技術(shù)進(jìn)步、教育收益與收入不平等

JELClassification:C14,D33,I21,J31一、引言與文獻(xiàn)綜述近年來，我國勞動(dòng)者收入差距不斷擴(kuò)大的現(xiàn)象受到政府、學(xué)術(shù)界以及社會(huì)大眾的高度關(guān)注，也越來越成為媒體和群眾討論的焦點(diǎn)。據(jù)世界銀行估算，我國2001年的基尼系數(shù)約為0.447。依照2006年2月14日《光明日報(bào)》的引述，中國社科院收入分配課題組根據(jù)城鄉(xiāng)入戶調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算出的我國2002年的基尼系數(shù)約為0.454。2008年2月，《瞭望》周刊載文指出，我國的基尼系數(shù)高于絕大多數(shù)發(fā)展中國家，并處于我國歷史的最高點(diǎn)。此后，關(guān)于各種衡量收入不平等的指標(biāo)，尤其是基尼系數(shù)的計(jì)算方法及其在我國的適用性的爭論愈加激烈。雖然各種衡量收入分配不平等的指標(biāo)在我國的適用性仍有待商榷，但改革開放以來我國收入差距擴(kuò)大卻是不爭的事實(shí)。經(jīng)濟(jì)學(xué)界對收入分配不平等問題的關(guān)注由來已久，我國學(xué)者也進(jìn)行了廣泛而深入的研究。夏慶杰等(2007)利用中國家庭收入調(diào)查項(xiàng)目(CHIP)數(shù)據(jù)，分析了我國1988-2002年城鎮(zhèn)貧困的變化趨勢和模式。研究表明在樣本時(shí)期內(nèi)，我國城鎮(zhèn)居民的絕對貧困顯著減少，但收入分配不平等加劇；徐現(xiàn)祥、王海港(2008)討論了我國初次分配中的兩極分化及其成因，表明兩極分化主要是由勞動(dòng)貢獻(xiàn)這個(gè)分配標(biāo)準(zhǔn)在產(chǎn)業(yè)間的差異造成的；洪興建、李金昌(2007)在對收入兩極分化測度方法進(jìn)行評述的基礎(chǔ)上，運(yùn)用幾個(gè)主要指標(biāo)實(shí)證分析了中國居民的收入兩極分化，說明中國城鄉(xiāng)兩極分化、城鎮(zhèn)及農(nóng)村內(nèi)部的兩極分化、沿海與內(nèi)陸的兩極分化以及行業(yè)兩極分化大多呈現(xiàn)上升趨勢。對收入不平等研究的另一個(gè)活躍領(lǐng)域是工資收入不平等的分解。這部分的研究多采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，將兩個(gè)不同群體（或相同群體在不同時(shí)期）的工資收入差異分解為勞動(dòng)力個(gè)體特征（如性別、年齡、受教育程度等）的影響，借此探索不同社會(huì)群體在工資收入上存在差別的原因。常采用的方法有：基于線性回歸的Blinder-Oaxaca分解、Juhnetal(1993)的方法，以及Machado&Mata(2005)提出的基于分位數(shù)回歸的分解方法。①例如，姚先國、李曉華(2007)就利用quantile-JMP方法從總體上研究了工資收入不平等上升的結(jié)構(gòu)效應(yīng)與價(jià)格效應(yīng)。具體到研究內(nèi)容，上述研究已經(jīng)涉及的方面有工資收入的性別差異（王美艷，2005a；遲巍，2008）、行業(yè)差異（羅楚亮、李實(shí)，2007）以及流動(dòng)人口與本地人口的工資收入差異等（王美艷，2005b；鄧曲恒，2007）。與上述文獻(xiàn)不同，本文利用中國健康與營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)(CHNS)研究了1991年到2006年我國工資收入不平等程度在時(shí)間維度上的縱向變化特征。