公共服務(wù)有助于降低企業(yè)勞動(dòng)力成本嗎

《經(jīng)濟(jì)學(xué)》（季刊）2024年第1期公共服務(wù)有助于降低企業(yè)勞動(dòng)力成本嗎？——基于地區(qū)教育投入水平視角的檢驗(yàn)廖義剛楊雨馨目錄TOC\o"1-1"\h\u17253附錄I穩(wěn)健性檢驗(yàn) 附錄I穩(wěn)健性檢驗(yàn)1.基于“新機(jī)制”改革的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)為更有效地識(shí)別地區(qū)教育投入與企業(yè)勞動(dòng)力成本之間的因果關(guān)系，借鑒胡詠梅和盧珂（2010）的研究，以2005年12月國(guó)務(wù)院開(kāi)展的“深化農(nóng)村義務(wù)教育經(jīng)費(fèi)保障機(jī)制改革”（以下簡(jiǎn)稱“新機(jī)制”改革）為外生沖擊改革要求西部地區(qū)和少數(shù)中東部困難地區(qū)自2006年起、其余中東部地區(qū)自2007年起，將農(nóng)村義務(wù)教育全面納入公共財(cái)政保障范圍。，進(jìn)一步考察增加地區(qū)教育投入對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響。具體而言，以2003—2009年規(guī)模以上的工業(yè)企業(yè)為研究樣本，根據(jù)不同地區(qū)企業(yè)受“新機(jī)制”改革沖擊的具體情況，設(shè)置受改革沖擊更為明顯的西部農(nóng)村地區(qū)和部分提前進(jìn)行試點(diǎn)的中東部農(nóng)村地區(qū)的工業(yè)企業(yè)為處理組樣本，運(yùn)用PSM方法從位于其他非提前試點(diǎn)的中東部農(nóng)村地區(qū)的工業(yè)企業(yè)中篩選對(duì)照組樣本處理組包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、四川、重慶、云南、貴州、內(nèi)蒙古、廣西11個(gè)省份，對(duì)照組包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、河北、海南10個(gè)省份。選取的匹配協(xié)變量改革要求西部地區(qū)和少數(shù)中東部困難地區(qū)自2006年起、其余中東部地區(qū)自2007年起，將農(nóng)村義務(wù)教育全面納入公共財(cái)政保障范圍。處理組包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、四川、重慶、云南、貴州、內(nèi)蒙古、廣西11個(gè)省份，對(duì)照組包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、河北、海南10個(gè)省份。選取的匹配協(xié)變量包括縣人均GDP、人均地方財(cái)政收入、人均地方財(cái)政支出、縣預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)支出占地方財(cái)政支出的比重、縣中小學(xué)學(xué)生數(shù)等。（1）模型（1）中，下標(biāo)i和t分別表示企業(yè)和年份。Wagei,t=ln（企業(yè)當(dāng)年主營(yíng)業(yè)務(wù)應(yīng)付工資總額/年末從業(yè)人員總數(shù)），以企業(yè)所在縣的職工平均工資進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。Treati為處理變量，定義為樣本期間位于西部農(nóng)村地區(qū)和提前試點(diǎn)的中東部農(nóng)村地區(qū)的工業(yè)企業(yè)取值為1，樣本期間位于其他中東部農(nóng)村地區(qū)的配對(duì)樣本取值為0。Postt為政策沖擊變量，定義為2006年之前取值為0，2006年及以后年份取值為1。Controli,t為控制變量，μi和γt分別表示個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。εi,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。此外，采用事件分析法（EventStudy）進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，定義Reformi,t為當(dāng)企業(yè)i所在地區(qū)在2006年當(dāng)年及以后年份進(jìn)行了“新機(jī)制”改革時(shí)取值為1，否則為0。表Ⅰ1顯示，Treat×Post與Wage均至少在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)，表明“新機(jī)制”改革的實(shí)施降低了轄區(qū)內(nèi)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的勞動(dòng)力成本，再次證實(shí)增加地區(qū)教育投入有助于緩解企業(yè)的人工成本壓力。