高溫變化會(huì)提高企業(yè)勞動(dòng)力成本嗎？

□ 李衛(wèi)兵，羅念一

一、引言

政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)(IPCC)第六次報(bào)告指出，近年來(lái)極端高溫天氣發(fā)生的強(qiáng)度和頻率持續(xù)增加，且極端高溫會(huì)更頻繁地達(dá)到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人體健康的臨界耐受閾值。在這種現(xiàn)實(shí)背景下，高溫的負(fù)面影響逐漸成為學(xué)界關(guān)心的熱點(diǎn)問(wèn)題?，F(xiàn)有研究從不同視角考察了高溫對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，發(fā)現(xiàn)高溫對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[1][2][3]、工業(yè)產(chǎn)出[4][5][6][7]、企業(yè)生產(chǎn)率[6][8][7][9][10][11]以及國(guó)際貿(mào)易[12][13]等產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響，但鮮有文獻(xiàn)從勞動(dòng)力成本的視角分析高溫帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)代價(jià)。當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于轉(zhuǎn)變發(fā)展方式的新階段，勞動(dòng)力成本的變化必然會(huì)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)乃至經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生重要影響。鑒此，本文聚焦研究高溫變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響，研究結(jié)論不僅能從微觀(guān)企業(yè)的角度揭示氣候變暖的負(fù)面影響，為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，還能為地方政府制定有效的氣候變化緩解政策提供決策建議。

影響勞動(dòng)力成本的因素眾多，包括企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和治理水平[14][15][16][17]、勞資關(guān)系、勞動(dòng)者談判能力的變化[18][19][20]以及經(jīng)濟(jì)政策[20][21][22]等?？傮w來(lái)說(shuō)，現(xiàn)有研究側(cè)重考察經(jīng)濟(jì)或政策因素對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響，較少關(guān)注環(huán)境因素的勞動(dòng)力成本效應(yīng)。值得指出的是，沈永建等(2019)[23]基于中國(guó)上市公司和地級(jí)市層面的相關(guān)數(shù)據(jù)，分析了空氣質(zhì)量對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響，但尚無(wú)文獻(xiàn)討論氣溫這一獨(dú)特的環(huán)境因素與企業(yè)勞動(dòng)力成本之間的關(guān)系。在此背景下，本文試圖彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足，利用2000—2018年中國(guó)上市公司和地級(jí)市層面的相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建溫度箱來(lái)考察高溫對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響。

隨著收入的增長(zhǎng)和環(huán)境意識(shí)的提升，企業(yè)勞動(dòng)力愈加重視其工作所處的環(huán)境質(zhì)量。環(huán)境質(zhì)量被勞動(dòng)力視為一種越來(lái)越重要的“非貨幣性福利”[24]。當(dāng)環(huán)境質(zhì)量較差時(shí)，勞動(dòng)力通常會(huì)要求企業(yè)支付必要的薪酬補(bǔ)償；與此相反，若環(huán)境適宜，勞動(dòng)力要求漲薪的動(dòng)機(jī)就相對(duì)較弱，企業(yè)支付的職工薪酬也相對(duì)較低[23][24][25][26]。因此，我們有理由相信高溫作為一種重要的環(huán)境因素，會(huì)影響企業(yè)勞動(dòng)力成本。我們從勞動(dòng)力和企業(yè)兩個(gè)層面對(duì)此進(jìn)行詳細(xì)分析。就勞動(dòng)力而言，由于高溫會(huì)損害其身體健康[27][28][29][30]和心理健康[31][32][33][34]，并由此提高相應(yīng)的醫(yī)療成本[35][36]，為補(bǔ)償因長(zhǎng)期暴露于高溫環(huán)境中而帶來(lái)的健康傷害和患病風(fēng)險(xiǎn)，勞動(dòng)力通常會(huì)要求企業(yè)支付必要的“高溫補(bǔ)貼”，以維護(hù)其自身權(quán)益。這種薪酬補(bǔ)償與某些公司提供的勞動(dòng)力“霧霾危險(xiǎn)補(bǔ)貼”“污染津貼”或者“艱苦地區(qū)補(bǔ)助”如出一轍。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，由于氣溫具有公共物品特征，高溫對(duì)企業(yè)而言是一種外部成本，但企業(yè)也有動(dòng)機(jī)將高溫的外部成本內(nèi)部化。首先，大量研究表明，高溫會(huì)對(duì)勞動(dòng)力的心理狀態(tài)產(chǎn)生顯著影響，長(zhǎng)期處于高溫環(huán)境會(huì)影響個(gè)體的心理情緒和認(rèn)知狀態(tài)[33][34]，降低勞動(dòng)力的工作積極性[24]，使其怠工行為增加[37]，因此，企業(yè)有必要通過(guò)提高勞動(dòng)力薪酬以對(duì)其進(jìn)行恰當(dāng)?shù)募?lì)，進(jìn)而提升企業(yè)價(jià)值。其次，企業(yè)為了減少勞動(dòng)力流失，避免新增招募成本和培訓(xùn)成本等。作為理性人，企業(yè)勞動(dòng)力會(huì)權(quán)衡氣溫這一非貨幣收益和貨幣薪酬以實(shí)現(xiàn)自身利益最大化。在其他外部環(huán)境不變的情況下，高溫天數(shù)的增加會(huì)提高勞動(dòng)力主動(dòng)離職的風(fēng)險(xiǎn)，特別是本身更具競(jìng)爭(zhēng)力的勞動(dòng)力。若高溫嚴(yán)重危害其自身健康，他們會(huì)尋求適宜溫度環(huán)境下的同類(lèi)工作，從而導(dǎo)致企業(yè)流失高技能勞動(dòng)力，并引發(fā)較大的新增招募成本和培訓(xùn)成本，而提高勞動(dòng)力薪酬水平無(wú)疑能有效降低勞動(dòng)力流失的風(fēng)險(xiǎn)。最后，企業(yè)被迫遵守“高溫津貼”等相關(guān)法律法規(guī)(1)2012年國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局、衛(wèi)生部、人力資源和社會(huì)保障部、中華全國(guó)總工會(huì)聯(lián)合頒布的《防暑降溫措施管理辦法》規(guī)定，地市級(jí)以上氣象主管部門(mén)所屬氣象臺(tái)站向公眾發(fā)布的日最高氣溫為35℃以上的天氣都算高溫天氣，而且企業(yè)必須提供“高溫津貼”，其標(biāo)準(zhǔn)為：用人單位每年6月至8月安排勞動(dòng)者在高溫天氣下露天工作，按每人每月不低于60元的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)放津貼；不能采取有效措施將室內(nèi)工作場(chǎng)所溫度降低到33℃以下的(不含33℃)，按每人每月不低于45元的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)放。。2012年國(guó)務(wù)院相關(guān)部委聯(lián)合頒布《防暑降溫措施管理辦法》(后文簡(jiǎn)稱(chēng)《辦法》)，并加強(qiáng)了對(duì)“高溫津貼”發(fā)放的監(jiān)管力度，督促企業(yè)按時(shí)、足額發(fā)放“高溫津貼”，強(qiáng)調(diào)防暑降溫飲料等不得沖抵“高溫津貼”。在這種背景下，企業(yè)不得不提高企業(yè)勞動(dòng)力薪酬水平以遵守相關(guān)法律法規(guī)。因此，面對(duì)高溫變化，在勞動(dòng)力供給方和需求方的綜合博弈下，勞動(dòng)力的均衡工資水平會(huì)顯著提高。

