廖紅偉 王馨悅

一、引言

黨的二十大報告明確提出要“以中國式現(xiàn)代化全面推進中華民族偉大復興”①習近平：《高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現(xiàn)代化國家而團結(jié)奮斗——在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會上的報告》，《人民日報》2022 年10 月26 日，第1 版。。中國式現(xiàn)代化要求不斷提高勞動收入在經(jīng)濟增加值中的比重，做到發(fā)展成果由全體人民共建共享，實現(xiàn)全體人民共同富裕。收入分配是經(jīng)濟發(fā)展過程中的重要問題，收入分配結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和完善對經(jīng)濟高質(zhì)量以及可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要②張?zhí)N萍、趙建、葉丹：《新中國70 年收入分配制度改革的基本經(jīng)驗與趨向研判》，《改革》2019 年第12 期。。中國式現(xiàn)代化要依靠推動全體人民共同富裕來實現(xiàn)③白暴力：《中國式現(xiàn)代化是全體人民共同富裕的現(xiàn)代化》，《當代經(jīng)濟研究》2023 年第1 期。，加快形成合理的收入分配格局，對實現(xiàn)共同富裕至關(guān)重要。黨的二十大報告還指出要“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”④習近平：《高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現(xiàn)代化國家而團結(jié)奮斗——在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會上的報告》，《人民日報》2022 年10 月26 日，第1 版。。推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展的重要著力點。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新、推動高質(zhì)量發(fā)展的同時，也對企業(yè)內(nèi)部勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)和收入份額產(chǎn)生重要影響。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個顯著結(jié)果是機器可讀信息及數(shù)字數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上的指數(shù)式增長，數(shù)據(jù)要素成為重要的生產(chǎn)要素。企業(yè)的創(chuàng)新水平可以體現(xiàn)為技術(shù)的應用表現(xiàn)，若企業(yè)的創(chuàng)新與吸收能力較高，那么借助于數(shù)字化技術(shù)，能夠減少一些業(yè)務的負面產(chǎn)出和成本損耗①房宏琳、楊思瑩：《金融科技創(chuàng)新與城市環(huán)境污染》，《經(jīng)濟學動態(tài)》2021 年第8 期。，能明顯提升收益；數(shù)字化轉(zhuǎn)型是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)鍵一環(huán)，其核心目標是提升公司運行效率，優(yōu)化已有組織結(jié)構(gòu)，完成數(shù)字經(jīng)濟體系的建造，使產(chǎn)業(yè)能夠高質(zhì)量發(fā)展。

然而，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展也使人們開始擔憂就業(yè)問題和收入分配問題，許多人擔心人工智能系統(tǒng)（AI）將取代人類工人②Arrieta-Ibarra I.， Goff L.， Jiménez-Hernández D.， et al.，“Should We Treat Data as Labor？ Moving Beyond ‘Free’”， AEA Papers and Proceedings， 2018， 108， pp. 38-42.。一方面，技術(shù)顛覆雖然會導致就業(yè)轉(zhuǎn)變，但勞動收入份額在很大程度上是保持不變的，甚至呈增長趨勢③Autor D. H.， “Why Are There Still So Many Jobs？ The History and Future of Workplace Automation”， Journal of Economic Perspectives， 2015， 29（3）， pp. 3-30.。在宏觀層面上，迅速發(fā)展的數(shù)字化可能帶來經(jīng)濟的大分化；在微觀層面上，數(shù)字技術(shù)作為勞動工具進入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，在提高勞動生產(chǎn)率的同時也降低了勞動時間④朱方明、賈卓強：《平臺經(jīng)濟的數(shù)字勞動內(nèi)涵與價值運動分析》，《內(nèi)蒙古社會科學》2022 年第3 期。。數(shù)字化突出了勞動者自身價值的重要性，對于擁有特殊技能或接受過符合社會發(fā)展需求教育的勞動者，他們可以利用技術(shù)去為企業(yè)創(chuàng)造更多價值，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)也更傾向于雇傭這類高技能員工⑤⑥陳夢根、周元任：《數(shù)字化對企業(yè)人工成本的影響》，《中國人口科學》2021 年第4 期。，然而，對于僅掌握“普通”技能且能力一般的勞動者來說，他們將更可能會被機器人、計算機及數(shù)字技術(shù)所替代，因為機器的勞動生產(chǎn)率更高⑦⑧⑨劉曉莉、許艷麗：《技能偏好型技術(shù)進步視閾下人工智能對技能人才就業(yè)的影響》，《中國職業(yè)技術(shù)教育》2018 年第15 期。，這促使了人力資本結(jié)構(gòu)的升級，勞動收入份額的提高。但是不同企業(yè)勞動力調(diào)整成本具有異質(zhì)性⑩曾慶生、陳信元：《國家控股、超額雇員與勞動力成本》，《經(jīng)濟研究》2006 年第5 期。，在一定程度上會影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果。

