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(山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究院，濟(jì)南 250100)

中國(guó)城鄉(xiāng)小時(shí)工資差異的結(jié)構(gòu)性解釋?zhuān)夯贠axaca-Blinder和分位數(shù)分解的實(shí)證分析

張衛(wèi)國(guó),相澤宇

(山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究院，濟(jì)南 250100)

基于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)的數(shù)據(jù)，在擴(kuò)展的Mincer方程基礎(chǔ)上，利用Oaxaca-Blinder分解和分位數(shù)分解對(duì)城鄉(xiāng)勞動(dòng)力之間的小時(shí)工資差異進(jìn)行了結(jié)構(gòu)化研究。研究發(fā)現(xiàn)，教育對(duì)于我國(guó)勞動(dòng)者小時(shí)工資的影響舉足輕重，而勞動(dòng)者健康、信任和社會(huì)保障等因素雖然特征效應(yīng)不大，但系數(shù)效應(yīng)十分顯著。通過(guò)分位數(shù)分解，還發(fā)現(xiàn)同一解釋變量對(duì)于不同收入階層樣本的影響程度甚至影響方向都顯著有所不同：低工資群體中系數(shù)性差異比較明顯，高工資群體中系數(shù)性差異有快速上升的趨勢(shì)。研究結(jié)果有助于理解新時(shí)期我國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下城鄉(xiāng)工資差異中的結(jié)構(gòu)性特征。

城鄉(xiāng)工資差異；Oaxaca-Blinder分解；分位數(shù)分解

一、引言

長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)具有顯著的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)特征。在勞動(dòng)力市場(chǎng)上，城市勞動(dòng)力與農(nóng)村勞動(dòng)力在許多崗位上“同工不同酬”的現(xiàn)象也非常明顯。關(guān)于城鄉(xiāng)工資差異產(chǎn)生的原因和結(jié)構(gòu)，國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者從人力資本(特別是教育)和戶籍制度歧視等不同方面給予了解釋。例如，姚先國(guó)和賴(lài)普清(2004)認(rèn)為，城鄉(xiāng)勞動(dòng)力在勞資關(guān)系方面的差異主要源于兩個(gè)方面：一是人力資本水平差異及所在企業(yè)的差異(占70%-80%)；二是戶籍歧視(占20%-30%)。劉傳江和程建林(2009)研究發(fā)現(xiàn)，由于戶籍制度以及附著在戶籍制度上的其他相關(guān)制度安排，農(nóng)民工的地域遷徙并沒(méi)有改變他們的農(nóng)民身份，導(dǎo)致“人—居”分離、“職業(yè)身份—戶籍身份”的錯(cuò)位格局出現(xiàn)。陳斌開(kāi)和林毅夫(2010)則認(rèn)為，落后國(guó)家推行重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略將導(dǎo)致更低的城市化水平和更高的城鄉(xiāng)工資差距，這是國(guó)家政策對(duì)工資差距影響的一個(gè)體現(xiàn)。邢春冰、賈淑艷和李實(shí)(2013)發(fā)現(xiàn)，教育回報(bào)率的地區(qū)差異對(duì)不同教育水平勞動(dòng)力的相對(duì)遷移概率會(huì)產(chǎn)生顯著影響；進(jìn)一步地，王鵬和劉國(guó)恩(2010)進(jìn)行了健康和性別歧視對(duì)工資差異的研究。

事實(shí)上，勞動(dòng)力市場(chǎng)上的工資差異并不是國(guó)內(nèi)獨(dú)有的現(xiàn)象，國(guó)外的相關(guān)研究早已有之。特別是在研究方法上，Oaxaca(1973)和Blinder(1973)為比較和衡量勞動(dòng)力市場(chǎng)上的工資差異提出了一套計(jì)算方法，即Oaxaca-Blinder分解。長(zhǎng)期以來(lái)，該分解成為均值分解中最基礎(chǔ)也是最經(jīng)典的一種方法(郭繼強(qiáng)、姜儷、陸利麗，2011)。繼均值分解之后，Machado and Mata(2005)、Melly(2005)等人發(fā)展出了分位數(shù)分解，為工資差異結(jié)構(gòu)性分解的研究帶來(lái)了新方法。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)利用分位數(shù)回歸分解方法的相關(guān)研究逐漸增多。在流動(dòng)人口方面，鄧曲恒(2007)曾對(duì)城鎮(zhèn)居民與外來(lái)人口的工資收入差異進(jìn)行了Oaxaca-Blinder和分位數(shù)分解；馮毅和李實(shí)(2013)利用CHIP 2002和2007農(nóng)民工的調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了農(nóng)民工群體工資差距的變化及其原因。在城鄉(xiāng)工資差別方面，葛玉好和曾湘泉(2011)使用基于分位數(shù)回歸的反事實(shí)分析方法研究了中國(guó)城鎮(zhèn)地區(qū)的性別工資差距問(wèn)題。孟凡強(qiáng)和鄧保國(guó)(2014)基于CGSS2006的調(diào)查數(shù)據(jù)，采用分位數(shù)回歸與分解方法分析了中國(guó)城鄉(xiāng)工資差異以及其中戶籍歧視的影響問(wèn)題。不過(guò)，上述研究還是以Miner(1974)工資方程的基準(zhǔn)形式為主，即解釋變量一般選取受教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)和特征變量(比如城市、性別等)。

