-
首页
-
出版物展开 / 收起
sidenav background出版物
sidenav header background人力资本在中国地区收入差距中的重要性--简报2013年第023期（总第1055期）
发布日期：2013-07-12 10:39 来源：北京大学国家发展研究院
2013年6月4日下午，在北京大学国家发展研究院万众楼小教室内，美国俄亥俄州立大学经济系荣誉退休教授、China Economic Review总编Belton M Fleisher教授，做了题为“人力资本在中国地区收入差距中的重要性”的演讲，介绍了他与合作者李海峥、李文威最新的研究成果——人力资本在中国地区收入差距中的重要性。以下是报告的主要内容。Fleisher教授首先介绍了研究动机。近十年来，中国的收入不平等问题引起了广泛关注，尽管采用不同的衡量标准发现问题没有那么严重，但是中国的收入差距仍然处在世界最高者之列。Fleisher教授等人采用Hendricks (2002)研究国际移民的方法，关注与教育、经验和区域间流动工人收入中所反映的不可测量的人力资本差异等因素对中国东部、中部和西部个人收入的影响。劳动力的地区流动是一个自然的实验，在已知流入地的人力资本和全要素生产率水平的情况下，它可以揭示流动工人的劳动生产率。在劳动力流入地，具有相同可观测技术水平的流动工人和非流动工人之间的收入差异，可以帮助估计流入地工人和流出地工人在“不可测量的人力资本”方面的差异。这种“不可测量的人力资本差异”可能来自地区间教育质量的差异，可能来自与工作相关的营养、技能、态度等家庭因素，也可能来自其他社会经济因素。
早在2009年的研究中，Fleisher教授等人就考虑了身体状况、人力资本、基础设施和对外直接投资流动对中国地区间增长趋势的影响。他们发现，人力资本不仅促进产出和劳动生产率的增长，而且对全要素生产率的增长也有直接和间接作用。在发达地区进行基础设施投资会带来相对高的回报，在不发达地区进行人力资本的投资会带来相对高的回报。
Fleisher教授对研究所采用的模型进行了详细介绍。他们使用柯布道格拉斯生产函数和恒定替代弹性劳动效率加总函数，对跨地区的工资和收入差距进行建模，即柯布道格拉斯生产函数中的劳动力是由高技术工人和低技术工人通过恒定替代弹性的函数加总得到。仿照Hendricks (2002)的做法，他们使用教育程度来区分工人的技术水平高低，将劳动力分成不同的技术类别，不同技术类别的劳动力在效率上的差异是技术特定型的，也可能来自地区特定型的。他们选择东部地区为基准，设定东部地区每种技术类别的地区特定效率水平为1，这样具有相同的可观测人力资本的东部地区流动工人的工资和东部地区当地工人的工资之比，就能够帮助估计流动工人技术特定型效率水平。
为了衡量地区间人力资本的差异对收入的影响，他们用中部和西部地区的资本产出比替换了东部地区的资本产出比，假定东部地区的资本产出比就分别等于中部和西部地区的产出比，他们比较东部地区的收入和中、西部地区实际观测到的收入，可得到地区间的人力资本差异对地区间的收入差异的影响。但这一结果建立在中、西部地区工人的可测技术水平、不可测量的人力资本水平与东部地区是相同的。采用类似的方法，他们可以得到可测量的技术水平对地区间收入差异贡献的估计。最后，他们假定具有相同的可观测人力资本的东部地区流动工人的工资和东部地区当地工人的工资之比可以衡量地区间不可测量的人力资本差异，估计了地区间不可测量的人力资本差异对地区间收入差异的影响。通过比较流动工人的预期工资和相同技能的非流动工人工资之比，他们获得了一种自我挑选流动工人的衡量方法，并且发现不可测量人力资本的估计的不合理性。因此，他们的研究忽略自我挑选效应。
