績(jī)效激勵(lì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)
——基于“中國(guó)企業(yè)-勞動(dòng)力匹配調(diào)查”數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

高 娟

(武漢大學(xué) 質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略研究院，湖北 武漢 430072)

一、引言

為加快推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型，通過供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康增長(zhǎng)，已成為學(xué)術(shù)界日益關(guān)注的重要課題。高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系的基本框架包括五個(gè)維度，其中，全要素生產(chǎn)率是測(cè)定發(fā)展質(zhì)量的核心，也是作為未來相關(guān)規(guī)劃的主要預(yù)期指標(biāo)。作為綜合反映投入-產(chǎn)出效率的表征量，全要素生產(chǎn)率的不斷提升對(duì)于經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。全要素生產(chǎn)率與實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、更有效率、更加公平、更持續(xù)發(fā)展，以及建立現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體直接相關(guān)，它既是創(chuàng)新的一種度量，也是創(chuàng)新的一種手段。然而，不容忽視的現(xiàn)實(shí)是，對(duì)于現(xiàn)階段中國(guó)經(jīng)濟(jì)而言，全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率自2010年以來正處于不斷放緩的下行區(qū)間[1]，其對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的邊際貢獻(xiàn)也僅為30%左右[2]，相對(duì)日本、韓國(guó)等東亞經(jīng)濟(jì)體而言明顯偏低[3]。如何實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的企穩(wěn)回升，對(duì)夯實(shí)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)內(nèi)生動(dòng)力而言具有重要影響；破解全要素生產(chǎn)率的持續(xù)增長(zhǎng)之謎，也成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)能否成功跨越“中等收入陷阱”的關(guān)鍵因素[4-7]。因此，探尋一國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響機(jī)制和實(shí)現(xiàn)路徑，已成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)文獻(xiàn)一直以來所關(guān)注的重要研究領(lǐng)域。國(guó)外現(xiàn)有的增長(zhǎng)文獻(xiàn)主要從研發(fā)創(chuàng)新[8]、技術(shù)吸收與技術(shù)擴(kuò)散[9]、人力資本[10]和管理創(chuàng)新[11]等角度進(jìn)行了大量的理論與實(shí)證研究。

基于人力資本角度，國(guó)內(nèi)外學(xué)者們從宏觀[12-13]和微觀[14-15]層面的研究都發(fā)現(xiàn)人力資本積累對(duì)于全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)效應(yīng)。然而，勞動(dòng)者的人力資本是其在知識(shí)、技術(shù)、經(jīng)歷等多方面產(chǎn)生的凝結(jié)，是一個(gè)長(zhǎng)期累積的過程[16]。顯然，依靠人力資本質(zhì)量的提升驅(qū)動(dòng)中國(guó)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)是不可能在短時(shí)間內(nèi)可預(yù)期的。陽(yáng)立高等(2018)[17]以中國(guó)的制造業(yè)為切入點(diǎn)，通過實(shí)證也發(fā)現(xiàn)人力資本水平的提升在一定程度上能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，但總體效用不大。因此，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)人力資本的激勵(lì)問題展開了大量研究。在“委托-代理”理論中，委托人會(huì)給予代理人部分剩余索取權(quán)，以降低因信息不對(duì)稱和契約的不完備而產(chǎn)生成本和風(fēng)險(xiǎn)。在現(xiàn)有的文獻(xiàn)中，對(duì)人力資本進(jìn)行激勵(lì)也存在多種方式，其中對(duì)企業(yè)剩余收益進(jìn)行分配，將員工的努力程度與其分配占比直接掛鉤，這種激勵(lì)措施無疑是最為強(qiáng)烈的?；诿绹?guó)、墨西哥等國(guó)家的微觀數(shù)據(jù)，Bloom等(2011)[18]指出管理效率更高的企業(yè)會(huì)通過對(duì)員工薪酬的結(jié)構(gòu)進(jìn)行正確設(shè)計(jì)從而最大化員工的能力，最終為企業(yè)帶來更可觀的勞動(dòng)生產(chǎn)率和企業(yè)績(jī)效。林浚清等(2003)[19]以中國(guó)上市的公司為樣本，檢驗(yàn)高管人員薪酬與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系，結(jié)果表明：較大的薪酬離散程度與企業(yè)未來的績(jī)效之間具有顯著的正向關(guān)系。

