在職培訓(xùn)對(duì)員工工資的異質(zhì)性影響研究
——來(lái)自中國(guó)雇主雇員匹配數(shù)據(jù)的證據(jù)

● 楊濤 曾湘泉

一、引言

我國(guó)勞動(dòng)力隊(duì)伍存在長(zhǎng)期技能供需結(jié)構(gòu)性矛盾，突出表現(xiàn)為低技能勞動(dòng)力過(guò)剩和高技能勞動(dòng)力不足，這極大限制了我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的速度和深度。技能供需矛盾雖然與我國(guó)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)、教育制度等有關(guān)，但我國(guó)企業(yè)人力資本投資不平衡的影響一直被忽略。在職培訓(xùn)是員工獲得技能的重要途徑，但通過(guò)現(xiàn)實(shí)觀察會(huì)發(fā)現(xiàn)我國(guó)員工的在職培訓(xùn)機(jī)會(huì)是極不平衡的，不同員工獲得培訓(xùn)機(jī)會(huì)的差異很大，如一線生產(chǎn)員工比管理和技術(shù)員工的培訓(xùn)機(jī)會(huì)少，小企業(yè)員工比大企業(yè)員工的培訓(xùn)機(jī)會(huì)少。由此，在職培訓(xùn)可能會(huì)加深已經(jīng)存在的人力資本差異，導(dǎo)致進(jìn)一步的技能兩極分化（姚先國(guó)、翁杰，2005）。

本文關(guān)注的問(wèn)題是培訓(xùn)對(duì)工資的影響隨著培訓(xùn)機(jī)會(huì)如何變化？這一問(wèn)題的結(jié)論具有重要政策意義。如果培訓(xùn)機(jī)會(huì)大的員工的工資回報(bào)更高，培訓(xùn)機(jī)會(huì)小的員工培訓(xùn)回報(bào)較低，則在職培訓(xùn)會(huì)加劇工資不平等。同時(shí)如果這種影響主要是由培訓(xùn)后技能提升導(dǎo)致的，那么企業(yè)在職培訓(xùn)會(huì)使勞動(dòng)力隊(duì)伍技能分布更加分散化，加劇兩極分化趨勢(shì)。由此為彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈和縮小工資差距，政府就應(yīng)該提高在職培訓(xùn)機(jī)會(huì)的均衡性、平等性，使每個(gè)勞動(dòng)力尤其是低技能員工有機(jī)會(huì)獲得技能培訓(xùn)，提升勞動(dòng)力隊(duì)伍的整體技能水平。相反，如果培訓(xùn)對(duì)工資的影響隨著培訓(xùn)機(jī)會(huì)沒(méi)有什么變化或者下降，那么就無(wú)需更關(guān)注培訓(xùn)機(jī)會(huì)少的員工。因此這一問(wèn)題需要通過(guò)實(shí)證研究來(lái)解答。

以往在職培訓(xùn)對(duì)員工工資影響的實(shí)證研究一般只關(guān)注平均影響，實(shí)證研究的主要問(wèn)題是處理在職培訓(xùn)的內(nèi)生選擇性，很少關(guān)注培訓(xùn)機(jī)會(huì)與培訓(xùn)工資回報(bào)的關(guān)系。國(guó)外研究（Blundell et al.，1996；Ger fi n，2004；Rosholm et al.，2007）一般使用固定效應(yīng)、傾向得分匹配等方法估計(jì)培訓(xùn)對(duì)工資的平均影響。如Blundell 等（1996）使用英國(guó)BNCD面板數(shù)據(jù)研究了一個(gè)出生隊(duì)列群體在1981-1991年間培訓(xùn)對(duì)工資的影響，使用固定效應(yīng)模型估計(jì)發(fā)現(xiàn)培訓(xùn)對(duì)工資增長(zhǎng)的影響為8%。Ger fi n（2004）使用瑞典雇主雇員數(shù)據(jù)結(jié)合傾向得分匹配法與倍差法消除隨時(shí)間不變因素對(duì)工資的影響，發(fā)現(xiàn)在職培訓(xùn)對(duì)員工工資影響為2%。國(guó)內(nèi)目前已有研究有姚先國(guó)和翁杰（2005）、李湘萍和丁小浩（2006）、李湘萍（2007）、范秀燎和李強(qiáng)（2012）、Ying Chu Ng（2005）等，這些研究也較少涉及對(duì)培訓(xùn)回報(bào)異質(zhì)性的分析或者只通過(guò)分樣本或加入交叉項(xiàng)的方式研究性別、企業(yè)規(guī)模等方面的異質(zhì)性，因此這些研究都沒(méi)有說(shuō)明培訓(xùn)對(duì)員工工資的影響隨著培訓(xùn)機(jī)會(huì)如何變化。

