周金秀，郭 蕊，雷雪莲

（兰州财经大学 统计学院，甘肃 兰州 730020）

截至2019年底，我国第三产业就业人数约36721万人，约占总就业人口的47.4%，而城镇服务业是我国第三产业的重要组成部分，城镇服务业的发展对我国就业市场起着举足轻重的作用，处理好城镇服务业就业问题对经济快速发展、社会和谐稳定具有很强的现实意义。近年来，我国人才就业压力逐渐增大，为应对就业压力，2020年，政府工作报告中提出了稳就业的政策目标，其中政策工具就包括促进数字经济的发展。数字经济可以通过提升教育领域信息技术数字化应用，提高人才培养质量，增强劳动竞争力，从而减小就业压力，增加人才红利。目前，数字经济早已渗透整个服务业，[1]在提高生产效率，给人们带来巨大利益的同时，也将对服务业就业产生深远影响。结合数字经济的发展，本文旨在研究数字经济对城镇服务业就业及就业结构的影响。

一、文献综述

数字经济对城镇居民服务业就业的影响，是促进还是抑制？一方面，由于技术、创新的发展，越来越多的工作岗位被智能机器所替代；另一方面又会创造出新的工作岗位，引发就业结构变化。对此，许多学者进行了研究。郑吉昌和王恕立等认为技术进步提高了生产效率，社会必然要扩大生产规模,更多地雇用各类劳动力，从而促进了服务业就业。[2]，[3]戚聿东等提出数字经济优化了就业结构，为高质量就业提供契机，显著增加了第三产业就业比重和各省就业质量得分。[4]而孟祺、David Auto和Anna Salomons研究发现数字经济并没有减少就业规模，而且增加了高技术密集型就业数量，减少了劳动密集型就业人数。[5]，[6]隆云滔等则认为短期内人工智能新技术对具体行业、部门、企业的干扰不可避免，而长远来看，新技术的突破并不会削弱总的劳动力需求。[7]根据发达国家服务业就业结构变迁对我国的启示，生产性服务业和公共基础性服务业是今后我国就业增长的主要领域。[8]需要大力推进城市化建设、培养社会化和专业化人才，刺激生产性服务需求，促使生产性服务业吸纳更多的就业。[9]通过加大服务业固定资产投资、增加公共服务财政投入、加快城镇（市）化进程等举措来缓解就业压力。[10]

根据已有文献可以总结出，大部分学者认为数字经济对服务业就业结构优化有促进作用。随着高技术、高水平、高技能人才的增加，服务业对劳动密集型就业人员的需求就会相对减少。但是众多文献只讨论了均值回归，对不同分位点上的影响研究甚少；并且均是对整体就业结构水平的讨论，很少针对城镇服务业进行研究。

基于此，本文在测算数字经济时，加入了数字经济发展环境水平作为二级评价指标；在研究范围上，从整体就业缩小到城镇服务业就业；从不同的分位点上衡量数字经济对城镇服务业就业的影响；比较不同地区、不同性质的城镇服务业就业受数字经济的影响程度。

二、数字经济对城镇服务业就业影响的理论基础

数字经济对城镇服务业就业的影响主要表现为替代效应和促进效应。

（一）数字经济对城镇服务业就业的替代效应

数字经济对于城镇服务业就业的负面影响，主要是引发劳动者知识和技能等与劳动力市场需求不匹配的结构性失业问题。随着数字经济的发展，各产业内部结构会发生一定变化，随之而来的是各产业就业结构的变化，在产生新岗位的同时，旧岗位将面临被淘汰，并且部分岗位的劳动者被新兴的人工智能所取代，导致一些传统服务业人员将会面临失业的风险。例如，拼多多、淘宝、京东、美团等电商平台的发展，无疑会减少传统的线下餐饮业、线下零售批发业对服务员的需求。在金融行业中，股票、基金、债券等信息在网上随处可查，开户、交易等手续在电脑或手机上完成，传统的证券交易所将不再需要过多的人工，这些就业人员也将会面临失业风险。由此看出，数字经济对城镇服务业就业产生了一定的替代作用。

