谢香兵（博士生导师），贾琰琰，余文桥
一、引言数字经济发展关乎国民经济走向，深受党中央和国家重视。2019年10月，党的十九届四中全会首次将数据定义为七种生产要素之一，不仅体现出当前企业发展环境变化之大，也表明经济发展方式正在发生划时代的新变化。数字经济时代，微观企业数字化转型已成为全球范围内企业发展变革的重要趋势，企业数字化转型既是生产体系由传统到数字化的创新，也是科技推动经济增长的重要体现。根据《中国共享经济发展报告》统计数据可知，由数字经济催生的新形式劳动力数量仅2019 年就高达623万人，宏观数字经济发展推动微观企业数字化转型，既为解决我国就业问题、实现高质量就业创造了机遇，同时也带来了新的挑战。
数字化转型是“十四五”时期企业发展的必然趋势，是实现经济高质量增长的应有之义。以往关于企业数字化转型的文献主要集中在研究数字化转型对企业商业模式、创新能力、生产效率、企业绩效、全要素生产率等的影响（吴非等，2021），缺乏人力资本配置视角下数字化转型对企业劳动力配置倾向的影响研究。基于此，本文考察企业数字化转型是否影响其人力资本配置倾向，具体影响机制是什么？不同情境下二者之间的关系是否存在差异性？本文利用2011 ～2021 年全部A 股上市公司样本，检验了企业数字化转型对其人力资本配置倾向的影响，可能的贡献在于：一是丰富了数字经济视角下劳动力就业问题的影响因素研究。以往文献主要考察薪酬待遇、地理区位和市场分割等对劳动力就业的影响，缺乏数字经济发展视角下企业数字化转型对劳动力就业的影响研究。二是为数字经济发展解决就业问题、实现高质量就业提供了理论依据和经验证据，重新审视了企业数字化转型实现价值创造的逻辑，将企业数字化转型经济后果研究拓展至劳动经济学领域，为我国数字经济进一步发展提供了一定的经验证据。
二、理论分析与研究假设以技术进步为主要特点的数字化转型对企业人力资本配置倾向的影响主要体现在规模和质量两个方面。一方面，数字化转型能够整合企业资源，提高管理效率，创造更多的就业岗位，进而扩大企业人力资本规模；另一方面，数字化转型带来的技术革新会增加企业对高技能数字型人才的需求，且优厚的薪酬待遇和富有挑战性的工作也会吸引更多高技能劳动力关注，进而提高企业人力资本质量。
首先，基于技术偏向理论视角，企业在进行数字化转型的过程中会推动数字技术的创新与进步，因此企业更愿意雇佣较多的高技能数字型人才。数字化变革会导致企业面临较大的数字型人才需求缺口（赵宸宇等，2019）。一方面，企业数字化转型带来的数字技术进步与革新能够创造更多的数字型人才岗位，在需求端增加企业对高技能劳动力的依赖程度，进而提高企业高技能劳动雇佣比例（严子淳等，2021）；另一方面，企业数字化转型是一个循序渐进、持续动态的过程，而非一蹴而就的转变，它不仅需要前期信息系统和基础设施的构建与完善（肖旭等，2019），还需要转型过程中的技术推广和转型成功后的日常维护（单宇等，2021）。这一过程中的每个环节都离不开数字型人才的参与和推动。此外，企业数字化转型还能够通过数字技术应用的推广和普及间接提高企业对雇员综合素质与各方面技能的要求，特别是对数字型技能的要求。
其次，基于信号传递理论视角，与其他企业相比，数字化转型企业对外部劳动力，特别是高技能劳动力往往具有更强的吸引力。这是因为企业数字化转型不仅能够降低企业内外部信息不对称程度，提高企业市场评价进而吸引外部人才，还可以为劳动者提供更为心仪的报酬：一方面，企业通过数字化转型可以提高信息传递效率和信息透明度，削弱内部人的信息优势，减少可能发生的大股东利益侵占和管理层在职消费等代理问题（谭志东等，2022），向企业外部传递利好信号，提高企业声誉，塑造良好的企业形象（孙书娜，2018），进而吸引外部劳动力；另一方面，在数字经济发展背景下，不断扩大的数字型人才缺口使得企业在雇佣所需劳动力时往往需要支付更高的雇佣成本，数字化转型能够通过提高资源配置效率、优化内部治理环境等缓解企业面临的融资约束（肖红军等，2021；陈庆江等，2021），改善企业资金状况，使企业有能力向所需劳动力提供其心仪的高额报酬，增强企业对劳动者的吸引力。
