动态视角下技能溢价对居民消费影响的非线性特征研究

沈悦 赵强 朱雅玲

摘要： 新一轮智能科技革命下高低技能劳动力的效率差异与替代效应，为诠释技能溢价和居民消费的关系提供了新思路。基于1995—2019年省级面板数据，利用增广平均组估计、系统矩估计和门槛估计等方法，研究了中国技能溢价对居民消费影响的动态效应和非線性特征，结果表明：技能溢价对居民消费存在“折线型”或“波动型”非线性影响，合理的技能溢价能够有效促进居民消费增长，而过低或过高的技能溢价都会阻碍居民消费增长，且过低技能溢价的阻碍效应更强。因此，应当充分考虑技能与工资的匹配性，保持适度公平和合理技能溢价，发挥收入差距对消费的积极影响。

 关键词： 劳动力市场;技能溢价;要素替代;居民消费;工资差距

 文献标识码：A   文章编号： 100228482022（01）009212

新一轮的智能化科技革命和产业变革为传统产业改造升级、供给侧结构性改革提供了发展良机，但同时对劳动力提出了更高的技能要求。1997—2019年中国技能型劳动（以高中为技能划分界限）比重由156%增长至415%①，提高了近3倍。虽然技能型劳动和非技能型劳动人数逐年增加，平均年增幅分别为46%和33%，但前者人数增幅逐年增加而后者增幅逐渐降低，两者呈现明显的增减分化之势。这一现实直接改变了劳动力市场和就业市场格局，导致不同类型劳动力在劳动效率、物质资本利用率以及被替代率方面产生巨大差异，由此形成了显著的劳动力技能溢价：1997—2019年，中国高低技能劳动力之间的技能溢价由131扩大至155②，且呈持续增长之势。这一趋势深刻影响了中国劳动力市场稳定，加重了劳动力市场的分化。

劳动力技能水平的分化，不仅在总体上对社会公平和稳定有重要影响，而且在个体上也会通过收入差距对劳动力自身消费水平产生影响。众多理论分析和实证检验证明，收入差距分别通过时间和空间上的棘轮效应和攀比效应影响居民消费。技能溢价除了以收入差距的形式影响消费，还会引起劳动力迁移、人力资本差异性积累等对消费产生影响：随着技能溢价的拉伸，工资在地区和部门间的差异促使劳动力迁移，重塑劳动力市场供需结构和工资结构;户籍、学历等因素的门槛效应进一步助推高技能劳动力积累人力资本，加剧人力资本壁垒，形成就业效应和收入效应等影响消费[12]。由此可见，技能溢价通过两种逻辑影响居民消费：一是在消费领域，技能溢价形成的劳动力收入差距通过示范效应、攀比效应等影响居民消费;二是在生产领域，技能溢价促使劳动力迁移、人力资本积累等提升劳动力效率，带动劳动力就业和收入增长的同时也引起技能替代，进而影响居民消费。两种逻辑思路关注的领域虽然不同，但都显示出技能溢价对居民消费的影响具有动态性。在动态视角下，由于时滞效应和不同因素影响，变量间可能呈现出非线性关系。因此，本文拟从动态视角出发，通过理论分析和实证检验考察技能溢价对居民消费影响的动态效应和非线性特征，试图拓展消费研究的理论视野，同时也从供给侧劳动力配置视角为中国居民消费提质升级提供新思路。

一、文献综述

技能溢价是劳动力市场供需结构、工资结构等领域研究的热点，随着智能化技术发展和产业智能化升级，“机器换人”“技能替代”等现实进一步增进了学者们对技能溢价的探究。学者从技能溢价的成因、影响效应等方面进行了诸多研究，取得了丰硕的成果。关于技能溢价对居民消费影响的研究也有一定进展，大致可分为两类：一类是将技能溢价与收入差距相联系，主要分析技能溢价通过收入差距间接影响消费的机制;另一类则主要关注技能溢价变动所形成的人力资本积累、劳动力迁移等现象所带来的消费示范效应、攀比效应和收入效应等。

