盛衛(wèi)燕

一、引 言

20 世紀(jì)70 年代以來，在許多國家的勞動(dòng)力市場上，高低技能勞動(dòng)力之間存在的工資差距(也稱為技能溢價(jià)，Skill Premium)均呈明顯擴(kuò)大趨勢，技能工資差距擴(kuò)大現(xiàn)象不僅存在于歐美發(fā)達(dá)國家，也存在于印度、墨西哥等發(fā)展中國家，中國也在其中。Ge和Yang(2014)根據(jù)中國城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)(UHS)的統(tǒng)計(jì)表明，1992—2007 年，擁有中學(xué)學(xué)歷的勞動(dòng)工資增加了135%，而擁有大學(xué)學(xué)歷的勞動(dòng)工資增加了240%。此外，宋冬林等(2010)、楊飛(2017)分別通過中國宏觀數(shù)據(jù)與行業(yè)中觀數(shù)據(jù)得到類似的結(jié)果。當(dāng)前中國技能工資差距擴(kuò)大的趨勢已成共識。

然而，既有研究更多關(guān)注技能組間工資差距。實(shí)際上，經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示技能組內(nèi)工資差距也呈擴(kuò)大趨勢(Galor 和Mova，2000；Crifo，2008)。本文基于中國綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù)(CGSS)進(jìn)一步觀察到，與2003—2005 年相比，2013—2015 年第90 與第10 百分位數(shù)處的工資差距(Q90～Q10)由1.94 變?yōu)?.30，上升幅度為18.83%，第90 與第50 百分位數(shù)處的工資差距(Q90～Q50)由0.92 變?yōu)?.20，上升幅度為31.44%；如果用Q90～Q10 表示高低技能組間工資差距，則上述結(jié)果表明，技能組內(nèi)工資差距(Q90～Q50)變化貢獻(xiàn)了總體變化的77.78%，構(gòu)成總體技能工資差距的主要部分(見表1)。另外，按學(xué)歷分組的統(tǒng)計(jì)結(jié)果也得到了類似的結(jié)果。

表1 工資差距變化趨勢

已有研究認(rèn)識到能力異質(zhì)性是理解技能組間和技能組內(nèi)同時(shí)存在工資差距擴(kuò)大趨勢的核心所在(Katz 和Murphy，1992；Juhn 等，1993)。Galor 和Mova(2000)、Crifo(2008)先后構(gòu)建理論模型論證了能力偏向性技術(shù)進(jìn)步對技能組間及技能組內(nèi)工資差距的影響?？赡茑笥谀芰y度的復(fù)雜性與數(shù)據(jù)的有限性，關(guān)于能力要素影響技能工資差距實(shí)證層面的量化分析亟待豐富。此外，對于認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能影響工資收入的作用機(jī)制，既有研究普遍是基于微觀視角的機(jī)制解釋。然而，當(dāng)前國際貿(mào)易全球化不斷推進(jìn)，人工智能與機(jī)器人等先進(jìn)技術(shù)迅猛發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等宏觀因素?zé)o疑會重構(gòu)勞動(dòng)力市場的技能需求分布。鑒于本文旨在討論特定技能要素回報(bào)率的動(dòng)態(tài)變化對于技能工資差距的影響，故將其置于宏觀背景下進(jìn)行機(jī)制分析更具吸引力。

為此，本文立足于技能組間與技能組內(nèi)工資差距擴(kuò)大的現(xiàn)實(shí)背景，拓展了以往研究基于單維受教育程度刻畫個(gè)體技能的分析方法，在受教育程度的基礎(chǔ)上增加新的解釋維度——認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能，通過分析認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能回報(bào)的分布特征與時(shí)變特征，考察兩類特定技能對技能工資差距趨勢變動(dòng)的影響效應(yīng)，進(jìn)而基于地區(qū)開放水平、技術(shù)進(jìn)步水平及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等宏觀視角檢驗(yàn)特定技能要素影響技能工資差距的內(nèi)在機(jī)制。

本文可能的研究貢獻(xiàn)如下。①不同于現(xiàn)有研究所采用的數(shù)據(jù)與指標(biāo)構(gòu)建方法。由于目前國內(nèi)缺乏量化個(gè)體多維技能特征的長期微觀數(shù)據(jù)，本文嘗試將中國綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù)(CGSS)與美國職業(yè)信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(ONET)進(jìn)行匹配，以獲得關(guān)于具體職業(yè)任務(wù)特征的詳細(xì)數(shù)據(jù)，進(jìn)而采用職業(yè)任務(wù)法測度特定技能要素——認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能。②不同于現(xiàn)有研究集中討論認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對收入的影響方向，本文關(guān)注長期動(dòng)態(tài)視角下認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能回報(bào)率變動(dòng)對技能工資差距的影響貢獻(xiàn)率。通過RIF 分解方法將認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對技能工資差距的影響分解為要素結(jié)構(gòu)效應(yīng)與要素價(jià)格效應(yīng)，捕捉認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對技能工資差距變動(dòng)的作用方式與貢獻(xiàn)度。③不同于現(xiàn)有研究集中從微觀層面討論認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能的作用機(jī)制。長期動(dòng)態(tài)視角下本文聚焦地區(qū)開放水平、技術(shù)進(jìn)步水平及結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等視角對特定技能要素影響技能工資差距的內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行探討。本研究為當(dāng)前中國勞動(dòng)力市場技能工資差距不斷擴(kuò)大的典型事實(shí)提供新的機(jī)制解釋，也為構(gòu)建與技能需求相適應(yīng)的人力資本積累體系提供更具針對性的經(jīng)驗(yàn)支持。

二、文獻(xiàn)綜述

探索技能工資差距的變動(dòng)原因及其作用機(jī)制是研究技能工資差距問題的核心所在。既有研究往往圍繞國際貿(mào)易全球化視角及技能偏向性技術(shù)進(jìn)步視角對技能工資差距內(nèi)在成因機(jī)制進(jìn)行分析。隨著相關(guān)研究的不斷推進(jìn)，對于技能偏向性技術(shù)進(jìn)步的認(rèn)識也在不斷深化。Kaboski(2009)認(rèn)為，技能偏向性技術(shù)進(jìn)步不僅發(fā)生在行業(yè)內(nèi)部，不同技能密集度行業(yè)間的結(jié)構(gòu)變遷也是產(chǎn)生技能偏向性技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而推動(dòng)技能工資差距上升的重要來源。當(dāng)資本由制造業(yè)流向服務(wù)業(yè)時(shí)，由于資本與技能在技術(shù)上更加互補(bǔ)，這無疑會增加對技能勞動(dòng)的相對需求。在此特別需要說明的是，上述各宏觀影響效應(yīng)可同時(shí)存在，只不過會在不同時(shí)期表現(xiàn)出階段性特征。

所有關(guān)于技能工資差距的研究都須明確界定一個(gè)基礎(chǔ)性問題——何為技能及如何測度。一直以來，采用受教育程度指標(biāo)表征個(gè)體技能的處理方法幾乎成為所有國內(nèi)外關(guān)于技能工資差距問題經(jīng)驗(yàn)研究的首選。但是由于人力資本是多維的，受教育程度仍是一個(gè)相對粗糙的代理變量：生產(chǎn)技能不僅與受教育程度有關(guān)，還會受到教育質(zhì)量的影響，同時(shí)與先天稟賦、家庭環(huán)境及同群效應(yīng)密切相關(guān)(Hanushek，2008)；“干中學(xué)”效應(yīng)意味著個(gè)體生產(chǎn)技能可在結(jié)束正式教育后的實(shí)際生產(chǎn)中逐漸積累，而受教育程度一般在結(jié)束正式教育后不再變化，基本上可以視作一個(gè)固定變量(Ingram 和Neumann，2006)；技術(shù)進(jìn)步對人力資本的折舊效應(yīng)會使得部分知識過時(shí)，即使對高技能勞動(dòng)者而言也不例外，即所謂的高技能自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)步(Acemoglu，2018)?，F(xiàn)實(shí)中，技能組間與技能組內(nèi)工資差距擴(kuò)大的特征事實(shí)需要對人力資本內(nèi)涵在受教育程度的基礎(chǔ)上增加新的解釋維度，而多維特定技能異質(zhì)性成為解釋這一問題的一個(gè)有力切入口。梳理與剖析國內(nèi)外相關(guān)研究，得到如下發(fā)現(xiàn)和認(rèn)識。

