中国高校教师工资差距的实证研究

胡咏梅，元 静

北京师范大学 教育学部教育经济研究所、首都教育经济研究基地，北京 100875

一、引 言

一流师资既是世界一流大学、一流学科的基本特征，也是建设世界一流大学、一流学科的根本保障。在“双一流”建设背景下，各高校开启了“抢人、挖人大战”，这进一步加剧了高校教师的流动性，尤其是有人才称号教师(媒体俗称这类人才为“帽子”人才)的流动。西部地区“引进高层次人才难、留人难”已经成为近几年全国两会的热点话题。全国政协委员、西北师范大学校长刘仲奎表示西部地区高校的领军人才和骨干教师向东部单向流动的态势一段时期内难以逆转，某高校一年内净流出10余位教授、博士等高层次人才(1)杨洁、孙庆玲、叶雨婷：《如何为西部人才流失“止血”》，《中国青年报》，2021年3月22日。。这势必会破坏西部等区域高等教育发展生态，甚至造成这些区域高等教育发展水平下降。

高校为高层次人才提供的薪资待遇、配套福利以及科研保障条件是人才引进政策的主要内容，许多高校明确给出了引进人才的年薪、科研启动经费、住房面积、一次性生活补贴或安家费等，甚至帮助解决配偶工作、子女入学等问题。比如在2018—2019年度，南京信息工程大学针对“四青”人才给出最高80万的基础年薪，天津医科大学、合肥工业大学、台州学院、中国石油大学等东部和中部高校给出50万以上的基础年薪吸引“四青”人才。此外，中国石油大学、天津医科大学、台州学院等9所东部地区高校还给出了最高200万的安家住房补贴费(2)《2019年优秀青年人才引进，哪些高校待遇高？》，2019年5月25日，https://www.cingta.com/detail/11198，2021年1月23日。。而与此同时，许多高校普通教师的收入水平与高层次人才形成鲜明对比。近期，在某论坛上来自各地区的65位高校教师相继晒出了自己的工资条(3)《65位高校教师接龙晒工资，你的薪资在什么水平？》，2021年3月13日，https://www.sohu.com/a/455496355_214420，2021年4月15日。。例如，河南某高校讲师每月实发工资5200元左右，黑龙江某“211”高校副教授年薪12-14万，武汉某“985”高校教授税前年收入不到17万，西北某“985”高校的一位副教授原来年薪13-14万，跳槽到长三角普通二本院校后，其年薪达20万。多数晒出工资条的高校教师同时表达了自己对工资水平的不满，讲师和副教授的工资均处于非常低的水平，与IT、金融、保险等行业相比有很大的差距。尤其是在北京、上海等一线城市或者省会城市，较低的工资水平甚至难以维持在大城市较高消费水平的生活。

本课题组对高校专任教师的工作状况进行了调研，据统计，年龄在35岁以下的青年教师，对年总工资水平、月应发工资和基本工资呈满意态度的比例不足五分之一；而具有人才称号(4)本项目调查统计的人才称号包括：市厅级人才头衔、省部级人才工程、“四青”人才(青年千人、青年拔尖、青年长江、优青)、长江学者/杰青、千人计划/万人计划/百千万工程领军人才/哲学社科领军人才、院士。的教师样本中，这三个比例分别为31.3%、29%和25%。可见，“青椒”(5)“青椒”是高校青年教师的简称，通常是指初入职场、年龄小于35岁、中初级职称的一类教师群体。这类教师群体基本工资低，多数人绩效工资也相对较少，年总工资在高校专任教师群体中一般处于最低1/3。的工资满意度远低于“帽子”人才。并且，超过80%的青年教师对单位不同职称岗位之间的工资感到不满意，仅有1/5的青年教师认为自己获得的工资可以反映自己的付出。一些研究发现(6)沈红：《中国大学教师发展状况——基于“2014中国大学教师调查”的分析》，《高等教育研究》，2016年第2期；胡咏梅、唐一鹏、易慧霞：《研究型大学教师工资性收入不平等——基于某985高校2010—2014年数据的案例分析》，《经济统计学(季刊)》，2017年第1期。，我国高校在经费预算中不仅普遍存在着“重物轻人”、人员经费支出比例偏低等突出问题，而且存在着多数教师工资偏低与高薪引进海内外高端人才的矛盾和冲突，造成高端人才与普通教师之间的巨大收入差距。普通教师是扎根教学和人才培养一线，承担高校教学和科研工作的主力军。如果包括“青椒”在内的绝大多数普通高校教师的工资水平较低，与高层次人才工资差距过大，造成“逆向”激励(7)在经济学领域，政策设计初衷与实际执行效果呈现“事与愿违”的现象，被形象地概括为“逆向激励”。此处指对引进的“帽子”人才过高定价，不会对普通老师起到激励作用，反而会由于对比工资差距，而产生薪酬不公平感，挫伤他们的工作积极性。，长此以往，必将阻碍我国世界一流大学的建设进程。

因此，本研究将关注高校教师的工资差距问题，尝试采用我们在国内部分普通本科院校的调研数据，探讨高校教师工资差异程度及引起工资差距的关键因素。即试图回答以下几个问题：我国高校教师年工资水平及差异程度有多大？不同人力资本水平、不同学科、不同高校层次以及不同地区教师的工资差距有多大？影响高校教师工资差异的关键因素有哪些？

二、理论基础与文献综述

下面我们将首先阐释本研究的理论基础，并在此基础上形成我国高校教师工资决定的理论模型，为后文工资差异影响因素的实证研究提供分析框架；接着，我们引介并评述工资差异的各种分解方法，为本研究采用工资的基尼系数分解方法、Zenga指数分解方法，以及Shapley值和Owen值分解方法提供文献支撑，以便更科学地探究影响高校教师工资差异的关键因素；最后，我们从个体特征、学科特征和制度特征三个方面综述高校教师工资差距的相关文献，并梳理高校教师工资差异影响因素的相关研究，为后文计量分析提供变量选择参考。

(一)工资决定理论

高校应当如何为教师的工作和服务支付工资？(8)本文中采用工资这一概念进行理论与实证分析，因为我们参考的W.E.Knight(2003)理论模型是采用“salary”(工资)，而不是“compensation”(薪酬)。另外，薪酬是指员工向用人单位提供劳务而获得的各种形式的酬劳，是包括货币化报酬(如工资、奖金等)及非货币化福利(如免费工作餐、在职培训、员工外出旅行等)在内的报酬之和。而非货币化的报酬难以有适用所有高校教师的统计指标，因而，本文仅分析高校教师的工资，工资也通常被学术界看作狭义的薪酬。关于薪酬与工资的区别请参见胡咏梅等人的文章(胡咏梅、唐一鹏：《高校教师薪酬研究:概念、理论及实证研究进展》，《教育与经济》，2019年第5期)。回应这一问题就需要构建一个工资决定的理论模型，确定可以解释教师工资的因素和测量指标。在奈特(Knight)构建的工资决定模型(Conceptual Model for Factors Affecting Salary)中，个体因素、学科因素和制度因素是决定教师工资的基本构成要素(9)W.E.Knight，The Primer for Institutional Research，Tallahassee，FL：The Association for Institutional Research，2003，pp.62-63.。其中，个体因素包含个人特征、能力以及工作经验。制度因素包含组织目标以及一系列为实现组织目标的资源。学科因素包含专业能力标准以及对教师角色和能力水平的考评方式。此外，个体因素、学科因素、制度因素对工资的决定作用主要通过专业成熟度、工作绩效和学科市场产生。其中，工作绩效反映了教师工作产出的质与量。专业成熟度包括在高校内部或行业内的工作年限。随着时间的推移，这种成熟度通常会带来教师责任和角色的转变。学科市场包括教师的供给和需求。

关于个体因素对工资的影响，主要有两种解释。其一，在工资决定的人力资本模型中，人力资本与工资的联系来自于人力资本对生产力的作用，人力资本高的教师在教学、研究和公共服务方面具有较高生产力(10)Robert K.Toutkoushian and Michael B.Paulsen，Economics of Higher Education: Background，Concepts，and Applications，Dordrecht：Springer，2016，p.349.，因此工资应该与工作绩效相关联；而且表现更好的教师可能得到更快的晋升，从而得到更高的经济回报(11)M.Kwiek，“Academic Top Earners: Research Productivity，Prestige Generation，and Salary Patterns in European Universities”，Science & Public Policy (SPP)，2018，45(1)，pp.1-13.。其二，在工资决定的声望模型中，高校教师的工资水平被看作是声望产生的回报，个人声望主要通过发表论文、研究经费拨款、专利和科研奖励等获得。总之，人力资本模型和声望模型都表明，个体差异及由于个体差异而产生的工作绩效、专业成熟度的差异，是决定高校教师工资差异的要素。

