社会杂志 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (6): 208-238.
出版日期:2025-11-20
发布日期:2026-01-20
作者简介:王鹏 复旦大学社会发展与公共政策学院社会学系, E-mail: rmdxwp@163.com基金资助:
Peng WANG(
), Antao LI, Xin LIU
Online:2025-11-20
Published:2026-01-20
About author:WANG Peng, Department of Sociology, School of Social Development and Public Policy, Fudan University, E-mail: rmdxwp@163.comSupported by:摘要:
近年来,以自动化和生成式人工智能为代表的技术革新正加速重塑劳动力市场,引发了学界对劳动力市场分化的广泛讨论。本文基于中国劳动力市场情境,结合互联网招聘大数据与调查数据,系统考察技术变革背景下技能分层及其与传统市场分割维度之间的关系。研究结果表明:首先,技能差异已成为分析中国劳动力市场分化的重要维度,从事更需要抽象认知性技能职业的劳动者在就业风险、收入水平、工作状况、社会保障等方面显著优于其他技能群体;其次,技能分层与传统制度分割呈现异质性的交互格局,体制内部门以制度庇护的方式弱化了技能回报分化的市场后果,户籍制度则未体现庇护作用,城镇户籍劳动者内部由技能引致的收入差距反而更大。这些结果反映了中国劳动力市场呈现出多重分割的状况,技术驱动的技能分割与原有制度逻辑共同形塑了分层秩序,凸显了中国式现代化进程中“叠加式转型”的复杂性。
王鹏, 李桉涛, 刘欣. 技术变革时代的技能回报与中国劳动力市场的多重分割[J]. 社会杂志, 2025, 45(6): 208-238.
Peng WANG, Antao LI, Xin LIU. The Returns on Skills in an Era of Technological Change and Multi-Dimensional Segmentation of Chinese Labor Market[J]. Chinese Journal of Sociology, 2025, 45(6): 208-238.
表 2:
主要变量描述统计"
| 变量 | 百分比/均值 | 标准差 |
| 劳动力市场后果 | ||
| 就业风险 | 40.3% | |
| 时薪对数 | 2.954 | 1.013 |
| 超时工作 | 56.1% | |
| 社会保障 | 70.9% | |
| 技能指标 | ||
| 抽象认知性技能指数 | 0.463 | 0.257 |
| 抽象认知性技能职业 | 42.1% | |
| 其他技能职业 | 57.9% | |
| 工作单位 | ||
| 体制外 | 72.5% | |
| 体制内 | 27.5% | |
| 户籍类型 | ||
| 农村户籍 | 48.8% | |
| 城镇户籍 | 51.2% | |
| 受教育年限 | 11.684 | 3.648 |
| 工作经验 | 19.882 | 11.828 |
| 工作经验平方 | 519.288 | 535.164 |
| 性别 | ||
| 女性 | 42.4% | |
| 男性 | 57.6% | |
| 婚姻状况 | ||
| 未婚 | 24.5% | |
| 已婚 | 75.5% | |
| 健康状况 | ||
| 一般以下 | 5.4% | |
| 一般及以上 | 94.6% | |
| 政治身份 | ||
| 非党员 | 87.3% | |
| 党员 | 12.7% | |
| 所在地区 | ||
| 东部 | 47.2% | |
| 东北 | 8.1% | |
| 中部 | 25.4% | |
| 西部 | 19.3% |
表 3:
技能分割基础模型分析结果"
| 就业风险 | 时薪(对数) | 超时工作 | 社会保障 | ||||||||
| (1) | (2) | (1) | (2) | (1) | (2) | (1) | (2) | ||||
| 抽象认知性 技能指数 | -1.022** (0.348) | 0.530*** (0.082) | -0.820*** (0.215) | 0.568*** (0.172) | |||||||
| 抽象认知性 技能职业 | -0.407* (0.176) | 0.246*** (0.052) | -0.493*** (0.118) | 0.200+ (0.115) | |||||||
| 工作单位 | -0.718*** | -0.717*** | 0.039 | 0.038 | -0.695*** | -0.689*** | 0.665*** | 0.663*** | |||
| (0.135) | (0.136) | (0.037) | (0.037) | (0.067) | (0.067) | (0.080) | (0.080) | ||||
| 户籍类型 | -0.306** | -0.306** | 0.210*** | 0.210*** | -0.414*** | -0.413*** | 0.279*** | 0.279*** | |||
| (0.098) | (0.098) | (0.031) | (0.031) | (0.079) | (0.079) | (0.069) | (0.069) | ||||
| 受教育年限 | -0.097*** | -0.097*** | 0.076*** | 0.077*** | -0.074*** | -0.073*** | 0.177*** | 0.178*** | |||
| (0.013) | (0.013) | (0.006) | (0.006) | (0.013) | (0.013) | (0.014) | (0.014) | ||||
| 工作经验 | -0.026** | -0.026** | 0.029*** | 0.030*** | 0.014 | 0.014 | 0.086*** | 0.086*** | |||
| (0.010) | (0.010) | (0.006) | (0.006) | (0.008) | (0.008) | (0.008) | (0.008) | ||||
