数字经济培训收获(3篇)

篇一：数字经济培训收获

　　大学生数字化职业规划数字经济讲座个人收获

　　这一次的到来，给我不一样的感觉，一是学习的深度，这一次我是带着问题来学习的，如学习大数据领域的先进，学习数字经济的发展，学习数字产业化、学习产业数字化。回去后，根据这次的学习融入到我县大数据的实际工作中加以提练，学以致用。

　　二是学习有广度，学习有现场教学也有专题教学，培训中心安排的培训内容可谓丰富。这一次的学习很有提升自身能力的空间，所在我在这几天当中要好好学习，努力做好自己，不断提升见识。

　　三是专题授课核心：“人才的进步性、时代性、实践性、群众性”。作为新时代下各级各类干部，应具备这四个方面的能力，结合本职工作，才能做领域工作。如何提升互联网、大数据和数字化的领导力思维，是当下我县急需解决的工作，只有增强干部的互联网思维，才能提升干部的能力和领导力，才能助推我县建设，全面提升社会经济高质量发展。下午参观了纪念馆(爱国主义教育基地)，身同感受，一生为辛亥革命、民族教育、抗日战争、解放战争、新中国的建设作出了不朽贡献。

　　去年的新型冠状病毒对经济造成了严重影响，疫情必将对生活方式和行为产生长期影响。产业链断裂，并非病毒造成，而是由于市场的停摆，因此在短时间内影响重大，特别是对传统产业的打击是致命的。一年来，荔波县主产业（旅游）也遭受不同程度的影响，以旅游为主产业的荔波，从去年三月份开始一直低靡，其它服

　　务产业也受的影响，如餐饮、酒店、购物等领域。应对新冠肺炎这样的流行病，最重要的一个方法就是创新。经济是以创新为基础、以创新为动力的。此次疫情带给我们最重要的教训之一，就是要促进创新，以改善健康状况，加强基础设施建设，防止疾病蔓延，并提高生活便利度。因此，疫情甚至可以加速技术变革，加强创新和创业。

　　让我最有感受的有以下几点：一是线下交易向线上转变，特别是疫情之后，更多体现在购

　　物频率高了，超市去少了，但生活依就。

　　二是传统教育发生转变，去年我县学校无法正常开学，但孩子的学习要继续开展，我县依托办公平台，学校开展在线直播开展线上教育，全县涉及97所学校，参与学习学生达2万多人次，开展超过

　　2000场直播，这一次疫情丝毫不影响我县学校教育教学的开展。全县共注册970个企业组织。

篇二：数字经济培训收获

　　社会科学

　　２０２１年第２期

　　孟

　　祺数字经济与高质量就业理论与实证数字经济与高质量就业：理论与实证＊孟

　　祺摘

　　要：数字经济的发展成为提升一国国际竞争力的关键，但会不会导致劳动力替代效应？基于中国２０００－２０１８年的面板数据，实证检验了数字经济对中国就业的影响。研究结果发现：数字经济的发展并不必然减少就业规模，而是替代效应和抑制替代效应并存，导致数字经济并没有减少就业。在就业结构上表现为制造业内部促进高技术密集型就业数量但减少劳动密集型产业和中技术密集型产业就业数量，在服务业上体现为数字经济促进了包括生产性服务业、消费性服务业和公共组织的就业规模。行业产出和人均受教育程度也对就业规模和结构有一定的积极作用。关键词：数字经济；高质量就业；替代效应；促进效应中图分类号：Ｆ０６２．３

　　文献标识码：Ａ

　　文章编号：０２５７－５８３３（２０２１）０２－００４７－１２DOI:10.13644/j.cnki.cn31-1112.2021.02.005作者简介：孟

　　祺，浙江科技学院经济与管理学院副教授、博士

　　（浙江

　　杭州）３１００２３一、引言和文献综述全球疫情对我国经济造成了较大的负面影响，对就业产生了一定的冲击。新冠疫情影响最严重的是服务业，特别是批发零售业、餐饮住宿业、交通运输业、文体娱乐业和居民服务业，这些服务产业在经济停摆的状况下影响最大，而且在中国疫情稳定的情况下，国外的疫情还处于高发状态，国外的进口需求持续低迷对中国出口企业造成持续的压力，特别是电器设备、仪器仪表、纺织服装和金融制品等行业，这些行业都是中国出口比重比较大的行业。为应对就业压力，２０２０年中国政府工作报告中指出了稳就业的政策目标，政策工具包括促进数字经济发展等。按照数字经济的定义，包括了ＩＣＴ基础产业以及产业数字化的内容。数字经济在中国已有良好的发展基础，按照中国信通院的估计目前位居世界第二位。数字经济对于就业有什么样的影响呢？能不能收稿日期：２０２０－１１－２４——链长制的全球价值链视角”（全球价值链重构与高质量产业集群研究—项目编号：＊　本文系浙江省软科学重点项目“）的阶段性研究成果。２０２１Ｃ２５０３９