另一方面，數(shù)字經(jīng)濟對于勞動收入的增長具有一定的負面效應。宋光茂在凱恩斯等人對失業(yè)問題的分析框架之上，進一步引入了技術(shù)進步因素，發(fā)現(xiàn)提升勞動生產(chǎn)力的根本在于技術(shù)創(chuàng)新，但這也產(chǎn)生了剩余勞動?宋光茂：《我國企業(yè)創(chuàng)新的失業(yè)陷阱與創(chuàng)新戰(zhàn)略選擇》，《經(jīng)濟學家》1992 年第5 期。。Ergül 和 G?ksel 構(gòu)建了一個動態(tài)隨機一般均衡模型，其中包括人力資本與物質(zhì)資本的積累方程，并將其作為基礎(chǔ)，分析在國民收入中勞動收入份額所受到的技術(shù)發(fā)展的影響?Ergül ?.， G?ksel T.， “The Effects of Technological Development on the Labor Share of National Income”， Economic Modelling，2020， 87， pp. 158-171.。結(jié)果表明，生產(chǎn)過程自動化水平越高，勞動收入份額就會越低。王永欽和董雯利用微觀層面制造業(yè)企業(yè)機器人應用數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)機器人應用對企業(yè)的工資水平影響不大，但會加大勞動力需求的替代效應，最終導致勞動收入份額下降?王永欽、董雯：《機器人的興起如何影響中國勞動力市場？——來自制造業(yè)上市公司的證據(jù)》，《經(jīng)濟研究》2020 年第10 期。。

本文構(gòu)建了一個數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過工資率和勞動生產(chǎn)率影響勞動收入份額的理論模型，分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響勞動收入份額的內(nèi)在機制，在理論層面對勞動收入報酬變化機制的相關(guān)研究進行了補充，也為如何利用數(shù)字經(jīng)濟提高勞動收入占比，使收入分配格局具有合理性，以及為共同富裕的實現(xiàn)提供了全新的研究視角。本文的邊際貢獻在于：（1）現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟或數(shù)字技術(shù)影響勞動收入份額的研究，主要側(cè)重于宏觀層面，本文利用2012—2020 年滬深A 股上市公司數(shù)據(jù)，豐富和拓展了勞動收入份額影響因素的微觀研究。（2）已有研究多是探討某一類數(shù)字技術(shù)（如人工智能、機器人等）如何影響勞動收入份額，本文從組織、技術(shù)、人力、成果四個維度，創(chuàng)新性地構(gòu)建了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標體系，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額的影響。（3）本文構(gòu)建了CES 生產(chǎn)函數(shù)，其中包含數(shù)字化轉(zhuǎn)型因素，并從理論層面推導出了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額的作用方向，不同于以往只從定性角度對二者之間關(guān)系的探討。共同富裕是中國式現(xiàn)代化區(qū)別于其他國家現(xiàn)代化的重要特征。通過深入分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額的影響，對用數(shù)字技術(shù)提高勞動收入占比有參考意義，為改革收入分配制度、實現(xiàn)全體人民共同富裕提供了理論與實證依據(jù)，這在當前推進中國式現(xiàn)代化、構(gòu)建新發(fā)展格局的背景下顯得尤為重要。

二、理論機制與研究假說

勞動收入份額與企業(yè)經(jīng)營決策密切相關(guān)，對不同生產(chǎn)要素需求的變化會導致企業(yè)內(nèi)部要素收入分配變化，進而影響企業(yè)的經(jīng)營決策。因此，在理論層面明確企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響要素分配機制，并影響勞動收入份額的變化具有重要意義。

第一步，構(gòu)建一個包含數(shù)字化轉(zhuǎn)型因素的企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，根據(jù)此生產(chǎn)函數(shù)探討勞動收入份額的變化特征。借鑒張興祥和范明宗的研究①張興祥、范明宗：《技能偏向性技術(shù)進步與要素的收入分配——基于CES 生產(chǎn)函數(shù)的建模與理論解釋》，《福建論壇（人文社會科學版）》2020 年第4 期。，構(gòu)建如下CES 生產(chǎn)函數(shù)，并將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型納入其中：

其中Y表示企業(yè)的總產(chǎn)出，K表示生產(chǎn)過程中投入的資本量，A表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，L表示生產(chǎn)過程中投入的勞動量，δ和（1?δ）分別表示資本和勞動對總產(chǎn)出的貢獻度，ρ為資本-勞動替代彈性的參數(shù)，α表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動力的影響。

勞動收入份額（LS）為勞動收入在總產(chǎn)出中的比重，可表示為：

其中wag表示工資率。

為簡便分析，假設規(guī)模報酬不變且市場完全競爭，此時工資率wag與勞動邊際產(chǎn)出MPL 相等。則可得

為探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型因素A對勞動收入份額LS的影響，計算LS關(guān)于A的一階導數(shù)：

