做好新形势下统战工作促进非公经济健康发展
对于包括鉴定费用的收取、鉴定材料的收集与认证等，也缺乏明确的规定。
这里仅仅强调市场价格不应当是土地利用规划或城市规划变更之前的价格，而应是规划变更后征收主体依据规划做出征收决定时的市场价格。其二，要区分制度逻辑和制度实践之间的差别。
在这种机制之下，征地补偿价格是 政治价格而非法律价格（党国英先生语）， 其只能依赖于诸多非制度化的偶然因素以及具体征收过程中的各方力量对比，而无法提供补偿标准公平谈判、税制设定民主辩论以及司法中立裁决相关纠纷的制度化沟通平台。再次， 如果不改变现有的土地征收制度和土地管理制度框架，而仅仅适当考虑失地农民分享土地发展增益，在操作上难以落实，也不利于土地资源的合理利用。比如，不具有华西村集体经济组织成员身份的人，无论是工人、官员、教师，还是作为其他农民集体组织成员的个体农民，在土地增值的初次分配中，都不应当享有该集体的土地所有权和土地开发权的份额。现行《土地管理法》所建立的补偿标准依然是以原用途为补偿基础的，现实中之所以出现被征收人生活水平提高甚至一夜暴富的现象，并不是正式的法律制度带来的结果，而取决于当时当地和当事人的政治、经济力量对比，比如，被征收人的权利意识和抗争力度，地方政府的法治意识以及对社会稳定风险的重视程度等。因此，从法律制度层面来看，当下中国土地征收制度的真正症结，不在于农民是否因为征收突然暴富或者突然沦为赤贫，而是在于现实中土地征收补偿价格的确定，是通过类似丛林法则的政治和经济力量较量来完成的。
认为城郊土地本来就不是农民的，在我国宪法上找不到根据，在理论上也说不通。比如，重庆2007年的最牛钉子户之所以能够坚持到最后获得高额补偿，跟其是散打冠军有一定的关系。具体而言是引入城市移民数及其与数字普惠金融指数的交互项：[ODIct=α0+α1Deconct*Imgct+α2Imgct+α3Deconct+α4Popct+α5Xct+πc+δt+μct] （3）公式（3）中，[Imgct]为t年c城市的移民数，即劳动力流入数。
而对于劳动力市场整体的多样性，则以职业多样性进行评估。当前关于数字经济就业效应的讨论极其丰富（Korinek Stiglitz， 2018。文章的分析结果将有偏技术进步理论应用到城市层面，研究发现在高技能人口占比较低的城市，移民的流入将降低数字经济发展对城市职业多样性的影响。其原因可能是在低技能城市，数字经济发展对低技能劳动者产生替代效应，挤出了低技能劳动力，或者使得低技能群体涌入生活服务业与灵活就业，从而不利于提高职业多样性。
戚聿东、褚席，2021，《数字生活的就业效应：内在机制与微观证据》，载《财贸经济》第4期。未来社会科学研究与政策制定者对于数字经济就业效应的关注，应涵盖就业整体增长与机会分配内涵，基于包容性视角分析数字经济发展的就业效应。
李磊等，2021，《机器人的就业效应：机制与中国经验》，载《管理世界》第9期。更为重要的是，职业多样性指标是分布式指标，能捕捉数字时代就业与失业边界的模糊化和劳动者向特定职业集聚的特征，弥补了既有指标的不足。如前所述，多样性与区隔、排斥相对，体现的是特定机会空间的分布特征。接着分析城市社会基础、智慧城市试点建设与职业多样性之间的关系以及移民流入、智慧城市试点建设与职业多样性之间的关系，表3为分析结果。
当下中国劳动力市场的一个典型特征就是大量群体成为外卖骑手或网约车司机，他们并非失业者且收入也没有显著下降，但这是以劳动时间与强度的增加为代价的。早在2012年11月住房和城乡建设部办公厅就发布了关于开展国家智慧城市试点工作的通知，随后各省住房和城乡建设相关部门对智慧城市试点申请进行了初步的组织、审查和建议，并于2013年1月、2013年8月和2015年4月分别公布了三批智慧城市试点名单。既有研究主要聚焦微观层面的就业效应，关注就业与收入，特别是关键群体的就业与收入。替代效应造就的输家转为夫妻店自我雇佣自我经营等灵活务工，在服务业与一些特定行业集聚。
另一方面，就业是最基本的民生。每次技术变革伴随着机会结构调整的是新输家和赢家的产生。
其中，互补理论关注资本与高技能劳动者的互补关系，即数字经济中的高技能赢家。③其中，经数据匹配后涉及的城市样本数分别为：2014年101个城市，2016年129个城市，2018年109个城市。
