數字金融對企業勞動收入份額的影響機制研究

摘要：研究如何促進數字金融的發展以優化勞動收入份額，對我國實現共同富裕具有重大的意義。文章以2011—2022年滬深A股上市公司為樣本，探究數字金融影響企業勞動收入份額的機制。研究發現，數字金融能有效提升企業勞動收入份額。進一步的機制檢驗發現，這一效果主要是通過提高公司治理水平以及減少盈余管理來實現的。此外，異質性分析發現，數字金融對勞動收入份額的提升作用在民營企業以及低收入地區的企業中表現更顯著。

關鍵詞：數字金融；企業勞動收入份額；公司治理；盈余管理

中圖分類號：F832；F49" " " "文獻標識碼：A" " " 文章編號：1674-0688（2024）08-0041-04

0 引言

如何實現共同富裕是我國經濟向高質量發展階段轉變的核心議題之一。企業作為收入分配結構中的核心環節，相較于宏觀數據，其勞動收入份額提供了從微觀的角度考察勞動者與企業之間差異的獨特視角。隨著數字金融的出現，金融市場得以快速發展，有效緩解了金融資源的錯配問題，進而可能對企業勞動收入份額提升產生積極影響。因此，探討數字金融如何提高企業勞動收入份額具有重要的意義。

目前，學術界對企業勞動收入份額高度重視。在宏觀層面，汪偉等［1］發現，由于我國金融所有制結構使得民營企業在信貸市場上處于劣勢地位，因此民營企業可能會通過減少勞動力的工資來提高內部利潤留存；施新政等［2］發現，股權分置會激發企業通過“高薪引才”來提高自身競爭力，進而提高勞動收入份額；鮮雨石等［3］發現，隨著金融開放程度的提高，企業存在利用資本要素替代勞動要素的傾向，從而降低勞動收入份額。在微觀層面，羅明津等［4］發現，企業金融化可以增加企業的收益，從而提高勞動力的收入水平；肖土盛等［5］發現，企業數字化轉型有利于企業增加對高科技人才的投入，進而提高勞動收入份額。

本文可能的研究貢獻包括：①本文從內部治理的角度，探究公司治理水平與盈余管理作為中介機制在數字金融影響企業勞動收入份額過程中發揮的作用，這是對該領域的重要補充。②本文從區域視角分析得出，數字金融對低收入地區企業勞動收入份額的提升效應大于高收入地區，這對于我國縮小地區間貧富差距、逐步實現共同富裕具有重要參考意義。

1 理論分析與研究假設

在傳統市場中，由于資源的所有者與使用者分離，存在管理層利用企業資源謀取私利的違規行為，由此導致企業的績效受損和企業勞動收入份額降低。隨著數字金融的發展，金融體制逐漸完善，根據金融深化理論，儲蓄資金將逐步轉向生產性投資上。為了使資金利用率最大化，企業可能會增加勞動力的投入［6］，從而增加企業勞動收入份額。此外，數字金融帶來的成本優勢加劇了市場競爭，倒逼傳統金融機構進行變革［7］，進而降低了市場的資金成本，這不僅有利于企業利潤的提升，還能增加企業勞動收入份額。基于此，本文提出假設H1：數字金融有利于提高企業勞動收入份額。

由于數字化技術的利用，低成本獲取豐富的數字金融信息流可幫助管理層精準識別風險水平并甄別出符合企業戰略的投資項目，有效避免了逆向選擇問題。這一過程不僅增強了管理層對公司治理的意愿，同時還提升了企業經營活動的透明度，抑制了管理層的違規行為［8-9］。良好的公司治理水平減少了管理層的投機行為與道德風險，使其可通過優化經營決策來獲取更高的績效［10］，減少了通過減少員工工資以增加內部利潤留存的行為。此外，代理成本的降低促使企業通過提升工資績效等方式激勵員工，進而提高企業勞動收入份額。綜上，提出假設H2：數字金融通過增強公司治理水平提高企業勞動收入份額。

傳統市場帶來的信息不對稱問題使得以間接融資為主要融資方式的企業面臨著較高的資源獲取成本。為獲取穩定的外部資源并控制杠桿風險，管理層可能會做出盈余管理等投機行為。而數字金融帶來的資源效應可有效地改善資源錯配，極大地降低資源獲取及使用過程中的損耗，企業不再受制于空間及時間的限制［11］。根據債務契約理論，企業杠桿率降低將減少盈余管理行為。財務數據質量的提高可為企業贏得較高的信用評價，企業得以通過更少的成本獲取更多的資源進行投資［12］，其中就包括對勞動力的投資。此外，高效的運作有助于企業控制杠桿率并充實現金流，使得企業員工的議價籌碼增強，進而提高了企業勞動收入份額［13］。鑒于此，提出假設H3：數字金融通過改善盈余管理提高企業勞動收入份額。

2 數據說明與研究設計

2.1 樣本與數據來源

本文以2011—2022年間滬深A股上市公司的數據為樣本，數據來源包括中國經濟金融研究數據庫（CSMAR）及中國城市統計年鑒。為保證數據質量與一致性，本文對數據做如下處理：①剔除了金融保險類公司以及退市公司。②剔除了主要變量缺失樣本。③在數據的1%與99%分位數上進行縮尾。

