生產(chǎn)要素分類法下行業(yè)工資差距變化趨勢和影響因素分析

段偉花 王浩 任冬連

[ ? 摘 要 ? ] 基于Stolper-Samuelson定理將十九大行業(yè)劃分為四大產(chǎn)業(yè)，運用多種研究工具探究了產(chǎn)業(yè)間及產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的變化趨勢和影響因素。結果表明：產(chǎn)業(yè)間工資差距日益擴大，工資水平高者愈高；產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距最大的是資源密集型產(chǎn)業(yè)，但勞動密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距呈擴大態(tài)勢；行業(yè)工資差距與創(chuàng)新投入正相關，與人力資本呈倒“U”型關系，與固定資產(chǎn)投資呈“U”型關系，且行業(yè)經(jīng)濟規(guī)模存在調(diào)節(jié)效應；產(chǎn)業(yè)間工資差距受固定資產(chǎn)投資影響最大，然后依次是創(chuàng)新投入和人力資本；資源、資本密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距受三者影響最大，同時人力資本是對資源、勞動密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距貢獻度最高的變量，固定資產(chǎn)投資是對知識、資本密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距貢獻度最高的變量。

[ ? 關鍵詞 ? ] 產(chǎn)業(yè)間工資差距；產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距；人力資本；創(chuàng)新投入；固定資產(chǎn)投資

[ ? 中圖分類號 ? ?]F249.24 [ ? ?文獻標志碼 ? ] ?A

一、引言

扎實推動共同富裕是我國發(fā)展改革的重點任務，但隨著我國市場化程度的日益提升，行業(yè)發(fā)展的不同步使得行業(yè)工資差距發(fā)生了重大變化[1]64，行業(yè)工資差距問題逐漸成為共同富裕目標實現(xiàn)的難點和重點。根據(jù)Stolper-Samuelson定理，最終產(chǎn)品相對價格的上升會提高生產(chǎn)該產(chǎn)品所密集使用某種要素的勞動報酬，不同要素密集度的行業(yè)因最終產(chǎn)品的相對價格差異而使勞動力工資參差不齊，工資差距隨著行業(yè)間生產(chǎn)要素結構的失衡而日益擴大 [2]58。人力資本對于產(chǎn)業(yè)結構變動會產(chǎn)生即期影響[3]13，而產(chǎn)業(yè)結構變動會影響經(jīng)濟穩(wěn)步增長[4]37，故基于生產(chǎn)要素視角研究我國行業(yè)工資差距問題具有重要意義，有助于了解行業(yè)工資差距的宏觀結構性變化特征，從而合理調(diào)控行業(yè)間工資差距、促進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級。

行業(yè)工資差距與貧富差距和共同富裕等社會重大議題息息相關，諸多學者將研究重心集中于此。行業(yè)工資差距是影響收入不平等的重要方面[5]122，對我國勞動力市場就業(yè)結構和產(chǎn)業(yè)結構有著顯著影響[6]40，若其日益擴大甚至嚴重阻礙和諧社會的建設和我國經(jīng)濟結構轉型[7]83。我國行業(yè)工資差距在20世紀80年代呈下降趨勢[8]54，但改革開放之后，行業(yè)間平均工資增長率差異逐漸凸顯，行業(yè)間工資差距日漸擴大[9]54，目前與日本和瑞典等發(fā)達國家相比，我國行業(yè)工資差距較為嚴峻[10]38。已有研究認為，壟斷性行業(yè)與競爭性行業(yè)間的工資差距是勞動力市場最為突出的問題[11]32，造成二者工資差距不斷擴大的原因主要有兩個，一是行業(yè)壟斷，二是勞動人口結構[9]54?？萍紕?chuàng)新是提高行業(yè)壟斷程度最有效的方式，但會受制于創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資等行業(yè)因素[12]110，創(chuàng)新投入有利于推動技術進步以提高勞動生產(chǎn)率[13]40，固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟增長正向線性相關[14]12，二者有利于提高行業(yè)工資水平。勞動人口結構主要體現(xiàn)在受教育程度等人口特征行業(yè)差異明顯，使得行業(yè)間人力資本差別較大，人力資本和勞動價格越高，教育對工資差距的影響也就越顯著[15]73。

