廖紅偉 王馨悅

一、引言

黨的二十大報(bào)告明確提出要“以中國(guó)式現(xiàn)代化全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興”①習(xí)近平：《高舉中國(guó)特色社會(huì)主義偉大旗幟 為全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家而團(tuán)結(jié)奮斗——在中國(guó)共產(chǎn)黨第二十次全國(guó)代表大會(huì)上的報(bào)告》，《人民日?qǐng)?bào)》2022 年10 月26 日，第1 版。。中國(guó)式現(xiàn)代化要求不斷提高勞動(dòng)收入在經(jīng)濟(jì)增加值中的比重，做到發(fā)展成果由全體人民共建共享，實(shí)現(xiàn)全體人民共同富裕。收入分配是經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的重要問(wèn)題，收入分配結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和完善對(duì)經(jīng)濟(jì)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(guó)70 年收入分配制度改革的基本經(jīng)驗(yàn)與趨向研判》，《改革》2019 年第12 期。。中國(guó)式現(xiàn)代化要依靠推動(dòng)全體人民共同富裕來(lái)實(shí)現(xiàn)③白暴力：《中國(guó)式現(xiàn)代化是全體人民共同富裕的現(xiàn)代化》，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究》2023 年第1 期。，加快形成合理的收入分配格局，對(duì)實(shí)現(xiàn)共同富裕至關(guān)重要。黨的二十大報(bào)告還指出要“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”④習(xí)近平：《高舉中國(guó)特色社會(huì)主義偉大旗幟 為全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家而團(tuán)結(jié)奮斗——在中國(guó)共產(chǎn)黨第二十次全國(guó)代表大會(huì)上的報(bào)告》，《人民日?qǐng)?bào)》2022 年10 月26 日，第1 版。。推動(dòng)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(diǎn)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新、推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，也對(duì)企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)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(gè)顯著結(jié)果是機(jī)器可讀信息及數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上的指數(shù)式增長(zhǎng)，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(yīng)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(wù)的負(fù)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(jì)學(xué)動(dòng)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(jì)的關(guān)鍵一環(huán)，其核心目標(biāo)是提升公司運(yùn)行效率，優(yōu)化已有組織結(jié)構(gòu)，完成數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(jì)的發(fā)展也使人們開(kāi)始擔(dān)憂就業(yè)問(wèn)題和收入分配問(wèn)題，許多人擔(dān)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(huì)導(dǎo)致就業(yè)轉(zhuǎn)變，但勞動(dòng)收入份額在很大程度上是保持不變的，甚至呈增長(zhǎng)趨勢(shì)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(lái)經(jīng)濟(jì)的大分化；在微觀層面上，數(shù)字技術(shù)作為勞動(dòng)工具進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，在提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的同時(shí)也降低了勞動(dòng)時(shí)間④朱方明、賈卓強(qiáng)：《平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的數(shù)字勞動(dòng)內(nèi)涵與價(jià)值運(yùn)動(dòng)分析》，《內(nèi)蒙古社會(huì)科學(xué)》2022 年第3 期。。數(shù)字化突出了勞動(dòng)者自身價(jià)值的重要性，對(duì)于擁有特殊技能或接受過(guò)符合社會(huì)發(fā)展需求教育的勞動(dòng)者，他們可以利用技術(shù)去為企業(yè)創(chuàng)造更多價(jià)值，進(jìn)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(mèng)根、周元任：《數(shù)字化對(duì)企業(yè)人工成本的影響》，《中國(guó)人口科學(xué)》2021 年第4 期。，然而，對(duì)于僅掌握“普通”技能且能力一般的勞動(dòng)者來(lái)說(shuō)，他們將更可能會(huì)被機(jī)器人、計(jì)算機(jī)及數(shù)字技術(shù)所替代，因?yàn)闄C(jī)器的勞動(dòng)生產(chǎn)率更高⑦⑧⑨劉曉莉、許艷麗：《技能偏好型技術(shù)進(jìn)步視閾下人工智能對(duì)技能人才就業(yè)的影響》，《中國(guó)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(jí)，勞動(dòng)收入份額的提高。但是不同企業(yè)勞動(dòng)力調(diào)整成本具有異質(zhì)性⑩曾慶生、陳信元：《國(guó)家控股、超額雇員與勞動(dòng)力成本》，《經(jīng)濟(jì)研究》2006 年第5 期。，在一定程度上會(huì)影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果。

