异质性资本积累的生命周期工资效应

徐彦坤 陈建伟

(1．武汉大学 财政金融研究中心，湖北 武汉 430072；2．对外经济贸易大学 教育与开放经济研究中心，北京 100029)

一、引言

随着中国经济向高质量发展转型，新经济领域不断涌现新岗位并吸引要素流入，传统产业的发展空间被不断压缩，聚集在传统经济部门中的生产要素面临着被淘汰或二次选择的风险。对劳动者而言，一方面，可能会选择学习新的技能，来适应传统行业中设备更新和技术升级的需要；另一方面，可能会随着传统行业的退出，选择加入新经济领域中的就业岗位。两种情况都意味着劳动者在原有岗位上所积累的技能加速折旧，同时还需要适应新的资本积累条件下的技术水平要求。这实际上反映出在不同的资本积累环境中，劳动者的收入不仅存在着行业间和行业内分化的可能，而且其生命周期中的收入变动轨迹会受到异质性资本积累的影响，即因为不同的资本积累环境和技术条件，劳动者收入在生命周期的不同阶段存在差异。在经济结构调整和转型过程中，空间上和产业间的要素重组会深刻影响劳动者工资收入，学习能力弱、技能转换成本高的劳动者会面临更大的冲击。

从理论上看，在劳动者生命周期的不同阶段，工资收入增长存在差异，青年时代的工资水平较低但增长率更高，工资在经历一段快速增长期后，开始平缓上升并最终达到峰值。生命周期中的工资收入变动主要取决于两类因素：第一类因素是劳动者的人力资本积累(教育与培训)。从Ben-Porath的人力资本生产模型来看，教育和培训密切相关，生命周期的收入变化会表现出代际层面和技能层面的差异[1]。进一步，Brown的研究表明，工资增长的驱动力主要来自员工在职培训期间积累的新技能[2]。Mincer还观察到劳动者生命周期中收入确实存在着较大变动和不确定性[3]。基于Mincer工资方程，国内研究也发现，不同职业、企业、行业和城市等具有不同的工资回报[4][5][6]。为什么劳动力市场的技能和工资回报会存在如此广泛的差异?Sanders和Taber从人力资本专用性角度进行了解释，即不同的人力资本对应不同的技能[7]。第二类因素是技术进步与技能溢价变化。技术与技能之间存在互补关系，劳动者总是会匹配到不同技术的工作岗位，并形成不同的边际产出，从而导致工资水平及其增长的差异。技能溢价的变化佐证了工资会受到技术不平衡的影响，高技能劳动力供给的提高在短期内降低了工资溢价，但是会引起技能偏向型技术进步，从而在长期内提升技能工资溢价[8]。卢晶亮基于资本-技能互补性假说，利用1995年、2002年、2007年和2008年中国家庭收入调查(CHIP)数据与省际数据研究发现，1995～2008年间城镇劳动者技能工资差距持续扩大，设备资本积累对技能工资差距有显著的正向影响[9]。技能溢价的相关研究更多地关注不同技能劳动者之间的工资差异及其变化，而对劳动者生命周期范围内的工资增长变化的研究较少。另外，Barth认为，企业员工的工龄工资上涨是一种企业内的延迟补偿[10]。

不难发现，劳动者的收入在时间和空间(产业间)维度上存在着差异，现有研究主要是从生命周期中技能积累差异的角度进行解释。至于生命周期中技能积累差异的原因是什么，会对劳动者生命周期中的收入变化(轨迹)带来什么影响，现有的研究并没有进行深入探讨，也未提供直接证据。技术一般是体现在具体的资本设备之中，无论是从时间维度还是行业维度，持续技术进步下的资本积累都可能存在异质性，进而影响工资差异，这构成了本文的研究起点。本文的主要贡献在于：从异质性资本积累(即企业资本投资)的角度，阐述生命周期中工资分布和变动的规律及其理论机制，揭示了行业空间维度上的要素变动如何影响时间维度上的要素回报变化；基于我国经济结构调整和转型发展的现实背景，本文还进一步提出了如何设计有效的政府干预机制来帮助劳动者提高抵御不确定性风险的能力。

