引言

在数字经济政策的推动下，影响就业市场发展的主要因素有哪些？总的来说，通过总结过往研究可以发现，数字经济发展依靠两种模式影响就业市场，就业创造和就业消失。从就业创造角度来看，数字信息作为新的要素形式参与生产，提高了劳动生产效率，扩大了生产规模，大幅降低了产品生产成本，企业从中获得更多的利润。

研究结论

在实现了足够的盈余积累时企业将会扩大资本规模，因而劳动力就业市场规模得以扩张。人工智能应用将为我国GDP每年贡献0.8-1.5个百分点的增长，经济规模扩张同样放大了就业创造效应，提高劳动力市场需求。有学者将人工智能这类新式通用技术带来的创新型称之为增强人类能力的创新，不仅不会取代原有的职业还会提升技能上限。

创造出了新的任务范式继而增加了就业需求量，衍生出新的就业岗位。计算机和软件产业引领了新一代技术革命，传统行业也就此开启了新应用新技术的改革之路，大数据、智能制造和人工智能等技术嵌入传统行业的难度和融合程度，首先取决于被数字化改造产业的发展特性，资本与人力投入的密集程度、固定资产占比情况、技术基础的不同，都会影响数字化落地的实现。

有学者指出，就业转移是劳动力从生产中消失的主要表现形式，代表着劳动力在经济增加值中的份额被侵蚀，劳动密集型制造业和生产性服务业对这种变化最为敏感。有学者指出当企业没有更新新型技术设备无法适应市场生产节奏时，缩小生产规模、裁员等方式会成为他们阻止利润下滑危机的首要选择。

同时技术型新创企业在快速进入投资生产阶段之前还需要一段过渡期，并不会立刻产生新的劳动力需求，岗位的衔接会出现错位，导致出现就业消失现象。本文认为，当前中国数字经济已经进入快速发展的蓬勃阶段，政策的密集出台和政府导向的全力扶持使得数字产业化在短期内出现明显提升，大量核心技术产业的设立和发展使得就业创造效应在短期内能够得到快速反响；

产业数字化方面，随着第三产业生产值在我国经济总产值的占比不断提高，服务业飞速发展，融合数字技术的服务业将引领未来产业升级和高端价值链的发展，创造更多的就业岗位。数字经济技术的就业消失和创造效应必然会反映在劳动力就业结构上。数字技术如人工智能等能够基于还原论将人类行为转化为编码程序，然后通过机器模拟人类活动，预测下一步发展轨迹并给出决策。

由此可见，数字技术的发展和普及推动企业数字化转型，并取代了大量重复性工作的低技能员工。有学者指出数字经济发展的就业消失效应在生产制造部门尤为突出，但由于技术研发和设计推广的限制，一些需要复杂创新能力的科学研究岗位和依赖交互沟通、管理服务的岗位当前阶段还不会被数字技术替代。

夏炎，王会娟和张凤等对数字经济带来的劳动力结构变化展开了区分细化分析，结果发现数字技术应用对劳动力密集型的制造业和生产性服务业的波及最大，“90后”对技术创新的反应更为敏感，是数字浪潮最大的受益者，大学本科以及以上学历的求职者更易被数字产业吸纳，就业呈现出年轻化、高教育化的特征。

王文指出了理论与现实之间的差距，即尽管理论和实证结果都表明数字化促进就业高质量发展，但我国目前的就业学历结构与发达国家仍有一定差距，这表明在未来摩擦性岗位转换问题会越发凸显激化，亟需宏观政策支撑匹配。有学者发现，信息和通信技术对组织内各层级的决策有非常不同的影响。

更便捷的信息访问允许进行更好的分散决策，不会对层级较低的人造成过度的认知负担，既帮助公司决议自上而下的推进更为顺畅，也会助力提案自下而上的推出，因为它允许员工依赖层次结构中高于他们的人来做出决策，组织构架会变得更加扁平化，决策层可以直接与生产、技术人员沟通，消除了一些中间部分的岗位。

