陳 敏，洪海蘭

（中南財經(jīng)政法大學會計學院，湖北武漢 430073）

一、引言

2018年7月，中共中央政治局會議提出了“六個穩(wěn)”的要求，即“穩(wěn)就業(yè)、穩(wěn)金融、穩(wěn)外貿(mào)、穩(wěn)外資、穩(wěn)投資、穩(wěn)預期”。其中，“穩(wěn)就業(yè)”放在了突出的位置。2020年春節(jié)期間，新冠疫情突發(fā)，給我國經(jīng)濟帶來了巨大影響。根據(jù)國家統(tǒng)計局2020年4月17日發(fā)布的數(shù)據(jù)，受新冠疫情影響，我國消費者的消費欲望和消費積極性急劇降低，導致2020年第一季度GDP 同比下降6.8%，主要經(jīng)濟指標明顯下滑①數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。。2020年4月召開的中央政治局會議除了要求加大“六穩(wěn)”工作力度，還提出了“六保”新任務（保居民就業(yè)、保基本民生、保市場主體、保糧食能源安全、保產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈穩(wěn)定、?；鶎舆\轉），其中，就業(yè)仍位居首位，足見我國政府對就業(yè)問題的重視。

企業(yè)在擴大就業(yè)、改善民生、促進創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新等方面發(fā)揮著重要作用，同時也是解決就業(yè)問題的重要抓手。2020年5月，第十三屆全國人民代表大會第三次會議上，李克強總理在政府工作報告中提出“留得青山，贏得未來”，這里的“青山”就是指的企業(yè)。2021年3月，十三屆全國人民代表大會第四次會議的記者會上，李克強總理進一步明確，就業(yè)還是要讓市場來唱主角，即繼續(xù)通過保市場主體來保就業(yè)。企業(yè)的發(fā)展離不開政府的支持，而政府補助是政府支持的重要內(nèi)容。政府對企業(yè)進行補助，可以為企業(yè)提供資金，在一定程度上有利于緩解就業(yè)問題。同時，要發(fā)揮好政府補助在企業(yè)發(fā)展過程中的作用，就必須對企業(yè)進行有針對性的補助，做到“精準施策”。李克強總理強調(diào)，各級政府要在落實好已出臺政策基礎上，梳理重點領域關鍵問題，使各項政策措施更加精準發(fā)力。①中國政府網(wǎng)（http://www.gov.cn/premier/2019-09/05/content_5427630.htm）。那么，政府補助是否能夠促進企業(yè)擴大雇傭規(guī)模、促進就業(yè)？政府補助在不同企業(yè)對就業(yè)產(chǎn)生的效應是否存在差異？這些效應對企業(yè)又會產(chǎn)生怎樣的影響？對這些問題進行研究有助于評估政府補助的微觀效應，更好地實現(xiàn)政府補助的政策目標。

本研究的貢獻表現(xiàn)在：第一，從微觀層面探究了政府補助對就業(yè)的作用機理和政策效應，這是對現(xiàn)有研究的有益補充；第二，為評估政府補助在不同類型企業(yè)的效應提供借鑒。對于政府補助的經(jīng)濟后果，既有研究主要集中在企業(yè)績效（王克敏等，2015）、企業(yè)投融資（柳光強，2016）、科研投入（林菁璐，2018）等方面，有關政府補助對促進就業(yè)影響的研究較少。既有的研究樣本多為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、高新技術企業(yè)（張同斌和高鐵梅，2012；陸國慶等，2014；柳光強，2016），這反映了我國經(jīng)濟發(fā)展中的現(xiàn)實需要。一方面，目前我國高新技術企業(yè)仍處于成長期（張同斌和高鐵梅，2012），與發(fā)達國家相比還比較落后；另一方面，2019年以來美國不斷加碼對我國高科技企業(yè)的制裁措施，為應對這些“卡脖子”行為，需要政府加大對高科技產(chǎn)業(yè)的扶持力度。然而，針對就業(yè)問題而言，僅研究高新技術產(chǎn)業(yè)是不夠的，需要從更為廣闊的視角展開研究。本文涵蓋A 股上市公司整體樣本，除了產(chǎn)權性質(zhì)的維度，還從研發(fā)密度維度研究了政府補助對就業(yè)的影響。第三，本研究的結論有助于政府全面正確看待超額雇員問題。

