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員工培訓(xùn)與企業(yè)生產(chǎn)率:來自中國的經(jīng)驗證據(jù)

2016-05-10 06:20:22鄭文平方福前中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院北京100872
學(xué)習(xí)與探索 2016年2期
關(guān)鍵詞:員工培訓(xùn)學(xué)校教育

鄭文平,方福前(中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,北京100872)

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員工培訓(xùn)與企業(yè)生產(chǎn)率:來自中國的經(jīng)驗證據(jù)

鄭文平,方福前
(中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,北京100872)

摘要:員工培訓(xùn)作為企業(yè)重要的人力資本積累渠道,研究其對企業(yè)生產(chǎn)率的影響具有重要的理論和現(xiàn)實意義。研究發(fā)現(xiàn),中國企業(yè)員工培訓(xùn)確實顯著提高了企業(yè)生產(chǎn)率水平,且這一提升效應(yīng)約為6%;不同企業(yè)之間的培訓(xùn)生產(chǎn)率溢價存在較大差異,無研發(fā)企業(yè)的培訓(xùn)提升效應(yīng)顯著高于有研發(fā)企業(yè);非出口企業(yè)的培訓(xùn)提升效應(yīng)顯著高于出口企業(yè)。以上結(jié)論的一個顯而易見的政策含義就是針對當(dāng)前中國制造業(yè)整體勞動力受教育水平低下且急需轉(zhuǎn)型升級的現(xiàn)狀,大力倚重員工培訓(xùn)不僅可以提供人力資本支持,還可以推動企業(yè)技術(shù)升級,并使企業(yè)在全球產(chǎn)業(yè)價值鏈競爭中占據(jù)有利位置。

關(guān)鍵詞:員工培訓(xùn);學(xué)校教育;企業(yè)生產(chǎn)率;傾向性匹配得分;人力資本積累

人力資本投資對一國經(jīng)濟(jì)增長尤其是中長期經(jīng)濟(jì)增長是一個極其關(guān)鍵的因素。中國過去三十多年的高速經(jīng)濟(jì)增長的背后是“高投資、高投入、高污染”的擴(kuò)張型增長模式。隨著中國環(huán)境污染日益嚴(yán)重,探討經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)型已成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重中之重。在通往經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的道路上,人力資本無疑是一項在長短期都極為重要的關(guān)鍵因素。然而,以學(xué)校教育為主的人力資本積累是否是中國人力資本積累的唯一方式已經(jīng)受到了質(zhì)疑。當(dāng)前,中國的大學(xué)教育主要是學(xué)術(shù)教育,而不是職業(yè)教育,表現(xiàn)為高等教育得到爆發(fā)式增長,而職業(yè)教育以及社會培訓(xùn)教育卻被長期忽視、甚至削弱。這種教育體系的不平等沒有給制造業(yè)的發(fā)展提供充足的人力資本支持,中國制造業(yè)的平均受教育程度在過去一段時期沒有得到顯著提高。數(shù)據(jù)顯示,受到高等教育的制造業(yè)就業(yè)人群僅從1.63%上升至3.39%,而低學(xué)歷人群始終占到70%以上。①2000年人口普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示:制造業(yè)就業(yè)人群中,71.41%的受教育水平在初中以下,大學(xué)及以上占比1.63%; 2010年人口普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示:制造業(yè)就業(yè)人群中,70.13%的受教育水平在初中以下,大學(xué)及以上占比3.39%。以低學(xué)歷人群為主要人力資本來源的中國制造業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀決定了中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型與發(fā)展,尤其是從中國制造轉(zhuǎn)型為中國智造或中國創(chuàng)造,在短期內(nèi)難以依靠目前規(guī)模龐大的高等教育,反而需要倚重職業(yè)崗位培訓(xùn)等企業(yè)內(nèi)部行為。這些培訓(xùn)可以在短期內(nèi)提高工人技能,在熟練技術(shù)工人短缺、工資高企的情況下,這種培訓(xùn)是一個成本低廉且又能助力企業(yè)技術(shù)升級、產(chǎn)品升級的重要途徑。因此,在當(dāng)前中國制造業(yè)升級轉(zhuǎn)型、金融危機(jī)之后尋求大國發(fā)展道路的背景下,研究企業(yè)培訓(xùn)對企業(yè)生產(chǎn)率影響的現(xiàn)實意義更為突出。

