数字经济对劳动力市场一体化影响研究

赵新宇 蔡佳怡 万孟泽

摘 要：数字经济已逐渐成为推动我国经济高质量发展的重要引擎，也为劳动力市场提供了新动力与新机遇。本文利用2011—2021年我国省际面板数据，采用空间面板杜宾模型实证研究了我国数字经济建设对劳动力市场一体化的影响。研究发现：数字经济发展水平对劳动力市场一体化具有显著的促进作用；数字经济具有空间溢出效应，可以有效推动本地与邻近地区的劳动力市场一体化进程；数字经济主要通过增强劳动力流动与谈判力量来间接影响劳动力市场一体化；数字经济对劳动力市场一体化的作用存在明显的区域异质性，中西部地区和人力资本水平较低的地区受到的影响效应较大。因此，应不断夯实劳动力流动基础、激发劳动力流动活力、拓展劳动力流动空间，弥补数字鸿沟，激发数字经济红利，助力全国统一大市场建设。

关键词：劳动力市场；市场分割；数字经济；数字鸿沟

中图分类号：F49；F2492  文献标识码：A  文章编号：1001-148X（2024）01-0082-09

收稿日期：2023-05-05

作者简介：赵新宇（1977—），男，吉林白城人，教授，博士生导师，研究方向：社会主义市场经济理论；蔡佳怡（1996—），女，吉林长春人，博士研究生，研究方向：区域经济；万孟泽（1998—），男，吉林辽源人，博士研究生，研究方向：区域经济。

基金项目：教育部繁荣计划项目“国有企业在区域协调发展中的主导作用研究”，项目编号：22JJD790027；国家社会科学基金青年项目“数据要素市场化配置的效应评估与政策优化研究”，项目编号：23CJL021。

一、引 言

自确立社会主义市场经济的改革方向以来，强化商品与要素市场的统一逐步成为我国建立和完善社会主义市场经济体制的重要任务。2022年，《中共中央、国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》的发布进一步落实了打造全国统一要素市场，促进要素资源在更大范围内畅通流动的重要要求。而劳动力要素市场凭借着其主体的自由流动可以带动其他要素市场系统发展，而成为要素市场一体化中的关键环节。但当前户籍、所有制、行业等仍存在由计划体制向市场体制转变过程中所产生的制度性、地理因素、技能水平、性别差异等非制度性因素所造成的劳动力市场分割状况，阻碍了劳动力要素在各区域的自由流动与合理配置，不利于我国经济高质量发展。因此，当前如何打破劳动力市场分割，推动劳动力市场一体化仍是我国加快建设全国统一大市场过程中亟待解决的重要课题。

随着新一轮科技革命与产业变革持续推进，数字经济逐步渗透到经济社会的诸多领域，推动各类市场主体加速融合，促使新型就业形态不断涌现，给我国就业结构与就业质量带来了深刻的影响。2019—2021年，人社部先后发布了四批共56个新职业，其中包含区块链工程技术人员等与数字经济相关的职业比例超过45%。新修订的《中华人民共和国职业分类大典》（2022年版）首次标注了97个数字职业，占职业总数的6%。一方面，数字经济的快速发展打破了传统的组织边界，催生数字化生产新业态新模式，培育更为灵活的新兴就业机会；另一方面，在数字经济与实体经济的深度融合过程中，加快了传统产业数字化转型，带动就业结构的优化升级，进一步提高劳动力市场配置效率。《关于发展数字经济稳定并扩大就业的指导意见》《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》等相关就业政策的出台也为数字经济推动劳动力市场发展营造了良好的政策环境。因此，在数字经济背景下，借助其渗透性、平台性、共享性等特征是否可以消除劳动力要素的流动壁垒，促进劳动力要素的合理流动与定价，进而实现劳动力市场一体化，有待进一步的理论分析和实证检验。

二、文献综述

（一）劳动力市场一体化的影响因素

劳动力市场一体化是指劳动力作为一种生产要素在各行业、各区域间依据相同的规则自由流动，最终实现劳动生产率和收入均等、资源优化配置的过程［1］。对于劳动力市场的研究始于古典经济学派，由于劳动力市场的竞争性，在完全信息下通过劳动力的自由流动可以消除地区之间的工资差异，最终形成劳动力市场一体化。但制度经济学派指出，在制度与社会环境等非竞争性因素的影响下会致使劳动力市场出现分割现象，使得各地区劳动力不能有效实现供需平衡与资源配置的优化。1971年，美国经济学家多林格尔和皮奥雷最早全面阐述了现代劳动力市场二元分割理论，指出劳动力市场上的非竞争因素将其划分为在工资决定等方面存在明显差异的主要劳动力市场和次要劳动力市场，且劳动者难以在两个市场中自由流动，打破了古典经济学对于劳动力市场同质化的假定［2］。

