陳 紅,張夢(mèng)云,王穩(wěn)華,3,胡耀丹

(1.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院,云南 昆明 650221;2.昭通學(xué)院 管理學(xué)院,云南 昭通 657000;3.對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國(guó)際商學(xué)院,北京 100029)

一、引 言

數(shù)字化革命作為第四次工業(yè)革命,標(biāo)志著人類開始進(jìn)入以數(shù)字化為表征的智能時(shí)代[1]?！笆奈濉币?guī)劃指出,要“迎接數(shù)字時(shí)代,激活數(shù)據(jù)要素潛能,推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè),加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字政府,以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革”,這彰顯了數(shù)字化在技術(shù)變革中的核心戰(zhàn)略地位。2020年,中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到39.2萬(wàn)億元,占GDP比重為38.6%(1)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》。,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的作用愈發(fā)凸顯[2],并成為疫情防控背景下經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長(zhǎng)極之一。數(shù)字技術(shù)不僅影響宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展,還深刻影響著企業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境,并能為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)勁助力,已成為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要引擎之一[3-4]。與此同時(shí),黨和國(guó)家十分重視數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合。2018年發(fā)布的《關(guān)于發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定并擴(kuò)大就業(yè)的指導(dǎo)意見》指出,要“深入推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)融通發(fā)展……推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。黨的十九大報(bào)告指出,要推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合,加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó),支持傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)?！笆奈濉币?guī)劃指出,要“促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)”,這為中國(guó)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指明了方向?？梢灶A(yù)見的是,企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅會(huì)對(duì)企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生極大的推動(dòng)作用,還會(huì)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級(jí)提供強(qiáng)勁助力(2)《加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型 助力央企高質(zhì)量發(fā)展》一文指出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型將有效提升中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模和水平……有助于中國(guó)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)更加靈活、敏捷、智慧,促進(jìn)中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,順利實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。。

自從Gereffi明確提出了企業(yè)升級(jí)這一概念以來(lái),引發(fā)了學(xué)術(shù)界廣泛的探討,現(xiàn)有研究將人力資本結(jié)構(gòu)的升級(jí)也視作衡量企業(yè)升級(jí)的重要維度之一[5-6]。隨著技術(shù)水平的進(jìn)步和企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中技術(shù)含量的提升,現(xiàn)有研究也較多關(guān)注新技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的影響,發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中所蘊(yùn)含的技術(shù)含量越高,對(duì)員工素質(zhì)和技能水平的要求也就越高,也有研究表明人工智能等技術(shù)的應(yīng)用對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)也有著深刻影響[7-8]。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的不斷推進(jìn),越來(lái)越多的企業(yè)加入到數(shù)字化浪潮之中,利用人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)助推企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中,相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用必然會(huì)對(duì)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)產(chǎn)生深刻影響,而實(shí)體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也將會(huì)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)踐和發(fā)展的主戰(zhàn)場(chǎng)[3]。那么,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有何種影響?企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后能否優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)?數(shù)字化轉(zhuǎn)型在為企業(yè)帶來(lái)積極作用的同時(shí),是否存在不利影響?這些問(wèn)題亟待解決。

基于此,本文以2011—2019年A股上市公司為研究對(duì)象,檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的影響。本文的貢獻(xiàn)主要有:首先,拓展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)層面的研究。隨著數(shù)字科技的飛速發(fā)展,數(shù)字化對(duì)企業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境產(chǎn)生了深刻影響,并被諸多企業(yè)視為戰(zhàn)略核心之一[1],但現(xiàn)有研究對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探討大多集中于兩個(gè)方面:一方面是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特點(diǎn)及其對(duì)傳統(tǒng)理論的沖擊[9-10];另一方面是從宏觀層面探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等方面的影響[11]。本文的研究以企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)為落腳點(diǎn),從企業(yè)層面探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的深刻影響,為數(shù)字化轉(zhuǎn)型在微觀層面的影響提供了證據(jù),拓展了相關(guān)研究。其次,本文研究還拓展了企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的相關(guān)研究?，F(xiàn)有研究對(duì)人力資本結(jié)構(gòu)影響因素的探討主要集中在公司行為和技術(shù)進(jìn)步等方面[7-8,12-13],但尚未有研究探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)人力資本結(jié)構(gòu)的影響,因此本文的研究拓展了企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)影響因素的相關(guān)研究。本文研究結(jié)論有助于印證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用,推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。本文的研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)有著積極的影響,有助于推動(dòng)人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí),進(jìn)而對(duì)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)大有裨益。可以說(shuō),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是中國(guó)實(shí)現(xiàn)科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)、供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要引擎。如何利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式添薪續(xù)力已成為當(dāng)下中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要議題。本文研究結(jié)論為推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、建設(shè)數(shù)字中國(guó)和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有重要的借鑒價(jià)值,也對(duì)進(jìn)一步深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革及推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的參考和啟示意義。