要準(zhǔn)確估計(jì)高溫對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響，首先要精確地度量高溫變化?，F(xiàn)有研究大都采用年平均溫度衡量氣溫變化，但一年中氣溫的日變化差異較大，直接采用年平均溫度會(huì)損失大量氣溫信息并影響估計(jì)結(jié)果的有效性。近年來(lái)，少數(shù)學(xué)者開(kāi)始采用溫度箱方法來(lái)刻畫(huà)氣溫的整體分布情況[28][38][39][40]，即根據(jù)溫度范圍把氣溫離散化為若干固定的溫度箱，并計(jì)算每年的日均溫度落入每個(gè)溫度箱區(qū)間的天數(shù)總和。由于現(xiàn)有研究并未發(fā)現(xiàn)低溫變化會(huì)影響個(gè)體的健康狀況，我們借鑒相關(guān)文獻(xiàn)[28][29][41]的方法，選取32℃作為高溫閾值并構(gòu)建高溫溫度箱。

其次是內(nèi)生性的處理。我們?cè)谒谢貧w中均控制企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，以控制企業(yè)層面和時(shí)間層面不可觀(guān)測(cè)的異質(zhì)性。這種處理方法能顯著緩解內(nèi)生性問(wèn)題[42]。為了進(jìn)一步緩解遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，我們?cè)诨貧w模型中加入相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、降水量、小型蒸發(fā)量、大型蒸發(fā)量、平均氣壓等氣候變量，同時(shí)引入可能影響企業(yè)勞動(dòng)力成本的公司特征變量和宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量。盡管勞動(dòng)力成本會(huì)影響企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)并對(duì)氣溫造成反向影響，但氣溫的變化是長(zhǎng)期的累積過(guò)程(IPCC)，在相對(duì)較短的樣本期內(nèi)勞動(dòng)力成本對(duì)氣溫的反向影響是非常微弱的，因此反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)本文估計(jì)精度的影響微乎其微。本文聚焦于企業(yè)普通勞動(dòng)力，他們的收入相對(duì)較低且遷移成本相對(duì)較高[43]，當(dāng)氣溫上升時(shí)也更傾向于留在原地并要求更高的薪酬補(bǔ)償，而不是向外遷移，因而樣本的自選擇問(wèn)題也不會(huì)嚴(yán)重干擾本文的實(shí)證策略。

