徐伟呈，魏宁康，王 潇
（中国海洋大学a.经济学院；
b.海洋发展研究院，山东 青岛 266100）
中国经济具有典型的二元结构特征，劳动力持续由农业向非农业（工业和服务业）部门转移，劳动力格局发生显著变化，成为自改革开放以来推动国内经济快速发展的重要因素之一［1］。在劳动力结构调整过程中，也表现出劳动力在不同部门之间的重新分配［2］。劳动力从农业向工业、服务业部门转移的规律，在许多国家产业发展进程中都有所体现，劳动力在产业间重新分配这一特征亦由库兹涅茨法则做出了阐释［3］。配第-克拉克定理也表明，在经济发展过程中，劳动力会由第一产业向第二、第三产业转移。如图1 所示，改革开放以来，中国劳动力资源在部门间进行了重新分配，即第一产业劳动力份额显著下降，第三产业劳动力份额持续上升，而第二产业劳动力份额则呈“驼峰型”变动趋势。
图1 1978—2019年中国三大产业劳动力份额变动趋势
需要注意的是，劳动力要素从农业部门向非农业部门转移而产生的资源配置效率提升，是中国经济增长中全要素生产率（TFP）的重要构成，未来经济增长仍然要依靠这种传统的全要素生产率增长源泉［4］。同时，劳动力转移速度对经济体快速达到广义平衡增长路径和GDP 水平不断提高具有积极推动作用，对新常态背景下中国打破经济失衡局面和实现经济结构转型升级具有重要意义［5］。2020 年4 月9 日，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，对引导劳动力要素合理畅通有序流动提出具体要求，进一步强调了产业间劳动力流动的现实意义。然而，产业间技术进步差异是劳动力要素在部门间流动和重新配置，以及推动产业和就业结构变迁的重要诱导因素［6］。这意味着具有较强的产业渗透性、创新性等优势的新一代信息技术蓬勃发展，将成为推动中国劳动力结构调整的重要动力。
当前，以大数据、人工智能、移动互联网等为代表的新一代信息技术是新一轮科技革命的核心，其快速发展和大规模应用能使产业模式发生根本性转变。2021 年3 月11 日，十三届全国人大四次会议表决通过的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》提出，要充分发挥信息技术的优势，加快推进数字产业化和产业数字化转型，赋能传统产业转型升级，驱动劳动力结构优化升级，壮大经济发展新引擎。进入新时代，中国如何抓住新一轮信息技术革命所带来的机遇，促进新一代信息技术与各产业融合发展，释放“新基建”所带来的红利？如何发挥新一代信息技术驱动劳动力结构调整的作用，从而提高全要素生产率，进而实现经济高质量发展？鉴于此，通过对新一代信息技术促进劳动力重新分配这一产业结构转型的典型路径进行剖析，并对新一代信息技术推动劳动力结构调整的作用机理进行探究，将为解决上述问题提供新的研究思路。
产业结构转型是发达国家和发展中国家共同面临的经济问题，国内外研究较为丰富。其中，劳动力在部门间的重新分配被认为是产业结构调整的典型特征［7］。也有研究直接选用农业、工业和服务业部门劳动力比重变化来表示产业结构的变迁［8］，得出在经济发展过程中，农业部门劳动力份额趋于下降，服务业部门占比趋于上升，而工业部门呈现出先升后降趋势的结论［9］。此外，关于产业和就业结构转型特征的解释，亦是国内外学者关注重点。其中，一是基于需求视角，通过需求收入的弹性变化来对结构调整进行阐释［10-13］；
二是从供给角度出发，认为产业间技术进步率差异和要素收入份额随资本深化而产生的变动，是结构调整的重要驱动力［14-16］。
技术变革在很大程度上决定了产业结构转型速度，技术进步在影响产业结构转型的同时，也会对劳动力结构变迁产生显著影响［17］。Baumol（1967）较早研究了技术进步对结构转型的影响，建立了包含“进步部门”和“停滞部门”的两部门模型，发现当部门产出之比满足一定条件时，将会发生劳动力在部门间转移［18］。在此基础上，Ngai 和Pissa‑rides（2007）通过构建多部门结构转型模型，发现不同部门间TFP 差异是推动劳动力份额变动的重要因素［14］。Swiecki（2017）认为，部门偏向型技术进步是引致结构变化的重要因素，这种差异也能对结构转型过程中劳动力在部门间转移做出解释［19］。程名望等（2018）对劳动力转移特征及其对经济增长的贡献进行分析后发现，部门间生产率差异是劳动力从农业向非农业部门转移的内在动力［20］。Monteforte（2020）建立了一个小规模的一般均衡模型，对部门TFP的提高与结构转型之间的关系进行了研究，并对劳动力资源在部门间的重新分配进行了解释［21］。郭凯明和罗敏（2021）、Song（2021）亦对劳动力份额调整的影响因素进行了研究，结果表明，有偏技术进步是重要的驱动力［22-23］。
