企業數字化對勞動收入不平等的影響研究

摘要：在當前數字經濟發展背景下，企業正在積極推動數字化轉型以占據競爭優勢，與此同時，企業數字化轉型也勢必會對勞動力市場帶來沖擊。在跨期迭代動態一般均衡模型的基礎上引入異質性勞動者、數字化資本和企業數字稅等變量，能夠有效分析企業數字化轉型如何影響勞動者內部收入不平等。通過理論模型分析與數值仿真模擬發現，企業數字化轉型通過生產率效應、崗位替代效應和漣漪效應的傳導路徑加劇收入不平等，在進行適當的參數校準條件下，企業數字化轉型加劇異質性勞動者之間收入不平等。為了緩解由數字化引致的勞動收入差距擴大，政府應加快高質量教育體系建設，促進教育公平；加大勞動者數字技能培訓力度，提高勞動崗位適配度；加快數字稅收體系建設，優化收入分配制度；加強勞動市場數字信息平臺建設，提高供需雙方對接效率。

關鍵詞：數字化資本；收入不平等；人力資本溢價；數字稅

中圖分類號：F061.3 文獻標志碼：A 文章編號：2097-5406（2025）01-0137-020

一、問題提出

近年來，收入不平等一直是政府關注的重點問題。黨的二十大報告指出：“堅持把實現人民對美好生活的向往作為現代化建設的出發點和落腳點，著力維護和促進社會公平正義，著力促進全體人民共同富裕，堅決防止兩極分化?！绷暯剑骸陡吲e中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現代化國家而奮斗——在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告》，人民出版社2022年版，第23頁。在當前中國數字經濟背景下，需要探索減少收入不平等、構建“橄欖型”社會的有效途徑，以更均衡、更健康的發展方式推動共同富裕。

黨的二十屆三中全會提出“健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度”“加快構建促進數字經濟發展體制機制”等重要任務并作出周密部署，既為持續推進實體經濟和數字經濟深度融合提供根本遵循，也為盡快破題起勢、釋放助力中國式現代化建設的有效動能提出新任務，展現新期待。《中共二十屆三中全會在京舉行》，《人民日報》，2024年7月19日第1版。

以人工智能、5G等為代表的數字技術深度融入各經濟領域，在加速傳統產業轉型過程中，引致就業需求以及勞動力配置的變化。盡管數字化能夠提高生產率，促進經濟增長，但是存在加劇收入差距的風險。在過去的幾十年，人們一直在擔心數字化資本會取代人類所做的工作，現有的研究也對該觀點進行了驗證。Prettner K. and Strulik H.，“Innovation， Automation， and Inequality： Policy Challenges in the Race against the Machine”，Journal of Monetary Economics，vol.116，no.12（December 2020），pp.249-265；Acemoglu D. and Restrepo P. ， “Robots and Jobs： Evidence from US Labor Markets”，Journal of Political Economy， vol.128， no.6（June 2020）， pp.2188-2244.）從異質性人力資本勞動者的視角分析，一方面，隨著數字化的迅猛發展，許多勞動密集型崗位以及部分認知任務型崗位可以實現部分自動化甚至完全自動化，導致低人力資本崗位較多的農業和制造業就業占比下降。另一方面，復雜度較高的工作需要勞動者具有邏輯思維、創新能力、決策能力，數字資本與高人力資本勞動者之間的替代率較低。然而，人工智能領域的最新進展讓人們對這種說法產生懷疑。對人力資本水平要求較高的職業，如財務規劃師、醫生和高級管理人員等，也可以通過采用當前最新的數字技術實現自動化。因此，數字化進程不僅縮減了低技能勞動者的雇傭規模，也加速了高技能崗位的數字化替代。但研究顯示，數字技術通過提高生產效率和降低產品成本，可能帶動勞動者實際收入增加。Acemoglu D. and Restrepo P.，“The Race Between Man and Machine： Implications of Technology for Growth，Factor Shares， and Employment”，American Economic Review，vol.108，no.6（June 2018），pp.1488-1542.） 數字化的發展也會推動勞動力市場結構變革、創造更多新型勞動崗位，在一定程度上擴大勞動者的雇傭規模。

隨著數字經濟的發展，數字技術逐漸融入社會各個領域，正在逐步改變著個人的生活方式、企業的生產方式以及政府的治理方式。一個值得關注的問題是，數字化的發展在推動中國經濟發展的同時是否對勞動力市場產生沖擊，進而對收入不平等造成影響？據中國統計年鑒數據顯示，中國勞動結構近十年變化顯著，第三產業占比穩步上升，由2013年的38.4%增長到2022年的47.1%，年均增長率為2.29%；基尼系數在0.46～0.48區間波動。本部分數據基于2014年至2023年中國統計年鑒數據測算得來。衡量企業數字化水平的企業信息化（每百人計算機數量）和軟件業務收入（軟件產品收入、信息技術服務、信息安全收入、嵌入式系統軟件）同樣呈現上升趨勢，年均增長率分別達到7.2%與15%。為此，企業數字化在勞動收入分配中究竟扮演何種角色？企業數字化的發展是否會對異質性勞動者的雇傭規模、工資水平與收入差距產生影響？又是通過哪些經濟渠道產生影響的呢？政府可以通過哪些手段對企業內部勞動收入不平等進行治理？對于這些問題的回答是本文的研究目的所在。

