匈牙利食品产业的企业集中与劳动条件：关于工资、奖金、工作时间及工人权利的实证研究（1993–2022年） 作者：Mahdi Imani Bashokoh, Kinfemichael Nigussie, Carol Wangari Maina, Gergely Tóth

《Economies》：Corporate Concentration and Labour Conditions in Hungary’s Food Industry: Evidence on Wages, Bonuses, Working Time, and Workers’ Rights (1993–2022) Mahdi Imani Bashokoh, Kinfemichael Nigussie, Carol Wangari Maina and Gergely Tóth

　　摘要
本研究探讨了1993年至2022年间匈牙利食品行业中企业集中度与劳动力市场状况之间的关系。通过对四个集中度最高的子行业（谷物、食品加工、油脂及糖和糖果）的行业层面面板数据进行分析，使用赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）来衡量企业集中度，并采用双向固定效应面板回归模型来评估其与工资结构、工作时间安排和就业构成的相关性。研究结果表明，企业集中度与月总收入和基本小时工资之间存在统计学上的负相关关系。HHI每增加1000点，基本工资大约下降10%。更高的集中度还导致更依赖兼职就业和增加加班时长，同时有偿休假制度显著减少。值得注意的是，当将反映工作时间安排和就业结构的变量纳入收入模型时，企业集中度的直接影响变得不显著。这种模式可能反映了这些变量直接决定了月总收入，表明集中度的效应是通过调整工作时间和就业构成间接实现的，而非通过完全独立的渠道。这一发现表明，集中度对工资的影响部分是通过薪酬体系的结构性调整和劳动灵活性的增加来实现的。总体而言，证据表明，匈牙利食品制造业中的企业集中度并不必然降低名义工资，而是改变了工资的构成：基本工资的作用减弱，而定期奖金成为主要的收入调整机制，增加了管理层的自由裁量权和收入波动性。这些发现为研究转型经济中的劳动力市场垄断现象提供了新的视角，并强调了将劳动力市场因素纳入竞争政策框架的重要性。

1. 引言
1.1. 市场结构
“企业集中度”是指少数几家公司控制劳动力、资本和技术，从而主导上游市场的市场结构（Striffler, 2024）。通过控制关键投入和供应链的初始阶段，这些企业能够通过市场支配力抑制投入价格（尤其是工资）低于竞争水平，从而提高盈利能力（Passerini, 2025）。企业集中度通常以效率提升、利润率增加、市场份额扩大和数字化为正当理由，但它对劳动力市场和就业状况的影响引起了政策制定者、劳工组织和研究人员的关注（Ole?, 2024）。学术文献指出，企业集中度削弱了工人的议价能力，降低了劳动在附加值中的份额，降低了工作质量，并加剧了劳动力市场的不平等和歧视（Clapp et al., 2025）。除了价格渠道和产品市场竞争（Williams, 2022）外，企业集中度还通过创造劳动力市场的买方垄断或准买方垄断地位，影响工资、薪酬结构、工作强度和非工资就业条件（Palladino, 2019）。在这种情况下，领先企业可以更有效地降低实际工资、奖金、工作时间和就业福利，而不会失去员工（Clapp, 2022）。这种动态在进入壁垒较高的行业中尤为明显，尤其是在那些劳动力市场制度经历了放松监管和削弱工人保护的改革的国家。自20世纪90年代以来，这些国家吸引了更多的外商直接投资（FDI）。这一背景凸显了对企业集中度与就业条件之间关系进行更全面实证研究的必要性（Diprima, 2023; ?pi?ka, 2016）。

匈牙利是一个研究企业集中度对劳动力市场影响的典型例子。作为后社会主义转型经济体，该国自20世纪90年代初以来经历了重大结构变化，包括大规模私有化、大量外商直接投资（FDI）和工业所有权模式的全面重组（Van Zuilekom & Morrison, 2013）。与此同时，工资决定程序更加分散，工会密度下降，集体谈判组织力量减弱。因此，匈牙利劳动力市场的现状受到全球价值链融入和新兴市场制度的影响（Diprima, 2023）。自20世纪90年代初以来，随着从中央计划经济向市场经济的转型，匈牙利劳动力市场经历了显著的监管变化，工会密度下降，集体谈判机制弱化，劳动力市场制度日益分散（Csaba, 2022）。这些制度发展导致就业条件和收入构成的异质性增加，为解释本研究的实证结果提供了重要背景（Daskalova, 2020）。在这种背景下，企业集中度对劳动力市场结果的影响可能比西欧等受严格监管的经济体更为显著。

1.2. 文献空白
尽管现有研究考察了企业集中度与劳动力市场结果之间的关系，但许多研究主要集中在工资水平（Izumi et al., 2023）和就业结果（Rinz, 2022）方面。因此，工作时间安排（如加班和有偿休假）以及兼职和非全职员工的就业状况等重要方面尚未得到充分探索。此外，除了基本工资之外的薪酬结构（包括定期和不定期的奖金、津贴和其他非工资福利）往往被视为次要因素，尽管它们在塑造总体收入方面越来越重要（Passerini, 2025; Zhang & Wang, 2025）。目前可获得的实证证据主要限于发达国家，特别是西欧国家（Daskalova, 2020; Izumi et al., 2023; Ole?, 2024）、加拿大（Clapp, 2021, 2022）和美国（Carey & Nasir, 2019; Kristal, 2013; LeBaron, 2020）。相比之下，中欧和东欧转型经济体具有独特的劳动力市场和集体谈判机制。这些经济体在1990年前处于中央计划经济阶段，此后经历了显著的结构变化（Csaba, 2022），包括广泛的私有化（Van Zuilekom & Morrison, 2013）、外国直接投资的增加（András, 2014; Diprima, 2023）以及企业集中度的上升（?echura et al., 2015; ?pi?ka, 2016）。

食品行业在文献中因买方力量强、并购活动频繁、供应链集中度和资本密集度高而备受关注（Clapp, 2021; Striffler, 2024），但在这一领域的研究存在明显空白。食品行业被视为匈牙利就业和经济发展的关键行业，贡献了该国约三分之一的总收入（Imani Bashokoh et al., 2025）。然而，目前仍缺乏全面探讨企业集中度与多维度就业条件之间关系的实证研究。以往的研究主要针对食品行业的特定子行业，研究时间跨度较短，涉及有限的劳动相关因素（Deconinck, 2021; Kurmai, 2016; Nes et al., 2021; Réger & Horváth, 2020; Perekhozhuk et al., 2013）。为了填补这一空白，本研究分析了1993年至2022年间企业集中度对匈牙利食品行业非合同制员工和兼职员工的工资、奖金、工作时间、非工资福利和工作条件的影响。虽然实证分析从1993年开始，但需注意的是，在1990年之前，匈牙利食品行业仍处于中央计划经济体系下，企业集中度指标（如HHI）无法直接与转型后的市场状况进行比较。因此，1990年代后期的市场基于竞争、私有化和重组时期是分析的合适起点。