下文内容安排如下：第二部分是理论机制分析，阐述劳动者生命周期中工资变动受到异质性资本积累的影响机理；第三部分是模型构建与数据说明，通过收集整理CHIP2013年城镇地区调查数据，匹配县级投资数据构建实证分析模型；第四部分报告了回归结果，检验资本积累对劳动者生命周期工资回报轨迹的影响，并且从劳动者的行业选择和工作变动选择来分析具体的机制；最后是本文的结论与政策建议。

二、理论机制分析

资本积累与劳动者生命周期工资增长相关联，这可能源于劳动者异质性技能与异质性资本之间的互补性。由于体现技术的资本设备与劳动者的技能互补，那么匹配到最好机器设备的劳动者将通过“干中学”机制，在生命周期中积累更多技能，从而持续增加技能收入。因此，异质性资本积累必然会导致收入不平等，这是Jovanovic的异质性资本积累模型中最核心的观点[11]。劳动力市场总是存在信息不对称和协调成本，不可能总是给每个劳动者公平地匹配最新、最有生产效率的机器设备。Jovanovic和Yatsenko进一步认为，尽管资本设备异质性也是经济主体内生选择的结果，但是新旧资本之间具有有限的替代弹性，投资主体不可能总是投资于最新的技术资本设备，翻新旧有资本设备、更新旧有技术和培训老员工等都是企业投资的合理选择[12]。

参考Mortensen和Pissarides、Kredler的分析思路[13][14]，本文假定经济中存在着大量的企业雇主和劳动者，两者分别在相应的行业和技术进步环境下进行匹配和生产，不同的资本积累程度代表着不同的技术水平，不同生命周期维度上匹配形成的岗位也具有不同的技术水平，劳动者工资收入取决于其自身的劳动技能及其与所在岗位要求的资本和技术。对于刚进入工作岗位的劳动者，岗位所需的技能较少，岗位技术和资本的折旧同样也较少。为了激励劳动者进入工作岗位和积累岗位技能，在资本积累水平越高的岗位上，新进入者需要付出更多的学习成本，从而获得相对更高的技能回报率。在岗工作期间，随着在岗年限增加，劳动者学习技能的能力逐年下降，学习成本随之上升。同时伴随着企业资本积累的增加，劳动者需要付出的学习成本会更高，而企业的资本投资越大，劳动者需要更多的学习才能掌握与新技术相适应的工作技能。因此，劳动者在同一岗位上获得的技能存在上限，收入增长也存在着上限。然而，在竞争性市场中，技术持续进步，劳动者所在岗位的资本和技术也会持续折旧，劳动者在岗的终身价值的增长率逐渐下降并趋向于零，劳动者终将面临失业或者转换工作岗位的选择。总的来说，新进入岗位的劳动者面临着较低的岗位技能和较高技能学习成本，需要较高的技能回报率和工资增长率才能激励劳动者持续学习技能和稳定工作；随着在岗年限的增加，劳动者技能也随之增加，而岗位资本持续折旧，如果企业雇主没有升级岗位技术资本或者将其转换到新的岗位，劳动者将面临失业和损失全部工资的风险，劳动者的工资增长空间也被压缩。无论是升级岗位技术和资本，还是转入新岗位，对劳动者而言都意味着新的异质性资本与其技能匹配，相应地，劳动者的工资收入和在岗技能的经济回报率也会折损。

上述内容是针对劳动者展开的分析，随着时间的推移，传统行业中要素的边际生产率会呈现出下降的趋势，受到技术进步的影响，企业雇主创造的工作岗位具有有限的生命周期，企业雇主往往会面临着三种选择：一是升级岗位资本，继续留在原有的行业领域中，即通过增加新的资本积累来改变原有技术水平，提高要素的边际生产率或缓解要素边际生产率下降的趋势；二是转换行业，待企业的平均利润率低于市场平均利润率时，将新的资本投向新兴行业中，选择新的投资领域和新的收益回报途径；三是随着要素边际生产率的下降而选择逐步退出生产领域。相应地，劳动者也会面临三种选择：一是学习新的技能，来适应原有岗位技术升级的需要；二是转换岗位选择新的工作，同时要学习更新的技术，来适应新岗位的技能要求；三是退出劳动力市场。对于前两者而言，虽然分别表现为继续在原有岗位上工作和选择新的就业岗位工作，实际上都意味着劳动者需要学习与原有岗位技术不一样的新技能，即与原有岗位资本积累和技术水平相适应的劳动者，其技能面临着加速折旧的风险，其工资回报率会出现明显的下降趋势。这种新的、不同类型的资本积累，会加速岗龄折旧进而降低岗龄回报率，最终影响着劳动者生命周期中工龄与工资的关系。此外，与传统岗位相比，通过新的资本积累提高的技术水平和创造的新工作岗位具有更长的生命周期，随着劳动者在新岗位“干中学”积累的工作经验增加和技能提高，其收入具有更长和更高的生命周期回报。尽管如此，劳动者在新旧岗位转换过程中所面临的成本和不确定性会随之增加，这在一定程度上影响着劳动者生命周期工资的变动。

