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    養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率的影響:傳導(dǎo)機(jī)制與實證檢驗

    2021-05-25 09:26:56蘇春紅耿嫚嫚
    關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率養(yǎng)老保險要素

    蘇春紅 葛 燦 耿嫚嫚

    一、引言與文獻(xiàn)綜述

    已有文獻(xiàn)較多關(guān)注繳費(fèi)負(fù)擔(dān)與企業(yè)承受能力以及負(fù)擔(dān)歸宿問題,研究繳費(fèi)對全要素生產(chǎn)率影響的文獻(xiàn)并不豐富,對傳導(dǎo)機(jī)制的研究更顯不足。本文試圖探究養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率的影響及其傳導(dǎo)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn),養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率有顯著的負(fù)向影響。構(gòu)建中介效應(yīng)模型并進(jìn)行機(jī)制分析表明,養(yǎng)老保險繳費(fèi)通過降低企業(yè)研發(fā)支出和員工收入影響全要素生產(chǎn)率。異質(zhì)性分析表明,高繳費(fèi)率地區(qū)企業(yè)和國有企業(yè),養(yǎng)老保險繳費(fèi)對全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響更大;且研發(fā)支出路徑僅在高繳費(fèi)率地區(qū)和國有企業(yè)中顯著。本文進(jìn)一步在中介效應(yīng)模型中加入了融資約束這一調(diào)節(jié)變量,驗證了融資約束對研發(fā)支出的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。對融資約束的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗表明,融資約束的調(diào)節(jié)作用僅在高繳費(fèi)地區(qū)存在;非國有企業(yè)僅在面臨融資約束時,養(yǎng)老保險繳費(fèi)才會對研發(fā)支出產(chǎn)生負(fù)向作用。本研究為政府進(jìn)一步優(yōu)化養(yǎng)老保險繳費(fèi)政策,激勵企業(yè)增加研發(fā)投入,提高員工收入,以實現(xiàn)通過養(yǎng)老保險降費(fèi)釋放更多的“生產(chǎn)率紅利”提供了經(jīng)驗證據(jù)。與已有研究相比,本文的貢獻(xiàn)主要有兩點(diǎn):一是構(gòu)建了養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率影響的一個分析框架,并將融資約束納入影響機(jī)制研究。二是首次利用中介效應(yīng)模型、有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型檢驗了養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制,豐富了該領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)。

    本文余下部分安排如下:第二部分是理論分析與研究假設(shè);第三部分為模型設(shè)計、數(shù)據(jù)來源與變量選?。坏谒牟糠譃榛鶞?zhǔn)回歸;第五部分進(jìn)行了機(jī)制檢驗及異質(zhì)性分析;第六部分是穩(wěn)健性檢驗;第七部分為結(jié)論與政策建議。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    假設(shè)1:養(yǎng)老保險繳費(fèi)通過降低研發(fā)支出抑制全要素生產(chǎn)率水平的提升。

    假設(shè)2:融資約束水平調(diào)節(jié)養(yǎng)老保險繳費(fèi)對研發(fā)支出的影響。

    圖1 勞動力市場均衡模型

    根據(jù)效率工資理論,勞動者的努力程度是工資的增函數(shù),企業(yè)向員工支付高于市場出清水平的工資,可以有效降低離職率、提高偷懶者被開除的機(jī)會成本,并且實現(xiàn)對高技能勞動者的有效激勵。然而,在勞動供給彈性較小,需求彈性較大時,稅負(fù)轉(zhuǎn)嫁還擴(kuò)大了員工實得報酬與應(yīng)得報酬之間的差距,即提高了勞動力價格扭曲程度。這種扭曲意味著勞動者從報酬中獲得的滿足感下降,進(jìn)而影響勞動者努力程度(43)謝臻、卜偉:《如何優(yōu)化高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對創(chuàng)新效率的作用效果?——基于工資激勵效應(yīng)的分析》,《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》2020年第3期。。因此,從員工激勵角度,養(yǎng)老保險繳費(fèi)帶來的員工收入降低會導(dǎo)致員工努力程度的下降。假設(shè)勞動者努力程度為e,則生產(chǎn)函數(shù)可以表示為:

    Y=ALαKβ=B(eL)αKβ

    上式中Y、L、K分別為總產(chǎn)出、勞動投入和資本投入。A為總產(chǎn)出中不可被資本、勞動要素投入所解釋的部分,即全要素生產(chǎn)率。L為標(biāo)準(zhǔn)化的一般勞動,一般用雇傭數(shù)量來表示,但實際生產(chǎn)中,勞動者總有偷懶的意愿,因此實際勞動投入量應(yīng)該受勞動者努力程度的影響,若以Lr表示實際勞動投入量,顯然Lr=eL(44)畢泗鋒:《引入管理者要素的企業(yè)生產(chǎn)模型》,《財經(jīng)科學(xué)》2008年第11期。。以標(biāo)準(zhǔn)化的一般勞動計算得到的全要素生產(chǎn)率A應(yīng)等于Beα,努力程度與全要素生產(chǎn)率正相關(guān)。具體而言,在技術(shù)水平不變的情況下,勞動者努力程度的下降會導(dǎo)致企業(yè)實際產(chǎn)出與生產(chǎn)可能性邊界的距離加大,即降低企業(yè)技術(shù)效率水平,進(jìn)而對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生不利影響。綜上所述,本文提出第三個假設(shè):

    假設(shè)3:企業(yè)會將養(yǎng)老保險繳費(fèi)負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)嫁給員工,進(jìn)而降低企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

    三、模型設(shè)計、數(shù)據(jù)來源與變量選取

    (一)基準(zhǔn)模型

    為了考察養(yǎng)老保險繳費(fèi)率是否會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響,本文建立基本模型如下:

    TFPit=α0+a1RATEit+Xit+yeart+indc+μi+εit

    (1)

    式(1)中下標(biāo)i、t、c分別表示企業(yè)、年份、行業(yè),TFPit為全要素生產(chǎn)率,RATEit為企業(yè)養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率,RATEit的系數(shù)a1是本研究核心關(guān)注系數(shù)。Xit表示其他可能影響全要素生產(chǎn)率的控制變量。借鑒趙健宇和陸正飛(45)趙健宇、陸正飛:《養(yǎng)老保險繳費(fèi)比例會影響企業(yè)生產(chǎn)效率嗎?》,《經(jīng)濟(jì)研究》2018年第10期。研究,控制變量選擇企業(yè)存續(xù)時間、資本密度、市凈率、公司治理作為企業(yè)特征變量,以地區(qū)生產(chǎn)總值作為地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量。另外考慮外部投資對全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng),將地區(qū)外商投資總額加入控制變量。yeart、indc和μi分別表示時間固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)和個體固定效應(yīng),以控制不可觀察因素在行業(yè)、地區(qū)和時間上對企業(yè)生產(chǎn)率的影響,εit為模型誤差項。

    由于企業(yè)有可能根據(jù)經(jīng)營狀況,在申報繳費(fèi)基數(shù)時少報或瞞報職工工資,或僅按繳費(fèi)基數(shù)下限繳費(fèi),導(dǎo)致養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率與全要素生產(chǎn)率可能存在內(nèi)生性問題。因此,本文除了用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計以外,還借鑒馬雙等(46)馬雙、孟憲芮、甘犁:《養(yǎng)老保險企業(yè)繳費(fèi)對員工工資、就業(yè)的影響分析》,《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》2014年第3期。的做法,手工搜集了企業(yè)總部所在地市的法定養(yǎng)老保險繳費(fèi)率作為企業(yè)實際繳費(fèi)率的工具變量,采用二階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行估計。