二、文獻(xiàn)綜述及機(jī)理分析

(一)文獻(xiàn)綜述

從企業(yè)層面來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是建立在數(shù)字化轉(zhuǎn)換、數(shù)字化升級(jí)基礎(chǔ)上,進(jìn)一步觸及公司核心業(yè)務(wù),以新建一種商業(yè)模式為目標(biāo)的高層次轉(zhuǎn)型?，F(xiàn)有研究一般從底層技術(shù)和實(shí)踐應(yīng)用這兩個(gè)層面來(lái)探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。

在底層技術(shù)層面上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要依賴“ABCD”技術(shù)(人工智能Artificial Intelligence、區(qū)塊鏈Blockchain、云計(jì)算Cloud Computing、大數(shù)據(jù)Big Data)[14]。人工智能可以作為管理者的超級(jí)秘書,以計(jì)算機(jī)深度算法為基礎(chǔ),對(duì)組織內(nèi)外部的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,從而輔助決策者做出更加科學(xué)合理的決策,還會(huì)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的效率提升大有裨益[15]。區(qū)塊鏈具有去中心化和開放性等特征,在金融行業(yè)中具有較高的應(yīng)用價(jià)值[16]。云計(jì)算對(duì)于信息存儲(chǔ)和運(yùn)算等技術(shù)方面具有較大的價(jià)值,為組織間的協(xié)同和共享提供了支持[17]。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)的戰(zhàn)略性信息資源,能夠在企業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)、資源配置、生產(chǎn)效率提升等方面產(chǎn)生積極作用[18]。

在實(shí)踐應(yīng)用層面上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的應(yīng)用是指在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中引入數(shù)字技術(shù),從而帶來(lái)企業(yè)效率的提升[19];從實(shí)現(xiàn)過(guò)程上看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能與實(shí)體企業(yè)的深度融合[3]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐應(yīng)用對(duì)企業(yè)的影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:首先,企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)作用于生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)和銷售等各個(gè)環(huán)節(jié),能夠在生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)中實(shí)現(xiàn)降本增效,還能夠通過(guò)個(gè)性化定制等方式提升客戶的參與度[20];其次,數(shù)字技術(shù)的發(fā)展會(huì)引發(fā)商業(yè)模式的變革,使企業(yè)的邊界模糊化,同時(shí)還能使上下游產(chǎn)業(yè)鏈得到合理整合[21-22],因此企業(yè)需要通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)適應(yīng)時(shí)代發(fā)展的需要;再次,數(shù)字技術(shù)的發(fā)展還會(huì)沖擊資源基礎(chǔ)觀、創(chuàng)新理論、產(chǎn)權(quán)理論等傳統(tǒng)理論[9-10],因此企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí)也需要積極推動(dòng)管理變革;最后,從企業(yè)經(jīng)營(yíng)和發(fā)展前景來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)ζ髽I(yè)的創(chuàng)新能力、價(jià)值鏈升級(jí)、業(yè)績(jī)表現(xiàn)等方面都有積極意義[23]。

綜上所述,鮮有文獻(xiàn)涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的影響?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型在宏觀和微觀層面的應(yīng)用、數(shù)字化轉(zhuǎn)型底層技術(shù)的探討,對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探討主要涉及了轉(zhuǎn)型的動(dòng)因和轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)管理理論層面影響,也有文章探討了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)業(yè)績(jī)表現(xiàn)和公司價(jià)值的影響。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先作用于企業(yè)內(nèi)部,對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)都有深刻的影響,也必然會(huì)導(dǎo)致企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,而企業(yè)員工作為企業(yè)最寶貴的財(cái)富,是企業(yè)生存和發(fā)展的根基。因此,有必要探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的影響,考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能夠使企業(yè)的人力資本結(jié)構(gòu)高級(jí)化。

