盛艷燕

（長江大學 管理學院，湖北 荊州 434023）

1 引言與文獻綜述

勞動生產(chǎn)率是地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的重要標志。在我國各地勞動生產(chǎn)率普遍提高的背景下，地區(qū)間勞動生產(chǎn)率差距擴大，進一步導致各地經(jīng)濟發(fā)展差距擴大[1]，直接影響到我國經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定，如何促進地區(qū)勞動生產(chǎn)率的增長成為目前迫切需要解決的問題[2]。

研究者對勞動生產(chǎn)率差異產(chǎn)生的原因進行了廣泛探討，主要涉及到技術進步、FDI、人力資本、資本深化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構、經(jīng)濟聚集、環(huán)境規(guī)制、工資激勵等，而從工資激勵角度研究勞動生產(chǎn)率的文獻比較少。研究者分析了實際工資影響勞動生產(chǎn)率的內(nèi)在機制，采用不同的數(shù)據(jù)、方法和模型對兩者之間的關系進行檢驗，其研究結(jié)論可以分為三種。

第一種觀點認為，工資增長有利于提高勞動生產(chǎn)率，實際工資與勞動生產(chǎn)率在長期內(nèi)呈正相關關系。工資上漲對企業(yè)產(chǎn)生倒逼效應，企業(yè)會采用培訓員工、技術創(chuàng)新、要素替代、改善管理等方式提高勞動生產(chǎn)率，低生產(chǎn)率的企業(yè)被排擠出市場，市場配置資源得以重新配置[3]；工資上漲對勞動者產(chǎn)生激勵效應，勞動者更愿意努力工作，降低工作轉(zhuǎn)換的成本[4]。例如，Alexander對英國1955年至1991年的工資與勞動生產(chǎn)率數(shù)據(jù)進行格蘭杰因果關系檢驗，發(fā)現(xiàn)兩者互為因果，相互促進[5]。 Kumar和Don[6]對澳大利亞1965年至2007年的制造業(yè)研究發(fā)現(xiàn)，實際工資增長1%，勞動生產(chǎn)率增長0.5%至0.8%；Narayana和Smyth對1960年至2004年G7成員國制造業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，實際工資增長1%，勞動生產(chǎn)率增長0.6%[7]。

第二種觀點認為，工資增長與勞動生產(chǎn)率無關或聯(lián)系不緊密。勞動力供求、工會、失業(yè)率等因素影響工資，而勞動生產(chǎn)率的高低主要受到資本和技術等因素的影響，所以工資和勞動生產(chǎn)率聯(lián)系不緊密[8]，工資與勞動生產(chǎn)率之間的差距呈擴大趨勢就是一個有力的證明[9]。兩者聯(lián)系緊密程度差異能夠從制度因素方面得到一部分解釋[10]，例如勞動市場結(jié)構和工會談判力量[11]。同樣對于南非的研究，Wakeford對1983年至2002年南非的實際工資與勞動生產(chǎn)率進行Johansen協(xié)整檢驗，結(jié)果表明實際工資與勞動生產(chǎn)率存在顯著正相關關系[12]，而Tsoku對南非1990至2011年的實際工資和勞動生產(chǎn)率進行格蘭杰因果關系檢驗，發(fā)現(xiàn)兩者沒有格蘭杰因果關系，結(jié)果表明實際工資與勞動生產(chǎn)率不相關[13]。

第三種觀點認為，工資增長對勞動生產(chǎn)率提高的促進作用是有限的。實際工資與勞動生產(chǎn)率呈非線性關系，實際工資增長不一定能提高勞動生產(chǎn)率。工資增長不能超過勞動生產(chǎn)率的增長，工資過高會擠占投資，壓低利潤，不利于企業(yè)創(chuàng)新和和擴大生產(chǎn)[14]。Gneezy 和 Rustichini采用實驗研究的方法說明工資增長與勞動生產(chǎn)率提高之間不一致的現(xiàn)象[15]，而Tang采用1980年至2009年馬來西亞制造業(yè)實際工資與勞動生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)檢驗兩者之間的關系，結(jié)果表明兩者呈倒U曲線關系，并且兩者互為因果[16]。

