網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與勞動(dòng)收入份額
——基于“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略的證據(jù)

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(guó)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(kāi)放以來(lái)，我國(guó)的勞動(dòng)收入份額長(zhǎng)期內(nèi)處于下降趨勢(shì)（李稻葵等，2009），這意味著我國(guó)勞動(dòng)者收入在國(guó)民收入初次分配中的份額長(zhǎng)期沒(méi)有得以改善，而收入分配差距較大也制約了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的平衡發(fā)展和社會(huì)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(dòng)密集型向資本密集型轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致了勞動(dòng)報(bào)酬比例或者勞動(dòng)收入份額的下降（白重恩和錢(qián)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(dòng)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(duì)我國(guó)勞動(dòng)收入份額持續(xù)下降進(jìn)行解釋。勞動(dòng)收入份額的下降趨勢(shì)直到近10年來(lái)才得到遏止，并且出現(xiàn)上升跡象；總體上，近40多年來(lái)整體上呈現(xiàn)U形變化趨勢(shì)（劉亞琳等，2022）。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代來(lái)臨，凸顯了數(shù)字經(jīng)濟(jì)在國(guó)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(dòng)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(guó)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(zhǎng)（秦文晉和劉鑫鵬，2022）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)（郭凱明等，2020）、出口貿(mào)易（Zhou等，2022）、勞動(dòng)力就業(yè)（夏海波等，2021）等宏觀層面的變化，并通過(guò)驅(qū)動(dòng)技術(shù)和知識(shí)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(duì)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(lái)滿(mǎn)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(jī)效中發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用，進(jìn)而提升企業(yè)勞動(dòng)收入份額（方明月等，2022；江紅莉等，2022）。為應(yīng)對(duì)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(lái)提升數(shù)字化程度，進(jìn)而增大了對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求（陳夢(mèng)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(dòng)力需求增大促使勞動(dòng)力市場(chǎng)向賣(mài)方市場(chǎng)轉(zhuǎn)變，勞動(dòng)者議價(jià)能力提升，勞動(dòng)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(dòng)力的工資水平一般更高，企業(yè)高技能勞動(dòng)力比例上升，將帶動(dòng)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(dòng)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(lái)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(dòng)也是影響勞動(dòng)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(dòng)收入份額的影響渠道。

本文有待研究的問(wèn)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(dòng)收入份額？第二，企業(yè)為應(yīng)對(duì)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(dòng)收入份額過(guò)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(dòng)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(dòng)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)，因而就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)可能是網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提升企業(yè)勞動(dòng)收入份額的直接影響渠道，本文厘清了“寬帶中國(guó)”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(guó)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(guó)務(wù)院于2012年7月印發(fā)《“十二五”國(guó)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(guó)”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(guó)”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(guó)”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(hù)數(shù)除以城市常住人口來(lái)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(shì)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(guò)了非示范地區(qū)。從整體來(lái)看，“寬帶中國(guó)”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(dòng)收入份額（LS），勞動(dòng)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(dòng)收入份額的數(shù)值差異不大，且變化趨勢(shì)基本一致；2015年及以后示范區(qū)企業(yè)平均勞動(dòng)收入份額大幅度超越了非示范地區(qū)。這初步說(shuō)明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略可能有助于提升示范地區(qū)企業(yè)的勞動(dòng)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(dòng)收入份額的理論基礎(chǔ)。從理論上看，勞動(dòng)收入份額是衡量勞動(dòng)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(dòng)者報(bào)酬與勞動(dòng)生產(chǎn)率之差（邵敏和黃玖立，2010；杜鵬程等，2022）。勞動(dòng)者報(bào)酬與勞動(dòng)收入份額呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，勞動(dòng)生產(chǎn)率與勞動(dòng)收入份額呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)勞動(dòng)者報(bào)酬的增長(zhǎng)同步于勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)時(shí)，則勞動(dòng)收入份額維持不變；當(dāng)勞動(dòng)者報(bào)酬的增長(zhǎng)快于勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)時(shí)，則勞動(dòng)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(dòng)一方（邵敏和黃玖立，2010）。因此，勞動(dòng)者報(bào)酬與勞動(dòng)生產(chǎn)率的相對(duì)變化，是判斷勞動(dòng)收入份額能否提升的內(nèi)在因素?；诖?，本文提出如下研究假說(shuō)：

