数字化赋能企业劳动生产率提升：内在逻辑与中国经验

许晨曦，武 瑛，牛志伟

1.首都经济贸易大学 会计学院，北京 100070；2.中国人民大学 商学院，北京 100872；3.浙江工商大学 经济学院，杭州 310035

改革开放以来，中国经济依靠传统的要素驱动和投资拉动的外延式增长模式，获得了持续高速增长。然而，随着人口红利逐渐衰微，劳动力无限供给所带来的稳定资本报酬效应将面临消失。在新发展格局下，生产效率将替代要素投入成为中国经济发展的主要驱动力，如何提升劳动生产率成为一项重要议题。近年来，国家层面大力推进数字经济，党的二十大报告明确指出要“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”(1)习近平：《高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告》，《人民日报》，2022年10月26日，第3版。。企业数字化转型既是大势所趋，也是实现高质量发展的应有之义。企业可以重新组合数字资源与传统要素条件并引入其生产体系，从而激发数据要素创新驱动潜能，作用于其生产效率。因此，有必要探讨数字化能否及如何赋能企业劳动生产率提升，并给出相应的经验证据。

一、数字化赋能企业劳动生产率提升的内在逻辑

劳动生产率表示劳动力要素的生产效率。既有研究表明，在宏观层面，人力资本可显著提高劳动生产率，人力资本积累及质量升级对劳动生产率的贡献不断提高(2)蔡昉：《中国经济增长如何转向全要素生产率驱动型》，《中国社会科学》，2013年第1期。。同时，生产要素的重置效应在提高劳动生产率方面具有积极作用(3)温杰、张建华：《中国产业结构变迁的资源再配置效应》，《中国软科学》，2010年第6期。。劳动力在不同生产部门之间流动，将使劳动力由低效率部门向高效率部门转移，这种劳动力要素的再配置效应逐步优化劳动力配置效率，进而提高劳动生产率(4)胡永泰：《中国全要素生产率：来自农业部门劳动力再配置的首要作用》，《经济研究》，1998年第3期。。此外，技术进步也可以提升劳动生产率，技术吸收、技术追赶显著促进劳动生产率的提升。也有研究逐步从微观企业层面分析劳动生产率的影响因素，发现人力资本质量(5)R.Zhu，“Individual Heterogeneity in Returns to Education in Urban China during 1995-2002”，Economics Letters，2011，113(1)，pp.84-87.、技术创新、技术引进、技术吸收(6)唐未兵、傅元海、王展祥：《技术创新、技术引进与经济增长方式转变》，《经济研究》，2014年第7期。和技术外溢效应(7)何兴强、欧燕、史卫、刘阳：《FDI技术溢出与中国吸收能力门槛研究》，《世界经济》，2014年第10期。、企业管理效率(8)程虹：《管理提升了企业劳动生产率吗？——来自中国企业—劳动力匹配调查的经验证据》，《管理世界》，2018年第2期。等是提升劳动生产率的重要驱动力。综合来看，已有文献仍多从宏观层面对劳动生产率展开研究，而对微观企业内部因素的关注度还不够，特别地，数字化转型这一企业经营管理的关键变革，能否及具体如何赋能劳动生产率提升有待进一步深入探讨。

数字经济引发企业管理的全方位变革。传统生产要素与数字科技的深度融合能够帮助企业提高生产效率。因此，如果在生产过程中应用数字化技术所拥有的各项功能，将有可能促进企业劳动生产率的提升。企业数字化转型在数字化技术赋能下，作为一项重大的技术变革，会显著影响其组织结构、业务模式和用工模式等(9)戚聿东、肖旭：《数字经济时代的企业管理变革》，《管理世界》，2020年第6期。，实现生产过程的变革和升级，从而提高企业劳动生产率。

