企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響
——來自中國私營企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

唐 韜,李方靜,夏 倫

一、引 言

勞動(dòng)生產(chǎn)率對一國的社會福利、民生保障和經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。從要素收入分配的角度而言,勞動(dòng)生產(chǎn)率與城鄉(xiāng)居民收入息息相關(guān),直接影響勞動(dòng)收入份額?！疤岣呷嗣袷杖胨?扎實(shí)推動(dòng)共同富裕”是 “十四五”期間重要的戰(zhàn)略任務(wù)?？梢灶A(yù)見,維持并提高勞動(dòng)生產(chǎn)率將是我國未來增加居民收入、保障和改善民生的重要抓手。而國內(nèi)日益嚴(yán)峻的人口形勢也使得提升勞動(dòng)生產(chǎn)率變得非常緊迫。第七次的全國人口普查結(jié)果顯示,與2010年相比,我國60歲及以上人口的比重上升5.44個(gè)百分點(diǎn),已達(dá)2.6億,人口老齡化趨勢正在不斷加速。受勞動(dòng)年齡人口持續(xù)減少的影響,我國勞動(dòng)力供給總量開始下降,2018年末全國就業(yè)人員總量首次出現(xiàn)下降,預(yù)計(jì)未來幾年還將繼續(xù)保持下降趨勢[1]。在人口老齡化趨勢不可逆轉(zhuǎn)和人口紅利逐漸消失的雙重挑戰(zhàn)下,以往單純依賴勞動(dòng)力投入促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的傳統(tǒng)發(fā)展模式已難以為繼。因此,提高勞動(dòng)生產(chǎn)率成為了實(shí)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐。那么,哪些因素有助于提升勞動(dòng)生產(chǎn)率呢?

為了解釋這個(gè)問題,學(xué)術(shù)界已經(jīng)進(jìn)行了大量的深入研究。學(xué)者們基于不同的層級數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),勞動(dòng)力質(zhì)量[2]、產(chǎn)業(yè)集聚[3]、垂直專業(yè)化分工[4]、資本深化和技術(shù)進(jìn)步[5]對勞動(dòng)生產(chǎn)率存在顯著正向提升作用,而環(huán)境規(guī)制[6][7]、人工智能[8]對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)非線性關(guān)系。盡管探討勞動(dòng)生產(chǎn)率的研究結(jié)論碩果累累,其相關(guān)文獻(xiàn)層出不窮,卻鮮有學(xué)者關(guān)注當(dāng)前正迅猛發(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響,這也為本文的研究提供了契機(jī)。

近年來,隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展,數(shù)字技術(shù)已經(jīng)成為我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力。傳統(tǒng)企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)加速向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、自動(dòng)化轉(zhuǎn)變,掀起了一波洶涌的企業(yè)數(shù)字化浪潮。企業(yè)數(shù)字化迅猛的發(fā)展勢頭引起了學(xué)術(shù)界的密切關(guān)注,學(xué)者們圍繞其經(jīng)濟(jì)社會影響展開了激烈的討論。既有相關(guān)文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化變革顯著提升了實(shí)體企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益[9],可以正向調(diào)節(jié)政府補(bǔ)貼對企業(yè)長期負(fù)債融資的正向影響[10],促進(jìn)企業(yè)組織分權(quán)變革[11],降低企業(yè)人工成本總規(guī)模及其所占份額[12],有助于提高投入產(chǎn)出效率[13],顯著改善企業(yè)社會責(zé)任表現(xiàn)[14]。那么,數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)數(shù)字化是否有助于提升勞動(dòng)生產(chǎn)率呢?其中可能蘊(yùn)含著怎樣的作用機(jī)制?尚未有學(xué)者給出正面回應(yīng)。

本文在以往學(xué)者的研究基礎(chǔ)之上,歸納總結(jié)企業(yè)數(shù)字化影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響機(jī)制,并試圖厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的企業(yè)數(shù)字化實(shí)現(xiàn)路徑。與既有研究相比,本文的邊際性貢獻(xiàn)可能體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:第一,在研究方法上,企業(yè)數(shù)字化水平的度量是相關(guān)實(shí)證研究的關(guān)鍵,不同于既有研究多采用替代性指標(biāo)測度企業(yè)數(shù)字化[15][16],或是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)中包含的數(shù)字化信息生成比值變量[10],本文基于企業(yè)借助互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行經(jīng)營管理活動(dòng)狀況,采用迭代主因子法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化指數(shù),能夠更準(zhǔn)確刻畫企業(yè)數(shù)字化水平。第二,在研究對象上,現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)大多基于地區(qū)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)或上市公司數(shù)據(jù)展開研究,而關(guān)注中小型私營企業(yè)數(shù)字化的系統(tǒng)研究較為少見。私營企業(yè)在過去40年中取得了從 “0”到 “56789”的偉大成就,吸納城鎮(zhèn)居民就業(yè)存量占比近80%,是城鎮(zhèn)就業(yè)的最大保障,是中國經(jīng)濟(jì)微觀基礎(chǔ)的最大主體。本文基于中國私營企業(yè)調(diào)查樣本進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)研究,得出的實(shí)證結(jié)論更具普適性,對在中國占絕大多數(shù)的中小微型企業(yè)的數(shù)字化和勞動(dòng)生產(chǎn)率提升具有重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。第三,在作用路徑方面,本文從技術(shù)進(jìn)步、組織變革和勞動(dòng)力流動(dòng)三個(gè)視角系統(tǒng)歸納總結(jié)企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響機(jī)制,為推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化和勞動(dòng)生產(chǎn)率兩個(gè)方面的相關(guān)研究提供了理論支撐。

