城镇行业工资差异及城乡对比研究

□文/高 然

（首都经济贸易大学 北京）

［提要］ 本文采用中国居民收入调查（CHIP）部分统计数据，进行不同年度的城镇、乡村泰尔指数测算，通过对城镇不同年份间指数及同一年份城乡指数对比，主要研究城镇行业工资差异和城乡差异对比。研究发现：在21世纪10年代前，我国经济处于高速发展阶段，泰尔指数整体上呈上升趋势，而2013年指数呈现负增长，主要是由于经济转型和增长方式转变导致的；产业间的行业收入差距主要来源于第二、第三产业，第三产业内部的较高指数贡献率也体现了第三产业内部层次分明且发展不均匀，内部结构有待优化；乡村较城市来说行业收入差异更大，应当将发展重心更多地放在均衡发展上。

一、引言

自改革开放至今，我国已发展起数十个一二三线城市，这些城市作为拉动全国经济发展的重要引擎，也加大了与其他城市之间的行业收入差距。全国务工人员生存和工作于不同的城市或乡村，他们拥有不同的教育水平和实践能力，在不同的行业间工作，收到不同数量的薪资报酬。那么，运用不同技能创造生产力的不同行业工种所带来的报酬有多大差异？这些差异在城镇和乡村之间有何区别？是什么方面的因素导致行业之间的收入差异？这些问题在我国实现高速经济发展几十年后的今天，逐渐引起人们的思考。

二、研究现状

罗斌（2015）利用劳动工资统计数据库数据计算行业工资差异的绝对和相对指标，发现2005年以来浙江省行业工资差异大体上成减小趋势，再通过分解工资差异发现人力资本和垄断现象的其主要的影响因素。陈工（2016）计算了泰尔指数并运用其他核密度估计方法分析其变动趋势，发现省级收入的泰尔指数在全国范围内具有区域性的特点。彭定赟（2014）通过计算泰尔指数测算了城乡的消费差距和收入差距，并进行了一系列检验和方法分解发现2007年以前消费差距大于收入差距而后二者差距逐渐减小，消费差距的扩大会进一步扩大收入差距。

三、行业工资差异测度

（一）泰尔指数计算分析。在当代经济学研究中，可以用来衡量收入差距的指数很多，如泰尔指数、基尼指数、阿特金森指数等。基尼指数取值范围为0～1，0.4以上则被视为存在很大程度的不平等现象。泰尔指数和阿特金森指数取值越大，不平等程度越高，这两个指数有其独特的特点即可分解性。由于本文主要研究行业间的工资差异，选用可以进行差异分解且被分解结果等于组内和组间分解指数之和的泰尔指数，比较和测度各行业、产业间的工资差异。

表1 泰尔指数一览表

这里计算泰尔指数的公式如下：

其中，n为样本数量，i表示单个个体，yi为个体工资总额（单位为：元/年）为样本平均工资总额。

首先使用中国居民收入调查CHIP数据中，1999年、2007年、2008年、2013年城镇数据，计算这四年的城镇总体泰尔指数。可以看到，2007年泰尔指数较1999年有大幅度的增长，这可能是由全国经济增长引起的。20世纪90年代我国经济正处于稳步快速增长阶段，在这个阶段中，国内生产总值的增长很大程度上来源于人口红利的贡献，而人口红利带来的突出生产力主要来源于人们的双手，简言之，用体力换取增长。而在当时青壮年人口数量较多的现实状况中，每个个体用自己的双手创造出来的产品差异并不大，因此他们所换取的工资收入也没有很大差距。在1999～2007年中，我国经济仍呈高速发展态势。但这个阶段的高速发展则异于10年前的状况，不同之处在于早年的教育投资和人力资本投资效果逐渐显现，我国逐渐培育出了一代代拥有知识储备和实践能力的高等学历人才，他们在工作方面不仅生产率高于普通工人，对经济增长的贡献也高于工人。这可以解释1999～2007年仅8年时间里，泰尔指数翻了一番的现象。我国从改革开放以来，城市间的发展差异主要源于地理位置、政策等客观因素。沿海地区城市凭借天然的交通和地理位置优势率先发展，首都和其他一线城市在国家政策引导下优先发展。而进入到21世纪后，我国已有数十个一二三线城市，城市间的发展差异在逐渐缩小，这理所应当的解释了2013年泰尔指数反而呈现负增长的原因。（表1）

