[关键词]人工智能 城市数智化转型 劳动收入份额 双重差分 人工智能创新发展试验区 共同富裕 区域异质性 人力资本水平
引言
在全球性政治经济格局发生巨变和科技革命等背景下，人工智能作为赋能经济社会发展的重要引擎，对增强国家经济实力和提升国际竞争力极为关键。2019年我国首个国家新一代人工智能创新发展试验区在北京成立，随后几年在18个地级市设立了人工智能创新试验区。2024年政府工作报告中提出开展“人工智能+”行动，这进一步反映了我国对于人工智能发展的重视。而作为微观主体的企业，落实人工智能赋能生产经营活动是亟需关注的问题。
党的二十大指出“中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化”。相对于发达国家的70%劳动报酬占比而言，我国劳动收入份额仍处于较低水平，因此对提高劳动收入份额的探讨尤为重要。初次分配中资本方报酬较高是收入差距较大的原因，因而提高企业劳动收入份额是实现共同富裕的关键。数字经济是完善收入分配的重要依托．理论上城市数智化发展能够为企业提供技术、资金等支持，因此城市数智化转型的收入分配效应有待探究。
现有关于人工智能试验区的研究表明，试验区的设立能够提高企业创新水平，减少企业资产金融化，而尚未对劳动收入份额这一民生问题进行探讨。与本文相关的另一类文献为，数字经济相关政策和智能化等对就业影响的研究。数智化水平能够缩小居民收入差距，国家级大数据综合试验区、机器换人政策能够显着提升企业劳动收入份额，而“宽带中国”试点政策在提高劳动收入份额的同时，也容易因供需不匹配造成劳动力错配。同时，企业中智能机器人的应用会偏向于增加高技能劳动力需求，提高劳动生产率，但最终会更多地增加资本投入，降低劳动收入份额。而在人工智能大行其道的当下，探究城市数智化转型的收入分配效应势在必行，并且能够解决企业机器人应用对收入份额影响研究中潜在内生性问题。
基于此，本文将人工智能创新试验区的设立视为准自然实验，探究试点城市内企业相较于非试点城市企业的收入分配是否得到优化，进而为推动落实人工智能发展、提高劳动收入份额提供政策启示。本文丰富了城市数智化转型的经济后果研究。目前探究人工智能创新试验区设立的研究集中于企业创新活动和财务行为方面，而鲜有探究其对劳动收入份额的影响：拓展了政策实施对就业的影响研究。已有研究关注“宽带中国”等政策对就业的影响，而人工智能作为新型赋能要素，人工智能创新试验区的劳动收入份额效应有待探讨，同时与宏观数智经济研究相呼应：从企业内部特征和外部环境异质性出发，深入探究人工智能试验区设立对不同类型企业的影响。
1制度背景和理论分析
1.1制度背景
2016年以来进入城市数智化建设3.0时代，而随着2017年《新一代人工智能发展规划》的提出，标志着人工智能发展作为一项重要的国家战略被逐渐重视。2019年《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》的发布表明我国开始依托地方开展人工智能政策试验，以推动人工智能的落地建设。
在新一代人工智能的创新发展中，为创造出一批具有代表性的经验，从而使我国的人工智能事业得到更好地发展，2019年2月我国首个试验区在北京设立，明确建立人工智能创新体系、加快人工智能融合应用等主要任务。随后在上海、天津等地建立试验区，到2024年2月已有18个地区设立人工智能创新发展试验区，以构建人工智能创新发展的良好生态。
1.2理论分析
1.2.1基于现金充裕性提高的机制分析
