员工培训与企业生产率:来自中国的经验证据

郑文平，方福前(中国人民大学经济学院，北京100872)



员工培训与企业生产率:来自中国的经验证据

郑文平，方福前
(中国人民大学经济学院，北京100872)

摘要:员工培训作为企业重要的人力资本积累渠道，研究其对企业生产率的影响具有重要的理论和现实意义。研究发现，中国企业员工培训确实显著提高了企业生产率水平，且这一提升效应约为6%;不同企业之间的培训生产率溢价存在较大差异，无研发企业的培训提升效应显著高于有研发企业;非出口企业的培训提升效应显著高于出口企业。以上结论的一个显而易见的政策含义就是针对当前中国制造业整体劳动力受教育水平低下且急需转型升级的现状，大力倚重员工培训不仅可以提供人力资本支持，还可以推动企业技术升级，并使企业在全球产业价值链竞争中占据有利位置。

关键词:员工培训;学校教育;企业生产率;倾向性匹配得分;人力资本积累

人力资本投资对一国经济增长尤其是中长期经济增长是一个极其关键的因素。中国过去三十多年的高速经济增长的背后是“高投资、高投入、高污染”的扩张型增长模式。随着中国环境污染日益严重，探讨经济增长方式转型已成为中国经济发展的重中之重。在通往经济转型的道路上，人力资本无疑是一项在长短期都极为重要的关键因素。然而，以学校教育为主的人力资本积累是否是中国人力资本积累的唯一方式已经受到了质疑。当前，中国的大学教育主要是学术教育，而不是职业教育，表现为高等教育得到爆发式增长，而职业教育以及社会培训教育却被长期忽视、甚至削弱。这种教育体系的不平等没有给制造业的发展提供充足的人力资本支持，中国制造业的平均受教育程度在过去一段时期没有得到显著提高。数据显示，受到高等教育的制造业就业人群仅从1．63%上升至3．39%，而低学历人群始终占到70%以上。①2000年人口普查数据统计显示:制造业就业人群中，71．41%的受教育水平在初中以下，大学及以上占比1．63%; 2010年人口普查数据统计显示:制造业就业人群中，70．13%的受教育水平在初中以下，大学及以上占比3．39%。以低学历人群为主要人力资本来源的中国制造业的发展现状决定了中国制造业转型与发展，尤其是从中国制造转型为中国智造或中国创造，在短期内难以依靠目前规模庞大的高等教育，反而需要倚重职业岗位培训等企业内部行为。这些培训可以在短期内提高工人技能，在熟练技术工人短缺、工资高企的情况下，这种培训是一个成本低廉且又能助力企业技术升级、产品升级的重要途径。因此，在当前中国制造业升级转型、金融危机之后寻求大国发展道路的背景下，研究企业培训对企业生产率影响的现实意义更为突出。

一、文献综述和理论分析

1．人力资本与企业生产率。人力资本是企业生产率增长不可或缺的关键因素，人力资本包含企业员工与管理者的知识技能积累。生产率与人力资本存在深刻关联，首先，创新和技术转移在全球化时代使得技术引进企业对熟练技能劳动力的需求不断上升，熟练技能工人与非熟练工人之间的工资差距在贸易开放、全球化加深的背景下不断扩大，这为人力资本提升提供了必备的大环境，也为产业转型和生产率提升做了充分的准备工作［1］。其次，国际贸易因素和贸易自由化的一个重要内容无疑是市场自由化，劳动力学习国外技术的成本大幅度降低，技术工人的劳动回报迅速提升;不同产业间贸易开放程度的差异化会造成劳动力资源部门间流动，从而推动产业结构转型和企业优胜劣汰，且大量外资企业的进入也会提供工人技能提升的机会［1］。最后，管理对企业生产率的影响也正在发展为异质性管理模式、管理人异质性对企业生产率的影响，这无疑是管理与人力资本的一个交叉问题。