第一，基于人力资本的视角，企业数字化转型可以提高员工整体技能水平，促进人力资本结构升级，进而提升其劳动生产率。数字化转型中，企业对新技术与管理模式的融合通过生产资料的数字化渗透、生产关系的数字化重构和商业活动的数字化创新实现(10)N.Negroponte，“Learn to Learn in a Completely Connected World”，Cites，2015，63(3)，pp.119-132.，这种变革将会对劳动力要素产生影响。一方面，这对现有劳动力提出新的要求，员工需主动适应新设备的操作过程，而其技能水平将在此过程中得到提高，人力资本水平因此提升；另一方面，数字化技术的应用产生了更高的人才和知识需求，会创造出新的工作岗位，激励企业雇佣更多高水平员工(11)肖土盛、吴雨珊、亓文韬：《数字化的翅膀能否助力企业高质量发展——来自企业创新的经验证据》，《经济管理》，2022年第5期。。因此，企业数字化转型不仅会替代低技能员工，还会提高对高技能员工的需求(12)隆云滔、刘海波、蔡跃洲：《人工智能技术对劳动力就业的影响——基于文献综述的视角》，《中国软科学》，2020年第12期。，相对增加对高技能员工的雇佣，从而提升劳动力整体的技能水平，促进人力资本结构升级。进一步，人力资本则有助于劳动生产率增长，以受教育水平提高所代表的人力资本质量提升可以显著提高个体劳动生产率。这是因为，高技能员工可以更好地使用生产工具和劳动手段，由此生产资料的有效利用率将大幅提高，生产率高的业务比重也将有所上升，使得企业劳动生产率在整体上获得提高；同时，人力资本结构得到优化后，高质量的知识和人力资本逐渐融入产品的生产经营过程，最终对劳动生产率产生积极作用。由此可以看出，企业数字化转型促进了人力资本结构升级，这可以显著提高其劳动生产率水平。

第二，基于企业经营管理的视角，企业数字化促使其管理模式转型升级，提高管理全流程的智能化和透明化水平，可以提高管理效率，进而有助于劳动生产率的提升。数字化不仅能够帮助企业优化现有业务流程、降低经营成本，还要求企业改变原有经营管理模式，建立全新的组织架构和运营体系。首先，在数字化转型中，数字技术的运用可以增加结构化、标准化信息的比重，提高信息的可利用程度(13)吴非、胡慧芷、林慧妍、任晓怡：《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》，《管理世界》，2021年第7期。，增强管理者的事前预测和感知能力，帮助其节省做出决策前的信息搜集与处理成本，从而更为高效和有效地做出相应决策。其次，利用数字技术构建的数字挖掘系统和决策支持系统，一方面使得沟通方式得以改变，管理者能以更低的成本、更快速的方法，准确地掌握市场动态信息并做出决策；另一方面还使企业内部管理流程和业务环节更加透明化，并拓宽外部利益相关者的监督渠道(14)祁怀锦、曹修琴、刘艳霞：《数字经济对公司治理的影响——基于信息不对称和管理者非理性行为视角》，《改革》，2020年第4期。，从而降低管理层机会主义行为的可能性，减少超额管理费用的操纵空间，提高管理效率。最后，数字化系统还可以及时反馈决策的实施效果以及运营过程中存在的问题，有助于管理者及时调整决策，避免不必要的损失发生，提高管理决策的有效性。综上，企业数字化转型能够从事前、事中和事后的全过程提高管理效率。较高的管理效率在提高整体收益的同时，有助于更合理地配置劳动力资源，从而提高劳动力要素的生产效率，也即管理效率对企业的劳动生产率增长具有积极效应(15)程虹：《管理提升了企业劳动生产率吗？——来自中国企业—劳动力匹配调查的经验证据》，《管理世界》，2018年第2期。。由此可见，企业数字化转型通过提高管理效率，可以促进劳动生产率提升。

