勞動生產率的企業年齡效應研究
——來自中國企業-員工匹配調查數據的證據

程 虹 寧 璐

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·企業理論與實踐·

勞動生產率的企業年齡效應研究
——來自中國企業-員工匹配調查數據的證據

程 虹 寧 璐

隨著企業年齡的增長，企業勞動生產率會呈現怎樣的變動趨勢？基于2015年中國企業-員工匹配調查數據，對制造業企業勞動生產率的年齡效應進行研究。研究發現：樣本總體和內資企業的年齡與勞動生產率之間存在倒U型的非線性關系，外資企業不存在顯著的企業年齡效應。經過計算，企業年齡在10年左右時勞動生產率達到最高水平。據此，提出相應的政策建議：鼓勵企業加強對勞動力新技術應用的專業性培訓，提高人力資本質量，轉變發展方式，打破對原始路徑的依賴，更加注重質量效益，對沖企業年齡增長帶來的勞動生產率負效應。

企業年齡效應； 勞動生產率； 臨界點

引 言

經濟效率的提升是經濟可持續發展的基礎，企業勞動生產率是反映經濟效率的重要指標之一(涂正革等，2006)。同時，企業勞動生產率是一國或地區經濟持續增長的重要來源，也是企業在國際市場上是否有競爭力的基礎(Groves et al., 1994;Jefferson et al.,1996)。企業年齡作為測度企業在其生命周期中所處位置及生存狀態(生存能力和持續性)的指標，也是影響企業勞動生產率的一個重要因素(雷海民等，2014)。本文從企業存續發展角度探討勞動生產率的企業年齡效應及其相關問題。

當前經濟形勢下，以資本、要素投入驅動的經濟增長難以持續，而提高質量和勞動生產率、保持質量盈利性增長將是釋放中國經濟增長潛力的關鍵所在，也是中國未來經濟發展的必然選擇(程虹等，2013)。在理論層面，有關企業勞動生產率的研究，主要集中在制造業產業集聚、人力資本、垂直專業分工、技術進步、出口貿易自由化、外包、補貼、環境污染等方面，并取得了一系列的研究成果。然而，不論是企業自身內生增長，還是人力資本的積累、技術的進步、要素投入結構的調整以及廠房設備等固定、可變成本的變化都與時間有密切關系，比如人力資本積累的過程不是一蹴而就的，機器設備等要素會隨著時間出現損耗折舊。但現有關于勞動生產率的研究一般假定同一要素投入在時間上是等值的，這一假定與現實情況存在較大差距。所有要素對勞動生產率的影響都與時間有關，而最強的時間維度就是企業的存續時間。忽略企業年齡來研究各要素投入對勞動生產率的影響，不能更有效地解釋勞動生產率的變化。且當前關于企業年齡與勞動生產率的實證研究中，企業年齡對勞動生產率存在正向、負向或非線性的影響還未得出一致的結論。因此，對企業年齡與勞動生產率的關系進行研究很有理論意義。在現實層面，根據對2008-2012年企業生存時間的有關統計，發現年齡為10年左右的企業平均存活率約為50%*數據來源：國家工商總局企業注冊局、信息中心.新華網：全國內資企業生存時間分析報告[EB/OL]. http://news.xinhuanet.com/politics/2013-09/02/c_125297431.htm，(2013-09-02)[BFQ]2016-01-20].。而波士頓咨詢集團(BCG)基于2004-2013年數據對中美制造業的企業勞動生產率進行了量化比較，從絕對量來看，目前我國制造業勞動生產率不足美國的10%，而在高端制造領域，美國勞動生產率是我國的20倍以上*數據來源：李杰.中國經濟網：中美制造業成本差距已微乎其微[EB/OL].http://intl.ce.cn/specials/zxgjzh/201410/21/t20141021_3746085.shtml，(2014-10-21)[BFQ]2016-01-20].。因此，從企業年齡角度對勞動生產率進行研究具有重大現實意義。本文的貢獻主要是：從時間序列上動態研究企業勞動生產率的變動趨勢，通過計量分析得出一般性規律；在數據上，采用2015年中國企業-員工匹配調查數據為內生性調查數據，可獲得企業年齡與對應勞動生產率數據，以及所需的核心相關控制變量數據；在分析方法上，對內資和外資企業進行分組討論。

