中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)收入戶籍歧視的無(wú)條件分位數(shù)分解

章 莉，蔡文鑫

(南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，南京 210023)

中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)收入戶籍歧視的無(wú)條件分位數(shù)分解

章 莉，蔡文鑫

(南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，南京 210023)

使用無(wú)條件分位數(shù)分解方法對(duì)2007年中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的收入戶籍歧視程度進(jìn)行了考察.實(shí)證分析的結(jié)果顯示： 從整體上看，2007年戶籍歧視可以解釋農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工平均收入差距的近三分之一，且歧視效應(yīng)隨收入分位提高而增加；從分項(xiàng)貢獻(xiàn)來(lái)看，各自變量對(duì)收入差異的影響隨收入分位變動(dòng)明顯.根據(jù)實(shí)證分析得出的政策建議為： 當(dāng)政策目標(biāo)為縮小高收入分位的群體收入差異時(shí)，消除戶籍歧視的政策效果更好；而當(dāng)政策目標(biāo)為縮小低收入分位的群體收入差異時(shí)，縮小兩群體稟賦差異的政策效果更好.

收入差距； 戶籍歧視； 無(wú)條件分位回歸； 無(wú)條件分位數(shù)分解

農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工之間長(zhǎng)期存在的收入差距受到來(lái)自各界的廣泛關(guān)注.學(xué)界討論的一個(gè)重要議題是： 兩群體間的收入差異中有多少來(lái)源于稟賦差異，又有多少來(lái)源于戶籍歧視.大部分現(xiàn)有研究使用經(jīng)典Oaxaca- Blinder模型[1，2]及其拓展方法對(duì)農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的均值收入差距進(jìn)行分解.例如Meng和Zhang[3]使用Brown方法[4]發(fā)現(xiàn)歧視因素對(duì)上海1995年兩群體收入差異的貢獻(xiàn)高達(dá)100%，隨后王美艷的系列研究[5，6]則顯示戶籍歧視的貢獻(xiàn)在上海、沈陽(yáng)、武漢、福州和西安等數(shù)個(gè)大城市由2000年的76%逐漸降至2005年的54%，常進(jìn)雄和趙海濤[7]則發(fā)現(xiàn)在國(guó)有企業(yè)中戶籍歧視程度比民營(yíng)企業(yè)高20個(gè)百分點(diǎn).而另一些研究[8，9]則發(fā)現(xiàn)戶籍歧視幾乎不存在.研究結(jié)論的分歧主要來(lái)源于兩個(gè)方面： 在分解技術(shù)上存在指數(shù)基準(zhǔn)問(wèn)題和識(shí)別問(wèn)題；而在數(shù)據(jù)的選取和使用上也存在一定的差異[10].

1990年代以來(lái)，分布分解方法被引入到收入差距分解上，以考察在不同收入分位上的群體收入差異.近年來(lái)，分布分解方法開(kāi)始運(yùn)用于分析中國(guó)農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的收入差異.如鄧曲恒[11]使用MM(Machado&Mata)分解方法[12]考察了2002年農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的分位收入差異，發(fā)現(xiàn)戶籍歧視主要發(fā)生在中低收入群體，孟凡強(qiáng)和鄧保國(guó)[13]使用Melly[14]的方法發(fā)現(xiàn)2006年隨著工資分布由低到高，戶籍歧視程度不斷縮小，Wang等[15]則發(fā)現(xiàn)2007年北京、上海、天津、廣州四大城市的農(nóng)民工僅在高收入分位上被歧視.

