互联网使用、技能异质性与工资收入——基于CGSS数据的实证检验

时间：2024-05-05

王少国，匡国静

引言

工资是大多数人的主要收入来源，工资收入提高与否，事关劳动者切身利益和社会共同富裕。随着我国经济步入高质量发展阶段，经济增长需要新动能，而互联网新业态有望成为促进经济增长、实现收入水平提高的新引擎。由此，国家提出网络强国战略、“互联网+”行动计划等促进互联网广泛应用的重大决策。世界主要经济体也普遍将加快信息技术发展、最大程度释放数字红利，作为应对当前经济增长乏力的重要措施，其中，世界银行（2016）指出提高互联网普及率、释放数字经济红利可以促进经济增长、创造就业和改善服务。互联网作为强大的信息平台，通过资源有效适配、聚合优化以及供求信息及时有效对接等，推动产业组织模式和商业模式等创新，“平台经济”“共享经济”等互联网新业态不断涌现，数字经济、智能经济等新经济形态竞相发展。一方面，为经济增长提供了新动力，2020年，我国数字经济增加值规模达39.2万亿元，较上一年增加3.3万亿元。另一方面，催生了诸如网约车司机、配音员、平台主播等新就业形态，而互联网通过打破时间、地域限制，降低信息不对称，弱化劳动者客观身体条件要求，重塑劳动者就业技能需求以契合当前就业新形态，并对工资收入产生影响。那么，随着互联网全面深入社会生产生活的各个领域，互联网使用对工资收入会产生何种影响？这种影响是否会因为劳动者技能异质性而有所差异？如何重塑劳动者就业技能需求？文章将对这些问题进行探讨。

一、相关文献回顾

（一）互联网使用与工资收入关系的相关研究

许多研究表明互联网使用对工资收入（劳动收入）具有积极影响。Goss 和Phillips 利用美国1998年12 月CPS（Current Pooulation Survey）数据进行的研究表明，互联网用户平均工资提升13.5%，但随着时间推移这类工资上涨最终表现为下降。有学者认为计算机不是用作离线任务，因此用计算机反映互联网使用情况发现，使用计算机会使工资提高17%到20%，在控制计算机使用的情况下，工作场所使用互联网工资溢价依然上涨14%，也有研究认为工资增长与计算机使用没有关系，计算机只有连接网络时才能增加工资收入。此外，也有研究持有相反结论，认为互联网使用对劳动收入不存在显著的积极影响，互联网使用的增长反而与劳动生产率增长之间呈负相关。

国内学者对二者关系同样进行了相关研究，认为互联网使用对工资收入具有显著的促进作用。此外，国内学者又针对城乡、大学生和农村居民进行了相关研究。张家滋等使用空间杜宾模型，结合2007—2016 年282 个城市面板数据研究发现，互联网不仅能够提高所在城市收入水平，对临近城市也有正向溢出作用。赵建国和周德水基于2016 年CMDS 数据针对大学毕业生群体研究发现，互联网使用对大学毕业生的工资水平具有积极影响。刘晓倩和韩青基于2014年CFPS数据研究发现，互联网使用对农业收入具有显著的正向影响。

（二）互联网使用对工资收入的异质性影响

很多研究认为互联网使用提升了技能劳动工资，降低了非技能劳动工资。Christopher W.Poliquin研究认为，互联网对需要执行更多非常规任务的劳动者工资正向作用大于执行常规任务的劳动者；对高技能劳动者（公司董事、经理）工资正向作用大于低技能劳动者（普通职工），由此不同职业和不同执行任务的劳动者的互联网回报的差异性，造成公司内部以及整体工资不平等程度扩大。分行业看，制造业中的低技能使用互联网所获得的收入反而更高，而Mark等利用巴西2000—2014年数据进行研究却得出相反结论，认为互联网使用增加了制造业高技能工资，但对低技能工资没有显著性影响。

