數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提升了企業(yè)勞動(dòng)投資效率嗎?

摘"要：隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的深入發(fā)展，對(duì)數(shù)實(shí)經(jīng)濟(jì)融合的經(jīng)濟(jì)效益研究顯得尤為重要。本研究以2011—2021年A股上市公司為研究對(duì)象，基于企業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)兩業(yè)技術(shù)融合行為考察其對(duì)企業(yè)勞動(dòng)投資效率的影響及作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為能顯著促進(jìn)企業(yè)勞動(dòng)投資效率的提升，且主要通過(guò)緩解企業(yè)融資約束和增加企業(yè)信息透明度兩個(gè)渠道實(shí)現(xiàn)。異質(zhì)性分析顯示，該影響在成長(zhǎng)期和成熟期企業(yè)、高管理效率企業(yè)、實(shí)體技術(shù)偏向性企業(yè)以及高行業(yè)集中度企業(yè)中更為顯著。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；技術(shù)融合；勞動(dòng)投資效率；融資約束；信息不對(duì)稱(chēng)

中圖分類(lèi)號(hào)：F0629""文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A""文章編號(hào)：1001-148X（2024）06-0030-10

收稿日期：2024-06-21

作者簡(jiǎn)介：張樹(shù)山（1972—），男，吉林洮南人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)；尚朝陽(yáng)（1999—），男，四川廣元人，碩士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)；楊皓翔（2000—），男，河南鄭州人，碩士研究生，研究方向：綠色經(jīng)濟(jì)。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“物流產(chǎn)業(yè)智慧化績(jī)效生成機(jī)理與智慧物流體系構(gòu)建對(duì)策研究”，項(xiàng)目編號(hào)：18BJY180。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合為企業(yè)提高勞動(dòng)投資效率提供了一條新的途徑。2022年《“十四五”經(jīng)濟(jì)數(shù)字發(fā)展規(guī)劃》指出，應(yīng)對(duì)新一輪科學(xué)技術(shù)浪潮要以數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)兩業(yè)技術(shù)融合為手段，推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，促成科技創(chuàng)新引領(lǐng)的技術(shù)進(jìn)步。推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合成為了數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)兩業(yè)融合的前提與實(shí)現(xiàn)路徑［1］，也是推動(dòng)中國(guó)現(xiàn)代化進(jìn)程和實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必經(jīng)之路［2］。企業(yè)將數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)嵌入傳統(tǒng)生產(chǎn)中，推動(dòng)原有生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促成原有實(shí)體技術(shù)與數(shù)字技術(shù)的嵌套融合，即實(shí)現(xiàn)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合。數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合改變了企業(yè)的生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)與研發(fā)效率，大幅削減企業(yè)的研發(fā)成本與搜尋成本，并利用數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)的擴(kuò)散效應(yīng)，提高企業(yè)的資產(chǎn)配置效率與管理效率，促進(jìn)企業(yè)整體數(shù)字化進(jìn)程。

隨著人口紅利轉(zhuǎn)變?yōu)槿瞬偶t利，人力資本在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的作用日漸明顯。勞動(dòng)力作為企業(yè)發(fā)展必不可少的生產(chǎn)要素之一，對(duì)微觀企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境具有舉足輕重的影響［3］。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代與人才時(shí)代的到來(lái)，不僅要求企業(yè)重新整合自身資源，加快推進(jìn)現(xiàn)代化精簡(jiǎn)式管理結(jié)構(gòu)的步伐；并且需要企業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模和結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模相適配，促進(jìn)自身生產(chǎn)力與競(jìng)爭(zhēng)力的提高。本文以勞動(dòng)投資效率為研究對(duì)象，探究企業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)兩業(yè)技術(shù)融合行為與企業(yè)勞動(dòng)投資效率的關(guān)系以及影響路徑，為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合以及企業(yè)勞動(dòng)投資效率提高提供理論依據(jù)。

一、文獻(xiàn)綜述

數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合是指以數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)為基底，企業(yè)生產(chǎn)技實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)態(tài)演進(jìn)，實(shí)體產(chǎn)業(yè)通過(guò)引入和應(yīng)用信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等）等數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)，不斷深化其實(shí)體產(chǎn)業(yè)技術(shù)的內(nèi)涵，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升產(chǎn)業(yè)的智能化、自動(dòng)化和信息化水平［4］。這種融合不是技術(shù)的簡(jiǎn)單應(yīng)用，而是通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新來(lái)改變生產(chǎn)方式、企業(yè)組織和市場(chǎng)模式。技術(shù)融合能促進(jìn)不同類(lèi)別知識(shí)的碰撞、交互與融合，促成新知識(shí)的產(chǎn)生，是創(chuàng)新的孕育搖籃［4］。馬健（2002）［1］指出，技術(shù)融合為產(chǎn)業(yè)融合的本質(zhì)，產(chǎn)業(yè)融合是以技術(shù)融合為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)間相互滲透、相互包容、共同發(fā)展的動(dòng)態(tài)過(guò)程。有學(xué)者指出，產(chǎn)業(yè)融合中的產(chǎn)業(yè)滲透為高科技產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)融合，具體表現(xiàn)為新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的邊界技術(shù)滲透與融合，促進(jìn)原有傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平與生產(chǎn)效率的提高［5］。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)層面的突破［6］，從根本上改變了原有企業(yè)的組織構(gòu)架、創(chuàng)新模式與生產(chǎn)方式［7］，是實(shí)體企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的原動(dòng)力［8］。有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)通過(guò)將數(shù)字技術(shù)引入自身研發(fā)、生產(chǎn)、管理和經(jīng)營(yíng)等企業(yè)運(yùn)行全流程中，推動(dòng)自身數(shù)字化改革，極大促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)效率的提高，組織結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的提升［9］。然而，大部分現(xiàn)有文獻(xiàn)重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)的賦能作用［10］，僅有極少文獻(xiàn)從技術(shù)創(chuàng)新角度關(guān)注數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)下的技術(shù)融合行為對(duì)企業(yè)發(fā)展的影響［4］。

