农业工资对行业收入差距影响的计量分析.doc

1、1农业工资对行业收入差距影响的计量分析摘要基于回归的农业工资对行业收入差距的影响模型是指利用调整的农林牧渔业从业人员数计算行业基尼系数，建立以行业基尼系数的改变量为因变量，以农林牧渔业的平均工资增速与行业整体的平均工资增速差额为自变量的回归模型，反映农林牧渔业行业工资变化对行业收入差距的影响。本文通过建立行业基尼系数改变量Gt 与农林牧渔业的平均工资与行业整体的平均工资增速差额 dt 的回归模型，反映农林牧渔业工资变化对行业收入不平等影响程度，揭示了农林牧渔业行业工资变化是影响行业收入差距拉大的一个重要因素；利用调整的农林牧渔业从业人员数计算行业基尼系数，解决了由于统计口径变化导致的行业基尼系

2、数测算偏差问题，反映了行业收入不平等的实际变化趋势。 关键词收入不平等；行业基尼系数；行业工资增速 中图分类号：F304.8 文献标识码：A 文章编号：1008-4096（2013）03-0073-07 一、引言 收入不平等问题是政府、学术界以及社会各界关注的重要经济社会问题。从 2011 年“两会”开始，行业收入差距问题成为全社会关注的焦点。人力资源和社会保障部劳动工资研究所公布的数据显示，2009 年我国平均工资最高的行业是金融业，最低的行业是农林牧渔业，前者的行业平均工资是后者的 4.7 倍。如果从细分行业来看，我国 2008 年的行业2收入差距超过 15 倍。 中国青年报社会调查中心的

3、民意调查显示，97.5%的调查者认为当前行业收入差距偏大，其中 78.4%的调查者表示“非常大”1。 无疑，行业收入差距是收入不平等问题的一种表现，行业间收入不平等是影响我国城镇居民收入差距的一个重要因素2。行业收入差距的扩大会影响收入不平等。研究行业收入差距问题对于调节整个收入差距具有重要的作用。 近年来我国学者也对行业收入差距问题进行了研究，研究的问题主要有： 一是垄断对行业收入差距的影响。典型的研究有：余向华和陈雪娟3从行业工资决定因素分析的视角，通过构造基于 Treatment-effects模型的微观计量模型，利用 CHARLS 数据检验了垄断对我国行业工资差距的影响，结果表明行业的

4、垄断性对于行业工资决定和行业间工资差距的影响较大且显著。Sylvie 等4利用 1995 年和 2002 年的城镇职工工资收入数据，基于 Oaxaca-Blinder 分解方法分析了我国城镇劳动力市场分割效应对不同部门之间职工收入差距变动的影响作用，结果表明垄断部门与竞争部门之间职工收入差距出现了明显扩大的趋势。李晓宁5利用理论模型和实证方法分析了我国行业工资差异，结果表明行业人力资本水平、行业劳动生产率和行业垄断程度差异是造成行业职工工资差距的影响因素，行业属性的差异是造成垄断行业与非垄断行业工资差距的主要原因。张兴华和邓艾6运用绝对值极差、高低比、变异系数和泰尔指数等收入不平等指数，分析了

5、垄断行为对内蒙古的行业收入差距的影响。 3二是影响行业收入差异的因素。典型的研究有：郭娜和祁怀锦7对我国行业收入差距现状进行分析，结果表明行业人力资本水平、行业国有化程度和行业劳动生产率的差异是造成行业收入差异的主要因素。马骊8选取行业收入差距的主要影响因素，构建了行业收入差距测度指标体系。杜辉9利用劳动强度、技术水平、劳动环境、职业风险和受教育程度等因素，测算出各行业的合理差距倍数。洪兴建10利用 S 基尼系数变化的分解模型进行了实证研究，结果表明我国行业工资差距的扩大趋势非常明显。 中国统计年鉴的数据表明，我国农林牧渔业的从业人口最多，平均收入最低。因此，农林牧渔业平均工资的变化对行业收入

6、不平等现状的影响非常大，而这方面的研究是有限的。 本文基于农林牧渔业从业人口最多、农林牧渔业平均工资最低这个典型事实，利用回归方法，建立行业基尼系数与农林牧渔业行业平均工资的函数关系，反映农林牧渔业平均工资变化对行业收入不平等程度的影响。 二、基于行业基尼系数的行业收入差距测算 （一）行业基尼系数的建立 基尼系数是学术界关注的、具有较好经济意义的度量收入不平等的指标。基尼系数的测算结果是衡量收入不平等程度的重要依据。计算基尼系数最基本的方法是利用洛伦茨曲线的图形面积来构建收入不平等的基尼系数计算表达式 11。 借鉴基尼系数几何方法，建立行业基尼系数。基本原理如下： 4设 y=（y1，y2，yn