第三，基于创新能力的视角，企业进行数字化转型，会提高进行研发创新的动机与能力，并为生产经营提供更多的技术支持，从而有助于提高其劳动生产率。企业在数字化转型中将各项新兴的数字化技术融入其运行模式和生产经营过程，在实现数字化技术的底层运用后，最终要形成有效的创新产出和应用(16)吴非、胡慧芷、林慧妍、任晓怡：《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》，《管理世界》，2021年第7期。。一方面，数字化转型有助于信息共享(17)戚聿东、肖旭：《数字经济时代的企业管理变革》，《管理世界》，2020年第6期。，促进企业内外部信息的交流与融合、集成与共享，增强企业内外部资源的整合，从而提升企业的创新能力(18)M.Subramaniam and M.A.Youndt，“The Influence of Intellectual Capital on the Types of Innovative Capabilities”，Academy of Management Journal，2005，48(3)，pp.450-463.；另一方面，企业数字化转型有助于知识的整合，促进不同技术领域间各类知识元素的重构(19)宋德勇、朱文博、丁海：《企业数字化能否促进绿色技术创新？——基于重污染行业上市公司的考察》，《财经研究》，2022年第4期。，提升企业技术创新水平。由此可见，企业进行数字化转型有助于提高其创新能力(20)肖土盛、吴雨珊、亓文韬：《数字化的翅膀能否助力企业高质量发展——来自企业创新的经验证据》，《经济管理》，2022年第5期。。更进一步，根据内生增长理论，技术进步可对劳动生产率产生影响，而创新能力的提高则是企业实现技术进步的表现。创新产出的应用可以将自然科学融入生产过程中，通过融合先进技术和革新生产设备，使劳动者的生产方式更为高效，从而促进其生产效率的提高。概言之，企业实施数字化转型可以增强其创新能力，进而对劳动生产率水平的提升产生积极作用。

二、数字化转型与企业劳动生产率：实证策略

(一)样本选择与数据来源

本文初始样本为2007—2020年中国A股上市公司的数据，并进行如下筛选：(1)剔除金融类公司；(2)剔除ST、*ST的公司；(3)剔除各变量缺失的样本。最终得到31959个公司—年度观测值。此外，为了缓解异常值对结果的影响，对所有连续型变量在1%和99%水平上进行Winsorize处理。本文所用的企业数字化转型程度变量通过对上市公司年报进行文本分析得到，其余数据主要来自国泰安(CSMAR)数据库和万得(WIND)数据库。

(二)模型设定与变量定义

为了检验数字化转型程度对企业劳动生产率的影响，构建模型(1)如下：

Labprodi，t=α0+α1Digi，t+∑Controlsi，t+Yeart+Firmi+εi，t

(1)

其中，i代表企业，t代表年度，ε为随机扰动项。本文还控制了年度固定效应(Year)、企业个体固定效应(Firm)，模型标准误经过了稳健性修正(Cluster)。

被解释变量：企业劳动生产率(Labprod)。企业劳动生产率作为解析企业间生产率差距的关键视角，是考核企业经济活动、技术管理效率及其员工素质的综合性指标(21)文彤、曾韵熹、陈松：《效率与公平：高管—员工薪酬差距与旅游企业劳动生产率》，《旅游学刊》，2020年第10期。。对于劳动生产率的衡量，宏观层面通常使用“地区或行业总产值/总从业人数”、“地区或行业总产出增加值/总从业人数”等指标。在微观层面，现有研究多用“企业员工劳动报酬/员工数量”、“企业营业收入/员工数量”等表征劳动生产率。借鉴前人的研究，本文用企业单位劳动力产出(人均营业收入)的自然对数对企业劳动生产率进行衡量。

