随着技术进步、人工智能等的蓬勃发展，依靠土地、资本等物质要素投入推动经济增长的发展模式已无法满足时代要求，中国经济进入结构转型升级和新旧动能转换的关键时期，中国企业也由要素驱动转向创新驱动，在这一过程中人力资本的作用愈加突显。

丰富的劳动力资源所带来的人口红利推动了中国经济近几十年的高速增长，但是，作为社会变迁的必经阶段，人口红利并非永久可持续，人口数量下降、人口老龄化等日益成为中国经济发展的阻碍。国家统计局数据显示，2011年中国人口红利达到峰值，劳动年龄人口数量为9.410亿，此后逐年降低，人口红利的拐点出现。在2011−2017年，虽然劳动年龄人口数量持续下降，但就业人口数量并未减少，说明劳动力供给并没有受到影响，不会对中国生产制造过程中的劳动力需求产生冲击。而从2018年开始，劳动年龄人口数量下降的同时，就业人口数量也随之减少。2018年中国就业人口数量较2017年减少54万，说明人口红利消失的影响逐渐突显，未来中国可能持续面临劳动力供给短缺的问题。基于中国宏观现实状况，依靠人口红利支撑经济增长的发展模式亟待改变，在人口数量一定的情况下，如何优化人力资本结构、寻求新人口红利成为一个值得关注的重要话题。

在国家政策的大力支持下，从2012年开始，中国教育经费占GDP的比重始终保持在4.0%以上。教育部统计显示，中国的教育普及率逐年提高，已超过中高收入国家的平均水平，2018年小学、高中、高等教育的毛入学率已分别达到99.9%、88.8%、48.1%。教育投入也促使人力资本结构发生改变，表现为不同教育程度人力资本所占比重发生变化。在全国15岁以上人口中，初中及以下教育程度的人口比重由2001年的81.0%下降至2017年的62.6%，高中及专科教育程度的人口比重在2001−2017年间由17.6%上升至28.6%，本科、研究生学历的人口比重在2001年分别为1.4%和0.1%，2017年已分别达到8.0%和0.8%^①，中国的人力资本结构正实现由初等教育向高等教育的转变。2018年10月，李克强总理应邀在中国工会第十七次全国代表大会上作经济形势报告时说：“中国40年的改革开放使广大劳动者的素质持续提升，技能水平不断提高。‘人口红利’加速向‘人才红利’转变，这是中国发展的最大‘底气’。”

传统观点认为，企业的目标是最大化产出的同时最小化成本（Taylor，1911），员工与企业投入物质资本的地位类似，对提升企业价值的贡献微弱。但是近年来，产品质量与创新成为企业关注的重点，与物质资本相比，人力资本在企业发展中的地位愈加重要（Zingales，2000）。人际关系理论认为，员工是企业的重要资产，其价值创造主要体现在产品创新以及建立与客户之间的关联上（Maslow，1943；MacGregor，1960）。利益相关者理论进一步指出，当企业的生存和成功在很大程度上依赖于员工时，员工将被作为主要利益相关者，因而决策者往往会将员工偏好纳入考虑范围（Clarkson，1995）。Edmans（2011）研究发现无形资产的价值并没有完全被资本市场识别，在1984−2009年，以“美国最适合工作的100家企业”组成的投资组合取得了3.5%的超额收益率，比行业基准高出2.1%，证实了员工满意度有利于提升企业价值的观点。人力资本结构高级化程度加深，必然会改变员工的工作意愿、决策参与程度、工作执行效率，以及企业整体的信息透明度、文化氛围等，进而对企业财务决策产生影响。因此，将人力资本纳入企业财务决策的讨论框架具有重要的理论意义与实践价值。

在完全有效市场中，外部资本市场能够将资金在不同企业间进行合理配置，促使不同企业的投资边际收益趋同，同时，内部资本市场也能够合理规划企业内部资金，促使企业内部不同投资项目的边际收益趋同（Modigliani和Miller，1958）。但在现实世界中，企业面临信息不对称和代理问题，这些问题的存在会在一定程度上干扰企业资金配置的有效性，导致投资效率下降（Stein，2003）。已有研究证实，提高会计信息质量（Biddle和Hilary，2006；Biddle等，2009；Francis等，2009；Chen等，2011）、优化外部治理环境（李延喜等，2015；翟胜宝等，2015；饶品贵等，2017）、完善管理者激励制度（Datta等，2001；Aggarwal和Samwick，2006；詹雷和王瑶瑶，2013）等是提高企业投资效率的有效手段。员工作为重要的利益相关者，在降低信息不对称程度、缓解代理问题方面发挥着不可替代的作用，但是其对企业投资决策的影响却并未受到足够关注。

