摘"要：隨著數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合的深入發(fā)展，對數(shù)實經(jīng)濟融合的經(jīng)濟效益研究顯得尤為重要。本研究以2011—2021年A股上市公司為研究對象，基于企業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實體產(chǎn)業(yè)兩業(yè)技術(shù)融合行為考察其對企業(yè)勞動投資效率的影響及作用機制。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為能顯著促進企業(yè)勞動投資效率的提升，且主要通過緩解企業(yè)融資約束和增加企業(yè)信息透明度兩個渠道實現(xiàn)。異質(zhì)性分析顯示，該影響在成長期和成熟期企業(yè)、高管理效率企業(yè)、實體技術(shù)偏向性企業(yè)以及高行業(yè)集中度企業(yè)中更為顯著。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；技術(shù)融合；勞動投資效率；融資約束；信息不對稱

中圖分類號：F0629""文獻標識碼：A""文章編號：1001-148X（2024）06-0030-10

收稿日期：2024-06-21

作者簡介：張樹山（1972—），男，吉林洮南人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)；尚朝陽（1999—），男，四川廣元人，碩士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)；楊皓翔（2000—），男，河南鄭州人，碩士研究生，研究方向：綠色經(jīng)濟。

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目“物流產(chǎn)業(yè)智慧化績效生成機理與智慧物流體系構(gòu)建對策研究”，項目編號：18BJY180。

數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合為企業(yè)提高勞動投資效率提供了一條新的途徑。2022年《“十四五”經(jīng)濟數(shù)字發(fā)展規(guī)劃》指出，應(yīng)對新一輪科學(xué)技術(shù)浪潮要以數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實體產(chǎn)業(yè)兩業(yè)技術(shù)融合為手段，推動實體經(jīng)濟與數(shù)字經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展，促成科技創(chuàng)新引領(lǐng)的技術(shù)進步。推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)與實體產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合成為了數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實體產(chǎn)業(yè)兩業(yè)融合的前提與實現(xiàn)路徑［1］，也是推動中國現(xiàn)代化進程和實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必經(jīng)之路［2］。企業(yè)將數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)嵌入傳統(tǒng)生產(chǎn)中，推動原有生產(chǎn)過程的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促成原有實體技術(shù)與數(shù)字技術(shù)的嵌套融合，即實現(xiàn)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合。數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合改變了企業(yè)的生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)與研發(fā)效率，大幅削減企業(yè)的研發(fā)成本與搜尋成本，并利用數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)的擴散效應(yīng)，提高企業(yè)的資產(chǎn)配置效率與管理效率，促進企業(yè)整體數(shù)字化進程。

隨著人口紅利轉(zhuǎn)變?yōu)槿瞬偶t利，人力資本在經(jīng)濟發(fā)展過程中的作用日漸明顯。勞動力作為企業(yè)發(fā)展必不可少的生產(chǎn)要素之一，對微觀企業(yè)競爭力與宏觀經(jīng)濟環(huán)境具有舉足輕重的影響［3］。數(shù)字經(jīng)濟時代與人才時代的到來，不僅要求企業(yè)重新整合自身資源，加快推進現(xiàn)代化精簡式管理結(jié)構(gòu)的步伐；并且需要企業(yè)勞動力規(guī)模和結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模相適配，促進自身生產(chǎn)力與競爭力的提高。本文以勞動投資效率為研究對象，探究企業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實體產(chǎn)業(yè)兩業(yè)技術(shù)融合行為與企業(yè)勞動投資效率的關(guān)系以及影響路徑，為推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合以及企業(yè)勞動投資效率提高提供理論依據(jù)。

一、文獻綜述

數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合是指以數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)為基底，企業(yè)生產(chǎn)技實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動態(tài)演進，實體產(chǎn)業(yè)通過引入和應(yīng)用信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（如大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等）等數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)，不斷深化其實體產(chǎn)業(yè)技術(shù)的內(nèi)涵，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，提升產(chǎn)業(yè)的智能化、自動化和信息化水平［4］。這種融合不是技術(shù)的簡單應(yīng)用，而是通過技術(shù)創(chuàng)新來改變生產(chǎn)方式、企業(yè)組織和市場模式。技術(shù)融合能促進不同類別知識的碰撞、交互與融合，促成新知識的產(chǎn)生，是創(chuàng)新的孕育搖籃［4］。馬?。?002）［1］指出，技術(shù)融合為產(chǎn)業(yè)融合的本質(zhì)，產(chǎn)業(yè)融合是以技術(shù)融合為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)間相互滲透、相互包容、共同發(fā)展的動態(tài)過程。有學(xué)者指出，產(chǎn)業(yè)融合中的產(chǎn)業(yè)滲透為高科技產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)融合，具體表現(xiàn)為新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的邊界技術(shù)滲透與融合，促進原有傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平與生產(chǎn)效率的提高［5］。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新通過大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)層面的突破［6］，從根本上改變了原有企業(yè)的組織構(gòu)架、創(chuàng)新模式與生產(chǎn)方式［7］，是實體企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的原動力［8］。有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)通過將數(shù)字技術(shù)引入自身研發(fā)、生產(chǎn)、管理和經(jīng)營等企業(yè)運行全流程中，推動自身數(shù)字化改革，極大促進了企業(yè)生產(chǎn)效率的提高，組織結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以及市場競爭力的提升［9］。然而，大部分現(xiàn)有文獻重點關(guān)注數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)與經(jīng)營的賦能作用［10］，僅有極少文獻從技術(shù)創(chuàng)新角度關(guān)注數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實體產(chǎn)業(yè)下的技術(shù)融合行為對企業(yè)發(fā)展的影響［4］。