其一，關(guān)于多維技能要素的內(nèi)涵與測度。早期的經(jīng)驗(yàn)研究往往將個(gè)體能力作為不可觀測的個(gè)體異質(zhì)性進(jìn)行分析(Katz 和Murphy，1992；Juhn 等，1993)，隨著大樣本微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的日益豐富，對能力的直接測度與量化分析成為可能。有學(xué)者認(rèn)為，能力分為認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能(Heckman 等，2006)。其中，認(rèn)知型技能包括識字能力、記憶能力、計(jì)算能力、推理能力等。相比認(rèn)知型技能，非認(rèn)知型技能內(nèi)涵則更為豐富，度量方式也更為靈活，盡管對其測度標(biāo)準(zhǔn)學(xué)術(shù)界尚無共識，但正如Heckman(2012)所言，不同概念之間實(shí)際上有著高度的一致性。

對于特定技能要素的測度并非局限于調(diào)查問卷中的直接測度法，近期已有學(xué)者開始用職業(yè)任務(wù)測度法控制多維技能特征。由于勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)與水平不同，職業(yè)任務(wù)的技術(shù)結(jié)構(gòu)與含量也不同，勞動(dòng)力能力水平與所在職業(yè)任務(wù)技術(shù)復(fù)雜度的互補(bǔ)性使得勞動(dòng)力與工作崗位之間存在正向排序匹配效應(yīng)(Positive Assortative Matching，Vogel，2010)，所以可借助具體職業(yè)任務(wù)特征捕捉勞動(dòng)個(gè)體潛在的技能水平。Ingram 和Neumann(2006)將美國CPS1971—1998 年數(shù)據(jù)庫與DOT 數(shù)據(jù)庫匹配，用職業(yè)任務(wù)法并結(jié)合因子分析方法考察認(rèn)知型技能、運(yùn)動(dòng)技能等細(xì)分技能的回報(bào)率特征。Bacolod 和Blum(2010)將CPS1968—1990 年數(shù)據(jù)庫與職業(yè)大典數(shù)據(jù)庫(DOT)匹配，采用職業(yè)任務(wù)法進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)力市場技能工資差距擴(kuò)大與性別工資收入收斂的共存趨勢均源自樣本時(shí)期認(rèn)知型技能回報(bào)率的上升與運(yùn)動(dòng)型技能回報(bào)率的下降。Yamaguchi(2018)將PSID1979—1996 數(shù)據(jù)與DOT 數(shù)據(jù)庫匹配，采用職業(yè)任務(wù)測度法分析認(rèn)知型技能與運(yùn)動(dòng)型技能對性別工資差距的影響。然而，遺憾的是，上述研究均主要強(qiáng)調(diào)認(rèn)知型技能與運(yùn)動(dòng)型技能的差異，并未對認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能做明確區(qū)分，甚至忽略對非認(rèn)知型技能的考察。

其二，關(guān)于不同技能要素對工資收入差距的影響效應(yīng)及貢獻(xiàn)率分解。經(jīng)驗(yàn)研究表明，認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能回報(bào)率存在明顯分布特征與時(shí)變特征。所謂分布特征是指技能回報(bào)率在不同國家、不同地域、不同性別、不同技能等不同群體之間存在異質(zhì)性。其中，不同技能勞動(dòng)認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能回報(bào)率存在顯著異質(zhì)性已經(jīng)得到多數(shù)研究的支持。例如，Lindqvist 和Vestman(2011)基于瑞典人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)(LINDA2006)與征兵匹配數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，非認(rèn)知型技能與工資收入之間為線性關(guān)系，認(rèn)知型技能與工資收入之間呈現(xiàn)嚴(yán)格的凸性。對于非技能勞動(dòng)與管理者而言，非認(rèn)知型技能回報(bào)率高于認(rèn)知型技能回報(bào)率。對非管理崗位的技能勞動(dòng)者而言，其認(rèn)知型技能的回報(bào)率高于非認(rèn)知型技能。Acosta 等(2015)基于哥倫比亞家庭調(diào)查數(shù)據(jù)(STEP2012)研究發(fā)現(xiàn)，認(rèn)知型技能與擁有正式、高收入、高質(zhì)量職業(yè)密切相關(guān)，而非認(rèn)知型技能似乎對這些結(jié)果沒有直接影響。

技能要素回報(bào)率的時(shí)變特征強(qiáng)調(diào)技能回報(bào)率隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化所表現(xiàn)出的演進(jìn)趨勢特征或階段性特征。基于美國NLSY1979 與1997 數(shù)據(jù)，Castex 和Dechter(2014)發(fā)現(xiàn)，樣本期間認(rèn)知型技能回報(bào)率下降幅度達(dá)30%～40%，并指出認(rèn)知型技能回報(bào)率呈現(xiàn)下降趨勢源于技術(shù)增長率的變動(dòng)。Deming(2017)發(fā)現(xiàn)，對于密集需要認(rèn)知型技能與社交技能的職業(yè)，無論是就業(yè)數(shù)量還是工資水平都是增長最快的，同時(shí)研究還顯示社交技能回報(bào)率在樣本期間呈顯著增加趨勢。類似地，Beaudry 等(2016)基于美國CPS數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，20 世紀(jì)末科技泡沫破敗導(dǎo)致勞動(dòng)力市場對認(rèn)知技能密集型任務(wù)需求下降，2008 年經(jīng)濟(jì)危機(jī)的刺激加劇了美國勞動(dòng)力市場的蕭條。Edin 等(2017)基于瑞典數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，非認(rèn)知型技能回報(bào)率呈現(xiàn)遞增趨勢。然而，既有研究多是單獨(dú)考察認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能的時(shí)變特征或分布特征，忽略對兩個(gè)特定技能及其回報(bào)率特征的聯(lián)合分析。Bacolod 和Blum(2010)、Yamaguchi(2018)通過考察認(rèn)知型技能與運(yùn)動(dòng)型技能回報(bào)率的分布特征與時(shí)變特征，進(jìn)一步量化各細(xì)分技能回報(bào)率的變化對性別工資收入差距變化的影響貢獻(xiàn)率。但迄今為止，鮮有文獻(xiàn)深入分析認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對技能工資差距的影響貢獻(xiàn)率。

其三，關(guān)于特定技能要素影響技能工資差距的機(jī)制檢驗(yàn)。既有研究主要從教育激勵(lì)、社會網(wǎng)絡(luò)及職業(yè)選擇偏好(Heckman 等，2006；Borghans 等，2008；Lindqvist 和Vestman，2011；Acosta 等，2015)等微觀視角檢驗(yàn)特定技能對工資收入的影響機(jī)制。Borghans 等(2008)認(rèn)為，非認(rèn)知型技能可以影響個(gè)體在就業(yè)信息獲得及創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)積累上的約束，可以為個(gè)體帶來更多的社會資源，拓展其社會網(wǎng)絡(luò)與職業(yè)選擇空間。Edin等(2017)發(fā)現(xiàn)，從業(yè)者晉升到領(lǐng)導(dǎo)職位時(shí)更多地需要非認(rèn)知型技能。王春超和張承莎(2019)主要從社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、職業(yè)選擇效應(yīng)及教育回報(bào)效應(yīng)等視角考察了非認(rèn)知型技能對工資收入的影響機(jī)制。此外，Bowles 等(2001)還提出“激勵(lì)型偏好”機(jī)制。就理論而言，各類技能回報(bào)率并非固定不變的，其會伴隨著國際貿(mào)易、技術(shù)進(jìn)步及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等宏觀環(huán)境的變化而產(chǎn)生系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。換言之，人力資本回報(bào)率不僅取決于個(gè)體層面的微觀因素，還會受制于個(gè)體所處宏觀環(huán)境的變化(Galor 和Mova，2000)，尤其是動(dòng)態(tài)視角下，特定技能要素對技能工資差距的影響可能更多是由于宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化所致，因而將特定技能影響技能工資差距的內(nèi)在機(jī)制置于宏觀背景下進(jìn)行分析是合理的且必要的。

