孔 哲，胡以文，梁歡歡

（1.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)公共管理學(xué)院，湖北武漢430073；2.桂林航天工業(yè)學(xué)院管理學(xué)院，廣西桂林541004）

一、引言

城市規(guī)模的工資溢價(jià)是勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中一個(gè)經(jīng)久不衰的話題（Rosenthal和Strange，2004）。一般來(lái)講，影響工資水平的因素有兩種：一是勞動(dòng)力與雇主匹配之后的生產(chǎn)率水平及隨之產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)租金，二是勞動(dòng)力和雇主就經(jīng)濟(jì)租金分配討價(jià)還價(jià)的結(jié)果。一些學(xué)者認(rèn)為大城市匯集了更多高效率企業(yè)，通過(guò)租金分享的形式提高了雇員的工資（Au和Henderson，2006；Combes 等，2012；Combes和Gobillon，2015），還有學(xué)者認(rèn)為城市規(guī)模增大會(huì)產(chǎn)生更多的共享、匹配和學(xué)習(xí)效果（Duranton和Puga，2004）。具體來(lái)講，共享是指經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體間共享更便利的基礎(chǔ)設(shè)施，更大的勞動(dòng)力池，更多樣的中間產(chǎn)品，其中，包括經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的分擔(dān)以及消費(fèi)品多樣化；匹配是指隨著城市規(guī)模的增加，中間產(chǎn)品和勞動(dòng)力與企業(yè)間能夠更恰當(dāng)?shù)亟M合在一起；學(xué)習(xí)是指隨著城市規(guī)模的增加引起的經(jīng)濟(jì)密度增加，城市人力資本外部性增加，勞動(dòng)力可以從其他勞動(dòng)力那里學(xué)習(xí)更多的知識(shí)，這有利于積累人力資本，企業(yè)間也會(huì)產(chǎn)生技術(shù)溢出從而提高生產(chǎn)效率。共享、匹配和學(xué)習(xí)可以降低生產(chǎn)成本，更好地組合生產(chǎn)要素，技術(shù)和人力資本外部性提高了生產(chǎn)效率，從而產(chǎn)生了更多的經(jīng)濟(jì)租金。目前，有關(guān)多出來(lái)的租金如何在企業(yè)和勞動(dòng)力之間分配的研究甚少，隨著城市規(guī)模的增加，雇主和雇員之間的租金分配會(huì)如何變化？

租金分配反映在雇主和雇員的議價(jià)結(jié)果中，一方的議價(jià)能力增強(qiáng)會(huì)使租金分配的比例發(fā)生改變。根據(jù)合作博弈理論，企業(yè)租金的分配結(jié)果受雙方的外部機(jī)會(huì)、雙方對(duì)租金的貢獻(xiàn)度影響。城市規(guī)模增加，雙方的外部選擇也會(huì)增加。因?yàn)殡S著城市規(guī)模增加，城區(qū)內(nèi)會(huì)集中更多的企業(yè)與勞動(dòng)者，勞動(dòng)者會(huì)搜索能提供更多薪水和更大發(fā)展前景的雇主，雇主也會(huì)搜索生產(chǎn)率水平更高、要價(jià)更低的勞動(dòng)力。城市規(guī)模的增加使這兩種活動(dòng)集中在一個(gè)更密集的地區(qū)，且雇主和勞動(dòng)力的選擇范圍大大增加，競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，這會(huì)對(duì)雇主和雇員之間的租金分配產(chǎn)生何種影響？ 目前，這一領(lǐng)域尚未充分研究。

研究雇主—雇員議價(jià)通常使用雙邊隨機(jī)邊界模型來(lái)測(cè)算雙方的議價(jià)能力及議價(jià)結(jié)果。本文利用這一模型測(cè)算每個(gè)城市內(nèi)部每個(gè)勞動(dòng)力樣本的議價(jià)能力，并利用匹配法比較不同規(guī)模城市相似勞動(dòng)力的議價(jià)能力來(lái)分析城市規(guī)模對(duì)勞動(dòng)力工資議價(jià)的影響。主要的發(fā)現(xiàn)：一是議價(jià)能力的分析結(jié)果顯示，隨著城市規(guī)模增加，議價(jià)的結(jié)果越發(fā)偏向勞動(dòng)力，這符合本文的預(yù)期。二是異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)图寄軇趧?dòng)力進(jìn)入等級(jí)較高的城市時(shí)其議價(jià)能力增強(qiáng)，而其雇主的議價(jià)能力減弱，綜合作用的結(jié)果是低技能勞動(dòng)力在大城市可以獲得更多的企業(yè)經(jīng)濟(jì)剩余；對(duì)高技能勞動(dòng)力來(lái)說(shuō)，進(jìn)入大城市固然可以使他們的議價(jià)能力增強(qiáng)，但大城市的雇主議價(jià)能力也增強(qiáng)了，綜合作用的結(jié)果與小城市相比略微不利于高技能勞動(dòng)力。

本文內(nèi)容安排如下：第一部分為引言；第二部分從聚集效應(yīng)、選擇效應(yīng)和補(bǔ)償效應(yīng)三個(gè)角度綜述城市規(guī)模工資溢價(jià)的研究；第三部分介紹實(shí)證研究的思路，利用2017年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究；第四部分為結(jié)論。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）城市規(guī)模與工資的關(guān)系

