數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提高了就業(yè)穩(wěn)定性嗎？

周慧珺

［摘?要］隨著數(shù)字化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)逐漸成為引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的新動(dòng)力。論文關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是否有利于提高居民就業(yè)穩(wěn)定性，影響渠道如何的問題?；谒褜?匹配理論框架，得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民就業(yè)穩(wěn)定性的影響包括兩個(gè)渠道：一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)降低了就業(yè)市場(chǎng)的信息不對(duì)稱，提高了就業(yè)崗位的技能適配程度，進(jìn)而提升了就業(yè)穩(wěn)定性；另一方面，數(shù)字技術(shù)的介入可能會(huì)替代一部分勞動(dòng)力，導(dǎo)致員工主動(dòng)或被動(dòng)離職率上升，就業(yè)穩(wěn)定性下降。基于CFPS數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)，得出在這兩種因素的綜合作用下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)居民的穩(wěn)定就業(yè)表現(xiàn)出積極影響，在更換衡量指標(biāo)、排除其他事件影響、使用工具變量之后，這一結(jié)論均能夠保持穩(wěn)健。機(jī)制分析的結(jié)果表明，就業(yè)匹配效率和勞動(dòng)替代兩個(gè)渠道均存在，只是后一機(jī)制的顯著性和穩(wěn)健性更弱。

［關(guān)鍵詞］數(shù)字經(jīng)濟(jì)；就業(yè)穩(wěn)定性；匹配效率；勞動(dòng)替代

［中圖分類號(hào)］?F2414［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］?A［文章編號(hào)］?1673-0461（2024）02-0076-11

一、引言

近年來，我國(guó)城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率多次攀升至歷史高點(diǎn)，居民就業(yè)問題引發(fā)社會(huì)和學(xué)界的廣泛關(guān)注。數(shù)據(jù)顯示，近幾年我國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)均表現(xiàn)出平均失業(yè)率高、波動(dòng)大的特點(diǎn)（見圖1），這說明在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，我國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)仍具有脆弱性強(qiáng)、敏感性高的特征。相比于短期的失業(yè)率上升，這種就業(yè)的脆弱性和不穩(wěn)定性更值得引起關(guān)注和重視。一旦工作的穩(wěn)定性下降，收入可持續(xù)性降低，即使是較高的短期收入也難以激發(fā)居民的消費(fèi)和投資意愿，這也是疫情后居民消費(fèi)意愿和消費(fèi)市場(chǎng)活力恢復(fù)力度始終不足的重要原因。不僅如此，隨著時(shí)間推移，就業(yè)穩(wěn)定性還可能進(jìn)一步成為制約資本市場(chǎng)活力和房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展的重要因素。在這一背景下，關(guān)于什么因素影響就業(yè)穩(wěn)定性，如何提高就業(yè)穩(wěn)定性的研究也變得尤為重要。

圖1?全國(guó)城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率

在就業(yè)穩(wěn)定性的眾多影響因素中，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用扮演了重要的角色。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的崛起是我國(guó)積極參與第三次科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要產(chǎn)物，2021年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已經(jīng)超過45萬億元，位居全球第二，其蓬勃發(fā)展為后疫情時(shí)代的中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入了新的動(dòng)力，也對(duì)社會(huì)生產(chǎn)和生活的方方面面產(chǎn)生了深刻的影響。信息化、智能化產(chǎn)品和服務(wù)逐漸滲透到居民生活的各個(gè)角落，平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)在求職、招聘中發(fā)揮了越來越重要的作用，企業(yè)可以在各大求職網(wǎng)站和社交軟件上發(fā)布招聘信息，安排線上交流和溝通，勞動(dòng)者也可以通過信息網(wǎng)絡(luò)更直觀和全面地了解企業(yè)的崗位需求和薪酬待遇。從這個(gè)角度出發(fā)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促進(jìn)了勞動(dòng)力市場(chǎng)信息的透明化，提高了崗位匹配效率，必將有利于就業(yè)穩(wěn)定性的提高。然而，與此同時(shí)，很多數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)都可能會(huì)替代一部分勞動(dòng)力，例如智能機(jī)器人普及和應(yīng)用之后，原來該職位員工的就業(yè)必將變得困難，同一崗位的競(jìng)爭(zhēng)程度增加，員工主動(dòng)或被動(dòng)離職、頻繁尋找新工作的概率可能上升。不僅如此，一旦ChatGPT等智能化程度更高的語言模型大規(guī)模進(jìn)入市場(chǎng)，還會(huì)有更多原來由人完成的工作被機(jī)器所替代，勞動(dòng)者們更有可能面臨不斷離職、尋找新工作的困境。從這一角度看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展又將不利于就業(yè)的穩(wěn)定性。在這兩種因素的綜合作用下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)到底是否有利于居民的穩(wěn)定就業(yè)？這一重要問題在以往文獻(xiàn)中尚無完全確定的答案，本文也將通過理論建模和實(shí)證等方法嘗試回答這一問題。

從文獻(xiàn)角度出發(fā)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)自興起以來一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)界熱議的話題。大量研究分析認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)和自動(dòng)化必將對(duì)當(dāng)前及未來的就業(yè)市場(chǎng)產(chǎn)生重大和深遠(yuǎn)的影響［1］。AUTOR、DORN?（2013）?［2］研究發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)化技術(shù)將對(duì)就業(yè)產(chǎn)生替代效應(yīng)，且主要針對(duì)中等技能群體。MICHAELS等（2014）?［3］基于11個(gè)國(guó)家25年的數(shù)據(jù)研究也表明，信息和通信技術(shù)（ICT）使得工作的技能需求被極化，一些低技能的工作消失，更多具有比較優(yōu)勢(shì)的新工作又被創(chuàng)造出來。其他研究如AUTOR?（2015）?［4］，ACEMOGLU、RESTREPO?（2019）?［5］也得到了類似的結(jié)論。ACEMOGLU、RESTREPO?（2020）?［6］利用美國(guó)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，整體而言，機(jī)器人技術(shù)的普及的確會(huì)導(dǎo)致工人失業(yè)率的上升和工資水平的下降。國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)方面，蔡躍洲和陳楠（2019）［7］認(rèn)為，在人工智能的發(fā)展進(jìn)程中，中間層崗位可能受害最大。戚聿東等（2020）［8］構(gòu)建了就業(yè)質(zhì)量的衡量指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠優(yōu)化就業(yè)結(jié)構(gòu)，提高就業(yè)質(zhì)量。柏培文和張?jiān)疲?021）［9］著重關(guān)注中低技能勞動(dòng)者，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展的確會(huì)擠占這一群體的相對(duì)收入權(quán)，但也能夠改善他們的相對(duì)福利。不難看出，這些研究更加聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于失業(yè)率及就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，較少有研究致力于探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)和就業(yè)穩(wěn)定性的關(guān)系。

