谁进入了高收入行业

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1、谁进入了高收入行业?) 关系、 户籍与生产率的作用*陈钊 陆铭 佐藤宏内容提要: 劳动力市场的进入障碍是造成行业收入不平等的重要原因。除了教育、 工龄、 年龄、 性别这些可能表征劳动生产率的特征外, 社会关系网络、 父亲的教育和政治身份以及城镇户籍也是有利于劳动者进入高收入行业的因素。当将样本分为东部和内地, 并用家庭祖辈的政治成份作为工具变量, 处理了关系变量的内生性偏误之后, 本文发现, 关系以及本地户籍这些并不表征生产率的因素反而在市场化程度较高的东部更有助于劳动者进入高收入行业。本文的政策含义是, 如果要控制中国日益扩大的城镇居民收入差距,打破劳动力市场的行业进入障碍将是非常重要的政策

2、手段。 关键词: 行业垄断 劳动力市场 收入差距 关系* 陈钊, 复旦大学中国社会主义市场经济研究中心, 邮政编码: 200433, 电子信箱: zhaochen fudan. edu. cn; 陆铭, 复旦大学经济学院、 浙江大学经济学院, 邮政编码:200433, 310027, 电子信箱: lm fudan. edu. cn; 佐藤宏, 日本一桥大学经济系, 电子信箱: satohrs econ. hi- t u. ac. jp。作者感谢教育部重点研究基地重大项目/ 中国的行业收入不平等研究: 理论、 经验与对策0以及国家社科基金项目( 08BJL008) 的资助, 本文也是复旦大学/

3、中国经济国际竞争力0创新基地建设和上海市重点学科建设项目( B101) 的研究成果之一。感谢万广华和武汉大学经济管理学院、 华中科技大学经济学院研讨会参与者的讨论、 两位匿名审稿人的建议以及孙有智的助研工作。作者文责自负。一、引 言说到行业收入不平等, 人们往往关注产品市场的行业垄断, 而忽略了劳动力市场上的行业进入障碍。劳动力市场的进入障碍和产品市场的行业垄断是形成行业间收入差距的两个必要条件。产品市场上的行业垄断维持了企业的超额利润, 而劳动力市场进入障碍则是造成不公平竞争, 使得特定行业的超额利润转化为个人垄断收入的必要条件。也就是说, 对于行业收入不平等的完整研究,还需要我们进一步地发

4、问: 是谁, 凭什么进入了高收入行业? 因此, 从实证上发现劳动力市场进入 障碍的影响因素是消除行业间个人收入差距的关键所在。本文发现, 即使在控制了一些可能影响生产率的因素( 比如教育、 工龄、 年龄、 性别等) 之后, 社会关系、 父亲的教育和政治身份以及城镇户籍等一些非市场力量也显著地影响了劳动力的行业进入。我们的研究说明, 在中国, 通常所看到的行业收入差距至少在一定程度上不是由生产率差异导致的。在国际上, 个人的行业收入差距的成因一直是争论的焦点, 但是已有文献有时把行业收入差距解释为效率工资机制( 例如 Chen and Edin, 2006) , 有时则将其解释为某种非竞争性因素

5、导致的行 业租金( Krueger and Summers, 1988; Katz and Summers, 1989) , 而较少从非市场力量的角度来研究劳动力市场上的行业进入障碍。我们的研究为理解广泛存在的行业收入不平等提供了新的角度。从中国自身来说, 本文为理解中国未来城市劳动力市场的演进提供了重要的证据。如果非市场力量的确形成了劳动力市场的进入障碍, 那么, 如果要控制中国城镇收入差距日益扩大的趋势, 打破劳动力市场的行业进入障碍, 促进公平竞争将是非常重要的政策。1212009年第 10 期本文的第二部分简要地评论与本文有关的文献, 从中揭示本文的贡献。第三节是本文的数据和模型。第四

