数字经济赋能服务业就业：行业异质性与空间效应_周闯.pdf

2023年 3 月技术经济第 42 卷第 3 期周闯等：数字经济赋能服务业就业：行业异质性与空间效应周闯1，2，郑旭刚1，张抗私1（1.东北财经大学 经济学院，辽宁 大连 116025；2.东北财经大学 劳动就业与人力资本开发研究中心，辽宁 大连 116025）摘要：数字经济的发展对实现高质量充分就业具有重要作用，促进服务业就业是实现高质量充分就业的重要抓手。本文基于 20112019年的地级市面板数据分析了数字经济对服务业就业的影响，并进一步考察了该影响的行业异质性和空间效应。研究结果表明，数字经济有助于增加服务业就业，并且采用中国劳动力动态调查微观数据的分析也得出相同的结论；数字经济主要通过扩张城市人口规模，促进产业结构服务化来增加服务业就业；数字经济对服务业就业的影响存在行业异质性，对流通服务业、个人服务业和生产服务业的就业产生了正向影响，但影响程度存在明显差异，对公共服务业的就业没有产生显著影响；数字经济对服务业就业的影响产生了空间效应，并且该空间效应也存在行业异质性。关键词：数字经济；服务业就业；行业异质性；空间溢出效应中图分类号：F241.4文献标志码：A文章编号：1002980X（2023）3016712一、引言就业是最基本的民生，是推动高质量发展、实现共同富裕的重要基础，也是实现中国式现代化的重要抓手。中国进入了以服务业为主的发展阶段（江小涓和靳景，2022），国家统计局数据显示，2021年服务业增加值占国内生产总值的比重为 53.3%，对经济增长的贡献率为 54.9%。世界银行数据显示，中国服务业就业人员比重由 2009 年的 34%上升至 2019 年的 47%，可见，服务业在稳增长、稳就业中所发挥的作用日益增强。然而，与世界主要经济体相比，我国服务业体量，吸纳就业的能力和对经济拉动作用仍显不足。数字经济促使中国经济从要素驱动转向数据驱动（杨文溥和曾会锋，2022），提高了服务业劳动生产率，必然影响服务业的就业状况。中国信通院发布的 中国数字经济发展白皮书（2022）显示，2012年以来我国数字经济年均增速达 15.9%，2021年数字经济规模已达 45.5万亿元，数字经济结构更加优化，并成为稳增长的重要引擎。数字经济能够创造或毁灭服务业就业，对服务业就业表现出双向影响（赵昱名和黄少卿，2020），但 已 有 文 献 表 明 数 字 经 济 仅 略 微 降 低 了 劳 动 力 成 本 份 额，在 总 体 上 不 会 替 代 服 务 业 就 业（Birch-Jensen et al，2020），而是倾向发挥补偿效应和岗位创造效应，最终促进服务业就业。一方面，信息传输、软件等技术性服务业不断发展，成为服务业的重要组成部分，其创造了新的就业形态和新的就业岗位，拓宽了就业渠道；另一方面，数字经济赋能传统服务业，使其劳动生产率逐步提升，扩大其经营范围，创造了众多就业岗位。党的二十大报告分别强调“强化就业优先政策，健全就业促进机制，促进高质量充分就业”和“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。实体经济是现代化产业体系的根基和支柱（夏杰长，2022），服务业作为实体经济的重要组成部分，数字经济能够拓服务业发展空间，提升其发展潜力，从而壮大和发展实体经济，增强服务业吸纳就业的能力，助力实现高质量充分就业。高质量充分就业是高质量发展的重要支撑，数字经济是高质量发展的重要推动力，加快数字经济发展和促进收稿日期：2022-12-01基金项目：国家社会科学基金重大项目“就业优先、稳定和扩大就业的推动机制与政策研究”（21ZDA099）；东北财经大学省级科研平台研究能力提升专项“数字经济发展与农民工职业层次转变”（PT-Y202226）；辽宁省教育厅基本科研项目面上项目“农民工消费行为特征及消费潜力释放的策略研究”（LJKMR20221604）作者简介：周闯，博士，东北财经大学经济学院副教授，硕士研究生导师，研究方向：劳动力市场就业与工资研究；郑旭刚，东北财经大学经济学院硕士研究生，研究方向：劳动经济学；张抗私，博士，东北财经大学经济学院教授，博士研究生导师，研究方向：劳动经济学。