数字经济发展的就业效应研究

李 辉，邓琪钰

（吉林大学 东北亚研究中心，吉林 长春 130012）

一、引言

当前，我国正处于全面建设社会主义现代化国家的开局阶段，面对复杂多变的国内国际形势，迎来了战略机遇与风险挑战并存的关键发展时期。在数字化时代背景下，贯彻新发展理念，重塑新发展格局，追求高质量发展，推动中国式现代化建设，需要深刻认识到数字中国建设是中国式现代化的重要引擎，而人口高质量发展是中国式现代化的基本支撑。［1］

第一，数字经济是国民经济发展的“稳定器”和“加速器”。党的十八大以来，党中央高度重视发展数字经济，将其上升为国家战略。习近平总书记在党的二十大报告中指出“建设数字中国，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。2022年我国数字经济规模达到50.2 万亿元，占GDP 比重41.5%，同比名义增长10.3%。“数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。”［2］随着数字经济发展与科技、产业变革的深入，我国产业体系现代化建设步伐日益加快，以互联网、云计算、人工智能等为代表的科技进步重塑了生产关系，对人力资源利用效率提出了更高要求。

第二，我国深入实施就业优先战略，不断强化就业优先政策。我国正经历着由人口规模红利向人口质量红利转变的过程，整体就业形势依然比较复杂，解决好人民群众最关心的就业问题是保障民生的重中之重，也是中国式现代化建设必须面对的现实难题。［3］2018年9月26日发改委、科技部等19个部门联合发布《关于发展数字经济稳定并扩大就业的指导意见》，提出要大力发展数字经济稳定并扩大就业，促进经济转型升级和就业提质扩面。二十大报告再次强调要实施就业优先战略，创造更多就业岗位。因此，如何扩大数字经济发展对就业的积极效应，从短期应对就业结构性风险、长期推动就业增量提质的角度，加快完善数字经济发展与就业政策制度体系相适应，是现阶段实现稳就业、保就业目标的重要任务。

第三，以数字经济发展推动高质量充分就业。随着新产业、新业态和新商业模式的不断优化升级，数字经济就业所具备的参与形式多、薪资水平高、就业弹性强等特点为就业扩容提供了重要渠道。相关数据显示2020年我国平台企业就业人员约631万人，共享平台所带动的就业规模达8 400万人。随着工业和服务业数字化发展的质的提升，未来数字经济吸纳就业的潜力仍然巨大。因此，通过发展数字经济稳定并扩大就业从而提高人力资源利用效率是应对人口结构转变、适应生产关系变革、激发人才红利潜力的必然选择。

鉴于此，本研究旨在运用2013-2020年省级面板数据针对数字经济发展对就业的影响效应及影响机制进行实证检验与深入探讨。本文的创新点和边际贡献体现在：首先，从理论层面上梳理了数字经济发展的就业效应；其次，从应用层面上构建了数字基础建设、数字产业化、产业数字化、公共服务数字化4 个维度的中国省级数字经济发展水平评价指标体系；再次，从实证层面上进一步验证数字经济发展与总就业规模及不同产业就业规模存在的线性或非线性关系，重点探索了人力资本存量和科技创新发展在数字经济发展对就业的影响中起到的中介作用，深入剖析数字经济发展对就业影响的区域异质性；最后，从落实层面上结合我国各区域发展现状，为加快发展数字经济促进高质量充分就业提出合理化的对策。

二、文献综述

（一）数字经济基本内涵及外在特征的相关研究

近年来世界范围内各种国际组织、政府机构、学者不断提出并丰富数字经济涵义，但仍未达成对数字经济内涵的统一认识。从狭义的角度，基于“信息经济”概念将数字经济看成是提供信息产品与服务的ICT 产业。［4］进一步的拓展，基于对信息经济学中“第二信息部门”的理解，将数字经济从传统国民经济部门中剥离出来，认为其包括ICT产业和新型经济形态。［5］从广义的角度，唐·泰普斯在1996年正式提出“数字经济”概念，将其看成是一个广泛运用信息通信技术（ICT）包含着多种新型经济关系的经济系统。［6］2022年我国《“十四五”数字经济发展规划》明确从关键要素、主要载体、重要推动力等方面对数字经济展开论述，将其界定为促进公平效率协调发展的新经济形态。

