數字化轉型與企業人力資本配置傾向性

謝香兵（博士生導師），賈琰琰，余文橋

一、引言

數字經濟發展關乎國民經濟走向，深受黨中央和國家重視。2019年10月，黨的十九屆四中全會首次將數據定義為七種生產要素之一，不僅體現出當前企業發展環境變化之大，也表明經濟發展方式正在發生劃時代的新變化。數字經濟時代，微觀企業數字化轉型已成為全球范圍內企業發展變革的重要趨勢，企業數字化轉型既是生產體系由傳統到數字化的創新，也是科技推動經濟增長的重要體現。根據《中國共享經濟發展報告》統計數據可知，由數字經濟催生的新形式勞動力數量僅2019 年就高達623萬人，宏觀數字經濟發展推動微觀企業數字化轉型，既為解決我國就業問題、實現高質量就業創造了機遇，同時也帶來了新的挑戰。

數字化轉型是“十四五”時期企業發展的必然趨勢，是實現經濟高質量增長的應有之義。以往關于企業數字化轉型的文獻主要集中在研究數字化轉型對企業商業模式、創新能力、生產效率、企業績效、全要素生產率等的影響（吳非等，2021），缺乏人力資本配置視角下數字化轉型對企業勞動力配置傾向的影響研究。基于此，本文考察企業數字化轉型是否影響其人力資本配置傾向，具體影響機制是什么？不同情境下二者之間的關系是否存在差異性？本文利用2011 ～2021 年全部A 股上市公司樣本，檢驗了企業數字化轉型對其人力資本配置傾向的影響，可能的貢獻在于：一是豐富了數字經濟視角下勞動力就業問題的影響因素研究。以往文獻主要考察薪酬待遇、地理區位和市場分割等對勞動力就業的影響，缺乏數字經濟發展視角下企業數字化轉型對勞動力就業的影響研究。二是為數字經濟發展解決就業問題、實現高質量就業提供了理論依據和經驗證據，重新審視了企業數字化轉型實現價值創造的邏輯，將企業數字化轉型經濟后果研究拓展至勞動經濟學領域，為我國數字經濟進一步發展提供了一定的經驗證據。

二、理論分析與研究假設

以技術進步為主要特點的數字化轉型對企業人力資本配置傾向的影響主要體現在規模和質量兩個方面。一方面，數字化轉型能夠整合企業資源，提高管理效率，創造更多的就業崗位，進而擴大企業人力資本規模；另一方面，數字化轉型帶來的技術革新會增加企業對高技能數字型人才的需求，且優厚的薪酬待遇和富有挑戰性的工作也會吸引更多高技能勞動力關注，進而提高企業人力資本質量。

首先，基于技術偏向理論視角，企業在進行數字化轉型的過程中會推動數字技術的創新與進步，因此企業更愿意雇傭較多的高技能數字型人才。數字化變革會導致企業面臨較大的數字型人才需求缺口（趙宸宇等，2019）。一方面，企業數字化轉型帶來的數字技術進步與革新能夠創造更多的數字型人才崗位，在需求端增加企業對高技能勞動力的依賴程度，進而提高企業高技能勞動雇傭比例（嚴子淳等，2021）；另一方面，企業數字化轉型是一個循序漸進、持續動態的過程，而非一蹴而就的轉變，它不僅需要前期信息系統和基礎設施的構建與完善（肖旭等，2019），還需要轉型過程中的技術推廣和轉型成功后的日常維護（單宇等，2021）。這一過程中的每個環節都離不開數字型人才的參與和推動。此外，企業數字化轉型還能夠通過數字技術應用的推廣和普及間接提高企業對雇員綜合素質與各方面技能的要求，特別是對數字型技能的要求。

