許晨曦，武 瑛，牛志偉

1.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，北京 100070；2.中國(guó)人民大學(xué) 商學(xué)院，北京 100872；3.浙江工商大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，杭州 310035

改革開放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)依靠傳統(tǒng)的要素驅(qū)動(dòng)和投資拉動(dòng)的外延式增長(zhǎng)模式，獲得了持續(xù)高速增長(zhǎng)。然而，隨著人口紅利逐漸衰微，勞動(dòng)力無(wú)限供給所帶來(lái)的穩(wěn)定資本報(bào)酬效應(yīng)將面臨消失。在新發(fā)展格局下，生產(chǎn)效率將替代要素投入成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力，如何提升勞動(dòng)生產(chǎn)率成為一項(xiàng)重要議題。近年來(lái)，國(guó)家層面大力推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)，黨的二十大報(bào)告明確指出要“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”(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3版。。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型既是大勢(shì)所趨，也是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的應(yīng)有之義。企業(yè)可以重新組合數(shù)字資源與傳統(tǒng)要素條件并引入其生產(chǎn)體系，從而激發(fā)數(shù)據(jù)要素創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)潛能，作用于其生產(chǎn)效率。因此，有必要探討數(shù)字化能否及如何賦能企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升，并給出相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

一、數(shù)字化賦能企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的內(nèi)在邏輯

勞動(dòng)生產(chǎn)率表示勞動(dòng)力要素的生產(chǎn)效率。既有研究表明，在宏觀層面，人力資本可顯著提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，人力資本積累及質(zhì)量升級(jí)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)不斷提高(2)蔡昉：《中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)如何轉(zhuǎn)向全要素生產(chǎn)率驅(qū)動(dòng)型》，《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》，2013年第1期。。同時(shí)，生產(chǎn)要素的重置效應(yīng)在提高勞動(dòng)生產(chǎn)率方面具有積極作用(3)溫杰、張建華：《中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷的資源再配置效應(yīng)》，《中國(guó)軟科學(xué)》，2010年第6期。。勞動(dòng)力在不同生產(chǎn)部門之間流動(dòng)，將使勞動(dòng)力由低效率部門向高效率部門轉(zhuǎn)移，這種勞動(dòng)力要素的再配置效應(yīng)逐步優(yōu)化勞動(dòng)力配置效率，進(jìn)而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率(4)胡永泰：《中國(guó)全要素生產(chǎn)率：來(lái)自農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)力再配置的首要作用》，《經(jīng)濟(jì)研究》，1998年第3期。。此外，技術(shù)進(jìn)步也可以提升勞動(dòng)生產(chǎn)率，技術(shù)吸收、技術(shù)追趕顯著促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升。也有研究逐步從微觀企業(yè)層面分析勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響因素，發(fā)現(xiàn)人力資本質(zhì)量(5)R.Zhu，“Individual Heterogeneity in Returns to Education in Urban China during 1995-2002”，Economics Letters，2011，113(1)，pp.84-87.、技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)引進(jìn)、技術(shù)吸收(6)唐未兵、傅元海、王展祥：《技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)引進(jìn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2014年第7期。和技術(shù)外溢效應(yīng)(7)何興強(qiáng)、歐燕、史衛(wèi)、劉陽(yáng)：《FDI技術(shù)溢出與中國(guó)吸收能力門檻研究》，《世界經(jīng)濟(jì)》，2014年第10期。、企業(yè)管理效率(8)程虹：《管理提升了企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率嗎？——來(lái)自中國(guó)企業(yè)—?jiǎng)趧?dòng)力匹配調(diào)查的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《管理世界》，2018年第2期。等是提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的重要驅(qū)動(dòng)力。綜合來(lái)看，已有文獻(xiàn)仍多從宏觀層面對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率展開研究，而對(duì)微觀企業(yè)內(nèi)部因素的關(guān)注度還不夠，特別地，數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的關(guān)鍵變革，能否及具體如何賦能勞動(dòng)生產(chǎn)率提升有待進(jìn)一步深入探討。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)引發(fā)企業(yè)管理的全方位變革。傳統(tǒng)生產(chǎn)要素與數(shù)字科技的深度融合能夠幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率。因此，如果在生產(chǎn)過程中應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)所擁有的各項(xiàng)功能，將有可能促進(jìn)企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在數(shù)字化技術(shù)賦能下，作為一項(xiàng)重大的技術(shù)變革，會(huì)顯著影響其組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)模式和用工模式等(9)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。，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的變革和升級(jí)，從而提高企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率。