一、文獻(xiàn)綜述和理論分析

1.人力資本與企業(yè)生產(chǎn)率。人力資本是企業(yè)生產(chǎn)率增長不可或缺的關(guān)鍵因素,人力資本包含企業(yè)員工與管理者的知識技能積累。生產(chǎn)率與人力資本存在深刻關(guān)聯(lián),首先,創(chuàng)新和技術(shù)轉(zhuǎn)移在全球化時代使得技術(shù)引進(jìn)企業(yè)對熟練技能勞動力的需求不斷上升,熟練技能工人與非熟練工人之間的工資差距在貿(mào)易開放、全球化加深的背景下不斷擴(kuò)大,這為人力資本提升提供了必備的大環(huán)境,也為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和生產(chǎn)率提升做了充分的準(zhǔn)備工作[1]。其次,國際貿(mào)易因素和貿(mào)易自由化的一個重要內(nèi)容無疑是市場自由化,勞動力學(xué)習(xí)國外技術(shù)的成本大幅度降低,技術(shù)工人的勞動回報迅速提升;不同產(chǎn)業(yè)間貿(mào)易開放程度的差異化會造成勞動力資源部門間流動,從而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和企業(yè)優(yōu)勝劣汰,且大量外資企業(yè)的進(jìn)入也會提供工人技能提升的機(jī)會[1]。最后,管理對企業(yè)生產(chǎn)率的影響也正在發(fā)展為異質(zhì)性管理模式、管理人異質(zhì)性對企業(yè)生產(chǎn)率的影響,這無疑是管理與人力資本的一個交叉問題。

企業(yè)人力資本的提升。首先,在全球化加深的背景下,熟練工人作為人力資本的重要構(gòu)成對企業(yè)生產(chǎn)率的影響得到了廣泛討論[1]。熟練工人的增加無疑可以促進(jìn)企業(yè)乃至產(chǎn)業(yè)在全球產(chǎn)業(yè)價值鏈上地位的提升,但問題也隨之而來,我們在短期可以看到熟練工人的流動,但在長期中,這些熟練工人能否源源不斷地流動而來,我們從何處可以獲得這些熟練工人?這是已有研究尚未回答的問題。其次,教育作為提升人力資本水平的重要渠道也受到經(jīng)濟(jì)學(xué)家的廣泛關(guān)注。但教育對生產(chǎn)率的影響在宏觀和微觀層面的結(jié)論卻沒有達(dá)成一致。在宏觀層面,大量文獻(xiàn)證明,平均受教育水平顯著促進(jìn)一國長期經(jīng)濟(jì)增長;在微觀層面,以企業(yè)員工受教育水平為代表的人力資本對企業(yè)生產(chǎn)率的影響卻遠(yuǎn)未形成一致的結(jié)論[2]。Kampelmann和Rycx( 2012)討論了教育誤配對企業(yè)生產(chǎn)率的影響發(fā)現(xiàn),并不是所有員工受教育水平提高都對企業(yè)生產(chǎn)率有提升作用,而是存在門檻效應(yīng)。發(fā)達(dá)國家本身平均受教育水平遠(yuǎn)高于發(fā)展中國家,且在教育投入上遠(yuǎn)高于發(fā)展中國家,而發(fā)展中國家本身平均受教育水平就比較低,且國內(nèi)市場體系建設(shè)遠(yuǎn)未成熟,大量低教育水平勞動力集聚制造業(yè)部門;國家層面的平均受教育水平的提升本身與制造業(yè)部門勞動者受教育水平的提升并不必然同步;教育水平異質(zhì)性使得發(fā)展中國家受教育水平的提高并不必然帶來人力資本的增長。所以,對發(fā)展中國家而言,平均受教育水平提升在短期內(nèi)可能不是制造業(yè)部門人力資本積累提升的主要來源。相反,培訓(xùn)這一非正規(guī)教育的補(bǔ)充形式,大量存在于企業(yè)和就業(yè)促進(jìn)計劃之中,卻恰好因為其貼近企業(yè)生產(chǎn)需求,在一定時期可以成為發(fā)展中國家企業(yè)生產(chǎn)率提升、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的重要支持力量。