關于中國的地區(qū)實際工資與勞動生產(chǎn)率，研究結(jié)論也不一致。大多數(shù)實證研究結(jié)論都認為實際工資增長有利于提高勞動生產(chǎn)率?；谑〖壝姘鍞?shù)據(jù)的分析表明，工資與勞動生產(chǎn)率是線性正相關，我國工資水平處于合理激勵范圍內(nèi)，工資上漲有利于提高勞動生產(chǎn)率[17]。部分研究者提出兩者聯(lián)系不緊密或無關[18]，而李平等運用門限回歸模型、王宏運用倒U曲線檢驗了省域?qū)嶋H工資與勞動生產(chǎn)率的關系，結(jié)果表明實際工資增長并不一定能提高勞動生產(chǎn)率[19-20]。

已有研究為繼續(xù)探討實際工資與勞動生產(chǎn)率的關系奠定了良好基礎，但仍有進一步討論和拓展的空間。由于勞動力可以在不同地區(qū)之間流動，所以工資對勞動力就業(yè)的影響不僅僅局限于勞動者所在地（本地）。當周邊地區(qū)的工資提高而勞動者當前所在地（本地）工資不變時，工資的激勵作用下降，這會影響勞動者對本地企業(yè)勞動生產(chǎn)率的貢獻；本地工資提高會吸引周邊地區(qū)高素質(zhì)勞動者向本地流動，改善本地勞動力供給的狀況，從而影響周邊地區(qū)勞動生產(chǎn)率，而距離越近，關聯(lián)性越強，影響越大。因此，工資變動對勞動生產(chǎn)率的影響不僅僅局限在本地，對周邊地區(qū)勞動生產(chǎn)率的影響是不可忽視的。目前的研究僅僅考慮實際工資增長對本地勞動生產(chǎn)率的影響而忽視空間維度的相關性和異質(zhì)性，所得結(jié)論可能會產(chǎn)生偏誤。為了得出更準確的結(jié)論，本文將采用空間計量模型分析實際工資與勞動生產(chǎn)率之間的關系。

2 模型構建

2.1 計量模型

假設一個地區(qū)的生產(chǎn)活動滿足：Y=AKα Lβ，Y表示產(chǎn)量，A表示技術進步，K表示資本，L表示實際勞動投入量，α表示資本的產(chǎn)出彈性，β表示勞動的產(chǎn)出彈性。根據(jù)勞動投入理論，假設實際勞動投入量是工資的函數(shù)，令Lβ=Sγ×Nβ，S表示工資，γ表示工資彈性，N表示勞動者人數(shù)，所以產(chǎn)出可以表示為Y=A×Sγ×Kα×Nβ。

兩邊除以N，取對數(shù)后得到“工資-勞動生產(chǎn)率”模型：

考慮到經(jīng)濟變量的空間關聯(lián)性和異質(zhì)性，將式（1）擴展為空間滯后模型和空間誤差模型，由此建立“工資—地區(qū)勞動生產(chǎn)率”的空間計量模型?？臻g滯后模型（SLM）用來研究相鄰省份勞動生產(chǎn)率對本省勞動生差率空間溢出的影響，空間誤差模型（SEM）用來研究相鄰省份勞動生產(chǎn)率的誤差沖擊對本省勞動生產(chǎn)率的影響?？紤]勞動者人數(shù)變動已經(jīng)反映在人均產(chǎn)出中，所以暫時不考慮勞動者人數(shù)，（1）式可以轉(zhuǎn)化為式（2）和（3）。

表示人均勞動產(chǎn)出，表示人均資本。ρ為空間滯后系數(shù)，用來表示其它省份勞動生產(chǎn)率對某一個省份勞動生產(chǎn)率的加權影響。W是空間權重矩陣，是空間滯后因變量，表示空間距離對勞動生產(chǎn)率的影響。λ是空間誤差系數(shù)，用來表示各省勞動生產(chǎn)率擾動誤差項之間空間依賴作用的存在。Zit表示控制變量，δit表示誤差項。