    (二)中介效應(yīng)模型

    前文的理論分析證明,養(yǎng)老保險繳費(fèi)率通過影響企業(yè)研發(fā)支出、員工收入來影響全要素生產(chǎn)率。中介效應(yīng)模型可以分析自變量對因變量影響的過程和作用機(jī)制,被廣泛應(yīng)用于心理學(xué)和其他社科領(lǐng)域。本文采用中介效應(yīng)模型,以企業(yè)研發(fā)支出、員工收入作為中介變量研究養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率影響的傳導(dǎo)機(jī)制。然后加入融資約束這一調(diào)節(jié)變量考察融資約束水平對研發(fā)支出路徑的調(diào)節(jié)作用。

    根據(jù)中介效應(yīng)檢驗的研究思路,我們首先建立中介效應(yīng)模型:

    TFPit=α0+a1RATEit+Xit+yeart+indc+μi+ε1it

    (1)(47)這里式(1)與基準(zhǔn)回歸模型一致,基準(zhǔn)回歸模型是為了驗證養(yǎng)老保險繳費(fèi)率確實會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響,這是構(gòu)建中介效應(yīng)模型的前提。

    RDit=b0+b1RATEit+Xit+yeart+indc+μi+ε2it

    (2)

    INCit=c0+c1RATEit+Xit+yeart+indc+μi+ε3it

    (3)

    TFPit=d0+d1RATEit+d2RDit+d3INCit+Xit+yeart+indc+μi+ε4it

    (4)

    式(1)至式(4)是一個完整的中介效應(yīng)模型,中介變量為研發(fā)支出(RDit)、員工收入(INCit),其余變量含義與基準(zhǔn)模型相同。式(1)為養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率的總效應(yīng),式(2)為養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對研發(fā)支出的影響,式(3)為養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對員工收入的影響。將式(2)、式(3)代入式(4)整理得到:

    TFPit=(d0+d2b0+d3c0)+(d1+d2b1+d3c1)RATEit+Xit+yeart+indc+μi+ε5it

    (5)

    其中,d1衡量養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng),d2b1、d3c1分別衡量養(yǎng)老保險繳費(fèi)率通過研發(fā)支出、員工收入對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的中介效應(yīng)。中介效應(yīng)是否存在,主要通過檢驗系數(shù)乘積d2b1、d3c1的顯著性?,F(xiàn)有檢驗中介效應(yīng)的方法主要有依次檢驗、Sobel法、Bootstrap法、馬爾科夫鏈蒙特卡羅法(MCMC)。其中,依次檢驗的檢驗力最弱,即依次檢驗不容易檢測到中介效應(yīng)顯著,反過來說,若用依次檢驗已經(jīng)得到顯著的結(jié)果,檢驗力較弱對其而言就已經(jīng)不是問題(48)溫忠麟、葉寶娟:《有調(diào)節(jié)的中介模型檢驗方法:競爭還是替補(bǔ)》,《心理學(xué)報》2014年第5期。。因此本文優(yōu)先采用依次檢驗的方法。

    養(yǎng)老保險繳費(fèi)對研發(fā)支出的負(fù)向影響受到融資約束水平的調(diào)節(jié),因此我們考慮建立一個有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型,融資約束只調(diào)節(jié)養(yǎng)老保險繳費(fèi)對研發(fā)支出的影響。模型構(gòu)建如下:

    RDit=b0+b1RATEit+b2KZit+b3KZit×RATEit+Xit+yeart+indc+μi+ε6it

    (6)

    式(6)為養(yǎng)老保險繳費(fèi)率在融資約束調(diào)節(jié)下對研發(fā)支出的影響,將式(2)替換為式(6)就得到了有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型。是否是有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)仍通過依次檢驗系數(shù)b3、d2的顯著性水平來檢驗,若均顯著,則有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)存在。