文章建立了一個(gè)基于技能偏向型技術(shù)進(jìn)步(skill-biasedtechnicalchange)的一般均衡模型，并通過實(shí)證表明該模型與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的高度吻合——教育的要素結(jié)構(gòu)效應(yīng)（指高等教育勞動(dòng)者比重的增加）降低了工資收入不平等程度，但教育的要素報(bào)酬效應(yīng)（指教育回報(bào)率的上升）在更大程度上擴(kuò)大了工資收入不平等程度，其總效果仍然是收入不平等程度上升，并且這種效應(yīng)對城鎮(zhèn)勞動(dòng)者更加顯著。本文的主要貢獻(xiàn)，亦即與既有文獻(xiàn)的區(qū)別主要有兩個(gè)方面：一是通過理論模型的推導(dǎo)，分解出教育的要素結(jié)構(gòu)效應(yīng)及要素報(bào)酬效應(yīng)，并預(yù)測了兩種效應(yīng)對工資收入不平等的不同作用方向。二是在實(shí)證方法上采用Firpoetal(2007)發(fā)展出的基于再中心化影響函數(shù)回歸（recenteredinfluencefunctionregression，下稱RIF回歸）的分解方法，以反映收入不平等的不同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分別刻畫出教育的要素結(jié)構(gòu)效應(yīng)與要素報(bào)酬效應(yīng)對收入分配不平等程度的影響。二、我國的工資收入不平等與教育回報(bào)率：1991-2006年如前文所述，本文的實(shí)證研究主要基于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)(CHNS)。②根據(jù)研究目的，我們選取了1991年、1993年、2004年及2006年的數(shù)據(jù)，并將1991年和1993年的樣本合并，定義為基期（時(shí)期）；將2004年與2006年的樣本合并，定義為報(bào)告期（時(shí)期）。③和現(xiàn)有的國內(nèi)外文獻(xiàn)類似，文中的勞動(dòng)者樣本指的是年齡在18-65歲、并有正常工作的勞動(dòng)者；收入指的是勞動(dòng)者的月工資收入，包括工資、獎(jiǎng)金和其他補(bǔ)貼收入。不同年份的收入都通過CPI調(diào)整為2006年的名義收入，在實(shí)際分析中根據(jù)慣例對月收入取自然對數(shù)。（一）工資收入不平等的變化趨勢為了反映工資收入分配不平等在時(shí)間上的縱向變化情況，將時(shí)期和時(shí)期樣本中勞動(dòng)者的收入分布加以對比，如圖1所示。圖1左圖顯示的是兩個(gè)時(shí)期對數(shù)工資的核密度估計(jì)?？梢钥闯觯号c時(shí)期相比，時(shí)期對數(shù)工資的密度函數(shù)明顯左偏，左尾的厚度增加，且分布的離散程度增加，方差上升。圖1右圖顯示的是兩個(gè)時(shí)期對數(shù)工資的分位數(shù)（左軸）及分位數(shù)之差（右軸）。右圖中有兩個(gè)特征非常明顯：第一，時(shí)期連接各分位數(shù)的斜線較時(shí)期更加陡峭，在左尾分位數(shù)較為接近的情況下右尾分位數(shù)產(chǎn)生巨大差異，這說明與時(shí)期相比，時(shí)期收入分布的離散程度上升；第二，兩個(gè)時(shí)期的分位數(shù)之差是一條向上傾斜的曲線，也說明收入分布的離散程度在不斷擴(kuò)大。由此可見，從上世紀(jì)90年代初到2006年，我國勞動(dòng)者的收入分配不平等確有顯著上升。（二）教育回報(bào)率的變化趨勢根據(jù)本文的研究目的，進(jìn)一步對兩個(gè)樣本時(shí)期的教育回報(bào)率進(jìn)行比較，見表1。圖1收入分布變化趨勢表1中有兩個(gè)趨勢值得注意：一是在時(shí)期，接受高等教育的勞動(dòng)者比重較時(shí)期有了明顯增加，其比重由6%大幅上升至15%；二是在接受高等教育勞動(dòng)者比重增加的同時(shí)，高等教育勞動(dòng)者的相對工資也有明顯上升。