试验区的设立能够帮助当地企业与外界主体利用智能化信息平台打破信息壁垒，便于获取政府补助、银行贷款、商业信用等资金支持，缓解企业所面临的融资约束：此外智能平台的搭建能够降低企业技术引进成本和运营成本，增加现金流，进而降低员工报酬支付压力，提高劳动收入占比。具体来说：（1）试验区的设立会为企业提供政策支持以及财政资金补助，并且还会通过引入外部资金为试验区企业提供融资支持；（2）人工智能技术能够缓解企业与外界之间的信息不对称，缓解融资约束，其中政府补贴行为可视为对试验区企业的隐性担保，进而向银行等外部资金供给者传递积极信号，增加资金供给；另外，试验区人工智能技术的应用能够规避事后违约风险，并为企业提供多样化数字金融产品：此外，人工智能也使得试验区企业能够及时获取上下游违约和供需信息，便于通过商业信用缓解资金紧张;（3）试验区所搭建的信息、技术等数智化平台能够为企业降低设备搭建成本，减少内部信息不对称带来的管理费用，进而增加企业现金流。
而融资约束的缓解以及成本费用的降低所带来的现金流增加，会提高劳动报酬占比。这是由于员工薪酬的支付主要依靠债务融资，当企业面临融资约束时会挤压员工工资，进而降低劳动收入份额。并且员工工资支出具有准固定成本的特征，当企业现金流不足时企业可能会通过留存更多利润实现内部融资，减少劳动报酬支付进而降低劳动收入份额。
1.2.2基于人力资本升级的机制分析
试验区的设立能够通过人才聚集和赋能企业发展，提高企业对高质量人才的吸引力和需求，进而提高员工的议价能力，增加劳动报酬占比。具体来说：（1）新一代人工智能创新发展试验区的设立能够优化员工结构，为企业落实人工智能赋能输送优质劳动力，互联网的学习方式能够促进知识传播和共享，降低劳动者的学习成本，提高员工的技能水平；另外，城市数字化建设过程能够通过提供多样的发展机会和岗位需求匹配，进一步实现人才质量提升；（2）智能化基础设施建设会为企业吸引知识一技术型劳动力加入，而试验区设立可以降低企业技术平台搭建成本、促进信息获取从而推动企业创新，引人大量高技能人才。因此城市智能化转型能从劳动供给和需求两个角度提高企业人力资本水平。
高技能劳动力占比增加能够提升员工的议价能力，从而提高员工整体薪酬。此外，有关线上劳动市场的研究表明，人工智能市场力量较大，表现为对人工智能相关劳动力的高需求、低供给以及高工资水平，并且从事人工智能项目工人的工资相较于其他工人高出3%左右。因此，从事“人工智能+”相关岗位的高技能劳动力占比增加能够提高企业劳动收入份额。具体如图1所示。
基于以上分析，本文提出以下研究假设：
H1：国家新一代人工智能创新发展试验区的设立能够提高企业的劳动收入份额。
H2：国家新一代人工智能创新发展试验区能够通过增加现金充裕性、提高企业人力资本水平，进而提高企业劳动收入份额。
2研究设计
2.1样本选择和数据来源
借鉴刘华珂等的研究，本文将国家新一代人工智能创新发展试验区的设立视为准自然实验，选取2015～2022年A股上市公司数据研究人工智能试验区的劳动收入分配效应。财务数据来源于国泰安数据库，地区层面数据来自各地区统计年鉴。并对原始数据进行以下处理：剔除2015年之后上市的企业；剔除金融行业；剔除年报审计意见为非标准审计意见、ST、*ST、资产负债率大于1企业；剔除数据缺失样本；对连续型变量进行上下1%的缩尾处理。
2.2变量定义
（1）被解释变量
企业劳动力收入份额（LS），衡量员工劳动报酬与资本收入的占比，参照肖土盛等的研究，使用企业当期为职工支付的现金占营业总收入比重衡量企业劳动收入份额。
（2）解释变量
“国家新一代人工智能创新发展试验区”试点政策的虚拟变量（DID）。反映企业所在地是否处于获批设立试验区的地级市，若企业所在地设立试验区，则当年之后的时间取值为1，否则为0。
（3）控制变量
参照现有关于企业劳动力收入份额的研究选取以下变量作为控制变量：企业层面数据，包括企业年龄（姆）、企业规模（Size）、企业成长能力（TobinQ）、资产收益率（ROA）、管理层持股（Mshare）、股权集中度（TOP5）、固定资产占比（FIXED）、独立董事占比（Indep）、公司成长性（Growth）；地区层面数据，包括地区创新水平（Inno）、地区经济发展水平（Pergdp）。具体变量含义如表1所示。
2.3模型设定
参考已有关于政策冲击对企业影响研究的做法，利用国家新一代人工智能创新发展试验区政策作为准自然实验，用多期DID模型对试验区设立的收入分配效应及其作用机制进行实证检验，构建如下回归模型：
