技能還是學(xué)歷？

摘 要：人力資本水平是推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要條件。本文基于2007—2020 年滬深A(yù) 股上市公司數(shù)據(jù)，分析人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。實(shí)證結(jié)果顯示：高學(xué)歷、高技能人才均有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其中高技能人才的作用更突出；高技能人才占比越高，越能強(qiáng)化企業(yè)對(duì)冗余資源的利用能力、吸收能力及創(chuàng)新能力增強(qiáng)，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越深；高技能人才更具普適性，其在不同所有制、不同行業(yè)和勞動(dòng)、技術(shù)密集度企業(yè)中均能夠顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而高學(xué)歷人才僅在非國(guó)有企業(yè)、制造業(yè)和勞動(dòng)密集型企業(yè)中能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此，為提升我國(guó)“十四五”期間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和實(shí)現(xiàn)技能中國(guó)目標(biāo)，本文認(rèn)為需重點(diǎn)加強(qiáng)數(shù)字工匠等關(guān)鍵技術(shù)性人才在企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型中的支持與投入。

關(guān)鍵詞：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；人力資本結(jié)構(gòu)；技能型人才

一、研究背景

中國(guó)信息通信研究院《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告（2023 年）》顯示，2022 年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模占GDP 比重達(dá)41.5%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速。黨的二十大作出“加快建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)”重要部署，“十四五”發(fā)展規(guī)劃也明確指出“加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式的變革”。數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，企業(yè)組織模式和生產(chǎn)方式也出現(xiàn)全新變革（白雪潔等，2022）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)適應(yīng)新一輪的技術(shù)革命與產(chǎn)業(yè)變革的必然選擇，但企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨諸多挑戰(zhàn)，技術(shù)短板導(dǎo)致的“技術(shù)轉(zhuǎn)型困境”（吳非等，2021）是最為基礎(chǔ)、最為艱難的困境，企業(yè)人力資本根本性提升是化解“技術(shù)轉(zhuǎn)型困境”、推動(dòng)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的核心力量。國(guó)際勞工組織在2022 年《世界就業(yè)趨勢(shì)展望》強(qiáng)調(diào)（Dewan 等，2022），數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，若員工缺乏匹配的技術(shù)熟練度和知識(shí)積淀，即便企業(yè)深入研發(fā)、投入數(shù)字技術(shù)，生產(chǎn)率的正向推動(dòng)仍難以顯現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率將由人力資本短板決定而變得低下。在此背景下，剖析人力資本水平與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在聯(lián)系，能夠?yàn)槠髽I(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的轉(zhuǎn)型提供人力資本合理配置的指導(dǎo)。

人力資本中所包含的學(xué)歷和技能是促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心動(dòng)力。學(xué)歷，早期人力資本水平的通用測(cè)度，是知識(shí)積累和理論素養(yǎng)的象征，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論基礎(chǔ)和創(chuàng)新思維；技能，近年來(lái)人力資本水平的結(jié)構(gòu)分解，是實(shí)踐知識(shí)和操作能力的應(yīng)用，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地奠定技術(shù)基礎(chǔ)和能力供給。人力資本水平提升方面，我國(guó)采取的是“高學(xué)歷人才”和“技能型人才”雙軌并進(jìn)的培養(yǎng)策略。一則，培養(yǎng)高學(xué)歷人才優(yōu)化教育資源分配。1999 年起我國(guó)高等教育擴(kuò)張政策體系實(shí)施并不斷完善，高等教育毛入學(xué)率由1999 年的10.5%提升至2021 年的57.8%，同期的高考錄取率從55.56%提升至92.89%，高學(xué)歷人才數(shù)大幅增加（鄢杰等，2023）；二則，持續(xù)強(qiáng)化技能型人才培育。2022年，國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于加強(qiáng)新時(shí)代高技能人才隊(duì)伍建設(shè)的意見(jiàn)》（簡(jiǎn)稱《意見(jiàn)》），重點(diǎn)關(guān)注高技能人才隊(duì)伍建設(shè)。據(jù)全國(guó)總工會(huì)數(shù)據(jù)，截至2021 年底，技能人才總量超過(guò)2 億人，高技能人才超過(guò)6000 萬(wàn)人（宋建和鄭江淮，2022），高學(xué)歷人才、高技能人才總量均有增加。就高學(xué)歷人才培養(yǎng)，因?qū)W歷與技能需求存在脫節(jié)現(xiàn)象，“教育過(guò)度論”“學(xué)歷過(guò)剩論”等質(zhì)疑聲音不斷（鄢杰等，2023）；而技能人才培養(yǎng)，截至2021 年底技能人才占就業(yè)人員例僅為26%，呈現(xiàn)為低水平快速增長(zhǎng)（宋建和鄭江淮，2022）。此外，研究顯示，中國(guó)超55％的企業(yè)仍未完成基礎(chǔ)設(shè)備的數(shù)字化改造（季昕華，2020）。鑒于此，一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題浮現(xiàn)：人力資本結(jié)構(gòu)能否支撐推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)中學(xué)歷與技能誰(shuí)更重要？

現(xiàn)有研究對(duì)于本文研究問(wèn)題提供了豐富的理論與實(shí)證基礎(chǔ)，但仍有擴(kuò)展空間：一是聚焦于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（毛寧等，2022）、稅收政策優(yōu)惠（蔡洪波等，2023）、地方產(chǎn)業(yè)政策支持（甄紅線等，2023）等硬條件影響，但還需要軟條件配合，如具備數(shù)字素養(yǎng)及數(shù)字技能的人力資源（姚小濤等，2022）。根據(jù)埃森哲《2023 年中國(guó)企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)》，中國(guó)企業(yè)普遍在人才與數(shù)字化技術(shù)方面表現(xiàn)薄弱，因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的人力資本問(wèn)題值得關(guān)注。二是企業(yè)對(duì)人力資本需求發(fā)生異質(zhì)性變化并快遞發(fā)展。學(xué)歷與技能并重，尤其是技能結(jié)構(gòu)的重視越來(lái)越成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功與否的關(guān)鍵要素，需納入技能結(jié)構(gòu)與學(xué)歷結(jié)構(gòu)同時(shí)考察，以識(shí)別人力資本結(jié)構(gòu)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的加速或催化作用。已有文獻(xiàn)多以受教育程度（Acemoglu and Autor，2011；江永紅等，2016）、職業(yè)類別（Andersson et al.，2014；張國(guó)勝和杜鵬飛，2022；李紅陽(yáng)和邵敏，2017）及人力資本投資類型（陳浩，2007）等衡量人力資本水平。在此基礎(chǔ)上，也有研究采用向量夾角的測(cè)度方法（劉智勇等，2018），或?qū)⒔】禒顩r納入測(cè)度（楊建芳等，2006），但上述測(cè)度方式與本研究?jī)?nèi)容切合不夠緊密。已有研究多以受教育年限作為技能水平的代理變量（郝楠，2017；汪前元等，2022），將高學(xué)歷勞動(dòng)者視為高技能勞動(dòng)者，模糊了學(xué)歷與技能的界限與差異。三是結(jié)合實(shí)際情況，我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍然十分緩慢，超半數(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度低于平均值（張國(guó)勝和杜鵬飛，2022）。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，人力資本結(jié)構(gòu)高級(jí)化是重要的基石（王濤，2021），因此，企業(yè)如果尚未配備高級(jí)化人力資本結(jié)構(gòu)，就難以收獲轉(zhuǎn)型后產(chǎn)生的效益。然而，鮮有研究從人力資本結(jié)構(gòu)視角考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

