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国有单位工资结构及其就业规模变化的收入分配效应:1988—2007(四)

http://www.newdu.com 2018/3/7 《经济研究》2012年第6期 夏庆杰 李… 参加讨论

    表5报告了我们根据上述四个年份的工资函数,就国有单位就业份额变化对工资收入差距变化所进行的扩展的MM反事实分解得到的模拟结果。从这四年工资函数的模拟结果可以发现,当国有单位实际就业量分别反事实地变化为10%、20%、30%、…、90%时,在每年的事实和反事实工资收入差距指标之间的差额(后者减前者)也逐渐由大向小(且由“正”向“负”)变动。然而由于不同年份的国有单位实际就业量的差别,这种由“正”向“负”转化发生的(国有单位就业份额分布上的)区间也不一样。从表5可以看到,事实和反事实工资收入差距指标之间的差额由“正”向“负”发生的(国有单位就业份额分布上的)区间随着国有单位实际就业份额的下降而不断下移。
     
    表3 MM反事实分解国有单位工资结构及就业量变化导致的工资收入差距变化(从开始年份看)

    

    国有单位就业比重变量回归系数变化所致

    国有单位就业比重变量变化所致

    变化项

    1988—1995年

    1995—2002年

    2002—2007年

    1988—1995年

    1995—2002年

    2002—2007年

    基尼系数

    0.007

    -0.012

    0.003

    -0.001

    -0.001

    0.000

    工资均值

    1.44

    -2.60

    0.96

    -0.01

    -0.95

    -0.95

    工资中位数

    1.30

    -1.78

    0.55

    0.00

    -0.85

    -1.14

    工资标准差

    1.18

    -4.07

    0.53

    -0.04

    -0.97

    -0.29

    工资分布偏斜度

    0.74

    -1.94

    -0.32

    0.03

    -0.33

    0.20

    p90/p10

    0.13

    -0.11

    0.11

    -0.02

    -0.09

    -0.09

    p75/p25

    0.04

    -0.06

    0.05

    -0.01

    0.01

    -0.03

    p90/p50

    0.02

    -0.05

    0.04

    -0.01

    -0.01

    0.02

    p50/p10

    0.06

    0.01

    0.01

    0.00

    -0.04

    -0.06

    注:(1)国有单位就业比重变量回归系数变化导致的工资差距变化=用开始年份的回归变量取代结尾年份的回归变量计算得到的各项指标-开始年份的各项指标。(2)国有单位就业比重变量变化导致的工资差距变化=用开始年份的回归变量系数取代结尾年份的回归变量系数计算得到的各项指标-开始年份的各项指标。
    表4 MM反事实分解国有单位工资结构及就业量变化导致的工资收入差距变化(从结尾年份看)

    

