企業數智化轉型、內部薪酬差距與高質量創新

一、引言

黨的二十大報告強調“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。2023年12月，國家發展改革委進一步出臺《數字經濟促進共同富裕實施方案》，指出要“通過數字化手段促進解決發展不平衡不充分問題，推進全體人民共享數字時代發展紅利，助力在高質量發展中實現共同富裕”。重要文件的相繼出臺，彰顯了黨中央和國家發展改革委對發展數字經濟、促進共同富裕的高度重視和戰略部署，意味著發展數字經濟不能只追求“做大”規模，更要“做優”結構、“做強”實力、“做實”基礎，把促進共同富裕作為數字經濟發展的內在要求和應有之義。數字經濟的健康發展離不開企業微觀主體的良性運轉，企業收入分配的合理性直接關系到整個社會收入分配的平衡性。在數字經濟時代，企業數字化轉型已然成為數字經濟發展的重要基礎和關鍵路徑。

國務院國資委指出，“數字化轉型是順應新一輪科技革命和產業變革趨勢，不斷深化應用云計算、大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術，激發數據要素創新驅動潛能，打造提升信息時代生存和發展能力，加速業務優化升級和創新轉型，改造提升傳統動能，培育發展新動能，創造、傳遞并獲取新價值，實現轉型升級和創新發展的過程”。在此過程中，企業通過數字技術賦能傳統業務、優化組織管理流程、創新商業模式，不斷提升發展質量和核心競爭力。數字化轉型對企業發展的積極影響已得到廣泛認同。研究表明，數字化轉型能促進企業專業化分工，提升全要素生產率（趙宸宇等，2021；袁淳等，2021）。同時，這種提升存在顯著溢出效應，下游企業轉型能促進上游企業全要素生產率，增強產業鏈供應鏈韌性并推動資源配置多元化（陶峰等，2023；巫強和姚雨秀，2023），從而助力經濟高質量發展。然而，數字化轉型在提升企業效率的同時，其對內部收入分配的影響，尤其是對企業高管與普通員工之間的薪酬差距的影響，仍值得深入探討。合理的薪酬差距無疑能激勵員工進取心，提升企業創新表現，但過大的薪酬差距不僅會削弱員工積極性、加劇組織內部矛盾，還可能向外溢出引發社會輿論壓力，最終危及企業可持續發展。因此，厘清數字化轉型對企業內部薪酬差距的影響與機制，進一步探究其對高質量創新的經濟后果，對優化企業薪酬制度、平衡效率與分配關系、推動數字經濟健康發展具有重要現實意義。

企業數字化轉型如何影響內部薪酬差距，本質上取決于管理層與員工之間薪酬增長率的相對變化。這種差異反映了企業發展過程中，雙方在剩余價值分配中的相對議價能力博弈。既有研究表明，企業規模和管理層權力是影響高管薪酬的關鍵因素（BebchukandFried，2003；GabaixandLandier，2008）。數字化轉型是一個高風險、高不確定性的過程，可能面臨技術風險、市場風險、政策風險等多重挑戰，高管作為企業決策者需要承擔風險，可能要求與此匹配的風險補償。同時，轉型中往往伴隨著企業組織結構的扁平化變革（戚聿東和肖旭，2020），這種變化可能使決策權進一步向高管層傾斜。根據管理權力理論，管理層憑借其掌控企業決策和資源配置的權力優勢，主導薪酬契約設計以實現自身利益最大化（Bebchuketal.，2002）。方軍雄（2011）發現，我國上市公司存在較為嚴重的薪酬“尺蠖效應”，即當公司業績改善需要加薪時，高管薪酬增幅高于員工，而業績下滑時高管未被減薪或者降薪幅度低于員工，導致內部薪酬差距逐漸擴大。這一現象在企業數字化轉型過程中可能會進一步加劇。然而，數字化轉型亦可能通過改善公司治理機制，對管理層權力產生制衡。祁懷錦等（2020）認為，數字化轉型能降低信息不對稱程度和管理者決策行為的非理性程度，從而強化對管理層的監督和約束。這與代理理論的預期一致，即完善的公司治理機制有助于抑制管理層的機會主義行為，促進更合理的薪酬契約設計（FamaandJensen，1983）。因此，數字化轉型對管理層權力影響的兩種相反的作用可能最終決定其議價能力和內部薪酬差距的凈效果，有待進一步檢驗。

與管理層相比，普通員工的薪酬議價能力相對有限，主要取決于自身的邊際生產力和勞動力市場的供需狀況。盡管數字化轉型通常會提升員工的技能要求和生產率，但其對勞動力供給的影響卻相對有限。在缺乏有效的集體談判機制的情況下，員工薪酬的增長可能難以與管理層保持同步。然而，數字化轉型也可能通過調整企業的人力資本結構和職能組織結構分工，改變員工階層整體的議價能力，進而影響內部薪酬差距。一方面，數字化轉型將提高企業對高學歷員工的需求，推動企業人力資本結構升級（朱喜安和馬櫻格，2024），增強員工的薪酬議價能力。隨著數字化轉型的推進，企業生產和管理流程的復雜性不斷提高，對員工的教育水平和專業技能提出了更高要求。高學歷勞動者往往被視為高技能勞動力，因其與技術發展高度互補，邊際生產力提升顯著，在勞動力市場上享有更高議價地位，薪酬增長往往快于低學歷勞動者（Acemoglu，2002）。數字化轉型通過強化技能偏向型技術進步效應，加劇了企業內部不同學歷員工間的薪酬分化，使得勞動技能溢價擴大（陳東和郭文光，2024）。但從整體來看，員工受教育水平的提高有助于縮小與管理層間的薪酬差距。另一方面，企業數字化轉型可能會通過優化職能組織結構，提高技術、研發等核心部門員工的占比和薪酬增長率，以保證自身競爭力。在數字經濟時代，企業競爭力的關鍵在于能否準確洞察市場需求變化，快速開發和迭代數字化產品和服務（戚聿東和肖旭，2020）。這就要求企業在組織架構上突出核心部門的戰略地位，賦予其更多資源配置權。而任務偏向型技術進步理論認為技術進步并非中性，而是會偏向于替代某些特定類型的勞動任務（AcemogluandRestrepo，2019）。在數字化轉型中，企業為增強核心競爭力往往會加大對核心部分的投資力度，從而會提高對這些部門員工的相對需求和薪酬水平，而一些傳統的基礎性操作崗位可能會被新技術所替代。這種任務偏向型技術進步效應，在某種程度上變相削弱了管理層對企業決策和資源配置的壟斷性權力，可能會有利于縮小管理層與員工間的薪酬差距。

隨著數字經濟的興起，國內學者聚焦于數字化轉型對企業內部收入分配關系的影響展開了一些有益探索，但尚未形成一致結論。一些學者認為，數字化轉型通過生產率效應、就業創造效應、優化人力資本結構等途徑，能提高企業營收和勞動收入份額，降低勞動收入差距（肖土盛等，2022；方明月等，2022；成璐璐等，2024），為構建共同富裕奠定物質基礎（余俊焱和吳鍇，2024）。魏志華等（2022）基于金稅三期工程這一稅收征管數字化實踐的準自然實驗，認為稅收征管數字化這一外部因素能夠通過改善企業信息環境和緩解代理問題，顯著抑制企業內部薪酬差距。李樹和王雨（2023）認為數字化轉型對內部薪酬差距可能呈非線性的倒U型關系，即轉型初期加劇分配失衡，但隨著轉型深化最終將緩解不平等程度。然而，另一部分學者則指出，盡管數字化轉型顯著提升了高管與員工平均薪酬，但高管薪酬的提升幅度明顯高于員工，這種分配失衡導致企業內部薪酬差距增大（徐朝暉和王滿四，2022；劉長庚和張文哲，2023；高文書和萬詩婕，2024）。綜上，已有文獻對數字化轉型如何影響內部薪酬差距的結論存在嚴重分歧，這可能源于現有研究在企業數字化轉型程度的測度方面存在一些局限性。例如使用文本分析詞典法度量時，由于數字技術關鍵詞庫不完備，可能導致企業實際已應用某些數字技術卻未被識別；以及表意不符導致錯誤識別問題也可能影響測度準確性，即年報文本中提及關鍵詞但實際未使用該項技術；此外，直接將總詞頻對數化處理，實際上是對各關鍵詞進行等權重處理，可能會導致測度出現偏差。這些測度偏差可能是導致現有文獻得出不一致結論的重要原因（金星曄等，2024）。