解释变量：数字化转型程度[Dig，包括Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]。企业数字化是一个系统性过程，准确刻画微观企业层面的数字化转型程度并非易事(22)袁淳、肖土盛、耿春晓、盛誉：《数字化转型与企业分工：专业化还是纵向一体化》，《中国工业经济》，2021年第9期。。有研究以宏观地区或行业层面的数字经济水平作为企业数字化的代理变量，而在微观层面，已有文献对数字化的度量指标包括：信息资产，如IT投资、电信支出、与数字化相关的无形资产占比；信息化员工，如企业信息技术人员占比；信息系统应用，如ERP系统的应用；通过文本分析某一特定信息技术的应用，如互联网的应用。然而上述衡量指标均存在不同方面和程度的缺陷，难以真实地反映企业数字化转型的整体应用程度。为了更全面地度量企业数字化转型程度，本文参考已有研究，借助企业数字经济相关语义表述建立数字化词典，并在此基础上，采用机器学习的文本分析法构建数字化转型程度衡量指标。具体地，首先，构建数字化术语词典。由于缺乏专门的数字经济领域的术语词典，本文以国泰安、中国研究数据服务平台(CNRDS)中披露的企业数字化转型关键词为基础，采用相似词扩充的方法拓展相关词集，并通过人工筛选得到2007—2020年间企业数字经济相关的关键词，这些词汇构成了本文的企业数字化术语词典。其次，对年报语段进行文本分析。基于上述数字化术语词典中的126个词汇，利用Python的“jieba”中文分词库，采用机器学习的方法对上市公司年报进行文本分析，统计126个企业数字化相关词汇在年报中出现的频率。最后，构建企业数字化转型程度指标。采用企业数字化相关词汇频数总和(Digital)、企业数字化相关词汇频数总和加1后的对数值[Ln(1+Digital)]衡量微观企业数字化转型程度。此外，考虑可能存在的年报文本长度差异的影响，同时以企业数字化相关词汇频数总和除以年报字数(Digital_Ratio)度量数字化转型程度。上述指标数值越大，表示企业数字化转型的程度越高。

控制变量(Controls)。本文的控制变量包括公司规模、资本密集度、总资产收益率、董事会规模等。

三、数字化赋能企业劳动生产率提升的实证分析结果

(一)基准回归

数字化转型程度对企业劳动生产率影响的基准回归结果列示于表1中。区别于现有研究，本文同时使用三种度量方式表征企业数字化转型程度。第(1)—(2)列为以企业数字化相关词汇频数总和衡量企业数字化转型程度时的回归结果，无论是否加入控制变量，数字化转型程度(Digital)与企业劳动生产率均为正相关关系且在1%的水平上显著，表明企业数字化转型能够显著提升劳动生产率。就经济意义来看，企业数字化转型程度每增加1个百分点，劳动生产率相对于其均值将增加2.60%(1×0.020/0.768)左右。第(3)—(4)列为对企业数字化相关词汇频数总和加1取对数后进行回归的结果，数字化转型程度[Ln(1+Digital)]与企业劳动生产率仍显著正相关。第(5)—(6)列报告了用企业数字化相关词汇频数总和除以年报字数衡量企业数字化转型程度的回归结果，数字化转型程度(Digital_Ratio)与企业劳动生产率依然显著正相关。上述结果均表明，企业数字化转型能够显著提升其劳动生产率水平(23)在基准回归基础上，本文进行如下内生性测试：(1)利用“宽带中国”战略的外生政策冲击事件表示企业数字化转型；(2)根据年度数字化转型程度排序定义处理组与对照组，若数字化转型程度在某年排在样本前5%，则该年度及之后年度令数字化转型程度排序位置为1，否则为0，使用双重差分模型回归；(3)将企业数字化转型程度的行业-年度均值以及数字化转型程度的一阶和二阶滞后项作为工具变量进行两阶段回归。在考虑内生性问题的影响后，本文研究结果依然成立。此外，本文进行了一系列其他的稳健性检验：(1)以人均净利润的自然对数作为劳动生产率的替代变量；(2)采用滞后一期的企业数字化转型程度；(3)进一步严格约束，采用高阶回归同时控制行业和城市；(4)考虑样本偏误，以2008—2020年、2010—2020年为研究样本重新进行回归；(5)排除策略性披露的影响，包括剔除与互联网紧密联系的创业板上市公司样本、信息产业公司样本、值为零的样本；(6)增加控制变量，包括员工人数的对数值、员工受教育程度、管理层男性比例、管理层平均年龄和超额雇员率等。上述检验的回归结果均表明本文的结论是稳健的，相关结果留存备索。。

