国有企业增进还是拖累社会就业？
刘海洋 林令涛 戴美虹∗
摘 要： 作为中国经济的支柱力量，国有企业曾经承担着增进就业的重要职能，但随着改革深入这一职能趋于弱化，这使得我们探讨市场竞争状态下国有企业对就业的真实影响成为可能。由于近年来国有企业数量总体趋于减少，宏观数据难以反映就业吸纳能力，因而本文使用 2002—2013年微观企业层面的数据展开分析。结果发现，国有企业成立时规模较大，但就业增长率较低，因而会短期增进而长期拖累就业，且这一影响存在显著的行业差异。本文进一步将国有企业影响就业的途径归结为：因效率低下而产生的直接效应和政策垄断抑制本地区其他企业发展的间接效应。实证结果也支持了上述两种效应。本文的研究为深入考察国有企业的功能、促进就业、深化改革提供了经验依据。
关键词： 国有企业；就业；效率；垄断
一、问题提出
失业对于个人及其家庭而言是莫大的不幸，对于国家和社会来说是矛盾和不稳定的根源，因而世界各国都把解决失业问题作为经济政策的重要目标。资本主义国家的企业以赚取利润为首要目标，而社会主义国家中相当一部分企业是属于国有性质的，其常常被赋予更多的社会责任，扩大就业一度成为国有企业设立的重要目标(林毅夫等，1994；林泉等，2010；江诗松等，2011)。人们也发现，国有企业通常存在较为严重的委托-代理问题(张维迎，1995；杨瑞龙，1997)，经营效率低下，创新能力相对不足(刘小玄，1995；方军雄，2007；刘瑞明、石磊，2010)，因而即使想吸纳就业也有可能“心有余而力不足”，并没有与之相对应的吸纳能力。因此，本文提出的问题是，与其他类型的企业相比，国有企业是促进社会就业还是拖累社会就业？
先前虽然有诸多关于国有企业的研究，但这些研究大多是比较国有企业与非国有企业的效率差异。虽然也有部分文献涉及到国有企业的就业问题，但在这一问题上还存在一定争论：部分学者认为国有企业能够促进就业(Dewenter和 Malatesta，2001；曾庆生和陈信元，2006)，另一些学者则持相反态度(Majumdar，1998)，但这些集中在 20世纪末(1998年左右的国有企业改革)的研究，基本上都停留在“减员增效”和“再就业”问题上。即使有少数研究牵涉到国有企业的就业吸纳能力问题，也主要是讨论国有企业“改制”后的影响问题(黄玲文和姚洋，2007；夏庆杰等，2012)，明确探讨一般状态下两类企业就业差异问题的研究相对少见。因此，国有企业是促进还是拖累社会就业这一问题，实际上一直悬而未决。
与先前研究相比，本文主要做了以下几个方面的工作。首先本文注意到近年来国有企业数量总体趋于减少，宏观数据容易低估国有企业的就业吸纳能力，因而本文使用微观企业层面的数据进行分析。进一步，本文估计了国有企业的就业吸纳能力，发现虽然单个国有企业就业规模庞大，但就业增长缓慢，长期来看并不是解决就业问题的优势力量。本文试图解释这一现象，将学术界已经广泛研究的国有企业低效率问题和部分领域的垄断问题加以综合，归结为国有企业就业的“低效率效应”和“垄断效应”并实证检验了这两种效应。
二、国有企业就业吸纳能力的微观分析
（一）国有企业就业人数的变化及指标选取
选用何种指标来衡量国有企业的就业能力，无疑是本文的关键问题。对于这一问题，先前研究有总体就业人数、单个企业就业人数、就业增长率等多个指标。本文将依次分析各种指标的利弊及其在本文中的适用性。
1. 如果用“总体就业人数”指标考察，则可能会低估国有企业的就业能力。如图1所示，本文报告了中国工业企业数据库加总的统计结果，数据显示国有企业的就业人员数量从2002年的1707.36万人减少到2013年的683.24万人；非国有企业的就业人数从2002年3708.48万人增加到13739.28万人。这种负向下降与正向增长之间的反差，凸显了近十年来国有企业总体就业人数下降的急剧性。但是使用“总体就业人数”来衡量国有企业的就业能力，可能会存在如下问题：近年来国有企业的企业数量总体上来看是趋于下降的，因而国有企业就业人数的总体减少，可能是因为企业数量减少导致的，而不是国有企业自身能力的原因导致的。如图 2所示，对中国工业企业数据库的统计发现，国有企业数量从2002年的25639个下降到2013年的6114个；而规模以上非国有企业的数量从 2002年的 143986个增加到 2013年的 327460个，10年间增长了近 3倍。以上数据说明，使用“总体就业人数”指标可能会低估国有企业的就业吸纳能力。