6、节是模型的拓展, 将讨论关系所形成的劳动力市场进入障碍是否存在地区间的差异。第五节是结论及政策含义。二、行业收入不平等与劳动力市场的行业分割: 文献评论对于相信自由市场经济的人们来说, 行业间收入不平等是一个令人困惑的现象。如果市场是充分竞争的, 那么, 在控制了一些表征生产率特征的变量( 比如教育和经验) 之后, 行业本身就不应 该对个人收入有显著的影响。但实际情况是, 行业收入不平等是一个在全世界广泛存在的现象。研究发现, 即使在控制了一些表征生产率特征的变量之后, 或者用兄弟间数据或面板数据来控制不随时间变化的未观察因素之后, 行业间工资差距仍然普遍存在, 具体可参见 Bjrklund,

7、 et al. ( 2004) 对美国和北欧国家的研究,Haisken -DeNew and Schmidt ( 1999) 对德国和美国的比较, 以及Pinheiro andRamos( 1994) 提供的有关巴西的证据。在俄罗斯这样的转型经济国家, 行业间的收入不平等甚至有所扩大( Lukyanova, 2006) 。在中国, D murger et al. ( 2006) 也证实了垄断和竞争性行业间的工资差距是显著的。在城镇居民收入差距不断扩大的过程中, 由行业间不平等造成的收入差距也在扩大, 而 且, 在同时考虑了地区、 教育、 所有制、 职业类型、 是否有第二职业、 是否完全就业和年

8、龄等各种因素后, 行业间不平等对收入差距的贡献越来越高。在 1995) 2002 年期间, 行业间工资差距对收入差距的贡献增加又主要是由一些具有国有垄断性质的行业引起的( 陈钊、 万广华、 陆铭, 2008) 。那么, 普遍存在的行业间工资差距到底是怎样形成的呢? 一种理解是, 某些行业的工资更高, 只是因为这些行业自愿为就业者支付高于市场出清的工资水平, 以换取更高的生产效率, 这种机制被称为/ 效率工资0 ( efficiency wage) 。Chen and Edin ( 2006) 提供的证据支持了效率工资假说。Arbache( 2001) 用可比较并且可度量的生产性特征来解释工资差

9、异, 他没有发现支持补偿性工资的 证据, 但制造业里效率工资的机制是存在的。另一种理解是, 企业所处的商品市场以及劳动力市场的非竞争性是解释行业间工资差距的重要因素。商品市场的垄断地位使得企业可以获得超额利润, 如果没有这一超额利润作为前提, 行业间工资差距就没有了来源。而劳动力市场的非竞争性是行业间工资差距存在的另一条件, 如果劳动力市场的进入没有障碍, 劳动力之间是完全竞争的, 那 么, 行业垄断并不会造成行业间工资差距。Krueger and Summers ( 1988) 发现, 即使控制了劳动力质量、 工作条件、 额外福利、 短期的需求冲击、 工会化的威胁、 工会谈判力量、 企业规模

10、等因素, 行业工资差距仍然存在。他们还发现, 越是工资高的行业劳动力的替换率( turnover) 越低, 这表明高工资 的行业获得了一些非竞争性的租金。Katz and Summers ( 1989) 也认为高工资行业的职工获得了租金。那么, 到底是什么样的劳动力进入了高收入行业, 劳动力市场的/ 租金0来自于何处? 通过回答这些问题可以得到至少两个方面的启示。第一, 如果在控制了一些表征劳动生产率的个人特征之 后, 仍然有一些与劳动生产率无关的特征会影响行业进入, 那么, 可以肯定, 行业间的收入差距并不完全与生产率有关。第二, 在已有的文献中, 对于中国劳动力市场分割的研究更强调按所有制

11、区分的市场分割( 例如陈弋等, 2005; D murger et al. , 2006) , 如果一些与劳动生产率无关的特征会影响 行业进入, 那么, 可以确认劳动力市场按行业的分割, 这对于未来完善劳动力市场而言具有重要的意义。特别值得一提的是, 就我们所知, 还没有研究将非生产率的个人特征与劳动力市场的行业进入联系起来。如果非市场力量的确形成了劳动力市场的进入障碍, 那么, 在城市化进程中, 越来越多的劳动力进入城市劳动力市场, 但他们当中的很多人没有本地城市户籍, 而且相对地缺乏城市本 地的关系网络, 同时, 家庭背景也更不利, 因此, 他们难以进入收入更高的行业, 这非常可能加剧城市

