高校扩招能够改善工资扭曲吗?

蔡思远 陆军

摘要：劳动力供给对工资扭曲影响的相关研究往往受限于内生性问题，难以得到可靠的结论。本文将高校扩招视为劳动力供给的外生冲击，创新性地构造高校扩招的测度指标，采用双重差分法评估了这一政策对工资扭曲的因果效应。结果显示：高校扩招显著降低了工资扭曲程度。机制检验表明：“规模效应”和“空间效应”是两个重要机制;“规模效应”表现为高校扩招吸收潜在过剩劳动力，降低劳动力市场竞争程度所致的工资扭曲效应;“空间效应”表现为人口流动对工资扭曲的影响会随着城市规模提升由抑制转为促进。异质性检验表明：相比于其他类型的企业，高校扩招对国有企业的工资扭曲抑制作用更为显著;而在城市层面，中间规模城市的工资扭曲下降最多。

关键词：高校扩招;工资扭曲;人力资本;人口流动

文献标识码：A

文章编号：100228482021（04）013112

一、引言与文献综述

新古典经济学理论指出，要素报酬应当等于其边际产出。但在中国，劳动力工资水平往往低于边际产出，即存在“工资扭曲”的现象[1-2]。工资扭曲可能使得劳动力要素被过度使用，阻碍技术升级。过低的工资也限制了劳动收入占比的提升，扩大国民收入差距，破坏社会的稳定与和谐[3]。尽管工资扭曲与劳动力市场的供需状况密切相关，但由于供给和需求相互影响，供需的单方面变化对工资扭曲的因果效应难以进行识别。一个重要的问题是，劳动力供给在规模和空间上的变化是否会对工資扭曲造成显著影响？

幸运的是，中国20世纪末的高等教育扩张为回答上述问题提供了机会。具体而言，本文将1999年发生的高校扩招视为劳动力供给的外生冲击，探究劳动力供给的变化如何影响工资扭曲。本文将劳动力供给变化的影响分解为“规模效应”和“空间效应”。其中，“规模效应”表现为高校扩招吸收潜在剩余劳动力对工资扭曲的抑制效果，“空间效应”表现为人口流动对工资扭曲的影响会随着城市规模提升由抑制转为促进。本文通过系统揭示两者的传导机制，为相关政策的制定提供理论依据。尤其是在2020年新冠肺炎疫情出现反复、内需不足的背景下，硕士研究生和专升本的招生将再次扩大，本文的研究结论更具现实意义。

本文与两类文献相关。第一类文献关注要素价格扭曲的成因及影响。宏观上中国的资本和劳动力价格普遍存在负向扭曲。一般认为要素价格扭曲的主要原因是偏向型的发展战略。重工业优先发展战略要求压低农产品与资本投入品的价格、限制人口流动、实施汇率限制并抑制利率[4]。故要素市场上存在着行政垄断、地方保护等现象，进而使得要素价格被扭曲[5]。而要素价格扭曲将导致企业生产效率降低[6]、失业率上升[7]和创新绩效下降[8]。学界关于劳动力价格扭曲影响的研究目前较少。已有研究表明工资扭曲将对企业创新产生抑制作用[9-10]，但能够促进企业出口规模的扩大[11]。

另一类文献则与高等教育扩张政策影响的评估相关。目前学界对高校扩招政策的评价分歧较大，且以负面评价居多。部分学者认为，高等教育扩张利于发挥规模效应，提高教育资源利用率[12]，促进人才培养多元化[13]。高校扩招还能够进一步提升人力资本积累[14]，促进城市制造业出口升级[15]。而反对者则认为过度招生不但降低了教育质量，还使得劳动力受到过度教育[16]，与劳动力需求失配，降低高等教育的溢价水平[17]。由于区域和阶层之间存在异质性，因此高校扩招的受益群体不同还会加剧社会不公平[18]。高校扩招还会对劳动力的空间分布产生影响，例如促进人口向大城市集聚，实现更快速的城市化，进而推动房价上升[19]。

本文的边际贡献如下：首先，结合年鉴数据与企业微观数据，测度企业层面受到的高校扩招影响。相比于已有研究，本文对高校扩招的测度更为精细。其次，以往研究往往没有很好地解决劳动力供给的内生性问题。而本文利用高校扩招这一准自然实验，评估劳动力供给的外生冲击对工资扭曲的因果效应，能够在很大程度上解决内生性问题，为相关领域的研究提供新的视角和经验证据。最后，在机制层面，将高校扩招的影响分解为规模效应和空间效应，并分别考察两类效应对工资扭曲的作用机制是否成立。研究通过梳理两类机制的作用路径，揭示高校扩招改善工资扭曲的微观作用机制。

本文剩余部分安排如下：第二部分从“规模效应”和“空间效应”维度分析高校扩招对工资扭曲影响的理论机制;第三部分详述指标构造及实证策略;第四部分汇报实证结果，并进行一系列稳健性检验;第五部分检验本文所提出的两个机制;最后是研究结论与未来展望。

