技术进步、出口贸易对技术型和非技术员工工资的影响,工业经济论文.docx
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1、技术进步、出口贸易对技术型和非技术员工工资的影响,工业经济论文内容摘要:根据中国制造业20062021年的微观数据, 本文利用匹配法估算技能劳动力和非技能劳动力的工资水平, 分析了当下出口贸易和技术进步因素对劳动力工资差距的影响.实证结果表示清楚: (1) 在技能劳动力和非技能劳动力领域, 它们具有的工资差距均呈逐步下降的趋势; (2) 出口贸易的发展能够提高公司对非技能劳动力的需求, 提高非技能劳动力的相对工资水平, 并对我们国家发挥比拟优势具有显着作用; (3) 技术进步对技能劳动力的相对工资有显着的正向作用, 即技术进步具有技能劳动力偏向型特点, 会增加技能劳动力与非技能劳动力之间的工资
2、差距.因而应发展职业教育和技术培训, 加强企业以及产业的技术升级, 并减少工资差异促进薪酬合理化, 进而使我们国家经济更为平稳健康的向前发展. 本文关键词语:技能劳动力; 出口贸易; 比拟优势; 技术进步; 匹配法; 薪酬合理化; 引言 改革开放以来我们国家经济年均增速较快, 创造了举世瞩目的中国奇迹, 但与此构成比照的是, 我们国家居民间的收入差距不断拉大, 2021年基尼系数高达0.47, 高于大多数发达国家以及一些发展中国家的平均水平, 华而不实工资差距作为技术溢价的具体表现出, 也是影响最终收入分配和财富分配格局的重要因素.当前解释技术进步及溢价方面的理论主要考察两个因素的作用, 即贸
3、易和研发, 贸易论者主要基于Stolper-Samuelson定理, 以为贸易自由化有助于国家间比拟优势的发挥, 随着自由贸易发展, 技能劳动力丰富的国家技术溢价提高, 非技能劳动力丰富的国家技术溢价降低.技术论者在内生技术进步理论基础上提出, 技能劳动力与相关的技术两者之间有一定的互补关系, 更为重要的是, 技术进步与技能劳动力的走向具有一致性.国外关于技术进步及溢价的实证研究非常丰富, 已细化到企业或个体层面, 以控制变量内生性问题, 国内的相关研究则仍然停留在行业层面, 没有得出一致的结论.这些研究的滞后主要是由于数据限制, 研究者无法获取到同时包含员工工资信息和企业财务信息的数据. 本
4、文使用我们国家制造业企业层面20062021年的面板数据, 利用匹配的方式方法估算企业层面支付给技能以及非技能劳动力的工资水平, 并同时有针对性的分析出口贸易以及技术进步在 技术溢价 中的影响, 而且通过双标准对技能以及非技能劳动力具有的工资差距情况进行评判和分析, 以充分研究技能劳动力工资在公司总工资中的比重, 以及技能劳动力和非技能劳动力工资间的差值. 1 文献回首 出口贸易的迅速发展能够吸引大量劳动力, 同时进口和FDI也能够引进国外先进技术, 使得技术进步加快.国外学者Brandt (2020) 1指出贸易一般会通过两种途径影响技能劳动力和非技能劳动力的工资差距: (1) 根据Heck
5、scher-Ohlin模型和Stolper-Samuelson定理, 发展中国家的非技能劳动力相对丰富、技能劳动力相对贫乏, 他们生产劳动密集型产品, 并进口技术密集型产品;而发达国家非技能劳动力相对稀缺、技能劳动力相对充足, 因而出口技术密集型产品、进口劳动密集型产品.随着贸易自由化的发展, 发展中国家对非技能劳动力相对需求上升, 非技能劳动力与技能劳动力的相对工资上升, 技术溢价 降低.国内学者构建模型也得出了类似的结论, 如潘士远 (2007) 2和余淼杰 (2018) 3等; (2) Feenstra和Hanson (1999) 4使用连续型的Heckscher-Ohlin模型考察了工
6、资差异, 指出发达国家通过外包从发展中国家进口产品, 因而, 发展中国家出口贸易的良性发展就需要着重提升对技能劳动力的需求, 进而提升了 技术溢价 .Acemoglu (2003) 5构建内生经济增长模型, 也得出了类似的结论, 即第一种途径会缩小技能以及非技能劳动力两者之间的工资差距, 第二种途径则会显着提高这二者之间的差距. 针对技术进步在工资差距中具有的影响, 其相关的研究结论较为一致, 学术界普遍以为过去30年的技术进步属于技能劳动力偏向型范畴, 科学技术的进步、信息水平的提升以及自动控制系统的使用等是导致工资差距扩大的一个重要原因6.总结现有文献, 能够发现技术进步的有偏性主要通过3
7、个方面来具体表现出: (1) 技能劳动力更容易适应技术的变化, 他们把握新技术的速度更快, 能够很快克制技术变化对劳动力的负面影响, 有很多经历体验证据支持这一结论, 如Caselli (1999) 7、Galor和Moav (2000) 8等; (2) 由于技能劳动力与设备资本之间是互补的 (Krusell等, 2000) 9, 随着设备资本价格的降低, 企业对技能劳动力的需求增加, 贸易自由化的发展促使进口设备资本品的成本越来越低, 这也加剧了国内资本品市场的竞争, 进而显着的降低了公司在设备采购方面的一系列成本因素, 设备的提升也增加了公司对技能劳动力人员的相对需求; (3) 技术的进步
