白爭輝 原 珂

一、引言

數(shù)字經(jīng)濟是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟之后的一種新的經(jīng)濟社會發(fā)展形態(tài)，它以大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)為核心，并引發(fā)了21世紀(jì)最偉大的科技革命，成為前所未有的重塑經(jīng)濟與社會的驅(qū)動力量。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展蘊含著擴大就業(yè)總量、提高就業(yè)質(zhì)量的巨大潛力，能夠為廣大勞動者提供更充分更高質(zhì)量的就業(yè)。(1)關(guān)樂寧：《釋放數(shù)字經(jīng)濟推動就業(yè)的巨大潛力》，https://m.gmw.cn/baijia/2021-10/26/35261089.html，2021年12月30日。2018年9月，發(fā)改委、教育部、工信部等19個部委聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟穩(wěn)定并擴大就業(yè)的指導(dǎo)意見》中指出，要以大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟促進就業(yè)為主線，以同步推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動者技能數(shù)字化轉(zhuǎn)型為重點，加快形成適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的就業(yè)政策體系，著力實現(xiàn)更高質(zhì)量和更充分就業(yè)。2021年8月，國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”就業(yè)促進規(guī)劃》中進一步提出，要促進平臺經(jīng)濟等新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新商業(yè)模式規(guī)范健康發(fā)展，帶動更多勞動者依托平臺就業(yè)創(chuàng)業(yè)。在很大程度上，數(shù)字經(jīng)濟對后疫情時代我國推進高質(zhì)量就業(yè)至少具有以下三方面的重要意義。一是增加就業(yè)機會。我國的數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)主要屬于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和生活性服務(wù)業(yè)，具有吸納就業(yè)潛力較大的特點。二是增加工作自主性。數(shù)字經(jīng)濟催生的新就業(yè)模式能突破時空邊界限制，使勞動者能根據(jù)興趣、能力、時間與地點靈活擇業(yè)，能幫助勞動者更好地平衡家庭與工作，顯著提升勞動者的就業(yè)滿意度。三是優(yōu)化勞動效率。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會帶來就業(yè)機構(gòu)邊界的模糊化，使高技能勞動者一天內(nèi)不同時間段進行不同類型的工作成為可能，使得勞動者的勞動效率得到優(yōu)化。那么，實踐中如何進一步有效釋放數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對高質(zhì)量就業(yè)的助推力量，愈發(fā)成為近年來黨和政府及社會各界廣泛關(guān)注與討論的行動議題。

進一步說，當(dāng)前我國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)值已占到GDP的三成，增速遠超GDP增速，相關(guān)從業(yè)人員數(shù)量約為2億人，數(shù)字經(jīng)濟正在成為驅(qū)動經(jīng)濟增長、吸納就業(yè)的新引擎。(2)張建鋒：《數(shù)字治理：數(shù)字時代的治理現(xiàn)代化》，北京：中國工信出版集體、電子工業(yè)出版社，2021年，序言。不可否認(rèn)，數(shù)字經(jīng)濟正以前所未有的速度、廣度和深度融入經(jīng)濟社會的各個方面，并通過信息技術(shù)、人工智能等技術(shù)使部分類型腦力勞動自動化(3)黃浩：《數(shù)字經(jīng)濟帶來的就業(yè)挑戰(zhàn)與應(yīng)對措施》，《人民論壇》2021年第1期。，從而帶來了勞動者、生產(chǎn)工具、生產(chǎn)方式等在內(nèi)的生產(chǎn)力體系的變化。那么，數(shù)字經(jīng)濟是否驅(qū)動了中國的高質(zhì)量就業(yè)？其背后的作用機制是什么？長短期有何差異？對這些問題的回答有利于全面評估數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對就業(yè)的影響，以及對數(shù)字經(jīng)濟背景下高質(zhì)量就業(yè)相關(guān)政策的制定與執(zhí)行具有強烈的現(xiàn)實意義。

二、文獻回顧與研究進展

數(shù)字經(jīng)濟概念最早是由Don Tapscott于1996年提出，并認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟是一個廣泛運用信息通信技術(shù)(ICT)的經(jīng)濟系統(tǒng)。當(dāng)前，以大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的數(shù)字技術(shù)已經(jīng)滲透到經(jīng)濟生活的每個角落，形成了數(shù)字化的全新經(jīng)濟形態(tài)。如同人類科技發(fā)展歷史的每一次技術(shù)進步，數(shù)字經(jīng)濟不可避免地對勞動就業(yè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大影響，并加速滲透裂變勞動就業(yè)市場，帶來認(rèn)知能力與生產(chǎn)能力的躍升，從而引發(fā)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)大調(diào)整，就業(yè)形態(tài)和就業(yè)內(nèi)涵也隨之變遷與更迭。根據(jù)現(xiàn)有文獻，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)之間的互動關(guān)系，仍然存在諸多相互矛盾的結(jié)論。

