劳动力成本上升对企业创新行为的影响

　　摘要：改革开放以来，近似于无限供给的低成本劳动力资源一直是中国经济赖以快速发展的重要比较优势。中国的制造业企业会不会因为较低的劳动力成本而缺乏创新的动力，进而导致“中国制造”难以向“中国创造”转型呢？本文利用2007-2013年516家制造业上市公司的面板数据，检验了实际工资水平对企业创新行为的影响。研究发现：（1）实际工资水平的提升有利于促进企业增加创新方面的支出；（2）实际工资增加带来的人力资本质量提升效应比要素替代效应具有更强的创新激励作用。本文的研究为理解收入分配政策调整对创新型国家建设的重要作用提供了初步的经验证据。
　　
　　关键词：企业创新行为；劳动力成本；人力资本质量
　　
　　一、引言
　　
　　二战以后，世界范围内仅有日本、韩国、中国台湾等少数几个国家和地区实现了从中低收入经济体到高收入经济体的变迁[World Bank, The Growth Report: Strategies for Sustained Growth and Inclusive Development. Washington, DC: the World Bank, 2008.]，被称为“东亚奇迹”。它们的共同经验是，通过鼓励技术引进和以企业为主体的创新活动，推动实现本地区的产业转型升级[Stiglitz, J.E., Some lessons from the East Asian Miracle. The World Bank Research Observer, Vol.11, No.2, 1996, pp. 151-177.]。值得注意的是，到目前为止，中国虽然在部分高科技领域取得了显著成就，但经济增长在很大程度上仍然是建立在劳动力成本比较优势基础上的。部分学者注意到了劳动力成本上升对中国出口产品竞争力以及就业规模的影响[张五常：《张五常论新劳动法》，《法律和社会科学》2009年第1期。]，却少有人注意到劳动力成本上升对企业创新行为的影响。中国的制造业企业会不会因为较低的劳动力成本而缺乏创新的动力呢？从更全面的角度审视劳动力成本变化对我国经济的影响，有助于科学推动“创新型国家建设”和收入分配政策的调整。
　　
　　以往关于创新的研究成果非常丰富，相关研究主要围绕创新绩效、创新激励与创新投入展开[吴延兵、米增渝：《创新、模仿与企业效率——来自制造业非国有企业的经验证据》，《中国社会科学》2011年第4期。][洪银兴：《科技创新中的企业家及其创新行为——兼论企业为主体的技术创新体系》，《中国工业经济》2012年第6期。][孙文杰、深坤荣：《人力资本积累与中国制造业技术创新效率的差异性》，《中国工业经济》2009年第3期。]。张庆昌和李平较早从劳动力成本角度关注创新效率，提出了创新工资门槛假说，认为劳动成本上升有利于提高创新效率，但存在门槛[张庆昌、李平：《生产率与创新工资门槛假说：基于中国经验数据分析》，《数量经济技术经济研究》2011年第11期。]。该文初步讨论了劳动力成本上升影响创新效率的几种可能的作用机制，但未对此做出进一步的实证检验。林炜借助内生增长模型和知识生产函数分析了劳动力成本上升对企业创新能力的影响，并通过理论分析认为，劳动力成本上升影响企业创新能力的传导机制是要素替代效应[林炜：《企业创新激励：来自中国劳动力成本上升的解释》，《管理世界》2013年第10期。]。也就是说，劳动力成本上升，使得资本价格相对降低，企业因而有激励增加研发支出。
　　
　　我们倾向于认为，创新是一项复杂的知识生产活动，创新活动的顺利开展不仅需要必要的资金投入，更重要的是还需要高质量的人力资本投入（或者说高水平人才的智力投入）。高水平人才能够使创新活动成功的概率增加，降低创新活动失败的风险，从而使得企业更愿意开展创新活动。对于企业而言，理性的创新行为除了要考虑资本、劳动的相对价格外，还要考虑企业的人力资本质量（或者说人才质量）。值得注意的是，高水平的人才（创新产出效率较高）必然要求较高的收入，而较高的收入则能吸引高水平的人才加入企业的创新团队。这意味着，劳动力成本的上升（也即劳动者收入的提升）有利于改善人才质量（人力资本质量），进而增加企业对创新活动进行投资的激励。在此意义上，劳动力成本上升对企业创新行为的影响可能是通过提升人力资本质量与降低资本的相对价格两个渠道进行传导的。本文利用2007-2013年516家制造业上市公司数据，检验了实际工资水平对企业创新行为的影响。研究发现：（1）实际工资水平的提升有利于促进企业增加在创新方面的支出；（2）实际工资增加的人力资本质量提升效应比要素替代效应具有更强的创新激励作用。
　　
　　本文可能的贡献是：（1）首次提出劳动力成本上升通过提升人力资本质量与降低资本的相对价格两个渠道交互影响企业创新行为的分析框架，为更深入理解企业创新行为做出了有益的探索，丰富了创新相关研究文献；（2）通过考察实际工资水平对制造业企业研发支出的影响，提供了劳动力成本上升影响创新行为作用机制的初步经验证据，为各地区最低工资政策的实施与收入分配政策的调整提供了有益的参考。
