數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的促進(jìn)效應(yīng)

摘 要：數(shù)字時(shí)代下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)轉(zhuǎn)換生產(chǎn)方式和升級(jí)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的新動(dòng)力。本文基于2013—2022年A股上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的關(guān)系。結(jié)果表明：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型不但能夠顯著促進(jìn)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)，而且沒有產(chǎn)生就業(yè)擠出效應(yīng)，考慮內(nèi)生性、替換解釋變量等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，依然穩(wěn)健。（2）工程師紅利在數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)過程中發(fā)揮正向的調(diào)節(jié)效應(yīng)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用提供技術(shù)支持和人力資源保障。（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響因行業(yè)、區(qū)域的不同而產(chǎn)生差異。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)；就業(yè)擠出；工程師紅利；企業(yè)數(shù)字化

中圖分類號(hào)：F279.23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2024）09（b）--06

1 引言

當(dāng)前，數(shù)字化在中國(guó)經(jīng)濟(jì)中占據(jù)了舉足輕重的地位。在數(shù)字時(shí)代，企業(yè)如何依托數(shù)字技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)高效發(fā)展的重要抓手，也是產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵力量[1]。因此，隨著后疫情時(shí)代的來臨，借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)，構(gòu)建數(shù)字化產(chǎn)業(yè)鏈，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以此促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和激發(fā)經(jīng)濟(jì)活力，已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)恢復(fù)發(fā)展的必然趨勢(shì)和必經(jīng)之路。

目前，大多數(shù)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都處于信息化、網(wǎng)絡(luò)化階段，正在努力向智能化階段邁進(jìn)。主要原因是企業(yè)面臨著巨大的數(shù)字人才缺口。數(shù)碼轉(zhuǎn)型過程涉及各個(gè)方面的變化，例如生產(chǎn)、組織、文化和商業(yè)，因此，所有崗位都需要“業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)豐富+技術(shù)熟練”的復(fù)合型數(shù)字工作者。技術(shù)和職能部門，如人力資源、會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)部門，也要求工人掌握豐富的數(shù)字技能，缺乏足夠的數(shù)字技術(shù)工人，導(dǎo)致數(shù)字技術(shù)與勞動(dòng)技能不匹配，制約了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)麥肯錫的一份報(bào)告，由于自動(dòng)化的普及，傳統(tǒng)工作正在發(fā)生變化。為了適應(yīng)數(shù)字技術(shù)的需求，數(shù)以百萬計(jì)的工人必須學(xué)習(xí)新知識(shí)，掌握新技能，特別是新冠疫情加速了數(shù)字化，使得對(duì)數(shù)字技術(shù)技能的需求更加迫切。

勞動(dòng)力市場(chǎng)將不可避免地進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化，以適應(yīng)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展需求。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著促進(jìn)企業(yè)專業(yè)化分工，進(jìn)而提高企業(yè)生產(chǎn)效率[2]。勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)反映了不同人力資本水平的勞動(dòng)者在勞動(dòng)力市場(chǎng)中的分布情況。在企業(yè)層面，它通常是指勞動(dòng)力的質(zhì)量結(jié)構(gòu)，即具有不同教育水平和技術(shù)技能的勞動(dòng)者組成。勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)意味著優(yōu)質(zhì)人力資本比重顯著提高，這已成為評(píng)價(jià)人力資本能否與數(shù)字技術(shù)匹配的根本依據(jù)。

2011年以來，中國(guó)勞動(dòng)年齡人口進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)，人口紅利加速消失，必然導(dǎo)致中國(guó)經(jīng)濟(jì)潛在增長(zhǎng)率下降。然而，得益于中國(guó)高等教育體系的改革，中國(guó)大學(xué)理科、工科和社會(huì)科學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生人數(shù)持續(xù)增長(zhǎng)，人口紅利正逐步升級(jí)為“人才紅利”或“工程師紅利”[3]。2018年，中國(guó)高校理工科畢業(yè)生人數(shù)是美國(guó)的6.5倍以上[4]，表明中國(guó)工程師的年均增長(zhǎng)率超過了高收入和高度發(fā)達(dá)國(guó)家。因此，中國(guó)在經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工程師儲(chǔ)備方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。然而，中國(guó)企業(yè)能否在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中利用這一工程師紅利，并進(jìn)一步推動(dòng)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)，目前尚不清楚。這一問題對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論意義。本研究考察了這一問題，并探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)調(diào)整機(jī)制。