勞動(dòng)力是重要的生產(chǎn)要素，勞動(dòng)力成本通常約占企業(yè)總經(jīng)濟(jì)增加值一半以上［11］。而勞動(dòng)投資相比于其他要素投資具有可替代性強(qiáng)與流動(dòng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，因此如何最大化提升企業(yè)實(shí)際勞動(dòng)投資與最優(yōu)勞動(dòng)投資的匹配程度是企業(yè)發(fā)展的重要議題［12］。勞動(dòng)投資效率衡量企業(yè)實(shí)際勞動(dòng)投資規(guī)模與最優(yōu)勞動(dòng)投資規(guī)模的擬合程度，反映企業(yè)的資源配置效率。為了提高企業(yè)的資源配置能力與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，學(xué)術(shù)界對(duì)企業(yè)勞動(dòng)投資效率的影響因素與影響路徑展開(kāi)了深入研究。大部分研究從宏觀與微觀制度的角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)保護(hù)［13］、買(mǎi)賣(mài)約束放松［14］、長(zhǎng)期機(jī)構(gòu)投資者監(jiān)督［15］等正式制度和社會(huì)信任［16］等非正式制度角度提高了企業(yè)勞動(dòng)投資效率。同時(shí)，許多學(xué)者指出緩解企業(yè)融資約束［17］、降低企業(yè)代理成本［18］與提高企業(yè)信息透明度［19］是提升勞動(dòng)投資效率的關(guān)鍵。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，數(shù)字技術(shù)的到來(lái)無(wú)疑為企業(yè)勞動(dòng)投資效率的提高注入了新的活力［20］。有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)導(dǎo)致的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境［21］與企業(yè)數(shù)字化［22］均能促進(jìn)企業(yè)勞動(dòng)投資效率的提高。然而，現(xiàn)有研究還沒(méi)有從數(shù)字技術(shù)引導(dǎo)下數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的視角探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下企業(yè)勞動(dòng)投資效率的變化。

以往數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)的影響研究主要從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型或者企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新等角度出發(fā)［23］，或者從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、數(shù)字產(chǎn)業(yè)政策等宏觀視角探究對(duì)企業(yè)的發(fā)展效應(yīng)［24］；而關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的研究主要處于宏觀層面的分析為主［25］，鮮有研究涉及對(duì)數(shù)實(shí)經(jīng)濟(jì)融合微觀企業(yè)層面的探索，且暫時(shí)沒(méi)有學(xué)者研究數(shù)實(shí)經(jīng)濟(jì)結(jié)合對(duì)勞動(dòng)投資效率的影響。

與以往研究相比，本文可能的邊際貢獻(xiàn)為：（1）本文利用專(zhuān)利數(shù)據(jù)測(cè)度衡量企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為，從微觀視角探究企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)勞動(dòng)投資效率的影響，深入挖掘兩業(yè)融合角度下企業(yè)勞動(dòng)投資效率的變化，為從企業(yè)微觀視角研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合作出邊際貢獻(xiàn)。（2）從融資約束效應(yīng)和信息透明效應(yīng)的角度，揭示數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)勞動(dòng)效率的潛在機(jī)制，并分析企業(yè)技術(shù)偏向性與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施等數(shù)字經(jīng)濟(jì)層面的異質(zhì)性影響，為勞動(dòng)投資提供了數(shù)字經(jīng)濟(jì)層面上清晰的政策靶向。（3）將勞動(dòng)投資不足與勞動(dòng)投資過(guò)度作為勞動(dòng)投資非效率的進(jìn)一步細(xì)化衡量指標(biāo)分組進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，旨在分析數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合如何具體影響企業(yè)勞動(dòng)投資效率，進(jìn)一步加深對(duì)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合與勞動(dòng)投資關(guān)系的認(rèn)識(shí)與理解。

二、研究假設(shè)

數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)的出現(xiàn)打破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新模式與要素使用結(jié)構(gòu)，提高企業(yè)的創(chuàng)新能力與改變企業(yè)的創(chuàng)新導(dǎo)向，促使實(shí)體企業(yè)重塑自身資源配置。企業(yè)將數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)融入自身實(shí)體產(chǎn)業(yè)技術(shù)，加快企業(yè)技術(shù)研發(fā)數(shù)字化進(jìn)程，大幅削減企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新環(huán)節(jié)的各種成本，提高企業(yè)的創(chuàng)新速度與創(chuàng)新深度。且數(shù)字技術(shù)與實(shí)體技術(shù)相互賦能，能優(yōu)化企業(yè)資源要素的使用配置，加強(qiáng)企業(yè)資源配置效率，進(jìn)而提高企業(yè)的生產(chǎn)效率［26］。企業(yè)的勞動(dòng)投資效率衡量企業(yè)自身勞動(dòng)力要素需求與配置的匹配情況，包含企業(yè)對(duì)自身生產(chǎn)信息的知曉程度，也代表企業(yè)資源配置能力，資源配置效率越高，企業(yè)的勞動(dòng)力投資效率也相應(yīng)越高［27］。因此，數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)企業(yè)資源配置效率的改善也能影響到企業(yè)的勞動(dòng)投資效率。基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高企業(yè)勞動(dòng)投資效率。