2.2 變量說明

2.2.1 被解釋變量與解釋變量

參考施新政等［2］的研究，將被解釋變量——企業勞動收入份額（LS）定義為“支付給職工的薪酬總額與營業總收入的比值”；解釋變量——數字金融指數（DIFI）采用北京大學數字金融研究中心發布的《北京大學數字普惠金融指數》，定義為地市級數字普惠金融指數除以100。

2.2.2 中介變量

參考馬連福等［14］的研究，利用主成分分析法從監督機制（如獨立董事比例、董事會規模、機構持股比例、股權制衡度）、激勵機制（如高管薪酬和高管持股比例）以及決策機制（如董事長與總經理是否兩職合一）3個角度構建了一個衡量公司治理水平的綜合性指標（CG）。參考曾芝紅等［15］的研究，本文采用修正后的Jones模型計算出可操縱性應計利潤的絕對值的自然對數來度量盈余管理的程度（DA）。

2.2.3 控制變量

參考方軍雄［16］、熊家財等［17］的研究，本文在模型中加入了多個控制變量，旨在控制企業層面的因素。這些變量涵蓋了企業微觀層面和城市宏觀層面。本文中各變量的定義見表1。

2.3 模型設計

為驗證數字金融對企業勞動收入份額的影響，本文構建了如下模型：

[LSit=α0+α1DIFIit+α2Controlit+γt+μj+εit]， （1）

其中：[LS]表示企業勞動收入份額；[DIFI]表示數字金融指數；[Controlit]表示一系列控制變量；[γt]表示時間固定效應；[μj]表示行業固定效應；i、t、j分別表示企業、年份和行業；[εit]為誤差項；[α0]、[α1]、[α2]為常數。此外，為檢驗公司治理水平與盈余管理在數字金融對企業勞動收入份額影響中的中介效應，本文在模型（1）的基礎上進一步設計了如下模型進行機制檢驗：

[MEDit=β0+β1DIFIit+αβ2Controlit+γt+μj+εit，]（2）

[LSit=c0+c1DIFIit+c2MEDit+c3Controlit+γt+μj+εit]，" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （3）

其中：[MED][it]表示中介變量，分別為公司治理水平（[CG]）和盈余管理（[DA]）；[β0]、[β1]、[β2]、[c0]、[c1]、[c2]、[c3]為常數；其他變量含義均與模型（1）一致。

3 實證結果

3.1 描述性統計

表2展示了本文主要變量的描述性統計結果。通過對樣本企業的勞動收入份額與數字金融的數據分析發現，不同企業的勞動收入份額以及不同地區數字金融的發展程度存在較大差異。

3.2 基準回歸結果

表3展示了根據模型（1）進行的基準回歸結果。表3列（1）中DIFI系數在1%的顯著性水平上為正，說明數字金融對企業勞動收入份額有明顯的正效應，驗證了H1。

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 解釋變量滯后一期

為檢驗結果的穩定性，本文將DIFI滯后一期，回歸結果見表3（2）列。DIFI滯后一期，相關系數仍然在1%的水平上顯著，說明數字金融對企業勞動收入份額的影響依然顯著，并且隨著時間的推移，數字金融具有明顯的提升效應。

3.3.2 縮減樣本量與替換主要變量

考慮到我國4個直轄市的發展具有相對優勢，為了使實證結果更具有普適性，本文參考唐松等［18］的做法，剔除隸屬于北京市、天津市、重慶市與上海市4個城市的企業樣本，得到16 066個樣本，并在此基礎上更換主要變量，回歸結果仍顯著。

解釋變量方面，使用省級數字金融指數可以消除城市之間的溢出效應。被解釋變量方面，參考方軍雄［16］以“支付職工的薪酬總額/（支付給職工的薪酬總額+主營業務利潤+固定資產折舊）”衡量企業勞動收入份額（LS2）。分別回歸后結果見表3列（3）和列（4）所示，DIFI系數均顯著為正，說明數字金融對企業勞動收入份額的提升效應仍然顯著。

3.4 機制檢驗

本文通過模型（2）與模型（3）對潛在的中介效應進行了機制檢驗。在公司治理水平方面，表3列（5）表明數字金融顯著提高了公司治理水平，同時列（6）中CG與DIFI的系數均顯著，表明公司治理水平發揮了部分中介效應，假設H2得到了驗證。在盈余管理方面，列（7）中DIFI系數顯著小于0，表明數字金融顯著降低了企業盈余管理的程度，列（8）中DA與DIFI的系數均顯著，表明盈余管理發揮了部分中介效應，假設H3得到了驗證。

3.5 異質性分析

3.5.1 產權異質性檢驗

根據企業的控股情況，本文將企業分為國有企業和民營企業。相比之下，民營企業的信息不對稱程度更嚴重一些，它們的資源使用成本較高且投資效率較低，亟須通過科技發展來獲取低成本的金融服務。因此，民營企業的勞動收入份額受到數字金融的影響更為顯著。