在此，需要进一步区分资本积累的类型，如果新的资本积累与原有的资本积累是同质的，越高的资本积累就意味着越高的边际产出与工资，因为在这种情况下，劳动者在原有岗位上所积累的经验可以运用到新增的同质资本积累中，但是岗龄回报率终究会达到峰值并出现下降趋势。如果新的资本积累与原有的资本积累是不同质的，即体现为异质性资本积累，这就意味着劳动者通过“干中学”积累的技能会面临折旧的风险，原有岗位上所积累的技能往往不能与新资本积累条件下所要求的技术水平相适应，特别是在新增投资越来越明显地向新兴产业流入的背景下，这意味着劳动者需要付出更高的学习成本，这种转换会压缩劳动者生命周期的工资-工龄曲线，不仅会降低岗龄的回报率和峰值，还可能加速岗龄回报率峰值的到来。

综上，在技术持续进步的背景下，企业雇主创造的工作岗位具有有限的生命周期，企业雇主通过异质性资本投资的方式来升级现有岗位资本设备，或者通过跨行业投资来延长工作岗位的存续，劳动者的工资更加容易受到抑制，从而产生异质性资本积累的工资压缩效应。基于此，本文提出待检验的假设H1：

H1：在其他条件保持不变的情况下，异质性资本积累将会降低岗龄回报率，压缩生命周期的工资-工龄曲线。

三、模型构建与数据说明

(一)模型构建

为了检验资本积累与劳动者生命周期工资变动的关系，本文参照Mincer的研究[3]，在工资方程中引入资本异质性与工作经验的交互项(上文理论分析已为交互项的引入提供了依据)。具体设定如下：

(1)

资本积累与工资之间可能存在互为因果的关系，比如工资上涨对工业资本积累存在不利影响，工资的上升可能会降低投资的利润，从而降低资本积累的激励。丁守海基于结构向量自回归模型的分析发现，农民工工资上涨对工业资本积累有渐进性影响，短期内冲击较弱，但随着时间推移而不断增强[15]。一些未观测的因素既会影响到劳动者在当前岗位的工作年限，又影响到劳动者的工资。正如上文理论分析，随着资本积累异质性加深，旧的工作岗位加速淘汰，新的岗位创造后，劳动者将在原有岗位与新岗位之间进行选择，而不同的选择会影响劳动者的工资。在技术进步带动资本积累的背景下，劳动者面临着行业选择的决策，是进入高产出资本比的行业还是做出相反的选择，不同的行业会有不同的职业发展前景、最优职业周期长度和岗龄回报率，这样就产生了一个选择方程和两个结果方程，这属于典型的内生转换回归模型(endogenous switching regression model)，参考Lokshin和Sajaia构建的经典内生转换回归模型[16]，本文对行业选择虚拟变量设定了如下内生转换模型：

代表性个体在择业时面临着是否进入行业i的选择Ii(二元响应变量)，令Ii=1表示个体选择进入该行业，而Ii=0表明未进入该行业。是否进入行业的决策可以表示为：

Ii=1如果有πZj+μj>0

(2)

Ii=0如果有πZj+μj≤0

(3)

式(2)和式(3)中，Zj代表影响个体转换的因素，π为其系数，μj为个体效应。进入不同的行业(或岗位)，意味着不同系数的收入结果方程，如下所示：

(4)

(5)

其中Ii=1、Ii=0分别对应式(4)和式(5)。

对于内生转换模型的估计，Lokshin和Sajaia提出了基于误差项相关系数的最大似然估计方法，ε1,j与μj的相关系数为ρ1，ε0,j与μj的相关系数为ρ0[16]。

