数字经济时代互联网使用对就业质量的影响研究——基于社会网络的视角

丁述磊 刘翠花

内容提要：本文利用2018年中国家庭追踪调查数据从理论和实证层面分析互联网使用、社会网络对就业质量的影响及其传导渠道，并对不同年龄段群体进行异质性分析。研究结果显示：互联网使用和社会网络能够显著提升劳动者就业质量。互联网使用不仅直接正向影响就业质量，而且还可以通过社会网络的增强作用，间接提升就业质量。运用工具变量，纳入遗漏变量和替换变量进行稳健性检验，结论依然成立。传导渠道结果显示，互联网使用有助于拓宽劳动者信息渠道和提高教育工作匹配度，进而提升就业质量。不同年龄段分样本回归结果显示，互联网使用对不同年龄段群体就业质量的影响存在显著的异质性效应。因此，应进一步扩大互联网普及率，注重提升劳动者互联网使用技能，充分利用互联网技术拓宽劳动者社会网络，以实现更高质量就业。

一、问题提出

以互联网、人工智能、大数据等为代表的底层数字技术推动数字经济正在全球蓬勃发展。2021年8月，中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书——疫情冲击下的复苏新曙光》显示，中国数字经济规模为5.4万亿美元，位居世界第二，从增速上看，中国数字经济同比增长9.6%，位居全球第一。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，专辟一篇《加快数字化发展 建设数字中国》，一个全新的数字经济时代已经来临。数字经济时代，互联网普及和应用对人类生产、生活和生态产生全面深刻的影响，平台经济、共享经济、“众包”“众创”等新经济新业态得到快速发展。互联网技术的发展不仅促使新就业形态快速涌现，而且对人们的生活方式、人际交往以及其他社会网络的建立和维护产生重要影响。已有研究表明，互联网使用有利于降低社会网络内部信息沟通成本，有利于社会网络范围的拓宽和网络强度的改善[1-2]，同时以互联网技术为支撑的数字经济有效缓解了劳动力市场中信息不对称现象[3]。使用互联网进行职业搜寻，在线教育，职业技能培训，通过进一步提升人力资本和社会资本对实现高质量就业带来了新机会。

2021年8月，国务院印发《“十四五”就业促进规划》。该规划指出，“‘十四五’时期，实现更加充分更高质量就业，是推动高质量发展、全面建设社会主义现代化国家的内在要求，是践行以人民为中心发展思想、扎实推进共同富裕的重要基础”。现阶段，在数字经济蓬勃发展的背景下，深刻认识互联网普及与劳动力市场之间的关系，并为落实数字中国战略和实现更高质量就业具有重要的现实意义。鉴于此，立足数字经济时代，从社会网络视角出发，互联网使用如何影响劳动者就业质量？内在传导渠道有哪些？不同年龄段群体间又存在怎样的差异？以上是本文探讨的主要问题。

本文的边际贡献主要在于：(1)从理论层面分析互联网使用对就业质量的影响机制，并基于社会网络视角，利用2018年中国家庭追踪调查数据实证检验互联网使用对就业质量整体维度的影响，进一步探究互联网使用和社会网络对就业质量影响的交互作用；(2)从劳动者信息渠道和教育工作匹配度角度，检验互联网使用对就业质量的影响渠道；(3)深入分析互联网使用、社会网络对不同年龄段群体就业质量影响的异质性效应，从而为数字经济时代实现更高质量就业提供实证依据。

二、文献综述

就业质量作为一个综合性概念，可以全面反映劳动者从事社会工作所得到的工作条件的优劣程度，如工资水平和福利待遇的高低、工作时间的长短、劳动权益是否得到保障以及劳动者对所从事工作的主观满意度等。学术界对就业质量的内涵界定一直在不断推进，不同的学者相继提出了工作生活质量[4]、体面劳动[5]、工作满意度[6]、多维度就业质量指数[7]等概念。就业质量有宏观和微观之分。关于宏观就业质量，程蹊和尹宁波(2003)从劳动生产环境、就业者的生产效率、就业者对经济生活的贡献程度三个方面来衡量就业质量[8]。赖德胜等(2011)构建了一个包含就业环境、就业能力、就业状况、劳动者报酬、社会保护、劳动关系共计6个维度的一级指标，涉及20个二级指标和50个三级指标的就业质量评价指标体系，并采用主成分分析法测评中国30多个省份的就业质量[9]。翁仁木(2016)从国家、地区、行业角度整体性综合评价就业质量，并积极关注经济社会因素的影响[10]。关于微观就业质量，安克等(Anker et al.，2003)认为就业能力、工作收入、就业机会、工作环境、工作时间均是影响劳动者就业质量的重要因素，且在同一区域及行业，劳动者薪酬收入与其就业质量正相关[11]。苏丽锋和陈建伟(2015)认为社会地位、薪酬、社会保障、晋升机会是衡量就业质量的四个维度，与体面劳动比较接近[12]。卿石松和郑加梅(2016)认为工作满意度是衡量劳动者对就业质量的主观感受，能够作为就业质量的代理指标[13]。可见，无论是宏观就业质量，还是微观就业质量，就业质量的综合性决定了就业质量的影响因素有很多。