二、文獻回顧與假設提出

（一）政府補助與員工雇傭

倪驍然和朱玉杰（2016）認為，政府補助主要通過“政治許諾效應”和“融資效應”影響職工就業(yè)?！罢卧S諾效應”表現(xiàn)為政府向企業(yè)發(fā)放財政補助的目的之一是滿足自己的政治需求，實現(xiàn)一定的社會效益（高艷慧和萬迪昉，2013）。財政撥款通常在撥款時明確規(guī)定資金用途，并且其中很大一部分用途是鼓勵企業(yè)安置職工就業(yè)（臧志彭，2014）。政府作為企業(yè)的重要利益相關者，對企業(yè)經(jīng)營起著舉足輕重的作用，企業(yè)有強烈的動機同政府建立良好關系，在許多方面會迎合政府。在獲取相關補助后，企業(yè)一般會積極地響應政府號召，安置更多的職工，從而達到促進社會就業(yè)的政治目標?！叭谫Y效應”是指政府補助作為地方政府對企業(yè)的一項無償資金轉移，在本質(zhì)上能夠增加企業(yè)的資金持有量（許家云和毛其淋，2016），增強企業(yè)內(nèi)源融資能力。從信號傳遞角度來看，Takalo 和Tanayama（2010）認為政府補助可以向外界釋放企業(yè)研發(fā)項目質(zhì)量以及政企關系良好的信號，緩解投資者、債權人等與企業(yè)之間的信息不對稱，降低企業(yè)的融資約束，增強企業(yè)的外源融資能力。充足的資金可以幫助企業(yè)擴大生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模，增加企業(yè)的吸納就業(yè)能力。綜上所述，本文提出第一個假設H1：

H1：政府補助有利于企業(yè)擴大雇員規(guī)模。

（二）產(chǎn)權性質(zhì)、政府補助與雇員規(guī)模

一般而言，政府對企業(yè)進行補助時會考慮企業(yè)的產(chǎn)權性質(zhì)。與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)除了承擔正常的稅費繳納等經(jīng)濟職能外，還要額外承擔“社會職能”，例如提供更多的就業(yè)崗位，以保證社會穩(wěn)定（邵敏和包群，2011），而這些職能的實現(xiàn)往往需要犧牲企業(yè)自身的經(jīng)濟利益（王躍堂等，2010）。同時，國有企業(yè)往往能獲得更多的補助（余明桂等，2010；孔東民等，2013），并因此帶來企業(yè)績效和社會績效的提高（趙璨等，2015）。因而，國有企業(yè)相對更有動力和能力擴大雇員規(guī)模，更容易顯著、快速地提高當?shù)氐木蜆I(yè)率；由于對非國有企業(yè)的干預成本較高，非國有企業(yè)獲得的補助較少，使得政府補助對擴大企業(yè)雇員規(guī)模的影響在非國有企業(yè)中并不顯著，不能對當?shù)厣鐣蜆I(yè)問題作出突出貢獻。但也有研究認為，國有成分占比不同的企業(yè)所享受的政府財政支持不存在顯著差別（陳曉和李靜，2001）。為了促進非公有制經(jīng)濟的發(fā)展，政府頒布了一系列政策，如2010年《國務院關于鼓勵和引導民間投資健康發(fā)展的若干意見》（國發(fā)〔2010〕13 號）指出，政府的優(yōu)惠扶持政策要做到公開透明，要同等對待各類投資主體。為檢驗政府補助在不同產(chǎn)權性質(zhì)企業(yè)中對就業(yè)的影響，本文提出假設H2：

H2：在國有企業(yè)中，政府補助對企業(yè)雇員規(guī)模的影響更為顯著。

（三）研發(fā)密度、政府補助與員工雇傭

內(nèi)生增長理論認為，某一國經(jīng)濟的長期增長取決于一系列內(nèi)生因素，其中，內(nèi)生的技術進步是保證經(jīng)濟持續(xù)增長的決定因素，而這些因素對政府政策（尤其是政府補助這類政策）的變化十分敏感。因此，企業(yè)為了在市場競爭中處于有利地位，就必須努力提高自身的技術創(chuàng)新能力，通過自身發(fā)展來帶動整個國家經(jīng)濟的增長，在一定程度上解決就業(yè)問題。Mendonsa（2009）認為低技術企業(yè)為了實現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)品的更新和生產(chǎn)，需要爭取到合作伙伴并與其進行互動交流，所以它們需要某種程度的內(nèi)在能力，這些內(nèi)在能力使它們能夠發(fā)現(xiàn)所處環(huán)境中有價值的信息，并將這些信息整合到它們現(xiàn)有的知識儲備中，低技術企業(yè)利用這些信息獲取競爭力并進行發(fā)展，從而需要招聘更多的員工，這在一定程度上緩解了就業(yè)問題，承擔更多了的社會責任。