图1 国有及非国有企业的总体就业人数变化
图2 国有企业与非国有企业的企业数量变化
注：图1的纵坐标为就业人数，单位为万人；图2中的纵坐标为规模以上工业企业数量，单位为个。作者根据中国工业企业数据绘制。
2. 如果采用“企业平均就业人数”指标则难以衡量企业长期的内在就业能力。由于国有企业主要由政府财政资金设立，实力相对雄厚，因而初创时的企业规模往往就比较大；而民营企业资金相对匮乏，企业初创时的就业规模比较小，详见表1的统计。从表1可以看出，国有企业初创时的平均就业规模是其他企业的 2倍以上，因而这一指标主要是由于初创时期的资金和行业等特点导致的，并不能反映长期的和内在的就业能力。
表1 各种类型的企业初建时的就业规模
3. 本文使用“就业增长率”来反映企业就业能力。因为从动态发展角度来看，这一指标最能反映企业自身的和长期的就业吸纳能力，同时这一指标也与本文的研究主旨——“就业吸纳能力”相吻合。本文依据中国工业企业数据库的统计发现，国有企业就业增长率远远低于非国有企业，两者的年平均增长率相差19.29个百分点，这无疑是一个巨大差异。杨新铭和杨春学(2012)利用全国经济普查数据对所有制结构做的定量估算，表明该现象在第一和第三产业中也广泛存在。
（二）数据来源
为了精确研究国有企业与就业问题的关系，本文采用微观企业层面的数据而不是用宏观数据进行考察。该数据来源于中国工业企业数据库(Chinese Industrial Enterprises Database)，该数据库的优势在于，其不仅提供了所有国有工业企业以及规模以上非国有工业企业的注册类型、控股情况等表征企业性质的信息，还提供了企业的就业职工人数数据，为本文的研究提供了数据支持。在进行分析前，本文进行了如下数据处理：首先剔除了总资产、负债合计、注册时间和全部职工人数等指标存在缺失或负值的观测值；其次删除营业状态为停业、撤销等的企业数据，仅保留正常营业的观测值；本文将企业注册类型作为判断是否为国有企业的标准。基于本文的研究目的，我们选取2002—2013年间的企业作为分析对象，原因在于 1998年前后中国对国有企业实行了重大改革，这段时间国有企业的就业规模变动不足以真实反映国有企业的就业吸纳能力；2002年加入WTO之后，中国的市场化和法制化进程大大增强，就业指标中政府干预因素相对较少，因而我们选用2002年之后的数据样本作为实证检验的对象。
（三）变量说明及其描述性统计
接下来本文利用微观数据进一步进行实证计量分析，具体指标的选择标准如下。被解释变量为企业的就业吸纳能力(EMPLOY)，由于能够真正反映企业就业吸纳能力的指标是增长率，因而本文采用企业雇用人数增长率来表示。解释变量方面，本文的核心解释变量为企业性质(STATE)，是国有企业时 STATE取值为 1，不是国有企业时STATE取值为0。
控制变量方面：企业规模(SCALE)，本文使用企业主营业务收入的对数值体现企业规模。当规模扩大时，企业需要增加各种投入要素来满足其生产与运行的需要，吸纳的就业人数就较多，其中包括劳动就业人数，因此本文预期企业规模(SCALE)对企业的就业吸纳能力(EMPLOY)有促进影响，两者呈正相关关系。人均工资(WAGE)，本文用公式“本年应付工资总额/企业全部职工”来表示。对于企业而言，人均工资即为劳动的价格。当价格上升时，企业会降低对劳动的需求；当价格下降时，企业会增加对劳动的需求。因此，预期人均工资(WAGE)对企业的就业吸纳能力(EMPLOY)有负向影响，两者呈负相关关系。盈利能力(PROFIT)，本文使用企业税前利润总额与资产总额的比值表示。由于本文的被解释变量是企业就业增长率，显然盈利能力较高的企业可能具有较强的竞争力和增长潜力，因而在就业人数雇佣方面具有优势，预期符号为正。出口强度(EXPORT)，用公式“出口交货值/工业销售产值”来计算。出口企业在对外贸易过程中存在着学习效应(邱斌等，2012；范剑勇和冯猛，2013)，因而相比较于内销企业，参与出口的企业通过学习国外生产经验、引进国外先进技术和设备来减少自身的劳动资源投入，从而节约成本和提高效率。外资参与度(FOREIGN)，用外商资本与实收资本之间的比值表示。具有更高外资参与度的企业，国际化程度也较高。在国际市场上进行生产和销售，企业将面临更大的市场，因此吸纳就业的能力也较高，预期符号为正。资本密集度(KINTEN)，用固定资产净值与职工人数的比值表示。当资本和劳动可以相互替代时，企业的资本密集度刻画了企业所属产业的要素分布状况，在资本密集度较高的企业中，企业更倾向于采用资本替代劳动，造成企业的就业吸纳能力较低。各变量的描述性统计如表2所示。
