劳动力紧缺推升了工资上涨吗？——基于中国劳动力市场大数据的静态均衡检验

王 辉 曾湘泉

劳动力紧缺推升了工资上涨吗？
——基于中国劳动力市场大数据的静态均衡检验

王 辉 曾湘泉

中国人民大学中国就业研究所发布的CIER指数能够反映劳动力市场的紧张程度。结合中国人民大学劳动人事学院雇主—雇员匹配数据(2013)，对我国劳动者工资和劳动力市场紧张程度之间的关系进行的实证研究显示：在不完美劳动力市场中，当CIER指数大于0.4时，劳动力市场工资随劳动力紧缺度的上升而下降；当CIER指数小于0.4时，劳动力紧缺度对工资则表现出程度有限的正向效应。“CIER紧度”比CIER指数能更好地反映劳动力市场的紧张状况。

大数据；工资；劳动力紧缺；工作搜寻匹配模型；静态均衡

一、导言

当今中国正处在一个外部环境和内部经济条件快速变化、机遇和风险并存的十字路口。在劳动力市场上，一方面，信息技术和人力资源服务业快速发展，使得工作机会信息能够更快更广地传播，大大降低了用人单位招聘和劳动者求职的双向成本。另一方面，2014年中国劳动年龄人口首次出现了下降，宣告了“人口红利”时代的结束，中国劳动力供给不再近乎无限，劳动力紧张正逐渐成为中国劳动力市场的常态，低人工成本、劳动密集型发展模式变得不可持续。与此同时，在生产要素报酬配置扭曲的现实情况下，在大中型城市高企的房价面前，通过劳动获得的工资作为劳动者生存和发展的必要资源，其上升的速度却显得微不足道。以制造业为代表的中国实体经济因为人工成本的上升而叫苦不迭，不少企业流向周边劳动力成本更低的国家。在综合考虑税费等各项经营成本后，有些企业甚至选择前往美国投资建厂。种种迹象似乎暗示了一个结论，当今中国劳动力工资的上升至少部分地受到了劳动力供给下降、劳动力市场紧缺的影响。在“阿罗-德布鲁”新古典主义经济学的一般均衡模型下，这样的结论似乎有着充分的论据，劳动力供给减少，则劳动力供给曲线将会左移，在需求曲线不变的情况下，劳动力市场均衡工资必然上升。基于该理论，有研究者提出应通过提高工资水平来应对中国劳动力短缺问题。[1]然而，近年来兴起的工作搜寻匹配模型分析结果却显示，在存在工作搜寻成本的情况下，当劳动力紧张程度上升的时候，雇主为空缺岗位匹配到工人的概率相应降低，从而在均衡态下只有通过降低工资水平才能够实现空缺岗位的收益平衡，因此在静态均衡条件下，劳动力紧缺非但不会推升工资上涨，反而会引起工资下降。目前，关于工资水平和劳动力紧张程度之间的关系，理论界还没有达成统一的认识，也尚未有实证研究能够在中国劳动力市场条件下对此进行验证，特别是在当今中国劳动力市场发生持续深刻变化的背景中，对这一问题的验证和讨论具有重要意义。

二、研究回顾

斯蒂格勒首次对不完美市场中搜寻成本的自然属性、价格搜寻决策及其对价格分布的影响进行了经济学分析，奠定了整个信息经济学大厦的基础。[2]此后，不完美市场中的搜寻成本分析基础被广泛应用于经济学的各个领域，并对当今经济学的基础理论构建和实践应用产生了深远的影响。在劳动力市场研究领域，戴蒙德、莫滕森、皮萨里德斯将信息经济学引入不完美劳动力市场上的工作搜寻和匹配行为中，对自然失业率、工资决定、厂商和劳动者的一般均衡等问题进行了研究和讨论，形成了不完美市场中工作搜寻匹配的理论范式基础，这一分析框架很好地解决了新古典主义经济学在完美市场假设下所无法解释的劳动力市场中同时存在失业和空缺岗位的市场非出清状态，以及存在工资分布差异的现象，这就是为学术界所熟知的DMP(Diamond-Mortensen-Pissarides)模型。

