新冠肺炎疫情、社保減免與企業全要素生產率*

于新亮 馮霄漢 康 琢 于文廣

(1.山東財經大學保險學院 山東濟南 250014)

(2.山東財經大學統計與數學學院 山東濟南 250014)

(3.南開大學金融學院 天津 300350)

一、引言

2019年末爆發的新冠肺炎疫情對中國經濟造成了巨大沖擊,2020年第一季度GDP下降了6.8%,消費總額下降了19%,投資總額下降了16.1%。此次疫情不僅對宏觀經濟造成嚴重影響,而且對企業產生了一系列負面沖擊。首先,國家在有效阻止新冠肺炎疫情進一步傳播的同時,采取了限制人員流動等一系列非常規措施,在一定程度上阻礙了勞動力與資產等生產要素流動,造成企業招工困難、資金鏈斷裂和研發投入下降(楊冕和謝澤宇,2020)。其次,企業受到延遲復工影響后,產出與投資額大幅度下降,而這種負面影響對中小微企業更加嚴重。疫情壓力下,中小微企業復工復產面臨諸多困難,加上其自身脆弱性,大多數中小微企業的破產風險大幅提高(何誠穎等,2020)。最后,新冠肺炎疫情加大了市場風險不確定性,投資者情緒出現巨大變化,市場上資產價格快速下跌并劇烈波動,企業自身價值下降(王箐等,2020)。隨著疫情對企業的負面影響逐漸加深,企業向資本深化,勞動力成本過高的問題逐漸凸顯。十九大后,中國經濟已經進入高質量發展階段,全要素生產率成為經濟高質量發展的重要原動力(湯鐸鐸等,2020)。為此,如何幫助企業恢復產能,促進經濟恢復發展,并長期提升企業全要素生產率成為重要問題。

社會保險作為影響企業全要素生產率的主要因素之一,其繳費比例高低對企業全要素生產率提高尤為重要。對企業來說,社保繳費率下降可以提高勞動資本比,節省現金流用于研發創新,同時增加自身價值(鄧力平等,2020；趙健宇和陸正飛,2018)。為此,社保減免成為應對此次疫情沖擊的重要舉措之一。2020年2月,政府發布《關于階段性減免企業社會保險費的通知》,決定實施階段性減免企業社保費政策,同年6月,又將減免政策實施期限延長至12月底。截至2020年12月底,此次社保減免政策共計減費1.54億元,極大紓解了企業困難,促進了生產恢復,為經濟發展提供了強有力支撐。

通過文獻梳理,本文發現公共衛生沖擊對企業全要素生產率的影響,以及在疫情期間社保降費是否能夠同樣提升企業全要素生產率,均缺乏系統的理論分析和實證檢驗,而探討上述議題對于應對公共衛生沖擊、促進經濟高質量發展具有很大的研究價值。為此,本文從中國各城市疫情嚴重程度和社保減免的具體情況出發,在構建一般均衡模型分析傳導機理基礎上,采用上市公司財務數據、疫情數據和城市宏觀經濟數據,利用包含調節效應的連續型雙重差分模型來估計疫情沖擊與社保減免對企業全要素生產率的影響。

本文貢獻主要包括:首先,在研究視角上,從全要素生產率角度考察新冠肺炎疫情對經濟增長的影響,并進一步探討在疫情背景下,社保費用減免政策是否會對企業全要素生產率產生影響及其作用機制,既豐富了不確定性尤其是公共衛生危機事件的經濟后果研究,也拓展了社保繳費率與企業全要素生產率關系的適用情形和理論邊界；其次,在研究方法上,不僅通過一個知識技能溢出型經濟增長模型系統考察疫情沖擊程度和社保減免平抑作用,而且建立具有調節效應的連續型雙重差分模型進行實證檢驗；最后,在研究結論上,疫情對企業全要素生產率造成負向沖擊后,社保減免政策發揮了增加企業研發投入、勞動力投入和資本投入的短期效應與支持企業智能化改造升級的長期效應,均促使企業全要素生產率得以恢復和繼續提升,這些發現具有一定的政策啟示意義。