他们选取的数据来源于中国省级年鉴和中国家户收入项目（CHIP）2007年的数据。他们关注在2007年仍然持有农村户口的城市移民，所以使用农村综合数据补充CHIP样本。CHIP中2007样本包含9个省份的15个城市，作为中国农村人口流向城市的代表。基准地区为东部地区，包括广东、浙江、江苏。其他省份归为西部和中部地区，样本中剔除了上海，因其农村来的流动人口数量较小。在计算农村的GDP时，农业部门的数据在官方统计部门可以获取到，仿照Xiong (1999)的方法，他们加总乡镇企业的净利润、税收、固定资产折旧、劳动者报酬得到附加值，进而计算第二、三产业的GDP。由于数据的缺失，他们没有考虑基础设施维护、社会福利和教育支出等。乡镇企业的数据来自于农业加工产品行业年鉴。在计算农村固定资本时，他们采用了Zhang, et al. (2004) 和 Xu, et al. (2007)发展的永续存活方法，将年折旧率设定为6%，忽略了对外直接投资与中外合资企业投资。每年固定资产总投资数据来自于1993-2010年的统计年鉴。为了获取生产弹性参数来计算不可观测的人力资本，Fleisher 参照了Fleisher, et al. (2009)的做法，选定生产弹性为0.01。
他们采用两种方法估计不可测量的人力资本。第一种是通过Mincer方程基于教育和工作经验估计收入。他们使用2007年的流动工人样本，剔除了个体户样本，因为个体户的收入可能来自于劳动以外的资本收益。他们还调整计算了每工作周的收益，将原始数据中的月度收入除以每周工作的小时数，再乘以54。54意味着每周有6个工作日，每个工作日工作9个小时，这种计算对于大多数流动工人是适用的。他们还根据地区和性别对样本做了分组。用年龄减去受教育的年限，就得到了工作经验的代理变量。由于法定开始工作年龄为16周岁，对于小学及以上学历的工人，其工作经验是通过年龄减去受教育的年限，再减去16得到。对于没有完成小学教育的工人，直接用年龄减去16就得到了工作经验的代理变量。教育程度使用小学、初中、高中、大学等四个虚拟变量来表示，其中基准样本是学历未满小学的工人。第二种估计仿照了Hendricks (2002)的方法，基于不同分组工人的平均工资来计算不可测量的人力资本，分组标准包括教育、性别、年龄。教育类型可以分为三类：受教育年限在6年以下（未上学或小学）、受教育年限在6年至9年之间（初中教育）、受教育年限在9年以上（高中或大学）。年龄也分三组：16-27周岁、28-40周岁、40周岁以上。
实证结果显示，中国不同地区间的收入差距非常大，西部地区居民人均收入仅仅是东部地区的48.2%，中部地区居民的人均收入是东部地区的59.1%。假定其他条件不变，令东部地区的资本产出比等于西部地区和中部地区的资本产出比，西部和中部地区的收入差距从100%分别降到了63.5%和73.6%。当考虑了地区的技能和性别差异以后，西部地区和东部地区的收入比从63.5%降到了62.7%，中部地区和东部地区的收入比基本不变。考虑了不可测量的技能差异后，西部地区和东部地区的收入比上升到了54.8%，中部地区和东部地区的收入比上升到了61.8%。经过检验，以上结果对于生产函数参数的不同设定都是稳健的。所有的计算都表明，被归因为地区全要素生产率差距的难以解释的地区收入差距，在西部地区很大，在中部地区不大。通过分解的方法，Fleisher教授考察了实物资本、可测和不可测的技能、全要素生产率对地区收入差距的影响。结果显示，实物资本是最重要的投入，不可测的技能是第二重要的。在西部地区，全要素生产率比不可测的技能的影响大。但在中部地区，不可测的技能比全要素生产率的影响大。例如，在西部和东部地区的收入差距中，有形资本、不可测的技能分别可以解释62%和18%，但在中部、东部地区的收入差距中，二者分别可以解释58%和34%。最后，他们考察了不可观测的技能差异对地区收入差距的影响，发现西部地区的技能和有形资本不可解释的收入差距下降了18%，中部地区的下降了34%，这表明不可观测的人力资本可以解释地区收入差距中的一大部分。
根据研究，不可观测的人力资本对于地区间的收入差距影响是非常大的。在考虑了不同技术级别的替代性以后，结果依然是稳健的。相比西部地区收入差距的实证结果，中部地区的结果更加稳健。
（梁中华整理）
国家发展研究院官方微信
Copyright© 1994-2012 北京大学 国家发展研究院 版权所有, 京ICP备05065075号-1