二、文獻綜述

通過文獻梳理可知，數字化轉型的內涵較為豐富，可以從多個角度進行闡述，涉及生產技術、企業戰略、企業管理等多個方面。一類文獻主要從數字要素的投入角度來界定企業數字化轉型。Fitzgerald等、Chanias等認為企業數字化轉型是指企業應用新興的數字技術推動企業創新，以此提高企業核心業務的發展水平。Fitzgerald M.， Kruschwitz N. and Bonnet D.，“Embracing Digital Technology：A New Strategic Imperative”，MIT Sloan Management Review，vol.55，no.2（February 2013），pp.1-12；Chanias S.，Myers M. D. and Hess T. ，“Digital Transformation Strategy Making in Pre-digital Organizations： The Case of a Financial Services Provider”，The Journal of Strategic Information Systems，vol.28， no.1（January 2019），pp.17-33.）這類文獻重點關注企業數字要素的投入，即對數據要素的利用過程均可視為企業的數字化轉型。另一類文獻主要從管理的角度來界定企業的數字化轉型。例如，Liu等指出企業數字化轉型是通過對既有管理模式和數字化技術進行整合的管理模式改革。Liu D. Y.，Chen S. W. and Chow T.，“Resource Fit in Digital Transformation：Lessons Learned from the" CBC" Bank Global" E-banking" Project”，Management Decision，vol.49，no.10（October 2011），pp.1728-1742.） Goldfarb和Tucker認為數字化轉型是企業通過數字技術的使用，提升企業內部協調能力，進而提高企業管理效率。Goldfarb A. and Tucker C.，“Digital" Economics”，Journal of" Economic Literature，vol.57，no.1（January 2019），pp.3-43.） 劉淑春等認為企業數字化轉型是企業由“工業化管理模式”向“數字化管理模式”轉變的過程。劉淑春、閏津臣、張思雪等：《企業管理數字化變革能提升投入產出效率嗎？》，《管理世界》，2021年第5期。） 對比兩類文獻可以發現，企業數字化管理也離不開數字要素的投入，因此二者本質上并沒有區別，均是通過應用數字化技術，使得企業更加智能化和數字化，進而提高企業生產效率與管理效率。因此，本文認為數字化轉型內涵是指企業順應新一代數字科技革命趨勢，不斷深化大數據、云計算和人工智能等數字技術的應用，加大數字要素投入力度，激發數字要素創新驅動潛能，提高企業生產效率與經營效率，實現轉型升級和創新發展的過程。

現有文獻表明，數字化轉型對收入差距的影響主要有三條理論分支。第一條是技能偏向理論，強調數字要素具有技能偏向性，其與高技能勞動者呈互補關系，與低技能勞動者呈替代關系。Berg A.， E. F. Buffie and L. F. Zanna，“Robots， Growth， and Inequality”，Finance amp; Development，vol.53，no.3（March 2016），pp.10-13．） 數字要素與高技能勞動者的協同聯動能夠顯著提高勞動者生產效率，使其勞動收入份額上升；數字要素的替代效應會擠出低技能勞動者，使其勞動收入份額下降。Acemoglu D. and Restrepo P.，“Low-skill and High-skill Automation”，Journal of Human Capital，vol.12，no.2（February 2018），pp.204-232.） Lankisch 等通過構建內生增長模型發現數字化抑制低技能勞工的工資水平，加大收入差距。Lankisch C.， Prettner K.and Prskawetz A. ，“How can Robots Affect Wage Inequality？”， Economic Modelling， "vol.81，no.6（June 2019），pp.161-169.）國內學者的研究也得出相同結論。何勤通過研究發現，企業數字化能夠增加管理層等非常規人員工資，致使異質性勞動者的收入差距擴大。何勤：《人工智能與就業變革》，《中國勞動關系學院學報》， 2019年第3期。）王林輝等提出就業極化使得高、低技能勞動者的需求同時增加，但是技能溢價又使得兩者之間的勞動收入差距擴大。王林輝、胡晟明、董直慶：《人工智能技術會誘致勞動收入不平等嗎——模型推演與分類評估》，《中國工業經濟》， 2020年第4期。）第二條是常規任務偏向性理論，該理論從工作任務的常規屬性角度考慮，認為那些重復性較高、規則性較強、危險性較大和體力占比較多的工作崗位更容易被數字資本所替代。Autor D. H.， F. Levy and R. J. Murnane，“The Skill Content of Recent Technological Change： An Empirical Exploration”，Quarterly Journal of Economics，vol.118，no.4（April 2003），pp.1279-1333；Autor D. H. and M. J. Handel，“Putting Tasks to the Test： Human Capital， Job Tasks， and Wages”，Journal of Labor Economics，vol.31，no.1（January 2013），pp.59-96；Goos M.， A. Manning and A. Salomons，“Explaining Job Polarization： Routine-Biased Technological Change and Offshoring”，American Economic Review，vol.104，no.8（August 2014），pp.2509-2526.）Frey和Osborne采用高斯分類模型評估美國702個職業被自動化替代的風險，研究表明可編碼且可重復的常規型職業自動化風險相對更高。Frey C.B.and M.A.Osborne，“The Future of Employment： How Susceptible are Jobs to Computerisation？”，Technological Forecasting amp; Social Change，vol.114，no.1（January 2017），pp.254-280.）余玲錚等基于2018年廣東省制造業調查數據的實證研究發現，數字機器的使用會導致非常規任務工資水平高于常規任務。因此，數字化的發展會替代常規化程度較高的勞動崗位，進而加劇勞動收入不平等。余玲錚、魏下海、孫中偉：《工業機器人、工作任務與非常規能力溢價——來自制造業“企業—工人”匹配調查的證據》，《管理世界》，2021年第1期。）第三條是人力資本理論，該理論認為在數字要素的沖擊下，由于技能水平與資本的互補性增強，市場會增大對高技能勞動者的需求，導致人力資本差異引發的工資差距進一步擴大。Brown C. and Campbell B.A.，“The Impact of Technological Change on Work and Wages”，Industrial Relations. vol.41，no.1（January 2002），pp.1-33.）