最后，基于就业极化理论视角，数字化转型企业不仅有能力和意愿雇佣更多的高技能人才，同时也会增加企业雇员总量。一方面，从生产效率视角来看，以数字技术和人工智能等为代表的数字经济发展能够优化企业资源配置（丛屹和闫苗苗，2022），降低生产成本，促进企业生产规模的扩大，进而提供更多的就业岗位，扩大企业劳动雇佣规模（李琦等，2021）；另一方面，从商业模式视角来看，在数字经济发展背景下，传统商业模式和雇佣关系发生转变，劳动力工作场所与方式更为灵活多样（袁淳等，2021）。企业通过数字化转型创新发展理念，整合自身资源，拓展经营范围领域，提高劳动者与就业岗位的匹配度，进而提升企业的雇员规模。基于此，本文提出如下研究假设：
H1：在其他条件相同的情况下，数字化转型能够显著影响企业人力资本配置倾向，具体表现为雇员规模扩大、质量提升。
三、研究设计（一）样本选择与数据来源本文以2011 ～2021 年我国A 股上市公司为初始样本，构建固定效应模型实证检验数字化转型对企业人力资本配置倾向的影响和作用机制。企业数字化转型数据通过对上市公司年报进行文本分析获取；公司财务数据来源于CSMAR数据库与RESSET数据库；公司雇员数据来源于Wind金融资讯终端。对初始样本进行以下筛选：剔除所有金融类企业；剔除ST、*ST类研究样本；剔除资产负债率大于1的公司；剔除主要解释变量和被解释变量数据缺失的公司。为消除极端值的影响，对所有连续型变量在1%和99%的水平上进行Winsorize缩尾处理，最终获得27497 个“企业—年度”样本。对所有回归标准误进行异方差调整，部分回归模型有效样本量因更换变量、新增变量等原因略有增减。
（二）变量设定1.被解释变量——人力资本配置（Human Capital Allocation，HCA）。借鉴余明桂等（2022）的研究，分别从规模与质量角度对企业人力资本配置（HCA）进行衡量：人力资本配置规模（Hc_scale）和人力资本配置质量（Hc_quality）。人力资本配置规模（Hc_scale）通过企业当年雇员总人数的自然对数衡量，Hc_scale越大，表明企业当年雇员规模越大，反之则当年雇员规模越小；人力资本配置质量（Hc_quality）通过企业当年雇员中本科及以上学历雇员在总雇员人数中的占比衡量，Hc_quality的值越大则企业当年雇员中高技能人才占比越高，反之则高技能人才占比越低。
2.解释变量——数字化转型（Digital）。借鉴陈庆江等（2021）的研究，根据以下步骤确定：①在证券交易所官网搜集并整理样本企业2011 ～2021 年的年度财务报表；②确定“人工智能”“区块链”“云计算”“大数据”“数字技术”等与数字化转型密切相关的词汇，作为词频搜索的关键词；③通过Python 技术对搜集整理的上市公司年报进行词频搜索；④将提取到的企业当年年报中相关关键词出现的词频数进行加总，作为衡量数字化转型的总指标。
3.中介变量。企业通过数字化转型能够降低内外部信息不对称程度及外部信息使用者获取信息的成本，提高企业信息透明度，还能够提升内部管理能力形成规模经济，以及增加创新投入，提升雇员规模和雇员质量，影响企业人力资本配置。因此，本文选取了三组中介变量（Mediators），分别是信息透明度（Attention）、内部管理能力（IC）、创新投入（Incost）。主要变量定义见表1。
表1 变量定义
（三）模型设定为了检验数字化转型对企业人力资本配置倾向的影响，借鉴杜传忠（2021）、吴非等（2021）做法，建立如下模型：
