營商環境影響企業人力資本投資嗎？

陳慧瑕

【摘要】激發經濟發展新動能的重要途徑之一是激發人口質量紅利、提高企業人力資本投資。文章基于職工教育投資視角，研究了地區營商環境對A股上市公司人力資本投資的影響。研究發現，良好的營商環境與企業職工教育投資顯著正相關。上述關系在存在較高非生產性支出與融資約束的企業中更為顯著。經濟結果分析表明上述關系能夠進一步提高企業的財務績效。

【關鍵詞】營商環境；人力資本投資；職工教育投資；人口質量紅利

【中圖分類號】F272；F240

一、引言

自2012年起，我國經濟發展進入新常態，曾經支撐我國經濟高速增長的生產要素供求關系發生了重大變化（王一鳴，2017）[1]。其中一個重要變化是我國勞動力供給量逐年減少，人口數量紅利加速衰減（馮之浚等，2017）[2]。為了激發經濟發展新動能，學術界呼吁政策應加大人力資本投資，釋放人口質量紅利（劉方龍和吳能全，2013；原新等，2017）[3]-[4]。既有文獻表明，提高人力資本投資的主要途徑包括學歷教育投資與職工教育投資（Lucas，1988；Sung和Choi，2013；龐廷云等，2020）[5]-[7]。其中，學歷教育投資能夠顯著提高個體的專業能力和認知水平（Schultz，1961；Barro和Lee，1993）[8]-[9]，但由于學歷教育投資對人力資本的提高具有階段性和靜態性，因此難以應對復雜多變的具體環境（龐廷云等，2020）[7]。與之相比，在環境不確定性愈加嚴重的當下，由企業主導的職工教育投資更具時效性和針對性，能夠激勵高素質員工（蔣春燕和趙曙明，2001）[10]，并提高企業創新效率（龐廷云等，2020）[7]和生產效率（Shaw等，2013；Onkelinx等，2016）[11]-[12]。企業是培養高技能人才的主體（胡鈺，2013）[13]，考察如何更有效地提高企業職工教育投資，不僅能夠為如何提高企業人力資本投資提供有益參考，也能夠為激發人口質量紅利提供具體舉措，為激發經濟發展新動能提供具體路徑。

既有文獻從企業所處的外部環境出發，考察了法律制度（廖冠民和宋蕾蕾，2020）[14]、宏觀經濟環境（Bentolila等，2018）[15]、市場競爭（周浩和湯麗榮，2015）[16]對人力資本投資的影響，但忽視了企業所處重要外部環境——營商環境的直接影響。營商環境作為企業生存的外部生態系統，對于企業的成立、發展乃至破產都產生了深遠影響（“中國城市營商環境評價研究”課題組等，2021；陳藝毛等，2022）[17]-[18]。特別地，自中共十八屆五中全會提出“完善法治化、國際化、便利化的營商環境”的要求以來，黨中央、國務院及各級政府為改善營商環境推出了諸多改革措施（劉華芹，2018；張三保等，2020）[19]-[20]。因此，本文將從企業職工教育投資的角度，探究營商環境如何影響企業人力資本投資行為。

二、理論分析與研究假設

理論上，營商環境的改善可能對職工教育投資等企業人力資本投資產生兩方面影響。

一方面，營商環境的改善可能增加企業的職工教育投資。首先，營商環境的改善有助于提高企業進行職工教育投資的動力。在較差的營商環境中，市場無法發揮資源配置的決定性作用，非正式制度在資源配置中起主導作用（夏后學等，2019；張敏等，2015；倪瑛和王旭，2023）[21]-[23]，進而使得企業收益受勞動力和生產性努力的影響下降（魏下海和董志強，2014）[24]。于此般營商環境之中，為了便捷、低成本地獲得更多資源（張敏等，2015）[22]，企業家有更強的動力將有限人力物力財力投入到諸如尋租、構建社會網絡關系等非生產性活動（夏后學等，2019）[21]，而非進行人力資本投資。而營商環境的改善能夠加快正式制度建設、完善法律制度、降低制度性交易成本，從而讓市場發揮配置資源的決定性作用。在市場化競爭背景下，企業便有動力將人力物力財力投入到有助于企業增強市場競爭力的因素上（周澤將等，2020）[25]。而人力資本投資正是企業獲得持久競爭力和持續發展的決定性因素之一（Schultz，1961）[8]。如此，營商環境的改善有助于提高企業進行職工教育投資等人力資本投資的動力。

