数据资产对企业劳动收入份额的影响研究

苑泽明; 尹琪; 黄灿

数据资产对企业劳动收入份额的影响研究

天津财经大学会计学院，天津 300222

基金项目:

国家社会科学基金项目 23BGL109

详细信息

作者简介:
苑泽明(1964-)，女，天津人，天津财经大学会计学院教授，博士生导师

黄灿(1997-)，女，山东东营人，天津财经大学会计学院博士研究生

通讯作者:
尹琪(2000-)(通讯作者)，女，山西太原人，天津财经大学会计学院研究生

中图分类号: F49
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出版历程
- 收稿日期: 2024-01-27
- 网络出版日期: 2024-11-08
- 刊出日期: 2024-09-28

A Study on the Impact of Data Assets on the Enterprise Labor Income Share

School of Accounting, Tianjin University of Finance and Economics, Tianjin 300222, China

摘要

摘要: 数据资产作为新型生产要素，如何完善企业收入分配制度成为数智化转型背景下的核心议题。利用2007—2022年A股上市公司数据，分析数据资产对企业劳动收入份额的影响及作用机制。研究发现，数据资产能够提升企业劳动收入份额，且经过一系列稳健性检验后该结论依然成立。机制检验发现，数据资产通过抑制资本深化水平和提高员工工资水平双重路径促进劳动收入份额提升。拓展性分析表明：数据资产对企业营业总收入、资本收入和劳动收入均有显著促进作用，能助力企业做大做强；数据资产会挤出资本收入份额，令企业收入分配体现出劳动导向性特征；但数据资产并未显著影响企业劳动生产率；数据资产对企业劳动收入份额的影响具体表现为岗位创造、高薪引才及技能提升。异质性分析发现，在劳动密集型企业、高科技企业及非国有企业，数据资产对劳动收入份额的促进作用更为显著。研究为政府和企业完善收入分配制度，实现共同富裕目标提供了经验证据。
- 数据资产 /
- 劳动收入份额 /
- 劳动与资本
Abstract: Data assets, as new type of production factor, present a core issue for improving corporate income distribution systems in the context of digital transformation. This study utilizes data from A-share listed companies from 2007 to 2022 to analyze the impact and mechanisms of data assets on labor income share. The findings indicate that data assets enhance labor income share, which remains valid after a series of robustness tests. Mechanism tests reveal that data assets promote labor income share through dual pathways: suppressing capital deepening and increasing employee wage levels. Further analysis shows that data assets significantly boost total operating revenue, capital income, and labor income, helping companies grow stronger; data assets displace capital income share, reflecting a labor-oriented income distribution; data assets do not significantly affect labor productivity; the specific effects of data assets on labor income share include job creation, high-salary talent acquisition, and skill enhancement. Heterogeneity tests indicate that the promotion effect of data assets on labor income share is more pronounced in labor-intensive, high-tech, and non-state-owned enterprises. This research provides empirical evidence for governments and enterprises to improve income distribution systems and achieve the goal of common prosperity.
- data assets /
- labor income share /
- labor and capital

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图 1 平行趋势检验

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图 2 安慰剂检验

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表 1 变量及其测度

变量类型	变量名称	变量符号	变量测度
被解释变量	劳动收入份额	LS	企业当期为职工支付的现金/营业总收入
核心解释变量	数据资产	DA	(年报中披露的正向与中立的关键词词频之和/年报总词频)×100
控制变量	公司规模	Size	总资产的自然对数
	资产收益率	ROA	净利润/平均资产总额
	现金流	Cashflow	经营活动产生的现金流量净额/营业收入
	资产负债率	Lev	期末总负债/期末总资产
	董事会规模	Board	ln(董事会人数)
	独董比例	Indep	独立董事人数/董事会人数
	两职合一	Dual	若企业总经理和董事长由一人担任，取值为1，否则为0
	第一大股东持股比例	Top1	年末第一大股东持股比例
	成长性	Growth	(本年营业收入/上一年营业收入)－1
	成立年限	FirmAge	ln(当年年份－公司成立年份+1)