一些教育回報(bào)率的文獻(xiàn)對(duì)上大學(xué)機(jī)會(huì)與教育回報(bào)的關(guān)系進(jìn)行了研究（Carneiro et al.，2011；Brand & Xie，2010；Brand，2010），為本文進(jìn)行實(shí)證研究提供了方法借鑒。Carneiro等（2011）認(rèn)為上大學(xué)機(jī)會(huì)高的人的教育回報(bào)更高，因?yàn)閭€(gè)體根據(jù)自身比較優(yōu)勢(shì)權(quán)衡上大學(xué)的成本和收益以確定是否上大學(xué)，有比較優(yōu)勢(shì)的人上大學(xué)可能性最大并且從中獲得的教育回報(bào)也最高。但Brand 和 Xie（2010）提出不同觀點(diǎn)，認(rèn)為上大學(xué)可能性高的人是社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件較好的個(gè)體，社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件差的個(gè)體受教育可能性較低，但其受教育后反而獲得更大職業(yè)發(fā)展，因此他們的教育收益可能是最高的。這些文獻(xiàn)都研究了教育回報(bào)隨著上大學(xué)可能性或概率的變化，其實(shí)證方法為本文提供了參考。

本文的創(chuàng)新是從比較優(yōu)勢(shì)的視角研究培訓(xùn)對(duì)工資的影響隨著培訓(xùn)可能性如何變化，提出假設(shè)并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。本文認(rèn)為：具有比較優(yōu)勢(shì)的員工培訓(xùn)機(jī)會(huì)更大，培訓(xùn)后的工資回報(bào)也相應(yīng)更高，因此培訓(xùn)對(duì)工資的影響隨著培訓(xùn)機(jī)會(huì)上升而增加，這會(huì)加劇工資不平等。為了驗(yàn)證該假設(shè)，本文基于2013年雇主雇員數(shù)據(jù)并使用Brand 和 Xie（2010）估計(jì)異質(zhì)性處理效應(yīng)（Heterogeneous Treatment Eあects）的方法進(jìn)行了實(shí)證研究。最后本文還提出了促進(jìn)培訓(xùn)機(jī)會(huì)平等性、均衡性的政策建議。

二、研究假設(shè)和數(shù)據(jù)

（一）研究假設(shè)

研究有三個(gè)前提假設(shè)，一是員工在職培訓(xùn)由企業(yè)提供，企業(yè)會(huì)根據(jù)培訓(xùn)成本和預(yù)期收益大小做出決策，如果投資凈收益大于0，則會(huì)進(jìn)行培訓(xùn)；二是員工培訓(xùn)的比較優(yōu)勢(shì)不同，如一些員工更善于學(xué)習(xí)，因此具有比較優(yōu)勢(shì)，這能帶來(lái)更高生產(chǎn)率增長(zhǎng)；三是所有員工培訓(xùn)的成本和工資談判能力相同。

在決策時(shí)期，員工培訓(xùn)的比較優(yōu)勢(shì)能提高員工培訓(xùn)概率。員工i生產(chǎn)率為Yi，工資為Wi（Wi＜=Yi），培訓(xùn)的預(yù)期生產(chǎn)率增長(zhǎng)為△Yi，培訓(xùn)成本為Ci，參加培訓(xùn)為Di=1，否則為0。員工是否培訓(xùn)由潛在凈收益Di*確定，Di*=△Yi-Ci。Di*最高的員工最可能參加培訓(xùn)，隨著Di*下降，處于邊際狀態(tài)（Di*=0）的員工培訓(xùn)與否無(wú)差異，因此培訓(xùn)概率Pi隨著Di*上升而上升。由此得出，在培訓(xùn)成本Ci相同情形下，預(yù)期生產(chǎn)率△Yi越大的員工培訓(xùn)可能性越高，因此有比較優(yōu)勢(shì)員工的培訓(xùn)概率Pi會(huì)更高。

培訓(xùn)決策模型可以設(shè)定為表示潛在凈收益的Probit模型：

其中潛變量Di*表示培訓(xùn)潛在凈收益，受個(gè)人特征、工作匹配特征和企業(yè)特征的影響，這些影響因素用Zi表示，vi表示不可觀測(cè)因素的影響，Zi中包括勞動(dòng)合同、職位層級(jí)等變量，穩(wěn)定勞動(dòng)合同可以降低培訓(xùn)后的收益風(fēng)險(xiǎn)，因而這類員工具有培訓(xùn)的比較優(yōu)勢(shì)，培訓(xùn)概率較高。

因此本文第一個(gè)假設(shè)為：在是否參與培訓(xùn)方面，體現(xiàn)比較優(yōu)勢(shì)的變量如較高職位層級(jí)和穩(wěn)定勞動(dòng)合同等能夠提高員工被培訓(xùn)的概率Pi。