然而培訓(xùn)對生產(chǎn)率的影響卻沒有受到廣泛關(guān)注,已有研究更多關(guān)注的是其能否顯著提升工人工資,即回報率問題[3]。只有少數(shù)文獻(xiàn)關(guān)注了培訓(xùn)對生產(chǎn)率的影響,且這些文章也沒有形成一致的結(jié)論。相反,Konings和Vanormelingen ( 2015)綜合分析了培訓(xùn)對工資和生產(chǎn)率的影響發(fā)現(xiàn),培訓(xùn)能夠使得企業(yè)相對于工人獲得更多的好處[3]。

2.理論分析。員工培訓(xùn)和學(xué)校教育是企業(yè)乃至一國人力資本積累最為重要的兩種形式[3]。傳統(tǒng)文獻(xiàn)集中關(guān)注了教育對人力資本積累的貢獻(xiàn),認(rèn)為發(fā)展教育與生產(chǎn)率增長顯著相關(guān)。從勞動力個人發(fā)展的角度來看,教育水平的提高可以顯著提高勞動力的營養(yǎng)水平、健康水平、環(huán)境質(zhì)量需求,從而提高勞動力的質(zhì)量。近代科技革命的迅速發(fā)展帶來的全球多數(shù)國家居民營養(yǎng)健康水平上升、人均壽命延長就是一個典型的例證。從知識的社會傳播角度來看,知識在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有重要的作用,教育水平上升可以開闊受教育群體的視野,使富有生產(chǎn)力價值的知識在生產(chǎn)經(jīng)營和商業(yè)流通中的作用得到保留,并在受教育群體擴(kuò)大的背景下不斷擴(kuò)散,從而推動知識富裕型勞動力規(guī)模的擴(kuò)大。然而,近年來大量以教育為基礎(chǔ)討論人力資本與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的文獻(xiàn)并沒有形成統(tǒng)一的結(jié)論,其背后的原因可能就是以Mincer為代表的教育形成基本勞動技能理論在當(dāng)前社會并不完全成立[4]。而在職培訓(xùn)則扮演了相對重要的角色,特別是在發(fā)展中國家。在職培訓(xùn)對人力資本的重要貢獻(xiàn)可能存在以下三個機(jī)制。第一,以Mincer為代表的人力資本研究認(rèn)為,學(xué)校教育給勞動力帶來的知識獲得、技能獲得與企業(yè)的需求是一一匹配的。但在現(xiàn)實中,工業(yè)化帶來的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)使得職業(yè)類型擴(kuò)展,不同職業(yè)專門性技能逐漸增強(qiáng)。學(xué)校通識性教育與職業(yè)技能需求之間差距逐漸加大,所以會出現(xiàn)教育水平增長但人力資本并不一定同步增長,相反,符合專門職業(yè)需求的在職培訓(xùn)可以使勞動力短時間內(nèi)實現(xiàn)技能積累,從而推動人力資本積累[4]。第二,全球化的快速推進(jìn),全球產(chǎn)業(yè)價值鏈的分布使生產(chǎn)復(fù)雜性不斷增強(qiáng),產(chǎn)業(yè)發(fā)展非均衡化不斷增強(qiáng),熟練技能在生產(chǎn)效率提升中的作用不斷強(qiáng)化,而學(xué)校通識性教育存在顯著的時滯性,難以滿足實際生產(chǎn)中日益復(fù)雜的技能需求,在職培訓(xùn)的增長對技能累積的促進(jìn)作用顯著大于同等的學(xué)校教育。近年來,討論貿(mào)易開放條件下工作經(jīng)驗和高技能勞動力回報升水的相關(guān)文獻(xiàn)就是一個典型例子[1]。第三,全球產(chǎn)業(yè)化布局使得發(fā)展中國家處于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的低端,制造業(yè)勞動力需求主要為低教育水平的勞動力,且行業(yè)之間利潤率的差異導(dǎo)致教育回報率在行業(yè)之間存在顯著差距,教育水平的提高并沒有使所有行業(yè)受益。發(fā)展中國家的制造業(yè)平均教育水平并沒有在教育發(fā)展大潮中得到快速發(fā)展。在這種背景下,發(fā)展中國家制造業(yè)部門的在職培訓(xùn)是對勞動力教育水平的一個有力補(bǔ)充。通過在職培訓(xùn),勞動力獲取專門勞動技能,企業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn)水平提升得到保障[3]。在職培訓(xùn)是人力資本提升的重要來源,特別是對于制造業(yè)勞動力受教育水平仍亟待提高的發(fā)展中國家而言,在職培訓(xùn)顯著提高了現(xiàn)有教育水平下制造業(yè)勞動力獲得專門勞動技能的效率。

