劳动力市场的工资差异变动分析

苏 群，崔 悦

(南京农业大学 经济管理学院，江苏 南京 210095)

劳动力市场的工资差异变动分析

苏 群，崔 悦

(南京农业大学 经济管理学院，江苏 南京 210095)

基于中国家庭追踪调查2010年、2014年两期面板数据，利用固定效应模型消除不可观测的个体异质性的影响，对城镇劳动力市场的工资差异变动进行分位数分解。通过分析发现，城镇劳动力和农村劳动力工资变化的差异，能够由个体特征变化解释的部分所占比例较低，绝大部分都是由户籍歧视造成的，工资分布顶端的歧视现象更加严重。这说明长期以来与户籍制度相关的资源和利益分配规则难以在短期内完全消失，近年来中国劳动力市场上的户籍工资歧视问题并未得到明显改善。

劳动力市场；固定效应模型；分位数回归；工资差异分解

一、问题提出

改革开放近四十年来，国家对劳动力流动的限制逐渐放松、取消，城镇非国有部门迅速扩张，农村劳动力大批涌入非农产业并逐渐成为城镇劳动力市场的重要组成部分。据统计，截至2015年年底，中国外出农民工数量已经达到1.69亿万人，与城镇就业人口之比为5 ∶12*外出农民工与城镇就业人员数据来源于国家统计局发布的《2015年农民工监测调查报告》和《2015年国民经济运行稳中有进、稳中有好》的报告。。与此同时，自国务院2001年《全面推进城镇户籍制度改革意见》颁布以来，城乡二元体制和自主迁移限制的户籍隔离状况逐渐得到改善，多数经济较发达地区已经完成户口登记由农业户口和非农业户口向居民户口的转变。然而，由于中国改革的“渐进式”特点，附着于户籍制度上的资源和利益分配规则并不会立即消失，农民工在城镇劳动力市场仍面临着歧视，这导致了进城农民工整体的就业层次偏低，工资水平也明显低于城镇工。

对于中国城镇劳动力市场中普遍存在的工资差异，学者们采用不同的数据和方法进行分析。如姚先国和赖普清(2004)采用奥索卡-布兰德(Oaxaca-Blinder)分解方法，利用浙江省企业与农村劳动力的调查数据分析了城乡户籍劳动者在经济福利方面存在的显著差异，结果表明人力资本的差异和就业企业的差异可以解释户籍工资收入差异的70%，而由户籍歧视所造成的差异比例达到30%[1]。谢嗣胜和姚先国(2006)采用卡特(Cotton)分解方法发现44.8%的工资差异是由个人特征差异造成的，劳动力市场歧视能解释企业中城市工人与农民工收入差异的55.2%[2]。孟凡强和吴江(2014)基于2006年中国综合社会调查数据，采用纽马克(Neumark)分解和非线性模型的奥索卡-布兰德(Oaxaca-Blinder)分解方法研究中国劳动力市场户籍制度对城乡劳动力工资差异的影响，结果表明户籍歧视造成的工资差异占城乡总工资差异的27.11%，不同地区户籍歧视对城乡工资差异的影响程度不同[3]。杨娟等(2011)利用中国家庭收入调查2002年、2007年数据，采用约翰-莫菲-皮尔斯(JMP，John-Murphy-Pierce)分解方法研究不同所有制企业职工收入差距的变化趋势，发现调查期间不同所有制企业的收入差距逐渐缩小，公有部门收入差距的分布比较均衡，私营企业和其他所有制企业的收入差距大部分来源于低收入群体[4]。以上文献都是对工资的均值分解，只能说明工资分布集中趋势，缺少对工资分布更加深入的研究。周世军和周勤(2012)使用中国健康营养调查(CHNS)2009年数据，采用马查德和马特(MM，Machado & Mata)分位数分解法对户籍造成的城乡工资差异进行研究，得出户籍歧视呈现倒U型特征的结论[5]。孟凡强和邓保国(2014)利用中国综合社会调查(CGSS)2006年数据，采用梅利(Melly)分解法分析中国城乡差异及户籍歧视，结果表明城乡工资差异在工资分布的不同分位数呈现出不对称，随着工资分布由低分位数到高分位数的上升，城乡工资差异逐渐缩小[6]。

