崗位數(shù)字化水平與薪資平等性及就業(yè)生態(tài)

(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing崗位數(shù)字化水平與薪資平等性及就業(yè)生態(tài)內(nèi)容提要：本文應(yīng)用2014—2016年中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)(CLDS),以工作崗位使用互聯(lián)網(wǎng)程度作為崗位數(shù)字化水平的代理變量，研究崗位數(shù)字化水平對(duì)薪資平等性及就業(yè)生態(tài)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，崗位數(shù)字化水平提升為就業(yè)市場(chǎng)帶來(lái)了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。一方面，崗位數(shù)字化提升增加了平均升基礎(chǔ)權(quán)益保障、工作靈活性、工作滿意度具有積極作用。另一方面，崗位數(shù)字化提升也加劇了薪資不平等，就業(yè)者面臨更高的工作壓力和更長(zhǎng)時(shí)間的加班，自愿無(wú)償加班導(dǎo)致了“隱性”權(quán)益損害。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略布局。在我國(guó)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的重要戰(zhàn)略手段。數(shù)字技術(shù)被越來(lái)越多應(yīng)用于工作崗位中，數(shù)字化應(yīng)用不僅革新了工作方式與任務(wù)內(nèi)容，還助力了勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升，對(duì)勞動(dòng)者崗位薪資、就業(yè)環(huán)境與就業(yè)質(zhì)量等均產(chǎn)生了深刻影響(DiMaggio&Bonikowski,2008;UNCTAD,2017)。為此，崗位數(shù)字化水平如何影響平均薪資成為值得研究的話題。相關(guān)國(guó)際研究開展較早，一系列文獻(xiàn)聚焦于工作場(chǎng)景的計(jì)算機(jī)或互聯(lián)網(wǎng)使用，發(fā)現(xiàn)崗位數(shù)字化要聚焦通用場(chǎng)景下互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)使用對(duì)我國(guó)居民收入的影響（蔣琪等，2018;毛宇飛等，2018),較少區(qū)分工作和生活場(chǎng)景下的數(shù)字化應(yīng)用。此類研究中數(shù)字技術(shù)的作用機(jī)制，既來(lái)源于工作崗位數(shù)字化應(yīng)用產(chǎn)生的影響，如工作效率的提升；也來(lái)源于數(shù)字生活帶來(lái)的積極作用，如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)完善增加的就業(yè)機(jī)會(huì)。上述研究衡量了互聯(lián)網(wǎng)普及所帶來(lái)的數(shù)字紅利，為評(píng)價(jià)我國(guó)推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的成效提供了有效依據(jù)，具有較佳的政策意義。但鑒于研究視角不同，其對(duì)于深入了解產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化普及引發(fā)的就業(yè)變革作用有限，是本文試圖補(bǔ)充的研究方向。同時(shí)，相較于研究崗位數(shù)字化水平提升對(duì)于平均薪資產(chǎn)生的影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)“贏者通吃”是否會(huì)加劇薪資不平等性是更值得關(guān)注的話題。國(guó)內(nèi)研究多聚焦于通用場(chǎng)景下的數(shù)字化應(yīng)用，缺乏崗基金資助：中國(guó)社會(huì)科學(xué)院青年科研啟動(dòng)項(xiàng)目(2022YQNQD030);(GQZD2022006)?！?49·中國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題2023年第2期(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing位數(shù)字化水平對(duì)于薪資分布影響的研究。女性、老年人、低教育水平、農(nóng)村戶口等弱勢(shì)群體是否可以平等享受崗位數(shù)字化水平提升帶來(lái)的薪資溢價(jià)，研究結(jié)論也存在爭(zhēng)議。一部分研究認(rèn)為，弱勢(shì)群體具有較低數(shù)字技能，且數(shù)字技術(shù)易對(duì)弱勢(shì)群體形成替代性，加劇弱勢(shì)群體在就業(yè)中的弱勢(shì)地位迅速普及，有助于建立“干中學(xué)”工作機(jī)制，降低從業(yè)門檻；同時(shí)人際交往、工作經(jīng)驗(yàn)角，分析崗位數(shù)字化水平對(duì)于薪資平等性的影響。此外，考慮到就業(yè)生態(tài)的優(yōu)良，關(guān)系到勞動(dòng)者的角，分析崗位數(shù)字化水平對(duì)于薪資平等性的影響。此外，考慮到就業(yè)生態(tài)的優(yōu)良，關(guān)系到勞動(dòng)者的水平如何影響就業(yè)生態(tài)的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)較少，本文亦試圖對(duì)此進(jìn)行量化分析。本文應(yīng)用2014—2016年中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)(CLDS)展開研究，以18~65歲的全職雇員為研究對(duì)象，選取工作崗位中互聯(lián)網(wǎng)使用程度作為崗位數(shù)字化水平的代理變量。從實(shí)證結(jié)果來(lái)看，崗位數(shù)字化水平提升對(duì)于薪資溢價(jià)產(chǎn)生了積極的影響，且女性、老年、低教育水平、農(nóng)村群體可以平等享受數(shù)字化帶來(lái)的薪資溢價(jià)。但同時(shí)，崗位數(shù)字化水平提升會(huì)加劇整體就業(yè)市場(chǎng)薪資分布不平等；并且相較于低數(shù)字化水平崗位，高數(shù)字化水平崗位組內(nèi)的薪資分布更為不平等。這意味著，即使伴隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，更多低數(shù)字化水平崗位轉(zhuǎn)型升級(jí)為高數(shù)字化水平崗位，可以縮小崗位間薪資差距，但高數(shù)字化水平崗位內(nèi)部的薪資極化所導(dǎo)致的不平等依然存在，依靠初次分配無(wú)法解決就業(yè)市場(chǎng)收入不平等，再分配的政策干預(yù)更為重要。