數(shù)字技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)影響的研究主要集中在三個(gè)方面：數(shù)字技術(shù)取代勞動(dòng)力的風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)字技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)均衡的影響和數(shù)字技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的影響。本文主要研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響。新興數(shù)字技術(shù)最嚴(yán)重地取代了中等技能工人，而高技能和低技能服務(wù)行業(yè)的就業(yè)都有所增加，呈現(xiàn)出就業(yè)兩極分化的現(xiàn)象。王軍與常紅（2021）研究發(fā)現(xiàn)，智能機(jī)器人將取代初中和高中學(xué)歷的勞動(dòng)力，增加對(duì)高學(xué)歷和低學(xué)歷勞動(dòng)力的需求，呈現(xiàn)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的“兩極分化”特征[5]。

現(xiàn)有研究主要集中在國(guó)家或行業(yè)層面。很少有研究對(duì)企業(yè)進(jìn)行詳細(xì)的定量分析，并討論企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接影響。為了豐富相關(guān)研究，本文利用文本分析法，摘取上市公司年報(bào)中數(shù)字化決策相關(guān)詞頻，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，從高學(xué)歷和研發(fā)人員比例兩個(gè)角度檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，并分析了工程師紅利的作用。

2 理論分析

2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠改變企業(yè)的人力資本構(gòu)成。數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著技術(shù)進(jìn)步、社會(huì)分工和生產(chǎn)協(xié)作的深化，優(yōu)秀管理者和高技術(shù)人才的需求不斷擴(kuò)大[6]。企業(yè)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)通常是指勞動(dòng)力的素質(zhì)結(jié)構(gòu)。隨著勞動(dòng)力素質(zhì)結(jié)構(gòu)的升級(jí)和改善，高技能、高素質(zhì)的人力資本比重顯著提高，因?yàn)橹悄芑夹g(shù)和高技能勞動(dòng)力會(huì)帶動(dòng)員工的生產(chǎn)技術(shù)和素質(zhì)，非智能化企業(yè)也會(huì)模仿智能化企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化[7]。因此，本文從高學(xué)歷與研發(fā)人員的視角來闡述企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的關(guān)系。

一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加了對(duì)高學(xué)歷員工的需求。數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及技術(shù)和軟件的升級(jí)，包括更新組織文化、管理模式和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。在這個(gè)過程中，企業(yè)必須將數(shù)據(jù)和信息轉(zhuǎn)化為能夠產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的具體知識(shí)，并將其運(yùn)用到生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理的各個(gè)方面，技術(shù)的升級(jí)帶來協(xié)作方式的改變，推動(dòng)了生產(chǎn)效率的提升[8]。利用數(shù)字技術(shù)來鞏固和積累知識(shí)，需要高素質(zhì)的勞動(dòng)者，善于運(yùn)用信息和數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)有透徹的了解。勞動(dòng)者的學(xué)習(xí)能力是必不可少的，他們可以學(xué)習(xí)如何將一般知識(shí)轉(zhuǎn)化為企業(yè)特有的知識(shí)，便于積累和傳承。工人的認(rèn)知技能對(duì)于適應(yīng)環(huán)境變化至關(guān)重要，尤其是在采用新技術(shù)時(shí)。在搜索與匹配中，學(xué)歷是勞動(dòng)者學(xué)習(xí)能力最直接的反映。受教育程度越高的勞動(dòng)者被認(rèn)為具有更高的認(rèn)知學(xué)習(xí)能力，這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)向智能化階段過渡的關(guān)鍵。具有學(xué)習(xí)技能以適應(yīng)數(shù)字技術(shù)的勞動(dòng)者可能是數(shù)字時(shí)代公司的長(zhǎng)期要求，從而導(dǎo)致勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的持久轉(zhuǎn)變。此外，數(shù)字技術(shù)可以更好地用于培訓(xùn)員工，提高公司內(nèi)部人力資本的質(zhì)量。依托數(shù)字技術(shù)，建立科學(xué)的培訓(xùn)體系，把員工培養(yǎng)成專才已勢(shì)在必行。例如，通過虛實(shí)結(jié)合的方式對(duì)生產(chǎn)員工進(jìn)行培訓(xùn)，可以在虛擬環(huán)境中進(jìn)行模擬操作培訓(xùn)。通過這種方式，訓(xùn)練有素的勞動(dòng)者掌握了數(shù)字操作系統(tǒng)的應(yīng)用流程和調(diào)試方法，可以在處理意外情況方面獲得豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，大大減少了生產(chǎn)過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤和延誤的可能性。

