杨烨军 石华安 余华银
（安徽财经大学统计与应用数学学院，蚌埠 233030）
引 言近年来，数字经济已经成为宏观经济发展的新引擎。党的二十大报告明确指出需“加快数字经济发展步伐”，以实现数字强国作为发展目标。企业作为宏观经济发展的主力军，同时也是实现数字经济高质量发展与产业结构优化升级的微观主体，因此企业数字化转型是顺应时代发展的必然趋势。随着新一轮数字技术的更新迭代，数字化转型帮助企业由传统劳动力生产模式向智能化体系转型的同时，会对要素配置和劳动供需产生一定的冲击［1］。直观上看，企业利用互联网平台、人工智能等数字技术实现生产经营一体化，提升员工生产效率以及优化管理层战略决策，在推动企业经营绩效稳定增长的同时降低人工成本输出。从资本与劳动两大要素角度看，企业进行数字化转型更多的是影响劳动需求方面，数字化所带来的技术进步将直接引导企业生产体系与经营过程中的智能化，机器人、算法等代替传统劳动力的趋势更加明显，整体上降低企业的人工成本。同时，企业数字化进程也会对员工技能提出新的要求，对高技能员工的需求进一步加大［2］。可见，数字化转型将重新定义企业传统的雇佣模式以及生产要素关系，对企业劳动力需求产生冲击，直接影响人工成本。那么，企业数字化转型如何影响人工成本？ 这个问题值得深入探讨。
作为新一轮技术革命的主角，数字技术的发展和应用无疑会深层次改变企业的劳动供需关系以及不同要素在生产经营中的分配地位［3］。人工成本作为企业在生产经营过程中所需向雇佣职工所支付的人工费用，与企业数字化进程息息相关。虽然国内外学者对此类问题展开了激烈研讨，但既有研究多集中在宏观层面的模型推导［4］或行业层面的经验证据［3］，亦或是仅从人工智能［5］、信息化［6］、自动化［7］、工业机器人［8］、工业智能化［9］等数字技术应用的某一个方面特征来探讨其对员工收入或企业劳动需求的影响，鲜有学者基于微观层面数据剖析企业数字化转型对人工成本的直接效应。基于此，本文构建“企业数字化转型－人工成本” 这一研究框架，利用上市企业微观大数据样本试图阐释企业数字化转型与人工成本之间的影响效应。
1 文献与理论梳理1.1 企业数字化转型内涵与测度目前，学术界针对企业数字化转型问题给予了高度关注，但有关数字化转型的内涵界定尚未形成共识，普遍视为以数字技术为核心，将企业传统生产经营体系与数据要素不断融合，以革新现有的商业模式和组织流程，实现更高的生产效率与经济绩效［10］。
关于如何系统性、综合性地刻画微观企业的数字化转型特征，无疑是当下学者关注的焦点问题，现有研究主要是从以下方面进行了一定研讨：（1） 从宏观视角展开分析，使用区域或行业数字经济指标数据衡量企业数字化水平，如数字基础设施水平［11］，但宏观数据难以精准匹配企业微观特征，其结果存在较大偏差； （2） 借用调查问卷的形式获取企业基本数字化水平，如信息技术人员、电脑使用等指标［12］。但这种识别方法难以覆盖全部上市企业，包含的数字信息十分有限，与实际的企业数字化转型存在较大差距； （3） 从企业资产信息考虑企业IT 投资、数字化相关无形资产占比［13］等。这类指标虽能较为直观的展示企业信息化程度，但易受企业炫耀性投资和资产累计等问题的影响； （4） 通过获取企业数字信息相关的核心指标作为衡量，如工业机器人数量［8］等，但这类指标的选取通常具有较强的主观性与片面性，且与数字化存在较大距离； （5） 借用大数据文本挖掘方法来捕捉企业年报中与数字化转型相关的词频信息，用以量化企业数字化转型程度［14］。然而单一的年报文本词频数据易忽视上市企业数字化资产信息。因此，如何准确刻画企业数字化转型程度，亦是本文需要解决的核心问题。
1.2 技术进步、数字化转型与企业人工成本技术进步理论认为，技术进步可以帮助企业实现技术优化、经济增长、提升劳动生产率、完善资源整合、改善产品结构和调整投入要素等。而作为数字化转型底层架构的数字信息技术在某种程度上是技术进步的一种重要表现形式。
