中國式現代化進程中產業數字化的就業效應研究

毛雁冰, 趙 露

(上海大學 經濟學院, 上海 200444)

一、問題的提出

近年來隨著經濟增速放緩,就業機會呈現明顯減少的趨勢;同時,由于經濟結構調整加速,人口結構變動以及區域、城鄉之間的發展不平衡等因素,就業問題依然突出并日趨復雜。在加速推進中國式現代化的過程中,一方面,需要不斷創造更多的就業機會;另一方面,也需要更加注重就業質量的提高,實現就業的高質量發展。數字經濟的快速發展,通過提高經濟運行效率、擴大經濟規模,不僅創造出更多的就業崗位,而且加速了就業結構的調整,也為實現高質量充分就業目標提供了契機。

Tapscott[1]最早提出了數字經濟,認為數字經濟是一種以信息技術為驅動的新經濟。隨著人工智能、物聯網和大數據等新一代信息技術的發展和成熟,數字經濟逐漸成為我國經濟發展和社會進步的重要引擎。根據中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展報告(2022年)》,2021年我國數字經濟規模達到45.5萬億元,占GDP比重達到39.8%。數字經濟主要包括產業數字化和數字產業化,其中,產業數字化是吸納就業的主要形式,產業數字化領域招聘崗位占數字產業總招聘崗位數的67.5%,招聘人數占總招聘人數的75.8%。因此,分析產業數字化的就業效應,厘清產業數字化對就業市場的作用機制,對于推動就業高質量發展和進一步強化就業優先政策,有著重要意義。

產業數字化是指傳統產業利用數字技術實現生產規模的擴大和生產效率的提升[2],對產業鏈上下游實現再造和升級[3],而數字產業化更強調數字產業的價值創造[4]。關于數字經濟對就業影響的研究,部分學者認為,數字技術會對就業產生替代效應,這種替代效應主要發生在女性、老年、低教育程度和低收入勞動力人群[5],并且這種替代效應的范圍會不斷擴大[6]。Abbasabadi et al.[7]研究發現,數字技術對勞動力的替代效應僅在短期內影響顯著。從另一方面看,數字經濟可以通過提高生產效率、擴大生產規模,增加對勞動力的需求;可以通過淘汰落后產業,促進傳統生產部門轉型升級[8],通過利用數字技術應用迭代出生產效率更高的部門,從而提高對中、高技能勞動力的需求[9]。

關于數字經濟對就業結構和就業質量影響的分析,主要從技能偏向型技術進步和產業結構變動兩個視角展開。新一輪技術革命增加了對高技能勞動力的需求,中、低技能勞動力則由于其可替代性,逐步從重復性任務中被釋放出來,流入服務業或農業,最終導致就業結構兩極化[10-12]。同時,數字技術對傳統企業進行賦能改造,需要加大數字技術領域的投入,導致高技術部門在行業中占比不斷提升,勞動力逐步向高技術部門轉移[13]。此外,數字經濟還可以通過細化社會分工優化勞動力就業結構[14]。許多學者從宏觀、微觀的視角出發,探討了數字經濟對于就業質量的影響,然而結論并不統一。一部分學者研究發現,數字經濟可以通過優化就業結構、提高勞動報酬、完善工作條件等提升就業質量[15-20]。另一部分學者研究發現,數字經濟也可能會通過降低勞動報酬、延長工作時間等導致就業質量的下降[21]。

通過對現有文獻的梳理發現,學術界針對數字經濟帶來的就業效應分別從理論和實證的角度進行了大量的研究并取得了一定的成果?，F有的研究結果表明,數字經濟可以帶來新的就業崗位,優化就業結構,為相關領域的深入研究提供了方向和空間。在現有研究成果的基礎上,本文的主要邊際貢獻如下。(1)細化了研究方向。本文將研究重點聚焦在產業數字化方面,更有針對性地剖析了產業數字化帶來的就業效應。通過實證分析,檢驗了現階段市場運行中產業數字化對就業的“創造性破壞”效應,并分析了其原因。(2)進一步拓寬了研究視角。本文由已有文獻側重就業數量的研究轉向注重提高就業質量的研究。隨著我國產業數字化進程的加速,對產業高質量發展的要求也越來越高。本文除了研究產業數字化對就業規模的影響,還加入了產業數字化對就業質量影響的研究,這類研究為更好地發揮產業數字化促進高質量充分就業的作用提供了理論支撐和實踐參考。