另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)中研發(fā)人員的比例也顯著提高。原因主要是數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著降低了創(chuàng)新成本與收益之間的不對(duì)稱，鼓勵(lì)企業(yè)開展更多的創(chuàng)新活動(dòng)，從而增加了對(duì)更多研究人員的需求。例如，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用抓住了目標(biāo)用戶的消費(fèi)意圖，代表了創(chuàng)新方向。因此，公司可以為不同的消費(fèi)群體提供更具差異化的產(chǎn)品和服務(wù)。依靠3D打印和數(shù)字孿生技術(shù)的公司可以較低的成本對(duì)創(chuàng)新研究成果進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)，以測(cè)試整個(gè)研發(fā)計(jì)劃的穩(wěn)定性和評(píng)估可行性。數(shù)字技術(shù)可以通過降低研發(fā)過程的失敗風(fēng)險(xiǎn)和提供更大的創(chuàng)新容忍度來更好地激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新。在數(shù)字化研發(fā)創(chuàng)新中，企業(yè)必須結(jié)合主業(yè)特點(diǎn)，將通用型數(shù)字技術(shù)轉(zhuǎn)化為服務(wù)于企業(yè)發(fā)展的專門化技術(shù)。此外，將這種專業(yè)技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)還需要專業(yè)測(cè)試和維護(hù)研究人員的支持。

2.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與就業(yè)擠出

勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的升級(jí)意味著一些低效率、低技能的勞動(dòng)者將被暫時(shí)或永久取代，從而引發(fā)了人們對(duì)“新興技術(shù)取代人類勞動(dòng)”的嚴(yán)重社會(huì)問題的擔(dān)憂。機(jī)器學(xué)習(xí)的興起會(huì)帶來一定的不良影響，但機(jī)器取代人類需要很長(zhǎng)時(shí)間，機(jī)器完全取代人類是不可能的。然而，人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的直接短期影響不容忽視。以前非常規(guī)的工作已經(jīng)成為常規(guī)操作，特別是隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展和計(jì)算能力的提高，用人工智能取代勞動(dòng)力的情況更加頻繁。Frey和Osborne（2017）發(fā)現(xiàn)，美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)中7%的工作是高度計(jì)算機(jī)化的，勞動(dòng)者有被計(jì)算機(jī)取代的風(fēng)險(xiǎn)。部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人每增加1%，勞動(dòng)力需求將減少0.18%，數(shù)字技術(shù)具有明顯的替代效應(yīng)。