可以看出，雖然目前國(guó)內(nèi)有關(guān)工資差異研究的文獻(xiàn)數(shù)量可觀，但相關(guān)解釋主要停留在教育的影響和戶籍制度歧視等方面。而在方法使用上，無(wú)論是Oaxaca-Blinder分解，還是分位數(shù)分解，絕大多數(shù)研究都是建立在Mincer方程最基本的形式之上。但隨著社會(huì)發(fā)展，除教育和工作經(jīng)驗(yàn)等因素外，影響人們收入的特征變量還有很多，比如健康、社會(huì)保障等。這些因素是以往研究常常忽略的。此外，近年來(lái)研究人員也意識(shí)到，Oaxaca-Blinder分解中的系數(shù)效應(yīng)不能簡(jiǎn)單歸結(jié)為歧視(Ospino et. al., 2010)，還有可能是因?yàn)樗芯恐黧w的邊際回報(bào)不同。針對(duì)上述問(wèn)題，本文對(duì)基本的Mincer方程進(jìn)行了擴(kuò)展，加入了信任、健康、社會(huì)保障等經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下與收入相關(guān)的特征變量，利用Oaxaca-Blinder分解和分位數(shù)分解對(duì)城鄉(xiāng)勞動(dòng)力之間的小時(shí)工資差異進(jìn)行了更為具體的結(jié)構(gòu)化研究，嘗試增強(qiáng)Oaxaca-Blinder分解和分位數(shù)回歸下城鄉(xiāng)工資變動(dòng)結(jié)構(gòu)的解釋力度。

二、數(shù)據(jù)、變量及方法

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)家庭動(dòng)態(tài)跟蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)庫(kù)中2012年成人板塊數(shù)據(jù)。CFPS采用追蹤調(diào)查方法，力圖全面了解中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)、家庭生活變化及民眾個(gè)體發(fā)展?fàn)顩r。2012年CFPS的成人板塊共有來(lái)自全國(guó)25個(gè)省份的35719個(gè)樣本，但由于其中部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失或者不符合本研究的要求，本文根據(jù)實(shí)際需要對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理：1)考慮到中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的特征，本文將樣本的年齡控制在男性18-60歲、女性18-55歲之間；2)2011年中國(guó)有關(guān)文件將貧困線定為人均純收入2300元/年，因此本文只保留年收入2300元以上的樣本；3)在上述基礎(chǔ)上，剔除所有含缺省值的樣本。經(jīng)過(guò)整理以后，樣本共計(jì)5132個(gè)，其中城市樣本2897個(gè)，農(nóng)村樣本2235個(gè)。

(二)變量設(shè)定

前面提到，目前大多數(shù)關(guān)于工資的研究都是基于Mincer方程的基準(zhǔn)模型，即解釋變量一般選取受教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)和特征變量。不過(guò)，城鄉(xiāng)差異是多方面的，特別是在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下信任、健康、社會(huì)保障等因素對(duì)工資也會(huì)產(chǎn)生影響，而這些變量之前在Oaxaca分解中是較少被考慮的。因此，在通過(guò)自相關(guān)性檢驗(yàn)的前提下，我們擴(kuò)充了Mincer方程的內(nèi)容(主要是特征矩陣的擴(kuò)充)。

Lnwage=α+β1edu+β2exp+β3exp2+ΣλiX+ε

其中，lnwage為小時(shí)工資的對(duì)數(shù)，edu是受教育水平，exp是工作經(jīng)驗(yàn)(包括當(dāng)前工作經(jīng)驗(yàn)和之前全部工作經(jīng)驗(yàn))，exp2為工作經(jīng)驗(yàn)的平方除以100，ΣλiX是一組控制變量，包括年齡、性別、婚姻、健康、城市、是否參加保險(xiǎn)、社會(huì)信任等，ε是誤差項(xiàng)。

各變量具體闡釋說(shuō)明如下：

1.小時(shí)工資。國(guó)內(nèi)外工資核算體系不同，國(guó)內(nèi)涉及工資往往統(tǒng)計(jì)月收入或年收入，而國(guó)外的做法更傾向于使用小時(shí)工資，后者更能準(zhǔn)確捕捉工資特性。CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)中與收入相關(guān)的問(wèn)題較多，有“做這項(xiàng)工作的收入”、“做生意的收入”等若干不同變量，而且由于每個(gè)樣本從事各項(xiàng)工作的時(shí)間并不相同，我們沒(méi)有條件進(jìn)行直接比較，于是我們用樣本的年收入除以該樣本幾份工作的年總工作時(shí)間來(lái)計(jì)算得出其小時(shí)工資(元)。

2.受教育水平。受教育水平一般使用總的受教育年限來(lái)表示，它是Mincer方程中最基本的一個(gè)解釋變量。在CFPS的問(wèn)卷中，受教育程度分為七類(lèi)，具體為文盲、小學(xué)、初中、高中、大專(zhuān)、本科、研究生及以上。我們將受教育程度轉(zhuǎn)化為受教育年限，相應(yīng)賦值分別為0、6、9、12、15、16和19年。

3.婚姻狀況。有證據(jù)表明，婚姻與收入存在相關(guān)關(guān)系。王智波和李長(zhǎng)洪(2016)的研究發(fā)現(xiàn)，婚姻有利于提高男性的工資水平，他們發(fā)現(xiàn)已婚男人平均工資比未婚男人平均高出8%。我們將已經(jīng)結(jié)婚或者同居的樣本賦值為1，其他樣本賦值為0。