二、計量模型與數(shù)據(jù)

1.?dāng)?shù)據(jù)來源。本文使用了2001—2007年規(guī)模以上中國工業(yè)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)包含了全部國有企業(yè)以及規(guī)模以上非國有企業(yè)(企業(yè)銷售產(chǎn)值不低于500萬元)。①原始數(shù)據(jù)時間跨度為1999—2007年。由于企業(yè)員工培訓(xùn)數(shù)據(jù)從2001年才開始有統(tǒng)計,所以本文回歸主要采用2001—2007年的數(shù)據(jù)。這些企業(yè)的總產(chǎn)值占中國制造業(yè)總產(chǎn)值的89.8%,出口額占全部制造業(yè)出口額的98%,因此,該數(shù)據(jù)庫具有顯著的代表性。數(shù)據(jù)提供了來自企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表和現(xiàn)金流量表等60多個常用變量,并包含企業(yè)培訓(xùn)額、工業(yè)增加值、現(xiàn)金流、中間品投入、實收資本(按所有制成分劃分)、出口額、就業(yè)人數(shù)、研發(fā)投入額,以及固定資產(chǎn)總額等方面的詳細(xì)信息。在處理數(shù)據(jù)的過程中,我們刪除了符合以下任何一項條件的觀測值:一是工業(yè)銷售額、就業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)凈值、出口額、研發(fā)投入額、中間投入品總額中任意一項為負(fù)值或者缺省;二是企業(yè)就業(yè)人數(shù)小于8人;三是企業(yè)出口額超過企業(yè)工業(yè)銷售總額。由于本文研究的重點是制造業(yè)企業(yè),我們只保留了二分位行業(yè)代碼13-43的所有企業(yè)。

2.計量模型。Konings和Vanormelingen ( 2015)采用生產(chǎn)函數(shù)法估計員工培訓(xùn)對企業(yè)生產(chǎn)率的影響,但存在一定的測度偏誤問題[3]。本文在此基礎(chǔ)上,采用兩步法評估培訓(xùn)對企業(yè)生產(chǎn)率的影響:第一步,作者基于Olley和Pakes ( 1996)、Levinsohn和Petrin ( 2003)、Wooldridge ( 2009) (后面分別簡稱為OP、LP、WLP方法)半?yún)?shù)方法估算企業(yè)生產(chǎn)率[5][6][7]。第二步,本文構(gòu)建如下計量模型評估培訓(xùn)對企業(yè)生產(chǎn)率的影響:

其中,X = f ( ageijkt,sizeijkt,k _ intenijkt,exijkt,rdijkt,hhijt)。tfpijkt代表由OP、LP、WLP方法計算出的企業(yè)全要素生產(chǎn)率; trainijkt代表企業(yè)是否培訓(xùn),是為1,否為0; sizeijkt表示企業(yè)規(guī)模,本文采用企業(yè)固定資產(chǎn)凈值的對數(shù)值來表示,并且采用以1998年為基期的各行業(yè)固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進(jìn)行平減; ageijkt表示企業(yè)年齡; k_intenijkt表示企業(yè)的資本密集度,本文采用人均固定資產(chǎn)對數(shù)表示; hhijt是赫芬達(dá)爾指數(shù),表示企業(yè)所在行業(yè)的市場競爭程度,本文采用二分位行業(yè)層面的赫芬達(dá)爾指數(shù); exijkt表示企業(yè)的出口狀態(tài),出口記為1,否則記為0; rdijkt表示企業(yè)的研發(fā)狀態(tài),研發(fā)記為1,否則記為0; owneri表示企業(yè)所有制,根據(jù)企業(yè)實收資本占比是否超過25%且在企業(yè)各所有制成分中占有主要地位這一標(biāo)準(zhǔn),將制造業(yè)企業(yè)劃分為國有企業(yè)、集體企業(yè)、法人企業(yè)、私人企業(yè)、港澳臺企業(yè)和外資企業(yè)六類; indusj表示二分位行業(yè)層面的固定效應(yīng); provink表示省份層面的固定效應(yīng); yeart表示時間固定效應(yīng);εijkt表示隨機(jī)擾動項。②限于文章篇幅,本文沒有報告變量統(tǒng)計描述結(jié)果,有興趣讀者可向作者索取。

三、實證結(jié)果

1.基準(zhǔn)結(jié)果。從文后表1列( 1)中我們可以發(fā)現(xiàn),有培訓(xùn)的企業(yè)的生產(chǎn)率顯著高于無培訓(xùn)企業(yè),且培訓(xùn)給企業(yè)帶來的生產(chǎn)率提升大約為4%,無論是用WLP,還是LP和OP方法,這一結(jié)果都在1%的水平上顯著,且結(jié)果遠(yuǎn)低于Konings和Vanormelingen( 2015)的影響,作者不得不思考是否真的是因為中國企業(yè)的培訓(xùn)沒有帶來顯著的生產(chǎn)率溢價[3]。

2.穩(wěn)健性檢驗:樣本偏差修正。異質(zhì)性因素一直是國際貿(mào)易和微觀實證領(lǐng)域發(fā)展的重要方向??紤]到不同企業(yè)在培訓(xùn)方面的異質(zhì)性表現(xiàn)可能會對基準(zhǔn)回歸結(jié)果估計產(chǎn)生偏誤性影響,本文對樣本進(jìn)行了重新分類,將所有企業(yè)劃分為四類:培訓(xùn)進(jìn)入企業(yè)(企業(yè)從無培訓(xùn)到培訓(xùn))、始終培訓(xùn)企業(yè)、無培訓(xùn)企業(yè)和培訓(xùn)退出企業(yè)(這里包含了反復(fù)進(jìn)入和一次性退出兩種類型企業(yè))。③培訓(xùn)進(jìn)入企業(yè)、始終培訓(xùn)企業(yè)、無培訓(xùn)企業(yè)、培訓(xùn)退出企業(yè)在樣本中分別占比16.14%、16.67%、32.39%和34.79%。由于本文的目的是評估培訓(xùn)對生產(chǎn)率的影響,始終培訓(xùn)企業(yè)和培訓(xùn)退出企業(yè)存在多種可能性,無法找到合適的參照組,因此,將其包含在樣本中會對培訓(xùn)影響產(chǎn)生估算偏誤。為了保證本文結(jié)論的穩(wěn)健性和降低傾向性匹配方法的誤匹配率,作者選擇培訓(xùn)進(jìn)入企業(yè)和無培訓(xùn)企業(yè)估算培訓(xùn)對生產(chǎn)率的影響。同時,因為本文需要評估培訓(xùn)決策是否對企業(yè)生產(chǎn)率產(chǎn)生影響,那么就意味著至少應(yīng)當(dāng)有兩期以上才能評估培訓(xùn)帶來的影響。為了保證本文結(jié)論的穩(wěn)健性,作者只保留了三年以上觀測企業(yè)的樣本。

