劳动力异质性、工资差异与要素密集度变迁

童 雨

(1.武汉大学政治与公共管理学院，武汉430072;2.南昌理工学院 经济管理学院，南昌，330044)

一、引言

近年来，我国经济增长面临内需不足的困境，我国最终消费率由1978年的62.1%逐步上升到1981年的67.1%，随后处于长时期的下降通道，2012年最终消费率仅为49.5%，特别是居民消费率由1978年的48.8%下降到2012年的36.0%。内需不振表象下涌动的是生产要素的错配乱象，劳动力、资本面临冰火两重天的景象。一方面，火热的资本要素对经济增长表现出强劲的推动作用，2002年以来，我国资本形成率由37.8%逐步攀升到2012年的47.8%，经济增长表现出对资本的高度依赖特性。另一方面，作为劳动力最为丰富的国度，却频发“民工荒”寒潮，加剧了企业之间对劳动力的“争夺战”。［1］生产要素的配置为什么会出现如此之大的扭曲?现阶段，转变经济增长方式，主攻方向是调整经济结构，战略基点是扩大内需。调整经济增长方式，变粗放型、劳动力密集型增长为集约型、技术密集型经济增长。这也引发我们的思考:资源配置扭曲是否和资源价格及更为微观的生产要素密集度变迁休戚相关?

国内外学者从经济增长方式、生产要素报酬、要素禀赋等角度对经济结构调整、要素密集度变迁开展了有益研究，遗憾的是现有研究均是基于新古典分析框架，生产要素按其边际产出获得报酬，然而现实发展却与理想相悖。［2］内生经济增长理论放弃了同质性劳动力的假定，并将劳动力划分为“熟练劳动力及非熟练劳动力”、“高技能劳动力及低技能劳动力”。新新贸易理论以及在此基础上发展而来的新经济地理学，运用不变替代弹性生产函数(CES)和要素的垄断竞争假设为突破口。因此，本文的主要贡献是在扩展的异质性企业分析框架中，对生产要素的类型进行拓展，不仅将资本、劳动力并入到分析框架，并且考虑到劳动力的异质性，从而建立一个包含了低技能劳动力、高技能劳动力和资本的三要素分析框架。

二、文献综述

(一)生产要素密集度与工资差异

Bernard和Jensen(1999)针对美国制造业出口企业展开研究，发现“工资溢价”的现象，出口企业和非出口企业具有显著的异质性，出口企业比非出口企业拥有更大的规模、生产率和资本密集度，在人员工资方面，也支付了更高的工资。［3］当其控制了行业因素、企业规模和要素密集度等方面的差异性，仍然能够获得这一相同的结论。Munch和Skaksen(2008)采用丹麦的企业数据，分析认为技术密集度较高的企业对工资的提升具有显著的正效应，而整体的企业对工资的影响并不显著，这也解释了生产要素密集度的差异性对工资差异具有显著的相关性。［4］Verhoogen(2008);Frias等(2009);Helpman等(2012)对发展中国家的异质性企业是否存在工资溢价进行了检验，均获得了肯定的结论。我国的检验中，包群等(2011)采用中国制造业企业数据检验出口对员工收入的影响，结果显示出口对员工收入的影响并不显著，同时实证得出出口对劳动密集型行业的工资有负向的影响。［5］在有关工资溢价的原因探析中，出口工资溢价存在选择和学习效应(赵春燕、黄汉民，2013)，Fu和 Wu(2013)指出工资溢价和企业所有制、出口导向和区位等因素有关。

