杨晓智

（中国劳动关系学院，北京 100048）

1 关于工资结构研究的文献综述

1.1 经典解释

亚当·斯密强调工资的差异由以下两个方面所决定：一是竞争性因素，二是制度性因素(也就是非竞争因素方面)。亚当·斯密认为不同的职业以及位置的转变确实会造成暂时的工资上的不同，但是，从长期来看，如果不存在制度上的准入障碍，高度的供给弹性将会使得不同的工作所带来的利弊趋于等价。到现在为止，人们对于那些影响工资的供给和需求因素以及制度因素的分析仍然是研究工资结构的一个重要的话题。

1.2 早期检验

早期人们对于工资结构的定量分析主要在于检验由于职业和产业的不同而导致工资的差异和变化（Douglas，1930；Ober，1948；Slichter，1950；Cullen，1956）。 自上个世纪60年代以后，基于教育和工作培训投资的人力资本生命周期模型对于工资结构的定性特征做出了一致的解释，这些模型的结论几乎经得起世界上所有国家的微观数据的检验，并且由于可以获得的微观数据的增加，人们在解释导致工资差异的原因时，主要集中于教育和经验上（Becker，1962，1993；Ben-Porath，1967；Mincer，1974）。

1.3 观点分歧

自20世纪80年代以后美国和其他OECD国家都经历了工资结构上巨大的、迅速的变化，工资不平等程度迅速增加，而教育和经验在这里仍然扮演了主要的角色。对于这些现象，学者们之间提出了许多不同的解释。Davis&Haltiwanger（1991）、Bound & Johnson （1992）、Krueger（1991） 和Mincer（1991）等人认为是因为对于劳动者的需求从“高技能者”转向了“低技能者”，而技术进步则是导致这种需求转变的原因之一。Murphy&Welch（1992）强调贸易赤字，他们认为由于贸易赤字导致制造业部门减少了，从而进一步导致对于“受过高级教育的”工人的需求的增加。Blackburn，Bloom&Freeman（1990）、Freeman（1993）和 Mitchell（1989）则提出了另外一种解释，即工资制定机制的改变，比如说工会组织的减少以及法定的最低工资实质上的降低。

在过去的几十年之内，对于工资结构的变化以及收入不平等的研究，美国和OECD国家的经济学者做了大量的研究，这些研究的目的是为了更清楚地了解工资结构及其变化。由于数据的匮乏，到目前为止国内研究工资结构变化的文献还不多，本文采用分位数回归模型技术研究最近10多年来我国城镇居民工资结构的变化，目的就在于检验中国教育和经验在不同的分位点上对工资的回报及其随时间变化的趋势。此外对这10多年来我国工资结构进行了Oaxaca-Blinder分解，对工资的性别歧视加以关注。

2 数据处理

2.1 数据来源

本文的数据来自中国营养健康网上的关于中国家庭的调查数据①中国家庭营养健康网网址：www.cpc.unc.edu/projects/china，该网站所公布的数据包括 1989、1991、1993、1997、2000和2004年这6个年份的数据。

2.2 变量界定

各变量的具体样本如下：

（1）对数工资（lnwage）。 即 log(wage)，这是本文的被解释变量，就是居民的月平均工资的对数。

（2）教育（edu）。本文中的教育以这个人所受到的实际正式教育的年限来进行衡量，当这个人接受的教育超过了18年，这个时候他所受的教育年限就规定为18年。

（3）经验状况（exp）。同大多数国外的文献一样，本文中的经验状况通过以下公式获得：

经验=Max（年龄-教育-6，年龄-18）

（4）性别虚拟变量（dummy）。文中的虚拟变量是性别，当所观察的样本为男性时取值为1，如果是女性则取值为0。

2.3 样本数据概览

经过整理可以得到样本数据的描述统计如表1所示：

3 实证方法与结果

表1 样本观察值的描述统计

3.1 方法与模型

本节用分位数回归模型分别计算教育、经验和性别虚拟变量对于对数工资的回报，分位数回归的模型形式如下：

这里的 βθ和 xi都是 K×1 向量，而且 xi1=1，quantθ(y|x)代表y在给定x的条件下分位点为θ的条件分位数函数（Koenker&Bassett，1978）。 分位数回归模型能够估计 y在给定x的条件下整个的条件分布，尽管更多的分位点能够给出更多的信息，在这里只是选择5个有代表性的分位点，它们是 0.1、0.25、0.5、0.75 和 0.9。