现有研究将数字经济的基本特征大致整理为4个方面：第一，高创新性，基于通用目的技术对不同产业的产品形态、商业模式、劳资关系等方面的颠覆性变革；［7］第二，强渗透性，广泛作用于生产、分配、交换和消费的各个环节；［8］第三，低成本性，极大降低了搜索、复制、运输、追踪、验证成本；［9］第四，广覆盖性，推动了更多事务间的互联互通和产业间的跨界融合。［10］

（二）数字经济发展的就业效应的相关研究

随着经济的发展和时代的变迁，学者们关于数字经济对就业影响的探讨不断丰富与深化。关于数字经济发展对就业规模的影响，主要观点认为数字经济发展存在就业“替代”和“创造”双重效应。从创造效应来看，数字经济发展能够创造新的就业岗位，促进就业增长。［11］牛禄青认为数字经济作为经济增长新动能正在渗透并变革劳动就业市场，通过创造就业岗位和扩大就业容量的方式在一定程度上对冲了结构性失业风险。［12］李丽提出数字经济发展通过两条路径推动就业规模扩大，一是劳动生产率的提高加快企业生产规模扩张从而增加对劳动者的需求，二是数字经济发展衍生出的各类新型职业创造出更多的就业岗位以应对传统行业就业机会减少的困境。［13］黄海清等结合中国城市面板数据实证检验了数字经济发展对城市就业规模的增长作用，总结了数字经济发展推动就业规模增长的深化效应机制和广化效应机制。［14］从替代效应来看，法比安提出了技术进步会引致技术性失业。［15］数字经济的发展会进一步冲击劳动密集型就业岗位，导致低技能劳动者面临结构性失业和摩擦性失业的风险，产生“就业损失效应”。

此外，还有一些研究在分析的过程中同时探讨了数字经济发展对就业的替代效应和创造效应。何宗樾等基于微观层面的研究发现数字经济发展挤压了农业部门就业，促进了非农就业和创业。［16］丁琳等使用多个国家面板数据进行实证研究发现技术进步对我国服务业有就业创造效应，但对采矿业、建筑业、制造业存在就业替代效应，而这一观点与王鹏飞等人关于人工智能对就业影响的实证研究结果基本一致，长期来看技术进步对就业的促进作用将占据优势。［17-18］孟祺进一步细化制造业和服务业分类，发现数字经济增加了高技术密集型制造业和生产性、消费性服务业的就业规模，但减少了劳动、技术密集型制造业的就业规模。［19］

数字经济发展对就业的影响有着深刻的内在机理，对不同时期、不同区域、不同产业、不同群体产生着结构性、差异化的影响。［20］因此，既要谨防数字经济发展可能引致的结构性失业风险，又要挖掘数字经济发展推动就业规模增长和质量提升的巨大潜力。

（三）数字经济发展、人力资本与就业的相关研究

关于数字经济发展对人力资本的影响研究，部分学者提出平台经济发展为在线教育模式提供发展机会，推动了人力资本存量的增长和人力资本效率的提升。［21］同时数字经济发展对教育型和技能型人力资本的需求增长，对于工作经验型人力资本的影响无显著差异性。［22］王冬梅等人的实证研究发现数字经济有助于优化人力资本技能结构，显著推动人力资本从中级向高级演化。［23］姚战琪的研究显示数字经济发展对于缩小城乡人力资本差距具有显著作用且这种影响会辐射到周边地区。［24］

关于数字经济发展、人力资本对就业的影响研究，部分学者从人口红利转变的视角发现数字经济发展在一定程度上能抵消人口红利衰减对劳动力生产率收敛的冲击，而数字经济的双重效应通过就业结构的优化促进了劳动生产率的收敛。［25］丛屹等人实证检验了人力资本投资在数字经济发展对高质量就业的影响机制中存在显著的正向调节效应和门槛效应，强调了加大劳动者人力资本投资对于提高劳动者基本素质以适应数字经济发展并实现高质量就业的重要性。［26］