企業(yè)勞動(dòng)力雇傭與解雇存在一定的調(diào)整成本，雖然企業(yè)勞動(dòng)力市場(chǎng)上的調(diào)整成本比資本支出成本低，但是企業(yè)的招聘與培訓(xùn)、勞動(dòng)者薪酬與解雇面臨的額外補(bǔ)償都具有準(zhǔn)固定成本效應(yīng)［28］。因此，融資約束通過(guò)影響企業(yè)資金獲取成本與獲取難度，使得企業(yè)在勞動(dòng)力市場(chǎng)上處于弱勢(shì)地位，可能會(huì)導(dǎo)致自身勞動(dòng)力需求與勞動(dòng)力數(shù)量和質(zhì)量存在摩擦，導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)勞動(dòng)投資非效率的情況。

數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合打破企業(yè)傳統(tǒng)的研發(fā)模式，促進(jìn)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新能力與速度的提高，加快企業(yè)技術(shù)進(jìn)步的步伐，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，由此企業(yè)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力也大大提升。企業(yè)產(chǎn)品市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)也會(huì)因提升債券市場(chǎng)與股票市場(chǎng)聲譽(yù)降低企業(yè)的融資阻力，減小企業(yè)的資金壓力，也由此改善企業(yè)勞動(dòng)投資非效率現(xiàn)狀。因此，本文提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能夠通過(guò)減輕企業(yè)融資約束提高企業(yè)勞動(dòng)投資效率。

信息不對(duì)稱(chēng)會(huì)影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的速度與效率，進(jìn)而影響企業(yè)的勞動(dòng)投資效率。信息是企業(yè)作出正確生產(chǎn)行為、經(jīng)營(yíng)行為與管理行為的依據(jù)，信息不對(duì)稱(chēng)會(huì)導(dǎo)致企業(yè)對(duì)自身需求以及市場(chǎng)需求的誤判，進(jìn)而促成企業(yè)勞動(dòng)力市場(chǎng)錯(cuò)誤的決策行為，企業(yè)勞動(dòng)投資非效率也由此產(chǎn)生［14］。同時(shí)，信息不對(duì)稱(chēng)還會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的代理問(wèn)題加劇，企業(yè)所有權(quán)與決策權(quán)的分離導(dǎo)致需要一定的外部監(jiān)督促成股東與管理層行為的統(tǒng)一，但信息不對(duì)稱(chēng)使得股東對(duì)管理層監(jiān)督存在巨大障礙，由此促成管理層行為與企業(yè)利益的偏離，導(dǎo)致低效率甚至損害企業(yè)離異的經(jīng)營(yíng)管理決策，也因此使得企業(yè)的實(shí)際勞動(dòng)力規(guī)模與最優(yōu)勞動(dòng)力規(guī)模出現(xiàn)偏離，勞動(dòng)投資效率下降［29］。

數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合除了提高企業(yè)創(chuàng)新能力與改變企業(yè)創(chuàng)新模式之外，也存在向企業(yè)其他部門(mén)的擴(kuò)散效應(yīng)。數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合通過(guò)研發(fā)生產(chǎn)部門(mén)，擴(kuò)散到企業(yè)的日常經(jīng)營(yíng)管理之中，加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高企業(yè)的信息透明度，降低企業(yè)的信息不對(duì)稱(chēng)程度［30］。基于此，本文提出以下假設(shè)：

H3：數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能夠通過(guò)減輕企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)程度提高企業(yè)勞動(dòng)投資效率。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與模型構(gòu)建

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2011—2021年的A股上市公司作為研究樣本。企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合數(shù)據(jù)主要來(lái)源于包含發(fā)明專(zhuān)利的申請(qǐng)、公開(kāi)、專(zhuān)利引用、IPC分類(lèi)號(hào)等相關(guān)字段的中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)的企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利信息數(shù)據(jù)；勞動(dòng)投資效率等企業(yè)基本信息與財(cái)務(wù)指標(biāo)變量均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。將兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)變量計(jì)算匹配后，對(duì)原始樣本分別作以下處理：剔除ST與*ST企業(yè)樣本；剔除不符合會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的異常值樣本；剔除金融類(lèi)相關(guān)行業(yè)樣本；剔除不符合會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的異常值樣本；對(duì)核心連續(xù)變量作了1%的縮尾處理。

（二）變量定義與描述

1核心被解釋變量

本文的核心被解釋變量為勞動(dòng)投資效率，本文參照申丹琳和江軒宇（2022）［31］的研究，企業(yè)勞動(dòng)投資非效率（INEFFLA）采用企業(yè)實(shí)際勞動(dòng)投資變動(dòng)率與企業(yè)預(yù)期勞動(dòng)投資變動(dòng)率的差額絕對(duì)值來(lái)衡量，絕對(duì)值越大，企業(yè)的勞動(dòng)投資效率越低：首先，本文以員工變動(dòng)率（（本期末員工人數(shù)-本期初員工人數(shù)）/本期初員工人數(shù)）衡量企業(yè)勞動(dòng)投資變動(dòng)率NETHIRE。其次，構(gòu)建模型（1）對(duì)勞動(dòng)投資變動(dòng)率與其他衡量企業(yè)發(fā)展水平信息的變量進(jìn)行回歸，求得相應(yīng)的企業(yè)預(yù)期勞動(dòng)投資變動(dòng)率：

NETHIREi，t=α+β1SALEGROWTHi，t-1+β2SALEGROWTHi，t+β3△ROAi，t+β4△ROAi，t-1+β5ROAi，t+β6RETURNi，t+β7SIZEi，t-1+β8QUICKi，t-1+β9△QUICKi，t-1+β10△QUICKi，t+β11LEVLi，t-1+β12LOSSBIN1i，t-1+β13LOSSBIN2i，t-1+β14LOSSBIN3i，t-1+β15LOSSBIN4i，t-1+β16LOSSBIN5i，t-1+∑INDUSTRY+∑YEAR+εi，t（1）

