胡浩然， 宋顏群,2

（1. 山東大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 山東 濟(jì)南 250100； 2. 山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政稅務(wù)學(xué)院, 山東 濟(jì)南 250014）

一、 引 言

建設(shè)體現(xiàn)效率和促進(jìn)公平的收入分配體系是我國構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重要組成部分之一。改革開放以來，我國的勞動收入份額長期內(nèi)處于下降趨勢（李稻葵等，2009），這意味著我國勞動者收入在國民收入初次分配中的份額長期沒有得以改善，而收入分配差距較大也制約了我國經(jīng)濟(jì)的平衡發(fā)展和社會穩(wěn)定。學(xué)者們大多認(rèn)為，偏向資本的技術(shù)進(jìn)步，以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由勞動密集型向資本密集型轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致了勞動報(bào)酬比例或者勞動收入份額的下降（白重恩和錢震杰，2009；陳宇峰等，2013）。也有學(xué)者從外資進(jìn)入導(dǎo)致負(fù)向“工資溢出”效應(yīng)（邵敏和黃玖立，2010）、勞動力價(jià)格上升和中間品進(jìn)口成本下降（余淼杰和梁中華，2014；杜鵬程等，2022）等角度對我國勞動收入份額持續(xù)下降進(jìn)行解釋。勞動收入份額的下降趨勢直到近10年來才得到遏止，并且出現(xiàn)上升跡象；總體上，近40多年來整體上呈現(xiàn)U形變化趨勢（劉亞琳等，2022）。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代來臨，凸顯了數(shù)字經(jīng)濟(jì)在國民經(jīng)濟(jì)中的重要性，新的時(shí)代發(fā)展因素可能在促進(jìn)勞動收入合理分配中發(fā)揮著重要作用。從供給側(cè)角度看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要更高速率、更大帶寬的通信技術(shù)（Maurseth，2018），其基礎(chǔ)是網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施（Liu，2016）?，F(xiàn)有研究表明，中國加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)顯著促進(jìn)了地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長（秦文晉和劉鑫鵬，2022）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級（郭凱明等，2020）、出口貿(mào)易（Zhou等，2022）、勞動力就業(yè)（夏海波等，2021）等宏觀層面的變化，并通過驅(qū)動技術(shù)和知識擴(kuò)散促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新（Xu等，2019）。此外，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)更加突出了“數(shù)字”要素的重要性，為了應(yīng)對地區(qū)人工智能、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，企業(yè)需要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型（邱洋冬，2022），并且采用新的人才戰(zhàn)略和生產(chǎn)模式來滿足數(shù)字化要求。可以推斷，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響企業(yè)行為和績效中發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用，進(jìn)而提升企業(yè)勞動收入份額（方明月等，2022；江紅莉等，2022）。為應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，企業(yè)需要設(shè)立研發(fā)、智能生產(chǎn)、數(shù)字管理等數(shù)字化就業(yè)崗位來提升數(shù)字化程度，進(jìn)而增大了對高技能勞動力的需求（陳夢根和周元任，2021；江紅莉等，2022）。從就業(yè)數(shù)量角度看，地區(qū)勞動力需求增大促使勞動力市場向賣方市場轉(zhuǎn)變，勞動者議價(jià)能力提升，勞動力價(jià)格隨之上漲（胡浩然和宋顏群，2022）；從就業(yè)質(zhì)量角度看，高技能勞動力的工資水平一般更高，企業(yè)高技能勞動力比例上升，將帶動工資水平上升。隨著企業(yè)員工工資在產(chǎn)出中的比例增大，企業(yè)勞動收入份額也將上升。因此，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)引導(dǎo)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而帶來企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)在數(shù)量和質(zhì)量層面的變化；同時(shí)，企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動也是影響勞動收入份額的重要因素，并可能是網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提升企業(yè)勞動收入份額的影響渠道。

本文有待研究的問題如下：第一，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否影響示范地區(qū)企業(yè)的勞動收入份額？第二，企業(yè)為應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其就業(yè)結(jié)構(gòu)如何變化，是否在提升勞動收入份額過程中起到機(jī)制作用？本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，在研究視角上，本文重視新時(shí)期數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代特征，將網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的賦能效應(yīng)聚焦于收入分配領(lǐng)域，探討了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)如何影響企業(yè)勞動收入份額。第二，在理論層面上，本文重視政策效應(yīng)的內(nèi)在機(jī)理。由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶動就業(yè)結(jié)構(gòu)變動，因而就業(yè)結(jié)構(gòu)變動可能是網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提升企業(yè)勞動收入份額的直接影響渠道，本文厘清了“寬帶中國”戰(zhàn)略促進(jìn)收入分配公平的理論機(jī)制。第三，在政策含義上，本研究為中國政府持續(xù)推進(jìn)5G等新型網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及為促進(jìn)收入分配公平化提供有益的政策啟示，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

二、 典型事實(shí)與理論分析

（一）典型事實(shí)

國務(wù)院于2012年7月印發(fā)《“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，于2013年8月發(fā)布《“寬帶中國”戰(zhàn)略及實(shí)施方案》。作為具體措施，工信部和發(fā)改委于2014年、2015年和2016年分別公布了三批次的“寬帶中國”示范城市（群）名單。由于各地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)密切相關(guān)，本文首先觀察“寬帶中國”戰(zhàn)略示范地區(qū)和非示范地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率的變化，互聯(lián)網(wǎng)普及率用互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)除以城市常住人口來衡量，如圖1a所示。圖1a顯示，2014年以前示范地區(qū)和非示范地區(qū)平均互聯(lián)網(wǎng)普及率的變化趨勢基本一致，差異性較??；2015年及以后示范地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率逐步超過了非示范地區(qū)。從整體來看，“寬帶中國”戰(zhàn)略有助于提升示范地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率。此外，本文分別計(jì)算出示范地區(qū)和非示范地區(qū)企業(yè)的平均勞動收入份額（LS），勞動收入份額指標(biāo)的計(jì)算方法與下文實(shí)證部分相同，如圖1b所示。圖1b顯示，2014年以前示范地區(qū)和非示范地區(qū)企業(yè)平均勞動收入份額的數(shù)值差異不大，且變化趨勢基本一致；2015年及以后示范區(qū)企業(yè)平均勞動收入份額大幅度超越了非示范地區(qū)。這初步說明“寬帶中國”戰(zhàn)略可能有助于提升示范地區(qū)企業(yè)的勞動收入份額，具體還需在實(shí)證部分中進(jìn)行驗(yàn)證。