信息技术创新及其推广应用是技术进步的重要构成。近年来，人工智能、云计算、大数据以及物联网等新一代信息技术蓬勃发展，信息技术与劳动力结构转型之间的关系引起了学界广泛关注［24-26］。需要注意的是，新一代信息技术可以替代人类完成程式化工作任务，其发展和应用可能会造成某些领域就业减少甚至是消失，而对就业的最终影响则由信息技术所产生的替代效应和创造效应的相对大小来决定［27］。何小钢等（2019）研究发现，信息通信技术与高技能劳动力之间存在互补效应，尤其体现在程序化、大规模任务工作中［28］。蔡跃洲和陈楠（2019）的研究则认为，在新一代信息技术革命背景下，人工智能等新技术的快速发展和广泛应用，虽然能保证就业总量基本稳定，但对劳动力分配影响显著，势必会驱动劳动力结构调整［29］。然而，伴随着新一代信息技术蓬勃发展，工业智能化进程不断推进，有可能导致中国劳动力市场出现就业“两极化”趋势［30］。
现有文献为本文研究提供了良好的借鉴，但鲜有文献利用数值模拟，就新一代信息技术对劳动力结构调整的影响进行研究。因此，本文尝试在以下三个方面进行研究：第一，构建由新一代信息技术驱动的三大产业劳动力结构变迁模型，创新性引入新一代信息技术在三大产业间的渗透率，以对各产业劳动力份额的变动进行分析；
第二，充分考虑新一代信息技术在不同阶段发展水平和其在各产业中的应用程度均存在差异，从而保证基准模型中三大产业劳动力份额变动的时间路径，能较好地拟合中国实际劳动力份额变动的时间路径，体现所构建的基准模型具有较高适用性；
第三，基于所构建的由新一代信息技术驱动三大产业劳动力结构变迁模型，进行较丰富的数值模拟实验和反事实实验，从有别于传统实证分析的角度，就新一代信息技术对中国劳动力结构调整的影响进行探究。
本文参考Duarte 和Restuccia（2010）的理论［2］，在模型中创新性地引入以大数据、人工智能、移动互联网等技术为代表的新一代信息技术以及这种新技术在三大产业中的渗透率，构建由新一代信息技术驱动的三大产业劳动力结构变迁模型。本文的理论模型假定一国经济由三大产业构成，并且在每一时期生产三种产品：农产品、工业产品和服务业产品。
（一）生产部门
假定经济体中有农业（a）、工业（m）、服务业（s）三类生产部门，各部门代表性厂商的生产函数假定为规模报酬不变的Cobb-Douglas生产函数。
其中：Yi、Li、Ki、Ai表示第i产业的产出、劳动和资本要素投入量以及除新一代信息技术之外的原有“旧技术”的全要素生产率；
A表示以大数据、人工智能、移动互联网等技术为代表的新一代信息技术的全要素生产率（1）；
γi衡量了这种新技术在第i产业中的使用效率，即新一代信息技术在第i产业中的渗透率；
αi和（1-αi）分别表示第i产业代表性厂商的产出对劳动和资本要素投入的弹性。此外，假设第i产业产品的价格为pi，并进一步假设生产要素在各产业间可以自由流动，用w和r分别表示各产业的工资和资本要素的租金（利率），则第i产业的代表性厂商可以通过调整劳动力和资本要素投入量来实现利润最大化。
由于本文研究重点在于分析新旧技术变化对三大产业劳动力结构调整的影响，从而对技术因素做如下设定。
1.新一代信息技术A
本文假设新一代信息技术进步服从“S”型技术扩散曲线［31］，具体形式为：
其中：A0为新技术进步率的初始值；
A∗为新技术进步率的上限；
μ表示新技术增长率变化趋势的曲率；
h表示新技术进步率增长率变化趋势由凸转凹的时间节点。使用“S”型技术曲线的原因在于：一方面，新技术发展通常会经历相对平缓的起步阶段、高速发展阶段以及再次进入发展缓慢的成熟阶段；