綜上所述，諸多學者研究證實我國行業(yè)工資差距問題較為嚴峻，與行業(yè)壟斷和勞動人口結構等密切相關，但鮮有研究從生產(chǎn)要素密集度視角來分析我國行業(yè)工資差距問題。本文在現(xiàn)有研究的基礎上，將十九大行業(yè)歸類為四大產(chǎn)業(yè)，利用核密度分析和威廉遜系數(shù)探究了產(chǎn)業(yè)間和產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的變化趨勢，并通過回歸分析實證了人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資與行業(yè)工資差距間的相關關系，接著運用灰色關聯(lián)度分析和夏普利分解研究了此三個核心變量分別對產(chǎn)業(yè)間工資差距和產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的影響程度，旨為縮小行業(yè)工資差距以推動共同富裕目標早日實現(xiàn)提供對策建議。

二、研究設計

（一）研究對象

Stolper-Samuelson定理認為最終產(chǎn)品的價格上漲會提高生產(chǎn)該產(chǎn)品所密集使用的某種生產(chǎn)要素的實際報酬[2]58，使得不同要素密集度的行業(yè)因最終產(chǎn)品的相對價格不同而工資水平彼此參差不齊[16]145，隨著市場生產(chǎn)要素結構的扭曲，行業(yè)間工資差距逐漸擴大。本文為深入研究我國行業(yè)工資差距的變化趨勢及影響因素，基于各行業(yè)生產(chǎn)要素密集度和已有研究[17]147[18]93[19]66，將十九大行業(yè)劃分為資源、勞動、知識和資本四大生產(chǎn)要素密集型產(chǎn)業(yè)，詳見表1。此方法能從宏觀角度制定有關共同富裕的產(chǎn)業(yè)政策和規(guī)劃，但缺點是沒有絕對的劃分標準，分類結果的客觀性和可比性存在局限。因此，本文并不排除很多行業(yè)同時屬于兩個及以上的類型，如：中國現(xiàn)階段的房地產(chǎn)業(yè)既屬于資本密集型產(chǎn)業(yè)，又屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)等。最后，須指明下文中出現(xiàn)的“產(chǎn)業(yè)”均指分類后的產(chǎn)業(yè)大類，“行業(yè)”均指產(chǎn)業(yè)大類下的具體行業(yè)。

（二）研究數(shù)據(jù)

本文以2010-2020年我國國民經(jīng)濟十九大行業(yè)相關數(shù)據(jù)為樣本，借助STATA軟件來進行研究，所用研究數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

（三）研究思路

本文的主要研究思路如下：第一步，使用核密度分析研究產(chǎn)業(yè)間工資差距的變化趨勢；第二步，使用威廉遜系數(shù)研究產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的變化趨勢；第三步，實證檢驗人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資與行業(yè)工資差距間的相關關系；第四步，運用灰色關聯(lián)度分析探究人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資對產(chǎn)業(yè)間工資差距的影響程度大?。坏谖宀?，運用夏普利分解探究人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資對各產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的影響程度大小。

三、工資差距變化趨勢分析

（一）產(chǎn)業(yè)間工資差距變化趨勢分析

核密度分析是一種非參數(shù)估計分析方法，能夠反映數(shù)據(jù)的動態(tài)變化趨勢。四大產(chǎn)業(yè)年平均工資核密度估計結果如圖1所示，2010-2020年間四大產(chǎn)業(yè)平均工資核密度圖峰值不斷向右下方遷移，同時兩尾逐漸拉開，尤其右尾呈波浪式大幅度拉開，表明產(chǎn)業(yè)間工資差距不斷擴大，產(chǎn)業(yè)平均工資水平高者愈高。四大產(chǎn)業(yè)中，平均工資最高的是知識密集型產(chǎn)業(yè)，其工資增速最快，2020年比2010年同比增長了166.37%。而資源密集型產(chǎn)業(yè)和勞動密集型產(chǎn)業(yè)的工資水平較低，這兩類產(chǎn)業(yè)的人均產(chǎn)出難以提高，經(jīng)濟附加值都相對較低，工資增速較為緩慢。2010年四大產(chǎn)業(yè)平均工資極差為17 324元，2020年已經(jīng)擴大到50 267.72元，核密度圖右尾仍有不斷拉開的趨勢，表明產(chǎn)業(yè)間工資極差仍將增大，產(chǎn)業(yè)間工資差距較為嚴峻。

