岗位数字化水平与薪资平等性及就业生态

(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing岗位数字化水平与薪资平等性及就业生态内容提要：本文应用2014—2016年中国劳动力动态调查数据(CLDS),以工作岗位使用互联网程度作为岗位数字化水平的代理变量，研究岗位数字化水平对薪资平等性及就业生态的影响。研究发现，岗位数字化水平提升为就业市场带来了机遇和挑战。一方面，岗位数字化提升增加了平均升基础权益保障、工作灵活性、工作满意度具有积极作用。另一方面，岗位数字化提升也加剧了薪资不平等，就业者面临更高的工作压力和更长时间的加班，自愿无偿加班导致了“隐性”权益损害。数字经济的战略布局。在我国，数字化转型已经成为推动经济增长和实现创新驱动的重要战略手段。数字技术被越来越多应用于工作岗位中，数字化应用不仅革新了工作方式与任务内容，还助力了劳动生产率的提升，对劳动者岗位薪资、就业环境与就业质量等均产生了深刻影响(DiMaggio&Bonikowski,2008;UNCTAD,2017)。为此，岗位数字化水平如何影响平均薪资成为值得研究的话题。相关国际研究开展较早，一系列文献聚焦于工作场景的计算机或互联网使用，发现岗位数字化要聚焦通用场景下互联网等数字技术使用对我国居民收入的影响（蒋琪等，2018;毛宇飞等，2018),较少区分工作和生活场景下的数字化应用。此类研究中数字技术的作用机制，既来源于工作岗位数字化应用产生的影响，如工作效率的提升；也来源于数字生活带来的积极作用，如社会网络完善增加的就业机会。上述研究衡量了互联网普及所带来的数字红利，为评价我国推进互联网建设的成效提供了有效依据，具有较佳的政策意义。但鉴于研究视角不同，其对于深入了解产业领域数字化普及引发的就业变革作用有限，是本文试图补充的研究方向。同时，相较于研究岗位数字化水平提升对于平均薪资产生的影响，数字经济“赢者通吃”是否会加剧薪资不平等性是更值得关注的话题。国内研究多聚焦于通用场景下的数字化应用，缺乏岗基金资助：中国社会科学院青年科研启动项目(2022YQNQD030);(GQZD2022006)。·149·中国经济问题2023年第2期(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing位数字化水平对于薪资分布影响的研究。女性、老年人、低教育水平、农村户口等弱势群体是否可以平等享受岗位数字化水平提升带来的薪资溢价，研究结论也存在争议。一部分研究认为，弱势群体具有较低数字技能，且数字技术易对弱势群体形成替代性，加剧弱势群体在就业中的弱势地位迅速普及，有助于建立“干中学”工作机制，降低从业门槛；同时人际交往、工作经验角，分析岗位数字化水平对于薪资平等性的影响。此外，考虑到就业生态的优良，关系到劳动者的角，分析岗位数字化水平对于薪资平等性的影响。此外，考虑到就业生态的优良，关系到劳动者的水平如何影响就业生态的国内外文献较少，本文亦试图对此进行量化分析。本文应用2014—2016年中国劳动力动态调查数据(CLDS)展开研究，以18~65岁的全职雇员为研究对象，选取工作岗位中互联网使用程度作为岗位数字化水平的代理变量。从实证结果来看，岗位数字化水平提升对于薪资溢价产生了积极的影响，且女性、老年、低教育水平、农村群体可以平等享受数字化带来的薪资溢价。但同时，岗位数字化水平提升会加剧整体就业市场薪资分布不平等；并且相较于低数字化水平岗位，高数字化水平岗位组内的薪资分布更为不平等。这意味着，即使伴随着数字经济发展，更多低数字化水平岗位转型升级为高数字化水平岗位，可以缩小岗位间薪资差距，但高数字化水平岗位内部的薪资极化所导致的不平等依然存在，依靠初次分配无法解决就业市场收入不平等，再分配的政策干预更为重要。从就业生态看，岗位数字化程度深化有助于增加正规劳动合同签订、工会加入、“五险一金”缴纳等基础权益保障，并增加了作满意度、工作自主性、工作价值感认同；与此同时，高数字化水平岗位的就业者往往面工作场景的数字技术应用，研究了我国现阶段岗位数字化水平对于平均薪资的影响，并与国际文献形成对照。