　　
　　本文剩余部分的结构安排如下：第二节在理论分析的基础上提出有待检验的假说；第三节介绍本文所使用的计量模型和变量；第四节是数据与描述性统计分析；第五节提供针对假说的计量检验结果并对结果进行深入的分析；最后一节是本文的结论。
　　
　　二、理论与假说
　　
　　劳动力成本上升与创新之间关系的研究，最早可以追溯到20世纪60年代。Hicks的研究发现，实际工资水平上升，在短期内可能会侵蚀企业的利润，但在长期内将会促进企业进行创新，以扩展生产可能性边界[Hicks, J. R., The Theory of Wages. London: Macmillan, 1963.]。David针对美国工业发展的研究表明，当劳动力成本上升时，通过技术创新提高劳动生产率，是降低单位劳动成本的有效途径[David, P. A., Technical Choice Innovation and Economic Growth：Essays on American and British Experience in the Nineteenth Century. Cambridge: Cambridge University Press, 1975.]。Broadberry和Gupta也证实，较高水平的实际工资对于刺激英国、美国工业化时期的工业技术进步起到了重要作用[Broadberry, S., & Gupta, B., The Early Modern Great Divergence：Wages，Prices and Economic Development in Europe and Asia. 1500～1800. The Economic History Review，Vol.59, No.1, 2006, pp. 2-31.]。Van Reenen以英国企业为样本的研究也发现，劳动力成本与技术创新之间存在替代效应[Van Reenen, J., The Creation and Capture of Rents：Wages and Innovation in a Panel of UK Companies. The Quarterly Journal of Economics，Vol.111, No.1, 1996, pp.195-226.]。国内学者对这一问题的关注相对较晚，张庆昌和李平（2011）、林炜（2013）以中国的经验数据为基础，分别提供了劳动力成本上升有利于创新的新证据。
　　
　　Naastepad和Kleinknecht梳理了实际工资水平影响企业创新行为的传导机制[Naastepad, C.W.M., &Kleinknecht, A., The Dutch Productivity Slowdown: the Culprit at Last? Structural Change and Economic Dynamics, No.15, 2004, pp.137–163.]。大致来说，他们认为，实际工资水平上升后，企业有动机通过提高劳动生产率以降低单位劳动成本，实际工资水平影响企业创新行为的传导机制因而也是经由提高劳动生产率这一途径实现的。具体来说，相应的传导机制包括：（1）要素替代效应。劳动力成本的上升，意味着资本的价格相对降低，这使得企业有激励更多地使用资本，也就是说，随着实际工资水平的提高，资本强度（K/L）随之增大，劳动生产率因而获得提升。要素替代效应还表现在增加创新支出方面，即采用有利于节省劳动力使用的新技术，减少或控制劳动使用数量，提高劳动生产率[Funk, P., Induced Innovation Revisited. Economica, Vol.69, No.273, 2002, pp.155–171.]。（2）年份效应。劳动生产率除了与资本强度有关外，还与资本的产出效率（Y/K）密切相关。一般来说，新资产比旧资产的产出效率更高，在实际工资水平增加的情形下，增加投资（创新支出）有利于提升劳动生产率，也有利于增加创新支出。（3）成本节省效应。根据内生增长理论，以利润最大化为目标的厂商（为了提高劳动生产率、降低劳动成本）在进行研发决策时，研发支出在很大程度上取决于工资总额占总成本额的比例。工资成本所占的比重越大，投资提升劳动生产率就越有利可图[Foley, D.K., &Michl, T.R., Growth and Distribution. Cambridge: Harvard University Press, 1999.]，因而可以增加研发支出。
　　