在以往的高校教师工资研究中，学科效应往往被掩盖。而不少研究发现，高校教师的专业成熟度存在学科差异。例如，张建卫等人对长江学者成长的实证研究发现，比较而言，自然科学研究追求客观性和真实性，与人生经验储备、感悟积累等关联度较弱；而人文社会科学研究具有主体性和相对性，不仅要求学者长期构筑理论基础，还要拥有丰富的社会阅历和人生感悟，所以人文社科学者成长与年龄相关度较高(12)张建卫、王健、周洁、乔红：《高校高层次领军人才成长的实证研究》，《科学学研究》，2019年第2期。。在学科市场方面，高校在不同学院之间工资分配存在差异，并根据市场因素来证明分配的合理性。对于某些学科(如法律、商业和管理、工程、计算机等)而言，学术机构在招聘新教师方面面临着与私人劳动力市场更大的竞争，因而在外部劳动力市场竞争下，这些学科所属学院可以从学校获得更多的经费支持，教师工资相对更高(13)〔美〕希拉·劳斯特、拉里·莱斯利：《学术资本主义：政治、政策和创业型大学》，梁骁、黎丽译，北京：北京大学出版社，2008年，第52页。。

在制度因素方面，教师的工作绩效应当被置于制度背景下思考，教师活动与组织机构的目标或愿景相关时，教师活动才是有价值的，因而对教师工作绩效的评价需要与学院(或学科)、高校的发展目标相关联。在劳动力市场中，院校作为雇主对教师的工资有着最直接的影响，不同类型的院校有着不同的发展定位和目标，给教师提供不同水平的工资(14)L.A.Renzulli，J.Reynolds，K.Kelly and L.Grant，“Pathways to Gender Inequality in Faculty Pay：The Impact of Institution，Academic Division，and Rank”，Research in Social Stratification and Mobility，2013，34，pp.58-72.。此外，诸如机构规模、机构位置等因素也会影响到员工工资水平(15)David W.Breneman and Ted I.K.Youn，Academic Labor Markets and Careers，New York:Falmer Press，1987，p.2.。

(二)高校教师工资决定的三因素交互模型

综上所述，参考奈特建构的工资决定模型(16)W.E.Knight，The Primer for Institutional Research，pp.62-63.，我们提出本研究高校教师工资决定的三因素交互模型(如图1所示)，即个体因素与学科因素、制度因素交互分别产生专业成熟度、工作绩效维度，学科因素与制度因素交互产生学科市场维度。其中，个体因素既包含教师的人口统计学指标，如性别、年龄，又包含反映教师人力资本特征的指标，如职称、人才称号、年终奖金；学科因素包括教师所属的学科类型以及学科类型与高校所在经济区域的交互项；制度因素包含反映高校劳动力市场定价的岗位绩效工资制度，反映我国不同经济发展水平地区高校劳动力市场价格差异的院校所在地区(东部、中部、西部)变量，以及反映院校层次差异的是否“双一流”高校变量。由于国家颁布了《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》(〔2015〕64号)，使得“双一流”高校可以获得来自国家更多的财政支持。是否“双一流”高校可以作为不同财政收入水平高校的代理变量。

图1 高校教师工资决定的三因素交互模型

我们将职称、人才称号作为专业成熟度的代理变量基于如下考虑：职称的晋升需要教师达到一定的考核指标，不同职级的考核指标可以反映教师专业成熟度，而且不同学科类型的教师考核指标不尽相同，职称晋升难度也有一定差异；类似地，人才称号也是反映教师专业成熟度的指标，其选拔标准也存在学科差异。比如理工农医类学科教师获得人才称号者一般需要在国际Top专业期刊发表高水平论文，以及获得过重要的科技成果奖项，而人文社科类学科教师获得各类人才称号者则需要在国内权威专业期刊发表有学术影响力的文章，以及提交政府和教育决策部门重要的咨询报告，甚至获得国家领导人的相关批示。

年底奖励性绩效是对教师全年教学、科研产出以及公共服务的奖励，反映了教师个体的工作绩效，同时它在不同的院系之间又存在制度性差异，因为不同的院系有着不同的发展定位和目标，对教师工作价值的认定与绩效的评价标准可能存在差异，由此也导致不同水平的绩效奖励。例如，我国高校普遍存在人文社科类院系的年终奖金低于理工农医类院系的现象(17)本研究的大规模调查结果表明，2018年人文社科、理工农医学科教师平均年底奖励性绩效分别为3.7万元、4.9万元，前者比后者低1.2万元，约低出1/4。。由此，我们将年底奖励性绩效作为工作绩效的代理变量。

院校所在地区(即是否东部、是否中部)作为外部劳动力市场的代理变量是考虑到东部、中部地区经济相对西部发达，消费水平也更高，教师劳动力市场的价格相对更高。此外，不同经济发达地区对于不同类型学科人才的需求和市场定价也会有差异。本课题组对于部分高校教师收入调查统计数据反映我国东部地区和西部地区高校对于理工科人才的薪酬定价更高，而中部地区则没有明显差异(参见图9)。因而，我们将学科类型与经济区域的交互项作为学科市场的代理变量。

图9 不同地区理工农医类学科和人文社科类学科教师工资比较

(三)工资差异的分解方法

经济学和统计学文献中提到的工资差异的测度方法有两大类。其一是，以某种客观意义来描述工资差异的内容，通常是对相关收入变量进行统计上的分析测量(如方差、变异系数、基尼系数等)；其二是，从社会福利某种规范的概念出发，提出测度工资差异的指标。阿马蒂亚·森等人(18)〔印〕阿马蒂亚·森(Amartya Sen)、〔美〕詹姆斯·福斯特(James Foster)：《论经济不平等》(增订版)，王利文、于占杰译，北京：中国人民大学出版社，2015年，序言、第4页。认为采用前者更为有利，因为我们可以区分出“看到的”差异与从伦理的角度进行“评价的”差异，第二种方法中的差异不是一个客观概念，其测度问题也容易滑向道德评价(19)〔印〕阿马蒂亚·森(Amartya Sen)、〔美〕詹姆斯·福斯特(James Foster)：《论经济不平等》(增订版)，王利文、于占杰译，北京：中国人民大学出版社，2015年，序言、第4页。。因而，本文主要综述和讨论基于第一类测度方法的工资差异测量问题。

在研究工资差异时，首先要清楚工资差异到底有多大，常用的度量指标包括方差、基尼系数、变异系数、泰尔指数等。其中，基尼系数能够满足相对收入原则、达尔顿-庇古转移原理、规模不变原理等统计性质，因而得到广泛应用(20)刘学良、田青：《关于基尼系数按群组分解的进一步研究》，《数量经济技术经济研究》，2009年第10期。。本研究也将采用基尼系数、变异系数等方法来描述高校教师工资差异程度，以及不同人力资本特征、不同学科、不同高校层次、不同地区高校教师群体的各项工资差异。

第二种思路是以回归方程为基础的分解方法。其中，应用最广泛的是Oaxaca-Blinder分解方法(OB分解)，OB分解主要用于解释不同群体(性别、种族等)间的工资差异是否存在歧视现象。不过，OB分解方法致力于解释不同特征群体间的工资差异，未将工资差异与其决定因素联系起来。Morduch和Sicular(25)Jonathan Morduch and Terry Sicular，“Rethinking Inequality Decomposition，with Evidence from Rural China”，The Economic Journal (London)，2002，112(476)，pp.93-106.构建了基于回归方程的收入决定要素分解方法，可以计算得到总收入的泰尔指数、变异系数和基尼系数分解到各要素上所占的份额。Huettner和Sunder(26)Frank Huettner and Marco Sunder，“Axiomatic Arguments for Decomposing Goodness of Fit According to Shapley and Owen Values”，Electronic Journal of Statistics，2012，6，pp.1239-1250.根据Shapley值和Owen值提出基于拟合优度的分解方法，在包含与不包含某变量的组合模型中测算R2的变化，R2减少的程度与该变量的边际贡献成正比。这种分解方法不仅能够计算某个因素对工资差异的贡献程度，还能够得到某组因素的贡献程度。综上，本研究将采用收入的基尼系数分解方法、Zenga指数分解方法，以及Shapley值和Owen值分解方法来探究影响高校教师工资差异的关键因素。

(四)不同特征高校教师工资差距的相关研究

工资差距(wage dispersion)是由工人之间的生产能力差别造成的，而生产能力或人力资本关涉企业利润(27)〔美〕戴尔·莫藤森：《工资差异理论——为什么相似的工人薪酬却不同》，王远林译，北京：商务印书馆，2013年，序言。。在高校教师工资差距方面，其影响因素更为复杂。基于前述本研究的分析框架，可以将影响高校教师工资差距的特征分为个体特征、学科特征和制度特征。