在時(shí)期，大學(xué)生與非大學(xué)生的對數(shù)工資比為1.03，兩者基本持平，其絕對水平都處于對數(shù)工資分布的50%-60%分位數(shù)之間。在時(shí)期，大學(xué)生的對數(shù)平均工資為7.18，處于對數(shù)工資分布75%-80%的分位數(shù)之間；而非大學(xué)生的對數(shù)平均工資為6.51，處于對數(shù)工資分布35%-40%的分位數(shù)之間，兩者的差距明顯增大。值得注意的是，這里的計(jì)算沒有控制影響收入的其他因素，如工作經(jīng)驗(yàn)。通常認(rèn)為沒有大學(xué)學(xué)位的勞動(dòng)者擁有更長的工作經(jīng)驗(yàn)，如果將工作經(jīng)驗(yàn)予以控制，則高等教育的收入溢價(jià)程度會(huì)更高。此外，時(shí)期對數(shù)工資的方差為0.9，幾乎是時(shí)期的兩倍，再次驗(yàn)證了在樣本期間內(nèi)我國勞動(dòng)者收入差距顯著擴(kuò)大這一事實(shí)。通過一個(gè)簡化的例子，我們可以將前文描述的我國勞動(dòng)力市場在1991年至2006年間產(chǎn)生的兩大變化——(1)接受高等教育勞動(dòng)者的比重大幅增加，(2)兩類勞動(dòng)者的相對收入差距不斷擴(kuò)大，與整個(gè)勞動(dòng)力市場的收入不平等程度（收入的方差）上升聯(lián)系起來。上述(3)式與(4)式的結(jié)論正是數(shù)據(jù)所表現(xiàn)出的特征：高技術(shù)工人的比重上升（但比重仍小于50%）以及兩類勞動(dòng)者的相對收入差距擴(kuò)大，從而整個(gè)勞動(dòng)群體的收入不平等程度增大。④三、技能偏向型技術(shù)進(jìn)步與收入不平等的理論模型技能偏向型技術(shù)進(jìn)步理論的提出始于國外學(xué)者對美國勞動(dòng)力市場結(jié)構(gòu)性變化的研究。自上世紀(jì)60年代起，美國勞動(dòng)力市場出現(xiàn)了收入不平等擴(kuò)大、高技能勞動(dòng)力的相對供給增加以及相伴隨的教育回報(bào)率上升等結(jié)構(gòu)性變化，技能偏向型技術(shù)進(jìn)步理論正是在這樣的背景下應(yīng)運(yùn)而生，并為解釋這些變化提供了理論支持。Acemoglu(1996，1998，2002a，2002b)的一系列文章對技術(shù)進(jìn)步引起的收入不平等及其作用機(jī)制進(jìn)行了全面闡述。Autoretal(2003)基于該理論研究了計(jì)算機(jī)的普及對不同類型勞動(dòng)力需求的影響，研究表明計(jì)算機(jī)的普及和隨后價(jià)格的下降增加了對計(jì)算機(jī)不可替代的勞動(dòng)力，尤其是高教育勞動(dòng)力的需求。Autoretal(2006)的研究進(jìn)一步表明，技術(shù)進(jìn)步的技能偏向與高技能勞動(dòng)力相對供給增速的下降能很好解釋美國勞動(dòng)力市場的極化現(xiàn)象以及不斷上升的收入不平等。雖然Card&DiNado(2002)詳細(xì)討論并指出了技能偏向型技術(shù)進(jìn)步理論與實(shí)證結(jié)果存在一些矛盾，但該模型仍然是解釋上述現(xiàn)象最有力的理論工具之一。本文在這一部分建立一個(gè)基于技能偏向型技術(shù)進(jìn)步的一般均衡模型，并以此揭示文章第二部分描述的我國勞動(dòng)力市場的變化特征。（一）模型設(shè)定首先，假設(shè)經(jīng)濟(jì)中廠商的生產(chǎn)函數(shù)為CES形式：等式(11)兩邊同時(shí)對τ求導(dǎo)：至此，本文從模型中得到了數(shù)據(jù)反映出的兩個(gè)特征——第一，高技術(shù)勞動(dòng)力的相對工資上升，收入差距擴(kuò)大；第二，與此同時(shí)，高技術(shù)勞動(dòng)力相對供給增加。