（四）数字经济发展、技术进步与就业的相关研究

数字经济发展以数字技术进步为推动力，而技术进步又促进了生产方式变革和新产业、新业态、新模式的产生，进一步对就业规模、就业结构和就业质量产生影响。首先，数字相关技术进步打破了劳动力流动存在的时间和空间壁垒，提高了劳动力生产要素配置效率。其次，技术进步推动企业生产在新产品、新机器、新产业上的创新投入，实现生产工序的分解、分包、工作任务分配的重新组合，促进了就业机会增长。［27］再次，技术进步对不同技能水平劳动者的影响程度不同，其中中等技能劳动者相较于高等技能劳动者更容易被自动化所替代。［28］此外，技术进步对劳动者性别结构产生影响，特别是数字经济发展推动的互联网数字技术进步提高了女性参与就业和创业的概率。最后，数字经济发展会通过技术进步渠道影响就业行业结构，［29］通过劳动力就业技能结构升级和行业结构升级两条技术进步路径降低劳动者不充分就业概率。［30］

三、理论机制与研究假设

数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是推动经济增长的新动能，发展数字经济是新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。当前，数字信息基础设施建设，农业、工业和服务业数字化转型升级，共享经济、电子商务、移动支付、在线教育等新产业、新业态、新模式的蓬勃发展正在改变日常生产生活方式，重塑劳动力市场环境和就业整体格局，引发就业载体、就业形态和劳资关系的深刻变革，推动就业规模、就业结构和就业质量的变化发展。数字经济发展究竟如何影响就业以及存在哪些影响就业的途径，本文将从以下几个方面对数字经济发展影响就业的内在机理展开详细论述并提出研究假设。

（一）数字经济发展的就业创造效应

数字经济发展推动劳动力生产效率提高，通过价格机制和收入机制促进就业。［31］一方面，生产成本缩减推动产品销售价格下降，刺激消费需求增长，带动生产规模扩张，从而增加企业对劳动者的需求。另一方面，生产规模扩大提高劳动者的收入水平，刺激就业供给与需求增长。数字经济发展推动产业部门创新，通过技术创新和产业融合促进就业。一方面，为适应数字经济发展，企业的产品、机器、业务创新需要引入大量的专业性、技能型高层次人才。［32］另一方面，数字经济与实体产业的融合发展催生出平台经济、电子商务等新业态和网约车、快递员、外卖员等灵活就业的新模式，创造出大量新就业岗位，丰富了劳动者的就业选择。［33］

（二）数字经济发展的就业替代效应

根据“配第-克拉克”定理，产业结构向着高级化、合理化优化升级，劳动者也会从第一、第二产业逐渐向第三产业转移，［34］数字经济发展推动的产业结构转型也会影响就业结构升级，从而减少第一、第二产业劳动者就业。数字经济发展推动企业向智能化、自动化、数字化方向转型，通过“机器换人”抑制了部分低端体力工作的劳动者就业。［35］数字经济发展推动产业结构变革，带动的物流、线上购物、直播电商等新型产业对传统行业产生较为猛烈的冲击，导致商品流通环节中的部分岗位减少甚至消失。

（三）数字经济发展影响就业的人力资本效应

人力资本理论强调人力资本管理是对人力资源量与质的管理。数字经济发展加快了现代信息技术与教育产业的融合发展，打破了传统教育模式存在的地域与时间限制，使更多的人公平地参与在线教育、知识共享、碎片化学习，在提高人口基本素质、优化人力资本技能结构、缩小城乡人力资本差距等方面发挥着举足轻重的作用。［36］当前我国正经历着由劳动参与率向劳动生产率转型的过程，推动人口高质量发展、发挥人才红利作用需要坚实的劳动力资源基础，而人力资本存量决定着影响数字经济发展长期创造价值的高端人才储备水平，人力资本规模和结构的变化对于劳动力资源配置优化稳定并扩大就业意义重大。

（四）数字经济发展影响就业的科技创新效应

约瑟夫·熊彼特的“创造性破坏”理论强调创造性地打破市场均衡是健康经济的常态，每一次大规模的创新都建立在破坏旧的技术和生产体系之上。当前正处于第四次工业革命的关键窗口期，数字经济发展加快了以工业机器人、人工智能、云计算、区块链等为代表的科技创新步伐，发挥数字经济的乘数效应是把握新一轮科技革命和产业变革先机的关键。具体来看，科技创新影响就业大致存在三条路径：第一，科技创新引领的新一代信息技术逐渐向产业化、规模化方向发展，云计算、大数据、区块链、人工智能等高新技术产业的壮大增加了对专业技能人才的需求；［37］第二，科技创新在不同领域的广泛运用催生新商业模式和行业业态，创造一批依托于互联网平台以共享经济、平台经济为载体的劳动力就业；第三，科技创新为传统行业数智化转型赋能，可能会取代部分低技能工作，进而引发潜在的结构性失业风险。［9］

