服務(wù)業(yè)集聚、市場(chǎng)潛能與行業(yè)收入差距
——基于空間回歸模型的分析*

孔慶洋，黃慧慧

(安徽師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 蕪湖 241002)

2015年中國(guó)城鄉(xiāng)居民人均收入倍數(shù)為2.73倍，數(shù)值比上年減小0.02，農(nóng)村居民可支配收入增長(zhǎng)率比城鎮(zhèn)居民高1.1%。雖然2015年西部地區(qū)工資收入增速為11.9%，遠(yuǎn)高于東部和中部地區(qū)，但東部地區(qū)工資是西部的2.29倍；同期中國(guó)金融業(yè)平均工資是最低行業(yè)(農(nóng)林牧漁業(yè))的3.6倍，數(shù)值比上年下降0.27。盡管行業(yè)收入差距下降較快，但從倍數(shù)角度觀(guān)察，行業(yè)收入差距仍是三大差別的之首。研究行業(yè)收入差距要回答三個(gè)問(wèn)題：一是行業(yè)差距有多大，二是理論如何解釋行業(yè)差距，三是實(shí)證是否支持理論。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)外有四類(lèi)行業(yè)收入差距理論：競(jìng)爭(zhēng)性勞動(dòng)力市場(chǎng)理論、人力資本理論、效率工資理論和制度理論。競(jìng)爭(zhēng)性理論屬于新古典的分析框架，包括短期差異理論和補(bǔ)償性差異理論，符合“一價(jià)法則”。短期差異理論認(rèn)為，行業(yè)收入差距是不同行業(yè)的勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品市場(chǎng)需求變化所做出的反映，產(chǎn)品需求增加的行業(yè)傾向于支付高工資以吸引更多的勞動(dòng)力。這種差異只是短期現(xiàn)象，長(zhǎng)期會(huì)消失。人力資本理論認(rèn)為，人力資本水平不同的行業(yè)(如教育程度、健康水平等)勞動(dòng)生產(chǎn)率也不同[1]，人力資本水平越高的行業(yè)，收入水平也越高。效率工資理論強(qiáng)調(diào)在信息不對(duì)稱(chēng)的行業(yè)，企業(yè)通過(guò)主動(dòng)支付高于市場(chǎng)出清的工資，來(lái)識(shí)別信息成本較高的偷懶員工；同時(shí)增加勞動(dòng)者離職的機(jī)會(huì)成本，提高忠誠(chéng)度。

在新古典的市場(chǎng)效率 “一價(jià)法則”框架下，行業(yè)間勞動(dòng)力報(bào)酬的差異主要表現(xiàn)在三個(gè)方面。一是勞動(dòng)個(gè)體間的質(zhì)量差異——人力資本的差異；二是競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)條件下工種之間的差別，如技術(shù)、勞動(dòng)強(qiáng)度或危險(xiǎn)性；三是勞動(dòng)力市場(chǎng)分割與非競(jìng)爭(zhēng)性條件下，要素市場(chǎng)因技術(shù)專(zhuān)用性、內(nèi)部人或工會(huì)等因素產(chǎn)生不同的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，使行業(yè)間勞動(dòng)者報(bào)酬產(chǎn)生差異。

上述理論只能解釋行業(yè)工資差距的一部分。行業(yè)工資收入差距顯著地背離“一價(jià)法則”，且長(zhǎng)期穩(wěn)定存在，Thaler稱(chēng)之為跨職業(yè)工資差異穩(wěn)定性。[2]大量的實(shí)證研究支持Thaler的結(jié)論，四種理論及其三種表現(xiàn)僅得到部分實(shí)證支持。Krugeger & Summers用美國(guó)人口調(diào)查數(shù)據(jù)(CPS)發(fā)現(xiàn)，在控制了教育和經(jīng)驗(yàn)等人力資本因素后，仍存在未被解釋的行業(yè)工資差異。[3]為了剔除不可觀(guān)察人力資本因素(如遺傳因素)的影響，研究者發(fā)現(xiàn)同一個(gè)人在不同行業(yè)轉(zhuǎn)換工作后，行業(yè)收入差距仍然存在。[4]中國(guó)不能解釋的行業(yè)工資差異比美國(guó)大，岳昌君發(fā)現(xiàn)電力、交通、房地產(chǎn)和金融等行業(yè)的教育溢出效應(yīng)更高。[5]

補(bǔ)償性工資理論認(rèn)為，行業(yè)的某些特征(如高危險(xiǎn)性)需要對(duì)勞動(dòng)者進(jìn)行額外補(bǔ)償。該理論的可驗(yàn)證性推論是：行業(yè)離職率與行業(yè)收入水平無(wú)關(guān)。但美國(guó)的事實(shí)不支持這一推論，高收入行業(yè)的離職率明顯偏低。[6]與美國(guó)類(lèi)似，補(bǔ)償性工資理論也不能很好地解釋中國(guó)城鎮(zhèn)的行業(yè)收入差距。[7]

根據(jù)行業(yè)信息特征，效率工資理論包括投機(jī)偷懶模型、人事變動(dòng)模型、逆向選擇和公平工資模型。四種理論模型都有一定的解釋能力，但只有公平工資模型較好地解釋了行業(yè)間的同工不同酬現(xiàn)象。[8-9]葛玉好發(fā)現(xiàn)，效率工資理論并不能很好地解釋中國(guó)的行業(yè)收入差距。[7]

工會(huì)威脅模型是國(guó)外核心的收入分配制度理論。工會(huì)工人可以通過(guò)罷工、怠工等威脅方式把工資提高到競(jìng)爭(zhēng)水平以上，高于沒(méi)有工會(huì)的行業(yè)，導(dǎo)致市場(chǎng)非競(jìng)爭(zhēng)性。工會(huì)模型的可驗(yàn)證性推論為：如果工會(huì)化程度提高，那么在該地區(qū)或該時(shí)期的工會(huì)與非工會(huì)行業(yè)間的收入差距會(huì)縮小。工會(huì)化程度上升會(huì)提高非工會(huì)行業(yè)的工資，但Johnson發(fā)現(xiàn)美國(guó)在工會(huì)化程度較低的20世紀(jì)70年代后期，行業(yè)工資差距反而擴(kuò)大。[10]工會(huì)模型在中國(guó)也遇到了困難，史先誠(chéng)認(rèn)為工會(huì)并不顯著影響行業(yè)工資[11]，葛玉好得出不是工會(huì)而是利益集團(tuán)模型(類(lèi)似壟斷)對(duì)行業(yè)收入差距有更好的解釋力。[7]由于行業(yè)壟斷已是千夫所指[11-12]，工會(huì)模型失效，行業(yè)壟斷成為行業(yè)收入差距的核心制度理論。

