工资增长与就业创造&基于中国上市公司数据的实证研究_人工成本论文

工资增长与岗位创造——基于中国上市公司数据的实证研究，本文主要内容关键词为：中国论文,上市公司论文,岗位论文,工资论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      十八大报告提出了2020年城乡居民人均收入比2010年翻一番的“收入倍增”目标，而工资增长是中国绝大部分劳动者收入倍增的主要形式。工资增长一方面意味着劳动者收入的增加，另一方面也意味着企业人工成本的上升，事实上，过去一段时间中国工人工资的增长给企业经营带来成本压力，已引起全球性的关注。统计数据显示，中国对最近的全球工资增长几乎贡献了一半，2008年和2009年全球实际工资平均增速分别为1.5%和1.6%，若不包括中国数据则增速降低一半，分别为0.8%和0.7%(国际劳工组织，2010)。按照目前的速度，到2015年民营制造业的工资水平将是2011年的两倍，到2017年将达到三倍(华尔街日报，2012)。实际工资的上升意味着企业人工成本的上升，在一定程度上挤压企业的利润空间，这种影响在经济环境恶化时尤为明显，甚至可能使得一些微利企业在经济衰退中失去生存的机会。

      人工成本的上升既有可能使一些企业因经营困难而倒闭，也有可能使现存的企业出于成本的考虑而放缓扩张的速度，二者都会对新岗位的创造产生不利影响。岗位创造作为衡量劳动力需求变化的重要指标对劳动力市场的当前状态有重要意义，它会在多大程度上受到工资增长的影响？这种影响在不同行业、不同类型企业间有多大差异？类似问题的澄清有助于我们把握当前劳动力市场的动态，从而有助于进行合理的政策干预。

      二、文献综述

      工资增长对岗位创造的影响其实是对就业水平增量部分的影响，而现有文献大多在直接讨论工资增长对就业水平的影响。从长期来看，工资增长可能会通过促进技术进步、提高劳动者的劳动积极性、提高总需求水平等途径提高就业水平或是就业率(Bruno and Sachs，1985；Staiger et al.，2001；Elsby and Shapiro，2009)。Staiger et al.(2001)在菲利普斯曲线的框架下讨论了美国历史上1970年代至1990年代的“低工资低就业”和1990年代以来的“高工资高就业”现象，并将工资与就业之间的正向关系解释为生产率对二者的共同作用。Elsby and Shapiro(2009)的研究强调，工资增长通过对劳动力工作动机的影响进而对就业率产生影响，在他们的模型中主要考虑了个体劳动力市场经验的回报变化和总体生产率增长对就业的影响，认为高工资和高生产率会带来更高的就业率，反之则反是。他们的经验研究表明，1968-2006年白人男性高中辍学劳动力总体就业率的降低中有一半的效应可以从这个群体相对工资率的降低中得到解释。但就中短期来看，工资增长对就业水平的影响则是负向的或是无明显影响的(Nickell and Andrews，1983；Blanchard and Katz，1992；Krueger and Pischke，1997；Blau and Kahn，1999)。Nickell and Andrews(1983)在一个动态模型中讨论工会对实际工资增长的干预从而对就业水平产生的影响，其经验研究结果发现工资增长对就业存在负向影响，二战以来这种工会工资增长的就业效应导致实际就业量低于理论上的均衡就业量大约40万。Krueger and Pischke(1997)将美国的就业增长与欧洲的情况进行了比较，发现美国的就业增长在很大程度上得益于其弹性的工资制度，这意味着如果美国的实际工资发生增长的话将会对就业的扩张带来显著的负向影响。这个结论与Blanchard and Katz(1992)对马萨诸塞州二战以来一直到1990年代的地区劳动力市场演变分析后得出的基本结论一致。此外，Blau and Kahn(1999)以OECD国家为对象的研究表明，由工资设定机制、政府政策规制带来的低收入人群的工资增长似乎并没有带来明显的就业负效应。

