资本投入对不同收入阶层差异化回报研究——基于CFPS数据的微观经验分析

朱诗娥，杨汝岱

(1.湘潭大学 商学院，湖南 湘潭 411105；2.北京大学 经济学院，北京 100871)

一、问题的提出

居民收入增长与居民收入分配是中国经济转型时期面临的重要问题。伴随“公平”与“效率”的争论，一直以来，社会公众和学者们都更多讨论收入增长以后如何“分蛋糕”的问题，这实际上先验假定收入分配是个“制度”问题。“公平”并不是“平均”，机会均等才是最为根本的原则。笔者认为，有必要换个角度，从个人收入增长的来源进行探讨，在个人收入的“生产”过程中，哪些要素是造成收入差距的主要原因，这样才能从根源上优化机制设计，充分发挥个人生产资源的有效配置，保障机会均等，实现“公平”与“效率”的统一。社会资本、人力资本和劳动时间是个人生产活动的最重要生产要素，正是这些要素对于不同阶层群体有不同的影响，从而扩大了个人之间的收入差距。以这一认识为基础，本文研究社会资本对不同收入阶层的差异化回报。

“社会资本”是社会经济学研究领域非常重要的研究主题，很多成果从概念定义、理论与应用等方面进行探讨。Coleman[1]提出的“社会资本”这一概念开始受到社会学界的关注。Coleman[2]将社会资本与实物资本、人力资本从外部性差异角度做了区分，认为社会资本能够提供共享信息、降低风险、减少机会主义行为[3-4]。Putnam等[5]在论述意大利民间团体的重要著作中，将人际网络视为社会资本最重要的特征之一。Munshi[6]与Durlauf和Fafchamps[7]认为，社会网络、信任和合作行为是社会资本的三个核心内容。Knight和Yueh[8]通过对中国的城市调查数据研究发现，社会资本不仅给劳动者在劳动力市场上带来正的回报，而且这种回报在私有部门反而高于国有部门。Dolfin和Genicot[9]运用墨西哥—美国的劳动力迁移数据发现，整个家庭网络为低收入家庭提供了信用来源。Kinnan和Townsend[10]在分析泰国村庄的亲属网络对其成员投资借贷的影响时发现，亲属网络的存在为其家庭提供了一种隐性担保，使其能获得更多的投资借贷。关于中国家庭社会资本的研究也有很多成果。Peng[11]使用366个村庄的数据分析表明，有宗族网络的村庄，其私营企业特别是有相当规模的私营企业的数量大大多于没有网络的村庄，企业宗族网络有助于私营企业的发展。马光荣和杨恩艳[12]指出，拥有更多社会网络的中国农民，将有更广泛的私人借贷渠道，从而更有可能自营工商业。郭云南等[13]分析了中国村庄宗族网络对家庭平滑消费的影响，并从农村正规融资与私人融资的角度进行了解释。总结这些研究，有两点引起关注：第一，理论上，对社会资本还缺乏一个清晰的界定，概念范畴较为模糊。第二，社会资本的相关研究主题较为宽泛，这会使得相关研究成果缺乏可比性。

