李樹　王雨

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；內(nèi)部收入不平等；倒U型關(guān)系；共同富裕

DOI：10.19313/j.cnki.cn10-1223/f.20220916.001

一、引言

2021年《政府工作報告》指出，要加快數(shù)字化發(fā)展，打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢，協(xié)同推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。與此同時，“十四五”規(guī)劃將“加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國”單獨成篇，提出以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革，在頂層設(shè)計中明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略定位。具體到微觀企業(yè)層面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對促進技術(shù)創(chuàng)新（何帆和劉紅霞，2019）、優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)（陳冬梅等，2020）以及提高全要素生產(chǎn)率（袁淳等，2021）具有突出的數(shù)字溢出效應，已然成為中國企業(yè)在全球疫情下提振競爭力的有力抓手和關(guān)鍵動能。埃森哲最新發(fā)布的《2021中國企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)研究》顯示，2019年12月疫情爆發(fā)至今，在營收增速維度上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)軍企業(yè)與其他企業(yè)的差距從疫情前的1.4倍擴大至3.7倍。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在賦能企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展、做大企業(yè)利潤蛋糕的同時，是否會影響到企業(yè)高管和員工間的薪酬差距，進一步影響到企業(yè)內(nèi)部收入分配格局？企業(yè)作為國民收入初次分配的主要參與主體，在推進共同富裕的過程中扮演著重要角色。習近平總書記指出：“共同富裕是社會主義的本質(zhì)要求，是人民群眾的共同期盼。我們推動經(jīng)濟社會發(fā)展，歸根結(jié)底是要實現(xiàn)全體人民共同富裕”。本文據(jù)此展開研究，將“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型—內(nèi)部收入不平等”納入統(tǒng)一分析框架，深入探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)內(nèi)部收入分配結(jié)構(gòu)的影響。

現(xiàn)有研究表明，管理層與普通員工間的薪酬差距作為衡量企業(yè)內(nèi)部收入分配是否公平的直觀表現(xiàn)，不僅事關(guān)企業(yè)的經(jīng)營績效，還關(guān)系到社會分配公平與穩(wěn)定（徐燦宇等，2021）。一方面，較大的企業(yè)內(nèi)部收入不平等會降低企業(yè)內(nèi)部協(xié)同工作的效率（Siegel和Hambrick，2005），導致企業(yè)人才流失，增加企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的不確定性（Bloom 和Michel，2002），最終影響到企業(yè)的未來業(yè)績（Fredrickson 等，2010）；另一方面，相對剝削理論指出，個體在認為自己應當獲得且有機會獲得某利益，實際卻由他人獲得該利益時，會產(chǎn)生怨恨的情感，進而產(chǎn)生被剝削的認知（Crosby，1976）。與此同時，公平理論認為個人收入相對其他人收入的不公平程度會影響個人的情感，進而影響個人的行為（柳光強和孔高文，2018）。企業(yè)內(nèi)部收入不平等加劇會影響到社會分配公平，也阻礙了共同富裕的實現(xiàn)。因此，在數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展的背景下，從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響具有一定的理論價值和現(xiàn)實意義。然而，目前鮮有文獻關(guān)注企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的收入分配效應?；诖?，本文利用python爬蟲技術(shù)和文本分析法構(gòu)建了上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標，實證檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部收入不平等間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高管薪酬間存在顯著的倒U型關(guān)系，與普通員工薪酬存在顯著的線性關(guān)系。整體上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)內(nèi)部收入不平等存在顯著的倒U型影響，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進有利于抑制公司內(nèi)部收入不平等。本文進一步研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部收入不平等間的倒U型關(guān)系在民營企業(yè)和技術(shù)密集型企業(yè)中更為顯著，并且職工監(jiān)事對兩者的倒U 型關(guān)系具有顯著的調(diào)節(jié)作用。

與既有文獻相比，本文的邊際貢獻如下：第一，理論層面上，豐富和拓展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對微觀企業(yè)影響的相關(guān)文獻，系統(tǒng)剖析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與公司內(nèi)部收入不平等的倒U型關(guān)系，對企業(yè)內(nèi)部收入分配的相關(guān)文獻作了有益補充；第二，方法層面上，基于python 爬蟲技術(shù)和文本分析法構(gòu)建全面反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的量化指標，為后續(xù)研究數(shù)字化對企業(yè)的經(jīng)濟效應奠定了較好的基礎(chǔ)；第三，實踐層面上，企業(yè)內(nèi)部過大的收入不平等會影響到社會收入分配公平與全體人民共同富裕目標的實現(xiàn)。因此，本文從公司內(nèi)部收入不平等這一視角研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型的收入分配效應，有利于揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對公司內(nèi)部收入分配的調(diào)節(jié)效應，有利于正確引導企業(yè)合理分配數(shù)字紅利，為調(diào)節(jié)收入分配和實現(xiàn)共同富裕提供了政策啟示。

本文剩余部分安排如下：第二部分是理論分析與研究假設(shè)；第三部分是研究設(shè)計；第四部分是實證結(jié)果分析；第五部分是研究結(jié)論與政策啟示。

二、理論分析與研究假設(shè)

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的快速發(fā)展，研究聚焦數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響微觀企業(yè)相關(guān)文獻逐漸興起。何帆和劉紅霞（2019）研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化變革通過“降成本”、“提效率”、“強創(chuàng)新”等渠道，提升實體企業(yè)的經(jīng)濟績效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以通過改善自身信息傳遞效率，能夠有效優(yōu)化自身組織結(jié)構(gòu)（陳冬梅等，2020）。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用，袁淳等（2021）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低企業(yè)面臨的外部交易成本提升了企業(yè)專業(yè)化分工水平，進一步提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。趙宸宇（2021）認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過提高創(chuàng)新能力、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)、推動“兩業(yè)”融合發(fā)展以及降低成本的機制促進全要素生產(chǎn)率提升。針對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)的關(guān)系，吳非等（2021）認為，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高，一是能改善信息不對稱并強化市場的正面預期，二是促進企業(yè)研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出績效提升，三是提升企業(yè)價值和財務穩(wěn)定性，這些都有助于提升企業(yè)股票流動性水平。綜上所述，已有文獻均指出企業(yè)推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在明顯的正向溢出效應，主要通過降成本、強創(chuàng)新、優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)等渠道進一步提升企業(yè)的經(jīng)營績效和經(jīng)營質(zhì)量，能夠賦予企業(yè)更大的生命活力。

