研发支出、广告支出与就业

张志刚 关明文

【摘 要】 研发与创新是引领发展的第一动力，就业有利于扩大内需，提高劳动者的收入，实现社会公平、稳定，促进经济发展。从理论上看，研发支出、广告支出对就业水平都具有正反两方面的影响。利用我国2016年制造业上市公司的数据考察了研发支出和广告支出的就业效应，结果发现，从整体上看，研发支出、广告支出与就业水平显著负相关，但进一步分析表明，这种显著的负相关关系仅在小企业里存在。同时，研发支出与就业水平增长之间存在显著的正相关关系，但这种显著的正相关关系仍然只存在于小企业里;广告支出与就业水平增长之间则无显著的相关关系。因此，从促进就业水平的角度来讲，应鼓励小企业的研发活动。

【关键词】 研发支出; 广告支出; 就业; 产品创新; 流程创新

【中图分类号】 F062.4;F062.9;F241.4  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2019）16-0106-06

一、引言

促进研发和创新活动是政府政策的主要目标之一，因为创新是现代经济增长的引擎。产出的增长之所以能够超过投入的增长，主要应归功于全要素生产率的提高。全要素生产率的提高主要由技术进步和技术效率的变化共同驱动，而技术进步与创新直接相联。内生增长理论认为，作为创新活动的一个广泛代理变量，研发（R&D）支出既可以直接促进企业生产率的提高，还可以通过行业内和行业间的溢出效应而间接影响企业生产率（阿吉翁和霍以特，2004）。尽管研发和创新对生产率的影响确定无疑是正向的，但技术变化对就业水平的可能影响却存在很大争议[1]。创新通常会导致生产率提高，而生产率的提高会降低生产过程中对劳动投入的需求。一个创新型企业会改变生产资源的构成比例，以机器替代工人。

实际上，对技术性失业的争论由来已久。第一次工业革命时期英国就发生了制造业工人破坏机器的现象。现今，对技术性失业的恐惧卷土重来。信息和通信技术的发展，制造业部门机器人的密集使用，自动驾驶汽车的应用，以及3D打印技术的广泛使用等等，这些现象带来了一个迫在眉睫的技术性失业恐慌。此外，不仅制造业部门的就业水平处于风险之中，而且服务业部门的就业水平也不再具有确定性。

本文的研究目的有二：一是利用中国上市公司的数据从微观上探讨研发支出的就业水平效应。目前国内学者对创新与就业水平之间关系的研究比较多，但主要集中于宏观和中观层面，微观角度的研究较少[2];本文则从企业的角度探讨了研发支出对就业的水平效应和增长效应。所谓就业水平是指就业人数的多少，所谓就业增长是指就业人数的增长。二是比较分析研发支出和广告支出的就业水平效应，越来越多的研究用研发支出和广告支出来说明企业的无形资产，那么二者对就业水平的影响是否存在不同呢？这也是本文所要探讨的问题。

二、文献综述

目前，国内外研究主要探讨的是研发和创新的就业水平效应，而对广告支出的就业水平效应尚没有学者进行分析。关于研发和创新的就业效应，相关研究可分为三个层面：一是从宏观经济层面进行分析;二是中观行业层面;三是微观企业层面。关于宏观经济层面和中观行业层面的国内外综述可参考黄解宇等[2-3]的观点。这里，本文仅对从企业层面探讨研发和创新的就业水平效应的国内外相关研究进行文献综述。

国外研究方面，Hall et al.[4]观察到，在美国大型制造业企业中，就业增长与研发集中度顯著正相关。Greenhalgh et al.[5]发现，研发集中度对英国企业的就业水平也有一个正效应。Coad et al.[6]以美国高科技制造业企业为样本，发现企业的创新活动对就业水平具有创造效应。这一结论得到了Bogliacino et al.[1，7]研究的支持。然而，也有一些学者得出了不同的结论。Evangelista et al.[8]发现在意大利服务行业的企业中，创新对就业水平的整体效应是负的。Mitra et al.[9]以印度的企业作为样本发现，创新对就业水平的正效应仅在部分行业存在。Piva et al.[10]发现，对欧洲企业来说，研发支出对就业有显著的正向影响;但是这种正效应的幅度是有限的，并且完全来自于科技水平较高的行业，在低科技行业，研发支出对就业无影响。

