论文标题：Employee Overtime and Innovation Dilemma
中文标题：员工加班与创新困境
原文来源：Jingjing Yang. "Employee Overtime and Innovation Dilemma." Journal of Business Ethics. Vol No.January 2025.
供稿：何熳
封面图片来源：Pexels
编者按：
本文探究人力资源冗余（特别是通过员工加班积累的部分）对中国企业创新的影响。通过文本分析测算加班强度，研究发现：虽然加班能提升创新产出数量，但无助于提高创新质量。这一结论在研发人员冗余或提供高薪的企业中依然成立。此外，加班对创新的影响在国企与非国企之间未呈现显著差异。值得注意的是，在制造业和劳动密集型行业中，加班对创新产出的促进作用相对较弱。本文表明，政府对企业侵犯员工权益行为的宽容政策并不能有效提升企业竞争力。本文为理解新兴经济体中普遍存在加班现象的经济影响研究提供了新视角，也为管理者和监管者制定基本工时规范提供了商业伦理与政策层面的重要启示。
一、研究背景
中国员工的加班现象
员工加班已成为人力资源管理和商业伦理领域的关键议题，其对劳动者福祉、组织生产力和劳工权益的影响引发广泛关注。加班通常被定义为超出每日或每周法定标准工时的额外工作时间（Golden & Wiens-Tuers, 2006; Hollman, 1980）。Katz和Krueger（2016）在此基础上强调加班的自愿性或强制性特征，从而揭示了经济需求与伦理考量之间的复杂博弈。
尽管全球化进程持续推进，正式与非正式制度仍塑造着各国职场实践的差异性（Hall & Soskice, 2001）。多数发达国家已呈现工时缩短趋势（Lautsch & Scully, 2007），这既源于工业发展带来的生产率提升，也得益于劳工运动（Takami, 2019）。经统计，发达国家人均周工时从2010年的34.6小时（年1799小时）降至2022年的34.35小时（年1752小时）。即便在过劳文化盛行的日韩两国，过去十年间劳动者平均工时也显著下降，同时生产率快速提升。值得注意的是，这些国家工时缩减可能还受其他因素影响：工业追赶阶段结束后生产率增长放缓，以及全球范围内劳动者对工作投入态度的转变。“牺牲一代”正逐渐被追求工作生活平衡的新生代所取代（Twenge et al., 2010）。
相比之下，新兴经济体中长时间加班的现象依然普遍。过去十年间，中国企业盛行加班文化，部分公司甚至推行“996”工作制——员工被迫每周六天从早9点工作至晚9点。在中国传统文化中，个人被认为应当以集体利益为先，并为之付出额外努力（Kang等，2017）。在此语境下，为企业（即集体）利益长时间加班已被异化为一种道德美德。值得注意的是，加班现象不仅存在于基层员工，而且覆盖了中国职场的大多数群体：从蓝领工人、白领职员到管理人员和专业技术人员，普遍面临长工时与高强度工作压力（Chen等，2020；Zhou，2015）。
关于加班是否构成人力资源冗余的学术争论持续存在。学界通常采用两大界定标准——“即时可用性”（Iyer & Miller，2008）和“业务边界性”（Bentley & Kehoe，2020）。具体而言，人力资源冗余必须同时满足：（1）组织内存在超出当前业务需求的富余人员（业务边界标准）；（2）这些人员可随时调配（可用性标准）（Bentley & Kehoe，2020；Mishina等，2004）。该定义旨在排除企业前瞻性人力资源规划（如人才储备计划）等情形。
本文提出界定人力资源冗余的第三项标准——“时间所有权感知”。在西方主流理论中，员工下班时间（常规工时之外）被视为受制度保障的私人时间，这是不可侵犯的基本人权。但这一认知并非全球通行——在许多新兴市场，雇主往往漠视员工私人时间，甚至默认劳动契约包含对下班时间的支配权。这种对员工时间的“所有权错觉”，直接体现为这些经济体普遍存在的加班违规现象。例如部分企业家公然将过度加班美化为职场文化，典型案例是阿里巴巴创始人马云2019年4月12日的公开表态：“……我认为能做996是一种巨大的福气。很多公司、很多人想996都没有机会。年轻的时候不996，什么时候可以996？”这种对员工私人时间的非道德占用，可能构成强迫劳动或现代奴役的潜在表征（Simpson等，2021；Win等，2024）。因此本文主张，员工加班完全符合人力资源冗余的三重标准：作为组织可即时调用的冗余资源，既未超出组织需求边界，又涉及机构对员工私人时间的不当“所有权主张”。
