數(shù)字經(jīng)濟何以影響村民就地就業(yè)？

【摘" "要】 鄉(xiāng)村人才振興背景下，如何破解當前農(nóng)村人才外流的窘境、吸引村民就地就業(yè)是農(nóng)村建設(shè)的必答之問?；?016—2020年的中國省域數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)和CFPS數(shù)據(jù)，運用Logistic模型分析數(shù)字經(jīng)濟對村民就業(yè)空間選擇的影響機制。研究結(jié)果表明，總體上，數(shù)字經(jīng)濟對村民就地就業(yè)選擇具有顯著的促進作用。其構(gòu)成要素上，數(shù)字公共服務(wù)的影響效應(yīng)最為突出，系數(shù)效應(yīng)值為0.102；數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)和數(shù)字化應(yīng)用指數(shù)對村民就地就業(yè)意愿呈現(xiàn)顯著的正向影響，系數(shù)效應(yīng)值為0.044和0.053；而數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)的影響系數(shù)為-0.042，表現(xiàn)出對村民就地就業(yè)意愿的抑制作用。各數(shù)字要素內(nèi)部的具體指標呈現(xiàn)出犬牙差互的影響格局，其影響系數(shù)在10%的置信水平下基本顯著，與一級數(shù)字要素總體表現(xiàn)出一致的影響效應(yīng)。有鑒于此，應(yīng)當提升農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施涵容度，多元化農(nóng)村數(shù)字化應(yīng)用場景；完善農(nóng)村數(shù)字化公共服務(wù)；加大農(nóng)村數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展的投資力度；加強就業(yè)政策引導(dǎo)；培養(yǎng)農(nóng)村本土數(shù)字化人才。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)字經(jīng)濟；就地就業(yè)；農(nóng)村居民

中圖分類號：F293.1" " " 文獻標志碼：A" " " "文章編號：1673-8004（2023）05-0018-14

一、引言

鄉(xiāng)村振興是中國走向共同富裕的必經(jīng)之路，是中國人民最為期盼的百年夢想。2021年中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳《關(guān)于加快推進鄉(xiāng)村人才振興的意見》明確提出“鄉(xiāng)村振興、關(guān)鍵在人”的指導(dǎo)思想。人才是鄉(xiāng)村振興的基石，是實現(xiàn)共同富裕的著力點。鄉(xiāng)村發(fā)展應(yīng)當通過吸引農(nóng)村外出人才回流和城市人才下鄉(xiāng)從而形成健康持續(xù)發(fā)展的良性循環(huán)。然而，從歷年《中國統(tǒng)計年鑒》的中國城鄉(xiāng)就業(yè)人員分布情況可見，從2001年到2020年，城鎮(zhèn)就業(yè)人口平均每年增長約1 175 萬人，增長率約為3.55%，而鄉(xiāng)村就業(yè)人口每年平均減少約1 068 萬人，增長率約為-2.73%。這表明，在工業(yè)社會經(jīng)濟形態(tài)下，城鄉(xiāng)之間勞動力單向流動，越來越多的農(nóng)村居民仍然被城市的高收入、社會福利和未來期望等深深吸引，趨向于前往城鎮(zhèn)就業(yè)。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略取得成功的關(guān)鍵首先是要打破當前農(nóng)村人才不斷外流的局面。農(nóng)村人才外流主要是因為在工業(yè)社會經(jīng)濟形態(tài)下城鄉(xiāng)收入存在著巨大差距。但隨著新一輪的信息科技革命，數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為我國當下社會經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的新引擎，“數(shù)字”正加速向農(nóng)村滲透。農(nóng)業(yè)農(nóng)村問題亟須將這一新的生產(chǎn)要素納入研究視野中，才能得到更為科學(xué)、合理的研究結(jié)論。在新經(jīng)濟形態(tài)下，村民就業(yè)空間是否會受到多種舊的社會因素改變和新的社會因素出現(xiàn)而發(fā)生轉(zhuǎn)變？數(shù)字經(jīng)濟是否能夠吸引村民就地就業(yè)是能否破解當前城鄉(xiāng)之間勞動力單向流動窘境和實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的一個新機遇。

在促進鄉(xiāng)村人才振興的大背景下，數(shù)字經(jīng)濟究竟如何影響村民就業(yè)空間選擇？本研究將分解數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)對村民就業(yè)空間選擇的影響機制，分析數(shù)字經(jīng)濟不同的發(fā)展層面對村民就業(yè)流動意愿的影響效果。研究結(jié)論將為地方政府的就業(yè)決策提供參考依據(jù)，為數(shù)字經(jīng)濟在鄉(xiāng)村的發(fā)展路徑提供理論支撐，為打破鄉(xiāng)村人才振興的現(xiàn)實窘境探索一個新的破解方向。

近年來，學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)的關(guān)系、社會勞動力流動和農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的相關(guān)研究逐年遞增，已經(jīng)積累了豐富的研究成果?，F(xiàn)有研究可梳理為三類。