通過上述文獻梳理發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過促進創(chuàng)新（何帆和劉紅霞，2019）、優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)（陳冬梅等，2020）、提升全要素生產(chǎn)率（趙宸宇等，2021）等渠道改善企業(yè)的經(jīng)營績效和經(jīng)營效率，增加企業(yè)與員工分享的租金規(guī)模（Auerbach，2018）。由于企業(yè)和勞動力市場供給存在信息不對稱，企業(yè)無法立即填補空缺的員工，只要公司與員工的勞動關(guān)系存在，員工便能夠通過租金分享渠道獲得企業(yè)在市場取得的租金（Pissarides，2009）。理論上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在提升企業(yè)租金規(guī)模后，基于租金分享效應可以同時提升高管和員工的薪酬獎勵。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功并非一蹴而就，轉(zhuǎn)型過程需要較長的實施周期（祁懷錦等，2020）。在推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同階段，高管和員工對數(shù)字化轉(zhuǎn)型體現(xiàn)出不同的推動作用以及數(shù)字化運用對員工結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性影響，均可能導致管理層和員工在租金分享上存在較大差異，從而影響到內(nèi)部收入不平等。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型本身面臨較大的不確定性因素，在轉(zhuǎn)型實踐中存在“不會轉(zhuǎn)”、“不能轉(zhuǎn)”、“不敢轉(zhuǎn)”的困擾（唐松等，2022）。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的導入期，作為企業(yè)重要智力資本的高管團隊，需要審時度勢推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。高管團隊間通過增強業(yè)務協(xié)作和信息流通有助于提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型傾向（De Lomana et al，2019）。在此階段，高管作為實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從無到有的領(lǐng)頭羊、從小到大的推動者，憑借其突出的智力資本價值可以強化自身的薪酬議價能力，從而獲得更多的數(shù)字紅利。但是隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管薪酬的影響存在不確定性。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能對高管薪酬起到抑制作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)傳統(tǒng)的權(quán)力結(jié)構(gòu)構(gòu)成一定的威脅和挑戰(zhàn)（Adner et al，2019），使組織結(jié)構(gòu)更傾向于扁平化和網(wǎng)絡化（戚聿東和肖旭，2020），從而推動組織削減高管權(quán)力、擴大基層權(quán)力、誘使組織向下賦權(quán)（劉政等，2020）。與此同時，運用數(shù)字化管理模式和數(shù)字化治理有利于信息透明化（Lindstedt 和Nauri，2010），通過持續(xù)釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型信號有利于增加企業(yè)的市場曝光概率（吳非等，2021）。數(shù)字化治理模式和市場曝光效應有助于改善高管與各利益關(guān)聯(lián)方間的信息不對稱，強化市場對高管行為的有效監(jiān)督，降低管理層利用信息不對稱對薪酬的“黑箱操縱”。另一方面，企業(yè)高管擁有并且不斷擴大的管理者權(quán)力（Bebchuket al，2002），使得管理層具有先天的議價優(yōu)勢。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，若數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管權(quán)力不構(gòu)成威脅和挑戰(zhàn)，則高管憑借其先天的議價優(yōu)勢可以獲得持續(xù)性的薪酬獎勵。

上述分析表明，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型導入期，高管憑借其突出的智力資本價值可以獲得更多的薪酬獎勵。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，對高管薪酬議價能力存在差異性影響，使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管薪酬獎勵的影響具有不確定性?；诖?，本文做出如下假設(shè)：

假設(shè)1a：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管薪酬存在倒U 型非線性影響。

假設(shè)1b：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管薪酬存在線性影響。

與高管相比，普通員工在數(shù)字化轉(zhuǎn)型導入期所獲取的薪酬獎勵相對較少，甚至可能因數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低員工薪酬。一方面，在導入期，普通員工服從于企業(yè)整體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略框架下推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對轉(zhuǎn)型過程不具有突出的戰(zhàn)略性引領(lǐng)作用。另一方面，以“ABCD”為底層技術(shù)應用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有明顯的智能化屬性。智能化的運用會降低勞動力比較優(yōu)勢，在勞動力市場上更多地表現(xiàn)為機器替代人，進而導致大量勞動力失業(yè)（Acemoglu和Restrepo，2020）。因此，當企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，企業(yè)內(nèi)部一些簡單重復的工作將被智能化程序替代，這對傳統(tǒng)工作模式與人力資源構(gòu)成一定的威脅與挑戰(zhàn)（Arntz et al，2016），從而削弱普通員工的薪酬議價能力，使得員工所獲取的薪酬獎勵相對較少，甚至可能因數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低員工薪酬。但隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，普通員工的薪酬獎勵將得到逐步改善。一方面，在程序性業(yè)務決策自動化的同時也會創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，新的就業(yè)崗位通常更青睞于在新崗位上具有相對優(yōu)勢的高技能勞動（Acemoglu和Restrepo，2018）。

當高技能勞動者融入企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營過程后，與設(shè)備資本形成良性的互補關(guān)系，使得設(shè)備資本增長促使技能勞動工資上漲（Krusell 等，2000）。另一方面，數(shù)字化人才隊伍建設(shè)對企業(yè)推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成功至關(guān)重要。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，培養(yǎng)和吸納一批具有數(shù)字技能的人才隊伍，有利于推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級和強化核心競爭優(yōu)勢（戚聿東和肖旭，2020）。當企業(yè)對數(shù)字化人才需求快速增加時，進一步賦予了普通員工更強的議價能力和更多的薪酬獎勵。上述分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型導入期對員工薪酬存在不確定影響，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，員工薪酬將得到逐步改善?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2a：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對普通員工薪酬存在正U 型影響。

