一、 引言

国有部门支付了较高的工资吗？自1990年代中后期国有部门工资出现了迅速增长以来，这一问题就成了人们普遍关心的问题。仅从统计年鉴的数字来看，1996年国有单位的平均工资还仅相当于其他非国有单位的70%，2004年两个部门已基本相等，2009年国有单位的工资水平是其他非国有单位的1.09倍，是集体单位的1.66倍。根据发改委 (2007) 公布的工资增长率，1995年到2005年国有企业年平均工资增长15.3%，快于其他所有制企业。其中，1996年到2000年国有部门工资年均增长9%，2001年到2005年年均增长13.9%，这两个时期的集体部门的年均增长率分别为7.7%和11.3%，其他非国有单位的年均增长率为5.9%和9.6%(王德文，2007)。

如此高的增长率是否意味着国有部门过高地支付了员工工资呢？为了回答这一问题，一些研究开始围绕着不同所有制部门工资差异展开。Zhao (2002)的研究结果显示，1996年国有企业工人与集体企业相比享有正的工资溢价，而与私营企业和外商投资企业的工人相比，溢价则为负。陈弋等 (2005)的研究认为，1995年与其他国内企业相比，中央国有企业可以从特惠的制度因素中获利，享有高于市场水平的工资。张车伟和薛欣欣 (2008)的研究表明，2005年与非国有部门相比，国有部门的劳动力享有相对较高的工资，且工资分布区段越低的劳动力享有的溢价程度越高。岳希明等 (2010)对国有垄断行业与非垄断行业的研究表明，2005年前者与后者相比，工资不合理的部分达60%。尹志超和甘犁 (2009)，张义博 (2012)的研究均显示，1989-1997年，公共部门的工资比非公共部门低，但在2000年以后公共部门开始具有工资优势。陆正飞等 (2012)根据1999-2009年上市公司的数据发现国有企业职工工资大大高于非国有企业。夏庆杰等 (2012)认为国有企业减员增效改革后，国有企业工资高于非国有企业的幅度及其不合理的部分大幅度上升，导致城镇工资收入差距扩大。上述研究大体形成了一个较一致的结论，即在20世纪90年代中后期的改革后，国有部门的收入优势逐渐明显，其员工享受了相对较高的工资待遇。

但是上述研究都存在相同的问题，即在回归或进行反事实估计时没有充分考虑不可观测的异质性问题。比如，部门选择会受个体部门偏好的影响，而偏好随个体而不同，工资受劳动生产力或能力的影响，而个体的能力也存在广泛差异。由于这些变量不可观测，如果不能很好控制，可能会导致结构参数的有偏估计 (Heckman和Singer，1984)，从而得出错误结论。针对不可观测变量异质性的传统作法是随机效应估计，尹志超和甘犁 (2009)的研究中使用了随机效应估计以控制能力对部门工资的影响，但也仅限于部门间能力的异质性，并没有考虑部门内部异质性问题。另外一种作法是分位数回归 (如张车伟和薛欣欣，2008；张义博，2012)，由于分位数是根据残差工资而不是实际工资来确定，所以残差的分布能够体现不可观测变量的分布，从而对不可观测变量的异质性进行控制，但分位数回归无法探察异质性的来源 (Deb et al., 2009)。

近年来，有限混合模型 (Finite Mixture Models，FMM) 作为控制不可观测异质性的有效而又灵活的工具 (Kasahara和Shimotsu，2009) 被应用于医学、工程、经济等各个领域，特别是在动态最优选择模型上的应用。动态最优选择模型的特点是，影响最终选择结果的潜在机制随个体不同而具有系统性差异，且这种差异无法完全观测。针对这样的问题，FMM可以通过非参数或半参数估计将异质性总体归为几个有限子总体，子总体内部具有相似的影响机制，子总体之间则不同。通过对混合模型的进一步估计，可以得到结构参数的一致估计量。比如，Crawford和Shum (2005)对于药物需求动态匹配的研究，Gowrisankara等 (2005)对投票行为动态模型研究，Deb等 (2009)对失业对人的行为的影响的研究。在劳动经济学领域，比较有代表性的是Keane和Wolpin (1997)对年轻人职业选择的研究和Eckstein和Wolpin (1999)对中学生读书/工作的动态决策的研究。在Keane和Wolpin (1997)的研究中，年轻人的职业选择被划分为5类 (读书、白领工作、蓝领工作、军工工作、家庭生产)，由于影响年轻人选择的各类因素和机制具有异质性，FMM将样本分为4个潜在子类别，不同类别具有不同的行为特征，通过参数估计，回归结果很好地拟合实际数据中体现出的职业选择行为；Eckstein和Wolpin (1999)在对中学生读书/工作的动态决策的研究中，针对6种可观测的决策结果，通过控制中学生的偏好、能力、动机等不可观测因素，FMM将异质性总体分为4个潜在类别，从而对辍学者的特征、影响因素等问题进行了评估。Beffy和Kamionka (2010)将FMM方法应用于公共部门与私有部门工资差异的研究中，通过对部门选择、就业选择的控制，重新对法国部门工资差异进行了估计。