（一）數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)的影響研究

已有關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)的影響研究聚焦于數(shù)字經(jīng)濟如何影響就業(yè)規(guī)模、就業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)收入等方面。其一，就業(yè)規(guī)模方面的研究。Acemoglu等發(fā)現(xiàn)智能化生產(chǎn)將引發(fā)就業(yè)替代效應(yīng)，創(chuàng)造新的就業(yè)需要［1］。Frey等提出，數(shù)字經(jīng)濟時代，人工智能的發(fā)展促使機器對人類體力的替代轉(zhuǎn)向?qū)θ祟惸X力的替代且被替代的就業(yè)范圍在擴大［2］。張勛等發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融能夠促進村民的創(chuàng)業(yè)行為，但會抑制城鎮(zhèn)居民的創(chuàng)業(yè)動力［3］。黃浩［4］和孟祺［5］分別研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在替代效應(yīng)和抑制替代效應(yīng)，但不會減少就業(yè)規(guī)模。其二，就業(yè)結(jié)構(gòu)方面的研究。何宗樾、宋旭光利用Probit模型進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟會顯著促進非農(nóng)就業(yè)，但會顯著抑制農(nóng)業(yè)類工作［6］。胡放之等基于實地考察認為數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)具有創(chuàng)造就業(yè)機會、激發(fā)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新活力、推動就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和改善就業(yè)環(huán)境等積極影響，但也導(dǎo)致在新就業(yè)形態(tài)的發(fā)展中出現(xiàn)一些新問題和新情況［7-8］。Lordan等認為數(shù)字技術(shù)進步會對不同的技能工作者進行篩選，企業(yè)對低技能工作者的需求會減少，但對高技能勞動力的需求反而會顯著增加［9］。這一結(jié)論與閻世平等發(fā)現(xiàn)的就業(yè)“兩端極化”現(xiàn)象相符［10］。王亞飛等基于中國各省份的數(shù)字經(jīng)濟數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟會顯著促進就業(yè)結(jié)構(gòu)的升級及就業(yè)質(zhì)量的提升［11］。其三，就業(yè)收入方面的研究。Autor認為數(shù)字技術(shù)進步促使生產(chǎn)力水平提高，從而整體上提高人們的收入水平［12］。龔巧慧基于山東省的面板數(shù)據(jù)，采用空間杜賓模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠為城鄉(xiāng)居民創(chuàng)收，但由于對城市的影響更加深入，反而會加大城鄉(xiāng)收入差距［13］。 陳文等［14］、李曉鐘等［15］和王軍等［16］的研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展初期會降低城鄉(xiāng)收入差距，但后期會加大這種差距，產(chǎn)生多重數(shù)字鴻溝問題。

（二）數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的影響研究

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟對勞動力流動的影響研究主要關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟如何影響勞動力在不同產(chǎn)業(yè)之間流動。楊驍?shù)龋?7］和王文［18］的研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟優(yōu)化了我國就業(yè)結(jié)構(gòu)，制造業(yè)就業(yè)需求呈現(xiàn)出一種正“U”型模式，服務(wù)業(yè)的勞動力需求增大。方福前等的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟顯著優(yōu)化了就業(yè)結(jié)構(gòu)，能夠提高農(nóng)村居民的就業(yè)率和收入水平［19］。葉胥等使用基準回歸分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟在一定程度上導(dǎo)致勞動力會由農(nóng)業(yè)部門流向其他產(chǎn)業(yè)［20］。Forman等［21］和夏杰長等［22］認為，比起城市地區(qū)，數(shù)字技術(shù)更多地使農(nóng)村和偏遠城市受益，可以有效地推動農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，給農(nóng)村創(chuàng)造很多新興崗位。

（三）村民返鄉(xiāng)就業(yè)意愿的影響機制研究

關(guān)于村民返鄉(xiāng)就業(yè)的研究較多，包括返鄉(xiāng)農(nóng)民工的就業(yè)意愿［23-24］、就業(yè)困境［25-26］、就業(yè)風(fēng)險［27-28］、就業(yè)績效［29-30］、就業(yè)政策［31-32］等方面。而對于村民返鄉(xiāng)就業(yè)意愿的研究，許明基于中國城鄉(xiāng)勞動力流動數(shù)據(jù)和傾向得分匹配法，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工返鄉(xiāng)就業(yè)意愿受到外出工作年限的影響［33］。張思陽等從互聯(lián)網(wǎng)嵌入視角下發(fā)現(xiàn)社會資本會促使農(nóng)民工返鄉(xiāng)就業(yè)［34］。苗薇薇等基于山東省的實際調(diào)查數(shù)據(jù)和層級回歸方法，發(fā)現(xiàn)收入及其滿意度會顯著促進村民返鄉(xiāng)就業(yè)意愿［35］。李海波等從結(jié)構(gòu)性嵌入和關(guān)系性嵌入雙維度論證了城市社會網(wǎng)絡(luò)會促進村民返鄉(xiāng)就業(yè)［36］。侯俊華等研究發(fā)現(xiàn)個人特征、外出務(wù)工經(jīng)歷、投資環(huán)境等因素都會顯著影響村民返鄉(xiāng)就業(yè)意愿［37］。