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　　祺数字经济与高质量就业理论与实证促进就业的提升？目前的研究发现，数字经济对就业有着矛盾的结论。国外的研究结果表明，数字经济对于劳动力需求产生的影响比较复杂，既可能产生替代作用，也可能产生促进作用①。就替代作用而言，新技术革命往往都是偏向于技术性进步，因此就会相应的减少对劳动力的需求。但是因为偏向于技术，因此在劳动力结构上，会促进技术性劳动力需求的增加，除了数字经济发展以外，就业还会受到包括许多宏观和微观因素的影响，包括经济发展制度背景、人口特征、家庭禀赋等②。中国的研究结论表明，随着互联网、普惠金融和跨境电子商务等产业的发展，促进了就业岗位的增加，也对就业结构调整产生了影响③。李小华④的研究结论认为数字经济的发展，为中小企业发展提供了非常好的发展条件，促进了就业机会的提升。詹晓宁和欧阳永福⑤认为数字经济的发展可以促进就业机会的增加，数字领域对传统产业的融合以及国际竞争力的提升，对于传统产业的就业提升有不可或缺的作用，也提升了新兴产业的就业机会。但是部分研究结果表明，数字经济对就业会产生负面影响，谢绚丽和沈艳⑥研究认为，数字经济对农村居民的创业行为有显著的正向影响，但是对城镇居民有显著的负向影响。有的研究认为，人工智能的发展对于劳动力供给和劳动生产率会产生影响，从而对于就业产生替代效应⑦。王文⑧认为数字经济进化到以人工智能为核心驱动力的智能经济新阶段，智能化生产作为产业变革和产业创新的主要方式，在对劳动力就业带来挑战的同时，也为实现更高质量的就业提供了契机。何宗樾和宋旭光⑨认为数字经济对非农就业特别是受雇型非正规就业具有显著的促进作用，并且对创业者也产生了积极影响。也有部分研究者认为包括人工智能大数据等等数字经济的发展，脑力劳动会对体力劳动产生挤出效应。从中国的实践来看，近些年中国数字经济在持续的发展，包括数字产业化以及产业数字化，都是处于蓬勃发展的过程当中，规模不断增加，与此同时中国的劳动力就业规模也不断扩张，就业结构也发生了变化。中国的特征事实表明了数字经济对于就业规模和就业结构的影响。其产生的内在机理是什么，是否能够进行实证检验？这些都需要在已有理论基础上进行创新，并且在对中国各行业数字经济规模测度的基础上进行实证检验。二、数字经济促进就业高质量发展的机理（一）数字经济对就业的替代效应数字经济是以数字化和信息为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与试题经济深度融合，不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。从这个概念可以看出，数字经济中数字技①，“”，，Ｔ２ＮＢＷＰｒａｔｅｔｅｎｂｅｒＭ．ＩａｓｔｈｅｎｅｘｔＧＰＴ：ＡＰｏｌｉｔｉｃａｌ－ＥｃｏｎｏｍＰｅｒｓｅｃｔｉｖｅＥＲ

　　ｏｒｋｉｎａｅｒ，０１８；ＡｃｅｍｏｌｕＤ．Ａ

　　ｊｇｙｐｇｇ

　　ｐ

　　：，Ｆ，ＲｅｓｔｒｅｏＰ，“ｈｅＲａｃｅＢｅｔｗｅｅｎＭａｎａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｍｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｆｏｒＧｒｏ社会科学

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　　祺数字经济与高质量就业理论与实证术广泛应用到经济社会的各个领域和各个行业，促进经济增长和全要素生产率提升。人类科技历史的发展都证明，每一次技术进步都会伴随着一部分新兴行业的兴起，也会对一部分行业造成较大的冲击。机器的广泛使用造成了手工艺人的大批破产，自动化的发展也对劳动密集型产业就业人员产生较大的负面冲击。根据《２０１９全球人力资本报告》的内容，随着自动化和人工智能不断引入到企业中，全球对劳动力的需求特别是对白领和蓝领技工的需求将减少７００万人。按照经济学的概念，失业包括结构性失业、周期性失业和摩擦性失业。从数字经济对于就业的负面影响来看，主要是结构性失业，结构性失业是由于经济结构，包括产品结构，若发生变化，导致劳动力市场供需不匹配引起的失业，其主要特征表现为一方面是职位大量空缺需要大量的求职者，另一方面劳动力失业现象比较严重。从数字经济发展来看，数字技术广泛应用于经济生活的各个领域，数字经济对制造业的影响逐步从价值重塑走向价值创造，为制造业转型提供新思路并赋能制造业转型①。数字经济不仅推动了宏观产业结构转型升级，对微观企业管理也产生影响，用工模式趋于多元化、弹性化等一系列改变②。这些都加剧了结构性失业的风险。替代效应主要通过三个方面影响结构性失业。机器自动化设备带来的结构性失业风险。随着中国劳动力短缺的不断出现，部分地区出现１．了劳工荒，另外劳动力成本不能上升，而国际竞争越来越激烈的情况下，为了压缩成本，很多企业开始大规模采用机器自动化设备来替代劳动力。自２０１５年起，中国机器人行业增速显著高于全球，工业机器人市场规模约占全球的比重达到三分之一，服务机器人约占２５％，是世界第一大工业机器人应用市场，工业机器人密度约为１１８台／万人，达到发达国家平均水平。机器人趋向于庆幸化、柔性化，人机协作程度不断深化，不断提升企业的生产效率。随着机器自动化设备的不断采用，具有中低端技能的劳动者被机器替代的可能性非常大，这就会导致失业率的上升。新业态的不断出现，旧业态不断的被淘汰，带来结构性失业。随着大数据人工智能的快速２．进步，数字技术广泛应用于创新领域，实体经济利用数字经济广度深度不断扩展，新模式新业态持续涌现。根据中国信通院的统计，２０１８年我国数字经济领域就业岗位为１．９１亿个，占当年总就业人数的２４．６％。与此同时，传统形态的产业就会被淘汰，从而出现结构性失业风险。比如在批发零售领域，包括淘宝、京东、拼多多等电子平台企业的销售规模越来越大，零售额超过万亿元，在社会总零售额增长速度不是非常大的情况下，就会对传统的零售批发业态产生替代，传统的批发市场将逐渐衰落。产业结构转型导致结构性失业。从中国的产业结构来看，三次产业中服务业占比不断提３．升，２０１９年为５５％，成为国民经济的主导产业，这和发达国家普遍的发展趋势社会科学

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　　祺数字经济与高质量就业理论与实证工资逐渐增加，而中等技能工人的就业岗位和工资逐渐减少。数字经济对于就业的积极影响，主要有广化效应、深化效应以及职位创造效应。从广化效应看，可以从微观和宏观两个角度进行分析。随着数字经济的不断发展，产生了就业替代降低了提升生产率，不过降低了生产成本，市场规模进一步扩大，而规模的扩大进而带动了就业的需求，因此可以说数字经济对于劳动力的需求增加，降低数字化产品的价格并增加其产量，从而带来劳动力需求的增加，这是数字经济的微观就业效应。实行数字经济的产业，提供的产品和服务价格降低，增加了消费者的实际收入，进而对其他产品和服务的需求增加，进而整体上促进了整个国民经济的扩大和就业的增加，这是数字经济的宏观就业效应。有部分研究认为数字经济是农业经济和工业经济之后的一种新的经济形态，这种经济形态不同于传统的农业经济和工业经济，其基本的要素是数字代替了传统的劳动力和资本，数字经济作为一种新的经济形态，基本上包括了很多新业态、新形势、新模式，创造了大量新的用工需求，弥补了传统经济形态结构调整导致的失业状态。而且包括电子商务和新的网络平台创造了新的用工需求，这种用工需求市场需求量大，就业面广，机制灵活。对于数字经济的深化效应，由于大量采用信息技术产品，包括人工智能和大数据的发展代替了大量的简单劳动需求，但是会提升企业的劳动生产率。生产率高的企业可以获得更大的市场规模，从而带动对劳动力的需求，特别是按照新新贸易理论的观点，在市场开放的情况下，生产率高的企业可以进入国外市场从而获得更大的市场规模，带动国内劳动力的需求。而且从历史上看，工业技术革命虽然大多都是劳动替代性的，但是往往都带来更多的劳动力市场需求，技术革命往往伴随着更多的新的工作岗位，对于数字经济来说也同样如此。在数字经济中存在大量的平台公司，这些平台公司关联上下游众多的产业，创造了大量的工作机会，包括商业运营、商业培训、物流、支付等相关行业。而且数字经济的就业存在灵活性的典型特征，大量的就业机会不像传统的长期雇佣制，而是通过任务的形式灵活就业。图１