在西方劳动力市场分割理论成果的基础上，国内学者针对我国基本国情发现因传统体制束缚所产生的制度性因素以及因区域和个体差异等所导致的非制度性因素均阻碍了我国劳动力市场一体化的发展。随着经济体制的改革，我国劳动力市场二元结构的边缘逐步模糊，呈现多元分割的状态。从制度性因素来看，改革开放前在计划经济体制、重工业优先发展战略、户籍制度等多重制度壁垒下，农村劳动力被人为控制在城市体制之外，形成了城乡劳动力市场分割［3］。之后在渐进式改革过程中，在所有制结构、产业政策等制度因素影响下导致我国劳动力市场又相继出现了体制性分割与行业分割。同时，在分权改革体制下各地区为实现对本地居民的就业保护而采取的各类歧视性就业政策与社会保障制度也成为阻碍劳动力自由流动的制度性障碍［4］。从非制度因素方面来看，一方面，不同地区在资源禀赋、经济发展水平等方面的客观差异导致了各地区劳动力市场的相对分割。其中，地理距离等自然因素制约了劳动力就业信息的传递，增加了劳动力迁徙成本与融入成本，进而限制了劳动力要素的自由流动［5］。而经济因素则会導致发展较快的地区产生更大的劳动力需求，吸引劳动力向收入更高的地区或行业聚集［6］。另一方面，劳动者的教育、年龄、性别、社会关系网络等个人特征也构成了劳动力市场进入障碍。由于人力资本的非同质性导致了劳动力在不同行业的不可替代性，进而固化了劳动力市场的分割状态［7］。

（二）数字经济对劳动力市场的影响

为打破劳动力市场制度性与非制度性的分割壁垒，国内外学者分别从制度创新与就业服务等角度提出相应对策建议，以此扩大劳动力资源配置范围，实现劳动力的公平竞争与自由流动，缩小并消除各地区工资水平差距，形成统一开放、规范完善、竞争有序的劳动力市场。随着我国工业经济逐步向以数字技术为核心驱动力、以现代信息网络为重要载体的数字经济转变，学者们也逐渐将目光驻足于这种新型经济形态对劳动力市场的影响。在5G、大数据、人工智能等数字技术的快速发展与广泛应用下，数字经济推动着劳动力市场逐步转变并呈现新特征。

首先，数字经济拓展了劳动力市场的就业空间。在智能机器取缔高重复性、高风险性、可替代性强工作岗位的同时，一方面通过技术进步创造了新的就业岗位与就业机会，另一方面通过与实体经济深度融合催生了新的就业模式，推动劳动力市场供求关系不断发生变化。在提高就业吸纳能力的同时，兼顾了就业结构与就业质量的协调发展，持续优化劳动力市场就业环境。其次，数字经济推动劳动力市场就业更加灵活。在数字技术的支持下打破了传统雇佣关系，使劳动力市场聘用途径、就职方式、工作时间、工作地点等均突破时空限制，就业自主性与灵活性不断提升，供求双方拥有更多选择空间，提高了劳动力市场化配置效率。再次，数字经济促进了劳动力市场信息更加畅通。数字平台的构建保障了就业、用工等信息的充分流动与实时对接，降低企业与劳动者的搜寻成本与求职成本，推动劳动力市场供求双方的及时匹配，提高劳动力市场的运行效率。最后，数字经济也改变了劳动力市场的收入分配结构。一方面，由于各地区间数字鸿沟的存在，经济发展水平较低的地区未能享受到数字经济带来的改善收入分配的数字红利。在要素重组升级与产业智能化转型等过程中产生的效率变革削弱了人力资本较低的劳动者收入权［8］。另一方面，利用互联网搭建信息获取与教育培训的渠道有助于提升低人力资本劳动者的就业能力，进而缩小收入差异。数字金融的发展进一步帮助低人力资本劳动者增加了创业概率，提升了家庭收入，改善了劳动力市场的收入分配状况［9］。

综合以往研究可知，现有文献多从就业结构、就业形态、信息对接、收入分配等方面对数字经济与劳动力市场的关系展开，论证了数字经济对劳动力市场带来红利的同时，也会因为发展差距而造成鸿沟。但面对当前劳动力市场因制度和非制度性因素造成的市场分割问题，却鲜有学者从数字经济角度探究其对劳动力市场一体化的影响。相对于既有文献，本文可能的边际贡献在于：第一，从研究视角上来看，本文基于相对价格法构建劳动力市场一体化指标，深入分析数字经济发展水平对劳动力市场一体化的影响，进一步扩展数字经济对劳动力市场的影响研究；第二，从理论机制上，特别是在突出数字经济本质特征的基础上，本文分别从直接效应、价格机制、流动机制、空间效应着手，深入分析了数字经济对劳动力市场一体化的作用机制。