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

2.“寬帶中國(guó)”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(dòng)。“寬帶中國(guó)”戰(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(dòng)了我國(guó)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(guó)”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(hào)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(dòng)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(jí)（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(duì)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(jí)（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(guó)”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(mén)檻?；谏鲜隼碚摲治?，提出如下研究假說(shuō)：

假說(shuō)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(guò)招聘或者培養(yǎng)高技能勞動(dòng)力進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。已有研究表明，“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略顯著提高了試點(diǎn)地區(qū)勞動(dòng)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(guó)”戰(zhàn)略有助于信息和創(chuàng)新要素的流動(dòng)，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(guó)”戰(zhàn)略可能通過(guò)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(dòng)生產(chǎn)率。當(dāng)“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)員工工資的影響程度大于對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響程度時(shí)，假定研究假說(shuō)1成立，“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略將提升企業(yè)的勞動(dòng)收入份額。

3.企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與勞動(dòng)收入份額。從就業(yè)數(shù)量角度分析，為了應(yīng)對(duì)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(xiàn)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(chǎng)的勞動(dòng)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(lái)的就業(yè)效應(yīng)將促使勞動(dòng)力市場(chǎng)供需關(guān)系向賣(mài)方市場(chǎng)轉(zhuǎn)變，進(jìn)而提升勞動(dòng)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(mèng)根和周元任，2021）。同時(shí)，伴隨著示范地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)賣(mài)方勢(shì)力增強(qiáng)，勞動(dòng)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(dòng)者，進(jìn)而提升勞動(dòng)收入份額（柏培文和楊志才，2019）。可以推斷，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(dòng)態(tài)變化，既包含對(duì)新崗位的就業(yè)創(chuàng)造過(guò)程，也包含對(duì)傳統(tǒng)崗位的就業(yè)破壞過(guò)程（方明月等，2022；胡擁軍和關(guān)樂(lè)寧，2022），并在此過(guò)程中影響企業(yè)的勞動(dòng)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(duì)研發(fā)、高技術(shù)、高學(xué)歷等高技能勞動(dòng)力的需求，企業(yè)對(duì)技能的偏向性將增加人工成本（陳夢(mèng)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(guò)程可能伴隨著高技能勞動(dòng)力的流入。由于高技能勞動(dòng)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(duì)高技能勞動(dòng)力的需求，隨著企業(yè)高技能勞動(dòng)力就業(yè)比例的提升，企業(yè)勞動(dòng)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(jí)，進(jìn)而提高了勞動(dòng)收入份額。因此，本文提出如下研究假說(shuō)：