    国有单位就业比重变量回归系数变化所致

    国有单位就业比重变量变化所致

    变化项

    1988—1995年

    1995—2002年

    2002—2007年

    1988—1995年

    1995—2002年

    2002—2007年

    基尼系数

    0.003

    -0.014

    0.002

    -0.001

    0.007

    0.008

    工资均值

    2.14

    -4.55

    1.37

    -0.15

    -0.55

    -0.85

    工资中位数

    1.84

    -2.88

    0.73

    -0.24

    -0.77

    -1.19

    工资标准差

    2.13

    -8.48

    0.54

    0.10

    0.54

    15.45

    工资分布偏斜度

    0.44

    -1.23

    -0.16

    0.10

    0.08

    0.52

    p90/p10

    0.14

    -0.26

    0.13

    0.08

    0.27

    0.11

    p75/p25

    0.05

    -0.06

    0.05

    0.02

    0.08

    0.03

    p90/p50

    0.00

    -0.07

    0.03

    0.00

    0.04

    0.01

    p50/p10

    0.06

    -0.04

    0.02

    0.04

    0.08

    0.03

    注:(1)国有单位就业比重变量回归系数变化导致的工资差距变化=结尾年份的各项指标-用结尾年份的回归变量取代开始年份的回归变量计算得到的各项指标。(2)国有单位就业比重变量变化导致的工资差距变化=结尾年份的各项指标-用结尾年份的回归变量系数取代开始年份的回归变量系数计算得到的各项指标。
    此外,在每个年份的工资函数的反事实分解模拟中,当国有单位的反事实就业份额高于事实就业份额时,事实和反事实工资收入差距指标之间的差额为负数。在表5的反事实分解模拟中,我们假设国有单位就业份额的变化是由事实向反事实方向变化,这与表3中的反事实分解顺序相同。如果把表5中的反事实分解结果都乘以“-1”,那么就是我们假设国有单位就业份额的变化是由反事实向事实方向变化的,这与表4中的反事实分解顺序一样。在这一反向的反事实分解模拟结果中(表5),我们注意到当国有单位的反事实就业份额高于其实际就业份额时,其结果是城镇工资入差距的扩大。因而,在1995—2002年、2002—2007年两个时期里,以开始年份的工资函数为基础的反事实分解结果和以结尾年份为基础的反事实分解结果之间相互对立是不可避免的。
    从本质上看,造成上述MM分解结果矛盾的原因是,这两个时期里开始年份和结尾年份的工资函数结构的差异。中国经济特别是国有企业部门在1995—2002年和2002—2007年两个时期里经历了大幅度结构变化,因而以上两个时期的初期和末期的工资支付结构会有很大差别。另外,任何年份的工资结构都可能内含基于该特定年份的变动趋势。如前所述国有企业就业规模在以上两个时期里基本是下降的趋势。那么使用MM方法考察国有企业就业份额显著下降对城镇工资收入差距的影响时,使用以上两个时期里的开始年份的工资函数应该更准确地反映这两个时期里的国有企业就业份额的变动趋势。再者,可以把MM反事实分解分析看成一种预测方法,预测未来应该以基期为基础。从预测的角度看,应该以开始年份进行反事实分解分析。
    表5 MM反事实模拟分解国有单位就业量变化导致的工资收入差距变化

    变化项

    基尼系数

    p90/p10

    p75/p25

    p90/p50

    p50/p10

    变化项

    基尼系数

    p90/p10

    p75/p25

    p90/p50

    p50/p10

    以1988年工资结构及1988年其他相关变量为基础

    以1995年工资结构及1995年其他相关变量为基础

    0.77-0.1
    0.77-0.2
    0.77-0.3
    0.77-0.4
    0.77-0.5
    0.77-0.6
    0.77-0.65
    0.77-0.7
    0.77-0.75
    0.77-0.8
    0.77-0.85
    0.77-0.9

    0.008
    0.008
    0.006
    0.004
    0.003
    0.001
    -0.001
    0.001
    -0.001
    -0.003
    -0.003
    -0.004

    0.11
    0.08
    0.06
    0.03
    0.02
    0.00
    -0.04
    0.01
    -0.03
    -0.06
    -0.05
    -0.08

    0.03
    0.02
    0.02
    0.03
    0.01
    -0.01
    -0.01
    -0.01
    -0.01
    -0.02
    -0.02
    -0.03

    0.05
    0.04
    0.02
    0.02
    0.01
    0.01
    -0.01
    0.01
    0.00
    -0.01
    -0.01
    -0.01

    0.01
    0.01
    0.01
    0.00
    0.00
    -0.01
    -0.02
    0.00
    -0.01
    -0.03
    -0.02
    -0.04

    0.79-0.1
    0.79-0.2
    0.79-0.3
    0.79-0.4
    0.79-0.5
    0.79-0.6
    0.79-0.65
    0.79-0.7
    0.79-0.75
    
    0.79-0.85
    0.79-0.9

    0.005
    0.009
    0.004
    0.006
    0.004
    0.004
    -0.001
    0.001
    -0.003
    