國(guó)外許多學(xué)者考察了城市規(guī)模與工資的關(guān)系（Glaeser和Resseger，2010；Puga，2010；Fu和Ross，2013；D’Costaa和Overman，2014），普遍認(rèn)為存在城市規(guī)模工資溢價(jià)。國(guó)內(nèi)相關(guān)研究也比較豐富，一種觀點(diǎn)認(rèn)為存在使工資水平最大化的最優(yōu)城市規(guī)模。陳旭和陶小馬（2013）、李神福（2018）、謝衛(wèi)衛(wèi)和曾小溪（2018）認(rèn)為城市人口規(guī)模與城市職工工資水平呈倒U型非線性關(guān)系。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為大城市存在城市規(guī)模的工資溢價(jià)。陳瑛（2018）、孟美俠等（2019）認(rèn)為中國(guó)城市工資溢價(jià)主要發(fā)生在300萬(wàn)以上人口城市。周密等（2018）采用CHIP數(shù)據(jù)研究，發(fā)現(xiàn)大城市及特大城市的城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工工資有顯著影響。魏下海和董志強(qiáng)（2014）發(fā)現(xiàn)良好的商業(yè)環(huán)境可以改善工資扭曲。鄭丹和Kuroda（2017）發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)城市居民工資收入具有溢價(jià)作用，基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)高技能勞動(dòng)力溢價(jià)能力更強(qiáng)。大城市往往具有更好的營(yíng)商環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施，因此魏下海和董志強(qiáng)（2014），鄭丹和Kuroda（2017）的論文也可以作為城市規(guī)模工資議價(jià)的佐證。還有一種觀點(diǎn)認(rèn)為不存在城市規(guī)模的工資溢價(jià)現(xiàn)象。王建國(guó)和李實(shí)（2015）發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)生活成本（以城市住房成本和省級(jí)層面物價(jià)指數(shù)來(lái)代理成活成本）調(diào)整后，實(shí)際工資在城市間并無(wú)差異。吳波等（2017）控制了人口選擇效應(yīng)和物價(jià)因素后發(fā)現(xiàn)大城市出現(xiàn)工資劣勢(shì)。綜上所述，至少就名義工資而言在大城市中存在城市規(guī)模工資溢價(jià)現(xiàn)象。

（二）城市規(guī)模工資溢價(jià)的解釋

針對(duì)城市工資溢價(jià)有三種解釋角度：勞動(dòng)力選擇效應(yīng)、補(bǔ)償效應(yīng)和聚集效應(yīng)。

1.選擇效應(yīng)

選擇效應(yīng)是指大城市聚集了更多的高技能勞動(dòng)力，淘汰了低技能勞動(dòng)力，而高技能勞動(dòng)力的生產(chǎn)率更高，因此大城市工資更高（Bacolod 等，2009）。孟美俠等（2019）認(rèn)為，大城市具有較好的公共服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施，可以提供更好的醫(yī)療和教育，這是人力資本積累的重要保障；大城市可以滿足消費(fèi)者尤其是高收入消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品多樣化、娛樂(lè)多樣化的消費(fèi)需求；一般來(lái)講，個(gè)人才能報(bào)酬是隨著城市人口規(guī)模遞增的，這會(huì)使更有才能的人分選（sorting）到大城市中。另外，城市“內(nèi)在”的技能可能存在差異，這種差異被稱為“天生存在群聚”，究其原因可能是因?yàn)榇蟪鞘械木用癖旧砭哂懈叩募寄芩健?/p>

Combes 等（2008）和Combes 等（2012）發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力雇傭密度高的地區(qū)勞動(dòng)力技能也更高，Berry和Glaeser（2005）利用美國(guó)的數(shù)據(jù)也得到了相同的結(jié)論。Yankow（2009）控制了勞動(dòng)力可觀測(cè)特征后，大城市的工資溢價(jià)為19%，當(dāng)通過(guò)控制個(gè)體固定效應(yīng)控制個(gè)體不可觀測(cè)特征后，城市溢價(jià)變?yōu)?%，這說(shuō)明大城市工資溢價(jià)中2/3 源自不可觀測(cè)特征，城市工資溢價(jià)來(lái)源于某些不可觀測(cè)特征的聚集。Krashinsky（2011）指出，以固定效應(yīng)衡量不可觀測(cè)能力存在移民小樣本缺陷，作者用同卵雙胞胎數(shù)據(jù)清除個(gè)人先天能力的影響，加入家庭固定效應(yīng)大大降低了城市工資溢價(jià)的顯著性。D’Costa和Overman（2014）發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力技能分布存在較大的空間差異，控制勞動(dòng)力特征使城市工資溢價(jià)劇烈下降。張國(guó)峰和王永進(jìn)（2018）利用無(wú)條件分布特征—參數(shù)對(duì)應(yīng)法，基于選擇效應(yīng)和聚集效應(yīng)，綜合考察了中國(guó)大城市工資溢價(jià)產(chǎn)生的原因，他們發(fā)現(xiàn)特大城市高工資和低工資勞動(dòng)力并存，中等城市主要為中等技能勞動(dòng)力。學(xué)者們也有不同發(fā)現(xiàn)，如Roca和Puga（2017）以西班牙勞動(dòng)力為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)個(gè)體效應(yīng)項(xiàng)進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力基于個(gè)體效應(yīng)的群聚遠(yuǎn)沒(méi)有之前想象的嚴(yán)重。

2.補(bǔ)償效應(yīng)

補(bǔ)償效應(yīng)是指由于大城市物價(jià)較高，擁擠程度較高，污染較高，從而必須支付給勞動(dòng)力更高的名義工資以留住勞動(dòng)力。彭樹宏（2016）利用CGSS數(shù)據(jù)和工具變量法研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)100萬(wàn)以上人口城市存在顯著的工資溢價(jià)，成因研究顯示特大城市的工資溢價(jià)來(lái)源于生活成本差異。柴國(guó)俊和鄧國(guó)營(yíng)（2012）采用Mycos 大學(xué)生就業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，用同等受教育程度的大學(xué)生數(shù)據(jù)緩解觀測(cè)到的個(gè)體異質(zhì)性，并將工作能力指數(shù)作為個(gè)人能力代理變量加以控制，發(fā)現(xiàn)生活成本有一定的解釋力。李紅陽(yáng)和邵敏（2017）采用名義收入調(diào)整法控制城市、個(gè)體、行業(yè)因素后發(fā)現(xiàn)存在城市規(guī)模工資溢價(jià)，進(jìn)一步研究顯示，中等技能勞動(dòng)者工資溢價(jià)來(lái)源于大城市更高物價(jià)的補(bǔ)償效應(yīng)。