市场摩擦对劳动力价格的影响，以及一般均衡情况下的工资决定机制是DMP模型所研究和讨论的重要命题。麦考尔[3]和莫滕森[4]同时将信息成本和搜寻理论应用于劳动力市场，开创了摩擦性劳动力市场中工作搜寻和工资决定的研究。同斯蒂格勒一样，麦考尔假设所有求职者事先知道与自己技能水平对应的工资分布，并确定一个可接受工资，每个时期都花费固定的搜寻成本搜寻工作并找到一个工作机会，当其提供的工资大于可接受工资时，接受工作停止搜寻，否则拒绝工作并进入下一期搜寻。麦考尔据此得出结论：降低搜寻成本或者提高劳动者技能都能降低失业率，而最低工资制度则将提高失业率。莫滕森则在一个更为严谨的框架下，对劳动者的工作搜寻过程及工资和失业率之间的关系进行了分析。其核心思想仍然在于讨论劳动者的搜寻决策，在收益最大化原则下，劳动者将持续搜寻，直到搜寻成本等于其进行下一期搜寻的预期收益增加，并且这一预期收益增加值和其确定的可接受工资负相关，因此劳动者会根据自己的技能水平和工作市场中的技能需求和工资分布来确定自己的可接受工资，使得自己的整体收益最大化，而劳动者技能的差异决定了其可接受工资和实际工资的分布差异化。与麦考尔相比，莫滕森给出了可接受工资的决定机制，但这些分析都是基于工作机会无限和外生性的市场工资分布的前提条件，给出了求职者的搜寻决策和失业期模型，并没有考虑厂商的工作岗位供给决策，因此这些理论也被称为非均衡失业理论。[5]

之后，戴蒙德首次将在职工人的失业风险作为外生变量纳入模型中[6]，即每一期在职工人会按照一个固定比例失去工作，而在静态均衡之下，劳动者失业率和厂商岗位空缺率都保持一个常量，工人就业所带来的净收益等于厂商填补岗位空缺而产生的净收益，工人和厂商之间通过纳什谈判对这一就业带来的收益进行分配，从而确定工资，工人能够获得的收益份额取决于谈判的相对力量，而在职失业风险越高，失业率越高，岗位空置率越低，工人能够获得的收益份额就越低，工资也越低；失业补偿增加了工人的均衡工资，但是岗位空置率和失业率的比例越高，这种增加的效果就越弱。戴蒙德首次将厂商行为引入了工资决定问题分析，并证明了工资取决于工人和厂商之间的相对力量市场对比，而对剩余收益进行分割的分析范式也成为所有DMP模型均衡工资分析的基础。皮萨里德斯则首次对工作搜寻匹配基本模型做出了系统和完整的论述。[7]在分别研究了不完美市场中的失业、岗位空缺、工资决定和工作拒绝等问题后，皮萨里德斯给出了基于劳动力市场均衡、劳动者均衡、厂商均衡和均衡工资决定的不完美市场短期动态一般均衡，为整个工作搜寻匹配理论建立了一般性的系统分析框架。在这个一般均衡中，皮萨里德斯证明了劳动者和厂商相遇后基于纳什谈判形成的均衡工资取决于工人的谈判力量、失业补偿、劳动力市场紧度(岗位空缺率和失业率的比值)以及企业保留岗位空缺的单位时间成本，谈判力量越强、失业补偿越高，均衡工资越高。

在皮萨里德斯的基础上，研究者们对工作搜寻匹配基准模型理论进行了更多扩展和讨论。莫滕森和皮萨里德斯将厂商的工作销毁行为加入模型中，对均衡状态下工作创造、工作销毁和劳动力市场紧度之间的关系进行了讨论。[8]这一模型内生化了影响失业的全部要素，为摩擦性失业理论建立了完整而牢固的基础，被劳动经济学界称为凯恩斯以来关于失业问题的最经典理论。[9]以此为基础，莫滕森和皮萨里德斯进一步将技术进步引入模型，探讨了劳动力市场长期均衡中技术进步和工作创造、工作销毁之间的关系。[10]此外，还有关于雇员在职搜寻行为[11]、分割性劳动力市场中雇主工资公布行为[12]、雇员风险厌恶行为[13]等扩展讨论，这些研究共同形成了当今学术界工作搜寻匹配理论研究的基本面貌。

实证研究方面，大量学者使用国家或地区的长期宏观数据对匹配函数的具体参数进行验证[14]，还有学者则使用纵向微观数据对工作搜寻匹配模型进行验证。如埃克斯坦和沃尔平使用了美国国家青年纵向调查数据(NLSY)中1979年12 686名毕业生的样本在1979—1981年的就业数据对工作搜寻模型进行验证，发现实证结果和理论预测之间有较大差距，工资差异基本来自于观测误差而不是劳动力市场摩擦。[15]范·登·伯格和里德使用1985、1986、1988和1990年四期的荷兰战略性劳动力市场研究组织(OSA)提供的劳动力供给面板数据对在职工作搜寻模型进行验证，发现劳动力市场摩擦可以解释市场工资方差的20%左右，从而证实了相关理论预测。[16]相比之下，对市场均衡工资和劳动力紧度、市场摩擦之间的关系进行验证的研究则非常有限。范·登·伯格和范·伍伦使用丹麦劳动力市场研究综合数据(Integrated Database for Labour Market Research, IDA)验证了劳动力市场搜寻摩擦对工资的效应，发现搜寻摩擦对市场平均工资存在显著的负向效应，从而证实了DMP模型所预测的均衡工资和市场摩擦之间的关系。[17]