本文邊際貢獻(xiàn)為：第一，探討了人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)數(shù)字化的影響。為回應(yīng)“學(xué)歷至上”“能力主導(dǎo)”的社會(huì)質(zhì)疑，對(duì)“崇拜學(xué)歷、輕視技能”教育觀念的證偽，本文從學(xué)歷、技能兩個(gè)維度探究人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性，以明晰企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的人才需求，為制定更具針對(duì)性的人才培育政策提供研究支撐；比較數(shù)字化轉(zhuǎn)型的人力資本結(jié)構(gòu)效應(yīng)，為更好理解“學(xué)歷中國(guó)”轉(zhuǎn)向“技能中國(guó)”等人才培養(yǎng)政策提供實(shí)證依據(jù)；第二，對(duì)已有崗位技能分類方法的優(yōu)化改進(jìn)。在Autor 和Dorn 的崗位技能分類方法（Acemoglu and Restrepo，2019；Dorn，2009）基礎(chǔ)上，篩選、識(shí)別銳思數(shù)據(jù)庫(kù)中上市公司的其他人員，并進(jìn)一步根據(jù)職業(yè)技術(shù)復(fù)雜度再分類，將其歸并為高、低兩類，力求精準(zhǔn)識(shí)別出高、低技能勞動(dòng)力；第三，以人力資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為邏輯主線，本文重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)資源利用、吸收與創(chuàng)新能力的渠道機(jī)制，打開(kāi)技能勞動(dòng)力賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“黑箱機(jī)制”，厘清技能勞動(dòng)力在提高企業(yè)資源利用效率、強(qiáng)化技術(shù)與知識(shí)的吸收積累及技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化中扮演的重要角色，有助于優(yōu)化企業(yè)人力資源管理，充分激活技能人才對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效能提升作用。

二、理論分析與假說(shuō)提出

（一）人力資本與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

經(jīng)濟(jì)學(xué)家舒爾茨認(rèn)為，人力資本是一種通過(guò)投資形式凝結(jié)在勞動(dòng)者身上的資本類型，可以從“質(zhì)”和“量”兩方面進(jìn)行衡量。其中，決定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素是人力資本的“質(zhì)”（Schultz，1961），即勞動(dòng)者通過(guò)教育、培訓(xùn)和學(xué)習(xí)積累的能力（張國(guó)強(qiáng)等，2011）。貝克爾進(jìn)一步指出教育和培訓(xùn)能夠提升個(gè)人的知識(shí)與技能，從而提高工作效率和生產(chǎn)力，使其更好地適應(yīng)新技術(shù)和環(huán)境，為企業(yè)和經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造更多價(jià)值（Becker，1975）。人力資本作為技術(shù)進(jìn)步的載體，通過(guò)優(yōu)化能夠促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與生產(chǎn)率的提高（Acemoglu，2003）。可以說(shuō)，人力資本是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)，直接決定了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效益（Dewan et al.，2022）。

早期研究中，學(xué)歷是最常用的反映人力資本水平與技能水平的測(cè)度指標(biāo)，基于發(fā)展階段并囿于數(shù)據(jù)限制，假定高學(xué)歷者也具備相對(duì)較高的技能（Acemoglu and Daron，2002；凌文輇等，2001；梁文泉和陸銘，2015）。并認(rèn)為高學(xué)歷具有的技能水平更能適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的變化，而受教育程度較低的工人專注于“特定技術(shù)”，技術(shù)變革時(shí)損失更大，故假定高學(xué)歷等于高技能（Gould et al.，2002）。盡管存在局限性，但在缺乏準(zhǔn)確數(shù)據(jù)時(shí)，學(xué)歷是衡量人力資本的主要手段（Woessmann，2003）。

然而，當(dāng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式進(jìn)入質(zhì)量驅(qū)動(dòng)階段，數(shù)字時(shí)代對(duì)企業(yè)員工知識(shí)和技能的要求更高（王才，2020），數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求員工發(fā)揮主動(dòng)性，需利用個(gè)人技能解決日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題（曾德麟等，2021），數(shù)字技術(shù)的新任務(wù)更偏向復(fù)雜任務(wù)中具有比較優(yōu)勢(shì)的高技能工人（Acemoglu andRestrepo，2018），數(shù)字化轉(zhuǎn)型在推動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的同時(shí)離不開(kāi)高素質(zhì)數(shù)字人才支撐（陳煜波和馬曄風(fēng)，2018）。現(xiàn)實(shí)情況是，雖學(xué)歷水平不斷提升，但高技能人才特別是與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的技能人才供需仍嚴(yán)重不平衡（裴璇等，2023）：一方面，我國(guó)1999 年高校擴(kuò)招以來(lái)，代表人力資本水平的高學(xué)歷畢業(yè)生人數(shù)由2000 年的95 萬(wàn)增長(zhǎng)至2023 年的1158 萬(wàn)人。但另一方面，《產(chǎn)業(yè)數(shù)字人才研究與發(fā)展報(bào)告（2023）》提到，我國(guó)目前數(shù)字人才缺口約為2500 萬(wàn)至3000 萬(wàn)且在持續(xù)增加（謝忠強(qiáng)和成文雅，2024）。直覺(jué)上人力資本水平提高有利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，高校擴(kuò)招后越來(lái)越多的高學(xué)歷人才進(jìn)入企業(yè)，但這并未縮減數(shù)字人才缺口。故僅從學(xué)歷角度衡量人力資本技能水平難以全面反映技能人才的真實(shí)水平，更難以全面評(píng)估人力資本對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。高學(xué)歷和高技能的人才有機(jī)結(jié)合，則更能揭示企業(yè)內(nèi)部人力資本結(jié)構(gòu)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的促進(jìn)或抑制作用。因此，本研究將擴(kuò)展人力資本拆分為學(xué)歷與技能兩個(gè)方面，識(shí)別其對(duì)技能偏向型技術(shù)進(jìn)步（企業(yè)數(shù)字化）的作用。