随着人才强国战略的实施，中国的人力资本结构正实现由初等教育向高等教育的转变，大量高素质员工流入企业，促使上市公司实现了人力资本结构升级，那么人力资本结构的改变会对企业投资行为产生怎样的影响？员工对企业投资效率的影响主要体现在监督和执行两个方面。从监督角色来看，作为企业的必要组成部分，员工深入参与企业经营过程中的各个环节，能够及时了解相关信息、掌握企业动态变化。同时，高素质员工具有必要的知识储备和专业经验，能够对有价值的信息进行准确解读，因而具有对管理者形成有效监督的必备条件。此外，相比于外部利益相关者，企业发展状况不仅决定了员工可获得的财富，更重要的是会影响其未来的职业前景，因此，高素质员工会积极参与公司治理，抑制管理者偏离企业价值最大化的行为。从执行角色来看，投资效率不仅受到管理者决策的影响，也与员工的执行效率密切相关。基于人力资本的正外部性，高等教育人力资本能够带动初等教育人力资本协同进步，改善企业整体运行效率，同时提高投资效率。

基于此，本文以2007−2018年中国A股上市公司为研究样本，考察人力资本结构高级化对企业投资效率的影响。研究表明，人力资本结构高级化能够显著提升企业投资效率。本文进一步将企业异质性特征和外部市场环境纳入研究框架后发现：从企业特征来看，增强员工监督能力和改善企业−员工关系有利于强化人力资本结构高级化对企业投资效率的积极影响；从外部市场环境来看，在受到劳动力市场制约程度较小的企业中，人力资本结构高级化提升企业投资效率的效果更明显。机制检验发现，人力资本结构高级化主要通过降低代理成本和提高员工执行效率对企业投资效率产生影响。上述结论在经过一系列稳健性检验后依然成立。

本文的研究贡献主要体现在以下两个方面：第一，丰富了企业投资效率影响因素的相关研究。如何使投资效率达到最优是企业面临的难题，对企业投资效率的传统研究大多集中于管理者特征，但是管理者作为企业投资决策的制定者，其个人影响力有限。与之不同，员工同时兼有内部人和利益相关者的双重身份，其所发挥的公司治理作用却并未得到印证。本文基于代理成本和执行效率两个角度，揭示员工在改善企业投资效率方面的作用路径，有利于深入理解人力资本影响企业投资决策的内在逻辑，为企业优化投资决策提供新思路。第二，证实了人力资本结构高级化公司治理效应的存在。员工是企业重要组成部分，群体庞大但处于企业基层，与企业运营息息相关但不是企业决策制定者，对于其能否发挥公司治理作用始终存在争议。本文以投资行为这一经典话题作为切入点，探讨人力资本结构高级化对企业投资效率的影响效果，不仅为厘清人力资本与财务行为之间的作用机理提供新证据，而且为提高企业人力资本利用效率提供经验指导。

余文内容安排如下：第二部分为理论分析与研究假说，第三部分为研究设计，第四部分为实证结果与分析，第五部分为进一步研究，第六部分为稳健性检验，最后为研究结论。

投资活动是企业价值创造的基础，在无摩擦市场中，投资项目的边际价值决定了企业是否进行投资。但在实践过程中，许多因素会扭曲企业的资金配置，如税收、交易成本等，其中，信息不对称和代理问题是影响企业投资效率最重要的因素（Stein，2003）。已有研究大多关注股东与管理者之间的代理冲突（Narayanan，1985；Jensen，1986；Stein，1989；Bebchuk和Stole，1993）、管理者个人特征（Roll，1986；Heaton，2002；Bertrand和Mullainathan，2003；Malmendier和Tate，2008；韩志丽等，2014）、管理者与债权人之间的代理冲突（Fama和Miller，1972；Jensen和Meckling，1976；Myers，1977）等对企业投资效率的影响。但是，企业经营管理涉及不同层级人员的配合，这使得企业的运行状态不仅是高层级管理者个人意志的体现，同时也反映了低层级员工以及中等层级管理者的投入和偏好（Bower，1970）。可以预期，员工对企业投资效率的提升作用主要体现在对管理者投资决策的监督与执行两个方面。

企业投资决策主要由管理者制定，员工作为重要的利益相关者，有动机和能力对管理者的投资决策进行监督，缓解代理冲突。从监督动机来看，在人力资本结构更高级的企业中，内部高素质员工的聚集能够促进员工之间的交流和学习，加快员工工作技能的提升，最终促进员工工资水平整体上升（Rauch，1993；Acemoglu和Angrist，2000；Moretti，2004a；Liu，2007；Rosenthal和Strange，2008；Heuermann，2011）。Liu（2007）基于中国样本对上述现象进行了验证，发现在控制内生性后，员工的平均教育水平每上升1年，工资的涨幅高达11%−13%。员工工资上涨以及与业绩相关的薪酬契约制定，有效解决了员工利益最大化与企业利益最大化之间的矛盾，是激励员工提高工作投入、缓解委托代理问题的有效方式之一（Jensen和Meckling，1976；陈冬华等，2015）。随着人力资本结构高级化带来员工工资水平的上升，员工与企业的利益相关性增强，员工会更积极地参与企业投资决策，监督管理者行为。从监督能力来看，一方面，相比于外部利益相关者，员工对企业经营状况更加了解，具有获取信息的天然优势。Kim等（2018）通过实验研究证明，受过教育的人会表现出更多的理性特征，个人决策质量更高。在人力资本结构高级化的企业中，高等教育有利于员工充分理解所掌握信息的内涵，做出恰当判断，从而自主对管理者行为施加监督。另一方面，高素质员工能够增加信息披露渠道，提高信息传播的准确性。Dyck等（2010）基于美国样本企业的研究发现，员工在揭露企业违规行为中发挥了重要作用（员工的监管占比为19%），已经超过正式监管机构对企业的监督（审计师、分析师、证监会的监管占比分别为14%、15%和6%），证实员工在信息传播过程中发挥了较好的矫正、过滤作用。随着人力资本结构的提升，优质信息会更快速、更畅通地在员工之间、员工与管理者之间，以及企业内外部投资者之间进行交流与传播，最终缓解信息不对称、降低投资决策偏离最优的可能性。