另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于勞動(dòng)收入的增長(zhǎng)具有一定的負(fù)面效應(yīng)。宋光茂在凱恩斯等人對(duì)失業(yè)問(wèn)題的分析框架之上，進(jìn)一步引入了技術(shù)進(jìn)步因素，發(fā)現(xiàn)提升勞動(dòng)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(dòng)?宋光茂：《我國(guó)企業(yè)創(chuàng)新的失業(yè)陷阱與創(chuàng)新戰(zhàn)略選擇》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》1992 年第5 期。。Ergül 和 G?ksel 構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)隨機(jī)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(guó)民收入中勞動(dòng)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(guò)程自動(dòng)化水平越高，勞動(dòng)收入份額就會(huì)越低。王永欽和董雯利用微觀層面制造業(yè)企業(yè)機(jī)器人應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)企業(yè)的工資水平影響不大，但會(huì)加大勞動(dòng)力需求的替代效應(yīng)，最終導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額下降?王永欽、董雯：《機(jī)器人的興起如何影響中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)？——來(lái)自制造業(yè)上市公司的證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2020 年第10 期。。

本文構(gòu)建了一個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)工資率和勞動(dòng)生產(chǎn)率影響勞動(dòng)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(dòng)收入份額的內(nèi)在機(jī)制，在理論層面對(duì)勞動(dòng)收入報(bào)酬變化機(jī)制的相關(guān)研究進(jìn)行了補(bǔ)充，也為如何利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高勞動(dòng)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(shí)現(xiàn)提供了全新的研究視角。本文的邊際貢獻(xiàn)在于：（1）現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)或數(shù)字技術(shù)影響勞動(dòng)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(yù) 股上市公司數(shù)據(jù)，豐富和拓展了勞動(dòng)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(jī)器人等）如何影響勞動(dòng)收入份額，本文從組織、技術(shù)、人力、成果四個(gè)維度，創(chuàng)新性地構(gòu)建了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)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(dǎo)出了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)收入份額的作用方向，不同于以往只從定性角度對(duì)二者之間關(guān)系的探討。共同富裕是中國(guó)式現(xiàn)代化區(qū)別于其他國(guó)家現(xiàn)代化的重要特征。通過(guò)深入分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響，對(duì)用數(shù)字技術(shù)提高勞動(dòng)收入占比有參考意義，為改革收入分配制度、實(shí)現(xiàn)全體人民共同富裕提供了理論與實(shí)證依據(jù)，這在當(dāng)前推進(jìn)中國(guó)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(jī)制與研究假說(shuō)

勞動(dòng)收入份額與企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策密切相關(guān)，對(duì)不同生產(chǎn)要素需求的變化會(huì)導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部要素收入分配變化，進(jìn)而影響企業(yè)的經(jīng)營(yíng)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(jī)制，并影響勞動(dòng)收入份額的變化具有重要意義。

第一步，構(gòu)建一個(gè)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(dòng)收入份額的變化特征。借鑒張興祥和范明宗的研究①?gòu)埮d祥、范明宗：《技能偏向性技術(shù)進(jìn)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(huì)科學(xué)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(guò)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(guò)程中投入的勞動(dòng)量，δ和（1?δ）分別表示資本和勞動(dòng)對(duì)總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)度，ρ為資本-勞動(dòng)替代彈性的參數(shù)，α表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)力的影響。

