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高质量就业是扎实推进共同富裕、实现中国式现代化的内在要求。数字化转型作为新质生产力的重要引擎，在对部分传统劳动岗位产生替代的同时，可以创造出更多高质量工作岗位，成为引领劳动力实现高质量就业的关键。本文融合上市公司年报、天眼查数据平台和国泰安数据库等多源异构数据，创新性地提出企业数字化转型的测算方法，并探究数字化转型对就业质量的影响。研究显示，数字化转型通过提升数据价值、重塑就业岗位和拓宽就业空间显著提升就业质量，从而更好地促进高质量就业。进一步分析发现，数字化转型与就业质量之间的关系会因企业内部条件与外部环境的不同而产生差异。对于非高新技术企业以及位于数字基础设施较完善、知识产权保护较健全地区的企业而言，数字化转型对就业质量的提升效应更为明显。此外，数字化转型提升就业质量需要完善的数字基础设施、较强的知识产权保护和税收优惠政策作为外部支撑。本文的结论为推进企业数字化转型与提升就业质量提供理论与实证依据。
Abstract：High-quality employment is an intrinsic requirement for steadily advancing common prosperity and achieving Chinese modernization. Digital transformation, as a key driving force of new-quality productivity, not only replaces conventional labor but also creates more high-quality jobs, thus crucial for leading the workforce towards high-quality employment. This paper integrates multi-source heterogeneous data from sources such as listed company annual reports, the Tianyancha data platform, and the CSMAR database to propose a method for measuring digital transformation and explore the impact of digital transformation on employment quality. The results show that digital transformation can significantly enhance employment quality by increasing data value, reshaping job positions and expanding employment opportunities, thereby promoting high-quality employment. Further analysis reveals that the relationship between digital transformation and employment quality varies due to differences in internal conditions and external environments of enterprises. For non-high-tech enterprises and those in regions with more developed digital infrastructure and better intellectual property protection, the effect of digital transformation on improving employment quality is stronger. Additionally, enhancing employment quality through digital transformation requires well-established digital infrastructure, strong intellectual property protection and preferential tax policies as external support. The conclusions of this paper provide important theoretical and empirical evidence for enhancing corporate digital transformation, and enhancing employment quality.
[1]陈东,郭文光.数字化转型如何影响劳动溢价——基于中国A股上市公司数据的经验[J].数量经济技术经济研究, 2024(3):173–192.
[2]戴翔,马皓巍.数字化转型、出口增长与低加成率陷阱[J].中国工业经济, 2023(5):61–79.
[3]方明月,林佳妮,聂辉华.数字化转型是否促进了企业内共同富裕?——来自中国A股上市公司的证据[J].数量经济技术经济研究,2022(11):50–70.
[4]韩国高,何春黎.危机抑或契机:数字化转型的稳就业效应[J].中国人口科学, 2023(5):97–112.
[5]金星晔,左从江,方明月,等.企业数字化转型的测度难题:基于大语言模型的新方法和新发现[J].经济研究, 2024(3):34–53.
[6]赖德胜,莫荣,李付俊,等.促进高质量充分就业,助力中国式现代化笔谈[J].人口与经济, 2023(2):1–6.
[7]李磊,王小霞,包群.机器人的就业效应:机制与中国经验[J].管理世界, 2021, 37(9):104–118.
[8]倪骁然,张宸瑞.数字化转型与企业资本配置效率[J].统计研究, 2025, 42(2):43–57.
[9]齐乐,陶建平.产业智能化与农民工就业质量的影响机理及提升路径[J].华中农业大学学报（社会科学版）, 2023(1):34–46.
[10]沈坤荣,周玲玲.以量质协调发展促进高质量充分就业研究[J].经济纵横, 2023(10):41–52.
[11]苏丽锋,赖德胜.高质量就业的现实逻辑与政策选择[J].中国特色社会主义研究, 2018(2):32–38.
[12]王贝贝,陈勇兵,李震.减税的稳就业效应:基于区域劳动力市场的视角[J].世界经济, 2022, 45(7):98–125.
[13]王应欢,郭永祯.企业数字化转型与ESG表现——基于中国上市企业的经验证据[J].财经研究, 2023(9):94–108.
[14]魏志华,王孝华,蔡伟毅.税收征管数字化与企业内部薪酬差距[J].中国工业经济, 2022(3):152–170.
[15]肖土盛,孙瑞琦,袁淳,等.企业数字化转型、人力资本结构调整与劳动收入份额[J].管理世界, 2022(12):220–235.
[16]杨彦欣,高敏雪.企业数字化转型:概念内涵、统计测度技术路线和改进思路[J].统计研究, 2024, 41(3):62–73.
[17]叶永卫,李鑫,刘贯春.数字化转型与企业人力资本升级[J].金融研究, 2022(12):74–92.
[18]赵胜立,方慧.服务贸易创新发展与企业数字化转型[J].世界经济, 2025(1):30–59.
[19]曾艺,周小昶,冯晨.减税激励、供应链溢出与稳就业[J].管理世界, 2023, 39(7):19–29.
[20]张明志,郇馥莹,史新杰,等.数字政府建设对农民工就业质量的影响研究[J].中国人口科学, 2024(6):41–58.