梳理已有研究文献，影响就业质量的因素可分为内因和外因两方面。内因主要是指劳动者自身的因素，如性别、受教育年限、年龄等因素[14]；外因主要是指除自身因素以外的其他因素，如社会环境、市场因素等[15]。互联网作为影响就业质量的重要因素，随着互联网的普及，互联网已经成为人类经济生活不可或缺的重要组成部分，越来越多的国内外学者关注互联网使用对就业质量的影响。克鲁格(Krueger，1993)研究发现使用互联网存在显著的工资溢价效用，与未使用互联网的劳动者相比，使用互联网可以获得10%—15%的工资溢价[16]。李和金(Lee & Kim，2004)认为工作中使用互联网可以获得显著的工资溢价，主要原因是互联网使用可以大幅度提高个体的劳动生产率[17]。迪马乔和博尼科夫斯基(DiMaggio & Bonikowski，2008)研究发现，劳动者在工作中使用互联网不仅可以显著提升个体劳动生产率，还在劳动力市场中具有信号作用，即可以给就业市场发出“掌握新技术”的信号，因而工资溢价效应更明显[18]。杨蕙馨和李春梅(2013)同样认为互联网使用对个体的市场竞争力和工作效率具有显著的正向影响，有利于增加个体从事收入水平和工作稳定性更高的工作[19]。毛宇飞等(2019)指出，使用互联网能够提高各类型就业的收入水平和工作自主性，对就业质量具有显著的正向影响[20]。

互联网影响就业质量的传导渠道是多方面的，不仅包括个体劳动生产率的提升，而且对于社会网络扩大、社会资本积累、信息渠道拓宽、信息不对称降低、职业搜寻完善、教育工作匹配度提升均有显著影响。随着互联网的普及，互联网平台逐渐成为人们获取信息和职业搜寻的重要工具。霍尔曼(Holman，2013)从就业类型角度研究了欧洲的就业质量，发现互联网使用有助于降低劳动力市场中信息不对称，求职者可以及时高效地获取相关工作信息，就业机会的增加有助于提升就业质量[21]。鲍恩舒斯特等(Bauernschuster et al.，2014)认为互联网使用有利于人们在线进行沟通交流，快速建立友谊，从而促进社会资本进一步提升，同时利用互联网自主创业的概率也会增加[22]。斯塔姆等(Stam et al.，2014)认为社会资本积累有助于降低职业搜寻成本，是求职者获取优势就业资源的重要渠道[23]。霍格和奥泽(Hooghe & Oser，2015)也指出互联网使用有助于扩大社会网络，对社会资本提升具有显著正向影响[24]。德特兰(Dettling，2017)研究发现使用互联网进行职业搜寻，可以显著降低劳动者的职业搜寻成本，增加获得工作的概率[25]。邓睿(2020)研究发现社会资本对农民工就业质量具有显著的促进效应，其中人情资源可以帮助农民工获得多样化的高回报机会，从而促进就业质量的提升，而信息资源主要通过传递高质量岗位信息帮助农民工实现人职匹配[26]。教育工作匹配度相关文献研究表明教育工作匹配度适中情形下的教育收益率最高[27]，而教育不足或教育过度会显著降低教育收益率，影响其收入水平[28]。当前，互联网职业教育或培训越来越普及，互联网使用和社会网络是否有助于缩小教育工作错配率的问题仍需深入研究。

综上，已有文献关于互联网使用对就业质量的影响研究主要侧重于就业质量的不同维度，如收入维度、职业搜寻、劳动供给等，而基于互联网使用、社会网络视角综合分析对就业质量整体维度的理论及实证研究相对较少，同时，两者对就业质量的交互作用及内在影响渠道有待进一步实证检验。

三、理论分析与研究假设

数字经济时代，数字化的知识和信息作为关键性生产要素，借助数字技术赋能，传统产业数字化转型加速升级，新就业形态盛行发展，劳动力市场发生深刻变革。在市场层面，以互联网为代表的数字基础设施建设，一方面加速了数据信息的流动和处理，提高了劳动力要素市场供需匹配效率，有利于缓解劳动力市场信息不对称现象，优化就业环境；另一方面，互联网普及降低交易成本、融资成本、社会资本等限制，有利于促进个体创业并增加就业机会和创收概率。在劳动者个体层面，互联网使用作为一种数字技能，也是人力资本提升的重要体现，即数字人力资本。人力资本理论表明，劳动者人力资本水平对其就业具有重要影响。增加受教育年限、工作经验和技能水平可以显著提升人力资本，进而有助于提升劳动生产率[29]。当下，互联网作为人们日常生活不可或缺的重要组成部分，互联网使用已成为提升个体技能水平和数字人力资本的重要工具，可以使劳动者创造更高的边际生产力。已有研究也表明，互联网使用具有显著的技能溢价效应，对劳动者就业职业搜寻、收入提升等均具有积极正向影响[30]。注重提升数字人力资本也是数字经济时代实现更高质量就业的重要途径，人力资源和社会保障部近年来积极推进“互联网+职业技能培训计划”和“百日免费线上技能培训行动”，为提升劳动者数字技能，从而实现更高质量就业奠定坚实的数字人力资本基础。据此，本文提出以下假设。