勞動(dòng)收入份額（LS）為勞動(dòng)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(jiǎn)便分析，假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變且市場(chǎng)完全競(jìng)爭(zhēng)，此時(shí)工資率wag與勞動(dòng)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(duì)勞動(dòng)收入份額LS的影響，計(jì)算LS關(guān)于A的一階導(dǎo)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(yīng)用，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)融入生產(chǎn)組織的各個(gè)方面，同時(shí)對(duì)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(jí)能夠增加其對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求，于是公司人力資本結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)升級(jí)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(shí)與經(jīng)濟(jì)后果》，《上海商學(xué)院學(xué)報(bào)》2022 年第6 期。，整體的勞動(dòng)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(dòng)收入份額》，《管理世界》2022 年第12 期。。第二，技術(shù)的升級(jí)會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，產(chǎn)生新的勞動(dòng)力需求，比如數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用自然會(huì)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(dòng)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(lái)對(duì)高技能勞動(dòng)的需求增多，以及由此產(chǎn)生的對(duì)數(shù)字化人才的需求，這兩者會(huì)在一定程度上使得高技能勞動(dòng)者以及數(shù)字化人才與企業(yè)間的議價(jià)能力提高，因?yàn)檫@一類勞動(dòng)的可替代性較差，從而整體工資水平提升提高了勞動(dòng)收入份額④⑤陳夢(mèng)根、周元任：《數(shù)字化對(duì)企業(yè)人工成本的影響》，《中國(guó)人口科學(xué)》2021 年第4 期。。但是，企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用會(huì)對(duì)低技能的勞動(dòng)者產(chǎn)生擠出效應(yīng)，一些智能化、自動(dòng)化設(shè)備會(huì)替代相應(yīng)的低端重復(fù)性工作，從而降低了對(duì)低技能勞動(dòng)者的需求⑥何小鋼、梁權(quán)熙、王善騮：《信息技術(shù)、勞動(dòng)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(duì)一些勞動(dòng)密集型行業(yè)的從業(yè)人員的負(fù)面影響較大，會(huì)降低勞動(dòng)收入份額。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響方向尚不能確定，需要進(jìn)一步討論其作用路徑。綜上，本文提出如下研究假設(shè)：

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

通過(guò)對(duì)前述CES 生產(chǎn)函數(shù)的數(shù)理推導(dǎo)以及理論分析，證明了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著影響內(nèi)部勞動(dòng)收入份額，但是具體的影響方向無(wú)法確定。因此需要進(jìn)一步識(shí)別數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)收入份額的作用路徑。理論上，勞動(dòng)收入份額是企業(yè)工資率與勞動(dòng)生產(chǎn)率的比值⑦程虹、王華星、石大千：《使用機(jī)器人會(huì)導(dǎo)致企業(yè)勞動(dòng)收入份額下降嗎？》，《中國(guó)科技論壇》2021 年第2 期。，如下所示：

與前文一致，我們假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變和市場(chǎng)完全競(jìng)爭(zhēng)，則此時(shí)工資率wag與勞動(dòng)邊際產(chǎn)出MPL相等，工資率wag可以表示為：

勞動(dòng)生產(chǎn)率lab可以表示為：

因此，我們可以從工資率和勞動(dòng)生產(chǎn)率相對(duì)變動(dòng)的角度來(lái)解釋企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響。勞動(dòng)生產(chǎn)率與勞動(dòng)收入份額反向變動(dòng)，工資率與勞動(dòng)收入份額同向變動(dòng)，勞動(dòng)收入份額的最終變化方向取決于二者變化的相對(duì)大小。由式（7）和式（8）可知工資率和勞動(dòng)生產(chǎn)率均會(huì)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(guò)影響勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生作用，最終的凈效應(yīng)取決于工資率效應(yīng)和生產(chǎn)率效應(yīng)的相對(duì)大小。