企业投资效率不仅涉及管理者决策制定的正确性，也与员工的执行效率息息相关。在企业内部，团队成员教育水平的提升能够对其他个体的工作表现产生刺激作用，表现为人力资本的溢出效应。Moretti（2004b）以美国制造业企业为样本，发现受高等教育的工人对受初等教育的工人的生产效率具有显著正向影响，地区本科毕业生数量增长越快，企业生产效率提高越明显。Mas和Moretti（2009）讨论了大型超市工人生产效率的变化，发现同事的平均生产力提高10%，将促进其他员工的工作努力程度上升1.7%，这种同群效应主要来自于高生产力员工对低生产力员工的人力资本溢出。根据人力资本的溢出效应可以预期，企业人力资本结构高级化程度不断加深，有利于提高企业员工的整体工作效率，从而保障管理者投资决策的执行效果。

综上，一方面，企业人力资本结构升级不仅能够通过提高工资水平刺激员工参与企业决策的积极性，加强对管理者的监督，缓解代理冲突，而且高素质员工聚集有利于促进优质信息在企业中的交流与传播，降低信息不对称程度；另一方面，在人力资本结构更高级的企业中，员工之间存在积极的相互影响，有利于提高管理者投资决策的执行效率。基于此，本文提出第一个研究假说：

H1：人力资本结构高级化程度的加深有利于提高企业投资效率。

在无摩擦的劳动力市场，任何员工都可以在企业间自由流动，企业也可以按照利润最大化原则确定雇佣规模。但由于经营特点不同，不同类型企业对员工的需求存在显著差异，企业对员工的依赖程度决定了员工在劳工关系中的相对势力，进而会影响员工对企业投资效率的监督能力。

人力资本密集度高的企业对高素质员工的需求量较大，由于人力资本的向下兼容性，高素质员工的工作无法被低素质员工替代（陈晓光，2005；Davenport，2013），解雇高素质员工的成本极高，企业不仅可能损失关键的核心技术，导致核心技术转移至竞争对手企业（Somaya等，2008），而且需要付出较高的资金、时间成本寻找新的替代员工。高素质员工的稀缺性和不可替代性使其能够在人力资本密集度高的企业中享有较高的话语权，从而具有更强的能力对管理者行为进行监督（Gupta等，2017）。

基于以上分析可以预期，较高的人力资本密集度有利于提升员工的监督能力，表现为人力资本结构高级化对企业投资效率的监督效果更加显著。基于此，本文提出第二个研究假说：

H2：较强的员工监督能力对人力资本结构高级化与企业投资效率之间的关系具有正向调节作用。

工薪所得税筹划是反映企业−员工关系的重要方式之一。西方国家主要采用综合所得税申报制度，纳税筹划属于个人行为；中国采用累进税制，工薪所得税由企业代扣代缴，企业可以通过平滑奖金的发放、多缴纳住房公积金和社会保险金等形式帮助员工实现避税，不仅能够增加员工可获得的实际薪酬，还能够产生隐性激励作用，改善企业−员工关系。

工薪所得税筹划对人力资本结构高级化与企业投资效率之间关系的影响主要体现在以下两方面：（1）显性薪酬激励能够增加员工积极性。Akerlof和Yellen（1990）、Yueh（2004）提出增加职工薪酬能够提高员工的努力程度和生产效率，Gupta和Shaw（2014）进一步发现较高的薪酬激励水平能够促使工作能力较强的员工持续留在企业中。企业投资效率不仅受到管理者决策制定正确性的影响，也与员工执行效率密切相关。因此，工薪所得税筹划能够通过改善员工执行效率提高企业投资效率。（2）健全的薪酬制度能够降低管理者与员工之间的摩擦，在企业内形成良好的人际关系（Pagano和Volpin，2005），同时有利于增强员工的安全感和创造力（Gupta和Shaw，2014）。优化企业投资效率有利于股东价值最大化以及企业的长远发展，当企业−员工关系和谐融洽时，员工才会主动参与公司治理，为提升企业价值而努力。

