The Change of Labor Income Share of Enterprises under the Application of Digital Technology
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摘要: 劳动收入份额是衡量国民收入初次分配是否公平的重要指标，研究数字技术应用对劳动收入份额的影响，可为数字经济背景下如何促进共同富裕提供重要启示。构建包含数字技术的一般均衡模型并展开数值模拟，采用2007—2014年WIOD数据库和A股上市公司数据，分析数字技术应用对劳动收入份额的影响机理，发现数字技术应用对劳动收入份额的影响取决于要素替代弹性和数字技术进步偏向，数字技术应用会降低劳动收入份额，该结论通过一系列稳健性检验依然成立。机制检验表明，数字技术应用主要通过促进企业资本深化和更快提升劳动生产率两条路径降低了劳动收入份额。异质性分析发现，数字技术应用降低劳动收入份额的效应在服务业、资本密集型行业、内陆地区、非国有企业和应用国内数字技术的企业更为明显。以上结论为重新审视数字经济发展、警惕数字经济时代的贫富分化问题提供了政策启示，政府在推广数字技术应用时应关注劳动者利益，保障劳动者就业机会，加快人力资本积累，稳定初次分配中的劳动收入份额，促进全体人民共同富裕。Abstract: The labor income share is an important indicator to measure whether the initial distribution of national income is fair, and in-depth study of the impact of digital technology application on the labor income share can provide important enlightenment for how to promote common prosperity in the context of digital economy. The general equilibrium model including digital technology is constructed and numerical simulation is carried out; the data of WIOD database and A-share listed companies from 2007 to 2014 are used to analyze the mechanism of the impact of digital technology application on the labor income share. It is found that the application of digital technology will reduce the share of labor income in reality, which is consistent with the simulation results of high substitution elasticity of capital labor in numerical simulations. This conclusion is still valid after a series of robustness tests. The mechanism test shows that digital technology application reduces the labor income share mainly through two paths: promoting enterprise capital deepening and faster labor productivity. It is also found that the reduction of labor income share by digital technology application is more pronounced in the service sector, capital-intensive industries, inland areas, non-state-owned enterprises and enterprises with domestic digital technology. The government should pay attention to the benefits of workers while promoting the application of digital technology, and stabilize the labor income share in the initial distribution by guaranteeing the employment opportunities of the workers and accelerating the accumulation of human capital, so as to promote the common wealth of all the people.
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表 1 不同环境中数字技术应用对劳动收入份额的影响
具体环境 劳动收入份额变化 劳动-资本价格变化 资本深化变化 研发资本变化 要素替代 β=γ=0 -0.176 15.683 11.821 78.492 β=0.2、γ=0.1 -0.248 39.103 39.255 261.380 β=0.3、γ=0.1 -0.302 58.221 72.366 482.122 要素互补 β=γ=0 0.209 36.268 7.507 49.727 β=0.2、γ=0.1 0.242 83.626 13.435 89.249 β=0.3、γ=0.1 0.258 103.816 14.555 96.714 
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表 2 描述性统计
变量符号 变量含义 观测值 均值 标准差 最小值 最大值 Distribution 劳动收入份额 12 421 0.107 0.073 0.012 0.397 Digital 数字技术应用 12 421 0.107 0.168 0.000 0.995 ROA 总资产收益率 12 421 0.053 0.042 0.001 0.212 Cpc 资本深化 12 421 24.695 37.900 2.140 253.300 Ass 资产规模 12 421 21.813 1.240 19.566 25.780 Ec 股权集中度 12 421 0.600 0.161 0.229 0.965 Lev 资产负债率 12 421 0.431 0.212 0.040 0.870 Ci 资本密集度 12 421 2.225 1.734 0.372 10.753 Agr 总资产增长率 12 421 0.315 0.611 -0.203 3.984 SOE 股权性质 12 421 0.465 0.499 0.000 1.000
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表 3 基准回归结果
变量 非平衡面板 平衡面板 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Digital -0.143*** -0.126*** -0.013** -0.030*** -0.157*** -0.150*** (0.012) (0.014) (0.006) (0.008) (0.018) (0.021) ROA 0.024 -0.074*** -0.071*** 0.015 (0.024) (0.016) (0.016) (0.036) Cpc -0.001*** -0.000*** -0.000*** -0.001*** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) Ass -0.008*** -0.018*** -0.019*** -0.007*** (0.001) (0.002) (0.002) (0.002) Ec 0.007 -0.007 -0.010 0.005 (0.006) (0.007) (0.007) (0.008) Lev -0.034*** -0.017*** -0.017*** -0.044*** (0.006) (0.005) (0.005) (0.010) Ci 0.018*** 0.017*** 0.018*** 0.018*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.002) Agr -0.007*** -0.007*** -0.007*** -0.008*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.002) SOE 0.017*** 0.000 -0.001 0.016*** (0.002) (0.006) (0.005) (0.003) 常数项 0.122*** 0.262*** 0.478*** 0.504*** 0.128*** 0.273*** (0.002) (0.021) (0.045) (0.043) (0.003) (0.032) 行业固定效应 否 是 否 是 是 是 省份固定效应 否 是 否 是 是 是 企业固定效应 是 否 是 是 否 否 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 R2 0.357 0.523 0.916 0.918 0.398 0.553 样本量 12 421 12 421 12 263 12 263 5 640 5 640 注：* * *、* *和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平；括号内数值为企业层面聚类的稳健标准误。下表同。