在具體的實(shí)證過(guò)程中，我們將國(guó)泰君安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)中的上市公司數(shù)據(jù)、中國(guó)國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(CNMDC)的氣象數(shù)據(jù)與中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒中的相關(guān)數(shù)據(jù)等進(jìn)行有效匹配，并構(gòu)建高溫的溫度箱以識(shí)別高溫的整體分布狀況對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果顯示，氣溫升高會(huì)顯著提高企業(yè)勞動(dòng)力成本。具體來(lái)說(shuō)，日最高氣溫處于(32，+∞)這一溫度箱的天數(shù)每增加一天，企業(yè)勞動(dòng)力成本會(huì)增加0.165%。一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)(包括調(diào)整高溫溫度箱、替換被解釋變量和控制變量、改變樣本期等)證實(shí)該結(jié)論是可信的。與此相對(duì)照，高溫變化對(duì)高管薪酬水平并沒(méi)有顯著影響。進(jìn)一步分析表明，高溫對(duì)勞動(dòng)力成本的影響具有“親貧”特征，并且這種影響在資本密集型企業(yè)中并不存在，而企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提高工業(yè)智能化程度能有效緩解高溫變化對(duì)勞動(dòng)力成本的沖擊。

本文可能的貢獻(xiàn)在于：(1)首次構(gòu)建高溫的溫度箱用以分析高溫變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響，豐富了職工薪酬激勵(lì)的影響因素以及氣溫變化對(duì)微觀(guān)企業(yè)行為影響的研究；(2)證實(shí)適宜的氣溫是勞動(dòng)力的一種非貨幣福利，拓展了勞動(dòng)力非貨幣收益方面的理論文獻(xiàn)；(3)發(fā)現(xiàn)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和采用工業(yè)智能化可以有效緩解氣候變暖對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的負(fù)面沖擊，首次從勞動(dòng)力成本的視角揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)對(duì)氣候變暖的積極意義。

本文余下部分安排如下：第二部分介紹數(shù)據(jù)與實(shí)證策略，第三部分分析實(shí)證結(jié)果并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，第四部分進(jìn)一步分析高溫變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本影響的異質(zhì)性特征，最后歸納主要結(jié)論并提出政策建議。

二、數(shù)據(jù)與方法

(一)變量和數(shù)據(jù)

1.勞動(dòng)力成本

參考陳冬華等(2011[44]，2015[17])的方法，我們采用普通職工平均薪酬來(lái)衡量企業(yè)勞動(dòng)力成本(laborcost)，即普通職工平均薪酬(wage)=(支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金-董事、監(jiān)事及高管年薪總額)/(員工人數(shù)-高管人數(shù))。該變量包含兩部分內(nèi)容：(1)體現(xiàn)職工個(gè)人工資單中的企業(yè)直接支付給職工的薪酬總額，例如工資、獎(jiǎng)金、各種津貼和補(bǔ)貼、貨幣性福利、非貨幣性福利等；(2)未體現(xiàn)職工個(gè)人工資單中的企業(yè)為職工間接支付的集體福利，例如改善職工工作環(huán)境的一些投入(如空調(diào)、體檢費(fèi)用等)。為確保實(shí)證結(jié)果的可靠性，我們還參考陸正飛等(2012)[14]的思路，采用在職職工年度平均工資(wage_alternative)作為普通職工平均薪酬的替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰君安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.高溫

參考現(xiàn)有文獻(xiàn)[28][29]，我們選取32℃作為閾值構(gòu)建高溫溫度箱，即對(duì)每個(gè)企業(yè)所在地級(jí)市的當(dāng)年日最高氣溫超過(guò)(32，+∞)的天數(shù)進(jìn)行加總，從而得到高溫(hightemperature)變化的數(shù)值。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心。該數(shù)據(jù)集包含824個(gè)氣象監(jiān)測(cè)站每日的氣象觀(guān)測(cè)記錄，包括日平均氣溫、日最高氣溫、降雨量、日照時(shí)數(shù)、大氣壓力、相對(duì)濕度、蒸發(fā)量以及風(fēng)速等氣候變量。我們首先根據(jù)原始數(shù)據(jù)提供的站點(diǎn)經(jīng)緯度信息將其手動(dòng)整理并匹配到具體地級(jí)市，對(duì)于有多個(gè)站點(diǎn)的城市，我們使用多個(gè)站點(diǎn)每日數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值作為該地級(jí)市的每日數(shù)據(jù)。

3.其他變量

參考現(xiàn)有研究[11][17][23]，我們選擇公司層面、城市經(jīng)濟(jì)層面和城市氣候?qū)用娴奶卣髯兞孔鳛榭刂谱兞?。公司層面的特征變量包括?1)公司規(guī)模，用期末總資產(chǎn)來(lái)度量；(2)資產(chǎn)負(fù)債率，用期末負(fù)債除以期末總資產(chǎn)來(lái)度量；(3)企業(yè)業(yè)績(jī)，用凈利潤(rùn)除以總資產(chǎn)來(lái)度量；(4)現(xiàn)金持有水平，用總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化后的期初貨幣資金來(lái)度量；(5)股權(quán)集中度，用第一大股東持股比例來(lái)度量。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。城市經(jīng)濟(jì)層面的特征變量包括地區(qū)GDP總值、第二產(chǎn)業(yè)GDP占比、物價(jià)指數(shù)、老年人口比例、商品房?jī)r(jià)格等。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和全球宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)(CEIC)數(shù)據(jù)庫(kù)。城市氣候?qū)用娴奶卣髯兞堪ㄏ鄬?duì)濕度、平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、降水量、小型蒸發(fā)量、大型蒸發(fā)量、平均氣壓等。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(CNMDC)。

