“安居”才能“樂業(yè)”
——基于員工購房壓力與企業(yè)創(chuàng)新的檢驗

齊保壘 崔曉玉 趙宏祥

(1.西安交通大學(xué)，陜西 西安 710049；2.新疆大學(xué)，新疆 烏魯木齊 830046；3.信永中和會計師事務(wù)所，北京 100020)

一、引言

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展步入新常態(tài)，傳統(tǒng)發(fā)展動力不斷減弱，粗放型增長方式難以為繼，經(jīng)濟增長模式必須由依靠投資拉動、資源消耗轉(zhuǎn)向依賴技術(shù)進(jìn)步，科技創(chuàng)新成為驅(qū)動發(fā)展的新引擎。2016年中共中央、國務(wù)院印發(fā)《國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，強調(diào)創(chuàng)新驅(qū)動的重要性，提出“培育世界一流創(chuàng)新型企業(yè)”的戰(zhàn)略任務(wù)。2020年習(xí)近平總書記在科學(xué)家座談會上的講話中強調(diào)，當(dāng)前我國經(jīng)濟社會發(fā)展和民生改善比過去任何時候都更加需要增強創(chuàng)新這個第一動力，要發(fā)揮企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新主體作用，推動創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚。與發(fā)達(dá)國家相比，現(xiàn)階段我國企業(yè)創(chuàng)新能力不強、激勵企業(yè)創(chuàng)新的機制尚不健全等問題依然較為突出。因此，深入考察企業(yè)創(chuàng)新的影響因素并探討如何更有效地提高企業(yè)創(chuàng)新能力以推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

創(chuàng)新驅(qū)動根本要靠人才(王玨 等，2018)。企業(yè)持久的競爭優(yōu)勢依賴于獨特的資源與能力(Wernerfelt，1984；Barney，1991)，而人力資本作為這樣一種資源(Schultz，1960)，在提升企業(yè)創(chuàng)新績效與核心競爭力、引領(lǐng)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的過程中扮演著重要角色。但是，從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，基于人力資源視角的研究多聚焦于考察經(jīng)理人特征對企業(yè)創(chuàng)新的影響(姚立杰 等，2018；何瑛 等，2019)，而對企業(yè)另一重要的人力資源——員工的關(guān)注則明顯不足。員工是企業(yè)創(chuàng)新的執(zhí)行者，在創(chuàng)新活動中起著舉足輕重的作用(孔東民 等，2017)，他們決定了創(chuàng)新投入能否高效轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出(Chang et al.，2015)。因此，拓展基于員工視角的企業(yè)創(chuàng)新研究顯得尤為必要。

近年來，我國商品房價格在波動中延續(xù)著上升趨勢。在所有關(guān)注房價的居民中，企業(yè)員工是一類較為特殊的群體。智聯(lián)招聘的調(diào)查結(jié)果顯示，當(dāng)前大多數(shù)企業(yè)員工平均年齡在40歲以下(1)數(shù)據(jù)資料來自智聯(lián)招聘《2019企業(yè)勞動力老齡化趨勢調(diào)研報告》。。他們作為經(jīng)濟基礎(chǔ)較為薄弱但卻最需要住房的群體之一，承擔(dān)著巨大的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)與心理壓力。企業(yè)員工的“居者難有其屋”問題也引發(fā)社會各界的廣泛關(guān)注與議論，如2018年全國兩會上有代表提出，需特別注意到目前人才的經(jīng)濟收入與住房等生活成本不匹配的問題，解決好人才安居住房等方面需求。從理論層面來看，已有大量文獻(xiàn)討論了房價波動與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系(Liu et al.，2013)。其中，房價波動影響微觀企業(yè)行為的研究著重考察了其對企業(yè)的融資決策、投資決策以及研發(fā)活動的影響(Chaney et al.，2012；余靜文 等，2015a)，鮮有文獻(xiàn)基于員工視角探討經(jīng)濟收入與居住成本的高度不匹配(購房壓力)如何作用于企業(yè)創(chuàng)新。

本文認(rèn)為，鑒于壓力的兩面性，員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的影響存在不確定性。一方面，購房壓力可能會加劇企業(yè)員工流失、抑制員工在創(chuàng)新活動中的積極性與創(chuàng)造性，進(jìn)而對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)面影響；另一方面，購房壓力也可能轉(zhuǎn)化為工作動力，通過激發(fā)員工的工作熱情和潛能，避免懈怠情緒的滋生，進(jìn)而對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生正面影響。因此，購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的影響有待進(jìn)一步的實證檢驗?；谏鲜龇治?，本文以2007—2017年我國滬深A(yù)股上市公司為樣本，構(gòu)造了用于衡量經(jīng)濟收入與居住成本不匹配程度的指標(biāo)——購房壓力，并分析了其對企業(yè)創(chuàng)新的影響。

本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，目前關(guān)于房價的研究側(cè)重于考察其對宏觀經(jīng)濟發(fā)展以及微觀企業(yè)投融資決策的影響，而本文將對房價波動及居住成本壓力的經(jīng)濟后果研究延伸至企業(yè)創(chuàng)新層面，豐富并拓展了房價因素對微觀企業(yè)影響的文獻(xiàn)。其次，將員工經(jīng)濟收入與居住成本納入同一分析框架，檢驗“安居”與“樂業(yè)”的關(guān)系，即員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的影響，進(jìn)一步證實員工作為創(chuàng)新的“執(zhí)行者”在企業(yè)核心競爭力提升中發(fā)揮著重要作用，深化了以員工為主體的企業(yè)創(chuàng)新影響因素研究。此外，本文關(guān)注的購房壓力指標(biāo)實際是經(jīng)濟收入與住房等生活成本不匹配的反映，相比于絕對房價或房價增速，其能夠更好地反映企業(yè)員工面臨的生活負(fù)擔(dān)。最后，研究結(jié)論為企業(yè)進(jìn)一步完善激勵機制以及政策制定者采取有效措施抑制房價泡沫的必要性提供了新的經(jīng)驗證據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