培訓(xùn)后員工和雇主根據(jù)培訓(xùn)凈收益Di*增加員工工資△Wi（△Wi＜Di*），△Wi也取決于員工和雇主的相對(duì)談判能力γi。假設(shè)所有員工談判能力相同，由此工資增長(zhǎng)只取決于培訓(xùn)凈收益，當(dāng)員工培訓(xùn)凈收益Di*越大時(shí)，培訓(xùn)回報(bào)△Wi也越高。同時(shí)當(dāng)培訓(xùn)潛在收益Di*越大時(shí)，培訓(xùn)概率Pi越高。因此，隨著培訓(xùn)概率Pi上升，培訓(xùn)工資回報(bào)也提高。

本文第二個(gè)假設(shè)為：培訓(xùn)工資回報(bào)△Wi隨著培訓(xùn)概率Pi上升而上升。

為驗(yàn)證第二個(gè)假設(shè)，本文借鑒Brand 和 Xie（2010）估計(jì)異質(zhì)性處理效應(yīng)的匹配平滑法（Matching-smoothing Method），該方法可以估計(jì)處理效應(yīng)隨著傾向得分變化。使用本方法的思路是首先基于“可忽略性”假設(shè)（Ignorability Assumption）和共同支持域（Common Support Assumption）假設(shè)，為培訓(xùn)員工找到合適的未培訓(xùn)員工做對(duì)照，作為其未培訓(xùn)時(shí)的情形，由此計(jì)算分層或個(gè)體層面的培訓(xùn)對(duì)工資的影響①，同時(shí)得到員工的培訓(xùn)概率也即傾向得分，最后通過(guò)局部加權(quán)回歸散點(diǎn)平滑（Locally Weighted Scatterplot Smoothing）估計(jì)培訓(xùn)對(duì)工資的影響隨著傾向得分的分布。

（二）數(shù)據(jù)

本文使用中國(guó)人民大學(xué)勞動(dòng)人事學(xué)院的2013年中國(guó)企業(yè)雇主雇員匹配數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)通過(guò)多階段抽樣方法獲得，樣本包括全國(guó)具有代表性的12個(gè)城市：北京、齊齊哈爾、長(zhǎng)春、濟(jì)南、鄭州、成都、福州、蘇州、襄陽(yáng)、咸陽(yáng)、太原、廣州，包括企業(yè)444家，員工4532人。2013年數(shù)據(jù)中企業(yè)在職培訓(xùn)調(diào)查問(wèn)題為：“最近一年來(lái)，您參加以下企業(yè)組織（或出資）的在職培訓(xùn)情況?”包括五種培訓(xùn)項(xiàng)目的培訓(xùn)天數(shù)：團(tuán)隊(duì)精神、管理溝通技能培訓(xùn)，企業(yè)文化、戰(zhàn)略、制度培訓(xùn)，職業(yè)安全衛(wèi)生培訓(xùn)，專項(xiàng)工作技能培訓(xùn)，其他類型培訓(xùn)。本文中是否培訓(xùn)的虛擬變量根據(jù)員工在職培訓(xùn)的總天數(shù)確定，培訓(xùn)天數(shù)大于0視為參加企業(yè)在職培訓(xùn)。以往培訓(xùn)回報(bào)的研究文獻(xiàn)大都采用了虛擬變量，因?yàn)槭欠衽嘤?xùn)不會(huì)存在測(cè)量誤差且不會(huì)影響研究結(jié)論，而培訓(xùn)天數(shù)存在較大的測(cè)量誤差。因變量為員工上個(gè)月工資收入對(duì)數(shù)。本文在使用匹配法時(shí)控制個(gè)人特征、工作匹配特征、企業(yè)特征等多維度變量。從變量基本描述性統(tǒng)計(jì)②看，員工培訓(xùn)比例為48.6%，員工平均稅后工資為2698元，受教育年限平均12.2年，管理者和技能員工的比例分別為17.5%和12.9%，有勞動(dòng)合同比例的員工比例為68.5%。

三、在職培訓(xùn)的比較優(yōu)勢(shì)與影響因素

為了估計(jì)培訓(xùn)對(duì)工資的影響隨著培訓(xùn)機(jī)會(huì)和可能性的變化，先要估計(jì)員工培訓(xùn)的可能性或概率，這可以用（1）式的Probit模型估計(jì)，同時(shí)估計(jì)還能發(fā)現(xiàn)哪些因素能夠提高員工在職培訓(xùn)概率，也即員工在職培訓(xùn)的比較優(yōu)勢(shì)。在Probit模型變量選擇方面，將個(gè)人特征變量中的年齡、性別、未婚、受教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)、健康狀況、戶口、是黨員、有孩子、普通話水平、方言水平、專業(yè)、換過(guò)工作這些變量納入分析。將工作匹配特征變量中的職位類型、有勞動(dòng)合同及合同類型、是派遣員工、是工會(huì)會(huì)員、前三年有工資和技能提升、前一年有職位晉升、在職工作搜尋等變量加入回歸。企業(yè)特征變量則包括所有制類型、企業(yè)人數(shù)、企業(yè)規(guī)模、去年利潤(rùn)、去年設(shè)備更新投資、去年有裁員、有職位說(shuō)明書、使用派遣工、有工會(huì)、有集體合同、法定代表人有政府工作經(jīng)歷、行業(yè)類型、地區(qū)等。從變量選擇可以發(fā)現(xiàn)使用雇主雇員匹配數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，數(shù)據(jù)變量豐富，能滿足匹配法的估計(jì)要求。

