裁員會提升企業全要素生產率嗎？*
——來自世界銀行調查問卷的證據

李 殷

（成都大學 商學院，四川 成都 610106）

關鍵字：裁員；全要素生產率；幸存員工；融資約束

一、引言

2020 年籠罩的新型冠狀病毒危機引發了一系列的“黑天鵝事件”——失業危機、原油危機、經濟危機等。金融、汽車、工業、互聯網、奢侈品等多個領域都面臨著巨大的財務危機，停薪、裁員成為企業避免破產的優先選擇。我國經濟也深受新冠肺炎疫情影響，根據國家統計局發布的信息，2020 年中國第一季度國內生產總值同比下降6.8%；(1)國家統計局：《統籌疫情防控和經濟社會發展成效顯著 3 月份主要經濟指標降幅明顯收窄》，2020 年4 月17 日，http://www.stats.gov.cn/xxgk/sjfb/zxfb2020/202004/t20200417_1767694.html。2020 年城鎮新增就業人口1，186 萬人，比上年新增就業人口減少166萬人；2020 年末城鎮登記失業率為4.2%，比上年增加0.6%。(2)國家統計局：《中華人民共和國2020 年國民經濟和社會發展統計公報》，2021 年2 月28 日，http://www.stats.gov.cn/xxgk/sjfb/zxfb2020/202102/t20210228_1814159.html。企業裁員的目的通常是為了節約成本、緩解經營壓力，特別是在經濟蕭條時期，裁員往往被當作是提高企業效率和競爭力的一種重要手段。(3)Deepak K. Datta，James P. Guthrie，Dynah A. Basuil ，Alankrita Pandey ，“ Causes and Effects of Employee Downsizing: A Review and Synthesis”，Journal of Management,Vol. 36，2010,pp.281-348.(4)Philip Cheng-Fei Tsai，Chih-Ting Shih，“Responsible Downsizing Strategy as a Panacea to Firm Performance: the Role of Dynamic Capabilities”，International Journal of Manpower, Vol. 34，2013, pp.1015-1028.

然而，盡管企業對于裁員抱有良好的初衷，但是裁員能否提高企業的競爭力和效率還存在較大爭議。支持企業裁員的學者認為，裁員的動機就是為了幫助企業降低成本，提高組織效率、生產力或競爭力，是一種組織收縮戰略，部分學者的研究也證實裁員能夠提升企業績效。(5)Gyu Chang Yu, Jong Sung Park，“ The Effect of Downsizing on the Financial Performance and Employee Productivity of Korean Firms”，International Journal of Manpower, Vol. 27，2006, pp.230-250.(6)Chun Lin Kao, Ming Yuan Chen，“Employee Downsizing, Financial Constraints, and Production Efficiency of Firms”，International Review of Economics and Finance, Vol. 68，2020, pp.59-73.反對企業裁員的學者則從心理契約（psychological contract）角度出發，認為裁員會導致“幸存者綜合征”（survivor syndrome），該癥狀用于描述裁員企業幸存員工的一系列消極態度與行為反應，從而對企業績效產生負面影響。(7)Anthony Travaglione, Anthony Travaglione，“Diminishing the Social Network in Organizations: Does There Need to Be Such a Phenomenon as ‘Survivor Syndrome’ after Downsizing”，Strategic Change, Vol. 15，2006,pp.1-13.還有學者發現裁員對企業績效沒有影響，(8)Fernando Mu?oz-Bullón，Maria J. Sánchez-Bueno，“ Does Downsizing Improve Organizational Performance? An Analysis of Spanish Manufacturing Firms”，The International Journal of Human Resource Management, Vol. 22，No. 14，2011, pp.2924-2945.或者認為裁員對企業的影響取決于行業特征、裁員規模以及裁員種類等。(9)Matthias Brauer, Tomi Laamanen，“ Workforce Downsizing and Firm Performance: An Organizational Routine Perspective”，Journal of Management Studies, Vol. 51，No. 8，2014, pp.1311-1333.

上述爭議表明，針對企業裁員的經濟影響還有很大研究空間。現有針對裁員經濟影響的文獻多集中在企業市場回報（如累積超額收益CARs、累積預測誤差CPEs）、會計回報（如資產回報率ROA、凈資產收益率ROE）等指標的研究上，而對裁員如何影響企業效率的研究不足。鑒于此，本文重點基于中國制造業企業的樣本數據來探討裁員對企業全要素生產率（total factor productivity，TFP）的影響。本文主要研究發現有：裁員會顯著降低企業TFP，一系列穩健性檢驗驗證了結論的可靠性。機制探討發現，裁員會加劇幸存員工的工作負擔，增加幸存員工的工作強度，從而可能誘發員工的工作倦怠與情緒耗竭，最終降低企業TFP。較低的融資約束能夠顯著改善裁員對企業TFP 的負向影響。進一步地，異質性分析發現，正式工、非國有企業、中小微型企業以及資本密集型企業的裁員對企業TFP 負面影響更顯著。