在个体人口统计学特征方面，国内外学者较为关注高校教师工资的性别差异。例如，布劳尔(A.Brower)和詹姆斯(A.James)考察了新西兰高校教师工资的性别差距，结果表明高校教师的终生性别工资差距约为40万新西兰元(女教师工资低于男教师)，随着年龄增长工资的性别差距逐渐拉大，职业轨迹相似的女教师与男教师仍然存在显著的工资差距(28)A.Brower and A.James，“Research Performance and Age Explain Less than Half of the Gender Pay Gap in New Zealand Universities”，PLOS ONE，2020，15(1)，pp.1-13.。徐鹏、周长城(29)徐鹏、周长城：《性别、学术职业与高校青年教师收入不平等》，《青年研究》，2015年第1期。发现，在控制了其他可能的影响因素后，高校男性与女性青年教师的收人差距反而更大，由此提出学术职业领域存在着基于性别差异的“工作内收入歧视”现象。

就反映个体人力资本的职称而言，教授与副教授、讲师之间的工资差距较大，远高于副教授和讲师之间的工资差距(30)胡咏梅、易慧霞、唐一鹏：《高校教师收入不平等——基于中国和加拿大高校教师工资性年收入的比较研究》，《中国高教研究》，2016年第11期；V.H.Claypool，B.D.Janssen，D.Kim and M.L.Mitchell，“Determinants of Salary Dispersion among Political Science Faculty:The Differential Effects of Where You Work (Institutional Characteristics) and What You Do (Negotiate and Publish)”，PS, Political Science & Politics，2017，50(1)，pp.146-156；Lori L.Taylor，Joanna N.Lahey，Molly I.Beck and Jeffrey E.Froyd，“How to Do a Salary Equity Study：With an Illustrative Example from Higher Education”，Public Personnel Management，2020，49(1)，pp.57-82.。Moore、Newman和Terrel的研究比较了美国和英国教师的工资差异，在控制其他变量后，美国高校教师样本中教授和副教授的年收入分别高出讲师32%和12%，英国的样本则分别高出38%和13%(31)William J.Moore，Robert J.Newman and Dek Terrell，“Academic Pay in the United Kingdom and the United States: The Differential Returns to Productivity and the Lifetime Earnings Gap”，Southern Economic Journal，2007，73(3)，pp.717-732.。胡咏梅等人利用美国大学教授协会(AAUP)发布的2008—2018年各年度的高校教师薪酬报告数据进行统计分析后，得到了与此类似的结论。而且，他们的研究发现，不同层级高校相邻职称教师平均薪酬差值不同，教授与副教授薪酬的差值在具有博士学位项目的高校最大，达到62945美元(差值占此类高校副教授平均薪酬的48.5%)，最小差值在大专院校，仅有19799美元(差值占此类高校副教授平均薪酬的20.3%)(32)胡咏梅、王亚男、周坚中：《美国高校教师薪酬知多少——基于AAUP统计数据的经验研究》，《湖南师范大学教育科学学报》，2020年第6期。。在教龄方面，教龄反映了教师人力资本积累的过程，沈红、熊俊峰基于“变革中的学术职业国际调查与研究”项目的中国高校教师样本数据发现，随着教师教龄的增加，教师工资具有缓慢增长的趋势，并且在从事教师职业的第8年和第14年会发生工资突变的现象，这可能与职称晋升相关(33)沈红、熊俊峰：《高校教师薪酬差异的人力资本解释》，《高等教育研究》，2013年第9期。。

在学科特征方面，斯劳特和莱斯利(Slaughter & Leslie)比较了美国1983—1993年正教授的平均工资，平均工资排在前列的学科领域包括法律、工程、健康科学、商业和管理、计算机与信息科学，这些学科都与研发竞争力政策紧密关联，纯科学(自然科学与数学)没有获得这样显著的收益；而最低工资和最低的增长率均是离市场最远的学科(34)〔美〕希拉·劳斯特、拉里·莱斯利:《学术资本主义：政治、政策和创业型大学》，第51-52页。。Linda等人考察了2003-2004年美国高校教师的工资情况，得出了类似的结论。他们以理科教师工资为参照，工程、商学/法学学科的教师工资高出理科教师5.8%和19.6%，而人文艺术学科、教育学科和其他社会科学的教师工资比理科教师低13.8%、12.3%和6%(35)L.A.Renzulli，J.Reynolds，K.Kelly and L.Grant，“Pathways to Gender Inequality in Faculty Pay：The Impact of Institution，Academic Division，and Rank”，Research in Social Stratification and Mobility，2013，34，pp.58-72.。胡咏梅等人分析了我国一所以文理基础学科见长的高水平研究型大学的教师工资情况，发现该校社科类各级职称的教师工资相对较高，而理科教师的工资相对较低，但这种差距随着职称的升高而缩小。

在制度特征方面，薪酬体制和市场力量的差异造成了不同国家教学和研究人员薪酬水平及其在个体的生命周期内增长的差异。在控制人力资本、科研产出和人口学变量后，美国高校的经济学科教师比英国同行高出约40%，并且，这一收入差距在高产出教师之间随时间进一步拉大，在低产出教师之间则随时间缩小(36)William J.Moore，Robert J.Newman and Dek Terrell，“Academic Pay in the United Kingdom and the United States: The Differential Returns to Productivity and the Lifetime Earnings Gap”，Southern Economic Journal，2007，73(3)，pp.717-732.。英国大部分地区的高校教师仍然是典型的公务员，薪酬很大程度上基于一个定义明确的固定薪酬体系，而具有开放的薪酬体制的高校更能够吸引高质量的学者。相比之下，美国大学有更大的空间支付高薪吸引有声望的学者，如采用企业或私人捐赠的资金设立冠名教授席位(37)M.Kwiek, “Academic Top Earners: Research Productivity, Prestige Generation, and Salary Patterns in European Universities”, Science & Public Policy (SPP), 2018, 45(1), pp.1-13.。在一个国家内部，不同地区、学校性质、学校层次的高校在薪酬体制和受到市场力量的影响方面通常也具有一定的差异。Claypool等人的研究发现，美国私立高校的教师年总工资水平显著高出公立高校约6700美元(38)V.H.Claypool，B.D.Janssen，D.Kim and M.L.Mitchell，“Determinants of Salary Dispersion among Political Science Faculty:The Differential Effects of Where You Work (Institutional Characteristics) and What You Do (Negotiate and Publish)”，PS, Political Science & Politics，2017，50(1)，pp.146-156.。这可能是由于私立高校具有更大的经费自主权，以及私立高校为保持竞争优势而必须高薪聘请国际知名学者。我国学者沈红、熊俊峰比较了不同地区和不同层次院校的教师年总工资差异，结果发现东部地区高校教师年总工资显著高于西部地区教师，中部地区与西部地区教师年总工资不存在显著差异。不同层次院校的高校教师的年总工资不存在显著差异(39)沈红、熊俊峰：《高校教师薪酬差异的人力资本解释》，《高等教育研究》，2013年第9期。。

综上，现有研究对以上不同群体教师工资差距的结论尚不尽一致。本研究将利用在国内普通高校的调查样本来描述不同性别、不同职称、普通教师与高层次人才、不同学科类型(理工农医与人文社科)、不同高校层次(是否“双一流”高校)，以及不同地区(东部、中部、西部)高校教师的工资差距，并在此基础上利用计量模型来分析哪些因素对于高校教师工资影响效应相对较大，为进一步探究影响工资差距的关键因素提供依据。

(五)高校教师工资差异影响因素研究

国外关于高校教师工资差异的研究主要是从性别、种族(40)限于篇幅，此处不对国外高校教师种族差异的相关文献进行综述。的差异展开讨论的。尽管性别工资差异是“反映了不同性别教师人力资本或生产力的差异”，还是存在“大学对女性教师的工资歧视”尚不确定，但贯穿文献的共同观点是“存在工资性别差异的证据”(41)M.Ward，“The Gender Salary Gap in British Academia”, Applied Economics，2001，33(13)，pp.1669-1681.。不过，也有研究以欧洲高校教师为样本，发现控制教师职称后，工资的性别差距不再显著，并且分样本回归分析结果表明，工资的性别差距在更高职称的教师群体中更大，这可能与男教师更具有工资谈判的优势有关(42)M.Kwiek，“Academic Top Earners: Research Productivity，Prestige Generation，and Salary Patterns in European Universities”，Science & Public Policy (SPP)，2018，45(1)，pp.1-13.。对这一结果的解释可以从人力资本理论出发，教师的收入应当与其科研、教学方面的能力有关，即人力资本特征对教师的工资差异具有决定性的作用，换言之，教师的工资差距应当表现为不同人力资本特征教师之间的差距。Stephen研究发现，新聘教师的工资主要取决于个人的教育程度、教师职称、科研生产力、工作经验和所属学科(43)Stephen R.Porter，Robert Kevin Toutkoushian and John V.Moore，“Pay Inequities for Recently Hired Faculty，1988-2004”，Review of Higher Education，2008，31(4)，pp.465-487.。余荔、沈红(44)余荔、沈红：《我国高校教师收入差距状况及其决定因素——基于2007年和2014年调查数据的比较分析》，《高等教育研究》，2017年第10期。，胡咏梅等人(45)胡咏梅、易慧霞、唐一鹏：《高校教师收入不平等——基于中国和加拿大高校教师工资性年收入的比较研究》，《中国高教研究》，2016年第11期。采用Shapley值分解技术进行的研究表明，反映人力资本差异的职称对国内部分高校教师工资差异的贡献分别在38.32%、48.22%。