国内研究方面，黄解宇等[2]利用中国制造业上市公司作为样本分析了创新对就业影响的水平效应和滞后效应，结果发现，就水平效应而言，创新对就业水平存在抑制作用;但就滞后效应来说，创新对就业水平存在正向滞后效应。李强等[11]以广东省规模以上工业企业作为样本分析了产品创新和流程创新对就业水平的影响，结果发现，流程创新与就业水平显著负相关，产品创新与就业水平显著正相关。刘欣等[12]利用中国上市公司作为样本发现流程创新对就业水平具有积极的促进作用。但韩孟孟等[13]利用2012年世界银行对中国工业企业的调查数据却发现，流程创新与就业水平显著负相关。栾斌等[14]利用488家上市公司为样本发现，创新对就业水平的影响是非线性的，受高管持股比例的调节。白俊等[15]以中国上市公司为样本发现，总体上看，企业的技术创新对就业水平增长具有替代效应;但张艾莉等[16]以京津冀工业企业为样本却发现，创新对就业总量具有显著的动态创造效应。

创新对就业水平的最终效应受很多其他因素影响，如宏观经济条件、劳动市场竞争程度、工作时间的趋势等。宏观层面的研究能够从整体上充分探讨哪些直接效应和补偿机制在起作用;中观层面的研究能够考察技术变化在一个行业内的总体效应。但是，宏观和中观层面的分析往往受限于能否找到一个合适的技术变迁代理变量的约束，并且，国家层面的就业趋势往往是由制度、宏观经济因素等共同决定的，而这些因素很难控制。而微观层面的研究可以直接利用企业水平的创新变量，如创新投入、创新产出等。实际上，只有企业层面的数据能够说明研发支出、产品创新和流程创新，并把它们直接与企业的就业趋势联系起来[17]。因此，本文利用中国上市公司的数据比较分析了研发支出和广告支出对就业水平的影响。

三、理论分析

创新可分为产品创新和流程创新。产品创新指新产品的创造和商业化。在产品创新的情况下，新的生产部门出现，创造了新的工作岗位。因此，产品创新对就业水平存在正向效应。流程创新指生产同一种产品的流程发生了变化，生产同样数量的产出需要更少的投入，如劳动、资本等。因此，流程创新有可能对就业水平具有负的效应，出现技术性失业的现象。但是，这只是流程创新的直接效应。实际上，流程创新还可以通过其他机制来影响就业水平，从而有可能对就业水平产生正向影响。在19世纪上半叶，经济学家提出了一种新的理论，卡尔·马克思称之为补偿理论。这一理论包括技术创新引发的不同的市场补偿机制，这种机制可以抵消流程创新的初期劳动节约效应。

补偿理论指出，流程创新可以通过如下几个机制来增加就业水平：（1）引进新机器的补偿机制。流程创新使机器取代工人的同时，制造新机器又在资本品生产部门创造了新的工作机会。（2）产品需求增加的补偿机制。这可以分为两种情况。第一种情况是指流程创新导致了单位成本的降低。在激烈的市场竞争中，单位成本的降低就意味着价格的下跌。反过来，低价又刺激了对产品的新需求，从而增加了生产和就业。第二种情况指，由于技术创新而节省的部分成本可以用于增加收入和消费，这种需求的增加导致了就业水平的增加，这可能完全补偿由于流程创新造成的最初的就业损失[18]。（3）引进新投资的补偿机制。在竞争性收敛并不会瞬间发生的环境中，由于技术进步带来的成本降低和随后的价格下降之间会存在时滞，在这段期间企业家可以积累额外利润。这些利润如果再投资，就会创造就业[19]。（4）降低工资的补偿机制。与其他形式的失业一样，劳动节约效应的直接效果可以通过劳动力市场的适当价格调整得到补偿。在新古典主义的框架里，伴随着自由竞争以及劳动与资本的充分替代，失业的增加会导致工资的下降，而工资下降又会导致劳动力需求的增加[20]。