國(guó)內(nèi)學(xué)者并沒(méi)有完全參照上述研究路線(xiàn)，不斷嘗試新的視角。鑒于微觀(guān)數(shù)據(jù)相對(duì)不足，借鑒Acemoglu的效率理論[13]，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要分析了行業(yè)效率對(duì)行業(yè)工資的影響。陳建國(guó) 以科技支出代替技術(shù)進(jìn)步，得出技術(shù)進(jìn)步能提高行業(yè)收入[14]；孔慶洋認(rèn)為工業(yè)技術(shù)進(jìn)步與資本深化共同影響行業(yè)收入差距。[15]

新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)將壟斷競(jìng)爭(zhēng)、運(yùn)輸成本和規(guī)模收益聯(lián)系起來(lái)，深入探究了經(jīng)濟(jì)的空間分布規(guī)律和集聚機(jī)制，已成為地區(qū)收入差距研究的理論基礎(chǔ)。[16-18]在此基礎(chǔ)上，吳曉怡等將空間分析法應(yīng)用到行業(yè)收入的研究中，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)集聚與制造業(yè)的行業(yè)工資差距有倒U形關(guān)系。[19]但吳曉怡的研究只涉及了制造業(yè)，沒(méi)有控制行業(yè)壟斷等關(guān)鍵因素。宗振利、武鵬以2003—2010年地區(qū)面板數(shù)據(jù)提出了行業(yè)的“庫(kù)茲涅茲倒U曲線(xiàn)”，行業(yè)收入差距隨人均GDP先上升后下降。[20]宗振利、武鵬雖然以區(qū)域?yàn)橐暯?，卻忽視了地理因素，估計(jì)方法也沒(méi)有考慮空間相關(guān)性。

目前行業(yè)收入差距的度量方法主要有兩類(lèi)：一是用行業(yè)收入作代理變量，本質(zhì)上是研究行業(yè)收入，如張?jiān)萚21]；二是用行業(yè)平均工資與全部行業(yè)平均工資的比值度量，如王敬勇[22]。良好的收入差距指標(biāo)應(yīng)具備匿名性、齊次性、總體獨(dú)立性、轉(zhuǎn)移性和強(qiáng)洛倫茲一致性。[23]前述兩種方法不能滿(mǎn)足這些條件，基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)均能滿(mǎn)足，目前只有宗振利等編制了地區(qū)行業(yè)收入的基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)。[20]

本文的貢獻(xiàn)在于以2003—2013各省份97個(gè)行業(yè)的工資統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，編制行業(yè)基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)，全面描述行業(yè)收入差距的演化趨勢(shì)，數(shù)據(jù)更全面，指標(biāo)更合理；其次在研究方法上，借鑒新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論，引入產(chǎn)業(yè)集聚等地理變量，應(yīng)用空間面板計(jì)量方法研究空間變量對(duì)行業(yè)收入差距的影響。

二、行業(yè)差距演進(jìn)：典型事實(shí)

(一)行業(yè)收入差距的演進(jìn)

利用三種口徑數(shù)據(jù)研究收入差距：統(tǒng)計(jì)年鑒、經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)和微觀(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)。經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)在時(shí)間上不連續(xù)，微觀(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)在覆蓋范圍方面存在局限性。統(tǒng)計(jì)年鑒的相關(guān)行業(yè)收入數(shù)據(jù)同時(shí)具有時(shí)間和范圍的雙重優(yōu)勢(shì)，是研究行業(yè)收入差距的合適數(shù)據(jù)。

圖1 2003-2013 全國(guó)行業(yè)收入差距

2002年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局頒布了《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》(GBT4754)新標(biāo)準(zhǔn)，2003年實(shí)施。為統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，樣本跨度為2003—2013年。為便于比較，選擇A類(lèi)(大類(lèi))19個(gè)行業(yè)和混合行業(yè)(97個(gè))兩種數(shù)據(jù)。混合行業(yè)包括工業(yè)2位數(shù)行業(yè)39個(gè)，服務(wù)業(yè)49個(gè)，農(nóng)、林、牧、漁及服務(wù)5個(gè)行業(yè)，及黨、政、政協(xié)和民主黨派及社團(tuán)組織4個(gè)行業(yè)。19個(gè)行業(yè)的行業(yè)工資數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其它行業(yè)的工資數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

根據(jù)圖1，19大類(lèi)和加權(quán)基尼(wgini)及泰爾指數(shù)波動(dòng)較小*Wgini，gini分別為加權(quán)和未加權(quán)基尼系數(shù)。19gini表示未加權(quán)的19個(gè)A類(lèi)行業(yè)基尼系數(shù)，gini是混合行業(yè)基尼系數(shù)，其它類(lèi)似。?；嵯禂?shù)和泰爾指數(shù)均具有明顯倒U形特征，拐點(diǎn)在2008年。武鵬等使用了1990—2008年數(shù)據(jù)，只發(fā)現(xiàn)了行業(yè)收入差距的上升趨勢(shì)。[24]本文的2003—2013年行業(yè)收入差距由升轉(zhuǎn)降，形成了完整的周期，便于觀(guān)察行業(yè)收入差距趨勢(shì)和特征。

(二)行業(yè)收入差距的地區(qū)差異

如圖2，中國(guó)地區(qū)行業(yè)收入差距存在明顯的區(qū)域差異。以泰爾指數(shù)為例，2009年地區(qū)行業(yè)收入差距有兩個(gè)明顯的特征。第一，東部地區(qū)的行業(yè)收入差距最高；第二，資源型地區(qū)和經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)行業(yè)收入差距較高，如山西和西藏。

圖2 2009年地區(qū)泰爾指數(shù)分布

(三)行業(yè)收入差距的空間相關(guān)性

如圖3和4，莫蘭指數(shù)圖的橫軸和縱軸分別表示本地區(qū)和相鄰的行業(yè)收入差距，度量地區(qū)間的相關(guān)性。大部分地區(qū)位于第一和第三象限，本地區(qū)與周?chē)貐^(qū)的行業(yè)收入差距正相關(guān)，同時(shí)高或低。第二和第四象限的地區(qū)，行業(yè)收入差距負(fù)相關(guān)，本地區(qū)比相鄰地區(qū)低或高。

圖3 2003年行業(yè)收入差距莫蘭指數(shù)圖

北京、上海、天津從2003年的第二象限，逐步穩(wěn)定在第一象限；由于安徽、山東、江西的行業(yè)收入差距擴(kuò)大，浙江、江蘇和福建也逐漸靠近第一象限，行業(yè)收入差距出現(xiàn)了趨同性。廣東、山西、新疆等始終位于第四象限，這些地區(qū)的行業(yè)收入差距較高，而相鄰地區(qū)較低；黑龍江、遼寧、吉林、內(nèi)蒙古地區(qū)穩(wěn)定在第一象限；貴州、云南、西藏、江西、河南、四川和重慶等地區(qū)始終在第三象限。

圖4 2013年行業(yè)收入差距莫蘭指數(shù)圖

三、研究假說(shuō)與模型設(shè)定

(一)經(jīng)濟(jì)集聚與行業(yè)收入差距假說(shuō)