赵仙童笑笑说，没那么严重，我会心疼你的，现在是北京时间晚上九点二十整，零点我宣布实验开始，你现在想对我干什么都还可以，零点就没你的选择自由了，一切听我安排，绝不允许你干涉我的任何事。
表2 各变量指标的选取和数据统计
（四）企业性质与企业就业吸纳能力的实证分析
为了考察估计结果的稳健性，本文对国有企业指标加以变化。关于国有企业的衡量，前文以注册类型为判断标准，这里使用另一种方法，借鉴 Hsieh和 Song(2013)中的划分方法，当企业满足以下两者中任一条件时，认为其属于国有企业：控股类型为国有控股，或者企业中的国有资本超过 50%。按照上述标准将本文的企业样本划分为国有企业和非国有企业，然后重新估计国有企业的就业吸纳能力大小。此外，本文拓宽时间维度，将中国加入 WTO前的 3年时间加入模型中，同时，考虑到 2008年金融危机造成的冲击，本文进一步以2008年作为划分时间段的依据，考察国有企业就业吸纳能力在时间上的差异，针对不同的样本区间进行回归，结果如表6所示。
接下来本文将依次分析这两种效应的大小。对于“低效率效应”的指数构建，本文用企业全要素生产率(total factor productivity，TFP)的倒数值表示，其中生产率的估算采用LP(Levinsohn-Petrin)非参数估计方法，该方法可以有效控制样本选择偏误和联立性偏误。其倒数值与国有企业的交互项即为国有企业的低效率指数(INEFF)，它反映了国有企业的低效率程度。
就现实而言，普通话水平测试在制度体系和管理体系的规范性上的实效性不强，这也直接降低了普通话水平测试工作的整体发展。此项研究维度虽然是理论层面，但科学全面的理论研究最终导向于实践活动，即形成一套针对培训工作的切实可行方法论。
表3 所有制性质对企业就业吸纳能力影响的估计结果
进一步对表3的估计结果进行考察，从其他控制变量的系数可以看出：企业规模(SCALE)与就业吸纳能力两者在 1%的显著性水平下呈正相关关系，这表明随着规模的扩大，企业会增加对劳动资源的需求来应对生产的扩张；企业盈利能力(PROFIT)的系数显著为正，说明具有较高盈利能力的企业在吸纳就业上也具有显著优势；人均工资(WAGE)对就业吸纳能力(EMPLOY)的影响显著为负，人均工资越高则意味着企业使用劳动力的成本会越大，因此在工资水平上升时，企业会用其他要素来代替劳动要素，造成企业雇佣人员的减少；外资参与度(FOREIGN)对就业吸纳能力的影响显著为正，表明国际化参与程度更高的企业具有更强的就业增长动力；资本密集度(KINTEN)系数显著为负，在资本较多的企业中，企业会用资本来替代劳动要素投入，造成就业增长的动力不足；出口强度(EXPORT)对企业就业岗位创造的影响表现出负的效应，出现这一现象的原因可能是，在企业出口强度增加的过程中，企业通过“出口学习效应”学习到了国外先进的技术和经验，增加了知识、技术及设备的投入，因而减少了对劳动要素的需求。
将缓冲器轴向力减去阻尼力，获得气弹力和摩擦力；绘制“缓冲系统行程—气弹力和摩擦力”曲线，与静压曲线进行对比，根据两条曲线的差异情况确定起落架缓冲功能是否异常，如果异常，根据异常出现的起始点确认异常时的缓冲器行程，并记录起落架载荷。
（五）就业水平的行业细分差异
1. “低效率效应”：国有企业效率低下，导致吸纳就业能力有限。国有企业建立的初衷之一是促进就业，但严重的委托代理和代理链条过长问题导致了国有企业效率普遍低下。在效率较低的情况下，国有企业自然难以扩大规模和增加就业，甚至连自身生存都难以维系，因此不得不通过“减员增效”来生存，效率低下是国有企业在吸纳就业方面“心有余而力不足”的重要原因。
定向运动的开展离不开定向地图,而定向地图又和常用的地图有所不同，它不可以从网络上直接下载，需要在原始的卫星图基础上，进行计算比例尺，考察实际地形来绘制地图。所以，定向运动的开展离不开定向制图人才。但是，据调查，南京普通高校定向运动的定向制图人才并不能满足学生的需求。