基于上述分析，本文提出以下假设：

假设1：数字经济发展存在就业创造和就业替代双重效应，总体上数字经济发展的创造效应要大于替代效应。

假设2：数字经济发展的就业双重效应在不同产业和不同地区间存在异质性。

假设3：数字经济发展可能通过人力资本存量和科技创新发展影响劳动力就业。

四、模型构建与数据说明

（一）回归模型构建

为实证分析数字经济发展对不同产业就业的影响，本文分别验证数字经济发展对总就业规模的影响效应以及对第一、第二和第三产业就业规模的影响效应，构建的回归模型设定如下：

i表示不同省份，t表示不同年份，z表示不同产业，分别为各省总就业规模及三次产业就业规模，Digitalit为数字经济发展水平，Xjit为控制变量，α和β分别为控制变量的系数，μi为省份固定效应，γt为年份固定效应，εit为随机误差项。

（二）影响机制检验

为进一步验证数字经济发展影响就业的传导机制，探究人力资本存量与科技创新发展是否在数字经济发展影响就业的机制中存在中介作用，本文分为两个步骤分别构建模型：

第一步，将中介变量人力资本存量（HMcapital）及科技创新发展（STinnovation）作为被解释变量，分别构建数字经济发展对其影响的回归模型，具体模型设定为：

第二步，在第一步回归检验通过的条件下，将人力资本存量和科技创新发展这两个中介变量分别作为控制变量加入数字经济发展对就业规模影响的回归模型中，根据回归系数的变化情况判断数字经济发展对就业影响机制中是否存在中介效应，具体模型设定为：

（三）变量选取

1.被解释变量

本文的因变量是就业规模。在总就业规模的基础上，进一步按照不同产业对就业总量进行分解，分为第一产业就业规模、第二产业就业规模和第三产业就业规模。

2.核心解释变量

本文的核心解释变量是数字经济发展指数。数字经济是以数据资源为关键要素、以现代信息技术为主要载体、以信息通信技术融合应用和全要素数字化转型为重要推动力的新经济形态，而我国未来在很长一段时期内数字经济发展规划将围绕着数字基础设施、数据要素、产业数字化、数字产业化、公共服务数字化、数字经济治理等关键领域展开。本文基于数字经济发展的现实情况和发展趋势，在现有文献的研究基础上，［38］从数字基础建设、数字产业化、产业数字化、公共服务数字化4个维度选取了19 个指标构建省级层面的数字经济发展水平评价指标体系，运用熵权法计算各指标权重并测度30 个省（市、自治区）数字经济发展水平指数，取值范围为0-100，指数分值越高即意味着该省数字经济发展水平越高。具体来看，数字经济发展水平评价指标体系的整体框架、基本指标和权重赋值如表1所示。

表1 数字经济发展水平评价指标体系构建

3.控制变量

影响就业的因素是多元的，人口、经济、社会等因素都会对就业规模产生深远影响。为了缓解因遗漏变量而导致的内生性问题，本文参照已有文献的做法，选取以下指标作为控制变量：（1）经济发展水平，以2000年为基期计算的人均GDP平减指数；（2）金融发展水平，各省份年末存贷款余额占GDP的比重；［13］（3）居民生活成本，城镇人均消费支出占人均可支配收入的比重；［39］（4）贸易开放度，借鉴樊纲等人测算的市场化指数衡量各省对外开放程度；［40］（5）老龄化水平，各省60周岁及以上老年人口数量占各省总人口的比重；（6）城市化水平，各省城镇人口占各省总人口的比重。［41］

4.中介变量

从影响劳动力供需关系的因素来看，人力资本存量和科技创新发展是其中两个尤为关键的要素。本文选取人力资本存量（HMcapital）作为第一个中介变量，以中国人力资本与劳动经济研究中心基于J-F 收入法测算的实际劳动力资本存量（含在校生）来衡量。同时本文选取科技创新发展（STinnovation）作为第二个中介变量，以各省份国内发明专利申请受理量来衡量。