| 工作经验平方 | 0.001* | 0.001* | -0.001*** | -0.001*** | -0.001*** | -0.001*** | -0.001** | -0.001** | |||
| (0.000) | (0.000) | (0.000) | (0.000) | (0.000) | (0.000) | (0.000) | (0.000) | ||||
| 性别 | -0.048 | -0.049 | 0.278*** | 0.279*** | 0.379*** | 0.376*** | -0.015 | -0.017 | |||
| (0.063) | (0.063) | (0.032) | (0.032) | (0.044) | (0.043) | (0.048) | (0.047) | ||||
| 婚姻状况 | -0.199*** | -0.199*** | 0.014 | 0.014 | 0.129* | 0.128* | 0.187** | 0.187** | |||
| (0.056) | (0.056) | (0.038) | (0.038) | (0.062) | (0.063) | (0.067) | (0.067) | ||||
| 健康状况 | -0.126+ | -0.126+ | 0.196*** | 0.196*** | -0.120 | -0.120 | 0.006 | 0.006 | |||
| (0.069) | (0.069) | (0.050) | (0.050) | (0.102) | (0.102) | (0.076) | (0.076) | ||||
| 政治身份 | 0.121 | 0.120 | 0.099** | 0.098** | -0.049 | -0.044 | 0.503*** | 0.502*** | |||
| (0.098) | (0.098) | (0.034) | (0.034) | (0.070) | (0.070) | (0.112) | (0.113) | ||||
| 地区 | |||||||||||
| 东北 | 0.655*** | 0.655*** | -0.442*** | -0.444*** | 0.354*** | 0.356*** | -1.072*** | -1.072*** | |||
| (0.129) | (0.129) | (0.034) | (0.034) | (0.082) | (0.083) | (0.087) | (0.087) | ||||
| 中部 | 0.221 | 0.221 | -0.345*** | -0.346*** | 0.172** | 0.174** | -0.465*** | -0.464*** | |||
| (0.145) | (0.145) | (0.026) | (0.025) | (0.065) | (0.065) | (0.088) | (0.088) | ||||
| 西部 | 0.610*** | 0.611*** | -0.504*** | -0.504*** | 0.123+ | 0.125+ | -0.817*** | -0.817*** | |||
| (0.076) | (0.076) | (0.051) | (0.051) | (0.074) | (0.074) | (0.091) | (0.091) | ||||
| 年份 | |||||||||||
| 2018年 | -0.148** | -0.148** | 0.143*** | 0.144*** | 0.041 | 0.041 | 0.016 | 0.016 | |||
| (0.057) | (0.057) | (0.023) | (0.023) | (0.054) | (0.054) | (0.069) | (0.069) | ||||
| 2021年 | -0.098 | -0.099 | 0.217*** | 0.217*** | 0.415*** | 0.414*** | 0.126+ | 0.128+ | |||
| (0.139) | (0.139) | (0.028) | (0.029) | (0.072) | (0.073) | (0.072) | (0.072) | ||||
| 2023年 | 0.155 | 0.154 | 0.283*** | 0.284*** | 0.296** | 0.295** | 0.149 | 0.150 | |||
| (0.152) | (0.152) | (0.040) | (0.040) | (0.099) | (0.099) | (0.125) | (0.125) | ||||
| 截距 | 1.879*** | 1.576*** | 1.163*** | 1.304*** | 1.471*** | 1.291*** | -2.835*** | -2.658*** | |||
| (0.273) | (0.259) | (0.119) | (0.116) | (0.205) | (0.201) | (0.230) | (0.219) | ||||
| 随机效应 | 0.258*** | 0.299*** | 0.016*** | 0.020*** | 0.109*** | 0.101*** | 0.067* | 0.089** | |||
| (0.067) | (0.067) | (0.004) | (0.005) | (0.029) | (0.029) | (0.026) | (0.029) | ||||
| ICC | 0.073 | 0.083 | 0.021 | 0.026 | 0.032 | 0.030 | 0.020 | 0.026 | |||
| N | 12 819 | 10 213 | 11 783 | 12 082 | |||||||
表 4:
技能分割的制度交互模型分析结果"
| 就业风险 | 时薪(对数) | 超时工作 | 社会保障 | ||||||||
| (1) | (2) | (1) | (2) | (1) | (2) | (1) | (2) | ||||
| 抽象认知性技能指数 | -1.214** | 0.508*** | -1.137*** | 0.454* | |||||||
| (0.400) | (0.109) | (0.278) | (0.194) | ||||||||
| 抽象认知性技能职业 | -0.721** | 0.246*** | -0.749*** | 0.208 | |||||||