另一方面，在新技术产生初期，其对各大产业全要素生产率的促进作用相对有限，这是由于与新技术相配套的技术创新和生产体系转型升级并不完善，此时，其对产出的贡献相对较小。随着相关配套基础设施建设日趋完善，新技术在各产业的普及程度会快速提升，在达到一定程度之后，新技术发展逐渐步入瓶颈期，其对产出增长的贡献也趋于平缓。综合上述两方面，本文采用式（3）来刻画新一代信息技术发展。
2.各产业原有技术Ai
遵循大多数文献的做法，本文假设技术进步率外生且为常数，记为μi。
此外，假设μi>0，即技术进步不会出现停滞。
（二）家庭部门
本文重点从技术层面来研究新一代信息技术对三大产业劳动力结构调整的影响，并不涉及经济增长问题，从而对于家庭部门效用函数的设定仅基于单期效用的形式，并不涉及跨期资本累积等问题。事实上，即使考虑经济增长问题，对劳动力结构变动的影响也并无本质性区别。简单起见，本文假设一国经济的劳动要素总供给量为L，代表性家庭从对农产品消费（ca,t）和非农产品消费（ct）中获得效用，效用函数为单期形式。
其中，>0 是维持代表性家庭生存水平的必要农产品消费数量。这种偏好特征被多数文献认为是产业结构变迁过程中，劳动力要素从农业部门向其他部门转移的显著特征［32］。一般而言，农产品的消费权重a较小。从式（5）可以看出，农产品与非农产品之间的替代弹性较小，即农产品不能被其他产品所替代。
非农产品消费数量ct为CES效用函数。
其中：cm,t和cs,t分别表示代表性家庭的工业产品和服务业产品消费量；
>0 为家庭所能提供的固定水平的服务业产品数量；
b∈(0,1)，ρ<1。式（6）中，>0 意味着服务业产品需求的收入弹性大于1。当家庭收入水平较低时，分配到服务业的生产要素数量较少；
反之，家庭收入水平提高时，将有更多要素被分配到服务业。ρ的符号决定了工业产品与服务业产品之间的替代性。当0 <ρ<1 时，工业产品与服务业产品之间的替代性较强；
当ρ<0 时，两种产品之间的替代性则较弱。当三大产业产品价格给定时，家庭通过对不同产品消费数量进行选择，以实现其效用水平最大化。公式如下：
其预算约束为：
（三）经济均衡
在给定生产和效用函数的基础上，产业结构变迁模型的均衡解为农产品、工业产品和服务业产品价格集合{pa,pm,ps}、厂商投入的劳动力资源配置集合{La,Lm,Ls}，以及家庭选择的产品消费集合{ca,cm,cs}，使一国经济满足如下均衡条件：给定产品价格集合，厂商选择劳动力资源配置组合{La,Lm,Ls}来使式（2）的利润实现最大化，并且家庭对消费组合{ca,cm,cs}进行选择来使式（7）效用最大化；
劳动力市场出清，即La+Lm+Ls=L；
商品市场出清，即ca=Ya，cm=Ym，cs=Ys。
首先，求解厂商利润最大化问题。由一阶条件厂商边际收益等于边际成本，可以得到劳动和资本要素满足如下等式：
厂商利润最大化问题可简化为：
由利润最大化的一阶条件可知，商品价格与新一代信息技术进步率A负相关。
对于家庭部门而言，各产品的最优消费组合满足：
注意到式（13）—（15）都是线性方程，在上述三式两边同时除以L后，即可得到三大产业劳动力份额{La,Lm,Ls}，且满足：
为了得到三大产业劳动力份额简化的表达式，本文将进一步假设αm=αs，在后文稳健性讨论部分将放松这一假设。记，其经济学含义为当技术水平发展到一定程度时的第一产业劳动力份额极限；
，为由第二、第三产业劳动力投入弹性以及产品替代弹性所决定的常数；
，为第三产业和第二产业的全要素生产率比值。在上述条件下，求解式（13）、式（14）和式（16），可以得到三大产业的劳动力份额。
（四）新旧技术对劳动力结构均衡解的影响
第一产业劳动力份额随着新技术和旧技术发展呈现逐年下降趋势，即随着技术进步，第一产业劳动力将向第二和第三产业转移。且当时间t趋于无穷时，技术水平和均趋于无限大，则第一产业劳动力份额将趋于a∗。
对于第二产业劳动力份额而言，其变动情况相对复杂。一般而言，第一产业技术进步最快［33］，因而，式（18）中的分子往往呈现出递减态势。而式（18）中分母的变化则取决于第二和第三产业全要素生产率的比值D以及工业产品和服务业产品之间的替代弹性ρ。在技术进步初期，上述比值变动也相对较慢，因而，第二产业劳动力份额在初期会逐年增加；