假設(shè)2b：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對普通員工薪酬存在線性影響。

通過上述數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管薪酬和員工薪酬的分析表明，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型導入期，企業(yè)高管對推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有突出的戰(zhàn)略性作用，憑借其智力資本價值可以獲得更多的薪酬獎勵。與管理層相比，普通員工在導入期服從于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略框架，不具有推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略性引領(lǐng)作用，并且更容易受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型替代效應的影響，導致普通員工因推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲取的薪酬獎勵相對較少，甚至可能因數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低普通員工薪酬。在此階段，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管和普通員工薪酬獎勵的差異性影響容易拉大企業(yè)內(nèi)部收入不平等。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，企業(yè)需要吸納更多的高技能員工參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進一步賦予了員工更強的薪酬議價能力，使普通員工薪酬獎勵得到逐步改善。與普通員工相比，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，對高管薪酬的影響具有不確定性。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能使高管薪酬漲幅變慢甚至出現(xiàn)下降趨勢：首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進會引發(fā)組織結(jié)構(gòu)變革，削弱管理層權(quán)力，擴大基層權(quán)力；其次，釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型信號有助于增加企業(yè)的市場曝光度，強化市場主體對管理層的行為監(jiān)督；最后，運用數(shù)字化治理模式改善信息不對稱，抑制管理層利用信息不對稱對薪酬變動的“黑箱操縱”。另一方面，若數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管權(quán)力不構(gòu)成威脅和挑戰(zhàn)，憑借其先天的議價優(yōu)勢可以獲得持續(xù)性薪酬獎勵。因此，從實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的較長周期來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型導入期容易加大內(nèi)部收入不平等，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，對高管薪酬的影響具有不確定性。使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響存在非對稱性?；诖?，本文做出如下假設(shè)：

假設(shè)3a：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等存在倒U型非線性影響。

假設(shè)3b：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等存在線性影響。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選擇2009—2020年A股上市公司數(shù)據(jù)為初始研究樣本，數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，公司員工結(jié)構(gòu)源于RESSET 數(shù)據(jù)庫。并對該數(shù)據(jù)進行了如下處理：第一，剔除掉金融類和房地產(chǎn)類上市公司；第二，剔除ST、*ST類上市公司；第三，為提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，本文以“5年連貫”為原則，保留那些至少連續(xù)5年數(shù)據(jù)連續(xù)的樣本；第四，參考張克中等（2021）的做法，剔除管理層平均工資比普通員工平均工資低的公司，因為這類公司披露的高管薪酬可能僅是津貼或者數(shù)據(jù)錯誤；第五，為減少異常值影響，本文對所有微觀層面的連續(xù)變量進行1%和99%的縮尾處理，最終獲得26110個有效樣本。

（二）變量設(shè)定

1. 被解釋變量

企業(yè)內(nèi)部收入不平等（Inequpay）。本文參考楊瑞龍等（2017）與張克中等（2021）的做法，將管理層與普通員工薪酬差距作為衡量企業(yè)內(nèi)部收入不平等的代理變量。具體做法如下：第一，計算管理層平均薪酬。管理層平均薪酬（AMP）等于“董事、監(jiān)事及高管年薪總額”除以管理層規(guī)模，其中管理層規(guī)模是“董事人數(shù)”、“高管人數(shù)”及“監(jiān)事人數(shù)”總和減去“獨立董事人數(shù)”以及“未領(lǐng)取薪酬的董事、監(jiān)事或高管人數(shù)”。由于中國上市公司股權(quán)支付范圍與比例均較小，與張克中等（2021）一致，本文在管理層平均工資的計算中不考慮股權(quán)支付，但在模型中控制管理層持股比例。第二，計算除管理層之外的普通員工平均薪酬。員工平均薪酬（AEP）等于現(xiàn)金流量表中“支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金”減去“董事、監(jiān)事及高管年薪總額”再除以普通員工數(shù)量。第三，計算企業(yè)內(nèi)部收入不平等（Inequpay）。企業(yè)內(nèi)部收入不平等等于管理層平均薪酬與員工平均薪酬比值的對數(shù)。

2. 核心解釋變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digit）。根據(jù)國務院發(fā)展研究中心課題組（2018）的定義，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指利用新一代信息技術(shù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、處理和反饋的閉環(huán)，打破不同層級與不同行業(yè)間的數(shù)據(jù)壁壘，提高行業(yè)整體的運行效率，構(gòu)建全新的數(shù)字經(jīng)濟體系。中國電子技術(shù)標準化研究院（2021）指出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，借助大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)和數(shù)學算法，打通企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)，加強業(yè)務與技術(shù)融合，提升數(shù)字化運營水平，優(yōu)化資源配置，實現(xiàn)管理升級和模式創(chuàng)新，從而達到降本增效的目的，不斷推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。黃麗華等（2021）認為，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指通過信息技術(shù)、計算技術(shù)、通信技術(shù)和鏈接技術(shù)的組合應用，觸發(fā)企業(yè)組織特性的重大變革，并重構(gòu)組織結(jié)構(gòu)、行為及運行系統(tǒng)的過程。結(jié)合上述定義，本文認為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)借助大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)手段與企業(yè)原有生產(chǎn)經(jīng)營流程相結(jié)合，不斷推進企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的過程。本文主要參考趙宸宇等（2021）的做法，采用文本分析法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標。

在基準回歸中，主要參考趙宸宇等（2021）的做法建立表1 所示的數(shù)字化詞典。從數(shù)字技術(shù)應用、互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式、智能制造、現(xiàn)代信息系統(tǒng)四個維度構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫。通過 python爬蟲功能歸集整理了上海交易所和深圳交易所全部 A 股上市企業(yè)的年度報告，通過Java? PDFbox庫提取所有文本內(nèi)容，以此作為數(shù)據(jù)池供后續(xù)的特征詞篩選。最后，基于形成的數(shù)據(jù)池，根據(jù)詞庫中的特征詞進行搜索、匹配和詞頻計數(shù)，進而分類歸集關(guān)鍵技術(shù)方向的詞頻并形成最終加總詞頻，以總詞頻數(shù)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。穩(wěn)健性分析中，本文參考吳非等（2021）的做法更換數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫，從人工智能（Artificial Intelligence）、區(qū)塊鏈（Blockchain）、云計算（Cloud Computing）、大數(shù)據(jù)（Big Data）以及數(shù)字技術(shù)應用五個維度構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫，將企業(yè)年報中出現(xiàn)的五個不同維度數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻進行加總，形成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的量化指標。

