互联网应用的工资溢价效应研究

王慧WANG Hui

（南京农业大学，南京 210095）

0 引言

当前，以互联网、人工智能等为代表的数字经济发展如火如荼。2018 年我国数字经济领域就业岗位为1.9 亿个，同比增长11.5%，显著高于同期全国总就业规模增速①。截至2021 年6 月，我国网民规模达10.11 亿，互联网普及率达71.6%，女性用户占比提升至48.8%②。已有研究发现互联网等数字经济的发展易于提高工作效率、丰富信息资源和提升人力资本[1]。为此，不少学者聚焦互联网与就业和收入间的关系，认为互联网应用会重塑劳动力就业结构。

关于互联网就业效应主要从三方面进行：一是微观企业层面。现有研究认为信息技术的就业替代效应会减少就业[2]，而互联网的知识溢出和技能溢价效应会提高就业质量[3，4]。二是从宏观层面着手，发现互联网减少重复性岗位就业[5，6]，通过创造新就业形态和降低生产成本等补偿效应增加就业[7]。三是从部门经济着手，一些学者表明互联网普及能增加农村非农就业，且这一效应对技能水平更高的劳动力的促进效果更显著[8]。关于互联网工资效应的研究中，一方面直接分析互联网对工资水平的影响；另一方面考察其中的作用机制。首先，因互联网使用技能较高，能提高人力资本水平，从而增加个体工资收入[9，10]。其次，互联网使用通过改善网络基础设施促进平台经济发展，提高农村非农就业收入[11]。最后，互联网有效拓展就业信息获取渠道，促进创业和就业，进而提高收入[12]。

不少研究分析其对女性就业、性别工资差距的影响，认为互联网普及可弱化劳动力市场信息不平等程度[13]，减少对体力劳动的需求，且灵活的工作方式有利于女性就业，进而缓解男女间工资差异。[7，13]但研究结论存在差异。首先，虽然互联网存在工资溢价效应，但女性在工作和家庭间难以寻找平衡点，常退出就业市场，从而导致性别工资差距扩大；[14]其次，互联网对体力劳动需求的减少，吸引更多女性选择从事与互联网有关的岗位，从而有利于缩小性别工资差距[15]。

互联网普及率的提高和女性用户占比的提升为互联网应用缩小性别工资差距、促进收入增长提供新机遇。故本文使用家庭调查数据，从性别差异视角考察互联网的工资溢价效应，可能的边际贡献有：①从劳动力需求、供给和市场三角度分析互联网对不同性别工资水平的影响，并结合中国劳动力动态调查数据进行验证。②在大力发展数字经济和倡导共同富裕的背景下，首次实证检验互联网应用对共同富裕的影响。

1 理论分析

本文将互联网使用纳入供需框架，从市场、需求和供给角度考察互联网应用对劳动力工资水平的影响以及性别差异。

互联网减少劳动力市场信息不对称和搜寻成本引致的工资收入变化。一方面，劳动者为获取就业信息，需要付出时间成本，带来摩擦性失业；另一方面，雇主发布信息也需要承担成本，降低岗位需求和劳动力供给间的匹配效率。在劳动力市场中，由于劳动者和雇主间存在信息不对称问题，且女性受到更多歧视，因而承担更多的搜寻成本。故降低双方搜寻信息的成本至关重要。而互联网应用有利于降低摩擦性失业，从而提高工资。具体而言，相较于线下就业信息获取，互联网信息传播效率高，雇主可通过平台经济发布岗位需求信息，劳动者即时获取信息资源，通过线上交流查看岗位匹配度，可有效降低搜寻成本。故互联网应用有利于减少女性工作搜寻成本并提高人职匹配度，提高工资水平。

互联网应用对劳动力需求影响引致的工资收入变化。“肌肉—大脑”理论认为劳动力由体力和脑力劳动组成[16]。互联网发展可提高生产率，两性劳动力均可受益，有助于提高工资水平。但相较于体力劳动，互联网对脑力劳动需求较高，要求劳动力拥有较高的技能水平，如非常规工作中的研究分析等高薪职业。男性在体力劳动上占比较优势，女性则在认知社交技能以及细腻程度方面优势更大，所以互联网有助于改变过去女性在劳动力市场中的弱势地位，增加对女性的需求，从而缓解性别工资差距扩大。

互联网应用对劳动力供给影响引致的工资收入变化。互联网应用提高了工作时间、地点和方式的灵活性，利于零工经济发展。得益于此，女性就业积极性将会提高。对部分难以在工作和家庭间平衡的女性来说，这种灵活性很重要。生育带来的职业间断影响她们工作经验的积累，使其在劳动力市场中受到更多歧视，进而导致女性收入低于男性[17]。国内外学者基于各国数据分析女性生育对其收入的影响，结果表明生育对女性收入损失的解释力度存在差异，但综合而言均不利于女性收入上涨[18]，倾向于扩大性别工资差距。而互联网有利于女性实现线上办公或借助该平台进行自主创业，一定程度上弥补因家庭因素导致的工作机会的丧失，对就业的正向激励可有效缓解性别工资差距。

2 实证研究设计

2.1 模型构建

首先构建如下模型检验全样本下互联网的工资溢价效应，再基于男性和女性分样本，检验对工资收入的影响：

incomeij为省份j 个体i 的工资水平，Internetij为是否使用互联网，Xij为个体层面控制变量集合，θij为省份层面控制变量集合，εij为随机扰动项。

构建分位数回归模型，剖析互联网使用对工资水平处于不同位置上的劳动力工资水平的影响差异：

Y 为被解释变量男性和女性工资收入水平，X 为互联网使用等个人层面及地区人均生产总值等省份层面变量，表示在给定变量X 的情况下，被解释变量工资收入水平第分位点上的值。