(1)

圖5 對(duì)數(shù)市場(chǎng)潛能與對(duì)數(shù)工業(yè)集聚散點(diǎn)圖

由于集中了各金融機(jī)構(gòu)的總部，2013年北京金融業(yè)集聚度高于上海，北京金融業(yè)占據(jù)行業(yè)工資排名的前三甲，上海金融業(yè)只占前兩名；山西煤炭產(chǎn)業(yè)的集聚度最高，行業(yè)工資水平在2011年超過(guò)了銀行業(yè)；與山西類(lèi)似，海南屬于典型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不平衡地區(qū)，以旅游為主業(yè)，行業(yè)收入差距與山西省相當(dāng)。資源向優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)潛力較大的地區(qū)集聚的結(jié)果是，工資增長(zhǎng)率遠(yuǎn)高于其它行業(yè)或地區(qū)。

既然經(jīng)濟(jì)集聚和市場(chǎng)潛能的部門(mén)工資模型能夠擴(kuò)展到行業(yè)收入差距，經(jīng)濟(jì)集聚的集聚效應(yīng)和擁塞效在行業(yè)收入差距上也應(yīng)存在。

假說(shuō)1：在經(jīng)濟(jì)集聚初期，產(chǎn)業(yè)集聚度較高的地區(qū)行業(yè)收入差距較大；隨著行業(yè)集聚上升，行業(yè)差距會(huì)下降。

假說(shuō)2：市場(chǎng)潛能與行業(yè)收入差距正相關(guān)。

(二)模型設(shè)定

由于行業(yè)收入差距具有空間依賴(lài)關(guān)系，基于面板數(shù)據(jù)的空間滯后(SLM)等模型，可以描述具有空間依賴(lài)性個(gè)體的變化規(guī)律。如表1，基尼系數(shù)的Moran's I值均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)(泰爾指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果類(lèi)似)，行業(yè)收入差距受本地區(qū)和周邊地區(qū)的共同影響。選擇空間回歸模型分析產(chǎn)業(yè)集聚等變量對(duì)行業(yè)收入差距的影響，模型的權(quán)重矩陣為標(biāo)準(zhǔn)化經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣。[29]

表1 2004-2013年中國(guó)行業(yè)基尼(gini)系數(shù)的Moran's I值及相應(yīng)的P值

四、數(shù)據(jù)及變量選擇

(一)數(shù)據(jù)

樣本包括2000—2013年30個(gè)地區(qū)(不包括西藏)的面板數(shù)據(jù)。行業(yè)工資數(shù)據(jù)如前所述，產(chǎn)業(yè)集聚變量的第三產(chǎn)業(yè)增加值來(lái)自歷年《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其它變量數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(二)解釋變量

1.市場(chǎng)潛能。市場(chǎng)潛能在一定程度上反映了地區(qū)或城市可得資源的市場(chǎng)規(guī)模，借鑒Harries的“市場(chǎng)潛能函數(shù)”[30]，市場(chǎng)潛能(mpi)定義為：

mpi=∑i≠kYk/dik+Yk/dii

(2)

k為Yk地區(qū)的生產(chǎn)總值；dij為i地區(qū)與k地區(qū)間的內(nèi)部歐式直線(xiàn)距離⑦，利用中國(guó)國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)的地形數(shù)據(jù)庫(kù)，使用Arcview3.3軟件得到dij。借鑒劉修巖方法[18]，距離dij定義為：

其中：areai為地區(qū)i的面積。

圖6 2010年市場(chǎng)潛能分布

如圖6，市場(chǎng)潛能存在空間差異。東部地區(qū)的山東、江蘇、上海和廣東依靠區(qū)域分工和發(fā)達(dá)的市場(chǎng)，成就了長(zhǎng)三角和珠三角兩個(gè)高市場(chǎng)潛能經(jīng)濟(jì)帶。東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚度上升，降低了“冰山交易成本”，互相提升市場(chǎng)潛能。由于距離發(fā)達(dá)地區(qū)較近，且經(jīng)濟(jì)規(guī)模較大，河南、安徽、浙江成為市場(chǎng)潛能的第二梯隊(duì)，湖南、湖北、四川、北京、天津和遼寧是第三梯隊(duì)。其它地區(qū)因地理、經(jīng)濟(jì)規(guī)模等原因市場(chǎng)潛能較低。

2.產(chǎn)業(yè)集聚。區(qū)位熵是產(chǎn)業(yè)集聚的常用指標(biāo)，可以消除區(qū)域規(guī)模的差異因素，反映要素的空間分布。[31-32]鑒于2015年服務(wù)業(yè)占比超過(guò)50%，以制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的集聚度反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間變化，地區(qū)i的服務(wù)業(yè)集聚度(sermagi)定義如下：

(3)

其中θi是地區(qū)i服務(wù)業(yè)增加值，θij為地區(qū)i產(chǎn)業(yè)j的增加值，制造業(yè)集聚度(inmagi)的定義類(lèi)似。

圖7 2013年制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚分布

如圖7，東部地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度下降，長(zhǎng)江地區(qū)明顯上升，工業(yè)西移，也意味著服務(wù)業(yè)同時(shí)在東部地區(qū)集聚。相比農(nóng)業(yè)，制造業(yè)和服務(wù)業(yè)更易于集聚。制造業(yè)和服務(wù)業(yè)對(duì)自然條件的依賴(lài)程度相對(duì)較低，易于在地區(qū)間轉(zhuǎn)移和集聚。市場(chǎng)潛能大，對(duì)外開(kāi)放便利的地區(qū)，不僅便于制造業(yè)擴(kuò)張規(guī)模，實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，節(jié)約運(yùn)輸成本，產(chǎn)生集聚優(yōu)勢(shì)。中西部地區(qū)，無(wú)論是市場(chǎng)潛能還是對(duì)外開(kāi)放的便利性，都遠(yuǎn)不及東部地區(qū)，產(chǎn)業(yè)集聚度較低。

(三) 控制變量

1.市場(chǎng)開(kāi)放度。外資政策是吸引外資發(fā)展經(jīng)濟(jì)的重要條件，F(xiàn)DI與本地區(qū)產(chǎn)值的占比(fdi)是市場(chǎng)開(kāi)放程度的合適代理變量。外資根據(jù)市場(chǎng)潛能選擇投資的地區(qū)和行業(yè)，提高了產(chǎn)業(yè)集聚水平，導(dǎo)致工資上漲。外貿(mào)依存度也是常用的代理變量但有效性相對(duì)較低，因?yàn)橘Q(mào)易依存度依賴(lài)自然稟賦。[20]

國(guó)有化比重、集中度和產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)率是常用的壟斷性指標(biāo)，但海爾和格力等企業(yè)處于競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)，國(guó)有化等指標(biāo)并不合適。石油及天然氣開(kāi)采業(yè)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)、水電熱力和供應(yīng)力、金融業(yè)、煙草加工業(yè)等明顯存在準(zhǔn)入門(mén)檻，壟斷性明顯，以5大行業(yè)的產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例度量行業(yè)壟斷程度(gov)。