企业人力资本的提升。首先，在全球化加深的背景下，熟练工人作为人力资本的重要构成对企业生产率的影响得到了广泛讨论［1］。熟练工人的增加无疑可以促进企业乃至产业在全球产业价值链上地位的提升，但问题也随之而来，我们在短期可以看到熟练工人的流动，但在长期中，这些熟练工人能否源源不断地流动而来，我们从何处可以获得这些熟练工人?这是已有研究尚未回答的问题。其次，教育作为提升人力资本水平的重要渠道也受到经济学家的广泛关注。但教育对生产率的影响在宏观和微观层面的结论却没有达成一致。在宏观层面，大量文献证明，平均受教育水平显著促进一国长期经济增长;在微观层面，以企业员工受教育水平为代表的人力资本对企业生产率的影响却远未形成一致的结论［2］。Kampelmann和Rycx( 2012)讨论了教育误配对企业生产率的影响发现，并不是所有员工受教育水平提高都对企业生产率有提升作用，而是存在门槛效应。发达国家本身平均受教育水平远高于发展中国家，且在教育投入上远高于发展中国家，而发展中国家本身平均受教育水平就比较低，且国内市场体系建设远未成熟，大量低教育水平劳动力集聚制造业部门;国家层面的平均受教育水平的提升本身与制造业部门劳动者受教育水平的提升并不必然同步;教育水平异质性使得发展中国家受教育水平的提高并不必然带来人力资本的增长。所以，对发展中国家而言，平均受教育水平提升在短期内可能不是制造业部门人力资本积累提升的主要来源。相反，培训这一非正规教育的补充形式，大量存在于企业和就业促进计划之中，却恰好因为其贴近企业生产需求，在一定时期可以成为发展中国家企业生产率提升、产业转型的重要支持力量。

然而培训对生产率的影响却没有受到广泛关注，已有研究更多关注的是其能否显著提升工人工资，即回报率问题［3］。只有少数文献关注了培训对生产率的影响，且这些文章也没有形成一致的结论。相反，Konings和Vanormelingen ( 2015)综合分析了培训对工资和生产率的影响发现，培训能够使得企业相对于工人获得更多的好处［3］。

2．理论分析。员工培训和学校教育是企业乃至一国人力资本积累最为重要的两种形式［3］。传统文献集中关注了教育对人力资本积累的贡献，认为发展教育与生产率增长显著相关。从劳动力个人发展的角度来看，教育水平的提高可以显著提高劳动力的营养水平、健康水平、环境质量需求，从而提高劳动力的质量。近代科技革命的迅速发展带来的全球多数国家居民营养健康水平上升、人均寿命延长就是一个典型的例证。从知识的社会传播角度来看，知识在经济发展中具有重要的作用，教育水平上升可以开阔受教育群体的视野，使富有生产力价值的知识在生产经营和商业流通中的作用得到保留，并在受教育群体扩大的背景下不断扩散，从而推动知识富裕型劳动力规模的扩大。然而，近年来大量以教育为基础讨论人力资本与经济增长关系的文献并没有形成统一的结论，其背后的原因可能就是以Mincer为代表的教育形成基本劳动技能理论在当前社会并不完全成立［4］。而在职培训则扮演了相对重要的角色，特别是在发展中国家。在职培训对人力资本的重要贡献可能存在以下三个机制。第一，以Mincer为代表的人力资本研究认为，学校教育给劳动力带来的知识获得、技能获得与企业的需求是一一匹配的。但在现实中，工业化带来的标准化生产使得职业类型扩展，不同职业专门性技能逐渐增强。学校通识性教育与职业技能需求之间差距逐渐加大，所以会出现教育水平增长但人力资本并不一定同步增长，相反，符合专门职业需求的在职培训可以使劳动力短时间内实现技能积累，从而推动人力资本积累［4］。第二，全球化的快速推进，全球产业价值链的分布使生产复杂性不断增强，产业发展非均衡化不断增强，熟练技能在生产效率提升中的作用不断强化，而学校通识性教育存在显著的时滞性，难以满足实际生产中日益复杂的技能需求，在职培训的增长对技能累积的促进作用显著大于同等的学校教育。近年来，讨论贸易开放条件下工作经验和高技能劳动力回报升水的相关文献就是一个典型例子［1］。第三，全球产业化布局使得发展中国家处于制造业产业链的低端，制造业劳动力需求主要为低教育水平的劳动力，且行业之间利润率的差异导致教育回报率在行业之间存在显著差距，教育水平的提高并没有使所有行业受益。发展中国家的制造业平均教育水平并没有在教育发展大潮中得到快速发展。在这种背景下，发展中国家制造业部门的在职培训是对劳动力教育水平的一个有力补充。通过在职培训，劳动力获取专门劳动技能，企业现代化生产水平提升得到保障［3］。在职培训是人力资本提升的重要来源，特别是对于制造业劳动力受教育水平仍亟待提高的发展中国家而言，在职培训显著提高了现有教育水平下制造业劳动力获得专门劳动技能的效率。