第一，基于人力資本的視角，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高員工整體技能水平，促進(jìn)人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)，進(jìn)而提升其勞動(dòng)生產(chǎn)率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，企業(yè)對(duì)新技術(shù)與管理模式的融合通過生產(chǎn)資料的數(shù)字化滲透、生產(chǎn)關(guān)系的數(shù)字化重構(gòu)和商業(yè)活動(dòng)的數(shù)字化創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)(10)N.Negroponte，“Learn to Learn in a Completely Connected World”，Cites，2015，63(3)，pp.119-132.，這種變革將會(huì)對(duì)勞動(dòng)力要素產(chǎn)生影響。一方面，這對(duì)現(xiàn)有勞動(dòng)力提出新的要求，員工需主動(dòng)適應(yīng)新設(shè)備的操作過程，而其技能水平將在此過程中得到提高，人力資本水平因此提升；另一方面，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用產(chǎn)生了更高的人才和知識(shí)需求，會(huì)創(chuàng)造出新的工作崗位，激勵(lì)企業(yè)雇傭更多高水平員工(11)肖土盛、吳雨珊、亓文韜：《數(shù)字化的翅膀能否助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——來(lái)自企業(yè)創(chuàng)新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)管理》，2022年第5期。。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅會(huì)替代低技能員工，還會(huì)提高對(duì)高技能員工的需求(12)隆云滔、劉海波、蔡躍洲：《人工智能技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響——基于文獻(xiàn)綜述的視角》，《中國(guó)軟科學(xué)》，2020年第12期。，相對(duì)增加對(duì)高技能員工的雇傭，從而提升勞動(dòng)力整體的技能水平，促進(jìn)人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)。進(jìn)一步，人力資本則有助于勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)，以受教育水平提高所代表的人力資本質(zhì)量提升可以顯著提高個(gè)體勞動(dòng)生產(chǎn)率。這是因?yàn)?，高技能員工可以更好地使用生產(chǎn)工具和勞動(dòng)手段，由此生產(chǎn)資料的有效利用率將大幅提高，生產(chǎn)率高的業(yè)務(wù)比重也將有所上升，使得企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率在整體上獲得提高；同時(shí)，人力資本結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化后，高質(zhì)量的知識(shí)和人力資本逐漸融入產(chǎn)品的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程，最終對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生積極作用。由此可以看出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)，這可以顯著提高其勞動(dòng)生產(chǎn)率水平。

第二，基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的視角，企業(yè)數(shù)字化促使其管理模式轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高管理全流程的智能化和透明化水平，可以提高管理效率，進(jìn)而有助于勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升。數(shù)字化不僅能夠幫助企業(yè)優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程、降低經(jīng)營(yíng)成本，還要求企業(yè)改變?cè)薪?jīng)營(yíng)管理模式，建立全新的組織架構(gòu)和運(yùn)營(yíng)體系。首先，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用可以增加結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化信息的比重，提高信息的可利用程度(13)吳非、胡慧芷、林慧妍、任曉怡：《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。，增強(qiáng)管理者的事前預(yù)測(cè)和感知能力，幫助其節(jié)省做出決策前的信息搜集與處理成本，從而更為高效和有效地做出相應(yīng)決策。其次，利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建的數(shù)字挖掘系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)，一方面使得溝通方式得以改變，管理者能以更低的成本、更快速的方法，準(zhǔn)確地掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)信息并做出決策；另一方面還使企業(yè)內(nèi)部管理流程和業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)更加透明化，并拓寬外部利益相關(guān)者的監(jiān)督渠道(14)祁懷錦、曹修琴、劉艷霞：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)公司治理的影響——基于信息不對(duì)稱和管理者非理性行為視角》，《改革》，2020年第4期。，從而降低管理層機(jī)會(huì)主義行為的可能性，減少超額管理費(fèi)用的操縱空間，提高管理效率。最后，數(shù)字化系統(tǒng)還可以及時(shí)反饋決策的實(shí)施效果以及運(yùn)營(yíng)過程中存在的問題，有助于管理者及時(shí)調(diào)整決策，避免不必要的損失發(fā)生，提高管理決策的有效性。綜上，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠從事前、事中和事后的全過程提高管理效率。較高的管理效率在提高整體收益的同時(shí)，有助于更合理地配置勞動(dòng)力資源，從而提高勞動(dòng)力要素的生產(chǎn)效率，也即管理效率對(duì)企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)具有積極效應(yīng)(15)程虹：《管理提升了企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率嗎？——來(lái)自中國(guó)企業(yè)—?jiǎng)趧?dòng)力匹配調(diào)查的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《管理世界》，2018年第2期。。由此可見，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高管理效率，可以促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升。

