寧光杰 姜現(xiàn)

關(guān)鍵詞：行業(yè)間工資差距;壟斷;人力資本;選擇偏差

摘?要：行業(yè)收入差距是影響我國收入不平等的一個重要方面，其中壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)的工資差距尤為突出。利用2014年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，在克服選擇偏差的基礎(chǔ)上估計了壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)間的工資差距，并通過Oaxaca-Blinder分解法探討差距形成的原因。研究發(fā)現(xiàn)，我國壟斷行業(yè)的平均月工資比非壟斷行業(yè)高23.15%，這一差距中68.97%是由壟斷造成的不合理工資差距。由于存在勞動力進(jìn)入壁壘，人力資本水平較高、社會背景較優(yōu)越的勞動者更容易享受到壟斷行業(yè)的高工資。相比于非壟斷行業(yè)，壟斷行業(yè)擁有更高的人力資本工資回報率。因而降低行業(yè)壟斷水平、打破壟斷行業(yè)的勞動力進(jìn)入壁壘，能夠有效縮小我國行業(yè)間的工資差距。

中圖分類號：F244

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：10012435（2019）06012211

Wage Disparity between Monopoly Industries and Non-monopoly Industries—Based on CMDS Data

NING Guang-jie1，JIANG Xian2（1.Business School，Shandong University，Weihai Shandong 264209;2.Policy Research Center for Environment and Economy，Ministry of Ecology and Environment of the Peoples Republic of China，Beijing，100029，China）

Key words：wage disparity between industries;monopoly;human capital;selection bias

Abstract：Income disparity between industries is a major aspect of the income inequality in China.The wage disparity between monopoly industries and non-monopoly industries is particularly prominent.Adopting 2014 China Migrant Dynamic Survey（CMDS）data ，we study this issue.Heckman selection bias correction method was used to estimate inter-industry wage disparity，and Oaxaca-Blinder method to identify the causes of the wage disparity.The results show：the average monthly wage level of monopoly industries was about 23.15% higher than that of non-monopoly industries，and 68.97% of the gap is unreasonable caused by the monopoly.Workers with higher levels of human capital and better social background are more likely to enter monopoly industries and enjoy higher wages.Compared to non-monopoly industries，monopoly industries has a higher return rate of human capital.Thus，to reduce inter-industry wage disparity，we should decrease the level of industry monopoly and reduce entry barriers of monopoly industry.

一、引言

黨的十九大報告指出，我國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。在各種不平衡不充分之中，收入分配差距成為我國新時代發(fā)展中的突出短板之一。近年來在人們對居民收入差距問題的討論中，除了對城鄉(xiāng)之間、地區(qū)之間的收入差距關(guān)注之外，行業(yè)之間的收入差距也越來越成為探討的焦點(diǎn)。按照國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，以行業(yè)門類劃分，2018年平均工資最高的是信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，該行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資為147 678元，最低的是農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的36 466元，兩者相差3.05倍。2003年平均工資最高與最低的兩個行業(yè)相差3.49倍，2006年為3.69倍，2009年為3.21倍，2012年為2.96倍，2015年為2.59倍。雖然長期來看行業(yè)之間平均工資的相對差距在逐漸減小，但在一些年份也出現(xiàn)擴(kuò)大的態(tài)勢，且行業(yè)間工資水平的絕對差額一直在增大，使得人們直觀上普遍認(rèn)同行業(yè)間工資差距十分突出并在不斷擴(kuò)大。

對于行業(yè)之間的收入差異，除了比較各個具體行業(yè)的收入水平之外，我們還可以從多個角度來對比分析。傳統(tǒng)行業(yè)與新興行業(yè)之間或勞動密集型行業(yè)與知識密集型行業(yè)之間存在著一定的收入差距，但這種差距是人們能夠認(rèn)同的，因?yàn)槁毠ぴ谛屡d產(chǎn)業(yè)和技術(shù)、知識集中的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)得到的較高收入與他們所付出的勞動和貢獻(xiàn)相吻合。此外，在壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)之間也存在著明顯的收入差距，而且是我國行業(yè)收入差距的一個主要表現(xiàn)。我國的高收入行業(yè)主要集中在壟斷性行業(yè)，他們在缺乏競爭對手的情況下極易獲得高額的壟斷利潤并將其轉(zhuǎn)化為職工個人收入，由此造成的行業(yè)收入差距會對社會公平產(chǎn)生嚴(yán)重?fù)p害。壟斷行業(yè)勞動者的低效率容易被壟斷價格掩蓋，從而扭曲價格的市場導(dǎo)向作用。

本文利用2014年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，由于流動人口在個人能力等方面的異質(zhì)性差異相對較小，在比較壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)勞動者之間的工資差異時，可以更好地分離出壟斷因素所起的作用大小。論文還進(jìn)一步運(yùn)用Heckman兩步法克服不同行業(yè)勞動者的選擇偏差，可以更準(zhǔn)確地估計行業(yè)壟斷對收入的影響，本文研究結(jié)果表明已有研究明顯低估了壟斷的影響。另一方面，這一群體的流動性、勞動力市場化程度較高，對其進(jìn)行的研究能夠?yàn)榉治龀擎?zhèn)戶籍勞動力的壟斷行業(yè)工資問題和未來勞動力市場化改革提供啟示。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）行業(yè)收入差距的趨勢與特點(diǎn)