鉴于有限混合模型在控制不可观测异质性方面的灵活有效性，本文也将借助这一方法重新对我国国有与非国有部门的工资方程进行估计，探查同一部门在不同潜类别间是否存在工资模式的差别，以及同一潜类别不同部门间的工资模式又有什么不同特点，在此基础上估计国有部门员工的反事实工资，解释工资差异的来源，考查国有部门的员工被过高支付了还是拥有特殊人力资本。文章后续安排如下：第二部分，模型及数据介绍；第三部分，国有与非国有部门工资方程估计；第四部分，国有部门反事实工资估计及工资差异分析；第五部分，结论。

二、 模型及数据 (一) 结构模型

假定每个个体依据毕生效用最大化的原则进行工作选择，为了实现这一目标他可以决定在某一时间进入或退出某一部门。如果部门选择大体可以分为两类：在国有部门工作或在非国有部门工作，则每个个体在一定时期内的效用最大化函数U可以表示为：

$ U = {\rm{max}}E(\sum\limits_{t = 1}^T {\sum\limits_{m = 1}^2 {{U^m}_t{d^m}_t|{S_t}} }) $

(1)

其中，E (·) 表示期望，d_t表示在时期t的工作选择，m为选择的种类，S_t为个体在时期t所处状态 (包括部门、工资)。个体在t时期所处状态可以用以下模型表示：

$ {{\rm{Z}}_{\rm{i}}}{\rm{ = 1(}}{{\rm{X}}^{\rm{z}}}_{\rm{i}}{{\rm{\beta }}^{\rm{z}}}{\rm{ + }}{{\rm{\alpha }}^{\rm{z}}}_{\rm{i}}{\rm{ + }}{{\rm{u}}^{\rm{z}}}_{\rm{i}}{\rm{ > 0)}} $

(2)

$ ln{w^{{\rm{Pu}}}}_{\rm{i}} = {{\rm{Z}}_{\rm{i}}}({{\rm{X}}^{{\rm{Pu}}}}_{\rm{i}}{{\rm{\beta }}^{{\rm{Pu}}}}_{}{\rm{ + }}{{\rm{\alpha }}^{{\rm{Pu}}}}_{\rm{i}}{\rm{ + }}{{\rm{u}}^{{\rm{Pu}}}}_{\rm{i}}) $

(3)

$ ln{{\rm{w}}^{Pr}}_{\rm{i}} = (1 - {{\rm{Z}}_{\rm{i}}})({{\rm{X}}^{Pr}}_{\rm{i}}{{\rm{\beta }}^{Pr}}_{} + {{\rm{\alpha }}^{Pr}}_{\rm{i}} + {{\rm{u}}^{Pr}}_{\rm{i}}) $

(4)

其中：

X=(X^Z, X^Pu, X^Pr) 分别表示影响部门选择、部门工资的可观测的特征向量，在本研究中，影响部门工资的变量主要有：受教育年限 (年)、经验 (年)、经验平方；影响部门选择 (Z=1为国有部门) 的变量有：除受教育年限 (年)、经验 (年)、经验平方外，还包含了“家庭中是否有其他成员在国有部门工作 (有=1，无=0)”、“家庭年收入”变量作为部门选择的识别变量，我们认为这两个变量理论上只影响部门选择并不影响工资水平。另外在部门选择和工资方程中都加入了以下控制变量：性别 (男性=1)、户籍 (城市=1)、职业 (白领=1)、地区 (西部地区为参照组)、年份 (2004年为参照组)。Pu、Pr分别表示国有部门和非国有部门。