現(xiàn)有研究成果為本文提供了重要的研究基礎(chǔ)，但仍存在擴展和提高的空間。其一，已有關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)關(guān)系的研究主要關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展程度或某個具體維度對整體就業(yè)規(guī)模、就業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)收入等的影響，但鄉(xiāng)村人才振興的現(xiàn)實需求已經(jīng)不滿足于僅僅從總量上研究數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)的影響。如何進一步精細化探討數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)村就業(yè)的影響是當下學(xué)者應(yīng)當關(guān)注的問題。其二，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟影響勞動力流動的研究大多集中于數(shù)字經(jīng)濟對我國三大產(chǎn)業(yè)之間勞動力流動的影響，但少有研究探討數(shù)字經(jīng)濟對我國城鄉(xiāng)之間勞動力流動的影響。其三，關(guān)于村民返鄉(xiāng)就業(yè)意愿的研究更多關(guān)注外出村民的個人特征、外出務(wù)工經(jīng)歷和就業(yè)環(huán)境等對外出村民返鄉(xiāng)就業(yè)意愿的影響，很少關(guān)注在鄉(xiāng)村民就地就業(yè)意愿的影響機制。

從以上三類研究綜合觀察，數(shù)字經(jīng)濟如何影響村民就地就業(yè)是一種新的探索且具備現(xiàn)實意義。本文基于CFPS微觀數(shù)據(jù)和Logistic模型，在鄉(xiāng)村人才振興的背景下探討數(shù)字經(jīng)濟的多級維度對村民就業(yè)流動意愿的影響機制。相對于以往學(xué)者的研究，本文在研究維度和研究側(cè)重點上所有不同。在研究維度方面，本文更加精細化地探討數(shù)字經(jīng)濟的二級指標對村民就業(yè)流動意愿的影響，這有助于人們從實踐層面理解數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對村民就業(yè)流動的影響作用；在研究側(cè)重點上，本文更加側(cè)重于探索如何吸引在鄉(xiāng)村民就地就業(yè)，在當前鄉(xiāng)村人才振興背景和鄉(xiāng)村人口不斷外流的窘境下，如何吸引在鄉(xiāng)村民就地就業(yè)更具有現(xiàn)實價值。

二、理論機制與研究假說

學(xué)術(shù)界通常認為，數(shù)字經(jīng)濟是以數(shù)字化知識和信息為生產(chǎn)要素、以信息網(wǎng)絡(luò)為載體、以信息通信技術(shù)為效率提升和以經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化為推動力的經(jīng)濟活動［38-39］。其本質(zhì)是降低信息不對稱、重塑不合理的價值分配模式，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一種生產(chǎn)要素［40］。本文以此定義為基礎(chǔ)展開研究。

數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展催生了眾多新的就業(yè)形態(tài)，導(dǎo)致了就業(yè)結(jié)構(gòu)改變，致使勞動力在不同就業(yè)空間之間流動［8］。而托達羅認為，農(nóng)村勞動力流向城市主要取決于村民在城市地區(qū)的預(yù)期收入水平。這種決策主要包括兩個變量：一是城鄉(xiāng)收入差距，城鄉(xiāng)收入差距較大是農(nóng)村勞動力流向城市的重要動力；二是村民在城鄉(xiāng)之間取得工作的概率，這個變量說明的是村民對自身在城鄉(xiāng)之間取得工作的期望，而非實際概率。

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平如何影響我國農(nóng)村勞動力在城鄉(xiāng)之間的就業(yè)流動？基于托達羅模型的核心思想，可從數(shù)字經(jīng)濟如何影響城鄉(xiāng)收入差距的變化和村民在城鄉(xiāng)之間的工作機會這兩方面的變量來探討。

其一，城鄉(xiāng)收入差距。在工業(yè)社會經(jīng)濟形態(tài)下，城鄉(xiāng)收入差距較大導(dǎo)致農(nóng)村勞動力大量流向城市尋求高收入工作。短期內(nèi)，鄉(xiāng)村振興存在資金不足、土地利用效率不高、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)效益低、人居質(zhì)量差等短板［41］，村民在城市的收入仍然高于農(nóng)村地區(qū)。但隨著農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟逐漸發(fā)展，信息逐漸成為農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的新生產(chǎn)要素。數(shù)字經(jīng)濟通過作用于這個新的生產(chǎn)要素在一定程度上縮小了城鄉(xiāng)收入差距。信息不對稱對村民來說一直是巨大的就業(yè)絆腳石，而互聯(lián)網(wǎng)、電子通信等信息工具的普及使信息高效傳播，能夠有效減少農(nóng)民信息獲取成本，從而降低村民就業(yè)投入的相對成本。同時，互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展為遠程互動協(xié)作創(chuàng)造了有利條件，5G網(wǎng)絡(luò)下的遠程作業(yè)操縱已經(jīng)成為現(xiàn)實，遠程辦公在未來可能成為普遍現(xiàn)象，村民在農(nóng)村一樣可以完成城市中的工作。這更為縮小城鄉(xiāng)收入差距提供了可能。