假设1：数字经济时代，互联网使用显著提升劳动者就业质量。

社会资本理论表明，个人所拥有的社会资本对劳动者求职过程和工作满意度具有显著影响[31]。这是因为劳动力市场中的信息不对称会阻碍劳动力与相关就业岗位的有效匹配，然而社会资本可以在一定程度上节约职业搜寻成本，通过提供就业信息缩短失业期限甚至可以直接提供就业岗位。从企业角度，内部推荐、熟人推荐对被推荐人的人格、能力等诸多方面信息掌握较为充分，故人职匹配成功率较高。社会网络作为相关个体之间构建的一种比较稳定的关系，拥有更大的社会网络是个体拥有更强社会资本的重要体现，已有研究也证实了社会网络对就业质量的提升效应[32]。数字经济时代，互联网快速普及，依托社会网络成长壮大的社交电商也成为一种新型经济业态。基于人际关系网络，利用互联网社交工具，通过客户参与推动在线购销的新型电商模式不仅能提供大量的就业岗位，而且还能为从业者创造巨大的财富。大量成功的电商个案中，从业者充分利用互联网社交平台，有效发挥了以亲朋好友及日常联系密切的交往对象为代表的强关系社会网络和互动频率较低的弱关系社会网络。通过强关系夯实基础，充分调度弱关系发挥信息桥梁的作用，不断提升品牌影响力，通过挖掘共性、增强信任，不断将弱关系转化为强关系，新客户不断转变为老客户，互联网赋能社会网络持续扩张，产品市场不断做大。可见，数字经济时代，互联网赋能社会网络不断扩张，从而影响劳动者就业质量。据此，本文提出以下假设。

假设2：互联网使用不仅直接正向影响就业质量，还可以通过社会网络的增强作用，间接提升就业质量。

互联网技术的普及与广泛应用，创造了大量全新的工作岗位和职业类别。自2015年《中华人民共和国职业分类大典》修订以来，中国已经颁布五批共74个新职业。大量被人们所熟知的直播带货、外卖员等职业均已“转正”成为互联网营销师、网约配送员等新职业，新职业颁布为个体的就业带来多元化选择，能够使个人获得更多工作生活平衡的机会，为提高个体的就业质量带来新机遇[33]。同时，数字经济时代由互联网创造的巨大信息交互平台能提供及时有效的信息，已成为劳动力市场信息资源发布和获取的主要渠道。互联网使用加强了雇主与雇员、用户与用户直接的沟通，通过影响人力资本、社会资本以及工作捜寻等方式，影响个人的就业决策[20]。随着新技术的快速发展，互联网也为继续教育带来新的发展契机。在“互联网+”背景下，网络教育、开放教育等新模式探索，推动着继续教育进行线上线下结合，从而有助于加快建设更加开放灵活的教育体系，为提升劳动力市场中的人职匹配效率创造了新契机。据此，本文提出以下假设。

假设3：互联网使用有助于拓宽劳动者信息渠道和提高教育工作匹配度，进而提升就业质量。

四、数据来源、模型选择与变量描述

(一)数据来源

本文数据来自2018年中国家庭追踪调查(CFPS 2018)。该数据来自北京大学中国社会科学调查中心负责开展的中国微观家庭入户调查，可反映中国经济、社会、人口、教育和健康的变迁，已成为国内对个体微观行为进行研究的重要数据来源。本文研究对象的年龄为18～65岁，删除无效样本后，最终得到4 729个样本。其中，男性样本2 589个，女性样本2 140个。90后样本有1 200个，80后样本有1 655个，70后样本有973个，60后及以上样本有901个。不同群体样本数量占比差异相对较小，具有较好的代表性。

(二)模型选择

为考察互联网使用和社会网络对就业质量的影响，本文构建的基准回归模型为：

JQIi=α0+α1Interneti+α2SNi+α3CVi+μi

(1)

式(1)中的JQIi为就业质量指数，Interneti为互联网使用变量，SNi为社会网络，CVi为影响就业质量的控制变量，包括性别、受教育年限等，μi为随机扰动项。为进一步考察互联网使用和社会网络的交互作用对就业质量的影响，本文在式(1)的基础上，继续引入互联网使用和社会网络的交互项，具体如式(2)所示：

JQIi=α0+α1Interneti+α2SNi+α3(Interneti×SNi)+α4CVi+μi

(2)

