人力資本、融資約束和全要素生產率
——以中國工業企業數據庫數據為樣本

陳高陽

（首都經濟貿易大學經濟學院 北京 100070）

引言

近些年我國人口紅利消失，投入過多要素將面臨資本邊際報酬遞減的后果（蔡昉，2013）。因此，只通過投入大量要素來推動中國經濟增長，在短期內效果顯著而長期則無法保持。郭慶旺和賈俊雪（2005）對我國1979—2004年之間的平均生產率增長速度進行測算，并計算出平均經濟增長貢獻率。顏鵬飛等（2004）提出，技術缺乏創新性與進步速度緩慢是導致我國全要素生產率逐步下降的關鍵因素，所以要從自主創新技術及優化配置資源入手提高全要素生產率。

一、理論分析

人力資本水平對提高全要素生產率的直接和間接效應。首先，研發人員對企業實現技術進步具有直接的推動作用，即人力資本水平直接決定了國內創新技術水平。其次，根據直接與間接兩項機制對本國全要素生產水平影響情況可判斷一個國家的人力資本水平（夏良科，2010）。

融資約束對提高全要素生產率的抑制效應。企業研發存在周期長、短期成本高的問題。對于企業來說，缺少流動資金往往會導致企業研發的終止或失敗。當企業面臨資金不足的困難時，就會制約企業的研發創新投入（張杰等，2012），進而影響企業的生產率。所以，融資約束對提高全要素生產率具有抑制作用。

人力資本與融資約束之間的關系。人力資本水平越高，企業招聘到的員工就越優秀，企業的生產經營或研發能力就越強。企業綜合實力提高，對于吸引外部投資或內部融資應都具有促進作用。而企業資金不足，就會從多方面控制成本，在勞動力成本逐漸上升情況下，這進一步抑制了企業全要素生產率的提高。

二、模型、變量與數據

1.模型設定。令融資約束、人力資本及其他多個要素共同決定全要素生產率，并建立計量模型，具體如下所示：

上式中TFPit與Lit分別表示i企業t年的全要素生產率和i企業t年的人力資本水平；constrit表示i企業t年受到的融資約束；Xit為控制變量；εi為隨機誤差項。

2.變量說明。變量說明具體如下：

全要素生產率（TFP）。目前經常采用FE、OLS、OP、GMM及LP等方法對企業層面全要素生產率進行測算。LP方法是在OP方法的基礎之上，將中間投入作為代理變量，這樣就解決了OP方法中數據截斷的問題，能更好地反映全要素生產率的變化。因此本文使用OP方法取得的結果當作基本分析，基于LP方法取得的結果當作穩健性分析。

人力資本（L）。目前有多項指標對人力資本進行衡量，且指標并不統一，其中應用較多的為教育指標。因為以國民受教育程度間接測算人力資本存量水平較為客觀，同時實際操作性也較強，其代理指標主要有學生入學率、成人識字率及受教育年限等。

融資約束（constr）。學術界在測度融資約束方面并未制定一致的指標，一般使用兩種指標，分別為聯合指標與單一指標。本文對融資約束進行劃分，即信貸融資約束和證券融資約束、內部融資約束和外部融資約束等方式，當企業在融資時大部分采用信貸融資，會面臨外部融資難度大等問題。

其他控制變量。選擇控制變量，本文依據趙春明等（2015）與顏鵬飛等（2004）的觀點，結合本文研究的內容，采用下列幾項指標：第一，外資參與度（FDI）；第二，企業研發投入（R&D）；第三，企業銷售收入（sale）；第四，企業年齡（age）。最終的計量模型為：

3.數據處理與來源。本文利用2001-2007年中國工業企業數據庫來研究融資約束對全要素生產率的影響。選取其中制造業企業數據，通過篩選獲得的樣本數量共計113261個。

三、計量結果分析

（一）基本結果分析

基本回歸中被解釋變量是使用OP方法求出的全要素生產率，本文使用OLS法預測模型（1），使用FE方法預測模型（2），并將控制變量添加至模型（3）與模型（4）內。結果顯示，人力資本會正向的影響全要素生產率。表1為基準回歸結果。

表1 基準回歸（OP）

（二）異質性分析

異質性子樣本回歸。考慮到不同性質企業之間的人力資本水平、融資約束情況可能存在差距，所以將樣本按企業性質劃分為國有和非國有企業，運用OLS方法對模型進行檢驗，被解釋變量為OP方法測算的全要素生產率，結果如表2所示。

表2 分所有制回歸（OP）

本文通過比較非國有企業（模型2）與國有企業（模型1）兩個模型中的數據得出：首先，人力資本因素會正向影響兩種不同類型的企業；其次，融資約束有明顯限制非國有企業全生產率的作用。

（三）穩健性分析

本文使用LP求出的全要素生產率當作被解釋變量以檢驗結果穩健性，得出人力資源仍然會正向影響全要素生產率，融資約束會負向影響人力資源（見表3），回歸結果與上文相符，因此回歸結果可信度高。

表3 穩健性檢驗（LP）

四、結論與啟示

（一）結論

本課題研究可得：第一，我國人力資本水平越高，相應的企業全要素生產率也越高，兩者呈正比例關系；第二，融資約束與我國企業全要素生產率呈負相關關系；第三，人力資本無論是對國有還是非國有企業都有顯著的正向影響。

（二）啟示

基于文章研究結論，并結合我國實際，本文得到如下啟示：

首先，科技創新、技術進步的基礎是教育，其是提高全要素生產率的重要力量。因此，我國必須注重積累人力資本，增加在教育上投入的資金，使各地區間的人力資本差異縮小。理論上來說,人力資本積累得越多,人們的學習能力以及創新能力就越強,就越有利于實現技術進步。當融資約束增加、收入風險上升時，政府如果不提高公共教育投資，就會影響整個社會的人力資本水平。對此要加強高等教育質量，培養不同層次的人力資本，以滿足經濟發展需求。在此基礎之上，要加強創新型人才的培養。對教育事業的重視是我國的優勢之一，但目前我國創新型人才嚴重短缺，企業擁有的自主知識產權太少，因此要在這方面繼續加強。

其次，我國政府應讓金融市場的資源自由配置功能得到充分發揮，拓寬融資約束的各種渠道，逐步改善企業融資約束狀況。為避免金融市場信貸融資過程中出現“所有權歧視”問題，要加強非國有企業市場地位，為在資金和生產兩方面顯著依賴融資約束的民營內資企業提供充足資金保障以及良好制度保障，這可以有效避免企業因受到外部市場不穩定影響而出現融資難題，避免新成立的、發展潛力巨大、效率高的企業從市場上退出。除此以外，企業在外部條件改善前應著力提升企業內部條件，要進一步學習先進的財務管理知識，合理管理與分配企業的資金用途。在企業進一步發展過程中，應該合理利用政府現時發布的各種優惠政策以及各個市場的有利條件，提高企業生產效率、資金使用率，防范融資約束帶來的資金斷裂風險，以改善融資難的問題。