保留所有权利，不经允许请勿挪用
-
首页
-
出版物展开 / 收起
sidenav background出版物
sidenav header background人力资本在中国地区收入差距中的重要性--简报2013年第023期（总第1055期）
发布日期：2013-07-12 10:39 来源：北京大学国家发展研究院
2013年6月4日下午，在北京大学国家发展研究院万众楼小教室内，美国俄亥俄州立大学经济系荣誉退休教授、China Economic Review总编Belton M Fleisher教授，做了题为“人力资本在中国地区收入差距中的重要性”的演讲，介绍了他与合作者李海峥、李文威最新的研究成果——人力资本在中国地区收入差距中的重要性。以下是报告的主要内容。Fleisher教授首先介绍了研究动机。近十年来，中国的收入不平等问题引起了广泛关注，尽管采用不同的衡量标准发现问题没有那么严重，但是中国的收入差距仍然处在世界最高者之列。Fleisher教授等人采用Hendricks (2002)研究国际移民的方法，关注与教育、经验和区域间流动工人收入中所反映的不可测量的人力资本差异等因素对中国东部、中部和西部个人收入的影响。劳动力的地区流动是一个自然的实验，在已知流入地的人力资本和全要素生产率水平的情况下，它可以揭示流动工人的劳动生产率。在劳动力流入地，具有相同可观测技术水平的流动工人和非流动工人之间的收入差异，可以帮助估计流入地工人和流出地工人在“不可测量的人力资本”方面的差异。这种“不可测量的人力资本差异”可能来自地区间教育质量的差异，可能来自与工作相关的营养、技能、态度等家庭因素，也可能来自其他社会经济因素。
早在2009年的研究中，Fleisher教授等人就考虑了身体状况、人力资本、基础设施和对外直接投资流动对中国地区间增长趋势的影响。他们发现，人力资本不仅促进产出和劳动生产率的增长，而且对全要素生产率的增长也有直接和间接作用。在发达地区进行基础设施投资会带来相对高的回报，在不发达地区进行人力资本的投资会带来相对高的回报。
Fleisher教授对研究所采用的模型进行了详细介绍。他们使用柯布道格拉斯生产函数和恒定替代弹性劳动效率加总函数，对跨地区的工资和收入差距进行建模，即柯布道格拉斯生产函数中的劳动力是由高技术工人和低技术工人通过恒定替代弹性的函数加总得到。仿照Hendricks (2002)的做法，他们使用教育程度来区分工人的技术水平高低，将劳动力分成不同的技术类别，不同技术类别的劳动力在效率上的差异是技术特定型的，也可能来自地区特定型的。他们选择东部地区为基准，设定东部地区每种技术类别的地区特定效率水平为1，这样具有相同的可观测人力资本的东部地区流动工人的工资和东部地区当地工人的工资之比，就能够帮助估计流动工人技术特定型效率水平。
为了衡量地区间人力资本的差异对收入的影响，他们用中部和西部地区的资本产出比替换了东部地区的资本产出比，假定东部地区的资本产出比就分别等于中部和西部地区的产出比，他们比较东部地区的收入和中、西部地区实际观测到的收入，可得到地区间的人力资本差异对地区间的收入差异的影响。但这一结果建立在中、西部地区工人的可测技术水平、不可测量的人力资本水平与东部地区是相同的。采用类似的方法，他们可以得到可测量的技术水平对地区间收入差异贡献的估计。最后，他们假定具有相同的可观测人力资本的东部地区流动工人的工资和东部地区当地工人的工资之比可以衡量地区间不可测量的人力资本差异，估计了地区间不可测量的人力资本差异对地区间收入差异的影响。通过比较流动工人的预期工资和相同技能的非流动工人工资之比，他们获得了一种自我挑选流动工人的衡量方法，并且发现不可测量人力资本的估计的不合理性。因此，他们的研究忽略自我挑选效应。