圖1報告了上市公司2009—2020年四個維度數(shù)字化轉(zhuǎn)型變化趨勢。從圖中可以看出，2015 年是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的分水嶺。2009—2015年期間，上市公司整體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相對較小，其中信息系統(tǒng)方向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型力度相對較大，其次是智能制造方向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式和數(shù)字技術(shù)應用處于相對較低水平。2015年李克強總理在政府工作報告中首次提出“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃，提出“制定‘互聯(lián)網(wǎng)+行動計劃，推動移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等與現(xiàn)代制造業(yè)結(jié)合，促進電子商務、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展，引導互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)拓展國際市場”。結(jié)合圖1 可以看出，2015—2020年期間，在政府的大力支持下，上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型迎來新的發(fā)展機遇期，整體上呈現(xiàn)出快速增長趨勢，尤其是智能制造和數(shù)字技術(shù)應用方向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型表現(xiàn)最為突出。

3. 控制變量

為了盡可能克服遺漏變量的影響，本文參考柳光強和孔高文（2018）、張克中等（2021）的做法，控制了一系列可能影響企業(yè)內(nèi)部收入不平等的微觀變量和宏觀變量。在企業(yè)微觀層面上，本文控制了公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、現(xiàn)金流比率（Cashflow）、營業(yè)收入增長率（Growth）、獨立董事比例（Indep）、兩職合一（Dual）、第一大股東持股比例（Top1）、管理層持股比例（Mshare）、董事會人數(shù)（Board）、托賓Q 值（TobinQ）、公司年齡（FirmAge）、企業(yè)性質(zhì)（SOE）。在宏觀層面上，公司所在省份經(jīng)濟發(fā)展狀況客觀上會影響企業(yè)的盈利水平，進一步影響到企業(yè)內(nèi)部收入不平等，因此，本文在宏觀層面上控制了公司所在省份實際GDP。最后，本文還在模型中引入省份（Province）、年度（Year）和行業(yè)（Industry）虛擬變量來控制省份、時間和行業(yè)效應。本文主要變量如表2 所示。

（三）描述性統(tǒng)計

表3報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中，企業(yè)內(nèi)部收入不平等對數(shù)的均值和標準差分別為1.3166和0.5975，最小值和最大值間差距較大，表明企業(yè)內(nèi)部收入不平等存在較大差異性。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對數(shù)的均值和標準差分別為2.2634和1.2461，最小值為0，最大值為6.3172，同樣表明不同企業(yè)間數(shù)字化程度具有較大差異。

四、實證結(jié)果分析

（一）基準回歸分析

為了檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高管薪酬、員工薪酬以及內(nèi)部收入不平等間的關(guān)系，本文參考胡海峰等（2020）的做法構(gòu)建如下計量模型：

在模型（1）-（3）中被解釋變量分別為高管平均薪酬（AMP）、員工平均薪酬（AEP）以及內(nèi)部收入不平等（Inequpay）。解釋變量均為企業(yè)數(shù)字化水平（Digit）及其二次項（Digit2）。Control為系列可能影響高管平均薪酬（AMP）、員工平均薪酬（AEP）以及內(nèi)部收入不平等（Inequpay）的特征變量，詳細定義見表2。參考徐燦宇等（2021）的做法，在模型（1）-（3）中均加入了省份固定效應（Province）、行業(yè)固定效應（Industry）和年份固定效應（Year）。

表4報告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高管薪酬的回歸結(jié)果。第（1）列僅控制了省份、行業(yè)和年份虛擬變量；第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上加入反映公司特質(zhì)的四個控制變量；第（3）列進一步加入全部控制變量集。第（1）-（3）列的結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管薪酬的一次項回歸系數(shù)顯著為正，二次項回歸系數(shù)顯著為負，均通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗。通過計算，第（1）-（3）列二次型曲線的拐點值分別為5.3、3.9和4.3，恰好落在本文研究樣本區(qū)間[0，6.3]內(nèi)。為了進一步驗證倒U 型關(guān)系是否具有解釋力，檢驗結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高管薪酬關(guān)系的斜率呈現(xiàn)先正（0.06，p<0.01）后負（-0.028，p<0.01）的特征，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的極值點為4.3。并且倒U型關(guān)系整體檢驗的P 值為0.023<0.05，因此足以拒絕虛無假設(shè)，認為自變量和因變量間存在顯著的倒U 型關(guān)系①。上述分析表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管薪酬存在顯著的倒U 型影響，本文假設(shè)1a 成立。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，通過引發(fā)組織結(jié)構(gòu)變革削弱高管權(quán)力、改善信息不對稱以及強化市場監(jiān)督等方式對高管薪酬起到抑制作用，使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管薪酬存在顯著的倒U型影響。

表5報告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與員工薪酬的回歸結(jié)果。第（1）列回歸結(jié)果顯示，一次項系數(shù)顯著為正，二次項系數(shù)顯著為負，該二次型曲線的拐點值為6.2，與數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標最大值6.3比較接近，且未通過測試檢驗，說明在不加入其他控制變量的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與員工薪酬間不存在二次型關(guān)系。第（2）-（3）列回歸結(jié)果顯示，Digit2 系數(shù)均未通過統(tǒng)計意義上的顯著性檢驗，Digit 的回歸系數(shù)大于零，均在1%的水平上顯著。第（1）-（3）列回歸結(jié)果均表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對員工薪酬存在顯著的線性影響，對員工薪酬具有持續(xù)性推動作用，假設(shè)2b成立。