一方面，企業(yè)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)變革生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程，帶來(lái)生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)，進(jìn)而對(duì)生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響。一是生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率，節(jié)約了生產(chǎn)單位產(chǎn)品所需的勞動(dòng)力數(shù)量，為降低用工成本，企業(yè)會(huì)雇傭更少的生產(chǎn)人員，就業(yè)量降低對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生不利影響。二是一些自動(dòng)化智能設(shè)備的普遍應(yīng)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(huì)減少一些常規(guī)性、機(jī)械性的崗位，使得這些方面的勞動(dòng)力需求有所下降，減少就業(yè)對(duì)勞動(dòng)收入份額有負(fù)向影響①②方明月、林佳妮、聶輝華：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否促進(jìn)了企業(yè)內(nèi)共同富裕？——來(lái)自中國(guó)A 股上市公司的證據(jù)》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2022 年第11 期。。另一方面，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也會(huì)通過(guò)影響內(nèi)部工資率進(jìn)而影響勞動(dòng)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(tuán)隊(duì)作為轉(zhuǎn)型過(guò)程中的“領(lǐng)頭羊”，需要溝通信息、進(jìn)行多方業(yè)務(wù)協(xié)作來(lái)保證數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利推進(jìn)。在此過(guò)程中，高管團(tuán)隊(duì)依靠自身的管理才能可以提高其對(duì)薪酬的議價(jià)能力，獲得數(shù)字化紅利，有利于工資水平的提高，進(jìn)而提高勞動(dòng)收入份額。二是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)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(shè)備的高技能勞動(dòng)者，他們逐漸融入企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，隨著企業(yè)數(shù)字化水平的提高，他們的薪酬也相應(yīng)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(jìn)了企業(yè)內(nèi)共同富裕？——來(lái)自中國(guó)A 股上市公司的證據(jù)》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)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(jìn)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(duì)短缺，這推動(dòng)了公司內(nèi)部工資水平的提升，并能顯著提升勞動(dòng)收入占比。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)帶來(lái)正向的生產(chǎn)率效應(yīng)和工資率效應(yīng)，但二者的相對(duì)大小需進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)?；诖颂岢鱿铝屑僭O(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額的總體影響取決于工資率效應(yīng)和勞動(dòng)生產(chǎn)率效應(yīng)的大??；

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

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

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

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

其中，變量下標(biāo)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(dòng)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(shí)滯性，因此本文對(duì)核心解釋變量即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)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(fù)及顯著性。

（二）變量設(shè)定

1.被解釋變量。勞動(dòng)收入份額（LS），本文用增加值法計(jì)算這一變量，公式為勞動(dòng)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(yíng)業(yè)利潤(rùn)+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(jìn)步層面，但更強(qiáng)調(diào)通過(guò)數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)組織和業(yè)務(wù)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(gè)維度構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標(biāo)體系，并用多分格主成分分析方法測(cè)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(wú)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(jìn)行衡量。在“技術(shù)”維度，選擇詞頻統(tǒng)計(jì)和研發(fā)投入進(jìn)行衡量。人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)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(jì)時(shí)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(yīng)用包含了數(shù)字化業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)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(chǎng)表現(xiàn)——來(lái)自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《管理世界》2021 年第7 期。，通過(guò)文本分析技術(shù)分析上市公司年報(bào)中的“人工智能”“區(qū)塊鏈”“云計(jì)算”“大數(shù)據(jù)”等詞頻數(shù)量，可以反映公司未來(lái)的戰(zhàn)略導(dǎo)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(yīng)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(jìn)行衡量。在“成果”維度，考慮到專利申請(qǐng)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(jìn)制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型影響因素——基于山東省先進(jìn)制造業(yè)企業(yè)的研究》，《濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2022 年第5 期。，選取已授權(quán)的專利數(shù)量作為代理指標(biāo)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)具體計(jì)算步驟如下：首先，采用Z-score 法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(jì)方差貢獻(xiàn)率確定主成分個(gè)數(shù)；其次，計(jì)算主成分因子載荷矩陣，根據(jù)載荷數(shù)與特征根計(jì)算出指標(biāo)在線性組合中的系數(shù)，之后對(duì)系數(shù)做加權(quán)平均得到指標(biāo)綜合得分模型中的系數(shù)；最后，對(duì)坐標(biāo)平移后的綜合模型系數(shù)進(jìn)行歸一化處理，得到各變量指標(biāo)權(quán)重值。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系及權(quán)重結(jié)果見(jiàn)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(dòng)報(bào)酬總額和年均用工人數(shù)的比值衡量；勞動(dòng)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(gè)控制變量，主要包括：?jiǎn)T工數(shù)量（lnemp），用對(duì)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(duì)數(shù)化處理后的研發(fā)投入金額表示；財(cái)務(wù)狀況（cap），用期末總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值表示。