(二)機(jī)理分析

勞動(dòng)力要素作為古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素之一,在新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論、內(nèi)生增長(zhǎng)理論等理論和模型中都被賦予了重要的意義。從企業(yè)層面來(lái)看,人力資本是組織之中最重要的資源,能夠在提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)組織目標(biāo)等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。因此,大量研究關(guān)注了企業(yè)內(nèi)部員工的構(gòu)成及其動(dòng)態(tài)變化,將企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的高級(jí)化視為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要標(biāo)志之一,并將人力資本結(jié)構(gòu)具體分為員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)和職能結(jié)構(gòu)[6]。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的影響主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面:一方面,對(duì)于企業(yè)而言,高素質(zhì)的人力資本具有更強(qiáng)的創(chuàng)新能力和更高的勞動(dòng)生產(chǎn)率,能夠在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和企業(yè)發(fā)展中發(fā)揮突出的作用[24]。隨著技術(shù)水平的進(jìn)步,企業(yè)需要更多具備專業(yè)技能的高素質(zhì)勞動(dòng)力,同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型也需要企業(yè)中有更多了解相關(guān)專業(yè)知識(shí)、能夠操作和駕馭數(shù)字技術(shù)的員工,也就是需要更多綜合素質(zhì)較高的員工。另一方面,綜合素質(zhì)較低的員工往往在企業(yè)中從事簡(jiǎn)單重復(fù)的工作。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,一些重復(fù)性的工作則會(huì)逐漸被自動(dòng)化的機(jī)器設(shè)備所替代,并導(dǎo)致企業(yè)對(duì)低技能員工的需求降低,從而使得從事簡(jiǎn)單重復(fù)工作的員工大大減少[25]。因此,隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn),企業(yè)的高素質(zhì)員工會(huì)顯著增加,而非高素質(zhì)員工會(huì)顯著減少,從而表現(xiàn)為員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的提升。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的影響主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:首先,數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的技術(shù)革新會(huì)替代技術(shù)含量較低、重復(fù)工作較多、可替代性較強(qiáng)的生產(chǎn)工作,即企業(yè)中的生產(chǎn)人員在數(shù)字化轉(zhuǎn)型后會(huì)被大量替代。其次,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的技術(shù)革新需要更多的專業(yè)技術(shù)人員和研發(fā)人員。同時(shí),由于技術(shù)研發(fā)所具有的高附加值特點(diǎn),也會(huì)使得企業(yè)主動(dòng)探索這一領(lǐng)域,從而使企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型后,企業(yè)中技術(shù)人員的比例提升。最后,由于銷售崗位對(duì)溝通能力有著較高的要求,短時(shí)間內(nèi)難以被替代,而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還會(huì)使得企業(yè)與消費(fèi)者之間的溝通更加順暢,消費(fèi)者的個(gè)性化需求得以充分表達(dá),也更容易被企業(yè)所接納并實(shí)現(xiàn),因此企業(yè)需要更多地與消費(fèi)者溝通交流,從而使得企業(yè)所需的銷售人員的比例增加。除此之外,施振榮提出的微笑曲線理論認(rèn)為在技術(shù)和銷售領(lǐng)域能夠產(chǎn)生高附加值,而在生產(chǎn)制造領(lǐng)域附加值最低,因此企業(yè)員工向高附加值的區(qū)域集中是人力資本結(jié)構(gòu)高級(jí)化的表現(xiàn)[6]。同時(shí),由于技術(shù)工作的復(fù)雜性和銷售工作所需的溝通能力,使得這兩類工作也是最難以被替代的。因此,本文認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化企業(yè)員工的職能結(jié)構(gòu),具體表現(xiàn)為提升技術(shù)人員和銷售人員的比例、降低生產(chǎn)人員的比例。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以A股上市公司為研究對(duì)象,選取了2011—2019年間A股上市公司為樣本。原始樣本量為26 796個(gè),接下來(lái)對(duì)樣本進(jìn)行如下處理:剔除金融行業(yè)樣本784個(gè);剔除ST或*ST樣本1 541個(gè);剔除有數(shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)異常的樣本3 381個(gè)。經(jīng)過(guò)以上處理,最終得到21 090個(gè)有效樣本。為了避免極端值的影響,本文還對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。其中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于上市公司年報(bào)的相關(guān)文本,并經(jīng)過(guò)研究團(tuán)隊(duì)的人工閱讀。此外,其他原始數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)變量定義

1.被解釋變量:企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)

本文從企業(yè)員工的素質(zhì)結(jié)構(gòu)和職能結(jié)構(gòu)兩方面來(lái)考察人力資本結(jié)構(gòu)。參考肖曙光和楊潔、楊薇和孔東民等相關(guān)研究,學(xué)歷層次和人的綜合素質(zhì)有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,因此素質(zhì)結(jié)構(gòu)可以用企業(yè)員工的學(xué)歷水平來(lái)衡量,本文將碩士研究生及以上學(xué)歷的員工人數(shù)占員工總?cè)藬?shù)的比例作為高素質(zhì)員工,記為Edu_Master[6,13];將本科和?？茖W(xué)歷的員工人數(shù)之和占員工總?cè)藬?shù)的比重記為Edu_Bachelor;將高中及以下學(xué)歷水平的員工人數(shù)占員工總?cè)藬?shù)的比重記為Edu_Other。參考王澤宇的研究,將員工的職能結(jié)構(gòu)定義為各類型崗位的員工人數(shù)占員工總?cè)藬?shù)之比,分別定義了生產(chǎn)人員占比(Job_Prod)、銷售人員占比(Job_Sale)、技術(shù)人員占比(Job_Tech)[8]。