    (三)數(shù)據(jù)來源

    (四)變量選取

    解釋變量(RATEit)為企業(yè)養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率。借鑒劉苓玲和慕欣蕓(52)劉苓玲、慕欣蕓:《企業(yè)社會保險繳費(fèi)的勞動力就業(yè)擠出效應(yīng)研究——基于中國制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)的實證分析》,《保險研究》2015年第10期。做法,采用“養(yǎng)老保險繳費(fèi)本期增加額”與“工資、獎金、津貼和補(bǔ)貼本期增加額”之比衡量。

    表1給出了主要變量的構(gòu)造方式,表2為主要變量的樣本描述性統(tǒng)計。

    表1 變量定義表

    由表2可知,LP、OP法估計得到的全要素生產(chǎn)率均值分別為13.84、11.51,與劉莉亞等(54)劉莉亞、金正軒、何彥林等:《生產(chǎn)效率驅(qū)動的并購——基于中國上市公司微觀層面數(shù)據(jù)的實證研究》,《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》2018第4期。計算結(jié)果類似。養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率的最大值與最小值之間相差較大,樣本公司實際平均繳費(fèi)率為9%,明顯低于法定繳費(fèi)率,印證了采用實際繳費(fèi)率的合理性。

    表2 樣本描述性統(tǒng)計

    四、基準(zhǔn)回歸

    為了驗證養(yǎng)老保險繳費(fèi)率與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系,對基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸分析,并采用工具變量法作為內(nèi)生性檢驗,回歸結(jié)果匯報如表3。第(1)至(3)列通過逐步加入控制變量和時間及行業(yè)固定效應(yīng),得出養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率(RATE)系數(shù)絕對值逐步下降但均在1%顯著性水平上為負(fù)。第(3)列結(jié)果說明,在控制企業(yè)特征、地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素、時間趨勢和行業(yè)特征以后,養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率每提高1個百分點(diǎn)會使得全要素生產(chǎn)率降低1.830%。

    由于企業(yè)可能會根據(jù)自身經(jīng)營情況瞞報繳費(fèi)基數(shù),因此估計可能存在內(nèi)生性,導(dǎo)致估計結(jié)果有偏和不一致問題。本文已通過僅采用稅務(wù)征繳地區(qū)的樣本來減少企業(yè)瞞報、少報基數(shù)的問題,出于嚴(yán)謹(jǐn)性考慮,進(jìn)一步采用工具變量法作為對照。第(5)列匯報了第二階段的估計結(jié)果,養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率的系數(shù)仍為負(fù),說明進(jìn)一步控制內(nèi)生性問題后,企業(yè)養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率提高仍會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響(55)本文也作了弱工具變量檢驗和不可識別檢驗。其中,第一階段估計的F統(tǒng)計量為24.65,大于10,從經(jīng)驗上可以拒絕弱工具變量假設(shè);不可識別檢驗采用Anderson LM統(tǒng)計量,其結(jié)果為24.596,可在1%顯著性水平上拒絕原假設(shè)。。

    表3 養(yǎng)老保險繳費(fèi)對全要素生產(chǎn)率的影響

    控制變量估計結(jié)果如表3第(3)列所示,企業(yè)年齡(age)與全要素生產(chǎn)率成正相關(guān)關(guān)系,可能的原因是,存續(xù)時間較長的企業(yè)具有更好的聲譽(yù)、更完善的管理制度,因此全要素生產(chǎn)率更高。資本密度(Cdensity)系數(shù)顯著為正,這與唐玨和封進(jìn)(56)唐玨、封進(jìn):《社會保險繳費(fèi)對企業(yè)資本勞動比的影響——以21世紀(jì)初省級養(yǎng)老保險征收機(jī)構(gòu)變更為例》,《經(jīng)濟(jì)研究》2019年第1期。估計結(jié)果相同,即隨著人均資本水平提高,企業(yè)在提高資本投入的同時替代了低技能水平的勞動力。地區(qū)外商投資企業(yè)投資總額(fdi)系數(shù)顯著為負(fù),這可能是因為通過外商投資渠道溢出的R&D資本一定程度上阻礙了技術(shù)效率的提升(57)孫曉華、王昀、鄭輝:《R&D溢出對中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響——基于產(chǎn)業(yè)間、國際貿(mào)易和FDI三種溢出渠道的實證檢驗》,《南開經(jīng)濟(jì)研究》2012年第5期。。