近期，已有部分國內(nèi)學(xué)者開始關(guān)注認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對勞動(dòng)工資收入的影響，基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證探索，并取得初步進(jìn)展。張曉云和杜麗群(2017)基于CFPS 數(shù)據(jù)分析認(rèn)知型技能對勞動(dòng)力工資收入的影響，程虹和李唐(2017)基于中國企業(yè)-員工匹配調(diào)查數(shù)據(jù)(CEES)研究“大五”人格特征對勞動(dòng)力工資收入的影響。黃國英和謝宇(2017)基于CFPS 數(shù)據(jù)考察認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對青年勞動(dòng)力工資收入的影響。王春超和張承莎(2019)基于CFPS 數(shù)據(jù)，根據(jù)“大五”人格特征構(gòu)建非認(rèn)知型技能分析其對勞動(dòng)工資性收入的影響。鑒于已有研究數(shù)據(jù)來源單一及指標(biāo)構(gòu)建方法也很接近，雖然結(jié)論較為一致，但這不代表結(jié)果穩(wěn)健。況且，當(dāng)前國內(nèi)研究主要是單期截面分析，尚無文獻(xiàn)基于動(dòng)態(tài)視角考察特定技能要素對技能工資差距變動(dòng)的影響效應(yīng)與影響貢獻(xiàn)，對于特定技能要素影響工資差距的內(nèi)在機(jī)制更是缺乏來自宏觀視角的機(jī)制檢驗(yàn)。

綜上所述，現(xiàn)有研究主要將受教育程度作為技能測度標(biāo)準(zhǔn)分析技能工資差距的成因機(jī)制，但受教育程度指標(biāo)過于簡單籠統(tǒng)，存在理論局限與現(xiàn)實(shí)矛盾。因此，相關(guān)研究仍然有待于以多維技能特征為渠道展開分析。雖然已有文獻(xiàn)對認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對工資收入的影響效應(yīng)與影響機(jī)制做出了十分有益的探索，但就特定技能對技能工資差距的影響效應(yīng)與影響機(jī)制仍留有值得深入探索的空間。①既有研究關(guān)注到了認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對工資收入的影響，而且部分研究也深入地討論了認(rèn)知型技能、非認(rèn)知型技能回報(bào)率的時(shí)變特征與分布特征，但忽略了對兩個(gè)特定技能及兩個(gè)特征的聯(lián)合分析，進(jìn)而忽略了兩類特定技能對各類工資差距變化的貢獻(xiàn)率分析(其中包括技能工資差距)。②現(xiàn)有研究對特定技能作用機(jī)制的考察更多是停留在微觀層面上。從理論上講，開放水平、技術(shù)進(jìn)步水平及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等宏觀因素也可通過影響特定技能回報(bào)率影響技能工資差距，特別是動(dòng)態(tài)視角下特定技能回報(bào)率的變動(dòng)極易受到宏觀經(jīng)濟(jì)形勢變化的影響，所以有必要將特定技能要素影響技能工資差距的內(nèi)在機(jī)制置于宏觀背景下進(jìn)行分析。③國內(nèi)對認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能的研究仍處在起步階段，數(shù)據(jù)來源單一且指標(biāo)構(gòu)建方法也很接近，為得到更加穩(wěn)健的認(rèn)識，對于相關(guān)問題的考察需要更多來自大樣本微觀數(shù)據(jù)的進(jìn)一步驗(yàn)證。

三、研究方法與數(shù)據(jù)說明

（一）計(jì)量方法選擇

本文旨在采用由Firpo 等(2009)提出的RIF 分位數(shù)模型和貢獻(xiàn)率分解方法考察認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對技能工資差距的影響效應(yīng)及其內(nèi)在作用機(jī)制。

RIF 分位數(shù)分解方法是將Blinder-Oaxaca 均值分解方法延伸到無條件分布分解上的一般形式，且與DFL 分布分解相比，RIF 回歸分解可以直接實(shí)現(xiàn)對單個(gè)變量結(jié)構(gòu)效應(yīng)與價(jià)格效應(yīng)的分解。區(qū)別價(jià)格效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)的意義在于判斷由要素稀缺性及由歧視效應(yīng)所導(dǎo)致的溢價(jià)效應(yīng)。在實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，有些技能可以通過接受教育獲得，而有些技能則是先天稟賦或者需要其他方面的人力資本投資來彌補(bǔ)。因此，當(dāng)某些技能變得稀缺而又不能通過簡單增加教育供給來滿足時(shí)，要素價(jià)格效應(yīng)將會發(fā)揮更大的作用。剝離各要素影響技能工資差距的結(jié)構(gòu)效應(yīng)與價(jià)格效應(yīng)便于捕捉各要素影響技能工資差距的作用方式與貢獻(xiàn)，進(jìn)而為不同類型勞動(dòng)者進(jìn)行針對性技能積累提供現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)來源說明

本研究所使用數(shù)據(jù)主要包括中國綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù)(CGSS)及美國職業(yè)信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(ONET)。CGSS 以分層抽樣方式對中國大陸各省市自治區(qū)10000 多戶家庭展開連續(xù)性橫截面調(diào)查。對于本文而言，CGSS 時(shí)間跨度較長，從2003 年開始，目前已經(jīng)發(fā)布到2015 年，符合本文從微觀層面研究技能工資差距趨勢變動(dòng)對于長期微觀數(shù)據(jù)的需求；另外，構(gòu)建認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能指標(biāo)需要用到關(guān)于具體職業(yè)特征描述的數(shù)據(jù)，CGSS 數(shù)據(jù)中對于個(gè)體職業(yè)的統(tǒng)計(jì)正是基于三分位國際標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類體系(ISCO88)，職業(yè)分類詳細(xì)且便于與ONET 數(shù)據(jù)匹配。根據(jù)本文研究的具體問題，將CGSS2003 與CGSS2005 合并(記為：2003—2005 年)，將CGSS2013 與CGSS2015 合并(記為：2013—2015 年)。ONET 已逐步取代職業(yè)大典(DOT)，成為廣泛應(yīng)用的職業(yè)分析工具，其數(shù)據(jù)主要是基于對在職工作人員的調(diào)查而得。本文采用的2010 版本ONET 包含968 類職業(yè)的細(xì)分能力和技巧得分等277 個(gè)特征描述指標(biāo)。ONET 數(shù)據(jù)是基于美國標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類體系(SOC)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，由于SOC 與國際標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類體系(ISCO)較為接近而更易匹配，這為本文構(gòu)建認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能指標(biāo)提供了數(shù)據(jù)支持。

（三）認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能指標(biāo)測算

構(gòu)造在崗勞動(dòng)力認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能指標(biāo)是本文實(shí)證工作中的重要且基礎(chǔ)性的工作。參考Caines 等(2017)的方法，選取ONET 數(shù)據(jù)庫描述具體職業(yè)任務(wù)特征的16 個(gè)細(xì)分能力指標(biāo)，分別來自其能力(Abilities)、技巧(Skills)及工作類型(Work Activities)3 個(gè)目錄下的8 個(gè)細(xì)分認(rèn)知型技能指標(biāo)與8 個(gè)細(xì)分非認(rèn)知型技能指標(biāo)(表2)。

表2 O*NET細(xì)分指標(biāo)選取

借鑒Yamaguchi(2012)的處理辦法，采用主成分分析法并選取第一主成分得分作為特定技能指標(biāo)的代理變量(包括認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能)，并分別將兩類特定技能得分標(biāo)準(zhǔn)化到[0—10]區(qū)間，從而實(shí)現(xiàn)把多維細(xì)分指標(biāo)降低為單維指標(biāo)。在得到ONET 數(shù)據(jù)庫職業(yè)分類體系下職業(yè)認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能得分后，再根據(jù)職業(yè)代碼與CGSS 數(shù)據(jù)庫的ISCO88 職業(yè)分類代碼進(jìn)行匹配，進(jìn)而可以得到CGSS 樣本中各類職業(yè)認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能的分?jǐn)?shù)，基于上述方法得到的認(rèn)知型技能復(fù)雜度的分?jǐn)?shù)較為恰當(dāng)?shù)胤从沉藢?shí)際情況。

