互联网对中国就业的影响

汪海飞

摘 要：在数据支持的基础上分析了互联网对中国就业的影响，发现，第一，互联网的发展派生出新的就业岗位，缓解了我国的就业压力；第二，互联网的发展会对传统行业有一定的冲击，互联网对传统金融行业和制造业的冲击会使一些传统岗位消失。通过总结以上的结论，对传统行业和互联网产业提出了一些对策，并且对我们身处互联网浪潮中的人和企业提出了建议。

关键词：互联网；创业；企业管理；对策

中图分类号：F24 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.18.037

1 前言

互联网在中国的发展速度已经远远的超出了我们的预计，根据中国互联网络信息中心发布的第33次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2013年12月底，中国的网民规模达6.18亿人，互联网普及率已达45.8%，较2012年底提升3.7个百分点，全年新增网民5358万人，互联网在我们以后的经济生活中的作用将越来越明显。但是由于互联网的快速发展，传统行业中很多岗位已经完全被以互联网为平台的新兴技术所代替掉，从这个层面来说，互联网正在把我们那些赖以活口的工作岗位吞噬掉。

互联网的快速发展必将影响中国劳动就业的水平和结构，将对劳动就业具有双重影响效应。笔者认为从互联网视角构建就业问题的分析框架有利于进一步丰富和完善传统的就业理论。从理论上可以丰富互联网对国民经济发展影响研究内容，给管理科学和信息经济学拓展了新的研究领域。

2 中国互联网发展概况

2.1 中国互联网普及率和网民规模

从图1可知，2015年6月，我国已有网民6.68亿，与2014年末相比新增网民1894万人。互联网普及率由2011年6月的36.2%增长到2015年6月的48.8%，提升了12.6个百分点。由此可以看出，互联网在我国市场经济和人民生活中所占到的地位越来越重要，在国民经济发展中已经成为一个母媒体，更多的生产和生活都要在这个平台上进行。

2.2 我国企业互联网使用比例

截至2015年12月，全国范围内使用互联网办公的企业比例为89.0%。从2011年-2015年，企业互联网使用比例第一次接近九成。我国企业互联网基础设施普及工作已基本完成，连续数次的调查结果均显示，在办公中使用计算机的比例基本保持在90%左右的水平上，互联网的普及率也保持在80%左右，在使用互联网办公的企业中，固定宽带的接入率也超过95%。虽然在2012年到2013年的比率有所下降，但是从一个总的水平来看，这个趋势还是呈现出上升的趋势，截止到2015年中国企业互联网应用程度已经达到89.0%，从以上数据我们可以看出，在中国的经济运行过程中，特别是企业的运作过程中，互联网对于一个经济体的良好运转正在扮演着越来越重要的角色。

3 互联网对中国就业的影响分析

3.1 互联网发展与就业增加的计量分析

我们就互联网产业本身的就业人数找出数据，并且对互联网发展的相关因素查找数据，然后建立模型分析，是否互联网的发展会对互联网产业人数的增加产生积极的影响。其中，我们收集的数据来源于中国统计年鉴，和历次中国互联网发展状况统计报告（第22次至第37次），收集到了2000年到2013年的互联网产业人数，互联网普及率，网民规模，网络国际出口宽带，其中，Y为互联网产业就业人数（单位：万人），x2为互联网普及率，x3为网民规模（单位：万人），x4为网络国际出口宽带（单位：GB）。

通过相关分析我们发现，互联网产业就业人数（Y）与互联网普及率（X2）、网民规模（X3）、网络国际出口宽带（X4）大体呈现线性关系，通过用OLS法对方程进行估计，我们可以得到一个多元回归方程：

Y∧=460.7499+283.5904X2-0.18883X3-0.010457X4

（187.31657） （10473.8） （0.078432） （0.091443）

t=（5.959265） （2.707616） （-2.407566） （-0.114356）

R=0.906137 R=0.877978 F=32.17941 df=11

根据上面的这些数据，我们可以得出，在假定其他变量不变的情况下，当互联网普及率提高1%，互联网产业就业人数就会增加283.5904万人，网民规模增加一万人，互联网产业人数就会降低0.18883万人，网络宽带出口增加1GB，互联网产业人数就降低0.010457万人，除了互联网普及率对互联网产业就业人数有正相关关系，其他两个变量与理论分析的和设定解释变量时的预估不一致。