    五、機(jī)制檢驗及異質(zhì)性分析

    (一)機(jī)制檢驗

    根據(jù)理論分析與研究假設(shè),養(yǎng)老保險繳費(fèi)通過研發(fā)支出和員工收入影響全要素生產(chǎn)率,融資約束調(diào)節(jié)養(yǎng)老保險繳費(fèi)對研發(fā)支出的影響。本節(jié)根據(jù)中介效應(yīng)模型檢驗養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制。表4匯報了中介效應(yīng)模型的估計結(jié)果。

    第(1)列和第(2)列分別匯報了養(yǎng)老保險繳費(fèi)對研發(fā)支出和員工收入的影響。企業(yè)養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率(RATE)的系數(shù)表明,養(yǎng)老保險繳費(fèi)每提高1個百分點(diǎn),研發(fā)支出就會降低0.809%,員工收入就會下降2.183%。第(3)列結(jié)果顯示,控制了研發(fā)支出和員工收入后的養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率(RATE)的系數(shù)顯著為負(fù),說明了直接效應(yīng)存在。第(3)列中研發(fā)支出(RD)的系數(shù)顯著為正。這一方面可能是因為研發(fā)支出促進(jìn)產(chǎn)品和工藝創(chuàng)新,從而為生產(chǎn)率提高提供源源不斷的動力。另一方面,從事研發(fā)活動需要大量高素質(zhì)勞動力,勞動力素質(zhì)的提高增強(qiáng)了企業(yè)吸收和應(yīng)用現(xiàn)有技術(shù)或是創(chuàng)造新技術(shù)的能力。眾多研究也表明,勞動力素質(zhì)的提高對全要素生產(chǎn)率的提高有積極作用(58)于新亮、上官熠文、于文廣、李倩:《養(yǎng)老保險繳費(fèi)率、資本——技能互補(bǔ)與企業(yè)全要素生產(chǎn)率》,《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2019年第12期。。員工收入(INCOME)對全要素生產(chǎn)率(TFP)的系數(shù)說明員工收入每提高1%,全要素生產(chǎn)率顯著提高0.411%??赡艿脑蚴?,員工收入提高一方面降低了員工離職率,也可吸引更高技能的勞動者;另一方面提高偷懶者的機(jī)會成本,增強(qiáng)員工努力程度,促進(jìn)企業(yè)技術(shù)效率水平提高。

    表4 養(yǎng)老保險繳費(fèi)對全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制

    表4估計結(jié)果表明,對于研發(fā)支出(RD)、員工收入(INCOME)而言,養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)(RATE)系數(shù)均顯著;且對全要素生產(chǎn)率(TFP_LP)而言,研發(fā)支出、員工收入的系數(shù)也均顯著。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗步驟,可以認(rèn)為養(yǎng)老保險繳費(fèi)率通過研發(fā)支出、員工收入兩個中介變量,進(jìn)而影響全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)是存在的,即假設(shè)1和假設(shè)3成立。

    養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率影響的傳導(dǎo)機(jī)制如圖2。具體而言,養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率每降低1個百分點(diǎn),通過研發(fā)支出中介導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率降低0.137%,通過員工收入中介導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率降低0.897%。