（1） 数字化转型带来的数字技术实现了企业生产运营中的自动化、数字化与智能化，显着提升企业的劳动生产与管理决策效率，减少人力资源的使用。通过数字技术的支撑，企业可以将一些繁琐的重复性劳动交给机器来完成，减少人力资源的使用，达到降低企业人工成本的目的。相关研究表明，数字技术应用可以显着替代制造业中的传统方式，对劳动部门产生强烈冲击，在传统生产中的部分岗位中实现“机器换人” 的现象，有效降低企业人工成本总额［15］； （2） 技术进步可能对企业传统雇佣结构产生冲击。具体表现为企业数字化转型通过数字技术实现对内部组织结构与生产经营的变革升级，直接改变雇佣结构，导致企业形成高技能员工的偏好，造成对高技能劳动力的需求增加［16］。同时高技能员工与数字应用相互匹配，推动互补效应进一步抑制企业内的劳动需求［8］。从薪酬角度来看，高技能员工普遍拥有更高的薪酬水平［17］，加之技能较低的劳动力被逐一替代挤出后，企业愿意提升现有劳动力薪酬水平来加强员工归属感，直观上会提升企业人工平均成本； （3） 要素替代弹性的不确定性与要素间的互补效应，将会直接影响部门的人工成本［18］，具体与企业生产要素的主要投入类型有关［4］。研究指出，数字技术对劳动就业会派生出复杂度高和基本无复杂度两种类型的工作［19］，此时企业需要投入更多的人力和物力，帮助企业完成数字化转型的培训和技术更新，这些投入会增加企业的人工成本。因此，当企业数字技术的替代效应和对低技能员工的排斥效应大于创造效应时，将会降低企业的人工成本支出，进而表现为企业人工成本减少，反之将会加剧人工成本的投入。基于上述分析，提出本文核心假设：
假设H1： 企业数字化转型能够显着影响企业人工成本，具体表现为降低企业人工成本总额以及份额，但同时会提升人工平均成本。
1.3 企业数字化转型对人工成本影响的作用路径基于替代效应视角，数字技术会替代部分传统的生产岗位，实现“机器换人” 的现象。在基于任务的模型分析框架下，劳动力与数字技术在不同工作场合具有各自的比较优势［20］。当数字技术可以完成劳动力工作，且更加方便简单时，劳动力就会逐渐被数字技术所取代，即存在替代效应。数字化转型带来的技术进步无疑会促使企业生产经营中的替代效应愈发显着，导致企业对技能性较低、易取代的劳动力需求下降，从而引起员工的工资总额下降［15］。从求职者视角看，对于部分被智能机器或数字技术影响的岗位，企业会压低求职者的期待薪资，而求职者因物质需求只能被动接受，导致薪酬降低，进而影响企业人工成本总额。基于该视角下的梳理，提出假设：
假设H2： 企业数字化转型能够通过替代效应渠道显着影响企业人工成本。
基于效率提升视角。传统企业借助以数据为驱动力的数字技术来推动数字化转型，并升级改造业务流程，从而提高企业生产效率［21］。企业通过数字化赋能，不断更新叠加新一代技术，促使内部传统要素与数字技术的深度融合，利用前端应用与新的组织形式引导后端生产协同转型，实现柔性生产，构建以“人工智能＋大数据＋云计算＋区块链” 为底层技术的数字体系，实现生产运营一体化，提升企业的劳动生产效率，显着降低企业的人工成本［22］； 另外，技术进步带来的效率提升可以推动企业经营绩效实现稳定增长［23］，反过来会提升企业员工的劳动报酬，即人工成本的平均水平也会增加。基于该视角下的梳理，提出假设：
假设H3： 企业数字化转型能够通过效率提升渠道显着影响企业人工成本。
基于技能偏向性视角，在数字化转型逐步推进过程中，技术进步带来的替代效应会促使企业对员工技能越来越“挑剔”，并且因不同技能在数字技术下的替代弹性不同，导致对高技能员工的偏好加剧，从而改变企业内部的员工雇佣结构［15］，直接作用于企业人工成本输出。Autor 等（2006）［24］就曾在研究中指出，技术进步所形成的技能偏向性对企业员工的影响作用存在非线性特征，表现出明显的分化现象，即高技能和低技能员工的就业呈稳步上升趋势，而中等技能员工的就业比例则显着下降。此外，数字技术对就业带来的“创造效应” 也是对员工技能的一种自主识别［31］。基于该视角下的梳理，提出假设：