　　上述作用机制主要聚焦在提升劳动生产率以降低单位劳动成本方面，没有充分反映出创新活动的复杂性。实际上，对于一个追求利润最大化的企业而言，维持或增加利润的创新途径有两个：（1）给定产品（或服务）不变，增加资本支出，提高劳动生产效率，降低单位产出的平均成本，使得产出规模和毛利率得以提升，企业的总利润规模得以扩大；（2）给定其他条件不变，通过研发新的产品（或服务），获得较高的市场溢价，进而提升企业的总利润规模。因此，在劳动力成本上升的情形下，企业的应对措施不仅仅限于降低单位劳动的成本，企业还可以通过研发增加单位产品的利润。
　　
　　在一项典型的创新活动中，创新产出既取决于实物资本投入，也取决于人力资本（特别是高水平意义上的人力资本）投入。在实物资本投入水平给定的情形下，参与创新的人力资本质量越高，其知识吸收能力越强，创新成功可能性越大，增加创新投入的回报因而就会越高[Cohen, W.M., &Levinthal, D.A., Absorptive Capacity: A New Perspective on Learning and Innovation.  Administrative Science Quarterly, Vol.35, No.1, 1990, pp.128-152.]。在此意义上，实际工资水平的提升，不只会通过劳动力的数量因素影响企业的创新行为（如上述传导渠道），还会通过劳动力的质量因素影响企业的创新行为。
　　
　　换句话说，由劳动力市场均衡决定的工资水平实际上反映出了对应劳动者的人力资本质量，较高的实际工资水平能够吸引相对更优秀的人才为企业服务。于是，企业相对较高的实际工资水平在动态意义意味着较高的人力资本质量，增加了企业创新成功的概率，提升了研发投资的边际产出水平，为企业增加创新支出提供了更大的激励。另一方面，较高的实际工资水平还有效率工资的意义[Shapiro, C., &Stiglitz, J.E., Equilibrium Unemployment as a Worker Discipline Device. The American Economic Review,  Vol.74, No.3, 1984.]。也就是说，较高的实际工资水平不但能吸引优秀的人才，还具有激励他们努力投入工作的作用。在效率工资的意义上，较高的工资水平同样有利于创新成功，能够激励企业增加创新投入。
　　
　　基于以上理论分析，我们倾向于认为，劳动力成本（或实际工资水平）对企业创新行为的影响，无论是从劳动力数量意义上来说，还是从人力资本质量意义上来说，实际工资水平的提升都是有利于企业增加创新投入的。实际工资水平提升影响企业创新行为的作用机制，不但包含劳动力数量节省途径，还包括人力资本质量提升途径。由此，我们提出本文的假说如下：
　　
　　假说1：实际工资水平越高，企业的创新支出水平越高。
　　
　　假说2：资本强度越大，企业越倾向于增加创新支出。
　　
　　三、计量模型设定与变量度量
　　
　　（一）计量模型设定
　　
　　为了实证检验劳动力成本（实际工资水平）对创新行为（研发支出）的影响，我们构建计量模型如下：
　　
　　（1）
　　
　　其中，和分别表示企业与年份，为常数项，为误差项。被解释变量为企业第年的研发支出；主要解释变量为企业第年的实际工资水平，我们以此变量代理反映企业的人力资本质量，用于考察人力资本传导途径上劳动力成本变化对企业研发支出的刺激作用，也即考察人力资本质量对企业研发的影响；主要解释变量表示投资强度，即单位劳动对应的投资规模，用以测度劳动资本替代效应对企业研发支出的影响；变量表示企业的规模，用于控制规模变量对企业研发行为的影响；表示人工成本在总成本中的比例，用于控制成本节省效应对企业研发行为的影响；表示企业的资产负债率，用于控制资本结构对企业研发行为的影响；是企业的资产收益率，用于控制企业盈利情况对企业研发行为的影响；表示所有制类型，用于控制企业所有制类型对企业研发行为的影响；为一组虚拟变量。
　　
　　除了人力资本质量和要素替代效应两个作用机制外，我们还关注人力资本质量与要素替代效应之间交互作用对企业研发支出行为的影响。通过引入二者的交互项，新的计量模型可以表达为：
　　
　　（2）
　　
　　此外，由于不同所有制类型的企业在生产经营过程中，面临着市场准入、资源获取等方面的差异化约束条件，所有制类型因可能会对劳动力成本的变化有不同的反应，因而也就可能在通过人力资本质量和要素替代效应两个渠道影响企业创新支出方面有不同的表现。基于这一点考虑，我们模型（1）的基础上进一步引入所有制类型与实际工资水平、资本强度的交互项，对应的计量模型可以改写为：
　　
　　（3）
　　
　　（二）变量的度量
　　
　　1.被解释变量
　　
　　现有文献中主要采用两类指标用以度量创新支出：一是以人均研发支出来衡量企业的创新支出水平，二是用研发支出占销售额的比重反映企业在创新方面的支出水平。参考主流的研究习惯，本文选择以研发支出占销售额的比重作为企业研发支出的代理变量，记作。具体来说，该指标由上市公司年报中的研发费用除以营业总收入计算而得。
　　
　　2.主要解释变量
　　