1.3. 研究贡献
本研究为企业集中度与劳动力市场条件的现有文献作出了几项重要贡献：首先，提供了关于匈牙利这一中欧和东欧转型经济体中劳动力市场结果与企业集中度之间联系的新实证证据，特别关注食品行业，作为分析转型经济中这些动态的案例。研究使用了1993年至2022年的长期数据集，捕捉了广泛私有化、外商直接投资增加和企业集中度上升带来的结构变化。在此研究中，企业集中度通过赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）来衡量产品市场集中度。尽管未直接测量劳动力市场集中度，但产品市场集中度可能通过买方垄断机制转化为劳动力市场权力。分析聚焦于匈牙利食品行业的四个主要子行业（谷物及谷物产品、食品加工、油脂及糖和糖果），这些子行业的集中度相对较高。其次，通过考察多种劳动力市场结果，本研究扩展了现有文献对工资和就业水平的主要关注范围。然而，分析基于集中度较高的子行业，结果应在这一背景下解读，因为集中度较低的子行业可能存在差异。这种多方面的方法有助于更全面地评估企业集中度对劳动附加值份额和就业质量的影响。最后，研究强调了企业集中度不仅影响产品市场结果，还影响劳动力市场条件，为讨论转型经济体中的劳动力市场监管和竞争政策提供了政策启示。

1.4. 研究问题
1. 1993年至2022年间，匈牙利食品行业的企业集中度发生了怎样的变化？
2. 企业集中度与工资结果（包括基本工资和定期及不定期的奖金）有何关联？
3. 企业集中度对非工资工作条件（如工作时间安排、有偿休假和附加福利）有何影响？
4. 随着企业集中度的上升，非标准工作安排和兼职就业的普遍程度是否发生变化？

1.5. 研究方法
本研究使用1993年至2022年匈牙利食品行业的行业层面数据，采用长期实证方法来回答上述问题。分析重点关注四个集中度最高的子行业，通过多维度指标（包括员工特征和工作相关条件）来考察企业集中度变化与工资、奖金、工作时间安排、非工资福利和就业结构之间的关联。

2. 文献综述
2.1. 企业集中度与工资水平和收入
最初对企业集中度及其经济影响的研究源于产业组织学中的结构-行为-绩效（SCP）范式。该范式强调市场结构（尤其是集中度）如何影响企业行为和整体经济。高集中度通常意味着更大的市场权力，企业可以调整价格、产出决定甚至工资水平（Williams, 2022）。后来的劳动经济学和产业组织学研究引入了买方垄断权的概念，指出即使没有传统的产品市场垄断，企业集中度也会削弱工人的议价能力并抑制工资（Izumi et al., 2023; Rinz, 2022）。企业集中度是指少数主导企业占据市场产出、技术、收入和劳动的重要份额的市场结构（Imani Bashokoh & Korani, 2024）。这种结构降低了市场的活力，削弱了竞争压力，从而抑制了小型或年轻企业的进入，并增强了现有企业的定价权力（Mumbower & Garrow, 2010; Rahman et al., 2016; Wood, 2013）。尽管主导企业的管理者和所有者经常以效率提升、规模经济和提高生产力为由为市场集中辩护，但企业集中的影响不仅限于产品市场，还深刻地影响了劳动力市场的结果（Fernández-Villaverde et al., 2021）。特别是，产品市场的企业集中度往往反映在劳动力市场的集中度上，使企业能够行使买方垄断权力（Fernández-Villaverde et al., 2021; Schiavone, 2023）。根据买方垄断理论，当少数几家企业主导某一行业或地区的劳动力需求时，雇主可以将工资设定在低于工人边际生产力的水平，而不会引发大规模的劳动力流失（Berger et al., 2022）。雇主之间竞争的减少削弱了工人的外部选择，尤其是当小型企业退出市场或成为 larger corporate groups 的子公司时（Brennan, 2016）。结果，工人的议价能力下降，工资设定越来越受雇主控制。实证证据一致支持这一理论框架。越来越多的研究发现，较高的企业集中度与工资增长缓慢以及劳动力在附加值中的份额下降有关，这一点独立于通货膨胀（Bakir et al., 2021; Izumi et al., 2023; Sharma & Rotthoff, 2019）。这些效应在那些具有垂直整合、高资本密集型和有限劳动力流动性的行业中尤为明显（T. Liu et al., 2025），在这些行业中，转换成本和技能特殊性进一步限制了工人的外部选择。重要的是，企业集中度不仅影响工资水平，还影响薪酬的结构和组成。在集中度高的市场中，由正式协议规定的稳定和制度化的薪酬组成部分（如基本工资和定期奖金）更可能受到限制。主导企业拥有更大的杠杆作用，可以根据其战略和盈利目标来塑造正式的工资设定框架和集体协议（Kristal, 2013; Schiavone, 2023）。因此，企业集中度的增加通常伴随着定期奖金的标准化、减少或重组。同时，在集中度高的环境中，薪酬体系越来越依赖于绩效工资和自主奖金（Nisar, 2007; Sheikh et al., 2018; Yoshikawa et al., 2010）。这些可变组成部分通常不在集体谈判框架之内，受到劳工代表的监督有限，企业可以根据财务表现和战略优先事项灵活调整（Freitas et al., 2020; Zulfiqar & Hussain, 2020）。虽然名义基本工资可能保持不变，但这种向可变薪酬的转变增加了收入的波动性，并实际上将更多的经济风险从企业转移到了工人身上。

然而，与企业集中度相关的劳动力市场调整的幅度和形式取决于劳动市场的制度条件，包括工资动态以及企业和工人之间的权力平衡的变化。诸如集体谈判覆盖范围、劳动力流动性、所有权结构和最低工资规定等因素可以调节集中度和雇主权力之间的关系（Izumi et al., 2023; Rinz, 2022）。在具有强大集体制度和监管保护力的劳动市场中，集中度对工人的不利影响，包括工资结果以及工作条件和就业安全的更广泛方面，往往会减弱（Clapp, 2024; Clapp et al., 2025）。相反，在谈判制度薄弱和劳动力市场摩擦较大的环境中，主导企业更有能力重新设计薪酬体系、合同安排和工资设定机制以利于自身（Bakir et al., 2021）。总体而言，文献表明，企业集中度的上升不仅改变了工资水平，还影响了收入的稳定性和组成。通过加强买方垄断权力，主导企业可以战略性地管理薪酬的固定和可变组成部分，压低基本工资，重组定期奖金，并扩大基于绩效的自主支付。这些动态表明，集中的后果超出了产品市场中的价格设定行为，从根本上改变了劳动力市场的结果。基于这些理论考虑，提出了以下假设：

H1a. 较高的企业集中度与较低的每小时基本工资相关。
H1b. 较高的企业集中度与较低的定期奖金相关。
H1c. 较高的企业集中度与总收益中非定期奖金的比例较高相关。
H1d. 较高的企业集中度与较低的月收入总额相关。

为了考察企业集中度的时间动态，估计了以下趋势规格：
其中 是特定误差项，假设其均值为零且方差恒定。标准误差在子行业层面聚合，以考虑子行业内部随时间的异方差性和序列相关性。
其中： 表示时间 t 时子行业 i 的 Herfindahl–Hirschman 指数，捕获线性时间趋势， 表示子行业固定效应，系数 表示集中度的时间趋势的方向和幅度， 表示子行业层面的分析单位。在本研究中，“子行业”指的是选定进行分析的匈牙利食品制造业的四个主要部分（谷物及其制品、食品加工、油脂以及糖和糖果）。尽管每个子行业可能包含进一步的内部划分，但实证分析是在这一聚合的子行业层面进行的。