（三）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

樣本數(shù)據(jù)選取時(shí)間段為2012—2020 年，選擇CSMAR（國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)）、Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)、Incopat 全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫(kù)等作為數(shù)據(jù)來(lái)源。由于非上市公司的報(bào)表不公開(kāi)，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(xì)，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(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步篩選：（1）金融類企業(yè)與一般上市企業(yè)的會(huì)計(jì)制度和財(cái)務(wù)特征存在差異，其行業(yè)監(jiān)管及財(cái)務(wù)指標(biāo)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(duì)行業(yè)的分類標(biāo)準(zhǔn)①魯桐、黨印：《公司治理與技術(shù)創(chuàng)新：分行業(yè)比較》，《經(jīng)濟(jì)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(dòng)密集型企業(yè)（1108 個(gè)）、資本密集型企業(yè)（1292 個(gè)）和技術(shù)密集型企業(yè)（2340 個(gè)）。（2）剔除無(wú)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(biāo)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(gè)企業(yè)樣本，其中勞動(dòng)密集型企業(yè)107 個(gè)、資本密集型企業(yè)159 個(gè)、技術(shù)密集型企業(yè)242 個(gè)。對(duì)于個(gè)別年份數(shù)據(jù)缺失的情況，采取查閱企業(yè)年報(bào)，進(jìn)行均值計(jì)算、近似值替代等方法對(duì)缺失值進(jìn)行補(bǔ)充。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 結(jié)果表明，勞動(dòng)收入份額均值為0.51，表明企業(yè)中有半數(shù)以上的營(yíng)業(yè)增加值用來(lái)支付員工薪酬，比重較大，可能與勞動(dòng)收入份額指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)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(shuō)明企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相對(duì)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(jì)

（二）基準(zhǔn)回歸

表3 是使用3 種方式進(jìn)行回歸的結(jié)果，其中第（1）列為基準(zhǔn)回歸模型（9）的回歸結(jié)果，可以看到L. dig的估計(jì)系數(shù)為0.856，在5%水平上顯著為正，說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)能夠提升企業(yè)勞動(dòng)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(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如第（2）（3）列所示，均表明數(shù)字轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)收入份額具有顯著正向影響，假設(shè)H1 得以驗(yàn)證。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.更換被解釋變量。為避免勞動(dòng)收入份額波動(dòng)帶來(lái)的偏差①李稻葵、劉霖林、王紅領(lǐng)：《GDP 中勞動(dòng)份額演變的U 型規(guī)律》，《經(jīng)濟(jì)研究》2009 年第1 期。，對(duì)其進(jìn)行l(wèi)ogistic 轉(zhuǎn)換，將LS調(diào)整為L(zhǎng)S/（1-LS）取自然對(duì)數(shù)，并記作LS1，其變化范圍為（?∞，+∞），以此作為勞動(dòng)收入份額的衡量指標(biāo)。采用新的勞動(dòng)收入份額作為被解釋變量進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，結(jié)果如表4 第（1）列所示，控制了個(gè)體、省份、年份和行業(yè)固定效應(yīng)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(yàn)結(jié)果

2.剔除信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)公司樣本。前文在測(cè)度數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)時(shí)運(yùn)用文本分析法計(jì)算了關(guān)鍵詞頻次，并作為指標(biāo)構(gòu)建的一個(gè)維度，但是信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)公司樣本的主營(yíng)業(yè)務(wù)往往與計(jì)算機(jī)通信技術(shù)等方面有密切聯(lián)系，其公司年報(bào)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(shì)，可能會(huì)影響核心指標(biāo)構(gòu)建的準(zhǔn)確度。因此本文在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分剔除了這部分公司樣本，并重新估計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額的影響②按照2012 年證監(jiān)會(huì)的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，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(shuō)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(yàn)