（四）数据来源与描述性统计

本文对我国2013-2020年30个省、市、自治区（除港、澳、台和西藏）的面板数据进行整理，表2呈现的是主要变量的描述性统计结果。本文测度数字经济发展水平的指标数据主要来源于《中国区域经济统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国电子信息产业统计年鉴》《中国信息年鉴》《北京大学数字普惠金融指数》《中国地方政府数据开放报告》和国泰安数据库（CSMAR），就业规模相关数据主要来源于《中国劳动统计年鉴》和《中国人口与就业统计年鉴》，其他数据均根据《中国统计年鉴》、各省统计年鉴及国民经济和社会发展统计公报整理而得。

表2 变量描述性统计

五、实证结果与检验分析

（一）基准回归分析

基准回归分别以总就业规模、第一产业就业规模、第二产业就业规模和第三产业就业规模作为被解释变量，以数字经济发展作为核心解释变量，控制经济、金融、贸易、生活成本、人口发展等因素。同时，考虑个体或时间因素可能带来的偏误，回归模型中对地区因素和时间因素进行控制。根据Hausman检验的结果，相较于随机效应模型，固定效应模型更适用于此。表3中模型（1）、模型（3）、模型（5）、模型（7）是作为参照的未加入控制变量的固定效应回归结果，而模型（2）、模型（4）、模型（6）、模型（8）是加入控制变量后的固定效应模型回归结果，回归结果显示：数字经济发展对总就业规模和第三产业就业规模影响的系数显著为正，对第一产业就业规模的影响系数显著为负，对第二产业就业规模的线性影响不显著。

表3 数字经济发展对就业的线性影响回归结果

第一，从总体来看，数字经济发展对就业存在显著正向影响。数字经济与实体经济的融合发展，以5G、物联网、工业互联网等现代信息网络为载体，借助共享经济、电子商务等平台，为全社会搭建起公平参与的动态化的就业供需桥梁。随着数字技术广泛渗透到经济社会发展的各个领域之中，社会化大生产将逐渐向规模化、网络化发展，数字技术对经济发展持续赋能带来倍增作用，助推各类新型就业关系和就业形式的形成，从而为劳动者就业创造更多的机会。

第二，分不同产业就业来看，数字经济发展的作用存在差异性，具体表现为对第一产业就业的抑制作用显著，对第二产业就业的线性影响并不明显，对第三产业就业的促进作用显著。不同产业的数字化转型提高了土地、资本、技术的生产效率，在一定程度上改变了就业载体、就业形态以及对劳动者的就业要求，但这种改变在不同产业间的作用效果存在差异性。就各产业数字化转型情况来看，2022 年数字经济发展对第三产业的渗透度达到44.7%，远远超过对第一产业（10.5%）和第二产业的渗透度（24.0%）。

第三，控制变量的影响效应与预期基本保持一致：经济发展水平对总就业规模存在较为显著的正向影响；居民生活水平对总就业规模和第一产业就业规模存在负向影响；人口老龄化程度的加深会减少总就业规模和第一产业就业规模；人口城镇化水平的提升则会抑制第一产业就业，促进第三产业就业。

（二）非线性效应分析

进一步探讨数字经济发展对就业的影响是否存在非线性关系，需要将数字经济发展的平方项加入基准回归方程中。从表4的回归结果可以发现在控制地区固定效应和时间固定效应的情况下，数字经济发展对总就业和第三产业就业不存在非线性影响，但对第一产业就业和第二产业就业的非线性影响较为显著。

数字经济发展对第一产业就业的影响呈现正“U”型变化趋势。在拐点前（Digitalit=87.539），随着数字经济发展水平的提高，第一产业就业人数逐年下降，这是由于数字经济发展初期第二、三产业的数字化转型速度远超过第一产业，创造了更多非农部门的就业机会，一部分务农人员选择向新兴部门转移，进一步挤压了农业部门就业。在拐点后，数字经济发展到很高的水平，以农业科技创新为基础、以“三农”服务平台为载体的农业信息化建设成果卓越，推动了农业向专业化、产业化、智能化发展，加快了农业与服务业融合发展的步伐，进而创造了更多技术型就业需求和多元化就业机会。