三、理论分析与研究假设

（一）数字经济对劳动力市场一体化的直接影响

数字经济作为一种新型经济形态，凭借其扩散性、平台性、共享性等特征渗透于市场一体化的过程中，充分发挥溢出效应，破除地理空间限制，缓解信息不对称问题，创造教育资源共享的平等机会，推动制度改革不断创新，增加劳动力就业机会与就业灵活性，助力劳动力的合理定价与流动。首先，数字经济的渗透性使其可以突破时空限制，加快信息、技术、知识的流动速度，实现供求双方实时双向反馈，有效弱化因信息不对称造成的劳动力市场分割［10］。在数字技术支持下劳动者可以更为便利地获取就业信息，降低劳动力搜寻与匹配成本，劳动力市场的配置效率得以提升。随着劳动力市场透明度的提高，企业也可以快速收集并筛选出符合要求的劳动力，改善劳动力市场的错配程度。其次，数字经济去中心化的网络效应和平台效应使得要素形成不依赖于地理空间的虚拟集聚。依托互联网虚拟平台，劳动力可打破时空壁垒实现就业，跨越地域限制远程操控完成交易活动，增强了就业的灵活性，打破了劳动力单一流动的格局，推动要素的公平合理配置。最后，数字经济开放、共享、跨时空的特征增强了信息与知识的普惠性，通过互联网可以低成本地共享与学习各类资源，增强了各市场主体的学习效率［11］。随着数字技术的普及，劳动力也会为了适应新形态就业需要而突破传统教育方法，通过互联网等平台丰富学习内容，缩小劳动者素质差异，弱化因人力资本差异造成的市场分割［12］。基于以上分析，本文提出如下假设：

H1：各地区数字经济发展水平的提高有助于推动劳动力市场一体化。

（二）数字经济对劳动力市场一体化的间接影响

从劳动力价格机制来看，劳动者工资价格的变化直接影响了劳动力市场资源配置的效率。然而，随着农村剩余劳动力向城镇的转移，城镇中劳动力供给相对过剩，供需的不平衡使得劳动者往往在工資谈判中处于弱势，其工资不能反映其真实的生产效率。同时，地方政府也会出于地方保护主义，默许企业凭借自身在劳动力市场的强势地位支付给劳动者低于市场水平的工资，加剧劳动力市场价格扭曲的现象，不利于劳动力市场的整合［13］。而数字经济可以通过拓展劳动力获得就业信息的渠道，提升劳动力获取岗位的能力，进而增强劳动力的谈判能力，改善劳动力市场价格扭曲问题，实现劳动力市场高效率的资源配置。一方面，在数字经济背景下，信息能够以数据形式打破区位边界，在现代信息网络上实现跨时空的传播。劳动者能够以较低的信息成本及时且准确地获取各地区劳动力市场供求信息、薪资水平、工作条件等各方面信息，极大地缓解了劳资双方间的信息不对称问题，拓展了劳动者获取就业信息的渠道［14］，并以此进一步增加了劳动力工作的行业选择范围和地域空间，有助于劳动者更准确地评估自身价值，提高了劳动力讨价还价的能力［15］。另一方面，在数字经济背景下，知识与技术的轻量化、共享化、平民化促进了劳动者个人资本的提升，为劳动者未来职业发展奠定了基础［16］。劳动者获取岗位的能力得以提升，劳动者在工资定价博弈中的谈判地位随之提高，劳动力更易流向符合自身技能水平与工资水平的岗位与地区，缓解劳动力价格扭曲程度，推动劳动力市场融合［17］。基于以上分析，本文提出如下假设：

H2a：数字经济可以通过增强劳动力的谈判力量推动劳动力市场一体化。

从劳动力流动机制来看，劳动力能否跨区域自由流动是劳动力市场实现一体化的关键。然而受制于户籍制度、城乡分割管辖等困境使得劳动力无法实现在各地区之间的迁移。而数字经济则可以通过完善劳动力流动制度保障，创造跨区域、跨产业、跨部门的就业机会，推动劳动力跨区域自由流动，进而打破劳动力市场分割壁垒。一方面，数字经济的发展为以户籍制度为核心阻碍劳动力流动的制度藩篱提供了技术支持，借助人工智能、大数据、物联网等新型信息通信技术实现了户籍制度的信息化与数字化管理，推动阻碍劳动力自由流动的制度不断改革创新。同时，随着数字经济的快速发展也会倒逼制度改革创新，充分发挥市场在劳动力配置中的作用，破除制约劳动力要素流动的堵点，使之更好地适应新型经济发展环境，实现劳动力的自由流动［18］。另一方面，数字经济以其协同性、渗透性、替代性等特征推动传统产业转型升级并催生各类新兴产业。通过重构原有劳动分工与收入体系重塑劳动力市场，打破传统劳动力市场的束缚，催生更多体制外与跨行业的就业岗位，推动劳动力市场的充分竞争［19］。容量大、门槛低的数字经济新就业形态为就业群体提供了与其劳动力技能相匹配的就业选择以及更为公平的创业与就业机会。在与传统行业相比之下，新增的人工智能等数字行业往往具有较高的工资收入，促进了劳动力增收，增强了劳动力流动的意愿。而劳动者跨区域、跨行业的流动进一步改善了劳动力市场的供求环境，增加劳动力供给的同时缓解了劳动力短缺问题，提高劳动力市场的配置效率与灵活性，促进劳动力市场的一体化。基于以上分析，本文提出如下假设：