基于以上分析可以预期，当企业工薪所得税筹划较多时，企业−员工关系处于良好状态，有利于强化人力资本结构高级化对企业投资效率的提升作用。基于此，本文提出第三个研究假说：

H3：良好的企业−员工关系对人力资本结构高级化与企业投资效率之间的关系具有正向调节作用。

劳工关系中的相对势力作为影响员工发挥公司治理效应的重要因素，会对人力资本结构与企业投资效率之间的关系产生影响，因此本文将劳动力市场供给纳入讨论框架。

在地区劳动力供给不足的情况下，员工在企业中享有较高的议价能力，企业缺少人员结构调整的灵活性，特别是对于高素质员工，作为企业的稀缺资源，即使无法对企业的经营管理做出重大贡献，其面临解聘的风险也相对较小，此时高素质员工没有主动参与公司治理的动力。如果地区劳动力供给十分充足，企业在劳动力市场中找到替代者的概率较高，则员工在劳工关系中的相对势力较弱（陆瑶等，2017）。尽管高素质员工具有稀缺性，但是充足的地区劳动力供给将给员工带来危机感，使其处于劳工关系中的劣势地位。在劳动力供给压力下，员工如果被解聘，重新寻找优质工作的难度也相对较大，这就使得员工利益与企业价值产生捆绑效应，员工希望企业能够实现长期可持续发展，因而有动机主动为企业发展做出贡献。同时相比于低素质员工，高素质员工更有能力通过改善工作效率、积极参与公司治理来获得工作认可（王珏和祝继高，2018）。因此，在地区劳动力供给充足的情况下，高素质员工将提高工作效率、积极参与公司治理，从而有利于提升企业投资效率。

基于以上分析可知，劳动力市场制约程度越小，劳动力供给越充足，人力资本结构高级化对企业投资效率的积极影响越明显。基于此，本文提出第四个研究假说：

H4：较小的劳动力市场制约程度对人力资本结构高级化与企业投资效率之间的关系具有正向调节作用。

本文以2007−2018年中国A股上市公司作为初始研究样本，并按如下原则对数据进行筛选：（1）剔除金融行业上市公司样本；（2）剔除ST上市公司样本；（3）剔除变量缺失样本；（4）为消除极端值影响，对所有连续变量按1%和99%水平进行缩尾处理。经过上述处理，本文最终得到10804个“企业−年度”观测值。人力资本结构高级化计算涉及的数据来自东方财富（CHOICE）数据库，其他数据来自国泰安（CSMAR）数据库。

本文借鉴Richardson（2006）、钟海燕等（2010）、刘慧龙等（2012）的做法，构建以下模型（1）估算企业投资效率：

其中，Size为企业规模，取企业总资产的自然对数；Lev为资产负债率，取总负债与总资产的比值；Cash为现金持有水平，取现金及现金等价物金额与总资产的比值；Growth为公司成长机会，取营业收入增长率；Return为企业年度收益率，取考虑现金红利再投资的年个股回报率；Age为企业年龄，取上市年限加1的自然对数；Invest表示企业新增投资，等于（资本支出+并购支出−出售长期资产收入−折旧）/总资产^②，Invest值越大，代表企业投资规模越大。此外，模型还控制了年度效应和行业效应。参照刘行和叶康涛（2013）、李延喜等（2015）的做法，本文对模型（1）的残差取绝对值，记为InvEff，该指标值越大，代表企业投资效率越低。

人力资本具有向下兼容性，高教育程度人力资本可以替代低教育程度人力资本，但反之则不成立（陈晓光，2005），这也是人力资本高级化在促进企业高质量发展过程中扮演不可替代角色的原因。借鉴地区人力资本结构变化（刘智勇等，2018）、产业结构变化（Moore，1978；刘志彪和安同良，2002；凌文昌和邓伟根，2004；付凌晖，2010）、就业结构变化（王庆丰和党耀国，2010；Neffke等，2018）等的衡量方法，本文采用向量夹角测度企业维度人力资本由初级向高级的演变过程，具体测算方法如下：

首先，构建人力资本空间向量，将企业所有员工按照受教育程度分为中专及以下、大专、本科、硕士博士及以上四类，将每一类教育程度员工所占比重依次作为空间向量的一个分量，由此构建一组四维人力资本空间向量X₀=（x_0,1，x_0,2，x_0,3，x_0,4）。

其次，确定基准向量为基本单位向量组X₁=（1,0,0,0）、X₂=（0,1,0,0）、X₃=（0,0,1,0）、X₄=（0,0,0,1），依次计算人力资本空间向量X₀与基准向量的夹角θ_j （j=1,2,3,4），如模型（2）所示。