第一类研究主要是从技能溢价引发的收入分配效应去分析其对消费的影响。Katz等[1]通过分析1963—1987年美国工资结构的变化，以及美国对高技能劳动力需求的变化，认为技能偏向型的技术变动是引起工资差距加剧的主要因素，而工资差距的加剧对整体居民消费有一定的阻碍作用;袁礼等[2]也认同这一观点，并进一步指出工资差距通过分配效应和就业效应对居民收入和消费产生影响，但该影响是正向还是负向取决于两种效应的大小。Ge等[3]以1992—2007年中国城镇居民家庭作为调查样本，探讨了中国在经济快速增长时期工资增长与工资差距的根源，发现资本积累以及技能偏向型的技术变动是中国城镇工资结构发生演变的主要因素;马红旗等[4]同时以初中和高中作为劳动技能的划分界限，分析了技能差异对城乡收入差距和居民消费的影响，结果表明技能溢价的拉伸显著扩大了城乡收入差距，进而显著降低了消费;黄灿[5]从资本、劳动异质性收入者角度考察了贸易开放背景下技能溢价和收入水平的关系，指出贸易开放虽然同时提高了资本收入者和劳动收入者的收入水平，但更多影响劳动者收入且仅在劳动收入者中产生技能溢价，而贸易开放和技能溢价均会抑制居民消费。

第二类研究主要关注技能溢价变动所形成的人力资本积累、劳动力迁移等对消费的影响。Nelson等[68]认为技术进步率提高加剧了高低技能劳动力之间的人力资本差距，高技能劳动力对新技术的适应性更强，熟练掌握新技术的成本更低，所以企业更倾向于选择高技能劳动力，需求增进又刺激劳动力自身再度进行人力资本积累以追寻劳动力市场结构变动。这样，技能溢价和技术进步促使人力资本积累循环上升，使劳动力就业市场、工资结构发生变动，而这些变动一方面通过收入效应影响居民消费，另一方面则通过蕴含高科技的新产品或新服务（如智能产品、绿色产品、体验服务等）的引导示范效应优化消费结构[9]。此外，随着新型城镇化的积极推进和户籍制度的逐渐放开，劳动者技能溢价变动也促进了劳动力在城乡间或地区间的迁移。Munshi等[10]探讨了印度工资收入对人口迁移概率的影响，发现高工资地区和行业更易吸引劳动力进入;王伟同等[11]利用中国劳动力动态调查和中国工业企业数据库，实证分析发现高工资、优环境的职业会吸聚本地高学历人群;张慧芳等[12]指出优环境引致的人口转移将通过人口集聚、产业集聚形成的就业效应、示范效应和收入效应等影响居民消费。

已有文献深入细致地分析了技能溢价引致的收入分配、人力资本积累和劳动力迁移效应，并基于此探讨了这些现象对居民消费的影响机理。两类研究遵循的逻辑思路是：有偏型技术进步影响技能溢价，技能溢价拉伸引起收入差距拉大、人力资本积累和劳动力迁移，并通过棘轮效应、示范效应等影响居民消费。这一思路为后续技能溢价和居民消费研究提供了方向性指引。但在研究内容上，多数学者的研究重点主要聚焦于技能溢价的收入分配效应、人力资本效应以及劳动力迁移效应方面，探讨技能溢价对居民消费直接影响的分析并不多见。并且在现有的研究中，以探讨技能溢价对居民消费影响的短期线性关系为主，往往忽略技术进步、人力资本积累以及劳动力转移等现象的长期持续性。本文从长期视角考察技能溢价对居民消费影响的动态效应和非线性特征，可能的贡献在于：一是从研究内容上，主要探讨技能溢价对居民消费的非线性影响，有助于拓展以往多为线性关系探讨的理论视野;二是在理论分析中，相比于以往多基于效用函数、忽略技术进步、聚焦短期影响的数理推导，引入技术创新前沿面约束，结合生产函数和消费函数，数理分析技能溢价对居民消费的短期和长期影响;三是充分考虑计量模型及数据特征，采用两阶段最小二乘法（2SLS）、增广平均组（augmented mean group，AMG）估計处理内生性和截面相关问题，在动态广义矩估计（GMM）的基础上，利用门槛效应模型实证检验技能溢价对居民消费影响的动态性和非线性特征，拓展了相关实证研究。

二、理论分析

假定居民消费函数为凯恩斯消费函数，即

其中，C为消费，Y为收入，a为自发消费，b为边际消费倾向，各期消费与收入呈正向关系，同时受收入水平的约束，即

其中，wt为居民在t期的工资收入，即劳动力报酬，kt代表居民在t期的净投资，rt代表资本收益率，Mt为居民t期经营性收入，Tt为居民t期转移性收入。由于技能溢价主要体现在劳动力工资中，因此以工资性收入为主进行分析。

将生产函数设定为双层嵌套固定替代弹性（CES）生产函数：

其中，Yt和Kt分别代表产出和资本存量，Ht和Lt分别代表高技能劳动力和低技能劳动力投入，并以CES形态构成人力资本。ε表示两类劳动力的要素替代弹性，

当ε>1时，高技能劳动力和低技能劳动力呈相互替代关系;

当ε<1时，两者呈互补关系;

