推文人 | 杭静 

原文信息：Lutz Hendricks, and Todd Schoellman. Human Capital and Development Accounting: New Evidence from Wage Gains at Migration. Quarterly Journal of Economics, 2018, 133(2): 665-700.

 

经济发展研究的一个核心问题是什么导致了国家间巨大的收入差距。作为回答这一问题的第一步，发展核算将收入水平的差距分解为物质资本，人力资本，以及生产效率的差距。在此基础上，更进一步的探索就可以回答是什么导致了物质资本的差距或者国家间生产效率的不同。

 

发展核算的核心难题是生产效率（TFP）是不可观测的，一般都是用物资资本和人力资本不能解释的收入差异来度量，因此物质资本和人力资本的度量误差都会出现在效率的测度之中，从而使得分解结果有偏差。这其中，物资资本往往能通过累积过去的投资或者计算现有的机器和厂房的价值来很好地度量，人力资本的测算则尤为困难。这部分是由于人力资本投资难以度量。比如，国民收入核算中部分人力资本投资比如说教育会被当成是消费，而且从概念上我们也很难分辨教育投资有多少是为了未来的工资增长，有多少是为了可以看懂英文电影。另一方面，如果使用教育或者工作经验这类代理变量则不可避免地会忽略一些不可观察的人力资本差异。有鉴于此，现有的研究经常使用工资差距来直接度量人力资本的差距。但是，不同国家工人的工资差距不仅仅反映了人力资本的差距，同时也反映了工人所使用的技术的差距。解决这一问题的办法是使用移民的工资来度量不同国家人力资本的差距。使用移民数据的问题是移民存在选择性，加拿大的移民和加纳的移民可能来自于完全不同的社会阶层，并不能反映该国工人的平均水平。Hendricks and Schoellman（以下为HS）的这篇文章通过分析同一名工人在移民前后的工资变化来剔除其它因素的影响，得到国家间人力资本水平差异的测度。

 

 

HS解决了以前的研究存在的一些问题，他们的结果代表了现在为止我们能得到的最好的估计。但是这一结果有多可信呢？Theories are only as good as their assumptions。下面我将从文章的两个假设来提出两点看法。第一，劳动力市场究竟是不是完全竞争的？如果工资不能反映工人的边际产出，那么工资的变化必然也同时包括了劳动力市场条件的变化。现有的研究发现不同经济部门间往往存在着很大的工资差异，特别是在发展中国家的农业部门和工业部门之间。这些工资差距也许反映了不同部门工人的人力资本差距，但也有理由相信劳动力市场扭曲是一个潜在的原因，我国一直存在的户口政策就是一个明显的例子。HS在文章里重点讨论了这一问题，他们发现来自于农业部门或者农村地区的工人的工资增长更高，说明可能存在劳动力市场扭曲，但是他们却忽略了这一证据和前文所作的竞争性市场假设之间的矛盾。有人会指出，如果将劳动力市场扭曲归为z_c的一部分（资源错配的文献发现市场扭曲经常表现为经济生产效率低下），那么得到的人力资本的度量仍然是可信的。其实不然，因为要得到一个唯一的z_c，HS不可避免地要将不同工人的工资变化加总，他们的估计可信的一个隐含条件是不同工人工资增长的随机扰动项是均值为零的。如果出现在样本中的工人并不满足这一条件，那么我们就要对他们的结果持保留意见，而劳动力市场扭曲很有可能导致这一隐含假设不成立。比如说，那些工资压抑更大的工人可能更倾向于移民，从而使得数据中得到的工资增长比一个假象的随机样本的工资增长要高。从另一个角度看这个问题，使用移民前后的工资变化数据可以解决因为工人人力资本差异带来的样本选择问题，但不能解决因为工人工资增长不同本身带来的样本选择问题，而工资增长完全可能因为劳动力市场扭曲而在不同工人之间存在差异。

 

另外一个假设更多内生于增长核算的研究框架本身。增长核算需要假设不同投入的贡献是线性可加的。也就是说，人力资本可以表示成为不同类型劳动投入的函数，且这一函数不存在国家之间的差别。或者说，生产效率或者物质资本的差异不应该影响一个国家不同工人的相对工资，只有劳动力的相对供给会影响相对工资。这一假设同样与现有的对相对工资变化的研究不符。比如说，近几十年来技能溢价（skill premium）的变化通常被认为源自于偏向于熟练劳动的技术进步。在发展核算的框架之下，Casseli and Coleman （2006，AER）也讨论了不同国家在使用熟练劳动和非熟练劳动上存在着怎样的差距。忽略技术对相对工资的影响同样导致了HS估计出的熟练劳动和非熟练劳动之间的替代弹性过大。他们的估计还是主要利用不同国家相对工资的差距。如果考虑技术的影响，工资差距的对数值可以表示为下式，

 

Abstract

 

We use new data on the pre- and post-migration wages of immigrants to the United States to measure wage gains at migration. The average immigrant from a middle income or poor country increases their wage by a factor of two to three upon migration. This wage gain is small relative to the underlying gap in GDP per worker. In a development accounting framework, this finding implies that switching countries accounts for 40% of cross-country income differences, while human capital accounts for 60%. Wage gains decline with education, consistent with imperfect substitution between skill types. We augment our analysis to allow for this possibility and bound the human capital share in development accounting to between one-half and two-thirds. We also provide results on the importance of pre-migration sector of employment, assimilation, and skill transfer.