然而，無(wú)論是MM分解方法還是Melly的分解方法都因無(wú)法計(jì)算自變量對(duì)無(wú)條件分位值的偏效應(yīng)而無(wú)法將總效應(yīng)分解到各個(gè)協(xié)變量上，進(jìn)而無(wú)法得到各分項(xiàng)效應(yīng).為了克服這個(gè)缺陷，F(xiàn)irpo等[16]在文獻(xiàn)[17]提出的無(wú)條件分位回歸(Unconditional Quantile Regression, UQR)技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展出無(wú)條件分位數(shù)分解方法(Firpo, Fortin&Lemieux, FFL)[16].FFL分解方法借助再中心化影響函數(shù)(Recentered Influence Function, RIF)，不僅可以對(duì)各分位上的群體收入差距進(jìn)行分解，而且可以將收入差距的總影響效應(yīng)分解到各協(xié)變量上，得到分項(xiàng)效應(yīng)，從而成為當(dāng)前收入分解技術(shù)的最前沿方法之一.

本文運(yùn)用FFL方法分解2007年中國(guó)農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的收入差距.研究?jī)?nèi)容包括： 首先，分解出不同收入分位上群體收入差異中的總稟賦差異和總歧視效應(yīng)，以揭示戶籍歧視在不同收入分位上的效應(yīng)程度；其次，將總稟賦效應(yīng)和總歧視效應(yīng)進(jìn)一步分解到受教育年限等單個(gè)變量上以顯示單個(gè)變量的分項(xiàng)效應(yīng)；最后，根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，就不同分位收入差距的特征，提出具有針對(duì)性的政策建議.

1 數(shù)據(jù)描述

本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于2007年中國(guó)家庭住戶收入調(diào)查項(xiàng)目(China Household Income Projects, CHIPs)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)CHIP2007).CHIPs是目前最具權(quán)威性的全國(guó)家庭住戶收入調(diào)查數(shù)據(jù)之一，本文的實(shí)證分析以CHIP2007中的城鎮(zhèn)居民數(shù)據(jù)和農(nóng)民工數(shù)據(jù)為基礎(chǔ).CHIP2007覆蓋了全國(guó)10個(gè)省及直轄市，分別是江蘇、浙江、安徽、河南、湖北、廣東、重慶、四川、上海以及河北，可代表中國(guó)東、中、西3個(gè)地區(qū).樣本數(shù)據(jù)包括這10個(gè)省市中的15個(gè)城市里的5000個(gè)城鎮(zhèn)居民家庭和5000個(gè)農(nóng)民工家庭.根據(jù)文章內(nèi)容需要，留取了16～60歲之間，工資收入大于0的樣本.在刪除信息不全和明顯錯(cuò)誤的樣本之后，最后用于分析的數(shù)據(jù)由5762個(gè)城鎮(zhèn)職工樣本和6190個(gè)農(nóng)民工樣本組成.

城鎮(zhèn)職工和農(nóng)民工的主要個(gè)人和就業(yè)信息列在表1中.首先，兩個(gè)群體存在顯著的個(gè)人特征差異.農(nóng)民工的平均年齡為32歲，比城鎮(zhèn)職工年輕8歲；農(nóng)民工中37%是單身，單身比例比城鎮(zhèn)職工高21個(gè)百分點(diǎn).其次，農(nóng)民工的人力資本存量明顯弱于城鎮(zhèn)職工.農(nóng)民工平均受教育年限為9年，比城鎮(zhèn)職工少3年；25%的農(nóng)民工接受過(guò)培訓(xùn)，比例低于城鎮(zhèn)職工15個(gè)百分點(diǎn)；農(nóng)民工從事當(dāng)前職業(yè)的年限不足5年，比城鎮(zhèn)職工少8年.第三，兩個(gè)群體存在就業(yè)差異.就職于國(guó)有企業(yè)的城鎮(zhèn)職工占60%，而僅有10%的農(nóng)民工受雇于國(guó)有企業(yè)；60%的城鎮(zhèn)職工從事白領(lǐng)工作，而從事該類(lèi)職業(yè)的農(nóng)民工僅有11%；20%的城鎮(zhèn)職工就業(yè)于壟斷行業(yè)，而僅有5%的農(nóng)民工能夠在該行業(yè)找到工作.最后，農(nóng)民工的工作待遇明顯差于城鎮(zhèn)職工.城鎮(zhèn)職工平均每周工作44h，而農(nóng)民工的工作時(shí)間為63h；農(nóng)民工的平均小時(shí)工資約為7元，不到城鎮(zhèn)職工的一半，且這種情況在高收入分位上更為明顯.