当ε=1时，CES生产函数退化为CD生产函数。At为物化资本的前沿技术进步，Aht和Alt分别为高低技能劳动力的技术效率，资本与技能的替代弹性为1/（1-σ），σ<1。在劳动力市场完全竞争和企业利润最大化的前提下，资本报酬（wKt）、高技能劳动力工资报酬（wHt）和低技能劳动力工资报酬（wLt）分别可表示为式（3）的一阶条件，即

（一）短期影响

短期内，无论是物化资本还是劳动力，其技术进步和技术效率基本保持不变，因此At、Aht和Alt可视为外生。受就业市场结构、转移藩篱等因素影响，劳动供给在短期内也基本保持不变，因此Ht和Lt也可视为外生，更严格地说，Ht/Lt在短期内可视为外生。基于此，在短期内，劳动份额（S）和技能溢价（SP）的关系为

由于σ<1，ε为高低技能劳动力的替代弹性，根据已有大部分研究的经验估算，一般情况下ε>1[13]。再分析式（11）可知，

当ε>1/（1-σ）时，η>0，St/SPt>0;

当ε<1/（1-σ）时，η<0，St/SPt<0。结合劳动份额与居民收入之间的正向关系以及居民收入和消费支出之间的正向关系，可知技能溢价对居民消费的短期影响取决于资本与劳动力的替代要素弹性1/（1-σ）以及高低技能劳动力之间的替代要素弹性（ε）。当高低技能劳动力之间的替代弹性大于资本与技能的替代弹性时，技能溢价的拉伸有助于促进居民收入增长，促进消费;当高低技能劳动力之间的替代弹性小于资本与技能的替代弹性时，技能溢价的拉伸会降低居民收入，抑制消费。根据资本—技能互补理论，资本与技能的互补关系有助于提升生产效率，增加居民收入[4]，但当资本与技能呈现替代关系时，资本积累推动了技术发展，一方面可能增加高技能劳动力需求以匹配技术发展，另一方面却可能引起技术对劳动力尤其是低技能劳动力的替代，造成低技能劳动力工资降低，甚至失业。此时，若高低技能劳动力替代弹性超过资本技能替代弹性，则意味着在资本替代技能之前，劳动力市场已经完成了优胜劣汰，剩余的或是高技能劳动力，或是技术效率较高的低技能劳动力，即使资本高度积累，现存劳动力也能够匹配资本带来的技术进步，提升生产效率，带来劳动收入增长，消费增长。反之，如果高低技能劳动力替代弹性未超过资本技能替代弹性，则意味着劳动力结构的优化速度慢于资本积累带来的技术进步，整体生产效率可能降低，导致劳动收入下降，消费降低。

从上述分析可知，在短期内，技能溢价和居民消费的关系受劳动力市场高低技能劳动力替代弹性和要素市场资本技能替代弹性影响。

（二）长期影响

从长期看，物化资本技术进步、劳动力技术效率以及劳动力结构均会发生变化，意味着At、Aht、Alt和Ht/Lt都是内生的，需要对式（9）进行进一步分析。

引入技术创新前沿面约束高技能劳动技术效率（Aht）和低技能劳动技术效率（Alt）的选择：

其中，物质资本技术进步At为技术创新前沿面与原点的距离，φ为技术效率变化速度，γ为低技能劳动力技术利用率，参数γ>0，φ>0。式（12）表示，在给定的技术前沿面At下高低技能劳动力可选择不同技术效率组合（Aht，Alt）。结合式（7）（12）可得

当φ<ε-1时，技能溢价的拉伸引起高低技能技术效率比的提高，即高技能劳动力的技术效率相对更高;同时，技能溢价的拉伸也引起高技能劳动力相对需求的增加，在技术效率提升与相对需求提高的耦合下，整体技术和劳动力的匹配度提升，劳动收入增加，居民消费提高。

当φ>ε-1时，技能溢价拉伸引起高低技能技术效率比降低，即低技能劳动力的技术效率相对更高，同时技能溢价拉伸也引起低技能劳动力相对需求的增加，尽管低技能劳动力技术效率提升和需求的匹配有可能促进低技能劳动力生产效率提升，但经济的快速发展以及智能化、数字化技术的快速普及更多需要高技能人才。因此，从整个社会发展而言，低技能劳动力过度需求其实意味着产业降级、生产效率降低、居民收入减少，导致消费下滑。

结合技能溢价对居民消费的短期影响和长期影响，可以发现两者关系受高低技能劳动力替代弹性、物质资本与技能劳动要素替代弹性以及高低技能技术效率变化速度的影响。总体归纳可知，技能溢价对居民消费更有可能产生非线性影响而非已有多数研究得出的线性影响。鉴于此，本文提出如下假设：