二、文獻回顧

疫情爆發等突發公共衛生事件對經濟所造成的影響及其測算是一個重要議題。疫情對經濟造成的影響可以為分為短期影響和長期影響兩大類。從短期來看,疫情通常會對經濟產生負面影響。張連城和賈金思(2003)通過分析“非典”疫情對中國經濟的影響發現,“非典”疫情在短期內對需求側產生沖擊,造成就業水平與經濟增長速度降低。但是對于疫情對經濟的長期影響,以往的研究結論存在分歧。一方面,部分學者認為疫情對經濟長期發展有顯著的負面影響。Ma等(2020)通過研究歷史上著名的六次疫情發現,在疫情沖擊后的幾年間,受疫情影響的國家GDP始終無法恢復到過去水平,疫情沖擊對經濟造成長久損傷。但在另一方面,部分學者認為疫情對經濟長期增長有著積極影響。Epstein(2002)認為黑死病作為一種外來沖擊,對經濟制度造成了破壞性改革,促進了歐洲經濟的長期發展。

此次爆發的新冠肺炎疫情也對中國經濟造成了嚴重但短暫的沖擊。在宏觀經濟方面,何誠穎等(2020)測度了疫情對拉動經濟增長的“三駕馬車”的影響,發現在疫情期間,消費、投資對GDP增長的貢獻大約降低了10%。在企業方面,疫情使企業尤其是中小微企業遭受了巨大損失。Dai等(2021)通過對中國中小企業的電話調查發現,在疫情沖擊的前三個月,80%的中小企業被迫停止營業,而在恢復營業后,企業仍面臨著需求不足等問題。另外,19%—25%的企業因疫情影響而破產。王正位等(2020)利用中小微企業的經營數據研究發現,疫情期間中小微企業的活躍度和營業收入比2019年同期明顯減少。同時,中小微企業若處于受疫情影響嚴重的行業,其自身損失會更大。

同時,社保繳費率也會對企業生產經營產生一定影響。對于勞動者而言,降低社保繳費率有利于增加就業機會,提高收入。宋弘等(2021)發現,社保降費政策實施后,企業的勞動力需求明顯增加,企業員工規模擴大約5.6%,這一效應對中小企業更加明顯。對于企業自身而言,社保繳費率的降低有利于減輕財務負擔,提高全要素生產率。趙健宇和陸正飛(2018)的實證結果表明,降低養老保險繳費比例會降低企業勞動力成本,增加企業員工可支配收入,提高企業創新產出,進而提高企業全要素生產率。

綜上所述,雖然以往文獻圍繞包括新冠肺炎疫情在內的公共衛生事件對宏觀經濟和微觀企業產生的影響展開廣泛研討,但在影響方向特別是長期效應論證上仍未形成統一結論,且在后果研究上尚未延伸至全要素生產率領域。同時,雖然已有學者開始關注社保繳費率對企業生產經營的影響,但研究情境始終集中在企業常態生產和經濟平穩發展階段,相關結論在公共衛生危機情景下是否同樣適用,即實施社保減免政策是否依然會提升企業全要素生產率,以及提升效果如何,是否能平抑疫情的負向沖擊,目前仍有待檢驗。進一步地,為應對疫情而臨時采用的社保減免舉措除了在短期內發揮平抑沖擊,是否能夠為企業全要素生產率的長期發展提供助力,該議題尚未引起足夠關注且缺乏數據支持。本文試圖將研究視角延展到疫情對企業全要素生產率的影響,并系統評估社保減免措施的政策效果,以豐富公共衛生事件后果研究和社保繳費影響全要素生產率的理論框架。

三、理論模型和研究假說

(一) 理論模型

參考郭凱明等(2013)和于新亮等(2021),本文構建了包含企業員工異質性、企業全要素生產率內生決定且滿足一般均衡條件的世代交疊模型,重點考察疫情沖擊和降低社會保險繳費率對企業全要素生產率的影響。在本文框架下,企業員工分為研發型員工和生產型員工,其中研發型員工利用工作時期的部分時間進行知識技能學習以提高自身人力資本,從事技術研發創新性工作；生產型員工從事勞動密集的一般生產性工作。

1.個體

根據生命周期理論,代表性個體經歷青年期和老年期,其一生效用函數可表示為:

其中,、分別為代表性個體青年期和老年期消費,為時間貼現因子。代表性個體在青年期通過工作獲得工資收入,并按一定比例繳納養老保險費；在老年期處于退休狀態,其消費來自青年期儲蓄本息以及養老金。代表性個體青年期的預算約束方程為:

代表性個體老年期的預算約束方程為:

其中,上角標和分別表示研發型員工和生產型員工,為養老保險費占工資的比例,為研發型員工用于學習的時間,w為代表性個體工資收入,r為利率水平,I和P分別表示個體領取的來自個人賬戶和社會統籌賬戶的養老金。代表性個體對青年期的儲蓄、消費以及老年期的消費進行決策以實現自身效用最大化,通過整理能夠得到:

2.企業

本文假設相比于生產型員工,研發型員工與資本互補性更強,且知識技能存在外溢性,進而建立如下生產函數:

企業通過物質資本和勞動力投入進行生產,同時向員工發放工資并按照工資的一定比例繳納養老保險費,因此,企業生產成本函數可表示為:

企業追求生產產出與成本之間差異即利潤的最大化,因此對物質資本和兩類勞動力投入求導后的一階條件需要滿足:

3.政府

政府需要維持基本養老保險基金平衡,而基本養老保險基金由個人賬戶和社會統籌賬戶構成,其中個體繳納保險費進入個人賬戶實行基金累積制,由其在退休后領取,而企業繳納保險費進入社會統籌賬戶實行現收現付制,基金全部發放給當期老年人,即:

4.資本市場

假設該經濟體初始條件為勞均資本處于競爭均衡狀態,平衡增長路徑下k的增長率設定為,勞動力結構參數a、人口增長率n也進入穩定狀態,即成為一常量,由此方程(17)可進一步轉化為:

(二) 研究假說

1.疫情沖擊對企業全要素生產率的影響

2.社保減免對企業全要素生產率的影響

針對2020年2月國務院發布的《關于階段性減免企業社會保險費的通知》階段性減免企業基本養老保險等社會保險單位繳費,本文設定疫情期間企業繳納的養老保險費享受的減免比例為,此時企業的生產成本函數調整為:

進一步地,在實施社保減免政策后,簡化資本動態積累方程得到:

假說1:其他條件一定,企業所處地區疫情越嚴重,企業全要素生產率越低。但該負向沖擊受社保減免政策的調節,企業的社保減免幅度越高,疫情對企業全要素生產率的沖擊作用越小。

假說2:疫情主要通過減少研發投入、減少勞動力投入和減少資本投入等路徑抑制企業全要素生產率,而社保減免在以上路徑上均對疫情沖擊具有反向調節作用。

四、研究設計

(一) 實證模型

新冠肺炎疫情作為一種外生沖擊,對全國各地的企業都造成了不同程度的影響,因此不再適用嚴格區分處理組和對照組的傳統雙重差分模型。本文借鑒Qian(2008)的方法,將傳統雙重差分模型中用于表示是否受到處理的二元虛擬變量更換為受到處理程度不同的連續型變量,建立連續型雙重差分回歸模型識別并估計新冠肺炎疫情對企業全要素生產率的處理效應。而在疫情期間,為切實減輕企業負擔,中國各地均實行了社保減免政策,不同程度地降低企業社保繳費率?？紤]到社保繳率的降低可能會提高企業全要素生產率,進而調節疫情對企業全要素生產率造成的影響,本文將社保減免幅度作為調節變量,在模型中加入疫情沖擊與社保減免的交互項,來檢驗社保減免政策的調節效應。最終建立了包含調節效應的連續型雙重差分回歸模型,設定如下:

其中,下角標、與分別表示企業、企業所在城市與所處時間；被解釋變量為企業全要素生產率；為疫情沖擊程度；為社保減免幅度；為一系列控制變量；β、β和β分別為時間、地區和行業固定效應；為隨機擾動項。此外,為了深入衡量疫情對企業全要素生產率的影響路徑,同時考察在各個路徑上社保減免對疫情沖擊的平抑效果,本文在模型(21)基礎上將被解釋變量更換為、和,分別表示企業研發投入、勞動力投入和資本投入,進行實證檢驗。本文預期的回歸系數顯著為負,而×的回歸系數顯著為正。

(二) 變量設定

根據模型設定,本文選取如下指標衡量各被解釋變量:第一,全要素生產率,本文借鑒Levinsohn和Petrin(2003)的做法,選取企業中間投入作為代理變量計算企業全要素生產率。此外,因為本文使用的是季度數據,而全要素生產率存在明顯的季節趨勢。為此本文借鑒范從來等(2013)的做法,使用移動平均比率法中的加法模型對初始全要素生產率進行季節調整。第二,研發投入,使用企業研發費用的自然對數來衡量。第三,勞動力投入,使用勞動力數量與固定資產投入之比的對數來衡量。第四,資本投入,使用企業每季度的個股平均收益率來衡量。

在核心解釋變量設定上,截至2020年第一季度,新冠肺炎疫情已經在國內多個省份、地區及全球多個國家擴散。為了精準地評估2020年中國各個城市新冠肺炎疫情的嚴重程度并使其具有可比性,本文以各個城市當季新增新冠肺炎本土確診病例與該城市的年末戶籍人數之比這一標準化密度指標來衡量該地區疫情沖擊程度。