实证规格：
其中： 表示时间 t 时子行业 的基本小时工资或月收入总额，根据规格的不同而有所不同， 是子行业固定效应， 是年份固定效应， 是与工资方程相关的特定误差项，假设满足标准条件。标准误差在子行业层面聚合。

预期符号：

2.2. 企业集中度与工作强度和灵活性
本研究进一步探讨了企业集中度如何影响工作条件和组织方式。在集中度高的行业中，主导企业在管理和生产过程结构化方面面临的竞争约束较少。随着企业集中度的增加，这些企业在工作调度、任务分配和劳动力组织方面拥有了更大的自主权，能够调整劳动力投入，主要服务于企业层面的效率和盈利能力目标（Chinetti, 2025; Passerini, 2025）。
劳动力市场不稳定性的一个重要指标是兼职就业的比例。文献表明，在集中度高的市场中，企业面临较小的竞争和制度压力来提供稳定的全日制就业安排。因此，它们更有可能扩展非标准形式的就业，包括兼职、临时和其他灵活合同（Benton & Kim, 2022; X. Liu et al., 2025）。
对兼职和其他非典型合同的日益依赖使大企业能够降低与劳动力相关的成本，特别是与养老金、保险和其他就业福利相关的成本。实证证据表明，这些策略在资本密集度高、沉没投资大和具有垂直整合的行业中尤为普遍（T. Liu et al., 2025）。在这些环境中，工人的外部就业选择受到限制，使得接受不太稳定的就业安排变得更加可能，将合同灵活性转变为成本控制的 managerial 工具。在集中度高的市场中，这种模式代表了就业风险和议价力量的结构性重新分配，除了成本效率问题外。
除了就业状态之外，工作强度是劳动力市场结果的另一个关键维度。诸如加班小时数之类的指标提供了工作压力和劳动力利用程度的信息。企业集中度较高的企业更有可能通过多任务处理、工作扩展或额外培训来增加现有员工的工作量，而不是招聘和培训新员工（Begall & van der Lippe, 2020; Tuckman, 2005）。
这些策略使企业能够避免招聘和培训成本，同时限制与社会保障贡献和员工福利相关的长期义务，同时保持或提高生产率水平。在买方垄断劳动力市场中，工人抵制过度工作量、压缩的时间表或不利工作安排的议价能力有限（Brennan, 2016; T. Liu et al., 2025）。因此，加班小时数的增加可能不仅反映了生产率考虑，还反映了雇主和员工之间的不对称权力关系。
总体而言，文献表明，企业集中度不仅改变了工资水平，还影响了收入的稳定性和组成。通过加强买方垄断权力，主导企业可以战略性地管理薪酬的固定和可变组成部分，压低基本工资，重组定期奖金，并扩大基于绩效的自主支付。这些动态表明，集中的后果超出了产品市场中的价格设定行为，从根本上改变了劳动力市场的结果。基于这些理论考虑，提出了以下假设：

H2a. 较高的企业集中度与较高的兼职就业比例相关。
H2b. 较高的企业集中度与较长的加班时间相关。

实证规格如下：
其中因变量表示以下内容：
加班小时数
带薪假期
补充补偿

预期符号：
加班：
带薪假期：
补充补偿：

2.3. 企业集中度与工人权利和就业质量
本节探讨了就业质量的更广泛维度以及工人权利。除了工资设定机制和就业灵活性之外，文献表明，企业集中度还影响就业的非工资方面和制度保护的强度（Clapp, 2021, 2022; Hildebrandt, 2006）。
随着劳动力市场集中度的增加，工人的外部就业选择减少，导致议价能力减弱。在这种情况下，主导企业在确定工作条件、就业标准和合同安排方面拥有了更大的自主权。因此，买方垄断权力的后果不仅限于工资压制，还包括正式保护的削弱和非工资福利的减少（Passerini, 2025）。
带薪休假是工人权利和正式就业保护的基本指标。在竞争市场中，这些权益通常通过法律规范、制度监督和集体谈判安排得到保障。然而，在雇主权力得到加强且制度约束相对较弱的市场集中条件下，企业可能会作为更广泛的劳动力成本管理策略的一部分，限制带薪休假的规模、持续时间或可及性（Chinetti, 2025; Zhou, 2024）。
除了带薪休假之外，补充补偿组成部分（如津贴和超出基本工资和定期奖金的非工资福利）也是就业质量和就业安全的重要指标。在竞争环境中，这些福利作为吸引和保留工人的工具。相比之下，证据表明，在集中度高的市场中，集中企业更有可能标准化、限制或减少这些补充福利，以控制劳动力成本并保持管理灵活性（Brunt & Bowblis, 2017; Qiu & Sojourner, 2023）。
此外，在集中环境中，非工资福利的分配变得越来越选择性和自主性，往往偏向于管理人员或高技能员工。这种选择性分配加剧了工作条件中的不平等，并可能降低企业内的整体工作质量（Passerini, 2025）。
较高水平的企业集中度还与更广泛的就业质量指标的下降有关，包括收入稳定性、工作安全性和工作生活平衡（Chinetti, 2025）。尽管集体保护和劳动力市场制度可以缓解这些不利影响，但集中度的上升可能会削弱监管框架和工会的有效性，从而扩大企业重新设计就业条件以利自身的能力（Clapp, 2021; Zhou, 2024）。
总体而言，文献表明，企业集中度不仅通过工资限制影响工人权利和就业质量，还通过重组非工资福利和削弱制度保障来影响就业质量。通过加强企业在集中市场中的自主权，企业可以限制带薪休假权益并减少补充补偿，同时将这些调整视为劳动力成本管理的必要组成部分。

基于这些论点，提出了以下假设：

H3a. 较高的企业集中度与较少的带薪休假天数相关。
H3b. 较高的企业集中度与较低的补充补偿水平相关。

3. 方法论和数据
3.1. 数据收集和分类
本研究使用了1993年至2022年匈牙利食品行业的行业级数据。数据来源于三个主要来源：（1）中欧大学（CEU）收集的国家级数据集；（2）KRTK Databank “HUN-REN Hungarian Research Network” 数据库（2025年5月6日访问）；（3）STATISTA 数据库（2025年5月6日访问）。该数据库包含了食品行业各个子领域的全面数据，包括生产、就业、附加值、工资、奖金、工作时间安排以及就业结构等信息。通过对子领域和行业层面的分析，可以研究企业集中度在30年期间的变化及其与劳动力市场结果之间的联系。本研究的观察单位被定义为“子领域-年份面板”（subsector-year panel），每个观察值对应1993年至2022年期间某一特定食品行业子领域在某一年的情况。因此，最终的数据集包含了一个包含120个观察值的平衡面板（4个子领域×30年）。每个子领域由从事匈牙利食品行业的企业组成。集中度指标来源于各子领域内企业的市场份额，但由于数据可得性的限制，实证分析是在汇总的子领域层面上进行的，因此数据集中无法直接识别单个企业的具体情况。

