劳动力成本上涨、劳动力“三大变革”与中国制造业企业退出
摘要：进入21世纪后，随着劳动力成本的较快上涨，我国制造业企业曾经出现了较高的退出率。为解释这一现象，本文基于2004年和2008年全国经济普查企业层面数据和中国工业企业数据库，研究了劳动力成本上涨对制造业企业退出风险的影响。结果表明，劳动力成本上涨将导致制造业企业退出风险增加，在考虑劳动力成本计算方式、企业生命周期和借助最低工资上升的“准实验”进行因果关系识别后，上述结论仍然成立。机制检验发现，企业虽会采取措施应对劳动力成本上涨，但并不足以弥补较高劳动力成本引起的企业利润下降，这最终导致了企业退出风险的增加。在劳动力成本上涨趋势很难逆转的背景下，本文利用企业人力资本水平、劳动生产率和要素投入结构分别表征劳动力的质量变革、效率变革和动力变革，进一步检验发现，劳动力“三大变革”能够有效抑制劳动力成本上涨引致的企业退出风险增加。本文研究对当前深入理解我国制造业劳动力比较优势变化、产业链和供应链安全稳定、制造业高质量发展均具有重要的启示。
关键词：劳动力成本 企业退出 劳动力“三大变革” 高退出率
一、引言
企业的健康成长对制造业高质量发展至关重要。2004—2008年我国经济年均增速达到11.56%，但制造业企业退出率却也比较高。根据2004年和2008年全国经济普查数据，2004—2008年我国制造业企业退出率达42.22%，年均退出率为10.56%，明显高于日本、德国、美国、法国、意大利等国家；即使是通过企业生存状态进行比较，这阶段我国制造业企业退出率也显得较高。同时，2004—2008年期间，我国大中型企业劳动力成本增长超过80%，而又由于制造业快速发展长期依赖于低成本的劳动力优势，所以制造业企业面临着较大的生存压力，劳动力成本过快上涨很可能是导致制造业企业高退出率的重要因素。并且，在劳动力成本优势愈益减弱的趋势下，我国制造业亟须通过提高劳动力供给质量来应对这一挑战。党的十九大报告明确指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。加快提高劳动力供给质量是推动制造业高质量发展的迫切需要，也是提高产业链现代化水平的现实举措。为此，本文结合我国国情特点，从劳动力成本上涨的视角深入研究了其对我国制造业企业退出风险的影响以及背后的传导机制，进而解释了制造业企业的高退出率现象。通过借鉴推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革的表述和政策意涵，深入考察了劳动力的质量变革、效率变革和动力变革对抑制制造业企业退出风险的有效性，这对于新形势下促进制造业高质量发展和维护产业链供应链安全稳定具有重要的启示意义。
新中国成立以来，经过几代人的奋斗，我国成为世界上工业门类最为齐全和制造业产出规模最大的国家（谢伏瞻，2019）。制造业长期以来的快速发展得益于我国拥有数量庞大、成本较低的劳动力资源优势。然而，进入21世纪以来，我国人口结构转变已到达了刘易斯拐点，从劳动力无限供给的时代逐步进入到劳动力供给短缺的时代（蔡昉、王美艳，2007），从而引起了劳动力成本上涨，且其增速明显快于其他国家，低成本劳动力优势正趋于终结（都阳、曲玥，2009；Li et al，2012）。劳动力成本快速上涨客观上为制造业转型升级带来了契机：一方面，劳动力成本上涨可能导致制造业企业将生产环节转移到成本更低的其他国家或地区；另一方面，劳动力成本上涨可能直接或间接地促进企业创新，进而提高制造业生产率（林炜，2013）。然而，值得关注的现象是，短期内对于具体的企业而言，在拓展市场无果、无力提高产品价格和创新能力的情况下，劳动力成本过快上涨可能导致企业倒闭或撤资，尤其是对那些劳动力成本占比高、处于盈利边沿的企业而言更是如此（李建强、赵西亮，2018；李磊等，2019）。并且，这种现象随着我国人口结构转变和产业结构调整将表现得愈加突出。