本文余下的章節(jié)具體安排如下:第二部分提出影響機(jī)制與研究假設(shè);第三部分厘清數(shù)據(jù)來源、設(shè)定計(jì)量模型與變量;第四部分深入分析計(jì)量結(jié)果,包括全樣本的基準(zhǔn)回歸結(jié)果、穩(wěn)健性檢驗(yàn)、機(jī)制檢驗(yàn)以及異質(zhì)性討論;第五部分歸納總結(jié)研究結(jié)論并提出政策啟示。

二、影響機(jī)制與研究假設(shè)

(一)企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響效應(yīng)

經(jīng)濟(jì)學(xué)基本理論指出,勞動(dòng)力是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的核心投入要素之一。企業(yè)數(shù)字化是以數(shù)字技術(shù)為主要手段,將傳統(tǒng)生產(chǎn)要素與數(shù)據(jù)要素不斷融合,使生產(chǎn)方式、管理模式、商業(yè)形式等不斷變革、優(yōu)化、提升的一種創(chuàng)新性過程[12]。因此,本文認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間相關(guān)關(guān)系呈正向還是負(fù)向,可能取決于數(shù)據(jù)要素與勞動(dòng)力要素的協(xié)同程度。當(dāng)企業(yè)數(shù)字化尚處于剛起步推進(jìn)階段時(shí),會促使企業(yè)將部分資本、技術(shù)都用于數(shù)字化改造進(jìn)程中,即對企業(yè)的生產(chǎn)性資源產(chǎn)生擠占效應(yīng),進(jìn)而導(dǎo)致勞動(dòng)生產(chǎn)率下降。當(dāng)企業(yè)數(shù)字化改造升級進(jìn)入成熟階段,數(shù)字化水平大幅度提升,與勞動(dòng)力要素產(chǎn)生了協(xié)同效應(yīng),此時(shí)就會對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的正向提升作用?；谝陨戏治?我們提出如下假設(shè)。

假設(shè)1:企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率會產(chǎn)生先下降后提升的非線性影響效應(yīng)。

(二)影響機(jī)制

通常認(rèn)為的勞動(dòng)生產(chǎn)率提升路徑大致可以分為以下三種:第一,利用技術(shù)進(jìn)步。企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新、工藝改造對生產(chǎn)經(jīng)營模式進(jìn)行流程優(yōu)化和技術(shù)升級,進(jìn)而提升勞動(dòng)生產(chǎn)效率。第二,改進(jìn)管理組織方式。通過進(jìn)行組織結(jié)構(gòu)變革、管理制度創(chuàng)新、部門分工明確,優(yōu)化生產(chǎn)要素配置效率,進(jìn)而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。第三,雇傭高質(zhì)量勞動(dòng)力。通過雇傭更多高技能員工提升勞動(dòng)力人力資本水平,繼而提升勞動(dòng)生產(chǎn)效率。下面我們將分別論證企業(yè)數(shù)字化在以上三種路徑中的傳導(dǎo)機(jī)制。

1.促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步機(jī)制?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用推動(dòng)了知識和信息的傳播擴(kuò)散從而促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新[17],激發(fā)了企業(yè)的創(chuàng)新積極性[18],有助于企業(yè)開展前瞻性研發(fā)[19]。數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)數(shù)字化提高了部門間的溝通效率,最大限度地避免了信息損耗,激發(fā)數(shù)據(jù)和信息要素活力,使得禁錮于部門內(nèi)的創(chuàng)新資源與能力得以釋放,動(dòng)態(tài)協(xié)作趨勢得以加強(qiáng),降低了創(chuàng)新成本,大幅度提高了創(chuàng)新效率,驅(qū)動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。然而,企業(yè)數(shù)字化引致的技術(shù)進(jìn)步可能會對勞動(dòng)部門產(chǎn)生了一定的沖擊[20][21]。一方面,數(shù)字技術(shù)引導(dǎo)的企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的信息化、智能化、自動(dòng)化使得企業(yè)運(yùn)營更加倚重于技術(shù)的投入與升級,可能會對傳統(tǒng)的勞動(dòng)力參與高的生產(chǎn)方式造成了一定的替代,甚至對促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的資本要素產(chǎn)生擠占,進(jìn)而對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制效應(yīng)。另一方面,數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用并非僅能替代勞動(dòng)力,還可以通過協(xié)助勞動(dòng)者執(zhí)行一些重復(fù)性強(qiáng)、較復(fù)雜需編碼的生產(chǎn)任務(wù),從而提高勞動(dòng)力生產(chǎn)效率[8]。因此,企業(yè)數(shù)字化所引致的技術(shù)進(jìn)步,在實(shí)現(xiàn) “人機(jī)協(xié)作”后,將對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著正向影響。基于此,我們提出假設(shè)2。

假設(shè)2:企業(yè)數(shù)字化的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)會對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生先下降后提升的影響。