二是研究了弱势群体是否能平等享受岗位数字化水平提升带来的薪资红利，对现有国内外结论不一的文献形成补充，分享了中国作为数字经济大国的经验。三是应用国际上RIF回归最新改进方法(Rios-Avila,2020),发现了岗位数字化水平提升造成的岗位间和岗位内不平等，弥补了国内相关文献的缺失，并为兼顾数字化发展和收入分配提供了对策方向。四是较为全面地量化分析了岗位数字化水平对于就业生态的影响，并从效率工资视角分析了高数字化水平岗位在“隐形”权益保障上存在的问题，具有较强的政策岗位数字化水平如何影响薪资表现的文献由来已久，国际文献多集中在发现数字化应用对平均薪资的提升上。早在20世纪90年代，Krueger(1993)应用美国的调查数据发现，工作中使用计算机的人员相较于其他工作人员，工资溢价为10%~15%。在这之后，越来越多文章探讨了工作岗位中数字技术应用对于薪资的影响。特别是进入21世纪以来，伴随着数字经济发展从“数字化”向“网络化”演进，互联网应用在工作场合更为普及。越来越多的企业在日常运营中应用互联网，进而增加了生产效率和生产力，提升了工资水平(Freeman,2002)。互联网亦助力工作中更快、更有效的沟通，为员工提供更多的学习机会，使员工拥有更高的工作满意度，进而转换为更高工作承注工作场景使用计算机的薪资效应，转变为关注互联网使用或计算机、互联网综合使用产生的薪资·150·续继：岗位数字化水平与薪资平等性及就业生态(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing国内亦有学者探索了数字化应用对于工资溢价的影响，但相关文献多将通用场景下数字化普及作为主要自变量，而非重点研究工作岗位的数字化。这些研究表明，对于个体而言，互联网使用有助于劳动者进行信息获取和技能转换，进而实现工作匹配和跨行业就业，并获得薪资溢价（宁光杰和杨馥萍，2021;罗楚亮和梁晓慧，2021)化应用的探讨仍相对不足。一方面，聚焦于工作场景的文献往往年限较早，对于近些年的现实情况反映有限。如陈玉宇和吴玉立(2008)研究发现，在工作中使用个人计算机的回报为20%;另一方面，在近几年研究中，工作场景下互联网使用多作为通用场景研究的拓展部分，论述有限且结论不一。如蒋琪等(2018)在拓展部分将受访者自评的互联网对于工作的重要性作为自变量，研究结果未发现该变量对于收入有显著影响。毛宇飞等(2018)在进一步分析中区分了互联网使用场景，以其他上网地点为对照组，发现在工作场所上网均对男、女性工资有显著正向影响。马述忠等(2022)将上一周工作中是否使用互联网的自答变量定义为互联网应用性质，与通用场景下互联网使用频率共同作为主要自变量，研究发现互联网使用性质对于劳动收入有正向影响。弱势群体是否能平等享受到岗位数字化水平提升所带来的机遇，亦是国际热门话题，但研究结论尚未达成共识。且鉴于国内研究多侧重于通用场景下的数字化应用，文献相对有限。就女性而言，岗位数字化水平提升降低了岗位对于体力的要求，增加了女性在工作中的比较优势。部分研究发现数字技术渗透较快的行业中，女性常规性工作任务比例下降，非常规性分析任务但也有研究表明，数字技术密集的行业目前多由男性主导，女性易面临工作歧视，这类非技术性影就中老年人而言，一方面，岗位数字化水平提升或导致原有技能过时，或缩短学习能力不足的岁以上的员工工资溢价低于25~49岁的员工，且对于50~65岁的员工，工资溢价伴随着年龄增长几乎呈线性下降；另一方面，数字技术提供更简化的工作操作界面，减少岗位对于新操作技能学习的要求，而老年人所拥有的丰富经验难以被数字化所替代，在就业市场比较优势增加。如Borghans&TerWeel(2002)、Bertschek&Meyer(2009)研究发现，年长员工在适应数字化工作环境方面没有面临特殊困难，且年长员工使用计算机工作会显著增加工作效率。针对低学历群体的研究更为热门，且亦尚存争议。Autoretal步(SBTC)理论指出，计算机应用增加了高技能工人的生产力和就业市场对于非常规性岗位的需求；高技能、非常规性岗位的工资高于低技能、常规性岗位；并通过实证发现就业市场劳动者偏好增加。此后，较多文献基于技能偏向型技术进步理论研究了低学历者是否平等享受岗位数字化水平带来的机遇。