假设H4： 企业数字化转型能够通过技能偏向性渠道显着影响企业人工成本。
2 研究设计2.1 模型构建2.1.1 基准回归模型
为实证考察企业数字化转型对人工成本的影响，建立固定效应模型，基本形式如下：
其中，Laborit根据研究目的表示第i企业在第t年份的企业人工成本，α为常数项，Digitalit为本文的核心解释变量企业数字化转型，Controlsit为一系列控制变量，主要分为企业与行业两个方面，具体变量定义见表2。∑Year、∑Ind和∑Firm分别表示年份、行业和公司个体固定效应，εit为残差项。β表示数字化转型对企业人工成本影响的回归系数。
2.1.2 门槛回归模型
本文借用面板门限回归模型探讨企业数字化转型对人工成本的影响是否存在非线性特征。设立模型如下：
模型中，门槛变量为数字化转型指数，r1、r2为需要估计的门槛值，I（·）为指标函数，当满足括号中的条件时，取值为1，其余为0。
2.1.3 中介效应模型
为揭开企业数字化转型与人工成本之间的作用路径，本文在式（1） 基础上构建中介效应模型。具体公式如下：
其中，Medium为数字化转型影响企业人工成本的中介变量。如果β、β1、η2都是显着的，但η1不显着，此时为完全中介效应； 如果β、β1、η1、η2均存在统计显着，此时为部分中介效应。
2.2 变量说明2.2.1 企业人工成本度量
本文依据“增长” 和“分配” 的双重视角，将被解释变量分为企业人工成本总额（Labor＿t）、企业人工平均成本（Labor＿a）与企业人工成本份额（Labor＿r）。其中企业人工成本总额参考陆正飞等（2012）［25］的研究，同时考虑到数字化转型对管理层影响较小，因此采用“支付给职工以及为职工支付的现金－董事、监事及高管年薪总额” 作为企业人工成本总额； 企业人工平均成本为“企业当年人工总额/企业当年普通员工人数（总员工人数－高管人数）”； 企业人工成本份额为“企业人工成本总额/企业营业总成本”。
2.2.2 数字化转型测度
本文认为，企业年报信息能较好反映企业管理决策与未来展望，使用文本分析技术捕获的数字化相关词频信息可以反映上市公司对数字技术应用的深度。然而数字化相关资产信息亦是企业数字化转型不可忽视的关键因素，遗漏数字化资产数据，难以有效衡量企业的真实转型程度。因此借鉴相关学者的研究，通过手工整理的财务报表中数字化资产和利用文本挖掘获取的年报中数字化相关词频信息综合构建数字化转型指数，具体包含数字化无形资产［13］、数字化固定资产［26］以及数字化技术应用［14］。
（1） 利用企业财务报表附注信息分别计算出企业当年的数字化无形资产与数字化固定资产。具体地，当无形资产明细项包含“软件”、“网络”、“客户端” 等关键词时，界定为“数字化无形资产”，对多项数字化无形资产进行加总，计算其占本年度无形资产总额的比例； 同样的，在固定资产明细项中，将含有“计算机”、“电脑”、“电子设备” 等字样的相关明细纳入数字化固定资产，加总后除以本年度固定资产总额。
（2） 基于年报中数字化关键词测度数字化技术应用。具体借用文本分析技术将企业当年所有数字化相关关键词出现的次数加总作为数字化技术应用的替代指标。具体相关词汇参考吴非等（2021）［14］的总结和《中国企业数字化转型研究报告》 等报告文件。其中包括： 人工智能、大数据、云计算、物联网等。
（3） 将二级指标做无量纲化预处理，采用熵权法对指标进行赋权，详见表1。
表1 数字化转型指标体系
表2 变量说明
2.2.3 中介变量度量
员工规模（Staff）： 基于替代效应视角，选取企业当年员工人数的对数值作为数字化转型对企业劳动需求冲击的替代变量。
劳动生产率（Lab＿pro）： 基于效率提升视角，采用LP 法测度的企业全要素生产率去度量技术进步所带来的效率提升。
员工技能（Staff＿edu）： 基于技能偏向性视角，选用企业员工人数中本科学历以上人数占比作为员工技能的替代变量。