2.推動(dòng)組織變革機(jī)制。組織變革是影響數(shù)字技術(shù)能否提升企業(yè)效率的關(guān)鍵因素[22][11]。如果企業(yè)的管理決策不適應(yīng)數(shù)據(jù)要素的沖擊,數(shù)字技術(shù)將難以創(chuàng)造價(jià)值、提升績效甚至還可能誘發(fā) “IT效率悖論”[23]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展使得企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)生轉(zhuǎn)變,同時(shí)推動(dòng)著企業(yè)目標(biāo)的轉(zhuǎn)變、治理結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新和內(nèi)部管理模式的一系列變革,促使組織結(jié)構(gòu)趨于網(wǎng)絡(luò)化、扁平化[24]。劉政等[11]認(rèn)為,企業(yè)數(shù)字化會通過提升組織信息成本和削減組織代理成本的綜合效應(yīng),促使組織向下賦權(quán)。本文認(rèn)為,勞動(dòng)力部門作為企業(yè)的核心部門,在企業(yè)數(shù)字化的沖擊下,其生產(chǎn)效率必然會受到影響。當(dāng)企業(yè)管理決策不適應(yīng)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程時(shí),將對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向作用;當(dāng)企業(yè)管理決策通過變革得以優(yōu)化并提高了管理效率和決策執(zhí)行力時(shí),將對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生正向影響?；谝陨戏治?我們提出假設(shè)3。

假設(shè)3:企業(yè)數(shù)字化的組織變革效應(yīng)可能對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生先下降后上升的影響。

3.提高勞動(dòng)力流動(dòng)機(jī)制。以往研究勞動(dòng)生產(chǎn)率的大多數(shù)文獻(xiàn)均采用不同層級的 “勞均產(chǎn)出”指標(biāo)衡量勞動(dòng)生產(chǎn)率。由此可見,除了影響勞動(dòng)產(chǎn)值的外部因素外,勞動(dòng)力的數(shù)量、質(zhì)量以及雇傭結(jié)構(gòu)同樣也是影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的重要因素。企業(yè)數(shù)字化的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和組織變革效應(yīng),對勞動(dòng)部門的替代可能具有一定的技能偏向性,即會更多地替代技能水平較低的勞動(dòng)力,提高企業(yè)高技能勞動(dòng)力的比例[25][26]。蔡慶豐等[27]研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融科技的發(fā)展顯著提升了區(qū)域內(nèi)企業(yè)低技能勞動(dòng)力而非高技能勞動(dòng)力的流動(dòng)性。因此,數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用將促使企業(yè)形成對高技能員工的雇傭偏好,而不同技能員工替代彈性的變動(dòng)將改變企業(yè)原有的雇傭期限結(jié)構(gòu)[28]。高技能員工的替代彈性較低,數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用往往會提高對高技能勞動(dòng)力的需求,促使企業(yè)給予高技能員工更長的雇傭期限,而對低技能員工則采取臨時(shí)雇傭的形式,提高企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)力流轉(zhuǎn)。一般情況下,企業(yè)給予臨時(shí)雇傭員工的薪資福利待遇遠(yuǎn)低于長期雇傭員工,因此臨時(shí)雇傭員工的增多客觀上有利于企業(yè)節(jié)省雇傭的工資成本,刺激現(xiàn)有員工提高效率,間接提高勞均產(chǎn)出。

假設(shè)4:企業(yè)數(shù)字化可能會提高勞動(dòng)力流動(dòng)進(jìn)而對勞動(dòng)生產(chǎn)率造成正向影響。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源

本文采用2016年中國私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)作為經(jīng)驗(yàn)研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。該數(shù)據(jù)是由中共中央統(tǒng)戰(zhàn)部、中華全國工商業(yè)聯(lián)合會、國家工商行政管理總局和中國私營經(jīng)濟(jì)研究會組成的聯(lián)合課題組每兩年對全國范圍內(nèi)私營企業(yè)經(jīng)營狀況進(jìn)行一次分層隨機(jī)抽樣調(diào)查而獲得[29]。其中,2016年的第十二次中國私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)提供了“互聯(lián)網(wǎng)＋”與企業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的相關(guān)信息①在數(shù)據(jù)篩選的過程中,剔除了企業(yè)家個(gè)人信息、企業(yè)銷售收入或營業(yè)收入、雇傭員工數(shù)等主要變量缺失的觀測值,同時(shí)還剔除了一些明顯違反財(cái)務(wù)準(zhǔn)則的錯(cuò)誤樣本,最終得到7 762個(gè)以勞動(dòng)生產(chǎn)率為被解釋變量的有效樣本。。

(二)計(jì)量模型設(shè)定

為考察企業(yè)數(shù)字化水平對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響,設(shè)定以下計(jì)量模型:

其中,下標(biāo)i、j、p分別代表企業(yè)、行業(yè)、省份。被解釋變量Laborijp表示企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率;核心解釋變量Digitizeijp指代企業(yè)數(shù)字化水平。表示其平方項(xiàng)。Controls代表控制變量,主要包括企業(yè)家個(gè)人信息特征、企業(yè)層面和所處地域特征。此外,加入行業(yè)固定效應(yīng) (χj)、省份固定效應(yīng) (ηp),以控制行業(yè)、省域等不可測特征對企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響,θijp為殘差項(xiàng)。

