北京大學光華管理學院 周 維

一、導論

從熊彼得(Shumpeter)［1］在《經濟發(fā)展理論》(The Theory of Economic Development)一書中首次提出創(chuàng)新理論以來，包括索洛(Solow)，［2］羅莫(Romer)［3］等學者在內所做的大量經濟學研究都肯定了創(chuàng)新對經濟增長的重要意義，認為創(chuàng)新所帶來的技術進步是發(fā)展的核心動力。對作為創(chuàng)新主體的企業(yè)而言，產品和技術上的創(chuàng)新會帶來競爭優(yōu)勢，從而幫助企業(yè)獲取超額利潤。企業(yè)創(chuàng)新活動所帶來的額外收益，即創(chuàng)新產生的租金，是否在企業(yè)和工人之間進行了分享也因此成為一個值得關注的問題。一方面，經濟增長需要有共享性，經濟發(fā)展的成果應當惠及大多數階層。創(chuàng)新活動促進了經濟增長，工人同樣應當參與發(fā)展成果的分配。而另一方面，租金共享說明投資者或企業(yè)家投資創(chuàng)新活動的成果在一定程度上被他人分享了，如果分享的比例過高，將會明顯降低企業(yè)家為創(chuàng)新活動投資的意愿，從而導致對創(chuàng)新的投入不足，阻礙技術進步與經濟增長?？坡迥帷ず沾暮秃障?Connolly Hirsch and M.Hirschey)［4］的研究就發(fā)現，工會力量強、員工議價能力強的企業(yè)創(chuàng)新投入明顯較低。在過去的三十年中，我國經濟依靠廉價豐富的勞動力以及科學技術的引進實現了快速增長。但隨著人口紅利的逐步枯竭，西方技術封鎖的不斷加劇，我國勞動力的比較優(yōu)勢以及開放的后發(fā)優(yōu)勢正在快速消失。未來我國技術進步和經濟發(fā)展的主要動力將來自于各經濟主體，特別是企業(yè)的創(chuàng)新活動。因此，企業(yè)創(chuàng)新租金是否被員工所分享，分享的程度有多大，是關系到我國社會收入分配以及經濟可持續(xù)增長的重要問題。

創(chuàng)新活動可以從兩方面為企業(yè)帶來額外收益。一是新產品、新技術投入生產為企業(yè)帶來的短期壟斷收益。當一種新產品投入市場或一項新技術引入生產，企業(yè)通常會獲得比競爭對手更高的邊際收益，在被競爭對手大量模仿以前，創(chuàng)新企業(yè)獲得超額收益。作為對創(chuàng)新活動的獎勵，這一類超額收益多發(fā)生在產品生命周期的初期，是暫時性的，持續(xù)時間長短與企業(yè)防止技術或產品產權外泄的能力相關。二是企業(yè)進行創(chuàng)新活動的過程本身有助于提高企業(yè)內部競爭力。企業(yè)在試圖將知識轉化為被市場所需的產品、技術過程中，變得更具前瞻性，適應性更強。創(chuàng)新企業(yè)會長久地受益于這種內部競爭力的提升。本文重點關注第一類超額收益，創(chuàng)新產生的租金主要是指新產品投入生產為企業(yè)所帶來的短期額外收益。

本文的結構如下:文章分為六個部分，第二部分介紹理論模型及本文的估計方法;第三部分簡要介紹我國全部國有及規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數據庫，詳述本文數據處理的方法并對樣本數據進行描述性統(tǒng)計;第四部分對兩階段回歸結果分別進行了詳細的分析，明確企業(yè)員工參與分享企業(yè)創(chuàng)新收益的程度;第五部分對文章的基本回歸結果進行穩(wěn)健性檢驗;最后在第六部分對全文進行總結。

二、理論基礎和估計方法

(一)理論基礎。

尼克爾和瓦德瓦尼(NickellandS.Wadhwani)［5］提出了工資設定的討價還價理論(Bargaining Theory)，工資設定由企業(yè)和員工通過討價還價的方式所決定，企業(yè)的支付能力、員工的保留工資、失業(yè)率等外部性條件以及雙方的議價能力是主要的決定因素。員工同樣通過討價還價的方式對由創(chuàng)新所帶來的收益進行分享。

一個標準的討價還價模型設定中，最大化利潤函數的企業(yè)同最大化成員工資收益的員工組織協(xié)商決定工資水平。均衡工資是員工的外部工資水平(受經濟中其他部門工資水平、失業(yè)率及失業(yè)補貼等因素的影響)，企業(yè)的支付能力以及雙方討價還價能力的函數。

假設勞動力同質，企業(yè)的員工總數為N，員工的保留工資為b，因此最大化工人效用的工人組織目標函數為U=［u(w)-u(b)］N，根據奧爾夫(Ulph)，［6］我們采用效用函數的具體形式為:

其中γ是風險厭惡系數，0≤γ＜1，γ=0為風險中性。假設企業(yè)的收入函數為F(N)，企業(yè)最大化利潤函數:

因此，員工組織與企業(yè)就工資和雇傭人數進行商討，以最大化目標函數:

其中，α表示員工組織的議價能力。由于本文的重點在于工資的決定機制，因此采用有管理權的討價還價模型(right to manage bargaining model)，即不對雇傭人數進行討論，企業(yè)單方面決定雇傭人數。雖然在這種情況下企業(yè)的員工總數略小于雙方博弈的情況，但由于工資成本上升對利潤的影響變小，因此企業(yè)仍然有可能支付較高的工資，不影響企業(yè)和員工分享利潤的可能性。

求解上述最大化問題得到:

即工資是員工的平均收入和保留工資的加權平均，權重為員工討價還價的能力α。

基洛斯基、麥馳和范雷南(Geroski，Machin and Van Reenen)［7］等文章都通過實證研究發(fā)現，企業(yè)的創(chuàng)新活動有助于企業(yè)收入、利潤的提高。吳延兵［8］通過混合最小二乘估計和固定效應等不同的估計方法進行估計，發(fā)現中國大中型工業(yè)企業(yè)的R＆D產出彈性約為0.1～0.3，創(chuàng)新與企業(yè)銷售、利潤等指標正相關。孫早、宋煒［9］的文章也證實中國的制造業(yè)企業(yè)中，企業(yè)R＆D投入與創(chuàng)新績效正相關。根據(2.5)式可以看出，員工通過更高的工資水平參與對創(chuàng)新收益的分享。本文所要探討的問題為中國制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新收益是否對工資水平有顯著影響，影響的程度有多大。