首先，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對就業(yè)的影響之爭。一方面，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展是自動化進程的一次深化，由機器換人所產(chǎn)生的勞動力替代效應(yīng)將會顯著減少甚至消滅部分就業(yè)崗位(4)王文：《數(shù)字經(jīng)濟時代下工業(yè)智能化促進了高質(zhì)量就業(yè)嗎》，《經(jīng)濟學(xué)家》2020年第4期。，印證了馬克思提出的“局部工人和總體工人”和“機器排擠工人”的理論(5)蔣南平、鄒宇：《人工智能與中國勞動力供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革》，《四川大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版)》2018年第1期。，導(dǎo)致大規(guī)模失業(yè)(6)李曉華：《哪些工作崗位會被人工智能替代》，《人民論壇》2018年第2期。與勞動者的分化(7)沈文瑋：《論當(dāng)代人工智能的技術(shù)特點及其對勞動者的影響》，《當(dāng)代經(jīng)濟研究》2018年第4期。。根據(jù)馬克思勞動理論，勞動方式可以分為抽象勞動、程式勞動與簡單勞動，數(shù)字技術(shù)取代的主要是簡單重復(fù)的程式勞動并被擠出至簡單勞動行列(8)戚聿東、劉翠花、丁述磊：《數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與就業(yè)質(zhì)量提升》，《經(jīng)濟學(xué)動態(tài)》2020年第11期。，從而導(dǎo)致整體就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“中部坍塌”的極化現(xiàn)象。另一方面，數(shù)字技術(shù)與高技能勞動力之間存在較好的技術(shù)互補，能促進高知識水平勞動力就業(yè)(9)Hilal A.， “The effects of broadband internet expansion on labor market outcomes”，Industrial & Labor Relations Review，Vol.66，No.2，2013，pp.315-345．。因此，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對不同產(chǎn)業(yè)、不同群體的就業(yè)影響具有異質(zhì)性。進一步講，Daron Acemoglu曾通過對美國1900—2017年的數(shù)據(jù)研究后發(fā)現(xiàn)，企業(yè)投入的機器人雖然有助于提高勞動生產(chǎn)率，但其提升水平并不足以創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位，且以中、低成本勞動力作為競爭優(yōu)勢的發(fā)展中國家受到的就業(yè)沖擊更加明顯。也有研究認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟在中美兩國替代人與賦予人的程度不一樣。美國更多的是機器替代人，通過資本深化就業(yè)，實現(xiàn)對常規(guī)性、簡單重復(fù)工作的替代；而中國的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是勞動友好型，更多的是機器與勞動力的互補(10)許怡、葉欣：《技術(shù)升級勞動降級?——基于三家“機器換人”工廠的社會學(xué)考察》，《社會學(xué)研究》2020年第3期。，體現(xiàn)在非常規(guī)的服務(wù)上，如外賣員、專車司機、視頻主播等。馬克思在《資本論》中曾深刻指出，“雖然機器在應(yīng)用它的勞動部門必然排擠工人，但是它能引起其他勞動部門就業(yè)的增加”。雖然短期來看，數(shù)字技術(shù)可能摧毀部分傳統(tǒng)就業(yè)崗位，但長期來看數(shù)字技術(shù)進步引起的就業(yè)負(fù)向效應(yīng)會被長期的正面創(chuàng)造效應(yīng)所抵消，從而擴大就業(yè)規(guī)模。(11)吳清軍、陳軒、王非、楊偉國：《人工智能是否會帶來大規(guī)模失業(yè)?——基于電商平臺人工智能技術(shù)、經(jīng)濟效益與就業(yè)的測算》，《山東社會科學(xué)》2019年第3期。