(三)變量定義

1.被解釋變量:勞動(dòng)生產(chǎn)率 (Labor)。關(guān)于勞動(dòng)生產(chǎn)率的測算,既有大多數(shù)文獻(xiàn)采用不同層級 (地區(qū)、行業(yè)、企業(yè))的生產(chǎn)總值與就業(yè)總量的比值表示[3][4]。而劉一鳴等[2]運(yùn)用馬克思經(jīng)濟(jì)學(xué)方法分析認(rèn)為,企業(yè)人均創(chuàng)造的新價(jià)值是其勞動(dòng)生產(chǎn)率的合理代表變量,即根據(jù)企業(yè)每個(gè)員工創(chuàng)造的新價(jià)值來衡量其勞動(dòng)生產(chǎn)率,具體通過公式ln(1＋ (企業(yè)稅收＋稅收后凈利潤＋工資總額)/員工人數(shù))計(jì)算得到。在這里,本文對企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的度量借鑒了劉一鳴等[2]的方法,同時(shí)在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中還利用以往文獻(xiàn)較為常用的 “勞均產(chǎn)出”來替代衡量企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率,即企業(yè)營業(yè)收入與員工總數(shù)的比值 (Labor2)。

2.核心解釋變量:企業(yè)數(shù)字化水平 (Digitize)。盡管企業(yè)數(shù)字化發(fā)展迅猛,但囿于企業(yè)數(shù)字化特征數(shù)據(jù)的可得性限制,又加上其表現(xiàn)形式多種多樣,導(dǎo)致使用綜合指標(biāo)體系測度企業(yè)數(shù)字化水平的文獻(xiàn)較少[12]。現(xiàn)有大多數(shù)文獻(xiàn)主要采用替代性指標(biāo)測度企業(yè)數(shù)字化,而其中最基礎(chǔ)、最常見的就是企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化指標(biāo)[30][31][15]。以往學(xué)者的測度方法為本文提供了較好的研究思路,筆者嘗試以企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)信息為基礎(chǔ)構(gòu)造企業(yè)數(shù)字化指數(shù)。

關(guān)于私營企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)使用情況,2016年的調(diào)查數(shù)據(jù)提供了企業(yè)借助互聯(lián)網(wǎng)開展9項(xiàng)活動(dòng)的相關(guān)信息②9種活動(dòng)包括:已經(jīng)借助互聯(lián)網(wǎng) (1)建立企業(yè)網(wǎng)站;(2)開設(shè)網(wǎng)店;(3)投放廣告、進(jìn)行企業(yè)宣傳;(4)聘用人才;(5)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作;(6)建立企業(yè)微博、微信公眾號;(7)搜索引擎競價(jià)排名;(8)客戶溝通與服務(wù);(9)其他。?；诖?本文參考黃宇虹等[32]、張銘心等[33]的思路,將這9種互聯(lián)網(wǎng)使用情況生成0－1啞變量,然后通過迭代主因子法將上述信息構(gòu)建為企業(yè)數(shù)字化指數(shù)。表1顯示了經(jīng)過因子分析法計(jì)算得到的各因子特征值、方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率。依據(jù)特征值大于1或累積方差貢獻(xiàn)率大于80%的原則,同時(shí)考慮到因子1和因子2一共解釋了0.799 6的標(biāo)準(zhǔn)化方差,因此選擇因子1和因子2來度量企業(yè)數(shù)字化。表2顯示了Kaiser-Meyee-Olkin(KMO)檢驗(yàn)結(jié)果,而巴特利特 (Barlett)球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值為5 418.71,相應(yīng)顯著性概率為0.000,同時(shí)KMO值為0.769,以上檢驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了本文進(jìn)行因子分析的合理性。比較旋轉(zhuǎn)后的因子載荷結(jié)果發(fā)現(xiàn),因子1和 “開設(shè)網(wǎng)店”“投放廣告、進(jìn)行企業(yè)宣傳”“與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作”“建立企業(yè)微博、微信公眾號”相關(guān)度較高,因子2與 “建立企業(yè)網(wǎng)站”“聘用人才”“搜索引擎競價(jià)排名”相關(guān)度較高。在此基礎(chǔ)上,計(jì)算兩個(gè)因子的綜合得分 (各因子方差貢獻(xiàn)率與因子得分乘積之和)即得到企業(yè)數(shù)字化指數(shù)。

表1 因子分析結(jié)果

表2 因子分析KMO檢驗(yàn)結(jié)果和旋轉(zhuǎn)后的因子載荷

3.控制變量。不同于國有企業(yè),私營企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營更多受到了企業(yè)家個(gè)人決策、企業(yè)異質(zhì)性以及所處地域制度環(huán)境的影響,因此為了盡可能得到穩(wěn)健可信的實(shí)證結(jié)論,本文分別從企業(yè)家個(gè)體、企業(yè)和地域三個(gè)層面引入了一系列可能影響企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的控制變量。

首先,引入的企業(yè)家個(gè)人特征變量主要包括:(1)企業(yè)家年齡 (Age_entre),利用調(diào)查年份前一年減去出生年份取對數(shù)得到;(2)企業(yè)家性別 (Sex_entre),若為男性則取值為1,反之取值為0;(3)企業(yè)家受教育程度 (Educ_entre),對不同文化程度根據(jù)學(xué)歷年限予以賦值①小學(xué)及以下賦值為6,初中則賦值為9,高中或中專賦值為12,大專則賦值為15,大學(xué)本科賦值為16,碩士研究生賦值為19,博士研究生賦值為23。;(4)企業(yè)家地位 (Status_entre),采用翻轉(zhuǎn)處理后 (經(jīng)濟(jì)地位＋政治地位＋社會地位)/3得到;(5)體制內(nèi)經(jīng)歷 (Exper_system),采用戴維奇等[34]的做法,若企業(yè)家創(chuàng)業(yè)前在國有、集體企業(yè)或機(jī)關(guān)事業(yè)單位工作為1,沒有則為0;(6)政治關(guān)聯(lián) (Poli_connect),若企業(yè)家目前在人大或政協(xié)或行業(yè)協(xié)會或工商聯(lián)等組織中任意一個(gè)任職為1,沒有則為0。