其中， x_j,i表示基本单位向量组X_j （j=1,2,3,4）的第i个分量，x_0,i表示人力资本空间向量X₀的第i个分量。

最后，确定夹角θ_j的权重，并将所有夹角加权求和，从而计算得出人力资本结构高级化指数Hstruc，如模型（3）所示。

其中，W_j为θ_j的权重采用变异系数法确定（伏润民等，2008），计算各夹角θ_j （j=1,2,3,4）的变异系数V_j，则W_j=V_j/（V₁+V₂+V₃+V₄）。

Hstruc考虑了不同教育程度人力资本比重相对变化对企业整体人力资本结构高级化的影响。根据反余弦函数单调递减的性质可知，低教育程度人力资本所占比重相对下降越快，高教育程度人力资本所占比重相对上升越快，夹角θ_j相对越大。因此，Hstruc值越大，代表企业人力资本高级化程度越高。

借鉴已有研究（Richardson，2006；钟海燕等，2010），本文选择以下变量作为控制变量：企业规模、财务杠杆、盈利能力、市值账面比、自由现金流量、股权集中度、董事会独立性、企业年龄、产权性质。此外，本文还控制了年度效应和行业效应。各变量的具体定义如表1所示。

为考察人力资本结构高级化与企业投资效率之间的关系，本文设计以下待检验模型（4）：

上述回归模型中，人力资本结构高级化的回归系数β₁是本文关注的重点，根据前文提出的假说H1，预期β₁的回归系数显著为负，即人力资本结构高级化程度加深有利于提高企业投资效率。

表2报告了主要变量的描述性统计结果。结果显示，企业投资效率（InvEff）的最小值为0，最大值为0.166，最小值与最大值之间的差距较大，说明部分上市公司的投资效率较低，有待进一步提高。人力资本结构高级化（Hstruc）的均值为0.939，标准差为0.108，说明上市公司的人力资本结构整体呈现由低级向高级过渡的趋势，符合现阶段向高质量发展转型的要求。

表3列示了主要变量的相关性系数。结果显示，人力资本结构高级化（Hstruc）与企业投资效率（InvEff）的相关系数为−0.025，在1%水平上显著，意味着人力资本结构升级与企业投资效率呈负相关关系，初步印证了本文提出的假说H1。其他各变量的相关系数均较小，说明回归模型不存在严重的多重共线性问题。

表4报告了人力资本结构高级化与企业投资效率的回归结果。列（1）至列（4）依次通过无控制变量、增加控制变量、控制年份和行业固定效应、在公司层面上聚类调整的方式逐步增加限制条件，以保证回归结果的稳健性。列（4）的回归结果显示，人力资本结构高级化（Hstruc）的系数为−0.010，且在5%水平上显著。从经济意义上看，企业人力资本结构高级化程度每增加1个标准差，企业投资效率上升3.6%^③。本文的假说H1得到支持，即随着人力资本结构高级化程度的加深，企业投资效率上升。

控制变量方面，企业规模（Size）、盈利能力（ROA）与企业投资效率显著负相关，说明拥有较大资产规模和较强盈利能力的企业通常人才资源充沛，具有准确识别优质项目的能力，同时雄厚的资金实力能够帮助企业及时把握投资机会，提升企业投资效率。这一结论与Richardson（2006）、姜付秀等（2009）、李万福等（2011）、李延喜等（2015）的研究发现一致。此外，在企业发展的不同阶段，企业的投资战略会有所不同。企业年龄（Age）的系数显著为负，Age取值越大，企业发展越成熟，相比于处于成长期的企业，处于发展成熟期的企业已经找到适合企业发展的投资策略，因而偏离最优投资决策的可能性较小（Biddle等，2009；李万福等，2011）。产权性质（SOE）是上市公司不可忽视的重要特征，产权性质对企业投资的影响十分复杂（辛清泉等，2007；李万福等，2011）。本文的回归结果支持最终控制人为国有的上市公司投资效率更高的结论，证实国有企业的行政监管等有效缓解了代理问题，有利于实现优化企业投资效率的目标，与刘行和叶康涛（2013）的回归结果一致。自由现金流量（CF）对投资效率的影响显著为正，意味着自由现金流越多，企业投资效率越差，主要是由于企业过多的自由现金流为管理者谋取个人利益创造了条件，加剧了股东与管理者之间的代理冲突，这与Richardson（2006）、辛清泉等（2007）、钟海燕等（2010）的研究结果一致。市值账面比（MB）能够较好地衡量企业未来成长能力，成长性强、投资机会多的企业将面临更多的融资需求，因而出现融资约束的概率较高（李万福等，2011），这可能成为导致市值账面比越大的企业投资效率越差的原因。

参照Dewenter和Malatesta（2001）、Gupta等（2017）的做法，人力资本密集度采用数量和薪酬两种方式进行计算：（1）以员工人数与销售收入的比值进行衡量；（2）以员工薪酬与销售收入的比值进行衡量，员工薪酬为现金流量表中的“支付给职工以及为职工支付的现金”。两个指标计算所得数值越大，代表企业人力资本密集度越高。

