就業(yè)補貼、技術創(chuàng)新和制造業(yè)企業(yè)升級

李圣潔

（南京農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，南京 210095）

1 引言

在發(fā)達國家制造業(yè)回流和發(fā)展中國家制造業(yè)低成本競爭的背景下，必須改變舊有要素驅動的經(jīng)濟增長模式，利用創(chuàng)新驅動來促進制造業(yè)企業(yè)升級，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，建設制造強國。從發(fā)達國家的經(jīng)驗來看，技術創(chuàng)新和人力資本的發(fā)展會帶來產(chǎn)業(yè)結構轉型升級。但在我國，雖然近年來制造業(yè)專利申請數(shù)量不斷增加，制造業(yè)升級的速度卻較為緩慢[1]。從各個省份來看，用發(fā)明專利授權數(shù)衡量技術創(chuàng)新水平，用高端制造業(yè)和中端制造業(yè)的比值衡量制造業(yè)升級水平，發(fā)現(xiàn)在山東、四川、福建等勞動密集型產(chǎn)業(yè)占比較大的省份，技術創(chuàng)新水平大幅提高，但制造業(yè)升級水平卻沒有明顯提升，甚至在個別年份出現(xiàn)下降趨勢。而在河北、山西、湖北等資本密集型產(chǎn)業(yè)占比較大的省份，技術創(chuàng)新和制造業(yè)升級水平同步增加。這可能與生產(chǎn)要素投入組合不合理有關。我國要實現(xiàn)制造業(yè)轉型升級，就要改變資本、知識和技術要素相對匱乏，勞動要素相對豐富的稟賦結構。然而面對長期存在的就業(yè)總量壓力和日益突出的就業(yè)結構性矛盾，政府實行就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略，將穩(wěn)定就業(yè)放在重要地位，出臺了一系列鼓勵企業(yè)吸納就業(yè)的政策，包括對企業(yè)發(fā)放穩(wěn)崗就業(yè)補貼、吸納就業(yè)補貼、社保補貼、培訓補貼等。這些就業(yè)補貼能降低企業(yè)用工成本，改變勞動和其他要素的相對價格，促使企業(yè)增加雇傭人員數(shù)量，使企業(yè)的生產(chǎn)要素配置偏離現(xiàn)有技術條件約束下的最優(yōu)要素替代結構，造成配置效率損失，進而影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率和產(chǎn)品附加值的提高，對企業(yè)轉型升級產(chǎn)生不利影響。基于此，本文將就業(yè)補貼、技術創(chuàng)新和制造業(yè)企業(yè)升級納入一個研究框架，從企業(yè)層面實證檢驗技術創(chuàng)新對制造業(yè)企業(yè)升級的影響以及就業(yè)補貼的調(diào)節(jié)作用，揭示技術創(chuàng)新推動制造業(yè)企業(yè)轉型升級的有效機制。

2 文獻綜述與研究假設

現(xiàn)有文獻大多認為技術創(chuàng)新能推動制造業(yè)轉型升級[2,3]。技術創(chuàng)新將智力與其他生產(chǎn)要素結合，可以提高勞動生產(chǎn)效率，抵消要素的邊際報酬遞減效應。技術創(chuàng)新還能改變生產(chǎn)要素的替代關系，帶來新產(chǎn)品和新工藝，降低創(chuàng)新企業(yè)的生產(chǎn)成本，使資源流向高技術和高生產(chǎn)率的產(chǎn)業(yè)。技術創(chuàng)新還能帶動上下游關聯(lián)產(chǎn)業(yè)應用新技術，實現(xiàn)技術融合，促進新興產(chǎn)業(yè)的誕生。此外，技術創(chuàng)新還能刺激新需求，改變產(chǎn)業(yè)需求結構，提高出口產(chǎn)品附加值，改變貿(mào)易結構，推動產(chǎn)業(yè)結構升級。但上述研究大多從省份層面展開，從企業(yè)層面分析技術創(chuàng)新與制造業(yè)升級的研究相對較少。

