高校擴招能夠改善工資扭曲嗎?

蔡思遠 陸軍

摘要：勞動力供給對工資扭曲影響的相關研究往往受限于內生性問題，難以得到可靠的結論。本文將高校擴招視為勞動力供給的外生沖擊，創新性地構造高校擴招的測度指標，采用雙重差分法評估了這一政策對工資扭曲的因果效應。結果顯示：高校擴招顯著降低了工資扭曲程度。機制檢驗表明：“規模效應”和“空間效應”是兩個重要機制;“規模效應”表現為高校擴招吸收潛在過剩勞動力，降低勞動力市場競爭程度所致的工資扭曲效應;“空間效應”表現為人口流動對工資扭曲的影響會隨著城市規模提升由抑制轉為促進。異質性檢驗表明：相比于其他類型的企業，高校擴招對國有企業的工資扭曲抑制作用更為顯著;而在城市層面，中間規模城市的工資扭曲下降最多。

關鍵詞：高校擴招;工資扭曲;人力資本;人口流動

文獻標識碼：A

文章編號：100228482021（04）013112

一、引言與文獻綜述

新古典經濟學理論指出，要素報酬應當等于其邊際產出。但在中國，勞動力工資水平往往低于邊際產出，即存在“工資扭曲”的現象[1-2]。工資扭曲可能使得勞動力要素被過度使用，阻礙技術升級。過低的工資也限制了勞動收入占比的提升，擴大國民收入差距，破壞社會的穩定與和諧[3]。盡管工資扭曲與勞動力市場的供需狀況密切相關，但由于供給和需求相互影響，供需的單方面變化對工資扭曲的因果效應難以進行識別。一個重要的問題是，勞動力供給在規模和空間上的變化是否會對工資扭曲造成顯著影響？

幸運的是，中國20世紀末的高等教育擴張為回答上述問題提供了機會。具體而言，本文將1999年發生的高校擴招視為勞動力供給的外生沖擊，探究勞動力供給的變化如何影響工資扭曲。本文將勞動力供給變化的影響分解為“規模效應”和“空間效應”。其中，“規模效應”表現為高校擴招吸收潛在剩余勞動力對工資扭曲的抑制效果，“空間效應”表現為人口流動對工資扭曲的影響會隨著城市規模提升由抑制轉為促進。本文通過系統揭示兩者的傳導機制，為相關政策的制定提供理論依據。尤其是在2020年新冠肺炎疫情出現反復、內需不足的背景下，碩士研究生和專升本的招生將再次擴大，本文的研究結論更具現實意義。

本文與兩類文獻相關。第一類文獻關注要素價格扭曲的成因及影響。宏觀上中國的資本和勞動力價格普遍存在負向扭曲。一般認為要素價格扭曲的主要原因是偏向型的發展戰略。重工業優先發展戰略要求壓低農產品與資本投入品的價格、限制人口流動、實施匯率限制并抑制利率[4]。故要素市場上存在著行政壟斷、地方保護等現象，進而使得要素價格被扭曲[5]。而要素價格扭曲將導致企業生產效率降低[6]、失業率上升[7]和創新績效下降[8]。學界關于勞動力價格扭曲影響的研究目前較少。已有研究表明工資扭曲將對企業創新產生抑制作用[9-10]，但能夠促進企業出口規模的擴大[11]。

另一類文獻則與高等教育擴張政策影響的評估相關。目前學界對高校擴招政策的評價分歧較大，且以負面評價居多。部分學者認為，高等教育擴張利于發揮規模效應，提高教育資源利用率[12]，促進人才培養多元化[13]。高校擴招還能夠進一步提升人力資本積累[14]，促進城市制造業出口升級[15]。而反對者則認為過度招生不但降低了教育質量，還使得勞動力受到過度教育[16]，與勞動力需求失配，降低高等教育的溢價水平[17]。由于區域和階層之間存在異質性，因此高校擴招的受益群體不同還會加劇社會不公平[18]。高校擴招還會對勞動力的空間分布產生影響，例如促進人口向大城市集聚，實現更快速的城市化，進而推動房價上升[19]。