圖 1 基本數(shù)據(jù)分析結(jié)果

（二）理論分析

1.關(guān)于勞動收入份額的理論基礎(chǔ)。從理論上看，勞動收入份額是衡量勞動者報(bào)酬是否合理分配的重要指標(biāo)，并且可以分解為勞動者報(bào)酬與勞動生產(chǎn)率之差（邵敏和黃玖立，2010；杜鵬程等，2022）。勞動者報(bào)酬與勞動收入份額呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，勞動生產(chǎn)率與勞動收入份額呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)勞動者報(bào)酬的增長同步于勞動生產(chǎn)率的增長時(shí)，則勞動收入份額維持不變；當(dāng)勞動者報(bào)酬的增長快于勞動生產(chǎn)率的增長時(shí)，則勞動收入份額將上升，表明企業(yè)工業(yè)增加值更大比例地流向了勞動一方（邵敏和黃玖立，2010）。因此，勞動者報(bào)酬與勞動生產(chǎn)率的相對變化，是判斷勞動收入份額能否提升的內(nèi)在因素?；诖耍疚奶岢鋈缦卵芯考僬f：

假說1：隨著勞動收入份額的提升，勞動者報(bào)酬相比勞動生產(chǎn)率的相對正向變化幅度更大。

2.“寬帶中國”戰(zhàn)略促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和就業(yè)結(jié)構(gòu)變動?！皩拵е袊睉?zhàn)略大大提升了網(wǎng)絡(luò)等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)程度，推動了我國工業(yè)型經(jīng)濟(jì)向數(shù)字型經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變。從理論上看，“寬帶中國”戰(zhàn)略可以有效促進(jìn)示范地區(qū)寬帶普及、網(wǎng)速和信號質(zhì)量提升，助推當(dāng)?shù)乜缭健皵?shù)字鴻溝”（Liu和Wang，2019），進(jìn)而促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展（秦文晉和劉鑫鵬，2022；種照輝等，2022）。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善將提升“數(shù)字”要素的重要性，進(jìn)而帶動人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的崛起，促進(jìn)當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（郭凱明等，2020）。從微觀層面看，企業(yè)需要積極進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以應(yīng)對地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷。已有研究也表明，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級（金環(huán)等，2021），以及促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（邱洋冬，2022）。由此可以推斷，“寬帶中國”戰(zhàn)略顯著提升了示范地區(qū)的“數(shù)字”特征，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以助推當(dāng)?shù)仄髽I(yè)快速達(dá)到發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的門檻。基于上述理論分析，提出如下研究假說：

假說2：網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠促進(jìn)示范地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

從理論上看，企業(yè)需要通過招聘或者培養(yǎng)高技能勞動力進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。已有研究表明，“寬帶中國”戰(zhàn)略顯著提高了試點(diǎn)地區(qū)勞動力就業(yè)和人力資本積累（夏海波等，2021）。與此同時(shí)，“寬帶中國”戰(zhàn)略有助于信息和創(chuàng)新要素的流動，進(jìn)而促進(jìn)示范地區(qū)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步（Xu等，2019），以至正向提升當(dāng)?shù)厝厣a(chǎn)率（劉傳明和馬青山，2020）。由此可以推斷，“寬帶中國”戰(zhàn)略可能通過影響就業(yè)進(jìn)而正向影響員工工資，同時(shí)可能正向影響企業(yè)員工的勞動生產(chǎn)率。當(dāng)“寬帶中國”戰(zhàn)略對企業(yè)員工工資的影響程度大于對勞動生產(chǎn)率的影響程度時(shí)，假定研究假說1成立，“寬帶中國”戰(zhàn)略將提升企業(yè)的勞動收入份額。

3.企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動與勞動收入份額。從就業(yè)數(shù)量角度分析，為了應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)需要設(shè)立與協(xié)同研發(fā)、智能生產(chǎn)、數(shù)字管理、在線服務(wù)等有關(guān)的新型數(shù)字化就業(yè)崗位，這將增大企業(yè)的用工需求（夏海波等，2021；李建奇，2022）。由于短期內(nèi)本地市場的勞動力供給數(shù)量有限，示范地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的就業(yè)效應(yīng)將促使勞動力市場供需關(guān)系向賣方市場轉(zhuǎn)變，進(jìn)而提升勞動力價(jià)格（胡浩然和宋顏群，2022）。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是影響企業(yè)員工工資水平的重要因素（陳夢根和周元任，2021）。同時(shí)，伴隨著示范地區(qū)勞動力市場賣方勢力增強(qiáng)，勞動者議價(jià)能力提升，企業(yè)工業(yè)增加值更大比例地分配給勞動者，進(jìn)而提升勞動收入份額（柏培文和楊志才，2019）?？梢酝茢?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能影響企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)在數(shù)量層面的動態(tài)變化，既包含對新崗位的就業(yè)創(chuàng)造過程，也包含對傳統(tǒng)崗位的就業(yè)破壞過程（方明月等，2022；胡擁軍和關(guān)樂寧，2022），并在此過程中影響企業(yè)的勞動收入份額。