国内学者主要围绕性别、城乡以及受教育程度展开异质性分析。毛宇飞等基于CFPS 数据研究发现，上网时长与性别工资的关系呈倒“U”形关系。戚聿东和刘翠花基于CGSS数据研究认为，互联网使用显著的缩小了性别工资差距，并且曹景林和姜甜研究认为，互联网使用对女性收入尤其是未育女性具有显著正向影响。程名望和张家平研究认为，互联网普及与城乡收入差距呈倒“U”形关系。李飚研究发现互联网使用显著增加了初中及以下学历劳动者的劳动收入，但对高中及以上学历劳动者劳动收入的影响并不显著。赵建国和周德水研究认为互联网使用对专科学历就业人员工资具有显著负向影响，而对本科和研究生学历劳动者工资则表现为显著的正向作用关系。

（三）关于互联网使用对技能需求影响的相关研究

从受教育程度看，Falk 利用德国2000 年中期公司层面的横截面数据研究发现，互联网使用显著提升了高技能劳动者（拥有大学学位）就业，减少了中等技能劳动者（职业学位）、非技能劳动者就业。Hjort 和Poulsen 考察非洲互联网使用与就业关系时也发现，互联网快速发展使受教育程度较高的劳动者就业增长远高于受教育程度较低的劳动者就业增长。从行业看，Mark 等研究发现，互联网使用对运输和仓储、金融和保险、房地产和制造业等行业就业具有积极影响，其中互联网使用对制造业高、中技能劳动者就业的累计促进效应分别为8.8%和13.5%。从任务框架看，Akerman等利用挪威数据研究发现，互联网对执行非常规抽象任务的技能劳动者具有补充作用，而对执行常规任务的非技能劳动者具有替代作用，由此增加高技能需求、减少低技能需求。Christohper W.Poliquin研究认为，互联网使用与执行非常规任务（non-routine task）的劳动者互补，替代执行常规任务（routine task）的劳动者，并且实证结果显示宽带互联网显著增加了公司层面的总就业和公司内部管理类就业。

国内学者主要围绕受教育程度、性别进行了相关研究。马俊龙和宁光杰以及宋林和何洋分别基于2014 年和2018 年CFPS 数据研究发现，互联网使用对农村劳动者的非农就业具有显著的促进作用，并且前者强调对高学历劳动者的影响大于低学历劳动者，后者强调对壮年劳动者非农就业和受雇型就业以及女性非农就业和受雇型就业的促进作用更为显著。

从文献回顾可以看出，关于互联网使用对工资收入的影响机制还需要进一步研究，并且国内学者就互联网使用对工资收入的技能异质性影响，主要基于受教育程度对技能进行衡量。基于此，本文贡献主要有两点：首先，从信息获取、互联网社交、互联网学习三个方面探讨互联网使用对工资收入的影响机制；其次，基于受教育程度和广泛职业类别两种方法衡量技能水平，研究互联网使用对工资收入的技能异质性影响。

二、理论基础及研究假说

（一）互联网使用与工资收入的理论分析

首先，互联网使用是实现人力资本积累的一种重要形式。能够有效使用互联网的就业人员往往更具优势，不仅有机会获得更理想的工作岗位，也有机会获得更丰厚的报酬，或两者兼而有之。根据人力资本理论，互联网使用的工资溢价将反映生产率的提高，一方面互联网使信息获取更为便捷，将有效提升公司内部、公司与外部客户间的沟通效率，比如在许多以技术为导向的行业中，劳动者需要熟悉互联网才能找到工作（例如，回复在线查询的客户服务代表或浏览企业电子商务网站的采购代理；美国劳工部职业展望关于秘书的职位描述中包括“conduct research on the Internet”，通过互联网检索联系信息、查找研究报告的参考资料、组织会议和查找统计数据）。另一方面互联网使用提供了更多的学习机会，打破地域限制，通过在线直播、录制视频等形式使劳动者获得学历提升、职业技能培训等优质学习资源和学习机会，以提升其受教育水平和职业技能，增加工资收入。比如，一些汽车零部件经销商通过互联网为新的非现场销售人员提供岗位培训；中国大学MOOC（慕课）在线学习平台以及人社部（2020）推荐的54 家线上平台机构分别提供线上大学精品课程和线上职业技能培训。

