中国人力资本错配的测算及成因研究——基于行政垄断的视角
|
摘要
首先提出了一个全新的人力资本错配测算框架,其次,基于分层贝叶斯模型,利用中国家庭追踪调查数据(CFPS)和行业中观数据测算了我国2009—2015年期间19个行业的人力资本错配程度,最后,从行政垄断视角解释了其成因。研究发现:(1)我国人力资本错配程度较为严重,人力资本边际产出已出现"倒置的门槛效应";(2)行政垄断解释了人力资本错配在行业间差距的59. 65%;(3)事业单位和公共服务部门的人力资本错配问题尤为严重。研究结果对于我国坚持社会主义市场化道路,消除行政垄断,建立以人力资本价格为基础的人力资本配置机制具有很大的现实意义。
Firstly,this paper put forward a new measurement framework of human capital mismatch. Secondly,based on hierarchical Bayes Model,using China family panel studies( CFPS) data and industry observation,the human capital mismatch of 19 industries in China from 2009 to 2014 was measured. Finally, the causes from the perspective of administrative monopoly were explained. The study found that:( 1) The human capital level of mismatch was serious in China,and the marginal output of human capital had already emerged "the inverted threshold effect";( 2) Administrative monopoly explained the 59. 65% gap of human capital mismatch gap in industries;( 3) The problem of human capital mismatch between public institutions and public service departments was particularly acute. This study has great practical significance for China to adhere to the road of socialist marketization,eliminate administrative monopoly,and establish a human capital allocation mechanism based on human capital price.
Firstly,this paper put forward a new measurement framework of human capital mismatch. Secondly,based on hierarchical Bayes Model,using China family panel studies( CFPS) data and industry observation,the human capital mismatch of 19 industries in China from 2009 to 2014 was measured. Finally, the causes from the perspective of administrative monopoly were explained. The study found that:( 1) The human capital level of mismatch was serious in China,and the marginal output of human capital had already emerged "the inverted threshold effect";( 2) Administrative monopoly explained the 59. 65% gap of human capital mismatch gap in industries;( 3) The problem of human capital mismatch between public institutions and public service departments was particularly acute. This study has great practical significance for China to adhere to the road of socialist marketization,eliminate administrative monopoly,and establish a human capital allocation mechanism based on human capital price.
引文
[1]纪雯雯,赖德胜.人力资本、配置效率及全要素生产率变化[J].经济与管理研究,2015(6):45-55.
[2]HSIEH C T,KLENOW P J.Misallocation and manufacturing TFP in China and India[J].Quarterly journal of economics,2009,124(4):1403-1448.
[3]邵挺.金融错配、所有制结构与资本回报率:来自1999-2007年我国工业企业的研究[J].金融研究,2010(9):47-63.
[4]覃家琦,邵新建.交叉上市、政府干预与资本配置效率[J].经济研究,2015(6):117-130.
[5]袁志刚,解栋栋.中国劳动力错配对TFP的影响分析[J].经济研究,2011(7):4-17.
[6]盖庆恩,朱喜,程名望,等.要素市场扭曲、垄断势力与全要素生产率[J].经济研究,2015(5):61-75.
[7]张车伟,薛欣欣.国有部门与非国有部门工资差异及人力资本贡献[J].经济研究,2008(4):15-25.
[8]薛欣欣,辛立国.国有部门员工被过高支付还是拥有特殊人力资本——来自有限混合模型的估计结果[J].南方经济,2015(10):85-98.
[9]吴延兵.国有企业双重效率损失研究[J].经济研究,2012(3):15-27.
[10]吴延兵.国有企业双重效率损失再研究[J].当代经济科学,2015(1):1-10.
[11]董晓庆,赵坚,袁朋伟.国有企业创新效率损失研究[J].中国工业经济,2014(2):97-108.
[12]乔榛,李楠.国有企业深化改革政策的绩效——基于1999-2006年工业行业数据的实证分析[J].学术交流,2010(7):118-124.
[13]尹志超,甘犁.公共部门和非公共部门工资差异的实证研究[J].经济研究,2009(4):129-140.
[14]叶林祥,李实,罗楚亮.行业垄断、所有制与企业工资收入差距——基于第一次全国经济普查企业数据的实证研究[J].管理世界,2011(4):26-36.
[15]DMURGER S,FOURNIER M,LI S,et al.Economic liberalization with rising segmentation on China's urban labor market[J].Asian economic papers,2006,5(3):58-101.