现有的成果说明，从实证角度来看，很难对社会资本做一个准确合理的度量。边燕杰[14]将社会资本定义为社会网络资源，借助“春节拜年网”，从网络规模(拜年人数)、网顶(拜年的最高职业声望)、网差(拜年人来自多少个职业)和网络构成(是否存在行政领导阶层、知识阶层、经理阶层的关系纽带)四个角度测量社会资本。王宇锋[15]用宗族结构作为对村庄社会网络的度量，将姓氏结构作为宗族结构的代理指标。王桂新和伍俊奎[16]将是否有外来农民工亲戚朋友、是否有本地居民亲戚朋友定义社会资本。叶静怡和周晔馨[17]用同学数量、亲戚数量表示社会资本。王子和叶静怡[18]以北京农民工为样本，用在北京认识的人数、层次、频率、投入等代表社会资本。章元和陆铭[19]根据2002年中国家庭收入调查(CHIP)中9 200家农户数据，使用农民家庭在2002年曾经赠送过礼品或金钱的亲友数量作为家庭所拥有的亲友数量的代理变量。邹宇春等[20]考察拜年网、职业网和饭局网等不同维度的社会资本。赵剑治和陆铭[21]选取“家庭有几个关系亲密的亲友在政府部门工作”“家庭有几个城里经常联系的亲友”“去年婚丧嫁娶、生日送礼支出”“去年春节购买礼品支出”作为家庭社会资本的代理变量。胡荣等[22]从社团参与(同乡、校友聚会，行业协会，寺庙或教会活动、社区活动、学术社团活动、单位组织到活动)、城市居民的社会信任、公共事务的参与三个方面度量社会资本。潘越等[23]用各省信任度、无偿献血率(社会公德)、公司股东或高管与政要的关系度量社会资本。蒋乃华和卞智勇[24]用是否是干部家庭、农户的交通与通讯服务费用支出、对亲友的转移性支出等三个指标来度量农户的社会资本。从这些指标体系来看，根据不同的研究，会采用不同的度量指标，指标体系之间的差异较大。本文使用北京大学中国家庭动态跟踪调查(CFPS)数据研究社会资本及其对收入水平和收入差距的影响。本文改进现有文献的研究，区分个人、家庭、家族三个层面的社会资本，从不同的角度对社会资本进行量化分析。现有研究中，张爽等[25]从社会网络与信任两个维度、家庭与社区两个层面度量社会资本，与本文略有接近。

教育作为一项主要的人力资本投资，其对于收入的影响已经被大量的研究者关注。普遍的观点认为，教育具有正回报率，对个人收入的提高具有正向影响。Trostel等[26]根据28个国家1985—1995年的数据，估计世界平均教育回报率男性大约为4.8%，女性大约为5.6%。 Zhang等[27]基于中国国家统计局城镇家户调查数据的研究发现，1988—2001年，中国的教育回报率由4.0%上升到了10.2%。Appleton等[28]使用CHIP城镇数据对中国教育回报率的估计表明，1988—2002年，中国的教育回报率由3.6%上升到了7.5%。Song[29]认为教育可以显著降低贫困的可能性。Heckman和Li[30]基于中国的研究发现四年大学教育可以使年收入提高43%。李实和丁赛[31]估计了1990—1999年间中国城镇教育回报率的长期变化趋势，指出教育能显著提高劳动者的工资。徐大丰[32]发现社会教育程度的提升对高中以下教育程度的人员工资始终都有正向的影响，但对受过高等教育的人员而言，社会教育程度的提高在短期内并没有对他们的工资产生积极的影响。

从现有文献来看，估计中国教育平均回报率及其变化的相关研究较多，使用分位数回归方法估计教育对中国不同收入层次人群的异质性回报的研究较少。张车伟[33]使用浙江、上海、福建三省市的数据，基于Mincer方程，估计不同教育程度和收入水平的教育回报率。其分位数回归表明，教育回报率随收入水平增加而增加，且最高95%收入者的教育回报率是最低5%收入者的两倍多。刘生龙[34]的研究却表明虽然教育对中国居民的收入有正面的促进作用，且女性的教育回报率要高于男性，但教育的回报率随收入的增加而下降。

本文以北京大学2010年中国家庭动态跟踪调查(CFPS)中的家庭和个人微观调查数据为基础，研究了社会资本、人力资本和劳动时间对劳动者收入的不同影响。笔者认为，社会资本、人力资本和劳动时间三种生产要素对收入分配有着不同的政策含义。具体来说，社会资本差异是造成收入差距的最重要因素，而人力资本差异的影响偏中性，劳动时间方面的差异则有利于缩小收入差距。本文借助分位数回归方法研究了社会资本、人力资本和劳动时间等三种人力资本形式的回报率模式，这种形式的比较研究在劳动经济学研究领域中尚属首次。