⑦上述推導(dǎo)揭示了勞動(dòng)力市場的動(dòng)態(tài)調(diào)整過程。技能偏向型技術(shù)進(jìn)步使高技術(shù)工人的相對工資上升，這引起高技術(shù)工人的相對供給增加；高技術(shù)工人相對供給的增加降低了高技術(shù)工人的相對工資，在一定程度上緩解了勞動(dòng)力市場的收入不平等。⑧但是，這個(gè)調(diào)整過程的最終結(jié)果仍然是收入分配不平等程度的上升，原因在于高技術(shù)工人相對供給的增加不能完全彌補(bǔ)由于技術(shù)進(jìn)步帶來的收入差距擴(kuò)大。（三）教育回報(bào)與收入不平等上文的分析框架為使用教育年限作為勞動(dòng)者技術(shù)水平的衡量標(biāo)準(zhǔn)提供了支持。在文章的模型中，由于低技術(shù)勞動(dòng)者的最優(yōu)選擇是不進(jìn)行教育投入（或者說，在現(xiàn)實(shí)中只進(jìn)行基礎(chǔ)水平的教育投入），而只有高技術(shù)勞動(dòng)者進(jìn)行教育投入。因此，受教育程度是勞動(dòng)者技術(shù)水平的等價(jià)測度，二者的信息是重合的。在這個(gè)意義上，可以把教育水平看作是“連續(xù)”的，反映勞動(dòng)者技術(shù)水平的分組指標(biāo)。不同教育水平勞動(dòng)者的收入差距，就是不同技術(shù)水平勞動(dòng)者的收入差距。這解決了無法從數(shù)據(jù)中直接識別高技能勞動(dòng)者和低技能勞動(dòng)者的問題。具體而言，在上述模型框架下，我們可以進(jìn)一步將收入差距擴(kuò)大與勞動(dòng)者的受教育程度聯(lián)系起來，分解出勞動(dòng)者的受教育程度對收入差距擴(kuò)大的兩種不同效應(yīng)。根據(jù)前文假設(shè)，社會(huì)的平均受教育程度可以由如下等式衡量：⑨本文把這部分效應(yīng)定義為教育的要素結(jié)構(gòu)效應(yīng)。這樣，可以將外生的技能偏向型技術(shù)進(jìn)步引起勞動(dòng)者收入不平等的總效應(yīng)分解成如下兩個(gè)與勞動(dòng)者受教育程度相關(guān)的部分：總效應(yīng)(+)＝教育的要素結(jié)構(gòu)效應(yīng)（－）+教育的要素回報(bào)效應(yīng)(+)(18)其中，正號表示該效應(yīng)擴(kuò)大了勞動(dòng)者收入不平等，負(fù)號表示該效應(yīng)減小了勞動(dòng)者的收入不平等。教育的要素回報(bào)效應(yīng)定義為總效應(yīng)與教育結(jié)構(gòu)效應(yīng)之差，反映的是由技能偏向型技術(shù)進(jìn)步帶來的邊際教育回報(bào)率的上升。（四）技能偏向型技術(shù)進(jìn)步的存在性由于本文的理論推導(dǎo)以及后面的實(shí)證研究都建立在技術(shù)進(jìn)步具有技能偏向性這一關(guān)鍵假設(shè)上，因此驗(yàn)證這一假設(shè)，即(9)式成立，具有十分重要的意義。在進(jìn)入本文的實(shí)證部分前，此處依照Authoretal(1998)以及Acemoglu(2002)的方法，證明技能偏向型技術(shù)進(jìn)步這一條件在我國是成立的。結(jié)合(6)式與(7)式，得到如下等式：這里需要注意的是，上述結(jié)論的成立基于這樣一個(gè)隱含假設(shè)：技術(shù)水平τ隨著時(shí)間推移是不斷上升的，即。⑩本文中的技術(shù)水平τ可以理解為勞動(dòng)專有技術(shù)(labor-specific)。雖然不能直接從數(shù)據(jù)中驗(yàn)證這一條件，但一般而言，勞動(dòng)專有技術(shù)水平與全要素生產(chǎn)率(TFP)是密切相關(guān)的，二者呈正相關(guān)關(guān)系。