为验证员工监督能力对人力资本结构高级化与企业投资效率之间关系的影响，本部分将模型（4）按照人力资本密集度进行分组回归，回归结果见表5。人力资本结构高级化（Hstruc）与企业投资效率（InvEff）之间的负相关关系仅在人力资本密集度较高组显著，说明员工的公司治理效应主要体现在人力资本密集度高的企业，优化员工监督能力能够强化人力资本结构高级化对企业投资效率的提升作用。人力资本密集度较低的企业则需要为员工提供更多便捷的沟通渠道，保障员工权益，进而激发员工参与公司治理的热情。

本部分将模型（4）按照企业工薪所得税筹划程度进行分组回归。借鉴王雄元等（2016）的做法，企业工薪所得税筹划采用薪酬支付均衡性衡量，即分别取现金流量表中企业前三季度和全年支付给职工的薪酬现金流出量的标准差。薪酬支付波动性越小，代表企业工薪所得税筹划的可能性越大。当企业薪酬支付波动性小于样本年度中位数时，定义为工薪所得税筹划多组，否则为工薪所得税筹划少组。

表6报告了以工薪所得税筹划衡量企业−员工关系的分组回归结果。人力资本结构高级化（Hstruc）在工薪所得税筹划多组的系数分别为−0.018、−0.016，且均在1%水平上显著，而工薪所得税筹划少组的系数并不显著，证实了工薪所得税筹划有利于优化企业−员工关系、激励高素质员工主动发挥公司治理效应的观点。工薪所得税筹划不会损害企业价值，而且能够以较低的成本实现，但却是改善企业−员工关系的有效手段，企业可以在合理范围内恰当运用薪酬激励的正外部性。

劳动力市场制约程度采用地区人力资本存量、地区人口数量两种方式衡量。其中，地区人力资本存量（Hcapital）采用考虑知识积累效应的教育年限累计法测算（Hall和Jones，1999；彭国华，2005；李成友等，2018），计算公式如下：

其中，Labor_i,t为第i个省第t年的劳动力数量，E_i,t为第i个省第t年劳动力的平均受教育年限，φ（E_i,t）为具有E年受教育水平劳动力的工作效率， ${\phi '}({E_{i,t}})$ 是φ（E_i,t）的导数，表示教育回报率，由于不同阶段的教育回报率不同，根据Psacharopoulos（1994）、Psacharopoulos和Patrinos（2004）对全球各地区教育回报率的说明，将小学教育阶段（0−6年）、中学教育阶段（6−12年）、高等教育阶段（12年以上）的教育回报率分别确定为0.180、0.134、0.151（彭国华，2005）。教育回报率为分段函数，故φ（E_i,t）为分段线性函数。由此计算得到的Hcapital数值越大，代表地区人力资本存量越多。此外，借鉴陆瑶等（2017）的做法，本部分再次通过企业所在省份的人口数量衡量地区劳动力供给情况。当地区人力资本存量多、地区人口数量多时，代表企业所在地区的劳动力市场制约程度小。

表7报告了劳动力市场制约程度对人力资本结构高级化与企业投资效率之间关系的影响。人力资本结构高级化（Hstruc）的系数仅在地区人力资本存量多、地区人口数量多的组中显著为负，说明劳动力市场对企业制约程度越小，高素质员工工作积极性越高，人力资本结构高级化对企业投资效率的提升作用越显著。因此，在合理范围内增加地区劳动力供给有利于提高员工工作积极性，促进企业公司治理环境改善。

管理者与股东之间的代理冲突是导致企业资金配置失灵的主要原因（Stein，2003）。投资效率偏离最优存在投资过度和投资不足两种可能。一方面，管理者可能为构建“商业帝国”，一味追求企业规模扩张而忽视投资效率（Jensen，1986），或因过度自信盲目投资于低效益项目而引发过度投资（Roll，1986；Heaton，2002；Malmendier和Tate，2008）；另一方面，投资不足可能产生于管理者“短视”（Narayanan，1985；Stein，1989；Bebchuk和Stole，1993）和“享受安逸生活”的心理（Bertrand和Mullainathan，2003）。不论出于哪种原因，代理成本的存在均会使企业决策偏离最优，投资效率下降。人力资本结构高级化通过降低代理成本改善企业投资效率的作用主要体现在两个方面：其一，人力资本结构升级能够通过提升员工工作技能优化业绩薪酬契约，进而增加员工与企业之间的利益相关性，激励员工提高工作投入，积极参与企业投资决策；其二，高素质员工可以依靠信息优势降低利益相关者之间的信息不对称程度，提高对管理者监督的有效性。员工掌握企业经营的内部信息，且具备识别、判断信息的知识与能力（Kim等，2018）。同时，员工在信息传播过程中能够发挥矫正作用，过滤一定的不实信息，从而优化信息传播质量（Dyck等，2010）。参与动机和信息透明度的提升均将有利于实现缓解代理冲突、提升企业投资效率的效果。由此可知，对于代理成本较低的企业，公司治理水平已经相对完善，因而无法体现人力资本结构高级化是否为通过降低代理成本实现企业投资效率的改善；而对于代理成本较高的企业，如果人力资本结构高级化能够有效改善企业投资效率，则可以证明代理成本是人力资本结构高级化影响企业投资效率的作用机制之一。