　　数字经济对就业的影响效应综合以上分析，数字经济既会产生减少就业岗位的劳动力替代效应，也会产生促进就业效应，但不包括广化效应、深化效应。大部分研究认为短期内数字经济的发展不会造成就业规模的减少，但是会导致就业结构的变化和优化。理论上，数字经济倾向于替代中低技能就业岗位，同时创造出更多的知识和技术密集型岗位，这将增加一国对高技能人才的需求，促进劳动力向更高的就业技能结构调整，这使得现有相关实证研究主要聚焦于数字经济对不同受教育程度劳动力就业的影响，对数字经济与不同行业就业结构变化之间研究的比较少。考虑到行业就业结构的升级是高质量就业的重要体现，后文的实证分析研究数字经济对行业就业结构变动的影响。三、数字经济与行业就业现状：中国的特征事实为了对中国数字经济和不同行业的就业情况有一个直观认识，本部分将数字经济整体和行业

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　　祺数字经济与高质量就业理论与实证发展状况进行描述，并对近年来三次产业和主要细分行业的就业人数变动进行分析。（一）数字经济水平数字经济测算方法。康铁祥①借鉴波拉特②的方法，从非数字产业部门对数字产品及服务１．的中间消耗占总消耗的比重来确定非数字产业中数字辅助活动所创造的增加值，但是当期ＩＣＴ中间投入价值占总中间投入比重来计算比例，数字产品和服务的价格会发生波动，而且从中国数字产品和服务价格波动的实际来看，数字产品和服务价格与中国物价波动相背离，数字产品和服务的性能却在大幅提升，所以有必要引进价格指数，转化不变价序列，修正其贡献比重数值。数字经济融合部分的计算思路为：第一，假定一个行业里所有要素都是同质性的，这些要素的规模效益是不变的。也就是说同一行业部门的非数字部门在投入产出结构上是同质的。将国民经济分为Ｎ个行业，并对各个行业计算ＩＣＴ资本存量、非ＩＣＴ资本存量、劳动以及中间需求，ＧＤＰ是所有行业最终需求的总和。而对于非ＩＣＴ资本存量，采用ＧｏｌｄＳｍｉｔｈ方法进行测算。第二，确定ＩＣＴ投资额的计算方法。根据２０１７年Ｇ２０国家数字经济发展研究报告，先计算开始至结束年份的内需增加率（内需＝产值－出口＋进口）记为ＩＮＦｔ１ｔ２，再计算间隔年份间投入产出表实际投资数据年平均增长率记为ＩＩＯ，ＮＦ为间隔年份间实际内需数据的年平均增长率，两者相减得到年率换算连接系数γ，具体公式如下：··（）式１Ｏ－ＮＦＩＩγ＝。由此可以计算出ＩＣＴ投资增长率＝内需增长率＋年率换算系数（γ）第三，将三个ＩＣＴ行业投入到其他行业的数据摘取出来，进行了一个简单的加总，得到了ＩＣＴ行业在其他国民行业中的投入，将这个数据与总投入相比得到一个比率，即ＩＣＴ投入占总投入之比，将这个比值与总增加值相乘，可以粗略地得到ＩＣＴ的总增加值。将全部行业的ＩＣＴ增加值累计相加，得到国家层面的加总融合部分；将ＩＣＴ行业的增加值相加得到ＩＣＴ的增加值，ＩＣＴ增加值与国家层面加总融合部分相加便可得到数字经济规模。数据来源于中国投入产出表２０００年、２００５年、２００７年、２０１０年、２０１２年、２０１５年和２０１７年数据，并结合ＷＩＯＤ世界投入产出表进行计算。中国分行业数字经济规模。根据上述公式，我们计算了４２．２个行业的数字经济融合部分数值。由于部门较多，我们无法一一列出每一个行业的数字经济规模，选择了占整体规模比例前五名的行业，分别是计算机及信息设备制造业、金融业、机械设备制造业、教育业和公共行政服务业。在这５个行业中，计算机及信息设备制造业占比最高，其比例超过５０％，远远超过其它行业。一方面显示出计算机信息设备行业的数字化程度较高，比其它行业更注重数字设备的使用和提升效率。另一方面也显示出其它行业的数字化程度有待提高。其它特别是制造业，社会科学

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　　祺数字经济与高质量就业理论与实证，这也是占比超过１％的５个行业。而纺织服装产业、食品烟草和木材造纸等行和矿业（１．０９％）业的数字化程度比较低，占比都低于０．２％，可以看出，技术密集型产业的数字化程度非常高，相对应的劳动密集型产业的数字化程度都非常低。与２０００年的对比来看，２０００年各个行业的数字化程度都比较均衡，而且数字化程度低，占比超过１％的行业超过８个，最高的计算机信息设备行业占比仅为３６．１１％，之后计算机信息设备产业占比不断提升，在２０１０年左右达到５０％，机械设备、电气设备和交通运输设备等产业的占比有所提升，而纺织服装、矿业和石化橡胶行业所占比重大幅下降。整体来看，我国制造业经过近４０年的快速发展，工业化程度在全球已经占有比较高的比重，信息化也有一定程度的发展。表１年份数字经济占整体规模比例前五名行业（单位：％）计算机信息设备机械设备金融公共行政教育２．８４２．６７２．５４２．８１２．９１２．９７３．０５３．４３３．７０４．０１３．６３３．７５３．７８３．９０３．９８４．３３４．４７４．４３４．３２０００２

