1.引言
随着信息技术的迅猛跃升，数字化经济已逐渐崭露头角，成为推动社会向前迈进的崭新潮流。数据显示，在我国数字经济创造了将近两亿个工作机会，相当于四分之一的就业人口。预计到2030年，数字经济将会带动四亿多的工作岗位。十四五数字经济报告指出，许多新型产业与行业都是在数字经济强势发展下应运而生，并且迅速成长起来。当今时代，数字经济的深度融入与实体经济的紧密结合，正以前所未有的态势重塑着我们的经济生态和劳动力配置机制，从而对就业市场和经济格局产生深远影响，不但扩大了就业规模，提高了劳动者的选择自由，也为各类人群创造了更多的就业机会。那么数字经济的发展是否会进一步促进就业质量的提升呢？如果会，那么其中的影响机制是怎样的？
鉴于此，本文依据2012—2021年30个省份的数据，利用熵权TOPSIS法测度了省域层面的数字经济水平、就业质量，在此基础上实证检验数字经济对就业质量的影响效应及影响机制。这一研究结论为政府和社会提供相关参考意见，以期更好地发挥数字红利，促进就业质量地提升。
2.文献综述
数字经济对经济和社会的影响是多方面的，主要体现在推动要素市场化、促进产业结构升级、促进经济增长等方面。蒋团标(2024)[1]运用SBM模型和GML指数测度结果表明.数字经济对农业绿色全要素生产率具有显著的正面推动作用，且数字经济对农业绿色全要素生产率的提升效果在不同地理区域之间存在显著的差异性。王金营（2024）[2]采用2011年至2020年的省级面板数据得出数字技术的持续进步显著推动了就业结构的升级与优化。同时，研究还揭示了数字技术对就业升级的影响在不同区域、经济发展水平以及人力资本积累水平间存在显著的差异性。汤渌洋(2024) [3]研究指出数字普惠金融对经济的包容性增长展现出直接和间接的双重正向推动作用。
在讨论就业质量的影响因素时，我们将其归结为三大主要方面：人力资源因素、数字化经济驱动因素以及政策与制度框架。这些方面共同构成了影响就业质量的多维度考量。从人力因素上看，有研究发现影响农民工就业质量的关键因素是家庭成员在外务工和个人人力资本[4]。祝军(2023) [5]也同样认为人力资本仍然是决定高职院校毕业生就业状况和就业质量的关键因素。马红梅(2023) [6]研究发现互联网、人工智能的使用可以提升就业质量。郭露(2023) [7]认为数字经济可以通过优化农村产业结构和实现农民生活富裕进而提升就业质量。从政策制度因素上看，田丹（2022）[8]研究发现，政府财政压力与整体就业质量之间有明显的负向关系，且各区域之间的差异对整体就业质量产生了不同程度的影响。
关于数字经济对就业质量的影响，已有文献从不同群体角度探讨了数字经济对就业质量的影响。首先是农民工群体，王宝顺(2024) [9]从客观和主观两个维度综合评价农民工的就业质量，经过对数字乡村建设对农民工就业质量影响的深入研究与检验，得出结论：数字乡村建设的推进对农民工的就业质量产生了显著的正向效应。彭丽娜（2023）[10]通过对中国城镇宏观数据的追踪分析，发现数字经济会显著提高农民工的就业水平。其次是新职业群体，通过对外卖骑手就业质量的大样本实证统计，能够发现数字经济的就业创造效应对提升劳动者报酬、缩小城乡劳动者收入差距起到了关键的作用[11]。此外，还有一些远着研究了数字经济对工资收入、工作时数、社会保障和工作配合度的影响。Chiacchio et al（2018）[12]的研究表明，随着机器人数量的增长，员工的工资水平将下降0.63个百分点。Chen et al（2020）[13]的调研表明，数字化对劳动者的社保有正面效应，如：大数据可以识别社保覆盖面，人工智能可以提高服务质量，降低费用，数字化技术的发展为拓展社保覆盖面提供了新的政策空间。Mang（2012）[14]使用德国社会经济学团体（SOEP）的数据对在线求职进行了实证分析，结果表明在线找工作能够明显改善求职者的职位匹配质量。