    圖2 無調(diào)節(jié)效應(yīng)時養(yǎng)老保險繳費(fèi)對全要素生產(chǎn)率影響的傳導(dǎo)機(jī)制

    通過進(jìn)一步估計融資約束對研發(fā)支出的調(diào)節(jié)作用,由表4第(4)列估計結(jié)果可知,交叉項(KZ×RATE)系數(shù)在5%顯著性水平下顯著為負(fù)。因此,融資約束對研發(fā)支出的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在,即融資約束水平越高,養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率提高對研發(fā)支出的負(fù)向影響越大,假設(shè)2得到驗證。又因為第(3)列中研發(fā)支出對全要素生產(chǎn)率的系數(shù)顯著為正,所以研發(fā)支出路徑上的中介效應(yīng)受到融資約束的調(diào)節(jié)。

    (二)異質(zhì)性分析

    為了進(jìn)一步分析養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率的影響及其傳導(dǎo)機(jī)制,是否隨企業(yè)類型和繳費(fèi)負(fù)擔(dān)不同而存在差異,本部分進(jìn)行了異質(zhì)性分析。

    1.不同類型企業(yè)的差異。國有企業(yè)和非國有企業(yè)在經(jīng)營目標(biāo)、創(chuàng)新動力、政企關(guān)系、融資條件上有明顯差異(59)戴靜、張建華:《金融所有制歧視、所有制結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新產(chǎn)出——來自中國地區(qū)工業(yè)部門的證據(jù)》,《金融研究》2013年第5期。。本文將稅務(wù)征繳地區(qū)中的中央國有企業(yè)、地方國有企業(yè)、集體企業(yè)劃分為國有樣本,其余公眾企業(yè)、民營企業(yè)、其他企業(yè)、外資企業(yè)劃分為非國有樣本。表5匯報了相應(yīng)的回歸結(jié)果。國有企業(yè)和非國有企業(yè)中養(yǎng)老保險繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率均有負(fù)向影響,即總效應(yīng)顯著為負(fù),但對國有企業(yè)負(fù)向影響更大。對研發(fā)支出而言,養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率顯著影響國有企業(yè)的研發(fā)支出,而對于非國有企業(yè)并不顯著。一方面,這可能是因為非國有企業(yè)不具備國有企業(yè)在市場壟斷、政企關(guān)系、信貸條件上的優(yōu)勢地位,因此只有依靠差異化的產(chǎn)品、更高的生產(chǎn)效率來獲取市場份額,從而更有動力進(jìn)行研發(fā)活動(60)解維敏、唐清泉、陸姍姍:《政府R&D資助,企業(yè)R&D支出與自主創(chuàng)新——來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)》,《金融研究》2009年第6期。。另一方面,從融資約束的角度,非國有企業(yè)中融資約束與養(yǎng)老保險繳費(fèi)率的交叉項系數(shù)顯著。這表示非國有企業(yè)研發(fā)動力較強(qiáng),僅在面臨融資約束時,養(yǎng)老保險繳費(fèi)才會對研發(fā)支出產(chǎn)生抑制作用。融資約束的調(diào)節(jié)在國有樣本中不成立。對員工收入而言,相較于非國有企業(yè)員工,國有企業(yè)的員工努力程度對員工收入的變化更敏感。