在此背景下，中国雇主往往通过（或明或暗的）手段获取对员工额外工时的支配权。基于既有研究（如Bourgeois, 1981; Mishina et al., 2004），本文将员工加班界定为一种特殊的人力资源冗余形式。但与通常被视为组织适应力积极来源的传统冗余不同，员工加班更可能是一种消极冗余信号，其剥削属性和对劳动力的潜在伤害值得警惕。
本文主张应将员工加班视为独特的人力资源冗余类型。作为获取人力冗余和竞争优势的手段，加班文化在中国各类企业（包括国有和民营企业）中普遍存在（Chan, 2015; Zheng & Qiu, 2023）。这一现象折射出中国政府对加班文化的默许态度及其劳动执法不力的事实。强制加班现象及其背后的工时管制政策伦理问题（Dembe, 2009）已引发关注，但关于加班经济效应的研究仍属空白。鉴于中国突出的加班现象和庞大的劳动力规模，将其作为研究对象具有特殊价值。
二、理论分析与假设提出
（一）员工加班与创新数量
人力资源冗余与创新的关系，本质上是组织冗余影响企业绩效的特殊表现形式（Herold等，2006）。基于组织冗余理论，March和Simon（1958，第187页）明确指出："当组织拥有未被常规项目占用的闲置资金或人力时，就可能催生专门负责新项目开发和项目优化的职能分工"。学界普遍认同，人力资源冗余——即企业可调配的富余人力——主要通过以下机制影响创新与组织适应性（Bentley & Kehoe，2020；Kim & Rhee，2022）：
从组织冗余视角看，加班形成的人力资源冗余可通过多重路径提升创新产出：
其一，促进知识共享与技能提升。加班不仅延长了员工共同工作时间，创造更多交流机会以强化沟通协作（Wu，2013），更通过充足工时使员工充分运用知识-技能-能力体系（KSAs），从而提升工作效能并激发创新（Ko & Choi，2019）。
其次，Kim和Rhee（2022）提出的"冗余驱动机制"表明，将冗余资源与现有资源结合或转化，能创造新的发展机遇。在此机制下，加班形成的人力资源冗余通过"冗余驱动型探索"发挥作用，这种探索正是研发活动的关键投入（Wang & Yu，2023）。基于加班特性，企业不仅能将"额外"人力资源冗余与常规工时相结合，还能同步优化闲置设备或剩余产能，从而形成多维度的冗余驱动型探索。
再者，在过劳文化盛行的职场中，员工加班往往带有被迫性质（尽管有违伦理）（Hatton，2020）。这种情况下，员工为尽快完成日常工作，会主动提升核心任务执行效率。这种压力促使他们更聚焦关键工作、减少多任务处理，并通过技能升级来提升专注型创新活动的效率（Ko & Choi，2019）。基于上述分析，提出本文的第一个假设：
假设1：员工加班能显著提升企业创新产出数量。
（二）员工加班与创新质量
接下来，本文将重点转向创新质量。创新质量是指创新产出对创新绩效实现的影响（Lahiri，2010；Liu & Buck，2007）。成熟的组织冗余理论认为，自主性冗余与高质量、高影响力的创新呈正相关（Bourgeois，1981；Lawson，2001；Troilo等，2014）。其基本原理可以从企业和员工两个层面来解释。在企业层面，自主性冗余能够为创新创造必要条件，包括但不限于变革性的业务流程、适应性的商业流程、对创新失败的容忍度、感知到的充足资源、自由的信息渠道以及受保护的工作保障和员工发言权（Chen & Huang，2010；Du等，2022；Mishina等，2004；Nohria & Gulati，1996；Sharfman等，1988）。在员工层面，自主性冗余使员工能够应对资源限制，特别是当时间是关键资源时（Lawson，2001）。此外，自主性冗余减少了组织内斗（Cheng & Kesner，1997），并使员工能够将注意力和努力投入到特定的研发项目中（Troilo等，2014）。