表1 城鎮(zhèn)職工和農(nóng)民工的個(gè)人和就業(yè)情況

注： 數(shù)據(jù)來(lái)源于CHIP2007，表中數(shù)據(jù)均為樣本均值.

從理論上講，在一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)性的勞動(dòng)力市場(chǎng)上，如果群體間存在收入差異，那么其中的絕大部分應(yīng)當(dāng)能夠被兩個(gè)群體的人力資本等稟賦差異所解釋.然而，如果勞動(dòng)力市場(chǎng)存在“同工不同酬”、“同能力不同酬”的情況，則收入差異也可能來(lái)源于某種類(lèi)型的歧視[18]，如性別歧視、種族歧視等.收入差異分解技術(shù)可以將群體的收入差異中的稟賦效應(yīng)和歧視效應(yīng)分解出來(lái)；更進(jìn)一步，借助分位數(shù)分解方法還可以對(duì)不同分位上的收入差異及其來(lái)源進(jìn)行分析.

2 微觀計(jì)量方法

本文中收入差異的分解基于明瑟工資方程：

wi=Xiβ-ui，

(1)

其中：wi是因變量，表示第i個(gè)個(gè)體的小時(shí)工資對(duì)數(shù)；Xi是自變量向量，本文的自變量主要包括： 年齡、性別、婚姻狀況、受教育年限、當(dāng)前職業(yè)的工作經(jīng)驗(yàn)以及培訓(xùn)經(jīng)歷、工作類(lèi)型、就業(yè)類(lèi)型等；β是參數(shù)；ui是誤差項(xiàng).

(2)

式(2)右邊的第一項(xiàng)是收入差距的要素稟賦效應(yīng)，顯示兩個(gè)群組要素稟賦差異對(duì)收入差異的貢獻(xiàn)；第二項(xiàng)是收入差距的結(jié)構(gòu)效應(yīng)，顯示兩個(gè)群組在勞動(dòng)力市場(chǎng)上遭受不同對(duì)待所導(dǎo)致的收入差異.結(jié)構(gòu)效應(yīng)的大小通常被用來(lái)反映歧視程度.

本文使用的FFL分解方法可以對(duì)不同收入分位上的群體收入差異進(jìn)行分解，而不僅僅是考察均值收入差距.FFL分解的基礎(chǔ)是Koenker和Bassett[19]提出的條件分位回歸：

(3)

RIF(wi,qτ)=qτ+IF(wi,qτ).

(4)

式(4)中，影響函數(shù)IF的表達(dá)式為：

(5)

式(5)中，1(·) 是指示函數(shù),fw(·) 是w邊際分布的密度，而此處的qτ是w在第τ分位上的無(wú)條件分位數(shù).

(6)

此時(shí)任一群組的無(wú)條件分位回歸系數(shù)的估計(jì)值為：

(7)

其中G表示某個(gè)群組所有樣本的集合．

在式(6)中，等號(hào)右邊的第一項(xiàng)是第τ分位上收入差距的總稟賦效應(yīng)，第二項(xiàng)是收入差距的總結(jié)構(gòu)效應(yīng).由于無(wú)條件分位回歸得到了單一協(xié)變量的偏效應(yīng)，總稟賦效應(yīng)可以進(jìn)一步分解到k個(gè)單一協(xié)變量上：

(8)

其中K表示所有協(xié)變量的集合.同理，收入差異的總結(jié)構(gòu)效應(yīng)也可以分解到每一個(gè)單一協(xié)變量上.

