The Impact of Digital Transformation on Labor Investment Efficiency and Its Mechanism
-
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.
-
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 
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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。
下载: 导出CSV
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。
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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。
下载: 导出CSV
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)
下载: 导出CSV
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)
下载: 导出CSV
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)
下载: 导出CSV
-
[1] 李小荣, 万钟, 陆瑶. 劳动力市场与公司金融关系研究进展[J]. 经济学动态, 2019(3): 120-133. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXD201903011.htm [2] ZHANG Z, NTIM C G, ZHANG Q J, et al. Does accounting comparability affect corporate employment decision-making?[J]. The British Accounting Review, 2020, 52(6): 100937. doi: 10.1016/j.bar.2020.100937 [3] LAI S J, LI X R, CHAN K C. CEO overconfidence and labor investment efficiency[J]. The North American Journal of Economics and Finance, 2020, 55: 101319. [4] 陶欣欣, 江轩宇, 谢志华, 等. 社会责任履行影响企业劳动投资效率吗[J]. 会计研究, 2022(6): 120-133. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KJYJ202206009.htm [5] 申丹琳, 江轩宇. 社会信任与企业劳动投资效率[J]. 金融研究, 2022(9): 152-168. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ202209009.htm [6] 褚剑, 方军雄. 卖空约束放松能够改善企业劳动投资效率吗?[J]. 外国经济与管理, 2020(2): 84-96. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WGJG202002007.htm [7] GHALY M, DANG V A, STATHOPOULOS K. Institutional investors' horizons and corporate employment decisions[J]. Journal of Corporate Finance, 2020, 64: 101634. doi: 10.1016/j.jcorpfin.2020.101634 [8] 卜君, 孙光国. 环境不确定性会影响企业劳动投资效率吗?[J]. 经济管理, 2020(10): 23-38. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJGU202010002.htm [9] 曾庆生, 陈信元. 国家控股、超额雇员与劳动力成本[J]. 经济研究, 2006(5): 74-86. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ200605007.htm [10] 薛云奎, 白云霞. 国家所有权、冗余雇员与公司业绩[J]. 管理世界, 2008(10): 96-105. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ200810012.htm [11] 李汇东, 唐跃军, 左晶晶. 政府干预、终极控制权与企业雇佣行为——基于中国民营上市公司的研究[J]. 财经研究, 2017(7): 20-31. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJYJ201707002.htm [12] 徐业坤, 王元芳, 安素霞. 地方官员更替与企业员工配置[J]. 经济社会体制比较, 2020(2): 79-89. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJSH202002010.htm [13] 麦肯锡咨询公司. 数字化劳动力: 全力激活人效潜能, 助力企业行稳致远[EB/OL]. (2022-10-04)[2023-03-10]. https://www.mckinsey.com.cn/ .[14] SIOSHANSI F. Creating value behind-the-meter: digitalization, aggregation and optimization of behind-the-meter assets[J]. Behind and Beyond the Meter, 2020, 4: 47-82. [15] 戚聿东, 肖旭. 数字经济时代的企业管理变革[J]. 管理世界, 2020(6): 135-152. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202006012.htm [16] HESS T, MATT C, BENLIAN A, et al. Options for formulating a digital transformation strategy[J]. MIS Quarterly Executive, 2016, 15(2): 123-139. [17] 陈剑, 黄朔, 刘运辉. 从赋能到使能——数字化环境下的企业运营管理[J]. 管理世界, 2020(2): 117-128. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202002013.htm [18] DONANGELO A. Labor mobility: implications for asset pricing. [J]Journal of Finance, 2014, 69(3): 1321-1346. [19] KHEDMATI M, SUALIHU M A, YWASON A. CEO-director ties and labor investment efficiency[J/OL]. Journal of Corporate Finance, 2020, 65: 101492. [20] NAMBISAN S. Digital entrepreneurship: toward a digital technology perspective of entrepreneurship[J]. Entrepreneurship Theory and Practice, 2017, 41(6): 1029-1055. [21] SADEGHI V J, BIANCONE P P. How micro, small and medium-sized enterprises are driven outward the superior international trade performance? a multidimensional study on Italian food sector[J]. Research in International Business and Finance, 2018, 45(10): 597-606. [22] 李琦, 刘力钢, 邵剑兵. 