2.3 样本选取与数据来源为探讨企业数字化转型对人工成本的影响，本文以2010～2021 年我国沪深A 股上市企业数据为样本开展实证检验。对获得的数据做以下处理：（1） 将样本中的金融类企业删除； （2） 将考察期内ST和退市的企业删除； （3） 为提高回归质量，保留连续5 年以上的样本数据； （4） 对所有微观数据进行前后1%的缩尾处理。企业层面数据均来自国泰安数据库，行业数据来自《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》 以及国家统计局官网，企业年报来自企业官网。
3 实证结果分析3.1 基准回归分析根据式（1） 估计得到表3 中企业数字化转型对企业人工成本的回归结果。可以看出，数字化转型对企业人工成本总额和成本份额呈显着负相关，对人工平均成本呈显着正相关。平均意义上讲，数字化转型每推进1 个单位，企业人工成本总额和所占份额分别下降0.175 和0.020 个单位，而人工平均成本则增加0.189 个单位。这是因为企业数字化转型所带来的替代效应、效率提升以及技能偏向性对企业内部员工构架产生巨大的影响。技术进步与效率提升对一些非复杂和中等技能岗位产生一定的替代作用，使得“机器换人” 现象产生； 另外，企业产生技能偏向性偏好，一些机器无法替代技术要求较高的岗位员工，企业会以更加丰厚的薪酬予以挽留。因此，数字化转型能够显着降低企业人工成本总额以及成本份额，但同时对人工平均成本存在显着促进作用，假设1 得到验证。
表3 企业数字化转型对人工成本影响： 基准回归
3.2 稳健性检验参考祁怀锦等（2020）［13］的做法，使用数字化无形资产占比作为企业数字化转型的新度量（DigitalA）； 以“应付职工薪酬” 科目明细作为人工成本进行检验。回归结果（表略）均显示数字化转型与企业人工成本总额和成本份额仍然显着负相关，与平均成本显着正相关。此外，本文还分别引入省（区、市）固定效应（Province）和“Year×Industry”联合固定效应进行检验，回归结果均无实质性变化。
本文使用工具变量法来排除内生性的干扰。参考张璇等（2017）［27］的做法，使用除去目标企业的行业数字化转型的平均值以及省域层面的互联网宽带接入端口作为工具变量。行业数字化转型平均程度与每个企业的特征呈正相关，但这一平均值较少影响个体企业的转型决策。省宽带端口属于网络基础设施，企业数字化转型一定程度上受到各地区基础设施的制约，而各省（区、市）的网络基础设施的发展较难被单个企业直接影响，因此两者是较为理想的工具变量，使用两阶段最小二乘估计进行检验。回归结果（表略）与基准回归基本保持一致，表明本文的研究结论是稳健的。
4 非线性特征讨论基于数字化转型对企业人工成本存在的显着影响效应，本文进一步探讨两者之间是否存在非线性关系，以数字化转型为门槛变量，得到表4的检验结果。可以看出数字化转型对3 种成本形式均不存在明显的三门槛效应，但单一门槛与双重门槛通过了不同水平的显着性检验，说明模型存在双重门槛效应，证实了数字化转型对企业人工成本的影响呈现非线性趋势。
表4 数字化转型对人工成本的门槛检验
门槛值大致将数字化进程划分为3 个阶段，将对应的门槛估计值加入面板门槛模型进行回归分析，得到结果如表5 所示。从回归系数看，当Digital≤r1时，数字化转型显着提升了企业的人工成本总额与成本份额，降低了平均成本。其原因可能是在数字化发展的早期阶段，企业虽能够通过数字化转型在一定程度上推动效率的提升，扩大企业市场份额，但由于数字化转型是一个系统化的长期过程，资产与技术的融合并不是一蹴而就，在早期无法避免数字技术造成的管理不协调和资源浪费等问题。因此，在初始阶段会出现与基准回归相反的影响效应。而随着转型程度的加深，数字技术存在的替代效应、效率提升以及技能偏向性愈发显着，企业资源融合与整体自动化的运营新模式，不断减少劳动力的投入。因此到了数字化发展的中期阶段r1＜Digital≤r2，虽系数依旧与基准回归结果相反，但相比于初始阶段已有很大程度缩小，回归系数绝对值分别从1.816、11.178 和1.905 下降至0.513、3.024 和0.049。到了高数字化阶段Digital＞r2，此时数字化转型显着降低了企业人工成本总额与成本份额，同时提升了人工平均成本，与前文结果基本一致。