4.年齡。有些學(xué)者認(rèn)為年齡會(huì)對(duì)收入產(chǎn)生影響。魏下海(2012)認(rèn)為，年齡結(jié)構(gòu)會(huì)影響儲(chǔ)蓄，進(jìn)而影響資本集約程度，從而影響勞動(dòng)收入份額。當(dāng)然，陳釗、萬(wàn)廣華、陸銘(2010)認(rèn)為，行業(yè)間不平等對(duì)收入差距的貢獻(xiàn)也在提高，而年齡對(duì)收入差距的貢獻(xiàn)有明顯下降。我們直接使用2012年減去樣本出生年的數(shù)值結(jié)果作為樣本的年齡。

5.性別。李春玲和李實(shí)(2008)的研究發(fā)現(xiàn)，改革開(kāi)放以來(lái)，性別收入差距在穩(wěn)定地和顯著地增長(zhǎng)，在最近的10年里，性別歧視因素成為影響性別收入差距的重要因素。為方便比較，本文將男賦值為0，女性賦值為1。

6.當(dāng)前工作持續(xù)的時(shí)間和當(dāng)前工作之前全部的工作經(jīng)驗(yàn)。關(guān)于工作經(jīng)驗(yàn)，大量研究常用的做法是將樣本所有工作過(guò)的時(shí)間加總作一個(gè)總的“工作經(jīng)驗(yàn)”，或利用年齡減去受教育年限再減5代替，但是這種做法無(wú)法看出工作經(jīng)驗(yàn)中的結(jié)構(gòu)性因素。CFPS的問(wèn)卷很好地區(qū)分了樣本從事的每一項(xiàng)工作的起止時(shí)間，為我們分別統(tǒng)計(jì)當(dāng)前工作持續(xù)的時(shí)間和之前全部的工作經(jīng)驗(yàn)兩個(gè)變量值提供了便利。當(dāng)前工作持續(xù)時(shí)間變量由2012年被調(diào)查時(shí)從事的那份工作減去該工作開(kāi)始工作的年月得出，單位為“年”。當(dāng)前工作之前全部的工作經(jīng)驗(yàn)變量由2012年被調(diào)查時(shí)從事的那份工作之前全部工作過(guò)的時(shí)間累加得出，單位為“年”。需要說(shuō)明，在OLS基本回歸中，我們區(qū)分了當(dāng)前工作持續(xù)的時(shí)間和當(dāng)前工作之前全部的工作經(jīng)驗(yàn)兩個(gè)變量，而在Oaxaca-Blinder分解和分位數(shù)回歸中，我們將二者相加合并為總的工作經(jīng)驗(yàn)。

7.社會(huì)信任。有研究表明，社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、信任與和諧等對(duì)農(nóng)民收入有正向的影響作用，并且更高行政級(jí)別的地區(qū)信任水平對(duì)農(nóng)民收入的影響程度更大(唐為、陸云航，2011))。因此，模型中我們加入了信任這一變量。CFPS調(diào)查中trust變量使用實(shí)際的記錄值(1-5，代表信任水平依次提高)來(lái)賦值。本文中我們將其設(shè)為虛擬變量，信任程度大于3賦值為1，其他賦值為0.

8.健康程度。劉國(guó)恩等(2004)的研究表明，健康是決定中國(guó)家庭人均收入的一個(gè)重要因素。魏眾(2004)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于勞動(dòng)參與及非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，健康狀況都有顯著影響。CFPS調(diào)查中健康變量也使用了實(shí)際的記錄值(1-5，代表健康水平依次提高)來(lái)賦值。本文中我們將健康程度大于4的賦值為1，其他賦值為0。

9.社會(huì)保障。何立新(2007)研究了養(yǎng)老保險(xiǎn)在代際間的收入再分配效應(yīng)。2016年甘肅省一號(hào)文件《關(guān)于落實(shí)發(fā)展新理念加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與全國(guó)一道實(shí)現(xiàn)全面小康目標(biāo)的意見(jiàn)》明確指出，通過(guò)完善農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)機(jī)制來(lái)促進(jìn)農(nóng)民收入，其他地區(qū)也有若干類(lèi)似政策文件。這說(shuō)明社會(huì)保障制度對(duì)于收入有一定促進(jìn)作用。本文中，我們將參加養(yǎng)老保險(xiǎn)的樣本賦值為1，沒(méi)有保險(xiǎn)的賦值為0。

在此基礎(chǔ)上，我們給出了樣本的主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)，見(jiàn)表1。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)來(lái)源：CFPS2012

從人口特征來(lái)看，樣本中城鄉(xiāng)男女勞動(dòng)者的平均年齡和婚姻狀況相似。而在就業(yè)的性別結(jié)構(gòu)中男性勞動(dòng)者較多，城市男性勞動(dòng)者占比57.58%，農(nóng)村中更是高達(dá)67.20%。在受教育程度和工作經(jīng)驗(yàn)方面城鄉(xiāng)差別比較明顯，城市勞動(dòng)人口平均比農(nóng)村勞動(dòng)人口多3年左右的教育經(jīng)歷，而且前者在現(xiàn)任工作上工作的時(shí)間更長(zhǎng)，二者總體均值分別為8.18年和5.58年。

從工資水平來(lái)看，農(nóng)村勞動(dòng)者的平均小時(shí)工資為城市勞動(dòng)者的71.27%，其中農(nóng)村女性勞動(dòng)者的平均小時(shí)工資僅為6.49元，又是農(nóng)村全體樣本平均值的63.54%，其他類(lèi)型勞動(dòng)者平均小時(shí)工資都將近在其一倍以上。圖1給出了城鄉(xiāng)對(duì)數(shù)小時(shí)工資的分位數(shù)均值差異，明顯可以看出城鄉(xiāng)對(duì)數(shù)小時(shí)工資差異呈U型分布，這意味著從低收入向中等收入的分布中，城鄉(xiāng)小時(shí)工資差異是逐漸縮小的，而中高等水平的小時(shí)工資又有迅速擴(kuò)大的趨勢(shì)。