数据来自国家统计局网站，具体网址见 https：/ 72%、美国为 79%、英国为 81%、荷兰为 82%，数据来自世界银行公开数据，具体网址见 https：/ 42 卷第 3 期高质量充分就业对实现经济高质量发展具有重要作用。若能以数字经济为抓手，稳定和扩大服务业就业，实现高质量充分就业，就是推动经济高质量发展和共同富裕的重要基础，对保障和改善民生，实现中国式现代化具有重要意义。已有文献的分析焦点主要在数字经济对就业总量和就业结构的影响，特别是制造业和服务业之间就业结构的转变（戚聿东等，2020；杨骁等，2020；孟祺，2021；陈建伟和苏丽峰，2021），而较少将研究视角聚焦在服务业本身，尤其是服务业内部不同行业的差异和空间溢出效应上。在服务业行业多、门类广，要素密集程度不同的情况下，数字经济发展对不同服务业就业的影响是否存在异质性？此外，数字经济增强了区域内经济联系，会对其他城市的经济增长表现出空间溢出效应（胡艳等，2022），那么数字经济对服务业就业的影响是否也存在空间溢出效应？对这些问题的回答都需要将分析的视角深入服务业内部，构建完整的实证框架加以分析。基于此，本文首先基于 20112019年地级市层面的服务业就业和数字经济数据，使用固定效应模型分析了数字经济对服务业就业的影响，并采用中国劳动力动态调查数据（China labor-force dynamicssurvey，CLDS）从微观视角进行了论证。此外，还基于工具变量和“智慧城市”试点政策构建双重差分模型识别其中的因果效应。随后，探讨数字经济促进服务业就业的作用机制，并将分析视角深入服务业内部，分析了数字经济对不同服务业行业就业影响的异质性。最后，使用空间杜宾模型分析了数字经济对服务业就业影响的空间溢出效应。分析结果表明，数字经济对服务业就业影响的补偿效应大于替代效应，从而促进了服务业就业。从作用机制来看，数字经济主要通过扩大城市人口规模、促使产业结构服务化，来促进服务业就业。从细分的服务业来看，数字经济能够促进流通服务业、个人服务业和生产性服务业就业的增加，但对社会服务业的就业没有显著影响。数字经济对地理周边城市的服务业就业产生了空间溢出效应，不仅能够促进本城市服务业就业，而且能够带动周边城市服务业的就业。本文研究首先与服务业就业的文献相关，已有文献主要从以下几个方面进行研究：第一，制造业和服务业的互动关系对服务业就业的影响。陈龙和张力（2020）认为制造业和服务业的互动关系有助于增加服务业就业。罗军（2020）发现整体上，城市制造业服务化促进了服务业就业，但对批发、住宿、居民服务及文化体育等细分行业就业拉动作用不明显。由于女性在服务业就业中具有比较优势，制造业投入服务化显著提高了服务业女性就业占比（刘斌和赵晓斐，2020）。第二，探讨扩大服务业就业的影响因素。马子红和韩西成（2020）发现高铁开通提升了服务业就业水平，并有助于改善特大城市、超大城市服务业的就业结构。魏嘉辉和顾乃华（2021）发现老龄化程度提高了老年服务行业的就业占比，有利于知识密集型服务业发展，从而推动中国服务业结构性升级。陈丽娴（2021）发现服务业企业开展海外业务提高了企业就业规模。尹恒等（2021）发现社保降费有助于降低企业劳动成本，增加企业对劳动力需求，促进服务业就业。第三，数字技术对服务业就业的影响。赵昱名和黄少卿（2020）通过理论分析发现数字技术会毁灭低端制造业岗位，但会创造高技能生产性服务业、低技能生活性服务业的就业岗位。曾世宏等（2022）发现数字技术主要通过提高交易效率和增进行业分工来促进服务业就业，并且该效应具有空间外溢性。与本文相关的另一方面文献是关于数字经济对劳动力市场影响的研究。