所选择的时期涵盖了匈牙利从中央计划经济体系向市场导向经济和民主政府过渡期间的重要制度、政治和经济变化。为了避免使用不完整或不可信的早期后共产主义过渡时期数据，开始年份（1993年）是根据数据的可用性、可获取性、有效性和完整性来确定的。尽管最初的目标是将数据集延伸至2024年，但关于重要劳动力相关变量的全面和经过验证的数据仅覆盖到2022年。因此，实证分析也止步于2022年，因为后续年份的数据尚未收集到。

在此期间，匈牙利食品行业的所有权结构和竞争环境发生了显著变化，同时进行了大规模的私有化，外国直接投资显著增加，并且该国于2004年加入了欧盟。所选的时间框架特别适合用于分析企业集中度的趋势及其对劳动力市场的影响，因为这些变化具有长期性。

第3.2节和第3.3节详细介绍了企业集中度及其对劳动力市场结果变量的测量方法。匈牙利以出口为导向的增长模式，以及食品行业在就业、附加值创造和供应链组织方面的战略重要性，是选择这些子领域进行研究的依据。本研究重点关注四个主要子领域，这种选择是有意为之，旨在研究企业集中度最高的市场环境。如果包括所有九个子领域，市场结构的异质性会过大，可能会掩盖企业集中度与劳动力市场结果之间的关系。通过关注集中度最高的子领域，分析能够更清晰、更一致地识别企业集中度如何影响工资和工作条件，例如谷物和谷物制品、食品加工、油脂和脂肪以及糖果等行业，这些行业根据标准市场集中度指标显示出了最高的企业集中度。详细的行业分类见图1。

**3.2 推测企业集中度**

赫芬达尔-赫希曼指数（Herfindahl–Hirschman Index，简称HHI）是由赫希曼（Hirschman, 1945; Herfindahl, 1963）提出的，用于衡量企业集中度。本研究使用HHI作为主要的市场集中度指标。对于一个包含n家企业的市场，如果企业j的市场份额为p_j，则HHI计算公式为∑(p_j^2)。由于市场份额通常以百分比（0 ≤ p_j ≤ 100）表示，因此HHI的取值范围在0到10,000之间。该指数反映了市场中企业规模分布的情况，当单一主导企业的市场份额达到100%时，HHI取值为10,000；而众多小型企业市场份额相等时，HHI接近0。随着企业数量减少或市场份额差距扩大，HHI会上升（Ericsson等，2024；Johnston等，2024）。虽然具体的数值阈值并不总是固定的，但存在一些关于企业集中度水平的普遍指导原则。例如，美国司法部和联邦贸易委员会（2010）将市场分为三类：
- **非集中市场**：HHI低于1500
- **中等集中度市场**：HHI介于1500到2500之间
- **高度集中市场**：HHI高于2500

欧盟委员会（2004）也使用HHI来评估企业集中度和横向合并，但具体方法可能存在一些差异。由于HHI计算时会对每家企业的市场份额进行平方处理，因此小型企业对整体HHI的影响有限。当这些企业的市场份额减少时，其对HHI的贡献迅速减弱。因此，通常可以通过最大几家企业的市场份额和总体市场规模来估算HHI（Cao等，2023；Ericsson等，2024；Johnston等，2024）。下表和图表展示了1993年至2022年间，使用HHI指标确定的选定匈牙利食品制造子领域的企业集中度变化情况。

表1显示，所选匈牙利食品制造子领域的企业集中度一直保持在较高水平。HHI值远高于高度集中市场的传统阈值，表明在所有观察期间都存在少数企业的主导地位。值得注意的是，在二十个子领域-年份组合中有八个情况下，最大企业的最低市场份额超过了50%，显示出这些市场中的显著主导地位。

**3.3 劳动力市场结果变量**

本研究使用三个主要维度和八个子维度来分类劳动力市场结果，这些维度直接反映企业集中度及雇主在劳动力市场中的垄断力量。所选变量旨在涵盖匈牙利食品行业中工作条件的多个方面，如工作强度、工作质量、劳动力灵活性和薪酬结构。

第一个维度由四个子变量组成：**工资水平和核心收入**，包括基本时薪、常规奖金、非常规奖金和月总收入。固定薪酬的主要衡量标准是子领域的基本时薪；非常规奖金则包括非正式的、酌情给予的、不可预测的支付，而常规奖金则是定期支付给员工的薪酬。为了考察收入构成和整体工人薪酬的结构变化，月总收入提供了更全面的收入衡量指标。所有与工资相关的变量均以名义价值表示，并在子领域层面进行测量。基本时薪以欧元/小时计，月总收入、常规奖金和非常规奖金则以欧元/月计。

第二个维度**工作强度和灵活性**通过两个子变量来衡量：**兼职就业比例和加班小时数**。加班小时数反映了劳动强度和工作压力，而兼职员工的比例则体现了每个子领域的就业灵活性和就业不确定性。

第三个维度**工人权利和工作质量**通过两个子变量来评估：**带薪假期和工资补贴**。工资相关的补贴措施反映了非工资福利的覆盖范围和总体就业条件，而带薪休假则代表了制度保护和工人权利的实际状况。下图2展示了劳动力市场结果的概念框架，表明公司集中度是影响这些结果的主要解释变量。

**4. 实证结果**

本节展示了研究的实证发现。分析分为四个阶段进行：首先，描述性统计提供了工资结构和收入分布的概览；其次，研究了企业集中度随时间的变化（H1）；接着，运用面板回归模型评估集中度与工资和非工资劳动力市场结果之间的关系（H2-H4）；最后，通过综合模型探讨潜在的中介效应。

**4.1 描述性分析**

本小节对1993年至2022年间匈牙利食品行业四个选定子领域的工资结构和收入分布进行了描述性分析，目的是在多元分析之前识别出初步的工资分布和收入构成模式。表2汇报了各子领域的平均时薪、平均月总收入及收入分布情况。食品加工行业的平均时薪最高（4.63欧元/小时），而谷物和谷物制品行业的平均时薪最低（2.93欧元/小时）。尽管基本工资存在差异，但各子领域的月总收入相对接近，范围在225至241欧元之间。这种时薪与总收入之间的差异表明，仅靠固定工资部分无法完全解释收入构成。实际上，奖金和其他额外补偿在塑造总收入方面发挥了重要作用。

收入分布的测量结果进一步揭示了行业内部的不平等现象。高标准差和收入之间的巨大差异表明薪酬结构存在显著差异。例如，谷物子领域的收入范围从15欧元到730欧元不等，反映了同一行业内部低收入和高收入职位的共存。值得注意的是，所有子领域的最低收入水平相对较低，即使在资本密集型和高度集中的行业中也是如此。不过，部分收入差异也可能反映了工作时间安排的不同，包括各子领域内的工时和加班强度的差异。此外，由于收入数据是基于1993年至2022年的较长时期，部分差异可能受到工资通胀的影响。尽管描述性统计不能建立因果关系，但这些初步模式表明，不同子领域的薪酬结构可能存在差异，而这些差异并非仅由基本工资水平决定。

