基于流入地經濟發達程度視角的流動人口城鄉戶籍工資差異分析——以受過高等教育群體為例

王廣慧，季云菲

(吉林大學 商學院，吉林 長春 130012)

一、引 言

近十年，中國的勞動力市場正在經歷一個令人矚目的戶籍制度變革時期，勞動力流動的壁壘正在逐漸被打破。尤其是受過高等教育勞動力的流動，幾乎已經不存在戶籍上的障礙。因此，該群體的工資決定機制中，戶籍的影響應該是不顯著的。但是現實卻是，即使在這一批流動上幾乎不受戶籍限制的勞動力群體中，仍然存在顯著的戶籍工資差異。

關于戶籍工資差異的研究，我國學者已經做了大量的工作，但是現有文獻多集中在受教育程度不高的農民工群體與城鎮工群體的工資差異。例如吳賈等發現1989—2011年間我國城鎮勞動力市場中對農村戶籍勞動者的歧視程度有所增加[1]148-160。孟凡強和鄧保國則發現農村勞動力中相對于高收入群體，低收入群體受到的戶籍歧視程度更為嚴重[2]56-65。而關于戶籍工資差異產生的原因，一些學者認為戶籍歧視是造成工資差異的主要原因。例如余向華指出農村戶籍者遭遇的同工不同酬和就業機會不平等問題的主要根源在于戶籍與部門進入和崗位進入等存在聯系[3]97-110。而有些學者則認為人力資本差異是導致工資差異產生的主要原因。例如王維國和周闖指出城鎮工之所以獲得穩定就業的比例遠高于農民工，主要是由人力資本的差異引起的[4]62-74。孫中偉也認為較低的受教育水平是導致農民工工資低于城鎮工的主要原因[5]70-78。

盡管農民工群體確實是非常重要的群體，但我們通過將研究關注范圍擴大到其他群體上，可以更多地了解勞動力市場的差別。在這方面，受過高等教育的流動人口群體的工資和就業經歷就沒有得到充分研究。而且，近年來受過高等教育的流動人口比率正在不斷增加，其流動趨勢越來越受到社會的關注。

與農民工群體相比，受過高等教育的群體具有受教育水平高，獲得信息的渠道更加廣泛，追求高收益的流動傾向更強等特點，因此該群體在流動時對目標地的選擇上更加理性。而流入地的經濟發達程度往往是其考慮的主要因素*調查顯示，大中城市和沿海經濟發達地區是大學生的主要流向地[6]44-48。。這主要是因為流動人口在經濟欠發達地區獲得就業機會相對偏少，而經濟發達程度高的地區勞動力市場較為開放，擁有的機會較多。同時，流入地的經濟發達程度對流動人口特點和工資收入也具有顯著的影響[7]657-671。因此，在對該群體戶籍工資差異進行分析時，必然要考慮流入地經濟發達程度對其流動方向選擇的影響。

綜上，本文基于2013年全國流動人口動態監測數據，應用二元離散選擇模型分解方法，從流入地經濟發達程度的視角對受過高等教育的流動人口的戶籍工資差異進行分析，試圖回答以下兩個問題：(1)在受過高等教育的流動人口群體中，是否存在工資戶籍歧視，程度如何？(2)如果戶籍歧視存在，流入地的經濟發達程度對其歧視程度的影響如何？

本文余下部分結構安排如下：第二部分給出計量模型；第三部分為數據來源與變量統計描述；第四部分對實證結果進行討論；最后為本文的結論和建議。

二、計量模型

為了分析受過高等教育流動人口的戶籍工資差異，需要分別對不同戶籍群體的工資方程進行估計。但是由于流入經濟發達地區和經濟欠發達地區就業的不同戶籍的群體并不是隨機分布的，這種情況下如仍采用最小二乘法估計工資方程將會產生選擇偏差問題[8]153-161，內生轉換模型為這類選擇偏差問題提供了解決途徑。

(1)

(2)

假定流入經濟發達地區和經濟欠發達地區個體的就業工資方程分別為(3.1)和(3.2)式。

(3.1)

(3.2)

(4.1)

(4.2)