2.解釋變量:數(shù)字化轉(zhuǎn)型

參考吳非等的研究,將數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為底層技術(shù)和實(shí)踐應(yīng)用兩個(gè)層面,其中底層技術(shù)主要包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù),而實(shí)踐應(yīng)用主要關(guān)注企業(yè)數(shù)字化具體的應(yīng)用[14]。首先,利用Python爬蟲功能整理了A股上市公司2011—2019年的年報(bào),并從年報(bào)文本中篩選特征詞,提取特征詞所在的相關(guān)語(yǔ)句;其次,利用研究團(tuán)隊(duì)對(duì)提取出的語(yǔ)句進(jìn)行人工研讀,剔除與宏觀政策、行業(yè)發(fā)展相關(guān)的語(yǔ)句,只保留與本公司相關(guān)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)表述;最后,將兩個(gè)層面上的所有詞頻進(jìn)行匯總并進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理,得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(DCG)。

3.控制變量

借鑒現(xiàn)有研究,選取公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、成長(zhǎng)能力(Growth)、盈利能力(Roa)、第一大股東持股比例(Sh1)、董事長(zhǎng)與總經(jīng)理兩職合一(Dual)、獨(dú)立董事比例(Indep)、現(xiàn)金流狀況(Cf)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State)等作為主要的控制變量,此外在回歸時(shí)控制了行業(yè)效應(yīng)和年度效應(yīng)。

(三)模型設(shè)計(jì)

為探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的影響,本文構(gòu)建模型如式(1):

Edu/Job=β0+β1DCG+γControls+Year+Ind+ε

(1)

其中,被解釋變量是企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu),分別用素質(zhì)結(jié)構(gòu)(Edu)和職能結(jié)構(gòu)(Job)來(lái)衡量;解釋變量是數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DCG)。其中,在衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的影響時(shí),本文認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)增加高素質(zhì)員工的比例,因此預(yù)期數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DCG)對(duì)高素質(zhì)員工比例(Edu_Master)的回歸系數(shù)顯著為正;而數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DCG)對(duì)非高素質(zhì)員工比例(Edu_Other)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)。在衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)員工職能結(jié)構(gòu)的影響時(shí),預(yù)期數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DCG)對(duì)生產(chǎn)人員比例(Job_Prod)的回歸系數(shù)顯著為負(fù),而對(duì)技術(shù)人員比例(Job_Tech)和銷售人員比例(Job_Sale)的回歸系數(shù)顯著為正。

表1 變量定義

四、實(shí)證結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。從員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)來(lái)看,平均而言僅有3.125%的員工具有研究生以上學(xué)歷,有44%的員工為本科或?qū)？茖W(xué)歷,而超過(guò)一半的員工是高中及以下學(xué)歷,數(shù)據(jù)分布與現(xiàn)有研究基本一致[13],這表明中國(guó)上市公司中員工學(xué)歷仍處于相對(duì)較低的水平,也表明員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)有較大的提升空間。從員工職能結(jié)構(gòu)來(lái)看,上市公司中有近45%的員工從事生產(chǎn)活動(dòng),有12%的員工從事銷售活動(dòng),而有20%的員工從事的是技術(shù)活動(dòng),20%左右的員工從事除上述三個(gè)類別之外的其他職能?？梢钥闯?上市公司員工職能結(jié)構(gòu)中從事生產(chǎn)活動(dòng)的員工占比最高,而銷售人員和技術(shù)人員的占比相對(duì)較低。從數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度來(lái)看,DCG的均值約為0.984,標(biāo)準(zhǔn)差為1.174,表明不同上市公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在較大差異。其余變量的描述性統(tǒng)計(jì)和現(xiàn)有研究相似。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

(二)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)

本文對(duì)主要變量之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn):從員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與碩士及以上學(xué)歷的員工占比呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,也與本?？茊T工占比呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,但是與高中及以下員工人數(shù)的占比呈顯著的負(fù)相關(guān);從員工職能結(jié)構(gòu)來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與生產(chǎn)人員比例呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,與銷售人員和技術(shù)人員的占比都呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。且上述相關(guān)系數(shù)的結(jié)果均在1%的水平下顯著,這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與員工職能結(jié)構(gòu)和素質(zhì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化都有著顯著的相關(guān)關(guān)系,這一定程度上印證了本文的理論分析結(jié)論,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)。