在調節變量設定上,為應對新冠肺炎疫情沖擊,中國于2020年2月發布了針對不同規模不同地區企業的社保減免政策,其中包括減免養老、失業和工傷三種保險。此次政策針對企業的有關內容可以概括為:首先,減免征收全國中小微企業的養老、失業、工傷保險社保繳費至2020年12月底；其次,減免征收湖北省大型企業的養老、失業、工傷保險社保繳費至2020年6月底；最后,減半征收除湖北省外大型企業的養老、失業、工傷保險社保繳費至2020年6月底。本文依據政策內容對社保減免額度這一變量進行設定,由于失業與工傷保險占比金額較少,本文以養老保險減免額度作為代表。本文針對這一政策,首先參考《中小企業劃型標準規定》,按該文件中所規定不同行業企業在營業收入、資產總額和職工總數等指標的劃分標準,將所有企業劃分為大型企業與中小微企業兩大類。其次,對應該政策進行變量設定,對于所有中小企業樣本,四個季度分別設定為2/3,1,1,1；對于湖北省大企業樣本四個季度分別設定為2/3,1,0,0；其他省大企業樣本四個季度分別設定為1/3,1/2,0,0。

此外,本文參考于新亮等(2017)和劉建民等(2021),選取企業規模(固定資產的自然對數)、股權集中度(第一大股東持股占比)、經營時間(數據統計年份與企業成立年份之差)、產權性質(國有企業取1,否則取0)、市凈率(年個股總市值比所有者權益)、資產負債率(總資產比總負債)、資產抵押能力(固定資產比總資產)和地區宏觀經濟環境(企業所在省份當季度GDP總量的自然對數)等指標作為控制變量。此外,本文參考于新亮等(2022)控制了時間、城市和行業層面固定效應,并采用企業層面聚類標準誤。

(三) 數據來源與描述性統計②因篇幅所限,本文省略了描述性統計,感興趣的讀者可在《經濟科學》官網論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。

考慮到數據的時效性和可得性,本文選取2019—2020年總共八個季度的中國A股上市企業數據作為研究樣本。本文對多種來源數據進行了匹配,其中有關上市企業數據均來自萬得數據庫；城市人口數來自《中國城市統計年鑒》；地區宏觀經濟數據來自國家統計局；新冠肺炎疫情數據來自丁香醫生網站；企業法定養老保險繳費率來自省級政府官方網站。本文對數據進行如下處理:第一,剔除金融業和處于ST或*ST狀態的上市企業；第二,剔除企業增加值、員工總數和固定資產凈值等關鍵變量缺失樣本；第三,對所有連續型變量進行1%縮尾處理；第四,參考調節效應模型通行做法,對疫情沖擊程度和社保減免幅度等變量進行中心化處理。經過以上處理,本文共保留18 576個有效觀測值。

通過主要變量的描述性統計和2019—2020年八個季度企業全要素生產率特征變化(見圖1)可以發現,企業全要素生產率的均值在2020年第一季度出現了明顯的大幅度降躍,不僅打斷了企業全要素生產率的持續增長態勢,甚至降至2019年最小值以下點,但在隨后三個季度中,企業全要素生產率開始持續回升,到2020年第四季度已超過了2019年最高水平。此外,2020年企業的研發投入和勞動力投入的均值也大于2019年,但2020年資本投入的均值小于2019年,表明在新冠肺炎疫情沖擊下,資本市場對企業發展的信心恢復得較為緩慢。其他變量統計結果與以往文獻相似,本文不再一一贅述。