　　本文的第一个主要解释变量是人力资本质量，用以考察人力资本质量变化对企业创新（研发）行为的影响。鉴于数据可得性，以及劳动力市场均衡价格的含义，我们假定劳动力市场无摩擦，企业的员工可在企业间自由流动，实际工资水平可以充分反映出企业的人力资本质量，因而使用实际工资水平作为人力资本质量的代理变量。具体来说，我们采用经过物价指数调整的人均工资额作为实际工资水平的衡量指标。其计算方法是，使用上市公司年报中支付给员工以及为员工支付的现金除以该年度员工数计算得到人均收入，再利用《中国统计年鉴》中各地区的消费物价指数（CPI）进行调整，最终得到实际工资水平，记作。
　　
　　本文研究中的另一个主要解释变量是要素替代效应，或者说资本对劳动的替代效应，用于检验劳动力成本变化后，资本对劳动的替代效应对企业创新（研发）行为的影响。与一般研究中使用存量意义上的资本强度不同，我们使用流量意义上的投资强度（）作为代理变量，可以在边际上更准确的反映资本对劳动的替代效应。根据投资强度的定义（），投资强度越大，表示资本对劳动的替代程度越高；反之则表示资本对劳动的替代程度越低。具体的计算口径为，为了避免潜在的内生性问题，本文使用上市公司年报中的年度投资支出总额减去研发支出，然后除以员工总数计算而得。
　　
　　3.控制变量
　　
　　企业规模（）。根据熊彼特学的创新假说，规模越大的企业越倾向于创新，也更有资本从事创新活动；而另一些学者则认为，大企业病会遏制企业家的创新精神，规模较小的企业更具灵活性和创新能力。双方的观点均表明，企业的规模与企业的创新行为之间存在密切的联系。我们选择企业员工数作为企业规模的代理指标，用于控制企业规模对企业创新行为的影响。
　　
　　劳动力成本占比（）。根据内生增长理论，企业在进行研发支出决策时，会将劳动力成本在总成本中所占的比重作为决策依据之一。如果劳动力成本占比较高，投资于可以提高劳动生产率进而降低单位劳动成本的创新活动就是理性的（Foley和Michl，1999）。因此，我们将劳动成本占比作为控制变量，用于控制劳动力成本因素对企业创新行为的影响。
　　
　　资产负债率（）。资本结构是影响企业投资的重要变量，因为也可能是影响企业研发投资行为的重要影响因素，因而引入模型中作为控制变量。
　　
　　资产收益率（）。熊彼特的创新假说认为，受益于资金优势，具有某种程度垄断优势的大型企业做出了较大比例的创新贡献；也有的学者相信，利润水平较低的小企业面临较大的竞争压力，更愿意通过创新获取垄断利润。通过控制资产收益率的潜在影响，我们可以更准确的估计劳动力成本变化对企业创新投资行为的影响。
　　
　　4.虚拟变量
　　
　　所有制类型（）。我国仍然处于从计划经济到市场经济的转型过程中，国有经济对资源配置仍具有重要甚至是决定性的影响，主要表现在三方面：（1）基于政治关联（Political Connection）的优势，国有企业在资源获取以及市场准入方面仍享有明显的优势；（2）因为预算软约束的存在，相对于民营企业，国有企业对成本和盈亏的变化不够敏感；（3）国有企业承担了一定程度上的社会性负担，员工一般不能解雇，员工相对缺乏流动性。因此，所有制类型也是影响企业创新行为的重要变量。
　　
　　行业虚拟变量（）。即使在制造业范围内，不同的细分行业也具有差异性较大的劳动密集度、资本密集度、知识密集度，行业本身也是影响企业创新活动的因素之一，引入行业虚拟变量，用以控制行业因素对企业创新行为的潜在影响。具体来说，我们按照行业特点将样本公司分为九组：第一组包含电器机械和器材制造业上市公司，第二组是金属制品业企业，第三组包括橡胶和塑料制品业、化学原料和化学制品制造业、化学纤维制造业以及非金属矿物制品业公司，第四组是计算机、通信和其他电子设备制造业与仪器仪表制造业公司，第五组是汽车制造业及铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业公司，第六组是通用设备制造业公司，第七组是医药制造业公司，第八组是专用设备制造业公司，第九组包含食品饮料、轻工制造等其它细分行业的上市公司。
　　
　　时间虚拟变量（），用于控制不同年份的宏观政策效应。
　　
　　四、数据与描述性统计
　　
　　（一）数据
　　
　　本文中所使用的面板数据来源于Wind资讯中的上市公司年报，研究的时间跨度是2007年-2013年。为了使样本数据能够全面的反映我国制造业企业的基本情况，我们以2007年（含）以前上市的A股制造业上市公司为基础，按照一般的研究习惯，剔除掉st、*st以及曾经戴帽摘帽的上市公司；考虑到本文研究的具体情况，我们进一步剔除了研发经费数据缺失以及员工人数变化异常、工资额异常的上市公司。此外，由于投资支出是本文逻辑中的重要变量，为了避免典型资本密集型企业相关数据引致估计结果的偏误，我们还剔除了黑色金属冶炼和压延加工业、有色金属、石油等细分行业内的企业。这样，我们得到一个包含516家A股制造业上市公司的样本企业集。也就是说，本文的研究共有3612个观测点。