此外，大城市可以提供更多、更方便的基礎(chǔ)設(shè)施，更豐富的商品和服務(wù)，換言之，同樣的購(gòu)買力在大城市能獲得更高的生活質(zhì)量，因此人們?cè)敢鉅奚恍┦杖雭?lái)?yè)Q取在大城市居住的機(jī)會(huì)。從這個(gè)意義上講，大城市存在負(fù)的補(bǔ)償效應(yīng)。

3.聚集效應(yīng)

聚集效應(yīng)是城市規(guī)模工資溢價(jià)研究關(guān)注的重點(diǎn)。聚集效應(yīng)是指由于大城市稠密市場(chǎng)效應(yīng)引發(fā)共享、匹配和學(xué)習(xí)效應(yīng)，企業(yè)和勞動(dòng)力的生產(chǎn)效率提高，導(dǎo)致城市規(guī)模工資溢價(jià)（Duranton和Puga，2004）。Baldwin 等（2006）、Glaeser和Resseger（2010）以及Elvery（2010）發(fā)現(xiàn)，大城市的企業(yè)通過(guò)知識(shí)溢出和技術(shù)進(jìn)步提高了生產(chǎn)效率。彭樹宏（2016）發(fā)現(xiàn)大城市的工資溢價(jià)來(lái)源于聚集效應(yīng)。柴國(guó)俊和鄧國(guó)營(yíng)（2012）根據(jù)Mycos大學(xué)生就業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，用同等受教育程度的大學(xué)生數(shù)據(jù)緩解觀測(cè)到的個(gè)體異質(zhì)性，并將工作能力指數(shù)作為個(gè)人能力代理變量加以控制，發(fā)現(xiàn)城市聚集經(jīng)濟(jì)是規(guī)模溢價(jià)的最重要原因。陳旭和陶小馬（2013）將勞動(dòng)力技能類型分為高、中、低三種類型，發(fā)現(xiàn)高、低技能勞動(dòng)力工資溢價(jià)主要來(lái)自勞動(dòng)力質(zhì)量提升和大城市的聚集效應(yīng)。張國(guó)峰和王永進(jìn)（2018）利用無(wú)條件分布特征—參數(shù)對(duì)應(yīng)法，基于選擇效應(yīng)和聚集效應(yīng)綜合考察了中國(guó)大城市工資溢價(jià)的原因，發(fā)現(xiàn)聚集效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位；高工資勞動(dòng)力從大城市受益更多，高工資勞動(dòng)力城市間差距更明顯。通常，將城市規(guī)模工資溢價(jià)效應(yīng)的表現(xiàn)形式分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)效應(yīng)（水平效應(yīng)和增長(zhǎng)效應(yīng)）。靜態(tài)效應(yīng)來(lái)自城市規(guī)模擴(kuò)大帶來(lái)的運(yùn)輸成本的節(jié)省、中間投入品共享和勞動(dòng)力共享等。勞動(dòng)力來(lái)到大城市立即獲得靜態(tài)城市規(guī)模效應(yīng)，離開大城市后城市規(guī)模效應(yīng)會(huì)立即消失。動(dòng)態(tài)效應(yīng)主要是通過(guò)勞動(dòng)力在城市的人力資本積累產(chǎn)生的，勞動(dòng)力在大城市能積累更有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)。動(dòng)態(tài)效應(yīng)不會(huì)隨著勞動(dòng)力來(lái)到大城市立即產(chǎn)生，也不會(huì)因?yàn)閯趧?dòng)力離開大城市而立即消失。

從以上論述可以看出，工資的水平效應(yīng)來(lái)自大城市的共享和匹配機(jī)制，工資的增長(zhǎng)效應(yīng)來(lái)自大城市的學(xué)習(xí)效應(yīng)（王建國(guó)和李實(shí)，2015）。Yankow（2009），Roca和Puga（2017）認(rèn)為大城市可以為勞動(dòng)力提供能積累更多高價(jià)值工作經(jīng)驗(yàn)的機(jī)會(huì)。Baum-Snow和Pavan（2012）認(rèn)為較大城市獲得的經(jīng)驗(yàn)價(jià)值甚至高于勞動(dòng)力固有的能力。不少學(xué)者從學(xué)習(xí)效應(yīng)引發(fā)的工資增長(zhǎng)效應(yīng)出發(fā)解釋工資溢價(jià)，Duranton和Puga（2001），Moretti（2004），Glaeser和Resseger（2010）認(rèn)為大城市加快了個(gè)體的人力資本積累與投資。Baum-Snow和Pavan（2012）用反事實(shí)模型估計(jì)得到城市規(guī)模工資溢價(jià)最重要的機(jī)制是對(duì)工作經(jīng)驗(yàn)的回報(bào)不同。他們進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，大城市與小城市之間工資差異的主要原因是工作經(jīng)驗(yàn)報(bào)酬的差異；而在中等城市和小城市之間，工資差異的主要原因是“工資水平效應(yīng)”。也有學(xué)者從共享、匹配引發(fā)的水平效應(yīng)角度解釋城市規(guī)模工資溢價(jià)。寧光杰（2014）發(fā)現(xiàn)城市規(guī)模每增大1%，工作搜尋時(shí)間減少0.124%。Meekes和Hassink（2018）發(fā)現(xiàn)，在共享、匹配、學(xué)習(xí)三種城市規(guī)模工資溢價(jià)機(jī)制中，共享和匹配的作用大于學(xué)習(xí)，即水平效應(yīng)大于增長(zhǎng)效應(yīng)。周密等（2018）采用CHIP數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，大城市及特大城市的城市規(guī)模對(duì)農(nóng)民工工資有顯著影響，而中小城市的城市規(guī)模與農(nóng)民工工資無(wú)關(guān)，原因是城市規(guī)模擴(kuò)大有利于農(nóng)民工教育—工作相匹配。