本文的邊際貢獻如下：首先，結合年鑒數據與企業微觀數據，測度企業層面受到的高校擴招影響。相比于已有研究，本文對高校擴招的測度更為精細。其次，以往研究往往沒有很好地解決勞動力供給的內生性問題。而本文利用高校擴招這一準自然實驗，評估勞動力供給的外生沖擊對工資扭曲的因果效應，能夠在很大程度上解決內生性問題，為相關領域的研究提供新的視角和經驗證據。最后，在機制層面，將高校擴招的影響分解為規模效應和空間效應，并分別考察兩類效應對工資扭曲的作用機制是否成立。研究通過梳理兩類機制的作用路徑，揭示高校擴招改善工資扭曲的微觀作用機制。

本文剩余部分安排如下：第二部分從“規模效應”和“空間效應”維度分析高校擴招對工資扭曲影響的理論機制;第三部分詳述指標構造及實證策略;第四部分匯報實證結果，并進行一系列穩健性檢驗;第五部分檢驗本文所提出的兩個機制;最后是研究結論與未來展望。

二、理論分析與研究假說

工資扭曲的原因可分為內生性扭曲和外生性扭曲兩類[20]。內生性扭曲指由于非完美信息、外部性等市場失靈因素造成的要素價格扭曲[21]。過剩的勞動力供給將使得工資向下扭曲。勞動力和資本的區域間流動則能夠緩解錯配，從而降低工資扭曲[22-23]。而外生性扭曲指外部環境變化或特定政策和制度所導致的要素價格扭曲，例如最低工資法、勞動合同法和環境規制，會降低勞動力需求，促進工資扭曲[24-25]。已有研究通常集中于探討單個因素對工資扭曲的影響。但卻無法系統地解釋這些因素為何導致價格機制失靈，出現工資扭曲，對于中國普遍的工資扭曲現象的成因也語焉不詳。

本文認為，已有解釋往往忽略了中國發展過程中的一個重要特點：市場分割。當工資小于邊際勞動力產出時，理應出現兩種情形：要么勞動力流向工資更高的地區。這樣工資扭曲高的地區勞動力供給減少，工資上升。要么企業創造更多的就業崗位，即企業數量更多或者企業規模更大。但如果存在要素市場分割，這兩個價格調節機制都將失效。首先，中國存在普遍的勞動力市場分割現象。過剩的勞動力無法充分流向勞動力缺乏的地區，從而加劇工資扭曲現象[26-27]。其次，中國長期以來人為壓低資本的價格，以優先支持工業發展。壓低的資本價格使得企業更偏向于使用資本而非勞動力，導致就業崗位創造不足[28]。同時，資本更多流向國有企業和大型企業，而作為吸收過剩勞動力主體的民營企業與中小企業則面臨融資約束。因此中小企業數量不足且規模較小，第二個機制也難以起效[29]。

上述分析表明：中國工資扭曲的成因在于，在要素市場分割的背景下，勞動力無法根據價格機制進行供需調整，實現最優的一般均衡。盡管價格對供需的影響因為市場分割并不充分，但供需對價格的影響機制依然生效。既然要素價格受到勞動力供給的影響仍然成立，那么就為外生的勞動力供給沖擊影響工資扭曲提供了理論基礎。作為準自然實驗，高校擴招可以視為對中國勞動力供給的一次外生沖擊。理論上，本文認為高校擴招對勞動力市場供給可能存在“規模效應”和“空間效應”的雙重影響。

高校擴招的“規模效應”體現在，在“下崗潮”的背景下，下崗工人需要與適齡的應屆畢業生競爭有限的就業崗位。而高校擴招能夠導致中學畢業生繼續接受教育，吸收過剩的潛在勞動力，降低勞動力市場的競爭程度，從而緩解工資扭曲。這一機制主要發生在低技能勞動力市場。如上所述，受限的崗位擴張和勞動力流動不暢共同惡化了工資扭曲。而高校擴招能夠吸收潛在的剩余勞動力，降低勞動力市場競爭程度，從而改善工資扭曲。因此，本文提出假說1與假說2。

