《Sustainability》：Digital Inclusion or Digital Exclusion? Digital Skills and Employment Quality Among Older Migrant Workers: Evidence from China
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在数字技术快速进步和广泛普及的背景下，数字技能与农民工更高的就业质量显著相关，尤其关系到老年农民工的就业前景、持续劳动力市场参与及其在日益数字化劳动力市场中的可持续就业能力。本研究采用包含省份和年份固定效应的双向固定效应模型（two-way fixed eff
在数字技术快速进步和广泛普及的背景下，数字技能与农民工更高的就业质量显著相关，尤其关系到老年农民工的就业前景、持续劳动力市场参与及其在日益数字化劳动力市场中的可持续就业能力。本研究采用包含省份和年份固定效应的双向固定效应模型（two-way fixed effects model），从信息获取视角实证检验数字技能对就业质量的影响及其内在机制。基于中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies, CFPS）2018、2020和2022年三期面板数据，分析聚焦于50岁及以上农民工。研究结果显示：（1）数字技能（digital skills）与老年农民工就业质量（employment quality, EQ）呈显著正相关，其中娱乐、工作和学习类技能的作用尤为明显。（2）机制分析表明，数字技能与就业质量之间存在统计显著的间接关联，且不同维度数字技能之间差异显著。（3）异质性分析进一步显示，数字技能对受教育程度较高、位于东部地区以及在另一城市就业的老年农民工就业质量提升作用更明显。基于上述发现，提出以下政策建议：政府应协调推动数字基础设施向服务不足地区延伸，并提供以就业为导向的针对性数字技能培训以降低技术壁垒。就业服务平台应优化，以促进劳动者与相关就业信息及岗位机会的匹配，并提供适老化课程，从而弥合数字年龄鸿沟。应实施区域化、分层精准干预策略，以最大化数字技能在促进老年农民工高质量就业中的边际效益，推动更具包容性和可持续性的劳动力市场发展。
研究背景与问题：在数字经济快速发展和数字技术广泛渗透的背景下，数字技能被视为劳动者适应技术变迁、提高劳动力市场竞争力并改善就业质量的重要能力。数字包容（digital inclusion）不仅涉及数字技术接入，还涉及个体能否有效使用数字技术并参与经济活动；与之相对，数字排斥（digital exclusion）可能使数字能力不足者在劳动力市场中处于更不利位置。中国农民工总量庞大，且老年农民工通常指50岁及以上农民工；该群体在受教育程度、技能积累和技术适应方面可能处于相对弱势，其就业不仅关系收入获取，还关系就业稳定性、工作条件、社会保障及在职业生涯后期维持经济活跃的能力。既有研究已讨论数字化和数字技能的劳动力市场后果，但对老年农民工这一可能面临更强约束的群体关注不足；数字技能转化为就业质量结果的机制，特别是劳动者获取就业相关信息能力的作用，仍理解不充分；多数研究依赖横截面数据，较少追踪数字技能与就业质量的动态关系。因而，研究人员以农村50岁及以上农民工为对象，考察数字技能与就业质量的关系，并检验感知信息获取能力（perceived information acquisition capacity, IAC）的中介作用，进而讨论教育、区域和就业地点异质性。该研究的意义在于将数字技能与多维就业质量联系起来，识别信息获取这一微观机制，并为数字转型背景下更具包容性和可持续性的劳动力市场政策提供经验证据。
关键技术方法：研究人员使用中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies, CFPS）2018、2020和2022年三期面板数据，以2018年为基线识别50岁及以上农村农民工，并与后续两期匹配，最终得到2042个观测值的不平衡面板。方法上采用省份和年份双向固定效应模型估计数字技能与就业质量的关联；用熵值法（entropy-weighting method）构建就业质量和数字技能综合指数；采用Baron and Kenny (1986)三步法与Bootstrap置信区间检验感知信息获取能力的中介作用；稳健性检验包括剔除直辖市、主成分分析（principal component analysis, PCA）替代就业质量、家庭层面聚类以及倾向得分匹配（propensity score matching, PSM）。
