企業(yè)出口與工資差距
——來自中國制造業(yè)的證據(jù)

湯學(xué)敏

(北京大學(xué) 新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學(xué)研究院，北京 100871)

一、引 言

從世界銀行2002～2004年對中國120個城市的涵蓋29個制造業(yè)行業(yè)12 400家企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn)，出口企業(yè)內(nèi)四種形式表示的收入差距大于非出口企業(yè)。并且居于資本勞動比更高的產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)其收入差距更大。隨著對出口現(xiàn)象的考察向微觀企業(yè)層面不斷深入，貿(mào)易理論也從新古典演進到產(chǎn)業(yè)內(nèi)，再到企業(yè)的異質(zhì)性。企業(yè)異質(zhì)性理論對微觀企業(yè)出口現(xiàn)象的研究聚焦于企業(yè)的生產(chǎn)率，強調(diào)同一產(chǎn)業(yè)內(nèi)部出口企業(yè)與非出口企業(yè)在生產(chǎn)率上的差異，但企業(yè)所在行業(yè)的用資本勞動比表示的技術(shù)特征仍然具有重要作用。盡管經(jīng)驗表明出口企業(yè)的生產(chǎn)率高于非出口企業(yè)，但出口企業(yè)也更多地分布于符合當?shù)匾胤A賦比較優(yōu)勢的行業(yè)中。因此，為了反映企業(yè)所在行業(yè)的資本技術(shù)比的特征對企業(yè)出口及其要素價格的影響，本文對企業(yè)出口與工資差距的考察仍然沒有忽視行業(yè)的特征。筆者按照企業(yè)所在行業(yè)的資本勞動比對29個行業(yè)進行排序，計算每個行業(yè)中出口企業(yè)與非出口企業(yè)的收入差距，可以從中發(fā)現(xiàn)兩個現(xiàn)象，一是出口企業(yè)的四個類別的收入差距均大于非出口企業(yè)；二是隨著企業(yè)所在產(chǎn)業(yè)的資本勞動的增加，其收入差距也更高。

國際貿(mào)易理論中對國家內(nèi)部收入差距進行系統(tǒng)論述的是新古典經(jīng)濟學(xué)中H-O理論框架下的四種經(jīng)典理論之一——斯托爾帕—薩繆爾森定理(簡稱S-S定理)。S-S定理可以簡要地概括為國際貿(mào)易可以提高一國充裕要素的收入，降低稀缺要素的收入。以兩個國家兩種要素為假設(shè)條件的S-S定理盡管在國際貿(mào)易理論中具有重要地位，但在經(jīng)驗研究中卻難以得到驗證，特別是對發(fā)展中國家的考察，一些發(fā)展中國家也出現(xiàn)了收入差距擴大的現(xiàn)象。隨著數(shù)據(jù)可獲得性的提升，國際貿(mào)易與技能溢價的研究逐漸向企業(yè)間及企業(yè)內(nèi)部深入。例如，Egger(2009)[1]把效率工資理論加入到一般均衡的異質(zhì)性企業(yè)模型中研究全球化對組內(nèi)工資差距的影響。Helpman等(2010)[2]結(jié)合搜尋匹配理論及企業(yè)的異質(zhì)性研究產(chǎn)業(yè)內(nèi)的要素收入問題。陳波、賀超群(2013)[3]使用2000～2007年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)驗證了企業(yè)出口密集度與技能工資差距之間的正相關(guān)關(guān)系。國際貿(mào)易對企業(yè)間及企業(yè)內(nèi)部收入影響的研究，多數(shù)是以單個部門為前提，忽視了結(jié)構(gòu)的存在和變化。

不同于上述對貿(mào)易與收入差距影響的解釋機制，本文假定企業(yè)的出口和技術(shù)選擇是內(nèi)生的，企業(yè)的出口選擇內(nèi)生于其由經(jīng)濟體的稟賦結(jié)構(gòu)決定的產(chǎn)業(yè)是否具有比較優(yōu)勢。稟賦對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及其變動的決定性作用是新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學(xué)所強調(diào)的一個重要分析機制。本文強調(diào)企業(yè)的出口內(nèi)生于由稟賦決定的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，如果企業(yè)所在產(chǎn)業(yè)的資本勞動比與經(jīng)濟體總體的資本勞動比相一致，則該產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)具有自生能力，生產(chǎn)效率會提高，選擇出口，從而在開放競爭的市場中會獲得較大的剩余，資本積累更快，在資本技術(shù)互補的前提下，增加了對技術(shù)勞動的需求。