3实证结果分析
3.1描述性统计
表2为主要变量的描述性统计结果。从表中可以看出，样本中劳动收入最大值为0.5092，最小值为0.0126，表明企业间的劳动报酬占比相差较大，并且平均值和中位数均在15%水平以下，可见企业的劳动收入份额相对较低，员工薪酬占比有待提高，与现有研究数据相符。政策实施DID的均值为0.1451．表明样本期间内有14.51%的企业位于试验区内。其余指标描述性统计结果与现有研究差距不大。
3.2基准回归
国家新一代人工智能创新发展试验区政策冲击对劳动力劳动收入份额影响的基准回归结果如表3所示。其中，列（1）在加入控制变量的同时控制年份固定效应，列（2）在此基础上加入行业固定效应，列（3）进一步加入企业固定效应，以更准确地估计试验区设立的收入分配效应。可见，国家新一代人工智能创新发展试验区的设立能够提升企业劳动收入份额，从而验证假设H1，这可能是由于人工智能试验区的设立能够为降低企业的技术引进成本和融资约束、输送优质的人力资源，并在后文对可能的作用机制进行验证。
这一结论支持现有关于数字基础设施建设对劳动收入份额相关研究的结论，而与大数据试验区设立对企业劳动收入份额降低的影响不同，人工智能试验区的设立能够提高当地企业的劳动收入份额，这可能是由于人工智能作为新型赋能要素，对推动试验区企业落实智能化以及带来的经济效益更好。同时呼应微观人工智能的收入分配效应研究，Huang的研究表明技术趋同能够减少劳动力流动从而平衡劳动力市场，为劳动力提供更多的就业机会，进而稳定劳动收入份额。而试验区的设立能够推动内部企业人工智能技术协同发展，避免劳动力供求不对等，稳定劳动收入份额并促进社会可持续发展。
3.3稳健性检验
（1）平行趋势检验
为了确保使用双重差分模型所得到实证结果的稳健性，采用平行趋势检验法，检验试验区内企业和非试点企业的劳动收入份额在试验区设立前后是否符合平行变动趋势：
结果如图2显示，在人工智能试验区政策实施之前，回归系数均不显着，在试验区设立后显着为正。表明试验区内企业在政策实施前与非实验区内企业的劳动收入份额满足平行趋势，而在政策实施后呈现不同的变动趋势，即人工智能试验区作为一个外生冲击，能够影响企业的劳动收入份额变化，验证了本文实证结果的有效性。
（2）安慰剂检验
为了排除非政策因素对研究结果的影响，参照已有研究选取构造伪试验组进行安慰剂检验。首先随机生成18个伪试验区，构造虚拟DID，接着重复抽样500后将其替代原解释变量进行回归，结果如图3所示。可见构建的伪DID对劳动收入份额的回归系数位于0点附近呈正态分布，且不显着，而原始基准回归系数0.0061位于虚拟概率分布之外，表明随机选取的人工智能试验区的收入分配效应不显着，证实了回归结果的稳健性。
（3）PSM-DID
由于试验区的设立可能受到地区经济发展水平等因素的影响，为缓解样本选择偏误可能带来的回归误差，本文选择倾向得分匹配双重差分方法（PSM-DID）重新回归。①基于前文企业年龄等控制变量作为企业特征变量进行打分；②按照1：1有放回的近邻匹配选取控制组样本：③对匹配后的样本重新进行回归。实证结果如表4列（1）所示，表明考虑样本选择性偏差问题后，假设H1依然成立。
（4）替换被解释变量
参照王雄元和黄玉菁[29]的研究，使用/S2、/S3替换原有劳动收入份额衡量方式重新进行回归，其中LS2=（企业当期为职工支付的现金+企业期末应付职工薪酬一企业期初应付职工薪酬）／营业总收入；LS3=LSI/（1-LSI），并取自然对数。如表4列（2）、（3）所示，回归结果依然支持原结论。
（5）使用省域层面的聚类稳健标准误
考虑到对某一城市实行试验区试点政策可能受到同一省域内其他城市的影响，而带来样本自相关问题，因此采用省域层面聚类标准误进行稳健性检验，如表4列（4）所示，与原始结果保持一致。
（6）加入更多控制变量