本文其他部分安排如下：第二部分為文獻綜述，回顧已有文獻，提出本文的研究設想；第三部分是數據說明和模型設定，簡要介紹本文使用的變量數據，在此基礎上構建分析企業勞動生產率和企業年齡關系的實證計量模型；第四部分先對內外資企業的年齡、勞動生產率方面的狀況進行描述性統計，然后采用固定效應的OLS模型對企業年齡與勞動生產率的關系進行分組回歸和穩健性檢驗，并分析實證結果；第五部分為本文結論。

二 文獻綜述

現有研究從不同角度探討了影響勞動生產率的主要因素。王恬(2008)、張杰等(2009)和余淼杰(2010)認為人力資本的流動和技術的溢出、勞動力工資激勵、出口自由貿易水平的提高等都有利于促進勞動生產率水平的提高。Millea和Fuess(2002)通過Geweke方法，對日本勞動力工資與勞動生產率的關系進行測算，發現日本勞動力工資增長并沒有促進勞動生產率的提高。王文靜(2015)[10]通過對中國企業層面的勞動力工資與勞動生產率關系的計量分析，發現不同類型企業都出現“擠壓”勞動生產率來應對勞動力成本上升的現象。邵敏等(2012)[11]通過倍差法揭示了企業出口行為在前期會顯著促進勞動生產率的增長，后期影響作用并不顯著。企業出口活動中的“干中學”與企業的技術水平密切相關。尹今格等(2014)[12]利用面板動態最小二乘法估算了企業自主創新、技術引進對勞動生產率的貢獻，發現企業自主創新能力的提升比企業通過進口學習對勞動生產率的作用要更顯著。唐東波(2014)[13]利用中國工業企業微觀數據對垂直專業分工影響企業勞動生產率的機制進行經驗檢驗，發現垂直專業分工有助于提高企業勞動生產率水平，參與國際分工的邊際效應要遠高于國內分工對勞動生產率的貢獻。同時制造業產業集聚的正外部性效應、環境污染規模的增加、材料服務外包方式的采用、企業生產工藝流程與組織管理方式以及外部制度環境改善等都可顯著促進企業勞動生產率的提高(楊俊等，2012[14]；蔡宏波，2011[15]；曲玥，2010[16])。

企業年齡對企業生產經營活動會產生三種不同的影響。部分學者認為：企業年齡與企業的成長率呈正向線性關系(Burbidge,1997)[17]。Carroll(1983)[18]認為，企業隨著年齡的增長，積累了深厚的運營經驗，具有更強的環境適應能力，以及維護和更新資源的能力，企業的生存能力會提高。有些學者認為：企業年齡是解釋公司成長的重要因素，企業成長率隨企業年齡的增長而有降低趨勢(Evans, 1987)[19]。Jovanovic(1982)[20]認為，企業隨著年齡的增加，通過干中學等方式將逐漸熟練運用成本和效率等企業運營方面的知識，能較好地預期項目決策和結果，企業會趨向于選擇更加穩健且適合本企業發展的投資計劃。Dunne和Hughes(1994)[21]認為隨著企業年齡增長,大規模的收益增長將會變少。在控制規模等條件下，年輕企業會經歷較快增長。Majumda(2004)[22]認為，成立時間較長的公司在比較成功的環境中可能專注于利用經濟政治權力尋租，不利于企業發展。一些學者認為年齡對企業成長存在負向影響。唐躍軍等(2008)[23]認為年齡較小的企業更具有活力，年齡越大的企業其成長率越低。還有學者認為：企業年齡與企業的死亡率、生存能力、創新績效等方面呈現非線性關系，它們的相關關系隨著環境的變化而變化，并不是存在簡單的正向線性關系或者負向線性關系(張維迎等，2003[24]；李寅龍，2015[25])。研究方法論上，Deaton(1997)[26]關于年齡效應在產業組織中的應用研究主要借用了勞動經濟學較為流行的年齡、年代和代際模型(APC模型)。從現有文獻可以看出，企業年齡與企業成長、死亡率和企業創新活動等多個反映生產率維度的研究，并沒有得出一致的結論。

