數字經濟發展對勞動力空間流動的影響

中圖分類號：F241 文獻標志碼：A

Impact of Digital Economy Development on Labor Force Spatial Mobility

Perspective of Decision-making on Location Selection of Migration Populatior

SU Yana，LU Jinb （a. School of Marxism，b. School of Economics，Qingdao University，Qingdao 266071，China）

Abstract： Based on the development level of digital economy with the China Migrants Dynamic Survet data from 20ll to 2Ol7，the Logit model was used to research the impact of digital economy development on labor spatial mobility. The results show that the improvement of the development level of a city's digital economy significantly increases the probability of migrant workers choosing to work in that area. Mechanism analysis reveals that the development of digital economy can promote spatial mobility of labor by optimizing industrial structure，improving technological innovation，and adjusting labor skill structure. Heterogeneity analysis finds that females， those with higher education levels， first tier cities，rural labor，and those engaged in digital occupations are more likely to experience spatial mobility.

Keywords： digital economy; labor spatial mobility; job skills;migration population數字經濟的快速發展不僅加速了傳統產業結構升級，而且催生了多種新興就業形態，為優化勞動力空間配置提供了有力保障。黨的二十屆三中全會提出“加快構建促進數字經濟發展體制機制”，要“促進城鄉、區域人口合理集聚、有序流動”。據第七次人口普查數據顯示，流動人口規模達3.76億人，占總人口的26.62% ，與第六次人口普查相比，增長了 69.73% 。十年間，勞動力空間流動呈現新特征：人口流動更趨活躍，省內流動顯著增強[1];人口流向及區域分布模式基本穩定，仍主要由西向東特別是向京津冀、長三角、珠三角三大都市群集中[2]。與勞動力空間流動有關的研究一直備受關注，多考慮公共服務水平[3]、人口密度[4]、方言距離[5]、代際流動水平[6]及預期收入[7]等因素對其的影響。數字經濟涵蓋共享經濟、平臺經濟和零工經濟等多種形式[8]，具備數字產業化和產業數字化典型特征[9]，通常采用互聯網發展和數字金融普惠[10]，數字化賦權基礎設施、數字化媒體、數字化交易及數字經濟交易產品[11]或者數字產業活躍度、數字創新活躍度、數字用戶活躍度及數字平臺活躍度[12]等指標構建綜合發展指數對其測度。有關數字經濟發展產生的影響中，宏觀層面認為數字經濟發展對完善產業結構[13」、提升全要素生產率[14]、進而推動經濟高質量發展[15]有重要影響；微觀層面認為，數字經濟發展對勞動者就業[16]、收入差距[1]以及代際職業流動[18]有顯著作用。現有文獻對勞動力空間流動或數字經濟發展的研究較為豐富，但將二者聯合起來分析并不多見。本文利用 2011—2017年全國流動人口動態監測調查與城市數字經濟發展相匹配的數據，實證分析數字經濟發展對勞動力空間流動的影響效應、傳導機制和異質性特征。

1 理論分析與研究假設

1.1數字經濟與勞動力空間流動的機理

產業集聚理論認為，產業在特定區域的集中能夠產生規模報酬遞增和范圍經濟，提高生產效率和創新能力，吸引更多的企業和人才集聚。數字經濟發展不僅催生出眾多新業態和新模式，而且帶動了服務型制造與生產性服務業的集聚和協同發展[19]，形成了完整的產業鏈生態。由此，數字經濟水平高的城市成為產業集聚的\"中心”，吸引勞動力流入。依據人力資本理論，勞動者通過接受教育和培訓來提高自身競爭力。數字經濟發展提供了更多學習平臺和線上資源，勞動力在提升技能水平后會尋求與此相匹配的工作崗位[12]，通過流動獲取更高的收人。信息不對稱理論認為，勞動力在流動過程中面臨信息不對稱的問題，影響就業機會和工資待遇。數字經濟以信息通信技術為核心推動力，有助于降低信息獲取和搜尋成本[20-21]，為勞動者提供更全面的能及時了解目標城市企業招聘信息和雇傭偏好等內容的渠道，進而更準確評估流動后的成本和收益。由此可知，數字經濟從勞動力市場的需求和供給兩端對勞動力空間流動產生驅動作用。據此，提出假設：