（二）数字经济对城镇服务业就业的促进效应

随着数字经济的快速发展，全要素生产率得以提高，[11]降低了生产成本，从而促进市场规模扩大，进一步增加了就业需求。尽管数字经济对就业会产生一定的负面影响，但随着电子科技、信息技术的快速发展，也将会产生更多新的就业岗位，对劳动者的需求将会增加。例如，数字经济的发展带动了电商平台的发展，使得物流快递行业发展壮大，这些数字经济带来的服务业新兴发展模式，无疑会增加外卖员、快递员、电商等人才需求。伴随“5G”时代的到来，我国所需开发、研制高科技和维护互联网安全的岗位需求也迅速增加。长期看来，数字经济对城镇服务业就业会产生促进作用。

综上所述，数字经济尽管会减少对部分传统就业岗位人员的需求，对就业产生替代效应，但同时，数字经济也将创造出更多新的就业岗位，增加对新兴就业人才的需求，给就业带来积极的促进效应。

三、数字经济指标测算

（一）数字经济构建原理

在数字经济测算方法中，中国信通院将数字经济分为数字产业化和产业数字化两个方面进行测算；腾讯研究院通过运用“互联网＋经济指数”对GDP 的影响推算出数字经济的发展水平；本文借鉴关会娟和李晓钟的做法，[12]，[13]主要从数字化基础设施、数字化交易、数字化载体和数字经济发展环境水平四个维度构建数字经济评价指标体系，对数字经济发展水平进行估算。估算数字经济的具体指标如表1所示。

表1 数字经济评价指标体系

（二）数字经济权重计算方法

本文采用熵权法对数字经济权重进行计算，熵权法是利用指标的差异程度来度量已知数据中包含的有效信息和指标权重。指标的离散程度越大，熵值越小，说明信息的有效价值越大。基本操作步骤如下：

1.初始数据矩阵标准化

假设有m个评价对象和n项评价指标，形成评价系统的初始数据矩阵表示第i个评价对象在第j项指标中的数值。为消除指标间量纲差异的影响，本文采用极差变化法进行无量纲化处理，因为指标均是正向指标，因此，计算公式如下：

3.计算第j项的信息熵ej和差异系数dj

4.权重的计算（权重结果如表1所示）

（三）测算结果与评析

由于所研究的数据样本个数（360）较多，在运用熵权法计算完成后，数字经济的取值区间为[0,0.03]。为了更直观地分析数字经济发展水平，选取不同省（区）市奇数年份的数字经济发展水平折线图。如图1所示，广东省数字经济发展水平值最高，其次是北京市，说明经济越发达地区数字经济发展较快，而新疆、甘肃、青海和宁夏等发展相对迟缓的地区，数字经济发展缓慢。随着时间的推移，2009-2019年数字经济发展速度不断加快，广东省不同年份的数字经济发展水平相差较大，说明经济越发达的地区数字经济加快发展的趋势越明显，而发展相对落后的地区数字经济发展增速并不明显，如甘肃、青海、宁夏等地区。

图1 各省份数字经济发展水平

四、数字经济对城镇居民服务业就业影响的实证分析

本文借鉴邓仲良的研究方法将服务业分为生产性服务业、消费性服务业和公共基础性服务业来进行研究。[14]服务业的具体分类如表2所示。

表2 中国服务产业分类

（一）变量选取与数据说明

研究选取2008～2019年除西藏和港澳台以外的30个省（市、自治区）为研究样本，所有数据主要来自国家统计局、《中国统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》和《中国电子信息产业统计年鉴》。

研究的被解释变量为各省城镇服务业就业总人数、城镇生产性服务业就业人数、城镇消费性服务业就业人数和城镇公共基础性服务业就业人数。核心解释变量是第三部分测算的数字经济发展水平。

通过参考大量就业方面的相关研究，加入以下控制变量：各省不同性质城镇服务业的平均工资水平、服务业经济发展水平、人口状况、文化教育程度、城市化水平，具体以第三产业增加值来衡量服务业经济发展水平，以人口自然增长率来衡量人口状况，以每十万人口高等学校平均在校生人数来衡量各地区文化教育程度，以地区城镇人口比重来衡量各地区城市化水平。相关的变量定义及描述如表3所示。

表3 变量定义及描述

（二）模型构建

1.城镇服务业总体就业

首先，分析数字经济与城镇服务业总体就业人数的关系，绘制散点图（如图2所示），可以看出，不同数字经济发展水平对城镇服务业就业人数的影响程度存在差异。仅用普通最小二乘的方法进行回归分析无法准确诠释被解释变量条件分布的全貌，为了更好地衡量数字经济对就业人数影响的异质性，文中选取分位数回归模型来探究两者之间的关系。