以上研究中多使用截面数据，无法对不同时期相同群体的差异状况进行探讨，而选取不同时期的工资数据进行分析可能得出不同的结论，而且这些研究忽视了个体不可观测的异质性，如：性格、观念、能力等，无法解决工资方程中出现的遗漏变量问题。虽然1997年开始实施小城镇户籍制度改革试点方案，此后户籍制度弱化，城乡流动拥有更自由的空间，户籍限制进一步放松，但在相当大的程度上还是一种筛选措施，具有一定经济支持或者人力资本的人获得非农户口的机会更大[7]。那些在过去几十年经历了由农业户口向非农户口转变的群体(“农转非”)，很可能拥有选择的优势，即那些更出色或更富有进取精神、更勇于挑战的个体，更容易把握农转非的机会。换言之，农村劳动力的平均工资比城镇劳动力低，即使控制住个体特征，也不能完全归结于户籍效应。那些反映性格、能力等难以观测的因素可能影响劳动者的工资收入，研究模型中未将个体异质性予以考虑很有可能降低分解结果的准确性。因此，本文选取中国家庭追踪调查(CFPS)2010年和2014年两期数据，基于面板数据固定效应模型的分位数回归及分解方法，对报告期内城乡工资差异的变化情况进行分析，将城镇和农村劳动力工资变化的差异分解成能够用特征变化解释的部分以及特征回报差异导致的部分。采用面板数据的优势在于，相较于截面数据而言其结果更加准确，面板数据可以通过固定效应模型消除难以观测的微观个体的异质性。

二、数据来源与变量描述

本文实证分析的数据来源于中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies，CFPS)数据集。中国家庭追踪调查项目是一项全国性的综合跟踪调查，具体由北京大学中国社会科学调查中心负责实施，目的在于通过追踪个体、家庭及社区，整理分析各层次数据，表明中国社会经济、人口状况、国民教育和身体健康的变化。此项目采用多阶段、多层次、与人口规模成比例的概率抽样方式，使用计算机辅助面访调查(CAPI)技术开展访问，具有较高的质量和使用价值。本文选取2010年与2014年两期数据，并根据需要对样本进行如下处理：将劳动力按照户籍类型划分为城镇劳动力和农村劳动力，保留男性16—60周岁、女性16—55周岁，目前从事非农工作且有工资收入的劳动年龄人口；利用国家统计局提供的消费物价指数将工资收入转化为按照2010年价格衡量的实际收入水平；由于职业的特殊性删除军人样本。经过整理，最终得到2 414个有效样本。

依据工资理论，劳动力人力资本的差别造成工资水平的差别。人力资本通常包含知识和技能，采用受教育程度表示个体的知识水平，其中文盲赋值为0，小学为6，初中为9，高中为12，大专为15，大学本科为16，硕士为19，博士为22；用工作经验表示技能水平，并加入工作经验的平方项。此外，劳动者的婚姻状况、健康状况以及职业类型、所在行业和地区都会对个体工资水平产生重要影响。参照章莉等(2014)的分类标准，将职业类型划分为白领职业(国家机关党群组织、企事业单位负责人，专业技术人员，办事人员和有关人员)与其他职业(除以上职业外的其他职业)[8]。行业类型划分为垄断行业(电力、燃气及水的生产和供应业，交通运输、仓储和邮政业，金融业，信息运输、计算机服务和软件业)与其他行业(除以上行业外的其他行业)。本文的被解释变量为小时工资收入的对数值，解释变量为受教育程度*2014年成人问卷中个人最高教育程度存在较多缺失值，根据家庭关系数据库的信息对缺失值进行补充。、工作经验*2010年成人问卷询问了受访者现在工作的开始时间，研究中直接将其作为工作经验进行测算，2014年问卷省去了这一问题，采用“年龄-受教育年限-6”进行处理。基于样本中存在较多未受过教育以及教育程度较低的群体及法定工作年龄的考虑，为避免产生较大偏差对受教育年限小于10的样本用“年龄-16”进行替代。这样计算工作经验略为粗糙，但是对工作经验的估算偏差不会太大，仍然可以说明问题。、经验的平方项、婚姻状况*本研究将婚姻状况设置为虚拟变量，未婚(从来没有结过婚)=0，在婚、同居、离婚、丧偶均为1，问卷中关于婚姻状况的选项设置，“同居”既包括没有初婚的同居，也包括有过初婚的同居，故而无法区分曾经有无初婚，统一将其视为“已婚”。、健康状况，以及职业类型、所在行业和地区。主要变量的描述性统计见表1。