奧利和伊娃（2016）研究德國的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在低研發(fā)密集型企業(yè)（研發(fā)投入占主營業(yè)務收入比小于3%）中，國內(nèi)需求每增加10 億歐元，將直接增加約4050 人就業(yè)，而在高研發(fā)密集型企業(yè)中，直接增加就業(yè)的人數(shù)只有2450 人；低研發(fā)密集型企業(yè)額外需求每增加10 億歐元，所帶來的間接就業(yè)效應是上游供應產(chǎn)業(yè)增加約4650 人，而在高研發(fā)密集型企業(yè)則是增加約3450 人就業(yè)。低研發(fā)密集型企業(yè)的直接和間接效應都大于高研發(fā)密集型的企業(yè)。造成這一現(xiàn)象的主要原因是高研發(fā)密集型企業(yè)的勞動生產(chǎn)率和機械化程度更高，對勞動者素質(zhì)要求比較高，因而相較于低研發(fā)密集型企業(yè)，對高研發(fā)密集型企業(yè)進行補助，在促進就業(yè)方面的作用較小。

現(xiàn)階段，我國政府補助中對研發(fā)、促進產(chǎn)業(yè)升級等方面的補助較多，這更有利于高研發(fā)密度公司擴大規(guī)模。技術進步不可避免地會帶來技術性失業(yè)或結構性失業(yè)，但從長期影響看，技術進步對就業(yè)的創(chuàng)造效應、就業(yè)質(zhì)量改善效應大于破壞效應，在微觀層面表現(xiàn)為技術進步引發(fā)企業(yè)產(chǎn)品和工藝創(chuàng)新產(chǎn)生的利潤效應補償機制，從而帶來就業(yè)的增加（王君等，2017）。因此，政府補助在不同研發(fā)密度的企業(yè)中對就業(yè)的最終影響效果還有待實證檢驗，為此本文提出競爭性假設H3：

H3a：在低研發(fā)密度企業(yè)中，政府補助促進就業(yè)的現(xiàn)象更明顯。

H3b：在高研發(fā)密度企業(yè)中，政府補助促進就業(yè)的現(xiàn)象更明顯。

（四）政府補助與超額雇員

2008年金融危機以來，全球經(jīng)濟環(huán)境一直處于低迷狀態(tài)，我國勞動力市場面臨著嚴重的就業(yè)問題。較高的失業(yè)率會導致經(jīng)濟發(fā)展緩慢，可能會造成地區(qū)部分人員心理上的不平衡感，嚴重時甚至會破壞社會的穩(wěn)定與和諧。作為人口大國，解決就業(yè)問題、維持社會穩(wěn)定始終是我國政府尤其是地方政府的重要任務。區(qū)域內(nèi)人員的就業(yè)問題是當?shù)卣ぷ髦械闹刂兄兀彩侵醒雽Ω骷壵M行考核的重要指標之一（張敏等，2013）。吸收就業(yè)最終會落實到各個企業(yè)，因而政府有動機對企業(yè)進行干預。而企業(yè)為了迎合政府的需求，承擔了原本并不需要的員工人數(shù)，因此會造成企業(yè)存在超額雇員的現(xiàn)象（馬連福等，2013）。

現(xiàn)有研究認為，企業(yè)的產(chǎn)權性質(zhì)會影響政府干預的程度，國有企業(yè)受到的干預更多，產(chǎn)生超額雇員的可能性更大。政府干預的途徑包括：在審批制和額度制下，政府通過爭取上市資格讓國家控股的上市公司分擔就業(yè)壓力，或者不允許國有企業(yè)在改制過程中徹底剝離或釋放冗員（曾慶生和陳信元，2006）；對承擔冗余雇員的國有企業(yè)給予各種政策性優(yōu)惠、補助和保護（薛云奎和白云霞，2008）；非國有上市公司也存在超額雇員問題，但不如國有上市公司嚴重（楊德明和趙璨，2016）。為研究產(chǎn)權性質(zhì)對超額雇員的影響，本文提出假設H4。結合上文分析，在不同研發(fā)密度的企業(yè)中，政府補助對超額雇員的影響還有待實證檢驗，因此本文提出競爭性假設H5。

H4：政府補助增加了企業(yè)的超額雇員，且相對于非國有企業(yè)，國有企業(yè)的超額雇員會更加明顯。

H5a：在高研發(fā)密度企業(yè)中，政府補助對超額雇員的影響更為顯著。

H5b：在低研發(fā)密度企業(yè)中，政府補助對超額雇員的影響更為顯著。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