圍繞上述研究發現，本文的研究貢獻在于：（1）已有研究裁員對企業生產率影響的文獻中，針對生產率的衡量都是單位員工銷售額、人工成本、資產效率和單位員工資產等指標，而鮮有涉及TFP 指標，該指標是衡量企業生產效率較全面的指標，能夠提供關于企業核心能力的重要信息。(10)Chad Syverson，“What Determines Productivity? ”，Journal of Economic Literature, Vol. 49，No. 2，2011, pp. 326-365.（2）現有針對企業裁員經濟影響的研究多集中在西方國家背景，以研究美國企業的文獻居多，而針對以中國為代表的轉型經濟國家的研究不足，本文的研究將提供來自中國的實證證據。（3）學術界針對裁員對企業影響的結論存在分歧的原因之一在于不清楚裁員影響企業績效背后的內在機制，本文在探究裁員對企業TFP 影響的同時，還進一步探討其中的影響機制。

二、文獻綜述與假設推導

（一）裁員與企業生產率

圍繞不同理論基礎，裁員對企業及員工的影響呈現出不同的結果。公平理論認為公司被裁員對象一般是能力和績效表現差的員工，如果裁員的程序與結果都實現了公平，那么就不會對裁員幸存者產生不良影響，從而降低裁員對企業的傷害。(11)任萍：《裁員公平感對幸存者組織承諾的影響機制研究》，博士學位論文，吉林大學，2016?；趬毫碚?，員工會根據自身所處的環境和正在遭遇的壓力進行評估，裁員會引發員工對未來工作穩定性的不確定感，當員工感到壓力源不利于自我發展以及工作目標的實現，就會引起負面的工作態度和較高的離職傾向。(12)李正東、郭森森：《工作壓力何以影響員工的離職傾向？—自我效能感的視角》，《華東理工大學學報（社會科學版）》2021 年第2 期，第69-85 頁?；谛睦砥跫s理論，心理契約是員工關于自身與企業之間相互責任和義務的信念，是雙方之間的一種信任關系。裁員使得組織與員工之間的關系發生改變，導致原有的心理契約失效，從而改變員工的工作態度與行為。(13)關濤、秦一瓊、陶悅：《裁員幸存者心理契約變化路徑:不確定性規避的視角》，《管理科學》2015 年第6 期，第50-64 頁。基于上述理論基礎，學者在探究裁員與企業生產率之間關系時也得出不同的結論。有學者基于臺灣企業探討了裁員對企業TFP（采用隨機前沿分析方法測算）的影響，發現裁員能顯著提高企業TFP，并且面臨較少融資約束企業的裁員提升效果更好。(14)Chun Lin Kao, Ming Yuan Chen，“Employee Downsizing, Financial Constraints, and Production Efficiency of Firms”，International Review of Economics and Finance, Vol. 68，2020, pp.59-73.有學者針對加拿大企業的研究發現，高參與度工作實踐（HIWP）會強化裁員對勞動生產率（單位員工增加值衡量）的負面影響。(15)Christopher D. Zatzick，Roderick D. Iverson ，“ High-involvement Management and Workforce Reduction: Competitive Advantage or Disadvantage? ”，Academy of Management Journal, Vol.49，2006,pp.999-1015.此外，還有部分學者發現裁員對企業生產率沒有影響。(16)Taoufik Sa?d，Jeans-Yves Le Louarn，Michel Tremblay，“ The Performance Effects of Major Workforce Reductions: Longitudinal Evidence from North America”，International Journal of Human Resource Management, Vol. 18，2007,pp.2075-2094.

綜上，裁員對企業生產率影響的研究更多側重于勞動生產率，且衡量勞動生產率的方法多樣，所得結論也存在爭議，而關于企業TFP 如何受裁員影響僅有一篇文獻。因此，有必要圍繞裁員與企業TFP 之間關系在中國背景下展開系統研究。學者主要基于心理契約理論探究裁員對勞動生產率的影響。根據心理契約理論，裁員使得員工認為企業違背了原先的心理契約，從而改變員工的組織承諾或忠誠度?，F有文獻已證實，裁員會降低幸存員工的工作滿意度、(17)Clive Gilson，Fiona Hurd ，Terry Wagar , “T. Creating a Concession Climate: The Case of Serial Downsizers”，International Journal of Human Resource Management, Vol. 15，2004,pp.1056-1068.組織承諾，增加離職傾向，甚至反生產行為。(18)Angela L Heavey , Jacob A Holwerda , John P Hausknecht , “ Causes and Consequences of Collective Turnover: A Meta-analytic Review”，Journal of Applied Psychology, Vol. 98，No.3，2013, pp.412-453.進一步地，還有學者發現裁員會降低員工創造力(19)Teresa M. Amabile，Regina Conti，“ Changes in the Work Environment for Creativity During Downsizing”，Academy of Management Journal, Vol.42，1999, pp.630-640.以及產品創新。(20)Deborah Dougherty, Edward H. Bowman，“The Effects of Organizational Downsizing on Product Innovation”，California Management Review，Vol. 17，1995,pp.28-44.因此，參照上述文獻，本文提出如下假設。