表1是Probit模型的回歸結(jié)果。對(duì)員工是否培訓(xùn)產(chǎn)生顯著性影響的個(gè)人特征變量是工作經(jīng)驗(yàn)、健康狀況，其中工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)培訓(xùn)概率的邊際影響為-0.2%，而更高健康水平會(huì)提高培訓(xùn)概率，這種影響非常顯著，邊際效應(yīng)為3.9%。其他個(gè)人特征變量影響并不顯著，性別影響不顯著的原因可能是女性雇傭關(guān)系比較穩(wěn)定，企業(yè)對(duì)女性會(huì)給予同樣的培訓(xùn)機(jī)會(huì)。教育程度并未表現(xiàn)出與培訓(xùn)存在互補(bǔ)效應(yīng)。有農(nóng)村戶口以及是中共黨員對(duì)是否培訓(xùn)的影響也不顯著。

作為雇主雇員匹配數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，本文注重分析哪些工作匹配特征會(huì)帶來(lái)培訓(xùn)比較優(yōu)勢(shì)。在職位類型中，管理者比普通員工培訓(xùn)概率高12.2%，而專業(yè)技術(shù)人員、行政人員和技能員工變量的估計(jì)系數(shù)不顯著。勞動(dòng)合同的估計(jì)系數(shù)也是顯著的，相比無(wú)勞動(dòng)合同的員工，有勞動(dòng)合同員工培訓(xùn)概率高11.7%，因?yàn)榉€(wěn)定的勞動(dòng)關(guān)系能夠降低雇主培訓(xùn)后的收益風(fēng)險(xiǎn)，這給員工帶來(lái)培訓(xùn)比較優(yōu)勢(shì)，但合同類型影響不顯著。是派遣員工會(huì)使培訓(xùn)概率高18.6%，可能因?yàn)榕汕矄T工的技能與企業(yè)匹配度較差，需要進(jìn)行培訓(xùn)。工作匹配特征中的晉升虛擬變量對(duì)是否培訓(xùn)的影響也是顯著的，過(guò)去一年有過(guò)職位晉升使培訓(xùn)概率提高6%。工作匹配特征變量中是工會(huì)會(huì)員和在職工作搜尋影響都不顯著。從工作匹配特征變量的估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，職位級(jí)別高、雇傭關(guān)系穩(wěn)定的員工，培訓(xùn)可能性更高。

表1 員工在職培訓(xùn)的影響因素估計(jì)

企業(yè)特征中企業(yè)人數(shù)對(duì)是否培訓(xùn)具有顯著影響，企業(yè)人數(shù)增加1%，會(huì)使員工培訓(xùn)概率提高3.37%。在控制企業(yè)人數(shù)后，企業(yè)規(guī)模的影響不顯著。在所有制方面，國(guó)有和集體企業(yè)員工比私營(yíng)企業(yè)員工培訓(xùn)概率分別高6%和12.9%，外企則與私企差別不大。企業(yè)過(guò)去設(shè)備更新投資會(huì)顯著提高員工培訓(xùn)可能性，設(shè)備更新投資每增長(zhǎng)1%，使員工培訓(xùn)概率平均提高1.3%。企業(yè)50歲以上員工比例上升10%會(huì)使員工培訓(xùn)概率下降2%。企業(yè)有工會(huì)與集體合同、去年發(fā)生裁員、有職位說(shuō)明書等變量對(duì)員工是否培訓(xùn)影響不顯著。行業(yè)和地區(qū)變量的估計(jì)系數(shù)沒(méi)有列出，估計(jì)表明金融等行業(yè)、發(fā)達(dá)地區(qū)員工培訓(xùn)概率更高。

圖1 匹配前傾向得分分布

總結(jié)估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，個(gè)人特征對(duì)培訓(xùn)概率影響較小，工作匹配特征中的職位等級(jí)和勞動(dòng)合同影響都比較大，職位等級(jí)高、勞動(dòng)關(guān)系穩(wěn)定的員工培訓(xùn)概率更高。企業(yè)特征中企業(yè)雇傭規(guī)模大、有設(shè)備更新投資以及是國(guó)有企業(yè)都會(huì)顯著增加員工培訓(xùn)概率，且影響程度大。由此得出結(jié)論：職位等級(jí)高、雇傭關(guān)系穩(wěn)定、受雇于大企業(yè)和國(guó)有企業(yè)都屬于員工培訓(xùn)的比較優(yōu)勢(shì)，能提高員工培訓(xùn)概率，這基本驗(yàn)證了前文第一個(gè)假設(shè)。

