工业企业创新租金分享程度研究

北京大学光华管理学院 周 维

一、导论

从熊彼得(Shumpeter)［1］在《经济发展理论》(The Theory of Economic Development)一书中首次提出创新理论以来，包括索洛(Solow)，［2］罗莫(Romer)［3］等学者在内所做的大量经济学研究都肯定了创新对经济增长的重要意义，认为创新所带来的技术进步是发展的核心动力。对作为创新主体的企业而言，产品和技术上的创新会带来竞争优势，从而帮助企业获取超额利润。企业创新活动所带来的额外收益，即创新产生的租金，是否在企业和工人之间进行了分享也因此成为一个值得关注的问题。一方面，经济增长需要有共享性，经济发展的成果应当惠及大多数阶层。创新活动促进了经济增长，工人同样应当参与发展成果的分配。而另一方面，租金共享说明投资者或企业家投资创新活动的成果在一定程度上被他人分享了，如果分享的比例过高，将会明显降低企业家为创新活动投资的意愿，从而导致对创新的投入不足，阻碍技术进步与经济增长。科洛尼·赫茨和赫希(Connolly Hirsch and M.Hirschey)［4］的研究就发现，工会力量强、员工议价能力强的企业创新投入明显较低。在过去的三十年中，我国经济依靠廉价丰富的劳动力以及科学技术的引进实现了快速增长。但随着人口红利的逐步枯竭，西方技术封锁的不断加剧，我国劳动力的比较优势以及开放的后发优势正在快速消失。未来我国技术进步和经济发展的主要动力将来自于各经济主体，特别是企业的创新活动。因此，企业创新租金是否被员工所分享，分享的程度有多大，是关系到我国社会收入分配以及经济可持续增长的重要问题。

创新活动可以从两方面为企业带来额外收益。一是新产品、新技术投入生产为企业带来的短期垄断收益。当一种新产品投入市场或一项新技术引入生产，企业通常会获得比竞争对手更高的边际收益，在被竞争对手大量模仿以前，创新企业获得超额收益。作为对创新活动的奖励，这一类超额收益多发生在产品生命周期的初期，是暂时性的，持续时间长短与企业防止技术或产品产权外泄的能力相关。二是企业进行创新活动的过程本身有助于提高企业内部竞争力。企业在试图将知识转化为被市场所需的产品、技术过程中，变得更具前瞻性，适应性更强。创新企业会长久地受益于这种内部竞争力的提升。本文重点关注第一类超额收益，创新产生的租金主要是指新产品投入生产为企业所带来的短期额外收益。

本文的结构如下:文章分为六个部分，第二部分介绍理论模型及本文的估计方法;第三部分简要介绍我国全部国有及规模以上工业企业数据库，详述本文数据处理的方法并对样本数据进行描述性统计;第四部分对两阶段回归结果分别进行了详细的分析，明确企业员工参与分享企业创新收益的程度;第五部分对文章的基本回归结果进行稳健性检验;最后在第六部分对全文进行总结。

二、理论基础和估计方法

(一)理论基础。

尼克尔和瓦德瓦尼(NickellandS.Wadhwani)［5］提出了工资设定的讨价还价理论(Bargaining Theory)，工资设定由企业和员工通过讨价还价的方式所决定，企业的支付能力、员工的保留工资、失业率等外部性条件以及双方的议价能力是主要的决定因素。员工同样通过讨价还价的方式对由创新所带来的收益进行分享。

一个标准的讨价还价模型设定中，最大化利润函数的企业同最大化成员工资收益的员工组织协商决定工资水平。均衡工资是员工的外部工资水平(受经济中其他部门工资水平、失业率及失业补贴等因素的影响)，企业的支付能力以及双方讨价还价能力的函数。

假设劳动力同质，企业的员工总数为N，员工的保留工资为b，因此最大化工人效用的工人组织目标函数为U=［u(w)-u(b)］N，根据奥尔夫(Ulph)，［6］我们采用效用函数的具体形式为:

其中γ是风险厌恶系数，0≤γ＜1，γ=0为风险中性。假设企业的收入函数为F(N)，企业最大化利润函数:

因此，员工组织与企业就工资和雇佣人数进行商讨，以最大化目标函数:

其中，α表示员工组织的议价能力。由于本文的重点在于工资的决定机制，因此采用有管理权的讨价还价模型(right to manage bargaining model)，即不对雇佣人数进行讨论，企业单方面决定雇佣人数。虽然在这种情况下企业的员工总数略小于双方博弈的情况，但由于工资成本上升对利润的影响变小，因此企业仍然有可能支付较高的工资，不影响企业和员工分享利润的可能性。

求解上述最大化问题得到:

即工资是员工的平均收入和保留工资的加权平均，权重为员工讨价还价的能力α。

基洛斯基、麦驰和范雷南(Geroski，Machin and Van Reenen)［7］等文章都通过实证研究发现，企业的创新活动有助于企业收入、利润的提高。吴延兵［8］通过混合最小二乘估计和固定效应等不同的估计方法进行估计，发现中国大中型工业企业的R＆D产出弹性约为0.1～0.3，创新与企业销售、利润等指标正相关。孙早、宋炜［9］的文章也证实中国的制造业企业中，企业R＆D投入与创新绩效正相关。根据(2.5)式可以看出，员工通过更高的工资水平参与对创新收益的分享。本文所要探讨的问题为中国制造业企业的创新收益是否对工资水平有显著影响，影响的程度有多大。

(二)计量方程与估计方法。

本文首先进行一阶段回归，即分析创新对企业租金的影响。为了相对准确的估计企业创新行为对租金的作用，需要控制其他可能影响租金的因素，特别是会同时影响企业创新的变量。根据研究企业创新行为的文献，企业创新行为受到行业市场竞争现状，潜在技术进步可能性①参见舍雷尔和罗斯(Scherer and Ross)［10］以及吴延兵［11］。以及企业规模②参见克莱恩特(Kleinknecht)［12］及科恩和列文(Cohen and Levin)［13］。等因素的影响。因此，本文在租金方程中控制了表示行业的竞争程度的赫芬达尔—赫希曼指数(hhi);③赫芬达尔—赫希曼指数是计算某一市场上50家最大企业(如果少于50家企业就是所有企业)每家企业市场占有份额的平方之和;本文利用企业的销售额占行业销售额的比例表示市场占有份额并计算指数。企业不可观测并且不随时间变化的企业固定差异(c2i)，表示包括创新制度、获取新技术可能性等企业特质;以及包括表示企业规模的员工总数在内的其他控制变量(Xit)。企业租金估计方程为:其中newratioit表示新产品当年产值占企业总产值的比例;newratioi，t-1为滞后一期新产品产值比例;indnewit为行业平均新产品产值比例;Dt为年度虚拟变量，控制不同年份间的固定差异。εit为序列不相关的误差项。

本文用新产品产值比例作为对企业创新行为的衡量，由创新所带来的租金，也即创新绩效不仅由企业自身创新行为决定，还要受到竞争对手的创新活动，以及行业竞争程度的影响。因此，在租金方程中控制行业平均新产品产值比例，表示竞争对手的创新活动。由于创新是一个动态的过程，新产品上市所带来的影响不仅在第一年有效，随后几年依然可以为企业带来超额收益。基洛斯基、麦驰和范雷南(Geroski，Machin and Van Reenen)［7］在检验创新对企业利润率的影响时发现，企业创新的影响持续期较长，需要考虑多期滞后项的影响，因此在方程中加入新产品产值比例的滞后项。本文只考虑一期滞后，一方面是由于只有2000～2007年八年的数据，时间跨度较短，如果考虑多期滞后会导致样本进一步减少;另一方面，制造业企业新产品的统计口径为国家级创新统计三年，省部级创新统计两年，因此据此统计得到的新产品产值中已经包含了部分滞后效应，无须更多期滞后。

本文在基本回归结果中以准租金(quasi rents)表示企业租金水平。准租金被定义为人均销售额与行业平均工资之差，是根据方程(2.2)对企业超额利润的直接表达，表示企业的支付能力(ablity to pay)。

在对租金方程的估计中，首先以一阶差分的方式去掉企业的固定差异，之后加入不同滞后期的新产品产值比例考察创新活动对企业租金的影响;最后估计加入滞后一期租金变量的动态方程，考察创新活动对企业租金的长期影响。

在确定创新活动对企业租金的影响基础上，本文关注的第二个问题是由创新活动产生的租金是否被员工分享，即企业创新租金收益对员工工资的影响。

根据方程(2.6)，设定工资方程为:其中租金(rentit)为内生变量，根据(2.7)式以企业的新产品产值比例等变量作为工作变量估计得到创新活动所产生的租金。另外以行业平均工资(indnewit)表示市场平均工资水平，即员工的保留工资、外部选择;Dt为年度虚拟变量，控制不同年份宏观经济对工资的影响;ci为企业特质，控制包括企业人力资本结构、员工或资本质量等方面在内的不随时间变化的固定差异。vit为序列不相关的误差项。由于麦罗(Mellow)，［14］埃文和立顿(Evan and Leighton)［15］和布朗和麦道夫(Brown and Medoff)［16］等一系列的劳动力市场实证研究都表明企业规模和工资水平正相关，理由包括大企业需要支付更高的效率工资;大企业员工组织影响更大;员工质量更高等，因此我们在工资方程中加入了对企业规模的控制。伯纳斯和范穆拉里(Bornars and Famulari)［17］及法菲科和菲茨罗伊(Fakhfakh and FitzRoy)［18］等文献提出企业利润和工资的相关性中一部分可能来自资本对劳动力需求的替代性，如果回归方程中缺少了对资本密度的控制，会导致对工资就利润变化的高估;因此在工资方程中加入了人均资本以控制资本密度对工资的影响，以企业固定资产作为对企业资本的度量。