2.人均GDP和GDP增長(zhǎng)率。人均GDP(pgdp)、GDP增長(zhǎng)率等變量與行業(yè)收入差距相關(guān)性較強(qiáng)，忽視這些變量會(huì)產(chǎn)生參數(shù)估計(jì)偏誤。庫(kù)茲涅茨指出隨著人均收入的增長(zhǎng)，收入差距將先上升后下降，即倒U形曲線(xiàn)假說(shuō)。[33]宗振利認(rèn)為行業(yè)收入差距也存在倒U現(xiàn)象。[20]GDP增長(zhǎng)率相對(duì)于行業(yè)收入差距具有滯后性[29]，以滯后一年的GDP增長(zhǎng)率(gdp(-1))作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的代理變量也有助于降低內(nèi)生性的影響。

3.人力資本。人力資本(edu)的度量指標(biāo)并不統(tǒng)一，一般選擇中、高等學(xué)校在校生人數(shù)作為代理變量。[18]51本文以受教育年限為人力資本代理變量。借助《勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》的地區(qū)就業(yè)人員學(xué)歷占比數(shù)據(jù)，計(jì)算公式如下:

edii=∑hωihyearih

(4)

edui為地區(qū)i的人力資本平均受教育年限。h為學(xué)歷類(lèi)型，分別為學(xué)前、小學(xué)、初中、高中、大專(zhuān)、本科和研究生學(xué)歷。ωih為i地區(qū)的h類(lèi)型學(xué)歷就業(yè)人員占本地區(qū)的比例，yearih為類(lèi)型學(xué)歷的學(xué)習(xí)時(shí)間。按慣例，學(xué)歷時(shí)間分別設(shè)為0、6、9、12、15、16、19年。

五、行業(yè)收入差距的空間回歸

(一)回歸結(jié)果

各模型的估計(jì)結(jié)果列于表2。經(jīng)Hausman檢驗(yàn)，模型適合固定效應(yīng)估計(jì)法。OLS模型由于忽視了地區(qū)間的相關(guān)性，參數(shù)估計(jì)產(chǎn)生了偏誤，市場(chǎng)開(kāi)放度(fdi)和壟斷程度(gov)都不顯著，與理論和經(jīng)驗(yàn)研究相悖，擬合優(yōu)度也低于空間模型。各空間模型相應(yīng)變量的參數(shù)估計(jì)符合預(yù)期，誤差項(xiàng)(ρ)和滯后項(xiàng)參數(shù)(λ)都通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)；空間模型都在1%的水平上通過(guò)了空間識(shí)別LR、Global MI檢驗(yàn)，誤差相關(guān)LM-error檢驗(yàn)、滯后LM-lag檢驗(yàn)和空間相關(guān)LM-sac檢驗(yàn)。

空間模型2為非標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重模型，模型3-7為標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重模型。與標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重模型相比，模型2的估計(jì)精度較低，擬合集優(yōu)度、LR、LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值都低于標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重模型，重要變量市場(chǎng)潛能和受教育年限變量都不顯著。

表2 基尼系數(shù)模型估計(jì)結(jié)果

注：***、**和*分別表示通過(guò)1%、5%和10%水平下的顯著性檢驗(yàn)；括號(hào)內(nèi)為參數(shù)估計(jì)量的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤(SEM和SAC模型除外)，截距項(xiàng)略；SDM模型的第二列為滯后變量的參數(shù)估計(jì)值和標(biāo)準(zhǔn)誤；由于數(shù)據(jù)尺度太大，參數(shù)估計(jì)值太小，將市場(chǎng)潛能和人均GDP變量都除以10000；表3類(lèi)似。

(二)回歸結(jié)果分析

在控制了其它變量后，服務(wù)業(yè)集聚度和市場(chǎng)潛能與行業(yè)收入差距顯著正相關(guān)。除人均GDP外，F(xiàn)DI、GDP增長(zhǎng)率、教育程度和行業(yè)壟斷與行業(yè)收入差距正相關(guān)，制造業(yè)集聚變量只在模型7中顯著。

1.服務(wù)業(yè)集聚與行業(yè)收入差距正相關(guān)，假說(shuō)1部分成立。為檢驗(yàn)假說(shuō)1，在模型3、4和6中增加服務(wù)業(yè)集聚的二次項(xiàng)(sermag2)。sermag2在模型3和模型6中不顯著；模型4雖然二次項(xiàng)顯著，但一次項(xiàng)不顯著，不能構(gòu)成倒U形曲線(xiàn)。

圖8 行業(yè)收入差距與服務(wù)業(yè)集聚度散點(diǎn)圖

根據(jù)圖8，行業(yè)基尼系數(shù)(gini)與服務(wù)業(yè)集聚具有明顯線(xiàn)性正相關(guān)，行業(yè)收入差距并沒(méi)有隨服務(wù)業(yè)集聚先上升后下降。根據(jù)模型2、5和7，服務(wù)業(yè)集聚參數(shù)估計(jì)值大于零，服務(wù)業(yè)集聚與行業(yè)收入差距顯著線(xiàn)性正相關(guān)。如果刪除sermag2變量，服務(wù)業(yè)集聚的一次項(xiàng)更顯著增強(qiáng)(結(jié)果省略)，R2值變大，擬合效果更好。

圖9 各行業(yè)相對(duì)工資趨勢(shì)

為進(jìn)一步分析服務(wù)業(yè)集聚擴(kuò)大行業(yè)收入差距的微觀(guān)機(jī)制，將各行業(yè)的工資除以2003—2013年的全國(guó)平均工資得圖9，可以發(fā)現(xiàn)服務(wù)行業(yè)工資有兩極化的趨勢(shì)。金融業(yè)和信息傳輸及軟件業(yè)工資收入逐年上漲，而交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)、批發(fā)和零售、住宿及餐飲業(yè)的相對(duì)收入逐年下降，建筑業(yè)相對(duì)工資略微增加，其它行業(yè)則緩慢下降。與制造業(yè)相比，服務(wù)業(yè)更易于集聚，在產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)和累計(jì)循環(huán)機(jī)制的作用下，服務(wù)業(yè)集聚程度較高的地區(qū)對(duì)相鄰地區(qū)有較長(zhǎng)時(shí)期的吸引力[34]，通過(guò)共享基礎(chǔ)設(shè)施，知識(shí)和技術(shù)外溢，集聚程度較高的服務(wù)產(chǎn)業(yè)成本下降、勞動(dòng)生產(chǎn)率提高，工資增速較快。

