余 洋,彭定赟

(武汉理工大学 经济学院,武汉 430070)

一、相关研究文献综述

随着互联网、大数据、云计算等数字科技的加速创新,数字经济正成为推动中国经济高质量发展的新动能。《中国数字经济发展白皮书(2022)》指出,2021年我国数字经济规模达到45.5万亿元,同比增长16.2%。随着数字经济的发展,数据越发成为一种重要的生产要素,在分配领域带来多方面影响。一方面,数据要素融入生产经营的各个阶段,提高了生产活动的效率,避免了资源的浪费,使得社会生产力水平不断提高。同时数据要素与传统生产要素相互融合,影响传统要素在社会生产中的作用,从而影响资源配置和要素收入份额的变动。

我国“十四五”规划纲要指出,坚持劳动收入占比提高和劳动生产率提高基本同步。优化收入分配结构、推动共同富裕。但研究表明,20世纪90年代以来,与不断增长的经济总量相比,我国劳动份额呈现下降趋势。劳动收入份额作为一个国家重要的经济变量,不仅反映了劳动者的生活水平,也在一定程度上影响着宏观经济的发展。劳动收入占比的下降意味着居民收入水平相对较低,使得消费能力不足,市场有效需求不足,社会再生产受到限制,不利于经济未来发展模式的转变。同时也会导致投资规模不断攀升,要素之间收入差距不断加大,对社会稳定和发展造成不利影响。那么,数字经济的发展是否会对劳动要素在要素分配格局中所占比重产生影响,又可能通过什么机制影响劳动份额的变化?厘清这些问题,对于我国在新发展阶段优化收入分配结构,推动生产和分配关系协调发展,提升社会经济福利,以及推进共同富裕,都具有重要的理论和现实意义。

对于劳动收入份额的研究一直是学术界的热点。关于劳动收入份额的影响因素方面的研究,Harrison发现[1],劳动与资本的比率越高,资本的回报率越高,劳动收入占比越低。经济学家李稻葵提出[2],劳动者的谈判能力越强,在利润分配中的影响力越高,劳动收入份额越高。Acemoglu指出[3],只有在经济转型调整过程中,资本增强型技术进步才会对劳动份额的变化产生负向的显著影响,而这一过程在经济均衡增长的过程中是不成立的。白重恩认为[4],税负水平越高,劳动收入份额越低;对外贸易依存度越高,劳动收入份额越高。Jayadev指出[5],政府干预有利于劳动收入份额的提升。柏培文实证分析得出[6]:产业结构升级不利于劳动收入份额的提升;技术进步阻碍了劳动收入份额的提升。通过这些研究可以看出,劳动收入份额受多方面因素的影响。基于宏观视角,Batini,et al[7]提出劳动收入份额与经济增长呈现逆周期变化趋势;李稻葵[2]提出劳动份额的演进随经济发展呈现出先下降后上升的U型态势。王宋涛[8]认为劳动收入份额与基尼系数表现为反向变化关系。

目前,数字经济成为学术界关注的热点,对于数字经济方面的研究多集中在数字经济的内涵界定、数字经济指标体系的构建与度量、数字经济与产业融合,以及数字经济对宏观经济发展的影响。对于数字经济发展水平的测度的研究,目前全球还没有研究出一个统一的标准,国内外学者对这一指标的衡量存在不同的统计口径和衡量范围。张雪玲、焦月霞[9]通过对数字经济的内涵进行分析构建了一个数字经济发展指标体系,并对全国层面的数据进行测算,没有详细对各省市的数字经济发展水平进行测度。刘军[10]在构建数字经济发展水平时注意到数字经济的融合应用方面,增加了数字交易的发展维度。从数字经济对经济社会的影响来看,杨虎涛[11]、徐晓慧[12]探究了在不同的作用机制下数字经济对经济高质量发展的影响显著为正。向国成[13]实证分析得出数字经济可以直接或间接地提高居民消费水平。

现阶段关于数字经济对劳动份额影响的研究相关文献较少。丘雅琪[14]通过理论分析,探讨得出数字经济对劳动收入份额会产生负向的替代效应和正向的驱动效应,总效应有待进一步实证考察。柏培文[15]从劳动者权益角度进行研究,得出数字经济发展对低技能的简单劳动具有明显的替代作用,低技能劳动者的权益不断恶化,对中高技能劳动者权益的影响不明显。罗小芳[16]基于微观数据实证分析得出数字经济能够提高劳动收入,并且对低收入群体的劳动收入提升的作用更大。戚聿东[17]基于微观数据探讨了数字经济背景下互联网的使用对于灵活就业者自雇概率的增加和灵活就业时间的延长都有显著提升作用。焦音学[18]从三大产业的角度得出以互联网为代表的数字经济对第二、第三产业劳动收入份额具有正向影响,但对第一产业影响不显著。