與既有研究相比，本文可能的邊際貢獻為：第一，改進了已有研究對企業數字化轉型的測度方法。鑒于當前人工智能等前沿技術的快速發展，我國正從“數字經濟”時代逐步邁入“數智經濟”時代。為體現“與時俱進”，本文探討的“數智化轉型”實質上涵蓋了通常所稱的“數字化轉型”，是指企業利用信息技術手段，對生產經營活動、管理模式等進行全面的數字化改造和智能化升級。為更好地分析數智化轉型的動態發展過程，本文將其劃分為信息化、數字化和智能化三個階段。信息化階段主要體現為企業利用互聯網等信息技術優化內部管理和業務流程；數字化階段則聚焦于利用大數據、云計算等數字技術重塑企業的產品、服務、管理和商業模式；智能化階段則進一步涉及人工智能等前沿技術在企業中的深度應用。基于此，本文構建了較為完備的數智化轉型特征詞庫，并利用機器學習算法測度企業數智化轉型綜合程度及其三個階段的發展程度。這種分階段分析有助于更精確地把握數智化轉型對企業內部薪酬差距的影響。第二，在機制分析上，既有相關研究主要基于管理權力理論、人力資本理論和委托代理理論展開分析。本文在納入以上分析視角的基礎上，結合任務偏向型技術進步理論，分析企業職能組織結構調整在數智化轉型對薪酬差距影響中的機制作用，并通過不同要素密集度行業的異質性特征進行了強化論證。此外，本文通過對雙重代理成本的調節效應分析，檢驗了數智化轉型可能存在的公司治理效應，以期豐富現有研究的分析視角。第三，在充分剖析數智化轉型如何影響薪酬差距后，本文進一步探究了其經濟后果，即企業內部薪酬差距如何影響高質量創新。既有關于薪酬差距與創新績效關系的研究主要聚焦于創新的數量維度（通常以專利數表示），尚缺乏直接針對創新質量的研究。本文從數量和質量的兩個維度衡量企業高質量創新，發現數智化轉型顯著促進了創新，而薪酬差距對創新表現出顯著的倒U形影響關系。這些研究發現有助于為推進經濟高質量發展提供一些有益啟示。

二、理論分析與研究假說

企業數智化轉型對內部薪酬差距的影響是一個復雜問題，這種復雜性源于數智化轉型對企業內部各利益相關方權力格局和資源配置產生的多重影響。首先，數智化轉型可能增強管理層的決策權和議價能力，使其獲得更高的薪酬。但同時也會提高員工整體的技能水平和生產效率，從而使其議價能力相對提高，緩解薪酬差距。這兩種相反的影響在一定程度上可能會相互抵消，導致薪酬差距變化趨勢的不確定性。為深入分析數智化轉型如何影響內部薪酬差距，本部分基于以下理論視角從可能的正反兩方面影響分別展開分析，提出兩個競爭性假設，最終的影響方向將取決于哪一種機制的凈效果更為顯著。

（一）數智化轉型可能拉大內部薪酬差距的分析

1.技能偏向型技術進步（Skill-BiasedTechnicalChange，SBTC）理論視角。該理論關注技術發展對勞動力市場的影響，認為新技術通常需要更復雜的技能來操作和應用，因此更有利于高技能勞動力。這是因為高技能勞動力與新技術存在較強的互補關系，勞動生產率更高，使得其薪酬議價能力更強。而對于中低技能勞動力，新技術可能會取代他們的工作，降低對他們的相對需求和工資水平。這種由于勞動力技能和生產率差異而形成的勞動報酬非均等化現象，即技能溢價，會加劇勞動力市場的不平等（KatzandAutor，1999；Acemoglu，2002）。宋冬林等（2010）的研究表明，我國改革開放的發展過程中存在著這種技能偏向型技術進步效應。

數智化轉型作為一種新型技術進步，可能會更加強化這種技能偏向效應。具體而言，數智化轉型涉及企業業務流程、組織結構的重構，提高了管理決策的復雜性和專業性，要求管理者具備更復雜的數據分析、信息處理等技能，而這些技能相對稀缺且價值較高，因此管理層薪酬水平將相對提高。盡管數智化技術也會加劇企業對高技能員工（如數據分析師、人工智能工程師等）的需求，這些高技能崗位通常要求具備更高的人力資本，以及更復雜的專業知識和技能，對應更高的薪酬水平，從而降低他們與高管間的薪酬差距。然而，考慮到傳統企業中高技能員工在整體員工結構中比例普遍較小，這種影響可能會被稀釋，從而導致其最終影響相對有限。因此，數智化轉型所帶來的效率提高和盈利改善收益，將更多地被高技能管理層所獲得，從而擴大管理層與員工之間的收入不平等。

2.管理權力理論視角。數智經濟時代，數智化技術正深刻變革著企業的生產模式和治理方式。企業數智化轉型中，管理層憑借其知識資本與核心技術，逐漸成為企業發展中具有重要話語權和較高地位的核心利益相關者。管理層的價值觀和決策將直接影響企業未來的發展方向和戰略（陳德球和胡晴，2022）。這一變化表明，傳統的最優契約理論和薪酬激勵理論所假設的，高管薪酬由股東利益最大化所決定的前提，正受到挑戰。Bebchuk等（2003）提出了管理權力理論，其核心觀點為管理層的權力和影響力在很大程度上塑造了實際的高管薪酬安排，而非完全由股東利益最大化所決定。具體來說，管理層會利用自身權力與地位，利用“掩飾（Camouflage）”和“避免反對（OutrageCosts）”等手段，獲得更有利于自身的薪酬安排，而非通過公平談判達成。換言之，管理層并非完全受制于股東利益的約束，而是能夠利用自身的權力和影響力來獲取更多的超額薪酬收益，以滿足自身利益最大化的目標。

基于中國上市公司的早期經驗數據，吳育輝和吳世農（2010）發現，高管權力的增加伴隨著其薪酬水平和企業代理成本的顯著提高，表明我國上市公司高管在其薪酬制定中存在明顯的自利行為。這一現象可能會在企業數智化轉型過程中進一步加劇，管理層憑借自身資源配置權，占取更多的企業收益，從而相對壓縮普通員工的薪酬待遇，導致內部薪酬差距擴大。

據此，本文提出如下假說：

H1：在其他條件不變下，企業中管理層與普通員工之間的薪酬差距將隨著數智化轉型程度的增大而加劇。

（二）數智化轉型可能抑制內部薪酬差距的分析

任務偏向型技術進步（Task-BiasedTechnicalChange，TBTC）理論視角。與基于“技能”劃分勞動者的SBTC理論不同，TBTC理論從“任務”的角度劃分勞動崗位，能夠更好地解釋美國在21世紀初出現的就業結構“極化”現象（AcemogluandRestrepo，2022）。該理論認為，新技術的發展可能會替代一些“常規性”傳統任務，如行政、生產等工作，但并不擅長自動化一些需要靈活性、判斷力和創造力的“非常規性”認知任務，如專業、技術、管理和創業這些通常由高技能勞動力所從事的工作（AcemogluandAutor，2011）。然而，自動化等新技術的發展在減少就業的同時，也會創造新的工作任務和崗位，且這些新任務更適合人類勞動，從而增加就業。因此，自動化和新任務的創造會在一定程度上相互抵消，不會導致勞動徹底被機器取代。盡管在短期內可能會導致工資不平等現象增加，但長期影響取決于新任務是否能被低技能勞動者所掌握（AcemogluandRestrepo，2018）。例如在考慮到低技能勞動力的干中學效應后，在長期可能會減小技能溢價現象（黃浩權等，2024）。