四、在職培訓(xùn)對(duì)員工工資的異質(zhì)性影響

在職培訓(xùn)對(duì)員工工資的異質(zhì)性影響主要體現(xiàn)在培訓(xùn)工資回報(bào)隨著培訓(xùn)概率的變化。在估計(jì)培訓(xùn)異質(zhì)性回報(bào)之前先使用傾向得分匹配法估計(jì)平均工資回報(bào)作為參照。為了培訓(xùn)員工和未培訓(xùn)員工控制變量的平衡，對(duì)回歸變量進(jìn)行了調(diào)整，加入一些變量的平方項(xiàng)以及交叉項(xiàng)，包括工作經(jīng)驗(yàn)、教育年限的平方項(xiàng)，企業(yè)人數(shù)對(duì)數(shù)和設(shè)備投資對(duì)數(shù)的平方項(xiàng)，企業(yè)50歲以上員工比例與設(shè)備投資交叉項(xiàng)，這些變量系數(shù)是顯著的。對(duì)培訓(xùn)無(wú)影響變量做了剔除，剔除了在職工作搜尋、過(guò)去三年有技能提升、固定期限和無(wú)固定期限合同，剔除后數(shù)據(jù)平衡性也能改進(jìn)，以上是通過(guò)平衡性檢驗(yàn)的模型設(shè)定。

圖2 匹配后傾向得分分布

通過(guò)Probit估計(jì)新模型并使用局部線性回歸匹配法進(jìn)行匹配，帶寬為0.05③，標(biāo)準(zhǔn)差使用自助法標(biāo)準(zhǔn)差。樣本中培訓(xùn)員工共2082個(gè)，占比48.6%，傾向得分值平均為0.558，最小值為0.081，最大值為0.979；未培訓(xùn)員工傾向得分平均值為0.417，最小值為0.049，最大值為0.945，共同支持域范圍是0.081-0.945，雖然傾向得分最高的23個(gè)（大約1%）培訓(xùn)員工無(wú)法進(jìn)行匹配，但99%的培訓(xùn)員工在共同支持域內(nèi)，不會(huì)影響估計(jì)一致性。圖1和2分別是匹配前后培訓(xùn)和未培訓(xùn)員工的傾向得分分布，可以看出二者密度函數(shù)差距由大到小，匹配法有效地消除了估計(jì)偏誤。

表2是使用傾向得分法估計(jì)平均工資回報(bào)的結(jié)果，第一行未匹配樣本中培訓(xùn)員工和未培訓(xùn)員工的工資對(duì)數(shù)差為0.115，意味著培訓(xùn)員工比未培訓(xùn)員工工資高12.2%④，在1%的顯著性水平下顯著。匹配后工資對(duì)數(shù)⑤差為0.054，意味著培訓(xùn)工資回報(bào)為5.5%，在1%的顯著性水平下顯著，這低于未匹配時(shí)的工資差距，說(shuō)明培訓(xùn)存在正的選擇性。

為了保證估計(jì)結(jié)果可靠，本文進(jìn)行了平衡性檢驗(yàn)。平衡性檢驗(yàn)結(jié)果⑥發(fā)現(xiàn)匹配前兩組的年齡、教育等諸多控制變量存在顯著性差異，P值小于0.05，匹配后除一個(gè)地區(qū)虛擬變量外，所有控制變量都在5%的顯著性水平上不存在顯著差異。匹配后處理組和控制組變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差⑦絕對(duì)值都小于7，根據(jù)Rosenbaum 和 Rubin（1985）標(biāo)準(zhǔn)偏差絕對(duì)值小于20一般不會(huì)造成匹配失效的標(biāo)準(zhǔn)，本文匹配是有效的，因此估計(jì)結(jié)果也是有效的。

表2 傾向得分法估計(jì)培訓(xùn)員工的平均工資回報(bào)

圖3 最近鄰居匹配結(jié)果

圖4 卡尺匹配結(jié)果

圖5 核匹配結(jié)果

圖6 局部線性匹配結(jié)果

本文主要關(guān)注培訓(xùn)對(duì)工資影響的異質(zhì)性，即培訓(xùn)工資回報(bào)隨傾向得分如何變化。為使估計(jì)結(jié)果更加穩(wěn)健，估計(jì)培訓(xùn)處理效應(yīng)使用不同匹配方法，包括最近鄰居匹配、卡尺匹配、核匹配和局部線性回歸⑧。其中最近鄰居匹配使用傾向得分最鄰近的5個(gè)觀測(cè)，卡尺匹配半徑為0.05，核匹配（三次立方核）和局部線性匹配的帶寬為0.05。使用匹配方法為培訓(xùn)員工找到匹配對(duì)象，作為未培訓(xùn)時(shí)的狀態(tài)，將兩者工資差距作為培訓(xùn)員工的“潛在工資回報(bào)”⑨，然后使用局部加權(quán)回歸散點(diǎn)平滑法擬合“潛在工資回報(bào)”隨著傾向得分變化的平滑曲線。估計(jì)結(jié)果為圖3-圖6。

