人力资本扩张对企业出口国内增加值率的影响——基于“高校扩招”政策的准自然实验研究

张 燕，孙孟蓓

（合肥工业大学 经济学院，安徽 合肥 230601）

一、引 言

2015年、2019年党中央国务院相继颁布了《关于加快外贸转型升级推进贸易高质量发展工作情况的报告》《关于推进贸易高质量发展的指导意见》，表明我国政府将贸易高质量发展上升到了战略高度。贸易高质量发展战略不仅与当前的经济发展目标相契合，也是针对国际国内发展条件的重大变化所做出的决策：当前全球经济整体减速、国际产业转移放缓、贸易保护主义升温，国内劳动力、资源等要素价格上升，环境成本加大。在此情境中，对外贸易“总体平稳，结构继续优化”已属不易，而要在贸易规模、结构、效益、竞争力方面均有突破，实现贸易高质量发展，具有一定的艰巨性和紧迫性。纵观改革开放以来对外贸易发展历程，我国已连续多年保持世界第一大出口国和第二大进口国的地位，出口规模迅速增长、出口结构逐步升级、出口竞争力增强。然而在取得骄人成就的同时，贸易发展还存在短板弱项，尤其在出口效益方面，出口产品国内增加值率普遍偏低。

党的十九大报告强调“人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源”，人才强国战略是建设创新型国家和世界科技强国的基础支撑。因此研究人力资本扩张能否有效提升出口国内增加值率，从而提升出口效益，对提高我国贸易发展质量具有重要的现实意义。理论上而言，出口国内增加值率从多个方面受到人力资本扩张的影响：一方面，当前阶段我国正由过度依赖资源要素投入的传统经济增长方式转向以人才创新驱动的高质量发展方式阶段，企业亟需大量高质量人才，人力资本供给的扩大，劳动者整体素质的提高，均通过干中学效应进而使得生产率得到提高；另一方面，人力资本因“大学扩招”政策而急剧扩张，使得企业能够雇佣更多的人力资本，人力资本是企业技术开发与创新的重要源泉，具有推动技术升级、促进创新的作用，从而有利于出口国内增加值率的提高。

我国人力资本在“大学扩招”后快速增长，这为研究人力资本与出口效益的关系提供了难得的机会。具体地，本文将1999 年实施的“大学扩招”这一外生性政策冲击作为准自然实验，在阐释理论机制的基础上，采用倍差法实证分析人力资本扩张对出口国内增加值率的影响，为促进实现对外贸易高质量发展战略提供路径参考。

二、文献综述

出口国内增加值率（DVAR）作为判断企业真实贸易利得的标准已在学术界得到认可，对于出口DVAR 测算以及影响因素的研究受到国内外学者的广泛关注。张鹏杨和唐宜红（2018）［1］研究发现，FDI 显著提高了出口企业的DVAR；毛其淋和许家云（2018）［2］认为，外资持续进入通过成本加成与国内中间品种类变化等重要途径提高了本土企业出口 DVAR。Kee 和 Tang（2016）［3］的研究表明，中间产品在总销售中的比重、本国中间品与进口中间品的价格指数之比以及企业成本加成都会影响企业出口国内增加值率；诸竹君等（2018）［4］认为进口中间投入品质量的提升会对企业创新行为产生影响，而创新可以通过加成率与相对价格两种渠道对企业出口DVAR 产生促进作用。余淼杰和崔晓敏（2018）［5］研究发现，人民币汇率通过改变进口中间品相对价格与企业的进入退出、定价策略两个渠道影响了企业出口DVAR。与上述侧重于开放经济特征的研究视角有所不同，一些学者从国内市场特征的角度考察企业出口DVAR的影响因素。马述忠等（2017）［6］、Manova 和 Yu（2016）［7］认为融资约束将会限制企业进入更高附加值和利润的全球价值链环节，进而影响企业出口DVAR；崔晓敏等（2018）［8］通过研究最低工资上涨对我国企业出口DVAR 的影响，发现“要素替代”与“成本加成”是最低工资影响企业出口DVAR 的两个重要渠道。另一部分学者分别从要素市场扭曲（高翔等，2018）［9］、国内市场分割（吕越等，2018）［10］、本地市场规模（戴翔等，2017）［11］、制造业服务化和上游垄断（李胜旗和毛其淋，2017；许和连等，2017）［12-13］、创新创业（田毕飞和陈紫若，2017）［14］等角度探讨了影响企业出口DVAR的相关因素。