从以上数据可以看出R=0.906137，R=0.877978，说明所建立模型整体上对样本数据拟合较好，通过F检验得出F=32.17941大于8.79，说明回归方程显著，互联网普及率，网民规模，网络国际出口量确实对互联网产业就业人数有显著影响，在T检验中，根据T分布表自由度是2.228，我们从表1中可以得出β1，β2，β3，β4对应的T值分别是5.959265，2.707616，-2.407566，-0.114356，其中β4的绝对值小于2.228，所以网络国际出口宽带对被解释变量没有显著影响，符号不通过，怀疑存在多重共线性。在进行多重共线性检验时，计算各解释变量的相关系数，选择X2，X3，X4数据，得出相關系数矩阵。

从相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关性较高，说明可能存在严重的多重共线性，为了确认，我们通过方差扩大因子法对模型进行辅助回归，得到各变量的方差扩大因子基本上都大于10。

表明各解释变量和被解释变量之间存在严重的多重共线性，为此，我们对模型进行了多重共线性的修正，通过逐步分析法的修正，我们对解释变量进行了筛选，综合各解释变量的R方和T值的相关检验，最后剔除了解释变量X3，X4，得到修正后的方程：

Y=533.59+29.059X2

t=（6.545）（8.1829）

R=0.8480R-=0.8353F=66.96

得到这个模型之后，我们可以看出，我们对这个模型进行了异方差检测，首先通过图形检验，残差平方对解释变量的散点图的分析下，大致可以看出，残差平方和X2的变动大体有关，因此，模型可能存在异方差，但是还需要进一步确认，为此我们又进行了GQ检验和White检验。

通过分析GQ检验结果图和White检验可知，模型不存在异方差，所以根据上面的多重共线性检验后得出的结果可以看出，互联网普及率每提升1%，那么互联网产业就业人数就会增加29.059万人，进一步确定了模型的真实性。

3.2 互联网对传统岗位的冲击

互联网对传统岗位的冲击主要表现在以下几个方面：（1）对传统金融业的冲击，传统银行业的优势在于交易成本和交易时的信息不对称，但是以互联网为基础的信息交换方式，极大的改善了信息不对称的情况，所以互联网金融业在一定程度上也会使得传统的就业岗位消失；（2）对制造业的冲击，在传统的制造业中，企业更多的是需要依靠产品的质量，外观去达到消费者的要求，但是在互联网经济中，认知度将会更加被关注，就是通过互联网去更大规模的和更好知名度的去提高自身商品的知名度，更多需要的仅仅是人工智能程序和工业机器人，而人工智能的增加，势必会让原来人工进行的岗位被机器所替代；（3）对传统媒体的冲击，遭受互联网冲击最大的可能要数传统媒体了，互联网则推出网络电视、网络广播、博客、播客、弹窗、电子杂志，论坛，空间等各种新的功能作为传播手段。这些“新花样”无疑为各个层次受众更多方便获取信息的途径。相比之下，传统媒体则显得无动于衷或行动迟缓，其结果只能是越来越被动甚至无可奈何疲于应付。道理很简单，一块蛋糕，网络传媒切多了传统媒体必然就少，受众规模减少，原有受众流失不言而喻。

4 以互联网为母媒体的就业和创业的启发

4.1 就业者在互联网形势下应该具备专业技能

在互联网高速发展的今天，我们的生活和生产活动都被互联网贯彻的自始至终，作为一个信息时代的新人，我们要了解互联网内部的运作规则，领悟互联网时代的精髓，同是，对于互联网专业方面的专业技能要不断进行学习，因为互联网时代知识的更新周期非常短，我们要不断提升专业技能和更新知识储备，必须具备持续学习、自我提升的意识，提高自我监督、自我管理的能力，才能把握好互联网时代的机遇。

4.2 管理者转变管理观念和策略

在新形势下，我们不能再用传统的管理观念去对企业进行管理，在传统的商业模式中，我们可以把资源人力集中起来进行批量的管理，但是互联网模式下的商业，我们一个人管理的可能是以前的数倍或者数十倍，如何把一帮人聚集起来有力量，这才是管理学真正的意义所在，所以我们在新形势下应该转变原有的管理观念，制定合理的政策措施，这样才能对企业的运作起到良好的促进作用。

参考文献

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