表6 報告了模型（3）中“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型—內(nèi)部收入不平等”的核心檢驗結(jié)果。第（1）列僅控制了省份、行業(yè)和年份虛擬變量，Digit 的系數(shù)為0.084 9，Digit2 的系數(shù)為-0.008 7，均通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗。第（2）列加入了反映公司特質(zhì)的控制變量，一次項系數(shù)為0.0282，通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗，二次項系數(shù)為-0.004 5，在5%的水平上顯著。第（3）列在第二列的基礎(chǔ)上加入剩余控制變量集，Digit 系數(shù)顯著為正，Digit2 系數(shù)顯著為負，均在1%的水平上顯著。進一步計算第（1）-（3）列三條二次型曲線的拐點值分別為4.9、3.2 和3.1，均落在本文研究樣本區(qū)間[0，6.3]之內(nèi)，且通過測試倒U 型關(guān)系檢驗。上述回歸分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等存在顯著的倒U 型影響，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進有利于抑制內(nèi)部收入不平等程度，本文假設(shè)3a 成立。

進一步分析第（3）列倒U 型曲線拐點兩側(cè)樣本分布特征，拐點左側(cè)有18265 個樣本觀測值，即有75%的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型擴大了企業(yè)內(nèi)部收入不平等，說明當前階段我國上市公司整體數(shù)字化水平偏低，數(shù)字化轉(zhuǎn)型擴大了企業(yè)內(nèi)部收入不平等。有6116 個樣本分布在拐點右側(cè)，即有25%的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效發(fā)揮抑制企業(yè)內(nèi)部收入不平等的重要作用。拐點兩側(cè)樣本分布特征表明，當前階段我國上市公司整體數(shù)字化水平偏低，數(shù)字化轉(zhuǎn)型擴大了企業(yè)內(nèi)部收入不平等，僅有接近25%的上市公司推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效調(diào)節(jié)企業(yè)高管與員工間的收入分配結(jié)構(gòu)，從而發(fā)揮抑制內(nèi)部收入分配不平等的重要作用。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1. 延長觀測窗口

考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等的影響可能存在時間滯后性，本文延長了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)內(nèi)部收入不平等的時間考察窗口，在表7 第（1）-（3）列中，將核心解釋變量進行了滯后1-3 期處理。第（1）列中數(shù)字化轉(zhuǎn)型滯后1 階對內(nèi)部收入不平等的系數(shù)為0.029 3，數(shù)字化轉(zhuǎn)型滯后1階平方項的回歸系數(shù)為-0.0055，均通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗。第（2）列和第（3）列的一次項顯著為正，二次項顯著為負，均在5%的水平上顯著。三條二次型曲線的拐點分別為2.7、2.3和2.4，均落在本文研究樣本區(qū)間[0，6.3]之內(nèi)，并且通過測試倒U 型關(guān)系檢驗。上述分析表明，在考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等的滯后效應后，兩者間的倒U 型關(guān)系依然成立，進一步證明了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等的倒U 型影響具有穩(wěn)健性。

2. 替換解釋變量

為了進一步驗證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部收入不平等間的倒U 型關(guān)系，本文采用以下兩種方式更換解釋變量對模型（3）進行重新估計。第一，更換數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫。參考吳非等（2021）的做法，從人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)以及數(shù)字技術(shù)應用等5 個維度構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫，將不同維度詞頻加總作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的量化指標。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型口徑分解。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，借助大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)和數(shù)學算法提升數(shù)字化運營水平，以達到優(yōu)化資源配置、推動企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的目的。不是指某一項技術(shù)的投入使用，而是包含一系列技術(shù)特征的譜系概念。為了更進一步精確研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響，本文將基準回歸中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型拆分為不同的底層應用技術(shù)，具體劃分為數(shù)字技術(shù)應用、互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式、智能制造、現(xiàn)代信息系統(tǒng)四個子指標。

表8第（1）列報告了更換詞庫后的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部收入不平等的回歸結(jié)果。一次項系數(shù)為正，二次項系數(shù)為負，均通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗，該二次型曲線的拐點為1.48，恰好落在樣本區(qū)間[0，6.07]內(nèi)，并且通過測試倒U型關(guān)系檢驗。說明更換數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫后，沒有改變企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部收入不平等間的倒U型關(guān)系。進一步比較基準回歸和更換詞庫后兩條倒U 型曲線拐點值的分布特征，前者的拐點值為3.1，接近全樣本75%的分位數(shù)，后者的拐點值為1.48，接近全樣本72%的分位數(shù)。由此可見，兩條倒U 型曲線具有相似的樣本分布特征。上述分析表明，更換數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等存在顯著的倒U 型影響，進一步佐證了本文基本結(jié)論具有穩(wěn)健性。

第（2）-（5）列報告了數(shù)字技術(shù)應用、互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式、智能制造、現(xiàn)代信息系統(tǒng)四個不同口徑數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)內(nèi)部收入不平等的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)應用、互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式、智能制造與企業(yè)內(nèi)部收入不平等的一次項回歸系數(shù)顯著為正，二次項回歸系數(shù)顯著為負（均在1%的水平上顯著）。以上三個不同口徑數(shù)字化轉(zhuǎn)型對應的三條二次型曲線的拐點值分別為1.2、2.1和2.6，均在本文研究的樣本區(qū)間[0，6.3]內(nèi)，并且均通過測試倒U 型關(guān)系檢驗。表明企業(yè)內(nèi)部以數(shù)字技術(shù)應用、互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式、智能制造為代表的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部收入不平等間存在顯著的倒U 型關(guān)系。但是現(xiàn)代信息系統(tǒng)與企業(yè)內(nèi)部收入不平等的一次項系數(shù)與二次項系數(shù)均未通過統(tǒng)計意義上的顯著性檢驗，表明現(xiàn)代信息系統(tǒng)的應用對企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響相對較小，未呈現(xiàn)出顯著的倒U 型關(guān)系。可能原因在于現(xiàn)代信息系統(tǒng)主要指企業(yè)通過信息網(wǎng)絡、信息軟件等技術(shù)應用實現(xiàn)信息共享，使企業(yè)內(nèi)部信息交流渠道更加暢通，運轉(zhuǎn)更加協(xié)調(diào)。由此可見，企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)代信息系統(tǒng)為代表的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不會對員工產(chǎn)生直接替代效應或者改變員工結(jié)構(gòu)，使得現(xiàn)代信息系統(tǒng)的應用對企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響較小。

