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user: 4. 实证结果分析 4.1. 基础回归结果 表2展示了本文研究的基础回归结果，其主要内容有：1) 为我们在未控制任何其他变量的情况下，进行了最低工资标准对企业研发的回归分析；2) 为在1)的基础上加入前文所设立的企业控制变量集；3) 则在2)的基础上固定了企业的年份效应；4) 则在2)的基础上固定了企业的地区效应：5) 则在2)的基础上同时固定了企业的年份效应和地区效应。从表2的回归结果中，我们可以明显看到 Standard i j ( t − 1 ) 对被解释变量 Ln   R & D i j t 的影响系数为−0.431，且在α = 0.01的水平上非常显著，说明最低工资标准的上升会抑制企业对自身研发的投入。 表2同时展示了企业控制变量集的回归结果。企业股权集中度(ratio)对被解释变量的影响系数为−0.0466，直接说明企业股权集中度这一企业属性显著约束企业的研发行为。高企业股权集中度反映的是企业有高于一般个体的寡头治理倾向，在一定程度上会加强企业运转、决策、管理效率，促进企业高速向既定盈利方向前进，但另一方面高企业股权集中度也会抑制集体创新意识，高效的执行力度带来的是员工自主性的压制，进而降低个体的研发倾向和整体的研发能力，不利于促使企业将有限资源倾斜到企业自主研发上；企业成长性(growth)对被解释变量的影响系数为−0.587，表示企业成长性显著抑制企业研发，企业主营业务收入增加会使企业产生当前市场需求与供给未至均衡状态，处于卖方市场的市场预测，做出加大自身产品与服务供给的决策，削减研发有关部门的开支，将劳动力和资本投向主营业务扩大的领域，放缓研发脚步；企业员工人数(staff)的影响系数为−3.597，其与企业研发显著负相关，员工人数的增加有其边际效应，在不超过临界线时员工人数越多，企业研发可投入的劳动力越多，企业研发力度随之增强，但越过临界线后，员工人数的每一单位增加都会带来组织行政效率亦或是研发效率的下降，帕金森定律同样描绘了这一现象；企业年限(age)的影响系数为−0.0940，与企业研发呈负相关关系。企业发展的时间越长，一方面会培养出稳定的企业文化，加强员工对业务的熟练度，诸多因素会令存续时间更长的企业拥有更多研发人才，有利于产品与服务的创新，然而，另一方面，企业年限越长，企业制定的经营方针越趋于保守，开拓性随之降低，行政机构同行政人员一道提高臃肿程度，生产设备、生产技术与世界先进领域脱节，不利于产品与服务的创新；企业资产规模(assets)对企业研发具有正向效应，其影响系数为0.444，在1%的显著性水平上较为显著，企业研发行为需有大量的资金、设备、技术及劳动力投入，一般来说拥有越大企业总资产的企业越有保证自身市场优势地位的需求，研发动力更为充足，客观物质条件也足以支撑研发行动。 Table 2 Basic regression result 解释变量 (1) (2) (3) (4) (5) Standard i j ( t − 1 ) −0.373** −0.431*** −0.580** −1.217*** −1.361** (0.154) (0.157) (0.234) (0.205) (0.633) ratio −0.0466*** −0.0456*** −0.0463*** −0.0461*** (0.00307) (0.00307) (0.00302) (0.00302) growth −0.587*** −0.629*** −0.123*** −0.123*** (0.107) (0.0106) (0.0194) (0.0192) staff −3.597*** −3.225*** −7.23*** −7.15*** (0.178) (0.111) (0.216) (0.216) age −0.0940*** −0.104*** −0.104*** −0.108*** (0.00831) (0.00838) (0.00841) (0.00845) assets 0.444*** 0.433*** 0.370*** 0.365*** (0.0320) (0.0317) (0.0350) (0.0350) Constant 2.590*** −4.088*** −1.556* −2.040** 2.577* (0.254) (0.712) (0.806) (0.909) (1.377) 年份固定效应 no no yes no yes 地区固定效应 no no no yes yes Observations 20，733 20，513 20，513 20，513 20，513 R-squared 0.000 0.039 0.11 0.321 0.337 表2. 