尽管这些观点广受认可，但关键考量在于通过员工加班获得的人力资源冗余在本文背景下是否可以被视为自主性的。在企业层面，来自员工加班的人力资源冗余通常是有目的性和战略性地使用的，例如填补短期劳动力短缺（例如由于缺勤或强劲的市场劳动力需求引起）和处理产品需求波动（例如在不雇佣额外员工的情况下应对需求的突然增加）。从这个意义上说，通过员工加班积累的人力资源冗余通常是提前计划好的，更可能用于常规业务运营，而不是作为实现自主性目标的“非计划性冗余”。
同样地，在员工层面，通过加班获得的人力资源冗余可能侵犯员工享受个人或家庭生活的意愿和权利，正如前文所述，这本质上是不道德的（Avgoustaki & Cañibano，2020；Hatton，2020）。虽然员工加班增加了企业的人力资源冗余，但作为代价，它可能减少员工通过高级培训获取新技能的时间，从而阻碍其专业知识的更新与深化。换言之，由于特定时期内资源总量是固定的，延长工作时间会导致员工自我损耗（Prem等，2016）。因此，本文认为通过员工加班积累的人力资源冗余无论在企业还是员工层面都不具备自主性。
与创新数量相比，组织冗余理论认为创新质量更依赖于自主性冗余，例如专业知识的深度以及培育高级发展实践与协作的环境（Mishina等，2004；Nohria & Gulati，1996）。在本文背景下，通过员工加班获得的人力资源冗余无法被自主利用，因而违背了冗余与高质量创新之间关系的基本假设。
此外，长期持续加班的员工更可能出现认知能力下降、压力水平升高和职业倦怠，导致对细节的关注度降低和决策能力受损。这些因素最终会降低工作质量（Sonnentag等，2010）。认知疲劳是过度工作的常见后果，它会损害抽象思维能力——这种能力对解决复杂问题和提出创造性解决方案至关重要，而这两者都是高质量创新的关键要素。例如，Sonnentag和Fritz（2015）强调恢复时间对于补充认知资源至关重要，而由于长时间工作导致的恢复时间缺失会显著降低创造性产出。此外，Bakker和Demerouti（2007）的工作要求-资源（JD-R）模型表明，诸如长时间工作等过高的工作要求会对员工福祉和工作质量产生负面影响。长期处于高要求状态且缺乏充分恢复，不仅会损害身心健康，还会削弱持续创新能力。因此，虽然加班可能通过利用人力资源冗余来提高企业创新数量，但其对创新质量的影响仍不明确，因为它往往会损害创造力和高水平问题解决所需的必要条件。本文提出第二个假设如下：
假设2 通过员工加班形成的人力资源冗余与提高企业创新质量无关。
图1 整体逻辑框架
三、样本与研究设计
本文选取2009至2021年中国A股上市公司作为研究样本，剔除被特殊处理（ST）、特别处理（PT）及数据缺失的公司。代表员工加班的变量数据通过文本分析法从媒体报道中提取，报道来源为中国国泰安数据库（CSMAR）。该数据库涵盖全国性和主要地方媒体，包括网络媒体及传统报刊杂志。研发支出、专利申请和专利引用数据来自中国研究数据服务平台（CNRDS），其余数据均采集自CSMAR数据库。所有连续变量均进行上下1%的缩尾处理，最终样本包含3934家上市公司的31,726个公司-年度观测值。
为检验加班对企业创新的影响，本文构建如下回归模型：
其中，Innovation i,t+1，代表的是企业i在t+1年的创新。
（一）变量与测量
因变量：创新。本文采用两个创新衡量指标：创新产出数量和创新产出质量。使用专利指标作为创新产出的代理变量是文献中的标准做法（如Cornaggia等，2015；Lai等，2023；Li等，2021；Shu等，2022；Zhang等，2024）。根据中国国家知识产权局规定，中国专利分为三类：发明专利、实用新型专利和外观设计专利。发明专利是针对产品、工艺或改进提出的新技术方案，是创新程度最高的专利类型；实用新型专利是针对产品形状或构造提出的实用新技术方案；外观设计专利则是针对产品形状、图案或色彩的新设计。本文首先采用三类专利的申请总量（Pat_App）来衡量创新产出数量。在这三类专利中，发明专利通常具有更高的技术含量，被认为是中国最具新颖性的专利类型（Jia等，2019；Ke & Wang，2021；Wang等，2021）。因此，本文也使用发明专利申请数量（Inv_App）作为创新产出数量的替代衡量指标。