国内关于劳动力市场摩擦的研究大多集中于对DMP模型的理论介绍和发展回顾[18]，也有研究使用了个体微观数据对局部劳动力市场中信息不完全程度、工作搜寻成本和工资之间的关系进行检验[19]，以及使用纵向宏观经济数据对我国劳动力市场的匹配函数进行了实证检验。就作者知识范围而言，尚无研究对中国劳动力市场中劳动力紧度和市场工资之间的关系进行验证，而对这一问题进行研究，从而验证DMP模型的解释能力和有效性，无疑对我们更好地理解劳动力市场中经济现象的真实样貌具有重要意义。

三、理论基础

本文将在不完美劳动力市场一般均衡模型框架下，构建劳动力紧度、市场摩擦和均衡工资的理论基础。

我们假定在一个稳态的劳动力市场中，劳动力总量为L并且不随时间而变化，每一期的失业人数为U，就业人数为E，则L=U+E，失业率u=U/L；市场中的岗位空缺数为V，岗位总数为D，则D=V+E，岗位空缺率v=V/D。岗位空缺数和失业人数的比值显示了市场中劳动力的紧张程度，记为θ,则θ=V/U,θ越大，则市场中进行工作搜寻的劳动者相对越少；每一期通过匹配成功实现就业的人数为M,同时就业者也会因为外生的冲击以固定比例λ而失去工作，进入劳动力市场重新搜寻，人数为S,稳态均衡下M=S。当岗位和劳动者实现匹配时，其生产能力为y。

(一)劳动力市场匹配函数

在一定的匹配技术条件下，假定规模报酬不变，则每一期的匹配人数M可以写为失业人数U和岗位空缺数的一次齐次函数：M=M(U,V)=ηUα1Vα2,其中α1+α2=1,0<η<1。可以看到M(U,0)=M(0,V)=0,这意味着如果劳动力市场不存在失业者，或者不存在岗位空缺，那么当期实现匹配找到工作的人数为0。η的存在使得市场中即使失业人数和空缺岗位数刚好相等，也无法实现所有人同时就业从而达到市场出清的状态，因此η反映了劳动力市场的摩擦程度，摩擦程度越大，η越小。

(二)劳动力市场均衡

(三)厂商工作创造均衡

四、数据与计量模型

(一) 数据介绍

本研究使用中国人民大学中国就业研究所和智联招聘公司联合发布的CIER大数据指数来衡量劳动力市场紧度，同时结合中国人民大学劳动人事学院设计实施的“中国企业雇主—雇员匹配数据调查(2013)”进行实证研究。

“中国企业雇主—雇员匹配数据调查(2013)”由中国人民大学劳动人事学院主持设计和实施，是一项全国性的企业追踪调查工作，同时搜集了样本企业的雇主和雇员双向的有关企业人力资源管理、劳动关系、劳动保障等方面的信息，是目前国内唯一的工作场所匹配数据。2013年调查于第4季度在全国12个大中城市展开，共完成调查企业样本444家，员工样本4 532人；样本企业的抽选是以2008年全国经济普查数据建立的各城市企业名录为抽样框(去除用工20人以下的小微企业)，采用按企业人数规模分层的二阶段抽样；员工样本的抽选则是在进入调查企业后，在控制一线员工、技术人员和管理人员(不包括高层管理人员)三类员工6∶2∶2的基本比例和老、中、青兼顾的前提下，由企业方指定员工接受访问。在严格的抽样设计和调查实施下，该数据对全国的企业特征和雇员特征都具有良好的代表性。

(二)计量模型和变量说明

参照已有文献，本研究通过θ、lnθ、φ3个指数来衡量劳动力市场紧度。

φ=(θ-1)/(θ+1)，根据θ而构建的指标，φ∈(-1,1)，同样的，φ越大，劳动力越紧张，否则工作岗位越紧张；φ=0时，求职者和工作岗位数正好相等。通过类标准化处理，φ可以很好地克服θ指数边际劳动力紧张程度递减的问题，而且(-1,1)的取值范围也可以很好地观察到劳动力紧张程度效应边界。