除了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對就業(yè)規(guī)模的影響之爭，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對就業(yè)質(zhì)量的影響同樣存在不同的觀點與結(jié)論。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來了勞動工具、勞動對象、勞動方式等的創(chuàng)新，并在生產(chǎn)率效應(yīng)、互聯(lián)網(wǎng)效應(yīng)、收入效應(yīng)、數(shù)字化威脅效應(yīng)、極化效應(yīng)等多重效應(yīng)的共同作用下，圍繞勞動生產(chǎn)率對就業(yè)質(zhì)量發(fā)生作用。在宏觀視角下，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能促進海量信息的流動與處理，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素得以高效流通，推進生產(chǎn)效率的提升與生產(chǎn)力水平的提高，從而促進經(jīng)濟增長，改善整體的就業(yè)環(huán)境與拉高整體收入水平。(12)David H.，“Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation”, Journal of Economic Perspectives, Vol.29,No.3，2015，pp.3-30.同時，數(shù)字技術(shù)還變革著實現(xiàn)供需匹配的媒介機制(13)謝莉娟、莊逸群:《互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化情境中的零售新機制——馬克思流通理論啟示與案例分析》，《財貿(mào)經(jīng)濟》2019年第3期。，能降低勞動力市場的交易成本并提升勞動力要素市場供需匹配效率，從而提升整體的就業(yè)質(zhì)量。但是，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展催生的大部分崗位具有崗位穩(wěn)定性低、就業(yè)門檻較高、就業(yè)條件不健康(14)朱翠華：《技術(shù)進步就業(yè)效應(yīng)的研究述評——兼論全要素增長率驅(qū)動型經(jīng)濟增長條件下的就業(yè)創(chuàng)造》，《首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)學(xué)報》2017年第2期。等多重特征，導(dǎo)致就業(yè)不公平的加大與就業(yè)匹配度的降低。反過來，為應(yīng)付數(shù)字化威脅，勞動者將主動增加人力資本投資，引致技能勞動相對非技能勞動供給的優(yōu)勢(15)朱巧玲、李敏：《人工智能、技術(shù)進步與勞動力結(jié)構(gòu)優(yōu)化對策研究》，《科技進步與對策》2018年第6期。，有助于就業(yè)質(zhì)量的提高與勞動力結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。在實證方面，張鴻(16)張鴻、劉中、何文秀、盛攀峰：《數(shù)字經(jīng)濟對陜西省就業(yè)質(zhì)量的影響》，《西安郵電大學(xué)學(xué)報》2019年第4期。從就業(yè)狀況、勞動報酬、滿意度、職業(yè)發(fā)展、崗位匹配度五個維度衡量就業(yè)質(zhì)量，并利用陜西省數(shù)據(jù)證明了數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)質(zhì)量有顯著的正向影響，數(shù)字經(jīng)濟每增加1%，就業(yè)質(zhì)量則提高0.722%。在微觀層面，相比傳統(tǒng)工作，數(shù)字經(jīng)濟催生的新就業(yè)模式能突破時空邊界限制，增強工作自主性，使得勞動者能根據(jù)自己的興趣、能力、時間與地點靈活擇業(yè)，能更好地平衡工作與家庭生活，可以顯著提升勞動者的就業(yè)滿意度。(17)王文：《數(shù)字經(jīng)濟時代下工業(yè)智能化促進了高質(zhì)量就業(yè)嗎》，《經(jīng)濟學(xué)家》2020年第4期。如數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能緩解農(nóng)民工群體的過度勞動，且隨著高數(shù)字化行業(yè)就業(yè)比例增加，會使得新生代農(nóng)民工過度勞動概率低于傳統(tǒng)代農(nóng)民工。(18)郭鳳鳴：《數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能緩解農(nóng)民工過度勞動嗎?》，《浙江學(xué)刊》2020年第5期。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展也會帶來就業(yè)結(jié)構(gòu)邊界的模糊化，使高技能勞動者在一天內(nèi)不同時間段進行不同類型的工作成為可能(19)Joel Mokyr & Chris Vickers & Nicolas L. Ziebarth.,“The History of Technological Anxiety and the Future of Economic Growth: Is This Time Different?”, Journal of Economic Perspectives, American Economic Association, Vol.29，No.3，2015，pp.31-50．，從而優(yōu)化勞動力資源使用效率。

其次，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對就業(yè)的影響之爭。歷史經(jīng)驗表明，新興產(chǎn)業(yè)往往會超越傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)逐漸成為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，并通過產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)、技術(shù)擴散等效應(yīng)帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向中高端發(fā)展。作為數(shù)字經(jīng)濟核心的新一代信息技術(shù)的應(yīng)用通過與實體經(jīng)濟的融合，改變了信息傳遞、知識獲取的方式，也改變著傳統(tǒng)行業(yè)資源與需求的匹配模式、價值創(chuàng)造模式并重構(gòu)產(chǎn)業(yè)生態(tài)規(guī)則(20)張于喆：《數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向中高端邁進的發(fā)展思路與主要任務(wù)》，《經(jīng)濟縱橫》2018年第9期。，同時還能通過成本節(jié)約效應(yīng)、規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)、精準(zhǔn)配置效應(yīng)、效率提升效應(yīng)和創(chuàng)新賦能效應(yīng)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(21)祝合良、王春娟：《數(shù)字經(jīng)濟引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展:理論、機理與路徑》，《財經(jīng)理論與實踐》2020年第5期。。因此，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展加速了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，且數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的效應(yīng)具有邊際報酬遞增的后發(fā)性優(yōu)勢。在經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)是相輔相成的兩大體系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷高級化的趨勢，通常伴隨就業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷高級化，而就業(yè)結(jié)構(gòu)的變動相對滯后于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。(22)于晗：《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)演進趨勢及預(yù)測》，《財經(jīng)問題研究》2015年第6期。根據(jù)部門轉(zhuǎn)移理論，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化會導(dǎo)致勞動力要素在不同產(chǎn)業(yè)間的再配置，勞動力從衰退的部門轉(zhuǎn)移到增長的部門會產(chǎn)生摩擦性失業(yè)，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級短期內(nèi)會對就業(yè)規(guī)模具有損害效應(yīng)。(23)劉毅、張寧：《產(chǎn)業(yè)升級與就業(yè)擴張》，《學(xué)術(shù)交流》2015年第6期。但從長期來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會催生大量的新興產(chǎn)業(yè)，與之相伴的是就業(yè)崗位的創(chuàng)造，體現(xiàn)為創(chuàng)造效應(yīng)，而短期與長期的轉(zhuǎn)換之間存在路徑依賴。(24)郭宇航、孔微?。骸懂a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)結(jié)構(gòu)影響效應(yīng)研究——以北京市為例》，《哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)》2020年第3期。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)質(zhì)量的影響多為正面結(jié)論，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級會帶來人力資本的提高和就業(yè)環(huán)境的改善，進而直接提高勞動者的薪酬水平。因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化會對就業(yè)質(zhì)量和就業(yè)規(guī)模的改善產(chǎn)生積極的影響，且對就業(yè)質(zhì)量改善的影響力度要遠大于就業(yè)規(guī)模的增加。(25)郭宇航、孔微巍：《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)結(jié)構(gòu)影響效應(yīng)研究——以北京市為例》，《哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)》2020年第3期。