(三)單變量分析

表3是進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)各變量的差異檢驗(yàn)結(jié)果。從樣本量來(lái)看,未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的樣本有9 629個(gè),占總樣本的46%,而進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的樣本相對(duì)較多,占總樣本的比例為54%,這表明在2011—2019年間,有超過(guò)半數(shù)的公司存在數(shù)字化轉(zhuǎn)型,這也表明有較多的公司認(rèn)可了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性。從檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,在員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)方面,未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的碩士及以上學(xué)歷的員工占比為2.459%,低于進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的3.685%;本?？茊T工人數(shù)占比不足40%,低于進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)中人員占比47.936%;高中及以下學(xué)歷的員工占比為55.678%,遠(yuǎn)高于進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)。在員工職能結(jié)構(gòu)方面,未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的生產(chǎn)人員所占的比重為50.75%,明顯高于進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的生產(chǎn)人員占比39.46%;未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的銷售人員占比為9.091%,技術(shù)人員占比平均為16.868%,兩種類型的員工占比分別明顯低于進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的銷售占比15.194%和技術(shù)人員占比22.969%。此外,本文還進(jìn)行兩組樣本的中位數(shù)差異檢驗(yàn),所得結(jié)果與均值差異檢驗(yàn)基本一致。以上結(jié)果初步印證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)會(huì)存在顯著的影響。

表3 數(shù)字化與未數(shù)字化企業(yè)主要變量差異性檢驗(yàn)

(四)多元回歸分析

表4列示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)之間的回歸結(jié)果,其中(1)～(3)列考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的影響,(4)～(6)列考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)員工職能結(jié)構(gòu)的影響。在第(1)列中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)中的碩士以上學(xué)歷人數(shù)占比的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能增加企業(yè)中碩士以上學(xué)歷的員工占比;第(2)列表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能增加本?？茊T工人數(shù)的占比,回歸系數(shù)同樣在1%的水平下顯著為正;第(3)列表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著降低高中及以下學(xué)歷的員工比例。以上結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)員工的素質(zhì)結(jié)構(gòu),增加了高學(xué)歷的員工占比、同時(shí)降低了低學(xué)歷的員工占比。在(4)～(6)列中考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與員工職能結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系,從回歸結(jié)果來(lái)看,主要回歸系數(shù)也均在1%的水平下顯著,結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著降低生產(chǎn)人員比例、同時(shí)增加銷售人員和技術(shù)人員的比例,改善企業(yè)員工職能結(jié)構(gòu)。以上結(jié)果均表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著改善企業(yè)的人力資本結(jié)構(gòu),促使企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)向著高素質(zhì)方向轉(zhuǎn)變,同時(shí)改善企業(yè)員工的職能結(jié)構(gòu)。

表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)回歸結(jié)果

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.變量替換

本文研究結(jié)論可能會(huì)受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量衡量誤差的影響。為檢驗(yàn)變量關(guān)系的穩(wěn)定性,與前文中對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量不同,本節(jié)中定義了是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的虛擬變量(Dummy_DCG),并針對(duì)本文所研究的內(nèi)容重新進(jìn)行了回歸。表5中匯報(bào)了回歸結(jié)果,在第一行中,各回歸系數(shù)仍在1%的水平下顯著,且與前文預(yù)期均一致,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提升企業(yè)員工的素質(zhì)結(jié)構(gòu)和職能結(jié)構(gòu),這印證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的升級(jí)有顯著作用。

表5 穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

2.傾向得分匹配(PSM)

企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能跟企業(yè)其他因素相關(guān),前文單變量分析中也可以發(fā)現(xiàn)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和沒有進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的其他特征存在顯著差異。為此,本文采用傾向得分匹配法排除上述因素的影響。在本文所使用的樣本中,超過(guò)半數(shù)的樣本存在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)表述,因此采用反向匹配的方法,選取在樣本期間從未有過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司作為實(shí)驗(yàn)組。通過(guò)樣本篩選,本文發(fā)現(xiàn)共784家上市公司從未涉及過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)表述,這些公司共計(jì)3 729個(gè)樣本。接下來(lái),本文進(jìn)行了1∶1無(wú)放回的最近鄰匹配,并對(duì)匹配效果進(jìn)行了檢驗(yàn),結(jié)果表明傾向得分匹配的平行假設(shè)和共同支撐假設(shè)得到滿足。

本文利用實(shí)驗(yàn)組的樣本和匹配得到的樣本進(jìn)行了回歸分析,并將結(jié)果列示在表6中。回歸結(jié)果與表4中的主回歸結(jié)果結(jié)論仍然一致,回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升研究生以上員工比例和本?？茊T工比例、降低高中及以下員工的比例,同時(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能降低生產(chǎn)人員比例、提升銷售人員和技術(shù)人員的比例?？偟膩?lái)說(shuō),數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升企業(yè)員工的素質(zhì)結(jié)構(gòu)和職能結(jié)構(gòu),為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了助力。