由此可见，对于企业出口DVAR影响因素研究主要聚焦于对外开放视角、国内市场特征等，鲜有文献关注企业人力资本作为内在因素的影响机制和效应。人力资本是经济增长的源泉早已被学界公认（Romer，1990；赖明勇等，2005；刘智勇等，2018）［15-17］。已有文献研究发现人力资本能够提高全要素生产率（许和连等，2006；程惠芳和陈超，2017）［18-19］，Che 和 Zhang（2018）［20］研究发现人力资本在企业新技术采用方面发挥着不可或缺的作用，人力资本使得企业更易吸收新技术从而提高了企业生产率。其次，人力资本积累是技术创新的动力和源泉（Marvel和Lumpkin，2007；梁超，2013）［21-22］。大学教育提高了职工学习能力、管理层资源整合能力，增加了人力资本供给，进而促进了企业技术创新（吴建新和刘德学，2010；Rasha 和Rina，2017；Sun和Li，2017）［23-25］。

近年来一些学者尝试研究人力资本对我国对外贸易发展的影响，Wang 和Wei（2008）［26］以高等学校在校人数来衡量人力资本，发现人力资本的“干中学”带来巨大的正外部性，对我国出口技术复杂度提升有显著贡献。周茂等（2019）［27］的研究也验证了人力资本扩张推动了出口升级这一结论。唐海燕和张会清（2009）［28］研究发现人力资本积累和制度环境改善对于提升价值链地位同样具有显著的促进作用。毛其淋（2019）［29］研究认为，人力资本扩张显著增加了企业的研发创新，从而提高了企业出口技术复杂度，促进加工贸易企业实现升级。可见，已有研究侧重于从出口技术水平的视角来探讨人力资本对出口转型升级的贡献，较少研究人力资本对企业DVAR的影响机制和效应，忽略了人力资本对企业出口效益的提升作用。

本文的边际贡献如下：第一，在理论层面阐释人力资本对企业出口DVAR的影响机制，丰富了企业出口效益影响因素的研究；第二，利用1999 年“高校扩招”政策作为准自然实验，采用倍差法探究人力资本扩张与企业出口效益的因果关系；第三，利用中国微观企业数据库实证检验人力资本扩张影响企业出口效益的作用渠道，为我国贸易高质量发展提供路径借鉴。

三、理论机制

本 文 借 鉴 Kee 和 Tang（2016）［3］、Halpern 等（2015）［30］的研究，将中间投入品纳入生产函数，满足如下CD生产函数形式：

其中，Ω为希克斯中性的全要素生产率；L、K、M代表劳动投入、资本投入和中间品投入；Rt、Wt和PM表示相对应的平均价格；MD和MI分别表示本国中间品投入与进口中间品投入，对应的价格为PD和PI；α、β和γ＞0 分别为资本产出弹性、劳动产出弹性和中间品投入的产出弹性，并且假定生产规模报酬不变，因而α+β+γ＝1；σ＞1为进口中间品投入与国内中间品投入的替代弹性。

由（2）式可得中间品价格为：

借鉴 Kee 和 Tang（2016）的做法，将企业出口DVAR表示如下：

根据企业最优化生产原则，得到以下关系式：

由此，得到企业成本函数如下：

根据（5）式可得生产每单位最终品的边际成本为：

通过如下优化方程，根据成本最小化原则计算企业中间品使用比例：

根据（8）式可得：

将（6）式、（7）式和（9）式代入（4）式，推导得出企业出口DVAR的数学表达式：

（10）式中P c为企业加成率，以μ表示。

由DVAR的表达式可知，企业出口DVAR的变化取决于成本加成率μ以及相对价格PI PD的变化。通过求一阶偏导可得：

根据（11）式、（12）式，企业出口DVAR 对成本加成率、相对价格PI PD的一阶偏导数均大于0。其经济意义为：企业成本加成率的提高使得企业的产出投入比扩大，即表明企业利润率上升，从而导致了企业出口DVAR 提升；另外，当进口中间品相对价格PI PD上升后，根据利润最大化原则，企业更愿意选择国内中间投入品，因而会提高企业出口DVAR。据此，本文认为人力资本扩张通过以下两个渠道影响了企业出口DVAR。

