肖若石　周云波　梁璐璐

摘要：文章使用CHIPS2007數(shù)據(jù)，首先估計了居民收入方程，在此基礎(chǔ)上通過夏普里分解方法分解了不同人口特征因素對城鎮(zhèn)居民收入差距的貢獻率。研究表明，整體上人口特征因素對我國城鎮(zhèn)居民收入差距的貢獻率為36.56%，其中首要因素是受教育程度，其對收入差距的貢獻率達到了16.75%，其次是性別與行業(yè)因素；進一步地，從分區(qū)域結(jié)果來看，人口特征因素在不同區(qū)域?qū)κ杖氩罹嗟呢暙I率存在明顯差異，其在東部、中部與西部地區(qū)的貢獻率依次遞減。

關(guān)鍵詞：城鎮(zhèn)收入差距；夏普里分解；人口特征

收入差距擴大問題一直是我國近年來的熱點問題，長期以來，在我國向市場經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的過程中，各種宏觀因素對我國收入分配產(chǎn)生了很大影響。針對這一問題，我國也采取了大量的宏觀經(jīng)濟政策來協(xié)調(diào)收入分配；但另一方面，現(xiàn)實中的收入差距在多大程度上是由居民個體因素，即人口特征因素決定的呢？對這一問題的回答關(guān)系到我國如何通過更加有效的經(jīng)濟政策來激勵居民個體的積極性，從而取得更好的政策效果。基于此，本文利用CHIPS2007的微觀數(shù)據(jù)，同時利用最新的基于回歸的夏普里分解方法，從微觀層面分解了不用居民人口特征因素對收入差距的貢獻率，從而為相關(guān)政策的實施提供理論參考。

一、 居民收入方程的設(shè)定

在進行上述變形之后，本文基于Wan（2002）的方法分解了不同變量的貢獻率。在具體計算過程中，某個解釋變量與被解釋變量y的相關(guān)性越強，同時該解釋變量自身的變異性越大，那么該解釋變量對收入差異的貢獻率也越高。需要說明的是，由于基于回歸方法的夏普里分解的計算時間受解釋變量的數(shù)量影響很大，在解釋變量較多時（例如超過10個）很難計算出分解結(jié)果。因此，在不影響分析的前提下，本文在具體的分解過程中分別將部門虛擬變量sector合并為一個變量與同時剔除變量province。此外，在衡量變量變異性的指標選取上，本文采用基尼系數(shù)來衡量變量的變異性。

二、 居民收入回歸方程分析

對城鎮(zhèn)居民收入方程的回歸結(jié)果進行分析，表1報告了全國以及東中西分區(qū)域樣本的居民收入方程回歸結(jié)果，具體來看：

（1）年齡對收入水平呈負向影響，對比東、中、西與全國的情況，年齡對東部地區(qū)的影響要高于其他地區(qū)。這與地區(qū)人口結(jié)構(gòu)有關(guān)，一般來說60歲以上人口均屬退休人員，這部分人口收入來源只能依靠離退休金或者最低生活保障金，甚至其中一部分人沒有固定的收入，因此一個地區(qū)老齡化程度越高就對收入的負向影響就越強。2007年東、中、西的老齡人口比例分別是10.2%、8.9%、8.3%。這種人口的分布情況與回歸結(jié)果恰好吻合。

（2）男性的收入水平要高于女性，這大多數(shù)的研究結(jié)論是一致的。這種現(xiàn)象主要由四個因素造成的： 首先是在勞動力市場中普遍存在就業(yè)歧視。女性的就業(yè)機會普遍低于男性，抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)顯示女性大學(xué)生的就業(yè)率要低于男性大學(xué)生十個百分點左右。第二是分配性別歧視。我國男女之間的同工不同酬的現(xiàn)象并不多，但在同一工作單位，女性往往會被分配到低收入的工作崗位。第三是差異化的退休制度，我國男女之間的退休年齡是有差別的，一般女性退休年齡是50歲、男性退休年齡是55歲。由于退休之后收入會大幅降低，因此男女之間的收入水平在45歲～60歲這個階段被迅速拉大。第四是體制改革因素，98年的國企改革有3 800萬國企職工下崗，其中女性的比例要高于男性，這對女性收入的總體影響產(chǎn)生了巨大的負面沖擊。比較地區(qū)間的影響狀況，東部城鎮(zhèn)的性別差異導(dǎo)致的收入差別要高于中西部地區(qū)。