(三)变量描述

1. 就业质量

就业质量作为一个综合性概念，本文采用莱施克和瓦特(Leschke & Watt，2014)[7]的做法，通过构建多维就业质量指数(multi-dimensional job quality index)对就业质量进行测算，国内不少学者也采用此方法评价就业质量[26,34]。具体维度包括收入维度(月工资收入)、劳动供给维度(周工作时间)、工作稳定性维度(是否签订劳动合同)和工作保障维度(是否提供医疗或养老保险)。构建方法如下：首先需要对各维度进行标准化处理。其次，由于劳动供给维度用周工作时间来衡量，该指标为负向指标，为保证指标数值大小的变化和最终就业质量指数高低在经济含义上保持同向相关性，需要取相反数进行反向处理。最后，对各维度标准化变量进行等权重加权平均从而得到就业质量指数。

2.互联网使用和社会网络

对于互联网使用变量，本文利用移动上网和电脑上网两个变量作为替代指标，如果被访问者回答“是”，赋值为1，“否”赋值为0。对于社会网络变量，由于该变量难以直接观测，已有研究文献都是寻找代理变量，多数学者以家人和朋友关系、亲戚关系、邻里关系以及其他关系作为代理变量[35-39]。本文根据CFPS 2018数据，选取朋友关系、邻里关系和社会关系作为社会网络的代理变量，其中朋友关系为问卷中的“您的人缘有多好”，邻里关系为问卷中的“您对邻居的信任度”，社会关系为问卷中的“求职渠道：亲属、朋友或熟人介绍”。

3.控制变量

由于就业质量还受其他因素的影响，本文引入一系列控制变量，包括性别、年龄、婚姻状况、户籍状况、受教育年限、健康状况、工作环境、晋升机会、工作单位规模以及行业和地区虚拟变量。对于性别变量，本文将女性赋值为1，男性赋值为0。对于婚姻状况，本文将已婚赋值为1，其他赋值为0。对于户籍状况，本文将城镇户籍赋值为1，农村户籍赋值为0。对于受教育年限，本文对文盲、小学、初中、高中/中专/职高、大专、大学、硕士和博士依次赋值为0、6、9、12、15、16、19和22。对于健康状况，本文将非常健康、很健康、比较健康、一般和不健康依次赋值为1到5。对于工作环境和晋升机会，本文用工作环境和晋升机会满意度作为代理变量，将非常不满意、比较不满意、一般、比较满意和非常满意分别赋值1到5。对于工作单位规模，本文以工作单位总人数在100以内为基准组，引入100～500人、500人以上两个哑变量，以考察单位规模对就业质量的影响。对于行业，本文引入建筑业、制造业和服务业三个哑变量。对于地区，本文以西部地区为基准组，引入中部和东部地区两个哑变量，以考察区域对就业质量的影响。变量的描述性统计结果如表1所示。

表1 变量的描述性统计分析

表1(续)

五、实证分析

(一)互联网使用对就业质量的影响

表2汇报了互联网使用对就业质量的影响。在模型(1)—模型(3)中，本文首先以移动上网作为互联网使用的代理变量，分别考察移动上网和朋友关系、邻里关系、社会关系对就业质量的影响。在模型(4)—模型(6)中，本文以电脑上网作为互联网使用的代理变量，分别考察电脑上网和朋友关系、邻里关系、社会关系对就业质量的影响，具体回归结果如表2所示。由模型(1)—模型(3)可知，移动上网、朋友关系、邻里关系、社会关系变量回归系数均为正，其中移动上网、朋友关系和社会关系均在1%的水平上显著，邻里关系在5%的水平上显著，表明互联网使用和社会网络能够显著提升就业质量。无论是以朋友关系、邻里关系还是社会关系作为社会网络的代理变量，移动上网对就业质量的溢价效应均为19%左右，高于已有文献计算的互联网工资溢价率[16]，这表明互联网使用不仅对工资水平具有溢价效应，同时对影响就业质量的其他因素也具有溢价效应，比如使用互联网能获取丰富的信息资源，对提升个体的职业搜寻能力，以及人力资本和社会资本的提升均有较大的积极影响，因此互联网使用对就业质量的影响大于互联网使用对收入水平的影响。由模型(4)—模型(6)可知，电脑上网、朋友关系、邻里关系、社会关系变量回归系数均为正，且均在1%水平上显著，表明互联网使用和社会网络能够显著提升就业质量，验证了假设1。通过对比移动上网和电脑上网回归系数值，电脑上网对就业质量的提升作用更大，可能的原因是使用移动上网进行网络通信的频率更大，而电脑上网更可能运用到工作中，对个体劳动生产率的促进作用更大。迪马乔和博尼科夫斯基(2008)研究发现工作中使用互联网不仅可以显著提升其工作效率，而且在劳动力市场中具有信号作用，即可以给就业市场发出“掌握新技术”的信号，因而工资溢价效应更明显[18]。通过对比模型(1)—模型(3)以及模型(4)—模型(6)中的朋友关系、邻里关系和社会关系的回归系数值，可发现社会关系对就业质量的影响最大，朋友关系次之，邻里关系最小，可能的原因是社会关系对社会网络的建立和扩张作用更大，社会网络的扩张增加了个体职业搜寻的范围，进而增加了获取高质量就业工作的概率[40]。

