马克集数摘要
党的二十届三中全会强调“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”，而企业数字化转型是促进实体经济和数字经济深度融合的关键途径。然而，现有研究对于中国企业的数字化转型程度的评估存在分歧，主要原因是企业数字化转型的测度存在问题：一是测度视角多聚焦于生产环节，鲜有文献从劳动投入的角度展开；二是测度对象多聚焦于上市公司，存在样本选择偏误。为更好地处理上述难题，本文在论证测度策略的科学性的基础上，采用 2014—2021 年中国 3339187 家包括中小微企业在内的企业网络招聘数据，通过文本分析识别企业对数字技术人才的需求，进而对中国企业数字化转型程度进行重估。估计结果显示，截至 2021 年，中国企业的数字化转型率仅有 43.2%，显著低于使用上市公司为样本的测算结果，意味着我国中小微企业的数字化转型程度依然较低。基于该测度，本文还检验了以国家大数据综合试验区为代表的数字经济相关政策对企业数字化转型的影响，发现国家大数据综合试验区政策显著促进了企业数字化转型，该结论在事前趋势检验、安慰剂检验以及一系列稳健性检验后仍然成立。进一步的研究发现，国家大数据综合试验区主要促进了企业的数字技术应用，而非底层技术研发，这可能是中国中小微企业数字化转型程度较低的重要原因。根据本文的研究，关注中西部企业和中小微企业的数字化转型发展，尤其需要注重底层数字技术的研发，这有助于提升中国企业数字化转型程度，促进实体经济和数字经济深度融合。
关键词： 数字技术人才需求；企业数字化转型；国家大数据综合试验区
一、论文选题背景和意义
数字经济快速发展推动企业由消费互联网向产业互联网转型，企业数字化转型成为核心载体。现有测度方法在视角与样本上存在局限：偏生产环节、偏上市公司，导致总体水平易被高估，影响政策判断与资源配置。本文从劳动投入视角出发，借助覆盖面更广的网络招聘数据重新评估企业转型程度，回应学界对“真实渗透率”的关切，并为中小微企业的数字化转型政策提供依据。
二、论文主要内容
论文构建以“数字技术人才需求”为核心的企业数字化转型测度框架：先据关键词词典识别人工智能、大数据、云计算、区块链与数字技术应用，再形成企业层面的指数与哑变量，并以大语言模型分类作为稳健性检验。核心发现包括：2014—2021 年企业数字化转型率由 23.33% 升至 43.24%；与上市公司口径相比，整体水平显著偏低；区域上东中西北依次递减，行业上信息服务与科研服务领先；到 2021 年企业人工智能使用率为 15.05%，与发达国家存在差距。政策评估显示，大数据综合试验区显著提升企业总体数字化水平，主要作用于“数字技术应用”，对底层技术研发提升有限。
三、论文实证设计
论文使用的数据来源包括：2014—2021 年前程无忧网络招聘数据（经去重、与工商注册数据库匹配并清洗）、国家级大数据综合试验区名单（来自中国政府网整理）、以及城市层面特征数据（《中国城市统计年鉴》，包括地区生产总值增速、产业结构与财政收入等）。在政策评估部分，采用以 2016 年为起点的双重差分模型，设置城市是否为试验区的处理变量，控制企业固定效应、行业×年份固定效应，并将标准误聚类在城市层面；同时进行平行趋势、安慰剂与多项稳健性检验。
变量说明表格
| 变量名称 | 变量说明 |
|---|---|
| 企业数字化转型 | 依据招聘文本构建的企业层面数字化转型累积指数 |
| 人工智能 | 指示企业在招聘文本中出现人工智能相关特征词的分项指标 |
| 大数据技术 | 指示企业对大数据相关技术需求的分项指标 |
| 云计算 | 指示企业对云计算相关技术需求的分项指标 |
| 区块链技术 | 指示企业对区块链相关技术需求的分项指标 |
| 数字技术应用 | 指示企业在应用层面的数字技术需求分项指标 |
| 企业年龄（平方） | 由注册年份推算的企业年龄的平方项 |
| 企业类型 | 企业类别（初期特征与时间效应交互） |
| 企业注册资本 | 注册资本（亿元） |
| 地区生产总值增长率 | 城市层面 GDP 增长率 |
| 地方财政一般预算内收入 | 城市层面财政收入（百亿元） |
| 第二产业增加值占比 | 城市第二产业增加值占 GDP 比重 |
四、论文结论与政策建议
论文认为，基于劳动投入视角的测度显示我国企业数字化转型总体水平不高且结构失衡：应用层推进较快、底层技术研发薄弱。政策建议包括：建设更完备的企业数字化监测与数据基础；实施差异化扶持，重点面向中小微企业；加大中西部地区数字基础设施与人才供给；通过产业政策与协同创新机制提升底层数字技术研发能力；完善人才补贴与培养体系，增强中小微企业吸引与留才能力。
五、边际贡献与未来拓展
边际贡献体现在三方面：一是从劳动投入视角提出新的企业数字化转型测度思路；二是样本覆盖 333 万余家企业，显著改善代表性；三是将新测度用于政策评估，识别“应用层显著、底层较弱”的结构性效应。未来可结合企业生产数据与用工数据进行多口径校准，进一步细化行业与区域异质性，并跟踪政策组合对底层技术研发能力的长期影响。