1.GMM 動(dòng)態(tài)面板分析?？紤]到前期勞動(dòng)收入份額可能對(duì)當(dāng)期勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生影響，本文使用動(dòng)態(tài)面板模型（GMM）對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)。在數(shù)據(jù)檢驗(yàn)過(guò)程中加入企業(yè)前一年的勞動(dòng)收入份額作為控制變量，且根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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(shí)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(zhǔn)回歸的結(jié)果一致，說(shuō)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(yīng)模型，控制了個(gè)體、行業(yè)、省份、年份效應(yīng)，在一定程度上降低了公司、行業(yè)和地區(qū)層面不可觀測(cè)因素的影響，為進(jìn)一步緩解因測(cè)量誤差、遺漏變量等產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題，采用工具變量法進(jìn)行分析。企業(yè)所在地?cái)?shù)字化水平的行業(yè)年度均值代表了當(dāng)?shù)財(cái)?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(dāng)?shù)氐臄?shù)字化發(fā)展水平與企業(yè)的勞動(dòng)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(jì)算步驟為：首先，計(jì)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(jì)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(jì)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(jìn)行IV-2SLS 估計(jì)。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(jì)系數(shù)在10%的顯著性水平上顯著為正，說(shuō)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(dòng)力密集程度將企業(yè)分為勞動(dòng)密集型和資本技術(shù)密集型進(jìn)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(dòng)要素占比以及勞動(dòng)力素質(zhì)不同，勞動(dòng)密集型企業(yè)中勞動(dòng)要素占比較高，且主要集聚大量的低技能勞動(dòng)力，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，這類勞動(dòng)者更易被替代，使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)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(dòng)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(yīng)，也有就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，需要企業(yè)及時(shí)按照現(xiàn)實(shí)需要對(duì)勞動(dòng)力要素進(jìn)行調(diào)整。企業(yè)性質(zhì)不同，其對(duì)應(yīng)的調(diào)整勞動(dòng)力要素的難易程度不同①②曾慶生、陳信元：《國(guó)家控股、超額雇員與勞動(dòng)力成本》，《經(jīng)濟(jì)研究》2006 年第5 期。，從而數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的影響程度不同。因此，本研究根據(jù)公司實(shí)控人屬性，將上市公司分成國(guó)有、非國(guó)有兩類公司，并分別進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表5 所示，國(guó)有上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響程度以及系數(shù)顯著性都有所下降。國(guó)有企業(yè)與一般的民營(yíng)或外資企業(yè)不同，其不僅具有實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)還具有特定的政策性目標(biāo)，比如保障就業(yè)。受限于自身的功能定位，國(guó)有企業(yè)根據(jù)自身發(fā)展需要及時(shí)調(diào)整勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)相較于非國(guó)有企業(yè)難度較大，無(wú)法高效地進(jìn)行人力資本結(jié)構(gòu)的升級(jí)調(diào)整，對(duì)勞動(dòng)收入份額提高的正向促進(jìn)作用不如非國(guó)有企業(yè)大。

表5 異質(zhì)性分析結(jié)果

五、作用機(jī)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(dòng)收入份額的提高，但還需進(jìn)一步探究產(chǎn)生這種影響的內(nèi)在機(jī)制。

由式（6）可知，勞動(dòng)生產(chǎn)率負(fù)向影響勞動(dòng)收入份額，工資率正向影響勞動(dòng)收入份額，因此設(shè)定模型（10）和模型（11）對(duì)其影響效果進(jìn)行實(shí)證估計(jì)。

表6 第（1）列為模型（10）的估計(jì)結(jié)果，可以看出勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明生產(chǎn)率效應(yīng)會(huì)對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生負(fù)向影響，與式（6）結(jié)論一致。第（2）列為模型（11）的估計(jì)結(jié)果，可以看出工資率對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響系數(shù)顯著為正，說(shuō)明工資率效應(yīng)會(huì)對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生正向影響，與前文理論分析一致。