假设：技能溢价对居民消费的影响存在非线性特征。

三、实证分析

本部分主要分三个阶段检验技能溢價对居民消费影响的非线性特征：一是采用基准面板回归考察技能溢价对居民消费的短期影响，考虑到模型可能存在的内生性问题和面板数据可能存在的截面相关问题，同时采用2SLS和AMG方法进行估计;二是利用系统GMM考察技能溢价对居民消费影响的动态性;三是在动态影响的基础上利用门槛效应模型考察技能溢价对居民消费影响的非线性特征。

（一）模型设定

1.基准面板回归

采用面板数据模型估计短期内变量间的关系，计量模型为

其中，Ci，t代表居民消费率，SPi，t代表技能溢价，Qi，t代表控制变量，包括居民可支配收入（I）、经济发展水平（GDP）、所有制结构（SOE）、全社会固定资产投资（FIV）、经济开放度（EX）、政府干预度（GI）以及金融环境（FR）。i代表全国除西藏和港澳台地区之外的30个省份，t代表时间，时间跨度为1995—2019年。

2.系统GMM模型

系统GMM同时结合了差分GMM和水平GMM的特性，可以提高估计的效率，因此采用其对动态面板进行估计，体现变量长期发展中可能存在的关系。

其中，Ci，t-1代表滞后一期居民消费率，SPi，t-1代表滞后一期技能溢价。

3.动态面板门槛模型

考虑到居民消费存在持续性和动态性，借鉴Caner等[1415]的动态面板门槛方法来估计技能溢价对居民消费的非线性影响。将技能溢价作为门槛变量，由于暂未确定变量存在几个门槛，设定为多门槛值的面板门槛模型，以两个门槛值为例，公式如下：

其中，γ为门槛值，1（·）为示性函数。[WTBZ]

（二）变量选取与数据说明

1.因变量

居民消费（C）。用居民消费支出占GDP的比值衡量，全国及各省居民消费支出数据来自1996—2020年《中国统计年鉴》。

2.自变量

技能溢价（SP）。在参考宋冬林等[1617]对劳动力工资分类探讨的基础上，本文借鉴余东华等[18]的做法，采用科技活动人员人均工资与非科技活动人员人均工资之比表示技能溢价。由于各行业科技活动人员工资收入数据并未进行统计，因而采用各细分行业科学技术活动人员劳务费

根据科技活动经费支出专项审计报告对科技活动人员劳务费的定义，其是指从事科技活动人员（也称开发人员）的工资薪金，包括基本工资、奖金、津贴、补贴、年终加薪、加班工资以及与其任职或者受雇有关的其他支出。因此，用科技活动人员劳务费作为科技活动人员工资替代指标有一定的合理性。作为替代指标，数据来自《中国科技统计年鉴》企业R&D经费内部支出中人员劳务费一项，科技人员人数为各行业科技人员人数加总。本文用企业科学技术活动人员的劳务费与人数之比来表示科技人员的人均报酬，在文中即为技能型劳动收入;非科技人员人数和工资分别为各细分行业从业总人数减去科技人员人数、行业工资总额剔除科技人员报酬后的工资额。各行业从业人员、工资收入等相关数据来自1996—2020年《中国科技统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

3.控制变量

根据已有研究成果，居民消费还会受到其他因素的影响。借鉴陈钊等[1921]的研究并以数据可得性为原则，本文选取的控制变量具体见表1。所有变量描述性统计分析结果见表2。

（三）实证结果及分析

1.基准回归结果

首先根据数据性质选择面板模型，混合回归和个体固定效应模型的F检验值为2792，在1%的水平上显著拒绝原假设，认为应当选择个体固定效应模型，时间固定效应的年度虚拟变量联合显著性检验值为146，接受无时间效应的原假设。在随机效应与固定效应的选择中，由于模型存在异方差不能直接使用Hausman检验，因而采用稳健Hausman检验，即进行辅助回归，F值为2083，显著拒绝原假设，认为应当选择固定效应。综合上述检验情况，最终选择个体固定效应模型进行估计，结果见表3第（1）列。

考虑到面板数据同时包含截面和时间，可能存在截面相关性和时间序列是否平稳的问题，因此采用柯布道格拉斯（CD）检验和第二代单位根进行截面相关性和平稳性检验。技能溢价和居民消费的CD检验值分别为5642和1675，在1%的水平上显著拒绝不存在截面相关的原假设，表明数据存在截面相关性。第二代单位根Pesaran’s CADF检验表明除GDP和SOE变量原值平稳之外，其余变量原值均并不平稳，经过一阶差分后所有变量序列均平稳。采用AMG估计处理截面相关性问题，结果见表3第（2）列。