(一)房價波動與購房壓力的經(jīng)濟后果

大量文獻(xiàn)探討了房價波動對宏觀經(jīng)濟的影響。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，房價持續(xù)上漲顯著抑制了實體經(jīng)濟的發(fā)展(郭文偉 等，2019)。也有少量研究指出，房價適度上漲能夠?qū)暧^經(jīng)濟產(chǎn)生正面影響(Liu et al.，2013)。此外，還有一些研究發(fā)現(xiàn)，高房價會導(dǎo)致地區(qū)勞動力轉(zhuǎn)移(邵朝對 等，2016)以及資源錯配(劉程 等，2019)，進(jìn)而影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，并抑制當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)創(chuàng)新活動(周少甫 等，2020)。

有關(guān)房價波動對微觀企業(yè)行為影響的研究主要集中于以下三個方面：一是房價與企業(yè)融資。一方面，房價上漲帶來的抵押資產(chǎn)價值上升可以有效緩解企業(yè)面臨的融資約束(Iacoviello，2005；劉行 等，2016)；另一方面，房價持續(xù)上漲會擠占實體企業(yè)信貸資源，進(jìn)而抬高其債務(wù)融資成本(安磊 等，2018)。二是房價與企業(yè)投資。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，房價變動會影響企業(yè)投資行為(Chaney et al.，2012)，并且這種影響具有明顯的異質(zhì)性(徐展 等，2019)。三是房價與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動。大量研究表明，高房價抑制了當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平(余泳澤 等，2017)，且這種影響主要是通過對研發(fā)投入的“擠占效應(yīng)”產(chǎn)生的(余靜文 等，2015b)。此外，還有一些學(xué)者探討了房價對企業(yè)出口(劉斌 等，2016)、風(fēng)險承擔(dān)水平(劉行 等，2016)、盈余持續(xù)性(張興亮 等，2020)等方面的影響。然而，目前關(guān)于購房壓力經(jīng)濟后果的研究仍較為匱乏，僅有少量文獻(xiàn)考察了購房壓力對創(chuàng)業(yè)可能性(吳曉瑜 等，2014)、遷移意愿(董昕，2016)、企業(yè)發(fā)明家創(chuàng)新效率和創(chuàng)新參與(王永中 等，2018)的影響，尚無研究從企業(yè)員工的視角出發(fā)，對經(jīng)濟收入與居住成本的高度不匹配將如何作用于企業(yè)創(chuàng)新展開理論分析與實證檢驗。

(二)企業(yè)創(chuàng)新的影響因素

有關(guān)企業(yè)創(chuàng)新影響因素的研究成果十分豐富，大致可歸為以下三個方面：一是宏觀政策和制度層面。例如，美國情境下關(guān)于不當(dāng)解雇法(Acharya et al.，2014)、禁煙令(Gao et al.，2020)等如何影響企業(yè)創(chuàng)新的探討；再如，我國的賣空機制(權(quán)小鋒 等，2017)、勞動保護法(李建強 等，2019)等對企業(yè)創(chuàng)新的影響。二是中觀行業(yè)和市場層面。既有研究發(fā)現(xiàn)，金融市場發(fā)展(Hsu et al.，2014)、分析師跟蹤(He et al.，2013；陳欽源 等，2017)等均是企業(yè)創(chuàng)新的重要影響因素。三是微觀企業(yè)及經(jīng)理人層面。已有研究表明，董事會獨立性(Balsmeier et al.，2017)、股權(quán)結(jié)構(gòu)安排(朱冰 等，2018)等公司治理特征對企業(yè)創(chuàng)新存在重要影響，經(jīng)理人特征如管理層能力或職業(yè)經(jīng)歷等(姚立杰 等，2018；Chemmanur et al.，2019；何瑛 等，2019)在促進(jìn)創(chuàng)新投入與提高創(chuàng)新效率方面也發(fā)揮著重要作用。

此外，考慮到員工是企業(yè)價值的創(chuàng)造者，在企業(yè)創(chuàng)新中扮演著舉足輕重的角色(孔東民 等，2017)，部分研究還考察了員工股權(quán)激勵(Chang et al.，2015)、員工持股計劃(孟慶斌 等，2019)、內(nèi)部薪酬差距(孔東民 等，2017)以及工會權(quán)力(Bradley et al.，2017)對企業(yè)創(chuàng)新的影響。總體來看，從員工角度出發(fā)探討企業(yè)創(chuàng)新問題的研究文獻(xiàn)仍略顯不足。

(三)研究假設(shè)

