旅游職業(yè)的計(jì)算機(jī)技能與工資極化

郭 為 王 靜 康 悅

（青島大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院，山東青島 266071）

0 引言

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等一系列新技術(shù)在旅游業(yè)的不斷應(yīng)用，旅游產(chǎn)業(yè)與新技術(shù)的融合日益加深，無(wú)人智能酒店、自動(dòng)售票機(jī)、云旅游、云展覽等智能化現(xiàn)象不斷涌現(xiàn)，而這必然會(huì)改變勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)旅游人力資源的配置，從而導(dǎo)致旅游勞動(dòng)者工資結(jié)構(gòu)的調(diào)整，其中一個(gè)重要表現(xiàn)是工資極化。國(guó)內(nèi)外研究者相繼發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步是產(chǎn)生工資極化的重要原因（Dunne et al.，1992；Juhn et al.，1993；Aghion et al.，1994；Bound et al.，1992；宋冬林 等，2010；張俊 等，2014），對(duì)技能水平高、受教育程度高的工人的需求增加導(dǎo)致了工資上升，而對(duì)技能水平低、受教育程度低的工人的需求減少導(dǎo)致了工資下降（Acemoglu，2002a；Autor et al.，2013）。這種極化現(xiàn)象主要集中在制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)（Siegel，1998；1999；Bresnahan，1999；Lee，1999；Acemoglu et al.，2000；Acemoglu，2002b；呂世斌 等，2015；韓民春 等，2020；何勤 等，2020），而服務(wù)業(yè)如旅游行業(yè)是否也存在類(lèi)似的極化現(xiàn)象尚不明確，也鮮有研究者關(guān)注。

不同于制造業(yè)和其他服務(wù)型行業(yè)，旅游業(yè)涵蓋“食住行游購(gòu)?qiáng)省? 個(gè)方面，使得旅游從業(yè)者之間的工資收入波動(dòng)范圍較大（郭舒 等，2020），有時(shí)難以確定其具體的變化規(guī)律。更重要的是，因?yàn)榫蜆I(yè)門(mén)檻低，旅游業(yè)成為各類(lèi)人員進(jìn)出勞動(dòng)力市場(chǎng)的“蓄水池”，旅游就業(yè)的極化現(xiàn)象在反映服務(wù)業(yè)工資結(jié)構(gòu)時(shí)具有一定的代表性。因此，本文以中國(guó)情境下的旅游從業(yè)者為研究對(duì)象，利用相關(guān)職業(yè)數(shù)據(jù)探討計(jì)算機(jī)自動(dòng)化背景下職業(yè)技能對(duì)旅游從業(yè)者工資的影響，觀察旅游業(yè)是否存在工資極化現(xiàn)象及其極化的特點(diǎn)，力圖發(fā)現(xiàn)旅游行業(yè)勞動(dòng)力市場(chǎng)工資結(jié)構(gòu)的變化規(guī)律。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 計(jì)算機(jī)自動(dòng)化與工資極化

20 世紀(jì)初，計(jì)算機(jī)的前身——打字機(jī)被引入辦公室（Beniger，2020；Goldin et al.，1995；Cortada，2000），極大地降低了信息處理成本，同時(shí)增加了對(duì)受過(guò)教育的辦公人員的需求（Goldin et al.，1995）。相關(guān)研究表明，20 世紀(jì)60 年代至20 世紀(jì)80 年代，工資、就業(yè)變化與技能、技術(shù)變化有關(guān)（Bound et al.，1992；Katz et al.，1992；Levy et al.，1992；Juhn et al.，1993）。尤其是，計(jì)算機(jī)的資本化似乎對(duì)那些在工作場(chǎng)所使用計(jì)算機(jī)的工人的工資有著積極的影響（Krueger，1993；DiNardo et al.，1995）。美國(guó)高技能工人的工資溢價(jià)顯著（Juhn et al.，1993）。而計(jì)算機(jī)行業(yè)對(duì)低技能者的需求及低技能者的相對(duì)工資都在下降（Berman et al.，1994；Berman et al.，1998）。這種對(duì)計(jì)算機(jī)技能需求增長(zhǎng)的現(xiàn)象在發(fā)達(dá)國(guó)家普遍存在（Berman et al.，1998）。

20 世紀(jì)90 年代，英國(guó)（Goos et al.，2007）、德國(guó)（Dustmann et al.，2009）和北歐國(guó)家（Asplund et al.，2011；Adermon et al.，2015）的勞動(dòng)力市場(chǎng)均出現(xiàn)了兩極分化現(xiàn)象，即收入高低兩端的就業(yè)量增加。為此，Autor等（2003；2006）結(jié)合職業(yè)與計(jì)算機(jī)自動(dòng)化提出的“程式偏向型技術(shù)進(jìn)步”理論（Routine-Biased Technological Change，RBTC）可以用于解釋該現(xiàn)象。該理論認(rèn)為，人力資本具有特定的職業(yè)屬性（Shaw，1984；1987；Kambourov，2009），人工智能可以使特定職業(yè)中的任務(wù)自動(dòng)化，而這部分職業(yè)主要集中在職業(yè)任務(wù)可編碼的中等技能方面。隨后，職業(yè)在工資不平等的研究中變得越來(lái)越重要（Autor，2011），也更有助于解釋“就業(yè)極化”現(xiàn)象（Goos et al.，2007；Autor et al.，2008）。例如，Autor 等（2013）發(fā)現(xiàn)，職業(yè)計(jì)算機(jī)化導(dǎo)致分布在中間收入層的勞動(dòng)力相對(duì)就業(yè)率出現(xiàn)下降。1980年—2005年，美國(guó)底層服務(wù)業(yè)的勞動(dòng)者工作時(shí)長(zhǎng)平均增長(zhǎng)了約30%（Goos et al.，2009）。