表Ⅰ2顯示，在“新機(jī)制”改革實(shí)施之前，回歸系數(shù)δτ均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明試點(diǎn)地區(qū)企業(yè)與非試點(diǎn)地區(qū)企業(yè)的勞動(dòng)力成本變化趨勢(shì)相同，滿足平行趨勢(shì)的前提假設(shè)。表Ⅰ1“新機(jī)制”改革與企業(yè)勞動(dòng)力成本W(wǎng)age（1）（2）（3）（4）Treat×Post-0.0476***-0.0933**-0.0951**-0.0961**(-4.4273)(-2.4477)(-2.1706)(-2.5205)控制變量是是是是Firm是是是是Year是是是是County是Industry是R20.18280.24380.18160.2447觀測(cè)值215042106381578810638注：County和Industry分別表示縣級(jí)和行業(yè)層面固定效應(yīng)，第（1）-（4）列分別為未經(jīng)PSM的回歸結(jié)果、控制個(gè)體固定效應(yīng)、縣固定效應(yīng)以及行業(yè)固定效應(yīng)的PSM-DID回歸結(jié)果。*、**、***分別代表10%、5%、1%水平上顯著，括號(hào)內(nèi)數(shù)值為T值，使用經(jīng)過(guò)公司層面cluster調(diào)整的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。表Ⅰ2平行趨勢(shì)檢驗(yàn)WageReform-3-0.0362(-0.6167)Reform-2-0.0496(-1.0860)Reform00.0189(0.6227)Reform+10.0119(0.3552)Reform+2-0.1946***(-5.0973)Reform+3-0.1863***(-4.4303)控制變量是Firm/Year是R20.1817觀測(cè)值16038注：*、**、***分別代表10%、5%、1%水平上顯著，括號(hào)內(nèi)數(shù)值為T值，使用經(jīng)過(guò)公司層面cluster調(diào)整的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。2.工具變量回歸為減少因地區(qū)教育投入和企業(yè)勞動(dòng)力成本同時(shí)受某些難以觀測(cè)特征影響而導(dǎo)致的內(nèi)生性，借鑒陳碩和高琳（2012），趙曼和王璽瑋（2017）的研究，構(gòu)造“財(cái)政分權(quán)度（FiscialDecent）”和“唐代至清代年間的地級(jí)市書(shū)院數(shù)（Academy）”工具變量相關(guān)性方面，當(dāng)?shù)胤秸哂懈叩呢?cái)政分權(quán)時(shí)，為滿足GDP增長(zhǎng)目標(biāo)其有強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)安排更多生產(chǎn)性財(cái)政支出，從而降低了地區(qū)教育資源配置水平，同時(shí)，一個(gè)地區(qū)歷史上的教育支出變化具有很強(qiáng)的路徑依賴，故唐代至清代年間的地級(jí)市書(shū)院數(shù)與地區(qū)教育投入水平之間顯著相關(guān)。外生性方面，各級(jí)政府的財(cái)政分權(quán)度具有較強(qiáng)的外在宏觀約束，較少受微觀企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響，同時(shí)，歷史上特定時(shí)點(diǎn)的書(shū)院數(shù)量基本恒定，不隨人口、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等因素的變化而變化。此外，財(cái)政分權(quán)度與歷史書(shū)院數(shù)除影響本市教育經(jīng)費(fèi)支出，基本不存在其他影響企業(yè)勞動(dòng)力成本的渠道，故滿足工具變量排他性假設(shè)。進(jìn)行檢驗(yàn)。具體而言，定義FiscialDecent=公司注冊(cè)地所在地級(jí)市的預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入/該市的預(yù)算內(nèi)財(cái)政總支出；Academy=Ln（公司注冊(cè)地所在地級(jí)市在唐代至清代年間擁有的書(shū)院數(shù)量）。表Ⅰ3相關(guān)性方面，當(dāng)?shù)胤秸哂懈叩呢?cái)政分權(quán)時(shí)，為滿足GDP增長(zhǎng)目標(biāo)其有強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)安排更多生產(chǎn)性財(cái)政支出，從而降低了地區(qū)教育資源配置水平，同時(shí)，一個(gè)地區(qū)歷史上的教育支出變化具有很強(qiáng)的路徑依賴，故唐代至清代年間的地級(jí)市書(shū)院數(shù)與地區(qū)教育投入水平之間顯著相關(guān)。