（二）高技能勞動(dòng)力與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

根據(jù)“資本—技能互補(bǔ)理論”（Capital-Skill Complementary，CSC），非技能勞動(dòng)力與資本是替代關(guān)系，而技能勞動(dòng)力與資本則是互補(bǔ)關(guān)系（鮑哈斯，2010），企業(yè)引入高技能人才可有效提高資本產(chǎn)出效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)了技術(shù)和設(shè)備上的升級(jí)，企業(yè)需引進(jìn)具備相關(guān)技術(shù)或相匹配的高技能勞動(dòng)力（Wang et al.，2021；趙宸宇等，2021），推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（肖土盛等，2022）；但若不匹配，將阻礙創(chuàng)新潛力的釋放，導(dǎo)致生產(chǎn)效率下降（馬穎等，2018）。因此，企業(yè)內(nèi)員工的技能水平是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵因素（Svahn et al.，2017）。

相較學(xué)歷，技能更大程度上是以學(xué)歷教育為基礎(chǔ)通過(guò)“干中學(xué)”的操作應(yīng)用而積累所得，針對(duì)性和應(yīng)用性極為明確，能夠直接應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的各種挑戰(zhàn)（Brynjolfsson and Mcafee，2014）。高技能人才可以憑借豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化培訓(xùn)和創(chuàng)新協(xié)作（張守鳳和劉昊蓉，2023），對(duì)其他員工產(chǎn)生技能溢出效應(yīng)和示范作用，從而顯著提升整體員工的數(shù)字素養(yǎng)和技能水平。此外，戴維斯的技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）也強(qiáng)調(diào)，個(gè)人對(duì)新技術(shù)使用行為受到其對(duì)該技術(shù)使用意愿的影響（Davis et al.，1989）。相比高學(xué)歷勞動(dòng)力，高技能勞動(dòng)力接受的專業(yè)技能培訓(xùn)使其對(duì)數(shù)字技術(shù)運(yùn)用更為熟練，因而使用意愿更強(qiáng)。綜上，與高學(xué)歷勞動(dòng)力相比，高技能勞動(dòng)力對(duì)企業(yè)數(shù)字技術(shù)運(yùn)用能夠產(chǎn)生更強(qiáng)的正向作用，助力企業(yè)更高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（三）高技能勞動(dòng)力對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制

研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需同時(shí)具備資源豐度、技術(shù)使用與積累能力以及對(duì)現(xiàn)有技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化能力（趙麗錦和胡曉明，2022），而高技能勞動(dòng)力的配備恰恰強(qiáng)化了上述三方面因素的驅(qū)動(dòng)，進(jìn)而能夠推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

首先，高技能勞動(dòng)力可以通過(guò)促進(jìn)未被吸收冗余資源的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化利用，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要富裕資源的支撐，因此，企業(yè)的資源豐度直接影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)及價(jià)值實(shí)現(xiàn)程度（趙麗錦和胡曉明，2022）。作為企業(yè)內(nèi)部的過(guò)剩資源，冗余資源可進(jìn)一步分為已吸收的冗余資源與未被吸收的冗余資源（王曉紅等，2022）。其中，已吸收的冗余資源由于流動(dòng)性、靈活性較差，在組織中難以重新配置利用且大多為企業(yè)固定成本，主要用于投入相關(guān)生產(chǎn)活動(dòng)而非創(chuàng)新活動(dòng)，不利于企業(yè)展開(kāi)探索式創(chuàng)新（王亞妮和程新生，2014）。相較于已被吸收的冗余資源，未被吸收的冗余資源具有靈活性強(qiáng)、支配性高的特點(diǎn)，能夠有力支持企業(yè)進(jìn)行的高創(chuàng)新高風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)（蘇昕和劉昊龍，2018）。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要涉及未被吸收冗余資源的開(kāi)發(fā)利用，本文側(cè)重于探究企業(yè)中未被吸收的冗余資源，即企業(yè)暫未使用且易被重新配置到其他所需部門的資源。高技能勞動(dòng)力具備深厚的技術(shù)知識(shí)和理解，能夠更好地識(shí)別與整合企業(yè)內(nèi)部尚未被充分利用的冗余資源，如通過(guò)大數(shù)據(jù)分析及優(yōu)化供應(yīng)鏈管理等方式，幫助企業(yè)緩解庫(kù)存積壓?jiǎn)栴}、降低庫(kù)存成本，減輕企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的內(nèi)外部壓力（Muller et al.，2010），從而有助于企業(yè)增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型資源投入、化解數(shù)字化轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)和擺脫傳統(tǒng)路徑依賴（潘蓉蓉等，2021），為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力的資源支持（韓躍和鄭勇，2019），推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

其次，高技能勞動(dòng)力能夠增強(qiáng)企業(yè)的吸收能力，從而充分利用外部知識(shí)識(shí)別并整合未被吸收的冗余資源，加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。吸收能力，即企業(yè)獲取、內(nèi)化并應(yīng)用外部知識(shí)的能力，是提升企業(yè)自主創(chuàng)新的重要因素（趙鳳等，2016）。通過(guò)提升吸收能力，企業(yè)能夠強(qiáng)化自身學(xué)習(xí)，提高對(duì)外部知識(shí)的利用效率，從而增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力（Zahra and George，2002；趙增耀和王喜，2007）。以高技能勞動(dòng)力為代表的技能結(jié)構(gòu)，展現(xiàn)出快速吸收、應(yīng)用新知識(shí)和技術(shù)的能力水平（Argote and Ingram，2000）。高技能勞動(dòng)力通過(guò)將外部獲取的技術(shù)知識(shí)與企業(yè)內(nèi)部知識(shí)相結(jié)合，推動(dòng)企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)分享和技能提升（Bertschek and Marlene，2006；Roy，2018），并利用這些知識(shí)充分識(shí)別和開(kāi)發(fā)未被吸收的冗余資源，使其得以重新配置和優(yōu)化，從而加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