計(jì)算機(jī)自動(dòng)化是技術(shù)進(jìn)步的最新階段，目前國(guó)內(nèi)對(duì)計(jì)算機(jī)自動(dòng)化與就業(yè)的研究主要集中在兩個(gè)方面：第一，總結(jié)國(guó)外在該領(lǐng)域的研究進(jìn)展（王君 等，2017；段海英 等，2018；楊偉國(guó) 等，2018；張鵬飛，2018）；第二，從理論上梳理計(jì)算機(jī)自動(dòng)化（人工智能）對(duì)就業(yè)的影響并利用宏觀數(shù)據(jù)加以證明（蔡躍洲 等，2019）。但是，相關(guān)研究的焦點(diǎn)主要在就業(yè)結(jié)構(gòu)和不同結(jié)構(gòu)中總量的變化上，雖然有研究探討了工資極化問(wèn)題，但關(guān)注點(diǎn)并不在技術(shù)進(jìn)步上，而是聚焦于城鎮(zhèn)化內(nèi)部（張奎 等，2009）、農(nóng)民工群體（屈小博，2015）等。例如，呂世斌等（2015）和趙淵博（2019）都認(rèn)為制造業(yè)存在工資“極化”現(xiàn)象，但前者認(rèn)為極化來(lái)自產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和對(duì)外直接投資；后者的觀點(diǎn)更接近于早期的單極化現(xiàn)象，認(rèn)為原因在于高低技能從業(yè)者的就業(yè)比重，而不是職業(yè)的計(jì)算化程度。本文一定程度上填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)職業(yè)技能的計(jì)算機(jī)化與工資極化研究的空白。

1.2 計(jì)算機(jī)自動(dòng)化與旅游業(yè)工資極化

近10 年來(lái)，因勞動(dòng)力短缺、人力成本攀升和計(jì)算機(jī)自動(dòng)化（如人工智能）飛速發(fā)展，機(jī)器對(duì)勞動(dòng)力的替代日漸加?。╓alton et al.，2014）。結(jié)構(gòu)性失業(yè)開(kāi)始涌現(xiàn)，非正規(guī)就業(yè)增加，該現(xiàn)象逐步從制造業(yè)擴(kuò)散到服務(wù)業(yè)（Makridakis，2017）。非正規(guī)就業(yè)總量的增加和種類(lèi)的多樣化成為工資極化的主要表現(xiàn)（Goos et al.，2009）。

進(jìn)入21世紀(jì)后，國(guó)內(nèi)旅游業(yè)迅速發(fā)展，非正規(guī)就業(yè)總量激增，同時(shí)伴隨著低工資水平的出現(xiàn)（郭為 等，2014）。旅游業(yè)進(jìn)入門(mén)檻低，涵蓋“食住行游購(gòu)?qiáng)省绷?，與其他行業(yè)關(guān)聯(lián)緊密（厲新建，2004），因此，旅游行業(yè)工資結(jié)構(gòu)的變化具有一定代表性。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)自動(dòng)化（人工智能）開(kāi)始在旅游業(yè)中得以運(yùn)用。例如：利用大數(shù)據(jù)，景區(qū)可以提前對(duì)游客進(jìn)行分流管理；阿里旗下的飛豬旅行推出了無(wú)人酒店?，F(xiàn)階段從經(jīng)驗(yàn)觀察來(lái)看，計(jì)算機(jī)自動(dòng)化（人工智能）直接減少了酒店等旅游企業(yè)一線員工的使用量，對(duì)在職員工的工資水平也構(gòu)成了直接的壓力（孔令楠，2018）。技術(shù)進(jìn)步對(duì)工資的影響一直存在（Gordon，2012），旅游行業(yè)一線員工的工資也普遍偏低（郭為 等，2014），但鮮有研究關(guān)注旅游行業(yè)的低工資現(xiàn)象與旅游職業(yè)中工作任務(wù)可計(jì)算機(jī)化的關(guān)聯(lián)?；诖耍疚臎](méi)有籠統(tǒng)地討論技術(shù)進(jìn)步對(duì)工資的影響，而是將技術(shù)進(jìn)步融入職業(yè)，結(jié)合職業(yè)的特性去考察其對(duì)工資的影響，有望為行業(yè)工資研究方法做出貢獻(xiàn)。

2 計(jì)算機(jī)自動(dòng)化影響工資極化的機(jī)理

2.1 職業(yè)任務(wù)的計(jì)算機(jī)可編碼對(duì)工資的影響

同一職業(yè)中任何從業(yè)者提供的服務(wù)都具有一定程度的可替代性，這種職業(yè)間有限的可替代性是由于不同的職業(yè)技能而產(chǎn)生的（Gordon，2012）。每個(gè)職業(yè)的從業(yè)者都要執(zhí)行一系列多重任務(wù)，特定職業(yè)技能的不可分性限制了勞動(dòng)分工（Rosen，1983）。因此，從業(yè)者通常會(huì)執(zhí)行一系列關(guān)聯(lián)任務(wù)，而不是專(zhuān)門(mén)從事某一項(xiàng)任務(wù)（Levy et al.，1992）?？紤]到一部分服務(wù)的程式化性質(zhì)，計(jì)算機(jī)能夠?qū)⑦@些工作不同程度地自動(dòng)化（Osborne et al.，2012）。不同職業(yè)的從業(yè)者因?yàn)楣ぷ魅蝿?wù)的不同性質(zhì)，其工作會(huì)受到計(jì)算機(jī)的影響，進(jìn)而影響從業(yè)者的工資水平（Autor，2011；Autor et al.，2013）。