目前直接對企業年齡與企業生產率關系的實證文獻較少，多認為年齡效應是制造業生產率增長的重要源泉之一。Jensen et al.(2001)[27]和周黎安等(2007)[28]分別用美國和中國的企業數據進行研究，均發現企業的生產率隨著年齡的增加而上升。但是新常態下，企業的生存環境發生很大的變化，企業年齡與企業勞動生產率的關系是否是簡單的正向線性關系，有待于進一步研究。而且，現有文獻所用的數據多為2010年及其以前的調查數據，數據信息與當前新常態下中國企業的實際情況普遍存在5-10年的滯后。目前，中國經濟正進入一個結構性轉型升級的發展期。在此背景下，需運用新的大樣本企業調查數據，對企業勞動生產率的年齡效應進行實證估計才能更大程度地動態分析勞動生產率的變動趨勢。

綜合而言，本文在前人研究成果的基礎上，提出理論假設，H1：新常態下制造業企業年齡與企業勞動生產率之間呈現非線性的關系。

三 數據說明和模型設定

(一)數據來源

本文使用的數據來自于武漢大學等四家專業研究機構聯合開展的2015年中國企業-員工匹配調查(CEES)，其中含有廣東省制造業企業。由于廣東省是我國經濟總量占比最大、制造業企業規模最大、地區經濟發展水平有著顯著差距的省份，可以保證調查對象具有比較好的樣本差異性以及代表性。企業調查內容完全覆蓋了企業的基本數據，包括企業基本情況、生產、投資等175項指標。

根據研究需要，本文借鑒李唐等(2016)[29]、陸雪琴等(2013)[30]的研究思路，采用收入法的工業增加值計算方法，運用“工業增加值=勞動者報酬+折舊+稅金+利潤”以及“工業總產值=主營業務收入+期末存貨-期初存貨”的會計準則對企業數據進行處理，其中，部分企業樣本的主營業務收入、銷售收入、中間投入、員工人數、是否研發等指標存在缺省值、異常值，對此進行剔除整理。最后，本文構建了包含570家企業，完整覆蓋企業生產率、企業年齡的截面數據。

(二)計量模型

本文旨在通過實證分析方法來檢驗企業年齡與企業勞動生產率的關系，并在此基礎上分組驗證企業勞動生產率變動的具體年齡。

基于此次調查數據的截面性質，本文對企業年齡(fage)和企業勞動生產率(AVP)之間關系的檢驗運用加入行業、地區、時間固定效應的OLS模型。采用分組回歸方式，對外資與內資不同類型企業的年齡(fage)對于企業勞動生產率(AVP)的影響系數進行比較，研究上述影響是否在微觀實證關系中呈現出較強的企業異質性。

基本計量模型設定如下：

(1)

(三)變量解釋

顧力剛等(2000)[31]認為，企業年齡在客觀上存在兩種不同的形態: 一種為企業的自然年齡;另一種為企業的商業年齡。自然年齡是企業從注冊之日起所歷經的時間長度, 而商業年齡則是對企業活力表現的一種度量。刁兆峰等(2003)[32]將企業的年齡歸類為四種:自然年齡、表象年齡、生理年齡和心理年齡。本文所指的企業年齡是企業的自然年齡,因為從一個時間周期的角度看更能體現出不同類型企業的勞動生產率差異。本文研究的企業年齡(fage)等于樣本觀測時間減去企業注冊成立的時間。