（3）城市戶籍對收入水平的提升影響較為顯著的，除2007年中部城鎮(zhèn)的回歸結(jié)果不顯著之外，其他年份均在5%以上水平顯著。這是兩個因素造成的，首先城鎮(zhèn)戶籍比非城鎮(zhèn)戶籍人口所得的轉(zhuǎn)移性收入要高，其次非城鎮(zhèn)戶籍人員多為農(nóng)村轉(zhuǎn)移出的剩余勞動力，大部分從事低端服務(wù)業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)等收入較低的行業(yè)。從東、中、西三大區(qū)劃的比較來看，西部地區(qū)因戶籍城鄉(xiāng)差異造成的影響最大，在城鎮(zhèn)戶籍人口的工資要比非城鎮(zhèn)戶籍人口高出25.6%，而全國的平均水平也高達17.7%（在1%的水平上顯著）。這是因為西部地區(qū)的城市中非城鎮(zhèn)戶籍人口收入水平要比中、東部地區(qū)低，以非城鎮(zhèn)戶籍人口占比最高的農(nóng)民工為例，2007年西部地區(qū)的農(nóng)民工在相等就業(yè)條件的前提下，平均收入分別比中、東部分別低了7%與40%（武巖與胡必亮，2014）。

（4）受教育水平對提升收入的作用較為顯著，有大量的文獻對其影響成因展開分析（可參陳釗等，2008；楊俊等，2008學(xué)者的研究）本文不再贅述。對比三大區(qū)劃間的回歸系數(shù)，發(fā)現(xiàn)中、西部地區(qū)受教育程度對收入水平的影響要高于東部地區(qū)。這與現(xiàn)有的一些研究結(jié)論是相反的，其研究普遍認為勞動力市場化程度越高，教育收益率也越高，東部地區(qū)勞動力市場化程度要遠遠高于中西部地區(qū)，導(dǎo)致收入水平更高。但這些研究忽視了受教育程度在不同地區(qū)間回報率是不一致的，李實等（2005）已證明2002年西部地區(qū)中學(xué)、高中與大專的教育回報率高于東部地區(qū)。2007年我國平均受教育水平約為8.1年，接近高中的水平，盡管城鎮(zhèn)的受教育水平比全國水平略高，但其區(qū)間也應(yīng)在大專與高中之間，由于在這一區(qū)間東部地區(qū)的教育回報率較低，導(dǎo)致了中、西部地區(qū)受教育程度對收入水平的影響高于東部地區(qū)。

三、 夏普里分解結(jié)果分析

表2報告了回歸方程夏普立的分解結(jié)果，正如上文指出的，某個解釋變量對收入差距的貢獻率取決于其自身的變異水平和其與被解釋變量的相關(guān)系數(shù)，因此表2中也報告了其自身的變異水平（用基尼系數(shù)來衡量的）。

具體來看，人口特征因素總體上對基尼系數(shù)的解釋力36.6%，大約可以解釋三分之一的收入差別，這與陳宗勝（2002）的結(jié)論是一致的。另一方面，殘差項中的貢獻率是不能被人口特征因素解釋的部分，這些因素包含地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平差異、改革政策差異、自然環(huán)境差異、區(qū)位差異等宏觀非個體因素的，可以發(fā)現(xiàn)，這部分因素占總體的影響是比較大的，這與我國尚處于經(jīng)濟體制轉(zhuǎn)型期的現(xiàn)實是一致的，即宏觀因素對收入差距的影響貢獻更大。

進一步地，在人口特征因素中，對收入差距貢獻最大的因素是受教育水平，其貢獻率為16.75%；次高的人口特征影響是性別，其基尼系數(shù)與貢獻率分別為0.034與8.02%；而人口特征影響因素最低的是婚姻狀況，平均貢獻率在2%左右。

進一步比較了東部、中部與西部三大區(qū)域的人口特征因素的貢獻率，表3與表4報告了相應(yīng)結(jié)果。具體來看：

（1）從總體解釋率看，東、中、西三大區(qū)域內(nèi)人口特征因素貢獻率的相對大小與全國的分解結(jié)果基本相同，這也說明模型的分解結(jié)果是相對穩(wěn)健的；但具體來看，人口特征因素在不同區(qū)域?qū)κ杖氩罹嗟呢暙I率存在明顯差異，其在東部、中部與西部地區(qū)的貢獻率依次為32.15%、33.25%、34.4%。

（2）受教育程度因素在三大區(qū)域中仍然是排名首位的人口特征影響因素，但其貢獻率在西部、中部、東部依次遞增。該結(jié)果意味著，我國地區(qū)間人力資本差異仍是制約收入差距縮小的核心原因。造成這一問題的原因在于雖然中、西部地區(qū)的教育回報率要低于東部地區(qū)（由表1的估計結(jié)果得到），但現(xiàn)實中教育投入仍然偏向于東部地區(qū)，無論是高等教育還是基礎(chǔ)教育的投入，東部地區(qū)人均投入都要高于中西部地區(qū)，這也降低了中西部地區(qū)教育在縮小收入差距上的作用。

（3）性別差異的貢獻率在不同區(qū)域內(nèi)仍然是排名第二位人口特征因素。性別歧視在市場化改革的過程已成為影響收入差距的重要因素。中部地區(qū)的性別差異對收入差距的影響最高，這與李春玲等（2008）的研究結(jié)果是一致的。