图2 数字经济与服务业就业人数的散点图

已知分位数水平为τ，城镇服务业就业人数第τ个分位数模型表达式为：

其中，变量的下标i表示第i个省份，t表示第t年的数据，εit为随机扰动项，τ（0<τ<1）为分位数，参数a（jj=1,2,3,4,5,6）随着τ取值的变化而变化。假设a1为正值，代表数字经济对服务业总体就业有正向影响，说明数字经济对服务业的就业有促进作用。

2.城镇服务业就业结构

将城镇服务业分为城镇生产性服务业、城镇消费性服务业和城镇公共基础性服务业三类，分别研究数字经济对不同性质城镇服务业就业的影响。同样，解释变量为数字经济发展水平，被解释变量为三种不同性质的服务业就业人数，经过Hausman检验后，构建固定效应模型，设定城镇生产性服务业、城镇消费性服务业和城镇公共基础性服务业就业人数的面板固定效应回归模型，表达式分别为：

其中，变量的下标i表示第i个省份，t表示第t年的数据，εit为随机扰动项，β（jj=1,2,3,4,5,6）为各解释变量的系数。如果β1为正值，表示数字经济对城镇服务业就业有正向影响，对该类服务业就业有促进作用。

（三）实证结果分析

1.城镇服务业总体就业分析

首先将数字经济对城镇服务业就业总人数进行OLS基准回归，然后分别选取0.1、0.5和0.9分位点进行分位数回归，在0.01显著性水平下，回归方程均是显著的，核心解释变量数字经济发展水平的回归系数也是显著的。与OLS相比，分位数回归模型更为精确地描述了数字经济对城镇服务业就业的变化范围。随着分位点的增加（0.1→0.5→0.9），数字经济发展水平（D）对城镇服务业就业的分位数回归系数呈现上升趋势，0.1分位点上系数a1估计为15058.3，0.5分位点上系数a1估计为27958.3，0.9分位点上系数a1估计为35270，这表明，数字经济对城镇服务业就业人数的条件分布的左端的影响小于对其右端的影响。也就是说，数字经济发展水平提高，会加快城镇服务业就业人数的增长，这与前文设定的假设吻合。另一方面，参数估计系数的标准误呈现上升趋势（1417.1→1563.3→3046.6），说明对于条件分布右端的分位数回归系数的估计较不准确。

表4 分位数回归与OLS对比

下一步，绘制由分位数回归得到的系数随分位点变化的情形图，结果如图3所示。随着分位数点的变化，核心解释变量数字经济发展水平的分位数回归系数呈现上升趋势，印证了上表中数字经济的分位数回归系数随着分位点上升而上升的趋势。另外，由于系数估计值的标准误先变小后变大，在条件分布的两端，95%的置信区间通道则先变窄后变宽，并且在0.35分位数左右，数字经济系数的标准误最小，拟合效果最好。

图3 数字经济的分位数回归系数的变化

2.城镇服务业就业结构分析

将三类城镇服务业分别作为被解释变量，研究数字经济发展水平对其影响，模型回归后估计结果如表5所示，数字经济对各城镇生产性服务业、消费性服务业和公共基础性服务业的影响均在0.01的显著性水平下显著为正，说明数字经济水平的发展对各地区三类城镇服务业就业有显著促进效用，其中影响程度为：生产性服务业＞消费性服务业＞公共基础性服务业。主要原因是城镇生产性服务业所包含的产业属于高端技术服务业，[15]高端技术服务业就业人数与电子科技、信息技术等高度密切相关，因此，城镇生产性服务业就业受数字经济的影响较大；而城镇公共基础性服务业所针对的是我国各地区的基础设施建设，发展相对稳定，受数字经济的影响较小。在基准回归结果中，第三产业产出增加值和人口增长也对各城镇服务业就业人数有积极影响；城镇化对消费性服务业有促进作用，主要原因是城镇化使得人口向城镇流动，带动了城镇居民消费，增加了城镇消费性服务业的劳动力需求。