（二）產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距變化趨勢分析

威廉遜系數(shù)是諸多學者用來分析收入差距或各組數(shù)據(jù)差異的常用指標，某產(chǎn)業(yè)威廉遜系數(shù)越高，表示該產(chǎn)業(yè)內(nèi)的工資差距越大，反之則越小。計算公式見式（1），其中，Vw代表威廉遜系數(shù)，xi為產(chǎn)業(yè)內(nèi)的行業(yè)i的平均工資，`x為該產(chǎn)業(yè)整體平均工資，n為該產(chǎn)業(yè)內(nèi)的行業(yè)個數(shù)，pi為行業(yè)i的就業(yè)人口數(shù)，p為該產(chǎn)業(yè)整體就業(yè)人口數(shù)。計算結果如圖2所示，2019年之前資源密集型產(chǎn)業(yè)和資本密集型產(chǎn)業(yè)的威廉遜系數(shù)要高于勞動密集型產(chǎn)業(yè)和知識密集型產(chǎn)業(yè)，說明前兩個產(chǎn)業(yè)內(nèi)的工資差距與后兩個產(chǎn)業(yè)相比相對較大。由指標的變化趨勢發(fā)現(xiàn)，隨著我國資本市場的不斷成熟和日益規(guī)范化，資本密集型產(chǎn)業(yè)的威廉遜系數(shù)逐年有所下降，該產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距呈縮小態(tài)勢。勞動密集型產(chǎn)業(yè)所含行業(yè)較多，各行業(yè)發(fā)展不同步的現(xiàn)象更加明顯，其威廉遜系數(shù)日益升高，表明該產(chǎn)業(yè)內(nèi)的工資差距在逐年擴大。

[Vw=1xi=1nxi-x2pip] ? ? ?（1）

四、工資差距影響因素分析

（一）實證檢驗

1.研究假設

效率工資理論認為，提高勞動生產(chǎn)率能有效促進勞動力工資增長，勞動生產(chǎn)率差異是導致行業(yè)工資差距不斷擴大的重要原因。人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資是影響行業(yè)勞動生產(chǎn)率和勞動產(chǎn)出的關鍵因素，三者與行業(yè)工資差距可能存在顯著相關關系?？紤]到勞動者異質(zhì)性，人力資本會影響勞動力價格高低，人力資本越高的行業(yè)其工資水平一般越高；由于不同行業(yè)的勞動力結構不盡相同，人力資本水平可以解釋工資差異的絕大部分原因[20]161；在諸多研究中人力資本普遍用學歷度量，因為高學歷、高素質(zhì)優(yōu)秀員工一定程度代表高勞動價值和高勞動效率，教育與工作的匹配度會影響勞動收入[21]96。此外，創(chuàng)新投入會影響收入分配，技術創(chuàng)新以發(fā)明創(chuàng)造為主的行業(yè)，其創(chuàng)新投入可能與工資差距存在正相關關系，以運用推廣為主的行業(yè)，其創(chuàng)新投入可能與工資差距存在負相關關系[22]86；同時，創(chuàng)新投入能夠提高技能工資溢價，可能拉大技能密集型與非技能密集型行業(yè)間的工資差距[23]22。最后，固定資產(chǎn)投資能夠對工資性可支配收入產(chǎn)生影響，與平均工資存在穩(wěn)健相互關系[24]114，可以對工資差距惡化起到改善作用[25]71。故基于上述分析，本文提出如下假設：

假設H1：人力資本與行業(yè)工資差距存在顯著相關關系。

假設H2：創(chuàng)新投入與行業(yè)工資差距存在顯著相關關系。

假設H3：固定資產(chǎn)投資與行業(yè)工資差距存在顯著相關關系。

2.數(shù)據(jù)選取與變量說明

本文將批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)這三個存在數(shù)據(jù)缺失的行業(yè)予以剔除，使用2010-2020年剩余十六個行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，通過固定效應模型來實證檢驗人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資與行業(yè)工資差距間的關系。