例如，Akermanetal.(2015)发现宽带互联网应用的增加使高学历劳动者的生产率和薪资水平上升，并降低了低学历劳动者的生产率和薪资水平，即宽带对于高学历劳动者是互补性技术，对于低学历劳动者是替代性技术。但同时，也有文献持相反观点，如Bessen(2016)指出，使用技能偏向的技术变革理论解释岗位数字化应用引发的收入不平等有一个明显的缺陷，这类理论通常假设某些工人群体已经拥有所需的技能，并将技能等同于学历水平；然而岗位中的数字化应用往往涉及组织变革和新型技能培训，相关技能通常需要“干中学”。实证研究表明，没有大学文凭的工作人员在使用数字技术时，与受过大学教育的工作人员一样，可以获得可观的工资增长。Iacovone&Pereira-Lopez(2018)研究发现尽管数字技术增加了对高技能劳动者的需求，但白领工作者和蓝领工作者的工资差距非但没有扩大反而缩小了。文章推测企业资源计划(ERP)等信息系统密集应用，使得以蓝领为代表的非技术工人更容易掌握数字技术，技能更为娴·151·中国经济问题2023年第2期相比之下，关于就业市场处于弱势地位的农村群体研究则相对较少，部分文献研究了互联网普及对于农村生活的影响，仅少量研究聚焦于农村群体工作场景中的数字化应用，且结论并不统一。如秦芳等(2022)研究发现，数字经济发展为农村群体提供了电商相关的非农就业岗位，促进了农村群体的工资性收入增加。而马述忠等(2022)研究发现，工作中使用互联网仅对城市地区的劳动收入增长影响显著，对农村地区则不显著。相较于对弱势群体机会公平的研究，岗位数字化水平如何影响薪资分布平等性的国内研究则更为稀缺。薪资分布可以较好反映劳动力市场的全局变化，亦应是重点研究的话题。从国际研究来看，一方面，数字化降低了生产复制的边际成本，微小的生产率差异可能会被放大，高数岗位的内部薪资结构更为离散(Freeman,2002);另一方面，数字技术在生产中的应用，催生了规模经济和较低的革新成本，从而发展出毁灭式创新和“赢者通吃”的市场结构，只有最优的产品才能占领整个市场，进而导致了市场份额不稳定和风险溢价，收益不成比例地流向最高收入群体，加剧了收入不平等(Guellec&Paunov,2017)。同时，岗位数字化水平提升不仅影响了岗位薪资，还会影响就业生态。一方面，数字技术在工作中的深化应用，提升了岗位的灵活性和个体独立性，并且使远程办公成为可能(UNCTAD,2017),工作环境更为开放，在扁平化的管理结构下，员工的自主性得以发挥，并具有更强的尊重感和满足感（戚聿东等，2021);另一方面，岗位数字化水平提升在助力改善就业质量和优化就业环境的同时，也造成了工作不规律、加班严重等问题，劳动权益保护需重超负荷、工作碎片化导致的紧迫感、因担忧自身能力无法适应技术进步所引发的焦虑感等(Trenerry性探讨和综述为主，定量研究还有待增加。综上，国内研究多集中于通用场景下互联网应用对平均薪资水平的影响，此类研究中的影响效应，除包括工作场景下办公效率提升外，还包括了居家情况下互联网作为信息渠道的影响，特别是应用互联网拓展社会网络的收益，例如通过互联网平台获取求职正式和非正式信息等(DiMaggio&Bonikowski,2008)。我国近年来深耕网络基础设施建设，弥合数字鸿沟，此类研究为中国政策实践提供了有效参考和评价依据。而伴随着互联网在生活领域日益普及，生产领域也加快了数字化转型的步伐，研究岗位数字化水平加深对于薪资水平的影响也十分重要，这类研究在国内文献中相对缺乏，且结论尚存争议，则成为本文试图定量分析的内容。本文还将从薪资平等性视角出发，研究弱势群体是否获得平等机会，以及岗位数字化水平提升对于就业市场的整体薪资分布有何种影响。并且，本文亦将从就业生态视角，量化分析岗位数字化水平提升对于基础权益保障、工作情况、工作心理状态的影响，与现有定性分析文献形成有益补充。本文应用中国劳动力动态调查数据(CLDS)展开研究。CLDS来自于中山大学社会科学调查中心，聚焦于中国劳动力市场的现状与变迁，较全面地涵盖了受访者的个体特征、工征等。