12、内部收入差距的扩大趋势。如果要控制中国城镇收入差距日益扩大的趋势, 打破劳动力市场的122陈钊等: 谁进入了高收入行业?行业进入障碍将是非常重要的政策。经济发展或者市场化的过程会不会削弱那些非市场力量对劳动力行业进入的障碍作用? 这个问题对于判断中国未来劳动力市场的发展趋势非常重要, 但文献中也几乎没有研究过这一问题。 在本文中, 我们还将把样本区分为东部沿海和内地两个部分, 来比较这两大地区的差异, 我们将特别比较社会关系和户籍身份这两个非市场因素对行业进入的影响在两大地区有何不同。作为非正式制度的一种, 社会资本( 特别是关系网络) 的作用如何随着市场发育和经济发展而变化, 这已经成为经济

13、学家们关心的问题。Stiglitz ( 2000) 指出, 随着市场的不断深化与正式制度的逐步建立, 社会 关系网络有可能受到冲击, 成熟的法律、 规则等正式制度会逐渐取代以社群为基础的关系网络的作用, 社会关系网络的价值以及相关的社会资本的价值也会随之下降。另一种类似的观点是, 在经济发展早期, 分工程度较低, 基于关系的治理( 关系型合约) 是一种较好的治理结构, 优于基于规则的 治理( 如法律和民主) 。但随着经济的发展和分工程度的提高, 规则型治理的边际交易成本越来越低, 规则型合约会逐步取代关系型合约( Dixit, 2003; Li, 2003; 王永钦, 2006; Krishn

14、a andMatsusaka,2008) 。但是, 中国的实证研究中, 并没有取得一致的结论。事实上, 如果既有的社会关系网络嵌入到市场机制中, 其回报也可能随着市场机制的发育而提高。本文也将为经济发展和市场发育过 程中社会网络作用的变化提供进一步的证据。三、数据与基本模型本文所采用的数据是中国社会科学院经济研究所与国家统计局共同收集的 2002 年中国家庭 收入调查( CHIPS) 的城镇居民数据, 这是国家统计局的年度家庭调查的一个子样本。其中, 城市调查涵盖了北京、 山西、 辽宁、 江苏、 安徽、 河南、 湖北、 广东、 云南、 甘肃、 四川和重庆。和 1988年、 1995年的两轮调查

15、一样, 2002 年的样本也是从国家统计局的年度调查样本中抽取的。在城镇样本的选 择中, 采取了两阶段分层随机抽样方法。第一阶段, 先选择城市、 县和镇, 第二阶段在所选的市、 县、镇中选择家庭。在选择城市、 县和镇时, 首先根据人口规模将其分为特大城市、 大城市、 中等城市、小城市和县城五类。其次, 在每一类中, 城市又被归入东北、 华北、 东部、 中部、 西北和西南六大区域, 在每一区域内, 再把城市按城镇职工平均工资排列。第三, 将城市的职工总数进行加总, 样本城 市和县以 100万职工为一个间隔来抽取。在第二阶段, 样本家庭是通过多阶段的随机抽样法抽取的。首先选择区, 其次在样本区中选

16、择居委会, 最后在居委会中抽取家庭。在中小型的城镇, 抽样直接从居委会开始, 然后抽取家庭。2002 年, 国家统计局的年度家庭调查有 45000 个样本家庭, 代 表了当年大约 415亿城镇人口。样本家庭被要求记连续三年的收入和支出的日记账, 并且每月接受一次调查员的访问。首先, 我们需要对行业根据其是否具有超额收入水平进行界定。对此, 我们需要回归一个收入方程, 并且在其中将通常收入方程中需要控制的反映生产力的变量进行控制, 然后控制行业哑变 量, 通过行业哑变量的符号和显著性来判断行业的性质。在之前的研究中, 我们估计了一个半对数的个人收入方程, 其中收入包括了工资、 奖金、 价格补贴、 实物收入和第二职业收入。解释变量中包括了有否第二职业、 是否完全就业、 性别、 年龄及其平方、 是否党员、 是否少数民族、 教育程度、 职业类型, 这些变量是被认作影响生产力的变量。此外, 我们还控制了单位所有制和城市哑变量。在此基础上, 我们发现, 以制造业为参照组, 2002 年与制造业存在显著行业工资差距的有 6 个行业。其中, / 交通运输、 仓储及邮电通讯业