表5 数字经济对各服务业的影响

将样本按不同地区不同性质的城镇服务业就业情况做面板固定效应模型回归，在0.01显著性水平下，回归方程均是显著的，核心解释变量数字经济发展水平的回归系数也是显著的。如表6所示，中部和西部地区的城镇公共基础性服务业就业受数字经济的影响明显高于其他服务业，主要原因是，近年来为缓解东、中、西部地区的收入差距和发展不平衡等问题，大量资金涌入中部和西部，投资基础设施建设，增加了对公共基础性服务业劳动力的需求。各地区城镇生产性服务业就业状况受数字经济的影响大于消费性服务业，一方面，市场需求大于市场供给，需要更多的劳动者投入生产性服务业；另一方面，城镇生产性服务业与电子科技、信息技术等密切相关，数字经济对其影响较大。数字经济对城镇服务业总体就业、城镇生产性服务业就业、城镇消费性服务业就业和城镇公共基础性服务业就业的回归系数均为正，说明数字经济对城镇服务业就业有促进作用。数字经济对东、中、西部地区就业均产生了显著的促进效应，且三地区受数字经济的影响程度相比较：西部＞中部＞东部，与戚聿东所得结论基本一致，主要原因是东部地区经济发展迅速，人才需求大于人才供给，基本实现充分就业，而中、西部地区就业岗位相对较少，就业信息的搜索难度显著大于东部地区。[16]综上所述，相较于东部地区，数字经济对中、西部地区城镇服务业就业的积极影响更大，即中、西部地区劳动力市场对数字经济的敏感度更高。

表6 数字经济对各地区城镇服务业的影响

五、结论与建议

（一）结论

本文使用中国2008～2019年除西藏和港澳台以外的30个省（市、自治区）的面板数据构建了数字经济的测算指标，并采用熵权法对各类指标的权重进行了计算。基于数字经济的测算结果，实证分析对城镇居民服务业就业结构的影响，结果发现：第一，经济发展较快地区数字经济的测算结果明显高于经济发展相对落后地区，并且，随着时间的推移，经济发展较快地区的数字经济增速越快，而发展相对落后地区数字经济增速并不明显。第二，在分位数回归中，随着分位数的增加，数字经济发展水平的分位数回归系数呈现上升趋势，即数字经济发展水平越高，越能加快城镇居民服务业就业。第三，从全国来看，数字经济发展越快，对各类城镇服务业就业的促进作用越大。其中，受数字经济的影响程度：生产性服务业＞消费性服务业＞公共基础性服务业。而由于国家大力投资中西部建设，使得数字经济对中部和西部地区城镇公共基础性服务业的影响大于生产性服务业和消费性服务业。第四，数字经济对东、中、西部地区就业均产生了显著的促进效应，且中、西部地区受数字经济的影响大于东部地区。

（二）政策建议

当下，各行各业或多或少都会受到疫情影响，而数字经济的到来为经济发展带来了新的机遇。为发挥数字经济在优化城镇服务业就业结构中的作用，提出以下三点建议：

1.平衡各区域数字经济发展

数字经济的发展会促进各地区经济的发展，在维持发达地区数字经济发展水平不变的情况下，应重视经济发展相对落后地区的数字经济发展，加大对中西部地区数字经济发展的资金投入，扶持中小型企业。地方政府应根据地方特色引进先进技术，鼓励科技创新，重视人才培养，促进区域经济协调发展。

2.调整优化服务业结构

首先，要加强消费性服务业和生产性服务业的融合，打造定制化、专业化、信息化为特征的现代生活服务业。其次，银行等金融机构需主动应对受疫情影响严重的批发零售、住宿餐饮、文化旅游、运输物流等服务业的金融需求。最后，服务型企业应改造提升服务质量，适应大众消费心理，凝心聚力，加大创新。

3.建设高效就业服务体系

数字经济的发展会加快各服务业就业，但影响程度在生产性服务业、消费性服务业和公共基础性服务业中存在差异。因此各级政府应该在协调发展的基础上推动建设高效就业服务体系，加大扶持政府公共机构融合就业服务机构的力度，促进人力资源的智能匹配，实现就业服务体系的数字化转型。[17]加快就业社会保障体系改革，建立新型劳动者保障机制，提高保障机制的灵活性和全面性。

4.加强对数字经济的人才培养

目前，大多数人才技能仍停留在较为传统的生产或制造行业内，在大数据、人工智能等新兴领域缺乏具备数字化思维能力的跨界人才。需加强对数字经济人才的培养，在教育机构的结构和规模上采取一定补贴引领措施；在基础教育领域，重点培养下一代的数字化思维与创新能力；在高等教育领域，扩大数字经济教育规模；在职业培训领域，提高劳动者对数字经济技术的认识，注重培养与行业发展相匹配的劳动技能，满足数字经济时代对劳动者的多元化需求。