數字技術通過三重制約加劇勞動者收入分化：首先，低技能群體因崗位勝任力不足陷入收入增長瓶頸；其次，異質性勞動者間的認知鴻溝削弱其技能提升動力；此外，技術迭代速度與技能習得速率的失衡導致該群體持續邊緣化。數字資本依托人力資本效能差異，系統性重構生產資料分配格局，低技能勞動者在技術適配中漸失競爭力，而高技能者通過數字賦能強化優勢，致使收入差距擴大。洪俊杰、李研、楊曦：《數字經濟與收入差距：數字經濟核心產業的視角》，《經濟研究》，2024年第5期。）不僅如此，部分學者還發現數字技術對收入分配的影響存在代際傳遞性，并且在行業和區域層面存在異質性。Gasteiger E. and Prettner K.，“Automation， Stagnation， and the Implications of a Robot Tax”，Macroeconomic Dynamics，vol.26，no.1（January 2022），pp.218-249；胡晟明、王林輝、朱利瑩：《工業機器人應用存在人力資本提升效應嗎？》，《財經研究》，2021年第6期；蘆婷婷、祝志勇：《人工智能對勞動收入份額影響的空間溢出效應——基于靜態空間杜賓模型和動態空間杜賓模型的分析》，《經濟問題探索》，2022年第5期。）

現有研究多聚焦傳導機理的定性探討，卻鮮有構建數字化轉型與企業內部收入差距關聯的理論模型，致使相關政策建議缺乏學理支撐。本文突破性地采用數理建模與仿真模擬，深度解構數字化傳導機制，為收入分配優化提供新的方法論視角。因此，本文通過構建包含異質性勞動者、數字化資本和企業數字稅的跨期迭代動態一般均衡模型，全面分析數字化轉型對異質性勞動者收入差距的傳導機理，并且通過在理論模型中嵌入數字稅收和教育技能培訓研究緩解收入差距的政策效果。

三、模型機制及理論分析

本部分構建包含企業數字化、生存概率和異質性人力資本的兩期迭代（OLG）動態一般均衡模型，經濟體由理性行為人、代表性廠商和政府構成。行為人通過選擇消費、儲蓄和老年期工作時間最大化終生效用，廠商通過資本和勞動力的投入追求最大利潤水平，政府通過調整稅收制度使得財政收支體系平衡。

（一）基本模型構建

1.個人。采用兩期生命周期框架，個體i在工作期（t）提供一單位標準化勞動要素，退休期（t+1）退出生產活動，且滿足同質化個體假設。假設勞動者根據人力資本水平分為高人力資本勞動者和低人力資本勞動者，分別用h和l進行表示，i∈{h，l}。將勞動者數量單位化，并且用η和1-η分別表示低人力資本勞動者和高人力資本勞動者所占比重。個體i在工作期通過提供勞動獲得工資收入wit，并將其用于消費（Ciy，t）與儲蓄（Sit）；個體在退休期的消費（Cio，t+1）主要通過工作期的儲蓄滿足。因此得到個體i的預算約束條件為：

由公式（26）可知，在生產率效應的傳導機制下，數字化轉型會加劇異質性勞動者收入不平等。當勞動力供應保持不變的情況下，高技能勞動力受益于技術進步，工資以總產出增長的速度增長。隨著技術的進步和更多的數字化設備被用于生產，高技能工人的工資相對于低技能工人有所增加。Acemoglu D. and D. Cao，“Innovation by Entrants and Incumbents”， Journal of Economic Theory，vol.157，no.5（May 2015）， pp.255-294.）至于推動技能需求的基本經濟力量，一系列研究強調技術的作用，并表明相對于低技能勞動力，數字化轉型增加了對高人力資本勞動力的需求。當有更多的高人力資本工人時，高技術的技術市場就會更大，因此將產生更多的數字技術，新數字技術將成為技能的補充。當人力資本溢價增加時，技能密集型部門的創新和研發將變得更有利可圖。高人力資本工人在經濟中的比例越大，生產率越高于低技能勞動者。同時，隨著經濟發展與技術變革創新出更多的數字化產品，使得數字化資本與高技能勞動者互補關系增強。因此，高技能勞動者占比增加與獲得技能成本的降低將加劇工資不平等。

2.崗位替代效應。傳統物質資本是勞動要素的非完全替代品，但是數字化資本屬于勞動要素的完全替代品。由于傳統資本提高企業生產中的機器強度，進而提高工人生產效率，因此，傳統實物資本的增加能夠提高勞動者工資率。相比之下，數字化資本與低技能工人存在密切競爭關系，數字化資本的增加會產生相反的影響。因此，數字化資本存量的增加并不會提高工人的邊際產品價值所衡量的生產率，而是使低人力資本工人被自動化設備所替代。Gasteiger E. and Prettner K.，“Automation， Stagnation， and the Implications of a Robot Tax”，Macroeconomic Dynamics，vol.26，no.1（January 2022），pp.218-249.）數字化資本能夠取代從事日常技術職責的低人力資本勞動者，如簿記、行政任務和制造過程；同時，提高高技能勞動者的工作效率。Agrawal A.， Gans J. S. and Goldfarb A.，“Do We Want Less Automation？”，Science， vol.381，no.6654（July 2023），pp.155-158.）低技能勞動力和數字化資本之間的完全替代與數字化產生的收入用來補償資本所有者意味著若數字化資本存量增加，則會導致資本份額增加和勞動力份額減少。本文參照胡晟明等的做法，用異質性勞動者投入份額之比Γ=η/（1-η）作為衡量崗位替代效應的參數，當Γ增加時，表明低技能勞動者的就業率增加；當Γ降低時，表明低技能勞動者的就業率減少。胡晟明、王林輝、董直慶：《工業機器人應用與勞動技能溢價——理論假說與行業證據》，《產業經濟研究》，2021年第4期。由于數字化資本相對于低技能勞動的生產效率為φ。因此，技能溢價函數可以變換為：