2.2 變量定義和數(shù)據(jù)來源

變量的定義和取值方法見表1。鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，西藏的數(shù)據(jù)被剔除，其它省份的數(shù)據(jù)來源于2001年至2017年中國統(tǒng)計年鑒、中國勞動統(tǒng)計年鑒、中國科技統(tǒng)計年鑒和各省、自治區(qū)和直轄市歷年統(tǒng)計年鑒。

表1 變量定義

2.2.1 因變量

勞動生產(chǎn)率是因變量。鑒于全要素勞動生產(chǎn)率計算復雜、爭議大[21]，勞動生產(chǎn)率用全員勞動生產(chǎn)率表示。以2000年為基期，先用各個省份的定基居民物價指數(shù)將地區(qū)GDP折算為實際GDP，再除以年末就業(yè)人數(shù)。

2.2.2 自變量

實際工資是自變量。工資用城鎮(zhèn)就業(yè)人員平均工資來表示，以2000年為基期，用各個省份的定基居民物價指數(shù)進行折算為實際工資。

2.2.3 控制變量

參考已有研究[3，19]，本文將有人均資本、技術進步、FDI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構、財政支出、人力資本、出口設置為控制變量。人均資本用資本存量除以年末就業(yè)人數(shù)表示，資本存量用永續(xù)盤存法計算：Kt=It=(1-r)×Kt-1。Kt表示第t年的資本存量，Kt-1表示第t-1年的資本存量，基期的資本存量用2000年固定資本投資額除以10%來表示[22]。It表示每年固定資本投資形成額，并用各個省份每年的固定資產(chǎn)投資指數(shù)進行折算。r表示折舊率，用各個省份的實際GDP增加率加上3.6%[23]。技術進步用折算后的RD投入經(jīng)費表示，RD價格指數(shù)用“0.45*固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)+0.55*消費物價指數(shù)”表示[24]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重表示，人力資本用就業(yè)者的受教育年限表示。

3 勞動生產(chǎn)率的空間相關性分析

空間計量分析采用Matlab2016對式（2）和式（3）進行估計，估計結(jié)果可以用來表示變量的空間溢出效應。Moran's I可以用來表示區(qū)域之間整體上的空間關聯(lián)與空間差異程度：Moran's I指數(shù)的取值范圍是-1至1之間，如果I＞ 0，表示空間正相關，說明各省勞動生產(chǎn)率趨于空間聚集；如果I＜ 0，表示空間負相關，說明經(jīng)濟變量趨于分散。如果I=0，表示空間分布是隨機的，說明經(jīng)濟變量是隨機分布。

表2顯示，各省勞動生產(chǎn)率之間具有顯著的空間相關性。地理距離權重矩陣和鄰接空間權重矩陣的歷年Moran's I指數(shù)均大于0，并且p＞ 0，拒絕變量隨機分布的假設。所以各省勞動生產(chǎn)率具有空間相關性，具有“高-高”“低-低”成塊分布的特點，式（2）和式（3）應用空間計量模型用來估計。

表2 勞動生產(chǎn)率空間自相關性（Moran's I指數(shù)）

4 實際工資影響勞動生產(chǎn)率的空間計量分析

空間計量模型主要有空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）。為了更全面地展示實際工資對勞動生產(chǎn)率的影響，先使用對普通面板數(shù)據(jù)進行估計，在使用空間面板數(shù)據(jù)SLM和SEM模型分別進行估計，結(jié)果見表3。