H1：城市數字經濟發展水平越高，勞動力發生空間流動時選擇流入該城市的概率就越高。

1.2數字經濟影響勞動力空間流動的機制

從產業結構視角看，產業結構均衡發展的城市往往經濟發展較為穩定，對外來人口的接納程度更高[22]，為勞動力提供更廣闊的職業發展平臺和晉升機會[23]。數字經濟發展帶動高端服務業市場需求的持續擴張[24]，大幅度釋放對高素質勞動力的吸納功能；而數字經濟與實體經濟的深度融合加速了數字經濟向傳統產業的廣泛滲透[25]，增加對一般勞動力的需求，進而吸引更多流動人口。

從技術創新視角看，城市的創新活動不僅為個人直接創造就業機會[26]，而且帶動相關產業和服務業的發展，間接增加工作崗位[27]。數字經濟發展需要雄厚的知識和人才儲備以提升整體技術創新水平，尤其對企業技術創新起到\"結構性\"驅動效果[28]。創新產生的新產業部門能創造新的就業崗位[29]，且技術溢出具有正外部性，創新成果也能很快被企業吸收和應用。

從勞動力技能視角看，如果城市出現了明顯的偏向型技術進步特征，不僅為高技能勞動力提供更多就業崗位[30]，而且伴隨著數字化和智能化的升級可推動“工業制造業剩余勞動力\"向低端服務業轉換[31]。高技能人才的集聚能夠吸引更多新企業入駐并倒逼企業進行技能擴張，從而為高技能勞動者創造更多就業機會[32]。同時平臺經濟、零工經濟和分享經濟等一般化新型數字經濟形態應時而生，持續吸引低技能勞動力流人[33]。據此，提出假設：

H2：數字經濟發展通過優化產業結構、提升技術創新水平及調整勞動力技能結構提高勞動力流動到該城市的概率。

2 模型設定與數據說明

2.1 模型設定

為更直觀地反映城市數字經濟發展是否影響流動人口就業時選擇流向該城市的概率，參考相關文獻[34-35]，采用Logit 模型進行回歸分析

cho_ijt=α₁dig_jt+α₂X_j+δ_j+λ_t+e_ijt

其中， i.j?t 分別表示個體、城市和年份； cho_ijt 表示在 Ψ_t 年個體 i 是否流人了城市 j ，為虛擬變量，值為1表示在年份 Ψ_t 時流動人口 i 選擇到城市 j 就業，值為0表示沒有選擇到城市 j 就業； dig_jt 表示城市 j 在 Ψ_t 年的數字經濟發展水平； X_j 為控制變量； δ_j 為城市固定效應， ?λ_t 為年份固定效應， ε_ijt 為殘差項。

2.2 數據來源

個體數據來源于2011—2017年國家衛生和計劃生育委員會開展的中國流動人口動態監測調查數據（China Migrants Dynamic Survey，CMDS），并作如下處理：剔除戶籍、流動月份及個人基本信息缺失的樣本;排除因學業、出生、異地養老等原因流人本地的樣本;保留在調查時流入本地時間不足一年的 16～65 歲的樣本。數字經濟發展水平及控制變量來源于國家統計局官網、歷年《中國城市統計年鑒》中國人口與就業統計年鑒》中國科技統計年鑒》中國信息年鑒》。需要指出的是，CMDS數據詢問的是 2011—2017年每一年的上一年流動人口的情況，與此相對應，城市層面的宏觀數據范圍是2010—2016 年。

2.3 變量說明

2.3.1被解釋變量（cho）借鑒相關文獻[34]，，確定每個省份流動人口的備選城市集。理論上，每個流動人口可將所有城市作為其就業地的備選方案，即每個流動人口的城市選擇集都包含了中國所有城市。首先計算來自每個省份的流動人口在各個城市就業人數的占比，然后根據該占比對所選城市由大到小排序，考慮到模型的運算量，將前 90% 流動人口選擇的就業城市作為該省份流動人口就業地選擇的備選城市集。經過處理，每個流動人口的備選城市數量為 4～169 個，平均為96個。