假說1：高校擴招在整體上降低了工資扭曲程度。

假說2：高校擴招具有“規模效應”，表現為高校擴招吸收潛在剩余勞動力，降低就業競爭，改善工資扭曲。

高校擴招的“空間效應”體現在，高校擴招使得大量學生去往異地求學，促進區域間的人口流動。高校擴招能夠影響人口總體遷移的模式，高校生的臨時遷移數量大增。至2009年，每100個城鎮常住人口中就有1個高考招生實現的遷入人口[30]。而在畢業后，相當一部分的學生將選擇留在當地就業。除了學生群體自身的流動，人口遷移還存在乘數效應。遷移學生對服務業等相關行業的需求，也會引致更多人口流入。高校數量較多的城市規模也通常更大。總之，高校擴招促進了人口進一步向大城市流動。

理論上而言，勞動力集聚對工資扭曲的影響存在兩個渠道：集聚效應和競爭效應。因此，隨著兩類機制的相對作用力大小變化，勞動力集聚對工資的影響呈現出倒U型結構。在集聚初期，集聚效應占據主導，此時勞動力集聚能夠通過相互學習和知識溢出、勞動力與崗位之間更好的匹配等機制提升工資溢價，減緩工資扭曲程度。隨著集聚程度增加，競爭效應占據主導，此時勞動力集聚對工資扭曲呈現出促進作用。在需求不變的情況下，勞動力供過于求。大城市中的勞動力將面臨更為激烈的競爭，阻礙工資扭曲的降低。故本文提出以下假說。

假說3：高校擴招具有“空間效應”，表現為促進人口向大城市流動，從而影響工資扭曲。由于集聚效應和競爭效應的相對力量變化，勞動力集聚對工資扭曲的影響呈現出先抑制后促進的作用。

三、指標構造與實證設定

（一）指標構造

1.高校擴招

已有文獻中，高校擴招的測度方法一般分為兩種。第一種方法是在省級層面人為選定控制組和處理組[19]。另一類文獻則使用城市人力資本密度作為代理變量，側面衡量高校擴招的結果[15，31]。前一種測度方法相對粗糙且主觀性較強，而后者則難以說明城市人力資本密度的變化是由于高校擴招，而非其他特定行業或區域的沖擊造成的。本文則利用年鑒數據首先推算城市級別的每年招生人數，并在企業層面引入異質性，測度高校擴招對不同企業的異質性沖擊程度。

（1）城市層面

令stuit表示i城市第t年的普通高等學校在校學生人數，stu_enrolledit為i城市第t年的普通高等學校招生人數。以2000年為例，假定該年城市中的在校人數為1997—2000年招生人數之和[專科的學制為3年。但由于城市層面普通本科與專科的比例難以獲得，故均使用4年進行計算。]，即：

stui，2000=∑2000t=1997stu_enrolledi，t（1）

類似地，1999年的在校人數也可表示為：

stui，1999=∑1999t=1996stu_enrolledi，t（2）

將式（2）與式（1）相減可得2000年招生人數與1996年招生人數的差額。即：

stui，2000-stui，1999=stu_enrolledi，2000-stu_enrolledi，1996（3）

將式（3）進一步迭代，可得：

stui，1999-stui，1998=stu_enrolledi，1999-stu_enrolledi，1995（4）

將式（4）與式（3）相減可得：

stui，2000+stui，1998-2×stui，1999=

（stu_enrolledi，2000-stu_enrolledi，1999外生沖擊+時間趨勢+隨機項）-

（stu_enrolledi，1996-stu_enrolledi，1995時間趨勢+隨機項）=

Δstu_enrolledi，2000-1999-Δstu_enrolledi，1996-1995（5）

假定在擴招之前，招生人數由時間趨勢和隨機項兩項決定。如圖1所示，擴招前的歷年招生人數趨勢較為穩定。在符合平行趨勢的前提下，將擴招后的兩年招生人數之差與擴招前的招生人數差相減，即可消去時間趨勢和隨機項，測算出高校擴招的力度。由于1999—2001年間的高校擴招力度最大，故本文關注該期間的總沖擊大小。本文用2001年各城市的招生人數數量作為分母，測算招生人數提升比例（Expansion），用以衡量高校擴招在城市層面的沖擊大小[2001年前，城市層面的高等學校招生人數并不完整，因此無法使用基期，即1998年的招生人數作為分母。]。表達式如下：