其次，營商環境的改善有助于提高企業職工教育投資的能力。在較差的營商環境中，由于法治水平較低，高管與大股東的機會主義行為難以受到法律的制約，由此將導致嚴重的代理問題。此外，法治基礎薄弱的情況下，債權人的權益難以得到保障，進而降低了金融機構等債權人的資金供給意愿。因此，在惡劣的營商環境中，企業面臨著更為嚴重的融資約束問題（周澤將等，2020）[25]。更嚴重的是，如上文所述，營商環境較差時，企業將有限的財力優先投入到非生產活動中（夏后學等，2019）[21]，也就降低了企業對諸如職工教育投資等生產性活動投入的能力。而當營商環境改善后，企業與金融機構的信息不對稱得以緩解，企業能夠更便捷地從金融機構獲得資金支持，從而減輕企業融資約束問題（周澤將等，2020）[25]。且由于營商環境的改善能夠減少企業在非生產性活動上的投入，也就加強了企業對諸如職工教育投資等生產性活動上的投入能力。綜合以上論述，在營商環境改善的條件下，為了獲得持久競爭力，企業有動力和能力增加職工教育投資。為此，提出研究假設如下。

H1a：其他條件不變時，企業所在地區營商環境越好，企業的職工教育投資越高。

但營商環境的改善也可能減少企業的職工教育投資。首先，在一個完善的勞動力市場中，市場為企業提供了更為豐富的高技能勞動力。與此同時，完善的勞動力市場中，勞動力流動性也會更高。因此，良好營商環境中豐富的人力資源供給使得企業在不需要花費高額培訓費用的情況下，便能獲得優質的勞動力，使得企業更依賴于外部人力資本的供給。其次，雖然員工培訓將增強員工的組織認同感和組織承諾（蔣春燕和趙曙明，2001）[10]。但另一方面，員工培訓將提升員工的職業能力和離職傾向，企業可能面臨“為他人做嫁衣”的人力資本投資風險（凌玲和卿濤，2013）[26]。營商環境改善帶來的勞動力高流動性會加劇這一風險，致使企業減少職工教育投資，以免“為他人做嫁衣”。為此，本文提出假設H1a的對立研究假設，假設H1b如下。

H1b：其他條件不變時，企業所在地區營商環境越好，企業的職工教育投資越低。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2007—2020年間所有A股上市公司作為初始樣本。中國新準則于2007年開始實施，為了保持財務數據口徑的一致性，本文選取2007年作為樣本開始年份。上市公司數據主要來源于CSMAR數據庫。本文從wind數據庫中獲取職工教育經費數據。此外，本文按照以下標準對觀測進行篩選：（1）刪除金融公司樣本；（2）剔除ST的公司樣本；（3）剔除相關數據不完整的樣本。最終本文獲得總樣本數為27 381個。為了消除極端值或異常值的影響，本文對連續型變量進行兩端1%的縮尾（winsorize）處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量：本文關注的被解釋變量為職工教育投資（EEI）。參考龐廷云等（2020）[7]的做法，本文將職工教育投資定義為職工教育經費支出額除以員工人數，并除以10 000進行單位調整。其中，以“應付職工薪酬”科目中的工會及職工教育類經費本期減少額作為職工教育經費支出額的度量。當該變量越大時，企業的職工教育投資越高。

2.解釋變量：解釋變量為營商環境（DBE）。參考江偉等（2018）[27]的做法，本文以《中國分省企業經營環境指數2020報告》（王小魯等，2020）[28]中的經營環境總指數作為營商環境的代理變量。《中國分省企業經營環境指數》由王小魯等（2020）[28]編寫，該項目自2013年開始，在特定年份對中國不同省份的經營環境進行評價，結合本文的研究樣本區間，本文對未被評價的年份采用線性插值法進行補充。