在企業數智化轉型背景下，TBTC理論有助于理解數智化轉型如何通過調整企業職能組織結構分工，進而影響薪酬差距。一方面，數智化轉型可能會替代一些基礎性、常規性的工作任務，如行政管理、財務核算以及基礎生產等，從而相對降低對這些工作的需求和崗位薪酬。另一方面，數智化轉型將創造出新的工作任務，如數據分析、算法開發等，這些新興工作通常需要高技能人才，能為企業創造更多價值，企業需求會急劇增加。為吸引和留住這些關鍵人才，企業會大幅提高其薪酬水平。因此，數智化轉型可能會有利于企業優化職能組織結構，使任務分工偏向專業化，提高整體員工的薪酬議價能力，從而縮小管理層與員工間的薪酬差距。

據此，本文提出如下假說：

H2：在其他條件不變下，企業中管理層與普通員工之間的薪酬差距將隨著數智化轉型程度的增大而緩解。

三、研究設計

（一）樣本數據

本文以2007—2022年中國A股上市公司為研究對象。選取2007年作為研究起始時間，主要是為避免2006年財政部出臺的新《企業會計準則》可能導致的對企業財務數據核算口徑前后不一致的影響。在對初始樣本的處理上，首先剔除金融行業、ST、*ST、PT以及資不抵債的特殊企業樣本；其次，本文關注的是一般性的傳統產業數智化轉型的影響（即產業數字化部分），因此需進一步剔除數字產業化樣本。具體依據證監會出臺的《上市公司行業分類指引》，剔除行業代碼為C39（計算機、通信和其他電子設備制造業）和I門類（信息傳輸、軟件和信息技術服務業）的樣本企業。篩選后得到33695個觀測值，并對連續型變量進行上下1%縮尾處理以緩解異常值影響。在數據來源上，本文的關鍵解釋變量企業數智化轉型指標經由巨潮資訊網對企業年報爬取后文本分析而得；進一步分析部分，本文拓展研究了企業薪酬差距對其高質量創新表現的影響，通過知識寬度法對企業當年申請的發明專利IPC號進行分析，從專利的數量和質量兩個維度構建了多個反映企業高質量創新績效的指標，數據來源于國家知識產權局；其他數據主要來源于國泰安與Wind數據庫。

（二）企業數智化轉型的指標構建

企業數智化轉型在指標定量測度上是一個前沿難點問題，限于企業專項問卷調查較難規模性和周期性開展，且存在答卷有效性和商業信息敏感性等問題，目前學界主要采取對企業年報進行文本分析以及計算數字化無形資產占比的方法來衡量企業數字化轉型，但這兩種測度路線各有優劣。在文本分析測度路線下，以吳非等（2021）為代表的研究，通過選取反映企業數字化轉型技術特征的一系列關鍵詞，認為這些詞匯體現了企業的技術應用進程、經營理念或戰略目標，最后以整份年報或年報中管理層討論與分析（MDamp;A）部分中詞頻的高低反映轉型程度。這一路線契合數字化轉型的技術屬性，但可能易受年報文本體例以及行文異質性的影響導致詞頻虛高（楊彥欣和高敏雪，2024）。在數字無形資產占比測度路線下，以祁懷錦等（2020）為代表的研究，創新性地使用上市公司財務報告附注披露的年末無形資產細項中數字經濟相關部分占無形資產總額的比例度量企業數字經濟化程度，但此方法受限于企業財務信息的披露程度與資產核算方式，使用信息化投資水平難以準確反映技術應用水平。鑒于此，本文認為在現有條件下以文本分析的量化測度路線可能相對更優，因此將采用詞典法測度企業的數智化轉型程度，并在指標合成上以詞頻-逆文檔頻率（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，簡稱TF-IDF）方法對每個特征詞賦予不同權重，代替現有以總計詞頻自然對數值的衡量方式，以期緩解對所有特征詞賦予等權重可能導致指標測度虛高的問題。指標構建步驟如下：

第一步，構建特征詞庫。這一步驟是整個文本分析過程中最為關鍵的一步，特征詞庫的質量直接決定著后續分析的有效性。在特征詞選取上，需盡可能充分涵蓋企業數智化轉型中在技術應用、業務模式與組織管理等各方面特征，確保具有全面性和代表性。按照企業數智化轉型的技術演進邏輯和發展趨勢，本文將數智化轉型劃分為信息化、數字化和智能化三個遞進階段。

首先，信息化階段為基礎階段，這一階段企業主要利用互聯網、信息系統等IT技術，實現業務流程的自動化和管理的信息化，提高內部運營、服務、生產效率，為后續轉型階段奠定基礎。信息化階段的核心是“效率提升”，技術應用的重點是“流程再造”。其次，數字化階段為核心階段，這一階段顯著特征是數據成為企業核心生產要素和決策驅動力。企業開始廣泛應用大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等數字技術，著力于實現業務、產品和服務的全面數字化。數字化不僅是技術手段的升級，更是商業模式的創新。通過數字化轉型，企業能夠更好地洞察市場需求、優化資源配置、拓展客戶觸達，推動業務模式和盈利模式的重構。數字化階段強調“數據驅動”，其核心是實現從“經驗決策”到“數字決策”的躍遷。最后，智能化階段是數智化轉型的高階形態和未來方向。這一階段的顯著特點是企業能夠利用人工智能、機器學習等認知智能技術，在自動化基礎上實現業務流程的持續自我優化和決策管理的智能化。通過機器學習算法在海量數據中自主學習和優化，企業在營銷、生產、管理等領域的自主決策和優化能力將顯著提升，從而實現組織管理的全流程智能化和精細化。智能化階段的內核是“智能賦能”，最終指向“無人企業”的遠景目標。需要指出的是，信息化、數字化、智能化三個階段并非涇渭分明，而是相互交織、循序漸進的。一方面，企業數智化轉型是一個由低級到高級、由量變到質變的漸進過程，很難截然劃分不同階段的明確邊界；另一方面，由于不同行業和企業的差異性，其數智化轉型的起點、路徑、速度都有所不同，處于不同階段的特征可能并存。因此，對三個階段的劃分主要是理論上的抽象概括，現實中更多地是一種動態交織的狀態。

在明晰三個階段內涵的基礎上，本文分別選取了與之對應的特征詞。具體地，首先建立一個盡量全面的初始特征詞庫。在選詞上，既參考了權威文件如國務院公布的《“十四五”數字經濟發展規劃》、國家統計局公布的《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》等，也借鑒了吳非等（2021）、趙宸宇等（2021）、姚加權等（2024）已有的詞庫成果。同時，本文還廣泛吸收了企業年報、行業報告等實踐材料，力求詞庫具有全面性和代表性。在此基礎上，通過對初始詞庫進行詞頻統計和專家評判，剔除出現頻率極低和代表性不足的詞匯，最終形成綜合涵蓋企業數智化轉型三個階段，總計330個特征詞的詞庫（詳見附錄）。