另一支與本文相關(guān)的文獻(xiàn)是關(guān)于就業(yè)穩(wěn)定性的研究。以往文獻(xiàn)中將不穩(wěn)定就業(yè)定義為一種缺乏保障的，有風(fēng)險(xiǎn)的雇傭狀態(tài)［10-12］，隨著經(jīng)濟(jì)全球化不斷推進(jìn)，這種不穩(wěn)定的就業(yè)狀態(tài)已經(jīng)逐漸延伸至各個(gè)國(guó)家和地區(qū)［10］。研究表明，不穩(wěn)定就業(yè)的影響因素可能包括就業(yè)等級(jí)、教育水平和培訓(xùn)等［13-14］。此外，大多數(shù)研究也發(fā)現(xiàn)，處于這類不穩(wěn)定部門的就業(yè)者工資通常更低?［15］。國(guó)內(nèi)研究方面，李駿（2018）［16］討論了非穩(wěn)定就業(yè)形成的勞動(dòng)力市場(chǎng)分割在中國(guó)香港和內(nèi)地的差異，莫瑋俏和史晉川（2020）［17］研究則發(fā)現(xiàn)，丈夫的穩(wěn)定就業(yè)將會(huì)降低妻子的工作時(shí)長(zhǎng)。此外，一部分研究者著重關(guān)注農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性，如邵敏和武鵬（2019）［18］將就業(yè)穩(wěn)定性和我國(guó)出口導(dǎo)向型的經(jīng)濟(jì)模式聯(lián)系起來，發(fā)現(xiàn)這一模式是導(dǎo)致農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性低的重要原因?？傮w而言，以往文獻(xiàn)更加關(guān)注不穩(wěn)定就業(yè)帶來的后果及其異質(zhì)性，而對(duì)于就業(yè)穩(wěn)定性影響因素研究相對(duì)較少，更少有研究涉及數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人工智能等因素。

本文基于理論框架提出研究假設(shè)，并通過實(shí)證分析詳細(xì)檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的影響及渠道。具體而言，本文首先在一個(gè)一般均衡框架中引入數(shù)字技術(shù)，討論數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)的勞動(dòng)需求、就業(yè)市場(chǎng)的搜尋-匹配等過程的影響，進(jìn)而得到其影響就業(yè)穩(wěn)定性的可能渠道和方向，形成實(shí)證假設(shè)。接下來，將基于CFPS等數(shù)據(jù)形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民就業(yè)穩(wěn)定性的衡量指標(biāo)，從實(shí)證上檢驗(yàn)兩者之間的相關(guān)關(guān)系?？紤]到可能存在的內(nèi)生性問題，本文還將使用工具變量等方法盡可能降低內(nèi)生性的干擾，提高結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。此外，還將從實(shí)證角度討論兩個(gè)渠道的存在性及其在主結(jié)果中發(fā)揮的作用。

本文可能的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三點(diǎn)：首先，以往文獻(xiàn)往往更關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)的替代作用和就業(yè)創(chuàng)造作用，少有研究注意到就業(yè)的穩(wěn)定性指標(biāo)。但只有在就業(yè)穩(wěn)定性方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)才能更好地發(fā)揮提高匹配程度等積極作用，更有可能產(chǎn)生正面效應(yīng)。本文基于微觀數(shù)據(jù)驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的影響方向，為探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響提供了新的維度。其次，文章給出了兩個(gè)方向相反的影響渠道，并從理論建模和實(shí)際數(shù)據(jù)兩個(gè)角度進(jìn)行了檢驗(yàn)，為深入理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響就業(yè)穩(wěn)定性，正確引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和就業(yè)發(fā)展方向提供了有益的理論依據(jù)。最后，就業(yè)穩(wěn)定性是關(guān)乎社會(huì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和個(gè)人發(fā)展的重要指標(biāo)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也是新時(shí)代高質(zhì)量發(fā)展的重要關(guān)鍵詞。因此，本文的研究結(jié)論具有現(xiàn)實(shí)意義，能夠?yàn)楹罄m(xù)推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，保障人民的就業(yè)權(quán)益的相關(guān)政策制定打下理論基礎(chǔ)。

二、理論框架及研究假設(shè)

本文構(gòu)建一個(gè)包含數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一般均衡模型，假設(shè)生產(chǎn)部門同時(shí)使用數(shù)字化服務(wù)、資本和勞動(dòng)作為投入要素，代表性企業(yè)使用常替代彈性生產(chǎn)技術(shù)：

Yt=［α（AMMt）1-1/σ+（1-α）Q1-1/σt］σ/（σ-1）（1）

式（1）中Yt代表當(dāng)期企業(yè)產(chǎn)出；Mt代表數(shù)字化產(chǎn)品，包括數(shù)字技術(shù)相關(guān)的一系列產(chǎn)品和服務(wù)，如智能機(jī)器人、數(shù)字設(shè)備等；AM代表數(shù)字服務(wù)拓展型技術(shù)；Qt代表其他要素形成的增加值；參數(shù)α∈（0，1）代表數(shù)字化產(chǎn)品或服務(wù)的產(chǎn)出彈性；σ代表數(shù)字化產(chǎn)品與其他傳統(tǒng)要素形成的增加值之間的替代彈性。假設(shè)σ>1，即這一生產(chǎn)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素之間主要體現(xiàn)為替代關(guān)系，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字化產(chǎn)品的價(jià)格下降，投入量增加，企業(yè)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的需求可能降低。此外，假設(shè)當(dāng)期Mt來自于前一期的留存（1-δM）Mt-1和本期的數(shù)字研發(fā)投入GMt，即Mt=（1-δM）Mt-1+GMt，增加值則由資本和勞動(dòng)兩種要素復(fù)合形成：

Qt=［β（AKKt）1-1/ε+（1-β）（ALLt）1-1/ε］ε/（ε-1）（2）

式（2）中Kt和Lt分別代表資本和勞動(dòng)投入；AK和AL則分別為資本拓展型技術(shù)和勞動(dòng)拓展型技術(shù)；參數(shù)β指資本要素在增加值投入中的份額；ε代表兩者之間的替代彈性。同郭凱明（2019）［19］類似的，這里假設(shè)數(shù)字化產(chǎn)品同勞動(dòng)、資本的替代彈性相同，也就是說，當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更傾向于勞動(dòng)密集型時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于勞動(dòng)的替代效應(yīng)更強(qiáng)。