另外，也有文獻(xiàn)認(rèn)為聚集效應(yīng)的作用存在群體異質(zhì)性。有關(guān)城市規(guī)模的研究認(rèn)為教育程度更高的勞動(dòng)力從聚集經(jīng)濟(jì)中獲益更多，而人力資本外部性研究認(rèn)為較低技能勞動(dòng)力因被更高教育勞動(dòng)力環(huán)繞而獲益更多。Gould（2007）發(fā)現(xiàn)高技能勞動(dòng)力在城市聚集中獲得的外部性收益更高。Bacolod 等（2009）發(fā)現(xiàn)大城市給予學(xué)習(xí)能力和交往能力較強(qiáng)的人更高的報(bào)酬，體力勞動(dòng)者不會(huì)獲得更高回報(bào)。

4.總結(jié)

通過(guò)對(duì)聚集效應(yīng)研究文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn)，已有文獻(xiàn)聚焦經(jīng)濟(jì)聚集對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用，經(jīng)濟(jì)聚集通過(guò)促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率而使工資提高。然而勞動(dòng)生產(chǎn)率只是決定工資高低的因素之一，總產(chǎn)出如何在資本和勞動(dòng)力之間進(jìn)行分配也是影響工資水平的重要因素。因此，研究勞動(dòng)力工資議價(jià)能力如何被聚集經(jīng)濟(jì)影響對(duì)研究城市規(guī)模與工資水平問(wèn)題具有重要意義。Hirsch 等（2020）認(rèn)為以往的城市規(guī)模工資溢價(jià)文獻(xiàn)隱含了雇主向勞動(dòng)力支付全部邊際產(chǎn)品價(jià)值的假設(shè)，而沒(méi)有考慮勞動(dòng)力市場(chǎng)不完全競(jìng)爭(zhēng)會(huì)引發(fā)雇主擁有一定程度的工資定價(jià)權(quán)。雇主的市場(chǎng)力量來(lái)自搜索摩擦（search frictions）、調(diào)動(dòng)成本或工作差異。所有這些因素都有可能影響勞動(dòng)力對(duì)工資水平的反應(yīng)，從而導(dǎo)致單個(gè)公司的勞動(dòng)力供給曲線向上傾斜。這使得雇員只能獲得邊際生產(chǎn)力的一部分作為工資，這一部分的大小取決于雇主在勞動(dòng)力市場(chǎng)中的壟斷權(quán)力（Combes和Gobillon，2015）。而雇主的本地壟斷權(quán)受到當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)密度的影響，更厚的勞動(dòng)力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更激烈（Manning，2010；Hirsch 等，2013），更厚的勞動(dòng)力市場(chǎng)中勞動(dòng)力會(huì)獲得更大的邊際生產(chǎn)力份額。大城市勞動(dòng)力—工資水平的匹配更有效，勞動(dòng)力更容易更換雇主，大城市不僅可以提高匹配的平均質(zhì)量，而且可以在任何特定匹配中為勞動(dòng)力提供更多的市場(chǎng)選擇。這表明在眾多雇主競(jìng)爭(zhēng)激烈的勞動(dòng)力市場(chǎng)中，雇主市場(chǎng)支配力的三個(gè)來(lái)源發(fā)揮的作用可能較小，因此可以預(yù)期，就算沒(méi)有城市規(guī)模引發(fā)的學(xué)習(xí)效應(yīng)，仍能看到存在城市規(guī)模工資溢價(jià)（Hirsch 等，2020）。Manning（2010）和Hirsch 等（2020）強(qiáng)調(diào)，隨著經(jīng)濟(jì)聚集的增加，雇主在勞動(dòng)力市場(chǎng)的力量如何變化從而影響工資，但他們的模型建立在雇主定價(jià)的假設(shè)之上，通過(guò)分析雇主面臨的勞動(dòng)力供給曲線彈性隨城市規(guī)模變化決定雇主的最優(yōu)工資定價(jià)，從而決定勞動(dòng)力獲得其邊際收益產(chǎn)品的比重。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)尚未涉及城市規(guī)模與勞資分配的研究，更缺乏基于勞資工資議價(jià)框架的城市規(guī)模與勞資分配的研究，本文嘗試填補(bǔ)這一空白。