從就業(yè)質(zhì)量角度分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型增大了對研發(fā)、高技術(shù)、高學(xué)歷等高技能勞動力的需求，企業(yè)對技能的偏向性將增加人工成本（陳夢根和周元任，2021；江紅莉等，2022）。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要企業(yè)引進(jìn)和培育更多的高學(xué)歷和研發(fā)人才從事與數(shù)字化和研發(fā)創(chuàng)新有關(guān)的崗位。換言之，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和信息技術(shù)發(fā)展的載體是高端人力資本（金環(huán)等，2021），企業(yè)的就業(yè)創(chuàng)造過程可能伴隨著高技能勞動力的流入。由于高技能勞動力的工資水平一般更高，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了對高技能勞動力的需求，隨著企業(yè)高技能勞動力就業(yè)比例的提升，企業(yè)勞動收入份額也將得以提升（周茂等，2018）。江紅莉等（2022）的研究也發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展促進(jìn)了就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的升級，進(jìn)而提高了勞動收入份額。因此，本文提出如下研究假說：

假說3：企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動是“寬帶中國”戰(zhàn)略提升企業(yè)勞動收入份額的影響渠道。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型設(shè)定

本文使用多期雙重差分法（DID）考察“寬帶中國”戰(zhàn)略對企業(yè)勞動收入份額的影響，計(jì)量模型如公式（1）所示。其中，下標(biāo)j、c、t、p分別表示企業(yè)、城市、年份和省份。LS表示企業(yè)的勞動收入份額，Treat×Post表示“寬帶中國”戰(zhàn)略的政策效應(yīng)，X表示控制變量，ε表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。μj表示企業(yè)固定效應(yīng)，用于控制不隨時(shí)期變化的企業(yè)固有特征；λt表示時(shí)期固定效應(yīng)，用于控制時(shí)期因素；vp×λt表示省份與時(shí)期聯(lián)合固定效應(yīng)，用于控制樣本所在省份的時(shí)變宏觀環(huán)境因素，同時(shí)將樣本限定在同一省份內(nèi)部進(jìn)行對比，以減小實(shí)驗(yàn)組與對照組之間進(jìn)行比較的差異性。

其中，Treatc為示范城市虛擬變量，將三批次“寬帶中國”戰(zhàn)略示范城市的樣本設(shè)置為1，非示范城市的樣本設(shè)置為0。本文借鑒Beck等（2010）對多期雙重差分法的設(shè)置方式，分別針對三個(gè)批次示范城市名單設(shè)置政策沖擊的時(shí)間虛擬變量（Postt）。同時(shí)，考慮到三批次示范城市分別實(shí)施于2014年9月底、2015年10月中旬、2016年7月下旬，即政策實(shí)施當(dāng)年未滿1年。本文借鑒Lu等（2017）等文獻(xiàn)的做法，將第一批示范城市在2014年設(shè)定為1/4，以后年份設(shè)置為1，其他年份設(shè)置為0；第二批示范城市在2015年設(shè)置為1/6，以后年份設(shè)置為1，其他年份設(shè)置為0；第三批示范城市在2016年設(shè)置為5/12，以后年份設(shè)置為1，其他年份設(shè)置為0。

（二）變量構(gòu)造

1.勞動收入份額。參考已有文獻(xiàn)的做法，本文采用要素成本增加值法衡量勞動收入份額（邵敏和黃玖立，2010；杜鵬程等，2022）。由于上市公司數(shù)據(jù)不包含企業(yè)的工業(yè)增加值變量，但包含了比較詳細(xì)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，本文借鑒于新亮等（2017）等文獻(xiàn)的做法，估算工業(yè)增加值（y）指標(biāo)，工業(yè)增加值=固定資產(chǎn)折舊+稅費(fèi)支出+職工薪酬+營業(yè)利潤。構(gòu)建企業(yè)工資總額（W）指標(biāo)，工資總額=支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金+期末應(yīng)付職工薪酬—期初應(yīng)付職工薪酬。為了使勞動收入份額在取值上更符合正態(tài)分布，對其進(jìn)行了對數(shù)化處理，具體如公式（2）所示。

2.控制變量。（1）企業(yè)規(guī)模（Size），用企業(yè)資產(chǎn)總額取自然對數(shù)衡量。（2）銷售收入增長率（Gror），用企業(yè)營業(yè)收入的年變化率衡量。（3）總資產(chǎn)收益率（Roa），用企業(yè)凈利潤除以資產(chǎn)總額衡量。（4）是否參與出口（Exportd），本文依據(jù)國泰安上市公司數(shù)據(jù)庫（CSMAR）查詢企業(yè)的銷售信息，查詢路徑是“公司研究→財(cái)務(wù)報(bào)表附注→損益項(xiàng)目→營業(yè)收入、營業(yè)成本→分部標(biāo)準(zhǔn)→按地區(qū)分部”，將從事海外銷售的企業(yè)定義為出口參與企業(yè)并設(shè)置為1，其他企業(yè)定義為內(nèi)銷企業(yè)并設(shè)置為0。（5）資產(chǎn)負(fù)債率（Alr），用企業(yè)負(fù)債總額除以資產(chǎn)總額衡量。（6）企業(yè)年齡（Age），用企業(yè)實(shí)際存在年限取自然對數(shù)衡量。（7）資本密集度（Kl），用企業(yè)固定資產(chǎn)凈額除以員工人數(shù)然后取自然對數(shù)衡量。（8）本文將國營或國有控股和集體上市公司歸類為國有企業(yè)，將外商獨(dú)資和中外合資上市公司歸類為外資企業(yè)，其他上市公司歸類為民營企業(yè)，然后分別設(shè)置外資企業(yè)虛擬變量（Foe）和國有企業(yè)虛擬變量（Soe）。（9）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Pgdp），用城市國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）除以常住人口取自然對數(shù)衡量。（10）財(cái)政支出比例（Gc），用城市財(cái)政支出占GDP的比重衡量。為避免奇異值對估計(jì)結(jié)果造成的干擾，本文對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%以下和99%以上的縮尾處理。本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表 1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（三）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2010—2019年的中國滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)和《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。上市公司數(shù)據(jù)主要來源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。本文對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)先處理：第一，剔除了全部包含“ST”字段的公司樣本。由于這類公司很多財(cái)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)異常，為了避免對本文估計(jì)結(jié)果造成影響，將其做剔除處理。第二，剔除了金融類上市公司。由于金融行業(yè)平時(shí)的賬務(wù)處理以及報(bào)表編制都與其他行業(yè)存在很大差異，故將其剔除。