值得注意的是，現(xiàn)有文獻(xiàn)多基于國(guó)外數(shù)據(jù)或是有限制的樣本數(shù)據(jù)展開分析，缺乏來自國(guó)內(nèi)的以整體代表性的數(shù)據(jù)分析。因此，在現(xiàn)有的研究中仍然無法對(duì)以下問題進(jìn)行解釋：作為一個(gè)高速發(fā)展的發(fā)展中大國(guó)，在中國(guó)的企業(yè)中，對(duì)員工的績(jī)效激勵(lì)是否會(huì)普遍作用于全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)？如果存在作用，那么這兩者之間的機(jī)制如何？針對(duì)以上問題，本文運(yùn)用由武漢大學(xué)聯(lián)合斯坦福大學(xué)、香港科技大學(xué)和中國(guó)社科院等學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)于2015-2016年進(jìn)行的“中國(guó)企業(yè)-勞動(dòng)力匹配調(diào)查”(Chinese Employer and Employee Survey, CEES)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行了較為細(xì)致的實(shí)證研究。CEES首次大規(guī)模搜集了中國(guó)企業(yè)2013-2015年度的財(cái)務(wù)、生產(chǎn)、銷售和人資等數(shù)據(jù)，并對(duì)員工進(jìn)行分層抽樣，收集了基本信息、家庭狀況、工資獎(jiǎng)金和社保福利等數(shù)據(jù)。值得注意的是，在CEES數(shù)據(jù)中，績(jī)效激勵(lì)與企業(yè)全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)來自同一個(gè)層面，進(jìn)一步減少了因選擇性偏誤、數(shù)據(jù)匹配而產(chǎn)生的誤差。

因此，本文從充分發(fā)揮企業(yè)人力資本的角度出發(fā)，就績(jī)效激勵(lì)對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健地實(shí)證檢驗(yàn)。通過參照現(xiàn)有文獻(xiàn)的測(cè)度方法，在主營(yíng)業(yè)務(wù)收入方向按照Levinsohn-Petrin一致半?yún)?shù)估計(jì)法計(jì)算全要素生產(chǎn)率，并在控制企業(yè)的規(guī)模、存續(xù)年限、資本勞動(dòng)比、市場(chǎng)份額和所有制等因素后，對(duì)兩者之間的影響效應(yīng)進(jìn)行分析。

二、理論機(jī)制

在代理理論中，要實(shí)現(xiàn)組織的利益最大化，工人的工資須根據(jù)其邊際產(chǎn)出進(jìn)行確定，而實(shí)現(xiàn)的前提是委托人對(duì)于代理人的產(chǎn)出之間不存信息不對(duì)稱。但是隨著企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)愈發(fā)繁雜，委托人難以對(duì)代理人的產(chǎn)出進(jìn)行觀測(cè)和量化，因此，研究對(duì)代理人的激勵(lì)問題成為一大難題。陳冬華等(2015)[20]分析了對(duì)高管與職工進(jìn)行的激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系與差異，研究發(fā)現(xiàn)兩種激勵(lì)對(duì)企業(yè)績(jī)效均產(chǎn)生明顯的積極作用，但對(duì)職工進(jìn)行激勵(lì)的敏感性顯著高于高管。總的來說，一方面，對(duì)員工的薪酬激勵(lì)是將其工資與企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益掛鉤，降低了企業(yè)所有者對(duì)員工的監(jiān)督成本[21]，也避免了委托代理問題可能帶來的逆向激勵(lì)因素；另一方面，績(jī)效激勵(lì)下所產(chǎn)生的勞動(dòng)力選擇效應(yīng)為企業(yè)招募、保留了人力資本更高的員工，為企業(yè)提供了有效勞動(dòng)供給，最大程度上發(fā)揮員工自身的創(chuàng)新能力和資產(chǎn)使用效率[22]。有鑒于此，我們提出本文的研究假設(shè)H1：績(jī)效激勵(lì)對(duì)全要素生產(chǎn)率存在顯著的正向促進(jìn)。