CLDS于2012年启动全国调查，目前公开数据有2012年、CLDS2012有关互联网使用调查较少，而CLDS2014、CLDS2016则较为全面涵盖了工作和家庭中使用互联网相关情况，适用于本文研究话题—岗位数字化水平提升如何影响岗位薪资平等性与就·152·续继：岗位数字化水平与薪资平等性及就业生态(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing业生态。CLDS将受访者根据职业类型，分为雇员、雇主、自雇、务农四类。对于雇员类的受访者，进一步询问了工作岗位中数字化应用相关情况，即询问“您在工作过程中，是否需要使用互联网”，该问题可以较好代理受雇者所处工作岗位的数字化应用水平，本文应用该问题构造主要自变量。本文选择年龄在18~65岁的全职雇员，剔除非全职样本和职业不易分类的样本，并根据职业类型等剔除没有涉及工作中互联网使用回答的雇主、自雇、务农等样本。最终得到样本9647个。本文将工作过程中互联网使用的变量命名为岗位数字化水平，并将回答“从不”“很少”“有时”“经常”依次赋值1-4,在回归时对这一自变量进行标准化处理。选取该变量作为自变量的优势主要包括：一是可以较好反映劳动者在工作场景下而非通用场景的数字化应用；二是与当前工作岗位数字化的发展实际相吻合，伴随着企业数字化转型由数字化向网络化演变，工作岗位的数字化进程将更多以互联网应用而非计算机的单机辅助所呈现；三是该变量为连续变量，可以较好地反映数字化深化程度对于薪资及就业生态的影响。同时考虑到，过往研究中生活场景中的数字化应用对就业薪资等产生显著影响。本文增加了两个生活场景下使用互联网的控制变量。考虑到生活中使用互联网或更易获得高薪岗位的招聘信息，选取“在过去的一年中，您家使用互联网的情况是”作为家庭互联网使用的代理变量，将使用赋值1,不使用赋值0;该变量可以较好反映受访者所处家庭的数字化生活。考虑到受访者的日常数字技能或影响受访者的高薪机会，本文应用“使用网上题”分别赋值1-4,并在回归中进行标准化处理。因变量上，本文选取与岗位薪资和就业生态相关的变量。岗位薪资用全年工资性收入①表示，在回归中应用对数取值。为研究岗位数字化对就业生态影响，本文从基础权益保障、工作环境、加班情及描述在第五章展开。其他控制变量上，本文主要引入个体特征和工作特征两类控制变量。个体业包括农业、工业、服务业及其他不易分类的行业。此外，本文通过引入所处调查年份和省份的虚拟变量，以控制时间效应和地区效应。描述统计见表1②。表1描述统计变量观测值平均值标准差最小值最大值岗位数字化水平1401生活数字技能9644140100101①将全年工资性收入回答为0的计为缺失值，并对收入进行0.5%温莎缩尾处理。②受制篇幅，工作特征、地区效应、时间效应等分类变量的统计描述未在正文给出。·153·中国经济问题2023年第2期(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishingCLDS调查采用了轮换追踪的方式，在本文应用的最终样本中，2014年和2016年调查的重叠样本数有限，且由于两个调查时间跨度较短，多数同时出现在两个调查年度的样本工作变动较小。因此，本文采用控制时间和地区效应的混合OLS模型进行回归，并配合使用PSM和RIF回归方法。本节具体展开因变量为岗位薪资的研究方法，因变量为就业生态的研究与之相类似，研究方法将在第五章具体展开。为探究岗位数字化如何影响薪资水平，本文设定回归模型如下。本文重点关注的自变量。X为控制变量集合，包括数字化生活相关的控制变量及其他控制变量。数字化生活相关的控制变量—Internet和digcomp,分别对应家庭互联网使用和生活数字技能。为与过往研究的薪资溢价系数可比，本文构造分类变量—是否高数字化水平岗位Dig代替连续变量Digital,当回答在工作中有时或经常使用互联网时，Dig取值1,定义为高数字化水平岗2.倾向性得分法PSM用互联网情况更多由客观工作性质决定而非个人主观意愿，一定程度可以减缓内生性问题。为进一步检验结果稳健性，本文亦考虑应用倾向性得分法(PSM),PSM模型基于反事实的框架，通过倾向得分为处理组样本匹配控制组样本，在其他相同的条件下，对比处理组和控制组的薪资水平差异，可以较好避免函数形式错误等造成的偏差。