【摘 要】
：
为廓清数字化转型能否优化企业内部收入分配格局、夯实共同富裕经济根基,本文选取2007—2020年A股上市公司为样本,研究了数字化转型对企业劳动收入份额的影响。研究结果表明,数字化转型显著提升了企业劳动收入份额,在企业内实现了“分好蛋糕”的功能。其作用机制在于,随着数字化转型程度提高,企业融资约束缓解、创新激励增加,两者共同促进企业劳动收入份额提升。基于企业特征的异质性研究显示,数字化转型对信息透明
【基金项目】
：
广东省社科面上基金资助项目“历史与预期信息在指数期权定价中的应用研究”（GD21CGL34）； 重庆市教委人文社会科学重点项目“重庆推动数字产业化和产业数字化机制研究”（22SKGH091）的资助；
论文部分内容阅读
为廓清数字化转型能否优化企业内部收入分配格局、夯实共同富裕经济根基,本文选取2007—2020年A股上市公司为样本,研究了数字化转型对企业劳动收入份额的影响。研究结果表明,数字化转型显著提升了企业劳动收入份额,在企业内实现了“分好蛋糕”的功能。其作用机制在于,随着数字化转型程度提高,企业融资约束缓解、创新激励增加,两者共同促进企业劳动收入份额提升。基于企业特征的异质性研究显示,数字化转型对信息透明度较低和非国有企业的劳动收入份额提升作用更加显著。进一步地,企业数字化转型显著提高了普通雇员劳动收入份额,但对高管劳动收入份额并未产生了显著影响,缩小了管理层与普通员工之间的收入差距。本文建议,构建数字中国与共同富裕双向互动的发展格局。
其他文献
在数字经济与实体经济深度融合的新背景下，基础薄弱、能力不足的中小制造企业，如何协调内外部资源推进数字化转型，成为学界和业界关注的焦点。对此，研究围绕宁波澳玛特冲压机床股份有限公司的数字化转型实践，系统剖析其推进数字化转型的阶段举措，并提炼出一个嵌入自主的过程模型。研究发现：（1）中小制造企业需把握嵌入与自主的双轮驱动，逐步突破资源识别、利用和创新的瓶颈，以实现数据可视、高效互联和智能运维的数字化转
随着手机等智能设备的普及与发展,人们可以随时随地分享自己的生活,发表自己的看法。基于位置的社交网络（Location-based social network,LBSN）也因此被人们所青睐而大量使用。其中最为流行的LBSN数据集,例如Yelp、Foursquare、Facebook等获取了大量的用户访问数据,包括用户的签到打分、评论、时间以及兴趣点（Point of Interest,POI）的地
行人重识别（Person re-identification,Re-ID）的目的是通过多个不重叠的摄像机检索目标人物。随着深度神经网络的发展和智能视频监控需求的不断增加,ReID在计算机视觉界应运而生。近年来,基于深度学习的Re-ID方法取得了令人鼓舞的成果。随着封闭世界条件下的识别精度逐渐饱和,对行人重识别的研究焦点转向了开放世界。虽然开放世界更符合特定场景下的实际应用,但也面临着更大的挑战性。
近年来,随着信息技术的快速发展,人们的生活已经越来越离不开手机、电脑等互联网产品。互联网的普及给人们带来巨大便利和乐趣,但不可避免地产生了大量的数据信息。这些数据信息的格式多种多样,不仅包含语音、文字、图像等典型数据,也包含以图结构为代表的非典型数据。节点分类任务作为图数据挖掘领域重要的分支之一,不仅在学术上有着十分重要的理论意义,也在工业上有着巨大的应用价值。图神经网络作为目前节点分类任务的最优
车载自组织网络（Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs）能够对视距范围之外的车辆以及潜在的危险进行感知和预警,因此VANETs被广泛认为可以提升车辆的安全性并且改善交通效率。在VANETs的介质访问控制（Medium Access Control,MAC）协议中,使用时分多路访问（Time-Division Multiple Access,TDMA）技术进行通信信道接入不
本文以2015～2021年我国制造业上市公司为研究对象，检验国际化程度对企业数字化转型的影响。研究发现：国际化程度与企业数字化转型之间存在U型关系，即国际化程度对企业数字化转型表现出先抑制后促进的作用效果。机制检验表明：企业财务柔性在二者的U型关系曲线中发挥了中介作用；此外，QFII不仅使国际化程度和数字化转型之间的U型曲线更平缓，还使U型曲线的拐点左移。异质性检验发现，上述U型关系在非国有企业和
行人搜索是一项需要同时解决行人检测和行人重识别问题的计算机视觉任务。随着深度学习的兴起,行人搜索研究获得了快速的发展。然而现有的行人搜索技术仍然面临着很多挑战,诸如行人搜索中的身体部位未对齐问题。行人搜索中的身体部位未对齐问题是由不同的视角、不同的尺度、多变的姿势、遮挡以及身体部位缺失引起的。基于水平分割的对齐方法对人体的划分过于粗糙,无法使网络学习到不同身体部位的最佳局部细粒度特征。现有的基于关
植物品种分类是植物资源调查、作物育种等研究的基础。作为植物最重要的器官之一,叶片一直是识别不同植物的关键依据。近年来基于叶片图像的植物分类研究得到了广泛关注,并取得了显著成果。但是现有研究多关注于不同物种的区分,缺少能够准确区分同一个物种下不同品种叶片的分类方法。与物种间的叶片分类相比,品种间叶片分类是一种更细粒度的分类问题,其面临着不同品种间叶片相似度较高的挑战。因此实现品种间叶片分类的关键在于
网约车打车已成为人们生活出行的重要方式之一,如何合理地将乘客发起的订单和现有的车辆进行匹配以及如何给乘客进行定价是网约车打车服务中的关键问题。在网约车打车环境中,乘客会提交出行订单请求,包括乘客愿意为出行服务支付的最大价格（即订单对该乘客的价值）。网约车平台将乘客提交的订单与车辆进行匹配,并对获得匹配的订单进行定价,最大化平台和乘客的社会福利。在此环境下,乘客为了提高自身的收益可能会虚假地提交自身
车牌检测是智慧城市、智能交通系统中的一项不可或缺的主要支撑技术,已经逐步应用于停车场出入口、天网监控、高速公路收费管理站等场景。尽管很多科学工作重点都集中从视频序列中检测车牌,但在设计一个跟踪方案来进一步定位车牌检测中漏检的车牌以提高检测率方面却鲜有工作。在现有的研究基础上,面向监控视频的车牌检测与跟踪存在以下三个问题。第一,现有车牌相关研究主要集中在不同条件下的静态图像上,缺乏面向监控视频的车牌