H2b：数字经济可以通过推动劳动力的自由流动促进劳动力市场一体化。

（三）数字经济对劳动力市场一体化的空间溢出效应

随着区域间经济交流合作不断加强，区域联动性逐步提升，各地区之间的空间交互效应逐渐显露。数字经济凭借着渗透性、扩散性、协同性等特征，能够突破空间上地理距离的界限对邻近地区产生影响，因而具有空间外溢效应［20］。首先，数字经济加快了信息跨区域的传播，能够以较低的成本实现知识和技术的跨时空溢出，使各地劳动力市场信息透明度得以增加，降低了信息不对称以及无效创业的风险，助力劳动力跨区域的自由流动，缓解各地区劳动力市场的扭曲。其次，数字经济增强了各地区学习与模仿效率，在提升本地区市场一体化进程的同时，通过数字经济低成本高效率的传播优势将本地区发展模式推广到邻近地区，带动邻近地区加速布局数字经济发展，为劳动力跨区域的充分流动提供持续驱动。同时，数字经济弱化了因各地区地理距离因素所导致的技术溢出效应衰减规律，增强了技术信息的普惠性，加快了技术扩散的速度，弱化因各地区技术发展水平差异而导致的市场分割，在更大范围内实现劳动力市场一体化［21］。最后，数字经济促进各地区劳动力市场空间关联网络布局的逐步形成。通过数字技术突破资金流动的物理壁垒，各地区间经济与贸易活动关联的广度与深度得以增强［22］。数字经济对劳动力市场的影响不再局限于某个地区内部，而是突破了各地区市场规模的局限性，延伸各地产业链，推动各区域间的分工协作，提高各区域劳动力市场的平均收入水平，最终促进各区域劳动力市场一体化程度的提高。基于以上分析，本文提出如下假设：

H3：数字经济对劳动力市场一体化的影响存在空间溢出效应，即数字经济不仅会推动本地劳动力市场一体化的进程，也会对邻近地区劳动力市场一体化发挥正向的促进作用。

四、模型设定、变量说明与数据来源

（一）基准模型设定

为探究数字经济对劳动力市场一体化的影响，本文基于文献研究的理论基础构建如下基准面板计量模型：

Integit=α0+α1Digeit+α2Xit+μi+δt+εit（1）

模型（1）中，被解释变量Integ表示劳动力市场一体化程度；解释变量Dige表示数字经济发展水平；X表示控制变量集；α0表示常数项；α1、α2分别表示数字经济和一系列控制变量的参数估计结果；μi表示省份固定效应；δt表示时间固定效应；εit表示随机扰动项。

（二）空间模型设定

同时，考虑到数字经济与市场一体化可能存在的空间溢出效应，本地政府会受其他地区政府的影响而选择是否推行相同的政策。為此，本文借鉴以往研究方法，采用空间杜宾模型将各变量的空间相关性纳入模型来探究数字经济对劳动力市场一体化的空间效应，建立如下所示的空间面板杜宾模型：

Integit=α0+ρ∑nj=1WijIntegjt+α1Digeit+β∑nj=1WijDigejt+θ∑Xit+λ∑nj=1WijXit+εit（2）

模型（2）中，ρ代表被解释变量空间自回归估计系数；β、λ分别为解释变量和一系列控制变量空间交互项的弹性系数；W为30×30维空间权重矩阵，本文借鉴范欣等（2017）［23］选择了地理相邻、地理距离、经济地理等三种空间权重矩阵。其中，地理相邻空间权重矩阵采用0-1矩阵，若两个地区在地理位置上接壤则赋值为1，否则为0；地理距离空间权重矩阵设定为Wij=1/dij，采用i地区与j地区经纬度计算出的地理距离倒数来计算；经济地理空间权重矩阵设定为Wij=1/xi-xj∑j1/xi-xj×1d2ij，采用人均地区生产总值平均数计算得到的地区经济水平差异与地区间地理距离组合来测度。

（三）变量说明

1 被解释变量

本文的被解释变量是劳动力市场一体化（Integ）。本文借鉴王海南和崔长彬（2020）［24］的研究方法，考虑到数据的连续性和口径一致性，采用除去只有部分年份数据的公共管理和社会组织以外18个行业的各省城镇私营单位和非私营单位就业人员平均工资，基于相对价格指数法对各地区劳动力市场一体化程度进行测度。公式为：