[16]邢春冰.不同所有制企业的工资决定机制考察[J].经济研究,2005(6):16-26.
[17]邢春冰.经济转型与不同所有制部门的工资决定——从“下海”到“下岗”[J].管理世界,2007(6):23-37.
[18]DONG X Y.Wage inequality and between-firm wage dispersion in the 1990s:a comparison of rural and urban enterprises in China[J].Journal of comparative economics,2005,33(4):664-687.
[19]刘小玄,曲玥.工资差异的比较及其决定因素——2000-2004年中国工业企业的经验研究[J].中国劳动经济学,2007(1):31-61.
[20]邓伟,叶林祥.上游产业垄断与国有企业的高工资——来自省际面板数据的经验分析[J].南开经济研究,2012(3):95-109.
[21]于良春,张俊双.中国垄断行业收入分配效应的实证研究[J].财经问题研究,2013(1):24-29.
[22]陈林,罗莉娅,康妮.行政垄断与要素价格扭曲——基于中国工业全行业数据与内生性视角的实证检验[J].中国工业经济,2016(1):52-66.
[23]MINCER J S.Experience,and earnings[M]∥MINCER J A.Schooling,experience,and earnings.New York:Columbia University Press,1974.
[24]朱琪.行业人力资本投资收益率比较研究:1978-2005[J].中国人口科学,2008(6):48-55.
[25]葛晶,张龙,王满仓.市场潜能、个人特征与地区工资差距——基于2012中国家庭追踪调查数据(CFPS)的研究[J].世界经济文汇,2016(4):80-101.
[26]BHULLER M,MOGSTAD M,SALVANES K G.Life-cycle bias and the returns to schooling in current and lifetime earnings[R].Discussion papers,2011.
[27]于洪霞.生命周期偏误、终身收入与中国教育收益率的估计[J].管理世界,2014(12):51-61.
[28]郭凤鸣,张世伟.性别工资差异缘何扩大?——基于职业分割的分析视角[J].世界经济文汇,2012(2):43-59.
[29]卿石松,郑加梅.“同酬”还需“同工”:职位隔离对性别收入差距的作用[J].经济学(季刊),2013(1):735-756.
[30]LI X,CHAN M W L,SPENCER B G,et al.Does the marriage market sex ratio affect parental sex selection?Evidence from the Chinese census[J].Journal of population economics,2016,29(5):1063-1082.
[31]田友春.中国分行业资本存量估算:1990-2014年[J].数量经济技术经济研究,2016(6):3-21.
[32]刘兴凯,张诚.中国服务业全要素生产率增长及其收敛分析[J].数量经济技术经济研究,2010(3):55-67.
[33]白重恩,杜颖娟,陶志刚,等.地方保护主义及产业地区集中度的决定因素和变动趋势[J].经济研究,2004(4):29-40.
[34]丁启军.行政垄断行业高利润来源研究——高效率,还是垄断定价?[J].产业经济研究,2010(5):36-43.
[35]岳希明,蔡萌.垄断行业高收入不合理程度研究[J].中国工业经济,2015(5):5-17.
[36]聂海峰,岳希明.行业垄断对收入不平等影响程度的估计[J].中国工业经济,2016(2):5-20.
[37]于良春,余东华.中国地区性行政垄断程度的测度研究[J].经济研究,2009(2):119-131.
[38]于良春,张伟.中国行业性行政垄断的强度与效率损失研究[J].经济研究,2010(3):16-27.
[39]靳来群,林金忠,丁诗诗.行政垄断对所有制差异所致资源错配的影响[J].中国工业经济,2015(4):31-43.
[40]LIN J Y.Economic development and transition:thought,strategy,and viability[M].New York:Cambridge University Press,2009.
[41]武鹏.行业垄断对中国行业收入差距的影响[J].中国工业经济,2011(10):76-86.
[42]王永水,朱平芳.中国经济增长中的人力资本门槛效应研究[J].统计研究,2016(1):13-19.
[43]姜琪,李占一.中国银行业高利润的来源:市场势力还是高效率[J].财经科学,2012(8):1-9.
[44]侯晓辉,李婉丽,王青.所有权、市场势力与中国商业银行的全要素生产率[J].世界经济,2011(2):135-157.
[45]邵汉华,杨俊,廖尝君.中国银行业的竞争度与效率——基于102家商业银行的实证分析[J].金融论坛,2014(10):47-55.