（1）技术创新渠道。人力资本是企业技术创新能力提高的源泉，“大学扩招”政策使得企业能够吸纳更多受过高等教育的人力资本，他们是企业从事研发创新活动的主力军，与此同时高素质劳动者具有更强的适应能力，那么企业将采用更新、更前沿的技术与之相匹配，这些行为都使得企业能够达到更高的技术创新水平（Che 和Zhang，2018）［20］。其次，在固定的资源配置下，具有较多人力资本的企业更可能通过整合现有资源进行创新，人力资本促进了企业创新数量和创新质量上升（Grimpe和Sofka，2009；李建强等，2019）［31-32］。因此，人力资本对于创新的影响至关重要，而创新会增加国内中间品的数量和种类，意味着国内中间品价格的下降，从而导致进口中间品相对价格上升。一些研究使用技术创新来间接地刻画相对价格（许和连等，2017；毛其淋和许家云，2019）［13，33］。结合上文中本文认为人力资本扩张带来的创新效应提升了企业出口DVAR。

（2）成本加成率渠道。人力资本扩张能够提高企业生产效率、降低生产成本，从而提高成本加成率（Melitz 和 Ottaviano，2008；赵玲等，2018）［34-35］。首先，“大学扩招”政策使得企业能够吸纳更多的人力资本，Miller 和 Upadhyay（2000）［36］、Che 和 Zhang（2018）［20］的研究表明，人力资本的增加会促进企业加大对新技术的采用，进而对企业全要素生产率的提高产生正向的促进作用；其次，大学教育赋予学生专业的技术知识，训练学生使其具有较强的解决问题能力和学习能力，企业也更愿意对其进行在职培训，通过干中学迅速提高劳动生产率。因此，本文认为在“大学扩招”政策实施4年后的2003年，更多的高素质、高学习能力的人力资本涌入企业，使得企业能够更好地吸收和应用先进技术，从而提高生产效率，降低边际生产成本。由此，人力资本扩张提高了企业成本加成率，进而提升了企业出口DVAR。据此，本文提出理论假说1、假说2。

H1：人力资本扩张会提高企业出口国内增加值率；

H2：人力资本扩张能够通过“技术创新”和“成本加成率”两个渠道影响企业出口国内增加值率。

四、模型构建与指标选取

（一）模型构建

基于上述理论分析，本文利用中国政府1999年“大学扩招”政策作为对企业人力资本扩张的外生冲击，采用DID方法实证研究人力资本扩张对企业出口DVAR 的影响效果。该政策扩大了高中毕业生进入大学的机会，使得从2003年开始，受过大学教育的劳动者数量激增（陈斌开和张川川，2016）［37］。由于在考虑 1999 年“大学扩招”政策的影响时，无法区分哪些行业受到该政策影响或哪些行业未受到该政策的影响，即只能够区分制造业行业受到政策前后的影响差异，因此借鉴毛其淋（2019）［29］的做法，以不同行业受到该政策影响的程度作为处理组的代理变量来识别政策实施的效果。考虑人力资本强度不同的行业受到人力资本扩张的影响有差异，即人力资本强度越高，受人力资本扩张的影响也越大，因此本文将人力资本强度较高行业中的企业设定为处理组，将人力资本强度较低行业中的企业作为对照组。具体而言，本文通过设定如下倍差方程来考察处理组与对照组中企业在2003年前后的企业出口DVAR变化，即