2.2 互聯(lián)網(wǎng)對(duì)自動(dòng)化的調(diào)節(jié)效應(yīng)

互聯(lián)網(wǎng)與計(jì)算機(jī)緊密相關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)對(duì)計(jì)算機(jī)自動(dòng)化影響工資的調(diào)節(jié)效應(yīng)主要表現(xiàn)在以下四個(gè)方面：第一，分布式架構(gòu)和云計(jì)算進(jìn)一步提高了計(jì)算機(jī)處理任務(wù)的能力（Makridakis，2017）；第二，互聯(lián)網(wǎng)可以獲取資源和信息，進(jìn)一步通過(guò)計(jì)算機(jī)提高勞動(dòng)力的生產(chǎn)率（Walton et al.，2014）；第三，互聯(lián)網(wǎng)使計(jì)算機(jī)的利用時(shí)間、地點(diǎn)和方式更加靈活，能夠增加勞動(dòng)力的有效供給（Krueger，1993），減少行業(yè)和職業(yè)的隔閡（DiNardo et al.，1995）；第四，互聯(lián)網(wǎng)作為新興信息技術(shù)，具有技能偏向，它的出現(xiàn)可能對(duì)高技能、高學(xué)歷的勞動(dòng)者影響更大（王愛(ài)民 等，2014；馬俊龍 等，2017；華昱，2018）。因此，可以看出，一方面，在互聯(lián)網(wǎng)影響下，不同技能勞動(dòng)者的參與率和生產(chǎn)效率得到提高（Kambourov，2009）；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)使得高技能勞動(dòng)者可選擇的職業(yè)類(lèi)型增多，進(jìn)一步提高了高技能勞動(dòng)者的工作質(zhì)量，最終對(duì)不同技能勞動(dòng)者的工資差距造成影響（Adermon et al.，2015）。

2.3 職業(yè)技能的中介效應(yīng)

勞動(dòng)者通常利用他們的技能去完成各項(xiàng)工作任務(wù)來(lái)?yè)Q取工資（Bessen，2012）。因此，技能會(huì)對(duì)個(gè)人的工資收入產(chǎn)生顯著的影響。有研究者指出，教育是影響個(gè)人技能水平的主要因素。當(dāng)個(gè)人的受教育程度較高，其具備的技能也相對(duì)較高，進(jìn)而可以獲得較高的工資收入（Murphy et al.，1992；Goldin et al.，2009）。此外，工作經(jīng)驗(yàn)也是影響個(gè)人技能高低的另一重要因素，一個(gè)人在工作中積累的工作經(jīng)驗(yàn)越豐富，在執(zhí)行任務(wù)時(shí)也就越熟練，掌握的技能就越高（Katz et al.，1992），進(jìn)而影響工資水平。

3 數(shù)據(jù)、變量與描述性說(shuō)明

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查（Chinese General Social Survey，CGSS）。CGSS始于2003年，是我國(guó)最早的綜合性、全國(guó)性、連續(xù)性學(xué)術(shù)研究與調(diào)查項(xiàng)目。CGSS問(wèn)卷由中國(guó)人民大學(xué)中國(guó)調(diào)查與數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)執(zhí)行，系統(tǒng)地收集了全國(guó)31 個(gè)?。▍^(qū)、市），125 個(gè)縣（區(qū)），500 個(gè)街道（鄉(xiāng)、鎮(zhèn)），1000 個(gè)居（村）民委員會(huì)中1000戶家庭中的個(gè)人相關(guān)數(shù)據(jù)，已成為國(guó)內(nèi)研究中最主要的數(shù)據(jù)來(lái)源之一①數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查網(wǎng)，網(wǎng)址為http：//cgss.ruc.edu.cn/。。

該數(shù)據(jù)涵蓋了社會(huì)人口屬性模塊和勞動(dòng)力市場(chǎng)模塊，主要內(nèi)容包括受訪者的性別、婚姻等各類(lèi)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，受訪者工作的基本情況，工作單位的所有制性質(zhì)等方面。為了確保研究結(jié)論的可靠性，本文合并了2010 年—2013 年、2015 年和2017 年的數(shù)據(jù)，合并后的樣本量有64157 個(gè)。本文的研究對(duì)象為旅游業(yè)②旅游業(yè)是以旅游資源為憑借、以旅游設(shè)施為條件，向旅游者提供旅行游覽服務(wù)的行業(yè)。狹義的旅游業(yè)，在中國(guó)主要指旅行社、旅游飯店、旅游車(chē)船公司及專(zhuān)門(mén)從事旅游商品買(mǎi)賣(mài)的旅游商業(yè)等行業(yè)。廣義的旅游業(yè)，指除專(zhuān)門(mén)從事旅游業(yè)務(wù)的部門(mén)以外，還包括與旅游相關(guān)的各行各業(yè)。本文采用的是廣義的旅游業(yè)定義。，根據(jù)受訪者當(dāng)前的職業(yè)編碼，并參照《國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類(lèi)（ISCO-08）》和《國(guó)家旅游及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)（2018）》，選取了與旅游相關(guān)的職業(yè)和個(gè)體。這些個(gè)體包括正式的酒店工作人員如飯店總經(jīng)理、辦公室職員、保潔員等，也包括景區(qū)服務(wù)人員、街頭攤販甚至街頭畫(huà)家與歌手等。我們剔除了CGSS 問(wèn)卷中標(biāo)示的無(wú)效樣本和小時(shí)工資低于1 元的樣本。最終，本文使用的樣本集有兩個(gè)，第一個(gè)用于描述行業(yè)的典型特征，只包含一個(gè)工資變量，共有樣本5732 個(gè)①2010 年獲得旅游類(lèi)職業(yè)32 個(gè)，樣本1087 個(gè)；2011 獲得旅游類(lèi)職業(yè)33 個(gè)，樣本501 個(gè)；2012 年旅游類(lèi)職業(yè)41個(gè)，得到樣本1124個(gè)；2013年旅游類(lèi)職業(yè)42個(gè)，得到樣本1203個(gè)；2015年獲得旅游類(lèi)職業(yè)37個(gè)，樣本1096個(gè)；2017年獲得旅游類(lèi)職業(yè)52個(gè)，樣本721個(gè)。。第二個(gè)用于回歸分析，包含所有回歸中的變量。該樣本集在第一個(gè)樣本集的基礎(chǔ)上，選取了18歲以上65歲以下的受訪者。剔除無(wú)效數(shù)據(jù)后，共有5331個(gè)樣本。

