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一、研究方法和相關數據

剔除“農、林、牧、漁”、“教育”、“衛生、社會保障和社會福利業”、“文化、體育和娛樂業”、“公共管理和社會組織”、“國際組織”這六個行業，本文采用2012年14個行業截面數據進行研究，所有數據均來自《中國統計年鑒》、《中國勞動統計年鑒》和《中國定資產投資年鑒》。1．研究方法由于衡量工資差距的泰爾指數通常只能考慮一兩種因素的效應，所以本文采用工資函數來建模，其計量方程可表示如下。其中，lnwage表示各行業員工小時工資的對數，X1代表各行業壟斷程度，X2代表各行業人力資本水平，X3代表行業資本密集程度，這三個都是行業特征變量；X4、X5、X6、分別代表員工的性別、年齡、受教育程度，這三個都是人力資本特征重要的衡量指標。2.指標的度量我們采用行業中國有企業的就業人員人數與該行業所有就業人員數的比值來衡量該行業的壟斷程度；人力資本水平的度量我們采用行業專業技術人員的比重來度量行業的人力資本水平；資本密集度用人均資本取對數來度量；行業中員工的性別、年齡、受教育程度分別用該行業員工的男性員工占總員工比重、50歲以上員工占總員工數比重、員工中大專及以上學歷員工占總員工比重來衡量。

二、實證檢驗

我們對所得數據用eviews進行回歸，所得結果如下表。由結果可知，大部分解釋變量的t檢驗值都在5%的水平上顯著，模型的解釋能力為76.87%，所選解釋變量均能很好解釋行業收入差距現象，下面逐一分析：

1．壟斷程度由統計結果可知，壟斷依然是造成行業收入差距的主要因素之一。壟斷行業一部分是自然經濟壟斷，一部分是行政壟斷，為了維護其自身壟斷利潤和利益，在市場上設置了重重壁壘，加劇了部門和行業之間的勞動力市場分割。在壟斷行業中，金融保險業、電力、燃氣以及供水行業壟斷程度相對較高，是造成行業收入差距的最主要原因。但是根據表2可以發現，在收入前50%的行業當中并不完全是國有或者壟斷的行業，也有類似計算機軟件業、租賃和商務服務業等的新興行業，所以壟斷并不能完全解釋行業收入差距，還存在著其他因素。

2．人力資本密集程度各行業專業技術人員比重（X2）估計值為正，且在5%的水平上顯著。這說明行業專業技術人員的集中有利于行業工資的上升，這與現實經驗相吻合。張原、和陳建奇（2008）則得出相反的結論，其給出的解釋為：我國目前的專業技術人員集中行業主要為水電燃氣業、金融業、衛生、社會保障和社會福利業以及教育、文化、體育和娛樂業，這些行業市場化改革較慢，專業技術人員流動性相對不足，導致數量有余且結構不合理，不利于整體工資回報的提高。但這不是本文討論的重點，具體情況留給其他學者探討。

3．年齡傳統觀點認為，人的收入會隨著年齡和工作經驗的增長而增加，那么老員工多的行業的收入必然就會大于其他行業。但是統計結果發現年齡50歲以上的員工比重（X5）系數估計值卻為負，這表明隨著行業中員工平均年齡和從業經驗的增加，行業收入反而降低。這一結論明顯有悖于傳統觀點。通過統計發現，我國目前工資居于前六位的行業中除了傳統的金融業和電力燃氣以及能源行業以外，其他行業都類似于計算機行業屬于新興行業，這些行業隨著我國的所有者改革和高新技術的發展而興起，興起時間較短，而發展卻很快，其從業人員基本還未經歷過大規模退休換代，其高工資并不是因為員工從業年限長，而是受益于新興產業的快速發展。

4．性別和受教育程度根據回歸結果，性別和受教育程度對行業收入的影響顯著為正，說明在各行業中男性工資要高于女性，學歷高的工資要高于學歷低的，這一結論也符合實際經驗。但是根據表2的進一步研究發現，在收入居前8的行業中，除了具有不同行業特征的信息傳輸、計算機和軟件業以外，其他行業具有大專及以上學歷的女性占該行業所有女性從業人員的比例要高于具有大專及以上學歷的男性占該行業所有男性從業人員的比例，在收入排名靠后的7個行業中，高學歷女性的比例要少于高學歷男性的比例。這也進一步反映了學歷和性別對收入差距的影響，我國各行業存在一定的性別歧視，相同條件下女性要想進入高收入行業必須具備高出男性的學歷條件。

三、結論

本文通過對2012年各行業與收入相關的數據進行統計分析得出的主要結論有：①收入排名居前的50%行業并不完全是壟斷行業，雖然本文依然得出壟斷是造成行業差距的重要原因，但是并不能完全解釋我國行業收入差距逐漸擴大這一現象；②由于新興產業的快速發展，大規模換代的時間還未來臨，在各行業中年齡對行業工資回報具有反向的作用，但這一現象在未來將會改變；③學歷水平對收入的提高具有正向的作用，學歷水平越高的人進入高收入行業的可能性越大；④雖然性別歧視這一現象在近年的就業市場有所改觀，但是依然存在，男性的工資普遍高育女性，而女性要進入高收入行業必須具有更高的學歷水平或者其他的自身條件。

作者：汪智杰陶利平單位：浙江財經大學經濟與國際貿易學院