他们选取的数据来源于中国省级年鉴和中国家户收入项目（CHIP）2007年的数据。他们关注在2007年仍然持有农村户口的城市移民，所以使用农村综合数据补充CHIP样本。CHIP中2007样本包含9个省份的15个城市，作为中国农村人口流向城市的代表。基准地区为东部地区，包括广东、浙江、江苏。其他省份归为西部和中部地区，样本中剔除了上海，因其农村来的流动人口数量较小。在计算农村的GDP时，农业部门的数据在官方统计部门可以获取到，仿照Xiong (1999)的方法，他们加总乡镇企业的净利润、税收、固定资产折旧、劳动者报酬得到附加值，进而计算第二、三产业的GDP。由于数据的缺失，他们没有考虑基础设施维护、社会福利和教育支出等。乡镇企业的数据来自于农业加工产品行业年鉴。在计算农村固定资本时，他们采用了Zhang, et al. (2004) 和 Xu, et al. (2007)发展的永续存活方法，将年折旧率设定为6%，忽略了对外直接投资与中外合资企业投资。每年固定资产总投资数据来自于1993-2010年的统计年鉴。为了获取生产弹性参数来计算不可观测的人力资本，Fleisher 参照了Fleisher, et al. (2009)的做法，选定生产弹性为0.01。
他们采用两种方法估计不可测量的人力资本。第一种是通过Mincer方程基于教育和工作经验估计收入。他们使用2007年的流动工人样本，剔除了个体户样本，因为个体户的收入可能来自于劳动以外的资本收益。他们还调整计算了每工作周的收益，将原始数据中的月度收入除以每周工作的小时数，再乘以54。54意味着每周有6个工作日，每个工作日工作9个小时，这种计算对于大多数流动工人是适用的。他们还根据地区和性别对样本做了分组。用年龄减去受教育的年限，就得到了工作经验的代理变量。由于法定开始工作年龄为16周岁，对于小学及以上学历的工人，其工作经验是通过年龄减去受教育的年限，再减去16得到。对于没有完成小学教育的工人，直接用年龄减去16就得到了工作经验的代理变量。教育程度使用小学、初中、高中、大学等四个虚拟变量来表示，其中基准样本是学历未满小学的工人。第二种估计仿照了Hendricks (2002)的方法，基于不同分组工人的平均工资来计算不可测量的人力资本，分组标准包括教育、性别、年龄。教育类型可以分为三类：受教育年限在6年以下（未上学或小学）、受教育年限在6年至9年之间（初中教育）、受教育年限在9年以上（高中或大学）。年龄也分三组：16-27周岁、28-40周岁、40周岁以上。
实证结果显示，中国不同地区间的收入差距非常大，西部地区居民人均收入仅仅是东部地区的48.2%，中部地区居民的人均收入是东部地区的59.1%。假定其他条件不变，令东部地区的资本产出比等于西部地区和中部地区的资本产出比，西部和中部地区的收入差距从100%分别降到了63.5%和73.6%。当考虑了地区的技能和性别差异以后，西部地区和东部地区的收入比从63.5%降到了62.7%，中部地区和东部地区的收入比基本不变。考虑了不可测量的技能差异后，西部地区和东部地区的收入比上升到了54.8%，中部地区和东部地区的收入比上升到了61.8%。经过检验，以上结果对于生产函数参数的不同设定都是稳健的。所有的计算都表明，被归因为地区全要素生产率差距的难以解释的地区收入差距，在西部地区很大，在中部地区不大。通过分解的方法，Fleisher教授考察了实物资本、可测和不可测的技能、全要素生产率对地区收入差距的影响。结果显示，实物资本是最重要的投入，不可测的技能是第二重要的。在西部地区，全要素生产率比不可测的技能的影响大。但在中部地区，不可测的技能比全要素生产率的影响大。例如，在西部和东部地区的收入差距中，有形资本、不可测的技能分别可以解释62%和18%，但在中部、东部地区的收入差距中，二者分别可以解释58%和34%。最后，他们考察了不可观测的技能差异对地区收入差距的影响，发现西部地区的技能和有形资本不可解释的收入差距下降了18%，中部地区的下降了34%，这表明不可观测的人力资本可以解释地区收入差距中的一大部分。
根据研究，不可观测的人力资本对于地区间的收入差距影响是非常大的。在考虑了不同技术级别的替代性以后，结果依然是稳健的。相比西部地区收入差距的实证结果，中部地区的结果更加稳健。
（梁中华整理）
访问学者申请
EMAIL
北京大学
ENGLISH