數字化設備的普及可能取代部分勞動力，但兩種機制可防止大規模失業。首先，支出可能轉向人類生產的商品和服務，創造新的就業機會。Acemoglu D. and Restrepo P.，“Low-skill and High-skill Automation”，Journal of Human Capital，vol.12，no.2 （February 2018），pp.204-232.）數字化創新也催生新崗位，低技能勞動力可轉移到這些崗位，如工程、編輯、數據分析等。數字化資本增加被視為新崗位的發展，替代一個崗位可能創造更多新崗位。

Brynjolfsson E. ， Mcafee A. and Spence M.，“Labor， Capital， and Ideas in the Power Law Economy”，Foreign Affair，vol.11，no.2 （February 2014），pp.1-17；Agrawal A.， Gans J. S. and Goldfarb A.，“Do We Want Less Automation？”，Science，vol.381，no.4（April 2023），pp.155-158.）其次，數字化資本降低生產成本和商品價格，增加需求，可能彌補部分就業損失。數字化對低技能勞動力需求的影響模糊，因替代效應和規模效應并存。

盡管創造更多崗位，但低技能崗位待遇和穩定性下降，高技能崗位需求增加，導致收入差距擴大。Dario C. and Klaus P.，“Technological Unemployment Revisited： Automation in a Search and Matching Framework”，Oxford Economic Papers，vol.15，no.11（November 2021），pp.23-45.）數字化資本的積累加劇低技能勞動力的市場緊張程度，并減緩高技能勞動力的市場緊張程度，導致低技能工人的失業率上升，高技能工人的失業率下降，進而加劇收入不平等。

3.漣漪效應。由數字化轉型引起的崗位替代效應也會產生漣漪反應，即數字化轉型在替代一部分低技能勞動者的同時也會導致低技能勞動者通過提升技能水平轉入高技能勞動崗位，導致高技能勞動者被替代。Graetz 和 Michaels通過使用按國家劃分的行業數據發現，數字化不會改變總體的勞動需求，但是會使勞動力結構發生變化，促使低人力資本勞動力從低技能崗轉向高技能崗。Graetz G. and Michaels G.， “Robots at Work”，Review of Economics and Statistics，vol.100，no.5（May 2018），pp.753-768.）數字化資本投入通過雙重效應重塑經濟生態：在供給側顯著提升全要素生產率與管理效能，驅動企業利潤增長及勞動者薪酬提升；在需求側通過降低產品價格惠及消費者與下游廠商，形成消費擴張與生產規模增長的良性循環，最終實現市場供需的乘數效應優化。因此，盡管崗位替代效應導致勞動者雇傭數量降低，但是生產規模效應增加勞動要素投入，低技能勞動者雇傭份額將減少，高技能勞動者雇傭份額將增加，總雇傭勞動人數不會受到顯著影響。因為，隨著數字化技術的進步，低技能工人將重新分配到不容易受人工智能影響的工作中——即需要創造性和社會智力的任務。低人力資本勞動力轉向高技能崗位過程中也必將通過認知能力、創造能力和社交能力等技能的提升轉為高人力資本勞動者。Frey C. B. and M. A. Osborne.，“The Future of Employment： How Susceptible are Jobs to Computerisation？”， Technological Forecasting amp; Social Change，vol.114，no.1（January 2017），pp. 254-280.）高技能勞動力市場由于低技能勞動者的轉入而愈發緊張，進而導致高技能勞動者工資水平下降，異質性勞動者之間的收入差距減小。

低人力資本工人和高人力資本工人之間的替代彈性在漣漪效應中起著至關重要的作用。將技能溢價對勞動者替代彈性求一階導可得：

因此，漣漪效應的作用效果取決于高技能勞動者投入份額和低技能勞動者投入份額與數字化資本投入份額的占比。兩種類型的勞動者之間替代率越高，數字化資本越容易在經濟中提高有效勞動力的數量，也就越容易將生產中的勞動力投入轉化為可積累的生產要素。因此，數字化資本對高技能工人的影響將取決于低技能工人和高技能工人之間的替代彈性。對于高替代彈性，面對數字化資本，高技能工人的工資水平存在下降的可能。Lankisch C.， Prettner K. and Prskawetz A.， “How Can Robots Affect Wage Inequality？”，Economic Modelling，vol.81，no.5（May，2019），pp161-169.）

其原因在于數字化提升了高技能密集型中間產品的相對價格，進而在該部門產生了企業生產的內生效應。這一轉變促使勞動力需求從低技能密集型產品轉向高技能密集型產品，從而在很大程度上抵消了數字化可能給高技能工人工資帶來的潛在負面影響。盡管數字化資本通過替代效應有能力降低工人的工資，但如果低人力資本工人和數字化資本對高人力資本工人的替代率較高，那么高技能工人的工資仍然可能會受到數字化的不利影響，因此提出假設：