二、理论分析与研究假说

工资扭曲的原因可分为内生性扭曲和外生性扭曲两类[20]。内生性扭曲指由于非完美信息、外部性等市场失灵因素造成的要素价格扭曲[21]。过剩的劳动力供给将使得工资向下扭曲。劳动力和资本的区域间流动则能够缓解错配，从而降低工资扭曲[22-23]。而外生性扭曲指外部环境变化或特定政策和制度所导致的要素价格扭曲，例如最低工资法、劳动合同法和环境规制，会降低劳动力需求，促进工资扭曲[24-25]。已有研究通常集中于探讨单个因素对工资扭曲的影响。但却无法系统地解释这些因素为何导致价格机制失灵，出现工资扭曲，对于中国普遍的工资扭曲现象的成因也语焉不详。

本文认为，已有解释往往忽略了中国发展过程中的一个重要特点：市场分割。当工资小于边际劳动力产出时，理应出现两种情形：要么劳动力流向工资更高的地区。这样工资扭曲高的地区劳动力供给减少，工资上升。要么企业创造更多的就业岗位，即企业数量更多或者企业规模更大。但如果存在要素市场分割，这两个价格调节机制都将失效。首先，中国存在普遍的劳动力市场分割现象。过剩的劳动力无法充分流向劳动力缺乏的地区，从而加剧工资扭曲现象[26-27]。其次，中国长期以来人为压低资本的价格，以优先支持工业发展。压低的资本价格使得企业更偏向于使用资本而非劳动力，导致就业岗位创造不足[28]。同时，资本更多流向国有企业和大型企业，而作为吸收过剩劳动力主体的民营企业与中小企业则面临融资约束。因此中小企业数量不足且规模较小，第二个机制也难以起效[29]。

上述分析表明：中国工资扭曲的成因在于，在要素市场分割的背景下，劳动力无法根据价格机制进行供需调整，实现最优的一般均衡。尽管价格对供需的影响因为市场分割并不充分，但供需对价格的影响机制依然生效。既然要素价格受到劳动力供给的影响仍然成立，那么就为外生的劳动力供给冲击影响工资扭曲提供了理论基础。作为准自然实验，高校扩招可以视为对中国劳动力供给的一次外生冲击。理论上，本文认为高校扩招对劳动力市场供给可能存在“规模效应”和“空间效应”的双重影响。

高校扩招的“规模效应”体现在，在“下岗潮”的背景下，下岗工人需要与适龄的应届毕业生竞争有限的就业岗位。而高校扩招能够导致中学毕业生继续接受教育，吸收过剩的潜在劳动力，降低劳动力市场的竞争程度，从而缓解工资扭曲。这一机制主要发生在低技能劳动力市场。如上所述，受限的岗位扩张和劳动力流动不畅共同恶化了工资扭曲。而高校扩招能够吸收潜在的剩余劳动力，降低劳动力市场竞争程度，从而改善工资扭曲。因此，本文提出假说1与假说2。

假说1：高校扩招在整体上降低了工资扭曲程度。

假说2：高校扩招具有“规模效应”，表现为高校扩招吸收潜在剩余劳动力，降低就业竞争，改善工资扭曲。

高校扩招的“空间效应”体现在，高校扩招使得大量学生去往异地求学，促进区域间的人口流动。高校扩招能够影响人口总体迁移的模式，高校生的临时迁移数量大增。至2009年，每100个城镇常住人口中就有1个高考招生实现的迁入人口[30]。而在毕业后，相当一部分的学生将选择留在当地就业。除了学生群体自身的流动，人口迁移还存在乘数效应。迁移学生对服务业等相关行业的需求，也会引致更多人口流入。高校数量较多的城市规模也通常更大。总之，高校扩招促进了人口进一步向大城市流动。

理论上而言，劳动力集聚对工资扭曲的影响存在两个渠道：集聚效应和竞争效应。因此，随着两类机制的相对作用力大小变化，劳动力集聚对工资的影响呈现出倒U型结构。在集聚初期，集聚效应占据主导，此时劳动力集聚能够通过相互学习和知识溢出、劳动力与岗位之间更好的匹配等机制提升工资溢价，减缓工资扭曲程度。随着集聚程度增加，竞争效应占据主导，此时劳动力集聚对工资扭曲呈现出促进作用。在需求不变的情况下，劳动力供过于求。大城市中的劳动力将面临更为激烈的竞争，阻碍工资扭曲的降低。故本文提出以下假说。

假說3：高校扩招具有“空间效应”，表现为促进人口向大城市流动，从而影响工资扭曲。由于集聚效应和竞争效应的相对力量变化，劳动力集聚对工资扭曲的影响呈现出先抑制后促进的作用。