另外，尽管本文在模型设定时尽可能地考虑了多个重要变量，但难免会忽略某些影响居民消费的不可观测变量，并且自变量技能溢价很可能与残差中的诸如劳动力流动、城镇化等因素相关，导致模型可能存在内生性。对此，进行Hausman检验，检验值为3174，显著拒绝“所有变量均为外生”的原假设，表明技能溢价（SP）确实存在内生性，选择滞后一阶技能溢价（SP-1）作为工具变量进行2SLS估计。经检验，工具变量不再存在内生性（检验值为0017，P值为0896），且通过了弱工具变量检验（第一阶段回归的F值为7 80729，远超过临界值10）。2SLS估计结果见表3第（3）列。

表3结果显示，在不同方法估计下，短期内技能溢价均对居民消费产生负向影响。面板基准回归结果显示，在其他条件不变的情况下，技能溢价拉伸1%，将导致居民消费减少0014%，且该系数在5%的水平上显著。AMG估计中技能溢价对居民消费的系数为-0002，相比于固定效应回归结果有所减小，表明在控制截面相关后，两者关系有所减弱，这意味着技能溢价对居民消费的空间效应是值得关注的，即本地区的技能溢价拉伸有可能会影响其他地区的居民消费。这与现实情况有一定的相似性：不同地区技能溢价的差异性拉伸会引起地区间劳动力工资差异，而工资差异会促使劳动力在地区间进行流动，由低工资地区流向高工资地区，形成人口迁移，人口迁移进一步通过人口集聚、示范效应等途径影响居民消费。在考虑模型内生性的基础上，技能溢价对居民消费的影响变化不大，但第二阶段回归拟合优度大幅下滑。总体而言，短期内技能溢价对居民消费产生了显著的负向影响。

从控制变量看，居民可支配收入和经济发展水平对居民消费均产生显著的正向影响，这与经典消费理论以及现实情况相符。所有制结构对居民消费产生显著的正向影响，这可能是随着所有制结构的提升，国有企业职工人数上升，由于国企相对较高的收入和保障，其职工有能力并且更愿意消费，因而国企职工人数上升使总体居民消费有所提升。全社会固定资产投资水平的提升会降低居民消费，这与理论及现实相一致：从理论上看，投资与消费呈现此消彼长的关系，从现实中看，在居民可支配收入一定的情况下，居民增加投资，其用于消费的金额便会下降。政府干预对居民消费产生的影响方向并不一致，在固定效应模型中，政府干预对居民消费产生显著的负向影响，这可能是由于中国政府支出多数投资于生产性公共品而非民生性公共品，导致居民享受的社会保障水平并没有随着政府支出的增加而提高，因此多数居民更愿意进行预防性储蓄或投资，导致消费率降低;在考虑变量内生性的2SLS估计结果中，政府干预对居民消费产生显著的正向影响，表明政府支出的增加在一定水平上能够促进消费。结合不同方法下的不同结果，可以推断政府干预对居民消费可能存在非线性影响：当政府支出水平较低时，政府支出额的提升表明政府公共服务水平提升，如道路的优化提高了居民消费的便利度，有利于提升居民消费。但当政府支出水平较高时，由于中国政府偏向生产性公共品的特性，支出额的提高不仅不能带来居民消费提高，反而会因为忧患意识导致消费下滑[4]。金融发展水平对居民消费产生显著的正向影响，这表明随着金融市场水平的提升，金融机构贷款门槛降低、种类增多，居民能够通过“信用贷”“分期贷”等多途径提前消费，金融发展水平的提高放松了居民的资金约束，使其消费提升。

2.动态面板回归结果

采用系统GMM对技能溢价和居民消费的长期动态关系进行实证分析。首先进行自相关性检验，Arellanobond结果显示3个模型扰动项的差分均存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，故接受“扰动项无自相关”的原假设，可以使用系统GMM或差分GMM。另外， 由于GMM估计使用了多工具变量，