α=(α^Z_i, α^Pu_i, α^Pr_i) 表示不可观测异质性成分向量，比如部门选择偏好、动机，专业技能，特殊人力资本，这些偏好和技能随部门和职业的不同而有差别。

β=(β^Z, β^Pu, β^Pr) 表示系数向量。

u=(u^Z_i, u^Pu_i, u^Pr_i) 为随机误差向量。

(二) 识别策略

在任一时期，对于样本中的每一个个体i (i=1, ……, n)，可以观测到他们的部门选择和状态，{d^m_i, Z_i, lnw_i}，则t时期样本选择结果的似然函数可以表示为：

$ L = \prod\limits_{n = 1}^N {{\rm{Pr}}({d^m}_n|Z, lnw)} $

(5)

如果不存在异质性，则可以直接对上式进行最大似然函数估计，但显然，诸如偏好/动机、能力禀赋等因素存在广泛异质性，无法进行最大似然估计。这种情况下，不妨假设异质性总体由C种类型的子总体构成，一种极端的情况C=N时，每个个体的异质性都可以捕捉到，令π_j(0 < π_j < 1，∑^C_j=1π_j=1) 表示某类子总体的个体数量占总体数量的比例，则样本选择结果的似然函数可以改写成C种类型子总体的混合似然函数：

$ L = \prod\limits_{n = 1}^N {{\rm{Pr}}({d^m}_n|Z, Wh, lnw)} = \prod\limits_{n = 1}^N {\sum\limits_{j = 1}^C {{\pi _j}Pr({d^m}_n|T = j)} } $

(6)

其中T_i=j表示个体i所属类别为j。

进一步地，某子类型j的结构方程可以表示为：

$ {Z_{j(i)}} = 1({X^z}_{j(i)}{\beta _j}^z + {\alpha ^z}_{j(i)} + {u^z}_{j(i)} > 0) $

(7)

$ {\rm{ln}}{w^{Pu}}_{j(i)} = {Z_{j(i)}}({X^{Pu}}_{j(i)}{\beta ^{Pu}}_j + {\alpha ^{Pu}}_{j(i)} + {u^{Pu}}_{j(i)}) $

(8)

$ {\rm{ln}}w_{_{j(i)}}^{{\rm{Pr}}} = \left({1 - {Z_{j(i)}}} \right)(X_{_{j(i)}}^{{\rm{Pr}}}\beta _{_j}^{{\rm{Pr}}} + \alpha _{_{j(i)}}^{{\rm{Pr}}} + u_{_{j(i)}}^{{\rm{Pr}}}) $

(9)

对 (6) 式进行参数估计可以使用EM (Expectation-Maximization) 算法，EM算法由两个步骤构成，E步和M步：

E步，估计每个观测值所属类别的后验概率 (posterior probability)，即

${p_{j(i)}} = P({T_i} = j|Z, lnw) = \frac{{{\pi _j}P({Z_i}, ln{w_i}|{T_i} = j)}}{{\sum\limits_{l = 1}^C {{\pi _l}P({Z_i}, ln{w_i}|{T_i} = l)} }}$，通过最大化后验概率将数据归类分组，并推出前验概率 (prior probability)，${\pi _j} = \frac{1}{N}\sum\limits_{i = 1}^N {{p_{j(i)}}} $。

M步，以前验概率为权重，分别对每个组成部分的对数似然函数求最大化，${\rm{max}}\sum\limits_{i = 1}^N {\sum\limits_{j = 1}^C {{\pi _{j(i)}}} } {\rm{ln}}l\left({{d_m} = 1|{T_i} = j, {Z_i}, ln{w_i}} \right)$，从而得出参数估计值。

(三) 数据

本文使用的数据是2004~2011年美国北卡罗来那大学和中国预防医学会所做的“中国居民营养与健康调查数据”(CHNS)。该数据包括中国农村与城市中3000多个家庭户中个人工资、人力资本以及其他反映家庭背景的信息。我们将样本限制在15岁以上非农劳动者，并根据所属单位所有制性质分为国有部门 (包括国家机关、事业单位、国有企业) 和非国有部门 (包括集体、私营、个体、三资企业)。在排除了自我雇用以及未报告工资收入的样本后的总样本为8603人，其中国有部门为3646人，非国有部门为4957人。数据中的个人工资收入和家庭收入都以1988年消费价格为100进行平减，同时为了控制地区和城乡间的消费水平和购买力差异，使其可以横向比较，进一步根据辽宁省城市的消费价格和实际消费水平对其他地区和城乡的收入水平进行二次平减。