      就工资增长与就业水平增量也即岗位创造的关系而言，一般认为直接影响是负向的。因为一方面资本对劳动的替代会造成岗位破坏，而事实上资本深化趋势在中国制造业行业正普遍发生作用，同样的产出增加带来的就业增量在持续下降(袁富华和李义学，2009)，另一方面人工成本的上升也会影响新投资的进入，从而降低岗位创造率。Beaudry et al.(2010)在搜寻与谈判模型的框架下讨论了工资对岗位创造的影响，认为整体的工资增长增强了工人的谈判力量，带来单个企业的工资增长，从而对单个企业的雇佣决策产生影响。利用美国1970-2007年的人口普查数据和社区调查数据，Beaudry et al.(2010)估计出岗位创造曲线的工资弹性为-0.3，并将其解释为人工成本增长15%会伴随着失业率增加5个百分点，同时还认为在低劳动成本和高利润的情况下这种相对低的弹性系数反映了企业的低扩张倾向。

      就中国的情况而言，工资增长对就业的影响在理论和经验研究上都存在不同意见(姚战琪和夏杰长，2005；宁光杰，2007；何平和骞金昌，2007；叶仁荪等，2008；朱轶和熊思敏，2009；唐国华，2011)。由于中国经济整体上处于高速增长中，工资增长与就业增长如影随形，直接考察工资增长与就业增长的关系面临极强的内生性问题。考察工资增长对岗位创造的影响则是一个有效的替代选择，但关于中国当前工资增长对岗位创造的影响程度的估计目前还未见于文献，而这种影响对于宏观经济决策其实是一个重要的参考，对这种影响的定量估计是本研究的努力方向。

      三、计量模型

      从微观层面来看，企业是劳动力需求的决策主体，岗位创造取决于企业对雇佣规模的调整决策，而这种决策是一种典型的短期决策。而从短期来看，企业只能对雇佣规模和工资水平进行调整以适应产品市场和劳动力市场的变化①。正是这种短期决策，形成了岗位创造与工资增长之间的关系，构成了本文分析的重点。

      Ball and Cyr(1966)假定企业面临既定的生产函数和资本存量，在最小化成本的原则下追求利润最大化的目标，推导出的企业短期雇佣决策模型为：

      

      式中：E为雇佣量，P为净产出，代表了产品市场的需求，A为资本存量因素，p为技术进步因素，t为时间变量，λ为滞后一期的雇佣调整参数，α为影响生产率的规模报酬因子，l为α的倒数，b、c则为两个劳动供给时间参数。

      

      将表达式(2)、(3)整理后代入(1)，可以有表达式：

      

      对于i个企业t期的雇佣规模的动态调整而言，(7)式可表示为：

      

      对(7)、(8)式的估计面临着一系列可能的内生性问题，具体如下：

      (1)(7)式中的

可能会由于同样的外生冲击而变化，比如技术进步、经济周期等。

      (2)(8)式中的

可能会由于某些没有观察到的企业特征而出现共同的变化，这类企业特征如技术优势、赢利能力等。

      (3)(8)式中

可能存在互为因果的问题，比如雇佣规模的增加会降低工资增长率，而工资增长放缓也可能刺激雇佣规模的增加。

      此外，还有一个问题也是计量分析时需要注意的：

      (4)上市公司的面板数据尽管横向样本量较大，但在纵向时期数上却不多(T=12或更少)。

      对于问题(1)，外生冲击在一定程度上可通过年份哑变量得到控制(Carlsson et al.，2006)，所以以式(7)为基础的一般线性回归(OLS)就能在一定程度上解决。以式(8)为基础的固定效应的面板数据模型则有可能更好地解决问题(2)，因为一些不能观察的企业特征有可能会被模型中的固定效应捕捉到。而对于问题(3)，Arellano and Bond(1991)和Blundell and Bond(1998)的广义矩估计(GMM)模型以滞后期变量作为当期变量的工具变量能较好地加以控制，因为如果误差项不是序列相关的话，滞后期的变量会与当期变量高度相关而与误差项不相关。本文选择企业自身t-1期的岗位创造率和工资增长率作为t期工资增长率的GMM工具变量，同时将t-1期的市场需求和年份作为t期工资增长率的工具变量。当然，关于工具变量的有效性与过度识别的问题在后文中会有讨论。

      一种常见的对广义矩估计的改进是差分广义矩估计，这种方法通过对滞后期工具变量的差分处理而进一步消除个体的固定效应带来的内生性，能同时解决问题(2)和问题(3)。此外，系统广义矩估计(SYS-GMM)在样本量较大而期数较少的情况下比广义矩估计和差分广义矩估计的效率更高，因为它不仅利用经过差分处理后的工具变量，同时还利用未经处理的工具变量，通过两类工具变量构成的“系统”提高估计的效率(Roodman，2006)。这样，系统广义矩估计就能在差分广义矩估计的基础上缓解问题(4)对估计结果的影响。所以，本文将同时利用OLS、固定效应面板和系统广义矩估计三种方法估计工资增长对岗位创造的影响，对估计结果进行比较后考察其稳健性，从而得出结论性的判断。

