肖鳳翔?張雙志

摘 要 作為現(xiàn)代職業(yè)教育體系重要組成部分的企業(yè)員工技能培訓(xùn)對于高素質(zhì)勞動(dòng)者與技術(shù)技能人才培養(yǎng)的重要性日益受到政府和社會的高度關(guān)注?；诖?，以2014年全國第十一次民營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本，使用線性概率模型（LPM）對企業(yè)員工技能培訓(xùn)的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明，研發(fā)創(chuàng)新投入、擴(kuò)大再生產(chǎn)投入、員工薪酬支出均與企業(yè)員工技能培訓(xùn)投入成正相關(guān)性，而員工離職率不會對企業(yè)員工技能培訓(xùn)投入產(chǎn)生顯著性負(fù)向影響。進(jìn)一步通過企業(yè)所屬行業(yè)與所在區(qū)域的分樣本檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，上述基本結(jié)論仍然成立。據(jù)此，提出支持企業(yè)自主開展員工職業(yè)技能培訓(xùn)，“政企?！眳f(xié)同建設(shè)示范性高技能人才培養(yǎng)基地的政策建議。

關(guān)鍵詞 技術(shù)技能人才;企業(yè)員工技能培訓(xùn);影響因素;民營企業(yè)調(diào)查

中圖分類號 F272.92 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1008-3219（2019）04-0051-06

一、問題的提出

2019年1月，國務(wù)院印發(fā)的《國家職業(yè)教育改革實(shí)施方案》指出，要開展高質(zhì)量的職業(yè)培訓(xùn)，引導(dǎo)企業(yè)深度參與技術(shù)技能人才培養(yǎng)培訓(xùn)。開展員工技能培訓(xùn)是優(yōu)化人才培養(yǎng)供給和支撐產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要舉措，而大規(guī)模的技術(shù)技能人才培養(yǎng)有賴于職業(yè)教育培訓(xùn)體系的構(gòu)建與完善[1]。坎貝爾和昆瑟爾（Campbell&Kuncel）指出，企業(yè)進(jìn)行員工技能培訓(xùn)是開發(fā)人力資源最有效的干預(yù)措施之一，能夠幫助企業(yè)解決很多組織發(fā)展困境[2]?？ɡ飦喓桶⑺_偌（Karia&Asaari）認(rèn)為，在職培訓(xùn)除了幫助員工獲得知識和技能外，還能提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，包括生產(chǎn)更高質(zhì)量的產(chǎn)品、刺激員工參與更多的工作等[3]。還有研究認(rèn)為，雖然有時(shí)對員工的技能培訓(xùn)被企業(yè)視為成本支出，但當(dāng)合理使用時(shí)培訓(xùn)所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)回報(bào)明顯優(yōu)于其他人力資源開發(fā)措施[4]。

正是因?yàn)閱T工技能培訓(xùn)在人力資源開發(fā)中的重要性，國外學(xué)者在企業(yè)員工技能培訓(xùn)的收益評估方面做出了諸多規(guī)范性建構(gòu)和實(shí)證化分析。貝克爾（Berker）在完全競爭性勞動(dòng)力市場理論視角下對企業(yè)員工技能培訓(xùn)作了開創(chuàng)性研究[5]，根據(jù)“誰受益誰負(fù)擔(dān)”的原則，企業(yè)需承擔(dān)對員工的特殊性技能培訓(xùn)，而一般性技能培訓(xùn)則由員工自己買單。奧特爾（Autor）從企業(yè)的生產(chǎn)稟賦出發(fā)，得出員工技能培訓(xùn)需求是與企業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)的，技術(shù)水平越高的企業(yè)越重視對員工的特殊性技能培訓(xùn)[6]。謝爾蓋和帕維爾（Sergey&Pavel）通過對2000多家俄羅斯企業(yè)進(jìn)行的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)會對員工特殊性技能培訓(xùn)產(chǎn)生正向刺激作用，企業(yè)進(jìn)行員工技能培訓(xùn)是有明顯經(jīng)濟(jì)效益的[7]。奇里亞奇（Ciriaci）利用涵蓋23個(gè)歐洲國家大中小型企業(yè)的創(chuàng)新調(diào)查數(shù)據(jù)對培訓(xùn)與創(chuàng)新績效的相關(guān)性開展實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入比重和技術(shù)人員存量大的企業(yè)更加重視員工的特殊性技能培訓(xùn)，而且大企業(yè)進(jìn)行員工技能培訓(xùn)的經(jīng)濟(jì)回報(bào)明顯高于中小企業(yè)[8]。

