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摘要：基于中国工业企业数据分析工会对职工工资的影响，结果发现：加入选择性偏误项的OLS回归存在7.2%的工会“工资溢价”，且内资企业高于外资企业，中西部企业高于东部企业；运用Blinder-Oaxaea方法对工资差异的分解显示，工资差异中不可解释部分占比，内资企业高于外资企业，东部企业与中西部企业无明显差异：基于“活跃工会”分析进一步证实，无论是全样本还是分样“活跃工会”企业平均工资明显高于其他企业，表明我国企业存在明显的工会“工资溢价”效应。
关键词：工会；工资溢价；选择性偏误；活跃工会
中图分类号：F428 文献标识码：A
一、引言
改革开放以来，随着经济的快速发展，居民的收入水平迅速提升，但收入差距也日益扩大，因而恶化了劳动关系，影响社会的和谐稳定。工会本应代表职工利益，在维护职工权益中扮演重要角色，然而在重大劳资冲突发生时，工会并没有有效代表和维护职工利益，因此工会的作用常常受到人们的质疑。近年来发生的数起较大规模工人集体行动，更是激发了人们对工会作用与职能的讨论。工会对于提高职工工资有无作用？有多大作用？这个问题对于社会主义中国尤为重要。因此，研究工会与职工工资的关系，有助于深化对工会作用与职能的认识，具有重要的现实意义。
欧美发达国家的工会不仅拥有悠久的历史，而且对经济和政治都有较大的影响力，因而工会组织的作用一直备受经济学家的关注。对欧美发达国家工会作用的研究源于Lewis（1963）的经典文献。Lewis利用美国数据发现工会将职工工资提高了10%到15%，即存在明显的工会“工资溢价”。这一研究结论得到其他学者的证实，即欧美发达国家工会工人的工资比非工会工人的工资高，存在较明显的工会“工资溢价”效应。与国外研究结论较为一致不同，国内对工会“工资溢价”的实证研究还不多见，且研究方法和研究数据等方面还存在诸多缺陷，研究结论也不一致，即工会“工资溢价”是否存在，还在争论之中。例如，姚洋和钟宁桦（2008）的研究结果表明工会能够显著地提高工人的平均工资，魏下海等（2013）研究结果表明工会导致企业工资率显著提升，二者均支持了工会“工资溢价”效应的存在。但Y.Lu等（2010）研究发现工会对于工资和奖金没有显著性的影响；易定红等（2015）进一步研究认为工会工人的资源禀赋和工作特征禀赋等是造成工资差异的主要原因，工会对工资没有明显的直接影响。
针对以上分歧，本文以中国工业企业微观数据为基础，以对样本的典型化事实分析为依据，利用logit模型计算选择性偏误，在OLS回归中加入选择性偏误项以解决样本“自我选择”问题，然后基于Blinder-Oaxaca方法，对职工收入差异进行分解，最后对“活跃工会”样本作进一步分析，以期为工会组织的收入分配效应研究提供新的证据，并对构建和谐劳资关系和改善收入分配提供相关政策建议。
二、数据、变量与典型化事实
（一）数据来源与处理
本文所使用的数据均来源于中国工业企业数据库，样本范围为全部国有工业企业以及规模以上非国有工业企业，其中，“规模以上”要求企业每年的主营业务收人在500万元及以上，2011年该标准改为2 000万元及以上。这里的“工业”统计口径包括“国民经济行业分类”中的“采掘业”、“制造业”以及“电力、燃气及水的生产和供应业”三大门类，但主要是制造业，占企业总数的90%以上。
由于模型的估计需包含样本个体特征，而只有2004年数据包含职工性别、学历、职称等个体特征信息，所以，我们选取2004年数据作为研究的原始样本，并根据以下原则对样本进行处理：删除职工工资对数观察值缺失的样本，剔除职工工资对数变量处于第1分位数以下和第99分位数以上的极端值，剔除其他变量的极端值和观察值缺失的样本，最终得到261 320个样本企业。
（二）变量选取与描述性统计
为了实证分析我国工会的“工资溢价”效应，我们选取职3-3-资对数作为被解释变量，是否有工会、职工特征变量和企业特征变量等为解释变量。
1.职工工资（wage）。以本年应付工资总额、劳动及待业保险费、住房公积金及补贴、养老和医疗保险费、福利费用总额五项总和作为职工工资总额，用职工工资总额与企业从业人数之比来衡量职工工资。
2.是否有工会（union）。一般认为工会的存在有利于维护和保障职工合法权益。是否有工会为二元虚拟变量，取值为1，认定为工会企业，否则，认定为非工会企业。