勞動力是重要的生產(chǎn)要素，勞動力成本通常約占企業(yè)總經(jīng)濟增加值一半以上［11］。而勞動投資相比于其他要素投資具有可替代性強與流動性強的特點，因此如何最大化提升企業(yè)實際勞動投資與最優(yōu)勞動投資的匹配程度是企業(yè)發(fā)展的重要議題［12］。勞動投資效率衡量企業(yè)實際勞動投資規(guī)模與最優(yōu)勞動投資規(guī)模的擬合程度，反映企業(yè)的資源配置效率。為了提高企業(yè)的資源配置能力與競爭優(yōu)勢，學(xué)術(shù)界對企業(yè)勞動投資效率的影響因素與影響路徑展開了深入研究。大部分研究從宏觀與微觀制度的角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)勞動保護［13］、買賣約束放松［14］、長期機構(gòu)投資者監(jiān)督［15］等正式制度和社會信任［16］等非正式制度角度提高了企業(yè)勞動投資效率。同時，許多學(xué)者指出緩解企業(yè)融資約束［17］、降低企業(yè)代理成本［18］與提高企業(yè)信息透明度［19］是提升勞動投資效率的關(guān)鍵。在數(shù)字經(jīng)濟時代下，數(shù)字技術(shù)的到來無疑為企業(yè)勞動投資效率的提高注入了新的活力［20］。有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)導(dǎo)致的數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境［21］與企業(yè)數(shù)字化［22］均能促進企業(yè)勞動投資效率的提高。然而，現(xiàn)有研究還沒有從數(shù)字技術(shù)引導(dǎo)下數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實體產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的視角探究數(shù)字經(jīng)濟時代下企業(yè)勞動投資效率的變化。

以往數(shù)字經(jīng)濟對企業(yè)的影響研究主要從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型或者企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新等角度出發(fā)［23］，或者從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、數(shù)字產(chǎn)業(yè)政策等宏觀視角探究對企業(yè)的發(fā)展效應(yīng)［24］；而關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合的研究主要處于宏觀層面的分析為主［25］，鮮有研究涉及對數(shù)實經(jīng)濟融合微觀企業(yè)層面的探索，且暫時沒有學(xué)者研究數(shù)實經(jīng)濟結(jié)合對勞動投資效率的影響。

與以往研究相比，本文可能的邊際貢獻為：（1）本文利用專利數(shù)據(jù)測度衡量企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為，從微觀視角探究企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對勞動投資效率的影響，深入挖掘兩業(yè)融合角度下企業(yè)勞動投資效率的變化，為從企業(yè)微觀視角研究數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合作出邊際貢獻。（2）從融資約束效應(yīng)和信息透明效應(yīng)的角度，揭示數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對勞動效率的潛在機制，并分析企業(yè)技術(shù)偏向性與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施等數(shù)字經(jīng)濟層面的異質(zhì)性影響，為勞動投資提供了數(shù)字經(jīng)濟層面上清晰的政策靶向。（3）將勞動投資不足與勞動投資過度作為勞動投資非效率的進一步細化衡量指標分組進行回歸檢驗，旨在分析數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合如何具體影響企業(yè)勞動投資效率，進一步加深對數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合與勞動投資關(guān)系的認識與理解。

二、研究假設(shè)

數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)的出現(xiàn)打破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新模式與要素使用結(jié)構(gòu)，提高企業(yè)的創(chuàng)新能力與改變企業(yè)的創(chuàng)新導(dǎo)向，促使實體企業(yè)重塑自身資源配置。企業(yè)將數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)融入自身實體產(chǎn)業(yè)技術(shù)，加快企業(yè)技術(shù)研發(fā)數(shù)字化進程，大幅削減企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新環(huán)節(jié)的各種成本，提高企業(yè)的創(chuàng)新速度與創(chuàng)新深度。且數(shù)字技術(shù)與實體技術(shù)相互賦能，能優(yōu)化企業(yè)資源要素的使用配置，加強企業(yè)資源配置效率，進而提高企業(yè)的生產(chǎn)效率［26］。企業(yè)的勞動投資效率衡量企業(yè)自身勞動力要素需求與配置的匹配情況，包含企業(yè)對自身生產(chǎn)信息的知曉程度，也代表企業(yè)資源配置能力，資源配置效率越高，企業(yè)的勞動力投資效率也相應(yīng)越高［27］。因此，數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對企業(yè)資源配置效率的改善也能影響到企業(yè)的勞動投資效率?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高企業(yè)勞動投資效率。

企業(yè)勞動力雇傭與解雇存在一定的調(diào)整成本，雖然企業(yè)勞動力市場上的調(diào)整成本比資本支出成本低，但是企業(yè)的招聘與培訓(xùn)、勞動者薪酬與解雇面臨的額外補償都具有準固定成本效應(yīng)［28］。因此，融資約束通過影響企業(yè)資金獲取成本與獲取難度，使得企業(yè)在勞動力市場上處于弱勢地位，可能會導(dǎo)致自身勞動力需求與勞動力數(shù)量和質(zhì)量存在摩擦，導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)勞動投資非效率的情況。

數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合打破企業(yè)傳統(tǒng)的研發(fā)模式，促進企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新能力與速度的提高，加快企業(yè)技術(shù)進步的步伐，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，由此企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力也大大提升。企業(yè)產(chǎn)品市場的優(yōu)勢也會因提升債券市場與股票市場聲譽降低企業(yè)的融資阻力，減小企業(yè)的資金壓力，也由此改善企業(yè)勞動投資非效率現(xiàn)狀。因此，本文提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能夠通過減輕企業(yè)融資約束提高企業(yè)勞動投資效率。

信息不對稱會影響企業(yè)經(jīng)營決策的速度與效率，進而影響企業(yè)的勞動投資效率。信息是企業(yè)作出正確生產(chǎn)行為、經(jīng)營行為與管理行為的依據(jù)，信息不對稱會導(dǎo)致企業(yè)對自身需求以及市場需求的誤判，進而促成企業(yè)勞動力市場錯誤的決策行為，企業(yè)勞動投資非效率也由此產(chǎn)生［14］。同時，信息不對稱還會導(dǎo)致企業(yè)的代理問題加劇，企業(yè)所有權(quán)與決策權(quán)的分離導(dǎo)致需要一定的外部監(jiān)督促成股東與管理層行為的統(tǒng)一，但信息不對稱使得股東對管理層監(jiān)督存在巨大障礙，由此促成管理層行為與企業(yè)利益的偏離，導(dǎo)致低效率甚至損害企業(yè)離異的經(jīng)營管理決策，也因此使得企業(yè)的實際勞動力規(guī)模與最優(yōu)勞動力規(guī)模出現(xiàn)偏離，勞動投資效率下降［29］。