[21]张顺,郭娟娟.就业质量对城镇居民失业率的影响[J].中国人口科学, 2022(1):73–84.
[22]赵宸宇.数字化转型对企业劳动力就业的影响研究[J].科学学研究, 2023(2):241–252.
[23]周晓光,肖宇.数字经济发展对居民就业的影响效应研究[J].中国软科学, 2023(5):158–170.
[24]Acemoglu D, Restrepo P. The Race between Man and Machine:Implications of Technology for Growth, Factor Shares, and Employment[J].American Economic Review, 2018, 108(6):1488–1542.
[25]Anker R, Chernyshev I, Egger P, et al. Measuring Decent Work with Statistical Indicators[J]. International Labour Review, 2003, 142(2):147–148.
[26]Benmelech E, Frydman C, Papanikolaou D. Financial Frictions and Employment During the Great Depression[J]. Journal of Financial Economics, 2019, 133(3):541–563.
[27]Frey C B, Osborne M A. The Future of Employment:How Susceptible are Jobs to Computerisation?[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2017, 114:254–280.
[28]Goldsmith-Pinkham P, Sorkin I, Swift H. Bartik Instruments:What, When, Why, and How[J]. American Economic Review, 2020, 110(8):2586–2624.
[29]Graetz G, Michaels G. Robots at Work[J]. Review of Economics and Statistics, 2018, 100(5):753–768.
[30]Nadler D A, Lawler E E. Quality of Work Life:Perspectives and Directions[J]. Organizational Dynamics, 1983, 11(3):20–30.
[31]Siebel T M. Digital Transformation:Survive and Thrive in an Era of Mass Extinction[M]. New York:Rodin Books, 2019.
[32]Wang T, Zhang Y, Liu C. Robot Adoption and Employment Adjustment:Firm-level Evidence from China[J]. China Economic Review, 2024, 84:102137.
(1)相关网址为https://www.gov.cn/gongbao/content/2022/content_5722378.htm。
(2)相关网址为https://www.gov.cn/zhengce/content/2021-08/27/content_5633714.htm。
(3)相关网址为https://www.gov.cn/gongbao/content/2022/content_5671108.htm。
(4)相关网址为https://www.mohrss.gov.cn/SYrlzyhshbzb/ztzl/dsschy/mtbd/202412/t20241206_531833.html。
(1)数字化创新标准和数字化论文数据来自国泰安数据库，相关网址为https://data.csmar.com。考虑到集团型企业在互联网浪潮与新兴技术变革过程中会设立大量数字科技子公司，本文首先整理出上市公司的数字科技子公司（持股比例超51%且名称中包含“数字”“信息”“智能”或“软件”的子公司）名单；然后，运用Python爬虫技术在天眼查专利查询平台上爬取上市公司及其数字科技子公司的发明专利和实用新型专利的摘要信息，并使用数字化特征词词库识别专利摘要信息，将其作为数字化创新专利测算的基础。此外，软件著作权数据直接从天眼查数据平台爬取，相关网址为https://zhuanli.tianyancha.com。
(1)因篇幅所限，数字技术应用指数的具体构建方法以附录1展示，见《统计研究》网站所列附件。下同。
(2)因篇幅所限，数字化转型指标的有效性检验结果以附录2展示。
(1)2011年工业和信息化部发布了《物联网“十二五”发展规划》，明确将信息处理技术列为关键技术创新工程。相关网址为https://www.miit.gov.cn/jgsj/kjs/jscx/gjsfz/art/2020/art_5a299baf093e44c999822b1ee68ad186.html。
(2)企业数字化转型变量说明见前文。因篇幅所限，各变量描述统计结果以附表1展示。
(1)因篇幅所限，内生性检验结果以附表2展示；其他稳健性检验结果以附表3和附表4展示。
(1)因篇幅所限，机制检验结果以附表5展示。
(1)因篇幅所限，企业数字化转型效应发挥的内部条件以附表6展示。
(2)截至2022年3月30日，我国一共有37家数字化“灯塔工厂”，这些企业率先完成数字化转型并实现可持续收益，涉及消费品、汽车、家用电器、钢铁制品等多个领域。
(3)相关网址为https://www.stats.gov.cn/sj/tjbz/gjtjbz/202302/t20230213_1902763.html。
(1)因篇幅所限，企业数字化转型效应发挥的外部环境以附表7展示。
(1)企业研发费用加计扣除=ln（研发费用×加计扣除率×企业所得税率+1）。
基本信息:
DOI：10.19343/j.cnki.11-1302/c.2026.04.006
中图分类号:F249.2;F270.7
引用信息:
[1]牛华,李震宇,张竹.企业数字化转型对就业质量的影响——兼论数字化转型的测度方法[J].统计研究,2026,43(04):77-89.DOI:10.19343/j.cnki.11-1302/c.2026.04.006.
基金信息:
国家社会科学基金重大项目“我国经济安全动态监测与风险防控机制研究”（22&ZD164）; 对外经济贸易大学中央高校基本科研业务费专项资金资助“数智技术赋能企业劳动力高质量就业的机制与政策研究”（25YB02）;对外经济贸易大学优秀青年学者资助项目“中国省域外贸高质量发展的理论、测度与路径优化研究”（21YQ19）
2026-04-25
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