纵观国内外关于数字经济对就业质量的影响研究，我们可以发现有关“数字经济对就业质量影响”的现有文献一方面是研究数字经济对不同人群就业质量的影响，比如：大学生、农民工、女性、流动人口等群体。本文将从整体角度来分析，分析数字经济是否能普遍提升从业人群的平均就业质量。另一方面的文献是研究数字经济对就业质量不同维度的影响，比如：工资收入、工作时间、社会保障、工作匹配度等等。而本文将综合考虑就业质量的四个维度，即就业环境、就业能力、劳动报酬和劳动保护，在此基础上，衡量数字经济对就业质量综合水平的影响。
3.研究假设
与传统经济相比，数字经济主要是将数字技术融入原有的经济体系，本文将从两个角度说明数字经济对就业质量的影响作用：首先，数字经济通过提升人力资本水平，有效提高了劳动者的收入能力，从而对就业质量产生了积极的正向影响。其次，数字经济通过产业结构升级的途径，不断推动产业结构的优化与升级，从而改善就业结构，进而提升就业质量。
3.1.人力资本水平路径
陈南旭（2022）[15]深入探讨了劳动力如何通过数字经济这一途径来增强自身的人力资本水平，并据此得出了以下结论：数字经济通过提升人力资本水平推动就业高质量发展表现在三个方面，分别是教育、健康、社会保障。首先，数字经济的发展促进了教育领域的投入，特别是数字化和网络化的普及，显著降低了家庭在教育方面的投入成本，并提高了教育投资的收益率，进而推动了人力资本技能结构的优化[16]。慕课平台，网络教学，网络教学，网络教学等更多的教育资源使得劳动者获得劳动报酬的能力得到了很大的提高，从而使他们的收入和工作稳定，缩短了工作时间，进而提高了就业的质量。其次，数字经济可以通过智能化的医学手段，如在线诊断来维持工人的健康状况[17]，比如：远程医疗服务、数字化健康管理、互联网医院等等，拥有健康体魄是提升工作效率的基石，因而从健康角度来看，数字经济促进了就业质量的提升。最后，数字经济的发展，可以帮助改善劳动者的工作体系，增强政府的数字治理能力，推动信息的公开，让劳动者的劳动权益和社会安全得到更合理、更科学的保障[18]。数字经济时代，以“互联网+”为代表的数字经济推动社保经办业务由线下向线上转移，通过智慧人社、电子社保卡、移动支付等方式达到“让数据多跑、让百姓少跑”的目的。这些多种多样的参保办理方式提高了办理效率，为劳动者提供稳定的生活保障，进而提升了就业质量。
3.2.产业结构升级路径
数字经济推动产业结构升级首先是表现在企业生产过程中，数字技术的不断的引入，在生产端有利于精准调配生产资料，提升生产效率；在需求端可以通过大数据准确获悉市场动向，把握消费者偏好和需求动向，降低销售成本，提升企业利润率，从而有助于企业提高研发资金投入和技术创新，促进了产业结构升级。其次是表现在劳动者本身上，数字技术难度较大，而且技术更新也较快，需要劳动者不断的接受教育和技能培训才能适应数字技术的发展需要，随着技术创新能力的增强，会促使产业结构不断升级，大量劳动力转移到科技含量比较高的行业中，而这些行业对劳动者的要求也相对较高，又会使得劳动力增加人力资本投资，进而推动就业质量提高。最后是表现在传统产业上，数字化的经济模式能够带动传统产业的智能化转型，有利于技术创新从而推动产业结构升级。产业结构升级会使一些劳动力劳动和资本密集型岗位被技术密集型岗位所替代，短期内会造成一些人的失业，但从长期来看随着大量高技术新兴产业出现也会创造出一些就业机会，由于被替代的往往是低技能就业岗位，而新创造的往往是知识和技术密集型岗位，从而整体上有利于就业质量提升。在上述研究的基础上，本文提出了如下研究假设：