(二)計量方程與估計方法。

本文首先進行一階段回歸，即分析創(chuàng)新對企業(yè)租金的影響。為了相對準確的估計企業(yè)創(chuàng)新行為對租金的作用，需要控制其他可能影響租金的因素，特別是會同時影響企業(yè)創(chuàng)新的變量。根據研究企業(yè)創(chuàng)新行為的文獻，企業(yè)創(chuàng)新行為受到行業(yè)市場競爭現狀，潛在技術進步可能性①參見舍雷爾和羅斯(Scherer and Ross)［10］以及吳延兵［11］。以及企業(yè)規(guī)模②參見克萊恩特(Kleinknecht)［12］及科恩和列文(Cohen and Levin)［13］。等因素的影響。因此，本文在租金方程中控制了表示行業(yè)的競爭程度的赫芬達爾—赫希曼指數(hhi);③赫芬達爾—赫希曼指數是計算某一市場上50家最大企業(yè)(如果少于50家企業(yè)就是所有企業(yè))每家企業(yè)市場占有份額的平方之和;本文利用企業(yè)的銷售額占行業(yè)銷售額的比例表示市場占有份額并計算指數。企業(yè)不可觀測并且不隨時間變化的企業(yè)固定差異(c2i)，表示包括創(chuàng)新制度、獲取新技術可能性等企業(yè)特質;以及包括表示企業(yè)規(guī)模的員工總數在內的其他控制變量(Xit)。企業(yè)租金估計方程為:其中newratioit表示新產品當年產值占企業(yè)總產值的比例;newratioi，t-1為滯后一期新產品產值比例;indnewit為行業(yè)平均新產品產值比例;Dt為年度虛擬變量，控制不同年份間的固定差異。εit為序列不相關的誤差項。

本文用新產品產值比例作為對企業(yè)創(chuàng)新行為的衡量，由創(chuàng)新所帶來的租金，也即創(chuàng)新績效不僅由企業(yè)自身創(chuàng)新行為決定，還要受到競爭對手的創(chuàng)新活動，以及行業(yè)競爭程度的影響。因此，在租金方程中控制行業(yè)平均新產品產值比例，表示競爭對手的創(chuàng)新活動。由于創(chuàng)新是一個動態(tài)的過程，新產品上市所帶來的影響不僅在第一年有效，隨后幾年依然可以為企業(yè)帶來超額收益。基洛斯基、麥馳和范雷南(Geroski，Machin and Van Reenen)［7］在檢驗創(chuàng)新對企業(yè)利潤率的影響時發(fā)現，企業(yè)創(chuàng)新的影響持續(xù)期較長，需要考慮多期滯后項的影響，因此在方程中加入新產品產值比例的滯后項。本文只考慮一期滯后，一方面是由于只有2000～2007年八年的數據，時間跨度較短，如果考慮多期滯后會導致樣本進一步減少;另一方面，制造業(yè)企業(yè)新產品的統(tǒng)計口徑為國家級創(chuàng)新統(tǒng)計三年，省部級創(chuàng)新統(tǒng)計兩年，因此據此統(tǒng)計得到的新產品產值中已經包含了部分滯后效應，無須更多期滯后。

本文在基本回歸結果中以準租金(quasi rents)表示企業(yè)租金水平。準租金被定義為人均銷售額與行業(yè)平均工資之差，是根據方程(2.2)對企業(yè)超額利潤的直接表達，表示企業(yè)的支付能力(ablity to pay)。

在對租金方程的估計中，首先以一階差分的方式去掉企業(yè)的固定差異，之后加入不同滯后期的新產品產值比例考察創(chuàng)新活動對企業(yè)租金的影響;最后估計加入滯后一期租金變量的動態(tài)方程，考察創(chuàng)新活動對企業(yè)租金的長期影響。

在確定創(chuàng)新活動對企業(yè)租金的影響基礎上，本文關注的第二個問題是由創(chuàng)新活動產生的租金是否被員工分享，即企業(yè)創(chuàng)新租金收益對員工工資的影響。

根據方程(2.6)，設定工資方程為:其中租金(rentit)為內生變量，根據(2.7)式以企業(yè)的新產品產值比例等變量作為工作變量估計得到創(chuàng)新活動所產生的租金。另外以行業(yè)平均工資(indnewit)表示市場平均工資水平，即員工的保留工資、外部選擇;Dt為年度虛擬變量，控制不同年份宏觀經濟對工資的影響;ci為企業(yè)特質，控制包括企業(yè)人力資本結構、員工或資本質量等方面在內的不隨時間變化的固定差異。vit為序列不相關的誤差項。由于麥羅(Mellow)，［14］埃文和立頓(Evan and Leighton)［15］和布朗和麥道夫(Brown and Medoff)［16］等一系列的勞動力市場實證研究都表明企業(yè)規(guī)模和工資水平正相關，理由包括大企業(yè)需要支付更高的效率工資;大企業(yè)員工組織影響更大;員工質量更高等，因此我們在工資方程中加入了對企業(yè)規(guī)模的控制。伯納斯和范穆拉里(Bornars and Famulari)［17］及法菲科和菲茨羅伊(Fakhfakh and FitzRoy)［18］等文獻提出企業(yè)利潤和工資的相關性中一部分可能來自資本對勞動力需求的替代性，如果回歸方程中缺少了對資本密度的控制，會導致對工資就利潤變化的高估;因此在工資方程中加入了人均資本以控制資本密度對工資的影響，以企業(yè)固定資產作為對企業(yè)資本的度量。