3.2 變量的解釋

被解釋變量為受訪者小時(shí)工資，主要依據(jù)CGSS數(shù)據(jù)中受訪者個(gè)體全年的職業(yè)收入和一周工作的小時(shí)數(shù)，通過(guò)計(jì)算得到受訪者每小時(shí)的工資，然后取對(duì)數(shù)表示。

關(guān)鍵解釋變量是勞動(dòng)者個(gè)體具備的技能，按照職業(yè)屬性和工作任務(wù)要求②具體見(jiàn)3.4節(jié)行業(yè)工資的典型性特征。，本文將旅游相關(guān)職業(yè)劃分為低、中、高三類(lèi)技能，分別用虛擬變量1、2、3表示。

控制變量有三類(lèi)，包括個(gè)體特征、工作特征和地區(qū)特征變量。個(gè)體特征變量包括性別、婚姻、受教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)及工作經(jīng)驗(yàn)的平方。工作特征變量包括是否為管理崗位、工作單位的所有制性質(zhì)（宋林 等，2020）。地區(qū)特征變量，借鑒李磊等（2019）的研究，本文按照地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度進(jìn)行區(qū)域劃分。上述變量的詳細(xì)描述如表1所示。

表1 變量名稱(chēng)及其含義

3.3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

如表2 所示，受訪者小時(shí)工資均值為2.509，說(shuō)明旅游行業(yè)整體工資仍處于較低水平。受訪者技能的均值為1.489，說(shuō)明旅游從業(yè)者具備的技能水平仍較低，低技能勞動(dòng)者在勞動(dòng)力市場(chǎng)所占比例較大。個(gè)體特征變量中，男性占比51.2%，略高于女性；已婚人數(shù)占比83.1%；受教育程度均值為10.821，說(shuō)明大部分個(gè)體學(xué)歷教育集中在高中階段；工作經(jīng)驗(yàn)最小值為0.000，最高為59.000，均值為23.412，表明大多數(shù)受訪者的工作經(jīng)驗(yàn)比較豐富。工作特征變量中，處于管理崗位的個(gè)體占比23.6%；工作單位所有制性質(zhì)的均值為2.640，說(shuō)明從業(yè)者的工作單位大多是集體所有或私營(yíng)企業(yè)。地區(qū)特征變量中，受訪者所處地區(qū)的均值為2.045，說(shuō)明受訪者大多處于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度一般地區(qū)。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，受訪者全年總收入對(duì)數(shù)的均值為10.167，盡管受訪者的平均小時(shí)工資處于低水平，但是全年總收入較高，說(shuō)明部分旅游從業(yè)者在正式工作之余還從事兼職工作。學(xué)歷等級(jí)的均值為1.757。有59.9%的受訪者在工作中使用互聯(lián)網(wǎng)，占比超過(guò)半數(shù)。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3.4 行業(yè)工資的典型性特征

現(xiàn)有大多數(shù)研究已表明，旅游業(yè)是一個(gè)低技能、勞動(dòng)力相對(duì)密集、工資收入較低的行業(yè)（張小利，2014；左冰，2018；李凱 等，2020）。這些結(jié)論的得出通?；谘芯空叩膯?wèn)卷調(diào)查（王爾大 等，2016；李春梅 等，2019；李濤 等，2021）。但是，已有的問(wèn)卷調(diào)查通常存在以下3個(gè)方面的缺憾：第一，典型的地域性。這些問(wèn)卷一般集中在某個(gè)地區(qū)發(fā)放。第二，時(shí)間的局限性。這些問(wèn)卷通常集中在某個(gè)時(shí)間段發(fā)放。第三，樣本容量的有限性?？紤]到發(fā)放成本等問(wèn)題，這類(lèi)問(wèn)卷樣本量通常較少，缺乏足夠的代表性。

為了刻畫(huà)不同技能職業(yè)的工資特點(diǎn)，本文對(duì)第一個(gè)樣本集（5732 個(gè)樣本點(diǎn)）進(jìn)行職業(yè)分類(lèi)。根據(jù)《中華人民共和國(guó)職業(yè)分類(lèi)大典（2015 年版）》，并借鑒Autor 等（2003；2006）的做法（見(jiàn)表3），本文以職業(yè)及職業(yè)對(duì)應(yīng)的任務(wù)為基礎(chǔ)，結(jié)合任務(wù)完成中需要的技能——任務(wù)計(jì)算機(jī)可編碼內(nèi)容，將旅游職業(yè)分為低技能、中等技能、高技能職業(yè)三類(lèi)（見(jiàn)表4）。通過(guò)每類(lèi)職業(yè)平均小時(shí)工資的年度分布、不同年份之間的比較、平均增長(zhǎng)率的變化，我們可以觀察到旅游業(yè)從業(yè)人員工資的極化情況。

表3 計(jì)算機(jī)自動(dòng)化對(duì)工作任務(wù)的影響和工作任務(wù)的分類(lèi)