为解释我国制造业企业高退出率现象，本文利用经济普查企业层面数据检验了劳动力成本上涨对企业退出风险的影响，并探讨了可能的影响机制。然后，本文使用企业人力资本水平、劳动生产率和要素投入结构分别表征劳动力的质量变革、效率变革和动力变革，检验了劳动力“三大变革”抑制劳动力成本上涨引起的企业退出风险的有效性。跟既有研究相比，本文的边际贡献在于：第一，本文使用城市平均劳动力成本能更加真实地刻画企业实际面临的劳动力成本，因而能够对既有关于最低工资上升对企业退出风险影响的研究形成有益的补充；第二，本文实证分析了劳动力“三大变革”对抑制劳动力成本上涨引致企业退出风险上升的有效性，研究发现为如何通过提高劳动力供给质量来促进制造业高质量发展提供了有益思路；第三，本文利用2004年和2008年全国经济普查企业层面数据资料，准确并详细地考察了全部制造业企业的退出情况，相对于国内现有研究，本文对企业退出状态的界定更加精确，样本代表性也更强。
二、文献综述与研究假说
（一）文献综述
随着人口红利消减，我国制造业企业不可避免地要面对劳动力成本上涨的挑战。在产业转型升级未能及时、全面完成的情况下，制造业企业很难在较短时间内充分消化劳动力成本上涨带来的生存压力，由此就面临着退出的风险。而企业退出行为是企业成长的一个重要环节，国外学者一般选择从企业年龄、企业规模等特征入手研究企业退出风险（Honjo，2000）。相比之下，我国社会主义市场经济体制改革正处于深化完善的阶段，企业成长受制于其赖以生存的软硬环境（王永进等，2017），因此，企业退出行为更多地取决于要素禀赋和外部环境。
与本文直接相关的文献是关于最低工资变化对企业退出风险影响的研究。目前，我国学者已关注到了最低工资标准对企业尤其是外资企业发展的影响。他们将我国最低工资标准变化视为一个准实验，并认为最低工资标准的变化是推动劳动力成本变化的一个重要政策因素（蒋灵多、陆毅，2017；李磊等，2019）。魏下海等（2018）研究发现，最低工资标准提高了企业用工成本，对企业存续产生了冲击。李磊等（2019）研究发现，月最低工资标准每上升1个百分点，外资企业从中国撤出的概率将平均上升0.0743%。最低工资标准虽然能够间接反映企业用工成本，但实际上很难反映企业面临的真实劳动力成本，其变化对于工资水平低于最低工资标准的企业可能有较大影响，而对于工资水平已经跨过或远跨过最低工资标准的企业影响较小。可见，上述研究存在一定的局限性，同时其也未关注到制造业企业应对劳动力成本上涨可能采取的应对措施及其有效性。
现实中，在劳动力成本明显上涨的趋势下，企业能够有效应对退出风险是制造业实现高质量发展的具体表现。劳动力成本上涨意味着要素禀赋结构发生了变化，资本替代劳动的现象将变得更加普遍（林毅夫，2010），企业可能选择提高产品价格、调整要素结构或提高要素使用效率等途径来缓解要素成本上涨的压力（李晓华，2013）；并且，随着我国整体教育水平的提高，越来越多的高素质劳动力正在成为产业工人的主体，制造业有望在从劳动力数量红利向质量红利转变的过程中获得相对于发达国家的成本优势（中国社会科学院工业经济研究所课题组，2020）。行业层面的研究表明，生产率提升能够有效抵消劳动力工资成本上涨所带来的不利影响（许召元、胡翠，2014）；微观企业层面的研究表明，劳动力成本上涨在倒逼企业创新的同时，也对劳动力市场调整、企业出口与对外投资之间的选择等方面产生了显著影响（都阳，2013；郑志丹，2017）。虽然这类经验研究日趋增多，然而企业应对劳动力成本上涨所采取措施的有效性并没有得到足够的重视。近年来，随着高质量发展被确定为我国经济发展的重点方向，对这个问题进行深入分析具有很强的现实意义和紧迫性。
（二）研究假说