从表4可以看出，在大部分行业中，民营企业的就业增长率都明显高于国有企业，仅有石油和天然气开采行业、皮革皮毛羽毛(绒)的就业增长率在国有企业上较高，这初步说明了国有企业在吸纳就业增长作用中的动力不足。在接下来的部分，本文就国有企业对行业分布的就业吸纳能力的影响差异进行实证研究。为了比较国有企业在行业技术分布上的影响差异，首先根据行业技术技能等将行业分为中低技术和高技术行业两种类型。此外，一些行业具有知识技术密集型和人力资本密集型特征，这也会造成行业就业弹性存在较大差异。外资企业所在行业以劳动密集型为主，而国有企业的行业分布主要集中在资本密集型和资源密集型行业，造成国有企业的就业弹性相对较低。本文参照韩燕和钱春海(2008)的处理方式，采用资源集约度的产业分类方法与SITC的标准进行对照，将本文使用的样本行业分为资源密集型、劳动密集型和资本密集型三类，考察国有企业在不同行业的就业吸纳能力差异。
表4 国有企业就业增长率的行业分布差异
由表5的结果可以看出，依据技术水平划分的行业分类中，国有企业的系数都显著为负，其对中低技术行业的负面影响比高技术行业更大；通过资源集约度进行划分的行业中，估计结果也表明了同样的结论，但这一影响在不同资源分布的行业中存在显著差异。具体表现为，相比劳动密集型行业，国有企业的负向影响在资源密集型和资本密集型行业中更大。造成以上现象的原因可能与国有企业在不同行业中的分布有关：国有企业在中低技术行业、资源密集型行业中分布更多，所以对就业造成的负面影响更大。同时，以上结果也证实了外资和私营企业对就业的吸纳程度都超过了国有企业，国有企业在促进就业上并不具备显著优势。
机关党员干部尤其是青年干部抽出一定时间有组织、有计划地到偏远农村去与广大农民群众“同吃、同住、同劳动”，是他们察民情、知民生、解民忧的重要途径，也是他们了解国情、走进民心、联系农民的必由之路。对于中国这样一个农业大国来说，只有进农家门，知农家情，才有助于广大机关党员干部与农民群众真正“想在一起、干在一起”，有助于机关党员干部不忘初心，牢记使命，用心走好群众路线，用情站稳人民立场，自觉永葆政治本色，忠实践行根本宗旨，始终植根于人民群众这片沃土，做称职的人民公仆，不断夯实我们党在农村执政的群众基础。
表5 国有企业影响就业吸纳的行业差异
（六）变更国有企业的界定和转换不同年份区间
选取表2中的经济指标，运用 2002—2013年中国工业企业的微观数据进行实证检验，表3汇报了以企业就业增长率(EMPLOY)为被解释变量的回归结果。首先本文基于最小二乘法对国有企业在就业吸纳能力上的作用进行估计，模型1～模型3逐步对企业规模、盈利能力、员工工资、出口规模、外资参与度以及资本密集型等影响因素进行控制，估计结果均表明，国有企业性质与就业增长率之间呈现显著的负相关关系。由模型 3的系数可以看出，国有性质的企业比其他类型企业的就业增长速度低 6.73%，这无疑是一个非常庞大的差距。
表6 变更国有企业的界定和转换不同年份区间的检验结果
从表6的估计结果可以看出，对国有企业指标重新界定后，关于核心解释变量企业性质(STATE)的系数在各模型中都在 1%的统计水平上显著为负，说明国有企业创造就业岗位的能力较弱，而非国有企业则在吸收社会劳动力方面更具有优势。此外，除个别变量不显著外，其他控制变量的结果也与前文保持一致。结果显示，企业规模越大、盈利能力越强、人均工资越低、出口强度越低、外资参与越高、资本密集度越低的情况下，企业的就业吸纳能力就越强，因此能够创造出更多岗位来解决社会劳动力的就业问题。此外，对样本不同时间段进行回归的结果表明，在整个时期内，国有企业与就业增长率都呈负相关关系，这表明相对于非国有企业，国有企业并没有创造更多的就业岗位来吸纳劳动人员，因而未能有效地促进社会就业。
三、国有企业影响就业的原因探讨
（一）国有企业影响就业的原因分析
进一步本文估算“垄断效应”。其含义是国有企业在各方面的优惠及垄断在一定程度上阻碍了非国有企业的发展，进而减弱了该地区整体的就业水平。为了估算这一效应，本文构建垄断指数(MONOPOLY)，其计算公式为：