通過以上兩步操作,總共大約55.43%的樣本被刪除。我們對保留的樣本進(jìn)行了重新估算,發(fā)現(xiàn)培訓(xùn)的生產(chǎn)率溢價達(dá)到5.7%~6.1%,且在1%的統(tǒng)計水平上顯著(文后表1列( 2) )。而中國企業(yè)生產(chǎn)率的平均年增長率僅為1.6%,由此可見,培訓(xùn)對企業(yè)生產(chǎn)率的影響是十分巨大的,對中國企業(yè)轉(zhuǎn)型升級也具有重要意義。

3.穩(wěn)健性檢驗: PSM方法。如何更為有效地評估企業(yè)培訓(xùn)是否促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率的增長是準(zhǔn)確判斷企業(yè)培訓(xùn)影響的關(guān)鍵所在。采用傳統(tǒng)的OLS方法進(jìn)行估計時,均值發(fā)揮了主要作用,在有無培訓(xùn)企業(yè)樣本組中,應(yīng)當(dāng)注意到,企業(yè)之間存在顯著的異質(zhì)性。如果我們只是根據(jù)有無培訓(xùn)特征進(jìn)行比較,可能會因為樣本有偏造成估計偏誤。因此,我們采用傾向性匹配方法( Propensity Score Matching Model)修正這一偏誤。如前所述,樣本選擇偏差對培訓(xùn)效應(yīng)的估計會產(chǎn)生顯著的影響,本文創(chuàng)新性地采用樣本篩選與特征集匹配結(jié)合的方法,以企業(yè)特征集為依據(jù)為有培訓(xùn)企業(yè)找到最優(yōu)匹配組,且該匹配組只能在前述經(jīng)過篩選處理的樣本組范圍內(nèi),從而盡可能降低估計出的培訓(xùn)生產(chǎn)率溢價可能存在的樣本選擇偏差。該方法的具體思路是:假定某個企業(yè)在t =0時期開始培訓(xùn),tfpit表示企業(yè)i在時期t的生產(chǎn)率,那么,企業(yè)i在t期初次選擇培訓(xùn)與假定其在t期初次選擇不培訓(xùn)所產(chǎn)生的生產(chǎn)率差異可以表示為。這里,γit的上標(biāo)表示企業(yè)是否培訓(xùn)的狀態(tài),1表示培訓(xùn),0表示不培訓(xùn)。如果能夠發(fā)現(xiàn)>0或者>0,就能夠較穩(wěn)健地確認(rèn)企業(yè)i在t = 0時期開始培訓(xùn)后,或者開始培訓(xùn)后的0到τ期內(nèi),生產(chǎn)率獲得了提升。本文定義初次發(fā)生培訓(xùn)行為的企業(yè)i由于選擇培訓(xùn)而獲得的生產(chǎn)率的平均增加效應(yīng)ATT可寫為:

其中,traini=1表示有初次培訓(xùn)行為的企業(yè)。但是,問題的關(guān)鍵在于是不可觀測到的。那么,如何識別E{|traini=1}就成為估算ATT的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。一個巧妙的方法就是“反事實”( counterfactual)方法,其基本邏輯是:初次選擇培訓(xùn)的企業(yè)必定經(jīng)歷過沒有培訓(xùn)的階段,我們可以從沒有培訓(xùn)行為的樣本企業(yè)中尋找與選擇進(jìn)入培訓(xùn)的企業(yè)的基本特征相匹配的樣本(控制組),以替代那些實際上選擇培訓(xùn)(進(jìn)口組)但假定其沒有培訓(xùn)行為時的對比組企業(yè)。假定進(jìn)口組(處理組)和控制組企業(yè)的差異,可以由包含企業(yè)在進(jìn)口之前的一系列相關(guān)變量準(zhǔn)確反映,就可以采用PSM方法來對之進(jìn)行估算。

該方法中必須測算初次選擇培訓(xùn)的企業(yè)的進(jìn)口決策概率,可采用基本的Probit模型:

這里,Φ(·)表示正態(tài)累積分布函數(shù)。t = 0表示企業(yè)開始培訓(xùn),下標(biāo)-1則表示企業(yè)開始培訓(xùn)時期的前一期的非培訓(xùn)狀態(tài)。為了保證培訓(xùn)組(處理組)和控制組企業(yè)之間匹配處理的有效性,必須能夠精確地估算企業(yè)選擇培訓(xùn)的決策概率。因此,在上式中,有必要針對性地采取一些反映企業(yè)自身特征與屬性的相關(guān)變量來挑選適宜的對照組企業(yè),以優(yōu)化匹配效率。( 3)式中,我們加入的相關(guān)變量包括: tfpi,-1為企業(yè)i選擇開始培訓(xùn)前一期的企業(yè)生產(chǎn)率; exi,-1為企業(yè)i選擇開始培訓(xùn)前一期的企業(yè)是否出口的虛擬變量; rdi,-1為企業(yè)i選擇開始培訓(xùn)前一期的企業(yè)是否出口的虛擬變量; sizei,-1表示企業(yè)i選擇開始培訓(xùn)的前一期的企業(yè)固定資產(chǎn)凈額的對數(shù); k_inteni,-1表示企業(yè)i選擇開始培訓(xùn)的前一期的企業(yè)人均固定資產(chǎn),代表企業(yè)資本密集度; agei表示企業(yè)i的年齡,hhij表示反映企業(yè)所在二分位行業(yè)競爭程度的赫芬達(dá)爾指數(shù)。owner、year、industry和provin分別表示所有制類型、年份、行業(yè)(二分位)和省份的固定效應(yīng)特征的虛擬變量。

由于傾向性匹配需要依賴一定的選擇標(biāo)準(zhǔn),這就可能存在因為參照標(biāo)準(zhǔn)差異而出現(xiàn)結(jié)果敏感性。為了克服這一匹配中存在的問題,本文分別采用五種常見的匹配方法進(jìn)行估計( One-One,Nearest Neighbor,Kernel,Local Linear Regression,Spline),文后表1 PSM部分、文后表2報告了相應(yīng)的估計結(jié)果。①限于本文篇幅,作者沒有報告Local Linear Regression和Spline匹配的結(jié)果,讀者如有興趣可向作者索取。從估計結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn):一是培訓(xùn)確實提升了企業(yè)生產(chǎn)率水平,且不同的匹配方法沒有對結(jié)果造成較大的差異,ATT值(平均處理效應(yīng))均在1%水平上顯著;二是三種生產(chǎn)率測度方法的結(jié)果存在一定程度的差異,WLP和LP方法的ATT值要顯著高于OP方法的ATT值;三是對于不同企業(yè)樣本而言,無研發(fā)企業(yè)的培訓(xùn)對生產(chǎn)率有顯著促進(jìn)效應(yīng),而有研發(fā)企業(yè)的培訓(xùn)卻并沒有帶來生產(chǎn)率的顯著提升(在OP情況下這一差異并不顯著,其他顯著性水平均為1% ),這表明企業(yè)研發(fā)與培訓(xùn)存在替代互補(bǔ)效應(yīng);四是培訓(xùn)在非出口企業(yè)中的生產(chǎn)率提升效應(yīng)顯著大于出口企業(yè),且ATT值基本在1%水平上顯著。文后表2第( 6)列中給出了基于PSM匹配樣本的培訓(xùn)生產(chǎn)率溢價影響估計,作者發(fā)現(xiàn)培訓(xùn)的生產(chǎn)率溢出效應(yīng)穩(wěn)健約為6%。更進(jìn)一步,本文考慮了異質(zhì)性企業(yè)特征因素可能對企業(yè)培訓(xùn)的生產(chǎn)率溢價效應(yīng)產(chǎn)生的差異化影響。通過對不同類型子樣本的PSM匹配結(jié)果進(jìn)行估計發(fā)現(xiàn),出口企業(yè)相比于非出口企業(yè)的培訓(xùn)生產(chǎn)率溢價大約高0.3%,而非研發(fā)企業(yè)相比于研發(fā)企業(yè)的培訓(xùn)生產(chǎn)率溢價大約高0.5% (文后表2的treatment effect部分)。