还有的学者引入“收入压缩”的概念，探究了不同教龄组/职称组高校教师之间的收入差距。Barbezat基于美国NSOPF:99数据发现高校教师收入并没有出现显著的压缩，反而出现了扩张，即与助理教授相比，具有相似资历的副教授和正教授具有薪酬优势，仅在商学/经济学学科领域存在收入压缩，但不显著(46)D.A.Barbezat，“A Loyalty Tax？National Measures of Academic Salary Compression”，Research in Higher Education，2004，45(7)，pp.761-776.。我国学者罗蕴丰、沈红基于中国大学教师调查数据，比较了不同教龄组教师收入，发现不同教龄的教师之间存在显著的收入压缩，但是在“985”高校却存在收入扩张，即由非生产性因素导致的长短教龄教师之间理应达到的收入差距得以扩大(47)罗蕴丰、沈红：《大学教师的收入压缩——基于“2014中国大学教师调查”的实证分析》，《复旦教育论坛》，2016年第6期。。教师的人力资本与学术生产力密切相关，已有研究表明在科研上的高生产力可以明显提高教师的工资水平(48)J.S.Fairweather，“Beyond the Rhetoric: Trends in the Relative Value of Teaching and Research in Faculty Salaries”，The Journal of Higher Education，2005，76(4)，pp.401-422；T.Melguizo and M.H.Strober，“Faculty Salaries and the Maximization of Prestige”，Research in Higher Education，2007，48(6)，pp.633-668；John Gibson，David L.Anderson and John Tressler，“Which Journal Rankings Best Explain Academic Salaries?”，Economic Inquiry，2014，52(4)，pp.1322-1340.。相对而言，教师在教学上的投入并不能带来工资的提高。有研究表明花在课程教学上的时间越多，基本工资越低(49)J.S.Fairweather，“Beyond the Rhetoric: Trends in the Relative Value of Teaching and Research in Faculty Salaries”，The Journal of Higher Education，2005，76(4)，pp.401-422.。由此来看，与人力资本相关的科研产出和教学产出，产生的回报是存在差异的。

因而，部分学者从对人力资本特征的关注转向学校制度因素和组织环境，注意到学校层面的变量对教师工资差异的影响。例如，Stephen发现机构类型在教师工资中也起着重要作用，研究密集程度较高的机构薪水较高(50)Stephen R.Porter，Robert Kevin Toutkoushian and John V.Moore，“Pay Inequities for Recently Hired Faculty，1988-2004”，Review of Higher Education，2008，31(4)，pp.465-487.。在其2012年的研究中，比较了美国和欧洲高校教师工资差异情况，发现在更开放的薪资体系中(如美国体系)，学术薪酬的性别差异在不断扩大；而在开放程度较低的系统(如欧洲系统)之间的差异似乎有限(51)M.Kwiek, “Academic Top Earners: Research Productivity, Prestige Generation, and Salary Patterns in European Universities”, Science & Public Policy(SPP), 2018, 45(1), pp.1-13.。Moore、 Newman和Terrel的研究发现，在控制职称之后，英国教师样本的教龄对其年收入影响显著为正，而美国样本则不显著(52)William J.Moore，Robert J.Newman and Dek Terrell，“Academic Pay in the United Kingdom and the United States: The Differential Returns to Productivity and the Lifetime Earnings Gap”，Southern Economic Journal，2007，73(3)，pp.717-732.，作者认为这一现象是由于两个国家的工资制度体系差异引起的，英国的工资体系下讲师的工资是自动增加的。Roth和McAndrew研究发现学校排名越靠前的学校，内部的教师工资差异程度越高(53)M.Garrett Roth and William P.McAndrew，“To Each According to Their Ability? Academic Ranking and Salary Inequality across Public Colleges and Universities”，Applied Economics Letters，2018，25(1)，pp.34-37.。

综上所述，已有国内外研究更多关注高校教师性别工资歧视问题，以及不同高校教师薪酬制度和组织环境对教师工资差距的影响，对于前文所述的近年来国内媒体关注的普通教师与有人才称号教师(即高层次人才)工资差距过大问题的研究甚为少见。因而，本文尝试采用基于分项收入的基尼系数和Zenga指数分解方法识别出对工资差异贡献较大的工资构成要素，以及利用Shapley值、Owen值分解方法来探究影响高校教师工资差异的关键因素。

三、计量方法与描述统计

(一)样本分布及样本代表性分析

自2019年5月至2020年5月，本研究课题组采用线上线下相结合的方式，共收到普通本科高校2302位专任教师的调查问卷。

为了讨论本研究中样本的代表性，我们与《中国教育统计年鉴(2019)》的普通高校(54)教育统计年鉴数据中普通高校仅区别于成人高校，既包含普通本科高校，又包含普通专科高校与民办高校。因此，其范围大于本研究中的研究对象，其教师结构比例数据仅作为参考。教师结构数据进行比较。其中，调查样本中男教师占57.7%，女教师占42.3%，性别分布与统计年鉴数据存在一定差异。调查样本的年龄分布与统计年鉴数据基本一致，均是36-45岁教师占比最大(41%)，其次是30-35岁(20.9%)和51-60岁(14.5%)的样本。在职称分布上，调查样本中教授、副教授、讲师及以下职称分别占25.7%、39.9%、34.5%，教授和副教授的占比高于统计年鉴数据，这与统计年鉴统计范围包括普通专科高校与民办高校有关，我们的调查样本仅限于普通本科高校，因而高级职称教师占比较高。在学科分布上，为了便于统计分析，本研究将13个一级学科门类划分为两大类学科(55)由于本研究不包含军事学学科的教师样本，因此在与统计年鉴进行比对时，将军事学学科的统计数据剔除后计算两大类学科教师占比。，统计结果表明，调查样本中人文社科类学科教师样本占比较大(57.6%)，理工农医类学科教师占比(42.4%)小于统计年鉴数据。这也可能与我们的调查对象与统计年鉴有所不同有关，统计年鉴中包括高职高专院校，这类高校一般是培养高级技能型人才，因而其学科设置大多是理工农医类，所以，这类高校理工农医类教师占比相比普通本科高校要高。在地区分布上，调查样本数据的分布趋势与统计年鉴数据大体一致，都是东部地区教师占比(51.29%)最高，西部地区教师占比(17.2%)最低，不过，调查数据中来自东部地区高校的教师占比高于统计年鉴数据。

(二)工资差异分解的计量方法

1.基尼系数分解方法

本研究将对高校教师年总工资差异按照收入来源进行分解，基于Lerman和Yitzhaki(56)Robert I.Lerman and Shlomo Yitzhaki，“Income Inequality Effects by Income Source: A New Approach and Applications to the United States”，The Review of Economics and Statistics,1985，67(1)，pp.151-156.的计算方法，将年总工资基尼系数分解到可加总的各分项收入。计算方法如下：

(1)

其中，F为教师收入的累积分布函数，cov(xk,F)表示分项收入k和收入累积分布的协方差。将公式(1)两边除以收入均值m(获得相对基尼系数)，然后对每个分项收入k同时乘以和除以cov(xk,Fk)和mk，得到如公式(2)(3)所示的基尼系数(G)分项收入分解结果：

(2)

(3)

其中，Gk是分项收入k的相对基尼系数，Sk是分项收入k占总收入的比重，Rk是秩相关系数，表示分项收入与总收入的相关度。

为了研究分项收入的变化对整体收入差异的影响。设定个体来自收入k的变化等于eXk(e接近于1)。基于公式(3)，可以推导出整体基尼系数相对于分项收入k中百分比变化e的偏导表达式(4)：

(4)

2.Zenga指数的分解

本文根据研究问题需要，采用Zenga指数的子要素分解方法。Zenga指数的子要素分解可表示为各要素收入不平等的加权和(57)韩秀兰、杜宇君：《基于Zenga指数的不平等测度研究》，《统计与信息论坛》，2018年第1期。：

(5)