细分行业的特征存在较大的差异，各行业在生产技术、市场结构、竞争程度、调节成本等各方面都不尽相同，因此就业数量的变动模式也有可能不同。由于产业政策和发展背景的差异，国有企业发挥就业吸纳能力的作用可能受到行业差异的影响。本文根据中国国民经济行业分类代码，按照两位数代码划分行业大类，对比各行业中的国有企业、民营企业在就业增长率上的差异。
2. “垄断效应”：通过垄断政策，国有企业间接抑制了其他企业的发展和就业机会。为了维系国有企业的生存与发展，相关部门往往给予国有企业行业经营垄断权、资源使用优惠权以及融资方面的宽松政策，这些具有政策垄断性质的举措，往往会抑制其他类型企业的发展进而抑制整个社会的就业：(1)通过设立进入门槛，国有企业在石油、烟草、天然气、电力等行业具有垄断力量，民营企业难以进入这些行业。(2)资源使用方面的优惠权(例如土地、天然气及煤炭等上游原材料)，国有企业具有行政给予的巨大优势，其可以廉价甚至无成本地利用这些资源。潘红波和余明桂(2011)认为当政府对国家的稀缺资源具有控制力时，政府对国有企业在资源使用上的支持会阻碍民营企业的资源获取。刘瑞明和石磊(2012)发现中国大中型国有企业的丰厚利润来源于国有企业对上游市场的垄断，这些利润实际上是一种隐形租金，妨碍了其他企业的发展，也损害了社会的整体福利。(3)在融资成本方面，由于较低的违约率和较大的贷款规模，银行贷款更容易并且以相对较低的贷款利率流向国有企业(Brandt 和 Li，2003；Song等，2011)。表7统计了国有企业比重与该地区就业增长率之间的关系，可以发现，国有企业比重较低的广东、江苏和福建等地，该地区的就业增长率相对较高。
实践证明，在应用中水设施后，水资源的使用量有了大幅度的降低。在给排水工程中，公共区域的大部分优质排污水成为了中水的水资源。如今，大多数城市已经开始使用中水污水处理设施，因此，在布局市政排水时，要将中水污水处理设施考虑在内。
表7 2002—2013年中国各省份国有企业比重与就业增长率
（二）关于两种效应的指数构建及影响的存在性检验
考虑到运用最小二乘法(OLS)处理样本时会将具有多年数据的企业视为多家企业，该种处理方式的经济学含义并不合理。此外，企业个体间通常存在不可观测的异质性，计量过程中往往存在遗漏变量的问题。现实中一个企业的就业增长率可能很大程度上取决于这个企业的经理人素质、企业下年度的发展战略、企业文化等，而这些因素是本文的数据暂时无法反映的。由于面板数据的固定效应模型能有效控制企业不随时间变化的异质性特征，估计结果相对准确，因此本文主要采用固定效应模型进行估计。在回归之前，Hausman检验的结果也支持了采用固定效应模型的合理性。表3后3列报告了具体的估计结果，模型4～模型6都显示企业的国有制性质与企业就业增长率呈现负相关关系。国有性质的企业比其他类型的企业就业增长率低 6.81%，因而控制企业这些无法观察的异质性后，这一结果与最小二乘法得到的结果并无太大差异，说明本文的研究结论具有较高的稳健性。
上述研究表明了国有企业就业增长率较低的结论，但对于这一问题的研究，不能仅仅局限于国有企业“能”还是“不能”促进就业这一问题上，而应该进一步思考：本来应该而且也有动机去承担就业问题的国有企业，如果不能有效促进就业，那么原因和机理是什么？探讨这一问题，无疑对理解国有企业的特征、中国未来的国有企业改革以及整个国家的发展规划都是极为重要的。本文通过梳理已有的相关文献，将国有企业对就业问题的影响划分为两条途径。
公式(1)中的 i指的是企业，j代表的是四分位码的地区变量，state指的是该企业的所有制性质为国有企业。总体来看，公式(1)中的分子指的是某一地区国有企业的产出，分母是某一地区所有规模以上企业的产出，两者之商指的是中国各地级市层面(因为是四分位地区代码)国有企业产出占该地区总产出的比重。
最后注重宣传，发挥榜样的作用。外生推动型学霸寝室并非在顺境中成长而来，其原初状态与很多寝室的现实相似，很接地气。这种榜样在一般寝室中更具近因效应，因此也会有更多至今表现平平的同学争相效仿，对学风的改善面会更广。对这类寝室的宣传要凸显只要愿意努力，现在为时不晚，激发学生奋斗之志。
从表8的估计结果可以看出，国有企业的“低效率效应”和“垄断效应”都会显著地影响就业增长，并且这种影响是负向的。即使控制了企业规模、盈利能力、人均工资和出口强度、外资参与度以及资本密集度等因素后，这两种效应都显著存在。从表8模型 4的估算结果来看，国有企业的低效率每增加 1倍，就会使该企业的就业增长率降低 1.65%，国有企业产出占本地区产出的比重每增加 1倍，就会降低 7.75%的就业水平，所以国有企业对就业的影响是显著而巨大的。