第三，基于創(chuàng)新能力的視角，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，會(huì)提高進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新的動(dòng)機(jī)與能力，并為生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)提供更多的技術(shù)支持，從而有助于提高其勞動(dòng)生產(chǎn)率。企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中將各項(xiàng)新興的數(shù)字化技術(shù)融入其運(yùn)行模式和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程，在實(shí)現(xiàn)數(shù)字化技術(shù)的底層運(yùn)用后，最終要形成有效的創(chuàng)新產(chǎn)出和應(yīng)用(16)吳非、胡慧芷、林慧妍、任曉怡：《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。。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于信息共享(17)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。，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)外部信息的交流與融合、集成與共享，增強(qiáng)企業(yè)內(nèi)外部資源的整合，從而提升企業(yè)的創(chuàng)新能力(18)M.Subramaniam and M.A.Youndt，“The Influence of Intellectual Capital on the Types of Innovative Capabilities”，Academy of Management Journal，2005，48(3)，pp.450-463.；另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于知識(shí)的整合，促進(jìn)不同技術(shù)領(lǐng)域間各類知識(shí)元素的重構(gòu)(19)宋德勇、朱文博、丁海：《企業(yè)數(shù)字化能否促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新？——基于重污染行業(yè)上市公司的考察》，《財(cái)經(jīng)研究》，2022年第4期。，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。由此可見，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高其創(chuàng)新能力(20)肖土盛、吳雨珊、亓文韜：《數(shù)字化的翅膀能否助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——來(lái)自企業(yè)創(chuàng)新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)管理》，2022年第5期。。更進(jìn)一步，根據(jù)內(nèi)生增長(zhǎng)理論，技術(shù)進(jìn)步可對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，而創(chuàng)新能力的提高則是企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的表現(xiàn)。創(chuàng)新產(chǎn)出的應(yīng)用可以將自然科學(xué)融入生產(chǎn)過程中，通過融合先進(jìn)技術(shù)和革新生產(chǎn)設(shè)備，使勞動(dòng)者的生產(chǎn)方式更為高效，從而促進(jìn)其生產(chǎn)效率的提高。概言之，企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以增強(qiáng)其創(chuàng)新能力，進(jìn)而對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率水平的提升產(chǎn)生積極作用。

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率：實(shí)證策略

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文初始樣本為2007—2020年中國(guó)A股上市公司的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行如下篩選：(1)剔除金融類公司；(2)剔除ST、*ST的公司；(3)剔除各變量缺失的樣本。最終得到31959個(gè)公司—年度觀測(cè)值。此外，為了緩解異常值對(duì)結(jié)果的影響，對(duì)所有連續(xù)型變量在1%和99%水平上進(jìn)行Winsorize處理。本文所用的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度變量通過對(duì)上市公司年報(bào)進(jìn)行文本分析得到，其余數(shù)據(jù)主要來(lái)自國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù)和萬(wàn)得(WIND)數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)模型設(shè)定與變量定義

為了檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，構(gòu)建模型(1)如下：

Labprodi，t=α0+α1Digi，t+∑Controlsi，t+Yeart+Firmi+εi，t

(1)