一些學(xué)者對行業(yè)收入差距變動的趨勢及特點(diǎn)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)我國行業(yè)間的收入差距表現(xiàn)為改革開放之初逐漸縮小，20世紀(jì)90年代左右開始不斷擴(kuò)大的趨勢。鐘春平指出1978年到1989年間，行業(yè)工資標(biāo)準(zhǔn)差從0.18151下降到了0.12905，而到2002年上升至了0.27599，行業(yè)間的工資差距隨著經(jīng)濟(jì)的增長在振蕩中逐漸擴(kuò)大。[1]羅楚亮、李實(shí)的研究表明，行業(yè)職工平均工資的基尼系數(shù)從1990年的0.072增長到2005年的0.181，16年間增長了1.51倍;泰爾指數(shù)從1990年的0.009增長到2005年的0.059，增長了5.56倍，行業(yè)收入差距表現(xiàn)出持續(xù)性擴(kuò)張趨勢。[2]顧嚴(yán)、馮銀虎對1978年至2006年各行業(yè)人均工資的概率分布情況進(jìn)行了研究，結(jié)果表明1978-1992年間由于改革充分激發(fā)了各行業(yè)的積極性，收入較低的行業(yè)增長勢頭更為迅猛，行業(yè)間的收入差距出現(xiàn)了一定程度的縮小;20世紀(jì)90年代中期開始，新興行業(yè)快速發(fā)展，其工資收入躍居各行業(yè)領(lǐng)先水平，使得行業(yè)收入差距逐漸拉大;2002年之后，行業(yè)收入分配出現(xiàn)了明顯的兩極分化趨勢。[3]王詢、彭樹宏的研究發(fā)現(xiàn)，在20世紀(jì)80年代行業(yè)工資差距逐漸下降，但在1988年到達(dá)最低點(diǎn)之后一直保持上升態(tài)勢，并且各行業(yè)的工資表現(xiàn)出高者越高、低者越低的馬太效應(yīng)。[4]余向華、陳雪娟發(fā)現(xiàn)在校正了選擇偏差后，壟斷行業(yè)比非壟斷行業(yè)的平均工資水平仍要高出大約39%。[5]

（二）行業(yè)收入差距成因的理論研究

究竟是什么因素導(dǎo)致行業(yè)間存在較為明顯的收入差距？在理論方面，能夠比較恰當(dāng)?shù)亟忉屛覈袠I(yè)收入差距的主要有人力資本理論和租金分享理論。

將人力資本質(zhì)量的差別視為行業(yè)收入差異重要因素的相關(guān)研究主要基于對Becker[6]和Mincer[7]的人力資本理論研究的拓展。Krueger等指出勞動力質(zhì)量的不同導(dǎo)致了行業(yè)工資出現(xiàn)差異，行業(yè)變量吸納了沒有被觀測到的勞動力質(zhì)量的差異，并將其體現(xiàn)為行業(yè)間收入差異的形式;[8]因此各行業(yè)人力資本存量的不同導(dǎo)致了行業(yè)間的工資差異。但是Brown等通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，行業(yè)間的工資差異在對個體的一系列人力資本變量進(jìn)行控制之后仍舊存在。[9]對此人力資本外部性理論做出了進(jìn)一步解釋。Lucas提出了人力資本溢出性概念，認(rèn)為以行業(yè)、職業(yè)、地區(qū)等方式結(jié)合的人力資本的回報，與個體人力資本回報的簡單加總有很大差別，這主要源于學(xué)習(xí)效應(yīng)，[10]也就是人力資本間相互作用而導(dǎo)致的整體生產(chǎn)率水平的提高，或由于競爭效應(yīng)而引發(fā)的下降。Winter[11]等基于澳大利亞的經(jīng)驗(yàn)研究以及Sakellariou[12]基于危地馬拉的經(jīng)驗(yàn)研究都證實(shí)了人力資本外部性對行業(yè)間工資差距產(chǎn)生的作用，但同時也發(fā)現(xiàn)在考慮了人力資本外部性以后，行業(yè)間工資回報的差距仍有部分沒能得到有效解釋。國內(nèi)學(xué)者基本上對人力資本投入不同造成行業(yè)間的收入差距持肯定態(tài)度。