被解釋變量行業(yè)工資差距（Wg）用各行業(yè)平均工資與所有行業(yè)整體平均工資的比值度量；解釋變量中的人力資本（Hc）用各行業(yè)本科及以上學歷就業(yè)人數(shù)占所有行業(yè)該群體總數(shù)的比重度量；創(chuàng)新投入（Rd）用各行業(yè)內(nèi)部研發(fā)經(jīng)費支出占所有行業(yè)支出總和的比重度量；固定資產(chǎn)投資（Fa）用各行業(yè)接受全社會固定資產(chǎn)投資占所有行業(yè)接受該項投資總和的比重度量。為防其他行業(yè)因素對研究結果產(chǎn)生干擾，將行業(yè)市場競爭程度（Mc）和行業(yè)性別結構（Gs）作為控制變量，市場競爭程度用各行業(yè)法人單位數(shù)占所有行業(yè)總數(shù)的比重度量，性別結構用各行業(yè)女性比例與男性比例的比值度量?？紤]到不同經(jīng)濟規(guī)模的行業(yè)，人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資對行業(yè)工資差距的影響可能不同，故將行業(yè)經(jīng)濟規(guī)模（Es）作為調(diào)節(jié)變量，用各行業(yè)經(jīng)濟增加值占所有行業(yè)總和的比重度量。

3.描述性統(tǒng)計分析

被解釋變量行業(yè)工資差距的最小值為0.411，最大值為1.751，標準差為0.324，工資差距行業(yè)差異明顯。創(chuàng)新投入的最值分別為0.000和0.863，均值和標準差分別為0.063和0.180，表明行業(yè)間創(chuàng)新投入存在較大差別，大多數(shù)行業(yè)創(chuàng)新投入不足，兩極化較為嚴重。人力資本的最值分別為0.000和0.333，固定資產(chǎn)投資的最值分別為0.001和0.478，二者標準差分別為0.074和0.107，隨著我國教育水平和基礎建設水平的快速提升，人力資本和固定資產(chǎn)投資行業(yè)差異相對較小，但由最值可知仍有部分行業(yè)的人力資本和固定資產(chǎn)投資較為匱乏。

4.回歸分析

回歸結果見表2，綜合模型（1）和（2）實證檢驗結果，行業(yè)工資差距與人力資本存在倒“U”型關系，與創(chuàng)新投入存在正相關關系，與固定資產(chǎn)投資存在“U”型關系，三者與行業(yè)工資差距均顯著相關，假設H1、H2和H3得到支持。具體來看，人力資本越高的行業(yè)其勞動力價格越高，增加高素質(zhì)勞動力有利于推動行業(yè)經(jīng)濟發(fā)展，從而擴大行業(yè)平均工資與市場平均工資間的差距，但高素質(zhì)勞動力過多容易造成人才冗余，使勞動力價值被稀釋，反而降低行業(yè)工資水平；創(chuàng)新投入是影響行業(yè)勞動生產(chǎn)率的關鍵因素，加大科技創(chuàng)新投入，有助于獲得市場競爭收益，從而促進行業(yè)工資水平增長，高新技術相關行業(yè)尤其如此，所以勞動力市場行業(yè)工資水平高者愈高、工資差距越來越大；固定資產(chǎn)投資雖也有利于提高勞動生產(chǎn)率和勞動產(chǎn)出，但需耗費較多的時間成本，會對即期勞動成本投入產(chǎn)生不利影響，對行業(yè)工資水平的提升作用存在時間滯后。同時，模型（3）和（4）回歸結果顯示，行業(yè)經(jīng)濟規(guī)模對人力資本與行業(yè)工資差距間的關系有正向調(diào)節(jié)作用，對創(chuàng)新投入與行業(yè)工資差距間的關系有負向調(diào)節(jié)作用。

5.穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗模型的穩(wěn)健性，將被解釋變量行業(yè)工資差距改用各行業(yè)平均工資與所有行業(yè)平均工資的差值度量，將其標準化之后代入回歸模型以檢驗結論的穩(wěn)健性。新回歸結果見表3，變量的顯著性水平和方向與原回歸結果一致，人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資與行業(yè)工資差距存在顯著相關關系，說明研究結論是較為穩(wěn)健的。

（二）產(chǎn)業(yè)間工資差距影響程度分析

下面將使用灰色關聯(lián)度分析來進一步探討人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資對產(chǎn)業(yè)間工資差距的影響程度大小，灰色關聯(lián)度越高，說明對產(chǎn)業(yè)間工資差距的影響越大。計算步驟如下：首先，將產(chǎn)業(yè)間工資差距作為參考序列，用產(chǎn)業(yè)間平均工資標準差系數(shù)度量；其次，將產(chǎn)業(yè)間人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資的標準差系數(shù)作為比較序列；然后，根據(jù)兩序列無量綱化后絕對差的最值計算關聯(lián)系數(shù)，關聯(lián)系數(shù)再加權處理就能得到變量的灰色關聯(lián)度，分辨系數(shù)取0.5。具體數(shù)據(jù)和STATA計算結果見表4，對產(chǎn)業(yè)間工資差距影響最大的是固定資產(chǎn)投資，其灰色關聯(lián)度為0.710，然后依次是創(chuàng)新投入和人力資本，灰色關聯(lián)度分別為0.685和0.641。低工資產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資不足使得產(chǎn)業(yè)發(fā)展停滯不前，而高工資產(chǎn)業(yè)通過大量固定資產(chǎn)投資提高了勞動生產(chǎn)率和未來發(fā)展?jié)摿Γ?jīng)濟發(fā)展增速的巨大差別導致產(chǎn)業(yè)間工資差距日益擴大。