績(jī)效激勵(lì)圍繞“挖掘”人力資本的潛在效應(yīng)，最終目的是實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的提升。但是企業(yè)在對(duì)人力資本進(jìn)行“挖掘”的過程中，會(huì)受到企業(yè)環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施等因素的影響。一方面，企業(yè)開放的交流環(huán)境能引導(dǎo)人力資本的充分發(fā)揮。Jones(2010)[23]、Acemoglu等(2008)[24]的研究表明：個(gè)體的研發(fā)創(chuàng)新效率不僅取決于自身研發(fā)資源的累積投入，也與其他同行企業(yè)基于研發(fā)創(chuàng)新的知識(shí)交流有密切關(guān)系。另一方面，企業(yè)管理水平的改善同樣可以實(shí)現(xiàn)人力資本的高效配置。企業(yè)引進(jìn)技術(shù)后，其吸收和消化對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用同樣不可忽視[25]。通過合理配置人員與技術(shù)對(duì)接，在加快技術(shù)吸收的過程中，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)出水平的提升。綜上所述，企業(yè)在實(shí)施績(jī)效激勵(lì)的過程中有可能受到企業(yè)開放性環(huán)境和配置水平的影響。因此，本文以“員工每天討論的次數(shù)”(rd_learing)衡量企業(yè)交流環(huán)境的開放程度，以企業(yè)“是否引進(jìn)管理信息系統(tǒng)”(ERP_dummy)來衡量企業(yè)的配置水平，以此分析企業(yè)的開放性程度和配置水平對(duì)績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率之間作用的調(diào)節(jié)效應(yīng)，進(jìn)而提出本文研究的假設(shè)H2：績(jī)效激勵(lì)對(duì)全要素生產(chǎn)率作用會(huì)受到來自企業(yè)交流環(huán)境的影響；H3：企業(yè)的配置水平會(huì)影響績(jī)效對(duì)全要素生產(chǎn)率的激勵(lì)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)績(jī)效激勵(lì)的方式

績(jī)效激勵(lì)就是企業(yè)對(duì)員工所做貢獻(xiàn)(努力、時(shí)間、學(xué)識(shí)、技能和經(jīng)驗(yàn)等)付給的相應(yīng)回報(bào)?，F(xiàn)有的績(jī)效激勵(lì)方式主要包括基本薪資、獎(jiǎng)勵(lì)薪資(獎(jiǎng)金)和福利這三種方式。其中基本薪資和福利是屬于事前激勵(lì)的方式，通常不會(huì)基于員工在組織活動(dòng)過程的表現(xiàn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的調(diào)整(至少不能在短時(shí)間內(nèi)調(diào)整)，屬于不可變支付部分。而獎(jiǎng)金支付的方式是屬于一種事后認(rèn)可激勵(lì)的方式，屬于可變支付部分，強(qiáng)調(diào)的是動(dòng)態(tài)調(diào)整，獎(jiǎng)金的多寡與其業(yè)績(jī)密切相關(guān)。因此，結(jié)合CEES的問卷設(shè)計(jì)，本文的績(jī)效激勵(lì)以企業(yè)對(duì)員工的可變支付作為代理變量，為進(jìn)一步部分剔除因企業(yè)效益好而產(chǎn)生的普惠性收入對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文對(duì)績(jī)效激勵(lì)的衡量具體則通過變量“企業(yè)的員工在當(dāng)前這份工作中不按月發(fā)放的稅后年收入”與變量“企業(yè)有無績(jī)效工資”的交互進(jìn)行表示。