最后，高技能勞動(dòng)力能夠提升企業(yè)的創(chuàng)新能力，在吸收能力有效識(shí)別出冗余資源的基礎(chǔ)上，進(jìn)而利用創(chuàng)新能力對(duì)識(shí)別出的冗余資源實(shí)現(xiàn)高效創(chuàng)新。創(chuàng)新能力既是推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，同時(shí)也是企業(yè)適應(yīng)數(shù)字化環(huán)境的基礎(chǔ)（Bhardwaj et al.，2013）。高技能人才是我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的主力軍（胡鈺，2013），是賦能技術(shù)創(chuàng)新的“加速器”。高技能人才在吸收、消化及積累新知識(shí)和技術(shù)的基礎(chǔ)上，將技術(shù)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為商品，從而實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新價(jià)值（蔣伏心等，2013）。高技能勞動(dòng)力能夠提升企業(yè)的創(chuàng)新能力，通過(guò)其吸收能力精準(zhǔn)識(shí)別未被吸收的冗余資源，并在創(chuàng)新能力的作用下將這些資源轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果，從而為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入新的動(dòng)能。除利用自身技能知識(shí)儲(chǔ)備直接推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新外，高技能人才還可以通過(guò)“干中學(xué)”和技能外溢效應(yīng)帶動(dòng)企業(yè)整體人力資本水平提高（張守鳳和劉昊蓉，2023），進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)整體創(chuàng)新能力提升。

根據(jù)上述機(jī)制的理論分析，本文將識(shí)別高技能勞動(dòng)力如何通過(guò)提高企業(yè)對(duì)冗余資源的利用能力、吸收能力以及創(chuàng)新能力路徑，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本研究選取2007—2020 年滬深A(yù) 股上市公司為研究樣本，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于銳思（RESSET）和國(guó)泰安（CSMAR）兩大數(shù)據(jù)庫(kù)。國(guó)泰安負(fù)責(zé)提供企業(yè)信息、企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)等相關(guān)數(shù)據(jù)，銳思數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)責(zé)提供員工信息相關(guān)數(shù)據(jù)源。銳思全面收錄了自1999 年至今我國(guó)上市公司的組織治理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。通過(guò)深度剖析上市公司年報(bào)，提取員工學(xué)歷、崗位、職業(yè)、數(shù)量等關(guān)鍵信息字段，構(gòu)建起較為完備的員工構(gòu)成信息數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)雖全面涵蓋員工信息，但仍存瑕疵：不同行業(yè)企業(yè)對(duì)員工職業(yè)技術(shù)類別的識(shí)別有相似之處，然而企業(yè)間也存在識(shí)別差異。因此，由于銳思數(shù)據(jù)庫(kù)中不同企業(yè)關(guān)于員工職業(yè)分類相關(guān)數(shù)據(jù)存在一定程度不同步性，所以需要進(jìn)一步對(duì)員工的職業(yè)分類進(jìn)行文本分析以清理和識(shí)別相關(guān)數(shù)據(jù)，具體的清理和識(shí)別步驟將在后文變量設(shè)定中詳細(xì)介紹。

為提高數(shù)據(jù)精確度、增強(qiáng)實(shí)證結(jié)果可信度，本文對(duì)所使用數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理：一是剔除金融類等特殊企業(yè)（即行業(yè)代碼為J66-J69 的企業(yè)）；二是剔除ST、*ST、PT 及樣本期間退市的企業(yè)；三是剔除關(guān)鍵員工信息變量缺失的觀測(cè)值；四是為減少異常值干擾，對(duì)微觀層面的連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。

（二）模型構(gòu)建

根據(jù)以上的理論分析及變量測(cè)算，本文設(shè)定如下基準(zhǔn)回歸模型：

（三）變量設(shè)定

（1）被解釋變量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIGI）。在量化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度時(shí)，一般傾向于采用上市公司年度報(bào)告中的相關(guān)詞頻統(tǒng)計(jì)作為有效的衡量指標(biāo)（吳非等，2021；趙宸宇等，2021），該方法能夠精準(zhǔn)地抓取企業(yè)年報(bào)中并反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特性。因此，本文借鑒吳非的研究方法構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)（吳非等，2021）。首先，基于Python 收集上海和深圳兩市所有A 股上市公司的年度報(bào)告，運(yùn)用Java PDFbox 庫(kù)提取年報(bào)文本內(nèi)容形成數(shù)據(jù)池；其次，定義數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)詞頻，將關(guān)鍵詞劃分為“實(shí)踐應(yīng)用”和“基礎(chǔ)技術(shù)”兩大類，基于這兩類關(guān)鍵詞，從“人工智能技術(shù)”“區(qū)塊鏈技術(shù)”“云計(jì)算技術(shù)”“大數(shù)據(jù)技術(shù)”“數(shù)字技術(shù)應(yīng)用”五個(gè)維度出發(fā)，選取數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)詞匯（76 個(gè)）作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)詞頻（如表1 所示）；最后，根據(jù)表1 的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索匹配和詞頻計(jì)數(shù)，分別統(tǒng)計(jì)表1 詞頻在年報(bào)中出現(xiàn)的頻數(shù)，對(duì)同一企業(yè)同一年份的不同關(guān)鍵詞的詞頻數(shù)進(jìn)行加總及對(duì)數(shù)化處理后，形成企業(yè)該年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，匯總后形成各企業(yè)各年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。

（2）解釋變量。本研究的核心解釋變量為人力資本結(jié)構(gòu)，分別從學(xué)歷（Degree）、技能（Skill）兩方面測(cè)度。

一方面，本文以學(xué)歷水平衡量企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)。人力資本理論指出，接受正規(guī)教育是促進(jìn)人力資本發(fā)展的重要途徑（Schultz，1961；Becker，1962）。基于此，研究常以學(xué)歷水平衡量人力資本結(jié)構(gòu)（Marvel，2007；寧光杰和林子亮，2014；王永欽和董雯，2020；孫早和侯玉琳，2019）。本文借鑒盧馨（2013）、王玨和祝繼高（2018）的做法，將本科及以上員工定義為高學(xué)歷員工，本科以下員工定義為低學(xué)歷員工。具體而言，將企業(yè)本科及以上學(xué)歷員工人數(shù)占總?cè)藬?shù)之比（Degree_high）作為高學(xué)歷人才的代理變量，以企業(yè)本科以下學(xué)歷員工人數(shù)占總?cè)藬?shù)之比（Degree_low）衡量低學(xué)歷人才。但僅使用學(xué)歷水平測(cè)度人力資本存在一定局限性，因?yàn)閷W(xué)歷作為一種學(xué)術(shù)成就體現(xiàn)，僅能衡量員工個(gè)體在教育體系內(nèi)的知識(shí)儲(chǔ)備和學(xué)術(shù)水平，而無(wú)法衡量其實(shí)際具備的工作技能水平。除此之外，不同個(gè)體在同等學(xué)歷層次上，掌握的技能、知識(shí)深度以及應(yīng)用能力也可能存在很大的差異。