综上所述,目前一些学者关于数字经济和劳动收入份额的研究取得了一系列的成果,并且已有研究表明数字经济对劳动收入份额存在一定程度的影响。基于此,本文在已有研究的基础上,对数字经济、劳动收入份额变化及产业机构升级问题进一步做出了如下研究推进工作:其一,从数字基础设施、数字技术应用、数字创新能力三个维度运用熵权-TOPSIS法测算中国省级层面的数字经济发展水平,构建2013-2017年中国数字经济发展指数省际面板数据,并评价了我国数字经济发展的特征;其二,从产业结构升级视角探讨数字经济发展水平对劳动收入份额的影响,通过建立中介效应模型,探讨产业结构升级是否在数字经济对劳动收入份额影响的过程中存在中介作用;其三,利用面板门槛模型对产业结构升级中介传导路径进行分析,为我国更好地利用数字经济的红利推动劳动份额的提升提供理论支撑和经验证据。

二、理论分析与研究假设

数字经济催生出数据这一生产要素不断渗透到各个领域,对资源配置和社会生产都产生着深刻影响。一方面,数字技术由于在程序化、简单化工作领域具有效率高的显著优势,对具有重复性、单一性的劳动力有替代效应,使得市场对这类劳动力的需求减少,导致劳动收入份额趋于下降。另一方面,高技能劳动力与数字技术相互融合补充焕发出更大的活力,数字经济背景下,市场对于高技能人才的需求不断扩大,高技能工作岗位也不断增加,使得这类劳动者在国民收入中所占比重不断提高,同时,数字技术的引进也对技能工作者专业性的要求也不断提高,企业为了招聘和留用高技能人才也会相应地提升高技能岗位的工资水平,因此高技能工作者抬高了劳动收入份额。与此同时,数字经济催生出的新业态、新模式也创造了对灵活性劳动力的大量需求,极大拓宽了就业渠道,在一定程度上促进了低技能劳动者的就业。并且数字经济的蓬勃发展也对劳动者素质提出了更高的要求,传统型劳动力通过培训学习使得自身技能不断提升,对工作岗位有更多元的选择,因此,数字经济通过对高技能人才的驱动加上对低技能工作岗位的补充,有效地提升了劳动收入占比。基于此,本文提出以下假设1。

假设1:数字经济对劳动收入份额的提升具有正向促进作用。

数字经济作为实现经济高质量发展的新型经济形态,一方面,数字化的技术、商品与服务渗透融入传统产业,即产业数字化。数字化技术的应用可以快速整合信息,调配资源,精准分配,智能生产。同时,数字化网络平台的应用可以有效减少供应方和需求方之间的信息不对称,消除买卖双方之间的沟通障碍,降低决策时间,减少流通和交易成本。数字技术推动传统产业从研发、生产到流通的各个环节提高生产效率,在这个过程中产业结构不断转型升级。另一方面,数字技术应用于市场,涌现出一大批新兴产业和新商业模式,促进了数字产业链和产业集群的蓬勃发展,即数字产业化。数字化产业的出现又进一步推动产业结构优化升级。在数字经济推动产业结构动态变化过程中,各产业的劳动和资本比例以及各产业的产出在国民收入中的比重发生变化,随着产业结构不断向高级化演变,劳动收入份额提升。基于此,本文提出假设2:

假设2:数字经济通过推动产业结构升级对劳动收入份额产生促进作用。

当产业结构升级指数较低时,产业结构高级化和合理化水平较低,数字经济的推动对经济体系的变革作用、对其他行业的辐射作用、对产业发展的融合作用还未彻底显现,加上要素市场的不断发展,使得大量的资本对劳动产生替代,从而拉低劳动收入份额。当产业结构升级指数上升到一定水平时,产业发展布局更合理,数字技术更好地与产业进行融合并应用于生产生活等领域,进一步强化数字经济对劳动收入份额的促进作用。基于此,本文提出假设3:

假设3:产业结构升级在数字经济对劳动收入份额提升的促进作用中存在门槛效应。

综上,数字经济对劳动收入份额的作用机制分析可图示如下(见图1)

图1 数字经济对劳动收入份额的作用机制

三、研究设计

(一)模型设定

为了探究数字经济对劳动收入份额的影响程度,设定基准回归模型如下:

(1)