現(xiàn)有文獻表明，勞動力成本與制造業(yè)升級存在關聯(lián)。勞動力成本上升會倒逼企業(yè)采用自動化即資本替代勞動的方式進行升級，較高的勞動力價格在推動資本深化的同時會促使企業(yè)增加技術研發(fā)投入，推動制造業(yè)結構升級[4-7]。然而，較少文獻考慮到就業(yè)補貼帶來的勞動力成本下降在技術創(chuàng)新和制造業(yè)升級中的作用。本文認為，就業(yè)補貼會減少企業(yè)的用工成本，負向扭曲勞動要素價格，使企業(yè)傾向于增加員工人數(shù)替代資本，造成資源錯配，不利于企業(yè)提高全要素生產(chǎn)率。同時，扭曲的價格信號會造成資本退化，不利于企業(yè)更新生產(chǎn)設備，利用規(guī)模效應提高產(chǎn)出水平，也不利于企業(yè)下一階段引資創(chuàng)新。此外，企業(yè)勞動力成本下降還會弱化部分企業(yè)轉型升級的動機，也不利于吸引具有技術優(yōu)勢的新企業(yè)進入市場。綜上所述，本文提出以下研究假設：

H1：技術創(chuàng)新對制造業(yè)升級具有促進作用。

H2：就業(yè)補貼在技術創(chuàng)新和制造業(yè)升級之間存在負向調(diào)節(jié)作用。

H3：就業(yè)補貼能增加企業(yè)員工人數(shù)。

H4：就業(yè)補貼能降低企業(yè)資本勞動比。

3 研究設計

3.1 變量定義

被解釋變量為制造業(yè)企業(yè)升級（S），本文的制造業(yè)企業(yè)升級界定為產(chǎn)品附加值增加的過程，借鑒黃昌富等[8]的研究，用企業(yè)銷售利潤率來衡量產(chǎn)品附加值。在機制分析中，被解釋變量員工人數(shù)（L）和資本勞動比（C）分別用企業(yè)從業(yè)人數(shù)和人均固定資產(chǎn)來衡量。

解釋變量為技術創(chuàng)新（Patent），已有研究大多用企業(yè)研發(fā)投入、專利申請或授權量來衡量技術創(chuàng)新，本文用發(fā)明專利授權量表示。

調(diào)節(jié)變量為就業(yè)補貼（Subsidy），通過整理制造業(yè)上市公司企業(yè)年報的政府補貼明細得到，主要涵蓋政府對企業(yè)發(fā)放的穩(wěn)崗就業(yè)補貼、吸納就業(yè)補貼、社保補貼和職業(yè)培訓補貼。

控制變量有：企業(yè)規(guī)模（Size），表示為企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)；所有制（State），表示為0 和1 的虛擬變量；盈利能力（ROA），表示為企業(yè)資產(chǎn)收益率；現(xiàn)金流比率（Cashflow），表示為現(xiàn)金流量凈額和營業(yè)收入的比值；資產(chǎn)負債率（Lev），表示為負債合計與企業(yè)總資產(chǎn)的比值；企業(yè)成長（Growth），表示為營業(yè)收入增長率。此外，還控制了行業(yè)（Ind）和年份（Year）虛擬變量。

3.2 模型設定

為證明技術創(chuàng)新與制造業(yè)企業(yè)升級之間的關系，本文構建了以下模型：

為證明政府就業(yè)補貼、技術創(chuàng)新與制造業(yè)企業(yè)升級三者之間的關系，本文構建了以下模型：

為證明就業(yè)補貼與制造業(yè)企業(yè)雇傭員工人數(shù)之間的關系，本文構建了以下模型：

為證明就業(yè)補貼與制造業(yè)企業(yè)資本勞動比之間的關系，本文構建了以下模型：

其中，下標i 和t 分別表示企業(yè)和年份，S 表示制造業(yè)企業(yè)升級水平，L 表示員工人數(shù)，C 表示資本勞動比，Patent 表示技術創(chuàng)新水平，Subsidy 表示就業(yè)補貼，Patent×Subsidy 表示技術創(chuàng)新和就業(yè)補貼的交叉項，X 表示一系列控制變量組成的向量，ε 為隨機擾動項。

3.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文選取制造業(yè)上市公司作為樣本，2012 年監(jiān)證會發(fā)布了上市公司行業(yè)分類修訂版，因此以2012 年為研究的起點，由于2020 年受到疫情沖擊，制造業(yè)企業(yè)的經(jīng)營情況沒有代表性，因此本文以2012-2019 年為研究區(qū)間。在剔除業(yè)績較差的ST、*ST、PT 企業(yè)，首次上市日期在2012 年之后的企業(yè)，還有數(shù)據(jù)嚴重缺失的企業(yè)后，共得到1 378 個樣本量。本文使用的數(shù)據(jù)來源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，描述性統(tǒng)計如表1所示。