表5 企业数字化转型对人工成本门槛回归结果
5 路径识别检验5.1 基于替代效应视角下的机制检验基于替代效应视角，将员工规模（Staff）纳入中介效应模型，得到回归结果（表略）。从系数来看，数字化转型对员工规模存在显着的负向影响，即数字化程度越高，员工人数越少，符合替代效应理论。同时，员工规模对3 种成本形式均通过1%显着性检验，说明数字化通过员工人数这一渠道，对人工成本造成影响，具体表现为员工规模对成本总额与成本份额存在显着正向影响，但显着降低了平均成本。为进一步验证本视角下的中介效应合理性，本文进行Sobel 检验以及Bootstrap 检验，发现Sobel 检验显着，且间接效应的Bootstrap 置信区间不包含0，故中介效应成立，假设2 得到验证。
5.2 基于效率提升视角下的机制检验基于效率提升的视角，将企业劳动生产率（Lab＿pro）加入模型后得到回归结果（表略）。结果显示，数字化转型对企业劳动生产率的回归系数在1%置信水平下显着为正，说明数字化转型有效提升了企业劳动生产率。在纳入模型后，劳动生产率显着降低了企业成本份额和提升企业平均成本，且提升了企业的成本总额，其原因可能是劳动生产率与数字化转型共同解释了这部分影响，其中数字化转型显着降低了人工成本总额。同时Sobel检验以及Bootstrap 检验依旧显着，故中介效应成立，假设3 得到验证。
5.3 基于技能偏向性视角下的机制检验基于技能偏向性视角，将员工技能（Staff＿edu）加入中介模型后得到回归结果（表略）。数字化转型对员工技能的系数在1%置信水平下显着为正，说明企业随着数字化的推进，中低技能员工在逐渐被替代，偏好高技能员工意愿增强。结果表明，员工技能性对人工成本的影响均通过了1%显着检验，意味着员工技能在数字化转型与人工成本之间起到了中介效应，数字化转型通过增强企业的技能偏向性，进而影响企业人工成本。在进行Sobel 检验以及Bootstrap 检验后，中介效应结果依旧稳健，假设4 得到验证。
6 拓展性分析—企业数字化转型行为分析本文核心环节为企业数字化转型过程，但企业是否愿意选择转型，跟内部的收益状况、政策环境等因素密切相关，存在不可观测的因素去影响企业的决策行为，得到的结果可能存在一定的偏误。前文中，数字化转型的指数分别以数字化无形资产、数字化固定资产以及数字技术应用3个维度进行构建。但事实上，上市企业基本都为大型企业，其生产模式与经营管理均与数字化资产与数字技术应用息息相关，部分企业在无意之中便轻微参与了数字化转型行为，并非主观选择。那么这一决策行为是否会对前文的结果产生偏差？积极参与数字化转型的企业是否会显着优于轻微数字化转型的企业？ 这亦是本文所需要回答的关键问题。参考部分学者的研究［28］，将这一决策行为纳入考虑，应用Heckman 两阶段模型实证考察企业数字化转型决策行为对人工成本的影响。
首先，引入一个企业是否参与数字化转型行为的决策变量（Decision）。具体的，将所测得的数字化转型指数位于下四分位数以下的样本认为其没有主动参与数字化转型过程，即Decision＝0；位于下四分位数以上的样本认为其有意识积极参与数字化转型，即Decision＝1。在第一阶段的决策方程中引入外生工具变量，选取行业数字化转型的平均数（Digital＿ind）和省域层面的互联网宽带接入端口（Int），估计出逆米尔斯比（imr）； 随后将计算得到的数值带入第二阶段的结果方程中，结果如表6 所示。
表6 数字化转型决策行为与企业人工成本
从决策方程的结果看，企业数字化转型的决策跟行业数字化程度、宏观层面的宽带接口存在显着正相关，表明企业的转型决策会受到很多因素的影响。从结果方程看，逆米尔斯比（imr）均显着不为零，说明样本存在一定的选择偏差问题。系数显示数字化转型决策行为对企业人工成本总额与人工成本份额存在显着降低作用，对人工平均成本呈显着提升作用，意味着是否选择转型对企业的人工成本管理存在显着影响。同时数字化转型依旧表现为显着降低企业人工成本总额与份额，提升平均成本，进一步验证了本文的核心假说。