既有研究已表明，劳动力成本上涨将给制造业企业带来更高的退出风险（魏下海等，2018）。劳动力作为企业基本的投入要素，其价格变化将影响到不同类型制造业企业的成本。在产出品价格短期难以调整的情况下，劳动力成本上涨无疑将直接侵蚀制造业企业的利润。但不同类型企业受此影响的程度有所差异。一般而言，劳动密集型企业受到的影响较大，而资本密集型或技术密集型企业受到的影响较小。并且在短期内，制造业企业通常很难通过提高生产率等途径来完全抵消劳动力成本上涨对企业利润的削减作用，因而劳动力成本上涨往往会导致企业利润的减少。同时，企业的生存状态受企业利润的直接影响，正如Foster et al（2008）所指出的，盈利能力是影响企业生存能力最为直接的因素，其重要性超过了企业生产率，虽然有学者研究了“生产率→存活率”的关系，但这其实仅仅是“利润率→存活率”对应关系的简化。由此可见，当劳动力成本出现较快上涨时，企业利润将会减少，从而导致企业退出风险增加。由此，本文提出了如下基本假说。
假说1：劳动力成本上涨将导致企业利润减少，进而使得企业退出风险增加。
制造业企业有效应对劳动力成本上涨是降低退出风险的根本出路。在经济新常态下，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革是高质量发展阶段的必然要求，迫切需要高质量的要素投入和较高水平的要素投入产出效率，以及能够为产业结构优化提供动力转换的要素投入结构升级（刘世锦，2017）。劳动力供给质量直接关系到制造业高质量发展，从这个视角看，劳动力同样也需要进行质量变革、效率变革和动力变革，为此本文不妨作出如下界定：劳动力的质量变革是通过提升人力资本水平来提高制造业劳动力要素投入质量，从而转变制造业依靠大量简单技能劳动力投入的增长方式，使得制造业能够继续保持较强的竞争优势；劳动力的效率变革是通过技术进步、要素优化配置、人力资本提升等途径来提高劳动生产率，进而促进制造业增长更多依靠生产率提高来实现；劳动力的动力变革是通过要素投入结构升级来实现要素禀赋结构与制造业结构的动态匹配，使得制造业动态比较优势能够充分发挥，进而推动依赖于低成本劳动力优势驱动的制造业发展动力系统加快转型。这些变革相互关联，内在统一，是提高制造业劳动力供给质量的三个升级方向，也是推动制造业高质量发展的途径。当劳动力成本出现较快上涨时，企业利润随之下降，但企业面临的退出风险却存在差异，低生产率企业面临的退出风险通常高于高生产率的企业（Pflüger & Russek，2013）。同时，企业往往采取上述变革举措来应对劳动力成本上涨，这些变革抑制企业利润下降的程度决定了企业生存能力的差异，从而使不同类型的企业在面对劳动力成本上涨时表现出不同的退出风险。为此，本文分别针对劳动力的质量变革、效率变革和动力变革提出如下三个假说。
假说2：人力资本水平越高，劳动力成本上涨增加企业退出风险的作用越弱，因此，人力资本提升能够抑制劳动力成本上涨导致的企业退出风险的增加。
假说3：劳动生产率越高，劳动力成本上涨增加企业退出风险的作用越弱，因此，提高劳动生产率能够抑制劳动力成本上涨导致的企业退出风险的增加。
假说4：劳动密集度越低，劳动力成本上涨增加企业退出风险的作用越弱，因此，使用其他要素替代劳动进而减少劳动力的使用能够抑制劳动力成本上涨导致的企业退出风险的增加。
三、模型、变量与数据
（一）计量模型
首先，本文设定二值离散因变量y来刻画企业存活状态，如果企业退出，则y=1，否则y=0。由于因变量y的取值为0或1，符合二值离散分布特征，因此，需要利用离散选择模型进行估计。假设y的概率模型为：
上式使用logit模型进行估计便能获得待估系数向量β。对于logit模型的估计，可采用极大似然方法（MLE）。进一步地，为了检验前文假说2、假说3和假说4，本文将企业样本按人力资本水平、劳动生产率和劳动密集度指标进行分组，本文预期dlnw的系数将呈现特定规律：随着企业人力资本水平或劳动生产率从低到高的企业样本组移动，本文预期dlnw的系数为正，并且绝对值逐步降低；同时，在对不同劳动密集度企业的估计中，本文预期dlnw的系数为正，并且其绝对值将随着样本从低劳动密集度向高劳动密集度的企业样本组移动而升高。
