Can Enterprise Digital Transformation Reduce Labor Cost Stickiness: An Examination Based on Internal Control
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摘要: 在全球数字经济的大浪潮下，数字化转型对企业的经营管理及成本费用产生了深刻影响。利用2010—2021年我国A股上市公司的样本数据，构建企业数字化转型指标，探究企业数字化转型对劳动力成本粘性的影响效应及机制。研究发现：企业数字化转型有利于提高内部控制质量，从而降低了企业劳动力成本粘性；异质性分析表明，数字化转型对劳动力成本粘性的影响在非国有企业、衰退期企业、劳动密集型企业以及东中部地区企业更明显；进一步检验发现，企业数字化转型对降低劳动力成本粘性具有长期抑制作用，主要体现在用工粘性而非薪酬粘性，且主要影响普通员工而非高管；企业数字化转型还能够更好地提高劳动力成本经济效率。本研究揭示了数字化转型对企业成本性态的影响机理，为实现数字经济与实体经济高质量协同发展提供了现实指导。Abstract: Under the tide of the global digital economy, the enterprise digital transformation has a profound impact on the operation management and cost. Based on the sample of A-share listed companies from 2010 to 2021, this paper constructs indicators of enterprise digital transformation and explores the effect of enterprise digital transformation on labor cost stickiness and its mechanism generation. It is found that digital transformation significantly reduces labor cost stickiness, and the findings remain valid after a series of robustness tests. Mechanistic analysis shows that digital transformation helps to improve the quality of internal control and thus reduces labor cost stickiness. Heterogeneity analysis shows that the effect of digital transformation on labor cost stickiness is more pronounced in non-state enterprises, declining enterprises, labor-intensive enterprises, and those in eastern and central China. Further test indicates that digital transformation has a long-term inhibitory effect on reducing labor cost stickiness in enterprises that is mainly reflected in labor stickiness rather than salary stickiness, and in ordinary employees rather than executives as well. Enterprise digital transformation can better improve labor cost and economic efficiency. The study reveals the mechanism of the impact of enterprise digital transformation on the cost disposition of the enterprise, and provides practical guidance for achieving high-quality coordinated development between the digital economy and the real economy.
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表 1 变量说明
变量类型 变量名称 变量符号 变量测度 因变量 劳动力成本变动 ΔLaborPay 公司当年劳动力成本与上一年劳动力成本之比的自然对数 自变量 营业收入变动 ΔSale 公司当年营业收入与上一年营业收入之比的自然对数 营业收入下降 Dec 虚拟变量，企业当年营业收入低于上一年营业收入时取1，表示业务量下降；否则取0 企业数字化转型水平 Dig 从上市公司年报中爬取有关人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术应用五个方面的内容，基于文本分析和词频统计汇总得到指标并进行对数化处理 中介变量 内部控制质量 IC 采用迪博·中国上市公司内部控制指数并进行对数化处理 内部环境 IC_Env 采用内部披露指数细分指标并进行对数化处理 风险评估 IC_Risk 同上 控制活动 IC_Con 同上 信息与沟通 IC_Inf 同上 内部监督 IC_Sup 同上 经济变量(EV) 资产密度 AI 企业年末资产总额与当年营业收入之比 员工密度 EI 企业年末员工人数与当年营业收入(百万元)之比 收入连续下降 Succ-Dec 虚拟变量，若企业营业收入连续两年下降取1，否则取0 经济增长 GDPG 企业所在省份每年的生产总值指数 失业率 Employment 企业所在省份每年的失业率 教育水平 Graduate 企业所在省份每年的本科毕业人数(万人) 控制变量(CV) 资产负债率 Lev 企业负债总额与总资产的比值 企业年龄 Age 观测年份-注册年份 两职合一 Dual 虚拟变量，CEO兼任董事长取1，否则取0 第一大股东持股比例 Lrghldrt 第一大股东持股比例 
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表 2 主要变量的描述性统计