数字经济发展对第二产业就业的影响呈现倒“U”型变化趋势。在拐点前（Digitalit=51.583），随着数字经济发展水平的提高，第二产业就业人数逐年增加，这是由于各个产业部门在数字化转型前期对于新技术、新产品、新机器的需求不断增长，而智能化、自动化技术在第二产业的应用极大地提高了劳动者生产效率和产品产出质量，从而刺激了工业企业生产规模的扩张，加大了对工业生产的劳动力需求。在拐点后，数字经济发展到较高水平时，通信技术创新不断赋能重点工业行业建设，工业互联网平台搭建起生产全生命周期、产业链上下游的数据互通和资源协同的桥梁，智能制造加快推动工业生产的数智化转型，工业机器人的广泛应用使得一部分劳动力被机器所替代，而机器使用效能的提升又大大减少了对机器运营、管理、维护就业人员的需求。

（三）稳健性检验

本文采用变量替换法来进一步验证实证结果的稳健性，考虑不同的指标体系计算方法可能导致结果出现差异，本文参照郭东杰、姜汝川等人［42-43］的做法通过更换核心解释变量的测度方法，使用主成分分析法重新测算各省份数字经济发展水平作为核心解释变量的代理变量，将其纳入实证模型中重新估计。主成分分析法与熵权法均为客观赋权法，但其测算权重的原理存在差异，相较于熵权法，主成分分析法的优势在于得出的新的综合指标之间互不相关，避免了变量信息重叠、多重共线性等问题。［44］表5 中模型（1）、模型（2）、模型（4）和模型（6）的回归结果显示数字经济发展对总就业、第一产业就业和第三产业就业有着显著的线性影响，模型（3）和模型（5）验证了数字经济发展对第一产业和第二产业就业还存在着显著的非线性影响，回归结果稳健。

表5 稳健性检验一：替换核心解释变量测度方法

考虑核心解释变量数字经济发展是由多个维度指标共同构建的指标体系，不同维度的数字经济发展是否对于就业长期产生不同的影响值得进一步探讨，因此，参照叶胥等人的做法，［45］将数字基础建设、数字产业化、产业数字化和公共服务数字化4 个二级指标分别作为代理变量进行回归检验。表6 的回归结果显示数字基础建设、数字产业化、产业数字化、公共服务数字化对就业的影响效应仍然显著，回归结果稳健。因此，大力加快数字基础设施建设，推动数字产业创新发展，加快产业数字化转型，完善数字化治理体系和政务服务体系建设，对于推动稳定和扩大就业具有深远意义。

表6 稳健性检验二：替换核心解释变量

尽管在基准回归中对部分影响就业规模的变量进行了控制，但由于数据可得性与一些无法直接测度的因素，在实证分析中很可能会面临内生性问题，从而影响我们正确地推断数字经济发展对就业的影响。因此，本文借鉴戚聿东等人［46］的做法将解释变量的滞后一期加入实证模型中重新回归，以解决可能存在的反向因果而导致的内生性问题，从而检验模型的稳健性。表7结果显示数字经济滞后一期对总就业规模和第三产业就业有显著正向促进作用，对第一产业就业有显著负向抑制作用，对第二产业就业的影响并不显著，与基准回归的结果基本保持一致，进一步验证了基准回归结果的稳健性。

表7 稳健性检验三：解释变量滞后一期回归

（四）进一步的机制检验

根据表8 的结果显示数字经济发展对人力资本存量具有显著促进作用，人力资本存量在数字经济发展对总就业和第三产业就业的影响中起到中介作用。第一，人力资本存量的增加显著减少了总就业规模。随着数字经济发展水平的提高，劳动力需要通过提高自身基本素质和专业技能的方式适应新技术、新产业、新业态、新模式的变化，为提高在就业供需市场中寻找到适配工作机会的概率，部分人力资源会选择继续学习深造而延缓进入劳动力市场的时间，从而降低了总体就业规模。同时，人力资本存量的增加可能会导致更多的劳动者竞争有限的就业岗位，从而引致摩擦性失业和结构性失业风险，降低了劳动力资源配置效率。第二，人力资本存量的增加显著增加了第三产业就业。随着数字经济发展水平的提高，消费市场中多元化、个性化、小众化的需求层出不穷，人力资本存量的增加为满足服务业蓬勃发展带来的大量消费需求提供了坚实的劳动力资源基础，进而显著促进了第三产业就业。