表8 国有企业影响就业的两种途径分析
（三）国有企业影响就业的直接效应和间接效应的特征值
表8中的回归估计显示了国有企业低效率效应和垄断效应对就业造成的双重影响，而且这种影响是负向的，但人们无法从中得知具体直观的数字信息：国有企业对就业影响的(直接)低效率效应是多少？(间接)垄断效应是多少？对于传统回归方法的不足，部分学者在估计对外直接投资的直接效应和间接效应时(Girma等，2015)放松单位处理效应稳定性假设(Stable Unit Treatment Value Assumption，SUTVA)，发展出一种综合的同时判定两种效应的估计策略。具体求解方法如下。
设定一个地区有N个企业，这些企业中有Nr个企业为国有企业，因而不同地区有不同的国有企业比例 p＝Nr/N，这组数值类似于表7中不同省份的国有企业产出比重数值。同时设定国有企业组为实验组，记为 1；非国有企业组为对照组，记为 0，本文的目标是考察国有企业和非国有企业的就业吸纳能力 EMPLOY的差异，那么每个地区国有企业就业的直接效应为：
其中，是时刻t时相关矩阵C的估计。我们可以使用指数加权或者滑动加窗的来估计。其中，关于的最简单的选择就是在最小均方算法中的。因此，信号子空间的表达式可更新为：
公式(2)中的下标表示地点差异及其由此伴生的国有企业比重差异，上标表示企业性质差异，上划线表示是平均值，则公式(2)的含义是，国有企业性质对某地区(国有企业比重为p)企业的直接影响是，当地国有企业平均就业能力的均值减去非国有企业的均值。同理，可以得到国有企业就业的间接效应和总效应：
公式(3)表示，国有企业影响的间接效应，等于国有企业高比例地区的就业增长率减去国有企业比例为零地区的就业增长率。公式(4)中的总效应指的是，国有企业对就业影响的总效应，等于国有企业高比例地区的国有企业，减去国有企业零比例地区的非国有企业就业均值。但是由于国有企业担负其他功能，因而各个地区的国有企业比例可能都不为零，而且人们也无法构造出一种指数来计算出国有企业比重为零时的地区经济特征。因此，本文以中国市场化程度最为发达的珠三角地区(广州 4401、深圳4403、佛山 4406、东莞 4419、中山 4420、珠海 4404、惠州 4413、江门 4407、肇庆 4412共 9个城市，城市后的四位数字为地区代码)为基准，考察其他地区的企业受到的影响。为了方便阅读，本文将公式(2)～公式(4)中的部分指标也放到表9中。
表9 国有企业影响就业的直接效应和间接效应分解
从表9的分解中可以得到，国有企业对就业影响的直接效应为-19.15%(即0.1250-0.3165)，间接效应为-7.79%(即0.3165-0.3944)，总效应为-26.94%(即 0.1250-0.3944)。这一数字要远大于前文中的估计结果，原因在于全国层面的非国有企业的均值，实际上已经受到国有企业影响而变小了。所以用 Girma 等(2015)的方法更准确，也就是说国有企业对就业增长率的负向影响高达-26.94%。表9的测算结果表明，国有企业对就业的负向影响是令人吃惊的。当然随着中国市场化改革的进行和产权改革的不断深入，国有企业面临相对充分的市场竞争，经营效率不断提高，因而随着时间推移，未来国有企业的就业吸纳能力可能会有所回升。
四、结论及政策建议
本文的结论是非常明确的：与非国有企业相比，国有企业的就业增长率明显低于非国有企业，因而从长期来看，国有企业并不是促进社会就业的优势力量。即使初始阶段，政府可以用雄厚的资金来建立国有企业，或者半强制性地要求企业增加雇佣人数以增加就业，但这些方式改变不了长期趋势，并不是提高就业的长久之计。不仅如此，国有企业的存在还会间接地通过垄断效应危及整个地区的就业水平，负面影响不容小觑。为了保证结论的可靠性和稳健性，本文采取了多种方法进行检验：针对近年来国有企业的企业数量下降、宏观数据难以反映企业真实就业能力的问题，本文采用 2002—2013年的微观企业层面的数据进行分析；针对各个企业不可观测的异质性，本文采用面板数据的固定效应方法予以处理；并细化行业差异，重新界定国有企业以及划分不同时间阶段进行估计，得到的结果是稳健的。相关结论蕴含的政策含义如下。