（三）產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距影響程度分析

以下選擇夏普利分解繼續(xù)探討人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資對各個產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的影響程度大小。夏普利分解是在回歸模型的基礎上，基于擬合優(yōu)度來量化各解釋變量對被解釋變量的貢獻度[26]199[27]21。其計算主要有兩步，一是計算變量的夏普利分解值，夏普利分解值主要由兩部分組成，分別是變量的邊際貢獻和權重；二是由夏普利分解值的百分比得到變量的貢獻度，貢獻度越高，說明其影響越大。STATA計算結果見表5，首先由人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資在四大產(chǎn)業(yè)的夏普利值和可以發(fā)現(xiàn)，三個變量對資源密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距和資本密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的影響最大，三者在這兩個產(chǎn)業(yè)的夏普利值和分別為0.967和0.941，對勞動密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距和知識密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的影響較小，在該兩個產(chǎn)業(yè)的夏普利值和分別為0.182和0.418。其次，根據(jù)三個變量在不同產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的貢獻度，可以看出資源密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距和勞動密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距受人力資本影響最大，對兩個產(chǎn)業(yè)的貢獻度分別為55.63%和84.33%，知識密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距和資本密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距受固定資產(chǎn)投資影響最大，對兩個產(chǎn)業(yè)的貢獻度分別為52.47%和55.61%。

五、結論與建議

（一）研究結論

本文借助核密度分析及威廉遜系數(shù)對產(chǎn)業(yè)間及產(chǎn)業(yè)內(nèi)的工資差距變化趨勢進行了分析，隨后實證了人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資與行業(yè)工資差距間的相關關系，并運用灰色關聯(lián)度分析及夏普利分解探究了人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資對產(chǎn)業(yè)間和產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的影響程度大小。研究發(fā)現(xiàn)：四大產(chǎn)業(yè)平均工資核密度圖右尾大幅度拉開，產(chǎn)業(yè)間工資差距日益擴大，產(chǎn)業(yè)平均工資水平高者愈高。資源密集型產(chǎn)業(yè)和資本密集型產(chǎn)業(yè)的威廉遜系數(shù)高于其他兩類產(chǎn)業(yè)，說明二者產(chǎn)業(yè)內(nèi)的工資差距相對較大，但資本密集型產(chǎn)業(yè)威廉遜系數(shù)在逐漸下降，而勞動密集型產(chǎn)業(yè)威廉遜系數(shù)在日漸升高，說明勞動密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距呈擴大態(tài)勢。行業(yè)工資差距與人力資本呈倒“U”型關系，與創(chuàng)新投入呈正相關關系，與固定資產(chǎn)投資呈“U”型關系，且行業(yè)經(jīng)濟規(guī)模正向調(diào)節(jié)人力資本與行業(yè)工資差距間的關系，負向調(diào)節(jié)創(chuàng)新投入與行業(yè)工資差距間的關系。產(chǎn)業(yè)間工資差距受固定資產(chǎn)投資影響最大，然后依次是創(chuàng)新投入和人力資本。三個變量對資源密集型和資本密集型的產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距影響最大，同時人力資本是對資源密集型和勞動密集型的產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距貢獻度最高的變量，固定資產(chǎn)投資是對知識密集型和資本密集型的產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距貢獻度最高的變量。