ΔQkijt=lnpkitpkjt-lnpkit-1pkjt-1（3）

Varqkijt=Var（ΔQkijt-Qkt-）（4）

Segit=∑i≠jVarqkijt/N（5）

Integit= 1/Segit（6）

式中，ΔQkijt为给定年份t，给定行业k，不同地区i和j勞动力平均工资的相对价格；pk为k行业城镇在岗职工平均工资；Varqkijt为不同地区间所有行业劳动力相对价格波动的方差；Segit为将得到的方差按地区合并求均值得到的该地区劳动力市场分割指数；Integit为取劳动力市场分割指数倒数平方根得到的劳动力市场一体化程度，该数值越大说明劳动力市场一体化水平越高。此外，由于原始数据为名义工资水平，因而本文按照本地居民消费价格指数对名义工资水平进行平减，以此得到各地区间具有可比性的实际工资水平。

2 解释变量

本文的解释变量是数字经济（Dige）。本文从数字经济的内涵以及数据可得性的角度出发，借鉴赵涛（2020）［25］的方法从互联网发展和数字普惠金融两个方面对数字经济发展水平进行测度。其中，互联网发展分别从互联网普及率、互联网相关从业人员、互联网相关产出和移动互联网用户数等四个维度出发构建的互联网综合发展指数进行衡量。数字普惠金融则利用北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制的中国数字普惠金融指数进行衡量。最后将以上五个指标标准化后，采用熵值法计算各指标权重以综合成一个指标得到数字经济发展水平指数。公式为：

Ej=-1/lnm∑miXij∑miXij×lnXij∑miXij（7）

Di=∑nj（1-Ej）∑nj=1（1-Ej）×Xij（8）

式中，Ej为指标信息熵；m为要评价的年数；Xij为标准化后省份i指标j的值；n为所包含的指标数；Di则为最后基于标准化后各指标数值与各指标所占权重综合得到的数字经济发展水平指数。

3控制变量

本文主要选取政府干预、产业结构、技术差距、开放程度、人力资本来控制可能对劳动力市场一体化产生影响的变量。其中，政府干预（Gov）采用政府财政支出占地区生产总值的比重；产业结构（Inds）采用第三产业增加值占地区生产总值的比重；技术差距（Tech）采用本地区与其他地区平均每万人专利授权量的比重；开放程度（Open）采用美元兑换人民币的年平均汇率进行折算后各地区进出口总额占地区生产总值的比重；人力资本（Hci）采用各地区高等学校在校学生人数占地区年末常住人口的比重。

4机制变量

根据前文理论分析，本文选取劳动力谈判力量和劳动力流动分别作为价格机制和流动机制变量。劳动力谈判力量（Barg）采用就业人员工资的对数来衡量。劳动力流动（Migr）采用第二产业和第三产业就业人员总和占总就业人员的比重。

（四）数据来源与描述性统计

本文采用2011—2021年除西藏、港澳台地区之外的30个省（自治区、直辖市）层面的面板数据，共包含330个样本。相关原始数据主要取自《中国统计年鉴》《中国财政年鉴》《中国科技统计年鉴》及各省历年统计年鉴，由于统计口径变化等因素导致部分数据缺失则采用线性插值法进行弥补。所有变量定义与描述性统计如表1所示。

五、实证结果分析

（一）空间相关性分析

为判断变量是否具有空间依赖性，本文采用Morans I指数进行检验限于篇幅，检验结果未作报告，如有需要可向作者索取。结果显示，各省劳动力市场一体化存在明显的空间自相关性，采用空间计量模型来探究数字经济与劳动力市场一体化之间的关系较传统计量方法更为合理。

（二）基准回归

为检验数字经济对劳动力市场一体化的直接影响效应，本文分别基于模型（1）进行了不考虑空间效应的普通面板回归，基于模型（2）依次从地理相邻、地理距离、经济地理等三种空间权重矩阵设定条件下进行面板回归，结果如表2所示。从表2列（1）结果来看，在不考虑空间特征时，数字经济对劳动力市场一体化的影响系数为0198，在5%的水平下显著为正，表明数字经济发展水平越高劳动力市场一体化的程度也会随之提升，初步验证了数字经济能够促进劳动力市场一体化，支持了本文的研究假设H1。从表2列（2）—（4）结果来看，与大多数空间计量文献相似，不同空间权重矩阵的选择对研究结果产生了一定差异，但仍存在共同规律。一方面，劳动力市场一体化的空间自回归估计系数在三种空间权重矩阵设定条件下均显著为正，表明劳动力市场一体化存在显著的空间集聚效应，邻近地区的劳动力市场一体化与本地的劳动力市场一体化存在正相关关系。另一方面，数字经济的空间交互项在三种空间权重矩阵设定条件下分别为0307、1326、0385，均在5%的水平下显著为正，进一步说明了数字经济对劳动力市场一体化的正向影响。由于数字经济的发展具有较强的空间溢出特征，随着邻近地区数字经济的不断建设完善，不仅促进了信息等跨区域的自由流动，还缓解了受地域和经济等因素造成的劳动力市场分割，从而推动了我国劳动力市场一体化的进程。