工業(yè)集聚只在杜賓模型中顯著，且與行業(yè)收入差距負(fù)相關(guān)。根據(jù)圖9，2013年制造業(yè)工資略微增加，在樣本期內(nèi)基本穩(wěn)定；采礦業(yè)的工資呈下降趨勢(shì)，2011年更明顯。相對(duì)很多服務(wù)行業(yè)，工業(yè)行業(yè)的工資相對(duì)下降，這與程中華等工業(yè)集聚降低工業(yè)行業(yè)相對(duì)工資水平的結(jié)論一致。[27]92制造業(yè)和采礦業(yè)收入相對(duì)穩(wěn)定，減弱了行業(yè)收入差距的擴(kuò)大趨勢(shì)。工業(yè)集聚水平抑制了行業(yè)相對(duì)工資上漲與中國(guó)特有的工業(yè)化進(jìn)程有關(guān)。首先，中國(guó)工業(yè)集聚多發(fā)生在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，技術(shù)門(mén)檻較低，且處于國(guó)際貿(mào)易價(jià)值鏈的低端，企業(yè)利潤(rùn)較低，工資增長(zhǎng)受抑制。其次，工業(yè)勞動(dòng)者的主力農(nóng)民工流動(dòng)性強(qiáng)，教育程度低，產(chǎn)業(yè)集聚的知識(shí)和技術(shù)溢出效應(yīng)不強(qiáng)，抑制了勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升，降低了行業(yè)的相對(duì)工資水平。最后，由于工業(yè)集聚抑制了工資的增長(zhǎng)率[27]91，導(dǎo)致中國(guó)工業(yè)內(nèi)部的行業(yè)收入差距明顯低于服務(wù)業(yè)。[29]從參數(shù)估計(jì)的角度看，由于工資比較穩(wěn)定，方差較小，工業(yè)集聚對(duì)行業(yè)收入差距不敏感，降低了工業(yè)集聚與行業(yè)收入差距的相關(guān)性。

服務(wù)業(yè)集聚與行業(yè)收入差距不存在倒U形關(guān)系，表明服務(wù)業(yè)集聚沒(méi)有產(chǎn)生明顯的擴(kuò)散效應(yīng)，生產(chǎn)性服務(wù)等高端服務(wù)業(yè)的集聚促進(jìn)了行業(yè)工資的提升，與程中華等服務(wù)業(yè)集聚有利于工資提升的結(jié)論一致，服務(wù)業(yè)集聚并沒(méi)有擴(kuò)散到低端行業(yè)，如住宿和餐飲。[27]91

服務(wù)業(yè)集聚擴(kuò)大行業(yè)收入差距原因如下：一是生產(chǎn)性等高端服務(wù)業(yè)快速發(fā)展，到2012年服務(wù)業(yè)占比已超過(guò)工業(yè)，高素質(zhì)勞動(dòng)力相對(duì)短缺導(dǎo)致部分行業(yè)勞動(dòng)力供給不足，工資上升擴(kuò)大了行業(yè)收入差距；二是部分高端服務(wù)業(yè)集聚提高了知識(shí)密度，有助于技術(shù)外溢，規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)降低了交易成本，行業(yè)效率的提升使工資增速高于其它行業(yè)；三是產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生了提高工資的集聚效應(yīng)，進(jìn)一步吸引人力資本提高效率，產(chǎn)生良性循環(huán)。

服務(wù)業(yè)沒(méi)能產(chǎn)生擁塞或擴(kuò)散效應(yīng)與勞動(dòng)力市場(chǎng)的“粘性”特征有關(guān)，即與勞動(dòng)力市場(chǎng)較低的流動(dòng)性有關(guān)。與工業(yè)不同，服務(wù)業(yè)最重要的資產(chǎn)是人力資本和勞動(dòng)力，如果要素市場(chǎng)能夠自由流動(dòng)，服務(wù)業(yè)相比工業(yè)更易通過(guò)“集聚—擁塞—擴(kuò)散”的路徑降低地區(qū)和行業(yè)收入差距。勞動(dòng)力市場(chǎng)的粘性存在三種機(jī)制弱化了服務(wù)業(yè)的擁塞效應(yīng)。第一，中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)分割，不僅導(dǎo)致行業(yè)收入差距擴(kuò)大[35]，還限制產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和要素流動(dòng)。第二，除勞動(dòng)力市場(chǎng)分割外，房地產(chǎn)也是限制勞動(dòng)力流動(dòng)的重要因素。較高的住宅價(jià)格和稅費(fèi)等交易成本，特別是國(guó)家房地產(chǎn)調(diào)控的限買(mǎi)、限賣(mài)等政策抑制了勞動(dòng)力和人力資本流動(dòng)，即使服務(wù)業(yè)集聚程度很高也難向其它地區(qū)和行業(yè)擴(kuò)散。第三，中國(guó)較高的住房擁有率增加了勞動(dòng)力向效率較高行業(yè)和地區(qū)擴(kuò)散的成本，強(qiáng)化了勞動(dòng)力市場(chǎng)的“粘性”特征，降低了服務(wù)業(yè)產(chǎn)生擁塞效應(yīng)的概率。

吳曉怡等[19]和蔡宏波等[28]沒(méi)有分類(lèi)研究工業(yè)和服務(wù)業(yè)集聚的作用，得出集聚產(chǎn)生了明顯的擁塞效應(yīng)。服務(wù)業(yè)只有集聚效應(yīng)沒(méi)有擴(kuò)散或擁塞效應(yīng)的深層次原因是中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的粘性。由于經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)粘性低，人口易于向市場(chǎng)潛能大的地區(qū)和城市集聚，集聚之后粘性增強(qiáng)，導(dǎo)致易聚難散。當(dāng)服務(wù)業(yè)因擁塞產(chǎn)生的擴(kuò)散張力達(dá)到一定程度，向外擴(kuò)散的收益能夠超過(guò)資源流動(dòng)的成本時(shí)，才能產(chǎn)生擴(kuò)散效應(yīng)。

2.市場(chǎng)潛能與行業(yè)收入差距正相關(guān)，假說(shuō)2成立。模型3-6的市場(chǎng)潛能參數(shù)估計(jì)值都在1%的水平上顯著大于零，市場(chǎng)潛能對(duì)行業(yè)收入差距有顯著的正向影響。按照新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的工資方程，盡管存在工資剛性[36]，市場(chǎng)潛能推動(dòng)部分行業(yè)工資增速超過(guò)其它行業(yè)，最終擴(kuò)大了行業(yè)收入差距。東部沿海地區(qū)依靠地理和政策優(yōu)勢(shì)，通過(guò)工業(yè)出口提高了收入水平，完成資本積累，集聚了高級(jí)人力資本，提升了市場(chǎng)潛能；較高的市場(chǎng)潛能擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，易于產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，獲得較高利潤(rùn)的行業(yè)可以支付較高的勞動(dòng)報(bào)酬，部分優(yōu)勢(shì)行業(yè)較高的工資擴(kuò)大了行業(yè)收入差距；較高的工資將進(jìn)一步激發(fā)市場(chǎng)潛能，產(chǎn)生良性循環(huán)。