本文的研究對象是企業勞動生產率。勞動生產率和全要素生產率(TFP)是常用的兩種衡量企業生產率的指標。其中勞動生產率為人均產出，以人均工業增加值為代理變量；TFP則需要通過估計生產函數，計算估計方程的余值得到。本文將勞動生產率作為企業生產率的主要代理變量進行研究，僅報告以人均工業增加值為被解釋變量進行的統計和回歸分析結果。企業人均工業增加值等于企業當年年末的工業增加值除以企業當年年末的總人數。

四 實證結果

(一)描述性統計

企業年齡與勞動生產率的適配關系具有動態演化性質，即二者間的適配不僅是某一時點的靜態契合，更是動態發展過程中的持續匹配。對此，實踐中要充分考慮并適當加以利用(姜雨，2012)[33]。

表1給出了本文涉及變量的描述性統計結果。作為勞動生產率代理變量的人均工業增加值有507個觀測樣本，占總樣本的比例為89%，其平均值為153.97萬元。另一代理變量人均工業總產值觀測值有548個，占總樣本的比例為96%，其平均值為765.07萬元。核心解釋變量企業年齡的觀測值占總樣本的比例為99.6%，平均值為12.18年。用企業當年年末的總人數作為考量企業規模的代理變量，其平均值為1092人。企業平均利潤率為73%。企業平均投資額為46371.37萬元，平均銷售額為104247.1萬元，平均資本為13726.27萬元，中間品投入的平均值為125290.6萬元。

表2、圖1、圖2分別給出了樣本總體、內外資企業人均工業增加值(AVP)及其對應企業年齡(fage)的描述性統計結果。就樣本量而言，人均工業增加值方面，內資企業樣本占比52.1%，外資企業樣本占比40.7%，企業年齡方面，內資企業樣本占比53.0%，外資企業樣本占比39.4%。同時發現，不同類型企業的人均工業增加值(AVP)以及企業年齡存在一定的異質性。在整體分組上，內外資企業年齡和人均工業增加值分布有著較好的對比性：內資企業人均工業增加值(AVP)的平均值比外資企業高59%，但企業年齡平均值卻低于外資企業。

表1 相關變量的描述性統計

表2 不同類型企業人均工業增加值和企業年齡的描述性統計

圖1 不同類型企業勞動生產率分布的比較

圖2 不同類型企業年齡分布的比較

(二)基本結果

從前文的描述性統計結果中可以發現，不同類型企業可能存在一定的異質性。為此，本部分基于內外資企業分組，并分別采用加入行業、地區和時間虛擬變量，以控制企業異質性的影響。

表3 企業年齡與勞動生產率(lnAVP)的分組回歸分析

表3給出了基于行業總體、外資與內資企業分組的回歸結果，估計模型為式(1)。回歸結果表明，基于本次廣東制造業企業調查數據(2015年)，企業年齡對于企業勞動生產率總體上存在著顯著的非線性關系。其中，企業銷售額、中間投入總值與企業勞動生產率呈顯著的正向影響。通過對不同類型企業分組條件下解釋變量lnfage對被解釋變量lnAVP的影響系數分析，我們進一步可獲得如下結果：

第一，企業年齡對于企業勞動生產率具有較強的作用。回歸結果表明，從整個制造業行業出發，企業年齡對企業勞動生產率的影響效應是顯著的，二者之間呈現出倒U型關系。且經計算，總體制造業企業平均年齡在10年的時候，企業勞動生產率達到比較高的水平，之后，企業勞動生產率隨著年齡的增加逐漸下降。

第二，相比于外資企業，內資企業勞動生產率的企業年齡效應是顯著的。表3的回歸結果表明，通過計算拐點，當內資企業年齡位于10.3年的時候，企業勞動生產率達到比較高的水平，之后，隨著年齡增加而呈下降的趨勢。