表4 依據(jù)任務(wù)可計(jì)算機(jī)編碼劃分的不同技能職業(yè)類(lèi)型

圖1 展示了2010—2013 年、2015 年、2017 年，低技能、中等技能、高技能職業(yè)每一年的平均工資分布情況。可以看出：第一，總體來(lái)看，旅游業(yè)工資存在兩極化現(xiàn)象，但兩極化不明顯。第二，兩極化的底部分化并沒(méi)有出現(xiàn)在中等技能的職業(yè)區(qū)域，而是出現(xiàn)在低技能中的某些職業(yè)。這是與西方研究者關(guān)于極化研究最明顯的差異（Katz，1999；Autor et al.，2006；Autor，2011）。第三，中等技能職業(yè)的工資始終處于右邊上升階段，說(shuō)明工資分配仍然偏向于中高級(jí)技能。

圖2展示了考察期內(nèi)三類(lèi)不同技能職業(yè)平均工資的分布情況（左圖）和小時(shí)工資增長(zhǎng)率的分布情況（右圖）?？梢园l(fā)現(xiàn)：第一，圖1 的結(jié)論依然存在，但更多地表現(xiàn)為一種強(qiáng)單極化趨勢(shì)。第二，低技能職業(yè)的平均工資增長(zhǎng)率略快于中高技能職業(yè)，中等技能職業(yè)工資增長(zhǎng)最慢。所以，綜合圖1和圖2的結(jié)論。本文得出，旅游從業(yè)人員的絕對(duì)工資主要表現(xiàn)為弱兩極化，強(qiáng)單極化特征，工資主要偏向于中高技能職業(yè)，但從增長(zhǎng)率看，工資存在兩極化的趨勢(shì)，即工資增長(zhǎng)開(kāi)始由中等技能職業(yè)向低技能職業(yè)和高技能職業(yè)傾斜。

圖1 不同類(lèi)型職業(yè)的平均工資分布

圖2 不同技能職業(yè)的平均工資與平均工資增長(zhǎng)率分布

4 基準(zhǔn)模型分析

4.1 職業(yè)技能對(duì)工資的回歸分析

為了驗(yàn)證勞動(dòng)者具備的職業(yè)技能對(duì)工資水平的影響，以及旅游行業(yè)勞動(dòng)力市場(chǎng)工資兩極化現(xiàn)象的存在，本文借鑒技能偏向型理論關(guān)于技能的處理方法（Autor，2011），將基準(zhǔn)模型設(shè)置為如下形式：

其中，lnwageit表示t時(shí)期i個(gè)體工作一小時(shí)的工資收入，取對(duì)數(shù)表示；skilledit是本文的關(guān)鍵解釋變量，即勞動(dòng)者具備的職業(yè)技能，分別用虛擬變量1、2、3表示。Xit表示控制變量，包括性別、婚姻、受教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)、工作經(jīng)驗(yàn)的平方、是否為管理崗位、個(gè)體所在工作單位的所有制性質(zhì)，以及個(gè)體所處地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度。α、β、γ為待估參數(shù)，εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。由于勞動(dòng)者的個(gè)體收入存在較大差異，分層比較明顯，如果只用線性回歸模型，會(huì)導(dǎo)致回歸結(jié)果出現(xiàn)偏誤。因此，本文借鑒王芳（2021）的研究，采用分位數(shù)回歸的方法，對(duì)小時(shí)工資的對(duì)數(shù)進(jìn)行分段，充分考慮關(guān)鍵解釋變量對(duì)被解釋變量各層次的影響。同時(shí)，相比線性回歸模型，在分位數(shù)回歸中將隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的絕對(duì)值進(jìn)行加權(quán)平均，結(jié)果更加穩(wěn)健。具體在分位數(shù)選擇上包括10%、15%、25%、50%、75%和95%分位數(shù)。

表5 報(bào)告了分位數(shù)回歸的結(jié)果。以低技能為參照組，中等技能對(duì)除0.95 分位數(shù)外的其他分位數(shù)工資具有影響，在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著；高技能提高了所有分位數(shù)工資，在1%和5%水平上統(tǒng)計(jì)顯著。中等技能對(duì)工資的提高效應(yīng)集中在低分位數(shù)工資，高技能對(duì)工資的提高效應(yīng)集中在高分位數(shù)工資。與中等技能的高分位數(shù)工資相比，高技能在高分位數(shù)對(duì)工資的邊際效果更大。工資提高效應(yīng)集中在高技能的高分位數(shù)上，這說(shuō)明工資具有強(qiáng)單極化傾向和技能偏向。具體來(lái)看，在0.10分位點(diǎn)時(shí)，中等技能和高技能對(duì)個(gè)體工資收入水平分別有23.1%和19.0%的促進(jìn)作用，而在0.95分位點(diǎn)時(shí)分別為4.7%和29.2%。這一結(jié)論也驗(yàn)證了圖1和圖2中觀察到的結(jié)果。

表5 職業(yè)技能的分位數(shù)回歸

4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在控制了勞動(dòng)者個(gè)體特征、工作特征和地區(qū)特征后，旅游從業(yè)人員的工資具有強(qiáng)單極化傾向和技能偏向。但是這些規(guī)律可能是不穩(wěn)健的，具有一定的偶然性。為了進(jìn)一步確保該研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文將被解釋變量替換為受訪者個(gè)體全年收入，然后取對(duì)數(shù)，重復(fù)基準(zhǔn)模型的回歸。

