中国地区工资趋同的阶段性特征研究.docx
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中国地区工资趋同的阶段性特征研究
中国地区工资趋同的阶段性特征研究-经济
中国地区工资趋同的阶段性特征研究
文/董理
【摘要】文章以中国31个省级行政区的平均工资水平为研究对象,基于空间马尔可夫链方法,分析1978~2012年中国各地区工资趋同的特征。
研究发现,各地区平均工资没有表现出向全国平均工资水平收敛的趋势,而是倾向于向更低的平均工资演进。
工资趋同在整个期间并不平稳,而是分为表现迥异的1978~1990年和1991~2012年两个阶段。
在第一阶段,不同的俱乐部中包含的成员数量较为接近,各地区的平均工资差距并不大。
在第二阶段,俱乐部成员出现向两极集聚的现象,地区之间的平均工资差距较大。
平均工资最低和最高的地区在工资分布中的相对位置到了第二阶段进一步固化;对于中间组,平均工资类型向上转移的概率小于向下转移的概率。
工资水平相近的地区在空间上出现了集聚,且低值聚集特征明显。
不同的邻域环境造成区域的类型转变概率不同,近邻效应明显。
关键词地区工资;趋同;空间马尔可夫链
【基金项目】本文是2010年度教育部人文社科基金项目“劳动力流动、财政外部性和收入再分配政策研究”(10YJC790051)和上海金融学院央财项目青年教师科研资助计划的阶段性成果。
【作者简介】董理,上海金融学院副教授,博士,研究方向:
劳动经济和公共财政。
一、引言
一个国家不同地区的工资差距和工资趋同,关系到经济增长、区域平衡和收入差距,一直是公共政策关注的焦点,学者们对此进行了大量研究。
钟笑寒(2005)指出,我国职工平均工资在1978~1992年间存在绝对β收敛,1992~2002年间则是发散的,造成这一趋势的基本原因是东部发达地区相对工资的持续上升并超过中西部地区。
随后的研究考虑到空间地域因素的影响。
张建红等(2006)将样本分为1980~1990年和1991~2002两个阶段,空间计量模型的估计结果表明,在后一阶段,各省工资的空间相互依赖和扩散机制发挥了显著作用。
刘修岩和殷醒民(2008)考察了1999~2004年影响地区工资水平差异的空间外部性,发现来自于市场潜能效应的货币外部性对地区工资水平存在显著为正的影响。
何江和张馨之(2007)运用人均GDP指标对1985~2004年中国省区收入分布演进进行了空间—时间分析,认为区域收入分布演进呈现出多俱乐部收敛的趋势,近邻效应显著影响了区域收入分布演进。
唐波和周小敏(2013)考察的是1978~2009年期间的中国省际城镇职工工资,得出了一致的结论。
AdolfoJose(2009)运用空间计量、非参数和半参数方法,对西班牙在1985~2003年的工资收敛进行了研究,得出的结论是西班牙各省之间确实出现了β收敛。
Badi(2012)从劳动力市场的地理位置视角出发,在研究德国的工资曲线时考虑了地区之间的溢出效应,检验了近邻地区的失业率是否影响一个地区的工资水平。
在已有研究的基础上,本文在以下三方面有所发展和改进:
①研究的是俱乐部趋同。
即初始条件和结构特征等方面都相似的区域之间发生相互趋同,如低工资地区或高工资地区内部存在的趋同趋势。
不同于β收敛和σ收敛①。
②使用空间马尔可夫链分析法。
这种方法不仅可以考察中国省区工资分布的形态特征及其动态性,而且通过引入空间因素,可以分析近邻效应对工资趋同的影响。
③检验工资分布演进的时间平稳性,进而将1978~2012年两个阶段的35年跨度分成1978~1990和1991~2012年进行研究,考察工资趋同的阶段性特征及其原因。
二、研究方法与数据
(一)研究方法
马尔可夫链(Markovchain)是研究在无后效性条件下,时间和状态均为离散的随机转移问题的方法。
所谓无后效性,指的是一个随机过程{X(t),t∈T},有限状态空间L对应于随机变量X的状态数,对所有时期t和所有可能的状态j、i和ik(k=0,1,2,…,t-2),满足下式:
P{X(t)=j|X(t-1)=i,X(t-2)=it-2,…,X(0)=i0}=P{X(t)=j|X(t-1)=i}
即随机变量X在时期t处于状态j的概率仅取决于X在时期t-1的状态。
该方法首先将连续的数据离散化为L种状态(或类型),然后计算各类型的概率分布及其变化。
空间马尔可夫链将马尔可夫链方法与“空间滞后”概念相结合,弥补了传统马尔可夫链方法对区域单元空间相互作用忽视的不足。