二、理论基础与数据描述

本文的理论逻辑体系在于，借鉴宏观经济理论代表性经济个体的假设，应用到代表性个人的“生产”行为，并重点讨论社会资本在这种“生产”过程中对异质性代表性个人的差异化影响。按照经济学研究的标准范式，假设经济个体在一定的技术约束条件下，利用现有的资源禀赋，生产出产品并获得收益，无数个体的行为将形成整体经济表现。在新古典经济增长模型中，假设有一个代表性厂商，以劳动和资本作为投入要素，在一定的技术条件下生产，后续的模型则进一步将资本区分为物质资本和人力资本。本文的讨论类似于这种思路，将个人的经济行为简单理解为一种生产行为，投入的要素包括社会资本、人力资本(教育)和劳动时间。与传统厂商模型的差别在于，引入代表性个人的异质性，即从收入水平的维度对个人进行区分，并重点讨论社会资本对于异质性个体(阶层)的差异化影响。在这一逻辑体系下，社会资本被视为一种要素投入，类似于物质资本、人力资本在宏观经济发展中发挥作用，被纳入经济学的分析范畴。社会资本作为一种继物质资本和人力资本之后的新型资本，用来解释增长模型中的“索洛剩余”。Ostrom[35]指出社会资本是自然资本、物质资本、人力资本的必要补充，将社会资本视为经济增长的另一个决定因素，进一步扩展新古典增长模型的生产函数为，Y(t)=[AL(t)]1-α-β-γK(t)αH(t)βS(t)γ，A、L、K、H、S分别为技术水平、劳动、物质资本、人力资本和社会资本，α、β、γ分别为物质资本、人力资本、社会资本的贡献系数。本文与类似理论框架的区别在于，忽略个人生产的物质资本(也可以理解为归入A)，重点讨论社会资本、人力资本和劳动时间的影响。

本文所使用的数据来自2010年中国家庭动态跟踪调查(CFPS)。CFPS是北京大学中国社会科学调查中心实施的一项旨在通过跟踪搜集个体、家庭、社区三个层次数据，全面反映中国社会、经济、人口、教育和健康变迁的数据库。2010年CFPS数据调查涵括了25个省、市、自治区，涉及超过全国90%的人口。[注]除西藏、青海、新疆、宁夏、内蒙古、海南、中国香港、中国澳门、中国台湾以外的所有省、市、自治区。

本文主要关心社会资本、人力资本和劳动时间对劳动者收入的影响，剔除了在校生、年龄小于16岁或大于55岁的女性样本、年龄小于16岁或大于60岁的男性样本。为避免测量误差对回归结果的影响，剔除了年收入缺失和年收入小于1 000元的样本。由于本文后续研究主要基于分位数回归方法，剔除异常值对回归结果的影响很小。经过对原始数据的反复分析发现，年收入非常低的样本，其数据可信度很低，为尽量降低测量误差的影响，在回归中剔除了收入极低的样本。同时，剔除了经验分析主要变量(包括受教育年限、劳动时间、年龄、性别、民族、党派、婚姻状况、健康情况等)缺失的样本。经过处理，获得11 279个成人样本，其中城镇和农村样本分别为3 322个和7 957个。

本文主要关心不同收入阶层在社会资本、人力资本和劳动时间回报上的差异，因而首先需要对不同群体在社会资本、人力资本和劳动时间上的投入进行度量。本文将社会资本分为三个层次：个体层次、家庭层次和家族层次。个体层次的社会资本由个人社会交往时间和社会交往支出度量，社会交往支出以通讯费用的对数度量。家庭层次的社会资本由过年拜访家庭的亲戚朋友个数和家庭当年礼金支出的对数度量。家族层次的社会资本由家庭中有行政职务的兄弟姐妹个数来度量，反映了非个人自身直接决定的社会资本水平，外生性更强。遵循文献的一般做法，人力资本使用受教育年限来度量。[注]CFPS 报告了个人所获得的最高学历，将最高学历转换为受教育年限，具体为：文盲=0年，小学=6年；初中=9年；高中=12年；大专=5年；大学本科=16年；硕士=19年；博士=22年。并以工作日平均每天工作小时数度量个人的劳动时间投入。表1描述了按收入等级划分不同群体的社会资本、人力资本和劳动时间投入的均值。