3 RIF回歸結(jié)果

RIF回歸的系數(shù)是FFL分解的基礎(chǔ).表2列出了兩個(gè)群組收入在第10，50，90分位上的RIF回歸系數(shù)，并在最后兩列給出均值OLS回歸系數(shù)作為參照.統(tǒng)計(jì)指標(biāo)顯示絕大部分變量對(duì)收入的影響是顯著的.

表2 RIF回歸和OLS回歸

注:*表示P<0.05;**表示P<0.01;***表示P<0.001.

RIF回歸結(jié)果顯示：

首先，RIF分位回歸可以提供OLS均值回歸無(wú)法描述的信息.以城鎮(zhèn)職工的教育回報(bào)率為例，均值回歸結(jié)果顯示城鎮(zhèn)職工的教育回報(bào)率為0.055，分位數(shù)回歸的結(jié)果卻顯示在不同的分位點(diǎn)上教育回報(bào)率并不接近，而是呈現(xiàn)出從低收入到高收入的倒U型變化.城鎮(zhèn)職工的教育回報(bào)率在10分位點(diǎn)上僅有0.0477，在50分位點(diǎn)達(dá)到0.07，到90分位點(diǎn)時(shí)降回0.056，即增加城鎮(zhèn)職工的受教育水平對(duì)其中等收入水平人群的正向作用最大，而對(duì)其低收入人群的作用較小.與受教育年限類(lèi)似，其他各單一變量分位回歸和均值回歸的系數(shù)也存在明顯差異.

其次，城鎮(zhèn)職工和農(nóng)民工的均值回歸和分位回歸結(jié)果的群體差異顯著.仍以教育回報(bào)為例，從均值回歸結(jié)果看，城鎮(zhèn)職工比農(nóng)民工的教育回報(bào)率高1個(gè)百分點(diǎn)，但是在90分位上，農(nóng)民工的教育回報(bào)率卻比城鎮(zhèn)職工反高出0.7個(gè)百分點(diǎn).其他變量也具有類(lèi)似特點(diǎn).而群體間變量回歸系數(shù)的差異是收入差距的結(jié)構(gòu)效應(yīng)的根源.

4 FFL分解結(jié)果

4.1FFL分解結(jié)果

以RIF回歸為基礎(chǔ)，表3(見(jiàn)第16頁(yè))中列出了城鎮(zhèn)職工和農(nóng)民工在收入第10，50，90分位的FFL分解結(jié)果，且在最后列出了經(jīng)典OB均值分解結(jié)果作為參照.農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的平均對(duì)數(shù)小時(shí)收入差異，在FFL分解結(jié)果中，收入10分位上為0.4493，50分位上為0.6505，90分位上為0.7707；在OB均值分解結(jié)果中為0.6347.圖1繪制了FFL分解在10～90共9個(gè)收入分位點(diǎn)上的總稟賦效應(yīng)和總結(jié)構(gòu)效應(yīng)，并且以O(shè)B均值分解的總稟賦效應(yīng)和總結(jié)構(gòu)效應(yīng)作為參照.

表3 城鎮(zhèn)職工和農(nóng)民工收入差異FFL分解和OB分解(CHIP2007)

注:*表示P<0.05;**表示P<0.01;***表示P<0.001.

表3和圖1展示了分位分解結(jié)果.

首先，從分解總效應(yīng)看，中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)存在較嚴(yán)重的收入戶籍歧視，且戶籍歧視的程度隨收入分位的提高不斷增強(qiáng).表3第29行顯示，從均值上看，2007年城鎮(zhèn)職工和農(nóng)民工收入差距的近三分之一來(lái)源于歧視；而從分位上看，在第10收入分位上，兩個(gè)群體收入差距的結(jié)構(gòu)效應(yīng)僅有4.3%；到了50分位，結(jié)構(gòu)效應(yīng)上升到17.7%；而到了90分位，結(jié)構(gòu)效應(yīng)大幅上升到50%.和分位分解結(jié)果相比，OB的均值分解結(jié)果只能近似描述第50～60分位的收入差距情況，而與高低兩端收入分位的情況存在較大偏差.