基于人力資本理論的研究主要從勞動力供給方的特征差異來解釋行業(yè)間收入差距，租金分享理論則更側(cè)重于從需求方的行業(yè)特征角度進(jìn)行分析。Freeman等提出的集體談判或租金分享理論認(rèn)為，在企業(yè)盈利能力較強(qiáng)、利潤較高的情況下，普通職工會爭取得到相對公平的工資水平，具有特殊技能與資源的職工則會為得到超額報酬而努力。[13]因此，工人和雇主之間會就利潤分享進(jìn)行談判，在工會力量較為集中的行業(yè)職工所獲得的工資將高于工會力量相對薄弱的行業(yè)，從而引起行業(yè)間工資差異。Philip等在研究比利時的行業(yè)工資差距時發(fā)現(xiàn)，控制了行業(yè)利潤率以后，行業(yè)工資差距急劇縮小，[14]這說明租金分享是行業(yè)工資差距中的一個重要部分。雖然我國工會較少運(yùn)用集體談判爭取較高的工資，但是史先誠指出在具有壟斷地位或市場勢力的企業(yè)中，由于職工高收入引起的高成本很容易被轉(zhuǎn)嫁給政府或廣大消費(fèi)者，在企業(yè)管理者有權(quán)控制和分配企業(yè)剩余的情形下，為了獲得較為“和諧”的環(huán)境，管理者也將愿意支付給職工超出均衡水平的工資。[15]所以，基于行業(yè)壟斷的租金分配理論是我國壟斷行業(yè)職工高工資的一個重要理論解釋。國內(nèi)很多學(xué)者從超額利潤分享的角度闡述了行業(yè)壟斷對于行業(yè)間收入差距形成的重要作用。張雅光等指出那些帶有壟斷性質(zhì)的行業(yè)能夠依靠資源占有上的優(yōu)勢，在原材料與加工產(chǎn)品之間獲得巨大的利潤差價并將一部分轉(zhuǎn)化為本行業(yè)的職工收入，同時還可以憑借其壟斷地位和特權(quán)進(jìn)行高額收費(fèi)增加收入;相比于非壟斷行業(yè)，壟斷行業(yè)在進(jìn)行利益分配時向個人傾斜的傾向很強(qiáng);這些都拉大了行業(yè)間的工資差距。[16]陳彥玲、陳首麗[17]同樣認(rèn)為借由壟斷力量尤其是所有制壟斷，行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對市場價格的控制并轉(zhuǎn)嫁工資成本，從而在取得超額利潤的情況下提高行業(yè)的工資回報，造成行業(yè)間的工資差距。馬草原等進(jìn)一步區(qū)分了壟斷和所有制對勞動者收入溢價截然不同的作用機(jī)制及相互依存關(guān)系。[18]

（三）行業(yè)收入差距成因的實(shí)證研究

一部分研究側(cè)重于分析行業(yè)壟斷在行業(yè)收入差距的形成與不斷擴(kuò)大中所起到的作用。任重、周云波發(fā)現(xiàn)形成我國收入差距的最主要因素是政府的行政性壟斷，壟斷與部分壟斷的貢獻(xiàn)合計高達(dá)65%左右。[19]岳希明等發(fā)現(xiàn)壟斷行業(yè)與競爭行業(yè)之間超過50%以上的收入差距是不合理的，實(shí)證研究表明這部分差距的形成原因是行政性壟斷。[20]聶海峰、岳希明運(yùn)用企業(yè)職工匹配數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在平均水平上，壟斷企業(yè)與競爭企業(yè)之間平均工資之差的近1/2均為不合理的，系壟斷所致。隨著收入分位數(shù)的提高，壟斷行業(yè)和競爭行業(yè)的收入差距逐漸增大。收入差距中不合理部分的比重，同樣隨著分位數(shù)的上升而上升。[21]與大部分實(shí)證研究不同的是，葉林祥等認(rèn)為以往把壟斷與國有等同的做法并不可取，其實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，二者都是影響工資差距的重要因素，但所有制的影響更大，而且行業(yè)壟斷帶來的直接工資升水只體現(xiàn)在國有企業(yè)中。[22]

另一部分實(shí)證研究則綜合考慮了我國行業(yè)間的制度性因素和人力資本因素對行業(yè)間收入差距的影響，但對于哪類因素的影響更大，結(jié)論略有不同。傅娟通過分位數(shù)回歸得出，在不同收入階層，壟斷行業(yè)與其他行業(yè)的收入差距顯著存在，并且隨著收入的提高，這種差距逐漸擴(kuò)大，但教育水平和企業(yè)的盈利狀況只能解釋很小一部分的收入差距。[23]張?jiān)㈥惤ㄆ姘l(fā)現(xiàn)人力資本和壟斷、行業(yè)內(nèi)單位性質(zhì)等特征都是差距擴(kuò)大的重要原因，雖然在行業(yè)工資回報中人力資本具有正向作用，但相比之下還是行業(yè)特征的作用更加顯著。[24]邱兆林發(fā)現(xiàn)人力資本差異和制度因素雖然都是行業(yè)收入差距擴(kuò)大的原因，但進(jìn)一步細(xì)分，在競爭性行業(yè)中，較高質(zhì)量的人力資本才會導(dǎo)致行業(yè)收入差距的擴(kuò)大，而壟斷性行業(yè)中，高質(zhì)量人力資本縮小了行業(yè)收入差距，低質(zhì)量人力資本擴(kuò)大了行業(yè)收入差距。[25]黃燕東、姚先國的研究表明人力資本、所有制、資本投資等因素都對行業(yè)收入差距有顯著影響，其中人力資本因素的影響最大，約占總影響的45%。[26]孔慶洋、楊名強(qiáng)調(diào)了教育對行業(yè)收入差距擴(kuò)大的影響。[27]