其中,i、t分别代表省份和年份,Lsit为被解释变量劳动收入份额,Digit表示核心解释变量数字经济发展指数,Controlit是一系列控制变量,εt为随机误差项。

为了进一步探究数字经济是否会通过产业结构升级对劳动收入份额产生影响,本文借鉴温忠麟等[19]提出的中介作用检验过程,结合前文研究构建如下模型:

(2)

(3)

(4)

该检验步骤为:第一,检验解释变量Dig的回归系数β1是否显著,如果β1显著,则进入第二步,否则检验终止。第二,对系数α1和系数γ2进行检验,如果二者都显著,说明存在间接作用,进入第三步;如果系数α1或系数γ2有一个不显著,则进行Sobel检验或Bootstrap检验,若显著,进行第三步,否则中止下一步检验。第三,根据上一步检验情况,如果系数γ1不显著,说明存在完全中介效应;即数字经济对劳动收入份额的影响都是通过中介变量产业结构升级来实现的;如果γ1显著,则通过α1γ2与γ1的符号判断是否为部分中介效应或遮掩效应。

进一步,为验证假设3,本文在基准回归模型的基础上,借鉴Hansen[20]的做法,进一步构建面板门槛回归模型:

(5)

若检验存在单一门槛,则将模型扩展为双重门槛,若为双重门槛,则以此类推。

Lsit=η0+η1Digit·I(Strit≤γ1)+η2Digit·I(γ1γ2)

(6)

其中,Strit是门槛变量,γ是门槛值,I(·)表示指示函数,在满足括号内表达式的情况下取值为1,反之取值为0,其余变量名称和含义同前文所述。

(二)变量选取

1.被解释变量:劳动收入份额(Ls)

本文的被解释变量为劳动收入份额Ls。劳动收入份额被定义为劳动收入在国民生产总值中所占的比重。借鉴白重恩[4]的研究,本文运用省际收入法GDP数据计算劳动收入份额,因此

2.核心解释变量:数字经济发展指数(Dig)

现有文献对数字经济发展水平的测度未能达成共识。本文从数字经济的内涵和发展特征出发,参考以往学者的研究,从数字基础设施、数字技术应用、数字创新能力三个层面选取了18个二级指标对我国省级层面的数字经济发展水平进行测度,形成的指标体系如表1所示。

针对上述指标,本文运用熵权-TOPSIS二元综合评价法对数字经济发展指数进行测度,该方法的核心思想为在对各测度指标进行无量纲标准化处理的基础上,采用熵权法赋予各测度指标权重值,然后利用TOPSIS法对各省份数字经济发展水平进行量化排序。熵权-TOPSIS法结合了两种方法的优点,使得测度出的结果更加客观合理。本文依据该方法获得2013-2017年30个省份(不含西藏)数字经济发展指数。

根据测度出的我国数字经济发展水平的值而绘制出的核密度曲线图2可以看出,我国数字经济发展水平的变化主要呈现以下趋势:从核密度曲线的分布位置来看,核密度曲线逐年右移,表明我国数字经济发展水平在样本期内逐年提高;从核密度曲线的分布形态来看,核密度曲线表现为明显的右拖尾,并且右拖尾存在逐年拉长现象,表明全国范围内数字经济发展水平的空间差距在逐步扩大;从核密度曲线的形状来看,每一条曲线的主峰后存在轻微突起的侧峰,说明少部分地区数字经济发展水平较高;随着核密度曲线在样本期内峰值逐渐降低,宽度逐渐增大,这表明我国各省份数字经济发展水平差异程度逐渐加大。

图2 2013-2017年我国数字经济发展核密度曲线

3.中介变量:产业结构升级指数(Str)

关于产业结构升级的综合情况,本文借鉴干春晖等[21]的做法,从产业结构合理化和产业结构高级化两个维度来反映。

其中,产业结构合理化是度量产业之间的协调能力和关联水平,本文采用泰尔指数来度量,公式如下:

(7)

其中,i表示省份,t表示年份,Yit表示地区生产总值,Yit,j表示第j产业增加值,Lit表示三次产业总就业人数,Lit,j表示第j产业就业人数。当TLit=0时,表明资源在三次产业之间的配置是合理的,经济是均衡的,TLit值越大,产业结构合理化水平越低;TLit值越小,产业结构越合理。

产业结构高级化反映的是一国产业结构的重心主要着眼于经济发展的长远利益,表现为由第一次产业占优势比重逐渐向第二次、第三次产业占优势比重演进。本文采用综合性较强的产业结构系数来度量产业结构高级化水平,公式如下:

