The Impact of Digital Transformation on Labor Investment Efficiency and Its Mechanism
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摘要: 优化劳动力配置是充分发挥人力资源效能的重要保证，而数字化转型引发的数字化技术与业务场景融合对企业劳动力配置具有深刻影响。以2008—2021年A股上市公司为研究样本，探讨企业数字化转型对劳动投资效率的影响及其作用机制，发现数字化转型显著提升了劳动投资效率，对降低雇佣冗余与雇佣不足均产生了积极作用。机制分析发现，数字化转型能通过增强企业资源管理与利用能力缓解融资约束和提高全要素生产率，进而提高劳动投资效率。进一步分析发现，数字化转型对劳动投资效率的作用因企业不同而具有异质性：在高劳动密集度企业和非高新技术企业，其作用效果更为明显；在高劳动密集度企业和高新技术企业，其作用渠道更为丰富。研究结论为明晰数字化转型的劳动力配置效应、借助转型提升劳动投资效率提供了经验证据和路径参考。Abstract: Optimizing labor force allocation is the important guarantee for fully utilizing the efficiency of human resources, while the integration of digital technology and business scenarios triggered by enterprise digital transformation has a profound impact on the allocation of enterprise labor force. This paper takes A-share listed companies from 2008 to 2021 as research samples to verify the impact of enterprise digital transformation on labor investment efficiency, and explore its mechanism. It is found that digital transformation can significantly improve the efficiency of labor investment, and has played a positive role in reducing employment redundancy and underemployment. Mechanism analysis shows that digital transformation can improve labor investment efficiency by enhancing enterprise capabilities in resource management and utilization, easing financing constraints and improving total factor productivity. Further analysis reveals that the effect of digital transformation on labor investment efficiency is heterogeneous among different enterprises: its beneficial effect is more obvious in high labor intensive and non-high-tech enterprises. In highly labor-intensive and high-tech enterprises, the channels for playing their role are richer. The research conclusion provides empirical evidence for clarifying the labor allocation effect of digital transformation and reference path for improving labor investment efficiency through transformation.
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表 1 变量的界定及含义
变量类型 变量名称 变量符号 变量测度 被解释变量 劳动投资效率 Abresid 利用公式(1)所得残差的绝对值 雇佣冗余 Mresid 利用公式(1)所得的正残差 雇佣不足 Lresid 利用公式(1)所得的负残差 核心解释变量 企业数字化转型 DCG 数字化转型总词频的自然对数 中介变量 资源筹集能力(以融资约束为代理变量) KZ KZ指数法 资源利用能力(以全要素生产率为代理变量) TFP LP方法 控制变量 企业规模 Size 期末总资产的自然对数 固定资产占比 Fixed 固定资产/总资产 劳动投资波动性 StdLabor 过去5年公司员工变动率的标准差 资产负债率 Lev 年末负债/总资产 资产收益率 Roa (净利润/资产总额)×100% 营业收入增长率 Growth 本年营业收入增加额对上年营业收入的比率 现金流波动率 StdCfo 过去5年经营性现金流量的标准差 管理层持股比例 Mshare 管理层持有的股份百分比 两职合一 Dual 董事长、CEO为同一人取值为1，否则为0 
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表 2 变量的描述性统计结果
变量 样本数 平均数 标准差 中位数 最小值 最大值 Abresid 24 888 0.251 0.273 0.173 0.000 1.644 Mresid 11 173 0.283 0.388 0.161 0.000 2.429 Lresid 13 715 0.231 0.201 0.181 0.000 0.977 DCG 24 888 1.778 1.866 1.386 0.000 6.509 KZ 24 888 1.661 1.925 1.839 -4.260 5.994 TFP 23 771 9.186 1.122 9.084 6.806 12.121 Size 24 860 22.401 1.316 22.220 19.982 26.408 Fixed 24 860 0.227 0.169 0.193 0.002 0.716 StdLabor 24 872 6.035 1.442 5.995 2.554 9.831 Lev 24 860 0.465 0.198 0.468 0.066 0.884 Roa 24 860 0.036 0.060 0.034 -0.220 0.210 Growth 24 859 0.172 0.393 0.111 -0.563 2.355 StdCfo 24 874 19.129 1.362 18.957 16.440 23.054 Mshare 23 972 0.099 0.169 0.001 0.000 0.647 Dual 24 516 0.236 0.425 0.000 0.000 1.000