二、计量模型与数据

1．数据来源。本文使用了2001—2007年规模以上中国工业企业调查数据，该数据包含了全部国有企业以及规模以上非国有企业(企业销售产值不低于500万元)。①原始数据时间跨度为1999—2007年。由于企业员工培训数据从2001年才开始有统计，所以本文回归主要采用2001—2007年的数据。这些企业的总产值占中国制造业总产值的89．8%，出口额占全部制造业出口额的98%，因此，该数据库具有显著的代表性。数据提供了来自企业资产负债表、利润表和现金流量表等60多个常用变量，并包含企业培训额、工业增加值、现金流、中间品投入、实收资本(按所有制成分划分)、出口额、就业人数、研发投入额，以及固定资产总额等方面的详细信息。在处理数据的过程中，我们删除了符合以下任何一项条件的观测值:一是工业销售额、就业人数、固定资产净值、出口额、研发投入额、中间投入品总额中任意一项为负值或者缺省;二是企业就业人数小于8人;三是企业出口额超过企业工业销售总额。由于本文研究的重点是制造业企业，我们只保留了二分位行业代码13－43的所有企业。

2．计量模型。Konings和Vanormelingen ( 2015)采用生产函数法估计员工培训对企业生产率的影响，但存在一定的测度偏误问题［3］。本文在此基础上，采用两步法评估培训对企业生产率的影响:第一步，作者基于Olley和Pakes ( 1996)、Levinsohn和Petrin ( 2003)、Wooldridge ( 2009) (后面分别简称为OP、LP、WLP方法)半参数方法估算企业生产率［5］［6］［7］。第二步，本文构建如下计量模型评估培训对企业生产率的影响:

其中，X = f ( ageijkt，sizeijkt，k _ intenijkt，exijkt，rdijkt，hhijt)。tfpijkt代表由OP、LP、WLP方法计算出的企业全要素生产率; trainijkt代表企业是否培训，是为1，否为0; sizeijkt表示企业规模，本文采用企业固定资产净值的对数值来表示，并且采用以1998年为基期的各行业固定资产投资价格指数进行平减; ageijkt表示企业年龄; k_intenijkt表示企业的资本密集度，本文采用人均固定资产对数表示; hhijt是赫芬达尔指数，表示企业所在行业的市场竞争程度，本文采用二分位行业层面的赫芬达尔指数; exijkt表示企业的出口状态，出口记为1，否则记为0; rdijkt表示企业的研发状态，研发记为1，否则记为0; owneri表示企业所有制，根据企业实收资本占比是否超过25%且在企业各所有制成分中占有主要地位这一标准，将制造业企业划分为国有企业、集体企业、法人企业、私人企业、港澳台企业和外资企业六类; indusj表示二分位行业层面的固定效应; provink表示省份层面的固定效应; yeart表示时间固定效应;εijkt表示随机扰动项。②限于文章篇幅，本文没有报告变量统计描述结果，有兴趣读者可向作者索取。

三、实证结果

1．基准结果。从文后表1列( 1)中我们可以发现，有培训的企业的生产率显著高于无培训企业，且培训给企业带来的生产率提升大约为4%，无论是用WLP，还是LP和OP方法，这一结果都在1%的水平上显著，且结果远低于Konings和Vanormelingen( 2015)的影响，作者不得不思考是否真的是因为中国企业的培训没有带来显著的生产率溢价［3］。

2．稳健性检验:样本偏差修正。异质性因素一直是国际贸易和微观实证领域发展的重要方向。考虑到不同企业在培训方面的异质性表现可能会对基准回归结果估计产生偏误性影响，本文对样本进行了重新分类，将所有企业划分为四类:培训进入企业(企业从无培训到培训)、始终培训企业、无培训企业和培训退出企业(这里包含了反复进入和一次性退出两种类型企业)。③培训进入企业、始终培训企业、无培训企业、培训退出企业在样本中分别占比16．14%、16．67%、32．39%和34．79%。由于本文的目的是评估培训对生产率的影响，始终培训企业和培训退出企业存在多种可能性，无法找到合适的参照组，因此，将其包含在样本中会对培训影响产生估算偏误。为了保证本文结论的稳健性和降低倾向性匹配方法的误匹配率，作者选择培训进入企业和无培训企业估算培训对生产率的影响。同时，因为本文需要评估培训决策是否对企业生产率产生影响，那么就意味着至少应当有两期以上才能评估培训带来的影响。为了保证本文结论的稳健性，作者只保留了三年以上观测企业的样本。

