北京数字经济发展对就业质量影响的实证研究

2024-01-15魏中龙付丽琴

北京经济管理职业学院学报 2023年4期

魏中龙，吕勇，付丽琴

（北京经济管理职业学院，北京 100102）

大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴数字技术快速迭代并创新性应用于实体经济，促进实体经济向数字经济形态迅猛发展，数字产业化、产业数字化成为数字经济的新趋势。数字技术、数字经济的发展对人才就业带来新的机遇和挑战。党的二十大报告指出建设数字中国，加快发展数字经济，明确提出就业是最基本的民生，实施就业优先战略，实现高质量充分就业，支持和规范新就业形态。北京市作为首善之区，是向全世界人民展示中国形象和发展水平的首要窗口，因此北京市数字经济发展和就业质量提升是我国完善治理体系和实现治理能力现代化的重要方面。

在此背景下，北京市提出建设全球数字经济标杆城市，在数字经济领域要处于全国领头羊位置。北京市统计局发布的《北京市2022年国民经济和社会发展统计公报》显示，2022年北京数字经济增加值达1.73 万亿元，占GDP 比重达41.6%，占比位列全国第一，成为北京地区经济发展的主要增长点，数字经济领域已经成为吸纳就业的主阵地。

基于此，本文通过实证分析数字经济对就业的影响的大小、作用机理，以期为数字经济促进就业质量做出有益的探讨。研究思路为：首先采集代表数字经济发展、就业质量的数据，构建数字经济、就业的指标体系；其次采用熵权法构建相关指数，通过耦合协调分析方法分析各维度指数发展之间协调情况；最后构建回归模型估计数字经济对就业质量的影响。本文的边际贡献是构建客观反映北京市数字经济发展和就业质量的指数体系，聚焦具体区域探索数字经济对就业质量的影响，并提出合理建议。

一、文献综述

自Don Tapscott 在1996年提出“数字经济”[1]的概念之后，学术界从数字经济的内涵、特征、发展路径、就业创造效应等多视角对之开展研究，并实证分析数字经济对创新就业形态、优化就业结构、提高工资收入的影响。

（一）数字经济促进就业的理论机制分析

数字经济创造新就业形态。基于互联网平台的高效率供需双方信息交互，受雇者摆脱时间和空间的限制（Ogli et al.，2021）[2]，催生数字经济新形态就业快速发展，在制造业、服务业乃至国际化分工中，出现新经济工作形式，包括远程就业、数字工作、零工就业、自雇佣、共享工作等（Petrova，et al.，2020）[3]。由于某些可以自动化和机器人化的就业岗位消失，也引起社会担忧，达沃斯经济论坛创始人兼主席Carl Schwab 认为，数字经济的关键因素仍然是人力资本，第四次工业革命将在新行业创造更少的就业机会，但更多的研究持相反观点。

数字经济有效促进就业。数字经济发展对就业具有替代效应和抑制效应，但会通过创造就业机会、创新就业形态、增加匹配度、升级劳动者技能等路径促进就业（赵慧娟等，2021）[4]。虽然数字经济发展带来结构性失业、管理滞后等问题，但能扩大就业规模、优化就业结构、创新劳动关系、活跃劳动市场、革新劳资关系，进而促进就业（魏中龙，2022）[5]。数字经济扩大就业的关键在于人力资本及其质量，即深入了解并能够应用新技术的专业人员。上市公司数字化转型通过市场规模效应、经营范围效应和生产率效应等途径促进劳动力就业（赵宸宇，2022）[6]。

（二）数字经济对就业影响的实证结果

宏观实证研究发现数字经济优化就业结构。数字经济对全国宏观层面的就业结构、就业质量均有正向的影响，促进高质量就业（戚聿东等，2020）[7]。数字经济发展显著减少制造业就业比例，增加知识和技术密集型的现代服务业就业比例,促进就业结构优化升级（王文，2020）[8]。数字经济对制造业就业存在先降后升的正U 型效应影响、促进服务业就业（杨骁等，2020）[9]。省际宏观面板数据实证研究发现数字经济发展对产业、行业、技能、就业结构均有显著的正向影响，呈现正U 型特征，在跨越产业结构升级与人力资本存量门槛值后，数字经济跨越式提升就业结构（叶胥等，2021）[10]。