在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分，我們還把控制變量中的地區(qū)GDP總值和第二產(chǎn)業(yè)GDP占比替換為地區(qū)人均GDP和第三產(chǎn)業(yè)GDP占比。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

進(jìn)一步分析部分，我們使用高管薪酬總額來(lái)度量高管薪酬水平，以考察高溫變化是否會(huì)影響企業(yè)高管的薪酬水平。此外，我們利用固定資產(chǎn)凈額除以員工人數(shù)來(lái)度量企業(yè)要素投入類(lèi)型，從而將企業(yè)劃分為勞動(dòng)密集型和資本密集型，以考察要素投入差異是否會(huì)影響高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)。同時(shí)，我們從上市企業(yè)的年報(bào)中提取有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(2)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞包括數(shù)字化、數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)、數(shù)字科技、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字貨幣、數(shù)字運(yùn)營(yíng)、數(shù)字終端、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字貿(mào)易、數(shù)字體系、數(shù)字供應(yīng)鏈、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)等相關(guān)關(guān)鍵詞。數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞與數(shù)字化、機(jī)器人、人工智能等關(guān)鍵詞的詞頻統(tǒng)計(jì)不同，后者只統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞本身出現(xiàn)的次數(shù)。、數(shù)字化、機(jī)器人、人工智能等關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，得到對(duì)應(yīng)詞頻數(shù)，分別度量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度、工業(yè)智能化程度。其中，高管薪酬總額、固定資產(chǎn)凈額、員工人數(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度、工業(yè)智能化程度的數(shù)據(jù)由上市企業(yè)年報(bào)利用文本分析法而來(lái)。所有變量的詳細(xì)定義見(jiàn)表 1。

表1 變量定義及計(jì)算方式

(二)實(shí)證策略

基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定為：

laborcostit=β0+β1hightemperatureit+βX+γt+ρi+εit

(1)

圖1 2000—2018 年地市級(jí)及以上城市日最高氣溫分布圖

其中，laborcostit表示i企業(yè)t年的勞動(dòng)力成本，在基準(zhǔn)回歸中用普通職工平均薪酬(Wage)來(lái)度量，在后文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分用在職職工年度平均工資(wage_alternative)來(lái)度量，hightemperature是我們關(guān)注的關(guān)鍵解釋變量，表示企業(yè)所在城市當(dāng)年內(nèi)日最高氣溫落入(32，+∞)區(qū)間的天數(shù)總和；系數(shù)β1能捕捉到日最高氣溫落入(32，+∞)溫度區(qū)間的天數(shù)每增加一天對(duì)勞動(dòng)力成本的邊際影響；X為一系列衡量公司特征、城市經(jīng)濟(jì)特征和氣候特征的控制變量；γt和ρi分別表示時(shí)間固定效應(yīng)和企業(yè)固定效應(yīng)，εit為聚類(lèi)到企業(yè)層面的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

(三)描述性統(tǒng)計(jì)

我們首先繪制2000—2018年325個(gè)地市級(jí)及以上城市日最高氣溫的直方圖。圖1顯示，日最高氣溫呈負(fù)偏態(tài)分布，因而不宜采用依簡(jiǎn)單算術(shù)平均法計(jì)算而來(lái)的平均氣溫來(lái)度量氣溫變化，也從側(cè)面證實(shí)我們采用溫度箱法方法來(lái)度量高溫變化更為合理。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征。其中，wage最大值為17.287元/人，最小值為4.686元/人，標(biāo)準(zhǔn)差為0.789%，說(shuō)明企業(yè)間的普通職工平均薪酬差別較大。hightemperature的最小值和最大值分別為0天和159天，存在明顯差距，這表明不同企業(yè)所在地的高溫天數(shù)差異較大。同時(shí)，結(jié)合hightemperature的中位數(shù)為48天，標(biāo)準(zhǔn)差為27.325%，由此可見(jiàn)不同年份不同地區(qū)高溫天數(shù)的分布很不均勻。根據(jù)企業(yè)價(jià)值等企業(yè)層面變量，可以發(fā)現(xiàn)不同企業(yè)特征差異較大，說(shuō)明本文的研究樣本具有一定的代表性。由于篇幅有限，其他變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果不再一一贅述。

三、實(shí)證結(jié)果

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3顯示了根據(jù)式(1)進(jìn)行回歸的結(jié)果，可以看出，當(dāng)我們逐步加入企業(yè)特征變量、城市氣候特征變量和經(jīng)濟(jì)特征變量后，高溫變化的回歸系數(shù)大小和顯著性水平略有變化，但總體比較穩(wěn)定，且始終顯著為正，這表明高溫天數(shù)的增加會(huì)顯著提高企業(yè)勞動(dòng)力成本。由于模型(5)引入了所有控制變量和固定效應(yīng)，我們以模型(5)的回歸結(jié)果進(jìn)行具體說(shuō)明。可以看出，企業(yè)所在城市一年內(nèi)日最高氣溫位于(32，+∞)溫度區(qū)間的天數(shù)每增加一天，企業(yè)勞動(dòng)力成本會(huì)增加0.165%；根據(jù)表2中變量hightemperature的平均值為47.13，可以計(jì)算出相應(yīng)的企業(yè)勞動(dòng)力成本增加47.13×0.165%=7.78%。顯然，無(wú)論是從統(tǒng)計(jì)意義，還是從經(jīng)濟(jì)意義而言，高溫變化均會(huì)造成企業(yè)勞動(dòng)力成本顯著上升。