（二）变量和数据
首先，模型的被解释变量为企业退出（y）。本文挑选了2004年和2008年全国经济普查数据中的制造业企业样本来检验劳动力成本上涨是否增加了企业的退出风险。由于上述数据库是全样本数据，本文使用变量“企业法人代码”来识别2004年企业到了2008年是否退出，如果企业没有退出y=0，否则y=1。根据本文测算结果，2004年我国制造业企业数量为125.83万家，有72.70万家的企业存活到2008年，退出率高达42.22%。同时，本文经验观察还发现以下特征：劳动密集型行业平均退出率更高；规模越大的企业平均退出率越低；不同所有制类型企业退出率从高到低排序依次为国有和集体企业、私营企业、港澳台资企业、外资企业。
其次，模型核心解释变量为劳动力成本上涨（dlnw）。本文使用以下方式进行构建：对于基准的回归，本文使用中国工业企业数据库中的制造业企业数据资料，利用“本年应付工资总额（贷方累计发生额）”和“本年应付福利费总额（贷方累计发生额）”相加后除以“全部从业人员年平均数”计算企业层面的劳动力成本，即企业平均劳动报酬；然后利用中位数平均方法汇总计算地级及以上城市平均劳动力成本，并将2008年和2004年城市平均劳动力成本对数值相减，计算得到城市劳动力成本上涨变量（dlnw）。在变量的稳健性讨论中，本文还使用了多种方法计算城市平均劳动力成本，包括不含企业福利费，或者使用其他方法计算，或者改变汇总单元，如“城市-二位数行业（sic2）”“城市-三位数行业（sic3）”和“城市-四位数行业（sic4）”等。计算时，对城市平均劳动力成本使用城市所属省份的居民消费者价格指数（CPI）进行了平减处理。
第三，其他控制变量。为了防止计量模型因存在遗漏关键解释变量而引起内生性问题，本文根据现有研究成果，主要考虑了以下控制变量：（1）企业规模（lnscale），这是反映企业沉没成本的一个重要变量，许多经验研究结果都表明了企业退出率与企业规模存在密切的关系（Mansfield，1962；Acemoglu et al，2018），本文使用企业年销售额的对数值来表示企业规模。（2）企业年龄（age），这常常被视为影响企业退出的关键因素（Jovanovic，1982），本文以观测年份减去企业成立年份加1来计算。（3）企业负债率（debt），既有研究经常从资本结构视角并利用该变量衡量企业生存能力（Zingales，1998），本文使用企业负债合计与资产总计的比值表示。（4）出口深度（export），企业出口行为与其面临的不确定性、生产率水平具有密切的关系（Melitz，2003），本文使用企业出口交货值占总产值的比重代理出口深度。（5）生产多元化（div），有研究表明企业生产多元化有利于降低企业退出风险（Dunne et al，2005），为刻画生产多元化，本文将企业生产的产品种类超过一种的情形定义为div=1，否则div=0，以虚拟变量的方式引入模型。此外，本文还引入企业所有制类型虚拟变量（I.gov）控制所有制固定效应、引入企业所属二位数行业虚拟变量(I.sic2)控制行业固定效应。
四、实证结果分析
（一）基本的回归结果
本文利用企业层面数据，使用logit模型直接估计企业退出风险模型，除了引入城市劳动力成本上涨变量（dlnw）作为核心解释变量外，还引入了企业年龄（age）、企业规模（lnscale）、企业负债率（debt）、出口深度（export）、生产多元化（I.div）、企业所有制类型虚拟变量（I.gov）和企业所属行业虚拟变量（I.sic2）等作为控制变量。本文使用了不同企业样本展开回归，并将结果报告于表1。得出的主要结论如下。