另一方面，本文從技能角度衡量企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)，以企業(yè)員工的技能類型進(jìn)行測(cè)度（Autorand Murnane，2003；趙爍等，2020；肖土盛等，2022）。該方法優(yōu)點(diǎn)在于，可更細(xì)致準(zhǔn)確地識(shí)別員工的具體技能及所在崗位。具體來(lái)說(shuō)，Resset 數(shù)據(jù)庫(kù)將員工分為了15 類：行政管理人員、管理人員、行政人員、操作人員、生產(chǎn)人員、采購(gòu)人員、市場(chǎng)人員、銷售人員、技術(shù)人員、物流人員、研發(fā)人員、財(cái)會(huì)人員、客服人員、風(fēng)控稽核人員以及其他相關(guān)人員。但由于上市公司對(duì)員工類別的劃分標(biāo)準(zhǔn)不一致，數(shù)據(jù)庫(kù)中員工類別相關(guān)信息不清晰，在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中可能存在數(shù)據(jù)混淆、分類不符的問(wèn)題：其一，被歸類為“其他人員”的員工職業(yè)技術(shù)數(shù)據(jù)存在混淆，其中的一些數(shù)據(jù)可根據(jù)其實(shí)際職業(yè)描述重新歸為具體的職業(yè)技術(shù)分類，例如，需將大類為“其他人員”但字段不屬于“其他人員”的數(shù)據(jù)，重新編排分類再歸為已有的“管理人員”“銷售人員”等；其二，部分員工的職業(yè)技術(shù)分類與其本身的文字描述不符，需要重新分類。同時(shí)，銳思數(shù)據(jù)庫(kù)原有員工技能崗位劃分方法相對(duì)粗糙，無(wú)法精細(xì)反映技能結(jié)構(gòu)的層次性和差異性。因此，為解決上述問(wèn)題，在銳思數(shù)據(jù)庫(kù)原有員工技能崗位劃分基礎(chǔ)上，本文以Autor 和Dorn 對(duì)不同崗位技能的具體分類為參照（Acemoglu andRestrepo，2019；Dorn，2009），將中等技能與低技能等容易受到技術(shù)替代威脅的勞動(dòng)力歸并為低技能勞動(dòng)力（Skill_low），把技能結(jié)構(gòu)細(xì)分為高、低兩類，對(duì)員工技能結(jié)構(gòu)分類進(jìn)行深度優(yōu)化和升級(jí)。人力資本結(jié)構(gòu)變量定義如表2 所示：

（3）控制變量。為確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，回歸模型還通過(guò)對(duì)一系列可能影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司特征變量進(jìn)行控制，以提高研究的精度，選取企業(yè)規(guī)模（Size，企業(yè)總資產(chǎn)對(duì)數(shù)化處理）、企業(yè)總收入（Sale，對(duì)數(shù)化處理）、企業(yè)存續(xù)時(shí)長(zhǎng)（ComAge）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、資產(chǎn)收益率（Roa）、固定資產(chǎn)占比（Ppe）、研發(fā)費(fèi)用（Res）作為本文主要的控制變量。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3 所示：

表3 中，高技能勞動(dòng)力占比的均值約為31.9%，低技能勞動(dòng)力占比的均值約為63.8%（其余數(shù)據(jù)無(wú)法識(shí)別技能）。本文主要使用上市企業(yè)數(shù)據(jù)，我國(guó)上市企業(yè)中多為高技能占比少、低技能占比多的制造業(yè)（趙爍等，2020），因此該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)符合對(duì)于上市企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的預(yù)期。高學(xué)歷勞動(dòng)力占比約為40.3%，低學(xué)歷勞動(dòng)力占比約為59.7%，說(shuō)明我國(guó)上市企業(yè)中勞動(dòng)力學(xué)歷水平依舊以低學(xué)歷為主導(dǎo)。同時(shí)，高技能勞動(dòng)力占比（31.9%）明顯低于高學(xué)歷勞動(dòng)力占比（40.3%），即企業(yè)在學(xué)歷、技能的不同人力資本構(gòu)成之間仍存在8.4%的差距。此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIGI）均值為0.753，最大值為4.234，最小值為0，說(shuō)明我國(guó)上市企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異明顯。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

表4 展示了人力資本結(jié)構(gòu)影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。在其他條件不變時(shí)，列（1）和列（2）結(jié)果顯示，高技能與高學(xué)歷均顯著促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，與前文理論分析相一致。為進(jìn)一步比較技能與學(xué)歷作用的不同，列（3）為同時(shí)控制高技能與高學(xué)歷后的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示高技能人才估計(jì)系數(shù)顯著為正，而高學(xué)歷人才估計(jì)系數(shù)并不顯著。考慮到二者可能高度相關(guān)，計(jì)算Pearson 相關(guān)系數(shù)為0.399，并進(jìn)行VIF 檢驗(yàn)，結(jié)果分別為1.163 與1.145，表明二者不存在多重共線性問(wèn)題。進(jìn)一步，列（4）為標(biāo)準(zhǔn)化后的估計(jì)結(jié)果，高技能人才系數(shù)仍顯著為正，而高學(xué)歷人才估計(jì)系數(shù)仍不顯著。因此，基準(zhǔn)結(jié)果表明高技能人才在促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化中的作用更大，與理論分析所得結(jié)論相符。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）內(nèi)生性檢驗(yàn)。企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)變化與水平提升也是企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的結(jié)果，因此，可能存在雙向因果的問(wèn)題。影響企業(yè)數(shù)字化的一些因素由于測(cè)量困難而難以控制，導(dǎo)致基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果可能存在偏誤。由此，本文通過(guò)構(gòu)造工具變量的方式來(lái)緩解內(nèi)生性問(wèn)題。