其中，i代表企業(yè)，t代表年度，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。本文還控制了年度固定效應(yīng)(Year)、企業(yè)個(gè)體固定效應(yīng)(Firm)，模型標(biāo)準(zhǔn)誤經(jīng)過了穩(wěn)健性修正(Cluster)。

被解釋變量：企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率(Labprod)。企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率作為解析企業(yè)間生產(chǎn)率差距的關(guān)鍵視角，是考核企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、技術(shù)管理效率及其員工素質(zhì)的綜合性指標(biāo)(21)文彤、曾韻熹、陳松：《效率與公平：高管—員工薪酬差距與旅游企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率》，《旅游學(xué)刊》，2020年第10期。。對(duì)于勞動(dòng)生產(chǎn)率的衡量，宏觀層面通常使用“地區(qū)或行業(yè)總產(chǎn)值/總從業(yè)人數(shù)”、“地區(qū)或行業(yè)總產(chǎn)出增加值/總從業(yè)人數(shù)”等指標(biāo)。在微觀層面，現(xiàn)有研究多用“企業(yè)員工勞動(dòng)報(bào)酬/員工數(shù)量”、“企業(yè)營(yíng)業(yè)收入/員工數(shù)量”等表征勞動(dòng)生產(chǎn)率。借鑒前人的研究，本文用企業(yè)單位勞動(dòng)力產(chǎn)出(人均營(yíng)業(yè)收入)的自然對(duì)數(shù)對(duì)企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)行衡量。

解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[Dig，包括Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]。企業(yè)數(shù)字化是一個(gè)系統(tǒng)性過程，準(zhǔn)確刻畫微觀企業(yè)層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度并非易事(22)袁淳、肖土盛、耿春曉、盛譽(yù)：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2021年第9期。。有研究以宏觀地區(qū)或行業(yè)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平作為企業(yè)數(shù)字化的代理變量，而在微觀層面，已有文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字化的度量指標(biāo)包括：信息資產(chǎn)，如IT投資、電信支出、與數(shù)字化相關(guān)的無(wú)形資產(chǎn)占比；信息化員工，如企業(yè)信息技術(shù)人員占比；信息系統(tǒng)應(yīng)用，如ERP系統(tǒng)的應(yīng)用；通過文本分析某一特定信息技術(shù)的應(yīng)用，如互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用。然而上述衡量指標(biāo)均存在不同方面和程度的缺陷，難以真實(shí)地反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體應(yīng)用程度。為了更全面地度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，本文參考已有研究，借助企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)語(yǔ)義表述建立數(shù)字化詞典，并在此基礎(chǔ)上，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分析法構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度衡量指標(biāo)。具體地，首先，構(gòu)建數(shù)字化術(shù)語(yǔ)詞典。由于缺乏專門的數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)詞典，本文以國(guó)泰安、中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(CNRDS)中披露的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)，采用相似詞擴(kuò)充的方法拓展相關(guān)詞集，并通過人工篩選得到2007—2020年間企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的關(guān)鍵詞，這些詞匯構(gòu)成了本文的企業(yè)數(shù)字化術(shù)語(yǔ)詞典。其次，對(duì)年報(bào)語(yǔ)段進(jìn)行文本分析?；谏鲜鰯?shù)字化術(shù)語(yǔ)詞典中的126個(gè)詞匯，利用Python的“jieba”中文分詞庫(kù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)上市公司年報(bào)進(jìn)行文本分析，統(tǒng)計(jì)126個(gè)企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯在年報(bào)中出現(xiàn)的頻率。最后，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)。采用企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和(Digital)、企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和加1后的對(duì)數(shù)值[Ln(1+Digital)]衡量微觀企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。此外，考慮可能存在的年報(bào)文本長(zhǎng)度差異的影響，同時(shí)以企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和除以年報(bào)字?jǐn)?shù)(Digital_Ratio)度量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。上述指標(biāo)數(shù)值越大，表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度越高。

控制變量(Controls)。本文的控制變量包括公司規(guī)模、資本密集度、總資產(chǎn)收益率、董事會(huì)規(guī)模等。

三、數(shù)字化賦能企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的實(shí)證分析結(jié)果