8、使得企业的组织构造发生技能偏向型的变化 (Garicano和Rossi, 2004) 10, 信息技术的发展降低了数据储存、沟通、监管和管理的成本, 企业中的组织构造层级减少, 变得愈加扁平, 流程式、专业分工式的工作任务减少, 多任务活动增加, 技能工人更容易适应这种变化进而获利.总体来看, 出口贸易对 技术溢价 的影响能够是正向的, 可以以是负向的, 这取决于发达国家外包给发展中国家的产品在相应的发展中国家所具有的技术密集程度的大小, 再加上技术以及技能劳动力两者具有一定的互补性, 使得技术进步会显着提高技能以及非技能劳动力两者之间的工资差距. 本文的研究具有如下创新和优势: (1) 本文
9、将关于技术溢价的研究细化到了企业层面.国外这方面的实证研究早已深切进入到企业和劳动者个体层面, 但是国内的研究者无法获取到企业层面支付给不同类型劳动者的工资数据, 研究仍然停留在行业和省份层面, 变量内生性问题经常无法避免; (2) 本文提供了在数据受限下研究中国工资差距问题的思路和方式方法.在中国收入差距问题越来越严重的背景下, 在企业层面工资数据无法获得的情况下, 关于我们国家工资差距的研究进展缓慢, 本文采用合理的估算方式方法, 计算出了每个企业支付给技能劳动力和非技能劳动力的平均工资和技术溢价; (3) 本文同时考虑了出口贸易和技术对工资差距的影响.当前出口贸易和技术进步成为支撑中国经
10、济发展的重要气力, 制造业更是吸纳了大量来自农村的剩余劳动力, 成为出口贸易的主力军, 本研究同时考察这些重要变化对劳动力市场的影响, 对促进中国经济发展提供了实证根据. 2 模型构建和数据分析 2.1 计量模型构建 本文将企业中的劳动力划分为两类:技能劳动力和非技能劳动力.参照Chen等 (2020) 11的做法, 本文定义高中以上学历 (不含高中) 的工人为技能劳动力, 其他为非技能劳动力.在定义实证模型之前, 首先需要解决数据限制的问题.本文使用的企业层面数据固然没有披露每个企业支付给技能劳动力和非技能劳动力的工资, 但披露了企业每年支付的工资总额 (W) 、雇佣员工总数 (L) 和技能
11、劳动力数量占比 (r) , 利用这些信息即可估算得出不同类型劳动力的平均工资.本文使用省份、行业、员工总数3个指标, 为每个企业选择1个匹配企业;假定同一省份、同一行业且员工总数相近的两个匹配企业支付给技能劳动力和非技能劳动力的平均工资是一样的, 分别为ws和wu, 本文标记两个企业雇佣员工数量、支付的工资总额和技能劳动力数量占比分别为 (L1, W1, r1) 和 (L2, W2, r2) , 由工资关系获得二元一次方程组如下: 求解上述方程组得出技能劳动力和非技能劳动力的平均工资: 估算出企业层面的工资数据后, 本文建立回归方程如下: 上式中因变量yit为在t年时, 公司i中所具有的技能以
12、及非技能劳动力两者之间的工资差距.参照国外学者的研究, 本文使用两种方式方法衡量工资差距:技能劳动力工资在企业支付工资总额中的占比 (skill_wagesit/total_wagesit) ;同一企业内技能劳动力工资和非技能劳动力工资的自然对数之差 (ln (ws/wu) ) .ind_exportsjt为两位数行业j在t年的出口总额, 它衡量了出口贸易发展对工资差距的影响, 之所以没有使用企业层面的出口额数据, 是由于很多企业的出口额为零, 基于劳动力的流动性, 这些企业的 技术溢价 仍然会遭到整个行业层面出口贸易发展的影响.TFPit为企业i在t年的全要素生产率水平, 衡量企业层面的技术
13、进步对工资差距的影响.国外的实证研究多采用电脑投入金额、R D投入等指标来衡量有偏技术进步 (如Katz等 (2020) ) 12, 但国内企业层面的数据没有披露这些指标.而王苍峰 (2018) 13则指出TFP能够分解为两部分: (1) 中性的技术; (2) 有偏的技术.只要后者才会影响工资差异, 所以本文使用TFP仍然能够辨别出技术进步对工资的有偏影响.除此之外, 本文还控制了企业层面的其它因素的影响, 包括资本密集程度cap_intensityit (固定资产与销售额之比的自然对数) 、销售额salesit、公司类型SOEit (能否为国有企业的虚拟变量) 以及foreignit (能否
14、为外资企业的虚拟变量) .华而不实, i表示公司固定效应, 主要通过控制公司层面不随时间而改变的指标来到达对 技术溢价 的影响.这里的 t表示年份固定效应, 我们使用Olley-Pakes (2018) 14的半参数方式方法来估计企业层面TFP.εit为方程随机误差. 2.2 数据分析及统计 本文使用国家统计局对规模以上企业和国有企业的年度调查数据, 参照Feestra等 (2020) 15的研究, 在剔除异常值后, 对数据做了相应的剔除处理工作, 最后得到479602个数据样本, 其相应的变量统计结果如下表1所示. 表1 主要变量描绘叙述性统计结果 3 实证结果分析 3.1
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