從擬合結(jié)果看，在職培訓(xùn)對(duì)員工工資影響具有明顯趨勢(shì)性，在培訓(xùn)概率較低時(shí)，培訓(xùn)回報(bào)較低，在0.1培訓(xùn)概率上培訓(xùn)工資回報(bào)只有1%左右，在0.2-0.6的培訓(xùn)概率水平上培訓(xùn)工資回報(bào)為4%左右，當(dāng)培訓(xùn)概率上升到0.6-0.8時(shí)，培訓(xùn)工資回報(bào)從4%增長(zhǎng)到9%，高于平均培訓(xùn)工資回報(bào)的5.5%。培訓(xùn)概率高于0.8時(shí)，培訓(xùn)對(duì)工資的影響快速下降，甚至為負(fù)?？梢钥吹街挥性谂嘤?xùn)概率0.8以下時(shí)，培訓(xùn)工資回報(bào)隨著培訓(xùn)可能性提高而上升，與前文假設(shè)一致。

實(shí)證研究結(jié)果不完全符合培訓(xùn)工資回報(bào)隨著培訓(xùn)概率上升而增加的假設(shè)，為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象？員工培訓(xùn)工資增長(zhǎng)一方面取決于培訓(xùn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)效應(yīng)，一方面取決于員工議價(jià)能力，培訓(xùn)概率0.8以上員工工資回報(bào)較低的原因可能是其培訓(xùn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)較慢或議價(jià)能力較低。對(duì)這兩種情況無(wú)法進(jìn)行直接驗(yàn)證，本文間接對(duì)這兩種可能進(jìn)行分析。員工生產(chǎn)率高低可以通過(guò)工資來(lái)反映，在某種程度上工資越高生產(chǎn)率也越高，同時(shí)生產(chǎn)率高的員工培訓(xùn)獲得的生產(chǎn)率提高可能越大，因此可以分析培訓(xùn)概率與員工工資的關(guān)系以對(duì)培訓(xùn)概率與生產(chǎn)率增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行考察。本文將培訓(xùn)概率分組，每0.1劃分為一個(gè)區(qū)間（將0-0.2劃分為1個(gè)區(qū)間），分別計(jì)算不同區(qū)間上員工工資均值，結(jié)果如圖7，可以看到員工工資隨培訓(xùn)概率先增加后下降，培訓(xùn)概率高于0.8的員工工資水平較低。這些員工培訓(xùn)概率高的原因可能是培訓(xùn)包含職業(yè)安全培訓(xùn)，缺少培訓(xùn)會(huì)導(dǎo)致更低生產(chǎn)率甚至生產(chǎn)事故，相比沒(méi)有培訓(xùn)導(dǎo)致?lián)p失，培訓(xùn)潛在收益仍然很高，因此這些員工受培訓(xùn)概率很高，但培訓(xùn)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益和生產(chǎn)率增長(zhǎng)較低，因此其培訓(xùn)工資回報(bào)低。

培訓(xùn)工資回報(bào)還取決于議價(jià)能力，低工資員工議價(jià)能力相對(duì)低，這也會(huì)導(dǎo)致培訓(xùn)概率高于0.8的員工培訓(xùn)回報(bào)較低。低工資員工在勞動(dòng)力市場(chǎng)上需求和供給數(shù)量大，面臨更為競(jìng)爭(zhēng)的勞動(dòng)力市場(chǎng)，其議價(jià)能力低于管理者和技能員工，因?yàn)楣芾碚吆图寄軉T工具有企業(yè)專有人力資本，與企業(yè)工資談判的議價(jià)能力相對(duì)高。因此工資議價(jià)能力低也會(huì)導(dǎo)致培訓(xùn)概率高于0.8的員工培訓(xùn)回報(bào)較低。

通過(guò)兩點(diǎn)分析可以發(fā)現(xiàn)，培訓(xùn)概率高于0.8的員工工資較低，其培訓(xùn)工資回報(bào)低的原因是培訓(xùn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)慢或工資議價(jià)能力低，但兩種情況下培訓(xùn)潛在收益并不一定低，收益更大比例被雇主獲得，以上情況與培訓(xùn)對(duì)工資的影響隨培訓(xùn)概率呈上升趨勢(shì)的觀點(diǎn)并不矛盾。總體而言，本文研究假設(shè)基本上是成立的，除了部分低工資員工外，培訓(xùn)的工資回報(bào)隨著培訓(xùn)的機(jī)會(huì)和可能性上升而增加。