（二）對策建議

為縮小行業(yè)工資差距以推動共同富裕目標實現(xiàn)，基于研究結論提出如下對策建議：

1.基于產(chǎn)業(yè)間工資差距的對策建議。知識、資本密集型產(chǎn)業(yè)具備創(chuàng)新和資本優(yōu)勢，而資源、勞動密集型產(chǎn)業(yè)具有一定的資源和勞動力優(yōu)勢，調(diào)控產(chǎn)業(yè)間工資差距需要降低高工資產(chǎn)業(yè)壟斷程度的同時鼓勵資本、知識等要素向其他產(chǎn)業(yè)合理轉移，彼此優(yōu)勢互補、共促發(fā)展，避免工資水平高者愈高、低者愈低。產(chǎn)業(yè)間工資差距受固定資產(chǎn)投資影響最大，所以資源密集型和勞動密集型等工資水平較低產(chǎn)業(yè)要適當加大固定資產(chǎn)投資，以此來推動產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展增速，從而提高人均產(chǎn)出和勞動力工資，同時低工資產(chǎn)業(yè)要盡量改善勞動人口受教育程度以提高人力資本水平，并適當增加科技創(chuàng)新投入以促進產(chǎn)業(yè)結構升級，從而使低工資產(chǎn)業(yè)工資水平得以提高、產(chǎn)業(yè)間工資差距得到緩解。

2.基于產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的對策建議。資源密集型和資本密集型的產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距受人力資本、創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資的影響最大，這兩個產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資水平較低的行業(yè)，可通過職業(yè)培訓等再教育措施來提高勞動力質(zhì)量，適當增加創(chuàng)新投入和固定資產(chǎn)投資以實現(xiàn)創(chuàng)新突破、提高生產(chǎn)效率，從而促進行業(yè)市場競爭經(jīng)濟效益增長，使行業(yè)工資水平得以改善。同時，資源密集型和勞動密集型產(chǎn)業(yè)應該更加重視人力資本對產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的影響，這兩個產(chǎn)業(yè)內(nèi)的低工資行業(yè)在提升已有勞動力職業(yè)素養(yǎng)的同時要加大人才引進，而工資水平較高的行業(yè)要根據(jù)自身條件和未來目標調(diào)整勞動力結構，防止人才冗余；知識密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè)要重視固定資產(chǎn)投資對產(chǎn)業(yè)內(nèi)工資差距的影響，產(chǎn)業(yè)內(nèi)的低工資行業(yè)應增加固定資產(chǎn)投資來提高勞動生產(chǎn)率和勞動產(chǎn)出以突破行業(yè)發(fā)展瓶頸，工資水平較高的行業(yè)應基于勞動價值合理調(diào)整勞動工資分配機制，防止社會收入分配矛盾更加嚴峻。

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[ 責任編輯 ]王立國

[收稿日期] 2022-08-09

[作者簡介] 段偉花（1978-），女，河南安陽人，副教授，管理學博士，碩士生導師，主要從事人力資源管理研究；王浩（1998-），男，甘肅天水人，企業(yè)管理專業(yè)2020級碩士研究生，主要從事人力資源管理研究；任冬連（1998-），女，山東濟寧人，企業(yè)管理專業(yè)2021級碩士研究生，主要從事人力資源管理研究。

[基金項目] 國家自然科學基金青年項目（72002079）；教育部人文社會科學研究青年基金資助項目（18YJC630067）；吉林省教育科學規(guī)劃辦重點項目（ZD21051）；吉林省教育廳科學研究項目（JJKH20220133SK）

Analysis of the Changing Trend and Influencing Factors of Industry Wage Gap under the Classification of Production Factors

DUAN Weihua，WANG Hao，REN Donglian

（School of Business Administration， Jilin University of Finance and Economics， Changchun，

Jilin 130117， China）

Abstract： Based on the Stolper-Samuelson theorem to divide the nineteen industries into four major-industries， a variety of research tools are used to explore the changing trends and influencing factors of wage gaps between major-industries and within major-industries. The results show that： the wage gap between major-industries is widening， and the higher the wage level is higher; the largest wage gap within major-industries is the resource-intensive major-industry， but the wage gap within labor-intensive major-industry is expanding; the industry wage gap is positively correlated with innovation investment， and has an inverted "U"-shaped relationship with human capital， and an "U"-shaped relationship with fixed asset investment， and will be regulated by the industry's own economic scale; the wage gap between major-industries is most influenced by fixed asset investment， followed by innovation investment and human capital; the wage gap within resource-and capital-intensive major-industries is most influenced by all three， while human capital is the highest contributor to the wage gap within resource-and labor-intensive major-industries， and fixed asset investment is the variable with the highest contribution to the wage gap within knowledge-and capital-intensive major-industries.

Keywords： the wage gap between major-industries; the wage gap within major-industry; human capital; innovation input; fixed asset investment