員工是企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出過程的直接參與者，是創(chuàng)新活動的主體力量(姜英兵 等，2017)。與主要影響創(chuàng)新投入環(huán)節(jié)的高管不同，企業(yè)核心技術(shù)員工的重要性主要體現(xiàn)在其可以利用自己的知識技能將創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果(Chang et al.，2015)。即便是非研發(fā)人員，他們在企業(yè)的創(chuàng)新活動中也發(fā)揮著重要作用。相關(guān)研究指出，新穎的、有用的想法是創(chuàng)新活動的重要組成部分(Scott et al.，1994)，而這些想法大多來自企業(yè)一線生產(chǎn)、銷售、服務(wù)人員(孔東民 等，2017)；普通員工作為研發(fā)人員的后備支持對創(chuàng)新產(chǎn)出效率存在至關(guān)重要的影響(Hochberg et al.，2010；Bradley et al.，2017)。

本文認(rèn)為，員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的影響存在不確定性。一方面，購房壓力可能會加劇企業(yè)員工流失、降低員工在創(chuàng)新活動中的積極性與創(chuàng)造性，進(jìn)而阻礙創(chuàng)新活動的開展，降低創(chuàng)新績效。具體而言，住房作為生活必需品，是人們安全感、幸福感、歸屬感的來源之一。Helpman(1998)將住房因素引入Krugman(1991)構(gòu)建的新經(jīng)濟地理學(xué)標(biāo)準(zhǔn)模型，指出較高的居住成本會抑制勞動力集聚。與勞動力遷移相關(guān)的研究指出，住房支出與經(jīng)濟收入對流動人口在城市的長期留居意愿存在重要影響(楊雪 等，2017)。在房價不斷攀升的背景下，住房成為頂端城市對勞動力進(jìn)行排斥和篩選的主導(dǎo)因素(董昕，2016)。那些工資福利較低、難以負(fù)擔(dān)住房的勞動力可能會進(jìn)行區(qū)域間轉(zhuǎn)移，或區(qū)域內(nèi)移動以尋求更高的經(jīng)濟收入(邵朝對 等，2016)。因此，對于企業(yè)員工而言，若其收入水平難以承擔(dān)當(dāng)?shù)氐淖》恐С觯鞍簿訕窐I(yè)”便無從談起。換言之，較大的購房壓力會加劇企業(yè)員工流失，促使員工流向購房負(fù)擔(dān)較小的城市，或者流向收入更加可觀的行業(yè)或公司。作為企業(yè)創(chuàng)新的“執(zhí)行者”，員工流失會給技術(shù)創(chuàng)新活動帶來不利影響。

此外，經(jīng)濟收入與居住成本不匹配帶來的壓力可能會抑制員工參與創(chuàng)新的積極性與創(chuàng)造性，進(jìn)而對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)面影響。大量研究表明，非工作因素(Non-work Factors)(比如與生活或家庭相關(guān)的壓力)對員工工作態(tài)度及工作行為的影響不容忽視(Edwards et al.，2000；Van Dyne et al.，2002)。從員工積極性與創(chuàng)造性的視角出發(fā)，購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的影響主要體現(xiàn)在：首先，購房壓力會導(dǎo)致員工的注意力集中在滿足基本生存需求以及解決與家庭生活相關(guān)的困難上，從而極大地降低了他們參與并解決創(chuàng)新性問題的意愿與動力(Frone et al.，1997)，給技術(shù)創(chuàng)新活動帶來不利影響。其次，購房壓力會使個體長期處于焦慮、緊張、迷茫的狀態(tài)，這不僅會影響企業(yè)員工的心理與生理健康，也會影響其幸福感與生產(chǎn)力。存在“購房焦慮”的員工很難產(chǎn)生創(chuàng)新性想法，他們更傾向于從事事務(wù)性工作而排斥創(chuàng)造性任務(wù)(比如高風(fēng)險、長周期、高度不確定的技術(shù)創(chuàng)新活動等)(張伶 等，2014)，這也會顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新，阻礙創(chuàng)新績效的提升。

另一方面，由于壓力具有兩面性，“無憂無慮”也可能導(dǎo)致員工產(chǎn)生懈怠情緒。根據(jù)壓力交互理論，壓力的作用主要取決于個體主動應(yīng)對策略的實施以及個人主觀認(rèn)知評價(Lazarus et al.，1987)。如果企業(yè)員工認(rèn)為城市的社會網(wǎng)絡(luò)、發(fā)展機遇足以彌補房價高帶來的壓力，或者認(rèn)為自己可以從高效參與創(chuàng)新活動中獲得更多的經(jīng)濟收益，此時購房壓力也可能激發(fā)員工參與創(chuàng)新的積極性和創(chuàng)造性，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效顯著提高。

綜上所述，本文提出如下競爭性假設(shè)：

H1a：在控制其他影響因素的情況下，員工的購房壓力將顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新；

H1b：在控制其他影響因素的情況下，員工的購房壓力將顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2017年滬深兩市A股上市公司為樣本，并對初始樣本進(jìn)行了如下篩選：(1)剔除金融保險類上市公司樣本；(2)剔除ST類上市公司樣本；(3)剔除專利變量、員工購房壓力變量及控制變量存在數(shù)據(jù)缺失的樣本。經(jīng)過上述處理，最終得到12970個公司-年度觀測值。本文研究使用的申請專利、授權(quán)專利、持有有效專利數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫中的上市公司與子公司專利分庫；商品房屋平均銷售價格數(shù)據(jù)來自《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》；其他財務(wù)數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。為控制極端值的影響，本文對所有連續(xù)變量在1%和99%的水平上進(jìn)行了縮尾處理。此外，為緩解潛在異方差和序列相關(guān)問題對回歸結(jié)果的影響，本文還對所有回歸模型的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了公司維度的聚類處理。