因此需要进行过度识别检验，Sargan检验值均表明接受原假设，认为所有工具变量均有效。估计结果见表4第（1）列。

从系统GMM估计结果看，当期技能溢价（SP）对居民消费（C）有显著负向影响，系数为-0017，与基准面板回归结果一致;滞后一期技能溢价（SP-1）对居民消费有显著正向影响，系数为0003，表明技能溢价对居民消费的影响确实存在动态性。从系数大小看，当期项的系数更高，说明技能溢价对居民消费的影响更多是即期影响，意味着中国居民目前对收入变化以及收入差距的感知度较强，这与现实情况相一致：随着政府信息、行业工资等内容的公开化、透明化以及信息技术的发展，居民能够迅速了解自身收入水平，以往就业市场存在的信息不对称情况日渐缓和。在这种情况下，当技能溢价拉伸时，居民能够迅速感知到贫富差距的拉大。尽管高技能劳动力收入提高有助于促进消费增加，但低技能劳动力出于收入降低效应和忧患意识，会减少其消费支出。2019年中国高技能劳动力人数仅占所有劳动力的415%，且高收入者的消费倾向往往低于低收入者[12]，因此短期内技能溢价拉伸将使整体居民消费下滑。但在社会发展和经济增长影响下，一方面劳动力市场会逐渐调整高低技能劳动力需求和供给结构，另一方面劳动力自身也会进行人力资本优化以迎合市场需求。雖然长期技能溢价会通过收入差距效应降低消费，但也会通过劳动力技能水平和效率提升给消费带来收入财富效应，且后者往往超过前者。鉴于此，从长期来看，技能溢价拉伸能够提升居民消费，但提升幅度较小。

3.Arellanobond AR（1）和AR（2）检验的原假设分别为模型不存在一阶和二阶自相关，Sargan检验原假设为所有工具变量均有效。

4.CS为消费结构

消费结构（CS）主要以人均非生存型消费支出在人均总消费支出中的比重来反映。根据国家统计局定义和分类，人均非生存型消费支出为剔除了居民日常衣食住行基本生存型消费需求后的支出，数据由人均生活用品及服务支出、教育文化娱乐支出、医疗保健支出以及其他商品和服务支出四项数据加总得到。相关数据来自《中国统计年鉴》。。

此外，结合理论分析和动态面板实证结果，可以推断中国目前高低技能劳动力之间的替代弹性小于资本與技能的替代弹性。理论分析指出，技能溢价拉伸导致居民消费降低的一个原因在于其引起的劳动力替代效应不及外部市场环境变化对劳动力结构的要求，即劳动力结构的优化速度不及资本积累带来的技术进步，导致行业生产效率降低，劳动力工资收入降低。而表4第（1）列实证结果显示，短期内技能溢价和居民消费存在负向关系，表明在现阶段中国经济发展中，劳动力要素结构的优化速度尚不能满足技术发展和资本积累对劳动力结构的需求。这也与部分现实情况相一致：目前中国全社会投资已趋于饱和，技术发展日新月异，但劳动力红利却在逐渐消失，不仅在技能上存在缺口，甚至于在数量上也出现了缺口。当然，长期情况下，随着劳动力结构的调整，一方面劳动力市场会逐渐完成优胜劣汰，剩余的或是高技能劳动力，或是技术效率较高的低技能劳动力，即使资本高度积累，现存劳动力也能够匹配资本带来的技术进步，提升生产效率，带来劳动收入增长，消费增长;另一方面，技能溢价的拉伸也会引起高低技能技术效率比的提高，即高技能劳动力的技术效率相对更高和高技能劳动力相对需求的增加。在技术效率提升与相对需求提高的耦合下，长期发展过程中整体技术和劳动力的匹配度会逐步提升，劳动收入增加，居民消费水平提高。

为提高分析结果的可靠性和合理性，同时采用方法替换和变量替换进行稳健性检验。一方面采用差分GMM进行动态面板回归，结果见表4第（2）列，另一方面以消费结构（CS）

来衡量居民消费、以制造业平均工资与农林牧渔业平均工资之比[4，16]衡量技能溢价（SP′）分别进行系统GMM回归，见表4第（3）（4）列。具体来看，在改变估计方法后，系统GMM和差分GMM中当期技能溢价对居民消费产生显著的负向影响，滞后一期技能溢价对居民消费产生显著的正向影响，两者系数符号一致，大小接近。以消费结构作为居民消费率的替代变量进行系统GMM回归，对比两者结果发现主要解释变量滞后一期技能溢价对居民消费的影响基本不变，而当期技能溢价系数由负向转为正向。这可能是因为收入增长的财富效应在短期内对消费结构发挥的作用更强：当收入增长时，居民往往偏好购买非日常品以提高自身生活水平[21]，因此短期内技能溢价拉伸会通过高技能劳动力的财富效应大力优化消费结构。但该行为不具备可持续性，从长期看，消费者的消费结构具备“飞轮效应”，即消费结构不会轻易改变，除非居民有长久收入变化，因此实证结果显示滞后期技能溢价对消费结构的影响虽然显著但非常小。对比第（1）（4）列结果，主要解释变量滞后一期技能溢价和当期技能溢价系数方向一致，大小接近。从稳健性检验结果看，不论是改变估计方法还是测量方法，技能溢价和居民消费的实证回归结果系数方向基本一致，大小接近，说明结果具有稳健性。

