三、指标设计、模型和估计方法
1. 指标选取、变量定义和具体计算方法
（1）被解释变量。本文的被解释变量包括非国有部门平均工资增长率（NSOE_ SA）、两部门工资增长率差异（DIFF）和失业率（UNEM）3个指标。根据各年度统计年鉴的口径，非国有部门被定义为除了国有部门、港澳台、外商投资单位外的所有内资单位，然后以各部门就业人数占总就业人数的比重为权数核算非国有部门平均工资增长率，并最终计算出NSOE SA和DIFF两个指标。除此之外，行政垄断和要素非对称扭曲还会对总失业率产生影响，本文用UNEM这一指标加以反映，具体核算方法为“地区城镇登记失业人员／地区总人口数”。
（2）核心解释变量。①资本向下扭曲（低估）：中国金融市场化改革一直相对滞后，利率的浮动还不完全由市场因素所决定，因此无法用利率直接反映资本价格扭曲的程度。但从现实来看，国有部门所承担的资本成本较低可以成为一个共识[11]。沿用大多数研究文献[11]，[34]的做法，本文使用国有部门贷款比重（RSLOAN）和国有固定资产比重（SFE）间接反映国有部门资本扭曲的程度。另外，由于无法从公开的统计资料中直接获得国有部门贷款的数据，本文参照了刘瑞明[11]和王守坤[34]的计算方法，利用“残差结构一阶自相关的固定效应模型”进行估计。②劳动向上扭曲（高估）：对于国有部门劳动力扭曲的程度，本文利用国有部门工资增长率（SOE SA）和国有部门就业比重（SOE LA）两个指标加以反映，两个指标的具体核算方法分别为：“当年地区国有部门城镇就业人员平均工资／上年地区国有部门城镇就业人员平均工资－1”和“地区国有单位职工人数／地区人口总数”。③行政垄断：对于行政垄断的测度，以往文献[35]，[36]根据行政垄断所产生的结果，用“政府支出”“财政分权”和“市场分割”等指标进行衡量，但这种做法显然是不合适的，行政垄断的含义不仅包括结果，还包括制度、行为等因素。因此，于良春和余东华[37]从制度、结构、行为、绩效等4个方面对行政垄断的内涵进行了界定，并据此编制了中国地区性行政垄断指数（2000—2006年）。这一指数无论理论内涵还是数据质量都是较为合理和全面的，故本文使用这一指数来衡量行政垄断程度，对于2007—2014年之后的数据则利用该方法继续填充。
（3）控制变量。为了剔除其他因素对两部门工资差距的影响，本文选取的控制变量包括：①人力资本（HC）：一方面，国有部门的人力资本优势是该部门存在工资溢价的重要原因；另一方面，人力资本对工资差异的贡献在工资分布区间并不均匀。从工资差异看，在工资分布的高端，工资差异完全体现为人力资本的差异；在工资分布的低端，工资差异有很大一部分是人力资本无法解释的，即人力资本溢价，这是由国有部门“共享式”的工资决定模式所造成的，这种模式倾向于在压低高技能劳动力报酬率的同时抬高低技能劳动力的报酬率[9]。据此可以进一步推断，人力资本越高，两部门的工资差距越小。本文控制了这一因素对两部门工资差距的影响，具体计算方法为“各地区普通高校人数／各地区总人口”。②城市化（UBR）：城市化率的提高有助于吸收农村中的剩余劳动力，并将其转移到非农产业。然而，在户籍制度、劳动力市场分割等因素的影响下，农村剩余劳动力还无法进入国有垄断部门等高收入行业[38](5)。因此，城市化率的提高将会因为增加非国有部门的劳动力供给降低非国有部门的工资水平，本文城市化指标的具体计算方法为“地区非农人口数／地区总人口”。③外商直接投资（FDI）：FDI将通过技术外溢效应、要素均等化效应对东道国的工资水平产生影响[39]，[40]。然而，国有垄断部门还存在着严格的市场准入，外商直接投资对国有垄断部门的工资水平影响还较小，外商直接投资越高，两部门的工资差距越小（预期符号为负），本文同样控制了这一因素的影响，具体计算方法为“地区实际利用外商直接投资／地区国内生产总值”。④投资增长率（FAR）：与之前从结构上分析资本价格扭曲对两部门收入差距的影响不同，投资增长率则反映了投资规模对两部门工资差距的影响。投资的规模越大，分配给国有部门的信贷资源便越多，两部门的工资差距也越大，理论预期符号为正，具体的计算方法为“当年地区固定资产投资／上年地区固定资产投资－1”。
本文利用2000—2014年全国28个省、直辖市、自治区的省级面板数据构建了相应指标进行实证检验(6)，数据来源于各年度的《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》。为了剔除价格因素的影响，本文分别以2000年的GDP平减指数、固定资产投资价格指数为基期，将其换算成定基指数后对相应年份的产出、固定资产进行了调整，从而获得了这些变量的实际数据，地区实际外商直接投资额则利用当年的中间汇率进行了调整。
2. 检验模型
本文检验要素非对称扭曲与两部门工资差距的具体估计模型为
式（1）中，yit为反映两部门工资差距（DIFF）、非国有部门工资增长率（NSOE SA）等因素的被解释变量；X1it为反映要素非对称扭曲的核心解释变量；βj为待估参数；Controljt为影响被解释变量的其他控制变量；μi为个体效应；ut为时间效应；εit为残差。
为了检验行政垄断、要素非对称扭曲与两部门工资差距之间的关系，本文进一步构建模型（2）
式（2）中，X2it为反映行政垄断（MON）的核心解释变量；X1it×X2it为交互项，代表行政垄断、要素非对称扭曲对两部门工资差距的综合影响。