以上實證結果首先驗證了勞動生產率的企業年齡效應在內資企業中比較顯著。內資企業勞動生產率衰退時間普遍比外資企業早，這主要是由于內資企業普遍會受到路徑依賴的束縛。長期以來內資企業憑借一系列改革開放政策帶來的有利環境得到快速發展，但發展方式粗放，主要依賴勞動力成本優勢進行生產與競爭。而且在企業達到一定年齡后，企業規模也擴張到一定程度，大多數企業會逐步選擇依靠向政府尋租獲取資源競爭優勢等作為企業穩定發展的支撐。當企業發展環境發生變化、勞動力成本上升等不利情況出現時，由于企業已形成了內外部劣勢，如規模龐大、分工不明確、程序繁瑣、內部管理紊亂、資源配置效率較低等，使得技術進步所獲得的產出效率改進幅度較小。此時，雖然內資企業依然可以依靠薄弱的勞動力優勢來維持勞動生產率，但已顯現出衰退趨勢。對于中國這樣一個快速發展、總量巨大的發展中經濟體，內資企業作為經濟發展的主體，在經濟轉型升級的關鍵時期，企業年齡效應對于勞動生產率的影響作用更為顯著。

與以往的研究相比，本文用一手企業調查數據進行實證，實證結果驗證了企業勞動生產率年齡效應的真實性，并得出了勞動生產率變動的具體年限值。實際上研究企業勞動生產率年齡效應的目的,是為了研究它背后所代表的(不易被度量到的)因素,然而這些因素本身并不像企業年齡一樣是線性存在的(Heckman和Robb，1985)[34]。

(三)穩健性檢驗

本文將勞動生產率的代理變量替換為企業數據中對應的人均工業總產值,將其代入式(1)進行穩健性檢驗，表4給出了不同被解釋變量的估計結果。所選控制變量和計量模型的設定與表3相同。結果發現，在核心解釋變量得到有效控制下，樣本總體和內資企業的年齡和勞動生產率之間依然存在倒U型的非線性關系，即隨著企業年齡的增長，企業勞動生產率先提高，后減少，且企業年齡在10年左右時勞動生產率達到最高水平。企業勞動生產率的年齡效應在統計顯著性、參數估計值符號方向上與前文基本一致。表3、表4的回歸結果表明，企業勞動生產率的年齡效應是顯著的。

表4 企業年齡與勞動生產率(lnGVP)的分組回歸分析

(續上表)

解釋變量被解釋變量:lnGVP樣本總體外資內資lnprofit_rate0.04*0.060.03*(0.02)(0.04)(0.03)lninvestment0.03*-0.030.06(0.02)(0.03)(0.02)lnsales_value0.79***0.870.75**(0.05)(0.11)(0.07)lncapital0.020.030.01(0.02)(0.05)(0.03)rd_dummy-0.060.03-0.04(0.07)(0.10)(0.08)lnmid_invest0.10***0.12**0.09(0.03)(0.07)(0.03)industrydummyYesYesYesCountydummyYesYesYesYeardummyYesYesYesObservations327128176R-squared0.89 0.930.91

五 結 論

本文通過選擇調查時間較近、指標較為多元的2015年CEES調查中廣東制造業企業作為研究樣本，較為系統地實證檢驗了內外資企業年齡與企業勞動生產率的關系。回歸結果表明，對于制造業行業的企業而言，企業年齡與勞動生產率呈現出先上升后下降的倒U型非線性關系。基于內外資分組的回歸結果表明，勞動生產率的企業年齡效應在內資企業更顯著。經具體拐點計算，得出10年為企業勞動生產率發生重大變化的時間段。因此，企業發展到一定程度之后，應關注自身勞動生產率的變化，制定科學的持續發展戰略。當前中國經濟發展正處于轉型升級的關鍵時期，許多企業的核心競爭力也亟待提高。微觀企業生產率的提高對于經濟增長有著至關重要的作用。要實現從“速度時代”向“質量時代”的轉變,關鍵是企業要成為質量創新的真正主體,在微觀上構建提高經濟增長質量的堅實基礎,從而促進我國經濟的轉型升級(程虹，2014)[35]。