若D(t)ρ/(1 - ρ)随着时间的推移趋于无穷，则存在时刻t∗，当t>t∗时，Lm随时间推移而递减。综上分析，第二产业的劳动力份额会呈现出先增后减的“驼峰型”曲线。
对于第三产业劳动力份额而言，新旧技术进步对第一产业劳动力产生“挤出效应”，且第三产业在初期较低的劳动力份额可能会导致其吸纳劳动力的能力相较于第二产业更强。而在时刻t∗之后，新技术发展对第一和第二产业劳动力都会产生“挤出效应”，第三产业劳动力份额将会持续增长。
本文利用1978—2019 年中国劳动力市场实际数据对上述基准模型进行校准，以验证理论分析内容。通过选择合适的参数值，可以保证基准模型达到均衡时，劳动力结构变化的时间路径能很好地拟合在此期间实际劳动力结构变化情况。中国三大产业劳动力份额使用三大产业就业人员数（年末数）计算得到，数据来源于《中国统计年鉴》。
（一）新一代信息技术水平的设定
由于新一代信息技术是当前驱动中国劳动力结构调整的重要动力，因而，本文首先对新一代信息技术发展水平进行设定。基于Mansfield（1961）提出的技术扩散“S”型曲线［31］，参考现有文献对人工智能技术的设定［34-35］，本文使用式（3）来刻画新一代信息技术A(t)。同时，将新一代信息技术初始值A0标准化为1；
将新技术进步率增长率变化趋势的曲率设定为0.25，即μ=0.25；
将新技术进步率增长率变化趋势由凸转凹的时间节点设定为2020 年，即h=2020；
并将新技术的极限值A∗设定为4。在上述假设下，新一代信息技术水平发展趋势如图2所示。
图2 新一代信息技术水平发展趋势
从图2 可以看出，新一代信息技术在2000 年前近似为1，这可能是由于在2000 年之前，新技术发展水平较低且尚未应用到各个行业中，对社会经济活动产生的影响较小。新一代信息技术发展大致起步于2000 年，并在2000—2010 年处于发展的初级阶段。在这10 年间，我国信息产业增加值年均增速超过20%，占国内生产总值的比重由不足1%增加到10%左右，意味着信息化水平得到快速提升，对社会经济和人民生活产生了巨大影响。2010 年10 月，《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》提出，要大力发展国家战略性新兴产业，到2020 年，将新一代信息技术产业发展为国民经济支柱产业。为响应这一号召，我国新一代信息技术在2010 年左右进入高速发展阶段，之后逐渐趋于成熟，2020 年的技术水平较2010 年提高近一倍。这意味着我国新一代信息技术与经济发展高度融合，在推动劳动力结构调整和带动经济发展方式转变过程中起到重要的引擎作用。近年来，新一代信息技术发展得到国际社会的广泛关注和重视，得到的政策支持随之增多，配套科技创新成果也不断增加；
同时，新一代信息技术发展和应用所带来的成果亦对厂商产生了较大吸引力，从而，使其得到了更大范围推广和应用，因而得以快速发展。
（二）模型参数校准
在本文模型中，需要校准的参数为a∗、、、κ；
表示技术水平相关参数为μa、μs、γa、γs；
表示技术水平差异参数为。参数校准原则是对参数值进行限定，使基准模型拟合值与1978—2019年中国劳动力结构实际数据的均方误差最小。
参数a∗、和κ的设定如下：社会发展步入后工业化阶段的标志之一，是第一产业就业占比低于10%［36］。结合我国人口基数大且农村人口比例较高的现实，本文设定当技术水平发展程度较高时，第一产业就业占比的极限值a∗=5%。与Duarte 和Restuccia（2010）的做法类似［2］设定为初期（1958年）第三产业就业份额，即=0.121 8。由于初期所有产业技术水平均标准化为1，和κ的取值将使得由式（17）和式（18）决定的三大产业劳动力结构与初期的劳动力结构相一致，从而得到=0.659 0，κ=1.407 9。
对于旧技术的技术进步率μa、μs以及通过产品间替代弹性修正的第二、第三产业技术进步率之差μdif，使用1978—2000 年三大产业实际就业份额数据进行拟合校准，可以得到μa=0.018 0，μs=0.015 0，μdif=0.002 0；