表3 面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計結(jié)果

4.1 計量模型估計方法選擇

計量模型可以分為固定效應模型和隨機效應模型。先對式（1）進行最小二乘法（OSL）估計，LM檢驗顯示，F(xiàn)=30.89（p=0.000），在5%顯著水平下拒絕“不存在個體隨機效應”的原假設，說明在隨機效應與混合效應之間，應選擇隨機效應進行模型參數(shù)估計；Hausman檢驗顯示，F(xiàn)=138.34（p=0.000），在5%顯著水平下拒絕“隨機影響模型中個體影響與解釋變量不相關”的原假設，說明在固定效應和隨機效應之間，應選擇固定效應進行模型參數(shù)估計。綜合LM檢驗和Hausman檢驗，應選擇固定效應。

空間SLM和SEM估計方法的選擇取決于研究的目的。如果研究的目的是發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟變量之間在空間上的相互影響，則使用SLM模型；如果研究的目的是發(fā)現(xiàn)影響因變量的其它未知因素，則使用SEM模型[25]。本文的研究目的是分析實際工資對勞動生產(chǎn)率的影響，而不是發(fā)現(xiàn)其它的未知因素，所以應使用SLM模型。地理第一定律認為，經(jīng)濟變量的關聯(lián)與地理距離聯(lián)系更緊密，距離越近，關聯(lián)越緊密，而不是兩者地理鄰接，所以采用地理距離權重矩陣的SLM模型估計結(jié)果進行匯報。

4.2 參數(shù)估計結(jié)果初步分析

空間面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計顯示，實際工資和其它控制變量對勞動生產(chǎn)率的影響存在密切的空間關聯(lián)。鄰接權重矩陣被解釋變量空間自回歸系數(shù)ρ分別等于0.3和0.351，在1%顯著水平拒絕為零的假設，地理距離權重矩陣被解釋變量空間誤差系數(shù)λ分別等于0.339和0.233，在1%顯著水平不能拒絕為零的假設，所以空間滯后項和空間誤差項均顯著，說明變量同時存在空間關聯(lián)和空間誤差。

相比空間面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計結(jié)果，普通面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計結(jié)果更大。普遍面板數(shù)據(jù)假設樣本單元是均質(zhì)、獨立分布的，但數(shù)據(jù)存在空間上的關聯(lián)性使得普遍面板數(shù)據(jù)的參數(shù)估計過大。例如，實際工資的普通面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計結(jié)果為0.358，而空間面板數(shù)據(jù)估計結(jié)果為0.178和0.21，說明空間溢出效應的存在降低了實際工資對勞動生產(chǎn)率的影響。

5 研究結(jié)論及建議

基于2001年至2016年各省的空間面板數(shù)據(jù)，采用鄰接權重矩陣SLM模型考察實際工資對影響勞動生產(chǎn)率的影響，得出如下結(jié)論。

5.1 研究結(jié)論

5.1.1 勞動生產(chǎn)率具有顯著的空間相關性

表3的結(jié)果顯示，勞動生產(chǎn)率具有顯著的空間關聯(lián)。鄰接權重矩陣被解釋變量空間自回歸系數(shù)等于0.3，說明相鄰省份勞動生產(chǎn)率增長1%，能夠帶動本省勞動生產(chǎn)率增長0.3%。各省勞動生產(chǎn)率在空間上并非均勻分布，而是“高-高”“低-低”相連的塊狀分布，說明各省勞動生產(chǎn)率之間是相互影響的。一個省份的勞動生產(chǎn)率越高，越容易對相鄰省份起到示范作用，有利于勞動生產(chǎn)率低的省份學習和模仿，形成追趕效應；勞動生產(chǎn)率高的省份往往更能充分吸引優(yōu)勢資源，相鄰省份更有機會與之共享一部分資源。兩個省份的距離越近，示范和共享對勞動生產(chǎn)率提高的作用更大，因此本省勞動生產(chǎn)率增長不僅僅與自身因素有關，還與其它省份勞動生產(chǎn)率有關。