數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合除了提高企業(yè)創(chuàng)新能力與改變企業(yè)創(chuàng)新模式之外，也存在向企業(yè)其他部門的擴散效應(yīng)。數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合通過研發(fā)生產(chǎn)部門，擴散到企業(yè)的日常經(jīng)營管理之中，加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高企業(yè)的信息透明度，降低企業(yè)的信息不對稱程度［30］?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

H3：數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能夠通過減輕企業(yè)信息不對稱程度提高企業(yè)勞動投資效率。

三、數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2021年的A股上市公司作為研究樣本。企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合數(shù)據(jù)主要來源于包含發(fā)明專利的申請、公開、專利引用、IPC分類號等相關(guān)字段的中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)庫的企業(yè)發(fā)明專利信息數(shù)據(jù)；勞動投資效率等企業(yè)基本信息與財務(wù)指標變量均來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。將兩個數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)變量計算匹配后，對原始樣本分別作以下處理：剔除ST與*ST企業(yè)樣本；剔除不符合會計準則的異常值樣本；剔除金融類相關(guān)行業(yè)樣本；剔除不符合會計準則的異常值樣本；對核心連續(xù)變量作了1%的縮尾處理。

（二）變量定義與描述

1核心被解釋變量

本文的核心被解釋變量為勞動投資效率，本文參照申丹琳和江軒宇（2022）［31］的研究，企業(yè)勞動投資非效率（INEFFLA）采用企業(yè)實際勞動投資變動率與企業(yè)預(yù)期勞動投資變動率的差額絕對值來衡量，絕對值越大，企業(yè)的勞動投資效率越低：首先，本文以員工變動率（（本期末員工人數(shù)-本期初員工人數(shù)）/本期初員工人數(shù)）衡量企業(yè)勞動投資變動率NETHIRE。其次，構(gòu)建模型（1）對勞動投資變動率與其他衡量企業(yè)發(fā)展水平信息的變量進行回歸，求得相應(yīng)的企業(yè)預(yù)期勞動投資變動率：

NETHIREi，t=α+β1SALEGROWTHi，t-1+β2SALEGROWTHi，t+β3△ROAi，t+β4△ROAi，t-1+β5ROAi，t+β6RETURNi，t+β7SIZEi，t-1+β8QUICKi，t-1+β9△QUICKi，t-1+β10△QUICKi，t+β11LEVLi，t-1+β12LOSSBIN1i，t-1+β13LOSSBIN2i，t-1+β14LOSSBIN3i，t-1+β15LOSSBIN4i，t-1+β16LOSSBIN5i，t-1+∑INDUSTRY+∑YEAR+εi，t（1）

其中，NETHIRE為企業(yè)員工變動率；SALEROWTH為企業(yè)營業(yè)收入增長率；ΔROA為ROA的變化量；ROA即企業(yè)凈利潤與企業(yè)總資產(chǎn)的比值；RETURN為年個股回報率；SIZE為企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模的對數(shù)；QUICK為企業(yè)速動比率；ΔQUICK為速動比率的變化量；LEVL為長期負債與總資產(chǎn)的比值；LOSSBIN為ROA從0到-0025，每0005為間隔單位劃分的變量。比如，當企業(yè)上一年總資產(chǎn)凈利率在0到-0005之間，那么LOBIN1等于1，否則等于0；當企業(yè)上一年總資產(chǎn)凈利率在-0005與-0010之間，那么LOBIN2等于1，否則等于0；依此類推。最后，通過回歸求得企業(yè)勞動投資效率的殘差（即實際勞動投資變動率與預(yù)期勞動投資變動率之差）。若企業(yè)勞動投資效率殘差大于0，則企業(yè)存在勞動投資過度；若其殘差小于0，則企業(yè)存在勞動投資不足，取差額的絕對值即為企業(yè)勞動投資非效率（INEFFLA）。

2核心解釋變量

本文的核心解釋變量為企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合，本文參考黃先海和高亞興（2023）［4］的研究構(gòu)建企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合變量。具體來說，企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合代表數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)融入到實體產(chǎn)業(yè)技術(shù)的行為，因此，本文首先利用來源于《數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)分類與國際專利分類參照關(guān)系表（2023）》的IPC分類主分類號識別數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)，該參照表將國際專利分類與覆蓋了數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)與數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)四類數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)分類相互對照，形成國內(nèi)-國際數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)對照表。本文將企業(yè)申請專利進行數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)專利識別，分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)和非數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)的研究，并將企業(yè)實體技術(shù)專利引用專利分類為數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)專利的行為算作數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合，同時將同一年份的企業(yè)各自的融合行為加總并加1取對數(shù)求得企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的代理變量（TECHCONV）。

3控制變量

本文依據(jù)喻彪和楊剛（2022）［32］研究選取了一系列企業(yè)層面的控制變量來限制其他因素對企業(yè)勞動投資效率的影響。具體包括：企業(yè)速動比率QUICK、營業(yè)收入增長率SALEGROWTH、資產(chǎn)負債率LEV、固定資產(chǎn)比PPE（固定資產(chǎn)/總資產(chǎn)）、賬面市值比TBQ（托賓q指數(shù)）、經(jīng)營現(xiàn)金流波動率STDCFO（之前5年公司經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額（百億元）的標準差）、營業(yè)收入波動率STDSALES（之前5年公司營業(yè)收入凈額（百億元）的標準差）、兩職合一DUAL與經(jīng)營是否虧損LOSS。同時，為了控制企業(yè)個體、行業(yè)、年份對實證結(jié)果的潛在干擾。表1為主要變量的描述性統(tǒng)計。