代表性企業(yè)以最大化總貼現(xiàn)利潤(rùn)為最終目標(biāo)，選擇最優(yōu)的數(shù)字化產(chǎn)品、勞動(dòng)和資本要素投入，最優(yōu)化問題寫成：

maxEt∑∞s=tΛt，s［PsYs-ωsLs-RsKs-c（Vs）

-PMsMs］（3）

式（3）中Ps代表產(chǎn)品價(jià)格，ωs、Rs和PMs分別代指工資水平、利率和數(shù)字要素價(jià)格，Λt，s代表貼現(xiàn)因子。同絕大多數(shù)文獻(xiàn)一樣，假設(shè)資本的積累取決于上一期的資本留存和當(dāng)期投資，即滿足Kt=（1-δK）Kt-1+It。勞動(dòng)力投入方面，假設(shè)在每一期期末，現(xiàn)有勞動(dòng)力都有一定比例離開當(dāng)前崗位，成為待就業(yè)人群，企業(yè)每一期也會(huì)重新組織招聘，吸納新的員工。定義企業(yè)發(fā)布招聘的空崗位數(shù)量為Vt，產(chǎn)生的總招聘成本為c（Vt）。發(fā)布的崗位數(shù)量越多，帶來的企業(yè)人力、物力成本越高，即滿足c′（Vt）>0。

在勞動(dòng)力市場(chǎng)上，本文參考經(jīng)典的搜尋-匹配理論框架［20-21］，假設(shè)求職過程存在搜尋匹配摩擦，企業(yè)發(fā)布招聘的崗位數(shù)量、待就業(yè)勞動(dòng)者人數(shù)和最終找到工作實(shí)現(xiàn)就業(yè)的人數(shù)不完全相等，而是滿足一定的數(shù)量關(guān)系。具體來說，設(shè)前來尋找工作的求職者人數(shù)為Ut，企業(yè)發(fā)布的職位數(shù)量為Vt，那么最終找到工作的勞動(dòng)者人數(shù)Ht滿足：

Ht=μtUηtV1-ηt（4）

式（4）中參數(shù)η∈（0，1）代表在就業(yè)匹配中求職一方對(duì)于最終就業(yè)人數(shù)相對(duì)影響的彈性，η越大則說明勞動(dòng)供給方數(shù)量對(duì)最終勞動(dòng)力人數(shù)的影響越強(qiáng)。μt∈（0，1）代表崗位的匹配效率，取決于整體勞動(dòng)力市場(chǎng)的信息對(duì)稱程度、產(chǎn)業(yè)錯(cuò)配程度等。在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度越高時(shí)，信息的網(wǎng)絡(luò)性發(fā)揮作用的渠道越多、范圍越廣，勞資雙方的溝通便利性越高，就業(yè)市場(chǎng)信息的對(duì)稱性也就越強(qiáng)，就業(yè)匹配效率越高。鑒于此，本文假設(shè)μt是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的函數(shù)，滿足dμt/dMt>0。令每一期勞動(dòng)者的離職率，即進(jìn)入新一輪就業(yè)匹配流程的勞動(dòng)者比例為λt=Ut/Lt，企業(yè)發(fā)布崗位密度為vt=Vt/Lt，則就業(yè)匹配方程可以寫成：

Ht/Lt=μtληtv1-ηt（5）

這樣一來，t時(shí)期參與就業(yè)的勞動(dòng)力人數(shù)可以分為兩部分：一部分是前一期沒有離職，仍處于勞動(dòng)力市場(chǎng)的人，表示為（1-λt-1）Lt-1；另一部分則是通過在勞動(dòng)力市場(chǎng)上求職應(yīng)聘成功，實(shí)現(xiàn)重新就業(yè)的人員，表示為μt-1ληt-1v1-ηt-1Lt-1。最終的工資水平由勞動(dòng)力和企業(yè)雙方通過納什討價(jià)還價(jià)（Nash?Bargaining）決定：假設(shè)代表性勞動(dòng)者的效用函數(shù)中包括消費(fèi)和勞動(dòng)供給，其中勞動(dòng)供給帶來負(fù)效用，勞動(dòng)者可以選擇是否進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)工作，相比于不進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)而言，接受工作帶來的凈收益為sHt。同理，假設(shè)企業(yè)發(fā)布崗位空缺后，成功招聘一名勞動(dòng)者相對(duì)于未成功招聘的凈收益為sFt。那么納什討價(jià)還價(jià)得到的工資水平將能夠使得兩個(gè)凈收益的CRS加總最大化，即ωt=argmax（sHt）θ（sFt）1-θ，θ代表企業(yè)在工資談判中的相對(duì)優(yōu)勢(shì)地位。

在均衡條件下，整體經(jīng)濟(jì)中勞動(dòng)力的離職率可以寫成：

λt-μ1/ηtλt1-ηcΓLt1-ηη（6）

式（6）中c代表企業(yè)招聘成本常數(shù)，ΓLt代表企業(yè)部門最優(yōu)性條件中勞動(dòng)力的影子價(jià)格，滿足dΓLt/dMt<0。從式（6）可以看出，數(shù)字技術(shù)的提高和數(shù)字化服務(wù)的不斷完善將可能通過兩個(gè)渠道影響經(jīng)濟(jì)中居民的就業(yè)穩(wěn)定性：

一方面，μt的提高帶動(dòng)離職率的下降，即就業(yè)穩(wěn)定性的上升。數(shù)字經(jīng)濟(jì)打破了信息交流的地域限制，擴(kuò)寬了用人單位的招聘渠道和求職者的應(yīng)聘方式，更好地滿足了不同人群的就業(yè)需求。求職者可以通過在線招聘網(wǎng)站、社交媒體等獲知大量的招聘信息和職位機(jī)會(huì)，查看企業(yè)的執(zhí)業(yè)信息、工作要求和薪酬福利等，更好地了解企業(yè)近況和崗位需求，做出更明智的選擇。雇主則可以通過在線招聘平臺(tái)廣泛發(fā)布招聘，吸引更多的求職者，并利用人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)求職者的背景、技能和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行篩選和精準(zhǔn)匹配，提高招聘的效率和準(zhǔn)確性。這也就是說，通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，求職者和用人單位都可以更加直觀地了解對(duì)方的實(shí)際情況，極大地提高了勞動(dòng)力市場(chǎng)的透明度。這些都將有利于就業(yè)市場(chǎng)上信息對(duì)稱程度的上升和技能匹配程度的提高，在上述模型框架中即表現(xiàn)為μt的增加。在其他條件不變的情況下，這也將有效降低勞動(dòng)力的離職率，提高就業(yè)穩(wěn)定性。