3. 備選被解釋變量

備選被解釋變量是本文關(guān)心的核心被解釋變量，本部分利用企業(yè)內(nèi)部收入不平等的替代衡量方式進行穩(wěn)健性檢驗：（1）使用高管平均薪酬與員工平均薪酬差值的對數(shù)衡量企業(yè)內(nèi)部收入不平等；（2）使用公司前三名高管平均薪酬與員工平均薪酬的比值，然后取對數(shù)作為企業(yè)內(nèi)部收入不平等的衡量方式；（3）高管與員工的薪酬差距存在于同一公司內(nèi)部高管與普通員工之間，也可能存在于同一行業(yè)內(nèi)管理層之間和員工之間。因此，本文參考Kulik 和Ambrose（1992）關(guān)于薪酬差距的衡量方式，構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部收入不平等的替代變量，具體做法如下：

上式（4）中MPP 表示管理層薪酬溢價，是管理層平均薪酬（AMP）與同行業(yè)年度中位數(shù)的比值，反映了薪酬在同行業(yè)不同企業(yè)管理層之間的比較，具體定義見（5）式；EPP 表示普通員工薪酬溢價，是普通員工薪酬（AEP）與同行業(yè)年度中位數(shù)的比值，反映了薪酬在同行業(yè)不同企業(yè)普通員工之間的比較，具體定義見（6）式；IPG 表示行業(yè)薪酬差距，是同行業(yè)管理層平均薪酬中位數(shù)與普通員工平均薪酬中位數(shù)的比值。上述三種內(nèi)部收入不平等衡量方式的回歸結(jié)果如表9 所示。

表9中第（1）列被解釋變量為高管平均薪酬與員工平均薪酬差值的對數(shù)；第（2）列被解釋變量為前三名高管平均薪酬與員工平均薪酬比值的對數(shù)；第（3）列被解釋變量為考慮行業(yè)因素后的企業(yè)內(nèi)部收入不平等。更換不同的被解釋變量后，（1）-（3）列回歸結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型一次項回歸系數(shù)顯著為正，二次項回歸系數(shù)顯著為負，三條二次型曲線的拐點值分別為4.1、3.7 和3.1，與本文樣本研究區(qū)間[0， 6.3]相符合，并且均通過測試倒U 型關(guān)系檢驗。表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)內(nèi)部收入不平等間存在顯著的倒U 型關(guān)系，進一步佐證了本文基本結(jié)論具有穩(wěn)健性。

4. 內(nèi)生性討論

在上述研究中，通過基準回歸分析和多種穩(wěn)健性檢驗基本證明了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)內(nèi)部收入不平等間存在顯著的倒U 型關(guān)系，但該結(jié)論可能面臨樣本選擇和互為因果的內(nèi)生性挑戰(zhàn)。第一，采用Heckman 兩步法和PSM 方法處理樣本選擇的內(nèi)生性問題。一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標是通過披露的年報進行構(gòu)造的，若年報中沒有出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞，視為沒有數(shù)字化。但是企業(yè)在實際運營中可能進行了數(shù)字化，卻未在年報中進行披露。因此，研究樣本可能存在自選擇的內(nèi)生性問題。本文采用Heckman 兩階段法對可能存在的樣本自選擇問題進行檢驗，根據(jù)企業(yè)當年數(shù)字化水平是否大于零設(shè)置虛擬變量，代入第一階段的Probit 回歸模型中，利用此階段的結(jié)果計算出逆米爾斯比率（IMR），并將其作為控制變量代入Heckman 第二階段模型進行擬合。另一方面，上述研究的基本結(jié)論是數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)內(nèi)部收入不平等存在倒U 型關(guān)系，但是該倒U 型關(guān)系可能受到拐點左右兩側(cè)樣本選擇的影響。基于此，參考胡海峰等（2020）的做法，以數(shù)字化是否超過拐點作為匹配標準（PSM），將位于倒 U 型曲線拐點右側(cè)的公司設(shè)為實驗組，并與位于倒U 型曲線拐點左側(cè)的公司進行匹配。具有相同財務特征和經(jīng)營狀況的公司在當年數(shù)字化程度的樣本作為對照組。Heckman 兩步法和PSM 的估計結(jié)果如表10第（1）-（2）列所示。

第二，為了解決反向因果導致的內(nèi)生性問題，本文采用工具變量法對基準回歸進行重新估計。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過對高管和員工薪酬獎勵的非對稱性影響，從而形成與內(nèi)部收入不平等間的倒U 型關(guān)系。另一方面，由于公司內(nèi)部“委托—代理”問題的存在，委托人選擇將高管薪酬與企業(yè)績效掛鉤以緩解“委托—代理”問題，可能通過提升高管薪酬鼓勵其推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，導致了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和內(nèi)部收入不平等間可能存在反向因果關(guān)系。本文選擇同行業(yè)中其他企業(yè)的平均數(shù)字化水平（Digit_IV1）及其平方項作為工具變量進行2SLS 估計。作為工具變量的穩(wěn)健性分析，選擇同省份其他企業(yè)平均數(shù)字化水平（Digit_IV2）及其平方項作為工具變量進行2SLS 估計。一方面，同行業(yè)和同省份其他企業(yè)的數(shù)字化水平與該企業(yè)的數(shù)字化水平相關(guān)，滿足工具變量相關(guān)性條件；另一方面，同行業(yè)和同省份其他企業(yè)的數(shù)字化水平不會直接影響到企業(yè)內(nèi)部收入不平等，滿足工具變量外生性的條件，因此，工具變量選取有效。2SLS 估計結(jié)果如表10 第（3）-（4）列所示。

