社会保险降费与企业劳动力需求结构升级

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2024.0109

摘要/Abstract

摘要：

社会保险降费对减轻企业负担和激发企业活力发挥了积极作用。基于上市公司网络招聘数据，本文采用双重差分方法考察了社会保险降费对企业劳动力需求结构的影响。研究结果显示，社会保险降费显著促进了企业劳动力需求结构升级，该效应在非国有企业和高融资约束企业以及政府设定较低就业目标和人才落户门槛的地区企业更明显。机制检验表明，社会保险降费主要通过资本—技能互补效应和流动性约束缓解效应扩大了企业对高技能劳动力的相对需求。进一步研究发现，社会保险降费不仅提高了企业招聘学历门槛，还提升了高技能劳动力实际雇佣比例，证实企业不存在策略性招聘行为。本文结论对于完善社会保险缴费制度和推动企业高质量发展具有重要启示意义。

关键词: 社会保险费, 劳动力需求结构, 网络招聘, 双重差分方法

Abstract:

For a long time， high social insurance contributions have imposed significant liquidity constraints on enterprises， resulting in notable negative impacts on their operations. To alleviate this burden， China has repeatedly reduced social insurance contributions since 2015， which has played a positive role in stimulating corporate vitality and promoting enterprise transformation. Meanwhile， as key participants in market economic activities， the high-quality development of enterprises forms the microeconomic foundation for high-quality economic development， with the upgrading of human capital serving as the endogenous driving force. Therefore， whether reducing social insurance contributions can improve the labor demand structure of enterprises and subsequently promote the upgrading of human capital is a topic worthy of research. Based on the internet recruitment data of listed companies between 2016 and 2021， the impact of social insurance contribution reductions on corporate labor demand structure is investigated by adopting the difference-in-differences model. The results show that cuts in social insurance contribution significantly promote the upgrading of the corporate labor demand structure. The effect is more pronounced in non-state-owned enterprises， enterprises with high financial constraints， and regions with lower employment targets and talent settling thresholds. Mechanism tests show that reductions in social insurance contribution expand corporate relative demand for high-skilled labor by capital-skill complementary effect and liquidity constraint easing effect. Further discussion reveals that social insurance contribution reductions not only raise the academic qualifications threshold when hiring but also increase the actual employment ratio of high-skilled labor， which confirms that there is no strategic hiring behavior in enterprises. The findings have important implications for optimizing the social insurance contribution system and promoting the high-quality development of enterprises.

Key words: social insurance contributions, labor demand structure, internet recruitment, difference-in-differences model

中图分类号:

F840.61

景鹏, 任成一, 寇纲. 社会保险降费与企业劳动力需求结构升级[J]. 中国管理科学, 2025, 33(8): 61-74.

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图/表 10

表1

表2

图1

图2

表3

表4

表5

表6

表7

表8

参考文献 46

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变量	样本量	均值	标准差	最小值	最大值
Lds	14591	3.6366	1.2878	0	11.1125
HL	14591	0.9553	7.6108	0	670
Treat×Post	14591	0.3072	0.4613	0	1
Brir	14591	0.1737	0.3464	-0.5023	1.7667
ROE	14591	0.0603	0.1417	-0.6940	0.3407
Age	14591	2.9870	0.2852	2.1972	3.5264
Top10	14591	0.5834	0.1484	0.2497	0.9018
Dual	14591	0.3149	0.4645	0	1
Cfo	14591	0.0486	0.0649	-0.1367	0.2305
Lev	14591	0.4249	0.1954	0.0675	0.8838

变量	(1)	(2)	(3)
Treat×Post	0.0985^***	0.1022^***	0.1009^***
Treat×Post	(0.0326)	(0.0328)	(0.0294)
Brir		0.0198	0.0077
Brir		(0.0318)	(0.0322)
ROE		0.0838	0.0773
ROE		(0.0776)	(0.0847)
Age		-0.0475	-0.1424
Age		(0.2436)	(0.2780)
Top10		0.0721	0.1345
Top10		(0.2063)	(0.2078)
Dual		-0.0163	-0.0283
Dual		(0.0384)	(0.0369)
Cfo		0.0239	-0.0187
Cfo		(0.1244)	(0.1367)
Lev		-0.2214^**	-0.1862^*
Lev		(0.1079)	(0.1059)
常数项	3.6204^***	3.8092^***	4.0499^***
常数项	(0.0053)	(0.7666)	(0.8735)
企业固定效应	Yes	Yes	Yes
年份固定效应	Yes	Yes	Yes
行业—年份固定效应	No	No	Yes
省份—年份固定效应	No	No	Yes
N	14591	14591	14591
Adj. R²	0.5035	0.5036	0.5081

