数字经济发展对行业工资差距的影响研究

闫曰奇

新疆财经大学经济学院

0 引言

缩小收入差距是实现中国共同富裕的重要途径，行业工资差距作为我国三大收入分配差距（区域差距、城乡差距、行业差距）之一，一直以来备受学术界的广泛关注（陈钊等，2010［1］；周云波等，2017［2］；李昕等，2019［3］）。据《中国统计年鉴》测算，2016-2018 年我国行业间工资基尼系数分别为0.126 9、0.132 0、0.132 8，行业工资差距有逐渐扩大的趋势。党的二十大报告指出，要规范收入分配秩序，规范财富积累机制，扎实推进人民群众共同富裕。为此，合理有效地缩小行业工资差距是当前处于并将长期处于社会主义初级阶段的中国实现共同富裕的重要途径。

与此同时，自Tapscott（1996）提出“数字经济”概念后，有关数字经济的内容逐渐成为国内外学术界研究的热点。目前国内外对数字经济的定义尚未形成共识，例如美国BEA（2018）发布的《定义和测度数字经济》研究报告中指出数字经济主要是互联网以及相关的信息通信技术,将其范围界定为数字基础设施、电子商务和数字媒体三个方面；中国G20（2016）将数字经济定义为，以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。本文吸取国内外相关学者的经验，基于我国省级层面数据的可得性，将数字经济综合发展水平的范围界定为互联网普及率、相关信息化从业人员情况、相关信息化产出情况和移动电话普及率四方面（刘军等，2020［4］；赵涛等，2020［5］）。

近年来，数字经济与收入差距尤其成为国内外经济学者热衷于探讨的因果关系之一。国外学者主要从劳动收入份额和劳动者之间的收入差距视角探讨数字经济发展对收入差距的影响，认为数字经济发展会造成劳动收入份额下降及劳动者之间的收入差距扩大；而国内学者主要从区域、城乡、异质性个体视角探讨数字经济发展对我国收入差距的影响，认为数字经济会造成区域发展不协调，加剧城乡收入差距以及技能溢价扩大等现象。但以往文献探讨数字经济发展对我国行业收入差距的影响并不多见，国内仅王子敏等（2022）［6］和马光明（2022）［7］等学者从数字经济分支视角（工业智能化、数字贸易等）探讨其对行业工资差距的影响，且研究结论也不一致。

本文基于上述有关数字经济的范围界定，构建相应指标体系以测算2011-2020 年31 个省级数字经济综合发展水平，并搜集影响行业工资差距的其他变量形成平衡面板数据，以探讨数字经济发展对我国行业工资差距的影响。为此，本文对相关文献进行综述从而提出研究假设，通过确定计量模型及变量，收集数字经济发展与行业间工资差距的统计数据，实证分析数字经济发展对我国行业工资差距的总体影响及地区差异影响。

1 文献综述与研究假设

1.1 行业工资差距的成因

行业工资差距问题早期就有学者研究，但自20世纪80年代末以来，行业工资差距才逐渐受到西方学者的广泛关注，这主要归功于Dickens 和Katz（1987）［8］、Krueger 和Summers（1988）［9］等的开创性工作，他们证实了不同国家不同行业间劳动者的工资水平确实存在差距，这种差距长期存在且呈现扩大趋势。

行业间为何产生工资差距，国外学者主要从人力资本理论、竞争性劳动力市场理论、效率工资理论、制度理论（工会因素）和技术进步等方面对其进行解释。人力资本理论认为人力资本分布差异是行业工资差距的主要原因，因为高素质劳动力比重较高的行业生产效率高，会支付更高的平均工资，从而拉大行业工资差距；竞争性劳动力市场理论则主要从“短期差异说”（短期内产品供不应求的行业，会支付更高工资）和“补偿性差异说”（工作所处行业给劳动者带来的负效用越大，需要更高的工资进行补偿）对行业间工资差距进行理论解释；效率工资理论强调高工资激励员工高效率工作，从而降低监督成本和离职率，但由于行业间在劳动监督成本和激励等方面存在差异，导致行业工资存在差距；制度理论主要是国外的工会力量对行业工资差距有显著正向影响，但近年来其影响有逐渐减弱的趋势。除上述四种理论外，如今诸多学者越发认可技术进步是影响行业工资差距的主因，原因在于由于行业属性不同，技术发展水平各异，行业间劳动生产率存在差异，造成行业间工资差距扩大。