其次，從FFL分解的分項(xiàng)效應(yīng)看，單個(gè)協(xié)變量對(duì)收入差距的影響也隨分位變化而不同.從稟賦效應(yīng)部分看，對(duì)收入差距的貢獻(xiàn)隨分位上升而遞減的單個(gè)協(xié)變量有： 工作類(lèi)型分布、所有制分布、當(dāng)前職業(yè)的工作年限、職業(yè)分布、培訓(xùn)經(jīng)歷.例如，在第10收入分位上，兩個(gè)群體在工作類(lèi)型分布差異貢獻(xiàn)了全部收入差距的13.8%，而到了90分位，該變量的分布差異貢獻(xiàn)降至-6%，貢獻(xiàn)率急劇下降了近20個(gè)百分點(diǎn).對(duì)收入差距的貢獻(xiàn)隨分位上升而增加的變量?jī)H有年齡一項(xiàng).在第10收入分位上，農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的年齡差距縮小了收入差距的15%，而到了90分位，兩者的年齡差距反而將收入差距拉大了2.6個(gè)百分點(diǎn).對(duì)收入差距的貢獻(xiàn)隨分位變化不大的因素包括： 受教育年限、性別分布、地區(qū)分布和行業(yè)分布.

和稟賦效應(yīng)部分相比，結(jié)構(gòu)效應(yīng)部分的各分項(xiàng)效應(yīng)變化趨勢(shì)各異.在低收入分位上，分項(xiàng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)較大的變量分別是受教育年限、性別和培訓(xùn)經(jīng)歷；而在高收入分位上，分項(xiàng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)較大的變量則是職業(yè)經(jīng)驗(yàn).例如在第10分位上，教育回報(bào)差異對(duì)農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工收入差距的貢獻(xiàn)為36.2%；在第50分位達(dá)到最大值39.3%；而在最高的90分位上，農(nóng)民工的教育回報(bào)反超城鎮(zhèn)職工，導(dǎo)致收入差距縮小了9.6個(gè)百分點(diǎn).這就意味著消除農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的教育回報(bào)差別將對(duì)不同收入分位群體產(chǎn)生不同的影響.同樣的邏輯對(duì)其他單一協(xié)變量亦適用.

總之，F(xiàn)FL分解揭示出了收入差距來(lái)源的總效應(yīng)和各分項(xiàng)效應(yīng)在不同收入分位上的變化趨勢(shì)，為分析農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工收入差距的構(gòu)成提供了更加豐富的信息，也為制定具有針對(duì)性的政策提供了有效依據(jù).

4.2穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文還對(duì)分解結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn).采取的方法是剔除農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工中的自我雇傭者，僅僅考察工資性勞動(dòng)者的工資收入差距.分解結(jié)果在圖2中.對(duì)比圖1和圖2，可以發(fā)現(xiàn)無(wú)論是對(duì)全體勞動(dòng)者還是對(duì)工資性勞動(dòng)者，收入差距的來(lái)源及其在不同收入分位上的趨勢(shì)基本相同： 30%左右的均值收入差距來(lái)源于戶籍歧視，且歧視效應(yīng)隨收入分位的提高而增加.因此，本文的分析結(jié)論是比較穩(wěn)健的.

5 結(jié)論和政策建議

根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，本文得出以下3點(diǎn)結(jié)論和相關(guān)政策建議：

第一，從整體上看，逐步取消戶籍制度、消除收入戶籍歧視是縮小群體收入差異的制度保證.本文的實(shí)證分析結(jié)果顯示戶籍歧視不僅可以解釋2007年農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工均值收入差異的近三分之一，而且可以解釋最高90分位收入差距的一半.這表明農(nóng)民工大規(guī)模進(jìn)城十多年后，在勞動(dòng)力市場(chǎng)上依然遭受基于戶口的差別對(duì)待，戶籍收入歧視在高收入群體中更加突出.因此，堅(jiān)定不移地推進(jìn)戶籍制度改革，取消農(nóng)業(yè)戶口對(duì)農(nóng)民工就業(yè)和收入的不利影響是縮小兩群體收入差距的制度保證.