其次，基于信號傳遞理論視角，與其他企業相比，數字化轉型企業對外部勞動力，特別是高技能勞動力往往具有更強的吸引力。這是因為企業數字化轉型不僅能夠降低企業內外部信息不對稱程度，提高企業市場評價進而吸引外部人才，還可以為勞動者提供更為心儀的報酬：一方面，企業通過數字化轉型可以提高信息傳遞效率和信息透明度，削弱內部人的信息優勢，減少可能發生的大股東利益侵占和管理層在職消費等代理問題（譚志東等，2022），向企業外部傳遞利好信號，提高企業聲譽，塑造良好的企業形象（孫書娜，2018），進而吸引外部勞動力；另一方面，在數字經濟發展背景下，不斷擴大的數字型人才缺口使得企業在雇傭所需勞動力時往往需要支付更高的雇傭成本，數字化轉型能夠通過提高資源配置效率、優化內部治理環境等緩解企業面臨的融資約束（肖紅軍等，2021；陳慶江等，2021），改善企業資金狀況，使企業有能力向所需勞動力提供其心儀的高額報酬，增強企業對勞動者的吸引力。

最后，基于就業極化理論視角，數字化轉型企業不僅有能力和意愿雇傭更多的高技能人才，同時也會增加企業雇員總量。一方面，從生產效率視角來看，以數字技術和人工智能等為代表的數字經濟發展能夠優化企業資源配置（叢屹和閆苗苗，2022），降低生產成本，促進企業生產規模的擴大，進而提供更多的就業崗位，擴大企業勞動雇傭規模（李琦等，2021）；另一方面，從商業模式視角來看，在數字經濟發展背景下，傳統商業模式和雇傭關系發生轉變，勞動力工作場所與方式更為靈活多樣（袁淳等，2021）。企業通過數字化轉型創新發展理念，整合自身資源，拓展經營范圍領域，提高勞動者與就業崗位的匹配度，進而提升企業的雇員規模。基于此，本文提出如下研究假設：

H1：在其他條件相同的情況下，數字化轉型能夠顯著影響企業人力資本配置傾向，具體表現為雇員規模擴大、質量提升。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以2011 ～2021 年我國A 股上市公司為初始樣本，構建固定效應模型實證檢驗數字化轉型對企業人力資本配置傾向的影響和作用機制。企業數字化轉型數據通過對上市公司年報進行文本分析獲取；公司財務數據來源于CSMAR數據庫與RESSET數據庫；公司雇員數據來源于Wind金融資訊終端。對初始樣本進行以下篩選：剔除所有金融類企業；剔除ST、*ST類研究樣本；剔除資產負債率大于1的公司；剔除主要解釋變量和被解釋變量數據缺失的公司。為消除極端值的影響，對所有連續型變量在1%和99%的水平上進行Winsorize縮尾處理，最終獲得27497 個“企業—年度”樣本。對所有回歸標準誤進行異方差調整，部分回歸模型有效樣本量因更換變量、新增變量等原因略有增減。

（二）變量設定

1.被解釋變量——人力資本配置（Human Capital Allocation，HCA）。借鑒余明桂等（2022）的研究，分別從規模與質量角度對企業人力資本配置（HCA）進行衡量：人力資本配置規模（Hc_scale）和人力資本配置質量（Hc_quality）。人力資本配置規模（Hc_scale）通過企業當年雇員總人數的自然對數衡量，Hc_scale越大，表明企業當年雇員規模越大，反之則當年雇員規模越小；人力資本配置質量（Hc_quality）通過企業當年雇員中本科及以上學歷雇員在總雇員人數中的占比衡量，Hc_quality的值越大則企業當年雇員中高技能人才占比越高，反之則高技能人才占比越低。

2.解釋變量——數字化轉型（Digital）。借鑒陳慶江等（2021）的研究，根據以下步驟確定：①在證券交易所官網搜集并整理樣本企業2011 ～2021 年的年度財務報表；②確定“人工智能”“區塊鏈”“云計算”“大數據”“數字技術”等與數字化轉型密切相關的詞匯，作為詞頻搜索的關鍵詞；③通過Python 技術對搜集整理的上市公司年報進行詞頻搜索；④將提取到的企業當年年報中相關關鍵詞出現的詞頻數進行加總，作為衡量數字化轉型的總指標。

3.中介變量。企業通過數字化轉型能夠降低內外部信息不對稱程度及外部信息使用者獲取信息的成本，提高企業信息透明度，還能夠提升內部管理能力形成規模經濟，以及增加創新投入，提升雇員規模和雇員質量，影響企業人力資本配置。因此，本文選取了三組中介變量（Mediators），分別是信息透明度（Attention）、內部管理能力（IC）、創新投入（Incost）。主要變量定義見表1。