企業(yè)特征變量方面，企業(yè)規(guī)模和企業(yè)價(jià)值的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明相比于小企業(yè)，大企業(yè)為普通勞動(dòng)力支付更高的薪酬；企業(yè)價(jià)值越高，普通勞動(dòng)力薪酬越高[14]。職工薪酬是企業(yè)的主要現(xiàn)金支出，因而企業(yè)的現(xiàn)金持有水平會(huì)影響企業(yè)職工薪酬的支付能力，現(xiàn)金持有水平越高，支付給普通勞動(dòng)力的薪酬可能增加[23][44]。資產(chǎn)負(fù)債率的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明負(fù)債率高的企業(yè)在發(fā)展受到影響時(shí)傾向于降低普通職工薪酬。股權(quán)集中度的估計(jì)系數(shù)不顯著，可能是因?yàn)楸疚牡臉颖臼巧鲜泄?，其本身信息相?duì)公開(kāi)透明，信息不對(duì)稱(chēng)程度低，高股權(quán)集中度的企業(yè)勞動(dòng)力流動(dòng)性并未減弱，因而不同股權(quán)集中度的企業(yè)職工薪酬沒(méi)有顯著差異。企業(yè)業(yè)績(jī)的估計(jì)系數(shù)不顯著，可能是因?yàn)閱T工工資剛性以及上市公司對(duì)員工的激勵(lì)更多以期權(quán)、股票等相對(duì)長(zhǎng)期的方式，所以相比企業(yè)短期業(yè)績(jī)，企業(yè)長(zhǎng)期價(jià)值與職工薪酬相關(guān)性更高。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的估計(jì)系數(shù)顯著，說(shuō)明相對(duì)于非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)的職工薪酬更高[14]。宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量方面，商品房?jī)r(jià)格系數(shù)顯著為正，這可能是因?yàn)槠髽I(yè)所在地的商品房?jī)r(jià)格越高，側(cè)面反映企業(yè)所在地較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和較充足的居民可支配收入，從而提高職工薪酬水平[23]。城市GDP總值對(duì)職工薪酬水平的影響不顯著，這可能是因?yàn)橹袊?guó) GDP 使用核算結(jié)果與實(shí)際生產(chǎn)核算結(jié)果之間還存在一定差距，中國(guó)現(xiàn)行的GDP核算還有待改進(jìn)[45]。老年人口比例系數(shù)顯著為正，說(shuō)明老齡化程度越高的企業(yè)所在地由于勞動(dòng)力的缺乏，需要提高職工薪酬水平以吸引勞動(dòng)力[23][46]。第二產(chǎn)業(yè)GDP占比的回歸系數(shù)顯著為正，表明第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有助于提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從而提高職工薪酬。物價(jià)指數(shù)的系數(shù)不顯著，這可能是因?yàn)橹袊?guó)物價(jià)指數(shù)的統(tǒng)計(jì)口徑以豬肉為代表的食品權(quán)重較高，住房、醫(yī)療、教育等權(quán)重較低，沒(méi)能有效反映職工的生活成本，與普通勞動(dòng)力的薪酬相關(guān)性較弱。氣候特征方面，日照時(shí)數(shù)、降水量的系數(shù)顯著為負(fù)，表明日照和降水對(duì)個(gè)人的積極作用[25][40][47]，說(shuō)明氣溫、日照、降水都是職工的非貨幣性收益。平均氣壓的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明同一個(gè)地區(qū)個(gè)體更偏好高氣壓，這可能是因?yàn)橄嗤貐^(qū)出現(xiàn)“熱低壓”(3)近地面附近氣體受熱膨脹上升，使得近地面空氣密度變小，近地面形成低氣壓。這是由于熱力原因形成的低氣壓 。北半球夏季，由于陸地和海洋熱容量不同，陸地增溫快、降溫也快，因此同緯度的地方陸地氣溫比海洋溫度要高，在陸地形成了熱低壓，在亞歐大陸上形成了亞洲低壓，我國(guó)夏季午后(14 點(diǎn)) “悶熱” ，多對(duì)流雨，就是熱低壓造成的。會(huì)讓個(gè)體感覺(jué)“悶熱”，對(duì)個(gè)體產(chǎn)生負(fù)面影響。相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、大型蒸發(fā)量、小型蒸發(fā)量系數(shù)不顯著，說(shuō)明氣溫比濕度、風(fēng)速等更可能影響個(gè)體[48]。

表3 高溫變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響

表4 調(diào)整高溫閾值

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.調(diào)整溫度箱閾值

現(xiàn)有研究大多選取90℉作為高溫閾值[28][29]，因而我們?cè)诨鶞?zhǔn)回歸中采用32℃作為高溫閾值。考慮90℉近似于32.22℃，我們分別選取32.1℃、32.2℃、32.3℃、32.4℃、32.5℃、32.6℃作為高溫閾值構(gòu)建溫度箱，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。相應(yīng)的回歸結(jié)果見(jiàn)表4?？梢钥闯?，無(wú)論如何選取高溫閾值，高溫變化的回歸系數(shù)始終在0.15%上下波動(dòng)，且均在10%的顯著性水平下顯著。