已有研究主要关注以下方面：第一，关注数字经济对就业规模的影响，Acemoglu和 Restrepo（2018）发现智能化升级增加了对知识和技能劳动力的需求。何宗樾和宋旭光（2020）发现数字经济的线上优势，减少了疫情期间人员聚集，稳定了就业。然而，宋旭光和左马华青（2019）发现工业机器人的使用提高了劳动生产率，挤出了劳动力。第二，关注数字经济对就业结构的影响，孟祺（2021）发现数字经济加速了就业服务化趋势，改变了就业结构。陈建伟和苏丽锋（2021）认为通用型技术进步加速了就业结构从制造业向服务业转型，但可能会引起结构性失业。第三，关注数字经济对就业质量的影响，戚聿东等（2020）发现数字经济能提高工作效率、收入和社会保险参保率，有助于改善就业质量。郭晴等（2022）发现数字普惠金融提高了小时工资率和工作自主性，降低了工作时长，但对社会保障产生了负面影响。已有文献分析了数字经济对就业的影响，但较少将视角聚焦于服务业本身，服务业行业多、门类广，涉及劳动、技术密集型行业，将研究视角聚焦于服务业可能发现与已有研究不同的结论。赵昱名和黄少卿（2020）仅通过理论定性分析数字技术与服务业就业的关系，曾世宏等（2022）虽然进行了实证分析，但所使用数据为省级面板数据，省级数据会掩盖各地级市之间经济变量的差距，并且数据量较小可能产生一定的估计偏误。本文分析了数字经济对服务业就业的影响，丰富了已有实证研究成果。将省级数据深入到地级市层面，并结合 CLDS的微观调查数据从多个维度进行分析，提升结论的可靠性。进一步考虑到服务业行业多、门类广的168周闯等：数字经济赋能服务业就业：行业异质性与空间效应特征，从行业异质性和空间效应视角对已有研究进行拓展，丰富了已有研究的结论。与已有研究相比，本文的贡献主要体现为：第一，以数字经济发展为视角，定量研究了数字经济发展对服务业就业的影响，丰富了有关建立促进服务业就业长效路径的研究，有助于理解数字经济在实现高质量充分就业和高质量发展中所发挥的作用。第二，本文以城市层面的数据分析为基础，补充以微观数据的分析，从多个维度得到研究结论，使结论更具一般性和稳健性。在内生性方面，分别使用工具变量法和交叠双重差分解决内生性，并使用Goodman-Bacon（2021）提出的 Bacon 分解法识别异质性处理效应的程度，使用 Gardner（2021）提出的两阶段估计量提供稳健性估计结果，使因果效应的识别更加稳健。第三，本文考虑了服务业内部行业间的特征，对细分行业展开研究，确定了数字经济对服务业就业影响具有行业异质性，进一步考虑了数字经济发展对区域内其他城市服务就业所产生的空间效应。二、理论分析和研究假说（一）数字经济对服务业就业的整体影响本文参考高文书（2020）提出的产出损失折算法估算数字经济对服务业就业的整体影响。假设价格和其他影响服务业产值和就业的因素不变，服务业的就业数量可以表示为L=TSTS/L=TSP（1）其中：L为服务业就业量；TS为服务业增加值；P=TS/L为服务业劳动生产率；下标t0和t1为数字经济发展前和数字经济发展后的两个时期，则数字经济带来服务业就业量的变化L，可以表示为L=Lt1-Lt0=TSt1Pt1-TSt0Pt0=Pt0TSt1-Pt1TSt0Pt1Pt0（2）因为，Pt1=(1+r)Pt0，则式（2）可化简为L=Pt0TSt1-(1+r)Pt0TSt0(1+r)Pt02=TSt1-TSt0-rTSt0(1+r)Pt0=TS(1+r)Pt0-r1+rLt0（3）假设情境 1：服务业增加值不变，即TS=0。数字经济对服务业就业的影响为L=-rLt0/(1+r)，劳动生产率增长率r越大，r/(1+r)越大，L越小，挤出的服务业就业量越多。此时，数字经济对服务业就业的影响表现为“替代效应”，即企业用更高生产效率的自动化设备替代劳动力，提升劳动力的边际产品，从而减少了服务业的就业量。假设情境 2：服务业劳动生产率不变，即r=0。数字经济对服务业就业的影响为L=TS/Pt0，因为Pt0不变，数字经济带来的服务业增加值的变化