圖1 全要素生產率季度變化

五、實證結果

(一) 基本檢驗

本文對模型(21)進行逐步回歸,以驗證疫情沖擊與社保減免對企業全要素生產率的影響,回歸結果見表1。其中,第(1)列為未加入控制變量和固定效應的回歸結果,疫情沖擊的估計系數在1%檢驗水平上顯著為負,系數為-0.2037；疫情沖擊與社保減免的交互項(下文簡稱“交互項”)的估計系數在1%檢驗水平上顯著為正,系數為0.3989。第(2)列為加入各種控制變量的回歸結果,疫情沖擊的估計系數仍在1%檢驗水平上顯著為負；而交互項的估計系數也仍在1%檢驗水平上顯著為正,但是系數大小有所下降,分別為-0.0886和0.1684。第(3)列為加入各種控制變量與各類固定效應的回歸結果,疫情沖擊的估計系數依然在1%檢驗水平上顯著為負,交互項的估計系數依然在1%檢驗水平上顯著為正,系數大小分別為-0.0889與0.1728。完整模型回歸結果表明,在未實施社保減免政策情境下,疫情沖擊與企業全要素生產率負相關,每萬人口確診人數每增加1人,企業全要素生產率平均下降0.0889；而在實行社保繳費全部減免的情境下,企業全要素生產率將在疫情沖擊影響基礎上平均提升0.1728。綜上,疫情沖擊顯著抑制了企業全要素生產率,但伴隨社保減免幅度提高,疫情沖擊對企業全要素生產率的負向影響將進一步減弱。具體而言,企業社保繳費減半已經能夠基本抵消疫情對全要素生產率的負向沖擊,如果實行社保繳費全部減免,不僅可以抵消疫情對企業全要素生產率的負面沖擊,而且可以使企業全要素生產率較疫情前所有提升,平均提升幅度約為疫情沖擊效應的一倍。該結果與本文假說1的預測一致。

表1 基本檢驗回歸結果

(二) 穩健性檢驗①穩健性檢驗結果請見《經濟科學》官網“附錄與擴展”。

(1) 平行趨勢和動態效應。雙重差分法的一個基本前提是滿足平行趨勢假設,即對照組與實驗組在受到沖擊之前的發展趨勢一致。但本文使用的是連續型雙重差分模型,沒有明確的對照組與實驗組,因此在基準回歸模型基礎上加入疫情沖擊的滯后期和超前期重新進行回歸,并以滯后1期回歸系數作為參照。本文發現在疫情沖擊前四期的估計系數在零刻度線附近且均不顯著,因此可認定滿足平行趨勢假設。進一步地,在疫情沖擊下,當期的估計系數迅速呈現斷崖式降躍且置信區間遠離零刻度線,表明疫情沖擊顯著降低了企業全要素生產率；而超前期都不顯著,說明疫情沖擊對全要素生產率的長期效應不明顯。

(2) 安慰劑檢驗。本文通過隨機匹配城市與疫情確診病例的方法進行安慰劑檢驗,排除其他不可觀測因素對本文結果的干擾。具體而言,本文將2020年各季度新增確診病例與各城市隨機匹配,假設這些城市當季新增確診病例為匹配后數據。為確保檢驗結果可靠性,本文進行了500次隨機匹配,并逐一按模型(21)進行回歸。本文發現500次隨機匹配中疫情沖擊的估計系數值絕大多數分布在0附近,且估計結果對應的值均大于0.1,由此可基本排除本文估計的企業全要素生產率變動是由其他政策或未觀測因素決定的可能性。

(3) 其他常規穩健性檢驗。本文也進行了排除其他政策干擾、更換被解釋變量測算方式、更換季節調整方法、更換調節變量測算方式和更換聚類穩健標準誤等常規穩健性檢驗,發現疫情沖擊與交互項的估計系數大小與顯著性并未發生明顯改變。

(三) 企業異質性分析②異質性分析結果請見《經濟科學》官網“附錄與擴展”。

(1) 企業規模。新冠肺炎疫情對大型企業和中小微企業的沖擊程度不同,同時社保減免政策對不同規模企業采取的減免幅度也不同,因而可能會對不同規模企業的全要素生產率產生不同影響。因此,本文對大型企業與中小微企業進行分組檢驗,結果發現,相比于大型企業,疫情沖擊對中小微企業全要素生產率的負面影響更大,同時社保減免對中小微企業全要素生產率的提升效果也更明顯,但疫情沖擊和社保減免對不同規模企業全要素生產率的影響差距并不大,原因可能是受到上市企業規模分布偏差的影響。

(2) 要素密集度。不同要素密集型的企業因當地資源限制、所處行業和發展階段等差異,對勞動與資本的投入比例不同,由于疫情的負面沖擊主要是物理阻隔了勞動力流動,減少了勞動力市場總體供給,因此較多依賴勞動力投入的勞動力密集型企業的全要素生產率受疫情影響更大。同時,社保減免政策降低了企業用工成本,客觀上帶動勞動力市場供給,勞動力密集型企業獲益更大。本文將全樣本企業按人均薪酬、人均資產和資產薪酬倍數三個標準劃分為勞動密集型和資本密集型企業進行分組檢驗。結果發現,在三種類型標準劃分下,勞動密集型企業受到疫情沖擊的負面影響均明顯大于資本密集型企業,同時社保減免政策對勞動密集型企業受疫情負面沖擊的減弱幅度也顯著大于資本密集型企業。