3.2 回归结果

3.2.1 教育对于工资的回报

表2表示的是在5个分位点上分别求对数工资对教育的偏导数，除此之外，表2还报告了教育对于对数工资的均值回报（通过普通最小二乘法（OLS）估计得到）。

从表2可以看到教育的平均回报以及每一个分位上的回报基本上遵循相同的走势，即先是在低水平上波动，而到了2000年之后便有了迅速的增加。然而，教育的回报在5个分位点上的回报有较大差异，通常是分位点越低，教育的回报越高。

从表2还可以看出，在绝大多数分位点上，教育对于工资的回报是正的，然而在1989～1993年这段时间里，在较高的分位点上，教育的回报甚至为负，这也许和当时整个国家“官倒”盛行，人们普遍心态浮躁，重视经济不重视教育，存在着诸如“搞导弹的不如搞茶蛋”等各种脑体倒挂的现象密切相关。教育在不同分位点上的回报从1989年到2000年曾一度缩小，而到了2004年再度扩大，在0.1和0.9这两个分位点上，1989年的差距是7.72个百分点，1991年是0.99个百分点，2000年是0.14个百分点，而到了2004年又上升到4.24个百分点。在0.25和0.75个分位点上，教育的回报的差异所经历的变化与0.1和0.9个分位点上的变化是一样的，所不同的是，这两者之间的差距要小一些。从表2之中还可以看到每年教育回报的波动情形，很明显，中间的分位点（0.25，0.5和0.75）上的波动要小于两极的分位点上的波动，这主要是由于样本的变动所造成的，一般情况下，最高收入人群和最低收入的人群的收入的标准误差要高于中间收入人群的标准误差，正如两极分位点上的标准误差要高于中间分位点上的误差一样。最后一点值得注意的是教育的中值回报（0.5分位）在大多数年份高于均值回报，这两个估计值随着时间表现出相似的变化模式，然而这两者之间的差异也是显著的。

表2 教育的回报

3.2.2 经验对于工资的回报

经验的回报通过对数工资对经验求偏导数得出，即由β2+2×β2×exp来衡量，因而需要将经验固定于某一水平之上来进行衡量②系数β2和β3分别代表经验exp和经验的平方exp^2前面的估计系数。。在这里选择两个经验点，一个是5年的经验点，代表的是新参加工作的人，一个是15年的经验点，代表有经验的工人。结果如表3所示。

从1989年到2004年，不论是新工作者还是老工作者，经验的回报先是趋于下降，到了1997年达到谷底，之后迅速增加；在大多数年份里，经验的回报在低分位点上要高于高分位点，中值要高于均值；对于所有的分位点，经验的回报的差异在1989年相对较大，到了1997年差距变小，而到了2004年进一步扩大。

新工作者在0.1和0.9个分位点上经验的回报的差距在1989年达到最大为2.76个百分点，在1991年最小为0.72个百分点，而到达2004年又变成2.43个百分点；而对于老工作者而言，这两个分位点上的差异要小一些，1989年是2.40个百分点，1991年是0.61个百分点，2004年是1.75个百分点。新工作者在0.25和0.75个分位点上经验回报的差距在1989年是1.36个百分点，在1997年是0.67个百分点，在2004年是1.47个百分点；对于老工作者而言，这两个分位点在这三个年份里分别是1.17个百分点、0.39个百分点和1.28个百分点。再来看一看经验的中值回报和均值回报的差异在新老工作者中的差距，对于新工者而言，1989年两者差距是0.63个百分点，1997年是0.06个百分点，2004年是0.27个百分点，而对于老工作者而言，这三年的差距分别是0.53个百分点、0.05个百分点和0.24个百分点。从这里可以看出，对于有经验的老工作者而言，经验的回报在不同的分位点上的差距要低于新工作者。图1给出在每一年每一个分位点上，新、老工作者经验的回报的差距。

表3 经验的回报

从图1可以看出新老工作者经验的回报的差距的波动在0.25、0.5和0.75个分位点上较小，而在0.1和0.9个分位点上的波动较大。在绝大多数分位点上新工作者的经验回报要高于老工作者，可以得出对于新工作者而言，经验的边际回报要高于老工作者的。

同教育的回报一样，经验的回报在两极分位点上的波动要高于在中间分位点上的波动，因为两极分位点上的标准误差要大于中间分位点上的标准误差。相对于新工作者而言，老工作者经验的回报的波动要更小一些，说明经验对于老工作者的回报要更加平稳一些。