表3提供了1993年至2022年间四个子领域（谷物和制品、食品加工、油脂和脂肪、糖果）的工资结构和薪酬结构的详细信息。从奖金结构的分析中可以发现一些关键信息：常规奖金在谷物和制品行业平均为160.40欧元，在食品加工行业为200.87欧元，在油脂和脂肪行业为232.36欧元，表明在这些行业中结构化、可预测的奖金更为普遍。然而，糖果子领域的常规奖金平均值为943.43欧元，标准差高达813.84欧元，显示出极高的波动性和对奖金补偿的依赖性。非常规奖金的平均值也相当高：谷物和制品行业为450.14欧元，食品加工行业为662.56欧元，油脂和脂肪行业为718.33欧元，糖果行业更高（最高达到2400欧元）。高标准差（分别为438.06、646.36和677.48欧元）表明这些奖金的支付具有高度波动性和不均匀性。这进一步强化了一个观点，即企业越来越依赖于灵活的、基于绩效的补偿机制，而不是稳定的工资。总体而言，描述性分析揭示了三个主要模式。首先，不同行业的基准工资存在显著差异，食品加工业处于领先地位，而谷物行业则落后。其次，尽管工资存在差异，但总收入相对相似，这表明奖金和补充性薪酬起到了补偿作用。第三，也是最重要的是，所有行业的收入波动性都很高，这主要是由于不规则的奖金支付和不同的就业结构造成的。这些发现支持了一个更广泛的观点，即企业集中化并不只是降低了工资，而是重塑了整个薪酬结构。在集中度更高的行业中，工人似乎更加依赖可变收入部分，即使平均收入保持稳定，也会导致更大的收入不确定性和不平等。描述性证据表明，小时工资和总收入之间存在相对脱节，以及行业内部的显著差异。这种差异部分可能与工作时间安排的不同有关，包括各子行业中工作小时数和加班强度的变化。这些方面在后续的工作时间变量分析中进行了更明确的探讨。

这些发现促使我们进行了回归分析，正式评估了企业集中化与劳动力市场结果之间的关系。

4.2. 平稳性检验
在进行估计之前，我们使用了面板单位根检验来评估关键变量的平稳性特性。对于企业集中度指标（赫芬达尔-赫希曼指数，HHI），我们报告了Levin–Lin–Chu（LLC）和Im–Pesaran–Shin（IPS）检验。LLC检验得出的统计量为z = ?0.522，p = 0.03007，这在5%的显著性水平上拒绝了单位根的零假设，表明HHI在水平上是平稳的。由于横截面样本量较小（N = 4），无法可靠地计算IPS检验（警告/NA）；已知当N非常小时，IPS的可靠性较低。鉴于横截面样本量较小，我们主要依赖于LLC的结果，因为其在有限横截面单元的面板中具有更强的统计功效。总之，证据表明HHI序列是I(0)，可以在面板回归中使用其水平值。因此，不需要进行差分处理，由非平稳性引起的伪回归风险较低；采用固定效应模型。

4.3. 企业集中度的演变（H1）
为了检验假设1（即1993–2022年期间企业集中度是否有所增加），我们估计了一个固定效应面板回归模型。赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）作为因变量，而线性时间趋势用于捕捉总体时间动态。包括行业固定效应，以考虑各子行业之间不变的结构性差异。表4报告了整个固定效应模型和行业特定线性趋势的估计时间系数。表4展示了企业集中度的面板单位根检验结果。表5展示了使用赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）衡量的企业集中度时间趋势。面板A报告了基于固定效应的面板模型的结果，其中时间变量的系数反映了1993–2022年间各子行业集中度的总体趋势。估计的系数不具有统计学意义，表明在整个行业中不存在统一的集中度趋势。表5显示了企业集中度（HHI）的趋势。面板B报告了各子行业的特定线性时间趋势，显示出明显的异质性。谷物和油脂肪行业表现出显著的负面影响趋势，而糖和糖果行业则显示出强烈的正面且显著的正趋势。相比之下，食品加工业的系数不具有统计学意义，表明该子行业没有明显的趋势。

所有模型都使用了稳健的标准误差（HC1）进行估计，并在常规水平上评估了统计显著性。如图3所示，总体趋势不具有统计学意义。这表明，在所考虑的期间，匈牙利食品行业的平均企业集中度没有呈现出系统性上升的趋势。然而，行业特定的估计结果显示出显著的异质性：谷物和油脂肪行业的集中度显著下降，而糖和糖果行业的集中度则出现了显著的上升趋势。食品加工业没有显示出具有统计意义的线性趋势。这些发现表明，市场集中度的结构变化并没有在整个行业中呈现统一模式，而是各子行业经历了不同的整合动态。因此，总体行业水平上不支持假设1，但在糖和糖果行业，随着时间的推移，集中度显著增加。

4.4. 工资结构和收入趋势
本节中的数据展示了各行业平均月收入。每个观测值代表1993–2022年期间某个特定子行业和年份的平均收入。水平轴对应于日历年，为了清晰起见，“年份（CC）”标签简化为“年份”。所绘制的数值是使用汇总的子行业数据构建的。分析基于面板数据框架，其中子行业（j）代表横截面维度，年份（t）代表时间维度。模型使用固定效应面板回归进行估计，而非简单的OLS回归。

对时间序列中月收入的趋势分析显示，所有四个行业的收入都呈现出非线性和波动性模式。名义收入总体上保持稳定，但短期波动频繁，表明收入动态受奖金和不规则支付的影响较大，而非持续的工资增长。任何行业中都没有明显的上升趋势，这表明生产率提升或市场整合并未转化为劳动力收入的持续增长。相反，工资波动似乎是这些行业的特征，这与倾向于灵活性而非稳定性的工资结构相一致。如图4所示，糖和糖果行业的月收入在样本期的后期呈现出明显的上升趋势，伴随着显著的短期波动。虽然某些时期的收入显著增加，但骤降和波动性的存在表明该行业的收入动态对不规则支付和可变薪酬成分非常敏感。这种模式与奖金和补充性支付在薪酬结构中起重要作用的情况一致。如图5所示，食品加工业的月收入随时间呈现出显著波动。如图6所示，油脂肪行业的月收入在初期较高，随后逐渐下降，并伴随着剧烈的波动。尽管后期收入似乎稳定在较低水平，但观察到的波动表明薪酬存在持续性异质性。这可能反映了该子行业的结构性变化，包括生产、就业构成或薪酬实践的变化。图6显示，谷物和谷物制品行业的月收入在整个样本期间呈现出明显的下降趋势，尤其是在早期年份。后期，收入稳定在较低水平，这可能反映了劳动力需求、生产力或工资设定机制的变化。

如图7所示，四个行业的月收入趋势分析显示了显著的波动性和非线性动态。尽管数据按时间顺序绘制以反映年际变化，但这些模式不应被解释为平滑或连续的趋势。相反，数据突出了显著的短期波动，表明收入主要由奖金和不规则支付等可变薪酬成分驱动。图7表明，行业的结构性变化（包括企业集中度的上升）并未转化为稳定的长期工资增长。相反，证据表明薪酬结构具有灵活性和调整机制的特点，企业依赖与绩效相关的薪酬和可变补偿来适应变化的环境。

