中國壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)收入決定機制差異

彭樹宏

(江西財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計學(xué)院，江西 南昌330013)

一、引言

長期以來，我國居民收入差距主要源自城鄉(xiāng)收入差距、地區(qū)收入差距和社會群體收入差距(如性別收入差距、城鎮(zhèn)居民和進城農(nóng)民工收入差距等)。近年來，行業(yè)收入差距對居民收入差距的貢獻逐漸增加。隨著中國行業(yè)收入差距的日益顯著，有關(guān)中國行業(yè)收入差距的學(xué)術(shù)研究正逐漸增多?，F(xiàn)有對中國行業(yè)收入差距的研究主要集中在對行業(yè)收入差距的測度[1][2]、原因解釋及對經(jīng)濟增長的影響等方面[3][4][5]。雖有不少研究表明壟斷是目前中國行業(yè)收入差距形成的重要原因[6](P33—57)[7]，但深入考察壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)收入決定機制差異的實證研究尚為少見。

新古典經(jīng)濟學(xué)理論認(rèn)為，在完全競爭的市場經(jīng)濟中，廠商按照邊際收益等于邊際成本的原則向勞動者支付工資，工資等于勞動者的邊際生產(chǎn)率。如果市場是充分競爭的，那么，在控制了表征生產(chǎn)率特征的變量之后，行業(yè)本身就不應(yīng)該對個人收入有顯著影響。但實際情況是，行業(yè)收入差異是一個在全世界都廣泛而持續(xù)存在的現(xiàn)象。有關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，即使控制了教育、經(jīng)驗、工作特征、工會活動、地理位置等變量，行業(yè)間的收入差距仍顯著存在[8][9]?，F(xiàn)實中的勞動者收入取決于勞動者個體特征、工作特征以及一些非競爭的制度因素。從理論上講，勞動者的個體特征和工作特征造成的收入差異具有合理性，它體現(xiàn)了對于不同人力資本和不同工作環(huán)境需要獲得的相應(yīng)回報，然而非競爭的制度因素帶來的市場分割所造成的收入差異則不具備這種合理性。人們對由不同行業(yè)的不同人力資本特征和工作特征所帶來的合理收入差距是可接受的，不能接受的是由非競爭的制度因素所帶來的不合理收入差距。如果壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)的收入差距完全是由勞動者個體特征和工作特征不同所帶來的話，那么我們就說壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)是“同工同酬”。反之，如果由非競爭的制度因素引起壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)的收入差距的話，那么我們就說壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)是“同工不同酬”[10]，其收入決定機制是不同的。

本文的問題是壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)的收入決定機制是否有所不同，哪些因素導(dǎo)致了兩類行業(yè)間的收入差異，具體表現(xiàn)又如何。我們以Mincer工資方程為基礎(chǔ)，借助于Oaxaca-Blinder分解方法，以非壟斷行業(yè)為基準(zhǔn)，采用反事實分析，將兩類行業(yè)收入差距分解為特征差異和特征系數(shù)差異兩部分。其中，特征系數(shù)表示不同特征要素的回報，兩類行業(yè)中特征系數(shù)的不同代表了兩類行業(yè)中收入決定機制的不同。Oaxaca-Blinder分解是在平均值層次上進行的，更進一步，我們基于分位數(shù)回歸，采用Melly所提出的分布分解方法在整個收入分布層次上進行分析，以期得到兩類行業(yè)在不同收入分布位置上的工資決定機制差異的更細(xì)致刻畫[11]。

接下來的第二部分是本文實證分析所用數(shù)據(jù)和方法；第三部分是收入方程的估計結(jié)果；第四部分是收入差異的分解結(jié)果；最后部分是結(jié)論。

二、數(shù)據(jù)與方法

(一)數(shù)據(jù)

