计量模型与变量设计优化技巧

基于国外以往研究和微观数据样本的特点，本文以明瑟工资方程(Mincer，1974)为基础构造用以检验个人工资影响因素的计量模型：

其中，i表示个人，j表示个人所在的服务业细分行业。wage ij表示个人i在j行业的小时工资。我们将个人月工资和周工作小时数相结合求得小时工资，主要是考虑到“同工不同时”这一现实情况。FDI j是本文的核心解释变量，表示服务业细分行业j的外商直接投资，即j行业实际使用外资金额与汇率的乘积。由于在中国城乡移民调查数据中，个人所在的服务业被细分为交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育，卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐业，公共管理和社会组织等14个行业，所以本文据此整理行业FDI数据，以便进一步将其与行业中的个人进行匹配。考虑到服务业发展水平和服务业就业人数可能会对服务业工资水平产生影响，本文引入服务业产值VAD j和服务业年底就业人数EMP j来分别衡量这两方面的作用。另外，X ij表示行业j中个人i的特征变量，包括受教育年限、工作经验、性别、婚姻状态、职业类型等，以及个人所在企业的特征，比如所有制、规模和所在地区等。其中，工作经验的数据来自调查问卷中“您是从哪一年开始从事这份工作的”，可以用被调查的2007年减去该项数值得到。职业类型被划分为国家机关、党群组织、企事业单位负责人，专业技术人员，办事人员和有关人员，商业、服务业人员，农、林、牧、渔、水利生产人员，生产、运输设备操作人员及有关人员，军人，以及不便分类的其他从事人员等。国有企业的垄断性质可能会影响其内部工资的制定，在此引入国有企业虚拟变量。企业规模被划分为小(少于100人)、中(100～999人)、大(多于1 000人)三种类型。在将数据中的省市区域代码进行归类后，省份和直辖市包括广东、河南、湖北、上海、江苏、浙江、重庆和四川。国外通常以是否取得高等教育文凭来划分技能劳动力和非技能劳动力。不过，中国城乡移民调查数据没有提供最高教育程度的个人数据，我们采用调查问卷中“排除跳级、休学后的受正规教育年限”大于(等于)15年和小于15年来分别表示技能劳动力和非技能劳动力。之所以选取这一指标，是因为15年对应了在中国取得大专及以上文凭所需的年限。(www.xing528.com)

对于解释变量FDI j需要说明的是，外资一般具有较高的中间品投入、先进的管理水平、较强的盈利能力以及高资本密集度和较高的技术水平等特点，所以外资进入服务业将会增加对技能劳动力的需求，提高他们的工资水平(Feenstra和Hanson，1997)。而且长期来看，外资的技术溢出效应会整体上提高行业生产率，这会进一步增加对技能劳动力的需求，促进其工资水平的提高。对非技能劳动力而言，外资进入服务业可能产生两方面的影响：第一，如果外资进入的动机是利用优惠政策和廉价的劳动力资源，则会增加对非技能劳动力的需求，提高他们的工资；如果外资进入了房地产等投机性强的行业或金融、保险等资本密集型行业，则会影响对非技能劳动力的需求(薛敬孝和韩燕，2006)，可能降低非技能劳动力的工资水平。第二，由于外资进入服务业加剧了产品市场上的竞争，企业为了降低成本可能会降低工资水平(亓朋等，2008)。综上，外资进入服务业对技能劳动力和非技能劳动力工资水平的影响无法确定。此外，服务业发展水平、服务业就业同样会对个人的工资造成影响。从服务业发展水平来看，一方面行业发展水平可能对该行业工资的增加起到促进作用；另一方面劳动力的自选择效应导致发展水平越高的行业劳动力市场竞争越激烈，从而降低了个人的工资水平。从服务业就业来看，一方面就业人数的增加可能导致人力竞争加剧，个人的工资水平下降；另一方面行业内劳动力数量的增加可能会提高在工资谈判中的话语权，进而对工资水平有正向促进作用(钟晓君和刘德学，2013)。由此可见，服务业发展水平和服务业就业对个人工资的影响也不明确。