其次，互联网使用作为社会资本来源，通过促进社交网络开发和扩展影响工资收入。具体来说有以下三种方式：第一，劳动者可以通过互联网搜索招聘信息或发布简历获取新的就业机会，调查显示有近四分之一工作使用互联网的劳动者曾使用互联网寻找新的工作（Hudson Employment Index,2006）。第二，互联网可以扩大员工的个人社交网络，偶然建立的新关系可能会给员工提供公司内部以及外部工作机会的非正式信息，在线交流补充而不是替代面对面的交流关系。第三，拥有大量、可访问的专业网络关系的员工使用互联网获取有用的信息、联系客户或建立企业合作以创造新绩效。

（二）互联网使用与技能异质性理论分析

许多研究表明互联网接入以及互联网技术与应用推广是一种技能偏向型技术进步，按照当前技术进步实现人类劳动自动化难易程度的不同，将技能划分为执行非常规认知任务的高技能、执行常规任务的中等技能、执行非常规体力任务的低技能。第一，在执行问题解决、复杂技术密集型的非常规认知任务方面，互联网使用补充了高技能，比如在审查产品设计问题和交流解决方案的非常规认知任务中，工程师通过互联网可以在全球范围内共享设计，出现问题时一线员工也可以通过互联网直接报告给工程师，由工程师诊断并解决问题；制造商通过互联网与供应商保持连接，进而优化库存管理；另外，互联网使用可以促进公司内部以及公司与客户之间的信息交流。第二，在执行重复性、程序性常规任务方面，互联网使用对中等技能主要表现为替代，比如通过扫描条形码进行图书、订单以及其他各种商品入库、借阅、出售或订货等活动，为相关工作人员节省了物品库存整理以及采购时间，也意味着一部分工作人员将面临被裁员；医学影像供应服务，可以通过互联网使用自动安排预约，以减少人工查找开放时间的常规任务，另外还可以通过互联网使用将多个工作地点数据进行统一，以便从任何地方共享和访问，使医生可以更轻松地跨设施访问患者病历；瓶装水制造商通过互联网远程监控供应水的品质，减少对品质控制的人员的需要，记录信息的日常任务也随之减少。第三，在执行非常规体力任务方面，互联网使用对低技能劳动者的影响很小。事实上，执行非常规体力任务的低技能劳动者往往需要亲临现场，相比互联网辅助高技能劳动者远程完成工作任务、减少常规任务以替代中等技能劳动者而言，互联网使用对低技能劳动者影响最小。

基于上述分析，提出研究假说如下：

假说1：互联网使用对工资收入具有正向促进作用。

假说2：互联网使用对工资收入的正向促进作用是通过获取信息、网络学习及社交活动实现的。

假说3：互联网使用对工资收入的技能异质性影响表现为：互联网使用通过补充高技能，即增加高技能需求对工资收入提高产生正向促进作用；通过替代中等技能，即减少中等技能需求对工资收入提高产生负向抑制作用；互联网使用对低技能劳动者工资收入的影响相对较小。

三、数据来源、计量模型及变量说明

（一）数据来源

本文使用的数据源自2010年、2015年、2017年中国综合社会调查（CGSS），考虑如下：首先，CGSS调查采用分层抽样设计，覆盖31 个省、直辖市和自治区，范围广泛，具有权威性和代表性。其次，CGSS 调查问卷自2010年开始增设个人互联网使用问题，同时包括了教育、职业、职业收入以及总收入等信息，并且该样本区间职业编码统一为《中华人民共和国职业分类大典》的四位编码，与本文研究内容相契合，目前该数据更新至2017年。本文选取的主要变量及说明如下页表1所示。

表1 相关变量及说明

（二）计量模型

1.互联网使用对工资收入的影响。本文借鉴Krueger（1993）实证模型形式，构建计量模型如式（1），用以考察互联网使用对工资收入的影响效应。

其中表示地区，表示时间，为工资收入对数，为是否使用互联网，表示个体特征、受教育年限、单位类型及单位性质等控制变量，λ表示不因个体而变的时间效应，表示不随时间变化的个体效应，为残差项。