（三）空间效应分解结果

为进一步判断数字经济对各地区所产生的空间溢出效应，本文利用偏积分方法将空间杜宾模型的回归系数分解为直接效应与间接效应进行检验，使得本文结果更具说服力。从表3结果来看，在三种空间权重矩阵设定条件下结果大体保持一致。以地理相邻权重矩阵为例进行分析，数字经济对劳动力市场一体的直接效应、间接效应、总体效应的影响系数均显著为正，表明数字经济对劳动力市场一体化的正向影响同时作用于本地地区与邻近地区，进而推动了数字经济对劳动力市场一体化总体效应的发挥，支持了本文的研究假设H3。随着数字经济的快速发展，要素信息实现跨时空的自由流动，有效降低劳动力信息搜寻成本与就业成本，增强了区域间的关联性，实现各地区信息的实时共享，促进了各地区劳动力市场的进一步整合。

从控制变量的直接效应与间接效应结果来看，以地理相邻权重矩阵为例进行分析，产业结构的间接效应与总体效应均在5%的水平下显著为正，表明产业结构对劳动力市场一体化具有正向促进作用。随着产业结构的升级优化，各区域间协同作用得以加强，资源配置效率逐步提升，推动邻近地区劳动力的自由流动。技术差异的直接效应与间接效应均在1%的水平下显著为正，表明某个地区的技术水平相对于其他地区越高，越会采取促进劳动力市场整合的策略，进一步吸收劳动力以提高自身技术水平。开放程度的直接效应与总体效应均在10%的水平下显著为正，表明地区对外开放度越高，人口流动壁垒越会逐渐降低，劳动力的流动与聚集促进劳动力市场形成新的供需平衡，推动劳动力市场逐步整合。而政府干预与人力资本对劳动力市场一体化的影响均为负，但并不显著。

（四）作用机制分析

基准回归结果分别验证了数字经济对劳动力市场一体化的直接效应与空间效应，本文将从价格机制和流动机制两个方面对数字经济对劳动力市场一体化的间接作用机制进行检验，回归结果如表4所示。表4的列（1）和列（2）报告了价格机制的检验结果。其中，列（1）报告的是劳动力谈判力量对于劳动力市场一体化的回归结果，劳动力谈判力量变量在10%的水平下显著为正，表明劳动力的谈判力量越强，越易打破企业利用自身在劳动力市场的强势地位支付给劳动者低于市场水平工资的状况，缓解劳动力市场价格扭曲。列（2）报告的是数字经济对劳动力谈判力量的回归结果，数字经济发展水平在1%的水平下显著为正，表明存在数字经济—劳动力谈判力量—劳动力市场一体化的间接传导渠道，数字经济的发展有助于扩大劳动力市场的就业机会与选择，提高劳动者在工资谈判中的地位，实现劳动力市场的合理定价，助力劳动力市场的一体化。由此，本文假设H2a得以验证。表4的列（3）和列（4）报告了流动机制的检验结果。其中，列（3）报告的是劳动力流动对劳动力市场一体化的回归结果，劳动力流动变量在5%的水平下显著为正，表明随着劳动力跨区域的自由流动，可以直接改善劳动力市场的供求环境，推动劳动力价格实现均等化，促进市场的进一步整合。列（4）报告的是数字经济对劳动力流动的回归结果，数字经济发展水平在1%的水平下显著为正，表明存在數字经济—劳动力流动—劳动力市场一体化的间接传导渠道，数字经济有助于破除制约劳动力流动的堵点，为劳动力提供更广泛的就业机会与渠道，实现劳动力跨区域的自由流动，推动劳动力市场一体化的进程。由此，本文假设H2b得以验证。

（五）异质性分析

1地理区位异质性

考虑到我国区域发展的不平衡性，按照地理区位将总样本分成中西部和东部两个地区，探究数字经济对不同地理区位劳动力市场一体化的影响。从回归结果限于篇幅，相关检验结果未作报告，如有需要可向作者索取。来看，中西部地区数字经济的回归系数显著为正，表明数字经济水平的提高对于中西部地区的劳动力市场一体化的促进作用更大。同具有雄厚的经济基础、庞大的市场需求、完善的基础设施等的东部地区相比，中西部地区的资源禀赋均逊色于的东部地区。而数字经济的飞速发展为中西部地区的追赶提供了新的机会窗口，能够有效弥补后发地区的劣势，促进中西部地区产业结构转型，对缓解劳动力市场分割的边际效应更大。同时，由于中西部地区在获取就业信息时面临更大的约束，借助数字经济开放、共享、跨时空等特征能够破除有效信息隔离的阻碍，降低信息搜寻成本，加速中西部劳动力的自由流动与就业，进而对推动劳动力市场整合的效果更为显著。而东部地区数字经济的回归系数为负，表明数字经济反而会抑制东部地区的劳动力市场一体化。表明在整体资源丰富的城市中，数字经济发展水平提高的边际效用随之减弱，阻碍了数字经济潜力的充分释放，且各类信息过载的可能性也随之增加，进一步加剧了劳动力市场的分割。