其中，NETHIRE為企業(yè)員工變動(dòng)率；SALEROWTH為企業(yè)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率；ΔROA為ROA的變化量；ROA即企業(yè)凈利潤(rùn)與企業(yè)總資產(chǎn)的比值；RETURN為年個(gè)股回報(bào)率；SIZE為企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模的對(duì)數(shù)；QUICK為企業(yè)速動(dòng)比率；ΔQUICK為速動(dòng)比率的變化量；LEVL為長(zhǎng)期負(fù)債與總資產(chǎn)的比值；LOSSBIN為ROA從0到-0025，每0005為間隔單位劃分的變量。比如，當(dāng)企業(yè)上一年總資產(chǎn)凈利率在0到-0005之間，那么LOBIN1等于1，否則等于0；當(dāng)企業(yè)上一年總資產(chǎn)凈利率在-0005與-0010之間，那么LOBIN2等于1，否則等于0；依此類(lèi)推。最后，通過(guò)回歸求得企業(yè)勞動(dòng)投資效率的殘差（即實(shí)際勞動(dòng)投資變動(dòng)率與預(yù)期勞動(dòng)投資變動(dòng)率之差）。若企業(yè)勞動(dòng)投資效率殘差大于0，則企業(yè)存在勞動(dòng)投資過(guò)度；若其殘差小于0，則企業(yè)存在勞動(dòng)投資不足，取差額的絕對(duì)值即為企業(yè)勞動(dòng)投資非效率（INEFFLA）。

2核心解釋變量

本文的核心解釋變量為企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合，本文參考黃先海和高亞興（2023）［4］的研究構(gòu)建企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合變量。具體來(lái)說(shuō)，企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合代表數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)融入到實(shí)體產(chǎn)業(yè)技術(shù)的行為，因此，本文首先利用來(lái)源于《數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)分類(lèi)與國(guó)際專(zhuān)利分類(lèi)參照關(guān)系表（2023）》的IPC分類(lèi)主分類(lèi)號(hào)識(shí)別數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)，該參照表將國(guó)際專(zhuān)利分類(lèi)與覆蓋了數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)與數(shù)字要素驅(qū)動(dòng)業(yè)四類(lèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)分類(lèi)相互對(duì)照，形成國(guó)內(nèi)-國(guó)際數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)對(duì)照表。本文將企業(yè)申請(qǐng)專(zhuān)利進(jìn)行數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)專(zhuān)利識(shí)別，分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)和非數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)的研究，并將企業(yè)實(shí)體技術(shù)專(zhuān)利引用專(zhuān)利分類(lèi)為數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)專(zhuān)利的行為算作數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合，同時(shí)將同一年份的企業(yè)各自的融合行為加總并加1取對(duì)數(shù)求得企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的代理變量（TECHCONV）。

3控制變量

本文依據(jù)喻彪和楊剛（2022）［32］研究選取了一系列企業(yè)層面的控制變量來(lái)限制其他因素對(duì)企業(yè)勞動(dòng)投資效率的影響。具體包括：企業(yè)速動(dòng)比率QUICK、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率SALEGROWTH、資產(chǎn)負(fù)債率LEV、固定資產(chǎn)比PPE（固定資產(chǎn)/總資產(chǎn)）、賬面市值比TBQ（托賓q指數(shù)）、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流波動(dòng)率STDCFO（之前5年公司經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~（百億元）的標(biāo)準(zhǔn)差）、營(yíng)業(yè)收入波動(dòng)率STDSALES（之前5年公司營(yíng)業(yè)收入凈額（百億元）的標(biāo)準(zhǔn)差）、兩職合一DUAL與經(jīng)營(yíng)是否虧損LOSS。同時(shí)，為了控制企業(yè)個(gè)體、行業(yè)、年份對(duì)實(shí)證結(jié)果的潛在干擾。表1為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

（三）模型構(gòu)建

本文構(gòu)建模型（2）用以驗(yàn)證企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)勞動(dòng)投資效率的影響：

INEFFLAi，t=β0+β1TECHCONVi，t+γXi，t+μi+υj+ηt+εi，t""（2）

其中，i、j與t分別表示企業(yè)、城市與行業(yè)，INEFFLA為企業(yè)勞動(dòng)投資非效率變量，TECHCONV代表企業(yè)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)兩業(yè)技術(shù)融合行為的代理變量，X為企業(yè)層面各種不同的控制變量，μ、υ、η分別為企業(yè)、行業(yè)與年份固定效應(yīng)。若核心解釋變量（TECHCONV）的系數(shù)顯著小于0，則存在數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)企業(yè)勞動(dòng)投資效率的促進(jìn)影響，假設(shè)H1成立。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表2展示了本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（1）未加入企業(yè)層面控制變量，列（2）則加入了這些變量。結(jié)果顯示，企業(yè)的數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合變量（TECHCONV）的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上為負(fù)?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果說(shuō)明數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合顯著緩解了企業(yè)勞動(dòng)投資的非效率行為，驗(yàn)證了假設(shè)H1。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1替換勞動(dòng)投資效率測(cè)算方式

首先，本文依據(jù)孔東民等（2017）［33］、卜君和孫光國(guó)（2020）［29］的研究，替換模型（2）計(jì)算勞動(dòng)投資效率的固定效應(yīng)，控制城市和年份固定效應(yīng)，或者控制城市、行業(yè)和年份固定效應(yīng)；其次，參考褚劍和方軍雄（2020）［14］的研究，本文以單位資本員工數(shù)衡量企業(yè)勞動(dòng)投資，并重新利用模型（2）估計(jì)企業(yè)勞動(dòng)投資效率，替換度量方式后的回歸結(jié)果如表3所示。其中，表3列（1）和列（2）為替換模型（2）的固定效應(yīng)后的回歸結(jié)果，而列（3）為替換企業(yè)勞動(dòng)投資后的回歸結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，TECHCONV對(duì)不同方式衡量的企業(yè)勞動(dòng)投資效率的回歸結(jié)果依然在1%的水平上顯著為負(fù)，基準(zhǔn)回歸結(jié)論穩(wěn)健。