從就業(yè)生態(tài)看，崗位數(shù)字化程度深化有助于增加正規(guī)勞動(dòng)合同簽訂、工會(huì)加入、“五險(xiǎn)一金”繳納等基礎(chǔ)權(quán)益保障，并增加了作滿意度、工作自主性、工作價(jià)值感認(rèn)同；與此同時(shí)，高數(shù)字化水平崗位的就業(yè)者往往面工作場(chǎng)景的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，研究了我國(guó)現(xiàn)階段崗位數(shù)字化水平對(duì)于平均薪資的影響，并與國(guó)際文獻(xiàn)形成對(duì)照。二是研究了弱勢(shì)群體是否能平等享受崗位數(shù)字化水平提升帶來(lái)的薪資紅利，對(duì)現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外結(jié)論不一的文獻(xiàn)形成補(bǔ)充，分享了中國(guó)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)大國(guó)的經(jīng)驗(yàn)。三是應(yīng)用國(guó)際上RIF回歸最新改進(jìn)方法(Rios-Avila,2020),發(fā)現(xiàn)了崗位數(shù)字化水平提升造成的崗位間和崗位內(nèi)不平等，彌補(bǔ)了國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)的缺失，并為兼顧數(shù)字化發(fā)展和收入分配提供了對(duì)策方向。四是較為全面地量化分析了崗位數(shù)字化水平對(duì)于就業(yè)生態(tài)的影響，并從效率工資視角分析了高數(shù)字化水平崗位在“隱形”權(quán)益保障上存在的問(wèn)題，具有較強(qiáng)的政策崗位數(shù)字化水平如何影響薪資表現(xiàn)的文獻(xiàn)由來(lái)已久，國(guó)際文獻(xiàn)多集中在發(fā)現(xiàn)數(shù)字化應(yīng)用對(duì)平均薪資的提升上。早在20世紀(jì)90年代，Krueger(1993)應(yīng)用美國(guó)的調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，工作中使用計(jì)算機(jī)的人員相較于其他工作人員，工資溢價(jià)為10%~15%。在這之后，越來(lái)越多文章探討了工作崗位中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)于薪資的影響。特別是進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，伴隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展從“數(shù)字化”向“網(wǎng)絡(luò)化”演進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用在工作場(chǎng)合更為普及。越來(lái)越多的企業(yè)在日常運(yùn)營(yíng)中應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)，進(jìn)而增加了生產(chǎn)效率和生產(chǎn)力，提升了工資水平(Freeman,2002)?；ヂ?lián)網(wǎng)亦助力工作中更快、更有效的溝通，為員工提供更多的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，使員工擁有更高的工作滿意度，進(jìn)而轉(zhuǎn)換為更高工作承注工作場(chǎng)景使用計(jì)算機(jī)的薪資效應(yīng)，轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注互聯(lián)網(wǎng)使用或計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)綜合使用產(chǎn)生的薪資·150·續(xù)繼：崗位數(shù)字化水平與薪資平等性及就業(yè)生態(tài)(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing國(guó)內(nèi)亦有學(xué)者探索了數(shù)字化應(yīng)用對(duì)于工資溢價(jià)的影響，但相關(guān)文獻(xiàn)多將通用場(chǎng)景下數(shù)字化普及作為主要自變量，而非重點(diǎn)研究工作崗位的數(shù)字化。這些研究表明，對(duì)于個(gè)體而言，互聯(lián)網(wǎng)使用有助于勞動(dòng)者進(jìn)行信息獲取和技能轉(zhuǎn)換，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)工作匹配和跨行業(yè)就業(yè)，并獲得薪資溢價(jià)（寧光杰和楊馥萍，2021;羅楚亮和梁曉慧，2021)化應(yīng)用的探討仍相對(duì)不足。一方面，聚焦于工作場(chǎng)景的文獻(xiàn)往往年限較早，對(duì)于近些年的現(xiàn)實(shí)情況反映有限。如陳玉宇和吳玉立(2008)研究發(fā)現(xiàn)，在工作中使用個(gè)人計(jì)算機(jī)的回報(bào)為20%;另一方面，在近幾年研究中，工作場(chǎng)景下互聯(lián)網(wǎng)使用多作為通用場(chǎng)景研究的拓展部分，論述有限且結(jié)論不一。如蔣琪等(2018)在拓展部分將受訪者自評(píng)的互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于工作的重要性作為自變量，研究結(jié)果未發(fā)現(xiàn)該變量對(duì)于收入有顯著影響。毛宇飛等(2018)在進(jìn)一步分析中區(qū)分了互聯(lián)網(wǎng)使用場(chǎng)景，以其他上網(wǎng)地點(diǎn)為對(duì)照組，發(fā)現(xiàn)在工作場(chǎng)所上網(wǎng)均對(duì)男、女性工資有顯著正向影響。馬述忠等(2022)將上一周工作中是否使用互聯(lián)網(wǎng)的自答變量定義為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用性質(zhì)，與通用場(chǎng)景下互聯(lián)網(wǎng)使用頻率共同作為主要自變量，研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)使用性質(zhì)對(duì)于勞動(dòng)收入有正向影響。弱勢(shì)群體是否能平等享受到崗位數(shù)字化水平提升所帶來(lái)的機(jī)遇，亦是國(guó)際熱門話題，但研究結(jié)論尚未達(dá)成共識(shí)。且鑒于國(guó)內(nèi)研究多側(cè)重于通用場(chǎng)景下的數(shù)字化應(yīng)用，文獻(xiàn)相對(duì)有限。就女性而言，崗位數(shù)字化水平提升降低了崗位對(duì)于體力的要求，增加了女性在工作中的比較優(yōu)勢(shì)。