本文应用式(2)中的二分类变量Dig,用于区分处理组和控制组，分别对应的薪资水平为lnWage和lnWage。进入高数字化水平岗位的平均处理效应为：其中p(Xi)为在给定观测特征Xi情况下个体i进入处理组的条件概率。X与式(1)、式含义相同，给定的观测特征包括数字化生活及其他控制变量。为研究岗位数字化对于薪资分布的影响，本文应用RIF回归进行研究，RIF即再中心化影响函YYY响函数是一个用于形容分布统计量v变化率的方向导数，该变化率是由累积分布函数Fy在yi上的一个无限小变化引起的。RIF作为IF影响函数的再中心化，可以解释为考虑到观测值yi的影响后统计量v的近似值。本文采用Rios-Avila(2020)所完善的RIF方法进行研究。Rios-Avila(2020)的RIF回归方法于描述分布的多种统计量的线性回归中。同时鉴于原始方法中标准RIF回归仅能进行自变量分布微小变化所产生的效应，Rios-Avila(2020)弥补了这一缺陷，设计了可以计算不平等处理效应的RIF分组回归，用于衡量分类自变量取值从0变为1所产生的影响。(1)标准RIF回归。标准RIF回归用于衡量解释自变量分布微小变化所引发的因变量分布变化。为研究岗位数字化水平提升对于薪资平等性的影响，本文应用标准RIF回归估计，当岗位数字·154·续继：岗位数字化水平与薪资平等性及就业生态(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing化变化时，薪资的分位数、方差、基尼系数等inWagei(4)(2)RIF分组回归。考虑到数字化转型是发展趋势，为推断岗位数字化水平持续深化后的就业市场薪资分布，本文进一步对比高数字化水平岗位与低数字化水平岗位在薪资分布上的差异，以判断高数字化水平岗位内部的薪资平等性。标准RIF回归无法研究这一差异，这是由于标准RIF回os-Avila(2020)引入用于计算不平等处理效应的RIF分组回归则可以解决上述问题os-Avila(2020)引入用于计算不平等处理效应的RIF分组回归则可以解决上述问题。本文借助该方法，研究高数字化水平岗位与低数字化水平岗位在薪资不平等水平上的差异。首先，求得薪资无条件分布的拟合值和对应权重如下。使用上述拟合分布，进行RIF回归可,即当其他可观测特征相同时，高数字化水平岗位与低数字化水平岗位的分布差异为平均处理效应b1。本文首先应用式(1)研究岗位数字化水平如何影响薪资水平。同时为与以往研究形成对比，应用式(2),将主要自变量从岗位数字化水平的连续变量转变为是否高数字化水平岗位的分类变量，回归结果见表2。由表2(1)~(3)列可知，岗位数字化水平加深可以带来就业者薪资溢价，岗位数字化水平每增加1个标准差，岗位薪资上升11%~14%。由表2(4)~(6)列可知，高数字化水man,2002;陈玉宇和吴玉立，2008),证明本文结果可信度较高。平岗位相较于低数字化岗位有19%~man,2002;陈玉宇和吴玉立，2008),证明本文结果可信度较高。表2岗位数字化水平对于薪资的影响岗位数字化水平∗∗∗∗∗∗∗∗∗———高数字化水平岗位 ∗∗∗∗∗∗家庭互联网使用—∗∗∗∗∗∗—∗∗∗∗∗∗生活数字技能 ∗∗∗92409240·155·中国经济问题2023年第2期续表2个体及职业特征控制控制控制控制控制控制时间效应控制控制控制控制控制控制地区效应控制控制控制控制控制控制时间效应∗地区效应不控制不控制控制不控制不控制控制注：∗∗∗表示p<0.01,∗∗表示p<0.05,∗表示p<0.1。回归采用稳健标准误。个体特征包括年龄、性别、教育本文应用式(3)的PSM模型进行稳健性检验。将高数字化水平岗位作为处理组，低数字化水平岗位作为控制组，根据家庭互联网使用、生活数字技能以及个体特征、工作特征、所年份的相关变量计算得分倾向。平衡性检验的结果如表3,匹配后控制变量的偏差均有了较大幅度下降，主要特征变量的偏差在5%以内，偏差下降幅度均超过85%,且t检验结果均不拒绝处理组与控制组无系统差异的原假设，满足平衡性假设。此外，共同支撑检验显示匹配后的结果符合可比性要求，受篇幅限制未给出。