綜上所述，已有較多學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)進行了研究，這些成果為探討三者間的內(nèi)在邏輯關(guān)系提供了有益的借鑒。但無論是理論研究還是實證分析，更多集中在分析兩兩之間的關(guān)系，也有文獻探討了數(shù)字經(jīng)濟影響就業(yè)質(zhì)量的具體渠道，但更多是從互聯(lián)網(wǎng)使用、經(jīng)濟效益等角度進行分析。有些文獻也將數(shù)字經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)放在一個系統(tǒng)內(nèi)進行探究，但鮮有文獻基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級背景下深入探討數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)之間的傳導(dǎo)機制。本文豐富了數(shù)字經(jīng)濟與勞動經(jīng)濟有關(guān)研究領(lǐng)域的文獻，提供了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的就業(yè)效應(yīng)的數(shù)據(jù)支撐。本文可能的邊際貢獻在于兩個方面：第一，從邏輯層面梳理了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、就業(yè)三者間的相互影響關(guān)系，能更加系統(tǒng)地討論數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的就業(yè)效應(yīng)。第二，本文采用適合變量之間相互交互影響的VEC模型，動態(tài)刻畫了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的就業(yè)效應(yīng)之時間演化特征，有助于進一步深化對該問題的認(rèn)識，為新工業(yè)革命條件下推進高質(zhì)量就業(yè)工作，制定數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與就業(yè)促進政策提供決策參考。

三、模型構(gòu)建與指標(biāo)選取

(一)變量衡量與數(shù)據(jù)來源

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展以數(shù)字技術(shù)進步為推動力，而技術(shù)進步可以引導(dǎo)生產(chǎn)方式的變革與新產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)生，進一步引致就業(yè)規(guī)模與就業(yè)質(zhì)量的變化；與此同時，就業(yè)規(guī)模與就業(yè)質(zhì)量的變化，反過來能夠引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢的變化。三者的關(guān)系體現(xiàn)為相互交互影響，因此本文選擇從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、就業(yè)相互影響的視角展開論證。

1.就業(yè)效應(yīng)的指標(biāo)選取

習(xí)近平總書記在黨的十九大報告中強調(diào)，“就業(yè)是最大的民生。要堅持就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略和積極就業(yè)政策，實現(xiàn)更高質(zhì)量和更充分就業(yè)?！币虼?，高質(zhì)量就業(yè)不僅是數(shù)量上的要求，也有對質(zhì)量上的規(guī)定，故本文選擇就業(yè)規(guī)模與就業(yè)質(zhì)量衡量就業(yè)效應(yīng)。

就業(yè)規(guī)模：考慮衡量指標(biāo)的準(zhǔn)確性與數(shù)據(jù)可得性，參考杜傳忠等(26)杜傳忠、許冰：《技術(shù)進步與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的就業(yè)效應(yīng)——2000-2014年省級面板數(shù)據(jù)分析》，《科技進步與對策》2017年第13期。的研究，本文選擇“年末從業(yè)人員總數(shù)”作為就業(yè)規(guī)模的測度指標(biāo)。

就業(yè)質(zhì)量：就業(yè)質(zhì)量是個多維性、相對性、系統(tǒng)性的概念，國內(nèi)外學(xué)界尚未形成統(tǒng)一的概念。從個體層面看，就業(yè)質(zhì)量包含了一切與工作狀況相關(guān)的要素，如工資報酬、工作環(huán)境等；從宏觀層面看，就業(yè)質(zhì)量指的是勞動者整體工作狀況的優(yōu)劣程度，包括勞動合同簽約率、社會保險參保率等。結(jié)合我國當(dāng)前實際，工資收入與社會保障往往是衡量工作是否優(yōu)質(zhì)的關(guān)鍵。因此，本文選擇工資水平、社會保障支出作為表征變量衡量就業(yè)質(zhì)量，并參考賴德勝(27)賴德勝、蘇麗鋒、孟大虎、李長安：《中國各地區(qū)就業(yè)質(zhì)量測算與評價》，《經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理》2020年第11期。、楊海波(28)楊海波、王軍：《就業(yè)質(zhì)量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整關(guān)系的實證檢驗》，《統(tǒng)計與決策》2018年第3期。等的研究對無量綱化后的指標(biāo)賦權(quán)。計算公式為：

就業(yè)質(zhì)量指數(shù)=(農(nóng)民人均工資性收入×0.4+城鎮(zhèn)職工平均工資×0.6)×0.6+財政支出中社會保障和就業(yè)支出×0.4