其中，Z(y)表示总收入的Zenga指数，Zh(xk)表示分项收入k的点不平等指数，nh表示收入yh对应的教师人数，N表示教师总数。

3.Shapley值和Owen值分解模型设定

本研究基于工资决定模型，采用Shapley值基于拟合优度的分解方法，来估算各要素对高校教师工资差异程度的贡献(58)限于篇幅，此处不详细介绍Shapley值和Owen值分解模型，请参见Frank Huettner and Marco Sunder，“Axiomatic Arguments for Decomposing Goodness of Fit According to Shapley and Owen Values”，Electronic Journal of Statistics，2012，6，pp.1239-1250。。同时，利用Owen值分解结果比较个体(包括人口统计学特征和人力资本特征)、学科(学科类别、学科市场)、制度(院校层次、院校所在区域、绩效工资)因素对工资差异贡献程度。

(三)高校教师工资水平及差异的描述统计

本节我们首先呈现样本高校教师工资分布情况，然后利用描述统计方法给出年总工资和分项工资收入的平均水平及差异，最后针对不同特征教师群体的工资水平进行对比分析。

1.样本高校教师年应发工资、实发工资、年底奖励性绩效的分布

图2呈现了全体样本教师应发工资和实发工资分布的核密度估计分布情况。由图2可知，高校教师应发工资和实发工资均呈峰顶左偏的正偏态分布，具有明显的右拖尾性质，这表明样本教师的收入水平较为集中，年应发工资水平集中分布在30万元以下，年实发工资水平集中分布在20万元以下。据统计，年应发工资超过30万元的高校教师占14%左右，年实发工资超过20万元的高校教师占17%左右，个别教师的年薪超过100万元，从而拖长了右尾。比较应发工资和实发工资的分布，可以看出实发工资的分布更集中。

图2 高校教师年应发工资和实发工资的核密度估计分布

图3呈现了全体样本教师2018年底奖励性绩效的核密度估计分布情况，高校教师2018年底奖励性绩效同样呈正偏态分布，集中分布在10万元以下。据统计，约15%的教师报告自己的年底奖励性绩效为0，年底奖励性绩效超过10万元的样本教师约占10%，极少数(1%左右)教师的年底奖励性绩效超过30万元，从而拖长了分布的右尾。

图3 高校教师2018年底奖励性绩效的核密度估计分布

2.样本高校教师平均工资及差异

表1中呈现了样本高校教师的年应发工资、实发工资、基本工资、工龄津贴、公积金和2018年底奖励性绩效的平均值、中位数、90%分位数与10%分位数比值(P90/P10)、变异系数和基尼系数，其中，平均值、中位数反映各项工资指标数据的集中情况，P90/P10、变异系数和基尼系数反映各项工资指标数据的离散情况。

表1 样本高校教师年工资水平(单位：万元/年)及差异(59)异常值处理：应发工资的前0.5%设置为缺失值，即年应发工资小于等于1.8万元(月应发小于等于1500元)；实发工资的前0.5%设置为缺失值，即年实发工资小于等于1.5万元(月实发小于等于1250元)；基本工资由岗位工资和薪级工资构成，由国家统一规定，基于《事业单位专业技术人员基本工资标准表》将岗位月工资在1500元以下的设置为缺失值，薪级工资在260元以下的设置为缺失值，然后将岗位工资和薪级工资加总得到基本工资。

样本高校教师平均年应发工资为20.2万元，中位数为15.5万元，两者相差4.7万元；平均年实发工资为15.4万元，中位数为12.0万元，两者相差3.4万元；平均年基本工资为6.1万元，中位数为5.6万元，两者相差0.5万元，基本工资占应发工资比重为30.2%；平均年工龄津贴为0.3万元，中位数为0.06万元，两者相差0.24万元，前者是后者的5倍，而且工龄津贴占应发工资比重仅为1.5%；平均年公积金总额为2.6万元，中位数为2.4万元，两者相差不大(0.2万元)；2018年底奖励性绩效平均为4.2万元，中位数为2.5万元，两者相差1.7万元。比较工资平均水平与中位数水平来看，反映出多数教师的年应发工资、实发工资、工龄津贴和年底奖励性绩效处于“被平均”状态。

为了全面地考察样本高校教师的工资差异情况，我们计算了各项工资的P90/P10、变异系数和基尼系数。结果发现，三个指标的结果较为一致，教师的工龄津贴、2018年底奖励性绩效的差异均很大，变异系数分别为1.67和1.71，基尼系数分别为0.63和0.59，10%分位数教师工龄津贴和年底奖励性绩效为0，可见样本中有相当大比例的教师没有这两项工资部分。据统计，近半数的样本教师每月工龄津贴不足50元，仅有5%左右的教师报告的每月工龄津贴超过800元。工龄津贴的差异体现了学校之间工资制度的差异，有的学校以补贴的形式发放额度非常小的工龄津贴，在不同教龄的教师之间并未形成明显的差距，难以体现不同教龄教师人力资本的市场价值差异；而有的学校的工龄津贴额度较高，通过差异性的工龄津贴保障教师长期在本校任职的收益。年底奖励性绩效与教师全年的绩效表现挂钩，不同教师的教学、科研和人才培养绩效的差异造成了教师年底奖励性绩效之间巨大的差异。因而，高校教师间的年底奖励性绩效的基尼系数(0.59)和变异系数(1.71)均相对较大。应发工资、实发工资和公积金的基尼系数在0.3-0.4之间，处于相对合理水平，90%分位数和10%分位数教师工资的比值分别为4.9、4.6、4.7。基本工资的基尼系数为0.23，处于收入比较平均水平，这是由于基本工资属于保障性工资，主要是由国家规定的岗位工资和薪级工资构成，各个级别之间的工资差异较小。

3.不同人力资本特征高校教师工资差异

图4、图5呈现了不同职称和是否有人才称号的高校教师的工资差异。由图4可知，正高级教师与其他三个职称教师的工资差距较大，正高级教师的应发工资、基本工资、年底奖励性绩效、年总工资水平依次为副高级教师的2.1、1.5、2.4、2.2倍，其中基本工资的差距较小；而副高、中级、初级职称教师之间的工资差距较小。与美国、加拿大等高校教授与副教授工资差距相比，我国高校两类群体工资差距较大(60)美国大学教授协会(AAUP)发布的2017—2018年度薪酬报告显示，高校教授的平均薪酬仅是副教授的1.43倍。加拿大2011年的正教授的平均年收入为 14.34 万加元，分别是副教授和助理教授的1.28倍和1.58倍(胡咏梅、易慧霞、唐一鹏：《高校教师收入不平等——基于中国和加拿大高校教师工资性年收入的比较研究》，《中国高教研究》，2016年第11期)。。单因素方差分析结果表明，不同职称的教师的年应发工资、基本工资、年底奖励性绩效和年总工资水平均存在显著差异，事后检验结果表明，各职称教师群体间两两比较的工资水平也均存在显著差异。

图4 不同职称高校教师年应发工资、年基本工资、2018年底奖励性绩效、年总工资(万元)

由图5可知，有人才称号的教师和没有人才称号的教师之间的工资差距明显，前者的应发工资、基本工资、年底奖励性绩效、年总工资水平依次为后者的2.5、1.4、2.7、2.6倍，其中基本工资的差距较小。独立样本t检验结果表明，有人才称号的教师的工资水平显著高于没有人才称号的教师。从年总工资来看，有人才称号的教师平均工资比无人才称号的普通教师高出28.9万元，且是无人才称号较低收入群体(10%分位数)平均工资的5.8倍。可见有人才称号者的工资收入与普通教师的工资收入差距巨大。

图5 有无人才称号高校教师年应发工资、年基本工资、2018年底奖励性绩效、年总工资(万元)

4.不同学科高校教师工资差异

图6呈现了不同学科的高校教师工资差异。由图6可知，人文社科类教师的年应发工资和2018年底奖励性绩效均明显低于理工农医类教师，理工农医类教师的应发工资和年底奖励性绩效分别是人文社科类教师的1.4和1.3倍。独立样本t检验结果显示，两大类学科教师的工资差异显著。人文社科类教师的年底奖励性绩效占比(15.7%)略高于理工农医类教师(14.7%)，不过两组教师的这一比例不存在显著性差异。

图6 高校两大类学科教师工资对比

本文进一步计算了两大类学科教师的工资基尼系数，结果表明，人文社科类教师的应发工资和年总工资的基尼系数分别为0.32和0.34，理工农医类教师分别为0.39和0.4，略高于人文社科类教师，这表明理工农医学科内部的工资差距问题更为凸显，且理工农医类教师应发工资和年总工资差异程度已经处于差距较大的临界值，尤其值得关注。

5.“双一流”与非“双一流”高校教师工资差异

图7呈现了“双一流”与非“双一流”高校教师的工资差异。由图7可知，“双一流”高校教师的年应发工资和2018年底奖励性绩效均明显高于非“双一流”高校教师，前者的应发工资和年底奖励性绩效分别是后者的1.9和2.3倍。独立样本t检验结果显示，“双一流”与非“双一流”高校教师的工资差异显著。“双一流”高校教师的年底奖励性绩效占比(16.2%)显著高于非“双一流”高校教师(14.5%)。