第二步，基于特征詞庫對企業年報進行文本分析。首先將否定詞與數智化轉型特征詞庫加入到中文分詞工具jieba原始詞典中，并按照句號進行分句處理。剔除同時包含否定詞和轉型特征詞的句子，將過濾后的句子重新拼接為文本。再基于特征詞庫對預處理后的文本統計詞頻，其中英文詞需要匹配單詞邊界，確保每個詞都是獨立單詞。然而，直接使用詞頻作為衡量指標可能存在一些問題，不同特征詞的“技術含量”和重要性不盡相同，而且詞庫中可能包含一些“跟風”熱詞。例如，“人工智能”一詞在近年年報中出現頻率普遍較高，但企業實際應用該技術的程度可能較低，如果直接使用詞頻對數值作為指標可能導致度量虛高。相反，一些詞頻較低的“冷門詞”可能意味著企業需要掌握更高水平的技術應用能力。為緩解此問題，本文采用機器學習庫scikit-learn中的TF-IDF算法，對每個特征詞賦予不同權重。TF-IDF算法綜合考慮了詞頻以及詞匯在整個語料庫中的獨特性，能夠更好地反映每個詞的重要性，可以降低高頻但重要性較低的詞的權重，同時提高低頻但重要性較高的詞的權重，從而得到相對更貼合實際的文本分析結果。計算TF-IDF時，應使程序逐年讀取年報，目的是為了動態調整IDF值，以期最終的TF-IDF值能更貼近技術發展趨勢。

第三步，合成企業數智化轉型指標。企業數智化轉型程度等于該企業該年所有特征詞的TF-IDF值加總，類似地，信息化、數字化、智能化程度分別對應于相關特征詞的TF-IDF值加總。本文樣本數據的企業數智化轉型年度均值時間趨勢圖如圖1所示，總體轉型指標在樣本期內呈現快速增長趨勢，尤其是數字化和智能化指數，而信息化指數則是在2011年前呈現快速增長趨勢，隨后趨于平緩，顯示出了不同技術的更迭趨勢。

（三）變量選擇與描述

1.被解釋變量：企業內部薪酬差距的自然對數值（lngap）。參考孔東民等（2017）的研究，將企業內部薪酬差距（Gap_in）定義為管理層平均薪酬（M_wage）與員工平均薪酬（E_wage）的比值。管理層平均薪酬由董監高年薪總額除以管理層人數（董監高總人數減去獨立董事人數與未領取薪酬董監高人數）計算得到，員工平均薪酬由期末應付職工薪酬減期初應付職工薪酬與董監高年薪總額，加支付職工現金，除以總員工數得到。之所以對薪酬差距取對數，是為了方便觀察數智化轉型與薪酬差距變動率的直接關系。

2.解釋變量：企業數智化轉型指數（total）。同時，在基準回歸中觀察數智化轉型三階段：信息化（info）、數字化（digi）和智能化（inte）指數對薪酬差距的影響。在穩健性分析部分，加入年報中MDamp;A部分文本中各特征詞的TF-IDF值合成的綜合指數（total_mda）和詞頻對數值（lntotal_mda）進行額外檢驗。

3.控制變量（CV）。參考魏志華等人（2022）研究，控制可能影響薪酬差距的其他企業層面特征變量，包括：①企業規模（size），以總資產自然對數表示；②企業年齡（age），以企業成立年限自然對數表示；③資產負債率（lev），以總負債與總資產的比值表示；④資產凈收益率（roa），以凈利潤與總資產的比值表示；⑤現金流比率（cash），以企業經營活動產生的現金流量凈額除以總資產表示；⑥營收增長率（growth），以本期營收與上期營收的比值減1表示；⑦托賓Q值（tobinQ），以流通股市值加負債賬面值，以及與非流通股股份數乘每股凈資產之和，除以總資產表示；⑧第一大股東持股比例（top1），以第一大股東持股數除以總股數表示；⑨兩職合一（dual），當董事長與總經理為同一人時賦值為1，否則為0；⑩產權性質（soe），國有控股企業賦值為1，否則為0。

對于本文內生性分析、穩健性檢驗、機制檢驗及進一步分析部分中涉及的變量，將分別在對應部分進行變量描述。以上各變量的數據特征情況見表1描述性統計。

（四）計量模型構建

為盡可能減緩遺漏變量造成的內生性問題，本文選擇如下控制高維固定效應的半彈性模型，研究企業數智化轉型對內部薪酬差距的非線性效應。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸

表2列（1）-（7）展示了企業數智化轉型綜合指數（total）及其三個分指數（info、digi、inte）對薪酬差距對數值的回歸結果。列（1）為total單獨對lngap的回歸結果，列（2）在此基礎上加入了企業與行業固定效應，以及城市與年份聯合固定效應，列（3）進一步加入了控制變量。最終，total的回歸系數為0.0117，在5%的顯著性水平上為正，表明數智化轉型與薪酬差距增長率之間存在顯著正相關關系。具體而言，假設其他變量保持不變條件下，企業數智化轉型水平每提高1個單位，薪酬差距平均提高1.17%。盡管增幅看似不大，但也凸顯出數智化轉型對薪酬差距具有不容忽視的邊際遞增效應。列（4）-（6）依次匯報了信息化、數字化與智能化指數單獨對薪酬差距對數值的回歸結果，僅數字化指數表現出顯著正相關性。而列（7）中三個分指數一起對薪酬差距對數值回歸時，數字化與智能化指數顯著為正，信息化指數依然不顯著，即使在列（8）中改為對薪酬差距原值回歸，結果依然保持一致。關于info系數不顯著的原因，一方面可能是信息化階段主要致力于優化企業基礎的管理和業務流程，其影響更多體現在提高整體運營效率，而非直接改變薪酬結構；另一方面，信息化技術在企業內往往具有普遍性，各層級員工均能從中獲益，此外考慮到我國企業可能已進入信息化相對成熟階段（由圖1的時間趨勢圖可在一定程度上進行側面佐證），其邊際效應可能已趨平緩，綜合作用下導致未能觀測到信息化對薪酬差距的顯著影響。關于inte系數顯著性變化的原因，可能源于智能化在數字化影響薪酬差距的過程中起到部分中介變量的作用，而這也符合數智化轉型的階段性演化特征；值得注意的是，未匯報的結果顯示，當inte單獨對薪酬差距原值回歸時是1%正向顯著的，這進一步佐證了智能化確實會正向影響薪酬差距，只是其影響特征可能相對偏線性。綜合來看，數智化轉型總體對薪酬差距的邊際遞增影響，主要來自于數字化和智能化這種高級階段，而在信息化階段的影響并不顯著。這一現象可能歸因于數字化和智能化階段涉及更深層次的技術和生產方式變革，使得技能偏向型技術進步效應更突出，從而加劇了管理層與員工間的薪酬差距。

在控制變量上，觀察到企業規模（size）、資產凈收益率（roa）、托賓Q值（tobinQ）的系數顯著為正，表明規模較大、盈利能力較強、市場價值較高的企業，管理層所承擔的責任和風險通常更大，議價能力強，因此其薪酬水平相對員工會更高，拉大了薪酬差距；而企業年齡（age）、現金流比率（cash）、營收增長率（growth）、第一大股東持股比例（top1）、產權性質（soe）的系數顯著為負，表明對于成立時間較長、現金流充裕、營收增長快、第一大股東持股多的企業，其薪酬體系可能更加均衡，更重視員工激勵，因此內部薪酬差距較小。此外，國企受政策和輿論影響較大，薪酬分配上更重視公平性，內部薪酬差距相對較小。

（二）內生性問題分析

以上的基準回歸中難免存在一些潛在的內生性問題，盡管控制了多種層面的固定效應以盡可能地緩解了遺漏變量偏誤，但仍可能存在反向因果關系和測量誤差導致的內生性問題。例如，當企業內部薪酬差距較大時，企業可能面臨更高的人才流失風險，特別是在數智化轉型所需的關鍵崗位上，企業可能需要投入額外資源來吸引和留住人才，這可能會影響企業在轉型上的資源投入，進而影響到轉型的進程和效果。為緩解內生性，本部分采取工具變量法和多期雙重差分模型進行分析。