7、）表示行业平均收入，且 0y1 y2yn， 其中，yn 表示第 n 个行业的平均收入。设 x=（x1， x2，xn）表示行业从业人员数，其中，xn 表示第 n 个行业的从业人员数。 第 i 个行业从业人员数占总从业人员数的比重 pi 为： pi=xi/ni=1xi（1） 其中，0pi1。 从业人员累计比重 Fi 为： Fi=ij=1pj（2） 其中，0Fi1，并且满足 F1 F2Fn。 所有行业的总收入 Y 为： Y=ni=1piyi（3） 定义行业收入累计比重 Li 为： Li=ij=1pjyjY（4） 其中，0Li1，并且满足 L1L2Ln。 式（4）的经济学含义是：行业收入累计比重 Li

8、 是行业平均收入不大于 yi 的所有行业的收入占总收入的比重。 以从业人员累计比重 Fi 为横坐标，以行业收入累计比重为纵坐标，得到行业洛伦茨曲线。图 1 中折线 OABC 称为行业洛伦茨曲线，其经济学含义为：对于不同的从业人口累计比重，对应的行业收入累计比重的取值。对角线 OC 为行业收入均等线，表示所有行业的平均收入都相等。 图 1 行业洛伦茨曲线示意图图 1 行业洛伦茨曲线的几何意义是：如5果所有行业的平均收入都相等，则行业洛伦茨曲线 OABC 与对角线 OC 重合。如果一个行业占有了所有的行业收入，则行业洛伦茨曲线变成折线OFnC，此时行业收入绝对不均等。根据行业洛伦茨曲线 OABC

9、与对角线 OC围成图形面积与三角形 OFnC 面积的比值，可以度量行业收入不均等程度。设 SA 表示图 1 中行业洛伦茨曲线 OABC 与对角线 OC 围成图形面积。设 SB 表示图 1 中由行业洛伦茨曲线 OABC 和直角边 FnC 以及直角边 OFn围成的曲边三角形面积。设 SOFnC 表示直角三角形 OFnC 的面积，则定义行业基尼系数 G： G=SA/SOFnC（5） 根据图 1 可知： SA=SOFnC-SB（6） SOFnC=1/2（7） 将式（6）和式（7）代入式（5） ，得到行业基尼系数的面积表达式：G=2SA=1-2SB（8） 根据图 1 所示，SB 可以转化为行业洛伦茨曲线

10、一组梯形和三角形面积的和，即： SB=F1L12+（F2-F1） （L1+L2）2+.+（Fn-Fn-1） （Ln-1+Ln）2 =12ni=1（Fi-Fi-1） （Li-1+Li） （9） 其中，F0=0，L0=0。 根据式（2） ，我们有： Fn-Fn-1=nj=1pj-n-1j=1pj=pn（10） 6将式（10）代入式（9） ，得： SB=p1L12+p2（L1+L2）2+.+pn（Ln-1+Ln）2（11） 其中，L0=0。将式（11）代入式（8）得到行业基尼系数 G 的测算公式： G=1-2SB=1-ni=1pi（Li-1+Li） （12） 其中，L0=0，0pi1，0G1。根据图

11、 1 所示，当行业收入均等时，行业洛伦茨曲线 OABC 和对角线 OC 重合，此时 SB=1/2，G=0；当行业收入完全不均等时，行业洛伦茨曲线变成折线 OFnC，此时 SB=0，G=1。 式（12）的经济学含义是：行业基尼系数等于 1 减去以行业从业人员数占总从业人员数比重为权重的加权和。行业基尼系数越大，表明行业平均收入差距越大。当 G=1 时表明行业收入完全均等；当 G=0 时表明行业收入完全不均等。 利用式（12）行业基尼系数度量行业收入不平等的合理性在于：通过行业从业人员数占总从业人员数比重为权重，对行业累计平均收入进行加权求和，反映行业平均收入差距越大，行业收入不平等程度越大的规律

12、。 式（12）行业基尼系数的特色在于：基于行业洛伦茨曲线图形的几何意义，以行业从业人员数占总从业人员数比重为权重，通过构建行业基尼系数，反映行业收入不平等程度。 （二）基础数据处理 1.行业从业人员数 根据中国统计年鉴公布的数据，采用“就业人员数”作为行业7从业人员数的指标，采用“就业人员平均工资”作为行业平均收入的指标。 （1） 就业人员数是根据 2003 年和 2010 年中国统计年鉴 “分行业年底就业人员数”整理而成。其中缺少 1979 年、19811984 年和19861988 年的统计数据。 （2）在 2003 年，重新进行了行业划分，2002 年之前分为 15 个行业，2003 年

13、后分为 19 个行业，并且行业也进行了调整。 （3）在 2003 年，对农林牧渔业的年底就业人员数统计口径进行了调整，体现在 2002 年和 2003 年农林牧渔业年底就业人员数存在较大差异。 2.行业平均工资 根据 2003 年和 2010 年中国统计年鉴获得 19782009 年各行业城镇就业人员平均工资。 计算行业平均工资最大值和最小值。将行业平均工资的最大值除以行业平均工资的最小值（最大值/最小值） ，得到行业收入差距指标。 以年份为横轴，做行业平均工资最大值和最小值随时间变化情况，如图 2 所示。 图 2 行业平均工资最大值和最小值的变化情况如图 2 所示，行业平均工资在 1993