第（1）列報告了Heckman 兩階段回歸的結(jié)果，逆米爾斯比率（IMR）通過1%的統(tǒng)計顯著性檢驗，說明樣本選擇確實存在內(nèi)生性問題，一次項系數(shù)顯著為正，二次項系數(shù)顯著為負，均在1%的水平上顯著。第（2）列報告了PSM 回歸結(jié)果，一次項系數(shù)大于零，通過了5%的統(tǒng)計顯著性檢驗；二次項系數(shù)小于零，通過了10%的統(tǒng)計顯著性檢驗。第（3）列報告了以行業(yè)均值作為工具變量的檢驗結(jié)果，Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計量在1%的水平上顯著，拒絕工具變量識別不足的原假設(shè)；Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計量（765.141）大于Stock-Yogo 弱工具變量識別F 檢驗在10%顯著性水平上的臨界值，拒絕弱工具變量的原假設(shè)，表明本文選取的工具變量是合理可靠的。第（4）列報告了以省份均值作為工具變量的檢驗結(jié)果，Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計量在1%的水平上顯著，拒絕工具變量識別不足的原假設(shè)；Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計量（210.414）大于Stock-Yogo 弱工具變量識別F 檢驗在10%顯著性水平上的臨界值，拒絕弱工具變量的原假設(shè)，表明本文選取的工具變量是合理可靠的。并且第（3）列和第（4）列一次項系數(shù)均顯著為正，二次項系數(shù)均顯著為負。以上回歸結(jié)果均表明在考慮內(nèi)生性對基本結(jié)論的影響后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)內(nèi)部收入不平等間呈現(xiàn)出顯著的倒U型關(guān)系，進一步佐證了本文基本結(jié)論具有穩(wěn)健性。

（三）異質(zhì)性分析

上述研究中主要分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)內(nèi)部收入不平等間的基本關(guān)系，但從整體回歸中無法體現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同類型企業(yè)內(nèi)部收入不平等的差異化影響。基于此，本文進一步按照上市公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和所處行業(yè)要素密集度進行異質(zhì)性分析，檢驗不同體制和不同行業(yè)要素密集度下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等的差異性影響。第一，按照企業(yè)是否屬于國有控股分為國有企業(yè)和民營企業(yè)。第二，借鑒魯桐和黨?。?014）的做法，按行業(yè)的要素密集情況對行業(yè)進行分類，最終將21 個行業(yè)劃分為資本密集型、技術(shù)密集型和勞動密集型。異質(zhì)性檢驗結(jié)果如表11所示。

表11 第（1）-（2）列回歸結(jié)果表明，國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等不存在顯著的倒U 型影響。民營企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等存在顯著的倒U 型影響，該倒U 型曲線的拐點為2.6，接近全樣本63%的分位數(shù)，并且通過測試倒U 型關(guān)系檢驗。國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等影響較小的可能原因分析如下。第一，國有企業(yè)薪酬制度受行政干預、總量調(diào)節(jié)和企業(yè)文化等因素的影響，市場化程度較低，高管薪酬增長受限（張克中等，2021）。第二，國有企業(yè)管理具有明顯的行政屬性，國企崗位的編制優(yōu)勢賦予了普通員工更強的議價能力。第三，由于中國曾受到計劃經(jīng)濟體制的影響，國有企業(yè)與員工的雇傭關(guān)系更趨向于“行政性”的契約關(guān)系，收入分配制度也較多采取共享式的平均主義（Qian，1996）。

民營企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等存在顯著倒U 型影響的可能原因如下。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型導入期，民營企業(yè)員工缺乏編制保護，更容易受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型替代效應的影響，進一步削弱了員工的薪酬議價能力。與普通員工相比，民營企業(yè)的市場化運行機制對高管薪酬漲幅約束較小，憑借其對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略性引領(lǐng)作用和先天的議價優(yōu)勢可以獲得更多的薪酬獎勵。另一方面，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，與國有企業(yè)相比，民營企業(yè)組織結(jié)構(gòu)相對靈活，更容易受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的外生沖擊，使組織結(jié)構(gòu)更偏向于扁平化和網(wǎng)絡化，從而推動組織削弱高管權(quán)力和薪酬議價能力。此外，民營企業(yè)面臨較大的市場競爭、具有更強的數(shù)字化動機，需要吸納更多的高技能人才參與推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進賦予了民營企業(yè)員工更強的薪酬議價能力。上述分析表明，民營企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型導入期對高管和員工薪酬獎勵的非對稱性影響更容易加大內(nèi)部收入不平等。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，高管薪酬漲幅變慢甚至出現(xiàn)下降趨勢，同時，員工薪酬獎勵得到逐步改善，使得內(nèi)部收入不平等有所緩解甚至出現(xiàn)下降的變化趨勢，從而導致民營企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部收入不平等間存在顯著的倒U 型關(guān)系。

表11第（3）-（5）列分別對應資本密集型、技術(shù)密集型和勞動密集型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部收入不平等的回歸結(jié)果。其中第（4）列結(jié)果顯示，技術(shù)密集型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)內(nèi)部收入不平等存在顯著的倒U 型關(guān)系，進一步計算該二次型曲線的拐點為2.3，并且通過測試倒U 型關(guān)系檢驗，表明該倒U 型曲線能夠有效解釋技術(shù)密集型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部收入不平等間的倒U 型關(guān)系。第（3）列和第（5）列的回歸結(jié)果顯示，資本密集型和勞動密集型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等不存在顯著的倒U 型影響。技術(shù)密集型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等存在顯著倒U 型影響的可能原因在于，技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)是介于勞動密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè)之間的一種經(jīng)濟類型的產(chǎn)業(yè)部門，屬于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門，在人員結(jié)構(gòu)上存在大量的中高技能勞動者，缺乏低技能勞動者。數(shù)字化技術(shù)的智能化屬性在短期內(nèi)會降低中等技能勞動者需求（Acemoglu 和Restrepo，2018），進一步降低了技術(shù)密集型企業(yè)員工的議價能力，從而拉大企業(yè)內(nèi)部收入不平等程度。從長期來看，依靠技術(shù)獲取競爭優(yōu)勢是技術(shù)密集型企業(yè)的突出特征，自身具有較強的數(shù)字化轉(zhuǎn)型動機，需要依靠大量的高技能人才持續(xù)推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功，進一步強化了員工的薪酬談判能力，使得技術(shù)密集型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在長期內(nèi)對員工薪酬具有較大的提升作用。