(二)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算

本文根據(jù)LP估計(jì)法，以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入為主要產(chǎn)出對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行計(jì)算。具體步驟是：首先構(gòu)建一個(gè)C-D生產(chǎn)函數(shù)，并將函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)分為ωjt和φjt兩個(gè)部分，即：

lnYjt=α0+α1lnKjt+α2lnLjt+ωjt+φjt

(1)

其中，ωjt是C-D生產(chǎn)函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)中可以被企業(yè)觀測(cè)到并影響當(dāng)期要素選擇的部分，φjt則是符合經(jīng)典OLS假設(shè)的真正的隨機(jī)誤差項(xiàng)。LP法將第t期企業(yè)的資本存量(Kjt)視作內(nèi)生變量，假設(shè)企業(yè)根據(jù)當(dāng)前企業(yè)生產(chǎn)率狀況(ωjt)做出投資決策并進(jìn)而影響企業(yè)的資本存量。因此，企業(yè)的最優(yōu)投資策略可表達(dá)如下：

lnIjt=it(ωjt,lnKjt)

(2)

由于實(shí)際觀測(cè)中大量企業(yè)投資數(shù)據(jù)難以被準(zhǔn)確觀測(cè)，因此采用“中間投入”作為投資的替代變量，從而有效解決了生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)的聯(lián)立性偏誤問題。我們將(2)式的反函數(shù)ωjt=ht(lnIjt，lnKjt)代入(1)式：

lnYjt=α0+α1lnKjt+α2lnLjt+ht(lnIjt,lnKjt)+φjt

(3)

在測(cè)算指標(biāo)上，本文按照Bender 等(2016)[26]測(cè)算的思路，以“主營(yíng)業(yè)務(wù)收入”作為產(chǎn)出的代理變量，而要素資源投入的代理變量則以 “勞動(dòng)力的人數(shù)”和“固定資產(chǎn)凈值”進(jìn)行表征，再以“中間投入”作為計(jì)算全要素生產(chǎn)率過程中技術(shù)沖擊的代理變量，根據(jù)(3)式進(jìn)行非線性的最小二乘估計(jì)即可測(cè)算出微觀企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

(三)模型構(gòu)建

基于前文的3個(gè)假設(shè)和對(duì)兩者之間關(guān)系進(jìn)行因果判斷的思考，本文的計(jì)量模型主要從以下三個(gè)方面構(gòu)建。

1. 績(jī)效激勵(lì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)

參照現(xiàn)有文獻(xiàn)從技術(shù)效率[32-33]的角度探討企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)問題的一般做法，本部分將基準(zhǔn)計(jì)量模型設(shè)定為下文(4)式，以考察績(jī)效激勵(lì)對(duì)于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)。

(4)

其中，向量組Zijdt涵蓋了一系列控制變量，主要包括“市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、規(guī)模、所有制類型、存續(xù)年限和是否出口”等。按照張軍等(2012)[27]的研究思路，只有剔除上述因素的干擾，我們才能就績(jī)效激勵(lì)對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)進(jìn)行準(zhǔn)確地參數(shù)估計(jì)。除此以外，根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)的理解[28]，技術(shù)效率也是影響中國(guó)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要因素。對(duì)于技術(shù)效率而言，我們采用受訪企業(yè)資本-勞動(dòng)比相對(duì)于同一地級(jí)市、同一“二維”行業(yè)其他企業(yè)平均值的比例作為代理變量。Dj和Dd分別表示所在行業(yè)與地區(qū)的固定效應(yīng)。