本文對工資方程(2.8)的估計同樣首先通過一階差分的方式去掉固定效果的影響，之后根據租金方程的簡約式(2.7)，以 newratioit、newratioi，t-1、indnewit以及 hhi 的一階差分項為外生工具變量對工資方程進行估計。在工資方程動態(tài)模型中，控制變量包含工資的一期滯后項，為解決內生性問題，以工資的二期滯后項為工具變量進行估計。為了檢驗工具變量的有效性，利用F-test聯合顯著性檢驗考察外生工具變量與租金變量的相關性;利用Sargan test檢驗工具變量的外生性。①參見薩根(Sargan)［19］及漢森(Hansen)［20］文章提出根據余項同工具變量矩陣的相關性檢驗工具變量是否外生。本文又利用 Arellano-Bond AR(2)test檢驗余項是否二階序列相關性以考察估計的一致性。除一階差分工具變量估計外，本文利用固定效果工具變量估計以及Arellano-Bond動態(tài)矩估計法重新估計工資方程，考察結論的穩(wěn)健性。在基本估計結果中，以準租金作為租金變量;文章同樣考察了人均工業(yè)增加值及利潤表示租金的估計結果檢驗基本估計結果的穩(wěn)健性。

三、樣本統(tǒng)計

本文利用由國家統(tǒng)計局收集建立的“全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)數據庫”(簡稱為“工業(yè)企業(yè)數據庫”)構造數據含量超過190萬的面板數據，時間跨度為2000年至2007年，平均每年近2.4萬個企業(yè)樣本。樣本范圍為全部國有工業(yè)企業(yè)以及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)，統(tǒng)計單位為企業(yè)法人。工業(yè)企業(yè)數據庫中的“工業(yè)”統(tǒng)計口徑包括“國民經濟行業(yè)分類”中的“采掘業(yè)”、“制造業(yè)”以及“電力、燃氣及水的生產和供應業(yè)”三個門類。由于本文主要研究企業(yè)創(chuàng)新收益的分享問題，而樣本中采掘業(yè)及電力、燃氣及水的生產和供應業(yè)兩個門類中由于行業(yè)特征的限制，企業(yè)產品創(chuàng)新需求有限，因此本文重點關注制造業(yè)企業(yè)，保留了占數據庫總企業(yè)數目90%的制造業(yè)企業(yè)(兩位數行業(yè)代碼為13～37及39～43的企業(yè))

本文采用新產品產值比例衡量企業(yè)的創(chuàng)新行為。新產品產值比例，即當年企業(yè)新產品產值占企業(yè)總產值的比例。根據國家統(tǒng)計局公布的《工業(yè)企業(yè)經濟統(tǒng)計指標解釋》，新產品是指采用新技術原理，新設計構思研制、生產的全新產品或在結構、材質、工藝等某一方面比老產品有明顯改進，從而顯著提高了產品性能或擴大了使用功能的產品。新產品包括在全國范圍內第一次研制、生產的國家級新產品和省、自治區(qū)、直轄市、部門、地區(qū)、企業(yè)范圍內第一次研制、生產的不同級的新產品。新產品的統(tǒng)計口徑，除特殊規(guī)定外，原則上國家級新產品統(tǒng)計三年，省部級新產品統(tǒng)計兩年，因此工業(yè)企業(yè)數據庫中統(tǒng)計的新產品產值包含一定的滯后性。

在研究企業(yè)創(chuàng)新活動、創(chuàng)新能力的文獻中，一般用來衡量創(chuàng)新行為的指標主要包括:企業(yè)的R＆D投入，企業(yè)申請專利數量，以及企業(yè)成功商業(yè)化的專利數量等。相較于其他幾種創(chuàng)新行為的衡量指標，本文選擇的新產品產值比例優(yōu)勢在于:(1)本文研究創(chuàng)新活動帶給企業(yè)的超額收益被員工分享的情況，而新產品產值是對企業(yè)創(chuàng)新活動收益的直接衡量。企業(yè)的R＆D成本主要是衡量企業(yè)對創(chuàng)新活動的投入而非產出，而產生租金的主要是創(chuàng)新活動的產出;①參見范雷南(Van Reenen)［22］。同時由于創(chuàng)新行為存在不確定性，投入并不一定成比例帶來回報，因此R＆D成本并不適合用來衡量創(chuàng)新收益。專利數量同樣不適合衡量創(chuàng)新收益。派克斯(Pakes)［21］認為專利的經濟價值較低，企業(yè)申請的專利中能夠成功商業(yè)化并帶來經濟效益的比例很低。專利經濟價值較低的現象在我國尤其嚴重。2012年12月，世界知識產權組織(WIPO)發(fā)布的《2012年世界知識產權指標》報告中指出，中國已經成為專利申請第一大國。2011年，中國國家知識產權局受理來自國內外發(fā)明專利申請52.6412萬件，中國已成為全球第一大發(fā)明專利申請國。過去10年，國家知識產權局受理的專利申請一直呈大幅增長態(tài)勢，年均增幅達到22.6%。雖然專利申請量大幅增加，但專利授權量、實施率以及有效專利擁有量等指標卻顯示我國專利申請的質量有待提高，2011年我國專利授權量為35.1288萬件，②數據來源:國家知識產權局。專利實施率僅為0.29%。③數據來源:中國科學報。根據我國國家知識產權局發(fā)布的《2011中國有效專利年度報告》顯示，目前我國國內有效專利構成結構不均衡，實用新型和外觀設計專利各占到國內有效專利總量的48.2%和36.6%，而創(chuàng)造水平及科技含量較高的發(fā)明專利比重相對較低，只有15.3%。湯森路透旗下知識產權咨詢公司發(fā)布的年度全球創(chuàng)新企業(yè)百強榜單中，共47家美國企業(yè)、32家亞洲企業(yè)、21家歐洲企業(yè)上榜，沒有一家中國公司，該評選的核心標準正是企業(yè)在專利創(chuàng)新方面的能力和影響力，說明我國企業(yè)仍處在創(chuàng)新的初級階段，專利申請的數量明顯增多，但質量仍有差距。因此申請專利的數量同樣并不適合用來衡量我國企業(yè)的創(chuàng)新收益。范雷南(Van Reenen)［22］的文章中利用企業(yè)首次商業(yè)化的專利個數來衡量企業(yè)的創(chuàng)新行為，對英國的上市企業(yè)進行研究得到了有效的結論，但同樣的方法在我國并不適用，主要是由于我國缺乏專利商業(yè)化成果方面的專項統(tǒng)計;另外，根據企業(yè)新產品的定義，基本涵蓋了首次商業(yè)化的專利產品，因此利用新產品產值比例衡量企業(yè)的創(chuàng)新收益更為全面、有效。(2)新產品產值比例數據來源可靠，更為準確、客觀。用來計算創(chuàng)新比例的數據主要是企業(yè)當年新產品產值及總產值，統(tǒng)計口徑統(tǒng)一，調查范圍廣，根據國家統(tǒng)計局的要求，所有規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)都要匯報以上兩種產值，因此數據真實可信，覆蓋面廣。相較而言，企業(yè)R＆D成本是會計項目，可能會根據企業(yè)需要進行調整;并且部分小型企業(yè)或未上市企業(yè)有創(chuàng)新活動，但沒有正式的R＆D成本的核算，因此R＆D成本衡量可能有偏。聶輝華［23］的文章指出，工業(yè)企業(yè)數據庫中企業(yè)的研發(fā)費用指標存在大量測度誤差，近90%的觀測值顯示為0，并且無法區(qū)分是由于企業(yè)任意報告為0，還是由于企業(yè)沒有填寫此項統(tǒng)計人員直接賦值為0，在此情況下用研發(fā)費用衡量企業(yè)創(chuàng)新情況可能不恰當。專利申請數據只有上市公司有義務披露，對于大量非上市的制造業(yè)企業(yè)，其專利申請等知識產權信息比較難以獲得;而對于專利商業(yè)化的信息則缺乏權威的統(tǒng)計。需要注意的是，本文定義的創(chuàng)新主要是指產品創(chuàng)新，并沒有包含企業(yè)對生產過程中某些技術的創(chuàng)新。生產過程的創(chuàng)新同樣會提高企業(yè)生產效率，提高利潤水平，但由于缺乏可以識別企業(yè)生產技術創(chuàng)新的數據，本文定義的企業(yè)創(chuàng)新績效中，沒有包含生產過程中的創(chuàng)新?；逅够滖Y和范雷南(Geroski，Machin and Van Reenen)［7］等文章中提出，由于生產過程創(chuàng)新相比產品創(chuàng)新，更容易被競爭對手模仿，因此創(chuàng)新帶來的超額收益會更快消失。