为了进一步研究收入决定因素，我们对每个子行业的月收入分别对基本小时工资、定期奖金和非定期奖金进行了回归分析。这些估计使用普通最小二乘（OLS）模型进行。这种实证方法有助于了解不同薪酬组成部分如何贡献于总收入，并反映了概念框架中的工资和收入维度。

4.4.1. 糖和糖果行业
在糖和糖果行业中，定期奖金是收入的主要决定因素，而基本工资几乎没有统计学意义。这表明企业采用奖金来奖励员工，而不承诺永久性增加工资。非定期奖金的负面影响表明收入具有波动性，反映了工作量的变化和不规律的工作时间（表6）。回归结果表明，定期奖金是糖和糖果行业月收入的主要决定因素。系数表明，定期奖金的增加几乎能直接转化为更高的月收入。相比之下，基本小时工资没有统计学意义，表明工资相对固定或在确定总薪酬中的作用有限。非定期奖金的负值和统计学显著性表明，依赖不规则支付可能会导致收入不稳定，可能反映了工作量的波动或基于绩效的补偿。异常高的R2值表明，收入几乎完全由薪酬结构解释，突显了企业层面薪酬政策的主导作用。

4.4.2. 食品加工业
食品加工业的薪酬结构高度标准化。收入几乎完全依赖于定期奖金，基本工资的统计显著性较低。这表明雇主和工资设定权力之间存在密切协调，这是高度集中行业的典型特征。因此，工人的收入与公司定义的奖金计划密切相关，而不是雇主协商的工资增长。在食品加工业中，定期奖金是收入形成的主要因素，其系数超过了1。这一结果表明，公司严重依赖结构化的奖金计划来奖励员工，这些计划可能与产出目标或公司盈利能力相关。基本工资和非定期奖金对收入都没有显著影响，表明薪酬体系高度标准化。这种结构与集中度高的行业一致，在这些行业中，企业对工资设定拥有较强控制权，并限制了工人的谈判力量（表7）。

4.4.3. 油脂肪行业
油脂肪行业的基本工资与利润呈负相关，这表明存在替代效应。较高的工资通过较低的奖金和工作时间得到补偿，表明企业严格控制总劳动力成本。这一模型与工作量增加和灵活的时间安排相符，加强了企业集中度在改变工作时间模式中的作用。该行业的一个显著特征是基本小时工资的负系数。这表明存在替代效应，即小时工资的增加被 Premium 或工作时间的减少所抵消。这一模型反映了雇主对劳动力总成本的严格控制，支持了概念模型中对工作强度和灵活性的强调。定期奖金仍然保持强烈且显著的正值，进一步强调了可变薪酬机制的核心作用（表8）。

4.4.4. 谷物行业
与其他子行业不同，谷物行业的基本工资仍然是收入的主要决定因素，这表明存在某种形式的工资保护，可能是由于更强的监管或历史上的集体谈判机制。然而，不规则奖金的持续负面影响表明收入波动性和不均匀的工作时间。与其他行业不同，谷物行业对收入的影响主要体现在基本工资和定期奖金两个方面。这表明该行业的工资设定机制相对更为强大，可能的原因是受到了监管监督或部分工会化的作用。然而，不定期奖金的负面影响再次突显了收入的波动性。

4.5. 企业集中度与工资结果（H2）
为了验证假设2，我们采用了双向固定效应面板回归模型，并控制了行业和年份的影响因素。这一模型考虑了行业间的时间不变异性和跨时期的共同宏观经济冲击。表格9报告了赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）与工资相关结果之间的关联。结果显示，企业集中度与基本小时工资和月总收入之间存在统计学上的显著负相关关系。即使控制了行业特定和时间特定的固定效应后，这一相关性仍然存在。根据对数线性模型，HHI每增加1000点，基本工资大约会下降10.6%。月总收入也呈现出类似的负相关趋势。虽然这些发现与劳动力市场集中度的理论模型一致，但应将其解读为条件性关联，而非确定的因果关系。结果表明，较高的企业集中度会导致各子行业工资表现较弱。

因此，假设2得到了实证支持，即企业集中度与工资结果之间存在负相关关系。

4.6. 企业集中度与非工资工作条件（H3）
假设3探讨了较高企业集中度是否与非工资工作条件的变化有关。为了检验这一假设，我们使用加班小时数和带薪休假天数作为因变量，赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）作为关键解释变量进行了面板回归分析。结果表明，企业集中度与加班小时数之间存在统计学上的正相关关系。相反，企业集中度与带薪休假天数之间存在显著负相关关系。这表明较高的企业集中度会导致带薪休假天数减少。综合来看，企业集中度的提高与非工资就业维度的变化有关。尽管这些估计没有确立因果关系，但它们与劳动力条件随市场集中度变化的观点一致。因此，假设3得到了实证支持。

4.7. 企业集中度与兼职就业（H4）
假设4评估了较高企业集中度是否与非标准就业安排的变化有关，具体体现在各子行业中兼职员工的占比上。我们采用双向固定效应面板回归模型，并控制了行业和年份的影响因素。结果显示，企业集中度与兼职就业占比存在统计学上的正相关关系。尽管系数的绝对值不大，但这种相关性在统计上非常显著。这些发现表明，市场集中度的变化导致了就业结构的变化。需要注意的是，这些估计仅揭示了条件性关联，并非因果关系。然而，兼职就业也可以被视为企业集中度影响更广泛劳动力市场结果的途径之一。

4.8. 收入构成的描述性分析（基本工资与奖金）
描述性统计数据显示，匈牙利食品行业的收入构成极不均衡且结构不平衡，固定报酬（基本小时工资）与变量报酬（定期和不定期奖金）之间存在明显差异。

4.8.1. 基本小时工资（固定部分）
基本小时工资是收入中最稳定的部分，平均约为3.59欧元，中位数为3.62欧元，显示分布相对对称。然而，工资范围从0.92欧元到30.00欧元不等，表明不同子行业和时间段之间存在显著差异。与其他收入组成部分相比，基本工资似乎较低。均值与中位数之间的小差异表明偏度较低，说明大多数数据集中在狭窄的范围内。这支持了一种观点，即工资受到制度性限制，对市场波动的响应较小，可能体现在正式的工资设定机制或行业协议中。图表证据也支持这一观点：基本工资随时间变化不大，没有明显上升趋势。这表明即使在市场条件变化的背景下，工资增长也受到结构性限制。

4.8.2. 定期奖金（可预测的变量报酬）
定期奖金（指定期且可预测的支付）的波动性大于基本工资。平均约为197.9欧元，中位数为167.5欧元，分布略微向右偏斜，表明某些行业或时间段奖金较高。这一范围表明定期奖金是收入的重要来源，但数据集中存在大量缺失值，说明其分布并不均匀。与基本工资相比，定期奖金随时间波动较大，表明公司将其作为灵活的调节机制使用。然而，由于其相对固定的性质，它们仍然嵌入在正式的薪酬体系中，如绩效奖金和合同奖金。