H1：裁員會對企業TFP 產生負面影響。

（二）裁員后幸存員工的中介作用

理論上，通常認為裁員后幸存者由于免于被裁會在工作上投入更多精力、表現更加積極，然而現實卻是裁員會導致“幸存者綜合征”，即出現工作滿意度、組織承諾、工作努力程度降低以及曠工率增加等現象。有學者重點探究了裁員對幸存者心理契約變化路徑的影響，結果發現裁員會顯著降低幸存員工的工作滿意度，增加離職傾向，導致幸存員工的情感和利益交換的低回報，從而導致幸存員工進一步降低情感和利益投入，即降低組織承諾和工作投入，達到裁員后幸存員工低回報與低支出的新平衡。(21)關濤、秦一瓊、陶悅：《裁員幸存者心理契約變化路徑:不確定性規避的視角》，《管理科學》2015 年第6 期，第50-64 頁。

此外，裁員會造成組織慣例被打破，如無法及時招聘到合適員工來接替被裁員工的工作，可能導致企業缺乏足夠的員工資源來恢復以往的組織慣例，因此必須開發新的慣例或調整原有的慣例以適應新的需要。(22)Nathalie Lazaric ，“Organizational Routines and Cognition: an Introduction to Empirical and Analytical Contributions”，Journal of Institutional Economics, Vol.7，2011, pp.147-156.并且裁員幅度越大，這種破壞作用越明顯。在此情形下，幸存員工可能面臨加班的困境。加班是指在正常工作時間之外進行工作的行為。已有研究表明，加班會對勞動者的心理健康產生不利影響，如造成疲勞和倦怠，(23)Monique van der Hulst，“ Long Workhours and Health”，Scandinavian Journal of Work, Environment and Health, Vol. 29，No.3，2003, pp.171-188.情緒耗竭是工作倦怠的核心特征。(24)Monique Van Der Hulst, Sabine Geurts，“ Associations between Overtime and Psychological Health in High and Low Reward Jobs”，Work and Stress, Vol. 15，No.3，2001,pp.227-240.加班會使幸存員工持續暴露在工作壓力中，如果得不到及時恢復和補充，那么會導致更加嚴重的情緒耗竭，(25)易明、羅瑾璉、王圣慧、鐘競：《時間壓力會導致員工沉默嗎——基于SEM 與fsQCA 的研究》，《南開管理評論》2018 年第1 期，第203-215 頁。進而引發幸存員工進一步逃避工作、降低工作參與程度、增加離職傾向等退出行為。(26)T A Wright ，R Cropanzano，“ Emotional Exhaustion as a Predictor of Job Performance and Voluntary Turnover”，Journal of Applied Psychology, Vol. 83，No.3，1998, pp.486-493.鑒于本文的研究樣本無法衡量幸存員工的心理契約變化，本文重點從加班的角度來探索裁員可能影響企業TFP 的機制，并由此提出如下假設。

H2：裁員會增加幸存員工的加班強度，從而最終降低企業TFP。

（三）融資約束的調節作用

融資是影響公司雇傭決策的關鍵因素，當企業融資受到限制時，會迫使企業根據生產規模來重新調整資本和勞動力的投入。通常而言，出于追求利潤最大化以及雇用、解聘、培訓員工等沉沒成本的考慮，企業往往不輕易調整員工數量。然而，員工數量越多意味著企業需要承擔的人力資源成本越高，因此，當面臨融資約束時，企業可能傾向通過減少工資支出或者減少員工數量（即裁員）來規避所面臨的融資約束壓力。裁員是減少工資支出的重要方式，當因為融資約束而必須減少工資支出時，企業更青睞于裁員。(27)Fuss C.，“ What is the Most Flexible Component of Wage Bill Adjustment? Evidence from Belgium”，Labour Economics,Vol. 16，No.3，2009, pp.320-329.反過來，有學者發現裁員會降低企業的聲譽、(28)Stelios C. Zyglidopoulos，“The Impact of Downsizing on Corporate Reputation”，British Journal of Management, Vol. 16，2005, pp.253-259.增加消費者不確定性，(29)Homburg Christian，Klarmann Martin，Staritz Sabine，“Customer Uncertainty Following Downsizing: The Effects of Extent of Downsizing and Open Communication”，Journal of Marketing, Vol. 76，No.3，2012, pp.112-129.導致企業非系統風險的增加，(30)N. Panagopoulos，Ryan Mullins ，P. Avramidis ，“Sales Force Downsizing and Firm Idiosyncratic Risk: The Contingent Role of Investors’Screening and Firm’s Signaling Processes”，Journal of Marketing, Vol. 82，No. 6， 2018, pp.71-88.這些又會進一步加劇企業面臨的融資約束。