本文对工资方程(2.8)的估计同样首先通过一阶差分的方式去掉固定效果的影响，之后根据租金方程的简约式(2.7)，以 newratioit、newratioi，t-1、indnewit以及 hhi 的一阶差分项为外生工具变量对工资方程进行估计。在工资方程动态模型中，控制变量包含工资的一期滞后项，为解决内生性问题，以工资的二期滞后项为工具变量进行估计。为了检验工具变量的有效性，利用F-test联合显著性检验考察外生工具变量与租金变量的相关性;利用Sargan test检验工具变量的外生性。①参见萨根(Sargan)［19］及汉森(Hansen)［20］文章提出根据余项同工具变量矩阵的相关性检验工具变量是否外生。本文又利用 Arellano-Bond AR(2)test检验余项是否二阶序列相关性以考察估计的一致性。除一阶差分工具变量估计外，本文利用固定效果工具变量估计以及Arellano-Bond动态矩估计法重新估计工资方程，考察结论的稳健性。在基本估计结果中，以准租金作为租金变量;文章同样考察了人均工业增加值及利润表示租金的估计结果检验基本估计结果的稳健性。

三、样本统计

本文利用由国家统计局收集建立的“全部国有及规模以上非国有工业企业数据库”(简称为“工业企业数据库”)构造数据含量超过190万的面板数据，时间跨度为2000年至2007年，平均每年近2.4万个企业样本。样本范围为全部国有工业企业以及规模以上非国有工业企业，统计单位为企业法人。工业企业数据库中的“工业”统计口径包括“国民经济行业分类”中的“采掘业”、“制造业”以及“电力、燃气及水的生产和供应业”三个门类。由于本文主要研究企业创新收益的分享问题，而样本中采掘业及电力、燃气及水的生产和供应业两个门类中由于行业特征的限制，企业产品创新需求有限，因此本文重点关注制造业企业，保留了占数据库总企业数目90%的制造业企业(两位数行业代码为13～37及39～43的企业)

本文采用新产品产值比例衡量企业的创新行为。新产品产值比例，即当年企业新产品产值占企业总产值的比例。根据国家统计局公布的《工业企业经济统计指标解释》，新产品是指采用新技术原理，新设计构思研制、生产的全新产品或在结构、材质、工艺等某一方面比老产品有明显改进，从而显著提高了产品性能或扩大了使用功能的产品。新产品包括在全国范围内第一次研制、生产的国家级新产品和省、自治区、直辖市、部门、地区、企业范围内第一次研制、生产的不同级的新产品。新产品的统计口径，除特殊规定外，原则上国家级新产品统计三年，省部级新产品统计两年，因此工业企业数据库中统计的新产品产值包含一定的滞后性。

在研究企业创新活动、创新能力的文献中，一般用来衡量创新行为的指标主要包括:企业的R＆D投入，企业申请专利数量，以及企业成功商业化的专利数量等。相较于其他几种创新行为的衡量指标，本文选择的新产品产值比例优势在于:(1)本文研究创新活动带给企业的超额收益被员工分享的情况，而新产品产值是对企业创新活动收益的直接衡量。企业的R＆D成本主要是衡量企业对创新活动的投入而非产出，而产生租金的主要是创新活动的产出;①参见范雷南(Van Reenen)［22］。同时由于创新行为存在不确定性，投入并不一定成比例带来回报，因此R＆D成本并不适合用来衡量创新收益。专利数量同样不适合衡量创新收益。派克斯(Pakes)［21］认为专利的经济价值较低，企业申请的专利中能够成功商业化并带来经济效益的比例很低。专利经济价值较低的现象在我国尤其严重。2012年12月，世界知识产权组织(WIPO)发布的《2012年世界知识产权指标》报告中指出，中国已经成为专利申请第一大国。2011年，中国国家知识产权局受理来自国内外发明专利申请52.6412万件，中国已成为全球第一大发明专利申请国。过去10年，国家知识产权局受理的专利申请一直呈大幅增长态势，年均增幅达到22.6%。虽然专利申请量大幅增加，但专利授权量、实施率以及有效专利拥有量等指标却显示我国专利申请的质量有待提高，2011年我国专利授权量为35.1288万件，②数据来源:国家知识产权局。专利实施率仅为0.29%。③数据来源:中国科学报。根据我国国家知识产权局发布的《2011中国有效专利年度报告》显示，目前我国国内有效专利构成结构不均衡，实用新型和外观设计专利各占到国内有效专利总量的48.2%和36.6%，而创造水平及科技含量较高的发明专利比重相对较低，只有15.3%。汤森路透旗下知识产权咨询公司发布的年度全球创新企业百强榜单中，共47家美国企业、32家亚洲企业、21家欧洲企业上榜，没有一家中国公司，该评选的核心标准正是企业在专利创新方面的能力和影响力，说明我国企业仍处在创新的初级阶段，专利申请的数量明显增多，但质量仍有差距。因此申请专利的数量同样并不适合用来衡量我国企业的创新收益。范雷南(Van Reenen)［22］的文章中利用企业首次商业化的专利个数来衡量企业的创新行为，对英国的上市企业进行研究得到了有效的结论，但同样的方法在我国并不适用，主要是由于我国缺乏专利商业化成果方面的专项统计;另外，根据企业新产品的定义，基本涵盖了首次商业化的专利产品，因此利用新产品产值比例衡量企业的创新收益更为全面、有效。(2)新产品产值比例数据来源可靠，更为准确、客观。用来计算创新比例的数据主要是企业当年新产品产值及总产值，统计口径统一，调查范围广，根据国家统计局的要求，所有规模以上工业企业都要汇报以上两种产值，因此数据真实可信，覆盖面广。相较而言，企业R＆D成本是会计项目，可能会根据企业需要进行调整;并且部分小型企业或未上市企业有创新活动，但没有正式的R＆D成本的核算，因此R＆D成本衡量可能有偏。聂辉华［23］的文章指出，工业企业数据库中企业的研发费用指标存在大量测度误差，近90%的观测值显示为0，并且无法区分是由于企业任意报告为0，还是由于企业没有填写此项统计人员直接赋值为0，在此情况下用研发费用衡量企业创新情况可能不恰当。专利申请数据只有上市公司有义务披露，对于大量非上市的制造业企业，其专利申请等知识产权信息比较难以获得;而对于专利商业化的信息则缺乏权威的统计。需要注意的是，本文定义的创新主要是指产品创新，并没有包含企业对生产过程中某些技术的创新。生产过程的创新同样会提高企业生产效率，提高利润水平，但由于缺乏可以识别企业生产技术创新的数据，本文定义的企业创新绩效中，没有包含生产过程中的创新。基洛斯基，麦驰和范雷南(Geroski，Machin and Van Reenen)［7］等文章中提出，由于生产过程创新相比产品创新，更容易被竞争对手模仿，因此创新带来的超额收益会更快消失。