部分研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)滲透較快的行業(yè)中，女性常規(guī)性工作任務(wù)比例下降，非常規(guī)性分析任務(wù)但也有研究表明，數(shù)字技術(shù)密集的行業(yè)目前多由男性主導(dǎo)，女性易面臨工作歧視，這類非技術(shù)性影就中老年人而言，一方面，崗位數(shù)字化水平提升或?qū)е略屑寄苓^(guò)時(shí)，或縮短學(xué)習(xí)能力不足的歲以上的員工工資溢價(jià)低于25~49歲的員工，且對(duì)于50~65歲的員工，工資溢價(jià)伴隨著年齡增長(zhǎng)幾乎呈線性下降；另一方面，數(shù)字技術(shù)提供更簡(jiǎn)化的工作操作界面，減少崗位對(duì)于新操作技能學(xué)習(xí)的要求，而老年人所擁有的豐富經(jīng)驗(yàn)難以被數(shù)字化所替代，在就業(yè)市場(chǎng)比較優(yōu)勢(shì)增加。如Borghans&TerWeel(2002)、Bertschek&Meyer(2009)研究發(fā)現(xiàn)，年長(zhǎng)員工在適應(yīng)數(shù)字化工作環(huán)境方面沒有面臨特殊困難，且年長(zhǎng)員工使用計(jì)算機(jī)工作會(huì)顯著增加工作效率。針對(duì)低學(xué)歷群體的研究更為熱門，且亦尚存爭(zhēng)議。Autoretal步(SBTC)理論指出，計(jì)算機(jī)應(yīng)用增加了高技能工人的生產(chǎn)力和就業(yè)市場(chǎng)對(duì)于非常規(guī)性崗位的需求；高技能、非常規(guī)性崗位的工資高于低技能、常規(guī)性崗位；并通過(guò)實(shí)證發(fā)現(xiàn)就業(yè)市場(chǎng)勞動(dòng)者偏好增加。此后，較多文獻(xiàn)基于技能偏向型技術(shù)進(jìn)步理論研究了低學(xué)歷者是否平等享受崗位數(shù)字化水平帶來(lái)的機(jī)遇。例如，Akermanetal.(2015)發(fā)現(xiàn)寬帶互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的增加使高學(xué)歷勞動(dòng)者的生產(chǎn)率和薪資水平上升，并降低了低學(xué)歷勞動(dòng)者的生產(chǎn)率和薪資水平，即寬帶對(duì)于高學(xué)歷勞動(dòng)者是互補(bǔ)性技術(shù)，對(duì)于低學(xué)歷勞動(dòng)者是替代性技術(shù)。但同時(shí)，也有文獻(xiàn)持相反觀點(diǎn)，如Bessen(2016)指出，使用技能偏向的技術(shù)變革理論解釋?shí)徫粩?shù)字化應(yīng)用引發(fā)的收入不平等有一個(gè)明顯的缺陷，這類理論通常假設(shè)某些工人群體已經(jīng)擁有所需的技能，并將技能等同于學(xué)歷水平；然而崗位中的數(shù)字化應(yīng)用往往涉及組織變革和新型技能培訓(xùn)，相關(guān)技能通常需要“干中學(xué)”。實(shí)證研究表明，沒有大學(xué)文憑的工作人員在使用數(shù)字技術(shù)時(shí)，與受過(guò)大學(xué)教育的工作人員一樣，可以獲得可觀的工資增長(zhǎng)。Iacovone&Pereira-Lopez(2018)研究發(fā)現(xiàn)盡管數(shù)字技術(shù)增加了對(duì)高技能勞動(dòng)者的需求，但白領(lǐng)工作者和藍(lán)領(lǐng)工作者的工資差距非但沒有擴(kuò)大反而縮小了。文章推測(cè)企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)等信息系統(tǒng)密集應(yīng)用，使得以藍(lán)領(lǐng)為代表的非技術(shù)工人更容易掌握數(shù)字技術(shù)，技能更為嫻·151·中國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題2023年第2期相比之下，關(guān)于就業(yè)市場(chǎng)處于弱勢(shì)地位的農(nóng)村群體研究則相對(duì)較少，部分文獻(xiàn)研究了互聯(lián)網(wǎng)普及對(duì)于農(nóng)村生活的影響，僅少量研究聚焦于農(nóng)村群體工作場(chǎng)景中的數(shù)字化應(yīng)用，且結(jié)論并不統(tǒng)一。如秦芳等(2022)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為農(nóng)村群體提供了電商相關(guān)的非農(nóng)就業(yè)崗位，促進(jìn)了農(nóng)村群體的工資性收入增加。而馬述忠等(2022)研究發(fā)現(xiàn)，工作中使用互聯(lián)網(wǎng)僅對(duì)城市地區(qū)的勞動(dòng)收入增長(zhǎng)影響顯著，對(duì)農(nóng)村地區(qū)則不顯著。相較于對(duì)弱勢(shì)群體機(jī)會(huì)公平的研究，崗位數(shù)字化水平如何影響薪資分布平等性的國(guó)內(nèi)研究則更為稀缺。薪資分布可以較好反映勞動(dòng)力市場(chǎng)的全局變化，亦應(yīng)是重點(diǎn)研究的話題。從國(guó)際研究來(lái)看，一方面，數(shù)字化降低了生產(chǎn)復(fù)制的邊際成本，微小的生產(chǎn)率差異可能會(huì)被放大，高數(shù)崗位的內(nèi)部薪資結(jié)構(gòu)更為離散(Freeman,2002);另一方面，數(shù)字技術(shù)在生產(chǎn)中的應(yīng)用，催生了規(guī)模經(jīng)濟(jì)和較低的革新成本，從而發(fā)展出毀滅式創(chuàng)新和“贏者通吃”的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，只有最優(yōu)的產(chǎn)品才能占領(lǐng)整個(gè)市場(chǎng)，進(jìn)而導(dǎo)致了市場(chǎng)份額不穩(wěn)定和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，收益不成比例地流向最高收入群體，加劇了收入不平等(Guellec&Paunov,2017)。同時(shí)，崗位數(shù)字化水平提升不僅影響了崗位薪資，還會(huì)影響就業(yè)生態(tài)。一方面，數(shù)字技術(shù)在工作中的深化應(yīng)用，提升了崗位的靈活性和個(gè)體獨(dú)立性，并且使遠(yuǎn)程辦公成為可能(UNCTAD,2017),工作環(huán)境更為開放，在扁平化的管理結(jié)構(gòu)下，員工的自主性得以發(fā)揮，并具有更強(qiáng)的尊重感和滿足感（戚聿東等，2021);另一方面，崗位數(shù)字化水平提升在助力改善就業(yè)質(zhì)量和優(yōu)化就業(yè)環(huán)境的同時(shí)，也造成了工作不規(guī)律、加班嚴(yán)重等問(wèn)題，勞動(dòng)權(quán)益保護(hù)需重超負(fù)荷、工作碎片化導(dǎo)致的緊迫感、因擔(dān)憂自身能力無(wú)法適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步所引發(fā)的焦慮感等(Trenerry性探討和綜述為主，定量研究還有待增加。