4.8.3. 不定期奖金（不定期和酌情支付的报酬）
如图8所示，不定期奖金是变量报酬中最不稳定且最常见的部分。平均约为693.6欧元，中位数为400.0欧元，分布高度倾斜，最大值高达2540.0欧元。中位数与最大值之间的巨大差异反映了某些年份或行业中不定期奖金的显著影响，表明这些奖金可能大幅增加收入。这种高波动性突显了不定期奖金的不可预测性，因为它们不受固定时间表或正式协议的约束。图表趋势显示，不定期奖金随时间波动较大，说明公司依赖这些奖金来调整劳动力成本。

4.9. 综合模型与中介效应
在介绍综合模型之前，需要明确建模策略。表10、表11和表12中报告的基线模型是分别估计的，以便捕捉企业集中度与每个劳动力市场结果之间的总（简化形式）关联。同时估计包含所有变量 的综合模型可能会引入“不良控制”问题，因为一些工作条件变量（如加班、兼职就业和额外补偿）本身就是企业集中度的结果，因此位于因果路径上。如果将这些变量纳入模型，会削弱集中度的效应并可能低估系数。为了进一步研究企业集中度与收入之间的关系，我们采用了扩展的双向固定效应模型，同时包含工作条件变量和赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）。结果显示，当纳入工作条件变量后，HHI的系数在统计上不再显著。因此，HHI系数的消失不应被视为否定其效应存在的证据，而应理解为企业集中度通过调整工作时间安排和就业结构间接影响收入。这一结果支持了中介机制的存在，即集中度通过中间劳动力市场变量影响总体收入。综合模型作为补充分析，用于探索潜在的传导路径，而非替代基线模型。

此外，额外补偿仍与月总收入呈正相关。这些发现表明，企业集中度与收入之间的关联可能反映了补偿结构和就业特征的作用。然而，鉴于分析的观察性质，这些估计应被视为条件性关联，而非正式的因果关系。总体而言，综合模型强调了补偿构成在解释各子行业收入差异中的重要性。尽管企业集中度在基线模型中与工资存在显著关联，但这种关系受就业结构变量的影响。

总体而言，实证结果表明，企业集中度在各子行业中的变化轨迹并不统一。企业集中度与工资结果之间存在显著关联，同时也与非工资工作条件和兼职就业存在系统性关系。回归模型中较高的R2值可能引发关于由共同趋势驱动的虚假相关性的担忧，但多个因素降低了这一风险：首先，面板单位根检验表明关键变量在水平上是平稳的；其次，时间固定效应控制了影响所有子行业的共同宏观经济趋势；第三，不同模型结果的一致性表明这些关联具有实际的经济意义。较高的企业集中度与较低的工资、较高的加班强度、较少的带薪休假天数和更多的兼职就业相关。尽管无法确立因果关系，但这些观察结果突显了不同市场集中度下劳动力市场结果的显著差异。

实证结果显示，合并对企业食品行业的劳动力市场结果有显著但复杂的影响。总体而言，H1a得到支持，即较高的企业集中度（HHI）与较低的基本小时工资相关。当使用稳健的标准误差时，这种关系变得统计显著，表明集中度高的市场中企业可能固定了工资。在H1b和H1c的情况下，证据表明补偿结构发生了变化，而非简单的工资削减。定期奖金并未随集中度增加，而不定期奖金的作用更为显著。这表明公司更依赖灵活的酌情支付，支持了合并导致薪酬更不稳定、更基于绩效的观点。H1d的部分假设也得到支持，尽管基本工资下降，但由于奖金的补充，月总收入并未明显下降。因此，总收入在名义上相对稳定，但更具波动性和不确定性。其他结果也加强了这些发现：更高的集中度与更多的加班和更高的兼职就业比例相关，表明工作强度增加，工作安排更加灵活（但可能安全性降低）。

5. 讨论
本研究考察了1993年至2022年间，使用赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）衡量的企业集中度与匈牙利食品制造业工资形成、补偿结构、工作时间安排和就业质量指标之间的关系。虽然HHI反映了产品市场集中度，但劳动力市场效应是通过买方垄断理论解读的，该理论将产品市场主导地位与雇主议价能力联系起来（Berger等人，2022；Rinz，2022）。研究结果揭示了系统性模式：较高的企业集中度与较低的基本工资、更高的劳动力利用率以及收入构成向奖金为基础的报酬转变相关。系数的大小表明，HHI增加1000个点与基本工资下降约10.6%相关。这种模式与基于垄断市场的劳动力市场力量模型一致，这些模型预测，在集中环境中运营的企业由于工人流动性有限和外部选择减少，可以维持低于竞争基准的工资（Berger等人，2022年；Rinz，2022年；Schiavone，2023年）。实证证据进一步表明，劳动力市场集中度导致各行业的劳动份额下降和工资增长放缓（Bakir等人，2021年；Izumi等人，2023年）。重要的是，在这种背景下，工资压缩并不一定意味着名义工资的急剧削减。相反，它反映了基本工资在总收入决定中的作用减弱。这一解释与企业集中度重塑薪酬框架并影响收入分配的发现相一致，而并不总是导致立即的名义工资减少（Kristal，2013年；Qiu & Sojourner，2023年）。

5.2. 薪酬结构的重组：基于奖金的收入兴起

一个关键的实证发现是，定期奖金在决定各子行业的月总收入中起着主导作用。在几个子行业中，按小时计量的基本工资解释能力有限，而通常按月记录的定期奖金则占收入变动的很大比例。这种模式应考虑到测量单位的差异。尽管如此，结果指向了薪酬结构的重组，而不仅仅是总收入单纯减少。在集中市场中运营的企业似乎越来越依赖于结构化和与绩效相关的薪酬组成部分，这一趋势在关于薪酬体系变化的广泛文献中也有记载（Kristal，2013年；Sheikh等人，2018年；Yoshikawa等人，2010年）。这种安排使企业能够将薪酬与生产力或企业层面的绩效指标挂钩，同时保持更大的管理自由度（Qiu & Sojourner，2023年）。

在解释这些结果时，应该考虑匈牙利的制度背景。与西欧国家相比，匈牙利的经济以更加分散的工资制定结构和相对较少的集体谈判覆盖率为特点。在这种制度环境下，主导企业影响工资结构和劳动条件的能力可能会得到加强（Van Zuilekom & Morrison，2013年）。此外，外国企业的普遍存在及其融入国际生产网络可能会加强管理层对薪酬方案的控制，特别是在灵活工作时间表和基于绩效的奖励方面（Diprima，2023年）。匈牙利的案例将这一文献扩展到了转型后的背景，在这种背景下，削弱的集体谈判机制和分散的工资制定可能会放大雇主的决策自由度（Bakir等人，2021年；Csaba，2022年）。在这种环境中，集中度可能会加强企业重塑工资构成的能力，而不会正式减少总收入。在某些子行业中，非定期奖金的不稳定或负面影响进一步表明，收入波动可能反映了工作时间安排和劳动力需求的波动。收入波动已被认为是劳动力市场集中度下降和就业质量下降的关键维度（LeBaron，2020年；Zhou，2024年）。

5.3. 劳动力利用和就业结构

集中度与加班小时数之间的正相关关系（表10）表明，在更加集中的子行业中，劳动力利用更加密集。主导企业可能通过延长现有员工的工作时间来调整产出，而不是扩大就业。在劳动力市场力量增强雇主在工作强度分配方面的决策权的情境中，也观察到了类似的模式（Berger等人，2022年；T. Liu等人，2025年）。从成本最小化的角度来看，增加加班可能比招聘和培训额外员工在行政上更为简单（Tuckman，2005年）。然而，持续依赖加班也可能反映垄断劳动力市场中的不对称谈判力量（Brennan，2016年）。