然而，現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中很多企業(yè)不僅會對員工進(jìn)行一般性技能培訓(xùn)，而且相對于特殊性技能培訓(xùn)表現(xiàn)出明顯的偏好[9]。阿西莫格魯（Acemoglu）提出“壓縮工資結(jié)構(gòu)”（compressed wage structure）理論，對企業(yè)偏好于一般性技能培訓(xùn)的現(xiàn)象進(jìn)行了系統(tǒng)化分析[10]，該理論認(rèn)為，在不完全競爭性勞動(dòng)力市場中對員工的一般性技能培訓(xùn)會提升企業(yè)的生產(chǎn)效率，同時(shí)由于存在信息不對稱現(xiàn)象，員工在接受技能培訓(xùn)后重新尋求工作的離職成本較高，因此企業(yè)可以通過壓縮員工工資低于其邊際生產(chǎn)力之差而獲得培訓(xùn)利潤。佩賴塔（Peraita）通過收集西班牙企業(yè)員工技能培訓(xùn)的微觀數(shù)據(jù)對“工資壓縮結(jié)構(gòu)”進(jìn)行量化研究，驗(yàn)證了一般性技能培訓(xùn)會提升員工的邊際生產(chǎn)率，由此帶來的經(jīng)濟(jì)收益明顯高于培訓(xùn)的成本支出，因而企業(yè)有足夠的動(dòng)力進(jìn)行員工技能培訓(xùn)[11]。

國內(nèi)學(xué)者也分別從企業(yè)或員工的角度出發(fā)對員工技能培訓(xùn)的經(jīng)濟(jì)回報(bào)作了較為豐富的研究。湯二子和孫振通過線性回歸發(fā)現(xiàn)，研發(fā)創(chuàng)新投入和員工技能培訓(xùn)投入對企業(yè)生產(chǎn)率的正向影響程度沒有顯著性差異[12]。馬雙和甘犁從各地市最低工資標(biāo)準(zhǔn)角度發(fā)現(xiàn)，技能培訓(xùn)成本在企業(yè)與員工之間的轉(zhuǎn)移是企業(yè)是否提供在職培訓(xùn)的關(guān)鍵，這也在一定程度上驗(yàn)證了貝克爾（Berker）的人力資本模型[13]。李雪琪和朱名宏利用2012年世界銀行投資環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù)研究了企業(yè)特征、融資約束對企業(yè)在職培訓(xùn)決策的影響效應(yīng)，認(rèn)為企業(yè)規(guī)模增大、融資約束降低對企業(yè)員工技能培訓(xùn)具有顯著促進(jìn)作用[14]。陸振朋從員工離職成本角度出發(fā)，運(yùn)用雙寡頭兩期博弈模型對企業(yè)進(jìn)行一般性技能培訓(xùn)的績效進(jìn)行分析[15]，在一定程度上豐富了阿西莫格魯（Acemoglu）的“工資壓縮結(jié)構(gòu)”理論。