總結(jié)以上文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)的工資差距到底有多大，工資差距形成的主要原因是人力資本因素還是壟斷或其他制度因素仍存在一定的分歧。本文運(yùn)用獨(dú)特的數(shù)據(jù)來源進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以豐富已有的研究。流動人口的異質(zhì)性相對較小，在比較壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)間工資差距時可以更好地控制住不同行業(yè)勞動者的個體差異，以獲得行業(yè)工資差距的更準(zhǔn)確結(jié)果。

三、模型設(shè)定及數(shù)據(jù)說明

（一）模型與方法

基于標(biāo)準(zhǔn)的明瑟方程，構(gòu)建如下行業(yè)工資函數(shù)模型：

Inw=α1edu+α2exper+α3exper2+∑βixi+μ（1）

其中，w是職工的月收入，edu為受教育年限，exper為工作經(jīng)驗(yàn)，exper2為工作經(jīng)驗(yàn)的平方項(xiàng)，X為其他解釋變量，包括性別、地區(qū)、就業(yè)單位性質(zhì)等變量，μ為隨機(jī)擾動項(xiàng)。根據(jù)該模型運(yùn)用最小二乘法分別對總體樣本及行業(yè)分組樣本進(jìn)行回歸估計，可以得出在不考慮選擇偏差的情況下各個變量對工資收入的影響情況。但是，利用普通最小二乘法估計工資方程時，樣本非隨機(jī)性可能對估計結(jié)果的準(zhǔn)確性及可信性產(chǎn)生影響。如果職工擁有較好的家庭背景和社會關(guān)系，那么他們進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率會更高，我們通過對壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)進(jìn)行簡單分組得到的兩類樣本不是隨機(jī)產(chǎn)生的，而是樣本本身經(jīng)過選擇得到的。若是直接簡單地用分組樣本去估計在兩類行業(yè)中各個變量對工資收入的影響，將會出現(xiàn)系統(tǒng)性偏差。考慮到這種可能存在的樣本選擇偏差，可以采用Heckman兩步法加以糾正，以得到對壟斷和非壟斷行業(yè)工資方程的一致估計。

運(yùn)用Heckman兩步法進(jìn)行估計，首先構(gòu)造如下的樣本選擇模型：

I*=γizi+μ（2）

I=1， I*>00?I*≤0（3）

其中I*是一個無法觀測到的潛在變量，I*>0，表示勞動者進(jìn)入了壟斷行業(yè)，此時行業(yè)類型虛擬變量I=1;γi是估計參數(shù)，zi是決定I*的一系列解釋變量，在本文中包括所在城市流動人口進(jìn)入壟斷行業(yè)的比重、在流入地的家庭規(guī)模和長期居住意愿等變量，以及性別、受教育年限等其他解釋變量。

根據(jù)（2）式的Probit模型的估計結(jié)果計算得到λ（γiZi）=（γiZi）Φ（γiZi）

即逆米爾斯比率（inverse Mills ratio），（·）和Φ（·）分別代表符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)。如果λ的系數(shù)是顯著的，則說明存在顯著的樣本選擇偏差，OLS的估計結(jié)果是有偏的，因此將λ的估計值代入（1）式中，修正選擇偏差。加入選擇偏差修正項(xiàng)后的方程為：

Inw=α1edu+α2exper+α3exper2+∑βixi+σλ（γiZi）+υ（4）

其中υ為新的殘差項(xiàng)，對該方程進(jìn)行估計即可得到壟斷行業(yè)系數(shù)估計值符合一致性的工資方程。類似的，也可獲得非壟斷行業(yè)的工資方程。

（二）數(shù)據(jù)與變量描述

本文所使用的數(shù)據(jù)來自原國家衛(wèi)生計生委2014年開展的全國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查，該調(diào)查涉及全國31個?。▍^(qū)、市）和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)，主要對象為在流入地居住一個月以上、非該區(qū)（縣、市）的15-59周歲流入人口，所采集的樣本總計200 937個。采用這一數(shù)據(jù)來進(jìn)行我國行業(yè)間工資差距的實(shí)證檢驗(yàn)主要基于以下兩方面考慮，一是該數(shù)據(jù)包含詳細(xì)的微觀個體信息，且樣本數(shù)量龐大，分布廣泛，具有普遍的代表性;二是該數(shù)據(jù)來源于我國的流動人口，調(diào)查對象具有相似的群體特征，使得那些難以用變量表示的人力資本差異能夠得到一定的控制，從而減小實(shí)證分析過程中的隨機(jī)誤差。

本次調(diào)查所獲得的數(shù)據(jù)中統(tǒng)計了176 393個樣本的收入。我國行業(yè)職工的收入主要由按勞分配為主體的工資收入和福利收入組成。非工資收入來源多樣、構(gòu)成復(fù)雜，在統(tǒng)計度量上有一定難度，因而統(tǒng)計資料上的行業(yè)職工收入數(shù)據(jù)大多只包括工資性收入，已有的相關(guān)研究一般也以工資收入為主。本文的研究對象也限定于包括個人工資、獎金、津貼、加班費(fèi)等的工資收入，以分析行業(yè)所提供的合理勞動報酬的差異。在我們的有效樣本中，根據(jù)就業(yè)形式劃分，有74 491個樣本是自我雇傭的勞動者，剩余的101 902個樣本為工資獲得者。由于自我雇傭的勞動者所取得的收入除了工資以外還有一部分表現(xiàn)為經(jīng)營所得的利潤等形式，因此本文將這部分樣本排除在研究范圍之外。