2調(diào)整專(zhuān)利公開(kāi)年限

一般來(lái)說(shuō)，專(zhuān)利從申請(qǐng)到公開(kāi)存在1到15年的間隔，因此，在樣本的后兩年可能存在專(zhuān)利申請(qǐng)通過(guò)卻沒(méi)有公開(kāi)的情況，導(dǎo)致部分企業(yè)TECHCONV被低估。本文為了研究的科學(xué)性與合理性，剔除了2021年與2020年的企業(yè)樣本進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4列（1）所示。可以發(fā)現(xiàn)，TECHCONV的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果無(wú)明顯差異，基準(zhǔn)結(jié)果穩(wěn)健。

3剔除通信與信息技術(shù)相關(guān)行業(yè)樣本

數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的定義為實(shí)體企業(yè)吸收數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關(guān)技術(shù)，因此，通信、信息技術(shù)相關(guān)行業(yè)可能依托本身的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)建設(shè)水平優(yōu)勢(shì)，能以更快更好地吸收數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)。本文剔除根據(jù)證監(jiān)會(huì)2012年行業(yè)分類(lèi)為信息服務(wù)業(yè)的企業(yè)樣本，回歸結(jié)果如表4列（2）所示，可以發(fā)現(xiàn)，TECHCONV系數(shù)在1%地水平上顯著為負(fù)，基準(zhǔn)結(jié)果穩(wěn)健。

4剔除直轄市樣本

由于直轄市的特殊地位，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平可能會(huì)導(dǎo)致當(dāng)?shù)貙?shí)體企業(yè)在融合數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)時(shí)擁有更大的優(yōu)勢(shì)。因此，本文剔除了北京、天津、上海和重慶等四個(gè)直轄市的企業(yè)樣本進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4列（3）所示。TECHCONV的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，基準(zhǔn)回歸結(jié)果成立。

（三）內(nèi)生性控制

1工具變量法

首先，本文借鑒尹志鋒等（2023）［34］的研究，利用年份-規(guī)模其他企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)融合的平均水平構(gòu)建工具變量緩解本文的內(nèi)生性問(wèn)題。具體而言，本研究首先將同年份的企業(yè)按照企業(yè)規(guī)模分為十組，隨后計(jì)算同分組內(nèi)其他企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合次數(shù)的平均值的對(duì)數(shù)作為工具變量。同分組其他企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的平均值與本企業(yè)的數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合具有一定的相關(guān)性，因?yàn)橥M企業(yè)具有相似的特點(diǎn)；同時(shí)，同組其他企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合平均水平又與自身的勞動(dòng)投資效率無(wú)明顯關(guān)聯(lián)，因此，能較好地滿足工具變量的排他性。本研究通過(guò)采用兩階段最小二乘法（2SLS）分析處理內(nèi)生性問(wèn)題，表5列（1）和列（2）為2SLS工具變量回歸結(jié)果。在第一階段回歸中，工具變量AVGCONV對(duì)TECHCONV的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，且F統(tǒng)計(jì)量達(dá)到4317，驗(yàn)證了工具變量滿足相關(guān)性假設(shè)。在第二階段回歸中，TECHCONV的回歸系數(shù)與基準(zhǔn)回歸一樣，依然在1%的水平上顯著為負(fù)，表明在緩解內(nèi)生性的影響后，本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

2DID與PSM-DID

為了進(jìn)一步控制內(nèi)生性，本研究將企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合視作準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，參考吳非等（2021）［35］的研究構(gòu)建多時(shí)點(diǎn)DID模型，檢驗(yàn)本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果是否仍然成立。本文將樣本期內(nèi)進(jìn)行過(guò)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為的企業(yè)作為處理組，其他企業(yè)作為控制組，建立多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型：

INEFFLAi，t=β0+β1Treati×Posti，t+γXi，t+μi+υj+ηt+εi，t"（3）

其中，Treat與Post分別表示企業(yè)是否為處理組與是否首次進(jìn)行數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為。Treat若企業(yè)樣本為處理組，則取值為1，否則為0；Post若企業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷過(guò)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合，則取值為1，否則為0；其余變量與基準(zhǔn)回歸一致。

進(jìn)一步，為了保證處理組與控制組在數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)融合行為前后的企業(yè)特征保持一致，本文運(yùn)用傾向得分匹配（PSM）法，識(shí)別具有相同或者相近特征的企業(yè)進(jìn)行DID回歸，緩解內(nèi)生性的影響。具體來(lái)說(shuō)，本文以企業(yè)速動(dòng)比率、企業(yè)規(guī)模、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率與資產(chǎn)負(fù)債率等作為匹配企業(yè)的識(shí)別變量進(jìn)行一對(duì)一近鄰匹配，將匹配好的企業(yè)結(jié)合模型（3）進(jìn)行DID估計(jì)，回歸結(jié)果如表5列（4）?？梢钥闯?，對(duì)樣本經(jīng)過(guò)傾向得分匹配后，DID交乘項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，與基準(zhǔn)回歸系數(shù)符號(hào)一致，且在5%的水平上顯著，表明企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能提高企業(yè)的勞動(dòng)投資效率，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文的基準(zhǔn)結(jié)論。

五、機(jī)制檢驗(yàn)