二、數(shù)據(jù)來源與變量選取

(一)數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)是2002～2004年世界銀行投資調(diào)查數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)對GDP占全國70%～80%的120個城市涵蓋29個制造業(yè)行業(yè)的12 400家企業(yè)進行了調(diào)查。這套數(shù)據(jù)從北京、天津、上海、重慶四個超大型城市中抽樣調(diào)查了200家企業(yè)，其余每個城市抽樣調(diào)查了100家企業(yè)。數(shù)據(jù)中包含企業(yè)所在城市的勞動力人口結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施狀況等基本情況，以及企業(yè)出口情況、企業(yè)勞動力結(jié)構(gòu)、企業(yè)資本構(gòu)成、行業(yè)特征等生產(chǎn)活動的信息，還包括勞動者學(xué)歷、工資等情況。

(二)變量選取

圖1 企業(yè)內(nèi)高管教育水平

表1 工種占比與學(xué)歷占比

2.核心解釋變量。企業(yè)的出口。問卷中對企業(yè)出口占銷售收入的百分比進行了統(tǒng)計，本文采用企業(yè)出口占銷售收入的份額作為核心解釋變量來衡量企業(yè)的出口。

3.其他解釋變量。包括以下指標：

(1)企業(yè)資本勞動比。根據(jù)資本和技能的互補性，資本勞動比越高的企業(yè)，其更高技能勞動力的生產(chǎn)效率越高，獲得的工資也就越高。因此，本文采用企業(yè)資本勞動比作為解釋變量，其中資本采用的是企業(yè)當年凈固定資產(chǎn)投資額，勞動指的是企業(yè)雇傭的勞動人數(shù)。

(2)交叉項。企業(yè)出口份額與“一致項”的交叉項。其中：

一致項=|產(chǎn)業(yè)資本勞動比-整個制造業(yè)資本勞動比|/整個制造業(yè)資本勞動比

(1)

Ju等(2015)驗證了當產(chǎn)業(yè)的資本勞動比與整個制造業(yè)的資本勞動比越接近時，這個產(chǎn)業(yè)的以勞動者人數(shù)和增加值份額表示的產(chǎn)業(yè)份額越大。[4]因此，當一個產(chǎn)業(yè)的“一致項”越小時，這個產(chǎn)業(yè)的資本積累速度越快，根據(jù)資本技術(shù)勞動互補性的假設(shè)，一個產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)對技術(shù)勞動的需求越大，企業(yè)的技能溢價越高。由于出口企業(yè)主要分布在符合比較優(yōu)勢的行業(yè)中，本文將一致項與出口份額相乘，當產(chǎn)業(yè)的資本勞動比與整個制造業(yè)的資本勞動比越接近時，這個產(chǎn)業(yè)的出口對收入差距的影響越大。

(3)軟硬基礎(chǔ)設(shè)施。企業(yè)為實現(xiàn)利潤最大化，會基于生產(chǎn)要素之間的相對價格選擇采用何種技術(shù)、進入何種產(chǎn)業(yè)。企業(yè)遵循比較優(yōu)勢選擇技術(shù)和產(chǎn)業(yè)，其前提是必須有充分競爭的有效市場，產(chǎn)業(yè)升級和產(chǎn)業(yè)多樣化需要處理先行者的外部性問題，必須解決軟硬基礎(chǔ)設(shè)施完善的協(xié)調(diào)問題，必須有因勢利導(dǎo)的有為政府。[5-6]企業(yè)的技術(shù)選擇決定了企業(yè)的出口行為，進而影響到不同勞動者的工資差異，企業(yè)利潤最大化的實現(xiàn)除了競爭的市場外，因勢利導(dǎo)的政府的作用不可忽略。因此，本文采用企業(yè)使用計算機的員工比例來反映企業(yè)硬件基礎(chǔ)設(shè)施的作用，Berman等(1994)[7], Autor等(1998)[8]發(fā)現(xiàn)美國1970～1980年間雇傭了更多的大學(xué)生，更多使用計算機的產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了更快的技能升級，計算機的使用增加了對技能勞動力的需求。采用2003年后宏觀政策影響下企業(yè)獲得貸款的難易程度來反映企業(yè)軟件基礎(chǔ)設(shè)施的作用，問卷中將企業(yè)從金融機構(gòu)或銀行獲得貸款的難易程度分為5個等級，等級越高，獲得貸款越容易。

4.控制變量。本文對企業(yè)所在城市進行控制，沿海城市的企業(yè)出口更多，沿海城市的平均收入水平高于中西部城市，因此對企業(yè)所在城市進行控制。

三、模型構(gòu)建

(一)計量模型構(gòu)建

為了評估企業(yè)出口對企業(yè)內(nèi)收入差距的影響，本文建立以下回歸方程：

wi=β1x1+β2x2+ui

(2)