本文利用企業(yè)當年新產品產值除以當年總產值得到新產品產值比例，數據時間跨度為2000年至2007年。但由于2004年的數據中沒有對新產品產值的統(tǒng)計，因此為保持增長率的一致性，采用2003年和2005年企業(yè)新產品產值比例的平均值作為2004年的新產品產值比例，并且在計量回歸當中特別單獨控制2004年時間變量。本文將行業(yè)劃分至大類(兩位數行業(yè))，以行業(yè)平均新產品比例作為對行業(yè)創(chuàng)新性的度量。

本文所用到的主要變量包括企業(yè)人均真實年工資、人均工業(yè)增加值、人均利潤、固定資產總額、新產品產值、總產值等，對數據進行了處理并刪掉部分異常值。文章利用企業(yè)當年新產品產值除以當年總產值得到新產品產值比例，數據時間跨度為2000年至2007年。本文將行業(yè)劃分至大類(兩位數行業(yè))，以行業(yè)平均新產品比例作為對行業(yè)創(chuàng)新性的度量。

表1 樣本統(tǒng)計性描述

續(xù)表

在完成基本的數據清理后，根據數據需要，保留在2000年至2007年間至少有三年連續(xù)觀測值的企業(yè)。由于動態(tài)分析中需要一期滯后項，以及一階差分方法的需要，導致減少了兩年的樣本量。最終的樣本中包括了294 153家企業(yè)的756 331個觀測值，時間跨度為2002年至2007年。根據觀測期內企業(yè)新產品產值是否大于0為標準，將企業(yè)分為創(chuàng)新企業(yè)(至少有一年新產品產值不為0)及非創(chuàng)新企業(yè)(所有觀測值新產品產值均為0)。根據此標準，樣本企業(yè)總量為253 602家，其中，創(chuàng)新企業(yè)為34 446家，占總量的13.58%，非創(chuàng)新企業(yè)為219 156家，占總量的86.42%?？梢园l(fā)現，我國制造業(yè)企業(yè)中有產品創(chuàng)新的企業(yè)所占比重并不高，原因可能是因為在2000年到2007年間我國制造業(yè)企業(yè)仍以簡單的重復性加工活動為主，企業(yè)的創(chuàng)新多是在工藝、流程上的技術改進，對新產品研發(fā)的投入不足。根據表1的統(tǒng)計結果，創(chuàng)新企業(yè)的平均工資比非創(chuàng)新企業(yè)高11%，人均工業(yè)增加值、人均利潤、準租金等統(tǒng)計量均高于非創(chuàng)新企業(yè)。創(chuàng)新企業(yè)的企業(yè)規(guī)模明顯較高，這說明，在我國的制造業(yè)企業(yè)中，創(chuàng)新活動主要由大企業(yè)完成。

四、基本回歸結果

(一)一階段回歸結果:租金方程回歸結果分析。

方程(2.6)描述了企業(yè)租金與人均工資之間的關系，由于本文利用表示企業(yè)創(chuàng)新活動的變量作為租金的外生工具變量，①四個外生工具變量分別為:newratio，L.newratio，indnew，以及HHI。因此首先探討創(chuàng)新活動對企業(yè)租金的影響。