    表5 分所有制異質(zhì)性檢驗結(jié)果

    2.繳費(fèi)負(fù)擔(dān)不同地區(qū)的企業(yè)之間差異。由于各省人口結(jié)構(gòu)、社?;鹗罩顩r不同,中央允許各地區(qū)在統(tǒng)一指導(dǎo)的原則下自行制定養(yǎng)老保險實施方案,各地區(qū)也會根據(jù)當(dāng)?shù)仞B(yǎng)老保險統(tǒng)籌賬戶收支情況,對養(yǎng)老保險繳費(fèi)率進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。本文按養(yǎng)老保險企業(yè)繳費(fèi)率高于19%將樣本分為高繳費(fèi)地區(qū)(含19%)和低繳費(fèi)地區(qū)(61)低繳費(fèi)地區(qū)為山東省、福建省、浙江省、廣東省,其余省份為高繳費(fèi)地區(qū),這里包含非稅務(wù)機(jī)關(guān)征繳省份。。表6的估計結(jié)果顯示,高繳費(fèi)地區(qū)養(yǎng)老保險繳費(fèi)對全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響更大。而且,研發(fā)支出路徑僅在高繳費(fèi)地區(qū)成立,不同繳費(fèi)地區(qū)在研發(fā)支出路徑上的差異可以由融資約束解釋。融資約束與養(yǎng)老保險繳費(fèi)率的交叉項系數(shù)僅在高繳費(fèi)地區(qū)樣本中顯著,這說明在高繳費(fèi)地區(qū),養(yǎng)老保險繳費(fèi)對研發(fā)支出的影響才會通過融資成本起作用。此外,無論高繳費(fèi)地區(qū)還是低繳費(fèi)地區(qū),員工收入路徑的中介效應(yīng)均顯著存在。

    表6 分地區(qū)異質(zhì)性檢驗結(jié)果

    六、穩(wěn)健性檢驗

    (一)改變變量度量方式

    關(guān)于全要素生產(chǎn)率的計算方法有OLS、FE、OP、LP等多種算法,由于OLS和FE法存在較大缺陷,現(xiàn)有研究一般采用OP法、LP法計算結(jié)果中的一種作為基準(zhǔn)分析,將另一種方法的計算結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(62)楊汝岱:《中國制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率研究》,《經(jīng)濟(jì)研究》2015年第2期。,用OP法重新進(jìn)行了中介效應(yīng)檢驗。進(jìn)一步地,依次改變中介變量度量方式,具體而言,改用人均研發(fā)支出的自然對數(shù)來衡量研發(fā)支出水平,換用應(yīng)付職工薪酬本期增加額與員工人數(shù)之比的自然對數(shù)衡量員工收入。估計結(jié)果顯示主要變量顯著性無變化(63)出于篇幅原因,本文穩(wěn)健性檢驗結(jié)果不再匯報,感興趣的讀者可以聯(lián)系作者索取。,研究結(jié)論依舊成立,證明研究結(jié)論具有可靠性。

    (二)考慮研發(fā)支出的滯后效應(yīng)

    企業(yè)研發(fā)投入往往需要一定時間后才能取得成果,因此研發(fā)支出對全要素生產(chǎn)率的影響可能存在滯后效應(yīng),在考慮這種滯后效應(yīng)后重新對研發(fā)支出路徑進(jìn)行檢驗。具體而言,將自變量替換為滯后一期的養(yǎng)老保險繳費(fèi)率,將中介變量替換為滯后一期的研發(fā)支出。估計結(jié)果顯示,不論是哪種全要素生產(chǎn)率算法,滯后一期的養(yǎng)老保險實際繳費(fèi)率對全要素生產(chǎn)率的系數(shù)均顯著為負(fù),滯后一期的研發(fā)支出對全要素生產(chǎn)率的系數(shù)顯著為正。因此考慮研發(fā)支出的滯后效應(yīng)后,中介效應(yīng)仍然顯著。

    (三)檢驗政策效應(yīng)

    估計結(jié)顯示,2013年黑龍江省養(yǎng)老保險降費(fèi)政策對全要素生產(chǎn)率(TFP_LP)、研發(fā)支出(RD)和員工收入(INCOME)的政策效應(yīng)均顯著為正,進(jìn)一步驗證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

