在数字经济蓬勃发展的背景下，劳动力就业极化的影响因素多样。基于2010—2020年省级面板数据，利用模糊集定性比较分析方法和建立固定效应模型，探究就业极化的驱动因素、驱动路径以及驱动效应的问题。研究结果显示：经济、社会、教育环境通过相互联动和匹配的方式对就业极化产生影响，数字—社会环境驱动型、数字—教育环境驱动型、数字—经济环境驱动型与其他因素驱动型四条劳动力就业极化路径，相比于单个净要素影响之和，组态路径对就业极化影响作用更大。该结果为数字经济对就业极化的影响提供了重要线索，为制定相应的政策提供了经验证据和政策启示。