然而，由于下列一些严重的缺陷，补偿机制并非完全有效，甚至完全无效。第一，劳动节约型的流程创新的最初效应是工人的遣散，这会带来总需求的减少。这样，产品价格的降低伴随着需求的减少，从而无法抵消总购买力的初始降低。同时，需要注意的是，推迟支出并不仅仅意味着补偿的时滞。技术变化是一个连续的和路径依赖的过程，这意味着会发生进一步的流程创新。补偿机制要发挥作用需要一段时间，可能还没等补偿机制发挥作用，新的流程创新又开始了。如果这种情况发生，补偿机制就难以发挥作用，技術性失业就不仅仅是一个暂时性问题。流程创新有可能导致永久性的技术性失业。再者，流程创新导致成本降低，进而价格下降，需要有一个前提条件，即产品市场必须是竞争性的。如果产品市场垄断程度比较高，那么成本下降并不一定导致价格的下降，从而补偿机制会大大减弱。第二，通过新投资的补偿机制意味着技术变革所积累的利润必须全部立即流入额外投资。但是这种机制的实现必须考虑到经济代理人可能会推迟将额外利润转化为有效需求。实际上，影响投资的因素有很多，按照宏观经济学的基本观点，资本边际效率和利率的比较才是影响投资的核心因素。第三，降低工资的补偿机制与凯恩斯的有效需求理论是相冲突的。诚然，工资降低会诱导企业雇佣更多的工人，但减少的总需求会降低雇主的期望，从而导致他们会雇佣更少的工人。

上述分析表明，产品创新对就业水平有一个明确的正的影响，而流程创新对就业水平的影响却无法从理论上确定。然而创新与就业水平之间的关系很可能受企业规模的影响。第一，大企业更倾向于引入成本节约型的流程创新，而小企业更多地与产品创新相联[6]。这样，大企业的创新会带来工作破坏，而小企业的创新活动会带来工作创造。第二，与大企业相比，小企业更少受政府雇佣政策的约束，从而可以更容易地解雇员工，这样，在小企业中创新有可能导致就业的减少。第三，大企业的垄断地位比小企业要高，成本的降低未必会带来价格的降低，从而补偿机制失效，故而在大企业里创新有可能带来失业。因此，尽管企业规模会影响创新与就业水平之间的关系，但影响的方向和程度却是一个实证问题。

基于上述讨论，提出假设1。

H1：企业的创新活动会影响就业水平，但影响方向不确定;规模会调节创新与就业水平之间的关系，但影响方向也不确定。

不管是信息性广告还是说服性广告，广告的目的在于增强消费者对企业产品的需求。这样，广告支出的增加会带来销售额的增加，进而增加企业利润，如果销售额的增加伴随着企业产出的增加，或者企业把增加的利润用于新投资，那么生产工人的数量也有可能增加。然而，由于三个原因，广告支出对就业水平具有负的影响。第一，销售额的增加并不一定来自于产量的增加，也有可能来自于产品价格的上升。Nelson[21]认为，广告支出可能与商品质量正相关，因为高质量的商品可以使消费者满意而再次购买该商品。这样，广告支出的回报也会更高，从而企业有动力去做更多的广告。而高质量往往意味着成本更高，从而价格更高。因此，即使广告支出能够增加销售额，也未必来自于产量的增加，从而生产工人数量未必会增加，甚至可能会减少。第二，如研发支出一样，由广告支出所带来的增加的利润未必会转化为新的投资。第三，广告只是营销的一种方式，实际上，不同的企业中广告支出占营销总支出的比例差别很大。一个极端的例子是雅芳，雅芳很少使用广告的方式进行营销，主要依赖当地代理人的入户推销，而其他化妆品公司更多地依赖广告促销产品。可以认为，广告和其他营销方式之间存在替代关系，广告支出多，所需要的人工推销就可以减少。因此，广告支出越多，所需要的销售人员越少，从而对就业水平具有负面影响。基于这些原因，提出假设2。