表2 互联网使用对就业质量的影响

表2(续)

就控制变量而言，与现有文献研究结论基本一致。具体来看，性别变量显著为负，户籍变量显著为正，表明女性就业质量低于男性，城镇户籍就业质量高于农村户籍，劳动力市场中存在较为明显的性别歧视现象和户籍歧视现象，且与男性相比，女性受工作生活平衡的影响更大；由于户籍门槛作用，农村户籍劳动者从事非正规就业的概率更大，对其就业质量会产生较大影响，因此与男性和城镇户籍劳动者相比，女性和农村户籍就业质量相对较低。年龄、受教育年限和健康状况变量的回归系数均显著为正，表明随着年龄和受教育年限增加，健康状况改善，就业质量逐渐提升，这与劳动者的工作经验积累以及人力资本和健康资本的提升密切相关。格罗斯曼(Grossman，1972)认为健康如同教育，也是一种重要的人力资本，健康资本越高，其可劳动的工作时间越多，收入水平也越高[41]。婚姻变量系数显著为正，表明与未婚群体相比，已婚者就业质量更高。工作环境和晋升机会变量系数显著为正，表明工作环境越好，晋升机会越大，就业质量越高。已有研究表明工作环境会显著影响健康状况，丁述磊和刘翠花(2016)研究发现工作环境与居民健康折旧率显著相关，工作环境越差，健康折旧率越大，居民的健康损耗也会越大，健康状况变差会进一步降低就业质量[42]。对于企业规模变量，回归显示与单位总人数100人以内的基准组相比，100～500人和500人以上的企业规模在1%的水平上显著为正，而且500人以上的企业规模回归系数大于100～500人，表明随着企业规模的扩大，劳动者就业质量越高。可能的原因是，企业规模越大，劳动者面临的福利待遇和权益保障更好，而小规模企业发生劳资纠纷的概率更大，对劳动者保护较弱，因而会显著影响劳动者就业质量。对于行业虚拟变量，回归显示与其他行业相比，建筑业就业质量较差，服务业就业质量较好，制造业回归系数不显著。对于地区虚拟变量，中部和东部地区显著为正，且东部回归系数大于中部，表明就业质量存在较为明显的区域异质性，其中东部就业质量最高，中部次之，西部就业质量最低。赖德胜等(2011)利用2007年和2008年的数据对中国各地区就业质量进行测算，结果表明西部就业质量最差[9]。本文利用2018年的数据进行估计，结果依旧表明西部就业质量不高，因此仍需努力完善西部就业环境，提高西部整体就业质量。

(二)社会网络的增强作用

为进一步探究互联网使用和社会网络的交互项对就业质量的影响，本文在前文回归方程基础上加上互联网使用和社会网络的交互项，其中模型(7)—模型(9)为移动上网和朋友关系、邻里关系、社会关系的交互项对就业质量的影响，模型(10)—模型(12)为电脑上网和朋友关系、邻里关系、社会关系的交互项对就业质量的影响，具体回归结果如表3和表4所示。

表3 移动网络对互联网使用影响就业质量的增强作用

表4 电脑上网对互联网使用影响就业质量的增强作用

由表3和表4可知，互联网使用和社会网络的回归系数符号方向和显著性均与前文一致。就互联网使用与社会网络的交互项而言，除电脑上网和邻里关系交互项不显著外，移动上网与朋友关系、邻里关系和社会关系的交互项以及电脑上网与朋友关系和社会关系的交互项均显著为正，表明社会网络可以进一步增强互联网使用对就业质量的溢价效应，互联网使用不仅直接正向影响就业质量，还可以通过社会网络的增强作用，间接正向影响就业质量，验证了假设2。可能的原因是，互联网使用有助于劳动者扩大社会网络，对个体社会资本的积累具有显著正向影响，而社会资本积累不仅有助于降低职业搜寻成本，还可以使求职者获得高质量就业的信息渠道，因而互联网使用和社会网络的交互作用会进一步提升就业质量。通过对比互联网使用和不同社会网络的代理变量交互项，可发现无论是移动上网还是电脑上网，与社会关系的交互项系数最大，与朋友关系的交互项次之，与邻里关系的交互项最小，可能的原因是互联网使用对社会关系的建立和社会网络的扩张作用更大，因而互联网使用通过社会关系对就业质量影响的增强效果更明显。