假設2A：在生產率效應的傳導機制下，數字化轉型會擴大異質性勞動者之間收入差距。

假設2B：在崗位替代效應的傳導機制下，數字化轉型會擴大異質性勞動者之間收入差距。

假設2C：在漣漪效應的傳導機制下，數字化轉型會縮小異質性勞動者之間收入差距。

四、數值模擬

（一）參數校準

為避免模擬過程中參數選取的主觀性，本文參考已有文獻的相關研究并結合我國的實際情況對參數進行賦值，進而提高擬合結果的可靠性與合理性。

1.資本產出因子ψ。賈洪波利用《中國統計年鑒》數據，通過線性回歸的方法求得資本對城鎮產出的彈性系數為0.31。賈洪波：《降低單位繳費率對城鎮人口養老金替代率的一般均衡效應》，《數量經濟技術經濟研究》，2021年第11期。）于也雯和龔六堂將資本對產出的彈性系數設定為0.35。于也雯、龔六堂：《生育政策、生育率與家庭養老》，《中國工業經濟》，2021年第5期。）賈俊雪等將其設定為0.5。賈俊雪、龍學文、孫偉：《人口紅利還是人力資本紅利：生育政策經濟影響的理論分析》，《經濟研究》，2021年第12期。）郭凱明等通過收入法確定資本的收入份額在0.5左右，將資本對產出的彈性系數設定為0.5。郭凱明、余靖雯、龔六堂：《家庭隔代撫養文化、延遲退休年齡與勞動力供給》，《經濟研究》，2021年第6期。）綜合考慮之后，本文設定資本產出彈性ψ為0.5。

2.生產函數的技術效率參數A。借鑒汪偉和王文鵬的做法，將技術效率參數標準化為10。汪偉、王文鵬：《預期壽命、人力資本與提前退休行為》，《經濟研究》，2021年第9期。）

3.低人力資本與高人力資本的彈性參數σ。根據在生產過程中用低熟練工人替代高技能工人的難度，高技能工人生產力的提高會導致工資的增長率超過低熟練工人，因此，帶有技能偏見的技術變革就會擴大工資差距。參考Ottaviano 和 Peri的設定，將σ設為0.5。Ottaviano G. I. P. and Peri G.，“Rethinking the Effect of Immigration on Wages”， Journal of the European Economic Association，vol.10，no.1（January 2012），pp.152-197.）

4.勞動產出因子。借鑒Zhang等的設定，將勞動收入份額參數設定為0.427。Zhang X.， Palivos T. and Liu X.，“Aging and Automation in Economies with Search Frictions”，Journal of Population Economics，2022，vol.35，no.2（February 2022），pp.621-642.）

5.老年期消費重視程度的時間貼現因子β。β表示行為人對老年期消費的重視程度。郭凱明和顏色將其設定為0.85，汪偉和咸金坤將其設定為0.78。考慮到當前我國居民對老年期消費的重視程度在逐漸提高，本文將其設定為0.9，后文還將對該參數進行敏感性分析。郭凱明、顏色：《延遲退休年齡、代際收入轉移與勞動力供給增長》，《經濟研究》，2016年第6期；汪偉、咸金坤：《人口老齡化、教育融資模式與中國經濟增長》，《經濟研究》，2020年第12期。）

6.低人力資本勞動者占比η。本文根據Prettner和Strulik有無接受高等教育對勞動者進行劃分，即?？萍耙陨蠈W歷勞動者為高人力資本勞動者。Prettner K. and Strulik H.，“Innovation， Automation， and Inequality： Policy Challenges in the Race against the Machine”，Journal of Monetary Economics，vol.116，no.12（December 2020），pp.249-265.）根據《中國勞動統計年鑒（2022）》的統計數據顯示，2021年我國勞動者中，專科及以上學歷勞動者占比23%，因此，本文將η設定為77%。

7.數字化資本相對于低人力資本勞動力的生產率。數字化資本被認為是低人力資本勞動力的完美替代品，對高人力資本勞動力的一種不完美的替代品。參照Acemoglu和Restrepo，本文對φ取值3.15。Acemoglu D. and Restrepo P.，“Robots and Jobs： Evidence from US Labor Markets”，Journal of Political Economy，vol.128，no.6（June 2020），pp.2188-2244.）

8.勞動者議價指數γ。衡量勞動者邊際產出中用于工資支付的比例，參照Zhang等的做法，將γ設置為0.5。Zhang X.， Palivos T. and" Liu X.，“Aging and Automation in Economies with Search Frictions”，Journal of Population Economics，vol.35，no.2（February 2022），pp.621-642.）

9.數字稅稅率τ。為了更加直觀地看出數字稅對緩解收入差距的效果，本文參照已有國家（英國、法國和印度）的做法，分別將數字稅稅率設為1%、2%和3%。

10.勞動者生產效率Bl和Bh。參照袁禮和歐陽峣的做法，利用利潤最大化一階條件可以得到高技能勞動者技術效率Bh=Shtλ1-ψσ（Ytht ），低技能勞動者技術效率Bl=（1-Sht1-λ）1-ψσ（Ytlt），其中，式中Sht為高技能勞動報酬占比。利用高技能勞動者工資與勞動總報酬之比衡量Sht，利用產值衡量Yt，利用高技能勞動者與低技能勞動者分別表示ht、lt。從而測算出Bh、Bl，相比得出Bh/Bl=1.54，因此，本文設Bl=1，Bh=1.54。敏感性分析部分，研究異質性勞動者相對生產效率之比，對Bh分別降低和提高0.3。袁禮、歐陽峣：《發展中大國提升全要素生產率的關鍵》，《中國工業經濟》，2018年第6期。）