本文研究所用數(shù)據(jù)來源于中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)2008年的預(yù)調(diào)查數(shù)據(jù)。該調(diào)查采用分層隨機抽樣收集了甘肅和浙江兩省45歲及以上人口的相關(guān)數(shù)據(jù)。由于CHARLS主要是為分析我國人口老齡化問題而開展的，其數(shù)據(jù)集中有大量高齡退休人員。為滿足本文分析目的，我們只選取了其中年齡在45～60歲的居民信息，再經(jīng)過剔除缺失值和少量異常值等數(shù)據(jù)，我們最終保留了變量數(shù)據(jù)齊全的樣本觀測值189個，其中壟斷行業(yè)樣本點39個，非壟斷行業(yè)樣本點150個。

基于Mincer工資方程，被解釋變量為工資的對數(shù)，解釋變量選取年齡、性別、正式教育年限、本單位工作年限、本單位工作年限的平方，考慮到中國東西部之間差異巨大的現(xiàn)實，在解釋變量中加入了省份虛擬變量。CHARLS數(shù)據(jù)中工資有年薪、月薪等多種形式，我們將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為年薪。同時，本文分析所用的工資變量加總了CHARLS數(shù)據(jù)中的工資和獎金，但不包括福利。CHARLS中的Census行業(yè)分類體系共有15大類行業(yè)，本文選取電力、燃?xì)夤?yīng)業(yè)，交通運輸、倉儲、郵政和通信業(yè)，金融保險，房地產(chǎn)，社會服務(wù)，健康、體育與社會福利活動，教育、文化、藝術(shù)和傳媒等七類行業(yè)為壟斷行業(yè)；選取農(nóng)林牧漁、制造業(yè)和批發(fā)零售貿(mào)易服務(wù)業(yè)等三類行業(yè)為非壟斷行業(yè)；剩余的科學(xué)研究與技術(shù)支持，公共行政管理與社團組織，地質(zhì)勘查、水資源管理，采掘業(yè)，建筑業(yè)等五類行業(yè)不納入分析①。

表1給出了非壟斷行業(yè)、壟斷行業(yè)和全部行業(yè)相關(guān)變量的平均值。從中可以看到，壟斷行業(yè)的對數(shù)年工資較非壟斷行業(yè)高，通過計算可得壟斷行業(yè)年工資比非壟斷行業(yè)年工資高出約19%，這個比例比現(xiàn)有的一些相關(guān)研究要低。兩類行業(yè)的平均年齡較為接近，均在50歲左右；其男性職工人數(shù)均多于女性職工，其中壟斷行業(yè)的男女比例更高些。兩類行業(yè)在正式教育年限、工作年限和區(qū)域集中度方面存在較大差異。壟斷行業(yè)平均受教育年限較非壟斷行業(yè)高②，表明壟斷行業(yè)有著更高的人力資本，但由于樣本人群的特殊性，兩類行業(yè)職工基本上平均只有小學(xué)文化程度。壟斷行業(yè)職工平均工作年限是非壟斷行業(yè)的2倍，表明壟斷行業(yè)職工的流動性較低。在區(qū)域集中度方面，非壟斷行業(yè)幾乎均集中于較發(fā)達的東部省份浙江，而壟斷行業(yè)在東西部間的分布則較為均勻。以上所呈現(xiàn)的樣本特性既反映了兩類行業(yè)之間的差異，同時也與本文特殊的樣本人群有關(guān)。

表1 描述性統(tǒng)計

(二)方法

1.均值收入差異分解——Oaxaca-Blinder分解

Oaxaca和Blinder幾乎同時提出了分解兩個組群之間均值工資差異的相似方法，故學(xué)術(shù)界通常將這種分解方法稱之為Oaxaca-Blinder分解[12][13]。該方法在對兩個組群分別建立工資方程的基礎(chǔ)上，將兩個群體之間的均值工資差異分解為由個體特征差異所帶來的可解釋部分和由個人特征回報差異所帶來的不可解釋部分，并把不可解釋部分歸因于歧視。

通常以Mincer工資方程為基礎(chǔ)，假設(shè)兩個群體(H和L)具有如下形式的半對數(shù)工資方程:

其中，lnwH和lnwL表示對數(shù)工資，XH和XL表示個體特征向量，βH和βL表示個體特征回報率向量，uH和uL表示服從正態(tài)分布的隨機誤差項。

在本文的分析中，我們用H代表壟斷行業(yè)，L代表非壟斷行業(yè)；個體特征X包含有年齡、性別、正式教育年限、本單位工作年限、本單位工作年限的平方和省份虛擬變量。βH和βL則分別由式(1)和式(2)通過OLS估計得出。

2.分布收入差異分解——Melly分解

Oaxaca-Blinder分解的結(jié)果只能描述“平均”的概念，無法考察整個工資分布區(qū)間上回報率的異質(zhì)性。鑒于此，本文采用Melly的方法來進行分布收入差異分解。

以Mincer工資方程為基礎(chǔ)，建立兩個群體(H和L)的如下分位數(shù)回歸方程:

Melly首先通過式(6)進行分位數(shù)回歸并得到條件分位函數(shù)，再將條件分位函數(shù)轉(zhuǎn)換為條件分布函數(shù)，然后整合條件分布函數(shù)得到無條件分布函數(shù)，最后再將無條件分布函數(shù)轉(zhuǎn)換為無條件分位函數(shù)，并進一步構(gòu)造反事實分布來進行分布收入分解。類似于式(3)的思想，兩群體不同分位上的工資差異可以表示為:

式(7)中的 Qθ(lnωH)、Qθ(lnwL)和 Qθ(lnwM)分別表示 H 群體、L群體和反事實工資分布(即對H群體賦予L群體工資結(jié)構(gòu)時的工資分布)下的無條件分位數(shù)函數(shù)。式(7)右邊第一項是個體特征回報率差異，屬于無法解釋的不合理部分；第二項是個體特征差異，是可以解釋的合理部分。由于每一個分位θ都有一個分位函數(shù)，所以我們在后文中將用圖形的方式給出所有分位數(shù)分解結(jié)果的連線圖，以從中窺見壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)的收入差距及分解結(jié)果隨不同分位而變化的情況。

三、收入方程的估計結(jié)果

(一)OLS回歸結(jié)果

表2列出了壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)收入方程的OLS估計結(jié)果?；貧w的被解釋變量是對數(shù)工資，解釋變量是由Mincer收入方程確定的年齡、性別、正式教育年限、本單位工作年限及本單位工作年限的平方，外加省份虛擬變量。

對比兩類行業(yè)的工資方程，我們可以看到:(1)在兩類行業(yè)中，年齡的增長均會降低工資收入，但其影響有限，這與我們的分析樣本處于45歲至60歲的特定年齡段有關(guān)。到了這一年齡段，個人的工作技能等基本穩(wěn)定，但身體卻每況愈下，更高的年齡是更低競爭力的表征。對比兩類行業(yè)，我們看到非壟斷行業(yè)中年齡的影響更大且顯著，這說明非壟斷行業(yè)更傾向于市場化的收入決定機制。(2)在控制其他變量的情況下，男性在兩類行業(yè)中的工資收入更高，非壟斷行業(yè)中性別的影響更大且顯著，這表明兩類行業(yè)中都存在對女性的性別歧視，且在非壟斷行業(yè)中更甚。(3)教育水平對工資收入有正效應(yīng)，但程度有限且均不顯著，這一點也與本研究的樣本特征有關(guān)。從表1的描述性統(tǒng)計中，我們可以看到樣本人群的平均受教育程度只有小學(xué)水平，極低的教育程度使其無法對工資收入產(chǎn)生顯著影響。(4)本單位工作年限對兩類行業(yè)工資收入的影響均為正且顯著，而本單位工作年限的平方的系數(shù)均為負(fù)值，這表明工作年限與對數(shù)工資之間呈倒U型關(guān)系，這與一般Mincer收入方程的經(jīng)驗研究結(jié)論是一致的。通過計算可以得出倒U型關(guān)系的拐點在壟斷行業(yè)為24年，在非壟斷行業(yè)為17年，通過前面的描述性統(tǒng)計可以看到，對大多數(shù)人而言，他們很難在同一單位工作到拐點時間，因而對大多數(shù)人而言，工作年限對工資收入的影響為正。另外，無論是系數(shù)還是拐點的大小均表明，工作年限對壟斷行業(yè)收入的影響更大，壟斷行業(yè)更傾向于按資歷分配。(5)省份虛擬變量對兩類行業(yè)的工資收入均有較大影響且顯著，根據(jù)表2的估計結(jié)果，同一個體若從西部的甘肅省調(diào)往東部的浙江省工作，其年均工資會增加60%左右，這反映了當(dāng)前中國地區(qū)差異較大的現(xiàn)實。