表6 勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響

通過(guò)理論分析可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)產(chǎn)生對(duì)勞動(dòng)收入份額有正向影響的工資率效應(yīng)和有負(fù)向影響的生產(chǎn)率效應(yīng)，最終對(duì)勞動(dòng)收入份額的凈效應(yīng)取決于二者的相對(duì)大小。生產(chǎn)率效應(yīng)大于工資率效應(yīng)，則企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)降低勞動(dòng)收入份額，反之則會(huì)提高勞動(dòng)收入份額。設(shè)立模型（12）和模型（13）對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的生產(chǎn)率效應(yīng)和工資率效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。

表7 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率的估計(jì)結(jié)果。從第（1）列可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響在1%水平上顯著為正，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)提高企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)生產(chǎn)率；第（2）列表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)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(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率具有正向促進(jìn)作用，與前文理論分析一致。

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

通過(guò)分析這兩種效應(yīng)的相對(duì)大小，進(jìn)一步探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)收入份額的凈效應(yīng)。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(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的估計(jì)系數(shù)為1.969，對(duì)工資率的估計(jì)系數(shù)為1.989，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工資率效應(yīng)大于生產(chǎn)率效應(yīng)，這說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使勞動(dòng)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(yīng)起主導(dǎo)作用，假設(shè)H2b 得到驗(yàn)證。

基于式（6）可知，除工資率（wag）和勞動(dòng)生產(chǎn)率（lab）之外，企業(yè)的增加值（y）也是指標(biāo)分解過(guò)程中的一個(gè)重要變量。研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響，企業(yè)的增加值在轉(zhuǎn)型過(guò)程中的變化也是應(yīng)給予重點(diǎn)關(guān)注的變量，為識(shí)別出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)增加值的影響，構(gòu)建如下模型（lny是對(duì)企業(yè)增加值進(jìn)行了對(duì)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(duì)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(jìn)了企業(yè)增加值的提高，排除了因企業(yè)增加值減少而導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額提升的可能性。這一結(jié)果驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)勞動(dòng)收入份額提高，同時(shí)也表明了數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)的未來(lái)發(fā)展。

表8 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)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(yù) 股上市公司的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)收入份額的理論模型，運(yùn)用多種計(jì)量模型從微觀視角實(shí)證考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)內(nèi)部勞動(dòng)收入份額的影響效應(yīng)和作用機(jī)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(dòng)收入份額的提高，在企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了“分好蛋糕”的目標(biāo)。原因在于數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的工資率效應(yīng)超過(guò)了生產(chǎn)率效應(yīng)，企業(yè)通過(guò)增加勞動(dòng)收入總和在增加值中的比重來(lái)提高企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)收入份額。第二，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)生產(chǎn)率效應(yīng)抑制勞動(dòng)收入份額提升，通過(guò)工資率效應(yīng)促進(jìn)勞動(dòng)收入份額提升，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的工資率效應(yīng)超過(guò)了生產(chǎn)率效應(yīng)，從而體現(xiàn)出數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)收入份額的凈效應(yīng)。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)增加值的提高具有正向影響，在企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了“做大蛋糕”的目標(biāo)。通過(guò)進(jìn)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(dǎo)致勞動(dòng)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(guó)有企業(yè)中對(duì)提高勞動(dòng)收入份額具有更強(qiáng)的促進(jìn)效應(yīng)。在針對(duì)勞動(dòng)密集程度不同的企業(yè)進(jìn)行異質(zhì)性分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，不同企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)存在差異，勞動(dòng)密集型企業(yè)內(nèi)部低技能勞動(dòng)力占比較高，轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的就業(yè)替代效應(yīng)較大，對(duì)提高其內(nèi)部勞動(dòng)收入份額起到了一定的抑制作用，因此相對(duì)于資本技術(shù)密集型企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)勞動(dòng)收入份額提升的正向促進(jìn)作用較小且未顯著發(fā)揮。在針對(duì)具有不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)進(jìn)行異質(zhì)性分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，由于兩類企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)調(diào)整的難易程度不同，非國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能顯著提升其內(nèi)部勞動(dòng)收入份額。