三、指标构造与实证设定

（一）指标构造

1.高校扩招

已有文献中，高校扩招的测度方法一般分为两种。第一种方法是在省级层面人为选定控制组和处理组[19]。另一类文献则使用城市人力资本密度作为代理变量，侧面衡量高校扩招的结果[15，31]。前一种测度方法相对粗糙且主观性较强，而后者则难以说明城市人力资本密度的变化是由于高校扩招，而非其他特定行业或区域的冲击造成的。本文则利用年鉴数据首先推算城市级别的每年招生人数，并在企业层面引入异质性，测度高校扩招对不同企业的异质性冲击程度。

（1）城市层面

令stuit表示i城市第t年的普通高等学校在校学生人数，stu_enrolledit为i城市第t年的普通高等学校招生人数。以2000年为例，假定该年城市中的在校人数为1997—2000年招生人数之和[专科的学制为3年。但由于城市层面普通本科与专科的比例难以获得，故均使用4年进行计算。]，即：

stui，2000=∑2000t=1997stu_enrolledi，t（1）

类似地，1999年的在校人数也可表示为：

stui，1999=∑1999t=1996stu_enrolledi，t（2）

将式（2）与式（1）相减可得2000年招生人数与1996年招生人数的差额。即：

stui，2000-stui，1999=stu_enrolledi，2000-stu_enrolledi，1996（3）

将式（3）进一步迭代，可得：

stui，1999-stui，1998=stu_enrolledi，1999-stu_enrolledi，1995（4）

将式（4）与式（3）相减可得：

stui，2000+stui，1998-2×stui，1999=

（stu_enrolledi，2000-stu_enrolledi，1999外生冲击+时间趋势+随机项）-

（stu_enrolledi，1996-stu_enrolledi，1995时间趋势+随机项）=

Δstu_enrolledi，2000-1999-Δstu_enrolledi，1996-1995（5）

假定在扩招之前，招生人数由时间趋势和随机项两项决定。如图1所示，扩招前的历年招生人数趋势较为稳定。在符合平行趋势的前提下，将扩招后的两年招生人数之差与扩招前的招生人数差相减，即可消去时间趋势和随机项，测算出高校扩招的力度。由于1999—2001年间的高校扩招力度最大，故本文关注该期间的总冲击大小。本文用2001年各城市的招生人数数量作为分母，测算招生人数提升比例（Expansion），用以衡量高校扩招在城市层面的冲击大小[2001年前，城市层面的高等学校招生人数并不完整，因此无法使用基期，即1998年的招生人数作为分母。]。表达式如下：

Expansioni=Δstu_enrolledi，2001-1998-Δstu_enrolledi，1997-1994stu_enrolledi，2001（6）

（2）企业层面

即使位于同一城市，若生产过程中劳动力越重要，那么高校扩招对该企业的影响就越严重。因此本文使用企业的劳动产出占比来构造企业异质性。假定企业的生产函数如式（7）所示。其中，Y为工业增加值，A为全要素生产率，K和L分别为资本和劳动力投入[在工业增加值数据缺失的年份，本文使用会计准则估算工业增加值：工业增加值=工业总产值-工业中间投入+增值税。]。

Y=AKαLβ（7）

两边取对数后，企业的劳动产出占比可表示为：

L_pro=βlnLlnY（8）

对α和β进行回归估计后，即可求出每家企业的劳动力占比[在估计参数时，本文考虑了行业和年份的异质性，但没有考虑参数的城市异质性。如果这么做，一些城市企业的样本将会不足。]。最后，将城市层面的扩招力度与企业层面的异质性相乘，即可得到企业层面受到的异质性冲击大小（HEE）。

HEE=Expansion×L_pro（9）

2.工资扭曲

本文遵循以往文献做法，将工资扭曲定义为工资与劳动边际产出的偏离程度，如式（10）所示。如果工资扭曲程度大于1，则表明工资存在向下扭曲的情形。

Distort=MPLwage（10）

为了保证实证结果的稳健性，参照以往研究，本文使用3种不同的方法对MPL进行测度：C-D函数法[10]、超越函数法[25]和LP法[32]。而工资的计算方法如下：首先计算出企业的总工资支出，包括应付福利费总额、劳动失业保险费总额以及应付工资薪酬总额三个部分;然后除以全部从业人员年平均数，得到企业的平均工资。在全部从业人员年平均数缺失的年份中，本文使用年末从业人员数进行代替。

（二）实证设定

本文使用Nunn等[33]提出的连续型双重差分法进行估计。与标准双重差分模型相比，该模型中的处理变量是连续变量，优势在于可以更好地捕捉组别间处理强度差异所导致的结果差异。具体的模型设定如下：