　　
　　具体来说，我们使用中国证监会定义的行业分类标准选择制造业企业样本。其中，公司员工数、细分行业类别以及所有制类型数据来自于wind数据库中的上市公司资料；研发支出数据来自财务分析中基于利润表的衍生报表数据；营业收入总额、工资总额、年度投资支出总额、成本总额等数据来自于上市公司年报；资产负债率、资产回报率数据源自wind数据库中的财务分析。
　　
　　（二）样本数据的统计性描述
　　
　　表1  各变量描述性统计结果
　　
　　变量名 变量说明 均值 标准差 最小值 最大值 观测值
　　
　　RD 研发支出（百分点） 3.64 3.46 0.00 46.50 3612
　　
　　Wage 实际工资水平（万元/年） 6.91 3.81 1.21 50.87 3612
　　
　　k 投资强度（万元/人） 19.73 56.76 0.21 2596.57 3612
　　
　　Scale 规模（千人） 3.92 7.64 0.10 88.32 3612
　　
　　Cost 劳动力成本占比（百分点） 12.11 6.65 0.84 54.39 3612
　　
　　RDA 资产负债率（百分点） 36.89 19.53 0.75 88.34 3612
　　
　　ROA 资产收益率（百分点） 7.23 6.00 -38.04 45.76 3612
　　
　　表1给出了本文研究中所涉及的主要变量的描述性统计结果。从研发支出（）的统计数据来看，其均值为3.64（即样本公司当年研发支出平均占营业收入的比重为3.64%），反映出我国制造业上市公司研发投入水平虽然高于社会平均水平[《2013年全国科技经费投入公报》数据显示，2013年全国研究与试验发展（R&D）经费投入强度（与国内生产总值之比）为2.08%，首次超过2%大关。]，但仍处于较低水平的特征事实；研发支出的最小值为0，最大值为46.50，标准差接近于其均值，表明不同企业的研发投入水平有很大的差异性，有利于我们检验实际工资变动对其的影响。年度实际工资水平（）的均值为6.91万元，最大值超过最小值40余倍，标准差为3.81万元，都表明该指标也呈现出很大的离散性。投资强度（）的均值为19.73万元，即样本公司平均每年的人均投资额度为19.73万元，但其离散程度更高，标准差（56.76万元）甚至超过均值的大小，反映出投资的波动性。不同上市公司的规模（员工人数）也有很大差异，最大的公司拥有8.83万雇员，而最小的公司仅有百人的规模。劳动力成本占比（）的均值仅有12.11%，反映出我国的收入分配结构中，劳动收入所占比重较低以及劳动力供给非常充分的特征事实。样本公司的资产负债率在整体上并不高（36.89%），但也有个别企业存在高杠杆运行的情况；资产收益率的平均水平为7.23%，样本公司中有亏损的企业，也有盈利水平出众的企业，有利于控制企业盈利情况对企业研发支出行为的影响。
　　
　　（三）样本公司平均劳动力成本变动趋势
　　
　　如图1所示，2007-2013年，中国制造业上市公司平均劳动力成本（万元/人/年）呈现快速增长的态势，由2007年的5.27万元/人/年增长到2013年的8.46万元/人/年。六年时间内，平均劳动成本增长60%。
　　
　　图1  制造业上市公司年人均劳动力成本（2007-2013）
　　
　　五、回归结果与讨论
　　
　　我们利用stata12.0对本文构建的计量模型进行估计。在正式估计模型的参数之前，需要首先明确回归模型的选择。我们首先使用Hausman检验来判断具体计量模型应该选择固定效应模型还是随机效应模型，[表2中Hausman检验的原假设是固定效应与随机效应无系统性差异。]检验的结果如表2倒数第二行所示。计量模型（1）的估计结果见表2。其中，第（1）-（3）列报告了没有控制所有制、行业及时间虚拟变量情形下的估计结果，（4）-（6）列报告了控制所有制、行业及时间虚拟变量情形下的估计结果。
　　
　　表2劳动成本上升对企业创新行为影响的估计结果（1）
　　
　　被解释变量 研发支出（RD）
　　
　　模型 （1）RE （2）RE （3）RE （4）RE （5）RE （6）RE
　　
　　Wage 0.0772***
　　
　　（5.01）  0.0715***
　　
　　（4.62） 0.0504***
　　
　　（3.17）  0.0462***
　　
　　（2.90）
　　
　　k  0.0026***
　　
　　（3.87） 0.0023***
　　
　　（3.37）  0.0020***
　　
　　（3.13） 0.0019***
　　
　　（2.86）
　　
　　Scale 0.0064
　　
　　（0.56） 0.0052
　　
　　（0.45） 0.0071
　　
　　（0.62） 0.0056
　　
　　（0.51） 0.0034
　　
　　（0.31） 0.0062
　　
　　（0.56）
　　
　　Cost 0.2176***