假說(shuō)3：企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)是“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略提升企業(yè)勞動(dòng)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(guó)”戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)勞動(dòng)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(dòng)收入份額，Treat×Post表示“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略的政策效應(yīng)，X表示控制變量，ε表示隨機(jī)擾動(dòng)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(duì)比，以減小實(shí)驗(yàn)組與對(duì)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(guó)”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(duì)多期雙重差分法的設(shè)置方式，分別針對(duì)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(mǎn)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(dòng)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(dòng)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(yíng)業(yè)利潤(rùn)。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(dòng)收入份額在取值上更符合正態(tài)分布，對(duì)其進(jìn)行了對(duì)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(duì)數(shù)衡量。（2）銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率（Gror），用企業(yè)營(yíng)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(rùn)除以資產(chǎn)總額衡量。（4）是否參與出口（Exportd），本文依據(jù)國(guó)泰安上市公司數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）查詢(xún)企業(yè)的銷(xiāo)售信息，查詢(xún)路徑是“公司研究→財(cái)務(wù)報(bào)表附注→損益項(xiàng)目→營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)成本→分部標(biāo)準(zhǔn)→按地區(qū)分部”，將從事海外銷(xiāo)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(xiāo)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(duì)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(duì)數(shù)衡量。（8）本文將國(guó)營(yíng)或國(guó)有控股和集體上市公司歸類(lèi)為國(guó)有企業(yè)，將外商獨(dú)資和中外合資上市公司歸類(lèi)為外資企業(yè)，其他上市公司歸類(lèi)為民營(yíng)企業(yè)，然后分別設(shè)置外資企業(yè)虛擬變量（Foe）和國(guó)有企業(yè)虛擬變量（Soe）。（9）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Pgdp），用城市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）除以常住人口取自然對(duì)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(duì)估計(jì)結(jié)果造成的干擾，本文對(duì)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(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于2010—2019年的中國(guó)滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)和《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。上市公司數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)。本文對(duì)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(lèi)公司很多財(cái)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)異常，為了避免對(duì)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(lèi)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(jiàn)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(duì)于非示范地區(qū)企業(yè)，“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略的實(shí)施對(duì)示范地區(qū)企業(yè)勞動(dòng)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(dòng)收入份額指標(biāo)取自然對(duì)數(shù)形式，表明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略的實(shí)施使得示范地區(qū)企業(yè)的勞動(dòng)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(shì)檢驗(yàn)。本文采用事件分析法進(jìn)行平行趨勢(shì)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(guó)”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(guó)”戰(zhàn)略實(shí)施前后企業(yè)勞動(dòng)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(guò)“0”的直線(xiàn)表示估計(jì)系數(shù)βT的變化趨勢(shì)，虛線(xiàn)表示95%置信區(qū)間。圖2a顯示，βT估計(jì)系數(shù)在“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略實(shí)施前期沒(méi)有通過(guò)10%以?xún)?nèi)的顯著性檢驗(yàn)，在第1期通過(guò)了10%以?xún)?nèi)的顯著性檢驗(yàn)，從第2期開(kāi)始通過(guò)了5%以?xún)?nèi)的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略實(shí)施前，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的勞動(dòng)收入份額有著較為相似的變化趨勢(shì)，滿(mǎn)足平行趨勢(shì)的前提假設(shè)。

圖 2 平行趨勢(shì)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(guó)”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(yíng)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(lái)解決上述問(wèn)題（夏海波等，2021），回歸結(jié)果如表3第（2）列所示。從中可見(jiàn)，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(shuō)明潛在的選擇性偏差問(wèn)題對(duì)模型估計(jì)結(jié)果的干擾并不突出。

4.替換指標(biāo)測(cè)算方法。已有研究也有使用員工工資總額占營(yíng)業(yè)總收入比例衡量勞動(dòng)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(dòng)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(jiàn)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(guó)”戰(zhàn)略實(shí)施期間，還存在著其他相關(guān)的政策，例如國(guó)家電子商務(wù)示范城市、國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)、信息惠民國(guó)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(lèi)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(jiàn)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(guó)”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(guó)”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(jiàn)，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(shuō)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(guó)”戰(zhàn)略實(shí)施之前。首先，保留“寬帶中國(guó)”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(jiàn)交叉項(xiàng)Treat×Year—2、Treat×Year—3的估計(jì)系數(shù)不顯著，說(shuō)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(guó)”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(duì)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(xiàn)曲線(xiàn)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(duì)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(duì)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(guó)”戰(zhàn)略與企業(yè)勞動(dòng)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(wèn)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(guó)”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(guó)”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(huì)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(shuō)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(wú)關(guān)的原假設(shè)；Kleibergen-Paaprk Wald F統(tǒng)計(jì)值為764.010且大于10，說(shuō)明不存在弱工具變量問(wèn)題。

