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一、模型变量的选择
一般说来,所有因素都会影响行业收入差距的变化,这些因素来自于经济、政治、社会等各个方面。这里按照中国统计年鉴的划分,选取17个行业进行分析。为了便于分析,我们从掌握的文献资料中众多因素筛选了7个因素,再对北京市2007年的相关数据进行计算分析。
行业收入(Y)反映的是不同行业平均职工工资收入,用中国统计年鉴给出的各行业在岗职工平均年收入来度量。
行业人力资本水平(X1)是指行业从业人员的素质和能力。对受教育年数赋值的方法为:未上过学为0年,小学为6年,初中为9年,高中为12年,专科为15年,本科为16年,研究生及以上为19年(因缺乏北京数据,采用全国平均水平代替,因为北京教育资源集中,X1的影响将会更大)。
行业劳动生产率(X2)是指行业从业人员的年平均贡献率,采用从业人员每年为行业贡献的增加值来度量。
行业垄断程度(X3) 是指国有经济的参与程度,用国有经济对行业的控制程度和资本的集中度来度量。
行业资本份额(X4)是指不同行业全社会固定资产投资额占全社会固定资产投资总额的比重。
行业劳动份额(X5) 是指不同行业职工人数占总职工人数的比重。
行业产值增长份额(X6)是指不同行业产值增加值占产业增加总值的比重。
以上数据是作者从2008年中国统计年鉴、中国劳动统计年鉴、北京统计年鉴的相关数据整理得到,以房地产业为例进行分析。(如表1所示)
二、模型的计算与分析
下面运用多元统计中的回归法分析在统计意义上对行业收入影响显著的因素,以表1为例,分析计算多个行业的数据。本文选取2007年的数据,行业收入(Y)为因变量,将表1中所列的行业人力资本水平、行业劳动生产率、行业垄断、行业资本份额、行业劳动份额、行业产值增长份额、行业性别结构等指标代入模型中,进行变量筛选。再用Eviews软件计算,选出3个指标,这三个指标分别是:X1—表示行业人力资本水平,X2—表示行业劳动生产率,X4—表示行业资本份额,并得到多元回归数学模型,C表示模型的常数项。(表2所示)
将模型用数学表达式写出,即为:
Y= -54252.16+ 7762.496X1 + 0.08089X2 - 34455.22 X4
从表2统计值可知,行业收入影响因素模型中诸参数均通过了验证。其中调整后的判定系数为0.914283,表明X1、X2、X4三个自变量的联合变动可以影响到行业收入(Y)的91.42%。本文还按照逐步回归的方法对各个因素的影响值进行了分析,力图找出影响行业收入的主要因素。从数学的角度来看,最先进入模型的自变量应该就是最主要的变量。经过反复的计算,进入模型的次序是行业人力资本水平(X1)、行业劳动生产率(X2)、行业资本份额(X4 ),也就是说,X1对行业收入影响值高于X2,X2对行业收入影响高于X4。
在行业从业人员收入差距的诸多影响因素中,在已有的研究成果中,行业的人力资本水平(X1)被认为是主要影响因素,然而从模型结论可以看到,行业垄断程度(X3)却没有入选。这里给出以下几种解释:
在北京的不同行业中,聚集众多著名大型企业,竞争激烈,导致国有企业以及民营企业或外资企业单独形成垄断的难度较大,难以获得明显的垄断利润。
模型里采用的人均工资为显性工资,不包括员工福利等隐性待遇,导致垄断程度难以被计量。
行业间工资水平的巨大差距掩盖了行业内由垄断带来的工资水平差距。
综上所述,在北京,垄断因素因其不确定性,被排除在方程之外,但不代表其对行业收入差距不具有影响性。
继续分析其他影响因素,行业人力资本水平(X1) 反映的是行业从业人员的素质和能力,是影响行业收入的主要因素之一,源于人力资本理论和制度理论。而劳动生产率(X2)反映的是指从业人员的年平均贡献率,是影响行业收入的主要因素之一,源于效率工资理论。本文计算结果表明,行业资本份额(X4)对行业收入变动的解释力没有行业人力资本水平(X1)和行业的劳动生产率(X2)两个因素影响大,然而它对行业收入的影响却是不能不考虑因素,所以,在模型中,我们将其列入其中。
这里需要注意的是,本文模型计算结果共有3个变量对行业收入变动影响明显,其他因素相对弱一些,但这并不表明其它因素没有影响。譬如,行业对外开放程度(X6),有学者认为对外开放政策对不同行业收入有很大的影响,涉外行业在不同时期,其行业从业人员收入甚至高于其他行业,造成行业收入差距。本文给出的回归法数学模型中,各个变量对行业收入影响的显著性只是针对某一系统而言的,而不能排除某些不显著因素的影响。
(石博文,1985年生,辽宁大连人,北京交通大学经济管理学院硕士。研究方向:收入分配与薪酬管理。石美遐,北京交通大学经济管理学院教授、博士生导师。研究方向:劳动经济学)