首先，表1第（1）（2）列的结果显示，劳动力成本上涨变量（dlnw）的系数分别为0.3730和0.3429，对应的退出机会比（OR）分别为1.452和1.409，并且均在1%的水平上显著，在控制企业年龄、企业规模、出口深度、企业负债率、生产多元化、所有制结构和行业特征因素之后，劳动力成本上涨对制造业企业退出风险具有显著的正向作用。同时，其他控制变量的结果显示：企业规模越大，企业退出风险越低，这与Mansfield（1962）、Acemoglu et al（2018）等研究结论一致；而企业年龄变量显著为负，但系数值较小（对应OR=0.998），可见企业年龄对制造业企业退出风险具有微弱的负向影响；生产多元化对企业退出风险的影响系数显著为负，表明企业生产多元化有利于降低退出风险；export和debt变量系数均不显著，表明出口深度和企业负债率并没有显著影响企业退出。
其次，不同所有制类型企业受劳动力成本上涨的影响程度也有所差异。表1第（3）～（7）列报告了不同所有制类型制造业企业受劳动力成本上涨的影响情况。在不同类型所有制企业分组中，dlnw系数均为正，并且其值从高到低排序依次为：私营企业>港澳台资企业>其他企业>国有和集体企业>外资企业。这表明，私营企业的退出风险受劳动力成本上涨的影响最大，其次是港澳台资企业，而外资企业退出风险受劳动力成本上涨的影响并不显著，可能的原因是这类企业能够在全球范围内进行要素资源配置，在技术、资金和市场等方面具有明显优势。国有和集体企业的退出风险受劳动力成本上涨的影响也相对较小，这很可能是因为这类企业存在“政策性负担”和预算软约束问题（林毅夫等，2004），即使面临劳动力成本上涨的压力，却也能够继续生存。
表1 劳动力成本上涨影响企业退出风险的基本估计结果
注：（1）***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；（2）括号内为以企业层面聚类调整的稳健标准误作为基础计算的t或z值。下同。
（二）稳健性检验
在基本的回归结果中，本文使用了2004—2008年城市企业（中位数）平均劳动报酬的变化量衡量劳动力成本上涨。此处将改变劳动力成本上涨指标计算方式，然后重新估计企业退出风险模型，如表2第（2）列中使用工资而非劳动报酬来代表劳动力成本，表2第（3）～（5）列中进一步细分到二位数行业（sic2）、三位数行业（sic3）和四位数行业（sic4）来汇总计算城市平均劳动报酬上涨变量，表2第（6）（7）列中不使用中位数平均而使用加权平均方法来计算城市企业平均劳动报酬和平均工资上涨。如表2所示，采用不同的劳动力成本计算方式，dlnw的系数仍然为正，并且均高度显著。这表明，即使改变了劳动力成本计算方式，劳动力成本上涨将增加企业退出风险的结论仍然成立。事实上，在同样使用城市但未细分行业作为劳动力成本汇总单元时，表2第（1）列中基准回归得出的dlnw系数值是最低的。但是若使用工资或使用加权平均的方式计算劳动力成本上涨，可能会高估劳动力成本上涨对企业退出风险的影响。这是因为工资的上涨高于福利费的上涨，所以仅使用工资变化代表劳动力成本上涨可能出现高估；而加权平均的方式无疑给予规模较大企业更高的权重，并且规模较大企业的劳动力成本上涨很可能更快。除此之外，本文还使用了简单算术平均、企业加总求平均值等方法计算了城市平均劳动力成本，重新估计后发现上述结论仍然稳健。
表2 基于不同劳动力成本计算方式的估计结果
注：第（2）（7）列劳动力成本上涨dlnw指标以企业平均工资计算，其他列估计结果中dlnw指标以企业平均劳动报酬计算。