圖1 城市勞動(dòng)者和農(nóng)村勞動(dòng)者的對(duì)數(shù)小時(shí)工資差異

(三)計(jì)量分析方法

1.Oaxaca-Blinder分解

傳統(tǒng)上可以把小時(shí)工資的函數(shù)表示為如下形式：

lnwage=Xβ+ε(1)

其中l(wèi)nwage表示小時(shí)工資的對(duì)數(shù)，X是特征矩陣，即研究所使用的全部解釋變量構(gòu)成的空間，β是特征參數(shù)，ε是殘差項(xiàng)。

城市和農(nóng)村的工資函數(shù)則為：

E(lnwageu)=E(Xu)βu+ε

(2)

E(lnwager)=E(Xr)βr+ε

(3)

E表示數(shù)學(xué)期望(大數(shù)定理?xiàng)l件下其收斂于均值)。基于(2)和(3)，城鄉(xiāng)之間的工資差異可分解為：

E(lnwageu)-E(lnwager)

=(E(Xu)-E(Xr) )βr+(βu-βr)E(Xu)+ε

(4)

此時(shí)，差異被分解為兩部分。前一部分是影響城鄉(xiāng)工資的特征值之間的差異，一般稱(chēng)其為可解釋部分，它是特征上能夠解釋的城鄉(xiāng)工資差異的構(gòu)成及原因；后一部分是特征系數(shù)上的差異，與特征值無(wú)關(guān)，無(wú)法用特征值來(lái)解釋?zhuān)覀兎Q(chēng)其為不可解釋部分，其中也存在基于戶籍的城鄉(xiāng)工資歧視等因素。

2.分位數(shù)回歸

Oaxaca-Blinder分解基于總體的均值，無(wú)法研究具體到工資結(jié)構(gòu)中特定分位區(qū)間的具體特征，而事實(shí)經(jīng)驗(yàn)告訴我們不同收入人群的具體特征結(jié)構(gòu)往往不同。于是，有必要使用分位數(shù)回歸對(duì)其進(jìn)行深入分析，使本文的結(jié)論更加具體與可靠。

分位數(shù)回歸的優(yōu)點(diǎn)在于：它不僅僅分析被解釋變量的條件期望(均值)，也可以分析解釋變量是如何影響被解釋變量的中位數(shù)、分位數(shù)的，因而能夠更加全面地描述被解釋變量條件分布的全貌。因此，分位數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)量更加穩(wěn)健。

分位數(shù)回歸模型如下：

Qτ[Y|X]=ατ+Xβτ+city*δτ+gender*γτ

(5)

其中，Y表示小時(shí)工資的對(duì)數(shù)，X表示我們選用的全部解釋變量，我們?cè)诘仁接疫吋尤肓艘粋€(gè)是否為城市的虛擬變量city，當(dāng)然還存在著一個(gè)性別虛擬變量gender。ατ，βτ，δτ，γτ分別代表在τ分位上變量的系數(shù)。

3.分位數(shù)分解

分位數(shù)分解是將每個(gè)分位數(shù)上的城鄉(xiāng)收入差異分解為兩個(gè)部分(Machado and Mata，2005)：一是由分位數(shù)回歸參數(shù)的不同引起的差異，即城鄉(xiāng)勞動(dòng)力特征的不同回報(bào)率引起的；二是由影響因素變量值的不同引起的差異，即城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的特征變量分布不同引起的，城鄉(xiāng)人均收入這部分的差異會(huì)隨著樣本分布的不同而稍有變化。

反事實(shí)分析是利用 Machado和Mata分位數(shù)分解方法的關(guān)鍵。本文所關(guān)心的反事實(shí)結(jié)果是，如果城市家庭勞動(dòng)力按照農(nóng)村家庭勞動(dòng)力的分位數(shù)回歸參數(shù)決定家庭人均收入，城市家庭的人均收入分布將會(huì)如何？

(6)

三、實(shí)證分析與討論

(一)OLS基本回歸

為了與前人的研究成果進(jìn)行比較，我們首先利用擴(kuò)展的Mincer方程進(jìn)行了OLS回歸?；貧w結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 基于擴(kuò)展Mincer方程的OLS回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤，***，**，*分別表示在1%、5%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。

表2可見(jiàn)，城市勞動(dòng)者的教育收益率是6.86%，明顯高于農(nóng)村的4.51%，結(jié)果均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。男女樣本的數(shù)據(jù)結(jié)果也是如此。這與前人的研究成果大體一致。與城市相比，農(nóng)村男女勞動(dòng)者的教育收益率都普遍低于城市勞動(dòng)者，說(shuō)明農(nóng)村勞動(dòng)者受教育之后不能得到像城市一樣多的邊際回報(bào)，教育在農(nóng)村地區(qū)并不能很好地實(shí)現(xiàn)其價(jià)值，我們暫且將其稱(chēng)為教育抑制。