3.控制變量：參考廖冠民和宋蕾蕾（2020）[14]、Falato和Liang（2016）[29]、周浩和湯麗榮（2015）[16]，本文控制了企業年齡（Age）、企業資產負債率（LEV）、產權性質（SOE）、企業規模（Size）、息稅前利潤率（EBIT）、成長性（Growth）、現金流量（CF）、人均固定資產（KL）、機構持股比例（INSTI）和管理層持股比例（MI）。控制變量的具體定義方法詳見表1。本文還控制了行業固定效應和年度固定效應，用以控制不隨時間改變的行業固有特征和時間趨勢效應。

（三）模型設計

為了探究營商環境的改善對企業員工教育投資的影響，本文構造了模型（1）：

EEI=α0+α1DBE+∑Control+∑Ind+∑Year+ε（1）

為緩解反向因果問題，本文自變量與控制變量相對于因變量滯后一期。同時，本文對模型標準誤進行異方差調整和公司層面聚類調整。被解釋變量為職工教育投資（EEI）。解釋變量為營商環境（DBE）。本文關注的是營商環境變量（DBE）的系數α1，當系數顯著為正時，表明企業所處營商環境的改善能夠提升企業的職工教育投資，則H1a得到支持。如果系數顯著為負，表明企業所處營商環境的改善會抑制企業的職工教育投資，則H1b得到支持。

四、實證結果與分析

（一）主要變量描述性統計結果

表2展示了本文主回歸變量的描述性統計結果。從表中的數據可知，職工教育投資的均值為0.149，說明了A股上市公司用于職工教育的人均投資為1490元每年。標準差為0.150，說明A股上市公司的人均職工教育投資差距并沒有非常大。營商環境變量的均值為2.711，標準差為1.243，省份間的營商環境差距也相對較小。此外，控制變量的描述性統計說明，在平均水平上，企業的年齡對數（Age）為2.808、資產負債率（LEV）為0.454、資產規模對數（Size）為22.077、息稅前利潤率（EBIT）為0.057、營業收入增長率（Growth）為0.201、經營活動現金流比率（CF）為0.047、人均資產對數（KL）為12.531、機構持股比例（INSTI）為6.15%、管理層持股比例（MI）為9.09%、第一大股東持股比例（TOP1）為0.35%。

（二）營商環境對職工教育投資影響的回歸結果分析

表3是基準回歸與穩健性檢驗的實證結果。在控制了企業特征變量、行業固定效應和年度固定效應后，營商環境（DBE）的系數為0.035，且在1%的水平上顯著。同時，營商環境（DBE）與企業職工教育投資（EEI）的關系也具有經濟顯著性，營商環境改善一個標準差后，企業的職工教育投資相較于其平均值會增加29.19%1。該結果支持了H1a，即當省份營商環境越高時，企業的職工教育投資越高。同時，該回歸結果也表明營商環境的改善并不會增加企業因勞動力市場流動性提高而導致的“為他人做嫁衣”的擔憂，故不會降低企業職工教育投資的意愿，即H1b不成立。控制變量的結果與現有的文獻的結果基本一致。

（三）穩健性檢驗

為了考察上述結論的穩健性，本文分別選用市場化總指數（MKI）和金融發展指標2（FD）作為分省營商環境指數的替代變量。從表3中的第（2）（3）列結果可知，市場化指數系數與金融發展指標都顯著為正，表明市場化總指數或金融發展指標越高，企業職工教育投資越高。上述結果均支持了H1a，即營商環境的提高能夠顯著增加企業職工教育投資。

（四）內生性檢驗

1.控制不同層面的固定效應

本小節進一步控制了企業固定效應，以排除公司層面不隨時間變化的遺漏變量的影響。表4第（1）列展示了控制企業固定效應的結果。結果顯示，在控制了企業固定效應后，營商環境的提升仍然能夠提高企業的職工教育投資。

為排除由于省份自身特征導致的省份營商環境對企業職工教育投資的影響，本文進一步控制了省份固定效應。表4第（2）列展示了控制省份固定效應的結果。營商環境的系數仍然顯著為正。這表明了在排除了省份自身特征的影響后，營商環境越好，企業職工教育投資越高。