衡量专利质量的常用指标包括专利引用次数、专利原创性和专利通用性等（Alon等，2018）。因此，本文采用专利知识广度（Pat_Knowledge）和专利引用量（Pat_Citation）来测度创新产出质量。专利知识广度的计算基于专利知识覆盖范围（Akcigit等，2016；Li等，2021），因为高质量或突破性创新通常需要超越企业现有知识基础的广泛搜索（Harrison等，2024）。鉴于国际专利分类采用“部-大类-小类-大组-小组”的层级结构，本文选择专利分类大组层面的赫芬达尔-赫希曼指数（HHI），通过以下公式计算专利知识广度：
其中，Z(i,m,t)代表公司i截至t年度在主组m下的专利累计数量，Z(i,t)则为公司i截至t年度在所有主组下提交的专利申请累计总量。Pat_Knowledge数值越大，表明企业专利知识广度越大，创新质量越高。此外，专利引用数量（Pat_Citation）反映专利的价值和影响力，是衡量企业创新质量最常用的代理指标（如Hsu等，2014；Kong等，2022；Shu等，2022；Xu等，2023）。Pat_Citation的计算方法为：取1加上企业所有专利平均被引用次数的自然对数值。
加班（Overtime）指企业员工加班程度，通过媒体报道中加班相关关键词提及次数的自然对数值加1来衡量。由于大多数国家不要求企业披露员工工时信息，定量测量员工加班具有挑战性。然而全球媒体对员工权益的关注提供了宝贵数据来源。在中国，企业普遍存在的加班文化引发媒体广泛报道，包括近年来中央控股国有企业强制加班的报道（Chan，2015；Zheng & Qiu，2023）。这种广泛的媒体报道为通过文本分析定量测量员工加班提供了可能。
本文采用文本分析法测量加班程度。基于上市公司媒体报道的文本信息，本文捕捉与"加班"相关的关键词，并根据关键词频次构建加班变量。选取的关键词包括：996、单休、内卷、加班、过劳、超负荷、工作狂、超时工作、延长工时、占用下班时间、侵占休息时间、熬夜、通宵、凌晨、昼夜、长时间工作、周末、高强度工作、高工作强度、工作量大、赶工、过度疲劳等（中文关键词见附录1）。分析时排除关键词前后带有“不”“无”“非”等否定前缀的表达。通过人工编码，本文排除了包含相关关键词但不表达加班含义的文本，例如“996商铺”和“周末天气”虽含“996”和“周末”关键词，但与员工加班无关。加班变量数值越大，表明该企业员工加班情况受到媒体越多关注，反映其加班程度越严重。
需要特别说明的是，部分企业可能比其他企业获得更多媒体关注。因此，存在加班现象的知名企业可能会被媒体更频繁地报道。为此，本文采用另一个代理变量——企业是否至少被报道过一次利用员工加班的情况——作为补充测量指标。
本文的控制变量包括：研发投入、公司规模（以总资产自然对数衡量）、总资产收益率、现金流、资产负债率、固定资产占比、公司年龄、国有企业虚拟变量、第一大股东持股比例、董事会规模、员工薪酬水平。研发支出是创新产出的主要决定因素（Chang等，2015），而企业规模显著影响创新能力（Tindall等，2024）。经营绩效更好、杠杆率更低的企业拥有更多内部资源投入创新（Atanassov，2013；Chang等，2015）。第一大股东持股比例和董事会规模用于控制公司治理（股权结构和董事会）对创新产出的影响（Belloc，2011；O'Connor和Raferty，2014），公司年龄则控制企业生命周期对创新能力的影响（Chang等，2015）。
回归模型中纳入：行业固定效应：因不同行业企业的创新活动存在差异、年度固定效应：控制未观测到的年度特定属性影响。由于部分企业特征（如SOE和Board）在样本期间基本不变，加入企业固定效应可能导致多重共线性。因此，本文选择在基准回归中包含行业固定效应而非企业固定效应，但企业固定效应将在稳健性检验中予以考虑。
表1 变量定义
四、实证研究
（一）描述性统计
表2报告了本文所用变量的描述性统计结果。企业创新数量以专利申请总量（Pat_App）和发明专利申请量（Inv_App）表示，其均值分别为2.692和1.897，中位数分别为2.833和1.792，这表明发明专利在专利申请总量中的占比仍有较大提升空间。由于存在缺失值，以专利知识广度（Pat_Knowledge）和专利引用量（Pat_Citation）衡量的企业创新质量样本量小于其他变量。加班变量（Overtime）的均值为0.035，最小值和中间值均为0，最大值为3.434。该变量的标准差为0.200，表明不同企业的加班行为存在差异，部分企业的员工加班情况被新闻媒体多次报道。其余变量的取值与现有文献报道的结果基本一致。