2.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平

目前，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測度，國際上并無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)有相關(guān)文獻也較少。如劉軍等(29)劉軍、楊淵鋆、張三峰：《中國數(shù)字經(jīng)濟測度與驅(qū)動因素研究》，《上海經(jīng)濟研究》2020年第6期。從信息化發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與數(shù)字交易發(fā)展等三個維度構(gòu)建了分省份的數(shù)字經(jīng)濟評價指標(biāo)，并以2015—2018年的省份數(shù)據(jù)進行了測度。張鴻等(30)張鴻、劉中、何文秀、盛攀峰：《數(shù)字經(jīng)濟對陜西省就業(yè)質(zhì)量的影響》，《西安郵電大學(xué)學(xué)報》2019年第6期。從基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)融合和政務(wù)環(huán)境四個維度構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟評價指標(biāo)體系，而全國層面的數(shù)字經(jīng)濟測度尚處于空白。根據(jù)中國信息通信研究院的觀點，數(shù)字經(jīng)濟的定義范圍從小到大依次包括三大類：核心定義、狹義定義、廣義定義。核心定義認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟是數(shù)字經(jīng)濟活動的核心部門，即ICT產(chǎn)業(yè)；狹義定義認(rèn)為是利用數(shù)字工具進行經(jīng)濟活動，即數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)為主導(dǎo)的數(shù)字部門；廣義即為數(shù)字化驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟效應(yīng)?？紤]到數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展歷史、數(shù)據(jù)可得性、協(xié)整模型對數(shù)據(jù)年限的客觀要求，本文采用其核心定義，使用ICT產(chǎn)業(yè)增加值代表數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。

3.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級

本研究的重點之一是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對就業(yè)規(guī)模與就業(yè)質(zhì)量的影響。由于一產(chǎn)的占比較低且相對穩(wěn)定，因此本研究采用第三產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值之比度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整(31)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級通常包含產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化兩個方面。根據(jù)相關(guān)經(jīng)濟理論與發(fā)達國家的發(fā)展理論，經(jīng)濟發(fā)展的過程就是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化的過程。近年來伴隨著我國高端制造業(yè)的不斷發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)等新的技術(shù)廣泛應(yīng)用于制造業(yè)生產(chǎn)，服務(wù)性產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重逐漸升高，產(chǎn)業(yè)形態(tài)日漸向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化則是表現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重要特征。鑒于本文重點探討產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對就業(yè)的影響，故在參考胡艷、楊海波、范曉莉等的相關(guān)研究成果基礎(chǔ)上，用第三產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值之比度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整程度。參見：胡艷、王藝源、唐睿：《數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響》，《統(tǒng)計與決策》2021年第17期；楊海波、王軍：《就業(yè)質(zhì)量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整關(guān)系的實證檢驗》，《統(tǒng)計與決策》2018年第3期；范曉莉、李秋芳：《數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的影響——基于中國省級面板數(shù)據(jù)的實證分析》，《現(xiàn)代管理科學(xué)》2021年第7期。。以上變量及其測度方式如表1所示。

表1 變量及測量方式

本研究數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》以及《中華人民共和國2020國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。另因《中國統(tǒng)計年鑒》自2004年開始統(tǒng)計ICT產(chǎn)業(yè)增加值，考慮到協(xié)整模型對數(shù)據(jù)的年限要求，2001—2003年ICT產(chǎn)業(yè)增加值根據(jù)ICT出口情況計算所得。

(二)計量模型的選擇與構(gòu)建

計量經(jīng)濟模型是連接經(jīng)濟理論與經(jīng)濟數(shù)據(jù)的橋梁。傳統(tǒng)的計量模型一般需要“經(jīng)濟時間序列平穩(wěn)”，即其一階矩和二階矩都是常數(shù)。通常來看，這是一種較為理想的假設(shè)。如果經(jīng)濟變量呈現(xiàn)非平穩(wěn)的特征，由變量間的統(tǒng)計關(guān)系推斷計量經(jīng)濟模型的形式是相當(dāng)困難的，在此假設(shè)前提下建立的經(jīng)濟模型很可能因為謬誤回歸而喪失實際的經(jīng)濟意義。而事實上，多數(shù)國家尤其是轉(zhuǎn)型經(jīng)濟國家的宏觀經(jīng)濟變量通常呈現(xiàn)非平穩(wěn)特征(32)馬薇：《協(xié)整理論與應(yīng)用》，天津：南開大學(xué)出版社，2003年，第4-5頁。，何景熙(33)何景熙、何懿：《產(chǎn)業(yè)—就業(yè)結(jié)構(gòu)變動與中國城市化發(fā)展趨勢》，《中國人口·資源與環(huán)境》2013年第6期。、楊海波等(34)楊海波、王軍：《就業(yè)質(zhì)量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整關(guān)系的實證檢驗》，《統(tǒng)計與決策》2018年第3期。的研究結(jié)果也證明了數(shù)字經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)這三個宏觀數(shù)據(jù)，均是非平穩(wěn)序列，不適宜采用傳統(tǒng)的計量模型。

