图1 北京地铁线路图

在17条线路中，本文重点关注了北京地铁15号线的建设开通。15号线连接了位于北京东北部的顺义区和位于西北部的海淀区。其中，顺义区的线路于2010年12月30日开通，而海淀区的线路则于2014年12月28日正式运营。下图展示了北京地铁15号线和与该线相连的其他线路情况。

图2 地铁15号线及与该线相连的其他线路

本文进一步将研究范围聚焦到清华同方科技广场（以下简称同方广场）。同方广场位于15号线终点站（清华东路西口站）的附近。在地铁15号线海淀段通车之前，在同方广场工作的员工，除了可以搭乘私家车或公交通勤之外，还有一个选择是到附近的五道口地铁站乘坐13号线。但由于五道口站本身客流量较大、到同方广场仍有15-20分钟的步行距离，搭乘13号线对于员工而言，并非是一个明智的选择。而在15号线地铁开通后，在同方广场工作的员工可直接从清华东路西口出站，上下班通勤得到了极大的便利。图3展示了同方广场与两个地铁站的位置分布情况（来自百度地图）。

图3 同方广场与两个地铁站的位置分布情况

一个简单的理论模型

2.1 模型建立及求解

本文基于委托代理理论的经典分析框架，构建了一个能够解释通勤质量提升与员工绩效表现之间关系的理论模型。

首先分析企业（委托人）问题。企业的利润可以表示为：

其中，γ捕捉了在付出努力过程中存在的困难（比如说因为堵车不能按时上班），h表示当前工作的非货币效用（比如说公司所在的地段比较好）。同时，本文还假设公司的合同是线性的，w即工资由固定工资α和绩效奖金βηe两个部分组成。这一假设的好处在于，能够将员工的努力纳入到效用函数当中。

接下来，求解员工的付出的最优努力：

 其中,  e ¯  和  U ¯  分别表示员工付出的最优努力和获得的最大效用。

求解上述问题，我们得到：

2.2 模型推理及预测

本文进一步提出两个关键假设：

假设 1: 通勤质量 (δ) 的提升, 将使员工付出努力更加容易, 即 ∂γ/∂δ<0 。 

假设 2: 通勤质量 (δ) 的提升, 将提升当前工作的非货币效用, 即 ∂h/∂∂>0 

基于上述假设并结合所构建的模型，本文进一步做出以下三个预测：

预测1：通勤质量的提升将提高员工的努力程度，进而提高工资中绩效奖金的部分。

预测2：通勤质量的提升将降低员工离职的概率。

预测3：在其他条件不变的情况下，能够获得更好的通勤质量的员工，其付出努力的成本更低，因而会付出更大的努力。

3.1 数据

本文的数据来源主要有二：

（1）管理数据。位于同方广场的两家企业向本文作者提供了内部管理数据。该数据涵盖了2013-2016年曾在公司就职的员工的详细信息，不仅提供了性别、生日、民族、户口类型、受教育水平、入职和离职时间、初次就业时间等非时变信息，还提供了薪酬、保险、所得税、企业留存、职位、岗位和出勤等月度信息。其中，员工薪酬主要由基本工资和绩效奖金两部分组成。

（2）调查数据。本文作者于2017年7月对两家企业的所有员工开展了一项调查，进一步获取了如下信息：（i）员工自入职公司以来家庭住址的变迁情况；（ii）使用地铁和时间节约的自我报告；（iii）当前和过去的工作与生活的平衡情况（work-life balance）。

3.2 对“被影响”员工的定义

在本文的分析当中，识别哪些员工受到了地铁15号线的影响是最为关键的。为识别这些员工，本文调用百度API获取了所有员工从家到企业的公共交通路线规划和对应的通勤时间。若用时最少的路径中包含了地铁15号线，那么，就认为这一员工受到了地铁15号线扩张的影响。据此构建本文的核心解释变量NearSubway，若受到影响，则记为1，反之则为0。表1报告了员工受到地铁15号线影响的情况。

表1 员工受到地铁15号线影响的情况

3.3描述性统计

本文的主要变量及描述性统计如表2所示：

表2 主要变量及描述性统计

4.1 实证策略

本文使用标准DID模型识别地铁15号线开通对员工工资的影响，基准回归模型设定如下：

其中，y_ict为在企业c工作的员工i在时间t的工资情况。NearSubway是一个虚拟变量，若员工i受到地铁15号线开通的影响则记为1，反之为0。T_t也是一个虚拟变量，若在t时已受到地铁15号线开通的影响则记为1，反之为0。α_i和α_ct分别控制了个体固定效应和企业时间固定效应。ε_ict为随机扰动项。

4.2 基准回归结果

表3报告了基准回归结果。所有回归均控制了个体固定效应和企业时间固定效应。列1结果显示，核心解释变量的系数为636.328，且在10%的水平上显著。这表明，受到地铁15号线影响后，员工的绩效奖金显著增加了12.89%。列4的被解释变量为绩效奖金的对数形式，回归结果同样显示地铁15号线开通对员工绩效奖金存在正向影响，与列1相一致。列2和列5结果进一步表明，地铁开通对员工的基本工资无显著影响。至此，本文的预测1得到验证。