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表 3 基准回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Abresid Abresid Abresid Abresid Mresid Lresid DCG -0.017***(-9.79) -0.007**(-2.45) -0.012***(-5.00) -0.006**(-2.21) -0.014**(-2.19) -0.005*(-1.74) Size -0.008(-1.35) 0.006(0.97) 0.003(0.25) 0.000(0.03) Fixed -0.086***(-3.20) -0.060**(-2.31) 0.030(0.50) -0.094***(-3.38) StdLabor 0.032***(14.05) 0.030***(13.23) 0.078***(14.02) 0.004*(1.90) Lev 0.019(0.89) 0.012(0.55) 0.030(0.62) -0.005(-0.20) Roa -0.087*(-1.83) -0.069(-1.47) -0.032(-0.31) -0.039(-0.78) Growth 0.066***(8.67) 0.052***(6.92) 0.108***(6.36) 0.005(0.86) StdCfo -0.018***(-5.41) -0.015***(-4.50) -0.039***(-5.24) -0.003(-1.00) Mshare -0.111***(-3.62) -0.092***(-3.06) -0.146**(-2.18) -0.101***(-3.31) Dual -0.001(-0.13) -0.001(-0.16) 0.012(0.84) -0.002(-0.34) Cons 0.280***(93.11) 0.262***(50.54) 0.615***(5.33) 0.506***(4.10) 0.711**(2.54) 0.526***(4.12) Firm 是 是 是 是 是 是 Year 否 是 否 是 是 是 观测值 24 595 24 595 23 617 23 617 10 628 12 989 注：* * *、* *、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为稳健标准误下的t值。下表同。
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表 4 内生性问题处理
变量 IV估计 (1) (2) (3) DCG Abresid Abresid DCG -0.012***(-2.909) -0.008***(-2.64) M.DCG 0.779***(76.59) -0.003(-0.64) FRD 0.141***(13.20) -0.001(-0.27) Controls 是 是 观测值 21 061 21 302 工具变量检验 Kleibergen-Paaprk LM：2660.288(p值0.00) Kleibergen-Paaprk Wald F：3775.358(10%IV size：19.93) Hansen(p)：0.8724 PSM估计 分割方法 匹配方法 (4)平均处理效应ATT 中位数分割 最近邻一对一匹配 -0.015***(-2.79) 核匹配 -0.019***(-4.45) 半径匹配 -0.019***(-4.41) 有序聚类分割 最近邻一对一匹配 -0.021**(-2.45) 核匹配 -0.028***(-4.56) 半径匹配 -0.029***(-4.57) 注：IV估计下括号内为t值，PSM估计下括号内为z值；Kleibergen-Paaprk LM统计量括号内为识别不足检验的p值，Kleibergen-Paaprk Wald F统计量括号内为弱识别检验的10%临界值；为方便起见，回归结果中略去控制变量具体系数。
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表 5 稳健性检验Ⅰ：替换解释变量、控制其他非观测因素和更换样本
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) MD&A中术语频率占比(衡量DCG) 数字化转型指数(衡量DCG) 联合固定 联合固定 分位数分割后样本 聚类分割后样本 DCG -0.005*(-1.65) -0.002***(-2.84) -0.006**(-1.99) -0.007**(-2.15) -0.007**(-2.20) -0.008**(-2.28) Cons 0.523***(4.27) 0.224(1.63) 0.262***(44.88) 0.251*(1.72) 0.677***(4.38) 0.393**(2.49) Controls 是 是 否 是 是 是 Firm 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 否 否 是 是 City×Year 否 否 是 是 否 否 Industry×Year 否 否 是 是 否 否 观测值 23 617 20 660 23 415 22 154 17 116 16 506
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表 6 机制分析结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) Abresid KZ Abresid TFP Abresid Abresid TFP DCG -0.006**(-2.21) -0.019*(-1.72) -0.006**(-2.27) 0.071***(9.90) -0.005*(-1.73) -0.006*(-1.91) 0.023***(3.74) KZ 0.010***(4.99) 0.010***(4.83) 0.003(0.94) TFP -0.032***(-4.32) -0.032***(-4.39) Cons 0.507***(4.10) -1.191***(-9.07) 0.429***(3.64) 6.187***(23.29) 0.469***(3.70) 0.386***(3.07) -1.876***(-5.18) Controls 是 是 是 是 是 是 是 Firm 是 是 是 是 是 是 是 year 是 是 是 是 是 是 是 观测值 23 617 24 486 23 617 22 937 22 603 22 603 22 603 Bootstrap检验 中介 DCG→KZ→Abresid DCG→TFP→Abresid 效应值 -0.000 2**(-2.16) -0.002 2***(-4.36) 95%CI (-0.000 48 -0.000 02) (-0.003 56 -0.001 11) 注：Bootstrap检验显示，中介效应值显著为负，且95%置信区间不包括0值。
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表 7 考虑企业资本成本差异性的回归结果