Expansioni=Δstu_enrolledi，2001-1998-Δstu_enrolledi，1997-1994stu_enrolledi，2001（6）

（2）企業層面

即使位于同一城市，若生產過程中勞動力越重要，那么高校擴招對該企業的影響就越嚴重。因此本文使用企業的勞動產出占比來構造企業異質性。假定企業的生產函數如式（7）所示。其中，Y為工業增加值，A為全要素生產率，K和L分別為資本和勞動力投入[在工業增加值數據缺失的年份，本文使用會計準則估算工業增加值：工業增加值=工業總產值-工業中間投入+增值稅。]。

Y=AKαLβ（7）

兩邊取對數后，企業的勞動產出占比可表示為：

L_pro=βlnLlnY（8）

對α和β進行回歸估計后，即可求出每家企業的勞動力占比[在估計參數時，本文考慮了行業和年份的異質性，但沒有考慮參數的城市異質性。如果這么做，一些城市企業的樣本將會不足。]。最后，將城市層面的擴招力度與企業層面的異質性相乘，即可得到企業層面受到的異質性沖擊大小（HEE）。

HEE=Expansion×L_pro（9）

2.工資扭曲

本文遵循以往文獻做法，將工資扭曲定義為工資與勞動邊際產出的偏離程度，如式（10）所示。如果工資扭曲程度大于1，則表明工資存在向下扭曲的情形。

Distort=MPLwage（10）

為了保證實證結果的穩健性，參照以往研究，本文使用3種不同的方法對MPL進行測度：C-D函數法[10]、超越函數法[25]和LP法[32]。而工資的計算方法如下：首先計算出企業的總工資支出，包括應付福利費總額、勞動失業保險費總額以及應付工資薪酬總額三個部分;然后除以全部從業人員年平均數，得到企業的平均工資。在全部從業人員年平均數缺失的年份中，本文使用年末從業人員數進行代替。

（二）實證設定

本文使用Nunn等[33]提出的連續型雙重差分法進行估計。與標準雙重差分模型相比，該模型中的處理變量是連續變量，優勢在于可以更好地捕捉組別間處理強度差異所導致的結果差異。具體的模型設定如下：

Distortit=α+βHEEit×postt+Γ∑Xit-1+μ1City×year_FE+μ2Ind×year_FE+

μ3Type×year_FE+μ4ID_FE+εit（11）

其中，因變量Distortit為第t年企業i的工資扭曲程度。β是感興趣的關鍵系數，Γ為控制變量的系數向量，μ1～μ4分別為高維固定效應的相應系數向量，ε為隨機誤差項。由于第一批擴招的學生需要在4年后再進入勞動力市場，因此若年份早于2003年，post為0，否則為1。為了控制企業層面、行業層面和城市層面的影響，回歸方程中加入了個體固定效應ID_FE、行業與年份固定效應的交互項Ind×year_FE以及城市與年份固定效應的交互項City×year_FE。回歸式中還加入了企業登記注冊類型的啞變量與年份固定效應的交互項Type×year_FE，用以控制不同企業類型的時間趨勢。Xit-1為企業維度的一系列控制變量，描述性統計報告在表1中。

本文將所選取的控制變量均滯后一期加入回歸，以確保其外生性與前定性。具體選取依據如下：

（1）勞動產出占比（L_pro）：勞動產出占比越高，該企業越依賴于勞動力，受到的外部勞動力市場沖擊也將越嚴重，從而影響工資扭曲程度。

（2）出口占比（export）：部分研究指出，企業的進出口行為將影響其與勞動力的議價能力。Dobbelaere等[34]利用法國企業的數據，發現出口企業的工資設定能力更差，即工資扭曲更低。

（3）企業規模（size）：已有文獻探討了城市規模與行業規模對工資扭曲的影響[27，34]。類似地，企業規模越大，越有可能使用先進生產技術，提升勞動生產率，增加工資扭曲程度[27]。