3.职工特征变量。我们选取如下职工特征变量：（1）性别变量（male），用男性员工占比来表示。一般认为男性员工占比越高的企业，职工的平均工资就越高。（2）学历变量（edu），用本科及以上学历员工占比来表示。一般认为较高的学历有利于职工工资的提升。（3）职称变量（pro），用中级及以上技术职称的员工占比来表示。一般认为职称越高，职工平均工资也越高。（4）工作经验（exper），用企业年龄作为工作经验的代理变量。一般认为工作经验越丰富，职工平均工资会越高。其中，大于10年的取值为3，大于4年、小于等于10年的取值为2，小于等于4年的取值为1，分别对应于职工“高、中、低”三种工作经验状态。
4.企业特征变量。影响职工工资的企业特征变量有：（1）企业规模（size），为控制企业规模对职工工资的非线性影响，我们用企业营业收入对数值的平方来度量。（2）企业业绩（ep），企业业绩是影响职工工资的重要因素，用企业利润总额与企业从业人数之比衡量。一般认为企业业绩越好，职工工资就越高。（3）资本密集度（ci），用资本劳动比表示，即企业固定资产净值年平均余额与全部从业人员年平均人数之比。一般认为资本密集度高的企业倾向于支付更高的职工个资。（4）出口状态（export），为二元虚拟变量，以企业“出口交货值”来识别，“出口交货值”为0，认定为非出口企业，否则，认定为出口企业。
5.其他控制变量。影响职工工资的因索还有企业所有制、区域和行业等，具体包括：（1）是否是外资企业（foreign）。由于部分企业为享受外资企业的各种税收优惠会通过填报“登记注册号”来变更企业类型，所以，我们未根据工商登记注册号来识别企业所有制，而是根据实收资本比例来确定企业所有制性质，即以外商资本与港澳台资本总和占实收资本的比例来分类，低于25%认定为内资企业，用0表示，大于等于25%认定为外资企业，用1表示。（2）是否是国有企业（state）。如果企业实收资本中国有资本为零，则取值为0，表示为非国有企业，否则，取值为1，表示国有企业，以反映由于企业所有制的不同对职工工资的影响。（3）行业虚拟变量（ind）。工业行业分成采掘业、制造业和公用事业，我们根据工业行业代码的前两位数来识别（其中工业行业代码为06-11划分为采掘业，13-43划分为制造业，44-46划为公用事业），构造行业虚拟变量，以反映职工工资的行业性差异。（4）地区虚拟变量（prov-e）。本文样本企业共涵盖31个省、市和自治区，我们构造地区虚拟变量，取1表示东部，取0表示中西部，以反映我国不同区域经济发展不平衡所导致的区域性工资差异。
表1给出了主要变量的描述性统计。
关键词：工会；工资溢价；选择性偏误；活跃工会
中图分类号：F428 文献标识码：A
一、引言
改革开放以来，随着经济的快速发展，居民的收入水平迅速提升，但收入差距也日益扩大，因而恶化了劳动关系，影响社会的和谐稳定。工会本应代表职工利益，在维护职工权益中扮演重要角色，然而在重大劳资冲突发生时，工会并没有有效代表和维护职工利益，因此工会的作用常常受到人们的质疑。近年来发生的数起较大规模工人集体行动，更是激发了人们对工会作用与职能的讨论。工会对于提高职工工资有无作用？有多大作用？这个问题对于社会主义中国尤为重要。因此，研究工会与职工工资的关系，有助于深化对工会作用与职能的认识，具有重要的现实意义。
欧美发达国家的工会不仅拥有悠久的历史，而且对经济和政治都有较大的影响力，因而工会组织的作用一直备受经济学家的关注。对欧美发达国家工会作用的研究源于Lewis（1963）的经典文献。Lewis利用美国数据发现工会将职工工资提高了10%到15%，即存在明显的工会“工资溢价”。这一研究结论得到其他学者的证实，即欧美发达国家工会工人的工资比非工会工人的工资高，存在较明显的工会“工资溢价”效应。与国外研究结论较为一致不同，国内对工会“工资溢价”的实证研究还不多见，且研究方法和研究数据等方面还存在诸多缺陷，研究结论也不一致，即工会“工资溢价”是否存在，还在争论之中。例如，姚洋和钟宁桦（2008）的研究结果表明工会能够显著地提高工人的平均工资，魏下海等（2013）研究结果表明工会导致企业工资率显著提升，二者均支持了工会“工资溢价”效应的存在。但Y.Lu等（2010）研究发现工会对于工资和奖金没有显著性的影响；易定红等（2015）进一步研究认为工会工人的资源禀赋和工作特征禀赋等是造成工资差异的主要原因，工会对工资没有明显的直接影响。