表6報(bào)告了穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果。以低技能為基準(zhǔn)，中等技能在0.10、0.15、0.25、0.50 的分位點(diǎn)上均對(duì)勞動(dòng)者個(gè)體的總收入水平存在正向促進(jìn)作用，在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著。高技能相對(duì)于低技能來(lái)說(shuō)，其邊際系數(shù)在各個(gè)分位點(diǎn)上均為正，在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著。尤其，高技能在高分位數(shù)工資上邊際效應(yīng)更高，說(shuō)明工資的技能偏向與強(qiáng)單向極化。這與基準(zhǔn)模型的結(jié)論一致。因此，在進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)之后，即使個(gè)別分位點(diǎn)的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)模型有所差別，但是就總體而言，其結(jié)果仍和基準(zhǔn)模型保持一致，說(shuō)明工資極化的研究結(jié)論是可信的。

三峽翻壩高速公路地處鄂西山區(qū)，主線全長(zhǎng)56.7km，共有隧道13座，占主線全長(zhǎng)的39.8%，隧道病害處治方案合理，工程質(zhì)量管理得當(dāng)，對(duì)運(yùn)營(yíng)期高速隧道施工管理具有重要意義。本文在對(duì)季家坡隧道YK13+800、YK14+290附近路段的路面起拱、二襯裂縫等病害發(fā)生、病害成因及病害處治方面介紹的基礎(chǔ)上，對(duì)施工過(guò)程中的管理措施進(jìn)行了總結(jié)，為其他山區(qū)高速公路隧道養(yǎng)護(hù)工作中的病害判別和施工方案提供了參考。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

5 進(jìn)一步分析

5.1 互聯(lián)網(wǎng)對(duì)技能的調(diào)節(jié)效應(yīng)

借鑒楊檸澤等（2019）的研究，本文從CGSS 數(shù)據(jù)中提取互聯(lián)網(wǎng)使用這一變量，即詢問(wèn)受訪者“過(guò)去一年互聯(lián)網(wǎng)（包括手機(jī)上網(wǎng)）的使用情況”，其選項(xiàng)包括“從不”“很少”“有時(shí)”“經(jīng)?！薄翱偸恰?。根據(jù)本文的研究需要，將其轉(zhuǎn)化為二分類(lèi)變量，將答案為“從不”和“很少”的視為受訪者不使用互聯(lián)網(wǎng)，編碼為0，而其余選項(xiàng)視為受訪者使用互聯(lián)網(wǎng)，編碼為1。在此基礎(chǔ)上，本文將互聯(lián)網(wǎng)使用與勞動(dòng)者技能進(jìn)行交互處理，重新進(jìn)行分位數(shù)回歸。

表7報(bào)告了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)技能調(diào)節(jié)效應(yīng)的分位數(shù)回歸結(jié)果。以不同技能水平的受訪者不使用互聯(lián)網(wǎng)為基準(zhǔn)組，低技能勞動(dòng)者使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)工資水平有顯著的正向調(diào)節(jié)作用，分別在1%和5%水平上統(tǒng)計(jì)顯著。在中等技能勞動(dòng)者群體中，互聯(lián)網(wǎng)與技能交互項(xiàng)在各個(gè)分位點(diǎn)上均正向影響工資水平，在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著。同時(shí)，中等技能和互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)聯(lián)作用要大于低技能和互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)聯(lián)作用。在高技能勞動(dòng)者群體中，技能和互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)合作用在除0.95 的其他分位點(diǎn)上均顯著正向影響勞動(dòng)者工資水平。上述結(jié)論進(jìn)一步說(shuō)明了工資是偏向技能的，工資極化可能是由職業(yè)技能導(dǎo)致的。

表7 互聯(lián)網(wǎng)對(duì)技能調(diào)節(jié)效應(yīng)的分位數(shù)回歸

5.2 年齡異質(zhì)性

為進(jìn)一步探究職業(yè)技能在不同年齡段上的差異性，本文借鑒Krueger（1993）的研究，將CGSS 數(shù)據(jù)中受訪者的年齡劃分為不同的年齡段，分別為18～24 歲、25～39歲、40～54 歲、55～65 歲，并將不同的年齡段重新編碼為1、2、3、4，進(jìn)行分組回歸，觀察工資極化在年齡結(jié)構(gòu)上的異質(zhì)性。

表8 報(bào)告了年齡異質(zhì)性分位數(shù)回歸結(jié)果。在對(duì)18～24 歲的勞動(dòng)群體進(jìn)行回歸時(shí)發(fā)現(xiàn)，以低技能為基準(zhǔn)，擁有中等技能和高技能勞動(dòng)者對(duì)工資水平幾乎沒(méi)有影響，原因可能是這一年齡段的年輕人剛剛參加工作，還沒(méi)有形成自己的職業(yè)技能。無(wú)法對(duì)工資極化產(chǎn)生影響。而本文在對(duì)其他年齡段的勞動(dòng)群體進(jìn)行回歸時(shí)，發(fā)現(xiàn)相對(duì)于低技能而言，具備中等技能和高技能勞動(dòng)者的工資水平均有所提升。盡管在個(gè)別分位點(diǎn)上技能對(duì)工資水平的回歸結(jié)果不顯著，但就總體而言，極化現(xiàn)象存在于25 歲至65 歲的各個(gè)年齡段。工資極化現(xiàn)象在不同年齡段上的表現(xiàn)不同，在25～39 歲這一年齡段的群體中，中等技能對(duì)中低分位數(shù)工資都有影響，高技能主要表現(xiàn)在高分位工資上。在40～54 歲的年齡段上，中等技能對(duì)中低分位數(shù)工資都有影響，高技能對(duì)全部分位工資上都有影響，但對(duì)低分位工資影響更大。在55～65歲的年齡段上，中等技能明顯偏向低分位工資，高技能則明顯偏向高分位工資。總體來(lái)看，年齡異質(zhì)性現(xiàn)象是存在的，但具有中高技能偏向性。