2.工具變量法

為緩解內生性問題，本文采用工具變量法進行檢驗。參照周澤將等（2020）[25]的做法，本文將省份生活垃圾無害化處理率（HTR）作為工具變量。考慮到省份生活垃圾的無害化處理是政府公共服務的一個方面，政府公共服務方面的提升也有助于當地營商環境的改善，因此省份生活垃圾無害化處理率這一工具變量滿足相關性原則。同時，省份生活垃圾無害化處理率并不直接影響企業的職工教育投資。如此，這一工具變量也符合外生性的要求。

表5展示了以省份生活垃圾無害化處理率為工具變量的兩階段最小二乘法的回歸結果。第（1）列，省份生活垃圾無害化處理率的系數顯著為正。第（2）列的結果仍然支持了營商環境的提高能夠顯著增加企業職工教育投資的假設。

五、進一步研究

（一）基于企業橫截面差異的更多證據

1.非生產性支出

本文邏輯認為，營商環境改善之所以能夠提升企業的職工教育投資，原因之一在于，營商環境的改善能夠減少企業的非生產性支出，增加企業的職工教育投資。基于此，本文預期，對于那些非生產性支出較高的企業而言，營商環境改善對它們的價值更大，故而營商環境改善所帶來的職工教育投資增加效應也應該更明顯。

鑒于尋租等非生產性支出的數據相對較難收集，而且企業的超額管理費是獲得政治關系和資源的主要投資，是企業非生產性支出的有效反映（賀小剛等，2015；張祥建等，2015）[30]-[31]。因此，本文利用超額管理費用衡量企業的非生產性支出。為保證結果穩健，同時參考王永進和馮笑（2018）[32]、姜付秀等（2019）[33]的做法，同時使用交易成本3度量企業的非生產性支出。

本文根據上述兩個指標分別對樣本進行分組回歸。表6報告了分組回歸的結果。第（1）、（2）列列示了以超額管理費用作為分組變量的分組回歸結果。當企業的超額管理費用高于年度中位數時，EAE取值為1，表示企業有較高的超額管理費用；否則取值為0。表6第（1）、（2）列的結果表明，在超額管理費用較高的企業中，營商環境的改善對企業職工教育投資的作用更為顯著。第（3）（4）列報告了以交易成本作為分組變量的分組回歸結果。當企業的交易成本高于年度中位數時，TC取值為1，表示企業有較高的交易成本；否則為0。對比表6第（3）（4）列的結果可知，企業的交易成本較高時，地區營商環境的改善對企業職工教育投資的作用更為顯著。綜上，在非生產性支出較多的企業中，地區營商環境的改善對企業職工教育投資的作用更為顯著。

2.融資約束

本文認為，營商環境改善提升企業的職工教育投資的第二個原因在于，營商環境改善能夠緩解企業與金融機構的信息不對稱，緩解企業融資約束問題，進而增強企業職工教育投資的能力。若這一邏輯成立，則本文可以預期到，對于那些融資約束更高的企業而言，營商環境改善對它們的價值更大，故而營商環境改善所帶來的職工教育投資增加效應應該更明顯。

本文選用了KZ指數（譚躍和夏芳，2011）[34]和SA指數（鞠曉生等，2013）[35]來衡量企業的融資約束。本文按照融資約束的嚴重程度對企業進行分組。當企業的融資約束指數大于行業年度中位數時，相應指標取值為1，表示企業存在較為嚴重的融資約束；其他取值為0。表7報告了分組回歸的結果。表7第（1）、（2）列是以KZ指數進行分組的回歸結果。第（1）列的結果顯示，在融資約束嚴重的分組中，營商環境（DBE）的系數顯著為正。而第（2）列的結果表明，在融資約束低的分組中，營商環境（DBE）的系數雖仍為正，但是系數有所減小，且不再顯著。該結果支持了營商環境改善的職工教育投資增加效應在高融資約束企業中更明顯的預期。第（3）、（4）列報告了以SA指數進行分組的回歸結果。結果也與預期相符。

（二）經濟后果分析

已有研究表明，企業人力資本投資能夠提升員工的生產率（Shaw等，2013；Onkelinx等，2016）[11]-[12]，進而提高企業績效（Martins，2021）[36]。為此，本文進一步探究營商環境增加企業職工教育投資的行為，是否能夠進一步增加企業的財務績效。本文參考袁淳等（2021）[37]使用逐步回歸法進行檢驗。具體如模型（2）（3）（4）所示：