微观实证研究表明数字经济提高职工收入。数字经济通过创新商业模式产生就业的赋权效应，就业者可以根据自身时间，灵活、便利安排工作，有实证检验发现美国优步等共享经济平台显著降低失业率，增加劳动力参与，提高低技能工人的工资率。数字经济具有普惠性，能够普遍提高劳动收入，对低收入群体的收入提升更大（罗小芳等，2021）[11]。数字经济对就业，特别是非正规就业，具有显著的促进作用，对创业者有积极影响，数字经济红利偏向于受教育程度较高的群体（何宗樾等，2020）[12]。从可持续发展和生态经济学角度审视，由于在数字经济中，资源交换、服务和实施无法单独实现，企业与个体之间联系密切，这激励企业与个体合作履行责任，进而促进个体的教育、正义、健康和社会福利水平提升（Tu et al.，2023）[13]。

（三）述评

数字经济快速发展能够创造新形态就业、扩大就业规模、优化就业结构，并提高职工收入，因此发展数字经济促进就业质量提升是实现人民幸福的重要途径。梳理数字经济与就业的已有研究成果，发现尚存一些待细化研究的方面：一是现有实证研究集中在全国或各省际层面的总体研究，较少针对具体某一省份或区域开展研究。二是内生变量和外生变量数据量纲存在不一致的情况，已有研究多是构建数字经济或就业某一方的指数，另一方使用的是各行业的数据，这会导致结果出现较大差异。因此，本文拟使用数字经济、就业综合总指数及其内在的分类指数体系，分析北京市数字经济对就业质量的影响。

二、指标体系构建与建模分析

（一）指标体系构建

1.指标体系构建原则

数字经济和就业质量评估指标既是对现有发展状况进行评估的工具，又对未来发展方向和发展方式具有指导性作用。目前学术界尚未形成统一的评价指标体系，因此构建和完善具有评价功能、预测功能、引导功能的评价指标具有重要现实意义（张顺，2022[14]；郭鹏飞，2023[15]）。评估指标应较为全面客观地反映数字经济、就业质量的发展水平，应具有科学性、系统性、稳定性、可获性和综合性。

2.指标体系

基于中国省份的实际情况，从数字经济和就业高质量发展目标的高效、公平和可持续出发（许宪春等，2020[16]；杨慧梅等，2021[17]），结合经济合作与发展组织（OECD）提出的分析数字经济的指标，本文认为数字经济发展应该包括以下几个方面：数字化基础、设施数字化、交易数字化应用和金融数字化四个维度（赵涛等，2020）[18]。在借鉴已有成果的基础上，选取20 个指标构建省级层面数字经济评价指标体系，见表1。

表1 数字经济发展各级指标及其权重

同理，本文将就业质量发展分为就业环境、就业能力、劳动报酬和劳动保护四个维度（赖德胜等，2011[19]；朱火云等，2014[20]），选取21 个指标构建北京市就业质量发展评价体系，所构建的具体指标体系，见表2。

表2 就业质量发展各级指标及其权重

表1 和表2 中第二列为所构建的四个二级指标，第三列为三级指标，第四列表明三级指标对一级指标的影响关系，用正向指标和负向指标来表示。其中，正向指标（＋）是指该指标数据值越大说明评价越好，称为效益型指标；负向指标（－）是指该指标数据值越小说明评价越好，称为成本型指标。

3.数据来源

本文选取北京市2009年至2020年共计12年的相关数据，数据来源为《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《北京市统计年鉴》北京大学数字金融研究中心以及中国经济金融研究数据库（CSMAR）分省份和分城市数据，对于个别年份缺失数据，采用插值法进行补充。