四、 實(shí)證結(jié)果

（一）基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

表2匯報(bào)了基本公式（1）的回歸結(jié)果。在第（1）—（4）列逐步加入了企業(yè)特征變量和城市特征變量，可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為正，意味著相對于非示范地區(qū)企業(yè)，“寬帶中國”戰(zhàn)略的實(shí)施對示范地區(qū)企業(yè)勞動收入份額具有顯著的提升作用。本文將第（4）列的結(jié)果作為基本結(jié)果并解釋其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。由于第（4）列交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)值為0.0865，且勞動收入份額指標(biāo)取自然對數(shù)形式，表明“寬帶中國”戰(zhàn)略的實(shí)施使得示范地區(qū)企業(yè)的勞動收入份額相比非示范地區(qū)提升了8.65%。

表 2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平行趨勢檢驗(yàn)。本文采用事件分析法進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)（Beck等，2010），計(jì)量模型如公式（3）所示。T（—4～5）代表“寬帶中國”戰(zhàn)略事前或事后年份所在期數(shù)，2013年為事前第1期，所在期數(shù)記作—1，2019年為事后第5期，所在期數(shù)記作5。YearT表示事前或事后年份的虛擬變量，βT表示示范城市虛擬變量與年份虛擬變量交叉項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)。為了比較的需要，本文將政策實(shí)施當(dāng)年（2014年）設(shè)置為基準(zhǔn)期。本文采用圖示法比較了“寬帶中國”戰(zhàn)略實(shí)施前后企業(yè)勞動收入份額的變化狀況，繪制估計(jì)系數(shù)βT及其置信區(qū)間，如圖2a所示。其中，穿過“0”的直線表示估計(jì)系數(shù)βT的變化趨勢，虛線表示95%置信區(qū)間。圖2a顯示，βT估計(jì)系數(shù)在“寬帶中國”戰(zhàn)略實(shí)施前期沒有通過10%以內(nèi)的顯著性檢驗(yàn)，在第1期通過了10%以內(nèi)的顯著性檢驗(yàn)，從第2期開始通過了5%以內(nèi)的顯著性檢驗(yàn)，說明在“寬帶中國”戰(zhàn)略實(shí)施前，實(shí)驗(yàn)組和對照組的勞動收入份額有著較為相似的變化趨勢，滿足平行趨勢的前提假設(shè)。

圖 2 平行趨勢檢驗(yàn)和500次隨機(jī)抽樣實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.更換計(jì)量模型設(shè)定?？紤]到“寬帶中國”戰(zhàn)略實(shí)施前的臨近幾期可能因?yàn)橄⑻崆耙绯龆桓蓴_，因而有必要將基準(zhǔn)期（benchmark period）提前至更早期。本文借鑒Agarwal和Qian（2014）的研究思路，將基準(zhǔn)期提前至2010—2011年，同時(shí)控制2012—2013年潛在其他因素的干擾，具體如公式（4）所示。其中，pre為虛擬變量，具體將2012—2013年設(shè)置為1，其他年份設(shè)置為0?；诠剑?）的回歸結(jié)果如表3第（1）列所示，交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在1%水平顯著為正且系數(shù)值有所增大，同時(shí)交叉項(xiàng)Treat×Pre的估計(jì)系數(shù)不顯著?；貧w結(jié)果表明，政策實(shí)施前幾期的潛在其他因素不能干擾本文的基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果。

表 3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.使用傾向得分匹配法。示范地區(qū)和非示范地區(qū)企業(yè)的特征存在較大的不同，這些差異決定了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求以及生產(chǎn)經(jīng)營行為的差異，進(jìn)而容易造成樣本選擇性偏差。本文使用傾向得分匹配法（PSM）來解決上述問題（夏海波等，2021），回歸結(jié)果如表3第（2）列所示。從中可見，交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在1%水平依然顯著為正，估計(jì)系數(shù)值（0.0853）相比表2第（4）列（0.0865）有小幅度下降，說明潛在的選擇性偏差問題對模型估計(jì)結(jié)果的干擾并不突出。

4.替換指標(biāo)測算方法。已有研究也有使用員工工資總額占營業(yè)總收入比例衡量勞動收入份額（王雄元和黃玉菁，2017）。本文使用該方法計(jì)算出勞動收入份額（LSr）并作為被解釋變量，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表3第（3）列，從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)依然顯著為正。

5.排除其他潛在政策的干擾。在“寬帶中國”戰(zhàn)略實(shí)施期間，還存在著其他相關(guān)的政策，例如國家電子商務(wù)示范城市、國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)、信息惠民國家試點(diǎn)城市等政策。本文將上述政策的潛在影響控制在計(jì)量模型中。首先，分別設(shè)置上述三類政策的試點(diǎn)城市（省份）虛擬變量（Treat1、Treat2、Treat3），示范地區(qū)設(shè)置為1，其他地區(qū)設(shè)置為0。其次，借鑒前文的方法分別設(shè)置上述政策沖擊的時(shí)間虛擬變量（Post1、Post2、Post3）。最后，構(gòu)建交叉項(xiàng)Treat1×Post1、Treat2×Post2、Treat3×Post3作為控制變量加入計(jì)量模型中。回歸結(jié)果報(bào)告在表3第（4）列，從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在1%水平上依然顯著為正，本文結(jié)論依然穩(wěn)健。