表2列舉了租金方程(2.7)的回歸結果，關注創(chuàng)新變量系數，探討新產品產值比例增加對企業(yè)超額收益的影響，即創(chuàng)新活動對企業(yè)租金的短期影響。表2第(1)至(4)列是以人均準租金作為租金代理變量，通過一階差分法去掉固定效果的回歸結果。第(1)列回歸中，只考慮了當期的新產品產值比例，系數顯著為負。平均而言，新產品產值比例上升10%，企業(yè)的人均工業(yè)增加值要下降0.19%，根據人均準租金的平均值302 960元計算，大約下降了575.6元，說明生產新產品并沒有立即在當期為企業(yè)帶來超額收益。原因可能在于，新產品生產上市初期，需要一定的時間及成本投入進行推廣、營銷以打開市場，讓消費者對新產品有初步的了解并嘗試購買，因此在上市初期階段，營銷成本可能超過了銷售新產品帶來的利潤，表現在企業(yè)數據上即為當期利潤的下降。大量的研究文獻都證實創(chuàng)新活動收益存在滯后性。范雷南(Van Reenen)［22］的文章發(fā)現，創(chuàng)新活動對工資的影響在專利上市后第4年才達到最大值，并且可持續(xù)近8年的時間;梁萊歆、張煥鳳［24］利用我國上市企業(yè)數據研究發(fā)現企業(yè)創(chuàng)新投入的產出效應具有明顯的滯后性，投入見效一般要2年以上的時間;因此考慮到創(chuàng)新收益的滯后性，我們在回歸方程中加入了創(chuàng)新活動的滯后項。第(2)列回歸中加入了新產品產值的一期滯后項，可以發(fā)現滯后項的系數顯著為正并且絕對值大于當期創(chuàng)新變量的系數;證實創(chuàng)新收益確實存在滯后性，長期來看對企業(yè)租金的影響依然是正向的。第(3)列回歸中加入了滯后兩期的新產品產值，系數依然為正，但與一期滯后項相比系數明顯減小;說明兩期后創(chuàng)新活動依然存在正向影響，但影響程度逐漸減小。同時，由于考慮多期滯后會顯著減少樣本量，在后續(xù)的回歸中主要考慮創(chuàng)新活動的一期滯后;未來如果可以對數據集進行拓展，可以加入更多期的滯后變量進行研究?；逅够徒芸?Geroski and Jacquemin)［25］以及基洛斯基、麥馳和范雷南(Geroski，Machin and Van Reenen)［7］等研究創(chuàng)新活動對企業(yè)利潤率影響的文章都認為，利潤方程存在一定的滯后影響，應當在控制變量中加入因變量的滯后項，考察滯后和長期的影響。因此，第(4)列為動態(tài)回歸方程，控制了租金變量的一期滯后項。由于租金滯后項在一階差分方程中存在內生性，因此利用租金變量的二期滯后項做工具變量進行回歸。①參見阿雷利亞和邦德(Arellano and Bond)［26］關于因變量滯后項的內生問題以及工具變量的選擇?；貧w結果與之前基本相同，創(chuàng)新變量當期有負向影響，但滯后項為正，總體來看對企業(yè)租金有正面影響。長期影響與短期基本一致［(-0.00921+0.0557)/(1-0.158)=0.055］，新產品產值比例上升10%，人均超額利潤上漲0.55%;以準租金表示超額利潤，即企業(yè)租金，人均準租金大約增加1666.28元。

表2 創(chuàng)新與企業(yè)租金

行業(yè)平均創(chuàng)新水平衡量企業(yè)競爭對手的創(chuàng)新活動，有正負兩方面的潛在影響。一方面是技術溢出。所處行業(yè)整體創(chuàng)新投入大，技術更新快，企業(yè)也有更多的機會學習、引進先進技術，有助于企業(yè)創(chuàng)新活動的開展及利潤的提高。另一方面在于市場競爭。競爭對手發(fā)布新產品，采用新技術，短期內具有壟斷力量，存在侵占企業(yè)市場份額，攫取企業(yè)利潤的可能。根據表2的回歸結果可以看出，(1)～(4)列不同的方程設定中，行業(yè)平均創(chuàng)新水平系數顯著為負，證明市場競爭渠道的作用更明顯。平均而言，當行業(yè)平均新產品產值提高10%，在其他條件保持不變的情況下企業(yè)的租金下降16.08%。當行業(yè)整體的創(chuàng)新水平提高而企業(yè)沒有及時作出相應調整，企業(yè)的利潤水平將會顯著下降。HHI的系數為負，所處行業(yè)聚集程度高，壟斷程度相對較高的企業(yè)獲得的租金越少，與一般提出的壟斷行業(yè)更容易獲取租金的理論有所不同。①但該系數的顯著性有待商榷，以工業(yè)增加值和企業(yè)利潤作為租金變量的回歸中，HHI的系數都不顯著，參見表(5)～(8)列及(9)～(12)列。其他變量的回歸系數與預期一致。行業(yè)平均工資彈性為負，即勞動成本上升，企業(yè)租金下降。企業(yè)規(guī)模和資本密度的彈性系數顯著為正，也與預期相符，規(guī)模大、資本充裕的企業(yè)更容易獲取租金。

根據表2的回歸結果可以證實，以新產品產值比例表示的企業(yè)創(chuàng)新活動與企業(yè)租金顯著相關，工具變量集聯合顯著。作為合適的工具變量，不僅要滿足相關性，還要保證外生性，即創(chuàng)新活動只是通過企業(yè)租金影響工資水平，而不會通過其他直接或間接途徑影響企業(yè)勞動力成本。為了考察創(chuàng)新變量是否直接對企業(yè)工資有影響，我們將表示企業(yè)創(chuàng)新活動的變量與租金變量一起放入工資結構式(2.8)中，作為控制變量對人均工資進行回歸;如果創(chuàng)新活動只通過企業(yè)租金影響工資水平，那么在包含租金變量的回歸方程中，創(chuàng)新變量對工資的影響應該是不顯著的。回歸結果顯示租金變量依然在1%的水平上顯著為正，而創(chuàng)新變量的系數確實不顯著。②Newratiot，Newratiot-1，Indnewt及 HHIt四個變量在工資結構方程中作為控制變量回歸 p值分別為:0.158，0.611，0.321，0.614。除了企業(yè)租金外，普遍承認的影響企業(yè)工資水平的變量還包括地區(qū)、行業(yè)平均工資、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)資本密度、企業(yè)所在地區(qū)及行業(yè)的特點以及企業(yè)自身不可觀測的異質性等;而這些因素與企業(yè)創(chuàng)新活動的相關性不大，不隨時間變化的部分變量在回歸中也通過一階差分的方式被去掉了，因此基本可以確定創(chuàng)新活動只通過企業(yè)租金對工資水平產生影響。在具體的回歸過程中，由于工具變量的個數超過內生變量總數，因此我們也通過Sargan Test再次檢驗工具變量是否外生，③Sargan Test是對工具變量過度識別條件的檢驗，以確定工具變量是否外生;參見薩根(Sargan)［19］。以確保所采用的工具變量集外生。

