劳动保护与企业劳动投资效率

qiufeng0299

劳动保护与企业劳动投资效率
作者：孔东民，华中科技大学经济学院教授；唐琦，华中科技大学经济学院硕士研究生；项君怡，中央财经大学财政与税务学院讲师
摘要：本文基于我国A股上市公司数据，利用《劳动合同法》作为劳动力成本提升的政策冲击，结合双重差分模型考察劳动保护对劳动密集型企业的劳动投资效率的影响。研究发现，劳动保护降低了劳动密集型企业的劳动投资效率，且加重员工冗余，尤其是国有企业。进一步研究表明，劳动保护对国有企业与民营企业不同学历员工扩张的影响效果不同，促进民营企业人力资本结构调整升级。在后续检验中，我们发现劳动保护提升了劳动密集型企业的劳动力成本，并对企业创新有负面效应。本文研究对于理解我国企业在转型升级中人力资本结构性扭曲提供了明晰的政策借鉴。
关键词：劳动投资效率；劳动合同法；劳动保护；劳动密集度
原文刊登于《华中科技大学学报（社科版）》第五期第36至第47页
一、引言
在对外开放初期，我国凭借低廉的劳动力成本形成自身的比较优势，参与到经济全球化进程中。随着人口红利的逐步消失以及我国进入经济结构的转型攻坚阶段，人力资本作为影响经济增长的重要因素，受到越来越大的关注。在以技术与服务为导向的现代经济中，人力资本合理有效配置的重要性愈发凸显。在人力资本越来越受到重视的情况下，员工福利待遇逐步得到重视与提升。

在发展和谐、稳定劳动关系的需求下，我国也逐步加强劳动保护的立法。2007年6月29日，《中华人民共和国劳动合同法》（以下简称《劳动合同法》）出台，并于2008年1月1日起正式实施。相较于1994年发布的《劳动法》，《劳动合同法》在适用范围、试用期、劳动合同期限、竞业禁止、欠薪等多方面进行细化和限定，限制企业用工行为，强化劳动保护力度。由于《劳动合同法》颁布与实施会对经济发展、产业转型、企业改革与国民就业等多方面产生深远影响，从而引发社会各界的广泛关注与多方争议。其中，支持的声音表示这是法制建设的进步，保护劳动者的合法权益；反对者认为《劳动合同法》提高了企业用工成本，不利于企业经营和发挥低廉劳动力优势。
我们希望关注在劳动保护加强情况下，劳动保护会对企业劳动投资效率产生何种影响，尤其是对我国占比较大的劳动密集型企业是产生激励效应还是负面效应。从理论上讲，劳动保护会对劳动投资效率产生正负两种效应。一方面，激励员工劳动积极性、投资专用性人力资本，提高企业生产率；与此同时，提升的用工成本让企业难以解雇员工，慎重雇佣与人力资本的结构升级，选择更有竞争力的劳动者成为企业的长期选择。另一方面，较大的解雇成本使得企业由于难以解雇不合格员工，从而造成人员冗余，企业负担加重，经营弹性降低，企业劳动投资效率降低。
本文以2000年至2014年我国A股上市公司数据为样本，利用双重差分模型识别《劳动合同法》冲击给企业的劳动雇用投资、经营决策带来的影响。考虑企业异质性对冲击产生的不同影响，我们采用企业的劳动密集度作为标示，设定实验组与对照组。结果发现，随着劳动保护增强，劳动密集度较高的企业其劳动投资效率显著降低。我们又对员工雇佣数量和员工雇佣结构进行探究，发现企业会加大员工雇佣，尤其是国有企业；国有企业扩大本科及以下学历的员工雇佣，而民营企业加大了本科及以上学历的员工雇佣。由此看来，在人力资本结构升级中，民营企业更加灵活有效。相比国有企业，我国民营企业面临更高的融资约束。对此，我们又进一步分析不同融资约束下劳动保护对民营企业员工雇佣数量和员工雇佣结构的影响，发现较高的融资约束会抑制资本劳动比的提升，即使存在员工冗余，劳动密集型民营企业也可能继续超额雇员，且对本科及以上学历的员工有更大的需求。最后，我们在后续检验中发现劳动保护带来了企业劳动力成本的提升和创新水平的降低。
我们的贡献可能在于：第一，丰富劳动投资效率的影响因素。本文从劳动保护出发，将《劳动合同法》作为劳动保护增强的外生冲击，考虑不同劳动密集度这一企业异质性，探究劳动保护对企业劳动投资效率产生的影响。第二，丰富劳动保护的微观效果。以往研究主要关注劳动保护对居民就业、产业升级、要素替代等方面的影响，本文发现企业在人力资本结构调整方面也有明显变化。
