工會提高了職工收入嗎？

莫 旋，唐成千

(上海財經大學經濟學院，上海 200433)

工會提高了職工收入嗎？

莫 旋，唐成千

(上海財經大學經濟學院，上海 200433)

本文基于中國工業企業數據，分析工會對職工收入的影響。研究結果發現，采用OLS回歸，存在6.4%的工會“工資溢價”，內資企業高于外資企業、國有企業高于非國有企業；運用分位數回歸，隨著分位數水平的上升，工會“工資溢價”效應逐漸提高；OLS方法可能存在樣本的“自選擇”問題，使用傾向得分匹配方法能彌補可能的估計偏誤，結果顯示平均處理效應約為8%；基于“活躍工會”進行穩健性分析，存在10.5%的工會“工資溢價”，這表明我國企業確實存在明顯的工會“工資溢價”效應。

工會；工資溢價；分位數回歸；傾向得分匹配；活躍工會

一、引 言

改革開放以來，經濟快速發展，人們收入水平日漸提升，但收入分配呈現向資本傾斜的新特征，勞動收入份額顯著下降[1]，收入差距逐漸擴大并惡化了勞動關系。同時，傳統的企業與職工關系為新的勞資模式取代，勞動爭議與勞資沖突日益凸顯，影響了社會的和諧穩定。工會本應代表勞動者利益，在維護職工合法權益中扮演重要角色。但在發生重大勞資沖突時，工會未能有效代表和維護職工利益，其作用和職能發揮常常受到人們的質疑[2]。在較大規模的勞資沖突與群體事件面前，工會未能很好地發揮其應有的作用和職能，甚至出現“集體失語”現象，這激發了人們對工會作用與職能的討論[3]。當前，我國正處在勞動關系和經濟轉型的關鍵時期，工會的作用和效果評價研究具有重要的現實意義。

由于工會在西方社會不僅擁有悠久的歷史，而且對經濟和政治都有較大的影響力，因此工會的作用一直備受經濟學家的關注。工會是否存在“工資溢價”？對此議題的探索可追溯到Lewis(1963)的經典文獻。Lewis利用美國數據發現工會將職工收入提高了10%～15%，即存在明顯的工會“工資溢價”效應[4]。值得注意的是，工會“工資溢價”現象不僅見諸于美國，另有學者對其他發達國家的研究也發現了同樣的規律[5][6]。國內對工會的研究，定性分析較多，定量分析較少，由于研究方法和數據的差異，研究結論也不盡一致，即是否存在工會“工資溢價”尚有爭論。Y.Lu(2010)發現工會對職工工資和獎金不存在顯著性影響[7]。易定紅等(2015)認為工會對職工收入沒有明顯的直接影響，工會職工的資源稟賦與工作特征是造成工資差異的主要原因[8]，袁青川(2015)的研究也得到類似的結論[9]。但是，姚洋等(2008)發現工會能顯著提高職工的平均工資[10]。魏下海等(2013)的研究表明工會導致工資顯著提升，但勞動收入份額反而下降[11]。李明等(2014)發現工會不僅提高了職工的工資，還降低了工作時間[12]。莫旋等(2016)利用Blinder-Oaxaca方法發現工會的“工資溢價”效應顯著存在[13]。

本文以工業企業微觀數據為基礎，依據樣本的典型化事實，利用OLS回歸和分位數回歸檢驗工會是否提高了職工收入，對工會“工資溢價”的分布規律進行研究，并運用傾向得分匹配法解決樣本“自選擇”問題，最后基于“活躍工會”樣本展開穩健性分析。

二、數據來源、指標選取與典型化事實

(一)數據來源與處理

本文的數據來源于中國工業企業數據庫，其樣本范圍為全部國有工業企業及規模以上非國有工業企業。因模型估計需要樣本的個體特征，該數據庫只有2004年包含職工個體特征，所以本文選取2004年數據作為研究樣本，剔除極端值和觀察值缺失的樣本后，最后得到261320個樣本企業。

(二)指標選取

為實證分析工會的“工資溢價”效應，本文選取職工收入對數作為被解釋變量，是否有工會、職工特征變量和企業特征變量等為解釋變量。

1.職工收入(wage)。以本年應付工資總額、養老及醫療保險費、勞動和待業保險費、住房公積金及補貼、福利費用總額五項之和作為職工勞動所得總額，職工收入用職工勞動所得總額與企業從業人數之比來衡量。

2.是否有工會(union)。一般認為，工會對職工合法權益的保障具有積極作用。工會為二元虛擬變量，取值為1時表示該企業有工會，取值為0時表示企業沒有工會。

3.職工特征變量。(1)性別(male)用男性從業人員占比來表示。(2)職稱(pro)用中級及以上技術職稱人數占比來表示。(3)學歷(edu)用本科及以上學歷從業人員占比來表示。(4)工作經驗(exper)用企業年齡作為職工工作經驗的代理變量[14]。其中，小于或等于4年的取值為1，大于4年且小于或等于10年的取值為2，大于10年的取值為3，分別對應于職工的“低、中、高”三種工作經驗。