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最主要的特征是數(shù)字技術(shù)的應用，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)融入生產(chǎn)組織的各個方面，同時對企業(yè)內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)、收入分配等產(chǎn)生深刻影響。第一，企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)升級能夠增加其對高技能勞動力的需求，于是公司人力資本結(jié)構(gòu)實現(xiàn)升級①湯萱、丁勝濤、高星：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人力資本結(jié)構(gòu)：特征事實與經(jīng)濟后果》，《上海商學院學報》2022 年第6 期。，整體的勞動收入份額提高②肖土盛、孫瑞琦、袁淳等：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人力資本結(jié)構(gòu)調(diào)整與勞動收入份額》，《管理世界》2022 年第12 期。。第二，技術(shù)的升級會創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，產(chǎn)生新的勞動力需求，比如數(shù)字化技術(shù)的應用自然會引致企業(yè)需要與之相匹配的數(shù)字化人才，從而使得就業(yè)率上升，勞動收入份額提高③Alexopoulos M.， Cohen J.， “The Medium Is the Measure： Technical Change and Employment， 1909—1949”， Review of Economics and Statistics， 2016， 98（4）， pp. 792-810.。第三，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來對高技能勞動的需求增多，以及由此產(chǎn)生的對數(shù)字化人才的需求，這兩者會在一定程度上使得高技能勞動者以及數(shù)字化人才與企業(yè)間的議價能力提高，因為這一類勞動的可替代性較差，從而整體工資水平提升提高了勞動收入份額④⑤陳夢根、周元任：《數(shù)字化對企業(yè)人工成本的影響》，《中國人口科學》2021 年第4 期。。但是，企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化技術(shù)的應用會對低技能的勞動者產(chǎn)生擠出效應，一些智能化、自動化設備會替代相應的低端重復性工作，從而降低了對低技能勞動者的需求⑥何小鋼、梁權(quán)熙、王善騮：《信息技術(shù)、勞動力結(jié)構(gòu)與企業(yè)生產(chǎn)率——破解“信息技術(shù)生產(chǎn)率悖論”之謎》，《管理世界》2019 年第9 期。，對一些勞動密集型行業(yè)的從業(yè)人員的負面影響較大，會降低勞動收入份額。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額的影響方向尚不能確定，需要進一步討論其作用路徑。綜上，本文提出如下研究假設：

H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額具有顯著影響。

通過對前述CES 生產(chǎn)函數(shù)的數(shù)理推導以及理論分析，證明了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會顯著影響內(nèi)部勞動收入份額，但是具體的影響方向無法確定。因此需要進一步識別數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額的作用路徑。理論上，勞動收入份額是企業(yè)工資率與勞動生產(chǎn)率的比值⑦程虹、王華星、石大千：《使用機器人會導致企業(yè)勞動收入份額下降嗎？》，《中國科技論壇》2021 年第2 期。，如下所示：

與前文一致，我們假設規(guī)模報酬不變和市場完全競爭，則此時工資率wag與勞動邊際產(chǎn)出MPL相等，工資率wag可以表示為：

勞動生產(chǎn)率lab可以表示為：

因此，我們可以從工資率和勞動生產(chǎn)率相對變動的角度來解釋企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額的影響。勞動生產(chǎn)率與勞動收入份額反向變動，工資率與勞動收入份額同向變動，勞動收入份額的最終變化方向取決于二者變化的相對大小。由式（7）和式（8）可知工資率和勞動生產(chǎn)率均會受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一外生技術(shù)沖擊的影響，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過影響勞動生產(chǎn)率和工資率對勞動收入份額產(chǎn)生作用，最終的凈效應取決于工資率效應和生產(chǎn)率效應的相對大小。

一方面，企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型會變革生產(chǎn)經(jīng)營過程，帶來生產(chǎn)技術(shù)升級，進而對生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響。一是生產(chǎn)技術(shù)的進步提高了勞動生產(chǎn)率，節(jié)約了生產(chǎn)單位產(chǎn)品所需的勞動力數(shù)量，為降低用工成本，企業(yè)會雇傭更少的生產(chǎn)人員，就業(yè)量降低對勞動收入份額產(chǎn)生不利影響。二是一些自動化智能設備的普遍應用，相較于之前的人工生產(chǎn)，生產(chǎn)效率提高，因此企業(yè)會減少一些常規(guī)性、機械性的崗位，使得這些方面的勞動力需求有所下降，減少就業(yè)對勞動收入份額有負向影響①②方明月、林佳妮、聶輝華：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否促進了企業(yè)內(nèi)共同富裕？——來自中國A 股上市公司的證據(jù)》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2022 年第11 期。。另一方面，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也會通過影響內(nèi)部工資率進而影響勞動收入份額。一是企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，擁有一定智力資本的高管團隊作為轉(zhuǎn)型過程中的“領(lǐng)頭羊”，需要溝通信息、進行多方業(yè)務協(xié)作來保證數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利推進。在此過程中，高管團隊依靠自身的管理才能可以提高其對薪酬的議價能力，獲得數(shù)字化紅利，有利于工資水平的提高，進而提高勞動收入份額。二是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會創(chuàng)造出一些新的工作崗位，這些崗位需要的是能使用數(shù)字化智能設備的高技能勞動者，他們逐漸融入企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營過程中，隨著企業(yè)數(shù)字化水平的提高，他們的薪酬也相應提高，企業(yè)的平均工資水平上升③方明月、林佳妮、聶輝華：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否促進了企業(yè)內(nèi)共同富裕？——來自中國A 股上市公司的證據(jù)》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2022 年第11 期。。三是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要更多高素質(zhì)人才，為了使轉(zhuǎn)型順利進行，公司需要雇傭擁有數(shù)字化技能的人才，而目前數(shù)字化技術(shù)處于快速發(fā)展階段，數(shù)字化人才相對短缺，這推動了公司內(nèi)部工資水平的提升，并能顯著提升勞動收入占比。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會帶來正向的生產(chǎn)率效應和工資率效應，但二者的相對大小需進行進一步檢驗?；诖颂岢鱿铝屑僭O：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)勞動收入份額的總體影響取決于工資率效應和勞動生產(chǎn)率效應的大小；