表 1是主要变量的描述性统计，从平均工资水平来看，国有部门确实在所有年度都高于非国有部门，工资的标准差表明国有部门的工资结构相对集中，内部差异小于非国有部门。受教育年限也表现出了类似的特点，国有部门员工的教育程度高于非国有部门，并且内部异质性较小，而非国有部门的特点是受教育年限相对较低，内部差异较大。从经验来看，非国有部门的平均工作年限高于国有部门，但同样内部差异也大于国有部门。从内部构成来看，国有部门中的男性比例略高于非国有部门，大体在60%左右，员工65%以上来自于城市，近70%从事白领职业。而非国有部门则明显不同，其员工60%以上来自于农村，80%以上从事蓝领工作。显然两个部门的人员构成在户籍和职业分布上存在系统性差别，这也暗示，如果存在户籍歧视、职业歧视和部门进入障碍，劳动力市场的户籍分割和职业分割可能会加剧所有制分割。地区构成显示，国有部门更多样本分布在中部地区，非国有部门更多分布在东部地区。

三、 不同部门的工资方程 (一) 潜在类别

统计结果显示，异质性总体由两个潜在子类别加权构成^①：属于类别1的个体共880人，前验概率21%(国有部门267人，非国有部门613人)，属于类别2的个体共7723人，前验概率79%(国有部门3379人，非国有部门4344人)。类别1的工资均值为2.86，方差为1.39，类别2工资均值为2.77，方差为0.21。

① 根据BIC准则，当潜类别个数C=1时，BIC值为18453.37，当C=2时，BIC值为17296.77，当C=3时，模型在进行了500次迭代后仍无法收敛，意味着第3个类别可能试图拟合为数不多的奇异值或有特殊影响的观测值，因此我们选择了2个潜类别模型。

为了能够进一步认清两个类别所代表的群体，我们绘制了不同类别的工资分布图 (见图 1)，从图中可以看出，在整个工资分布区间都有来自于类别1的个体，但类别1主要反映的是处于工资分布两端的高收入群体和低收入群体 (这也是类别1方差比较大的原因)，类别2分布在工资分布均值两侧，主要反映的是中等收入群体。

从职业分布来看，类别1主要以蓝领职业为主 (蓝、白领构成比例分别为78%、22%)，蓝领中的国有、非国有构成比例分别为12%和88%，白领中的国有、非国有比例分别为51%和49%。类别2中蓝领与白领分布相对均匀 (蓝、白领比例为60%和40%)，蓝领中的国有、非国有比例分别为22%和78%，白领中国有、非国有比例分别为75%和25%。

(二) 不同部门的工资方程及差别特点^①

① 注：由于篇幅所限，没有报告部门选择模型的回归结果

表 2显示了两种类别部门工资决定机制的差异。类别1的劳动者其工资模式在国有部门与非国有部门之间并没有显著差别，如教育收益率在两个部门分别为6.41%和5.47%，仅相差0.94%，经验的报酬率的差别也不显著，如工作10年的劳动者在国有和非国有的边际报酬率分别为3.52%和2.71%。从其他控制变量的差别来看，劳动者的性别工资差距都比较大，在国有部门男性比女性高41.05%，在非国有部门高38.38%。而部门内和部门间的城乡、职业、地区的工资差别均不显著。类别1的工资决定的差别主要体现在不可观测变量--专业技能对工资的影响上，国有部门技能的收益为α^Pu₁=2.350，而在非国有部门仅为α^Pr₁=0.274，这一结果意味着这个同质群体在部门间存在系统性的技能差异。是什么原因造成了这种差异？考虑到两个部门在职业分布上的差别 (非国有部门有86%的样本从事蓝领职业，而国有部门的这一比例为44%)，我们推测，部门间这种系统性的技能差别可能正是源于职业分割带来的技能差异，尤其是当非国有部门存在大量从事简单重复性体力劳动的劳动者时，蓝领与白领的技能工资差别会更加突出，从而表现为国有部门系统性技能优势。