三、實(shí)證分析

（一）研究思路

本文沿著Hirsch 等（2020）的思路，引入勞動(dòng)力工資討價(jià)還價(jià)模型，實(shí)證檢驗(yàn)中國(guó)100萬(wàn)人口以上規(guī)模城市的城市規(guī)模與勞動(dòng)力工資議價(jià)能力之間的關(guān)系，以期對(duì)中國(guó)城市規(guī)模工資溢價(jià)作出新的解釋。通過(guò)構(gòu)造雙邊隨機(jī)邊界模型，利用2017年流動(dòng)人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)的大樣本優(yōu)勢(shì)對(duì)46個(gè)城市的市轄區(qū)樣本逐一進(jìn)行雙邊隨機(jī)邊界計(jì)算。之所以要對(duì)46個(gè)城市的樣本進(jìn)行逐一回歸是考慮到每個(gè)城市的補(bǔ)償效應(yīng)和聚集效應(yīng)不同，對(duì)每個(gè)城市工資決定機(jī)制的影響也不相同。根據(jù)雙邊隨機(jī)邊界模型的性質(zhì)，實(shí)際工資可以分解為三部分：一是市場(chǎng)中該勞動(dòng)力的“公允工資”水平（以回歸方程來(lái)體現(xiàn)），二是勞資議價(jià)對(duì)工資水平的影響（以向上的殘差和向下的殘差體現(xiàn)），三是隨機(jī)因素對(duì)工資水平的影響（以第三個(gè)殘差體現(xiàn)）。MLE 估計(jì)得到的工資決定方程是資本和勞動(dòng)議價(jià)能力勢(shì)均力敵時(shí)的“公允工資”，而不同城市的工資回歸方程所表示的“公允工資”體現(xiàn)勞動(dòng)者所在城市的生活成本和教育報(bào)酬率（如果一個(gè)城市生活成本高和教育報(bào)酬率高，那么該城市的工資回歸方程中的截距項(xiàng)和教育系數(shù)肯定要更大）。分城市回歸的好處是由聚集效應(yīng)和補(bǔ)償效應(yīng)造成的大城市勞動(dòng)力名義工資的提高被 “吸收” 進(jìn)不同城市回歸方程的截距項(xiàng)和斜率之中，從而避免被“吸收”進(jìn)模型的兩個(gè)衡量議價(jià)能力的殘差之中，避免了補(bǔ)償效應(yīng)和聚集效應(yīng)對(duì)議價(jià)能力度量的影響。如果采取統(tǒng)一回歸的方式，所有的城市樣本產(chǎn)生一個(gè)基準(zhǔn)方程，那么城市間補(bǔ)償效應(yīng)和聚集效應(yīng)的不同所造成的工資水平差異無(wú)法體現(xiàn)在不同的截距項(xiàng)和斜率項(xiàng)中，因此肯定會(huì)被“吸收”進(jìn)度量議價(jià)能力的殘差之中，從而影響議價(jià)能力的正確度量。所以，分城市回歸可以排除補(bǔ)償效應(yīng)和集聚效應(yīng)的干擾得到議價(jià)效應(yīng)。計(jì)算得到各個(gè)城市每個(gè)勞動(dòng)力的議價(jià)結(jié)果后借鑒孟美俠等（2019）的思路，運(yùn)用匹配法對(duì)不同規(guī)模等級(jí)的城市樣本進(jìn)行兩兩匹配，從而緩解不同規(guī)模城市內(nèi)勞動(dòng)力屬性的分布不同即選擇效應(yīng)的影響，至此影響議價(jià)能力計(jì)算的三個(gè)效應(yīng)都得到了緩解，可以體現(xiàn)相對(duì)精確的城市規(guī)模與勞動(dòng)力議價(jià)能力的關(guān)系。

（二）模型構(gòu)建

假定在一個(gè)典型的不完全競(jìng)爭(zhēng)的勞動(dòng)力市場(chǎng)中，雇主和員工都具備一定的討價(jià)還價(jià)能力。勞動(dòng)力工資的最終定價(jià)（W）可表述為如下形式：

其中，W為雇員所可能接受的最低工資水平，W為雇主所愿意支付的最高工資水平。η（0≤η≤1）用于衡量雇主在定價(jià)過(guò)程中的議價(jià)能力，因此，反映了員工所得的剩余。

為了在模型中同時(shí)體現(xiàn)雇主和員工在定價(jià)過(guò)程中的議價(jià)能力，先描述在個(gè)體基本特征x條件下的“公正”工資水平μ（x）=E（θ|x），這里θ是實(shí)際存在的，但是無(wú)法獲知，并且總滿足：≤μ（x）≤。因此[μ（x）]代表工資討價(jià)還價(jià)中雇主所獲得的剩余；[μ（x）-]代表員工所獲得的剩余。哪一方能夠“掠取”更多的剩余依賴于他們所具有的討價(jià)還價(jià)能力和占有信息的程度。據(jù)此，我們可以重新表述為：

定價(jià)方程式由三個(gè)不同部分組成：第一部分μ（x）表示在給定個(gè)體特征x的情況下的預(yù)期工資，我們稱之為基準(zhǔn)工資；第二部分體現(xiàn)了雇主的預(yù)期剩余；第三部分是員工的預(yù)期剩余。凈剩余NS=η[μ（x）]-（1-η）[μ（x）-]可用來(lái)描述工資形成過(guò)程中議價(jià)能力的綜合效應(yīng)。

該模型是一個(gè)典型的雙邊隨機(jī)前沿模型（Kumbhakar和Parmeter，2009）。其中，μ（xi）=xi′β，β為待估計(jì)的參數(shù)向量，xi為樣本的個(gè)體特征；wi=ηi[μ（xi）]≥0；ui=（1-ηi）[μ（xi）]≥0；vi為一般意義上的隨機(jī)干擾項(xiàng)。員工可以通過(guò)掠取雇主的剩余部分來(lái)提高工資水平，這可以通過(guò)wi體現(xiàn)，而雇主則可以通過(guò)掠取一部分員工剩余來(lái)降低所支付的工資水平，由ui描述。而這些掠取所得剩余的規(guī)模取決于主體議價(jià)能力η、雇主預(yù)期剩余和員工預(yù)期剩余μ（x）。

因?yàn)橐獙?duì)每個(gè)城市逐一進(jìn)行計(jì)算，故需要擁有大量個(gè)體樣本量的數(shù)據(jù)庫(kù)，2017年流動(dòng)人口調(diào)查數(shù)據(jù)擁有樣本量大、時(shí)間較近，包含較詳細(xì)的就業(yè)和地址信息的優(yōu)勢(shì)，所以采用該數(shù)據(jù)庫(kù)。城市規(guī)模的聚集效應(yīng)主要體現(xiàn)在市轄區(qū)的高密度聚集，而不是周邊縣市區(qū)，所以只保留市轄區(qū)樣本。采用2017年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)與各縣級(jí)行政單位代碼相匹配后刪除周邊縣市區(qū)樣本，僅保留市轄區(qū)在業(yè)勞動(dòng)力樣本。因?yàn)樵诠膊块T工作的人口不存在與政府部門討價(jià)還價(jià)的可能性，因此刪除在公共部門就業(yè)的樣本。因更換雇主造成討價(jià)還價(jià)對(duì)象改變或兼職其他工作易造成工資計(jì)算不準(zhǔn)確，故僅保留單一雇主沒(méi)有切換工作的樣本。因模型收斂需要一定的樣本量，故刪去樣本量較少的中小城市，保留市轄區(qū)樣本量不低于200個(gè)的城市。最終保留勞動(dòng)力個(gè)體37343個(gè)，涉及46個(gè)城市。為了計(jì)算每個(gè)勞動(dòng)力的議價(jià)能力，需要選取工資變量和影響工資的變量，我們選取學(xué)歷（考慮到受教育程度的非線性影響）、性別、勞動(dòng)力市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)、工作經(jīng)驗(yàn)、是否農(nóng)業(yè)戶口（農(nóng)業(yè)戶口為1，非農(nóng)業(yè)戶口為0）、婚姻狀況（已婚為1，未婚為0）、是否黨員（黨員為1，非黨員為0）、是否簽訂勞動(dòng)合同（未簽訂勞動(dòng)合同為1，簽訂勞動(dòng)合同為0）、是否壟斷行業(yè)（壟斷行業(yè)為1，非壟斷行業(yè)為0）作為自變量，工資的自然對(duì)數(shù)作為因變量，相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（三）模型篩選