2 人力资本水平异质性

考虑到各区域教育资源分布的不均衡与劳动力素质的差异会对劳动力市场造成一定影响，本文按照各地区人力资本水平的均值将总样本划分为高人力资本水平和低人力资本水平两个样本依次进行回归分析。从回归结果限于篇幅，相关检验结果未作报告，如有需要可向作者索取。来看，在高人力资本水平地区和低人力资本水平地区数字经济均会促进劳动力市场一体化，但在低人力资本水平地区数字经济的正向作用更为显著。表明低人力资本水平的地区往往会比高人力资本水平地区更加依赖数字经济对劳动力的配置作用，通过数字技术来弥补因人力资本较低所带来的劣势。一方面，数字经济打破了传统行业的固有模式，其溢出效应催生了诸多与低技能劳动者相匹配的就业岗位，降低了劳动者就业的门槛；另一方面，低技能劳动者可以借助互联网平台更便捷地学习新知识与新技能，不断提高自身工作能力与业务水平，为其跨地区、跨行业的自由流动提供了可能性，因而导致数字经济表现出在人力资本水平较低的地区对劳动力市场一体化的提升空间更大，促进作用更加显著。

（六）稳健性检验

为确保实证结果的准确性与有效性，本文依次通过系统GMM、修正离群值、剔除直辖市、变换被解释变量等四种方法来进一步检验本文实证结果的稳健性。检验结果限于篇幅，相关检验结果未作报告，如有需要可向作者索取。均进一步验证了数字经济对劳动力市场一体化的促进作用，因此本文研究结论具有稳健性。

六、结论与建议

本文利用2011—2021年我国30个省份面板数据，采用空间面板杜宾模型实证研究了我国数字经济的建设对劳动力市场一体化的影响作用。主要结论如下：（1）数字经济的发展对劳动力市场一体化具有显著的正向促进作用，随着数字经济的不断建设完善，推动了信息、知识、技术等跨区域的自由流动，有效降低信息不对称问题，提高劳动力要素配置效率，促进劳动力市场一体化的形成。（2）数字经济对于劳动力市场一体化程度存在明显的空间溢出效应，随着数字经济的快速发展，其开放、共享、跨时空的特征加速了信息在各地区间的传播，打破了受地域与经济等因素影响造成的市场壁垒，区域间的关联性不断增强，有效推动本地区与邻近地区劳动力市场一体化的进程。（3）数字经济可以通过促进劳动力要素的合理流动与定价来间接助力劳动力市场一体化的形成。（4）数字经济对劳动力市场一体化的促进作用存在明显的区域异质性，地理区位和人力资本水平差异均会影响数字经济促进劳动力市场一体化的程度，且中西部地区和人力资本水平较低的地区受到的影响效应较大。

基于以上结论，本文提出以下政策建议：第一，加快劳动力市场化改革，夯实劳动力流动基础。各级政府应充分发挥宏观调控作用，进一步深化户籍制度改革，完善城乡社会保障等相应配套制度体系，大力破除制度性壁垒，畅通劳动力自由流动渠道。充分利用数字技术优化政府服务，完善政府监督与管理能力，为劳动者营造更为灵活、规范、稳定的就业环境。第二，增强数字经济引领能力，激发劳动力流动活力。抓住当前数字经济发展的机遇，加快数字经济战略部署，加大基础研究和技术创新，加快数字产业化与产业数字化发展进程，进一步巩固数字经济发展对劳动力市场带来的就业与择业红利，提高劳动力资源配置效率。充分发挥数字经济扩散性、平台性、共享性等优势，构建完善信息知识与技术共享平台，打通线上线下两个空间，解决信息不对称等问题，缩小人力资本差距，以此使得各类劳动者及时适应社会就业岗位变化，增强劳动力在各区域、各产业、各行业间的流动性，助力劳动力市场的整合。第三，推动区域经济协调发展，拓展劳动力流动空间。重视各地区数字经济发展水平差异，加快数字技术标准建设，进一步扩大数字经济覆盖范围，着力消除区域间的数字鸿沟，避免因各区域数字经济发展不协调所造成的劳动力市场就业与收入差异。各级政府也须破除“地方本位”的思想，着力打破各区域间的行政边界，加强中、东、西各区域间贸易协作，优化劳动力市场供需结构，合理引导劳动力跨区域的公平竞争与自由流动，进一步扩大劳动力资源配置范围。

参考文献：

［1］ 王海南，崔长彬.财政分权与中国省际劳动力市场一体化——基于时空地理加权回归模型的实证检验［J］．经济问题，2021，501（5）：55-62.

［2］ Doeringer， P. B.，Piore， M. J. Internal Labor Market and Manpower Analysis［M］．Lexington， Mass.： D. C. Heath， 1971.