由于本文的研究目標是估計出受過高等教育的流動人口是否存在戶籍歧視及其大小，以及流入地的經濟發達程度的影響，因此在對流入經濟發達地區的戶籍工資差異和流入經濟欠發達地區就業的戶籍工資差異進行估計和分解之前，還需要考慮流入經濟發達地區就業的不同戶籍流動人口比率的差異。所以，本文最終的研究結果是通過以下兩個步驟獲得的。

首先，根據Fairlie[9]305-316提出的二元離散選擇模型分解方法可以對流入經濟發達地區就業的不同戶籍流動人口比率進行分解，如(5)式所示。

(5)

然后，分別估計流入經濟發達地區和經濟欠發達地區就業個體的工資方程，并根據Oaxaca-Blinder分解方法分別對兩個地區不同群體的戶籍工資差異進行分解。流入經濟發達地區的就業群體的戶籍工資差異可以分解為：

(6)

其中，Ed表示流入經濟發達地區就業的非農流動人口和農業流動人口可觀測稟賦差異導致的工資差異，為可解釋部分；Dd表示流入經濟發達地區就業稟賦回報差異導致的工資差異，為歧視部分；Sd表示由選擇偏差的差異所導致的工資差異。S項的存在使工資差異的解釋變得更加復雜，為此采用Neuman & Oaxaca[10]3-10對選擇修正項Sd進行分解：

(7)

其中，S1d為不同戶籍勞動力流入經濟發達地區就業的稟賦差異所導致的工資差異，歸為可解釋部分；S2d和S3d分別表示選擇修正項的系數和就業稟賦回報差異導致的工資差異，歸為歧視部分。因此，流入經濟發達地區工資差異的可解釋部分為Ed+S1d，而歧視部分為Dd+S2d+S3d。

相應地，可以得到流入經濟欠發達地區就業群體的戶籍工資差異的分解方程，此處不再贅述。

三、統計描述

(一)高等教育流動人口流向分布

本文使用的數據來自于2013年全國流動人口動態監測調查數據集中受過高等教育的子樣本。將受教育程度為大專以下，以及離退休、失去勞動能力和在校學生等樣本剔除之后，最終得到有效樣本數為13 630。其中，非農業戶口樣本數為7 687，占總樣本數的比例為56.40%。

此外，由于分析的需要，本文根據2000年至2013年的全國各地區的GDP排名將流入地分為兩類，排名前十的省、直轄市被劃分為經濟發達地區，其他的省、直轄市被劃分為經濟欠發達地區*經濟發達地區包括廣東、江蘇、山東、浙江、河南、河北、遼寧、上海、四川和北京；其他省、直轄市被劃分為經濟欠發達地區。。其中，經濟發達地區就業樣本數為7 156，非農業戶口樣本數為3 952，占55.23%。詳細的統計結果參見表1。

表1 高等教育流動人口樣本流向分布

觀察表1可以發現，高等教育流動人口群體中，戶口性質不同，其在經濟發達程度不同的地區就業人口比例也存在顯著差異。由此可見，對其流入地選擇進行修正是非常有必要的。

(二)不同戶口性質的高等教育流動人口群體在不同地區的勞動力市場表現

通過對樣本數據的統計分析，表2給出了具有不同戶口性質的高等教育流動人口群體在經濟發達程度不同地區的勞動力市場表現。

表2 不同戶口性質的高等教育流動人口群體在不同地區的勞動力市場表現

根據表2可以發現，無論是在經濟發達地區還是經濟欠發達地區，非農流動人口的月工資都要高于農業流動人口，并且平均周工作時間都要低于農業流動人口。而且無論戶口性質如何，經濟發達地區的月工資顯著高于經濟欠發達地區，周平均工作時間顯著低于后者。這表明，即使是在受過高等教育這一流動人口群體中，也存在戶籍工資差異，而且該差異受到流入地經濟發達程度的影響。

四、實證結果

(一)不同戶口性質高等教育勞動者流入經濟發達地區的比例差異分解

由于地區的經濟環境與勞動者的收入是密切相關的，因此勞動者在選擇工作地點的時候，該地區的經濟發達程度往往是其考慮的重要因素。然而，最終流動者能否成功就業，還取決于流入地勞動力市場的需求和供給，例如個體的人力資本水平、流動前社會保障情況、流出地經濟環境和流動距離等因素均可能會對其流入地的選擇產生影響。基于以上考慮并結合調查數據中所包含的信息，本文在個體流入地選擇方程中包含了其年齡、受教育水平、工作經驗、婚姻狀況、行業、戶籍地、戶籍地社會保障享有情況和流動距離等變量。表3給出了相應的Probit模型回歸結果。