其中：HCA 为被解释变量，包括人力资本配置规模（Hc_scale）和人力资本配置质量（Hc_quality）；i 为企业；t为年份；α1为解释变量回归系数；μi为个体固定效应；λt为年份固定效应；εi，t是残差项。结合已有研究和理论分析，本文预测α1显著为正。
四、实证分析（一）描述性统计表2为主要变量描述性统计结果。其中：企业人力资本配置规模（Hc_scale）均值为7.661，中位数为7.569，说明样本企业劳动雇佣规模分布较为均匀；人力资本配置质量（Hc_quality）最小值为0.001，最大值为0.978，表明不同样本企业雇员质量差异较大；数字化转型（Digital）最小值为0，最大值为6.301，均值为1.4，表明样本企业数字化转型程度普遍较低且存在较大差异。
表2 主要变量描述性统计
（二）回归分析1.数字化转型对企业人力资本配置倾向的影响。根据模型（1），采用双向固定效应模型检验数字化转型对企业人力资本配置倾向的影响。表3第（1）、（2）列分别为数字化转型对企业人力资本配置规模和人力资本配置质量的单变量回归结果，Digital 的系数分别为0.0793 和0.0061，且均在1%的水平上显著，表明数字化转型对人力资本配置规模和人力资本配置质量产生显著正向影响；第（3）、（4）列为加入控制变量后的回归结果，Digital的系数分别为0.0198 和0.0052，均在1%的水平上显著，再次表明数字化转型对企业人力资本配置规模和人力资本配置质量产生显著正向影响。上述实证结果验证H1成立。
表3 主回归检验
2.数字化转型对企业人力资本配置倾向的影响机制。根据表3可知，数字化转型能够显著影响企业人力资本配置倾向，具体表现为雇员规模提高，且高学历雇员占比显著增加。那么，数字化转型影响人力资本配置的具体作用机制究竟是什么？本文从数字化转型通过提高信息透明度、提升内部管理能力以及增加创新投入三种路径分析其对企业人力资本配置倾向的影响。为此，本文参考江艇（2021）的做法，在模型（1）的基础上构建模型（2），采用机制分析法验证路径机制的存在性。
（1）提高信息透明度。基于信号传递理论视角，企业进行数字化转型能够缓解企业内外部信息不对称，进而吸引外部劳动力关注，扩大雇员规模与提高雇员质量。第一，数字化转型能够提高企业处理信息的效率与质量，提升信息透明度，较高的信息透明度能够在一定程度上减少企业内部存在的相关代理问题，利于维系和提升企业外部形象（谭志东等，2022），使得外部劳动力流入企业，增加企业雇员数量。第二，数字化转型企业较高的信息透明度还能够提升其获得政府和银行信贷等外部支持的可能性（管考磊和钟梅花，2021），因而该类企业通常拥有优于行业平均水平的资金状况，能够为雇员提供较高水平的薪资。第三，信息透明度的提高能够使得劳动力市场上的劳动者以较低成本获取目标企业的相关信息（毛宇飞等，2019），提升劳动者对企业经营发展状况的了解程度，同时也为劳动者进行就业选择和达成就业协议奠定良好基础。根据上述理论分析，本文预测数字化转型能够提升信息透明度，进而改善企业人力资本配置。表4（1）～（3）列列示了提高信息透明度（Attention）中介效应检验结果。列（1）、（2）中Digital 的系数均显著为正；列（3）中Digital 对Attention 的回归系数为0.2130 且在1%的水平上显著，即数字化转型能够显著提高企业的信息透明度。结合前述理论分析可知，提高信息透明度是企业数字化转型改善人力资本配置的重要路径之一。