（二）泰尔指数分解分析。在上文中提到，未分解前的泰尔指数公式为

泰尔指数表示的差异可分解为组间差异和组内差异，即T=Tb+Tw。

其中，k表示群组，y为工资总额，yk为分组工资总额，n为从业人员数，nk为分组从业人员数。

其中，j表示个体，yj为个体工资总额。

本文对泰尔指数分解进行两次分组，分别为按产业类型分解为第一产业、第二产业和第三产业；按人力资本差异分解为高等人力资本行业、中等人力资本行业和低等人力资本行业。

1、按产业类型分解。将1999年、2007年、2008年、2013年CHIP数据划分出的20个行业（分类详情见附录），分为第一产业组、第二产业组和第三产业组。泰尔指数在组间和各组内分解结果及指数占比如表2所示。可以清楚地观察到，衡量行业收入差距的泰尔指数值可在很大程度上归于组间指数值的贡献。可见，各产业内部的收入分配相对更加均等，产业间的收入差距不平等现象更为严重。无论是组间指数还是组内指数，都呈倒U型变化。这是因为未分解的总泰尔指数在1999～2013年间同样呈倒U趋势变化，说明分解后的泰尔指数也是与每年国家经济发展状况相符合的。通过观察这四年数据不难发现，在第一、第二、第三产业间，第三产业的工资收入差异是最大的，但其占比从1999年的80.01%降至2013年的71.06%，一部分原因是由于早年如1999年的泰尔指数绝对值较小。步入21世纪以来我国第三产业得到迅猛发展，第三产业泰尔指数和总体泰尔指数同时但不同比增长，泰尔指数总值增幅更大，因此泰尔指数中第三产业占比却下降了。这不能说明我国第三产业收入差距不大或减小，只能说明其他产业也能够在一定程度上影响总体泰尔指数。观察发现，第二产业的泰尔指数值占比整体上呈逐渐增加的趋势，其为拉大行业收入差距做出不菲贡献。第二产业与第三产业泰尔指数之和在每年均占指数总值的90%以上，可见产业间的行业收入差距主要来源于第二、第三产业。（表2）

表2 1999年、2007年、2008年、2013年泰尔指数及其分解结果一览表

表3 2013年各行业人力资本程度分类一览表

在各产业内部也存在着收入差距现象，同样第三产业差距最大。本文在行业上划分为：农、林、牧、渔业为第一产业，采矿业、制造业、电力、燃气及水生产和供应业、建筑业为第二产业，其他行业归为第三产业。因此，在行业与产业划分上，第三产业中包含着人均收入不高的低端服务业，也包含了集聚高新技术人才的高端服务业，因此造成第三产业内部收入差距较大。另外，建国之初，我国为实现经济增长大力推动第二产业的发展，而后注意到环境恶化、可持续发展等问题而减缓重工业发展或以其他低污染的方式发展第二产业，导致第二产业生产总值增长率的减小，也是第二产业收入差距减小的原因之一。

2、人力资本差异分解。将1999年、2008年、2013年数据三大产业中20个行业按人力资本差异分组，这里用每一行业大专及以上学历的从业人员数与该行业总从业人数之比，来划分行业间人力资本差异。比率小于30%为低等人力资本水平，比率大于30%且小于60%为中等人力资本水平，比率大于60%为高等人力资本水平。特别地，由于1999年我国整体人力资本量较低，对1999年数据进行划分的标准为小于30%为低等人力资本水平，比率大于30%且小于50%为中等人力资本水平，大于50%为高等人力资本水平。（表3）

表4 1999年、2008年、2013年各行业人力资本水平分类一览表

2013年各行业人力资本水平划分情况，具体如表4所示。分别运用1999年、2008年、2013年数据，分析得到的各行业按人力资本差异的划分结果如下表所示，由于1999年部分行业数据缺失，用“-”替代。且“国际组织”行业的历年数据量都很小，对此行业的人力资本程度估计准确性较小，在此不讨论这一行业。（表4）

从表4中可以看到，第一、第二产业在3个年份均处于中低等的人力资本程度。而第三产业内部也呈现出人力资本差异较大，批发和零售业、住宿和餐饮业、交通运输、仓储和邮政业在3个年份均处于低等人力资本行业，而信息传输、软件和信息技术服务业、金融业、科学研究和技术服务业等行业均处于高等人力资本行业。

将1999年、2008年、2013年各行业数据按人力资本差异进行划分，泰尔指数分解结果呈现在表5、表6中。（表5、表6）

表5 1999年、2008年、2013年泰尔指数按人力资本差异分解结果（1）一览表

表6 1999年、2008年、2013年泰尔指数按人力资本差异分解结果（2）一览表

结合以上两表发现，在不同人力资本水平的组间泰尔指数在每年均对总体泰尔指数达到了60%以上的贡献率。并且随年份的增加而增加，这可以在一定程度上归因于我国在实现经济转型的过程中大力发展第三产业，第三产业不断创造出好成绩与第一、第二产业产值差距较大，于是产业间的收入差距也越来越大。并且按人力资本差异分类的行业来看，高等人力资本行业始终占据了大部分收入差距贡献率。无论在人均人力资本并不高的20世纪，还是在教育和人力资本投资逐渐得到回报的21世纪，各类高新人才所从事的行业与其他第三产业行业及第一、第二产业行业之间的收入差距最大。