近年来，国内学者主要从垄断、人力资本、贸易开放和技术进步等方面对我国的行业间工资差距进行理论与经验分析。比如陈钊等（2010）［1］基于回归方程的收入差距分解发现，商品市场垄断地位带来的超额利润是行业间工资差距的来源，而劳动力市场的非竞争性也是行业间工资差距存在的另一重要条件。凌继全等（2012）［10］利用我国服务业细分行业的面板数据分析发现，高质量人力资本比重增加可以扩大行业工资差距。邓翔等（2019）［11］基于我国行业面板数据发现，人工智能技术创新对行业收入差距的影响曲线呈倒“U”形，并且通过劳动力就业、劳动力受教育程度和行业生产效率影响行业收入差距。

1.2 数字经济对行业收入差距的影响

伴随着移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等数字技术的快速发展，数字经济作为新一代经济社会形态，正在深刻影响着我国各行各业劳动者的生产生活方式及收入分配格局。

从历次技术革命经验来看，技术变革引起产业结构变革进而影响行业间就业结构（包括就业质量结构与就业数量结构）变化，行业间收入分配格局亦随之改变。近年来，随着我国数字经济与各行业的深度融合，表现为数字产业化与产业数字化两大部分。一方面，数字产业化及产业数字化的共同发展推动区域内的产业结构高级化进程，即地区产业结构从低水平状态向高水平状态发展的有序动态演变过程（陈永强、张昕钰，2023［12］），并且在该过程中推动行业间劳动力质量结构变化。由于新兴数字产业多属知识密集型产业，相比于传统产业而言对高技能劳动力需求更高，导致新兴数字产业人力资本平均水平上升，行业生产率及工资水平随之提高，进而导致不同行业工资差距扩大。另一方面，数字产业化及产业数字化的共同发展推动区域内的产业结构合理化进程，即提高不同产业之间的耦合质量，包括产业间的协调程度和资源的有效利用程度（刘洋、陈晓东，2021［13］），并且在该过程中推动行业间劳动力数量结构变化。由于新兴数字产业占比提高，劳动力为追求高工资倾向于从传统产业向新兴数字产业转移，更多的劳动力逐渐聚集于新兴数字产业，基于协同效应和知识溢出效应会导致新兴数字产业生产率及工资水平提高，不同行业工资差距逐渐扩大。

从行业属性来看，作为新一代通用目的技术，虽然数字技术的进步对第一、二、三产业发展均有深远影响，但应用于不同行业却存在明显的时滞性差异（杨谨、傅德印，2023［14］）。其原因在于数据要素对工业与高端服务业的劳动生产率有快速且高效的促进作用，尤其如具有较高的固定成本和近乎为零的边际成本属性的信息技术产业能够与先进的数字技术产生较强的互补性，从而提高该行业的劳动生产率和平均工资，但对第一产业的影响却存在明显的时滞性，这是由于农业生产主要取决于生物的生长过程，而大数据或算法无法改变有机体的生长过程，致使农业劳动生产率远落后于其他产业。正是由于行业属性的不同导致了不同行业的数字技术应用水平差异较大，长期下去会导致产业发展的极化效应，从而扩大不同行业的工资差距。

据此，本文提出假设1：数字经济发展会扩大我国的行业间工资差距。

从地区发展差异来看，依据中国信息通信研究院2022 年发布的《中国数字经济发展报告》，我国东部、中部、西部、东北地区数字经济产业园数量占比分别为41%、28%、25%、6%。并且以中西部地区为主的省区市更加重视本地区第三产业数字化投入，而以东部地区为主的省区市则更加重视本地区第二产业数字化投入。由此可见，随着我国数字经济在各地区不同产业的差异化发展，对行业间收入分配格局必定产生较大的差异化影响。根据马光明（2022）基于2011-2020 年省级面板数据的实证研究发现，数字贸易发展对行业工资差距的扩大作用在中西部地区更加明显［7］。

