勞動價格扭曲與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展

　　摘要：文章基于勞動價格扭曲對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制，從經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的條件、過程和結(jié)果三個維度構(gòu)建經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，利用熵權(quán)法對2003—2019年中國30個省份的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進行測算，并實證分析勞動價格扭曲對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)：經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平存在明顯的地區(qū)差異，基本與經(jīng)濟發(fā)展水平一致，東部地區(qū)高于中西部地區(qū);2003—2019年各地區(qū)的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平都有顯著的提升，且地區(qū)之間的差距逐漸縮小;勞動價格扭曲通過抑制人力資本、創(chuàng)新、消費、投資以及生產(chǎn)率等因素，對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負向作用。

　　關(guān)鍵詞：勞動價格扭曲;高質(zhì)量發(fā)展;生產(chǎn)要素

　　0引言

　　長期以來，由于政府的干預(yù)、市場分割以及勞動市場改革的不完全導(dǎo)致了勞動者的報酬偏離其邊際貢獻，即存在勞動價格扭曲。勞動價格扭曲阻礙了經(jīng)濟發(fā)展：首先，較低的工資收入限制了消費，導(dǎo)致對產(chǎn)品的需求不足，弱化了生產(chǎn)者的投資動機，不但無法從消費端促進經(jīng)濟發(fā)展，而且會影響消費投資結(jié)構(gòu);其次，工資扭曲導(dǎo)致人力資本投資降低甚至高素質(zhì)人才流失，不利于形成創(chuàng)新型人才基礎(chǔ)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型;最后，工資扭曲加劇了收入分配的不平等，惡化了勞工關(guān)系，影響社會的和諧與穩(wěn)定，進而阻礙了經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。

　　因此，深入分析工資扭曲與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在關(guān)系，對推進要素市場的改革進程，提高勞動者的收入，助推高質(zhì)量發(fā)展意義重大。經(jīng)濟發(fā)展問題一直都是經(jīng)濟研究的重點，但是直到20世紀(jì)60年代，學(xué)者們才從開放的國際角度、收入差距以及人力資本等相關(guān)方面圍繞經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展展開研究。

　　從開放角度來看，隨洪光和劉廷華(2014)[1]發(fā)現(xiàn)FDI通過對增長率和可持續(xù)性方面產(chǎn)生的積極作用提高了經(jīng)濟增長質(zhì)量;白俊紅和呂曉紅(2017)[2]認為隨著FDI質(zhì)量的不斷提升，對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生的正向影響也在不斷提高。從收入差距來看，Aghion和Bolton(1997)[3]認為收入差距限制了窮人進行投資，減少了財富積累，限制了經(jīng)濟發(fā)展。楊汝岱和朱詩娥(2007)[4]認為收入差距的縮小有利于擴大消費，刺激經(jīng)濟增長。

　　鈔小靜和任保平(2014)[5]認為較大的城鄉(xiāng)收入差距會對經(jīng)濟增長質(zhì)量產(chǎn)生負向作用。從人力資本方面來看，Castello和Domenech(2002)[6]驗證了人力資本結(jié)構(gòu)通過影響資源的分配效率從而對經(jīng)濟增長率產(chǎn)生影響。邊雅靜和沈利生(2004)[7]認為人力資本是經(jīng)濟增長和發(fā)展的核心，是創(chuàng)新的源泉和技術(shù)擴散的基礎(chǔ)，有利于推動落后地區(qū)的發(fā)展。但是Pritchett(2001)[8]、林毅夫和劉明興(2003)[9]認為人力資本對經(jīng)濟增長并無明顯作用。

　　既有的研究為本文提供了思路，本文主要進行以下兩個方面的探索：第一，在技術(shù)層面，本文構(gòu)建了包含17個基礎(chǔ)指標(biāo)的綜合評價體系，使用熵權(quán)法合成經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)，較全面地反映了高質(zhì)量發(fā)展的信息，提高了分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。第二，研究視角方面，立足于勞動價格扭曲，落腳于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，從勞動價格層面尋求促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的可行路徑。