6.預(yù)期效應(yīng)。潛在影響估計(jì)結(jié)果的一個(gè)因素是企業(yè)是否預(yù)期到“寬帶中國”戰(zhàn)略，即企業(yè)生產(chǎn)行為可能提前受到政策的影響，進(jìn)而導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤。本文假設(shè)存在3期的政策預(yù)期效應(yīng)，即在公式（1）分別加入“寬帶中國”戰(zhàn)略實(shí)施前3期的年份虛擬變量與示范城市虛擬變量的交叉項(xiàng)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3第（5）列所示。從中可見，Treat×Post的估計(jì)系數(shù)顯著為正，同時(shí)Treat×Year—1、Treat×Year—2、Treat×Year—3的估計(jì)系數(shù)不顯著，說明政策的預(yù)期效應(yīng)并不明顯。

7.安慰劑檢驗(yàn)。（1）假設(shè)真實(shí)政策事件發(fā)生在2014年之前。本文假設(shè)真實(shí)有效的政策發(fā)生在“寬帶中國”戰(zhàn)略實(shí)施之前。首先，保留“寬帶中國”戰(zhàn)略實(shí)施之前的樣本（2010—2013年）；其次，假設(shè)真實(shí)有效的政策發(fā)生在2011年和2012年；最后，基于虛擬政策重新進(jìn)行雙重差分估計(jì)。檢驗(yàn)結(jié)果分別如表3第（6）、（7）列所示，從中可見交叉項(xiàng)Treat×Year—2、Treat×Year—3的估計(jì)系數(shù)不顯著，說明上述虛擬實(shí)驗(yàn)不成立。（2）隨機(jī)抽樣實(shí)驗(yàn)。首先，本文隨機(jī)抓取三批次示范城市數(shù)量的城市作為虛擬的示范城市，并設(shè)置新的示范城市虛擬變量。其次，將新的示范城市虛擬變量與“寬帶中國”戰(zhàn)略的時(shí)間虛擬變量做乘積，并重新進(jìn)行回歸。最后，將虛擬實(shí)驗(yàn)交叉項(xiàng)Treat×Post估計(jì)系數(shù)對應(yīng)的t值提出，繪制如圖2b所示的統(tǒng)計(jì)分布圖。圖2b顯示，500次隨機(jī)抽樣實(shí)驗(yàn)得出t值的分布如實(shí)線曲線所示，基本服從正態(tài)分布。同時(shí)，表2第（4）列交叉項(xiàng)Treat×Post估計(jì)系數(shù)的t值為2.83，對比發(fā)現(xiàn)隨機(jī)抽樣實(shí)驗(yàn)得出的t值幾乎全部小于2.83，表明隨機(jī)抽樣實(shí)驗(yàn)的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果存在明顯差異，實(shí)驗(yàn)組和對照組的設(shè)定不存在系統(tǒng)性偏差。

8.內(nèi)生性檢驗(yàn)。“寬帶中國”戰(zhàn)略與企業(yè)勞動收入份額之間可能存在因果內(nèi)生關(guān)系，本文采用工具變量法剔除潛在的內(nèi)生性問題。借鑒劉傳明和馬青山（2020）的做法，使用城市地形起伏度（地理海拔的標(biāo)準(zhǔn)差）作為“寬帶中國”戰(zhàn)略的工具變量，用trIV表示。一般而言，城市地形起伏度越小，其網(wǎng)絡(luò)發(fā)展基礎(chǔ)一般越好。鑒于“寬帶中國”戰(zhàn)略要求申報(bào)城市應(yīng)當(dāng)具備良好的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展基礎(chǔ)，地形起伏度越小的城市成為示范城市的機(jī)會更大。本文將城市地形起伏度（trIV）作為示范城市虛擬變量（Treat）的工具變量，使用兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果如表4所示。第一階段結(jié)果trIV的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說明城市地形起伏度與是否成為示范城市呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。第二階段結(jié)果交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)依然顯著為正，與前文結(jié)論一致。此外，Kleibergen-Paaprk LM統(tǒng)計(jì)值為629.878，拒絕工具變量與內(nèi)生變量無關(guān)的原假設(shè)；Kleibergen-Paaprk Wald F統(tǒng)計(jì)值為764.010且大于10，說明不存在弱工具變量問題。

（三）異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.區(qū)域的差異性。我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在巨大差距，中西部地區(qū)電信和寬帶網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不完善，進(jìn)而帶來“數(shù)字鴻溝”（Liu和Wang，2019）。鑒于此，本文將全樣本劃分為東、中、西部3個(gè)樣本組，分組檢驗(yàn)結(jié)果如表5第（1）—（3）列所示。從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在第（2）、（3）列顯著為正，在第（1）列為正但不顯著，且交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)值在東、中、西部地區(qū)樣本組依次遞增，說明“寬帶中國”戰(zhàn)略主要提升了中西部地區(qū)企業(yè)的勞動收入份額，且在西部地區(qū)的作用更大。原因在于：一方面，中西部地區(qū)特別是西部地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不健全，“寬帶中國”戰(zhàn)略顯著擴(kuò)大了該地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的覆蓋面，促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)普及；另一方面，東部地區(qū)特別是發(fā)達(dá)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施程度和企業(yè)數(shù)字化程度一般更高，“寬帶中國”戰(zhàn)略對企業(yè)勞動收入份額帶來的邊際作用相對更小。

2.互聯(lián)網(wǎng)普及程度的差異性。本文剔除2014年及其以后相比2013年及其之前進(jìn)入股市的企業(yè)。同時(shí)，計(jì)算出“寬帶中國”戰(zhàn)略實(shí)施之前（2010—2013年）各城市的平均互聯(lián)網(wǎng)普及率，使用中位數(shù)法將樣本劃分為高互聯(lián)網(wǎng)普及地區(qū)和低互聯(lián)網(wǎng)普及地區(qū)兩組，分組檢驗(yàn)結(jié)果如表5第（4）、（5）列所示。從中發(fā)現(xiàn)交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在第（4）列顯著為正，在第（5）列為正但沒有通過顯著性檢驗(yàn)，對應(yīng)p值為0.119，說明“寬帶中國”戰(zhàn)略對事前低互聯(lián)網(wǎng)普及地區(qū)企業(yè)勞動收入份額的提升作用更大。其主要原因是“寬帶中國”戰(zhàn)略可以有效提升低互聯(lián)網(wǎng)普及地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施水平，降低與高互聯(lián)網(wǎng)普及地區(qū)的發(fā)展差距。