表1 變量定義

（三）模型設定

為了檢驗數字化轉型對企業人力資本配置傾向的影響，借鑒杜傳忠（2021）、吳非等（2021）做法，建立如下模型：

其中：HCA 為被解釋變量，包括人力資本配置規模（Hc_scale）和人力資本配置質量（Hc_quality）；i 為企業；t為年份；α1為解釋變量回歸系數；μi為個體固定效應；λt為年份固定效應；εi，t是殘差項。結合已有研究和理論分析，本文預測α1顯著為正。

四、實證分析

（一）描述性統計

表2為主要變量描述性統計結果。其中：企業人力資本配置規模（Hc_scale）均值為7.661，中位數為7.569，說明樣本企業勞動雇傭規模分布較為均勻；人力資本配置質量（Hc_quality）最小值為0.001，最大值為0.978，表明不同樣本企業雇員質量差異較大；數字化轉型（Digital）最小值為0，最大值為6.301，均值為1.4，表明樣本企業數字化轉型程度普遍較低且存在較大差異。

表2 主要變量描述性統計

（二）回歸分析

1.數字化轉型對企業人力資本配置傾向的影響。根據模型（1），采用雙向固定效應模型檢驗數字化轉型對企業人力資本配置傾向的影響。表3第（1）、（2）列分別為數字化轉型對企業人力資本配置規模和人力資本配置質量的單變量回歸結果，Digital 的系數分別為0.0793 和0.0061，且均在1%的水平上顯著，表明數字化轉型對人力資本配置規模和人力資本配置質量產生顯著正向影響；第（3）、（4）列為加入控制變量后的回歸結果，Digital的系數分別為0.0198 和0.0052，均在1%的水平上顯著，再次表明數字化轉型對企業人力資本配置規模和人力資本配置質量產生顯著正向影響。上述實證結果驗證H1成立。

表3 主回歸檢驗

2.數字化轉型對企業人力資本配置傾向的影響機制。根據表3可知，數字化轉型能夠顯著影響企業人力資本配置傾向，具體表現為雇員規模提高，且高學歷雇員占比顯著增加。那么，數字化轉型影響人力資本配置的具體作用機制究竟是什么？本文從數字化轉型通過提高信息透明度、提升內部管理能力以及增加創新投入三種路徑分析其對企業人力資本配置傾向的影響。為此，本文參考江艇（2021）的做法，在模型（1）的基礎上構建模型（2），采用機制分析法驗證路徑機制的存在性。

（1）提高信息透明度。基于信號傳遞理論視角，企業進行數字化轉型能夠緩解企業內外部信息不對稱，進而吸引外部勞動力關注，擴大雇員規模與提高雇員質量。第一，數字化轉型能夠提高企業處理信息的效率與質量，提升信息透明度，較高的信息透明度能夠在一定程度上減少企業內部存在的相關代理問題，利于維系和提升企業外部形象（譚志東等，2022），使得外部勞動力流入企業，增加企業雇員數量。第二，數字化轉型企業較高的信息透明度還能夠提升其獲得政府和銀行信貸等外部支持的可能性（管考磊和鐘梅花，2021），因而該類企業通常擁有優于行業平均水平的資金狀況，能夠為雇員提供較高水平的薪資。第三，信息透明度的提高能夠使得勞動力市場上的勞動者以較低成本獲取目標企業的相關信息（毛宇飛等，2019），提升勞動者對企業經營發展狀況的了解程度，同時也為勞動者進行就業選擇和達成就業協議奠定良好基礎。根據上述理論分析，本文預測數字化轉型能夠提升信息透明度，進而改善企業人力資本配置。表4（1）～（3）列列示了提高信息透明度（Attention）中介效應檢驗結果。列（1）、（2）中Digital 的系數均顯著為正；列（3）中Digital 對Attention 的回歸系數為0.2130 且在1%的水平上顯著，即數字化轉型能夠顯著提高企業的信息透明度。結合前述理論分析可知，提高信息透明度是企業數字化轉型改善人力資本配置的重要路徑之一。