因此，與我國全要素生產(chǎn)率相關(guān)的研究結(jié)論可以從側(cè)面佐證該假設(shè)的合理性。郭慶旺、賈俊雪(2005)，傅勇、白龍(2009)，魏下海(2009)以及劉秉鐮、李清彬(2009)分別采用全國、省級和市級數(shù)據(jù)，應(yīng)用不同方法研究了我國不同時(shí)期的TFP變化情況，其研究結(jié)論均認(rèn)為我國的TFP隨時(shí)間有不同程度的增長。進(jìn)一步考慮到1991-2006年間信息技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)的普及對勞動(dòng)者勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，顯然是一個(gè)合理的假設(shè)。四、基于RIF回歸分解的實(shí)證研究本文的這一部分將通過實(shí)證方法從數(shù)據(jù)中驗(yàn)證(18)式。如文章第一部分所言，當(dāng)前在收入不平等問題上的實(shí)證研究，其中一個(gè)重要的領(lǐng)域是通過計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法將收入不平等分解成勞動(dòng)者個(gè)體特征的要素貢獻(xiàn)。而本文的研究主要關(guān)注受教育程度這一個(gè)體特征對勞動(dòng)者收入不平等的影響。具體來說，需要在控制其他因素的情況下驗(yàn)證：(1)勞動(dòng)者平均受教育水平的提高縮小了收入差距；(2)教育回報(bào)率的提高在更大程度上加劇了收入差距；(3)勞動(dòng)者受教育程度這一個(gè)體特征的變化在總體上加劇了收入不平等。（一）Blinder-Oaxaca分解與RIF回歸分解Blinder-Oaxaca分解方法是基于線性回歸的均值分解。關(guān)注變量y為勞動(dòng)者的對數(shù)月平均收入，在線性回歸的假設(shè)下有：其中educ是勞動(dòng)者的受教育程度，采用受教育年限來衡量；(14)Z是影響收入的其他因素，包括勞動(dòng)者的性別（female，1為女性，0為男性）、城鄉(xiāng)戶籍（rural，1為農(nóng)村戶口，0為城市戶口）、性別與受教育程度的交互項(xiàng)、戶籍與受教育程度的交互項(xiàng)、年齡及其平方項(xiàng)(age，agesq)、公司性質(zhì)虛擬變量以及地域（省份）虛擬變量；ε是回歸的殘差。1.變量描述統(tǒng)計(jì)表2給出了（1991-1993年）和（2004-2006年）兩個(gè)時(shí)期主要變量的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中有兩個(gè)突出的特征：(1)勞動(dòng)者的工資收入有了明顯上升，其對數(shù)工資均值從時(shí)期的5.62上升到時(shí)期的6.61，上升幅度達(dá)到17.6%；同時(shí)，工資收入的不平等程度顯著擴(kuò)大，其對數(shù)工資收入的標(biāo)準(zhǔn)差從時(shí)期的0.67上升到時(shí)期的0.95，上升幅度為41.8%。(2)兩個(gè)時(shí)期勞動(dòng)者的個(gè)體特征構(gòu)成有了明顯變化。相對于時(shí)期，時(shí)期樣本中農(nóng)村勞動(dòng)者的比重更大，從49%上升到57%；同時(shí)勞動(dòng)者的平均年齡上升了5.37歲，而平均受教育年限上升了約1.5年。上述勞動(dòng)者收入水平、收入差距以及個(gè)體特征在不同樣本時(shí)期的差異為模型參數(shù)的準(zhǔn)確估計(jì)提供了足夠的變異性(variation)，也從側(cè)面反映了我國勞動(dòng)力市場的巨大變化。2.RIF分位數(shù)回歸結(jié)果由于各分位數(shù)能全面刻畫收入分布狀況，并且以收入分布的分位數(shù)為被解釋變量的回歸能直觀看出各要素在不同收入水平的邊際回報(bào)率，因此本文先給出在不同時(shí)期RIF分位數(shù)回歸的結(jié)果，具體見表3。