表1 主要变量描述性统计

注：变量第一行为均值，第二行括号中为标准差。

从截面数据来看，2010年与2014年城镇劳动力平均小时工资对数都高于农村劳动力，表明劳动力市场上城镇劳动力的工资收入确实高于农村劳动力。农村劳动力的受教育程度明显低于城镇劳动力。2014年两群体的工作经验明显提高，且农村劳动力的工作经验高于城镇劳动力，这与本文工作经验的计算方法有很大关系。城镇劳动力与农村劳动力中已婚劳动力比例均较高。健康状况显示，2010年两类劳动力群体中“健康”人群比例均高达一半以上，2014年两劳动力群体的健康状况明显变差，城镇劳动力健康状况为“健康”的人员占比从2010年的54.8%下降到2014年的10.5%，农村劳动力中健康状况为“健康”的人员占比从2010年的59.7%下降到2014年的15.9%。职业类型方面，无论是2010年还是2014年,城镇劳动力从事白领职业的人员占比均明显高于农村劳动力。行业类型方面，城镇劳动力在垄断行业的从业比例略高于农村劳动力，2014年两大劳动力群体在垄断行业的从业人员占比都有所降低。从地区方面看，东部地区的劳动力所占比例在一半以上，与城镇劳动力相比农村劳动力在东部地区更为集中。

从动态角度来看，2010—2014年，无论是城镇劳动力还是农村劳动力，小时工资对数都有所增加，同时平均受教育程度和工作经验也有一定程度的增加。城镇劳动力的婚姻状况发生变化的比重高于农村劳动力。农村劳动力的健康状况发生变化的比重略高于城镇劳动力。两类劳动力群体的职业类型和所在行业发生变化的比重均在30%以上，地区状况的变动较少且都是从非东部地区迁到东部地区。

图1至图3是核密度估计，横轴表示小时工资的对数值，纵轴表示概率密度。可以看出，2010年和2014年城镇劳动力的工资核密度图都比农村劳动力的核密度图偏右，即城镇劳动力小时工资的对数显然高于农村劳动力。图1中农村劳动力的密度曲线最上端明显比城镇劳动力的密度曲线高，说明农村劳动力得到较低工资的概率明显高于城镇劳动力。图2中城镇劳动力密度曲线的最上端显然高于农村劳动力，说明城镇劳动力取得较高工资的概率显然高于农村劳动力。图3中城镇劳动力工资变化的密度曲线最上端显然高于农村劳动力，说明城镇劳动力工资小幅增长的概率相比农村劳动力而言更高，并且农村劳动力的密度曲线更向外扩张，即在工资大幅下降和增长的概率超过城镇劳动力。从进一步的数据分析可以发现，农村劳动力中从事生产、运输设备操作等技术工作的人员占比达到56.26%，但其与管理人员的工作相比倾向于短期化、工作稳定性较差。农村劳动力可能更经常变换工作，故而可能造成工资大幅增长，亦可能造成实际工资降低。城镇劳动力的工作稳定性更高，故城镇劳动力的工资可能小幅增长较多。

图1

图2

图3 2010—2014年变化的小时工资对数核密度估计

三、模型设定与分解方法

工资方程设定如下：

+β6occupationit+β7industryit+β8areait+ai+uit

(1)