H2a：若企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的生產(chǎn)率效應占主導，則企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不利于企業(yè)勞動收入份額提高；

H2b：若企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的工資率效應占主導，則企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于勞動收入份額提高。

三、研究設計

（一）模型構(gòu)建

為研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額的影響，本文設定了式（9）加以檢驗。

其中，變量下標i代表企業(yè)，t代表年份。被解釋變量LSi，t為企業(yè)i在t年的勞動收入份額，由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響收入份額存在時滯性，因此本文對核心解釋變量即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行了滯后一期處理，digi，t-1表示企業(yè)i在t-1年的數(shù)字化程度，本文主要關(guān)注digi，t-1的系數(shù)β2的大小、正負及顯著性。

（二）變量設定

1.被解釋變量。勞動收入份額（LS），本文用增加值法計算這一變量，公式為勞動收入份額=支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金/（支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金+營業(yè)利潤+固定資產(chǎn)折舊）。

2.核心解釋變量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（dig），該變量包含企業(yè)的技術(shù)進步層面，但更強調(diào)通過數(shù)字技術(shù)對企業(yè)組織和業(yè)務的重構(gòu)，使企業(yè)商業(yè)模式發(fā)生轉(zhuǎn)變。本文從組織、技術(shù)、人力、成果四個維度構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標體系，并用多分格主成分分析方法測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。在“組織”維度，選取股本結(jié)構(gòu)④Zollo M.， Winter S. G.， “Deliberate Learning and the Evolution of Dynamic Capabilities”， Organization Science， 2002， 13（3），pp. 339-351.、組織資本⑤Lev B.， Radhakrishnan S.， Zhang W.， “Organization Capital”， Abacus， 2009， 45（3）， pp. 275-298.及無形資產(chǎn)⑥Kaplan R. S.， Norton D. P.， “Measuring the Strategic Readiness of Intangible Assets”， Harvard Business Review， 2004， 82（2），pp. 52， 54-63.進行衡量。在“技術(shù)”維度，選擇詞頻統(tǒng)計和研發(fā)投入進行衡量。人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)作為底層數(shù)字技術(shù)，是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心技術(shù)手段①戚聿東、肖旭：《數(shù)字經(jīng)濟時代的企業(yè)管理變革》，《管理世界》2020 年第6 期。，數(shù)字技術(shù)應用包含了數(shù)字化業(yè)務場景的應用②吳非、胡慧芷、林慧妍等：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)》，《管理世界》2021 年第7 期。，通過文本分析技術(shù)分析上市公司年報中的“人工智能”“區(qū)塊鏈”“云計算”“大數(shù)據(jù)”等詞頻數(shù)量，可以反映公司未來的戰(zhàn)略導向③Rha J. S.， Lee H. H.， “Research Trends in Digital Transformation in the Service Sector： A Review Based on Network Text Analysis”，Service Business， 2022， 16（1）， pp. 77-98.，研發(fā)投入水平可以體現(xiàn)出企業(yè)快速吸收、同化其需要的創(chuàng)新資源并將其應用到商業(yè)模式中的能力④Tou Y.， Watanabe C.， Moriya K.， et al.， “The Transformation of R＆D into Neo Open Innovation- A New Concept in R＆D Endeavor Triggered by Amazon”， Technology in Society， 2019， 58， pp. 1-21.。在“人力”維度，用員工結(jié)構(gòu)、人力資本投入和員工受教育程度進行衡量。在“成果”維度，考慮到專利申請數(shù)與最終授權(quán)數(shù)量可能存在偏差⑤徐偉：《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能先進制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型影響因素——基于山東省先進制造業(yè)企業(yè)的研究》，《濟南大學學報（社會科學版）》2022 年第5 期。，選取已授權(quán)的專利數(shù)量作為代理指標。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)具體計算步驟如下：首先，采用Z-score 法對數(shù)據(jù)進行標準化處理，并用最大似然法求解多分格相關(guān)系數(shù)，根據(jù)累計方差貢獻率確定主成分個數(shù)；其次，計算主成分因子載荷矩陣，根據(jù)載荷數(shù)與特征根計算出指標在線性組合中的系數(shù)，之后對系數(shù)做加權(quán)平均得到指標綜合得分模型中的系數(shù)；最后，對坐標平移后的綜合模型系數(shù)進行歸一化處理，得到各變量指標權(quán)重值。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標體系及權(quán)重結(jié)果見表1。