(二)数据说明

本文所使用的样本来自CHIP2013城镇住户，数据调查时间为2014年7～8月份，样本覆盖到15个省份126城市234个县区，从中抽选出的18948个住户样本和64777个个体样本，其中，包括7175户城镇住户样本。将搜集得到的2012年和2013年分县固定资产投资数据与微观数据进行了匹配，以进行回归分析。具体的变量设置如下：

1.被解释变量

被解释变量为对数工资率，以2013年工作得到的工资收入除以总工作小时数，得到小时工资,并取对数。

2.核心解释变量

(1)资本异质性(县级数据)：在上文理论分析中，从时间维度和行业维度定义了资本异质性，其异质性的根源在于技术进步。考虑到技术进步的周期性质，在时间维度上测量资本异质性需要有足够长的数据跨度，这降低了数据可得性。从固定资产投资行业的性质看，房地产投资与非房地产投资之间的异质性比较强。因此，本文使用非房地产开发投资占全社会固定资产投资的比例来测度资本积累异质性。由于现有官方统计数据中并没有直接统计资本存量，需要寻找最接近资本积累的变量作为替代选择，而固定资产投资是资本存量的重要来源。因此，本文选择固定资产数据作为资本异质性的代理变量。目前可得的固定资产数据口径有固定资产投资(不含农户)和农户固定资产投资，前者由500万元以上建设项目投资和房地产投资构成，是全社会固定资产投资的主体，后者是通过对农户抽样调查获得数据。考虑到县域经济固定资产投资的特点，选取非房地产开发投资占全社会固定资产投资的比例表示，测度非房地产类固定资产对就业工资的影响。一般而言，房产(商用或居住用途)体现的是建筑行业的生产技术，而非房产类固定资产所体现的技术进步更为广泛。预计这一比例越高，对劳动者工资的负面影响也越大。需要说明的是，企业雇主与雇员匹配的数据比较适合本文研究需要，但考虑到数据的可得性，只能使用县级数据匹配微观个体数据。这种折中做法也参考了已有研究，例如卢晶亮在检验资本积累与技能工资差距的研究中，使用了省级的设备资本存量作为关键自变量[9]。

(2)岗龄(年)：是指目前这份工作的工作年限，从开始工作的时间起算，其通常作为当前工作岗位的工作经验代理变量。

3.协变量

(1)教育年限(年)：以劳动者的受教育年限表示。(2)性别：男性设定为1，女性为0；(3)户口：户口登记地在市外(包括省外)设定为1，其余为0。(4)民族：汉族设定为0，少数民族为1。(5)政治身份：中共党员或民主党派设定为1，其余为0。(6)行业性质：高产出资本比行业设定为1，其余为0。行业的产出资本比计算如下，根据全国层面分行业增加值与对应行业的全社会固定资产投资完成额的比值，5年内均值在全行业均值以上的为高产出资本比行业，否则为低产出资本比行业。(7)短岗龄员工虚拟变量：岗龄3年以内设定为1，否则为0。(8)工作单位类型虚拟变量：分别为私营企业、中外合资或外商独资企业、国有及控股与集体企业、党政机关与事业单位。(9)行业类别虚拟变量：分别为工业；交通运输、仓储和邮政业；信息传输、计算机服务业和软件业；批发和零售业；住宿餐饮业；金融业；房地产业；租赁和商务服务业；科学研究和技术服务业；水利环境和公共设施管理业；居民服务、修理和其他服务业；教育、卫生和社会工作、文化体育和娱乐业；公共管理、社会保障和社会组织、国际组织。(10)行业固定资产投资速度分类虚拟变量：在2013年之前的3年时间里，固定资产投资额完成增速高于全国平均水平的行业，设定为1，具体包括如下行业：农林牧渔业、批发和零售业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业、居民服务、修理和其他服务业、文化体育和娱乐业，其他为0。

(三)统计描述

在进行回归之前，首先进行了样本清理和统计性描述。具体的清理方法为：保留微观样本为16岁以上的就业身份为“雇员”的个体样本，删去工资、就业信息缺失的样本，与区县级数据匹配后最终得到的微观样本为6675个。初步样本的描述性统计结果如表1所示。