對于保留的101，902個工資獲得者樣本，本文按照統(tǒng)計調(diào)查所采用的2011年修訂的國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，將20個行業(yè)門類區(qū)分為壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)兩大類。在理論研究中，行業(yè)壟斷程度通常通過行業(yè)集中率、勒納指數(shù)等指標(biāo)來度量，這些指標(biāo)通常由各國反壟斷當(dāng)局計算和發(fā)布。由于我國沒有官方較為統(tǒng)一的分行業(yè)壟斷指標(biāo)，因此學(xué)者們劃分壟斷行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)各不相同，對于兩位數(shù)或三位數(shù)代碼的細(xì)分行業(yè)，通?？疾炱髽I(yè)數(shù)量、企業(yè)收入分布、國有經(jīng)濟(jì)參與程度等指標(biāo)對其壟斷程度加以測算，但對于大門類行業(yè)則一般憑借經(jīng)驗(yàn)來劃分。參考任重、周云波、邱兆林的研究，本文中的壟斷行業(yè)包括采礦業(yè)，電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)，金融業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，社會保障、公共管理和社會組織，國際組織，其余行業(yè)門類則屬于非壟斷行業(yè)。

由于調(diào)查中未直接對勞動者的工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相關(guān)的統(tǒng)計，因此參照明瑟計算工作經(jīng)驗(yàn)的方法，本文采用的工作經(jīng)驗(yàn)為年齡減去學(xué)校教育的年限及開始接受教育的時間，對于受教育水平在初中以下的樣本來說，計算方法則為實(shí)際年齡減去16歲。

據(jù)此整理之后，壟斷行業(yè)樣本數(shù)為9 899個，非壟斷行業(yè)樣本數(shù)為92 003個，數(shù)據(jù)描述如表1所示。表1中所選取的這些變量是根據(jù)樣本特征及相關(guān)研究確定的，可以看出壟斷行業(yè)在工資、受教育水平、工作經(jīng)驗(yàn)、性別、戶口這些方面都和非壟斷行業(yè)存在一定的差異。進(jìn)入壟斷行業(yè)的勞動者平均受教育年限為10.94年，略高于非壟斷行業(yè)的10.16年。壟斷行業(yè)非農(nóng)戶口勞動者占比、男性勞動者比例也明顯高于非壟斷行業(yè)。同時，進(jìn)入非壟斷行業(yè)的勞動者的流動范圍更大，勞動者主要集中在個體及私營企業(yè)當(dāng)中。

四、計量結(jié)果分析

（一）不考慮選擇偏差情況下的工資方程

根據(jù)表2對全部樣本的OLS模型估計結(jié)果可以看出，在不考慮樣本選擇偏差的條件下，控

制其他因素，在1%顯著水平下壟斷行業(yè)的平均工資收入比非壟斷行業(yè)要高出大約10.7%，這說明行業(yè)的壟斷性顯著提高了壟斷行業(yè)的工資水平。對于壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)間工資水平的差距到底有多大，已有研究成果豐富，但結(jié)果不一?？梢詤⒖急容^的是余向華、陳雪娟采用2008年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查的數(shù)據(jù)對兩類行業(yè)工資估計得出的結(jié)果，即壟斷和非壟斷行業(yè)的平均工資水平相差大約39%。[5]顯然我們得出的差距要小得多，雖然有選用的樣本數(shù)據(jù)不同的原因，但一定程度上也說明了與2008年相比，2014年壟斷與非壟斷行業(yè)間的工資水平差距有明顯縮小。

模型中所選取的其他解釋變量都通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。具體來說，受教育年限越長、工作經(jīng)驗(yàn)越多，相應(yīng)的工資水平也越高，影響的方向也符合經(jīng)驗(yàn)預(yù)期。在工資方程中加入工作經(jīng)驗(yàn)的平方項(xiàng)，其與工資收入負(fù)相關(guān)，與該理論預(yù)期相符。男性獲得的工資比女性顯著高出25%，這說明勞動者的工資回報有著明顯的性別差異。就業(yè)單位的性質(zhì)與地區(qū)因素對工資水平的影響也十分顯著，而且相對來說，國有及國有控股單位的工資水平最低，東部地區(qū)的工資水平最高。此外，跨省流動獲得的工資水平高于省內(nèi)跨市、市內(nèi)跨縣流動。在進(jìn)行了壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)兩大類的劃分之后，分別對其工資決定方程進(jìn)行估計，得到的各解釋變量的系數(shù)符號與全部樣本的回歸結(jié)果大致相符?？傮w上來說，該模型的設(shè)定與事實(shí)特征基本相符。