4.企業特征變量。(1)企業規模(size)用企業營業收入對數值的平方來衡量，以控制企業規模對職工收入的非線性影響。(2)企業業績(ep)用企業利潤總額與從業人數之比來衡量。(3)資本密集度(ci)用固定資產凈值年平均余額與年平均從業人數之比來表示。(4)出口狀態(export)為虛擬變量，以“出口交貨值”來識別。若為正，則認定為出口企業；若為0，則認定為非出口企業。

5.其他控制變量。(1)是否外資企業(foreign)，根據企業實收資本比例來確定，外商資本與港澳臺資本之和占實收資本的比例低于25%認定為內資企業，大于或等于25%的認定為外資企業。(2)是否國有企業(state)，實收資本中國有資本為0的認定為非國有企業，否則為國有企業。(3)行業虛擬變量(ind)，根據工業行業代碼前兩位數來識別并構造行業虛擬變量。(4)地區虛擬變量(prov)，樣本企業涵蓋了31個省(市、區)，我們根據省份來構造地區虛擬變量。

(三)工資差異的典型化事實

從表1可知，工會企業的平均工資比非工會的高出16.4%，存在約2300元的工會“工資溢價”。內資企業的工資明顯低于外資企業，但內資企業中工會企業占比高出外資企業5.53%，內、外資企業中工會企業的平均工資較非工會企業分別高出19.9%和11.1%。國有企業的工資明顯高于非國有企業，且國有企業中工會企業占比高出非國有企業39.43%，國有與非國有企業中工會企業的平均工資較非工會企業分別高出28.8%和11.7%。這表明工會企業平均工資均高于非工會企業，但無論平均工資還是工會企業占比，在內資企業中的提升幅度均高于外資企業、國有企業均高于非國有企業。

表1 工資差異的典型化事實

工資差異的典型化事實表明，工會的“工資溢價”效應普遍存在，且內資企業工會對職工收入的提升作用大于外資企業、國有企業大于非國有企業，但上述判斷僅僅是基于所有制劃分上的平均意義而言的，并沒有控制職工特征和企業特征，因此我們還需通過更為嚴謹的分析來驗證此判斷。

三、實證研究結果及分析

(一)OLS回歸

我們選取職工收入對數作為被解釋變量，以是否有工會作為關鍵解釋變量，控制相關因素的影響后建立如下的線性計量模型：

ln(wage)=Xβ+μ

(1)

其中，解釋變量X包括工會虛擬變量、職工特征變量、企業特征變量、所有制、行業和地區變量，μ為誤差項。表2為職工收入對數的OLS回歸結果，除對全樣本進行OLS回歸外，我們還報告了內資企業和外資企業、國有企業和非國有企業的OLS回歸結果。

表2 OLS回歸結果

注：括號內為t值；*** 、** 和* 分別表示在0.1%、1%和5%的水平上顯著。表3、6同此。

在OLS回歸分析中，我們使用穩健標準誤以修正可能存在的異方差。在控制相關因素的影響后，工會企業的平均工資比非工會企業高出6.4%，這表明中國企業存在明顯的工會“工資溢價”。其他變量對職工收入的影響為正且顯著，符合人們的經濟預期。內資企業中工會企業平均工資比非工會企業高出7%，而外資企業中工會企業平均工資比非工會企業高出4.2%；國有企業中工會企業平均工資比非工會企業高出14.8%，而非國有企業中工會企業平均工資比非工會企業高出6%。這表明工會確實起到了維護職工權益的作用，但內資企業工會的表現要優于外資企業、國有企業優于非國有企業。

(二)分位數回歸

目前，對工會“工資溢價”的研究主要集中于工會企業與非工會企業職工收入在均值上的差異，而對整個分布上的收入差異很少涉及。分位數回歸可提供條件分布的全面信息，也是對均值回歸的一種拓展。在條件分布的不同區間，工會“工資溢價”可能存在某種規律。更為重要的是，條件分布不同區間的工會“工資溢價”差異可能蘊含著不同的政策啟示。

假設Y為連續型隨機變量，其累積分布函數為FY(.)，則Y的總體q分位數(記為yq)滿足以下定義式：

q=P(Y≤yq)=Fy(yq)

(2)

為全面分析工會“工資溢價”效應，我們建立如下的分位數回歸方程：

Qq(ln(wage)|X)=Xβq+εq

(3)

(4)