相比之下，從勞動(dòng)力市場(chǎng)均衡的角度指出，現(xiàn)代工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模推廣降低了低技能工人的就業(yè)份額，但不會(huì)顯著減少整體就業(yè)。在未來數(shù)字化發(fā)展中，擁有數(shù)字技術(shù)能力和數(shù)字化思維能力的人是至關(guān)重要的，進(jìn)一步減少數(shù)字化人才供求之間的差距，使其更好地適應(yīng)未來數(shù)字化發(fā)展大環(huán)境[9]。研究發(fā)現(xiàn)，被自動(dòng)化和智能技術(shù)取代的風(fēng)險(xiǎn)并不意味著實(shí)際的失業(yè)。對(duì)于這一現(xiàn)象，相關(guān)研究解釋說，應(yīng)用新興技術(shù)是一個(gè)緩慢的過程。由于經(jīng)濟(jì)、法律和社會(huì)方面的障礙，技術(shù)替代可能不會(huì)如預(yù)期的那樣發(fā)生。即使新技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，工人也可以通過轉(zhuǎn)換任務(wù)來改變他們的技能稟賦。此外，更重要的是，技術(shù)變革將創(chuàng)造許多新的就業(yè)機(jī)會(huì)。新技術(shù)帶來的效率提升和成本降低效應(yīng)會(huì)增加其他非技術(shù)領(lǐng)域的勞動(dòng)力需求。然而，在新技術(shù)出現(xiàn)的過渡階段，勞動(dòng)力需求的不平衡將會(huì)加劇?？偟膩碚f，這兩種效應(yīng)相互作用，逐漸達(dá)到長(zhǎng)期的動(dòng)態(tài)平衡。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效益表明，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用將通過數(shù)字賦能的乘數(shù)效應(yīng)產(chǎn)生更深遠(yuǎn)的影響。數(shù)字賦能是指以數(shù)字知識(shí)和信息為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以現(xiàn)代數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)為重要載體，有效利用數(shù)字技術(shù)作為提高效率的重要?jiǎng)恿?，激活企業(yè)創(chuàng)新、成長(zhǎng)和發(fā)展。在這一過程中，數(shù)字技術(shù)帶來的組織變革降低了高技能勞動(dòng)者的管理成本，新技術(shù)驅(qū)動(dòng)的研發(fā)創(chuàng)新顯著提高了人力資本績(jī)效。人力資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以進(jìn)一步增強(qiáng)人力資本與數(shù)字技術(shù)的“互補(bǔ)效應(yīng)”。它消除了低效的決策，加速了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效益還體現(xiàn)在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)成本的降低上。他們有足夠的利潤(rùn)空間來擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，增加勞動(dòng)力需求。此外，在勞動(dòng)力就業(yè)機(jī)會(huì)成本一定的前提下，技術(shù)進(jìn)步越快，未來收益的折現(xiàn)系數(shù)越大，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的現(xiàn)值越高。因此，為了實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將擴(kuò)大企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，提供更多的就業(yè)機(jī)會(huì)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型設(shè)定

根據(jù)理論分析，利用企業(yè)面板數(shù)據(jù)識(shí)別企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響機(jī)制，設(shè)計(jì)如下模型：

LRit=α0+α1FDTit+α2Conit+θi+μt+εit（1）

其中，LRit代表企業(yè)在年的企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)水平，F(xiàn)DTit代表企業(yè)i在第t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，Conit是一系列影響企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的控制變量，θi和μt分別為企業(yè)固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)，εit為誤差項(xiàng)。上式重點(diǎn)關(guān)注系數(shù)α1，若α1顯著為正，則說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)具有正向效應(yīng)。

為了檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會(huì)通過影響企業(yè)規(guī)模來影響企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的升級(jí)，構(gòu)建如下模型：

MEDit=β0+β1FDTit+β2Conit+θi+μt+εit（2）

其中，MEDit為中介變量，用企業(yè)i第t年的企業(yè)規(guī)模來衡量。

為了檢驗(yàn)工程師紅利是否對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用，構(gòu)建如下模型：

LRit=α0+α1FDTit+α2FDTit×proenit+α3proenit+α4Conit+θi+μt+εit（3）

其中，proenit為調(diào)節(jié)變量，代表企業(yè)i第t年受到的工程師紅利。

3.2 變量選取

3.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)，目前的測(cè)度主要以高學(xué)歷人員占比來衡量，部分是以專業(yè)崗位人員占比與研發(fā)人員占比衡量。因此，借鑒相關(guān)研究，本文將探討企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的兩種表現(xiàn)形式，即高學(xué)歷員工占總員工人數(shù)的比重（LSTR）和研發(fā)人員占總員工人數(shù)的比重（TLSTR），相關(guān)數(shù)據(jù)是從CSMAR中的員工結(jié)構(gòu)表中獲得。這兩種表現(xiàn)形式都可以反映企業(yè)在勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)方面的成果。首先，高學(xué)歷員工通常具有較高的知識(shí)水平和專業(yè)技能，能夠勝任更復(fù)雜、更高層次的工作任務(wù)，因此采用擁有本科以上學(xué)歷的員工。其次，研發(fā)人員是企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的另一種表現(xiàn)形式。研發(fā)人員是企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)的重要力量，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