文章随后内容按照以下顺序展开：第二部分为文献综述，回顾过往劳动保护与劳动投资效率相关文献；第三部分为研究设计，包括数据来源、变量定义和模型设定；第四部分为实证分析；第五部分为稳健性检验；第六部分为进一步探究；第七部分为结论。
二、文献综述
劳动力作为不可或缺的生产要素，随着人力资本在社会中受到越来越多的重视，劳动投资效率也被各界所关注。人力资本的有效配置对经济发展有很大影响。赖德胜和纪雯雯（2015）发现人力资本在政府部门配置过多不利于经济增长。王珍珍和穆怀中（2018）认为高等教育人力资本集聚及其外部性显著提升了城镇化水平。曾庆生和陈信元（2006）对比企业性质发现，相比于非国有企业，国有企业承担更多超额雇佣，超额雇佣和高工资率提升企业劳动力成本。马颖等（2018）构建了一个行业间人力资本错配的数理模型，发现人力资本错配会导致行业实际产出偏离最优配置状态下的产出,特别是在规模较大的行业中，人力资本供给过剩容易导致产出的过剩，但人力资本供给不足将造成相对更大的产出损失。
同时，劳动保护由于对居民就业与微观企业的影响而引起广泛关注。目前劳动保护的两大表现形式为政府干预与工会组织。Atanassov and Kim（2009）发现，在投资者保护较弱和雇员保护较强情况下，表现较差的经理人在企业业绩下滑的情况下规避裁员、兜售企业资产，给公司治理带来负面影响。Bronars and Deere（1991）研究发现工会议价能力会提升企业负债。
政府干预的主要形式为加强和规范劳动保护，防止企业损害劳动者利益。基于美国《反不当解雇法》，Bird and Knopf（2009）等人研究表明劳动力成本增加会降低企业利润率和企业经营弹性。Simintzi et al．（2015）发现，劳动保护法会减少企业融资。在国内，围绕《劳动合同法》的相关研究层出不穷。研究发现，劳动保护的加强使得劳动密集度较高的企业更容易发生投资不足，降低企业经营弹性，尤其是对经营不确定性高的企业，增大企业成本粘性。一些支持劳动保护的研究发现，解雇成本的提高有助于促进产业从劳动密集型向知识密集型转型升级，显著增强以研发投入衡量的企业创新。陈德球等（2014）发现，加强劳动保护会降低企业借款规模和长期借款比例。
上述文献说明劳动保护对企业融资、人力资本、经营成本与风险等各个方面产生或正或负的影响。关于劳动保护会对劳动投资效率产生何种影响是本文研究重点。Pinnuck and Lillis （2007）发现，报告会计盈余亏损会减少低效的劳动投资。Koeniger and Leonardi (2007) 指出，劳动保护通过影响企业的用工成本，进而影响企业的劳动投资效率。Jung et al. (2014) 发现，高质量的财务报告可以通过减轻市场摩擦从而提高企业的劳动投资效率。Cao and Rees（2019）通过研究发现，员工待遇提升能够产生更高的劳动投资效率、生产率和盈利能力。目前劳动保护与劳动投资效率之间的关系还鲜有研究涉及。
三、数据来源、变量定义与模型设定
（一）数据来源
本文的研究样本期间为2000年到2014年深、沪两地上市公司的年度数据，由于经营性质的独特性，研究对象剔除了所有金融类的上市公司。国有企业哑变量SOE来自于北京大学中国经济研究中心色诺芬（SinoFin）财务数据库。我们根据公司披露的年报信息手工标注员工学历数据。企业专利信息为He et al.（2013）、Tong（2014）手工整理的专利数据库。其余财务数据及公司治理数据均来自国泰君安（CSMAR）数据库。上市公司行业分类采用中国证监会2012年颁布的《上市公司行业分类指引》，其中，制造业由于内部差异过大而采用两位数行业代码，非制造业采用一位行业代码作为分类依据。
为保证数据的有效性并消除异常样本对研究结论的影响，在选择样本时，本文按照以下原则处理数据。由于本文研究的对象为上市公司，所以剔除了雇员人数小于30、总资产为0、流动负债为负、长期负债为负的公司；为考虑持续经营的假设条件，剔除杠杆大于等于1的数据，本文排除了金融类公司；本文利用Winsorized的方法对1%和99%的异常值进行整理，最终进入样本回归分析的有15004个观测值。
（二）变量定义
1.劳动保护与劳动密集度