（三）異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.區(qū)域的差異性。我國(guó)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(lái)“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(jiàn)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(shuō)明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略主要提升了中西部地區(qū)企業(yè)的勞動(dòng)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(guó)”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(guó)”戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額帶來(lái)的邊際作用相對(duì)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(guó)”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(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，對(duì)應(yīng)p值為0.119，說(shuō)明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略對(duì)事前低互聯(lián)網(wǎng)普及地區(qū)企業(yè)勞動(dòng)收入份額的提升作用更大。其主要原因是“寬帶中國(guó)”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(lài)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(jiàn)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(shuō)明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略主要提升了示范地區(qū)工商業(yè)中企業(yè)的勞動(dòng)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(jí)大多集中在工商業(yè)部門(mén)，受到“寬帶中國(guó)”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(xiāo)售模式，可以分為出口參與企業(yè)和內(nèi)銷(xiāo)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(guó)內(nèi)銷(xiāo)售和國(guó)外銷(xiāo)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(xiāo)售額占銷(xiāo)售總額的比例衡量。當(dāng)epie=0時(shí)，企業(yè)為內(nèi)銷(xiāo)企業(yè)；當(dāng)epie＞0時(shí)，企業(yè)為出口參與企業(yè)。本文對(duì)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(jiàn)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(shuō)明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略對(duì)示范地區(qū)出口企業(yè)和內(nèi)銷(xiāo)企業(yè)的勞動(dòng)收入份額都有提升作用，但是對(duì)出口參與程度更高企業(yè)的勞動(dòng)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(dòng)力不足問(wèn)題。出口參與企業(yè)想要保住和開(kāi)拓國(guó)際市場(chǎng)，需要積極進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并在這一過(guò)程提升了企業(yè)的勞動(dòng)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(yíng)企業(yè)、國(guó)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(guó)”戰(zhàn)略在民營(yíng)企業(yè)和外資企業(yè)樣本中的異質(zhì)性影響。民營(yíng)企業(yè)大多為中小微企業(yè)，這類(lèi)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(guó)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(guó)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(jiàn)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(guó)”戰(zhàn)略主要提升了示范地區(qū)國(guó)有企業(yè)的勞動(dòng)收入份額。其原因在于，國(guó)有企業(yè)是國(guó)家戰(zhàn)略的先行者，在政策號(hào)召下可能先行投資進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，民營(yíng)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(jí)設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)，這將擠出營(yíng)業(yè)利潤(rùn)，因而民營(yíng)企業(yè)主動(dòng)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(wèn)題，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能對(duì)該類(lèi)企業(yè)帶來(lái)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(jiàn)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(shuō)明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略對(duì)于提升示范地區(qū)大規(guī)模企業(yè)勞動(dòng)收入份額的作用更大。其原因在于，企業(yè)應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要對(duì)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(yíng)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(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性。

五、 作用機(jī)制檢驗(yàn)

（一）勞動(dòng)收入份額指標(biāo)的分解

勞動(dòng)收入份額主要由員工工資和勞動(dòng)生產(chǎn)率決定，員工工資與生產(chǎn)率比值越大，則勞動(dòng)收入份額越高。本文借鑒邵敏和黃玖立（2010）的做法，對(duì)勞動(dòng)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(duì)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(jiàn)交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明“寬帶中國(guó)”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(dòng)生產(chǎn)率（LP）指標(biāo)，對(duì)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(duì)數(shù)衡量。勞動(dòng)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(jiàn)交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)為正但沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，對(duì)應(yīng)p值為0.107，說(shuō)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(dòng)生產(chǎn)率的傾向。對(duì)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(shuō)明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略對(duì)示范城市企業(yè)員工工資的提升幅度顯著大于對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升幅度，表明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略主要通過(guò)提升企業(yè)的員工工資進(jìn)而提高勞動(dòng)收入份額。