（一）充分估算国有企业设立的后续成本和间接影响
在经济危机或经济萧条时期，政府往往具有强烈的动机来兴办国有企业(或社会工程等)，即使发达的市场经济国家亦是如此，这也是凯恩斯主义者的重要主张。彼时政府和社会各界的思潮也可能会逐渐演变为：资源与其闲置浪费，不如采取相机抉择的政策，兴办企业与工程增加就业。本文的测算结果显示，这些依靠财政资金兴办起来的企业，虽然短期来看规模较大、带动就业的效果明显，但不具有长期增长性。因此，政府一定要充分考虑到企业设置后可能存在的“请神容易送神难”的问题：这些企业如果不能适应市场竞争，企业是继续维持还是破产？已经雇佣的工人是否解雇？低效率的企业作为一种客观存在，可能会经常性地向政府伸来求援之手，这时候政府才会发现为了避免一时的麻烦，而给自己带来了更多更长期的麻烦。对于这种后续投资和间接负面作用，部分经济学家已经进行了相对充分的刻画。张军(1994)发现，员工一旦到国有企业工作，就会认定企业与自己存在某种形式的“隐形契约”：国家的企业不会随便解雇工人，政府陷入两难境地。 赟林毅夫和李志 (2004)发现，虽然国有企业给予职工的工资收入较低，但国有企业还要负责解决职工住房、食堂、医疗、子女教育以及生老病死等各方面的福利，这些全方位的社会福利使得国有企业的真实劳动力成本要远远高于非国有企业。因此，通过兴办国有企业的政策手段来解决就业问题，可能有立竿见影的功效，但也可能会使社会短痛变为长痛。
自20世纪90年代起，在我国城市化和工业化的发展背景下，一些发展速度较快的大城市对于人才资源的吸引力不断增强，外地人口的大量涌入导致城市基础资源供不应求。为应对人口膨胀问题，在一些吸引力较高的城市中掀起了一股开发建设新城的浪潮。综合我国新城发展的实际情况，借鉴国外新城发展的实践经验，新城的定义为：位于大城市郊区，有永久性绿地与大城市相隔离，交通便利、设施齐全、环境优美，能分担大城市中心城区的居住功能和产业功能，是具有相对独立性的城市社区[1]。
（二）以市场手段而不是行政指令手段来解决就业：从下岗到用工荒
当前中国社会各界讨论的热门问题是技术升级和“一带一路”等走出去战略，这是十几年前的人们无法想象的。20世纪末中国社会各界最忧虑的两个问题是国有企业不断下滑的财务绩效和隐性失业问题(袁志刚和黄立明，2002)。黄玲文和姚洋(2007)发现 2001年辽宁省抚顺市国有企业的失业率竟然高达 40%。虽然当时各级政府不断推行富余职工安置、再就业工程等政策，但许多经济学家估算，当时的下岗职工需要 20年才能解决。但中国下岗待业问题解决之快远远超过预期，以至于今天经济学界讨论的热点问题是“用工荒”而不是下岗待业问题。这一问题的解决，所依靠的并不是再设立新的国有企业来吸纳就业，或者向效率低下的国有企业继续增加投资，而是靠抓大放小，让相当一部分国有企业转制，并充分鼓励民营企业和三资企业的发展，规模以上工业企业数量从2002年的14万个跃增到2013年的33个万个，规模以下企业更是数不胜数，这些企业释放出来的强大的就业吸纳能力可能远远超出了最乐观的经济学家和政治家的预期，通览这一就业奇迹，中国各级政府应当坚定对市场经济的信心。
（三）明确国有企业的功能与定位
本文探讨的问题，通俗地说是与其他类型的企业相比，国有企业是促进社会就业还是拖累社会就业的问题，从另一个角度来说，是国有企业是否应将就业作为自身职能的问题。与市场自然产生的企业不同，人们对国有企业往往有太多美好的想象，在执行过程中总是赋予国有企业太多的社会功能，例如失业严重时解决就业，社会出现贫弱疾苦时来提供捐助(如地震捐款)，关键产业落后时来提升技术水平，经济过冷时增加投资来带动经济增长等。国有企业在相当长的一段时间内，被赋予了保增长、保就业、保稳定、保证国有资产保值增值等多重角色。本文探讨的国有企业能否促进就业问题，实际上只是国有企业担负的社会功能之一，而绝不是全部。传统观点认为国有企业能够帮助政府实现增加就业的宏观经济目标，达到促进社会就业的效果，因此对国有企业的就业功能寄予厚望。本文的实证检验结果表明，如果没有优异的经营绩效做后盾，国有企业对这一问题可能有心无力，甚至会反向拖累全社会的就业水平。国有企业的存在可能有多层次的重要意义，但促进就业不应当再次成为政府创建国有企业的理由。近年来中国不再强调国有企业的“保就业”功能，而是坚持效率优先，坚持国有企业与非国有企业公平竞争，这可能才是对待国有企业的正确态度。