　　００１２

　　２００２

　　２００３

　　３６．１２

　　３５．１１

　　３３．７５

　　３６．６７

　　４２．３０

　　４３．６６

　　４５．７０

　　４４．７７

　　４６．０５

　　４６．９６

　　５２．３８

　　５２．７９

　　５３．１０

　　５２．６７

　　５２．２８

　　５２．１０

　　５１．３８

　　５０．７３

　　５１．２７

　　２．８４

　　２．７６

　　２．７６

　　２．９０

　　３．０１

　　２．７９

　　２．９７

　　３．０７

　　３．４６

　　４．２３

　　４．２１

　　４．４７

　　４．３０

　　４．１８

　　４．００

　　４．０９

　　４．２１

　　４．３５

　　４．２６

　　５．１６

　　６．０３

　　６．９３

　　６．１３

　　４．８６

　　４．７４

　　４．４７

　　５．０９

　　４．９３

　　４．６９

　　３．７３

　　３．８４

　　３．８９

　　４．１０

　　４．３３

　　４．４１

　　４．８６

　　５．０７

　　５．７２

　　４．３８

　　４．５０

　　４．８８

　　５．１７

　　４．９２

　　５．００

　　５．０１

　　５．１５

　　６．０５

　　５．８３

　　４．４８

　　４．３０

　　４．４０

　　４．５３

　　４．７１

　　４．６３

　　４．４８

　　４．４３

　　４．１０

　　００４２

　　００５２

　　２００６

　　００７２

　　２００８

　　００９２

　　２０１０

　　２０１１

　　０１２２

　　０１３２

　　０１４２

　　２０１５

　　２０１６

　　０１７２

　　０１８２

　　数据来源：作者计算。（二）行业就业状况《中国人口和就业统计年鉴》按照总就业人数进行了统计，并且按照三次产业对就业状况进行了划分。从表２的数据可以看出，中国整体就业人数在持续增长，从２０００年的７．２亿人上升到２０１８年的７．７６亿人社会科学

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　　祺数字经济与高质量就业理论与实证表２年份２０００

　　２００１

　　总就业人员三次产业就业人数及比重

　　（单位：万人）第一产业数量第二产业占比数量１６２１９

　　１６２３４

　　１５６８２

　　１５９２７

　　１６７０９

　　１７７６６

　　１８８９４

　　２０１８６

　　２０５５３

　　２１０８０

　　２１８４２

　　２２５４４

　　２３２４１

　　２３１７０

　　２３０９９

　　２２６９３

　　２２３５０

　　２１８２４

　　２１３９０

　　占比２２．５

　　２２．３

　　２１．４

　　２１．６

　　２２．５

　　２３．８

　　２５．２

　　２６．８

　　２７．２

　　２７．８

　　２８．７

　　２９．５

　　３０．２３

　　３０．１

　　２９．９

　　２９．３

　　２８．８

　　２８．１

　　２７．６

　　数量第三产业占比２７．５２７．７２８．６２９．３３０．６３１．４３２．２３２．４３３．２３４．１３４．６３５．７３６．１３８．５４０．６４２．４４３．５４４．９４６．３７２０８５

　　７２７９７

　　７３２８０

　　７３７３６

　　７４２６４

　　７４６４７

　　７４９７８

　　７５３２１

　　７５５６４

　　７５８２８

　　７６１０５

　　７６４２０

　　７６７０４

　　７６９７７

　　７７２５３

　　７７４５１

　　７７６０３

　　７７６４０

　　７７５８６

　　３６０４３

　　３６３９９

　　３６６４０

　　３６２０４

　　３４８３０

　　３３４４２

　　３１９４１

　　３０７３１

　　２９９２３

　　２８８９０

　　２７９３１

　　２６５９４

　　２５７７３

　　２４１７１

　　２２７９０

　　２１９１９

　　２１４９６

　　２０９４４

　　２０２５８

　　５０．０

　　５０．０

　　５０．０

　　４９．１

　　４６．９

　　４４．８

　　４２．６

　　４０．８

　　３９．６

　　３８．１

　　３６．７

　　３４．８

　　３３．６

　　３１．４

　　２９．５

　　２８．３

　　２７．７

　　２７．０

　　２６．１

　　１９８２３

　　２０１６５

　　２０９５８

　　２１６０５

　　２２７２５

　　２３４３９

　　２４１４３

　　２４４０４

　　２５０８７

　　２５８５７

　　２６３３２

　　２７２８２

　　２７６９０

　　２９６３６

　　３１３６４

　　３２８３９

　　３３７５７

　　３４８７２

　　３５９３８

　　００２２

　　００３２

　　２００４

　　００５２

　　００６２

　　２００７

　　００８２

　　２００９

　　０１０２

　　０１１２

　　０１２２

　　０１３２

　　２０１４

　　２０１５

　　０１６２

　　２０１７

　　０１８２

　　。》中国人口和就业统计年鉴２０１９

　　数据来源：《中国人口和就业统计年鉴》没有直同时，我们对于不同细分行业的就业人数进行了分析。《接统计分行业的就业人数，而是有分行业城镇非私营单位就业人数和分地区按行业分工商登记注册的城镇私营企业和个体就业人数等。我们先对历年分地区按行业城镇私营企业和个体就业人数加总成国家层面的数据，得出按行业分的私营社会科学