2. 處理效應(yīng)模型

僅通過OLS回歸的識(shí)別策略，并不能有效剔除在估計(jì)績(jī)效激勵(lì)影響效應(yīng)的過程中選擇性偏誤性的干擾。因此，我們采用極大似然估計(jì)的處理效應(yīng)模型，對(duì)兩者之間的影響效應(yīng)進(jìn)行因果測(cè)度。具體而言，我們首先根據(jù)受訪企業(yè)績(jī)效激勵(lì)水平是否大于或等于全部樣本企業(yè)績(jī)效激勵(lì)的中位值，將企業(yè)樣本劃分為“高績(jī)效激勵(lì)”、“低績(jī)效激勵(lì)”兩組?？紤]到企業(yè)的績(jī)效激勵(lì)行為具有一定的同群性，我們采用受訪樣本所在縣區(qū)、所屬二維行業(yè)其他企業(yè)“績(jī)效激勵(lì)的均值”作為企業(yè)在“高績(jī)效激勵(lì)”、“低績(jī)效激勵(lì)”兩組進(jìn)行選擇(即第一階段選擇方程)的獨(dú)立解釋變量Xijdt，運(yùn)用極大似然估計(jì)的處理效應(yīng)模型，就調(diào)查樣本從“低績(jī)效激勵(lì)”分組提升到“高績(jī)效激勵(lì)”分組之后，受訪企業(yè)績(jī)效激勵(lì)水平提高對(duì)于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健性因果推斷。模型如下，其中(5)式為回歸方程，(6)式為選擇方程。

(5)

(6)

3. 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

按照前文分析中，績(jī)效激勵(lì)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)可能會(huì)受到企業(yè)開放性程度和配置水平的影響。按照這個(gè)思路，參照溫忠麟等(2005)[29]關(guān)于調(diào)節(jié)效應(yīng)的一般做法，分別構(gòu)建績(jī)效激勵(lì)與企業(yè)的“干中學(xué)”、“是否引入ERP”進(jìn)行交互的回歸模型，進(jìn)而從實(shí)證的角度驗(yàn)證上述因素對(duì)績(jī)效激勵(lì)與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間作用的影響。因此，構(gòu)建了本文關(guān)于績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型為：

(7)

其中，(7)式中的Mijdt為調(diào)節(jié)變量“干中學(xué)”或“是否引進(jìn)ERP”，mixijdt則表示調(diào)節(jié)變量與企業(yè)2015年的績(jī)效激勵(lì)的交互項(xiàng)，以此分別考察企業(yè)的開放性程度和配置水平對(duì)績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系所產(chǎn)生的影響。

四、描述性統(tǒng)計(jì)

在對(duì)績(jī)效激勵(lì)與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)之前，基于CEES數(shù)據(jù)，本部分就兩者之間的影響效應(yīng)進(jìn)行初步的描述性統(tǒng)計(jì)分析。

圖1顯示了基于績(jī)效激勵(lì)(2015)四分位分組，企業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化情況。我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率會(huì)隨著績(jī)效激勵(lì)的提升而顯著提升，這初步表明兩者之間具有顯著的正向關(guān)系。接下來，我們進(jìn)一步分析企業(yè)的開放性程度、配置水平對(duì)績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率之間的調(diào)節(jié)作用。首先，本文以研發(fā)交流頻率的中位值為基準(zhǔn)，將樣本劃分為高低兩組。在圖2左側(cè)，我們發(fā)現(xiàn)“高研發(fā)交流”組企業(yè)的績(jī)效激勵(lì)較“低研究交流”組高出35.51%；同理，圖2右側(cè)顯示了在引進(jìn)管理信息系統(tǒng)企業(yè)的績(jī)效激勵(lì)較未引進(jìn)企業(yè)高出41.51%。這表明在不同開放性程度和配置水平的企業(yè)中，其績(jī)效激勵(lì)的狀況存在較大的差異性。

上述統(tǒng)計(jì)分析表明：績(jī)效激勵(lì)對(duì)于現(xiàn)階段中國(guó)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)或具有重要的促進(jìn)效應(yīng)，并且企業(yè)的開放性程度和配置水平會(huì)對(duì)上述兩者之間的關(guān)系產(chǎn)生一定程度的正向影響。最后，從基準(zhǔn)計(jì)量模型設(shè)定出發(fā)，表1給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

圖1 基于四分位分組的績(jī)效激勵(lì)與TFP

表1 變量的定義以及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

注：以上變量均基于CEES數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，表中只顯示了部分變量2014年的統(tǒng)計(jì)值。