考虑到中国的劳动力市场政策具有较高的省际差异性，以及社会文化、迁移成本等因素，显然省际迁移的成本远大于省内流动，因此可以将各个省近似地看作相对独立的劳动力市场；类似地，不同行业和职业之间也存在着相应的进入壁垒。参照范·登·伯格和范·伍伦[20]的计量方法，本文使用2013年第4季度的CIER数据，根据企业雇员匹配数据中每个个体样本所在的省份、行业和岗位类别，计算出其当期所在劳动力子市场中的劳动力紧度，并进一步观察其对劳动者当期工资的效应和影响，计量模型表示为：

Wijkl=α+βθθjkl+β1Xi+β2Yjk+β3Zl+ε

(1)

其中W为调查期内劳动者的月工资对数，θjkl为劳动者所在地区l中行业k内岗位类别j的子市场中劳动力紧度；Xi为劳动者的个人特征变量，包括性别、年龄、教育程度、农业户口、流动人口、工作年限、企业任期、配偶、子女、工会会员、劳动合同状况等；Yjk为劳动者所在企业和岗位特征(行业、岗位类别、企业规模、企业性质、企业成立时间、离职率、有无工会等)；Zl为地区特征(地区虚拟变量)。变量的具体含义参见表1。

表1 变量说明

(三)数据描述

作者对2013年第4季度包括北京、福建、广东等11个省份，采矿业、制造业、建筑业等18个标准行业，管理人员、专业技术人员、行政办事人员等5类职位在内的925个子市场中CIER指数分别进行测算，结果见表2。从表2可以看到，分地区、行业和岗位的CIER指数均值都超过1，全国劳动力市场从总量来看整体处于劳动力紧张的状态。图1显示了全国范围内CIER对数的分布情况，可以看到CIER对数呈现出较好的正态分布性状，取值范围在-2和4之间，均值接近于1。

表2 2013年第4季度全国劳动力市场CIER指数描述统计

数据来源：中国人民大学中国就业研究所、智联招聘：《中国劳动力市场季度分析(2013年第4季度)》。

图1 全国CIER对数分布

对“雇主—雇员匹配数据”的描述统计结果参见表3，样本中雇员的月工资对数为7.83，最小值为5.01，最大值为11.70，标准差为0.494，其分布呈现近似的正态分布性状；样本所在的劳动力市场CIER指数的范围则在0.023 5和5.257之间；女性占比54.3%，平均年龄为33.15岁，农村户口占比39.4%，流动人口比例为13.7%，可以看到样本中大部分雇员都具有本地户口并选择在当地就业，因此按照地域将劳动力市场划分为相对独立的子市场是合理的；平均工作年限为10.7年，而在本企业中的工作任期则平均为5年；从地区来看，来自北京的样本最多，占12.1%，江苏的样本最少，为6%，但整体来看没有出现太大的差异，地域分布的差异性是可以接受的。

表3 相关变量描述统计

数据来源：中国人民大学劳动人事学院：《中国企业雇主—雇员匹配数据(2013)》。

五、计量结果

使用月工资对数对CIER指数进行稳健回归检验，结果如表4所示。其中，第1、2列为仅包含个人特征和CIER指数的回归结果，3、4列加入CIER指数平方项，5、6列为包含个人、企业、地区特征和CIER指数回归结果，7、8列同时增加了CIER指数平方项。可以看到，控制了企业和地区特征后，CIER指数对月工资的效应有明显的提升，而整体回归结果都支持了DMP模型的预测，即随着CIER指数的增加，雇员的工资呈现下降趋势。同时女性的工资更低，工作年限越长、在职年限越长、教育程度越高、企业规模越大，员工的工资就越高，这些都符合一般经验判断。劳动合同方面，与无劳动合同相比，固定期限合同的工资更高，无固定期限合同则没有明显差异。与国有和集体控股企业相比，港澳台企业和外资企业的工资明显更高，私有企业则没有显著差异。此外，回归结果显示，员工所在企业离职率越高，员工工资就越高，导致这一现象出现的原因有待进一步讨论和解释。