新一代信息技术的技术渗透率γa、γs以及经过产品替代弹性修正的第二、第三产业技术渗透率之差γdif，使用2000—2019 年三大产业实际就业结构数据进行拟合校准，得到γa=0.550 0，γs=0.840 0，γdif=0.126 0。从参数校准结果来看，1978—2000 年，第一产业技术进步率最高，这与已有研究结论相一致。Fan和Zhang（2002）估计出1979—1997 年中国第一产业全要素生产率约为0.033［37］，数值上存在差异的原因，是由于估计方法和样本期设定不同。具体参数值和拟合目标见表1所列。
表1 参数值和拟合目标
续表1
1978—2019 年，中国三大产业实际劳动力份额变动的时间路径和由基准模型呈现出的三大产业劳动力份额随时间推移的变化趋势如图3所示。可以看出，由基准模型拟合的三大产业劳动力份额变动与中国实际就业份额变动的时间路径基本一致。在2010 年之前，以大数据、人工智能、移动互联网等为代表的新一代信息技术处于发展初级阶段；
2010年后，新兴信息技术蓬勃发展并得到了广泛推广和应用。从图3 可以看出，近年来，中国三大产业劳动力份额的确发生了显著变化。第一产业劳动力份额快速下降，第三产业劳动力份额快速上升，这与中国新一代信息技术发展趋势以及产业间就业结构转型的典型特征相符合，意味着本文所建立的基准模型可以较好地刻画中国劳动力结构变迁的典型特征。
图3 基准模型的拟合效果
（三）结果分析
对于第一产业而言，由恩格尔定律（Engel′s law）可知，随着我国经济发展水平不断提高，居民收入水平也不断增加，用于购买食物支出的比例呈现下降趋势，这在相关研究中已得到证实［38］。家庭对农产品的需求相对稳定，而第一产业原有的技术进步率高于第二、第三产业，在产出（需求）相对不变的情况下，技术进步则会促使第一产业劳动力向第二、第三产业转移，导致1978—2000年第一产业劳动力份额呈阶梯式稳定的下降趋势。然而，在2000年以后，尤其是2010年后，随着大数据、人工智能、移动互联网等新一代信息技术在传统农业中快速渗透，极大促进了第一产业自动化、规模化和智慧化生产，第一产业TFP大幅提升，由新一代信息技术进步所产生的“替代效应”愈发明显，这表现为自2010年之后，第一产业劳动力份额的下降速度相较之前明显加快，大量劳动力向第二、第三产业转移。
对于第二、第三产业而言，新一代信息技术的广泛应用会使其产品价格下降，参见式（11）。家庭在满足基本生活所需的农产品消费之后，由于工业产品和服务业产品价格下降，家庭对这些产品的需求将会增加，从而导致第二、第三产业对劳动力需求也将增加，表现为第二、第三产业劳动力份额呈现上升趋势。第二、第三产业吸纳的劳动力如何分配，则主要取决于新一代信息技术在第三产业和第二产业渗透率的比值，当新技术在第三产业的渗透率更高时，第三产业对劳动力的需求也相对更高。此外，随着新一代信息技术快速发展，家庭对于工业产品和服务业产品的消费支出比例也随之改变，服务业产品会不断替代部分工业产品。如共享单车、共享汽车等第三方服务平台出现，使得家庭对汽车等制造业产品的需求逐渐转移到基于大数据、互联网等信息平台发展起来的服务业。由于对服务业产品的需求增量相对于工业产品而言更大，从而表现出近年来中国服务业部门劳动力份额快速上升，而工业部门劳动力份额呈现较为平缓的上升趋势。
本文将从市场结构扭曲和生产结构差异两个方面对基准模型的稳健性进行讨论。在基准模型中，个别假设与中国经济现实并不十分相符。例如，假设三大产业之间无劳动力流动壁垒，从而将三大产业的工资设定为相同水平。但从现实情况来看，第二产业和第三产业劳动力的平均工资远高于第一产业。并且在基准模型中，为了得到形式较为简洁的三大产业劳动力份额表达式，本文假设劳动力投入对第二、第三产业产出的弹性均相等，即αm=αs。在此将放松上述假设，并对数值模拟结果与基准模型结果进行比较分析。
（一）市场结构扭曲