针对以上分歧，本文以中国工业企业微观数据为基础，以对样本的典型化事实分析为依据，利用logit模型计算选择性偏误，在OLS回归中加入选择性偏误项以解决样本“自我选择”问题，然后基于Blinder-Oaxaca方法，对职工收入差异进行分解，最后对“活跃工会”样本作进一步分析，以期为工会组织的收入分配效应研究提供新的证据，并对构建和谐劳资关系和改善收入分配提供相关政策建议。
二、数据、变量与典型化事实
（一）数据来源与处理
本文所使用的数据均来源于中国工业企业数据库，样本范围为全部国有工业企业以及规模以上非国有工业企业，其中，“规模以上”要求企业每年的主营业务收人在500万元及以上，2011年该标准改为2 000万元及以上。这里的“工业”统计口径包括“国民经济行业分类”中的“采掘业”、“制造业”以及“电力、燃气及水的生产和供应业”三大门类，但主要是制造业，占企业总数的90%以上。
由于模型的估计需包含样本个体特征，而只有2004年数据包含职工性别、学历、职称等个体特征信息，所以，我们选取2004年数据作为研究的原始样本，并根据以下原则对样本进行处理：删除职工工资对数观察值缺失的样本，剔除职工工资对数变量处于第1分位数以下和第99分位数以上的极端值，剔除其他变量的极端值和观察值缺失的样本，最终得到261 320个样本企业。
（二）变量选取与描述性统计
为了实证分析我国工会的“工资溢价”效应，我们选取职3-3-资对数作为被解释变量，是否有工会、职工特征变量和企业特征变量等为解释变量。
1.职工工资（wage）。以本年应付工资总额、劳动及待业保险费、住房公积金及补贴、养老和医疗保险费、福利费用总额五项总和作为职工工资总额，用职工工资总额与企业从业人数之比来衡量职工工资。
2.是否有工会（union）。一般认为工会的存在有利于维护和保障职工合法权益。是否有工会为二元虚拟变量，取值为1，认定为工会企业，否则，认定为非工会企业。
3.职工特征变量。我们选取如下职工特征变量：（1）性别变量（male），用男性员工占比来表示。一般认为男性员工占比越高的企业，职工的平均工资就越高。（2）学历变量（edu），用本科及以上学历员工占比来表示。一般认为较高的学历有利于职工工资的提升。（3）职称变量（pro），用中级及以上技术职称的员工占比来表示。一般认为职称越高，职工平均工资也越高。（4）工作经验（exper），用企业年龄作为工作经验的代理变量。一般认为工作经验越丰富，职工平均工资会越高。其中，大于10年的取值为3，大于4年、小于等于10年的取值为2，小于等于4年的取值为1，分别对应于职工“高、中、低”三种工作经验状态。
4.企业特征变量。影响职工工资的企业特征变量有：（1）企业规模（size），为控制企业规模对职工工资的非线性影响，我们用企业营业收入对数值的平方来度量。（2）企业业绩（ep），企业业绩是影响职工工资的重要因素，用企业利润总额与企业从业人数之比衡量。一般认为企业业绩越好，职工工资就越高。（3）资本密集度（ci），用资本劳动比表示，即企业固定资产净值年平均余额与全部从业人员年平均人数之比。一般认为资本密集度高的企业倾向于支付更高的职工个资。（4）出口状态（export），为二元虚拟变量，以企业“出口交货值”来识别，“出口交货值”为0，认定为非出口企业，否则，认定为出口企业。
5.其他控制变量。影响职工工资的因索还有企业所有制、区域和行业等，具体包括：（1）是否是外资企业（foreign）。由于部分企业为享受外资企业的各种税收优惠会通过填报“登记注册号”来变更企业类型，所以，我们未根据工商登记注册号来识别企业所有制，而是根据实收资本比例来确定企业所有制性质，即以外商资本与港澳台资本总和占实收资本的比例来分类，低于25%认定为内资企业，用0表示，大于等于25%认定为外资企业，用1表示。（2）是否是国有企业（state）。如果企业实收资本中国有资本为零，则取值为0，表示为非国有企业，否则，取值为1，表示国有企业，以反映由于企业所有制的不同对职工工资的影响。（3）行业虚拟变量（ind）。工业行业分成采掘业、制造业和公用事业，我们根据工业行业代码的前两位数来识别（其中工业行业代码为06-11划分为采掘业，13-43划分为制造业，44-46划为公用事业），构造行业虚拟变量，以反映职工工资的行业性差异。（4）地区虚拟变量（prov-e）。本文样本企业共涵盖31个省、市和自治区，我们构造地区虚拟变量，取1表示东部，取0表示中西部，以反映我国不同区域经济发展不平衡所导致的区域性工资差异。
表1给出了主要变量的描述性统计。