为了分析互联网使用对工资收入的影响机制，本文还加入了以互联网为信息主要来源（），构建计量模型如下：

考虑到互联网的不同使用方式会对工资收入产生差异性影响，本文在式（2）中分别加入互联网使用与闲暇时间活动偏好（社交、休息放松、学习）的交互项、、，以此来考察互联网社交、互联网学习对工资收入的影响，其余同上文。

2.互联网使用对工资收入的技能异质性影响。本文在式（2）基础上加入互联网使用与不同技能的交互项，用以分析互联网是否会因为技能不同而对工资收入产生异质性影响，构建计量模型如下，其中=1,2,3，分别表示高、中、低技能：

本文采用两种方式衡量技能水平：首先，基于劳动者受教育程度，将技能划分为高（大专及以上）、中（高中/职高/技校）、低（初中及以下）三类，这种方法在劳动力技能的相关文献中被广泛使用。其次，考虑到受教育程度并不完全等同于技能以及当前信息技术快速发展对不同技能劳动力的异质性影响，本文同时采用广泛职业类别方法对技能水平进行衡量。该方法是Acemoglu和Autor为克服工作任务衡量技能所存在的难以度量问题而提出的，根据职业所需技能、工作任务的性质以及技术进步对劳动力不同程度的替代作用，对职业进行重新分类衡量技能，具体衡量方法为将CGSS数据中劳动者按其当前所从事的职业划分为三大类：（1）管理人员、科学研究及专业技术人员；（2）办事员及相关文职工作人员、技术工人、机械操作及装配工；（3）服务业和农林牧渔业以及从事餐饮、保洁、家政等简单体力劳动工作人员。三类从业人员分别为高、中、低技能，之所以这样划分，考虑如下：（1）类从业人员主要执行问题解决、技能密集型的非常规认知任务，当前技术进步对执行非常规认知任务的劳动力补充作用更强；而（2）类从业人员主要执行重复性、程序性常规任务，当前技术进步对执行常规任务的劳动力替代作用更强，比如工业机器人的广泛应用以及指派AI 秘书进行日常信息处理等；（3）类从业人员主要执行非常规体力任务，当前技术进步对执行非常规体力任务的劳动力影响最小，因为目前以及未来很长一段时间，技术进步无法替代这部分以人的服务为核心要素的工作内容。

此外，之所以采用上述两种方法对技能进行衡量，也是因为受教育程度的劳动者不同比例地分布在需要执行不同技能的职业中（见表2），其中大专及以上学历主要分布在执行非常规任务的管理专业技术职业中，高中、职高、技校学历主要分布在执行常规任务的办事员及相关文职、技术工人等职业中，初中及以下学历主要分布在执行非常规体力任务的服务、农林牧渔业等职业中。

表2 不同受教育程度的职业分布（%）

接下来就上述互联网使用对工资收入的技能异质性影响做进一步分析，考察互联网使用对不同技能就业需求的影响是否具有异质性。

3.互联网使用对技能需求的影响。被解释变量为劳动者不同技能，解释变量包括个人特征、家庭经济状况、单位类型及所有制等因素，其中个人特征依赖个体，而单位类型及所有制属性则与被解释变量基于广泛职业类别划分的劳动者技能密切相关，基于此本文建立混合Probit模型以检验互联网使用对不同技能需求是否具有异质性影响。具体计量模型如下，其中=1,2,3，分别表示高、中、低技能。

（三）描述性统计

考虑到现实中部分劳动者不受现行法定退休年龄影响，本文研究对象为16 岁及以上样本，剔除调查年份为上学状态、缺失关键变量样本后，获得样本数为11479。经常使用互联网占比61.44%，非经常使用互联网占比38.56%。基于受教育程度衡量的劳动者技能表现为：低技能（初中及以下）劳动者占比30.54%，中等技能（高中/职高/技校）劳动者占比27.19%，高技能（大专以上）劳动者占比42.27%。基于广泛职业类别方法划分的劳动者技能表现为：低技能（商业及服务人员、简单劳动力、农林牧渔业）劳动者占比23.46%、中等技能（办事员及相关文职人员、技术工人、机械操作及装配工）劳动者占比38.26%、高技能（管理人员及专业技术人员）劳动者占比38.28%。在两种技能衡量方式下，劳动者技能构成具有差异性，前者呈两端高中间低的极化表现，后者呈升级表现（相关变量描述性统计如表3所示）。