其二，村民在城鄉(xiāng)之間取得工作的概率。數(shù)字經(jīng)濟為城市和農(nóng)村創(chuàng)造了更多新的就業(yè)機會，但現(xiàn)有研究表明，比起城市地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟更多地使農(nóng)村和偏遠城市受益。數(shù)字經(jīng)濟通過延長產(chǎn)業(yè)鏈、擴大產(chǎn)業(yè)功能、推動農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，為農(nóng)村創(chuàng)造了很多新興崗位［22］。比起以往，村民在農(nóng)村能夠獲得更多的就業(yè)機會，以此提高村民在農(nóng)村地區(qū)取得工作的期望。

基于上述理論分析，提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著地促進村民選擇就地就業(yè)。

20世紀60年代Lee提出的推拉理論指出，人口遷移的動力由遷出地的推力與遷入地的拉力共同構(gòu)成。遷入地的多種有利因素所形成的綜合拉力能夠促使人們遷入。在村民創(chuàng)業(yè)就業(yè)中，資金和技術(shù)通常是村民最緊缺和最為期盼的資源［42］。大多數(shù)村民可使用的資金并不多，還需要維持家庭生活所需。而創(chuàng)業(yè)項目通常需要一定的啟動資金支持項目運作，項目啟動資金的缺乏讓村民對創(chuàng)業(yè)望而卻步。比起創(chuàng)業(yè)，村民就業(yè)同樣是個難題。隨著時代發(fā)展，技術(shù)含量低的工作正逐步被人工智能取代，而機器無法取代的工作大多需要一定的專業(yè)技術(shù)。在農(nóng)村地區(qū)，村民的基本文化素質(zhì)普遍不高，更是嚴重缺乏能夠適應(yīng)工作的專業(yè)技術(shù)。而數(shù)字公共服務(wù)的提高可以通過提供創(chuàng)業(yè)基金補貼、創(chuàng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)和專業(yè)崗位指導(dǎo)等服務(wù)解決村民最為關(guān)注的問題。數(shù)字經(jīng)濟公共服務(wù)通過為村民創(chuàng)業(yè)提供一定的啟動和周轉(zhuǎn)資金，為村民就業(yè)提供免費和系統(tǒng)的技術(shù)培訓(xùn)，提高村民創(chuàng)業(yè)就業(yè)的積極性和成功率，以此為農(nóng)民增收，這對城鄉(xiāng)收入差距過大也起到了一定的消解作用。同時，比起數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化應(yīng)用指數(shù)和數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)等硬性化指標，人性化的公共服務(wù)更為村民帶來較好的心理體驗，讓鄉(xiāng)村更加溫暖，激發(fā)村民的鄉(xiāng)村歸屬感［43］。這些極為有利的綜合因素都為村民選擇就地就業(yè)提供了一定的拉力。

基于上述理論分析，提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字公共服務(wù)指數(shù)對村民就業(yè)空間選擇的影響尤為突出。

三、模型設(shè)定和變量說明

（一）模型設(shè)定

由于Logistic模型對個體決策研究具有較好的解釋能力且模型體系已較為成熟?；谏鲜龅难芯考僭O(shè)，考慮到被解釋變量是村民是否就地就業(yè)的二值選擇問題，它是結(jié)果僅兩種可能的定性變量，符合二項分布函數(shù)的性質(zhì)與特征，因此選用Logistic二元選擇模型。其模型形式基于文章論證需求經(jīng)過變換后得出：

其中，i代表個體，j表示變量，α為常數(shù)項，ε為隨機誤差項。Pi表示第i個村民選擇就地就業(yè)的概率，其取值范圍在0～1之間。βj表示第j個自變量的回歸系數(shù)，xij表示影響第i個村民就業(yè)空間選擇的第j個自變量（包括年份虛擬變量）。

（二）數(shù)據(jù)來源

研究使用的村民個體層面的數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫（CFPS）。該數(shù)據(jù)庫覆蓋我國各省份和直轄市，調(diào)查對象為樣本家庭中的所有成員，樣本規(guī)模達到16 000 戶，每年的數(shù)據(jù)庫包含觀測個體30 000 個以上，其數(shù)據(jù)覆蓋程度可代表全國性樣本。該數(shù)據(jù)庫每兩年發(fā)布一次，本文選取了CFPS數(shù)據(jù)庫2016年、2018年和2020年的調(diào)查數(shù)據(jù)?？紤]到研究主題，通過對數(shù)據(jù)的清理，選取的研究對象為CFPS數(shù)據(jù)中30個省份的農(nóng)業(yè)戶口的村民數(shù)據(jù)（由于對應(yīng)的數(shù)字經(jīng)濟數(shù)據(jù)缺失，剔除了CFPS中西藏的村民數(shù)據(jù)）。對村民的認定取決于其戶口性質(zhì)，戶口性質(zhì)為農(nóng)業(yè)戶口即認定為村民，其他戶口性質(zhì)的個體數(shù)據(jù)全部剔除。在剔除了缺失和無效樣本后，最終得到2016年、2018年和2020年的有效樣本分別為3 421個、4 779個和3 836個，總樣本量為12 036個。