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　　祺数字经济与高质量就业理论与实证θαβ（）式２ＱｉＮｉｔ＝ＡＫｉｔｔ我们把数据作为一项重要的要素，在Ｃ－Ｄ函数中添加数据要素Ｄ，因此，函数变为：θαγβ（）式３ＱｉＮｉＤｉｔ＝ＡＫｉｔｔｔＱ为产业，Ｋ为资本存量，Ｎ为劳动力数量，Ｄ为数字要素。α，γ为要素比例函数，β，根据生产者均衡条件，然后对两边取对数，可以求得行业需求函数：ｗｉ（）式４ｎＮｉｎ＋ｎＱｉ＋ｎＤｉｌｌｌｌ２ｔ＝φ０＋φ１φ３ｃφ为了更好地估计方程，对就业方程进行差分处理从而消除产业的特殊固定效应，动态方程转化为：（）式５ｎＮｉｎＮｉｎＤｉｎＷｉｎＱｉｌｌｌｌｌΔΔΔΔΔδεｉ＋ｔ＋ｉｔ＝ｔ－１＋ｔ＋ｔ＋ｔ＋ｔφ０＋φ１φ２φ３φ４μ其中，Ｎｉｉ在ｔ年的行业就业结构的系列变量。与行业就业结构相关的一系列变ｔ表示行业量，根据第三部分行业数就业数据和行业数字经济规模的分类，被解释变量包括了城镇所有单位整体就业、制造业和服务业就业三个变量。本文主要考察数字经济对于就业结构的影响，因此核心解释变量为数字经济规模Ｄｉｔ，代表ｉ行业ｔ年的数字经济规模。同时还控制了行业固定效应εｉ和年份固定效应δｔ，ｉｔ表示随机扰动项。μ表３变量变量及计算方法变量缩写变量名称整体就业水平制造业就业比重服务业就业比重数字经济规模行业总产出人均工资人均受教育年限Ｎ被解释变量ＭＡＮＬＥＲＬＳ核心解释变量ＤＱ解释变量ｗＤＵＥ本文分别从国家层面和行业层面研究数字经济对就业的影响，时期为２０００年到２０１８年。本文衡量行业就业情况和其他控制变量所采用的原始数据来源于《中国第三中国劳动统计年鉴》《产业统计年鉴》和各年度投入产出表。表３给出了各变量的计算方法和描述性统计。（二）基准估计结果）的固定效应估计结果。从列（）可以看出，数字经济对整体就业水平表４报告了模型（１１没有显著影响，近年数字经济规模不断扩张，而就业人数呈现稳定的状态。这说明数字经济的发展对于就业的消极效应并不明显。但是分行业进行实证发现，数字经济显著降低了制造业的就业水平，其影响系数位－０．３８２，且在５％的水平下显著。这表明，随着数字经济的广泛应用，制造业的就业替代效应不断显现。对于服务业来说，数字经济的就业效应非常显著。数字经济显著促进了服务业就业规模的提升，由于服务业包含的门类特别多，行业结构复杂，后文我们进一步检验服务业的不同类型的影响。整个回归结果显示数字经济会导致制造业就业规模的下降，但是会被服务业就业增长所抵消，因此，数字经济对于整体就业规模的影响并不显著。结果也显示教育对所有被解释变量都是显著的，无论是制造业还是服务业，提高受教育年限都有助于就业规模的提升。

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　　祺数字经济与高质量就业理论与实证

　　表４变量（）１基本回归结果（）２（）３ＴＮ

　　Ｄ）００１２（０．０９２３０．）０．０．０７２＊＊＊（８９１）０１６３＊（１８３１－０．０．）１８２９＊＊＊（０２７０．０．）０６７３２＊＊（５３４５０．０．Ｙ

　　Ｙ

　　７８２６０．

　　ＭＡＮＮ）０．－０．０１６８＊＊（７８３７）０．０．１０６２＊＊＊（６３８４）－０．０１７９＊（８７６３０．）０．２１８７＊＊＊（１７６３０．）０．０１７３＊（２７４１０．Ｙ

　　Ｙ

　　０．６３７３

　　ＥＲＮＳ）０．０．００２７＊（３４８２）０．０．１３７４＊＊（７４３８）０．００２８（０．８３９２）０．１６２７＊＊＊（５３７８０．）０．０３７７＊＊（６３７１０．ＹＹ０．８０３７ｔ－１Ｎ

　　ｎｗｌｌｎＱ

　　ｌｎＥＤＵ

　　年份固定效应行业固定效应２

　　Ｘ＊＊＊＊＊＊，，分别代表１％、５％和１０％的显著性，括号中的数值为ｔ检验结果。

　　注：（三）进一步检验数字经济对制造业就业的影响。在制造业内部，虽然《中国劳动统计年鉴》没有对制造业１．进行细分，我们根据《中国工业统计年鉴》的劳动者数据，再结合制造业细分行业的数字经济规模，对数字经济的就业效应进行了检验，检验结果见表５。我们对制造业划分为初级产品部门、劳动和资源部门、低技能制造部门、中等技术部门、高技术制造部门等。我们的检验结果发现，数字经济显著影响了制造业的就业规模和结构。劳动和资源密集型部门、低技能密集型行业受到的负面影响最大，数字经济产生了明显的替代效应。而中等技术密集型和高技术密集型部门受到表５变量（）１初级产品制造业数字经济与就业的回归结果（）２劳动和资源密集－０．０９３７＊＊＊（）０．１７３６（）３低技能行业－０．０３７３＊＊（）０．０７８４（）４中技能行业０．０１８２＊（）０．７８３２（）５高技能行业０．０５３７＊＊＊（）０．４９５８＊＊＊）０．２２９４Ｄ００３２０．（）０．０８７３０．１７２７＊＊＊）（８３７５０．０２７７＊＊－０．）（３７８９０．０．０８９７＊＊＊（）０．９３４８Ｎｔ－１０．１９９３＊＊＊）（８９７８０．－０．１９４８＊＊＊）（０３８４０．０．１０２４＊＊＊（）０．８３７８０．１６２１＊＊）（０９３１０．－０．１７２６＊）（３７４８０．０．１６２３＊＊（）０．７３６７０．１０２８＊＊＊）（０９２８０．－０．０１２７＊＊＊）（８８７４０．０．１５３７＊＊＊（）０．２８４（０８９４０．ｎｗｌ０．０２７１＊＊＊）（０２８８０．０．２３５７＊＊＊（）０．３１３８ｎ社会科学