Distortit=α+βHEEit×postt+Γ∑Xit-1+μ1City×year_FE+μ2Ind×year_FE+

μ3Type×year_FE+μ4ID_FE+εit（11）

其中，因变量Distortit为第t年企业i的工資扭曲程度。β是感兴趣的关键系数，Γ为控制变量的系数向量，μ1～μ4分别为高维固定效应的相应系数向量，ε为随机误差项。由于第一批扩招的学生需要在4年后再进入劳动力市场，因此若年份早于2003年，post为0，否则为1。为了控制企业层面、行业层面和城市层面的影响，回归方程中加入了个体固定效应ID_FE、行业与年份固定效应的交互项Ind×year_FE以及城市与年份固定效应的交互项City×year_FE。回归式中还加入了企业登记注册类型的哑变量与年份固定效应的交互项Type×year_FE，用以控制不同企业类型的时间趋势。Xit-1为企业维度的一系列控制变量，描述性统计报告在表1中。

本文将所选取的控制变量均滞后一期加入回归，以确保其外生性与前定性。具体选取依据如下：

（1）劳动产出占比（L_pro）：劳动产出占比越高，该企业越依赖于劳动力，受到的外部劳动力市场冲击也将越严重，从而影响工资扭曲程度。

（2）出口占比（export）：部分研究指出，企业的进出口行为将影响其与劳动力的议价能力。Dobbelaere等[34]利用法国企业的数据，发现出口企业的工资设定能力更差，即工资扭曲更低。

（3）企业规模（size）：已有文献探讨了城市规模与行业规模对工资扭曲的影响[27，34]。类似地，企业规模越大，越有可能使用先进生产技术，提升劳动生产率，增加工资扭曲程度[27]。

（4）利润率（pf）：工资扭曲程度还受到市场势力的影响。如果企业所在的行业竞争程度更高，则要素价格越趋近于完全竞争市场下的定价。

（5）政府补贴（subsidy）：获得政府补贴意味着企业一方面弱化了生产过程中的成本约束，使得企业能够支付更高的工资。但另一方面，政府补贴往往具有指定用途。魏下海等[35]认为政府补贴还反映出企业可能具有更多的政治资源。获得政治资源变相提升了企业的垄断势力，使得劳动力被迫接受更低的工资。

一个可能的问题是高校扩招与工资扭曲的逆向因果关系。首先，高校扩招政策的目的是为了刺激经济、提升人力资本与缓解就业压力[高校扩招源于时任亚洲开发银行首席经济学家的汤敏与妻子左小蕾提交的《关于启动中国经济有效途径——扩大招生量一倍》建议书，将扩张招生作为刺激经济、扩大内需的手段。从标题即可看出，该提议的初衷是为了刺激经济。另外，高校扩招利于提升人力资本。时任国务院副总理李岚清指出，实施高校扩招的原因主要是“持续快速发展的经济需要更多的高素质人才”[36]，目的是突破高等教育瓶颈，为产业结构升级提供良好的基础。在缓解就业压力方面，汤敏的建议书中也提到了这一理由。1998—2001年间，国有企业下岗职工总量达到2552.4万人。而高校扩招在4年中能够给下岗工人腾出500～600万个工作机会，从而降低就业竞争[37]。可见，高校扩招的初衷并非是为了缓解工资扭曲现象。]，因此对于工资扭曲而言，高校扩招可以被视为外生的准自然实验。其次，扩招力度是通过教育部来进行调节和控制的，很难认为高校扩招规模由当地的工资扭曲程度决定。最后，本文使用1998年的城市平均工资扭曲程度与高校扩招规模进行回归，结果显示两者的相关性并不显著，因此潜在的逆向因果对本文的估计结果影响较小。基于以上理由，本文认为没有证据表明HEE对工资扭曲的影响是通过高校扩招以外的因素引起的[感谢审稿专家提出的相关意见。回归结果限于篇幅限制不再汇报，若有需要可来信索取。]。

（三）数据来源与其他说明

本文使用1998—2007年的中国工业企业数据库进行研究。数据处理步骤如下：

（1）按照Brandt等[38-40]的做法，对数据库中的样本进行预处理，并剔除了关键指标缺失、职工人数小于8人、与基本会计准则相违背的樣本。

（2）以1998年为基期，产值类数据使用工业企业产品出厂价格指数进行平减;工资数据使用消费者价格指数进行平减;资产类数据使用固定资产价格指数进行平减。

（3）剔除了部分平均工资低于当年的最低工资标准的企业。

（4）为了排除企业进入或退出的样本选择问题，只保留了10年间至少存在8期观测数据的企业样本。

（5）为了排除极端值的影响，本文剔除了工资扭曲程度前后各5%的数据。

本文城市层面的数据均使用市辖区口径，普通高等学校在校学生人数数据来自历年《中国城市统计年鉴》，省属高校比例为笔者手动整理计算得到，剩余数据均来自中国工业企业数据库。