3.2.3 性别虚拟变量的回报

还有一点值得注意的就是性别虚拟变量系数的变动趋势，图2给出了这一变动趋势。从图2可以看出，性别虚拟变量的工资回报所有年份绝大多数分位点上 （除1993年的第0.1个分位上）均大于零，这说明男性工资要明显高于女性，存在着性别歧视。

从图2还可以看出，从1989年到1997年这段时间里，在各个分位点上，性别虚拟变量的回报还算平稳，基本保持在0到5之间（除1989年的0.75和0.90分位点之外，但这一年的中值，即0.5分位上的回报率仍在5之内），而到了2000年和2004年，各个分位点上性别虚拟变量的回报越来越大了。1989年性别虚拟变量的回报在0.9个分位上要比在0.25个分位上高出18.22个百分点，而在2000年性别虚拟变量的回报在0.75分位上要比在0.25分位上高出将近10个百分点。从2000年到2004年这段时间里，性别虚拟变量的回报在低分位点上（0.10和0.25分位）迅速增加，增加幅度都超过了20个百分点，在高分位点上也有显著地增加，这说明了对女性的性别歧视从1989年到2004年的这段时间里是越来越严重了。

4 男女工资差异的变化

为了看出从1989年到2004年中国城镇居民男女工资差异的变化情况，在这里运用Oaxaca-Blinder的方法对城镇居民男女各自工资的条件均值差距进行了分解，分解的结果如表4和图3所示 （所有的数据同前面的图表一样均乘以100）。从表4可以看出，除了1997年之外，我国男女城镇居民的工资有着显著的差距，这一差距在2000年之前都控制在一个比较低的水平，即10%之内，而到了2004年这一差距扩大到将近20%。而且由图3还可以看出，我国城镇男女工资的差异大部分都是由无法解释的系数效应造成的，能够解释的特征效应如教育和经验所造成的工资差异只是占据很小部分，最高年份的1993年所能占据的也只有23.02%，这说明即使我国女性在教育和经验方面与我国男性相同，我国女性的平均工资仍然还是会低于男性很多，从这里也能看出我国城镇妇女在工资收入方面受到了歧视。

5 结论与进一步研究建议

本文对于我国城镇居民1989～2004年的工资结构的变化进行了分析，通过分位数回归分析和Oaxaca-Blinder分解，我们得到的结论如下：

第一，教育在大多数年份和大多数分位点上都有显著的正的回报，然而随着分位点的增加，教育的回报在大多数年份是逐渐降低的。教育的回报在大多数年份都是在较低的水平上下波动，而到了2000年之后，回报率迅速增加。教育的回报在不同分位点上的差异在1989年相对较大，自1991年到2000年曾一度缩小，而到了2004年再度扩大。

表4 教育的回报

第二，经验在大多数年份和大多数分位点上对于新参加工作的人和有长时间工作经历的人都有显著的正的回报。从1989年到2004年，不论是新工作者还是老工作者，经验的回报先是趋于下降，到了1997年达到谷底，之后迅速增加。在大多数年份里，经验的回报在低分位点上要高于高分位点，中值要高于均值。对于所有的分位点，经验的回报的差异在1989年相对较大，到了1997年差距变小，而到了2004年进一步扩大。在所有年份绝大多数分位点上，经验对于新工作的人的回报要高于老工人的回报，新老工作者经验的回报的差距的波动在0.25、0.5和0.75个分位点上较小，而在0.1和0.9个分位点上的波动较大。

第三，性别虚拟变量的工资回报率为正，说明存在着对女性的性别歧视，从1989年到1997年性别虚拟变量的回报要低于2000年和2004年的，说明性别歧视越来越严重。

需要进一步研究的主要有两方面，一是性别工资差异的深层原因。教育和经验之能够解释造成男女工资差距的很小一部分原因，从1989年到2004年它们所能解释的部分平均起来还不到10%，因而是什么造成了中国城镇男女工资的差异还有待于进一步研究，但基于Oaxaca-Blinder分解的结果至少可以说明一个问题，那就是性别歧视是越来越严重了，这一点和前面关于男性虚拟变量的分位数回归结论是相吻合的。二是数据处理影响结论的原因。张车伟（2006）和邓曲恒（2007）的文章中所得出的结论与本文是相反的，随着分位点的提高，教育的回报越来越高。之所以结论不一样，原因有几个方面，首先是数据的来源不同，其次是对于教育的衡量不同，最后是所选取的控制变量不一样。为什么采用不同的数据、不同的衡量教育的方式以及选取不同的控制变量就能够得出完全相反的结论呢？这个问题也值得进一步深入探讨。

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