　　
　　（19.16） 0.2318***
　　
　　（20.90） 0.2185***
　　
　　（19.28） 0.1757***
　　
　　（15.04） 0.1822***
　　
　　（15.62） 0.1771***
　　
　　（15.17）
　　
　　RDA -0.0282***
　　
　　（-7.05） -0.0243***
　　
　　（-6.16） -0.0281***
　　
　　（-7.05） -0.0289***
　　
　　（-7.26） -0.0276***
　　
　　（-6.91） -0.0288***
　　
　　（-7.23）
　　
　　ROA -0.1106***
　　
　　（-13.12） -0.1093***
　　
　　（-12.96） -0.1104***
　　
　　（-13.11） -0.0895***
　　
　　（-10.31） -0.0869***
　　
　　（-10.09） -0.0897***
　　
　　（-10.34）
　　
　　Own1 No No No 0.7833***
　　
　　（3.91） 0.6816***
　　
　　（3.39） 0.7646***
　　
　　（3.82）
　　
　　DI No No No Yes Yes Yes
　　
　　Dt No No No Yes Yes Yes
　　
　　Constant 2.2372***
　　
　　（8.66） 2.4507***
　　
　　（9.65） 2.2173***
　　
　　（8.60） 0.9256**
　　
　　（2.27） 1.1969***
　　
　　（3.01） 0.9067**
　　
　　（2.23）
　　
　　R2 0.2766 0.2589 0.2802 0.3647 0.3547 0.3665
　　
　　Hausman检验
　　
　　（p值） 5.08
　　
　　（0.5512） 7.72
　　
　　（0.3705） 8.69
　　
　　（0.3117） 5.33
　　
　　（0.4290） 6.51
　　
　　（0.4319） 6.70
　　
　　（0.4155）
　　
　　观测值 3612 3612 3612 3612 3612 3612
　　
　　注：（1）括号中的数字为z值；（2）***、**、*分别表示估计值在0.01、0.05、0.10水平上显著；（3）限于篇幅，行业虚拟变量与时间虚拟变量的回归系数没有报告；（3）未使用聚类稳健标准差。
　　
　　由表2中的信息可以看出，在分别单独考察实际工资水平（）、投资强度（）对研发支出水平的影响以及将二者同时引入模型中时，实际工资水平与投资强度系数的估计结果均为正值，符合本文研究的预期。而且，不管所有制类型、行业组别和时间等虚拟变量控制与否，主要解释变量系数的估计结果都符合理论假说，表明人力资源水平与要素替代效应都是影响企业研发投资行为的重要影响因素。我们以表2中第六列数据为基础，对研究结果进行更具体的分析。
　　
　　实际工资水平（）的回归系数为0.0462，且在1%的水平上显著。直观的含义是，员工实际年薪平均每增加1万元，企业研发支出占营收额的比重会提升0.0462个百分点。也就是说，随着实际工资水平的提高，企业倾向于增加研发支出的比重，本文的第一个假说由此得到证实。投资强度（）的回归系数为0.0019，且在1%的水平上显著。直观的含义是，企业的人均投资支出每增加1万元，企业研发支出占营收额的比重会提升0.0019个百分点。也就是说，随着投资强度的加大，企业会提高研发支出的比重，本文的第二个假说因而也得到证实。这表明，劳动力成本增加对企业创新行为影响的作用机制不单单表现在要素替代效应方面，表2中的数据可以证明，人力资本质量的提升对企业创新行为的激励作用更为显著。
　　
　　我们还注意到，对于制造业企业来说，同样是人均支出增加1万元，用于加薪或投资活动会产生不同的创新激励效应。根据计量模型的估计结果，实际工资水平提升的创新效应是投资强度创新效应的24.3倍。显然，将增量的支出应用到提升员工收入方面，吸引更优秀的人才加盟企业，提升人力资源水平，会对企业的创新投入起到更大的激励作用。那么为什么企业的平均投资强度是19.73万元/人，而劳动者年均工资仅为7.56万元呢？或者说，企业为什么更热衷于投资活动，而不愿意采取主动措施（比如提高薪酬吸引高水平的人才）刺激创新投入呢？
　　