另一方面，ΓLt的下降帶動(dòng)離職率的提高，即就業(yè)穩(wěn)定性的降低。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展加速了智能機(jī)器人等數(shù)字化產(chǎn)品的應(yīng)用與普及，大大提高了企業(yè)生產(chǎn)力。然而，隨著這些數(shù)字化產(chǎn)品的不斷增加，人與機(jī)器的競(jìng)爭(zhēng)也開始逐漸加劇。智能機(jī)器和自動(dòng)化系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)在于其高速計(jì)算、準(zhǔn)確度和無需休息的能力。它們能夠執(zhí)行重復(fù)、繁瑣的任務(wù)，同時(shí)具備處理龐大數(shù)據(jù)集和復(fù)雜算法的能力，這使得它們?cè)谏a(chǎn)制造、數(shù)據(jù)分析、客戶服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域比人類更具競(jìng)爭(zhēng)力。長(zhǎng)此以往，人類勞動(dòng)力的價(jià)值下降，企業(yè)僅需要雇傭少數(shù)具有數(shù)字化技能的人才，不再需要使用大量人力資本。整體而言，同一崗位的員工在工作機(jī)會(huì)和薪資方面的競(jìng)爭(zhēng)程度也會(huì)提高，企業(yè)裁員率增加，員工主動(dòng)或被動(dòng)離職次數(shù)上升，就業(yè)穩(wěn)定性也隨之下降。

不難發(fā)現(xiàn)，此時(shí)，兩個(gè)渠道分別指向相反的方向，當(dāng)提高就業(yè)匹配的效果更強(qiáng)時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)提高就業(yè)穩(wěn)定性起正面效果；而當(dāng)數(shù)字化產(chǎn)品替代勞動(dòng)帶來的影響更大時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展則不利于居民的穩(wěn)定就業(yè)，反而可能增加失業(yè)，提高員工離職率。鑒于此，提出兩個(gè)方向相反的實(shí)證假設(shè)：居民的就業(yè)穩(wěn)定性將隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度的上升而提高/下降。

三、數(shù)據(jù)與實(shí)證設(shè)計(jì)

（一）實(shí)證模型設(shè)定

基于上述理論模型，為了進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的影響，本文設(shè)定如下計(jì)量檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

Stabijt=β0+β1×Digitjt+γ×X+νi+t+εijt（7）

式（7）中i代表個(gè)體；j代表地區(qū)；t代表時(shí)間；Stabijt為個(gè)體的就業(yè)穩(wěn)定性，用是否簽訂合同和近期離職次數(shù)兩個(gè)維度衡量；Digitjt代表當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度；X代指一系列個(gè)體和地區(qū)層面控制變量，包括個(gè)體健康狀況、所在家庭規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等；νi和t分別表示個(gè)體和年份固定效應(yīng)；εijt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)?？紤]到同一地區(qū)個(gè)體之間可能存在的相關(guān)性對(duì)結(jié)果的影響，標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到地區(qū)層面。與此同時(shí)，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，使用是否簽訂合同這一虛擬變量作為因變量，因此引入了Probit模型；使用20世紀(jì)80年代郵電業(yè)務(wù)作為工具變量，因此還引入了2SLS回歸模型，其涉及主要解釋變量和被解釋變量的變化形式將在下文具體闡述?？紤]到兩個(gè)回歸模型的控制變量和回歸形式與式（7）相似，在此不再贅述。

（二）數(shù)據(jù)來源及變量說明

本文所使用的數(shù)據(jù)主要包含兩類，一類是數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的宏觀指標(biāo)，主要來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局；另一類則是個(gè)體層面的微觀數(shù)據(jù)，主要來源于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（China?Family?Panel?Studies，CFPS）2014年、2016年、2018年和2020年數(shù)據(jù)。CFPS?由北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心主導(dǎo)，使用內(nèi)隱分層方法進(jìn)行多階段抽樣設(shè)計(jì)，包含經(jīng)濟(jì)社會(huì)、教育、人口變遷等多個(gè)維度數(shù)據(jù)，具有變量覆蓋范圍廣、抽樣規(guī)模大、代表性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，能夠滿足需要。具體而言，本文所使用的變量及其定義如下：

就業(yè)穩(wěn)定性。在以往文獻(xiàn)中，羅楚亮（2008）［22］認(rèn)為，穩(wěn)定就業(yè)指長(zhǎng)期合同工和固定職工，其他就職類型均應(yīng)屬于非穩(wěn)定就業(yè)，李駿（2018）［16］也基于中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查和香港社會(huì)動(dòng)態(tài)追蹤調(diào)查兩項(xiàng)數(shù)據(jù)將非穩(wěn)定就業(yè)定義為沒有全職工作或沒有固定雇主。邵敏和武鵬（2019）［18］聚焦于研究農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性及其影響因素，因此將主動(dòng)轉(zhuǎn)換工作視為穩(wěn)定性較差的表現(xiàn)，莫瑋俏和史晉川（2020）［17］基于CGSS數(shù)據(jù)為就業(yè)穩(wěn)定性選取了4個(gè)衡量維度，包括以往工作次數(shù)、工作年限、合同簽訂和單位屬性。參考以上同類文獻(xiàn)的做法，綜合CFPS數(shù)據(jù)的可得性，本文使用是否簽訂合同和近期離職次數(shù)2個(gè)維度衡量就業(yè)穩(wěn)定性。具體而言，在CFPS問卷中，受訪者被詢問了自上一次受訪以來或最近2年以來更換工作的次數(shù)及在當(dāng)前所從事的主要工作中是否簽訂合同的情況①。我們將這2個(gè)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后進(jìn)行平均，形成就業(yè)穩(wěn)定性的綜合衡量指標(biāo)②。值得提出的是，CFPS的受訪者中還有一部分為自雇勞動(dòng)（問卷中表現(xiàn)為：為自己/自家干活），隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的規(guī)模擴(kuò)大，他們的經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性同樣可能受到影響，只是本文將關(guān)注重點(diǎn)集中于數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過職業(yè)匹配、勞動(dòng)替代等渠道對(duì)就業(yè)的影響，因此僅考慮了受雇人員。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度是本文的主要解釋變量，參考BUKHT和HEEKS?（2018）［23］、戚聿東等（2020）［8］、柏培文和張?jiān)疲?021）［9］等對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵的詮釋和衡量方法，我們選取了數(shù)字經(jīng)濟(jì)供給端和需求端兩大維度。其中，供給端主要包括數(shù)字相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況，具體體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、科技、軟件制造等典型行業(yè)。因此，本文選取地區(qū)郵政業(yè)務(wù)總量、電信業(yè)務(wù)總量、快遞業(yè)務(wù)收入、軟件業(yè)務(wù)收入、電子商務(wù)交易額、專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)和規(guī)上企業(yè)專利數(shù)作為數(shù)字相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度的代理指標(biāo)并進(jìn)行了相應(yīng)地對(duì)數(shù)化處理。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)需求則主要體現(xiàn)在數(shù)字用戶及數(shù)字平臺(tái)的構(gòu)建上，本文選取電話普及率、長(zhǎng)途光纜線路長(zhǎng)度、域名數(shù)和互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)量4個(gè)指標(biāo)作為相應(yīng)的代理指標(biāo)?？紤]到各地區(qū)的人口規(guī)模差距，我們還對(duì)互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶等進(jìn)行人均化處理。表1中總結(jié)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度指標(biāo)構(gòu)建所用到的原始變量及其描述性統(tǒng)計(jì)。進(jìn)一步地，將這11個(gè)變量標(biāo)準(zhǔn)化，利用主成分分析法可提取到3個(gè)主成分，組合形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的綜合指標(biāo)③。從指標(biāo)的相對(duì)數(shù)值看，隨著時(shí)間的推移，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度迅速提高，這在定性上也與全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體趨勢(shì)相符合，一定程度上驗(yàn)證了綜合指標(biāo)構(gòu)建的準(zhǔn)確性和可靠性。