此外，处于不同生命周期的企业应对外部环境变化的能力可能有所不同，进而劳动力成本上涨增加企业退出风险的程度也有所差异。为了考察不同生命周期企业是否都受到劳动力成本上涨的影响，本文按企业年龄（age）对样本进行分组（包括age≤3、3<age≤8、8<age≤15和age>15四组），然后重新估计了企业退出风险模型（见表3）。根据既有研究，企业生命周期可以从企业年龄、现金流、管理成熟度等方面进行定义，但Van Wissen（2002）指出企业年龄是企业生命周期阶段最有效的定义，这种界定方式被广泛采用。为此，本文在考虑企业生命周期因素时选择企业年龄作为划分标准。表3的估计结果显示，劳动力成本上涨将增加企业退出风险的结论对于不同年龄段的企业也都成立。从影响效果看，随着企业年龄的增加，劳动力成本上涨增加企业退出风险的作用减弱。表3第（1）～（4）列中，dlnw变量系数依次下降，这说明随着企业年龄的增长，劳动力成本上涨引起的企业退出风险更小。通常情况下，年轻企业在技术、资金、管理等方面相对薄弱，抵御外部风险能力较低，在面临劳动力成本上涨冲击时更容易退出，因此劳动力成本上涨引致的这类企业退出风险增加的程度也就更大。
表3 考虑企业生命周期的估计结果
（三）构造“准实验”进行因果关系识别
尽管上面的研究已表明劳动力成本上涨增加了制造业企业的退出风险，但没有识别出其中的因果关系。而企业退出与劳动力成本上涨之间可能存在一定的互为因果关系，由此可能导致模型估计存在内生性问题。比如，当一个地区企业大量退出时，尤其是当地大型企业的退出可能会直接影响本地相关行业的劳动力成本。为了识别劳动力成本上涨是否会导致制造业企业退出风险增加，本文借鉴马双等（2012）的研究，利用2007年福建省最低工资大幅度提升的事实，采用2006—2007年中国工业企业数据库中的福建、广东（不含深圳）的大中型制造业企业样本构建“准实验”，并借助双重差分模型来识别劳动力成本上涨对企业退出风险的影响。马双等（2012）的研究表明，最低工资上升将导致制造业企业平均工资上涨，这无疑将推高制造业企业整体面临的劳动力成本。如果能够准确地确定最低工资上升将导致企业退出风险增加，则不难推测劳动力成本上涨将增加企业退出风险的因果关系确实存在。为此，本文设立如下计量模型：
上式中，对于企业退出变量，本文同样利用2008年全国经济普查数据来识别企业是否退出，若退出则y=1，否则y=0。year用于标注政策起效时间，2007年的样本year=1，而2006年year=0。treat用来标注处理组和对照组，分别使用两种标注方法：方法1是将福建省的企业视为处理组（treat=1），将广东省的企业视为对照组（treat=0）；方法2是在福建省的企业中，最低工资大幅上升之前的三年（2004—2006年），企业平均工资小于上调最低工资标准的（这类企业需要上调工资，因而受最低工资标准上调影响最大）视为处理组（treat=1），剩下的其他企业（分为包含广东省企业和不包括广东省企业两种情况）视为对照组（treat=0）。year·treat为year与treat的交乘项，用于识别最低工资上升对企业退出风险的影响。上述解释变量均以虚拟变量的方式进入模型，控制变量的选取同前所述。
表4的回归结果表明，最低工资大幅上调使得制造业企业的退出风险增加。不管是使用上述方法1还是方法2定义处理组，交互项year·treat的系数均显著为正，这表明最低工资上调政策明显增加了企业退出风险。并且采取方法2定义处理组时，year·treat的系数值明显更大，可见最低工资上升对需要上调工资的企业影响更大，这一发现与直观认识相符。基于上述检验结果，本文认为劳动力成本上涨增加企业退出风险的因果效应是存在的。
表4 因果关系检验——福建省和广东省双重差分估计结果
（四）机制分析