（一）融資約束

本文認(rèn)企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高企業(yè)勞動(dòng)投資效率的途徑之一是緩解企業(yè)融資約束。資金的限制會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的實(shí)際勞動(dòng)力規(guī)模偏離企業(yè)的最優(yōu)勞動(dòng)力規(guī)模，導(dǎo)致企業(yè)的勞動(dòng)投資效率下降。而數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能提高企業(yè)的生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，進(jìn)而擴(kuò)大企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，向債券市場(chǎng)與股票市場(chǎng)發(fā)送良好的經(jīng)營(yíng)信息，緩解企業(yè)的融資約束，最終提高企業(yè)的勞動(dòng)投資效率。因此，本文構(gòu)建企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合與企業(yè)融資約束的交乘項(xiàng)加入主回歸中，重點(diǎn)關(guān)注交乘項(xiàng)的系數(shù)。

參考Kaplan和Zingales（1997）［36］的研究，采用KZ指數(shù)度量企業(yè)融資約束，KZ越大，融資約束越嚴(yán)重。同時(shí)，本文參考肖土盛等（2023）［37］的研究測(cè)度企業(yè)的債務(wù)資本成本與股權(quán)資本成本，并分別將其與企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合相乘作交乘項(xiàng)進(jìn)行回歸，深入探究企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合通過(guò)不同融資渠道對(duì)勞動(dòng)投資效率的影響，回歸結(jié)果如表6所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合與企業(yè)整體的融資約束和債務(wù)資本成本的交乘項(xiàng)回歸系數(shù)均為負(fù)，且分別在10%與1%的水平上顯著，而股權(quán)資本成本與企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的交乘項(xiàng)并不顯著，這說(shuō)明企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合主要通過(guò)降低企業(yè)債務(wù)資本成本而緩解企業(yè)的融資約束來(lái)提高企業(yè)勞動(dòng)投資效率，驗(yàn)證了假設(shè)H2。

（二）信息不對(duì)稱(chēng)

本文認(rèn)為企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高企業(yè)勞動(dòng)投資效率的另一條途徑是緩解企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)。企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)會(huì)導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策與企業(yè)實(shí)際需求情況的偏離，降低企業(yè)的勞動(dòng)投資效率。而數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能通過(guò)技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)，促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而緩解企業(yè)的信息不對(duì)稱(chēng)，提高勞動(dòng)投資效率。因此，本文構(gòu)建企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合與企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)程度的交乘項(xiàng)加入機(jī)制回歸中，重點(diǎn)關(guān)注交乘項(xiàng)的系數(shù)。

盈余質(zhì)量能夠體現(xiàn)企業(yè)的信息獲取能力與管理水平，進(jìn)而能代表企業(yè)的信息透明度［38］。因此，本文參考潘越等（2011）［39］的方法，利用企業(yè)可操縱應(yīng)計(jì)利潤(rùn)絕對(duì)值（ABSDA）和近三年企業(yè)可操縱應(yīng)急利潤(rùn)絕對(duì)值之和（OPAQUE）來(lái)衡量企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)程度，ABSDA與OPAQUE越大，企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)程度越高，具體回歸結(jié)果如表7所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，TECHCONV*ABSDA與TECHCONV*OPAQUE的回歸系數(shù)均為負(fù)，且分別在10%與1%的水平上顯著，驗(yàn)證了假設(shè)H3。

六、進(jìn)一步研究

（一）異質(zhì)性分析

1企業(yè)內(nèi)部特征異質(zhì)性

（1）考慮企業(yè)生命周期的影響。不同生命周期階段的企業(yè)具有不同的組織結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)特征，它們的戰(zhàn)略目標(biāo)也不盡相同［40］。因此，數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)不同階段的企業(yè)可能存在不同的影響。處于成長(zhǎng)期的企業(yè)為了在市場(chǎng)中站穩(wěn)腳跟，往往在各方面都需要資金支持，因此擴(kuò)大融資來(lái)源與控制經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)成本就顯得尤為重要；處于成熟期的企業(yè)，擁有成熟且較完善的經(jīng)營(yíng)模式與管理模式，競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)，很難被替代；處于衰退期的企業(yè)，產(chǎn)品的市場(chǎng)吸引力較弱，經(jīng)營(yíng)績(jī)效降低，難以維持大體量的經(jīng)營(yíng)規(guī)模，面臨退出市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)［41］。

本文參考Dickinson（2011）［42］的研究，利用企業(yè)經(jīng)營(yíng)、籌資與投資活動(dòng)現(xiàn)金流大小，將企業(yè)分為成長(zhǎng)期、成熟期與衰退期，對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行異質(zhì)性分析，回歸結(jié)果如表8所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，處于成長(zhǎng)期與成熟期的企業(yè)樣本的被解釋變量系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，而衰退期企業(yè)的回歸系數(shù)并不顯著，這說(shuō)明企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)融合能顯著提高成長(zhǎng)期與成熟期企業(yè)的勞動(dòng)投資效率，對(duì)衰退期企業(yè)無(wú)明顯影響。可能的原因是，成長(zhǎng)期與成熟期企業(yè)為了維持與提高自身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，依托數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合，提高自身的勞動(dòng)投資效率，減輕勞動(dòng)投資成本；而對(duì)于衰退期企業(yè)來(lái)說(shuō)，企業(yè)自身組織經(jīng)營(yíng)存在較大變革，而數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合效應(yīng)需要在組織結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，無(wú)重大經(jīng)營(yíng)變動(dòng)的企業(yè)才能發(fā)揮效果，因此對(duì)衰退期企業(yè)的影響不明顯。