HHI与兼职就业之间的正相关关系（表11）进一步表明，对灵活或非标准就业安排的依赖程度更高。先前的研究表明，集中的企业可能会扩展非标准合同作为控制劳动力成本和转移风险的手段（Benton & Kim，2022年；T. Liu等人，2025年）。匈牙利的证据与这一解释一致，表明市场集中度不同水平下就业构成的结构性变化。

5.4. 有薪休假和就业质量

集中度与有薪休假之间的负相关关系（表10）表明，在高度集中的环境中，非工资就业保护可能减弱。有薪休假是制度化工人保护和就业质量的指标。先前的研究表明，雇主的市场力量可能超出工资制定范围，扩展到更广泛的就业标准和非工资福利（Clapp，2021年；Passerini，2025年）。在以分散的工资谈判和工会密度下降为特征的转型后经济中（Csaba，2022年），集中度可能会加剧劳动力市场力量的现有不对称性。匈牙利的案例说明了集中市场结构如何影响就业的货币和非货币维度。

5.5. 机制和中介效应

综合收益模型（表13）表明，一旦包括工作时间变量和薪酬组成部分，集中度对收益的直接影响在统计上变得不显著。这表明集中度通过间接渠道影响收入，特别是通过薪酬构成和就业安排的调整。这些机制与研究表明企业集中度重塑收入结构和劳动力成本分配策略的研究一致，而不仅仅是直接压低工资（Bakir等人，2021年；T. Liu等人，2025年；Qiu & Sojourner，2023年）。因此，集中度可能通过重新分配谈判力量和改变薪酬的制度架构来发挥作用。这些发现应结合匈牙利的劳动力市场制度框架来解读。虽然兼职就业的普及程度仍低于西欧经济体，但过去几十年的监管变化提高了劳动力市场的灵活性和雇主的决策自由度。匈牙利在欧洲联盟的《工作时间指令》框架内运作，该指令对每周工作时间和个人最低休息时间设有限制；然而，这些规定的实施允许工作时间安排和加班实践存在显著差异。此外，加班补偿和工作时间的灵活性往往由企业层面的协议决定，这可能在更加集中的行业中加强雇主的谈判力量。

总体而言，匈牙利的证据支持这样一种解释：企业集中度通过加强雇主在工资制定、工作时间分配和就业构成方面的决策自由度来重塑劳动关系。集中市场结构似乎不是消除收入，而是重新配置收入产生和分配的机制。该研究的结论特别适用于匈牙利的制度框架，在该框架下，集体谈判和劳动力市场监管仍然相对不足。企业集中度的增加可能在某些情况下对非工资劳动条件和薪酬结构产生更明显的影响。这意味着，在匈牙利和其他转型国家，除了竞争力政策外，还应实施增加工人权利和机构谈判框架的劳动力市场政策。

6. 结论

本研究提供了1993年至2022年间匈牙利食品制造业中企业集中度与劳动力市场结果之间关系的长期实证证据。利用行业层面的面板数据和双向固定效应模型，分析表明，更高的产品市场集中度系统地与更低的基工资、更高的加班强度、减少的有薪休假和更高的兼职就业率相关。面板回归结果提供了直接的定量证据，表明更高的企业集中度与更低的基工资、减少的收入、增加的加班时间和更依赖兼职就业相关。重要的是，综合模型表明，集中度的工资效应部分通过工作条件和薪酬构成的结构性调整来实现。这些发现强化了这样一种解释：匈牙利食品行业中的企业集中度不仅通过直接压低工资，还通过就业条件的制度和组织重组来重塑劳动关系。重要的是，这些发现表明，企业集中度并不一定会直接减少名义收入。相反，它改变了薪酬结构。基本工资作用的减弱和对定期奖金的更多依赖表明收入决定机制的转变，以及管理层对薪酬组成部分的更大决策自由度。综合模型进一步表明，集中度与收益之间的关联部分通过工作时间安排和就业构成的调整来实现。这些结果与基于垄断市场的雇主市场力量解释一致。

从政策角度来看，这些发现强调了将劳动力市场考虑纳入竞争政策评估的重要性。在集中度高的行业中，监管框架应不仅考虑价格效应，还应考虑工资动态、就业结构和非工资工作条件。加强集体谈判机制和保护非工资就业权利可能有助于缓解企业集中度上升带来的劳动力市场后果。总体而言，匈牙利的案例说明了产品市场集中度如何超越定价能力，影响转型经济中的就业关系内部结构。

7. 局限和未来研究

本研究有几个局限性。首先，可用的数据集仅覆盖到2022年的时期，反映了协调行业层面数据的标准时间滞后。尽管在未来的研究中扩展分析以包括更多年份是可取的，但当前的时间跨度已经提供了足够长的时间跨度来捕捉结构性趋势。此外，最初的目的是从社会主义后期（1980年代）开始分析；然而，转型前的数据与转型后的统计分类不够协调，无法确保一致的纵向比较。分析没有直接评估变量的平稳性。然而，由于使用了固定效应面板模型，并且重点关注的是条件关联而不是长期均衡关系，因此估计结果应谨慎对待。非平稳性和共同趋势可能会影响系数的大小，后续研究可以通过使用正式的面板单位根检验和协整检验来改进这一点。

其次，分析基于行业层面数据，而不是企业层面或个体层面的微观数据。尽管这种方法能够捕捉到集中的结构性模式，但它限制了检查收入、工作时间和合同安排异质性的能力。第三，工作时间动态是通过薪酬结构间接推断的，并没有在回归框架内直接建模。最后，这些发现特定于匈牙利的食品行业，可能不能完全推广到其他行业或制度背景。这些发现特别适用于匈牙利的制度框架，在该框架下，集体谈判和劳动力市场监管仍然相对不足。企业集中度的增加可能在某些情况下对非工资劳动条件和薪酬结构产生更明显的影响。这意味着，在匈牙利和其他转型国家，除了竞争政策外，还应实施加强工人保护和机构谈判框架的劳动力市场政策。

这些局限性指出了未来研究的几个方向。未来的工作可以探索匈牙利内部不同行业的异质性，通过分析集中度较低的食品子行业。比较高度集中和集中度较低的行业将提供关于集中度与劳动力市场结果之间关系的更深入见解。此外，使用企业层面或匹配的雇主-员工微观数据将允许更精确地识别集中度与工资、工作时间和就业安全之间的微观经济机制。未来的研究还可以纳入社会主义后期时期的数据，以提供更长的历史视角，并允许比较转型前后的劳动力市场结构。跨国比较研究可以探讨在匈牙利观察到的模式是否也是中欧和东欧其他转型经济体的特征，以及它们是否不同于西欧的制度环境。补充性的定性和定量研究，关注工作场所治理、管理决策和集体谈判实践，将有助于进一步理解企业集中度如何在实践中重塑就业关系。此类分析将有助于澄清制度环境在塑造企业集中度对劳动力市场影响中的作用。