與此同時，融資約束本身會對企業TFP 產生影響，在綜述融資與TFP 關系時發現，盡管融資是促進TFP 的重要因素，但融資約束會通過減少競爭、削弱資本投資、減少先進技術的采用以及扭曲資源配置而最終造成TFP 損失。(31)Mark Heil，“ Finance and Productivity: A Literature Review”，Journal of Economic Surveys, Vol. 32，No. 5,2018, pp.1355-1383.絕大多數學者的研究結論均發現較強的融資約束會顯著降低企業TFP。(32)Virgiliu Midrigan, Daniel Yi Xu ，“Finance and Misallocation: Evidence from Plant-Level Data”，American Economic Review, Vol. 104，No. 2， 2014, pp.422-458.(33)Annalisa Ferrando，Alessandro Ruggieri，“Financial Constraints and Productivity: Evidence from Euro Area Companies”，International Journal of Finance ＆ Economics, Vol. 23，No. 3，pp.257-282.因此，本文提出如下假設。

H3：融資約束會顯著調節裁員對企業TFP 的負面影響。企業面臨較強的融資約束會強化裁員對企業TFP 的負面影響（H3a）；企業面臨較低的融資約束則會改善裁員對企業TFP 的負面影響（H3b）。

三、模型設定與數據來源

（一）樣本選取與數據來源

本文數據來源于2005 年世界銀行聯合中國國家統計局對中國30 個省份120 個城市開展的《企業投資與經營環境調查》。(34)世界銀行共在中國進行過三次企業投資與經營環境調查，分別是2003、2005 與2012 年。其中，2003 年問卷涉及18 個省份2，400家企業，2012 年問卷涉及25 個省份2，848 家企業。然而2003 年與2012 年的問卷均不涉及對企業裁員信息的調查，因此，出于研究目的的可實現性，本文僅采用2005 年的問卷進行樣本分析。該調查數據共包含12，400 家企業，每個企業至少有10 名雇員，其中北京、天津、上海、重慶4 個直轄市各抽樣調查了200 家企業，其余116 個城市各抽樣調查了100 家企業。該調查包含企業的基本信息（包括企業信息，投資環境，批發商、零售客戶、原材料供應商及政府的關系，基礎設施與服務，國際貿易，融資，高管和員工信息等）和財務信息（包括財務報表與員工統計等）兩大部分。

兩大部分問卷分別由企業對應的總經理、財務和人力資源經理填寫。需要指出的是，關于企業基本信息部分的調查，問卷主要涉及對2004 年當年信息的查詢。也有部分問題追溯到企業過去三年的情況，即詢問企業2002—2004 年三年間的信息，如問卷第C3題“在過去的3 年中，貴公司與批發商或客戶之間發生了多少商業糾紛？”；或者追溯到企業過去兩年的情況，即詢問企業2003—2004 年兩年間的信息，如問卷第E5 題“2004 年漲薪的員工中有多少員工在2003 年也獲得了晉升？”對企業財務信息部分的調查則涉及2002—2004 年三年的數據信息。考慮到企業基本信息部分的指標變化具有緩慢性和持續性的特點，本文將企業基本信息部分時間維度均拓展為三年（2002—2004 年），并假設在這段時間內企業基本信息部分相對穩定保持不變，然后與企業財務信息部分合并，最終獲得時間跨度為2002—2004 年總計30，178 個樣本量。(35)針對問卷數據進行清理與計算，本文主要處理方式有：刪除問卷中主營業務收入、總員工數、固定資產凈值、原材料投入等指標缺失的樣本，刪除員工人數小于8 的企業樣本，將企業成立時間早于1978 年的企業樣本統一為1978 年等。

（二）主要變量定義

1.被解釋變量。本文的被解釋變量主要為企業TFP（lntfp）。在對企業TFP 測算中，借鑒相關研究的方法，(36)G. Steven Olley，Ariel Pakes，“The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry”，Econometrica, No.6，1996,pp.1263-1297.分行業采用如下模型回歸，測算出了企業分年度的TFP。