（2）提升内部管理能力。现有研究表明，数字化转型能够有效提高企业资源利用效率和经营管理能力（赵宸宇等，2021）。第一，以计算机技术为代表的数字化转型能够更高效地整合企业内部资源，提升内部资源管理能力。一方面，在供应端将企业营销方式从实体交易扩展至线上交易，破除交易时空阻碍，扩大企业销售规模（祝合良和王春娟，2020）；另一方面，在需求端降低顾客交易成本和商品搜索成本，扩大消费者购买规模（严若森和钱向阳，2018）。当企业面临较大的业务扩张时，通常会有更大的劳动力需求，进而增加企业劳动雇佣数量。第二，企业通过数字化转型提升内部管理能力，较高的管理能力能够为劳动者，特别是高技能劳动者提供其所看重的舒适工作环境和广阔发展空间等关键就业情境（付东，2020），进而吸引高技能劳动者流入，提高企业劳动雇佣质量。表4 第（4）～（6）列列示了提升内部管理能力（IC）的中介效应检验结果。列（4）、（5）中Digital的系数均显著为正；列（6）中Digital 对IC 的回归系数为1.9586 且在5%的水平上显著，即数字化转型能够显著提升企业的内部管理能力。结合前述理论分析可知，提升内部管理能力是企业数字化转型优化人力资本配置的重要路径之一。
（3）增加创新投入。数字化转型企业有动机和意愿增加其创新投入，增强高新技术能力，为数字化转型提供必要的基础设施和技术支持（胡青，2020）。数字化转型能够通过增加创新投入改善企业人力资本配置。为创新提供更多的资金支持能够加快创新进度，而创新过程不仅需要资金支持，还离不开与之对应的高技能研发人员参与技术研究。此外，创新产出的新型数字技术在企业内部的应用，也需要数字型人才的参与和推广（纪雯雯和赖德胜，2018）。因此，增加创新投入会倒逼企业增加对高技能研发型人才和数字型人才的储备需求，提高企业雇员质量。表4 第（7）～（9）列列示了增加创新投入（Incost）中介效应检验结果。列（7）、（8）中Digital 的系数均显著为正；列（9）中Digital 对Incost 的回归系数为0.0007 且在1%的水平上显著，即数字化转型能够显著增加企业创新投入。结合前述理论分析可知，增加创新投入也属于数字化转型改善企业人力资本配置的途径之一。
五、异质性检验为进一步检验数字化转型对企业人力资本配置倾向的影响是否因不同情景而存在差异，按照宏观、中观和微观层面进行分组检验。
（一）宏观地区差异分组检验将样本按所属地区的不同划分为东部地区和中西部地区，分组检验不同地区数字化转型对人力资本配置情况的影响，回归结果见表5。列（1）、列（2）表明在中西部地区，数字化转型对企业人力资本配置规模的促进作用更大；列（3）、列（4）表明在东部地区，数字化转型对企业人力资本配置质量的促进作用更大。
表5 宏观地区差异分组检验
（二）中观行业差异分组检验除宏观地区特征外，中观行业特征的不同也可能使数字化转型对人力资本配置的影响不同，因为不同行业企业对数字技术的需求和依赖程度不同（祁怀锦等，2018）。因此，本文在中观行业层面对文章主要结论进行异质性分析。参考尹美群等（2018）的做法，根据研发支出薪酬比的高低，将行业划分为技术密集型行业和非技术密集型行业。若研发支出薪酬比较高，表明企业对技术研发的重视程度高于对劳动要素，属于技术密集型行业。回归结果见表6。列（1）、列（2）表明在技术密集型行业，数字化转型对企业人力资本配置规模的促进作用更大；列（3）、列（4）中Digital 的系数分别为0.0068 和0.0012，前者在1%的水平上显著，后者不显著，结合组间系数差异检验可知，在非技术密集型行业，数字化转型对企业人力资本配置质量的提升作用更大。
表6 中观行业差异分组检验
（三）微观产权差异分组检验由于我国独特的经济发展模式，国有企业和非国有企业在面临的市场竞争环境、政策支持及所承载的社会责任等方面都存在一定的差异（程曦，2017）。就数字化转型行为和人力资本配置而言：一方面，国有企业在维持日常运营、实现盈利目标的同时，还担负着稳定经济发展与就业等多重职责，因此国有企业实施数字化转型的目的可能与非国有企业存在差异；另一方面，现有研究表明我国劳动力市场存在因“制度性分割”导致的劳动力流动障碍（马草原等，2017），企业所有权性质还会对劳动力流动产生影响。因此，本文将样本划分为国有企业与非国有企业进行分组回归，回归结果见表7。由表7 可知，在国有企业，数字化转型对企业人力资本配置规模的提高作用更大；在非国有企业，数字化转型对企业人力资本配置质量的提高作用更大。