其中，wi為企業(yè)的收入差距。x1是反映企業(yè)出口信息的變量。x2是包含了一系列因素的解釋變量和控制變量，包括企業(yè)的資本勞動比、一致項與出口構(gòu)成的交叉項、反映企業(yè)硬件基礎(chǔ)設(shè)施條件的計算機的使用、反映企業(yè)軟件基礎(chǔ)設(shè)施約束的企業(yè)融資難易程度以及所在城市的控制變量。

(二)計量方法

1.Oprobit模型。當被解釋變量為高管與中層管理者收入差距時，問卷中對此問題的設(shè)計為離散型變量，取值分別為1(差距小于2倍)；2(差距為2～3倍)；3(差距為3～4倍)；4(差距為4～5倍)；5(差距大于5倍)，由于被解釋變量是離散型變量，并且為序次變量，因此使用Oprobit模型來描述這一特征：

(3)

其中，y=1,2,3,4,5分別等于工資差距的倍數(shù)(1)這里的收入差距分別指：高級管理者和中層管理者的收入差距和高級管理者和普通員工之間的收入差距。低于、等于和高于區(qū)域內(nèi)的水平。y*為潛在的工資差距，γ0,γ1,γ2,γ3為待估計的“切點”。當假設(shè)y*的隨機擾動項服從正態(tài)分布時，方程(3)為相應(yīng)的Oprobit模型。當被解釋變量為高管與普通勞動者收入差距時，結(jié)合問卷計算共有14個等級，且待估計“切點”設(shè)置原理同上。

2.2SLS模型。當被解釋變量為城市勞動力與農(nóng)民工收入差距、長期工與臨時工收入差距時，由于是連續(xù)變量，采用2SLS估計方法。這一方法同時可以處理(1)式由于遺漏變量和反向因果等造成的內(nèi)生性問題。參考黃玖立和李坤望(2006)[11]利用海外市場可達性(FMA，F(xiàn)oreign Market Access)來構(gòu)建開放程度的工具變量的方法。本文使用企業(yè)所在城市與上海、天津、深圳三大港口中最近的港口的距離作為企業(yè)出口的工具變量，顯然，企業(yè)的出口與其所在地和港口的距離高度正相關(guān)，同等條件下，靠近港口的城市出口的成本更低。同時采用企業(yè)的出口清關(guān)天數(shù)作為工具變量，發(fā)現(xiàn)企業(yè)清關(guān)天數(shù)與出口份額高度相關(guān)，與企業(yè)的收入差距并沒有顯著的相關(guān)性，因此可以作為該模型的工具變量。

四、估計結(jié)果

(一)Oprobit模型的基準結(jié)果

針對高管與中層管理者收入差距、高管與普通員工收入差距這兩項離散型被解釋變量，本文采取Oprobit模型進行估計。

回歸結(jié)果在表2中顯示，第(1)列和第(3)列是未包含控制變量的結(jié)果，第(2)列和第(4)列是包含了出口與“一致項”交叉項、資本勞動比、軟硬基礎(chǔ)設(shè)施以及城市等控制變量的結(jié)果。所有結(jié)果能夠表明，出口對高管和中層管理者以及高管與普通員工之間的收入差距有正向影響。當企業(yè)的資本勞動比與整個制造業(yè)的資本勞動比更接近時，出口對企業(yè)收入差距的正向影響擴大。出口*一致項符號為負表明，當企業(yè)所在產(chǎn)業(yè)的資本勞動比與整體制造業(yè)的資本勞動比更接近時，企業(yè)的技術(shù)選擇更加符合整體稟賦結(jié)構(gòu)，產(chǎn)業(yè)的份額越大，產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)的出口對收入差距的作用越大。在控制變量中，資本勞動比越高的企業(yè)、政府因勢利導(dǎo)作用越大的企業(yè)、使用計算機越多的企業(yè)、獲得貸款越容易的企業(yè)的高管和中層管理者以及高管與普通員工之間的收入差距更大。

表2 Oprobit模型的基準結(jié)果

(二)Oprobit模型內(nèi)生性處理

考慮到模型中遺漏變量和反向因果等問題的存在，本文采用IV-Oprobit模型進行內(nèi)生性處理。回歸結(jié)果在表3中顯示，第(1)列和第(3)列是未包含控制變量的結(jié)果，第(2)列和第(4)列是包含了出口與一致項交叉項、資本勞動比、軟硬基礎(chǔ)設(shè)施等控制變量的結(jié)果。所有結(jié)果表明，出口對高管和中層管理者以及高管與普通員工之間的收入差距有正向影響。當企業(yè)的資本勞動比與整個制造業(yè)的資本勞動比更接近時，出口對企業(yè)收入差距的正向影響擴大。同樣，資本勞動比越高的企業(yè)、政府因勢利導(dǎo)作用越大的企業(yè)、使用計算機越多的企業(yè)、獲得貸款越容易的企業(yè)的高管和中層管理者以及高管與普通員工之間的收入差距更大。