表6 PSM匹配樣本回歸結(jié)果

3.剔除高新技術(shù)企業(yè)樣本

由于在不同性質(zhì)的企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的應(yīng)用程度和影響可能存在差異,因此進(jìn)一步進(jìn)行了樣本剔除,并重新進(jìn)行了回歸。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在高新技術(shù)企業(yè)中更可能應(yīng)用,也更可能產(chǎn)生好的效果,因此在本節(jié)中剔除了高新技術(shù)企業(yè)的樣本,僅對(duì)非高新技術(shù)企業(yè)樣本進(jìn)行了回歸,并將回歸結(jié)果列示在表7中。從回歸結(jié)果來(lái)看,主要回歸系數(shù)仍在1%的水平下顯著,這印證了本文假設(shè)的穩(wěn)健性。

表7 非高新技術(shù)企業(yè)穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

(六)內(nèi)生性問(wèn)題

一種可能的情況是,由于企業(yè)具有較高的員工素質(zhì)和更優(yōu)的職能結(jié)構(gòu),即企業(yè)本身?yè)碛懈嗟母咚刭|(zhì)人才和技術(shù)相關(guān)的人員,從而使得企業(yè)更可能選擇進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。也就是說(shuō),數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系可能存在反向因果的問(wèn)題。為了緩解可能存在的反向因果,本文通過(guò)對(duì)自變量滯后一期和Heckman兩階段來(lái)緩解內(nèi)生性問(wèn)題。

表8中對(duì)所有自變量進(jìn)行了滯后一期處理,回歸結(jié)果仍在1%的水平下顯著。此外,本文還嘗試了對(duì)自變量滯后二期、滯后三期進(jìn)行回歸,結(jié)果仍然是顯著的。這一定程度上緩解了可能存在的由于反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題,同時(shí)也證明了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)的持續(xù)性作用。

表8 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

接下來(lái)采用Heckman兩階段回歸解決樣本自選擇問(wèn)題。在第一階段中,在控制前文所用的控制變量的基礎(chǔ)上,加入了所在省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù),運(yùn)用Probit回歸來(lái)估計(jì)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概率并得到逆米爾斯比率(IMR)。在第二階段中,將逆米爾斯比率(IMR)作為控制變量加入回歸模型中,回歸結(jié)果如表9所示。在第二階段中,加入逆米爾斯比率(IMR)之后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人力資本結(jié)構(gòu)的各回歸系數(shù)仍在1%的水平下顯著,說(shuō)明本文的結(jié)論依然穩(wěn)健。

表9 Heckman兩階段回歸結(jié)果

(七)進(jìn)一步研究

1.底層技術(shù)與實(shí)踐應(yīng)用

企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為底層技術(shù)研發(fā)和實(shí)踐運(yùn)用兩個(gè)階段,每個(gè)階段對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的影響可能存在不同。為此,本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為底層技術(shù)和實(shí)踐應(yīng)用兩部分,探討不同階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的不同影響。

表10的(1)～(3)列探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)對(duì)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的影響,在(4)～(6)列分析了數(shù)字化技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用對(duì)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的影響。從(1)與(4)兩列的對(duì)比來(lái)看,底層技術(shù)對(duì)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)和t值都更大;從(2)與(5)列來(lái)看,也呈現(xiàn)出同樣的特征;從(3)與(6)列來(lái)看,底層技術(shù)與員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)的絕對(duì)值也更大。以上結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)對(duì)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的影響更大,也就是說(shuō),開發(fā)數(shù)字化相關(guān)技術(shù)的企業(yè)需要更多的高學(xué)歷、高素質(zhì)的人才。

表10 底層技術(shù)和實(shí)踐應(yīng)用對(duì)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的影響

表11的(1)～(3)列探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)對(duì)員工職能結(jié)構(gòu)的影響,在(4)～(6)列分析了數(shù)字化技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用對(duì)員工職能結(jié)構(gòu)的影響。從(1)與(4)兩列的對(duì)比來(lái)看,回歸系數(shù)和t值差異都不明顯,這表明底層技術(shù)或者實(shí)踐應(yīng)用都會(huì)顯著降低企業(yè)所需的生產(chǎn)人員的比例;從(2)與(5)兩列的對(duì)比來(lái)看,第(5)列的回歸系數(shù)和t值都更大,這表明數(shù)字化實(shí)踐應(yīng)用對(duì)于企業(yè)銷售人員的占比會(huì)有更大的提升作用;從(3)與(6)兩列的對(duì)比來(lái)看,第(3)列的回歸系數(shù)和t值都更大,這表明數(shù)字化底層技術(shù)對(duì)于技術(shù)人員的需求更大?？偟膩?lái)說(shuō),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)和實(shí)踐應(yīng)用都會(huì)對(duì)企業(yè)員工的職能結(jié)構(gòu)產(chǎn)生優(yōu)化作用,但二者對(duì)于企業(yè)的影響有所差異,其中底層技術(shù)需要更多的技術(shù)人員占比,而實(shí)踐應(yīng)用則會(huì)增加企業(yè)的銷售人員占比。