(三)稳健性检验

1.对内生性问题的初步讨论

为检验前文回归结果的稳健性，本文首先考虑可能存在的内生性问题，其原因之一是可能存在反向因果关系，即就业质量越高的岗位，使用互联网的概率越大，因此本文采用工具变量法进行内生性检验。本文参照已有文献[43]选取个体所在省份电子商务发展指数作为互联网使用的工具变量，主要原因是如果劳动者所在省份电子商务发展越快，其互联网使用的概率和频率更大，即与互联网使用变量高度相关，满足相关性假设，且该数据是由清华大学电子商务交易技术国家工程实验室联合有关单位编制并定期发布的《中国电子商务发展指数报告(2018)》，即该变量属于宏观层面数据，满足外生性假设。过度识别检验的P值超过了0.7，故接受原假设，表明省份电子商务发展指数作为互联网使用的工具变量为外生的，与扰动项不相关。同时，第一阶段回归的F统计量超过经验切割点10，表明该工具变量不是互联网使用的弱工具变量。工具变量回归结果见表5。

表5 稳健性检验：工具变量回归结果

由表5可知，第一阶段回归结果显示省级电子商务发展指数对互联网使用的影响在统计意义上显著为正，符合前文分析。第二阶段回归结果显示在控制变量不变的情况下，对于互联网使用代理变量，无论是移动上网还是电脑上网，均在1%的水平上显著正向影响就业质量。对于社会网络代理变量，朋友关系、邻里关系和社会关系也显著为正。就互联网使用和社会网络的交互项而言，除电脑上网和邻里关系交互项不显著外，移动上网与朋友关系、邻里关系和社会关系的交互项以及电脑上网与朋友关系和社会关系的交互项均显著为正，这表明互联网使用不仅直接正向影响就业质量，还可通过社会网络的增强作用，间接正向影响就业质量。由于控制变量回归结果符号和显著性水平与前文分析基本一致，本文不再赘述。

2.对内生性问题再讨论

除了反向因果关系外，遗漏变量问题也是造成内生性问题的重要原因之一，考虑到能力因素也是影响就业质量的重要因素，即不同个体使用互联网的概率不同，可能是与其能力因素有关，自身能力强的人更有可能使用互联网，同时其就业质量也相对较高。为了控制该因素，本文通过加入工作经验变量作为能力因素的代理变量，因为工作经验作为一种重要的人力资本，工作经验越长，人力资本水平越高，表明个体能力越强。参照已有文献对工作经验测量方法，本文利用公式工作经验=年龄-受教育年限-6进行测量。采用加入遗漏变量方法进行稳健性检验的回归结果如表6所示。

表6 稳健性检验：控制遗漏变量

由表6可知，通过控制工作经验后，互联网使用和社会网络对就业质量的影响依然显著为正，即互联网使用和社会网络能够显著提升就业质量，与表3和表4相比，互联网使用对就业质量影响的回归系数变小了，表明遗漏工作经验变量会高估互联网使用对就业质量的影响效应。同时工作经验变量在1%的水平上也显著正向影响就业质量，表明工作经验是影响就业质量的重要因素，工作经验越丰富，就业质量越高。控制变量回归结果符号和显著性水平与前文分析基本一致，不再赘述。

3.进一步稳健性检验

为得到更稳健的回归结果，保证本文结论稳健可靠，本文进一步选取“使用互联网工作频率”作为互联网使用的替换变量，以考察工作场景使用互联网对就业质量的影响。根据CFPS 2018调查问卷，本文对使用互联网工作频率变量进行赋值，其中“几乎每天”赋值为3，“一周1—4次”赋值为2，“几月一次到一月2—3次”赋值为1，“从不”赋值为0。替换核心解释变量的回归结果如表7所示。

表7 稳健性检验：替换核心解释变量

由表7可知，通过替换核心解释变量，以使用互联网工作频率作为互联网使用的代理变量的回归结果依然稳健，即使用互联网工作频率越高，其就业质量越高，同时社会网络的代理变量均显著为正，表明社会网络可以显著提升就业质量。以上三组稳健性检验结果表明前文结论可靠稳健。当下，随着新一轮科技革命和产业革命加速推进，互联网迎来了更为广阔的发展空间，社会网络是重要的社会资本，在数字经济时代，互联网使用与社会网络扩张双重作用有助于劳动者实现更高质量就业。

(四)传导渠道分析

互联网的普及可以有效缓解劳动力市场中的信息不对称现象，拓宽信息渠道，使劳动者不仅可以及时、高效率获取市场动态和国家政策等信息，还有助于扩大劳动者社会网络，提升社会资本，同时利用互联网进行职业搜寻，有助于提高教育工作匹配度。对于受教育水平或技能水平较低不能适应高新技术应用的劳动者，通过互联网职业教育或培训，可以拥有更多的发展机会，对于受教育水平或技能水平较高的劳动者，利用互联网进行职业搜寻，可以降低教育工作错配概率。教育工作匹配度相关文献研究表明，教育工作匹配度适中情形下的教育收益率最高[27]，而教育不足或教育过度会显著降低教育收益率，影响其收入水平[28]。为进一步探讨互联网使用和社会网络对就业质量的影响渠道，本文分别增加信息渠道和教育工作匹配度变量，检验互联网使用和社会网络如何影响信息渠道和教育工作匹配度。对于信息渠道变量，本文借鉴赵羚雅(2019)[44]的做法，利用CFPS 2018问卷中的“互联网作为信息渠道的重要程度”作为互联网信息渠道的代理变量，该变量为1到5的5分类变量。对于教育工作匹配度变量，本文利用问卷中“胜任工作的教育程度”和劳动者的学历进行匹配，当胜任工作岗位的教育程度与其学历恰好相等时，赋值为1，表示教育工作匹配，否则赋值为0，代表教育不足或教育过度。回归结果如表8和表9所示。