　　1經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的測度

　　1.1經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的構(gòu)建

　　本文根據(jù)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，從經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的條件、過程和結(jié)果三個維度構(gòu)建了包括創(chuàng)新能力、協(xié)調(diào)能力、增長效率等在內(nèi)的分項指標(biāo)，并選取了17個基礎(chǔ)指標(biāo)來衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[10]。

　　1.2測算方法與數(shù)據(jù)處理

　　先使用熵權(quán)法確定經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系下各個基礎(chǔ)指標(biāo)的權(quán)重，再按照所得的權(quán)重加總形成上一級指標(biāo)，這樣可以降低人為因素的擾動，從而準(zhǔn)確地計算各省份的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，具體計算如下：為了消除量綱和數(shù)量大小的影響，使用極值對各個基礎(chǔ)指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對于正向指標(biāo)，其值越大，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平越高;逆向指標(biāo)則相反。本文選取中國30個省份(不含西藏和港澳臺)2003—2019年的數(shù)據(jù)進行分析，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、EPS數(shù)據(jù)庫以及各省份統(tǒng)計年鑒。

　　1.3測算結(jié)果分析

　　根據(jù)對2003—2019年中國30個省份的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平進行測算，由于計算的樣本量較大，因此為了直觀地體現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展水平，選取樣本區(qū)間內(nèi)30個省份 的均值進行分析。

　　從地區(qū)差異來看，北京高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)均值最高，高達0.669，其次是上海和廣東，其值均高于0.45，內(nèi)蒙古的高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)均值僅為0.179，不足0.18，山西、江西、廣西、青海和寧夏的高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)均值在0.18~0.2，落后于其他省份，省際差異明顯，這與以往的研究結(jié)果相同。

　　經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平基本與經(jīng)濟發(fā)展水平在地域分布上呈現(xiàn)一致性，北上廣地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展遙遙領(lǐng)先，而內(nèi)蒙古、山西、江西、廣西、青海、寧夏等省份經(jīng)濟發(fā)展相對落后。東部地區(qū)的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平高于中西部地區(qū)，這主要是由于東部地區(qū)各項基礎(chǔ)指標(biāo)的取值較高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對合理，污染得到有效治理等。

　　從時間趨勢來看，2003—2019年，各省份之間的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平差距逐步縮小，例如2003年上海和江西經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的差距為0.348，但是2019年變?yōu)?.257，這表明經(jīng)濟相對落后地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的提升空間較大，而經(jīng)濟基礎(chǔ)較好、經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的提升空間相對有限;各省份的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平都呈現(xiàn)上升態(tài)勢，這主要與十幾年來整體經(jīng)濟發(fā)展以及高質(zhì)量發(fā)展的條件、過程和結(jié)果的改善密切相關(guān)。

　　2實證分析

　　2.1模型的設(shè)定

　　為了分析勞動價格扭曲對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，構(gòu)建如下模型：qualit=α0+α1distlit+λXit+εit(7)其中，i表示地區(qū)，t表示時間。qual表示經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，核心解釋變量distl表示勞動價格扭曲。X表示控制變量，主要包括外商直接投資(FDI)、基礎(chǔ)設(shè)施(Inf)、城鎮(zhèn)化水平(Urb)、工業(yè)發(fā)展水平(Ind)、人力資本(Hum)。ε表示隨機干擾項。

　　2.2變量選取與數(shù)據(jù)說明

　　(1)被解釋變量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平(qual)，用前文測算的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)衡量。

　　(2)核心解釋變量勞動價格扭曲(distl)。如果要素市場是完全競爭的，那么勞動者的實際工資應(yīng)該等于其邊際貢獻，即mpl=w/p，但是由于政府對生產(chǎn)要素的定價以及市場分割等因素造成兩者之間存在缺口，即工資扭曲。參照安孟和張誠(2020)[11]的做法，借助超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)計算勞動的邊際產(chǎn)出，然后計算出勞動價格扭曲指數(shù)。