表11 底層技術(shù)和實(shí)踐應(yīng)用對(duì)員工職能結(jié)構(gòu)的影響

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與冗余雇員

本文的研究表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于改善企業(yè)的人力資本結(jié)構(gòu),但結(jié)構(gòu)的改善仍可能有兩種情況:一種情況是,企業(yè)可以通過(guò)辭退學(xué)歷較低的員工并聘用高學(xué)歷的員工,從而改善員工素質(zhì)結(jié)構(gòu),還可以通過(guò)減少生產(chǎn)人員的數(shù)量、增加銷售人員和技術(shù)人員的數(shù)量,從而改善員工職能結(jié)構(gòu);另一種情況是,企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的改善也可能僅僅是增加了高學(xué)歷員工和銷售、技術(shù)人員,但低學(xué)歷員工和生產(chǎn)人員并沒有減少。在第二種情況下,企業(yè)隨著高學(xué)歷員工和銷售人員、技術(shù)人員的加入,人力資本結(jié)構(gòu)會(huì)有所改善。盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以很大程度上代替人工,但由于低學(xué)歷員工和生產(chǎn)人員沒有減少,企業(yè)就會(huì)出現(xiàn)冗余雇員的現(xiàn)象?；诖?首先考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否導(dǎo)致了企業(yè)中產(chǎn)生冗余雇員的問(wèn)題,并探討企業(yè)應(yīng)如何緩解這一問(wèn)題。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型與冗余雇員之間的關(guān)系,本文計(jì)算了冗余雇員率(ExEmp)。本文認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)冗余雇員的影響是非線性的,即冗余雇員在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期出現(xiàn),隨著轉(zhuǎn)型程度的加深會(huì)逐漸緩解,即表現(xiàn)為倒U型,因此本文在表12的(1)(2)兩列中加入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的平方(DCG2)?；貧w結(jié)果表明二次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)、且一次項(xiàng)系數(shù)顯著為正,這表明確實(shí)存在倒U型關(guān)系,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不高時(shí),會(huì)出現(xiàn)冗余雇員增加的問(wèn)題,但隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的加深,這一問(wèn)題會(huì)逐漸緩解。在(3)(4)兩列中,將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)間長(zhǎng)度記為DCG_Year,并取平方項(xiàng)同時(shí)進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果仍然呈現(xiàn)出顯著的倒U型關(guān)系,這表明隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最初幾年間,會(huì)出現(xiàn)冗余雇員的現(xiàn)象,但隨著年份的增加,這一問(wèn)題會(huì)逐漸緩解?？偟膩?lái)說(shuō),本節(jié)的研究表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期會(huì)出現(xiàn)冗余雇員等問(wèn)題,但企業(yè)應(yīng)當(dāng)繼續(xù)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,通過(guò)不斷轉(zhuǎn)型升級(jí)解決問(wèn)題。

表12 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與超額雇員率

3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價(jià)值

企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過(guò)引入數(shù)字技術(shù),從而為企業(yè)帶來(lái)效率和效益的提升,也就是說(shuō),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本目標(biāo)是提升公司價(jià)值。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響主要有以下幾個(gè)方面:首先,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能降低企業(yè)的交易成本。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低企業(yè)內(nèi)外部之間信息不對(duì)稱程度,大大削弱了地理距離對(duì)交易的影響,使企業(yè)與消費(fèi)者之間的溝通更加順暢,同時(shí)也降低了企業(yè)的分銷成本。其次,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升企業(yè)的生產(chǎn)效率。企業(yè)可以用成本更低的機(jī)器替代人工,從而節(jié)約生產(chǎn)成本、提升生產(chǎn)效率;與此同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型后企業(yè)可以將解放出來(lái)的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到附加值高的領(lǐng)域,從而為生產(chǎn)率帶來(lái)結(jié)構(gòu)性提升。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,也可以進(jìn)一步作用于企業(yè)價(jià)值:一方面,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠推動(dòng)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)的提升,使得企業(yè)高素質(zhì)人才增加,人才質(zhì)量的提升又能進(jìn)一步對(duì)公司發(fā)展產(chǎn)生積極的作用,進(jìn)而提升公司價(jià)值;另一方面,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠使得員工的職能結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,減少企業(yè)的生產(chǎn)人員、增加技術(shù)人員和銷售人員的比例,這恰恰與微笑曲線理論相吻合,表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后能夠逐漸向高附加值的領(lǐng)域投入更多人員和精力,推動(dòng)企業(yè)向高附加值的領(lǐng)域邁進(jìn),從而提升企業(yè)的盈利能力和發(fā)展?jié)摿?進(jìn)而提升公司價(jià)值。因此,本文認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)推動(dòng)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,進(jìn)而提升企業(yè)價(jià)值。