有研究表明，明清進(jìn)士的數(shù)量會(huì)積極影響該地區(qū)的人力資本水平（Chen et al.，2020），該研究為本文選工具變量提供了一定思路。基于此思想，為解決可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，本文參考夏怡然和陸銘（2019）以及龔浩等（2023）的方法，采用我國(guó)明清時(shí)期不同城市進(jìn)士人數(shù)的對(duì)數(shù)（jinshi）作為高技能、高學(xué)歷人才的工具變量。該數(shù)據(jù)來(lái)自CNRDS 數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)《明清進(jìn)士題名碑索引》整理出明清時(shí)期50061 名進(jìn)士的籍貫，本研究在此基礎(chǔ)上進(jìn)行手動(dòng)整理，將進(jìn)士籍貫與我國(guó)當(dāng)代市級(jí)行政區(qū)劃相匹配，對(duì)各地區(qū)的進(jìn)士人數(shù)進(jìn)行加總匹配至各城市，以此作為人力資本的工具變量。工具變量的選擇需同時(shí)滿足相關(guān)性和外生性假設(shè)，使用明清進(jìn)士數(shù)量作為工具變量可以同時(shí)滿足兩方面假設(shè)。一方面，從人力資本的演變和發(fā)展來(lái)看，明清時(shí)期的科舉進(jìn)士作為當(dāng)時(shí)高級(jí)人力資本水平的衡量，人數(shù)越多說(shuō)明當(dāng)?shù)匚幕瘜?duì)于人力資本培育愈加重視，因此明清時(shí)期進(jìn)士登科人數(shù)與當(dāng)今該地區(qū)的人力資本水平具有正相關(guān)性（Chen et al.，2020），滿足相關(guān)性假設(shè)。另一方面，明清兩朝的進(jìn)士登科與現(xiàn)在相隔甚遠(yuǎn)，很難對(duì)研究期內(nèi)的企業(yè)數(shù)字化水平產(chǎn)生直接影響，從而滿足外生性的假設(shè)。

由于工具變量需滿足相關(guān)性和外生性兩個(gè)假設(shè)。首先，使用AR 檢驗(yàn)其相關(guān)性，結(jié)果顯示，Kleibergen-Paap rk Wald F 統(tǒng)計(jì)量分別為59.173 和118.016，表明工具變量與內(nèi)生解釋變量間存在著顯著的相關(guān)性。其次，Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計(jì)量在1%的顯著性水平上顯著，Cragg-Donald WaldF 統(tǒng)計(jì)量超過(guò)Stock-Yogo 弱工具變量識(shí)別F 檢驗(yàn)在10%偏誤下的臨界值16.38，因此，通過(guò)了識(shí)別不足檢驗(yàn)與弱工具變量檢驗(yàn)，從而拒絕“工具變量識(shí)別不足和工具變量是弱工具變量”的原假設(shè)，即工具變量有效。

表5 列（1）和列（2）是以明清時(shí)期進(jìn)士數(shù)量對(duì)數(shù)作為高技能勞動(dòng)力的工具變量的回歸結(jié)果，列（3）和列（4）為明清時(shí)期進(jìn)士數(shù)量對(duì)數(shù)作為高學(xué)歷勞動(dòng)力的工具變量的回歸結(jié)果。第一階段的列（1）和列（3）變量的估計(jì)系數(shù)顯著為正，且在第一階段時(shí)F 大于10。第二階段的列（2）和列（4）系數(shù)都均在5%的顯著性水平上為正，表明引入工具變量削弱內(nèi)生性影響后，回歸結(jié)果仍與基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論相一致，即高學(xué)歷與高技能人才均有助于推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（2）考慮人力資本影響的滯后性。由于人力資本對(duì)于企業(yè)數(shù)字化的影響存在一定滯后性，因此本文使用滯后一期的人力資本替代當(dāng)期人力資本解釋變量進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果見(jiàn)下表6，其中，列（1）、列（2）和列（3）分別為滯后一期的技能、學(xué)歷以及滯后一期技能與學(xué)歷的回歸結(jié)果。其中，列（1）和列（2）Skill_high 與Degree_high 的系數(shù)仍顯著為正，列（3）結(jié)果顯示，僅高技能人才估計(jì)系數(shù)顯著，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。表明在考慮人力資本影響的滯后性后，結(jié)果依然穩(wěn)健可靠，支持基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論。

（3）更換企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)度方式。本研究參考趙宸宇等（2021）的測(cè)度方式，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進(jìn)行替代性度量。該方法仍采用企業(yè)年報(bào)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞頻數(shù)來(lái)刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，與被解釋變量的測(cè)量方法有一定相似性，但該方法是從“數(shù)字技術(shù)應(yīng)用”“智能制造”“互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式”和“現(xiàn)代信息系統(tǒng)”四個(gè)維度選取數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞（99 個(gè)），與被解釋變量從五個(gè)維度選取關(guān)鍵詞（79 個(gè)）有一定區(qū)別。具體而言，將重新選取的數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞與上市企業(yè)年報(bào)文本數(shù)據(jù)池進(jìn)行匹配，運(yùn)用Python 將關(guān)鍵詞在年報(bào)中出現(xiàn)頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和加總，對(duì)各企業(yè)各年關(guān)鍵詞總詞頻數(shù)對(duì)數(shù)化處理后得到被解釋變量的替代指標(biāo)（DIGI2）。表7 列（1）和列（2）結(jié)果顯示，以技能和學(xué)歷衡量的高人力資本仍顯著提高了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，列（3）將高技能與高學(xué)歷人才放于同一模型下進(jìn)行考量，結(jié)果表明高技能人力資本對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提升作用仍然顯著，而高學(xué)歷人力資本仍未發(fā)揮顯著的提升作用，與基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論相符。

（三）異質(zhì)性分析

考慮到不同所有制屬性、不同行業(yè)屬性、不同要素密集度企業(yè)間，數(shù)字化基礎(chǔ)水平、轉(zhuǎn)型速度存在較大差異，所需人力資本特征也存在差異。因此，進(jìn)一步探究以技能和學(xué)歷衡量的高人力資本對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響是否存在企業(yè)異質(zhì)性。

（1）所有制異質(zhì)性。本文按照我國(guó)企業(yè)所有制的差異，將企業(yè)分為國(guó)有、非國(guó)有兩種類型進(jìn)行分組回歸。表8 列（1）和列（2）分別為高技能人力資本對(duì)國(guó)有、非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果，列（3）和列（4）為高學(xué)歷人力資本對(duì)不同所有制企業(yè)的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，高技能人才對(duì)不同所有制企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均有促進(jìn)作用，而高學(xué)歷人才僅對(duì)非國(guó)有企業(yè)有促進(jìn)作用。可能原因在于，高技能人才具備可直接應(yīng)用的技能儲(chǔ)備和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以及迅速解決技術(shù)問(wèn)題的能力，可推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化技術(shù)和創(chuàng)新能力提升，因此在不同所有制企業(yè)間都具有顯著的正向影響。而高學(xué)歷人才僅在非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮正向推動(dòng)作用的原因在于，非國(guó)有企業(yè)具有更高的管理靈活性和市場(chǎng)導(dǎo)向性，且具備更強(qiáng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)生動(dòng)力，能夠更好地激活高學(xué)歷人才專業(yè)知識(shí)和創(chuàng)新能力賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。相比之下，國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)相對(duì)較弱，數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平普遍更低（孫黎和常添惠，2024）。此外，國(guó)有企業(yè)管理創(chuàng)新和激勵(lì)機(jī)制更加規(guī)范化，集體決策過(guò)程和多元化目標(biāo)使得高學(xué)歷人才作用發(fā)揮受限。