（三）模型構(gòu)建

本文構(gòu)建模型（2）用以驗證企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對勞動投資效率的影響：

INEFFLAi，t=β0+β1TECHCONVi，t+γXi，t+μi+υj+ηt+εi，t""（2）

其中，i、j與t分別表示企業(yè)、城市與行業(yè)，INEFFLA為企業(yè)勞動投資非效率變量，TECHCONV代表企業(yè)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實體產(chǎn)業(yè)兩業(yè)技術(shù)融合行為的代理變量，X為企業(yè)層面各種不同的控制變量，μ、υ、η分別為企業(yè)、行業(yè)與年份固定效應(yīng)。若核心解釋變量（TECHCONV）的系數(shù)顯著小于0，則存在數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對企業(yè)勞動投資效率的促進影響，假設(shè)H1成立。

四、實證結(jié)果分析

（一）基準回歸

表2展示了本文的基準回歸結(jié)果。列（1）未加入企業(yè)層面控制變量，列（2）則加入了這些變量。結(jié)果顯示，企業(yè)的數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合變量（TECHCONV）的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上為負?；鶞驶貧w結(jié)果說明數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合顯著緩解了企業(yè)勞動投資的非效率行為，驗證了假設(shè)H1。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1替換勞動投資效率測算方式

首先，本文依據(jù)孔東民等（2017）［33］、卜君和孫光國（2020）［29］的研究，替換模型（2）計算勞動投資效率的固定效應(yīng)，控制城市和年份固定效應(yīng)，或者控制城市、行業(yè)和年份固定效應(yīng)；其次，參考褚劍和方軍雄（2020）［14］的研究，本文以單位資本員工數(shù)衡量企業(yè)勞動投資，并重新利用模型（2）估計企業(yè)勞動投資效率，替換度量方式后的回歸結(jié)果如表3所示。其中，表3列（1）和列（2）為替換模型（2）的固定效應(yīng)后的回歸結(jié)果，而列（3）為替換企業(yè)勞動投資后的回歸結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，TECHCONV對不同方式衡量的企業(yè)勞動投資效率的回歸結(jié)果依然在1%的水平上顯著為負，基準回歸結(jié)論穩(wěn)健。

2調(diào)整專利公開年限

一般來說，專利從申請到公開存在1到15年的間隔，因此，在樣本的后兩年可能存在專利申請通過卻沒有公開的情況，導(dǎo)致部分企業(yè)TECHCONV被低估。本文為了研究的科學(xué)性與合理性，剔除了2021年與2020年的企業(yè)樣本進行回歸，結(jié)果如表4列（1）所示。可以發(fā)現(xiàn)，TECHCONV的系數(shù)在1%的水平上顯著為負，與基準回歸結(jié)果無明顯差異，基準結(jié)果穩(wěn)健。

3剔除通信與信息技術(shù)相關(guān)行業(yè)樣本

數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的定義為實體企業(yè)吸收數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關(guān)技術(shù)，因此，通信、信息技術(shù)相關(guān)行業(yè)可能依托本身的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)建設(shè)水平優(yōu)勢，能以更快更好地吸收數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)。本文剔除根據(jù)證監(jiān)會2012年行業(yè)分類為信息服務(wù)業(yè)的企業(yè)樣本，回歸結(jié)果如表4列（2）所示，可以發(fā)現(xiàn)，TECHCONV系數(shù)在1%地水平上顯著為負，基準結(jié)果穩(wěn)健。

4剔除直轄市樣本

由于直轄市的特殊地位，其經(jīng)濟發(fā)展水平與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平可能會導(dǎo)致當?shù)貙嶓w企業(yè)在融合數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)時擁有更大的優(yōu)勢。因此，本文剔除了北京、天津、上海和重慶等四個直轄市的企業(yè)樣本進行回歸，結(jié)果如表4列（3）所示。TECHCONV的系數(shù)在1%的水平上顯著為負，基準回歸結(jié)果成立。

（三）內(nèi)生性控制

1工具變量法

首先，本文借鑒尹志鋒等（2023）［34］的研究，利用年份-規(guī)模其他企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)融合的平均水平構(gòu)建工具變量緩解本文的內(nèi)生性問題。具體而言，本研究首先將同年份的企業(yè)按照企業(yè)規(guī)模分為十組，隨后計算同分組內(nèi)其他企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合次數(shù)的平均值的對數(shù)作為工具變量。同分組其他企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的平均值與本企業(yè)的數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合具有一定的相關(guān)性，因為同組企業(yè)具有相似的特點；同時，同組其他企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合平均水平又與自身的勞動投資效率無明顯關(guān)聯(lián)，因此，能較好地滿足工具變量的排他性。本研究通過采用兩階段最小二乘法（2SLS）分析處理內(nèi)生性問題，表5列（1）和列（2）為2SLS工具變量回歸結(jié)果。在第一階段回歸中，工具變量AVGCONV對TECHCONV的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，且F統(tǒng)計量達到4317，驗證了工具變量滿足相關(guān)性假設(shè)。在第二階段回歸中，TECHCONV的回歸系數(shù)與基準回歸一樣，依然在1%的水平上顯著為負，表明在緩解內(nèi)生性的影響后，本文的基準回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

2DID與PSM-DID

為了進一步控制內(nèi)生性，本研究將企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合視作準自然實驗，參考吳非等（2021）［35］的研究構(gòu)建多時點DID模型，檢驗本文的基準回歸結(jié)果是否仍然成立。本文將樣本期內(nèi)進行過數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為的企業(yè)作為處理組，其他企業(yè)作為控制組，建立多時點雙重差分模型：

INEFFLAi，t=β0+β1Treati×Posti，t+γXi，t+μi+υj+ηt+εi，t"（3）

其中，Treat與Post分別表示企業(yè)是否為處理組與是否首次進行數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為。Treat若企業(yè)樣本為處理組，則取值為1，否則為0；Post若企業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷過數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合，則取值為1，否則為0；其余變量與基準回歸一致。