被解釋變量采用個(gè)體年職業(yè)工資收入對數(shù)(lnincome)?？刂谱兞堪ǎ菏芙逃潭?educ)，按照從未受教育到研究生教育分為13 個(gè)層次；性別(男性，gender＝1；女性，gender＝0)；年齡(age)，取值范圍在16～65 歲；年齡平方(age)；工作經(jīng)驗(yàn)(exp)，exp＝(受訪者年齡-受教育年限-7)/10；戶口狀況(城鎮(zhèn)，hktype＝1；農(nóng)村hktype＝0)；婚姻狀況(未婚，marital＝1；已婚，marital＝0)。另外，由于文中機(jī)制檢驗(yàn)部分用到大類行業(yè)層面的相關(guān)數(shù)據(jù)，為保持前后一致，本文參考國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類體系(GB/4754—2011)將CGSS 數(shù)據(jù)中細(xì)分行業(yè)分類轉(zhuǎn)換為大類行業(yè)分類，并控制行業(yè)和地區(qū)固定效應(yīng)。其具體情況見表3。

表3 其他指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)

四、認(rèn)知型技能、非認(rèn)知型技能對技能工資差距的影響效應(yīng)

由于本文職業(yè)任務(wù)測度法是基于正向匹配效應(yīng)的理論假設(shè)，根據(jù)該理論假設(shè)勞動(dòng)力進(jìn)行職業(yè)選擇的決定因素不僅取決于行業(yè)本身的發(fā)展前景與工資水平，也依賴于自身的技能稟賦與職業(yè)偏好，即非認(rèn)知型技能較高的勞動(dòng)者會選擇密集需要非認(rèn)知型技能的職業(yè)，而認(rèn)知型技能較高的勞動(dòng)者會選擇密集使用認(rèn)知型技能的職業(yè)。在進(jìn)行分析之前，本文首先采用中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS2010—2016)檢驗(yàn)這一基礎(chǔ)性假設(shè)。表4 檢驗(yàn)結(jié)果基本支持正向匹配效應(yīng)的假設(shè)，即無論是對于認(rèn)知型技能還是非認(rèn)知型技能而言，基于CFPS 數(shù)據(jù)直接測度的特定技能指標(biāo)與基于CGSS 數(shù)據(jù)間接職業(yè)任務(wù)測度的特定技能指標(biāo)之間為顯著正相關(guān)。因此，本文可以通過職業(yè)任務(wù)特征間接刻畫個(gè)體特定技能特征。

表4 正向匹配效應(yīng)檢驗(yàn)

（一）基于RIF 分位數(shù)回歸模型的回歸分析

根據(jù)表5 回歸結(jié)果可知，在控制了受教育程度變量后，認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能仍可以對個(gè)體工資收入產(chǎn)生重要影響，表明由職業(yè)任務(wù)所反映的不同特定技能因素是工資收入的決定因素之一。從其中還可知，認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能回報(bào)率在各收入水平分位點(diǎn)上的影響系數(shù)及其顯著性水平均存在明顯的分布差異，在不同時(shí)期這種分布差異又存在明顯的時(shí)變特征。由此表明本文基于分位數(shù)回歸模型考察認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能回報(bào)率在不同時(shí)期的分布特征與時(shí)變特征更為客觀。

表5 認(rèn)知型技能、非認(rèn)知型技能回報(bào)率分布特征與時(shí)變特征

對于認(rèn)知型技能回報(bào)率而言，在2003—2005 年認(rèn)知型技能對工資收入的增強(qiáng)效應(yīng)基本不顯著，甚至在Q90 分位點(diǎn)的影響系數(shù)顯著為負(fù)(-0.03)。然而，在2013—2015年認(rèn)知型技能對工資收入的影響在各分位點(diǎn)上顯著為正，尤其是在收入的高分位點(diǎn)，認(rèn)知型技能回報(bào)率的提升效應(yīng)更加明顯，如在Q75 分位點(diǎn)影響系數(shù)提升到0.04，在Q90 分位點(diǎn)的影響系數(shù)變化幅度最大，且由顯著為負(fù)轉(zhuǎn)為顯著為正，達(dá)到0.05。上述結(jié)果表明，勞動(dòng)力市場增加了對勞動(dòng)力認(rèn)知型技能要素的需求，對于收入高分位點(diǎn)高技能勞動(dòng)者尤其如此。據(jù)此可推斷，認(rèn)知型技能回報(bào)率在不同分位點(diǎn)的分布特征及不同時(shí)期的時(shí)變特征可以提升技能工資差距水平。當(dāng)前以人工智能技術(shù)為主要特征的新一輪科技革命方興未艾，先進(jìn)制造設(shè)備、數(shù)字化控制系統(tǒng)和智能化物流管理體系等技術(shù)變革對勞動(dòng)力市場的技能需求產(chǎn)生新的訴求，需要具有較強(qiáng)專業(yè)技術(shù)背景的專用型人才，特別是那些具備數(shù)據(jù)分析、邏輯演繹等認(rèn)知型技能的專業(yè)技術(shù)人員。

與認(rèn)知型技能回報(bào)率的時(shí)間演進(jìn)規(guī)律不同，非認(rèn)知型技能回報(bào)率在2013—2015年表現(xiàn)為下降趨勢，且低分位點(diǎn)勞動(dòng)力非認(rèn)知型技能回報(bào)率下降尤其突出。例如，在2003—2005 年Q10 分位點(diǎn)非認(rèn)知型技能的影響系數(shù)高達(dá)0.06，而在2013—2015 年Q10 分位點(diǎn)非認(rèn)知型技能的影響系數(shù)下降為-0.01。Q25 分位點(diǎn)與Q50 分位點(diǎn)非認(rèn)知型技能的影響系數(shù)也明顯變小，甚至不再顯著。然而，在高分位點(diǎn)非認(rèn)知型技能影響系數(shù)依然顯著為正，僅是出現(xiàn)了小幅下降。與認(rèn)知型技能回報(bào)率變化效應(yīng)相似的是，非認(rèn)知型技能回報(bào)率在不同分位點(diǎn)的分布特征，以及在不同時(shí)期的時(shí)變特征也將擴(kuò)大技能工資差距，區(qū)別在于不同技能影響工資收入的作用位置不同。對認(rèn)知型技能而言，是通過相對提升高分位點(diǎn)勞動(dòng)力的認(rèn)知型技能回報(bào)率擴(kuò)大技能工資差距，而對非認(rèn)知型技能而言則是通過降低低分位點(diǎn)勞動(dòng)力的非認(rèn)知型技能回報(bào)率擴(kuò)大技能工資差距。本文樣本期與王春超和張承莎(2019)基于CFPS 數(shù)據(jù)的研究樣本時(shí)間較為接近，但結(jié)論截然不同：王春超和張承莎(2019)研究結(jié)果顯示，隨著收入分位數(shù)水平的提高，非認(rèn)知型技能對勞動(dòng)工資性收入的影響會減弱，但其并未對此進(jìn)行解釋。微觀數(shù)據(jù)來源不同、非認(rèn)知型技能測度方法不同均可能在一定程度上導(dǎo)致回歸結(jié)果的差異。此外，本文研究結(jié)論與盛衛(wèi)燕和胡秋陽(2019)基于CFPS 數(shù)據(jù)的研究一致，即技能勞動(dòng)的非認(rèn)知型技能回報(bào)率更高。這可能是因?yàn)楝F(xiàn)階段我國正處于結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期，提升高端服務(wù)業(yè)的比重是打造以服務(wù)經(jīng)濟(jì)為主的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的前提和基礎(chǔ)。理論上，作為典型的人力資本密集型行業(yè)，高端服務(wù)業(yè)不僅存在專業(yè)技能進(jìn)入門檻，也需要?jiǎng)趧?dòng)者具備較強(qiáng)的人際交往與溝通表達(dá)能力等社交技能。但是，因?yàn)橐陨缃患寄転榇淼姆钦J(rèn)知型技能要素很難被信息化技術(shù)所代替，所以隨著高端服務(wù)業(yè)部門的不斷擴(kuò)大，技能勞動(dòng)者的非認(rèn)知型技能變得更稀缺。