[46]王中美.公用服务业垄断正当性之伪逻辑与管制的改良主义[J].学术月刊,2010(3):85-91.
[47]李静,楠玉.为何中国“人力资本红利”释放受阻?——人力资本错配的视角[J].经济体制改革,2017(2):33-37.
(1)这种人力资本“优势”主要是相对于劳动力平均受教育年限而言。
(2)此处劳动力表示无差异的无技能劳动力。
(3)由于各部门间采用伯川德竞争,产品价格等于部门i中最低边际成本,因此,产品价格可视为常数,不影响利润最大化决策,可将其假定为1。
(4)多重共线性通常与样本量和其提供的信息水平相关,由于年龄变量通常为小区间内整数,这种特殊的数据结构可能引发年龄与年龄平方变量之间的共线性问题,大量学者在使用Mincer[23]方程时未对此问题进行讨论。本文对式(7)的估计结果与理论结果一致,共线性问题未对结论造成太大影响。本文认为,与遗漏变量所造成的估计偏误相比,共线性问题是可以忍受的。基于此,本文保留年龄二次项进行回归分析。
(5)相比于各年份教育收益率的差异,本文更关注特定年份中不同行业间教育收益率的横向比较,因此,保证各行业间估计结果的可比性成为回归方法选择优先考虑的问题。
(6)由于退休年龄在不同性别、不同职业间仍存在差别,我们进一步考虑了退休年龄在55到60岁之间的变化对代表性年龄估算结果的影响,发现这种影响在-2到0岁之间,换句话说,若考虑了退休年龄的差异性,代表性年龄大约在42~47岁之间浮动。下文中对教育收益率进行测算时,考虑到样本量的充足性以及与代表性年龄段的接近度,实际采用的是43~46岁样本,同时考虑了42~47岁样本,估计结果与43~46岁样本几乎一致(实际上,42~47岁样本的回归结果略小,这从侧面证实了代表性年龄段样本测算方法的科学性),基本消除了退休年龄对代表性年龄的影响。
(7)该结论与于洪霞[27]利用CHNS在1989年到2009年期间的8次调查数据测算所得的收入代表性年龄段37~38岁存在一定差异。本文认为主要有以下两方面原因导致:一是CFPS调查时间内样本的职业发展和进步空间更大,代表性年龄自然要更大;二是受教育年限本身与年龄相关,代表性收入会随着受教育年限的提高而提高,正如前文所述,1999年以来我国劳动人口平均受教育年限大幅提高,本文所采用的样本时间内的平均受教育年限更高。
(8)若人力资本边际产出与人力资本成本完全不相关,则Redu×H×L的估计系数不显著,若两者完全相关,则Redu×H×L的估计系数的组间方差不显著,当估计系数和组间方差同时显著时,表明人力资本边际产出和人力资本成本不完全相关。
(9)由于H和Redu×H组间方差的估计结果在本文结论中十分重要,这样处理是为保证组内样本量的充足性。具体分组结果见表5。
(10)分样本估计会导致总体样本量减少,进而使得估计结果的说服性不足。因此,本文通过引入虚拟变量的方法对总样本再次进行估计以检验分样本估计结果的准确性。
(11)根据本文测算,金融业资本边际产出为0.150 1,在19个行业中排名第8。虽然金融业的固定资产投入较少,但其规模的扩大会带来庞大的流动性、人员等管理费用,较低的资本边际产出同样会带来较大的效率损失和资本错配。
[2]HSIEH C T,KLENOW P J.Misallocation and manufacturing TFP in China and India[J].Quarterly journal of economics,2009,124(4):1403-1448.
[3]邵挺.金融错配、所有制结构与资本回报率:来自1999-2007年我国工业企业的研究[J].金融研究,2010(9):47-63.
[4]覃家琦,邵新建.交叉上市、政府干预与资本配置效率[J].经济研究,2015(6):117-130.
[5]袁志刚,解栋栋.中国劳动力错配对TFP的影响分析[J].经济研究,2011(7):4-17.
[6]盖庆恩,朱喜,程名望,等.要素市场扭曲、垄断势力与全要素生产率[J].经济研究,2015(5):61-75.
[7]张车伟,薛欣欣.国有部门与非国有部门工资差异及人力资本贡献[J].经济研究,2008(4):15-25.
[8]薛欣欣,辛立国.国有部门员工被过高支付还是拥有特殊人力资本——来自有限混合模型的估计结果[J].南方经济,2015(10):85-98.