四、计量结果与分析

本文的研究假设强调，异质性资本积累将会降低岗龄回报率，压缩劳动者生命周期工资-工龄曲线，上文理论分析还发现工作岗位有其生命周期，随着企业雇主所创造岗位的价值逐渐折旧，企业雇主面临着退出、升级现有岗位、转换行业并创造新岗位3种选择；个人劳动者在工作周期中也面临着失业、再学习技能以适应岗位升级、转换行业进入新岗位3种选择，个人的状态转换和行业选择也会影响到生命周期的工资曲线。基于此，接下来的实证分析从3个方面展开，一是检验在岗岗龄与工资的关系，二是检验个体转换就业行业后的岗龄与工资之间的关系变化，三是检验个体转换工作岗位后的岗龄与工资之间的关系变化。

表1 样本的描述性统计

(一)基准回归

在对异质性资本积累的生命周期工资效应进行实证回归之前，首先考察基准状态下劳动者工资的决定机制，以及岗龄的工资效应，并以此计算基准的最优岗位任期长度。因变量为对数小时工资数(即工资率)，自变量包括劳动者个体的岗龄及其平方项，协变量为劳动者的教育程度、性别、民族、政治身份、户口状况、年龄阶段、职业身份、企业所有制和行业特征等。基准结果报告在表2中，列(1)表示的是在没有控制三类行业虚拟变量条件下的回归结果，列(2)～(4)分别表示的是逐步控制三类行业虚拟变量后的回归结果。

如表2所示，工资效应基准回归结果与已有Mincer方程回归结果是一致的，教育回报率维持在6%上下，男性工资高于女性，户籍身份显著产生工资溢价。本文需要关注工作岗位年限的工资效应，以此推断岗龄—工资曲线的形状。很明显，工作岗位年限的一次项回归结果显著为正，二次项显著为负，表明在其他条件不变的前提下，当前工作岗位年限对工资率的影响为倒U型。一份工作的最优任期年限取决于继续增加一年任期给劳动者带来的额外收益，如果工资率随工作任期的延长而逐年增加，继续保持现有工作对劳动者来说是有利的。然而，随着工作年限的回报率达到峰值，劳动者继续保留现有岗位将面临工资率下降的不利状况。而随着劳动力市场平均工资水平的持续提高，其他新兴岗位对劳动者的吸引力不断增强，当潜在岗位的预期收益超出现有岗位后，劳动者将选择离开现有岗位而寻找新工作机会。这构成了劳动力市场工作破坏和结构调整的微观机制。根据表2中第(1)～(4)列的回归结果，通过二次函数最大值的计算方法，得到不同控制条件下，工作经验回报率达到峰值的岗龄为20.62～26.19年。

表2 工资决定的基准回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平上显著，括号内报告的是标准误。限于篇幅，其他控制变量回归结果未显示，留存备索，下表同。

接下来考察资本积累如何影响工作经验的回报率，从而影响岗位存在的时间长度。所有回归的控制变量都参照表2中第(4)列的设定，引入资本积累和工作岗位年限变量的交互项，标准差为省份聚类标准差。

表3 异质性资本积累下岗龄与工资的关系

如果资本积累异质性并不影响预期工作经验回报率和岗位任期年限，那么劳动者在当前岗位的岗龄与资本异质性的交互项并不会改变就业人员岗龄的实际回报率。然而，表3报告的回归结果显示，不论是引入资本异质性与岗龄的交互项，还是资本异质性与岗龄平方的交互项，都得到了显著的回归结果。资本异质性与岗龄的交互项回归系数显著为负，表明异质性的资本积累改变了岗龄—工资曲线的形状，导致曲线的下移和最大化工资收入的岗位存续年限的缩短，使得劳动者所在的岗位更早地进入衰退期。表3中列(2)的回归结果显示，随着非房地产投资比例的提升，异质性资本积累的工资压缩效应更为明显。如表3列(3)所示，引入双交互项的回归结果非常显著，而且系数与不含交互项的部分恰好相反，为U型结构；综合效应取决于资本积累异质性程度，当测度资本积累异质性的变量值超过0.855(0.00124/0.0014)，工龄的综合工资效应为U型曲线。