表3平衡性检验变量均值偏差(%)T检验处理组控制组家庭互联网使用匹配前匹配后生活数字技能年龄性别匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前-22.37∗∗∗-8.49∗∗∗匹配后教育水平匹配前匹配后婚姻状况户口状况匹配前匹配后匹配前-29.71∗∗∗匹配后注：平衡性检验结果为一对四近邻匹配的平衡性检验，受篇幅限制，部分分类变量平衡性检验未给出，卡尺匹表4为应用K近邻匹配、卡尺匹配、核匹配三种PSM模型方法获得的岗位数字化的处理效应。根据结果，岗位数字化应用对于薪资水平的平均处理效应为正且显著，高数字化水平岗位的就业者相较于低数字化水平岗位，薪资溢价在16%左右，这与基础回归结果相接近，岗位数字化应用对于薪资水平的影响较为稳健。·156·(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishingHouse.Alrightsreserved.续继：岗位数字化水平与薪资平等性及就业生态(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing表4岗位数字化的平均处理效应处理组控制组ATT标准误T值K近邻匹配卡尺匹配核匹配为研究岗位数字化水平提升对于薪资平等性的影响，本文首先研究弱势群体是否能较为平等地获得岗位数字化水平提升带来的薪资溢价。为此，本文应用式(1)将样本根据性别、年龄、教育水平、户口进行分组回归，组别分为非弱势群体组与弱势群体组—男性与女性、中青年(49岁及学历）、非农群体与农业群体，并基于似无关回归SUR模型检验弱势群体的薪资溢价与非弱势群体是否存在显著差异。如表5所示，女性群体相较于男性群体、低教育水平群体相较于高教育水平群体，岗位数字化水平系数略低，但在统计上无显著差异；而农村群体相较于非农群体、老年于中青年群体，岗位数字化水平系数则较高，且老年组系数与中青年组在统计上具有显著差异。这表明岗位数字化水平提升使女性、老年、低教育水平、农村户口等弱势群体受益，产生的工低于非弱势群体。这或由于数字化应用简化了工作中操作系统界面，增加了其智能性，使得岗位对经验等软实力在劳动力市场更有优势，女性、老年等群体就业优势增加，相较于其他群体可以获得相同甚至更高的工资溢价。并且，数字化水平较高的岗位所需要的技能往往是“干中学”的过程中所积累的(Bessen,2016),降低了相关岗位的学历门槛，使得低学历者也有机会获取较高薪水溢价。同时，与以往文献结论不同（马述忠等，2022),本文发现工作岗位的数字化水平提升为农村群体带来的薪资溢价并不低于非农群体，农村群体并没有被差别对待，可以较好地享受到岗位数字化水平提升所带来的薪资红利。表5岗位数字化水平与弱势群体薪资男性女性中青年老年岗位数字化∗∗∗∗∗∗∗∗∗51524086SUR检验(p值）高教育低教育非农农村岗位数字化∗∗∗∗∗∗∗∗∗4134SUR检验(p值）类别、单位类别、所处行业等工作特征，此外，时间效应、地区效应及两者交叉项均已作为控制变量。下同。表格中SUR检验分别检验表5(1)列与(2)列、(3)列与(4)列、(5)列与(6)列、(7)列与(8)列的岗位数字化系数是否存在显著差异，检验结果用P值呈现。·157·中国经济问题2023年第2期为进一步从全局的视角研究岗位数字化水平提升对于薪资平等性的影响，本文以薪资分布为主要因变量，试图衡量岗位数字化水平提升是否会造成就业市场薪资不平等性的扩大。本文应用资的第90分位数与第10分位数之差、薪资的中位数与第10分位数之差、薪资的第90分位数与中位数之差。表6标准RIF标准回归与薪资不平等方差10~90分位距10~50分位距50~90分位距基尼系数岗位数字化∗∗∗∗∗∗注：薪资水平的方差、10~90分位距、10~50分位距、50~90分位距应用薪资对数计算，薪资水平的基尼系数应用薪资计算。下同。距以及基尼系数；即岗位数字化水平上升会导致了就业市场薪资分布的离散性增加，低收入群体与高收入群体、中收入群体与高收入群体薪资差距扩大，整个就业市场的不平等程度加深，同时，10~50分位距不显著，即无法证明岗位数字化水平上升会导致低收入群体与中等收入群体薪资差异的扩大。