注：12.89%=636.328/4938.247

表3 基准回归结果

4.3 稳健性检验

为检验结果的可靠性，作者进行了一系列稳健性检验，包括平行趋势检验、安慰剂检验、倾向得分匹配、更换被解释变量、子样本检验等。检验结果均表明，基准回归结果稳健。感兴趣的读者可详细参考原始文献。

4.4 异质性分析

（1）职位异质性（position）

表4汇报了异质性分析结果。列1和列2分别考察了地铁15号线开通对普通员工（非经理职位）和经理的影响。结果显示，地铁开通显著提升了普通员工的绩效奖金，但对经理的绩效奖金却无显著影响。可能的原因是，经理的绩效奖金更多地取决于团队或企业的整体绩效表现，而非个人表现。

（2）岗位异质性（occupation）

表4的列3到列5分别汇报了地铁开通对行政、研发和销售人员的影响。结果表明，地铁开通显著提升了销售人员的绩效奖金，但对行政和研发人员无显著影响。可能的原因是：从工资构成来看，销售人员的绩效奖金占比相对更高，相比于其他岗位的员工，销售人员有更强的动机通过提高个人努力程度以获取更高的奖金收入，因而对地铁开通所带来的通勤质量改善更加敏感。

表4 异质性分析结果-1

（3）时间节约及无纸化技术异质性

在基准回归当中，本文将核心解释变量设定为是否受到地铁15号线开通影响的0-1虚拟变量。但事实上，由于居住地点和路线偏好不尽相同，即便是同时受到地铁15号线开通的影响，通勤时间节约对于不同员工而言仍可能存在差异。为此，本文将员工是否受到地铁开通影响这一变量，替换为通勤时间节约，并重新进行回归。表5的Panel A结果表明，通勤时间节约显著提高了员工绩效奖金，且销售人员受这一变量的影响程度更大。

本文进一步考察了无纸化技术在地铁开通影响员工绩效奖金方面的作用。随着无纸化技术的发展，员工远程办公成为了可能。那么，要如何衡量无纸化技术这一变量呢？事实上，企业1从2015年3月起，便开始使用某一线上办公软件。本文将其视为一种无纸化技术的引入，并据此构建虚拟变量。本文将核心解释变量与无纸化技术的虚拟变量进行交互，并加入到基准模型中，回归结果如表5的Panel B所示。结果显示，交互项的系数显著为负，表明无纸化技术的推广抵消了地铁开通对员工绩效奖金的正向影响。

表5 异质性分析结果-2

（4）年龄/婚育/性别异质性

表6汇报了地铁开通对不同年龄、不同婚育情况和不同性别的员工绩效奖金的影响。表6的Panel C和Panel D结果显示，地铁开通对不同婚育情况和不同性别的员工并无显著异质性影响。Panel E结果表明，地铁开通对于年轻和年龄较大的员工影响作用更大，而对中年员工（33岁左右）的影响较小，呈现出正U型关系。

表6 异质性分析结果-3

4.5影响路径分析

地铁开通对员工绩效奖金的影响，存在两个可能的路径：一是提高单位时间的努力程度，二是将从通勤中节约的时间分配到工作当中。

首先，本文利用员工的出勤数据，实证发现，地铁开通对员工的迟早、早退或缺勤均无显著影响。这表明地铁开通并没有改变员工迟到或缺勤的程度，但该结果并不能排除员工更早上班或更晚下班的可能。接着，本文进一步利用公司的打卡数据，计算员工在公司工作的时间。实证结果发现，地铁开通也并没有使得员工更早地来公司上班或更晚地从公司下班，这意味着员工并没有把从通勤中节约的时间用在工作地点。从调查数据来看，本文得到了如下轶事证据：（i）地铁开通提高了通勤质量；（ii）高质量的通勤提升了员工的非货币效用；（iii）员工并没有把从通勤中节约出来的时间用在工作上，而是将其分配到了家务、照顾家人、锻炼、娱乐或休息上。

4.6对员工离职率的影响

本文将员工是否离职作为被解释变量，探究地铁开通对员工离职情况的影响，结果如图4所示。可以看出，受到地铁影响的员工（红色），其离职率明显低于未受到地铁影响的员工（蓝色）。这表明，地铁开通能够提高非货币效用，从而降低员工的离职率。至此，预测2得到验证。

图4 地铁开通对员工离职的影响

4.7对企业招聘的影响

本文利用企业在2015年和2016年的员工绩效得分数据，探究地铁开通对企业招聘质量的影响。表7结果表明，在地铁扩张之后招聘的员工，其绩效得分往往更高。这意味着，地铁的开通提高了企业的招聘质量。预测3得以验证：

表7 地铁开通对企业招聘质量的影响

4.8对企业的总体影响

基于上述结果，我们可以发现，地铁的开通提高了员工的绩效表现、降低了离职率、改善了招聘质量。那么一个自然而然的问题是，地铁开通是否提高了企业的总利润或市场价值呢？为此，本文收集了北京2005-2017年的A股上市公司数据，利用百度地图识别这些公司是否受到附近地铁开通的影响。实证结果表明，地铁开通对企业价值的提升具有显著正向影响。

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