      四、数据来源与描述性统计

      本文数据来源于国泰安经济金融数据库沪深股市上市公司2000-2011年相关数据。根据原始数据计算了净岗位创造率(在职员工年增长率)②、人均工资③、人均工资年增长率等数据，其中剔除了数据缺失的样本，剔除了人均工资年增长率或在职员工年增长率大于100%(翻番)或小于-50%(折半)的样本④，总资产收益率(ROA)为防止极端值的影响经缩尾处理到1%⑤。

      本文所涉及的相关变量及变量说明如表1。

      

      本文试图通过对上市公司数据的分析来讨论工资增长与岗位创造的关系，遇到的第一个问题就是数据是否有代表性。表2列出了2000-2011年上市公司的净岗位创造率与人均工资增长率的情况(第三列和第五列)，净岗位创造率在1.55%与7.6%之间波动，人均工资增长率在5.46%与18.42%之间波动。同时还列出了2000-2011年间全国的城镇从业人员年增长率和城镇在岗职工平均工资年增长率(第一列和第二列)，城镇从业人员增长率在3.3%与4.47%之间波动，城镇职工年平均工资增长率在12%与18.72%之间波动。从数据的对比可以得出两个结论：一是上市公司的净岗位创造率与人均工资增长率与全国数据在绝对值上较为接近，在变化趋势上是基本一致的；二是上市公司数据较全国数据的波动幅度更大一些，这可能是由于上市公司的市场化程度较全国平均水平更高一些，从而对市场的刺激反应更强烈。这两个判断从图1中可以更直观地得到。由此，可以认为利用上市公司数据分析得出的结论总体上有助于对中国整体情况的判断，但需要留意由上市公司的不同特点给结论带来的影响。

      

      

      图1 上市公司净岗位创造率与人均工资增长率(与全国情况比较)

      就上市公司净岗位创造率的情况而言，如表3所示，2000-2011年的总体加权平均值为4.58%，其中，国企为4.27%，民企为7.79%⑥，制造类企业3.6%，非制造类企业为5.51%。显然，国企的净岗位创造率低于民企，制造业净岗位创造率低于非制造业。从动态角度来看，民企在绝大多数年份的净岗位创造率高于国企，且波动性更大一些，这说明民企对市场变化的反应更强烈些。

      

      就上市公司人均工资增长率而言，各类企业的差别并不像岗位创造率这样明显，这说明尽管各企业在雇佣决策上有自身的特点，但在工资决策上则较为趋同，因为劳动力市场越来越接近于完全竞争状态。2000-2011年，上市公司加权平均的人均工资(名义工资)年增长率为13.89%，其中，国企为13.91%，民企为14.21%，制造业为14.96%，非制造业为13.41%。值得注意的是，尽管民企人均工资增长率的加权平均值高于国企，但在2003-2011年的9年中，除2011年外，其余8年国企的增长率均高于民企。

      五、估计结果

      本部分应用前述数据与第三部分的模型和策略对工资增长与岗位创造的关系进行估计，并对估计结果展开进一步分析。

      当年人均工资增长率与净岗位创造率间存在显著负向关系，系数在-0.3左右，意味着人均工资年增长率每提高一个百分点，净岗位创造率将降低约0.3个百分点。OLS估计根据表达式(7)选择变量，固定效应模型和系统广义矩估计根据表达式(8)选择变量，因变量为净岗位创造率，自变量为上年净岗位创造率、当年人均工资年增长率、营业收入年增长率、总资产年增长率、市场需求年增长率、总资产收益率、企业年龄、年份、行业。估计结果如表4所示，OLS、固定效应面板和系统广义矩估计模型的估计系数(第三行)分别为-0.367、-0.339、-0.289，均在1%的水平上显著。在十八大的“收入倍增”计划中，2020年城乡居民人均收入比2010年翻一番，意味着每年的实际收入增长率约为7%，考虑每年约3%的通胀因素后名义收入增长应在10%左右，若收入均来自工资，那么净岗位创造率会受到约3个百分点的负向影响，这种影响在劳动力供给增长放缓和经济持续增长的背景下应是可以接受的。