H1：数字经济的发展可以促进就业质量的提高。
H2：数字经济发展通过提高人力资本水平来促进就业质量的提升。
H3：数字经济发展通过推动产业结构的优化促进就业质量的提升。
4.研究设计
4.1．解释变量
我们运用熵权法从数字基础、数字技术、数字产业以及数字应用这四个关键维度，构建了包含13个具体指标的数字经济综合指数。具体指标体系见表1。
表1.数字经济综合指标评价体系
4.2被解释变量
就业质量也是一个综合性指标，本文主要从就业环境、就业能力、劳动报酬以及劳动保护四个关键维度，运用熵权法构造就业质量评价指标，具体指标见表2。
表2.就业质量综合指标评价体系
4.3控制变量
为更好地理解数字经济的发展如何促进更加充分和优质的就业，需要对其他可能影响到就业质量的因素进行控制，具体包括经济发展水平、就业数量、财政政策等3个指标。其中，经济发展水平参考了司小飞(2022)[19]采用人均GDP取对数来表示，就业数量参考王军(2018) [20]用城镇年末就业人员数来表示，财政政策参考张顺(2022) [21]用地方财政一般预算收入占地区GDP的比重来表示。
4.4模型构建
在理论分析的基础上，本文以各省份的面板数据为基础，建立了一个实证模型，具体形式如下：
其中，i和t分别表示省(自治区、直辖市)和年份，Yit表示省(自治区、直辖市)i在t时期的就业质量水平；Xit表示省(自治区、直辖市)i在t时期的数字经济发展水平;Kit为一系列控制变量；μi为第i个省(自治区、直辖市)不可观测的省份效应，λt为时间效应，εit为随机扰动项。α0为模型的截距项，β1为数字经济对就业质量影响的系数。
4.5数据来源
本文所使用的数据资料全部来自2012-2021年《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》以及各省（自治区、直辖市）统计年鉴。
5.实证分析
5.1.基准回归结果
表3.数字经济对就业质量影响的基准回归结果
注：*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性；括号内数值为标准误，下表同。
通过表3的逐步回归分析，发现数字经济对就业质量有正向影响，其回归系数均达到1%的显著水平，证实了之前的研究假说H1。随着数字技术与实体经济的深度融合，不仅促进了传统产业的转型升级，还催生了全新的就业领域和岗位。这些新兴岗位为劳动者提供了更丰富的选择机会，允许他们采用更为灵活的工作方式，从而提高工作效率，减轻工作负担，进而提升了整体的就业质量。此外，数字经济作为一种新兴的技术进步模式，持续推动着经济的高质量发展，增强了企业的生产效率和产业的整体竞争力，为劳动者营造了一个优质的就业环境，最终促进了劳动力就业质量的显著提升。
5.2.异质性分析
鉴于中国地域辽阔、人口众多，且各区域间经济发展水平和数字经济发展程度存在显著差异，这些差异对区域间就业质量的影响值得深入探讨。为此，本文实证分析东、中、西三大经济区域各区域数字经济对就业质量的异质性影响。检验结果见表4。
表4. 区域异质性分析
从表4可以看出，数字经济对我国各区域的就业质量存在着明显的差异。在探讨区域差异对数字经济与就业质量关系的影响时，我们发现东、中、西部地区呈现出不同的作用强度，具体表现为“西部最强，东部次之，中部较弱”。针对东部地区，数字经济的繁荣与就业质量的提升之间呈现出显著的正向关联，这一结果源于东部地区较高的数字经济发展水平和广泛的应用实践，这些不仅显著提高了劳动者工作时的效率，还增加其收入水平。此外，东部地区在制度环境、工资收入以及人才引进政策等方面具备显著优势，这些优势进一步推动了地方产业结构的优化升级，从而提升了劳动力的整体就业质量。
