Corporate digital transformation and labor structure upgrading

数字化转型 中国 转化(遗传学) 业务 实证研究 外包 考试(生物学) 产业组织 公司结构 计算机科学 营销 财务 数学 政治学 统计 公司治理 万维网 基因 生物 生物化学 古生物学 化学 法学
作者
Bin Dou,Songlin Guo,Xiaochen Chang,Wang Yong
出处
期刊:International Review of Financial Analysis [Elsevier BV]
卷期号:90: 102904-102904 被引量:168
标识
DOI:10.1016/j.irfa.2023.102904
摘要

Corporate digital transformation aims to transform general-purpose technology into specific technology truly needed for development. Unlike informatisation related to business outsourcing, digitalisation needs professional labourers skilled in digital hardware and software, which means that the corporate digital transformation would promote the upgrade of the labour structure. This paper examines the financial and text data of annual reports of listed companies in China to test this theoretical hypothesis. We use word segmentation technology and word frequency statistical methods to construct corporate digital transformation indicators and empirically test corporate digital transformation's impact on labour force structure. The empirical outcomes indicate that corporate digital transformation has significantly increased the proportion of highly educated, highly skilled and research and development researchers. In this process, China's unique ‘engineer dividend’ can enhance the positive impact of digital transformation on upgrading the labour structure. The conclusion of this paper provides rich empirical evidence for accelerating the digital transformation and taking advantage of the engineer dividend in China.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
binli完成签到,获得积分10
刚刚
怕孤单的破茧完成签到,获得积分10
刚刚
深情安青应助Dk采纳,获得10
1秒前
YTT关注了科研通微信公众号
1秒前
moon完成签到,获得积分10
1秒前
跳跃靖发布了新的文献求助10
2秒前
情怀应助crazynail采纳,获得10
2秒前
xinnnnnn完成签到,获得积分10
2秒前
Narvl发布了新的文献求助10
2秒前
科研通AI6.4应助千羽采纳,获得10
2秒前
77发布了新的文献求助10
3秒前
烦烦完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
摆烂受体阻断剂完成签到,获得积分10
3秒前
yuan完成签到,获得积分10
6秒前
顾矜应助彩虹采纳,获得20
6秒前
松2026应助Sledge采纳,获得10
8秒前
科研通AI6.4应助赵廷潇采纳,获得10
8秒前
8秒前
Hello应助感性的柏柳采纳,获得10
8秒前
8秒前
liya完成签到,获得积分10
8秒前
10秒前
10秒前
核桃应助yuan采纳,获得30
10秒前
共享精神应助chen采纳,获得10
10秒前
11秒前
积极的中蓝完成签到,获得积分10
11秒前
隐形曼青应助西瓜宝宝采纳,获得10
11秒前
cm_1231发布了新的文献求助10
11秒前
Solaris完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
优雅酒窝完成签到 ,获得积分10
12秒前
断水断粮的科研民工完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
13秒前
鳗鱼化蛹完成签到,获得积分10
13秒前
123完成签到,获得积分10
15秒前
Bonny完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
Management and the Arts 310
Teaching Social and Emotional Learning in Physical Education 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7634923
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9208939
关于积分的说明 19750352
捐赠科研通 7202899
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3275133
关于科研通互助平台的介绍 2436999
邀请新用户注册赠送积分活动 2272066