[9]吴延兵.国有企业双重效率损失研究[J].经济研究,2012(3):15-27.
[10]吴延兵.国有企业双重效率损失再研究[J].当代经济科学,2015(1):1-10.
[11]董晓庆,赵坚,袁朋伟.国有企业创新效率损失研究[J].中国工业经济,2014(2):97-108.
[12]乔榛,李楠.国有企业深化改革政策的绩效——基于1999-2006年工业行业数据的实证分析[J].学术交流,2010(7):118-124.
[13]尹志超,甘犁.公共部门和非公共部门工资差异的实证研究[J].经济研究,2009(4):129-140.
[14]叶林祥,李实,罗楚亮.行业垄断、所有制与企业工资收入差距——基于第一次全国经济普查企业数据的实证研究[J].管理世界,2011(4):26-36.
[15]DMURGER S,FOURNIER M,LI S,et al.Economic liberalization with rising segmentation on China's urban labor market[J].Asian economic papers,2006,5(3):58-101.
[16]邢春冰.不同所有制企业的工资决定机制考察[J].经济研究,2005(6):16-26.
[17]邢春冰.经济转型与不同所有制部门的工资决定——从“下海”到“下岗”[J].管理世界,2007(6):23-37.
[18]DONG X Y.Wage inequality and between-firm wage dispersion in the 1990s:a comparison of rural and urban enterprises in China[J].Journal of comparative economics,2005,33(4):664-687.
[19]刘小玄,曲玥.工资差异的比较及其决定因素——2000-2004年中国工业企业的经验研究[J].中国劳动经济学,2007(1):31-61.
[20]邓伟,叶林祥.上游产业垄断与国有企业的高工资——来自省际面板数据的经验分析[J].南开经济研究,2012(3):95-109.
[21]于良春,张俊双.中国垄断行业收入分配效应的实证研究[J].财经问题研究,2013(1):24-29.
[22]陈林,罗莉娅,康妮.行政垄断与要素价格扭曲——基于中国工业全行业数据与内生性视角的实证检验[J].中国工业经济,2016(1):52-66.
[23]MINCER J S.Experience,and earnings[M]∥MINCER J A.Schooling,experience,and earnings.New York:Columbia University Press,1974.
[24]朱琪.行业人力资本投资收益率比较研究:1978-2005[J].中国人口科学,2008(6):48-55.
[25]葛晶,张龙,王满仓.市场潜能、个人特征与地区工资差距——基于2012中国家庭追踪调查数据(CFPS)的研究[J].世界经济文汇,2016(4):80-101.
[26]BHULLER M,MOGSTAD M,SALVANES K G.Life-cycle bias and the returns to schooling in current and lifetime earnings[R].Discussion papers,2011.
[27]于洪霞.生命周期偏误、终身收入与中国教育收益率的估计[J].管理世界,2014(12):51-61.
[28]郭凤鸣,张世伟.性别工资差异缘何扩大?——基于职业分割的分析视角[J].世界经济文汇,2012(2):43-59.
[29]卿石松,郑加梅.“同酬”还需“同工”:职位隔离对性别收入差距的作用[J].经济学(季刊),2013(1):735-756.
[30]LI X,CHAN M W L,SPENCER B G,et al.Does the marriage market sex ratio affect parental sex selection?Evidence from the Chinese census[J].Journal of population economics,2016,29(5):1063-1082.
[31]田友春.中国分行业资本存量估算:1990-2014年[J].数量经济技术经济研究,2016(6):3-21.
[32]刘兴凯,张诚.中国服务业全要素生产率增长及其收敛分析[J].数量经济技术经济研究,2010(3):55-67.
[33]白重恩,杜颖娟,陶志刚,等.地方保护主义及产业地区集中度的决定因素和变动趋势[J].经济研究,2004(4):29-40.
[34]丁启军.行政垄断行业高利润来源研究——高效率,还是垄断定价?[J].产业经济研究,2010(5):36-43.
[35]岳希明,蔡萌.垄断行业高收入不合理程度研究[J].中国工业经济,2015(5):5-17.
[36]聂海峰,岳希明.行业垄断对收入不平等影响程度的估计[J].中国工业经济,2016(2):5-20.
[37]于良春,余东华.中国地区性行政垄断程度的测度研究[J].经济研究,2009(2):119-131.
[38]于良春,张伟.中国行业性行政垄断的强度与效率损失研究[J].经济研究,2010(3):16-27.