H2：广告支出会影响就业水平，但影响方向不确定。

四、研究设计

（一）样本说明

本文选取2016年中国制造业上市公司中同时披露研发支出和广告支出的企业作为研究样本，排除同时发行A股和H股的公司以及数据不全的公司后，共获得467个观测值。本文关于研发支出和广告支出的数据直接来自于上市公司年报，其他数据来自于国泰安（CSMAR）数据库。

（二）模型设定

首先采用如下模型来比较分析研发支出和广告支出对就业水平效应的影响：

这里，被解释变量Emp为就业水平，用企业员工总人数的对数值来度量。本文的解释变量有两个：一是研发强度（Rd），用企业研发支出与销售额之比度量;二是广告强度（Adv），用企业广告支出与销售额之比度量。除研发支出和广告支出之外，其他一些因素也可能会影响到企业的就业水平，因此本文把如下变量作为控制变量包括在回归分析中：Size为企业规模，一般而言，企业规模越大，就业水平越高，本文用企业总资产的自然对数来度量企业规模，预测其系数为正;Asale为人均销售额，用企业销售额除以员工人数度量，平均销售额越高，表明企业效率越高，其所需要的员工人数就会越少，因此预测其系数为负。ROA为企业的资产回报率，用来衡量企业的盈利能力，计算方法为净利润除以总资产，企业的盈利能力越高，就业水平也会越高，预测其系数为正;Fper为固定资产比例，用固定资产与总资产之比度量，一般而言，固定资产比例越高，就业水平也会越高，预测其系数为正。

本文采用如下模型来探讨研发支出和广告支出对企业就业增长的影响：

这里，Gemp为就业增长率，计算方法为2017年的就业水平减去2016年的就业水平，再除以2016年的就业水平。控制变量中，在方程1的基础上，本文还加入了Grow和Lev变量。Grow为企业增长率，用企业总资产的增长率度量，计算方法同就业增长率，一般而言，企业增长率越高，其所需要雇佣的员工人数就越多，预测其系数为正。Lev为资本结构，用负债总额除以总资产度量，股份公司存在委托代理问题，管理者作为代理人具有风险规避倾向，负债比率的提高会增加企业破产的风险，因此管理者可能不愿意雇佣更多的员工，预测其系数为负。除企业增长率变量外，解释变量和控制变量都采用滞后一期的数据。

五、实证结果

（一）描述性统计分析

表1是对变量的描述性统计分析，同时还按照企业规模的均值把全部样本分为大企业和小企业，大企业共有203家，小企业共有264家，然后对大企业和小企业的均值差异进行了统计显著性检验。很明显，大企业的就业水平要显著高于小企业;小企业的就业增长率大大高于大企业，但统计上不显著，原因在于小企业的就业增长率方差较大。小企业的研发强度和广告强度都要高于大企业，但统计上仍不显著，原因可能在于小企业的研发支出和广告支出方差较大。大企业的平均销售额和负债比率都要显著高于小企业。其他控制变量方面，大企业和小企业并无显著差异。

（二）广告支出和研发支出对就业水平效应的影响

对方程1的回归结果见表2。首先对全部样本进行了回归分析，从中可以看到，研发支出与就业水平负相关，在1%的水平上显著;广告支出也与就业水平负相关，在1%的水平上显著。这就表明，尽管从理论上来讲，研发支出和广告支出对就业水平具有正反两方面的影响，但在实践中，二者都对就业水平有显著的负面影响。因为企业规模会影响研究支出和广告支出对就业水平的影响，所以，把样本分为大企业和小企业分别来进行回归。结果表明，在大企业中研发支出与就业水平之间虽然呈负相关关系，但统计上不显著;而在小企业中研发支出与就业水平之间呈负相关关系，统计上显著。就广告支出来说，在大企业中广告支出与就业水平之间呈正相关关系，统计上不显著;而在小企业中广告支出与就业水平之间呈显著的负相关关系。这就表明，研发支出和广告支出对就业水平的影响会受到企业规模的调节，研发支出和广告支出对就业水平显著的负向影响仅存在小企业里。