［3］ 蔡昉，都陽，王美艳.户籍制度与劳动力市场保护［J］．经济研究，2001（12）：41-49+91.

［4］ 都阳，蔡昉.中国制造业工资的地区趋同性与劳动力市场一体化［J］．世界经济，2004（8）：42-49.

［5］ Poncet S. Provincial Migration Dynamics in China： Borders， Costs and Economic Motivations［J］． Regional Science and Urban Economics， 2006， 36（3）： 385-398.

［6］ 赵金丽，张学波，宋金平.京津冀劳动力市场一体化评价及影响因素［J］．经济地理，2017，37（5）：94-100.

［7］ 赖德胜，苏丽锋.人力资本理论对中国劳动力市场研究的贡献［J］．北京大学教育评论，2020，18（1）：80-89+190.

［8］ 柏培文，张云.数字经济、人口红利下降与中低技能劳动者权益［J］．经济研究，2021，56（5）：91-108.

［9］ 张勋，万广华，张佳佳等.数字经济、普惠金融与包容性增长［J］．经济研究，2019，54（8）：71-86.

［10］崔日明，陈永胜，李丹.数字经济、外商直接投资与区域经济增长［J］．商业研究，2023（3）：82-90.

［11］鲁玉秀，方行明，张安全.数字经济、空间溢出与城市经济高质量发展［J］．经济经纬，2021，38（6）：21-31.

［12］丛屹，闫苗苗.数字经济、人力资本投资与高质量就业［J］．财经科学，2022，408（3）：112-122.

［13］张杰，周晓艳，李勇.要素市场扭曲抑制了中国企业R&D？［J］．经济研究，2011，46（8）：78-91.

［14］杨昕，赵守国.数字经济赋能劳动生产率的收敛效应——基于人口红利转变的视角［J］．中国人口科学，2023，37（2）：3-18.

［15］柏培文，杨志才.劳动力议价能力与劳动收入占比——兼析金融危机后的影响［J］．管理世界，2019，35（5）：78-91.

［16］戚聿东，褚席.数字生活的就业效应：内在机制与微观证据［J］．财贸经济，2021，42（4）：98-114.

［17］李言，肖雨婷.数字经济发展对劳动力价格扭曲的影响［J］．人口与经济，2023，256（1）：44-56.

［18］任晓刚，李冠楠，王锐.数字经济发展、要素市场化与区域差距变化［J］．中国流通经济，2022，36（1）：55-70.

［19］阎世平，武可栋，韦庄禹.数字经济发展与中国劳动力结构演化［J］．经济纵横，2020，419（10）：96-105.

［20］杨慧梅，江璐.数字经济、空间效应与全要素生产率［J］．统计研究，2021，38（4）：3-15.

［21］曾祥炎，魏蒙蒙，周健.数字经济、要素配置与区域技术收敛［J］．经济经纬，2023，40（1）：3-13.

［22］赫国胜，燕佳妮.数字金融对城市经济韧性的影响——基于空间计量模型的实证分析［J］．经济问题探索，2023，488（3）：97-110.

［23］范欣，宋冬林，赵新宇.基础设施建设打破了国内市场分割吗？［J］．经济研究，2017，52（2）：20-34.

［24］王海南，崔长彬.京津冀劳动力市场一体化水平测度与完善对策［J］．经济纵横，2020，417（8）：40-51.

［25］赵涛，张智，梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据［J］．管理世界，2020，36（10）：65-76.

Research on the Effect of Digital Economy on Labor Market Integration：

An Empirical Analysis Based on Provincial Panel Data

ZHAO Xinyua，b， CAI Jiayib， WAN Mengzeb

（Jilin University， a.China Center for Public Sector Economy Research;b.School of Economics，

Changchun 130012， China）

Abstract： Digital economy has become an important engine for promoting high-quality economic development， which also provides new power and new opportunities for the labor market. This paper adopts the spatial panel Durbin model to empirically study the relationship between digital economy and labor market integration based on the Chinese provincial panel data from 2011 to 2021. The results show that， firstly， the development of digital economy has a significant positive effect on the integration of labor market. Secondly， digital economy has a spatial spillover effect， which can effectively promote the process of labor market integration in neighboring regions. Fourthly， digital economy indirectly affects labor market integration mainly by enhancing labor mobility and bargaining power. Thirdly， differences in regional geographic location and human capital level affect the driving role of digital economy. There is obvious regional heterogeneity in the role of the digital economy in labor market integration. The central and western regions and regions with low human capital levels are greatly affected by digital economy. Therefore， it is necessary to strengthen the foundation of labor mobility， stimulate the vitality of labor mobility， expand the space for labor mobility， remedy the digital divide， stimulate the dividends of the digital economy， and then build a unified national market.

Key words：labor market integration; market segmentation;digital economy; digital divide

（責任编辑：赵春江）