表8 互联网使用和社会网络影响就业质量的渠道：拓宽信息渠道

表9 互联网使用和社会网络影响就业质量的渠道：提高教育工作匹配度

由表8可知，在控制其他变量的情况下，互联网使用和社会网络均在1%水平上显著正向影响互联网作为信息渠道的重要性，表明互联网使用和社会网络对个体获取信息渠道的来源产生重要影响，与未使用互联网的个体相比，使用互联网的个体更有可能将互联网作为信息渠道的重要来源。已有文献研究[44]也显示，互联网使用的概率越高，则通过互联网获取信息的可能性越大。互联网使用有利于社会网络的扩张，社会网络中的信息资源有助于传递高质量的岗位信息，有助于个体获得高质量就业渠道。因此，信息渠道是互联网使用和社会网络影响就业质量的重要渠道之一，验证了假设3。通过比较移动上网和电脑上网系数值，可以发现移动上网对互联网作为信息渠道的重要性影响更大，可能的原因是当前移动上网率显著高于电脑上网率，个体更有可能利用移动上网获取信息、建立和扩张社会网络。数字经济时代，随着第五代移动通信(5G)商用和互联网普及率不断提高，互联网不仅将成为人们获取信息的重要渠道，且与以往相比，人们获取的信息资源会更加丰富多样，信息渠道会进一步拓宽。

由表9可知，在控制其他变量情况下，除了邻里关系变量外，互联网使用和其他社会网络代理变量均在1%的水平上显著正向影响教育工作匹配度，表明互联网使用和社会网络对个体的教育工作匹配度产生重要影响。与未使用互联网的个体相比，使用互联网的个体更有可能从事教育和工作相匹配的工作。可能的原因是，互联网拥有丰富的信息资源，互联网和社会网络的双重作用不仅提高了个体人力资本和社会资本的积累存量，也提高了职业搜寻能力[45]，因此获得教育和工作相匹配的概率更大。此外，使用互联网在劳动力市场中具有信号作用，尤其是互联网使用可以显著提升个体劳动生产率，在劳动力市场中获得人职匹配工作的优势更大。因此，提高教育工作匹配度也是互联网使用和社会网络影响就业质量的重要渠道之一，验证了假设3。通过比较移动上网和电脑上网系数值，发现电脑上网对提高教育工作匹配度的影响更大，可能因为电脑上网有利于个体熟练掌握电脑和办公软件，对个体劳动生产率的提升作用更大。

六、进一步讨论

互联网使用具有明显的群体异质性。为更清晰地比较不同年龄段群体互联网使用率和就业质量指数差异，本文根据出生日期将全样本划分为90后、80后、70后和60后及以上群体。通过计算可知，90后互联网使用率最高，达到95.0%，80后群体的互联网使用率次之，达到91.9%，70后群体的互联网使用率为74.2%，60后及以上群体的互联网使用率最低，仅为47.0%。可见，随着年龄段的增加，互联网普及率逐渐降低。对就业质量而言，随着年龄的增加，呈现N型特征，其中90后群体就业质量最低，80后群体就业质量显著提升，70后群体就业质量略有下降，而60后及以上群体就业质量又有上升趋势。可能的原因是，90后群体刚刚进入劳动力市场，与其他年龄段相比，其工作收入、稳定性和工作保障相对低，而超时加班现象比较严重，因此就业质量在各年龄段中属于最低的。然而对于80后群体(30～40岁)和60后及以上群体，前者是劳动力市场中最有干劲的主力军，该群体工作已经相对稳定，受工作生活平衡的影响相对较小，且对于未来的期望也很高；后者是劳动力市场中最有话语权的主力军，该群体已有达到职业生涯最高峰，因此这两个群体就业质量最高。而对于70后群体(40～50岁)，相比80后群体就业质量略有下降，可能的原因是该群体就业质量受到工作生活平衡的影响。