從表3可以看出，在時(shí)期，教育對勞動(dòng)者的收入在統(tǒng)計(jì)上沒有顯著影響；但在時(shí)期，這種影響變得十分顯著，并且隨著收入分位數(shù)的上升該作用愈加明顯。另一方面，從平均水平上看（50%分位數(shù)），農(nóng)村居民存在更高的教育溢價(jià)（rural×educ的系數(shù)顯著為正），在時(shí)期的平均溢價(jià)程度約為0.013，在時(shí)期的平均溢價(jià)程度約為0.034，約為時(shí)期的2.5倍。上述結(jié)果再次反映出教育回報(bào)率在樣本期間內(nèi)的顯著上升。此外，表3的結(jié)果還表明無論是時(shí)期還是時(shí)期，都存在著城鄉(xiāng)收入差距以及性別收入差距，并且城鄉(xiāng)差距在收入的中位數(shù)水平上趨于擴(kuò)大，時(shí)期系數(shù)為-0.304，時(shí)期系數(shù)為-0.572；但性別差距在縮小，時(shí)期為-0.201，時(shí)期為-0.122。圖3RIF分位數(shù)回歸系數(shù)為了更全面了解教育回報(bào)率在不同時(shí)期對勞動(dòng)者收入的影響，圖3畫出了educ與rural×educ兩個(gè)變量在不同時(shí)期不同分位數(shù)上的RIF回歸系數(shù)。(15)從左圖可以看出，在時(shí)期，教育要素除了在低分位數(shù)上有顯著的正向作用外，對收入幾乎沒有什么影響，回歸系數(shù)都在0上下很小的區(qū)間內(nèi)波動(dòng)；但在時(shí)期，教育有明顯的正效應(yīng)，并且該溢價(jià)效應(yīng)隨著收入分位數(shù)的上升而增加。農(nóng)村人口的額外教育收益在時(shí)期也表現(xiàn)得十分明顯（右圖），在高分位數(shù)上雖然回歸系數(shù)為負(fù)，但在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。這可以理解為這種額外的教育收益不存在于農(nóng)村的高收入人群，即收入在85%分位數(shù)以上的人群。3.基于RIF回歸的要素效應(yīng)分解結(jié)果雖然從RIF分位數(shù)回歸可以看出不同時(shí)期教育收益率的變化情況，但基于(28)式的RIF回歸分解才能反映各要素對收入不平等的影響，同時(shí)可以驗(yàn)證文章第三部分的理論預(yù)測。表4進(jìn)一步給出了關(guān)于不同收入不平等測度的基于RIF回歸的分解結(jié)果。第一部分列出的是基于所有回歸變量X=(educ，Z)的分解結(jié)果，第二部分列出的是與教育相關(guān)的變量的分解結(jié)果。從表4中可以得到以下四點(diǎn)結(jié)論：第一，各種收入不平等的測度——無論是基尼系數(shù)、方差還是分位數(shù)之差，都反映出我國勞動(dòng)者收入差距在不斷擴(kuò)大。另一方面，從各要素的整體影響來看，要素報(bào)酬效應(yīng)均為正，而要素結(jié)構(gòu)效應(yīng)都為負(fù)，這說明不同要素報(bào)酬率的上升是造成收入差距擴(kuò)大的主要因素。比較不同分位數(shù)之差還可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，收入差距擴(kuò)大主要是由上側(cè)分位數(shù)與中位數(shù)的差距拉大造成的。也就是說，高收入群體與其他收入水平勞動(dòng)者之間收入差距的擴(kuò)大是造成整個(gè)勞動(dòng)群體收入差距擴(kuò)大的主要原因。這樣的發(fā)現(xiàn)與事實(shí)相符，也反映出RIF回歸分解的優(yōu)勢所在，即可以靈活地構(gòu)造不同的統(tǒng)計(jì)量，對問題進(jìn)行更加深入的描述。第二