参照何小钢等、赵春明等的研究，加入更多可能影响企业劳动收入份额的控制变量，其中加入企业层面控制变量资产负债率（Lev）、现金流动比（Cashflow）；地区层面控制变量地区工资水平（Inwage_region）、产业结构（Str）。如表4列（5）所示，回归结果依然显着为正。
（7）剔除省会城市
为避免省会城市由于经济发展水平高、人才聚集等因素对回归结果可能造成的偏误，剔除省会城市样本重新进行回归，如表4列（6）所示，回归结果依然稳健。
（8）排除其他政策干扰
在2015～2022年样本观察期间内，存在可能干扰回归结果的其他政策，为此控制对收入分配可能产生影响的国家级大数据综合试验区政策BD，并重新进行回归。如表4列（7）所示，BD的回归系数不显着，而试验区设立的系数依然显着为正，验证了原结论的稳健性。
3.4异质性分析
为进一步分析人工智能试验区的收入分配效应，按照内部特征和外部环境对不同类型企业进行分组回归，以检验试验区设立对不同企业劳动收入份额的影响。
（1）内部特征
企业属性。将企业属性按照国企和非国企划分进行分组回归，如表5列（1）、（2）所示，人工智能试验区设立的劳动收入份额提升效应在国有企业的影响更显着，并且组间系数存在显着差异。这可能是由于国有企业扮演承担社会责任的角色，政策执行效率更高，因此在人工智能赋能企业发展中能够更多地将收入分配给劳动者。
要素密集度。不同要素密集度的企业的劳动力结构和生产设备不同，其劳动收入份额也存在较大差异，参照刘贯春等的研究，以企业人均固定资产比值衡量企业层面要素密集度，将人均固定资产比值大于行业中位数的视为资本密集型企业。如表5列（3）、（4）所示，试验区的设立对资本密集型企业的影响更大。这可能是由于资本密集型企业中高技能劳动力本身占比较高，并且智能化设备相对完善，因此试验区的设立更能推动资本密集型企业产生人工智能赋能技术转化和较高经济效益，提高企业劳动力收入份额。
劳动者议价能力。较高的劳动者议价能力能够为员工争取更多的利益，并减少辞退率，保护劳动者权益。因此本文参照何小钢等、蔡伟贤等的研究，选取企业人均工会经费和职工教育经费作为劳动者议价能力指标，大于行业中位数的视为高议价能力。如表5列（5）、（6）所示，人工智能试验区设立的劳动收入份额提高效应在员工高议价能力企业中更显着，与现有研究结论一致，表明工会经费投入能够保障企业员工的利益，达到较高的优化收入分配效应。
（2）企业外部环境
企业所在区域。按照企业所处的地理位置，划分为东中、西部地区。如表6列（1）～（3）所示，试验区政策在东中部地区的优化收入分配效应更显着，对此可能的解释为，东中部地区本身具有经济发展和人才优势，因此更能凸显出试验区政策的作用效果，而西部地区的基础设施较为落后，政策效应难以发挥。
地区市场化水平。市场化程度较高的地区能够形成有利于劳动力的外部环境，具有更强的包容性，具有人才吸引效应。根据市场化程度大小，大于样本中位数的视为高市场化程度企业。如表6列（4）、（5）所示，低市场化程度地区企业的收入份额提升效应更大，这可能是由于高市场化地区企业本身的劳动报酬占比相对较高：市场化程度低的地区往往存在较高的融资约束，而试验区政策可以缓解企业面临的融资困境。
3.5机制分析
本文研究目的主要是为了揭示国家新一代人工智能创新发展试验区设立对企业劳动收入份额的影响及作用途径，根据前文理论分析认为可能存在融资约束缓解与人力资本升级两种途径，因此为了验证影响渠道进行如下实证分析。
（1）现金充裕性提高机制
为验证人工智能试验区的设立是否能够增加企业现金流，缓解当地企业融资约束，以现金流量比CF衡量企业现金流水平，比值越大表明企业中的现金流越高、融资约束越小。如表7列（1）所示，试验区的设立能够显着提升企业的现金流量比，从而减少因现金流不足难以支付员工劳动报酬的现象，支持现有人工智能试验区缓解融资约束的结论。对此可能的解释为：试验区的设立会增加资金流入企业，①政府部门会对试验区企业提供资金和政策支持，同时吸引外部资金加入；②人工智能技术能够缓解银企间、企业间的信息不对称，帮助企业获得外部资金。另外，试验区的设立可以降低企业技术引进成本和营运成本，充裕的现金流为支付劳动力报酬提供保障，进而提升劳动收入份额。