3.动态面板门槛估计结果

理论分析和数理推导表明，技能溢价与居民消费的影响可能存在非线性特征，而动态回归结果显示滞后一期技能溢价对居民消费产生正向影响，当期技能溢价产生负向影响，也说明技能溢价对居民消费可能存在非线性影响。进一步采用动态面板门槛估计进行非线性特征检验。首先检验是否存在门槛效应，结果表明以居民消费率作为因变量、技能溢价作为门槛值时分别存在单重门槛和双重门槛：

表5结果显示，无论是单重门槛还是双重门槛，技能溢价对居民消费的影响确实存在非线性特征，本文假设得到验证。单门槛面板估计结果显示：当其他条件不变且SP≤1115时，技能溢价拉伸对居民消费产生0044的负向显著影响，SP>1115时，技能溢价拉伸也对居民消费产生负向显著影响，但系数减小为0018，呈现斜率降低的折线型非线性关系，也就是说，在技能溢价扩大到一定程度时，其对消费的负向影响会减弱。双重门槛结果表明在其他条件不变且SP≤1115或SP>1435时，技能溢价拉伸对居民消费产生负向影响，系数分别为-0018和-0007且在10%的水平下显著，当1115<SP≤1435时，技能溢价拉伸对居民消费产生0006的正向影响，但系数并不显著，两者关系呈现波动型。结合第（1）（2）列的结果，合理的技能溢价有利于居民消费增长，但技能溢价过高或过低都会导致居民消费降低，且过低技能溢价的阻碍效应更强。这表明高低技能劳动力工资差异过小（现实中常出现的“工资—技能”匹配不当现象）引起的“高技能劳动力消极消费心理”可能超过因收入差距过大引起的“低技能劳动力悲观消费预期”，一方面反映了目前中国居民消费中高收入人群对消费的拉动作用更大，另一方面也从侧面反映了收入偏低相比于收入差距扩大对消费的不利影响更大。绝对的公平并非最有效率的，只有依据技能制定合理的工资，保持适度工资差距，才能有效发挥收入对消费的积极影响。

以居民消费结构作为消费率的替代变量进行稳健性检验，结果见表5第（3）列，门槛效应检验结果表

明仅有单重门槛效应在5%的水平下显著，门槛值和门槛置信区间分别为0923和[0875，0923]。估计结果显示，在其他条件不变的情况下，技能溢价对居民消费的影响由正变负，形成倒U形非线性影响，即当SP≤0923时，技能溢价拉伸对居民消费产生0089的显著正向影响，当SP>0923时，技能溢价拉伸对居民消费产生-0049的显著负向影响。以制造业平均工资与农林牧渔业平均工资之比衡量技能溢价进行稳健性检验，结果见表5第（4）列，门槛效应检验结果表明仅有单重门槛效应在10%的水平下显著，门槛值和门槛置信区间分别为1389和[1370，1393]。估计结果显示，在其他条件不变的情况下，技能溢价对居民消费的影响形成斜率降低的折线型非线性关系，即当SP≤1389时，技能溢价拉伸对居民消费产生-0011的显著负向影响，当SP>1389时，技能溢价拉伸对居民消费产生-0002的负向影响。对比第（1）列和第（3）（4）列的结果，虽然在不同门槛值和不同因变量下，技能溢价对居民消费的非线性曲线略有差异，但估计结果中均呈现了技能溢价对居民消费的影响具备非线性特征，可以认为以技能溢价作为门槛变量的实证结果具备稳健性。

四、结论与政策建议

本文纳入技术创新前沿面约束，从动态视角理论分析、数理推導并实证考察了技能溢价对居民消费影响的动态效应和非线性特征，得出以下三点结论：

（1）短期内技能溢价对居民消费产生负向影响。无论是基准回归还是动态面板估计，均表明随着技能溢价拉伸，当期居民消费下滑。

（2）技能溢价对居民消费存在动态长期影响，且该影响具有滞后性。前期技能溢价拉伸对居民消费产生正向影响，当期技能溢价拉伸对居民消费产生负向影响。相比而言，当期技能溢价的影响更强。

（3）技能溢价和居民消费的关系存在非线性特征，其形状可能为斜率减小的折线型和波动型。合理的技能溢价有利于居民消费增长，但技能溢价过高或过低都会导致居民消费降低，且过低技能溢价的阻碍效应更强。

根据本文的研究结论，可以得到以下三方面的政策启示：

一是资本积累、技术发展需要与技能耦合匹配才能有效提升劳动收入，促进消费。过度重视技术创新而忽略劳动力技能结构会导致资本和劳动力错配，进而会阻碍生产效率提升。技术的进步和发展离不开劳动力，如在现阶段产业智能化、数字化发展中，即使资本的快速积累有利于推进产业智能化发展，但如果缺乏高技能劳动力以及不可替代的低技能劳动力匹配，整体产业结构智能化和高级化进程也会停滞不前。因此，需要构建更加公平、友好的就业环境，消除技能身份特征对劳动力就业选择的干扰，保持技能结构与技术创新的协同发展。