2.3.2解釋變量（dig）依據已有研究[12.15]，從數字基礎設施、數字產業化、產業數字化和數字創新4個維度構建綜合評價指標，測度數字經濟發展水平。因各指標間存在量綱問題，使用熵值法對各維度的指標通過變異程度進行客觀賦權。

2.3.3機制變量產業結構優化包括產業結構合理化（ris）和產業結構高級化（ais）。采用泰爾指數度量產業結構合理化，使用空間向量夾角方法計算產業結構高級化，利用專利授權量的對數度量技術創新水平（in-no），使用教育年限和職業類型將勞動者分為高、低技能兩種結構（skill）。教育年限大于等于16 年且職業類型為國家機關黨群組織事業單位負責人或專業技術人員或辦事人員的群體定義為高技能勞動者，其余為低技能勞動者。

2.3.4控制變量第一維度為經濟因素：人均GDP（pgdp）、第三產業占比（str）以及外商直接投資（fdi）。第二維度為公共服務因素：客運總量（trans）、文化環境（libr）以及醫療資源（doct）。第三維度為其他因素：環境質量（envi）、Bartik勞動力需求指數（bartik）、房價（house）和市場化指數（market）。第四維度為個體特征：性別（gender）、年齡（age）、受教育年限（educ）、婚姻狀況（marri）、健康狀況（health）。

主要變量的描述性統計見表1。

3 實證分析

3.1 基準回歸

數字經濟發展對勞動力空間流動的回歸結果見表2，通過逐步加人不同維度控制變量的方式考察數字經濟發展對勞動力空間流動的影響。因Logit模型是非線性模型，不能使用回歸系數直接解釋變量間的關系，所以表中報告各個解釋變量的邊際效應。列（1）中只加人數字經濟發展這一核心變量，結果表明隨著城市數字經濟發展水平的上升，流動人口選擇在該城市就業的概率顯著提高。列（2）中加人經濟發展因素，結果顯示數字經濟發展對流動人口就業選址概率的影響稍有下降但變化不大，且人均GDP、第三產業占比和外商投資水平越高，則對流動勞動力的吸引力度越大。列（3）中加入公共服務因素，可見優質公共服務質量對勞動力流入該城市有極大的吸引力。列（4）中加入城市層面的其他控制變量， PM_2.5 濃度和房價水平越高越會阻礙流動人口進入，勞動力需求指數和市場化指數越大則吸引力度越大。列（5）中加入個體特征層面的控制變量，結果顯示教育程度越高、已婚人士和健康情況較好的勞動力發生流動的概率較高，且數字經濟發展對流動人口就業選址概率的影響有所下降，但仍然是正向顯著影響，H1得證。

表1主要變量的描述性統計

3.2 穩健性檢驗

3.2.1替換核心解釋變量使用騰訊研究院利用各城市海量高頻數據編制的中國城市數字指數（dig_in-dex）來替換核心解釋變量，結果見表3列（1），數字指數的系數依然顯著為正，其余變量的系數大小與基礎回歸模型的結果一致。下文的回歸模型皆控制所有控制變量、年份固定效應和城市固定效應，表中不再贅述。3.2.2替換回歸模型為彌補Logit 模型在時間維度上無法控制不可觀測因素的缺陷，使用泊松分布和負二項分布兩種模型進行回歸，結果見表3列（2）、列（3），回歸系數仍顯著為正，表明結果的穩健性。

3.2.3內生性檢驗參考相關研究[12]，選擇各市到沿海港口距離對數和歷年全國數字經濟企業存量對數的交互項作為工作變量。各市到沿海港口距離不隨時間變化，加入樣本期歷年全國數字經濟企業存量來體現時變性。沿海港口距離是自然因素形成的，不會直接影響流動人口的就業選址決策，滿足外生性約束。與沿海港口距離近，則經濟發展程度以及產業結構更加完善，對數字經濟這一新產業形式的推動作用更明顯，與城市數字經濟發展水平存在高度的相關性。根據表3列（4）的結果可知，Kleibergen-Paap rk Wald F統計值遠大于Stock-Yogo弱識別檢驗的 10% 臨界值（16.38），不存在弱工具變量問題。Kleibergen-PaaprkLM統計量對應的 P=0 ，不存在不可識別問題。第二階段結果表明，數字經濟發展會提高流動人口選擇到該城市就業的概率。原因在于工具變量更好的剝離了測量誤差，能夠更真實地反映數字經濟發展帶來的影響，也就意味著數字經濟發展越發達的地區，新業態、新模式和新就業崗位就越多，對流動人口的吸引力度和需求更大，緩解了因內生性問題而低估城市數字經濟發展對流動人口就業選址的影響。

