我国收入分配中的机会不平等问题研究——基于CGSS 2008-2015年数据的经验证据

罗良文，茹 雪

(中南财经政法大学 经济学院，湖北 武汉 430073)

一、引言

我国收入不平等问题日趋严重。国家统计局公布的相关数据显示，我国居民人均可支配收入的基尼系数一直居高不下，远超国际警戒线0.4，其中，2003-2008年，基尼系数从0.479攀升至0.491的峰值，之后，基尼系数开始回落，2015年降至0.462的谷值，2016年基尼系数又升至0.465[1]。世界不平等研究机构(World Inequality Lab)最新发布的《世界不平等报告2018》(World Inequality Report 2018)称，自改革开放以来，我国GDP流向10%最富裕人群的比重已经从27%上升至41%，而流向较贫穷的50%人群的比重则由27%下降至15%[2]。与此同时，相关研究发现我国财富不平等程度也快速上升，1995-2015年，收入水平较高的前10%的人群的财富占比从40%增至67%，相对应的是，中等收入的40%的人群和低收入的50%的人群的财富占比均出现大幅度下降[3]。

从现有政策文件可看出，我国政府已经将收入分配制度改革列为我国政府深化改革的重要组成部分。2010年3月，温家宝总理在第十一届全国人民代表大会第三次会议的《2010年政府工作报告》中专门强调“合理的收入分配制度是社会公平正义的重要体现”，改革收入分配制度不仅要抓紧制定调整国民收入分配格局的政策措施，还要深化垄断行业收入分配制度改革，更要进一步规范收入分配秩序[4]。2013年2月，国务院批复并转发了《关于深化收入分配制度改革的若干意见》，指出我国收入分配领域存在一些亟待解决的突出问题，如城乡区域发展差距过大、居民收入分配不平等、收入分配秩序不规范、隐性收入和非法收入问题较突出、部分群众生活困难、宏观收入分配格局有待优化等。为解决上述问题，文件提出了四项解决措施，即继续完善初次分配机制、加快健全再分配调节机制、建立健全促进农民收入较快增长的长效机制以及推动形成公开透明、公正合理的收入分配秩序[5]。2018年4月，国家发展改革委办公厅印发了《2018年收入分配重点工作》，强调收入分配的重点工作应该从以下四个方面入手：一是完善初次分配制度；二是履行好政府再分配调节职能；三是促进社会公平；四是夯实收入分配体系建设基础[6]。

党的十九大报告指出，随着中国特色社会主义进入新时代，我国的主要矛盾已然转化为人民日益增长的美好生活的需要和不平衡不充分发展之间的矛盾。那么，人们在追求美好、幸福生活的康庄大道上，不仅只关注结果的公平，更在乎过程的公平。在现阶段，中国梦的真正意义不仅仅在于让每个人都可以凭借自己的努力实现过得更好的愿景，更在于拼搏的过程被承认、被尊重，然而在现实生活中“拼爹时代”“富二代”等字眼却不绝于耳，上述声音及其所搭载的价值观无不让人对“努力的成效”心存质疑。人们不禁感慨“是否还可以通过努力获取自己想要的生活？”，尤其是对于普普通通的芸芸众生而言。本文正是在此背景下研究我国收入分配领域的机会不平等问题，企图探明：个体是否还能够通过努力获取高收入，并且在这个过程中是否能较少受到外部环境的干扰。

率先采用机会不平等概念来分析收入分配问题的是Roemer。他认为个人收入可以看作是外部环境和自身努力的结果。外部环境指代的是性别、出生地、家庭背景等个人不可控制的因素，这是个人行为中超出自我控制且社会不能够苛责的部分；自身努力则由教育程度、工作时间、职业类型等个人能够选择的部分决定，这是社会能够苛责的行为[7-9]。后续学者将由外部环境造成的收入不平等称之为机会不平等，而由个人努力引起的不平等则为努力不平等，二者共同解释了收入分配中的不平等现象[10]。

目前为止，努力不平等和机会不平等的测度方法可概括为事先估计、事后估计和联立方程三种。事先估计方法是将位于相同外部环境的个体分为一组，组间的收入不平等即为机会不平等，而事后估计方法则是将付出同样努力的个体分为一组，组内的收入不平等即为机会不平等[11]。事先和事后估计的方法假定外部环境和个人努力独立不相关，但联立方程估计方法的支持者们则认为，努力在很大程度上取决于外部环境的好坏，如若不考量环境对努力的影响效应，机会不平等的测量结果会存在误差[12]。基于上述研究方法，收入分配领域的努力不平等和机会不平等问题成为国内外学者研究的热点。