表1 基准回归结果

(二)机制检验

1.人力资本结构升级

企业进行数字化转型对高技能员工产生了更多的需求。因此，本文预期企业数字化转型由于相对增加对高技能员工的雇佣，将会对员工整体技能水平产生影响，也即促进人力资本结构升级，进而提高其劳动生产率。为检验人力资本结构升级在企业数字化转型提升劳动生产率中发挥的机制作用，本文以员工技能水平的提升表示人力资本结构升级，并分步进行上述检验。员工技能水平可用员工受教育程度来衡量。已有研究表明，高学历员工倾向于从事高技能工作，而低学历员工更可能从事低技能工作(24)D.Acemoglu，“Directed Technical Change”，The Review of Economic Studies，2002，69(4)，pp.781-809.，因此，当员工受教育程度普遍较高时，员工技能水平整体较高，人力资本结构更为优越。可将本科及以上学历的员工视为高技能员工，本科以下学历视为低技能员工，故本文采用本科及以上学历员工占总员工人数的比例衡量员工受教育程度(Labor_Edu)。以员工受教育程度作为机制时的检验结果如表2所示。第(1)、(3)和(5)列表示企业数字化转型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]与员工受教育程度的回归结果，二者均在1%的水平上显著正相关，说明企业进行数字化转型可以提高员工整体的受教育程度，也即促进人力资本结构升级。第(2)、(4)和(6)列为企业数字化转型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]、员工受教育程度与劳动生产率的回归结果，企业数字化转型程度与员工受教育程度的回归系数均显著为正，表明企业数字化转型通过促进人力资本结构升级，进而提升劳动生产率，验证了人力资本结构升级在其中发挥的机制作用(25)职业类型占比也可用来表征员工技能水平，将技术人员、研发人员、销售和市场人员、财务人员等视为高技能员工，将生产工人、行政人员等辅助性工作职员视为低技能员工，并用高技能员工占总员工人数的比例衡量职业类型占比，该值越大，说明员工整体技能水平越高。替换为员工技能水平指标衡量后的回归结果依然表明，人力资本结构升级是企业数字化转型提升劳动生产率的影响机制。。

表2 人力资本结构升级的机制检验结果

2.管理效率

企业数字化转型可以使其管理模式转型升级，从事前、事中和事后全流程提高管理的规范化和透明化水平，提高管理效率，进而提高劳动生产率。为验证上述推论，本文参考Ang等、杨继生和阳建辉的研究(26)J.S.Ang，R.A.Cole and J.W.Lin，“Agency Costs and Ownership Structure”，The Journal of Finance，2000，55(1)，pp.81-106；杨继生、阳建辉：《行政垄断、政治庇佑与国有企业的超额成本》，《经济研究》，2015年第4期。，以管理费用和销售费用之和与营业总收入的比值衡量管理效率(Mer)，该变量的值越小，表明管理效率越高。通过分步回归进行检验，结果如表3所示。第(1)、(3)和(5)列的回归结果显示，企业数字化转型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]与管理效率(Mer)的回归系数显著为负，表明数字化转型可以有效提高管理效率。第(2)、(4)和(6)列在对企业数字化转型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]与劳动生产率的回归中，同时控制管理效率(Mer)，结果显示，企业数字化转型程度与劳动生产率显著正相关，衡量管理效率的变量与劳动生产率的回归系数显著为负，结合第(1)、(3)和(5)列结果，表明企业数字化转型可以通过提升管理效率，进而提高劳动生产率。