2.替換被解釋變量

借鑒陸正飛等(2012)[14]的思路，我們采用在職職工年度平均工資(wage_alternative)作為普通職工平均薪酬(wage)的替代變量，用以衡量企業(yè)勞動(dòng)力成本，并引入不同的高溫閾值構(gòu)建高溫溫度箱。表5的回歸結(jié)果表明，無(wú)論如何選取高溫閾值，高溫變化的估計(jì)系數(shù)仍然近似于0.15%，與表4中的結(jié)果非常接近，證實(shí)本文的研究結(jié)論對(duì)于被解釋變量和高溫閾值的選取并不敏感。

表5 替換被解釋變量

表6 替換被解釋變量

3.調(diào)整控制變量

在控制變量中，我們分別用人均GDP替代GDP總值、第三產(chǎn)業(yè)GDP比重替換第二產(chǎn)業(yè)GDP占比，并分別以wage和wage_alternative作為被解釋變量，相應(yīng)的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表6。顯然，調(diào)整控制變量并不會(huì)影響基準(zhǔn)回歸的結(jié)論。

表7 調(diào)整樣本期的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.考慮《辦法》的影響

2012年6月，國(guó)家相關(guān)部委聯(lián)合發(fā)布《辦法》，直接規(guī)定企業(yè)應(yīng)保障高溫作業(yè)的勞動(dòng)力的健康或其他相關(guān)權(quán)益?！掇k法》的正式實(shí)施時(shí)間正好處于本文的樣本期間，這可能會(huì)干擾本文識(shí)別高溫變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響。我們以2012年為界限，將全部樣本分為兩組，并分別檢驗(yàn)高溫變化與企業(yè)勞動(dòng)力成本之間的關(guān)系。表7的回歸結(jié)果表明，《辦法》實(shí)施之前，高溫變化與企業(yè)勞動(dòng)力成本之間的關(guān)系并不顯著，而在《辦法》實(shí)施之后，高溫變化會(huì)顯著提高企業(yè)的勞動(dòng)力成本。這在一定程度上表明，《辦法》的實(shí)施有助于提升企業(yè)保障高溫作業(yè)的勞動(dòng)力合法權(quán)益的意識(shí)，并增強(qiáng)高溫變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響。

四、進(jìn)一步分析

(一)高溫變化與高管薪酬水平

因?yàn)楦邷貢?huì)危害個(gè)體身心健康[29][30][33][34]，并因此提高勞動(dòng)力的醫(yī)療成本[35][36]，所以適宜的溫度是勞動(dòng)力的一項(xiàng)重要需求。與普通勞動(dòng)力相比，高管擁有更好的工作環(huán)境，也更容易進(jìn)行地區(qū)遷移，受高溫的負(fù)面影響較小，因此，我們預(yù)期高溫變化對(duì)高管薪酬水平不存在顯著的影響。表8的回歸結(jié)果表明，無(wú)論怎樣選取高溫閾值，高溫變化的估計(jì)系數(shù)始終不顯著，這證實(shí)了我們的預(yù)測(cè)，也說(shuō)明企業(yè)在設(shè)計(jì)員工激勵(lì)機(jī)制時(shí)需要區(qū)分二者之間的差異。

表8 高溫變化對(duì)高管薪酬水平的影響

(二)高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)具有“親貧”特征嗎？

大量研究認(rèn)為，氣候變化的負(fù)面影響主要存在于落后地區(qū)而非發(fā)達(dá)地區(qū)，即氣候變化的經(jīng)濟(jì)后果具有“親貧”特征[5][8][9]，那么，高溫變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響可能也具有“親貧”特征。其原因在于，對(duì)于高收入的企業(yè)而言，空調(diào)的普及使用是其應(yīng)對(duì)高溫的有效方式，而低收入的企業(yè)可能難以承擔(dān)普及空調(diào)等適應(yīng)性行為的成本。金剛(2020)[11]也發(fā)現(xiàn)，當(dāng)氣溫超過(guò)24℃后，氣溫上升對(duì)高收入企業(yè)的影響不再顯著，這可能是因?yàn)楦呤杖肫髽I(yè)的工作場(chǎng)所采取了應(yīng)對(duì)高溫的適應(yīng)性行為。由于低收入企業(yè)的工作環(huán)境沒(méi)有采取應(yīng)對(duì)高溫的適應(yīng)性行為，普通勞動(dòng)力不得不忍受高溫作業(yè)帶來(lái)的身心損害等諸多不利影響，為了對(duì)普通勞動(dòng)力進(jìn)行替代性補(bǔ)償以及激勵(lì)勞動(dòng)力努力工作，低收入企業(yè)往往會(huì)對(duì)普通勞動(dòng)力提供貨幣性補(bǔ)償。