3.2.2 核心解釋變量

本文的核心解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（FDT）。借鑒相關(guān)研究，從在A股上市企業(yè)年報(bào)中提取關(guān)于 “人工智能技術(shù)”“大數(shù)據(jù)技術(shù)”“云計(jì)算技術(shù)”“區(qū)塊鏈技術(shù)”“數(shù)字技術(shù)應(yīng)用”５ 組數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的特征詞[10]，并將上述數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞加總得到中國(guó)上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。上述報(bào)告和數(shù)據(jù)在《金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》公眾號(hào)上對(duì)外界公開，具有一定的權(quán)威性和公開性。

3.2.3 中介變量

中介變量為企業(yè)就業(yè)規(guī)模，用員工人數(shù)（employ）表示，以此作為中介變量是為了消除數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的擠出就業(yè)的問題，便于更好地解釋數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的關(guān)系。

3.2.4 調(diào)節(jié)變量

調(diào)節(jié)變量為工程師紅利（proen），用企事業(yè)工程技術(shù)人員與高校科學(xué)家占總就業(yè)的比重來衡量。工程師人數(shù)不斷增加，逐漸呈現(xiàn)工程師紅利，企業(yè)可以更好地應(yīng)用新技術(shù)、新工藝、新流程等創(chuàng)新要素，提高生產(chǎn)效率、降低成本、增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。因此，工程師紅利可能對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與就業(yè)之間的關(guān)系產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用。

3.2.5 控制變量

從相關(guān)研究來看，影響企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的因素還有很多，本文參考相關(guān)文獻(xiàn)并綜合考慮數(shù)據(jù)的相關(guān)性和可得性，選取企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)績(jī)效、公司年齡、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、管理成本、薪酬水平、產(chǎn)業(yè)集中度、營(yíng)業(yè)增長(zhǎng)以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。

3.3 數(shù)據(jù)來源

本文選取2013—2022年國(guó)內(nèi)A股上市企業(yè)作為研究對(duì)象，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：（1）對(duì)ST、PT等企業(yè)樣本進(jìn)行剔除；（2）對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)以及其他關(guān)鍵變量存在數(shù)據(jù)缺失的觀測(cè)值進(jìn)行剔除；（3）剔除勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)小于0的觀測(cè)值。為了避免離群值的影響，針對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了1%的縮尾處理，最終得到了31449個(gè)觀測(cè)者。數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

4 實(shí)證分析

4.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

表2報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的回歸結(jié)果，列（1）-（2）以高學(xué)歷人員為被解釋變量，列（3）-（4）以研發(fā)人員為被解釋變量。列（1）-（2）是從未加控制變量到加了控制變量的過程，從列（1）來看，F(xiàn)DT的系數(shù)為0.0094，且通過了2%的顯著性水平檢驗(yàn)，從列（2）來看，F(xiàn)DT的系數(shù)為0.0076，且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。這意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型每增加1%，企業(yè)高水平人員占比提升0.76%。這表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)高學(xué)歷員工占比有顯著的正向作用，加了控制變量后回歸結(jié)果依舊顯著，系數(shù)略有下降，說明控制變量的選擇是正確的。列（3）-（4）是從未加控制變量到加了控制變量的過程，從列（1）來看，F(xiàn)DT的系數(shù)為0.0025，且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，從列（2）來看，F(xiàn)DT的系數(shù)為0.0023，且通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)。這意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型每增加1%，企業(yè)高水平人員占比提升0.76%。

從控制變量來看，企業(yè)規(guī)模、營(yíng)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的作用顯著為正，資產(chǎn)負(fù)債率、薪酬水平和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)都對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的作用顯著為負(fù)，其中資產(chǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的負(fù)作用最顯著，說明過高的固定資產(chǎn)不利于企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的升級(jí)，企業(yè)應(yīng)該相應(yīng)增加流動(dòng)資產(chǎn)占企業(yè)總資產(chǎn)的比率。管理成本對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的升級(jí)的作用顯著為正，但對(duì)高技能勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的升級(jí)作用為負(fù)，說明增加管理費(fèi)用的投入只會(huì)對(duì)研究生以下的教育水平的員工人數(shù)的增加起正向作用，而對(duì)研究生及以上的教育水平的員工人數(shù)有負(fù)作用。