表1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)

3.中介變量。工資率（wag），用勞動報酬總額和年均用工人數(shù)的比值衡量；勞動生產(chǎn)率（lab），用企業(yè)年增加值和年均用工人數(shù)的比值衡量。

4.控制變量。本文選取5 個控制變量，主要包括：員工數(shù)量（lnemp），用對數(shù)化處理后的員工數(shù)量表示；企業(yè)年齡（age），用企業(yè)自成立至今的年數(shù)表示；企業(yè)壟斷程度（mkup），用銷售收入與銷售成本的差值與銷售收入的比值表示；研發(fā)投入（lninv），用對數(shù)化處理后的研發(fā)投入金額表示；財務狀況（cap），用期末總負債與總資產(chǎn)的比值表示。

（三）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

樣本數(shù)據(jù)選取時間段為2012—2020 年，選擇CSMAR（國泰安經(jīng)濟金融研究數(shù)據(jù)庫）、Wind 數(shù)據(jù)庫、Incopat 全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫等作為數(shù)據(jù)來源。由于非上市公司的報表不公開，數(shù)據(jù)獲取難度較大，而上市公司的數(shù)據(jù)披露較為詳細，數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，因此選取滬深兩市2012—2020 年共9 年所有A 股企業(yè)作為研究的初始樣本，并對其進行進一步篩選：（1）金融類企業(yè)與一般上市企業(yè)的會計制度和財務特征存在差異，其行業(yè)監(jiān)管及財務指標存在特殊性，剔除全部金融行業(yè)的上市企業(yè)，并參考魯桐等人按要素密集度對行業(yè)的分類標準①魯桐、黨?。骸豆局卫砼c技術(shù)創(chuàng)新：分行業(yè)比較》，《經(jīng)濟研究》2014 年第6 期。，將剔除金融行業(yè)后的所有上市企業(yè)劃分為勞動密集型企業(yè)（1108 個）、資本密集型企業(yè)（1292 個）和技術(shù)密集型企業(yè)（2340 個）。（2）剔除無形資產(chǎn)、研發(fā)投入、技術(shù)或研發(fā)人員數(shù)量、企業(yè)年齡相關(guān)指標連續(xù)三年及以上數(shù)據(jù)存在缺失的企業(yè)。最后得到了508 個企業(yè)樣本，其中勞動密集型企業(yè)107 個、資本密集型企業(yè)159 個、技術(shù)密集型企業(yè)242 個。對于個別年份數(shù)據(jù)缺失的情況，采取查閱企業(yè)年報，進行均值計算、近似值替代等方法對缺失值進行補充。

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2 結(jié)果表明，勞動收入份額均值為0.51，表明企業(yè)中有半數(shù)以上的營業(yè)增加值用來支付員工薪酬，比重較大，可能與勞動收入份額指標的統(tǒng)計方式有一定關(guān)系。數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（dig）的均值為0.06，說明企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相對較低，并且最大值0.37 和最小值0.01 相差較大，表明不同企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在差異，且轉(zhuǎn)型程度不同。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

（二）基準回歸

表3 是使用3 種方式進行回歸的結(jié)果，其中第（1）列為基準回歸模型（9）的回歸結(jié)果，可以看到L. dig的估計系數(shù)為0.856，在5%水平上顯著為正，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實能夠提升企業(yè)勞動收入份額。為確保研究結(jié)論的穩(wěn)健性，我們還使用了固定效應模型和隨機效應模型進行估計，結(jié)果如第（2）（3）列所示，均表明數(shù)字轉(zhuǎn)型對勞動收入份額具有顯著正向影響，假設H1 得以驗證。

表3 基準回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.更換被解釋變量。為避免勞動收入份額波動帶來的偏差①李稻葵、劉霖林、王紅領(lǐng)：《GDP 中勞動份額演變的U 型規(guī)律》，《經(jīng)濟研究》2009 年第1 期。，對其進行l(wèi)ogistic 轉(zhuǎn)換，將LS調(diào)整為LS/（1-LS）取自然對數(shù)，并記作LS1，其變化范圍為（?∞，+∞），以此作為勞動收入份額的衡量指標。采用新的勞動收入份額作為被解釋變量進行基準回歸，結(jié)果如表4 第（1）列所示，控制了個體、省份、年份和行業(yè)固定效應后，L. dig的系數(shù)在1%的顯著性水平上顯著為正，與前述結(jié)果一致，支持了本文基本結(jié)論的可靠性。