表3 关键变量统计性描述

四、实证结果

（一）互联网使用对工资收入的影响

1.基准回归结果

首先，互联网使用对工资收入的影响效应。表4第（1）列OLS估计结果表明，在控制了个体特征、工作及单位特征后，互联网使用与工资收入表现为显著的正向关系，互联网使用促进工资收入增加19.43%。考虑到互联网使用与工资收入可能存在的由双向因果关系导致的内生性问题，本文用“空闲时间每天上网”和“空闲时间一周上网数次”构建二值选择变量（1、2）作为互联网使用的工具变量，分别采用2SLS和GMM方法估计，结果为表3第（2）至（5）列。其中不可识别检验显示，Klerbergen-Paap rk LM 统计量为3012.234（=0.0000），强烈拒绝不可识别原假设；弱工具变量检验的Cragg-Donald Wald F 统计量为2085.234，强烈拒绝弱工具变量原假设；过度识别Sargan 统计量为0.602（=0.4379），接受所有工具变量均外生的原假设，表明工具变量有效。第（3）列和第（5）列估计结果表明，在处理了可能存在的内生性问题后，互联网使用依然在1%显著性水平上促进工资收入增加，并且作用程度（0.4310、0.4284）均大于第（1）列OLS估计结果的作用程度（0.1943）。由此前文假说1成立。

表4 互联网使用与工资收入的基准回归结果

其次，其他因素对工资收入的影响。从个人特征因素来看，受教育年限和工作经验对工资收入均为正向作用，并且受教育年限对工资收入的正向作用无论是作用程度还是显著性水平均高于工作经验，表明相对于工作经验，教育是提升工资收入更为重要的因素。婚姻状况与性别的系数也显著为正，表明已婚劳动者、男性劳动者的工资收入要高于未婚劳动者以及女性劳动者，其原因在于男性劳动者在婚后承担了家庭的主要经济责任，另外已婚劳动者工作经验积累、人力资本积累以及生活阅历和人际关系积累也会促进工资收入的提高。年龄及年龄的平方与工资收入的关系呈倒U型曲线，即随着年龄的增长，工资收入表现为先增加后下降的变化趋势，这与生命周期假说理论相一致。健康状况对工资收入表现为正向影响，即随着劳动者健康水平的提升其工资收入增加。地区特征的城乡变量系数为负，表明城镇劳动者的工资收入要高于农村地区，城镇地区相较农村地区拥有经济发展水平高、就业机会多等比较优势，由此引起劳动者在城镇可以获得更高的工资收入，这也是当前推动城镇一体化发展、促进农民工增加收入以实现城乡收入差距缩小的重要意义。私有制对工资收入表现为显著的正向影响，表明相对国有制和集体制单位性质，私有制单位性质对劳动者收入的促进作用更为显著，一方面个体私营经济是吸纳社会劳动力的主要力量，另一方面私有制经济中竞争性更强，更注重经济效率，由此促进工资收入水平提升。就业身份系数显著为正，表明自雇劳动者的工资收入高于受雇劳动者，因此近些年国家出台一系列政策措施鼓励自主创业形式，以提升人们收入水平。最后，单位类型以及全职就业对工资收入的影响并不显著。由上述结果可以看出，自雇就业身份、教育和男性劳动者是有利于工资收入提升的重要因素。

最后，表5 互联网使用对工资收入的影响机制实证结果表明，互联网使用促进工资收入增加主要是通过信息获取、互联网社交、互联网学习实现的。第（1）列以互联网作为主要信息来源（）在1%的显著性水平上促进工资收入增加13.12%，第（2）列互联网使用与闲暇时间社交偏好的交互项（）回归系数在5%的显著性水平上为正，第（3）列互联网使用与闲暇时间休息放松偏好的交互项（）回归系数不显著，而第（4）列互联网使用与闲暇时间学习偏好的交互项（）在1%的水平上显著为正。即互联网娱乐放松活动对工资收入提高并没有显著的促进作用，而互联网获取信息、互联网社交、互联网学习能够显著提升工资收入，由此前文假说2成立。

