随着对数字产品和服务需求的快速增长，数字领域在过去二十年成为美国经济增长的主要驱动力（Barefoot等人，2018年）。美国经济分析局（BEA）2022年的《数字经济报告》显示，2005年至2021年间，数字领域的增加值从10.20536亿美元增加到24.08072亿美元，其在GDP中的占比从7.8%上升至10.6%。在此期间，数字领域的增长率达到了4.8%，远高于非数字领域的1.5%（Highfill和Surfield，2022年）。
尽管总体上有增长，但数字经济的区域扩张仍存在明显的不均衡现象，尤其是对华盛顿州和加利福尼亚州等科技中心地区的益处更为显著（Levanon和Yuan，2024年；Muro和Maxim，2018年）。微软和亚马逊等全球科技公司的总部不仅在当地创造了高价值的就业机会，还产生了强大的吸引人才效应（Berube，2018年；Roberts，2017年）。相反，依赖传统产业的州则面临持续的熟练劳动力流失问题。虽然BEA数据显示2005年至2021年间数字经济创造了约200万个新工作岗位，但对其地理分布的研究仍然有限。此外，数字鸿沟和劳动力市场摩擦可能导致不同群体在劳动力市场中的收益差异（Donovan和Schoellman，2023年；Jackman和Roper，1987年；Lythreatis等人，2022年；Restrepo，2015年；Dijk和AGM，2013年）。然而，现有研究在探讨数字领域增长对不同群体就业结果的影响方面仍非常有限。
在这项研究中，我们估计了当地数字产业份额的变化（以下简称“DIS”）如何影响劳动力市场结果——主要是就业和工资——同时考虑了人口统计特征的异质性。1我们的研究旨在评估过去十年DIS的快速扩张如何重塑了地区劳动力市场结果及其在不同群体中的分布。这些发现有助于政策制定者设计包容性的数字时代产业政策，特别是关于他们应如何以及在多大程度上协调数字领域发展的区域分配及其利益在人口子群体中的公平分配（Forman和Goldfarb，2020年；Moretti，2013年）。鉴于美国在全球数字产业进步中处于领先地位，这种事后分析对新兴经济体具有特别的意义。
为了分析美国各州DIS的变化，我们整理了BEA提供的行业年度数字增加值数据。通过结合各行业的数字增加值和各州的产业份额，将这些数据映射到各州。然后，我们将州年度DIS数据与人口普查调查（CPS）中的个体劳动力市场结果（就业状况、工资、工作时间、劳动力市场参与度）以及劳工统计局（BLS）的州年度职位空缺数据相匹配。由此产生的混合横截面数据集包含2012-2020年的1,076,828条观测记录。
一个关键的实证挑战是，DIS的变化既反映了数字领域需求的增长，也反映了当地劳动力的表现（Porzio等人，2022年；Hobijn等人，2018年；Donovan和Schoellman，2023年）。为了解决内生性问题，我们使用2005年的各州产业份额和澳大利亚的行业年度数字经济数据构建了一个Bartik类型的工具变量（Bartik，1991年；Blanchard等人，1992年），遵循了最近的文献（Acemoglu和Restrepo，2020年；Autor等人，2013年；Borusyak等人，2022年；Goldsmith-Pinkham等人，2020年；Mann和Püttmann，2023年；Zou，2024年）。澳大利亚的数字经济变化与美国劳动力市场结果无关，但通过溢出效应与经合组织的数字需求相关（Lee，2006年）。因此，Bartik驱动的DIS变化取决于预先确定的各州产业份额和外生的数字领域冲击。我们还控制了州年度进口和机器人渗透率，以考虑贸易战和自动化的影响（Acemoglu和Restrepo，2019年；Acemoglu和Restrepo，2020年；Goswami，2020年）。
我们的研究结果表明，DIS增加一个百分点，就业概率提高0.488个百分点，年工资增加487美元，并创造了27,000个州级就业岗位（全国范围内为137万个）。DIS对劳动力供给（参与度或工作时间）没有显著影响，表明数字领域通过需求侧渠道改善了劳动力市场。将我们的估计结果与2012-2020年的DIS变化和2012年的劳动力规模相结合，我们计算出126万的就业效应——这与BEA报告的2012年以来数字领域130万个就业岗位的增长结果相当，验证了我们的估计。然后，我们将这些估计结果应用于特定州的数据，直观地展示了2012年至2020年间数字领域增长导致的地区间就业和工资变化的不均衡分布。
异质性分析显示，新工作岗位主要集中在BEA定义的核心数字领域2，而非数字子领域的就业则有所下降。数字经济带来的好处在不同人口群体中也存在差异。尽管所有群体都从数字领域的扩张中获得了就业增长和工资提升，但受益最多的是年轻工人（16-35岁）、男性工人和少数族裔（非白人群体）。
越来越多的文献研究了数字化——通过计算机的采用、互联网的普及和云计算的使用——在过去十年中如何作为生产过程中劳动力的替代品或补充（Balsmeier和Woerter，2019年；OECD，2016年；Gaggl和Wright，2017年；Reljic等人，2021年；Santos等人，2023年；Autor等人，2003年；Michaels等人，2014年；Avom等人，2021年；Zou等人，2025年）。然而，很少有研究关注数字领域的发展——经合组织将其定义为数字经济的核心——如何影响劳动力市场结果（Louise等人，2020年）。从数字产业结构与劳动力市场结果关系的角度来看，本文在几个方面为相关研究做出了贡献。首先，我们是第一个估计数字产业份额需求驱动型增长对美国劳动力市场表现因果影响的研究者，从而丰富了关于数字经济背景下劳动力市场动态的讨论。其次，我们将研究重点从发达国家的地方产业结构与就业关系扩展到了新兴的数字产业结构——这一维度迄今为止受到的关注较少（Apte等人，2012年；Caroleo和Pastore，2010年；Drucker，2015年；Mecik和Afsar，2014年；Robson，2009年）。
我们的发现具有重要意义。数字领域的发展对已有数字产业集群和劳动力优势群体带来了不成比例的好处。虽然发达国家可能在短期内难以调整数字领域的分布，但新兴经济体可以实施有针对性的政策以实现更均衡的区域增长——这与（Gao等人，2024年；Huang等人，2025年；Xue，2024年；Zeng等人，2024年）的观点一致。如果不加以干预，数字产业的发展可能会加剧地区和劳动力市场的不平等。
本文的其余部分结构如下：第2节介绍我们对数字经济的定义。第3节描述数据来源和识别策略。第4节展示主要结果、稳健性测试和异质性测试。最后一部分总结全文。