建立雙邊隨機(jī)前沿模型如下：

其中，從左到右依次表示對(duì)數(shù)工資，教育類別變量、性別、工作經(jīng)驗(yàn)、是否農(nóng)業(yè)戶口、婚姻狀況、是否黨員、是否簽訂勞動(dòng)合同、是否在壟斷行業(yè)，向下的殘差、向上的殘差和一般殘差。

表2 模型篩選

表2（續(xù)）

如表2所示，回歸（1）是以工資的自然對(duì)數(shù)為因變量以個(gè)體特征為自變量的OLS估計(jì)?；貧w（2）至回歸（4）是以工資的自然對(duì)數(shù)為因變量以個(gè)體特征為自變量的雙邊隨機(jī)前沿MLE 估計(jì)，回歸（3）、回歸（4）是異質(zhì)性雙邊隨機(jī)邊界估計(jì)，分別引入了員工議價(jià)能力的影響因素（性別、勞動(dòng)力市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)、受教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)）和雇主的議價(jià)能力影響因素。假定雇主“看人下菜”，對(duì)不同勞動(dòng)力采用不同的議價(jià)策略，因此勞動(dòng)力的一些屬性（受教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)）也影響雇主的議價(jià)能力。我們也試圖引入雇主所在地區(qū)是否為發(fā)達(dá)地區(qū)、雇主所在行業(yè)是否為壟斷行業(yè)等地區(qū)、雇主層面的因素來(lái)影響雇主的議價(jià)能力，但模型結(jié)果顯示均不顯著。

通過(guò)似然比檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，異質(zhì)性雙邊隨機(jī)邊界優(yōu)于普通雙邊隨機(jī)邊界模型，加入雇主議價(jià)能力影響因素的雙邊隨機(jī)邊界模型優(yōu)于只加入員工議價(jià)能力的模型?；貧w（4）中勞動(dòng)力市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)對(duì)員工的議價(jià)能力起負(fù)面作用，考慮到勞動(dòng)力市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算方法（年齡—受教育年限），勞動(dòng)力市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)的符號(hào)可能反映了年齡的符號(hào)，即員工年齡越大，其議價(jià)能力越低。雇主的議價(jià)能力方面：對(duì)受教育年限高的員工，雇主的議價(jià)能力下降，可能是因?yàn)楣椭飨肓糇∪肆Y本水平高的員工，從而無(wú)法大幅壓低工資；工作經(jīng)驗(yàn)（在本企業(yè)工作時(shí)間）的符號(hào)為正，說(shuō)明雇主對(duì)在其單位工作時(shí)間長(zhǎng)的員工會(huì)增加壓低工資的力量，可能是因?yàn)楣ぷ鲿r(shí)間長(zhǎng)，積累的企業(yè)專用性人力資本較多，從而使員工不愿意跳槽（會(huì)損失專用性人力資本）。工作經(jīng)驗(yàn)也會(huì)加強(qiáng)員工的議價(jià)能力，因?yàn)閱T工積累了專用性人力資本造成雇主不方便替換在職員工。

（四）議價(jià)能力的估計(jì)和比較

選用回歸（4）進(jìn)行每個(gè)城市的MLE 估計(jì)。對(duì)46個(gè)城市逐一進(jìn)行回歸（4）的MLE估計(jì)（以削弱補(bǔ)償效應(yīng)、集聚效應(yīng)對(duì)議價(jià)能力計(jì)算的影響），計(jì)算每個(gè)城市內(nèi)的每個(gè)勞動(dòng)力的議價(jià)情況。如利用上海市的子樣本計(jì)算出ID為45265的上海市勞動(dòng)力個(gè)體的工資議價(jià)情況為[員工：0.160，雇主：0.135]，員工占優(yōu)；利用西寧市的子樣本計(jì)算出ID為155393的西寧市勞動(dòng)力個(gè)體的工資議價(jià)情況為 [員工：0.126，雇主：0.259]，雇主占優(yōu)。然后再將所有的子樣本連同議價(jià)能力變量合并成一個(gè)總樣本。

為了直觀地辨認(rèn)勞資議價(jià)結(jié)果與城市規(guī)模的關(guān)系，繪制以平均議價(jià)結(jié)果為縱坐標(biāo)，市轄區(qū)職工數(shù)的自然對(duì)數(shù)值為橫坐標(biāo)的散點(diǎn)圖[在缺乏市轄區(qū)常住人口數(shù)據(jù)的情況下，根據(jù)陳杰和周倩（2016）的研究，市轄區(qū)職工數(shù)可以作為城市規(guī)模的度量指標(biāo)]。從圖1、圖2和圖3可以看出，總體上資本議價(jià)能力隨著城市規(guī)模增加而減弱，勞動(dòng)力議價(jià)能力隨著城市規(guī)模增加而增強(qiáng)，城市規(guī)模越大，議價(jià)結(jié)果越有利于勞動(dòng)力。