其中，lny是个人小时工资的对数值；edu表示受教育程度；exp表示工作经验；exp2表示经验平方项；marriage表示婚姻状况；health表示健康状况；occupation表示职业类型；industry表示所在行业；area表示地区变量；β表示对应自变量的边际回报向量；a表示诸如性格、思维、观念等不可观测的个体特征向量，这些特征对于不同个体在短时间内变化很小；u为随机误差项；下标i代表不同劳动力个体，t代表时间。

工资差异分解方法大体上可以分为均值分解和分布分解两大类。均值分解方法在经典的奥索卡-布兰德(Oaxaca-Blinder)分解基础上，演化出卡特(Cotton)分解、纽马克(Neumark)分解和布朗(Brown)分解等多种分解方法。分布分解方法主要包括基于分位数回归的分解、基于半参数模型的分布分解以及基于再集中影响函数回归的分解[9]。工资差异分解的研究重点已经从均值分解转向分布分解。本文采用分位数回归，进一步将工资收入不同位置的差异继续分解，以测算不同分位点的户籍差异情况。分位数回归是康克和贝塞特(Koenker & Bassett，1978)最先提出的线性回归方法，依据被解释变量的条件分布进行解释变量与被解释变量的拟合，实际上是条件分位数回归[10]。

基于条件分位数回归的分布分解方法，包括以下五个环节：(1)从均匀分布U[0，1]中随机选取θ个数，作为分位数回归的分位点；(2)对城镇劳动力和农村劳动力在θ分位点分别进行分位数回归，从而获得两组系数矩阵；(3)在两组样本中各自进行有放回的重复随机抽样，取得样本容量为θ的两组样本，将系数矩阵与取得的样本相乘得到边际分布样本；(4)令f*(lnyn;Xn)与f*(lnyr;Xr)分别为城镇与农村劳动力的工资边际密度函数，构造反事实分布函数f*(lnyn;Xr)，表示农村劳动力按照城镇劳动力的特征回报获得报酬时的工资分布；(5)将θ分位点上的工资差异做如下分解：

u[f(lnyn)]-u[f(lnyr)]=u[f*(lnyn;Xn)]-u[f*(lnyr;Xr)]
={u[f*(lnyn;Xn)]-u[f*(lnyn;Xr)]}+{u[f*(lnyn;Xr)]-u[f*(lnyr;Xr)]}

(2)

其中，u(·)为代表分布的统计量，下标n、r分别代表城镇劳动力和农村劳动力。式(2)右端第一部分是“特征差异”，表示θ分位数上能够由劳动力特征变化所解释的工资差异；第二部分是“系数效应”，即特征回报变化的效应，并将这一部分归为歧视。

本文主要是对式(1)进行面板数据固定效应*对于两期面板数据而言，固定效应模型与一阶差分模型的估计结果是一样的。的分位数回归，从而消除不可观测异质性的干扰，在此基础上进行深入研究。需要说明的是，利用面板固定效应模型测算一定时期各变量变动情况之间的关系，工资差异分解结果表示的歧视与传统意义上的歧视存在区别，表示人力资本各方面变化相同的劳动者按照不同的户籍类型而获得不同的劳动回报变化。参考马超等(2013)的做法，本文将这里的歧视称为户籍的“动态歧视”[11]。

四、实证分析

(一)基于一阶差分模型的工资方程分位数回归

通过固定效应模型或一阶差分模型可以消除不可观测的异质性，对式(1)进行估计，可获得工资方程影响因素的更准确估计。对工资分布不同位置上的工资差异进行分解，首先需要进行分位数回归。表2给出了0.1、0.5和0.9分位点的回归结果。