其中，DVAR 为企业出口国内增加值率，其数值越大说明企业出口效益越高；Humcap代表行业i的人力资本强度，为虚拟变量；Year03为虚拟变量，2003年之前的年份为0，否则为1，因为2003 年是1999年入学的学生完成四年制大学课程并进入劳动力市场的第1年（1）。X为其他控制变量，其中：①企业规模（Size），以企业全部从业人数的对数衡量；②企业年龄（Age），当年年份减企业成立年份加1，取对数；③企业所有制类型（Soe），根据工业企业数据库“国有控股情况”这一统计指标来识别，将国有控股的企业归类为国有企业，其他为非国有企业；④行业层面市场集中度（HHI），利用赫芬达尔—赫希曼指数来衡量。行业为四分位行业，计算方法为其中，sit表示在t时期企业i的产品销售收入；sjt表示t时期企业i所属j行业总产品销售收入；Shareit表示在t时期企业i的市场份额，其值越小则表明该行业国内市场集中度越低，反之则表明该行业国内市场集中度越高。

（二）核心指标测度

1.企业出口增加值率

企业出口DVAR 的测算方法可分为两类：第1类方法基于非竞争性的投入—产出表（I-O 表）进行估算，由Hummels 等（2001）［38］首次提出，后经学者纳入贸易方式、进口产品细分以及企业所有制等因素对该方法进行了优化（Dean 等，2011；Koopman等，2012；Ma等，2015）［39-41］；第2类方法是基于中国微观企业数据库的微观测算方法，该方法能够更为细致精确地测算企业出口DVAR（Upward等，2013；张杰等，2013；吕越等，2015；崔晓敏等，2018）［42-44，8］。

考虑第1 类测算方法掩盖了企业间的异质性特征，且测算结果是非连续的，无法准确反映企业出口DVAR 的动态变化情况。本文采用第2 类方法，利用中国微观企业数据库对企业出口DVAR进行衡量，以观察其动态变化情况。首先，利用（14）式测算企业出口的国外增加值（VS），即

则企业出口DVAR表示为（15）式，即

在测算过程中，考虑不同贸易方式下的实际中间投入差异、贸易代理商情况、国内中间投入的间接进口等问题（2），最终得到企业出口DVAR 的测算公式。

一般贸易：

加工贸易：

混合贸易：

指标具体含义：i和t分别代表企业和年份，exp为企业总出口额；wp和wo分别表示海关数据库中混合贸易企业的加工贸易和一般贸易的贸易额所占比重分别表示加工贸易、一般贸易中间品进口额，而分别表示实际中间品进口额为企业使用国内中间投入品时含有的国外增加值；Y为企业总产出，来自工业企业数据库。另外，考虑企业出口DVAR 小于0或者大于1 的情况，将出口DVAR 小于0 或者大于1 的数据观测值删除，仅保留国外增加值率在［0，1］之间的样本。同样，在后文的稳健性检验中，将企业出口DVAR 小于0 或者大于1 的样本，分别赋值为0和1，重新进行回归做稳健性检验。鉴于国内中间投入品中也部分含有国外产品份额，Koopman 等（2012）［40］研究认为这一比例为5%～10%，因此假定国内原材料中含有国外产品的份额为5%，同时，在下文中假定该份额为10%重新加以测算，进行稳健性检验。

2.人力资本强度（Humcap）

我国处在经济高质量发展阶段，产业结构高级化过程中往往出现行业密集度转换的现象，一些产业由低技能劳动力密集型向高技能劳动力密集型转换。另外，使用中国数据测算行业人力资本强度，其测算结果可能会受到其他政策因素或劳动力市场配置扭曲的干扰。为了避免潜在的测量误差或因采用我国产业层面数据导致的反向因果关系而带来的内生性问题，本文参照Che和Zhang（2018）［20］的做法，以美国20 世纪70 年代末的工业产业人力资本强度作为划分处理组与对照组的标准，原因在于美国劳动力市场的相对灵活性，且20 世纪70 年代的工业新技术大部分是在以美国为主的世界上少数几个国家创造出来的，因此美国工业产业人力资本强度较好地反映了各行业的前沿技术情况。具体来说，行业人力资本强度指标采用“1980年美国各行业中受本科教育及以上劳动者人数占行业从业人数的比重”来衡量。Humcap为行业i的人力资本强度，为虚拟变量，对于人力资本强度大于全行业人力资本强度中位数的行业取值为1，否则为0。各行业人力资本强度数据见表1所列。

