機會不平等對城鎮居民收入差距的影響

余茂彪

(安徽大學 經濟學院，安徽 合肥 230601)

一、引言與文獻綜述

改革開放以來，中國經濟高速增長，社會生產力不斷提高，同時，居民收入差距也在不斷擴大。根據國家統計局公布的數據，2003年以來中國的基尼系數一直在0.4國際警戒線以上。黨的十九大報告指出，現階段，中國社會的主要矛盾已轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾，而收入分配領域的不平衡是社會不平衡不充分發展的重要表現之一，收入差距過大逐漸成為影響經濟增長與社會穩定的重要因素。收入差距不等于收入不平等，在導致收入差距擴大的諸多因素中，既有合理因素也有不合理因素，由性別、地區、行業和家庭背景等不合理因素造成的收入差距是社會所不能接受的，是機會不平等的表現。按照Roemer的觀點，決定個人收入的因素可以劃分為“環境因素”與“努力因素”，由個人不可控的環境因素所導致的收入差距即為機會不平等[1]。因此，降低機會不平等是縮小收入差距，提升居民幸福感的前提條件。測度收入差距中機會不平等的程度，對制訂縮小收入差距的政策就顯得尤為重要，對實現社會公平正義也具有重要的現實意義。

國外關于機會不平等的實證研究起步較早，大多圍繞Roemer的二元理論框架展開。Bourguignon以巴西城鎮男性工資為樣本，測得種族、父母受教育程度、父親職業類型和出生地等機會不平等因素對收入差距的貢獻達到37%[2]。Ferreira和Gignoux運用事前法測度了拉美六國的機會不平等程度，發現六國的機會不平等程度均在23%以上[3]。Lefranc通過隨機占優分析，比較了20世紀90年代西方9國的機會不平等情況，研究結果表明，瑞典、英國、比利時、挪威、法國、意大利、荷蘭和美國的機會不平等程度依次增加，其中瑞典的機會不平等程度較低，被認為幾乎達到了機會平等的狀態[4]。伴隨著中國持續較大的收入差距，近年來，國內學者開始關注機會不平等對收入差距的影響，相關文獻不斷涌現。陳純槿等運用夏普利值分解法的研究發現，性別、所有制和地區等因素對收入不平等的相對貢獻率趨于下降，而教育和職業的作用則恰好相反[5]。江求川等采用非參數法測量了城市居民收入中機會不平等程度，通過分析不同年齡段、性別和區域間的機會不平等差異，發現城市居民所面臨的機會不平等程度越來越嚴重，且機會不平等上升的速度比收入不平等上升的更快[6]。劉波等綜合比較了事前、事后及聯立方程組三種測度機會不平等的方法，研究發現中國居民收入差距高居不下的重要原因是機會不平等[7]。

已有研究雖然從多個角度驗證了機會不平等的存在，但往往局限于某一側面或者關注于機會不平等的準確測度，難以確定收入差距中機會不平等的貢獻有多大。準確揭示收入差距中的機會不平等程度，應在一個相對完整的分析框架下測度機會不平等。本文的貢獻在于：一是在Roemer“環境—努力”二元框架下構造了較為全面的環境集和努力集，來測度機會不平等對收入差距的貢獻；二是將基于回歸方程的夏普利值分解方法應用到機會不平等的測度分解上，解決了其他分解方法忽略殘差項和常數項對收入差距影響的問題。

二、變量選擇與數據處理

1.變量選擇

本文旨在測度分析機會不平等對城鎮居民收入差距的影響，采用2013年中國住戶收入調查(CHIP)數據的城市住戶部分。該數據具有樣本量大、數據質量高和可利用信息多的優點，這為構造相對全面的環境集和努力集奠定了基礎。

本文的被解釋變量選擇的是城鎮居民個體工資的年收入，其中工資性就業者收入包括工資、獎金、補貼及兼職收入，自我經營者為凈收入。解釋變量按照Roemer的理論劃分為環境集和努力集。努力集包括個人受教育年限、職業類型、黨員身份和工齡。環境集包括性別、戶口類型、地區、是否少數民族、所有制類型、健康狀況、行業類型和尋找工作途徑。