(3) 企業所有制。研究表明,非國有制企業的融資約束高于國有制企業,因此疫情沖擊與社保減免對非國有制企業產生的影響可能會更加明顯。本文按照企業所有制將企業分為國有制企業與非國有制企業,對其分別進行檢驗?；貧w結果發現,非國有制企業的全要素生產率受到疫情沖擊的影響遠大于國有制企業,而社保減免對非國有制企業全要素生產率的政策效果也好于國有制企業。除了融資約束原因,產生以上結果的原因可能還在于國有制企業與非國有制企業的實際控制人及其對企業干預程度的差異:國有企業的控制人為各級政府,因此在面對疫情沖擊時,國家能夠直接調控和干預國有企業生產決策,擁有更多手段減少疫情沖擊；而非國有制企業應對疫情的手段十分有限,更多依賴國家財政與貨幣政策的間接調控和扶持。

(4) 地區社保征收力度。中國社保費用征收主要存在由社保部門全責征收、社保部門核算后由稅務部門代收和完全由稅務部門全責征收三種模式,這三種征收機制導致地區社保征收力度差異明顯,進而影響企業繳納社保費用的積極性與規范性,也自然關系到此次社保減免政策的實際效力。為此,本文對處于不同社保征收力度地區的企業進行分組檢驗。結果發現,疫情沖擊下,在采用稅務部門全責征收模式的地區,社保減免對企業全要素生產率發揮的政策效果最好,其次是稅務部門代收地區,最后是社保機構全責征收地區。一個較為合理的解釋是,稅務部門擁有企業全部財務信息,便于掌握企業真實繳稅額度且社保費用征收成本較小,對于企業逃費行為有較強威懾性,因此處于稅收部門全責征收地區的企業逃費難度更大,足額繳費概率更高。而在第二種模式下,稅務部門僅是代收,核算登記工作仍由社保機構完成,且在稅收部門與社保部門人員交接時會產生新的成本,雙方信息不對稱,積極性不高,因此征收力度遠小于第三種。在社保征收機構征收模式下,征收機構對企業會計信息掌握不足,企業存在通過少報工資基數等方式來少繳社保費的情形。

六、機制分析

(一) 短期機制分析①機制分析結果請見《經濟科學》官網“附錄與擴展”。

前文已經發現,疫情沖擊降低了企業全要素生產率,同時社保減免緩解了疫情沖擊帶來的負面影響。進一步地,本文將考察疫情沖擊與社保減免影響企業全要素生產率的作用機制。根據以往研究,企業可以通過加大研發費用促進技術進步以增強研發投入；降低用工成本,增加勞動力需求,擴大技能溢出以提高勞動力投入；增強資本市場預期收益以提升資本投入,上述機制都能夠促進企業全要素生產率提升(郭健等,2020；尹恒等,2021；韓乾和洪永淼,2014)。新冠肺炎疫情是否對這些因素造成了沖擊,進而對全要素生產率產生影響,而社保減免是否均能發揮平抑風險效應,還需要系統的實證檢驗。為此,本文將模型(21)中的被解釋變量分別更換為研發投入、勞動力投入和資本投入進行回歸。結果發現,疫情沖擊顯著降低了企業研發投入、勞動力投入和資本投入,而社保減免通過增加上述三類投入促進企業全要素生產率恢復與進一步提升,從而驗證了假說2。

(二) 長期效應分析

新冠肺炎疫情對企業全要素生產率造成了極大負面影響,而社保減免通過提高企業研發投入、勞動力投入和資本投入平抑了這一沖擊,甚至促進了企業全要素生產率不同程度提升。但是隨著疫情緩解與社保減免政策到期,社保減免平抑疫情沖擊的短期效應也將隨著企業社保繳費恢復正常而消失,而在疫情背景下實施的社保減免政策是否會對企業的未來發展產生長期影響,仍待進一步驗證。