研究结果：基准回归显示，在控制省份和年份固定效应及协变量后，数字技能与老年农民工就业质量在1%水平上显著正相关，年龄则与就业质量显著负相关；不同维度数字技能的基准回归显示，娱乐、工作和学习类数字技能均与就业质量显著正相关，社交类数字技能不显著。稳健性检验显示，剔除北京、上海、天津和重庆后核心系数仍在1%水平显著且绝对值增大；以PCA重新测度就业质量后数字技能系数仍显著为正；将标准误聚类到家庭层面后结果仍显著。倾向得分匹配（PSM）可观测选择稳健性检验以数字技能综合指数中位数划分高、低数字技能组，采用最近邻匹配和核匹配，共同支撑条件大体满足且协变量标准化偏差（standardized bias）明显下降；最近邻匹配的平均处理效应（average treatment effect on the treated, ATT）为0.0457，标准误0.0166，t值2.75；核匹配ATT为0.0414，标准误0.0121，t值3.42，均在5%水平显著为正。中介分析以“互联网获取信息的重要性”作为感知信息获取能力（IAC）的代理，三步法结果显示数字技能对IAC的系数为0.393且在1%水平显著，IAC对就业质量的系数为0.129且在1%水平显著，控制IAC后数字技能对就业质量的系数为0.145且在1%水平显著；Bootstrap间接效应为0.0506，标准误0.0209，在5%水平显著，直接效应为0.1445且在1%水平显著，提示部分中介；分维度中介分析显示，娱乐、工作和学习类数字技能的中介作用显著，社交类数字技能证据相对有限。异质性分析显示，教育方面，高中及以上组数字技能系数显著为正，低于高中组不显著，数字技能与教育的交互项系数为0.171且在p < 0.05水平显著；区域方面，东部地区组显著为正，中西部地区不显著，数字技能与区域交互项系数为0.140且在p < 0.05水平显著；工作地方面，本地就业组系数为0.051且不显著，另一城市就业组系数为0.235且在p < 0.01水平显著，数字技能与工作地交互项系数为?0.177且在p < 0.05水平显著，表明本地就业者中数字技能与就业质量的正向关联更弱。
讨论部分总结：讨论认为，数字技能已成为老年劳动者适应数字化劳动力市场的重要人力资本形式，其与就业质量的正相关部分通过感知信息获取能力实现；不同维度数字技能回报不同，社交类数字技能不显著不应解释为其没有价值，而可能因其更偏向人际沟通和既有关系维护，与就业信息获取和求职活动的直接联系较弱。异质性结果表明，数字技能回报受既有教育人力资本、区域经济与数字基础设施、工作地信息约束和劳动力市场环境影响。理论贡献在于将数字技能与老年农民工多维就业质量相联系，识别信息获取机制，并揭示教育、区域和工作地异质性；局限在于CFPS指标对数字技能和感知信息获取能力的测量主要基于自报上网频率与互联网信息重要性，观测数据难以确立因果，省份和年份固定效应未控制个体层面时不变未观测异质性，三期面板内个体变异和样本流失也限制因果识别与长期轨迹判断。政策上应持续改善数字技能和基础设施覆盖，增强就业导向培训；优化就业信息服务平台，提高匹配准确性和适老化支持；实施区域化、分层精准干预。
研究结论（原文结论部分翻译）：数字技能与老年农民工就业质量显著正相关，娱乐、工作和学习类数字技能的作用更明显；数字技能与就业质量之间存在通过感知信息获取能力的显著间接关联，且不同维度数字技能存在差异；数字技能对受教育程度较高、东部地区和在另一城市就业的老年农民工就业质量的正向关联更强。据此，政府应协调数字基础设施向欠发达地区延伸，提供有针对性的就业导向数字技能培训以降低技术壁垒；就业服务平台应优化以促进劳动者与就业信息和岗位机会匹配，并提供适老化课程以弥合数字年龄鸿沟；应实施区域化、分层精准干预策略，以最大化数字技能促进老年农民工高质量就业的边际效益，推动更包容和可持续的劳动力市场发展。