表1 各行业人力资本强度数据

（三）数据来源

本文主要使用两套数据（3）：第1 套数据为中国海关数据库，包含关于HS-8 位数产品层面的进出口交易的价值、数量、价格、来源国和贸易方式等月度信息，本文将企业月度数据汇总，得到年度数据；第2套数据为中国工业企业数据库，涵盖所有年销售额超过500万元（规模以上）工业企业信息，包含了关于企业特征的基本信息以及企业资产负债表、损益表和现金流量表中反映企业财务状况指标等130余项经济数据。参照Feenstra等（2014）［45］的做法，对指标值有缺失或者有异常值的企业进行剔除处理。之后按照一般公认的会计准则（GAAP）将总固定资产大于总资产、流动资产大于总资产、企业的识别码（法人代码）缺失、固定资产净额大于总资产的样本删除。

借鉴Yu（2015）［46］的做法，采用两步匹配法对两个数据库进行匹配：首先按照企业名称和年份进行匹配；然后再利用电话号码后6位和邮政编码变量对未匹配成功数据再次进行匹配；最终汇总两次匹配的样本，得到样本数据。

五、实证结果与分析

（一）基准回归结果

方程（13）的回归结果见表2 所列，其中第（1）列仅考虑交互项Humcap×Year03 对企业出口DVAR 的影响，估计系数显著为正，表明人力资本扩张对企业出口DVAR 提高有正向的促进作用。第（2）列加入各个控制变量，交互项的回归系数依然显著为正，说明在控制影响企业出口DVAR的其他因素之后，人力资本扩张仍然显著促进了企业出口DVAR 的提升。从控制变量的回归系数可以看出，赫芬达尔指数（HHI）的系数在第（2）列中显著为正，表明市场集中度与企业出口DVAR正相关，可能的原因在于：在市场集中度高的行业，企业拥有更多的市场定价权，因而获得更高的利润，企业出口DVAR 也就越高。企业规模（Size）的系数显著为负，说明企业越大则出口DVAR 越低，对此的解释是：较大的企业可能面临更少外部融资约束、沉没成本等问题，从而使得其更偏好选择使用价格较高的进口中间品。企业年龄（Age）与企业所有制（Soe）的系数并不显著，则表明两者可能并不是影响企业出口DVAR的关键因素。第（3）列进一步控制了行业固定效应与年份固定效应，交互项系数的系数符号与显著性并没有发生变化，说明实证回归结果具有较好的稳定性。基准回归结果表明，人力资本扩张确实能够提高企业出口国内增加值率，验证了理论假说1。

表2 基准回归结果

（二）稳健性检验

从以下五个角度对基准回归进行稳健性检验：

（1）共同趋势检验。DID估计的前提条件是共同趋势假设，否则可能存在错误估计。由此，本文借鉴范子英和彭飞（2017）［47］的做法，在基准模型中控制“年份×行业”效应，来有效控制处理组和对照组之间的系统性差异。表3第（1）列检验了DID模型下的共同趋势结果，结果显示，Humcap×Year03系数符号及其显著性未发生实质性变化，表明“高校扩招”与企业出口DVAR的关系不是受趋势影响的，满足共同趋势的基本假设。

（2）样本观测值异常问题处理。基准回归仅保留了企业出口DVAR 在［0，1］之间的样本。在本部分稳健性检验中，将企业出口DVAR 小于0的样本赋值为0，大于1 的样本赋值为1，重新进行回归，以观察DVAR 的不同处理方式对结果是否产生影响。由表3 第（2）列可知，回归结果未发生根本性变化。

（3）调整企业出口DVAR的测度方法。通过假定国内中间品含有国外产品的比例为10%，重新测算企业出口DVAR，以考察表2 中基准回归结果的稳健性。结果见表3 第（3）列所示，交互项Humcap×Year03的系数依然显著为正。

（4）样本调整。北京、上海作为我国政治与经济中心，无论在地理位置、经济发展水平还是城市治理环境方面都具有巨大的优势，吸收了大量的高素质人才，可能会对实验结果产生一定的影响。为此，剔除属于北京、上海的企业样本进行稳健性检验。由表3 第（4）列可知，回归结果依然十分稳健。