　　２０２１年第２期

　　孟

　　祺数字经济与高质量就业理论与实证的影响较小，高技术密集型部门的影响显著为正，这说明数字经济促进了高技术部门的就业。而且，从中国产业结构状况发现，中国高技术密集型部门的增加值近年快速增长，在国民经济中的地位越来越高。特别是中国工业化和信息化的不断推进，以环保设备、半导体、锂电池、手机和计算机这五大新兴制造业的快速发展，数字化程度提高，就业规模也大幅上升。基准的回归结果显示，受教育年限对于就业有积极的影响，从制造业内部各行业来看，也都反应了这一点，无论是初级产品、劳动和资源密集型产品和低技能密集型行业，还是中技能行业和高技能行业，不断加大教育投入，提升劳动者的受教育年限，都有助于提升就业。当然，只有初级产品行业对于受教育年限的影响不显著，其它行业显著为正，特别是高技能行业和中技能行业。这也符合一般的判断。数字经济对服务业就业的影响。同时，我们对数字经济对服务业内部就业的影响进行实２．证。由于服务业包括的范围比较广泛，《中国劳动统计年鉴》的服务业共有建筑业、批发零售业、交通运输仓储邮政业、住宿餐饮业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、科研技术服务业、水利环境业、居民服务业、教育、文体娱乐业、公共管理业等。如果按照要素结构可以分为劳动密集型产业、知识密集型产业与资本密集型产业。借鉴邓仲良①的研究，我们将服务业的分类分为生产性服务业、消费性服务业和公共基础性服务业。表６服务业类型生产性服务业中国服务业分类具体产业交通运输，仓储邮政，信息传输、软件和信息技术服务业；金融业；租赁商务服务业；科学研究和技术服务业批发零售业；住宿餐饮业；房地产业；居民服务、修理和其它服务业；文化体育娱乐业水利环境和公共设施管理；教育；卫生和社会工作；公共管理、社会保障和社会组织消费性服务业公共基础性服务业根据上述分类，我们实证检验了数字经济对于生产性服务业、消费性服务业和公共组织管理服务业的就业效应。对于服务业来说，中国传统上相对重视制造业而忽视服务业，因此在产业政策和资金投入相对不足，表现为生产性服务业发展程度低、消费性服务业低层次等方面。从实证检验来看，数字经济的发展对服务业的每个分类都有积极的就业促进效应，特别是生产性服务业。数字经济对生产性服务业就业的影响系数位０．０９９１，在１％的水平下显著。在发达国家普遍的产业结构是服务业增加值占国民经济的７０％，生产性服务业占服务业增加值的７０％，而中国这一比例还不到３０％，所以随着产业结构升级，中国加大了制造业的服务业化，生产性服务业规模化、集聚化和制造业的深度融合，包括现代物流服务、信息服务、金融服务、节能与环保服务、商务服务、人力资源管理与培训服务，以及法律事务、专利事务、设计服务、管理咨询等专门服务行业加大信息化投入力度，这些行业的数字化社会科学

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　　祺数字经济与高质量就业理论与实证数只有０．０２９３，这主要是由于消费者服务业内部的结构转换导致的。我国消费性服务业存在有效供给不足、供给质量相对较低、供给呈结构性不平衡等问题，一些领域医疗、养老、体育等行业发展相对滞后，总量供给不足，而另外一些行业供给过剩，结构性矛盾比较突出，但随着数字经济的发展，一些新的业态不断出现，比如批发零售等环节出现的电商平台和跨境电商平台，在替代传统批发零售服务业的同时，也带动了大量的就业人口，就业人员不断出现转移。以人工智能、大数据、数字化为主要特征的数字革命产生了很多新的业态和新的服务模式，这些新的业态创造了大量的就业岗位，劳动力从粗放化的任务职位转换到向现代服务业流动的结构性就业变化，促进了行业就业结构的优化，从而推动了就业质量的提升。同时，我们看到，除了数字经济以外，其它因素也对就业结构有重要影响。其中行业的产出影响最大，一个行业规模越大，相对应吸引的劳动力就越多。无论哪一种行业，行业产出的影响都是正向的。工资对消费性服务业有负向影响，对生产性服务业和公共组织服务业等影响为正，这说明，一个行业在快速发展阶段，需要高收入吸引大量的就业人口，工资的增加，会降低其它行业的劳动力需求，加快就业结构的转变。另外受教育年限的影响上，对消费性服务业的影响不显著，对生产性行业的影响非常显著，而且影响系数最大。公共部门近年的受教育年限与就业的关系上，虽然国家在不断精简机构，但是对于教育、卫生、基础设施建设等方面不断加大投入，就业规模也不断扩大，同时这些行业的受教育年限也不断提升。表７变量服务业数字经济与就业的回归结果（）１消费性（）２生产性）０．０９９１＊＊＊（９３２２０．）０．０９２８＊＊＊（１０３８０．）０．０７３２＊＊（２６５９０．）０．０．２６３９＊＊＊（０３９１）０．６９３９０．０９２７＊＊＊（Ｙ

　　Ｙ

　　０．６２８４

　　（）３公共基础性管理）０．０５１９（０．８９２１）０．０６２７＊＊＊（３７４９０．）０．０３２６＊（９３８８０．）０．０９１１（０．２７３６）０．０．０４７９＊＊（０２８９ＹＹ０．４９２８Ｄ

　　Ｎｔ－１）０２９３＊＊（７１０２０．０．）１０２８＊＊（１０９３０．０．）０２１１＊（０１８９－０．０．）０．０２２７＊＊＊（２９３１０．）０．００２９（０．１０２３Ｙ

　　Ｙ

　　０．５５９１

　　ｎｗｌｎＱ

　　ｌｌｎＥＤＵ

　　年份固定效应行业固定效应拟合优度＊＊＊＊＊＊，，分别代表１％、５％和１０％的显著性，括号中的数值为ｔ检验结果。

　　注：五、结论和政策建议当前数字经济已经快速发展，而且中国在数字经济上具有重要的国际地位。中国政府也不断出台措施，促进数字经济发展，这势必对就业规模和就业结构产生影响。在分析数字经济影响就业和就业结构的机理基础上，从行业就业结社会科学