（4）行業(yè)因素與年齡因素對基尼系數(shù)的貢獻率相近，在地區(qū)間的貢獻率呈東、中、西依次遞減。從區(qū)域行業(yè)結(jié)構(gòu)上看，東部地區(qū)聚集了銀行、保險、計算機服務(wù)、專業(yè)技術(shù)服務(wù)的高收入的行業(yè)，而中西部地區(qū)聚集的低收入行業(yè)較多。即使在同行業(yè)中東部地區(qū)與中西部地區(qū)的收入差距也較大，以2007年為例，分別選取家具制造也、專用設(shè)備制造也與證券行業(yè)作為低、中、高收入行業(yè)的代表，各行業(yè)東中西部的平均收入分別大約為16 200、11 200、13 100與 24 500、18 600、19 600與144 000、59 200、50 800，證明東部地區(qū)同行業(yè)的收入水平遠遠高于中西部地區(qū)。

（5）此外，年齡因素對基尼系數(shù)的貢獻率也是東部地區(qū)高于中西部地區(qū)，上文已經(jīng)分析出老齡化是影響收入水平的重要因素。由于東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平普遍較高，社會保障體系的覆蓋面與保障標準均比中西部地區(qū)更高，因此老齡化對收入差別的影響較中西部地區(qū)要小。戶籍、婚姻狀況對收入差別的總體貢獻率較小。

四、 結(jié)論及相關(guān)政策建議

本文通過對全國及東、中、西三大區(qū)劃的人口特征回歸方程進行夏普里分解，主要得出三點結(jié)論：（1）整體上人口特征因素對我國城鎮(zhèn)居民收入差距的貢獻率為36.56%，該結(jié)論在東中西三大區(qū)域內(nèi)也是相對穩(wěn)健的；（2）影響居民收入分配的首要因素是受教育程度，其對收入差距的貢獻率達到了16.75%，其次是性別與行業(yè)因素；（3）從分區(qū)域結(jié)果來看，人口特征因素在不同區(qū)域?qū)κ杖氩罹嗟呢暙I率存在明顯差異，其在東部、中部與西部地區(qū)的貢獻率依次遞減。本文研究對于協(xié)調(diào)我國收入分配具有以下啟示：

首先，鑒于受教育水平對收入差距的貢獻率最高，因此應(yīng)該進一步加大教育投入，通過減免學(xué)費的方式普及義務(wù)教育，提高高等教育的升學(xué)率；就不同區(qū)域而言，有的放矢地加強對中西部地區(qū)教育的投入，根據(jù)中西部地區(qū)的教育回報率的特點，著重提高對中等教育、職業(yè)教育的投入。其次，促進不同性別的同工同酬，加強執(zhí)法部門依法制定查處對于女性的就業(yè)歧視與勞動權(quán)益侵犯，進一步提高女性就業(yè)權(quán)維權(quán)意識，制定專門的禁止歧視婦女就業(yè)方面的法律法規(guī)。最后，加快養(yǎng)老制度改革，逐步推行延遲退休政策，消除男女職工退休年齡差異，提升中西部地區(qū)養(yǎng)老金的發(fā)放標準，減小退休人員的收入差距。

參考文獻：

[1] 陳宗勝，周云波.再論改革與發(fā)展中的收入分配[M].北京：經(jīng)濟科學(xué)出版社，2002.

[2] 李春玲，李實.市場競爭還是性別歧視——收入性別差異擴大趨勢及其原因解釋[J].社會學(xué)研究，2008，（2）：94-117.

[3] 李實，王亞柯.中國東西部地區(qū)企業(yè)職工收入差異的東西部分析[J].管理世界，2005，（6）：16-25.

[4] 楊俊，黃瀟，李曉羽.教育不平等與收入分配差距：中國的實證分析[J].管理世界，2008，（1）：38-47.

[5] 武巖，胡必亮.社會資本與中國農(nóng)民工收入差距[J].中國人口科學(xué)，2014，（6）：51-61.

[6] 萬廣華，陳釗，陸銘.全球化與地區(qū)收入差距——來自中國的證據(jù)[J].中國社會科學(xué)，2005，（3）：17-26.

[7] 許召元.區(qū)域間勞動力遷移對經(jīng)濟增長和地區(qū)差距的影響[D].北京：北京大學(xué)學(xué)位論文，2007.

基金項目：教育部人文社會科學(xué)重點研究基地重大項目“經(jīng)濟結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟體制轉(zhuǎn)型中我國行業(yè)收入差距問題研究”（項目號：12JJD790050）。

作者簡介：周云波（1972-），男，漢族，天津市薊縣人，南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院副院長、教授、博士生導(dǎo)師，研究方向為收入分配、發(fā)展經(jīng)濟學(xué)、貧困問題；肖若石（1986-），男，漢族，北京市人，南開大學(xué)經(jīng)濟研究所經(jīng)濟學(xué)博士生，研究方向為收入分配與發(fā)展經(jīng)濟學(xué)；梁璐璐（1987-），女，漢族， 河北省石家莊市人，中國社科院金融研究所與興業(yè)銀行金融學(xué)博士后，研究方向為資產(chǎn)證券化、資產(chǎn)管理。

收稿日期：2015-11-12。