（2）考慮管理效率的影響。企業(yè)內(nèi)部溝通與管理效率會(huì)影響企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為實(shí)施的效率與效果，導(dǎo)致其對(duì)企業(yè)勞動(dòng)投資效率的影響存在差異。因此，本文利用管理費(fèi)用率衡量企業(yè)的管理效率，高管理費(fèi)用率的企業(yè)管理效率較低，而低管理費(fèi)用率的企業(yè)管理效率較高。據(jù)此，本文按年份將樣本企業(yè)分為管理費(fèi)用高與管理費(fèi)用低兩組進(jìn)行異質(zhì)性回歸，回歸結(jié)果如表9列（1）和列（2）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)管理效率較高企業(yè)的勞動(dòng)投資非效率的回歸系數(shù)在1%的水平上為負(fù)，對(duì)管理效率較低的企業(yè)無(wú)明顯影響，且費(fèi)舍爾組間差異檢驗(yàn)在1%的水平上顯著，即兩組間存在明顯差異，表明高管理效率企業(yè)能更充分發(fā)揮數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融的作用，提高企業(yè)的勞動(dòng)投資效率。

（3）考慮技術(shù)創(chuàng)新偏向性的影響。企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度可能使企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為存在數(shù)字基礎(chǔ)差異與效果差異，因此對(duì)企業(yè)提升勞動(dòng)投資效率存在異質(zhì)性影響。因此本文參考黃先海和高亞興（2023）［4］的研究，利用企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)中數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)專(zhuān)利的占比來(lái)衡量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新偏向性，并按年份將企業(yè)分為數(shù)字技術(shù)偏向性企業(yè)與實(shí)體技術(shù)偏向性企業(yè)進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表9列（3）和列（4）所示。可以發(fā)現(xiàn)，實(shí)體技術(shù)偏向性企業(yè)的回歸系數(shù)在1%的水平上為負(fù)，而數(shù)字技術(shù)偏向企業(yè)的系數(shù)為負(fù)卻不顯著，且費(fèi)舍爾組間差異系數(shù)在1%的水平上顯著?？赡茉蚴菙?shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合能為實(shí)體技術(shù)占比較大的企業(yè)提供數(shù)字化契機(jī)，擁有更大的數(shù)字經(jīng)濟(jì)邊際效應(yīng)，因此對(duì)企業(yè)的勞動(dòng)投資效率有更明顯的促進(jìn)作用。

2企業(yè)外部環(huán)境異質(zhì)性

（1）行業(yè)集中度異質(zhì)性。不同的行業(yè)與市場(chǎng)環(huán)境會(huì)導(dǎo)致企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合行為對(duì)企業(yè)作用會(huì)有所不同。行業(yè)集中度反映了企業(yè)所處的行業(yè)與市場(chǎng)環(huán)境情況，行業(yè)集中度高表明市場(chǎng)整體的壟斷性質(zhì)更強(qiáng)，而行業(yè)集中度低則表明市場(chǎng)整體的競(jìng)爭(zhēng)性質(zhì)更強(qiáng)［43］。據(jù)此，本文按年份利用行業(yè)集中度數(shù)據(jù)將企業(yè)樣本分為行業(yè)集中度較低與較高兩組分別進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表10列（1）和列（2）所示?？梢钥闯觯忉屪兞康南禂?shù)在行業(yè)集中度較低與較高兩組中分別在5%與1%的水平上顯著為負(fù)，但行業(yè)集中度較高的企業(yè)樣本回歸系數(shù)更低，且費(fèi)舍爾組間系數(shù)也在5%的水平上顯著。這表明數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)壟斷性企業(yè)與競(jìng)爭(zhēng)性企業(yè)的勞動(dòng)投資效率都有顯著影響，但其對(duì)壟斷性行業(yè)的影響作用更大?？赡茉蚴?，壟斷性行業(yè)的資源配置效率相比競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)更低，因壟斷性行業(yè)中的企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)融合邊際效應(yīng)相比與競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)中的企業(yè)更高，對(duì)勞動(dòng)投資效率的作用也越大。

（2）數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施異質(zhì)性。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能提高企業(yè)數(shù)字技術(shù)研發(fā)速度與數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的擴(kuò)散效率。本文參考丁亞楠和王建新（2023）的研究［44］，利用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)數(shù)與各地年末戶(hù)籍?dāng)?shù)之比來(lái)衡量地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平，并將同一年份企業(yè)分為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平較低與較高兩組進(jìn)行異質(zhì)性分析，回歸結(jié)果如表10列（3）和列（4）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)兩組企業(yè)樣本的回歸都在1%的水平上顯著為負(fù)，但費(fèi)舍爾組間差異系數(shù)卻并不顯著，說(shuō)明在不同數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平的地區(qū)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合均能顯著提高企業(yè)的勞動(dòng)投資效率。

（二）區(qū)分勞動(dòng)投資過(guò)度與勞動(dòng)投資不足

本文進(jìn)一步對(duì)勞動(dòng)投資非效率進(jìn)行拆分研究，依據(jù)Ben-Nasr和Alshwer（2016）［12］的研究將勞動(dòng)投資非效率分為勞動(dòng)投資不足與勞動(dòng)投資過(guò)度，并分別探究企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)兩組的影響，回歸結(jié)果如表11所示。可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)勞動(dòng)投資過(guò)度的企業(yè)樣本系數(shù)在1%的水平上為負(fù)，而對(duì)勞動(dòng)投資不足的樣本無(wú)明顯影響。這說(shuō)明企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合主要通過(guò)緩解企業(yè)的勞動(dòng)投資過(guò)度提高勞動(dòng)投資效率。