（2）人力资本升级机制
高素质人才具有较强的工资议价能力，因此为检验人工智能试验区设立能否通过提供企业人力资本来增加劳动收入份额，用研究生以上员工占比、技术员工占比来衡量企业高技能人才和技术人才水平，并进行机制检验。如表7列（2）、（3）所示，试验区的设立能够显着提高企业人力资本水平，进而增加企业员工劳动报酬占比，这一结论支持现有关于数字基础设施建设的收入分配效应研究。这可能是由于人工智能试验区的设立能够形成一个高质量人才聚集地，进而为企业输送大量专业人才：另外，试验区内企业在落实人工智能赋能企业发展中，会对生产设备、管理系统等进行智能化升级，增加对高技能和技术人才的需求，提高员工的劳动报酬议价能力，提升劳动收入份额。
3.6企业内部收入差距影响机制分析
为检验是否促进企业内部劳动收入，使用内部薪酬差距gap衡量企业内共同富裕，用高管层平均薪酬与普通员工平均薪酬占比衡量。表8列（1）显示，试验区的设立能降低企业内部员工薪酬差距，这可能是由于前文中所论述的人力资本升级效应，使得普通员工的议价能力提高；同时在城市数智化发展下，能够降低劳动市场的信息不对称，使得劳动者灵活、高效地与工作岗位相匹配，减少劳动力错配，有利于提高工资报酬和岗位流动性从而促进收入分配的公平性，并通过对不同地区劳动错配程度distL进行分组来验证，如表8列（2）、（3）显示，人工智能试验区的设立能够降低劳动力错配程度较高地区企业的收入差距，提高劳动力与岗位配置效率，进而减小与高管层的收入差距。
4结论与政策建议
我国劳动力收入份额与发达国家相比仍处于较低的水平，提升劳动力收入份额对于实现共同富裕和经济社会长久发展具有重要意义。在人工智能赋能经济社会发展背景下，国家新一代人工智能创新发展试验区的设立对落实人工智能发展、优化企业生产经营具有重要作用。基于此，本文以人工智能创新发展试验区为自然实验，使用2015～2022年A股上市公司的数据，通过构建双重差分模型探究试验区设立的劳动收入分配效应。研究结果表明，国家新一代人工智能创新发展试验区的设立能够显着提高当地企业劳动收入份额。异质性分析发现，政策效应在国有、资本密集型、员工议价能力高的企业，以及东中部地区、低市场化水平地区的企业更明显。机制分析发现，人工智能试验区的收入分配效应能够通过增加企业现金流、提高企业人力资本水平实现。进一步分析表明，试验区的设立能够缩小高劳动错配程度地区企业的内部收入不平等。
本文验证了人工智能试验区设立对劳动力收入份额的提升作用，基于以上研究结论，对推动落实人工智能发展、完善收入分配提出以下政策建议：
（1）积极推动人工智能落实发展，构建落实人工智能发展良好环境。人工智能试验区的设立能够显着提高企业劳动力收入份额。因此，①政府要持续推动人工智能在非试点地区层面的建设和落实，加大基础设施建设投资，为企业提供智能化发展平台等资源；②继续优化人工智能赋能企业发展的良好环境，降低企业的技术引进成本；③加大对企业的资金支持和人才引进福利，为在企业层面实现劳动报酬比例提高提供保障，进而实现优化收入分配。
（2）因地制宜完善人工智能试验区建设，实现地区同步发展。由于试验区设立对不同类型企业的收入分配效应存在差异。因此，①要加强对西部地区人工智能落实发展的扶持力度，补足基础设施等差异，并吸引高质量人才加入，以发挥试验区政策的收入分配效应：②持续增强对低市场化水平地区的人工智能建设，减少因融资约束等因素带来的不利影响，推动劳动收入份额提升。
（3）增加企业人力资本投入，提高员工议价能力。由于劳动收入份额在议价能力高的企业中提升效应更显着。因此，政府应增强对高技能和技术人才的培养，并加大对在职员工的教育和技能培训力度，提高劳动力技能水平；另外，要进一步完善薪酬分配制度，增加企业工会经费的投入，提高员工在收入分配中的议价能力，以提高劳动报酬占比。