本文认为环境因素不仅能够直接影响收入水平，也能够通过影响努力因素进而间接影响个体收入，环境因素与努力因素密切相关。故采用联立方程组的方法，利用参数估计结果来测度收入分配中的不平等程度。在实证研究中，本文将机会不平等的测量细分为四个层面的问题，即“努力是否能提高收入？”“努力是否会受环境的影响？”“努力能够在多大程度上提高收入水平？”以及“不同时代背景下努力对收入的影响作用是否存在差异及为什么存在差异？”，并逐一进行解答。

与既有研究相比，本文的主要不同之处在于：第一，样本量较大。实证研究采取的是2008年、2010年、2011年、2012年、2013年和2015年共6年的45792个数据，回归结果的说服力较强。第二，采用联立方程组的方法。在研究努力和环境对收入的影响时考虑到外部环境对努力水平的影响。第三，加入制度因素。本文将样本数据按照不同年代进行了划分，同时在控制年龄因素的前提下引入了社会经济体制变革的历程，以探讨不同年代背景下努力对收入的影响是否存在差异以及缘何存在差异。

二、文献回顾

(一)国外文献综述

起初，国外学者多采用一个国家的数据简单地测度努力不平等和机会不平等对收入不平等的影响。例如，Bourguignon等(2007)[12]采用巴西数据进行研究，回归结果表明种族、父亲的职业和父母的受教育水平对收入的影响非常显著。Checchi和Peragine(2010)[13]发现意大利的机会不平等占总收入不平等的20%，南部地区的机会不平等程度高于北部地区，性别也是影响机会不平等程度的因素之一。Salem(2010)[14〗探讨了印度社会中家庭背景对收入不平等的影响，发现工资收入不平等中的机会不平等占11%～17%。

随着研究的深入，多数学者开始从代际流动的视角分析收入中的机会不平等问题。Figueiredo和Ziegelmann(2010)[15〗研究表明，父亲属于较低收入阶层的人必须付出更大的努力才能达到一定的收入水平。Zhang等(2010)[16〗经验研究的结果显示，父母的收入、职业类型解释了近2/3的机会不平等，而父母教育仅起到了很小的作用。Björklund等(2012)[17〗发现代际传递在高收入阶层非常强大，尤其是在极端的0.1%的人群中，代际传递的弹性会高达0.9，而这种情况在美国同样存在[18〗。Arawatari等(2013)[19〗通过建立收入再分配的决定模型，分析了贫困人口的高等教育的可达性和其收入实现期望之间的关系，进而探究高等教育对代际间收入差距的影响。Alvarez等(2016)[20]发现收入分配的不平等程度显著增加，其中家庭环境等环境因素对收入不平等的影响越来越大。

(二)国内文献综述

国内学者对收入分配领域中努力不平等和机会不平等问题的研究开始较晚。绝大多数文献在研究收入不平等时将努力变量和环境变量分开考量。徐晓红等(2012)[21]的研究表明，地区、行业和性别等环境因素对收入不平等的贡献率超过40%，其中贡献率最高的教育回报背后也存在着机会不平等。陈纯槿等(2013)[22]研究结果显示，所有制、户籍、性别和地区等因素对收入不平等的贡献率趋于下降，而教育和职业选择的作用却恰好相反。江求川等(2014)[23]采用非参数法度量了城市居民收入中的机会不平等程度，并且考察了年龄、性别、地区以及家庭背景等对收入不平等的影响。刘波等(2015)[24]运用事先、事后以及联立方程组三种方法的研究结果表明，机会不平等是近年来我国收入差距居高不下的重要原因。陈东等(2015)[25]使用参数法测算了收入不平等中的机会不平等程度，研究结果发现，机会不平等可解释收入不平等的54.61%，而客观环境中的出生地、户籍、家庭收入、父亲职业等都对子女收入影响显著。李莹等(2016)[26]将Fields和Shapely的方法应用到机会不平等的研究中，发现性别、地区是影响收入不平等的重要因素，且机会不平等可以解释1/3以上的收入不平等。