一般说来,所有因素都会影响行业收入差距的变化,这些因素来自于经济、政治、社会等各个方面。这里按照中国统计年鉴的划分,选取17个行业进行分析。为了便于分析,我们从掌握的文献资料中众多因素筛选了7个因素,再对北京市2007年的相关数据进行计算分析。
行业收入(Y)反映的是不同行业平均职工工资收入,用中国统计年鉴给出的各行业在岗职工平均年收入来度量。
行业人力资本水平(X1)是指行业从业人员的素质和能力。对受教育年数赋值的方法为:未上过学为0年,小学为6年,初中为9年,高中为12年,专科为15年,本科为16年,研究生及以上为19年(因缺乏北京数据,采用全国平均水平代替,因为北京教育资源集中,X1的影响将会更大)。
行业劳动生产率(X2)是指行业从业人员的年平均贡献率,采用从业人员每年为行业贡献的增加值来度量。
行业垄断程度(X3) 是指国有经济的参与程度,用国有经济对行业的控制程度和资本的集中度来度量。
行业资本份额(X4)是指不同行业全社会固定资产投资额占全社会固定资产投资总额的比重。
行业劳动份额(X5) 是指不同行业职工人数占总职工人数的比重。
行业产值增长份额(X6)是指不同行业产值增加值占产业增加总值的比重。
以上数据是作者从2008年中国统计年鉴、中国劳动统计年鉴、北京统计年鉴的相关数据整理得到,以房地产业为例进行分析。(如表1所示)
二、模型的计算与分析
下面运用多元统计中的回归法分析在统计意义上对行业收入影响显著的因素,以表1为例,分析计算多个行业的数据。本文选取2007年的数据,行业收入(Y)为因变量,将表1中所列的行业人力资本水平、行业劳动生产率、行业垄断、行业资本份额、行业劳动份额、行业产值增长份额、行业性别结构等指标代入模型中,进行变量筛选。再用Eviews软件计算,选出3个指标,这三个指标分别是:X1—表示行业人力资本水平,X2—表示行业劳动生产率,X4—表示行业资本份额,并得到多元回归数学模型,C表示模型的常数项。(表2所示)
将模型用数学表达式写出,即为:
Y= -54252.16+ 7762.496X1 + 0.08089X2 - 34455.22 X4
从表2统计值可知,行业收入影响因素模型中诸参数均通过了验证。其中调整后的判定系数为0.914283,表明X1、X2、X4三个自变量的联合变动可以影响到行业收入(Y)的91.42%。本文还按照逐步回归的方法对各个因素的影响值进行了分析,力图找出影响行业收入的主要因素。从数学的角度来看,最先进入模型的自变量应该就是最主要的变量。经过反复的计算,进入模型的次序是行业人力资本水平(X1)、行业劳动生产率(X2)、行业资本份额(X4 ),也就是说,X1对行业收入影响值高于X2,X2对行业收入影响高于X4。
在行业从业人员收入差距的诸多影响因素中,在已有的研究成果中,行业的人力资本水平(X1)被认为是主要影响因素,然而从模型结论可以看到,行业垄断程度(X3)却没有入选。这里给出以下几种解释:
在北京的不同行业中,聚集众多著名大型企业,竞争激烈,导致国有企业以及民营企业或外资企业单独形成垄断的难度较大,难以获得明显的垄断利润。
模型里采用的人均工资为显性工资,不包括员工福利等隐性待遇,导致垄断程度难以被计量。
行业间工资水平的巨大差距掩盖了行业内由垄断带来的工资水平差距。
综上所述,在北京,垄断因素因其不确定性,被排除在方程之外,但不代表其对行业收入差距不具有影响性。
继续分析其他影响因素,行业人力资本水平(X1) 反映的是行业从业人员的素质和能力,是影响行业收入的主要因素之一,源于人力资本理论和制度理论。而劳动生产率(X2)反映的是指从业人员的年平均贡献率,是影响行业收入的主要因素之一,源于效率工资理论。本文计算结果表明,行业资本份额(X4)对行业收入变动的解释力没有行业人力资本水平(X1)和行业的劳动生产率(X2)两个因素影响大,然而它对行业收入的影响却是不能不考虑因素,所以,在模型中,我们将其列入其中。
这里需要注意的是,本文模型计算结果共有3个变量对行业收入变动影响明显,其他因素相对弱一些,但这并不表明其它因素没有影响。譬如,行业对外开放程度(X6),有学者认为对外开放政策对不同行业收入有很大的影响,涉外行业在不同时期,其行业从业人员收入甚至高于其他行业,造成行业收入差距。本文给出的回归法数学模型中,各个变量对行业收入影响的显著性只是针对某一系统而言的,而不能排除某些不显著因素的影响。
(石博文,1985年生,辽宁大连人,北京交通大学经济管理学院硕士。研究方向:收入分配与薪酬管理。石美遐,北京交通大学经济管理学院教授、博士生导师。研究方向:劳动经济学)