(一)基準(zhǔn)回歸

數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果列示于表1中。區(qū)別于現(xiàn)有研究，本文同時(shí)使用三種度量方式表征企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。第(1)—(2)列為以企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度時(shí)的回歸結(jié)果，無(wú)論是否加入控制變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digital)與企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率均為正相關(guān)關(guān)系且在1%的水平上顯著，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升勞動(dòng)生產(chǎn)率。就經(jīng)濟(jì)意義來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度每增加1個(gè)百分點(diǎn)，勞動(dòng)生產(chǎn)率相對(duì)于其均值將增加2.60%(1×0.020/0.768)左右。第(3)—(4)列為對(duì)企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和加1取對(duì)數(shù)后進(jìn)行回歸的結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[Ln(1+Digital)]與企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率仍顯著正相關(guān)。第(5)—(6)列報(bào)告了用企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和除以年報(bào)字?jǐn)?shù)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digital_Ratio)與企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率依然顯著正相關(guān)。上述結(jié)果均表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升其勞動(dòng)生產(chǎn)率水平(23)在基準(zhǔn)回歸基礎(chǔ)上，本文進(jìn)行如下內(nèi)生性測(cè)試：(1)利用“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略的外生政策沖擊事件表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；(2)根據(jù)年度數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度排序定義處理組與對(duì)照組，若數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度在某年排在樣本前5%，則該年度及之后年度令數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度排序位置為1，否則為0，使用雙重差分模型回歸；(3)將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的行業(yè)-年度均值以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的一階和二階滯后項(xiàng)作為工具變量進(jìn)行兩階段回歸。在考慮內(nèi)生性問題的影響后，本文研究結(jié)果依然成立。此外，本文進(jìn)行了一系列其他的穩(wěn)健性檢驗(yàn)：(1)以人均凈利潤(rùn)的自然對(duì)數(shù)作為勞動(dòng)生產(chǎn)率的替代變量；(2)采用滯后一期的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度；(3)進(jìn)一步嚴(yán)格約束，采用高階回歸同時(shí)控制行業(yè)和城市；(4)考慮樣本偏誤，以2008—2020年、2010—2020年為研究樣本重新進(jìn)行回歸；(5)排除策略性披露的影響，包括剔除與互聯(lián)網(wǎng)緊密聯(lián)系的創(chuàng)業(yè)板上市公司樣本、信息產(chǎn)業(yè)公司樣本、值為零的樣本；(6)增加控制變量，包括員工人數(shù)的對(duì)數(shù)值、員工受教育程度、管理層男性比例、管理層平均年齡和超額雇員率等。上述檢驗(yàn)的回歸結(jié)果均表明本文的結(jié)論是穩(wěn)健的，相關(guān)結(jié)果留存?zhèn)渌鳌！?/p>

表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(二)機(jī)制檢驗(yàn)

1.人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)

企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)高技能員工產(chǎn)生了更多的需求。因此，本文預(yù)期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型由于相對(duì)增加對(duì)高技能員工的雇傭，將會(huì)對(duì)員工整體技能水平產(chǎn)生影響，也即促進(jìn)人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)，進(jìn)而提高其勞動(dòng)生產(chǎn)率。為檢驗(yàn)人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升勞動(dòng)生產(chǎn)率中發(fā)揮的機(jī)制作用，本文以員工技能水平的提升表示人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)，并分步進(jìn)行上述檢驗(yàn)。員工技能水平可用員工受教育程度來(lái)衡量。已有研究表明，高學(xué)歷員工傾向于從事高技能工作，而低學(xué)歷員工更可能從事低技能工作(24)D.Acemoglu，“Directed Technical Change”，The Review of Economic Studies，2002，69(4)，pp.781-809.，因此，當(dāng)員工受教育程度普遍較高時(shí)，員工技能水平整體較高，人力資本結(jié)構(gòu)更為優(yōu)越。可將本科及以上學(xué)歷的員工視為高技能員工，本科以下學(xué)歷視為低技能員工，故本文采用本科及以上學(xué)歷員工占總員工人數(shù)的比例衡量員工受教育程度(Labor_Edu)。以員工受教育程度作為機(jī)制時(shí)的檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。第(1)、(3)和(5)列表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]與員工受教育程度的回歸結(jié)果，二者均在1%的水平上顯著正相關(guān)，說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高員工整體的受教育程度，也即促進(jìn)人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)。第(2)、(4)和(6)列為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]、員工受教育程度與勞動(dòng)生產(chǎn)率的回歸結(jié)果，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與員工受教育程度的回歸系數(shù)均顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過促進(jìn)人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)，進(jìn)而提升勞動(dòng)生產(chǎn)率，驗(yàn)證了人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)在其中發(fā)揮的機(jī)制作用(25)職業(yè)類型占比也可用來(lái)表征員工技能水平，將技術(shù)人員、研發(fā)人員、銷售和市場(chǎng)人員、財(cái)務(wù)人員等視為高技能員工，將生產(chǎn)工人、行政人員等輔助性工作職員視為低技能員工，并用高技能員工占總員工人數(shù)的比例衡量職業(yè)類型占比，該值越大，說(shuō)明員工整體技能水平越高。替換為員工技能水平指標(biāo)衡量后的回歸結(jié)果依然表明，人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響機(jī)制。。