協(xié)整分析、誤差修正模型與Granger因果關(guān)系檢驗等方法是20世紀(jì)80年代發(fā)展起來的計量經(jīng)濟學(xué)新流派，為研究非平穩(wěn)變量之間的均衡關(guān)系與相互影響提供了可靠的理論依據(jù)。它是一種多變量時間序列建模方法，從分析變量的時間序列的非平穩(wěn)性入手，通過多方程聯(lián)立的形式，探求經(jīng)濟變量之間的長短期關(guān)系，并有效規(guī)避非平穩(wěn)時間序列導(dǎo)致的謬誤回歸問題。協(xié)整理論認(rèn)為存在協(xié)整關(guān)系的變量具有相互之間的信息反饋，任何變量的短期偏離最終會回到長期均衡上來。根據(jù)文獻分析，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)正是類似的系統(tǒng)，因此本文選擇向量誤差修正模型一方面可以保留向量自回歸模型的優(yōu)點，另一方面可以有效規(guī)避變量序列非平穩(wěn)的問題，并通過采用全國2001—2020年的時間序列數(shù)據(jù)，借助協(xié)整理論來構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)效應(yīng)三者之間的理論模型，進而對三者之間的長期協(xié)整、影響機制和Granger因果關(guān)系進行實證分析。

四、實證分析

(一)平穩(wěn)性檢驗：變量序列穩(wěn)定性檢驗

為避免出現(xiàn)謬誤回歸的問題，在協(xié)整分析前，需對變量的平穩(wěn)性進行檢驗，即驗證序列數(shù)據(jù)是否存在單位根。本文運用Eviews7.2，采用Dickey-Fuller的ADF檢驗方法，對lnnoe、lnqoe、lnder、lnuis進行單位根檢驗，結(jié)果如表2所示。

表2 變量的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

由表2的單位根檢驗結(jié)果得知：就業(yè)規(guī)模、就業(yè)質(zhì)量、數(shù)字經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)四個指標(biāo)對應(yīng)的時間序列l(wèi)nnoe、lnqoe、lnder、lnuis的ADF值分別為-2.412、-2.066、-2.479、-3.239，均大于對應(yīng)的5%水平的臨界值，說明四個變量的時間序列均存在單位根，均是不平穩(wěn)的序列。但在一階差分的情況下，四個變量dlnnoe、dlnqoe、dlnder、dlnuis均在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，接受不存在單位根的結(jié)論，為1階單整序列。因此，四個序列均為一階單整序列，可以進行協(xié)整檢驗與分析。

(二)多元協(xié)整分析：因素長期穩(wěn)定關(guān)系探測

雖然lnnoe、lnqoe、lnder、lnuis均是非平穩(wěn)的一階單整序列，但lnnoe、lnder、lnuis與lnqoe、lnder、lnuis均可能存在某種平穩(wěn)的線性組合。這種線性組合可以反映各變量穩(wěn)定的、長期的比例關(guān)系，即協(xié)整關(guān)系。本研究采用Johansen跡檢驗法分別對lnnoe、lnder、lnuis與lnqoe、lnder、lnuis之間的協(xié)整關(guān)系進行檢驗，根據(jù)SIC準(zhǔn)則，確定協(xié)整檢驗的滯后期為3。結(jié)果見表3、表4所列，我們可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)規(guī)模，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)質(zhì)量在5%的顯著性水平下均存在長期的協(xié)整關(guān)系。其中，lnnoe、lnder、lnuis之間存在一個協(xié)整方程，lnqoe、lnder、lnuis之間存在兩個協(xié)整方程。

表3 lnnoe、lnder、lnuis的協(xié)整檢驗結(jié)果

表4 lnqoe、lnder、lnuis的協(xié)整檢驗結(jié)果

對回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化后，得到協(xié)整方程(1)和(2)，即lnnoe、lnder、lnuis與lnqoe、lnder、lnuis之間的長期均衡關(guān)系。ECM是模型的誤差項，對方程(1)和方程(2)的誤差項的ADF檢驗值(ADF1=-3.98，ADF2=-4.02)均小于5%的臨界值。因此，上述協(xié)整方程結(jié)果是穩(wěn)健的。從結(jié)果可以看出：第一，長期而言，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)規(guī)模、就業(yè)質(zhì)量均正相關(guān)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展每增長1%，就業(yè)規(guī)模、就業(yè)質(zhì)量分別相應(yīng)增長0.035%、0.161%；第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)規(guī)模負(fù)相關(guān)、與就業(yè)質(zhì)量正相關(guān)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)增長1%，就業(yè)質(zhì)量增長0.289%，就業(yè)規(guī)模降低0.044%。

lnnoe=-0.044lnuis+0.035lnder-10.91

(1)

lnqoe=0.2891lnuis+0.161lnder-6.148

(2)

(三)誤差修正模型：內(nèi)生糾偏機制檢驗

協(xié)整關(guān)系只反映變量間的長期均衡關(guān)系，不能反映短期的動態(tài)關(guān)系，因此需要建立短期偏離長期均衡的誤差修正機制。通過向量誤差修正模型，可以將這些經(jīng)濟變量之間的關(guān)系表示成長期靜態(tài)關(guān)系和短期動態(tài)關(guān)系之和的形式，并建立對失衡部分糾正的誤差修正機制。因為VECM的滯后期為無約束VAR模型一階差分的滯后期，兩個VAR模型的最佳滯后期選擇為3期，因此VECM的滯后期為2，仍然采用沒有確定趨勢、有截距的形式。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)規(guī)模，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)質(zhì)量的VEC模型分別如下：