表3 管理效率的机制检验结果

3.创新能力

根据前文分析，企业进行数字化转型，可以增加创新产出，提高创新能力，并融入生产经营过程，从而促进劳动生产率的提升。为考察企业创新能力在数字化转型和劳动生产率之间发挥的机制作用，以企业当年申请专利数加1后的自然对数值表征企业创新能力(Innovation)，该变量值越大，说明企业的创新能力越强。分步检验的结果如表4所示。由第(1)、(3)和(5)列可以看到，企业数字化转型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]与创新能力显著正相关，表明企业数字化转型可以提高其创新能力。第(2)、(4)和(6)列则显示了企业数字化转型程度[Digital、Ln(1+Digital)、Digital_Ratio]、创新能力与劳动生产率的回归结果，企业数字化转型程度与创新能力的回归系数均显著为正，验证前述推论，即企业数字化转型增强其创新能力，进而提升劳动生产率。

表4 创新能力的机制检验结果

(三)异质性分析

1.产权异质性

国有企业与非国有企业具有不同的产权背景，进行数字化转型的激励和目标可能各异，因此，对劳动生产率的影响也可能有所区别。对于国有企业，进行数字化转型除考虑自身因素外，可能还需结合政策趋势，或受承担社会责任的影响。而非国有企业则不同，其必须要提高生产效率，才能在激烈的竞争中持续稳定经营，因此，非国企数字化转型可能更多地从自身发展的角度考虑。同时，非国有企业中人员变动更大从而更可能升级人力资本结构，技术创新和进步的激励也可能更强，管理模式的变革可能更为彻底。因此，基于上述分析，本文推测，非国有企业的数字化转型可能会对其劳动生产率的提高具有更显著的作用。为探究企业数字化转型与劳动生产率的关系是否因产权性质差异而有所不同，基于产权性质进行异质性分析，以Digital衡量的数字化转型程度的回归结果列示于表5中，第(1)列代表国有企业样本组，第(2)列则对应非国有企业样本组。由分组回归的结果可以看出，企业数字化转型(Digital)与劳动生产率的正相关关系主要在非国有企业样本中显著存在，而在国有企业中则不显著。未列示的以Ln(1+Digital)、Digital_Ratio度量数字化转型的结果仍如此。这说明非国有企业进行数字化转型能够提升其劳动生产率，国有企业则可能由于其较为稳定的人力资本结构和管理成本等因素，难以对劳动生产率产生明显的作用，上述推论得到验证。

表5 异质性分析结果

2.行业异质性

行业间生产经营特征存在不同程度的差异，大多数的生产经营指标均呈现出明显的行业特征。为考察企业数字化转型程度与劳动生产率的关系在不同行业是否存在差异，我们区分行业类别对样本企业进行分组回归。参考施新政等的研究(27)施新政、高文静、陆瑶、李蒙蒙：《资本市场配置效率与劳动收入份额——来自股权分置改革的证据》，《经济研究》，2019年第12期。，基于证监会行业分类标准，按要素密集度将企业分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三种。具体地，技术密集型包括电子，机械、设备、仪表，医药、生物制品以及其他制造业；资本密集型包括造纸、印刷，石油、化学、塑胶、塑料，金属、非金属，房地产业和社会服务业；劳动密集型包括农、林、牧、渔业，采掘业，食品、饮料，纺织、服装、皮毛，木材、家具，电力、煤气及水的生产和供应业，建筑业，交通运输、仓储业，批发和零售贸易，传播和文化产业以及综合类。表5列示了行业异质性的回归结果，其中，第(3)列为技术密集型企业样本，第(4)列为资本密集型企业样本，第(5)列则代表劳动密集型企业。企业数字化转型程度(Digital)与劳动生产率的正相关关系在技术密集型、资本密集型企业中更为明显，而在劳动密集型企业中不显著，未列示的Ln(1+Digital)、Digital_Ratio的结果与此一致。这一结果表明，企业数字化转型不能明显提升劳动密集型企业的劳动生产率，这可能是由于劳动密集型企业以低技能劳动力为主要生产要素，整体技能水平较低，使得企业数字化转型对其人力资本结构升级的促进作用较弱，同时技术进步不明显，因此未能有效提升其劳动生产率。