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
变量	按中位数确定处理组	按三分位数确定处理组	保留制造业企业样本	剔除广东和浙江企业	增加控制变量	排除增值税留抵退税政策	PSM-DID
Treat×Post	0.0578^*	0.1009^***	0.1610^***	0.1282^***	0.0978^**	0.1174^***	0.1045^**
Treat×Post	(0.0304)	(0.0294)	(0.0452)	(0.0348)	(0.0421)	(0.0307)	(0.0414)
Brir	0.0060	0.0077	0.0158	-0.0122	0.0090	0.0181	0.0120
Brir	(0.0325)	(0.0322)	(0.0449)	(0.0400)	(0.0307)	(0.0306)	(0.0301)
ROE	0.0781	0.0773	0.0491	0.1320	0.0752	0.0869	0.0681
ROE	(0.0861)	(0.0847)	(0.1126)	(0.1291)	(0.0815)	(0.0713)	(0.0815)
Age	-0.1362	-0.1424	-0.2783	-0.4209	-0.1957	-0.1114	-0.1678
Age	(0.2784)	(0.2780)	(0.2765)	(0.3078)	(0.3064)	(0.2479)	(0.3033)
Top10	0.1365	0.1345	0.2874	0.1194	0.1224	0.1092	0.1269
Top10	(0.2061)	(0.2078)	(0.2243)	(0.2878)	(0.2182)	(0.1971)	(0.2189)
Dual	-0.0294	-0.0283	-0.0564	-0.0600	-0.0315	-0.0239	-0.0251
Dual	(0.0373)	(0.0369)	(0.0397)	(0.0423)	(0.0378)	(0.0389)	(0.0394)
Cfo	-0.0209	-0.0187	-0.0131	0.0334	-0.0192	-0.0228	-0.0123
Cfo	(0.1375)	(0.1367)	(0.2633)	(0.1980)	(0.1731)	(0.1276)	(0.1732)
Lev	-0.1801^*	-0.1862^*	-0.1275	-0.3132^**	-0.1962	-0.1837	-0.2060^*
Lev	(0.1019)	(0.1059)	(0.1389)	(0.1474)	(0.1184)	(0.1109)	(0.1202)
GDPr					0.0018^***		0.0018^***
GDPr					(0.0002)		(0.0002)
Fin					-0.0436		-0.0319
Fin					(0.1353)		(0.1372)
Rob					0.0021		0.0021
Rob					(0.0014)		(0.0015)
Dig					0.1165		0.1008
Dig					(0.2227)		(0.2171)
Pol						0.0889^***
Pol						(0.0291)
常数项	4.0300^***	4.0499^***	4.4299^***	4.9375^***	4.2359^***	3.9260^***	4.1329^***
常数项	(0.8773)	(0.8735)	(0.8509)	(0.9665)	(0.9371)	(0.7853)	(0.9218)
企业固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
年份固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
行业—年份固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
省份—年份固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
N	14591	14591	9362	9865	14036	14591	13976
Adj. R²	0.5079	0.5081	0.4738	0.5093	0.5114	0.5041	0.5134

变量	(1)	(2)
变量	高技能劳动力招聘数量的自然对数	低技能劳动力招聘数量的自然对数
Treat×Post	0.1219^***	0.0169
Treat×Post	(0.0408)	(0.0424)
Brir	0.0624^**	0.0499^*
Brir	(0.0274)	(0.0252)
ROE	0.6426^***	0.5383^***
ROE	(0.1084)	(0.0757)
Age	0.6271	0.5768
Age	(0.5364)	(0.4522)
Top10	0.6157^*	0.5181^*
Top10	(0.3233)	(0.3009)
Dual	0.0065	0.0245
Dual	(0.0291)	(0.0291)
Cfo	-0.1684	-0.1290
Cfo	(0.1244)	(0.1366)
Lev	0.1708	0.3840^***
Lev	(0.1457)	(0.1122)
常数项	1.3726	2.4433
常数项	(1.7126)	(1.4629)
企业固定效应	Yes	Yes
年份固定效应	Yes	Yes
行业—年份固定效应	Yes	Yes
省份—年份固定效应	Yes	Yes
N	14591	14591
Adj. R²	0.7268	0.7180

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
变量	资本投入	资本劳动比	现金持有	债务规模
Treat×Post	0.1480^***	-8.4443	-0.0117^*	0.1206^***
Treat×Post	(0.0414)	(6.5588)	(0.0065)	(0.0222)
Brir	0.1263^***	-7.9033	-0.0013	0.1371^***
Brir	(0.0309)	(5.4847)	(0.0027)	(0.0165)
ROE	0.9334^***	5.6492	0.0085	0.7470^***
ROE	(0.0849)	(11.9432)	(0.0056)	(0.0399)
Age	1.1425^***	9.8282	0.0202	0.9670^***
Age	(0.3913)	(45.9419)	(0.0403)	(0.2450)
Top10	1.1012^***	-30.2766^*	0.0919^***	0.5620^***
Top10	(0.2097)	(16.3962)	(0.0185)	(0.1683)
Dual	0.0013	-7.4838	0.0028	0.0177
Dual	(0.0276)	(4.8397)	(0.0038)	(0.0120)
Cfo	-0.2972	8.1359	0.2267^***	-0.1818^*
Cfo	(0.1875)	(23.9201)	(0.0207)	(0.0932)
Lev	1.3223^***	26.4282^*	-0.1571^***	3.7447^***
Lev	(0.1955)	(14.8574)	(0.0128)	(0.1099)
常数项	13.9897^***	44.4307	0.1384	16.5010^***
常数项	(1.2337)	(138.3892)	(0.1164)	(0.8067)
企业固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes
年份固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes
行业—年份固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes
省份—年份固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes
N	14591	14591	14591	14591
Adj. R²	0.8146	0.9618	0.6700	0.9740