問題的提出

本文試圖探討已有文獻中不曾注意到的一個影響因素，即企業的世代（ｃｏｈｏｒｔ）和年齡（ａｇｅ）對勞動收入份額的影響。世代是企業創立的年代，企業年齡顯然與其世代是完全相關的，但兩者對企業經營行為和勞動收入份額的影響可以（也應該）分開來看。成立于不同時代的企業，創立時的經濟和政治環境、相應的國家戰略和產業政策以及創辦人或高管的經營理念、管理風格和企業文化等都不可避免地打上了時代的烙印，呈現系統的代際差異，因而企業勞動收入份額也可能存在系統性的代際差異，即代際效應。不管是否處于同一時代，不同年齡階段的企業因自身生命周期而有不同的經營戰略和行為，這也可能導致企業勞動收入份額差異，即年齡效應。在經驗研究中，給定某一調查時刻，不同年齡企業差異既可能來自生命周期差異，也可能來自代際企業固有差異，因而并非“純”年齡效應，而是包括年齡和代際兩種效應。新近發展的隊列分析方法（Ｄｅａｔｏｎ，１９８５、１９９７；Ｇｌｅｎｎ，１９７７）為分離年齡效應和代際效應提供了恰當的研究工具。

企業年齡影響其經營戰略和管理行為，在企業生命周期理論和經驗研究中被廣泛證實，因而將企業年齡作為勞動收入份額差異的來源之一是很自然的事。但將企業世代作為影響勞動收入份額的因素之一，我們尚停留在“大膽假設、小心求證”階段，因為目前缺少相關的理論和經驗研究。不過，基于企業發展的現實，我們相信代際效應的存在。在我國工業企業發展史上，我們可以看到每個階段都有其鮮明的時代特征（孫健，１９９２）：“一五”（１９５３－１９５７年）時期，工業發展戰略主要是資本主義工商業改造，雖然確立了重工業優先發展戰略，但重工業產值比重很低；“大躍進”和“人民公社”時期（１９５８－１９６５年），社會主義經濟曲折發展，重工業比重大幅提升，１９６０年８月黨和國家為擺脫國民經濟困境實行了“調整、鞏固、充實、提高”的方針，提出放慢工業和基本建設發展，重點發展農業；１９６５年之后，經濟工作轉向備戰軌道，大搞三線建設；文化大革命（１９６６－１９７６年）期間，大規模三線建設，向地方分權，實行財政收支、物資分配和基本建設投資大包干，實行簡化的稅收、信貸和勞動工資制度。改革開放以來，國有企業改革先后經歷了擴大經營自主權（１９７８－１９９４年）、制度創新和結構調整（１９９５－２００５年）、以國有資產管理體制改革推動國有企業改革這三個階段，私營企業、外資企業更是飛速發展。我們難以否認，企業會被打上時代的烙印，在實施簡化工資（精神激勵為主）的“文革”時代創辦的國有企業與改革開放時代創辦的國有企業之間存在較大的企業文化差異。同樣，以國有企業離職人員、城市待業人員、農村專業戶為創業主體的第一代民營企業家，以政府機關、科研院所、大型國企、高等院校“下海”人員為創業主體的第二代民營企業家，以海歸留學生和高科技人員為創業主體的第三代民營企業家，他們創辦于不同時代的私人企業也不可能沒有經營理念、行為和企業文化上的差異。總之，就像同代人在幼年經歷共同的沖擊有相似的反應一樣，同代誕生的企業會面臨相同的社會環境，或對相同社會制度變遷有共同的反應。跨代企業則存在系統性差異。因此，“世代”是企業差異的來源之一，也可以是導致勞動收入份額差異的來源之一。

本文旨在從企業代際與年齡的新視角探索中國勞動收入份額變動的原因，這將是勞動收入份額研究微觀路徑上的又一項縱深研究。本文能夠為認識中國特殊制度背景下企業要素收入分配格局提供重要線索，也能為人們理解宏觀意義的收入分配問題提供新的洞見。