1.工具變量法。在工具變量的選取上借鑒肖土盛等（2022）的研究。第一，選取與企業所在地同省份下同年度同行業（制造業按二級代碼）的其他企業數智化轉型程度的均值（IV）作為該企業數智化轉型的工具變量。由企業間普遍存在的同群效應現象易知，企業往往具有模仿和學習競爭對手經營策略的動機，因而其自身的數智化程度易受到同地區同行業的其他企業的數智化程度的影響，滿足相關性條件；而其他企業的數智化程度本身不直接影響其內部薪酬差距，滿足外生性條件。第二，依據前文總結的數智化轉型特征詞庫，選取企業注冊地所在省份的政府工作報告中出現的詞頻對數值（lndigi_gov）作為工具變量。省政府報告中提及的數智化特征詞詞頻密切反映了省政府對數字經濟的重視與關注度，會顯著影響到當地企業的數智化轉型戰略，滿足相關性條件；而報告中的詞頻并不會直接影響到微觀企業的內部薪酬差距，滿足外生性條件。

工具變量法的回歸結果見表3中列（1）-（4），依次匯報了IV和lndigi_gov作為工具變量時的第一和第二階段回歸結果。第一階段中，兩個工具變量都分別在1%顯著性水平上與企業數智化轉型程度正相關，支持了以上工具變量與內生解釋變量強相關性的分析。此外，二者的KPLM統計量分別為3288.227和66.271，通過了1%顯著水平的不可識別檢驗；KPF統計量分別為8915.682和66.417，均大于Stock-Yogo統計量在10%顯著水平臨界值16.38，通過了弱工具變量識別檢驗，驗證了本文所選工具變量的合理性。第二階段中，total的系數均在1%顯著水平上為正，表明選擇工具變量法緩解內生性問題后，依然支持了企業數智化轉型與薪酬差距增長率正相關這一結論。

2.外生政策沖擊檢驗法：基于智慧城市建設的準自然實驗。“為加強現代科學技術在城市規劃、建設、管理和運行中的綜合應用，整合信息資源，提升城市管理能力和服務水平，促進產業轉型”，中國住建部于2012年12月出臺了《國家智慧城市試點暫行管理辦法》和《國家智慧城市（區、鎮）試點指標體系（試行）》文件，開啟申報試點工作，并于次年1月、8月及2015年4月分別公布了三批智慧城市試點名單。

智慧城市試點政策可能通過多重機制促進企業數智化轉型。首先，試點政策能夠為試點城市在前沿數字技術應用方面提供優先支持，為當地企業營造先進的技術環境，從而降低企業采納和應用新技術的成本，這種技術外溢效應可能加速企業的數智化進程。其次，該政策能夠推動城市在智能制造、工業互聯網等多領域的數字化項目供給，刺激市場對數字化產品和服務的需求。這種供需雙向驅動效應能夠鼓勵企業加大數字化投入，在實踐中加速轉型。此外，智慧城市試點作為一種制度變遷，為試點區域內的企業帶來了潛在的制度紅利。在晉升錦標賽的激勵機制下，地方官員有強烈動機加大對當地企業的科技扶持（賴曉冰和岳書敬，2022），從而降低企業轉型的風險和制度成本。從宏觀視角看，智慧城市的建設依托于以物聯網、大數據、云計算、人工智能等為核心的數字信息技術產業。李德仁等（2014）指出，智慧城市的發展可按信息化、數字化、智能化的程度分為三個發展階段：信息城市、數字城市和智慧城市。這一發展軌跡與企業的數智化轉型過程高度契合，呈現出同步演進特征。因此，本文假設這一政策能夠促進當地企業的數智化轉型，進而影響到企業內部薪酬差距。

為驗證以上觀點，采用準自然實驗法，基于該政策構建多期DID模型。具體地，依據企業所在地和年份將企業與試點名單數據相匹配，參考石大千等人（2018）的研究設計進行分組。若企業所在城市當年被列為試點城市，則視為實驗組，當年及之后年份的DID_sc賦值為1，之前年份賦值為0；始終未被列為試點城市的企業視為對照組，DID_sc始終為0。采用多期DID模型，并控制企業、行業、城市與年份固定效應進行回歸檢驗，模型設定如式（2）。同時，為增強研究可靠性，本文還補充了對企業數智化轉型的回歸分析，以驗證政策對企業轉型的直接影響。

使用多期DID模型分析政策效果的前提條件是滿足平行趨勢檢驗，否則難以說明實驗組與對照組的差異是由政策干預導致的，而不是由其他因素導致的，因此設定式（3）中的模型進行檢驗。其中jdf表示智慧城市政策時點j期的虛擬變量，j表示實驗組距離政策實施前（后）的期數，取值設定為4到5（小于4或大于5都分別被賦值為4和5），即若樣本來自實驗組且年份處于政策實施前（后）的第j期，則jdf取值為1，其他情況下取值為0，設定當期為基準期（j0）。對數智化轉型和薪酬差距的平行趨勢檢驗結果見圖2，政策實施前幾期的系數均無法拒絕顯著為0，表明平行趨勢成立。隨后進一步觀察多期DID模型的回歸結果，在表3列（5）-（7）中分別匯報了對數智化轉型和薪酬差距的估計結果，DID_sc項的系數均在1%顯著水平上為正。這一結果表明智慧城市建設通過促進企業數智化轉型，加劇了內部薪酬差距擴大，即利用外生政策沖擊法緩解內生性問題后，依然支持基準回歸的主要結論。

（三）其他穩健性檢驗

1.改變企業數智化轉型指數的衡量。截取企業年報中“管理層討論與分析（MDamp;A）”部分的文本單獨進行詞典法分析，重新構造分別由TF-IDF值和詞頻對數值反映的數智化轉型綜合指數的替代指標total_mda和lntotal_mda。表4中列（1）（2）匯報了檢驗結果，均在1%水平上顯著為正，說明企業的數智化轉型加劇了內部薪酬差距，基準回歸的結論是穩健的。

2.改變企業內部薪酬差距的衡量。將企業薪酬差距由連續變量設置為取值1-4的有序離散變量gap_o，依據25%、50%、75%分位數為臨界點分類，如取值在最小值到25%分位數時賦值為1，以此類推。表4中列（3）（4）分別顯示使用面板有序Probit的非線性模型和高維固定效應的線性計量模型進行估計的結果，均在1%水平上顯著為正，說明企業數智化轉型與內部薪酬差距正相關，基準回歸的結論是穩健的。

3.改變計量模型。前文基準回歸中為驗證企業數智化轉型與內部薪酬之間的非線性邊際遞增關系，使用的是半彈性模型，被解釋變量為薪酬差距的對數值。現替換使用薪酬差距的原始值（Gap_in）作為被解釋變量，將數智化轉型指數標準化處理為s_total，并額外控制其二次項s_total2，以進一步驗證數智化轉型與薪酬差距間的非線性關系，回歸結果表4列（5）。觀察到s_total和s_total2的系數均在5%水平上顯著為正，由這兩個變量系數值計算出極值點為0.906，對應原始值（total）1.497，約為18%分位數；進一步進行utest檢驗，p值為0.0816，在10%顯著水平上認為數智化轉型與薪酬差距間確實存在U形關系效應，即數智化轉型指數取值約在18%分位數以下時，負向影響薪酬差距，在此之后則正向且邊際遞增影響薪酬差距。就整體而言，數智化轉型對薪酬差距的影響以邊際遞增趨勢為主，可以認為前文基準回歸的結論是穩健的。

4.加回數字產業化企業樣本。即補充回原樣本中被剔除的行業代碼為C39和I的企業樣本，以排除可能潛在的樣本選擇偏誤問題，回歸結果見列（6），數智化轉型系數在5%水平上顯著為正。