考虑到不同年龄段群体互联网使用率和就业质量有明显差异，因此互联网(1)注：限于篇幅，此部分将移动上网和电脑上网合并成为互联网使用，即移动上网或电脑上网定义为使用互联网，赋值为1，否则赋值为0。后同。使用对不同群体就业质量的影响可能存在显著的异质性。接下来，本文对互联网使用如何影响不同年龄段群体就业质量进行回归，具体结果如表10和表11所示。由表10和表11可知，互联网使用显著提升了不同年龄段群体的就业质量，且互联网使用和社会网络的交互项也显著正向影响就业质量，但是互联网使用对不同年龄段群体就业质量的影响存在异质性效应。具体来看，无论是以朋友关系、邻里关系还是社会关系作为社会网络的代理变量，互联网使用对80后群体就业质量的影响最大，90后群体次之，70后和60后及以上群体最小。可能的原因是不同年龄段互联网使用率和工作状况异质性影响了互联网对就业质量的溢价率。第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2019年6月，20～29岁(90后群体)网民群体占比24.6%，30～39岁(80后群体)网民群体占比23.7%，40～49岁(70后群体)网民群体占比17.3%，50岁及以上(60后及以上群体)网民占比13.6%[45]。由变化趋势来看，互联网使用持续向中高龄人群渗透，80后互联网使用群体占比相对稳定，与2018年底占比23.5%基本一致，20～29岁的90后互联网使用群体占比比2018年底(24.6%)下降了2.2%，70后和80后互联网使用群体占比有上升趋势，分别比2018年底上升了1.7%和1.1%。90后群体互联网使用率比80后群体略高近1个百分点，但90后群体刚刚进入劳动力市场，收入水平、就业稳定性等因素对就业质量的影响较大，因此互联网对90后就业质量的溢价率可能小于80后群体。虽然互联网使用持续向中高龄人群渗透，但是70后和60后及以上群体互联网使用率仍处于较低水平，尤其是60后及以上群体。可见，为充分发挥互联网使用对就业质量的溢价效应并实现更高质量就业，应努力提高互联网普及率，尤其是中高龄群体互联网普及率仍有很大提升空间。

表10 互联网使用对90后和80后群体就业质量的影响

表10(续)

表11 互联网使用对70后和60后及以上群体就业质量的影响

七、结论与政策建议

本文利用CFPS 2018数据实证检验互联网使用、社会网络对就业质量的影响及其传导渠道，并对不同年龄段群体进行异质性分析。研究结果显示，互联网使用和社会网络能够显著提升就业质量。互联网使用不仅直接正向影响就业质量，而且还可以通过社会网络的增强作用间接提升就业质量。运用工具变量，纳入遗漏变量和替换变量进行稳健性检验，结论依然成立。传导渠道结果显示，使用互联网的个体更有可能将互联网作为信息渠道的重要来源，且从事教育和工作相匹配的概率更高，表明拓宽信息来源、提高教育工作匹配度是互联网使用影响就业质量的传导渠道。异质性回归结果显示，互联网使用对不同年龄段群体就业质量的正向影响存在异质性效应，无论是以朋友关系、邻里关系还是社会关系作为社会网络的代理变量，互联网使用对80后群体就业质量的正向影响最大，90后群体次之，70后和60后及以上群体最小。此外，互联网使用和社会网络的交互项也均显著正向影响各年龄段群体就业质量。

数字经济时代，为实现更高质量就业，本文提出以下政策建议：第一，优化升级互联网基础设施建设，不断扩大互联网普及率，尤其是推动互联网应用适老化改造升级，开发更多智能化、人性化的适老产品和服务，解决老年人在运用智能技术方面遇到的困境，不断提升中高龄群体互联网渗透率。同时，进一步提高网速、降低上网费率，加强互联网在基础应用、公共服务、商务交易等领域的应用，不断提升创新互联网商业模式和网络服务的便利化水平，加快线上线下服务融合速度，为提升劳动者就业质量营造富有活力的数字就业环境。此外，互联网发展衍生出大量新就业形态，应不断健全灵活就业人员的社会保障制度和就业服务体系，为实现劳动者更高质量就业提供制度保障。第二，劳动者应树立正确的社会网络观念，随着网上生活不断丰富，个体社会网络的强关系与弱关系处于不断的变迁之中，应积极适应人们交往方式演变的新特点，加快信息要素在劳动者间的自由流动。尤其是在城镇化进程中，既要注重维持原有的社会网络，同时积极利用互联网拓展新的社会网络，借助互联网赋能加大社会网络连接强度，不仅包括血缘、地缘等原有的社会网络关系，还包括数字社会中结识的业缘、友缘等新型社会网络关系，努力提升互联网和社会网络对就业质量的共同促进作用。第三，不断提高劳动者互联网使用等数字素养与技能，构建终身数字学习体系，努力弥合城乡、各年龄段群体间的数字鸿沟问题。政府及高校应丰富数字教育素养与技能培训资源，将数字素养培育纳入中小学教育教学活动，积极推进“互联网+职业技能培训计划”，逐步加强职业院校数字技能人才培训，同步实施高等院校数字人才培育工程并搭建国家级数字技能终身教育服务平台，切实提高劳动者数字素养和综合就业能力。