据此，本文提出假设2：数字经济发展对各地区行业间工资差距的影响具有差异性。

2 研究设计与统计事实

2.1 计量模型

本文为检验数字经济发展对我国行业工资差距的影响，基于2011-2020 年省级面板数据，设置如下基准回归计量模型（1）：

式（1）中，被解释变量Wagegapit表示i 省份t 年的行业间工资差距；核心解释变量Digitit表示i 省份t 年的数字经济综合发展水平；Zi表示影响行业间工资差距的控制变量，包括国有垄断程度、对外开放程度、人均地区生产总值、固定资本形成额占比、高技能劳动力占比；μi表示省份个体效应、δt表示时间效应、εit表示随机扰动项。

2.2 变量设定

1）被解释变量Wagegapit：衡量i 省份t 年的行业间工资差距

一方面本文借鉴李昕等（2019）［3］的方法，以行业基尼系数为测算行业间工资差距的指标，具体测算公式（2）如下：

式（2）u 为所涉及19(n=19)个国民经济行业的城镇单位就业人员平均工资，pi和pj为第i 和第j 行业的城镇单位就业人员占总就业人数比重，yi和yj为第i和第j行业的平均工资,其数据来源于国家统计局中国家数据的分省年度数据部分。

另一方面本文借鉴马光明（2022）［7］的方法，以省级地区不同行业工资水平的离散系数为测算行业间工资差距的另一指标，用于稳健性检验，具体测算公式（3）如下：

式（3）wageijt为第i 省份第j 行业第t 年的平均工资，θijt为第i 省份第j 行业第t 年的就业人数占总就业人数比重，wagewit为第i 省份第t 年的各行业的加权平均工资，Wagegit为第i 省份第t 年的行业间工资差距，所需数据来源同上。

2）核心解释变量Digitit：衡量i 省份t 年的数字经济综合发展水平

本文借鉴刘军等（2020）［4］、赵涛等（2020）［5］从互联网发展和数字金融普惠两方面测度数字经济综合发展水平的思路，搜集“每百人互联网用户数”“计算机服务和软件从业人员占比”“人均电信业务总量”“每百人移动电话用户数”以及“数字普惠金融指数”五维指标。一方面通过熵权法将五维指标转化为单一指标得到省级层面的数字经济综合发展水平，另一方面通过主成分分析法将五维指标转化为单一指标用于稳健性检验，其数据来源于北京大学数字金融研究中心及相应年度的《中国统计年鉴》。

3）控制变量Zi

具体包括：影响行业间工资差距的国有垄断程度（Mono），本文利用城镇国有单位就业人数占总从业人数的比重来衡量；对外开放程度（Open），本文利用进出口总额占各省份GDP比重来衡量；人均地区生产总值（PGDP），本文利用地区生产总值与总从业人数的比值来衡量；资本/产出比（K/Y），本文利用固定资本形成额占地区生产总值的比重来衡量；高技能劳动力占比（Skill），本文利用各地区大专学历及以上就业人员占比来衡量。以上原始数据均来源于相应年度的《中国统计年鉴》。

本文的变量设定及数据描述性统计的汇总如表1所示。

表1 变量设定及数据描述性统计

2.3 数字经济发展与行业间工资差距的统计事实

基于2011-2020 年31 个省级面板数据，本文绘制了行业间工资差距与数字经济发展的关系图（见图1）。从图1 可以直观发现，随着数字经济发展，行业间工资差距逐渐扩大，并且该正相关性在1%的水平上统计显著。接下来本文将通过实证检验数字经济发展是否与行业工资差距存在显著的正向因果关系。