研究方法、數據與基本事實

（一）研究方法。本文運用隊列分析方法定量測度勞動收入份額的代際效應與年齡效應。從方法上講，隊列分析多見于勞動經濟學和社會人口學研究領域，用于估計與人類年齡變化相關的微觀行為模式。與已有的針對微觀企業的研究類似（周黎安等，２００７），我們運用這一方法研究中國企業勞動收入份額變動模式。本文數據源自中國工業企業調查，由于每輪調查通常會有新企業進入（誕生）或退出（死亡），加之對企業生產規模有明確界定，因而該調查無法對固定樣本企業進行長期追蹤。盡管如此，對“同一隊列”（如同年誕生企業）行為模式追蹤卻是可行的。因此，追蹤觀測同一隊列（ｃｏｈｏｒｔ）的企業并估計其行為均值的方法即是隊列分析（ｃｏｈｏｒｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ）。通常，隊列依據樣本的固有特征來定義，該特征不隨時間而變化，又與常規面板數據要求相吻合，故可通過隊列構造偽面板數據（ｐｓｅｕｄｏ　ｐａｎｅｌ　ｄａｔａ）。為闡述基于隊列偽面板數據的基本思想，我們從下式開始（Ｄｅａｔｏｎ，１９８５；巴爾塔基，２０１０）：ｙｉｔ＝ｘ′ｉｔβ＋ｕｉ＋ｖｉｔ；ｉ＝１，２，…，Ｎ；ｔ＝１，２，…，Ｔ（１）其中，下標ｉ和ｔ分別表示調查個體和時期，ｕｉ表示不可觀測個體特征。為表述方便，假設每期隨機調查相同數量的Ｎ個個體。定義一個由Ｃ個隊列構成的集合，在各調查期內每個隊列保持固定的成員，每個個體只屬于某一個隊列。將每個隊列的個體觀測值平均，可得：?ｙｃｔ＝ｘ′ｃｔβ＋?ｕｃ＋?ｖｃｔ；ｃ＝１，２，…，Ｃ；ｔ＝１，２，…，Ｔ（２）其中，?ｙｃｔ是在時期ｔ出生組ｃ中所有個體ｙｉｔ的均值。由于調查樣本包含個體固定效應，隊列經濟關系亦包含固定效應。隊列均值形成了真實的面板數據，因為在隊列的總體水平上，每個隊列的各時期包含相同的個數。但正如Ｄｅａｔｏｎ（１９８５）所言，在用隊列均值?ｙｃｔ的樣本均值去估計無法觀測的總體均值時存在測量誤差。因此，必須用從個體調查數據中得到的測量誤差的方差－協方差矩陣估計量去修正帶有測量誤差的組內估計量，利用測量誤差修正組內估計量是一致的。　

實證過程中，盡管偽面板數據提供了特定隊列在特定年齡階段的經濟行為，但若要估測與企業年齡有關的微觀經濟行為模式，則需對企業隊列之間的系統性差異進行調整（周紹杰等，２００９）。這是因為，并不是所有的隨企業年齡增長而出現的變化皆由個體生命周期引起。尤其在轉型過程中，企業并非處于一個靜止的社會中，而是成長于一個動態演變的社會中。隨著企業成長，社會文化和制度變遷會對其有影響，使其在生產分配方式等行為模式上發生變化，從而抵消企業年齡在靜止社會中的效應。換言之，若對企業隊列之間的系統性差異不施加控制，將會使其混淆于所估計的年齡效應曲線上，從而估計結果會產生偏差。企業誕生世代之間的系統性差異被定義為代際效應。從方法上，隊列分析將所考察變量（如勞動收入份額）的變化分解為三項：代際效應（ｃｏｈｏｒｔ　ｅｆｆｅｃｔ）、年齡效應（ａｇｅ　ｅｆｆｅｃｔ）和時期效應（ｙｅａｒ　ｅｆｆｅｃｔ）（Ｇｌｅｎｎ，１９７７；Ｄｅａｔｏｎ和Ｐａｘｓｏｎ，１９９５；Ｄｅａｔｏｎ，１９９７）。結合本文議題，代際效應反映了同一年代誕生的企業所面臨的相同社會環境，或對相同制度變遷有共同或相似的反應，進而導致代際企業在分配關系方面的系統性差異；年齡效應則源于企業“內在的”成長變化，或僅與企業年齡相關的生命周期過程。時期效應則指周期性或轉折性的歷史事件對所有世代和所有年齡組的共同影響（Ｇｌｅｎｎ，１９７７；格倫，２０１１）。從這個意義上講，利用隊列分析企業行為，對于理解社會文化和制度變遷也是有益的。