（二）基準數值模擬結果與分析

采用MATLAB編程軟件，在參數校準的條件下，分別對低人力資本工資水平、高人力資本工資水平、基尼系數和人力資本溢價進行仿真模擬，模擬結果如圖1、表1所示。為了研究異質性勞動者之間替代彈性的影響，在模擬過程中對替代彈性進行差異化處理，并在圖中用點虛線、實線、長虛線分別代表彈性系數取0.3、0.5、0.8的情況。

由圖1可知，數字化資本通過崗位替代、生產率和漣漪效應降低人力資本勞動者工資，且替代率越大，降幅越小。而對高人力資本勞動者而言，由于互補關系的存在，數字化資本在綜合效應的作用下會提高其工資水平，且異質性人力資本勞動者之間的替代率越大，工資提高水平越低。隨著企業數字化資本投入的增加，基尼系數呈現增大趨勢，說明人力資本差異勞動者之間的收入差距逐漸擴大，假設1得到論證。圖1中顯示，提高勞動者之間的替代率會降低基尼系數，因為替代率增強漣漪效應，使低技能勞動者更容易轉入高技能崗位，增加對高技能勞動者的替代性，從而降低高技能勞動者工資，縮小收入差距。反之，降低替代率會削弱漣漪效應，增加低技能勞動者轉入高技能崗位的難度，減少替代性，導致高技能勞動者工資上升，收入差距擴大。此外，企業數字化資本與人力資本溢價呈正相關，數字化資本投入增加會提升人力資本溢價水平。

（三）敏感性分析

為驗證基準模型模擬結果的穩健性，本部分將通過調整低人力資本勞動力占比η和數字化資本相對于非熟練勞動力的生產率φ，即在不改變其他參數的前提下，將參數η由初設值0.77分別調高為0.87、調低為0.67，參數φ由初設值3.15分別調高為4、調低為2，觀測模擬結果會不會發生顯著變化。表2中列出在參數不同取值條件下，基尼系數的變化情況。

由表2可知，在其它參數不變的情況下，調節的取值并不會改變數字化資本對基尼系數影響的總體趨勢，但是影響程度會存在一定差異。當提高低人力資本勞動力占比和數字化資本相對于非熟練勞動力的生產率的取值，基尼系數呈上漲趨勢。低人力資本勞動者占比過高導致勞動力結構的低技能化，低技能崗位與數字化資本存在顯著的替代關系，低技能化的勞動結構引起低技能勞動力失業率增大，基尼系數提高。數字化資本相對生產效率的提高，能夠降低商品的價格，增加對其他商品的需求，從而增加勞動者實際收入，稱之為收入效應。Frey C.B. and M.A.Osborne，“The Future of Employment： How Susceptible are Jobs to Computerisation？”，Technological Forecasting amp; Social Change，vol.114，no.1（January 2017），pp.254-280.） 生產效率提高也會對低人力資本勞動者產生崗位替代效應，當替代效應大于收入效應時，基尼系數提高。

（四）傳導機制檢驗

1.生產率效應

由理論部分的分析可知，高技能勞動者增進型技術效率對數字要素投入的一階導大于零，低技能勞動者增進型技術效率對數字要素投入的一階導等于零，即在其他條件不變的情況下，Bh為關于pt的遞增函數，Bl為常數。因此，異質性勞動者之間的增進型技術效率之比χ取決于Bh的變化。本文模擬了在不同技術效率水平之下基尼系數的變化，模擬結果如圖2a所示?？梢钥闯?，隨著技術效率之比χ的增加，基尼系數呈現上升趨勢，由此印證理論部分提出的δGt/δχ＞0。數據要素通過三種方式提升高技能勞動者的生產效率：要素增值、信息支持與信息共享。（1）要素增值：數據要素通過與其他要素協同產生乘數效應，提升勞動者技能和全要素生產率，形成新質生產力。（2）信息支持：數據要素幫助企業精準分析市場和組織信息，優化決策，提升產品和服務針對性，從而提高生產效率。（3）信息共享：數據要素的公開化和透明化使企業能獲取創新活動信息，最大化創新投入效用。數據要素的所有者和使用者多為高技能勞動者，他們也將成為主要獲益者。數據要素的投入提升了企業生產率和產能，增加了對高技能勞動者的需求。因此，在生產率效應的作用下，基尼系數逐漸增加，異質性勞動者收入差距逐漸擴大，假設2A得證。

2.崗位替代效應

異質性勞動者投入份額之比Γ，Γ衡量了低技能勞動者被替代情況和崗位創造情況。若Γ上升，說明數字化過程中創造的崗位數量大于被替代的勞動者數量；若Γ下降，則說明替代效應強度較大，被數字要素替代的低技能勞動者無法被創造效應創造的工作崗位所完全覆蓋。技能溢價θ是衡量勞動者工資差距的重要指標，技能溢價上升，說明異質性勞動者收入差距擴大，反之反是。本文對技能溢價關于Γ的一階導進行仿真模擬，根據《中國統計年鑒2023》的數據計算當前我國Γ等于3.35，因此在模擬過程中將Γ的取值范圍設定為［0，4］，模擬結果如圖2b所示。從圖中可以看出δθ δΓ為大于零的遞增函數，δ2 θδΓ2為遞減函數，說明在替代效應作用下，異質性勞動者收入差距逐漸擴大。主要原因是數字化創造的新型崗位（如外賣員、滴滴司機、電商主播）待遇和穩定性低于被替代崗位，導致收入下降；而高技能崗位（如數據分析師、數字程序維護員）需要較高人力資本，對低技能勞動者需求少，推高高技能勞動者工資，擴大收入差距。因此，替代效應使基尼系數上升，異質性勞動者收入差距擴大，假設2B得證。

