创新的收入效应分析
数字经济对城乡居民收入差距影响研究——兼论城镇化的门槛效应

第25卷第1期2024年2月南华大学学报(社会科学版)Journal of University of South China (Social Science Edition )Vol.25No.1Feb.2024[收稿日期]㊀2023-10-12[基金项目]㊀河南省哲学社会科学规划项目 郑州都市圈经济融合发展研究 资助(编号:2021BJJ095)[作者简介]㊀庞玉萍(1969 ),女,河南洛阳人,郑州大学商学院副教授,博士㊂1郑州大学商学院硕士研究生㊂数字经济对城乡居民收入差距影响研究兼论城镇化的门槛效应㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀庞玉萍,杨子钰1(郑州大学商学院,河南郑州450001)[摘㊀要]㊀数字经济为缩小居民收入差距带来了新机遇,而 数字鸿沟 又可能引发新的贫富差距㊂研究数字经济对城乡居民收入差距的影响,对于认识和缩小差距,实现共同富裕具有重要意义㊂文章基于2011 2020年31个省域面板数据,通过构建静态㊁动态面板模型及门槛模型,分析数字经济对城乡居民收入差距的影响㊂研究发现:省域层面上,数字经济显著缩小城乡居民收入差距,且该影响具有单一门槛效应㊂在城镇化水平较低时,数字经济对城乡收入差距的影响不显著;当城镇化水平越过门槛值,数字经济水平显著影响城乡收入差距的缩小㊂异质性分析发现,我国南北地区呈现出不同的效应,北方省份城乡收入差距受数字经济水平影响较小,而南方较大㊂[关键词]㊀数字经济;㊀城乡居民收入差距;㊀门槛效应[中图分类号]㊀F124.7;F49㊀[文献标识码]㊀A [文章编号]㊀1673-0755(2024)01-0063-08DOI :10.13967/ki.nhxb.2024.0011㊀㊀当前,数字化浪潮正凭借强大的渗透能力快速而广泛地与社会经济各个领域相融合㊂2022年 十四五 规划纲要提出要 建设智慧城市和数字农村 ,2023年中央一号文件指出 要深入实施数字乡村发展行动 ,让数字技术加速向农村延伸和渗透,引导资本㊁技术㊁人才等要素流向农村,为畅通城乡经济循环㊁破解城乡发展失衡问题提供契机㊂数字经济发展助力农业增效㊁农民增收,有望弥合城乡收入差距,实现共同富裕㊂然而,由于农村地区的数字信息技术相对比较落后㊁人口老龄化严重以及对数字技术的认识度和接受度较低,数字经济对缩小城乡收入差距可能起相反作用㊂那么,数字经济究竟会对城乡收入差距产生怎样的影响?对于不同地区的影响是否存在异质性?回答这些问题不仅能为缩小城乡收入差距提供新思路,还对促进城乡融合㊁实现共同富裕具有重要现实意义㊂一㊀文献综述(一)数字经济对城乡居民收入差距的影响 数字经济 这一概念源自20世纪90年代㊂数字经济之父Don Tapscott 指出,在数字经济中,信息流的呈现不依赖于实体,而是以数字化的方式通过网络流动和传输[1]㊂现有文献在关于数字经济的定义上各有侧重,但达成的基本共识是:数字经济是以数据为关键生产要素[2],以数字基础设施为发展载体[3],以数字产业化和产业数字化为数字价值呈现形式的经济活动[4]㊂这一定义对后文构建数字经济指标体系具有极大借鉴意义㊂当前,已有学者关注到数字经济对城乡居民收入差距的影响并进行研究,主要形成三类观点:第一类观点认为,数字经济能够缩小城乡收入差距㊂由于数字具有低成本重复查询和调用的特点,可降低农村居民的信息搜寻成本㊁工作搜寻成本以及商品运输成本[5]㊂一方面,有助于农户做出最优生产决策和市场决策,从而降低生产成本㊁提高农业收入[6]㊂另一方面,能够促使农村剩余劳动力由农业部门转向非农部门,增加农户的非农就业收入[7]㊂第二类观点认为,数字经济会加剧城乡收入差距㊂城乡经济发展的巨大反差以及城市强大的虹吸效应逐渐引致了 城乡数字鸿沟 ,进一步加深多维贫困的程度[8]㊂第三类观点认为,数字经济对城乡收入差距的影响呈现非线性关系㊂如程名望等采用2003 2016年31个省份的数据考察互联网普及与中国城乡收入差距之间的关系,发现二者呈现 倒U型 发展趋势,并指出现阶段我国处于曲线拐点右侧,即利用数字技术缩小城乡收入差距的机遇期[9]㊂王军等基于2013 2019年省级面板数据研究发现,数字经济发展与城乡收入差距呈 U 型 关系,全国大部分地区处于数字经济发展有利于缩小城乡收入差距的阶段[10]㊂(二)数字经济影响城乡居民收入差距的作用机制已有文献主要从资源优化配置㊁产业结构升级㊁技术创新水平提升等多个角度解析数字经济与城乡收入差距之间的影响机理和理论逻辑㊂第一,数字经济可以通过提升各类生产要素的配置效率,加深城乡间土地㊁人口㊁资金㊁技术㊁信息等要素市场的联动[11],促进非农生产活动的扩散,从而影响城乡收入差距㊂第二,数字经济凭借高技术㊁高渗透㊁低成本的优势,动摇传统分工基础,推动城乡产业链深度融合和产业升级[12],进而影响城乡收入差距㊂第三,数字经济发展产生了技术创新效应,数字化创新工具的全面铺开可以带动农业农村实现高质量发展,对城乡收入差距产生影响㊂如韩先锋等认为,互联网发展可以驱动区域创新效率,中西部区域具有 后发优势 从而获益更多,有助于缩小发达地区和落后地区的创新差距[13]㊂此外,也有学者关注到城镇化水平可能影响数字经济的共同富裕效应㊂如柳江等研究发现,数字经济发展与城乡收入差距之间存在城镇化的门槛效应,认为在城镇化水平程度较低阶段,其缩小城乡收入差距的作用更大[14]㊂总体上,现有文献为本文提供了有益参考,但依然存在一些不足:第一,关于数字经济对城乡收入差距影响的研究仍较少;第二,鲜有文献关注到城镇化水平的门槛作用,而城镇化是关系我国城乡融合的重要内容,忽略其作用可能会导致对数字经济与城乡收入差距之间关系的认识偏误;第三,现有文献大多利用静态面板模型进行分析,不能反映数字经济对城乡收入差距影响的滞后现象㊂基于此,本文以2011 2020年31个省份的面板数据为样本,建立静态㊁动态面板模型以及门槛模型,分析数字经济对城乡居民收入差距的影响及其异质性,并进一步探讨城镇化的门槛效应㊂二㊀理论分析与研究假设(一)数字经济发展对城乡居民收入差距的影响机制数字经济通过节约农业生产成本㊁促进产业融合㊁影响农民就业能力等渠道而影响城乡收入差距,见图1㊂图1 