表 4 內(nèi)生性檢驗(yàn)

表 5 區(qū)域和互聯(lián)網(wǎng)普及的異質(zhì)性

3.行業(yè)屬性的差異性。由于現(xiàn)代工業(yè)和商業(yè)的發(fā)展高度依賴于網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，因此本文根據(jù)上市公司行業(yè)屬性的差異，將全樣本劃分為工商業(yè)和其他行業(yè)兩組，分組檢驗(yàn)結(jié)果如表6第（1）、（2）列所示。從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在第（1）列顯著為正，在第（2）列不顯著，說明“寬帶中國”戰(zhàn)略主要提升了示范地區(qū)工商業(yè)中企業(yè)的勞動收入份額。其原因在于，隨著網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展得以具備條件，而與數(shù)字化有關(guān)的技術(shù)升級大多集中在工商業(yè)部門，受到“寬帶中國”戰(zhàn)略的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

表 6 行業(yè)和是否參與出口的異質(zhì)性

4.企業(yè)出口參與程度差異性。根據(jù)企業(yè)的銷售模式，可以分為出口參與企業(yè)和內(nèi)銷企業(yè)。但由于企業(yè)出口參與的程度存在不同，一些企業(yè)可能同時(shí)參與國內(nèi)銷售和國外銷售。本文構(gòu)建企業(yè)出口參與程度（epie）指標(biāo)，用企業(yè)海外銷售額占銷售總額的比例衡量。當(dāng)epie=0時(shí)，企業(yè)為內(nèi)銷企業(yè)；當(dāng)epie＞0時(shí)，企業(yè)為出口參與企業(yè)。本文對出口參與企業(yè)按照epie數(shù)值的大小進(jìn)行中位數(shù)分組，具體分為低出口參與企業(yè)和高出口參與企業(yè)。分組檢驗(yàn)結(jié)果報(bào)告在表6第（3）—（5）列，從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在三組均顯著為正，但系數(shù)值逐步增大，說明“寬帶中國”戰(zhàn)略對示范地區(qū)出口企業(yè)和內(nèi)銷企業(yè)的勞動收入份額都有提升作用，但是對出口參與程度更高企業(yè)的勞動收入份額的提升作用更大。其原因在于，隨著人工智能、機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床等向傳統(tǒng)外貿(mào)產(chǎn)業(yè)滲透，大大解決了低端勞動力不足問題。出口參與企業(yè)想要保住和開拓國際市場，需要積極進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并在這一過程提升了企業(yè)的勞動收入份額。

5.所有制形式的差異性。本文根據(jù)企業(yè)所有制形式的差異，將全樣本劃分為民營企業(yè)、國有企業(yè)和外資企業(yè)3個(gè)樣本組。同時(shí)，考慮到外資企業(yè)樣本量較少，本文主要分析“寬帶中國”戰(zhàn)略在民營企業(yè)和外資企業(yè)樣本中的異質(zhì)性影響。民營企業(yè)大多為中小微企業(yè)，這類企業(yè)的融資成本一般更高，抵抗外部沖擊的抗壓能力較弱。但國有企業(yè)受到地方政府和產(chǎn)業(yè)政策更多的扶持，并且是國家戰(zhàn)略的先行踐行者。分組檢驗(yàn)結(jié)果如表7第（1）—（3）列，從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在第（1）、（2）列顯著為正，在第（3）列不顯著，但系數(shù)值和顯著性在第（2）列明顯大于第（1）列，表明“寬帶中國”戰(zhàn)略主要提升了示范地區(qū)國有企業(yè)的勞動收入份額。其原因在于，國有企業(yè)是國家戰(zhàn)略的先行者，在政策號召下可能先行投資進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，民營企業(yè)的融資約束程度一般更高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要企業(yè)墊付資金用于升級設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)，這將擠出營業(yè)利潤，因而民營企業(yè)主動投資數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性不高。

表 7 所有制形式和企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性

6.企業(yè)規(guī)模的差異性。中小微企業(yè)同樣面臨融資約束問題，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能對該類企業(yè)帶來較大的負(fù)向擠出效應(yīng)。本文以資產(chǎn)總額衡量企業(yè)規(guī)模，使用中位數(shù)法將全樣本劃分為小規(guī)模企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)兩個(gè)樣本組，分組檢驗(yàn)結(jié)果如表7第（4）、（5）列所示。從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在兩組顯著為正，但系數(shù)值和顯著性在第（5）列大于第（4）列，說明“寬帶中國”戰(zhàn)略對于提升示范地區(qū)大規(guī)模企業(yè)勞動收入份額的作用更大。其原因在于，企業(yè)應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要對設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行投資，這些投資都構(gòu)成了企業(yè)的運(yùn)營成本，由于小規(guī)模企業(yè)的融資約束程度更高，進(jìn)而抑制了小規(guī)模企業(yè)主動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性。

五、 作用機(jī)制檢驗(yàn)

（一）勞動收入份額指標(biāo)的分解

勞動收入份額主要由員工工資和勞動生產(chǎn)率決定，員工工資與生產(chǎn)率比值越大，則勞動收入份額越高。本文借鑒邵敏和黃玖立（2010）的做法，對勞動收入份額做如下分解：