借鉴Ang等（2000）、叶康涛和刘行（2014）的做法，本文以管理费用与营业总收入的比值计算的管理费用率衡量代理成本（该指标值越大，企业代理成本越高），将模型（4）按照代理成本的高低分组（以样本年度中位数定义代理成本高组和代理成本低组）检验，回归结果见表8。人力资本结构高级化（Hstruc）的系数在管理费用率高组显著为负，说明人力资本结构高级化能够通过减少代理成本提高企业投资效率。如何缓解股东与管理者之间的代理冲突始终是现代企业面临的重大难题。设计合理的激励机制，鼓励员工参与公司治理，为解决这一难题提供了新思路。

如前文所述，企业投资效率不仅与管理者决策制定有关，同时受员工执行效率的影响。人力资本结构高级化能够在企业内部产生正向外部性，表现为受高等教育的员工会帮助受初等教育的员工提升工作技能（Moretti，2004b；Mas和Moretti，2009），有利于优化企业员工的整体执行效率，而良好的员工执行效率意味着管理者的投资决策能够得到更好执行，投资效率自然会随之提升。在员工执行效率较高的企业中，无法体现人力资本结构高级化对企业投资效率的提升效果经由何种渠道产生，而如果人力资本结构高级化与企业投资效率的关系在员工执行效率较低的企业中显著，则能证明人力资本结构高级化是通过影响员工执行效率提升企业投资效率的。

为验证该影响机制，本部分将模型（4）按照员工执行效率高低进行分组回归。员工执行效率用企业员工人均创造价值衡量，以营业收入与员工人数的比值计算（Mukherjee等，2017；马双等，2019）。当企业员工的人均创造价值高于年度样本中位数时，定义为员工执行效率高（人均创造价值较多）组，否则为员工执行效率低（人均创造价值较少）组。

表9报告了基于员工执行效率的分组回归结果。人力资本结构高级化（Hstruc）与企业投资效率（InvEff）的负相关关系仅在员工执行效率低（人均创造价值较少）组中显著，证实了人力资本结构升级有利于提高员工执行效率进而提高企业投资效率的观点。员工是企业中的微小单元，企业发展离不开每一位员工的努力与付出，挖掘员工的工作潜能、提高员工利用效率是提升企业价值的必要手段。

本文主要研究人力资本结构高级化对企业投资效率的影响，但不可避免存在反向因果的可能，即投资效率较高的企业通常公司治理状况较好，良好的公司治理能够吸引更多的高素质员工，有利于推进企业人力资本结构由初等教育向高等教育演化。为保证研究结论的稳健性，本部分采用两阶段最小二乘法（2SLS）解决可能存在的内生性问题。

综合考虑相关性和外生性的要求，本文选择同地区其他企业人力资本结构高级化程度的均值（Region_Hstruc）、企业所在省份人均医疗卫生机构数量（Medical）同时作为工具变量。从相关性来看，同地区企业雇佣员工的来源相近，这些员工受到类似教育资源以及文化价值观的熏陶，掌握的知识技能具有相似性，导致同地区企业人力资本的演化程度相近；人均医疗卫生机构数量在一定程度上反映了地区的经济发展水平以及居民的生活质量，良好的居住条件能够吸引更多的高素质员工，从而推动企业人力资本结构升级。从外生性来看，同地区其他企业的人力资本结构高级化程度不会对本企业的投资决策产生影响，也没有直接证据表明地区人均医疗卫生机构数量与企业投资效率之间存在明显的逻辑关系。相关统计检验结果（限于篇幅未报告，资料备索）显示本文工具变量的选取是合理的。

表10报告了两阶段最小二乘法（2SLS）的回归结果。第一阶段，同地区其他企业人力资本结构高级化程度的均值（Region_Hstruc）、企业所在省份人均医疗卫生机构数量（Medical）分别在1%和10%水平上与本企业人力资本结构高级化程度（Hstruc）显著正相关，符合前文所述的逻辑关系。第二阶段，人力资本结构高级化（Hstruc）对企业投资效率的影响显著为负，再次证实了人力资本结构高级化程度加深对企业投资效率的提升作用，支持了前文提出的假说。

为解决可能存在的样本选择偏差问题，本文进一步采用Heckman两阶段回归对研究结论进行稳健性检验。第一阶段进行Probit回归，被解释变量为人力资本结构高级化的虚拟变量（Hstruc_Dum），以样本当年中位数进行分组定义，主要解释变量为同地区其他企业人力资本结构高级化程度均值（Region_Hstruc）和企业所在省份人均医疗卫生机构数量（Medical），将二者同时作为人力资本结构高级化虚拟变量的排除性约束变量，二者符合相关性和外生性要求，具体原因与2SLS回归一致。模型中还控制了其他可能对人力资本结构高级化产生影响的因素，包括企业规模、财务杠杆、盈利能力、市值账面比、自由现金流量、股权集中度、董事会独立性、企业年龄、产权性质。第二阶段，在模型（4）的基础上加入逆米尔斯比（IMR）重新进行回归。