數(shù)字經(jīng)濟的二級指標數(shù)據(jù)除網(wǎng)上政務(wù)能力數(shù)據(jù)來源于《省級政府和重點城市網(wǎng)上政務(wù)能力調(diào)查評估報告》外，其他二級指標數(shù)據(jù)均源于《中國統(tǒng)計年鑒》。數(shù)字經(jīng)濟的一級指標數(shù)據(jù)由二級指標及其權(quán)重計算得到。

（三）變量說明

1.被解釋變量和控制變量

根據(jù)CFPS問卷調(diào)查中的問題（您當前主要工作的工作地點在哪里？）構(gòu)造村民就業(yè)空間選擇的虛擬變量作為被解釋變量。變量名稱和變量賦值如表1所示，其中，前三種回答賦值為1，其他回答皆視為非本地就業(yè)，賦值為0。由于創(chuàng)業(yè)屬于個體經(jīng)營就業(yè)，也可作為村民就業(yè)形態(tài)的一種，其數(shù)據(jù)包含在回歸分析中。

為了更為準確地分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對村民是否就地就業(yè)選擇的影響效應(yīng)，兼顧數(shù)據(jù)的可得性，梳理前人研究后［40］，選取以下指標為控制變量：性別、年齡、婚姻狀況、健康狀況、受教育程度、工資收入。各個控制變量的具體賦值機制見表1。表2是對變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

2.核心解釋變量

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測算目前仍然沒有形成一個統(tǒng)一的標準體系，在參考已有測算方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合論文研究主題，并考慮數(shù)據(jù)可得性，本文在羅小芳等的數(shù)字經(jīng)濟綜合指標體系的基礎(chǔ)上進一步優(yōu)化［44］，用4個一級指標和15個二級指標構(gòu)成數(shù)字經(jīng)濟綜合指數(shù)，得到如表3所示的指標體系。

根據(jù)指標體系，為得到一級指標的綜合指數(shù)，兼顧數(shù)據(jù)變異性、數(shù)據(jù)沖突性、數(shù)據(jù)信息量和數(shù)據(jù)依賴性，對數(shù)字經(jīng)濟的數(shù)據(jù)進行標準化處理之后，使用CRITIC權(quán)重法計算二級指標權(quán)重。由于文中選用的數(shù)字經(jīng)濟數(shù)據(jù)的變異性和沖突性較強，而CRITIC權(quán)重法能夠很好地兼顧到數(shù)據(jù)的變異性和沖突性。所以，數(shù)字經(jīng)濟的一級指標綜合指數(shù)選用此權(quán)重方法計算。具體計算步驟如下：

a.使用最大最小值法進行數(shù)據(jù)標準化處理；

b.計算各指標的標準差σｊ及指標間相關(guān)系數(shù)rjh（j和h代表指標項）；

c.分別計算各個年份二級指標數(shù)據(jù)中第j項指標的權(quán)重Wj：

d.根據(jù)2016年、2018年、2020年二級指標權(quán)重計算平均值，得到二級指標綜合權(quán)重Qj；

e.依據(jù)各年的二級指標數(shù)據(jù)Xij和其權(quán)重Qj，分別計算各個年份一級指標的綜合指數(shù)Si：

其中，j表示對應(yīng)指標，i表示年份；Xij是第i年第j個二級指標數(shù)據(jù)，Qj是第j個二級指標權(quán)重，Si是第i年的一級指標綜合指數(shù)。

四、實證分析

（一）基準回歸分析

利用Stata軟件進行Logistic模型的實證檢驗，具體做法是設(shè)置1個年份的虛擬變量，將3年指標數(shù)據(jù)匯總后，分別對一、二級指標進行基準回歸分析，其結(jié)果如表4所示。為了更直觀地呈現(xiàn)各因素的影響效應(yīng)，估計系數(shù)均為邊際效應(yīng)值。