在工作經(jīng)驗(yàn)方面，農(nóng)村勞動(dòng)者當(dāng)前工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)于工資的影響比城市勞動(dòng)者要高。與之相反，孟凡強(qiáng)和鄧保國(guó)(2014)、鄧曲恒(2007)的研究結(jié)果都表明該變量的實(shí)際情況是城市大于農(nóng)村。在現(xiàn)工作之前工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)工資的影響方面，我們發(fā)現(xiàn)就城市樣本來(lái)說(shuō)，之前的工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)小時(shí)工資影響不大，但農(nóng)村樣本此項(xiàng)系數(shù)比城市樣本高近十倍，而且農(nóng)村女性之前工作經(jīng)驗(yàn)的回報(bào)系數(shù)高達(dá)12.8%。出現(xiàn)這種結(jié)果，可能存在兩個(gè)方面原因：其一，因?yàn)槠缫曉谵r(nóng)村地區(qū)更為嚴(yán)重，擁有工作經(jīng)驗(yàn)的人可能擁有更熟練的技能和人脈關(guān)系，進(jìn)而反映在其工資的增長(zhǎng)上；其二，城市就業(yè)時(shí)性別歧視比農(nóng)村輕，因而女性勞動(dòng)者與男性勞動(dòng)者收入的性別異質(zhì)性并不是太大，但總體上男性更有優(yōu)勢(shì)，在農(nóng)村女性就業(yè)受歧視比較嚴(yán)重，而之前存在就業(yè)經(jīng)驗(yàn)的女性更能找到一個(gè)就業(yè)崗位。

通過(guò)回歸結(jié)果，我們還發(fā)現(xiàn)婚姻對(duì)城市勞動(dòng)者和農(nóng)村勞動(dòng)者的影響截然不同。它的系數(shù)分別對(duì)于城市男性勞動(dòng)者和農(nóng)村女性勞動(dòng)者是顯著的，主要表現(xiàn)為：男性勞動(dòng)者方面有促進(jìn)作用(13%)；而對(duì)于女性農(nóng)村勞動(dòng)者有顯著的負(fù)向激勵(lì)(-20.2%)。這種負(fù)向激勵(lì)可能是因?yàn)椋瑢?duì)于農(nóng)村女性來(lái)說(shuō)，中國(guó)社會(huì)的一個(gè)普遍事實(shí)就是她們結(jié)婚以后主要負(fù)責(zé)在家里帶孩子和當(dāng)家庭主婦，減少了外出勞動(dòng)時(shí)間。在某種意義上說(shuō)，這是她們?cè)诠ぷ髂芰ι系摹巴嘶?。從另一個(gè)個(gè)人特征變量——健康水平來(lái)看，男性的健康程度顯著促進(jìn)工資的增加，農(nóng)村男性在這一點(diǎn)上尤為突出，他們比城市男性多增加23.33%。這也極有可能跟農(nóng)村勞動(dòng)力主要從事勞動(dòng)密集型行業(yè)有關(guān)(這更需要強(qiáng)健的體魄)。

在更深一步的社會(huì)關(guān)系方面，我們考察了“社會(huì)保障”和“對(duì)別人的信任度”兩個(gè)變量。在描述性統(tǒng)計(jì)中，我們已知樣本中城市勞動(dòng)者的社會(huì)保險(xiǎn)擁有率為46.29%，遠(yuǎn)大于農(nóng)村勞動(dòng)者的14.31%，這說(shuō)明農(nóng)村社會(huì)保險(xiǎn)的普及程度還比較低。根據(jù)邊際報(bào)酬遞減規(guī)律。這也解釋了為什么樣本回歸結(jié)果中，農(nóng)村勞動(dòng)者擁有社會(huì)保險(xiǎn)帶來(lái)的回報(bào)率能夠達(dá)到33.7%左右的較高水平。鑒于城市樣本的回報(bào)率也仍能達(dá)到19.3%，說(shuō)明社會(huì)保險(xiǎn)對(duì)于收入的增長(zhǎng)有重要的促進(jìn)作用(姬便便[2006]、廖楚暉[2015]等人對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行了探討)。分析結(jié)果還顯示，保險(xiǎn)給女性勞動(dòng)者帶來(lái)的邊際回報(bào)較高。在社會(huì)信任方面，OLS的回歸結(jié)果顯示“對(duì)別人的信任”對(duì)小時(shí)工資的提高有促進(jìn)作用。當(dāng)信任水平較高時(shí)，城市勞動(dòng)者會(huì)獲得顯著的工資上的回報(bào)(26.1%)，但此指標(biāo)在農(nóng)村地區(qū)不顯著，有可能跟地區(qū)發(fā)展階段的市場(chǎng)化水平有關(guān)。

(二)城鄉(xiāng)工資差異的Oaxaca—Blinder分解

為了考察城鄉(xiāng)工資差異中的結(jié)構(gòu)性因素，表3匯報(bào)了條件均值差異的Oaxaca—Blinder分解結(jié)果。

表3 對(duì)數(shù)小時(shí)工資條件均值的差異結(jié)構(gòu)

注：括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤，***，**，*分別表示在1%、5%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。