綜上，國(guó)內(nèi)研究多集中于通用場(chǎng)景下互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)平均薪資水平的影響，此類研究中的影響效應(yīng)，除包括工作場(chǎng)景下辦公效率提升外，還包括了居家情況下互聯(lián)網(wǎng)作為信息渠道的影響，特別是應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)拓展社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的收益，例如通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲取求職正式和非正式信息等(DiMaggio&Bonikowski,2008)。我國(guó)近年來(lái)深耕網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，彌合數(shù)字鴻溝，此類研究為中國(guó)政策實(shí)踐提供了有效參考和評(píng)價(jià)依據(jù)。而伴隨著互聯(lián)網(wǎng)在生活領(lǐng)域日益普及，生產(chǎn)領(lǐng)域也加快了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐，研究崗位數(shù)字化水平加深對(duì)于薪資水平的影響也十分重要，這類研究在國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中相對(duì)缺乏，且結(jié)論尚存爭(zhēng)議，則成為本文試圖定量分析的內(nèi)容。本文還將從薪資平等性視角出發(fā)，研究弱勢(shì)群體是否獲得平等機(jī)會(huì)，以及崗位數(shù)字化水平提升對(duì)于就業(yè)市場(chǎng)的整體薪資分布有何種影響。并且，本文亦將從就業(yè)生態(tài)視角，量化分析崗位數(shù)字化水平提升對(duì)于基礎(chǔ)權(quán)益保障、工作情況、工作心理狀態(tài)的影響，與現(xiàn)有定性分析文獻(xiàn)形成有益補(bǔ)充。本文應(yīng)用中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)(CLDS)展開研究。CLDS來(lái)自于中山大學(xué)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心，聚焦于中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的現(xiàn)狀與變遷，較全面地涵蓋了受訪者的個(gè)體特征、工征等。CLDS于2012年啟動(dòng)全國(guó)調(diào)查，目前公開數(shù)據(jù)有2012年、CLDS2012有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)使用調(diào)查較少，而CLDS2014、CLDS2016則較為全面涵蓋了工作和家庭中使用互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)情況，適用于本文研究話題—崗位數(shù)字化水平提升如何影響崗位薪資平等性與就·152·續(xù)繼：崗位數(shù)字化水平與薪資平等性及就業(yè)生態(tài)(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing業(yè)生態(tài)。CLDS將受訪者根據(jù)職業(yè)類型，分為雇員、雇主、自雇、務(wù)農(nóng)四類。對(duì)于雇員類的受訪者，進(jìn)一步詢問(wèn)了工作崗位中數(shù)字化應(yīng)用相關(guān)情況，即詢問(wèn)“您在工作過(guò)程中，是否需要使用互聯(lián)網(wǎng)”，該問(wèn)題可以較好代理受雇者所處工作崗位的數(shù)字化應(yīng)用水平，本文應(yīng)用該問(wèn)題構(gòu)造主要自變量。本文選擇年齡在18~65歲的全職雇員，剔除非全職樣本和職業(yè)不易分類的樣本，并根據(jù)職業(yè)類型等剔除沒有涉及工作中互聯(lián)網(wǎng)使用回答的雇主、自雇、務(wù)農(nóng)等樣本。最終得到樣本9647個(gè)。本文將工作過(guò)程中互聯(lián)網(wǎng)使用的變量命名為崗位數(shù)字化水平，并將回答“從不”“很少”“有時(shí)”“經(jīng)?！币来钨x值1-4,在回歸時(shí)對(duì)這一自變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。選取該變量作為自變量的優(yōu)勢(shì)主要包括：一是可以較好反映勞動(dòng)者在工作場(chǎng)景下而非通用場(chǎng)景的數(shù)字化應(yīng)用；二是與當(dāng)前工作崗位數(shù)字化的發(fā)展實(shí)際相吻合，伴隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型由數(shù)字化向網(wǎng)絡(luò)化演變，工作崗位的數(shù)字化進(jìn)程將更多以互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而非計(jì)算機(jī)的單機(jī)輔助所呈現(xiàn)；三是該變量為連續(xù)變量，可以較好地反映數(shù)字化深化程度對(duì)于薪資及就業(yè)生態(tài)的影響。同時(shí)考慮到，過(guò)往研究中生活場(chǎng)景中的數(shù)字化應(yīng)用對(duì)就業(yè)薪資等產(chǎn)生顯著影響。本文增加了兩個(gè)生活場(chǎng)景下使用互聯(lián)網(wǎng)的控制變量?？紤]到生活中使用互聯(lián)網(wǎng)或更易獲得高薪崗位的招聘信息，選取“在過(guò)去的一年中，您家使用互聯(lián)網(wǎng)的情況是”作為家庭互聯(lián)網(wǎng)使用的代理變量，將使用賦值1,不使用賦值0;該變量可以較好反映受訪者所處家庭的數(shù)字化生活?？紤]到受訪者的日常數(shù)字技能或影響受訪者的高薪機(jī)會(huì)，本文應(yīng)用“使用網(wǎng)上題”分別賦值1-4,并在回歸中進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。因變量上，本文選取與崗位薪資和就業(yè)生態(tài)相關(guān)的變量。崗位薪資用全年工資性收入①表示，在回歸中應(yīng)用對(duì)數(shù)取值。為研究崗位數(shù)字化對(duì)就業(yè)生態(tài)影響，本文從基礎(chǔ)權(quán)益保障、工作環(huán)境、加班情及描述在第五章展開。