近年来，不少学者开始关注努力不平等与机会不平等之间的关联。龚锋等(2017)[27]选取事后估计的方法进行研究，结果表明努力能够降低收入不平等中的机会不平等程度，同时上述影响在不同年代的人群中是不同的，在“50后”“60后”“70后”和“80后”四个年代人群中，机会不平等占收入不平等的比例高达35%～43%，而当个体付出最高努力时，“50后”该比例仅降低4.98%，“60后”和“70后”降幅高达50%，“80后”降低22%。史新杰等(2018)[28]运用参数估计法和方差分解方法分析了年龄、户籍、父亲背景等环境因素和劳动力外流、教育等努力因素对收入不平等的贡献。李莹等(2018)[29]采用事前法测度了我国城镇居民收入分配中的机会不平等程度，研究发现城镇居民收入不平等中的23.2%是由环境因素引起，其中78.3%源于环境因素的直接影响渠道，21. 7%为环境因素的间接影响渠道。董丽霞(2018)[30]采用参数法衡量了我国收入分配中的机会不平等，结果发现收入中的机会不平等指数约为0.10，其中，由环境因素引起的机会不平等占结果不平等的1/5，家庭收入、出生地是造成收入不平等的主要因素，在中等收入群体中机会不平等程度更深。马占利等(2018)[31]利用参数法和非参数法两种方法测算了个体收入中的机会不平等程度，并且在参数估计分析中区分了环境对个体收入的直接影响和间接影响，研究发现2007-2013年，我国机会不平等程度不断加重，在考虑环境对努力的间接影响后，2007年和2013年收入不平等中的机会不平等占比分别为13.59%、20.74%，其中，户籍、性别、父母教育的影响权重较大。

此外，宋扬(2017)[32]在测算我国机会不平等程度的基础上，进一步探究了机会不平等的作用机制，结果表明劳动力市场歧视、教育代际固化以及家庭背景是影响机会不平等的重要因素。吕光明等(2014)[33]回顾了近年来国内外学者对收入分配中机会不平等问题的相关研究。

三、理论模型

(一)收入不平等的分析框架

首先，基于Roemer(1993、2002、2003)[7-9]提出的收入不平等的研究框架，本文将影响个体收入的因素分为两类：努力因素和环境因素。努力因素是指个体可以主动选择的和自己能够把控的，可用工作时间、职业选择和受教育程度等指标表示；环境因素是指不受个体控制的客观因素，主要涵盖年龄、性别、出生地、父母受教育水平以及父母的工作状态等。假设个体的收入为Wi，可构建如下收入决定方程：

lnWi=αCi+βEi+ui

(1)

其中，i表示第i个个体。Ci表示个体所处的客观外部环境，Ei表示个体主观的努力变量，α和β分别指代外部环境变量的系数向量和努力变量的系数向量。ui表示影响收入的残差部分，对所有个体而言，残差ui与环境因素Ci、努力因素Ei相互独立。

其次，本文认为努力因素在很大程度上也取决于外部环境的好与坏，环境因素不仅能够直接影响收入水平，也能够通过影响努力水平进而影响个体收入。故本文借鉴Bourguignon等(2007)对该问题的处理方法[12]，在模型构建过程中加入了环境对努力影响作用的考量，可用以下公式表示：

Ei=γCi+εi

(2)

其中，γ表示外部环境因素对个体努力因素影响的系数矩阵；εi表示影响努力因素的残差部分，同样假设残差εi与环境因素Ci相独立。

将式(2)带入式(1)，可得到个体收入函数的完整表达式，即：

lnWi=(α+βγ)Ci+βεi+ui

(3)

其中，α为客观环境因素对收入直接影响的系数，βγ为客观环境因素通过影响努力因素进而对收入水平起作用的间接影响系数，而α+βγ则表示客观外部环境对收入影响的全效应的影响系数。

(二)努力和机会不平等的测量方法

虽然式(3)考虑到了环境因素对努力因素的影响，但相比于式(1)，式(3)并没有反映努力因素对收入的影响，若直接用式(3)进行估计，仅能够测量客观外部环境对个体收入的影响，难以单独分离其中的α、β、γ等系数，也无法测量收入中机会不平等程度。因此，为测量收入不平等中努力不平等和机会不平等的贡献，进行如下两个步骤。

(4)

(5)

(6)

(7)