二、理論分析與研究假說

1.產業數字化與勞動力就業

熊彼特以創新和經濟周期理論為核心,從結構角度分析了技術進步對就業的影響機制,指出創新對產業結構變動以及勞動力要素配置存在著“創造性破壞”效應。新熊彼特學派的Aghion et al.[22]和Pissarides[23]等將技術進步、制度創新納入技術進步與就業關系的分析框架,進一步引入勞動力市場中的搜尋機制和匹配機制,以“創造性破壞效應”為基礎,闡述了技術進步對就業影響的機理。隨著人工智能、物聯網和大數據等新一代信息技術的廣泛應用,數字經濟催生了大量新的就業形態和就業崗位,同時也給勞動密集型產業、非技能密集型產業等領域帶來一定的負面影響。由于數字經濟成為了經濟增長的動能,創造新崗位的速度較快,并且消減了信息不對稱的影響,從總體上看,可以帶來就業規模的增加。據此,本文提出假說1。

H1:產業數字化能夠有效促進就業。

2.產業數字化、產業結構升級與勞動力就業

產業數字化是全產業鏈的升級,現階段產業數字化發展較為成熟的依然是第三產業。從電商時代開始,利用大數據、云計算和人工智能等先進技術搭建的電商平臺以及后來衍生的內容經濟、平臺經濟等,這些新的商業模式不僅減少了交易環節,而且其數字結算體系大大提升了商品交易的速度和效率,創造出更多就業崗位。在第三產業數字化的快速引領之下,第一、二產業也加速了產業數字化轉型進程,呈現出充分融合的態勢。在制造業領域,企業對生產方式、生產設備和管理模式等進行數字化改造,改變了生產運營的同時也引發了對勞動力需求的改變。由此可見,產業數字化帶來的產業結構升級會對勞動力的就業規模和質量提出不同的要求,產業數字化通過推動產業結構升級創造了更多的就業崗位。據此,本文提出假說2。

H2:產業數字化通過推動產業結構升級有效促進就業。

3.產業數字化、創業活躍度與勞動力就業

產業數字化可以有效提升地區創業活躍度,這是因為產業數字化可以有效拓寬市場需求,從數量、種類和質量等多個維度激發市場需求活力,多樣化的需求帶來消費擴張效應,進而提升地區創業活躍度。產業數字化通過大數據加速信息共享,降低市場準入門檻,為中小微企業發展提供新動能。此外,產業數字化有助于打破信息壁壘,幫助創業者收集盡可能多的創業信息,為創業者做出最優化的創業決策提供參考。中小微企業是國民經濟和社會發展的生力軍,也是吸納就業群體最多的企業類型之一,目前,中小微企業向社會提供了城鎮80%以上的就業崗位。城市經濟發展水平越高,地區的創業活躍度越高,創造的就業崗位便越多。同時,產業數字化提升了地區創業活躍度,促進更多人創業,進而帶動新增就業。據此,本文提出假說3。