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表 2 主要变量的描述性统计

变量	N	Min	Max	Mean	P50	SD
DA	38 402	0	4.280	0.141	0.058	0.244
LS	38 402	0.001	0.996	0.135	0.111	0.101
Size	38 402	19.410	26.450	22.200	22.010	1.275
ROA	38 402	-0.382	0.255	0.040	0.038	0.066
Cashflow	38 402	-0.224	0.283	0.048	0.046	0.070
Lev	38 402	0.027	0.927	0.434	0.429	0.204
Board	38 402	1.609	2.708	2.131	2.197	0.200
Indep	38 402	0.250	0.600	0.375	0.357	0.054
Dual	38 402	0	1	0.271	0	0.445
Top1	38 402	0.081	0.758	0.342	0.321	0.148
Growth	38 402	-0.653	3.894	0.171	0.110	0.407
FirmAge	38 402	0.693	3.611	2.877	2.944	0.358

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表 3 基准回归结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
DA	0.108^***(12.033)	0.092^***(11.113)	0.020^***(3.963)	0.020^***(3.773)
Size		-0.011^***(-10.137)	-0.012^***(-7.442)	-0.016^***(-9.475)
ROA		-0.299^***(-17.689)	-0.237^***(-21.033)	-0.229^***(-20.617)
Cashflow		0.024^**(2.131)	-0.073^***(-10.088)	-0.072^***(-9.994)
Lev		-0.129^***(-17.815)	-0.038^***(-5.703)	-0.026^***(-3.834)
Board		0.028^***(3.959)	0.006(1.069)	0.008(1.571)
Indep		0.080^***(3.334)	-0.004(-0.267)	-0.006(-0.462)
Dual		0.007^***(3.050)	0.003^*(1.738)	0.002(1.272)
Top1		0.002(0.265)	0.002(0.214)	-0.004(-0.371)
Growth		-0.021^***(-14.734)	-0.023^***(-19.178)	-0.022^***(-18.790)
FirmAge		0.020^***(6.454)	0.062^***(16.040)	-0.011(-1.417)
常数项	0.119 8^***(74.091)	0.281^***(10.549)	0.244^***(7.770)	0.483^***(12.251)
企业固定效应	否	否	是	是
年份固定效应	否	否	否	是
N	38 402	38 402	38 402	38 402
调整R²	0.068	0.201	0.207	0.223
注：、、**分别表示10%、5%、1%的显著水平；括号内为t值。下表同。

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表 4 匹配变量的平衡性检验

协变量	未匹配U/匹配M	处理组	控制组	%偏差	T值	P值
Size	U	22.172	22.220	-3.8	-3.75	0.000
	M	22.171	21.160	1.2	1.18	0.237
ROA	U	0.041	0.039	2.8	2.75	0.006
	M	0.041	0.041	-1.0	-0.97	0.334
Cashflow	U	0.046	0.050	-4.9	-4.83	0.000
	M	0.046	0.046	-0.8	-0.79	0.428
Lev	U	0.414	0.454	-19.7	-19.26	0.000
	M	0.414	0.411	1.3	1.30	0.193
Board	U	2.110	2.152	-21.0	-20.57	0.000
	M	2.110	2.109	0.6	0.62	0.538
Indep	U	0.378	0.372	11.6	11.37	0.000
	M	0.378	0.378	-0.5	-0.46	0.646
Dual	U	0.322	0.220	23.0	22.58	0.000
	M	0.322	0.321	0.2	0.16	0.870
Top1	U	0.328	0.357	-19.7	-19.34	0.000
	M	0.328	0.329	-0.8	-0.84	0.402
Growth	U	0.178	0.164	3.3	3.27	0.001
	M	0.178	0.174	0.9	0.85	0.394
FirmAge	U	2.892	2.862	8.3	8.13	0.000
	M	2.892	2.896	-1.1	-1.12	0.263

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表 5 内生性检验：PSM-DID法和工具变量法

变量	PSM-DID法		工具变量法
	(1)	(2)	(3) 第一阶段	(4) 第二阶段	(5) 第一阶段	(6) 第二阶段
	LS	LS	DA	LS	DA	LS
Treat×After	0.005 9^**
	(2.047 1)
Treat×After×DA		0.025 5^***
		(2.671 6)
IV1			0.594 6^***
			(14.447 6)
IV2					0.0012^**
					(2.554 3)
DA				0.110 3^***		0.327 8^***
				(12.730 3)		(3.390 4)
K-P rk LM统计量			259.455^***		18.546^***
K-P Wald F统计量			391.172^***		151.212^***
控制变量	是	是	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是	是	是
N	19 142	19 142	38 392	38 392	10 328	10 328
调整R²	0.216 3	0.217 2	0.189 5	0.181 8	0.095 8	0.108 3