從以上的對比結(jié)果可以看出，從均值收入角度考察的兩類行業(yè)收入決定機制具有以下特點:(1)地區(qū)影響非常明顯，而人力資本的作用并不突出。這表明在中國當(dāng)前的收入分配中，制度性因素起了很大作用，而人力資本的作用尚未充分發(fā)揮。(2)年齡、性別等個體生理因素對非壟斷行業(yè)的工資決定有顯著作用，但對壟斷行業(yè)的工資決定卻沒有顯著影響。(3)相比于非壟斷行業(yè)收入分配，壟斷行業(yè)更傾向于按資歷分配，但性別和地區(qū)差異均較非壟斷行業(yè)小。這表明市場機制在非壟斷行業(yè)發(fā)揮了更大的作用，而壟斷行業(yè)的收入決定機制則更具“共享式”的特征。

(二)分位數(shù)回歸結(jié)果

由于需在多個分位上進行分位數(shù)回歸，所以我們用圖形方式展現(xiàn)分位數(shù)回歸的結(jié)果。圖1列出了壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)收入方程的分位數(shù)回歸結(jié)果，每幅子圖的橫軸是分位數(shù)，縱軸是解釋變量，曲線是相應(yīng)變量在各分位上回歸系數(shù)的連線。

從圖1中我們可以看到:(1)年齡幾乎在整個工資分布上都對壟斷行業(yè)的對數(shù)工資有正向影響，而對非壟斷行業(yè)的影響效應(yīng)則為負(fù)；隨著分位數(shù)的提高，壟斷行業(yè)年齡系數(shù)在波動中上升，非壟斷行業(yè)年齡系數(shù)則先升后降，兩類行業(yè)間年齡系數(shù)的差異大體上在持續(xù)增加。(2)在整個工資分布區(qū)間上，非壟斷行業(yè)的性別系數(shù)均為正，壟斷行業(yè)的性別系數(shù)在較低分位上為負(fù)，其他分位上為正，壟斷行業(yè)的性別系數(shù)均小于非壟斷行業(yè)，這表明兩類行業(yè)均存在性別歧視，但壟斷行業(yè)的性別歧視程度較低；在工資分布的低端和高端，性別歧視程度較高，而在工資分布的中間區(qū)域，性別歧視程度較低。(3)在整個工資分布區(qū)間上，兩類行業(yè)的正式教育年限系數(shù)均較小，壟斷行業(yè)的系數(shù)均大于非壟斷行業(yè)；兩類行業(yè)教育回報率的差異在工資分布的中端達到最大。(4)非壟斷行業(yè)中本單位工作年限系數(shù)隨著分位數(shù)的提高而減小，壟斷行業(yè)中本單位工作年限系數(shù)則先急劇減小而后增加再逐步減??；在整個工資分布區(qū)間上，兩類行業(yè)的本單位工作年限系數(shù)均為正，且壟斷行業(yè)本單位工作年限系數(shù)大于非壟斷行業(yè)，兩類行業(yè)的本單位工作年限平方的系數(shù)均為負(fù)，這表明工作年限與對數(shù)工資之間的倒U型關(guān)系在整個工資分布區(qū)間上均成立。(5)在整個工資分布區(qū)間上，兩類行業(yè)的省份虛擬變量系數(shù)均較大且為正，總體上非壟斷行業(yè)系數(shù)要大于壟斷行業(yè)；兩類行業(yè)在工資分布的低端上省份虛擬變量系數(shù)較大，在工資分布的中高端上省份虛擬變量系數(shù)較小，這表明工資分布低端的地區(qū)差別較大，中高端的地區(qū)差別較小。