变量 样本量 均值 标准差 中位数 最小值 最大值 企业数字化转型水平(Dig) 30 379 1.300 1.370 1.100 0.000 4.980 劳动力成本(LaborPay) 30 379 7.840 36.980 2.070 0.010 1 544.000 营业收入(Sale) 30 379 108.300 740.500 19.360 0.010 29 662.000 劳动力成本变动(ΔLaborPay) 30 379 0.150 0.210 0.120 -0.440 1.010 营业收入变动(ΔSale) 30 379 0.120 0.300 0.110 -0.870 1.330 营业收入下降(Dec) 30 379 0.280 0.450 0.000 0.000 1.000 资产密度(AI) 30 379 2.560 2.180 1.940 0.400 14.320 员工密度(EI) 30 379 1.350 1.100 1.070 0.070 6.100 收入连续下降(Succ-Dec) 30 379 0.120 0.320 0.000 0.000 1.000 经济增长(GDPG) 30 379 7.630 2.550 7.800 1.100 14.600 失业率(Employment) 30 379 8.080 16.060 3.200 1.300 82.500 教育水平(Graduate) 30 379 16.270 6.980 15.250 1.380 28.220 资产负债率(Lev) 30 379 0.430 0.210 0.430 0.060 0.900 企业年龄(Age) 30 379 17.980 5.760 18.000 5.000 33.000 两职合一(Dual) 30 379 1.730 0.450 2.000 1.000 2.000 第一大股东持股比例(Lrghldrt) 30 379 34.380 14.700 32.130 9.090 74.300
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表 3 企业数字化转型与劳动力成本粘性
变量 (1) (2) (3) ΔLaborPay ΔLaborPay ΔLaborPay ΔSale 0.455***(0.009 3) 0.454***(0.009 3) 0.450***(0.009 6) Dec×ΔSale -0.226***(0.014 2) -0.266***(0.017 1) -0.364***(0.045 4) Dig×Dec×ΔSale 0.031***(0.007 4) 0.020***(0.007 4) Dig 0.008***(0.001 1) 0.006***(0.001 1) 其他变量 否 否 是 年份固定效应 是 是 是 行业固定效应 是 是 是 样本量 30 379 30 379 30 379 Adj. R2 0.361 0.363 0.375 注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著；回归系数的标准误在公司层面进行Cluster调整。下同。
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表 4 稳健性检验一
变量 (1)
更换劳动力成本的度量方式(2)
更换数字化转型的度量方式(3)
剔除产权变更的公司(4)
控制公司固定效应(5)
控制地区固定效应ΔLaborPay1 ΔLaborPay ΔLaborPay ΔLaborPay ΔLaborPay ΔSale 0.477*** 0.450*** 0.461*** 0.437*** 0.450*** (0.009 5) (0.009 6) (0.010 1) (0.010 0) (0.009 6) Dec×ΔSale -0.273*** -0.345*** -0.401*** -0.426*** -0.361*** (0.048 1) (0.044 3) (0.048 3) (0.050 9) (0.045 1) Dig×Dec×ΔSale 0.016** 0.021** 0.018** 0.020 9*** (0.007 5) (0.008 3) (0.008 6) (0.007 4) Dig1×Dec×ΔSale 0.018** (0.008 8) Dig 0.005*** 0.005*** 0.008*** 0.006 36*** (0.001 0) (0.001 1) (0.001 8) (0.001 0) Dig1 0.006*** (0.001 2) 其他变量 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 行业固定效应 是 是 是 否 否 公司固定效应 否 否 否 是 否 地区固定效应 否 否 否 否 是 样本量 30 379 30 379 26 209 30 379 30 379 Adj.R2 0.384 0.375 0.381 0.404 0.374
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表 5 稳健性检验二
变量 (1)
工具变量(2)
多期双重差分ΔLaborPay ΔLaborPay ΔSale 0.451***(0.009 8) 0.450***(0.008 8) Dec×ΔSale -0.393***(0.049 2) -0.362***(0.045 8) Dig×Dec×ΔSale 0.029**(0.013 4) 0.037*(0.022 2) Dig 0.006**(0.002 9) 0.013***(0.002 7) Kleibergen-Paaprk LM statistic P-val 0.000 0 Kleibergen-Paap rk Wald F statistic 172.374*** 其他变量 是 是 年份固定效应 是 是 行业固定效应 是 是 样本量 29 274 30 379 Adj.R2 0.376 0.375
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表 6 机制检验
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) IC IC_Env IC_Risk IC_Con IC_Inf IC_Sup Dig 0.033*** 0.006** 0.005** 0.009*** 0.029*** 0.005** (0.007 0) (0.002 6) (0.002 0) (0.002 9) (0.002 4) (0.002 4) 控制变量 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 行业固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 30 379 30 379 30 379 30 379 30 379 30 379 Adj.R2 0.061 0.269 0.606 0.064 0.192 0.462
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表 7 异质性分析一