表2 描述性统计
（二）基准回归
表3报告了加班对企业创新影响的检验结果。第（1）-(2)列显示，Overtime的系数均在1%水平上显著为正，表明随着员工加班程度的增加，企业专利申请总量（Pat_App）和发明专利申请量（Inv_App）均显著提升，由此本文第一个假设得到支持。然而第(3)-(4)列表明，当采用创新质量代理指标（即Pat_Knowledge和Pat_Citation）作为因变量时，Overtime的系数均不显著，说明员工加班并不能显著提升企业创新质量，因此本文第二个假设同样获得支持。
表3 员工加班对企业创新的影响
（三）稳健性检验
1.内生性处理
加班与创新之间可能存在内生性问题，因为创新活跃的企业可能更倾向于推行加班文化。为控制潜在内生性，本文选取城市夜间灯光亮度作为工具变量，采用两阶段最小二乘法（2SLS）对基准回归进行验证。由于日常工作通常在白天完成，夜间灯光亮度能在一定程度上反映加班程度，但该变量不会直接影响企业创新行为，而是通过员工加班渠道影响企业创新。本文采用DMSP-OLS夜间灯光校正数据测量灯光亮度，通过各城市灯光总强度除以网格单元数量得到城市夜间灯光亮度（DN）。表4报告了两阶段最小二乘回归结果：第一阶段回归显示城市夜间灯光亮度与员工加班呈显著正相关；根据第二阶段估计结果，在使用工具变量缓解内生性后，当以企业创新数量（Pat_App和Inv_App）为因变量时，加班拟合值的系数仍显著为正；而以创新质量（Pat_Knowledge和Pat_Citation）为因变量时，加班系数仍不显著。这些发现与前述结论一致，表明在控制内生性后，员工加班对企业创新产出的影响依然成立。
表4 2SLS回归
2.样本选择性偏差处理
由于样本非随机选择，表3报告的实证结果可能存在样本选择偏差问题。为此，本文采用倾向得分匹配法（PSM）重新估计方程（1）的回归。具体步骤为：首先，根据企业是否被媒体报道存在员工加班（overtime>0）将研究样本分为两组——有加班报道的企业作为处理组，无加班报道的企业作为对照组匹配样本；其次，运用logit模型估计员工加班概率并计算倾向得分，预测变量采用基准回归模型中的控制变量，同时控制年度和行业固定效应。表5报告了PSM匹配后的回归结果：当以创新数量代理变量（Pat_App和Inv_App）为因变量时，Overtime系数分别在5%和1%水平显著；而以创新质量代理变量（Pat_Knowledge和Pat_Citation）为因变量时，Overtime系数仍不显著。这些结果表明，在控制样本选择偏差后，基准回归的结果依然稳健。
表5 PSM匹配后的回归
3.其他稳健性检验
考虑到企业创新数量的代理变量是下限为零的截断变量，本文采用Tobit回归模型重新估计方程（1）。附录B1显示的回归结果表明，实证结果保持稳定。尽管本文对文本分析获取的加班数据进行了严格校验，但仍可能存在噪声干扰——这种噪声可能源自媒体报道的词频统计。由于文本分析中无法控制媒体报道篇幅，部分媒体可能在较长篇幅文章中重复使用员工加班相关关键词。为此，本文构建员工加班虚拟变量（Overtime_dummy）来验证表3报告的实证结果的稳健性。Overtime_dummy的取值为：当企业i在第t年的媒体报道中出现任何加班相关关键词时取1，否则取0。附录B2显示的回归结果仍表明：虽然加班能增加企业创新数量，但无法提升创新质量。为处理由难以观测且不随时间变化的企业特征导致的遗漏变量问题，本文在回归模型中用企业固定效应替代行业固定效应。附录B3呈现了控制企业固定效应的回归结果，该结果与先前报告的结果保持一致。
（四）补充分析1：组织层面调节效应检验