(二)二階段回歸結果:租金分享程度。

本文利用制造業(yè)企業(yè)新產品產值占總產值比例作為工具變量，估計員工分享企業(yè)創(chuàng)新收益的程度。根據之前所做分析，新產品產值比例可以有效地衡量企業(yè)創(chuàng)新成果，與企業(yè)租金收益顯著相關，有一定的外生性，④下文回歸中通過Sargan test進一步檢查工具變量的外生性?？梢宰鳛槠髽I(yè)租金的工具變量。

表3列舉了以準租金作為租金代理變量的基本回歸結果。第(1)列回歸首先對所有變量取一階差分以去掉企業(yè)固定效果影響，之后進行最小二乘估計。租金彈性系數為0.195，在1%的水平上顯著，證實企業(yè)租金確實對工資水平有顯著影響。第(2)列回歸中準租金變量內生，以企業(yè)當期新產品產值比例，滯后一期新產品產值比例，行業(yè)平均新產品產值比例以及行業(yè)HHI作為外生工具變量重新估計一階差分方程?；貧w結果顯示準租金系數明顯提高，之前的最小二乘估計可能由于內生性問題低估了租金分享的程度。Hausman內生性檢驗 Chi(1)的值為10.50，P值較低，OLS與2SLS兩種估計結果有顯著差別，內生性存在，需要利用工具變量進行估計。第(3)列回歸控制變量中加入了工資的一期滯后項，考慮動態(tài)方程，認為企業(yè)的工資水平有一定的持續(xù)性，會受到上一期平均工資水平的影響。由于工資滯后項一階差分內生，利用工資的兩期滯后項作為工具變量對其進行估計。①參見阿雷利亞和邦德(Arellano and Bond)［26］對因變量滯后項工具變量的選擇。估計結果與靜態(tài)工具變量估計基本一致，租金系數依然顯著為正。工資滯后項系數為0.111，在1%水平上顯著，證實企業(yè)工資受到前一期工資水平的影響有一定的持續(xù)性，據此計算長期租金彈性系數為0.38(0.338/(1-0.111)=0.380)。Sargan test②參見薩根(Sargan)［19］;Sargan test通過計算殘差(residuals)與工具變量矩陣之間的相關性檢驗工具變量的過度識別限制(overidentifying restrictions)，不能拒絕原假設說明工具變量外生。對工具變量進行過度識別檢驗，自由度為 3，Chi-square值為 10.2061，p-value為0.02，拒絕了原假設(H0:工具變量同殘差不相關)，說明工具變量不完全外生，需要進一步考慮。為檢驗方程的序列相關性，進行了二階序列相關檢驗③參見阿雷利亞和邦德(Arellano and Bond)［26］;Arellano-Bond test for second order autocorrelation。AR(2)test，p-value為0.5398，不能拒絕原假設(H0:方程設定不存在二階序列相關);因此沒有證據顯示動態(tài)方程設定中存在二階序列相關，工資的兩期滯后項可以作為工具變量使用。第(4)列回歸中將企業(yè)規(guī)模列入內生變量，選取企業(yè)規(guī)模的兩期滯后項作為工具變量進行估計。完整的外生工具變量集包括新產品產值占比，新產品產值比例一期滯后項，行業(yè)平均新產品產值比例，行業(yè)HHI，企業(yè)工資的兩期滯后項以及企業(yè)規(guī)模的兩期滯后項。回歸結果顯示，經過工具變量估計企業(yè)規(guī)模的彈性系數為0.085，顯著為正，企業(yè)規(guī)模擴大工資顯著上升，符合麥羅(Mellow)［14］，埃文和立頓(Evan and Leighton)［15］和 布 朗 和 麥 道 夫 (Brownand Medoff)［16］等研究的結論。④克雷默(Kremer)［27］認為技術含量高，工人質量高的企業(yè)傾向于更為有效率的大規(guī)模工業(yè)化生產，而同時這類企業(yè)的工資水平和利潤率也相對較高;歐弋(Oi)［28］認為大企業(yè)需要支付更高的效率工資;魏斯(Weiss)［29］提出大規(guī)模企業(yè)員工組織的影響更大;其他的還有布洛和薩默斯(Bulow and Summers)［30］從公司補償機制，施密特和齊默爾曼(Schmidt and Zimmermann)［31］從工作資歷等方面的解釋企業(yè)規(guī)模與平均工資的正相關關系。其他系數的估計沒有明顯變化，顯著并且與預期一致:準租金的彈性為0.296，即企業(yè)租金增加1%，企業(yè)平均工資上漲近0.3%;行業(yè)平均工資彈性系數為0.164，表示員工保留工資的行業(yè)平均工資上漲，企業(yè)工資相應增加;資本密度的彈性系數顯著為正，符合人均資本高的企業(yè)中工人的生產率更高，相應的工資水平更高的預期。工資滯后項的影響依然顯著，工資決定存在滯后性，準租金的長期彈性約為 0.341(0.296/(1-0.132)=0.341)。Sargan test得到 Chi-square值為3.8389，自由度為3，相應的 P-value為0.3，無法拒絕原假設(H0:工具變量同殘差不相關)，證明工具變量外生。綜合考慮2SLS工具變量回歸，一階段回歸及假設檢驗的結果，我們認為第(4)列估計結果更為準確、有效，為本文的基本結論。