1)将原始图像(图3(a))与分割后图像(图3(c))求“与”，即鸡蛋整蛋区域内的图像保留，而区域外的图像全部为黑，得到鸡蛋轮廓内部图(图4(a))。

(8)

其中,ISC表示产业结构高级化程度,其值介于1到3之间,越接近于3,表示该地区产业结构更高级。

基于以上方法计算出各省份产业结构合理化和高级化程度后,运用熵权法对这两项指标进行赋权,并用求得的权重对标准化处理后的数值进行加权求和,即得出各省份在样本期内的产业结构升级指数。

4.控制变量

为控制其他因素的影响,本文选取了如下的控制变量:(1)外商投资水平(Fdi),用外商直接投资额占GDP的比重刻画;(2)政府干预(Gov),用地方财政支出占GDP的比重来刻画;(3)国有经济比重(Soe),用国有控股工业企业工业销售产值占规模以上工业企业销售产值的比重来刻画。(4)人力资本水平(Edu),用平均受教育年限来衡量,计算方法为(文盲人数×1+小学学历人数×6+初中学历人数×9+高中与中专学历人数×12+大专以上学历人数×16)/6岁以上人口总数。

(三)数据来源与描述性统计

本文所选取变量的数据时间地区跨度为2013-2017年我国30个省市区(西藏数据缺失严重,故剔除),数据来源为《中国统计年鉴》《中国信息产业年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国工业年鉴》等。变量的描述性统计如下表所示。

四、实证结果与分析

(一)变量的平稳性检验

在作实证分析前,为了防止出现伪回归,本文先对各变量进行单位根检验,如表3所示,结果显示,各变量数据的一阶差分均在1%的显著性水平下通过HT检验,即拒绝存在单位根的原假设,认为各变量存在一阶单整关系。

表3 单位根检验

(二)基准回归结果及分析

首先,通过F检验与LM检验排除混合效应模型,其次,经Hausman检验,结果显示固定效应结果优于随机效应。表4依次汇报了加入控制变量前后固定效应(FE)和随机效应(RE)模型的回归结果。

表4分别给出了两种方法在加入控制变量前后数字经济对劳动收入份额的回归结果,本文主要关注Dig系数的估计结果。表4第(1)列没有加入控制变量,结果显示在1%的显著性水平下,数字经济发展与劳动收入份额变化正相关。第(2)列添加了控制变量,Dig的系数为0.095,在5%的水平下显著为正,回归结果表明数字经济发展使劳动收入份额提高了19%(19%=0.095/0.5,其中0.5是劳动收入份额Ls的均值)。第(3)(4)列是使用随机效应模型得出的回归结果,所得的系数和显著性与前两列相近,其验证了前文的理论分析。

(三)作用机制分析:基于中介效应模型

基准回归模型显示数字经济对劳动收入份额具有促进作用,为了验证产业结构升级是否在数字经济对劳动收入份额的影响中施加作用,本文按照前文分析,选择产业结构升级指数作为中介变量,运用中介效应分析方法进行检验,具体分析结果如表5所示。

表5 中介效应检验结果

表5汇报了机制检验的结果:在第(1)列,Dig系数显著为正,符合中介效应检验的首要条件;第(2)列结果显示,数字经济发展显著促进了产业结构升级,观察系数可知,在控制变量保持不变的前提下,数字经济每提高1个单位,产业结构升级能提高0.645个单位;第(3)列结果表明,产业结构升级能够显著促进劳动收入份额的提升,产业结构升级每提高1个单位,劳动收入份额能提高0.067个单位,说明中介效应存在且显著,为了确保中介效应的稳健性,本文进行了Bootstrap检验,结果依然证明中介效应存在;第(3)列的结果显示,Dig系数不显著,说明引入中介变量条件下,数字经济的发展对劳动收入份额的提升存在完全中介效应,各控制变量的符号与显著性基本一致。

(四)面板门槛模型分析

根据上文中介效应的结果分析,进一步考虑产业结构升级在数字经济对劳动份额作用中的非线性影响,选取产业结构升级指数作为门槛变量分别进行单一门槛值,双重门槛值检验,运用Bootsrtap线性检验法,反复抽样500次,具体结果如表6所示。

表6 门槛效应检验结果

由表6可知,单一门槛通过显著性检验,但双重门槛检验不显著,说明存在单一门槛效应,对应的门槛值为0.3612。据此绘制的相应门槛估计值在95%置信区间下的LR图如下,图中横轴为产业结构升级指数(Str),虚线表示参考线,对应着临界值7.35,由图3可以看出,LR曲线的最低点表示的真实门槛值穿过了参考线最低点,由此得出门槛值真实有效。即数字经济在不同的产业结构指数条件下会对劳动份额产生不同的影响。