3.其它控制變量與行業(yè)收入差距。根據(jù)表2，模型2-5的人均GDP一次項(xiàng)和二次項(xiàng)參數(shù)估計(jì)值分別為正和負(fù)，表明行業(yè)收入差距與人均GDP存在倒U形關(guān)系，如圖10。行業(yè)收入差距存在“庫(kù)茲涅茲效應(yīng)”，與宗振利[20]65的結(jié)論一致。模型6和7的人均GDP參數(shù)估計(jì)值顯著小于零，表明在樣本期內(nèi)，行業(yè)收入差距總體上隨人均GDP的增加而減少*人均GDP和GDP增長(zhǎng)率存在較強(qiáng)的相關(guān)性，為降低共線(xiàn)性影響，將兩個(gè)變量分別建模。表2杜賓模型的人均GDP是分別建模的估計(jì)結(jié)果，表3類(lèi)似。。

圖10 地區(qū)基尼系數(shù)與人均GDP散點(diǎn)圖

表2的回歸結(jié)果表明行業(yè)壟斷與行業(yè)收入差距正相關(guān)，行業(yè)壟斷擴(kuò)大行業(yè)收入差距，與已有研究一致；也與煙草和金融等壟斷行業(yè)的工資數(shù)倍于木材加工和餐飲業(yè)的事實(shí)一致。無(wú)論以國(guó)有企業(yè)職工占比[20]65還是國(guó)有企業(yè)投資額占比[37]等度量行業(yè)壟斷程度，結(jié)論都相同。部分國(guó)有壟斷行業(yè)的高工資是員工分享了壟斷租金，更重要的是，國(guó)有企業(yè)在非利潤(rùn)目標(biāo)下，即使虧損也會(huì)慷公家之慨“邀買(mǎi)人心”[38]，屬于少見(jiàn)的勞動(dòng)侵占資本。簡(jiǎn)言之，高工資的壟斷國(guó)企有“一分，二吞”的傾向。

服務(wù)業(yè)開(kāi)放程度低于工業(yè)，如教育、傳媒和金融，壟斷與服務(wù)業(yè)集聚相關(guān)(圖11)，壟斷可能存在對(duì)收入和積聚的調(diào)節(jié)效應(yīng)。在空間模型中引入服務(wù)業(yè)集聚與行業(yè)壟斷的交互項(xiàng)(sergov)，檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)。

模型4和5的sergov變量參數(shù)估計(jì)值小顯著于零，行業(yè)壟斷存在調(diào)節(jié)效應(yīng)，壟斷程度上升服務(wù)業(yè)集聚的參數(shù)值變小。行業(yè)壟斷提高1%，服務(wù)業(yè)集聚變量參數(shù)值平均減小0.3，行業(yè)壟斷抑制了服務(wù)業(yè)集聚，間接降低了服務(wù)業(yè)的集聚效應(yīng)。行業(yè)壟斷提高了市場(chǎng)門(mén)檻，增加了資源流動(dòng)的交易成本，導(dǎo)致資源錯(cuò)配，抑制了服務(wù)業(yè)的集聚效應(yīng)。如圖11，行業(yè)壟斷與服務(wù)業(yè)集聚度的關(guān)系具有倒U形特征，以國(guó)家之力建設(shè)國(guó)企提高了服務(wù)業(yè)的集聚程度，但隨著國(guó)企勢(shì)力的膨脹最終限制服務(wù)業(yè)的發(fā)展空間，降低了服務(wù)業(yè)的集聚水平和行業(yè)效率。壟斷產(chǎn)生了負(fù)的外部性，間接抑制了工資和行業(yè)收入差距。國(guó)企壟斷對(duì)行業(yè)收入差距的影響具有雙重性，既存在“租金分享”和“侵占利潤(rùn)”的高工資效應(yīng)，也有負(fù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，前者大于后者。

圖11 行業(yè)壟斷與服務(wù)業(yè)集聚散點(diǎn)圖

FDI通過(guò)兩種途徑直接擴(kuò)大行業(yè)收入差距：一是提升高技術(shù)行業(yè)的工資，二是擠壓低技術(shù)行業(yè)的工資。FDI通常代表更先進(jìn)的技術(shù)水平、更高的生產(chǎn)效率和資本有機(jī)構(gòu)成。較高的技術(shù)水平要求匹配熟練勞動(dòng)力和技能型人才，F(xiàn)DI只有支付較高的效率工資才能吸引和留住人才。在FDI的競(jìng)爭(zhēng)壓力下，內(nèi)資企業(yè)為防止人才流失，積累人力資本，只能支付更高的勞動(dòng)報(bào)酬。另一方面，在非熟練勞動(dòng)力近乎無(wú)限供給的情形下，F(xiàn)DI降低了對(duì)非熟練勞動(dòng)力相對(duì)需求，可能進(jìn)一步惡化非熟練勞動(dòng)力的需求。[39]FDI與服務(wù)業(yè)集聚和市場(chǎng)潛能正相關(guān)，如圖12和13，F(xiàn)DI提高市場(chǎng)潛能和服務(wù)業(yè)集聚水平，間接擴(kuò)大行業(yè)差距，存在中介效應(yīng)。

圖12 FDI與服務(wù)業(yè)集聚散點(diǎn)圖

教育年限與行業(yè)收入差距顯著正相關(guān)。由于勞動(dòng)力長(zhǎng)期相對(duì)富余，大量低技能和低教育程度勞動(dòng)力只能在低收入行業(yè)謀生，高級(jí)人力資本集聚在新興行業(yè)擴(kuò)大了行業(yè)收入差距。[29]154目前中國(guó)剛進(jìn)入中等收入水平，較高的行業(yè)收入差距是教育不平等的代價(jià)之一。

圖13 FDI與市場(chǎng)潛能散點(diǎn)圖

表2杜賓模型的滯后GDP增長(zhǎng)率在統(tǒng)計(jì)上與行業(yè)收入差距顯著正相關(guān)。由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在行業(yè)間存在差異，行業(yè)工資增長(zhǎng)率不同擴(kuò)大了行業(yè)收入差距，勞動(dòng)者沒(méi)能共享經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的紅利，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的包容性有待增強(qiáng)。滯后效應(yīng)說(shuō)明市場(chǎng)沒(méi)有預(yù)期到物價(jià)和工資的可能上漲，只能事后重新定價(jià)。中部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率較高，行業(yè)收入差距相比東部地區(qū)更難下降。東部地區(qū)較高的行業(yè)收入差距是歷史積累的結(jié)果。如果未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)加速，行業(yè)收入差距可能由下降轉(zhuǎn)為上升。

