核心系數估計有偏。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《中國城市統計年鑒》中“2003年城市人均郵電業務量”作為城市數字經濟發展指數的工具變量。選取該工具變量的原因是：通信支出體現了城市信息技術服務的需求，為城市數字經濟的發展優勢構成需求條件，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，區分在不同任務下數字經濟與異質性勞動力的交互方式。參考美國職業信息網O*NET OnLine，將19 類職業劃分為非常規認知型職業、非常規操作型職業以及常規型職業[15]（見表8）。下頁表9 的回歸結果顯示，城市數字經濟發展對非常規認知型勞動力的工資收入存在顯著正向影響，而對非常規操作型勞動力和常規型勞動力工資收入的影響不顯著。機制檢驗結果顯示，數字經濟可以通過城市生產率效應和創新效應提高非常規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型勞動力的工資收入，對于非常規操作型勞動力的影響則均不顯著。因此，數字經濟的發展主要增加了對專業技術或者管理等要求較高技能的崗位的需求，提高了非常規認知型勞動力的工資收入。

表8 職業類型劃分

表9 數字經濟對不同職業工資收入的影響

4 結論

數字經濟在整體上會促進城市經濟發展，但也會在一定程度上擴大異質性勞動力的工資收入差距。研究發現：（1）雖然數字經濟發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）數字經濟可以提高城市的生產率，促進城市創新，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）數字經濟的工資溢價效應存在區域、城市與個體異質性，在東部與中部地區、人口規模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，數字經濟的發展還能提高非常規認知型職業勞動力的工資收入。