表1 變量定義與統計描述

2.數據處理

收入變量選取個體收入大于0、年齡18—60歲的城市樣本，并刪除重要變量缺失的個體。由于職業類型和行業類型涉及的種類較多，本文對其進行特殊處理，參照王婷等通過分別控制職業和行業啞變量估計收入方程的做法，將其劃分為高收入與低收入職業或行業，其中高收入職業或行業用1來表示，其他中低收入職業或行業用0來表示[8]，各變量的定義與統計描述，如表1所示。

三、模型與方法

本文的研究分為兩步：第一步，選取一個收入決定方程進行OLS估計；第二步，在收入決定方程基礎上，選擇收入差距指標進行分解，得出各因素對收入差距的貢獻。

1.收入決定方程

本文采用的Mincer收入決定方程為：

其中：lnW表示個體年收入的對數，i表示個人，X是一組解釋變量，包括環境集和努力集中的因素。βi是待估系數構成的向量，εi是隨機誤差項。

2.分解方法

本文所采用的分解方法是Wan提出的將回歸方程與夏普利值分解原理結合在一起的方法，可以被用來分解任何不平等指標[9]。這種方法通過回歸方程將目標變量與其決定因素建立函數關系，再結合夏普利值原理把目標變量分解為決定因素的貢獻。該方法的基本思路：為得到某一變量X對收入差距的貢獻，可先將這一變量X取樣本均值，再將這一均值與其他變量的真實值代入決定方程，得到收入的估計值，并計算這個估計值所對應的不平等指數。然后將這個不平等指數與根據真實數據計算的不平等指數相減，所得結果即為變量X對收入差距的貢獻。

此外，為避免半對數的收入決定方程造成收入變量分布的扭曲，本文在對收入差距進行分解時，對決定方程兩邊進行了指數化處理。

四、實證分析

1.收入決定方程的估計

表2(下頁)是收入決定方程的回歸估計結果。首先，考察全樣本下各變量的影響。從(下頁)表2可見，本文所選擇的努力變量對城鎮居民工資收入均產生顯著影響。具體而言，勞動者所處的職業對個體工資收入的影響最大，當勞動者處于高收入職業時，其工資收入比中低收入職業的個體高出14.1%。教育變量是影響個體工資收入的重要因素，在控制其他因素后，每增加1年教育，收入顯著增加6.5%，這表明個體可通過教育提升自己的工資收入。工齡的系數與預期相符，一次項系數為正，二次項系數為負，即個體工資與工齡之間呈U型變化。黨員身份也有助于提升個體工資收入，共產黨員比非共產黨員的個體工資收入高6.4%。

環境集中的各變量除少數民族、尋找工作的途徑和戶口類型這三個變量外，都對個體工資收入影響顯著。男性的工資收入顯著高于女性，這說明女性勞動力在就業中面臨著較為嚴重的不公平。地區變量對個體工資收入的影響顯著，在東部地區工作的個體比在中西部工作的個體高22.2%，不同地區間巨大的工資差距反映了我國地區之間發展的不平衡。行業變量對個體工資收入的影響同樣顯著，以中低收入行業為基準，結果表明高收入行業的個體工資收入要比中低收入行業高出19.1%，這與陳釗等[10]的研究一致，行業因素對收入差距的貢獻應當引起關注。健康狀況的回歸系數與預期相符，好的健康狀況必然會帶來更高的工資回報。所有制類型的顯著性水平較低，與非公有制單位相比，在公有制單位工作的個體，其工資收入低3.2%。少數民族的回歸系數不顯著，表明少數民族個體就業時沒有遭到不公平的待遇。需要特別說明的是，尋找工作途徑這一變量對工資收入的影響雖然并不顯著，但依然不能忽視通過關系獲得工作的現象所造成的不公平。事實上，應聘工作面臨的不公平是社會大眾所經常詬病的地方，當個體人力資本狀況相差不大時，誰擁有更多社會資本及關系，誰就可以比其他個體獲得更多的就業機會和就業信息，從而獲得更多的報酬。