变量 低资本成本组 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Abresid KZ Abresid TFP Abresid Abresid DCG -0.013***(-2.70) -0.026(-1.48) -0.013***(-2.83) 0.070***(7.95) -0.010**(-2.22) -0.011**(-2.34) KZ 0.008**(2.50) 0.008**(2.40) TFP -0.041***(-2.99) -0.042***(-3.05) Cons 0.424*(1.79) -1.360***(-6.00) 0.325(1.37) 6.726***(19.71) 0.427*(1.75) 0.329(1.34) Controls 是 是 是 是 是 是 Firm 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 观测值 10 016 10 402 10 016 9 713 9 563 9 563 Bootstarp检验 中介效应值 DCG→KZ→Abresid-0.000 2(-1.36) DCG→TFP→Abresid-0.002 9***(-2.66) 95%CI (-0.000 82 0.000 01) (-0.004 00 -0.000 97) 变量 高资本成本组 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Abresid KZ Abresid TFP Abresid Abresid DCG -0.010*(-1.89) -0.014(-0.97) -0.010*(-1.93) 0.064***(5.68) -0.009*(-1.71) -0.009*(-1.74) KZ 0.008**(2.02) 0.009**(2.21) TFP -0.024*(-1.88) -0.024*(-1.84) Cons 0.503**(2.44) -0.993***(-5.49) 0.450**(2.21) 5.841***(12.67) 0.496**(2.35) 0.437**(2.10) Controls 是 是 是 是 是 是 Firm 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 观测值 9 922 10 274 9 922 9 619 9 506 9506 Bootstarp检验 中介效应值 DCG→KZ→Abresid-0.000 1(-1.00) DCG→TFP→Abresid-0.001 5*(-1.65) 95%CI (-0.000 62 -0.000 00) (-0.002 53 -0.000 31)
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表 8 考虑企业劳动密集度差异性的回归分析结果
变量 低劳动密集度组 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Abresid KZ Abresid TFP Abresid Abresid DCG -0.004(-0.90) -0.001(-0.04) -0.004(-1.02) 0.060***(5.81) -0.003(-0.61) -0.003(-0.74) KZ 0.010***(3.624) 0.011***(3.68) TFP -0.022**(-2.19) -0.022**(-2.19) Cons 0.597***(2.93) -0.767***(-4.12) 0.529***(2.63) 7.282***(19.31) 0.697***(3.35) 0.626***(3.05) Controls 是 是 是 是 是 是 Firm 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 观测值 11 707 12 214 11 707 11 271 11 075 11 075 Bootstarp检验 中介效应值 DCG→KZ→Abresid-0.000 0(-0.05) DCG→TFP→Abresid-0.001 3*(-1.94) 95%CI (-0.000 10 0.000 34) (-0.003 16 -0.000 01) 变量 高劳动密集度组 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Abresid KZ Abresid TFP Abresid Abresid DCG -0.011**(-2.54) -0.039**(-2.28) -0.011***(-2.66) 0.059***(7.71) -0.010**(-2.26) -0.010**(-2.37) KZ 0.009***(3.01) 0.009***(3.17) TFP -0.030**(-2.07) -0.031**(-2.17) Cons 0.175(0.92) -1.679***(-8.42) 0.083(0.44) 5.401***(17.95) 0.135(0.69) 0.038(0.20) Controls 是 是 是 是 是 是 Firm 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 观测值 11 910 12 272 11 910 11 666 11 528 11 528 Bootstarp检验 中介效应值 DCG→KZ→Abresid-0.000 3**(-2.01) DCG→TFP→Abresid-0.001 8**(-2.04) 95%CI (-0.000 94 -0.000 03) (-0.003 95 -0.000 07)
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表 9 考虑企业技术水平差异性的回归分析结果
变量 非高新技术企业组 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Abresid KZ Abresid TFP Abresid Abresid DCG -0.008*(-1.79) -0.011(-0.69) -0.009*(-1.92) 0.085***(6.62) -0.006(-1.22) -0.007(-1.37) KZ 0.008**(2.45) 0.009***(2.61) TFP -0.038***(-3.62) -0.038***(-3.57) Cons 0.491**(2.56) -0.740***(-3.35) 0.427**(2.24) 7.179***(14.00) 0.491**(2.47) 0.421**(2.15) Controls 是 是 是 是 是 是 Firm 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 观测值 10 404 10 938 10 404 9 873 9 662 9 662 Bootstarp检验 中介效应值 DCG→KZ→Abresid-0.000 1(-0.90) DCG→TFP→Abresid-0.003 2***(-3.29) 95%CI (-0.000 48 -0.000 01) (-0.005 94 -0.001 15) 变量 高新技术企业组 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Abresid KZ Abresid TFP Abresid Abresid DCG -0.005(-1.53) -0.026*(-1.81) -0.006(-1.63) 0.060***(7.39) -0.005(-1.37) -0.005(-1.44) KZ 0.010***(3.81) 0.010***(3.95) TFP -0.027***(-2.75) -0.029***(-2.92) Cons 0.509***(3.20) -1.255***(-7.31) 0.425***(2.69) 6.093***(20.01) 0.438***(2.70) 0.348**(2.15) Controls 是 是 是 是 是 是 Firm 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 观测值 13 212 13 547 13 212 13 063 12 940 12 940 Bootstarp检验 中介效应值 DCG→KZ→Abresid-0.000 3**(-2.09) DCG→TFP→Abresid-0.001 6***(-2.72) 95%CI (-0.000 68 -0.000 03) (-0.003 19 -0.000 40)
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