数字经济发展对城乡居民收入差距的影响机制㊀㊀第一,数字经济节约农业生产成本和信息获取成本㊂具体而言,农户可依托大数据测防系统实现对气象灾害的精准防控和病虫害精准防治,科学规避农业经营风险,避免农产品大量减产;从互联网获取新品种㊁新技术㊁新模式等农业科技信息,提高农业生产经营能力和农业生产效率[15],实现农业增值,缩小城乡收入差距㊂第二,数字经济促进一二三产业相互融合㊂数字经济发展过程中,产业创造价值的方式不再是独立的,只有与其他产业实现有效融合,才能找到新的成长空间㊂当前的社会需求也不单是产品的数量增加,更多的是产品的质量提升㊂数字经济时代,城乡间要素流通以及跨产业链上下游之间的交流愈加频繁,驱使农村第一产业与城市二三产业深度融合,同步提升生产和供给能力使农业增产,即提升农村特色资源优势的同时满足城市高质量消费需求[12],最终缩小城乡收入差距㊂第三,数字经济提升农民的就业能力和创业活力㊂一方面,随着互联网普及的深化,农民可以通过社交平台或参与线上培训掌握更多数字信息知识和46㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南华大学学报(社会科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2024年技术,提高就业能力㊂另一方面,金融机构贷款效率在云计算㊁区块链等技术手段下得到极大提升,能够为农户创业提供更加灵活快捷的小额贷款服务和充足稳定的资金来源,缓解农民融资约束[16],激发创业活力,提高农村居民收入,逐步缩小城乡收入差距㊂基于此,提出如下假设:假设1:数字经济有助于缩小城乡收入差距㊂(二)城镇化水平在数字经济对城乡收入差距的影响中存在门槛效应数字经济作为一种新经济㊁新业态,具有一定的城镇偏向[17]㊂因此,当城镇化水平处于较低水平时,城乡间数字鸿沟和人力资本差距较为明显,数字经济红利会优先被城镇高收入居民享有[18],使其对该地城乡收入差距的收敛作用较小㊂但随着城镇化水平的逐步提高,数字经济红利更加 普惠 ,无论城镇还是农村的人力资本㊁产业结构㊁市场潜能都将被深刻优化,从而弥合城乡间的数字鸿沟,缩小城乡收入差距㊂据此,提出以下假设:假设2:数字经济缩小城乡收入差距的效应会受城镇化水平的影响,随着城镇化水平的提升,数字经济对城乡收入差距的收敛效应增强㊂三㊀模型构建、变量说明与数据来源(一)模型构建1.基准回归模型本文构建基准回归模型,为了考察数字经济对城乡收入差距的影响,建立如下计量模型:Theil it=α0+βDe it+δX control+μi+λt+εit(1)其中,i表示省份,t表示年份;Theil it为衡量i省份在t年份的城乡收入差距的泰尔指数;De it表示i省份在t年份的数字经济发展水平;X control为一系列控制变量;μi表示个体效应,λt表示时间效应,εit为随机扰动项㊂式(1)为静态面板模型,但考虑到城乡收入差距可能存在路径依赖,即过去的城乡收入差距会影响当期城乡收入差距,因此将城乡收入差距指数的一阶滞后项作为解释变量引入模型,构建如下动态面板模型:Theil it=α0+α1Theil i,t-1+βDe it+δX control+μi+λt+εit(2)其中,Theil i,t-1表示城乡收入差距指数的一阶滞后项㊂2.面板门槛模型为判断城镇化水平在数字经济与城乡收入差距关系中的门槛作用,本文构建如下门槛回归模型: Theil it=α0+β1De it I(ln Urban itɤγ)+β2De it I(ln Urban it>γ)+δX control+μi+λt+εit(3)其中,ln Urban it为门槛变量城镇化水平;γ为待估门槛值㊂I(㊃)为示性函数,若括号内条件成立,则I=1,反之则I=0㊂式(3)为存在单个门槛值的情况,若存在多个门槛值,则模型设定为: Theil it=α0+β1De it I(ln Urban itɤγ1)+β2De it I(γ1<ln Urban itɤγ2)+β3De it I(ln Urban it>γ2)+δX control+μi+λt+εit(4)(二)变量选取1.被解释变量:城乡居民收入差距(Theil)目前衡量城乡居民收入差距的常用指标主要有三种,分别为城镇与农村人均可支配收入之比㊁基尼系数和泰尔指数㊂综合考虑,虽然城乡人均可支配收入比的计算方法简单,却无法充分体现城乡人口份额和收入份额的变化所带来的影响㊂基尼系数为各个收入组之间差距的加总平均,无法反映各个收入组的动态变化过程㊂相比之下,泰尔指数将城乡人口结构变化因素考虑在内,也对收入的两级变动更为敏感㊂因此,本文采用泰尔指数测算城乡收入差距,具体公式如下:Theil it=ð2r=1I r,it I it()ln I r,it IitP r,itP it()(5)其中,r=1和r=2分别表示城镇和农村地区, I r,it和P r,it分别表示t时期i省份城镇或农村居民的可支配收入和人口数量;I it和P it分别表示t时期i 省份的总收入和总人口数量㊂该数值越大,表示城乡收入差距越大㊂2.解释变量:数字经济发展水平(De)本文基于数字经济内涵,借鉴王军等[21]㊁陈贵富等[22]的方法,并结合数据可得性,从数字基础设施㊁数字产业化㊁产业数字化三个方面构建了包含5项具体指标的数字经济发展水平指标体系,对指标进行标准化处理,并使用熵值法确定各指标的权重,然后进行加权求和得到综合指数值㊂具体指标及其权重见表1㊂56第1期庞玉萍,杨子钰:数字经济对城乡居民收入差距影响研究表1㊀数字经济发展水平指标体系一级指标二级指标衡量标准(单位)指标属性权重数字基础设施宽带互联网基础每百人国际互联网用户数(户)+0.1277移动互联网基础每百人移动电话年末用户数(户)+0.1197数字产业化信息产业基础信息传输㊁软件和信息技术服务业从业人员占比(%)+0.4482电信产业产出人均电信业务总量(万元)+0.1165产业数字化数字金融数字普惠金融指数+0.1879㊀㊀3.