考虑中国作为最大的发展中国家，存在劳动力市场体系不完善和市场扭曲等现实情况，这可能会压低农业部门的劳动力工资水平，劳动力从农业向非农业部门转移的流动成本也可能因劳动力流动壁垒或市场扭曲等因素存在而增加［39］。因此，本文用农业与非农业部门的劳动力工资比率θ对这种增加的流动成本进行刻画。假设第二、第三产业工资相等，记为w，第一产业的工资为(1-θ)w，此时，只需在基准模型中，用代替αa即可。在新的数值模拟实验中，取θ=0.250 0。当αa=0.600 0、αs=0.400 0 时，可得=0.800 0，a∗则由0.050 0 变为0.095 0。由此可知，第一产业的工资扭曲仅仅改变了第一产业的极限劳动力份额，其他参数值则保持不变。考虑劳动力流动成本也即劳动力流动壁垒存在，此时劳动力在部门间的流动相对困难。对于第一产业的资本扭曲等情形可做类似处理，只需相应地改变a∗的值即可。考虑工资扭曲后的劳动力份额变化情况见表2 所列。
表2 三大产业劳动力份额变化比较
从表2 可以看出，与基准模型相比，存在工资扭曲时，第一产业劳动力份额下降程度和第三产业劳动力份额上升程度相对较小。这意味着中国劳动力市场体系不完善导致农业部门劳动力工资水平被压低，而劳动力流动壁垒的存在一定程度上阻碍了劳动力由农业向非农业部门转移，不利于劳动力结构转型升级，且不利于消除劳动力工资水平差距。但总的来说，考虑工资扭曲后劳动力结构变化趋势没有发生显著改变，即该结果仍能较好地展示中国三大产业劳动力份额变化趋势，说明基准模型的模拟结果稳健可靠。
（二）生产结构差异
在研究技术进步对经济增长和结构变迁影响的经典文献中，大多假设三大产业除了技术进步率不同之外，生产函数中劳动力和资本投入的结构相同［2，9，15］。在本文的基准模型中，已经对这一假设进行了放松。为了得到相对简洁的劳动力份额显式表达式，在基准模型中仅假设αm=αs，即第二、第三产业的要素投入结构相同，第一产业要素投入结构与第二、第三产业不同。为了进一步讨论基准模型的稳健性，在新的数值模拟实验中，假设第三产业劳动力对产出的贡献率比第二产业更高，并取αmαs=0.800 0，其他参数值保持不变。此时，劳动力份额变化情况见表2所列。
从表2 可以看出，考虑生产结构调整后，劳动力结构变化的时间路径与基准模型结果具有较高一致性，说明生产函数中要素投入差异对劳动力份额变化不会产生太大影响，进一步验证了基准模型具有较强的稳健性。此外，参考现有文献写作惯例［40］，本文不再进行相关的内生性检验。
本文建立的基准模型较好地模拟了中国三大产业实际劳动力份额变动的时间路径，基准模型的稳健性检验则表明，市场结构扭曲和生产结构差异对各产业劳动力份额变动的影响作用并不显著，说明基准模型具有较高适用性。本文将继续采用“反事实实验”分析方法，从技术角度出发，研究新一代信息技术发展和应用对中国劳动力结构调整的影响。
这里需要研究的问题是，新一代信息技术能否优化中国劳动力结构，以及对劳动力结构调整会产生多大程度影响。为此，本文将展开数值模拟实验，分两个步骤来讨论和回答上述问题，具体见表3所列。第一步，假定2000年之后，新一代信息技术的技术水平恒为1，即不存在新一代信息技术发展，技术进步仍保持2000 年之前的水平。在此情景下，将得到的三大产业劳动力份额变动的时间路径与基准模型进行比较，从而探究新一代信息技术发展和应用会对劳动力结构调整产生多大程度影响。第二步，在新一代技术发展更快或应用更广的情况下，通过调整新一代信息技术进步率、新技术进步率极限值以及新技术在三大产业中的渗透率，将在这三种情景下三大产业劳动力份额变动情况与基准模型进行比较，从而考察新一代信息技术进步能对劳动力结构调整产生何种影响以及影响作用大小。
表3 反事实实验情景设定
（一）不存在新一代信息技术进步的情形分析
在该反事实实验中，假设2000 年之后没有新一代信息技术发展，三大产业技术进步率仍保持在2000 年之前的水平，其他参数值保持不变。由于基准模型在2000年之前也没有考虑新一代信息技术，为了便于对比分析，该实验样本期设定为2000—2019 年，劳动力结构变化的时间路径与基准模型对比如图4所示。
图4 不存在新一代信息技术进步时，三大产业劳动力份额变动的时间路径对比
从图4 可以看出，如果没有新一代信息技术的快速发展和广泛应用，第一产业劳动力份额依然呈现下降趋势，且第三产业劳动力份额仍保持上升趋势，但此时劳动力份额变动幅度相对较小，劳动力结构转型升级特征不够明显。这可能是由于在不存在新技术进步的情况下，产业间生产活动没有发生显著调整和改变，劳动力需求结构变动也较小。