（4）利潤率（pf）：工資扭曲程度還受到市場勢力的影響。如果企業所在的行業競爭程度更高，則要素價格越趨近于完全競爭市場下的定價。

（5）政府補貼（subsidy）：獲得政府補貼意味著企業一方面弱化了生產過程中的成本約束，使得企業能夠支付更高的工資。但另一方面，政府補貼往往具有指定用途。魏下海等[35]認為政府補貼還反映出企業可能具有更多的政治資源。獲得政治資源變相提升了企業的壟斷勢力，使得勞動力被迫接受更低的工資。

一個可能的問題是高校擴招與工資扭曲的逆向因果關系。首先，高校擴招政策的目的是為了刺激經濟、提升人力資本與緩解就業壓力[高校擴招源于時任亞洲開發銀行首席經濟學家的湯敏與妻子左小蕾提交的《關于啟動中國經濟有效途徑——擴大招生量一倍》建議書，將擴張招生作為刺激經濟、擴大內需的手段。從標題即可看出，該提議的初衷是為了刺激經濟。另外，高校擴招利于提升人力資本。時任國務院副總理李嵐清指出，實施高校擴招的原因主要是“持續快速發展的經濟需要更多的高素質人才”[36]，目的是突破高等教育瓶頸，為產業結構升級提供良好的基礎。在緩解就業壓力方面，湯敏的建議書中也提到了這一理由。1998—2001年間，國有企業下崗職工總量達到2552.4萬人。而高校擴招在4年中能夠給下崗工人騰出500～600萬個工作機會，從而降低就業競爭[37]。可見，高校擴招的初衷并非是為了緩解工資扭曲現象。]，因此對于工資扭曲而言，高校擴招可以被視為外生的準自然實驗。其次，擴招力度是通過教育部來進行調節和控制的，很難認為高校擴招規模由當地的工資扭曲程度決定。最后，本文使用1998年的城市平均工資扭曲程度與高校擴招規模進行回歸，結果顯示兩者的相關性并不顯著，因此潛在的逆向因果對本文的估計結果影響較小。基于以上理由，本文認為沒有證據表明HEE對工資扭曲的影響是通過高校擴招以外的因素引起的[感謝審稿專家提出的相關意見。回歸結果限于篇幅限制不再匯報，若有需要可來信索取。]。

（三）數據來源與其他說明

本文使用1998—2007年的中國工業企業數據庫進行研究。數據處理步驟如下：

（1）按照Brandt等[38-40]的做法，對數據庫中的樣本進行預處理，并剔除了關鍵指標缺失、職工人數小于8人、與基本會計準則相違背的樣本。

（2）以1998年為基期，產值類數據使用工業企業產品出廠價格指數進行平減;工資數據使用消費者價格指數進行平減;資產類數據使用固定資產價格指數進行平減。

（3）剔除了部分平均工資低于當年的最低工資標準的企業。

（4）為了排除企業進入或退出的樣本選擇問題，只保留了10年間至少存在8期觀測數據的企業樣本。

（5）為了排除極端值的影響，本文剔除了工資扭曲程度前后各5%的數據。

本文城市層面的數據均使用市轄區口徑，普通高等學校在校學生人數數據來自歷年《中國城市統計年鑒》，省屬高校比例為筆者手動整理計算得到，剩余數據均來自中國工業企業數據庫。

四、實證結果

（一）基準模型

本文首先考察高校擴招對工資扭曲程度的整體影響。基準模型的回歸結果如表2所示，單變量回歸中，高校擴招對工資扭曲的影響在1%的水平下均顯著為負。在引入控制變量后，系數的顯著性依舊沒有降低。此外，控制變量的系數也符合總體預期。勞動產出占比越高，工資扭曲程度越低。 同時，利潤率與企業規模的系數顯著為正，也與預期一致。政府補貼的系數顯著為正，表明企業獲得的政府補貼可能對工資扭曲呈現負向影響。不同于以往研究的是，出口占比與工資扭曲關系并不顯著，其原因仍需要進一步的研究探討。結果表明高校擴招能夠顯著改善企業的工資扭曲程度。

（二）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

使用雙重差分法的前提之一就是處理組與控制組具有共同的時間趨勢。本文以2002年作為基準年份，使用回歸法檢驗平行趨勢是否成立。回歸方程如下，其中yeart在第t年時取1，否則取0。回歸結果如表3所示。