因與企業(yè)員工人數(shù)有關的數(shù)據(jù)在2013年才開始逐漸完善，故本文選取2013－2019年滬深A 股上市公司作為初始研究樣本，并按照如下程序篩選樣本：第一，剔除金融和保險行業(yè)上市公司；第二，剔除ST 的公司；第三，剔除樣本期內(nèi)財務數(shù)據(jù)不全或缺失的公司樣本。最終得到15251 個觀測值。本文數(shù)據(jù)源自CSMAR 研究數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理和實證檢驗使用Stata15.0 進行處理。為避免極端觀測值的影響，本文對所有連續(xù)變量進行了上下1%的Winsorize 處理。

（二）變量定義與模型設計

本文運用面板數(shù)據(jù)模型，構建模型1 來檢驗H1：

在模型（1）中，被解釋變量Staff_ratioit表示企業(yè)的實際雇員規(guī)模，借鑒李廣子和劉力（2013），臧志彭（2014），倪驍然和朱玉杰（2016）的研究，用企業(yè)職工總數(shù)/企業(yè)總資產(chǎn)來衡量；解釋變量Govs_ratioit表示政府補助總數(shù)，借鑒楊洋等（2015）、譚勁松等（2017）、陳紅等（2018）的研究，用政府補助總數(shù)/企業(yè)總資產(chǎn)來衡量；控制變量主要包括資產(chǎn)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、公司年齡（Age）、資本密集度（Capital）、經(jīng)營現(xiàn)金流（Cf）、股權集中度（Top10）、產(chǎn)權性質(zhì)（State）和研發(fā)密度（Rd_revenue）。

為檢驗H2 和H3，分別加入產(chǎn)權性質(zhì)、研發(fā)密度與政府補助的交乘項構建模型（2）和模型（3）：

本文參考曾慶生和陳信元（2006）、薛云奎和白云霞（2008）、馮埃生（2016）的研究思路，通過擬合的方式得到雇員規(guī)模的期望值，以實際雇員規(guī)模超過期望雇員規(guī)模的差額來估計企業(yè)的超額雇員規(guī)模。計算期望雇員規(guī)模時控制企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)成長性（Assets growth，投資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/資產(chǎn)總計）、銷售收入成長性（Sales growth，營業(yè)收入增長率）、資產(chǎn)結構（Fixed Assets，固定資產(chǎn)總額/資產(chǎn)總計）、行業(yè)特征（Industry）及年度特征（Year），構建以下模型用來估計期望雇員規(guī)模（Exp）：

在模型（5）中，被解釋變量ELit為超額雇員規(guī)模，用實際雇員規(guī)模與根據(jù)模型得出的期望雇員規(guī)模之間的差額來衡量?？刂谱兞恐饕ㄙY產(chǎn)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、公司年齡（Age）、資本密集度（Capital）、營業(yè)現(xiàn)金流（Cf）、股權集中度（Top10）、產(chǎn)權性質(zhì)（State）和研發(fā)密度（Rd_revenue）。模型（5）中，分別加入產(chǎn)權性質(zhì)和研發(fā)密度與政府補助的交乘項，以衡量在不同類型的企業(yè)中政府補助對企業(yè)超額雇員的影響。其中，研發(fā)密度虛擬變量Rd以3%來取值，一是借鑒奧利和伊娃（2016）的研究，該研究采用了這一標準對德國的情況進行了研究，得到了一些有啟發(fā)性的發(fā)現(xiàn)；二是根據(jù)我國《高新技術企業(yè)認定管理辦法》（國科發(fā)火〔2016〕32 號）規(guī)定，銷售收入為2 億元以上的企業(yè)，其研究開發(fā)費用總額占同期銷售收入總額的比例應不低于3%，我國上市公司銷售收入大多超過2 億元，因而選用這一標準。

本文主要變量及定義見表1。

表1 變量及變量定義規(guī)則一覽表

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2是本文所涉變量的描述性統(tǒng)計結果。其中，雇員規(guī)模Staff_ratio的最大值是17.913，最小值為0.003，標準差為0.605；政府補助Govs_ratio最大值為30.222，最小值為0，標準差為0.832，表明樣本的雇員規(guī)模和政府補助存在較大差異；研發(fā)密度Rd_revenue最大值為1.694，最小值為0，標準差為0.053，最大值與最小值之間差距較大，說明樣本數(shù)據(jù)之間存在一定的差異性，表明目前我國企業(yè)在研發(fā)投入方面存在不均衡發(fā)展的現(xiàn)象。從其他變量的均值、中位數(shù)和標準差來看，基本符合正態(tài)分布特征并呈現(xiàn)一定的差異性。