表2 人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

2.管理效率

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以使其管理模式轉(zhuǎn)型升級(jí)，從事前、事中和事后全流程提高管理的規(guī)范化和透明化水平，提高管理效率，進(jìn)而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。為驗(yàn)證上述推論，本文參考Ang等、楊繼生和陽(yáng)建輝的研究(26)J.S.Ang，R.A.Cole and J.W.Lin，“Agency Costs and Ownership Structure”，The Journal of Finance，2000，55(1)，pp.81-106；楊繼生、陽(yáng)建輝：《行政壟斷、政治庇佑與國(guó)有企業(yè)的超額成本》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2015年第4期。，以管理費(fèi)用和銷售費(fèi)用之和與營(yíng)業(yè)總收入的比值衡量管理效率(Mer)，該變量的值越小，表明管理效率越高。通過分步回歸進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。第(1)、(3)和(5)列的回歸結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]與管理效率(Mer)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效提高管理效率。第(2)、(4)和(6)列在對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]與勞動(dòng)生產(chǎn)率的回歸中，同時(shí)控制管理效率(Mer)，結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與勞動(dòng)生產(chǎn)率顯著正相關(guān)，衡量管理效率的變量與勞動(dòng)生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，結(jié)合第(1)、(3)和(5)列結(jié)果，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提升管理效率，進(jìn)而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。

表3 管理效率的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

3.創(chuàng)新能力

根據(jù)前文分析，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可以增加創(chuàng)新產(chǎn)出，提高創(chuàng)新能力，并融入生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程，從而促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升。為考察企業(yè)創(chuàng)新能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和勞動(dòng)生產(chǎn)率之間發(fā)揮的機(jī)制作用，以企業(yè)當(dāng)年申請(qǐng)專利數(shù)加1后的自然對(duì)數(shù)值表征企業(yè)創(chuàng)新能力(Innovation)，該變量值越大，說(shuō)明企業(yè)的創(chuàng)新能力越強(qiáng)。分步檢驗(yàn)的結(jié)果如表4所示。由第(1)、(3)和(5)列可以看到，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]與創(chuàng)新能力顯著正相關(guān)，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高其創(chuàng)新能力。第(2)、(4)和(6)列則顯示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]、創(chuàng)新能力與勞動(dòng)生產(chǎn)率的回歸結(jié)果，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)均顯著為正，驗(yàn)證前述推論，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)其創(chuàng)新能力，進(jìn)而提升勞動(dòng)生產(chǎn)率。

表4 創(chuàng)新能力的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(三)異質(zhì)性分析