（2）提升內部管理能力。現有研究表明，數字化轉型能夠有效提高企業資源利用效率和經營管理能力（趙宸宇等，2021）。第一，以計算機技術為代表的數字化轉型能夠更高效地整合企業內部資源，提升內部資源管理能力。一方面，在供應端將企業營銷方式從實體交易擴展至線上交易，破除交易時空阻礙，擴大企業銷售規模（祝合良和王春娟，2020）；另一方面，在需求端降低顧客交易成本和商品搜索成本，擴大消費者購買規模（嚴若森和錢向陽，2018）。當企業面臨較大的業務擴張時，通常會有更大的勞動力需求，進而增加企業勞動雇傭數量。第二，企業通過數字化轉型提升內部管理能力，較高的管理能力能夠為勞動者，特別是高技能勞動者提供其所看重的舒適工作環境和廣闊發展空間等關鍵就業情境（付東，2020），進而吸引高技能勞動者流入，提高企業勞動雇傭質量。表4 第（4）～（6）列列示了提升內部管理能力（IC）的中介效應檢驗結果。列（4）、（5）中Digital的系數均顯著為正；列（6）中Digital 對IC 的回歸系數為1.9586 且在5%的水平上顯著，即數字化轉型能夠顯著提升企業的內部管理能力。結合前述理論分析可知，提升內部管理能力是企業數字化轉型優化人力資本配置的重要路徑之一。

（3）增加創新投入。數字化轉型企業有動機和意愿增加其創新投入，增強高新技術能力，為數字化轉型提供必要的基礎設施和技術支持（胡青，2020）。數字化轉型能夠通過增加創新投入改善企業人力資本配置。為創新提供更多的資金支持能夠加快創新進度，而創新過程不僅需要資金支持，還離不開與之對應的高技能研發人員參與技術研究。此外，創新產出的新型數字技術在企業內部的應用，也需要數字型人才的參與和推廣（紀雯雯和賴德勝，2018）。因此，增加創新投入會倒逼企業增加對高技能研發型人才和數字型人才的儲備需求，提高企業雇員質量。表4 第（7）～（9）列列示了增加創新投入（Incost）中介效應檢驗結果。列（7）、（8）中Digital 的系數均顯著為正；列（9）中Digital 對Incost 的回歸系數為0.0007 且在1%的水平上顯著，即數字化轉型能夠顯著增加企業創新投入。結合前述理論分析可知，增加創新投入也屬于數字化轉型改善企業人力資本配置的途徑之一。

五、異質性檢驗

為進一步檢驗數字化轉型對企業人力資本配置傾向的影響是否因不同情景而存在差異，按照宏觀、中觀和微觀層面進行分組檢驗。

（一）宏觀地區差異分組檢驗

將樣本按所屬地區的不同劃分為東部地區和中西部地區，分組檢驗不同地區數字化轉型對人力資本配置情況的影響，回歸結果見表5。列（1）、列（2）表明在中西部地區，數字化轉型對企業人力資本配置規模的促進作用更大；列（3）、列（4）表明在東部地區，數字化轉型對企業人力資本配置質量的促進作用更大。

表5 宏觀地區差異分組檢驗

（二）中觀行業差異分組檢驗

除宏觀地區特征外，中觀行業特征的不同也可能使數字化轉型對人力資本配置的影響不同，因為不同行業企業對數字技術的需求和依賴程度不同（祁懷錦等，2018）。因此，本文在中觀行業層面對文章主要結論進行異質性分析。參考尹美群等（2018）的做法，根據研發支出薪酬比的高低，將行業劃分為技術密集型行業和非技術密集型行業。若研發支出薪酬比較高，表明企業對技術研發的重視程度高于對勞動要素，屬于技術密集型行業。回歸結果見表6。列（1）、列（2）表明在技術密集型行業，數字化轉型對企業人力資本配置規模的促進作用更大；列（3）、列（4）中Digital 的系數分別為0.0068 和0.0012，前者在1%的水平上顯著，后者不顯著，結合組間系數差異檢驗可知，在非技術密集型行業，數字化轉型對企業人力資本配置質量的提升作用更大。