    -0.006
    -0.004

    0.12
    0.10
    0.09
    0.04
    0.19
    0.09
    -0.09
    -0.05
    -0.12
    
    -0.09
    -0.18

    0.00
    0.03
    0.02
    0.00
    0.02
    0.03
    0.01
    0.01
    0.00
    
    -0.03
    -0.05

    0.03
    0.04
    0.04
    0.01
    0.03
    0.04
    -0.01
    0.02
    0.00
    
    -0.02
    -0.01

    0.02
    0.00
    -0.01
    0.00
    0.06
    0.00
    -0.04
    -0.05
    -0.06
    
    -0.02
    -0.07

    以2002年工资结构及2002年其他相关变量为基础

    以2007年工资结构及2007年其他相关变量为基础

    0.65-0.1
    0.65-0.2
    0.65-0.3
    
    0.65-0.4
    0.65-0.45
    0.65-0.5
    0.65-0.55
    0.65-0.6
    
    0.65-0.7
    0.65-0.75
    0.65-0.8
    0.65-0.85
    0.65-0.9

    0.010
    0.008
    0.004
    
    0.004
    0.001
    -0.002
    -0.001
    -0.002
    
    -0.004
    -0.003
    -0.005
    -0.008
    -0.011

    0.10
    -0.02
    -0.02
    
    0.02
    -0.11
    -0.11
    -0.08
    -0.10
    
    -0.13
    -0.15
    -0.21
    -0.21
    -0.25

    0.02
    -0.02
    -0.01
    
    -0.02
    -0.01
    -0.02
    -0.04
    -0.04
    
    -0.05
    -0.07
    -0.05
    -0.07
    -0.08

    0.07
    0.06
    0.02
    
    0.06
    0.01
    0.02
    0.04
    0.01
    
    -0.02
    -0.04
    -0.01
    -0.04
    -0.04

    -0.03
    -0.07
    -0.03
    
    -0.05
    -0.06
    -0.07
    -0.08
    -0.06
    
    -0.04
    -0.03
    -0.09
    -0.06
    -0.08

    0.49-0.1
    0.49-0.2
    0.49-0.3
    0.49-0.35
    0.49-0.4
    0.49-0.45
    
    0.49-0.55
    0.49-0.6
    0.49-0.65
    0.49-0.7
    0.49-0.75
    0.49-0.8
    0.49-0.85
    0.49-0.9

    0.011
    0.008
    0.002
    -0.002
    -0.003
    0.003
    
    -0.007
    -0.004
    -0.008
    -0.007
    -0.012
    -0.009
    -0.013
    -0.019