表2 變量描述性統(tǒng)計

表3是依據(jù)產(chǎn)權性質(zhì)和研發(fā)密度分組的變量間的均值差異檢驗。由表3可知，政府補助在國有企業(yè)和高研發(fā)密集型企業(yè)中的均值更大，且兩組存在顯著的差異，這為接下來研究產(chǎn)權和研發(fā)密度的異質(zhì)性對政府補助與企業(yè)雇員規(guī)模關系的調(diào)節(jié)作用提供基礎。本文對選取的變量進行了相關性分析，結果表明政府補助Govs_ratio與企業(yè)雇員規(guī)模Staff_ratio之間的相關系數(shù)為0.099，且在1%的水平上顯著正相關，可以初步驗證本文的假設。變量間的相關系數(shù)較高，但并沒有顯著系數(shù)超過0.5 的變量組合，控制變量VIF 值均小于2，說明不存在著嚴重的多重共線性問題。相關數(shù)據(jù)限于篇幅沒有列出。

表3 政府補助在不同產(chǎn)權性質(zhì)、研發(fā)密度企業(yè)中的均值差異檢驗

（二）實證檢驗與分析

本部分圍繞政府補助對企業(yè)雇員規(guī)模的總體影響，及其在不同產(chǎn)權性質(zhì)和不同研發(fā)密度的企業(yè)中的影響進行實證檢驗。

1.政府補助與雇員規(guī)模

表4第（1）列是政府補助與企業(yè)雇員規(guī)模之間的回歸結果?？梢钥闯觯刂屏诵袠I(yè)、年份以及控制變量之后，政府補助Govs_ratio與企業(yè)雇員規(guī)模Staff_ratio之間的相關系數(shù)為0.027，在1%的水平上正相關，表明政府補助有利于擴大企業(yè)的雇員規(guī)模、促進就業(yè)，在一定程度上緩解了就業(yè)問題，假設H1 得證。

從控制變量的結果來看，資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)負債率、公司年齡、資本密集度、經(jīng)營現(xiàn)金流、股權集中度等均對雇員規(guī)模產(chǎn)生顯著影響。VIF 多重共線性檢驗的結果表明，各個變量的VIF 均值為1.24，顯著小于10，即不存在嚴重的多重共線性，相關數(shù)據(jù)限于篇幅沒有列出。

2.產(chǎn)權性質(zhì)、政府補助與雇員規(guī)模

為了研究不同產(chǎn)權性質(zhì)的企業(yè)中，政府補助對企業(yè)雇員規(guī)模的激勵效應的影響，本文在基礎模型中加入了產(chǎn)權性質(zhì)State與政府補助的交乘項State×Govs_ratio。表4第（2）列報告了這一檢驗的結果。數(shù)據(jù)顯示，產(chǎn)權性質(zhì)與政府補助的交乘項與企業(yè)雇員規(guī)模之間的相關系數(shù)為0.044 且在1%的水平上顯著，這表明在國有企業(yè)中政府補助對促進企業(yè)雇員規(guī)模的作用更為明顯，即政府補助對擴大雇員規(guī)模的激勵效應在國有企業(yè)中更為明顯，假設H2a 得證。

由表4還可以發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)權性質(zhì)與雇員規(guī)模的相關系數(shù)為負數(shù)，且在1%的水平上顯著，這說明國有企業(yè)在雇員規(guī)模上要顯著小于非國有企業(yè)，這與曾慶生和陳信元（2006）的研究結論不同，他們認為與非國家控股公司相比，國家控股公司雇員更多。Zheng 等（2011）究發(fā)現(xiàn)非國有企業(yè)具有較強的吸納就業(yè)的能力，對就業(yè)的貢獻率達到60%以上，這種研究結論的變遷一方面反映了近年來國有企業(yè)改革和民營經(jīng)濟不斷發(fā)展的成效，另一方面也反映國有企業(yè)和民營企業(yè)的要素稟賦結構存在差異（郭長林，2018），即資本密集型企業(yè)是國有企業(yè)的主要類型，而非國有企業(yè)則多以勞動密集型企業(yè)為主。產(chǎn)權性質(zhì)與政府補助的交乘項與雇員規(guī)模的相關系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這表明政府補助對促進就業(yè)的政策彈性在國有企業(yè)明顯強于非國有企業(yè)，說明國有企業(yè)仍是政府政策落地的重要通道。