(二)變量說明

1.被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新

本文采用專利產(chǎn)出作為衡量企業(yè)創(chuàng)新的主要指標(biāo)。在我國，專利可進(jìn)一步細(xì)分為發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設(shè)計專利三種類型。為了全面反映企業(yè)專利產(chǎn)出情況，本文在主回歸中使用的專利指標(biāo)均為上述三類專利數(shù)量的總和。具體而言，Patent1、Patent2、Patent3分別代表上市公司及其子公司合營聯(lián)營公司當(dāng)年申請的專利總數(shù)、授權(quán)的專利總數(shù)、持有的有效專利總數(shù)，在實證檢驗時對其加1后取自然對數(shù)。

2.核心解釋變量：購房壓力

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，衡量購房壓力的常見指標(biāo)主要有房價收入比、還款收入比、租售比等。相比較而言，房價收入比指標(biāo)更具現(xiàn)實性和合理性(呂江林，2010)。為此，本文參考王永中等(2018)的做法，構(gòu)造房價收入比(Stress)來衡量企業(yè)員工的購房壓力，并對其取自然對數(shù)(Ln Stress)進(jìn)行實證檢驗。房價收入比的計算方法如式(1)所示：

Stress=House Price×100/Salary

(1)

其中：House Price代表公司辦公地所在城市當(dāng)年商品房平均銷售價格；Salary代表公司當(dāng)年員工人均薪酬，等于(支付給員工的薪酬+期末應(yīng)付職工薪酬-期初應(yīng)付職工薪酬)/員工總?cè)藬?shù)。Stress值越大，說明員工面臨的購房壓力越大。

3.控制變量

參考Chang et al.(2015)、孟慶斌等(2019)的做法，本文選取的控制變量具體包括：企業(yè)規(guī)模(Size)、財務(wù)杠桿(Lev)、貨幣資金持有(MC)、人均固定資產(chǎn)凈額(FA_pp)、人均營業(yè)收入(Sales_pp)、盈利能力(ROA)、營業(yè)收入增長率(Growth)、相對價值(TobinQ)、企業(yè)年齡(Age)、兩職合一(Dual)、董事會獨立性(Indp)、股權(quán)集中度(Top1)、分析師跟蹤(Ana)、機構(gòu)投資者持股(Ins)、行業(yè)競爭(HHI)、股市表現(xiàn)(Ret)、收益波動(Volatility)。此外，本文還控制了年份(Year)、行業(yè)(Ind)和城市(City)固定效應(yīng)。

本文主要變量的說明詳見表1。

表1 主要變量說明

(三)模型構(gòu)建

本文構(gòu)建模型(2)檢驗員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的影響。

Patent=β0+β1×Ln Stress+∑Controls+∑Year+∑Ind+∑City+ε

(2)

其中：被解釋變量Patent代表企業(yè)創(chuàng)新，具體用Patent1、Patent2、Patent3三個指標(biāo)衡量；核心解釋變量Ln Stress為衡量購房壓力的指標(biāo)。

本文重點關(guān)注系數(shù)β1的方向及顯著性。若β1顯著為負(fù)，則表明員工經(jīng)濟收入與居住成本的高度不匹配抑制了企業(yè)創(chuàng)新，即員工面臨的購房壓力越大，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出越少；若β1顯著為正，則表明員工經(jīng)濟收入與居住成本的高度不匹配促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新，即員工面臨的購房壓力越大，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出越多。

四、實證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

表2列示了本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。衡量企業(yè)創(chuàng)新的三個指標(biāo)申請專利(Patent1)、授權(quán)專利(Patent2)、持有有效專利(Patent3)的均值分別為3.236、2.909、4.174，且標(biāo)準(zhǔn)差均較大，說明我國上市公司創(chuàng)新水平整體偏低，不同公司之間的創(chuàng)新產(chǎn)出存在較大差異。購房壓力(Stress)的均值為12.973，最小值為1.916，最大值為53.756，標(biāo)準(zhǔn)差為10.101，說明我國上市公司員工普遍面臨較高的購房壓力，并且購房壓力在不同城市、不同公司之間差距非常大。其他控制變量的分布均在合理范圍內(nèi)，此處不再贅述，詳見表2。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

(二)基準(zhǔn)回歸分析

表3報告了員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新影響的檢驗結(jié)果。其中,列(1)～(3)的被解釋變量分別為Patent1、Patent2、Patent3，列(4)～(6)的被解釋變量分別為t+1期的Patent1、Patent2、Patent3，即企業(yè)未來的創(chuàng)新產(chǎn)出。由表3可知，Ln Stress的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，說明員工購房壓力顯著抑制了企業(yè)創(chuàng)新，H1a得到驗證。員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在經(jīng)濟意義上同樣顯著。以列(1)為例，員工購房壓力指標(biāo)的數(shù)值增加一個標(biāo)準(zhǔn)差，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出將減少3.76%(=0.695×0.175/3.236)。此外，從控制變量的回歸結(jié)果來看，企業(yè)規(guī)模(Size)越大、盈利能力(ROA)越強、外部監(jiān)督(Ana)越強，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出越多，創(chuàng)新績效越好，這與已有研究(陳欽源 等，2017；孟慶斌 等，2019)的發(fā)現(xiàn)基本一致。

表3 員工購房壓力與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的檢驗結(jié)果

(續(xù)表3)