3.漣漪效應

異質性勞動者替代彈性σ是衡量漣漪效應的重要參數。σ越大說明低技能勞動者轉入高技能工作崗位越容易，則漣漪效應越強。本文模擬了在σ的不同取值下，隨著數字要素的變化，技能溢價θ對替代彈性一階導δθδσ 的變化情況。由圖2c可知，δθδσ的數字始終為負，并且隨著替代彈性的增加呈下降趨勢。由前文的分析可知，在當前的參數設定條件下滿足：Bh （1-η）＜Bl η+φpt，δθδσ*δσ δpt＞0，即在漣漪效應的作用下，企業數字化轉型能夠有效縮小異質性勞動者之間收入差距，假設2C得證。

（五）拓展模型分析

企業數字化使得低技能勞動者系統性失業風險增加，而《勞動法》的目的是為了保護就業者的合法權益不受侵害，政府通過數字稅收政策抵抗失業風險是一個合理的政策措施。數字稅收政策的實施能夠降低企業的裁員成本，增加低技能勞動者在勞動關系中的話語權，提高其工資水平，從而縮小與高技能勞動者之間的收入差距。由于低技能勞動者的學歷水平較低、勞動技能有限，面臨的失業風險較高，并且再就業的難度較大，應將處于勞動結構底層的勞動者作為重點關注對象。因此，政府應將數字稅收以失業救助金、技能培訓費等形式轉移給勞動者，能夠有效緩解經濟壓力，為勞動者參加技能培訓提供必要的資金支持，提高失業者的再就業率。

生產要素的收入分配取決于要素生產效率。低技能勞動者與數字化資本之間存在替代關系，數字化并不能提高低技能勞動者的生產效率；而高技能勞動者與數字化資本的協同聯動效應能夠顯著提高高技能勞動者的生產效率，因此，數字化資本提高了高技能勞動者的勞動收入份額。數據要素是數字技術發展的基礎，為數字化資本提供了重要的基礎數據來源。低技能勞動者為數據要素的收集、匯總和存儲付出一定的勞動力，使得數據要素具有一定價值，如滴滴司機、外賣員收集的用戶數據。但是，低技能勞動者并沒有從這部分勞動中獲得相應的報酬。數字企業通過對“數據+算法+算力”的控制，剝削低技能勞動者的剩余價值，造成異質性勞動者收入分配失衡。為了有效緩解與數字要素有關的收入差距問題，本文提出技能培訓補貼、數字稅的政策措施。政府按照一定比率（τ）對企業數字化資本征收數字稅，并且將征稅所得全部用于低人力資本的技能培訓補貼elt，提高其人力資本水平以構建與當前數字化資本發展相適配的勞動力結構。

由于技能培訓補貼僅發放于低人力資本勞動者，因此，若i=l，則ei＞0; 若i=h，則ei=0。根據前文的思路可得引入技能培訓補貼和數字稅的基尼系數表達式：

引入數字稅和技能培訓的本質是為了改變傳統企業的稅收規則，構建數字經濟下剩余價值的分配機制。馬克思提出“稅收來源于人民的勞動”，恩格斯提出“資本家與勞動者的交易創造出以租金形式在勞動者之間進行分配的總剩余價值”?！恶R克思恩格斯選集》第3卷，人民出版社2012年版，第582頁。）因此，從本源性來看，勞動是價值產生的唯一來源。企業并不參與勞動，只參與生產要素創造的剩余價值的分配，但是企業獲得剩余價值的比例過高，且無需為數字要素創造出的剩余價值納稅，而低技能勞動者在這一過程中勞動的投入被忽視。造成這一現象的主要原因在于法律制度滯后于數字經濟的發展，導致新業態從業者的法律身份不明確，再加上數字要素價值創造體系不夠完善，無法對數字要素的收入份額進行精確測量，從而導致低技能勞動者的合法權益受到侵害。

已有部分國家實施數字稅政策，主要包括英國、法國和印度等國家。如英國從2020年4月開始對一些提供數字化服務且年收入超過5億英鎊的企業按照2%的稅率征收數字稅；法國對線上銷售收入、廣告收入和在線服務平臺企業按照3%的稅率征稅；印度對在國內提供數字服務的國外企業征收2%的數字稅。白彥鋒、岳童：《數字稅征管的國際經驗、現實挑戰與策略選擇》，《改革》，2021年第2期。）為了更加直觀地看出數字稅對緩解收入差距的效果，本文參照已有國家的做法，分別將數字稅稅率設為1%、2%和3%，對嵌入數字稅和技能培訓的理論模型進行仿真模擬，仿真結果如圖3所示。當數字稅依次遞增為1%、2%、3%時，基尼曲線整體下移，說明引入技能培訓補貼與數字稅政策之后，基尼系數出現下降趨勢，且隨著數字稅稅率的增加，基尼系數下降幅度越大，收入不平等在一定程度得到有效緩解。

五、結論與政策建議

本文為研究企業數字化轉型是否加劇收入不平等，構建包含異質性勞動者、數字化資本和企業數字稅的跨期迭代動態一般均衡模型。通過理論模型與理論分析發現，企業數字化轉型通過生產率效應、崗位替代效應和漣漪效應的傳導路徑加劇收入不平等。通過仿真模擬發現，在進行參數校準條件下，企業數字化轉型加劇異質性勞動者之間收入不平等。為了緩解由數字化引致的勞動者之間收入不平等，構建嵌入數字稅和技能培訓補貼的跨期迭代模型，研究發現數字稅能夠有效緩解勞動者之間收入差距擴大問題。與現有文獻相比，本文的創新之處在于通過數理模型分析和仿真模擬檢驗的方法對數字化影響異質性勞動者收入差距的傳導機制進行了深度研究。但是本文仍有研究不足之處，缺少企業層面數據的實證研究，這也是本文未來的研究方向。綜合全文的研究結果，提出以下政策建議：

