中國城鎮居民工資結構變化的統計考察

楊曉智

（中國勞動關系學院，北京 100048）

1 關于工資結構研究的文獻綜述

1.1 經典解釋

亞當·斯密強調工資的差異由以下兩個方面所決定：一是競爭性因素，二是制度性因素(也就是非競爭因素方面)。亞當·斯密認為不同的職業以及位置的轉變確實會造成暫時的工資上的不同，但是，從長期來看，如果不存在制度上的準入障礙，高度的供給彈性將會使得不同的工作所帶來的利弊趨于等價。到現在為止，人們對于那些影響工資的供給和需求因素以及制度因素的分析仍然是研究工資結構的一個重要的話題。

1.2 早期檢驗

早期人們對于工資結構的定量分析主要在于檢驗由于職業和產業的不同而導致工資的差異和變化（Douglas，1930；Ober，1948；Slichter，1950；Cullen，1956）。 自上個世紀60年代以后，基于教育和工作培訓投資的人力資本生命周期模型對于工資結構的定性特征做出了一致的解釋，這些模型的結論幾乎經得起世界上所有國家的微觀數據的檢驗，并且由于可以獲得的微觀數據的增加，人們在解釋導致工資差異的原因時，主要集中于教育和經驗上（Becker，1962，1993；Ben-Porath，1967；Mincer，1974）。

1.3 觀點分歧

自20世紀80年代以后美國和其他OECD國家都經歷了工資結構上巨大的、迅速的變化，工資不平等程度迅速增加，而教育和經驗在這里仍然扮演了主要的角色。對于這些現象，學者們之間提出了許多不同的解釋。Davis&Haltiwanger（1991）、Bound & Johnson （1992）、Krueger（1991） 和Mincer（1991）等人認為是因為對于勞動者的需求從“高技能者”轉向了“低技能者”，而技術進步則是導致這種需求轉變的原因之一。Murphy&Welch（1992）強調貿易赤字，他們認為由于貿易赤字導致制造業部門減少了，從而進一步導致對于“受過高級教育的”工人的需求的增加。Blackburn，Bloom&Freeman（1990）、Freeman（1993）和 Mitchell（1989）則提出了另外一種解釋，即工資制定機制的改變，比如說工會組織的減少以及法定的最低工資實質上的降低。

在過去的幾十年之內，對于工資結構的變化以及收入不平等的研究，美國和OECD國家的經濟學者做了大量的研究，這些研究的目的是為了更清楚地了解工資結構及其變化。由于數據的匱乏，到目前為止國內研究工資結構變化的文獻還不多，本文采用分位數回歸模型技術研究最近10多年來我國城鎮居民工資結構的變化，目的就在于檢驗中國教育和經驗在不同的分位點上對工資的回報及其隨時間變化的趨勢。此外對這10多年來我國工資結構進行了Oaxaca-Blinder分解，對工資的性別歧視加以關注。

2 數據處理

2.1 數據來源

本文的數據來自中國營養健康網上的關于中國家庭的調查數據①中國家庭營養健康網網址：www.cpc.unc.edu/projects/china，該網站所公布的數據包括 1989、1991、1993、1997、2000和2004年這6個年份的數據。

2.2 變量界定

各變量的具體樣本如下：

（1）對數工資（lnwage）。 即 log(wage)，這是本文的被解釋變量，就是居民的月平均工資的對數。

（2）教育（edu）。本文中的教育以這個人所受到的實際正式教育的年限來進行衡量，當這個人接受的教育超過了18年，這個時候他所受的教育年限就規定為18年。

（3）經驗狀況（exp）。同大多數國外的文獻一樣，本文中的經驗狀況通過以下公式獲得：

經驗=Max（年齡-教育-6，年齡-18）

（4）性別虛擬變量（dummy）。文中的虛擬變量是性別，當所觀察的樣本為男性時取值為1，如果是女性則取值為0。

2.3 樣本數據概覽

經過整理可以得到樣本數據的描述統計如表1所示：

3 實證方法與結果

表1 樣本觀察值的描述統計

3.1 方法與模型

本節用分位數回歸模型分別計算教育、經驗和性別虛擬變量對于對數工資的回報，分位數回歸的模型形式如下：

這里的 βθ和 xi都是 K×1 向量，而且 xi1=1，quantθ(y|x)代表y在給定x的條件下分位點為θ的條件分位數函數（Koenker&Bassett，1978）。 分位數回歸模型能夠估計 y在給定x的條件下整個的條件分布，盡管更多的分位點能夠給出更多的信息，在這里只是選擇5個有代表性的分位點，它們是 0.1、0.25、0.5、0.75 和 0.9。