綜上可知，在嘗試以上多種穩健性檢驗后，表明了企業數智化轉型與薪酬差距正相關且存在邊際遞增關系的這一結論是足夠穩健的。

（四）影響機制檢驗

以上實證分析充分驗證了企業數智化轉型會加劇內部薪酬差距，這一現象與數字經濟發展所追求的機會平等和成果共享的理想狀態存在一定矛盾，可能會加劇社會階層固化和貧富分化問題，值得深入探討其中的原因和應對措施。為了深入剖析這一現象的內在機理，結合前文理論分析，本部分對其影響機制進行檢驗。首先，將內部薪酬差距這一變量進行分解，分別考察數智化轉型對管理層薪酬、普通員工薪酬及其薪酬變動率的影響，識別薪酬差距擴大的直接成因；接著分別檢驗數智化轉型對管理層權力、企業人力資本結構和職能結構這些中介因素的影響，分析為何最終造成正向影響薪酬差距這一結果。

1.數智化轉型對管理層和員工薪酬的直觀影響。表5中列（1）-（4）匯報了企業數智化轉型綜合指數及其三個分指數分別對管理層平均薪酬（M_wage）和員工平均薪酬（E_wage）對數值的回歸結果。觀察到，數智化轉型綜合指數及三個分指數都對管理層薪酬表現出1%水平的正向促進作用，綜合指數每提高一個單位，管理層平均薪酬提升2.17%，且數字化和智能化指數的回歸系數大于信息化指數的系數，表明數智化轉型的高級階段對管理層薪酬的促進作用更為明顯。而與此形成鮮明對比的是，盡管數智化轉型與員工薪酬間雖表現出1%水平的正相關關系，但綜合指數每提高一單位，員工平均薪酬僅提升1%，不及對管理層影響的一半。此外，三項分指數中僅有信息化指數對員工薪酬表現出顯著正相關性，數字化和智能化指數的一次項則未表現出顯著的相關性，但實際上是一種非線性關系①，表明數智化轉型的高級階段在當前可能暫時并未給普通員工帶來直觀明顯的薪酬增長，再次印證了數智化轉型的高級階段對加劇薪酬差距的作用更加明顯。

進一步地，考察數智化轉型對管理層（growth_m）和員工薪酬變動率（growth_e）的影響，分別由各自當期薪酬除以上期薪酬后減去1再乘上100表示，估計結果見列（5）-（6）。結果顯示，數智化轉型對管理層薪酬變動率表現出5%顯著水平上的正向關系，而未對員工薪酬變動率表現出足夠的相關性，表明數智化轉型更多地促進了管理層薪酬的增長，而對員工薪酬增長的影響相對有限，并從統計上解釋了為何數智化轉型與薪酬差距表現出非線性的邊際遞增關系。

2.提升管理層權力的渠道分析。數智化轉型可能通過賦予管理層更大權力，進而擴大企業內部薪酬差距。具體而言，數智化轉型涉及企業組織結構、業務流程的重構，需要管理層制定戰略決策和推動落實，客觀上增加了管理層的授權和賦能。同時，數智化轉型所需的專業性使得管理層相對普通員工的不可替代彈性增強，議價能力得以提高。管理層權力的加大可能誘發其追求自身利益最大化，通過影響薪酬契約制定過程謀取高額報酬，從而加劇內部薪酬差距。為驗證上述推斷，參考劉劍民等（2019）的研究，選取總經理任職期限、兩職合一、董事會規模、內部董事比例、管理層持股比例這五個指標，利用主成分分析法合成一個反映管理層權力的綜合指標（power），以此進行渠道檢驗。結果見表6列（1）（2），列（1）結果表明數智化轉型顯著提高了管理層的權力，印證了前述分析。列（2）中納入管理層權力的一階滯后項（L.power）進行回歸，結果顯示管理層權力與薪酬差距之間呈現5%顯著性水平的正相關關系，表明管理層權力的擴大會導致企業內部薪酬差距的擴大。綜上所述，企業數智化轉型會通過增加管理層權力，進而間接拉大薪酬差距，加劇了企業內部的不平等程度。這一渠道可能是數智化轉型正向影響薪酬差距的主要原因。

3.優化企業人力資本結構的渠道分析。數智化轉型對員工技能和素質提出了更高要求，可能引起高學歷員工占比的提升，實現企業人力資本結構的優化升級。這意味著員工與企業間的信息不對稱程度降低，以及員工對自身權益的認知和維護意識增強，使得員工總體的薪酬議價能力提升，迫使企業在薪酬分配上更加公平合理，從而縮小內部薪酬差距。為驗證這一推斷，使用本科及以上學歷員工的占比（edu16）衡量企業的人力資本結構水平，渠道檢驗結果見表6的列（3）（4）。列（3）的結果表明企業數智化轉型顯著提高了員工整體受教育水平，這一結果也側面反映了數智化轉型對低人力資本勞動力具有一定排斥效應，因為本科學歷以下員工占比與edu16這一變量呈反向關系。進一步地，列（4）的回歸結果中edu16與lngap之間呈現1%顯著性水平的負相關關系，印證了上述觀點。由此可知，企業數智化轉型可以通過優化人力資本結構，從而抑制內部薪酬差距的擴張。

4.優化職能組織結構的渠道分析。根據任務偏向型技術進步理論，技術進步會導致不同類型的工作任務在生產中的相對重要性發生變化。數智化轉型通常伴隨著生產方式、管理模式、商業模式、研發模式等的重塑，這必然要求企業重新配置各職能部門的人力資源，優化部門結構實現專業化分工。為觀察數智化轉型對企業職能組織結構的影響，本文選取五個反映職能結構特征的指標生產部門員工占比（p_ratio）、財務部門員工占比（f_ratio）、銷售部門員工占比（s_ratio）、技術部門員工占比（t_ratio）以及研發部門員工占比（rd_ratio），數智化轉型對職能結構的影響估計見表7。由結果可知，第一，數智化轉型顯著壓縮了生產部門用工，表明數智化轉型通過自動化、智能化技術改造生產流程，提高生產效率，從而減少了對一線生產工人的需求；第二，數智化轉型在一定程度上減少了對財務部門用工需求，例如會計核算、稅務管理等工作具有較高的重復性和規律性，可能易被軟件和技術所替代；第三，數智化轉型擴大了銷售部門員工占比，這可能是由于互聯網商業模式，如電商平臺和社交營銷的興起，開辟了全新的銷售渠道和營銷方式，從而帶動了銷售部門的擴張；最后，數智化轉型顯著擴大了技術部門和研發部門用工，表明數智化轉型以數字技術、智能算法為支撐，以技術創新、產品創新為導向，顯著提升了對技術人才的需求，加強了企業的研發投入，帶動了技術部門和研發部門的擴張。綜合來看，數智化轉型對企業職能結構的影響呈現出非對稱性特征，提高了生產、財務等基礎性工作效率，減少了相關部門用工，同時擴大了技術、研發、銷售等核心部門用工。這表明數智化轉型推動了企業組織重構，進一步優化了人力資源配置，使之從基礎性職能轉向核心性職能，從而提升了組織效率和創新能力。

進一步地，為驗證企業職能結構的改變對薪酬差距的影響，將各職能部門簡化為基礎部門（department1）和核心部門（department2），分別由生產部門與財務部門員工占比相加，以及銷售、技術與研發部門員工占比相加得到，回歸結果見列（6）（7）。可知，基礎部門員工占比與薪酬差距呈現顯著正相關關系，而核心部門員工占比與薪酬差距呈現顯著負相關關系。這一結果表明，企業內部薪酬差距的形成與職能結構密切相關，而數智化轉型通過優化企業的職能結構，在一定程度上緩解了數智化轉型擴大薪酬差距的趨勢。