图7 不同层次高校教师工资对比

6.不同地区高校教师工资差异

图8呈现了不同地区高校教师的工资差异。由图8可知，东部地区高校教师的年应发工资水平明显高于中部地区和西部地区，中部地区又明显高于西部地区，东、中、西部地区高校教师的平均年底奖励性绩效也呈现出相同的阶梯性递减特征，东部地区高校教师的应发工资和年底奖励性绩效分别是中部地区高校教师的1.8和1.7倍，中部地区高校教师分别是西部地区高校教师的1.8和2.1倍。单因素方差检验结果表明，不同地区高校教师的应发工资和年底奖励性绩效存在显著性差异。比较年底奖励性绩效占年总工资的比例可知，中部地区的这一比例较高，为16.8%，而西部地区这一比例仅为11.3%。

图8 不同地区高校教师工资对比

三个地区高校教师的工资基尼系数的计算结果表明，东部地区高校教师的应发工资和年总工资的基尼系数分别为0.36和0.37，中部地区分别为0.2和0.22，西部地区分别为0.22和0.26。中部和西部地区高校教师的工资差异处于比较平均的状态，而东部地区高校教师的工资差异程度相对中部、西部地区较大。

图9呈现了不同地区理工农医类学科和人文社科类学科教师的工资差异。由图9可知，在东部地区，人文社科类学科教师的平均年应发工资(23.9万元)明显低于理工农医类学科教师(30.7万元)，后者比前者高出约28.5%。两类学科教师的平均2018年底奖励性绩效差异不大，理工农医类学科教师的平均年底奖励性绩效比人文社科类学科教师高出0.6万元(约11.3%)；在中部地区，人文社科类学科教师与理工农医类学科教师的平均年应发工资和2018年底奖励性绩效均差异不大，人文社科类学科教师比理工农医类学科教师的平均年应发工资高出0.3万元(约2%)，而理工农医类学科教师比人文社科类学科教师的2018年底奖励性绩效高出0.1万元(约3%)；在西部地区，理工农医类学科教师的平均年应发工资(9.4万元)高于人文社科类学科教师(8.2万元)，高出约14.6%，且理工农医类学科教师的2018年底奖励性绩效平均比人文社科类学科教师高出0.6万元(约40%)。由此，东部地区两类学科的年应发工资的差异过大、西部地区两类学科的年底奖励性绩效的差异较大的问题值得关注。

四、工资差异的计量分析

本节首先采用基于分项收入的基尼系数和Zenga指数分解方法识别出对工资差异贡献较大的工资构成要素，然后利用Shapley值和Owen值分解方法来探究影响高校教师工资差异的关键因素。

(一)基于基尼系数、Zenga指数的工资差异分解

为了考察造成高校教师工资差异的工资构成要素，本文采用收入差异研究中常用的基尼系数分解法以及新近发展的Zenga指数分解法来对样本高校教师的年总工资差异进行子要素分解，结果如表2所示。

表2 样本高校教师年总工资差异的子要素分解(基尼系数和Zenga指数的分解结果)(61)保障性工资指教师的基本工资(=岗位工资+薪级工资)；基础性绩效+津补贴=应发工资-基本工资-公积金；年底奖励性绩效指教师2018年底奖励性绩效。以上分项工资均为一年的工资水平。由于各高校工资条目存在较大差异，在实际调查时并没有直接调查教师的基础性绩效，本文采用上述公式进行估算，公积金表示应发工资中的扣款项目，除此之外可能还存在养老保险等扣款项目，并且除了基本工资、津补贴和工资扣款，还可能有其他工资条目未涵盖在内，因此本文计算的基础性绩效和津补贴占总收入的比重可能会被高估。

基尼系数分解结果表明，样本高校教师年总工资的基尼系数为0.3557，属于相对合理的水平。将年总工资分为四部分，基本工资(薪级工资和岗位工资)、津补贴、基础性绩效、年底奖励性绩效对年总工资基尼系数的贡献率分别为8.53%、4.74%、66.52%、20.21%，由此，从工资构成要素来看，基础性绩效和年底奖励性绩效是造成工资差异的重要因素。这一结论与胡咏梅、唐一鹏、易慧霞的研究结论较为一致(62)胡咏梅、唐一鹏、易慧霞：《研究型大学教师工资性收入不平等——基于某985高校2010—2014年数据的案例分析》，《经济统计学(季刊)》，2017年第1期。。他们的研究结论是年底奖励性绩效是对年总工资差异贡献率最大的因素，其次是基础性绩效。不过他们是将年总工资分为保障性工资(国拨工资)、基础性绩效、奖励性绩效工资三部分而进行的基尼系数分解，本文是分为基本工资、津补贴、基础性绩效、奖励性绩效四个部分。从“变化”一列结果可以看出，提高基本工资、津补贴的比重能够起到减小工资差异的作用。

Zenga指数考虑的是高收入群体与低收入群体之间的差别，基尼系数则考虑低收入群体平均收入和总平均收入之间的差别，这就导致Zenga指数必然大于等于基尼系数(63)韩秀兰、杜宇君：《基于Zenga指数的不平等测度研究》，《统计与信息论坛》，2018年第1期。。样本教师年总工资的Zenga指数为0.5273，大于基尼系数分解结果，各分项收入的差异指数也均大于基尼系数分解结果。但是，在各分项工资差异对总工资差异的贡献率方面，Zenga指数分解与基尼系数分解结果非常相近，也反映出本研究结果的稳健性较好。

(二)基于Shapley值 和Owen值分解的工资差异因素分析

从前文的描述性分析比较已经发现，不同职称、学科、学校层次、地区的高校教师的工资差距明显。基于工资决定模型(参见图1)，本文采用Shapley值和Owen值分解方法，考察个体、学科和制度以及它们的交互因素对高校教师工资差异的贡献率。结果如表3和表4所示。

表3所呈现的模型以月应发工资(单位：千元)为因变量。模型1中以人力资本特征变量，即教师职称作为专业成熟度的代理变量。结果表明，在个体因素方面，男教师的月应发工资显著高于女教师，性别对样本教师月应发工资差异贡献率较小(2.23%)。教师年龄对月应发工资差异有显著的正向影响。在本研究中，我们将年龄作为从事高校教师工作年限的代理变量，年龄对应发工资差异的正向影响反映了工资随教师工龄增加和资历提升的增长水平；年龄对教师月应发工资差异的贡献率达14.98%。Owen值分解结果表明，教师人口统计学特征对教师月应发工资差异的贡献率为16.48%。职称作为教师人力资本特征变量，反映了教师的专业成熟度，正高职称教师月应发工资显著高于讲师，副高职称教师和讲师的月应发工资不存在显著差异；正高职称是对样本教师月应发工资差异贡献最大的因素，贡献率为35.33%，相比之下，副高职称的贡献率仅为3.94%，由此可见，教授作为职称序列的最高层次，对于高校教师的工资差异起到决定性作用。Owen值分解结果表明，教师人力资本特征对教师月应发工资差异的贡献率为42.33%。这一结果与胡咏梅等人的研究结果(64)胡咏梅、易慧霞、唐一鹏：《高校教师收入不平等——基于中国和加拿大高校教师工资性年收入的比较研究》，《中国高教研究》，2016年第11期。相似，他们的研究结果是正高、副高职称对于某研究型大学教师年工资收入差异的总贡献率为38.32%，也是对教师工资差异贡献率最大的因素。

表3 月应发工资的Shapley值和Owen值分解结果

从学科因素来看，理工农医类学科教师月应发工资显著高于人文社科类学科教师，但是学科对教师工资差异的贡献率不大，仅为3.2%。从制度因素来看，“双一流”高校教师的应发工资水平显著高于非“双一流”高校教师，院校层次对月应发工资差异的贡献率为11.42%；东部地区和中部地区高校教师的月应发工资水平显著高于西部地区教师，其中是否东部地区对样本教师应发工资差异的贡献率较大(为14.45%)。Owen值分解结果表明，制度因素对教师月应发工资差异的贡献率为24.74%。构建学科与地区的交互项以考察学科市场对月应发工资差异的贡献，结果表明，学科与中部地区的交互项系数显著为负，即中部地区理工农医类学科教师月应发工资显著低于人文社科类学科教师；学科与东部地区的交互项系数显著为正，即东部地区理工农医类学科教师月应发工资显著高于人文社科类学科教师。由此可见，学科的市场竞争力在不同地区是存在异质性的，Owen值分解结果表明，学科市场对教师月应发工资差异的贡献率为12.93%。

