【JAE】AI越火,企业越不敢说真话?

自动化、机器人技术和人工智能的进步显著扰乱了劳动力市场。这些技术虽然可能提高企业生产率，但也引发了人们对工作替代的恐惧。作为回应，利益相关者越来越要求企业披露其自动化战略，以帮助员工管理预期并为适应做准备。然而，从企业角度来看，此类披露可能引发员工和政客的强烈反对，从而阻碍技术部署。事实上，针对自动化的劳工罢工正变得越来越普遍，新的州立法也要求企业披露裁员是否归因于自动化。在这一背景下，本文研究自动化驱动的工作替代恐惧如何影响企业对自动化计划的披露。

本文的预测建立在以下前提之上：自动化计划的公开披露及其通过中介的传播会提高员工对自动化计划的认知。虽然员工可能通过工作场所观察、招聘信息或同行企业披露获得关于已完成或进行中自动化的私人知识，但此类知识往往缺乏可信度，且无法被全体员工获取，特别是关于未来具体自动化计划的信息。当替代恐惧上升时，披露会使自动化计划变得突出，并为员工协调提供焦点，增加工会动员和代价高昂集体行动的可能性。由于此类行动可能延迟甚至限制自动化，管理者可能会减少披露以避免危及技术推广。此外，感知到的自动化驱动裁员可能触发寻求保护就业的地方政客的强烈反对，促使企业减少公开披露以降低政治成本。因此，本文认为当自动化恐惧加剧时，管理者披露自动化计划的动机降低。

另一方面，自动化恐惧也可能不会减少披露，原因有几个。披露可以作为一种机制，使员工对自动化的劳动力影响预期保持一致。它也可以作为一种预警机制，使员工能够设定预期并分配时间进行适应，从而减轻未来裁员时的不满。如果是这样，当自动化恐惧加剧时，管理者甚至可能增加披露。此外，管理者可能优先满足投资者的信息需求，从而限制员工担忧的影响。

自动化、机器人技术和人工智能技术的日益普及使企业能够实现运营自动化，解决劳动力市场短缺问题，并最终提高生产率。然而，这一转变也引发了对其就业潜在影响的重大担忧。研究表明，自动化对劳动力需求存在负面影响，机器人主要影响从事体力劳动的蓝领工人，而专业软件和人工智能工具则越来越多地影响白领专业人士。虽然自动化事件通常起源于特定职业或行业，但其影响可以通过更新工人对自身自动化替代脆弱性的信念而更广泛地扩展。

披露理论预测，最优披露水平取决于不同信息接收者对披露的反应以及满足各方需求的相对重要性。在自动化转型背景下，虽然公开披露主要针对投资者，传达自动化带来的潜在生产率收益，但披露也可以通过员工直接监控或中介报道触达员工。

塑造披露动机的经济力量是，自动化相关披露可能引发代价高昂的集体反应。现有证据表明，当员工感知到更高的替代风险时，他们更愿意加入或动员工会。关于未来自动化计划的公开公告使威胁变得突出，为组织提供了焦点，并加强了工会的谈判地位。工会历来就自动化推广的限制、延迟或程序保障进行谈判，这可能显著增加实施成本并减缓技术采用。因此，当员工中的自动化恐惧上升时，管理者可能倾向于减少披露，以避免催化可能阻碍自动化转型的工会活动。

第二个渠道来自政治成本。与自动化相关的劳动力减少可能引起地方政客、监管机构和社区领袖的负面关注。关于政治成本假说的先前研究表明，企业调整就业政策以支持政客的连任前景，并且它们战略性地调整披露和报告行为以避免政治反弹。基于这些见解，本文认为自动化披露可能使企业面临政策制定者的审查，他们可能要求采用更慢、施加程序约束或公开向企业施压以保护就业。

这些不利的员工和政客反应可能扰乱企业的运营及其自动化转型过程。由于自动化转型是一个涉及重大不确定性的长期持续过程，自动化恐惧加剧表明劳动力市场对自动化的反对更强，这促使管理者减少关于其自动化战略的披露。

另一方面，披露可以作为一种关键机制，使员工对自动化预期的劳动力影响保持一致，或作为一种预警系统，为员工提供足够时间调整其职业战略。管理者甚至可能披露即将到来的自动化计划，作为鼓励自愿辞职的战略措施，这有助于最大限度地减少强制裁员的需要，从而减少支付遣散费的义务。此外，管理者可能优先向投资者披露自动化以满足其信息需求，从而使员工担忧变得无关紧要。

基于以上讨论，本文以零形式提出主要假设：自动化导致工作流失的恐惧不影响企业的自动化披露。

1. 数据与样本

本文构建了2010年第二季度至2024年第三季度的企业季度面板数据。样本筛选要求：一是有企业运营地理分布数据以构建自动化恐惧指标；二是排除信息业和专业科学技术服务业，因为这些行业的自动化披露更可能描述产品而非自动化举措；三是排除控制变量缺失的观测值。最终样本包含71,385个企业季度观测值，涉及2084家独特企业。