3.地区异质性

企业所在地区是其外部经营环境的重要组成部分，地区经济发展水平对所在地的企业具有深刻影响。为检验企业数字化转型程度与劳动生产率的关系是否存在地区差异，根据市场化程度的高低区分地区异质性，将样本分为两组进行回归，结果列示于表5中。第(6)列代表市场化程度较高地区企业的样本组，第(7)列则为市场化程度较低样本组的回归结果。可以发现，在市场化程度较低地区的企业中，企业数字化转型程度(Digital)与劳动生产率显著正相关，未列示的Ln(1+Digital)、Digital_Ratio的回归结果亦如此。说明市场化程度较低地区的企业进行数字化转型所获得的边际收益更加明显，更能提升劳动生产率。

结 语

数字经济时代，企业进行数字化转型将实现生产经营和管理过程的变革升级，很可能对劳动力要素的生产效率产生作用，而企业数字化转型能否影响其劳动生产率，以及其中具体机制如何，还有待进一步研究。本文基于2007—2020年中国A股上市公司的样本数据，分析了数字化赋能企业劳动生产率提升的内在逻辑，并通过实证研究给出经验证据。通过构建数字化术语词典，对年报语段进行文本分析，从而建立企业数字化转型程度指标。在此基础上，采用普通OLS回归、双重差分模型、工具变量两阶段最小二乘法和高阶回归模型等估计方法进行回归，并考虑了如何缓解内生性问题的影响，以提高研究结果的说服力。研究发现，企业数字化转型程度与劳动生产率显著正相关，说明企业数字化转型有助于提升其劳动生产率，且企业数字化转型程度越大，劳动生产率越高。该结论经过一系列内生性测试和稳健性检验后仍然成立。机制检验表明，企业数字化转型可以促进人力资本结构升级、提高管理效率和增强创新能力，从而提升劳动生产率。异质性分析发现，在非国有企业、技术密集型和资本密集型企业以及市场化程度较低地区的企业中，企业数字化转型对劳动生产率的提升作用更为显著。本文的研究结论隐含着以下三点政策启示。

第一，企业应增强开展数字化转型的信心并付诸行动。企业数字化转型可能是一个长期而持续的过程，因此会导致不少企业安于现状而非探索转型。但本文的研究结论证明了其对人力资本结构、管理效率和创新能力的积极作用，并最终有助于企业劳动生产率的增长，这启示企业在数字经济浪潮下，可以顺势进行数字化转型，以此提高生产效率，实现可持续发展。

第二，要基于企业间异质性特征探寻适合不同企业的数字化转型策略。由于企业特征各异，数字化转型可能并不会对所有企业的劳动生产率都产生积极效应。从本文研究结果来看，对于国有企业、劳动密集型企业和市场化程度较高地区的企业，应寻找企业数字化转型难以显著提升其劳动生产率的原因，并由此出发，找到问题的根源所在，探索自身实现数字化转型升级的有效路径，进而使数字化在该类型企业中发挥更大的作用。

第三，宏观层面要继续提供企业数字化转型的政策指引和保障。对于政府或监管机构，本文的结论夯实了大力发展数字经济的政策导向的正确性和前瞻性，也验证了其已取得的突出成果。因此，相关部门可以继续加大力度鼓励企业进行数字化转型，出台相关的政策措施驱动企业数字化转型，并提供全流程的权威指导和权益保障，在推动数字经济发展的同时，实现经济高质量发展。