计量模型设定及变量说明

对于本文实证方案的设计，为考察服务业集聚对外资进入与工资差距的调节机制，首先引入调节变量回归分析方法(moder regression analysis，MRA)，通过如下方程构建基础计量模型：Y=α+β1 X+ε；Y=α+β1 X+β2Z+ε；Y=α+β1 X+β2Z+β3 XZ+ε；其中Y、X和Z分别表示被解释变量、解释变量和调节变量，β和ε表示回归系数和残差项。接下来，我们借鉴Feenstra和Hanson(1999)研究美国工资差距问题时采用高、低技能劳动力相对需求变化的方法，构建了包含城市宏观变量和企业特征变量的工资差距回归模型。同时，为了尽可能识别外资进入、EG指数对服务业企业工资差距的影响，我们同时引入了人均GDP、贸易开放度、城市高学历人才比重和企业特征等控制变量，并将任一城市j中企业i的工资差距回归模型表述为：

其中，wage_gap表示不同企业间工资差距，FDI表示外资进入程度，EG表示服务业集聚的EG指数。同时，为考察外资进入和服务业集聚的调节机制对工资差距的影响，我们引入了两者的交互项(FDI·EG)。其余城市变量包括：城市人均GDP对数(ln agdp)、城市贸易开放度(trade)、城市高学历劳动力占比(zhanbi)。企业特征变量包括：资本密集度(ln cap)、信贷融资约束(finance)、劳动生产率(ln productivity)和企业年龄(age)。同时，考虑到地区发展不平衡和行业差异所引致的经济资源集聚能力的不同会对本文实证结论产生影响，我们进一步控制了地区和行业虚拟变量(μ)。最后，ɛ表示随机扰动项，α0表示常数项，α1-α10表示解释变量系数。

值得注意的是，实证研究中需要可观测的服务业企业平均工资水平，但在实际操作中往往会有数据缺失。如果直接使用工资差距方程回归，会由于样本选择偏差问题导致有偏的估计结果。为此，本文采用被学术界广为使用的Heckman样本选择模型进行样本选择纠正。其核心思想是在总体模型中加入选择方程：S*i=Z iγ+νi，Z为可观测的影响工资水平的企业特征变量，γ和ν为系数和随机误差。通过回归得到选择偏差纠正项逆米尔斯比IMR，将其代入方程(2)可得：

对于上述方程中指标测算，本文做如下考虑：(1)工资差距指标，根据Feenstra和Hanson(1999)的处理方式，我们选择企业工资和福利总额与城市平均工资之比来衡量服务业工资差距。而之所以加入福利收入，主要是因为我国企事业单位的工资分配方案存在较大差异，如水利、环境和公共设施管理业，卫生、社会保障和社会福利业等行业，可能福利收入在其总收入中占据较大比重。(2)外资进入和服务业集聚指标，利用2008年全国经济普查服务业企业数据及相关城市变量，根据前文方法进行测算。需要指出的是，为考察结论的稳健性，我们除使用前文提及的按服务业企业数占比加权的EG指数外(EG1)，还使用按就业人数加权的EG指数(EG2)来进行稳健性检验。(3)相关城市变量。城市人均GDP对数，主要用来刻画城市经济发展程度；城市贸易开放度，则以城市进出口总额与当年GDP比重来表示，衡量各城市的对外开放程度；高学历劳动力占比，主要刻画城市间的人才归类效应和对高技能人才的集聚能力，本文以大专及以上学历劳动力占年末从业人数比重来衡量(李宏兵等，2014)。(4)企业特征变量。资本密集度以企业资本总额与年末从业人数比重来衡量；信贷融资约束则以企业负债资产比衡量，并以此来控制企业融资约束通过就业和生产率对工资差距施加影响；企业劳动生产率主要刻画其生产率水平，以企业全年营业收入除以当年年末从业人员数衡量；企业年龄则以2008年减去企业成立时间(2008年成立，视为1年)。

表2　描述性统计(www.xing528.com)

续表

图1　外资进入、服务业集聚与企业工资差距的相关关系

表2报告了上述变量定义及相关的描述性统计，图1则形象地描绘了外资进入、服务业集聚与企业工资差距的相关关系。结果显示，若仅考虑外资进入或服务业集聚，两者与工资差距均呈现负相关关系，有缩小服务业工资差距的倾向。但我们并不能就此武断地认为外资进入和服务业集聚会缩小企业工资差距，因为总体层面简单的线性关系，难以细致刻画经济变量间深层次的内在关联，而更为丰富的结论仍需要下文严谨的实证研究得出。