（五）異質性分析

1.代理成本的調節效應分析。數智化轉型對薪酬差距的影響可能受到代理成本的調節。理論上，代理成本越高，企業內部治理機制越薄弱，管理者的機會主義行為越嚴重，數智化轉型賦予管理者更大的自由裁量權可能加劇“道德風險”，導致高管薪酬大幅上漲，從而進一步拉大薪酬差距。為檢驗代理成本的調節效應，借鑒羅進輝（2012）的研究，選取管理費用率（Mfee）和總資產周轉率（ATO）反映企業股東與管理者間的第一類代理成本，分別由“管理費用/營業總收入”和“營業總收入/公司總資產”度量，Mfee越高或ATO越低，表示股東與管理層間的代理成本越高；選取“其他應收款/公司總資產”反映大股東與中小股東間的第二類代理成本（Occupy），其值越大表示大股東侵占中小股東利益程度越高。為了穩健性，選取機構投資者持股比例（INST）作為代理成本的反向代理指標，較高的股權集中度意味著對管理層的監督較強，有利于減小代理成本（ShleiferandVishny，1986），既有的實證研究也證實了這一點（楊海燕等，2012）。

觀察表8中的回歸結果，數智化轉型指數分別與管理費用率、總資產周轉率、應收款占比以及機構持股比例的交互項系數符號分別顯著為負、正、負、正，表明從實證來看，代理成本負向調節了數智化轉型對薪酬差距的正向影響，即數智化轉型對薪酬差距的正向影響隨著代理成本的增加而減弱。

乍看之下這一結果似乎與代理理論的預期相反，然而本文認為這可能恰恰反映了數智化轉型的獨特治理效應。一方面，數智化轉型雖然賦予了管理者更大的自由裁量權，但同時也通過信息化、數字化手段，提高了企業運營的透明度，加強了對管理者行為的事中監控和事后問責。在代理成本較高的企業中，由于內部治理機制薄弱，管理者的機會主義行為更易發生，數智化轉型發揮的治理效應可能更為顯著。數智化轉型提供的實時監控和數據分析，有助于及時發現和遏制管理者的過度薪酬行為，從而在一定程度上抑制了薪酬差距的擴大。另一方面，較高代理成本的企業的高管可能利用手中權力，通過關聯交易、在職消費等方式，謀取私人利益，這種隱性收入可能在一定程度上替代了高管的顯性薪酬。當企業進行數智化轉型時，高管權力進一步加大，在職消費的機會也可能增加。因此盡管數智化轉型提高了企業效率，為高管創造了更多價值，但這部分價值更多地體現為高管的隱性收入，而非顯性薪酬，從而導致數智化轉型對高管顯性薪酬的提升效應被削弱。綜上所述，在這兩方面因素共同作用下，造成在實證中表現出代理成本負向調節數智化轉型對薪酬差距的正向影響這一結果，既在意料之外，又在情理之中。

2.基于是否為高科技行業的異質性分組分析。高科技行業代表了新一輪科技革命和產業變革的方向，以數字技術為核心驅動力，不僅數字化程度較高，而且更加重視數字人才的吸引和激勵。因此，數智化轉型可能在高科技行業中表現出更為顯著的技能偏向型技術進步效應，從而對內部薪酬差距產生更大影響。參考白潔（2022）的研究，依據國家統計局公布的《高技術產業（制造業）分類（2013）》，以及《高技術產業（服務業）分類（2013）》中的行業代碼，將上市企業分類為高科技和非高科技行業①。表9的列（1）（2）顯示，非高科技行業中企業數智化轉型對薪酬差距的影響并不顯著，而高科技行業則表現出1%顯著性水平的正向影響。這一結果支持了以上的理論分析，即高科技行業更依賴于數字技術，數智化轉型帶來的生產率提升和對高技能人才的需求更為明顯，因而管理層和普通員工的薪酬差距擴大更為顯著；而非高級行業的技術門檻相對較低，生產過程更多依賴常規技術和普通勞動力，數智化轉型帶來的變革沖擊相對有限，因而對薪酬差距的影響并不顯著。

3.基于不同行業生產要素密集度的分樣本分析。一般而言，技術密集型行業更多依賴于高技能人才，數智化轉型使得復雜的認知任務和抽象問題解決在生產中的相對重要性上升，可能進一步推高這類人才的稀缺性溢價。相比之下，資產密集型行業的核心競爭力更多在于固定資產和設備的投入，技術進步可能對工作任務結構的影響相對有限。而勞動密集型行業則主要依靠普通勞動力的投入，數智化轉型一方面提高了生產自動化水平，替代了部分常規操作性工作任務，減少了對普通勞動力的需求，另一方面也促進了管理流程的優化，在一定程度上削弱了管理層權力，兩方面共同作用下，企業內部薪酬差距反而可能縮小。本文借鑒尹美群等人（2018）的研究，按照固定資產比例（固定資產凈額/總資產）和研發支出薪酬比（研發支出/應付職工薪酬）區分生產要素的密集度，將所有企業分類為技術密集型、資產密集型和勞動密集型三種行業②。分別觀察列（3）-（5）結果，在技術密集型行業中，數智化轉型顯著正向影響薪酬差距；資產密集型行業中，數智化轉型系數不顯著；而勞動密集型行業中，數智化轉型顯著負向影響薪酬差距。這一結果與預期相符，表明不同行業生產要素稟賦和技術特征的差異，會顯著影響數智化轉型對內部薪酬差距的作用效果，進一步驗證了數智化轉型的任務偏向型技術進步效應。

五、進一步分析：薪酬差距擴大的經濟后果

企業數智化轉型不僅影響內部薪酬差距，而且可能通過薪酬差距這一渠道變量，進一步影響企業的高質量創新表現。一方面，錦標賽理論（LazearandRosen，1981）認為，合理的薪酬差距能夠在組織內部營造良性競爭氛圍和有效的激勵機制，有助于激發員工創新動力，提高企業整體創新能力。另一方面，公平理論（AkerlofandYellen，1990）則認為，過大的薪酬差距可能引發員工的不公平感和負面情緒，損害團隊協作和組織凝聚力，抑制知識共享和協同創新氛圍，最終不利于企業創新。這兩種理論觀點的并存，表明薪酬差距對企業創新的影響可能呈現非線性特征。為驗證這一預期，本文在前文分析的基礎上，進一步考察薪酬差距對企業高質量創新表現的影響。

鑒于發明型專利相對于外觀設計和實用新型專利更具有高技術含量和稀缺性，本文從發明專利的數量和質量兩個維度構建一系列指標，以全面衡量企業的高質量創新績效。在數量維度，采用企業當年申請的發明專利數（patent_ivt）作為基礎指標。然而，僅考慮數量無法充分反映創新的質量和影響力，因此在質量維度，參考張杰和鄭文平（2018）提出的專利知識寬度法，對發明專利的國際專利分類（IPC）號進行分析。專利知識寬度反映了專利所含知識的廣度和復雜度，基于假設專利跨越的技術領域（大組）越多，越可能代表更高質量、更具突破性的創新。IPC號格式為“部-大類-小類-大組-小組”（如“G06Q20/32”，其中G06Q20為大組），單個專利可對應多個分類號（如“G06Q20/32;G06Q20/42;G07F19/00”，跨越兩個大組）。采用赫芬達爾指數法衡量大組的變異性來量化專利質量，即quality=1.1i2，其中i為各大組分類所占比重，由此可知專利質量最小值為0.1（以區別未申請發明專利的企業）。例如，上述專利質量為：1.1（2/3）2（1/3）2=0.54。在計算每個專利質量后，加總當年所有發明專利質量得到創新總體質量（sum_quality），兼顧了數量和質量兩個維度。考慮到企業專利產出通常受企業規模和所屬行業特征的顯著影響，本文進一步構建兩個相對指標：r_quality_size（總體質量除以企業總資產的自然對數值）和r_quality_ind（總體質量除以當年同行業的最大總體質量），即分別從企業內部（相對于自身資源稟賦）和外部（相對于行業水平）衡量企業的總體相對創新質量，使得不同規模和行業的企業創新績效更具可比性。此外，以企業當年所有專利質量的均值（quality_mean）和中位數（quality_50）反映創新的平均質量水平。通過這種多維度的指標體系，能夠更全面和客觀地評估企業的高質量創新表現。