(二)生产要素密集度差异与生产效率差异

理论发展中，随着异质性企业理论的发展(Melitz，2003;Bernard 等，2003)，［6］［3］有关生产效率和工资收益的研究深入到微观企业层面。Melitz(2003)指出，由于固定成本和可变成本的存在，只有超过“临界点”生产率的企业才选择出口，竞争国际市场，所以出口企业应该具有更高的生产率和工资水平。范剑勇、冯猛(2013)证实了我国不同出口密集型企业存在生产率的差异这一结论。［7］在原因解释方面，王永进、盛丹(2010)指出劳动密集型行业较高的市场准入成本是生产效率差异的诱因。［8］刘伟丽(2011)建立一个考虑了产品质量的异质性企业模型，进而将认为行业生产率高低主要体现在两个方面，其一是产品数量，其二是产品质量。［9］汤二子、刘海洋(2012)综合考虑资本和劳动两个方面，认为资本劳动比的高低是产生生产率悖论的根本原因。［10］

(三)文献述评

现有文献的研究焦点主要集中于生产要素密集度和工资差异、生产效率差异等方面的相衔接的研究，分析认为要素密集度的差异性对工资差异具有显著的影响。这给本文的研究有所启发:我国所存在的资源配置扭曲这一现象，是否能够从资源价格和生产要素密集度变迁的角度展开研究?本文和现有文献的区别与主要贡献在于:一是扩展了现有的异质性企业贸易模型，考虑到劳动和资本两种要素参与生产，并引入异质性劳动力，从而获得更为细致、合理的模型结论。二是在扩展的异质性企业贸易模型中，探讨了工资差异和要素密集度变迁的交互作用。

三、基本假设和理论模型

根据Melitz(2003)建立的异质性企业分析框架，［6］对生产要素加以扩展，形成两种要素(劳动力和资本)参与产品生产，企业面临的是垄断竞争的产品市场。

(一)消费者行为

U代表消费者对差异化商品连续统Ω的CES效用函数，q(Θ)代表对差异化商品Θ的消费量，消费者的效用函数为:

消费者效用函数中，参数0＜ρ＜1，差异化商品的替代弹性σ=1/(1－ρ)＞1，所以以替代弹性表达的效用函数为 U =消费者对差异化产品Θ的需求函数为:

依据刘晴、徐蕾(2013)的做法，［11］选取总消费品为一般计价物，即设定P=1。由此，消费者总支出 R=PQ= ∫Θ∈Ωr(Θ)dΘ。其中，个人支出 r(Θ)=R(p(Θ)/P)1－σ=R(P(Θ))1－σ。

(二)生产者行为

企业使用两种生产要素:资本K和劳动力L。其中，劳动力L随着经济发展和社会分工演化，产生了异质性。异质性劳动力的假设可将劳动力区分为高技能劳动力和低技能劳动力，根据人力资本理论，高技能劳动力资源的获取，主要是通过教育、健康两种途径。［5］也正由于教育投资、健康投资的差异性，从而产生异质性劳动力。

企业需要投入Lt、Lh、K三种生产要素，其中Ll、Lh分别表示低技能劳动力、高技能劳动力，K是资本投入。单一企业对要素的需求满足:d=f+q(Θ)/φ，其中，f为企业进入某行业所需支付的学习成本，即沉没成本投入，φ是企业的生产效率。根据 Dixit＆Stiglitz(1977)的研究成果，［12］企业对商品的定价满足:

(4)式中，ω是生产要素收益率，结合本文研究特性，定义ω为生产要素收益率综合系数，该综合系数是所有生产要素收益率的指数形式，即，其中，θ1、θ2、(1 － θ1－ θ2)分别为衡量企业生产中低技能劳动力、高技能劳动力和资本密集程度的核心指标，且有{θ1，θ2，1 －θ1－ θ2}∈［0，1］，1/ρ= σ/(σ －1)，商品价格ρ由生产要素收益率的综合系数、替代弹性和生产效率决定。

企业生产需要支付固定成本f0，企业的总成本为 TC(q，φ)=f0+qω/φ，考虑生产要素的多样性，总成本函数表述为:

至此，结合消费者行为函数中对差异化商品的总需求水平，企业的利润函数为:

(6)式中，B=(1 － ρ)A/ρ1－σ，衡量消费者对差异化产品的需求水平。π(φ*)=0是企业进入行业的临界点，φ*则是企业零利润的生产效率。当企业生产效率φ＜φ*时，企业不会进入该行业，企业随机获取生产效率值并进行生产的零利润条件是:ω1－σB·(φ*)σ－1－ f0=0。将所有企业看成生产连续统，则企业能够自由进入该行业并进行生产的临界条件为:

(三)市场均衡

假定企业从分布G(φ)中随机获取生产效率值，假定生产效率的累计分布满足如下形式:

其中，k＞σ－1，假定企业生产效率的最小值设定为1，即φmin=1，故生产效率的累计分布为:G(φ)=1 － φ－k。企业的成本函数 TC(q，φ)，利用包络定理，则企业对不同类型、性质要素的需求函数满足:

其中，q(φ)=E(ρφ)σω－σ，则生产要素市场出清的条件为:

通过将生产效率累计分布函数和生产要素的需求函数代入市场出清的(12)～(14)式中，即可获得生产要素的相对收益率。根据包络定理，临界点企业生产效率和生产要素收益率相对值为:

(15)式中，资本和低技能劳动力收益率的相对值不受企业生产效率的影响，企业临界点生产效率值的表达式和(16)式相同，说明生产要素类型、性质的差异组合并不影响企业生产效率临界点决定机制。企业临界点生产效率φ*的影响因素仍是企业进入行业需要支付的沉没成本f和企业的固定成本f0两方面。影响生产效率的参数也涵盖了差异化商品的替代弹性σ和生产效率累计分布函数中参数k。高技能劳动力、低技能劳动力和资本的收益率具有内在一致性，生产要素供给的相对稀缺和需求的提升带来更高的生产要素收益率。

四、模型设定、数据与变量选择

(一)实证模型的设定

通过数理模型分析过程，生产要素收益率之间存在着相互依赖的因果关系。资本要素是直接参与生产还是转化为人力资本，从而间接参与生产?工资差异和生产要素密集度之间存在何种作用关系?基于此，构建(17)～(18)式的回归模型，其中(17)式为工资差异模型，(18)式为要素密集度变迁模型。

式(17)、(18)中，ratc为资本形成率，ratw表示第一产业就业占总就业人数比，ratf为财政支出占国内生产总值比，rati为中央银行公布的基准利率，rats为储蓄率，gapw衡量高、低技能劳动力收益的差距，用高技能劳动力收益为低技能劳动力收益的倍数加以衡量;ωh为高技能劳动力工资，ωl为低技能劳动力工资;ε为随机项。

(二)变量说明与数据来源

被解释变量为要素报酬和要素密集度，分别运用高技能劳动力工资和资本形成率指代，其中资本形成率是社会生产资本密集度的核心指标。核心解释变量包含低技能劳动力的供给水平高低，采用第一产业就业占总就业人数比(ratw)衡量;资本要素的收益和低技能劳动力的收益，分别采用基准利率(rati)和低技能劳动力年工资(ωl)衡量;经济社会的储蓄率(rats);高低劳动力收入差，采用高技能劳动力收益是低技能劳动力收益的倍数(gapw)衡量。控制变量为财政支出占国内生产总值比(ratf)，衡量国家“看得见的手”对经济的控制能力。

本文所使用的数据跨度为1978～2012年，数据主要来自三个方面，一是资本形成率，二是第一产业就业占总就业人数比，三是财政支出占国内生产总值比。其原始数据来自于历年《中国统计年鉴》;基准利率来自于中国人民银行历次调整的公开资料整理获得;储蓄率来自于IMF网站数据库;高技能、低技能劳动力工资指标的基础数据来源于历年《中国统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。高技能劳动力、低技能劳动力的收益(工资)并没有现有的统计数据，采取的做法是根据国家统计局所划分为19个行业，结合赵伟、李芬(2007)所采用的以“大专文凭”作为高、低技能劳动力的分水岭，定义行业内就业人员受教育程度达到大学专科及以上的人员比例超过50%，视为技术密集型、知识密集型产业，而这些行业的平均工资水平构成了高技能劳动力工资的代理变量。结合《中国劳动统计年鉴》(2013)数据，金融业、科学研究与技术服务业、教育、卫生和社会工作、公共管理社会保障和社会组织构成了技术密集型行业。农林牧渔业和制造业是吸纳大量低技能劳动力的传统行业，它们的平均工资水平作为低技能劳动力工资的代理变量。