其他控制變量上，本文主要引入個(gè)體特征和工作特征兩類控制變量。個(gè)體業(yè)包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)及其他不易分類的行業(yè)。此外，本文通過(guò)引入所處調(diào)查年份和省份的虛擬變量，以控制時(shí)間效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng)。描述統(tǒng)計(jì)見表1②。表1描述統(tǒng)計(jì)變量觀測(cè)值平均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值崗位數(shù)字化水平1401生活數(shù)字技能9644140100101①將全年工資性收入回答為0的計(jì)為缺失值，并對(duì)收入進(jìn)行0.5%溫莎縮尾處理。②受制篇幅，工作特征、地區(qū)效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)等分類變量的統(tǒng)計(jì)描述未在正文給出?！?53·中國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題2023年第2期(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishingCLDS調(diào)查采用了輪換追蹤的方式，在本文應(yīng)用的最終樣本中，2014年和2016年調(diào)查的重疊樣本數(shù)有限，且由于兩個(gè)調(diào)查時(shí)間跨度較短，多數(shù)同時(shí)出現(xiàn)在兩個(gè)調(diào)查年度的樣本工作變動(dòng)較小。因此，本文采用控制時(shí)間和地區(qū)效應(yīng)的混合OLS模型進(jìn)行回歸，并配合使用PSM和RIF回歸方法。本節(jié)具體展開因變量為崗位薪資的研究方法，因變量為就業(yè)生態(tài)的研究與之相類似，研究方法將在第五章具體展開。為探究崗位數(shù)字化如何影響薪資水平，本文設(shè)定回歸模型如下。本文重點(diǎn)關(guān)注的自變量。X為控制變量集合，包括數(shù)字化生活相關(guān)的控制變量及其他控制變量。數(shù)字化生活相關(guān)的控制變量—Internet和digcomp,分別對(duì)應(yīng)家庭互聯(lián)網(wǎng)使用和生活數(shù)字技能。為與過(guò)往研究的薪資溢價(jià)系數(shù)可比，本文構(gòu)造分類變量—是否高數(shù)字化水平崗位Dig代替連續(xù)變量Digital,當(dāng)回答在工作中有時(shí)或經(jīng)常使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，Dig取值1,定義為高數(shù)字化水平崗2.傾向性得分法PSM用互聯(lián)網(wǎng)情況更多由客觀工作性質(zhì)決定而非個(gè)人主觀意愿，一定程度可以減緩內(nèi)生性問(wèn)題。為進(jìn)一步檢驗(yàn)結(jié)果穩(wěn)健性，本文亦考慮應(yīng)用傾向性得分法(PSM),PSM模型基于反事實(shí)的框架，通過(guò)傾向得分為處理組樣本匹配控制組樣本，在其他相同的條件下，對(duì)比處理組和控制組的薪資水平差異，可以較好避免函數(shù)形式錯(cuò)誤等造成的偏差。本文應(yīng)用式(2)中的二分類變量Dig,用于區(qū)分處理組和控制組，分別對(duì)應(yīng)的薪資水平為lnWage和lnWage。進(jìn)入高數(shù)字化水平崗位的平均處理效應(yīng)為：其中p(Xi)為在給定觀測(cè)特征Xi情況下個(gè)體i進(jìn)入處理組的條件概率。X與式(1)、式含義相同，給定的觀測(cè)特征包括數(shù)字化生活及其他控制變量。為研究崗位數(shù)字化對(duì)于薪資分布的影響，本文應(yīng)用RIF回歸進(jìn)行研究，RIF即再中心化影響函YYY響函數(shù)是一個(gè)用于形容分布統(tǒng)計(jì)量v變化率的方向?qū)?shù)，該變化率是由累積分布函數(shù)Fy在yi上的一個(gè)無(wú)限小變化引起的。RIF作為IF影響函數(shù)的再中心化，可以解釋為考慮到觀測(cè)值yi的影響后統(tǒng)計(jì)量v的近似值。本文采用Rios-Avila(2020)所完善的RIF方法進(jìn)行研究。Rios-Avila(2020)的RIF回歸方法于描述分布的多種統(tǒng)計(jì)量的線性回歸中。同時(shí)鑒于原始方法中標(biāo)準(zhǔn)RIF回歸僅能進(jìn)行自變量分布微小變化所產(chǎn)生的效應(yīng)，Rios-Avila(2020)彌補(bǔ)了這一缺陷，設(shè)計(jì)了可以計(jì)算不平等處理效應(yīng)的RIF分組回歸，用于衡量分類自變量取值從0變?yōu)?所產(chǎn)生的影響。(1)標(biāo)準(zhǔn)RIF回歸。標(biāo)準(zhǔn)RIF回歸用于衡量解釋自變量分布微小變化所引發(fā)的因變量分布變化。為研究崗位數(shù)字化水平提升對(duì)于薪資平等性的影響，本文應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)RIF回歸估計(jì)，當(dāng)崗位數(shù)字·154·續(xù)繼：崗位數(shù)字化水平與薪資平等性及就業(yè)生態(tài)(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing化變化時(shí)，薪資的分位數(shù)、方差、基尼系數(shù)等inWagei(4)(2)RIF分組回歸?？紤]到數(shù)字化轉(zhuǎn)型是發(fā)展趨勢(shì)，為推斷崗位數(shù)字化水平持續(xù)深化后的就業(yè)市場(chǎng)薪資分布，本文進(jìn)一步對(duì)比高數(shù)字化水平崗位與低數(shù)字化水平崗位在薪資分布上的差異，以判斷高數(shù)字化水平崗位內(nèi)部的薪資平等性。標(biāo)準(zhǔn)RIF回歸無(wú)法研究這一差異，這是由于標(biāo)準(zhǔn)RIF回os-Avila(2020)引入用于計(jì)算不平等處理效應(yīng)的RIF分組回歸則可以解決上述問(wèn)題os-Avila(2020)引入用于計(jì)算不平等處理效應(yīng)的RIF分組回歸則可以解決上述問(wèn)題。本文借助該方法，研究高數(shù)字化水平崗位與低數(shù)字化水平崗位在薪資不平等水平上的差異。首先，求得薪資無(wú)條件分布的擬合值和對(duì)應(yīng)權(quán)重如下。使用上述擬合分布，進(jìn)行RIF回歸可,即當(dāng)其他可觀測(cè)特征相同時(shí)，高數(shù)字化水平崗位與低數(shù)字化水平崗位的分布差異為平均處理效應(yīng)b1。本文首先應(yīng)用式(1)研究崗位數(shù)字化水平如何影響薪資水平。同時(shí)為與以往研究形成對(duì)比，應(yīng)用式(2),將主要自變量從崗位數(shù)字化水平的連續(xù)變量轉(zhuǎn)變?yōu)槭欠窀邤?shù)字化水平崗位的分類變量，回歸結(jié)果見表2。