3.5.2 區域異質性檢驗

為考察區域之間的差異，本文以企業注冊所在地級市的人均GDP中位數為衡量要素，將企業劃分為低收入地區企業與高收入地區企業。高收入地區往往有更先進的科技、更完善的金融體系以及更豐富的資源，因此企業資源獲取成本更低、經濟效益更高；相反，低收入地區則存在資源匱乏、金融區域供給不足等問題，導致當地企業承擔風險的能力較弱，對數字金融的依賴更強烈。

本文利用模型（1）進行異質性回歸分析，結果見表4。表4中，列（1）和列（2）的結果說明數字金融對民營企業勞動收入份額的促進作用更顯著；列（3）和例（4）的結果說明數字金融對低收入地區的企業勞動收入份額提升效果更明顯。

4 結論與啟示

在我國經濟從高速發展向高質量發展轉變的背景下，研究如何促進社會公平并逐步實現共同富裕具有重要的意義。隨著大數據等技術的發展，數字金融推進了金融體系的改革，有效地幫助企業提高了勞動收入份額，在實現共同富裕的道路上發揮了重要的推進作用。本文對2011—2022年間滬深A股上市企業進行實證研究，結果表明：①數字金融的發展有效提升了企業勞動收入份額，這一結論經穩健性檢驗后仍然成立。②機制檢驗表明，數字金融通過增強企業的內在動力與外在監督，提高了公司治理水平并降低了盈余管理水平，進一步提高了公司績效并增加了員工的議價籌碼，最終提升了企業勞動收入份額。③異質性檢驗發現，數字金融對勞動收入份額的提升作用在民營企業以及低收入地區的企業中更顯著。

基于上述研究，本文提出如下政策建議：①加大基礎建設。積極推進網絡技術的發展與網絡普及率的提升，為數字金融發展奠定堅實的基礎。②完善企業監管體系。一方面，應鼓勵提升董事會與監事會的獨立性，提升公司治理水平；另一方面，應出臺相關政策加強企業對外部的監管力度，減少企業在盈余管理方面的違規行為。③積極助力低收入地區的金融發展。推進信用體系透明化，降低金融機構的信貸排斥，為數字金融在低收入地區發揮積極作用掃清障礙，進而縮小區域之間的貧富差距，加快共同富裕的步伐。

5 參考文獻

［1］汪偉，郭新強，艾春榮.融資約束、勞動收入份額下降與中國低消費［J］.經濟研究，2013，48（11）：100-113.

［2］施新政，高文靜，陸瑤，等.資本市場配置效率與勞動收入份額——來自股權分置改革的證據［J］.經濟研究，2019，54（12）：21-37.

［3］鮮雨石，符大海.金融開放影響勞動收入份額機制探究——基于跨國面板數據的實證檢驗［J］.中央財經大學學報，2023（12）：131-147.

［4］羅明津，鐵瑛.企業金融化與勞動收入份額變動［J］.金融研究，2021（8）：100-118.

［5］肖土盛，孫瑞琦，袁淳，等.企業數字化轉型、人力資本結構調整與勞動收入份額［J］.管理世界，2022，38（12）：220-237.

［6］艾華，冀曉曼.數字金融發展與企業勞動收入份額［J］.北京工商大學學報（社會科學版），2023，38（6）：47-60.

［7］程銳.數字金融、融資困境與企業勞動收入份額［J］.財經科學，2024（1）：18-32.

［8］孟茂源，張廣勝.數字金融與企業盈余管理——來自制造業上市公司的證據［J］.學習與實踐，2022（8）：33-43.

［9］Demertzis M，Merler S，Wolff G B.Capital Markets Union and the Fintech Opportunity［J］.Journal of Financial Regulation，2018，4（1）：157-165.

［10］杜善重.數字金融的公司治理效應——基于非家族股東治理視角［J］.財貿經濟，2022，43（2）：68-82.

［11］張慧毅，佟欣.數字金融能否降低企業債務違約風險——基于公司治理水平和分析師關注度的調節作用［J］.金融理論與實踐，2023（8）：65-74.

［12］江軒宇，林莉.會計信息可比性與勞動收入份額［J］.金融研究，2022（4）：57-76.

［13］Cauvel M，Pacitti A.Bargaining Power，Structural Change，and the Falling US Labor Share［J］.Structural Change and Economic Dynamics，2022，60：512-530.

［14］馬連福，杜善重.數字金融能提升企業風險承擔水平嗎［J］.經濟學家，2021（5）：65-74.

［15］曾芝紅，張友棠，韓子超.數字金融對企業盈余管理的影響機制研究［J］.管理現代化，2023，43（2）：87-95.

［16］方軍雄.勞動收入比重，真的一致下降嗎？——來自中國上市公司的發現［J］.管理世界，2011（7）：31-41，188.

［17］熊家財，劉充，章衛東.數字金融發展與勞動收入份額提升——來自上市公司的經驗證據［J］.經濟評論，2022（6）：100-113.

［18］唐松，伍旭川，祝佳.數字金融與企業技術創新——結構特征、機制識別與金融監管下的效應差異［J］.管理世界，2020，36（5）：52-66，9.