從數(shù)字經(jīng)濟一級指標與村民就業(yè)空間選擇的基準回歸結(jié)果（見表4第1列）可以看出，其一，解釋變量中，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、數(shù)字化應(yīng)用指數(shù)和數(shù)字公共服務(wù)指數(shù)在1%的置信水平下顯著促進村民選擇就地就業(yè)，影響系數(shù)分別為0.044、0.053和0.102，即數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、數(shù)字化應(yīng)用指數(shù)和數(shù)字公共服務(wù)指數(shù)的對數(shù)值平均每增長一個單位，就分別促使村民選擇就地就業(yè)的可能性增加0.044、0.053和0.102。這表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展總體上有利于促進村民選擇就地就業(yè)，且促進效果較為明顯。而就業(yè)信息、政府政策等數(shù)字公共服務(wù)的完善對村民就業(yè)空間選擇的影響效應(yīng)最大。數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)的影響系數(shù)為-0.042且在1%的置信水平下顯著，可能的解釋是因為關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟的相關(guān)產(chǎn)業(yè)大多開設(shè)在城市地區(qū)，農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展落后且數(shù)量稀少，所以數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)與村民就地就業(yè)在統(tǒng)計學(xué)上呈現(xiàn)負相關(guān)。其二，控制變量中，性別的影響系數(shù)為-0.079，且在1%的置信水平下顯著，這說明女性比男性更愿意在農(nóng)村就業(yè)，這符合婦女比男性更多地留守農(nóng)村以照顧家庭的現(xiàn)實情況。工資對數(shù)的影響系數(shù)為-0.014，即工資對數(shù)平均每增長一個單位，村民選擇外出就業(yè)的可能性就增長0.014。這表明工資水平越高的個體越不愿意留在農(nóng)村工作，這也符合現(xiàn)實情況。而年齡、婚姻狀態(tài)對被解釋變量的影響系數(shù)為0.005和0.037且在1%的置信水平下顯著，說明年齡越大的村民越愿意留在農(nóng)村就業(yè)，而婚姻狀態(tài)為在婚的村民比其他婚姻狀況的村民在農(nóng)村就業(yè)的可能性要大。健康狀況和受教育程度的影響為0.171和0.001，影響效應(yīng)并不顯著，說明村民的身體狀況和學(xué)歷對村民就業(yè)空間選擇的影響并不明顯。

從數(shù)字經(jīng)濟二級指標與村民就業(yè)空間選擇的基準回歸結(jié)果（見表4第2列）可以看出，其一，解釋變量中，光纜長度、移動電話普及率、每百人計算機數(shù)、人均企業(yè)電商銷售額和人均快遞業(yè)務(wù)收入等指標的影響效應(yīng)值顯著為正。互聯(lián)網(wǎng)、移動電話等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善能夠提高農(nóng)村整體的數(shù)據(jù)傳輸能力，提高村民的信息搜索能力、降低信息獲取成本。而快遞業(yè)務(wù)、電子商務(wù)等數(shù)字化技術(shù)的廣泛應(yīng)用可以降低村民創(chuàng)業(yè)的技術(shù)成本、提高創(chuàng)業(yè)成功率。而數(shù)字經(jīng)濟能通過信息成本的降低和創(chuàng)業(yè)成功率的提高促進村民更多地傾向于就地就業(yè)。所以，這些變量與村民就地就業(yè)呈現(xiàn)顯著的正向效應(yīng)。網(wǎng)上政務(wù)能力的影響效應(yīng)值為0.127，在5%的置信水平下顯著，這是因為網(wǎng)上政務(wù)能力是反映政府數(shù)字化公共服務(wù)能力的主要指標，表明數(shù)字公共服務(wù)對村民就業(yè)空間選擇的影響程度較大，符合一級指標解釋的結(jié)論。電商交易企業(yè)數(shù)、信息服務(wù)與軟件業(yè)城鎮(zhèn)從業(yè)人員和人均技術(shù)市場成交額等指標的邊際效應(yīng)值為負數(shù)且在10%的置信水平下顯著。這是因為我國城鄉(xiāng)之間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不平衡問題突出，城市地區(qū)的平均數(shù)字化水平高于農(nóng)村地區(qū)，而這些變量更多地反應(yīng)出城市地區(qū)的數(shù)字化水平。所以，這些變量與村民就地就業(yè)選擇呈現(xiàn)顯著的負向影響。移動電話交換機數(shù)量、每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)量和人均信息技術(shù)服務(wù)收入的顯著性水平超過10%，這表明這些變量對村民就業(yè)空間選擇的影響并不明顯。其二，控制變量中，各個變量回歸結(jié)果的邊際效應(yīng)值和顯著性都與第1列中的結(jié)果相似，不作重復(fù)解釋，這也說明了回歸結(jié)果的可靠性。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為驗證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，考慮到數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)計算的是3年我國各省份（因數(shù)據(jù)完整性原因，不包含西藏及港澳臺）的綜合數(shù)據(jù)，因此采用替換模型法、分樣本檢驗法和改變樣本容量法對數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)的影響再次進行測算，三種方法產(chǎn)生的實證結(jié)果與前文的基準回歸結(jié)果基本保持一致，表明數(shù)字經(jīng)濟對村民就地就業(yè)總體上呈現(xiàn)促進作用，證明前文回歸結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