1.產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性

國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)具有不同的產(chǎn)權(quán)背景，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的激勵(lì)和目標(biāo)可能各異，因此，對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響也可能有所區(qū)別。對(duì)于國(guó)有企業(yè)，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型除考慮自身因素外，可能還需結(jié)合政策趨勢(shì)，或受承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的影響。而非國(guó)有企業(yè)則不同，其必須要提高生產(chǎn)效率，才能在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中持續(xù)穩(wěn)定經(jīng)營(yíng)，因此，非國(guó)企數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能更多地從自身發(fā)展的角度考慮。同時(shí)，非國(guó)有企業(yè)中人員變動(dòng)更大從而更可能升級(jí)人力資本結(jié)構(gòu)，技術(shù)創(chuàng)新和進(jìn)步的激勵(lì)也可能更強(qiáng)，管理模式的變革可能更為徹底。因此，基于上述分析，本文推測(cè)，非國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)對(duì)其勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高具有更顯著的作用。為探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與勞動(dòng)生產(chǎn)率的關(guān)系是否因產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異而有所不同，基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行異質(zhì)性分析，以Digital衡量的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的回歸結(jié)果列示于表5中，第(1)列代表國(guó)有企業(yè)樣本組，第(2)列則對(duì)應(yīng)非國(guó)有企業(yè)樣本組。由分組回歸的結(jié)果可以看出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)與勞動(dòng)生產(chǎn)率的正相關(guān)關(guān)系主要在非國(guó)有企業(yè)樣本中顯著存在，而在國(guó)有企業(yè)中則不顯著。未列示的以Ln(1+Digital)、Digital_Ratio度量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的結(jié)果仍如此。這說(shuō)明非國(guó)有企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升其勞動(dòng)生產(chǎn)率，國(guó)有企業(yè)則可能由于其較為穩(wěn)定的人力資本結(jié)構(gòu)和管理成本等因素，難以對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生明顯的作用，上述推論得到驗(yàn)證。

表5 異質(zhì)性分析結(jié)果

2.行業(yè)異質(zhì)性

行業(yè)間生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)特征存在不同程度的差異，大多數(shù)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)均呈現(xiàn)出明顯的行業(yè)特征。為考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與勞動(dòng)生產(chǎn)率的關(guān)系在不同行業(yè)是否存在差異，我們區(qū)分行業(yè)類別對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行分組回歸。參考施新政等的研究(27)施新政、高文靜、陸瑤、李蒙蒙：《資本市場(chǎng)配置效率與勞動(dòng)收入份額——來(lái)自股權(quán)分置改革的證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2019年第12期。，基于證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，按要素密集度將企業(yè)分為勞動(dòng)密集型、資本密集型和技術(shù)密集型三種。具體地，技術(shù)密集型包括電子，機(jī)械、設(shè)備、儀表，醫(yī)藥、生物制品以及其他制造業(yè)；資本密集型包括造紙、印刷，石油、化學(xué)、塑膠、塑料，金屬、非金屬，房地產(chǎn)業(yè)和社會(huì)服務(wù)業(yè)；勞動(dòng)密集型包括農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，采掘業(yè)，食品、飲料，紡織、服裝、皮毛，木材、家具，電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，建筑業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)，批發(fā)和零售貿(mào)易，傳播和文化產(chǎn)業(yè)以及綜合類。表5列示了行業(yè)異質(zhì)性的回歸結(jié)果，其中，第(3)列為技術(shù)密集型企業(yè)樣本，第(4)列為資本密集型企業(yè)樣本，第(5)列則代表勞動(dòng)密集型企業(yè)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digital)與勞動(dòng)生產(chǎn)率的正相關(guān)關(guān)系在技術(shù)密集型、資本密集型企業(yè)中更為明顯，而在勞動(dòng)密集型企業(yè)中不顯著，未列示的Ln(1+Digital)、Digital_Ratio的結(jié)果與此一致。這一結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不能明顯提升勞動(dòng)密集型企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率，這可能是由于勞動(dòng)密集型企業(yè)以低技能勞動(dòng)力為主要生產(chǎn)要素，整體技能水平較低，使得企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)的促進(jìn)作用較弱，同時(shí)技術(shù)進(jìn)步不明顯，因此未能有效提升其勞動(dòng)生產(chǎn)率。