由于本文的基准模型能很好地刻画在新一代信息技术革命背景下，第一产业劳动力份额迅速下降和第三产业劳动力份额快速上升，这一与实际较为接近的劳动力结构转型特征，且能较好地与我国产业间劳动力资源重新分配的实际状况相吻合。由此可以推断出，新一代信息技术的快速发展和广泛应用，会加快中国劳动力结构调整进程。此外，从图4还可以看出，新一代信息技术发展对就业岗位的替代效应所导致的第一产业劳动力流出，大多被快速发展的第三产业所吸纳，可能原因在于，新一代信息技术的广泛应用可以间接创造出新的就业岗位，而这些新的就业岗位主要集中在第三产业。
（二）基于新一代信息技术进步的情景分析
为了显著对比反事实实验中三大产业劳动力份额变动的时间路径与基准模型中的变动差异，本文将时间跨度延长，将样本期设定为2000—2050年。
首先，考察新一代信息技术进步加快情形。假设技术进步率提高一倍，即μ=0.500 0，其他参数不变，2000—2050 年三大产业劳动力份额变动路径与基准模型对比如图5所示。
图5 新一代信息技术进步率加快时，三大产业劳动力份额变动的时间路径对比
从图5 可以看出，在假设新一代信息技术发展更快的情形下，三大产业劳动力份额在2020 年之前的变动滞后于基准模型，2020 年后的变化相较于基准模型而言较快，而2035 年之后与基准模型的变化基本吻合。这可能是由于在新一代信息技术发展早期，其优势还未显现，推广和应用范围还不够广泛。在技术发展初期，企业技术进步更多依靠“模仿创新”模式，即学习国内外先进技术并根据企业自身条件进行调整，产业转型升级进程处于相对初级阶段，产业自身发展状况相对滞后，因而新一代信息技术进步率提升过快，短期内企业发展现状不能与过快的技术进步相匹配，对产业生产活动和劳动力结构调整不能迅速地产生影响。但随着近年来新一代信息技术发展的基础设施条件不断完善，同时，在国家政策支持、创新驱动、产业结构优化升级以及经济转型等推动下，新一代信息技术对产业生产活动逐渐产生显著影响，表现为较快的劳动力结构变动趋势。但从更长一段时间来看，对劳动力份额调整与基准模型相比并无显著差异，影响相对较小。
其次，考虑国际社会对大数据、人工智能、移动互联网等新一代信息技术的关注不断提高，且在全球化背景下，技术扩散和引进的国际合作程度不断加深，以及由竞争所激发的企业创新潜力不断提升，新一代信息技术发展和进步空间也将增大。假设新一代信息技术进步率极限值提高一倍，即A∗=8，其他参数值保持不变，此时，2000—2050 年三大产业劳动力份额变动的时间路径与基准模型对比如图6 所示。
图6 新一代信息技术进步空间更大时，三大产业劳动力份额变动的时间路径对比
从图6 可以看出，当新一代信息技术具有较大增长潜力和更大进步空间时，第一产业劳动力份额下降和第三产业劳动力份额上升速度将会更快、幅度更大。此外，由图6 的对比可知，在新一代信息技术进步空间更大的情景中，第一产业与第三产业劳动力份额的交点发生时间会提前，第二产业劳动力份额先升后降的拐点也会提前。由此说明，在新一代信息技术进步空间更大的情形下，劳动力在产业间重新分配的速度会加快，并且从长期来看，新一代信息技术进步空间增大对劳动力结构调整的推动作用也一直较为显著。
上述反事实实验从技术进步速度和技术进步空间两个角度对新一代信息技术进行了设定，本文最后一个反事实实验则在基准模型基础上，假设新一代信息技术在三大产业中的渗透率均提升50%，即γa=0.825 0、γs=1.260 0、γdif=0.189 0，其他参数值保持不变，此时，三大产业劳动力份额变动的时间路径与基准模型对比如图7所示。
图7 技术渗透率提升时，三大产业劳动力份额变动的时间路径对比
从图7 可以看出，当新一代信息技术在三大产业中的渗透率提升时，第一产业和第三产业劳动力份额变动幅度和趋势将会更加明显。对比图6 和图7 可以发现，新一代信息技术进步空间和技术渗透率提升对劳动力份额调整的影响作用大体一致，但技术渗透率提升对劳动力份额变动的影响更加显著，仅需提升50%，即可得到技术进步极限值提升100%的效果。从长期来看，第一产业劳动力份额仍大幅低于基准模型，第三产业劳动力份额则显著高于基准模型，新一代信息技术渗透率提升将长期对劳动力结构优化发挥显著作用。