表6 中觀行業差異分組檢驗

（三）微觀產權差異分組檢驗

由于我國獨特的經濟發展模式，國有企業和非國有企業在面臨的市場競爭環境、政策支持及所承載的社會責任等方面都存在一定的差異（程曦，2017）。就數字化轉型行為和人力資本配置而言：一方面，國有企業在維持日常運營、實現盈利目標的同時，還擔負著穩定經濟發展與就業等多重職責，因此國有企業實施數字化轉型的目的可能與非國有企業存在差異；另一方面，現有研究表明我國勞動力市場存在因“制度性分割”導致的勞動力流動障礙（馬草原等，2017），企業所有權性質還會對勞動力流動產生影響。因此，本文將樣本劃分為國有企業與非國有企業進行分組回歸，回歸結果見表7。由表7 可知，在國有企業，數字化轉型對企業人力資本配置規模的提高作用更大；在非國有企業，數字化轉型對企業人力資本配置質量的提高作用更大。

表7 微觀產權差異分組檢驗

六、進一步研究

經濟增長的差距主要源于人才配置差異帶來的創新水平不同（紀雯雯和賴德勝，2018），作為實現創新的核心要素，人力資本配置的重要性不言而喻。前文已經驗證了企業數字化轉型能夠增加創新投入進而提升人力資本配置規模和質量。那么，隨著數字化轉型帶來的人力資本配置改善，又會對企業創新能力產生怎樣的影響？為了探明數字化轉型、人力資本配置和企業創新能力之間的關系，本文在模型（1）的基礎上，構建模型（3）進行回歸檢驗：

在模型（3）中，被解釋變量為企業創新能力，TFP 為企業全要素生產率。其中：Innovation采用企業當年專利申請數加1 取自然對數來衡量；TFP 的衡量則參考James和Amil（2003）、杜傳忠和張遠（2021）的做法，采用LP法計算得出；其余變量的具體設定與模型（1）一致。這里主要關注交互項Digitali，t×HCAi，t的系數α3，本文預期α3的符號為正。當α3顯著為正時，表明數字化轉型在提升人力資本配置規模和質量的基礎上，進一步增強了企業的創新能力。

表8列（1）、（2）為企業人力資本配置規模和人力資本配置質量對創新能力的回歸結果，Hc_scale 和Hc_quality的系數分別為0.2217 和0.1751，分別在1%和10%的水平上顯著，表明企業雇傭規模擴大、高學歷雇員占比提升能夠提高企業創新能力。列（3）、列（4）分別為加入數字化轉型與人力資本配置交互項后對企業創新能力的回歸結果。交互項Digital×Hc_scale 和Digital×Hc_quality 的系數分別為0.0251 和0.0447，均在1%的水平上顯著，這表明數字化轉型顯著增強了人力資本配置對企業創新能力的提升作用。

表8 數字化轉型、人力資本配置和企業創新能力

表9 列（1）、（2）中Hc_scale 和Hc_quality 的回歸系數分別為0.0314 和0.3226，且均在1%的水平上顯著，這表明企業人力資本配置的優化能夠顯著提高企業全要素生產率。列（3）、列（4）中交互項Digital×Hc_scale 的系數0.0052 在5%的水平上顯著，交互項Digital×Hc_quality 的系數為0.0605 且在1%的水平上顯著，表明數字化轉型顯著增強了人力資本配置對全要素生產率的提升作用。

表9 數字化轉型、人力資本配置和企業全要素生產率

七、穩健性與內生性檢驗

（一）穩健性檢驗

為驗證研究結論的穩健性，本文進行了以下穩健性檢驗：首先，替換企業人力資本配置規模和質量的衡量方式。借鑒潘凌云和董竹（2021）的做法，采用員工雇傭數量增長率（Hc_scale2）作為企業人力資本配置規模的新代理變量，采用碩士及以上學歷人員占比（Hc_quality2）作為人力資本配置質量的新代理變量，重新對主假設進行驗證，回歸結果見表10第（1）、（2）列。其次，替換數字化轉型衡量方式。參考祁懷錦等（2020）的研究，使用上市公司財務報表附注中無形資產構成明細中數字化轉型相關資產在無形資產總額中的占比（Digital2），作為衡量數字化轉型的新代理變量，重新進行回歸，回歸結果見表10 第（3）、（4）列。再次，排除突發事件的影響。更改樣本區間，剔除2020 年樣本觀測值數據重新檢驗，結果見表10 第（5）、（6）列。最后，加入地區層面控制變量。本文在保留年份和個體固定效應的基礎上，進一步加入地區層面控制變量地區人均GDP（GDP_per）、省份固定效應（Prov_FE）和行業固定效應（Ind_FE）對前文結論進行回歸檢驗，回歸結果見表10 第（7）、（8）列。上述穩健性檢驗結果均支持本文研究結論。

