数字经济应用案例 |《经济研究》: 数字经济、人口红利下降与中低技能劳动者权益
各位读者假期快乐！在国庆节期间，社科大数据将为大家分享3篇企研·社科大数据平台已上线数据库的应用案例，今天为大家带来的是厦门大学经济学院经济研究所的学者柏培文和张云2021年在《经济研究》上的文章《数字经济、人口红利下降与中低技能劳动者权益》。
💡 本文使用了5G 产业专利授权数对数、工业互联网专利授权数对数、电子商务专利授权数对数作为数字创新指标的衡量。（读者可在社科大数据平台-前沿产业中下载该专题数据）
📌特别提醒：企研数据已经发布更能揭示区域数字创新的数据资源。在已经正式发布的2023版数字经济专题数据库中推出了更新更全的数字创新微观库，包括数字专利（微观）、数字专利（统计）、软著（微观）与软著（统计）四大模块。
数据获取方式：① 数字专利（微观）与软著（微观）需在云桌面使用；② 数字专利（统计）与软著（统计）可直接在企研·社科大数据平台（https://r.qiyandata.com/）获取。
以下是文章的主要内容：
数字经济、人口红利下降与中低技能劳动者权益
柏培文 张云
厦门大学经济学院经济研究所
摘要：数字经济、人口红利下降的双重背景下，中低技能劳动者权益如何变动? 本文分别进行理论与实证研究: 理论方面，尝试构建多部门一般均衡模型对其进行分析; 实证方面利用2002年、2007年、2008年和2013年CHIP的截面数据，运用双重固定效应模型进行检验。研究发现: 其一，数字经济发展挤占了中低技能劳动者相对收入权，但改善了中低技能劳动者相对福利效应；其二，数字经济通过要素重组升级、再配置引致的效率变革与产业智能化削弱了中低技能劳动者的相对收入权，但通过数字化治理模式改善了中低技能劳动者的相对福利效应；其三，人口红利下降的劳动力短缺效应来源于中低技能劳动者，尤其是低技能劳动者的供给陷阱; 其四，在人口红利下降背景下，数字经济发展仅削弱了低技能劳动者权益。这意味着，数字经济发展引致的低技能劳动力替代效应远甚于人口红利下降的低技能劳动力短缺效应，且微观个体禀赋、宏观经济环境与政府治理水平对低技能劳动者权益的影响具有明显差异性。
关键词：数字经济；人口红利下降；中低技能劳动者权益
一、研究背景
数字经济是引领新一轮技术革命与产业革命的新型战略性组织形态，加快推进数字经济发展事关我国能否抓住新一轮技术革命与产业革命的决胜点。以人工智能、大数据、云计算、5G技术、工业互联网、区块链为代表的数字经济，一方面加速推动现代信息网络、数字技术与实体经济的深度融合，使得新业态、新组织、新模式的应用潜能无限释放，政府数字化治理水平快速提升；另一方面使得机器赋予人抑或机器替代人的要素模式重组，要素资源的重 组本质上意味着收入分配的重组。与此同时，当前我国面临着刘易斯陷阱、老龄化陷阱、少子化陷阱等人口结构陷阱带来的人口红利消失的重大挑战。
二、研究设计
1. 被解释变量
劳动者权益分为两个部分: 一是工资性收入；二是福利水平。
（1）实际年工资性收入对数。本文以微观个体实际年工资性收入对数作为收入变化的被解释变量。以2002年为基期，利用各地区消费者物价指数进行平减并作对数化处理，得到实际年工资性收入对数。
（2）福利水平。本文选择与劳动者福利水平相关的四个维度指标，包括是否具有养老保险、是否具有医疗保险、是否具有失业保险、是否具有工伤保险，获得相应福利为1，否则为0。利用主成分分析法把上述四维0—1变量合成居民福利的综合指标，然后利用中位数的二分法得到个体福利水平的虚拟变量，1为获取高福利水平，0表示获得低福利水平。
2. 解释变量
（1）中低技能劳动者。本文从教育年限与职业类别的双维度视角将劳动者划分为高、中、低三类。
（2）数字经济。本文从数字产业活跃度、数字创新活跃度、数字用户活跃度、数字平台活跃度等四个角度对数字经济进行衡量。数字经济分项指标的描述性统计见表1。
（3）城市人口红利。根据家庭人口红利指数=(家庭劳动人口比重－家庭老年抚养比－家庭学龄前儿童负担比－家庭在校学生负担比) /4，并在城市层面进行平均得出城市人口红利指数。对各指标进行无量纲化处理，利用算术平均法将四个维度指标合成综合的数字经济。
因此核心解释变量为数字经济、是否低技能劳动力、是否中技能劳动力的交互项。
3. 机制变量
（1）产业智能化。利用各省投入产出表中，信息传输、计算机服务和软件业投入到各行业中间投入品总额占增加值总额的比重衡量产业智能化程度。
（2）地区生产率。利用永续盘存法估算资本存量，将各地区城镇单位从业人员、私营和个人从业人员加总得到总从业人员数，同时以2002年为基期，对各城市历年GDP进行平减，最终调整为以2002年不变价格计算的GDP数据，利用DEAP2.1软件测算出各地区DEA-Malmquist生产率指数。
（3）法制效率和监管质量。用每万人律师所、每万人律所数表示地区法制化水平，同时利用火灾发生数与伤亡人数比重、交通事故发生数与伤亡人数比重衡量政府监管质量。
4. 其他控制变量
（1）微观层面主要包括受访者年龄、年龄平方、性别、婚姻状况、教育程度、健康状况、户口性质。