本文以2008年《劳动保护法》实施作为劳动保护的外生冲击，以此来度量劳动保护水平。具体而言，我们构造虚拟变量Dum_Lcc，当样本年份处于2008年及以后年份变量取1，否则取0。在Dum_Lcc为1时，表示企业处于较强的劳动保护阶段；当Dum_Lcc为0时，则表示企业处于较弱的劳动保护阶段。
对于企业劳动密集度的划分，我们构造虚拟变量D_LaborInt。以样本企业员工人数与固定资产比率的年度行业中值为基准，当样本的劳动密集度大于年度行业中值时D_LaborInt取1，否则取0。利用D_LaborInt划分企业劳动密集程度，劳动密集型企业由于依赖于劳动力作为成本要素，因此在受到劳动保护外生冲击时其生产经营情况受到的影响会比非劳动密集型企业更大。
2.劳动投资效率
在衡量劳动投资效率时，本文利用Jung et al. (2014) 的模型，首先基于Pinnuck and Lillis (2007) 提出的用企业的雇佣员工数量变动百分比来衡量企业的净雇佣量，然后按照雇佣员工变动率对其他几个相关的经济变量固定行业效应进行回归，回归后得到非正常劳动投资效率的序列。该测度的基本原理是，利用非正常的净雇佣员工变动百分比衡量劳动力投资的非效率，即变量Abresid =|实际净雇佣人数变动百分比－预期净雇佣人数百分比|。这种做法的不足之处在于没有考虑不同行业年度之间的区别，也没有考虑企业规模对劳动力预期值的影响。采用这种做法的还有Dierynck and Landsman (2009)、Ghaly et al. (2015)以及刘红霞和索玲玲（2011）等。具体而言，我们采用如下模型进行回归：
在本模型中，Net_Hire=本期雇员人数/年个股总市值（元）。Sales_Growth=本期销售收入－上期销售收入。ROA=净利润/年初总资产。Return=年度股票收益率。Size_R=年初普通股市场价值的对数的百分比排位。Quick=（现金+短期投资+应收账款）/流动负债。Lev=长期负债/年初总资产。Lossbin变量则根据上一年ROA从0到-0.025的区间以区间长度为0.005平均划分为五个区间，如上一年ROA的区间范围是-0.005到0，则Lossbin1=1，否则为0；如上一年ROA的区间范围是-0.01到-0.05，则Lossbin2=1，否则为0，以此类推。
3.控制变量
参照过往研究，我们在模型中加入以下控制变量：账面市值比（BM）、资产收益率（ROA）、企业规模（lnSize）、速动比率（Quick）、红利分配（Dividum）、无形资产比率（Tangible）、劳动密集度（Labor_Intensity）、杠杆比率（Lev）。此外，我们还加入了现金流量(Std_CFO)、营业收入(Std_Sales)、员工人数(Std_E)五年标准差，分别代表企业的财务、经营和人力资本不确定性作为控制变量。
（三）模型设定
我们参照过往文献，将2007年颁布并于2008年开始实施的《劳动合同法》作为衡量判断劳动保护程度的代理变量。通过设定双重差分模型，在去除时间趋势影响的同时对政策冲击进行检验，这样可以更好识别《劳动合同法》冲击对企业劳动投资效率带来的影响。有理由相信劳动密集型企业由于其生产要素依赖性，从而会受到强劳动保护政策的冲击。利用企业自身劳动密集度设置虚拟变量，我们将样本区分为实验组与控制组。具体来讲，劳动密集型企业为实验组，而非劳动密集型企业为控制组。加入时间虚拟变量Dum_Lcc，当时间小于《劳动合同法》开始实施的年份即2008年时取0，否则取1。观测两组企业在《劳动保护法》实施前后劳动效率的变化，其中第一次差分为法律实施后企业劳动效率的变化，第二次差分为控制组与非控制组间劳动效率变化差异。具体模型如下：
在模型（2）式中，i和t分别表示企业与年份。Ab_Net_Hire为劳动投资效率。根据方程（1）回归得到残差，即实际单位规模雇佣员工数与预期单位规模雇佣员工数的差的绝对值，其绝对值越小，企业对劳动投资效率越高；其绝对值越大，实际与预期相差越大，企业对劳动力的投资越是无效率。D_Laborint为区分实验组与控制组的虚拟变量；Dum_Lcc为时间虚拟变量，当年度小于2008年时取0，否则取1；DID为劳动密集度（D_Laborint）与时间虚拟变量（Dum_Lcc）的交乘项。Controls为表1中列出的控制变量，同时我们控制了公司固定效应和年度固定效应。