其中，EBIT_3為企業未來三期的平均息稅前利潤。模型（3）與模型（1）保持一致。模型（4）中同時加入營商環境（DBE）和職工教育投資（EEI）。本文通過系數γ1與γ2來判斷中介效應是否存在。

表8列示了中介效應的回歸結果。第（1）列顯示，營商環境（DBE）的系數為正，并且在1%的水平上顯著，說明營商環境的改善確實提高了企業績效。第（2）列的結果與前文表3第（1）列的結果一致，營商環境的改善能夠提高企業的職工教育投資。第（3）列的結果顯示，在同時加入營商環境（DBE）和職工教育投資（EEI）變量后，營商環境（DBE）和職工教育投資（EEI）系數都為正，顯著性水平在1%。但是相較于第（1）列的結果，營商環境的系數變小。Sobel檢驗顯示，Z值為2.438，中介效應占比為12.5%。該結果表明職工教育投資在營商環境提高企業績效的過程中起到部分中介效應的作用。上述結論表明，營商環境增加企業職工教育投資的行為，能夠進一步增加企業的財務績效。

六、研究結論與啟示

（一）研究結論

營商環境作為企業所處的生態系統，其優劣性會對企業的生存和發展產生顯著而深遠的影響。企業人力資本投資是企業維持活力與競爭力的重要因素，人力資本投資行為直接關系到企業的財務績效。與以往研究基于企業外部的宏觀經濟環境、法律環境、市場競爭等的角度不同，本文立足于更為直接且全面的外部生態系統——營商環境，基于企業職工教育投資視角，考察了優化營商環境對企業的人力資本投資的影響。研究表明，營商環境的改善能夠顯著提高企業的職工教育投資。進一步地，上述關系在存在較高非生產性支出與較高融資約束的企業中更為顯著。此外，經濟結果分析表明，地區營商環境改善，能夠通過提高職工教育投資，進而提高企業的財務績效。

（二）政策啟示

1.持續優化營商環境，促進實體經濟發展，實現人民共同富裕

本文對當前“持續優化營商環境，不斷解放和發展生產力”有重要啟示意義。一方面，本文的結論表明營商環境的改善能夠提高企業人力資本投資動力，釋放出企業用于尋租、社會網絡構建等非生產性活動的生產力，將生產力真正落實到實體經濟發展。另一方面，營商環境的改善能夠顯著提高企業獲得“資金”能力，為企業人力資本投資蓄能。尤其，本文的橫截面差異檢驗的結論表明，優化營商環境對于融資約束較為嚴重的企業，人力資本投資行為的影響更為顯著。由此說明，我國地區營商環境的改善促進了地區資源公平分配。同時，該發現也表明，地區營商環境的改善起到了“扶弱濟貧”的作用，進而避免了企業發展“馬太效應”與兩極分化的出現，為實現“共同富裕”的社會主義事業發展道路添磚加瓦。

2.為“人才強國戰略”提供肥沃土壤

本文為“人才強國戰略”的實施提供了有效的路徑支持。黨的十九大報告強調“堅定實施人才強國戰略”，而企業作為人才培養的重要主體，激發企業人才培養的動力與能力是堅定不移實施人才強國戰略的重要路徑。本文表明，營商環境的改善能夠激發企業人才培養的積極性，提高企業人才培養的能力。由此，優化營商環境不僅為企業提供了優渥的生態環境，也為人才強國戰略的實施提供了富饒的土壤。

3.為經濟發展“新動能”提供路徑依據

當前我國處于轉型經濟階段，原有以生產要素數量增長為基礎的經濟增長模式已然發生改變。勞動力人口數量逐年下降，激發人口質量紅利成為了經濟發展的“新動能”。本文的研究結論為激發人口質量紅利提供了可行性方案，為經濟發展“新動能”提供了路徑依據。

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責編：險峰

1 29.19% =100% * 0.035（第1列回歸系數） * 1.243（營商環境標準差） / 0.149（職工教育投資平均值）。

2 市場化指數取自《中國分省份市場化指數報告》。金融發展 = 公司所處省份的銀行貸款余額/所處省份當年的GDP。

3 交易成本= （支付其他與經營活動有關的現金 + 支付其他與投資活動有關的現金 +支付其他與籌資活動有關的現金）/營業收入。