（一）從企業層面考慮，應從多角度出發緩解內部勞動收入差距的擴大

企業應該從以下三個角度制定相應的規章制度以緩解企業內部員工收入差距的擴大。第一，建立合理的薪酬體系。明確企業薪酬策略和目標，確保薪酬體系能夠支持企業的戰略目標。出臺相應的政策措施以吸引和保留核心員工、激勵員工提升績效、促進員工收入分配公平合理。進行市場薪酬調研，收集同行業、同地區、同崗位的薪酬數據，了解市場薪酬水平和結構，為制定薪酬策略提供參考。設計多元化的薪酬結構，包括基本薪酬、績效薪酬、福利和獎勵等，以平衡不同員工之間的收入差距。

第二，提供培訓與發展機會。為員工提供培訓與發展機會，幫助低技能勞動者提升技能水平，使員工有機會通過提升自身人力資本水平獲得更多的工資收入。鼓勵低技能勞動者積極參與企業內部培訓、外部培訓、技能進修課程等，提高專業素質與市場競爭力，從而縮小與高技能勞動者之間收入差距。

第三，加強交流與透明度。企業管理部門要積極主動與低收入員工保持定期交流，為其詳細解釋薪酬體系構成，分析薪酬差距產生的原因，使員工了解企業的薪酬政策與決策過程。增加薪酬體系的透明度，向員工公開企業薪酬標準與薪酬結構，進而減少低收入員工對薪酬差距產生的負面情緒。

（二）從政府層面考慮，應從多方面入手縮小異質性勞動者收入差距

政府應該從以下四個方面出臺相應的政策措施以縮小異質性勞動者收入差距。第一，政府應加快高質量教育體系建設，促進教育公平；數字化加劇收入不平等的根本原因在于教育資源分布不均導致的人力資本差異。教育公平是推動社會公平的核心動能。在當前大力推進共同富裕的社會背景下，要不斷加強教育體制改革，構建公平優質、資源共享的教育體系，鑄就優質均衡的教育格局。為此，政府應出臺相應教育政策，增加高校在數字技術方面的教育投入，重視數字要素知識與技能相結合的培養，推動理論教育與實踐教育的協同均衡發展、制定與數字時代相匹配的技能培訓方案，為勞動者奠定穩固的技能學習基礎，從初始階段縮小勞動者之間在數字技術領域的人力資本差異。

第二，加大勞動者數字技能培訓力度，提高勞動者與數字化崗位適配度；政府在勞動結構轉型的過程中要發揮主導作用，對數字技術的勞動需求作出準確分析，與中國國情相結合，出臺相應的技能培訓政策，優化市場整體勞動結構，為數字經濟的發展提供相匹配的優質勞動力。針對失業勞動力建立相關的再就業技能培訓機構，力爭讓失業勞動者獲得與數字要素相匹配的勞動技能，使其重返勞動崗位。政府要積極引導低技能勞動者樹立正確的就業觀，主動參與政府與企業的相關培訓項目，提升自身技能水平，從而縮小與高技能勞動者的收入差距。

第三，加快數字稅收體系建設，優化收入分配制度，以應對數字經濟發展對政府財政收支的影響，實現勞動力結構轉型的平穩過渡。隨著數字經濟的發展，中國勞動力結構和產業結構顯著變化，對政府財政收支產生巨大影響。政府為扶持數字創新產業實施稅收優惠政策，會減少財政收入，同時勞動力結構轉型中，低技能勞動者的技能培訓等費用會加重政府財政負擔。為平衡財政收支，數字稅成為必要的解決方案。本文提出兩條數字稅收建設路徑：一是改進現有稅收體系，構建數字稅法，優化數字經濟相關的增值稅和企業所得稅；二是針對數字要素特殊性，細致劃分課稅對象，將數字稅作為新型稅種征收，如數字服務稅、社保增值稅等。

第四，加強勞動市場數字信息平臺建設，提高勞動供需雙方對接效率。由于低人力資本勞動者學歷水平較低，缺少文化教育，使其現實生活中運用現代技術手段受限，導致信息不對稱現象發生。政府應當根據中國勞動者供需現狀，分層、分類、分區統籌構建勞動力市場就業數字信息平臺。一是分層，從省、市、縣層級層層推進整理匯總就業市場信息數據庫，各層級相通互聯，保障就業信息高效流通。二是分類，對勞動供給方的教育背景、預期薪資、在職經歷、工作技能和技能證書進行分類歸檔，對勞動需求方的崗位特征、崗位薪資和技能需求做出詳細分類，以此實現供需雙方的高效匹配。三是分區，各層級政府、就業服務中心等可以根據就業信息平臺中的信息主動聯系相匹配的勞動供需方，協助對現代信息技術使用能力較低的低技能勞動者尋找相適配的工作崗位。由此，可以有效提高供需雙方匹配率，縮短失業者再就業的過渡期，減少雙方的搜尋成本。

（責任編輯：游 姣）

收稿日期：2024-06-17

作者簡介：曹信邦，南京信息工程大學法學與公共管理學院院長，共同富裕研究院院長、教授、博士生導師；張清潔，南京信息工程大學共同富裕研究院博士研究生。