表4 穩(wěn)健性與內(nèi)生性檢驗結(jié)果

2.剔除信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)公司樣本。前文在測度數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)時運用文本分析法計算了關(guān)鍵詞頻次，并作為指標構(gòu)建的一個維度，但是信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)公司樣本的主營業(yè)務往往與計算機通信技術(shù)等方面有密切聯(lián)系，其公司年報中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字技術(shù)等相關(guān)的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較高，并不一定能完全代表其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的發(fā)展態(tài)勢，可能會影響核心指標構(gòu)建的準確度。因此本文在穩(wěn)健性檢驗部分剔除了這部分公司樣本，并重新估計數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)勞動收入份額的影響②按照2012 年證監(jiān)會的行業(yè)分類標準，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的行業(yè)代碼為C39、I63、I64、I65。，結(jié)果如表4 第（2）列所示，L. dig的系數(shù)顯著為正，說明本文的主要研究結(jié)論不受樣本選擇的影響，研究結(jié)論仍具有穩(wěn)健性。

（四）內(nèi)生性檢驗

1.GMM 動態(tài)面板分析?？紤]到前期勞動收入份額可能對當期勞動收入份額產(chǎn)生影響，本文使用動態(tài)面板模型（GMM）對內(nèi)生性問題進行檢驗。在數(shù)據(jù)檢驗過程中加入企業(yè)前一年的勞動收入份額作為控制變量，且根據(jù)檢驗統(tǒng)計量可知，工具變量均有效，滿足系統(tǒng)GMM 使用條件。根據(jù)表4 第（3）列中系統(tǒng)GMM 的實證模型結(jié)果可知，L. dig的系數(shù)在1%的顯著性水平上顯著為正，與文中基準回歸的結(jié)果一致，說明前文結(jié)論是穩(wěn)健的。

2.工具變量法。本文采用固定效應模型，控制了個體、行業(yè)、省份、年份效應，在一定程度上降低了公司、行業(yè)和地區(qū)層面不可觀測因素的影響，為進一步緩解因測量誤差、遺漏變量等產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，采用工具變量法進行分析。企業(yè)所在地數(shù)字化水平的行業(yè)年度均值代表了當?shù)財?shù)字化轉(zhuǎn)型的平均水平，與企業(yè)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度有一定相關(guān)性，但當?shù)氐臄?shù)字化發(fā)展水平與企業(yè)的勞動收入分配決策不存在相關(guān)性，滿足外生性條件，因此選取企業(yè)所在省份同行業(yè)、同年度數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值作為工具變量。這一工具變量的計算步驟為：首先，計算出企業(yè)所在省份的滯后一期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)年度總和（sum_L. dig）；其次，計算出企業(yè)所在省份處于年度同行業(yè)的企業(yè)數(shù)量（count_L. dig）；最后，計算出地區(qū)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型年度均值（iv_L. dig），并利用地區(qū)行業(yè)年度均值作為工具變量進行IV-2SLS 估計。表4 第（4）列為第一階段回歸，結(jié)果表明工具變量與內(nèi)生解釋變量具有高度相關(guān)性，滿足工具變量選取的條件；表4 第（5）列為第二階段回歸，解釋變量L. dig的估計系數(shù)在10%的顯著性水平上顯著為正，說明采用工具變量法緩解內(nèi)生偏差后本文的結(jié)論依然穩(wěn)健。

（五）異質(zhì)性分析

基于勞動力密集程度將企業(yè)分為勞動密集型和資本技術(shù)密集型進行異質(zhì)性分析，結(jié)果如表5 所示?？赡茉蛟谟趦深惼髽I(yè)中勞動要素占比以及勞動力素質(zhì)不同，勞動密集型企業(yè)中勞動要素占比較高，且主要集聚大量的低技能勞動力，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，這類勞動者更易被替代，使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)勞動收入份額的提升作用不明顯。而資本密集型企業(yè)主要集聚與數(shù)字化轉(zhuǎn)型適配度高的高技能勞動力，被替代的概率較小。數(shù)字化轉(zhuǎn)型既有就業(yè)替代效應，也有就業(yè)創(chuàng)造效應，需要企業(yè)及時按照現(xiàn)實需要對勞動力要素進行調(diào)整。企業(yè)性質(zhì)不同，其對應的調(diào)整勞動力要素的難易程度不同①②曾慶生、陳信元：《國家控股、超額雇員與勞動力成本》，《經(jīng)濟研究》2006 年第5 期。，從而數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的影響程度不同。因此，本研究根據(jù)公司實控人屬性，將上市公司分成國有、非國有兩類公司，并分別進行檢驗，結(jié)果如表5 所示，國有上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額的影響程度以及系數(shù)顯著性都有所下降。國有企業(yè)與一般的民營或外資企業(yè)不同，其不僅具有實現(xiàn)利潤最大化的經(jīng)濟目標還具有特定的政策性目標，比如保障就業(yè)。受限于自身的功能定位，國有企業(yè)根據(jù)自身發(fā)展需要及時調(diào)整勞動力結(jié)構(gòu)相較于非國有企業(yè)難度較大，無法高效地進行人力資本結(jié)構(gòu)的升級調(diào)整，對勞動收入份額提高的正向促進作用不如非國有企業(yè)大。