由表2(1)~(3)列可知，崗位數(shù)字化水平加深可以帶來(lái)就業(yè)者薪資溢價(jià)，崗位數(shù)字化水平每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，崗位薪資上升11%~14%。由表2(4)~(6)列可知，高數(shù)字化水man,2002;陳玉宇和吳玉立，2008),證明本文結(jié)果可信度較高。平崗位相較于低數(shù)字化崗位有19%~man,2002;陳玉宇和吳玉立，2008),證明本文結(jié)果可信度較高。表2崗位數(shù)字化水平對(duì)于薪資的影響崗位數(shù)字化水平?????????———高數(shù)字化水平崗位 ??????家庭互聯(lián)網(wǎng)使用—??????—??????生活數(shù)字技能 ???92409240·155·中國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題2023年第2期續(xù)表2個(gè)體及職業(yè)特征控制控制控制控制控制控制時(shí)間效應(yīng)控制控制控制控制控制控制地區(qū)效應(yīng)控制控制控制控制控制控制時(shí)間效應(yīng)?地區(qū)效應(yīng)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。回歸采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。個(gè)體特征包括年齡、性別、教育本文應(yīng)用式(3)的PSM模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。將高數(shù)字化水平崗位作為處理組，低數(shù)字化水平崗位作為控制組，根據(jù)家庭互聯(lián)網(wǎng)使用、生活數(shù)字技能以及個(gè)體特征、工作特征、所年份的相關(guān)變量計(jì)算得分傾向。平衡性檢驗(yàn)的結(jié)果如表3,匹配后控制變量的偏差均有了較大幅度下降，主要特征變量的偏差在5%以內(nèi)，偏差下降幅度均超過(guò)85%,且t檢驗(yàn)結(jié)果均不拒絕處理組與控制組無(wú)系統(tǒng)差異的原假設(shè)，滿足平衡性假設(shè)。此外，共同支撐檢驗(yàn)顯示匹配后的結(jié)果符合可比性要求，受篇幅限制未給出。表3平衡性檢驗(yàn)變量均值偏差(%)T檢驗(yàn)處理組控制組家庭互聯(lián)網(wǎng)使用匹配前匹配后生活數(shù)字技能年齡性別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狀況戶口狀況匹配前匹配后匹配前-29.71???匹配后注：平衡性檢驗(yàn)結(jié)果為一對(duì)四近鄰匹配的平衡性檢驗(yàn)，受篇幅限制，部分分類變量平衡性檢驗(yàn)未給出，卡尺匹表4為應(yīng)用K近鄰匹配、卡尺匹配、核匹配三種PSM模型方法獲得的崗位數(shù)字化的處理效應(yīng)。根據(jù)結(jié)果，崗位數(shù)字化應(yīng)用對(duì)于薪資水平的平均處理效應(yīng)為正且顯著，高數(shù)字化水平崗位的就業(yè)者相較于低數(shù)字化水平崗位，薪資溢價(jià)在16%左右，這與基礎(chǔ)回歸結(jié)果相接近，崗位數(shù)字化應(yīng)用對(duì)于薪資水平的影響較為穩(wěn)健。·156·(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishingHouse.Alrightsreserved.續(xù)繼：崗位數(shù)字化水平與薪資平等性及就業(yè)生態(tài)(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing表4崗位數(shù)字化的平均處理效應(yīng)處理組控制組ATT標(biāo)準(zhǔn)誤T值K近鄰匹配卡尺匹配核匹配為研究崗位數(shù)字化水平提升對(duì)于薪資平等性的影響，本文首先研究弱勢(shì)群體是否能較為平等地獲得崗位數(shù)字化水平提升帶來(lái)的薪資溢價(jià)。為此，本文應(yīng)用式(1)將樣本根據(jù)性別、年齡、教育水平、戶口進(jìn)行分組回歸，組別分為非弱勢(shì)群體組與弱勢(shì)群體組—男性與女性、中青年(49歲及學(xué)歷）、非農(nóng)群體與農(nóng)業(yè)群體，并基于似無(wú)關(guān)回歸SUR模型檢驗(yàn)弱勢(shì)群體的薪資溢價(jià)與非弱勢(shì)群體是否存在顯著差異。如表5所示，女性群體相較于男性群體、低教育水平群體相較于高教育水平群體，崗位數(shù)字化水平系數(shù)略低，但在統(tǒng)計(jì)上無(wú)顯著差異；而農(nóng)村群體相較于非農(nóng)群體、老年于中青年群體，崗位數(shù)字化水平系數(shù)則較高，且老年組系數(shù)與中青年組在統(tǒng)計(jì)上具有顯著差異。這表明崗位數(shù)字化水平提升使女性、老年、低教育水平、農(nóng)村戶口等弱勢(shì)群體受益，產(chǎn)生的工低于非弱勢(shì)群體。這或由于數(shù)字化應(yīng)用簡(jiǎn)化了工作中操作系統(tǒng)界面，增加了其智能性，使得崗位對(duì)經(jīng)驗(yàn)等軟實(shí)力在勞動(dòng)力市場(chǎng)更有優(yōu)勢(shì)，女性、老年等群體就業(yè)優(yōu)勢(shì)增加，相較于其他群體可以獲得相同甚至更高的工資溢價(jià)。并且，數(shù)字化水平較高的崗位所需要的技能往往是“干中學(xué)”的過(guò)程中所積累的(Bessen,2016),降低了相關(guān)崗位的學(xué)歷門檻，使得低學(xué)歷者也有機(jī)會(huì)獲取較高薪水溢價(jià)。同時(shí)，與以往文獻(xiàn)結(jié)論不同（馬述忠等，2022),本文發(fā)現(xiàn)工作崗位的數(shù)字化水平提升為農(nóng)村群體帶來(lái)的薪資溢價(jià)并不低于非農(nóng)群體，農(nóng)村群體并沒有被差別對(duì)待，可以較好地享受到崗位數(shù)字化水平提升所帶來(lái)的薪資紅利。表5崗位數(shù)字化水平與弱勢(shì)群體薪資男性女性中青年老年崗位數(shù)字化?????????51524086SUR檢驗(yàn)(p值）高教育低教育非農(nóng)農(nóng)村崗位數(shù)字化?????????4134SUR檢驗(yàn)(p值）類別、單位類別、所處行業(yè)等工作特征，此外，時(shí)間效應(yīng)、地區(qū)效應(yīng)及兩者交叉項(xiàng)均已作為控制變量。下同。表格中SUR檢驗(yàn)分別檢驗(yàn)表5(1)列與(2)列、(3)列與(4)列、(5)列與(6)列、(7)列與(8)列的崗位數(shù)字化系數(shù)是否存在顯著差異，檢驗(yàn)結(jié)果用P值呈現(xiàn)。