14、年前后发生了较大变化。从 1978 年到 1993 年，行业平均工资的最大值和最小值差异不大，说明各行业的平均工资差异不大。但从 1993 年后，行业平均工资出现了较大变化，行业平均工资的最大值快速增长，行业平均工资的最小值增长缓慢。 8以年份为横轴，以行业平均工资最大值/最小值为纵轴，得到行业收入差距走势图，如图 3 所示。 图 3 行业收入差距走势图根据图 3 的走势，2003 年前行业收入差距在 1.73.0 之间，保持基本稳定。在 2003 年，收入差距从 2002 年的3.0 快速增加到 4.5，之后几年在 4.5 左右浮动，近两年有所下降。 （三）行业基尼系数测算中的难点和解决思路

15、 1.难点 根据行业从业人员数看，计算行业基尼系数需要解决两个难点： （1）在 2003 年，对农林牧渔业的年底就业人员数统计口径进行了调整，体现在 2002 年和 2003 年的农林牧渔业年底就业人员数存在较大差异。需要调整农林牧渔业从业人员数，以保证从业人口统计口径的一致性。 （2）2003 年进行了行业调整，2003 年之后有 19 个行业，2002 年之前有 15 个行业。需要在行业分类不同的情况下，计算行业基尼系数。 2.解决思路 利用农业从业人员统计数据作为基准，计算 2002 年前的农林牧渔业从业人员数/农业从业人员总数序列，进而利用时间趋势模型方法，预测20032009 年的农

16、林牧渔业从业人员数。具体过程如下： （1）根据 2010 年中国统计年鉴按城乡分就业人员数，获得19782009 年的农业从业人员数。 （2）根据 2002 年中国统计年鉴 ，获得 19782002 年的农林牧渔业从业人员数。 9（3）利用农林牧渔业从业人员数/农业从业人员总数，得到 19782002 年的农林牧渔业从业人员数占农业从业人员总数的比例。 （4）定义农林牧渔业从业人员数/农业从业人员总数的值为因变量Y，定义年份为自变量 X，建立时间趋势模型。估计时间趋势模型，得到结果为： Y = 23.445 - 0.011X（13） t（10.420） （-10.090） R2=0.880 从

17、上面的估计结果看，估计系数在 1%的显著性水平下显著，并且拟合优度为 88%，表明农林牧渔业从业人员数/农业从业人员总数存在时间趋势变化。 （5）将 20032009 年农林牧渔业人员数分别代入式（13） ，得到20032009 年农林牧渔业从业人员数/农业从业人员总数比例预测值。 （6）将 20032009 年的农业从业人员数乘以 20032009 年农林牧渔业从业人员数/农业从业人员总数比例预测值，从而得到 20032009年农林牧渔业从业人员数。 利用时间趋势模型预测农林牧渔业从业人员数的合理性在于：通过统计检验表明，农林牧渔业从业人员数占农业从业人员总数比例存在时间趋势关系，利用没有进

18、行统计口径调整农业从业人员总数为基准，预测农林牧渔业从业人员数，具有统计口径的一致性。 利用时间趋势模型预测农林牧渔业从业人员数的特色在于：通过农林牧渔业从业人员数占农业从业人员总数比例的时间趋势模型，利用没有进行统计口径调整农业从业人员总数为基准预测农林牧渔业从业人员10数，解决了由于统计口径变化导致的从业人员数的统计口径不一致的问题。 需要说明的是：下文计算调整的行业基尼系数的过程中，将使用农林牧渔业从业人员数预测值代替 20032009 年的农林牧渔业从业人员数。对于上述的难点（2） ，洪兴建11和张余文12等采用了行业合并的方法，使 2002 年前和 2003 年后的行业相同。薛继亮和

19、李录堂13采用了放弃了 2002 年以前数据的方法，仅采用 2003 年以后的数据进行研究。 本文采用分阶段计算行业基尼系数的做法解决难点（2） 。具体做法是：使用 2002 年前的 15 个行业的行业数据计算 2002 年前的行业基尼系数；使用 2003 年后的 19 个行业的行业数据计算 2003 年后的行业基尼系数。 分阶段计算行业基尼系数的好处在于：充分利用原始统计数据的信息，避免人为合并和舍弃数据导致的统计数据信息丢失问题，反映行业收入不平等的实际情况。 （四）行业基尼系数测算 利用未经过调整的行业从业人员数和行业平均工资数据，根据式（1） 、 （4）和（12） ，计算 19782009 年的行业基尼系数 G*。 利用调整的农林牧渔业从业人员数替换农林牧渔业从业人员数。根据式（1） 、 （4）和（12） ，计算得到调整农林牧渔业从业人员数的行业基尼系数 G。