表4 政府補助對雇員規(guī)模的影響

3.研發(fā)密度、政府補助與雇員規(guī)模

為了研究不同研發(fā)密度的企業(yè)中，政府補助對企業(yè)雇員規(guī)模激勵效應的影響，本文在基礎模型中加入了研發(fā)密度類型與政府補助的交乘項，回歸結果如表4第（3）列所示?？梢钥闯?，政府補助與研發(fā)密度類型的交乘項與雇員規(guī)模之間的相關系數(shù)為-0.054，且在1%的水平上顯著正相關，這說明研發(fā)密度越高，政府補助對企業(yè)雇員規(guī)模的促進作用越弱，假設H3a 得證。這與奧利和伊娃（2016）對德國的研究結論一致，說明在制造業(yè)大國，對就業(yè)政策的效果而言，我國對低研發(fā)密度企業(yè)的扶持效果更好，政策施展的空間更大。

研發(fā)密度與雇員規(guī)模的相關系數(shù)為負數(shù)，且在1%的水平上顯著，研發(fā)密度與政府補助的交乘項與雇員規(guī)模的相關系數(shù)同樣在1%水平上顯著為負，這說明高研發(fā)密度企業(yè)在雇員規(guī)模上要小于低研發(fā)密度企業(yè)，且政府補助對促進就業(yè)的政策效果在低研發(fā)密度的企業(yè)中更為顯著，低研發(fā)密度企業(yè)表現(xiàn)出了更大的政策彈性?？梢?，政府的財政刺激政策不僅具有總量效應，而且能夠通過改變經(jīng)濟體中不同部門的相對比重對經(jīng)濟結構產(chǎn)生深遠影響（郭長林，2018）。

4.政府補助與超額雇員

表5是政府補助與企業(yè)超額雇員規(guī)模之間的回歸結果。從表5第（1）列可知，政府補助與企業(yè)超額雇員在1%的水平上顯著正相關，表明政府補助促進了超額雇員的增長 。結合上文的實證，可以發(fā)現(xiàn)獲得政府補助的上市公司企業(yè)雇員規(guī)模擴大，這有利于促進就業(yè)，但是也促進了超額雇員的增長，假設H4 得證。從控制變量的結果來看，公司資產(chǎn)負債率、年齡、經(jīng)營現(xiàn)金流、股權集中度與企業(yè)超額雇員之間呈正相關的且在1%的水平上顯著。資本密集度與企業(yè)超額雇員之間負相關且在1%的水平上顯著，對比表4中資本密度與企業(yè)雇員規(guī)模顯著正相關，說明資本密度高的企業(yè)通常規(guī)模較大，相應的雇員規(guī)模也較大，但是對超額雇員有很強的約束作用，就業(yè)吸納能力較低，一定程度上體現(xiàn)了資本投入對就業(yè)的“擠出”效應。

表5 政府補助對超額雇員的影響

為衡量產(chǎn)權性質(zhì)對政府補助與超額雇員之間關系的影響，本文在模型（5）的基礎上加入產(chǎn)權性質(zhì)與政府補助的交乘項，表5第（2）列是這一模型的結果。可以看到，State×Govs_ratio的系數(shù)為0.050，并在1%水平上顯著，這表明國有企業(yè)政府補助造成的超額雇員現(xiàn)象更為突出；產(chǎn)權性質(zhì)的回歸系數(shù)均為負且在1%水平上顯著，這表明國有企業(yè)相對非國有企業(yè)產(chǎn)生超額雇員的可能性更低，而產(chǎn)權性質(zhì)與政府補助的交乘項的系數(shù)為正且顯著，則表明政府補助在國有企業(yè)對就業(yè)的政策拉動效應更強，甚至產(chǎn)生了更明顯的超額雇員?？偠灾?，國有企業(yè)的超額雇員相對較少，但政府補助在國有企業(yè)中產(chǎn)生的促進就業(yè)的效應更為明顯，進一步說明國有企業(yè)具有很強的就業(yè)吸納力和政策執(zhí)行力。

由表5第（3）列的結果可知，研發(fā)密度的回歸系數(shù)顯著為負，表明研發(fā)密度越高越不可能產(chǎn)生超額雇員。研發(fā)密度與政府補助的交乘項的系數(shù)為負且顯著，說明在高研發(fā)密度企業(yè)，政府補助導致超額雇員的可能性更低，進一步說明低研發(fā)密度企業(yè)的就業(yè)吸納力強于高研發(fā)密度企業(yè)。