表8 人力资本存量的中介作用机制检验

表9结果显示数字经济发展对科技创新发展具有显著促进作用，科技创新发展在数字经济对第三产业就业的影响中起到中介作用，科技创新发展水平的提高显著促进了第三产业就业。数字经济发展推动数字化技术进步，而数字化科技创新又通过降低生产成本、提高交易效率、加快规模扩张等方式，推动以电子商务、共享经济、平台经济等形式为主的新兴服务业发展，服务业新业态、新模式、新需求的变化进一步刺激了相关企业对知识密集型、资本密集型劳动力的大量需求，企业的更新迭代与规模扩张创造出更多的就业岗位。

表9 科技创新发展的中介作用机制检验

（五）区域异质性影响分析

为考察不同区域间数字经济发展对就业呈现的差异化影响，将除港、澳、台和西藏以外的30 个省、市、自治区划分为东、中、西和东北4个地区分别进行固定效应回归，具体回归结果如表10所示。

表10 数字经济发展对就业影响的分区域回归结果

东部地区数字经济发展对就业的影响效应与全国层面的回归结果基本保持一致，但东部地区数字经济发展对第一产业就业的影响并不存在非线性关系。东部地区经济发展水平相对较高，依托于地区自身发展所具备的创新、产业、区位、政策等优势，通过改善政策环境、加强融合应用、增大创新投入、强化产业集群等方式不断推动数字经济发展，数字经济投资、数字经济消费、数字贸易等方面的多元需求进一步拓宽了数字经济就业的渠道，为劳动者创造了良性的劳动力市场环境，对整体就业和第三产业就业产生了显著的创造效应，同时也对第一产业就业产生了显著的替代效应。

中部地区数字经济发展对就业的影响效应与全国及其他地区相比存在较大差异，即中部地区的数字经济发展只对第二产业就业有显著的创造效应。在数字化时代背景下，中部地区迎来了发展新机遇，部分省市抓住了承接其他地区电子信息、新能源汽车等数字产业转移的机会，对于推动第二产业就业起到至关重要的作用。

西部地区数字经济发展对就业的影响效应与全国层面的回归结果基本一致，对于总就业和第三产业就业有积极促进作用，对于第一产业和第二产业就业分别存在正“U”型和倒“U”型关系。西部地区部分省份因其独有的自然资源禀赋优势，部分省份因其传统产业的基础优势，在数字产业化发展方面潜力巨大，走出了特色化的数字经济发展之路，特别是对大数据产业、新能源产业、电子信息制造业等领域就业形成了积极促进作用，在数字经济发展的前期极大推动了区域内的工业和服务业就业。

东北地区数字经济发展对总就业（拐点Digitalit=9.79）、第一产业就业（拐点Digitalit=8.789）和第二产业就业（拐点Digitalit=7.665）的影响均呈现倒“U”型变化趋势，这意味着在拐点前数字经济发展有利于就业增长，拐点后数字经济发展对就业产生负向影响。东北地区因其独特的资源禀赋优势较早地实现了农业现代化、集约化、规模化生产，因其扎实的重工业发展基础迎来了新能源汽车、生物医药等产业的发展机遇。因此，数字化技术的广泛应用推动了东北地区智慧农业、智能制造等行业的更新迭代和转型升级，在数字经济发展初期对第一、第二产业就业起到积极促进作用。此外，东北地区长期以来面临着人口负增长、人口少子化、人口老龄化、人口大规模外流等人口发展问题，劳动力资源存量的减少和劳动力资源结构的转型对东北地区整体就业形势和就业结构变动影响深远。

六、结论与政策建议

数字经济发展重塑经济结构、市场规则、社会关系，改变产业、行业、商业发展模式，优化土地、人才、资金等资源配置效率，为社会经济长期持续健康发展注入力量，深刻影响着劳动力市场的变化发展。本文利用2013-2020 年我国30 个省（市、自治区）的面板数据，实证检验了数字经济发展的就业影响效应，进一步探究了数字经济发展影响就业的路径与机理，主要研究结论如下：