表5 異質(zhì)性分析結(jié)果

五、作用機制分析

前文結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于內(nèi)部勞動收入份額的提高，但還需進一步探究產(chǎn)生這種影響的內(nèi)在機制。

由式（6）可知，勞動生產(chǎn)率負向影響勞動收入份額，工資率正向影響勞動收入份額，因此設定模型（10）和模型（11）對其影響效果進行實證估計。

表6 第（1）列為模型（10）的估計結(jié)果，可以看出勞動生產(chǎn)率對勞動收入份額的影響系數(shù)在1%水平上顯著為負，說明生產(chǎn)率效應會對企業(yè)勞動收入份額產(chǎn)生負向影響，與式（6）結(jié)論一致。第（2）列為模型（11）的估計結(jié)果，可以看出工資率對勞動收入份額的影響系數(shù)顯著為正，說明工資率效應會對勞動收入份額產(chǎn)生正向影響，與前文理論分析一致。

表6 勞動生產(chǎn)率和工資率對勞動收入份額的影響

通過理論分析可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會產(chǎn)生對勞動收入份額有正向影響的工資率效應和有負向影響的生產(chǎn)率效應，最終對勞動收入份額的凈效應取決于二者的相對大小。生產(chǎn)率效應大于工資率效應，則企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會降低勞動收入份額，反之則會提高勞動收入份額。設立模型（12）和模型（13）對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的生產(chǎn)率效應和工資率效應進行檢驗。

表7 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響勞動生產(chǎn)率和工資率的估計結(jié)果。從第（1）列可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動生產(chǎn)率的影響在1%水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提高企業(yè)內(nèi)部勞動生產(chǎn)率；第（2）列表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工資率的影響在1%水平上顯著為正，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高企業(yè)工資率。綜上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動生產(chǎn)率和工資率具有正向促進作用，與前文理論分析一致。

表7 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動生產(chǎn)率和工資率的影響

通過分析這兩種效應的相對大小，進一步探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額的凈效應。根據(jù)表7 第（1）—（2）列結(jié)果可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動生產(chǎn)率的估計系數(shù)為1.969，對工資率的估計系數(shù)為1.989，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工資率效應大于生產(chǎn)率效應，這說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使勞動收入份額提高的原因是工資率的提升幅度大于生產(chǎn)率的提升幅度，工資率效應起主導作用，假設H2b 得到驗證。

基于式（6）可知，除工資率（wag）和勞動生產(chǎn)率（lab）之外，企業(yè)的增加值（y）也是指標分解過程中的一個重要變量。研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動收入份額的影響，企業(yè)的增加值在轉(zhuǎn)型過程中的變化也是應給予重點關(guān)注的變量，為識別出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對增加值的影響，構(gòu)建如下模型（lny是對企業(yè)增加值進行了對數(shù)化處理）：

根據(jù)表8 第（1）列的結(jié)果可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)增加值的影響系數(shù)為2.855，且在1%的水平上顯著為正，將控制變量逐一加入到模型中，結(jié)果基本不變，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了企業(yè)增加值的提高，排除了因企業(yè)增加值減少而導致勞動收入份額提升的可能性。這一結(jié)果驗證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進勞動收入份額提高，同時也表明了數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)的未來發(fā)展。