教育回報(bào)率變化也呈現(xiàn)出一些規(guī)律性特征。兩期數(shù)據(jù)均顯示，隨著分位數(shù)的提高，教育回報(bào)率在增加，這與徐舒(2010)的研究結(jié)論相同。但不同的是，本文研究顯示，與2003—2005 年相比，2013—2015 年教育回報(bào)率在各分位點(diǎn)都有明顯下降。對此，可用“尼爾森-菲爾普斯假說”解釋。該假說認(rèn)為，當(dāng)技術(shù)進(jìn)步較快時(shí)，勞動(dòng)力需要適應(yīng)不斷變化的環(huán)境，此時(shí)特定技能是最具有價(jià)值的，但隨著技術(shù)變革速度放緩，正式教育對勞動(dòng)力市場的表現(xiàn)變得相對更重要。2003—2015 年，中國經(jīng)濟(jì)高速增長與經(jīng)濟(jì)危機(jī)所帶來的巨大不確定性加大了對勞動(dòng)力特定技能要素的需求。同時(shí)，中國1999 年實(shí)施的《面向21 世紀(jì)教育振興行動(dòng)計(jì)劃》將高等教育由精英化階段推進(jìn)至大眾化階段，大學(xué)畢業(yè)生隊(duì)伍爆發(fā)式增長，也從某種程度上弱化了教育的信號篩選功能，并最終導(dǎo)致教育回報(bào)率呈下降趨勢。

為更全面了解認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能在不同時(shí)期不同分位點(diǎn)上的表現(xiàn)，也為了更加直觀地與受教育程度變量進(jìn)行比較分析，圖1 畫出了3 個(gè)變量在不同時(shí)期不同分位點(diǎn)上的RIF 回歸系數(shù)。從圖1(a)可以看出，2003—2005 年認(rèn)知型技能回報(bào)率隨分位點(diǎn)上升而下降，甚至在高分位點(diǎn)表現(xiàn)為負(fù)；非認(rèn)知型技能在各分位點(diǎn)的變化相對平緩，主要在0.02～0.05 之間窄幅波動(dòng)；各分位點(diǎn)處非認(rèn)知型技能回報(bào)率均高于認(rèn)知型技能的回報(bào)率，但低于受教育程度要素回報(bào)率。從圖1(b)可以看出，2013—2015 年認(rèn)知型技能回報(bào)率在各分位點(diǎn)上均表現(xiàn)為明顯的上升趨勢，特別是高分位點(diǎn)勞動(dòng)力認(rèn)知型技能回報(bào)率增長效應(yīng)尤為突出；非認(rèn)知型技能的回報(bào)率在各分位點(diǎn)的分布規(guī)律性較2003—2005 年明顯增強(qiáng)，具體表現(xiàn)為隨分位點(diǎn)的上升而上升；認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能二者的回報(bào)率與教育回報(bào)率的差距在縮小。同時(shí)，兩個(gè)圖也表明前文所得結(jié)論較為穩(wěn)健。

圖1 認(rèn)知型技能、非認(rèn)知型技能與受教育程度在不同時(shí)期不同分位點(diǎn)上的RIF 回歸系數(shù)

（二）認(rèn)知型技能、非認(rèn)知型技能對技能工資差距影響的貢獻(xiàn)率分解

上文主要采用分位數(shù)回歸模型考察了樣本期認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能回報(bào)率的時(shí)變特征與分布特征。結(jié)果表明，2013—2015 年認(rèn)知型技能回報(bào)率呈上升趨勢且在高分位點(diǎn)工資增強(qiáng)效應(yīng)更大，而非認(rèn)知型技能回報(bào)率呈下降趨勢且在低分位點(diǎn)工資下降幅度更大，認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能回報(bào)率的演進(jìn)特征初步表明二者是構(gòu)成技能工資差距上升的重要因素。然而，分位數(shù)回歸模型仍無法定量測度認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能多大程度上影響技能組間工資差距與技能組內(nèi)工資差距，也無法體現(xiàn)各類要素究竟主要通過價(jià)格效應(yīng)還是結(jié)構(gòu)效應(yīng)發(fā)揮作用。為進(jìn)一步量化認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能的影響貢獻(xiàn)，本文進(jìn)一步采用RIF 分位數(shù)分解方法進(jìn)行要素效應(yīng)分解，分離出兩類特定技能要素影響的價(jià)格效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)，深入考察認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對技能組間工資差距及技能組內(nèi)工資差距的影響貢獻(xiàn)與作用方式。穩(wěn)健起見，本文分別匯報(bào)了未使用重置權(quán)重函數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)的分解結(jié)果及使用重置權(quán)重函數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)的分解結(jié)果。

由表6 回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，無論是否使用重置權(quán)重函數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，結(jié)果都穩(wěn)健地表明，認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能主要通過價(jià)格效應(yīng)影響技能組間工資差距，通過結(jié)構(gòu)效應(yīng)影響的貢獻(xiàn)率非常小。在使用重置權(quán)重函數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)后，認(rèn)知型技能的價(jià)格效應(yīng)略有不同程度減小，對于技能工資差距的影響程度(Q90～Q10)由0.29 減小為0.22，解釋了總體技能工資差距變化效應(yīng)的50%；對低技能組內(nèi)工資差距(Q50～Q10)的影響程度由0.07 降低為0.03，解釋了低技能組工資收入差距變化總效應(yīng)的26%；對技能組內(nèi)工資差距(Q90～Q50)的影響程度由0.22 降低為0.19，解釋了技能組內(nèi)工資差距變化總效應(yīng)的61%?？梢娬J(rèn)知型技能對技能組內(nèi)工資差距變化的解釋貢獻(xiàn)更大。Yamaguchi(2018)基于PSID1979—1996 年與DOT1970 年匹配數(shù)據(jù)的研究表明，認(rèn)知型技能可以解釋男性勞動(dòng)力技能工資差距總變化的67%，其中認(rèn)知型技能價(jià)格效應(yīng)的解釋貢獻(xiàn)達(dá)48%，這與本文研究結(jié)果較為相似，均顯示認(rèn)知型技能主要通過價(jià)格效應(yīng)提升技能工資差距，其結(jié)構(gòu)效應(yīng)影響較小。這意味著對于技能勞動(dòng)者而言，認(rèn)知型技能在當(dāng)前的確是一個(gè)重要缺口。

表6 認(rèn)知型技能、非認(rèn)知型技能對技能工資差距影響的貢獻(xiàn)率分解

與認(rèn)知型技能不同，在使用重置權(quán)重函數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)以后，非認(rèn)知型技能的價(jià)格效應(yīng)變得更大，對技能工資差距的影響程度(Q90～Q10)由0.39 上升為0.81，解釋了總體技能工資差距變化的187%；對低技能組內(nèi)工資差距(Q50～Q10)的影響程度由0.24 上升為0.46，解釋了低技能組工資收入差距變化總效應(yīng)的361%；對技能組內(nèi)工資差距(Q90～Q50)的影響程度由0.16 上升為0.35，解釋了技能組內(nèi)工資差距變化總效應(yīng)的114%?？梢姡钦J(rèn)知型技能對低技能組內(nèi)工資差距變化的解釋貢獻(xiàn)更大，但這并不意味著非認(rèn)知型技能對低技能勞動(dòng)越來越重要。其實(shí)，前文回歸結(jié)果已表明，2013—2015年低分位點(diǎn)(對應(yīng)于低技能勞動(dòng)者)非認(rèn)知型技能回報(bào)率呈現(xiàn)下降趨勢，所以非認(rèn)知型技能對于低技能組內(nèi)工資差距的解釋貢獻(xiàn)主要源于非認(rèn)知型技能回報(bào)率的下降。對此可能的原因有兩方面。其一，對于低技能勞動(dòng)而言，其主要從事簡單的身體技能密集型的工作，例如搬運(yùn)、駕駛、歸檔、清潔等，這對于勞動(dòng)力特定技能特質(zhì)的要求并不高，即使是在低端服務(wù)業(yè)的從業(yè)者，也僅需要簡單的溝通與社交技能。正如Caines 等(2017)所言，任務(wù)復(fù)雜度較低的職業(yè)只涉及原始的身體、認(rèn)知及互動(dòng)技能，也就是那些支撐我們度過日常生活的普通技能。其二，樣本期服務(wù)業(yè)內(nèi)部也在經(jīng)歷結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，一定程度上抑制了對低端服務(wù)業(yè)從業(yè)者的非認(rèn)知型技能要素的需求。