五、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果

根據(jù)公式(4)，本文首先采用簡(jiǎn)單OLS回歸模型，就總體企業(yè)的績(jī)效激勵(lì)對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)分別進(jìn)行穩(wěn)健地相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

表2給出了績(jī)效激勵(lì)對(duì)于企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。一方面，在列1-列2中，以2015年的數(shù)據(jù)為例，回歸發(fā)現(xiàn)績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率之間至少在10%的顯著性水平上顯著為正。這說明績(jī)效激勵(lì)的因素或是在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度放緩情況下，中國(guó)企業(yè)充分發(fā)揮人力資本的資源，進(jìn)而提升經(jīng)濟(jì)績(jī)效的重要驅(qū)動(dòng)力。另一方面，績(jī)效激勵(lì)對(duì)于企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響系數(shù)維持在0.066-0.173之間，半對(duì)數(shù)模型回歸的點(diǎn)估計(jì)結(jié)果表明，在其他因素不變的前提下，企業(yè)績(jī)效激勵(lì)每提升其均值的10%(0.07萬元)，其全要素生產(chǎn)率將實(shí)現(xiàn)0.46%-1.2%的提升，其結(jié)果具有顯著的經(jīng)濟(jì)意義。在表2列3-列4中，通過對(duì)2014年的績(jī)效激勵(lì)與全要生產(chǎn)率進(jìn)行回歸，其結(jié)果在1%的顯著性水平上顯著為正，半彈性系數(shù)略低于2015年數(shù)據(jù)回歸的結(jié)果，但整體上穩(wěn)健。綜上分析，從實(shí)證的角度驗(yàn)證了前文的假設(shè)H1：績(jī)效激勵(lì)對(duì)全要素生產(chǎn)率存在顯著的正向促進(jìn)。

(二)處理效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

基準(zhǔn)計(jì)量模型僅能給出相關(guān)性檢驗(yàn)的結(jié)果，而難以就績(jī)效激勵(lì)對(duì)于全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響效應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健地因果推斷。為部分解決內(nèi)生性問題，根據(jù)公式(5)和(6)，本部分運(yùn)用極大似然估計(jì)的處理效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。表3的結(jié)果表明，在充分引入企業(yè)特征、技術(shù)效率等因素后，績(jī)效激勵(lì)對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)均在至少1%顯著性水平上統(tǒng)計(jì)為正。這表明，由于企業(yè)是否屬于“高績(jī)效激勵(lì)”分組會(huì)受到選擇性偏誤因素的干擾，在有效考慮到選擇效應(yīng)之后，與“低績(jī)效激勵(lì)”分組企業(yè)相比，“高績(jī)效激勵(lì)”分組下的企業(yè)全要素生產(chǎn)率仍顯著較高。并且，第二階段回歸方程的估計(jì)結(jié)果表明，與“低績(jī)效激勵(lì)”分組相比，“高績(jī)效激勵(lì)”企業(yè)的全要素生產(chǎn)率要高出42.1%-46.0%。并且上述參數(shù)估計(jì)值滿足因果效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)推斷要求。此外，表3的估計(jì)結(jié)果表明，第一階段的選擇方程與第二階段的回歸方程之間誤差項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)在-0.456至-0.382之間，并至少在5%顯著性水平上異于0，這表明企業(yè)是否屬于“高績(jī)效激勵(lì)”分組并非完全隨機(jī)分布，采用處理效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果更為可信。

表2 績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率OLS回歸

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值表示是基于穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算的T統(tǒng)計(jì)量?！?”指代10%的顯著性水平，“* *”指代5%的顯著性水平，“* * *”指代1%的顯著性水平。

表3 績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率估計(jì)結(jié)果(處理效應(yīng))

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值為Z統(tǒng)計(jì)量?！耙话憧刂谱兞俊敝邪ㄆ髽I(yè)規(guī)模、市場(chǎng)份額、所有制、存續(xù)年限、資本勞動(dòng)比、是否有績(jī)效工資、是否有獨(dú)立研發(fā)部門和管理效率等變量。