外部环境全效应可以分解为直接影响效应和间接影响效应。其中，直接影响效应通常被称之为机会不平等，而间接影响效应则被称作努力不平等。因此努力不平等在收入不平等中的占比可以表示为：

Θindirect=Θtotal-Θdirect

(8)

四、研究设计

(一)变量

1.收入变量。经济收入在很大程度上可以代表一个人的生活水平，故本文选取个体的经济收入作为研究的主题。相较于个体的劳动收入，总收入能够更加全面地反映个体的支付能力和消费水平，因而本文选择的被解释变量为个体的年总收入。

2.努力变量。借鉴Roemer(1993、2002、2003)[7-9]、Bourguignon等(2007)[12]以及龚锋等(2017)[27]关于努力程度的衡量方法，本文选取教育程度和职业状态作为努力水平的指代变量。

3.环境变量。遵循既有文献的研究方法[12,27-28]，同时考虑数据的可获得性，本文选择性别、年龄、居住地和户籍作为影响个人收入的个体特征变量和地域特征变量，并且也涵盖幼时父母的教育水平、幼时父母的职业状况以及幼时家庭所处的社会阶层。

(二)数据

自2003年起，中国社会综合调查项目(CGSS)对中国大陆各省(自治区、直辖市)1万多户家庭进行连续性的横截面调查，系统、全面地收集社会、社区、家庭、个人等层次的数据。为保证统计口径的一致性，实证研究选择2008年、2010年、2011年、2012年、2013年和2015年共6年的调研数据集作为研究样本。为保证回归结果的准确性，本文对数据进行如下处理：首先，剔除对收入水平“无法回答”“拒绝回答”“不知道”“不适用”“其他”或未回答的样本；其次，剔除收入值为0的6103个样本；再次，删除了年龄小于25岁和年龄大于65岁的共11454个样本。因为25岁之前的人大部分还未进入劳动力市场，而65岁之后的人大部分已经退出劳动力市场。总共获得的样本量为36342个。

被解释变量即经济收入的数据，依据问卷调查中的“您个人去年全年的总收入是多少？”问题而获得，并且由于收入水平的分布图呈现高度有偏的特征，故在实际回归中采取其自然对数形式。

在努力变量中，受教育程度从问卷“您目前的最高教育程度？”问题的统计中获得，并将答题选项换算成教育年限，具体方式如下：未接受任何教育=0；小学或私塾=6；初中=9；高中(技校、中专、职业高中)=12；高等教育=16；研究生及以上=19。职业状态则从问题“您的工作经历及状况是？”中统计获得，并令“全职就业=3；非正式就业=2；务农=1；无业=0”。

在环境变量中，关于性别，设定男性为1，女性为0；居住地分为城市和农村，分别设定为1和0；个体年龄依据出生年月推算而来；户籍分为农村户口、非农村户口、军籍、蓝印户口、居民户口等，将“农村户口”设定为1，其他则设定为0；幼时父母的受教育程度和就业状况的数据从问卷的“您14岁时父亲或母亲的最高教育程度是？”和“您14岁时父亲或母亲的就业状况是？”问题的统计中获取，教育程度和就业状况的数据处理方式与努力变量中个体的相关数据的处理方式相同；幼时家庭的社会阶层数据依据问卷中“14岁时家庭所处的社会等级？”的问题获得，并将不同调查年份的数据进行统一，设定1代表最底层，10代表最顶层，共“1-10”阶层。

(三)模型

教育水平、工作状态等努力变量在很大程度上会受到父母的教育程度、父母的职业状态、家庭所处的社会阶层、户籍、性别等外部环境因素的影响，故本文选择联立方程组的测量方法。同时，由于本文选取个体数据作为研究样本，在回归之前对样本数据进行了F检验，结果发现：Prob > F = 0.0001，故应建立个体时间固定效应模型。具体模型如下：

ln(incomeit)=α0+α1educationit+

α2conditionit+α3zoneit+α4sexit+α5ageit+α6censusit+α7feducation14it+α8fcondition14it+α9meducation14it+α10mcondition14it+α11rank14it+α12regionit+α13timeit+uit

(9)

educationit=β0+β1zoneit+β2sexit+β3ageit+β4censusit+β5feducation14it+β6fcondition14it+β7meducation14it+β8mcondition14it+β9rank14it+β10regionit+β11timeit+νit