可以看到，小時(shí)工資對(duì)數(shù)條件均值差異的68.22%可以由特征上的差異得到解釋?zhuān)Ｏ碌?1.78%是特征性差異解釋不了的，即系數(shù)性差異等其他項(xiàng)。具體地，“受教育程度”和“工作經(jīng)驗(yàn)”對(duì)于小時(shí)工資的影響程度是非常大的，“受教育程度”為城鄉(xiāng)對(duì)數(shù)小時(shí)工資的差異貢獻(xiàn)了累計(jì)65.51%，其中特征性差異(可解釋部分)為27.75%，系數(shù)性差異(不可解釋部分)37.76%；“工作經(jīng)驗(yàn)”對(duì)城鄉(xiāng)對(duì)數(shù)小時(shí)工資差異累計(jì)貢獻(xiàn)9.06%，值得注意的是，它的系數(shù)性差異(-0.175)在顯著縮小工資差異，說(shuō)明工作經(jīng)驗(yàn)長(zhǎng)的勞動(dòng)者在農(nóng)村地區(qū)獲得更高薪工作的機(jī)會(huì)比同等城市勞動(dòng)力在城市地區(qū)多，這可能因?yàn)檗r(nóng)村地區(qū)市場(chǎng)化程度低，使得社會(huì)關(guān)系在就業(yè)中的影響更大。在其他解釋變量中，社會(huì)保障因素對(duì)于城鄉(xiāng)小時(shí)工資差異的貢獻(xiàn)也十分巨大(16.96%)，健康程度和信任對(duì)于收入差距的貢獻(xiàn)并不明顯(健康程度在特征效應(yīng)上顯著，但數(shù)值太小)。

許多學(xué)者往往將系數(shù)性差異(不可解釋部分)歸結(jié)為歧視性因素。但是，這種觀念并無(wú)嚴(yán)格的邏輯依據(jù)。我們回到前面對(duì)數(shù)小時(shí)工資條件均值差異的表達(dá)式(4)，發(fā)現(xiàn)系數(shù)差異其實(shí)只能解釋相同數(shù)量的資源在城市與農(nóng)村相對(duì)邊際回報(bào)的不同。如果βu-βr=0，則說(shuō)明農(nóng)村與城市相同勞動(dòng)者的邊際回報(bào)相同；如果βu-βr≠0，則說(shuō)明農(nóng)村與城市相同勞動(dòng)者的邊際回報(bào)不相同。因此，我們認(rèn)為系數(shù)性差異不只表示歧視，它還可以描述該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的比較優(yōu)勢(shì)。以下我們分別分析四種類(lèi)型的變量：

(1)特征性差異和系數(shù)性差異都很高的變量(受教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)和邊際工作經(jīng)驗(yàn))。一個(gè)變量的特征性差異代表該項(xiàng)變量作為人力資本的構(gòu)成要素在城鄉(xiāng)勞動(dòng)者之間的水平差異，我們可以看到教育水平和現(xiàn)階段工作經(jīng)驗(yàn)在城鄉(xiāng)勞動(dòng)者之間存在較大差異?？傮w來(lái)說(shuō)，農(nóng)村勞動(dòng)者受教育水平普遍低于城市勞動(dòng)者，而且由于工作不穩(wěn)定，所以現(xiàn)階段工作經(jīng)驗(yàn)通常比較短，這是符合實(shí)際情況的。至于這兩個(gè)變量同時(shí)存在較大的系數(shù)性差異，僅以“歧視”等表述一概而論是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?。我們只能說(shuō)系數(shù)性差異存在的原因在于農(nóng)村地區(qū)相應(yīng)變量的邊際回報(bào)顯著低于城市，這有可能是歧視也有可能是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同造成的。城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更加適合高人力資本的勞動(dòng)者發(fā)揮出他的專(zhuān)業(yè)技能，農(nóng)村的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比較偏向勞動(dòng)力密集型，高人力資本勞動(dòng)力可能并不能很好地將其技能發(fā)揮出來(lái)，得不到與城市類(lèi)似的產(chǎn)出水平，因此邊際回報(bào)較低。另外，值得注意的是，“工作經(jīng)驗(yàn)”帶來(lái)的系數(shù)差異是負(fù)數(shù)，這可能是因?yàn)檗r(nóng)村地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)市場(chǎng)化程度較低的緣故。

(2)特征性差異低，但系數(shù)性差異高的變量(婚姻)。特征性差異低說(shuō)明相關(guān)變量在分布上接近，統(tǒng)計(jì)特征相差不大，系數(shù)性差異說(shuō)明這些變量的邊際回報(bào)在城鄉(xiāng)有顯著較大差異。我們可以看到，婚姻能較大幅度促進(jìn)城市男性勞動(dòng)者的小時(shí)工資上升，也能較大幅度地降低農(nóng)村女性勞動(dòng)者的工資，說(shuō)明該變量對(duì)城鄉(xiāng)勞動(dòng)者小時(shí)工資影響的傳導(dǎo)機(jī)制不同。我們可以認(rèn)為，城市相對(duì)于農(nóng)村來(lái)說(shuō)，人力資本類(lèi)的工作更有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和回報(bào)率，而且城市中社會(huì)地位和社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等非特征性因素對(duì)小時(shí)工資影響顯著，它能帶來(lái)潛在回報(bào)，這也是城鄉(xiāng)之間勞動(dòng)力收入水平不同的一個(gè)重要方面。在這個(gè)問(wèn)題上，李長(zhǎng)江(2004)從歷史、制度和發(fā)展理念幾個(gè)方面進(jìn)行了探討，曹信邦(2008)研究了就業(yè)歧視對(duì)農(nóng)民工社會(huì)保障制度構(gòu)建的影響。

(3)特征性差異高，但系數(shù)性差異低的變量(社會(huì)保障)。系數(shù)性差異小，說(shuō)明現(xiàn)在“社會(huì)保障”對(duì)于城鄉(xiāng)勞動(dòng)者小時(shí)工資造成差異的主要原因是資源的分布不均造成的，只要合理推動(dòng)農(nóng)村勞動(dòng)力保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展，存在于該變量上的差異會(huì)逐漸消散。