而组内泰尔指数在这三年数据中波动较大。1999年低等人力资本行业占据了大部分不平等状况。这是因为早年间我国即使有意发展第三产业，也是从其中的低端服务业开始发展，因为低端服务业与人们日常生活息息相关，如餐饮、交通业等，国家要在实现经济发展的同时首先保证民生。2008年数据显示的组内泰尔指数较为均衡。2013年组内指数中，低等人力资本行业显示了惊人的不平等贡献率。而高等人力资本行业则显示出较为平等。这与我国政策引导有很大关系，在全国人民逐渐实现小康生活时，收入分配不平等的状况逐渐引起百姓关注。因此，国家对经济体系和制度进行了完善，在高等人力资本行业中对收入水平进行严格把控，如限制央企、事业单位工资上限等政策，尽可能地使高人力资本行业中的收入按其生产力分配。而在虚拟经济、私营经济也逐渐发达的同时，低端服务业如批发零售业、餐饮业等中的一部分企业抓住机遇得到了良好发展，与一些按旧套路营销的单位产生了收入差距，导致了低等人力资本行业内部较高的泰尔系数贡献率。

表7 2013年乡村泰尔指数及按产业结构分解结果一览表

表8 2013乡村泰尔指数及按人力资本差异分解结果一览表

四、乡村工资差异测度及城乡对比

（一）乡村泰尔指数测算。由于1999年、2007年、2008年CHIP农村数据各缺失测算乡村泰尔指数所需的部分变量数据，这里仅对2013年乡村泰尔指数进行度量和分解，行业分类方法与上个一级标题中所示的城镇数据分类一致，总指数及分解结果如表7、表8所示。（表7、表8）

通过产业结构分解的结果发现，组间指数占据了较大比例的不平等指数，分别在组间和组内内部都是第三产业所占不平等指数较大，这与城镇的情况相同。因为在我国整体经济快速发展的阶段，乡村经济发展一般慢于城镇。2013年我国首次提出精准脱贫的目标，第三产业逐渐在乡村发展起来，即使发展程度没有城镇高，但其创造的收益也是远远大于第一、第二产业的，导致了三次产业之间的泰尔指数差异。在2013年CHIP统计数据中，对行业、产业的划分与城镇相同，因此在第三产业内部仍然会产生劳动力价值差异的薪酬分水岭，导致第三产业内部的收入不平等指数达到近九成。

以类似视角观察人力资本差异的分解结果。这里需要特别说明的是，由于乡村调查数据样本较大，且乡村居民整体文化程度不高，以同上的“大专及以上从业人员数”占比衡量行业人力资本水平（占比大于60%为高等人力资本行业，处于30%～60%为中等人力资本行业，低于30%为低等人力资本行业），得到大部分行业都处于低等人力资本行业的结果。这里作者也考虑到划分标准对乡村过于严苛的问题，也切换过标准（占比大于50%为高等人力资本行业，处于20%～50%为中等人力资本行业，低于20%为低等人力资本行业），但收效甚微，于是仍采用与城镇相同的标准。因此，按常理组间、组内公式分解结果之和应等于分解前的泰尔指数，而这里二者超出了总泰尔指数，是由于上述大多数行业都处于低等人力资本行业，且大多数从业人员也都从事低等人力资本行业的原因。

表9 城乡泰尔指数及其分解结果对比一览表

（二）城乡工资差异对比。由于2008年乡村数据有部分缺失，只进行了总泰尔指数的计算无法将其分解，因此对2013年城镇和乡村、2008年城镇的泰尔指数及其分解结果，及2008乡村总泰尔指数进行对比，如表9所示。（表9）

通过对比城镇和乡村泰尔指数及其分解结果发现，乡村总泰尔指数均高于城镇，一定程度上是乡村发展不均匀导致的，可能有一部分乡村青壮年曾到过邻近城市务工，也有一部分人率先尝试能够在乡村发展的第三产业行业，而这些行业中也会优先录用乡村当地高知识水平或高能力水平的求职者。乡村的产业结构组间指数比城镇更高，也可以归因于这点，不同产业发展带来的效益之间的差异在很大程度上导致了城乡收入差异，而高于城镇的乡村人力资本组间泰尔指数也反映了乡村教育程度普及不足的特点。进一步分析发现，无论是按哪方面标准进行分解，乡村分解后的组内指数对总泰尔指数的贡献率均不高。这是由于乡村发展落后于城市，发展差异还处于初步阶段，主要体现于组间差异，各组内的发展差异并未显现出来。

五、结论

在21世纪初，我国经济处于高速发展阶段，泰尔指数整体呈上升趋势，而分析2013年数据发现指数呈现负增长，主要是由于经济转型和增长方式转变导致。将城镇泰尔指数分别按产业结构和人力资本差异进行分解，发现在产业结构中第三产业带来的组间和组内指数差异均对行业收入不平等有着更高贡献率，第二产业与第三产业组间泰尔指数之和在每年均占指数总值的90%以上，可见产业间的行业收入差距主要来源于第二、第三产业，第三产业内部较高指数贡献率也体现了第三产业内部层次分明且发展不均匀，内部结构有待优化。

本文在测算乡村泰尔指数部分和对比城乡行业收入差异时发现，乡村发展较城市速度更缓慢、更不完全，无论是分解组间还是被分解结构内部，乡村行业收入差异更大，且人力资本水平低在很大程度上制约着乡村发展。因此，加大乡村教育投资和在城市的带动下实现更均衡的发展才是乡村经济增长的长久之计。