表2 收入方程的OLS回歸

圖1 收入方程的分位數(shù)回歸

從以上對比結(jié)果可以看到，從分布收入角度考察的兩類行業(yè)收入決定機制除了具有前述均值收入角度考察得到的結(jié)論外，還發(fā)現(xiàn)了一些新特征:在兩類行業(yè)中，性別歧視主要存在于工資分布的低端和高端，資歷和地區(qū)對工資分布低端人群的影響比工資分布高端人群更大。

四、收入差異分解結(jié)果

(一)均值收入差異分解

表3是以非壟斷行業(yè)為基準(zhǔn)的壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)均值收入差異的分解結(jié)果。從表3可知，兩類行業(yè)對數(shù)工資的總差異為0.171 4，這表明壟斷行業(yè)工資比非壟斷行業(yè)高出約17%。其中由特征因素引起的差異為-0.066 6，占總差異的-38.86%；由特征系數(shù)因素引起的差異為0.238，占總差異的138.86%。若不計算省份虛擬變量的影響，則特征差異為0.173 4，特征系數(shù)差異為0.263 8，總差異為0.437 2，由特征因素引起的差異占總差異的39.66%，由特征系數(shù)因素引起的差異占總差異的60.34%。這說明壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)間的收入差距主要由特征回報率差異引起，這是壟斷行業(yè)非市場化收入決定機制的結(jié)果。

在特征差異中，影響因素的大小排序依次為本單位工作年限、省份虛擬變量、年齡、正式教育年限和性別，其中省份虛擬變量為負(fù)值表明壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)相比更多地分布于欠發(fā)達的西部地區(qū)。在特征系數(shù)差異中，影響因素的大小排序依次為年齡、本單位工作年限、性別、正式教育年限和省份虛擬變量，其中性別和省份虛擬變量為負(fù)值表明壟斷行業(yè)收入分配在這兩項上區(qū)別于一般市場機制而更注重性別間和地區(qū)間的平衡。在總差異中，影響因素的大小排序依次為年齡、本單位工作年限、省份虛擬變量、性別和正式教育年限，其中省份虛擬變量和性別為負(fù)值，這意味著表征資歷的年齡和本單位工作年限拉高了壟斷行業(yè)收入，表征公平的省份虛擬變量和性別抑制了壟斷行業(yè)收入，表征人力資本的正式教育年限在收入分配中起到的作用十分有限。

表3均值收入差異分解

(二)分布收入差異分解

圖2是分布收入差異的分解結(jié)果。縱軸是對數(shù)工資差異，橫軸是工資分布的分位數(shù)(在0.1到0.9區(qū)間間隔0.01取值)，3條曲線分別是各分位上特征差異、特征系數(shù)差異和總差異分解結(jié)果的連線。

從圖2可以看出，總差異曲線在工資分布低端處于零之下，在工資分布的中高端處于零之上，在整個工資分布區(qū)間總體上呈單調(diào)遞增走勢，這表明壟斷行業(yè)的高收入更多地體現(xiàn)在工資分布的高端，而在工資分布的低端并不具有工資優(yōu)勢。特征系數(shù)差異曲線整體上為正且呈單調(diào)遞增走勢，這表明壟斷行業(yè)在整個工資分布區(qū)間上均存在工資溢價，且越往工資分布高端溢價越高。特征差異曲線相對平穩(wěn)且在零之下，與總差異曲線一起形成一個“剪刀差”的形狀，這表明壟斷行業(yè)并不具有特征優(yōu)勢，壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)間的收入差距主要由特征回報差異所決定。從3條曲線的走勢可以看出壟斷行業(yè)收入決定機制的特點是:非市場因素在工資分布的高端起到更大的作用，進而造成壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)間更大的收入差距。