表9 高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)具有“親貧”特征

為了驗(yàn)證高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)的“親貧”特征，我們按照營(yíng)業(yè)收入和人均營(yíng)業(yè)收入分別把全部樣本企業(yè)分為高收入組和低收入組兩個(gè)子樣本，并進(jìn)行分組檢驗(yàn)。表9的分組檢驗(yàn)結(jié)果表明，無(wú)論以哪種方式衡量企業(yè)勞動(dòng)力成本或企業(yè)收入水平，高溫變化均只對(duì)低收入組的企業(yè)勞動(dòng)力成本產(chǎn)生顯著影響，這也證實(shí)了氣候變化的負(fù)面沖擊確實(shí)存在“親貧”特征(4)由于分組檢驗(yàn)結(jié)果不能直接用于比較，我們還進(jìn)行了組間差異檢驗(yàn)。具體來(lái)說(shuō)，我們采用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)(Fisher’s Permutation test)方法進(jìn)行組間系數(shù)差異檢驗(yàn)，并通過(guò) Bootstrap 法得到相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)P值，1000次自體抽樣和檢驗(yàn)所得到的經(jīng)驗(yàn)P值均小于0.1，證實(shí)該組間差異具備統(tǒng)計(jì)顯著性。后文的其他異質(zhì)性檢驗(yàn)也做了類(lèi)似分析，此處限于篇幅，未能報(bào)告其結(jié)果。。

(三)企業(yè)要素投入差異會(huì)影響高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)嗎？

表10 企業(yè)要素投入差異影響高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)

現(xiàn)有研究表明，相較于資本密集型企業(yè)，勞動(dòng)密集型企業(yè)資本有機(jī)構(gòu)成低、勞動(dòng)需求多[49]，因此對(duì)于勞動(dòng)密集型企業(yè)而言，高溫會(huì)對(duì)其產(chǎn)生更大的負(fù)面影響。這可能是因?yàn)?，一方面，資本密集型企業(yè)職工本身的工作環(huán)境更好[50]，受高溫的影響較?。幌喾?，勞動(dòng)密集型企業(yè)的工作環(huán)境往往相對(duì)惡劣，對(duì)高溫的應(yīng)對(duì)往往不足。另一方面，相比于機(jī)器設(shè)備等固定資產(chǎn)，勞動(dòng)力受高溫的負(fù)面影響更大[6][7]，因而勞動(dòng)密集型企業(yè)受高溫的負(fù)面影響也越大。因此，面對(duì)高溫變化的負(fù)面沖擊，勞動(dòng)密集型企業(yè)相對(duì)于資本密集型企業(yè)有更大的激勵(lì)動(dòng)機(jī)提升普通勞動(dòng)力的薪酬水平。

我們把全部樣本企業(yè)按要素投入差異分為勞動(dòng)密集型組和資本密集型組兩個(gè)子樣本，并進(jìn)行分組檢驗(yàn)，相應(yīng)的結(jié)果見(jiàn)表10。模型(1)-(4)的回歸結(jié)果一致表明，高溫變化對(duì)資本密集型子樣本的勞動(dòng)力成本的影響并不顯著，而對(duì)勞動(dòng)密集型子樣本的勞動(dòng)力成本的影響顯著為正。因此，企業(yè)要素投入差異會(huì)顯著影響高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)。

(四)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能緩解高溫變化對(duì)勞動(dòng)力成本的沖擊嗎？

表11 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度影響高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)

企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以推動(dòng)企業(yè)內(nèi)部管理模式的一系列變革，包括組織結(jié)構(gòu)趨于網(wǎng)絡(luò)化、扁平化，用工模式趨于多元化、彈性化等[51]。數(shù)字化讓“遠(yuǎn)程辦公”“居家辦公”成為可能，這也將有效緩解由于全球氣候變暖帶來(lái)的勞動(dòng)力成本上升的負(fù)面影響[52][53]。因此，當(dāng)受到高溫的負(fù)面影響時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度高的企業(yè)受高溫的沖擊程度可能會(huì)更小。為了驗(yàn)證這一猜想，我們采用文本分析法得到的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，把全部樣本企業(yè)分為進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)和未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)兩個(gè)子樣本，并進(jìn)行分組檢驗(yàn)。表11的(1)、(2)列的分組回歸結(jié)果表明，在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)中，高溫變化不會(huì)顯著影響其勞動(dòng)力成本。同時(shí)，我們采用文本分析法得到的企業(yè)“數(shù)字化”詞頻，把全部樣本企業(yè)分為進(jìn)行數(shù)字化的企業(yè)和未進(jìn)行數(shù)字化的企業(yè)兩個(gè)子樣本，并進(jìn)行分組檢驗(yàn)。表11的(3)、(4)列分組回歸結(jié)果表明，在進(jìn)行數(shù)字化的企業(yè)中，高溫變化不會(huì)顯著影響其勞動(dòng)力成本，這與對(duì)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)的研究結(jié)果相似。這一結(jié)論具有重要的政策含義，它意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能有效緩解氣候變暖對(duì)經(jīng)濟(jì)造成的負(fù)面沖擊，進(jìn)而有效推進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的進(jìn)程。

(五)企業(yè)工業(yè)智能化程度會(huì)影響高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)嗎？

表12 企業(yè)工業(yè)智能化程度影響高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)

