企業數字化轉型中的就業結構效應

摘要：數字時代，企業數字化轉型是推動就業結構優化、實現高質量充分就業的重要手段。本文選取2014—2022年廣東省制造業上市公司作為樣本，實證檢驗了企業數字化轉型對就業結構的影響效應。研究結果表明：企業的數字化轉型在減少對生產崗位和低技能勞動力需求的同時，也顯著提升了對技術型、服務型及高技能人才的需求，呈現出明顯的結構性替代與創造效應。

關鍵詞：數字化轉型；就業結構；制造業

中圖分類號：F2"""""" 文獻標識碼：A""""" doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.22.012

0 引言

就業是民生之本，關系著人們生活的方方面面。在近年研究中，就業結構的影響因素主要包括數字經濟、人工智能、環境規制等方面。較少有文獻聚焦于具體地區及行業，探究企業數字化轉型對企業就業結構的影響。而隨著數字化轉型的普及應用以及人口數量的不斷增長，趨于飽和的勞動力市場更加緊張。技術替代了人類勞動的同時，也創造出了新的崗位需求。調節就業結構及員工結構，使得企業發展與數字化轉型更加適配。因此，研究企業數字化轉型對就業結構的影響是必要的。

1 文獻綜述

首先，在就業結構的相關研究中，對于其分類，學者已有大量的研究，如基于宏觀層面的勞動力就業部門、勞動力城鄉分布、勞動力所在產業等方面進行劃分；基于微觀層面的勞動力就業技能、勞動力知識儲備、勞動力性別等方面進行劃分[13]。而就業結構的影響因素主要包括數字經濟、人工智能等方面。如趙向豪等分別從學歷層面及產業層面探究數字經濟對各地區就業結構的差異化影響[4]。相似地，張漢成等根據時間跨度檢驗出了人工智能對就業結構的差異化影響[5]。

其次，關于企業數字化轉型影響結果的文獻數量非常多，其影響效果并不是單一的。其中企業數字化轉型產生積極影響的結果較多，如袁維海和周健鵬、肖忠意、陳年爽和黃瓊分別認為數字化轉型可以促進企業新質生產力發展、降低企業財務風險、促進企業技術創新[68]。除了產生積極影響，企業數字化轉型也會給企業帶來不確定或消極的影響，如凌士顯和張曉玉和曾德麟等認為數字化轉型并未縮小超額薪酬差距以及并沒有顯著提高企業績效[910]。

對于兩者關系的研究，楊白冰等認為企業的數字化轉型在減少對生產崗位和低技能勞動力需求的同時[11]，也顯著提升了對技術型、服務型及高技能人才的需求，呈現出明顯的結構性替代與創造效應。類似地，劉潔等指出[12]，制造業的數字化轉型呈現出鮮明的就業結構效應：一方面，自動化等技術應用導致常規操作性任務被大量替代；另一方面，對數據分析、創新協作等新需求則催生了非常規技術型與社交型崗位的增長。而沈宏亮等的研究進一步揭示[13]，相較于對就業崗位的替代，企業數字化轉型帶來的崗位創造更為顯著，最終對企業整體就業規模產生了擴張效應。這一結論與于佩華的研究結論相呼應[14]。其認為數字化轉型不但能夠顯著促進企業勞動力結構升級，并沒有產生就業擠出效應。而石玉堂和王曉丹實證揭示了企業數字化轉型通過緩解融資限制、驅動效率提升和開拓業務邊界三個路徑影響勞動力就業的創造與替代過程[15]。

綜上所述，有關盡管關于企業數字化轉型如何影響就業結構的研究已相當豐富，但在以下三個方面仍有待深化：一是已有數字化轉型的影響研究中，與就業結構相關的數量較少。二是已有研究較少通過細化企業員工類型來測量勞動力就業。三是已有研究多數是基于國家層面進行探究，未對某地區某行業進行細致分析。因此，本文將企業員工崗位納入企業數字化轉型與產業結構研究框架，探究兩者之間的關系。從而因地制宜為廣東省制造業企業提供更為具體有效的就業結構優化建議以及人才策略建議。

2 研究假設

2.1 企業數字化轉型與不同崗位就業結構

2.1.1企業數字化轉型對技術崗位的影響

在大數據、人工智能、云計算等信息技術迅速普及的背景下，企業持續推進數字化轉型，在該過程中企業對技術研發人才的需求不斷上升，同時對企業技術能力的要求也日益提高[16]。因此提出假設H1：企業數字化轉型程度的深化，將顯著提升對技術型人才的需求規模。

2.1.2 企業數字化轉型對生產崗位的影響

數字化生產改變了企業的工作制度與管理模式，數字技術的應用減少了單位產出的勞動投入[17]。因此提出假設H2：伴隨企業數字化轉型的深入推進，生產崗位的人力配置需求將趨于縮減。