其中下標i和t分別表示企業和年份，y、k、l和m分別為企業產出、資本存量、員工人數和中間投入的自然對數，age為企業的年齡，t表示時間趨勢（以2002 年為起始年），ω為感興趣的企業TFP 的自然對數。其中在計算y時，采用了在計算中國制造業企業TFP 中被廣泛采用的中國制造業企業分行業的產出價格指數。(37)Loren Brandt，Johannes Van Biesebroeck，YifanZhang，“Creative Accounting or Creative Destruction? Firm-level Productivity Growth in Chinese Manufacturing”，Journal of Development Economics, Vol.97, 2012, pp.339-351.由于《企業投資與經營環境調查》問卷中并沒有公布資本存量，而只公布固定資產凈值。根據《中國工業企業數據庫》計算得到的資本存量，計算了資本存量和固定資產凈值分行業、分年份、分地區比值的平均值，然后調整計算得到了應用于《企業投資與經營環境調查》中企業的資本存量（本文也嘗試將固定資產凈值作為資本存量的替代變量，結果不影響定性結論）。本文采用相關研究方法計算企業TFP。(38)James Levinsohn, Amil Petrin，“ Estimating Production Function using Inputs to Control for Unobservables ”，Review of Economic Studies,Vol.70，pp.317-341.(39)LP 法估算企業TFP 過程中，分別采用調查表中的主營業務收入、總員工數、固定資產凈值、原材料投入來計算或衡量企業產出、勞動投入、資本投入和中間品投入，其中各類價格平減指數除在正文注明外，來自歷年《中國統計年鑒》。在測算中，同時考慮勞動力不具備動態效果和具備動態效果兩種情形，其結果對定性的結論也沒有影響。

2.解釋變量。本文核心解釋變量為企業整體裁員率，根據問卷第E7（2）題中“正式工與非正式工裁員的比例分別是多少”，進行加總后取自然對數的方式衡量企業整體裁員率（downsizing）。

3.中介變量。本文中介變量為裁員幸存員工是否加班虛擬變量（overtime）。根據我國最新修訂的《中華人民共和國勞動法》第三十六條規定，“國家實行勞動者每日工作時間不超過八小時、平均每周工作時間不超過四十四小時的工時制度”。參照這一規定，本文根據問卷第E12（2）題中“平均每周工作時間”的回答，將答案為“少于40 小時”“40 小時”“41~42小時”的情形認定為不加班，變量取值為0；而將答案為“43~45 小時” “46~50 小時”“超過50 小時”的情形認定為加班，變量取值為1。(40)本文也嘗試將“43~45 小時”的回答作為不加班的情形進行虛擬變量設置，結果發現不影響本文結論。

4.調節變量。本文的調節變量為企業面臨的融資約束。根據問卷第H2 題“企業是否享有透支優惠條件或有貸款額度？”的回答設置融資約束虛擬變量（finance）。如果回答為“是”，那么變量賦值為1，表明企業面臨較低的融資約束；如果回答為“否”，那么變量賦值為0，表明企業面臨較大融資約束。

5.控制變量。為了論證本文的研究假設以及使估計的結果穩健，本文主要從地區、行業、企業等層面來選取控制變量。其中地區層面的控制變量主要包括：對數化的國內生產總值（lgdp），利用各個城市名義GDP 基于2002 年的不變價格進行折算并取對數；對數化的人口（lpop），利用各個城市年末人口總數取對數衡量。行業層面的控制變量主要有：行業集中度（hhi）以及行業規模（indsize）。由于本文使用的調查數據僅為抽查樣本，直接用其求行業集中度與行業規模存在偏差，處理方法是利用中國工業企業數據庫計算各行業2002—2004 年的行業集中度（采用赫芬達爾指數衡量）與行業規模，然后依據兩位數行業代碼與世界銀行調查數據進行匹配。企業層面的控制變量主要有：企業的年齡（age）及其平方項（agesq），文中定義企業年齡（age）為“當年年份－企業成立年份＋1”；企業是否出口虛擬變量（export）；企業是否研發虛擬變量（rd）；國有企業虛擬變量（state）；(41)本文根據問卷A4 的回答以及問卷AA11 所有權結構（≥50%）兩個方面對世界銀行被調查企業進行所有制分類，分為國有企業（state）、集體企業（clc）、外資企業（包括港澳臺外資企業和西方外資企業）（foreign）、私營企業（private）以及混合企業（mix）五種類型。企業規模虛擬變量（big）；(42)參照工業和信息化部、國家統計局、國家發展改革委、財政部《關于印發中小企業劃型標準規定的通知》，本文將樣本分為大型企業（big）、中型企業（middle）以及小微型企業（small）三類。其中，大型企業是指從業人員超過1，000（包含1，000）人，同時營業收入超過40，000（包括40，000）萬元的企業；中型企業是指從業人員在300~1，000 人范圍內（包括300），同時營業收入在2，000~40，000 萬元范圍內（包括2，000）的企業；小型企業是指從業人員在20~300 人范圍內（包括20），同時營業收入在300~2，000 萬元范圍內（包括300）的企業；微型企業是指從業人員不超過20 人，或者營業收入不超過300 萬元的企業。本文將小型企業與微型企業合在一起統稱為小微型企業。企業政治關聯虛擬變量（pc），根據問卷中第I3 的回答，如果高管由政府任命則pc 取值為1，否則為0；高管的在位時間（tenure），根據問卷中第I2 的回答衡量。