教育因素的結(jié)構(gòu)效應(yīng)與價(jià)格效應(yīng)表現(xiàn)出明顯不同于特定技能要素的特征，分解結(jié)果顯示教育因素對收入差距變化影響的價(jià)格效應(yīng)在不同技能組別出現(xiàn)了分化。具體而言，教育對低技能組工資收入差距變化的價(jià)格效應(yīng)為0.23，而對高技能組工資收入差距變化的價(jià)格效應(yīng)為-0.29，表明教育因素通過價(jià)格效應(yīng)擴(kuò)大了低技能組內(nèi)工資差距，同時(shí)抑制了高技能組內(nèi)工資差距的擴(kuò)大趨勢。受20 世紀(jì)90 年代末高等教育擴(kuò)招政策的影響，技能勞動(dòng)的供給大規(guī)模增加，教育因素對各類收入差距影響的結(jié)構(gòu)效應(yīng)為正。由于教育因素對不同技能組內(nèi)(低技能組Q50～Q10 和高技能組Q90～Q50)工資收入差距的影響受方向相反的兩種效應(yīng)的影響，教育因素對總體技能工資差距的影響貢獻(xiàn)僅為4%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能對技能工資差距的影響，特別是教育因素對技能組內(nèi)工資差距的影響受價(jià)格效應(yīng)主導(dǎo)而表現(xiàn)為抑制了技能組內(nèi)工資差距擴(kuò)大。

五、認(rèn)知型技能、非認(rèn)知型技能對技能工資差距的作用機(jī)制

任何形式的人力資本總是隨著技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等宏觀因素變動(dòng)而產(chǎn)生聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，并在不同時(shí)期表現(xiàn)出階段性特征。既有研究主要從技能偏向性技術(shù)進(jìn)步與國際貿(mào)易視角展開分析(Acemoglu，1998，2002；Burstein 和Vogel，2017)，但鮮有文獻(xiàn)從結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型視角解釋技能溢價(jià)問題?，F(xiàn)階段，我國正處于結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期，理論上，作為典型的人力資本密集型行業(yè)，高端服務(wù)業(yè)不僅存在專業(yè)技能進(jìn)入門檻，也需要?jiǎng)趧?dòng)者具備較強(qiáng)的人際交往與溝通表達(dá)能力等社交技能。由于該類技能很難被信息化技術(shù)所代替，所以隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中服務(wù)部門比重不斷增加，尤其是高端服務(wù)業(yè)部門的不斷擴(kuò)大，特定技能要素作為重要的人力資本構(gòu)成在勞動(dòng)力市場中將扮演著越來越重要的角色。因此，有必要將中國技能溢價(jià)上升問題置于結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型背景下進(jìn)行分析。宏觀因素影響技能溢價(jià)的微觀機(jī)制主要通過影響微觀個(gè)體人力資本回報(bào)率渠道最終作用于技能溢價(jià)(Lee，2020)，而既有研究更多的是基于傳統(tǒng)單維教育因素，忽略基于認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能視角的考察，本文希冀在以上兩方面做出有益推進(jìn)。首先，借鑒Autor 等(2003)、Black 和Spitz-Oener(2010)分析任務(wù)需求結(jié)構(gòu)的方法，初步甄別產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型因素的必要性。然后，通過引入交互項(xiàng)方式，分析各宏觀因素對技能工資差距的影響。

（一）行業(yè)組內(nèi)-組間分解——初步甄別宏觀驅(qū)動(dòng)因素

根據(jù)Autor 等(2003)、Black 和 Spitz-Oener(2010)的研究，判斷任務(wù)需求結(jié)構(gòu)變化來源的一個(gè)重要方法就是將任務(wù)結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行職業(yè)層面或行業(yè)層面的組內(nèi)-組間分解。Autor 等(2003)基于美國CPS 數(shù)據(jù)及Black 和 Spitz-Oener(2010)基于德國GCS數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)均顯示組內(nèi)變化占主導(dǎo)地位，并由此判斷是組內(nèi)技術(shù)因素主導(dǎo)了任務(wù)需求結(jié)構(gòu)的變化。然而，也有學(xué)者得到不同的結(jié)論。Goos 等(2014)基于16 個(gè)歐洲國家數(shù)據(jù)對不同職業(yè)就業(yè)數(shù)量的分解結(jié)果顯示，組內(nèi)-組間分解沒有明顯主次地位的區(qū)別，組內(nèi)-組間因素共同促成勞動(dòng)市場的極化趨勢，而且組內(nèi)因素與組間因素作用方向相同。

那么，對于中國這類轉(zhuǎn)型中的發(fā)展中大國而言，究竟組內(nèi)與組間因素如何影響中國勞動(dòng)技能需求結(jié)構(gòu)的變化？既有的經(jīng)驗(yàn)分析多是基于國外發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的數(shù)據(jù)，且結(jié)論不一。為此，借鑒Black 和Spitz-Oener(2010)的方法，本文進(jìn)一步將高低技能勞動(dòng)的認(rèn)知型技能(非認(rèn)知型技能)差距變化趨勢進(jìn)行行業(yè)組內(nèi)-組間分解。其具體如下式：

對認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能需求結(jié)構(gòu)基于行業(yè)層面組內(nèi)-組間的分解結(jié)果表明，認(rèn)知型技能主要通過行業(yè)組內(nèi)力量影響總體技能需求結(jié)構(gòu)，并且總體上高低技能勞動(dòng)間認(rèn)知型技能差距呈收斂趨勢。表7 分解結(jié)果顯示，行業(yè)組內(nèi)影響效應(yīng)為-0.39，行業(yè)組間影響效應(yīng)為0.14，總體而言，高低技能勞動(dòng)間認(rèn)知型技能收斂了0.25；非認(rèn)知型技能則主要通過組間力量影響總體技能需求結(jié)構(gòu)，總體上高低技能勞動(dòng)間非認(rèn)知型技能差距呈發(fā)散趨勢，行業(yè)組內(nèi)影響效應(yīng)為-0.03，行業(yè)組間影響效應(yīng)為0.30，高低技能勞動(dòng)間非認(rèn)知型技能差距擴(kuò)大了0.27。由此，可以初步判斷，對于當(dāng)前正處于轉(zhuǎn)型階段的中國而言，行業(yè)組間力量仍然是影響中國勞動(dòng)力市場結(jié)構(gòu)變遷的重要因素。這為把結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型因素納入實(shí)證分析提供了現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

表7 認(rèn)知型技能、非認(rèn)知型技能需求結(jié)構(gòu)變化之行業(yè)組內(nèi)-組間分解

（二）各宏觀因素對技能工資差距的影響——基于特定技能傳導(dǎo)機(jī)制的檢驗(yàn)