其次,引入了以下企業(yè)層面的控制變量:(1)企業(yè)年齡 (Age_firem),采用調(diào)查年份前一年減去創(chuàng)立年份取對數(shù)得到;(2)企業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模 (Income_firm),采用企業(yè)銷售收入或營業(yè)收入加1之后取對數(shù)得到;(3)企業(yè)雇傭規(guī)模 (Scale_firm),對企業(yè)雇傭員工總?cè)藬?shù)取對數(shù)得到;(4)平均工資 (Wage_firm),企業(yè)全年支付員工工資、獎(jiǎng)金等總額除以員工總數(shù)取對數(shù)得到;(5)員工培訓(xùn)支出 (Train_fee),采用企業(yè)當(dāng)年的員工培訓(xùn)支出取對數(shù)得到;(6)資本密集度 (Cap_inten),采用企業(yè)凈資產(chǎn)與員工總數(shù)的比值取對數(shù)得到。

最后,引入省域營商環(huán)境 (Inst_index)變量,參考現(xiàn)有大多數(shù)文獻(xiàn)的做法,采用王小魯?shù)萚35]的省份市場化指數(shù)報(bào)告提出的市場化指數(shù)進(jìn)行度量,以刻畫不同省份營商環(huán)境對企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。

4.中介變量。本文的研究假設(shè)部分提出了技術(shù)進(jìn)步、組織變革和勞動(dòng)力流動(dòng)三個(gè)作用機(jī)制,基于數(shù)據(jù)庫提供的數(shù)據(jù)信息,設(shè)定中介變量如下:

(1)技術(shù)進(jìn)步:2016年私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)中反映企業(yè)創(chuàng)新的指標(biāo)主要有新增投資方向的新產(chǎn)品研發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新的投資額以及企業(yè)有沒有研發(fā)新的環(huán)保技術(shù)設(shè)備或環(huán)保產(chǎn)品,根據(jù)以上信息,對前兩個(gè)指標(biāo)加1后取對數(shù)生成企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新代理變量 (Newprod和Newtech),對環(huán)保研發(fā)情況進(jìn)行0－1虛擬變量處理生成綠色創(chuàng)新變量 (Epi_rd)。

(2)組織變革:由于所采用的私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)并未提供企業(yè)組織權(quán)力配置相關(guān)信息,我們退而求其次,利用數(shù)據(jù)中企業(yè)內(nèi)部設(shè)置的機(jī)構(gòu)數(shù)來反映企業(yè)治理結(jié)構(gòu)分權(quán)程度以及組織結(jié)構(gòu)的扁平化①私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)中列出了企業(yè)有無下列機(jī)構(gòu) (可選多項(xiàng)):(1)股東會;(2)董事會;(3)監(jiān)事會;(4)中共黨組織;(5)工會;(6)職工代表大會;(7)家族委員會或類似機(jī)構(gòu);(8)共青團(tuán)組織;(9)法律部門;(10)專職處理與政府關(guān)系的部門或人員;(11)人力資源部門或?qū)Ｈ恕?作為組織變革的替代變量 (Admin_struct)。

(3)勞動(dòng)力流動(dòng):以私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)中的全年新入職員工數(shù)與離職員工數(shù)之和與雇傭員工總?cè)藬?shù)的比值表示企業(yè)勞動(dòng)力流動(dòng) (Empl_turnover)。

表3匯報(bào)了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。另外,解釋變量的相關(guān)系數(shù)矩陣顯示,相關(guān)系數(shù)絕對值最高有0.438;方差膨脹因子 (VIF)檢驗(yàn)結(jié)果表明,VIF最高值未超過2.21,遠(yuǎn)低于臨界值10,平均值為1.45。據(jù)此認(rèn)為本文的模型和變量設(shè)定不會出現(xiàn)嚴(yán)重的多重共線性問題②為節(jié)省篇幅,相關(guān)系數(shù)表格和VIF檢驗(yàn)結(jié)果并未列出,留存以備索。。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、計(jì)量結(jié)果討論

(一)全樣本檢驗(yàn)