      

      系统广义矩估计的各项检验基本通过。Arellano-Bond检验的原假设是误差项的一阶差分“不存在自相关”，AR(1)的P值为0.000意味着滞后一期时拒绝原假设，存在自相关；AR(2)的P值为0.921意味着滞后两期时不能拒绝原假设，不存在自相关。所以，误差项的一阶差分在滞后两期时即不存在显著的自相关，系统广义矩估计对于误差项不存在自相关的条件是得到满足的。就过度识别而言，Sargan检验的原假设是“不稳健，但不会为多工具变量所削弱”，此处P值为0.000意味着原假设不成立。Hansen检验的原假设是“稳健，但会为多工具变量所削弱”，此处P值为0.460意味着原假设成立。Roodman(2006)认为，Hansen检验与Sargan检验并不一定需要完全满足才能说明估计有效，本研究中由于样本量较大而只通过了Hansen检验的结果仍是可以接受的。就工具变量的外生性而言，Hansen检验的的原假设是“工具变量是外生的”，GMM工具变量(t-1期的岗位创造率和人均工资年增长率)外生性的Hansen检验的P值为0.586，一般工具变量(t-1期的市场需求年增长率和年份)外生性的Hansen检验的P值为0.624，可以认为工具变量是外生的。

      此外，三种估计方式均发现总资产年增长率对岗位创造率有显著的正向影响，市场需求年增长率则对岗位创造率无显著影响。这说明总体而言，岗位创造更多地受当年企业自身投资的影响，较少受当年市场需求变化的影响。OLS回归和系统广义矩估计均发现净岗位创造率不同程度地受上一年净岗位创造率的显著影响，说明岗位创造对于单个企业而言有一定的惯性。从OLS和固定效应面板回归的结果来看，营业收入年增长率和总资产收益率都对岗位创造存在显著的正向影响，也即企业绩效越好则净岗位创造率越高。但企业绩效对岗位创造的影响在系统广义矩估计下则是不显著的，这可能是由于企业绩效能同时影响工资增长和岗位创造(比如绩效越好的企业不仅会有更高的岗位创造率还会有更高的工资增长率)，这种影响控制内生性后变得不显著。

      我们关注工资增长对岗位创造的影响，其实不只是关注整体的情况，更关心这种影响在不同类型的企业中有没有差别，或是从时间维度来看这种影响有没有在近些年发生变化。表5是以净岗位创造率为因变量，利用系统广义矩估计对国企、民企、制造业、非制造业以及制造业2008年前后样本等各类子样本分别估计得到的结果。

      国企人均工资年增长率对净岗位创造率的影响系数为-0.277(第一列第三行)，绝对值略小于之前估计的平均值-0.289，民企的系数则为-0.366(第二列第三行)，这说明民企相对于国企而言岗位创造对工资增长更为敏感一些。这当中有两个可能的原因：一个原因是二者净岗位创造率的绝对值有差异，如表3所示，在2003-2011年间民企的年平均净岗位创造率为7.8%，而国企的则为4.3%，净岗位创造率的绝对值更大的民企更有空间对工资增长做出更大的反应。另一原因是二者面临的产品市场的竞争程度存在差异。民企所面对的产品市场相对国企而言可能竞争程度更高一些，所以生产成本的任何变化都能直接对企业的规模扩张产生影响；相对而言，国企在产品市场上的竞争程度稍低，收益也相对稳定，其规模扩张对成本变化也不如民企敏感。

      制造业人均工资年增长率对净岗位创造率的影响系数为-0.369(第三列第三行)，非制造类企业的系数为0.171(第四列第三行)⑦，这说明制造业的岗位创造对工资增长的敏感程度高于非制造类企业。制造业的岗位创造对工资增长的相对高敏感性可能是由于中国的制造类企业大多以低劳动力成本获取产品市场中的竞争优势，工资增长会直接降低企业在产品市场尤其是国际市场上的竞争力，从而对企业规模的扩张带来负向影响。非制造业的岗位创造对工资增长的敏感程度相对较低可能是由于这些企业面临较好的市场发展前景，企业的雇佣规模调整更多受市场需求变化的影响，从回归结果来看，市场需求年增长率对岗位创造率存在显著的正向影响，系数为0.311(第四列第十一行)。回头再看制造业，将其岗位创造的较高工资弹性与其本就较低的2000-2011年间的年均净岗位创造率3.6%(表3)联系起来，可以认为在制造业中高工资弹性与低扩张倾向并存。