4.行業(yè)收入差距的間接效應(yīng)。根據(jù)表2，空間自回歸系數(shù)(ρ)顯著大于零，行業(yè)收入差距存在空間溢出效應(yīng)，與圖6的莫蘭指數(shù)正相關(guān)一致，即一個(gè)地區(qū)行業(yè)收入差距擴(kuò)大會(huì)傳導(dǎo)到鄰近地區(qū)。如果某一地區(qū)的部分行業(yè)工資有了顯著增長(zhǎng)，那么鄰近地區(qū)該行業(yè)的人力資源將流向本地區(qū)，導(dǎo)致流出地區(qū)行業(yè)工資上升，行業(yè)收入差距擴(kuò)大。

滯后解釋變量對(duì)行業(yè)收入差距的影響是間接效應(yīng)的具體形式。根據(jù)表2的杜賓模型，產(chǎn)業(yè)集聚、市場(chǎng)潛能、FDI和人力資本都要面對(duì)市場(chǎng)化競(jìng)爭(zhēng)，地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)必然使這些變量產(chǎn)生空間相關(guān)性。除FDI和工業(yè)集聚外(不顯著)，市場(chǎng)潛能和受教育年限的滯后項(xiàng)參數(shù)估計(jì)值為負(fù)，降低鄰近地區(qū)的行業(yè)收入差距；其它變量的滯后項(xiàng)參數(shù)估計(jì)值顯著為正，鄰近地區(qū)的服務(wù)業(yè)集聚和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也能促進(jìn)本地區(qū)優(yōu)勢(shì)行業(yè)的發(fā)展，提高相關(guān)行業(yè)的工資，間接擴(kuò)大本地區(qū)的行業(yè)收入差距。鄰近地區(qū)服務(wù)業(yè)集聚提高行業(yè)工資，使本地區(qū)相關(guān)行業(yè)勞動(dòng)力流出，工資上升。本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生促進(jìn)作用，說(shuō)明地區(qū)經(jīng)濟(jì)也具有共享特征。行業(yè)壟斷程度上升擴(kuò)大鄰近地區(qū)的行業(yè)收入差距，本地區(qū)壟斷行工資上升為鄰近地區(qū)樹(shù)立了榜樣。

市場(chǎng)潛能和受教育年限的滯后項(xiàng)參數(shù)估計(jì)值為負(fù)，意味著鄰近地區(qū)市場(chǎng)潛能和人力資本積累將降低本地的行業(yè)收入差距。一個(gè)地區(qū)的市場(chǎng)潛能上升會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生吸引效應(yīng)[37]，較高的效率工資吸引高級(jí)人力資本和熟練勞動(dòng)力向本地區(qū)流動(dòng)，提高本地區(qū)相應(yīng)行業(yè)的工資；同時(shí)非熟練勞動(dòng)力可能產(chǎn)生逆向流動(dòng)，降低鄰近地區(qū)相應(yīng)行業(yè)的工資收入。在這種競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制下，如北上廣或省會(huì)城市等核心地區(qū)會(huì)對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，核心地區(qū)的優(yōu)勢(shì)行業(yè)工資上漲，行業(yè)收入差距擴(kuò)大。

表3 泰爾指數(shù)模型估計(jì)結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性，用泰爾指數(shù)代替基尼系數(shù)，解釋變量不變，再次估計(jì)空間回歸方程(4)～(7)，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。與表2估計(jì)結(jié)果類(lèi)似，各模型通過(guò)了空間相關(guān)性的各類(lèi)檢驗(yàn)。與表2的基尼系數(shù)模型不同，杜賓模型的工業(yè)集聚變量和服務(wù)業(yè)集聚的滯后項(xiàng)不顯著，其它參數(shù)估計(jì)結(jié)果類(lèi)似，結(jié)論基本具有穩(wěn)健性。

六、基本結(jié)論和啟示

在控制了其它變量后，服務(wù)業(yè)集聚度和市場(chǎng)潛能與行業(yè)收入差距顯著正相關(guān)。服務(wù)業(yè)集聚水平和市場(chǎng)潛能越大，行業(yè)收入差距越大。工業(yè)集聚與服務(wù)業(yè)集聚不同，工業(yè)集聚通過(guò)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移等途徑產(chǎn)生了擴(kuò)散效應(yīng)，抑制了行業(yè)工資和行業(yè)收入差距。服務(wù)業(yè)集聚沒(méi)能產(chǎn)生擴(kuò)散效應(yīng)與勞動(dòng)力市場(chǎng)的粘性有關(guān)，粘性緣于勞動(dòng)力市場(chǎng)分割和較高的房地產(chǎn)交易成本和住房擁有率。服務(wù)業(yè)集聚不存在擴(kuò)散或擁塞效應(yīng)，說(shuō)明服務(wù)業(yè)具有較大的增長(zhǎng)空間，結(jié)論的政策啟示是開(kāi)放和發(fā)展服務(wù)業(yè)應(yīng)成為供給側(cè)改革的優(yōu)先戰(zhàn)略。

行業(yè)收入差距的擴(kuò)大存在兩種機(jī)制——直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)集聚、市場(chǎng)潛能、行業(yè)壟斷、FDI和人力資本變量都通過(guò)本地區(qū)及鄰近地區(qū)直接和間接影響本省的行業(yè)收入差距。鄰近地區(qū)的市場(chǎng)潛能和受教育年限間接降低本地區(qū)行業(yè)收入差距，其它變量相反。行業(yè)壟斷與服務(wù)業(yè)集聚相關(guān)，存在對(duì)服務(wù)業(yè)集聚與行業(yè)收入差距的調(diào)節(jié)效應(yīng)，間接降低了服務(wù)業(yè)的集聚效應(yīng)。外資與服務(wù)業(yè)集聚和市場(chǎng)潛能正相關(guān)，外資在提高行業(yè)工資的同時(shí)，通過(guò)服務(wù)業(yè)集聚和市場(chǎng)潛能間接擴(kuò)大行業(yè)收入差距。

行業(yè)收入差距與人均GDP存在著類(lèi)似“庫(kù)茲涅茲曲線(xiàn)”的倒U形關(guān)系，行業(yè)收入差距先上升后下降。行業(yè)收入差距有自身的內(nèi)在規(guī)律，其重要的啟示在于，除壟斷問(wèn)題外，在政策上應(yīng)對(duì)行業(yè)收入有一定的包容性，政策的著力點(diǎn)在于非市場(chǎng)性因素，如行業(yè)壟斷。

滯后一年的GDP增長(zhǎng)率與行業(yè)收入差距正相關(guān)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的滯后效應(yīng)說(shuō)明市場(chǎng)沒(méi)有預(yù)期到物價(jià)和工資的可能上漲，只能事后重新定價(jià)。中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率較高，行業(yè)收入差距比東部地區(qū)更難下降。如果未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)加速，行業(yè)收入差距還可能上升，收入分配政策應(yīng)具有長(zhǎng)期性。

[1] Martins P. S. Industry Wage Premia: Evidence from the Wage Distribution [J]. Econometrics' Letters, 2004, 83(5): 157-163.