5.1.2 實際工資對勞動生產(chǎn)率的影響具有顯著的空間溢出性

表3的結(jié)果顯示，實際工資增長對勞動生產(chǎn)率有顯著的促進作用，各省之間實際工資對勞動生產(chǎn)率的影響具有空間關聯(lián)性。地理權重矩陣中，實際工資的回歸系數(shù)等于0.21，在1%水平下具有顯著性，說明實際工資增長能促進勞動生產(chǎn)率提高，證明了效率工資理論的適用性。在普通面板數(shù)據(jù)模型中，實際工資的回歸系數(shù)等于0.358，遠遠大于地理空間回歸模型的系數(shù)，說明地理空間因素使得實際工資對勞動生產(chǎn)率的促進作用下降，這是因為一個省份實際工資上漲對本地勞動生產(chǎn)率和周圍省份勞動生產(chǎn)率的綜合影響。根據(jù)效率工資理論，一個省份實際工資上升會促進本省勞動生產(chǎn)率的提高，而周邊省份實際工資提高就會吸引本省勞動力外流，降低本省實際工資提高對本省勞動生產(chǎn)率提高的作用，所以地理權重矩陣中實際工資的回歸系數(shù)變小。

5.1.3 人均資本和財政支出是勞動生產(chǎn)率提高的關鍵因素

表3顯示，人均資本和財政支出的回歸系數(shù)最大，其次是實際工資的回歸系數(shù)，說明實際工資增長不是勞動生產(chǎn)率提升的關鍵因素，人均資本和財政支出是勞動生產(chǎn)率提高的關鍵因素。發(fā)展中國家的技術進步被包含在技術設備的引進之中[26]，所以人均資本提高能促進勞動生產(chǎn)率提高。勞動生產(chǎn)率提高1%，人均資本提高0.458%。政府財政支出為地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展提供資源，所以財政支出增加能促進勞動生產(chǎn)率提高。財政支出增長1%，勞動生產(chǎn)率增長0.744%。

出口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構、人力資本、FDI的回歸系數(shù)為正，在5%水平下均顯著，說明這些因素能促進勞動生產(chǎn)率的提高。出口增長能帶動本區(qū)域內(nèi)產(chǎn)出增長，通過“干中學”實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟[27]，出口增長1%，勞動生產(chǎn)率增長0.129%。產(chǎn)業(yè)結(jié)構表現(xiàn)為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比，由于各部門有不同的生產(chǎn)率及其增長率，當投入要素從低生產(chǎn)率水平或者低生產(chǎn)率增長率的部門向高生產(chǎn)率水平或者高生產(chǎn)率增長率的部門流動時會促進生產(chǎn)率增長[28]，所以第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比提高會促進生產(chǎn)率提高。第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比提高1%，勞動生產(chǎn)率提高0.017%，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比提高1%，勞動生產(chǎn)率提高0.002%。教育能幫助勞動者獲得知識和技能、提高問題處理的能力，教育年限增長1%，勞動生產(chǎn)率增0.046%。外商直接投資增加了地區(qū)資本存量，通過技術關聯(lián)與知識溢出來影響勞動生產(chǎn)率，外商直接投資增加1%，生產(chǎn)率增長0.082%。RD的回歸系數(shù)不顯著，所以R ＆ D 投入對經(jīng)濟增長的促進作用不明顯，可能其它因素限制了R ＆ D 投入發(fā)揮作用[29]。