其次，本文依據(jù)Khedmati等（2020）［18］的研究進(jìn)一步細(xì)分企業(yè)勞動(dòng)投資不足與勞動(dòng)投資過(guò)度。具體的，對(duì)于勞動(dòng)投資不足的企業(yè)來(lái)說(shuō)，若預(yù)期勞動(dòng)投資小于0則代表企業(yè)解雇過(guò)度，若預(yù)期勞動(dòng)投資大于0則代表企業(yè)雇傭不足；對(duì)于勞動(dòng)投資過(guò)度的企業(yè)來(lái)說(shuō)，若預(yù)期勞動(dòng)投資小于0則代表企業(yè)解雇不足，若預(yù)期勞動(dòng)投資大于0則代表企業(yè)雇傭過(guò)度，具體的回歸結(jié)果如表12所示。可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合系數(shù)對(duì)解雇不足的組在5%的水平上顯著為負(fù)，而對(duì)解雇過(guò)度、雇傭不足與雇傭過(guò)度的企業(yè)樣本無(wú)明顯影響。這說(shuō)明，企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)企業(yè)勞動(dòng)投資過(guò)度的影響主要體現(xiàn)在緩解解雇不足的現(xiàn)象。

七、結(jié)論與啟示

促進(jìn)數(shù)實(shí)經(jīng)濟(jì)的深度融合是中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段的關(guān)鍵，不僅有助于優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，還可升級(jí)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能。數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合，作為數(shù)實(shí)經(jīng)濟(jì)深度融合的微觀基礎(chǔ)，是推動(dòng)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新及高質(zhì)量發(fā)展的重要因素之一。本文基于2011—2021年間中國(guó)企業(yè)的發(fā)明專(zhuān)利數(shù)據(jù)及A股上市公司數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個(gè)以實(shí)體產(chǎn)業(yè)技術(shù)引用數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)的數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合數(shù)據(jù)模型，以此從微觀層面探討數(shù)實(shí)融合對(duì)企業(yè)勞動(dòng)投資效率的影響及其作用機(jī)制。研究得出的主要結(jié)論如下：數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高了企業(yè)勞動(dòng)投資效率，且通過(guò)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性檢驗(yàn)后也無(wú)明顯改變；機(jī)制研究表明，數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合主要通過(guò)降低企業(yè)融資約束與緩解企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)程度提高企業(yè)勞動(dòng)投資效率；進(jìn)一步分析中的異質(zhì)性分析表明，數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)成長(zhǎng)期與成熟期企業(yè)、管理效率較高的企業(yè)、實(shí)體技術(shù)偏向性企業(yè)等內(nèi)部特征企業(yè)的勞動(dòng)投資效率具有更明顯的促進(jìn)作用，而對(duì)行業(yè)集中度更高的外部環(huán)境的企業(yè)具有更明顯的促進(jìn)作用，但對(duì)不同數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施外部環(huán)境的企業(yè)均有明顯的促進(jìn)作用；此外，數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高勞動(dòng)投資效率主要表現(xiàn)為減少勞動(dòng)投資過(guò)度，且數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合主要對(duì)企業(yè)解雇不足具有顯著的抑制作用。

本文的結(jié)論具有以下政策啟示：（1）加大數(shù)字技術(shù)研發(fā)投入力度，加強(qiáng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)技術(shù)的深度融合。數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合對(duì)企業(yè)勞動(dòng)投資效率提高有顯著的正向影響，因此為了促進(jìn)企業(yè)發(fā)展，需要加大數(shù)字技術(shù)投入研發(fā)力度，注重實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)在研發(fā)創(chuàng)新的過(guò)程中對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用與融合，提高自身的研發(fā)、生產(chǎn)與管理效率，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。（2）完善金融市場(chǎng)與外部監(jiān)督制度，為數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提供合理的保障。緩解融資約束和提高信息透明度是數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提高企業(yè)勞動(dòng)投資效率的重要途徑。因此，政府需要不斷完善金融市場(chǎng)配置，拓寬企業(yè)的融資渠道，減輕企業(yè)的籌資負(fù)擔(dān)，為數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提供資金保障；同時(shí)還要加強(qiáng)企業(yè)外部監(jiān)管，緩解企業(yè)信息不對(duì)程度，使得數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合擁有合理的制度與執(zhí)行保障。（3）改善企業(yè)的外部數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)環(huán)境，為企業(yè)數(shù)實(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合提供合理的技術(shù)環(huán)境保障。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新受到數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的影響，因此，政府需要加大地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，優(yōu)化數(shù)字技術(shù)的孕育環(huán)境，為企業(yè)兩業(yè)技術(shù)融合提供技術(shù)環(huán)境保障。

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Does"the"Integration"of"Digital"and"Real"Industries"Enhance"Corporate"Labor

Investment"Efficiency？

ZHANG"Shushan，"SHANG"Zhaoyang，"YANG"Haoxiang

（School"of"Economics"and"Management，"Northeastnbsp;Normal"University，"Changchun"130117，"China）

Abstract："As"the"integration"of"the"digital"and"real"economies"progresses，"the"study"of"its"economic"effects"in"businesses"becomes"increasingly"vital."This"research，"based"on"data"from"A-share"listed"companies"from"2011"to"2021"and"focused"on"the"technological"integration"of"digital"and"real"industries，"examines"the"impact"of"this"integration"on"corporate"labor"investment"efficiency"and"its"mechanisms."The"findings"reveal"a"significant"positive"influence"of"this"integration"on"improving"labor"investment"efficiency，"primarily"achieved"through"easing"financing"constraints"and"enhancing"corporate"transparency."Furthermore，"heterogeneity"analysis"shows"that"this"effect"is"more"pronounced"in"companies"in"growth"and"maturity"stages，"those"with"high"managerial"efficiency，"those"inclined"towards"real"technologies，"and"those"in"highly"concentrated"industries.

Key"words：digital"economy;"technological"integration;"labor"investment"efficiency;"financing"constraints;"information"asymmetry

（責(zé)任編輯：周正）