五、穩(wěn)健性檢驗

為保證本文結果的可靠性和有效性，本文在上述一系列回歸結果的基礎上，進行了以下穩(wěn)健性檢驗。

（一）內(nèi)生性問題

為了解決內(nèi)生性問題，本文使用工具變量法進行檢驗。本文參考Tommy（2009）、Garth（2014）、楊洋等（2015）、郭玥（2018）的研究，采用政府補助相關研究中較為通用的一個工具變量，即按行業(yè)統(tǒng)計的政府補助的均值（IV）進行檢驗。本文通過使用二階段最小二乘法（2SLS）的方法進行檢驗，第一、第二階段的結果如表6所示。以行業(yè)統(tǒng)計的政府補助均值為工具變量時，政府補助Govs_ratio與企業(yè)雇員規(guī)模Staff_ratio之間的相關系數(shù)為0.216，且在5%的水平上顯著正相關，說明政府補助能夠促進企業(yè)規(guī)模的擴大，從而進一步驗證了本文的結論。

表6 工具變量——政府補助對企業(yè)雇員規(guī)模的影響

（二）更換雇員規(guī)模度量

在基準回歸中，本文用職工總數(shù)除以企業(yè)總資產(chǎn)來衡量企業(yè)的雇員規(guī)模。為了克服雇員規(guī)模衡量方法引起的估計偏誤，參考曾慶生和陳信元（2006）、薛云奎和白云霞（2008）的研究，運用企業(yè)職工總數(shù)占行業(yè)年度均值的比例（Staff_ratio1）重新衡量企業(yè)的雇員規(guī)模。

以企業(yè)職工總數(shù)占行業(yè)年度均值比例（Staff_ratio1）進行回歸，結果如表7所示。在表7中，不論是全樣本檢驗還是區(qū)分產(chǎn)權性質(zhì)與研發(fā)密度異質(zhì)性的檢驗，結果均與前文的結論保持一致，說明本文的回歸結果是穩(wěn)健的。

表7 企業(yè)職工總數(shù)占行業(yè)年度均值的比例對企業(yè)雇員規(guī)模的影響

六、進一步分析：超額雇員對企業(yè)的影響

如前文所述，本文論證了政府補助能夠促進就業(yè)，并使企業(yè)產(chǎn)生了超額雇員，且在國有企業(yè)和低研發(fā)密度的企業(yè)中更為明顯。此時，需要進一步考慮：企業(yè)通過增加超額雇員為政府解決了就業(yè)問題，超額雇員對企業(yè)是有利還是不利？有研究認為超額雇員顯著降低了公司價值（楊德明和趙璨，2016）、國有企業(yè)的績效（ROA），降低了對雇員尤其是高管的薪酬激勵，從而導致經(jīng)理人員的代理成本增加（薛云奎和白云霞，2008）。

本文進一步考察超額雇員對企業(yè)產(chǎn)生的影響，包括規(guī)模和效率兩方面。規(guī)模方面采用企業(yè)總收入的對數(shù)（LnRevenues），效率方面參考薛云奎和白云霞（2008）、孔東民等（2013）、耿云江和馬影（2020）的研究，分別使用總勞動力成本（Tlc＝支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金/當期銷售收入）、人均薪酬的對數(shù)（Lnperwage）來衡量超額雇員對企業(yè)產(chǎn)生的影響。使用模型（6）來驗證本文的結果。

在模型（6）中，被解釋變量Performanceit表示企業(yè)業(yè)績，分別用企業(yè)總收入的對數(shù)LnRevenues、總勞動力成本Tlc、人均薪酬的對數(shù)LnPerwage來衡量；解釋變量ELit表示超額雇員規(guī)模，用實際雇員規(guī)模與根據(jù)模型得出的期望雇員規(guī)模之間的差額來衡量；控制變量主要包括資產(chǎn)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、公司年齡（Age）、資本密集度（Capital）、營業(yè)現(xiàn)金流（Cf）、股權集中度（Top10）、產(chǎn)權性質(zhì)（State）和研發(fā)密度（Rd_revenue）。具體回歸結果如表8所示（限于篇幅，未列出控制變量結果）。

由表8可以看出：超額雇員與企業(yè)總收入無論是全樣本還是按不同性質(zhì)分組的情況下都呈顯著正相關；相對來說，在國有企業(yè)和高研發(fā)密度企業(yè)超額雇員對企業(yè)收入影響更大。超額雇員與企業(yè)總勞動力支出在全樣本中顯著正相關；按產(chǎn)權性質(zhì)區(qū)分，國有企業(yè)顯著正相關，非國有企業(yè)不顯著；按研發(fā)密度分組中，在低研發(fā)密度樣本中超額雇員對勞動力支出的影響更大。超額雇員對人均薪酬的影響無論是在全樣本還是不同組別中都呈顯著負相關，相對而言，在國有企業(yè)和高研發(fā)密度企業(yè)更為顯著。