3.2 回歸結果

3.2.1 教育對于工資的回報

表2表示的是在5個分位點上分別求對數工資對教育的偏導數，除此之外，表2還報告了教育對于對數工資的均值回報（通過普通最小二乘法（OLS）估計得到）。

從表2可以看到教育的平均回報以及每一個分位上的回報基本上遵循相同的走勢，即先是在低水平上波動，而到了2000年之后便有了迅速的增加。然而，教育的回報在5個分位點上的回報有較大差異，通常是分位點越低，教育的回報越高。

從表2還可以看出，在絕大多數分位點上，教育對于工資的回報是正的，然而在1989～1993年這段時間里，在較高的分位點上，教育的回報甚至為負，這也許和當時整個國家“官倒”盛行，人們普遍心態浮躁，重視經濟不重視教育，存在著諸如“搞導彈的不如搞茶蛋”等各種腦體倒掛的現象密切相關。教育在不同分位點上的回報從1989年到2000年曾一度縮小，而到了2004年再度擴大，在0.1和0.9這兩個分位點上，1989年的差距是7.72個百分點，1991年是0.99個百分點，2000年是0.14個百分點，而到了2004年又上升到4.24個百分點。在0.25和0.75個分位點上，教育的回報的差異所經歷的變化與0.1和0.9個分位點上的變化是一樣的，所不同的是，這兩者之間的差距要小一些。從表2之中還可以看到每年教育回報的波動情形，很明顯，中間的分位點（0.25，0.5和0.75）上的波動要小于兩極的分位點上的波動，這主要是由于樣本的變動所造成的，一般情況下，最高收入人群和最低收入的人群的收入的標準誤差要高于中間收入人群的標準誤差，正如兩極分位點上的標準誤差要高于中間分位點上的誤差一樣。最后一點值得注意的是教育的中值回報（0.5分位）在大多數年份高于均值回報，這兩個估計值隨著時間表現出相似的變化模式，然而這兩者之間的差異也是顯著的。

表2 教育的回報

3.2.2 經驗對于工資的回報

經驗的回報通過對數工資對經驗求偏導數得出，即由β2+2×β2×exp來衡量，因而需要將經驗固定于某一水平之上來進行衡量②系數β2和β3分別代表經驗exp和經驗的平方exp^2前面的估計系數。。在這里選擇兩個經驗點，一個是5年的經驗點，代表的是新參加工作的人，一個是15年的經驗點，代表有經驗的工人。結果如表3所示。

從1989年到2004年，不論是新工作者還是老工作者，經驗的回報先是趨于下降，到了1997年達到谷底，之后迅速增加；在大多數年份里，經驗的回報在低分位點上要高于高分位點，中值要高于均值；對于所有的分位點，經驗的回報的差異在1989年相對較大，到了1997年差距變小，而到了2004年進一步擴大。

新工作者在0.1和0.9個分位點上經驗的回報的差距在1989年達到最大為2.76個百分點，在1991年最小為0.72個百分點，而到達2004年又變成2.43個百分點；而對于老工作者而言，這兩個分位點上的差異要小一些，1989年是2.40個百分點，1991年是0.61個百分點，2004年是1.75個百分點。新工作者在0.25和0.75個分位點上經驗回報的差距在1989年是1.36個百分點，在1997年是0.67個百分點，在2004年是1.47個百分點；對于老工作者而言，這兩個分位點在這三個年份里分別是1.17個百分點、0.39個百分點和1.28個百分點。再來看一看經驗的中值回報和均值回報的差異在新老工作者中的差距，對于新工者而言，1989年兩者差距是0.63個百分點，1997年是0.06個百分點，2004年是0.27個百分點，而對于老工作者而言，這三年的差距分別是0.53個百分點、0.05個百分點和0.24個百分點。從這里可以看出，對于有經驗的老工作者而言，經驗的回報在不同的分位點上的差距要低于新工作者。圖1給出在每一年每一個分位點上，新、老工作者經驗的回報的差距。

表3 經驗的回報

從圖1可以看出新老工作者經驗的回報的差距的波動在0.25、0.5和0.75個分位點上較小，而在0.1和0.9個分位點上的波動較大。在絕大多數分位點上新工作者的經驗回報要高于老工作者，可以得出對于新工作者而言，經驗的邊際回報要高于老工作者的。

同教育的回報一樣，經驗的回報在兩極分位點上的波動要高于在中間分位點上的波動，因為兩極分位點上的標準誤差要大于中間分位點上的標準誤差。相對于新工作者而言，老工作者經驗的回報的波動要更小一些，說明經驗對于老工作者的回報要更加平穩一些。