本研究也存在著一定的局限性。2015年CEES調查中廣東省制造業企業數據只是1年的橫截面數據，對企業年齡與企業勞動生產率非線性關系的確定還需提供更強有力的支持。在后續研究中,尚需繼續收集時間序列數據,進一步驗證企業年齡與企業勞動生產率變動背后的因果關系，從而檢驗本研究結果的可靠性。

根據以上研究結果，本文的政策建議是：針對內資企業應建立政策性激勵辦法，營造良好的環境，鼓勵形成新的發展理念、發展方式，如創新減稅、實行培訓券制度等，減少利益創租機會。隨著企業年齡增長，企業在累積經驗、提高生存能力、維護和更新資源配置能力的同時，應著重加大對員工的特殊性培訓，培養本企業員工特有的技能水平；及時轉變粗放的發展模式，注重應用新技術，加大創新研發，優化內部管理，延續生產率增長的趨勢；以產品質量的提升來促進企業的發展，推動企業進入新的生命周期，對沖勞動生產率下降帶來的負面影響。

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[引用方式]程虹, 寧璐. 勞動生產率的企業年齡效應研究——來自中國企業-員工匹配調查數據的證據. 產經評論, 2016, 7(4): 136-145.

An Empirical Study of Labor Productivity and Enterprise Age ——Based on the Data of CEES

CHENG Hong NING Lu

As the age of the company grows, how would the labor productivity change? Based on the 2015 Chinese Employer-Employee Matching Survey Data, this paper investigates the age effect of labor productivity in manufacturing companies. According to the results of fixed effect OLS regression, a reverse U-shape relation between the age and labor productivity of firms is found in the full sample and sub sample of enterprises with domestic investment only, while no significant age effect is found in foreign owned enterprises. After calculation， we find that the labor productivity of firms reaches its highest value at the age of ten. Therefore, this paper reaches the conclusion that firms should be encouraged to offer specialized training on new technology in order to improve the capital quality. Firms should transfer the development mode, break away from dependence on traditional path, and place more emphasis on quality efficiency so as to hedge the negative impact of age increase on labor productivity.

firm age; enterprise labor productivity; critical point

2016-02-04

教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目“宏觀經濟整體和微觀產品服務的質量‘雙提高’機制研究”(項目編號：15JZD023，項目主持人：程虹)；國家科技支撐計劃課題“第三方檢驗檢測科技服務平臺研發及示范應用”(項目編號：2015BAH27F01，項目主持人：程虹)；科技部公益性科研專項“我國標準規制及支撐體系研究”(項目編號：201310202，項目主持人：程虹)。

程虹，經濟學博士，武漢大學質量發展戰略研究院教授，宏觀質量管理湖北省協同創新中心，研究方向：經濟發展質量、宏觀質量管理；寧璐，武漢大學質量發展戰略研究院碩士研究生，研究方向：計量經濟學、經濟發展質量。

* 本研究使用的數據來自武漢大學質量發展戰略研究院、香港科技大學、清華大學和中國社科院等機構開展的“中國企業-勞動力匹配調查”(China Employer-Employee Survey，簡稱CEES)。該調查得到了宏觀質量管理湖北省協同創新中心、清華大學中國經濟社會調查中心、中國社科科學院創新工程重大項目和香港政府研究資助局的資金支持。感謝審稿專家提出的專業意見，當然文責自負。

F270； F272

A

1674-8298(2016)04-0136-10

[責任編輯：鄭筱婷]

10.14007/j.cnki.cjpl.2016.04.012