五、实证分析

(一)要素收益的回归分析

基于理论分析的工资差异模型，表1报告了高技能劳动力收益的回归结果。

表1 要素收益率:高技能劳动力工资的回归结果

回归结果表明，随着低技能劳动力工资水平上升，显著地提升了高技能劳动力工资，从而证实了理论分析中高技能劳动力工资和低技能劳动力工资正相关的结论，低技能劳动力工资ωl均在1%的显著性水平下通过t检验。低技能劳动力收益上升，导致低技能劳动力转化为高技能劳动力的成本上升，由此降低了高技能劳动力的供给，从而提升了高技能劳动力收益，这也印证了许志成、闫佳(2011)所指的技能偏向型技术进步对劳动力市场产生的替代效应，促使高技能劳动力和低技能劳动力同向变动。［13］

第一产业就业占总就业人员比对高技能劳动力收益具有显著的推动作用，这也证实了高技能劳动力的工资水平和低技能劳动力的规模正相关，低技能劳动力的规模越高，低技能劳动力的供给越是趋向于完全弹性水平，此时资本转化为高技能的人力资本能够获得更高水平的垄断利润。储蓄率的上升对高技能劳动力收益产生显著的拉动作用，我国较高的储蓄率水平有利于人力资本工资的提升。银行基准利率的上升也对高技能劳动力的收益产生激励作用，利率上升导致高技能劳动力的成本上升，从而高技能劳动力需要更高的要素回报。

(二)要素密集度变迁的回归分析

基于理论分析的要素密集度变迁模型，表2报告了资本密集度作为因变量的回归结果。模型4结果表明，储蓄率在5%的水平上显著正相关，储蓄率的提升，促进更多的资金进入金融市场，从而产生更多的生产资本，促进资本密集型产业发展。第一产业就业人数占比对资本密集度产生显著的负向影响，经济系统中低技能劳动力越丰富，越能降低资本密集度。

控制变量中，财政支出占GDP的比重在1%的水平下通过显著性检验，政府“看得见的手”促进资本形成，推动要素密集度向资本密集型变迁。利率对资本密集度也有显著的正向影响，一方面，随着利率上升，资本收益上升，社会生产获得更多的资本，从而导致资本密集度的上升;另一方面，利率上升也导致了高技能劳动力的成本上升，这也刺激要素密集度向资本密集型转变。高技能劳动力收益对资本密集度产生显著的负向影响，高技能劳动力收益提高，推动资本通过教育投资、健康投资，转化为高技能劳动力，从而推动要素密集度向技术密集型转变。

表2 要素密集度变迁:资本密集度的回归结果

表3 要素密集度变迁的OLS和分位数回归结果

为了检验模型的稳健性，可以采取逐步回归、替换代理变量、调整变量的数量等方法实现。表1和表2中多种回归结果在变量系数的符号、数值大小和显著性水平上均保持良好的稳定性，这也印证了模型设定和变量选择具有较强的稳健性。此外，采用分位数回归对表2中要素密集度变迁的OLS回归模型1和模型4进行验证，结果见表3。从回归结果来看，分位数回归模型和OLS回归模型在变量的影响力方向、大小和显著性程度三个方面均保持良好的稳健性。所获得的基本结论一致，这也印证了模型设定和变量选择上均保持稳健。