该方法通过引入空间权重矩阵计算邻近单元的加权平均属性值(空间滞后),而判断区域单元的空间邻域状态(空间滞后条件)。
在不同空间滞后条件下建立马尔可夫链矩阵,分析不同空间背景下一个区域向上或向下转移的可能性。
通过比较传统的马尔可夫矩阵元素和空间马尔可夫矩阵中的对应元素,可以了解一个区域向上或向下转移的概率大小与周围邻居之间的关系,探讨区域背景对区域转移的总体影响。
(二)数据来源和说明
本文以我国31个省级行政区为研究单元,以各省的城镇单位就业人员平均工资为研究指标,考察期是1978~2012年。
1978~2004年的数据来自《新中国55年统计资料汇编》,2004~2012年的数据来自于《中国统计年鉴》。
重庆1979年、1981~1984年,内蒙古1979年,西藏1978年的数据缺失,都利用随后5年的数据进行几何平均插值予以补充。
在分析中,使用到实际工资和相对工资比率这两个指标。
实际工资是通过将各省的城镇单位就业人员平均工资用本省的居民消费价格指数平减得到,1978年为基期。
相对工资比率等于各省的城镇单位就业人员平均工资除以当年全国的城镇单位就业人员平均工资。
在数据的状态(或类型)划分上,参照Quah(1996)、LeGallo(2004)以及何江和张馨之(2007)的做法,按照初始年份各类型数量相近的原则进行。
根据相对工资比率的大小,将31个地区划分为5组,对应于工资水平的5种状态,用L1、L2、L3、L4、L5表示,代表的工资水平区间分别是(0,0.916]、(0.916,0.963]、(0.963,1.041]、(1.041,1.152]、(1.152,+∞]。
这样,考察期初(1978年)每个组都包含相似数目的观测值,分别为7、6、6、6和6。
文章选择rook空间权重矩阵。
其规则是两个省拥有共同的边界即视为相邻。
矩阵中的元素定义为:
Wij={1地区i和地区j邻接0其他在时间段上,我们注意到1978~2012年跨度35年,各地区工资水平的演进在不同时期可能会表现出不同的特点。
因此,我们初步将1978~2012年划分为3个子时期,分别为1978~1990年、1990~2001年和2001~2012年,依据的是31个省级行政区的城镇单位就业人员平均工资(实际值)在1978~2012年的泰尔指数的变化趋势。
②
三、各地区工资的“俱乐部趋同”
假设中国省区工资状态演进服从有限的一阶马尔可夫过程,具有平稳的转移概率,通过估计马尔可夫链的转移概率矩阵,我们可以考察工资分布的内部动态性与稳态分布。
(一)转移概率矩阵计算
我们分别计算在三个时间段,平均工资类型的马尔可夫转移概率矩阵。
结果如表1所示。
ni是各组出现的频数。
在1978~1990年期间,t=1978,1979,…,1989,31个省共对应327个相对工资比率(平均工资类型),相对工资比率的观测值落入区间(0,0.916],即平均工资类型属于第L1组的次数是67;平均工资类型属于第L2组、L3组、L4组和L5的次数分别为87、96、68和54。
在概率矩阵中,对角线上的元素表示平均工资类型没有发生变化的概率,而非对角线上的元素则表示不同的类型之间发生转移的概率。
L1行L1列对应的概率为0.806,表示第t年的平均工资类型为第1组,到第t+1年的平均工资类型仍然保持在第1组的概率为0.806;L1行L2列对应的概率为0.194,表示第t年的平均工资类型为第1组,到第t+1年的平均工资类型上升为第2组的概率为0.194;第t年的平均工资类型为第1组,到第t+1年的平均工资类型为第3、4、5组的概率都为0。
同样的,我们可以分析矩阵中其他元素的含义。
对1990~2001年和2001~2012年也可以进行类似的分析,具体细节不再赘述。
(二)时间平稳性检验
当然,将1978~2012年分为3个子区间是根据泰尔指数变化趋势所做的初步划分。
为了检验各地区平均工资类型转移在1978~1990年、1990~2001年、2001~2012年这3个子区间上的差异是否具有统计上的显著意义,需要进行检验。
这里进行两两分组检验。
第一组:
1978~1990年和1990~2001年。
第二组:
1990~2001年和2001~2012年。
根据检验结果,再对区间进行更准确的划分。
检验的原假设是各地区平均工资类型转移在时间上是平稳的,即在两个时期不存在显著差异。
采用似然比(likelihoodratio)统计量进行检验(Bichen?