表3 Oprobit模型的內(nèi)生性處理結(jié)果

(三)IV-2SLS和GMM模型

針對非農(nóng)民工與農(nóng)民工收入差距、長期工與臨時工收入差距這兩項連續(xù)的被解釋變量，同時考慮到遺漏變量和反向因果關(guān)系造成的內(nèi)生性問題，本文用兩階段最小二乘法(2SLS)進行回歸。為了使存在異方差時工具變量的GMM估計更有效，我們同時采用廣義距估計(GMM)方法對模型進行估計，結(jié)果如表4所示。結(jié)果顯示企業(yè)的出口與非農(nóng)民工與農(nóng)民工收入差距、長期工與臨時工收入差距呈正相關(guān)關(guān)系。表4還使用了工具變量的弱工具F檢驗，結(jié)果表明通過了弱工具變量檢驗。

(四)基于異方差識別的 Lewbel(2012)方法

表4 IV-2SLS、GMM模型與Lewbel(2012)方法回歸結(jié)果

(五)穩(wěn)健性分析

因為原始的行業(yè)劃分并非完全按照企業(yè)的資本勞動比劃分，本文把企業(yè)按照資本勞動比重新排序，然后重新劃分為29個行業(yè)，排序最靠前的是資本勞動比最小的行業(yè)，排序最靠后的是資本勞動比最大的行業(yè)，以此來反映行業(yè)的資本密集度。(2)這里采用了與Ju, Lin and Wang(2015)相同的劃分產(chǎn)業(yè)的辦法，根據(jù)產(chǎn)業(yè)的資本技能比重新定義了產(chǎn)業(yè)。

新行業(yè)一致項= |新劃分產(chǎn)業(yè)資本勞動比-整個制造業(yè)資本勞動比|/整個制造業(yè)資本勞動比

(4)

本文在新的行業(yè)劃分的情形下同樣做了Oprobit模型、2SLS、GMM等分析，結(jié)果如表5和表6所示。

表5 Oprobit模型的穩(wěn)健性分析結(jié)果

表6 連續(xù)型被解釋變量的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

當產(chǎn)業(yè)按照資本勞動比劃分之后，穩(wěn)健性回歸結(jié)果表明所有變量均在p<0.01的水平上顯著。出口對高管和中層管理者以及高管與普通員工之間的收入差距有正向影響。當企業(yè)的資本勞動比與整個制造業(yè)的資本勞動比越接近時，出口對企業(yè)收入差距的正向影響擴大，當企業(yè)所在產(chǎn)業(yè)的資本勞動比與整體制造業(yè)的資本勞動比越接近時，產(chǎn)業(yè)中企業(yè)的出口對收入差距的作用越大，其他控制變量的結(jié)果解析同上。

非農(nóng)民工與農(nóng)民工收入差距、長期工與臨時工收入差距這兩項連續(xù)的被解釋變量的穩(wěn)健性回歸結(jié)果如表6所示。各變量的解析同上，也同樣通過了弱工具變量檢驗和異方差檢驗，驗證了模型的穩(wěn)健性。

五、結(jié) 論

本文通過對世界銀行2002～2004年中國企業(yè)投資調(diào)查數(shù)據(jù)的研究，使用Oprobit、IV-Oprobit 2SLS、GMM和Lewbel(2012)等回歸方法研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的出口對企業(yè)內(nèi)部的收入差距產(chǎn)生正向影響，并且企業(yè)的資本勞動比和整體制造業(yè)的資本勞動比越接近，企業(yè)的出口對收入差距的影響越大。企業(yè)的出口選擇內(nèi)生于稟賦結(jié)構(gòu)決定的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，出口企業(yè)因更加符合比較優(yōu)勢，其投入成本更低，獲得更多的剩余，資本積累的速度也更快，在資本技術(shù)互補的假設(shè)前提下，對技術(shù)勞動力的需求更強。由于企業(yè)中高級管理者相對于其他員工、長期工相對于臨時工、非農(nóng)民工相對于農(nóng)民工都包括了更多的高學(xué)歷勞動力，因此，隨著出口企業(yè)資本的積累對以高學(xué)歷表示的技術(shù)勞動需求的增加，高管與普通勞動者、長期工與臨時工、非農(nóng)民工與農(nóng)民工的收入差距將擴大。