（2）宏观层面主要包括地级市普通高校毕业生数与总就业人数比值、最低工资对数、GDP增长率、地区职工实际平均工资对数、固定资产投资与GDP比值、工会劳动争议案件调解成功率。
5. 数据来源
本文数据取自中国居民收入分配课题组(CHIP) 分别于2002年、2007年、2008年和2013年的城镇住户和流动人口住户调查数据，其中工资性收入和福利收入的研究对象不包括私营和个体企业主、退休人员、未雇用的家务劳动者等。其他宏观数据主要来自《CEIC中国经济数据库》《中国城市统计年鉴》《中国电子商务年鉴》《各省投入产出表》《中国检察年鉴》《中国统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《企研数据——数字经济产业专题数据库》等。
三、基准结果
关于福利差距的OLS回归结果如表2所示。
第(1) 列实证结果的经济含义表明，在其他因素不变条件下，数字经济增加一单位使得低技能劳动者的实际年收入降低36.9% 、中技能劳动者的实际年收入降低23.1% ，即数字经济降低了中低技能劳动者的收入权。
由第(2) 列结果显示，在其他条件不变情况下，数字经济增加一单位使得低技能劳动者获得福利的概率提高13.2%、中技能劳动者获得福利的概率提高16.5% ，即数字经济提高了中低技能劳动者的相对福利水平。
(3) 、(4) 、(5) 、(6) 列为福利水平单项指标，除第(4) 列，其他各列回归结果显示，中、低技能劳动者与数字经济交互效应均显著为正，即数字经济提高了中低技能劳动者的养老保险、失业保险与工伤保险的福利效应。因此数字经济发展挤占了中低技能劳动者的相对收入权，但引致中低技能劳动者相对福利水平上升。
四、机制分析
本文首先利用全要素生产率表示生产效率来考察数字经济影响劳动者收入的机制，其次，从数字化治理模式的角度，考察数字经济作用于劳动者福利的影响机制。
表3第(1) 、(2) 、(3) 列中，中低技能劳动者数字经济效应与全要素生产率的交互项系数、中低技能劳动者数字经济效应与资本生产率的交互项系数、中低技能劳动者数字经济效应与产业智能化的交互项系数均显著为负，通过求解可知数字经济通过提高生产效率与产业智能化程度，进而恶化了中低技能劳动者收入分配。
第(4) 、(5) 、(6) 、(7) 列中中低技能劳动者数字经济效应与每万人律所数的交互项系数、中低技能劳动者数字经济效应与每万人律师数的交互项系数、中低技能劳动者数字经济效应与交通事故监管质量的交互项系数、中低技能劳动者数字经济效应与火灾监管质量的交互项系数均显著为正，通过求解可得数字经济通过提高法制化效率、改善政府监管质量，进而提高了中低技能劳动者的福利效应。
因此，数字经济通过要素重组、升级与再配置所引致的生产率效应和产业智能化导向削弱了中低技能劳动者的相对收入水平，但利用数字化治理模式，提高政府监管质量与法制化效率改善了中低技能劳动者的相对福利水平。
相关数据推荐
子库一：产业|5G
5G产业专题数据库主要采用“产业链分析+专利名称匹配+企业经营范围匹配”等方法来构建，首先在全量的企业数据库中筛选出从事5G业务的所有企业，然后以此为基础融合股权投资及知识产权等信息，最终形成5G产业完整的数据库。
子库二：产业|工业互联网产业
子库三：产业|电子商务
电子商务产业专题数据库主要基于电子商务行业特征，结合企业名称以及企业经营范围，从全量的企业数据库中筛选出从事电子商务相关活动的全部企业，并融合了专利、商标等企业知识产权信息，以及股权投资信息，进而构建出电子商务专题数据库。
子库四：数字创新数据库
数字创新数据库属于2023版数字经济产业专题库，包含数字专利和数字软著的微观数据和统计数据。
更多介绍详见【金山文档】数字经济2023版数据简介-企研数据2023年https://www.kdocs.cn/l/chP6mmQEQJYn（复制链接至浏览器查看）
点击了解更多👇
如需咨询相关数据，请联系客服👇
企研数据代理商招募
企研数据科技（杭州）有限公司是一家提供大数据及技术服务的高新技术企业。数据涵盖三农、普惠金融、绿色发展、数字经济等多个行业领域，公司依托领先的技术和专业团队，已为浙江大学、中国农业大学等国内知名高校图书馆和科研机构提供数据服务，并赢得了广泛的认可和信赖。
鉴于高校数据服务需求的高速增长，为了更好地服务当地客户，我们现在面向全国招募代理。如果您或者您的团队是热爱销售、对高校图书馆或科研机构数据需求有深刻的理解、又有扎实销售渠道，我们希望能为您和您的团队提供更多的选择和助力。
我们将为您提供以下优势：
优质的数据产品：我们的产品面向高校图书馆和科研机构，涵盖科研数据、数据管理、学术研究等服务领域，为客户提供全方位、高品质的数据解决方案。
专业的技术支持：我们拥有经验丰富、专业技能过硬的技术团队，能够在各类技术难题上为代理商提供及时、高质量的技术支持和培训。
丰厚的收益：我们为代理商提供极具竞争力的代理分成计划，让每一个代理商都能在帮助客户解决问题、助力发展的同时，得到优厚的回报。
如果您是现有渠道商或经销商，且对我们的代理商计划感兴趣，欢迎与我们联系，我们期待您的加入！
联系人：温嘉俊 18868702448
星标⭐我们不迷路！
想要文章及时到，文末“在看”少不了！
往期推荐