除了2SLS估計外，本文又利用工具變量固定效果模型(Fixed Effect Estimation)及動態(tài)系統(tǒng)矩估計(Arellano-Bond Dynamic System GMM)的方法重新對準租金模型進行估計。固定效果模型與一階差分模型不同，采用與均值相減的方式去掉固定效果的影響，也由此導致滯后項內生，內生變量的滯后項不再適合作為工具變量進行估計。因此，在固定效果模型控制變量中加入因變量滯后項會導致結果有偏，并且缺少合適的工具變量，對此我們沒有在控制變量中加入lnWt-1，僅考慮靜態(tài)模型。在對租金和企業(yè)規(guī)模兩個內生變量的處理上，依然采用當期及滯后一期新產品產值比例，行業(yè)新產品產值比例，HHi及滯后兩期企業(yè)規(guī)模作為工具變量;但由于滯后兩期的企業(yè)規(guī)模在固定模型中與余項相關，因此對企業(yè)規(guī)模的估計結果有偏。表3第(5)列顯示工具變量固定效果模型估計的系數與之前基本沒有明顯變化，只有企業(yè)規(guī)模的系數明顯偏高，可能是受到工具變量不外生的影響導致被高估;準租金彈性系數為0.292，結果顯著，與之前的估計一致。

由于固定效果模型在工具變量選擇上的諸多限制，我們又利用動態(tài)系統(tǒng)矩估計法對模型進行估計。Arellano-Bond動態(tài)面板數據系統(tǒng)矩估計方法，首先對方程進行一階差分轉換，去掉固定效果，再利用內生變量的多期滯后項、一階差分項滯后項作為工具變量與其他外生工具變量一起對矩方程進行估計，①詳見阿雷利亞和邦德(Arellano and Bond)［26］。因此對于時間跨度較長的面板數據可以顯著增加工具變量的數量。我們選取在2000年至2007年間有8年連續(xù)觀測值的企業(yè)作為樣本，總計215 999個觀測值進行系統(tǒng)矩估計。在對一階差分方程的設定上，自變量中包括被解釋變量工資租金變量的一期滯后項;綜合考慮過度識別檢驗和系統(tǒng)顯著性等因素后，除外生變量外，選取人均工資、人均工業(yè)準租金和企業(yè)規(guī)模等內生變量的t-2期滯后項作為一階差分方程工具變量;t-1期差分變量作為水平方程工具變量。表3第(6)列列舉了系統(tǒng)矩估計的結果。租金彈性為0.240，略低于工具變量法估計得到的彈性值，但工資決定受到的滯后性影響更大，工資滯后項系數為0.243，據此計算得到的長期彈性0.317(0.240/(1-0.243)=0.317)與之前估計結果基本一致。行業(yè)平均工資彈性較高，企業(yè)規(guī)模和資本密度的系數顯著并且與之前結論一致。需要注意的是系統(tǒng)矩估計方法利用的工具變量數量雖然較多，但Sargan檢驗P-value較低，部分工具變量不完全外生;另外采用過多的工具變量可能會導致存在弱工具變量問題。

表3 二階段回歸結果

續(xù)表

綜合不同方法的估計結果，我們利用準租金作為代理變量得到基本結論:企業(yè)員工參與企業(yè)創(chuàng)新收益的分享，租金彈性在0.25～0.3左右，即企業(yè)通過創(chuàng)新活動產生的超額收益增長1%，員工平均工資會上漲近0.3%，基本可以肯定我國制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新收益被工人分享的現象存在，創(chuàng)新租金對工資的彈性在0.25～0.30之間。

五、穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗基本結論的穩(wěn)健性，本文又利用人均工業(yè)增加值和人均利潤作為租金變量重新對方程進行估計。表4列舉了以工業(yè)增加值表示企業(yè)租金的估計結果，估計方法與之前一致。第(1)列是對一階差分方程的OLS估計，租金彈性較低。工具變量估計租金彈性明顯升高，第(4)列估計短期的租金彈性在0.3左右，長期彈性約為0.34，與準租金估計的彈性大小一致。行業(yè)平均工資，企業(yè)規(guī)模以及資本密度的估計結果同樣顯著，與之前的估計結果一致，證實了基本結論的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗

續(xù)表

表5列舉了以人均利潤作為租金變量的估計結果。由于大量企業(yè)存在負利潤，如果對利潤值取對數，所有負利潤的觀測值都會被刪除，導致選擇性偏誤，因此我們直接將企業(yè)利潤值代入方程，避免取自然對數。利潤表示租金的優(yōu)勢在于可以控制原材料、管理、銷售等成本，較為準確地衡量企業(yè)超額收益;但一個明顯的缺陷在于，利潤與表示用工成本的工資水平直接負相關，存在嚴重的內生問題。從估計結果也可以看出，第(1)列差分方程OLS估計的利潤系數為0.00134;而工具變量估計的結果在0.01左右，相差近10倍，證實以利潤表示企業(yè)租金內生性問題更為嚴重。Hausman內生性檢驗Chi(1)的值為40.01，P值為0.0000，再次說明存在內生性問題。根據創(chuàng)新企業(yè)人均利潤的均值18.6(千元)計算，以人均利潤作為租金變量估計的租金彈性在0.21左右，略低于準租金與工業(yè)增加值估計的0.29左右的彈性，原因可能在于企業(yè)會計利潤的波動幅度較大，影響利潤水平的因素更多，而工資水平的變化更為平穩(wěn)，導致工資利潤彈性相對較低。另外，考慮到各期利潤間的相關性較小，利用滯后期利潤做工具變量可能會有弱工具變量的問題。布蘭奇福勞、奧斯瓦爾德和薩福瑞(Blanchflower，Oswald and Sanfrey)［32］，希 爾 德 雷 思 和 奧 斯 瓦 爾 德(Hildreth and Oswald)［33］及丹尼和麥馳(Denny and Machin)［34］等以利潤水平表示租金的研究得到的租金工資彈性都相對較低。