（四）職工監(jiān)事的調(diào)節(jié)效應

我國1993年頒布及之后修訂的《公司法》規(guī)定，監(jiān)事會中職工代表的比例不得低于三分之一。職工監(jiān)事代表普通員工的集體利益，主要職責是發(fā)揮職工民主監(jiān)督作用，根據(jù)法律、法規(guī)對企業(yè)財務活動及企業(yè)負責人的經(jīng)營管理行為進行監(jiān)督。理論上，職工監(jiān)事通過發(fā)揮監(jiān)督作用，能夠起到約束高管薪酬、抑制企業(yè)內(nèi)部收入不平等的重要作用（Jaumotte 和Buitron，2015）。但是我國的職工監(jiān)事制度普遍不被社會看好（劉銀國，2010）。職工監(jiān)事的存在并未有效抑制管理層權(quán)力，其設(shè)置存在“形式化”問題，沒有真正發(fā)揮抑制內(nèi)部收入不平等的重要作用（楊瑞龍等，2017）。但是張克中等（2021）認為員工監(jiān)事能夠有效抑制稅收優(yōu)惠對公司內(nèi)部收入不平等的影響。以上分析表明我國職工監(jiān)事的作用存在爭議?；诖?，本文參考吳偉偉和張?zhí)煲唬?021）的做法，構(gòu)建模型（8）檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，職工監(jiān)事對高管薪酬和內(nèi)部收入不平等的調(diào)節(jié)作用。

模型（8）中被解釋變量Y 分別表示高管薪酬（AMP）和企業(yè)內(nèi)部收入不平等（Inequpay），Emsuper 表示企業(yè)職工監(jiān)事人數(shù)，本文重點關(guān)注β2 的符號和顯著性水平。

表12第（1）-（2）列報告了模型（8）的檢驗結(jié)果。加入職工監(jiān)事（Emsuper）與數(shù)字化（Digit）的交乘項后，沒有改變企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管薪酬和內(nèi)部收入差距的倒U 型影響，并且在第（1）列中Digit2×Emsuper 的系數(shù)為0.0049，通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗，第（2）列中Digit2×Emsuper的系數(shù)顯著為正（0.0038，p<0.05），說明職工監(jiān)事對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高管薪酬以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型和內(nèi)部收入不平等的倒U 型關(guān)系具有顯著的調(diào)節(jié)作用，職工監(jiān)事的增加能夠壓縮數(shù)字化轉(zhuǎn)型和管理層平均薪酬以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型和內(nèi)部收入不平等的倒U 型曲線。具體而言，當數(shù)字化水平小于極值點時，職工監(jiān)事人數(shù)的增加，可以有效抑制管理層平均薪酬過快增長，從而發(fā)揮抑制內(nèi)部收入不平等的作用。可能原因在于數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了內(nèi)部信息傳遞效率、改善了信息傳遞質(zhì)量。職工監(jiān)事可以利用有效信息行使監(jiān)督權(quán)力，降低管理層對職工監(jiān)事的威懾力，從而起到約束管理層薪酬過快增長、抑制企業(yè)內(nèi)部收入不平等的重要作用。

五、研究結(jié)論與政策建議

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為推動微觀經(jīng)濟主體實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑，近年來成為政、學、業(yè)三界共同關(guān)注的熱點問題（吳非等，2021）。本文就企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響展開研究，借助中國滬深兩市A 股上市企業(yè)2009—2020 年數(shù)據(jù)，通過python 爬蟲技術(shù)和文本分析方法構(gòu)造全面反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的量化指標，實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)內(nèi)部收入不平等的關(guān)系。本文的主要結(jié)論如下：

第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高管薪酬具有顯著的倒U 型影響，對員工薪酬具有顯著的線性影響。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過對高管和員工薪酬的差異性影響形成了與內(nèi)部收入不平等間的倒U 型關(guān)系。整體樣本中有25%的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效發(fā)揮抑制企業(yè)內(nèi)部收入不平等的重要作用，而75%的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型進一步加大了企業(yè)內(nèi)部收入不平等。這一結(jié)果在通過工具變量回歸、Heckman 兩步法和PSM 傾向匹配以及多種穩(wěn)健性分析后保持穩(wěn)健。第三，通過異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響存在顯著的體制差異，對國有企業(yè)內(nèi)部收入不平等不存在顯著影響，對民營企業(yè)內(nèi)部收入不平等存在顯著的倒U 型影響；按照行業(yè)要素密集度進行異質(zhì)性分析后發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)密集型企業(yè)的內(nèi)部收入不平等存在顯著的倒U 型影響，對資本密集型和勞動密集型企業(yè)的內(nèi)部收入不平等不存在顯著影響；現(xiàn)職工監(jiān)事數(shù)量的增加有利于約束管理層薪酬過快增長，從而發(fā)揮抑制內(nèi)部收入不平等的作用。

本文具有以下政策啟示：第一，企業(yè)在加快推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，應充分重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部收入不平等的調(diào)節(jié)作用。針對性設(shè)計合理的薪酬激勵制度和薪酬監(jiān)督制度，確保管理層積極推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時嚴防薪酬過快增長，從而加大企業(yè)內(nèi)部收入不平等。同時，充分利用數(shù)字化的信息優(yōu)勢改善企業(yè)信息質(zhì)量，緩解企業(yè)與外界的信息不對稱，加強市場監(jiān)督，有利于形成對管理層薪酬的外在監(jiān)督效應，從而發(fā)揮抑制內(nèi)部收入不平等的作用。第二，政府在鼓勵企業(yè)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時，應當高度關(guān)注企業(yè)內(nèi)部收入不平等現(xiàn)象，以正式法律法規(guī)約束管理層薪酬過快增長，讓管理層和和普通員工共享企業(yè)發(fā)展紅利，為實現(xiàn)全社會共同富裕奠定微觀基礎(chǔ)。第三，政府應當高度重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型的替代效應，為企業(yè)下崗職工組織公益性轉(zhuǎn)崗培訓，規(guī)避數(shù)字化轉(zhuǎn)型引發(fā)的“技術(shù)性失業(yè)”風險。積極引導中低技能勞動者與數(shù)字資本有機結(jié)合，提升中低技能勞動者的議價能力。