四、实证结果

（一）基准模型

本文首先考察高校扩招对工资扭曲程度的整体影响。基准模型的回归结果如表2所示，单变量回归中，高校扩招对工资扭曲的影响在1%的水平下均显著为负。在引入控制变量后，系数的显著性依旧没有降低。此外，控制变量的系数也符合总体预期。劳动产出占比越高，工资扭曲程度越低。 同时，利润率与企业规模的系数显著为正，也与预期一致。政府补贴的系数显著为正，表明企业获得的政府补贴可能对工资扭曲呈现负向影响。不同于以往研究的是，出口占比与工资扭曲关系并不显著，其原因仍需要进一步的研究探讨。结果表明高校扩招能够显著改善企业的工资扭曲程度。

（二）稳健性检验

1.平行趋势检验

使用双重差分法的前提之一就是处理组与控制组具有共同的时间趋势。本文以2002年作为基准年份，使用回归法检验平行趋势是否成立。回归方程如下，其中yeart在第t年时取1，否则取0。回归结果如表3所示。

Distortit=α+∑βtHEEit×yeart+Γ∑Xit-1+μ1City×year_FE+μ2Ind×year_FE+μ3Type×year_FE+μ4ID_FE+εit（12）

除了1999年的交互项系数显著为正外，2003年之前的交互项系数均不显著，表明平行趋势的原假设没有被拒绝。同时2003年之前的交互项系数为正，而之后开始显著为负，转换趋势较为明显，表明高校扩招这一外生冲击确实对工资扭曲产生了显著的影响。交互项系数在2003年并不显著，表明高校扩招对工资扭曲的影响存在滞后效应。这可能是由于：一方面，毕业生群体需要在工作一段时间后，才能将自身工资扭曲的下降传递给整个劳动力市场。另一方面，单独一届扩招学生的数量可能不足以影响整个劳动力市场。而在第二年后，累积起来的高技能劳动力供给扩张开始产生显著的影响。

2.其他稳健性检验

（1）大城市的极端值影响

在大城市中，劳动力供给冲击导致的工资变化可能更明显，因此本文观测到的工资扭曲下降可能是由于特定城市引起的。Che等[31]指出北京市与上海市相比于其他城市，集聚程度明显更高。为了排除极端值对因果效应估计的影响，本文将样本中位于北京市与上海市的企业剔除。如表4中第（1）—（3）列所示，回归系数依旧保持显著，且大小基本保持一致。该结果表明大城市的极端值也并非工资扭曲下降的原因。

（2）测量误差

在计算工资扭曲时，工业增加值作为关键变量直接决定了工资扭曲测度的精确与否。由于2004年的中国工业企业数据库中缺少工业增加值数据，本文使用会计准则进行推算补齐，因此2004年的数据可能存在一定的测量误差，从而影响结论的可靠性。在表4第（4）—（6）列中，本文将2004年的数据剔除进行回归。结果显示系数依然显著为负，表明可能的测量误差并未改变基准回归的结果。

（3）加入世贸组织

在样本期间内，除了高校扩招外，中国还加入了世界贸易组织（WTO）。理论上，我国部分劳动密集型行业的出口因加入世贸组织得到了提升。相关企业将对劳动力有更大的需求，进而降低工资扭曲水平。同时，外资进入也利于工资扭曲的改善[22]。因此这一事件的发生可能影响对高校扩招的因果效应估计。

为了排除出口企业对劳动力需求增加的影响，本文只使用当年出口占比为0的企业进行回归。结果显示工资扭曲程度在1%的水平上显著下降，且系数均小于基准回归中的结果[回归结果限于篇幅限制未汇报，若有需要可来信索取。]。这表明非出口企业的工资扭曲下降程度要大于出口企业。同时本文排除了“服装及其他纤维制品制造业”以及“通信设备、计算机及其他电子设备制造业”这两类中国出口占比最高的行业中的企业。结果显示排除掉这两类行业后，其余行业的工资扭曲仍然显著下降。因此，中国加入世贸组织并非劳动力市场整体工资扭曲下降的主要原因。总之，所有稳健性检验均表明，没有证据显示工资扭曲的下降是由于高校扩招以外的事件所导致的，故假说1得到验证。

（三）异质性检验

1.企业类型异质性

本文首先考察高校扩招对工资扭曲的影响是否存在企业异质性。在中国，劳动力对国有企业有着显著的偏好。尤其是在20世纪90年代，私营企业和外资企业规模不大的背景下，国企岗位的竞争最为激烈，导致工资扭曲程度较高。因此，高校扩招对国有企业工资扭曲的影响应当较为显著。同时，高校扩招还可能存在扩散效应，即吸收部分原本进入劳动力市场的人口，降低私营和外资企业岗位的竞争。因此，私营企业与外资企业的工资扭曲程度也可能有所下降。