表7 微观产权差异分组检验
六、进一步研究经济增长的差距主要源于人才配置差异带来的创新水平不同（纪雯雯和赖德胜，2018），作为实现创新的核心要素，人力资本配置的重要性不言而喻。前文已经验证了企业数字化转型能够增加创新投入进而提升人力资本配置规模和质量。那么，随着数字化转型带来的人力资本配置改善，又会对企业创新能力产生怎样的影响？为了探明数字化转型、人力资本配置和企业创新能力之间的关系，本文在模型（1）的基础上，构建模型（3）进行回归检验：
在模型（3）中，被解释变量为企业创新能力，TFP 为企业全要素生产率。其中：Innovation采用企业当年专利申请数加1 取自然对数来衡量；TFP 的衡量则参考James和Amil（2003）、杜传忠和张远（2021）的做法，采用LP法计算得出；其余变量的具体设定与模型（1）一致。这里主要关注交互项Digitali，t×HCAi，t的系数α3，本文预期α3的符号为正。当α3显著为正时，表明数字化转型在提升人力资本配置规模和质量的基础上，进一步增强了企业的创新能力。
表8列（1）、（2）为企业人力资本配置规模和人力资本配置质量对创新能力的回归结果，Hc_scale 和Hc_quality的系数分别为0.2217 和0.1751，分别在1%和10%的水平上显著，表明企业雇佣规模扩大、高学历雇员占比提升能够提高企业创新能力。列（3）、列（4）分别为加入数字化转型与人力资本配置交互项后对企业创新能力的回归结果。交互项Digital×Hc_scale 和Digital×Hc_quality 的系数分别为0.0251 和0.0447，均在1%的水平上显著，这表明数字化转型显著增强了人力资本配置对企业创新能力的提升作用。
表8 数字化转型、人力资本配置和企业创新能力
表9 列（1）、（2）中Hc_scale 和Hc_quality 的回归系数分别为0.0314 和0.3226，且均在1%的水平上显著，这表明企业人力资本配置的优化能够显著提高企业全要素生产率。列（3）、列（4）中交互项Digital×Hc_scale 的系数0.0052 在5%的水平上显著，交互项Digital×Hc_quality 的系数为0.0605 且在1%的水平上显著，表明数字化转型显著增强了人力资本配置对全要素生产率的提升作用。
表9 数字化转型、人力资本配置和企业全要素生产率
七、稳健性与内生性检验（一）稳健性检验为验证研究结论的稳健性，本文进行了以下稳健性检验：首先，替换企业人力资本配置规模和质量的衡量方式。借鉴潘凌云和董竹（2021）的做法，采用员工雇佣数量增长率（Hc_scale2）作为企业人力资本配置规模的新代理变量，采用硕士及以上学历人员占比（Hc_quality2）作为人力资本配置质量的新代理变量，重新对主假设进行验证，回归结果见表10第（1）、（2）列。其次，替换数字化转型衡量方式。参考祁怀锦等（2020）的研究，使用上市公司财务报表附注中无形资产构成明细中数字化转型相关资产在无形资产总额中的占比（Digital2），作为衡量数字化转型的新代理变量，重新进行回归，回归结果见表10 第（3）、（4）列。再次，排除突发事件的影响。更改样本区间，剔除2020 年样本观测值数据重新检验，结果见表10 第（5）、（6）列。最后，加入地区层面控制变量。本文在保留年份和个体固定效应的基础上，进一步加入地区层面控制变量地区人均GDP（GDP_per）、省份固定效应（Prov_FE）和行业固定效应（Ind_FE）对前文结论进行回归检验，回归结果见表10 第（7）、（8）列。上述稳健性检验结果均支持本文研究结论。