表1 不同群体的社会资本、人力资本和劳动时间投入

从表1中可以看出，无论是个体、家庭还是社会层次的社会资本，都随着收入水平上升而上升，这个趋势在城镇和农村的子样本中没有改变。在城镇样本中，社会交往时间和兄弟姐妹行政职务数目并非完全单调递增，这主要是由城镇各分位数上样本量相对较少所导致的。当使用城镇全样本(主要是不剔除收入缺失的样本)重新观察各变量的均值，发现城镇样本中各种社会资本度量指标都呈现出单调上升趋势。同时，与现有文献相一致，个体受教育年限随着收入水平上升而提高。有趣的发现是，个体平均劳动时间也随着收入水平上升而提高。根据经典的劳动供给理论，收入水平提高对劳动时间存在收入效应和替代效应。收入效应意味着收入水平越高，闲暇所带来的边际效应越高，工作时间越短；替代效应则恰恰相反，个体收入水平越高意味着工作回报越高，工作时间越长。收入水平与劳动时间之间的正相关性似乎说明替代效应更为重要，但严格地说，替代效应应该观察单位小时工资水平对劳动供给的影响，因而收入水平与劳动时间之间的正相关性只能说明替代效应可能存在，而非必然。替代效应无法逻辑一致地解释后文的结果，因而不再对替代效应进行更深入分析。

从城乡比较来看，个体层面的社会资本(社会交往支出和社会交往时间)没有显著的差异。农村过年拜访亲友数目系统地高于城镇。农村生活和工作地点重合程度较高，流动性较小，社会保险和信贷也主要发生于宗族、亲戚和朋友之间，这种乡土社会的特征导致过年相互拜访更为频繁。城镇地区则已逐渐步入市民社会，其社会保险、信贷需求往往不再依靠亲戚朋友，同时亲戚朋友往往居住比较分散，更少通过过年相互拜访的方式来进行交流。城镇地区家庭礼金支出系统地高于农村地区，不仅反映了城镇居民收入水平更高，也说明礼金对城市和农村都是重要的社会交往方式。城镇个体有行政职务的兄弟姐妹数目大大高于农村，说明农村居民在社会层次方面拥有的社会资本中存在很大的劣势。比较城乡受教育年限可以看到，农村居民人力资本水平大大低于城镇居民，这是中国城乡收入差距持续扩大的重要原因。另一方面，农村样本的劳动时间系统地高于城镇，可能说明农村居民只能通过延长劳动时间来弥补人力资本和社会资本的不足。

综上可见，不同群体在社会资本、人力资本和劳动时间投入上存在很大的差异，这将影响到不同群体的收入水平和整个社会的收入分配。然而，仅仅因投入水平不同而产生的收入差异往往是容易被社会所接受的。相反，如果不同群体相同投入所产生的回报不同，这将带来收入分配中的“机会不均等”，产生的社会后果将更为严重，这也是本文后续研究的重点所在。

三、经验分析

本部分主要研究各类社会资本、人力资本和劳动时间的投资回报，分析不同群体投资回报的差异，进而讨论回报率差异对收入分配的影响。为研究不同群体的各类投入的回报，本文与经典文献Mincer[36]一致，构建了半对数计量模型(1)，使用个人总收入的对数作为被解释变量的主要原因是考虑到社会资本对各项收入(如经营性收入等)都有影响，而不仅限于工资或劳动收入。

ln(income)=α0+α1socialcapital+α2edu+α3labortime+βX+u

(1)