(10)

conditionit=γ0+γ1zoneit+γ2sexit+γ3ageit+γ4censusit+γ5feducation14it+γ6fcondition14it+γ7meducation14it+γ8mcondition14it+γ9rank14it+γ10regionit+γ11timeit+εit

(11)

其中，i表示第i个个体；t表示第t个时期；αk、βk、γk均表示回归系数；uit、νit、εit均表示方程的误差项；regionit指代省份的固定效应；timeit指代年份的固定效应。模型中其他变量的定义及描述特征如表1所示。

五、实证结果与分析

(一)努力对收入的影响

为探究努力是否能够提高收入，本文采用参数法对样本数据进行最小二乘法(OLS)回归。此外，该部分还采用三阶段最小二乘法(3SLS)方法对模型的稳健性进行检验。表2为努力对收入影响效应的估计结果。

表1 变量定义及描述性特征

注：问题“14岁时家庭所处的社会等级？”的选项设置，在2008年的问卷调查中，1代表最顶层，10代表最顶层，而在其他5个数据集中，1代表最底层，10代表最顶层。本文采用等级越高，数值越大的做法，将该项统一处理成“最底层=1，最顶层=10”。

在表2中第1列、第2列仅报告了个体收入对努力水平的回归结果，从中可以看出收入水平与努力水平呈现正相关关系，一个人的教育程度越高，职业状态选择越积极，其收入水平越高。第3列、第4列显示的是模型(9)的回归结果，其中，从第1行、第2行数据中可以看出，加入外部环境干扰后努力水平对个体收入的影响作用明显减弱；从第3至6行数据可以看出，个体特征、区域特征等外部环境因素也显著性地影响个体收入，居住在城市地区的人具有较高的收入，男性比女性收入高，年龄越大的人收入越低，户籍仍是限制居民收入水平的重要因素；剩余行的回归结果显示，个体的收入水平与其幼时父母的教育水平、幼时父亲的职业状态选择和幼时家庭所处的社会阶层高度正相关，而幼时母亲的职业状态选择越积极，个体成年后的收入水平却越低，表明母亲对孩子幼年时期的照料和陪伴对子女以后的发展具有深远的影响。第5列、第6列显示的是模型(9)代入模型(10)和模型(11)后的回归结果，与第3列、第4列相比，回归参数的正负参数完全一致且系数的绝对值大小均有明显的增加，这在一定程度上表明努力水平与个体的社会环境、家庭环境密切相关。

表2 努力对收入的影响效应

注：(1)***表示显著性为1%，**表示显著性为5%，*表示显著性为10%。(2)括号内为稳健性检验的标准误。

上述回归结果均已控制年份和地域的固定效应，也与以往的研究结论[12,24]相一致。

(二)环境对努力的影响

努力水平会在很大程度上受到家庭环境条件的影响，上述假设是本文设立方程组和测度机会不平等指数的前提，因而在选用联立方程组模型进行不平等测度之前要对上述前提条件进行考察。该部分采用模型(10)和模型(11)对样本数据进行回归，同时由于教育程度和职业状态均为虚拟排序变量，故文章采用次序逻辑斯蒂模型(OLogit)的方法进行拟合回归，同时报告了最小二乘法(OLS)和三阶段最小二乘法(3SLS)的回归结果以检验结果的稳健性。回归方程的估计结果如表3所示。

在表3中，三种模型的回归结果呈现较高的一致性。回归结果显示，居住在城市地区的人的教育水平较高，职业状态选择较积极；两性之间的教育程度和职业状态存在明显的差异；个体的年龄越小，教育程度越高，职业状态越积极；城市户籍的人比农村户籍的人有更高的教育水平和更积极的职业状态；家庭的社会阶层和父母的教育水平对个体的教育程度和职业状态选择具有显著的正向影响；父亲的职业状态选择与个体的教育程度正相关，与个体的职业状态选择无明显关联，而母亲的职业状态选择与个体的教育程度无明显关联，但与个体的职业状态选择负相关，表明对个体而言，幼时母亲职业状态越积极，子女成年后越不愿意选择积极的职业状态。

从上述结果中可以总结出：一个人的努力水平与其所处的外部环境休戚相关，父母对孩子有着极强的示范作用，是孩子“最好的老师”，也同时验证了设立联立方程组方法的合理性。上述研究结论也得到了龚锋等(2017)[27]和史新杰等(2018)[28]的支持。

