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数字经济对劳动力就业影响探究

数字经济对劳动力就业影响探究

摘要:数字经济发展对我国劳动力就业市场带来深刻影响。本文从产业研究的角度出发,从劳动力就业总量、就业技能结构、就业性别结构、就业区域结构等维度分析了数字经济对劳动力就业的影响,并从加强数字化技术培训、提升对女性就业的倾斜力度、分区域出台差异化政策等角度提出了建议。

关键词:数字经济劳动力就业制造业

一、引言

当代数字经济飞速发展,对国民经济产生深刻的影响,根据中国信息通信研究院的《中国数字经济发展白皮书》的统计数据,中国数字经济规模在2020年约39万亿元人民币,占国内生产总值的比重近39%。数字经济的产值增速远高于国内生产总值增速,是推动我国经济持续发展的新动力。数字经济蓬勃发展催生了许多新的经济形态,进而影响着生产关系,使生产要素投入发生着新的变化。作为重要生产要素之一的劳动力,及其背后的劳动力就业也在产业数字化转型过程中发生了变化。在此背景下,就业稳定和就业结构优化的问题,既关系到国民经济的持续发展,也影响着我国劳动力市场进步。鉴于工业制造是中国经济发展的命脉,从国家到各地政府均在加强数字化工厂和数字化设备投入,研究数字经济发展背景下制造业就业变化便具有广泛的社会价值。随着供给侧结构性改革推进以及制造业迈向规模化、数字化、绿色化发展,制造业就业形势持续变化。其中,尤其受基础设施逐步完善和工业软件、云计算、大数据等使用成本快速下降带来的数字化转型影响最为深刻。诸多学者就该课题从多个维度展开了深入研究,Acemoglu(2014)利用美国劳动力市场数据研究得出,每千名工人中的机器人数量增加一个单位,就业人口比例就会下降0􀆰2个百分点。邵文波(2015)从理论和实证两个角度分析得出,随着数字资本成本下降,制造业数字资本投入加大,出现了数字资本替代劳动力投入,进而导致制造业劳动力需求和就业数量降低。蔡啸和黄旭美(2019)通过中国省级面板数据研究得出,人工智能技术运用会显著降低制造业劳动力占比,人工智能技术的使用提高1%,将使制造业就业占比下降0􀆰142%。孟园园和陈进(2019)对我国所有省市的面板数据进行研究,同样得出了人工智能技术与就业之间存在着负相关关系。在上述研究基础上,本文进一步分析数字经济加速推进背景下,我国制造业受其影响出现的就业总量和各维度就业结构变化情况,并提出相关政策建议。

二、就业总量变化情况

根据第7次人口普查结果显示,我国处于16-59岁年龄段的劳动力接近9亿,全部就业人员是7􀆰7亿,作为发展中国家,这一庞大的就业人群带来的就业问题关乎国民经济的长期稳定发展。同时,就业也是我国最大的民生工程,历次经济金融危机中,政府放在首位的工作均为保就业。如图1所示,在2003-2013年间,我国城镇单位总就业人数从10970万人增长到18108万人。制造业城镇就业人数从2003年的2980万人上升到2013年的5258万人。制造业就业人数占城镇单位总就业人数的比重相对稳定,占比27%-29%。但在2013年之后,我国城镇单位就业人数略有下滑,总人数下降到2019年的17162万人。值得关注的是,结合发展趋势来看,2013年制造业产业就业人数为5258万人,而2019年为3832万人,期间减少了1426万人,制造业占总就业比重也下降到22􀆰33%,下降趋势明显。从我国劳动力就业总量来看,数字经济发展并没有显著影响总体就业水平,但对制造业就业总量产生了深刻影响。制造业在国民经济体系中具有重要的支撑作用,总结发达国家的经济规律和历史经验不难发现,经济发达的国家往往具有制造业产值高占比的发展特征,如英国、美国、德国、日本等世界强国的发展,都得益于强大的工业制造体系的支撑。因此,在数字经济大发展的背景下,制造业作为就业受到突出影响的代表产业,其变化情况值得深入分析。