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Do State-owned Enterprises Promote or Hinder Employment?
Liu Haiyang1，Lin Lingtao2and Dai Meihong3
(1. School of International Business，Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 611130，China；2. School of Economics，Dalian University of Technology，Dalian 116024，China；3. School of Economics，Dongbei University of Finance and Economics，Dalian 116023，China)
Abstract： One of the targets of state-owned enterprises′ establishment is to create jobs，however，the areas where proportion of state-owned enterprises(SOEs)is relatively high are areas with higher unemployment rates. So we raise doubts about the job-creating functions of SOEs，and test our doubts empirically using micro-data about Chinese firms to verify the notion that SOEs can′t promote social employment effectively，and that the effect of SOEs on employment is different among industries. We further put forward possible reasons for SOEs："Inefficiency effect" implying low efficiency of SOEs，"Monopoly effect" implying inhibiting development of other firms，and the empirical results also support the above effects. This study provides empirical evidence for investigating function of SOEs thoroughly，promotion of employment and deepened reform.
Keywords： State-Owned Enterprises；Employment；Efficiency；Monopoly
DOI: 10.14116/j.nkes.2019.02.004
∗ 刘海洋，西南财经大学国际商学院(邮编：611130)，E-mail：liuhaiyang@swufe.edu.cn；林令涛(通讯作者)，大连理工大学经济管理学院(邮编：116024)，E-mail：lineetao@163.com；戴美虹，东北财经大学经济学院(邮编：116023)，E-mail：widelia.dai@163.com。本文得到国家社会科学基金(15BJL010)、辽宁省社科基金(L11BJY007)以及西南财经大学中央高校基本科研业务费专项资金(JBK1902016)的资助。感谢匿名审稿专家的宝贵意见和建议，当然文责自负。
JEL Classification： J40 J50 P31
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