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表 4 稳健性检验Ⅰ：替换被解释变量和解释变量
变量 替换被解释变量 替换解释变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) Digital -0.240*** -0.094*** -0.017*** -0.126*** -0.074*** -0.275* -0.041*** (0.026) (0.007) (0.003) (0.014) (0.008) (0.152) (0.004) 控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 常数项 1.178*** 0.180*** 0.018*** 0.239*** 0.265*** 0.313*** 0.259*** (0.058) (0.014) (0.006) (0.021) (0.021) (0.019) (0.021) 行业固定效应 是 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 R2 0.523 0.479 0.216 0.512 0.520 0.515 0.522 样本量 12 421 12 421 12 421 12 421 12 421 29 287 12 421
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表 5 稳健性检验Ⅱ：工具变量与外生冲击
变量 工具变量1 工具变量2 外生冲击 (1) (2) (3) (4) (5) Digital -0.214*** -0.137*** -0.132*** (0.018) (0.020) (0.013) IV 1.303*** 0.298*** (0.061) (0.069) 控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 Kleibergen-Paaprk LM统计量 243.444 103.506 [0.000] [0.000] Kleibergen-Paaprk Wald F统计量 462.804 18.619 {16.38} {16.38} FIC 0.017*** (0.001) 行业固定效应 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 否 省份固定效应 是 是 是 是 是 R2 0.826 0.291 0.788 0.315 0.502 样本量 12 421 12 421 9 437 9 437 12 421 注：中括号内数值为统计检验的p值；大括号内数值为Stock-Yogo弱工具变量检验10%水平的临界值。
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表 6 行业异质性分析
变量 分类标准1 分类标准2 (1) (2) (3) (4) (5) Digital -0.070*** -0.192*** 0.004 -0.266*** -0.143*** (0.015) (0.024) (0.039) (0.066) (0.017) 控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 常数项 0.217*** 0.311*** 0.166*** 0.308*** 0.241*** (0.023) (0.053) (0.044) (0.030) (0.037) 行业固定效应 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 是 是 R2 0.502 0.618 0.554 0.531 0.511 样本量 8 078 3 087 2 398 3 907 5 495
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表 7 所有制、投入来源与区域异质性分析
变量 所有制 投入来源 区域 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Digital -0.058*** -0.166*** -0.139*** -0.091*** -0.120*** -0.149*** (0.017) (0.019) (0.015) (0.010) (0.017) (0.024) 控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 常数项 0.323*** 0.243*** 0.264*** 0.261*** 0.242*** 0.287*** (0.030) (0.032) (0.021) (0.021) (0.028) (0.032) 行业固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 是 是 是 R2 0.523 0.562 0.522 0.521 0.548 0.512 样本量 5 771 6 648 12 421 12 421 7 228 5 193
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表 8 机制检验Ⅰ：资本深化
变量 全样本 劳动密集型行业 资本密集型行业 技术密集型行业 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Digital 1.125*** 2.966*** 6.273*** 0.602*** (0.081) (0.150) (0.367) (0.070) Cpc -0.079*** -0.062*** -0.058*** -0.154*** (0.005) (0.008) (0.005) (0.029) 控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 常数项 -0.845*** 0.270*** -0.130 0.166*** -0.427*** 0.316*** -0.535*** 0.242*** (0.103) (0.022) (0.109) (0.044) (0.155) (0.031) (0.073) (0.040) 行业固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 R2 0.641 0.497 0.827 0.554 0.850 0.518 0.516 0.467 样本量 12 421 12 421 2 398 2 398 3 907 3 907 5 495 5 495 注：控制变量中剔除了资本深化。
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表 9 机制检验Ⅱ：工资率与劳动生产率
变量 全样本 劳动密集型行业 资本密集型行业 技术密集型行业 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) Digital 0.869*** 1.940*** 0.013 -0.148*** -0.054*** (0.077) (0.095) (0.029) (0.035) (0.008) Avw/Lap 1.493*** 1.324*** 1.292*** 1.700*** (0.026) (0.052) (0.047) (0.041) 控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 常数项 9.941*** 11.146*** -1.059*** 0.841*** -0.948*** 0.917*** -0.874*** 0.881*** -1.257*** (0.154) (0.193) (0.025) (0.029) (0.044) (0.020) (0.043) (0.021) (0.040) 行业固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 是 R2 0.563 0.727 0.870 0.558 0.880 0.549 0.865 0.497 0.882 样本量 12 421 12 421 12 421 2 398 2 398 3 907 3 907 5 495 5 495
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