本文運(yùn)用普通最小二乘 (OLS)估計(jì)方法對計(jì)量方程 (1)進(jìn)行回歸,并在回歸過程中采用了企業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤以克服模型中可能存在的異方差和自相關(guān)問題。表4給出了全樣本的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。首先,在第 (1)列僅引入企業(yè)數(shù)字化變量,未加入任何控制變量,第 (2)、(3)列則在第 (1)列基礎(chǔ)上依次加入企業(yè)家個(gè)體變量和企業(yè)層面變量以及行業(yè)、省份固定效應(yīng)。表中顯示,不管是否加入控制變量,企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下保持顯著為負(fù),表明企業(yè)數(shù)字化水平的提升對勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高存在顯著的負(fù)向抑制作用。為了考察企業(yè)數(shù)字化與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間的非線性關(guān)系,第 (4)— (6)列則是在第 (1)— (3)列的基礎(chǔ)上引入企業(yè)數(shù)字化的平方項(xiàng),由表中可見企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在這三列中仍保持在1%的水平下顯著為負(fù),而其平方項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)基本保持在10%水平下顯著為正,表明企業(yè)數(shù)字化與勞動(dòng)生產(chǎn)率可能存在一定的U型非線性關(guān)系以及 “門檻”效應(yīng)。該結(jié)果驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間存在顯著非線性關(guān)系,驗(yàn)證了假設(shè)1成立。這意味著,當(dāng)企業(yè)數(shù)字化水平較低時(shí),提升數(shù)字化水平會對企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高產(chǎn)生負(fù)向抑制作用,但當(dāng)企業(yè)數(shù)字化水平超過某一 “門檻”值之后,企業(yè)數(shù)字化水平的提升將有助于勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高。出現(xiàn)上述結(jié)果其中的原因可能在于,當(dāng)企業(yè)剛開始進(jìn)行數(shù)字化變革且數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用尚處于較低水平時(shí),應(yīng)用數(shù)字技術(shù)所帶來的生產(chǎn)智能化、自動(dòng)化會對企業(yè)部分勞動(dòng)力產(chǎn)生一定程度的替代,低技能工人可能會暫時(shí)不適應(yīng)數(shù)字技術(shù)所造成的生產(chǎn)經(jīng)營流程的簡化和信息化,從而對勞動(dòng)部門的效率產(chǎn)生一定的沖擊[20][21]。當(dāng)企業(yè)數(shù)字化提高到較高水平時(shí),通過數(shù)字化全面改造,企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營成本降低,創(chuàng)新效應(yīng)凸顯,管理效率提高,企業(yè)工人的專業(yè)技能得以與數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)交互融合,從而顯著提升了其勞動(dòng)生產(chǎn)率。其中具體的作用渠道以及發(fā)生機(jī)制有待機(jī)制檢驗(yàn)部分進(jìn)行分析。

表4 全樣本檢驗(yàn)結(jié)果

既然企業(yè)數(shù)字化與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)U型關(guān)系,那么本文的樣本企業(yè)數(shù)字化水平處于曲線的哪一階段?以第 (6)列的估計(jì)結(jié)果為基準(zhǔn),計(jì)算得出企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率由抑制轉(zhuǎn)為提高的門檻值,發(fā)現(xiàn)絕大部分處于曲線左側(cè),僅有65家企業(yè)的數(shù)字化水平超過門檻值,意味著從提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的視角而言,中國中小型私營企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面還有巨大發(fā)展空間①非線性關(guān)系的拐點(diǎn)以及超過門檻值的樣本數(shù)的計(jì)算方法,限于篇幅不詳細(xì)列出,留存以備讀者索取。。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

基于上文分析可以初步判斷,勞動(dòng)生產(chǎn)率將隨著企業(yè)數(shù)字化水平的提升呈現(xiàn)先降后升的U型變化趨勢。不過最終結(jié)論的得出尚需謹(jǐn)慎,因?yàn)槿珮颖镜幕鶞?zhǔn)回歸還沒有充分考慮到兩者之間可能存在的潛在內(nèi)生性問題,而這有可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏誤,因此我們對可能存在的內(nèi)生性問題進(jìn)行處理。

在討論企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響時(shí),兩者間存在的潛在內(nèi)生性是不容忽視的問題,即企業(yè)數(shù)字化通過多種機(jī)制影響勞動(dòng)生產(chǎn)率,而企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率也有可能影響企業(yè)數(shù)字化決策,比如在勞動(dòng)生產(chǎn)率較低時(shí),企業(yè)有更多動(dòng)力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提高生產(chǎn)經(jīng)營績效。因此,要針對企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響做出準(zhǔn)確的判斷,就必須要盡量緩解上述內(nèi)生性問題。從計(jì)量方法上來說,解決內(nèi)生性問題最關(guān)鍵在于要找到適合的工具變量。根據(jù)數(shù)據(jù)特征,借鑒高雨辰等[10]的方法,選取企業(yè)所處行業(yè)和所在省份的其他企業(yè)數(shù)字化指數(shù)均值作為工具變量。處于同行業(yè)和同省份的其他企業(yè)數(shù)字化平均水平往往會直接影響本企業(yè)的數(shù)字化決策,但卻與本企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率并不直接相關(guān),因此該工具變量滿足有效工具變量的統(tǒng)計(jì)條件。

表5給出了工具變量回歸結(jié)果。表中第 (1)— (2)列顯示,無論使用哪一種勞動(dòng)生產(chǎn)率度量指標(biāo),企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)均保持顯著為負(fù);與前文一致,在第 (3)— (4)列中引入企業(yè)數(shù)字化的二次項(xiàng),結(jié)果顯示其二次項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)顯著為正,再次確認(rèn)了企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響呈U型,也就是說,企業(yè)數(shù)字化對于中國私營企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率確實(shí)存在U型非線性關(guān)系以及“門檻”效應(yīng)。此外,工具變量檢驗(yàn)結(jié)果顯示,該工具變量通過了過度識別檢驗(yàn)和弱工具變量檢驗(yàn),是有效且合理的①此外,我們還通過替換核心解釋變量和被解釋變量的度量指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),限于篇幅,不再列出。。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn):工具變量回歸結(jié)果