五、結(jié)論與啟示

本文研究了培訓(xùn)工資回報(bào)隨著培訓(xùn)機(jī)會(huì)和可能性的變化?；诒容^優(yōu)勢(shì)理論，認(rèn)為比較優(yōu)勢(shì)會(huì)提高員工培訓(xùn)可能性并帶來(lái)更高工資回報(bào)，因此培訓(xùn)對(duì)工資的影響隨培訓(xùn)可能性上升而增加。借鑒Brand 和 Xie（2010）的方法進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：除部分低工資員工外，培訓(xùn)工資回報(bào)隨培訓(xùn)可能性上升而增加，培訓(xùn)可能性為0.7-0.8員工的工資回報(bào)最高，不低于8%，遠(yuǎn)高于培訓(xùn)平均工資回報(bào)的5.5%。此外，研究還發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的勞動(dòng)合同、較高職位等級(jí)、在大企業(yè)和國(guó)有企業(yè)就業(yè)等會(huì)增加員工培訓(xùn)機(jī)會(huì)和可能性。

研究表明，勞動(dòng)力市場(chǎng)上具有職位層級(jí)高、勞動(dòng)關(guān)系穩(wěn)定、在大企業(yè)和國(guó)有企業(yè)就業(yè)的員工培訓(xùn)機(jī)會(huì)更高，同時(shí)培訓(xùn)工資回報(bào)也更高，因此在職培訓(xùn)會(huì)加劇工資收入不平等。這些結(jié)論對(duì)政府調(diào)整人力資本投資和收入分配政策具有重要意義。為減少培訓(xùn)機(jī)會(huì)不平等，提升我國(guó)勞動(dòng)力整體技能水平，縮小工資差距，本文提出以下促進(jìn)技能培訓(xùn)平等性和均衡性的政策建議。

圖7 培訓(xùn)概率與工資均值的關(guān)系

第一，加快國(guó)有企業(yè)改革和戶籍制度改革，為所有企業(yè)、就業(yè)者創(chuàng)造公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。員工培訓(xùn)機(jī)會(huì)差異來(lái)自比較優(yōu)勢(shì)的差別，而一些比較優(yōu)勢(shì)是壟斷、制度等因素導(dǎo)致的，如國(guó)有大型企業(yè)中的員工培訓(xùn)機(jī)會(huì)更大與國(guó)有企業(yè)的市場(chǎng)壟斷地位有關(guān)，農(nóng)民工很少獲得在職培訓(xùn)與戶籍制度限制、勞動(dòng)合同期短有關(guān)。對(duì)壟斷造成的培訓(xùn)機(jī)會(huì)不平等，應(yīng)打破國(guó)有企業(yè)壟斷，使國(guó)有企業(yè)和私營(yíng)企業(yè)處于公平的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。對(duì)戶籍制度等造成培訓(xùn)機(jī)會(huì)不平等，要加快戶籍制度改革，促進(jìn)勞動(dòng)力自由流動(dòng)，推進(jìn)以人為中心的城鎮(zhèn)化，減少農(nóng)民工流動(dòng)、居住的諸多限制，促進(jìn)外來(lái)勞動(dòng)力平等融入勞動(dòng)力市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)。還要加強(qiáng)勞動(dòng)合同監(jiān)督、推進(jìn)和諧勞動(dòng)關(guān)系建設(shè)，促進(jìn)企業(yè)與外來(lái)勞動(dòng)力建立穩(wěn)定雇傭關(guān)系，從而增強(qiáng)企業(yè)提供在職培訓(xùn)的意愿和動(dòng)機(jī)。

第二，研究實(shí)施“培訓(xùn)稅”。雖然我國(guó)企業(yè)職工教育經(jīng)費(fèi)在工資2.5%的范圍內(nèi)可以稅前扣除，但很多企業(yè)沒(méi)有提取職工教育經(jīng)費(fèi)。為了促進(jìn)企業(yè)加強(qiáng)在職培訓(xùn)投資，可以實(shí)施法國(guó)的“培訓(xùn)稅”政策，將企業(yè)工資總額一定比例如1%作為培訓(xùn)稅，企業(yè)如果不提供在職培訓(xùn)則繳納培訓(xùn)稅，交由公共技能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)提供技能培訓(xùn)，如果企業(yè)自身組織在職培訓(xùn)則可以免除培訓(xùn)稅，這可以增強(qiáng)企業(yè)提供在職培訓(xùn)的動(dòng)力。