然而，國內(nèi)大多數(shù)學(xué)者在對企業(yè)員工技能培訓(xùn)影響因素進(jìn)行分析時(shí)，主要關(guān)注特殊性技能培訓(xùn)、一般性技能培訓(xùn)與員工離職成本等差異化影響問題，欠缺對這些因素表現(xiàn)形式本身的具體研究。同時(shí)，以往相關(guān)研究只對企業(yè)員工技能培訓(xùn)決策行為進(jìn)行探討，忽略了對員工技能培訓(xùn)投入展開深入分析，而技能培訓(xùn)投入經(jīng)費(fèi)的多寡對企業(yè)技能化會產(chǎn)生重要影響[16]。基于此，本文以2014年全國第十一次民營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本，使用線性概率模型（LPM）對企業(yè)員工技能培訓(xùn)的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。

二、理論分析與研究假設(shè)

完全競爭性市場理論認(rèn)為，企業(yè)和員工之間的信息交流與溝通是完全對稱的，企業(yè)需要支付員工的工資等于其在外部企業(yè)能夠獲得的薪酬，而特殊性技能培訓(xùn)并不能提高員工在外部企業(yè)的生產(chǎn)水平，因而企業(yè)將獲得特殊性技能培訓(xùn)所產(chǎn)生的全部經(jīng)濟(jì)收益，也就是說企業(yè)需負(fù)擔(dān)員工特殊性技能培訓(xùn)的成本。一般情況下，企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)將產(chǎn)生其有別于外部企業(yè)的特殊生產(chǎn)技術(shù)或工藝，為了讓新技術(shù)或新工藝迅速規(guī)模化生產(chǎn)，企業(yè)需對員工進(jìn)行相應(yīng)的特殊性技能培訓(xùn)，提高其邊際生產(chǎn)率，進(jìn)而獲得研發(fā)創(chuàng)新投入所帶來的經(jīng)濟(jì)收益。

同理，在完全競爭性市場企業(yè)對員工進(jìn)行一般性技能培訓(xùn)后，必須把員工工資提升至與其邊際生產(chǎn)力水平相匹配的薪酬，否則接受培訓(xùn)之后技能提升的員工就會離職去別的企業(yè)，因?yàn)槠渌髽I(yè)顯然愿意以較高的工資雇傭具有更高技能水平的員工?？梢娨话阈约寄芘嘤?xùn)顯然對企業(yè)具有明顯的“負(fù)外部性”，意味著企業(yè)缺乏提供一般性技能培訓(xùn)的動(dòng)機(jī)。然而，完全競爭性市場在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中是不可能存在的。由于信息不對稱和員工對工作環(huán)境或企業(yè)的個(gè)人選擇偏好，在接受技能培訓(xùn)后的員工就算工資薪酬沒有相應(yīng)的提升，也不會貿(mào)然選擇離職。因?yàn)樵谛睦砗怂銓用?，員工不會為了無法確定的未來收入和離職后找工作產(chǎn)生的機(jī)會成本而尋求風(fēng)險(xiǎn)，通常會選擇風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。據(jù)此，企業(yè)會因?qū)T工的一般性技能培訓(xùn)獲得經(jīng)濟(jì)收益，這在一定程度上解釋了為什么現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中大多數(shù)企業(yè)會投資一般性技能培訓(xùn)的現(xiàn)象。同時(shí)，企業(yè)在經(jīng)濟(jì)收益良好的情況下為進(jìn)一步擴(kuò)大市場占有率會加大對原有生產(chǎn)規(guī)模的投資力度，從而也會加強(qiáng)一般性技能培訓(xùn)力度，以期提高員工的邊際生產(chǎn)力水平，從中獲取更多的利潤回報(bào)?；谝陨戏治?，提出第一和第二個(gè)研究假設(shè)：

H1：研發(fā)創(chuàng)新投入與企業(yè)員工技能培訓(xùn)投入成正相關(guān)性;