就控制变量来说，很显然，企业规模与就业水平显著正相关;平均销售额与就业水平显著负相关;企业盈利能力与就业水平显著正相关;固定资产比例与就业水平显著正相关。这都与预测相一致。

（三）研发支出和广告支出对就业增长效应的影响

上一部分的分析结果表明，研发支出对就业水平具有负的效应。然而，从研发投入到研发产出，从研发产出到商业化应用之间，即存在较大的不确定性，也存在较长的时滞。这样即使研发支出的当期效应是负的，但从长期来看，其对就业水平的影响也可能是正的。很显然，从第一次工业革命以来，技术一直处于迅速的变迁过程中。这两百多年的技术进步并未导致长期持续的失业，显然不能用工作时间的减少来解释。因此，猜测研发支出可能对就业具有增长效应。为了探讨该问题，利用方程2对样本进行了回归分析，结果见表3。

表3首先对全部样本进行了回归分析。结果表明，研发支出与就业增长之间呈正相关关系，在1%的水平上显著。而广告支出与就业增长之间呈负相关关系，统计上不显著。然后，按照企业规模把樣本分为大企业和小企业分别进行回归，通过比较可以发现，研发支出与就业增长之间显著的正相关关系仅存在小企业里;在大企业里，研发支出虽然与就业增长正相关，但统计上不显著。从经济意义上看，在小企业里研发支出变量的系数要大大高于大企业里。无论是在大企业里还是在小企业里，广告支出与就业增长之间的关系统计上都不显著。

就控制变量而言，企业规模与就业增长显著负相关，原因可能在于，企业规模越大，增长的空间越小。人均销售额、固定资产比例与就业增长之间不存在统计上显著的关系。让人奇怪的是，盈利能力与就业增长负相关，在全部样本中和小企业里统计上显著。原因可能在于，上市公司中存在委托代理问题，作为代理人的管理者追求的是自己的效用最大化。管理者的效用函数包括收入、地位、权力和安全感（Marris，1963）。地位和权力与就业增长密切相关，这样，盈利能力越低的企业，越可能追求就业增长。企业增长率与就业增长正相关，但统计上不显著;而资本结构与就业增长负相关，在全部样本中统计上显著。

六、结语

内生经济增长理论表明，创新是长期经济增长最重要的源泉。然而，公众对创新的态度却是矛盾的，原因就在于创新是一种“创造性毁灭”的过程。从就业的角度来看，创新在创造一些新岗位的同时，也会对现有的岗位带来毁灭性打击。因此，对政府来说，了解创新和就业之间的相互依赖关系是非常重要的。

因此，本文利用中国制造业上市公司2016年的数据探讨了研发支出和广告支出对就业水平的影响。结果发现，研发支出和广告支出都与就业水平显著负相关，但进一步分析则发现，这种显著的负相关关系仅在小企业里存在。还考察了研发支出和广告支出的就业增长效应，结果表明，研发支出具有显著的就业增长效应，但进一步研究则发现，这种显著的就业增长效应仅在小企业里存在;而广告支出与就业增长之间并无显著关系。因此，研发支出对就业不但具有当期效应，还具有增长效应;而广告支出对就业仅具有当期效应。本文的这一研究结论表明，对研发支出应当进行资本化处理，而对广告支出可以在当期予以全部费用化。这与李青原[22]的研究结论是一致的。

政府的创新政策应该集中于就业友好型创新。产品创新和流程创新的划分对于分析技术变化的就业水平效应具有重要作用。产品创新具有就业创造效应，而流程创新则在短期内具有就业替代效應。从供给面激励的角度来说，政府不应该对企业创新采取无差别的支持政策，而应该集中于支持能带来新产品的创新活动。本文的上述研究结论表明，研发支出对就业增长的显著影响也仅存在小企业里。在大企业里，创新对就业影响的水平效应和增长效应都不显著。因此，从解决就业问题的角度来讲，应鼓励小企业的研发活动。

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