(3)

上面模型的R2分別為0.69、0.70、0.77、0.53、0.63、0.76。其中，ecm為誤差修正項。對VEC模型各方程的檢驗結(jié)果表明，各方程的回歸殘差序列在5%顯著性水平上滿足正態(tài)性，且無異方差與自相關(guān)。從方程可以看出：第一，就業(yè)規(guī)模、就業(yè)質(zhì)量的VEC模型的可決系數(shù)分別為-0.830、-0.459，均為負(fù)值，說明當(dāng)就業(yè)規(guī)模與就業(yè)質(zhì)量偏離長期均衡狀態(tài)時，系統(tǒng)中存在一個市場的力量會撫平短期的波動，將偏離重新拉回均衡的狀態(tài)。從可決系數(shù)的大小來看，就業(yè)規(guī)模系統(tǒng)的調(diào)整力度要大于就業(yè)質(zhì)量系統(tǒng)，說明就業(yè)規(guī)模在失衡后更容易通過市場的機制進行快速的修復(fù)。第二，除誤差修正的作用外，就業(yè)規(guī)模受到滯后二期的數(shù)字經(jīng)濟與滯后一期、滯后兩期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的顯著負(fù)向影響。就業(yè)質(zhì)量受到滯后一期的數(shù)字經(jīng)濟的顯著正向影響。表明，短期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會抑制就業(yè)規(guī)模的增加，但數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展短期內(nèi)會提升就業(yè)質(zhì)量。

(四)Granger 因果檢驗：因素相互作用分析

協(xié)整檢驗的結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)規(guī)模，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)質(zhì)量之間均存在協(xié)整關(guān)系。但是，它們之間的均衡關(guān)系到底是誰推動誰的發(fā)展，需要對變量之間進行Granger因果關(guān)系檢驗。需要說明的是，Granger因果關(guān)系是統(tǒng)計意義上的“格蘭杰因果性”，表示一個變量受到其他變量的滯后影響，而不是真正意義上的因果關(guān)系。Granger因果關(guān)系是對不同變量的VEC模型進行Wald弱外生性檢驗，若伴隨概念低于5%(或10%)，那么拒絕存在Granger因果關(guān)系，本文選擇10%。

表5為基于VECM的變量之間的Granger因果關(guān)系的檢驗結(jié)果。由于對所有變量均取對數(shù)，其一階差分可理解為各變量的增長率。檢驗結(jié)果表明，在就業(yè)規(guī)模系統(tǒng)內(nèi)，存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的單向Granger因果關(guān)系；在就業(yè)質(zhì)量系統(tǒng)內(nèi)，存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)到就業(yè)質(zhì)量、數(shù)字經(jīng)濟到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)到數(shù)字經(jīng)濟的三個Granger因果關(guān)系。表5VECM的系數(shù)揭示了以下內(nèi)容：首先，在就業(yè)規(guī)模系統(tǒng)內(nèi)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、數(shù)字經(jīng)濟均不是就業(yè)規(guī)模的Granger原因。這表明短期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)規(guī)模沒有預(yù)測作用。其次，在就業(yè)質(zhì)量系統(tǒng)內(nèi)，存在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展→產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級→就業(yè)質(zhì)量的單向Granger因果關(guān)系。這表明短期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有預(yù)測作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)質(zhì)量有預(yù)測作用。此外，就業(yè)質(zhì)量系統(tǒng)內(nèi)還存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級→數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的雙向Granger因果關(guān)系，這表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展形成了良性互動。

表5 基于VECM的短期Granger因果關(guān)系檢驗

五、主要結(jié)論與對策建議

(一)主要結(jié)論

根據(jù)協(xié)整檢驗結(jié)果、VEC模型、Granger因果關(guān)系檢驗，本研究主要得出以下結(jié)論。

其一，協(xié)整檢驗結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、就業(yè)規(guī)模與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、就業(yè)質(zhì)量均存在長期均衡關(guān)系。從系數(shù)來看，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對就業(yè)規(guī)模、就業(yè)質(zhì)量的長期彈性系數(shù)分別為0.035、0.161，說明我國的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展正向作用于就業(yè)規(guī)模與就業(yè)質(zhì)量，屬于勞動友好型。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)規(guī)模、就業(yè)質(zhì)量的彈性系數(shù)分別為-0.044、0.289，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級抑制就業(yè)規(guī)模的同時，會促進就業(yè)質(zhì)量的提升。此外，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)質(zhì)量的長期彈性系數(shù)均遠大于對就業(yè)規(guī)模的彈性系數(shù)，說明現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)質(zhì)量的影響是主要矛盾。一方面，從長期來看，在就業(yè)趨于飽和、新增勞動力在不斷減少的市場，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整帶來的是勞動力在就業(yè)市場內(nèi)的流動，新增的就業(yè)數(shù)量有限；另一方面，雖然以工資為核心的就業(yè)質(zhì)量短期內(nèi)具有一定的粘性，但隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展使得就業(yè)質(zhì)量長期富有彈性。