　　一个可能的解释是：受益于人口红利因素，相对于企业发展对劳动力的增量需求而言，劳动力供给一直处在接近于无限供给的状态。即使在“民工荒”出现多年以后的今天，每年新增的大学毕业生仍高达700余万人，新增就业劳动力更是多达千万的规模。企业因而可以轻易获取大量低成本劳动力资源，而我国众多制造业企业的比较优势（或竞争优势）也正是建立在劳动成本较低的基础之上。在这种情形下，对于许多制造业企业而言，随着市场形势的发展，虽然也感受到了市场竞争和劳动力成本上升对企业利润蚕食的压力，但由于创新存在一定程度的不确定性，而利用低成本劳动力资源投资新的项目则相对风险更低，其收益更有保障（控制变量资产收益率的系数的估计结果为负值，且十分显著，为此增加了证据）。特别是对于人力资本质量提升有限的企业而言，这一点表现的更为明显——与其承担创新失败的风险，不如继续挖掘低成本劳动力的价值创造潜力。沿着这一逻辑，我们可以预计，众多制造业企业将会陷入低劳动力成本低产出效率的低水平均衡，而部分更具有企业家精神的企业将会更加注重创新，通过高薪吸引知识资本，并增加创新投入，进而达到高劳动力成本高产出效率的高水平均衡，最终引领社会朝着产业结构升级的方向前进。在此意义上，“劳动力资源诅咒”效应的政策含义是：加快收入分配体制改革，提高工资性收入在一次分配中的比重，增加劳动者收入，迫使企业减少产能过剩领域的低水平投资；增加研发投入，在社会上形成以提高劳动生产率和技术进步为导向的创新氛围。
　　
　　企业规模的回归系数为正，在一定程度上表明企业规模越大，创新支出水平越高，支持了熊彼特假说；劳动成本占比的系数为正，证实了企业倾向于通过创新提高劳动生产率的理论；资产负债率的回归系数为负值，表明负债水平越高的企业，越没有余力进行创新活动；资产收益率的系数为负值，则表明企业在盈利情况较好的情况下，反而缺乏创新的动力。
　　
　　计量模型（2）和（3）的估计结果见表3。其中，第（1）-（3）列报告了没有控制所有制、行业及时间虚拟变量情形下的估计结果，（4）-（6）列报告了控制所有制、行业及时间虚拟变量情形下的估计结果。
　　
　　表3 劳动成本上升对企业创新行为影响的估计结果（2）
　　
　　被解释变量 研发支出（RD）
　　
　　模型 （1） （2） （3） （4） （5） （6）
　　
　　Wage 0.0918***
　　
　　（5.18） 0.0294
　　
　　（1.64） 0.0705***
　　
　　（4.48） 0.0647***
　　
　　（3.53） 0.0231
　　
　　（1.01） 0.0423***
　　
　　（2.63）
　　
　　Wage*k -0.0004**
　　
　　（-2.32）   -0.0004**
　　
　　（-1.99）
　　
　　Wage*Own1  0.0906***
　　
　　（4.65）   0.0435
　　
　　（1.47）
　　
　　k*Own1   -0.0013
　　
　　（-0.35）   -0.0069*
　　
　　（-1.90）
　　
　　k 0.0067***
　　
　　（3.29） 0.0021***
　　
　　（3.12） 0.0035
　　
　　（0.97） 0.0057***
　　
　　（2.81） 0.0019***
　　
　　（2.81） 0.0086**
　　
　　（2.39）
　　
　　Scale 0.0068
　　
　　（0.61） 0.0123
　　
　　（1.10） 0.0071
　　
　　（0.62） 0.0063
　　
　　（0.58） 0.0063
　　
　　（0.57） 0.0069
　　
　　（0.63）
　　
　　Cost 0.2168***
　　
　　（19.13） 0.2129***
　　
　　（18.86） 0.2187***
　　
　　（19.27） 0.1762***
　　
　　（15.11） 0.1754***
　　
　　（15.00） 0.1777***
　　
　　（15.24）
　　
　　RDA -0.0280***
　　
　　（-7.05） -0.0264***
　　
　　（-6.64） -0.0281***
　　
　　（-7.05） -0.0286***
　　
　　（-7.18） -0.0293***
　　
　　（-7.36） -0.0288***
　　
　　（-7.25）
　　
　　ROA -0.1100***
　　
　　（-13.07） -0.1085***
　　
　　（-12.90） -0.1105***
　　
　　（-13.12） -0.0899***
　　
　　（-10.37） -0.0890***
　　
　　（-10.26） -0.0902***
　　
　　（-10.40）
　　
　　Own1 No No No 0.7842***
　　
　　（3.93） 0.4131
　　
　　（1.33） 0.8656***
　　
　　（4.20）
　　
　　DI No No No Yes Yes Yes
　　
　　Dt No No No Yes Yes Yes
　　
　　Constant 2.0728***
　　
　　（7.82） 2.0830***
　　
　　（8.08） 2.2197***
　　
　　（8.60） 0.7501*
　　
　　（1.81） 1.1571***
　　
　　（2.63） 0.8246**
　　
　　（2.02）
　　
　　R2 0.2836 0.2994 0.2801 0.3695 0.3700 0.3691