第一，从总体来看，数字经济发展对就业具有显著的创造效应。分不同产业来看，数字经济发展对第一产业就业的抑制作用显著，对第二产业就业的线性影响不明显，对第三产业就业的促进作用显著。从数字经济发展的4 个维度来看，数字基础建设、数字产业化、产业数字化、公共服务数字化对就业的影响效应仍然显著。由此可知，数字经济发展对就业的创造效应和替代效应是同时存在的。从长时间周期来看，数字经济发展对传统行业就业的冲击会逐渐被新兴行业就业的扩张所抵消，技术和产业变革带来的就业创造效应要大于就业替代效应。

第二，数字经济发展对就业存在非线性影响，这种非线性影响存在产业差异性，数字经济发展对不同产业就业影响的拐点不同。数字经济发展对第一产业就业的影响呈现正“U”型变化趋势，对第二产业就业的影响呈现倒“U”型变化趋势，即数字经济发展水平的提高会推动第一产业就业先减后增，影响第二产业就业先增后减。随着产业数字化的深入发展，智能机器广泛运用在轻工、石化、电子、汽车等各个行业的不同领域之中，智能化技术水平的提高倒逼劳动者逐渐从低技能体力劳动工作向高技能技术性工作转移。

第三，数字经济发展对就业的影响存在区域差异性。东部地区和西部地区数字经济发展对就业的影响效应与全国基本保持一致，中部地区数字经济发展对第二产业就业的创造效应十分显著，东北地区数字经济发展对总就业、第一产业和第二产业存在非线性影响效应。由此可见，不同地区之间信息基础设施建设水平、产业数字化建设程度、数字化转型意愿等都存在一定差异，区域间、行业间的数字鸿沟对于不同地区的产业发展和就业创造影响深远。

第四，数字经济发展对于人力资本存量和科技创新发展具有显著的正向影响，而数字经济发展通过人力资本效应和科技创新效应对第三产业就业均存在显著的促进作用。数字经济发展加快了劳动力结构和产业结构优化，人力资源存量的增长和科技创新发展的强化对服务业就业带来更多增益效应。

基于上述结论，本文提出以下政策建议：

第一，做强做大做优数字经济，为高质量充分就业构筑经济基础。当前，我国数字经济发展正面临着数据要素缺乏统一市场、关键数字技术薄弱、通信基础设施不完备等困境，必须进一步扩大数字经济发展对就业的积极效应，以推进更高质量和更充分就业。因此，加快筹备建立数据要素市场体系、推动基础设施数智化改造、打造数字化产业集群、支持平台企业赋能就业是发展数字经济促进就业需要牢牢把握的几个方向。

第二，促进产业数字化转型，为劳动力优化配置提供多元渠道。新一轮科技革命和产业革命深刻重塑人类社会，产业边界正在由清晰向融合发展转变，要清晰认识到数据是重要的生产要素，推动企业生产模式由标准化大规模向高效率个性化转型。促进数字经济与实体经济的融合发展，加快传统农业在生产、流通、交易等环节的新模式发展，推进制造业无人驾驶汽车、数控机床、智能机器人等新兴产品和产业发展，催生医疗、教育、零售等服务业的新型消费需求、消费模式和消费场景，进一步拓宽就业渠道，创造就业岗位，鼓励个体自主就业。

第三，弥合区域数字鸿沟，为就业新业态发展搭建技术桥梁。当前，我国不同区域的数字鸿沟仍广泛存在，各地区数字基础设施建设水平参差不齐，从技术层面难以推动数字产业集群建设。因地制宜加快“东数西算”建设，推动算力基础设施一体化建设，提升西部地区对东部地区产业转移的承接能力，营造协同开放的创新生态，有助于催生新发展动能从而打破不同区域间通过农业服务平台、工业互联网平台、手机应用平台等载体促进就业的技术壁垒。

第四，推动人口高质量发展，为数字化就业扩容培养人才队伍。数字经济发展对数字化人才的需求巨大，加快了人口数字化转型的步伐，而教育是助力人力资源向素质优良、结构优化转型的关键，因此，推动人口高质量发展特别要重视人口的科学文化、健康、思想道德等多个领域的教育。现代化的人力资源必须能够快速适应数字技术在各个领域和各个行业的融合应用，这就需要企业、科研院校、产业服务机构、政府等多方共同参与到数字化人才培养之中，为数字经济发展输送专业型人才，提升就业市场中劳动力供给与需求的匹配效率。