·157·中國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題2023年第2期為進(jìn)一步從全局的視角研究崗位數(shù)字化水平提升對(duì)于薪資平等性的影響，本文以薪資分布為主要因變量，試圖衡量崗位數(shù)字化水平提升是否會(huì)造成就業(yè)市場(chǎng)薪資不平等性的擴(kuò)大。本文應(yīng)用資的第90分位數(shù)與第10分位數(shù)之差、薪資的中位數(shù)與第10分位數(shù)之差、薪資的第90分位數(shù)與中位數(shù)之差。表6標(biāo)準(zhǔn)RIF標(biāo)準(zhǔn)回歸與薪資不平等方差10~90分位距10~50分位距50~90分位距基尼系數(shù)崗位數(shù)字化??????注：薪資水平的方差、10~90分位距、10~50分位距、50~90分位距應(yīng)用薪資對(duì)數(shù)計(jì)算，薪資水平的基尼系數(shù)應(yīng)用薪資計(jì)算。下同。距以及基尼系數(shù)；即崗位數(shù)字化水平上升會(huì)導(dǎo)致了就業(yè)市場(chǎng)薪資分布的離散性增加，低收入群體與高收入群體、中收入群體與高收入群體薪資差距擴(kuò)大，整個(gè)就業(yè)市場(chǎng)的不平等程度加深，同時(shí)，10~50分位距不顯著，即無(wú)法證明崗位數(shù)字化水平上升會(huì)導(dǎo)致低收入群體與中等收入群體薪資差異的擴(kuò)大。為更好理解10~50分位距與10~90分位距、50~90分位距的顯著性差異的成因，本文應(yīng)用式(4),以崗位數(shù)字化水平為自變量，以薪資的第10分位距至第90分位距分別為因變量，進(jìn)行回歸，如圖1。其中實(shí)線表示各回歸中自變量崗位數(shù)字化的系數(shù)，虛線表示95%的置信區(qū)間上下限。根據(jù)圖1可知，對(duì)第10分位距進(jìn)行回歸的系數(shù)為正但不顯著，對(duì)第20分位距至90分位距分別進(jìn)行回歸的系數(shù)均顯著為正，第10分位距至第50分位距之間各回歸系數(shù)的漲幅較小，第50分位距至90分位距之間各回歸系數(shù)的漲幅較大。由此可知，崗位數(shù)字化水平對(duì)于中高收入群體的薪資提升幅度更大，對(duì)于低收入群體的收入提升幅度較小，這可能導(dǎo)致表6中10~50分位距回歸不顯著，工作崗位中的數(shù)字化應(yīng)用帶來(lái)更高的平均薪資溢價(jià)，拉大了高數(shù)字化水平崗位與低數(shù)字化水平崗位的薪資差異，這或成為崗位數(shù)字化水平提升加劇薪資不平等的主因。那么，若高數(shù)字化水平崗位內(nèi)部的薪資分布更為平等，當(dāng)?shù)蛿?shù)字化水平崗位逐步轉(zhuǎn)型升級(jí)為高數(shù)字化水平崗位時(shí)，就業(yè)市場(chǎng)不平等現(xiàn)象就會(huì)有所減緩。反之，如果高數(shù)字化水平崗位的薪資分布更為不平等，就業(yè)市場(chǎng)不平等現(xiàn)象伴隨著崗位數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的趨勢(shì)或進(jìn)一步加劇。為推斷出崗位數(shù)字化水平持續(xù)深化后的就業(yè)市場(chǎng)薪資分布趨勢(shì)，本文應(yīng)用式(7)進(jìn)行RIF分組回歸，計(jì)算不平等處理效應(yīng)，對(duì)比高數(shù)字化水平崗位組內(nèi)與低數(shù)字化水平崗位在薪資分布上的差異。如表7所示，相較于低數(shù)字化水平崗位，高數(shù)字化水平崗位的方差、基尼系數(shù)有所增長(zhǎng)，高數(shù)字化水平崗位內(nèi)部的低收入群體與中等收入群體、高收入群體薪資差距在拉大，高收入群體與中等收入群體的薪資差距也有所擴(kuò)大。這表明，工作中的數(shù)字化應(yīng)用不僅會(huì)拉大高數(shù)字化水平崗位與低數(shù)字化水平崗位的群體間薪資差異，還會(huì)增加高數(shù)字化水平崗位組內(nèi)的薪資不平等。這或由于數(shù)字化生產(chǎn)復(fù)制的邊際成本較低，放大了原本微小的生產(chǎn)率差異，導(dǎo)致薪資分布更為分散(Freeman,2002);且數(shù)字化對(duì)于生產(chǎn)效率高、擁有更高收入的高技能群體更具互補(bǔ)性，對(duì)于生產(chǎn)效率較低、收入相對(duì)較低的低技能群體更具替代性(Autor·158·(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishingHouse.Alrightsreserved.續(xù)繼：崗位數(shù)字化水平與薪資平等性及就業(yè)生態(tài)(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing圖1RIF分位數(shù)回歸與薪資分位數(shù)etal.,2003),進(jìn)而表現(xiàn)為較高技能群體擁有更高幅度的薪資溢價(jià)。值得注意的是，表5結(jié)果中低教育群體和高教育群體的數(shù)字化薪資溢價(jià)并沒有顯著差異，這與Bessen(2016)研究相吻合，即教育水平不是衡量高數(shù)字化水平崗位技能或生產(chǎn)率的等價(jià)指標(biāo)，工作中培訓(xùn)和積累對(duì)于技能培養(yǎng)也起到重要作用，加強(qiáng)勞動(dòng)者技能培訓(xùn)以適應(yīng)崗位數(shù)字化進(jìn)程至關(guān)重要。同時(shí)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展與共同富裕目標(biāo)高度契合，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以為均衡發(fā)展提供共享機(jī)制，收入不平等現(xiàn)象會(huì)有所緩解（祝嘉良等，2022),而短期內(nèi)在深化數(shù)字技術(shù)在工作崗位應(yīng)用的同時(shí)，則需做好收入再分表7RIF分組回歸－高數(shù)字化水平崗位組內(nèi)與低數(shù)字化水平崗位薪資分布差異方差10~90分位距10~50分位距50~90分位距基尼系數(shù)是否高數(shù)字化水平崗位???92409240924092409240在研究崗位數(shù)字化水平對(duì)于薪資平等性的影響后，本文進(jìn)一步研究崗位數(shù)字化水平對(duì)就業(yè)生變量更換為上述四個(gè)維度的因變量，見式(8)。Y其中，Y為因變量，包括基礎(chǔ)權(quán)益保障、工作環(huán)境、加班情況、工作心理狀態(tài)四個(gè)維度的相關(guān)變·159·中國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題2023年第2期為研究崗位數(shù)字化水平如何影響基礎(chǔ)勞動(dòng)權(quán)益保障，本文選取勞動(dòng)合同簽訂、工會(huì)加入以及“五險(xiǎn)一金”單位繳納情況作為因變量。