5.2 建議

5.2.1 充分發(fā)揮勞動產(chǎn)率的空間聚集優(yōu)勢

要發(fā)揮勞動生產(chǎn)率空間聚集的優(yōu)勢，就要通過加強地區(qū)之間的合作和交流，促進隱性知識的傳播。由于勞動生產(chǎn)率的空間相關性，勞動生產(chǎn)率的提高不僅僅受到本省勞動生產(chǎn)率的影響，還要受到周邊省份勞動生產(chǎn)率的影響，勞動生產(chǎn)率呈現(xiàn)“高-高”“低-低”相鄰的分布狀態(tài)。知識可以分為顯性知識和隱性知識，顯性知識可以通過互聯(lián)網(wǎng)傳播突破地理位置的限制，而隱性知識則只能通過觀察、模仿、“干中學”、交流討論等“默會”方式進行，地理位置對隱性知識的傳播有著很大的限制作用[30]。地理位置越近，交流與合作越便利，所以地理相鄰的省份應加強合作與交流、充分發(fā)揮空間分布上的優(yōu)勢，在顯性知識學習過程中重視隱性知識的學習。對于空間臨近的各個省份，勞動生產(chǎn)率高的省份要發(fā)揮對其它臨近省份的輻射作用，勞動生產(chǎn)率低的省份要與生產(chǎn)率高的省份開展交流與合作，盡快追趕勞動生產(chǎn)率高的省份；對于空間距離較遠的省份，要在顯性知識學習的同時，加強交流與合作，創(chuàng)造條件突破地理位置的限制。

5.2.2 工資增長要考慮工資的空間分布

要發(fā)揮實際工資增長對勞動生產(chǎn)率的促進作用，就要保證實際工資增長、根據(jù)工資的空間分布合理制定工資標準。由于工資增長對勞動生產(chǎn)率的提高具有顯著的空間相關性，本省工資增長不僅僅影響本省的勞動生產(chǎn)率，還會通過“溢出效應”影響相鄰省份的勞動生產(chǎn)率。第一，繼續(xù)提高實際工資。實際工資增長有利于勞動生產(chǎn)率的提高，應采取多種措施保證勞動者的實際工資增長。例如：最低工資制度、集體協(xié)商工資等[19]。第二，制定工資標準應考慮近鄰省份的工資和勞動生產(chǎn)率。為了更好地發(fā)揮實際工資增長對勞動生產(chǎn)率的促進作用，各省在制定工資增長標準時，要考慮地理位置臨近省份的工資和勞動生產(chǎn)率。這是因為，本省工資增長會吸引高素質(zhì)勞動者流向本省，促進本省勞動生產(chǎn)率提升，也會對臨近省份形成競爭壓力，迫使臨近省份提高工資，從而降低本省工資增長對勞動生產(chǎn)率的促進作用。

5.2.3 采取多種措施提高勞動生產(chǎn)率

增加資本投資、調(diào)整資本投資的空間結(jié)構、改善投資的結(jié)構。人均資本是勞動生產(chǎn)率提高的關鍵因素，具有顯著的空間關聯(lián)性，所以提高資本存量應該充分發(fā)揮資本的空間聚集效應、避免重復投資，提高投資的效率。資本存量既包括有形固定資產(chǎn)投入，還包括礦藏勘探、計算機軟件等無形固定資產(chǎn)，而無形固定資產(chǎn)是生產(chǎn)率提高的重要來源[31]，所以人均資本的提高應該調(diào)整資本投入的結(jié)構，適當加大對無形資產(chǎn)的投資。

擴大財政支出、調(diào)整財政支出的空間布局、改善財政支出的效率。財政是勞動生產(chǎn)率提高的關鍵因素，具有顯著的空間關聯(lián)性，所以擴大財政支出應該充分發(fā)揮財政支出的空間聚集效應、避免財政支出用于重復投資、重復建設，提高財政支出的效率。已有經(jīng)驗表明，財政支出對不同地區(qū)經(jīng)濟增長有不同影響，而不同的財政支出項目對同一地區(qū)有著不同影響[32]，所以在財政支出擴大的前提上，因地制宜調(diào)整財政支出的項目，對于提高地區(qū)勞動生產(chǎn)率是有利的。

人均資本、財政支出是影響勞動生產(chǎn)率的關鍵因素，F(xiàn)DI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構、人力資本、出口能促進勞動生產(chǎn)率提高，所以應該提高人均資本量、擴大FDI、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構、提高勞動者受教育水平、擴大出口。RD增長對勞動生產(chǎn)率提高有負面影響，但不顯著，可能的原因在于RD投入受到其它因素的影響，應該提高RD投入的產(chǎn)出效率、加強RD產(chǎn)出的應用，改善RD發(fā)揮作用的限制條件。