本文利用企业当年新产品产值除以当年总产值得到新产品产值比例，数据时间跨度为2000年至2007年。但由于2004年的数据中没有对新产品产值的统计，因此为保持增长率的一致性，采用2003年和2005年企业新产品产值比例的平均值作为2004年的新产品产值比例，并且在计量回归当中特别单独控制2004年时间变量。本文将行业划分至大类(两位数行业)，以行业平均新产品比例作为对行业创新性的度量。

本文所用到的主要变量包括企业人均真实年工资、人均工业增加值、人均利润、固定资产总额、新产品产值、总产值等，对数据进行了处理并删掉部分异常值。文章利用企业当年新产品产值除以当年总产值得到新产品产值比例，数据时间跨度为2000年至2007年。本文将行业划分至大类(两位数行业)，以行业平均新产品比例作为对行业创新性的度量。

表1 样本统计性描述

续表

在完成基本的数据清理后，根据数据需要，保留在2000年至2007年间至少有三年连续观测值的企业。由于动态分析中需要一期滞后项，以及一阶差分方法的需要，导致减少了两年的样本量。最终的样本中包括了294 153家企业的756 331个观测值，时间跨度为2002年至2007年。根据观测期内企业新产品产值是否大于0为标准，将企业分为创新企业(至少有一年新产品产值不为0)及非创新企业(所有观测值新产品产值均为0)。根据此标准，样本企业总量为253 602家，其中，创新企业为34 446家，占总量的13.58%，非创新企业为219 156家，占总量的86.42%。可以发现，我国制造业企业中有产品创新的企业所占比重并不高，原因可能是因为在2000年到2007年间我国制造业企业仍以简单的重复性加工活动为主，企业的创新多是在工艺、流程上的技术改进，对新产品研发的投入不足。根据表1的统计结果，创新企业的平均工资比非创新企业高11%，人均工业增加值、人均利润、准租金等统计量均高于非创新企业。创新企业的企业规模明显较高，这说明，在我国的制造业企业中，创新活动主要由大企业完成。

四、基本回归结果

(一)一阶段回归结果:租金方程回归结果分析。

方程(2.6)描述了企业租金与人均工资之间的关系，由于本文利用表示企业创新活动的变量作为租金的外生工具变量，①四个外生工具变量分别为:newratio，L.newratio，indnew，以及HHI。因此首先探讨创新活动对企业租金的影响。