(三)機(jī)制檢驗(yàn)

前文的研究假說提出,企業(yè)數(shù)字化主要通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、推動(dòng)組織變革與提高勞動(dòng)力流動(dòng)三個(gè)渠道影響企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率。為了證實(shí)以上研究假說是否成立,本部分將通過設(shè)定如下中介機(jī)制模型來檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響機(jī)制:

計(jì)量模型中mECHijp表示機(jī)制變量,分別指代技術(shù)進(jìn)步、組織變革與勞動(dòng)力流動(dòng)機(jī)制。

首先,本文對促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。表6報(bào)告了促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。為了便于估計(jì)系數(shù)的直觀比較,第 (1)列出的是基準(zhǔn)回歸表4中第 (6)列的結(jié)果。第 (2)、(4)、(6)列則是分別以企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新、綠色創(chuàng)新作為被解釋變量的估計(jì)結(jié)果,企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平下顯著為正,表明企業(yè)數(shù)字化顯著促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)進(jìn)步。第 (3)、(5)、(7)列則是加入了機(jī)制變量后計(jì)量模型 (3)的估計(jì)結(jié)果。表中顯示,與基準(zhǔn)結(jié)果相比,企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在加入了三個(gè)機(jī)制變量后明顯變小,其二次項(xiàng)變得不顯著,而機(jī)制變量方面除了新產(chǎn)品研發(fā)的估計(jì)系數(shù)不顯著外,技術(shù)創(chuàng)新和綠色創(chuàng)新的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)。這意味著,對于私營企業(yè)而言,企業(yè)數(shù)字化所引致的技術(shù)創(chuàng)新、綠色創(chuàng)新投資一定程度上擠占了企業(yè)新增的資本要素,進(jìn)而對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生了負(fù)向影響。以上結(jié)果證實(shí)企業(yè)數(shù)字化通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生了負(fù)向抑制,即假設(shè)2成立。

表6 機(jī)制檢驗(yàn):促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步

其次,對推動(dòng)組織變革機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。由于所采用的私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)并未提供企業(yè)組織權(quán)力配置相關(guān)信息,我們退而求其次,利用數(shù)據(jù)中企業(yè)內(nèi)部設(shè)置的機(jī)構(gòu)數(shù)來反映企業(yè)治理結(jié)構(gòu)分權(quán)程度以及組織結(jié)構(gòu)的扁平化①私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)中列出了企業(yè)有無下列機(jī)構(gòu) (可選多項(xiàng)):(1)股東會;(2)董事會;(3)監(jiān)事會;(4)中共黨組織;(5)工會;(6)職工代表大會;(7)家族委員會或類似機(jī)構(gòu);(8)共青團(tuán)組織;(9)法律部門;(10)專職處理與政府關(guān)系的部門或人員;(11)人力資源部門或?qū)Ｈ恕?作為組織變革的替代變量 (Admin_struct)。表7第 (2)— (3)列匯報(bào)了相應(yīng)的回歸結(jié)果。第 (2)列企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正,表明企業(yè)數(shù)字化顯著增加了企業(yè)組織機(jī)構(gòu)數(shù)量,即促使組織結(jié)構(gòu)趨向分權(quán)式的扁平化。而第 (3)列在加入機(jī)制變量后,企業(yè)數(shù)字化估計(jì)系數(shù)明顯變小且顯著性下降,其二次項(xiàng)變得不顯著,表明企業(yè)數(shù)字化確實(shí)通過推動(dòng)組織變革影響了勞動(dòng)生產(chǎn)率。而機(jī)制變量的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù),意味著私營企業(yè)數(shù)字化所誘發(fā)的組織結(jié)構(gòu)變革可能尚不能產(chǎn)生管理決策的正向溢出,對勞動(dòng)生產(chǎn)率反而造成了負(fù)面影響。以上結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)3是成立的。

最后,對提高勞動(dòng)力流動(dòng)機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。表7的第 (4)— (5)列匯報(bào)了相應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。在第 (4)列以勞動(dòng)力流動(dòng)為因變量的回歸中,企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在5%的水平下顯著為正,表明企業(yè)數(shù)字化顯著促進(jìn)了勞動(dòng)力流動(dòng);而在第 (5)列加入勞動(dòng)力流動(dòng)機(jī)制變量后,企業(yè)數(shù)字化及其二次項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)顯著性并未發(fā)生變化但系數(shù)值明顯變小,機(jī)制變量勞動(dòng)力流動(dòng)的估計(jì)系數(shù)保持顯著為正,這說明企業(yè)數(shù)字化通過提高勞動(dòng)力流動(dòng)進(jìn)而對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生了正向影響。以上結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)4同樣成立。

表7 機(jī)制檢驗(yàn):組織變革與勞動(dòng)力流動(dòng)

我們還對以上中介效應(yīng)模型進(jìn)行了Sobel檢驗(yàn),結(jié)果顯示中介效應(yīng)模的回歸結(jié)果都在至少5%的顯著性水平下通過了Sobel檢驗(yàn),說明本文所選的三種中介變量均具有中介效應(yīng)。

(四)異質(zhì)性討論

前文一系列的檢驗(yàn)驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響效應(yīng)。那么,這樣的影響效應(yīng)是否會受到企業(yè)所處環(huán)境以及行業(yè)要素稟賦狀況的影響呢?本節(jié)將圍繞企業(yè)所處地域以及行業(yè)特征展開異質(zhì)性討論。