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表 6 内生性检验：变更回归模型

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
DA	0.023^***(4.447)	0.025^***(3.834)	0.030^***(4.947)	0.026^***(4.247)
控制变量	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是
省份固定效应	是	否	否	否
行业固定效应	是	否	否	否
省份-行业固定效应	否	否	是	是
年份-行业固定效应	否	是	否	是
年份-省份固定效应	否	是	是	否
N	37 190	37 180	37 169	37 159
调整R²	0.265	0.360	0.407	0.416

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表 7 替换核心变量测度

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
变量	LS	LS	LS1	LS2	LS3
DA1	0.025^***(4.218)
DA2		0.004^***(4.922)
DA			0.140^***(3.630)	0.019^***(3.503)	0.021^***(3.690)
控制变量	是	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是	是
N	38 402	8 244	38 402	38 402	38 402
调整R²	0.223	0.247	0.258	0.198	0.195

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表 8 口径差异分析和滞后自变量

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
DA3	0.031^***(3.186)
DA4		0.037^**(2.405)
DA5			0.021^***(2.754)
L1.DA				0.017^***(3.250)
L2.DA					0.013^***(2.801)
控制变量	是	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是	是
N	38 402	38 402	38 402	33 097	29 038
调整R²	0.223	0.221	0.222	0.170	0.130

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表 9 子样本回归和信息披露偏误处理

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
DA	0.023^***(3.615)	0.015^***(3.522)	0.017^***(3.007)	0.020^***(3.317)	0.014^**(2.383)
Similarity					-0.008(-1.573)
Readability					-0.001^***(-4.286)
Forward					-0.296(-0.599)
Tone					-0.002(-0.288)
控制变量	是	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是	是
N	30 507	29 789	28 644	24 244	34 005
调整R²	0.220	0.204	0.225	0.228	0.210

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表 10 机制识别：资本深化水平与员工工资水平

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
变量	CD	LS	LS	AW	LS	LS
DA	-0.282^***		0.018^***	0.075^***		0.019^***
	(-4.629)		(3.221)	(3.403)		(3.551)
CD		-0.009^***	-0.008^***
		(-5.913)	(-5.760)
AW					0.014^***	0.013^***
					(6.702)	(5.742)
Sobel Z		21.22^***			18.75^***
Bootstrap检验置信区间		[0.537，0.651]			[0.006，0.008]
控制变量	是	是	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是	是	是
N	38 402	38 402	38 402	38 402	38 402	38 402
调整R²	0.132	0.231	0.232	0.588	0.225	0.227

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表 11 拓展性研究

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)
变量	GR	CI	LI	CS	CL	LP	Number	MD	TE
DA	0.087^***	0.104^***	0.195^***	-0.108^***	-0.211^***	-0.023	0.109^***	0.136^***	0.324^***
	(3.267)	(3.196)	(6.038)	(-2.584)	(-5.062)	(-0.530)	(3.054)	(3.135)	(8.028)
控制变量	是	是	是	是	是	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是	是	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是	是	是	是	是	是
N	38 402	28 500	28 877	28 851	28 851	38 402	38 402	25 054	32 518
调整R²	0.771	0.720	0.812	0.106	0.185	0.323	0.461	0.518	0.354

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表 12 异质性分析

变量	产业性质		高科技属性		产权性质
变量	(1) 资本密集型	(2) 劳动密集型	(3) 高科技	(4) 非高科技	(5) 国企	(6) 非国企
DA	0.016	0.019^***	0.022^***	0.001	0.014	0.021^***
	(1.601)	(2.903)	(4.032)	(0.187)	(1.021)	(3.710)
控制变量	是	是	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是	是	是
N	20 391	18 011	22 234	16 005	14 191	24 211
调整R²	0.250	0.230	0.261	0.208	0.217	0.229

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