觀察表3可以發現，在擁有非農業戶口的高等教育流動群體中，受教育水平、工作經驗對其流入經濟發達地區就業的概率具有顯著的正的影響，年齡則具有顯著的負的影響。此外，與女性相比，男性流入經濟發達地區就業的概率要低一些。在戶籍地擁有城鎮居民醫保等社會保障對非農流動人口流入經濟發達地區就業的概率具有負向影響。戶籍地為西部的個體流入經濟發達地區的概率最低，中部次之。流動距離相對較短的個體流入經濟發達地區的概率較小。總體而言，個體能否流入到經濟發達地區就業主要取決于個體的人力資本變量。

類似地，在擁有農業戶口的高等教育群體中，只有經驗對其流入經濟發達地區就業的概率具有顯著的正的影響，其他變量的影響均為負的。尤其是估計結果顯示本科生流入經濟發達地區的概率最低，這與我們的認識并不一致。出現這個結果可能是由于樣本中具有農業戶口的群體大專的比例占比較高，而這些人中又有較大比例進入了經濟發達地區。

表3 不同戶口性質的高等教育勞動者流入經濟發達地區的Probit模型估計結果

注：***表示在1%水平顯著，**表示在5%水平顯著，*表示在10%水平顯著。

比較表3的變量系數估計結果，可以發現人力資本變量對于高等教育流動人口中的非農業戶口群體流入經濟發達地區就業概率的影響顯著大于農業戶口群體，而這種差異則在一定程度上體現了戶籍對勞動力市場運行的影響。為了進一步確定戶籍的影響程度，本文采用Fairlie[9]305-316提出的二元離散選擇模型分解方法對不同戶籍的高等教育勞動者流入經濟發達地區的比例差異進行分解。

表4第1欄給出了不同戶籍的高等教育勞動者流入經濟發達地區比例差異的分解結果。可以發現，不同戶籍群體流入經濟發達地區就業比例差異為0.450，其中由可觀測因素差異解釋的部分為0.121，占總差異的26.89%，不可解釋部分為0.329，占總差異73.11%。在可解釋部分中，受教育水平和工作經驗的差異解釋了12.66%的地區就業比例戶籍差異，其反映了兩個群體的人力資本差異；流動范圍差異解釋了15.33%的地區就業比例戶籍差異，其一方面反映了兩個群體在流動成本方面存在差異，另一方面也反映了兩個群體獲得信息能力方面的差異。

此外，流入前的社會保障差異對流入經濟發達地區就業比率差異也有貢獻。然而兩個群體在社會保障享有方面的差異一方面可能是由戶籍差異引起的，另一方面也可能是由人力資本或其他因素的差異引起的。因此，為了進一步對其加以區分，將流入前社會保障變量剔除之后重新對地區就業比例差異進行分解之后，發現教育水平和工作經驗的差異對地區就業比率差異的解釋力有所上升，增加了1.56個百分點；而流動范圍差異的解釋力卻增加了4.45個百分點。這說明該差異部分是由人力資本因素導致的，但是更主要的是由流動成本差異和獲取信息能力差異所導致的。

表4 不同戶口性質高等教育勞動者流入經濟發達地區比例差異的分解結果

注：a.受教育水平為大學本科和研究生兩個變量總的影響；b.戶籍地為戶籍地為中部和西部兩個變量總的影響；c.流動范圍為省內跨市和市內跨縣兩個變量總的影響。

(二)基于流入地經濟發達程度視角的高等教育勞動者戶籍工資差異分解

工資方程因變量為個體的月工資對數，自變量除了包含經典Mincer方程常用的變量(例如受教育水平、年齡、性別和婚姻狀況)之外，考慮到流入時間和工作特征對工資水平的影響，因此工資方程中又加入了流入時長、行業和職業類型等變量*章莉等[11]35-46指出在對戶籍工資差異進行實證分析時，變量選擇對分解結果有重大影響。如果工資分解忽略了職工的職業特征變量，那么教育年限等稟賦差距的解釋能力就會增加。。