[2] Thaler R.H. Interindustry Wage Differentials [J]. Journal of Economic Perspectives, 1989, 3(2):181 -193.

[3] Krugeger,Alan & Lawrence Summers.Eficiency Wage and Inter-Industry Wage Structure[J].Econometrica,1988,56(2):259-293.

[4] Vroman,Wayne. Cyclical Earnings Changes of Low Wage Workers[J]. Research in Labor Economics.1978(2):191-235.

[5] 岳昌君. 人力資本的外部性與行業(yè)收入差異[J]. 北京大學(xué)教育評(píng)論，2005(10):31-37.

[6] Freeman, Richard. The Exit-Voice Trade of in the Labor Market,Unionism,Job Tenure,Quits,and Separations [J].Quarterly Journal of Economics,1980,94(4):643-673.

[7] 葛玉好，李瑩，杜慧超. 中國(guó)城鎮(zhèn)地區(qū)行業(yè)收入差距的測(cè)度及成因分析[J]. 勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究，2014(4):88-102.

[8] Akerlof G.A.Gift Exchange and Efficiency-Wage Theory: Four Views [J].American Economic Review, 1984, 74 (2):79-83.

[9] Akerlof G.A.and J.L.Yellen. The Fair Wage-Effort Hypothesis is and Unemployment [J].The Quarterly Journal of Economics, 1990, 105 (2):255-83.

[10] Johnson G.E.Changes over Time in the Union-Nonunion Wage Differential in the United States∥In Jean-Jacques Rosa(ed),The Economics of Trade Unions: New Directions.Boston:Kluwer-Nijhoff Pub,1984,pp.3-25.

[11] 史先誠(chéng).行業(yè)間工資差異和壟斷租金分享[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2007(2)：67-73.

[12] 羅楚亮，李實(shí).人力資本、行業(yè)特征與收入差距——基于第一次全國(guó)經(jīng)濟(jì)普查資料的經(jīng)驗(yàn)研究[J].管理世界，2007(10):19-30.

[13] Acemoglu,Daron and David H.Autor.Skills,Tasks,and Technologies: Implications for Employment and Earnings[Z].NBER Working Paper No.16082，2010.

[14] 陳建國(guó)，白紅光.技術(shù)進(jìn)步、人力資本與我國(guó)勞動(dòng)收入的實(shí)證研究[J].現(xiàn)代管理科學(xué)，2010(12):3-5.

[15] 孔慶洋，黃濟(jì)生.行業(yè)壟斷、技術(shù)進(jìn)步與行業(yè)收入差距——基于工業(yè)二位數(shù)行業(yè)的分析[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)，2012(3):102-110.

[16] Fingleton B.Beyond Neoclassical Orthodoxy: A View based on the New Economic Geography and UK Regional Wage Data [J].Regional Science，2005,84(3):351-375.

[17] Brakman S.,H.Garretsen and C.Marrewijk.An Introduction to Geographical Economics [M].Cambridge: Cambridge University Press,1997.

[18] 劉修巖，賀小海，殷醒民.市場(chǎng)潛能與地區(qū)工資差距:基于中國(guó)地級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].管理世界，2007(9):48-55.

[19] 吳曉怡，邵軍.經(jīng)濟(jì)集聚與制造業(yè)工資不平等：基于歷史工具變量的研究[J].世界經(jīng)濟(jì)，2016(4):120-144.

[20] 宗振利，武鵬.基于行業(yè)視角的收入差距倒U假說(shuō)檢驗(yàn)[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào)，2013(3):60-66.

[21] 張?jiān)?，陳建?人力資本還是行業(yè)特征:中國(guó)行業(yè)間工資回報(bào)差異的成因分析[J].世界經(jīng)濟(jì)， 2008(5):68-80.

[22] 王敬勇.行業(yè)收入差距的原因:壟斷與人力資本孰是孰非?還是兼而有之?[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué),2013(1):9-15.

[23] 萬(wàn)廣華.不平等的度量與分解[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)，2009(1):348-368.

[24] 武鵬，周云波.行業(yè)細(xì)分行業(yè)與演進(jìn)軌跡：1999-2008[J].改革，2011(1):53-59.

[25] Fujita M.,P.R.Krugman and A.J.Venables.The Spatial Economy,Cities,Region and International Trade [M]. Cambridge，MA: MIT Press，1999.

[26] Hering L,and S.Ponet.Market Access Impact on Individual Wages: Evidence from China [J].The Review of Economics and Statistics,2010,92 (1):145-159.

[27] 程中華，于斌斌.產(chǎn)業(yè)集聚與地區(qū)工資差距——基于中國(guó)城市數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2014(6):86-94.

[28] 蔡宏波，楊康，江小敏.行業(yè)壟斷、行業(yè)集聚與服務(wù)業(yè)工資——基于299 個(gè)四位數(shù)細(xì)分行業(yè)的檢驗(yàn)[J].統(tǒng)計(jì)研究，2017(2):67-78.

[29] 孔慶洋，楊名.教育擴(kuò)大了行業(yè)收入差距嗎?[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2017(4):145-160.

[30] Chauncy D.Harris.The Market as a Factor in the Localization of Industry in the United State [J].Annals of the Association of American Geographers,1954,44(4):315-348.

[31] Keeble D.,J.Bryson and P.Wood. Small Firm,Business Services Growth and Regional Development in the United Kingdom: Some Empirical Finds [J].Regional Studies,1991,83(2):439-457.

[32] 劉軍，徐康寧.產(chǎn)業(yè)集聚、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與地區(qū)差距[J].中國(guó)軟科學(xué)，2010(7):91-102.

[33] Kuznets.Economic Growth and Income Inequality[J].The American Economic Review,1995,45(1):1-28.

[34] 袁冬梅，魏后凱，于斌.中國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距與產(chǎn)業(yè)布局的空間關(guān)聯(lián)性——基于Moran指數(shù)的解釋[J].中國(guó)軟科學(xué)，2012(12):90-102.

[35] Sylvie Démurger,Martin Fournier,李實(shí)，等.中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中城鎮(zhèn)勞動(dòng)力市場(chǎng)分割問(wèn)題——不同部門(mén)職工工資收入差距的分析[J].管理世界，2009(9):55-71.

[36] 趙秋運(yùn)，魏下海，張建武.國(guó)際貿(mào)易、工資剛性和勞動(dòng)收入份額[J].南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究，2012(4):37-52.

[37] 邱兆林.行業(yè)收入差距擴(kuò)大的原因分析——基于人力資本異質(zhì)性的視角[J].經(jīng)濟(jì)體制改革，2015(9):21-25.

[38] 武鵬.行業(yè)壟斷對(duì)中國(guó)行業(yè)收入差距的影響[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011(9):77-86.

[39] 鐘曉君，劉德學(xué).服務(wù)業(yè)FDI、職工工資與行業(yè)收入差距——以廣東為例[J].服務(wù)貿(mào)易探索，2013(9):48-60.