（2）行業(yè)異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程相對(duì)滯后于服務(wù)業(yè)（袁淳等，2021）。同時(shí)，不同行業(yè)對(duì)于人力資本的需求存在差異。因此，以學(xué)歷和技能衡量的高人力資本對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)作用，可能受到行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程制約及行業(yè)異質(zhì)性人力資本需求的影響。基于此，本研究按照制造業(yè)和非制造業(yè)對(duì)樣本進(jìn)行分類，進(jìn)一步探討以技能和學(xué)歷衡量的高人力資本對(duì)不同行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性影響。表9 回歸結(jié)果顯示，高技能人才在1%的水平上顯著推動(dòng)了制造業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而高學(xué)歷人才僅在制造業(yè)企業(yè)中發(fā)揮正向推動(dòng)作用。可能原因在于，高技能人才所擁有的技術(shù)知識(shí)和實(shí)踐能力對(duì)所有行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都十分重要。制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及更為復(fù)雜的工藝流程設(shè)計(jì)研發(fā)和專業(yè)技術(shù)應(yīng)用，因此，對(duì)于高學(xué)歷及高技能人才的需求均較高。而在非制造業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程更加注重即時(shí)應(yīng)用、服務(wù)優(yōu)化及客戶需求相應(yīng)，因此，對(duì)于靈活和使用性更強(qiáng)的高技能人才需求更高，而對(duì)高學(xué)歷人才需求較少，導(dǎo)致高學(xué)歷在非制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中貢獻(xiàn)不顯著。

（3）要素密集度異質(zhì)性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，不同要素密集度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的人力資本結(jié)構(gòu)存在差異。基于此，本研究參照趙宸宇（2021）及肖曙光和楊潔（2018）的研究方法，根據(jù)要素密集度將樣本分為勞動(dòng)密集型企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)和資產(chǎn)密集型企業(yè)，以檢驗(yàn)人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)不同要素密集度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響的異質(zhì)性。根據(jù)表10 的分析結(jié)果，高技能人才在勞動(dòng)密集型和技術(shù)密集型企業(yè)中均能顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而高學(xué)歷人才僅在勞動(dòng)密集型企業(yè)中有顯著的促進(jìn)效果。首先，列（1）和列（4）的結(jié)果表明，在勞動(dòng)密集型企業(yè)中，高技能和高學(xué)歷人才均能顯著促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。可能原因在于，勞動(dòng)密集型企業(yè)生產(chǎn)主要依靠大量勞動(dòng)力，因此，既可通過(guò)引入高技能人才提高生產(chǎn)效率和技術(shù)水平，也可通過(guò)引入高學(xué)歷人才提升其管理能力和創(chuàng)新能力，即高學(xué)歷和高技能人力資本均能推動(dòng)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其次，列（2）和列（5）的結(jié)果顯示，在技術(shù)密集型企業(yè)中，僅有高技能人力資本能夠促進(jìn)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型。技術(shù)密集型企業(yè)依賴技術(shù)實(shí)踐和創(chuàng)新能力，高技能人才具備的技術(shù)操作能力和快速響應(yīng)能力更能幫助企業(yè)適應(yīng)不斷變化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求；而高學(xué)歷人才可能更多側(cè)重于理論知識(shí)，在技術(shù)操作和實(shí)際應(yīng)用中存在一定局限性。最后，列（3）和列（6）的結(jié)果表明，在資產(chǎn)密集型企業(yè)中，高技能和高學(xué)歷人力資本對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均未產(chǎn)生顯著影響。可能原因在于，資產(chǎn)密集型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更多依賴于資本投入和設(shè)備升級(jí)，而非人力資本的投入，因此，高技能和高學(xué)歷人力資本未顯示出明顯的推動(dòng)作用。整體而言，相較于高學(xué)歷人才，高技能人才在不同要素密集型企業(yè)中對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)作用更為普遍。

五、渠道檢驗(yàn)

如上文所述高技能勞動(dòng)力可以通過(guò)充分利用未被吸收的冗余資源，強(qiáng)化企業(yè)吸收能力、創(chuàng)新能力，從而提升企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。因此，本文在基準(zhǔn)回歸基礎(chǔ)上，進(jìn)一步設(shè)計(jì)實(shí)證分析，探究高技能勞動(dòng)力是否可以通過(guò)促進(jìn)未被吸收的冗余資源利用、吸收能力及創(chuàng)新能力提升來(lái)提升企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。具體而言，參考江艇（2022）的研究方法，構(gòu)建以下模型：

基于未被吸收的冗余資源視角，列（2）中未被吸收的冗余資源系數(shù)為0.335，在5%的水平上顯著為正，表明高技能勞動(dòng)力可以顯著提升企業(yè)的未被吸收的冗余資源。原因可能是，高技能勞動(dòng)力憑借其深厚的專業(yè)知識(shí)和素養(yǎng)，能夠有效地發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部尚未被充分吸收的冗余資源，充分利用這些未被吸收的冗余資源后，企業(yè)能夠靈活地應(yīng)對(duì)外部數(shù)字化環(huán)境的改變（貢文偉等，2020），對(duì)同行競(jìng)爭(zhēng)者的數(shù)字化戰(zhàn)略及時(shí)做出反應(yīng)，緩解外部環(huán)境改變帶來(lái)的轉(zhuǎn)型壓力，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中更靈活、高效的配置資源。因此，高技能勞動(dòng)力可以通過(guò)促進(jìn)未被吸收的冗余資源利用，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