（二）校正選擇偏差后的工資方程

使用STATA軟件進(jìn)行Heckman兩步法分析，結(jié)果如表3所示，該表的下半部分是第一階段Probit選擇模型的估計結(jié)果，上半部分是Heckman兩步法所估計的兩大類行業(yè)的工資決定方程。分析選擇模型的估計結(jié)果，我們可以看出性別、受教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)、長期居住意愿這些個體特征及戶口性質(zhì)、流動范圍、所在城市外來人口進(jìn)入壟斷行業(yè)比重、本地家庭規(guī)模等對于勞動者進(jìn)入壟斷行業(yè)都有顯著的影響。計算以上變量在選擇方程中的邊際效應(yīng)，可以發(fā)現(xiàn)性別、戶口、流動范圍、長期居住意愿及所在城市外來人口進(jìn)入壟斷行業(yè)比重對勞動者進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率的影響比較大。男性進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率比女性高6.7%左右，這說明壟斷行業(yè)存在一定的性別歧視。相比于擁有農(nóng)業(yè)戶口的勞動者，非農(nóng)戶口的勞動者進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率要高1.9%，這可能與大部分壟斷行業(yè)在戶籍方面具有一定的進(jìn)入壁壘有關(guān)。流動范圍越大，勞動者進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率越小。與跨省流動相比，在同一市內(nèi)跨縣流動與在同一省內(nèi)跨市流動的勞動者進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率分別高出1.5個和1.2個百分點(diǎn)，這與勞動者的社會網(wǎng)絡(luò)有關(guān)。如果勞動者的流動范圍比較小，其在流出地的社會網(wǎng)絡(luò)可能會對流入地實(shí)現(xiàn)一定程度上的覆蓋，那么勞動者在流入地就能夠構(gòu)建更為穩(wěn)固龐大的社會關(guān)系，可能會對勞動者進(jìn)入壟斷行業(yè)起到了一定的幫助作用。因而勞動者進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率更大，而在跨省流動的情況下勞動者原有的社會網(wǎng)絡(luò)則難以發(fā)揮同等的作用。與打算在流入地長期居住相比，如果勞動者不打算長期居住，進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率降低2.7個百分點(diǎn);目前未確定是否要長期居住的流動人口進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率降低1.3個百分點(diǎn)。此外，所在城市外來人口進(jìn)入壟斷行業(yè)比重對勞動者進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率的影響最大，因?yàn)檫@直接反映了當(dāng)?shù)貕艛嘈袠I(yè)的進(jìn)入壁壘強(qiáng)弱。所在城市外來人口進(jìn)入壟斷行業(yè)比重每提高1個百分點(diǎn)，勞動者進(jìn)入壟斷行業(yè)的概率提高49%?？偟膩碚f，選擇方程的結(jié)果說明進(jìn)入壟斷行業(yè)的勞動者具有更高的人力資本水平，并且在社會資本、社會網(wǎng)絡(luò)等方面更有優(yōu)勢。而降低壟斷行業(yè)的進(jìn)入壁壘，有利于外來勞動力進(jìn)入該行業(yè)。

表3中Heckman模型估計得到的逆米爾斯比率的系數(shù)在方程中十分顯著，這表明樣本確實(shí)存在選擇偏差，運(yùn)用OLS來估計工資方程求出的系數(shù)是有偏且不一致的，因此采用本模型對樣本的選擇偏差進(jìn)行校正十分必要。

具體分析兩類行業(yè)的工資模型估計結(jié)果，我們會發(fā)現(xiàn)，雖然教育、性別、戶口等變量均對兩類行業(yè)的工資水平有顯著影響，但其影響程度有明顯不同。在控制其他變量的情況下，教育的工資回報率在壟斷行業(yè)中為3.97%，在非壟斷行業(yè)中為3.33%，這說明人力資本在壟斷行業(yè)中有更高的工資回報率。壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)雖都存在女性工資顯著低于男性的狀況，但非壟斷行業(yè)內(nèi)男女的工資差距為22.45%，壟斷行業(yè)中性別導(dǎo)致的工資差距為25.24%，這說明壟斷行業(yè)的性別歧視更為明顯。對于就業(yè)單位性質(zhì)這一因素，壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)都是外資等其他企業(yè)的工資水平最高。單位性質(zhì)之間的差距不大，小于行業(yè)壟斷之間的差異。而考慮地區(qū)特征，雖然兩類行業(yè)都是在東部地區(qū)有最高的工資水平，但壟斷行業(yè)的地區(qū)間工資差異要明顯大于非壟斷行業(yè)。

將全部樣本分別代入校正選擇偏差以后的壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)的工資方程，可以計算出壟斷行業(yè)的勞動者平均月工資約為3480.81元，而非壟斷行業(yè)的勞動者平均月工資約為2999.95元，前者比后者要高16.03%。這意味著如果不考慮行業(yè)進(jìn)入壁壘，假定勞動者可以在行業(yè)間自由流動，同樣人力資本水平的勞動者在壟斷行業(yè)可以獲得比非壟斷行業(yè)更高的工資。將分組的樣本代入相應(yīng)組別的工資方程，計算得出進(jìn)入壟斷行業(yè)的勞動者平均月工資水平為3655.20元，進(jìn)入非壟斷行業(yè)的勞動者平均工資水平為2968.19元，前后相差23.15%，這一差距是行業(yè)壟斷性質(zhì)、人力資本水平以及其他解釋變量對兩類行業(yè)工資水平的綜合影響。