其中，w為員工平均工資，l為員工人數(shù)，y為工業(yè)增加值。本文構(gòu)建員工工資（Pwage）指標(biāo)，對應(yīng)式（5）中的ln(w)部分，將其作為被解釋變量的檢驗(yàn)結(jié)果如表8第（1）列所示。從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明“寬帶中國”戰(zhàn)略提升了示范城市企業(yè)的員工平均工資。構(gòu)建勞動生產(chǎn)率（LP）指標(biāo)，對應(yīng)式（5）中的ln(y/l)部分，使用企業(yè)工業(yè)增加值除以員工人數(shù)后取自然對數(shù)衡量。勞動生產(chǎn)率作為被解釋變量的檢驗(yàn)結(jié)果如表8第（2）列所示，從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)為正但沒有通過顯著性檢驗(yàn)，對應(yīng)p值為0.107，說明網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)具有正向提升企業(yè)勞動生產(chǎn)率的傾向。對比交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)值發(fā)現(xiàn)，估計(jì)系數(shù)值在第（1）列（0.0964）遠(yuǎn)大于第（2）列（0.0270）。這說明“寬帶中國”戰(zhàn)略對示范城市企業(yè)員工工資的提升幅度顯著大于對勞動生產(chǎn)率的提升幅度，表明“寬帶中國”戰(zhàn)略主要通過提升企業(yè)的員工工資進(jìn)而提高勞動收入份額。

表 8 勞動收入份額指標(biāo)的分解

本文進(jìn)一步對員工平均工資和勞動生產(chǎn)率進(jìn)行分解，如式（6）和式（7）所示，其中W代表企業(yè)工資總額。從中可見工資總額（W）、工業(yè)增加值（y）和員工人數(shù)（l）是構(gòu)建上述指標(biāo)的核心要素，本文分別將上述3個(gè)要素取自然對數(shù)，然后進(jìn)行檢驗(yàn)，如表8第（3）—（5）列所示。從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在第（3）、（5）列中顯著為正，在第（4）列不顯著，說明“寬帶中國”戰(zhàn)略主要提升了示范地區(qū)企業(yè)的工資總額和員工人數(shù)，對工業(yè)增加值的提升作用不明顯?？梢酝茢?，“寬帶中國”戰(zhàn)略提升了企業(yè)的用工需求，但員工工資上漲幅度大于就業(yè)增長幅度，說明提升了勞動力要素報(bào)酬在收入分配中所占的份額，研究假說1得以證明。

（二）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的存在性

如前文理論分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求企業(yè)引進(jìn)高技能勞動者，就業(yè)結(jié)構(gòu)變動影響企業(yè)勞動力價(jià)格。本文需要首先驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的存在性，主要借鑒袁淳等（2021）等文獻(xiàn)的做法，用與數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)衡量企業(yè)數(shù)字化程度（Ed）。首先，使用Python爬蟲軟件整理上市公司的年度報(bào)告，將選定的“B2B、電子商務(wù)、金融科技、智能機(jī)器人、云計(jì)算”等174個(gè)與數(shù)字化有關(guān)的關(guān)鍵詞納入“jieba”中文分詞庫；其次，基于機(jī)器人學(xué)習(xí)法對上市公司報(bào)告進(jìn)行文本分析，統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞詞頻數(shù)；最后，用企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和除以年報(bào)語段長度并乘以100，進(jìn)而構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化程度（Ed）指標(biāo)?！皩拵е袊睉?zhàn)略影響企業(yè)數(shù)字化程度的檢驗(yàn)結(jié)果如表9第（1）列所示，從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明“寬帶中國”戰(zhàn)略顯著促進(jìn)了示范地區(qū)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，研究假說2得以證明①本文使用中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是促進(jìn)企業(yè)就業(yè)凈增長、就業(yè)創(chuàng)造以及改善就業(yè)技能結(jié)構(gòu)、研發(fā)人才結(jié)構(gòu)的中介變量。這意味著，“寬帶中國”戰(zhàn)略通過促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)而在數(shù)量和質(zhì)量兩方面影響了企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)。。

表 9 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和就業(yè)結(jié)構(gòu)變動

（三）影響渠道檢驗(yàn)

1.企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動。伴隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)員工工資水平和就業(yè)人數(shù)可能發(fā)生較大幅度的變化，進(jìn)而影響企業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)（陳夢根和周元任，2021）。如前文理論分析，企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)可以從就業(yè)數(shù)量和質(zhì)量兩方面的變化來看，本文分別從上述兩方面進(jìn)行檢驗(yàn)。

從企業(yè)就業(yè)數(shù)量變化看，伴隨著企業(yè)就業(yè)增長，可能同時(shí)存在就業(yè)的創(chuàng)造和破壞。本文借鑒Davis和Haltiwanger（1992）等文獻(xiàn)的做法，構(gòu)建就業(yè)凈增長指標(biāo)（Fj），具體用企業(yè)就業(yè)人數(shù)的逐年變化率度量，測算方法如式（8）所示。同時(shí)，根據(jù)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動的方向，將企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動狀態(tài)歸類為就業(yè)創(chuàng)造（Fjc）和就業(yè)破壞（Fjd）兩類，具體如式（9）、式（10）所示。其中，就業(yè)創(chuàng)造（Fjc）和就業(yè)破壞（Fjd）都是正向指標(biāo)，數(shù)值越大則就業(yè)創(chuàng)造或者破壞程度越高。實(shí)際上，企業(yè)的就業(yè)凈增長是就業(yè)創(chuàng)造和就業(yè)破壞兩方面的共同作用。將Fj、Fjc和Fjd作為被解釋變量，并基于式（1）進(jìn)行回歸，結(jié)果如表9第（2）—（4）列所示。從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)在第（2）、（3）列顯著為正，在第（4）列沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明從就業(yè)數(shù)量看，“寬帶中國”戰(zhàn)略顯著促進(jìn)了示范地區(qū)企業(yè)吸納就業(yè)，主要促進(jìn)了就業(yè)創(chuàng)造，同時(shí)對就業(yè)破壞的影響不顯著。