H2：擴(kuò)大再生產(chǎn)投入與企業(yè)員工技能培訓(xùn)投入成正相關(guān)性。

“工資壓縮結(jié)構(gòu)”理論認(rèn)為，一般情況下企業(yè)不會支付員工對等邊際生產(chǎn)力水平的工資，甚至只是把培訓(xùn)作為優(yōu)秀員工的一種獎(jiǎng)勵(lì)方式[17]，由此產(chǎn)生員工較高邊際生產(chǎn)力與增速較慢工資薪酬之間的差額，這就是企業(yè)員工技能培訓(xùn)的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。由于員工與外部企業(yè)之間存在信息不對稱，外部企業(yè)無法準(zhǔn)確評估前來求職員工的技能水平，通常會采用市場平均工資方式進(jìn)行定價(jià)，這樣員工轉(zhuǎn)換工作的離職成本反而隨著技能水平的增強(qiáng)而提高，也就不會貿(mào)然選擇辭職。因此，企業(yè)能夠最大程度地收割工資壓縮帶來的“剪刀差”利潤。

行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的效用值函數(shù)揭示了人們的決策權(quán)重是非線性的，即在面對不可能的收益時(shí)經(jīng)常會尋求風(fēng)險(xiǎn)，對于不太可能發(fā)生的損失則選擇風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。即員工的離職決策不可能一直沿著理性（線性）選擇的框架進(jìn)行，當(dāng)員工承受的工資薪酬與自身技能水平相匹配的經(jīng)濟(jì)收益之間的差額損失明顯多于其留職所附帶的沉沒成本時(shí)，就會表現(xiàn)出明顯的風(fēng)險(xiǎn)尋求意識——搜尋新的工作?，F(xiàn)代企業(yè)治理理論也認(rèn)為，人力資源是企業(yè)重要的無形資產(chǎn)，對員工工資薪酬的合理增長是能夠雙贏的，高薪資水平促使企業(yè)最大化程度提高員工技能水平和勞動(dòng)生產(chǎn)率。薪酬激勵(lì)有助于激發(fā)員工在技能培訓(xùn)中的努力程度，進(jìn)而達(dá)到培訓(xùn)所預(yù)期的邊際生產(chǎn)力水平，當(dāng)員工邊際生產(chǎn)力高于其工資水平時(shí)，企業(yè)能從培訓(xùn)中獲得可觀的經(jīng)濟(jì)回報(bào)?；谝陨戏治觯岢霰疚牡牡谌偷谒膫€(gè)研究假設(shè)：

H3：員工薪酬支出與企業(yè)員工技能培訓(xùn)投入成正相關(guān)性;

H4：員工離職率不會對企業(yè)員工技能培訓(xùn)投入產(chǎn)生顯著性負(fù)向影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要來源于中共中央統(tǒng)戰(zhàn)部、中華全國工商業(yè)聯(lián)合會、國家工商行政管理總局和中國民（私）營經(jīng)濟(jì)研究會2014年聯(lián)合進(jìn)行的第十一次民營企業(yè)調(diào)查，調(diào)查對象為民營企業(yè)的法人代表，詢問了企業(yè)2013年度的經(jīng)營狀況，樣本具有覆蓋面廣、可信度高與代表性強(qiáng)的特點(diǎn)。對企業(yè)員工技能培訓(xùn)投入、研發(fā)創(chuàng)新投入、擴(kuò)大再生產(chǎn)投入、員工平均工資、員工總?cè)藬?shù)、員工離職人數(shù)、高管性別、高管出生年份、高管受教育程度、企業(yè)營業(yè)收入、企業(yè)注冊年份、資產(chǎn)總額、負(fù)債總額、企業(yè)凈利潤、對外投資、所屬行業(yè)與所在省份等數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，剔除缺失值與異常值之后，獲得有效樣本4225個(gè)觀測值。

（二）變量說明

1.被解釋變量

員工技能培訓(xùn)使用企業(yè)培訓(xùn)投入經(jīng)費(fèi)（Train_exp）來衡量，培訓(xùn)投入經(jīng)費(fèi)的多寡對科研創(chuàng)新的吸收以及企業(yè)技能化的形成發(fā)揮著重要影響[18]。