为了探讨劳动力成本上涨影响企业退出风险的机制，本文直接利用2004年全国经济普查制造业企业数据，借助普通最小二乘法（OLS）检验企业所在城市所属行业平均劳动力成本（lnw）对企业利润总额（lnprofit）的影响，如表5第（1）列所示。估计结果表明，城市劳动力成本越高，企业利润越低，可见劳动力成本的增加会削弱企业利润。同时，本文结合前文提到的劳动力“三大变革”，进一步检验了城市平均劳动力成本（lnw）对企业专科及以上从业人员占比（humcap）、劳动生产率（yl）、资本劳动比（kl）和就业规模（lnL）的影响，如表5第（2）～（5）列所示。其中，表5第（2）～（4）列中lnw的系数均显著为正，这表明随着城市劳动力成本提高，企业平均人力资本水平、平均劳动生产率和平均资本劳动比也将越高，这可能是因为企业面临的城市劳动力成本越高，越有动力通过提升企业人力资本水平、提高劳动生产率或资本劳动比来应对较高的劳动力成本；而第（5）列中lnw的系数显著为负，这表明城市劳动力成本越高，企业平均就业规模越小，可见较高劳动力成本会限制企业就业规模的扩张。第（2）～（5）列的结果总体表明，为应对较高的劳动力成本压力，企业可能在劳动力投入的质量、效率、结构等方面做出相应的调整，试图通过劳动力供给质量提升的途径积极应对不利的影响。
综上可见，伴随城市劳动力成本的提升，企业可能通过减少劳动投入、提升人力资本水平、提高劳动生产率或以资本替代劳动等方式降低劳动力成本。但是企业做出上述反应并不充分，或者降低劳动力成本的程度仍然有限。企业平均利润越低，最终将面临越高的潜在退出风险。上述逻辑可以很好地解释为何劳动力成本上涨将增加企业的退出风险，也支持了本文的核心结论。跟发达国家相比，我国制造业企业成长长期依赖于低成本劳动力优势，然而，随着劳动力成本较快上涨，劳动力低成本优势必然削弱，于是在短期内难以大幅提高劳动生产率的情况下，制造业企业将出现较高的退出率。可见，这个发现能够较好地解释中国制造业企业为何呈现高退出率的现象。
表5 机制分析的估计结果
注：第（3）列的被解释变量“企业资本劳动比”为企业劳动资本比的倒数；lnw为城市平均劳动力成本，使用城市全部企业中位数平均劳动报酬表示。
五、劳动力“三大变革”的有效性分析
随着劳动力成本优势逐渐弱化，企业采取的应对措施是否能够有效抑制劳动力成本上涨带来的退出风险？这是迫切需要回答的现实问题。为此，下文将重点分析劳动力“三大变革”对于抑制劳动力成本上涨导致的企业退出风险的有效性。
（一）质量变革的有效性分析
人力资本水平客观上反映了企业劳动力的质量情况，能够转化为企业应对劳动力成本上涨的能力。为了验证这个推论，本文根据经济普查数据报告的企业专科、本科和研究生从业人员数量，计算企业专科及以上从业人员占比（humcap），然后根据humcap=0（占样本总数50.21%）、0<humcap<10%、humcap≥10%大体将制造业企业样本分为三组，再分别估计企业退出风险模型，结果报告于表6。结果显示，随着专科及以上从业人员占比的提升，dlnw的系数均显著为正，但依次变小，当专科及以上从业人员占比超过10%时，dlnw的系数变为很小。这说明了，当其他条件一样时，随着企业整体人力资本水平的提升，企业退出风险受劳动力成本上涨的影响将减弱，由此验证了假说2。可见，劳动力的质量变革是企业缓解劳动力成本上涨所带来的退出风险增加的一种有效途径。
表6 基于不同人力资本水平企业样本的估计结果
注：由于专科及以上从业人员占比为零的企业超过半数，因而这里没有采取分位数分组的方式。
（二）效率变革的有效性分析
劳动生产率越高的企业在面临劳动力成本上涨时可能具有越低的退出风险，换言之，企业可以通过提高生产率的方式来缓解劳动力成本上涨的压力。本文根据企业劳动生产率的分位数将样本平均分为三组，依次归为低生产率企业、中等生产率企业和高生产率企业，并分别估计企业退出风险模型，结果报告于表6。在第（2）～（4）列的估计结果中，dlnw的系数均为正并且高度显著。并且，在第（2）～（4）列中，随着企业样本由较低生产率向较高生产率组的移动，dlnw系数值依次降低，这说明生产率越低的企业受劳动力成本上涨引起退出风险的影响越大，而生产率越高的企业内化劳动力成本上涨压力的能力越强，劳动力成本上涨对其退出风险增加的影响越为有限，从而验证了前文假说3。可见，在面临劳动力成本上涨压力下，企业可以通过劳动力的效率变革来降低退出风险。