（三）兩類行業(yè)間工資差距的分解

在校正樣本選擇偏差之后，我們得到了對壟斷和非壟斷行業(yè)工資方程的一致估計，并且通過分析發(fā)現(xiàn)兩類行業(yè)之間的工資差異受到多種因素的影響，其中最主要的是行業(yè)的壟斷性質(zhì)和教育等人力資本水平。這種由行業(yè)自身特點(diǎn)和人力資本等競爭性因素導(dǎo)致的差距在一定意義上是合理的差距，是我們應(yīng)當(dāng)予以承認(rèn)并接受的。但在上文我們已經(jīng)通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，勞動者進(jìn)入壟斷或非壟斷行業(yè)并不是完善的勞動力市場合理配置勞動力資源的結(jié)果，壟斷行業(yè)對外部勞動力市場設(shè)置了進(jìn)入門檻，導(dǎo)致只有那些符合特定條件（戶口、社會網(wǎng)絡(luò)等）的勞動者才能進(jìn)入這些行業(yè)，并享受到行業(yè)憑借行政特權(quán)或國家的特殊優(yōu)惠政策攫取的高額利潤。因此壟斷行業(yè)的高工資是超過正常勞動力價值的，存在著一部分不合理的行業(yè)工資差距，這種不合理的部分必須對其加以糾正?，F(xiàn)實(shí)的工資差距中合理部分和不合理部分，哪個占比更大？根據(jù)表3的工資方程估計結(jié)果，可以對兩類行業(yè)間的工資差距進(jìn)行分解，來分析兩部分工資差距的相對大小。我們把表3擬合出的壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)的工資方程簡寫為以下形式：

InWm=βm0+βmiX+σmλm（5）

InWn=βn0+βniX+σnλn（6）

這里m代表壟斷行業(yè)，n代表非壟斷行業(yè);β0為常數(shù)項(xiàng)，βi和X分別為系數(shù)和解釋變量;λ為逆米爾斯比率，σ是其系數(shù)。

根據(jù)Oaxaca-Blinder分解法[28][29]，對（5）和（6）進(jìn)行整理，可以得出：

InWm-InWn=（βm0-βn0）+βmi（Xm-Xn）+（βmi-βni）Xn+（σmλm-σnλn）（7）

或InWm-InWn=（βm0-βn0）+βni（Xm-Xn）+（βmi-βni）Xm+（σmλm-σnλn）（8）

式（7）和式（8）等式右邊的第一項(xiàng)代表工資差距中由回歸方程的常數(shù)項(xiàng)引起的差距;第二項(xiàng)是人力資本、地區(qū)、就業(yè)單位性質(zhì)等特征差異對工資差距的影響;第三項(xiàng)代表各個特征的工資回報率差異對工資差距的影響;第四項(xiàng)則是樣本選擇偏差的影響。一般認(rèn)為工資差距中由各種特征差異所導(dǎo)致的部分，也就是等式右邊的第二項(xiàng)是能夠被解釋的合理部分，而常數(shù)項(xiàng)差異和工資回報率差異部分則是兩個工資方程間的未解釋部分，它們是由歧視造成的不合理部分。

式（7）和式（8）的差別在于兩者所選取的基準(zhǔn)不同，前者使用壟斷行業(yè)的工資回報率βmi來測度特征差異的貢獻(xiàn)，使用非壟斷行業(yè)各解釋變量的樣本均值Xn衡量工資回報率差異的貢獻(xiàn);后者則是用非壟斷行業(yè)的工資回報率計算特征差異的貢獻(xiàn)、用壟斷行業(yè)的樣本均值計算工資回報率差異的貢獻(xiàn)，這兩種分解的結(jié)果一般是不完全相同的。如果某一組的工資回報率與不存在任何歧視的競爭性勞動力市場的工資回報更為接近，那么用這一回報率來衡量特征差異的貢獻(xiàn)，就會對工資差距的合理和不合理部分估計得更為準(zhǔn)確。對于本文所劃分的壟斷和非壟斷兩組行業(yè)來說，非壟斷行業(yè)的工資回報率可能更能體現(xiàn)競爭市場上的合理勞動力價格，因此我們采用式（8）進(jìn)行計算。將表1中的樣本均值和表3中的估計參數(shù)代入式（8）可以求出如表4所示的結(jié)果。從結(jié)果可以看出，壟斷行業(yè)的對數(shù)化月工資比非壟斷行業(yè)高0.2153，其中只有0.0424這一小部分是由人力資本等特征的差異引起的，而常數(shù)項(xiàng)差異和工資回報率差異所導(dǎo)致的不合理的工資差距為0.1485，所占比重高達(dá)68.97%，這表明壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)的工資差距主要是由行業(yè)壟斷、勞動力進(jìn)入壁壘等不合理制度因素造成的。這一比重與任重、周云波的結(jié)果接近，但高于大部分相關(guān)研究，這是由于我們的數(shù)據(jù)是流動人口數(shù)據(jù)，其異質(zhì)性較低，從而特征差異占比相對較小。在方法上運(yùn)用Heckman兩步法克服部門選擇偏差，也消除了異質(zhì)性差異。另一方面，壟斷與非壟斷行業(yè)特征對于流動人口收入的影響占比較高，給予我們的啟示是對于流動人口這些相對弱勢的群體，更應(yīng)該降低行業(yè)進(jìn)入壁壘，消除收入不平等的根源。