表2基準回歸結果

注：括號內為穩健標準誤；* *和***表示在 10%.5% 和 1% 的水平上顯著。

表3穩健性和內生性檢驗結果

注：***表示在 1% 的水平上顯著，括號內為穩健標準誤，方括號內為工具變量檢驗的 P 值。

3.3 機制分析

現探究城市數字經濟發展對勞動力空間流動的作用機制，回歸結果見表4。列（1）、列（2）的結果說明，數字經濟發展有助于產業結構合理化和高級化的實現，能夠優化產業結構。由列（3）結果可知，數字經濟發展有助于提升技術創新水平，知識和信息的傳播速度不斷提升，有助于創新生態系統的形成，進而加速了技術創新的進程。列（4）結果表明，伴隨數字化轉型和數字技術的廣泛應用，對具備專業知識和復雜問題解決能力的高技能勞動力的需求增加;同時數字經濟賦能傳統產業，催生零工經濟、平臺經濟等新型經濟形態，為低技能勞動力提供就業崗位，即數字經濟發展引致了勞動力技能結構調整。由此，驗證了H2。

表4機制分析結果

注：*和***表示在 10% 和 1% 的水平上顯著，括號內為穩健標準誤。

4異質性分析

首先，考慮性別方面的影響差異。總樣本分為男女兩組，結果見表5列（1）和列（2），可知，受數字經濟發展的影響，女性勞動力群體發生空間流動的概率高于男性。可能因為數字經濟發展不僅通過靈活就業為女性創造更多機遇[36]，而且以激發女性社交技能優勢、削弱男性體力技能優勢和緩解性別歧視的方式擴大了女性就業的可選擇空間[37]。其次，考慮受教育程度的影響差異。按照受教育年限分為高中及以下、大專及以上兩組，見表5列（3）和列（4），表明擁有更高學歷的個體更易發生空間流動，意味著高學歷群體在數字經濟發展中能更好適應勞動力市場需求的變化，滿足新興職業的就業需求。

表5異質性分析（1）

注：*和***表示在 10% 和 1% 的水平上顯著，括號內為穩健標準誤。

再次，考慮城鄉的差異性。根據戶籍性質將樣本分為城鎮和農村兩組，見表6列（1）和列（2）。可知，與城鎮人口相比，農村人口更易發生流動，即數字經濟發展通過廣泛的信息傳遞功能增強了農村勞動力的就業信息獲取能力，通過新興就業崗位的拓展功能擴展了農村勞動力的就業渠道。最后，考慮就業類型的差異性。根據就業類型將樣本分為數字化就業和傳統就業兩組，見表6列（3）和列（4）。與傳統就業相比，數字化就業受到的影響更大，更容易發生空間流動。

表6異質性分析（2）

注：*和***表示在 10% 和 1% 的水平上顯著，括號內為穩健標準誤。

5 結論

城市數字經濟發展水平越高，流動人口在就業選址時選擇流向該城市的概率就越高，該結論在經過一系列穩健性檢驗和內生性問題處理后依然成立；數字經濟發展通過優化產業結構、提升技術創新水平和調整勞動力技能結構對勞動力空間流動產生影響;數字經濟發展對勞動力空間流動的影響因性別、教育程度、城鄉以及數字化就業和傳統就業等差異展現異質性特征。

基于研究結論，提出以下建議：繼續加大數字基礎設施建設投人力度，為優化勞動力資源配置奠定數字基礎；強化產業協同發展，賦予傳統產業發展新活力;鼓勵企業、高校和科研機構間的合作交流，完善知識產權保護體系;調整培養體系和課程設置，加強對數字經濟領域人才的培養;靈活利用遠程教育、在線平臺等培訓資源，加強對相對處于弱勢地位群體的職業技能培訓力度。

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