表8 基于年齡異質(zhì)性的回歸分析

5.3 影響機(jī)制：技能的中介效應(yīng)模型

研究發(fā)現(xiàn)，教育是影響個(gè)人技能水平的主要因素，也是衡量一個(gè)人技能高低的重要標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)勞動(dòng)力的受教育程度越高，其具備的技能也相對(duì)較高，被視為高技能勞動(dòng)者（Murphy et al.，1992；Goldin et al.，2009）。此外，工作經(jīng)驗(yàn)也是影響個(gè)人技能高低水平的另一重要因素，一個(gè)人在工作中積累的工作經(jīng)驗(yàn)越豐富，在執(zhí)行任務(wù)時(shí)也就越熟練，掌握的技能也就越高。本文分別將受教育程度和工作經(jīng)驗(yàn)作為影響個(gè)人技能的重要因素納入中介模型，并借鑒張莉娜等（2021）關(guān)于中介效應(yīng)的應(yīng)用，將基準(zhǔn)模型修改為帶中介效應(yīng)的結(jié)構(gòu)方程模型：

其中，Xit為控制變量，lnwageit是本文的被解釋變量，skilledit是中介變量，educationit、experienceit、是影響中介變量的3 個(gè)因素。φ代表技能影響工資的直接效應(yīng)，β、θ、?是作用于中介變量的效應(yīng)，總效應(yīng)可表示為ω+β×φ+θ×φ+?×φ。α、β、γ、θ、?、ω、φ為待估參數(shù)，εit、μit、δit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

表9 報(bào)告了中介效應(yīng)的回歸結(jié)果。首先，教育對(duì)技能的促進(jìn)作用是0.068，即勞動(dòng)者受教育的年限每增加一年，技能水平就會(huì)提高6.8%。其次，工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)技能的提升呈現(xiàn)U型效應(yīng)，在1%的水平上統(tǒng)計(jì)顯著，在初始，少量的工作經(jīng)驗(yàn)會(huì)妨礙職業(yè)技能的提升，只有積累到一定的程度后，才能提升職業(yè)技能水平①這種情形可能和計(jì)算機(jī)技能相關(guān)。計(jì)算機(jī)知識(shí)專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)，只有通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)才能理解和掌握。單純依靠少量的工作經(jīng)驗(yàn)很難提高專(zhuān)業(yè)技能，甚至一些習(xí)慣性經(jīng)驗(yàn)會(huì)妨礙個(gè)體理解和掌握這種計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)技能。?；谥薪樾?yīng)模型的研究分析，我們觀察到勞動(dòng)者具備的技能不受教育、經(jīng)驗(yàn)等單一層面的影響，而是多個(gè)因素共同作用的結(jié)果。另外，結(jié)果顯示，技能對(duì)工資的直接效應(yīng)是0.163，說(shuō)明勞動(dòng)者的職業(yè)技能每提高一個(gè)層次，其工資水平就會(huì)提高16.3%。

表9 技能的中介效應(yīng)模型

6 討論：教育在職業(yè)技能上的擠出效應(yīng)帶來(lái)的工資極化

上述研究顯示，職業(yè)技能導(dǎo)致了工資極化。職業(yè)技能是一種能力，是教育、工作經(jīng)驗(yàn)等在個(gè)體身上的綜合體現(xiàn)。其中，教育可能是影響職業(yè)技能最重要的因素。我們借鑒Acemoglu（2002a）、Goos 等（2007）和徐少俊等（2020）的研究，將受教育程度劃分為低、中、高3個(gè)等級(jí)。我們觀察到，高、中等教育水平的勞動(dòng)者在職業(yè)技能上出現(xiàn)了逐級(jí)下移的情況，對(duì)中、低職業(yè)技能勞動(dòng)者產(chǎn)生了擠出效應(yīng)。

表10顯示了低中高技能職業(yè)受教育程度的變化情況。結(jié)果顯示，在低技能職業(yè)中，中等教育樣本數(shù)937 個(gè)，占比29.0%，高等教育樣本數(shù)294 個(gè)，占比9.2%。在中等技能職業(yè)中，高等教育樣本數(shù)795 個(gè)，占比49.4%，中等教育樣本數(shù)457 個(gè)，占比為28.3%。這說(shuō)明中等教育和高等教育勞動(dòng)者開(kāi)始從高、中技能職業(yè)逐漸向中、低技能職業(yè)轉(zhuǎn)移。

表10 受教育程度在職業(yè)技能上的變化

進(jìn)一步地，我們可以站在時(shí)間線上看待職業(yè)教育結(jié)構(gòu)的變化。如圖3所示，在左圖中，中等教育水平從業(yè)人員占30%左右，從2011 年開(kāi)始，穩(wěn)步上升，到2015 年略有下降。同樣地，在中等職業(yè)技能中，高等教育水平的從業(yè)人員約占50%，2015年之后，明顯上升。這說(shuō)明高等教育向下擠出中等職業(yè)技能者，中等教育向下擠出低等職業(yè)技能者。通過(guò)這種擠出，低教育、低技能勞動(dòng)者的工資收入水平更低，有些進(jìn)入非正規(guī)就業(yè)市場(chǎng)或者失業(yè)。正是通過(guò)這種擠出效應(yīng)，旅游行業(yè)內(nèi)工資出現(xiàn)極化。