表7为以产业结构升级指数为门槛变量的单一门槛估计结果,由此可以看出,在不同的产业结构水平下,数字经济对劳动收入份额的影响作用不同。随着产业结构不断升级并逐渐越过门槛值水平,数字经济发展对劳动收入份额的作用由抑制变为促进。可能的原因是,当产业结构水平较低时,经济发展速度缓慢,限制了数字经济发挥作用,且劳动份额的变动也存在一定的滞后性,因此,这一阶段数字经济发展会对劳动份额的提升产生阻碍作用。随着产业结构的提升,经济发展水平提升,发展数字经济的技术支持和资金支持力度加大,企业对于数字经济的应用也更广泛,促进了劳动收入份额提升。由此,只有产业结构水平在门槛值以上才能促进劳动收入份额的提升。进一步分析发现,东部地区的北京、天津、上海、江苏、浙江等省市,中部地区的山西省,西部地区的重庆市、四川省,东北地区三省的产业结构升级指数先后越过门槛值,这一结论与前文理论分析所得结果和数字经济发展指数测算结果较为一致。

表7 门槛模型估计结果

(五)稳健性检验

1.替换核心解释变量

借鉴王军[22]、赵新伟[23]的做法,使用熵值法计算数字经济发展指数作为核心解释变量,如表8第(1)(2)列所示,回归结果表明各变量系数与显著性基本与前文保持一致,表明估计结果是稳健的。

表8 稳健性检验结果

2.中介效应的稳健性检验

3.内生性问题的处理

为了防止数字经济与劳动收入份额之间可能存在的内生性问题,考虑到劳动收入份额在时间上的延续性以及经济惯性的影响,本文参考相关学者研究,选择滞后一期的劳动收入份额,运用系统GMM对模型进行估计,结果如表8第(6)(7)列所示。系统GMM回归中,被解释变量的一阶滞后项显著,且AR(1)显著,AR(2)不显著以及Hansen检验P值大于0.1,表明工具变量是有效的,且GMM估计结果的扰动项不存在二阶或更高阶自相关,模型较好地克服了内生性问题。

五、研究结论与政策启示

(一)研究结论

本文基于2013-2017年中国内地30个省市(西藏除外)的面板数据,构建中介效应模型和门槛效应模型,考察数字经济发展对劳动收入份额变化的影响,得出以下结论:第一,数字经济不仅可以直接促进劳动收入份额的提升,还可以通过促进产业结构升级间接地提升劳动收入份额,产业结构升级在数字经济促进劳动收入份额增长的过程中存在中介效应。第二,数字经济对劳动收入份额的影响受产业结构的调节,存在显著的非线性影响,在不同门槛区间内,数字经济对劳动收入份额的影响具有不同的效应,产业结构升级指数需要达到一定水平才能促进劳动收入份额的提升。

(二)研究启示

根据上述研究结论,本文提出如下政策启示:

第一,为了推动数字经济在资源配置方面更好地发挥作用,要把数字经济高质量发展摆在首位。首先梳理我国数字科技的薄弱环节,短期内寻找质量过硬的替代资源,降低国外切断技术供应而造成的不利影响。同时,统筹谋划逐步攻克技术短板,完善数字经济基础设施,尽快实现关键技术和产品的自主创新。并面向数字技术前沿,合理利用全球数字创新资源,加快数字关键核心技术自主创新,推动实验室等科技创新平台设施建设。积极抢占数字经济制高点,不断推进数字经济高质量发展。

第二,加快数字经济与产业发展深度融合,加强数字技术在产业中的普及与应用,充分发挥数字经济带来的红利。利用数字经济的优势,对传统产业进行全面的改造升级,积极推动和扶持传统产业的数字基础设施建设和数字技术应用能力,促进传统产业焕发新的活力。并鼓励传统产业深入挖掘工业大数据和人工智能的应用潜力,积极参与产业链和区块链的建设,激发传统产业内在的独特创新力,探索出一条中国传统产业与数字经济融合发展新途径。

第三,产业结构升级在数字经济对劳动收入份额提升影响时中介效应是否发挥作用,还要看该地区的产业结构升级水平。为了更好地发挥产业结构升级的中介作用,各地区要充分考虑自身的产业结构发展差距以及经济资源水平的不同,在不同地区、不同的发展阶段制定差异化发展政策。此外,应不断提高产业竞争力,顺应国家产业政策的合理引导,实现资源优化配置,最大程度地发挥产业结构升级对劳动收入份额的正向促进作用。