表5 互联网使用对工资收入的影响机制

2.稳健性检验

为获得可靠性结果，本文采用以下方式进行稳健性检验：第一，增加反映个人特征以及家庭经济状况的控制变量——户口、民族、宗教信仰、政治面貌、购房以及私家车拥有情况，结果如表6 第（1）列。第二，考虑到工资是人们收入的主要来源，将被解释变量用劳动者年总收入表示，并使用winsor2 命令进行左右1%的缩尾处理，结果如表6第（2）列。第三，考察互联网使用对工资收入的影响，存在劳动者使用互联网但却并没有参加工作的选择性偏误问题，本文选择婚姻和年龄作为就业的排他性变量，并采用Heckman模型估计，结果如表6第（3）列。

表6 稳健性检验结果

表6 稳健性检验结果表明，首先，互联网使用系数依然显著为正，即互联网使用可以增加工资收入。其次，原有控制变量中教育、男性劳动者以及自雇就业身份依然是促进工资收入增加的重要因素。然后，新加入的控制变量反映家庭经济状况的购买住房和私家车系数显著为正，表明工资确实是大多数人收入的主要来源，家庭经济状况较好侧面反映了其工资收入水平相对较高。另外，户口对工资收入的影响并不显著。

（二）互联网使用对工资收入的技能异质性影响分析

如前文式（3），通过互联网使用与不同技能的交互项，考察互联网使用是否会因为技能不同而对工资收入产生差异性影响。其中基于受教育程度衡量的技能包括：1=1，0，1为低技能，0为其他；2=1，0，1为中等技能，0为其他；3=1，0，1为中等技能，0为其他。基于广泛职业类别方法划分的低、中、高技能分别表示为1、2、3，三者也均是取值为1、0的二值选择变量（使用OLS方法进行估计，结果如表7所示）。

表7 互联网使用对工资收入的技能异质性影响实证结果

首先，从系数方向和显著性水平看。基于受教育程度和广泛职业类别两种衡量技能方式下，互联网使用与低技能的交互项（1，1）系数均在5%水平上显著为负，如第（1）列和第（4）列所示；互联网使用与高技能的交互项（3，3）系数则在1%水平上显著为正，如第（3）列和第（6）列所示；而互联网使用与中等技能的交互项系数方向均为负，但显著性水平有所差异，基于受教育程度衡量技能的交互项系数（2）显著性水平高于广泛职业类别衡量技能的交互项系数（），如第（2）列和第（5）列所示。其次，从作用程度看，互联网使用与高技能交互项系数绝对值最大，互联网与中等技能交互项系数绝对值居中，互联网使用与低技能交互项系数绝对值最小。

这表明，互联网使用确实因为技能水平不同对工资收入产生了异质性影响，通过中、低技能对工资收入产生负向影响，通过高技能对工资收入产生正向影响，并且互联网通过低技能对工资收入产生的影响最小。

（三）关于互联网使用对工资收入的技能异质性影响的进一步分析

本小节为进一步分析互联网对工资收入的技能异质性影响，检验互联网使用对不同技能需求的影响是否具有差异性，实证模型如前文式（4）。其中基于受教育程度衡量的技能，以没有受过任何教育作为参照组，基于广泛职业类别方法衡量的技能，以军职人员以及未分类其他职业作为参照组（实证结果如表8所示）。

由表8可以看出，互联网使用对不同技能需求具有显著的差异性影响。两种技能衡量方式下较为一致的是，互联网使用对高技能需求的影响系数均在1%水平上显著为正，对低技能需求的影响系数均在1%水平上显著为负，并且相对高技能、中等技能，互联网使用对低技能需求的影响系数绝对值较小。所不同的是，基于广泛职业类别方法衡量技能，互联网使用对中等技能需求的影响系数在1%水平上显著为负，而基于受教育程度衡量技能，互联网使用对中等技能需求的影响系数虽然也为负，但不具有显著性。即互利网使用增加高技能需求，减少中等技能、低技能需求的差异性影响在广泛职业类别衡量技能时表现得更为突出。