（二）数据量化分析方法选择

1.熵权法权重选择分析

本文采用熵权法确定各类三级指标的权重，有效避免主观确定指标权重带来的低权威性；同时该方法还有较强的适应性，可以用于任何确定权重的过程（刘会武等，2021）[21]。首先建立数字经济发展、就业质量发展评价指标的数据矩阵；其次使用极值处理法对三级指标进行无量纲化处理，得到无量纲矩阵；最后利用熵值法计算数字经济发展、就业质量发展各评价指标的权重。在得到权重的此基础上，构建数字经济发展、就业质量发展各评价指标的加权矩阵。

2.耦合协调分析

耦合协调分析法用来描述城市数字经济发展、就业质量发展总指标中各维度发展之间是否存在相互作用以及度量其作用程度（张圆等，2022）[22]。

为体现耦合度模型各维度之间是在高水平上相互促进还是低水平上相互制约，文章引入耦合协调度模型如下：

（三）数字经济指标数据量化分析

根据前文选取的北京市数字经济发展评估指标数据，使用熵权法对2009—2020年北京市数字经济发展共20 个三级指标的权重进行测度，并进一步计算了各个二级指标（维度）的权重均值，见表1。指标权重较大说明其在数字经济发展水平评价中信息量更大，其相应作用更大。

首先，分析二级维度的权重情况。从表1 可以看出，数字化基础在北京市数字经济发展评价体系中作用最大，其次为设施数字化和交易数字化应用，金融数字化作用最小。

其次，从二级维度角度下分析三级指标的权重情况，数字化基础维度下互联网宽带接入用户权重最大，占比25.74%。设施数字化维度下电信业务总量指标权重比较大，占比32.61%。交易数字化应用维度下信息技术服务收入指标权重比较大，占比40.34%。金融数字化维度下四者占比权重相当，数字普惠金融发展-数字化程度指标权重稍显大一些，占比28.72%。

最后，从三级指标的权重计算结果整体分析，权重最大的两个指标是互联网宽带接入用户和电信业务总量，两者的权重均超过9%，说明这两个指标信息含量较大，在北京市数字经济发展评价中起到更大的作用。权重大于7%的指标还有2 个，分别是信息传输、软件和信息技术服务业法人单位数以及信息技术服务收入。

（四）就业质量发展各级指标量化分析

根据前文选取的北京市就业质量发展指标数据，使用熵权法对2009—2020年的21 个三级指标的权重进行测度，并进一步计算各个二级指标（维度）的权重均值，如表2。

首先，分析二级维度的权重情况。从表2 可以看出，就业环境在北京市就业质量发展评价体系中作用最大，其后依次为劳动报酬和劳动保护，就业能力作用最小。

其次，从二级维度角度下分析三级指标的权重情况。就业环境维度下交通通达度指标权重最大，占比34.22%。就业能力维度下职业技能鉴定考核人数指标权重比较大，占比31.82%。劳动报酬维度下城镇单位就业人员平均工资指标权重比较大，占比26.45%。劳动保护维度下，其中工伤事故发生率—工伤认定情况指标权重稍显大一些，占比25.34%。

最后，从三级指标的权重计算结果整体分析，权重最大的指标是交通通达度指标，权重超过13%，说明这个指标信息含量较大，在北京市就业质量发展评价中会起到更大的作用。权重大于6%的指标还有2 个，分别是城镇就业人数指标和城镇单位就业人员平均工资指标。

（五）指数构建结果

本文采用熵权法计算数字经济五项指数：数字总指数（WDE）、数字化基础指数（WDI）、设施数字化指数（WDF）、交易数字化应用指数（WDT）、金融数字化指数（WDB）。同理，采用熵权法计算就业质量指数五项指数：就业质量总指数（WEQ）、就业环境指数（WEE）、就业能力指数（WEA）、劳动报酬指数（WLR）、劳动保护指数（WLP）。

