杀鸡取卵：加班工作与企业创新质量

《Economic Analysis and Policy》：Killing the goose that lays the golden eggs:Overtime Work and the Quality of Corporate Innovation

　　**摘要**在东亚地区普遍存在过度加班的背景下，厘清加班工作在严重损害员工身心健康的同时，是否真正提升了企业绩效，具有重要的学术意义和实践价值。为此，本文利用卫星夜间灯光数据构建了企业加班测度指标，并基于专利IPC分类中所蕴含的知识广度信息，开发了企业层面的创新质量指标，从企业创新绩效的视角切入进行研究。基于2013至2023年中国A股上市公司的数据，我们采用回归分析提供了实证证据，表明过度加班显著削弱了企业创新质量。一系列稳健性检验和内生性检验支持了这一结论。为探讨其潜在机制，我们发现这一负面影响主要通过员工超载、高层人才流失以及创新努力向表面化或非实质性形式转移等路径体现。进一步的异质性分析表明，过度加班对创新质量的负面影响在创新效率较低或薪资水平较高的企业中尤为明显，且在高科技企业和国有企业中表现更为突出。研究结果揭示了过度加班对企业的反效果，为企业管理者和政策制定者做出更为均衡的决策提供了实证依据。---**引言**过度加班已成为东亚地区现代工作场所的普遍特征，引发了政策制定者和研究者日益增长的担忧。在勤勉和努力工作历来受到推崇的社会中，竞争性的经济压力以及加速且被规范性强化的社会环境，已逐渐将这些美德转化为过度加班文化，通常被称为"内卷"。在中国，2023至2024年间企业周平均工作时间达到49小时，超过法定上限五小时；而在金融、物流、科技和制造等特定行业，常规工作时间更是远超此数。所谓"996"工作制——即每天上午9点至晚上9点、每周工作六天、总计72小时——已成为大量劳动者的实际工作状态。类似的模式在其它地区也有体现。根据经济合作与发展组织（OECD）2024年劳动统计数据，韩国已连续多年在发达国家中位居年均工作时间之首，超出OECD平均水平近200小时。在日本，特定职业群体中过度加班现象持续存在，尤其是年轻公务员群体，其报告的月加班时长超过80小时，已接近与"过劳死"（karōshi）风险相关的阈值。然而，大量实证证据表明，过度加班对企业最关键的资产——人力资本——产生了有害影响。在身体层面，研究发现过度加班与冠心病风险增加（Virtanen等，2010）、其他心血管疾病（Li & Siegrist，2018）、高血压（Andini & Siregar，2024）以及各种慢性疾病相关。在心理层面，长时间工作加剧了工作压力和倦怠，导致员工情绪困扰加重（Shahidi等，2024；Hino等，2018）。更为重要的是，过度加班并不能提升员工的工作动机（Liu等，2019；Qin & Wu，2024）；相反，它往往损害工作效率（Collewet & Sauermann，2017；Rabenu & Aharoni-Goldenberg，2017）和创造性绩效（Ko & Choi，2019）。从这一视角来看，很难将过度加班视为提升企业绩效的手段，尤其是在创新相关领域。因此，文献中出现了一个根本性却长期被忽视的问题：过度加班对企业创新绩效的影响如何，尤其是对反映实质性创新水平的创新质量的影响如何？此外，过度加班通过何种机制影响这些结果？本研究将这些问题作为核心研究焦点。鉴于过度加班在中国普遍且尤为突出，我们将研究置于中国制度背景下展开。具体而言，我们分析了2013至2023年间中国上市公司的样本，采用双向固定效应模型进行实证分析。为此，我们开发了企业过度加班和创新质量的新颖量化测度。为确保结论的科学严谨性和稳健性，我们进行了系列稳健性检验。在此基础上，我们还探讨了潜在的作用机制，并检验了关键企业特征如何导致结果的异质性。据我们所知，过度加班与企业创新能力之间的关系在现有文献中尚未得到系统考察。因此，本研究通过扩展相关研究领域来填补这一空白。此外，我们的发现为企业管理层和监管机构提供了直接的管理和政策相关证据，以帮助他们重新评估和权衡过度加班实践相关的成本与收益。本研究有三方面贡献。第一，在研究主题方面，本研究率先考察了过度加班对企业创新能力的影响。