2.1.3 企業數字化轉型對服務崗位的影響

制造業與服務業的聯系隨著數字化轉型程度的加深變得密切。企業進行數字化轉型使得供應鏈鏈條中核心企業與上下游企業的關系更加緊密[11]。數字化轉型通過拓展線上渠道、深化客戶交互等方式擴大業務范圍，進而增加服務型崗位需求。因此假設H3預測：企業數字化程度越高，其對服務支持類人才的需求也越旺盛。

2.2 不同教育程度員工就業結構與企業數字化轉型

數字化轉型程度的加深給企業帶來了經濟效益，但同時對勞動力的知識技能有更高的要求。中高技能勞動力更受雇主青睞，勞動力雇傭結構向高學歷層次演進，低技能勞動力則面臨持續的替代壓力[18]。由此提出假設H4：企業進行數字化轉型將提升對高技能人才的需求，降低對低技能人員的需求。

綜上所述，企業數字化轉型對不同類型就業人員的影響存在顯著差異。具體表現為：對生產及低技能崗位人員產生替代效應，而對技術型、服務型及高技能人才則創造就業機會。總體而言，該轉型促進了企業內部就業結構的優化與升級。

3 指標選擇與度量

3.1 就業結構指標的選擇與測度

本文將企業員工崗位與員工受教育程度進行劃分以構建就業結構指標。在崗位性質方面，本文側重的是微觀領域的上市公司及其內部員工結構，因此，本文借鑒楊白冰等的思路，以技術人員、生產人員、服務人員、管理人員的占比作為就業結構的測度。在教育程度方面，員工的受教育水平在一定程度上體現了其能力素質，因此，本文采用本科及以上學歷員工占比作為高技能員工的衡量指標，以大專及以下學歷員工占比作為低技能員工的衡量標準。

3.2 企業數字化轉型程度指標的構建

為測度企業數字化轉型水平，本文基于文本挖掘技術，借鑒趙宸宇等、袁淳等、吳非等的研究思路，從研發、生產、管理、服務四個過程維度提取相關關鍵詞，構建詞典以測量企業數字化轉型的水平[1921]。

4 實證分析與結果

4.1 模型構建

本文以2014—2022年廣東省618家制造業上市公司為樣本。為檢驗研究假設，構建了如下關于企業數字化轉型如何影響就業結構的實證分析模型：

γit=β0+β1digitit+β2ageit+β3roeit+β4sizeit+β5totalassetit+β6ramp;dit+β7growthit+μi+γt+εit

模型中，被解釋變量γit代表企業就業結構，具體使用生產人員占比、管理人員占比、技術人員占比和服務人員占比四個指標進行測度。核心解釋變量digitit表示企業i在t年的數字化轉型程度。為控制其他潛在影響因素，本文納入了以下控制變量：企業年齡（age）、企業規模（size）、凈資產收益率（roe）、總資產（totalasset）、研發支出（ramp;d）以及營業收入增長率（growth）。此外，模型還包含了地區固定效應μi、時間固定效應γt以及隨機擾動項εit。此外，本文將本科、碩士及以上學歷人員歸類為高技能人才，大專及以下學歷人員歸類為低技能人才。通過計算，得到如表1所示的主要變量描述性統計。

4.2 全省層面實證分析

采用面板模型的分析方法，分析結果如表1和表2所示。從崗位性質角度分析，企業的數字化轉型程度每提升1%，技術人員占比將提升16.7%，服務人員占比將提升4.4%，且在5%及10%的水平上通過了顯著性檢驗。而對于生產人員而言，企業的數字化轉型對其產生了替代效應，企業的數字化轉型程度每提升1%，生產人員占比顯著下降13.1%（Plt;0.05）。假設H1、H2和H3得到驗證。從員工教育程度來看，當數字化轉型程度每提升1%，高技能人才占比將提升13.5%，低技能人員占比也相應地下降13.5%，且在5%的水平上通過了顯著性檢驗。驗證了假設H4。從整體來看，數字化轉型對生產人員、低技能人員表現為顯著的替代效應，而對技術人員、服務人才及高技能人才則展現出創造效應，整體驅動企業就業結構向更優化、更高級形態升級[22]。

5 結論與建議

本文研究結論如下：企業數字化轉型對技術人員、服務人員及高技能人才呈現出就業創造效應，而對生產人員和低技能人員則表現為就業替代效應。

根據以上研究結果，本文提出以下研究建議：

（1）高校可進行擴大在人工智能等領域的招生規模、強化產學研聯合培養機制。同時，政府可對低技能勞動力實施政策優待，支持職業院校與企業共建實訓基地，以構建“數字技能—崗位需求”動態匹配的人才培養體系。

（2）對于高度數字化轉型的企業而言，可通過培訓來提升其技能、進行共享或者外包、開拓新的業務領域等多種方式減少結構性失業。對于一些尚未就業的生產型與低技能員工，政府可聯合相關部門，開發具備針對性的招聘平臺，開辟更多就業渠道，以構建政企社協同的低技能勞動力就業緩沖機制。

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