[39]靳来群,林金忠,丁诗诗.行政垄断对所有制差异所致资源错配的影响[J].中国工业经济,2015(4):31-43.
[40]LIN J Y.Economic development and transition:thought,strategy,and viability[M].New York:Cambridge University Press,2009.
[41]武鹏.行业垄断对中国行业收入差距的影响[J].中国工业经济,2011(10):76-86.
[42]王永水,朱平芳.中国经济增长中的人力资本门槛效应研究[J].统计研究,2016(1):13-19.
[43]姜琪,李占一.中国银行业高利润的来源:市场势力还是高效率[J].财经科学,2012(8):1-9.
[44]侯晓辉,李婉丽,王青.所有权、市场势力与中国商业银行的全要素生产率[J].世界经济,2011(2):135-157.
[45]邵汉华,杨俊,廖尝君.中国银行业的竞争度与效率——基于102家商业银行的实证分析[J].金融论坛,2014(10):47-55.
[46]王中美.公用服务业垄断正当性之伪逻辑与管制的改良主义[J].学术月刊,2010(3):85-91.
[47]李静,楠玉.为何中国“人力资本红利”释放受阻?——人力资本错配的视角[J].经济体制改革,2017(2):33-37.
(1)这种人力资本“优势”主要是相对于劳动力平均受教育年限而言。
(2)此处劳动力表示无差异的无技能劳动力。
(3)由于各部门间采用伯川德竞争,产品价格等于部门i中最低边际成本,因此,产品价格可视为常数,不影响利润最大化决策,可将其假定为1。
(4)多重共线性通常与样本量和其提供的信息水平相关,由于年龄变量通常为小区间内整数,这种特殊的数据结构可能引发年龄与年龄平方变量之间的共线性问题,大量学者在使用Mincer[23]方程时未对此问题进行讨论。本文对式(7)的估计结果与理论结果一致,共线性问题未对结论造成太大影响。本文认为,与遗漏变量所造成的估计偏误相比,共线性问题是可以忍受的。基于此,本文保留年龄二次项进行回归分析。
(5)相比于各年份教育收益率的差异,本文更关注特定年份中不同行业间教育收益率的横向比较,因此,保证各行业间估计结果的可比性成为回归方法选择优先考虑的问题。
(6)由于退休年龄在不同性别、不同职业间仍存在差别,我们进一步考虑了退休年龄在55到60岁之间的变化对代表性年龄估算结果的影响,发现这种影响在-2到0岁之间,换句话说,若考虑了退休年龄的差异性,代表性年龄大约在42~47岁之间浮动。下文中对教育收益率进行测算时,考虑到样本量的充足性以及与代表性年龄段的接近度,实际采用的是43~46岁样本,同时考虑了42~47岁样本,估计结果与43~46岁样本几乎一致(实际上,42~47岁样本的回归结果略小,这从侧面证实了代表性年龄段样本测算方法的科学性),基本消除了退休年龄对代表性年龄的影响。
(7)该结论与于洪霞[27]利用CHNS在1989年到2009年期间的8次调查数据测算所得的收入代表性年龄段37~38岁存在一定差异。本文认为主要有以下两方面原因导致:一是CFPS调查时间内样本的职业发展和进步空间更大,代表性年龄自然要更大;二是受教育年限本身与年龄相关,代表性收入会随着受教育年限的提高而提高,正如前文所述,1999年以来我国劳动人口平均受教育年限大幅提高,本文所采用的样本时间内的平均受教育年限更高。
(8)若人力资本边际产出与人力资本成本完全不相关,则Redu×H×L的估计系数不显著,若两者完全相关,则Redu×H×L的估计系数的组间方差不显著,当估计系数和组间方差同时显著时,表明人力资本边际产出和人力资本成本不完全相关。
(9)由于H和Redu×H组间方差的估计结果在本文结论中十分重要,这样处理是为保证组内样本量的充足性。具体分组结果见表5。
(10)分样本估计会导致总体样本量减少,进而使得估计结果的说服性不足。因此,本文通过引入虚拟变量的方法对总样本再次进行估计以检验分样本估计结果的准确性。
(11)根据本文测算,金融业资本边际产出为0.150 1,在19个行业中排名第8。虽然金融业的固定资产投入较少,但其规模的扩大会带来庞大的流动性、人员等管理费用,较低的资本边际产出同样会带来较大的效率损失和资本错配。