基于吸收能力和創(chuàng)新能力雙重視角，機(jī)制檢驗(yàn)呈現(xiàn)不同結(jié)果。從吸收能力看，如表11 列（3）所示，吸收能力系數(shù)在1%顯著水平上顯著為正，表明高技能勞動(dòng)力可顯著提高企業(yè)吸收能力。高素質(zhì)人力資本具備稀缺的生產(chǎn)配置、技術(shù)創(chuàng)新與吸收能力（黃燕萍等，2013），此視角下，高素質(zhì)技能人才擁有強(qiáng)大知識(shí)轉(zhuǎn)化和開(kāi)發(fā)能力（Cruz - Rosetal，2018）。知識(shí)吸收轉(zhuǎn)化是企業(yè)降本與超越對(duì)手的必要條件，吸收能力助企業(yè)利用外部知識(shí)、轉(zhuǎn)化冗余資源，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從創(chuàng)新能力視角，列（4）結(jié)果顯示，創(chuàng)新能力系數(shù)為正且在1%水平下顯著，表明高技能勞動(dòng)力能顯著提升企業(yè)創(chuàng)新能力，而創(chuàng)新能力是企業(yè)在激烈競(jìng)爭(zhēng)與多變環(huán)境中保持優(yōu)勢(shì)的重要手段（Hoganetal.，2011）。綜上，高技能勞動(dòng)力通過(guò)提升企業(yè)吸收與創(chuàng)新能力，促進(jìn)知識(shí)吸收轉(zhuǎn)化，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

六、結(jié)論與討論

探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的人才缺失問(wèn)題，對(duì)于優(yōu)化數(shù)字人才培養(yǎng)、推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重要意義。本文使用2007—2020 年銳思（RESSET）和國(guó)泰安（CSMAR）中滬深A(yù) 股上市公司數(shù)據(jù)，從學(xué)歷與技能維度衡量人力資本結(jié)構(gòu)水平，實(shí)證檢驗(yàn)人力資本結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響及其異質(zhì)性，系統(tǒng)分析高技能人才推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳導(dǎo)機(jī)制。主要結(jié)論如下：（1）人力資本水平結(jié)構(gòu)高級(jí)化有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；（2）相比高學(xué)歷人才，高技能人才對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響效應(yīng)更強(qiáng)；（3）異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，高技能在不同所有制、不同行業(yè)和勞動(dòng)、技術(shù)密集型企業(yè)中均能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而高學(xué)歷人才僅在非國(guó)有制、制造業(yè)和勞動(dòng)力密集型企業(yè)中能夠顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，具有更廣泛的適用性；（4）作用機(jī)制檢驗(yàn)表明，高技能人才可以通過(guò)提高企業(yè)未被吸收的冗余資源利用能力、吸收能力及創(chuàng)新能力，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

基于上述結(jié)論，本文可能具有如下政策啟示：

一是強(qiáng)化技能人才培養(yǎng)。一方面，應(yīng)重新審視人才培養(yǎng)的價(jià)值取向，強(qiáng)調(diào)職業(yè)技能培育重要性。積極落實(shí)《學(xué)歷證書+若干職業(yè)技能等級(jí)證書》制度，在獲得學(xué)歷證書的同時(shí)取得多張職業(yè)技能證書，培養(yǎng)“一專多能”的復(fù)合型人才，并探索將職業(yè)技能等級(jí)證書納入就業(yè)落戶政策支持范圍，通過(guò)政府引導(dǎo)形成教育與技能互為補(bǔ)充、相互促進(jìn)的融合發(fā)展。另一方面，應(yīng)調(diào)整人才培養(yǎng)策略，以“技能中國(guó)”為核心，積極開(kāi)展“職本貫通”培養(yǎng)項(xiàng)目，即前期在職業(yè)院校學(xué)習(xí)數(shù)字技能，后期在本科高校接受通識(shí)教育理論，確保勞動(dòng)者配備專業(yè)化數(shù)字知識(shí)與技能，夯實(shí)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型人才底座。

二是實(shí)施“分企施策”的差異化人力資本配置政策。一方面，不同所有制、不同行業(yè)中的勞動(dòng)、技術(shù)密集型企業(yè)，都應(yīng)更注重技能人才的引入和培養(yǎng)。相關(guān)企業(yè)應(yīng)加大對(duì)職業(yè)教育和技能培訓(xùn)的投入，建立健全技能人才培養(yǎng)體系，推進(jìn)產(chǎn)教融合，以“招生即招工、入校即入企、企校雙師聯(lián)合培養(yǎng)”為主要內(nèi)容。企業(yè)應(yīng)與高校密切合作，共同培養(yǎng)數(shù)字領(lǐng)域技能人才，招生階段即與企業(yè)簽訂定向就業(yè)協(xié)議，入校后學(xué)習(xí)數(shù)字技術(shù)理論的同時(shí)進(jìn)行實(shí)踐訓(xùn)練，由院校專業(yè)教師和企業(yè)數(shù)字技能工程師聯(lián)合授課，確保理論與實(shí)踐均衡發(fā)展，培養(yǎng)符合數(shù)字化需求的高素養(yǎng)、重實(shí)踐的技能人才。另一方面，非國(guó)有企業(yè)、制造業(yè)和勞動(dòng)密集型企業(yè)應(yīng)同時(shí)重視高學(xué)歷、高技能人才的引入和培養(yǎng)，實(shí)行“雙軌制”培養(yǎng)計(jì)劃。對(duì)高學(xué)歷人才設(shè)立專項(xiàng)培養(yǎng)計(jì)劃，為其提供繼續(xù)教育和深造機(jī)會(huì)，以不斷更新知識(shí)儲(chǔ)備提升專業(yè)素質(zhì)。積極推進(jìn)學(xué)歷、技能人才的協(xié)同合作，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)形成資源互補(bǔ)，通過(guò)設(shè)立聯(lián)合項(xiàng)目組建跨職能團(tuán)隊(duì)，集中攻克數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)難題，全面推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展。

三是發(fā)揮高技能人才的冗余資源利用能力、吸收能力及創(chuàng)新能力，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。首先，企業(yè)應(yīng)鼓勵(lì)將高技能人才納入資源調(diào)查與評(píng)估體系，最大限度地發(fā)揮高技能人才對(duì)于企業(yè)未被吸收冗余資源的開(kāi)發(fā)利用。其次，企業(yè)應(yīng)設(shè)計(jì)針對(duì)性的培訓(xùn)計(jì)劃，為技能人才提供專業(yè)化數(shù)字知識(shí)與技能的培訓(xùn)以提升其專業(yè)知識(shí)積累，利用其吸收能力高效識(shí)別企業(yè)內(nèi)部未被利用的冗余資源。此外，企業(yè)還應(yīng)建立高技能人才創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制，通過(guò)設(shè)立創(chuàng)新基金、創(chuàng)新孵化中心、工匠大師工作室及數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果績(jī)效獎(jiǎng)勵(lì)和股權(quán)激勵(lì)等方式，激勵(lì)高技能人才參與技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品研發(fā)，確保技能人才可以分享企業(yè)發(fā)展成果，從而促進(jìn)技能人才將冗余資源轉(zhuǎn)化為技術(shù)創(chuàng)新成果，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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