三、产业就业结构变化情况

(一)不同技能就业占比变化情况

从我国学者的既有研究来看,针对我国劳动力就业技能结构的分析,主要从两个角度进行探讨,一种是从科研人员数量及占比角度进行划分,科研人员代表高技能劳动力,科研人员之外的其他人员作为低技能劳动力;另一种是从劳动力的受教育多寡如学历或受教育的年限等进行区分,被划分为高、中、低三种水平的技能,参照我国学者研究的思路,一般将初中及以下学历人员认定为低技能劳动力,高中、中专学历人员认定为中等程度技能劳动力,大专以上学历人员被认定为高技能劳动力。下面,本文将从这两种分析方式对制造业的劳动力技能结构变化情况进行分析。首先,看我国规模以上制造业企业科研人员数量变化与占比情况。从图2可知,2011年我国制造业规模以上企业的科研人员从业数量为238万人,2019年这一数字增至426万人,期间年均增速为13%。同期我国规模以上制造业企业就业总人数从8053􀆰96万人下降到7116􀆰28万人。因此,科研人员就业占比持续上升,从2011年的2􀆰96%上升到2019年的5􀆰98%。其次,本文从制造业就业人员学历构成角度进行分析。三种学历构成情况如图3所示。从图3可知,制造业中技能劳动力占比相对比较稳定,2011年以来,基本维持在24%左右。低技能劳动力占比在显著下降,从2011年的65􀆰23%下降到2019年的60􀆰62%;高技能劳动力占比从2011年的11􀆰47%,上升到2019年的17􀆰31%。从学历构成结构上看,我国制造业就业人员学历结构向高学历占比提升的方向发展。因此,数字经济对制造业劳动力就业数量变化的影响,从技能角度出发主要是降低了对低技能劳动力的需求。

(二)不同性别就业占比变化情况

制造业是对我国女性就业人员吸纳最高的行业。2019年我国城镇单位女性就业总人数在6684􀆰2万人,其中,女性在制造业就业人数达到1445􀆰1万人,占比达到21􀆰62%,远高于教育、金融业、卫生和社会工作等其他行业。研究数字经济对制造业女性就业的影响具有现实意义。从城镇单位制造业女性劳动者就业人员数量和占比数据来看,2014年女性就业人员数量达到最高点之后,城镇单位制造业女性就业人员数量和占比持续下降,就业人员从2014年的2119􀆰3万人下降到2019年的1445􀆰1万人,减少了674􀆰2万人。2003年以来,我国城镇单位制造业女性就业占比整体呈下降趋势,从2005年的43%下降到2019年的37􀆰71%。因此,数字经济的发展对我国女性就业影响深远。数字经济的发展使得女性劳动力占比持续下降,说明数字经济发展存在着对女性就业的不利影响,对我国劳动力就业市场的平衡带来一定冲击。

(三)不同区域就业占比变化情况

一直以来,各地区对制造业发展的支持力度很大,由于不同区域制造业发展阶段和规模存在差异,制造业就业人员的分布也在出现变化。结合相关文献研究和本文的研究目的,考虑到地区经济发展水平差异,将区域划分为东部、中部、西部和东北四大地区。东部包括:北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南。中部包括:山西、安徽、江西、河南、湖南、湖北。西部包括:四川、重庆、陕西、甘肃、青海、宁夏、西藏、贵州、内蒙古、云南、广西、新疆。东北包括:辽宁、吉林和黑龙江。本文采用各省制造业城镇单位就业人数进行分析。如图5所示,我国东部地区和中部地区制造业的就业数量占比均存在上升趋势,东部地区所占比重从2011年的59􀆰95%上升为2019年的62􀆰56%,中部地区制造业就业占比从17􀆰97%上升为19􀆰37%。东北地区和西部地区占比存在下降趋势,东北地区占比从7􀆰29%下降到4􀆰99%,下降幅度大,西部地区占比从14􀆰79%下降到13􀆰08%。因此,从数字经济的发展对制造业就业影响的区域差异看,产业规模小、经济发展水平较低的区域就业受数字经济发展的不利影响更显著。