(三)穩(wěn)健性檢驗

1.工具變量回歸

為解決潛在的內(nèi)生性問題，本文借鑒王永中等(2018)的做法，選擇人均城市建設(shè)用地面積(Ground)以及城市限購政策(Res)作為購房壓力的工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘回歸。其中，計算人均城市建設(shè)用地面積的城市人口和城市建設(shè)用地面積數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》；對限購政策的定義參考胡寧等(2019)的做法，將2010年4月30日至2011年11月1日期間實施限購政策的46個城市設(shè)為限購城市，限購城市第一次頒布“限購令”后，Res取值為1，否則取值為0。人均城市建設(shè)用地面積以及限購政策會直接影響購房壓力，但對企業(yè)創(chuàng)新不存在直接影響，因而是較為理想的工具變量。

表4列(1)為第一階段的回歸結(jié)果，列(2)～(4)為第二階段的回歸結(jié)果。豪斯曼檢驗中p值均通過了顯著性檢驗，說明員工購房壓力為內(nèi)生變量，采取工具變量法是恰當(dāng)有效的。LM統(tǒng)計量(30.40，p<0.01)在1%的顯著性水平上拒絕了“工具變量識別不足”的原假設(shè)。第一階段回歸的Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量為15.94，大于15%的臨界值11.59，表明不存在弱工具變量問題。第二階段的回歸結(jié)果顯示，Ln Stress的回歸系數(shù)均為負(fù)，且都在5%的水平上顯著，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致。

表4 工具變量檢驗結(jié)果

2.更換主要變量的數(shù)據(jù)來源或測量指標(biāo)

(1)使用安居客網(wǎng)站房價數(shù)據(jù)。在基準(zhǔn)回歸部分，商品房屋平均銷售價格數(shù)據(jù)來自《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》。此處，使用來自安居客網(wǎng)站的房價數(shù)據(jù)計算購房壓力(Ln Stress_a)，并重新進(jìn)行檢驗，結(jié)果見表5。不難發(fā)現(xiàn)，Ln Stress_a的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，H1a再次得到證實。

表5 變更主要變量數(shù)據(jù)來源的檢驗結(jié)果

(2)調(diào)整核心解釋變量的測度方法。本文構(gòu)造了兩個虛擬變量(Stress_d、Up_Down)作為購房壓力的替代指標(biāo)。其一，如果企業(yè)辦公地所在城市的房價高于該省份平均房價且該企業(yè)員工平均薪酬低于樣本內(nèi)員工平均薪酬的中位數(shù)，則意味著員工面臨著相對較高的購房壓力，此時Stress_d取值為1，否則取值為0。其二，如果企業(yè)辦公地所在城市的房價較上年上漲但企業(yè)員工平均薪酬較上年下跌，則意味著員工面臨著相對較高的購房壓力，此時Up_Down取值為1，否則取值為0。依次將Stress_d和Up_Down作為Ln Stress的替代變量納入模型(2)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6所示。由列(1)～(3)可見，Stress_d的回歸系數(shù)均至少在5%的水平上顯著為負(fù)；列(4)～(6)的結(jié)果顯示，Up_Down的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)。這說明在改變核心解釋變量的測量指標(biāo)后，員工購房壓力依然對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的抑制作用，與上文結(jié)論保持一致。

表6 替換核心解釋變量測度方法的檢驗結(jié)果

(續(xù)表6)

(3)調(diào)整被解釋變量的測度方法?？紤]到相較于其他兩種類型的專利，發(fā)明專利技術(shù)的難度最大、新穎性最強、風(fēng)險最高，此處使用企業(yè)當(dāng)年申請(授權(quán)、持有有效)的發(fā)明專利總數(shù)加1取自然對數(shù)替換基準(zhǔn)檢驗部分的企業(yè)創(chuàng)新指標(biāo)，即用Patent1_I、Patent2_I、Patent3_I分別替換Patent1、Patent2、Patent3。由表7可知，Ln Stress的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)。這說明，更換被解釋變量的測量指標(biāo)并不會導(dǎo)致員工購房壓力與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系發(fā)生根本性變化。

表7 替換被解釋變量測度方法的檢驗結(jié)果

3.控制可能的遺漏變量

一是控制創(chuàng)新投入的影響，其中創(chuàng)新投入用研發(fā)支出占資產(chǎn)總額的比重(或研發(fā)支出占營業(yè)收入的比重)衡量。二是控制地區(qū)特征的影響，包括地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)人口總數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)投資總額(或住宅開發(fā)投資總額)、職工平均工資變量。三是控制高管特征的影響，即納入企業(yè)高管薪酬變量。由檢驗結(jié)果可知，Ln Stress的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)(2)限于篇幅，實證結(jié)果不再詳細(xì)列示，留存?zhèn)渌?。?？梢姡诨鶞?zhǔn)模型中分別引入上述可能的遺漏變量，并不會改變前文的研究結(jié)論。

4.其他穩(wěn)健性檢驗

首先，將樣本區(qū)間縮小為2011—2017年；其次，剔除北京、上海、廣州、深圳四個一線城市樣本；再者，改變聚類處理的維度，采用年份-行業(yè)維度或年份-公司維度的聚類處理；最后，控制年份-行業(yè)以及城市的固定效應(yīng)。上述一系列穩(wěn)健性測試的結(jié)果(3)限于篇幅，實證結(jié)果不再詳細(xì)列示，留存?zhèn)渌?。均表明，本文研究結(jié)論是可靠的。