圖3 低技能和中等技能職業(yè)中不同教育水平就業(yè)的年度變化

基于上述分析，本文將低、中、高受教育程度分別編碼為1、2、3，將其與低等、中等、高等技能進(jìn)行交互分類(lèi)，以探究教育在職業(yè)技能中的擠出效應(yīng)所帶來(lái)的工資極化。表11報(bào)告了教育對(duì)職業(yè)技能擠出效應(yīng)的分位數(shù)回歸結(jié)果。以低技能、低等教育水平為基準(zhǔn)組，低技能、中等教育水平僅在0.50分位點(diǎn)上顯著，其余均不顯著，說(shuō)明工資弱雙向極化的低點(diǎn)出現(xiàn)在該區(qū)域。這是教育在職業(yè)技能上不斷向下擠出帶來(lái)的結(jié)果。低技能和高等教育水平的交互項(xiàng)在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著，說(shuō)明高等教育水平能夠提高低技能旅游從業(yè)者的工資。該結(jié)果解釋了為什么在低技能職業(yè)中出現(xiàn)工資水平相對(duì)提高的現(xiàn)象（翹尾的現(xiàn)象）。中等技能、高等教育水平，高等技能、高等教育水平均正向提高了旅游從業(yè)者的工資水平，在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著。這不僅說(shuō)明了高等教育水平對(duì)工資的正向調(diào)節(jié)作用，同時(shí)也證明了在右邊拖尾處工資出現(xiàn)了極速上升的現(xiàn)象，即工資傾向于高技能者的強(qiáng)單極化。

表11 教育對(duì)職業(yè)技能擠出效應(yīng)的分位數(shù)回歸

教育在職業(yè)技能上的向下擠出效應(yīng)確定了在旅游行業(yè)中存在工資偏向技能的弱兩極化現(xiàn)象，同時(shí)，教育在高職業(yè)技能上對(duì)工資的正向促進(jìn)作用又提高了工資的強(qiáng)單極化現(xiàn)象。上述結(jié)論說(shuō)明，工資偏向于高技能、高學(xué)歷的人（Katz，1999；Autor，2011）。計(jì)算機(jī)技術(shù)使得一些受教育程度相對(duì)較高的勞動(dòng)者被迫從事一些低技能的工作（Sicherman，1991；Chevalier，2000；Hartog，2000），導(dǎo)致工資極化的內(nèi)容發(fā)生改變。

7 結(jié)論、建議與不足

本文利用中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查（CGSS）中關(guān)于職業(yè)的數(shù)據(jù)，探究了旅游行業(yè)內(nèi)存在的工資極化現(xiàn)象。主要有以下三點(diǎn)發(fā)現(xiàn)：第一，確認(rèn)了旅游行業(yè)內(nèi)存在弱雙向極化和強(qiáng)單極化工資結(jié)構(gòu)的現(xiàn)象；第二，揭示了職業(yè)技能是導(dǎo)致工資極化的主要原因，工資極化在年齡結(jié)構(gòu)上存在異質(zhì)性，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)工資極化存在調(diào)節(jié)效應(yīng)；第三，教育在職業(yè)技能上存在“擠出效應(yīng)”，通過(guò)從上到下的擠出，勞動(dòng)者逐級(jí)被排擠出勞動(dòng)力市場(chǎng)，形成工資極化。

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：第一，企業(yè)或政府部門(mén)要加強(qiáng)對(duì)員工或下崗人員的職業(yè)技能培訓(xùn)，提高勞動(dòng)者的生產(chǎn)效率，從而客觀上有利于工資的提高。第二，針對(duì)工資處于最低點(diǎn)的低技能群體，政府應(yīng)當(dāng)找到其工資無(wú)法提升的原因，做好他們的社會(huì)保障工作，從外部消除弱雙向極化。第三，普及和夯實(shí)基礎(chǔ)教育，消除員工在技術(shù)變化過(guò)程中轉(zhuǎn)崗的難度；與企業(yè)合作，提高培訓(xùn)的針對(duì)性，調(diào)整低技能、中等技能、高技能勞動(dòng)力的供需結(jié)構(gòu)，使更多的勞動(dòng)力成為技能型勞動(dòng)力，遏制工資分配的強(qiáng)單極化趨勢(shì)。第四，擴(kuò)大互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋范圍，提高互聯(lián)網(wǎng)的使用率，讓更多的勞動(dòng)者能夠利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行在線學(xué)習(xí)和培訓(xùn)，增強(qiáng)勞動(dòng)者的職業(yè)技能。第五，細(xì)化產(chǎn)業(yè)鏈和分工，讓行業(yè)能夠接納更多技能型勞動(dòng)力，讓低技能、輔助性勞動(dòng)者能夠與技能型勞動(dòng)者在工作中形成互補(bǔ)，而不是替代。第六，繼續(xù)推進(jìn)旅游業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)的融合，利用其他產(chǎn)業(yè)的技術(shù)，讓更多勞動(dòng)者成為技能型勞動(dòng)者，擺脫從業(yè)人員低技能的困境。

文章存在一些不足之處：首先，通過(guò)工作任務(wù)的計(jì)算機(jī)可編碼將自動(dòng)化與職業(yè)技能融合在一起并探討其對(duì)工資的影響，容易產(chǎn)生自動(dòng)化和職業(yè)技能是兩個(gè)獨(dú)立變量的誤解；其次，計(jì)算機(jī)可編碼是基于工作任務(wù)的程式化程度，而程式化程度雖然借助職業(yè)大典或具體職業(yè)分類(lèi)中工作任務(wù)的細(xì)節(jié)說(shuō)明能夠判斷，但仍然存在一定的主觀性；最后，按照計(jì)算機(jī)可編碼程度將職業(yè)分成低、中、高3個(gè)類(lèi)別，顯得過(guò)于簡(jiǎn)單和生硬。最佳的辦法是計(jì)算不同職業(yè)可編碼程度的概率，然后考察其對(duì)工資水平的影響，這也是我們后續(xù)要努力的方向。總之，技術(shù)正在改變和將要改變旅游行業(yè)，本文希望拋磚引玉，吸引更多研究者關(guān)注技術(shù)進(jìn)步對(duì)旅游從業(yè)人員工資的影響。