    七、結(jié)論與政策建議

    利用上市公司數(shù)據(jù),研究養(yǎng)老保險對全要素生產(chǎn)率的影響及其傳導(dǎo)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn),養(yǎng)老保險繳費(fèi)率的上升抑制了全要素生產(chǎn)率的提高。構(gòu)建中介效應(yīng)模型并進(jìn)行機(jī)制分析表明,養(yǎng)老保險繳費(fèi)通過降低企業(yè)研發(fā)支出和員工收入影響全要素生產(chǎn)率。異質(zhì)性分析表明,高繳費(fèi)率地區(qū)企業(yè)和國有企業(yè),養(yǎng)老保險繳費(fèi)對全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響更大;且研發(fā)支出路徑僅在高繳費(fèi)率地區(qū)和國有企業(yè)中顯著。進(jìn)一步在中介效應(yīng)模型中加入了融資約束調(diào)節(jié)變量,驗證了融資約束對研發(fā)支出的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

    從政策含義的角度,在降低繳費(fèi)率的同時,應(yīng)做實繳費(fèi)基數(shù),實現(xiàn)企業(yè)間養(yǎng)老保險繳費(fèi)的統(tǒng)一和公平。可在規(guī)范養(yǎng)老保險征繳的同時,探討進(jìn)一步降費(fèi)的可行性。由于養(yǎng)老保險繳費(fèi)負(fù)擔(dān)并不直接作用于全要素生產(chǎn)率,而是通過研發(fā)支出和員工收入中介產(chǎn)生作用。企業(yè)不僅應(yīng)關(guān)注養(yǎng)老保險在內(nèi)的社保繳費(fèi)負(fù)擔(dān)降低帶來的利好,更應(yīng)注重通過提高創(chuàng)新能力和員工積極性,釋放降費(fèi)帶來的“生產(chǎn)率紅利”。

    從降費(fèi)政策實施的角度,高繳費(fèi)地區(qū)養(yǎng)老保險繳費(fèi)對全要素生產(chǎn)率的抑制作用更大,是降費(fèi)政策的重點(diǎn)。但考慮到不同省市繳費(fèi)負(fù)擔(dān)、養(yǎng)老金支付壓力的差異性,在降費(fèi)的同時仍然要推行差異化的費(fèi)率政策。對于不同所有制企業(yè),也應(yīng)精準(zhǔn)施策。國有企業(yè)應(yīng)注重發(fā)揮養(yǎng)老保險對員工的激勵作用,而降低融資成本則是非國有企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的重點(diǎn)。

    與此同時,養(yǎng)老保險降費(fèi)空間受到人口老齡化、轉(zhuǎn)軌成本支付安排不明確等因素的限制。因此,養(yǎng)老保險基金管理、籌集機(jī)制改革以及養(yǎng)老體系完善對于養(yǎng)老保險費(fèi)率調(diào)整空間的挖掘具有重要影響。具體包括:第一,提高養(yǎng)老保險基金管理水平,改變以公開發(fā)行的金融資產(chǎn)為主的資產(chǎn)配置方式。學(xué)習(xí)國外成熟的養(yǎng)老金管理經(jīng)驗,注重資產(chǎn)的多元化、分散化配置,廣泛投資于基建、房地產(chǎn)、公開股票、私募股權(quán)、債券、信托。逐步放開對境外資產(chǎn)投資的限制,以提高基金的收益能力。第二,建立國有資本充實社?;鸬膭討B(tài)調(diào)整機(jī)制。國發(fā)〔2017〕49號文中將劃轉(zhuǎn)比例統(tǒng)一為企業(yè)國有股權(quán)的10%,但實際上劃轉(zhuǎn)比例應(yīng)隨社保繳費(fèi)率下降而上升,文件中并未進(jìn)一步明確后續(xù)劃轉(zhuǎn)比例如何變化,僅是在2019年進(jìn)一步擴(kuò)大了劃轉(zhuǎn)范圍。但隨著老齡化程度加深和繳費(fèi)率下降,社保基金對國有資本劃轉(zhuǎn)的依賴程度會繼續(xù)提高。第三,繼續(xù)完善多層次養(yǎng)老保障制度,鼓勵發(fā)展中小企業(yè)集合企業(yè)年金計劃,擴(kuò)大企業(yè)年金覆蓋面。

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