分位數回歸最小化殘差絕對值的加權平均數不易受極端值的影響，因而較穩健。在不同分位數水平上，我們可以得到不同的分位數函數，隨著q的變化，進一步得到所有ln(wage)在X上的條件分布軌跡。

表3 OLS與分位數回歸結果(N=261320)

表3為職工收入的分位數回歸結果。可見，工會“工資溢價”平均為6.4%，隨著分位數水平的上升，這一效應逐漸上升。在0.10分位數上，工會“工資溢價”為4.8%，到0.90分位數時高達7.9%，表明工會的存在確實提高了職工收入，但對低收入者影響較小，而對高收入者影響較大，最大的受益者是高收入者。這意味著工會的確起到了維護職工權益的作用，但低收入企業工會的表現不如高收入企業工會，因此工會須在保障并提高低收入者的收入、縮小收入差距方面發揮更大的作用。

(三)傾向得分匹配估計

工會影響職工收入，但企業是否組建工會本身是一種自我選擇行為，也是對職工收入等諸多因素的一種適應性反應，因而可能存在樣本的“自選擇”問題。OLS估計結果表明工會“工資溢價”顯然存在，但樣本“自選擇”會導致估計系數有偏且非一致。為彌補OLS方法可能存在的估計偏誤，我們使用傾向得分匹配方法(PSM)來檢驗工會的“工資溢價”效應。

傾向得分匹配方法(PSM)的基本思想是：在評估某個項目的效果時，通過傾向得分值找到與處理組盡可能相似的控制組，從而降低選擇性偏誤，以解決樣本的“自選擇”問題[15]。我們將樣本分為兩類：一類是處理組(即工會企業)，記為Ti=1；另一類是控制組(即非工會企業)，記為Ti=0。在樣本特征Xi給定的情況下，企業i成立工會的條件概率為：

P(Xi)=Pr(Ti=1|Xi)=E[Ti|Xi]

(5)

根據獨立性假設條件，我們將匹配變量Xi設定為職工特征變量、企業特征變量、所有制、行業和地區變量，上述匹配變量對職工收入和企業是否組建工會都有一定的影響。在選擇恰當的匹配變量后，使用Probit模型估計概率p值，然后根據工會企業與非工會企業之間p值的近似度進行匹配，我們采用處理組平均處理效應(ATT)來估計工會對職工收入的影響，為使結果更有說服力，同時選用最近鄰匹配法、卡尺內近鄰匹配法和核匹配法對工會“工資溢價”效應進行傾向得分匹配分析。

表4 工會變量的匹配平衡檢驗結果

注：基于核匹配法得到結果。

為滿足共同支持假設，我們去掉非重合區域樣本。從表4的匹配平衡檢驗結果發現，大多數匹配變量的標準化偏差絕對值未超過5%，因此我們認為選取的匹配變量是合適的，匹配方法選擇也恰當[16]。采用最近鄰匹配法和卡尺內近鄰匹配法后的匹配平衡檢驗結果與采用核匹配法相似，為節省篇幅，我們未報告其檢驗結果。

表5 傾向得分匹配處理組的平均處理效應

注：基于stata軟件，作者使用psmatch2程序實現。

從表5可以看出，匹配前工會企業的平均工資比非工會企業高出13.38%，經過傾向得分匹配后處理組的平均處理效應(ATT)在最近鄰匹配法下為7.53%、在卡尺內近鄰匹配法下為7.85%、在核匹配法下為8.74%，且所有T統計值在1%的顯著性水平上均顯著，這一結果與OLS方法得出的結論基本一致，即解決了樣本“自選擇”后，工會“工資溢價”效應仍然存在且高于OLS回歸結果。因此，中國企業確實存在明顯的工會“工資溢價”效應。

(四)穩健性分析：基于“活躍工會”的檢驗

表2、3的分析是針對所有工會企業，但現實中許多企業組建工會的目的并非為更好地保障職工權益，而是基于法律制度約束或經濟利益考量。因此，我們需剔除名義上的工會，將真正活躍的工會識別出來，以準確分析現實中真正發揮作用的工會[17]。

現實中企業組建工會的原因可能有兩個方面：其一是應付法律制度的規定。《工會法》第十條規定：“企業、事業單位、機關有會員二十五人以上，應當建立基層工會委員會；不足二十五人，可以單獨建立基層工會委員會。”這導致部分企業組建工會的目的并非想發揮工會的作用，而是迫于法律制度的約束。其二是出于經濟因素的考慮。《工會法》第四十二條規定:“建立工會組織的企業、事業單位、機關按每月全部職工工資總額的百分之二向工會撥繳經費”。如果企業沒有工會，這部分經費則作為籌備費用全部上繳，而組建了工會的企業可以留取40%～60%的經費用于工會建設，從而導致許多企業組建工會的目的是為了留取此項工會經費。