五、作用機制檢驗

本文在理論分析部分指出，購房壓力主要通過加劇員工流失以及抑制員工參與創(chuàng)新的積極性與創(chuàng)造性兩條路徑對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響。接下來，對此理論邏輯進(jìn)行驗證。

首先，檢驗購房壓力對員工規(guī)模的影響。參考步丹璐等(2013)和王礫等(2020)的做法，使用員工離職率(ETR)與員工凈流入(E_Inflow)作為企業(yè)員工流失的代理指標(biāo)。其中，員工離職率等于企業(yè)當(dāng)期員工總?cè)藬?shù)與未來一期員工總?cè)藬?shù)之差與當(dāng)期員工總?cè)藬?shù)的比率，ETR越大，說明員工離職情況越嚴(yán)重；員工凈流入通過企業(yè)員工年增長率衡量，等于企業(yè)未來一期員工總?cè)藬?shù)與當(dāng)期員工總?cè)藬?shù)的比率取自然對數(shù)，E_Inflow越大，說明員工流失程度越低。除模型(2)中的控制變量外，進(jìn)一步增加地區(qū)生產(chǎn)總值(GRP)、人口密度(Density)及是否為國有企業(yè)(SOE)變量以控制區(qū)域特征及企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對員工流失的潛在影響?；貧w結(jié)果如表8列(1)、(2)所示，從中可見，Ln Stress的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明購房壓力越高，企業(yè)員工離職率越高，員工凈流入越少。由此可知，購房壓力加劇員工流失進(jìn)而抑制企業(yè)創(chuàng)新的作用機制得到驗證。

其次，檢驗購房壓力對員工創(chuàng)新積極性與創(chuàng)造性的影響?？紤]到員工對待創(chuàng)新的態(tài)度與行為難以直接觀測，本文參考王永中等(2018)的做法，通過區(qū)分專利類型來間接考察購房壓力對員工創(chuàng)新積極性與創(chuàng)造性的影響。這是因為，不同類型專利的難易程度、風(fēng)險等級及價值水平差異較大，相應(yīng)地，員工所需付出的努力和熱情也大不相同。比如，在發(fā)明專利、實用新型專利、外觀設(shè)計專利中，發(fā)明專利技術(shù)難度最大、新穎性最強、風(fēng)險最高，實用新型專利次之，外觀設(shè)計專利最容易且價值最低。表8列(3)與列(4)報告了具體的檢驗結(jié)果。其中，列(3)的被解釋變量Patent1_I為上市公司及其子公司合營聯(lián)營公司當(dāng)年申請的發(fā)明專利總數(shù)加1后取自然對數(shù)，列(4)的被解釋變量Patent1_U&D為上市公司及其子公司合營聯(lián)營公司當(dāng)年申請的實用新型專利和外觀設(shè)計專利總數(shù)加1后取自然對數(shù)。列(3)中Ln Stress的回歸系數(shù)為負(fù)且在1%的水平上顯著，列(4)中該系數(shù)為負(fù)但不顯著，側(cè)面說明當(dāng)員工面臨較大的購房壓力時，其會表現(xiàn)出明顯的風(fēng)險規(guī)避特征，盡可能減少參與技術(shù)難度大的創(chuàng)新項目。由此可知，購房壓力削弱員工參與創(chuàng)新的積極性和創(chuàng)造性進(jìn)而抑制企業(yè)創(chuàng)新的作用機制得到驗證。

表8 作用機制檢驗結(jié)果

六、進(jìn)一步研究

(一)基于員工特征的拓展研究

研究經(jīng)驗豐富、技術(shù)水平高及知識儲備多的員工在專利產(chǎn)出過程中發(fā)揮著更加關(guān)鍵的作用，因此高學(xué)歷員工的工作變動或?qū)Υ夹g(shù)創(chuàng)新活動的態(tài)度對企業(yè)創(chuàng)新的影響更為顯著。本文認(rèn)為，購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用在高學(xué)歷員工占比高的公司中可能更明顯。選取碩士及以上學(xué)歷員工比例、本科及以上學(xué)歷員工比例兩個指標(biāo)衡量員工受教育水平，并根據(jù)中位數(shù)構(gòu)造虛擬變量EDU_M(當(dāng)企業(yè)碩士及以上學(xué)歷員工比例高于中位數(shù)時取值為1，否則取值為0)和EDU_B(當(dāng)企業(yè)本科及以上學(xué)歷員工比例高于中位數(shù)時取值為1，否則取值為0)，而后將虛擬變量及其與購房壓力的交乘項(Ln Stress×EDU_M、Ln Stress×EDU_B)引入模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表9所示。由列(1)～(3)可見，Ln Stress×EDU_M的回歸系數(shù)均至少在10%的水平上顯著為負(fù)；列(4)～(6)的結(jié)果顯示，Ln Stress×EDU_B的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)。上述檢驗結(jié)果表明，員工受教育水平越高，購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的抑制效應(yīng)越明顯。