控制变量本文选取如下控制变量:(1)产业结构水平(IS),用第二㊁三产业增加值占GDP的比重来表示;(2)财政支农水平(Agr),采用农林水事务支出占GDP的比重来表示;(3)金融发展水平(Finance),以金融产业增加值占GDP的比重来表示;(4)受教育程度(lnEdu),以每十万人口高等教育平均在校生人数的对数来表示;(5)市场化水平(Market),借鉴樊纲等(2001)[23]的研究,用市场化指数来衡量;(6)城镇化水平(lnUrban),采用城镇常住人口占总人口的比例的对数值来表示㊂(三)数据来源与描述性统计本文的数据样本由2011 2020年31个省的面板数据组成㊂其中,数字普惠金融指数来源于北大数字金融研究中心所公布的数字普惠金融指数①,其他数据均来源于EPS数据库和各省份的统计年鉴㊂表2为各变量描述性统计结果㊂表2㊀主要变量描述性统计结果变量符号观测值均值标准差最小值最大值城乡居民收入差距Theil3100.09070.03980.01800.2020数字经济发展水平De3100.23440.18100.03110.9999产业结构水平IS3100.90200.05230.74200.9970财政支农水平Agr3100.03800.03740.00790.2621金融发展水平Finance3100.07140.03040.02650.1963受教育程度ln Edu3107.82300.2918 6.98668.6328市场化水平Market3107.7215 2.1828-0.160012.1067城镇化水平ln Urban310 4.03500.2339 3.1224 4.4954四㊀实证分析(一)基准回归分析首先,使用静态面板模型估计数字经济对城乡居民收入差距的影响,固定效应模型的回归结果见表3的列(1)㊂结果显示,数字经济的回归系数在5%的水平上显著为负,即数字经济能够显著缩小城乡收入差距㊂其次,运用动态面板模型进行估计,使用差分GMM模型(DIFF-GMM)和系统GMM模型(SYS-GMM)来考察数字经济与城乡收入差距的关系,估计结果见表3的列(2)和列(3)㊂由回归结果可以看到,无论是使用差分GMM还是系统GMM,数字经济的回归系数均在1%的水平上显著为负,数字经济的发展对城乡收入差距具有显著的收敛效应㊂此外,两个模型的AR(2)值都大于0.05,表明只存在一阶序列相关不存在二阶序列相关,即通过了自相关检验;Sargan检验的P值接近1,接受所有工具变量都有效的原假设,即表明工具变量不存在过度识别问题㊂因此,差分GMM和系统GMM的估计结果可靠且一致㊂66㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南华大学学报(社会科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2024年表3 数字经济发展与城乡居民收入差距的关系解释变量被解释变量:城乡收入差距(1)FE(2)DIFF-GMM(3)SYS-GMML.Theil0.8420①(0.0498)0.8360①(0.0273) De-0.0143②(0.0056)-0.0275①(0.0023)-0.0144①(0.0021) IS0.0543①(0.0084)-0.0015①(0.0003)-0.0001(0.0002) Agr-0.3689①(0.0561)0.0743①(0.0204)0.0449①(0.0084) Finance0.2170①(0.0316)-0.0149(0.0116)-0.0552①(0.0150) ln Edu-0.0269①(0.0019)-0.0278③(0.0169)0.0616①(0.0119) Market-0.0073①(0.0011)-0.0189①(0.0015)-0.0158①(0.0016) ln Urban-0.1247①(0.0100)0.0076(0.0097)-0.0112②(0.0044) Constant0.8134①(0.0253)0.0817②(0.0393)0.1410①(0.0284) AR(2)0.58890.1741 Sargan检验0.9968 1.0000观测值310248279㊀㊀注:括号内为标准误㊂①表示在1%的水平上显著㊂②表示在5%的水平上显著㊂③表示在10%的水平上显著㊂㊀㊀静态面板模型和动态面板模型估计结果都显示数字经济对城乡收入差距的影响系数显著为负,说明当前的数字经济发展显著缩小城乡收入差距㊂而对于其他控制变量,估计结果存在一定的差异㊂因为静态面板模型没有考虑到可能存在的遗漏变量和内生性问题,且动态面板模型考虑了时间的影响,所以本文主要以动态面板模型的估计结果为准㊂进一步考虑,系统GMM比差分GMM的估计偏差更小㊁效率更高,本文主要依据系统GMM的两步估计结果进行分析㊂表3中系统GMM的估计结果表明,金融发展水平(Finance)有助于缩小城乡收入差距,由于资金的利用效率提高,较多闲置的存款资金以各类贷款的形式投入到生产之中,加速经济和金融的发展,促进城乡整体发展㊂市场化水平(Market)有利于城乡差距的收敛,市场化进程的推进使城乡间资源要素流动加速㊁利用效率提升,这能为农民增收创造良好条件㊂产业结构水平(IS)的优化也有助于缩小城乡差距,但收敛效果尚不显著㊂财政支农水平(Agr)会扩大城乡差距,可能的原因在于,虽然财政支农补贴一定程度上增加了农民收入,但同时也强化了小农经营模式,阻碍农业规模化生产和集约化经营,抑制了农业生产效率㊂另外,财政支农政策还存在 福利依赖效应 ,可能陷入财政支农补贴得越多㊁农民对支农政策的依赖效应就越强㊁城乡差距越大的恶性循环㊂对于受教育程度(lnEdu)会扩大城乡差距的原因可能是,当人们的受教育程度提高后,不再满足于在本地区能够获取到的各种资源,导致大量人才流向大城市,留在农村的大多是劳动能力较弱且对新知识㊁新技术接受能力与意愿都比较低的老年人,不利于农村人力资本的提升,导致城乡差距扩大㊂(二)稳健性检验为进一步验证结果的有效性,本文采用替换解释变量和剔除部分样本两个方面进行稳健性检验㊂首先,替换解释变量㊂将解释变量替换为北京大学数字普惠金融指数(DIF),该指数衡量了数字金融的发展程度,部分学者将其作为评估数字经济的指标之一,在一定程度上反映了数字经济发展水平㊂如表4的列(1)回归结果显示,数字经济对城乡收入差距的收敛效应依然显著,与基准回归结果一致,说明实证结果稳健㊂其次,剔除部分样本数据㊂将北京㊁天津㊁上海和重庆这四个直辖市样本数据剔除,继续使用双向固定效应模型进行回归分析㊂如表4的列(2)回归结果显示,数字经济系数仍显著为负,实证结果稳健㊂76第1期庞玉萍,杨子钰:数字经济对城乡居民收入差距影响研究表4㊀稳健性检验变量(1)替换解释变量Theil (2)剔除部分样本数据TheilDIF-0.0003①(0.0003)De-0.0459①(0.0132) Constant0.8706①(0.8706)0.6500①(0.0369)观测值310270R-squared0.79580.7191控制变量是是地区固定效应是是时间固定效应是是㊀㊀注:括号内为标准误㊂①表示在1%的水平上显著㊂(三)异质性分析经济进入新常态以来,我国南北发展差距逐渐扩大, 南快北慢 格局成为制约我国区域协调发展的重要障碍[24]㊂长期以来,南方数字技术和实体经济融合程度更高,而北方数字化转型较慢㊂同时,南方地区比北方地区的城镇化水平㊁市场化程度更高,可能加剧南北之间数字化转型的差异,影响数字经济对城乡居民收入差距的收敛效果㊂因此,为观察地理区域上的异质特征,本文以秦岭 淮河一线为划分标准②,将样本分为北方与南方地区进行分地区检验,检验结果见表5㊂由表5可知,数字经济能够显著缩小南方地区省份的城乡收入差距,而对北方地区省份则不显著,呈现出明显的地区异质性㊂从 南北差异 角度分析原因,除上述市场化㊁城镇化水平等影响因素外,南方地区拥有更合理的经济结构㊁更强的创新能力,因此数字经济对缩小南方省份城乡收入差距的作用更为明显;北方地区高度依赖重工业,导致数字化转型较慢,因此现阶段数字经济对北方省份城乡收入差距的影响尚不明显㊂表5㊀异质性分析变量(1)北方地区Theil(2)南方地区TheilDe-0.0085(0.0084)-0.0673①(0.0157)IS0.0920②(0.0288)0.1698①(0.0333)Agr-0.2545①(0.0487)0.6778②(0.2828) Finance0.0252(0.0827)0.2298①(0.0564) ln Edu-0.0166①(0.0038)-0.0601①(0.0085) Market-0.0088①(0.0019)-0.0030(0.0026) ln Urban-0.0903①(0.0189)-0.0809①(0.0146) Constant0.5761①(0.1087)0.7422①(0.0589)观测值160150R-squared0.71820.9161地区固定效应是是时间固定效应是是㊀㊀注:括号内为标准误㊂①表示在1%的水平上显著㊂②表示在5%的水平上显著㊂(四)门槛效应分析1.门槛效应检验表6为城乡收入差距以城镇化水平为门槛变量的检验结果㊂结果表明,城镇化水平在单一门槛下估计值通过了显著性检验,而其他门槛均未通过显著性检验㊂因此,本文使用单一门槛模型来研究数字经济对城乡收入差距的影响㊂表6㊀门槛效应自抽样检验门槛变量门槛个数F值P值Bootstrap次数临界值10%5%1%城镇化水平单一门槛49.740.0070100028.584634.205246.3731双重门槛13.150.5720100027.437833.440442.9512三重门槛12.280.6270100028.221734.395244.9828㊀㊀表7为单一门槛估计值,城镇化水平的单一门槛值为4.1125,对应的城镇化率约为61.10%㊂2.门槛效应回归结果表8为城镇化水平的门槛效应回归结果,在不同的城镇化水平下产生的影响有所不同㊂当城镇化水平低于门槛值4.1125时(即城镇化率低于61.1%时),数字经济发展对城乡收入差距的影响系数为负但不显著,说明此时数字经济对城乡收入差距的收敛效应较弱㊂而当城镇化水平大于门槛值4.1125时(即城镇化率高于61.1%时),数字经济86㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南华大学学报(社会科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2024年发展对城乡收入差距的影响系数在1%水平下显著为负,此时数字经济能显著缩小城乡收入差距㊂原因可能在于,随着城镇化水平的提高,城市溢出效应增强,城乡之间的分化逐渐缩小,农村地区所享受的数字红利逐步增加,从而城乡收入差距缩小㊂该结论验证了本文最初提出的假设,即随着城镇化水平的提升,数字经济对城乡收入差距的收敛效应增强㊂同时也进一步印证了前文关于异质性分析的讨论结果,即数字经济对城乡收入差距的作用效果会受到城镇化水平的影响,该效果在城镇化水平较高的南方地区省份表现得更加显著,而北方地区省份仍受城镇化水平的制约而无显著效果㊂表7㊀门槛估计值和置信区间门槛变量门槛值估计值95%置信区间城镇化水平单一门槛检验γ 4.1125[4.1068,4.1198]表8㊀门槛效应回归结果变量TheilDe(ln Urbanɤ4.1125)-0.0279(0.0211) De(ln Urban>4.1125)-0.0647①(0.0204)IS-0.0915(0.0615)Agr-0.1710②(0.0816)Finance-0.2270②(0.0829)ln Edu-0.0685①(0.0081)Market-0.0018(0.0014)Constant0.7580①(0.0745)观测值310R-squared0.8390㊀㊀注:括号内为标准误㊂①表示在1%的水平上显著㊂②表示在5%的水平上显著㊂五㊀结论与建议本文在探讨数字经济对城乡居民收入差距的影响机制的基础上,以2011 2020年31个省级面板数据为样本,利用静态和动态面板模型进行实证分析,并进一步运用门槛模型探究城镇化水平的门槛效应㊂研究发现:第一,2011 2020年在省域层面上数字经济的发展能够显著缩小城乡居民收入差距,该结论具有稳健性㊂第二,数字经济对城乡居民收入差距的影响存在地区差异性㊂对于南方地区省份,数字经济能够显著缩小其城乡收入差距,而对于北方地区省份,数字经济对城乡收入差距的影响并不显著㊂第三,数字经济对城乡居民收入差距的影响具有单一门槛效应㊂在城镇化水平较低时,数字经济对城乡收入差距的影响不显著;当城镇化水平越过门槛值达到较高水平后,数字经济对缩小城乡收入差距的效果显著增强㊂该检验结果与异质性分析中的结论保持一致㊂上述结论的政策启示是:第一,进一步做大做强做优数字经济,缓解城乡居民收入不平衡现象㊂加强农村数字基础设施建设,畅通城乡要素流通渠道,吸引数字技术人才扎根农村干事创业,激活农村经济活力㊂第二,统筹考虑区域产业基础㊁资源禀赋,制定差异化发展策略㊂北方地区应加快 数字赋能 