《表4 人力资本流动影响企业生产率的2SLS估计结果》

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《中国人力资本的全球流动与企业“走出去”微观绩效》

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注：（）内数值为相应检验统计量的p值，[]内数值为Stock-Yogo弱工具变量检验10%水平上的临界值；Kleibergen-Paap rk LM检验的原假设为工具变量识别不足；Cragg-Donald Wald F检验的原假设为工具变量为弱识别。

本文使用人力资本份额而不是其存量或流量数据作为核心处理变量，且企业生产率作为微观变量不易反向影响宏观人力资本的全球流动，人力资本的全球流动和企业生产率间应该不会存在较为严重的内生性问题。但本文也考虑到：（1）人力资本“自选择”效应，即人力资本聚集地区本身对技术密集型企业具有较强的吸引力，加之生产率提高促进目的国经济发展，创造就业机会，也会与人力资本分布相互影响；（2）不排除存在同时影响企业生产率和人力资本流动的不可观测因素，如目的国劳动力市场的需求冲击等等；（3）GPSM方法的使用强烈依赖于条件独立性假设，为放宽这一假设，本文考虑使用可替代的计量方法处理内生性，即两阶段最小二乘法（Two Stage Least Square，2SLS）进一步估计人力资本的全球流动对企业生产率的影响。借鉴Javorcik et al.(2011）和Ottaviano et al.(2018），本文分别选取目的国护照成本、签证限制指数和国际游客到达指标作为工具变量（IV），数据依次来源于国际航空运输协会（International Air Transport Association，IATA）和WDI数据库。护照成本和签证限制是影响人力资本的迁徙决策的决定性因素之一，而与跨国并购企业微观绩效相关性较低（Ortega and Peri，2014）。2SLS的第一阶段回归采用内生解释变量对工具变量进行回归，其中第一阶段回归中F统计量均大于10，表明工具变量护照成本、签证限制指数与解释变量的相关性较强，利用以上工具变量较为有效。第二阶段回归采用被解释变量对第一阶段回归得到的拟合值进行回归，回归结果汇总于表4。回归结果表明，人力资本流动的回归系数至少通过10%的显著性水平检验，结论与前文基本保持一致，人力资本流动及控制变量对企业生产率的促进影响是显著且稳健的。