本部分將地區(qū)開放水平、技術(shù)進(jìn)步水平及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等宏觀因素同時(shí)納入分析框架，進(jìn)一步挖掘認(rèn)知型技能、非認(rèn)知型技能回報(bào)率分布特征與時(shí)變特征演進(jìn)規(guī)律背后的宏觀驅(qū)動(dòng)因素。沿用傳統(tǒng)方法，用外貿(mào)依存度指標(biāo)刻畫地區(qū)對外開放水平。外貿(mào)依存度，常用一國進(jìn)出口貿(mào)易總額與該國國內(nèi)生產(chǎn)總值之比表示。外貿(mào)依存度不僅表明一國經(jīng)濟(jì)依賴于對外貿(mào)易的程度，還可以在一定程度上反映一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及參與國際競爭的能力；技術(shù)進(jìn)步的代理變量極為豐富，不同學(xué)者根據(jù)其研究需要往往會采取不同的測算方法，例如計(jì)算機(jī)普及率(Autor 和Dorn，2013)、信息與通信技術(shù)投資占比(Michaels，2014)、全要素生產(chǎn)率(宋冬林等，2010)等。考慮到數(shù)據(jù)可得性與全要素生產(chǎn)率測算方法的局限性，本文借鑒郝翠紅(2018)的方法，采用地區(qū)研發(fā)投入強(qiáng)度作為地區(qū)技術(shù)進(jìn)步水平的代理變量。對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型指標(biāo)構(gòu)建，本文參考陳斌開和陳思宇(2018)的分類辦法，設(shè)定高端服務(wù)業(yè)包括信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)行業(yè)，金融行業(yè)，科學(xué)研究與科學(xué)技術(shù)服務(wù)行業(yè)，教育行業(yè)及文化體育行業(yè)等五類，用地區(qū)高端服務(wù)業(yè)產(chǎn)值占比作為地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的代理變量。所需數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。同時(shí)，分別用2003—2005 年、2013—2015 年各指標(biāo)年平均值作為各期宏觀指標(biāo)代理變量。將省級宏觀指標(biāo)與特定技能變量做交互項(xiàng)，采用RIF 分位數(shù)回歸模型及分解方法，考察各交互項(xiàng)在不同時(shí)期以及不同分布位置的影響系數(shù)，以之確定各宏觀因素是如何通過影響特定技能要素回報(bào)率作用于技能工資差距，進(jìn)而通過RIF 分位數(shù)分解方法量化各宏觀因素通過微觀特定技能渠道影響技能工資差距的貢獻(xiàn)率。

由表8 基于宏觀視角的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，開放水平主要通過提升高分位點(diǎn)勞動(dòng)力的認(rèn)知型技能回報(bào)率影響技能工資差距。其開放水平與認(rèn)知型技能交互項(xiàng)系數(shù)在Q75 分位處由2003—2005 年的0.02 上升為2013—2015 年的0.07，其上升幅度為2003—2005 年的2.62 倍，在Q90 分位點(diǎn)由2003—2005 年的0.02(且統(tǒng)計(jì)不顯著)上升為2013—2015 年的0.11，上升幅度為2003—2005 年的6.23 倍；但開放水平通過非認(rèn)知型技能渠道的影響不顯著，甚至在高分位點(diǎn)降低了非認(rèn)知型技能回報(bào)率，如2013—2015 年在Q90 分位點(diǎn)開放水平與非認(rèn)知型技能交互項(xiàng)系數(shù)變?yōu)?0.01。

表8 基于宏觀視角的機(jī)制檢驗(yàn)

續(xù)表8

對于中國而言，廉價(jià)低技能勞動(dòng)力相對豐富，按照H-O-S 定理貿(mào)易會使得低技能勞動(dòng)收入增加得更多，因而開放水平對高分位點(diǎn)勞動(dòng)力認(rèn)知型技能回報(bào)率的增強(qiáng)效應(yīng)不能用H-O-S 定理解釋，而更有可能是貿(mào)易開放引致的技術(shù)升級效應(yīng)。因?yàn)橘Q(mào)易使得各國對技能密集型產(chǎn)品的需求擴(kuò)大，技能密集型產(chǎn)品的相對價(jià)格提高，為維持海外市場競爭力與擴(kuò)大海外需求份額，出口企業(yè)面臨技術(shù)升級的需要，需要不斷提升出口產(chǎn)品質(zhì)量和提高企業(yè)生產(chǎn)率，進(jìn)而增加對勞動(dòng)力認(rèn)知型技能要素的需求。

技術(shù)進(jìn)步水平與認(rèn)知型技能、非認(rèn)知型技能交互項(xiàng)的系數(shù)變化特征與開放水平指標(biāo)的變化規(guī)律非常相似，也主要是通過提升高分位處勞動(dòng)力認(rèn)知型技能回報(bào)率影響技能工資差距。技術(shù)進(jìn)步水平與認(rèn)知型技能交互項(xiàng)系數(shù)在Q75 分位點(diǎn)由2003—2005 年的0 上升為2013—2015 年的0.02，上升幅度為2003—2005 年的1.97 倍，在Q90 分位點(diǎn)上升為2003—2005 年的0.42 倍。技術(shù)進(jìn)步水平與非認(rèn)知型技能交互項(xiàng)系數(shù)在Q90分位點(diǎn)由2003—2005 年不顯著變?yōu)?013—2015 年顯著為-0.01。這表明，技術(shù)進(jìn)步水平通過弱化高分位處勞動(dòng)力的非認(rèn)知型技能回報(bào)率緩解了技能工資差距。

技術(shù)進(jìn)步水平對高分位點(diǎn)勞動(dòng)力認(rèn)知型技能回報(bào)率的增強(qiáng)效應(yīng)可以從技術(shù)部門自主研發(fā)的直接效應(yīng)及內(nèi)生的技能偏向性技術(shù)進(jìn)步兩方面進(jìn)行解釋。①自主研發(fā)的直接效應(yīng)是指科技研發(fā)部門本身就需要大批專業(yè)的技能型人才。在全球范圍的信息技術(shù)革命與生物科技革命背景下，各國為在相關(guān)領(lǐng)域占據(jù)制高點(diǎn)，勢必會增加對軟件工程師與醫(yī)藥專家等認(rèn)知技能密集型職業(yè)的需求。②改革開放以來，為了以更低成本更快速度實(shí)現(xiàn)技術(shù)趕超，中國引進(jìn)或模仿了發(fā)達(dá)國家大量的成熟技術(shù)與管理經(jīng)驗(yàn)，中國的技術(shù)進(jìn)步應(yīng)該也會呈現(xiàn)類似于發(fā)達(dá)國家的技能偏向性，更具體說是認(rèn)知型技能偏向的。

與地區(qū)開放水平、技術(shù)進(jìn)步水平對各類特定技能回報(bào)率的作用規(guī)律不同，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型不僅可以影響高分位點(diǎn)勞動(dòng)力的認(rèn)知型技能回報(bào)率，還可以影響高分位點(diǎn)勞動(dòng)力的非認(rèn)知型技能回報(bào)率。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型變量與認(rèn)知型技能交互項(xiàng)系數(shù)在Q75 分位點(diǎn)由2003—2005 年的0.05 上升為2013—2015 年的0.17，上升幅度為2003—2005 年的2.06 倍，在Q90 分位點(diǎn)由0.06 上升為0.36，上升幅度為2003—2005 年的5.06 倍。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型變量與非認(rèn)知型技能交互項(xiàng)系數(shù)在Q75 分位點(diǎn)由0.06(統(tǒng)計(jì)不顯著)下降為0.03，削減幅度為2003—2005 年的0.45 倍，在Q90 分位點(diǎn)由0.27 下降為0.19。雖然產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型通過勞動(dòng)力非認(rèn)知型技能渠道對技能工資差距的影響效應(yīng)在減弱，但其仍是構(gòu)成樣本期技能工資差距擴(kuò)大的重要原因，因?yàn)?013—2015 年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型變量與非認(rèn)知型技能交互項(xiàng)系數(shù)在低分位點(diǎn)不再顯著，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型因素僅是提升了高分位點(diǎn)勞動(dòng)力的非認(rèn)知型技能回報(bào)率。Deming(2017)也發(fā)現(xiàn)，那些密集需要認(rèn)知型技能與社交技能的高端服務(wù)類職業(yè)正處于上升期，工資水平與就業(yè)數(shù)量都增長較快。

對此可能的解釋是，當(dāng)前中國正處于由工業(yè)化向后工業(yè)化轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期，服務(wù)部門的產(chǎn)值比重已經(jīng)超過51%，其中高端服務(wù)部門比重也處在持續(xù)上升階段。作為典型的人力資本、知識密集型行業(yè)，高端服務(wù)部門職業(yè)復(fù)雜多元的工種性質(zhì)決定了對從業(yè)者特定技能的需求。一方面，高端服務(wù)部門信息、數(shù)據(jù)與知識高度融合，增加了對從業(yè)者專業(yè)技能知識的需求，如數(shù)據(jù)挖掘、信息獲取等特定認(rèn)知型技能；另一方面，高端服務(wù)部門存在大量復(fù)雜的互動(dòng)性工作(interactive tasks)，決定了其工作并不是勞動(dòng)者獨(dú)立完成的，往往需要同他人溝通與協(xié)作發(fā)揮團(tuán)隊(duì)集體智慧的力量才可實(shí)現(xiàn)，這就迫切需要?jiǎng)趧?dòng)者具備良好的人際交往能力與邏輯表達(dá)能力。同時(shí)，高端服務(wù)部門職業(yè)任務(wù)的復(fù)雜多元性決定了其較難以被信息化、自動(dòng)化技術(shù)替代。