3.2.3 性別虛擬變量的回報

還有一點值得注意的就是性別虛擬變量系數的變動趨勢，圖2給出了這一變動趨勢。從圖2可以看出，性別虛擬變量的工資回報所有年份絕大多數分位點上 （除1993年的第0.1個分位上）均大于零，這說明男性工資要明顯高于女性，存在著性別歧視。

從圖2還可以看出，從1989年到1997年這段時間里，在各個分位點上，性別虛擬變量的回報還算平穩，基本保持在0到5之間（除1989年的0.75和0.90分位點之外，但這一年的中值，即0.5分位上的回報率仍在5之內），而到了2000年和2004年，各個分位點上性別虛擬變量的回報越來越大了。1989年性別虛擬變量的回報在0.9個分位上要比在0.25個分位上高出18.22個百分點，而在2000年性別虛擬變量的回報在0.75分位上要比在0.25分位上高出將近10個百分點。從2000年到2004年這段時間里，性別虛擬變量的回報在低分位點上（0.10和0.25分位）迅速增加，增加幅度都超過了20個百分點，在高分位點上也有顯著地增加，這說明了對女性的性別歧視從1989年到2004年的這段時間里是越來越嚴重了。

4 男女工資差異的變化

為了看出從1989年到2004年中國城鎮居民男女工資差異的變化情況，在這里運用Oaxaca-Blinder的方法對城鎮居民男女各自工資的條件均值差距進行了分解，分解的結果如表4和圖3所示 （所有的數據同前面的圖表一樣均乘以100）。從表4可以看出，除了1997年之外，我國男女城鎮居民的工資有著顯著的差距，這一差距在2000年之前都控制在一個比較低的水平，即10%之內，而到了2004年這一差距擴大到將近20%。而且由圖3還可以看出，我國城鎮男女工資的差異大部分都是由無法解釋的系數效應造成的，能夠解釋的特征效應如教育和經驗所造成的工資差異只是占據很小部分，最高年份的1993年所能占據的也只有23.02%，這說明即使我國女性在教育和經驗方面與我國男性相同，我國女性的平均工資仍然還是會低于男性很多，從這里也能看出我國城鎮婦女在工資收入方面受到了歧視。

5 結論與進一步研究建議

本文對于我國城鎮居民1989～2004年的工資結構的變化進行了分析，通過分位數回歸分析和Oaxaca-Blinder分解，我們得到的結論如下：

第一，教育在大多數年份和大多數分位點上都有顯著的正的回報，然而隨著分位點的增加，教育的回報在大多數年份是逐漸降低的。教育的回報在大多數年份都是在較低的水平上下波動，而到了2000年之后，回報率迅速增加。教育的回報在不同分位點上的差異在1989年相對較大，自1991年到2000年曾一度縮小，而到了2004年再度擴大。

表4 教育的回報

第二，經驗在大多數年份和大多數分位點上對于新參加工作的人和有長時間工作經歷的人都有顯著的正的回報。從1989年到2004年，不論是新工作者還是老工作者，經驗的回報先是趨于下降，到了1997年達到谷底，之后迅速增加。在大多數年份里，經驗的回報在低分位點上要高于高分位點，中值要高于均值。對于所有的分位點，經驗的回報的差異在1989年相對較大，到了1997年差距變小，而到了2004年進一步擴大。在所有年份絕大多數分位點上，經驗對于新工作的人的回報要高于老工人的回報，新老工作者經驗的回報的差距的波動在0.25、0.5和0.75個分位點上較小，而在0.1和0.9個分位點上的波動較大。

第三，性別虛擬變量的工資回報率為正，說明存在著對女性的性別歧視，從1989年到1997年性別虛擬變量的回報要低于2000年和2004年的，說明性別歧視越來越嚴重。

需要進一步研究的主要有兩方面，一是性別工資差異的深層原因。教育和經驗之能夠解釋造成男女工資差距的很小一部分原因，從1989年到2004年它們所能解釋的部分平均起來還不到10%，因而是什么造成了中國城鎮男女工資的差異還有待于進一步研究，但基于Oaxaca-Blinder分解的結果至少可以說明一個問題，那就是性別歧視是越來越嚴重了，這一點和前面關于男性虛擬變量的分位數回歸結論是相吻合的。二是數據處理影響結論的原因。張車偉（2006）和鄧曲恒（2007）的文章中所得出的結論與本文是相反的，隨著分位點的提高，教育的回報越來越高。之所以結論不一樣，原因有幾個方面，首先是數據的來源不同，其次是對于教育的衡量不同，最后是所選取的控制變量不一樣。為什么采用不同的數據、不同的衡量教育的方式以及選取不同的控制變量就能夠得出完全相反的結論呢？這個問題也值得進一步深入探討。

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