与类别1不同，类别2劳动力的专业技能在两个部门并没有显著差别但在国有部门与非国有部门的工资决定模式存在显著差异。就人力资本收益率而言，这一类别的劳动力在国有部门教育每增加一年，工资增长6.86%，而在非国有部门仅增长2.54%，相差4.33%，以工作10年的劳动者为例，经验每增长一年，在国有部门工资增长2.02%，在非国有部门增长0.72%，后者显著低于前者。类别2劳动者在国有部门的性别、职业工资差距均小于非国有部门，而城乡工资差距却大于非国有部门。对不可观测的技能收益的估计显示，两个部门并不存在显著差别，它们在国有和非国有部门的估计值分别为α^Pu₂=1.094和α^Pr₂=1.233。这样的结果表明，同质群体在两个部门具有不同的工资决定模式。这又是什么原因？

类别2主要反映的是中等收入阶层的工资决定，在这一阶层中同样存在职业分割，其中国有部门中近70%的劳动力从事白领工作，而非国有部门中83%从事蓝领工作，所以国有部门的工资方程更多体现了白领职业的工资决定特点，非国有部门的工资方程更多体现蓝领职业的工资决定特点。由于两类职业对人力资本和技能的要求并不相同，它们对不同职业的工资决策的影响程度也不相同，所以我们看到，都是中等人力资本的情况下，从事白领工作具有更高的人力资本回报率，从事蓝领工作则回报率相对较低。不可观测的技能方面 (既包含了技能收益，也包含了补偿性工资收益)，可能由于都是中等技能，所以在部门间的差别也不显著。这种情况下，同质群体在两个部门的工资模式存在差别有其合理性。当然也不能否认，既便是职业报酬机制真实反映了两类职业的要素生产率状况，依然可能存在着同一职业内部由于所有制分割造成的报酬机制的差别。从而同质群体在两个部门具有不同的工资决定模式应当是职业分割和部门分割共同作用的结果。

为了检验分类结果的稳健性，我们分别对同一部门内的两个潜类别的工资方程进行了邹检验，其中国有部门邹检验的F统计值为37，非国有部门邹检验的F统计值为22.58，均在1%的显著性水平上显著，说明无论在国有部门还是在非国有部门，两个类别的确存在系统性差别。

上述结果表明，劳动力市场存在两个异质性群体，类别1在两个部门之间具有相似的工资决定机制，但在不同部门具有不同潜在技能水平，类别2在两个部门之间具有相似的技能水平，但工资决定模式存在显著差异。劳动力的异质性使得影响部门工资差异的潜在机制也被分成两类：一类是由部门系统性技能差异 (或称为部门特殊人力资本) 引发的工资差异，这种机制主要体现在高收入阶层和低收入阶层；另一类是由报酬机制的差别引起的工资差异，这种机制主要体现在中等收入阶层。

四、 国有部门反事实工资估计

为了回答国有部门是否为员工支付了过高的工资，我们需要估计国有部门员工的反事实工资，反事实工资是指当国有部门的员工到非国有部门相同岗位工作时，他们可能获得的工资水平。由于引起工资差异的机制存在两种不同方式，不同类型的员工在非国有部门获取收入的能力也不相同，所以区分劳动力类别进行反事实工资估计是判断工资差异合理性的更有效的做法。

(一) 估计方法

估计国有部门员工的反事实工资，首先要区分员工所属的潜在类别，为此我们运用自助法 (bootstrapping) 分别对国有部门的每个员工重复抽样100次，得到下式所列的员工i属于类型j的后验概率。

$ {p_{j(i)}} = P({T_i} = j|Z, {\rm{ln}}w) = \frac{{{\pi _j}P({Z_i}, {\rm{ln}}{w_i}|{T_i} = j)}}{{\sum\limits_{l = 1}^C {{\pi _l}P({Z_i}, {\rm{ln}}{w_i}|{T_i} = l)} }} $

(10)

然后计算每个员工对应的在国有部门的拟合值和在非国有部门的反事实工资，即：

$ {\rm{ln}}\hat w_i^{Pu} = X_i^{Pu}\beta _j^{Pu} + \hat \alpha _j^{Pu} $

(11)