Distortit=α+∑βtHEEit×yeart+Γ∑Xit-1+μ1City×year_FE+μ2Ind×year_FE+μ3Type×year_FE+μ4ID_FE+εit（12）

除了1999年的交互項系數顯著為正外，2003年之前的交互項系數均不顯著，表明平行趨勢的原假設沒有被拒絕。同時2003年之前的交互項系數為正，而之后開始顯著為負，轉換趨勢較為明顯，表明高校擴招這一外生沖擊確實對工資扭曲產生了顯著的影響。交互項系數在2003年并不顯著，表明高校擴招對工資扭曲的影響存在滯后效應。這可能是由于：一方面，畢業生群體需要在工作一段時間后，才能將自身工資扭曲的下降傳遞給整個勞動力市場。另一方面，單獨一屆擴招學生的數量可能不足以影響整個勞動力市場。而在第二年后，累積起來的高技能勞動力供給擴張開始產生顯著的影響。

2.其他穩健性檢驗

（1）大城市的極端值影響

在大城市中，勞動力供給沖擊導致的工資變化可能更明顯，因此本文觀測到的工資扭曲下降可能是由于特定城市引起的。Che等[31]指出北京市與上海市相比于其他城市，集聚程度明顯更高。為了排除極端值對因果效應估計的影響，本文將樣本中位于北京市與上海市的企業剔除。如表4中第（1）—（3）列所示，回歸系數依舊保持顯著，且大小基本保持一致。該結果表明大城市的極端值也并非工資扭曲下降的原因。

（2）測量誤差

在計算工資扭曲時，工業增加值作為關鍵變量直接決定了工資扭曲測度的精確與否。由于2004年的中國工業企業數據庫中缺少工業增加值數據，本文使用會計準則進行推算補齊，因此2004年的數據可能存在一定的測量誤差，從而影響結論的可靠性。在表4第（4）—（6）列中，本文將2004年的數據剔除進行回歸。結果顯示系數依然顯著為負，表明可能的測量誤差并未改變基準回歸的結果。

（3）加入世貿組織

在樣本期間內，除了高校擴招外，中國還加入了世界貿易組織（WTO）。理論上，我國部分勞動密集型行業的出口因加入世貿組織得到了提升。相關企業將對勞動力有更大的需求，進而降低工資扭曲水平。同時，外資進入也利于工資扭曲的改善[22]。因此這一事件的發生可能影響對高校擴招的因果效應估計。

為了排除出口企業對勞動力需求增加的影響，本文只使用當年出口占比為0的企業進行回歸。結果顯示工資扭曲程度在1%的水平上顯著下降，且系數均小于基準回歸中的結果[回歸結果限于篇幅限制未匯報，若有需要可來信索取。]。這表明非出口企業的工資扭曲下降程度要大于出口企業。同時本文排除了“服裝及其他纖維制品制造業”以及“通信設備、計算機及其他電子設備制造業”這兩類中國出口占比最高的行業中的企業。結果顯示排除掉這兩類行業后，其余行業的工資扭曲仍然顯著下降。因此，中國加入世貿組織并非勞動力市場整體工資扭曲下降的主要原因。總之，所有穩健性檢驗均表明，沒有證據顯示工資扭曲的下降是由于高校擴招以外的事件所導致的，故假說1得到驗證。

（三）異質性檢驗

1.企業類型異質性

本文首先考察高校擴招對工資扭曲的影響是否存在企業異質性。在中國，勞動力對國有企業有著顯著的偏好。尤其是在20世紀90年代，私營企業和外資企業規模不大的背景下，國企崗位的競爭最為激烈，導致工資扭曲程度較高。因此，高校擴招對國有企業工資扭曲的影響應當較為顯著。同時，高校擴招還可能存在擴散效應，即吸收部分原本進入勞動力市場的人口，降低私營和外資企業崗位的競爭。因此，私營企業與外資企業的工資扭曲程度也可能有所下降。