其中，ln(income)为个人年收入的对数值，socialcapital 为个人的各种社会资本投入，edu为受教育年限，度量个人的人力资本投资，labortime为个人工作日平均工作时间，度量个人的劳动投入。1、2和3为本文关注的核心变量，即社会资本、人力资本和劳动时间的回报。X为模型的其他控制变量，包括年龄、年龄的平方、性别、民族、中共党员、婚姻状况、健康状况、户口和地区虚拟变量。[注]虚拟变量的定义如下，性别：0=女性，1=男性；民族：0=汉族，1=其他民族；中共党员：0=非中共党员，1=中共党员；婚姻状况：0=未婚，1=已婚；健康状况：1=健康，2=一般，3=比较不健康，4=不健康，5=非常不健康；户口：0=农村户籍，1=城镇户籍。基于计量模型(1)，可以利用CFPS数据实证估计各种社会资本、人力资本和劳动时间的回报。

(一)个人层次的投资回报

本文首先研究个人层次社会资本的投资回报。表2报告了使用社会交往时间度量社会资本的回归结果，第二列为标准的最小二乘法(OLS)的回归结果。[注]限于篇幅，本文没有汇报省份虚拟变量的回归结果。从表2中可以看出，社会交往时间对个人收入存在显著的正向影响，社会交往时间上升1个百分点，个人收入上升0.913个百分点，这说明社会交往有利于提高个人收入水平。与文献相一致，人力资本提高有利于提高个人收入，受教育年限增加一年，个人收入水平提高5.6%。劳动时间增加将提高个人的收入水平，劳动时间增加1小时，个人收入水平提高4.2%。这些发现都与理论推断相符，即社会资本、人力资本和劳动时间都将提高个人收入水平。

在其他控制变量中，个人收入和年龄呈现倒U型关系，即个人收入随着年龄先上升后下降，与生命周期理论相符。同时，男性收入显著高于女性，少数民族收入水平相对较低，中共党员的收入水平相对更高，健康状况更差的个体收入水平更低，城镇居民收入水平显著高于农村。这些发现都与现有研究相一致，进一步说明CFPS数据和本文经验方法是比较可靠的。

本文主要关心各类投资回报是否存在差异。使用分位数回归方法来体现其回报率的不同模型。表2第三到七列分别报告了0.10，0.25，0.50，0.75，0.90五个分位数上的投资回报。从回归结果中可以看出，社会交往时间的回报率呈现出“锦上添花”的形式：从低分位数到高分位数，回报率越来越高。在0.10分位上，社会交往时间的回报不显著；在0.25分位至0.90分位上，社会交往时间的回报率越来越高的模式非常清楚。对比表1可以发现，富人在社会资本上的投入本来就多，而且社会资本的回报率呈现“锦上添花”的形式，在给定教育水平、经验等人力资本特征的群体里，富人在该群体的高分位数上，是该群体中运气较好的人。从社会资本回报率“锦上添花”的模式来看，社会资本的帮助会比较大。这使得社会资本对富人的影响“如虎添翼”，从这个意义上而言，社会资本因素将导致收入差距扩大。

相比于社会交往时间，受教育年限在不同分位数上的回报没有显著差异，呈现出的是一种“一视同仁”的模式，中位数上的受教育年限回报略高于高分位数和低分位数上的回报。由此可见，教育对收入分配的影响主要通过受教育水平差异来体现。劳动时间的回报与社会交往时间的情况完全相反，呈现出一种“雪中送炭”的形式：从低分位数到高分位数，回报率越来越低。表1结果显示，低收入阶层的劳动投入低于高收入阶层，但表2却发现低收入阶层劳动投入的回报高于高收入阶层，也就是说，低收入阶层的高回报并没有导致劳动投入的增加，即收入的“替代效应”可能并不重要。一种更加可能的解释是，低收入阶层面对的就业机会有限，尽管其劳动投入的回报比较高，但在无法获得就业机会的前提下，劳动投入回报无法得到有效实现。

表2 社会交往时间、人力资本和劳动时间投入回报：基础回归

注：括号内为标准误；*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平。下同。

中国农村和城镇居民在社会资本形态、劳动投入方式等方面都存在诸多差异。考虑到城乡差异在中国的重要性，表3对中国城镇样本和农村的样本分别进行了回归，为方便比较，依然保留了全样本回归的结果。