H3:產業數字化通過提高創業活躍度創造更多的就業崗位。

4.產業數字化、生產效率與勞動力就業

產業數字化會通過提升生產效率而擠出部分勞動力。產業數字化表現為各行業加強數字化應用,即通過引入智能機器設備,提高企業生產的自動化、智能化程度,降低生產成本。因此在利用機械手臂等提高生產效率的同時,也會因為“機器換人”引發失業問題[24-25]。產業數字化可以利用人工智能等先進技術淘汰傳統的、低效率的生產部門,實現產業部門轉型升級,同時企業會通過比較使用低技能勞動力和先進設備之間的凈收益進行決策,從而形成對體力勞動力和部分腦力勞動力的快速替代,促進勞動力在不同產業部門之間的重新配置。當然,這種替代作用存在行業異質性,只有當所屬行業所需勞動力主要從事簡單重復或危險的工作時,“機器換人”才具有不可扭轉的替代效果,除此之外的職業替代會隨著新崗位的產生而抵消,如數字經濟會創造包括編程、設計和運營等在內的新就業崗位。據此,本文提出假說4。

H4:產業數字化通過提高生產效率對勞動力產生替代作用。

三、研究設計

(一)數據說明

為了全面探究中國式現代化進程中產業數字化對就業的影響,本文將研究對象設定為全國265個城市?？紤]到我國工業機器人的安裝量在2006年突破5 000臺,使得產業數字化有了初步的發展,因此將樣本時間跨度設定為2006—2019年。此外,在數據選取上,有APP應用的企業數據來自企查查企業信息數據庫,創業活躍度的企業數據來自天眼查企業信息數據庫,其余數據來自各市《統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、《中國城鄉建設統計年鑒》、統計公報、中國區域經濟數據庫和CSMAR數據庫。

(二)模型構建

基于上述理論分析,本文構建的基準回歸模型為式(1),分析產業數字化的就業效應。

(1)

其中,i、t、y分別表示地區、年份和行業,employ表示就業規模,dig表示產業數字化,X為一系列的控制變量,考慮到隨個體、時間和行業而變的遺漏變量問題,以及固定個體、時間和行業效應,μ為個體效應,λ為時間效應,δ為行業效應,ε為隨機擾動項。

(三)變量選擇及處理

1.被解釋變量

就業規模(employ)是本文的被解釋變量。就業規模用就業人數的對數值來衡量。就業人數在統計口徑上包括在職職工、再就業的離退休人員、私營業主、個體戶主、私營企業和個體就業人員等,能夠較為全面地反映我國就業規模。

2.解釋變量

產業數字化(dig)是本文的解釋變量。目前關于產業數字化的指標度量并沒有統一的標準,本文參考了王林輝等[26]的做法,從數字化條件、數字化技術、數字化應用和數字化效益四個維度綜合評價產業數字化。數字化條件表示實現數字化轉型所需要的基礎設施條件,用移動交換機容量、移動電話用戶數、工業機器人安裝量和互聯網普及率來衡量。其中,地級市移動交換機容量用地級市區域電信收入占比對省級數據進行換算,地級市工業機器人安裝量借鑒“bartik IV”法以2006年各行業就業人數占比進行換算,互聯網普及率用國際寬帶接入用戶數占年末住戶總數來衡量。數字化技術表示為了維持產業數字化需要有數字化人才和數字化知識,分別用信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人數占總就業人數和地級市國內發明專利授權量來衡量。數字化應用表示地區對數字化技術的普及應用程度,用地級市使用APP軟件的企業數量以及計算機和網絡儀器設備的進出口額來衡量。數字化效益表示進行產業數字化后所帶來的經濟效益和社會效益,用地級市全要素生產率和單位地區GDP能耗來衡量。該指標采用主成分分析法構建,KMO值等于0.805,說明使用主成分分析法來度量產業數字化水平較為合理。具體構建指標如表1所示。

表1 產業數字化綜合評價指標體系

3.中介變量

(1)產業結構升級(ind_up)。產業結構升級表示產業結構優化和產業效率提升,表現為產業發展向產業鏈高端攀升。當社會主導產業逐漸從第一產業過渡到第二產業,最后形成“三、二、一”的產業結構時,說明產業結構實現了轉型升級,因此本文以第三產業產值的比重占第二產業產值的比重來衡量。(2)創業活躍度(entrep)。參考趙濤等[27]的做法,通過觀測一段時間內新企業誕生數來衡量區域創業活躍度,具體用每萬總人口的城市新注冊企業數量來衡量。(3)生產效率(effi)。產業數字化可以有效提升生產效率,減少對低技能勞動力的需求和增加對高技能勞動力的需求。參考綦建紅、張志彤[28]的做法,產業數字化強調對基礎技術工作的研發和創新,通過不斷提高創新研發能力,提高生產效率,減少用工成本,使得企業不斷調整用工需求,減少重復性和技能要求低的低技能勞動力,增加創新性和技能要求高的高技能勞動力,不斷優化勞動力需求結構。生產效率使用前沿隨機生產函數法測算得到。