第二，縮小群體間的稟賦差異對(duì)縮小低收入群體的收入差距更加有效.從總效應(yīng)來(lái)看，如果農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工具有相同的稟賦條件，第10收入分位的群體收入差異將基本消失.而從分項(xiàng)效應(yīng)來(lái)看，僅提高農(nóng)民工的受教育年限一項(xiàng)就可以最多縮小最低收入群體近30%的收入差距.因此，如果政府的政策目標(biāo)是提高低收入農(nóng)民工的收入水平，縮小低收入群體間的收入差異，那么加大對(duì)農(nóng)民工的學(xué)校教育投入，減少農(nóng)民工群體中的低學(xué)歷人口比例將是非常有效的措施.

最后，消除勞動(dòng)力市場(chǎng)的各種壟斷、分割，提高勞動(dòng)力市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)程度將有助于縮小高收入群體間的收入差異.相對(duì)于低收入群體，高收入群體中戶籍歧視更加嚴(yán)重的一個(gè)可能解釋是中國(guó)存在較嚴(yán)重的勞動(dòng)力市場(chǎng)分割.一些學(xué)者業(yè)已使用勞動(dòng)力市場(chǎng)分割理論[20]解釋了中國(guó)不同行業(yè)之間和不同所有制之間的收入差距[21- 22]，同時(shí)亦有研究證實(shí)農(nóng)民工在勞動(dòng)力市場(chǎng)普遍遭遇職業(yè)、行業(yè)和所有制3個(gè)維度上的就業(yè)機(jī)會(huì)戶籍歧視[23].勞動(dòng)力市場(chǎng)分割的存在以及農(nóng)民工遭受就業(yè)機(jī)會(huì)戶籍歧視的共同結(jié)果是農(nóng)民工難以進(jìn)入高端就業(yè)崗位.勞動(dòng)力市場(chǎng)上存在就業(yè)機(jī)會(huì)戶籍壁壘，最終在收入上表現(xiàn)為高收入群體間的收入差距難以用稟賦差距解釋.因此，提高勞動(dòng)力市場(chǎng)的自由競(jìng)爭(zhēng)程度、打破各種壟斷和就業(yè)機(jī)會(huì)歧視對(duì)縮小高收入群體間的收入差距顯得尤為重要.

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Abstract： The income differentials across quantiles between urban workers and rural migrants in China is studied by using FFL decomposition method. The main findings are: Generally speaking, there is significant discrimination against rural migrants and the discrimination increases across quantiles. Meanwhile, independent variables impact the income differentials in different patterns. The FFL decomposition results suggest that diminishing the discrimination could significantly narrow the income gap between the two groups in upper tail, while narrowing the endowments gap could narrow the income gap in lower quantile.

Keywords： income differentials; discrimination byhukou; unconditional quantile regression; FFL decomposition

TheIncomeDiscriminationbyHukouinChina’sLaborMarket—AnAnalysisBasedonUnconditionalQuantileDecomposition

ZHANG Li, CAI Wenxin

(SchoolofEconomics,NanjingUniversityofFinanceandEconomics,Nanjing210023,China)

F244

A

0427- 7104(2017)01- 0012- 07

2016- 08- 07

教育部人文社會(huì)科學(xué)研究基金項(xiàng)目(13YJC790212)；中國(guó)博士后科學(xué)基金第55批面上項(xiàng)目(2014M550650)

章 莉(1976—)，女，博士，副教授，E- mail： 1245209366@qq.com.