表11报告了Heckman两阶段方法的回归结果。列（1）显示两个排除性约束变量Region_Hstruc、Medical的系数均在1%水平上显著为正，表明同地区企业的人力资本结构演化程度相近，而地区医疗卫生状况是吸引高素质员工的有效手段。列（2）中人力资本结构高级化（Hstruc）的系数在5%水平上与企业投资效率显著负相关，说明在控制样本选择偏差后，本文主要研究结论依然保持稳健。

为保证研究结论的稳健性，本部分更换人力资本结构高级化的计算方法重新进行回归。其一，改变员工学历的分类方法，将企业所有员工按照受教育程度分为大专中专及以下、本科、硕士博士及以上三类，计算企业人力资本结构的高级化程度，记为Hstruc2；其二，改变各类人力资本所占权重的设定方法，前文以变异系数法确定权重，结果表明，教育程度较高的人力资本所占权重较小。借鉴刘智勇等（2018）的做法，本部分采用等差数列的形式将初等人力资本到高等人力资本所占权重依次设定为4、3、2、1，以此得到人力资本结构高级化程度的测算指标，记为Hstruc3；其三，借鉴刘智勇等（2018）的做法，将企业员工按照硕士博士及以上、本科、大专、中专及以下四类教育程度由高层级至低层级依次排列，各类人力资本所占比重记为H_j（j=1，···，4），则人力资本结构高级化可表示为 $Hstruc\textit{4} = \sum\limits_{k = 1}^4 {\sum\limits_{j = 1}^k {{H_j}} }$ ，该指标数值越大，代表人力资本结构高级化程度越高；其四，借鉴王珏和祝继高（2018）的做法，以高学历员工所占比重衡量企业人力资本结构的高级化程度，即本科及以上员工人数占总员工人数的比重，记为Hstruc5。

表12报告了改变人力资本结构高级化测算方法后的回归结果。改变学历划分方法后Hstruc2的系数为−0.008，在1%水平上显著；改变权重设定方法后Hstruc3的回归系数为−0.001，在5%水平上显著；此外，采用向量夹角以外的方式测算人力资本结构高级化程度，Hstruc4和Hstruc5的系数分别为−0.003和−0.007，均在1%水平上显著，再次证实人力资本结构高级化有利于提升企业投资效率。

本文以2007−2018年中国A股上市公司为研究对象，考察人力资本结构高级化对企业投资效率的影响。研究结果表明，随着人力资本结构高级化程度的加深，企业投资效率上升。进一步，员工监督能力越强（人力资本密集度高）、企业−员工关系越好（工薪所得税筹划多）、受劳动力市场制约程度越小（地区人力资本存量多、地区人口数量多），人力资本结构高级化对企业投资效率的提升作用越明显。影响机制检验发现，人力资本结构高级化主要通过降低代理成本、改善员工执行效率两条路径对企业投资决策产生积极影响。上述结果在解决内生性等一系列稳健性检验后，依然保持稳健。

本文从企业传统投融资问题入手，深入讨论了高素质员工公司治理效应的存在性和作用机理，不仅深化了投资效率这一永恒话题的相关研究，同时深入挖掘了员工在企业中不可替代的潜在价值。管理者和员工均为企业微小的组成单元，管理者决定了企业前行的方向，而员工保障了前行之路能否顺利完成，因而仅关注管理者的个人特质是不够的。随着越来越多的高素质员工流入企业，如何留住人才并让其发挥应有的价值是值得企业长期关注的问题。

本文的研究结论能够提供如下启示：（1）从人才培养角度，首先，政府部门要进一步加大教育资源投入，重点保障高素质员工的培育，使更多初等教育人力资本向高等教育人力资本转化，不仅要使更多普通人享受到教育红利，同时也要为中国制造业转型提供智力支持。其次，企业要着力构建科学的人才培养机制，形成对员工的长远培养规划，通过公平、公正、公开的竞争机制留住更多优秀人才。同时，赋予高素质员工重要的职能权力，推动高等教育人力资本带动初等教育人力资本协同进步，为企业创造更大的增量价值。（2）从提高人才利用效率角度，首先，为高素质员工参与公司治理提供便捷渠道。员工是降低信息不对称程度、缓解代理问题的重要力量，企业应为员工提供了解企业经营状况、反馈创新性想法和建议的平台，有效促进员工提升执行效率，以更好地为企业服务。其次，调整企业人力资本配置结构，完善收入分配机制，实现不同等级人力资本得到相应报酬，建立员工对企业的归属感，增加员工满意度，提高员工参与公司治理的主观能动性。