表8 超額雇員對企業(yè)的影響

七、結論與啟示

本文從微觀層面研究了政府補助對企業(yè)雇傭規(guī)模的影響。實證結果表明，政府補助促進了企業(yè)雇傭規(guī)模的擴大，在國有企業(yè)和低研發(fā)密度企業(yè)中這種促進效應更為明顯。同時，政府補助也提高了超額雇員規(guī)模，同樣在國有企業(yè)和低研發(fā)密度企業(yè)中更為明顯。進一步研究發(fā)現(xiàn)，超額雇員能提升企業(yè)的收入規(guī)模，同時也提升了企業(yè)勞動力支出比例，但降低了人均薪酬。

研究發(fā)現(xiàn)，在促進就業(yè)方面，國有企業(yè)是政策落地的重要途徑。而更引人關注的是低研發(fā)密度企業(yè)在此方面的作用。相對于高研發(fā)密度企業(yè)，低研發(fā)密度企業(yè)的雇員規(guī)模更大，政策效應的彈性更為顯著。正如奧利和伊娃（2016）所指出的，研發(fā)密集型產(chǎn)業(yè)在就業(yè)和經(jīng)濟增長方面的重要性被過度高估了，而中低技術產(chǎn)業(yè)的重要性仍舊沒有受到足夠重視。

實證結果帶來以下兩方面的啟發(fā)：一是，低研發(fā)密度企業(yè)多為勞動密集型，這類企業(yè)需處理好資本深化（資本—勞動比）的問題。隨著歷次技術革命的發(fā)生與發(fā)展，資本深化對就業(yè)的“擠出”效應逐步顯現(xiàn)（朱軼，2020）。我國應進行適宜的技術選擇（林毅夫，1999；林毅夫和張鵬飛，2006），充分發(fā)揮要素比較優(yōu)勢，鼓勵發(fā)展勞動密集型產(chǎn)業(yè)，才能最大限度地獲取經(jīng)濟剩余，加速資本積累并兼顧就業(yè)問題的處理（葉燾，2012）。我國勞動密集型制造業(yè)的“勞動要素密集”特征加速弱化，資本深化趨向明顯，甚至超過資本密集型制造業(yè)，為了避免對就業(yè)的進一步制約，有必要對勞動密集型制造業(yè)的資本深化態(tài)勢進行適度控制（朱軼，2016；朱軼，2020）。二是，低研發(fā)密度企業(yè)的創(chuàng)新活動具有明顯特色，對其進行補助應區(qū)別于高研發(fā)密度企業(yè)。他們通常強調(diào)的是對現(xiàn)有技術的改進和漸進式開發(fā)，外部知識和信息是創(chuàng)新的源泉，合作關系對企業(yè)極為重要，如產(chǎn)品創(chuàng)新方面，多與客戶合作；而工藝創(chuàng)新方面，與供應商的合作占據(jù)了主導地位（奧利和伊娃，2016）。因而，對這類企業(yè)的補助應區(qū)別與高研發(fā)和高資本投入的企業(yè)，不應強調(diào)獨創(chuàng)性或重大性，而且應著眼于對供應鏈的扶持，對于其利用外部資源的創(chuàng)新或改進也應進行鼓勵。

對于超額雇員，一般認為對企業(yè)是不利的，但本文認為當下有其存在的價值。超額雇員對企業(yè)經(jīng)濟總量如總收入有正面影響，體現(xiàn)出一定的人口紅利效應，增加了總勞動力成本比重的同時降低了人均薪酬，這在“保就業(yè)”為當前政府工作重中之重的環(huán)境下顯然是有現(xiàn)實意義的。但低研發(fā)密度企業(yè)承載了更多的超額雇員的結果也反映出我國目前就業(yè)人口整體受教育水平偏低、高技能勞動力偏低的現(xiàn)實，這導致就業(yè)在人工智能技術推廣過程中將面臨更為嚴峻的結構性沖擊（蔡躍洲和陳楠，2019）。這需要通過提升勞動力教育支出和完善就業(yè)培訓來緩解低層次人力資本壅塞和高層次人力資本不足的矛盾（張鵬等，2019）。隨著勞動力向高技術高資本產(chǎn)業(yè)擴散，超額雇員的現(xiàn)象也會消散。