通过以上两步操作，总共大约55．43%的样本被删除。我们对保留的样本进行了重新估算，发现培训的生产率溢价达到5．7%～6．1%，且在1%的统计水平上显著(文后表1列( 2) )。而中国企业生产率的平均年增长率仅为1．6%，由此可见，培训对企业生产率的影响是十分巨大的，对中国企业转型升级也具有重要意义。

3．稳健性检验: PSM方法。如何更为有效地评估企业培训是否促进了企业生产率的增长是准确判断企业培训影响的关键所在。采用传统的OLS方法进行估计时，均值发挥了主要作用，在有无培训企业样本组中，应当注意到，企业之间存在显著的异质性。如果我们只是根据有无培训特征进行比较，可能会因为样本有偏造成估计偏误。因此，我们采用倾向性匹配方法( Propensity Score Matching Model)修正这一偏误。如前所述，样本选择偏差对培训效应的估计会产生显著的影响，本文创新性地采用样本筛选与特征集匹配结合的方法，以企业特征集为依据为有培训企业找到最优匹配组，且该匹配组只能在前述经过筛选处理的样本组范围内，从而尽可能降低估计出的培训生产率溢价可能存在的样本选择偏差。该方法的具体思路是:假定某个企业在t =0时期开始培训，tfpit表示企业i在时期t的生产率，那么，企业i在t期初次选择培训与假定其在t期初次选择不培训所产生的生产率差异可以表示为。这里，γit的上标表示企业是否培训的状态，1表示培训，0表示不培训。如果能够发现＞0或者＞0，就能够较稳健地确认企业i在t = 0时期开始培训后，或者开始培训后的0到τ期内，生产率获得了提升。本文定义初次发生培训行为的企业i由于选择培训而获得的生产率的平均增加效应ATT可写为:

其中，traini=1表示有初次培训行为的企业。但是，问题的关键在于是不可观测到的。那么，如何识别E{|traini=1}就成为估算ATT的关键环节。一个巧妙的方法就是“反事实”( counterfactual)方法，其基本逻辑是:初次选择培训的企业必定经历过没有培训的阶段，我们可以从没有培训行为的样本企业中寻找与选择进入培训的企业的基本特征相匹配的样本(控制组)，以替代那些实际上选择培训(进口组)但假定其没有培训行为时的对比组企业。假定进口组(处理组)和控制组企业的差异，可以由包含企业在进口之前的一系列相关变量准确反映，就可以采用PSM方法来对之进行估算。

该方法中必须测算初次选择培训的企业的进口决策概率，可采用基本的Probit模型:

这里，Φ(·)表示正态累积分布函数。t = 0表示企业开始培训，下标－1则表示企业开始培训时期的前一期的非培训状态。为了保证培训组(处理组)和控制组企业之间匹配处理的有效性，必须能够精确地估算企业选择培训的决策概率。因此，在上式中，有必要针对性地采取一些反映企业自身特征与属性的相关变量来挑选适宜的对照组企业，以优化匹配效率。( 3)式中，我们加入的相关变量包括: tfpi，－1为企业i选择开始培训前一期的企业生产率; exi，－1为企业i选择开始培训前一期的企业是否出口的虚拟变量; rdi，－1为企业i选择开始培训前一期的企业是否出口的虚拟变量; sizei，－1表示企业i选择开始培训的前一期的企业固定资产净额的对数; k_inteni，－1表示企业i选择开始培训的前一期的企业人均固定资产，代表企业资本密集度; agei表示企业i的年龄，hhij表示反映企业所在二分位行业竞争程度的赫芬达尔指数。owner、year、industry和provin分别表示所有制类型、年份、行业(二分位)和省份的固定效应特征的虚拟变量。