為此，本文引入企業登記注冊的類型與處理變量的交互項，考察其異質性是否顯著。由于數據庫的登記注冊類型分類較細，本文對企業進行了重新分類[“國有與集體聯營企業”“國有企業”“國有獨資公司”“國有聯營企業”歸類為國有企業，“私營合伙企業”“私營有限責任公司”“私營獨資企業”“私營股份有限公司”歸類為私營企業，“外商投資股份有限公司”“外資（獨資）企業”“港澳臺商投資股份有限公司”“港澳臺獨資企業”歸類為外資企業，剩余類型則歸類為其他企業。]。如表5第（1）—（3）列所示，僅有國有企業虛擬變量與處理變量的交互項顯著為負，其余交互項均不顯著。回歸結果表明，國有企業的工資扭曲下降程度相比于其他企業類型更高，這一結果與預期相符。而私營企業和外資企業則與其他企業類型的工資扭曲下降程度不存在顯著差異。

2.城市規模異質性

城市人口規模直接決定了勞動力競爭的激烈程度。高校擴招影響在不同城市規模下可能存在異質性的邏輯在于：高校擴招能夠促進人口向大城市集聚，降低工資扭曲程度。但隨著城市規模的擴大，勞動力的競爭效應逐漸提升;當競爭效應大于集聚效應時，高校擴招帶來的工資扭曲下降程度就將減弱。因此，本文考察在不同規模的城市中，高校擴招對工資扭曲的影響程度是否存在異質性。本文按照2014年的《關于調整城市規模劃分標準的通知》，將城市規模分為三類：常住人口小于500萬，即大城市及以下;常住人口大于500萬小于1000萬，即特大城市;常住人口大于1000萬，即超大城市。

類似地，本文也引入城市規模的啞變量與處理變量進行交互，加入回歸并檢驗其顯著性。交互項的回歸結果如表5第（4）—（6）列所示，相應組別的交互項系數均在1%的水平上顯著。相比于大中城市，特大城市與超大城市的工資扭曲下降程度均顯著更高。特大城市的交互項系數更高表明，該組別的工資扭曲下降程度最為明顯。倒U型的系數分布結果從側面印證了假說3。

五、機制檢驗

（一）低技能勞動力市場競爭與工資扭曲

首先，本文考察高校擴招吸收潛在剩余勞動力，降低低技能勞動力市場競爭程度的“規模效應”路徑。本文使用差分法（Long Difference Method）進行檢驗。其邏輯在于，如果觀察到低技能勞動力工資扭曲的下降幅度與相應勞動力市場競爭減緩的程度呈現出正相關關系，同時相應勞動力市場競爭程度的變化又是由于高校擴招所導致的，那么這一機制就能夠得到驗證。本文將低技能勞動力企業工資扭曲的變化幅度視為低技能勞動力市場競爭程度的體現。換言之，如果一家企業只雇傭低技能勞動力，那么其在2003年以前的工資扭曲改善就是由于低技能勞動力市場的“規模效應”導致的，因為擴招的勞動力尚未進入勞動力市場。本文首先將低技能勞動力定義為大專以下學歷的勞動力。利用2004年的數據，本文只使用大專學歷率為0的企業進行回歸。由于2003年以后可能還存在“空間效應”的干擾，故這一部分只使用1999—2003年的樣本進行回歸。回歸式如式（13）所示。

ΔDistorti=α+βExpansioni×ΔL_proi+Φ∑Xi，1999+Γ∑ΔXi+μ1Ind_FE+μ2Type_FE+

μ3City_FE+εi（13）

回歸結果如表6所示，第（1）—（3）列中只使用了大專學歷率為的樣本進行回歸。所有系數均在5%的水平上顯著，表明高校擴招顯著降低了低技能勞動力市場的工資扭曲情況。高校擴招力度越大，工資扭曲的下降幅度將會越大。第（4）—（6）列為使用全樣本的回歸結果。結果表明高校擴招的規模效應對總體勞動力市場的影響不顯著，而只作用在低技能勞動力市場上。這與動態DID檢驗中的平行趨勢結果相呼應，證實了平行趨勢的有效性。因此假說2得以成立。

（二）人口流動與工資扭曲

其次，本文考察高校擴招導致的空間效應。由于無法直接觀測城市中擴招的學生有多少來自異地，本文使用城市省屬高校的比例（ssbl）作為代理變量衡量這一指標。選取這一指標的邏輯在于地方（省屬）高校更