四、结论和建议

(一)研究结论

通过上述综合分析,可以得出如下结论,随着数字经济的持续发展,对我国劳动力就业市场存在着显著影响。具体到我国主要产业来看,制造业在数字化转型中对就业吸纳能力持续下降。进一步深入分析来看,高技能人员、男性群体的占比均在上升,低技能人员和女性群体占比在下降,说明数字经济发展不利于女性和低技能劳动力就业。从不同区域发展来看,东部地区和中部地区制造业对就业吸纳能力较强,东北和西部地区制造业人员占比下降明显,说明了数字经济在不同区域不均衡发展背景下不利于经济水平偏低区域的劳动力就业。

(二)政策建议

从上述情况来看,在数字经济大规模发展的背景下,为了推动制造业劳动力就业市场的均衡发展,建议如下:第一,健全制造业数字化就业保障机制。在制造业数字化转型过程中,信息化设备投入的增加会减少劳动力的投入。进一步分析,本文发现数字经济推进过程中会提升对高技能劳动力的偏好,提升高技能劳动力占比,而对低技能劳动力就业有显著的抑制作用。政府部门为有效应对数字化引发的上述问题,可适当开展劳动力教育和培训工作,构建企业、院校、培训机构多层次人才培育体系,针对市场需求对低技能人员进行数字化专项培训以适应数字化发展形势,解决数字化人才的供需不平衡。这对提升社会整体的劳动生产率有重要意义,也有利于实现劳动力和数字化的互补发展,在促进技术发展基础上,进一步改善收入分配。第二,本文主要针对制造业进行研究,对吸纳更多低技能劳动力的服务业,政府部门也应进行相关引导和政策支持,以便扩大服务业的比重,吸纳部分剩余劳动力,更好地满足此类人员就业需求,缓解数字经济对低技能劳动力就业的不良影响。针对就业潜力大、带动作用突出、社会需求迫切的服务领域,引导企业进行传统业务的数字化、网络化改造提升,支持发展新业态,鼓励弹性化、多元化、灵活化的新型就业形态和创新创业,促进就业的线下转线上,固定就业转灵活就业,传统就业转新兴就业。第三,本文在研究中发现,随着经济数字化水平的持续提升,我国女性劳动力在制造业就业占比出现显著下降的趋势。政府在推进信息化技术发展,制定相关政策时,需要适当地注意性别因素,针对女性就业给予相关支持和鼓励,完善法律咨询服务、就业招聘服务、就业政策服务、数字化培训等稳就业机制,引导企业在技术研究方面对女性人才予以倾斜,切实维护女性劳动者合法权益。同时需要开展舆论引导和宣传工作,纠正性别差异的刻板印象,使两性劳动者在学习和培训上保持公平性与均衡性。第四,制造业就业数量变化趋势存在显著的区域性差异,故在区域对策上也应进行区分考量。比如,东北地区和西部地区制造业就业占比下降趋势比较显著,在政策制定方面需要更加关注东北和西部地区就业市场均衡问题,并结合当地特点出台政策如加大对东北、西部地区产业的数字化技术提升和改造,加速数字产业化和产业数字化转型,拉动数字经济新业态。针对中、西部地区劳动密集型产业为主、生产效率相对落后的特征,通过东部地区的产业输出、对口数字化帮扶、专项数字化培训、数字化新业态异地孵化援助等多种形式,强化中、西部地区劳动力数字化素质提升,缩小区域间数字化劳动力的就业质量、就业素质差异。

作者:卢川 单位:中国人民大学劳动人事学院