的步伐,鼓励企业数字化转型,提高数字技术在产业中的应用,充分释放数字经济红利,更好地缩小城乡收入差距㊂南方地区需夯实数字经济的共同富裕效应,并充分发挥辐射带动作用,进一步提升乡村等落后地区的数字经济水平㊂第三,鼓励和引导城镇化有序发展,更好地发挥数字经济对城乡收入差距的收敛作用㊂一方面积极推进就地城镇化,缓解传统城镇化模式下大规模空间迁移带来的城乡失衡问题;另一方面开展新型城镇化建设,推动城乡公共服务均等化,激发城乡发展活力,推动城乡间㊁区域间的整体发展,最终实现共同富裕㊂注释:①数据来源于数字经济开放研究平台(https://www. /research/numberdata#hotChart)㊂②根据秦岭淮河一线分界线,南方地区包括上海㊁江苏㊁浙江㊁安徽㊁福建㊁江西㊁湖北㊁湖南㊁广东㊁广西㊁海南㊁重庆㊁四川㊁贵州㊁云南㊁西藏等16个省(区㊁市),台湾省因数据缺失不包括在样本中,北方地区包括北京㊁天津㊁河北㊁山西㊁内蒙古㊁辽宁㊁吉林㊁黑龙江㊁山东㊁河南㊁陕西㊁甘肃㊁青海㊁宁夏㊁新疆等15个省(区㊁市)㊂[参考文献][1]㊀TAPSCOTT D.The Digital Economy:Promise and Perilin the Age of Networker Intelligence[M].New York:McGraw-Hill,1996.[2]㊀李海舰,赵丽.数据成为生产要素:特征㊁机制与价值形态演进[J].上海经济研究,2021(8):48-59. 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数字经济对居民收入的影响效应研究——基于多层线性模型的实证分析

数字经济对居民收入的影响效应研究——基于多层线性模型
的实证分析
宋宝琳;王丽;宋卓展
【期刊名称】《中国科技论坛》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】本文基于中国家庭追踪调查微观数据和中国城市统计宏观数据,探讨数字经济与居民收入之间存在的逻辑关系,并运用多层线性模型分析数字经济对居民收入的影响。
研究表明:地区数字经济水平对居民收入具有显著正向提升作用,在解决内生性问题以及一系列稳健性检验后结论依然成立;数字经济对不同特征居民的收入影响具有显著异质性,即数字经济会因居民自身特征的不同而对其收入产生不同程度的影响。
机制检验结果表明,在数字经济影响居民收入中,居民受教育程度发挥了重要调节作用。
结合研究结果,本文提出相关对策建议,以期将数字经济促进居民增收的作用发挥到最大,实现数字经济快速发展和居民收入水平提高的双重目标。
【总页数】11页(P137-147)
【作者】宋宝琳;王丽;宋卓展
【作者单位】河北大学管理学院;沧州交通学院;河北大学共同富裕研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】F069.9
【相关文献】
1.非均质空间格局下经济极化对技术创新的影响效应研究——基于两阶层线性模型的实证分析
2.数字金融对城市经济韧性的影响研究——基于中介效应模型的实证分析
3.数字经济对农民收入的影响研究——基于中介效应和门槛效应的实证分析
4.数字经济影响个人所得税调节居民收入差距效应研究--基于我国各省市2010—2022年面板数据的分析
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库兹涅茨效应

库兹涅茨效应 在经济学的领域中,有一个颇为重要的概念——库兹涅茨效应。它对于理解经济发展与收入分配之间的关系,有着至关重要的作用。
库兹涅茨效应是由经济学家西蒙·库兹涅茨提出的。简单来说,它描述了在经济发展的过程中,收入分配不平等的变化趋势。
在经济发展的早期阶段,往往会出现收入分配差距扩大的情况。这是为什么呢?想象一下一个贫穷的农业社会,人们大多从事着相似的简单农业劳动,收入水平相对较为平均。但当工业化进程开始,新的机会和产业涌现出来。那些具备特定技能、知识和资本的人,能够迅速抓住这些机会,获得更高的收入。而那些缺乏这些条件的人,可能依然留在传统的农业领域,或者只能从事低技能、低收入的工作。于是,收入差距逐渐拉开。
随着经济的进一步发展,一些因素开始发挥作用,使得收入分配差距逐渐缩小。教育的普及就是其中一个关键因素。随着教育水平的普遍提高,更多的人有机会获得更好的职业和更高的收入,从而减少了因教育差异导致的收入差距。
技术的进步也是一个重要方面。新的技术不仅创造了更多的高技能工作岗位,也提高了传统行业的生产效率,使得劳动者的收入有所增加。 政府的政策干预同样不可忽视。政府通过税收政策、社会保障制度等手段,对高收入群体进行调节,为低收入群体提供保障和支持,有助于缩小收入差距。
库兹涅茨效应并不是一种绝对的规律,不同的国家和地区在实践中可能会有不同的表现。比如,一些资源型国家,由于资源的分配不均,可能在经济发展过程中始终面临着较大的收入差距问题。而在一些注重公平和社会福利的国家,通过积极的政策引导,可能会更快地实现收入分配差距的缩小。
库兹涅茨效应对于政策制定者有着重要的启示。在推动经济发展的同时,不能忽视收入分配的公平问题。如果在经济发展初期,不注重对弱势群体的扶持和教育普及,那么收入差距可能会过度扩大,导致社会不稳定和经济发展的可持续性受到威胁。
相反,如果在经济发展到一定阶段后,不能及时调整政策,加强对收入分配的调节,也可能会影响社会的和谐与消费市场的健康发展。
金融创新理论

通过法定存款准备金来调节货币供应量旳能力 减弱。一方面金融创新使得证券化趋势增强,大 量旳原来可用来作为存款旳资金流向了非存款 性金融机构,从而改变了银行业旳资金负债比例, 使存款在负债中旳比例下降,非存款负债比例上 升,因而使整个银行体系旳存款减少,存款准备 金旳提缴基数降低;另一方面金融创新破坏了存 款准备金旳作用机理,使中央银行通过增加或减 少法定存款准备金率倍数收缩或扩张银行货币 创造能力减弱,形成了流动性陷阱。
金融工具旳创新
金融业务旳创新
金融机构旳创新
单一结构向集团化发展。
四、金融创新旳经济效应:
(一)金融创新旳正面经济效应:
1、金融创新促进了金融机构运作效率旳 提高。
2、金融创新丰富了金融市场旳交易品种, 促进了金融市场一体化。
3、金融创新促进了金融改革,推动了经济 发展。
(二)金融创新旳负面经济效应:
金融创新给国际金融市场带来旳一个重大变化 昰信贷流量从银行放款转为可上市买卖旳债务 证券。证券日益成为公众及经济实体所持有旳 重要资产形式。其中政府债券因兼备良好旳流 动性、安全性和盈利性,而成为重要旳流动资产, 其收益率和价格成为其他证券旳标准。于昰中 央银行旳公开市场业务就可以通过变动政府债 券旳收益率和价格来影响一般证券旳收益率和 价格,调控货币供应量和信用总量,继而调节整 个经济。此外,金融创新也为中央银行旳业务操 作提供了大量旳可供买卖旳工具,使其吞吐基础 货币旳能力加强。
其次,金融创新使得商业银行旳存款结构发生 了很大变化,大量旳非银行金融机构分流了商 业银行旳资金来源,使商业银行旳存款,尤其昰 活期存款大幅度下降,这就使中央银行通过增
减法定存款准备金数量来控制信贷规模旳货币 政策作用力降低,使运用存款准备金率传导机 制部分失效,货币政策旳力度减弱;
通信公司业务收入持续增长原因分析

通信公司业务收入持续增长原因分析随着互联网、移动通信技术的不断发展和应用,通信公司的业务收入持续增长是近年来的一个普遍趋势。
而这一趋势的背后究竟是什么原因呢?本文将从多个角度进行分析,深入探讨通信公司业务收入持续增长的原因。
一、技术不断创新移动通信技术的发展是推动通信公司业务收入持续增长的主要原因之一。
无论是2G、3G、4G,还是当前正逐步推广的5G,每一代移动通信技术的问世都带来了普通用户更快速、更快乐、更便捷的移动体验,增加了用户的使用频率和使用时长,从而为通信公司带来更多的业务收入。
同时,各通信运营商为了不断升级自己的技术和服务,也不断投入巨额资金进行技术研发。
例如,中国移动就在自主研发无线传输、多媒体通信等领域取得了很多突破,不断推动了移动通信技术的进步,也为公司带来了更多的专利收益和其它技术收益。
二、战略合作持续加强通信公司为了拓展业务和提高服务质量,加强与合作伙伴的合作是必不可少的。
特别是随着互联网行业的发展,各个行业之间的界限不断消失,通信公司也需要与各个行业的玩家进行战略合作,提供更多个性化的服务。
例如,通信公司与银行、电商等众多企业建立了紧密的业务合作关系,通过优惠购物、移动支付等服务,不断增加业务收入。
同时,通信公司之间的合作也日益紧密。
例如中国移动、中国电信、中国联通在多个业务领域进行了战略合作,通过互通客户资源和业务资源,增强了彼此的市场竞争力,提高了整个行业的竞争水平。
三、用户需求不断升级随着社会的进步和网络化、数字化的发展,用户的需求也在不断升级。
在过去,通信公司的服务主要以语音通话、短信为主,现在不仅有各种便捷的各种应用程序,更有大流量视频、直播和在线教育等服务。
用户在享受到这些新功能带来的便利的同时,也为通信公司带来了更多的业务收入。
四、品牌效应显著通信公司的品牌效应显著,其必然导致更多用户对它们的信赖度和好感度提高,从而为公司带来了更大的客户基础和更多的业务收入。
农民数字素养的收入效应:理论机制与经验证据

农民数字素养的收入效应:理论机制与经验证据目录一、内容概览 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 文献综述 (5)1.4 研究方法与数据来源 (7)1.5 论文结构安排 (8)二、理论机制分析 (9)2.1 农民数字素养的概念界定 (11)2.2 数字素养对农民收入的影响机制 (12)2.2.1 提高农民就业机会与收入水平 (12)2.2.2 促进农业转型升级与增收 (13)2.2.3 帮助农民更好地融入数字经济时代 (15)2.3 影响因素分析 (16)2.3.1 个体特征 (18)2.3.2 家庭条件 (19)2.3.3 社会环境 (20)三、经验证据分析 (21)3.1 数据来源与描述性统计 (22)3.2 实证模型构建 (23)3.2.1 模型设定 (24)3.2.2 变量定义与数据来源 (25)3.3 实证结果分析 (27)3.3.1 农民数字素养与收入的关系 (28)3.3.2 影响因素的回归分析 (29)3.4 稳健性检验 (31)3.4.1 鲁棒性检验方法介绍 (32)3.4.2 实证结果的鲁棒性检验 (33)四、结论与政策建议 (34)4.1 研究结论 (35)4.2 政策建议 (36)4.2.1 加强农民数字技能培训 (38)4.2.2 推广农业数字化技术应用 (39)4.2.3 优化农民数字素养提升的环境 (40)4.3 研究展望 (41)一、内容概览农民数字素养的内涵及其重要性:分析农民数字素养的定义、涵盖范围及其在现代社会中的价值。
探讨农民数字素养提升对于农业生产、农村经济发展以及农民个人发展的重要性。
理论机制分析:探究农民数字素养提升对收入效应影响的理论机制。
分析农民数字素养提升如何促进农业生产效率提高、农村电商发展以及农民职业技能提升,进而增加农民收入。
探讨政策扶持、教育资源投入等因素在农民数字素养提升中的作用。
现状分析:通过对当前农民数字素养及农民收入状况进行调研,分析农民数字素养现状及存在的问题,以及农民收入水平、收入来源和收入结构等方面的现状。
企业增加收入的方法

企业增加收入的方法企业增加收入的方法有很多种,但主要可以分为以下几个方面:1. 加强产品创新和研发产品创新和研发是企业增加收入的长期可持续性方法。
通过不断推陈出新、改进产品的品质和性能,能够吸引更多的消费者,提高品牌价值和口碑效应。
此外,由于市场上的竞争激烈,消费者的需求也在不断变化,所以不断进行研究和开发,推出更加符合市场需求的产品,能够带来更好的市场反响和业绩。
2. 拓展市场拓展市场是企业增加收入的另一个重要途径。
企业可以加强自己的市场推广,提升品牌曝光度并不断扩大自己的市场份额,通过拓展市场规模实现营收的快速增长。
同时,企业还可以考虑拓展新的产品线或服务领域,以满足更广泛的市场需求,提升业务的多元化程度。
3. 加强渠道建设一个优秀的产品需要一个强大的销售渠道。
加强渠道建设,拓展销售渠道,能够有效提高产品销售数量和市场占有率,实现企业业绩的长期增长。
除了传统的销售渠道外,企业还可以探索新的科技渠道,如社交媒体、电子商务等,加强线上渠道的建设,适应信息时代的趋势。
4. 提高销售额度除了增加销售数量,提高销售额度也能够有效的增加企业的收入。
通过提高产品或服务价格,或者加强客户关系维护,挖掘客户潜力,确保客户忠诚度,企业能够快速实现销售额的提升。
5. 优化成本结构企业可以通过优化自身成本结构,适度降低成本,在保持质量的前提下,提高产品的竞争力,增强企业核心竞争力。
此外,优化成本结构还能够在一定程度上提高企业的利润空间,快速实现企业收入的增长。
总之,企业增加收入的方法灵活多变,需要企业根据自身情况和市场状况选择不同的方法,并适时进行调整和更新,才能够实现稳定的业绩增长。