二是在促进消费过程中，收入偏低相比于收入差距更值得关注。除了按劳分配、按要素分配、按技能确定工资外，强化劳动力工资保障机制，落实相关补助、补贴等社会保障政策是劳动力市场和消费市场共同的关注点，有助于增加居民工资收入的同时也加强其消费信心。

三是维持合理的工资差距，促进居民消费。近几年各地政府均意识到人才的重要性，陆续出台了各项优惠人才引进政策，如西安市开展的大学生落户政策、南京市针对博士人才落户给予的住房、现金补贴等优惠政策。但这些优惠政策主要针对大学本科学历及以上的高端人才，本文研究表明技能溢价保持在合理范围内才能促进居民消费，因此各地区在制定人才引进相关政策中，除吸引高技能人才外，对于经济建设、社会发展必不可缺的低技能人才也要有适当的保障，保持劳动力市场供需结构、技能结构的合理性，维持合理技能溢价。

参考文献：

[1] KATZ L F，MURPHY K M.Changes in relative wages，19631987：supply and demand factors [J].Quarterly Journal of Economics，1992，107（1）：3578.

[2] 袁礼，刘子兰.有偏型技术进步、技能溢价与消费不平等：基于CHNS数据的经验研究 [J].产业经济评论，2017（4）：124.

[3] GE S，YANG D T.Changes in China’s wage structure [J].Journal of the European Economic Association，2014（2）：300336.

[4] 马红旗，黄桂田，王韧.物质资本的积累对我国城乡收入差距的影响：基于资本—技能互补视角 [J].管理世界，2017（4）：3246.

[5] 黄灿.贸易开放、收入水平与技能溢价：基于中国居民收入调查数据的检验 [J].辽宁大学学报（哲学社会科学版），2019（5）：4050.

[6] NELSON R R，DENISON E，SATO K，et al.Investment in humans，technological diffusion，and economic growth [J].American Economic Review，1966，56（2）：6982.

[7] 余凡，许伟，王平田.人力资本质量、技能溢价与企业全要素生产率：基于中国企业—员工匹配调查（CEES）的实证分析 [J].中南财经政法大学学报，2016（4）：104111.

[8] 刘运转，宋宇.劳动力异质、技能溢价与中等收入陷阱 [J].中国科技论坛，2019（6）：172178.

[9] GALOR O，MOAV O.Abilitybiased technological transition，wage inequality，and economic growth [J].Quarterly Journal of Economics，2000，115（2）：469497.

[10]MUNSHI K，ROSENZWEIG M.Networks and misallocation：insurance，migration，and the ruralurban wage gap [J].American Economic Review，2016，106（1）：4698.

[11]王伟同，谢佳松，张玲.人口迁移的地区代际流动偏好：微观证据与影响机制 [J].管理世界，2019（7）：89103.

[12]张慧芳，徐子媖，朱雅玲.劳动者技能溢价对居民消费的影响研究 [J].当代经济科学，2020（6）：120134.

[13]ACEMOGLU D.Technical change，inequality，and the labor market [J].Journal of Economic Literature，2002，40（1）：772.

[14]CANER M，HANSEN B E.Instrumental variable estimation of a threshold model [J].Econometric Theory，2004，20（5）：813843.

[15]KREMER S，BICK A，NAUTZ D.Inflation and growth：new evidence from a dynamic panel threshold analysis [J].Empirical Economics，2013，44（2）：861878.

[16]宋冬林，王林辉，董直庆.资本体现式技术进步及其对经济增长的贡献率（1981—2007） [J].中国社会科学，2011（2）：91106.

[17]陆雪琴，文雁兵.偏向型技术进步、技能结构与溢价逆转：基于中国省级面板数据的经验研究 [J].中国工业经济，2013（10）：1830.

[18]余東华，孙婷.环境规制、技能溢价与制造业国际竞争力 [J].中国工业经济，2017（5）：3553.

[19]陈钊，陆铭.从分割到融合：城乡经济增长与社会和谐的政治经济学 [J].经济研究，2008（1）：2132.

[20]PARRO F.Capitalskill complementarity and the skill premium in a quantitative model of trade [J].American Economic Journal：Macroeconomics，2013，5（2）：72117.

[21]刘欢，刘静.出生队列、收入来源与消费不平等：兼论消费不平等的形成机制 [J].消费经济，2020（6）：3445.