表10 穩健性檢驗

（二）內生性檢驗

為緩解可能存在的雙向因果、遺漏變量等內生性問題，本文進行了以下內生性檢驗。

1.安慰劑檢驗。考慮到本文研究的被解釋變量企業人力資本配置變動可能由某些隨機性因素引起，而非由數字化轉型行為引起，為了得到更為純粹的因果識別效應，本文參考周茂等（2019）的做法，采用隨機生成實驗組（Digital_sj）的方法進行安慰劑檢驗，同時還提取了自體抽樣1000 次相關系數標準誤，繪圖呈正態分布，進一步表明不存在其他隨機性因素影響。

2.工具變量法。本文參考趙宸宇等（2021）的思路，使用核心解釋變量的一、二階滯后項，以及城市郵政業務總量作為工具變量進行回歸。根據相關檢驗結果可知，工具變量選取有效，不存在弱工具變量及過度識別問題。

3.逐年PSM-多期DID 檢驗。參考易露霞等（2021）的研究，將從未進行數字化轉型的企業設定為對照組，存在數字化轉型行為的企業設定為實驗組，設定分組變量Treat，若企業屬于實驗組則Treat 取1，否則取0；同時設定時間虛擬變量Post，若企業在當年及后續年份的年報中存在有關數字化轉型的關鍵詞匯，則Post 取值為1，否則為0，其余變量定義與模型（1）相同。構建的驗證模型如下：

考慮到處理效應可能存在的選擇偏差問題，在進行多期DID之前，先對樣本數據進行逐年PSM和平衡性假設檢驗，匹配后獲得的樣本數為3183，基于此進行回歸。回歸結果表明本文的結論不存在內生性，原假設H1成立。

八、研究結論及啟示

數字技術變革帶來的技術替代效應和“就業極化”現象等對勞動力就業帶來了深刻影響，數字型人才缺口逐年擴大、重復性勞動力替代不斷增強、人口紅利消減、全球經濟不確定性沖擊等種種現狀給我國就業問題和實現高質量就業帶來了一系列嚴峻挑戰。探究數字化轉型對人力資本配置傾向的影響既有利于豐富數字經濟后果研究，又能夠闡明數字經濟發展對解決就業問題的作用機理。本文以2011 ～2021 年我國A 股上市公司為研究樣本，研究發現，企業數字化轉型對人力資本配置規模和質量具有提升作用；影響機制檢驗發現，數字化轉型能夠通過提高信息透明度、提升內部管理能力、增加創新投入來提升企業人力資本配置規模和質量；異質性檢驗發現，在中西部地區、技術密集型行業和國有企業中，數字化轉型對企業人力資本配置規模提升作用更大，在東部地區、非技術密集型行業和非國有企業中，數字化轉型對企業人力資本配置質量提高作用更大；進一步研究發現，數字化轉型增強了人力資本配置對企業創新能力和全要素生產率的提升作用。

本文具有如下政策啟示：第一，政府部門應優化數字經濟發展支持政策。當前數字技術及數字經濟發展日新月異，政府制定的數字經濟政策作為國家深入貫徹落實數字經濟發展戰略的重要抓手，承擔著引導產業企業數字化方向、規范我國數字經濟發展的關鍵作用。此外，政府部門還應推進信息化基礎設施建設，優化發展環境。數字經濟的高速發展離不開較為完備的信息化基礎設施建設。數據的獲取、分析和應用離不開數字技術的發展與普及。第二，勞動者應當加強數字技術學習，提高自身專業技術能力。一方面，企業數字化轉型離不開數字技術的普及、推廣和應用，加強對數字技術的掌握和使用能夠增強勞動者自身競爭力，提高勞動者就業成功率；另一方面，盡管我國近年來持續不斷進行大學擴招，但我國勞動力整體受教育程度仍相對較低，未掌握專業知識技能的勞動力通常只能從事低水平重復性工作，而此類工作很容易被技術所代替，進而加劇就業難問題。因此，對勞動者增加必要的培訓與教育投資，不僅能夠提升其專業技術能力，推動高質量就業的實現，而且能夠賦能經濟發展，為我國經濟持續高質量增長注入新動力。

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