具体而言，本文对城市职业多样性的测算主要借鉴艾莱斯纳等人（Alesina et al.， 2003）以及张传勇、蔡琪梦（2021）的方法，采用公式（1）构建了衡量城市职业多样性的指标（occupational diversity indicator， ODI）：[ODIct=1-k=1NS2kc] （1）公式（1）中，[Skc]（k=1…n）为职业k在c城市的份额。据此，文章提出如下研究假设：假设1：数字经济发展有利于促进包容性就业。第四至第五部分是实证结果讨论和稳健性、异质性分析。上述分析支持了文章的假设1与假设2。最后，我们考虑了城市技能结构以及移民来源的异质性影响。陆铭等，2012，《城市规模与包容性就业》，载《中国社会科学》第10期。
魏万青，2016，《自选择、职业发展与农民工同乡聚集的收入效应研究》，载《社会学研究》第5期。管理学与社会学常将多样性指标与特定层面的社会排斥联系在一起，将其视为排斥与分割的对立面。
智慧城市指标体系涵盖网络基础设施、智慧产业与经济，以及智慧管理与服务等多个维度，不仅反映了网络基础设施等硬件投入，同时也体现了数字技术的使用、渗透和融合。首先保持与既有研究间的延续性，选取城市数字普惠金融指数衡量城市的数字经济发展程度。
【内容提要】 职业多样性能够较好地捕捉数字时代劳动力在新型职业就业的特征，但既有关于数字经济就业效应的研究对城市职业多样性的关注较少。在中国，机器换人的替代效应甚至已冲击中高端、智力工作岗位（胡拥军、关乐宁，2022）。
第一，数字经济的健康发展、较好的城市社会基础有利于推动城市职业多样性与包容性就业，是实现共同富裕目标的前提。谢富胜、吴越，2019，《零工经济是一种劳资双赢的新型用工关系吗》，载《经济学家》第6期。与之对应的是数字经济对就业影响的替代效应造就的新输家（Gallego Kurer， 2022）。假设1得到数据结果的支持，即数字经济发展提升了职业多样性。
文章首先对数据进行了平行趋势检验，以验证双重差分方法的适用性。CLDS基于随机分层抽样方法，在劳动力的流出地进行溯源调查，调查对象为样本家庭中的全部劳动力。
Mokyr et al.， 2015）、技术进步的效率机制与竞争优势。结果表明，在高技能劳动力为主的城市，移民的流入将增强数字经济发展对就业包容性的影响。
此外，考虑中国劳动者的技能结构与移民特征，故在进一步分析中，本文关注城市技能结构与移民来源的差异。列（1）显示，智慧城市试点政策与年末总人口的交互项为正且显著，城市规模的增加将促进智慧城市建设对城市职业多样性的影响。
补偿框架则关注到工业革命以来的每次新技术浪潮都在生产力增长中带来新业务、新机会，从而拉动就业（Matuzeviciute et al.， 2017）。一些文献利用计算机和机器人等新资本货物中的观察结果，测量专用技术变革，虽然资本与劳动者份额的此消彼长在一定程度上能反映出技术对就业的替代关系，但劳动者份额变化与贸易成本变化、资本与劳动力之间的替代弹性相关（Grossman Oberfield， 2022）。其一，诸多研究基于替代／补偿框架聚焦数字经济对就业总量的影响，试图澄清其就业效应的整体图景，而劳动力就业的跨部门、跨区域转移与互补性亟需宏观的、整体性的研究（Yildirim et al.， 2022），但既有实证研究主要是基于企业、个体等微观视角展开讨论（Calvino Virgillito， 2018）。第三部分是数据、变量和研究设计，该部分针对既有研究在数字经济测量上的不足，介绍了本文的数字经济测量策略与依据。
[Xct]为t年影响c城市职业多样性的一系列城市特征变量，包括人均地区生产总值、产业结构等。（二）计量模型与实证策略本文实证设计策略如下：第一步是采用模型（2）关注城市社会基础（人口规模）、数字经济发展（digital economy，简写为Decon）与城市职业多样性之间的关系：[ ODIct=φ0+φ1Deconct*Popct+φ2Deconct+φ3Popct+φ4Xct+πc+δt+μct] （2）公式（2）中，[ODIct]为t年c城市的职业多样性指数，[Deconct]为t年c城市数字经济发展的代理变量：数字普惠金融指数。
非正规就业等就业形式的兴起，使得就业与失业的边界变得模糊，传统的失业与就业总量统计对劳动力市场的解读能力被削弱。鉴于数字经济中的输家们涌向外卖、网约车等特定行业的趋势，评估指标要能够更好地捕捉、反映数字时代的职业分布特征。
因此，在稳健性检验中，本文选取智慧城市试点政策作为衡量数字经济发展的替代变量，使用多时期双重差分方法重新验证了本文的结论。新技术对就业的积极影响是多方面的，涉及技术的就业创造效应与补偿机制（Harrison et al.， 2014。