表2 收入決定方程回歸結果

2.收入差距的分解

由表3可見，模型可以解釋55%的收入差距，這說明選擇的收入決定方程的自變量能夠較好地解釋收入差距，確保了本文的研究具有較高的可信性。

表3 收入差距和被解釋比例

本文選取了三種收入差距的指標(基尼系數，用Gini表示；泰爾指數，用GE(0)表示；指數C取1時的普通熵，用GE(1)表示)，對2013年城鎮居民的收入數據進行衡量，并對這三種指標加以分解，結果如表4所示。

表4 收入差距分解結果

從表4的分解結果中可以看到，性別、戶口、地區、是否少數民族、所有制類型、健康狀況、行業類型和尋找工作的途徑等機會不平等因素對收入差距的貢獻達到29%以上，這一比例遠遠高于西方發達國家，從側面解釋了近年來我國收入差距的持續走高。

此外，由表4還可發現，每種因素在使用不同收入差距指標進行分解時，貢獻率都不相同，這主要源于不同的收入差距指標對不同收入水平的人群的敏感性不同。雖然每種因素在不同收入差距指標下分解的貢獻率不同，但對收入差距的貢獻度的排序卻相差不大。受教育年限對收入差距的影響在各要素中遙遙領先，達到了40%以上，這表明教育變量在縮小中國城鎮居民收入差距方面發揮了重要作用。按Gini分解結果，排在第二梯隊的因素依次是性別和工齡，對收入差距的貢獻都在10%以上。職業類型、地區、行業類型、工齡平方的貢獻則是第三梯隊，它們對收入差距的貢獻在4.8%—9.7%之間。健康狀況、戶口類型、是否共產黨員、少數民族和所有制類型對收入差距的貢獻則可以忽略不計。尋找工作途徑這一因素的貢獻為負，則說明它是降低不平等的因素。

五、結論及政策建議

本文在Roemer的環境—努力二元分析框架下，采用CHIP2013城鎮住戶數據，基于回歸方程的夏普利值分解方法考察機會不平等對城鎮居民收入差距的影響程度，研究發現，機會不平等導致的收入差距占總收入差距的29%以上，這表明在日益擴大的城鎮居民收入差距中，機會不平等的貢獻較大。而個體性別、所處的地區、工作行業和單位所有制類型等因素是導致這一結果的主要原因。這表明，一方面，我國存在較為嚴重的性別歧視，女性在實際工作中沒有得到足夠的重視；另一方面，在我國市場化改革進程中，勞動力流動障礙依然存在，盡管勞動力市場競爭加劇，卻沒有對不同行業和不同所有制企業產生同樣的作用。此外，研究還發現，受教育年限對城鎮居民收入差距的貢獻突出，這說明個體可通過努力改變自己的命運，獲得更好的收入和生活水平。

結合上述實證分析的結果，本文得出以下政策啟示：

第一，促進公共教育資源均等化，教育對收入差距的巨大貢獻，表明個體對人力資本的投資在當今社會得到了明顯回報，這對縮小城鎮居民收入差距具有正向作用。因此，加大相對落后地區的教育資源等的投入，提高經濟落后地區的義務教育水平，打好高等教育的公平基礎十分重要。

第二，規范勞動力市場行為，盡可能消除勞動力市場歧視。根據本文的實證研究，男女之間巨大的收入差距反映了我國勞動力市場存在較為嚴重的性別歧視問題。應當加強對就業歧視的監管和處罰力度，使生產率相同的勞動者可在勞動力市場上享有平等的待遇。

第三，完善勞動力市場體系和機制，地區、行業和所有制之間的收入差距表明，目前，我國勞動力市場的發育不完善，勞動力流動的障礙依然存在。這主要歸因于體制遺留下來的制度因素與行業壟斷，應當采取針對性的措施消除制度障礙和壟斷因素，促進勞動力的自由流動。