在审视西部地区时，我们观察到数字经济在提升就业质量方面展现出了最强的效果。这主要是由于：一来是一直以来西部地区经济发展慢，工作环境艰苦，资金投入也不足。国家为了缩小东西部发展差距，统一国家的经济发展步伐，近年来，国家不断地对西部地区加大资金投入，并且在政策上，实施了多项鼓励大学生到西部就业的优惠政策，加强人才的引流，不知不觉中提高了西部地区的人力资本水平，进而促进了西部地区就业质量的发展。二来是因为近年来数字经济、大数据的发展造就了抖音、快手等数字化平台，很多人会通过这种数字化平台灵活就业，改变了就业形态，实现人力素质和人力资本的提高，进而提高了地区的就业质量。
5.3.机制检验
为了深入剖析数字经济如何影响就业质量，本文在基准回归模型的基础上，引入了人力资本水平（HCI）和产业结构（INST）作为中介变量，旨在研究“数字经济－人力资本水平－就业质量”以及“数字经济－产业结构－就业质量”的传导路径。回归结果整理在表5和表6中。
表5.人力资本(HCI)的中介效应检验
表5结果显示数字经济与就业质量显著相关，且回归系数0.746。数字经济与人力资本显著相关，系数显著为正。加入中介变量人力资本(HCI)时，数字经济与就业质量的显著关系并没有发生变化，但是系数由第一步的0.746减小到0.683，这表明在数字经济和就业质量的关系中，人力资本是部分中介，这一结果印证了假设H2。
表6.产业结构(INST)的中介效应检验
表6结果显示数字经济与产业结构显著相关，系数显著为正。加入中介变量产业结构(INST)后，数字经济与就业质量的显著关系并没有发生变化，但是系数由0.746减小到0.470，说明产业结构在数字经济与就业质量之间起到了部分中介的作用，这一结果印证了假设H3。
6.结论与建议
作为一种新兴的经济形态，数字经济在我国的发展对于提升就业质量具有深远意义。本文旨在深入探讨这一现象，为此，我们收集了2012至2021年间31个省份的面板数据，借助熵权法构建了数字经济综合发展指数与就业质量指数。在此基础上，通过建立固定效应模型考察数字经济对就业质量的直接影响和间接影响，得出以下结论：数字经济的发展对提升就业质量具有显著的正向作用。通过探究数字经济发展对就业质量影响的异质性，我们发现东部、中部和西部三大地区在数字经济的影响力度上表现不一。从影响程度来看，西部地区受到的积极影响最为显著，东部地区次之，而中部地区则相对较弱。中介机制检验发现数字经济可以通过促进产业结构升级和提高人力资本水平间接作用于就业质量的提升。
基于以上结论，本文提出如下对策建议：首先，为了促进数字科技与实体经济的深度融合，需努力缩小区域间的数字鸿沟目前，各地区数字经济的发展状况极不均衡，特别是在中西部地区。因此，我们需着重加强中西部地区的数字基础设施建设，深化数字技术在多领域的应用，以增强中西部地区的数字经济实力，逐步缩小与东部地区的差距。同时在中西部地区，应当积极策划并执行数字人才发展战略，并全力推进“互联网+职业技能提升项目”。其次，加快产业结构转型升级的步伐。增强数字经济发展的基础设施建设，加快数字经济人才的培养，鼓励数字经济企业的技术创新与技术推广，引导数字经济产业聚集发展，推动数字技术与区域实体经济转型升级有机结合，推动相关企业的数字化、网络化和智能化改造。最后，促进“人才链”与“产业链”深度对接。数字经济的驱动实质是人才驱动，因此，政府要积极制定人才政策和规划，加大教育和社会培训的支出，积累人力资本，提高人力资本与数字经济的交互效应。
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