本文還通過改變地區(qū)開放水平、技術(shù)進(jìn)步及結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等指標(biāo)的測度方法檢驗(yàn)上文結(jié)果的穩(wěn)健性。變換宏觀指標(biāo)后的回歸結(jié)果表明前文回歸結(jié)果依然穩(wěn)健，開放水平與技術(shù)進(jìn)步因素主要通過影響認(rèn)知型技能回報(bào)率來影響技能工資差距，而結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型既可以通過認(rèn)知型技能渠道影響技能工資差距，還可以通過影響非認(rèn)知型技能回報(bào)率影響技能工資差距?；诤暧^視角的機(jī)制檢驗(yàn)更多捕捉到了勞動(dòng)力認(rèn)知型技能回報(bào)率時(shí)變特征與分布特征的演進(jìn)規(guī)律及高分位點(diǎn)勞動(dòng)力非認(rèn)知型技能回報(bào)率的時(shí)變特征。遺憾的是，對于低分位點(diǎn)勞動(dòng)力非認(rèn)知型技能回報(bào)率下降趨勢卻難以體現(xiàn)。一個(gè)可能的解釋是，2012—2014 年間制造業(yè)機(jī)器換人現(xiàn)象從根本上削減了對體力密集型低技能勞動(dòng)的需求，從而大批低技能勞動(dòng)力被迫流向低端服務(wù)部門，導(dǎo)致低端服務(wù)部門就業(yè)擁擠。同時(shí)由于低技能勞動(dòng)力從事的簡單職業(yè)任務(wù)內(nèi)容決定了低技能勞動(dòng)力非認(rèn)知型技能要素并非稀缺不可替代。最終導(dǎo)致低端服務(wù)部門勞動(dòng)力供給過剩并引起低技能勞動(dòng)力非認(rèn)知型技能回報(bào)率下降。

六、結(jié)論與啟示

技能組間與技能組內(nèi)工資差距擴(kuò)大，同時(shí)過度教育現(xiàn)象初見端倪是當(dāng)前中國勞動(dòng)力市場的特征事實(shí)，意味著對人力資本內(nèi)涵需要在受教育程度的基礎(chǔ)上增加新的解釋和認(rèn)識維度。在此背景下，本文基于動(dòng)態(tài)視角考察認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能回報(bào)率變動(dòng)對中國技能工資差距的影響效應(yīng)與影響機(jī)制。通過將中國綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù)(CGSS)與美國職業(yè)信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(ONET)匹配，運(yùn)用職業(yè)任務(wù)法構(gòu)建認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能代理指標(biāo)，結(jié)合RIF 分位數(shù)及其分解方法量化特定技能對技能工資差距的影響效應(yīng)，并基于地區(qū)開放水平、技術(shù)進(jìn)步水平及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等宏觀視角檢驗(yàn)特定技能對技能工資差距的影響機(jī)制。

本文的結(jié)論如下。①樣本期間認(rèn)知型技能回報(bào)率呈上升趨勢，且技能勞動(dòng)力認(rèn)知型技能回報(bào)率上升幅度更大，而非認(rèn)知型技能回報(bào)率呈現(xiàn)下降趨勢，且主要體現(xiàn)為低技能勞動(dòng)力非認(rèn)知型技能回報(bào)率的下降。認(rèn)知型技能與非認(rèn)知型技能均通過價(jià)格效應(yīng)影響技能工資差距，二者聯(lián)合作用對技能工資差距的解釋貢獻(xiàn)高達(dá)240%，對技能組內(nèi)工資差距變化總效應(yīng)的解釋貢獻(xiàn)達(dá)到176%。教育回報(bào)率隨分位數(shù)的上升而增加，但在2013—2015 年受教育程度的回報(bào)率在各分位點(diǎn)處均出現(xiàn)了顯著的下降趨勢，其對技能工資差距變動(dòng)的解釋貢獻(xiàn)率僅為4%，特別是其有利于抑制技能組內(nèi)工資差距擴(kuò)大。②開放水平與技術(shù)進(jìn)步水平主要通過對高分位點(diǎn)勞動(dòng)力認(rèn)知型技能回報(bào)率的增強(qiáng)效應(yīng)影響技能工資差距，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型不僅可以影響高分位點(diǎn)勞動(dòng)力的認(rèn)知型技能回報(bào)率，還可以影響高分位點(diǎn)勞動(dòng)力的非認(rèn)知型技能回報(bào)率并最終擴(kuò)大技能工資差距?；谡J(rèn)知型技能渠道的分解表明，無論是開放水平、技術(shù)進(jìn)步還是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型均主要通過價(jià)格效應(yīng)影響技能工資差距，而結(jié)構(gòu)效應(yīng)影響甚微；基于非認(rèn)知型技能渠道的分解結(jié)果顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型主要是通過價(jià)格效應(yīng)影響技能工資差距。

本文為分析當(dāng)前中國技能工資差距擴(kuò)大現(xiàn)象提供新視角下的機(jī)制解釋，也為甄別勞動(dòng)力市場對各類技能勞動(dòng)及其不同能力特質(zhì)的需求提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。伴隨著20 世紀(jì)90 年代“科教興國”戰(zhàn)略口號的提出及高校擴(kuò)招政策的實(shí)施，教育發(fā)展取得長足進(jìn)步。豐富的人力資本積累為充分發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢以更低成本、更快速度實(shí)現(xiàn)技術(shù)趕超提供了強(qiáng)大后盾。然而，現(xiàn)階段技能工資差距擴(kuò)大，大學(xué)生失業(yè)率上升及過度教育等不尋常現(xiàn)象持續(xù)存在，表明簡單教育擴(kuò)張已不能滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求。當(dāng)前中國正處于工業(yè)化向后工業(yè)化轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型勢必會對勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)產(chǎn)生新的訴求。全球范圍內(nèi)以人工智能和互聯(lián)網(wǎng)為代表的科技革命方興未艾，自動(dòng)化、信息化技術(shù)進(jìn)步替代復(fù)雜度較低職業(yè)任務(wù)的勞動(dòng)，同時(shí)也增加了密集需要靈活性、判斷力、常識性等職業(yè)技能的勞動(dòng)需求。隨著全球化進(jìn)程中地區(qū)開放水平的不斷提升，增強(qiáng)勞動(dòng)力質(zhì)量有助于重塑一國的出口比較優(yōu)勢。中國要真正實(shí)現(xiàn)由“出口大國”向“出口強(qiáng)國”的轉(zhuǎn)變，必須培養(yǎng)以能力為核心的新型人力資本積累體系。根據(jù)本研究結(jié)論，對技能勞動(dòng)而言，不能簡單寄希望于高學(xué)歷帶來高質(zhì)量就業(yè)，要切實(shí)增強(qiáng)自身應(yīng)對勞動(dòng)力市場技術(shù)沖擊與經(jīng)濟(jì)變革的根本能力，即包括數(shù)據(jù)分析、演繹推理、書面表達(dá)等高水平認(rèn)知型技能，同時(shí)由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與組織方式變革，技能勞動(dòng)還需提升服務(wù)感知、社交協(xié)調(diào)等非認(rèn)知型技能水平；勞動(dòng)力市場對低技能勞動(dòng)力的非認(rèn)知型技能需求并不強(qiáng)烈，但對其認(rèn)知型技能需求較為迫切。因這輪技術(shù)革命的性質(zhì)，科技不能均等地惠及社會所有勞動(dòng)力群體，與機(jī)器人競爭還是要靠人力資本水平的提升，低技能勞動(dòng)力需要彌補(bǔ)字詞記憶與算數(shù)推理等基礎(chǔ)性認(rèn)知技能短板?？傊?，只有厘清勞動(dòng)力市場對不同技能勞動(dòng)及其不同能力特質(zhì)的需求，才能對當(dāng)前技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等經(jīng)濟(jì)形勢變化作出充分回應(yīng)。