以往关于员工行为的研究主要强调积极的、基于激励的因素，包括组织价值观和文化、领导与管理实践以及财务和职业发展方面的激励（如Egan，2008；Beehr & Gupta，1987；Chen等，2023；Core, Guay & Larcker，2008；Jia-Jun & Hua-Ming，2022）。相比之下，负向激励——如过度加班——在学术上得到的关注有限。此外，关于企业创新驱动因素的研究主要聚焦于外部因素（如商业环境、政府支持以及企业间合作与竞争）和内部生产性投入（如研发投入和人力资本）（Gao等，2024；Dechezleprêtre等，2023；Aghion等，2005；Albis Salas等，2023；Laursen等，2020）。与之形成对比的是，组织文化——尤其是内卷型文化——在塑造企业创新结果中的作用仍缺乏充分探索。因此，本研究有助于补充这些领域的现有研究。第二，本研究创新性地运用美国国家极地轨道合作伙伴计划卫星（VIIRS）的夜间灯光数据，构建了企业过度加班行为指标。以往研究受限于企业内部加班数据的可获得性，鲜有研究能够对企业的过度加班行为进行量化。此外，本研究利用专利数据IPC分类中推导出的知识广度信息，构建了企业创新质量指标。与以往仅以专利申请或授权数量衡量创新的研究（Agarwal等，2018；Fan等，2025）不同，这一方法更准确地捕捉了企业专利产出的质量维度，更好地反映了其实质性创新绩效。第三，针对夜间灯光指标可能存在的内生性问题，本研究创新性地构建了工具变量，并采用两阶段最小二乘法（2SLS）框架进行验证。此外，本研究系统考察了过度加班影响企业创新质量的潜在机制。这两方面的贡献在以往研究中均较为缺乏。本文其余部分结构如下。第二节从理论视角回顾相关文献并提出研究假设。第三节概述研究方法论，包括数据来源、变量定义和模型构建。第四节进行实证分析，检验核心研究问题和假设，同时探讨主要发现中的各种异质性。最后，第五节对研究进行总结。---**章节片段****影响企业创新能力的因素**尽管大量文献研究了影响企业创新能力和绩效的因素，但若干关键却隐含的决定因素仍未得到充分探索。现有研究主要聚焦于外部因素，如政府政策和监管框架（He, Ma & Zhang，2020；Li等，2020；Liu & Xiong，2022；Breuer, Leuz & Vanhaverbeke，2025）、区域文化背景（Adhikari & Agrawal，2016；Chen, Podolski & ...）[此处截断]---**样本选择与数据来源**本研究采用中国A股市场上市公司样本，覆盖2013至2023年期间。为确保研究样本的有效性和科学严谨性，我们实施了以下筛选标准：具体而言，剔除了被标记为ST或*ST的公司，排除了资产负债率超过1或总资产为负的公司，去除了存在大量数据缺失的企业，并剔除了所有金融行业公司。最终，样本[此处截断]---**基准结果**表2报告了基准回归结果。为突出对比并增强结论的稳健性，第（1）、（3）和（5）列呈现了未包含一组控制变量的结果，而第（2）、（4）和（6）列呈现了纳入控制变量后的结果。结果表明，所有加班变量——OTW_year、OTW_wd和OTW_wend——相对于创新质量指标的回归系数均为负值[此处截断]---**结论**本研究通过构建基于遥感卫星夜间灯光数据的过度加班代理变量，并利用专利知识广度衡量企业层面的创新质量，为过度加班与企业创新绩效之间的关系提供了新颖的实证证据。在此过程中，本研究为回答此类实践是否真正为企业带来正面效果提供了补充视角，同时也为更广泛的学术讨论[此处截断]---**未引用参考文献**Dong等，2020；Lin等，2021---**CRediT作者贡献声明****林哲（Zhe Lin）：** 撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，可视化，方法论，形式分析，数据管理，概念构思。**刘悦（Yue Liu）：** 撰写——审稿与编辑，资源，基金获取。**赵静怡（Jingyi Zhao）：** 撰写——审稿与编辑，验证，数据管理。---**作者信息**林哲 | 刘悦 | 赵静怡厦门大学管理学院，中国福建省厦门市 361024