第三，側(cè)重支持中小企業(yè)的在職培訓(xùn)。我國(guó)一般企業(yè)職工教育經(jīng)費(fèi)稅前扣除的比例是2.5%，但高新技術(shù)企業(yè)這一比例達(dá)到8%，這明顯不利于中小企業(yè)和低技術(shù)水平企業(yè)的技能培訓(xùn)，政府政策應(yīng)向中小企業(yè)在職培訓(xùn)傾斜。一方面根據(jù)中小企業(yè)負(fù)擔(dān)輕重，對(duì)財(cái)稅負(fù)擔(dān)重的企業(yè)進(jìn)行稅收減免，增強(qiáng)中小企業(yè)進(jìn)行在職培訓(xùn)投資的能力。同時(shí)在企業(yè)內(nèi)部也應(yīng)使更多員工獲得培訓(xùn)機(jī)會(huì)，將企業(yè)全部就業(yè)人員的培訓(xùn)覆蓋率作為補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)，從而促使更多員工都有機(jī)會(huì)獲得培訓(xùn)，這既可以提高人力資源利用效率，又能縮小培訓(xùn)導(dǎo)致的工資差距。

第四，強(qiáng)化政府為低技能勞動(dòng)力提供技能培訓(xùn)的公共職責(zé)。一些企業(yè)對(duì)員工進(jìn)行培訓(xùn)激勵(lì)弱的原因除了資金不足，還因?yàn)閱T工與企業(yè)雇傭關(guān)系不穩(wěn)定，工作轉(zhuǎn)換和人員流動(dòng)會(huì)使企業(yè)培訓(xùn)投資遭受損失，因此對(duì)一些流動(dòng)性較大的農(nóng)民工群體，政府要強(qiáng)化公共技能培訓(xùn)的主體責(zé)任，為這些群體提供免費(fèi)的技能培訓(xùn)，發(fā)揮政府公共技能培訓(xùn)的“兜底”功能。

注 釋

①這里個(gè)體層面估計(jì)的培訓(xùn)對(duì)工資的影響并不是真正的個(gè)體效應(yīng)，只是將其作為進(jìn)一步分析的基礎(chǔ)（Brand & Xie，2010）。

②為了節(jié)省篇幅省略了變量的描述性統(tǒng)計(jì)表。

③將傾向得分標(biāo)準(zhǔn)差的四分之一作為帶寬。

④計(jì)算公式e^（0.115）-1，下文都是用相同的計(jì)算方法。

⑤Ger fi n（2004）采用這種方法，可以近似估計(jì)工資變化百分比。

⑥受于篇幅限制，平衡性檢驗(yàn)結(jié)果表省略。

⑦標(biāo)準(zhǔn)偏差是指處理組和控制組群體在某特定控制變量上的均值差異與標(biāo)準(zhǔn)誤的比值。

⑧Smith 和 Todd（2005）對(duì)每種方法具體如何進(jìn)行匹配做了說(shuō)明。

⑨個(gè)體層面的處理效應(yīng)是不存在的，這里的潛在處理效應(yīng)僅僅是為了下一步進(jìn)行散點(diǎn)平滑。

1. 范秀燎、李強(qiáng)：《企業(yè)在職培訓(xùn)對(duì)員工工資收入的影響》，載《華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》，2012年第5期，第108–112頁(yè)。

2. 李湘萍：《企業(yè)在職培訓(xùn)對(duì)員工收入增長(zhǎng)的影響》，載《中國(guó)職業(yè)技術(shù)教育》，2007第8期，第5–8頁(yè)。

3. 李湘萍、丁小浩：《企業(yè)在職培訓(xùn)的私人投資收益分析》，載《教育與經(jīng)濟(jì)》，2006年第4期，第26–31頁(yè)。

4. 姚先國(guó)、翁杰：《企業(yè)對(duì)員工的人力資本投資研究》，載《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2005年第2期，第87–95頁(yè)。

5. Blundell R, Dearden L, Meghir C. The determinants of work-related training in Britain. London: Institute for Fiscal Studies, 1996.

6. Brand J E, Xie Y. Who benefits most from college? Evidence for negative selection in heterogeneous economic returns to higher education. American Sociological Review, 2010,75(2):273–302.

7. Brand J E. Civic returns to higher education: A note on heterogeneous eあects.Social Forces, 2010,89(2): 417–433.

8. Carneiro P, Heckman J J, Vytlacil E J. Estimating marginal returns to education.American Economic Review, 2011,101(6): 2754–81.

9. Ger fi n M. Work-related training and wages：An empirical analysis for male workers in Switzerland. IZA Discussion Paper 1078, 2004.

10. Ying C N. Training determinants and productivity impact of training in China:A case of Shanghai. Economics of Education Review, 2005,24(3): 275–295.

11. Rosholm M, Nielsen H S, Dabalen A. Evaluation of training in African enterprises. Journal of Development Economics, 2007,84(1): 310–329.

12. Rosenbaum P R, Rubin, D B. Constructing a control group using multivariate matched sampling methods that incorporate the propensity score. The American Statistician, 1985,39(1): 33–38.

13. Smith J, Todd P. Does matching overcome LaLonde's critique of nonexperimental estimators? Journal of Econometrics, 2005,125(1–2): 305–353.