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　　祺数字经济与高质量就业理论与实证业质量。可能的建议如下：（一）提升数字产业化质量，解决制约数字经济发展的短板问题数字经济虽然降低了对制造业的就业规模，但提升了服务业的就业水平，改变了就业结构，这也符合经济发展的方向。数字经济包括了数字产业化和产业数字化，数字产业化方面中国还存在基础技术薄弱，在关键技术上受制于人，美国在芯片核心元器件上的断供就会导致中国相关产业的灭顶之灾。因此，需要加大基础科学研究，集中人力和资金，投向基础研究、教育等环节，对相关产业提供税收优惠、融资等支持，通过自主创新之路补齐短板，实现网络信息等重要领域核心技术的自主可控，扶持相关产业做大做强，才能提供更多的就业机会。（二）加快传统产业向数字化转型，避免企业外迁导致的劳动力流失近年，由于企业用工成本上升，再加上其它业务成本的增加，很多传统劳动密集型产业以及高科技的加工组装环节开始向东南亚以及其它地区转移。这种情况下及导致大量就业岗位流失。为了降低企业劳动力成本，企业有必要加大数字化转型力度。根据统计，我国企业数字化转型比例约２５％，远低于欧洲的４６％和美国的５４％，因此，必须大力推行数字化转型，短期内帮助企业降低包括劳动力成本在内的企业运营成本，提升生产效率，避免国外出口市场的丧失，长期提升企业内生增长动力，提升更多的就业岗位。推动实体经济数字化转型，加快企业数字化改造，引导实体经济企业加快生产装备的数字化升级，深化生产制造，经营管理，市场服务等环节的数字化应用，加速业务数据集成共享，加快行业数字化升级，面向钢铁，石化，机械，电子信息等重点行业，制定数字化转型路线图，形成一批可复制可推广的行业数字化转型系统解决方案，打造区域制造业数字化集群，加快重点区域制造业集群基础设施数字化改造，推动智慧物流网络能源管控系统等新型基础设施建设，共建共享，供应与制造产品与服务间的数据流和业务流，加快创新资源在线汇集和共享，培育个性化定制，按需制造产业链协同制造等新模式，发展平台经济共享，经济产业链金融等新业态。（三）提升全民受教育水平，加大数字经济人才的培训力度数字经济与以制造业为主体的实体经济融合发展在引发诸多组织、业态、模式变革的同时，也形成了大量新兴领域的人才需求，促使高素质人才的结构性短缺成为制约融合发展的关键瓶颈。当前，大多数人才分布在传统的产品研发和运营领域，深入掌握工业大数据采集与分析、先进制造流程及工艺优化、数字化战略管理、制造业全生命周期数据挖掘等领域专业技能人才的总量还是相对较少。同时，在互联网、大数据、人工智能等新兴领域，也严重缺乏深入了解传统制造业运作流程与关键环节，能够在细分垂直领域深度应用新一代信息技术进行数字化、网络化、智能化改造的跨界人才。以前瞻性培育既具备数字化思维和能力，又熟悉制造业发展模式及流程的跨界人才为导向，在持续完善科技创新、成果转化等体制机制的同时，着眼长远、未雨绸缪，选择一批国内重点高校，开展互联网、大数据、

篇三：数字经济培训收获

　　数字经济可行性分析

　　我国数字经济规模快速扩张，但发展不平衡、不充分、不规范的问题较为突出，迫切需要转变传统发展方式，加快补齐短板弱项，提高我国数字经济治理水平，走出一条高质量发展道路。

　　到2025年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%，数字化创新引领发展能力大幅提升，智能化水平明显增强，数字技术与实体经济融合取得显著成效，数字经济治理体系更加完善，我国数字经济竞争力和影响力稳步提升。

　　一、加快推动数字产业化

　　（一）增强关键技术创新能力

　　瞄准传感器、量子信息、网络通信、集成电路、关键软件、大数据、人工智能、区块链、新材料等战略性前瞻性领域，发挥我国社会主义制度优势、新型举国体制优势、超大规模市场优势，提高数字技术基础研发能力。以数字技术与各领域融合应用为导向，推动行业企业、平台企业和数字技术服务企业跨界创新，优化创新成果快速转化机制，加快创新技术的工程化、产业化。鼓励发展新型研发机构、企业创新联合体等新型创新主体，打造多元化参与、网络化协同、市场化运作的创新生态体系。支持具有自主核心技术的开源社区、开源平

　　台、开源项目发展，推动创新资源共建共享，促进创新模式开放化演进。

　　（二）提升核心产业竞争力

　　着力提升基础软硬件、核心电子元器件、关键基础材料和生产装备的供给水平，强化关键产品自给保障能力。实施产业链强链补链行动，加强面向多元化应用场景的技术融合和产品创新，提升产业链关键环节竞争力，完善5G、集成电路、新能源汽车、人工智能、工业互联网等重点产业供应链体系。深化新一代信息技术集成创新和融合应用，加快平台化、定制化、轻量化服务模式创新，打造新兴数字产业新优势。协同推进信息技术软硬件产品产业化、规模化应用，加快集成适配和迭代优化，推动软件产业做大做强，提升关键软硬件技术创新和供给能力。

　　（三）加快培育新业态新模式

　　推动平台经济健康发展，引导支持平台企业加强数据、产品、内容等资源整合共享，扩大协同办公、互联网医疗等在线服务覆盖面。深化共享经济在生活服务领域的应用，拓展创新、生产、供应链等资源共享新空间。发展基于数字技术的智能经济，加快优化智能化产品和服务运营，培育智慧销售、无人配送、智能制造、反向定制等新增

　　长点。完善多元价值传递和贡献分配体系，有序引导多样化社交、短视频、知识分享等新型就业创业平台发展。

　　（四）营造繁荣有序的产业创新生态

　　发挥数字经济领军企业的引领带动作用，加强资源共享和数据开放，推动线上线下相结合的创新协同、产能共享、供应链互通。鼓励开源社区、开发者平台等新型协作平台发展，培育大中小企业和社会开发者开放协作的数字产业创新生态，带动创新型企业快速壮大。以园区、行业、区域为整体推进产业创新服务平台建设，强化技术研发、标准制修订、测试评估、应用培训、创业孵化等优势资源汇聚，提升产业创新服务支撑水平。

　　二、充分发挥数据要素作用

　　（一）强化高质量数据要素供给

　　支持市场主体依法合规开展数据采集，聚焦数据的标注、清洗、脱敏、脱密、聚合、分析等环节，提升数据资源处理能力，培育壮大数据服务产业。推动数据资源标准体系建设，提升数据管理水平和数据质量，探索面向业务应用的共享、交换、协作和开放。加快推动各领域通信协议兼容统一，打破技术和协议壁垒，努力实现互通互操作，形成完整贯通的数据链。推动数据分类分级管理，强化数据安全风险

　　评估、监测预警和应急处置。建立健全国家公共数据资源体系，统筹公共数据资源开发利用，推动基础公共数据安全有序开放，构建统一的国家公共数据开放平台和开发利用端口，提升公共数据开放水平，释放数据红利。