模型2使用“是否有人才称号”作为专业成熟度的代理变量(65)由于两个职称变量(是否正高、副高)与是否有人才称号变量的相关系数均大于0.2，而且后者与是否正高的相关系数高达0.5，故本研究将职称与是否有人才称号这两个专业成熟度的代理变量分别放入模型。。在模型2中性别、学科与东部地区的交互项因素变得不显著，但未发生影响方向的变化，其他各因素的回归系数大小和方向均未发生明显变化。高校教师是否具有人才称号是对月应发工资水平差异贡献最大的因素，Shapley值分解结果表明其贡献率为41.5%，Owen值分解结果为43.88%，此结果与模型1中两个职称变量的贡献率相近，说明模型1的结果较为稳健。这一结果反映出拥有高人力资本的特殊人才的高工资加剧了高校教师工资差异程度。正如沈红教授所言，“国家出台的各类人才计划，在以高薪酬吸引海内外顶尖人才的同时，也造成了特殊人才和普通研究型大学教师之间的巨大收入差距”(66)沈红：《中国大学教师发展状况——基于“2014中国大学教师调查”的分析》，《高等教育研究》，2016年第2期。。

表4所呈现的模型以年总工资(单位：万元)为因变量，其结果与表3相似。模型3结果表明，在个体因素方面，人口统计学特征(性别、年龄)和人力资本特征(正高、副高)对样本教师年总工资差异的贡献率分别为9.52%和22.78%；以年底奖励性绩效作为工作绩效的代理变量，结果表明年底奖励性绩效对年总工资差异具有显著的正向影响，对工资差异的贡献率高达44.89%(参见Owen值分解结果)。在学科因素方面，学科对年总工资差异的贡献率较小，仅为2.3%。与胡咏梅等人的研究结果(5.74%)相近(67)胡咏梅、唐一鹏、易慧霞：《研究型大学教师工资性收入不平等——基于某985高校2010—2014年数据的案例分析》，《经济统计学(季刊)》，2017年第1期。。从制度因素来看，包含院校层次、学校所在地区在内的制度因素对年总工资差异的贡献率为13.42%。学科市场对教师年总工资差异的贡献率为7.01%。模型4中加入是否有人才称号变量，其对教师年总工资差异的贡献率为25.29%，也与两个职称变量的贡献率(22.78%)相差不大(参见Owen值分解结果)，同样反映模型3的结果较为稳健。此外，这一结果与胡咏梅等人的研究结果基本一致。他们的研究发现，是否有人才称号变量对教师年总工资差异的贡献率为22.54%，也是对年总工资差异的贡献率第二大因素。

表4 年总工资的Shapley值和Owen值分解结果

五、结论及政策建议

本文利用我国部分高校教师工资大规模调查数据，分析了样本高校教师年总工资及分项工资的水平和差异情况，并且采用按分项收入的基尼系数、Zenga指数分解法识别对工资差异贡献较大的工资构成要素，同时，基于高校教师工资决定的三因素交互模型，采用Shapley值和Owen值分解法，探究决定高校教师工资差异的关键因素。获得以下主要研究结论：

第一，高校教师工龄津贴和年底奖励性绩效工资的差异程度高。

工龄津贴和年底奖励性绩效工资的基尼系数约为0.6，处于差距悬殊范围。前者主要与高校内部的工资制度有关，有的高校的工龄补贴数额非常低，每增加一年工龄仅有1元回报，近半数以上样本教师的每月工龄津贴不到50元，而有的高校则设置了明显的工龄津贴梯度，给予高工龄的教师较高的回报，以经济手段增强这部分人力资本高的教师的留任意愿；后者主要与教师一年的科研、教学绩效产出挂钩，而不同职称教师的工作绩效差异很大，因此高校教师的年终绩效工资具有较大的差异性。

第二，基础性绩效和年底奖励性绩效是造成高校教师年总工资差异的重要因素，而基本工资和津补贴对高校教师年总工资差异的贡献率相对较小，并且其份额的增加可以减少教师年总工资差异。

髙校教师的基础性绩效主要包括岗位津贴。岗位津贴，通常跟职称挂钩，而职称是对高校教师工资差异贡献最大的因素，所以，从工资构成要素来看，基础性绩效工资成为造成高校教师工资差异的最重要因素。由图4可以发现，年底奖励性绩效工资随职称等级升高而上升，这是由于职称越高，科研生产力越高，因而会有更高科研产出(如更多学术成果、更多科研项目、更多科研获奖)。在“双一流”建设背景下，高校更加重视对科研产出的奖励(参见图7)，科研奖励一般占据绩效奖励的很大比重，教学和社会服务等其他工作的绩效奖励所占份额相对较低，这就导致高职称教师群体在奖励性绩效上获益更大，因而拉大了与其他职称群体的工资差距。所以，基于基尼系数和Zenga指数分解均发现在工资构成要素中，年底奖励性绩效成为对高校教师工资差异贡献排在第二的因素。

由前文基本工资的基尼系数可知，目前高校教师基本工资差异较小。基本工资属于保障性工资，主要是由国家规定的岗位工资和薪级工资构成，各个级别之间的工资差异较小。因而，其对教师年总工资差异贡献率较小。据本研究的调查统计，样本教师月基本工资均值占月应发工资均值的比例为30.2%，而有68.6%的教师认为基本工资占应发工资的比重应该大于40%。由此来看，教师实际的基本工资水平与其期望是存在差异的，而过低的基本工资份额不仅加剧了教师工资差异，而且使得其保障性功能难以实现。此外，本研究中的津补贴和福利主要包含工龄津贴、租房补贴和公积金，即对教师工龄的补偿性工资，以及保障教师生活的工资构成部分。由前文基尼系数的分解结果(参见表2)可知，津补贴占总工资的比重很低，仅为8.25%，适当增加基本工资和津补贴工资占比可以减少年总工资差异。

第三，衡量专业成熟度的有无人才称号和职称等级是对高校教师月应发工资差异贡献率最大的两个因素，而教师工作绩效对年总工资差异的贡献率最大。

作为专业成熟度代理变量的有无人才称号和职称等级对教师月应发工资差异的贡献率均超过40%，是对月应发工资差异贡献率最大的两个因素。这说明人力资本特征依然是高校教师工资最重要的决定性因素。本研究调查统计结果表明，有人才称号教师的应发工资水平是普通教师的2.5倍，在控制其他因素后，有人才称号教师的年总工资仍然高出普通教师17.52万元。职称对工资差异的贡献主要体现在教授与其他职称教师之间的薪酬差异上，教授与其他三个职称的教师工资差距较大，教授的应发工资水平为副教授的2.1倍。以年底奖励性绩效工资作为教师工作绩效的代理变量，结果表明其对年总工资差异的贡献率高达44.89%，是对教师年总工资差异贡献率最大的因素。

第四，学科因素对高校教师工资差异的贡献较小，并且学科因素对教师工资差异的影响在不同地区存在差异。据统计，理工农医类学科教师的应发工资和年底奖励性绩效分别是人文社科类学科教师的1.4和1.3倍，学科对月应发工资和年总工资差异的贡献率分别在3%和2%左右，与个人因素和制度因素相比，学科因素对工资差异的贡献较小。通过学科因素与地区的交互项分析可知，中部地区理工农医类学科教师工资水平较低，而东部地区则相反，这可能与不同学科在不同地区面临的外部市场竞争力不同有关。

第五，在制度因素中，高校所在地区和院校层次对高校教师工资差异的贡献率较大。不同地区之间的高校教师工资差异对应发工资和年总工资的差异的贡献，主要体现在东部地区相对于西部地区的工资差距上。高校所在地区是外部劳动力市场的代理变量，东部地区的经济发展水平较高，各行业的薪酬水平普遍较高，因此相比于中西部地区，东部地区高校需要提供更高的工资水平与其他行业竞争。此外，通过计算各地区内部的教师工资基尼系数可以发现，东部地区教师工资差异程度要高于中西部地区。在我国，高校层次反映了高校的财政收入情况，“双一流”高校具有更高的财政收入水平，对于同等资历的教师，任职于“双一流”高校可以获得更多的工资收入。因而，院校层次也是对高校教师工资差异贡献较大的因素。

高校教师兼具人才培养、科学研究、服务于政府和企业等多重任务，是构建高质量高等教育体系的关键力量。教师工资对吸引优秀人才投身高等教育行业、激励教师教学和科研产出、保障教师队伍稳定性具有重要作用。因此，在“双一流”建设背景下，高校教师的工资制度改革应当走在前列，基于对高校教师工资差异的实证研究，我们提出以下几点政策建议：