表8 互联网使用对技能需求影响的实证结果

根据前文理论分析，第一，互联网使用与高技能呈正向促进关系，其原因在于在高技能劳动者执行问题解决、复杂技术密集型的非常规认知任务时，互联网使用起到了辅助作用，从具体职业（见表9）来看，表现为对管理人员、专业技术人员的辅助，由此引起从事管理和专业技术职业的高技能劳动者就业需求增加。第二，互联网使用与中等技能呈负向抑制关系，其原因在于中等技能劳动者执行重复性、程序性常规任务时，互联网使用对中等技能产生了替代作用，从具体职业（见表9）来看，主要源自互联网使用对技术工人、机械设备操作员及装配工的替代，进而引起中等技能就业需求下降。而互联网使用对办事员及相关文职人员等中等技能需求的影响显著为正，这部分人员往往需要借助互联网检索联系信息、查找研究报告的参考资料、组织会议和查找统计数据以辅助其完成相应的工作任务，由此互联网使用对这部分中等技能就业需求产生正向促进作用。第三，互联网使用对低技能的作用程度虽然相较高、中等技能偏小，但依然显著为负，其原因在于，随着信息技术的快速发展，各行业各领域对就业人员技能水平要求也在不断提高，尽管对低技能需求影响较小，但互联网使用很可能成为低技能劳动力的就业门槛，由此造成二者呈负向作用关系，从具体职业（见表9）来看，主要源自互联网使用对制造业劳动力、运输与存储劳动力等简单劳动工作人员以及农林牧渔业的负向影响，而互联网使用对服务人员表现为显著的正向影响。

表9 互联网使用对不同职业类别影响的实证结果

结合前文互联网使用通过不同技能对工资收入产生异质性影响（见表6）可知，互联网使用通过增加高技能需求对工资收入产生正向影响，通过减少中等技能需求对工资收入产生负向影响，通过减少低技能需求对工资收入产生相对较弱的负向影响。由此，前文假说3成立。

五、主要结论及建议

本文利用5 个年份（2010、2012、2013、2015、2017）的CGSS 数据，基于受教育程度和广泛职业类别两种方法衡量技能水平，分析互联网使用与工资收入的关系。研究结果表明：第一，互联网使用可以显著增加工资收入，在使用Heckman 两阶段模型处理选择偏误、用winsor2 处理极端值、增加个体特征及家庭经济状况变量后，结果依然稳健。并且进一步分析表明，劳动者通过将互联网作为主要信息渠道、互联网社交、互联网学习三个途径促进工资收入增加。第二，互联网使用对工资收入的影响具有技能异质性，具体表现为：互联网使用通过增加高技能需求对工资收入表现为促进作用，通过减少中等、低技能需求对工资收入表现为抑制作用。第三，从具体职业来看，互联网使用增加了管理人员、专业技术人员、办事员及相关文职人员和服务人员就业需求，降低了技术工人、机械设备操作员及装配工、简单劳动工作人员以及农林牧渔业就业需求。

鉴于此，提出政策建议如下：首先，加强居民互联网应用技能培训，提高居民利用互联网搜索获取信息、进行远程学习的能力，通过互联网掌握相关职业的新技能。其次，加快制造业转型升级，通过延伸产业链条、提升产品质量、拓展生产服务区间等方式提升技术工人等中等技能的生产率，降低被替代率。然后，积极推进“互联网+”与各行业领域的深度融合，培育就业新形态，比如近年来在线服务以及电商网购快速发展背景下的物流和外卖等行业成为吸纳中、低技能就业的新形式；而与互联网相关的技术研发活动则为高技能创造了新的岗位需求。最后，推行终身职业技能培训制度，促使劳动者形成终身学习能力以及良好的“技术-技能”匹配关系，以更好地适应新技术变化的需要。