由于倾向性匹配需要依赖一定的选择标准，这就可能存在因为参照标准差异而出现结果敏感性。为了克服这一匹配中存在的问题，本文分别采用五种常见的匹配方法进行估计( One－One，Nearest Neighbor，Kernel，Local Linear Regression，Spline)，文后表1 PSM部分、文后表2报告了相应的估计结果。①限于本文篇幅，作者没有报告Local Linear Regression和Spline匹配的结果，读者如有兴趣可向作者索取。从估计结果中可以发现:一是培训确实提升了企业生产率水平，且不同的匹配方法没有对结果造成较大的差异，ATT值(平均处理效应)均在1%水平上显著;二是三种生产率测度方法的结果存在一定程度的差异，WLP和LP方法的ATT值要显著高于OP方法的ATT值;三是对于不同企业样本而言，无研发企业的培训对生产率有显著促进效应，而有研发企业的培训却并没有带来生产率的显著提升(在OP情况下这一差异并不显著，其他显著性水平均为1% )，这表明企业研发与培训存在替代互补效应;四是培训在非出口企业中的生产率提升效应显著大于出口企业，且ATT值基本在1%水平上显著。文后表2第( 6)列中给出了基于PSM匹配样本的培训生产率溢价影响估计，作者发现培训的生产率溢出效应稳健约为6%。更进一步，本文考虑了异质性企业特征因素可能对企业培训的生产率溢价效应产生的差异化影响。通过对不同类型子样本的PSM匹配结果进行估计发现，出口企业相比于非出口企业的培训生产率溢价大约高0．3%，而非研发企业相比于研发企业的培训生产率溢价大约高0．5% (文后表2的treatment effect部分)。

四、结论

当前，中国制造业面临升级转型，如何提升企业产品质量和技术水平已经成为中国制造业发展的重要命题。传统的人力资本理论注重教育水平提升对企业生产率的影响，但并未考虑一国制造业部门的平均受教育水平的初始状态，特别是在全球化产业价值链不断发展强化的背景下。中国制造业十年来仍然保持着70%初中以下劳动力比例的现状是对这一理论的挑战，也是给我们重新反思中国制造业升级的一个重要警示。在上述大背景下，讨论人力资本形成另一重要组成形式，即员工培训对企业技术升级、生产率提升的影响显得更富必要性、紧迫性，而已有研究基本上是针对发达国家，对于中国这样一个世界性制造业大国和贸易大国却没有相应的研究。本文正是在这种背景下提供了来自中国工业企业层面的经验证据，从而为制造业领域人力资本研究提供重要的补充。

本文基于2001—2007年中国工业企业数据库，采用样本筛选法、多种倾向性匹配得分法对培训的生产率影响效应进行稳健性检验，最终主要结论如下:第一，培训确实显著提高了企业生产率水平，这一溢价水平大约为6%。第二，不同企业之间的培训生产率溢价存在较大差异，无研发企业的培训提升效应显著高于有研发企业;非出口企业的培训提升效应显著高于出口企业。以上结论的一个显而易见的重要政策含义就是针对当前中国制造业整体劳动力受教育水平低下的现状，短期内制造业转型升级需要大力倚重员工培训，通过对工人的专门生产技能的培训可以使其短期内熟练掌握生产技术，充分发挥企业生产潜能，助推企业改进生产技术、引进升级生产设备，加速企业转型升级，从而在全球产业价值链中获得更有利地位。

当然，由于不同行业存在平均劳动力技能水平和教育水平的差异、差异性的劳动力技能学习门槛效应(是否存在专门性生产技术)、行业出口依赖程度差异，以及行业竞争程度差异，所以进一步的研究可以从行业异质性的角度出发，将培训的生产率影响在不同行业间的差异化表现刻画出来，这样就可以针对不同行业的情况制订相应的人力资本培训计划，并通过政府与企业的结合为中国制造业的转型升级提供帮助。

参考文献:

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［2］KAMPELMANN，RYCX．The Impact of Educational Mismatch on Firm Productivity: Evidence from Linked Panel Data［J］．Economics of Education Review，2012，31( 6) : 918－931．

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［4］HANUSHEK，WOESSMANN．The Role of Cognitive Skills in Economic Development［J］．Journal of Economic Literature，2008，46( 3) : 607－668．

［5］LEVINSOHN，PETRIN．Estimating Production Functions Using Inputs To Control For Unobservables［J］．The Review of Economic Studies，2003，70 ( 2) : 317－341．

［6］OLLEY，PAKES．The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry［J］．Econometrica，1996，64( 6) : 1263－1297．

［7］WOOLDRIDGE．On Estimating Firm－Level Production Functions Using Proxy Variables To Control For Unobservables［J］．Economics Letters，2009，104( 3) : 112－114．

表1　培训的生产率效应检验

表2　不同类型企业培训的生产率效应检验:基于PSM模型

［责任编辑:房宏琳，曾博］

作者简介:郑文平( 1990—)，男，博士研究生，从事西方经济学研究;方福前( 1954—)，男，教授，从事宏观经济理论与政策研究。

基金项目:国家社会科学基金重大项目“中国经济自发展能力研究”( 15ZDB133)

收稿日期:2015－11－16

中图分类号:F242

文献标志码:A

文章编号:1002－462X( 2016)02－0103－06