2.2 变量选取

被解释变量：选取不扣除个人所得税、社会保险和住房公积金后的个人工资性收入表征；解释变量：若被调查者使用则设为1，否则为0；控制变量：包括个人层面以及个人所在省份层面的相关变量。具体变量的相关描述见表1。

表1 变量说明

2.3 数据来源

本文使用的数据来自于2016 年中国劳动力动态调查。省级层面控制变量来源《中国统计年鉴》和国家统计局。个体选取时，进行如下处理：首先，剔除男性65 岁以上、女性55 岁以上样本；其次，剔除调查时还未毕业的样本，保留身份为雇员且目前有工作的样本；然后，进一步将变量中数据缺失、异常的个体剔除。最终样本为1982 个，女性和男性样本分别为965 个和1017 个。

3 实证结果与分析

3.1 基础回归

基于上述分析，本文首先在全样本下考察互联网的工资溢价效应；再分别检验对男性和女性工资水平的影响，结果如表2 所示。其中，列（1）为全样本下的回归结果，互联网估计系数显著为正，表明与不使用互联网的劳动力相比，使用互联网可增加劳动力工资水平。列（2）和（3）表明，互联网使用均可提高男性和女性工资水平，且对女性的影响大于男性。

表2 基准回归结果

3.2 分位数回归

为考察互联网使用对处于不同工资水平位置上的劳动力工资水平的影响差异，将工资水平分为30、50、70 三个分位，结果如表3 所示。互联网使用对女性和男性工资水平的影响大致呈U 型，且在70 分位数处系数最大，50分位数处系数最小，这表明互联网使用对低收入和高收入劳动力工资水平影响更大。

表3 分位数回归

3.3 稳健性检验

3.3.1 更换实证模型

引入交互项进行检验：

3.3.2 替换被解释变量

依据问卷设计中，雇员在过去一年中的工作月份数以及每月工作的小时数，计算小时工资数，取对数替换被解释变量，结果如表4 列（2）至（4）所示。交互项系数均显著为正，且女性估计系数大于男性，结果稳健。

表4 稳健性检验

3.4 异质性检验

3.4.1 婚姻状况

婚后男性和女性需花费较多时间照顾家庭，且女性承担的家庭任务更多，本文认为婚姻是制约女性就业的重要因素之一。因此婚姻状况异质性会对工资收入水平产生不同影响，互联网对未婚劳动力工资水平促进效应可能更大。故将样本分为已婚和未婚进行回归。表5 结果表明在女性和男性样本中，互联网估计系数均显著为正，但已婚状态的系数值小于未婚状态，说明婚姻削弱了互联网的工资溢价效应。而不论婚姻状况如何，互联网对女性工资水平的影响稍大于男性，可能是因为相较于男性，女性更多的是使用互联网进行学习和商业活动[19]，从而受益更大。

表5 婚姻状况

3.4.2 年龄层次

考虑到不同年龄段使用互联网频率的高低可能带来异质性影响，本文按年龄分组回归。表6 结果表明相比其他年龄段，互联网对90 后的女性和男性的工资水平均无显著影响，可能是90 后年龄偏低，使用互联网更多是基于社交需求，所以无显著影响。在女性样本中，对80 后影响最大，可能是因为女性利用互联网更多的是学习或创业，且年轻女性在使用互联网的边际效应更大；男性样本中，互联网的工资溢价效应呈倒U 型，可能是因为相较于46-55 岁的男性，35-45 岁阶段的男性会花更多时间在线上社交，且随着年龄增加，男性有更充足的时间利用互联网发展副业，从而获得更高的工资水平。

表6 年龄层次

4 进一步分析：互联网应用与共同富裕

2021 年12 月中央经济工作会议明确加快推进共同富裕，要大力发展数字经济，释放数字红利效应。通过上文结果可知互联网应用存在工资溢价效应。但部分研究表明数字鸿沟会扩大城乡贫富差距，不利于共同富裕[20]。先参考陈丽君的方法并结合数据可得性[21]，得到11 个二级指标和26 个三级指标；再使用熵值法计算共同富裕指数；与上文筛选的1982 个个体所在省份进行匹配。研究发现互联网应用可促进于共同富裕。表7 结果表明互联网可促进共同富裕。

表7 互联网与共同富裕的回归结果

5 结论与政策建议

本文使用2016 年中国劳动力动态调查数据，探讨互联网使用的工资溢价效应以及其对不同性别工资的影响，结果显示：①互联网存在工资溢价效应，且对女性工资水平的正向效应大于男性；②无论性别，互联网对工资处于较高水平的劳动力的工资溢价效应最大，在70 分位数值处性别工资差距最小，且随着收入水平的提高，工资差距呈现缩小趋势；③婚姻削弱了互联网的工资溢价效应；70和80 后是互联网工资溢价的最主要受益者；④互联网可促进共同富裕。

基于上述结论，提出如下建议：第一，积极推进和完善互联网产业发展，优化5G 通信基础设施建设，推动数字技术与实体经济深度融合，充分释放互联网工资溢价效应，缩小性别工资差距。第二，帮助女性群体，尤其是已婚女性，使女性获得数字经济的红利效应。如丰富网络应用，结合教育资源，展开线上培训课程，扩大优质资源覆盖面，提升其知识水平；鼓励女性参与线上平台就业，借平台经济就业和创业。第三，政府应加快完善反歧视制度体系，保障女性平等就业。第五，为弥补数字经济的数字鸿沟，应重新配置城乡资源，加快发展滞后地区的数字基础建设。

注释：

①数据来源：《中国数字经济发展与就业白皮书（2019）》。

②数据来源：《中国互联网络发展状况统计报告（2021）》。