为此，本文引入企业登记注册的类型与处理变量的交互项，考察其异质性是否显著。由于数据库的登记注册类型分类较细，本文对企业进行了重新分类[“国有与集体联营企业”“国有企业”“国有独资公司”“国有联营企业”归类为国有企业，“私营合伙企业”“私营有限责任公司”“私营独资企业”“私营股份有限公司”归类为私营企业，“外商投资股份有限公司”“外资（独资）企业”“港澳台商投资股份有限公司”“港澳台独资企业”归类为外资企业，剩余类型则归类为其他企业。]。如表5第（1）—（3）列所示，仅有国有企业虚拟变量与处理变量的交互项显著为负，其余交互项均不显著。回归结果表明，国有企业的工资扭曲下降程度相比于其他企业类型更高，这一结果与预期相符。而私营企业和外资企业则与其他企业类型的工资扭曲下降程度不存在显著差异。

2.城市规模异质性

城市人口规模直接决定了劳动力竞争的激烈程度。高校扩招影响在不同城市规模下可能存在异质性的逻辑在于：高校扩招能够促进人口向大城市集聚，降低工资扭曲程度。但随着城市规模的扩大，劳动力的竞争效应逐渐提升;当竞争效應大于集聚效应时，高校扩招带来的工资扭曲下降程度就将减弱。因此，本文考察在不同规模的城市中，高校扩招对工资扭曲的影响程度是否存在异质性。本文按照2014年的《关于调整城市规模划分标准的通知》，将城市规模分为三类：常住人口小于500万，即大城市及以下;常住人口大于500万小于1000万，即特大城市;常住人口大于1000万，即超大城市。

类似地，本文也引入城市规模的哑变量与处理变量进行交互，加入回归并检验其显著性。交互项的回归结果如表5第（4）—（6）列所示，相应组别的交互项系数均在1%的水平上显著。相比于大中城市，特大城市与超大城市的工资扭曲下降程度均显著更高。特大城市的交互项系数更高表明，该组别的工资扭曲下降程度最为明显。倒U型的系数分布结果从侧面印证了假说3。

五、机制检验

（一）低技能劳动力市场竞争与工资扭曲

首先，本文考察高校扩招吸收潜在剩余劳动力，降低低技能劳动力市场竞争程度的“规模效应”路径。本文使用差分法（Long Difference Method）进行检验。其逻辑在于，如果观察到低技能劳动力工资扭曲的下降幅度与相应劳动力市场竞争减缓的程度呈现出正相关关系，同时相应劳动力市场竞争程度的变化又是由于高校扩招所导致的，那么这一机制就能够得到验证。本文将低技能劳动力企业工资扭曲的变化幅度视为低技能劳动力市场竞争程度的体现。换言之，如果一家企业只雇佣低技能劳动力，那么其在2003年以前的工资扭曲改善就是由于低技能劳动力市场的“规模效应”导致的，因为扩招的劳动力尚未进入劳动力市场。本文首先将低技能劳动力定义为大专以下学历的劳动力。利用2004年的数据，本文只使用大专学历率为0的企业进行回归。由于2003年以后可能还存在“空间效应”的干扰，故这一部分只使用1999—2003年的样本进行回归。回归式如式（13）所示。

ΔDistorti=α+βExpansioni×ΔL_proi+Φ∑Xi，1999+Γ∑ΔXi+μ1Ind_FE+μ2Type_FE+

μ3City_FE+εi（13）

回归结果如表6所示，第（1）—（3）列中只使用了大专学历率为的样本进行回归。所有系数均在5%的水平上显著，表明高校扩招显著降低了低技能劳动力市场的工资扭曲情况。高校扩招力度越大，工资扭曲的下降幅度将会越大。第（4）—（6）列为使用全样本的回归结果。结果表明高校扩招的规模效应对总体劳动力市场的影响不显著，而只作用在低技能劳动力市场上。这与动态DID检验中的平行趋势结果相呼应，证实了平行趋势的有效性。因此假说2得以成立。

（二）人口流动与工资扭曲

其次，本文考察高校扩招导致的空间效应。由于无法直接观测城市中扩招的学生有多少来自异地，本文使用城市省属高校的比例（ssbl）作为代理变量衡量这一指标。选取这一指标的逻辑在于地方（省属）高校更

多地招收本地或省内学生，而央属与部属高校的扩招则辐射全国，使得该城市流入更多异地的学生，故对当地的劳动力市场冲击更大。除了学生群体自身的流动，人口迁移还存在乘数效应。迁移学生对服务业等相关行业的需求，也会引致更多的人口流入来满足。因此，城市中省属高校比例越低，央属高校与部属高校比例越高，招收异地学生越多，人口流入也就越多。

由于在理论分析部分，本文认为人口流动与工资扭曲的关系是非线性的，因此本文在回归方程中加入了省属高校比例的一次项与平方项，分别与处理变量进行交乘。回归结果报告在表7中，一次交互项系数显著为负，而二次交互项的系数显著为正。结果表明随着省属高校比例的提升，高校扩招首先推动工资扭曲降低， 随后对工资扭曲的作用由抑制转为促进。同时在异质性检验中，本文也发现中间规模的城市工资扭曲下降最多，从而为这一机制提供了辅助性证据。因此假说3也得到验证。