（三）模型設定

為了檢驗本文的一系列研究假設，將依次構建如下模型。

模型一（用于驗證H1）：

模型二（用于驗證H2）：

模型三（用于驗證H3）：

具體而言，等式（1）中Intfpit代表企業i 在t 時期的TFP，downsizingit代表企業i 在t 時期的企業整體裁員率；等式（2）表示裁員幸存員工加班虛擬變量（overtime）的概率，采用Logit 模型進行估計；等式（4）中financeit*downsizingit代表企業融資約束（finance）與企業整體裁員率（downsizing）的交叉項。Cit、Mit與Hit為相應的控制變量、Ψit與ζit為相應的測量誤差。在對各個模型進行回歸時，還會加入行業固定效應（industry）、年份固定效應（year）以及地區固定效應（city），用來控制行業差異、地區差異以及時間趨勢對估計結果有效性的影響?；貧w結果均是基于企業層面的聚類標準誤回歸所得。

四、實證結果分析

（一）裁員影響企業TFP 的結果分析

為了檢驗裁員對企業TFP 的影響，本文在模型一中控制地區、行業與年份固定效應，并依次加入地區、行業以及企業層面的控制變量，具體回歸結果見表1。(43)本文嘗試在模型一中同時加入企業裁員率（downsizing）和企業裁員率（downsizing）的平方項，以探究裁員與企業TFP 之間是否存在非線性關系，結果發現企業裁員率（downsizing）平方項前的系數始終統計不顯著，即裁員與企業TFP 之間可能僅存在簡單的線性關系。表1 結果顯示，在依次加入地區、行業與企業層面控制變量后，裁員均會顯著降低企業TFP。表1第（4）列結果表明，在控制全部控制變量后，裁員率每增加1%，企業TFP 將降低2.15%，H1 得到有效驗證。需要指出的是，考慮到模型一中可能存在多重共線性問題，本文在模型回歸前與回歸后分別進行相關系數檢驗與方差膨脹因子檢驗（VIF）?；貧w前的相關系數檢驗結果發現，核心解釋變量（downsizing）與各個解釋變量的相關系數基本在0.1 以下，表明不存在嚴重的多重共線性問題；回歸后的VIF 檢驗結果發現，除地區控制變量、行業規模與企業年齡變量的VIF 值大于10 外，其余變量的VIF 值均接近于1，遠小于10，同樣表明不存在嚴重的多重共線性問題。

表1 裁員率對企業TFP 的影響結果

續表

（二）穩健性檢驗

為驗證結論的可靠性，主要從縮尾處理、異常值刪除處理以及只考察2004 年樣本三個方面來對主回歸結果進行穩健性檢驗，具體檢驗結果見表2。(44)限于篇幅，表2 至表5 均未報告控制變量的具體回歸結果，感興趣的讀者可通過編輯部聯系作者索取。首先，考慮到在測算企業TFP 過程中可能會出現異常值，為了減輕異常值對本文結論的影響，對測算出的企業TFP 進行1%水平的縮尾處理（winsorize）。利用縮尾處理后的企業TFP 作為被解釋變量的回歸結果見表2 第（1）列。結果顯示，裁員率前的系數大小未發生較大變化，說明本文結論是穩健的。其次，與縮尾處理的考慮相同，還嘗試將企業TFP 的5%與95%分位的異常值作刪除處理，以減輕異常值對回歸結果的影響，回歸結果見表2 第（2）列。同樣發現裁員率前的系數大小未發生較大變化，說明本文結論是穩健的。最后，考慮到問卷本身只針對2004 年度進行抽樣調查，在表2 第（3）列中嘗試只針對2004 年的樣本進行回歸分析，結果發現裁員率前的系數也未發生較大變化，再次論證本文結論的穩健性。