四、結(jié)論

當(dāng)前,中國制造業(yè)面臨升級轉(zhuǎn)型,如何提升企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和技術(shù)水平已經(jīng)成為中國制造業(yè)發(fā)展的重要命題。傳統(tǒng)的人力資本理論注重教育水平提升對企業(yè)生產(chǎn)率的影響,但并未考慮一國制造業(yè)部門的平均受教育水平的初始狀態(tài),特別是在全球化產(chǎn)業(yè)價值鏈不斷發(fā)展強(qiáng)化的背景下。中國制造業(yè)十年來仍然保持著70%初中以下勞動力比例的現(xiàn)狀是對這一理論的挑戰(zhàn),也是給我們重新反思中國制造業(yè)升級的一個重要警示。在上述大背景下,討論人力資本形成另一重要組成形式,即員工培訓(xùn)對企業(yè)技術(shù)升級、生產(chǎn)率提升的影響顯得更富必要性、緊迫性,而已有研究基本上是針對發(fā)達(dá)國家,對于中國這樣一個世界性制造業(yè)大國和貿(mào)易大國卻沒有相應(yīng)的研究。本文正是在這種背景下提供了來自中國工業(yè)企業(yè)層面的經(jīng)驗證據(jù),從而為制造業(yè)領(lǐng)域人力資本研究提供重要的補(bǔ)充。

本文基于2001—2007年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫,采用樣本篩選法、多種傾向性匹配得分法對培訓(xùn)的生產(chǎn)率影響效應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗,最終主要結(jié)論如下:第一,培訓(xùn)確實顯著提高了企業(yè)生產(chǎn)率水平,這一溢價水平大約為6%。第二,不同企業(yè)之間的培訓(xùn)生產(chǎn)率溢價存在較大差異,無研發(fā)企業(yè)的培訓(xùn)提升效應(yīng)顯著高于有研發(fā)企業(yè);非出口企業(yè)的培訓(xùn)提升效應(yīng)顯著高于出口企業(yè)。以上結(jié)論的一個顯而易見的重要政策含義就是針對當(dāng)前中國制造業(yè)整體勞動力受教育水平低下的現(xiàn)狀,短期內(nèi)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級需要大力倚重員工培訓(xùn),通過對工人的專門生產(chǎn)技能的培訓(xùn)可以使其短期內(nèi)熟練掌握生產(chǎn)技術(shù),充分發(fā)揮企業(yè)生產(chǎn)潛能,助推企業(yè)改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)、引進(jìn)升級生產(chǎn)設(shè)備,加速企業(yè)轉(zhuǎn)型升級,從而在全球產(chǎn)業(yè)價值鏈中獲得更有利地位。

當(dāng)然,由于不同行業(yè)存在平均勞動力技能水平和教育水平的差異、差異性的勞動力技能學(xué)習(xí)門檻效應(yīng)(是否存在專門性生產(chǎn)技術(shù))、行業(yè)出口依賴程度差異,以及行業(yè)競爭程度差異,所以進(jìn)一步的研究可以從行業(yè)異質(zhì)性的角度出發(fā),將培訓(xùn)的生產(chǎn)率影響在不同行業(yè)間的差異化表現(xiàn)刻畫出來,這樣就可以針對不同行業(yè)的情況制訂相應(yīng)的人力資本培訓(xùn)計劃,并通過政府與企業(yè)的結(jié)合為中國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供幫助。

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表1 培訓(xùn)的生產(chǎn)率效應(yīng)檢驗

表2 不同類型企業(yè)培訓(xùn)的生產(chǎn)率效應(yīng)檢驗:基于PSM模型

[責(zé)任編輯:房宏琳,曾博]

作者簡介:鄭文平( 1990—),男,博士研究生,從事西方經(jīng)濟(jì)學(xué)研究;方福前( 1954—),男,教授,從事宏觀經(jīng)濟(jì)理論與政策研究。

基金項目:國家社會科學(xué)基金重大項目“中國經(jīng)濟(jì)自發(fā)展能力研究”( 15ZDB133)

收稿日期:2015-11-16

中圖分類號:F242

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號:1002-462X( 2016)02-0103-06

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