根據上述的分析，我們設定“活躍工會”的選取條件：(1)職工人數未達到25人但組建了工會。這說明該工會的組建是主動的，并非迫于法律制度約束，體現了該企業對工會的重視；(2)經費超出基準額度的工會。盡管各地規定企業留取工會會費(工資總額*2%)的比例不同，但一般以60%為其上限，我們將“工資總額*2%*60%”設為基準額度，如果經費超過基準額度，說明該工會活動積極，則認定為“活躍工會”。根據條件(1)，我們得到4816個“活躍工會”；依據條件(2)，我們得到66219個“活躍工會”，二者共計有69097個工會被認定為“活躍工會”。我們設定“活躍工會”變量(union_h)，取值為1時表示存在“活躍工會”，取值為0時表示不存在“活躍工會”，以考察“活躍工會”對職工收入的影響(具體估計結果見表6所示)。

表6 “活躍工會”對職工收入的實證檢驗結果

在表6的OLS回歸分析中，我們使用穩健標準誤以修正可能存在的異方差。在控制相關因素的影響后，“活躍工會”企業的平均工資比“非活躍工會”企業高出10.5%，其他變量對職工收入的影響為正且顯著，符合人們的經濟預期。對內資企業而言，“活躍工會”企業平均工資比“非活躍工會”企業高出10.5%；而在外資企業中，“活躍工會”企業平均工資比“非活躍工會”企業高出9.3%。對國有企業而言，“活躍工會”企業平均工資比“非活躍工會”企業高出14.5%；而在非國有企業中，“活躍工會”企業平均工資比“非活躍工會”企業高出9.7%。這表明“活躍工會”對職工收入的提升作用，內資企業仍高于外資企業、國有企業仍高于非國有企業。

對比表6、2的結果，我們發現工會對職工收入的影響沒有發生變化，其他變量對職工收入的影響也沒有變動。略有不同的是，“活躍工會”的系數值都有較大的提高，這表明“活躍工會”對職工收入的提升力度更大，工會的“工資溢價”效應更加明顯。

四、研究結論與政策啟示

本文基于中國工業企業數據，對“工會是否提高職工收入”這一問題進行實證研究，主要結論如下：(1)采用OLS回歸方法后發現，工會企業平均工資比非工會企業高出6.4%，存在明顯的工會“工資溢價”，且內資企業工會的“工資溢價”高于外資企業、國有企業高于非國有企業；(2)運用分位數回歸方法后發現，隨著分位數水平的上升，工會“工資溢價”逐漸上升，表明工會“工資溢價”對低收入者影響小、對高收入者影響大，最大的受益者是高收入者；(3)采用傾向得分匹配方法以解決可能存在的樣本“自選擇”問題，結果發現工會企業平均工資比非工會企業高出8%左右；(4)基于“活躍工會”進行的穩健性分析發現，“活躍工會”企業平均工資比“非活躍工會”企業高出10.5%，表明我國企業確實存在明顯的工會“工資溢價”效應。

工會要真正起到提高職工收入、降低收入分配不平等程度的作用。一方面，加強低收入企業的工會建設，保障并提高低收入者的收入，縮小收入差距；另一方面，加強外資企業和非國有企業的工會建設，推進工會向一個能獨立代表工人利益的組織轉型，推行工資集體協商制度，擴大工會組織的覆蓋面，切實保障和維護職工的合法權益。

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(責任編輯:化 木)

Does Labor Union Improve Labor Wage?

MO Xuan，TANG Chengqian

(School of Economics，Shanghai University of Finance and Economics，Shanghai 200433，China)

Based on China’s Industrial Enterprise Database, this paper examines the effect of labor union on the labor wage. The results of the research indicate that the average wage premium of labor union is 6.4% by OLS method, and the figure is higher in domestic firms than in foreign firms, and higher in the State-owned enterprises than Non-state-owned enterprises. The use of quantile regression further finds that the wage premium of the labor union increases with the rise of the quantile level. In view of the possibility of the existence of sample self-selection problem in OLS method, we use the propensity score matching to overcome it. The resluts show that the wage premium is approximately 8% by using the propensity score matching method. The wage premium is 10.5% by using robustness analysis based on active unions, which indicates the existence of a significant labor union wage premium.

labor union；wage premium；quantile regression；propensity score matching；active union

2016-01-03

國家社會科學基金資助項目(15BJY112)；湖南省教育廳科研基金資助項目(15C0218)；上海財經大學研究生創新基金資助項目(CXJJ-2015-363)

莫旋(1981-)，男，湖南衡陽人，上海財經大學經濟學院博士生，衡陽師范學院經濟與管理學院講師；唐成千(1985-)，男，山東滕州人，上海財經大學經濟學院博士生。

F428

A

1004-4892(2017)01-0012-07