除此之外，我們還引入了一系列控制變量，其中在個(gè)體層面，由于CFPS調(diào)查中每一年都有新的個(gè)體、家庭被引入調(diào)查，也有之前的受訪人群退出調(diào)查，即形成的是非平衡面板數(shù)據(jù)，因此依然加入了個(gè)體層面控制變量，包括家庭規(guī)模、健康狀況、婚姻狀態(tài)等。在地區(qū)層面，可能影響個(gè)體就業(yè)穩(wěn)定性的因素包括當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。例如在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，企業(yè)平均規(guī)模更高，規(guī)范性和綜合實(shí)力更強(qiáng)，提供穩(wěn)定就業(yè)崗位的概率也可能越高。相比于農(nóng)業(yè)、制造業(yè)，服務(wù)業(yè)等行業(yè)吸納就業(yè)能力較強(qiáng)，但企業(yè)員工流動(dòng)性也較高，這也就意味著，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性同樣構(gòu)成影響。此外，由于地方財(cái)力等的差異，我國(guó)各地區(qū)的社會(huì)保障水平也存在很強(qiáng)的異質(zhì)性，可能影響當(dāng)?shù)鼐用竦木蜆I(yè)穩(wěn)定性，具體表現(xiàn)為：如果當(dāng)?shù)氐纳鐣?huì)保障對(duì)居民基本生活的保障程度足夠高，那么勞動(dòng)者務(wù)工的動(dòng)機(jī)就越弱，對(duì)工作的選擇性越強(qiáng)，可能形成不工作和有穩(wěn)定工作的兩級(jí)分化狀態(tài)。鑒于此，本文引入地區(qū)GDP增長(zhǎng)率、第三產(chǎn)業(yè)占比、社會(huì)保障與就業(yè)支出占比等作為地區(qū)層面控制變量。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2展示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，在僅引入固定效應(yīng)，不加入任何控制變量的情況下，結(jié)果顯示回歸系數(shù)為0021，在犯錯(cuò)概率不超過1%的情況下顯著。進(jìn)一步地，列（2）～（3）在此基礎(chǔ)上依次控制了個(gè)體層面控制變量和地區(qū)層面控制變量。結(jié)果表明，在這兩列回歸中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)者的就業(yè)穩(wěn)定性同樣表現(xiàn)出顯著的正向作用，且顯著性水平均在1%以上。以列（3）為例，實(shí)證結(jié)果顯示，在其他條件不變的情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)提高1單位，就業(yè)穩(wěn)定性的綜合指標(biāo)就將增加0033，這也初步驗(yàn)證了本文第二部分中的假設(shè)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于就業(yè)穩(wěn)定性存在積極作用，降低勞動(dòng)力市場(chǎng)的信息不對(duì)稱、提高匹配效率等途徑所帶來的正面效應(yīng)更有可能強(qiáng)于企業(yè)數(shù)字化產(chǎn)品替代勞動(dòng)力對(duì)穩(wěn)定就業(yè)的負(fù)面影響。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)這一實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)?；鶞?zhǔn)回歸中穩(wěn)定就業(yè)的衡量指標(biāo)中包含的初始變量是更換工作的次數(shù)。但在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，隨著信息社會(huì)的不斷發(fā)展和勞動(dòng)者思想的更新升級(jí)，很多勞動(dòng)者，尤其是青年勞動(dòng)者對(duì)于工作的態(tài)度并不是以完全固定和一成不變?yōu)樽詈?，而是在不斷尋求更加適合自己的職業(yè)方向，此時(shí)適當(dāng)更換工作并不意味著工作不穩(wěn)定，而只是意味著不一樣的，甚至更好的工作狀態(tài)。與之相對(duì)應(yīng)的，只有當(dāng)個(gè)體更換工作頻率過高時(shí)，才反映該個(gè)體存在就業(yè)困難，穩(wěn)定性差的特點(diǎn)。因此，表3列（1）更換了被解釋變量的衡量方式，將衡量指標(biāo)中的離職次數(shù)換成了是否頻繁更換工作，其中頻繁更換工作是指該受訪者在兩年內(nèi)更換工作次數(shù)達(dá)到兩次以上；列（2）則將就業(yè)穩(wěn)定性的衡量方式更換為是否既簽訂了合同又沒有更換工作。從回歸結(jié)果看，此時(shí)兩項(xiàng)的結(jié)果都仍然顯著，說明這一更換并不會(huì)影響結(jié)論。