表 8 勞動(dòng)收入份額指標(biāo)的分解

本文進(jìn)一步對(duì)員工平均工資和勞動(dòng)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(jiàn)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(duì)數(shù)，然后進(jìn)行檢驗(yàn)，如表8第（3）—（5）列所示。從中可見(jiàn)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(shuō)明“寬帶中國(guó)”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(duì)工業(yè)增加值的提升作用不明顯?？梢酝茢啵皩拵е袊?guó)”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(zhǎng)幅度，說(shuō)明提升了勞動(dòng)力要素報(bào)酬在收入分配中所占的份額，研究假說(shuō)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(dòng)者，就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)影響企業(yè)勞動(dòng)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(chóng)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(kù)；其次，基于機(jī)器人學(xué)習(xí)法對(duì)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(yǔ)段長(zhǎng)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?guó)”戰(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(jiàn)交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明“寬帶中國(guó)”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(shuō)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(zhǎng)、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(guó)”戰(zhàn)略通過(guò)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)而在數(shù)量和質(zhì)量?jī)煞矫嬗绊懥似髽I(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(dòng)

（三）影響渠道檢驗(yàn)

1.企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)。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(mèng)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?jī)煞矫娴淖兓瘉?lái)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(zhǎng)，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(zhǎng)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(cè)算方法如式（8）所示。同時(shí)，根據(jù)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的方向，將企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)狀態(tài)歸類(lèi)為就業(yè)創(chuàng)造（Fjc）和就業(yè)破壞（Fjd）兩類(lèi)，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(zhǎng)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(jiàn)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(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明從就業(yè)數(shù)量看，“寬帶中國(guó)”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(duì)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(dòng)者從事后臺(tái)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(jí)。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(dòng)者，用高技能勞動(dòng)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(jiàn)交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明“寬帶中國(guó)”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(jiàn)交叉項(xiàng)Treat×Post的估計(jì)系數(shù)依然顯著為正，說(shuō)明“寬帶中國(guó)”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(guó)”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(dòng)在“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略與勞動(dòng)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(guò)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(guò)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(duì)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(lái)自式（1），φ來(lái)自式（11），φ來(lái)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(dòng)收入份額（LS）作為被解釋變量，檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示?？梢?jiàn)Fj、Fjc、Hl、Rd的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明企業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與企業(yè)勞動(dòng)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(dòng)在“寬帶中國(guó)”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(guó)”戰(zhàn)略影響勞動(dòng)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(dòng)是“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略提升示范地區(qū)企業(yè)勞動(dòng)收入份額的顯著影響渠道，假說(shuō)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(duì)于中國(guó)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(guó)”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(píng)估網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)企業(yè)勞動(dòng)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(guó)”戰(zhàn)略顯著提高了示范地區(qū)企業(yè)的勞動(dòng)收入份額。第二，從地區(qū)和行業(yè)層面看，“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略對(duì)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(dòng)收入份額影響更大；從企業(yè)層面看，“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略主要提升了示范地區(qū)出口參與企業(yè)、國(guó)有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)的勞動(dòng)收入份額。第三，指標(biāo)分解分析發(fā)現(xiàn)，“寬帶中國(guó)”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(dòng)收入份額。第四，作用機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，“寬帶中國(guó)”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(dòng)力?！皩拵е袊?guó)”戰(zhàn)略顯著提高了企業(yè)就業(yè)凈增長(zhǎng)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(guó)”戰(zhàn)略提升勞動(dòng)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(duì)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(dòng)“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略在全國(guó)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(duì)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(guò)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(yíng)、中小微等企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的壓力，地方政府可以對(duì)這類(lèi)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(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的門(mén)檻。第三，關(guān)注企業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)。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(tái)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(yíng)造人才交流和良性競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境，使得人才能夠充分發(fā)揮自身價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。