表8 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)增加值的影響

六、結(jié)論與啟示

本文基于2012—2020 年滬深A 股上市公司的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)內(nèi)部勞動收入份額的理論模型，運用多種計量模型從微觀視角實證考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)部勞動收入份額的影響效應和作用機制。研究發(fā)現(xiàn)：第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于內(nèi)部勞動收入份額的提高，在企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)了“分好蛋糕”的目標。原因在于數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的工資率效應超過了生產(chǎn)率效應，企業(yè)通過增加勞動收入總和在增加值中的比重來提高企業(yè)內(nèi)部勞動收入份額。第二，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過生產(chǎn)率效應抑制勞動收入份額提升，通過工資率效應促進勞動收入份額提升，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的工資率效應超過了生產(chǎn)率效應，從而體現(xiàn)出數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)內(nèi)部勞動收入份額的凈效應。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)增加值的提高具有正向影響，在企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)了“做大蛋糕”的目標。通過進一步研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高企業(yè)增加值，在一定程度上排除了因企業(yè)增加值減少而導致勞動收入份額提升的可能性。第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在資本技術(shù)密集型企業(yè)以及非國有企業(yè)中對提高勞動收入份額具有更強的促進效應。在針對勞動密集程度不同的企業(yè)進行異質(zhì)性分析時發(fā)現(xiàn)，不同企業(yè)內(nèi)部勞動力技能結(jié)構(gòu)存在差異，勞動密集型企業(yè)內(nèi)部低技能勞動力占比較高，轉(zhuǎn)型所帶來的就業(yè)替代效應較大，對提高其內(nèi)部勞動收入份額起到了一定的抑制作用，因此相對于資本技術(shù)密集型企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對勞動密集型企業(yè)勞動收入份額提升的正向促進作用較小且未顯著發(fā)揮。在針對具有不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的國有企業(yè)和非國有企業(yè)進行異質(zhì)性分析時發(fā)現(xiàn)，由于兩類企業(yè)勞動力結(jié)構(gòu)調(diào)整的難易程度不同，非國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能顯著提升其內(nèi)部勞動收入份額。

根據(jù)本文研究結(jié)論，提出如下對策建議： 第一，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，實現(xiàn)共同富裕的新動能。一方面，企業(yè)應進一步堅定進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決心，全力推進數(shù)字化組織體系的建立和完善，加大對數(shù)字技術(shù)的研發(fā)投入、成果創(chuàng)新轉(zhuǎn)化等支持力度，充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在企業(yè)經(jīng)營管理中的作用，推動企業(yè)效率變革實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。另一方面，數(shù)字技術(shù)作為一種新型生產(chǎn)力，在微觀層面也給政府提供了收入分配的新視角，即政府可以將數(shù)字經(jīng)濟為企業(yè)發(fā)展帶來的紅利進行合理運用，通過幫助企業(yè)順利推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使企業(yè)內(nèi)部收入分配格局更加完善，進而推動實現(xiàn)共同富裕。第二，建立健全勞動力技能培訓制度，積極推動與數(shù)字技術(shù)相關(guān)培訓機構(gòu)的建設。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷加速，對數(shù)字技術(shù)人才等高技能勞動者的需求不斷增加，因此提高勞動者技能水平，減緩職工在轉(zhuǎn)型中可能面臨的失業(yè)沖擊，避免變革導致的結(jié)構(gòu)性失業(yè)等已成為需要預防和解決的重要問題。政府要積極引導企業(yè)開展數(shù)字化教育普及和數(shù)字技術(shù)應用的相關(guān)培訓，大力支持企業(yè)在人力資本上的投入，充分鼓勵企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)人才的培育，幫助企業(yè)提高勞動者的技能水平，使之成為更匹配數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求的高技能型人才。此外，政府及相關(guān)社會組織還可以通過開辦與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的培訓機構(gòu)，提高全社會數(shù)字化人才的供給，平穩(wěn)有序地推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第三，完善社會保障體系，建立健全工資保障機制及失業(yè)救助機制。本文研究表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過生產(chǎn)率效應抑制企業(yè)內(nèi)部勞動收入份額提升，通過工資率效應促進勞動收入份額提升，說明企業(yè)在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，勞動生產(chǎn)率過快增長對勞動收入份額提高具有負向作用，因此企業(yè)要建立健全工資保障機制，確保勞動報酬和勞動生產(chǎn)率實現(xiàn)同步提高，使勞動收入份額不會因數(shù)字化進程的推進而下降。此外，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，由于替代效應的作用，一部分低技能勞動者會被智能化設備所“擠出”，政府及相關(guān)部門要關(guān)注到這部分低技能勞動者，建立健全就業(yè)保障機制，為這部分勞動者提供技能培訓，使其能夠滿足數(shù)字化進程的需要。而對于一些無法提高技能水平的勞動者，政府相關(guān)部門也要完善相應的失業(yè)救助機制，降低數(shù)字化進程對低技能勞動者的負面沖擊。第四，整合內(nèi)外部資源，適當放寬國企員工的進入退出機制，推進“因地制宜，不同企不同策”的差異化轉(zhuǎn)型策略。由于企業(yè)內(nèi)部勞動力技能結(jié)構(gòu)存在差異，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在資本技術(shù)密集型企業(yè)中對提高勞動收入份額有更強的促進效應，因此在鼓勵勞動密集型企業(yè)向資本技術(shù)密集型企業(yè)轉(zhuǎn)型的同時，也需要企業(yè)根據(jù)自身特點和基礎(chǔ)選擇更合適的轉(zhuǎn)型方式。此外，考慮到國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中調(diào)整人力資本結(jié)構(gòu)的難度較大，應適當放寬國企員工的進入退出機制，使國企能夠根據(jù)自身轉(zhuǎn)型需要進行內(nèi)部員工的適當調(diào)整，從而滿足數(shù)字化經(jīng)營運作模式的要求，充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)的重要作用。