(三)調(diào)節(jié)效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

為了更全面地反映企業(yè)的激勵(lì)結(jié)構(gòu)，在對(duì)績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，加入企業(yè)開放性環(huán)境和配置水平對(duì)人力資本發(fā)揮的思考。因此本文通過在模型中分別引入“干中學(xué)”、“是否引進(jìn)ERP”與績(jī)效激勵(lì)的交互項(xiàng)，以此更為全面地分析企業(yè)的勞動(dòng)力的供給水平和勞動(dòng)力的產(chǎn)出質(zhì)量。

一方面，基于公式(7)，表4中列1-列2的回歸顯示了績(jī)效激勵(lì)與“干中學(xué)”(rd_learing)交互后對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：績(jī)效激勵(lì)、交互項(xiàng)均至少在5%的顯著性水平上顯著為正。這說明企業(yè)的開放性程度是影響績(jī)效激勵(lì)效果發(fā)揮的重要影響因素。參數(shù)估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者之間的影響系數(shù)在9.40+15.79*rd_learing-14.47+22.22*rd_learing之間，相對(duì)低開放性程度(rd_learing=0)的企業(yè)，高開放性程度(rd_learing=1)企業(yè)的績(jī)效激勵(lì)對(duì)全要素生產(chǎn)率作用效果要高出1.53-1.67倍。這表示隨著企業(yè)開放性程度的提升，績(jī)效激勵(lì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的激勵(lì)作用逐漸增強(qiáng)，支撐了本文的研究假設(shè)H2。

表4 績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率估計(jì)結(jié)果(調(diào)節(jié)效應(yīng))

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值是基于穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算的T統(tǒng)計(jì)量。

另一方面，在表4中 列2-列4的回歸顯示了績(jī)效激勵(lì)與“是否引進(jìn)ERP”(ERP_dummy)交互后對(duì)全要素生產(chǎn)率回歸的結(jié)果。發(fā)現(xiàn)：配置水平或是影響企業(yè)績(jī)效激勵(lì)發(fā)揮作用的重要因素。兩者之間的影響系數(shù)為：8.25+18.55*ERP_dummy-13.20+20.51*ERP_dummy。這表示在配置水平更高的企業(yè)中，績(jī)效激勵(lì)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)在26.80-33.71之間，顯著高于配置水平低的企業(yè)(8.25-13.20)，驗(yàn)證了本文的假設(shè)H3。

對(duì)調(diào)節(jié)變量進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在充分引入企業(yè)特征、技術(shù)效率和固定效應(yīng)等因素之后，“干中學(xué)”、“是否引進(jìn)ERP”這些因素對(duì)績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系具有較為顯著的影響。這也表明在企業(yè)的投入-產(chǎn)出結(jié)構(gòu)中，僅對(duì)結(jié)構(gòu)兩端的因素進(jìn)行改善是欠考慮的，為提升結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)化效率，其中開發(fā)性和配置水平的改善也是企業(yè)需要重點(diǎn)關(guān)注的方面。

六、結(jié)論和建議

本文基于CEES數(shù)據(jù)，就績(jī)效激勵(lì)對(duì)于生產(chǎn)率增長(zhǎng)的促進(jìn)效應(yīng)進(jìn)行了穩(wěn)健的因果推斷。通過OLS、處理效應(yīng)模型回歸發(fā)現(xiàn)：企業(yè)的績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率之間具有穩(wěn)健的因果效應(yīng)，相關(guān)系數(shù)分析說明，如果我國(guó)企業(yè)整體的績(jī)效激勵(lì)水平在2015年均值的基礎(chǔ)上提升10%，其整體的全要素生產(chǎn)率將增長(zhǎng)0.46%-1.2%。因此，基于CEES數(shù)據(jù)，本文發(fā)現(xiàn)績(jī)效激勵(lì)水平的提升或是促進(jìn)現(xiàn)階段中國(guó)企業(yè)全要素生產(chǎn)率持續(xù)增長(zhǎng)的一個(gè)重要手段。另外，通過調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，本文驗(yàn)證了在高開放性程度和配置水平的企業(yè)中，其績(jī)效激勵(lì)與全要素生產(chǎn)率之間的影響效應(yīng)顯著更強(qiáng)。這也說明開放性環(huán)境的塑造以及人力資源配置水平的提升也是企業(yè)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)效率提升的重要方式?；谝陨涎芯拷Y(jié)論，本文提出如下政策建議:

第一，充分認(rèn)識(shí)績(jī)效激勵(lì)對(duì)現(xiàn)階段企業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。政府應(yīng)充分認(rèn)識(shí)到績(jī)效激勵(lì)對(duì)現(xiàn)階段中國(guó)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的推動(dòng)作用。與美國(guó)、歐盟等發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)相比，我國(guó)企業(yè)的績(jī)效激勵(lì)水平顯著偏低，這已成為制約中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)、生產(chǎn)率持續(xù)增長(zhǎng)的重要短板。為此，建議將加快改善企業(yè)績(jī)效激勵(lì)、提高企業(yè)管理水平作為重要的政策目標(biāo)列入各級(jí)政府的經(jīng)濟(jì)發(fā)展考核指標(biāo)體系，大力開展企業(yè)績(jī)效管理提升工程，通過政府“看得見的手”主動(dòng)引導(dǎo)我國(guó)企業(yè)積極改進(jìn)管理方法、提高管理能力。在政策體系設(shè)計(jì)上，使績(jī)效管理提升與“三去一降一補(bǔ)”等政策措施形成組合拳，加快推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，促進(jìn)中國(guó)生產(chǎn)率持續(xù)、穩(wěn)健增長(zhǎng)。

第二，加大企業(yè)管理投入，提升管理配置水平。政府應(yīng)提供專項(xiàng)補(bǔ)貼、金融扶持等手段，加快企業(yè)智能化投資步伐，推動(dòng)企業(yè)積極引入企業(yè)資源系統(tǒng)、打造智能化制造體系，優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的組織流程，提升管理配置能力，有效降低績(jī)效考核、管理實(shí)施成本，提高企業(yè)生產(chǎn)率。此外，各級(jí)政府還應(yīng)加快推動(dòng)“招才引智”工程，采取放寬入戶門檻、提供專項(xiàng)配套資金支持等舉措，為企業(yè)引進(jìn)高素質(zhì)職業(yè)經(jīng)理人營(yíng)造良好環(huán)境。通過吸引并培養(yǎng)一批具有豐富管理經(jīng)驗(yàn)的職業(yè)經(jīng)理人隊(duì)伍，將有效彌補(bǔ)我國(guó)高素質(zhì)管理人才不足的短板，有力推動(dòng)我國(guó)企業(yè)加快突破績(jī)效管理能力不強(qiáng)的瓶頸制約，促進(jìn)生產(chǎn)率的持續(xù)增長(zhǎng)。

第三，通過開放性協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)降低創(chuàng)新不確定性，提高績(jī)效激勵(lì)的邊際回報(bào)。企業(yè)創(chuàng)新投入存在較大不確定性、組織成本高昂有可能是造成績(jī)效激勵(lì)邊際回報(bào)偏低的重要原因。為解決上述問題，政府應(yīng)鼓勵(lì)企業(yè)建立開放性的協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，通過“企業(yè)家咖啡”、“企業(yè)家戰(zhàn)略聯(lián)盟”、“企業(yè)創(chuàng)新合作平臺(tái)”等機(jī)制，促進(jìn)企業(yè)打破自我封閉，促進(jìn)優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新資源在不同企業(yè)之間的合理配置。通過開放性協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的建立，企業(yè)創(chuàng)新投入的不確定性將有效消除，績(jī)效激勵(lì)對(duì)于企業(yè)績(jī)效的促進(jìn)效應(yīng)將得到更大程度的激發(fā)，從而推動(dòng)更多企業(yè)自覺地采用績(jī)效激勵(lì)等方法促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的持續(xù)增長(zhǎng)。