换言之，数字发展的冲击挤出了部分中低技能可替代性较强的工作岗位，形成了“两端极化”，如销售、维修等低技能工作也会保留下来。有学者对英国劳动力就业市场的匹配数据研究发现了一个有趣的现象——虽然越来越多的创新公司将更高比例的低技能职业外包，但是依然会保留低技能工人从事对公司更为重要的低技能职业中。

尽管整体上低技能职业的工人在技术方面做得不太好，但他们的一些素质和所做的任务仍然很有价值，低技能职业的工人会比高技能职业的工人从研发密集型公司工作中受益更多。他们的模型结果证明，公司内部“高技能职业”和“低技能职业”员工之间存在一种互补性，这种关系会随着公司创新程度的增加而增加。

这是由于从事高技能职业的员工技能通常具有可观察性，他们的市场价值主要取决于他们的教育程度和累积的声誉，这些都是容易观察和验证的，然而与此相反，一些低技能职业工人具备的关键技能是非认知性的软技能，很难观察或培养，因此很难替换。

综上，随着数字经济业态的不断丰富，学界对其的认识和研究也在深化，对于数字经济的构成基础已经明晰为数字产业化和产业数字化两部分，且随着数字经济的规模化发展，产业集聚效应正在突显，处于数字经济产业集聚群中的数字企业可以专业分工和要素共享，大大降低企业研发和运营成本。

但从宏观层面来看，数字经济产业集聚也同时导致了区域间的数字化程度不均衡发展，因而在对数字经济发展影响的研究中应当考虑区域发展的差异性，避免部分区域的欠发展情况被数字经济发达省份掩盖，对深化我国各地区经济协调发展，优化劳动力分布的空间规划，探索数字经济后续发展的方向都有着深远的现实价值。数字经济发展具体表现为互联网、信息科技和数字技术等应用形式的推广和产业化。

国内外学者的研究总结出数字经济通过就业创造和就业消失两种效应影响就业市场，从就业创造效应来看，数字技术的发展开启了新一轮的产业革命，重塑了经济运行的模式和结构，解放劳动力的同时创造了全新的生产范式，提供了前所未有数量的技能岗位；

数字技术还能降低信息搜寻成本，促进信息流通，大大消除信息不对称的障碍。就业消失是将劳动力从生产中转移出来，意味着消除总就业，或者是劳动力份额置换，随着智能机器人和数字技术的广泛应用，劳动力在经济增加值中的份额被侵蚀，制造业就业的持续下降和其他常规工作的消失导致了当前的低就业率。

学者的研究更深入指出数字经济发展除了对就业总量的调整还伴随着就业结构的改变和优化，并且高技能劳动岗位更多呈现就业创造效应，工业机器人和智能化应用替代了大量重复性程式化的低技能岗位，中低技能岗位则表现为就业消失效应。对“数字高技能”的识别通常通过工作职能需求和员工受教育程度两个方面测度。

从职能需求角度来看，人工在需要更复杂的感知和操作的任务中仍然具有比较优势，例如需要人类启发式知识的通识职业、大多数需要社会性技能的管理、商业和金融类通才职业、教育、医疗保健以及艺术和媒体工作，不太容易受到数字化和智能化的影响。从员工学历角度来看，教育是数字发展新时期数字人才培养的关键途径。

在当前的劳动力市场上，就业人员受教育水平已然成为衡量技能水平的重要标准，接受过高等教育的员工对数字化浪潮更为敏感，相应的数字技能也更为丰富，更容易被数字化岗位吸收。对现有文献的梳理和总结可以发现，目前学界对于数字经济发展和数字经济对就业结构的影响主要集中于区域和产业层面。

从企业层面展开的研究相对较少，这使得对于数字经济发展影响的路径探究无法深入到微观个体。并且当前学界对于数字经济企业的定义还不明晰，缺乏对数字经济企业和传统行业企业的对比分析。鉴于此，本文基于以后学者的研究成果，继续探究数字经济发展对于企业微观层面的影响效应，深入分析企业内部的劳动力分布情况。