表5給出了不同戶口性質的高等教育勞動者在經濟發達程度不同地區就業工資方程的估計結果。觀察表5，可以發現所有工資方程修正項的系數都是顯著的，說明校正樣本選擇偏差是必要的。此外，估計結果還表明，受教育水平、性別、職業和流入時長對非農群體工資的影響要高于對農業群體的影響，而年齡的作用是相反的。

表5 根據流入地經濟發達程度劃分的不同戶口性質高等教育勞動者工資方程估計結果

注：***表示在1%水平顯著，**表示在5%水平顯著，*表示在10%水平顯著。

表6給出了在經濟發達地區和經濟欠發達地區就業的高等教育勞動者戶籍工資差異的分解結果。結果表明，可觀測的稟賦差異可以解釋在經濟發達地區就業的高等教育流動者戶籍工資差異的57.30%，不可解釋部分占總差異的42.70%。類似地，可觀測的稟賦差異可以解釋在經濟欠發達地區就業的高等教育流動者戶籍工資差異的34.62%，不可解釋部分占總差異的65.38%。如果將不可解釋部分全部歸因于勞動力市場歧視，那么可以得出以下結論，即使對于流動限制較少的高等教育勞動者而言，其就業工資也存在戶籍歧視現象；而且其歧視程度因地區經濟發展情況不同而不同，經濟欠發達地區就業群體工資戶籍歧視程度要明顯高于經濟發達地區，這可能與勞動力市場發育程度有關。

表6 基于流入地經濟發達程度視角的高等教育勞動者戶籍工資差異的分解結果

五、結論與建議

本文根據流入地經濟發達程度劃分，基于全國流動人口調查數據，應用二元離散選擇模型分解方法對高等教育流動人口的戶籍工資差異進行分析，得出以下結論：第一，對于高等教育流動者群體，即使其流動限制較少，但是在流入地的選擇方面仍存在戶籍歧視現象。其中，不可解釋部分比例約為63.23%-73.11%。第二，對于高等教育流動者群體，在控制了流入地選擇偏差之后，其工資仍存在戶籍歧視現象。而且其歧視程度因地區經濟發達程度不同而不同，經濟發達地區就業群體的工資戶籍歧視程度顯著低于經濟欠發達地區。

也就是說，對于高等教育勞動者群體而言，雖然經濟發達地區戶籍歧視程度要低于經濟欠發達地區，但是在流入地的選擇上戶籍歧視現象卻非常嚴重。這一方面說明了經濟發達地區的工資決定機制可能更加市場化，但另一方面也說明了戶口類型對于是否能夠進入經濟發達地區是一個重要的因素。但是本文的研究對象均受過高等教育而且都不具有流入地的戶口，他們的流動幾乎不受任何限制，那么為何還存在這種差別呢？最可能的原因就是不同戶口類型的個體，其生產力是不同的，盡管他們的學歷相同。換句話說，受教育水平和工作經驗只能部分體現個體生產力的差異，更大的差異可能來自技能方面。而導致不同戶口類型的個體存在技能差異的主要原因可能就是由于前勞動力市場教育歧視的存在，即與非農業戶口高等教育勞動者群體相比，農業戶口的群體獲得教育數量較少或質量較低。關于這一點，已經得到了學者的證實[12]35-42[13]43-49。而且本文的數據統計結果也表明，農業戶口群體的平均受教育水平顯著低于非農業戶口群體*其中農業戶口流動群體中，大專的比例為75.35%，本科的比例為23.98%，研究生的比例為0.67%；非農業戶口流動群體中大專的比例為53.68%，本科的比例為42.29%，研究生的比例為4.03%。。

因此，本文認為要減少甚至消除勞動者工資的戶籍差異，一方面需要對戶籍制度進行改革，消除勞動力流動壁壘；而另一方面，其實也是更重要的，就是需要政府制定相關政策，推進城鄉教育均等化，切實提高農村地區教育水平，從而使農業戶口個體能夠獲得與非農業戶口個體相同的接受教育(尤其是教育質量)的機會。惟有如此，才能有效促進勞動力的自由流動。