外生性方面，各級(jí)政府的財(cái)政分權(quán)度具有較強(qiáng)的外在宏觀約束，較少受微觀企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響，同時(shí)，歷史上特定時(shí)點(diǎn)的書(shū)院數(shù)量基本恒定，不隨人口、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等因素的變化而變化。此外，財(cái)政分權(quán)度與歷史書(shū)院數(shù)除影響本市教育經(jīng)費(fèi)支出，基本不存在其他影響企業(yè)勞動(dòng)力成本的渠道，故滿足工具變量排他性假設(shè)。表Ⅰ3工具變量回歸結(jié)果第一階段第二階段第一階段第二階段第一階段第二階段ZXProfeLnWagePrimProfeLnWageEduExpendLnWageZXProfe-0.8318***(-3.1439)PrimProfe-1.4037***(-3.3285)EduExpend-0.1147**(-2.2312)FiscialDecent-0.0515***-0.0354***-0.0736***(-7.8105)(-9.5606)(-4.0366)OtherEducation0.0170***0.0091***0.3112***(7.7120)(7.3693)(24.1523)控制變量是是是是是是R20.37500.43210.48920.43730.89350.5352觀測(cè)值598759875987598759875987相關(guān)性檢驗(yàn)：Shea’sPartialR20.02130.02610.0893F值64.438279.6240295.5330外生性檢驗(yàn)：Sarganchi2(P-value)2.0860(0.1487)1.1241(0.2890)1.9236(0.1655)Basmannchi2(P-value)2.0724(0.1500)1.1166(0.2906)1.8568(0.1730)注：*、**、***分別代表10%、5%、1%水平上顯著，括號(hào)內(nèi)數(shù)值為T值，使用經(jīng)過(guò)公司層面cluster調(diào)整的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。

附錄Ⅱ拓展性研究既有研究顯示，隨著勞動(dòng)力成本的快速上升，實(shí)體企業(yè)更傾向于通過(guò)增加金融資產(chǎn)配置、減少實(shí)業(yè)投資等方式應(yīng)對(duì)高昂人工成本產(chǎn)生的制約（李亞鵬和李成，2021），實(shí)體企業(yè)“脫實(shí)向虛”的問(wèn)題更加凸顯?；诖?，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)地區(qū)教育投入的增加能否通過(guò)降低勞動(dòng)力成本進(jìn)而緩解企業(yè)的“脫實(shí)向虛”問(wèn)題。具體而言，定義企業(yè)金融化程度Finance=（貨幣現(xiàn)金+交易性金融資產(chǎn)+衍生金融資產(chǎn)+買入返售金融資產(chǎn)+可供出售金融資產(chǎn)+持有至到期投資+長(zhǎng)期股權(quán)投資+投資性房地產(chǎn)）/總資產(chǎn)。表Ⅱ1的交互項(xiàng)結(jié)果顯示，增加教育投入弱化了勞動(dòng)力成本與企業(yè)金融化之間的正向關(guān)系，從而有助于緩解企業(yè)的“脫實(shí)向虛”問(wèn)題。表Ⅱ1地區(qū)教育投入、勞動(dòng)力成本與企業(yè)“脫實(shí)向虛”（1）（2）（3）（4）FinanceFinanceFinanceFinancelnWage0.0131***0.00510.00430.0070*(5.3293)(1.2327)(1.0175)(1.8767)ZXProfe0.2383**(2.3130)lnWage×ZXProfe-0.0199**(-2.1928)PrimProfe0.2967**(2.8150)lnWage×PrimProfe-0.0245**(-2.5858)EduExpend0.0260**(2.7438)lnWage×EduExpend-0.0021**(-2.2986)控制變量是是是是R20.79770.93490.93500.9317觀測(cè)值9919991999199919注：*、**、***分別代表10%、5%、1%水平上顯著，括號(hào)內(nèi)數(shù)值為T值，使用經(jīng)過(guò)公司層面cluster調(diào)整的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。

參考文獻(xiàn)陳碩、高琳，“央地關(guān)系：財(cái)政分權(quán)度量及作用機(jī)制再評(píng)估”，《管理世界》，2012年第6期，第43-59頁(yè)。胡詠梅、盧珂，“‘新機(jī)制’對(duì)義務(wù)教育普及影響的增值性評(píng)價(jià)——基于西部五省區(qū)縣級(jí)入學(xué)率的分