進一步，為了保證處理組與控制組在數(shù)實產(chǎn)業(yè)融合行為前后的企業(yè)特征保持一致，本文運用傾向得分匹配（PSM）法，識別具有相同或者相近特征的企業(yè)進行DID回歸，緩解內(nèi)生性的影響。具體來說，本文以企業(yè)速動比率、企業(yè)規(guī)模、營業(yè)收入增長率與資產(chǎn)負債率等作為匹配企業(yè)的識別變量進行一對一近鄰匹配，將匹配好的企業(yè)結(jié)合模型（3）進行DID估計，回歸結(jié)果如表5列（4）?？梢钥闯?，對樣本經(jīng)過傾向得分匹配后，DID交乘項系數(shù)為負，與基準回歸系數(shù)符號一致，且在5%的水平上顯著，表明企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能提高企業(yè)的勞動投資效率，進一步驗證了本文的基準結(jié)論。

五、機制檢驗

（一）融資約束

本文認企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高企業(yè)勞動投資效率的途徑之一是緩解企業(yè)融資約束。資金的限制會導(dǎo)致企業(yè)的實際勞動力規(guī)模偏離企業(yè)的最優(yōu)勞動力規(guī)模，導(dǎo)致企業(yè)的勞動投資效率下降。而數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能提高企業(yè)的生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，進而擴大企業(yè)的市場競爭優(yōu)勢，向債券市場與股票市場發(fā)送良好的經(jīng)營信息，緩解企業(yè)的融資約束，最終提高企業(yè)的勞動投資效率。因此，本文構(gòu)建企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合與企業(yè)融資約束的交乘項加入主回歸中，重點關(guān)注交乘項的系數(shù)。

參考Kaplan和Zingales（1997）［36］的研究，采用KZ指數(shù)度量企業(yè)融資約束，KZ越大，融資約束越嚴重。同時，本文參考肖土盛等（2023）［37］的研究測度企業(yè)的債務(wù)資本成本與股權(quán)資本成本，并分別將其與企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合相乘作交乘項進行回歸，深入探究企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合通過不同融資渠道對勞動投資效率的影響，回歸結(jié)果如表6所示。可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合與企業(yè)整體的融資約束和債務(wù)資本成本的交乘項回歸系數(shù)均為負，且分別在10%與1%的水平上顯著，而股權(quán)資本成本與企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的交乘項并不顯著，這說明企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合主要通過降低企業(yè)債務(wù)資本成本而緩解企業(yè)的融資約束來提高企業(yè)勞動投資效率，驗證了假設(shè)H2。

（二）信息不對稱

本文認為企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高企業(yè)勞動投資效率的另一條途徑是緩解企業(yè)信息不對稱。企業(yè)信息不對稱會導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營決策與企業(yè)實際需求情況的偏離，降低企業(yè)的勞動投資效率。而數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能通過技術(shù)擴散效應(yīng)，促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進而緩解企業(yè)的信息不對稱，提高勞動投資效率。因此，本文構(gòu)建企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合與企業(yè)信息不對稱程度的交乘項加入機制回歸中，重點關(guān)注交乘項的系數(shù)。

盈余質(zhì)量能夠體現(xiàn)企業(yè)的信息獲取能力與管理水平，進而能代表企業(yè)的信息透明度［38］。因此，本文參考潘越等（2011）［39］的方法，利用企業(yè)可操縱應(yīng)計利潤絕對值（ABSDA）和近三年企業(yè)可操縱應(yīng)急利潤絕對值之和（OPAQUE）來衡量企業(yè)信息不對稱程度，ABSDA與OPAQUE越大，企業(yè)信息不對稱程度越高，具體回歸結(jié)果如表7所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，TECHCONV*ABSDA與TECHCONV*OPAQUE的回歸系數(shù)均為負，且分別在10%與1%的水平上顯著，驗證了假設(shè)H3。

六、進一步研究

（一）異質(zhì)性分析

1企業(yè)內(nèi)部特征異質(zhì)性

（1）考慮企業(yè)生命周期的影響。不同生命周期階段的企業(yè)具有不同的組織結(jié)構(gòu)與經(jīng)營特征，它們的戰(zhàn)略目標也不盡相同［40］。因此，數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對不同階段的企業(yè)可能存在不同的影響。處于成長期的企業(yè)為了在市場中站穩(wěn)腳跟，往往在各方面都需要資金支持，因此擴大融資來源與控制經(jīng)營生產(chǎn)成本就顯得尤為重要；處于成熟期的企業(yè)，擁有成熟且較完善的經(jīng)營模式與管理模式，競爭力強，很難被替代；處于衰退期的企業(yè)，產(chǎn)品的市場吸引力較弱，經(jīng)營績效降低，難以維持大體量的經(jīng)營規(guī)模，面臨退出市場的風(fēng)險［41］。

本文參考Dickinson（2011）［42］的研究，利用企業(yè)經(jīng)營、籌資與投資活動現(xiàn)金流大小，將企業(yè)分為成長期、成熟期與衰退期，對樣本企業(yè)進行異質(zhì)性分析，回歸結(jié)果如表8所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，處于成長期與成熟期的企業(yè)樣本的被解釋變量系數(shù)在1%的水平上顯著為負，而衰退期企業(yè)的回歸系數(shù)并不顯著，這說明企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)融合能顯著提高成長期與成熟期企業(yè)的勞動投資效率，對衰退期企業(yè)無明顯影響?？赡艿脑蚴?，成長期與成熟期企業(yè)為了維持與提高自身的市場競爭優(yōu)勢，依托數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合，提高自身的勞動投資效率，減輕勞動投資成本；而對于衰退期企業(yè)來說，企業(yè)自身組織經(jīng)營存在較大變革，而數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合效應(yīng)需要在組織結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，無重大經(jīng)營變動的企業(yè)才能發(fā)揮效果，因此對衰退期企業(yè)的影響不明顯。