(二)内生就业行业选择与资本异质性的工资效应

上述回归已经证实了异质性的资本积累如何影响岗龄与工资之间的关系，本文需要进一步分析劳动者转变就业行业的内生转换行为，是否会影响到岗龄与工资之间的关系。之所以定义为内生转换行为，是因为劳动者选择就业行业不是随机发生的，而总是在一定的个人条件和外部约束下做出的理性决策。基于此，本文根据全国总体的分行业产出—资本比特征来划分行业。结果发现，制造业、电力热力燃气及水生产和供应业、交通运输仓储和邮政业、房地产业、水利环境和公共设施管理业、文化体育和娱乐业等行业，具有显著高于全行业均值的产出—资本比，本文将这些行业划分为高产出比行业，剩下的行业为低产出比行业。

不同的行业选择如何影响劳动者的工资回报率？若直接将岗龄与行业选择变量引入回归，可能存在遗漏变量，同时影响劳动者的行业选择与工资收入。为此，本文进行了内生转换回归，得到的行业选择方程与工资决定方程的回归结果报告在表4中。其中，县(区)的行业就业人员结构是作为选择方程的影响变量，可以有效地解决识别问题，表4中列(1)报告的是选择方程回归结果，列(2)和列(3)为结果方程回归结果，分别表示个体未进入该行业和进入该行业时的回归结果。

表4 内生行业转换如何影响岗龄与工资关系

表4中报告的结果显示，在行业两分法下，劳动者在当前岗位的工作年限对工资的作用机制存在明显的差异。尽管岗龄二次项的回归系数非常接近，但是岗龄一次项、资本异质性与岗龄的交互项的系数存在明显的差异。当资本异质性变量测度值为0，低产出比行业的岗龄对工资回报率显著地高于高产出比行业；随着测度值比例逐渐上升，低产出比行业的回报率下降得更快，这一过程加速了该行业工作岗位回报率的下降，最终被固定资产投资加速带来的资本积累异质性的结构变化所淘汰。对于劳动者的行业选择方程，教育是显著的决定因素。技能与技术互补，而技术体现在资本之中，意味着受教育水平越高的技能型劳动力，越倾向于选择进入高资本积累的行业。表4的回归结果意味着，教育水平越高的劳动者，越不倾向于选择高产出资本的行业，即越倾向于选择低产出资本比的行业，这从侧面表明，高教育水平劳动者倾向于高资本积累的行业。ρ1是高产出资本比行业工资决定方程的误差项与行业选择方程误差项的相关系数，表4中结果显示相关系数达到了-0.8767，这意味着存在一些未控制的因素在促进劳动者选择该行业的同时，抑制了劳动者的工资提升。ρ0则是低产出资本比行业工资决定方程的误差项与行业选择方程误差项的相关系数，回归结果显示出微弱的负相关，说明影响就业行业选择的因素与影响低产出比行业工资的因素相关性非常微弱。σ1、σ0分别是高产出资本比行业、低产出资本比行业工资决定方程误差项的均方差。结合相关系数来看，高产出资本比行业具有更高的相关系数和均方差。

(三)内生岗位转换与资本异质性的工资效应

既然异质性资本积累能够改变工作岗位的岗龄回报率及其最优生命周期长度，而不同的就业行业具有不同的岗龄回报率。可以推断在控制就业行业的前提下，异质性资本积累使得新进就业劳动者和非新进就业劳动者工资的边际效应存在差异，非新进就业劳动者的工资受到异质性资本积累的不利影响更大。因此本文的分类检验将劳动者分为两类，分别是短岗龄(当前岗位的工作年限小于3年)和长岗龄(当前岗位的工作年限大于等于3年)的劳动者。考虑到固定资产投资同样能够影响到工作创造、工作破坏和劳动者的就业选择，参考上文内生转换模型方法进行回归，结果报告在表5中。

表5 内生工作转换与分类工资方程回归结果

从表5报告的分类工资方程回归结果来看，短岗龄(相当于新雇佣员工)与长岗龄(非新雇佣员工)之间的工资决定机制存在明显的差异。最为明显的是，在新雇员工的工资决定方程中(表5第3列)，资本积累异质性的回归系数为-0.2110，而本岗位工龄3年以上的就业人员，资本积累异质性对工资的负效应更大，为-0.3143，与本文的假设一致，即异质性资本积累对长期稳定就业人员的工资增长明显不利，岗龄越长的劳动者，其工资收入更容易受到异质性资本积累的影响，原有岗位中积累的技能回报率面临着更高的折旧风险。此外，两类人员教育年限的工资回报率存在着显著差异，新进就业人员的教育回报率较低，性别、民族等特征对工资的影响相似，而出生世代对工资的影响完全相反。