$ {\rm{ln}}\hat w_i^{Pr} = X_i^{Pu}\beta _j^{Pr} + \hat \alpha _j^{Pr} $

(12)

这样同质劳动力的部门工资差异表示为：

$ {\rm{ln}}\hat w_i^{Pu} - {\rm{ln}}\hat w_i^{Pr} = X_i^{Pu}\left({\beta _j^{Pu} - \beta _j^{Pr}} \right) + \left({\hat \alpha _j^{Pu} - \hat \alpha _j^{Pr}} \right) $

(13)

从 (13) 式可以看出，类别1的劳动力的部门工资差异主要来自部门间系统性的技能差异，即$\left({\hat \alpha _j^{Pu} - \hat \alpha _j^{Pr}} \right)$，而类别2的劳动力的部门工资差异主要来自部门间报酬机制的差异，即$X_i^{Pu}\left({\beta _j^{Pu} - \beta _j^{Pr}} \right)$。

(二) 估计结果

根据FMM回归结果估计的国有部门加权平均工资为3.0793，加权平均反事实工资为2.7005，二者相差0.3788。为了能够更清晰地反映工资差别的分布情况，我们绘制了分位数分布图和差异散点图 (图 2)。其中图 2(a)为实际工资与反事实工资的对比，横轴代表反事实工资的分布，纵轴表示实际工资预测值的分布，图中对角线上的每一点都表示 (预测的) 实际工资与反事实工资相等，当散点位于对角线以上时，意味着实际工资高于反事实工资，反之则低于反事实工资。图 2(b)为实际工资减反事实工资的差额散点图，横轴为实际工资预测值，图 (b) 意在观察位于实际工资不同位置的个体的工资差异特点。

结合两个图来看，绝大多数员工能够在国有部门获得更高的工资，意味着，与非国有部门的同质劳动力相比，国有部门支付了较高的工资，并且这种差别似乎随着工资水平的提高而趋于扩大，这一点可以从 (a) 图中曲线与对角线的偏离程度看出，偏离程度越大，说明两个部门的工资差别越大。当然也有部分员工的反事实工资高于其实际工资 ((b) 图中0刻度线以下散点)，意味着这部分员工在非国有部门会获得更高的工资。在传统的分析框架里 (如Blinder-Oaxaca分解)，这些差额由于无法解释而被看作是溢价，从而成为国有部门支付了不合理工资的证据。显然，在存在不可观测的异质性变量的情况下，实际工资与反事实工资之间的差额不能简单地归绺为溢价。对此，我们将进一步观察类别1和类别2的工资差距。

工资方程的分析结果显示，类别1的劳动力在国有部门具有技能优势，当他们由国有部门转向非国有部门时，原有的技能优势可能无法充分发挥从而获取收入的能力相应下降。按照类别1的工资方程估计的国有部门员工的平均工资为lnŵ^Pu_i=3.0028，而如果他们转换到非国有部门，能够获取的工资下降为lnŵ^Pr_i=2.6257，这之间的差额衡量了国有员工技能优势的丧失而造成的损失。或者说，国有部门之所以支付类别1员工较高工资，是对员工特殊专业技能的补偿。从图 3(a)可以看出，总体上，国有部门中收入更高的人其实际工资与反事实工资的反差越大，由此可以推测他们具有更加突出的技能比较优势，而由于这些特殊技能具有部门或职业专用性，无法在非国有部门发挥类似作用，所以导致他们的实际工资与反事实工资的差额较大。当然并非所有员工的反事实工资都低于实际工资，部分中低收入的员工在非国有部门可能获得更高的收入，如图 3(b)工资差异与实际工资的散点图所示，部分中低收入员工的实际工资与反事实工资的差异为负，意味着这部分人在非国有部门可能具有更高的劳动生产率。来自类别1的劳动力由于具备部门特殊人力资本，从而在国有部门与非国有部门之间产生了工资差别，这一工资差别可以看作是一种合理支付，不能就此认为国有部门支付了过高或过低的工资。

根据FMM回归结果中类别2的工资方程，国有部门的平均工资收入为lnŵ^Pu_i=3.0805，其反事实工资为lnŵ^Pr_i=2.7273。结合图 4中 (a)、(b) 两图，这一类型的绝大多数人员在国有部门能够获得工资溢价，溢价的平均值为0.2876，从分布上看，溢价在整个工资分布区间比较均匀，大体保持了较为一致的溢价幅度，有也少数人员在国有部门的溢价为负。