更進(jìn)一步地，文章中的穩(wěn)定就業(yè)是想代指一種相比不穩(wěn)定更好的就業(yè)狀態(tài)，其優(yōu)勢(shì)包括相對(duì)長(zhǎng)期的雇傭合同，受法律保護(hù)的勞動(dòng)時(shí)長(zhǎng)和各項(xiàng)保險(xiǎn)，能夠給予勞動(dòng)者較好的保障，讓其沒有后顧之憂，對(duì)比的是幾個(gè)月?lián)Q一個(gè)工作，隨時(shí)面臨失業(yè)，惶惶不可終日的狀態(tài)。然而，離職次數(shù)的高低更有可能是一種選擇，而無法成為就業(yè)狀態(tài)好的絕對(duì)表現(xiàn)形式。同時(shí)，部分文獻(xiàn)也直接以合同簽訂與否作為是否穩(wěn)定就業(yè)的唯一衡量維度［16］。因此，表3列（3）中摒棄了對(duì)于離職次數(shù)的關(guān)注，僅以是否簽訂合同作為就業(yè)穩(wěn)定性的衡量指標(biāo)。由于因變量為二值變量，需要采用Probit模型，我們參考張勛等（2019）［24］的做法控制了區(qū)域的固定效應(yīng)，不再引入地區(qū)層面的控制變量。此時(shí)，在犯錯(cuò)概率不超過5%的前提下，回歸結(jié)果仍然表現(xiàn)為正向顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)于就業(yè)穩(wěn)定性的定性影響并不受到因變量衡量方式的影響。

對(duì)于解釋變量，基準(zhǔn)回歸中使用主成分分析得到的綜合指標(biāo)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的代理指標(biāo)，表3列（4）中將解釋變量直接更換為11個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后變量的數(shù)量平均值，發(fā)現(xiàn)結(jié)果的方向和顯著性程度也均不會(huì)發(fā)生變化，說明這一結(jié)論對(duì)于被解釋變量和解釋變量衡量方式的改變均具有穩(wěn)健性。此外，基準(zhǔn)回歸使用了2020年訪問的最新數(shù)據(jù)，具體訪問時(shí)間在2020年初新冠病毒疫情之后。突發(fā)疫情讓很多中小企業(yè)面臨前所未有的資金流危機(jī)，經(jīng)營(yíng)陷入困境，失業(yè)率快速上升，就業(yè)穩(wěn)定性受到大幅影響。盡管在基準(zhǔn)回歸中，已經(jīng)控制了年份固定效應(yīng)，也引入了地區(qū)層面的控制變量，理論上可以緩解2020年突發(fā)疫情及后來的局部散點(diǎn)疫情對(duì)回歸結(jié)果的干擾，但疫情的影響還可能滲透到更多方面，例如影響該年份數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度，進(jìn)而影響其對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的正面效應(yīng)。鑒于此，表3列（5）不再考慮2020年數(shù)據(jù)，直接使用前三年的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)此時(shí)的定性結(jié)果仍不發(fā)生改變，說明疫情的影響同樣不會(huì)干擾最終結(jié)論。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷進(jìn)步、科技創(chuàng)新能力持續(xù)提高的產(chǎn)物，同時(shí)又在推動(dòng)著社會(huì)生產(chǎn)力的進(jìn)一步上升，因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的相關(guān)研究中，內(nèi)生性問題往往成為無法繞開的重要問題。在本文中，一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠提高就業(yè)的穩(wěn)定性，穩(wěn)定就業(yè)也能夠使得勞動(dòng)者的工作積極性、主動(dòng)性更強(qiáng)，創(chuàng)新研發(fā)動(dòng)力更充足，進(jìn)而促進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展，即可能存在內(nèi)生因果問題。另一方面，限于數(shù)據(jù)來源，回歸中能控制的變量總是有限的，無法完全涵蓋就業(yè)穩(wěn)定性的影響因素，即無法完全避免遺漏變量的問題?；鶞?zhǔn)回歸中所使用的計(jì)量模型中使用固定效應(yīng)等手段盡可能緩解遺漏變量等帶來的影響，更進(jìn)一步地，表4列（1）使用滯后一期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)作為解釋變量進(jìn)行回歸。結(jié)果表明，在通過變量滯后一期減少內(nèi)生性問題帶來的干擾之后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性存在顯著的正向影響，即結(jié)論不發(fā)生變化。

除變量滯后外，工具變量法也是解決內(nèi)生性問題的常用方法。在我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展史上，信息網(wǎng)絡(luò)的使用和普及最早是從電話和郵件業(yè)務(wù)開始的，因此，歷史上郵電業(yè)務(wù)量較高的地區(qū)也可能更容易發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)［25］。與此同時(shí)，多年前的郵電行業(yè)發(fā)展程度也幾乎不再對(duì)近年的居民就業(yè)產(chǎn)生直接影響。因此，參考黃群慧等（2019）［25］、NUNN、QIAN?（2014）?［26］、趙濤等（2020）［27］等文獻(xiàn)的做法，本文選取1984年的各地區(qū)的郵電業(yè)務(wù)總量作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的工具變量?？紤]到單一年份數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)，我們借鑒NUNN、QIAN?（2014）?［26］選取了上一年互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)作為時(shí)間相關(guān)變量，以兩者的乘積作為最終使用的工具變量。表4列（2）～（3）分別使用1984年郵電業(yè)務(wù)總量和上一年互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)或互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶對(duì)數(shù)的乘積作為工具變量。由于當(dāng)時(shí)重慶市尚未形成直轄市，沒有郵電業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，因此這兩列的樣本數(shù)量小于基準(zhǔn)回歸。結(jié)果表明，一階段回歸結(jié)果中F值均大于10，且CraggDonald?Wald?F統(tǒng)計(jì)量大于StockYogo?weak?ID?test?critical?values的所有臨界值，可以拒絕存在弱工具變量的原假設(shè)。如表4中所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性存在顯著的積極影響，說明在使用了工具變量，內(nèi)生性問題帶來的可能影響減小的情況下，這一結(jié)論仍不會(huì)發(fā)生改變。

除此之外，考慮到是否簽訂合同也能夠較好地反映就業(yè)穩(wěn)定性狀態(tài)，且在以往文獻(xiàn)中也常被視為唯一穩(wěn)定性衡量指標(biāo)，本文也進(jìn)一步將被解釋變量更換為是否簽訂合同并適用上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)。方式包括更換數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展衡量方式、換用前三年數(shù)據(jù)及使用滯后一期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)、使用1984年郵電業(yè)務(wù)形成工具變量等。結(jié)果表明，此時(shí)回歸系數(shù)的方向和顯著性均不會(huì)發(fā)生變化，即結(jié)論依然穩(wěn)健。