(4)特征性差異和系數(shù)性差異都比較低或者不顯著的變量(信任、健康程度)。這些變量對(duì)于小時(shí)工資的影響都很低，或者不顯著。盡管影響程度很小，但不能否認(rèn)它們對(duì)于促進(jìn)勞動(dòng)力市場(chǎng)的發(fā)展是有積極影響的。

(三)分位數(shù)回歸

進(jìn)一步，我們對(duì)城鄉(xiāng)對(duì)數(shù)小時(shí)工資進(jìn)行分位數(shù)回歸。為了去除極端值的干擾，將小時(shí)工資對(duì)數(shù)從小到大排序后取10、25、50、75和90分位數(shù)，來(lái)觀察不同收入階層的樣本中解釋變量對(duì)小時(shí)工資的結(jié)構(gòu)性影響。表4是城市勞動(dòng)力樣本的回歸結(jié)果。

表4 城市勞動(dòng)力對(duì)數(shù)小時(shí)工資分位數(shù)回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤，***，**，*分別表示在1%、5%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。

通過(guò)分位數(shù)回歸，我們發(fā)現(xiàn)在顯著的情況下，同一解釋變量對(duì)于不同收入階層的樣本的影響程度甚至影響方向都有所不同。受教育程度、邊際工作經(jīng)驗(yàn)兩個(gè)變量的回報(bào)率在低收入?yún)^(qū)域相對(duì)來(lái)說(shuō)比較低，但是它們均經(jīng)歷了一個(gè)從低收入?yún)^(qū)域向中等收入?yún)^(qū)域快速增長(zhǎng)的階段，之后維持在一個(gè)較高水平。從工作經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，收入越高，當(dāng)前從事工作的經(jīng)驗(yàn)帶來(lái)的回報(bào)率越低。乍一看令人匪夷所思，其實(shí)不難推理，收入高的人更加有資金進(jìn)行資產(chǎn)配置，這將獨(dú)立于他當(dāng)前從事的工作帶來(lái)額外的資本性收入，從而在總財(cái)富更快速增加的基礎(chǔ)上拉低了工作經(jīng)驗(yàn)的回報(bào)率(現(xiàn)有理論表明資本性收入的效率更高)。性別方面一直存在歧視問(wèn)題，絕大多數(shù)分位數(shù)上女性這一性別的回報(bào)率比男性低20%左右，且隨著收入增加此項(xiàng)差別越為突出。社會(huì)保險(xiǎn)對(duì)小時(shí)工資有顯著促進(jìn)效應(yīng)，此效應(yīng)在低收入和高收入勞動(dòng)者中更為突出。進(jìn)行分位數(shù)回歸之后，各變量對(duì)城市的影響如圖2所示：

圖2 城市勞動(dòng)力對(duì)數(shù)小時(shí)工資解釋變量的分位數(shù)變化

表5是農(nóng)村勞動(dòng)力樣本的回歸結(jié)果。從農(nóng)村勞動(dòng)力樣本的分位數(shù)回歸來(lái)看，受教育水平對(duì)各分位樣本的回報(bào)率影響差別不是太大，平均水平較低(4.5%-5%左右)，這也間接地說(shuō)明了與城市相比農(nóng)村資本密集型和知識(shí)密集型的行業(yè)仍處于比較低端的發(fā)展階段。我們發(fā)現(xiàn)，性別歧視造成的收入不平等在農(nóng)村尤為嚴(yán)重。隨著收入的提高，男女勞動(dòng)力小時(shí)工資之間的差異越來(lái)越大，最高甚至高達(dá)36.5%。在“對(duì)他人的信任”方面，農(nóng)村樣本的回歸結(jié)果雖不顯著，但方向與城市樣本是一致的，隨著收入增加，信任程度對(duì)小時(shí)工資的促進(jìn)作用不斷增強(qiáng)。

表5 農(nóng)村勞動(dòng)力對(duì)數(shù)小時(shí)工資分位數(shù)回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤，***，**，*分別表示在1%、5%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。

各變量對(duì)農(nóng)村的影響如圖3所示：

圖3 農(nóng)村勞動(dòng)力對(duì)數(shù)小時(shí)工資解釋變量的分位數(shù)變化

(四)分位數(shù)分解

在上述分位數(shù)回歸的基礎(chǔ)上，本文繼續(xù)對(duì)其進(jìn)行分位數(shù)分解，分解時(shí)使用Melly(2005)給出的分位數(shù)分解方法，結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 城鄉(xiāng)勞動(dòng)力工資差異分位數(shù)分解

通過(guò)分位數(shù)分解結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)小時(shí)工資差異在不同分位處并不相同，在低收入人群中較高，之后隨著工資階層的提升它有一個(gè)下降趨勢(shì)，但這個(gè)差異在小時(shí)工資較高的群體中又開(kāi)始隨著工資提升而快速增長(zhǎng)。

圖4 城鄉(xiāng)對(duì)數(shù)小時(shí)工資差異分位數(shù)分解的結(jié)構(gòu)

根據(jù)圖4，我們看到25%-75%區(qū)間總差異的降低主要得益于系數(shù)差異的下降，也就是說(shuō)中國(guó)政府在解決城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)的工資不平等問(wèn)題方面還是有一些效果的。低小時(shí)工資群體中系數(shù)差異比較明顯，這說(shuō)明在這個(gè)區(qū)間內(nèi)農(nóng)村沒(méi)有更好地發(fā)揮產(chǎn)業(yè)上的比較優(yōu)勢(shì)而且歧視問(wèn)題比較嚴(yán)重；同時(shí)，數(shù)據(jù)顯示在小時(shí)工資最高的10%樣本群體中，特征性差異和系數(shù)性差異開(kāi)始快速抬頭，總差異上升明顯，這說(shuō)明高小時(shí)工資群體的城鄉(xiāng)差異明顯，產(chǎn)業(yè)和歧視問(wèn)題亦不容小覷。