大量研究表明，工業(yè)智能具有很強(qiáng)的勞動(dòng)替代效應(yīng)，可以有效替代傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，降低企業(yè)的勞動(dòng)力水平，實(shí)現(xiàn)部分工作自動(dòng)化，從而降低企業(yè)的勞動(dòng)力成本[54][55][56][57][58][59]。在現(xiàn)實(shí)中，許多企業(yè)開(kāi)始逐漸采用“機(jī)器換人”“無(wú)人工廠(chǎng)”等方式來(lái)降低企業(yè)勞動(dòng)力成本并提升企業(yè)生產(chǎn)率。由此產(chǎn)生一個(gè)有趣的話(huà)題：企業(yè)提高工業(yè)智能化程度有助于緩解氣候變暖對(duì)勞動(dòng)力成本的負(fù)面影響嗎？

我們分別用機(jī)器人和人工智能作為關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，以此度量企業(yè)的人工智能化程度，然后將所有樣本企業(yè)分為未應(yīng)用機(jī)器人的企業(yè)組、應(yīng)用機(jī)器人的企業(yè)組以及未應(yīng)用人工智能的企業(yè)組、應(yīng)用人工智能的企業(yè)組等子樣本。分組檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表12。模型(1)—(4)的結(jié)果表明，無(wú)論是用機(jī)器人應(yīng)用程度還是用人工智能應(yīng)用程度度量企業(yè)工業(yè)智能化程度，高溫變化對(duì)于沒(méi)有進(jìn)行工業(yè)智能化的企業(yè)的勞動(dòng)力成本均有顯著的正向影響，而在工業(yè)智能化程度較高的企業(yè)中，這一影響并不顯著。這意味著企業(yè)提高自身的工業(yè)智能化程度能有效地緩解高溫對(duì)其勞動(dòng)力成本帶來(lái)的負(fù)面影響。

五、結(jié)論與政策含義

本文將2000—2018年中國(guó)上市企業(yè)作為研究對(duì)象，首次采用溫度箱方法探究高溫變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本的影響，從微觀(guān)企業(yè)勞動(dòng)力成本的視角補(bǔ)充了關(guān)于氣候變暖帶來(lái)的負(fù)面影響的研究文獻(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)，高溫變化會(huì)顯著增加企業(yè)普通勞動(dòng)力的成本，該結(jié)論通過(guò)調(diào)整溫度箱閾值、替換被解釋變量和控制變量等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。區(qū)別于普通勞動(dòng)力成本，企業(yè)高管薪酬并不會(huì)受到高溫變化的顯著影響。同時(shí)，收入相對(duì)較低的企業(yè)和勞動(dòng)密集型企業(yè)更容易遭受高溫變化的負(fù)面沖擊。此外，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提高工業(yè)智能化程度能有效緩解高溫變化的勞動(dòng)力成本效應(yīng)。

本文的政策含義在于：(1)從短期看，政府需要合理地采用適應(yīng)性行為應(yīng)對(duì)全球氣候變暖，在逐漸適應(yīng)氣候變化的過(guò)程中提高綠色經(jīng)濟(jì)效率。當(dāng)前，中國(guó)企業(yè)更多地采用薪酬補(bǔ)償?shù)姆绞綉?yīng)對(duì)高溫變化，這能在一定程度上緩解氣溫變化對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率帶來(lái)的不利影響，但是，在推動(dòng)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的過(guò)程中，政府需要意識(shí)到企業(yè)面臨的困難與挑戰(zhàn)，鼓勵(lì)和推動(dòng)企業(yè)逐步利用清潔能源補(bǔ)充和替代煤炭等高污染化石能源的使用，而不是為了達(dá)到減排目標(biāo)對(duì)企業(yè)碳排放采取“一刀切”或“簡(jiǎn)單粗暴式”的做法。(2)從長(zhǎng)期看，政府需要統(tǒng)籌處理好產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與綠色低碳高效轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系，這不僅符合中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，也是中國(guó)履行大國(guó)責(zé)任、在全球氣候治理中扮演引領(lǐng)角色的體現(xiàn)。本文的研究揭示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提升工業(yè)智能化程度能有效緩解企業(yè)因氣候變暖所致的勞動(dòng)力成本上升。因此，政府需要全面貫徹落實(shí)綠色發(fā)展觀(guān)念，促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)清潔化，采用綠色電價(jià)、碳排放交易等政策激勵(lì)企業(yè)積極自發(fā)地進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新。此外，政府還需要針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展制定較為完整健全的政策體系，保障配套政策的落地。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，不應(yīng)再將應(yīng)對(duì)氣候變化、節(jié)能減排單純地視為風(fēng)險(xiǎn)，被動(dòng)地去滿(mǎn)足節(jié)能減排的要求，而是應(yīng)該積極挖掘低碳經(jīng)濟(jì)中蘊(yùn)含的巨大經(jīng)濟(jì)收益。

當(dāng)然，本文還存在一定的局限。受限制于企業(yè)為普通職工支付的醫(yī)療保險(xiǎn)支出、高溫補(bǔ)貼等具體數(shù)據(jù)不可獲取，本文只能考察高溫變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本總量的影響，無(wú)法研究高溫變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本結(jié)構(gòu)的影響。從這個(gè)角度來(lái)看，本文的研究只是一個(gè)初期探索，未來(lái)研究可以進(jìn)一步打開(kāi)氣候變化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力成本結(jié)構(gòu)影響的“黑箱”，更為深入地厘清氣候變化的影響。