4.2 機(jī)制檢驗(yàn)分析

4.2.1 是否導(dǎo)致就業(yè)擠出

本文重點(diǎn)研究了企業(yè)數(shù)字化發(fā)展對(duì)高學(xué)歷和研發(fā)人員的影響，從不同的角度獲取了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)意味著一些低效率、低技能的勞動(dòng)者將被取代甚至被淘汰，從而導(dǎo)致新興技術(shù)取代人力這一嚴(yán)峻的社會(huì)問題。本文從上市公司層面進(jìn)一步考察和探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會(huì)加劇勞動(dòng)力市場(chǎng)的失衡，導(dǎo)致越來越多的勞動(dòng)者面臨結(jié)構(gòu)性失業(yè)。

具體來說，本文將考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會(huì)對(duì)公司的整體就業(yè)規(guī)模產(chǎn)生負(fù)面影響。第（1）列顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（FDT）的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，直觀而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型每提升1%，企業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)規(guī)模平均增長(zhǎng)6.58%。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著增加了企業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)規(guī)模。企業(yè)引入數(shù)字技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)和管理的數(shù)字化，許多裁員和結(jié)構(gòu)性失業(yè)并未發(fā)生，即技術(shù)進(jìn)步也將通過資本化效應(yīng)創(chuàng)造更多就業(yè)機(jī)會(huì)，進(jìn)一步擴(kuò)充勞動(dòng)力蓄水池，從而促進(jìn)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)。

4.2.2 工程師紅利的調(diào)節(jié)效應(yīng)

我國(guó)在人口紅利之后，伴隨教育改革，工程技術(shù)人員與高校科研工作者數(shù)量龐大，逐漸形成工程師紅利。隨著工程師紅利不斷增加，企業(yè)可以更好地應(yīng)用新技術(shù)、新工藝、新流程等創(chuàng)新要素，從而提高生產(chǎn)效率、降低成本、增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。相反，當(dāng)工程師紅利較低時(shí)，企業(yè)可能無法充分利用創(chuàng)新要素，生產(chǎn)效率低下，成本高昂，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力減弱，不利于勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的升級(jí)。隨著數(shù)字化改造后，工程師紅利的增加，勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)發(fā)生了更顯著的調(diào)整，高素質(zhì)和高技能勞動(dòng)力的比例顯著增加，對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)規(guī)模的積極影響被放大。而區(qū)域工程師紅利的增加加速了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的升級(jí)和優(yōu)化。隨著企業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，為提高公司治理目標(biāo)下的核心競(jìng)爭(zhēng)力、經(jīng)營(yíng)績(jī)效等創(chuàng)造了條件，公司治理模式的變革將對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響[11]。工程師紅利和數(shù)字技術(shù)可以被認(rèn)為具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性，可以成為幫助公司在數(shù)字時(shí)代實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)力。

為了檢驗(yàn)工程師分紅在數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)過程中的調(diào)節(jié)作用，在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上引入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與工程師紅利指數(shù)（FDT×Proen）的交互作用項(xiàng)?；貧w結(jié)果如表3所示。在第（2）-（3）列中，交互作用項(xiàng)FDT×Proen的回歸系數(shù)均為顯著正，表明隨著區(qū)域工程師紅利水平的提高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型公司中高學(xué)歷和研發(fā)人員的比例顯著增加，員工的整體就業(yè)規(guī)模也擴(kuò)大。這意味著，工程師紅利顯著增加了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的積極影響。也就是說，工程師紅利對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型引發(fā)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)調(diào)整過程起到了積極的調(diào)節(jié)作用。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)分析