表3 基准回归稳健性检验

（5）分样本检验。分别对一般贸易企业样本、加工贸易企业样本以及混合贸易企业样本进行估计，结果见表4所列。从Humcap×Year03的估计系数来看，人力资本扩张对不同贸易方式企业的DVAR提升均有明显的促进作用，一般贸易企业样本与混合贸易企业样本的回归系数均在1%水平以上显著，且人力资本扩张对一般贸易企业出口DVAR的影响更大；而加工贸易企业样本的回归系数为正但不显著。可能原因是：加工与混合贸易方式更依赖劳动力成本优势参与全球生产网络，人力资本扩张会明显增加企业的生产成本；另一方面，加工贸易方式中存在大量的“来料加工”，其进口料件由境外提供，企业本身只负责加工组装，且很少使用国内中间品投入，自主性较差，因此人力资本扩张对企业成本加成率的提升作用较小，从而导致人力资本扩张对加工贸易企业出口DVAR影响不显著。

表4 分贸易方式回归结果

（三）机制检验

通过将中间渠道变量技术创新、成本加成率引入方程（13），构造一个三重交互项Humcap×Year03×Z，得到如下方程（17），进一步实证检验人力资本扩张促进企业出口DVAR提升的机制。

该方程中，Z表示技术创新或者成本加成率：技术创新（Innovation）采用企业总销售额中的新产品销售额占比来衡量；成本加成率（Markup）借鉴盛丹和王永进（2012）［48］的做法，利用公式 Markup=(y+ncm)/(wage+ncm)进行测算，其中，y代表企业工业增加值；ncm 代表企业净中间要素投入成本；wage代表企业应付职工工资与福利总额。

Humcap×Year03×Z的估计系数β1反映了人力资本扩张是否通过“技术创新渠道”或者“成本加成率渠道”促进或抑制企业出口国内增加值率的提升。若β1系数显著为正，则说明Z为有效的“正向渠道”；若显著为负，则为有效的“负向渠道”；若不显著，则表明人力资本扩张不能通过该两种渠道对企业出口DVAR 产生影响。其他变量定义保持不变。

（17）式回归结果见表5所列。第（1）列交互项Humcap×Year03×Innovation 的估计系数显著为正，即人力资本扩张通过“技术创新”渠道促进了企业出口DVAR的提升，初步表明了“技术创新”渠道的存在。在第（1）列单变量回归的基础之上，加入相关控制变量的回归结果见表5第（2）列所示，第（3）列进一步控制了行业固定效应、年份固定效应，回归结果均显示三重交互项的系数符号与显著性未发生变化，说明实证结果具有较好的稳健性，验证了理论假说2。

表5 “技术创新”渠道检验

“成本加成率”渠道的检验结果见表6 所列。第（1）列交互项Humcap×Year03×Markup 的估计系数显著为正，即人力资本扩张通过“成本加成率”渠道促进了出口DVAR的提升，并且对于高人力资本强度行业中的企业，其作用可能更强。第（2）列在第（1）列基础上加入了上文所述的各控制变量，第（3）列进一步控制了行业固定效应与年份固定效应后，交叉项系数仍然显著为正，说明成本加成率作为人力资本扩张影响企业出口DVAR 的渠道具有一定的稳健性。因此验证了理论假说2。

表6 成本加成率渠道检验

续表6

六、结论与政策建议

本文以1999年我国“大学扩招”政策导致人力资本剧增作为准自然实验，以企业层面的微观数据库为观察对象，采用倍差法考察人力资本扩张对企业出口国内增加值率的影响效果及作用机制。结果发现，人力资本扩张通过“技术创新渠道”与“成本加成率渠道”显著提升了企业出口国内增加值率。因而在当前供给侧结构改革和外贸高质量发展战略背景下，企业应该注重依赖人力资本来驱动创新和提高生产效率，实现出口效益的提升，促进我国实现贸易高质量发展。结合研究结论，本文提出如下建议：

第一，政府加大教育设施建设和教育资源的供给，强化“以人为本”“以本为本”的教育理念，促进创新型人才的培育，提高本科人才培养质量，充分发挥高等教育作为高端劳动力要素蓄水池的作用；提高教育类公共设施的开放水平，营造素质教育大环境；重视职业教育与培训，加大对职业教育投入的支持，为扩大高端劳动力供给提供政策支撑。