（2）考慮管理效率的影響。企業(yè)內(nèi)部溝通與管理效率會影響企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為實施的效率與效果，導(dǎo)致其對企業(yè)勞動投資效率的影響存在差異。因此，本文利用管理費用率衡量企業(yè)的管理效率，高管理費用率的企業(yè)管理效率較低，而低管理費用率的企業(yè)管理效率較高。據(jù)此，本文按年份將樣本企業(yè)分為管理費用高與管理費用低兩組進行異質(zhì)性回歸，回歸結(jié)果如表9列（1）和列（2）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對管理效率較高企業(yè)的勞動投資非效率的回歸系數(shù)在1%的水平上為負，對管理效率較低的企業(yè)無明顯影響，且費舍爾組間差異檢驗在1%的水平上顯著，即兩組間存在明顯差異，表明高管理效率企業(yè)能更充分發(fā)揮數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融的作用，提高企業(yè)的勞動投資效率。

（3）考慮技術(shù)創(chuàng)新偏向性的影響。企業(yè)是否進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度可能使企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為存在數(shù)字基礎(chǔ)差異與效果差異，因此對企業(yè)提升勞動投資效率存在異質(zhì)性影響。因此本文參考黃先海和高亞興（2023）［4］的研究，利用企業(yè)專利申請中數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)專利的占比來衡量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新偏向性，并按年份將企業(yè)分為數(shù)字技術(shù)偏向性企業(yè)與實體技術(shù)偏向性企業(yè)進行回歸，回歸結(jié)果如表9列（3）和列（4）所示。可以發(fā)現(xiàn)，實體技術(shù)偏向性企業(yè)的回歸系數(shù)在1%的水平上為負，而數(shù)字技術(shù)偏向企業(yè)的系數(shù)為負卻不顯著，且費舍爾組間差異系數(shù)在1%的水平上顯著?？赡茉蚴菙?shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能為實體技術(shù)占比較大的企業(yè)提供數(shù)字化契機，擁有更大的數(shù)字經(jīng)濟邊際效應(yīng)，因此對企業(yè)的勞動投資效率有更明顯的促進作用。

2企業(yè)外部環(huán)境異質(zhì)性

（1）行業(yè)集中度異質(zhì)性。不同的行業(yè)與市場環(huán)境會導(dǎo)致企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為對企業(yè)作用會有所不同。行業(yè)集中度反映了企業(yè)所處的行業(yè)與市場環(huán)境情況，行業(yè)集中度高表明市場整體的壟斷性質(zhì)更強，而行業(yè)集中度低則表明市場整體的競爭性質(zhì)更強［43］。據(jù)此，本文按年份利用行業(yè)集中度數(shù)據(jù)將企業(yè)樣本分為行業(yè)集中度較低與較高兩組分別進行回歸，回歸結(jié)果如表10列（1）和列（2）所示?？梢钥闯?，解釋變量的系數(shù)在行業(yè)集中度較低與較高兩組中分別在5%與1%的水平上顯著為負，但行業(yè)集中度較高的企業(yè)樣本回歸系數(shù)更低，且費舍爾組間系數(shù)也在5%的水平上顯著。這表明數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對壟斷性企業(yè)與競爭性企業(yè)的勞動投資效率都有顯著影響，但其對壟斷性行業(yè)的影響作用更大?？赡茉蚴?，壟斷性行業(yè)的資源配置效率相比競爭性行業(yè)更低，因壟斷性行業(yè)中的企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)融合邊際效應(yīng)相比與競爭性行業(yè)中的企業(yè)更高，對勞動投資效率的作用也越大。

（2）數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施異質(zhì)性。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能提高企業(yè)數(shù)字技術(shù)研發(fā)速度與數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的擴散效率。本文參考丁亞楠和王建新（2023）的研究［44］，利用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)與各地年末戶籍數(shù)之比來衡量地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平，并將同一年份企業(yè)分為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平較低與較高兩組進行異質(zhì)性分析，回歸結(jié)果如表10列（3）和列（4）所示。可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對兩組企業(yè)樣本的回歸都在1%的水平上顯著為負，但費舍爾組間差異系數(shù)卻并不顯著，說明在不同數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平的地區(qū)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合均能顯著提高企業(yè)的勞動投資效率。

（二）區(qū)分勞動投資過度與勞動投資不足

本文進一步對勞動投資非效率進行拆分研究，依據(jù)Ben-Nasr和Alshwer（2016）［12］的研究將勞動投資非效率分為勞動投資不足與勞動投資過度，并分別探究企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對兩組的影響，回歸結(jié)果如表11所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對勞動投資過度的企業(yè)樣本系數(shù)在1%的水平上為負，而對勞動投資不足的樣本無明顯影響。這說明企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合主要通過緩解企業(yè)的勞動投資過度提高勞動投資效率。

其次，本文依據(jù)Khedmati等（2020）［18］的研究進一步細分企業(yè)勞動投資不足與勞動投資過度。具體的，對于勞動投資不足的企業(yè)來說，若預(yù)期勞動投資小于0則代表企業(yè)解雇過度，若預(yù)期勞動投資大于0則代表企業(yè)雇傭不足；對于勞動投資過度的企業(yè)來說，若預(yù)期勞動投資小于0則代表企業(yè)解雇不足，若預(yù)期勞動投資大于0則代表企業(yè)雇傭過度，具體的回歸結(jié)果如表12所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合系數(shù)對解雇不足的組在5%的水平上顯著為負，而對解雇過度、雇傭不足與雇傭過度的企業(yè)樣本無明顯影響。這說明，企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對企業(yè)勞動投資過度的影響主要體現(xiàn)在緩解解雇不足的現(xiàn)象。