本文构建了由新一代信息技术驱动的三大产业劳动力结构变迁模型，通过引入新一代信息技术在三大产业间的渗透率对各产业劳动力份额变动进行分析，并采用1978—2019 年中国劳动力市场实际数据进行参数校准，以期探究新一代信息技术进步对中国劳动力结构调整的影响作用，得到如下结论：①自2000 年以来，新一代信息技术快速发展和广泛使用加快了中国劳动力结构调整步伐，基准模型对近年来第一产业劳动力份额快速下降和第三产业劳动力份额大幅提升作出了合理解释。家庭部门对农产品的非位似偏好导致家庭对农产品需求相对稳定，而新一代信息技术所带来的第一产业TFP 大幅提升将导致第一产业劳动力向外流出。同时，新一代信息技术在第三产业中的更高渗透率导致其对第三产业TFP 增长的贡献高于第二产业。因此，第三产业对劳动力吸纳能力更强，劳动力份额大幅上升。②基准模型的稳健性检验表明，市场结构轻微扭曲和生产结构的些许差异对中国劳动力结构变化的影响并不显著。反事实实验发现，近年来，新一代信息技术对劳动力结构调整发挥着重要作用，与保持原技术水平的实验相比，新一代信息技术发展将会显著促进劳动力结构调整进程。③在最初阶段，由于配套设施状况和相对较慢的产业结构条件不适应过快的技术进步，新一代信息技术进步率提升过快反而使劳动力结构调整转折点时间延后，而随着产业发展，新一代信息技术进步率提高可以加快中国劳动力结构调整速度。新一代信息技术进步空间提升及其在三大产业中渗透率增强，均能长期显著促进劳动力结构优化。
本文结论具有如下政策启示：
首先，应充分利用新一代信息技术改造传统产业，深化新一代信息技术在各产业集成应用，加快提升新一代信息技术在各产业中的渗透率。具体表现在我国三大产业亟须利用互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术构建数字化、智能化、网络化的新型生产模式，促进新一代信息技术与各产业深度融合。同时，需以智能生产模式为载体，深化新一代信息技术在三大产业管理过程中的应用，创建现代管理模式，充分发挥新一代信息技术对劳动力结构优化的促进作用。
其次，应加大对新一代信息技术产业发展的政策扶持力度，将其确定为亟需重点发展的战略性新兴产业，使之成为国民经济发展的先导性、支柱性产业，从而带动并服务经济社会发展，成为劳动力结构调整和经济发展方式转变的新引擎。此外，需加强风险防控意识，建立新一代信息技术安全认证系统，建立健全信息技术安全管理机制，从而保证新一代信息技术与三大产业相融合的新业态规范健康发展，以加快劳动力结构调整进程。
最后，应完善信息技术产业配套设施建设，并加快调整劳动力结构，使其适应快速发展的新一代信息技术。同时，政府在制定和实施劳动力结构调整政策过程中，还应大力鼓励和支持引导新一代信息技术创新和研发，加强其对各产业升级改造，推动新旧动能转换。这就需要利用新一代信息技术发展现代农业，推动新一代信息技术在工业生产中应用，重视加强核心工业技术培育并扩大国际合作。同时，还应注重提高服务业质量，积极利用新一代信息技术发展现代服务业，进而充分发挥新一代信息技术对我国劳动力结构调整的驱动作用。
从本文的分析可以看出，大力发展以大数据、人工智能、移动互联网等为代表的新一代信息技术，并促进新一代信息技术与各大产业深度融合，将会加快中国劳动力结构优化升级进程。企业部门应充分利用新一代信息技术改造传统产业，深化新一代信息技术在各产业集成应用，加快提升新一代信息技术在各产业中的渗透率。政府部门在制定和实施产业政策过程中，应大力鼓励和支持引导新一代信息技术创新和研发，充分发挥新一代信息技术对中国劳动力结构优化的促进作用，从而落实好党的二十大提出的“构建新一代信息技术”和“建设现代化产业体系”要求。此外，本文的理论模型可以从单期均衡模型扩展为跨期均衡模型，进而可以将经济增长问题纳入理论模型中，在研究新一代信息技术对劳动力份额影响的基础上，考虑新技术对非平衡经济增长的影响，还可以在模型中引入更多部门，来研究新一代信息技术革命下的高质量增长和高质量就业问题，这均是未来可以进一步研究的方向。
注释：
（1）为使表达简便，将Ai简称为第i产业旧技术的全要素生产率，A为新技术的全要素生产率。
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