表2列举了租金方程(2.7)的回归结果，关注创新变量系数，探讨新产品产值比例增加对企业超额收益的影响，即创新活动对企业租金的短期影响。表2第(1)至(4)列是以人均准租金作为租金代理变量，通过一阶差分法去掉固定效果的回归结果。第(1)列回归中，只考虑了当期的新产品产值比例，系数显著为负。平均而言，新产品产值比例上升10%，企业的人均工业增加值要下降0.19%，根据人均准租金的平均值302 960元计算，大约下降了575.6元，说明生产新产品并没有立即在当期为企业带来超额收益。原因可能在于，新产品生产上市初期，需要一定的时间及成本投入进行推广、营销以打开市场，让消费者对新产品有初步的了解并尝试购买，因此在上市初期阶段，营销成本可能超过了销售新产品带来的利润，表现在企业数据上即为当期利润的下降。大量的研究文献都证实创新活动收益存在滞后性。范雷南(Van Reenen)［22］的文章发现，创新活动对工资的影响在专利上市后第4年才达到最大值，并且可持续近8年的时间;梁莱歆、张焕凤［24］利用我国上市企业数据研究发现企业创新投入的产出效应具有明显的滞后性，投入见效一般要2年以上的时间;因此考虑到创新收益的滞后性，我们在回归方程中加入了创新活动的滞后项。第(2)列回归中加入了新产品产值的一期滞后项，可以发现滞后项的系数显著为正并且绝对值大于当期创新变量的系数;证实创新收益确实存在滞后性，长期来看对企业租金的影响依然是正向的。第(3)列回归中加入了滞后两期的新产品产值，系数依然为正，但与一期滞后项相比系数明显减小;说明两期后创新活动依然存在正向影响，但影响程度逐渐减小。同时，由于考虑多期滞后会显著减少样本量，在后续的回归中主要考虑创新活动的一期滞后;未来如果可以对数据集进行拓展，可以加入更多期的滞后变量进行研究。基洛斯基和杰奎明(Geroski and Jacquemin)［25］以及基洛斯基、麦驰和范雷南(Geroski，Machin and Van Reenen)［7］等研究创新活动对企业利润率影响的文章都认为，利润方程存在一定的滞后影响，应当在控制变量中加入因变量的滞后项，考察滞后和长期的影响。因此，第(4)列为动态回归方程，控制了租金变量的一期滞后项。由于租金滞后项在一阶差分方程中存在内生性，因此利用租金变量的二期滞后项做工具变量进行回归。①参见阿雷利亚和邦德(Arellano and Bond)［26］关于因变量滞后项的内生问题以及工具变量的选择。回归结果与之前基本相同，创新变量当期有负向影响，但滞后项为正，总体来看对企业租金有正面影响。长期影响与短期基本一致［(-0.00921+0.0557)/(1-0.158)=0.055］，新产品产值比例上升10%，人均超额利润上涨0.55%;以准租金表示超额利润，即企业租金，人均准租金大约增加1666.28元。

表2 创新与企业租金

行业平均创新水平衡量企业竞争对手的创新活动，有正负两方面的潜在影响。一方面是技术溢出。所处行业整体创新投入大，技术更新快，企业也有更多的机会学习、引进先进技术，有助于企业创新活动的开展及利润的提高。另一方面在于市场竞争。竞争对手发布新产品，采用新技术，短期内具有垄断力量，存在侵占企业市场份额，攫取企业利润的可能。根据表2的回归结果可以看出，(1)～(4)列不同的方程设定中，行业平均创新水平系数显著为负，证明市场竞争渠道的作用更明显。平均而言，当行业平均新产品产值提高10%，在其他条件保持不变的情况下企业的租金下降16.08%。当行业整体的创新水平提高而企业没有及时作出相应调整，企业的利润水平将会显著下降。HHI的系数为负，所处行业聚集程度高，垄断程度相对较高的企业获得的租金越少，与一般提出的垄断行业更容易获取租金的理论有所不同。①但该系数的显著性有待商榷，以工业增加值和企业利润作为租金变量的回归中，HHI的系数都不显著，参见表(5)～(8)列及(9)～(12)列。其他变量的回归系数与预期一致。行业平均工资弹性为负，即劳动成本上升，企业租金下降。企业规模和资本密度的弹性系数显著为正，也与预期相符，规模大、资本充裕的企业更容易获取租金。

根据表2的回归结果可以证实，以新产品产值比例表示的企业创新活动与企业租金显著相关，工具变量集联合显著。作为合适的工具变量，不仅要满足相关性，还要保证外生性，即创新活动只是通过企业租金影响工资水平，而不会通过其他直接或间接途径影响企业劳动力成本。为了考察创新变量是否直接对企业工资有影响，我们将表示企业创新活动的变量与租金变量一起放入工资结构式(2.8)中，作为控制变量对人均工资进行回归;如果创新活动只通过企业租金影响工资水平，那么在包含租金变量的回归方程中，创新变量对工资的影响应该是不显著的。回归结果显示租金变量依然在1%的水平上显著为正，而创新变量的系数确实不显著。②Newratiot，Newratiot-1，Indnewt及 HHIt四个变量在工资结构方程中作为控制变量回归 p值分别为:0.158，0.611，0.321，0.614。除了企业租金外，普遍承认的影响企业工资水平的变量还包括地区、行业平均工资、企业规模、企业资本密度、企业所在地区及行业的特点以及企业自身不可观测的异质性等;而这些因素与企业创新活动的相关性不大，不随时间变化的部分变量在回归中也通过一阶差分的方式被去掉了，因此基本可以确定创新活动只通过企业租金对工资水平产生影响。在具体的回归过程中，由于工具变量的个数超过内生变量总数，因此我们也通过Sargan Test再次检验工具变量是否外生，③Sargan Test是对工具变量过度识别条件的检验，以确定工具变量是否外生;参见萨根(Sargan)［19］。以确保所采用的工具变量集外生。

