中國工資水平差異的分析

[摘 要] 本文采用2011年中國健康與營養(yǎng)調查數(shù)據(jù)（CHNS）中有關成人工資的抽樣調查數(shù)據(jù)，運用分位數(shù)回歸的方法從受教育年限、工作年限、性別、地區(qū)以及工作單位這幾個方面對工資收入的影響進行了實證分析。研究結果發(fā)現(xiàn)隨著分位數(shù)的增加，受教育年限對工資收入的影響越來越大，而工作年限對工資收入的影響隨著分位數(shù)的增長表現(xiàn)為先負后正。性別、地區(qū)以及工作單位的不同對工資收入的影響也隨著分位數(shù)的不同而各有差異。

[關鍵詞]工資水平差異；分位數(shù)回歸；實證分析

1 引言

傳統(tǒng)意義上來說，工資水平的高低取決于受教育程度、工作年限及工作經(jīng)驗、性別的不同、地區(qū)的不同以及工作單位的不同。在人們的傳統(tǒng)觀念上，受教育程度與工作年限的長短與工資水平存在著正相關。而在受教育程度與工作年限相同的情況下，由于男女勞動力在市場上經(jīng)濟地位的不平等從而造成的性別歧視，導致男性的工資水平往往比女性要高。地區(qū)的不同以及工作單位的不同也是影響工資水平差異的兩個重要因素。從中國的實際情況來看，雖然我國的工資水平在量上是呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢，但是工資水平的差距也在逐漸拉大，因此研究我國工資水平的差異是很有必要的。

2 數(shù)據(jù)處理

本文數(shù)據(jù)來源于2011年中國健康與營養(yǎng)調查數(shù)據(jù)（CHNS）中“成人調查表”的成人工資抽樣調查數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)采用多層次抽樣辦法，在全國范圍內(nèi)的多個省市以家庭為樣本進行抽樣調查。由于本文研究的對象為我國工資水平，因此本文將采用每月工資收入（包括補貼和獎金）作為研究對象。本文數(shù)據(jù)的年齡范圍是在18-60周歲之間的。經(jīng)過上述的數(shù)據(jù)處理，最終采用了3788個樣本量。

3 工資水平差異的實證分析

本文根據(jù)分位數(shù)回歸的基本模型建立如下模型：

我們對2011年的居民月工資水平的對數(shù)在各個分位點上采用平滑算法做分位數(shù)回歸，具體結果如下：

首先，隨著分位數(shù)的上升，受教育年限對工資收入的影響是越來越大的。表明在低分位點，隨著受教育年限的時間越長，你所獲得的工資收入也就越多，但是這種正的效應并不是十分顯著，而在高分位點，隨著受教育年限的增加，所獲得工資收入增加的越快。也就是說，相對于低收入人群，高收入人群的這種受教育年限對工資收入帶來的影響要更加的明顯。其次在50%分位點之前，工資年限對工資收入的這種影響是負向的，也就是說在低分位點上，隨著工作年限的時間越長，居民所獲得工資收入反而越少。但是在超過50%分位點后，這種效應轉變成了正的，也就是說在高分位點上工作年限對工資收入的這種影響為正向效應。接著我們可以看出勞動力市場上男性的平均工資要高于女性。在50%分位點之前，男性與女性之間的平均工資差距是基本保持不變的，但是在50%到80%分位點之間，這種差距在逐漸拉大，但是在80%分位點之后這種差距又有一個明顯下降的趨勢，說明在最高收入的人群當中，男女工資水平的這種差異并沒有中高等收入人群的差距要大。從區(qū)域的不同對工資收入差異的影響來看，可以得出東部省市要比中西部省市對工資收入的影響要大。最后從不同的工作單位類型之間工資收入差異的情形來看，不同的工作單位對工資收入的影響隨著分位數(shù)的增長呈現(xiàn)倒“U”型。

4結論與啟示

本文采用2011年中國健康與營養(yǎng)調查數(shù)據(jù)（CHNS）中“成人調查表”的成人工資抽樣調查數(shù)據(jù)，運用分位數(shù)回歸的方法從受教育年限、工作年限、性別、地區(qū)以及工作單位這幾個方面對工資收入的影響進行了實證分析，發(fā)現(xiàn)分位數(shù)回歸的方法可以更好的反映工資收入與這些變量在不同的分位點之間的關系，具體如下：第一，受教育年限對工資收入的影響是隨著分位數(shù)的增加而逐漸增加的。第二，工作年限對工資收入的影響表現(xiàn)為在低分位點處這種影響是負的，在高分位點處這種影響是正的，并且這種正的效應很小。第三，性別、區(qū)域以及工作單位的差異給工資收入的影響也是顯著的。而工資收入在不同的區(qū)域之間也存在著不小的差距，這種差距隨著分位數(shù)的增加呈現(xiàn)“N”型。不同的工作單位對工資收入的影響也是不同的，這種影響隨著分位數(shù)的增長呈現(xiàn)倒“U”型。

參考文獻：

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作者簡介：

龍超（1991—）男，漢族，江蘇句容人，學生，經(jīng)濟學碩士，單位：南京財經(jīng)大學，研究方向：金融數(shù)量分析。