本文进一步检验了三个组织层面的调节效应，包括：企业是否具备充足研发冗余、是否提供更高薪酬以及是否为国有企业的交互作用。首先需要说明的是，媒体报道的加班通常涵盖企业整体员工加班情况，因此这些报道可能与企业研发部门的冗余状况无直接关联。是否提供更高薪酬，以及是否为国有企业。首先需说明，媒体报道的加班通常反映企业整体员工加班情况，因此这些报道可能与企业的研发冗余状况无直接关联。为解决该问题，本文在回归模型中加入了员工加班程度（Overtime）与研发人员占比（RDP）的交互项。RDP指企业研发人员数量占总员工数的比例。如表6所示，当以Pat_App和Inv_App为因变量时，交互项（OvertimeRDP）的系数仍保持显著。值得注意的是，当以Pat_Citation为因变量时，OvertimeRDP的系数在5%水平上显著为负。这些结果证实：虽然加班能促进创新产出，但无法提升创新质量。
表6 员工加班与研发人员
其次，加班工作的质量可能受到员工是否自愿的影响。有竞争力的薪资有助于防止员工抱怨并培养自愿加班的文化（Tan等人，2023）。在员工因加班获得适当报酬的情况下，员工的生产力和效率可能得以维持。此外，高质量的加班工作可以提升员工的工作满意度和幸福感（Beckers等人，2008）。相反，低收入员工资源较少，加班往往导致资源耗竭，使他们更容易受到长时间工作的负面影响（Choi等人，2021）。因此，本文从员工薪酬的角度探讨加班如何影响企业创新的调节机制。本文通过计算员工总薪酬的自然对数与员工总数的比率来衡量员工薪资水平（Staf_salary）。如表7所示，列（1）和列（2）展示了以创新数量（Pat_App和Pat_AppInv）为因变量的回归结果。加班与薪资水平的交互项（Overtime*Staf_salary）显著为正，表明加班与企业创新数量之间的正相关关系受公司薪资水平的影响。当员工薪资水平较高时，加班对企业创新数量的积极影响更强。列（3）和列（4）展示了以企业创新质量（Pat_Knowledge和Pat_Cite）为因变量的回归结果。加班与薪资水平的交互项（Overtime*Staf_salary）仍然不显著，这表明即使薪资水平相对较高，加班也无法产生更高质量的创新产出。
表7 员工薪酬的调节效应
与私营企业相比，国有企业通常更注重实现政府政治目标而非利润最大化（Bradshaw等，2019；Cuervo-Cazurra & Dau，2009）。由于它们的目标由政府官员设定，国企高管在调整企业战略方面的管理自主权有限，因此难以有效利用此类冗余资源实现生产性目的（Stan等，2014）。先前研究也指出，组织冗余对企业绩效的影响在私营企业中比在国有企业中更强（Ju & Zhao，2009）。因此，加班对国有企业与私营企业的创新可能产生不同影响。基于此，本文探讨员工加班与企业创新的关系是否受企业最终控制人性质的影响。企业性质（国企）被选为调节变量，若公司为国有则取值为1，否则为0。在媒体报道存在加班情况的企业中，国企占比为39.4%，而总样本中国企占比为36.95%。这一发现表明，总体上国有企业并不更倾向于逃避媒体对加班的报道。如表8所示，加班与国企性质的交互项（Overtime*SOE）的回归系数不显著，说明员工加班对企业创新的影响在国有与非国有企业之间无显著差异。这些结果表明，无论是国企还是非国企，均未严格遵守劳动法，而是通过员工加班来推动产出。
表8 国企与非国企
（五）补充分析2：行业层面调节效应检验
劳动密集型产业提供了大量就业机会，并为全球经济增长做出了贡献。然而，劳动密集型岗位的员工加班更容易导致疲劳，从而随着时间的推移降低生产效率。边际收益递减规律表明，超过某个临界点后，由于员工身心俱疲，额外工作一小时所产生的生产率会下降，甚至可能引发操作失误和事故，从而抵消延长工作时间带来的预期生产率提升。在这种情况下，劳动密集型企业的员工加班对创新产出的促进作用可能较弱。为此，本文探究了劳动强度对员工加班与企业创新关系的调节作用。劳动强度（Labor_intensity）以员工总数乘以1000与销售收入的比值衡量。如表9所示，当以专利申请量和发明专利申请量作为因变量时，员工加班与劳动强度的交互项（Overtime*Labor_intensity）在1%水平上呈显著负相关。这一结果表明，在劳动密集型企业中，员工加班对创新产出的促进作用更为有限。
表9 劳动强度的调节效应