由于企業高質量創新的以上代理變量存在左歸并，含較多零下限值（零膨脹模型僅適用計數數據），而零值僅代表企業當年未申請發明專利，并不一定意味企業未進行創新活動，因此屬于受限被解釋變量，相對于線性模型，使用面板Tobit模型更合適。表10中匯報了數智化轉型、內部薪酬差距及其二次項（Gap_in2）對高質量創新各指標的回歸結果，可知無論從數量維度還是質量維度，數智化轉型系數均顯著為正，進一步驗證了數智化轉型的技術進步效應，能夠顯著促進企業高質量創新（黃雪琴和韓爽，2025）。同時，薪酬差距及其二次項系數分別顯著為正和顯著為負①。盡管采用的是非線性模型，但由于表中匯報的系數值為平均邊際效應，因此可以計算大致拐點值，表中匯報了各拐點值，約集中落在區間8-11內，表明薪酬差距對高質量創新的影響呈倒U形關系，與前文分析和預期相符，即支持了錦標賽理論和公平理論的綜合觀點。

以上研究結果揭示了數智化轉型、薪酬差距與高質量創新間的復雜關系。數智化轉型對創新的顯著正向影響表明企業應積極推進數字化戰略以提升整體創新能力，如加大數字技術投資，積極培養數字人才等。但僅依靠技術升級是不夠的，還需配合優化相應的組織結構、管理制度和激勵機制。薪酬差距對創新的倒U形影響便強調了薪酬制度設計的重要性，適度的薪酬差距能夠激發員工創新動力，但過大的差距則會抑制創新，企業需要在激勵和公平之間尋找平衡點。根據研究結果，當高管薪酬是普通員工的8-11倍時，創新表現可能達到最優，從而為企業提供了參考范圍。然而，這一“最優”范圍絕非放之四海而皆準，企業在設計薪酬制度時，需審慎考慮自身具體情況，結合行業特征、人才市場競爭狀況等因素，在追求效率的同時也應注重內部公平，才能更好地實現創新驅動和可持續發展。

六、研究結論與啟示

數智化轉型作為新一輪科技革命和產業升級的重要驅動力，對推動經濟高質量發展具有重要意義。然而，數智化轉型在提升企業競爭力的同時，也對企業內部的利益分配格局產生了深遠影響。本文基于2007—2022年中國A股上市公司數據，采用文本分析法，按照信息化、數字化和智能化三個發展階段，構建企業數智化轉型指數，并運用多種計量模型實證檢驗企業數智化轉型對內部薪酬差距的影響及其作用機制，且進一步探討了數智化轉型、薪酬差距對企業高質量創新表現的后果影響。

本文主要結論為：第一，企業數智化轉型加劇了內部薪酬差距，且存在不容忽視的邊際遞增趨勢，這種影響主要來自于數字化和智能化階段，而非基礎的信息化階段。這一結論在一定程度上回應了已有文獻關于技術進步對工資不平等影響的爭議，表明數智化轉型作為一種新型技術進步，對管理層和員工的影響存在顯著差異，普通員工的薪酬提升效果不及管理層的一半，從而拉大了內部薪酬差距。第二，數智化轉型一方面通過增加管理層的決策權而加劇薪酬差距，但另一方面也能優化企業人力資本結構和職能組織結構，從而抑制薪酬差距增長。具體而言：（1）數智化轉型賦予了管理層更大權力，增強其追求自身利益最大化的能力，影響薪酬契約制定過程，導致薪酬差距擴大；（2）數智化轉型提高了企業對高學歷員工的雇傭比例，增強了員工整體薪酬議價能力，從而壓縮薪酬差距；（3）數智化轉型優化企業職能組織結構分工，減少了生產和財務等基礎部門用工比，增加了銷售、技術和研發等核心部門的用工比，這種結構性調整有利于降低薪酬差距。第三，數智化轉型對薪酬差距的影響在不同行業和企業類型中存在顯著差異。在高代理成本企業中，數智化轉型對薪酬差距的正向影響相對較弱，表明數智化轉型能夠在一定程度上緩解代理問題；這種正向影響主要表現在高科技和技術密集型行業；在非高科技和資產密集型行業中，數智化轉型對薪酬差距不存在顯著影響；而在勞動密集型行業中，數智化轉型則有利于減小薪酬差距。這表明不同行業的生產要素稟賦和技術特征，顯著影響了數智化轉型的分配效應。第四，關于經濟后果，研究發現數智化轉型顯著促進了高質量創新，而薪酬差距對創新數量和質量的影響上均呈倒U形關系，拐點約在薪酬差距為8-11區間內。這一發現同時支持了錦標賽理論和公平理論，即適度的薪酬差距有利于推動企業創新，而超過一定范圍則會抑制創新。

以上結論對應如下啟示：第一，對企業而言，在推進數智化轉型過程中應建立合理的薪酬管理制度，兼顧效率與公平。企業可通過員工持股計劃、項目收益分紅等中長期激勵機制，讓普通員工更多分享轉型成果，增強組織凝聚力。對政府而言，一方面應完善相關法律法規，加強對企業薪酬信息披露的監管力度，引導企業樹立科學合理的薪酬理念；另一方面，政府應加大財政、金融、人才等方面的政策支持力度，為企業數智化轉型營造良好的制度環境。同時，引導企業加強數字基礎設施建設，提升大數據、人工智能等關鍵技術的應用水平，推動數智化轉型向縱深發展。

第二，企業應加強數智化轉型中的人力資源管理，推動人力資本與數字資本協同發展，加大員工培訓投入，優化人員配置結構。企業應高度重視數字人才的引進和培養，完善相關的選拔、考核和激勵機制。同時加強一線員工的技能培訓和學習型組織建設，通過人力資本積累來緩解轉型帶來的技能偏向效應和薪酬分化。對政府而言，應加大對職業教育和在職培訓的支持力度，鼓勵企業與高校、科研機構開展產學研結合、產教融合、校企合作，共同培養數字經濟發展需要的復合型人才。完善人才引進、流動和激勵政策，營造有利于數字人才成長的制度環境。加強勞動力市場信息建設，為勞動力優化配置提供政策支持和公共服務。

第三，不同行業和企業應綜合考慮行業特點、發展階段和自身稟賦，因企制宜地推進數智化轉型。對于高科技和技術密集型企業應加快數字技術和產業融合，推動產業數字化和數字產業化協同發展，同時更應重視轉型中的包容性，完善利益共享機制；對于傳統勞動密集型企業則可借助數字化契機，推動組織扁平化變革，堅持以人為本，注重提升基層員工的數字素養和技能水平，促進數字技術與傳統產業協調發展。政府應制定有針對性的產業數字化轉型規劃和政策，充分考慮不同行業的技術路徑和發展階段，分類施策、精準扶持。加快傳統產業和中小企業數字化改造，引導平臺企業賦能中小企業數字化。

第四，企業應合理管控薪酬差距，完善薪酬激勵和人才管理機制。要建立健全與市場化導向相適應的薪酬分配制度，體現責任與利益、風險與回報相匹配的原則。應營造良好的創新文化氛圍，加強團隊建設，完善協同創新機制。重視員工成長和晉升通道建設，為其提供持續創新的內生動力。同時，政府應健全創新激勵和保護制度，加大知識產權保護力度，完善科技成果轉換機制，為企業創新營造良好的制度環境。加強產學研深度融合，支持關鍵核心技術攻關和產業化應用。完善金融支持政策，設立科技創新投資引導基金，破解企業創新融資難題，引導企業實現創新驅動的高質量發展。