表3 环境对努力的影响效应

注：(1)***表示显著性为1%，**表示显著性为5%，*表示显著性为10%。(2)括号内为稳健性检验的标准误。

(三)收入不平等指数的分解

表2和表3的回归结果已经显示，努力水平和外部环境均会对个体收入产生显著性影响，其中外部环境在很大程度上也会影响努力水平，但是文章对“努力能够在多大程度上提高收入水平？”的问题还无从得知，故本文通过模型(4)-模型(8)的方法对收入不平等指数进行分解。为了更为全面且准确地分解收入不平等指数，该部分做如下处理：首先，选取泰勒指数(Theil)、基尼系数(Gini)和阿特金森指数(Atkinson)三种方法来测度机会不平等指数。其次，将样本数据按照出生年份进行每10年的划分，以探明不同年代的人群的努力不平等指数是否存在差异，同时由于25-65岁之间的90后样本仅有131个，故将其删除后仅留下出生于20世纪的40年代、50年代、60年代、70年代、80年代共5个群组。表4呈现的是收入不平等指数的分解结果。

收入不平等指数的测量结果表明，我国仍然存在严重的收入不平等现象，不同年代背景下利用三种测量方法均显示收入不平等指数均较高，而全样本的基尼系数为0.5775，更为敏感的泰勒指数和带有明显社会福利色彩的阿金森指数高达0.8240和0.7764。

从收入不平等指数的分解结果来看，三种测量方法下的机会不平等在收入不平等中所占比例均较高。基尼系数、泰勒指数和阿金森指数测度的机会不平等占比分别为60.79%、90.23%和78.74%，而努力不平等占比则分别为39.21%、9.77%和21.26%。上述结果表明：在排除了个体特征、地域特征、家庭特征等外部环境因素后，努力水平仅仅能够解释较低的收入变化，“努力的成效”并不如预期的那般好。加入年代背景后发现，不同时代背景下努力不平等对收入不平等的解释力度并不相同，三种测量方法均表明：出生于20世纪60年代和20世纪70年代的人所处的市场环境较好，更容易通过努力获取高收入，而出生于20世纪80年代的人所处的市场环境最差，面临最为严重的机会不平等，更不容易通过努力获取高收入。上述测度结果与龚锋等(2017)[27]的研究结论大体一致。

表4 收入不平等指数的分解结果

六、进一步分析

(一)努力对收入的影响：分年龄和年代的对比分析

通过前文的分析，我们已经获悉：外部环境和努力水平会影响个体收入，但是个体的努力水平在很大程度上会受到外部环境的影响；我国存在严重的机会不平等现象，且努力对收入的提升作用在不同年代下存在差异。但是“为什么不同年代背景下努力对收入水平的影响会存在差异？”，前文并未对该问题进行探究。故为探明上述问题以做出有针对性的政策建议，本文利用模型(9)对不同年代人群的数据进行回归分析。此外，前文研究已发现年龄是影响个体收入的重要因素，因此，为排除年龄的影响，接下来的分析控制了年龄，将样本数据划分为：25-35岁、36-45岁、46-55岁以及56-65岁四个年龄段。年代的划分同前文一致。

表5报告了模型的回归结果以及相同年龄不同年代背景下教育年限的均值。回归结果显示不同年代背景下教育程度、职业状态选择对个体收入的影响作用存在差异，而将未控制外部环境与控制外部环境的回归系数相对比发现，外部环境在很大程度上会干扰努力水平对个体收入的提升作用，并且外部环境的削弱作用对出生于20世纪40年代和50年代的人最为强烈。从前8行回归结果中发现，相比于出生于20世纪40年代的人，出生于20世纪50年代人中教育程度、职业状态选择对收入的提升效应明显增强，而出生于20世纪60年代与50年代的人略有差异；从后8行回归结果来看，出生于20世纪70年代的人比出生于上世纪60年代的人更不容易通过教育水平的提高或者积极的职业状态选择而获取更高的收入，而出生于20世纪80年代和70年代人之间的差异尤为明显，出生于80年代的人在就业市场面临更为严峻的挑战。而平均教育年限则显示，虽然我国人均教育程度大体上处于上升趋势，但是却在出生于20世纪60年代-70年代有约10年的停滞。