(二)二阶段回归结果:租金分享程度。

本文利用制造业企业新产品产值占总产值比例作为工具变量，估计员工分享企业创新收益的程度。根据之前所做分析，新产品产值比例可以有效地衡量企业创新成果，与企业租金收益显著相关，有一定的外生性，④下文回归中通过Sargan test进一步检查工具变量的外生性。可以作为企业租金的工具变量。

表3列举了以准租金作为租金代理变量的基本回归结果。第(1)列回归首先对所有变量取一阶差分以去掉企业固定效果影响，之后进行最小二乘估计。租金弹性系数为0.195，在1%的水平上显著，证实企业租金确实对工资水平有显著影响。第(2)列回归中准租金变量内生，以企业当期新产品产值比例，滞后一期新产品产值比例，行业平均新产品产值比例以及行业HHI作为外生工具变量重新估计一阶差分方程。回归结果显示准租金系数明显提高，之前的最小二乘估计可能由于内生性问题低估了租金分享的程度。Hausman内生性检验 Chi(1)的值为10.50，P值较低，OLS与2SLS两种估计结果有显著差别，内生性存在，需要利用工具变量进行估计。第(3)列回归控制变量中加入了工资的一期滞后项，考虑动态方程，认为企业的工资水平有一定的持续性，会受到上一期平均工资水平的影响。由于工资滞后项一阶差分内生，利用工资的两期滞后项作为工具变量对其进行估计。①参见阿雷利亚和邦德(Arellano and Bond)［26］对因变量滞后项工具变量的选择。估计结果与静态工具变量估计基本一致，租金系数依然显著为正。工资滞后项系数为0.111，在1%水平上显著，证实企业工资受到前一期工资水平的影响有一定的持续性，据此计算长期租金弹性系数为0.38(0.338/(1-0.111)=0.380)。Sargan test②参见萨根(Sargan)［19］;Sargan test通过计算残差(residuals)与工具变量矩阵之间的相关性检验工具变量的过度识别限制(overidentifying restrictions)，不能拒绝原假设说明工具变量外生。对工具变量进行过度识别检验，自由度为 3，Chi-square值为 10.2061，p-value为0.02，拒绝了原假设(H0:工具变量同残差不相关)，说明工具变量不完全外生，需要进一步考虑。为检验方程的序列相关性，进行了二阶序列相关检验③参见阿雷利亚和邦德(Arellano and Bond)［26］;Arellano-Bond test for second order autocorrelation。AR(2)test，p-value为0.5398，不能拒绝原假设(H0:方程设定不存在二阶序列相关);因此没有证据显示动态方程设定中存在二阶序列相关，工资的两期滞后项可以作为工具变量使用。第(4)列回归中将企业规模列入内生变量，选取企业规模的两期滞后项作为工具变量进行估计。完整的外生工具变量集包括新产品产值占比，新产品产值比例一期滞后项，行业平均新产品产值比例，行业HHI，企业工资的两期滞后项以及企业规模的两期滞后项。回归结果显示，经过工具变量估计企业规模的弹性系数为0.085，显著为正，企业规模扩大工资显著上升，符合麦罗(Mellow)［14］，埃文和立顿(Evan and Leighton)［15］和 布 朗 和 麦 道 夫 (Brownand Medoff)［16］等研究的结论。④克雷默(Kremer)［27］认为技术含量高，工人质量高的企业倾向于更为有效率的大规模工业化生产，而同时这类企业的工资水平和利润率也相对较高;欧弋(Oi)［28］认为大企业需要支付更高的效率工资;魏斯(Weiss)［29］提出大规模企业员工组织的影响更大;其他的还有布洛和萨默斯(Bulow and Summers)［30］从公司补偿机制，施密特和齐默尔曼(Schmidt and Zimmermann)［31］从工作资历等方面的解释企业规模与平均工资的正相关关系。其他系数的估计没有明显变化，显著并且与预期一致:准租金的弹性为0.296，即企业租金增加1%，企业平均工资上涨近0.3%;行业平均工资弹性系数为0.164，表示员工保留工资的行业平均工资上涨，企业工资相应增加;资本密度的弹性系数显著为正，符合人均资本高的企业中工人的生产率更高，相应的工资水平更高的预期。工资滞后项的影响依然显著，工资决定存在滞后性，准租金的长期弹性约为 0.341(0.296/(1-0.132)=0.341)。Sargan test得到 Chi-square值为3.8389，自由度为3，相应的 P-value为0.3，无法拒绝原假设(H0:工具变量同残差不相关)，证明工具变量外生。综合考虑2SLS工具变量回归，一阶段回归及假设检验的结果，我们认为第(4)列估计结果更为准确、有效，为本文的基本结论。