为更好理解10~50分位距与10~90分位距、50~90分位距的显著性差异的成因，本文应用式(4),以岗位数字化水平为自变量，以薪资的第10分位距至第90分位距分别为因变量，进行回归，如图1。其中实线表示各回归中自变量岗位数字化的系数，虚线表示95%的置信区间上下限。根据图1可知，对第10分位距进行回归的系数为正但不显著，对第20分位距至90分位距分别进行回归的系数均显著为正，第10分位距至第50分位距之间各回归系数的涨幅较小，第50分位距至90分位距之间各回归系数的涨幅较大。由此可知，岗位数字化水平对于中高收入群体的薪资提升幅度更大，对于低收入群体的收入提升幅度较小，这可能导致表6中10~50分位距回归不显著，工作岗位中的数字化应用带来更高的平均薪资溢价，拉大了高数字化水平岗位与低数字化水平岗位的薪资差异，这或成为岗位数字化水平提升加剧薪资不平等的主因。那么，若高数字化水平岗位内部的薪资分布更为平等，当低数字化水平岗位逐步转型升级为高数字化水平岗位时，就业市场不平等现象就会有所减缓。反之，如果高数字化水平岗位的薪资分布更为不平等，就业市场不平等现象伴随着岗位数字化转型升级的趋势或进一步加剧。为推断出岗位数字化水平持续深化后的就业市场薪资分布趋势，本文应用式(7)进行RIF分组回归，计算不平等处理效应，对比高数字化水平岗位组内与低数字化水平岗位在薪资分布上的差异。如表7所示，相较于低数字化水平岗位，高数字化水平岗位的方差、基尼系数有所增长，高数字化水平岗位内部的低收入群体与中等收入群体、高收入群体薪资差距在拉大，高收入群体与中等收入群体的薪资差距也有所扩大。这表明，工作中的数字化应用不仅会拉大高数字化水平岗位与低数字化水平岗位的群体间薪资差异，还会增加高数字化水平岗位组内的薪资不平等。这或由于数字化生产复制的边际成本较低，放大了原本微小的生产率差异，导致薪资分布更为分散(Freeman,2002);且数字化对于生产效率高、拥有更高收入的高技能群体更具互补性，对于生产效率较低、收入相对较低的低技能群体更具替代性(Autor·158·(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishingHouse.Alrightsreserved.续继：岗位数字化水平与薪资平等性及就业生态(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing图1RIF分位数回归与薪资分位数etal.,2003),进而表现为较高技能群体拥有更高幅度的薪资溢价。值得注意的是，表5结果中低教育群体和高教育群体的数字化薪资溢价并没有显著差异，这与Bessen(2016)研究相吻合，即教育水平不是衡量高数字化水平岗位技能或生产率的等价指标，工作中培训和积累对于技能培养也起到重要作用，加强劳动者技能培训以适应岗位数字化进程至关重要。同时，从长远来看，数字经济健康发展与共同富裕目标高度契合，数字经济可以为均衡发展提供共享机制，收入不平等现象会有所缓解（祝嘉良等，2022),而短期内在深化数字技术在工作岗位应用的同时，则需做好收入再分表7RIF分组回归－高数字化水平岗位组内与低数字化水平岗位薪资分布差异方差10~90分位距10~50分位距50~90分位距基尼系数是否高数字化水平岗位∗∗∗92409240924092409240在研究岗位数字化水平对于薪资平等性的影响后，本文进一步研究岗位数字化水平对就业生变量更换为上述四个维度的因变量，见式(8)。Y其中，Y为因变量，包括基础权益保障、工作环境、加班情况、工作心理状态四个维度的相关变·159·中国经济问题2023年第2期为研究岗位数字化水平如何影响基础劳动权益保障，本文选取劳动合同签订、工会加入以及“五险一金”单位缴纳情况作为因变量。劳动合同签订，即是否与企业签订书面劳动合同；工会加入，即劳动者是否加入工会；“五险一金”缴纳情况，即工作单位是否为受访者缴纳医疗保险、养老保险、失业保险、工伤保险、生育保险、住房公积金等六个分类变量。