表9 員工特征影響的檢驗結(jié)果

(二)基于企業(yè)特征的拓展研究

成熟的大規(guī)模企業(yè)能夠為員工提供更多的成長機遇和更廣闊的發(fā)展空間，幫助員工積累更廣泛的人脈與社會資本，這一定程度上有助于緩解購房壓力帶來的負(fù)面影響。因此，本文認(rèn)為在成熟的大規(guī)模企業(yè)中，員工購房壓力對創(chuàng)新的抑制作用有所緩解。一方面，參考賈凡勝等(2017)的做法，使用總資產(chǎn)區(qū)分公司發(fā)展階段，并根據(jù)中位數(shù)構(gòu)造虛擬變量Large(當(dāng)總資產(chǎn)高于中位數(shù)時取值為1，否則取值為0)，而后將Large及其與購房壓力的交乘項(Ln Stress×Large)納入模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表10中列(1)～(3)所示。從中可見，Ln Stress×Large的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。另一方面，借鑒Dickinson(2011)的做法，根據(jù)經(jīng)營活動現(xiàn)金流、投資活動現(xiàn)金流及籌資活動現(xiàn)金流的不同組合，將企業(yè)按生命周期劃分為初創(chuàng)期、成長期、成熟期、動蕩期和衰退期五個階段。處于成長期和成熟期的企業(yè)能夠為員工提供更穩(wěn)定、更長遠(yuǎn)的發(fā)展機會，當(dāng)企業(yè)處于該階段時，虛擬變量Mature取值為1，否則取值為0。將Mature及其與購房壓力的交乘項(Ln Stress×Mature)加入模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見表10列(4)～(6)。不難發(fā)現(xiàn)，Ln Stress×Mature的回歸系數(shù)均在10%的水平上顯著為正。上述檢驗結(jié)果證實，員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的負(fù)面影響在成熟的大規(guī)模企業(yè)中有所弱化。

表10 企業(yè)特征影響的檢驗結(jié)果

(三)基于行業(yè)特征的拓展研究

行業(yè)特征與企業(yè)創(chuàng)新密切相關(guān)(姚立杰 等，2018)。相比于非高新技術(shù)行業(yè)，高新技術(shù)行業(yè)對創(chuàng)新需求更大，企業(yè)員工參與的創(chuàng)新活動與創(chuàng)新項目更多，人力資本與知識資本對此類行業(yè)企業(yè)的發(fā)展更加重要。因此，本文認(rèn)為員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用在高新技術(shù)行業(yè)中更為明顯。對于高新技術(shù)行業(yè)的界定，參考陳欽源等(2017)的做法，將代碼為G、C5、C7、C8的行業(yè)歸為高新技術(shù)行業(yè)。當(dāng)企業(yè)屬于高新技術(shù)行業(yè)時，虛擬變量Tech取值為1，否則取值為0。將Tech及其與購房壓力的交乘項(Ln Stress×Tech)放入模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表11列(1)～(3)所示。不難發(fā)現(xiàn)，Ln Stress×Tech的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明，員工購房壓力對高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用更顯著。

此外，處于競爭激烈行業(yè)中的企業(yè)通常會在研發(fā)上投入更多的人力、財力和物力(黎文靖 等，2016)，以期提高創(chuàng)新績效、獲得超額利潤、爭取市場份額。因此，“人力”(如員工規(guī)模及員工對待創(chuàng)新的態(tài)度等)對此類企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響更加顯著?；诖?，本文認(rèn)為員工購房壓力對創(chuàng)新的抑制效應(yīng)主要體現(xiàn)在行業(yè)競爭較為激烈的公司中。對于行業(yè)競爭程度，使用赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI)來衡量，并根據(jù)中位數(shù)定義虛擬變量Com(當(dāng)公司處于競爭激烈的行業(yè)時取值為1，否則取值為0)。在此基礎(chǔ)上，將Com及其與購房壓力的交乘項(Ln Stress×Com)納入模型進(jìn)行回歸。表11列(4)～(6)的回歸結(jié)果顯示，Ln Stress×Com的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，表明購房壓力對創(chuàng)新的負(fù)向影響在行業(yè)競爭激烈的公司中更加明顯。

表11 行業(yè)特征影響的檢驗結(jié)果

(四)基于地區(qū)特征的拓展研究

在城市交通設(shè)施較為完善的情況下，即便在較為偏遠(yuǎn)、房價較低的城區(qū)購房，員工的通勤與生活也不會受到明顯影響。因此，本文認(rèn)為良好的城市交通狀況可能會弱化員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的抑制效應(yīng)。選取《中國城市統(tǒng)計年鑒》中每萬人擁有公共汽車輛數(shù)作為城市交通的代理變量，該指標(biāo)值越大，說明城市的交通狀況越好。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)每萬人擁有公共汽車輛數(shù)的中位數(shù)構(gòu)造虛擬變量Trans(當(dāng)企業(yè)所在城市每萬人擁有公共汽車輛數(shù)高于中位數(shù)時取值為1，否則取值為0)，并將其及交乘項(Ln Stress×Trans)放入模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見表12中列(1)～(3)。實證檢驗結(jié)果顯示，除列(2)外，Ln Stress×Trans的回歸系數(shù)均在10%的水平上顯著為正。這表明，當(dāng)企業(yè)所在城市的交通狀況較好時，員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的負(fù)面影響將有所緩解。