五、結(jié)論

本文采用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，從均值收入和分布收入角度考察了壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)收入決定機制的差異。研究結(jié)果表明:市場機制在非壟斷行業(yè)發(fā)揮了更多的作用，而壟斷行業(yè)的收入決定機制則更具“共享式”的特征；表征資歷的年齡和本單位工作年限對壟斷行業(yè)收入起到拉動作用，表征公平的省份虛擬變量和性別對壟斷行業(yè)收入起到抑制作用，表征人力資本的正式教育年限在收入分配中起到的作用十分有限；在兩類行業(yè)中，性別歧視主要存在于工資分布的低端和高端，資歷和地區(qū)對工資分布低端人群的影響比工資分布高端人群更大；壟斷行業(yè)在工資分布的低端并不具有工資優(yōu)勢，其高收入更多地體現(xiàn)在工資分布的高端，其工資溢價存在于整個工資分布區(qū)間，且越往工資分布高端溢價越高。

圖2 分布收入差異分解

根據(jù)本文的研究結(jié)論，我們認(rèn)為中國壟斷行業(yè)存在著較為明顯的“共享式”收入決定特征，其在性別和地區(qū)差異的平衡上有積極作用，但其過度的“論資排輩”拉高了工資分布高端的工資溢價；對壟斷行業(yè)的收入規(guī)制，對象應(yīng)是工資分布高端人群，措施應(yīng)是減少論資排輩而實施更具激勵性的工資決定機制。

注釋:

①本文沒有將科學(xué)研究與技術(shù)支持，公共行政管理與社團組織，地質(zhì)勘查、水資源管理三類行業(yè)納入分析是因為這三類行業(yè)屬于非市場活動的公共部門范疇；將采掘業(yè)和建筑業(yè)排除在外是因為這兩類行業(yè)的工作環(huán)境較艱苦和危險，工資中包含有補償性工資成分，無法使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)在回歸中控制這一因素的影響。

②教育是影響收入差異的一個十分重要的因素，雖然收入差異分解中控制了教育年限，但教育質(zhì)量卻往往難以控制，從而影響了分解結(jié)果的有效性。本文的樣本人群為45歲至60歲之間的居民，他們大多出生于20世紀(jì)50年代，上學(xué)年齡正趕上“文革”，錯失了受教育機會，這使得他們的受教育程度普遍較低。以這一樣本進行研究可以更有效地規(guī)避教育質(zhì)量控制問題，進而增進結(jié)論的有效性。

③式(3)的分解是以群組L為基準(zhǔn)組進行的，若以群組H為基準(zhǔn)組進行分解，將得到不一致的分解結(jié)果。準(zhǔn)確的分解需要將無歧視群組的合理工資結(jié)構(gòu)作為基準(zhǔn)組，但問題是往往很難確定哪個群組的工資結(jié)構(gòu)是合理的。Oaxaca-Blinder分解中所產(chǎn)生這一問題被稱為指數(shù)基準(zhǔn)問題。實際上，工資差異分解研究的一個演進方向就是圍繞指數(shù)基準(zhǔn)問題而展開的(具體可見郭繼強和陸利麗對Oaxaca、Blinder、Cotton和Neumark等關(guān)于指數(shù)基準(zhǔn)問題研究演進的評述[14])。本文研究的是壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)工資差距問題，我們認(rèn)為非壟斷行業(yè)的工資決定機制是競爭性市場機制，它的工資結(jié)構(gòu)比較合理，以非壟斷行業(yè)作為基準(zhǔn)組來進行分解是比較合適的。

④詳細(xì)介紹請參見Koenker和Bassett兩人1978年的文獻[15]。

[1]陳釗，萬廣華，陸銘.行業(yè)間不平等:日益重要的城鎮(zhèn)收入差距成因——基于回歸方程的分解[J].中國社會科學(xué)，2010，(3):65-76.

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