　　
　　观测值 3612 3612 3612 3612 3612 3612
　　
　　计量模型（2）的估计结果（即表3第四列数据）显示，实际工资水平与投资强度的交互项（Wage*k）的回归系数为-0.0004，且在5%的水平上显著。这表明，实际工资水平（人力资本质量）的创新支出效应会随着投资强度（要素替代效应）的增大而减小，而投资强度（要素替代效应）的创新支出效应则会随着实际工资水平（人力资本质量）的提高而减小。一个符合逻辑的推论是：随着经济发展和实际工资水平的不断上涨，企业的创新支出水平的提升将越来越多的依赖于人力资本渠道（而非要素替代效应渠道），实际工资水平、人力资本质量与创新支出水平之间存在一个正反馈的机制。
　　
　　表3第五列数据显示，民营企业实际工资水平的回归系数为0.0666，而国有企业实际工资水平的回归系数为0.0231，民营企业对创新支出的激励作用超过国有企业0.0435个百分点，或者说前者接近后者的三倍。可能的原因是，国有企业兼具政府和企业的职能，并非追求利润最大化单一目标，因而对劳动力成本的上升不够敏感，进而导致其对创新支出的激励不如民营企业；另一方面，国有企业因为承担着一些社会性负担和职能，在不同程度上都享有“预算软约束”的体制优势，破产风险相对较小，也使得国有企业对成本变化相对不够敏感。
　　
　　表3第六列数据显示，民营企业投资强度的回归系数为0.0017（在10%的水平上显著），而国有企业投资强度的回归系数为0.0086（在5%的水平上显著），表明国有企业的投资强度对其创新支出水平的刺激作用更大。在要素替代效应渠道上，国有企业的创新激励效应约是民营企业的5倍。可能的原因是，国有企业的治理结构和激励机制更接近于官僚体制，且其产权属于国有，使其对公司员工的激励力度相对落后于民营企业；另一方面，国有企业更容易获得政府支持，获取金融资源的成本相对更低，因而更具有投资冲动，且对创新风险的承受能力高于民营企业。于是，国有企业在人力资本渠道的创新激励效应小于民营企业，而在要素替代效应渠道上的创新激励效应则超过民营企业。然而，对于国有企业自身而言，要素替代效应的创新激励效应仍然小于人力资本质量提升的创新激励效应。也就是说，模型（1）的研究结论，对于国有企业和民营企业都是成立的，只是二者在不同传导渠道上的表现有所差异。
　　
　　六、结论
　　
　　在以往研究劳动力成本上升影响创新投入的文献中，学者大都以要素替代效应为传导机制进行分析，在一定程度上忽略了创新活动的复杂性和人力资本对于创新活动的重要意义。本文通过对既有文献的梳理，认为实际工资水平的相对提升，有利于使企业聚集更优秀的人才，提高创新活动成功的概率，因而具有创新激励效应。也就是说，劳动力成本上升对创新支出行为的影响可能是通过人力资本质量和要素替代效应两个渠道传导的。以516家制造业上市公司2007-2013年的面板数据为基础，我们系统考察了劳动力成本上升的创新激励效应。
　　
　　我们的研究发现：实际工资水平的提高确实会促进企业增加研发支出的比重，这一研究结论与林炜（2013）一致。有所区别的是，我们更为细致地考察了劳动力成本在不同传导渠道下的创新激励效应。随着劳动力成本的上升，企业家固然会在相对增加资本支出的同时，也增加创新投资（即要素替代效应），实际上，对创新支出水平影响更大的变量是人力资本质量。也就是说，相对于要素替代效应（即单纯增加资本开支），增加相对工资水平，提升人力资本质量，对于促进创新支出的激励作用更为有力。国有企业与民营企业的比较分析表明，对于不同所有制类型的企业而言，我们的研究结论是稳健的，只是二者在人力资本质量提升和要素替代效应两个渠道上的创新激励效应有所差异。
　　
　　进一步的分析还发现，在劳动力成本上升的大背景下，企业在整体上更热衷于将有限的资金用于提升资本强度，而非进行人力资本投资。这在一定程度上反映出，我国很多制造业企业仍沉迷于建立在低成本劳动力比较优势基础上的产业发展模式，对创新行为的重要性缺乏远见，因而更愿意将资金投入到风险系数相对较高的短期获利项目中。
　　
　　本文的研究首次提出了劳动力成本上升影响企业创新行为的双渠道（人力资源水平与要素替代效应）分析框架，并对二者之间的关系进行了实证检验，研究结论支持了劳动力成本上升有利于促进创新支出的假说，证实了我国制造业存在一定程度上的“劳动力资源诅咒”，丰富了创新激励方面的文献，并且为更深入的理解最低工资、就业与创新的关系提供了初步的经验依据。本文的研究具有重要的政策含义：加快收入分配体制改革，提高工资性收入在一次分配中的比重，增加劳动者收入，迫使企业减少产能过剩领域的低水平投资；促使企业增加研发投入，在社会上形成以提高劳动生产率和技术进步为导向的创新氛围。
　　
　　(董新兴，济南大学金融研究院、商学院教授；刘坤，济南大学金融研究院、商学院讲师)
　　
　　（转自《山东大学学报（哲学社会科学版）》2016年第4期）