表4 CIER指数对月工资对数效应稳健回归检验

继续使用月工资对数对CIER开方、对数和CIER紧度做稳健回归，结果如表5所示。其中，第1、2列为对CIER开方的检验结果，3、4列为对CIER对数的检验，5、6列为对CIER紧度的检验，7、8列加入了CIER紧度平方变量。可以看到，和CIER指数相比，CIER开方、对数和CIER紧度的回归结果均无明显变化，都验证了劳动力越紧张，则工资越低的结论。值得注意的是，CIER紧度的取值范围是(-1,1)，因此由月工资对CIER紧度的线性回归结果来看，劳动力市场的紧张状况对月工资对数的影响程度大约在±0.13的水平上，而加入了CIER紧度平方项后，由7、8列的结果来看，月工资并不随着劳动力市场紧张程度单调下降，而是呈现先上升后下降的趋势，且当CIER紧度达到大约-0.5，即CIER指数大约处于0.35至0.4的水平时，月工资达到最大，此后随着CIER紧度的增加而单调下降，而CIER紧度对月工资对数的影响范围是(-0.34,0.05)。

表5 月工资对数对CIER开方、对数和紧度稳健回归结果

为了验证这一结果，在CIER指数小于0.4的子样本中使用月工资对数对CIER指数、紧度做稳健回归，结果如表6所示。可以看到，无论有无平方项，CIER指数和紧度对月工资的影响都得到了相似结果，在CIER指数处于0.4以内的情况下，月工资随着劳动力紧度的增加而出现明显的上升，且和全样本回归结果相比，影响程度有大幅提升，从而证实了随着CIER指数的上升，劳动力市场紧度对工资的影响呈先上升后下降的趋势。但是在工作岗位数小于求职者的情况下，CIER指数被压缩在一个很小的区间之内，使得这种变化特征不容易被正确估计出来，而至少在这个问题上，CIER紧度能够比CIER指数更好地反映出劳动力市场紧张程度的特征。

表6 月工资对数对CIER指数、紧度稳健回归结果(CIER指数小于0.4子样本)

六、研究结论

本研究对DMP理论模型进行了回顾，证明了虽然来自外部的冲击造成的劳动力市场紧度上升会引起局部工资上涨，但这种上升和上涨会很快跟随厂商减少岗位空缺的行为而回到稳定态；在静态均衡的劳动力市场中，生产率保持不变，随着劳动力紧张程度上升，均衡工资非但不会上升，反而会下降。作者使用中国人民大学劳动人事学院雇主—雇员匹配数据(2013)和2013年第4季度的全国CIER指数数据对DMP理论中均衡工资和劳动力市场紧度之间的关系进行了检验，发现中国劳动力市场数据部分地证明了DMP模型的有效性。当CIER指数，即岗位空缺数和求职者人数之间的比值超过0.4时，DMP模型对均衡工资有着较好的预测效果，但是当CIER指数小于0.4时，均衡工资还是表现出明显地随着CIER指数增加而上升的趋势，这一结果似乎暗示着：DMP经典模型在岗位空缺数和求职人数比例相差不大(2～3倍)时能够较好地解释均衡工资与劳动力紧张程度之间的关系，而在极端情况下(如求职人数远大于岗位空缺数)则需要进行某种理论修正。即便如此，相比整体的下降趋势而言，这种上升关系仍然是微不足道的。同时，研究还发现，相比CIER指数，对其进行适当转换后的指标，如CIER紧度，能够更好地反映出劳动力市场的紧张程度。

与近年最新的国际研究成果相比较，本研究无疑也存在明显的缺陷，如通过雇主—雇员匹配数据虽然较好地控制了企业特征差异，但由于缺少纵向的面板数据，因此无法完全消除遗漏变量造成的影响。另外，CIER指数无法区分出在职工作搜寻行为，因此CIER指数所反映出的劳动力紧张程度比实际情况偏低，这些都不可避免地对结果的有效性产生影响。因此，本研究的结论还有待更多的实证研究进行充分的验证。

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DoestheLaborShortagePushupWages?StaticEquilibriumChecksBasedonChineseLaborMarketBigData

WANG Hui, ZENG Xiang-quan

(School of Labor and Human Resources,Renmin University of China, Beijing 100872)

This paper estimated the relationship between the labor market wages and the degree of labor intensity, employing China’s Employer-Employee Matching Data (2013) and the CIER Big-data Index proposed by China Institute for Employment Research, and the results partly verified the search-matching models in an imperfect labor market (DMP Models). When the CIER index is greater than 0.4, the labor market wage decreases with the increase of the labor intensity. Otherwise, the labor intensity shows a positive effect on the wage. In addition, the study also shows that “CIER tightness” may reflect the tension in the labor market better than the CIER index.

Big Data; wage; labor shortage;DMP Models; static equilibrium

王辉：中国人民大学劳动人事学院博士研究生，中国就业研究所助理研究员；曾湘泉：中国人民大学劳动人事学院教授，博士生导师，中国就业研究所所长(北京 100872)

(责任编辑武京闽)