七、結(jié)論與啟示

促進數(shù)實經(jīng)濟的深度融合是中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展階段的關(guān)鍵，不僅有助于優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，還可升級經(jīng)濟動能。數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合，作為數(shù)實經(jīng)濟深度融合的微觀基礎(chǔ)，是推動企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新及高質(zhì)量發(fā)展的重要因素之一。本文基于2011—2021年間中國企業(yè)的發(fā)明專利數(shù)據(jù)及A股上市公司數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個以實體產(chǎn)業(yè)技術(shù)引用數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)的數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合數(shù)據(jù)模型，以此從微觀層面探討數(shù)實融合對企業(yè)勞動投資效率的影響及其作用機制。研究得出的主要結(jié)論如下：數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高了企業(yè)勞動投資效率，且通過一系列穩(wěn)健性檢驗和內(nèi)生性檢驗后也無明顯改變；機制研究表明，數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合主要通過降低企業(yè)融資約束與緩解企業(yè)信息不對稱程度提高企業(yè)勞動投資效率；進一步分析中的異質(zhì)性分析表明，數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對成長期與成熟期企業(yè)、管理效率較高的企業(yè)、實體技術(shù)偏向性企業(yè)等內(nèi)部特征企業(yè)的勞動投資效率具有更明顯的促進作用，而對行業(yè)集中度更高的外部環(huán)境的企業(yè)具有更明顯的促進作用，但對不同數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施外部環(huán)境的企業(yè)均有明顯的促進作用；此外，數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高勞動投資效率主要表現(xiàn)為減少勞動投資過度，且數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合主要對企業(yè)解雇不足具有顯著的抑制作用。

本文的結(jié)論具有以下政策啟示：（1）加大數(shù)字技術(shù)研發(fā)投入力度，加強數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)與實體產(chǎn)業(yè)技術(shù)的深度融合。數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對企業(yè)勞動投資效率提高有顯著的正向影響，因此為了促進企業(yè)發(fā)展，需要加大數(shù)字技術(shù)投入研發(fā)力度，注重實體經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)在研發(fā)創(chuàng)新的過程中對數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用與融合，提高自身的研發(fā)、生產(chǎn)與管理效率，增強市場競爭力。（2）完善金融市場與外部監(jiān)督制度，為數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提供合理的保障。緩解融資約束和提高信息透明度是數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高企業(yè)勞動投資效率的重要途徑。因此，政府需要不斷完善金融市場配置，拓寬企業(yè)的融資渠道，減輕企業(yè)的籌資負擔，為數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提供資金保障；同時還要加強企業(yè)外部監(jiān)管，緩解企業(yè)信息不對程度，使得數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合擁有合理的制度與執(zhí)行保障。（3）改善企業(yè)的外部數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)環(huán)境，為企業(yè)數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提供合理的技術(shù)環(huán)境保障。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新受到數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的影響，因此，政府需要加大地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，優(yōu)化數(shù)字技術(shù)的孕育環(huán)境，為企業(yè)兩業(yè)技術(shù)融合提供技術(shù)環(huán)境保障。

參考文獻：

［1］"馬健.產(chǎn)業(yè)融合理論研究評述［J］．經(jīng)濟學(xué)動態(tài)，2002（5）：78-81.

［2］"朱育鋒，紀建強.中國式現(xiàn)代化視域下經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展：內(nèi)涵與實現(xiàn)路徑［J］．當代經(jīng)濟，2024，41（2）：14-21.

［3］"Li"H，"Loyalka"P，"Rozelle"S，"et"al."Human"Capital"And"China’s"Future"Growth［J］．"Journal"of"Economic"Perspectives，"2017，31（1）："25-48.

［4］"黃先海，高亞興.數(shù)實產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——基于中國企業(yè)專利信息的研究［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟，2023（11）：118-136.

［5］"胡漢輝，邢華.產(chǎn)業(yè)融合理論以及對我國發(fā)展信息產(chǎn)業(yè)的啟示［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟，2003（2）：23-29.

［6］"Vial"G."Understanding"Digital"Transformation："A"Review"and"A"Research"Agenda［J］．"Managing"Digital"Transformation，"2021："13-66.

［7］"Nambisan"S，"Lyytinen"K，"Majchrzak"A，"et"al."Digital"Innovation"Management［J］．"MIS"Quarterly，2017，41（1）："223-238.

［8］"田秀娟，李睿.數(shù)字技術(shù)賦能實體經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展——基于熊彼特內(nèi)生增長理論的分析框架［J］．管理世界，2022，38（5）：56-74.

［9］"劉洋，董久鈺，魏江.數(shù)字創(chuàng)新管理：理論框架與未來研究［J］．管理世界，2020，36（7）：198-217+219.

［10］Svahn"F，"Mathiassen"L，"Lindgren"R."Embracing"Digital"Innovation"in"Incumbent"Firms［J］．"MIS"Quarterly，"2017，"41（1）："239-254.

［11］Hamermesh"D"S."Labor"Demand［M］．Princeton"University"Press，"1996.

［12］Ben-Nasr"H，"Alshwer"A"A."Does"Stock"Price"Informativeness"Affect"Labor"Investment"Efficiency？［J］．"Journal"of"Corporate"Finance，"2016，38："249-271.

［13］孔東民，項君怡，代昀昊.勞動投資效率、企業(yè)性質(zhì)與資產(chǎn)收益率［J］．金融研究，2017（3）：145-158.

［14］褚劍，方軍雄.賣空約束放松能夠改善企業(yè)勞動投資效率嗎？［J］．外國經(jīng)濟與管理，2020，42（2）：84-96.

［15］Ghaly"M，"Dang"V"A，"Stathopoulos"K."Institutional"Investors’"Horizons"and"Corporate"Employment"Decisions［J］．"Journal"of"Corporate"Finance，2020，64："101634.

［16］趙彥鋒.社會信任如何影響企業(yè)勞動投資效率？［J］．經(jīng)濟經(jīng)緯，2023，40（4）：115-125.

［17］Rezaei"G，"Taghizadeh"R，"Zeraatgari"R，"et"al."Investigating"the"Effect"of"Accounting"Comparability"on"Labor"Investment"Efficiency："Moderating"Role"of"Financing"Constraint，"Internal"and"External"Monitoring［J］．"Journal"of"Accounting"Knowledge，"2022，13（2）.