结果表明，城镇劳动力与农村劳动力的工资方程存在差异。从受教育程度来看，受教育年限的增加对于高收入阶层城镇劳动力的工资增长有显著的促进作用；对于农村劳动力而言，受教育年限的增加对工资的影响并不显著。从工作经验来看，工作经验的增加对于中高收入阶层的城镇劳动力(尤其是高收入城镇劳动力)的收入增长有促进作用，只有在0.5分位点上农村劳动力的工作经验增加对收入的增长影响显著且系数为正，其他分位数上的影响均不显著。对中高收入阶层的劳动力而言，都显示出工作经验对收入增长的影响呈倒U型分布的规律，即在中高收入阶层的劳动力群体中，工资水平随着工作经验的增长呈现先上升后下降的变化趋势，而在低收入人群则没有这一现象。从婚姻状况来看，婚姻状况对城镇劳动力和农村劳动力的工资变化的影响有显著差异；对于中低收入阶层的农村劳动力(尤其是低收入阶层)的工资变化有显著的正向影响，说明2010—2014年婚姻状况发生变化的农村劳动力比婚姻状况未发生变化的劳动力，工资水平的增长幅度高；而对城镇劳动力的工资变化在各个分位数上均不显著。在健康状况方面，只有高收入阶层的农村劳动力的健康状况发生变化对收入增长有显著促进作用，其他分位数上健康状况变化对收入增加的影响均不显著。职业类型发生变化只对0.9分位点的城镇劳动力的工资增长有显著的正向作用，其他分位数上的影响均不显著。从行业类型来看，高收入阶层的劳动力更换行业时，工资随时间的推移会增加，可能是由于高收入人群通常会为获得更高收入水平而主动选择更换行业。从地区状况来看，中等收入阶层的城镇劳动力所在区域发生变化对工资增长产生显著的负影响。

表2 基于一阶差分模型的工资方程分位数回归结果

注：括号中的数值为标准差；*、**、***分别表示在10%、5%、1%的程度上显著。

(二)基于面板数据的工资差异分位数分解

运用分位数回归的分布分解方法，根据工资收入方程的回归结果进行分解，结果见图4。以固定效应模型为基础的分位数分解，测算基于户籍的“动态歧视”，即生产力特征各方面变化相同的劳动者，按照不同的户籍类型而得到不同的劳动回报变化。

图4 基于面板数据的工资差异分位数分解结果

如前文所述，城镇劳动力与农村劳动力2010—2014年的工资变化在均值差异上的差异不大，但在整个工资变化分布的不同分位数存在较大差别。图4中的实线代表对应分位点上城镇劳动力的工资变化值与农村劳动力工资变化值之差。该曲线在低分位点上大于0，表示在工资变化值最少的那部分人中，城镇劳动力比农村劳动力的增幅更大；该曲线在较低分位点上工资变化值小于0，表明在工资变化值最小即降幅最大的部分，城镇劳动力比农村劳动力的降幅更大；实线在较高分位点向右上方倾斜并大于0，这表示在工资变化值最多即增幅最大的那部分人中，城镇劳动力比农村劳动力的增长幅度更多。在较高分位点系数曲线与总差异曲线的趋势大体相同，即0.6分位点右端城镇劳动力与农村劳动力工资变化差异绝大部分是由歧视效应导致的。

户籍歧视主要指劳动力市场上对农村劳动力的歧视，本研究只关注城镇劳动力的工资变化幅度超过农村劳动力的部分，并将总差异区分为个体特征效应和歧视效应。由于低分位点的工资变化幅度较少，因此本文重点观察总差异曲线在横轴上的右端0.6分位点之后的部分，具体分解结果见表3。

表3 工资差异各分位点分解结果 %

从表3 的分解结果可知，工资变化差别最大的部分，主要是由系数效应造成的。自0.75分位点起，生产力特征效应即工资变化差异的合理部分所占比重均不到30%，歧视效应呈现不断扩大趋势，在工资变化分布的0.9分位点，个体特征效应甚至下降到12%，高收入阶层的歧视现象更加严重。当利用固定效应模型消除非观测效应，从动态角度考察城镇劳动力的工资增长幅度高于农村劳动力的原因时，个体特征变化可解释的部分逐渐减少，户籍歧视所占的比重明显增加。

综上所述，即使消除个体不可观测效应的影响，中国劳动力市场上的户籍歧视现象依然严重。从动态变化的角度来看，不同户籍的劳动力工资变化的差异，绝大部分都是由户籍歧视造成的，由个体特征变化可解释的部分比重较低。