六、结论与展望

本文将高校扩招政策视为准自然实验，通过创新性地构建测度方法，利用双重差分模型评估了劳动力供给外生冲击对工资扭曲的因果效应，缓解了以往研究中的内生性问题。研究发现：第一，高校扩招政策显著降低了劳动力市场的工资扭曲程度。在考虑了一系列干扰因素后，这一结论依然是稳健的。第二，机制检验表明，高校扩招能够通过“规模效应”和“空间效应”两种机制影响工资扭曲。第三，高校扩招对工资扭曲的影响存在异质性。在城市层面，中间规模城市的工资扭曲下降最多，这与空间效应的解释相一致。而在企业层面，国有企业的工资扭曲下降幅度最大，其他类型企业的工资扭曲程度没有显著差异。

本文的核心政策含义在于高等教育扩张不但能够促进人力资本积累，还会改变地方劳动力供给，从而影响要素价格。由于空间效应的存在，高等教育在何时、何地、何类行业扩张就显得尤为重要。基于上述结论，本文的政策建议如下：第一，在保证高等教育数量的基础上，提升高等教育质量，切实提升劳动力技能水平，充分发挥“规模效应”。第二，在人口流入城市中，推动产业结构优化升级，提高对高技能劳动力的需求，降低“竞争效应”。坚持人口流动的市场化调节机制，尽可能地发挥“集聚效应”。第三，优化国有企业的资源配置效率。同时为民营企业营造良好营商环境，降低两类企业的工资扭曲程度。

参考文献：

[1]都阳， 曲玥. 劳动报酬、劳动生产率与劳动力成本优势： 对2000—2007年中国制造业企业的经验研究[J]. 中国工业经济， 2009（5）： 25-35.

[2]王宁， 史晋川. 中国要素价格扭曲程度的测度[J]. 数量经济技术经济研究， 2015（9）： 149-160.

[3]钞小静， 沈坤荣. 城乡收入差距、劳动力质量与中国经济增长[J]. 经济研究， 2014（6）： 30-43.

[4]林毅夫， 蔡昉， 李周. 中国的奇迹： 发展战略与经济改革[M]. 上海： 三联出版社， 1994.

[5]陈林， 罗莉娅， 康妮. 行政垄断与要素价格扭曲： 基于中国工业全行业数据与内生性视角的实证检验[J]. 中国工业经济， 2016（1）： 52-66.

[6]耿伟， 廖显春. 要素市场扭曲与企业内资源配置： 基于多产品企业核心产品出口比重的研究[J]. 财贸经济， 2017（10）： 146-160.

[7]盛仕斌， 徐海. 要素价格扭曲的就业效应研究[J]. 经济研究， 1999（5）： 3-5.

[8]戴魁早， 刘友金. 要素市场扭曲如何影响创新绩效[J]. 世界经济， 2016（11）： 54-79.

[9]吴先明， 张楠， 赵奇伟. 工资扭曲、种群密度与企业成长： 基于企业生命周期的动态分析[J]. 中国工业经济， 2017（10）： 137-155.

[10]蒲艳萍， 顾冉. 劳动力工资扭曲如何影响企业创新[J]. 中国工业经济， 2019（7）： 137-154.

[11]张明志， 铁瑛， 傅川. 工资扭曲对中国企业出口的影响： 全球价值链视角[J]. 经济学动态， 2017（6）： 58-72.

[12]刘灿， 宋光辉. 高校扩招过程中的规模经济和范围经济[J]. 经济理论与经济管理， 2004（1）： 44-48.

[13]登云， 齐恬雨. 论高等教育普及化阶段的人才培养[J]. 中国高教研究， 2016（4）： 15-22.

[14]邢春冰， 李实. 扩招“大跃进”、教育机会与大学毕业生就业[J]. 经济学（季刊）， 2011（4）： 1187-1208.

[15]周茂， 李雨浓， 姚星， 等. 人力资本扩张与中国城市制造业出口升级： 来自高校扩招的证据[J]. 管理世界， 2019（5）： 64-77.

[16]缪宇环. 我国过度教育现状及其影响因素探究[J]. 统计研究， 2013（7）： 48-54.

[17]马光荣， 纪洋， 徐建炜. 大学扩招如何影响高等教育溢价？[J]. 管理世界， 2017（8）： 52-63.

[18]吴晓刚. 1990—2000年中国的经济转型、学校扩招和教育不平等[J]. 社会， 2009（5）： 88-113.

[19]初帅. 高等教育发展与人口城镇化： 来自中国高校扩招的证据[J]. 中国人口科学， 2016（4）： 105-112.

[20]安孟， 张诚. 环境规制是否加剧了工资扭曲[J]. 西南民族大学学报（人文社科版）， 2020（7）： 118-128.