      从时间维度来看，制造业在2008年之前人均工资年增长率对净岗位创造率的影响系数为-0.377(第五列第三行)，2008年之后的系数则为-0.432(第六列第三行)。可以认为，2008年之后制造业岗位创造对工资增长的敏感性变得更强。制造业岗位创造的工资弹性的增加可能原因至少有两个：一是2008年《劳动合同法》的实施给企业带来更大的人工成本压力；二是2008年金融危机后国际市场需求萎缩，更加激烈的产品市场竞争带来了更大的成本压力。无论成本方面还是需求方面的原因，制造业所表现出的在低扩张倾向下的工资弹性增加都是值得关注的。

      

      六、结论与建议

      本研究在对经典的企业短期雇佣决策方程进行拓展的基础上，利用沪深上市公司2000年至2011年的企业层面数据，用OLS、固定效应面板和系统广义矩估计三种方法就工资增长对岗位创造的影响进行估计。估计结果显示，当年人均工资年增长率对净岗位创造率存在显著负影响，系数在-0.3左右，也就是人均工资年增长率增加10个百分点的情况下，净岗位创造率会减少约3个百分点。Beaudry et al.(2010)对美国1970-2007年估计的岗位创造的工资弹性为-0.3，他们认为这个弹性是相对较低的，体现了美国自1970年代以来创业倾向的走低。如果Beaudry et al.(2010)的判断是合理的，那本研究估计出的-0.3左右的工资就业弹性也不算高。

      同时，本研究还估计出国企和民企人均工资年增长率对净岗位创造率的影响系数分别为-0.277和-0.366，国企和民企这种不同的表现可能反映了二者不同水平的年均净岗位创造率和面临的产品市场的不同竞争程度，民企较高的年均净岗位创造率和较高的产品市场竞争程度带来了岗位创造的更高的工资弹性。此外，制造业人均工资年增长率对净岗位创造率的影响系数为-0.369，2008年之前此系数为-0.377，2008年之后则为-0.432，工资增长对制造业岗位创造的影响在增大，原因可能在于2008年之后国际市场需求的萎缩和人工成本压力的增加。

      基于以上分析，本研究认为：首先，若“收入倍增计划”带来的名义工资增长率在10%左右，则这种影响在劳动力供给增长放缓和经济持续增长的背景下应是可以接受的；其次，制造业所表现出的在低扩张倾向下的工资弹性增加值得关注。

      ①把这种短期决策与企业的长期决策区别对待很重要，因为从长期来看企业可以对资本与劳动的组合进行调整、可以进行更多的技术与流程的改进等，这不是本文讨论的重点。

      ②根据Davis and Haltiwanger(1992)的说法，一个行业或地区同时存在岗位创造与岗位破坏，净岗位创造量为前者与后者之差。同样，在一个企业中也同时存在岗位创造与岗位破坏，也即新增一部分岗位的同时另一部分岗位消失，二者的共同作用最终表现为在职员工人数的变化上，净岗位创造等于在职员工数的增加量，而净岗位创造率也就等于在职员工年增长率。简言之，本文中净岗位创造率在数值上体现为在职员工年增长率。

      ③人均工资为人工成本总额除以在职员工人数，实际上是人均人工成本。人均工资与人均人工成本之间稳定的比例大致为7∶10，因为人均人工成本与人工工资之间的主要差异在于五险一金，这部分约占职工税后工资的40%左右，若以税后工资表示人均工资则有前述的比例关系存在。由于本文主要研究工资增长的问题，以人均人工成本代表人均工资不会对研究结果产生影响。

      ④根据对数据抽查的结果，出现翻番或折半的情况最大的可能是数据错误或出现并购、借壳上市等，对这些情况下工资增长、技术进步、雇佣规模等变量的讨论已超出本文的研究范畴，故将此类数据剔除。

      ⑤缩尾处理的方法是将变量中的极端值替换，使小于1%分位数和大于99%分位数的连续变量分别等于1%和99%分位数。

      ⑥上市公司数据库中自2003年开始有控股股东性质的变量，所以分企业性质的统计数据均为2003年及以后的数据，后文也一样。

      ⑦此系数的标准差误0.105，t值为-1.62，p值为0.105，接近于在10%的水平上显著，显著性较低是由于系数的绝对值较小。

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