3.地區(qū)異質(zhì)性

企業(yè)所在地區(qū)是其外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境的重要組成部分，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)所在地的企業(yè)具有深刻影響。為檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與勞動(dòng)生產(chǎn)率的關(guān)系是否存在地區(qū)差異，根據(jù)市場(chǎng)化程度的高低區(qū)分地區(qū)異質(zhì)性，將樣本分為兩組進(jìn)行回歸，結(jié)果列示于表5中。第(6)列代表市場(chǎng)化程度較高地區(qū)企業(yè)的樣本組，第(7)列則為市場(chǎng)化程度較低樣本組的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，在市場(chǎng)化程度較低地區(qū)的企業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digital)與勞動(dòng)生產(chǎn)率顯著正相關(guān)，未列示的Ln(1+Digital)、Digital_Ratio的回歸結(jié)果亦如此。說(shuō)明市場(chǎng)化程度較低地區(qū)的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型所獲得的邊際收益更加明顯，更能提升勞動(dòng)生產(chǎn)率。

結(jié) 語(yǔ)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型將實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理過程的變革升級(jí)，很可能對(duì)勞動(dòng)力要素的生產(chǎn)效率產(chǎn)生作用，而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否影響其勞動(dòng)生產(chǎn)率，以及其中具體機(jī)制如何，還有待進(jìn)一步研究。本文基于2007—2020年中國(guó)A股上市公司的樣本數(shù)據(jù)，分析了數(shù)字化賦能企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的內(nèi)在邏輯，并通過實(shí)證研究給出經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。通過構(gòu)建數(shù)字化術(shù)語(yǔ)詞典，對(duì)年報(bào)語(yǔ)段進(jìn)行文本分析，從而建立企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，采用普通OLS回歸、雙重差分模型、工具變量?jī)呻A段最小二乘法和高階回歸模型等估計(jì)方法進(jìn)行回歸，并考慮了如何緩解內(nèi)生性問題的影響，以提高研究結(jié)果的說(shuō)服力。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與勞動(dòng)生產(chǎn)率顯著正相關(guān)，說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升其勞動(dòng)生產(chǎn)率，且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越大，勞動(dòng)生產(chǎn)率越高。該結(jié)論經(jīng)過一系列內(nèi)生性測(cè)試和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。機(jī)制檢驗(yàn)表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)人力資本結(jié)構(gòu)升級(jí)、提高管理效率和增強(qiáng)創(chuàng)新能力，從而提升勞動(dòng)生產(chǎn)率。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，在非國(guó)有企業(yè)、技術(shù)密集型和資本密集型企業(yè)以及市場(chǎng)化程度較低地區(qū)的企業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升作用更為顯著。本文的研究結(jié)論隱含著以下三點(diǎn)政策啟示。

第一，企業(yè)應(yīng)增強(qiáng)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信心并付諸行動(dòng)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能是一個(gè)長(zhǎng)期而持續(xù)的過程，因此會(huì)導(dǎo)致不少企業(yè)安于現(xiàn)狀而非探索轉(zhuǎn)型。但本文的研究結(jié)論證明了其對(duì)人力資本結(jié)構(gòu)、管理效率和創(chuàng)新能力的積極作用，并最終有助于企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，這啟示企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下，可以順勢(shì)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以此提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

第二，要基于企業(yè)間異質(zhì)性特征探尋適合不同企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。由于企業(yè)特征各異，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能并不會(huì)對(duì)所有企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率都產(chǎn)生積極效應(yīng)。從本文研究結(jié)果來(lái)看，對(duì)于國(guó)有企業(yè)、勞動(dòng)密集型企業(yè)和市場(chǎng)化程度較高地區(qū)的企業(yè)，應(yīng)尋找企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型難以顯著提升其勞動(dòng)生產(chǎn)率的原因，并由此出發(fā)，找到問題的根源所在，探索自身實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的有效路徑，進(jìn)而使數(shù)字化在該類型企業(yè)中發(fā)揮更大的作用。

第三，宏觀層面要繼續(xù)提供企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策指引和保障。對(duì)于政府或監(jiān)管機(jī)構(gòu)，本文的結(jié)論夯實(shí)了大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政策導(dǎo)向的正確性和前瞻性，也驗(yàn)證了其已取得的突出成果。因此，相關(guān)部門可以繼續(xù)加大力度鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，出臺(tái)相關(guān)的政策措施驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并提供全流程的權(quán)威指導(dǎo)和權(quán)益保障，在推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。