勞動力供給的豐裕程度也可能影響員工購房壓力與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系。在勞動力供給豐裕的情況下，企業(yè)更容易在勞動力市場招聘到合適的員工，從而能夠更大程度上減少員工流失給企業(yè)帶來的危害。因此，本文認(rèn)為充裕的勞動力供給可能會削弱員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的負(fù)面影響。鑒于勞動力供給隨高校招生規(guī)模的擴大而顯著增長(李磊 等，2019)，本文選取《中國城市統(tǒng)計年鑒》中普通高等學(xué)校學(xué)生數(shù)作為勞動力供給豐裕程度的代理變量，該指標(biāo)值越大，說明城市的勞動力供給越充裕。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)普通高等學(xué)校學(xué)生數(shù)的中位數(shù)構(gòu)造虛擬變量Labor(當(dāng)企業(yè)所在城市普通高等學(xué)校學(xué)生數(shù)高于中位數(shù)時取值為1，否則取值為0)，并將Labor及其與購房壓力的交乘項(Ln Stress×Labor)放入模型進(jìn)行回歸。由表12列(4)～(6)可知，Ln Stress×Labor的回歸系數(shù)均至少在5%的水平上顯著為正。這說明，企業(yè)所在城市勞動力供給越充裕，員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用越弱。

需要說明的是，考慮到基于地區(qū)特征的拓展研究(城市交通、勞動力供給)可能受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平的影響，在本部分檢驗中進(jìn)一步控制了地區(qū)生產(chǎn)總值(GRP)以緩解經(jīng)濟狀況的潛在影響。

表12 地區(qū)特征影響的檢驗結(jié)果

(五)購房壓力對創(chuàng)新價值轉(zhuǎn)化的影響

大量研究證實，企業(yè)創(chuàng)新具有價值提升功能(權(quán)小鋒 等，2017)。在此，利用模型(3)進(jìn)一步檢驗員工購房壓力是否會阻礙創(chuàng)新投入以及創(chuàng)新產(chǎn)出向企業(yè)價值轉(zhuǎn)化。

TobinQt+1/TobinQt+2=γ0+γ1×Innovation+γ2×Innovation×Ln Stress+γ3×Ln Stress+∑Controls+∑Year+∑Ind+∑City+ε

(3)

其中：被解釋變量為TobinQt+1(或TobinQt+2)，用于衡量企業(yè)價值；Innovation為企業(yè)創(chuàng)新，用企業(yè)當(dāng)期申請的專利總數(shù)加1后取自然對數(shù)(Patent1)以及企業(yè)研發(fā)支出占資產(chǎn)總額的比重(RDTA)兩個指標(biāo)衡量；控制變量不僅包括模型(2)中除TobinQ外的所有控制變量，還增加了高管持股比例(ExeSH)以控制管理層持股水平的潛在影響(權(quán)小鋒 等，2017)。此外，模型(3)中還控制了年份(Year)、行業(yè)(Ind)以及城市(City)的固定效應(yīng)。

表13報告了購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新價值轉(zhuǎn)化影響的檢驗結(jié)果。其中，列(1)、(2)的被解釋變量為T+1期的TobinQ(TobinQt+1)，從中可見，Patent1×Ln Stress、RDTA×Ln Stress的回歸系數(shù)均為負(fù)且至少在10%的水平上顯著，表明員工購房壓力顯著阻礙了企業(yè)創(chuàng)新的價值轉(zhuǎn)化。列(3)、(4)報告了被解釋變量為T+2期TobinQ(TobinQt+2)時的回歸結(jié)果，結(jié)論類似，不再贅述。

表13 購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新價值轉(zhuǎn)化影響的檢驗結(jié)果

七、研究結(jié)論與啟示

本文以2007—2017年滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，分析并檢驗了員工購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的影響。主要研究結(jié)論包括：(1)員工經(jīng)濟收入與居住成本的不匹配程度越高，即員工購房壓力越大，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出越少。該結(jié)論在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后依然成立。(2)作用機制檢驗結(jié)果表明，購房壓力主要通過加劇員工流失、降低員工工作的積極性和創(chuàng)造性顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新。(3)異質(zhì)性分析結(jié)果顯示，購房壓力對企業(yè)創(chuàng)新的抑制效應(yīng)在高學(xué)歷員工占比高、行業(yè)競爭激烈、高新技術(shù)行業(yè)的公司中更明顯，而在較為成熟、所在城市交通便利、勞動力供給充足的企業(yè)中有所緩解。(4)進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，員工購房壓力會阻礙創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出向企業(yè)價值轉(zhuǎn)化。

本文研究結(jié)論表明，我國房價收入比偏離了合理區(qū)間，企業(yè)員工普遍面臨較大的購房壓力，這不利于企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新效率的提高。據(jù)此，提出如下政策建議：首先，應(yīng)堅持“房子是用來住的、不是用來炒的”的定位，充分認(rèn)識房價過快上漲的危害性，堅決遏制投資投機性需求，不斷加強市場調(diào)控，進(jìn)一步完善政策工具箱，有效防范和化解市場風(fēng)險，促進(jìn)房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康、規(guī)范有序發(fā)展，切實支持居民合理自住需求。其次，要進(jìn)一步強化服務(wù)意識，提升服務(wù)效能，著力打造全方位、多層次的人才住房保障體系，統(tǒng)籌解決好企業(yè)關(guān)心的穩(wěn)崗安居問題，為企業(yè)集聚人才、留住人才提供有力保障。最后，企業(yè)應(yīng)緊密圍繞總體發(fā)展戰(zhàn)略，充分考慮員工的多樣化需求，構(gòu)建更加科學(xué)合理的激勵機制，通過對激勵工具的組合運用，有效調(diào)動員工參與創(chuàng)新的積極性和創(chuàng)造性，充分激發(fā)人力資本效能，進(jìn)一步增強員工的獲得感、成就感和歸屬感。