除了2SLS估计外，本文又利用工具变量固定效果模型(Fixed Effect Estimation)及动态系统矩估计(Arellano-Bond Dynamic System GMM)的方法重新对准租金模型进行估计。固定效果模型与一阶差分模型不同，采用与均值相减的方式去掉固定效果的影响，也由此导致滞后项内生，内生变量的滞后项不再适合作为工具变量进行估计。因此，在固定效果模型控制变量中加入因变量滞后项会导致结果有偏，并且缺少合适的工具变量，对此我们没有在控制变量中加入lnWt-1，仅考虑静态模型。在对租金和企业规模两个内生变量的处理上，依然采用当期及滞后一期新产品产值比例，行业新产品产值比例，HHi及滞后两期企业规模作为工具变量;但由于滞后两期的企业规模在固定模型中与余项相关，因此对企业规模的估计结果有偏。表3第(5)列显示工具变量固定效果模型估计的系数与之前基本没有明显变化，只有企业规模的系数明显偏高，可能是受到工具变量不外生的影响导致被高估;准租金弹性系数为0.292，结果显著，与之前的估计一致。

由于固定效果模型在工具变量选择上的诸多限制，我们又利用动态系统矩估计法对模型进行估计。Arellano-Bond动态面板数据系统矩估计方法，首先对方程进行一阶差分转换，去掉固定效果，再利用内生变量的多期滞后项、一阶差分项滞后项作为工具变量与其他外生工具变量一起对矩方程进行估计，①详见阿雷利亚和邦德(Arellano and Bond)［26］。因此对于时间跨度较长的面板数据可以显著增加工具变量的数量。我们选取在2000年至2007年间有8年连续观测值的企业作为样本，总计215 999个观测值进行系统矩估计。在对一阶差分方程的设定上，自变量中包括被解释变量工资租金变量的一期滞后项;综合考虑过度识别检验和系统显著性等因素后，除外生变量外，选取人均工资、人均工业准租金和企业规模等内生变量的t-2期滞后项作为一阶差分方程工具变量;t-1期差分变量作为水平方程工具变量。表3第(6)列列举了系统矩估计的结果。租金弹性为0.240，略低于工具变量法估计得到的弹性值，但工资决定受到的滞后性影响更大，工资滞后项系数为0.243，据此计算得到的长期弹性0.317(0.240/(1-0.243)=0.317)与之前估计结果基本一致。行业平均工资弹性较高，企业规模和资本密度的系数显著并且与之前结论一致。需要注意的是系统矩估计方法利用的工具变量数量虽然较多，但Sargan检验P-value较低，部分工具变量不完全外生;另外采用过多的工具变量可能会导致存在弱工具变量问题。

表3 二阶段回归结果

续表

综合不同方法的估计结果，我们利用准租金作为代理变量得到基本结论:企业员工参与企业创新收益的分享，租金弹性在0.25～0.3左右，即企业通过创新活动产生的超额收益增长1%，员工平均工资会上涨近0.3%，基本可以肯定我国制造业企业创新收益被工人分享的现象存在，创新租金对工资的弹性在0.25～0.30之间。

五、稳健性检验

为了检验基本结论的稳健性，本文又利用人均工业增加值和人均利润作为租金变量重新对方程进行估计。表4列举了以工业增加值表示企业租金的估计结果，估计方法与之前一致。第(1)列是对一阶差分方程的OLS估计，租金弹性较低。工具变量估计租金弹性明显升高，第(4)列估计短期的租金弹性在0.3左右，长期弹性约为0.34，与准租金估计的弹性大小一致。行业平均工资，企业规模以及资本密度的估计结果同样显著，与之前的估计结果一致，证实了基本结论的稳健性。

表4 稳健性检验

续表

表5列举了以人均利润作为租金变量的估计结果。由于大量企业存在负利润，如果对利润值取对数，所有负利润的观测值都会被删除，导致选择性偏误，因此我们直接将企业利润值代入方程，避免取自然对数。利润表示租金的优势在于可以控制原材料、管理、销售等成本，较为准确地衡量企业超额收益;但一个明显的缺陷在于，利润与表示用工成本的工资水平直接负相关，存在严重的内生问题。从估计结果也可以看出，第(1)列差分方程OLS估计的利润系数为0.00134;而工具变量估计的结果在0.01左右，相差近10倍，证实以利润表示企业租金内生性问题更为严重。Hausman内生性检验Chi(1)的值为40.01，P值为0.0000，再次说明存在内生性问题。根据创新企业人均利润的均值18.6(千元)计算，以人均利润作为租金变量估计的租金弹性在0.21左右，略低于准租金与工业增加值估计的0.29左右的弹性，原因可能在于企业会计利润的波动幅度较大，影响利润水平的因素更多，而工资水平的变化更为平稳，导致工资利润弹性相对较低。另外，考虑到各期利润间的相关性较小，利用滞后期利润做工具变量可能会有弱工具变量的问题。布兰奇福劳、奥斯瓦尔德和萨福瑞(Blanchflower，Oswald and Sanfrey)［32］，希 尔 德 雷 思 和 奥 斯 瓦 尔 德(Hildreth and Oswald)［33］及丹尼和麦驰(Denny and Machin)［34］等以利润水平表示租金的研究得到的租金工资弹性都相对较低。