其一，替換模型法。在保證樣本量、變量和賦值不變的情況下，選取Regress模型重新估計數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)對村民就業(yè)選擇意愿的影響。其二，分樣本檢驗法。在去除1年的數(shù)據(jù)樣本量的前提下，分別使用2016年和2018年、2016年和2020年、2018年和2020年的兩年組合數(shù)據(jù)重新進行回歸分析。其三，改變樣本量法［16］。我國各省份的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平差距很大，東部發(fā)達城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平遙遙領(lǐng)先于我國西部省份。數(shù)據(jù)差距過大可能會影響結(jié)果的可靠性，為保證回歸結(jié)果的可靠性，在刪除北京、上海、天津和重慶的數(shù)字經(jīng)濟數(shù)據(jù)后進行回歸分析。回歸過程中加入了相關(guān)控制變量，具體的回歸結(jié)果如表5所示。

（三）內(nèi)生性處理

盡管基準回歸中控制了部分影響就業(yè)空間選擇的其他變量，但由于數(shù)據(jù)可得性以及一些無法直接測度的因素，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對村民就業(yè)空間選擇的影響可能存在內(nèi)生性偏差。為盡可能減少遺漏變量、反向因果和測量誤差等對估計結(jié)果的干擾而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，參考已有研究［45-46］，并基于數(shù)據(jù)可得性原則，選取2013—2015年移動電話交換機數(shù)量、每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)量、人均電信業(yè)務(wù)總量和人均信息技術(shù)服務(wù)收入作為數(shù)字經(jīng)濟各個一級指標的工具變量進行IV（工具變量）回歸，以此緩解模型的內(nèi)生性問題，從而更加準確地識別數(shù)字經(jīng)濟對村民就業(yè)選擇的影響。這些歷史變量會對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響，滿足相關(guān)性；同時，這些歷史變量與現(xiàn)階段村民就業(yè)選擇基本沒有直接關(guān)系，滿足外生性；歷史變量與其他控制變量之間的相關(guān)性也并不明顯，滿足排他性?；貧w過程中加入了相關(guān)控制變量，表6匯報了工具變量的回歸結(jié)果。

從IV回歸檢驗結(jié)果上看，使用工具變量代替數(shù)字經(jīng)濟指標后，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展仍有助于促進村民選擇就地就業(yè)?？傮w來看，以上數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對村民就業(yè)空間選擇的顯著性與表4所示的結(jié)果基本一致，表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有助于促進村民就地就業(yè)選擇，進一步證實了前文結(jié)果的穩(wěn)健性。進一步考慮是否存在弱工具變量問題，使用弱工具變量穩(wěn)健性檢驗，發(fā)現(xiàn)卡方統(tǒng)計量在1% 的水平下顯著，過度識別檢驗的最小卡方統(tǒng)計量ALN不顯著，表明工具變量有效。

五、結(jié)論與啟示

深入分析數(shù)字經(jīng)濟對村民就業(yè)空間選擇的影響機制，對于地方政府的就業(yè)決策、數(shù)字經(jīng)濟在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展路徑和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的發(fā)展道路都具有一定的參考意義。本文基于2016—2020年我國各省域的面板數(shù)據(jù)進行實證研究，得出如下結(jié)果。從總體上看，數(shù)字經(jīng)濟對村民就地就業(yè)選擇具有積極的促進作用。從構(gòu)成要素看，數(shù)字公共服務(wù)的影響效應(yīng)最為突出，系數(shù)效應(yīng)值為0.102。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)和數(shù)字化應(yīng)用指數(shù)對村民就地就業(yè)意愿呈現(xiàn)顯著的正向影響，系數(shù)效應(yīng)值為0.044和0.053；而數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)的影響系數(shù)為-0.042，表現(xiàn)出對村民就地就業(yè)意愿的抑制作用。各數(shù)字要素內(nèi)部的具體指標呈現(xiàn)出犬牙差互的影響格局，其影響系數(shù)在10%的置信水平下基本顯著，與一級數(shù)字要素總體上表現(xiàn)出一致的影響效應(yīng)。

根據(jù)以上研究結(jié)果，本文認為促進數(shù)字經(jīng)濟健康發(fā)展，縮小城鄉(xiāng)收入差距，創(chuàng)造農(nóng)村就業(yè)崗位，吸引村民就地就業(yè)和返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)以助力鄉(xiāng)村人才振興，要注意以下幾個方面的問題。

第一，提升農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施涵容度，多元化建設(shè)農(nóng)村數(shù)字應(yīng)用場景。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)條件，對村民就地就業(yè)呈現(xiàn)顯著的正向影響，基層政府應(yīng)當注重提升農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施涵容度，完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。而數(shù)字化應(yīng)用場景多元性深刻體現(xiàn)出農(nóng)村數(shù)字化程度和村民的數(shù)字化應(yīng)用能力，各地應(yīng)當擴大數(shù)字經(jīng)濟的影響范圍，使數(shù)字經(jīng)濟服務(wù)于更多村民，提高農(nóng)村整體的數(shù)字化應(yīng)用程度。