（三）影響機(jī)制分析

在第二部分的理論模型中，提高就業(yè)匹配程度和替代勞動(dòng)力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響就業(yè)穩(wěn)定性的兩大可能渠道。上述實(shí)證分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展對(duì)于居民就業(yè)穩(wěn)定性的總體影響是顯著為正的，這也就是說，就業(yè)匹配程度的提高這一渠道帶來的正面效應(yīng)很可能大于勞動(dòng)力被替代渠道帶來的負(fù)面效應(yīng)。在接下來的研究中，本文也將進(jìn)一步通過實(shí)證檢驗(yàn)這兩項(xiàng)影響機(jī)制的存在性。對(duì)于影響機(jī)制的檢驗(yàn)方法，早年的BARON、KENNY?（1986）?［28］認(rèn)為，如果引入待檢驗(yàn)的中介變量后，待檢驗(yàn)變量的回歸系數(shù)顯著，被解釋變量的回歸系數(shù)有所下降，則說明存在中介效應(yīng)，如被解釋變量回歸系數(shù)變?yōu)椴伙@著，說明存在完全中介效應(yīng)。這一檢驗(yàn)方法具有數(shù)據(jù)可得性強(qiáng)、簡(jiǎn)便易行等優(yōu)勢(shì)，并很快成為實(shí)證研究中檢驗(yàn)中介效應(yīng)最常用的方法之一，后續(xù)絕大多數(shù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)也沿用這一思路進(jìn)行檢驗(yàn)。然而近年來，也有研究者撰文指出，這一方法無法規(guī)避內(nèi)生性等問題，可能帶來計(jì)量結(jié)果的偏誤［29］。

鑒于此，本文參考江艇（2022）［29］的方法，綜合數(shù)據(jù)可得性進(jìn)行檢驗(yàn)。具體而言，首先定義就業(yè)匹配程度變量。一般地，當(dāng)勞動(dòng)者的技能正好和所從事的職業(yè)所需技能相同或差距非常小時(shí)，即說明就業(yè)匹配質(zhì)量較高［30-32］。參考王?。?021）［32］、KAMPELMANN、RYCX?（2012）?［33］等文獻(xiàn)的做法，綜合CFPS問卷所得的變量，計(jì)算出每個(gè)職業(yè)勞動(dòng)者的平均受教育年限，并用受訪者的實(shí)際受教育年限和平均受教育年限之差的絕對(duì)值（Edu_gap）作為匹配效率的代理指標(biāo)。當(dāng)兩者之間的差距越小時(shí)，說明就業(yè)崗位和勞動(dòng)者技能匹配效率越高。考慮到各地區(qū)勞動(dòng)力就業(yè)偏好的異質(zhì)性及當(dāng)?shù)匦袠I(yè)發(fā)展程度的差異，對(duì)不同年份和地區(qū)分開計(jì)算平均受教育年限，以便更準(zhǔn)確地衡量受訪者在當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)的崗位匹配程度。表5列（1）使用了受教育程度差距大于中位數(shù)，即就業(yè)匹配程度低于中位數(shù)的樣本，列（2）則使用教育年限與平均年限之差小于等于中位數(shù)，即就業(yè)匹配程度低于中位數(shù)的樣本。結(jié)果表明，在兩者差距更小，就業(yè)匹配程度更高的群體中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展更容易起到提高就業(yè)穩(wěn)定性的效果。同理，考慮到是否簽訂合同這一指標(biāo)同樣具有代表性，我們也以其為被解釋變量進(jìn)行了影響機(jī)制檢驗(yàn)并得到了一致的結(jié)果。這也就說明，提高就業(yè)匹配程度的確可能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)穩(wěn)定就業(yè)的重要途徑。

本文理論分析中所涉及的另一影響機(jī)制是數(shù)字產(chǎn)品對(duì)于人類勞動(dòng)力的替代。一般來說，智能化產(chǎn)品總是能容易地替代中等或以下技能的勞動(dòng)力，因此，如果這一影響機(jī)制存在的話，也就意味著低技能人群受害更大，在就業(yè)穩(wěn)定性上的受益更小。根據(jù)這一思路，表6列（1）～（2）按受教育程度（Eduyear）是否高于中位數(shù)水平區(qū)分樣本，發(fā)現(xiàn)列（1）的回歸結(jié)果顯著為正，列（2）的回歸系數(shù)則不顯著，說明在受教育程度更高的群體中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)收入穩(wěn)定性的影響效果明顯更強(qiáng)。這也就證明了另一機(jī)制的存在性：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的過程中，機(jī)器逐漸替代了部分程序化較強(qiáng)的勞動(dòng)力崗位，也提高了人工崗位的競(jìng)爭(zhēng)程度，進(jìn)而使得就業(yè)穩(wěn)定性下降。此外，在被解釋變量的衡量維度中剔除離職率，仍以合同簽訂衡量就業(yè)穩(wěn)定性，將會(huì)發(fā)現(xiàn)此時(shí)兩列回歸結(jié)果均顯著，且受教育程度更低的群體顯著程度反而更高，說明相比于就業(yè)匹配程度而言，勞動(dòng)替代機(jī)制的作用力稍弱，而這也可以與數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性整體影響效果為正對(duì)應(yīng)起來。當(dāng)然，值得提出的是，上述兩個(gè)渠道并不是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性影響的全部渠道，本文的理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)中也都不否定任何其他機(jī)制的可能存在性，只是因?yàn)閮烧咴诂F(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中相對(duì)直接和重要，且影響方向恰好相反，故以此為出發(fā)點(diǎn)，探尋數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響就業(yè)穩(wěn)定性的可能途徑。

五、結(jié)論與政策建議

目前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展已經(jīng)成為全球經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要和不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。本文基于理論模型和CFPS微觀數(shù)據(jù)研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的影響效應(yīng)，主要得到以下結(jié)論：第一，基于一般均衡框架的理論分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過提高就業(yè)匹配效率和替代勞動(dòng)力兩個(gè)渠道影響居民的就業(yè)穩(wěn)定性，且兩者指向相反的方向，最終的影響方向決定于兩者的相對(duì)大小。第二，使用CFPS數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在其他條件不變的情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將有利于提高居民的就業(yè)穩(wěn)定性。更換解釋變量與被解釋變量指標(biāo)衡量策略、排除公共衛(wèi)生事件干擾、利用工具變量等方法降低內(nèi)生性問題后，定性結(jié)論仍保持穩(wěn)健，不會(huì)發(fā)生改變。第三，影響機(jī)制分析結(jié)果表明，提高就業(yè)匹配效率和替代勞動(dòng)力兩個(gè)渠道都存在，只是替代勞動(dòng)力渠道的顯著性和穩(wěn)健性更弱。這也意味著，就業(yè)匹配程度提高這一機(jī)制帶來的正面效應(yīng)更有可能在主結(jié)果中起到主導(dǎo)效應(yīng)，促使主結(jié)果方向?yàn)檎?。這一研究從就業(yè)穩(wěn)定性的視角出發(fā)，驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的影響方向和機(jī)制，為探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響提供了新的維度，也為下一階段持續(xù)推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，保障居民穩(wěn)定就業(yè)的政策制定提供了有益的依據(jù)。