数字化转型、供应链集成与企业绩效——企业家精神的调节效应[J]. 经济管理, 2021(10): 5-23. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJGU202110001.htm [23] 田永坡, 王琦. 数字经济时代网络招聘政策与搜寻渠道选择[J]. 北京工商大学学报: 社会科学版, 2022(2): 1-12. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJSB202202001.htm [24] 黄大禹, 谢获宝, 孟祥瑜, 等. 数字化转型与企业价值——基于文本分析方法的经验证据[J]. 经济学家, 2021(12): 41-51. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXJ202112006.htm [25] 刘平峰, 张旺. 数字技术如何赋能制造业全要素生产率?[J]. 科学学研究, 2021(8): 1396-1406. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXYJ202108006.htm [26] LIBERT B, BECK M, WIND Y. Questions to ask before your next digital transformation[J]. Harvard Business Review, 2016, 60(12): 11-13. [27] AVERSA P, HAEFLIGER S, REZA D G. Building a winning business model portfolio[J]. MIT Sloan Management Review, 2017, 58(4): 49-54. [28] MATT C, HESS T, BENLIAN A. Digital transformation strategies[J]. Business & Information Systems Engineering, 2015, 57(5): 339-343. [29] MATT C, HESS T, BENLIAN A, et al. Options for formulating a digital transformation strategy[J]. MIS Quarterly Executive, 2016, 15(2): 123-139. [30] 杜传忠, 张远. 数字经济发展对企业生产率增长的影响机制研究[J]. 证券市场导报, 2021(2): 41-51. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZQDB202102005.htm [31] PORTER M. Competitive advantage: creating and sustaining superior performance[M]. New York: Free Press, 1985. [32] 王国红, 汪媛媛, 黄昊, 等. 资源整合对企业价值链延伸的影响研究[J]. 研究与发展管理, 2020(4): 48-60. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YJYF202004005.htm [33] HAMERMESH D S. Labor demand and the source of adjustment costs[J]. Economic Journal, 1995, 105(430): 620-634. [34] 王立明. 价值链数字化、创新资源配置与企业融资约束[J]. 经济问题, 2023(4): 45-52. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJWT202304005.htm [35] 罗进辉, 巫奕龙. 数字化运营水平与真实盈余管理[J]. 管理科学, 2021(4): 3-18. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JCJJ202104002.htm [36] 王开科, 吴国兵, 章贵军. 数字经济发展改善了生产效率吗[J]. 经济学家, 2020(10): 24-34. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXJ202010004.htm [37] 沈国兵, 袁征宇. 企业互联网化对中国企业创新及出口的影响[J]. 经济研究, 2020(1): 33-48. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ202001004.htm [38] 徐兰, 吴超林. 数字经济赋能制造业价值链攀升: 影响机理、现实因素与靶向路径[J]. 经济学家, 2022(7): 76-86. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXJ202207008.htm [39] PINNUCK M, LILLIS A M. Profits versus losses: does reporting an accounting loss act as a heuristic trigger to exercise the abandonment option and divest employees?[J]. The Accounting Review, 2007, 82(4): 1031-1053. [40] JUNG B, LEE W J, WEBER D P. Financial reporting quality and labor investment efficiency[J]. Contemporary Accounting Research, 2014, 31(4): 1047-1076. [41] 赵宸宇, 王文春, 李雪松. 数字化转型如何影响企业全要素生产率[J]. 财贸经济, 2021(7): 114-129. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CMJJ202107008.htm [42] 吴非, 胡慧芷, 林慧妍, 等. 企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J]. 管理世界, 2021(7): 130-144. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202107013.htm [43] 袁淳, 肖士盛, 耿春晓, 等. 数字化转型与企业分工: 专业化还是纵向一体化[J]. 中国工业经济, 2021(9): 137-155. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY202109009.htm -
点击查看大图
图(1) / 表(9)
计量
- 文章访问数: 406
- HTML全文浏览量: 240
- PDF下载量: 176
- 被引次数: 0