表5 稳健性检验

续表

总体而言经过多项检验，基本可以肯定，我国制造业企业创新收益被工人分享的现象存在，创新租金对工资的弹性在0.25～0.30之间的估计结果是稳健的。这一估计结果同范雷南(Van Reenen)［22］估计英国企业创新收益分享的结论非常相似，范雷南(Van Reenen)［22］以商业化专利数目作为工具变量研究发现英国的租金工资弹性在0.2～0.3之间，工人参与对企业的创新活动产生租金的分享。

六、结论

企业创新收益分享是一个关系到经济共享性、工资收入差距以及创新投入可持续性的重要问题。本文利用我国所有国有及规模以上工业企业数据库2000年至2007年制造业企业信息，以企业创新活动为工具变量，研究中国企业创新租金分享情况。文章以准租金作为表示企业租金，以企业新产品产值占总产值比例为主要工具变量，利用两阶段最小二乘等估计方法，发现创新投入对企业利润有正向影响;企业工资就创新租金的弹性在0.25～0.30间，显示出我国制造业企业中员工参与了企业创新收益的分享，这一分享程度与发达国家的结论相似。①参见范雷南(Van Reenen)［22］等文献。

根据本文的实证研究结果，我们可以得到以下结论:

1.创新对企业租金，即超额利润有正向影响，但存在一定的滞后性。在新产品上市初期可能由于前期投入、营销推广的成本较大等原因，导致利润水平下降，但在第二年即转变为正向影响，综合考虑多期作用，可以发现新产品上市对企业的利润水平有显著的正向影响。这一方面反映出创新投入确实对企业长期的利润增长有显著的拉动作用;而另一方面也说明企业在创新方面的投入可能无法取得立竿见影的效果，存在一定的风险性，前期的投入对于企业来说可能是较大的财务负担。因此，如果政府希望出台促进企业研发投入的政策，可以针对创新活动前期投入大而收益滞后的特点，采用集合保险或税收优惠等方式，降低企业的投资风险，减轻企业前期的财务负担。

2.在本文的模型中，企业员工通过集体协商、讨价还价的方式参与企业创新收益的分享，因此在员工议价能力强的企业中分享程度更高。这一特点可能会导致我国的收入差距进一步拉大。在我国，国有企业和外资企业的员工组织更完善，内部人效应明显，租金分享程度更高，员工分享的企业创新收益也更多。德比拉(Dobbelaere)［35］和谢弗和卢克(Schaffer and Luke)［36］的研究都发现，在存在国有企业的转型经济中，国有企业的租金分享程度明显高于私营企业。在我国，国有和外资这两类企业的固定工资水平相对于私营企业而言已偏高，因此创新收益的分享会进一步拉大外资、国有企业员工与私营企业员工的工资差距。考虑到我国90%的家庭主要收入为劳动收入，工资水平的差距拉大会导致社会整体收入差距水平的扩大。我国社会的基尼系数已经超过0.47，处于非常不平等的阶段，因此未来有必要加强市场竞争，减少对国有企业的政策倾斜，消除市场垄断力量，减少国有企业的寻租机会。另外，应当加大对员工，特别是私营企业员工权力的保护，增强员工的议价能力，大力提高私营企业员工的劳动收入水平。

3.员工参与企业创新收益的分享，如果程度过高，会损害企业家投资企业创新活动的积极性，导致行业整体缺乏创新活力，长期来看，会损害我国制造业企业的国际竞争力。创新活动前期投入大，成功与否存在一定的不确定性，并且收益滞后的特点导致企业承担了大部分的风险。在这种情况下，如果员工分享了过高的创新收益，会严重影响企业家投资创新活动的动力。另一方面，员工参与创新收益的分享有助于创新效率以及生产率的提高，但如果这种效率的提高不足以抵消员工分享收益对创新投入的扭曲作用，则需要意识到我国制造业企业长期来看存在创新投入不足的可能。随着我国经济的发展，工业企业生产过程中要素投入的成本也在不断增加，单纯依靠廉价的要素投入获取利润的方式已经难以持续，未来只有依靠技术创新、产品创新才有可能在激烈的市场竞争中获利。因此，有必要持续关注我国企业在新技术研发等方面的投入，适当在政策方面进行相应的调整，以鼓励企业开展创新活动，通过技术进步带动经济增长。

以本文的研究成果为基础，未来如果有更完善的数据，可以进行更深入的研究，下一步的研究方向可以包括:搜集企业—员工匹配的数据集，可以在控制员工质量的条件下更为准确地估计通过讨价还价的方式分享创新收益的程度;通过定量分析效率工资及租金分享对创新投入的影响，明确收益分享对创新投入的长期作用等。未来技术创新将是经济持续增长的主要推动力，对企业创新投入及创新收益分享等方面的研究将有助于理解经济可持续增长和社会收入分配等重要问题。

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