4.控制變量

為了避免其他因素的影響,本文選擇控制其他可能對就業結果產生影響的變量,主要包括人口規模、基礎交通設施、市場化程度、外商直接投資、地區經濟發展水平、政府干預和市場潛力。(1)人口規模(pop),用地級市人口密度來衡量。(2)基礎交通設施(road),用人均道路面積的對數值來衡量,人均道路面積=道路總面積/總人口。(3)市場化程度(mar),利用地級市城鎮個體戶數量占該市所在省份個體戶總數量的比例來衡量,數據來自《中國城市統計年鑒》和省級市場化指數[29]。(4)外商直接投資(fdi),外商直接投資=實際使用外資金額/地區生產總值。(5)地區經濟發展水平(gdp),用地區生產總值的對數值來衡量,以2006年為基期做平減。(6)政府干預(gov),政府干預=一般財政支出/地區生產總值。(7)市場潛力(potential),市場潛力=社會消費品零售總額/地區生產總值。

四、實證結果分析

(一)描述性統計分析

變量的描述性統計結果如表2所示?？梢园l現,全國產業數字化水平整體偏低,除個別發達城市外,我國產業數字化仍處于初步發展階段;城市之間數字化發展水平存在較大差距,說明我國在數字經濟均衡發展方面仍有一定的空間。

表2 變量的描述性統計結果

(二)基準回歸分析

本文的基準回歸結果如表3所示,其中列(1)控制了時間固定效應,列(2)在列(1)的基礎上進一步控制了地區固定效應,列(3)則同時控制了時間、地區和行業固定效應。以列(3)為例,產業數字化水平每提高1個單位,就業規模的對數值就會提高0.758個單位,并且產業數字化在1%的水平下顯著,說明產業數字化水平的提升能夠顯著增加就業規模。換言之,隨著地區產業數字化發展的深入,可以創造出更多的就業崗位,促進就業規模的擴大,初步驗證了H1。

表3 產業數字化對就業規模影響的基準回歸結果

(三)機制檢驗

結合上述理論分析,本文參考溫忠麟等[30]的做法探究產業數字化對就業規模的影響路徑,構建的機制檢驗模型見式(2)～式(3)。

(2)

(3)

其中,M為一系列中介變量,X為一系列控制變量,β、φ為回歸系數,μ、λ、ε的定義見式(1)。機制檢驗結果如表4所示。列(1)～列(2)的結果表明,產業數字化水平可以通過促進產業結構升級,進而增加就業規模,這說明現階段產業數字化可以推動產業結構轉型升級,依托先進技術衍生創造出新的就業崗位,從而擴大就業規模,還會提高對高技能勞動力的需求。此外,產業結構轉型升級主要表現為第三產業規模的增加,可以認為,部分勞動力也通過產業數字化轉型升級,從原有崗位中流出并流入第三產業,進一步壯大就業規模。由此,H2得到了驗證。

表4 機制檢驗結果

表4列(3)～列(4)結果顯示,產業數字化水平的提高可以提升地區層面的創業活躍度,進一步帶動就業。由此說明,產業數字化能夠有效擴張市場需求,發揮示范效應帶動創業就業,還能利用數字平臺打破信息不對稱,有利于企業擴大生產規模。隨著地區企業數量的不斷增加,創造出的就業崗位也越來越多,從而帶動更多的勞動力就業。由此,H3得到了驗證。值得注意的是,在“產業數字化—創業活躍度—就業規?！边@條路徑上,創業活躍度的間接效應為0.179,占總效應的23.59%,說明提升城市創業活躍度對有效促進就業的作用不容小覷。