表2 穩健性檢驗

續表

（三）異質性分析

進一步地，本文嘗試從員工異質性、企業所有制、企業規模以及所屬行業屬性四個方面探討裁員影響企業TFP 結果的異質性。

首先，從員工異質性角度，中國企業用工一直存在正式工和非正式工（或稱為臨時工）之分，即用工“雙軌制”。正式工一般是有“編制”的職工，需要與用人單位簽訂勞動合同，受法律保護，用人單位不能隨意辭退；而非正式工更多是沒有“編制”的臨時性用工，沒有與用人單位簽訂勞動合同或確定正式的勞動關系，享受不到正式員工的待遇，被裁員風險大。相對于非正式工，正式工由于受《中華人民共和國勞動合同法》保護，當企業裁員此類員工時，需要向員工支付經濟補償，提高了企業的解雇成本。因此，正式工的裁員可能對企業的負面影響更大。為此，根據問卷第E7（2）的回答，將樣本區分為正式工與非正式工來依次衡量正式工與非正式工的裁員率對企業TFP 的影響，具體結果見表3 第（1）至（2）列。表3 第（1）至（2）列結果顯示，正式工的裁員率會顯著降低企業TFP，而非正式工的裁員率對企業TFP 的負面影響統計不顯著。

表3 異質性分析

續表

其次，從企業所有制角度，基于我國特殊的制度背景，早期國有企業存在“鐵飯碗”現象。盡管隨著國有企業改革深入，已打破“鐵飯碗”定律，但基于企業文化等因素，國有企業裁員率較低。因此，國有企業裁員對企業TFP 負面影響程度可能不顯著。相反地，私營企業往往受限于資金規模，裁員可能是其用于降低企業成本的常用手段。外資企業對人力資本的重視程度較高，針對人力資本的管理更加靈活，裁員在外資企業中普遍存在，因而需要針對不同所有制企業的裁員進行具體分析。表4 第（3）至（5）列分別展示了國有企業、外資企業與私營企業裁員對企業TFP 的影響。結果顯示，國有企業裁員對企業TFP 的影響統計不顯著；而外資企業與私營企業裁員均會對企業TFP 產生顯著負面影響。

再次，從企業規模角度，理論上，大型企業因為資金規模優勢更能承受裁員對企業可能造成的負面影響；而中小型企業規模較小，經營活動面臨較高風險，為解決經營成本問題，這類企業進行裁員的概率更高。因此，有必要區分不同規模條件下，企業裁員對企業TFP 的影響。本文將全部樣本按照大型企業與中小微型企業劃分為兩個子樣本進行回歸，具體結果見表4 第（6）至（7）列。結果顯示，大型企業的裁員對企業TFP 的影響統計不顯著，而中小微型企業的裁員則會顯著降低企業TFP，這一結果支持了大型企業在承受裁員方面具有規模優勢的預期。

最后，從所屬行業角度，人力資本理論指出人力資本對不同行業的重要性是存在差異的。不同行業會基于自身行業屬性采取不同的人力資本結構，從而面臨不同的裁員成本，因此有必要區分不同行業屬性來探究裁員對企業TFP 的影響。此處，本文從資本密集型行業與勞動密集型行業展開討論。理論上，資本密集型行業中，企業決策者更側重對技術、設備和有形資源的投資，而對人力資本的關注相對較少，因而企業裁員率可能較高；而勞動密集型行業更側重于對人力資本的依賴，從而這類企業一般不輕易裁員。據此，根據資本密集度（concentrated degree of pack ice）指標，將高于資本密集度指標75 分位（包含）的樣本企業歸屬于資本密集型企業，而將低于資本密集度指標25 分位（包含）的樣本企業歸屬于勞動密集型企業，兩個子樣本的回歸結果見表3 第（8）至（9）列。結果顯示，資本密集型產業的裁員會顯著降低企業TFP，而勞動密集型產業的裁員對企業TFP 的負面影響統計不顯著。這與理論推導的結果預期相一致。

（四）幸存員工的中介作用檢驗

為了驗證幸存員工加班這一變量的中介作用，一是基于模型二（即Logit 模型）來檢驗裁員是否會加劇幸存員工加班的概率。為此，本文在模型二中控制地區、行業以及年份固定效果后，只控制企業層面變量，具體回歸結果見表4 第（1）列。結果顯示，裁員確實顯著增加幸存員工加班的概率。進一步地，為佐證裁員會增加幸存員工加班的概率，本文嘗試不對問卷第E12（2）題中“平均每周工作時間”的回答進行加班虛擬變量設置，二是采用Mlogit 模型直接進行回歸，解釋變量與控制變量部分與表4 第（1）列中相同。結果顯示，裁員會顯著增加幸存員工每周工作“46~50 小時”以及“超過50 小時”的概率。同樣地，本文還根據問卷第E2（2）題“企業員工短缺率”的回答作自然對數處理得到員工短缺率變量（shortage），來驗證裁員是否造成企業員工短缺，控制變量部分與表4 第（1）列中相同。回歸結果同樣顯示，裁員是導致企業員工短缺的重要因素。(45)這一部分的回歸結果并沒有在正文中展示，感興趣的讀者可通過編輯部聯系作者索取。這兩部分嘗試都在一定程度上證明裁員會增加幸存員工的加班概率。