表5 穩(wěn)健性檢驗

續(xù)表

總體而言經過多項檢驗，基本可以肯定，我國制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新收益被工人分享的現象存在，創(chuàng)新租金對工資的彈性在0.25～0.30之間的估計結果是穩(wěn)健的。這一估計結果同范雷南(Van Reenen)［22］估計英國企業(yè)創(chuàng)新收益分享的結論非常相似，范雷南(Van Reenen)［22］以商業(yè)化專利數目作為工具變量研究發(fā)現英國的租金工資彈性在0.2～0.3之間，工人參與對企業(yè)的創(chuàng)新活動產生租金的分享。

六、結論

企業(yè)創(chuàng)新收益分享是一個關系到經濟共享性、工資收入差距以及創(chuàng)新投入可持續(xù)性的重要問題。本文利用我國所有國有及規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數據庫2000年至2007年制造業(yè)企業(yè)信息，以企業(yè)創(chuàng)新活動為工具變量，研究中國企業(yè)創(chuàng)新租金分享情況。文章以準租金作為表示企業(yè)租金，以企業(yè)新產品產值占總產值比例為主要工具變量，利用兩階段最小二乘等估計方法，發(fā)現創(chuàng)新投入對企業(yè)利潤有正向影響;企業(yè)工資就創(chuàng)新租金的彈性在0.25～0.30間，顯示出我國制造業(yè)企業(yè)中員工參與了企業(yè)創(chuàng)新收益的分享，這一分享程度與發(fā)達國家的結論相似。①參見范雷南(Van Reenen)［22］等文獻。

根據本文的實證研究結果，我們可以得到以下結論:

1.創(chuàng)新對企業(yè)租金，即超額利潤有正向影響，但存在一定的滯后性。在新產品上市初期可能由于前期投入、營銷推廣的成本較大等原因，導致利潤水平下降，但在第二年即轉變?yōu)檎蛴绊?，綜合考慮多期作用，可以發(fā)現新產品上市對企業(yè)的利潤水平有顯著的正向影響。這一方面反映出創(chuàng)新投入確實對企業(yè)長期的利潤增長有顯著的拉動作用;而另一方面也說明企業(yè)在創(chuàng)新方面的投入可能無法取得立竿見影的效果，存在一定的風險性，前期的投入對于企業(yè)來說可能是較大的財務負擔。因此，如果政府希望出臺促進企業(yè)研發(fā)投入的政策，可以針對創(chuàng)新活動前期投入大而收益滯后的特點，采用集合保險或稅收優(yōu)惠等方式，降低企業(yè)的投資風險，減輕企業(yè)前期的財務負擔。

2.在本文的模型中，企業(yè)員工通過集體協(xié)商、討價還價的方式參與企業(yè)創(chuàng)新收益的分享，因此在員工議價能力強的企業(yè)中分享程度更高。這一特點可能會導致我國的收入差距進一步拉大。在我國，國有企業(yè)和外資企業(yè)的員工組織更完善，內部人效應明顯，租金分享程度更高，員工分享的企業(yè)創(chuàng)新收益也更多。德比拉(Dobbelaere)［35］和謝弗和盧克(Schaffer and Luke)［36］的研究都發(fā)現，在存在國有企業(yè)的轉型經濟中，國有企業(yè)的租金分享程度明顯高于私營企業(yè)。在我國，國有和外資這兩類企業(yè)的固定工資水平相對于私營企業(yè)而言已偏高，因此創(chuàng)新收益的分享會進一步拉大外資、國有企業(yè)員工與私營企業(yè)員工的工資差距?？紤]到我國90%的家庭主要收入為勞動收入，工資水平的差距拉大會導致社會整體收入差距水平的擴大。我國社會的基尼系數已經超過0.47，處于非常不平等的階段，因此未來有必要加強市場競爭，減少對國有企業(yè)的政策傾斜，消除市場壟斷力量，減少國有企業(yè)的尋租機會。另外，應當加大對員工，特別是私營企業(yè)員工權力的保護，增強員工的議價能力，大力提高私營企業(yè)員工的勞動收入水平。

3.員工參與企業(yè)創(chuàng)新收益的分享，如果程度過高，會損害企業(yè)家投資企業(yè)創(chuàng)新活動的積極性，導致行業(yè)整體缺乏創(chuàng)新活力，長期來看，會損害我國制造業(yè)企業(yè)的國際競爭力。創(chuàng)新活動前期投入大，成功與否存在一定的不確定性，并且收益滯后的特點導致企業(yè)承擔了大部分的風險。在這種情況下，如果員工分享了過高的創(chuàng)新收益，會嚴重影響企業(yè)家投資創(chuàng)新活動的動力。另一方面，員工參與創(chuàng)新收益的分享有助于創(chuàng)新效率以及生產率的提高，但如果這種效率的提高不足以抵消員工分享收益對創(chuàng)新投入的扭曲作用，則需要意識到我國制造業(yè)企業(yè)長期來看存在創(chuàng)新投入不足的可能。隨著我國經濟的發(fā)展，工業(yè)企業(yè)生產過程中要素投入的成本也在不斷增加，單純依靠廉價的要素投入獲取利潤的方式已經難以持續(xù)，未來只有依靠技術創(chuàng)新、產品創(chuàng)新才有可能在激烈的市場競爭中獲利。因此，有必要持續(xù)關注我國企業(yè)在新技術研發(fā)等方面的投入，適當在政策方面進行相應的調整，以鼓勵企業(yè)開展創(chuàng)新活動，通過技術進步帶動經濟增長。

以本文的研究成果為基礎，未來如果有更完善的數據，可以進行更深入的研究，下一步的研究方向可以包括:搜集企業(yè)—員工匹配的數據集，可以在控制員工質量的條件下更為準確地估計通過討價還價的方式分享創(chuàng)新收益的程度;通過定量分析效率工資及租金分享對創(chuàng)新投入的影響，明確收益分享對創(chuàng)新投入的長期作用等。未來技術創(chuàng)新將是經濟持續(xù)增長的主要推動力，對企業(yè)創(chuàng)新投入及創(chuàng)新收益分享等方面的研究將有助于理解經濟可持續(xù)增長和社會收入分配等重要問題。

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