表4列(5)～列(6)結果顯示,對于產業數字化通過提高生產效率影響就業規模這一路徑,產業數字化能夠在1%的顯著性水平下幫助提升生產效率,然而,生產效率的提高會在一定程度上抑制就業規模的增加,所以,產業數字化通過提高生產效率降低就業規模,這屬于遮掩效應的一種。通過使用先進設備、應用數字技術,可以有效帶來生產效率的提升,但與此同時,也會對部分勞動力產生替代作用,驗證了H4的合理性。但具體不同行業在受到產業數字化的沖擊時會受到哪些影響,需要后續進行異質性檢驗。

此外,機制檢驗還分析了中介變量的直接效應和間接效應,以驗證機制檢驗結果的穩健性。已知產業數字化對就業規模的直接效應為φ1,間接效應為β1×φ2,總效應為α1。計算發現,第一個中介變量ind_up的直接效應與間接效應之和為0.756,第二個中介變量entrep的直接效應與間接效應之和為0.758,第三個中介變量effi的直接效應與間接效應之和為0.756,均與總效應0.758十分接近。這說明,中介效應檢驗結果穩健可靠。

(四)穩健性檢驗

為了驗證基準回歸結果的穩健性,本文采用三種方式驗證,結果如表5所示。(1)剔除直轄市后進行估計?？紤]到直轄市往往被賦予了更多政策上的紅利,會影響回歸結果的判斷,因此本文剔除上海市等4個直轄市的觀測值后,再次進行回歸分析,結果如表5列(1)所示。結果說明,產業數字化水平每提高1個單位,就業規模的對數值提高0.921個單位。這說明,剔除直轄市后產業數字化依然可以顯著擴大就業規模。(2)替換解釋變量。采用綜合指標法構建的解釋變量容易與被解釋變量之間產生內生性問題,參考孫早、侯玉琳[31]的做法,使用工業機器人滲透率(robot)來衡量產業數字化,模型結果表明,產業數字化水平對就業規模的影響依然在1%的水平下顯著且系數為正。(3)替換被解釋變量。本文采用上市公司母公司分城市分行業的員工總數量替換被解釋變量,回歸結果如列(3)所示。結果證明了產業數字化對擴大就業規模的促進作用是穩健的。

表5 穩健性檢驗結果

(五)內生性處理

隨著地區就業規模不斷擴大,高技能勞動力越來越充沛,區域科技創新能力越來越強,能夠在一定程度上促進當地產業數字化發展的進程,產業數字化與就業規模之間可能存在因反向因果帶來的內生性問題,對此本文采用工具變量法進行檢驗。首先,工具變量的選取需要滿足兩個條件,一是相關性,即與產業數字化發展水平相關聯;二是外生性,即與就業規模無關。Acemoglu &Restrepo[32]發現大國之間的競爭加劇,會導致相關技術和機器設備趨同,有鑒于此,本文采用同期美國的工業機器人安裝量作為工具變量,并折算成地級市數據,折算方法與上文一致[33]。選擇該工具變量是出于兩方面考慮:一是中美之間貿易往來一直十分頻繁,可初步認定中國產業數字化程度與美國工業機器人滲透率之間存在一定聯系;二是美國工業機器人滲透率對長三角地區就業規模的影響甚微。內生性檢驗結果如表6所示,F值大于10,說明美國工業機器人滲透率這個變量通過了弱工具變量檢驗,解釋變量的系數為9.004,在1%的水平下顯著,表明基準回歸結果穩健。