其二，向量誤差修正模型結(jié)果顯示，就業(yè)規(guī)模與就業(yè)質(zhì)量一旦偏離長期均衡狀態(tài)，系統(tǒng)中存在把偏離拉回均衡的調(diào)整力量，以撫平短期的波動。就業(yè)規(guī)模、就業(yè)質(zhì)量ECM模型的可決系數(shù)分別為0.830、0.459，說明就業(yè)規(guī)模失衡后修復(fù)的力度要高于就業(yè)質(zhì)量。這主要是因為相比就業(yè)質(zhì)量，就業(yè)規(guī)模是更迫切需要解決的問題，政府在就業(yè)規(guī)模調(diào)節(jié)中發(fā)揮的作用比在就業(yè)質(zhì)量中的更大。此外，在短期內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級均會抑制就業(yè)規(guī)模的擴大，但數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會促進就業(yè)質(zhì)量的提升。這表明從短期來看，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展破壞的就業(yè)崗位要高于新創(chuàng)造的就業(yè)崗位，但同時也會因生產(chǎn)率效應(yīng)、收入效應(yīng)等作用而促進就業(yè)質(zhì)量的提升。

其三，Granger因果檢驗結(jié)果顯示，存在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展→產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級→就業(yè)質(zhì)量的單向Granger因果關(guān)系，以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級→數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的雙向Granger因果關(guān)系。這表明現(xiàn)階段我國的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的協(xié)同性較高，以及數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對就業(yè)質(zhì)量的影響可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級來傳遞。

(二)對策建議

第一，積極推進在數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)。一方面，研究證實了數(shù)字經(jīng)濟對實現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)的長期推動作用，要支持和鼓勵新就業(yè)形態(tài)更好發(fā)展。疫情期間，以數(shù)字經(jīng)濟、云服務(wù)、技術(shù)維修服務(wù)等為代表的新業(yè)態(tài)拓展了發(fā)展空間，線上場景加速對線下場景的替代，更多非接觸型經(jīng)濟將快速發(fā)展，政府應(yīng)出臺更多的支持性政策，加大5G、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，為新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式增強就業(yè)吸納能力提供重要支撐。如大力推進傳統(tǒng)線下業(yè)態(tài)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進平臺經(jīng)濟等新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新商業(yè)模式健康發(fā)展，創(chuàng)造更多數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域就業(yè)機會。另一方面，要大力扶持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動，營造富有活力的數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境，帶動更多勞動者依托平臺就業(yè)創(chuàng)業(yè)，發(fā)揮創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的倍增作用。實踐中，要積極鼓勵平臺企業(yè)吸納靈活就業(yè)，提升數(shù)字化服務(wù)水平，強化對新就業(yè)形態(tài)勞動者法律保障。

第二，充分發(fā)揮政府宏觀調(diào)控作用，切實解決數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)規(guī)模的短期破壞效應(yīng)。研究證實了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對就業(yè)規(guī)模具有短期破壞效應(yīng)，特別是在疫情防控常態(tài)化和經(jīng)濟新常態(tài)的雙重時代背景下，要科學(xué)評估數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展短期內(nèi)對就業(yè)崗位造成的損失效應(yīng)。一方面，要緊抓鄉(xiāng)村振興與農(nóng)村電商的重要戰(zhàn)略期，推動新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)深度融合，發(fā)展云農(nóng)業(yè)、認(rèn)養(yǎng)農(nóng)業(yè)、觀光農(nóng)業(yè)等新業(yè)態(tài)，積極出臺引導(dǎo)農(nóng)民工回鄉(xiāng)就業(yè)創(chuàng)業(yè)的政策。另一方面，要構(gòu)建專業(yè)信息對接平臺，實時發(fā)布供求數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)和優(yōu)化算法的作用，進一步提升供需匹配的效率。此外，要設(shè)置臨時過渡性崗位解決暫時性的“就業(yè)難”問題，如疫情防控崗位、科研助理崗位等，承接數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級導(dǎo)致的失業(yè)問題。

第三，抓好數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展契機，持續(xù)推動就業(yè)結(jié)構(gòu)升級。研究證實了數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的雙向解釋作用，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟對推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級有重要作用，進一步帶動就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。一方面，數(shù)字經(jīng)濟催生的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式主要集中在第三產(chǎn)業(yè)，應(yīng)進一步加大服務(wù)業(yè)就業(yè)優(yōu)先政策的實施力度。通常來看，第三產(chǎn)業(yè)行業(yè)數(shù)字化程度越高，就業(yè)彈性越大，就業(yè)吸納能力越強，應(yīng)制定一系列減稅降費、創(chuàng)業(yè)補貼等惠企紓困政策，切實擴大第三產(chǎn)業(yè)數(shù)字發(fā)展程度高的行業(yè)的就業(yè)吸納能力。另一方面，要加速重點領(lǐng)域的數(shù)據(jù)賦能，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。實踐中，要充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的助力作用，以數(shù)據(jù)賦能推動企業(yè)數(shù)字化發(fā)展、以數(shù)字平臺推動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、以數(shù)字生態(tài)推動園區(qū)數(shù)字化集聚，大力推進大數(shù)據(jù)驅(qū)動制造業(yè)和服務(wù)業(yè)加速融合，通過“互聯(lián)網(wǎng)+”推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的深度融合，形成數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化良性互動的局面。