　　（二）加快数据要素市场化流通

　　加快构建数据要素市场规则，培育市场主体、完善治理体系，促进数据要素市场流通。鼓励市场主体探索数据资产定价机制，推动形成数据资产目录，逐步完善数据定价体系。规范数据交易管理，培育规范的数据交易平台和市场主体，建立健全数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，提升数据交易效率。严厉打击数据黑市交易，营造安全有序的市场环境。

　　（三）创新数据要素开发利用机制

　　适应不同类型数据特点，以实际应用需求为导向，探索建立多样化的数据开发利用机制。鼓励市场力量挖掘商业数据价值，推动数据价值产品化、服务化，大力发展专业化、个性化数据服务，促进数据、技术、场景深度融合，满足各领域数据需求。鼓励重点行业创新数据开发利用模式，在确保数据安全、保障用户隐私的前提下，调动行业协会、科研院所、企业等多方参与数据价值开发。结合新型智慧城市

　　建设，加快城市数据融合及产业生态培育，提升城市数据运营和开发利用水平。

　　三、运营商结构性布局增长，成长性突出有望估值重构

　　（一）运营商夯实基础设施建设，资本开支企稳并持续优化

　　通讯技术升级驱动资本开支周期，整体呈现平稳增长态势。回顾运营商历年资本开支情况，呈现一定周期性。由于中国3G建设处于突破状态，中国运营商提前投入相关建设，2009年牌照发放时资本开支达到阶段性高峰。2013年4G牌照发放后两年，运营商资本开支再次达到阶段性高峰，同时4G时期运营商资本开支峰值比3G时期资本开支峰值高57%。2019年中国5G领跑，运营商的新一轮资本开支周期开启。5G基础设施建设也将会面临3年的高资本开支，之后将维持平稳增长的状态，2021年资本开支增幅下降。由于移动通讯技术迭代对网络质量要求提高，预计5G时期运营商资本开支峰值将高于4G时期资本开支峰值。总体来看，基础设施建设成本受规模效应影响不断降低；资本开支整体平稳增长，受益于以建促用、网络共建共享优势，增幅有望收窄。

　　三大运营商资本开支企稳，持续优化助力更高质量发展。中国移动预计2022年资本开支1852亿元，其中5G相关资本开支约1100亿

　　元，同比下降3．5%。中国电信预计2022年资本开支为930亿元，同比增长7%，其中5G网络投资占比36．6%，达到340亿元，同比下降10．5%。

　　中国联通未公布2022年资本开支，鉴于与中国电信共建共享，预计5G投资趋势类似。运营商2022年总体资本开支有小幅增长，其中5G相关资本开支企稳，预计未来5G建设主要用于完善网络覆盖和容量扩容，投资重点转向推进算力网络建设，宽带互联网、ToB端产业数字化方向，以及云业务等新兴产业方向。由于我国坚持适度超前的原则，稳步推进5G高质量精品网络建设，叠加三大运营商ToC端网络共建共享，三大运营商将合理规划网络投资，5G投资企稳，高资本开支压力有望边际改善。5G业务由投入期逐步转入收获期，助力相关公司未来业绩快速增长。

　　加快传统产业和中小企业数字化转型，政企市场增收动能强劲。2021年中国移动政企市场收入达到1371亿元，同比增长21．4%。中国联通政企业务收入达548亿元，同比增长28．3%。

　　两会强调不断优化政府办公服务，压减各类证明事项，加快数字政府建设。同时，运营商ToB业务结构性增长，专精特新中小企业达7万多家，企业上云需求较大，运营商凭借规模优势开拓云计算等新业务，业绩增速持续改善，行业发展新动能不断强。

　　（二）运营商分红派息率提高，国央企改革估值有望持续重构

　　运营商分红派息率提升回馈股东，净资产收益率有望持续提升。三大运营商盈利能力、现金流状况进一步改善，公司继续通过高额分红回馈股东。中国电信有望加大派息力度，今年派息有望达70%，电信运营商有望将分红水平维持在高位。同时，国央企考核不断完善，23年国资委主要考核目标改成净资产收益率，ROE=ROA×总资产/股东权益=ROA×（1+总负债/股东权益），即鼓励国企高负债经营提升ROE，运营商成长性凸显，国央企改革估值有望持续重构。

　　三大运营商目前PB估值仍有上升空间。目前中国移动PB为1．50，中国电信1．37，中国联通1．24。

　　四、持续提升公共服务数字化水平

　　（一）提升社会服务数字化普惠水平

　　加快推动文化教育、医疗健康、会展旅游、体育健身等领域公共服务资源数字化供给和网络化服务，促进优质资源共享复用。充分运用新型数字技术，强化就业、养老、儿童福利、托育、家政等民生领域供需对接，进一步优化资源配置。发展智慧广电网络，加快推进全国有线电视网络整合和升级改造。深入开展电信普遍服务试点，提升农村及偏远地区网络覆盖水平。加强面向革命老区、民族地区、边疆

　　地区、脱贫地区的远程服务，拓展教育、医疗、社保、对口帮扶等服务内容，助力基本公共服务均等化。加强信息无障碍建设，提升面向特殊群体的数字化社会服务能力。促进社会服务和数字平台深度融合，探索多领域跨界合作，推动医养结合、文教结合、体医结合、文旅融合。

　　（二）推动数字城乡融合发展

　　统筹推动新型智慧城市和数字乡村建设，协同优化城乡公共服务。深化新型智慧城市建设，推动城市数据整合共享和业务协同，提升城市综合管理服务能力，完善城市信息模型平台和运行管理服务平台，因地制宜构建数字孪生城市。加快城市智能设施向乡村延伸覆盖，完善农村地区信息化服务供给，推进城乡要素双向自由流动，合理配置公共资源，形成以城带乡、共建共享的数字城乡融合发展格局。构建城乡常住人口动态统计发布机制，利用数字化手段助力提升城乡基本公共服务水平。

　　（三）打造智慧共享的新型数字生活

　　加快既有住宅和社区设施数字化改造，鼓励新建小区同步规划建设智能系统，打造智能楼宇、智能停车场、智能充电桩、智能垃圾箱等公共设施。引导智能家居产品互联互通，促进家居产品与家居环境智能互动，丰富一键控制、一声响应的数字家庭生活应用。加强超高

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