圖1 城市規(guī)模與資配議價(jià)能力

圖2 城市規(guī)模與勞動(dòng)力議價(jià)能力

圖3 城市規(guī)模與議價(jià)結(jié)果

為查看控制個(gè)體和城市異質(zhì)性后議價(jià)能力如何隨城市規(guī)模變化，分別以三個(gè)代表議價(jià)能力的指標(biāo)（資本議價(jià)能力、勞動(dòng)力議價(jià)能力、議價(jià)結(jié)果偏向勞動(dòng)力的凈效應(yīng)）為因變量，以城市特征[城市規(guī)模、城市人力資本水平（以高等學(xué)校教師數(shù)衡量）、城市人均GDP、城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（以第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)比表示）、是否東部沿海]和個(gè)體特征（是否在壟斷行業(yè)、受教育程度、性別、婚姻狀況、工作經(jīng)驗(yàn)、勞動(dòng)力市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)、是否黨員、是否簽訂勞動(dòng)合同）為自變量建立回歸模型?；貧w結(jié)果見表3。結(jié)果表明，隨著城市規(guī)模的增加，資本的議價(jià)能力下降，勞動(dòng)力的議價(jià)能力上升，議價(jià)結(jié)果更加偏向勞動(dòng)者。

借鑒孟美俠等（2019）研究城市規(guī)模工資溢價(jià)的思路，用匹配法研究城市規(guī)模對(duì)議價(jià)能力的非線性影響以及削弱城市間勞動(dòng)力自選擇（選擇效應(yīng)）對(duì)結(jié)果的干擾。將市轄區(qū)職工人數(shù)等分為四個(gè)部分（分割點(diǎn)為79萬(wàn)人、110萬(wàn)人、323萬(wàn)人），分別對(duì)應(yīng)1類城市、2類城市、3類城市和4類城市。然后，根據(jù)所在城市的規(guī)模不同對(duì)勞動(dòng)力個(gè)體進(jìn)行匹配，如1類和2類城市的勞動(dòng)力匹配，2類和3類城市的勞動(dòng)力匹配，以便消除各個(gè)城市間勞動(dòng)力構(gòu)成的不同對(duì)議價(jià)能力和工資造成的影響（即消除選擇效應(yīng)的影響），同時(shí)觀察城市規(guī)模對(duì)勞資議價(jià)能力的非線性影響。使用PSM 進(jìn)行兩組變量的匹配，發(fā)現(xiàn)不容易使所有變量在兩組之間同時(shí)無(wú)差異，因此改用熵平衡法（Entropy Balancing Method）進(jìn)行匹配。對(duì)規(guī)模1與規(guī)模2的勞動(dòng)力進(jìn)行匹配后，求得城市規(guī)模對(duì)勞動(dòng)力議價(jià)的影響。

表3 回歸分析

對(duì)1類城市與2類城市進(jìn)行匹配，以1類城市為控制組，2類城市為處理組，求得城市規(guī)模擴(kuò)大對(duì)議價(jià)能力的影響。從平衡性檢驗(yàn)①平衡性檢驗(yàn)過(guò)程和結(jié)果略，下同?？梢钥闯觯渺仄胶夥ê蟾鱾€(gè)變量在均值、方差、偏度三個(gè)維度上都實(shí)現(xiàn)了平衡。以是否為2類城市的虛擬變量為自變量、以三個(gè)議價(jià)能力變量為因變量進(jìn)行匹配后的加權(quán)回歸得到1類和2類城市議價(jià)能力差異，如表4所示。

從表4可以看出，如果一個(gè)勞動(dòng)力從1類城市遷移到2類城市，其自身的議價(jià)能力增加1.6%，則其所面對(duì)的雇主的議價(jià)能力減弱0.8%，雇主和員工綜合作用的結(jié)果是議價(jià)能力偏向勞動(dòng)力的程度增加2.5%，從1類城市到2類城市議價(jià)結(jié)果更偏向勞動(dòng)力。

表4 議價(jià)能力差異（1類和2類城市）

將勞動(dòng)力按學(xué)歷（大專為界）劃分為高技能和低技能勞動(dòng)力進(jìn)行異質(zhì)性分析（回歸結(jié)果省略），結(jié)果顯示，從1類城市到2類城市，低技能勞動(dòng)力的議價(jià)能力增加1.8%，低技能勞動(dòng)力雇主的議價(jià)能力減小1.7%，議價(jià)結(jié)果更偏向勞動(dòng)力，程度為3.5%。從1類城市到2類城市，高技能勞動(dòng)力議價(jià)能力增加1%，但其雇主議價(jià)能力也增加2%，因此議價(jià)結(jié)果偏向資本的程度變化量為1%，這個(gè)偏向變動(dòng)在5%統(tǒng)計(jì)意義上不顯著。以上結(jié)果說(shuō)明：從1類城市進(jìn)入2類城市，低技能勞動(dòng)力獲得更有利的議價(jià)結(jié)果，而高技能勞動(dòng)力沒(méi)有獲得更有利的議價(jià)結(jié)果。

表5 議價(jià)能力差異（2類和3類城市）

對(duì)2類城市與3類城市進(jìn)行匹配（平衡性檢驗(yàn)圖表略），以2類城市為對(duì)照組、3類城市為處理組、以是否為3類城市的虛擬變量為自變量，以三個(gè)議價(jià)能力變量為因變量進(jìn)行匹配后的加權(quán)回歸結(jié)果，如表5所示。

從表5可以看出，如果一個(gè)勞動(dòng)力從2類城市遷移到3類城市，其議價(jià)能力幾乎不變，其雇主的議價(jià)能力也幾乎不變，雇主和勞動(dòng)力的議價(jià)能力綜合作用的結(jié)果是從2類到3類城市，勞動(dòng)力議價(jià)結(jié)果不改變。