bachBode,2003),公式为:
M是划分的子时期个数,L为平均工资类型。
是整个考察期内转移概率矩阵中的元素,是m子时期转移概率矩阵中的元素,是m子时期由第i种类型转变为第j种类型出现的次数。
统计量渐近服从自由度为L(L-1)的分布。
③
由表2可知,检验1通过了0.01的显著性水平检验,表明1978~1990年和1990~2001年2个子时期不是平稳的。
检验2未通过0.05的显著性水平检验,说明各地区平均工资类型转移在1990~2001年和2001~2012年2个子时期是平稳的,这两个时期完全可以合并为1991~2012年。
检验3也通过了0.01的显著性水平检验,说明1978~1990年和1991~2012年2个子时期不是平稳的。
综合3个平稳性检验的结果,我们发现,将1978~2012年分为1978~1990年和1991~2012年两个阶段进行研究最为合适。
因此,在本文的其余部分,将就两个阶段进行马尔可夫链分析。
表3给出了2个子时期的马尔可夫转移概率矩阵。
主对角线上的转移概率相对较高,表明不同平均工资类型的组间流动性较低,各地区在总体的工资分布中的相对位置比较稳定。
主对角线上元素的最小值为0.634,最大值为0.958。
这说明,一个地区如果在期初属于类型i,那么在随后的年份仍然属于该类型的可能性至少为63.4%。
对于平均工资比率最低和最高的两个组而言,主对角线上的转移概率更高,前者为95.8%,后者为94.4%,这意味着平均工资最低和最高的地区,在工资分布中的相对位置更加稳定,一般不随时间变化,不同类型之间的转移概率非常小。
非对角线元素在数值上远小于对角线元素,其最大值为0.256,仅为对角线上元素最小值的40%。
比较1978~1990年和1991~2012年这两个阶段的转移概率矩阵,我们有如下发现:
第一,ni值在1978~1990年的分布更为均匀,观测值落入中间组L2和L3的频数略大,而落入最高组L5和最低组L1频数略小。
这表明不同的俱乐部中包含的成员数量较为接近。
在分组区间给定的情况下,表明各地区的平均工资差距并不大。
而ni值在1991~2012年的分布迥然不同,表现出“两头大,中间小”的特征。
观测值落入最低工资组L1的频数为355,占全部观测值的一半以上(52%),落入最高工资组L5的频数为125,占全部观测值的18%,而落入中间三组的总比例不足30%。
这表明俱乐部成员出现向两极集聚的现象,地区之间的平均工资差距较大。
第二,转移概率矩阵中元素的值在两个阶段的差异也很大。
对于平均工资比率最低和最高的两个组而言,主对角线上的转移概率比其他组更高是很显然的。
然而,对比两个阶段,可以看到1991~2012年的转移概率分别为0.958和0.944,比1978~1990年的0.806和0.81
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