表5 分年龄、年代的收入决定方程的估计结果

(二)努力对收入的影响：加入经济体制改革背景

为探究为什么不同年代背景下努力水平对个体收入的影响效应存在差异，本文梳理了我国进行经济体制改革的历程，如表6所示。自建国之后，我国主要经历了计划经济时代、文化大革命、改革开放和互联网发展四个大事记。本文从两个方面考量政策的效应：一是考虑当前政策变动对个体教育程度的影响，其中表5中我国人均教育年限出现的10年停滞也说明了该考量的必要性；二是考虑经济体制变革对劳动力市场的影响，故考察了个体25岁后的政策变革。

加入经济体制改革背景分析表5的回归结果，研究发现：(1)20世纪50年代初期的人出生于新中国成立之初，急需高素质人才。但在25年后就业于文化革命之时。故相较出生于20世纪40年代的人，虽然教育和职业状态选择对收入的提升作用有所增强，但增加幅度很低。(2)20世纪50年代后期和20世纪60年代初期的人，出生于新中国发展之初的计划经济时代，就业于改革开放之后。幼年时期和进入劳动力市场后的经济体制背景一致，因而努力的成效大致相同。(3)20世纪60年代后期和上世纪70年代初期出生的人，在其幼年时期经历了文化大革命。而在25年后，20世纪60年代出生的人就业于改革开放初期，市场需要大量高素质人才的时期，故而教育的作用凸显并且极少受到外部环境的削减。而随着改革开放的推进以及高素质人才的匮乏，努力提升收入的效应有所下降，故相较出生于20世纪60年代人，出生于20世纪70年代人中收入的成效较弱。(4)出生于20世纪80年代的人和出生于20世纪70年代后期的人之间的差异极为明显，教育和职业状态选择对收入弹性的影响系数出现了明显的下降。原因可能如下：一是结构性失业增加。80后恰逢互联网的大浪潮，经济业务逐渐电子化，拥有更多实操能力的人获取高收入的可能性更高，这也与目前IT及其相关行业出现的高薪现象和企业在招聘员工时更加看重实操能力的现实相符合[34]。二是教育的作用减弱。一方面随着义务教育的普及和高等院校的扩招，教育的边际效用逐渐递减；另一方面我国教育行业与就业市场存在结构性的不匹配。三是财富的代际转移现象严重。现实中，绝大部分的财富积聚在少数人手中，并且代代相传。上述结论与已有胡荣才等(2011)[35]和李春玲(2014)36]的相关研究相一致。

表6 中国经济体制改革历程[37-38]

七、结论与政策建议

(一)研究结论

本文将机会不平等的测量细分为四个层面的问题：“努力是否能提高收入？”“努力是否会受环境的影响？”“努力能够在多大程度上提高收入水平？”以及“不同时代背景下努力对收入的影响作用是否存在差异及为什么存在差异？”。同时，基于CGSS的2008年、2010年、2011年、2012年、2013年和2015年共6年的调研数据，采用联立方程组和参数估计的方法进行回归分析和指数分解，并结合我国的经济体制改革历程对上述问题一一进行了解答。研究得到如下结论。

(1)努力能够提高收入，一个人的教育水平越高，职业状态越积极，收入水平越高。但外部环境也会显著性地影响收入。居住地或户籍在城市的人的收入水平更高，男性比女性收入高，个体的收入水平与其幼时父母的教育水平、幼时父亲的职业状态选择和幼时家庭所处的社会阶层高度正相关，而与幼时母亲的职业状态选择之间负相关。

(2)外部环境不仅能够直接影响收入水平，也可以通过影响努力程度进而间接影响收入水平。居住地、性别、户籍、家庭社会阶层、父母教育水平和父亲的职业状态均会对个体的努力水平产生显著性的影响。

(3)基尼系数、泰勒指数和阿金森指数三种测量方法均表明，我国存在严重的收入不平等现象，其中，机会不平等可以解释绝大多数的收入不平等，努力不平等的占比较低，“努力的成效”并不如预期的那般好。而加入时代背景后发现：出生于20世纪60年代和70年代的人所处的市场环境较好，更容易通过努力获取高收入，而出生于20世纪80年代的人面临最为严重的机会不平等，更不容易通过努力获取高收入。