| (0.236) | (0.061) | (0.184) | (0.163) | ||||||||
| 工作单位 | -1.526*** | -1.048*** | 0.198** | 0.125** | -0.897*** | -0.774*** | 0.765*** | 0.666*** | |||
| (0.206) | (0.139) | (0.073) | (0.044) | (0.176) | (0.097) | (0.171) | (0.100) | ||||
| 户籍类型 | -0.225 | -0.353*** | 0.110* | 0.173*** | -0.595*** | -0.532*** | 0.218 | 0.353*** | |||
| (0.147) | (0.088) | (0.050) | (0.032) | (0.126) | (0.074) | (0.134) | (0.080) | ||||
| 工作单位×抽象认知性技能指数/职业 | 1.800*** | 0.864*** | -0.332* | -0.205** | 0.410 | 0.195 | -0.245 | -0.029 | |||
| (0.400) | (0.212) | (0.145) | (0.074) | (0.326) | (0.147) | (0.318) | (0.161) | ||||
| 户籍类型×抽象认知性技能指数/职业 | -0.426 | -0.118 | 0.261* | 0.140* | 0.345 | 0.259* | 0.336 | 0.041 | |||
| (0.291) | (0.189) | (0.128) | (0.071) | (0.219) | (0.110) | (0.277) | (0.144) | ||||
| 控制变量 | 已控制 | 已控制 | 已控制 | 已控制 | 已控制 | 已控制 | 已控制 | 已控制 | |||
| 截距 | 2.002*** | 1.655*** | 1.171*** | 1.300*** | 1.631*** | 1.377*** | -2.844*** | -2.707*** | |||
| (0.272) | (0.254) | (0.131) | (0.119) | (0.206) | (0.199) | (0.224) | (0.216) | ||||
| 随机效应 | 略 | 略 | 略 | 略 | 略 | 略 | 略 | 略 | |||
| ICC | 0.079 | 0.093 | 0.022 | 0.024 | 0.030 | 0.029 | 0.012 | 0.018 | |||
| N | 12 819 | 10 213 | 11 783 | 12 082 | |||||||
表 5:
技能分割的制度交互模型分析结果(受雇者)"
| 就业风险 | 时薪(对数) | 超时工作 | 社会保障 | ||||||||
| (1) | (2) | (1) | (2) | (1) | (2) | (1) | (2) | ||||
| 抽象认知性技能指数 | -1.333*** | 0.573*** | -1.198*** | 0.494* | |||||||
| (0.356) | (0.109) | (0.290) | (0.209) | ||||||||
| 抽象认知性技能职业 | -0.560** | 0.300*** | -0.750*** | 0.189 | |||||||
| (0.190) | (0.070) | (0.161) | (0.141) | ||||||||
| 工作单位×抽象认知性技能指数/职业 | 2.072*** | 0.947*** | -0.391** | -0.224** | 0.483 | 0.261* | -0.308 | -0.061 | |||
| (0.442) | (0.255) | (0.146) | (0.073) | (0.324) | (0.145) | (0.321) | (0.172) | ||||
| 户籍类型×抽象认知性技能指数/职业 | -0.395 | -0.163 | 0.279* | 0.135* | 0.307 | 0.235* | 0.359 | 0.053 | |||
| (0.328) | (0.182) | (0.117) | (0.063) | (0.223) | (0.116) | (0.284) | (0.142) | ||||
| N | 10 420 | 8 268 | 9 481 | 9 723 | |||||||
表 6:
技能分割的制度交互模型分析结果(CGSS2021和CGSS2023数据)"
| 就业风险 | 时薪(对数) | 超时工作 | 社会保障 | ||||||||
| (1) | (2) | (1) | (2) | (1) | (2) | (1) | (2) | ||||
| 抽象认知性技能指数 | -1.292* | 0.390* | -1.430** | 0.456 | |||||||
| (0.486) | (0.189) | (0.437) | (0.328) | ||||||||
| 抽象认知性技能职业 | -0.605* | 0.180* | -0.584* | 0.096 | |||||||
| (0.282) | (0.104) | (0.245) | (0.180) | ||||||||
| 工作单位×抽象认知性技能指数/职业 | 1.270* | 0.609* | -0.251 | -0.225* | 0.584 | 0.368 | 0.234 | 0.310 | |||
| (0.503) | (0.316) | (0.237) | (0.128) | (0.562) | (0.351) | (0.580) | (0.268) | ||||
| 户籍类型×抽象认知性技能指数/职业 | -0.151 | -0.002 | 0.348* | 0.188* | 0.842* | 0.439** | 0.431 | 0.004 | |||
| (0.488) | (0.281) | (0.183) | (0.097) | (0.328) | (0.139) | (0.400) | (0.243) | ||||
| N | 3 958 | 3 087 | 3 410 | 3 700 | |||||||
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