表7 基于不同劳动生产率企业样本的估计结果
注：第（2）～（4）列按企业劳动生产率从低到高的分位数划分，将企业样本平均分为三组后依次进行估计。
（三）动力变革的有效性分析
随着劳动力成本上涨成为难以逆转的趋势，制造业企业还往往通过改变要素投入结构进而形成动力转换来应对劳动力成本上涨。为此，本文检验了在不同的要素结构下，企业面临劳动力成本上涨时是否表现出明显的差异，进而通过这些差异来验证劳动力动力变革的有效性。表8的结果总体表明，劳动密集度高的企业受劳动力成本上涨的影响更大。当其他条件一样时，劳动力成本上涨将导致劳动密集度更高的企业面临更大的退出风险。具体地，表8第（2）（3）列分别报告了劳动密集型行业企业和资本密集型行业企业样本的估计结果，第（2）列中dlnw的系数为0.5056，并且高度显著，明显高于资本密集型行业企业中的dlnw系数0.2442。利用行业类型作为劳动密集型和资本密集型企业的划分标准可能不够细致，特别是同一个行业内部往往同时存在劳动投入比重高和劳动投入比重低的企业，为此，我们进一步采取企业劳动资本比这个变量对企业进行分组。表8第（4）～（6）列的系数依次降低且均高度显著，表明随着劳动密集度的降低，企业退出风险受劳动力成本上涨的影响将减弱，由此，证实了劳动力动力变革的有效性，验证了假说4是成立的。
表8 基于不同劳动密集度企业样本的估计结果
注：行业类型的划分：第（2）～（3）列中，将二位数行业代码从13至24的行业划分为劳动密集型行业，行业代码从25至43的行业划分为资本密集型行业；第（4）～（6）列中，直接根据企业劳动资本比（即企业从业人员数除以企业资产总额）的分位数将样本三等分，分为低劳动密集度企业、中等劳动密集度企业和高劳动密集度企业。
六、结论与启示
本文基于2004年和2008年全国经济普查企业层面数据和中国工业企业数据库，研究了劳动力成本上涨对制造业企业退出风险的影响，得出了以下主要结论：第一，劳动力成本上涨导致制造业企业退出风险增加，在考虑劳动力成本指标计算方式、企业生命周期因素和借助最低工资上升的“准实验”进行因果关系识别后，上述结论仍然稳健。第二，机制探讨发现，面对较高的劳动力成本，企业往往通过提高人力资本水平、以资本替代劳动或提高劳动生产率等途径加以应对，但这并不足以弥补较高劳动力成本引起的企业利润下降，于是导致了企业退出风险的增加，进而能够为中国制造业企业高退出率现象提供一种解释。第三，进一步分析表明，劳动力的质量变革、效率变革和动力变革能够有效抑制劳动力成本上涨导致的企业退出风险的增加。
基于上述研究发现，本文结合现阶段制造业发展实际情况和劳动力供给质量升级方向得出以下政策启示：第一，随着劳动力成本持续上升，各级政府有必要鼓励企业加大创新投入，加快数字化、智能化转型，缓解企业招工难、用工成本高等问题。第二，应持续提升制造业人力资本水平，大力培养各层次高素质的制造业人才。第三，继续深入推进要素市场化改革，特别是消除影响劳动力市场化的体制机制障碍，使劳动力成本上涨顺利传导至企业决策行为。第四，为了维护产业链供应链安全稳定，有必要采取定向减税、精准降成本等政策，适当保留一些对产业链起着支撑作用的劳动密集型生产制造环节。
(注和参考文献略)
叶振宇，中国社会科学院工业经济研究所，邮政编码：100006，电子邮箱：zhenyu 968@ 126.com。
原载《经济学动态》2021年第4期，全文可见经济学动态网站“最新目录”栏目，或点击微信页“阅读原文”。
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