五、總結(jié)與建議

本文利用2014年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)，估計了壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)的工資差距有多大、受哪些因素影響，并通過工資差距的Oaxaca-Blinder分解，估計了各類因素對工資差距的貢獻(xiàn)度。實(shí)證結(jié)果表明，壟斷行業(yè)存在勞動者進(jìn)入歧視，那些擁有非農(nóng)戶口、工作流動范圍較小、人力資本水平更高、愿意長期在流入地居住的勞動者相對來說更容易進(jìn)入壟斷行業(yè)。教育、戶口、性別、地區(qū)等因素都對工資水平有顯著影響，但在壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)中的影響程度明顯不同。在壟斷行業(yè)中，教育所代表的人力資本水平能夠獲得更高的工資回報，工資的性別差距、地區(qū)差距也比非壟斷行業(yè)更大。在控制人力資本、地區(qū)等特征因素的情況下，壟斷行業(yè)的平均月工資比非壟斷行業(yè)要高出16.03%左右;綜合考慮壟斷性質(zhì)和一系列特征因素，尤其是人力資本水平的共同作用，壟斷行業(yè)的平均月工資水平則要比非壟斷行業(yè)高23.15%。工資差距的分解結(jié)果表明，壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)間的工資差距68.97%是由行業(yè)壟斷性質(zhì)所造成的不合理差異。

要縮小行業(yè)間的工資差距，可以從以下方面入手。（1）降低行業(yè)壟斷水平，消除不合理收入差距的制度根源。這需要從制度改革入手，規(guī)范產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)，讓政府部門從管理者和經(jīng)營者的雙重身份中脫離出來，建立起政府與企業(yè)之間合理的利潤分配關(guān)系，從而剝除壟斷的行政色彩。同時要放寬市場準(zhǔn)入條件，限制政府對行業(yè)的保護(hù)，真正將競爭機(jī)制引入市場中，推進(jìn)各種資本與多元主體參與到市場競爭中來。加強(qiáng)對壟斷利潤的管理，可以將超額壟斷利潤合理的分配到國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中去，使壟斷行業(yè)的職工完全按照正常的薪酬制度獲得勞動回報，從而縮小因壟斷而造成的行業(yè)間收入差距。（2）打破壟斷行業(yè)的勞動力進(jìn)入壁壘，實(shí)現(xiàn)行業(yè)間勞動力的自由流動。具體來說，政府要發(fā)揮強(qiáng)有力的作用，糾正壟斷行業(yè)內(nèi)部不合理的排外和歧視行為，消除外部勞動力進(jìn)入時所受到的非市場因素的干擾和體制機(jī)制障礙。堅(jiān)決杜絕壟斷行業(yè)實(shí)施各種就業(yè)限制及對內(nèi)外部勞動力市場實(shí)行差別、歧視待遇，最大程度上為勞動力的自由流動和合理配置創(chuàng)造良好的環(huán)境。同時要積極推動壟斷行業(yè)建立公平合理的用人機(jī)制并對其進(jìn)行監(jiān)督，杜絕在人才選拔過程中的暗箱操作或?qū)ぷ庑袨?，要?yán)格遵循市場機(jī)制的導(dǎo)向原則，保證勞動力進(jìn)入壟斷行業(yè)的過程與結(jié)果是公平、公開、透明的。（3）對壟斷行業(yè)勞動者的工資進(jìn)行有效監(jiān)督和信息披露。監(jiān)督不僅限于壟斷行業(yè)高管的工資，還要對普遍員工工資進(jìn)行有效管理。監(jiān)督不僅要針對工資性收入，還應(yīng)包含非工資等福利收入。因?yàn)樵谝恍艛鄧衅髽I(yè)，他們更傾向于提高勞動者的福利收入。[18]

本文以流動人口為研究對象，其研究結(jié)論也具有一般意義。流動人口流動性較強(qiáng)，其較高的流動性本身有利于縮小行業(yè)間的工資差距。他們從事的行業(yè)一般競爭性也較強(qiáng)，進(jìn)入壟斷行業(yè)存在較大的壁壘，因而壟斷對其工資整體起的作用相對較小。即使如此，壟斷行業(yè)勞動者的工資也超出非壟斷行業(yè)23.15%，并且壟斷因素可以解釋其差異的68.97%以上，說明壟斷的負(fù)面影響仍不容忽視。流動人口流動性較強(qiáng)、競爭性較高的勞動力市場可以為城鎮(zhèn)戶籍勞動力市場改革提供方向和參考，對流動人口和壟斷行業(yè)工資的分析也將為全社會縮小壟斷行業(yè)和非壟斷行業(yè)的工資差距提供啟示。

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