图1 行业间工资差距与数字经济发展的关系图

3 实证检验与结果分析

3.1 基准模型的回归估计结果

表2 分别利用混合回归、固定效应、随机效应在逐步控制省份与时间的情况下汇报了基准回归结果1基于Hausman检验结果采用随机效应模型为宜，＊＊＊表示p＜0.01，＊＊表示p＜0.05，＊表示p＜0.1，括号内数值为其系数的t或z统计值，下同。由表2 Digit 前的参数估计值可知，数字经济发展对我国行业间工资差距产生显著的正向影响，且均在1%的水平上统计显著，验证了本文的假设1：数字经济发展会扩大我国的行业间工资差距。另外，值得注意的是其他控制变量的回归估计结果，例如Mono 前的参数估计值均显著为正，这表明随着一个地区（省或直辖市）国有垄断程度越高，该地区行业间的工资差距也会拉大，原因可能在于部分地区国有垄断力量利用行政手段限制了不同行业劳动力市场的自由流动，维持了高垄断利润行业的存在和发展，导致行业间工资差距扩大；PGDP前的参数估计值较小但同样均显著为正，这表明经济发展水平会对行业间工资差距产生显著的正向影响，但影响力度较小，可能的原因在于该地区总体经济发展水平提高会同时增加各行业的利润，导致各行业劳动力的平均工资水平整体提升，但行业间的工资差距不会拉大太多；Skill 前的参数估计值显著为负，这意味着，一个地区大专及以上劳动力占比的提高会缩小行业间的工资差距，其原因可能是由于当前就业压力大，部分高技能劳动力迫于生计选择涌入竞争压力小的低收入行业（例如农林牧渔业）就业，恰好提高了这些行业整体的生产效率和平均工资水平，行业间工资差距得以缩小。

表2 基准回归结果

3.2 异质性地区的回归估计结果

表3 利用随机效应模型汇报了不同地区2东部地区：包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南10个省（市）；中部地区：包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南6个省；西部地区：包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆12个省（自治区、市）；东北地区：辽宁、吉林、黑龙江3个省的回归估计结果。由表3 Digit 前的参数估计值可知，数字经济发展对各地区行业间工资差距的影响具有差异性，其中对于中部地区的正向影响最大，验证了本文的假设2。此外，值得注意的是Mono前的参数估计值：对于东部地区而言，国有垄断会显著扩大行业间的工资差距，符合基准回归的结论；但对于西部地区而言，国有垄断会显著缩小行业间的工资差距，可能的原因在于西部地区国有垄断力量为贯彻共同富裕目标，通过再分配制度等（例如向农林牧渔业提供补贴）缩小了行业间工资差距。

表3 异质性地区回归结果

3.3 内生性及稳健性的回归估计结果

表4 分别利用2SLS 及面板2SLS、替换核心解释变量及被解释变量汇报了内生性及稳健性的回归估计结果。由表4 列（1）、列（2）Digit 的回归估计结果可知，在减轻基准模型可能存在的内生性问题后，数字经济发展仍会扩大我国的行业间工资差距。另外，本文将数字经济发展的滞后一期作为工具变量，无论通过2SLS，还是通过面板2SLS，第一阶段系数均显著为正并且均通过不可识别检验和弱工具变量检验，证实该工具变量的有效性。而由表4 列（3）、列（4）Digit 的回归估计结果可知，无论是替换核心解释变量还是替换被解释变量，Digit 前的估计系数均显著为正，再次验证了本文的假设1。

表4 内生性及稳健性回归结果

4 研究结论与政策启示

本文为探究数字经济发展对我国行业间工资差距的影响，梳理了有关数字经济对收入差距以及行业工资差距成因的文献，基于2011-2020年省级面板数据实证检验了本文提出的2个假设。研究结果表明：

1）随着我国数字经济的发展，行业间工资差距逐渐扩大，该结论在内生性处理及稳健性检验下仍成立。

2）数字经济发展对各地区行业间工资差距的影响具有差异性，其中对于中部地区的正向影响最大。

本文的研究结论对于缩小行业工资差距，实现共同富裕具有如下政策启示：

1）由于行业属性不同，数字技术应用水平各异，行业间劳动生产率存在差异，造成行业间工资差距扩大。为此，各地区政府应采取积极干预措施鼓励传统产业的数字化，例如向应用数字技术的传统产业企业发放补贴，搭建平台促进校企合作，目的是让高技能人才毕业后有效对接应用数字技术的传统产业企业，既能解决当前普遍存在的大学生就业难问题，也可以让应用数字技术的传统产业企业提高全要素生产率，从而提高传统产业的平均工资水平，缩小行业工资差距。

2）由于地区发展差异，数字经济发展对各地区行业间工资差距的影响同样具有差异性。为此，各地区在鼓励数字产业化与产业数字化的基础上，应建立各地区之间的紧密技术交流，例如各地区政府可以多召开企业技术展，邀请不同地区相关产业与不同产业的企业家参观交流，减少地区间与产业间存在的数字鸿沟，缩小地区数字化差异与行业工资差距。