第一，优化高校教师工资结构，适当提高教师的基本工资占比，增强工资的保障性功能。

绩效工资制度旨在打破唯岗位晋升的薪酬增长模式，对教学和科研产出的绩效奖励成为教师绩效工资的重要组成部分。而科研产出在各项高校评价体系中比重的上升，导致许多院校片面追求科研成果、课题与经费的数量，忽视教师和学校的长远发展目标，这不仅不利于较长周期的高质量科研成果的产出，更挫伤了无人才称号和低职称教师科研的内部驱动力。本研究的结果表明，目前我国高校教师基本工资占比相对较低(不足1/3)，而绩效工资占比过高(超过60%)，且绩效工资是造成教师工资差异的主要因素，而基本工资占比的增加可以减少高校教师的工资差异程度；并且，现有的基本工资占比低于教师期望的占比。因此，建议优化教师工资结构，逐步提高基本工资占比，以增强工资的保障性功能。“在保障中求激励，在稳定中求发展。”在体现高校教师职业稳定性的同时，促进高校各类人才的协调发展，更好地激励广大普通教师从事高水平教学和科研工作(68)胡咏梅、唐一鹏、易慧霞：《研究型大学教师工资性收入不平等——基于某 985 高校2010—2014年数据的案例分析》，《经济统计学(季刊)》，2017年第1期。。

第二，建立与人力资本增值相符的工龄津贴及其增长机制，同时，建立适应各地经济发展水平的租房补贴和公积金制度，保障高校教师的基本生活需求。

据我们调研，各学校的工龄津贴差异巨大，有的学校工龄津贴每月不到50元，而有的学校达到上千元，这是由于不同学校的工龄津贴制度差异造成的，不到50元的工龄津贴完全没有体现对教师工作年限的补偿作用，高校应当建立与人力资本增值相符的工龄津贴及其增长机制。此外，还应当为教师提供必要的保障基本生活需求的补贴和福利，尤其是对一线城市和省会城市的中青年教师来说，面临着较大的住房压力，必要的租房补贴和较高的公积金水平可以极大地缓解教师在生活中的压力，从而有更多时间和精力投入到本职工作之中。因此，需要建立适应各地经济发展水平的租房补贴和公积金制度，使得高校教师的房价收入比不超过7(69)按照“1/6理论”，用6-7年的家庭年收入买一套房是合理的，但现实远非如此。从均价看，北京、上海、广州、深圳、杭州等一线城市的房价收入比已达40年左右，这个比例在世界上已经处于很高的水平。例如，伦敦房价收入比仍在10年以内，我国一线城市高得离谱(黄奇帆：《结构性改革——中国经济的问题与对策》，北京：中信出版集团，2020年，第244页)。一线城市极高的房价收入比给高校教师安居带来非常大的经济压力。，保障高校教师的基本生活需求，使其能够安居乐业。

第三，高校统筹分配各级各类人才工资，将能力和工作绩效而非头衔符号作为学术劳动力市场赋薪最核心的准则，缩小不同层次人才工资差距，将高层次人才与普通教师的工资差距确定在合理范围之内。

随着“双一流”建设的推进，全国和地方出现了名目繁多的人才奖励计划，旨在吸引、鼓励、资助学者，而如今异化为制造头衔、划分学者、争夺资源、制造符号崇拜的制度(70)昌成明、熊和平：《符号、控制与学术秩序:学者头衔的反思》，《大学教育科学》，2020年第6期。。高层次人才的头衔符号本身及其所具备的学术资源，使其在人才市场的竞争中具有较高的优势地位，许多地方和高校不惜花高代价引进“帽子”人才，这在另一方面挤占了普通教师的收入和学术资源。本研究结果表明，有无人才称号是加剧高校教师工资差异最重要的因素。一味地提高对“头衔”本身的定价，只会拉大高层次人才与普通教师的工资差距，容易使得广大普通教师产生心理上的不平衡感，影响高校内部协同合作，甚至挫伤普通教师的工作积极性，同时，也容易导致学者的等级化与学术追求的功利化、表面化，以及财政资源的错配与浪费。因此，政府和高校应当从对少数人才称号者的关注转向对广大普通教师薪酬激励的关注，杜绝为“头衔”定“高价”的失序现象，回归“头衔”的学术价值和荣誉奖励价值。同时，建议高校将有限的财政资源用于统筹分配各级各类人才的工资，将能力和工作绩效(包括教学和人才培养、科研和社会服务，不可过于偏倚某一方面)而非头衔符号作为学术劳动力市场赋薪最核心的准则，缩小不同层次人才工资差距，并且将高层次人才与普通教师的工资差距确定在合理范围之内(71)此项调查表明，有人才称号教师的年总工资均值高达普通青年教师的3倍，剔除由于称号的“符号效应”产生的工资差异(OB分解表明，符号效应约占总差异的1/3)，有人才称号教师的年总工资均值应为普通青年教师的2倍左右。因而，高校在设置引进人才薪资待遇时，可将本校普通青年教师工资均值的两倍加其工资标准差的三倍作为上限，以确保有人才称号教师与普通青年教师的工资差距在合理范围之内。，逐步提升广大普通教师尤其是青年教师的工资水平，增加高校教师职业对于优秀青年的吸引力。

第四，建立全国高校劳动力市场薪酬调查和监管制度，缩小区域间、高校间的薪酬差距，减少高校人才尤其是高层次人才无序流动现象。

当前，中西部地区许多高校面临着引人难、留人难的问题，引起这一社会问题的因素有很多，主要是由于地理位置和薪资待遇。一方面，许多刚毕业的博士生考虑到地区经济和教育发展水平因素，不愿意到中西部高校任教。另一方面，中西部高校提供的薪资待遇与东部高校相比缺乏竞争性。据本研究调查，东部地区高校教师的应发工资和年底奖励性绩效分别是中部地区高校教师的1.8和1.7倍，中部地区高校教师分别是西部地区高校教师的1.8和2.1倍。这使得本来在地理位置上处于劣势的中西部高校更难以通过薪资待遇吸引优秀人才。而且，区域间、高校间的薪酬差距与人才流动密切相关，薪酬差距越大，人才流动的势能也就越大，减少薪酬差距，自然使得人才流动的势能变小。因此，从国家层面着力缩小区域间、高校间的薪酬差距是实现高校人才尤其是高层次人才无序流动治理的关键所在(72)李木洲、曾思鑫：《“双一流”背景下高校人才市场治理探析》，《宁波大学学报(教育科学版)》，2020年第1期。。

综上，一方面，建议政府加大对中西部地区高等教育的财政投入，并且将财政投入适当向人员支出倾斜，全面提升中西部地区高校教师的薪酬水平。另一方面，建议建立全国高校劳动力市场薪酬调查和监管制度，仿照美国大学教授协会(AAUP)每年发布各州各类大学不同职称不同学科教师的平均薪酬数据，使得不同地区同一类型大学教师薪酬定价有了参照，不至于为吸引高层次人才竞相乱定高价的现象出现。中西部高校应当重视外部劳动力市场的竞争要素，参照市场薪酬水平，合理设计符合教师能力和实际贡献的薪酬政策，从而吸引、稳定和激励人才，特别是在关键和重要岗位上工作的教师，增强优秀人才在这些地区高校的留任意愿。

在“双一流”建设背景下，体现工作绩效的绩效工资在高校教师工资收入中的比例较大，有人才称号教师的工资收入显著高于普通教师。适度的工资差距有利于增强教师的竞争意识，促进其努力工作，但差距过大则容易挫伤广大普通教师的工作积极性，不利于教师队伍的稳定。所以，高校教师的工资收入分配，不仅要重视竞争和激励机制的完善，还必须关注由此带来的收入不平等问题(73)陈滢、史云、何敏、刘东、白晨光：《合理调控差异，改善高校内部收入分配关系》，《中国高等教育》，2011年第11期。。

本研究的贡献在于利用我国部分高校教师工资大规模调查数据，揭示了样本高校教师年总工资及分项工资的差异程度，并且采用按分项收入的基尼系数、Zenga指数分解法识别出对工资差异贡献较大的工资构成要素，同时，建构了高校教师工资决定的三因素交互模型，并采用Shapley值和Owen值分解法，探究了决定高校教师工资差异的关键因素。研究局限主要有以下两点：一是由于教师工资属于个人隐私数据，难以开展大规模的全国高校教师的抽样调查，故本研究采用方便取样开展了我国高校教师工资调查。尽管样本量较大，但对全国普通高校教师的代表性有限。希望后续可以借助教育部门行政力量开展随机抽样调查，以获得代表性强的样本数据。二是尽管我们参考奈特2003年建构的工资决定概念模型，构建了适合分析我国高校教师工资差异的三因素交互模型，但依然可能存在没有纳入模型的因素影响高校教师工资差异，比如供求关系因素显然会影响各地区高校教师工资的市场价格，而我们的研究中没有相关调查数据(如学科教师的充足度)来分析这一因素对高校教师工资差异的贡献率。期待后续研究能够完善高校教师工资决定的三因素交互模型，为改进我国高校教师工资分配制度提供可靠的实证依据。