(4)究其“不同年代背景下努力对收入的影响作用的差异”的原因，文章梳理了我国经济体制改革的发展历程。在控制年龄差异后分析发现：经济体制改革是造成不同时代背景下努力对收入影响效应存在差异的重要因素，并从政策影响教育和就业两个层面对不同年代的人群进行分析。结论如下：20世纪50年代初期出生的人，他们生于新中国成立之初，就业于文化革命之时，故相较出生于20世纪40年代的人，虽然教育和职业状态选择对收入的提升作用有所增强，但增加幅度很低；20世纪50年代后期和20世纪60年代初期出生的人，他们生于计划经济时代，就业于改革开放之后，面临的经济体制背景一致，因而努力的成效大致相同；20世纪60年代后期和20世纪70年代初期出生的人，多在幼年时期经历了文化大革命，教育素质普遍偏低，而60后就业于改革开放初期，市场需要大量高素质人才，故而教育的作用凸显并且极少受到外部环境的削减，而随着改革开放的推进以及高素质人才的匮乏，努力提升收入的效应在70后人群中有所下降；相比于70后，80后人群中努力水平对个体收入的提升作用明显下降，上述源于结构性失业增加、教育的作用减弱以及财富严重的代际转移现象。

(二)政策建议

随着中国特色社会主义进入新时代，我国的主要矛盾已悄然转移。于个体而言，中国梦的内涵更加丰富，人们在追求幸福生活的道路上，不仅仅只关注结果的公平，还更渴望努力过程的公平。本文的研究却发现：虽然个体可以通过努力提高收入，但是却深受外部环境的影响，我国存在严重的机会不平等现象，“努力的成效”并不如预期的那样好，同时社会经济体制改革会对不平等现象产生深远的影响，而对于社会中流砥柱的80后，努力对收入的提升作用却收效甚微。上述研究结果表明，人们口中、网上盛行的“拼爹时代”“寒门难出贵子”等并非完全空穴来风。故而，本文认为我国在进行收入分配改革的过程中，需要重点关注以下几个方面。

(1)减少机会不平等。本文研究发现，户籍、性别、居住地都能够显著地影响居民的收入水平，故政府应该着力解决由这些劣势环境因素带来的障碍。首先，加快改革城乡户籍制度，包含与户籍制度有关的医疗、住房、保险等公共服务；其次，规范劳动力市场，以尽可能消除性别歧视现象，从而缩小性别收入差距。

(2)健全激励机制。本文认为社会公平并非是无条件的公平，由自身努力所造成的努力不平等不仅是合理的，更应该是政策制定者应该关注和倡导的。在能够改变命运的努力因素中，教育水平和上进程度最为重要，因此，政府一方面要进一步推进教育体制改革，以促进教育公平；另一方面要保障劳动者的积极性，发挥人才资源的正向力量。

(3)疏导财富流动。收入分配领域的机会不平等很大程度上源于代际之间的财富传递，故而，如何维持不同社会阶层之间财富等资源的流动性是政府应该认真考虑的。基于目前政府的制度体系，相关部门可以通过调节遗产税、财产税、收入税和赠与税等方式，从而抑制财富不平等的扩张。

(4)缩小贫富差距。贫困不只是经济问题，还是社会问题，为缩小贫富差距，仅仅对收入分配进行调控是完全不够的[39]。首先，政府还应更有针对性地进行“精准扶贫”，不仅加大“代代贫困”家庭和地区的扶贫力度，而且还要加强贫困地区的教育等基础设施的建设，从而减少由于贫困而输在“起跑线”上的群体；其次，政府还需要改变财政补偿措施的方式，单纯依靠财政转移的方式并不能够解决问题，要增加就业培训、创业扶持等服务，“授之以鱼不如授之以渔”，而已有相关研究表明转移性的收入并不能够缩小收入不平等，相反会加剧收入不平等[40]。

(5)削弱制度变迁的影响。本文的重要结论之一是经济体制改革是造成不同时代背景下努力对收入影响效应存在差异的重要因素。因而，政府应该采取相应的措施，以削弱制度变迁对居民收入水平的影响。例如，进一步改革教育制度，从而尽快实现教育体系供给端和劳动力市场需求端的无缝衔接，减少劳动力市场的结构性失业人数；广泛且科学地普及互联网知识，避免普世大众对网络的“神化”或“妖魔化”，确保人们以更好的姿态来迎接互联网浪潮和人工智能时代的到来。