企业几大效应分析报告模板

企业几大效应分析报告模板引言企业效应分析报告旨在帮助企业了解和评估其经营活动所产生的效应,以及这些效应对企业运营和业绩的影响。
本报告将以以下几个方面来进行分析:市场效应、人力资源效应、财务效应和社会效应。
通过对这些效应的综合评估,企业可以更好地了解自身的竞争优势和劣势,从而制定更合理的经营策略。
1. 市场效应分析市场效应分析主要关注企业在市场上的表现和影响力。
以下是在市场效应分析中需要考虑的几个关键因素:1.1 市场份额企业的市场份额是衡量其在整个市场中占据的比例。
通过分析企业的市场份额,可以评估企业在行业内的竞争地位。
同时,市场份额的增长也是企业扩大业务规模和提高盈利能力的重要指标。
1.2 品牌知名度品牌知名度反映了企业的品牌形象在市场上的认可度和影响力。
通过评估企业的品牌知名度,可以了解消费者对企业产品和服务的认知程度,进而制定品牌推广和营销策略。
1.3 客户满意度客户满意度是衡量企业产品和服务质量的重要指标,对于企业的长远发展具有重要影响。
通过定期进行客户满意度调研,企业可以及时了解客户需求,改进产品和服务,提升客户黏性和忠诚度。
2. 人力资源效应分析人力资源效应分析主要关注企业的人力资源管理对企业绩效的影响,以下是需要考虑的关键因素:2.1 人员流动率人员流动率是衡量企业员工离职率和招聘率的指标。
高的人员流动率会导致企业面临员工稳定性和组织稳定性的挑战,降低企业的生产效率和绩效水平。
2.2 员工满意度员工满意度是衡量员工对企业的整体满意程度的指标。
通过定期进行员工满意度调研,企业可以了解员工对工作环境、福利待遇和职业发展的满意度,从而优化企业的人力资源管理策略。
2.3 培训和发展培训和发展是提升员工能力和素质,增强企业竞争力的重要手段。
通过投资于培训和发展,企业可以提升员工的专业技能和团队合作能力,推动企业创新和发展。
3. 财务效应分析财务效应分析主要关注企业财务状况和盈利能力的变化。
以下是需要考虑的关键因素:3.1 销售收入增长销售收入是企业运营的主要来源,其增长趋势直接反映了企业市场份额和销售能力的变化。
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创新的收入效应分析 作者:曹丽 来源:《时代金融》2020年第32期 摘要:理论研究表明,企业创新与员工收入呈正相关的关系,但二者之间的关系受企业规模的调节。基于2014-2015年沪深两市上市公司作为研究样本的实证研究表明,创新对管理层薪酬具有显著的促进作用;而对员工工资没有统计上显著的影响。但进一步研究则发现,企业规模会影响创新的收入效应,创新对管理层薪酬的促进作用仅在小企业里存在;在大企业里,创新对员工工资具有显著的促进作用。因此,小企业应该加强员工培训,提高员工技能;政府应采取政策为企业的创新活动提供激励。
关键词:创新 研发支出 工资 管理层薪酬 一、引言 创新是经济发展的驱动力这一观点已成为理论界和实务界的共识。学者们对影响创新的因素,以及创新的效应也进行了大量的研究。关于创新的效应,目前学者们主要探讨了创新与企业绩效之间的关系以及创新的就业效应等,而对于创新的收入效应的实证研究却较少。实际上,现代经济增长理论已表明,技术进步是人均收入长期增长的源泉。然而,对于这一论断需要注意两个问题:首先,这一论断在长期内是成立的,在短期内是否成立并不清楚;其次,人均收入的增长并不意味着所有员工的收入都得到了增长,历史经验表明,20世纪80年代以来,尽管美国的人均收入增加了,但非熟练工人的工资的绝对水平反而下降了,熟练工人和非熟练工人之间工资的绝对差距和相对差距都拉大了,并且这种差距的拉大是在熟练工人供给量大量增加的背景下出现的。
对于这两个问题,得到较多研究的是第二个问题,国内外学者都探讨了工资的相对动态变化,集中于分析创新的极化效应。关于创新和工资极化之间关系的研究发现,对拥有更高技术机会的行业以及受过更多教育的工人来说,工资倾向于更高(Chennells and Van Reenen,2002)[1]。关于创新的工资极化效应,Aecmoglu(2002)[2]从技术变化具有指向性的角度进行了解释,指出技术变化的方向并不是随机的,而是偏向某种生产要素。国内的研究表明,技能偏向的技术创新显著拉大工资差距在中国也是存在的(喻美辞和喻春娇,2016)[3]。
然而,令人惊奇的是,很少有研究探讨创新对工资绝对水平的影响(Pianta,2004)[4]。目前来看,仅石峰(2010)[5]利用中国31个省份的面板数据探讨了区域创新能力对工资差异的影响,结果发现,一个地区的创新能力对职工平均工资具有显著的促进作用。本文的研究目的有两个:第一,利用中国制造业上市公司2014-2015年的数据从微观的角度分析创新的收入效应,并且把收入分为管理层薪酬和员工工资进行分析,结果发现,创新对管理层薪酬具有显著的促进作用;但对员工工资的正向影响从统计上看不显著。第二,探讨企业规模是否影响创新与管理层薪酬、员工工资之间的关系,结果发现,创新对管理层薪酬的促进作用仅在小企业里统计上显著;在大企业里,创新对员工工资具有显著的促进作用。
二、理论分析 企业通过有意识地在知识创造活动上投资而发展技术能力,每一种不同的投资战略具有不同的生产率和收入效应。这些知识创造活动包括企业自身进行研发、从外部购买技术、对工人进行培训、技术升级等。这里我们集中于分析研发活动。
本文把创新的收入效应分为两方面:一是探讨创新对管理层薪酬的影响;二是分析创新对工人工资的影响。我们认为,创新对管理层薪酬和工人工资的影响机制是不同的:创新通过对企业绩效的影响而影响管理层薪酬,通过对生产率的影响而影响员工工资①。
国内外关于研发支出与企业绩效之间关系的研究有很多,整体上看,现有的研究表明研发支出能够促进企业绩效的提升(Hall,2000;张晶,2016)[6,7]。那么,管理层薪酬和企业绩效之间的关系如何呢?赵飞、于美香和胡治平(2015)[8]以上海证券交易所A股上市公司为样本进行实证研究,结果发现,管理层薪酬和企业绩效显著正相关。宋健和孟祺(2016)[9]以互联网上市公司为样本也发现管理层激励与企业绩效显著正相关。这样,一方面,研发支出有助于企业绩效的提升;另一方面,企业绩效的提升能够提高管理层薪酬。基于此,可以推出如下假设:
假设1:企业的创新活动能够提高管理层薪酬水平。 由于两个原因,创新对员工工资应该具有正向影响。第一,创新能够提高企业的技术能力。企业的技术能力包括专用性的管理方面和技术方面的技能、知识和经验,以及与其它企业之间的联系。员工具有这些专用性技能的企业相对于缺少这些技能的企业就具有生产率方面的优势。然而,这些技能和知识的企业专用性也会导致双边垄断问题。双边垄断问题可以通过企业和工人分享生产率租金而得到解决(Carlos and Campo,2009)[10]。第二,来自于发达国家和发展中国家大量的证据表明,处于技术进步行业中的企业更可能培训他们的员工,员工培训对企业生产率有一个很大的正向效应,当培训伴随着研发方面的互补投资的时候这种正向效应更大(Lillard and Tan,1986)[11]。一方面,研发投资具有正的生产率效应;另一方面,生产率的提升能够带来工资的提高。基于此,我们得出如下推论:
假设2:企业的创新活动能够提高员工工资水平。 创新对管理层薪酬和员工工资的影响很可能受企业规模的影响。孙维峰和黄祖辉(2013)[12]的研究结果表明,整体上看,研发支出和企业绩效存在显著的正相关关系;但进一步分析则发现,这种显著的正相关关系仅存在小企业里;在大企业里,研发支出和企业绩效的关系统计上不显著。这样,根据我们前面的分析,研发支出是通过影响企业绩效进而影响管理层薪酬的。如果研发支出仅在小企业里显著促进企业绩效,那么研发支出也应该仅在小企业里影响管理层薪酬。由此可得如下推论:
假设3:企业的创新活动仅在小企业里有助于提高管理层薪酬。 创新可分为流程创新和产品创新。流程创新会提高生产率,降低企业的生产成本;产品创新是指创造出一種新产品。Coad and Rao(2011)[13]认为,大企业更倾向于进行流程创新,小企业更倾向于进行产品创新。这样,大企业所进行的流程创新能够提高生产率,从而有助于提高员工工资,小企业的产品创新对生产率却未必有影响。Tan and Batra(1997)[14]发现,大企业更可能对员工进行培训,大企业对员工的培训能够提高生产率;而小企业倾向于不培训员工。因此企业规模很可能会影响创新与员工工资之间的关系,由此可得如下推论:
假设4:创新对员工工资的显著促进作用仅在大企业里存在。 三、变量和样本说明 (一)变量说明 1.被解释变量——员工收入。本文的被解释变量是员工收入。本文把企业的员工分为两种:一是管理层;二是普通员工。因此,我们把员工收入分为管理层薪酬和员工工资两种,计算方法为管理层薪酬和员工工资均值的对数值,分别用pay和wage表示。 2.解释变量——创新。本文的解释变量为创新。关于创新的度量可分为创新投入的度量和创新产出的度量。实践中,由于对创新产出度量计算困难,通常用创新投入来作为创新的代理变量。与文献中普遍的做法一样,我们采用研发支出与营业收入之比来衡量企业的创新,用rd表示。
3.控制变量。综合国内外相关研究,本文将以下变量作为控制变量包含在回归分析中:(1)企业规模。一般而言,企业规模越大,表明其垄断程度越高,员工也能获得较高的收入;经营较大企业的管理层,一方面需要较高的能力,另一方面也需要付出更多的努力,因此企业规模越大,管理层薪酬也会越高。本文用总资产的自然对数作为企业规模的衡量指标。(2)资本结构。资本结构与企业绩效之间的关系一直是公司金融领域的研究热点,但对于资本结构是提高了还是降低了企业绩效,目前并没有达成一致意见。但有一点可以明确,那就是资本结构会影响企业绩效。这样,资本结构通过对企业绩效的影响进而对员工收入产生影响。我们用债务总额/总资产来衡量资本结构。(3)平均销售额。平均销售额越高,表明员工的效率较高,因而能获得较高的收入。其计算方法为总销售额/员工人数。(4)固定资产比例。从资金营运能力的角度看,固定资产比率越低企业营运能力越强,进而对员工薪酬的刺激也就越大。本文以固定资产/资产总额来度量固定资产比例。(5)企业增长率。企业增长率越高,表明企业需要更多的资金用于投资,因此有可能对管理层薪酬和员工收入有抑制作用。本文用企业总资产的增长率来代表企业增长率。
(二)样本说明 本文选取2014-2015年沪深两市的上市公司作为初始研究样本,剔除同时发行B股和H股的公司以及数据不完整的公司。经过上述筛选,最后获取了2546家企业为样本,其中有1404家企业披露了研发支出,在所获取的样本中揭露研发支出的企业占到样本数据的55.1%。对于未披露研发支出的企业,其研发支出数据统一设为0。本文采用的研发支出数据来源于上市公司年报,其它数据来自于国泰安CSMAR数据库。
四、实证结果 (一)描述性统计 表1是对样本的描述性统计分析,同时还按照企业规模的均值把样本分为大企业和小企业,比较分析了大企业和小企业样本均值的差异显著性。从表1我们可以看出,与小企业相比,大企业的管理层薪酬和员工工资都要更高。大企业的研发强度高于小企业,从均值来看,差异还比较大,但统计上不显著,原因可能在于大企业的研发强度的方差特别大。大企业的负债比率、平均销售额、固定资产比例和企业增长率都要显著高于小企业。
(二)回归分析 我们采用如下模型对创新的收入效应进行分析: 这里,income为收入,分别用管理层薪酬和员工工资表示;year为年度虚拟变量,设2014年和2015年的值为0和1;μ为随机扰动项。全样本回归结果见表2。
我们首先看单变量回归结果,通过比较可以发现,创新对管理层薪酬具有显著的促进作用;创新虽然与员工工资也呈正相关关系,但统计上不显著。加入控制变量之后再进行比较,结论并没有改变。这就表明创新只对管理层薪酬具有显著的促进作用,而对员工工资没有影响。假设1得到了证实,假设2没有得到证实。
在控制变量中,企业规模与管理层薪酬显著正相关,但对员工工资没有统计上显著的影响。资本结构虽然与管理层薪酬、员工工资都负相关,但统计上不显著。人均销售额与管理层薪酬、员工工资都显著正相关,但从经济意义上看,人均销售额对员工工资的影响要大大高于对管理层薪酬的影响。固定资产比例与管理层薪酬、员工工资都显著负相关。企业增长率对管理层薪酬没有显著的影响,但显著抑制了员工工资。
表3是我们把样本分为小企业和大企业分别进行回归所得到的结果。结果表明,在小企业里,创新对管理层薪酬具有显著的促进作用;但在大企业里,创新对管理层薪酬并沒有统计上显著的影响;同时,从经济意义上看,创新对管理层薪酬的影响在小企业里要比在大企业里要大得多,假设3得到了证实。与之相比,创新对员工工资的影响则在大企业里统计上显著,假设4得到了证实。