將勞動(dòng)力按學(xué)歷（大專為界）劃分為高技能和低技能勞動(dòng)力進(jìn)行異質(zhì)性分析（回歸結(jié)果省略），結(jié)果顯示從2類城市到3類城市，高技能勞動(dòng)力的議價(jià)能力增強(qiáng)0.25%（不顯著），高技能勞動(dòng)力雇主的議價(jià)能力減弱1.13%，議價(jià)結(jié)果更偏向勞動(dòng)力，程度為1.4%（統(tǒng)計(jì)不顯著）。從2類城市到3類城市，低技能勞動(dòng)力議價(jià)能力幾乎不變，其雇主的議價(jià)能力也幾乎不變，因此議價(jià)結(jié)果幾乎不改變。以上結(jié)果說(shuō)明，如果勞動(dòng)力從2類城市進(jìn)入3類城市，高、低技能勞動(dòng)力的議價(jià)能力幾乎不變。

對(duì)3類城市與4類城市進(jìn)行匹配（平衡性檢驗(yàn)圖表略），以3類城市為對(duì)照組，4類城市為處理組，以是否為4類城市的虛擬變量為自變量，以三個(gè)議價(jià)能力變量為因變量進(jìn)行匹配后的加權(quán)回歸結(jié)果，如表6所示。

表6 議價(jià)能力差異（3類和4類城市）

從表6可以看出，如果一個(gè)勞動(dòng)力從3類城市遷移到4類城市，其議價(jià)能力幾乎不變，其雇主的議價(jià)能力減弱1.5%，雇主和勞動(dòng)力的議價(jià)能力綜合作用的結(jié)果是從3類城市到4類城市，勞動(dòng)力的議價(jià)結(jié)果更偏向勞動(dòng)力，程度為1.8%。

將勞動(dòng)力按學(xué)歷（大專為界）劃分為高技能和低技能勞動(dòng)力進(jìn)行異質(zhì)性分析（回歸結(jié)果省略），結(jié)果顯示從3類城市到4類城市，低技能勞動(dòng)力的議價(jià)能力增強(qiáng)0.7%，低技能勞動(dòng)力雇主的議價(jià)能力減弱3.3%，議價(jià)結(jié)果更偏向勞動(dòng)力，程度為4.1%，這個(gè)偏向變動(dòng)在1%統(tǒng)計(jì)意義上顯著。從3類城市到4類城市，高技能勞動(dòng)力議價(jià)能力幾乎不變，其雇主的議價(jià)能力略微增強(qiáng)，因此議價(jià)結(jié)果略微偏向資本（統(tǒng)計(jì)不顯著）。以上結(jié)果說(shuō)明，如果勞動(dòng)力從3類城市進(jìn)入4類城市，低技能勞動(dòng)力議價(jià)能力增強(qiáng)而高技能勞動(dòng)力議價(jià)能力略微減弱。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

如果一個(gè)城市的勞動(dòng)力議價(jià)能力是某種外生因素決定的，比如制度環(huán)境，那么可能是有利于勞動(dòng)力的制度環(huán)境吸引了更多人才進(jìn)入該城市，從而使城市規(guī)模變大，即以城市常住人口衡量的城市規(guī)模受到勞動(dòng)力議價(jià)能力的反向影響。為了削弱這種反向影響，我們采用《2017 城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中的“市轄區(qū)年平均人口”作為市轄區(qū)年平均戶籍人口。由于大城市戶籍比較難獲得，因此低技能勞動(dòng)力涌入不會(huì)影響大城市戶籍人口，而大城市戶籍人口所代表的城市規(guī)模卻會(huì)影響低技能勞動(dòng)力的議價(jià)能力。所以運(yùn)用以戶籍人口劃分的城市規(guī)模對(duì)低技能勞動(dòng)力議價(jià)能力進(jìn)行回歸來(lái)削弱由于反向因果帶來(lái)的相關(guān)性，結(jié)果更加穩(wěn)健。因?yàn)闆](méi)有針對(duì)戶籍人口的城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)，我們根據(jù)樣本分布將樣本均分為4類。將4類城市的樣本按上文方法依次匹配后求得議價(jià)能力偏向的變動(dòng)情況，發(fā)現(xiàn)在偏向變動(dòng)方向上與上文相同，但具體的變動(dòng)數(shù)值有所不同。這說(shuō)明上文的研究結(jié)果基本上是穩(wěn)健的。

四、結(jié)論與不足

本文從雇主壟斷性與城市規(guī)模的關(guān)系角度推理出城市規(guī)模與勞動(dòng)力工資議價(jià)能力的關(guān)系并運(yùn)用流動(dòng)人口數(shù)據(jù)和大城市樣本進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：城市規(guī)模對(duì)勞動(dòng)力工資議價(jià)能力的影響是顯著的，城市規(guī)模增大使議價(jià)結(jié)果朝著有利于勞動(dòng)力的方向變動(dòng)。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)图寄軇趧?dòng)力進(jìn)入規(guī)模較大的城市時(shí)，其議價(jià)能力增強(qiáng)，而其雇主的議價(jià)能力減弱，綜合作用的結(jié)果是低技能勞動(dòng)力在大城市可以獲得更多的經(jīng)濟(jì)剩余；對(duì)高技能勞動(dòng)力來(lái)說(shuō)，進(jìn)入大城市可能使其議價(jià)能力增強(qiáng)，但大城市雇主的議價(jià)能力也增強(qiáng)了，因此綜合作用的結(jié)果可能會(huì)使議價(jià)結(jié)果朝著對(duì)資本有利的方向變動(dòng)。

本文存在以下不足：雖然使用了數(shù)據(jù)量很大的流動(dòng)人口調(diào)查數(shù)據(jù)，但層層篩選留下的數(shù)據(jù)量不夠多，又分別對(duì)每個(gè)市轄區(qū)進(jìn)行MLE 估計(jì)，有些市轄區(qū)只有200 多個(gè)勞動(dòng)力個(gè)體，因此不足以精確計(jì)算一些小樣本城市的工資決定方程和議價(jià)能力指數(shù)；采用截面數(shù)據(jù)未能控制勞動(dòng)力不可觀測(cè)的能力差異對(duì)議價(jià)能力的影響，但如果控制了該影響，本文的結(jié)果可能會(huì)變得更微弱。