［18］Khedmati"M，"Sualihu"M"A，"Yawson"A."CEO-director"Ties"and"Labor"Investment"Efficiency［J］．"Journal"of"Corporate"Finance，"2020，65："101492.

［19］Oh"H，"Park"S."Does"Corporate"Governance"Affect"Labor"Investment"Efficiency？［J］．"Sustainability，"2022，14（8）："4599.

［20］張功富，詹俊，呂月童.數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)勞動投資效率［J］．財會月刊，2023，44（5）：153-160.

［21］翟淑萍，韓賢，毛文霞.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能提高企業(yè)勞動投資效率嗎［J］．當代財經(jīng)，2022（1）：78-89.

［22］喻彪，楊剛，李沁洋.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)勞動投資效率［J］．經(jīng)濟經(jīng)緯，2023，40（4）：93-103.

［23］朱喜安，馬櫻格.數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何推動企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)升級［J］．經(jīng)濟管理，2024，46（2）：51-71.

［24］楊鵬，尹志鋒，孫寶文.企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新效率提升［J］．外國經(jīng)濟與管理，2024，46（11）：51-67.

［25］蔡曉陳，陳靜宇.數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)政策提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率嗎？——基于研發(fā)投入與融資約束視角［J］．產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2023（3）：16-30.

［26］Acemoglu"D，"Restrepo"P."Automation"and"New"Tasks："How"Technology"Displaces"and"Reinstates"Labor［J］．"Journal"of"Economic"Perspectives，2019，33（2）："3-30.

［27］胡德龍，石滿珍.數(shù)字經(jīng)濟對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響研究［J］．當代財經(jīng)，2023（12）：17-29.

［28］Jung"B，"Lee"W"J，"Weber"D"P."Financial"Reporting"Quality"andnbsp;Labor"Investment"Efficiency［J］．"Contemporary"Accounting"Research，"2014，31（4）："1047-1076.

［29］卜君，孫光國.環(huán)境不確定性會影響企業(yè)勞動投資效率嗎？［J］．經(jīng)濟管理，2020，42（10）：23-38.

［30］薛龍.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制了過度負債嗎？［J］．經(jīng)濟經(jīng)緯，2024，41（1）：134-146.

［31］申丹琳，江軒宇.社會信任與企業(yè)勞動投資效率［J］．金融研究，2022（9）：152-168.

［32］喻彪，楊剛.會計信息可比性與企業(yè)勞動投資效率［J］．投資研究，2022，41（6）：31-58.

［33］孔東民，項君怡，代昀昊.勞動投資效率、企業(yè)性質(zhì)與資產(chǎn)收益率［J］．金融研究，2017（3）：145-158.

［34］尹志鋒，曹愛家，郭家寶，等.基于專利數(shù)據(jù)的人工智能就業(yè)效應(yīng)研究——來自中關(guān)村企業(yè)的微觀證據(jù)［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟，2023（5）：137-154.

［35］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)［J］．管理世界，2021，37（7）：130-144+10.

［36］Kaplan"S"N，"Zingales"L."Do"Investment-cash"Flow"Sensitivities"Provide"Useful"Measures"of"Financing"Constraints？［J］．"The"Quarterly"Journal"of"Economics，"1997，112（1）："169-215.

［37］肖土盛，董啟琛，張明昂，等.競爭政策與企業(yè)勞動收入份額——基于《反壟斷法》實施的準自然實驗［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟，2023（4）：117-135.

［38］黎文靖，孔東民.信息透明度、公司治理與中小股東參與［J］．會計研究，2013（1）：42-49+95.

［39］潘越，戴亦一，林超群.信息不透明、分析師關(guān)注與個股暴跌風(fēng)險［J］．金融研究，2011（9）：138-151.

［40］董曉芳，袁燕.企業(yè)創(chuàng)新、生命周期與聚集經(jīng)濟［J］．經(jīng)濟學(xué)（季刊），2014，13（2）：767-792.

［41］劉詩源，林志帆，冷志鵬.稅收激勵提高企業(yè)創(chuàng)新水平了嗎？——基于企業(yè)生命周期理論的檢驗［J］．經(jīng)濟研究，2020，55（6）：105-121.

［42］Dickinson"V."Cash"Flow"Patterns"as"a"Proxy"for"Firm"Life"Cycle［J］．"The"Accounting"Review，"2011，86（6）："1969-1994.

［43］張云，柏培文.數(shù)智化如何影響雙循環(huán)參與度與收入差距——基于省級-行業(yè)層面數(shù)據(jù)［J］．管理世界，2023，39（10）：58-83.

［44］丁亞楠，王建新.網(wǎng)絡(luò)互動的治理效能：企業(yè)盈余管理的視角［J］．經(jīng)濟管理，2023，45（12）：159-177.

Does"the"Integration"of"Digital"and"Real"Industries"Enhance"Corporate"Labor

Investment"Efficiency？

ZHANG"Shushan，"SHANG"Zhaoyang，"YANG"Haoxiang

（School"of"Economics"and"Management，"Northeastnbsp;Normal"University，"Changchun"130117，"China）

Abstract："As"the"integration"of"the"digital"and"real"economies"progresses，"the"study"of"its"economic"effects"in"businesses"becomes"increasingly"vital."This"research，"based"on"data"from"A-share"listed"companies"from"2011"to"2021"and"focused"on"the"technological"integration"of"digital"and"real"industries，"examines"the"impact"of"this"integration"on"corporate"labor"investment"efficiency"and"its"mechanisms."The"findings"reveal"a"significant"positive"influence"of"this"integration"on"improving"labor"investment"efficiency，"primarily"achieved"through"easing"financing"constraints"and"enhancing"corporate"transparency."Furthermore，"heterogeneity"analysis"shows"that"this"effect"is"more"pronounced"in"companies"in"growth"and"maturity"stages，"those"with"high"managerial"efficiency，"those"inclined"towards"real"technologies，"and"those"in"highly"concentrated"industries.

Key"words：digital"economy;"technological"integration;"labor"investment"efficiency;"financing"constraints;"information"asymmetry

（責任編輯：周正）