基本回归结果 注：***表示在α = 0.01的水平上显著，**表示在α = 0.05的水平上显著，*表示在α = 0.1的水平上显著。表格中括号内容为稳健标准误，无特别说明，下表同。 4.2. 稳健性检验 前文所做的基础回归环节可能存在变量遗漏、模型内生性、数据筛选不合理、系统误差等问题，针对这些可能存在的问题，本节将对原有模型开展一系列稳健性检验，以进一步判定本文实证结果的正确性，以下是所做的稳健性检验及结果。 4.2.1. 控制城市变量集 以往学者研究最低工资标准对企业研发的影响，多以企业特征为控制变量，认为企业特征是除自变量以外会影响实验结果的主要因素，但忽略企业所在城市的经济发展水平、面向企业政策、未来侧重方向等要素均可能使研究产生偏差，需要人为测量和控制。为此，本研究参考唐曼萍和李后建(2019)的做法，加入一组城市变量集，其由居民消费指数(ucpi)、就业水平(uel)、社会保障水平(ussl)、人均gdp(upGDP)、就业工资水平(uewl)组成。从表3第(1)列给出的结果来看， Standard i j ( t − 1 ) 的系数符号并未发生变化，且依旧在α = 1%的上显著，与基础回归结果保持一致，其他估计结果的系数符号与数值均未发生显著变化，说明基础回归结果在控制一系列城市特征后仍是有效的，故前文结论是可信的。 4.2.2. 改变企业研发的衡量方式 在前面基础回归分析一节中，我们选定取对数后的年企业研发支出，来衡量企业研发这一关键变量，但部分基于研发支出视角的文献表示企业研发支出中包括人员人工、直接投入(如购买的原材料等)、折旧费用与长期待摊费用、设计费用和装备调试费等支出，内部条目繁多，仅为企业会计账目上的支出，且因企业所处行业不同，投向市场的产品和服务类别不一，研发方向、支出侧重点有系统性的区别，故企业研发支出存在较大的个体差异性，以同一、宽泛的企业研发支出衡量企业研发是有效的方法，但仍存在局限性，易忽略企业整体科研实力、资金使用水平、固定资产投入比例、创新成果转化效率等难以量化的指标。 所以，我们试图改变企业研发的衡量方式。企业年专利申请量是企业研发的直观表现，一是因为专利为国家认定，其数量是企业科研实力和研发投入转化为生产力和盈利能力的体现，二是当且仅当专利申请获益高于专利申请成本时，企业方考虑为该项研究成果申请专利，代表性更强，故我们以企业年专利申请量为新的企业研发衡量方式。从表3第(2)列的结果来看，自变量的系数符号与显著性水平未发生明显变化，其增长仍抑制了企业研发，故前文结论是可信的。 Table 3 Robustness tes 解释变量 (1) (2) Standard i j ( t − 1 ) −2.775*** −0.818*** (0.362) (0.130) ratio −0.0471*** −0.00810*** (0.00304) (0.00114) growth −0.616*** −0.0556*** (0.0113) (0.0142) staff −0.0622*** 0.282** (0.00190) (0.0961) age −0.0937*** −0.119*** (0.00832) (0.00339) assets 0.390*** −0.283*** (0.0339) (0.0144) ucpi −0.218** −0.497*** (0.0932) (0.0347) uel −0.565*** −0.438*** (0.0735) (0.0282) ussl 0.000335** −0.000215*** (0.000166) (6.33e−05) upGDP −1.816*** 0.837*** (0.200) (0.0750) uewl 5.245*** −2.885*** (0.330) (0.121) Constant −12.16 81.34*** (9.501) (3.689) Observations 20，463 20，463 R-squared 0.416 0.342 表3. 稳健性检验 4.3. 小结 本章是全文的核心章节。基于国泰安数据库、国家统计局公布数据、中国统计年鉴、全国企业创新调查年鉴的大样本微观数据，对最低工资标准与企业研发进行了实证分析，实证结果表明，最低工资标准的上调对企业研发有显著的负向影响，与研究原假设不符，且通过一系列稳健性检验后，该结论依然可靠。