变量 (1) (2) (3) (4) (5) 非国有企业 国有企业 成长期企业 成熟期企业 衰退期企业 ΔSale 0.439*** 0.454*** 0.489*** 0.453*** 0.297*** (0.011 5) (0.017 6) (0.011 6) (0.016 9) (0.023 4) Dec×ΔSale -0.310*** -0.405*** -0.289*** -0.274*** -0.343*** (0.060 1) (0.062 0) (0.078 1) (0.0734) (0.071 2) Dig×Dec×ΔSale 0.021** 0.010 -0.003 0.007 0.040*** (0.009 0) (0.013 4) (0.012 4) (0.013 2) (0.010 8) Dig 0.005*** 0.008*** 0.004** 0.005*** 0.008*** (0.001 3) (0.001 8) (0.001 5) (0.001 5) (0.002 4) 其他变量 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 行业固定效应 是 是 是 是 是 样本量 19 083 11 296 13 023 11 091 6 149 Adj.R2 0.381 0.361 0.404 0.374 0.292
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表 8 异质性分析二
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 劳动密集型企业 资本密集型企业 技术密集型企业 西部地区企业 中部地区企业 东部地区企业 ΔSale 0.353*** 0.458*** 0.521*** 0.418*** 0.470*** 0.452*** (0.018 7) (0.019 3) (0.011 9) (0.026 8) (0.024 4) (0.011 2) Dec×ΔSale -0.255*** -0.402*** -0.459*** -0.233** -0.350*** -0.418*** (0.071 1) (0.097 5) (0.073 6) (0.108) (0.117 0) (0.055 1) Dig×Dec×ΔSale 0.039*** -0.004 0.008 0.001 0.040* 0.025*** (0.013 2) (0.021 3) (0.009 7) (0.02 2) (0.021 2) (0.008 4) Dig 0.010*** 0.004 0.004*** 0.009*** 0.008*** 0.005*** (0.002 5) (0.002 3) (0.001 4) (0.003 4) (0.002 6) (0.001 2) 其他变量 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 行业固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 8 260 7 922 14 197 3 750 5 215 21 413 Adj.R2 0.301 0.365 0.448 0.354 0.387 0.379
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表 9 抑制效应的持续性检验
变量 (1) (2) (3) (4) ΔLaborPay ΔLaborPay ΔLaborPay ΔLaborPay ΔSale 0.452***(0.010 2) 0.448***(0.010 7) 0.443***(0.011 6) 0.435***(0.013 0) Dec×ΔSale -0.396***(0.047 5) -0.388***(0.048 0) -0.385***(0.049 6) -0.378***(0.052 1) L. Dig×Dec×ΔSale 0.027***(0.007 5) L2. Dig×Dec×ΔSale 0.029***(0.007 3) L3. Dig×Dec×ΔSale 0.025***(0.007 9) L4. Dig×Dec×ΔSale 0.032***(0.008 4) 其他变量 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 行业固定效应 是 是 是 是 样本量 26 221 22 638 19 354 16 193 Adj.R2 0.375 0.374 0.369 0.363
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表 10 企业数字化转型的细分效应
变量 (1) (2) (3) (4) (5) DT CC BD AI ADT ΔSale 0.438*** 0.438*** 0.438*** 0.438*** 0.437*** (0.010 0) (0.010 0) (0.010 0) (0.010 0) (0.010 0) Dec×ΔSale -0.415*** -0.400*** -0.395*** -0.393*** -0.417*** (0.048 5) (0.048 5) (0.047 4) (0.048 5) (0.049 3) DT×Dec×ΔSale 0.028** (0.012 8) CC×Dec×ΔSale 0.014 (0.013 2) BD×Dec×ΔSale 0.093 (0.107 0) AI×Dec×ΔSale 0.003 (0.015 7) ADT×Dec×ΔSale 0.021* (0.010 7) 其他变量 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 行业固定效应 是 是 是 是 是 样本量 30 379 30 379 30 379 30 379 30 379 Adj.R2 0.403 0.403 0.403 0.403 0.404
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表 11 劳动力成本结构分析
变量 (1) (2) (3) (4) ΔNumber ΔAve-Pay ΔSeniorManager ΔOrdinary ΔSale 0.420***(0.012 3) -0.004(0.012 1) 0.209***(0.010 1) 0.466***(0.010 2) Dec×ΔSale -0.252***(0.054 4) 0.037(0.072 7) -0.018(0.056 0) -0.388***(0.050 0) Dig×Dec×ΔSale 0.030***(0.010 1) -0.034***(0.012 7) 0.016(0.010 2) 0.016*(0.008 4) Dig 0.003**(0.001 3) 0.006***(0.001 7) -0.000(0.001 3) 0.006***(0.001 1) 其他变量 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 行业固定效应 是 是 是 是 样本量 30 361 28 603 30 317 30 369 Adj.R2 0.202 0.047 0.049 0.363
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表 12 调整效果分析
变量 (1) (2) Δ(Income/LaborPay) Δ(Incone/Staff) Dig 0.187***(0.015 7) 0.006***(0.001 5) 控制变量 是 是 年份固定效应 是 是 行业固定效应 是 是 样本量 30 322 30 304 Adj.R2 0.748 0.032
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