表6 內生性檢驗結果

(六)異質性檢驗

為了進一步分析不同行業下產業數字化對就業規模的影響,本文將被解釋變量細化成各行業就業人數的對數值進行回歸,結果如表7所示。目前,產業數字化對大部分行業的就業規模產生促進作用,且這些行業主要分布在第三產業,其中影響最大的是信息傳輸、軟件和信息技術服務業。但也對一些行業的就業效應產生了抑制作用,主要是分布在第二產業中的制造業和采礦業。由于第一產業的數字化改造較慢,因此產業數字化對其就業的沖擊不明顯。主要原因在于,隨著產業鏈數字化、智能化發展的不斷深入和數字技術的廣泛應用,產業結構的升級能夠創造出新的產業集群,進而帶來更多新的就業崗位,幫助實現擴大就業規模。但值得注意的是,產業數字化會對從事制造業和采礦業的勞動力產生了“擠出效應”,尤其是在制造業中,由于存在較多低技能勞動力,其遭受到產業數字化負面就業效應的風險更大。隨著機械手臂、智能機床、數字化運輸軟件等智能軟件的推廣,從整體上看,勞動力容易被人工智能替代,尤其是從事簡單重復式和危險環境式工種的勞動力,更容易被替代,如果缺乏合理的轉崗機制就容易出現失業問題。

表7 分行業回歸檢驗結果

五、對就業質量影響的進一步分析

產業數字化能夠顯著擴大就業規模,提高就業水平,造成就業結構的變動和就業質量的提高。由于產業數字化可以更加有效地促進高技能人才就業,從而優化就業結構。參考孟祺[34]的研究做法,本文從就業結構、就業技能和就業報酬三個維度來衡量就業質量(high_employ)。其中,就業結構分別用地區第三產業就業人數占第二產業就業人數的比重和城鎮單位就業人數占總就業人數的比重來衡量;就業技能包括職業技能人才和高學歷人才兩項指標,職業技能人才用職業技能人才數占年末總人口數的比例來衡量,高學歷人才用地區普通高校教師占學生的比重來衡量;就業報酬用地區平均工資來衡量。就業質量指數采用主成分分析法的方式構建,采用SPSS軟件計算。其中,KMO值等于0.795,大于0.6,表明該指數的指標選取和構建基本符合要求。在此基礎上,本文采用時間序列數據進行檢驗,將被解釋變量替換為就業質量進行實證檢驗。實證檢驗結果如表8所示,在沒有加入控制變量時,產業數字化的回歸系數為0.489;在加入控制變量后,產業數字化的回歸系數為0.483;產業數字化均在1%的水平下顯著且系數為正,這說明無論是否加入控制變量,產業數字化與就業質量之間均存在顯著的正向關系,產業數字化可以顯著提升就業質量,具體表現為人力資本水平的提高和就業結構的優化。

表8 對就業質量影響的回歸析結果

六、研究結論與政策建議

本文探討了數字經濟發展過程中產業數字化對擴大就業規模、提高就業質量的影響和作用機制,對產業數字化的就業效應進行了理論分析和實證檢驗,得到的主要結論如下。

(1)總體而言,產業數字化對就業規模存在顯著的正向影響,且經過一系列穩健性檢驗后,該結論依然成立。在產業數字化擴大就業規模的機制分析中,主要存在三條路徑:一是產業數字化可以通過產業結構升級,拓展產業鏈、價值鏈的長度和深度,從而帶來更多就業崗位,擴大就業規模;二是產業數字化提供了良好的創新創業基礎,包括要素資源、信息資源、市場需求資源等,能夠有效提升創業活躍度,從而更廣泛地吸納勞動力,提高就業水平;三是產業數字化可以有效提高生產效率,但也會淘汰部分勞動力,造成失業危機。在這三條路徑的綜合作用下,產業數字化水平的提高整體上可以有效增加就業總量,達到促進就業的目的。

(2)分行業來看,產業數字化對不同行業就業規模的擴大作用存在差異。對于大部分行業而言,產業數字化的發展能夠帶動就業,其中帶動就業幅度最大的當屬信息傳輸、軟件和信息技術服務業,但制造業和采礦業勞動力的工作內容偏向于簡單重復,工作環境較為危險,產業數字化的發展往往會淘汰上述行業的部分就業崗位?？紤]到制造業是我國各行業中吸納就業者最多的行業之一,如何安置好被淘汰勞動力的再就業問題就顯得尤為重要。