在此基础上，进一步探讨两种决策行为是否会对企业人工成本存在显着差异，结果如表7 所示。其中列（1）～（3） 显示积极参与决策的企业，数字化转型系数表现为降低企业人工成本总额与份额，提高人均成本，且系数大小相较于基准回归的结果存在增长趋势，说明积极参与数字化转型的企业能更大程度降低人工成本总额与份额。列（4）～（6） 是轻微数字化转型行为决策回归结果，数字化转型对成本总额的影响存在较大的显着促进作用，可能是因为这类企业虽对数字化转型并不积极，但为了生产与经营的需要还是购买了大量的电子、自动化设备，其创造出的岗位拉高了企业人工成本支出。同时对成本份额与平均成本并不显着。这与积极参与数字化转型的企业形成了鲜明对比。进一步，本文基于一个反事实框架，给出了积极参与数字化转型的企业和轻微数字化转型的企业的拟合人工成本影响与相应的反事实人工成本影响的密度函数分布图（图略），结果同样显示积极参与数字化转型的企业显着优于轻微数字化转型的企业。因此企业选择数字化转型是数字经济时代背景下的必答题。
表7 不同数字化转型决策与企业人工成本
7 结论与启示本文以2010～2021 年沪深A 股上市企业数据为基础，探索企业数字化转型对人工成本的影响效应。研究发现： （1） 数字化转型显着降低了企业人工成本总额和成本份额，但同时也提升了人工平均成本，且核心结论经过替换固定效应、替换核心变量、引入工具变量等稳健性检验后依旧不变； （2） 数字化转型与成本总额、平均成本以及成本份额均存在双门槛非线性效应，门槛值大致将企业数字化进程划分为3 个阶段，在前中期，数字化转型会显着提升成本总额与份额，降低平均成本。但到了转型后期，对成本的影响逐步与基准回归相一致； （3） 机制分析表明，数字化转型能显着通过替代效应、效率提升、技能偏向性来影响企业人工成本； （4） 拓展性分析证实，企业的数字化转型决策会对人工成本产生显着差异，积极参与数字化转型的企业会显着优于轻微数字化转型的企业。
为进一步实现企业高质量发展，本文主要研究启示如下：
（1） 重视员工下岗失业风险，完善就业保障。相关政府部门应积极重视失业人员转岗就业问题，鼓励柔性就业等新型就业形式，同时深化社保体制改革，保障广大劳动员工的平等就业权利，规范劳动市场管理制度，使之与新型就业模式相匹配； 另外，数字化转型也会衍生部分就业岗位，企业应积极引导员工匹配岗位技能需求，鼓励员工注重技能培养，促进再次就业。
（2） 完善技能培养体系。政府部门进一步重视科教兴国的战略，在注重理论知识培养的同时应加强对实践技能的训练； 逐步完善相关就业制度与就业政策，提升不同技能员工对市场经济的适应度； 进一步优化人才培养体系，立足于以“人工智能”、“大数据”、“云计算” 等为核心领域的战略前沿，将新一轮科技革命与人才培养体系相结合，紧抓时代发展机遇。企业仍需继续重视高技能人才的培养与引进，增加对高级知识分子的待遇薪资水平，完善内部晋升制度，明确技能领域人才是企业高质量发展的关键因素，抓住时代给予的发展机遇。
（3） 加快数字化转型进程。企业应积极向成功转型的企业寻求经验，充分考虑自身资本条件、生产业务范畴以及未来发展方向等因素，避免在转型前中期因数字技术与现有资源难以融合造成的管理不协调与劳动浪费等问题。共同推动企业稳定高质量发展，实现在宏观上数字经济的持续繁荣，在微观上全方位转型。
（4） 完善收入分配机制。对政府而言，在鼓励企业进行数字化转型升级的同时，应高度关注员工收入分配情况，完善相关收入分配机制及相关制度法规来约束收入的两极分化，让全体员工都能享受数字经济带来的发展红利。对企业而言，应高度重视并建立兼顾效率与公平的收入分配机制，根据内部薪酬实况设计合理的薪酬激励制度和薪酬监督制度，避免在转型过程中收入差距过大，为实现全体人民的共同富裕奠定微观基础。