综合而言，在实际工资与反事实工资的差异中，既有类别1来自部门特殊人力资本造成的差异，也有类别2工资模式不同带来的差异，所以不能简单的认定实际工资与反事实工资的差异是不合理的。在我们的分析中所有个体加权平均后的实际工资与反事实工资的差异是0.3788，其中的0.0913 ^①来源于国有部门对员工特殊人力资本的补偿，应当属于合理的支付，另外0.2876^②是来自报酬决定机制差别，这部分工资差异既可能包含职业间合理的工资差异，也可能包含职业内由于所有制分割造成的不合理的工资差异。

① 0.0913的计算方法为国有部门中的每个个体按国有部门类别1的工资方程估计的工资值减去按非国有部门中类别1的工资方程估计的反事实工资得到的差额再乘以属于类别1的后验概率。

② 0.2876的计算方法为国有部门中的每个个体按国有部门类别2的工资方程估计的工资值减去按非国有部门中类别2的工资方程估计的反事实工资得到的差额再乘以属于类型2的后验概率。

而从不同机制的群体分布来看，国有部门高收入阶层和低收入阶层的部门工资差异更多源自于对部门特殊人力资本的合理补偿，这可以补充已有研究的结论，如张车伟、薛欣欣 (2008)认为国有部门的低收入阶层存在不可解释的工资差异，并将其视为不合理的溢价，现在来看，这一工资差异可能就是由不可观测的部门特殊人力资本造成的。国有部门的中等收入阶层的工资差异更多体现为报酬机制的差别。

五、 结论

工资差异的形成是劳动者工作选择和部门工资决定模式共同作用的结果，劳动者进行工作决策和工作转换时，必然会依据其偏好和能力比较优势选择最适合自己的部门和岗位，以实现一生效用最大化。由于偏好和能力存在广泛差异，劳动者的部门选择和工资水平也必然不同，相应地，影响他们最终选择结果和工资水平的潜在机制也会具有系统性差别。这意味着，在研究工资差异的过程中，如果不能分辨劳动者的异质性进而推断潜在行为的异质性，而是笼统地将劳动力看作一个同质群体，那么在推测实际工资与反事实工资的差异时，极有可能会因忽略不可观测的异质性的影响，而得出错误结论。

为了解决这一问题，本文采用了与以往研究不同的方法--有限混合模型 (FMM)，重新对国有和非国有部门的工资差异进行评估。FMM通过对异质性劳动力动态效用函数最优化，将劳动力划分为两类群体：一类劳动力拥有在国有部门工作的能力比较优势，或者说他们更适合从事国有部门的相关工作，另一类劳动力则在两个部门中拥有相近的技能水平，他们在部门选择上没有显著的倾向性。

个体的异质性导致了潜在工资获取模式的异质性。研究发现，两类群体在同一部门的工资获取模式显著不同，在部门间的工资差异的形成机制也显著不同。具体而言，第一类型劳动力在国有和非国有两个部门的生产要素的报酬率方面没有显著差异，但由于这类劳动力具有国有部门特殊人力资本 (或者说能力比较优势)，所以当他们从国有转换到非国有部门时，这种特殊人力资本的作用无法发挥，从而产生工资差异。这种类型劳动力主要分布在高、低收入阶层。第二类型劳动力虽然不存在部门能力比较优势，但他们的生产要素的报酬率在两个部门间却有着显著差别，当这一类型劳动力从国有部门转换到非国有部门时，会因要素报酬率的差异而产生工资差异。这种类型劳动力主要分布在中等收入阶层。

根据上述分类，通过对比实际工资与反事实工资，我们发现，国有部门员工转换到非国有部门时，全部员工的工资平均会下降0.3788(对数值)，其中，第一类型员工的工资平均下降0.0913，第二类型员工的工资平均下降0.2876。这说明国有部门确实支付了员工相对较高的工资，但其中的0.0913是对员工特殊人力资本的补偿，属于合理支付，另外0.2876是来自报酬决定机制差别，这部分工资差异既可能包含职业间合理的工资差异，也可能包含职业内由于所有制分割造成的不合理的工资差异。