比较城乡样本的回归结果可以发现，社会交往时间的回报在城市和农村都呈现出随分位数的提高而单调上升的趋势，这进一步支持了基准回归中得到的“锦上添花”的模式。但是，农村居民的社会交往时间回报高于城镇居民，这可能是因为农村居民的时间机会成本相对更低，更倾向于通过投入社会交往时间来构建社会网络，累积社会资本。城镇居民时间机会成本更高，因而更倾向于使用其他形式来建立社会资本，换而言之，社会交往时间可能不是城镇居民社会资本的主要表现形式。城镇和农村受教育年限回报都比较稳定，中位数个人的受教育年限回报略高，与基准结果的“一视同仁”模式完全一致。但是，城镇居民的受教育年限回报远远高于农村，这在很大程度上反映了城乡教育质量的差异，城乡受教育年限回报的巨大差异是中国城乡收入差距持续扩大的重要原因[37]。城镇和农村居民的劳动时间投入回报都呈现出随分位数的提高而单调递减的趋势，与基准回归中的“雪中送炭”模式一致。城镇居民劳动时间的回报高于农村，反映了城镇工业和服务业部分劳动投入回报更高的事实。

表3 社会交往时间、人力资本和劳动时间投入回报：稳健性检验

除了社会交往时间，个人层面社会资本投入的另外一种重要形式是社会交往支出。与现有大部分微观数据库不同，CFPS数据库对个人支出进行了比较详细的调查。与社会交往联系最为紧密的是个人通讯费用支出，在一定程度上反映了个体社会交往的广度和深度，因而使用通讯费用的对数值度量社会交往支出。表4汇报了以社会交往支出作为社会资本度量的回归结果。

表4 社会交往支出、人力资本和劳动时间投入回报

从OLS总体样本回归结果中可看出，社会交往支出对个人收入存在显著的正向影响，社会交往支出提高1%，个人收入水平上升约3.99%。从分位数回归结果表明，社会交往支出的回报随着分位数的提高而趋于上升，“锦上添花”的模式继续得到验证。同时，受教育年限回报比较稳定，劳动时间回报随分位数的提高而下降。这都与基准模型(表2)相一致，说明了实证结果的稳健性。

从城乡独立回归结果看，城镇居民社会交往支出的回报显著为正且比较稳定。相反，农村居民社会交往支出的回报则呈现明显的递增趋势，说明农村的高收入阶层通过社会交往支出可以获得更高的回报。同时，城乡社会交往支出回报差异较小。与表3的发现相同，城乡内部受教育年限回报都比较稳定，但城市教育回报远远高于农村，是城乡收入差距持续扩大的重要原因。劳动时间回报随着收入水平上升而下降，且城镇居民劳动时间的回报更高。

(二)家庭层次的投资回报

在CFPS数据中，可以用两个指标衡量家庭层次的社会资本：过年拜访亲友数和家庭礼金支出。表5报告了以过年拜访亲友数和家庭礼金支出对数度量家庭层次社会资本的回归结果。

过年拜访亲友数的度量指标发现，社会资本的回报依然随着分位数的提高而提高，0.90分位上的社会资本回报是0.10分位的两倍以上。受教育年限在不同分位上的回报比较稳定，中位数上的回报略高于其他分位数。劳动时间的回报随着分位数的提高而下降。这些结果在城乡子样本回归中依然稳健。上述结果进一步支持了前文的主要结论：社会资本回报呈现出“锦上添花”模式，劳动时间回报呈现出“雪中送炭”模式，受教育年限回报呈现出“一视同仁”模式。城乡社会资本回报不存在显著差异，但城镇居民的受教育年限回报和劳动时间回报大大高于农村居民。

家庭礼金支出的回报在不同分位数上不存在显著差异。人力资本在不同分位上的回报率比较稳定，劳动时间回报率随分位数的提高而下降。比较城乡样本回归结果发现，城镇居民礼金支出的回报率高于农村居民，说明城镇居民更容易利用礼金支出获取社会资本，创造更高的回报。与前文发现相一致，城镇居民受教育年限和劳动时间的回报都高于农村居民，这将造成城乡收入不平等。