第二，人才是第一资源，政府应充分认识到人力资本的技术创新与载体功能，营造人才发展环境，激发创新创造活力，形成技术创新促进经济发展的新动能。在当前我国人口老龄化加速、劳动力供给规模下降的背景下，将“人口数量红利”向“人口质量红利”转化，以高端要素人力资本为内生动力推动企业出口效应，提升和实现贸易高质量发展极具现实意义。

第三，出口企业应积极应对我国经贸环境和发展条件的调整变化，一方面积极吸纳高素质劳动力，做好人才储备；另一方面注重企业的制度文化建设与管理办法设计，将企业发展与职工的职业发展结合起来。企业不仅要为职工提供职业培训，也要成为职工的发展平台，从而获得高技能劳动力的终身供给。

注 释：

（1）我国高等院校除医学类、建筑学等专业，绝大多数专业为学制四年。

（2）参照李胜旗和毛其淋（2017）、许和连等（2017）的研究进行处理，具体处理过程如下：①一般贸易BEC的产品分类。由于一般贸易对应于一般贸易企业，进口产品可能既被用于中间投入使用，也可能被作为最终产品而直接用于国内销售，本文根据联合国统计司网站提供的HS-6分位编码与Broad Economic Categories（BEC）分类的转换表，将海关数据库中的HS产品编码与BEC进行匹配，识别出一般贸易企业进口的产品类别（消费品、资本品或中间品），并将一般贸易企业的中间品进口额表示为其中，2000-2001 年采用 BEC-HS1996 转换表，2002-2006 年采用 BEC-HS2002 转换表，2006 年之后采用BEC-HS2007 转换表。②贸易代理商问题。考虑2004年前我国存在对企业进出口经营权的垄断与管制，部分企业通过有进出口经营权的中间贸易代理商来间接进口，而不是企业自身通过海关直接进口。因此，本文将企业名称中含有“进出口”“贸易”“经贸”“科贸”“外经”等字样的企业归为贸易代理商；计算各HS-6分位编码制造业行业j中通过贸易代理商的进口额占行业总进口额的比重mjt，并假定其他企业进口该行业产品通过贸易代理商的间接进口份额为mjt；根据impijt(1-mjt)计算企业实际进口额。通过考虑贸易代理商问题，调整后的企业实际加工贸易进口额和实际一般贸易中间品进口额分别表示为③国内中间投入的间接进口问题。鉴于国内中间投入品中也部分含有国外产品份额，Koopman等（2012）研究认为，这一比例为5%～10%，因此本文假定国内原材料中含有国外产品的份额为5%，则国内中间投入品中所含国外产品附加值可表示为MT为中间品投入额。同时，在下文中假定该份额为10%重新进行测算，进行稳健性检验。

（3）本文实证样本时间段为2000-2007年，使用的样本为中国工业企业数据库与中国海关数据库的匹配样本。数据期间选取主要参照如下标准：①当前可获取的中国工业企业数据库为1998-2012 年，中国海关数据库为2000-2011年，而2007年之后的工业企业数据可靠性有待考察。例如2010-2011 年的样本绝大多数可以在2007 年中找到法人代码、企业名称、资产合计、主营业务收入、实收资本等较为一致的数据；而且2007年之后的数据存在不同程度的数据指标缺失，例如在测度企业出口国内增加值率时，需要用到的工业中间投入这一关键变量，存在缺失。②工业企业数据库自1998 年开始采集，2007-2008年，2010-2011年均是统计范围突变的时间节点（例如规模以上企业定义不一致等），数据库来源渠道不统一，涵盖指标和数据质量均不一样。多数学者使用的工业企业数据库涉及的年份在1999-2007 年之间。当前国内关于企业出口国内增加值率研究的文章也都是使用2000-2007 年的数据。③本文利用中国政府1999年“大学扩招”政策作为对企业人力资本扩张的外生冲击，采用DID方法实证研究人力资本扩张对企业出口DVAR 的影响效果。该政策扩大了高中毕业生进入大学的比例，使得从2003年开始，受过大学教育的劳动者数量激增。因此人力资本激增年份也在数据样本之内，且在事前事后均有一段数据，符合“倍差法”的样本时间段要求。据此，本文选择2000-2007年的中国工业企业与中国海关数据库的匹配数据作为实证检验样本。