在當(dāng)前的形勢(shì)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)給傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和就業(yè)模式帶來了巨大的挑戰(zhàn)，也要求勞動(dòng)者、企業(yè)和政府及時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略，及早適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代，推動(dòng)就業(yè)市場(chǎng)的變革和創(chuàng)新?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文可以得出幾點(diǎn)政策啟示：

一是加強(qiáng)數(shù)字技能培訓(xùn)和就業(yè)服務(wù)。根據(jù)文章結(jié)論，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過降低就業(yè)市場(chǎng)的信息不對(duì)稱、提高崗位適配程度來促進(jìn)居民穩(wěn)定就業(yè)。因此，政府可以繼續(xù)持續(xù)加強(qiáng)數(shù)字技能培訓(xùn)方面的投入，幫助待就業(yè)人群，尤其是弱勢(shì)就業(yè)群體提高數(shù)字技能水平，善用信息網(wǎng)絡(luò)多方面了解企業(yè)信息，積極適應(yīng)新就業(yè)形勢(shì)。此外，還可以推動(dòng)建立數(shù)字就業(yè)信息平臺(tái)，幫助勞動(dòng)者了解市場(chǎng)崗位需求和就業(yè)機(jī)會(huì)；為企業(yè)線上招聘提供專業(yè)的咨詢和技術(shù)支持，鼓勵(lì)更多企業(yè)加入數(shù)字化平臺(tái)，推動(dòng)勞動(dòng)力市場(chǎng)信息更加透明化，流程更加科學(xué)化，讓更多勞動(dòng)者和企業(yè)享受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)在提高崗位適配度、提高就業(yè)匹配質(zhì)量方面的積極效應(yīng)。

二是積極引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在本文結(jié)論中，勞動(dòng)力替代的渠道影響力尚且較弱，不足以主導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的影響方向，但隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展，這一替代作用可能會(huì)有所加強(qiáng)。因此，應(yīng)當(dāng)積極引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方向，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的良性互動(dòng)，避免數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和就業(yè)的替代作用過于強(qiáng)烈，導(dǎo)致就業(yè)穩(wěn)定性大幅下降。同時(shí)，也要幫助企業(yè)更好地適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的變革，鼓勵(lì)企業(yè)加入創(chuàng)新研發(fā)投入，提高產(chǎn)業(yè)效率和競(jìng)爭(zhēng)力，以更高效的方式提升經(jīng)濟(jì)效益和就業(yè)穩(wěn)定性。

三是建立穩(wěn)定的社會(huì)保障體系，更好地保障勞動(dòng)者權(quán)益。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展可能意味著很多傳統(tǒng)行業(yè)和職業(yè)將面臨技能升級(jí)和轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)，就業(yè)機(jī)會(huì)減少。如之前所述，這一效應(yīng)尚未在穩(wěn)定就業(yè)方面占據(jù)主導(dǎo)地位，但仍需謹(jǐn)防。因此，政府可以適時(shí)調(diào)整和完善勞動(dòng)法律法規(guī)，加強(qiáng)社會(huì)保障體系建設(shè)，提高就業(yè)者的保障水平和社會(huì)保障覆蓋面，降低他們的就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，避免失業(yè)問題的頻發(fā)及其對(duì)于社會(huì)穩(wěn)定性的負(fù)面影響。

本文從理論和實(shí)證的角度檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與就業(yè)穩(wěn)定性的關(guān)系，為后續(xù)就業(yè)政策的制定及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略提供了有益的理論參考。仍需承認(rèn)的是，正如前文中所提到的，本文聚焦于就業(yè)匹配和勞動(dòng)替代兩個(gè)渠道，但在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還通過一些其他渠道影響穩(wěn)定就業(yè)，如數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可能會(huì)創(chuàng)造大量臨時(shí)性的、非標(biāo)準(zhǔn)化的就業(yè)崗位，進(jìn)而影響整體就業(yè)的穩(wěn)定性，而這也將成為進(jìn)一步研究和探索的方向。

［注?釋］

①

據(jù)CFPS問卷標(biāo)注，此處的合同不僅包括企業(yè)合同，也包括黨政機(jī)關(guān)、事業(yè)單位等與雇員簽訂的聘用合同和錄用協(xié)議。

②?由于兩個(gè)指標(biāo)主成分分析的KMO等于05，不滿足進(jìn)行主成分分析的條件，因此進(jìn)行直接平均。

③?此時(shí)KMO為0832，能夠通過Bartlett球形檢驗(yàn)，滿足進(jìn)行主成分分析的條件。[BFQ][ZK）]

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Does?the?Development?of?the?Digital?Economy?Improve?Employment?Stability？

Zhou??Huijun

（Institute?of?Economics，?Chinese?Academy?of?Social?Sciences，?Beijing?100836，?China）

Abstract：

With?the?continuous?advancement?of?digitalization，?the?digital?economy?has?gradually?become?a?new?driving?force?leading?the?development?of?the?society?and?economy.?Under?the?current?economic?situation，?does?the?development?of?the?digital?economy?contribute?to?the?improvement?of?the?employment?stability?of?residents？?Based?on?the?theoretical?framework，?this?article?analyzes?the?impact?of?the?digital?economy?on?the?employment?stability?of?residents，?which?includes?two?channels：?On?the?one?hand，?the?digital?economy?reduces?information?asymmetry?in?the?job?market，?improves?the?skill?matching?degree?of?employment?positions，?and?thus?enhances?employment?stability;?on?the?other?hand，?the?intervention?of?digital?technology?may?replace?some?labor?force，?leading?to?an?increase?in?voluntary?or?involuntary?turnover?rate?and?a?decrease?in?employment?stability.?The?empirical?results?based?on?the?CFPS?data?show?that，?under?the?combined?effect?of?these?two?factors，?the?development?of?the?digital?economy?has?a?positive?impact?on?the?stable?employment?of?residents，?and?this?conclusion?remains?robust?after?changing?measurement?of?the?indicators，?excluding?the?influence?of?other?events，?and?using?instrumental?variables.?The?result?of?the?mechanism?analysis?shows?that?both?employment?matching?efficiency?and?labor?substitution?channels?exist，?but?the?significance?and?robustness?of?the?latter?mechanism?are?weaker.?That?is，?the?channel?of?improving?employment?matching?efficiency?is?more?likely?to?play?a?dominant?role?and?bring?positive?effects?on?the?employment?stability.

Key?words：digital?economy;?employment?stability;?matching?efficiency;?labor?substitution

（責(zé)任編輯：蔡曉芹）