本文理論機制分析表明,疫情導致勞動力流動的空間阻隔,是企業全要素生產率降低的主要路徑之一。雖然實證結果支持新冠肺炎疫情對中國全要素生產率的沖擊是短期的,但在全球蔓延的外部環境下,即使中國疫情防控措施再為嚴格,也仍面臨著疫情再次爆發的可能性。長遠來看,即使此次疫情得到有效控制,但若再次爆發類似強度的公共衛生危機,企業仍將面臨疫情導致的勞動力流動和人員交流等空間阻礙,企業全要素生產率提升和經濟高質量發展仍將遭受沖擊。為此,企業亟須利用此次疫情的窗口期改變自身生產方式,擺脫過度依賴勞動力投入進行生產的狀況。研究表明,引入工業機器人、開展線上辦公、實現辦公與生產的數字化與智能化,是擺脫勞動力依賴、實現企業創新發展的有效路徑之一。理論上,此次社保減免不僅在短期內能夠緩解企業財務負擔,而且可以為企業轉變生產方式和交流方式提供較大財務支持,使企業進行智能化改造更為可行。本文預期,相當比例具有預見性的企業將在此次疫情中加快智能化改造進程,集中體現在其工業機器人與交流軟件等相關投入的顯著增加。

然而受數據限制,本文無法得知企業相關資金投入的具體數額和分配方案,因此直接對企業智能化改造需求側進行實證分析仍存有較大難度。但在理論上,企業若在疫情中進行辦公與生產的智能化升級,其對機器人與辦公軟件等智能化產品在需求側的需求量會增加,從而拉動機器人生產與辦公軟件開發在供給側的產量和交易量上漲,從事機器人生產與軟件開發企業的成長性預期會顯著提升,而這一效應對處于新冠肺炎疫情越嚴重地區且社保費用減免力度越大的企業可能越明顯。為此,本文篩選出主營業務為機器人生產或軟件服務的企業,實證分析新冠肺炎疫情和社保減免對其成長性的影響。本文參考科技部等發布的《高新技術企業認定管理工作指引》中的企業成長性指標體系,選取固定資產、總資產、營業利潤、凈利潤和營業收入五項指標,并將這五項指標加權平均構建了一個綜合指數對企業成長性進行更為全面的衡量。結果發現,疫情沖擊對機器人生產與軟件開發企業均沒有顯著影響。而在社保減免的政策紅利激勵下,機器人生產與軟件開發企業的成長性均有所提高,其中,機器人生產企業在固定資產、總資產、營業利潤和凈利潤等成長性指標上均有提升,而軟件開發企業在固定資產、總資產和營業收入等成長性指標上均有顯著提升。

實際上,依照工業和信息化部發布的《2019年制造業與互聯網融合發展試點示范項目名單》,已有24家典型上市企業正處于智能化改造進程中。新冠肺炎疫情與社保減免會對智能化企業造成怎樣的影響也有待驗證。為此,本文對上述上市企業進行篩選并進行實證分析。結果發現,與整體企業回歸結果不同,智能化企業并未受到疫情沖擊的負面影響,而社保減免依然提高智能化企業的全要素生產率,且提升幅度超過整體企業平均水平。具體而言,社保減免顯著提高了智能化企業研發投入和勞動力投入,但在資本投入方面并未顯著提高。結果表明,企業生產進行智能化改造確實可以提升應對疫情沖擊的抵御能力,而且能夠獲得更多社保減免帶來的政策紅利。但是,智能化改造屬于長期投資,潛在收益尚未顯性化,投資市場整體處于觀望狀態。

綜上所述,一方面,機器人生產和軟件服務企業并未明顯受到疫情沖擊,反而在社保減免政策的需求側激勵效應推動下,在固定資產和總資產等成長性指標上逆市增長；另一方面,已經處于智能化改造進程中的企業,其全要素生產率也并未受到疫情的嚴重影響,反而享受到了更多社保減免紅利。本文機制分析共同說明:在新冠肺炎疫情沖擊背景下,社保減免不僅短期內減輕了企業財務負擔,有助于企業恢復生產,而且在長遠角度促進了企業發展。社保減免為企業提供了大量的資金支持,在勞動力缺乏、資金充裕的條件下,企業開始對生產過程進行智能化升級,更大限度擺脫勞動力依賴,實現向著技術密集型企業的轉軌路徑邁進,也為推動后疫情時代下中國企業高質量創新發展打下堅實基礎。

七、結論與政策建議

在中國轉向高質量發展的過程中,既要提升宏觀層面的經濟效率,也要支持微觀主體更深入發展,為此提升企業的全要素生產率就顯得十分重要。但隨著新冠肺炎疫情爆發,企業全要素生產率遭到巨大沖擊。與此同時,降低社保繳費比例也成為政府減輕企業負擔,提升企業全要素生產率的重要政策。在此背景下,本文基于新冠肺炎疫情和社保減免政策的外生沖擊,構建包含知識技能外溢的一般均衡模型,并在詳細區分了各地區新冠肺炎疫情確診病例和社保減免程度的基礎上,利用2019—2020年上市公司季度數據,建立了包含調節效應的連續雙重差分模型,考察新冠肺炎疫情對企業全要素生產率造成的沖擊和社保減免在疫情沖擊的基礎上對企業全要素生產率的調節作用。