由表1 可見，制造業(yè)企業(yè)升級的均值小于0.1，說明總體上制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品附加值不高，不同企業(yè)之間也存在一定差異，銷售利潤率最大和最小的企業(yè)相差了86%。企業(yè)員工人數(shù)、資本勞動比、技術創(chuàng)新和就業(yè)補貼的標準差都較大，說明不同企業(yè)的員工人數(shù)、資本勞動比、創(chuàng)新水平和補貼水平有很大差異，其中技術創(chuàng)新作為核心解釋變量的標準差最大。

4 實證分析

4.1 基準回歸

表2 顯示了技術創(chuàng)新與企業(yè)轉型升級的回歸結果和就業(yè)補貼在其中發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用?；貧w（1）結果顯示，核心變量技術創(chuàng)新的估計系數(shù)為0.000 1 且在1%的水平上顯著，這表明技術創(chuàng)新與制造業(yè)企業(yè)升級顯著正相關，假設H1 得到驗證。回歸（2）中的技術創(chuàng)新與企業(yè)升級的交互項系數(shù)為-0.000 03 且在1%的水平上顯著，即就業(yè)補貼對技術創(chuàng)新與制造業(yè)企業(yè)升級之間的關系起到顯著負向調(diào)節(jié)作用，假設H2 得到驗證。

表2 技術創(chuàng)新與企業(yè)轉型升級的回歸結果

4.2 機制檢驗

為明確就業(yè)補貼負向調(diào)節(jié)企業(yè)升級的具體機制，模型（3）檢驗了就業(yè)補貼對員工人數(shù)的影響，模型（4）檢驗了就業(yè)補貼對人均固定資產(chǎn)的影響。結果顯示（見表3），就業(yè)補貼與員工人數(shù)正相關，回歸系數(shù)為0.012 4，與人均固定資產(chǎn)負相關，回歸系數(shù)為-0.000 2。這說明就業(yè)補貼降低了勞動力成本，使資本的相對價格上升，此時企業(yè)會通過增加員工人數(shù)來替代固定資產(chǎn)投資，進而導致人均固定資產(chǎn)下降。假設H3和H4 得到驗證。

表3 就業(yè)補貼和企業(yè)員工人數(shù)、人均固定資產(chǎn)的回歸結果

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為進一步檢驗上文回歸結果的可靠性，本文用研發(fā)投入強度即研發(fā)投入和營業(yè)收入的比值這一相對指標來替換核心解釋變量。穩(wěn)健性檢驗結果和基準回歸結果基本一致，說明回歸結果是可靠的，技術創(chuàng)新促進制造業(yè)企業(yè)升級，就業(yè)補貼在其中發(fā)揮負向調(diào)節(jié)作用。

5 結論與建議

根據(jù)前文研究，本文得到的結論主要是：技術創(chuàng)新能夠促進制造業(yè)企業(yè)升級，就業(yè)補貼會降低企業(yè)用工成本，改變企業(yè)勞動和資本要素投入，增加企業(yè)雇傭員工人數(shù)，降低企業(yè)資本勞動比，進而對制造業(yè)企業(yè)升級產(chǎn)生不利作用。該結論可以幫助政策制定者厘清制造業(yè)企業(yè)升級和穩(wěn)定就業(yè)之間的權衡關系。綜上所述，本文認為在經(jīng)濟發(fā)展好的時期，企業(yè)為擴大生產(chǎn)規(guī)模會自動吸納就業(yè)，政府應當減少就業(yè)補貼對要素市場的干預，而在經(jīng)濟發(fā)展不好的時期，政府要合理利用就業(yè)補貼實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)優(yōu)先。與此同時，可以通過兩方面弱化就業(yè)補貼對制造業(yè)企業(yè)升級的負面作用：第一，緩解企業(yè)融資約束，滿足企業(yè)長期性研發(fā)資金和固定資產(chǎn)投資需求，提高創(chuàng)新和設備投入，減少企業(yè)因為融資約束和勞動力成本下降而產(chǎn)生的勞動資本替代，促進潛力大、市場競爭力高的企業(yè)不斷實現(xiàn)規(guī)模擴張和技術進步，實現(xiàn)企業(yè)轉型升級；第二，增加就業(yè)補貼中職業(yè)培訓補貼的比例，鼓勵企業(yè)將穩(wěn)崗補貼用于員工職業(yè)培訓，在企業(yè)員工人數(shù)增加的同時，注重提升職工技能，培養(yǎng)應用型強的專業(yè)技術人才，增加技能型勞動占比，使人力資本水平更好地和技術結構相匹配。