(3)進一步研究發現,產業數字化發展可以通過改善就業結構、增強就業技能、提高就業報酬三方面提升就業質量。這說明產業數字化不僅可以提高整體的就業規模,還能有效推進我國就業高質量發展。此外,城市經濟作為發展產業數字化的基礎,城市經濟發展水平的提高對就業規模擴大和質量提升同樣具有顯著的促進作用。

基于上述研究結論,本文提出以下政策建議。

第一,充分利用數字經濟發展的窗口期,加快數字經濟發展,促進數字經濟與實體經濟的深度融合,推動產業數字化發展。當前我國產業發展正處于轉型升級的加速階段,經濟結構正向調整存量、做優增量轉型。產業數字化是全產業鏈的轉型升級,應當把握當前發展的有利背景和先機,通過推進產業數字化達到促進就業的效果。政府要加大對人工智能、物聯網和5G等技術的研發投入,積極部署產業數字化的相關政策,為“專精特新”企業做好兜底工作,促進產學研融合發展,使之充分迸發數字經濟的活力,發揮產業數字化對就業的促進作用。

第二,加快傳統產業結構升級改造,拓展產業鏈的長度、寬度和深度,創造更多就業崗位。目前,推進產業數字化可以有效促進產業結構升級,通過改造生產鏈、延伸產業鏈、提升價值鏈、強化創新鏈,推動傳統產業轉型升級,帶來更多的新興產業、生產部門和就業崗位。應加快數字經濟與實體企業的融合,提升產業層次,擴大相關產業規模,形成完整的生產體系,從而創造更多就業崗位。與此同時,要積極推進完整的市場體系建設,對市場準入、競爭、退出等環節的基礎性制度加大保障力度,優化市場監管與開放,推動建設國內統一大市場。

第三,充分利用數字資源優勢,消除信息不對稱。產業數字化會淘汰部分從事簡單重復和危險工作的勞動力,因此需要密切關注勞動力擇業和失業問題,通過充分利用線上數字平臺,將企業用人需求和勞動力求職方向及能力進行點對點匹配,大大消除勞動力就業過程中存在的信息不對稱,有效減少企業用工成本和勞動力擇業成本。加大對就業的疏導力度,建立轉崗培訓機制,幫助失業人員盡快實現轉崗再就業。此外,產業數字化對勞動力的技能水平提出了更高的要求,需要利用數字技術進行甄別和分析。數字經濟時代,勞動力就業業崗位對職業技能提出了更高的要求,這就需要地方政府有針對性地對勞動力進行數字化技能培訓和轉崗職業技能培訓,從而才能解決失業群體的再就業。

第四,提高城市創新能力,提升創業活躍度。提高城市創業活躍度可以有效促進就業,而城市創業活躍度取決于當地要素資源稟賦,城市創新能力又是影響企業創建和成長的重要因素。因此,要加快促進科技創新。一方面,優化科技創新的“軟環境”,在全社會營造出包容、尊重、寬松、自由的科技創新氛圍,培育公平、公開、開放、透明的創新環境;另一方面,加強創新平臺孵化,搭建科技創新平臺,引進國外先進技術,匯聚創新要素,加強消化吸收,有效提高資源的集聚能力和使用效率,從而推動企業創新創業,最終實現促進就業的目的。

注 釋：

①為了避免實證分析過程中忽略行業差異帶來的影響,本文被解釋變量為分城市分行業數據(觀測值為 3 742×19=71 098),其余變量為城市層面的數據,因此造成本文描述性統計上觀測值數量的不一致。

②基于分城市分行業數據和以萬人為單位的統計口徑,小部分城市在部分行業的就業人數少,會出現極端值,對觀測值+1取對數后,極端值仍存在。