根據(jù)本文研究結(jié)論，提出如下對(duì)策建議： 第一，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，實(shí)現(xiàn)共同富裕的新動(dòng)能。一方面，企業(yè)應(yīng)進(jìn)一步堅(jiān)定進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決心，全力推進(jìn)數(shù)字化組織體系的建立和完善，加大對(duì)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(yíng)管理中的作用，推動(dòng)企業(yè)效率變革實(shí)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(jì)為企業(yè)發(fā)展帶來(lái)的紅利進(jìn)行合理運(yùn)用，通過(guò)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(jìn)而推動(dòng)實(shí)現(xiàn)共同富裕。第二，建立健全勞動(dòng)力技能培訓(xùn)制度，積極推動(dòng)與數(shù)字技術(shù)相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的建設(shè)。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷加速，對(duì)數(shù)字技術(shù)人才等高技能勞動(dòng)者的需求不斷增加，因此提高勞動(dòng)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(dǎo)致的結(jié)構(gòu)性失業(yè)等已成為需要預(yù)防和解決的重要問(wèn)題。政府要積極引導(dǎo)企業(yè)開(kāi)展數(shù)字化教育普及和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的相關(guān)培訓(xùn)，大力支持企業(yè)在人力資本上的投入，充分鼓勵(lì)企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)人才的培育，幫助企業(yè)提高勞動(dòng)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(huì)組織還可以通過(guò)開(kāi)辦與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，提高全社會(huì)數(shù)字化人才的供給，平穩(wěn)有序地推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第三，完善社會(huì)保障體系，建立健全工資保障機(jī)制及失業(yè)救助機(jī)制。本文研究表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)生產(chǎn)率效應(yīng)抑制企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)收入份額提升，通過(guò)工資率效應(yīng)促進(jìn)勞動(dòng)收入份額提升，說(shuō)明企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，勞動(dòng)生產(chǎn)率過(guò)快增長(zhǎng)對(duì)勞動(dòng)收入份額提高具有負(fù)向作用，因此企業(yè)要建立健全工資保障機(jī)制，確保勞動(dòng)報(bào)酬和勞動(dòng)生產(chǎn)率實(shí)現(xiàn)同步提高，使勞動(dòng)收入份額不會(huì)因數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)而下降。此外，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，由于替代效應(yīng)的作用，一部分低技能勞動(dòng)者會(huì)被智能化設(shè)備所“擠出”，政府及相關(guān)部門(mén)要關(guān)注到這部分低技能勞動(dòng)者，建立健全就業(yè)保障機(jī)制，為這部分勞動(dòng)者提供技能培訓(xùn)，使其能夠滿足數(shù)字化進(jìn)程的需要。而對(duì)于一些無(wú)法提高技能水平的勞動(dòng)者，政府相關(guān)部門(mén)也要完善相應(yīng)的失業(yè)救助機(jī)制，降低數(shù)字化進(jìn)程對(duì)低技能勞動(dòng)者的負(fù)面沖擊。第四，整合內(nèi)外部資源，適當(dāng)放寬國(guó)企員工的進(jìn)入退出機(jī)制，推進(jìn)“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(dòng)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(duì)提高勞動(dòng)收入份額有更強(qiáng)的促進(jìn)效應(yīng)，因此在鼓勵(lì)勞動(dòng)密集型企業(yè)向資本技術(shù)密集型企業(yè)轉(zhuǎn)型的同時(shí)，也需要企業(yè)根據(jù)自身特點(diǎn)和基礎(chǔ)選擇更合適的轉(zhuǎn)型方式。此外，考慮到國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中調(diào)整人力資本結(jié)構(gòu)的難度較大，應(yīng)適當(dāng)放寬國(guó)企員工的進(jìn)入退出機(jī)制，使國(guó)企能夠根據(jù)自身轉(zhuǎn)型需要進(jìn)行內(nèi)部員工的適當(dāng)調(diào)整，從而滿足數(shù)字化經(jīng)營(yíng)運(yùn)作模式的要求，充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)的重要作用。