表5 家庭层次的社会资本、人力资本和劳动时间投入回报

(三)家族层次的投资回报

本文使用拥有行政职务的兄弟姐妹数目度量家族层次的社会资本。这是因为，在当前的社会大背景，拥有行政职务往往意味着更大的资源配置能力，也更有可能为个人带来收益，而弟姐妹是否拥有行政职务与个人的投入没有直接关联，属于家族层次的社会资本。表6汇报了以拥有行政职务兄弟姐妹数目度量家族层次的社会资本的回归结果。

表6 家族层次的社会资本、人力资本和劳动时间投入回报

从表6可以看出，兄弟姐妹中拥有行政职务的人数越多，个人收入水平越高。与前文的发现相似，分位数越高，兄弟姐妹中拥有行政职务的回报越高，0.90分位上兄弟姐妹中拥中行政职务数目的回报率是0.25分位的接近3倍，同样体现出一种“锦上添花”的模式。受教育年限回报比较稳定，中位数个体的回报略高于高分位数和低分位数上的回报；劳动时间的回报依然表现出稳健的递减趋势，继续呈现“雪中送炭”模式。比较农村和城镇子样本的回归结果可以发现，农村兄弟姐妹中拥有行政职务数目的平均回报高出城镇。这可能是因为，在农村，兄弟姐妹中拥有行政职务是一种更为稀缺的资源，配置资源的能力也相对更大，其回报也相对更高。同样，还发现城镇受教育年限回报和劳动时间的回报都高于农村，这二者都可能导致城乡收入差距扩大。

四、结论与扩展

本文以北京大学2010年中国家庭动态跟踪调查(CFPS)详细的家庭和个人微观调查数据为基础，比较研究了社会资本、人力资本和劳动时间对劳动者收入的影响。在研究社会资本的影响时，本文还规范定义并区分个人、家庭、家族三个层面的社会资本。本文的主要结论包括如下三个方面：第一，社会资本回报呈现出“锦上添花”模式，受教育年限回报呈现出“一视同仁”模式，劳动时间回报呈现出“雪中送炭”模式。并且，对城镇、农村和总体样本均稳健，对社会资本的不同定义也均稳健。第二，研究结果意味着，社会资本差异是造成收入差距的最重要因素，而受教育年限差异的影响偏中性，劳动时间投入差异则有利于缩小收入差距。第三，在整体稳健的基础上，前面两点结论对于不同层面的社会资本度量有一定的差别，这提示对于社会资本的概念范畴和指标体系的研究需要与具体的问题相结合。

本文的贡献主要包括如下三个方面：第一，本文对社会资本的概念进行了详细的梳理，并区分了个人、家庭、家族三个层面，用不同的指标体系来表示不同类型的社会资本，这对于后续研究有较为重要的借鉴和参考意义。第二，从理论上，借鉴标准的经济学分析范式，将人的活动演化为一种“生产”行为，即以社会资本、人力资本和劳动时间禀赋为基础，在一定的约束条件下生产产出，并引入了个体的异质性，这在理论扩展方面具有较为重要的意义。第三，本文采用分位方法研究社会资本投入对个人收入的影响，并进一步讨论社会资本对收入分配的影响，这在文献上尚属首次。

当然，本文的研究也还存在相当的不足：第一，研究主要着眼于社会资本、人力资本和劳动时间三大投入要素对于收入和收入分配的影响，但并没有详细讨论几个关键变量之间的内在联系。第二，对于关键的社会资本变量，无法识别其“质量”差异，社会资本对于高收入阶层的回报更高，是否是因为高收入阶层的社会资本“质量”更高。第三，将代表性厂商理论应用到代表性个人，还需要提供更为扎实的理论框架和理论基础。这些问题都还有待于进一步做更为详细的后续研究。