六、基本结论

通过引入异质性企业贸易模型，探讨了异质性劳动力和资本同时参与生产的条件下，推导了生产要素市场出清条件下要素收益的决定机制。所建立的扩展模型探讨了低技能劳动力、资本和高技能劳动力之间的转化关系和转化机制，同时利用1978～2012年的中国数据对理论分析进行验证，实证结果表明，在高技能劳动力收益(即工资)作为因变量的回归方程中，低技能劳动力收益(工资)、低技能劳动力市场规模(第一产业就业占总就业人数比重)和储蓄率均对高技能劳动力收益产生显著的正向影响，这也进一步证实了高技能劳动力收益的决定机制。此外，在要素密集度变迁，即资本形成率作为因变量的回归模型中，储蓄率、财政支出、利率对资本密集度产生显著的正向影响，而低技能劳动力市场规模(第一产业就业占总就业人数比重)、高技能劳动力的工资对资本密集度产生显著的负向影响。

该研究有助于了解要素收益的微观决定机制，也即基于劳动力异质性视角下的要素密集度的变迁过程，从而为破解我国经济结构转型、劳动收入的稳步提升和社会资源的合理配置提供依据。第一，现阶段我国依然面临较高的储蓄水平，而基于这一现实基础，发展资本密集型产业成为逻辑要求和现实安排。高水平的储蓄水平，降低了个人、企业和社会的融资成本和融资难度，基于这一现实，发展资本密集型产业能够带来更高水平的收益，从而导致了技术密集型、知识密集型产业发展受到限制。对此需要激发国内广大消费者的消费热情和消费积极性，特别是通过政策补贴手段和建立涵盖全社会的保障体系，推动农民消费的迅速增长。第二，现阶段我国实施的最低工资保障，存在以制约技术密集型、知识密集型产业发展来促进资本密集型产业发展的可能性。各地区需要根据经济发展水平、产业结构设置差别化的最低工资标准，考虑到政策设计的复杂度与政策的可达性，可以建立地市级的最低工资标准，从而促使保障政策与地区要素密集度变迁、产业结构相适应。第三，现阶段我国转变经济增长方式的主攻方向是调整经济结构，经济结构调整的微观基础是要素密集度的变迁过程，主要动力来源于地区生产要素的密集程度、要素的收益率和要素转换成本之间的互动关系。

［1］刘新争.比较优势、劳动力流动与产业转移［J］.经济学家，2012，(2):45 －50.

［2］单德朋.市场潜力、劳动力异质性与劳动报酬份额:理论与实证［J］.财经科学，2013，(3):66－74.

［3］Bernard A.B.＆ Bradford Jensen J.Exceptional Exporter Performance:Cause，Effect，or Both?［J］.Journal of International Economics，1999，47(1):1－25.

［4］Munch J.R.＆ Skaksen J.R.Human Capital and Wages in Exporting Firms［J］.Journal of International Economics，2008，75(2):363 －372.

［5］包群，邵敏，侯维忠.出口改善了员工收入吗?［J］.经济研究，2011，(9):41 －54.

［6］Melitz M.J.The Impact of Trade on Intra－ industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity［J］.Econometrica，2003，71(6):1695－1725.

［7］范剑勇，冯猛.中国制造业出口企业生产率悖论之谜:基于出口密度差别上的检验［J］.管理世界，2013，(8):16 －29.

［8］王永进，盛丹.要素积累、偏向型技术进步与劳动收入占比［J］.世界经济文汇，2010，(4):33－50.

［9］刘伟丽.国际贸易中的产品质量问题研究［J］.国际贸易问题，2011，(5):35 －41.

［10］汤二子，刘海洋.基于中国经验重构新新贸易理论的分析框架［J］.财经研究，2012，(4):48－58.

［11］刘晴，徐蕾.对加工贸易福利效应和转型升级的反思——基于异质性企业贸易理论的视角［J］.经济研究，2013，(9):137 －148.

［12］Dixit A.and Stiglitz J.Monopoly Competition and Optimum Product Diversity［J］.American Economic Review，1977，67(3)，:297 －308.

［13］许志成，闫佳.技能偏向型技术进步必然加剧工资不平等? ［J］.经济评论，2011，(3):20－29.