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1、中国地区工资趋同的阶段性特征研究文/董理【摘要】文章以中国31个省级行政区的平均工资水平为研究对象,基于空间马尔可夫链方法,分析1978~2012年中国各地区工资趋同的特征。研究发现,各地区平均工资没有表现出向全国平均工资水平收敛的趋势,而是倾向于向更低的平均工资演进。工资趋同在整个期间并不平稳,而是分为表现迥异的1978~1990年和1991~2012年两个阶段。在第一阶段,不同的俱乐部中包含的成员数量较为接近,各地区的平均工资差距并不大。在第二阶段,俱乐部成员出现向两极集聚的现象,地区之间的平均工资差距较大。平均工资最低和最高的地区在工资分布中的相对
2、位置到了第二阶段进一步固化;对于中间组,平均工资类型向上转移的概率小于向下转移的概率。工资水平相近的地区在空间上出现了集聚,且低值聚集特征明显。不同的邻域环境造成区域的类型转变概率不同,近邻效应明显。.jyqkp;Jose(2009)运用空间计量、非参数和半参数方法,对西班牙在1985~2003年的工资收敛进行了研究,得出的结论是西班牙各省之间确实出现了β收敛。Badi(2012)从劳动力市场的地理位置视角出发,在研究德国的工资曲线时考虑了地区之间的溢出效应,检验了近邻地区的失业率是否影响一个地区的工资水平。在已有研究的基础上,本文在以下三方面有所发展和
3、改进:①研究的是俱乐部趋同。即初始条件和结构特征等方面都相似的区域之间发生相互趋同,如低工资地区或高工资地区内部存在的趋同趋势。不同于β收敛和σ收敛①。②使用空间马尔可夫链分析法。这种方法不仅可以考察中国省区工资分布的形态特征及其动态性,而且通过引入空间因素,可以分析近邻效应对工资趋同的影响。③检验工资分布演进的时间平稳性,进而将1978~2012年两个阶段的35年跨度分成1978~1990和1991~2012年进行研究,考察工资趋同的阶段性特征及其原因。二、研究方法与数据(一)研究方法马尔可夫链(Markovchain)是研究在无后效性条件下,时间和状
4、态均为离散的随机转移问题的方法。所谓无后效性,指的是一个随机过程{X(t),t∈T},有限状态空间L对应于随机变量X的状态数,对所有时期t和所有可能的状态j、i和ik(k=0,1,2,…,t-2),满足下式:P{X(t)=j
5、X(t-1)=i,X(t-2)=it-2,…,X(0)=i0}=P{X(t)=j
6、X(t-1)=i}即随机变量X在时期t处于状态j的概率仅取决于X在时期t-1的状态。该方法首先将连续的数据离散化为L种状态(或类型),然后计算各类型的概率分布及其变化。空间马尔可夫链将马尔可夫链方法与“空间滞后”概念相结合,弥补了传统马尔可夫链方法对区
7、域单元空间相互作用忽视的不足。该方法通过引入空间权重矩阵计算邻近单元的加权平均属性值(空间滞后),而判断区域单元的空间邻域状态(空间滞后条件)。在不同空间滞后条件下建立马尔可夫链矩阵,分析不同空间背景下一个区域向上或向下转移的可能性。通过比较传统的马尔可夫矩阵元素和空间马尔可夫矩阵中的对应元素,可以了解一个区域向上或向下转移的概率大小与周围邻居之间的关系,探讨区域背景对区域转移的总体影响。(二)数据和说明本文以我国31个省级行政区为研究单元,以各省的城镇单位就业人员平均工资为研究指标,考察期是1978~2012年。1978~2004年的数据来自《新中国5
8、5年统计资料汇编》,2004~2012年的数据来自于《中国统计年鉴》。重庆1979年、1981~1984年,内蒙古1979年,西藏1978年的数据缺失,都利用随后5年的数据进行几何平均插值予以补充。在分析中,使用到实际工资和相对工资比率这两个指标。实际工资是通过将各省的城镇单位就业人员平均工资用本省的居民消费价格指数平减得到,1978年为基期。相对工资比率等于各省的城镇单位就业人员平均工资除以当年全国的城镇单位就业人员平均工资。在数据的状态(或类型)划分上,参照Quah(1996)、LeGallo(2004)以及何江和张馨之(2007)的做法,按照初始年
9、份各类型数量相近的原则进行。根据相对工资比率的大小,将31个地区划分为5组,对应于工资水平的5种状态,用L1、L2、L3、L4、L5表示,代表的工资水平区间分别是(0,0.916]、(0.916,0.963]、(0.963,1.041]、(1.041,1.152]、(1.152,+∞]。这样,考察期初(1978年)每个组都包含相似数目的观测值,分别为7、6、6、6和6。文章选择rook空间权重矩阵。其规则是两个省拥有共同的边界即视为相邻。矩阵中的元素定义为:是划分的子时期个数,L为平均工资类型。是整个考察期内转移概率矩阵中的元素,是m子时期转移概率矩阵中
10、的元素,是m子时期由第i种类型转变为第j种类型出现的次数。统计量渐近服从自由度为