五、结论

中国全面推进户籍制度改革至今已经过去十多年的时间，随着户籍制度改革的稳步推进，劳动力资源流动的限制逐渐减弱，城镇劳动力和农村劳动力之间是否仍存在明显的户籍工资差异？本文利用中国家庭追踪调查数据集，运用两期面板数据固定效应模型消除不可观测的个体异质性的影响，对城乡劳动力工资的变动进行分位数分解，按照户籍类型的不同把工资变化的差异分解为劳动力生产力特征变化造成的合理部分，以及由特征回报差异导致的不合理部分。结果表明，不同户籍的劳动力工资变化的差异，由个体特征变化可解释的合理部分比重较低，绝大部分都是由户籍歧视造成的，工资分布顶端的歧视现象更加严重。这说明长期以来与户籍制度相关联的资源和利益分配规则难以在短期内完全消失，近年来中国劳动力市场的户籍工资歧视问题并未得到明显改善。因此，应尽快消除与户籍制度相关的分配机制，取消农村劳动力的就业限制，促进劳动力市场的就业机会平等与工资平等，尤其要更加关注中高收入阶层的农村劳动力，因为这一群体因户籍类型受到的差别程度更加严重。

[1]姚先国，赖普清.中国劳资关系的城乡户籍差异[J].经济研究，2004(7)：82-90.

[2]谢嗣胜，姚先国.农民工工资歧视的计量分析[J].中国农村经济，2006(4)：49-55.

[3]孟凡强，吴江.中国劳动力市场中的户籍歧视与劳资关系城乡差异[J].世界经济文汇，2014(2)：62-71.

[4]杨娟，DÉMURGER S，李实.中国城镇不同所有制企业职工收入差距的变化趋势[J].经济学(季刊)，2011(1)：289-308.

[5]周世军，周勤.户籍制度、非农就业“双重门槛”与城乡户籍工资不平等——基于CHNS微观数据的实证研究[J].金融研究，2012(9)：101-114.

[6]孟凡强，邓保国.劳动力市场户籍歧视与城乡工资差异——基于分位数回归与分解的分析[J].中国农村经济，2014(6)：56-65.

[7]谢桂华.“农转非”之后的社会经济地位获得研究[J].社会学研究，2014(1)：40-56.

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[9]郭继强，姜俪，陆利丽.工资差异分解方法述评[J].经济学(季刊)，2011(2)：363-414.

[10]KOENKER R，BASSETT G. Regression Quantiles[J].Econometrica，1978，46(1)：33-50.

[11]马超，顾海，李佳佳.中国劳动力市场上的性别工资差异变化研究——来自面板分位数回归分解方法的证据[J].世界经济文汇，2013(2):96-108.

AnalysisofChangesintheWageDifferentialsinLaborMarket

SU Qun，CUI Yue

(Nanjing Agriculture University，Nanjing 210095,China)

This paper carries on a quantile decomposition on changes of wage differentials in the urban labor market and applies the fixed effect model to eliminate the influence of the unobservable individual heterogeneity using data from China Family Panel Studies in 2010 and 2014.The results show that changes in the wage differentials, between urban and rural workers, can be explained lowly by changes in the individual characteristics which is the reasonable part.Most of them are caused by discrimination in household registration, and the discrimination at the top of the wage distribution is more serious.It shows that the rules of resource and benefit distribution associated with the household registration system are difficult to disappear in the short term.In recent years, the issue of household registration discrimination in Chinese labor market has not been improved significantly.

labor market；fixed effect model；quantile regression；decomposition of wage differentials

10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2018.01.004

F241.2

A

1008-2700(2018)01-0032-08

2017-06-11

国家自然科学基金项目“职业流动视角下我国农民工社会分化与市民化研究”(71503107)

苏群(1968—)，女，南京农业大学经济管理学院教授，博士生导师；崔悦(1993—)，女，南京农业大学经济管理学院硕士研究生，通讯作者。

(责任编辑：蒋 琰)