多地招收本地或省內學生，而央屬與部屬高校的擴招則輻射全國，使得該城市流入更多異地的學生，故對當地的勞動力市場沖擊更大。除了學生群體自身的流動，人口遷移還存在乘數效應。遷移學生對服務業等相關行業的需求，也會引致更多的人口流入來滿足。因此，城市中省屬高校比例越低，央屬高校與部屬高校比例越高，招收異地學生越多，人口流入也就越多。

由于在理論分析部分，本文認為人口流動與工資扭曲的關系是非線性的，因此本文在回歸方程中加入了省屬高校比例的一次項與平方項，分別與處理變量進行交乘。回歸結果報告在表7中，一次交互項系數顯著為負，而二次交互項的系數顯著為正。結果表明隨著省屬高校比例的提升，高校擴招首先推動工資扭曲降低， 隨后對工資扭曲的作用由抑制轉為促進。同時在異質性檢驗中，本文也發現中間規模的城市工資扭曲下降最多，從而為這一機制提供了輔助性證據。因此假說3也得到驗證。

六、結論與展望

本文將高校擴招政策視為準自然實驗，通過創新性地構建測度方法，利用雙重差分模型評估了勞動力供給外生沖擊對工資扭曲的因果效應，緩解了以往研究中的內生性問題。研究發現：第一，高校擴招政策顯著降低了勞動力市場的工資扭曲程度。在考慮了一系列干擾因素后，這一結論依然是穩健的。第二，機制檢驗表明，高校擴招能夠通過“規模效應”和“空間效應”兩種機制影響工資扭曲。第三，高校擴招對工資扭曲的影響存在異質性。在城市層面，中間規模城市的工資扭曲下降最多，這與空間效應的解釋相一致。而在企業層面，國有企業的工資扭曲下降幅度最大，其他類型企業的工資扭曲程度沒有顯著差異。

本文的核心政策含義在于高等教育擴張不但能夠促進人力資本積累，還會改變地方勞動力供給，從而影響要素價格。由于空間效應的存在，高等教育在何時、何地、何類行業擴張就顯得尤為重要。基于上述結論，本文的政策建議如下：第一，在保證高等教育數量的基礎上，提升高等教育質量，切實提升勞動力技能水平，充分發揮“規模效應”。第二，在人口流入城市中，推動產業結構優化升級，提高對高技能勞動力的需求，降低“競爭效應”。堅持人口流動的市場化調節機制，盡可能地發揮“集聚效應”。第三，優化國有企業的資源配置效率。同時為民營企業營造良好營商環境，降低兩類企業的工資扭曲程度。

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責任編輯、校對： 李再揚

Does Higher Education Expansion Improve Wage Distortion？

—Evidence from Chinas Industrial Enterprises

CAI Siyuan， LU Jun

（School of Government， Peking University， Beijing 100871， China）

Abstract： Studies on the effect of labor supply on wage distortion are often limited to draw reliable conclusions because of endogeneity. Regarding higher education expansion as an exogenous shock on labor supply， this paper constructs a novel measurement of higher education expansion and employs difference-in-differences method to evaluate the causal effect on wage distortion. The results show that higher education expansion significantly reduces wage distortion. The mechanism test shows that “scale effect” and “spatial effect” are two important mechanisms that affect wage distortion. The “scale effect” is that colleges absorb potential surplus labor and reduce the wage distortion caused by labor market competition. The “spatial effect” shows that the influence of labor mobility on wage distortion will change from restraining to promoting along with the increase of city size. The heterogeneity test suggests the higher education expansion has a more significant restraining effect on the wage distortion of state-owned enterprises than other type of enterprises. At the urban level， wage distortion has been reduced most in middle-sized cities.

Keywords： higher education expansion; wage distortion; human capital; population mobility

收稿日期：2020-12-07。

作者簡介：蔡思遠，男，通信作者，北京大學政府管理學院博士研究生，研究方向：城市與區域經濟，電子郵箱：georgecsy@pku.edu.cn;

陸軍，男，北京大學政府管理學院副院長，教授，博士生導師，研究方向：城市與區域經濟。