四、結(jié)論與政策建議

本文使用中國(guó)家庭動(dòng)態(tài)跟蹤調(diào)查(CFPS)2012年的調(diào)查數(shù)據(jù)，針對(duì)城市勞動(dòng)力和農(nóng)村勞動(dòng)力之間的小時(shí)工資差異進(jìn)行了Oaxaca-Blinder分解和分位數(shù)回歸及分解。結(jié)果表明，城鄉(xiāng)小時(shí)工資的差異的68.22%是可以文中設(shè)定的變量的特征性差異來(lái)解釋的。其中，27.75%的差異可以由受教育程度的特征性差異來(lái)解釋?zhuān)芙逃潭葘?duì)于系數(shù)性差異的影響亦占37.76%，可見(jiàn)教育對(duì)于小時(shí)工資的影響舉足輕重。為彌補(bǔ)Oaxaca-Blinder僅依靠條件均值來(lái)分解被解釋變量結(jié)構(gòu)性差異的不足，我們引入了分位數(shù)回歸和分解的方法。通過(guò)分位數(shù)回歸及分解，我們發(fā)現(xiàn)同一解釋變量對(duì)于不同收入階層的樣本的影響程度甚至影響方向都顯著有所不同，低工資群體中系數(shù)性差異比較明顯，高工資群體中系數(shù)性差異有快速上升的趨勢(shì)，他們之間群體的小時(shí)工資差異以特征性差異為主。

基于研究結(jié)果，本文政策建議如下：

1.要充分考慮系數(shù)效應(yīng)所反映的特征來(lái)協(xié)調(diào)發(fā)展本地經(jīng)濟(jì)，借以平衡城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的收入差距。正如前文所提，系數(shù)效應(yīng)并不能簡(jiǎn)單地認(rèn)為是歧視所致，它還可能反映了一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(邊際回報(bào))。數(shù)據(jù)顯示農(nóng)村教育回報(bào)率比較低，除了城鄉(xiāng)教育資源體量的區(qū)別外，還有一個(gè)重要的原因是農(nóng)村的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不能很好地發(fā)揮“教育”作為人力資本帶來(lái)的潛在價(jià)值。在這種意義上，教育資源的城鄉(xiāng)分配反而是次一級(jí)的問(wèn)題。城市可以提供補(bǔ)貼給農(nóng)村人幫助其進(jìn)城讀書(shū)，只要農(nóng)村的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠使受教育水平得到一個(gè)合理的回報(bào)率，在城里讀書(shū)的農(nóng)村人自然會(huì)回到農(nóng)村工作。否則，哪怕農(nóng)村地區(qū)教育資源再好，受較高程度教育的勞動(dòng)者都會(huì)因?yàn)檫呺H回報(bào)不能匹配其受教育程度而離開(kāi)。

2.政府針對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的補(bǔ)貼政策應(yīng)適當(dāng)偏向于低工資水平的農(nóng)村勞動(dòng)者。從分位數(shù)分解的結(jié)果來(lái)看，小時(shí)工資差異的系數(shù)效應(yīng)主要集中于低工資水平端，這意味著工資水平越低的人產(chǎn)出的效率越低，得到的機(jī)會(huì)也越少，窮者越窮。故政府應(yīng)當(dāng)對(duì)低工資水平的農(nóng)村勞動(dòng)者提供政策性支持，最好是教育和工作技能上的培訓(xùn)。

3.注意進(jìn)一步普及社會(huì)保險(xiǎn)等勞動(dòng)力市場(chǎng)的保障機(jī)制，同時(shí)促進(jìn)對(duì)女性勞動(dòng)者的保障。從數(shù)據(jù)中我們發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村勞動(dòng)力的社會(huì)保險(xiǎn)率僅為14.32%，是城市的三分之一，這也是農(nóng)村勞動(dòng)力市場(chǎng)非常不完善，“打零工”現(xiàn)象普遍的一個(gè)側(cè)面反映。若不能及時(shí)獲得社會(huì)保險(xiǎn)，在農(nóng)村老齡化、空心化地區(qū)逐漸增加的時(shí)代背景下，這些人在勞動(dòng)力逐漸衰弱之后的生活將成為問(wèn)題。此外，我們的研究發(fā)現(xiàn)女性的收入不論在城鄉(xiāng)還是分位數(shù)結(jié)構(gòu)上都低于男性，農(nóng)村地區(qū)尤甚，而且隨著收入增加差距逐漸擴(kuò)大。因此，對(duì)女性勞動(dòng)者的保障也是我們不得不面對(duì)的問(wèn)題。

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F244

A

2095-7238(2017)05-0081-09

10.3969/J.ISSN.2095-7238.2017.05.016

2017-08-28

本文為山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(IR2015GM010)階段性成果，同時(shí)得到國(guó)家社科基金項(xiàng)目(15BJL091)資助。

張衛(wèi)國(guó)(1974-)，男，山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)檎Z(yǔ)言經(jīng)濟(jì)學(xué)、勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)；

相澤宇(1992-)，男，山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究院碩士研究生。

編輯：李學(xué)迎