[21]MATTHEW M F， ANDREA M. Persistent distortionary policies with asymmetric information[J]. American Economic Review， 2006， 96（1）： 387-393.

[22]邵敏， 包群. 外资进入是否加剧中国国内工资扭曲： 以国有工业企业为例[J]. 世界经济， 2012（10）： 3-24.

[23]安孟， 张诚. 外资进入能改善中国的工资扭曲吗： 基于中国省级动态面板数据的实证研究[J]. 经济与管理研究， 2019（8）： 63-75.

[24]HARRIS J R， TODARO M P. Migration， unemployment & development： a two-sector analysis[J]. American Economic Review， 1970， 60（1）： 126-142.

[25]杨振兵， 张诚. 《劳动合同法》改善了工资扭曲吗： 来自中国工业部门的证据[J]. 产业经济研究， 2015（5）： 52-62.

[26]蒙大斌， 杨振兵. 劳动力市場分割加剧了工资扭曲吗： 来自中国省际工业部门的经验证据[J]. 财经论丛， 2016（9）： 10-17.

[27]王鑫， 齐秀琳， 雷鸣. 工头制、劳动力市场分割与工资扭曲： 来自近代工业的证据[J]. 南开经济研究， 2018（5）： 115-132.

[28]陈斌开， 陆铭. 迈向平衡的增长： 利率管制、多重失衡与改革战略[J]. 世界经济， 2016（5）： 29-53.

[29]李洪亚， 史学贵， 张银杰. 融资约束与中国企业规模分布研究： 基于中国制造业上市公司数据的分析[J]. 当代经济科学， 2014（2）： 95-109.

[30]赵毅博. 中国高校扩招对城乡青年人口迁移的影响[J]. 人口学刊， 2019（4）： 94-103.

[31]CHE Y， ZHANG L. Human capital， technology adoption and firm performance： impacts of Chinas higher education expansion in the late 1990s[J]. Economic Journal， 2018， 128（614）： 2282-2320.

[32]鲁晓东， 连玉君. 中国工业企业全要素生产率估计： 1999—2007[J]. 经济学（季刊）， 2012（2）： 541-558.

[33]NUNN N， NANCY Q. The potatos contribution to population and urbanization： evidence from a historical experiment[J]. Quarterly Journal of Economics， 2011， 126（2）： 593-650.

[34]DOBBELAERE S， KIYOTA K. Labor market imperfections， markups and productivity in multinationals and exporters[J]. Labour Economics， 2018， 53： 198-212.

[35]魏下海， 董志强. 城市商业制度环境影响劳动者工资扭曲吗： 基于世界银行和中国工业企业数据的经验研究[J]. 财经研究， 2014（5）： 4-18.

[36]李岚清. 李岚清教育访谈录[M]. 北京： 人民教育出版社， 2003： 119-121.

[37]杨崇龙. 我国高校扩招政策的提出和终止[J]. 云南民族大学学报（哲学社会科学版）， 2007（2）： 151-153.

[38]BRANDT L， BIESEBROECK J V， ZHANG Y. Creative accounting or creative destruction？ Firm-level productivity growth in Chinese manufacturing[J]. Journal of Development Economics， 2012， 97（2）： 339-351.

[39]聂辉华， 江艇， 杨汝岱. 中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题[J]. 世界经济， 2012（5）： 142-158.

[40]杨汝岱. 中国制造业企业全要素生产率研究[J]. 经济研究， 2015（2）： 61-74.

责任编辑、校对： 李再扬

Does Higher Education Expansion Improve Wage Distortion？

—Evidence from Chinas Industrial Enterprises

CAI Siyuan， LU Jun

（School of Government， Peking University， Beijing 100871， China）

Abstract： Studies on the effect of labor supply on wage distortion are often limited to draw reliable conclusions because of endogeneity. Regarding higher education expansion as an exogenous shock on labor supply， this paper constructs a novel measurement of higher education expansion and employs difference-in-differences method to evaluate the causal effect on wage distortion. The results show that higher education expansion significantly reduces wage distortion. The mechanism test shows that “scale effect” and “spatial effect” are two important mechanisms that affect wage distortion. The “scale effect” is that colleges absorb potential surplus labor and reduce the wage distortion caused by labor market competition. The “spatial effect” shows that the influence of labor mobility on wage distortion will change from restraining to promoting along with the increase of city size. The heterogeneity test suggests the higher education expansion has a more significant restraining effect on the wage distortion of state-owned enterprises than other type of enterprises. At the urban level， wage distortion has been reduced most in middle-sized cities.

Keywords： higher education expansion; wage distortion; human capital; population mobility

收稿日期：2020-12-07。

作者簡介：蔡思远，男，通信作者，北京大学政府管理学院博士研究生，研究方向：城市与区域经济，电子邮箱：georgecsy@pku.edu.cn;

陆军，男，北京大学政府管理学院副院长，教授，博士生导师，研究方向：城市与区域经济。