　　(3)控制變量外商直接投資(FDI)用實際利用外商直接投資額占GDP的比重表示;基礎(chǔ)設(shè)施(Inf)用地區(qū)郵電業(yè)務(wù)量在GDP中的占比表示;城鎮(zhèn)化水平(Urb)用城鎮(zhèn)人口在總?cè)丝谥械恼急缺硎?工業(yè)發(fā)展水平(Ind)用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在GDP中的占比表示;人力資本(Hum)用勞動者平均受教育年限的對數(shù)值表示。變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

　　2.3結(jié)果分析

　　2.3.1基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

　　根據(jù)豪斯曼檢驗的結(jié)果，P值為0.001，確定使用固定效應(yīng)模型，回歸結(jié)果如表3所示。在基本OLS估計以及依次控制了省份和時間固定效應(yīng)、省級聚類后，雖然系數(shù)大小存在小幅度變動，但系數(shù)和顯著性水平都表明勞動價格扭曲對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用顯著為負�？刂剖〖墝用娴木垲悩�(biāo)準(zhǔn)誤后，勞動價格扭曲每降低1個百分點，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平將提高0.013個百分點。

　　原因在于：首先，從高質(zhì)量發(fā)展的條件來看，勞動價格扭曲阻礙了勞動者向高質(zhì)量勞動力的轉(zhuǎn)型，降低了對自身和子女的人力資本投資，不利于人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化;而且當(dāng)勞動者得不到合理的收入時，尤其是對于高技能勞動者來說，他們會選擇換工作，這又會造成人力資本的流失。勞動的價格被低估，導(dǎo)致要素市場不能真實地傳遞價格信號，具有創(chuàng)新能力的勞動資源不能被配置到創(chuàng)新活動中;由于存在扭曲，勞動這種生產(chǎn)要素就變得相對便宜，加上創(chuàng)新活動本身存在的風(fēng)險和不確定性，導(dǎo)致企業(yè)繼續(xù)使用原有的生產(chǎn)要素和生產(chǎn)設(shè)備，缺乏創(chuàng)新的動力。

　　其次，從高質(zhì)量發(fā)展的過程來看，對勞動者來說，工資收入作為其收入的主要來源，由于勞動價格扭曲導(dǎo)致的低工資水平限制了購買能力，抑制了消費水平的提高;對生產(chǎn)者而言，需求不足、產(chǎn)品滯銷、利潤下降、投資動力不足，限制了投資。追求利潤最大化的廠商依賴于價格低廉的勞動力來獲得超額利潤，忽視了技術(shù)和管理創(chuàng)新，侵蝕了研發(fā)的動力，導(dǎo)致生產(chǎn)活動長期處于低端，難以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。勞動的價格被低估，生產(chǎn)成本較低，相當(dāng)于以超額利潤的形式對產(chǎn)能落后的企業(yè)進行補貼，而且如果企業(yè)退出市場，前期的成本將得不到補償，退出成本較高，落后產(chǎn)能難以淘汰，影響了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

　　最后，從高質(zhì)量發(fā)展的結(jié)果來看，隨著人口紅利的逐漸消失，勞動價格扭曲導(dǎo)致資源的誤置，降低了生產(chǎn)率;勞動價格扭曲在降低人力資本投資和技術(shù)改進的同時，還導(dǎo)致了生產(chǎn)處于產(chǎn)業(yè)鏈的下游，依賴高污染、高排放的粗放增長模式，能源利用率偏低，導(dǎo)致環(huán)境污染嚴重�？傮w來看，勞動價格扭曲通過對高質(zhì)量發(fā)展的條件、過程和結(jié)果三個方面產(chǎn)生不利影響進而抑制了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

　　2.3.2內(nèi)生性問題考慮到勞動價格扭曲和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展之間存在的雙向因果關(guān)系，即勞動價格扭曲的改善促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展又有利于緩解勞動價格扭曲，基準(zhǔn)模型的設(shè)定可能存在內(nèi)生性問題。