2.解釋變量

由理論分析和研究假設(shè)可知，本文用研發(fā)創(chuàng)新投入（Innovation）來衡量企業(yè)進(jìn)行特殊性技能培訓(xùn)的需求，擴(kuò)大再生產(chǎn)投入（Produce）來考察企業(yè)進(jìn)行一般性技能培訓(xùn)的需要，員工平均工資（Salary）測度“壓縮工資結(jié)構(gòu)”中員工薪酬支出對企業(yè)員工技能培訓(xùn)投入的影響，員工離職率（Sep_rate）考察員工離職對企業(yè)員工技能培訓(xùn)的影響。

3.控制變量

參照國外文獻(xiàn)的指標(biāo)設(shè)定，選取高管性別（Gender）、高管年齡（Age）、高管教育背景（Education）、企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Firm_age）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lever）、企業(yè)虧損狀況（Loss）、企業(yè)對外投資（Ofdi）、行業(yè)固定效應(yīng)（Industry）與省份固定效應(yīng)（Province）等作為控制變量。變量具體說明見表1。

（三）計(jì)量模型

為了對企業(yè)員工技能培訓(xùn)的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究，本文將計(jì)量模型設(shè)定如下：

Train_expi=γ+β1Innovationi+β2Producei+β3Salaryi+β4 Sep_ratei+∑βkControlsi+Industryi+Provincei+εi? ? ? ? ? ? ? ? （1）

其中，i代表企業(yè)。解釋變量分別為研發(fā)創(chuàng)新投入（Innovationi）、擴(kuò)大再生產(chǎn)投入（Producei）、薪酬支出（Salaryi）、員工離職率（Sep_ratei），系數(shù)βi的符號及數(shù)值大小可以用來識別解釋變量對企業(yè)員工技能培訓(xùn)投入（Train_expi）的影響。Controlsi包括高管性別（Genderi）、高管年齡（Agei）、高管教育背景（Educationi）、企業(yè)規(guī)模（Sizei）、企業(yè)年齡（Firm_agei）、資產(chǎn)負(fù)債率（Leveri）、企業(yè)虧損（Lossi）、對外投資（Ofdii）等控制變量，γ為常數(shù)項(xiàng)，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。同時(shí)，為了控制企業(yè)不受宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，計(jì)量模型加入了行業(yè)固定效應(yīng)（Industryi）和省份固定效應(yīng)（Provincei）。

為了進(jìn)一步保證模型估計(jì)結(jié)果的有效性和一致性，對調(diào)查數(shù)據(jù)做了以下處理：對企業(yè)員工技能培訓(xùn)投入、研發(fā)創(chuàng)新投入、擴(kuò)大再生產(chǎn)投入、員工薪酬支出、企業(yè)規(guī)模等數(shù)值變量進(jìn)行了以e為底的對數(shù)處理，這樣做是為了將變量線性化，讓輸出的斜率能測度變量之間的彈性（elasticity）;由于有一部分企業(yè)的員工技能培訓(xùn)投入、研發(fā)創(chuàng)新投入以及擴(kuò)大再生產(chǎn)投入為零，對其均采取加單位1后再取對數(shù)的處理，從而避免有效樣本的大量流失，也不會造成估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏誤;對方程（1）進(jìn)行方差膨脹因子（VIF）計(jì)算，最大的VIF值為1.69，所有回歸變量的VIF均值為1.21，均明顯低于閾值10的警戒標(biāo)準(zhǔn)，可排除多重共線性問題;對所有連續(xù)變量均在1%和99%分位數(shù)上進(jìn)行縮尾（Winsorize）處理，以規(guī)避異常值的影響;回歸分析采用Robust穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行估計(jì)，以消除隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)εi的異方差性問題。