表10 稳健性检验
（二）内生性检验为缓解可能存在的双向因果、遗漏变量等内生性问题，本文进行了以下内生性检验。
1.安慰剂检验。考虑到本文研究的被解释变量企业人力资本配置变动可能由某些随机性因素引起，而非由数字化转型行为引起，为了得到更为纯粹的因果识别效应，本文参考周茂等（2019）的做法，采用随机生成实验组（Digital_sj）的方法进行安慰剂检验，同时还提取了自体抽样1000 次相关系数标准误，绘图呈正态分布，进一步表明不存在其他随机性因素影响。
2.工具变量法。本文参考赵宸宇等（2021）的思路，使用核心解释变量的一、二阶滞后项，以及城市邮政业务总量作为工具变量进行回归。根据相关检验结果可知，工具变量选取有效，不存在弱工具变量及过度识别问题。
3.逐年PSM-多期DID 检验。参考易露霞等（2021）的研究，将从未进行数字化转型的企业设定为对照组，存在数字化转型行为的企业设定为实验组，设定分组变量Treat，若企业属于实验组则Treat 取1，否则取0；同时设定时间虚拟变量Post，若企业在当年及后续年份的年报中存在有关数字化转型的关键词汇，则Post 取值为1，否则为0，其余变量定义与模型（1）相同。构建的验证模型如下：
考虑到处理效应可能存在的选择偏差问题，在进行多期DID之前，先对样本数据进行逐年PSM和平衡性假设检验，匹配后获得的样本数为3183，基于此进行回归。回归结果表明本文的结论不存在内生性，原假设H1成立。
八、研究结论及启示数字技术变革带来的技术替代效应和“就业极化”现象等对劳动力就业带来了深刻影响，数字型人才缺口逐年扩大、重复性劳动力替代不断增强、人口红利消减、全球经济不确定性冲击等种种现状给我国就业问题和实现高质量就业带来了一系列严峻挑战。探究数字化转型对人力资本配置倾向的影响既有利于丰富数字经济后果研究，又能够阐明数字经济发展对解决就业问题的作用机理。本文以2011 ～2021 年我国A 股上市公司为研究样本，研究发现，企业数字化转型对人力资本配置规模和质量具有提升作用；影响机制检验发现，数字化转型能够通过提高信息透明度、提升内部管理能力、增加创新投入来提升企业人力资本配置规模和质量；异质性检验发现，在中西部地区、技术密集型行业和国有企业中，数字化转型对企业人力资本配置规模提升作用更大，在东部地区、非技术密集型行业和非国有企业中，数字化转型对企业人力资本配置质量提高作用更大；进一步研究发现，数字化转型增强了人力资本配置对企业创新能力和全要素生产率的提升作用。
本文具有如下政策启示：第一，政府部门应优化数字经济发展支持政策。当前数字技术及数字经济发展日新月异，政府制定的数字经济政策作为国家深入贯彻落实数字经济发展战略的重要抓手，承担着引导产业企业数字化方向、规范我国数字经济发展的关键作用。此外，政府部门还应推进信息化基础设施建设，优化发展环境。数字经济的高速发展离不开较为完备的信息化基础设施建设。数据的获取、分析和应用离不开数字技术的发展与普及。第二，劳动者应当加强数字技术学习，提高自身专业技术能力。一方面，企业数字化转型离不开数字技术的普及、推广和应用，加强对数字技术的掌握和使用能够增强劳动者自身竞争力，提高劳动者就业成功率；另一方面，尽管我国近年来持续不断进行大学扩招，但我国劳动力整体受教育程度仍相对较低，未掌握专业知识技能的劳动力通常只能从事低水平重复性工作，而此类工作很容易被技术所代替，进而加剧就业难问题。因此，对劳动者增加必要的培训与教育投资，不仅能够提升其专业技术能力，推动高质量就业的实现，而且能够赋能经济发展，为我国经济持续高质量增长注入新动力。
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