第二，完善農(nóng)村數(shù)字化公共服務(wù)，降低就業(yè)信息獲取成本。數(shù)字化公共服務(wù)指數(shù)對村民就業(yè)空間選擇的影響程度最大?？梢姡ㄟ^完善數(shù)字公共服務(wù)來擴大就業(yè)信息獲取渠道、降低信息獲取成本是促進村民就地就業(yè)最有效的措施?；鶎诱梢詭椭迕窠鉀Q就業(yè)信息和創(chuàng)業(yè)資金的難題，為村民提供創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)、就業(yè)指導(dǎo)、就業(yè)補貼等，提升村民應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)、創(chuàng)業(yè)、從事電子商務(wù)活動的能力，以此顯著提高村民就業(yè)的積極性和主動性，促使村民選擇就地就業(yè)。

第三，加大農(nóng)村數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展的投資力度，實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)深度融合。由于農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字化資源較為匱乏，數(shù)字化產(chǎn)業(yè)大多選擇在城市開辦業(yè)務(wù)，城鄉(xiāng)之間的數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展差距較大。農(nóng)村的數(shù)字產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、 數(shù)字技術(shù)市場成交額和電信業(yè)務(wù)總量都遠低于城市地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟未能充分發(fā)揮經(jīng)濟增長新動能的作用。政府應(yīng)當加大對農(nóng)村數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的投資力度，從政策、資金給予幫助，吸引城市數(shù)字產(chǎn)業(yè)的人才、技術(shù)、資金下鄉(xiāng)，彌補我國數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的短板。

第四，加強就業(yè)政策引導(dǎo)，改善農(nóng)村就業(yè)環(huán)境。上述研究表明，年輕的男性村民選擇留在農(nóng)村就業(yè)的意愿普遍不強，這與農(nóng)村收入較低與男性在家庭中承擔的重要作用息息相關(guān)。政府應(yīng)當制定農(nóng)村就業(yè)政策，改善農(nóng)村就業(yè)環(huán)境，解決村民所關(guān)心的就業(yè)收入、就業(yè)保障和未來發(fā)展等問題，吸引外出村民返鄉(xiāng)就業(yè)和在鄉(xiāng)村民就地就業(yè)。

第五，提升村民數(shù)字化能力，培養(yǎng)農(nóng)村本土數(shù)字化人才。鄉(xiāng)村人才振興重在人才培養(yǎng)，比起吸引城市人才下鄉(xiāng)，培養(yǎng)農(nóng)村本土人才更具實際意義。政府應(yīng)強化數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的包容性，整體提升村民的數(shù)字化能力，培養(yǎng)農(nóng)村本土的數(shù)字化人才，使村民具備數(shù)字化應(yīng)用的自助能力，從而促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展服務(wù)于村民就業(yè)環(huán)境的持續(xù)改善。

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責(zé)任編輯：吳" "強；校對：楊" "釗

How Digital Economy Affect Local Employment： An Empirical Analysis Based on CFPS Data

WU Kongliang， FANG Jun

（School of Finance and Public Administration， Anhui University of Finance and Economics， Bengbu Anhui 233040， China）

Abstract： Under the background of agricultural and rural talents revitalization， how to solve the current dilemma of rural talent outflow and attract local employment of villagers is a necessary question for rural construction. Based on China’s provincial digital economic index and CFPS data from 2016 to 2020， the logistic model was applied to analyze the impact mechanism of digital economic development on villagers’ employment space choice. The results show that， on the whole， digital economy can significantly promote the local employment choice of villagers. In terms of its constituent elements， the impact of digital public services is the most prominent， with a coefficient effect value of 0.102. The digital infrastructure index and digital application index show a significant positive impact， with coefficient effect values of 0.044 and 0.053， and the impact coefficient of the digital industry development index is -0.042， which shows the inhibition effect on the local employment willingness of villagers. The specific indicators within each digital element show a pattern of mutual influence of canine differences. The influence coefficient is basically significant at the 10% confidence level， which is consistent with the influence effect of the first level digital elements. In view of this， the capacity of rural digital infrastructure should be improved and the rural digital application scenarios should be diversified; the rural digital public services should be improved， investment to be increased in the development of rural digital industry， the guidance of employment policy to be strengthened， and local digital talents in rural areas to be cultivated.

Key words： digital economy; local employment; rural residents

收稿日期：2022-11-17

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目“淮河生態(tài)經(jīng)濟帶高質(zhì)量綠色發(fā)展模式及其實現(xiàn)路徑”（19BJL01S）；安徽省高校人文社會科學(xué)重點項目“安徽省農(nóng)民參與鄉(xiāng)村治理的制度建構(gòu)精細化研究”（SK2021A0245）；安徽省社會科學(xué)規(guī)劃重點項目“貧困地區(qū)全面脫貧及其發(fā)展振興長效機制研究”（AHSKX2X2020D02）。

作者簡介：吳孔亮（1997— ），男，安徽六安人，碩士研究生，主要從事鄉(xiāng)村治理研究；方軍（1972— ），男，安徽蚌埠人，教授，博士，碩士生導(dǎo)師，主要從事公共政策研究。