在驗證裁員會顯著增加企業幸存員工的加班概率后，將加班虛擬變量（overtime）加入到模型一中進行回歸，所得結果見表4 第（2）列。結果表明，加班虛擬變量前的系數顯著為負，并且裁員前的系數絕對值較表1 第（1）列中的系數絕對值變小，說明裁員確實通過增加幸存員工的加班而最終降低企業TFP，假設H2 得到有效檢驗。

表4 幸存員工中介作用檢驗

（五）融資約束的調節作用檢驗

為了驗證融資約束的調節作用，先嘗試檢驗企業面臨較低融資約束時能否減少企業裁員的發生。為此，在表5 第（1）列中構建一個以企業裁員率為被解釋變量，融資約束為解釋變量的回歸模型，控制變量部分主要控制城市層面的國內生產總值（lgdp）與人口（lpop），企業層面的年齡（age）及其平方項（agesq）、出口（export）、研發（rd）、企業所有制（state）、企業規模（big）以及企業盈利能力（profitab）等變量。該變量運用公式“（主營業務收入—主營業務成本—主營業務稅金及附加）/主營業務收入×100”再取對數衡量，具體回歸結果見表5 第（1）列。表5 第（1）列結果顯示，當企業面臨較低融資約束時，確實會緩解企業的裁員狀況。

表5 第（2）列是基于模型三對融資約束調節作用的具體檢驗結果。表5 第（2）列結果顯示，裁員前的符號顯著為負，再次驗證了裁員對企業TFP 產生的負面影響。而裁員與融資約束交互項前的符號顯著為正，表明較低融資約束能夠有效緩解裁員對企業TFP 的負面影響，H3b 得到有效檢驗。

表5 融資約束調節作用檢驗

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五、結論與啟示

裁員會提升企業效率與競爭力還是會給企業績效造成危害，一直是學術界爭議的焦點，學者仍在持續探索中。基于中國企業的研究結論支持裁員帶給企業負面影響的觀點，從企業TFP 角度豐富了現有裁員對企業效率影響的實證文獻。本文與已有研究(46)Chun Lin Kao, Ming Yuan Chen，“Employee Downsizing, Financial Constraints, and Production Efficiency of Firms”，International Review of Economics and Finance, Vol. 68，2020, pp.59-73.比較接近，但在其研究基礎上進行了較大改進：一是在衡量TFP 方法上，本文采用主流的LP 方法，并且考慮勞動力具備動態和不具備動態的情形使得測算出的企業TFP 更加科學準確。二是深入探究裁員影響企業TFP 的內在機制并進行大量異質性分析，所得研究結論也進一步充實了現有針對裁員影響企業績效及其內在機制的理論文獻。

研究發現對中國企業管理實踐具有一定啟示：（1）盡管裁員被大部分企業作為節約成本、提高競爭力的手段，而本文的研究結論發現，裁員會負面影響企業生產率。這啟示著企業在制定裁員計劃時，一定要審慎對待，要全面考慮裁員可能帶來的各種后果，制定切實可行的裁員方案。（2）企業在裁員的過程中，不僅要合理安頓好被裁員工，如給予合理的補償，更重要的是做好裁員幸存員工的后續工作，避免出現“幸存者綜合癥”。在裁員的同時，也要及時補充新員工，實現組織慣例的順利過渡。（3）融資約束對于緩解企業裁員以及由裁員引發的負面影響有重要作用。這意味著，當企業考慮采取“節流”的方式，如裁員等手段來節約成本時，可以轉換角度考慮“開源”，如獲取更多融資等方式為企業注入新的生機活力。

研究還存在一些不足。首先，裁員基于動因通常可分為經濟性裁員、結構性裁員與優化性裁員三種類型，每種類型由于動因不同可能對企業績效產生的影響也不同。由于問卷數據的限制，沒有區分問卷中涉及的裁員具體是哪一種類型，而是統稱為裁員進行研究，可能在一定程度上影響研究結論。其次，受限于樣本數據，本文采用2005 年世界銀行調查問卷進行實證分析，實證結論更多反映該時期的裁員對企業TFP 的影響，結論的延展性受到一定限制。在探究裁員影響企業TFP 背后的路徑機制時，在引入幸存員工加班這一中介變量時，由于數據限制沒有進一步探究加班是否會造成幸存員工的工作倦怠與情緒耗竭。最后，只考察了幸存員工加班這一個中介變量以及融資約束這一個調節變量，是否還存在其他可能的影響路徑與調節因素還需進一步深入研究。