    -0.01
    -0.08
    -0.15
    -0.10
    -0.02
    -0.04
    
    -0.09
    -0.24
    -0.11
    -0.21
    -0.06
    -0.20
    -0.24
    -0.30

    -0.03
    -0.01
    -0.04
    -0.02
    -0.03
    -0.04
    
    -0.05
    -0.07
    -0.03
    -0.06
    -0.02
    -0.05
    -0.07
    -0.09

    0.03
    0.01
    -0.01
    0.00
    0.02
    -0.01
    
    -0.03
    -0.04
    -0.01
    -0.04
    -0.04
    -0.06
    -0.07
    -0.08

    -0.03
    -0.04
    -0.05
    -0.04
    -0.03
    -0.01
    
    -0.01
    -0.05
    -0.03
    -0.04
    -0.02
    -0.02
    -0.03
    -0.04

    综上所述,国有单位就业份额的下降究竟是导致工资收入差距扩大还是缩小取决于MM反事实分解的顺序。从预测的角度看,考察一个时期里某解释变量本身变化对工资收入差距影响的反事实分解分析应该以该时期里开始年份的工资函数为基础;因而在1995—2002年和2002—2007年两个时期里国有企业就业规模的事实下降幅度恰好落入导致中国城镇工资收入差距显著减少的范围内。上述关于MM反事实分解方法的扩展可以用于分析工资函数任何解释变量变化对收入差距的影响。
    六、总结
    多重分位数回归结果和反事实分解分析表明:在1995—2002年和2002—2007年两个时期里国有企业就业规模的大幅度下降导致中国城镇工资收入差距显著下降,特别是中位数工资收入以下职工工资差距的下降;在1995—2002年期间国有企业工资高于非国有企业幅度的下降也导致城镇工资差距的下降,特别是中位数收入以上职工收入差距有所缩小;然而在1988—1995年和2002—2007年两个时期里(国有企业改革以前和以后),国有企业工资高于非国有企业的幅度及其不合理部分大幅度上升,其结果是城镇工资收入差距扩大,在国企改革前的时期里中位数收入以下职工收入差距扩大,而在国企改革后的时期里中位数收入以上职工收入差距大幅度扩大。
    国有企业就业份额由1995年占城镇就业总额的50%逐渐下降到2007年的18%,而国家机关事业单位的就业份额基本保持在城镇就业总额的30%左右但略有上升。多重分位数回归结果显示1995年和2002年时国家机关事业单位工资高于国有企业,然而该幅度(在同一年内)随着工资水平上升而不断下降;2007年时国家机关事业单位和国有企业在工资上已经没有显著差距,但在工资分布高端上国有企业工资显著高于国家机关事业单位。这说明2002年以后相对于国家机关事业单位而言,国有企业职工的工资大幅度增加。
    国企改革以前,国有企业体制的运行结果是:国有单位工资高于非国有单位的幅度在1988—1995年大量增加,但是其共同特征却保持不变,即该幅度(在同一年内)随着工资水平上升而不断下降;这种国有单位和非国有单位之间工资结构的变化导致城镇工资收入不平等扩大。
    大规模减员增效、抓大放小的国企改革的阶段性效果之一是2002年时国有单位工资高于非国有单位的幅度大大减少,1995—2002年期间国有单位和非国有单位之间工资结构的这一变化也导致城镇工资收入差距有所缩小。然而,改革后存留下来的国企大多是大型垄断国有企业。随着时间的推移,国有企业职工工资高于国家机关事业单位和高于非国有单位的幅度(与2002年相比)大大增加,这种变化导致城镇工资收入差距扩大和国有单位工资溢价的不合理部分急剧上升。
    国有垄断企业的高工资高福利在一定程度上导致了中国工资收入不平等和差距趋于扩大,这需要根据国际经验和我国实际情况对国有垄断行业的工资分配机制进行有效监管。
    注释:
    ①国有企业在根据计划价格完成国家的计划生产任务的情况下,可以按照市场价格自主为市场需要而生产;农户在按照计划价格卖给国家定额粮食后,余粮及其它农产品可以在市场上按市场价格自由销售。
    ②奖金占国企职工年收入总额的比例由1978年的2.4%上升到1993年的23.3%,各种补贴的份额在同期由6.5%上升到25.1%(Meng,2000)。
    ③1991年大约有40%的国有大中型企业亏损(朱镕基,2011),1995年国有企业亏损面达43%,亏损额为883亿元(周力军,1996),到20世纪90年代中期国有中小型企业整体上是亏损的(Naughton,2007),到1996年时国有企业利润占GDP的比重几乎为零(Naughton,2007)。
    ④如银行金融、电讯、铁路运输、国家电网、原子能、石油、空间技术、水和煤气供应等行业的大型国有企业。
    ⑤作者根据CHIP数据计算得出。
    ⑥作者根据CHIP数据得出的发现。
    ⑦作者根据CHIP数据计算得出。
    ⑧名义工资通过区域城镇消费物价指数调整为实际工资。
    ⑨关于进城农民工的高质量数据到目前为止还没有。然而,根据官方估计,流动人口(也就是那些不在户籍所在地生活的人口)从1983年的约200万增加到了2000年的6100万左右(Fleischer & Yang,2004)。虽然并不是所有这些人口都在较大的城镇就业,但大多数人将会如此,而且我们认为官方的估计是保守的。
    ⑩中国社科院经济所1999年的入户调查集中于那些已经在城里稳定下来的农民工,目的是考察他们和那些拥有城镇户口的职工的异同(Appleton et al.,2004)。超过一半的农民工是个体户,而城镇居民中仅有1%是个体户。因而进城民工并不会直接和城镇居民在劳动力市场上竞争。农民工所受教育更少,更年轻,大多数是男性。农民工工作岗位的分布也和城镇居民有显著的区别,农民工大量集中就业于服务业和零售业部门,只有很少的农民工就业于高技术和工业部门。
    (11)从表1可以看出四年的工资收入变量均不同程度地向右偏斜。
    (12)Koenker & Bassett(1978)认为相对于OLS来说,分位数回归对超常值更为不敏感,而且在被解释变量偏离正态分布的情况下也可以得出稳健的估计结果。Deaton(1997,第80—83页)认为分位数回归不会受制于异方差的困扰。
    (13)Yun(2005)、郭继强等(2009)就Oaxaca分解中的指数基准问题提出了新的解决办法。然而在分位数回归情况下目前学术界还没有更好的办法处理这个问题,只能是尝试不同的顺序。
    (14)按照Machado & Mata(2005),需要在[0,1]随机抽取n个θi。但实际应用中,我们参照Albrecht et al.(2003)和Rica et al.(2008)的做法,只是在[0,1]按等距离步长取999个值。
    (15)进城农民工数量由1990年的1500万剧增到2003年的9800万(国务院新闻办,2004),2009年达到1.45亿(人力社会资源保障部,2010)。Huang(2008)认为,20世纪90年代中后期的旨在解决呆帐和坏账问题的金融银行业改革导致对农村非农企业的贷款和其它金融支持大幅度减少,从而造成农村剩余劳动力被迫到城里寻求就业机会。
    (16)在国有企业部门规模缩减的同时,非国有企业迅猛扩展。例如,非国有企业部门的就业份额在中国城镇就业总额中的比重由1992年的26%增加到2001年的68%、2007年进一步增加到78%(不包括进城农民工自谋职业的数量)(国家统计局,1993,2002,2008)。
    (17)2003年中国超过美国成为全世界吸引FDI最多的国家(530亿美元,OECD,2004),2009年FDI剧增到900亿美元(温家宝,2010)。外资企业为吸引高技术和高能力雇员而支付大大高于内资企业的工资(Appleton et al.,2005;夏庆杰等,2009)。
    (18)根据国家统计局数据计算出的国有企业和非国有企业的平均工资对比结果与本文根据CHIPs数据的同类结果有出入。后者是根据入户调查数据得出的,应该更接近于现实状况。
    (19)我们在工资函数中控制了性别、潜在工作经验及其平方项、受教育年限、是否是中共党员、是否是少数民族、职业虚拟变量组、行业虚拟变量组、省份虚拟变量。2007年数据没有职工是否是中共党员观测值,因而没有控制共产党员变量。
    (未完待续)
    责任编辑:夏雨

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