1.地域分布異質(zhì)性。在經(jīng)濟(jì)學(xué)界,學(xué)者們通常將我國的經(jīng)濟(jì)區(qū)域分為東部、東北、中部、西部四大部分。各個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度等均存在較大差異,各個(gè)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響可能也存在異質(zhì)性。因此,我們對企業(yè)數(shù)字化的地域效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),探討企業(yè)數(shù)字化在哪個(gè)區(qū)域?qū)趧?dòng)生產(chǎn)率的影響作用最大。表8匯報(bào)了地域效應(yīng)的回歸結(jié)果,表中顯示企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的U型非線性效應(yīng)在東部地區(qū)最為顯著,在東北和中部則不顯著,在西部地區(qū)僅存在負(fù)向影響,表明企業(yè)數(shù)字化與勞動(dòng)生產(chǎn)率的相關(guān)關(guān)系受到了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)達(dá)程度以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。

表8 異質(zhì)性討論:地域分布

2.行業(yè)特征的異質(zhì)性。企業(yè)所處的行業(yè)特征往往也是影響企業(yè)數(shù)字化與勞動(dòng)生產(chǎn)率相關(guān)關(guān)系的重要因素。為了考察行業(yè)特征的異質(zhì)性影響,分別從行業(yè)歸屬和行業(yè)要素密集度兩個(gè)角度來進(jìn)行行業(yè)劃分。首先,按照企業(yè)主要從事的第一主業(yè)將企業(yè)所處行業(yè)劃分為工業(yè)和非工業(yè);然后,以人均資本密集度的均值為界線,將行業(yè)分為資本密集型和勞動(dòng)密集型。表9匯報(bào)了相應(yīng)的回歸結(jié)果。表中顯示,在非工業(yè) (服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè))和勞動(dòng)密集型行業(yè),企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的負(fù)向影響最大,其二次項(xiàng)均不顯著,意味著企業(yè)數(shù)字化對處于服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)和勞動(dòng)密集型行業(yè)的企業(yè)勞動(dòng)部門生產(chǎn)率的沖擊最大。

表9 異質(zhì)性討論:行業(yè)特征

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文基于2016年中國私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù),采用迭代主因子法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化指數(shù),深入研究企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響效應(yīng)以及理論機(jī)制。研究結(jié)果穩(wěn)健顯示,企業(yè)數(shù)字化對企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率呈現(xiàn)顯著的 “U型”非線性效應(yīng)。中介效應(yīng)機(jī)制檢驗(yàn)表明,促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、推動(dòng)組織變革和提高勞動(dòng)力流動(dòng)是企業(yè)數(shù)字化影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的作用渠道。此外,在地域分布的檢驗(yàn)中,我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率的 “U型”非線性效應(yīng)在東部地區(qū)最為顯著;行業(yè)特征的異質(zhì)性分析顯示,企業(yè)數(shù)字化對處于服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)以及勞動(dòng)密集型行業(yè)的企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生較大的負(fù)向抑制作用。

本文的研究結(jié)論對當(dāng)前企業(yè)數(shù)字化浪潮和勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升具有重要的政策啟示:

1.大力促進(jìn)數(shù)據(jù)與勞動(dòng)力要素融合。本文的研究結(jié)論表明,僅有少量企業(yè)越過數(shù)字化水平的“門檻值”,對勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生正向提升效應(yīng),說明中國私營企業(yè)在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素與勞動(dòng)力融合方面還具有巨大的發(fā)展空間。政府部門應(yīng)引導(dǎo)私營企業(yè)借鑒國外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn),推動(dòng)以人為本的技術(shù)進(jìn)步、組織變革,加快數(shù)據(jù)與勞動(dòng)力之間融合協(xié)同,提升要素配置效率,充分激發(fā)要素協(xié)同效應(yīng),實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

2.改善營商環(huán)境,加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。地區(qū)異質(zhì)性檢驗(yàn)表明,企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)力生產(chǎn)率的正向影響在發(fā)達(dá)的東部地區(qū)最為顯著。由此可見,良好的營商環(huán)境和新型基礎(chǔ)設(shè)施是企業(yè)數(shù)字化的必要前提。政府部門要從企業(yè)現(xiàn)實(shí)需求出發(fā),持續(xù)優(yōu)化地區(qū)營商環(huán)境、加強(qiáng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為企業(yè)提高數(shù)字化應(yīng)用水平、提升勞動(dòng)生產(chǎn)率提供制度環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施保障。

3.針對不同行業(yè)制定差異化政策措施。行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)顯示,企業(yè)數(shù)字化對服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)以及勞動(dòng)密集型行業(yè)的企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的負(fù)向抑制作用更大。因此,政府部門在大力倡議 “促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的同時(shí),需要考慮企業(yè)所處行業(yè)的要素稟賦屬性。針對企業(yè)數(shù)字化對勞動(dòng)生產(chǎn)率負(fù)向效應(yīng)較大的行業(yè),地方政府要采用財(cái)政、稅收等多種措施盡量減輕企業(yè)數(shù)字化所造成的勞動(dòng)力替代、勞動(dòng)收入份額下降等負(fù)面影響,在大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的同時(shí)兼顧居民就業(yè)、收入穩(wěn)定等問題。