(四)进一步研究

Lagakos等人的研究发现发达国家和发展中国家的劳动者，其生命周期的工资增长呈现出显著不同的特征[17]。受此启发，本文推测东部发达地区和中西部欠发达地区的生命周期工资增长轨迹会展现不同的特征，对此，按照地区经济发展水平对样本进行分类，参照表3的回归分析思路，分别对东部地区和中西部地区进行份样本回归，结果如表6所示，其中列(1)～(3)为东部地区回归结果，列(4)～(6)为中西部地区样本的回归结果，基本与预期的一致，两类地区的生命周期工资增长轨迹确实存在着不同特征，东部地区由于其面临着更快的资本积累和技术更新，使得其工作经验回报率达到峰值的岗龄更短，即异质性资本积累的生命周期工资效应表现得更为明显。

表6 稳健性回归结果

五、结论与政策建议

本文为生命周期的工资与工作期限的关系提供了基于异质性资本的经济学解释。在技术持续进步的背景下，企业雇主创造的工作岗位具有有限的生命周期，在岗位价值折旧完成后将面临退出、升级本岗位资本、转换行业创造新岗位的选择，而岗位所匹配的劳动者也可能面临着失业、升级技能、转岗再就业的选择，生命周期的工资增长不可避免地受到这一过程的影响。劳动者在岗时间越长，在岗技能增长虽然有助于提高工资，但是岗位资本折旧限制了技能对工资的增长作用。如果企业雇主通过异质性资本投资的方式来升级现有岗位资本设备，或者通过跨行业投资来延长工作岗位的存续，劳动者的工资增长更加容易受到抑制，从而产生异质性资本积累的工资压缩效应。另外，配备了体现新技术的资本设备的工作岗位，具有更长的岗位存活期，而匹配到这类岗位的劳动者，其“干中学”积累的工作经验将随岗位具有更长期和更高的生命周期回报；而匹配到较老岗位的劳动者，其“干中学”积累的技能面临更高的折旧风险。基于上述理论分析，本文提出了异质性的资本积累将抑制劳动者生命周期的工资增长，压缩岗龄与工资的正向关系曲线这一假设。基于CHIP2013数据与县区级资本投资数据结合的实证检验发现，异质性资本积累显著降低了生命周期的岗龄工资回报率，倒U型的岗龄-工资增长轨迹显著向下收缩；为克服内生就业行业选择和岗位转换导致的估计偏差，本文还进行了内生转换回归分析。结果进一步表明，相比于高产出资本比行业，就业于低产出资本比行业的劳动者面临着更低的生命周期工资增长轨迹；相比于短岗龄(3年以内)劳动者，长岗龄劳动者虽然积累了更熟练技能，但是设备加速折旧和岗位生存年限降低，导致长岗龄劳动者生命周期工资增长受到异质性资本积累的不利影响更多。这也就意味着，在异质性资本积累下，部分工作岗位所配备的资本设备折旧更快，而匹配到这些工作岗位的劳动者，其“干中学”积累的技能折旧率更高，职业寿命缩短，工资不平等也因此持续存在。

本文的研究结论在我国当前经济快速转型和技术不断进步的背景下，具有较强的现实意义。近年来我国经济加速转型升级，传统行业的产能和投资不断被削减，与之相应的工作岗位也逐渐被淘汰。与此同时，新兴领域的岗位不断涌现并加速替代传统岗位，这意味着就业岗位价值和劳动者技能折旧速度加快，劳动者工资增长必然受到不利冲击。为了促进劳动者工资收入持续稳定增长，本文提出如下政策建议：一是要考虑劳动者工作周期中的失业风险与转岗再就业需求，为劳动者提供多样化的公共就业服务，协助劳动者更迅速地就业；二是要减轻企业投资和创造岗位的成本负担，积极鼓励企业扩大投资的同时为员工提供更多职业培训机会，保持劳动者技能与岗位配置的资本设备同步升级；三是在转型升级和新旧就业岗位变换过程中，公共部门也可适当考虑给予一定的政策性补偿，从而在一定程度上缓解工作转换过程中的经济压力，帮助家庭和个人提高抵御不确定性风险的能力。