表3 给出采用熵权法计算的数字经济五项指数年度结果。可以看出数字经济发展的时间变化趋势，即数字经济发展总指数随时间逐渐上升，意味着数字经济发展水平越来越高。2020年是北京市12年以来数字经济发展水平的最高峰，进一步分析北京市数字经济发展分维度变化特征，可以发现北京市设施数字化维度前期发展较慢，金融数字化维度前期发展较快。

表3 熵权法计算的数字经济发展指数

表4 给出采用熵权法计算就业质量发展五项指数年度结果。就业质量发展总指数随时间呈现逐渐上升趋势，意味着就业质量发展越来越好。2020年是北京市近12年以来的就业质量发展水平的最高峰，指数超过0.8。同时进一步分析北京市就业值发展分维度变化特征，可以发现北京市就业基础维度前期发展较慢，就业能力维度前期发展较快。

表4 熵权法计算的就业质量发展指数

四、数字经济对就业质量发展影响分析

（一）耦合协调分析

1.数字经济各维度耦合分析

为进一步分析北京市数字经济发展分维度在不同发展阶段的相互影响和相互作用，本文计算基于熵权法得到的北京市数字经济2009—2020年四个维度耦合度C 和耦合协调度D 的变动情况，并将耦合协调分析结果绘制成图形，与数字经济综合发展水平（T）进行对比，如图1所示。

图1 显示了北京市2009—2020年数字经济发展四个维度的耦合度由2009年的0.3002 不断提升至2020年的0.9981，四个维度之间相互作用程度不断加强。具体而言，对于耦合度来说，除了2012年属于拮抗时期，其他年份都属于协调时期，同时，耦合度在2018年之后处于较高的水平，大于0.99，几乎接近于1，表明北京市数字经济各维度实现良性共振耦合且趋向新的有序结构。与此同时，耦合协调度也在波动中不断上升，先后依次经历了严重失调、中度失调、轻度失调、基本协调、中度协调和高度协调几个等级，实现了高水平下协同发展。2018年后四个维度之间的耦合协调度进入了快速增长期，并实现了从中度协调到高度协调，最终维持在高度协调等级，表明该时期北京市数字经济发展的四个维度之间是彼此关联的，相互影响、相互促进。

对比北京市数字经济发展四个维度的协调度与耦合协调度可以看到，两者变化趋势基本趋同，大致呈现同步稳定上升态势，四大维度彼此相互作用程度与内部协调性在不断提高，呈现了“协调时期，高度协调”的发展态势，可以看出耦合度基本上维持在高水平耦合，耦合协调度水平不断提高，2018年进入了高度协调期。

2.就业质量各维度耦合分析

为进一步分析北京市就业质量发展分维度在不同发展阶段的相互影响和相互作用，本文计算了基于熵权法得到的北京市就业质量2009—2020年四个维度耦合度C 和耦合协调度D 的变动情况，并将耦合协调分析结果绘制成图形，与就业质量综合发展水平（T）进行对比，如图2所示。

从图2 可以看出，北京市2009—2020年就业质量四个维度的耦合度处于较高水平，四个维度之间相互作用程度是一直加强的。对于耦合度来说，这12年都属于协调时期，同时，耦合度在2012年之后处于较高的水平，大于0.95，逐渐接近于1，表明北京市就业质量各维度实现良性共振耦合且趋向新的有序结构。与此同时，耦合协调度也在波动中不断上升，先后依次经历了基本协调、中度协调和高度协调几个等级，实现了高水平下协同发展。2017年后四个维度之间的耦合协调度进入了快速增长期，并实现了从中度协调到高度协调，最终维持在高度协调等级，表明该时期北京市就业质量发展的四个维度之间是彼此关联的，相互影响、相互促进。

对比北京市就业质量发展四个维度的协调度与耦合协调度可以看到，两者变化趋势基本趋同，大致呈现同步稳定上升态势，四大维度彼此相互作用程度与内部协调性在不断提高，呈现了“协调时期，高度协调”的发展态势，可以看出耦合度基本上维持在高水平耦合，耦合协调度水平不断提高，2017年进入了高度协调期。