表13中首先探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價(jià)值之間的關(guān)系,第(1)列中顯示,回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著提升企業(yè)價(jià)值。第(2)～(4)列將數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DCG)分別和碩士以上學(xué)歷員工占比(Edu_Master)、本?？茖W(xué)歷員工占比(Edu_Bachelor)和高中及以下人員占比(Edu_Other)同時(shí)放入回歸模型中的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價(jià)值的回歸系數(shù)仍在1%的水平下顯著為正,表明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增加企業(yè)員工中高學(xué)歷員工占比,同時(shí)降低學(xué)歷低的員工占比,進(jìn)而提升企業(yè)價(jià)值。第(5)～(7)列是將數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DCG)分別和生產(chǎn)人員占比(Job_Prod)、銷售人員占比(Job_Market)和技術(shù)人員占比(Job_Tech)同時(shí)放入回歸模型中的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價(jià)值的回歸系數(shù)仍在1%的水平下顯著為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)改善企業(yè)員工的職能結(jié)構(gòu),進(jìn)而提升企業(yè)價(jià)值,這與“微笑曲線”相契合,表明技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品銷售這兩個(gè)環(huán)節(jié)有著相對(duì)較高的附加值,因此也對(duì)企業(yè)發(fā)展有所裨益。

表13 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)與企業(yè)價(jià)值

五、結(jié) 論

本文以企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為切入點(diǎn),以2011—2019年滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象,探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的影響。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著改善企業(yè)員工素質(zhì)結(jié)構(gòu)和職能結(jié)構(gòu),表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整存在積極作用,這一結(jié)論經(jīng)過(guò)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn):第一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)和實(shí)踐應(yīng)用對(duì)于人力資本結(jié)構(gòu)的改善是不同的,底層技術(shù)更需要高素質(zhì)、技術(shù)型的員工,而實(shí)踐應(yīng)用會(huì)顯著作用于企業(yè)的銷售環(huán)節(jié);第二,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)的同時(shí),短期內(nèi)可能會(huì)產(chǎn)生冗余員工的問(wèn)題,但冗余員工的問(wèn)題會(huì)隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加深而有所緩解;第三,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的積極作用會(huì)進(jìn)一步作用到企業(yè)價(jià)值上,具體表現(xiàn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)改善人力資本結(jié)構(gòu),進(jìn)而提升企業(yè)價(jià)值。

本研究拓展了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的文獻(xiàn),同時(shí)也豐富了企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)等方面的研究。本文探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)和實(shí)踐應(yīng)用對(duì)企業(yè)的影響存在一定差異,這對(duì)于深入認(rèn)識(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著積極作用。本文還探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期可能產(chǎn)生的冗余雇員等不利影響,這對(duì)于清晰把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同時(shí)期的影響、有針對(duì)性地認(rèn)識(shí)和解決問(wèn)題有重要的借鑒意義。此外,本文還進(jìn)一步探討了對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響,考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能夠通過(guò)改善企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu),進(jìn)而提升企業(yè)價(jià)值,拓展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)影響的相關(guān)研究,從企業(yè)發(fā)展的視角印證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要意義和實(shí)踐價(jià)值,對(duì)于推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、建設(shè)數(shù)字中國(guó)和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有重要的借鑒價(jià)值。

基于以上研究,本文提出如下政策建議:從企業(yè)層面來(lái)看,應(yīng)當(dāng)在立足自身業(yè)務(wù)發(fā)展和組織構(gòu)建的基礎(chǔ)上積極擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型,既要關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的積極作用,還要關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能的不利影響并加以規(guī)避,使數(shù)字化轉(zhuǎn)型真正成為企業(yè)發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級(jí)的強(qiáng)大助力。從政府角度來(lái)看,一方面應(yīng)當(dāng)重視數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ);另一方面還應(yīng)當(dāng)通過(guò)加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度、降低市場(chǎng)準(zhǔn)入壁壘、提供稅收優(yōu)惠等方式,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供良好的外部環(huán)境。從個(gè)人角度來(lái)看,勞動(dòng)者應(yīng)當(dāng)積極提升自身的教育水平和知識(shí)素養(yǎng),通過(guò)參與在職教育等方式不斷提升自己,以適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下對(duì)高素質(zhì)勞動(dòng)者的需求?？偠灾?企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要多方的努力,通過(guò)廣泛匯聚各界資源,數(shù)字化轉(zhuǎn)型必能成為企業(yè)發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級(jí)的強(qiáng)大助力。