隨著數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展與廣泛應(yīng)用,數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)增長的作用日趨顯著,成為各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要議題。在眾多議題中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響就業(yè)成為學(xué)術(shù)界和政府部門共同關(guān)注的焦點(diǎn)之一。目前已有文獻(xiàn)主要研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)總量的影響,關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響的研究很少,尤其是對(duì)就業(yè)性別結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)分布影響的相關(guān)研究更是鳳毛麟角。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)和勞動(dòng)者有哪些影響?數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過哪些路徑影響就業(yè)結(jié)構(gòu)?具體影響是怎樣的?提出和研究這些問題具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。美國數(shù)字經(jīng)濟(jì)起步早,發(fā)展水平高,對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響顯著。鑒于此,本文針對(duì)美國數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)、性別結(jié)構(gòu)及產(chǎn)業(yè)分布的影響,進(jìn)行了理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)。論文運(yùn)用理論和實(shí)證研究相結(jié)合的方法,采用1997-2017年美國數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和就業(yè)數(shù)據(jù),探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)美國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)、性別結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)分布的影響。論文共包括5個(gè)部分。第1部分為導(dǎo)論,介紹了研究背景,提出了論文研究的問題,闡述了研究意義,并說明了研究方法、研究框架。第2部分為文獻(xiàn)綜述,解釋了數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念的演進(jìn),比較了數(shù)字經(jīng)濟(jì)不同測(cè)算方法的優(yōu)劣,梳理評(píng)述了關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)總量、就業(yè)結(jié)構(gòu)... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－２美國１６歲以上勞動(dòng)力失業(yè)時(shí)間所占比例（１９９６－２０１９）??數(shù)據(jù)來源：美國人口調(diào)查（Ｃｕｒｒｅｎｔ?Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ?Ｓｕｒｖｅｙ，簡稱ＣＰＳ）??ｈｔｔｐ：?＂ｗｗｗ．?ｃｅｎｓｕｓ．?ｇｏｖ／??，

２０〇ＯＣ〇〇〇〇０〇ｒ－＊ｉｒ－ｆｒ－??（７３〇＞〇〇５〇＾〇〇＞（７）〇５〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇??＾＾－Ｈｒ￣ｔｒＨｒ－４ｒＨｔ－�。裕椋颍螅旦枺辏颍幔茫危椋妫危椋颍埽辏颍螅常茫危妫危剩茫危剩茫埽欤茫危椋茫埽欤迹埽剩椋危颍荆椋颍螅常茫危剩茫埽辏颍危�??—管理者??？？？？？？？？??■技術(shù)人員和助理專業(yè)人員??—？文書支持入員??—？務(wù)和銷售人員??—工藝及相關(guān)行業(yè)工人??工廠和機(jī)器操作員以及裝配工??—基本職業(yè)和熟練的農(nóng)業(yè)，林業(yè)和漁業(yè)工人??圖３－３美國不同職業(yè)占所有職業(yè)百分比（１９９１－２０１９）??數(shù)據(jù)來源：國際勞工組織（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ?Ｌａｂｏｕｒ?Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）數(shù)據(jù)庫??ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｉｌｏ．ｏｒｇ／ｓｈｍｙａｐｐｓ／ｂｕｌｋｅｘｐｌｏｒｅｒ３４／??３．２．２數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響就業(yè)產(chǎn)業(yè)分布的路徑??１．?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)技能型勞動(dòng)者的獨(dú)立化??數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，信息成本和交易成本的降低，使技能型勞動(dòng)者可以依托于平??臺(tái)，獲得客戶資源，從而實(shí)現(xiàn)自雇就業(yè)。這得益于互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，降低了信??息成本，使勞動(dòng)者不再需要依托大的企業(yè)尋找顧客；消費(fèi)者也不再受地理活動(dòng)空??間、信息不對(duì)稱等因素限制，選擇范圍比以往要寬泛得多。如利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，??２４??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???Ｒｏｏｔｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｃｏｍｐａｎｉｏｎ?ｍａｔｒｉｘ??ｏ??－１?－．５?０?．５?１??Ｒｅａｌ??圖４－１模型４－１系統(tǒng)穩(wěn)定性判別圖??２．單位根檢驗(yàn)與協(xié)整分析??ＤＦ－ＧＬＳ檢驗(yàn)是目前最有功效的單位根檢驗(yàn)，因此這里利用ＤＦ－ＧＬＳ法檢驗(yàn)??模型４－１是否具有單位根。結(jié)果如表４－２所示，模型４－１存在單位根。???表４－２模型４－１?ＤＦ－ＧＬＳ法單位根檢驗(yàn)結(jié)果???ｌａｇｓ?ＤＦ－ＧＬＳ?ｔａｕ?Ｔｅｓｔ?１％?Ｃｒｉｔｉｃａｌ?５％?Ｃｒｉｔｉｃａｌ?１０％?Ｃｒｉｔｉｃａｌ??Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ?Ｖａｌｕｅ?Ｖａｌｕｅ?Ｖａｌｕｅ??８?－１．７８６?－３．７７０?－５．４３４?－４．０５７??７?－１．３５５?－３．７７０?－４．２３０?－３．１８６??６?－１．６３４?－３．７７０?－３．４７９?－２．６７３??５?－１．２７９?－３．７７０?－３．０９３?－２．４４７??４?－１．７９２?－３．７７０?－２．９８８?－２．４３８??３?－１．５１５?－３．７７０?－３．０７９?－２．５７４??２?－１．９９０?－３．７７０?－３．２８０?－２．７８５???１?－２．２４１?－３．７７０?－３．５０５?－３．００２??這里采用ＶＥＣＭ模型進(jìn)行協(xié)整分析，克服了傳統(tǒng)的一階差分處理會(huì)改變變??量原有經(jīng)濟(jì)含義的缺點(diǎn)。????表４－３模型４－】ＭＬＥ法協(xié)整分析???ｂｅｔａ?Ｃｏｅｆ．?Ｓｔｄ．?Ｅｒｒ．?ｚ?Ｐ?＞?Ｉ?ｚ?Ｉ?［９５％?Ｃｏｎｆ．?Ｉｎｔ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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