如表8所示，岗位数字化水平提升对基础劳动权益保护产生积极影响；伴随着岗位数字化水平提升，合同签订、工会加入的可能性均有所增加，“五险一金”缴纳情况也有所完善。这表明工作单位提升岗位数字化水平，并没有以损害全职员工的权益保护为代价，这或由于数字化成功推进离不开员工的价值创造和全员的协同配合，智力资本成为更宝贵的资源（戚聿东和肖旭，2020工作单位为此在员工关系管理和基础权益保障上投入了更多精力。值得注意的是，本文重点研究全职员工的就业生态，而灵活就业面临的劳动权益保障问题未在本文中体现。表8岗位数字化水平与权益保障合同签订工会加入医疗保险养老保险岗位数字化************9634963496349634因变量均值0.473l失业保险工伤保险生育保险公积金岗位数字化************9634963496349634因变量均值为研究岗位数字化水平如何影响工作环境，本文选取关于工作环境的自评价，包含工作满意度及工作自主性的相关变量。工作满意度即对工作的整体满意度，本文将回答“非常不满意”到“非上述变量进行标准化处理。根据表9可知，伴随着岗位数字化水平提升，员工的工作满意度、工作任务自主权、工作进度灵活性、工作强度决定权均有所上升，岗位数字化水平增加对于工作环境改善具有积极意义。这与以往文献相吻合，数字化应用使得企业结构更为扁平，带来了更高的工作自主性和工作满足感（戚聿东等，2021)。而工作岗位灵活性上升也为女性、老年人等创造工作便利，为上文中岗位数字化水平提升为弱势群体带来较高的薪资溢价提供了佐证。·160·(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishingHouse.Alrightsreserved.续继：岗位数字化水平与薪资平等性及就业生态表9岗位数字化水平与工作环境工作满意度任务自主权进度灵活性强度决定权岗位数字化∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗963496349634因变量均值注：工作满意度、任务自主权、进度灵活性、强度决定权等因变量均值为标准化处理前的均值。为研究岗位数字化水平提升是否伴随着严重的加班，本文选取是否加班、是否非自愿加班、加班总时长、无偿加班总时长作为因变量。加班总时长由“上个月共加班多少小时”求得，无偿加班总时长由加班总时长与有报酬的加班时长相减求得①。在回归中，加班总时长、无偿加班时长以对数形式出现。回归结果见表10。根据结果可知，数字化水平较高的岗位或存在更严重的加班现象。从加班占比来看，岗位数字化水平每增加1个标准差，加班比例会上升0.3%,而岗位数字化水平对于非自愿加班比例影响不显著。从加班时间来看，岗位数字化水平每增加1个标准差，加班总时长上升7%,无偿加班总时长上升10%。尽管高数字化水平岗位为就业者提供了更完善的基础权益保障、较灵活自主的工作环境，但同时也加剧了就业者的加班负担。根据以往研究，工作场景位数字化水平对于加班总体情况、加班时长、无偿加班时长等影响显著，却对非自愿加班的影响不显著，也是值得注意的。这或由于数字化水平较高的岗位薪资较高、竞争激励，让就业者存在着自表10岗位数字化水平与加班情况是否加班非自愿加班岗位数字化∗∗∗9634963495649564注：因变量均值中，加班总时长、无偿加班时长对应的均值为未取对数前的因变量均值，单位为小时／月。为验证岗位数字化水平对于劳动者工作心理状态的影响，本文选择有关工作心理状态自评估的“工作让我感觉身心俱疲”“整天工作对我来说确实压力很大”“我觉得自己完成①对加班总时长、无偿加班总时长进行0.5%温莎缩尾处理。·161·(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishingHouse.Alrightsreserved.中国经济问题2023年第2期(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing情绪，得分越高对应负面心理情绪越多；工作价值感是对工作的正向情绪，得分越高对应正向心理情绪越多。由表11结果可知，岗位数字化水平提升对于劳动者工作心理状