（二）数字经济对就业质量影响回归分析

1.回归模型构建

为实证研究数字经济对就业质量影响，本文采用线性回归模型，测度数字经济各维度指数对就业质量发展总指数影响，以及度量数字经济发总指数对就业质量各维度指数的影响，采用不同的解释变量和被解释变量的代理变量进行稳健性检验分析其影响效果的差异。本文构建回归模型为：

2.回归结果分析

本文将指数体系分两个部分来探讨数字经济对就业质量的影响。一是度量数字经济发展总指数和四个分维度指数对就业质量的影响，二是分析数字经济发展总指数对就业质量总指数及四个分维度的影响。

表5 中的被解释变量是基于熵权法得到的就业质量发展总指数。整体上讲，数字经济发展总指数及分维度指数对就业质量都具有显著的正向作用，通过了99%的置信检验。具体来讲，数字经济发展总指数对就业质量影响系数为0.627，也就是说数字经济指数每增加一个单位，就业质量指数会提高0.627 个单位。四个维度影响分析中，可以看出交易数字化应用维度对就业质量发展的影响程度较大。

表5 数字经济发展总指数及分维度指数对就业质量的影响

表6 展示了数字经济发展总指数对就业质量总指数及分维度指数的影响。解释变量在该列的第一列展示，被解释变量为数字经济发展总指数。整体看，数字经济发展总指数及对就业质量及三个分维度指数都具有显著的正向作用，通过了99%的置信检验，影响系数依次为0.627、0.851、0.799、0.375。但是数字经济总指数对就业能力维度的影响是不显著的。具体看，数字经济发展总指数对就业环境的影响系数为0.851，是四个维度影响系数最大的。

表6 熵权法下数字经济发展总指数对就业质量及分维度指数的影响

五、主要结论与建议

（一）主要结论

本研究主要得到如下结论：

1.数字经济发展和就业质量提升的重点

数字化基础对北京市数字经济发展水平影响最大。按照熵权法赋予权重，构成北京市数字经济发展水平综合评估指标，数字化基础在作用最大。四项分类指标的重要程度排序，依次为数字化基础、设施数字化、交易数字化应用、金融数字化。并发现数字化基础的投入重在互联网宽带接入用户。设施数字化维度下要扩大电信业务总量，交易数字化应用维度下要扩大信息技术服务，金融数字化维度下重点关注数字普惠金融发展。

交通通达度对就业质量的影响较大。影响就业质量发展水平的依次是就业环境、劳动报酬、劳动保护、就业能力，其中就业环境维度下交通通达度指标权重最大，这预示未来要改善交通；就业能力维度下职业技能鉴定考核人数指标权重比较大；劳动报酬维度下城镇单位就业人员平均工资指标权重比较大；劳动保护维度下工伤事故发生率-工伤认定情况指标权重稍大一些。

2.耦合协调均持续优化并保持高水平

北京市数字经济发展各维度呈现持续耦合协调、相互促进发展。各维度实现良性共振，且趋向新的有序结构，先后依次经历了严重失调、中度失调、轻度失调、基本协调、中度协调和高度协调几个阶段，2018年进入高水平协同发展。

北京市就业质量各维度也逐年实现高度协调发展。耦合协调度在波动中不断上升，先后依次经历了基本协调、中度协调和高度协调几个等级，2018年后四个维度之间的耦合协调度进入快速增长期，实现从中度协调到高度协调，最终维持在高度协调等级。

3.数字经济发展总体推进就业质量提升

数字经济发展总指数及数字化基础、设施数字化、交易数字化应用和金融数字化四个分维度指数对就业质量总指数均呈现正向的显著影响，其中交易数字化应用对就业质量发展的影响程度最大。

数字经济发展总指数对从业环境、劳动报酬和劳动保护三个分维度指数的影响显著为正，其中数字经济发展总指数对就业环境的影响最大。但是数字经济发展总指数对就业能力维度影响不显著。