2020年，中国制造业产出占全球总量的35%，这一比例甚至超过了其后九大制造业国家的总和。这凸显了中国工业体系在全球的重要地位，也使得探究加班工作对中国制造业企业创新的影响显得尤为必要。制造业同时也是中国创新活动最集中的行业。近年来，中国政府致力于推动产业转型升级，并鼓励商业银行为国内制造业企业提供大量资金支持。然而，中国制造业仍存在"大而不强"的特征，关键核心技术缺失等问题突出（Huang，2022）。该行业依赖劳动力投入的发展模式尚未实现根本转变。制造业普遍采用加班方式来提升产量并降低劳动力成本（Zheng & Qiu，2023）。制造业加班现象的严重程度远超大多数行业，尤其在劳动密集型制造企业中更为普遍。另一方面，与教育、信息技术、租赁和商务服务、科研技术服务、文化体育娱乐等非制造业相比，制造业企业的工作时间安排更为僵化。当员工无法自主调节工作时间时，工时增加极易导致疲劳。为检验加班与企业创新的关系是否受行业类型影响，本文将企业是否属于制造业（MF）设为另一个调节变量：若企业属于制造业则MF取值为1，否则为0。
回归结果如表10所示。加班与制造业的交互项（Overtime*MF）显著为负，这表明加班对企业创新的影响在非制造业企业中比在制造业企业中更强。此外，回归结果表明，员工加班对制造业企业创新数量或质量的提升作用微乎其微。因此，为促进制造业的产业转型升级，中国监管机构应通过加强劳动法的执行力度来重点保障员工权益。
表10 制造行业vs其他行业
五、研究结论
本文聚焦员工加班作为积累人力资源冗余的方式如何影响企业创新的数量与质量。研究发现：虽然加班能增加企业创新数量，但创新质量并未提升。补充分析结果表明，在制造业中加班对创新产出的促进作用相对较弱，而国有企业与非国有企业之间则无显著差异。因此研究显示，在中国，通过员工加班积累人力资源冗余所换取的企业创新价值相当有限。过度强调集体利益而牺牲个体利益，可能无助于人类文明的持续进步。
Abstract：
We examine the influence of human resource (HR) slack, specifically that accrued through employee overtime, on firm innovation in China. Leveraging textual analysis to gauge overtime levels, our findings reveal that although overtime increases innovation output, it does not enhance its quality. These results remain consistent even in firms with research and development personnel slack or those offering higher salaries. Additionally, no significant differences are observed between state-owned and non-state-owned firms in terms of overtime’s impact on innovation. Furthermore, the effect of employee overtime on innovation output is less pronounced in the manufacturing and labor-intensive industries. Our study suggests that governmental leniency towards corporate infringement of employee rights does not sufficiently boost firm competitiveness. This research contributes to the understanding of the economic implications of widespread employee overtime in emerging economies, offering valuable business ethics and policy insights for managers and regulators addressing the fundamental working hour practices.