　　為了克服內(nèi)生性問題，本文使用系統(tǒng)GMM方法進行回歸，以經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的滯后一期作為工具變量，勞動價格扭曲作為內(nèi)生變量重新進行回歸。AR(1)的P值為0.02，AR(2)的P值為0.37，Sargan檢驗的P值為1.00，表明模型選擇的工具變量以及滯后期數(shù)是合理的。從動態(tài)估計的結(jié)果來看，勞動價格扭曲的系數(shù)為-0.011且顯著，這與前文基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致，支持本文的核心結(jié)論。滯后一期的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展系數(shù)為0.854且高度顯著，說明上一期的經(jīng)濟發(fā)展對本期的經(jīng)濟發(fā)展具有重要的影響，高質(zhì)量發(fā)展具有較強的趨勢性。

　　2.3.3穩(wěn)健性檢驗

　　(1)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的再計算使用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)值作為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的代理指標(biāo)重新進行估計。勞動價格扭曲的系數(shù)為-0.021且在1%的水平上顯著，這證實了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。(2)異常點的剔除考慮到對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的抑制作用可能會受到勞動價格扭曲極端值的影響，因此，把樣本區(qū)間內(nèi)低于均值3%或者大于97%的樣本剔除，對得到的新樣本重新進行估計。勞動價格扭曲對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的負向影響及顯著性均與基準(zhǔn)回歸一致，本文的核心結(jié)論并未發(fā)生實質(zhì)性的變化。

　　3結(jié)論與啟示

　　勞動價格扭曲與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展作為被廣泛關(guān)注的兩大經(jīng)濟問題，隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，現(xiàn)實存在的勞動價格扭曲表明發(fā)展的成果并沒有為廣大人民所享有，卻成為抑制經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要因素之一。為了分析勞動價格扭曲對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，本文從經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的條件、過程以及結(jié)果三個維度構(gòu)建了衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)體系，利用熵權(quán)法對2003—2019年中國30個省份的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平進行了計算，并實證檢驗了勞動價格扭曲對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響。

　　研究發(fā)現(xiàn)：第一，從區(qū)域差異來看，地區(qū)之間的差異明顯，高質(zhì)量發(fā)展水平基本與經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)地域分布上的一致性;2003—2019年各省份的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)上升趨勢，經(jīng)濟的整體發(fā)展取得一定成就，高質(zhì)量發(fā)展的條件、過程和結(jié)果得到改善。第二，勞動價格扭曲抑制了經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展，對高質(zhì)量發(fā)展的條件、過程和結(jié)果產(chǎn)生了負向作用，進而抑制了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。根據(jù)本文的研究，得出以下啟示：

　　第一，提高勞動者的收入，完善勞動市場的制度化建設(shè)，發(fā)揮工會的作用，緩解工資扭曲。由于勞動市場的分割、戶籍制度的存在，限制了勞動力資源的自由流動;城市中的農(nóng)民工沒有保險保障和最低生活保障，工資普遍較低;檔案制度的存在限制了高級人才獲得更高的待遇。因此，相關(guān)部門要改革戶籍和檔案制度，消除城鄉(xiāng)、行業(yè)和地區(qū)壁壘，降低勞動力的流動成本，統(tǒng)一勞動市場，消除就業(yè)市場的分割和歧視，優(yōu)化勞動資源配置。第二，在市場經(jīng)濟下，工會是工人權(quán)益的代表，然而當(dāng)前中國大多數(shù)的工會僅發(fā)揮慰問困難職工或組織文體活動的作用，很少代表勞動者談判工資。因此，要加強工會的力量，提高勞動者的工資談判能力。第三，政府要維持行業(yè)和市場秩序，防止大型壟斷勢力蓄意壓低工資。第四，加強勞動者的技能培訓(xùn)，提高勞動者自身的素質(zhì)水平也是提高工資的重要途徑。

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　　作者：安孟1，張誠2

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