本文主要研究發現:第一,新冠肺炎疫情沖擊對企業全要素生產率造成了顯著的負面影響,而社保減免會顯著緩解疫情帶來的負面沖擊,且社保減免幅度越高,企業全要素生產率受疫情的負面影響越弱。第二,疫情沖擊對中小微規模、勞動密集型、非國有制和處于社保征收力度強地區的企業負面影響更強,而社保減免對上述企業全要素生產率的提升效果也更加明顯。第三,疫情沖擊通過降低企業研發投入、勞動力投入和資本投入來影響全要素生產率提升,而社保減免也能通過增強這三種機制來促進企業全要素生產率恢復與進一步發展。第四,機器人生產和軟件開發企業受疫情沖擊影響并不顯著,反而在需求側刺激下提高了自身成長性,而已經處于智能化改造進程中的企業,其全要素生產率也未受到疫情明顯影響,反而在社保減免政策實施后進一步提高了全要素生產率。因此在疫情沖擊背景下,社保減免為推進企業智能化改造、促進企業全要素生產率長期發展提供了支撐。

以上結論意味著,在中國資本與勞動力投入邊際收益降低、技術資源投入增加、逐漸由勞動和資源依賴轉向技術密集型生產、經濟發展需要更多依靠全要素生產率來提升的背景下,社會保險繳費比例成為企業全要素生產率提升的關鍵因素之一。因此,如何制定合理的社保繳費率,減輕企業負擔,促進技術進步,優化資源配置,從而提高企業全要素生產率成為中國實現高質量發展的重要議題。結合以上分析,本文提出以下政策建議。

第一,實施積極財政政策,繼續穩步降低社保繳費率。社保繳費率對企業生產經營有著重要影響,在新冠肺炎疫情期間各個行業都受到疫情嚴重沖擊的大背景下,中國適時出臺階段性社保減免政策,在有效減輕企業負擔、促進企業全要素生產率提升方面發揮了十分積極的作用。因此,在社保減免這一過渡性政策結束后,應當繼續制定合理的社保繳費政策。研究顯示,中國基本養老保險最優繳費率在14%左右,依據現有繳費政策仍存在較大下調空間。因此在保證社?；鹗杖氤渥銞l件下,應繼續降低企業的社保繳費率。

第二,建立完善應對公共衛生危機的降費機制。吸取應對2008年金融危機的經驗與教訓,在應對新冠肺炎疫情時,中國政府沒有僅僅向市場中直接投入大量資金,以刺激經濟、拉動需求,而是及時有效地運用諸如減免企業社保繳費這種機制,充分發揮財政轉移支付的杠桿效應,以此來提高企業生產效率,增加國內需求,刺激消費,促進內循環,使經濟平穩復蘇。2022年新冠肺炎疫情的影響仍在延續,而許多容易發生疫情聚集性傳播的行業與地區仍然有可能面臨疫情的潛在沖擊,比如東部沿海地區的交通運輸、住宿和餐飲業等服務業更有可能受到疫情的影響,因此針對這些地區與行業,應繼續實施針對性的社保減免舉措,保證其精準性與有效性。但也應兼顧社?；鹭攧罩Ц赌芰?防止因社保減免政策實施時間過長、范圍過大,造成社?；疠^大虧損,損害社會保險體系可持續發展。

第三,加快企業數字化與智能化改造。雖然新冠肺炎疫情對企業造成負面沖擊,但也為企業進行數智化升級提供機遇。在中國適齡勞動力減少、人口紅利逐漸消失的當下,加快數智化轉型,發展“無人化”辦公和“無人化”生產成為企業的迫切選擇,而社保減免恰好為企業進行數智化升級注入一針強心劑。降低企業社保繳費率,能夠為推動數字經濟和實體經濟融合發展,制造業、服務業、農業等產業數字化,推動互聯網新技術對傳統產業進行全方位、全鏈條的改造,提高全要素生產率,發揮數字技術對經濟發展的放大、疊加、倍增作用提供條件。一方面為抵御未來可能到來的公共衛生沖擊做好準備,另一方面也為促進國內產業供應鏈的現代化、提高中國在國際供應鏈中的地位提供了強有力的支撐。

受數據限制,本文無法對中小微企業,特別是小微企業受疫情沖擊和社保減免的影響進行系統評估,該議題有待后期深入研究。