勞動(dòng)合同簽訂，即是否與企業(yè)簽訂書面勞動(dòng)合同；工會(huì)加入，即勞動(dòng)者是否加入工會(huì)；“五險(xiǎn)一金”繳納情況，即工作單位是否為受訪者繳納醫(yī)療保險(xiǎn)、養(yǎng)老保險(xiǎn)、失業(yè)保險(xiǎn)、工傷保險(xiǎn)、生育保險(xiǎn)、住房公積金等六個(gè)分類變量。如表8所示，崗位數(shù)字化水平提升對(duì)基礎(chǔ)勞動(dòng)權(quán)益保護(hù)產(chǎn)生積極影響；伴隨著崗位數(shù)字化水平提升，合同簽訂、工會(huì)加入的可能性均有所增加，“五險(xiǎn)一金”繳納情況也有所完善。這表明工作單位提升崗位數(shù)字化水平，并沒有以損害全職員工的權(quán)益保護(hù)為代價(jià)，這或由于數(shù)字化成功推進(jìn)離不開員工的價(jià)值創(chuàng)造和全員的協(xié)同配合，智力資本成為更寶貴的資源（戚聿東和肖旭，2020工作單位為此在員工關(guān)系管理和基礎(chǔ)權(quán)益保障上投入了更多精力。值得注意的是，本文重點(diǎn)研究全職員工的就業(yè)生態(tài)，而靈活就業(yè)面臨的勞動(dòng)權(quán)益保障問(wèn)題未在本文中體現(xiàn)。表8崗位數(shù)字化水平與權(quán)益保障合同簽訂工會(huì)加入醫(yī)療保險(xiǎn)養(yǎng)老保險(xiǎn)崗位數(shù)字化************9634963496349634因變量均值0.473l失業(yè)保險(xiǎn)工傷保險(xiǎn)生育保險(xiǎn)公積金崗位數(shù)字化************9634963496349634因變量均值為研究崗位數(shù)字化水平如何影響工作環(huán)境，本文選取關(guān)于工作環(huán)境的自評(píng)價(jià)，包含工作滿意度及工作自主性的相關(guān)變量。工作滿意度即對(duì)工作的整體滿意度，本文將回答“非常不滿意”到“非上述變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。根據(jù)表9可知，伴隨著崗位數(shù)字化水平提升，員工的工作滿意度、工作任務(wù)自主權(quán)、工作進(jìn)度靈活性、工作強(qiáng)度決定權(quán)均有所上升，崗位數(shù)字化水平增加對(duì)于工作環(huán)境改善具有積極意義。這與以往文獻(xiàn)相吻合，數(shù)字化應(yīng)用使得企業(yè)結(jié)構(gòu)更為扁平，帶來(lái)了更高的工作自主性和工作滿足感（戚聿東等，2021)。而工作崗位靈活性上升也為女性、老年人等創(chuàng)造工作便利，為上文中崗位數(shù)字化水平提升為弱勢(shì)群體帶來(lái)較高的薪資溢價(jià)提供了佐證?！?60·(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishingHouse.Alrightsreserved.續(xù)繼：崗位數(shù)字化水平與薪資平等性及就業(yè)生態(tài)表9崗位數(shù)字化水平與工作環(huán)境工作滿意度任務(wù)自主權(quán)進(jìn)度靈活性強(qiáng)度決定權(quán)崗位數(shù)字化????????????963496349634因變量均值注：工作滿意度、任務(wù)自主權(quán)、進(jìn)度靈活性、強(qiáng)度決定權(quán)等因變量均值為標(biāo)準(zhǔn)化處理前的均值。為研究崗位數(shù)字化水平提升是否伴隨著嚴(yán)重的加班，本文選取是否加班、是否非自愿加班、加班總時(shí)長(zhǎng)、無(wú)償加班總時(shí)長(zhǎng)作為因變量。加班總時(shí)長(zhǎng)由“上個(gè)月共加班多少小時(shí)”求得，無(wú)償加班總時(shí)長(zhǎng)由加班總時(shí)長(zhǎng)與有報(bào)酬的加班時(shí)長(zhǎng)相減求得①。在回歸中，加班總時(shí)長(zhǎng)、無(wú)償加班時(shí)長(zhǎng)以對(duì)數(shù)形式出現(xiàn)?；貧w結(jié)果見表10。根據(jù)結(jié)果可知，數(shù)字化水平較高的崗位或存在更嚴(yán)重的加班現(xiàn)象。從加班占比來(lái)看，崗位數(shù)字化水平每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，加班比例會(huì)上升0.3%,而崗位數(shù)字化水平對(duì)于非自愿加班比例影響不顯著。從加班時(shí)間來(lái)看，崗位數(shù)字化水平每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，加班總時(shí)長(zhǎng)上升7%,無(wú)償加班總時(shí)長(zhǎng)上升10%。盡管高數(shù)字化水平崗位為就業(yè)者提供了更完善的基礎(chǔ)權(quán)益保障、較靈活自主的工作環(huán)境，但同時(shí)也加劇了就業(yè)者的加班負(fù)擔(dān)。根據(jù)以往研究，工作場(chǎng)景位數(shù)字化水平對(duì)于加班總體情況、加班時(shí)長(zhǎng)、無(wú)償加班時(shí)長(zhǎng)等影響顯著，卻對(duì)非自愿加班的影響不顯著，也是值得注意的。這或由于數(shù)字化水平較高的崗位薪資較高、競(jìng)爭(zhēng)激勵(lì)，讓就業(yè)者存在著自表10崗位數(shù)字化水平與加班情況是否加班非自愿加班崗位數(shù)字化???9634963495649564注：因變量均值中，加班總時(shí)長(zhǎng)、無(wú)償加班時(shí)長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的均值為未取對(duì)數(shù)前的因變量均值，單位為小時(shí)／月。為驗(yàn)證崗位數(shù)字化水平對(duì)于勞動(dòng)者工作心理狀態(tài)的影響，本文選擇有關(guān)工作心理狀態(tài)自評(píng)估的“工作讓我感覺身心俱?！薄罢旃ぷ鲗?duì)我來(lái)說(shuō)確實(shí)壓力很大”“我覺得自己完成①對(duì)加班總時(shí)長(zhǎng)、無(wú)償加班總時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行0.5%溫莎縮尾處理。·161·(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishingHouse.Alrightsreserved.中國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題2023年第2期(c)1994-2023chinaAcademicJournalElectronicpublishing情緒，得分越高對(duì)應(yīng)負(fù)面心理情緒越多；工作價(jià)值感是對(duì)工作的正向情緒，得分越高對(duì)應(yīng)正向心理情緒越多。由表11結(jié)果可知，崗位數(shù)字化水平提升對(duì)于勞動(dòng)者工作心理狀