数据来源包括：News Data Services的本地有线电视新闻文本、Refinitiv Eikon的财报电话会议记录、Infogroup的企业员工地理分布数据、Layoffs.fyi的科技公司裁员数据、FactSet Revere的政府合同数据等。

2. 研究方法

本文采用固定效应面板回归模型，控制企业固定效应和季度固定效应，以控制不变的企业特征和时变宏观经济因素。模型利用DMA层面自动化恐惧的变化来影响企业披露实践，剔除了时间不变的企业特征和全国性共同时间冲击。为强化识别，本文采用多个准自然实验，包括科技公司裁员事件、ChatGPT发布、好莱坞编剧罢工以及“购买美国货、雇佣美国人”行政命令等外生冲击。

3. 变量测度

自动化恐惧（Automation Fear）：企业员工在该季度面临的自动化恐惧水平。利用本地有线电视新闻中同时提及自动化相关词汇和替代相关词汇的5分钟新闻片段数量，按DMA内本地电视台数量标准化，再根据企业员工地理分布计算加权平均值，取自然对数。

自动化披露（Automation Disclosure）：指示变量，若企业在财报电话会议演示部分提及自动化相关关键词及前瞻性关键词则为1，否则为0。前瞻性关键词包括will、could、expect、plan等。

企业自动化暴露（Firm Automation Exposure）：企业层面的自动化暴露程度。基于Webb(2020)的方法，在六位数SOC职业层面构建工作任务描述与专利文本的重叠度，再按企业各职业员工数加权汇总。

增强能力（Augmentation Capability）：企业层面的AI赋能任务增强暴露。基于Althoff和Reichardt(2026)的职业层面增强指标，衡量AI系统和智能机器人协助而非替代工人时产生的生产率乘数，按企业各职业员工数加权汇总。

投资者/分析师日数量（#I/A Days）：该季度举办的股东/分析师日数量，衡量与投资者的私下沟通。

表2列1和列2显示，自动化恐惧的系数显著为负，表明企业在自动化恐惧加剧时披露自动化计划的可能性降低。四分位距的自动化恐惧增加使自动化披露可能性相对于样本均值降低12.6%。

表3面板A显示，自动化恐惧对具体披露的负向影响强于对模板化披露的影响。表3面板B显示，在公众企业存在度低的行业，同行披露较少时，这一效应更强。

表4面板A显示，自动化恐惧的负向效应在高自动化暴露企业中统计上更强。表4面板B显示，在高互补性企业中，自动化恐惧与披露之间的负相关关系显著减弱。

表5面板A显示，在工会暴露更高的企业、同行工会合同重新谈判的行业以及员工暴露于无工作权法州的企业中，自动化恐惧与披露之间的负相关关系显著更强。表5面板B显示，在政治暴露更高、有政府合同以及游说活动更多的企业中，这一负相关关系也显著更强。

表6面板A显示，科技公司裁员后，受影响DMA的自动化恐惧显著增加，受影响企业的自动化披露显著减少。表6面板B显示，ChatGPT发布后，高自动化暴露DMA的自动化恐惧显著增加，高自动化暴露企业的自动化披露显著减少。

表7面板A显示，好莱坞罢工后，工会暴露更高的企业相对于暴露较低的企业减少了自动化披露。表7面板B显示，“购买美国货、雇佣美国人”行政命令后，政治成本暴露更高的企业相对于暴露较低的企业减少了自动化披露。

表8显示，自动化恐惧与投资者/分析师日频率呈显著正相关，表明当自动化恐惧升高时，企业增加与投资者的私下沟通。

（一）理论贡献

第一，拓展了劳动力相关因素影响企业信息环境的文献。现有研究主要关注工会谈判，本文首次关注工作替代担忧这一重要但被忽视的维度，揭示了员工和政客对自动化的强烈反对如何阻碍企业技术进步披露。

第二，丰富了技术相关披露的文献。现有研究主要关注资本提供者和竞争者，本文提供了员工作为关键利益相关者如何塑造企业技术披露的新证据。

第三，补充了非投资者利益相关者影响自愿披露的文献。本文表明劳动力因素的影响超越人力资本披露，通过工作替代担忧影响技术披露，且企业会同时调整披露水平和披露渠道以平衡不同利益相关者需求。

（二）实践贡献

本文研究结果对政策制定者具有重要启示。在自动化和AI快速发展的时代，监管机构要求企业提高自动化透明度的政策可能产生意外后果。企业为避免员工和政客的强烈反对，可能会减少公开披露，转而通过私下渠道与投资者沟通，这可能加剧信息不对称。

对企业管理者而言，本文揭示了技术转型过程中信息披露策略的重要权衡。企业需要在维持资本市场透明度与避免劳动力市场反对之间找到平衡，合理选择公开披露与私下沟通的组合。

【声明】本文内容仅供学术交流，著作权与版权归原作者及期刊出版商所有。如需引用、转载或使用，请注明原文出处。