從企業(yè)就業(yè)質(zhì)量變化角度看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要吸納高技能勞動者從事后臺研發(fā)、智能生產(chǎn)、數(shù)字管理等數(shù)字化就業(yè)崗位，因此企業(yè)的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)和研發(fā)人才結(jié)構(gòu)可能得到改善和升級。本文借鑒江紅莉等（2022），將企業(yè)本科及以上學(xué)歷的員工作為高技能勞動者，用高技能勞動者數(shù)量占員工總?cè)藬?shù)的比例衡量企業(yè)的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)（Hl）。Hl作為被解釋變量，并基于式（1）的回歸結(jié)果如表9第（5）列所示。從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明“寬帶中國”戰(zhàn)略顯著改善了示范地區(qū)企業(yè)的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)。此外，本文用研發(fā)人員數(shù)量占員工總?cè)藬?shù)的比例衡量企業(yè)的研發(fā)人才結(jié)構(gòu)（Rd），回歸結(jié)果如表9第（6）列所示。從中可見交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)依然顯著為正，說明“寬帶中國”戰(zhàn)略提升了企業(yè)的研發(fā)人才結(jié)構(gòu)。整體表明“寬帶中國”戰(zhàn)略改善了示范區(qū)企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的質(zhì)量。

2.企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動在“寬帶中國”戰(zhàn)略與勞動收入份額間的中介效應(yīng)。本文使用中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)核心變量之間的邏輯關(guān)系。中介效應(yīng)模型需要在式（1）基礎(chǔ)上，加入如下公式（11）—（13）。如果式（11）中交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)φ通過顯著性檢驗(yàn)；同時(shí)，式（12）中的中介變量Me的估計(jì)系數(shù)φ通過顯著性檢驗(yàn)，以及交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)η顯著性或系數(shù)絕對值有所下降；那么，可以判斷中介變量Me是否起到了中介渠道作用。此外，基于式（13）可以計(jì)算出中介變量的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例，?來自式（1），φ來自式（11），φ來自式（12）。

本文將衡量就業(yè)結(jié)構(gòu)的Fj、Fjc、Hl、Rd指標(biāo)分別作為中介變量（Me），將企業(yè)勞動收入份額（LS）作為被解釋變量，檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示?？梢奆j、Fjc、Hl、Rd的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動與企業(yè)勞動收入份額提升存在正相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，交叉項(xiàng)Treat×Post估計(jì)系數(shù)的數(shù)值（0.0843、0.0767、0.0794、0.0851）相比表2第（4）列（0.0865）有所下降?；谥薪樾?yīng)模型的檢驗(yàn)方法判斷，企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動在“寬帶中國”戰(zhàn)略影響示范地區(qū)企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)中起到了顯著的中介作用。此外，基于式（13）可以計(jì)算得出，企業(yè)數(shù)字化程度的中介效應(yīng)分別占“寬帶中國”戰(zhàn)略影響勞動收入份額總效應(yīng)的12.9%、21.9%、14.6%、9.9%。這表明企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動是“寬帶中國”戰(zhàn)略提升示范地區(qū)企業(yè)勞動收入份額的顯著影響渠道，假說3得以證明。

表 10 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

六、 研究結(jié)論與政策啟示

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代需要重視寬帶和網(wǎng)絡(luò)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，這對于中國打造公平和效率的收入分配體系具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以“寬帶中國”戰(zhàn)略設(shè)立示范城市（群）作為研究案例，基于滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)，評估網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對企業(yè)勞動收入份額的影響和作用機(jī)制。本文的研究結(jié)論表明：第一，“寬帶中國”戰(zhàn)略顯著提高了示范地區(qū)企業(yè)的勞動收入份額。第二，從地區(qū)和行業(yè)層面看，“寬帶中國”戰(zhàn)略對中西部地區(qū)、低互聯(lián)網(wǎng)普及地區(qū)和工商業(yè)中的企業(yè)勞動收入份額影響更大；從企業(yè)層面看，“寬帶中國”戰(zhàn)略主要提升了示范地區(qū)出口參與企業(yè)、國有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)的勞動收入份額。第三，指標(biāo)分解分析發(fā)現(xiàn)，“寬帶中國”戰(zhàn)略主要提升了企業(yè)的員工平均工資和就業(yè)人數(shù)，并以此路徑正向影響勞動收入份額。第四，作用機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，“寬帶中國”戰(zhàn)略促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助推企業(yè)吸納更多高技能勞動力。“寬帶中國”戰(zhàn)略顯著提高了企業(yè)就業(yè)凈增長率和就業(yè)創(chuàng)造率，改善了就業(yè)技能結(jié)構(gòu)和研發(fā)人才結(jié)構(gòu)，上述變化是“寬帶中國”戰(zhàn)略提升勞動收入份額的影響渠道。

基于以上結(jié)論，本文得到以下政策啟示：第一，重視網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等新型基建。各地政府要加大對寬帶和網(wǎng)絡(luò)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資力度，盡快推動“寬帶中國”戰(zhàn)略在全國的全面實(shí)施，縮小與東部發(fā)達(dá)地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)差距，盡快擺脫“數(shù)字鴻溝”對欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的限制。第二，引導(dǎo)企業(yè)適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代發(fā)展要求，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)企業(yè)的信息化和網(wǎng)絡(luò)化；同時(shí)，要重視企業(yè)特征差異，考慮到民營、中小微等企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的壓力，地方政府可以對這類企業(yè)給予適度的財(cái)政補(bǔ)貼和稅收減免，降低企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的門檻。第三，關(guān)注企業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)變動。一方面，政府要引導(dǎo)結(jié)合企業(yè)主導(dǎo)，建立靈活多樣的高科技人才引進(jìn)機(jī)制，鼓勵(lì)企業(yè)積極引進(jìn)高質(zhì)量人力資本，同時(shí)地方政府可以配套出臺適應(yīng)地區(qū)發(fā)展需要的人才補(bǔ)助政策；另一方面，企業(yè)要注重自身的人才培育，完善人才晉升和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，營造人才交流和良性競爭的環(huán)境，使得人才能夠充分發(fā)揮自身價(jià)值和社會價(jià)值。