4.3.1 內(nèi)生性檢驗(yàn)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)可能存在雙向影響，即企業(yè)的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型反向影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力，即企業(yè)高學(xué)歷人員或研發(fā)人員占比越高，對(duì)數(shù)字技術(shù)的吸收能力就越強(qiáng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度也就越高。因此采用除本公司以外的行業(yè)數(shù)字化均值作為工具變量，行業(yè)數(shù)字化均值會(huì)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有影響，但對(duì)某一個(gè)企業(yè)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)沒有直接聯(lián)系。由表4可知，考慮內(nèi)生性后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響更加顯著，所以之前的結(jié)論有遮掩效應(yīng)。

4.3.2 替換解釋變量

本文采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型虛擬變量替換原核心解釋變量，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型大于0則為1，否則為零，通過雙重差分識(shí)別數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)是否強(qiáng)于無數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)。由列（1）和列（2）可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)作用非常顯著。

4.3.3 剔除高科技行業(yè)

高科技產(chǎn)業(yè)招聘的人員基本是高教育水平的人員，比如醫(yī)藥制造業(yè)、運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電子設(shè)備制造業(yè)和化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)，而在測(cè)度勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)時(shí)主要考慮高學(xué)歷員工占比，所以只用非高科技行業(yè)參與回歸。由列（3）和列（4）可知，剔除高科技行業(yè)后的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果相似，這說明即使是對(duì)非高科技行業(yè)來說結(jié)果也是顯著的，回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

4.3.4 考慮行業(yè)、城市的政策調(diào)整

行業(yè)與城市的政策、發(fā)展基礎(chǔ)等均對(duì)企業(yè)數(shù)字化有影響，導(dǎo)致研究結(jié)果的估計(jì)偏誤，因此要加入行業(yè)、城市高維固定效應(yīng)，控制行業(yè)和城市對(duì)于勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響。由列（5）和列（6）可知，行業(yè)、城市的政策調(diào)整時(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響還是顯著的，基準(zhǔn)結(jié)果穩(wěn)健。

5 結(jié)語

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力調(diào)整、升級(jí)有著重要的戰(zhàn)略意義，是企業(yè)搶占競(jìng)爭(zhēng)高地的重要契機(jī)。本文利用2013—2022年上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的內(nèi)在途徑。研究表明：（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)具有顯著的促進(jìn)作用，且通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)。（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)通過增加就業(yè)，進(jìn)一步擴(kuò)充勞動(dòng)力蓄水池，從而促進(jìn)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)。（3）工程師紅利對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型引發(fā)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)調(diào)整過程起到了積極的調(diào)節(jié)作用。

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出以下三點(diǎn)政策建議：

第一，加強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)力度。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)具有重要的戰(zhàn)略意義。因此，政府應(yīng)積極推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，企業(yè)應(yīng)該把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇，以促進(jìn)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的升級(jí)。政府可以通過出臺(tái)相關(guān)政策，鼓勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如提供一定的資金支持、稅收優(yōu)惠等；企業(yè)則可以通過引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)、加強(qiáng)內(nèi)部管理等方式，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)。

第二，重視工程師紅利的作用。工程師紅利對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型引發(fā)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)調(diào)整過程起到了積極的調(diào)節(jié)作用。因此，政府和企業(yè)應(yīng)該重視工程師紅利的作用，以更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。政府可以通過出臺(tái)相關(guān)政策，鼓勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)工程師的培養(yǎng)和引進(jìn)，如提供一定的培訓(xùn)補(bǔ)貼、人才引進(jìn)獎(jiǎng)勵(lì)等；企業(yè)則可以通過優(yōu)化工程師的薪酬待遇、提供更多的職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)等方式，吸引更多的優(yōu)秀工程師加入企業(yè)。

第三，加強(qiáng)行業(yè)差異和區(qū)域差異的針對(duì)性支持。雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于促進(jìn)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的升級(jí)，但發(fā)展仍存在一定的行業(yè)差異和區(qū)域差異。因此，政府和企業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)行業(yè)差異和區(qū)域差異的針對(duì)性支持，以更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用。政府可以通過出臺(tái)相關(guān)政策，鼓勵(lì)企業(yè)根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)和區(qū)域特點(diǎn)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如提供一定的行業(yè)指導(dǎo)和區(qū)域規(guī)劃等。企業(yè)則可以通過深入了解市場(chǎng)需求、加強(qiáng)區(qū)域合作等方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功。

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