产业结构升级、教育与流动人口收入——基于2016年全国流动人口动态监测数据的分析

杨胜利，王伟荣

(河北大学 经济学院 ， 河北 保定 071000)

一、引言

改革开放以来，随着我国工业化和城市化进程的加快，流动人口规模呈现出不断增大的趋势，成为我国城市化进程中的一种鲜明现象。我国2017年的国民经济和社会发展统计公报显示，2017年末流动人口总量为2.44亿人，占总人口的17.55%，其中外出农民工1.72亿人，占全部流动人口的70.49%。寻找更好的工作岗位和发展机会、获得更高的收入、接受更好的公共服务资源是流动人口选择流动的主要原因[1～2]。但是由于劳动力市场分割、人际关系缺乏、人力资本不足等原因，流动人口主要分布在脏累差的就业岗位，造成其就业培训不充分、社会保险参保率低、收入低等问题[3]。近年来随着我国产业结构升级的加快，低端产业升级和产业结构调整造成的劳动力市场供需矛盾、失业和流动人口再就业以及返乡创业等问题引起了学者们的热烈讨论。但是产业结构升级、经济增长质量提升对流动人口就业又具有积极影响，它为流动人口职业流动和工资上涨提供了更加充分的条件[4]。2017年全国农民工调查检测报告显示，农民工月均收入为3485元，比2008年增加了2145元。在产业结构升级中只要做好相关的就业培训和社会保障工作，不仅不会带来大规模失业，反而会提升流动人口的就业质量[5]，推进农民工市民化进程。那么，产业结构升级中流动人口的收入情况如何？流动人口自身人力资本在其收入提升中发挥着怎样的作用？产业结构升级对流动人口收入的影响机制如何？哪些因素会提升流动人口在产业结构升级中的收入水平等问题直接影响着流动人口的就业质量、就业培训和社会保障政策的制定与完善。鉴于此，采用2016年国家卫计委全国流动人口动态监测数据，研究产业结构升级对流动人口收入的影响。具体包括：(1)相同个人特征下流动人口的就业行业与收入是否存在差异；(2)针对不同群体研究产业结构升级对其收入的作用有无差异；(3)研究产业结构升级与教育共同作用下流动人口收入提升的制约因素。

二、文献综述

(一)关于流动人口收入的研究

已有关于流动人口收入的研究，主要集中在两个方面：一是探讨流动人口内部工资差异；二是分析流动人口与城镇户籍人口之间的工资差异。大多数研究认为中国存在着严重的劳动力市场分割，流动人口不能平等地进入任意劳动力市场，就业歧视制约了流动人口收入水平的提升[6～7]。孟凡强(2018)通过分位数回归分析，认为受到户籍制度的影响，流动人口与户籍人口的收入差距明显，并且农村流动人口与城镇流动人口的工资差距比较显著[8]。还有部分学者从劳动者个人特征角度，探究了不同年龄、不同性别、不同学历、不同工作经验、不同流动时间和不同流动距离流动人口的收入差异[9～11]，认为流动人口个人特征不同，流动方式不同，其收入水平也会存在一定差异。郑先平(2016)通过对chips2008经验数据的分析，认为社会资本和人力资本对流动人口的收入均具有显著促进作用，社会资本与人力资本的联合作用机制会对流动人口的收入产生替代效应[12]。

(二)关于产业结构升级的研究

产业是指具有同类属性的部门经济活动的集合，产业结构则是在产业划分的基础上形成的各部门之间的比例关系[13]。刘易斯、费景汉、拉尼斯、配第和克拉克等人的研究发现，随着人均国民收入水平的提高，所产生的劳动力转移结果是第一产业的劳动力逐渐减少，第二、第三产业的劳动力逐渐增加。关于产业结构升级的概念目前还没有比较权威的定论，一般认为产业结构升级的实质可以概括为低附加值产业向高附加值产业转型，产业发展由粗放式向集约式发展，产业布局由分散型向集聚型转变。国内学者关于产业结构升级的研究可以分为三个方面：一是从产业创新与产业替代角度的研究，强调高附加值产业替代低附加值产业[14]。二是从消费、储蓄、投资与外贸结构等方面的研究，强调国民经济各产业部门的升级和产品结构的升级[15～16]。三是以人力资本为视角的研究，强调教育、科技创新、人力资本在产业结构升级中的作用，并主张提升人口素质[17～19]。

(三)产业结构升级对流动人口收入的影响

产业结构升级的收入分配效应是经济学家关注的一个重要课题，已有研究认为产业结构升级有利于劳动者工资增加[20]，尤其是有利于大学生收入的提高[21]。Lucas等(1988)认为行业与人力资本结合会提升整体生产率水平，进而具备较高人力资本存量的行业能够获得更高收入[22]。产业属性决定说则认为产业工资差距出现的主要原因是产业属性的差异，新兴产业由于投资高、风险大、社会贡献大等特点，因而工资水平要高于传统产业，中国第三产业中新兴产业收入增长较快的原因就是产业升级[23]。产业升级在减少低端产业劳动力需求的同时，增加了高端产业劳动力的就业机会[24]。高技术产业部门的劳动需求比低技术产业部门更富有弹性[25]。行业内的技能偏向和技术进步有助于劳动者工资的上涨[26～27]。部分学者还从流入地的经济属性角度对流动人口的工资进行了研究，认为流入地产业结构是造成我国流动人口工资或收入差距形成的主要原因[28～29]。

(四)已有研究评价

综上所述，已有研究从多个视角对流动人口的收入进行了分析，为本文的研究提供了丰富的理论基础，但仍然存在一些不足：第一，关于流动人口收入的研究主要集中在流动人口个人特征、户籍制度、社会资本和劳动市场分割等方面，虽然部分研究涉及了就业单位性质、职业结构，但是涉及产业结构升级因素的研究还有待深化。第二，个别研究涉及了产业结构对地区工资差异、城乡收入差距的影响，但是大多采用了统计年鉴中宏观层面的数据，采用微观层面数据对产业结构升级收入效应进行研究的文献甚少。第三，已有研究少有考虑产业结构升级对流动人口收入影响的群体性差异，即在没有控制流动人口群体特征的情况下，很难理清产业结构升级对不同流动人口群体收入影响的差异性。

借鉴已有研究成果，本文从以下几个方面进行改进：第一，在控制个人特征、行业特征的前提下，将产业结构升级作为影响流动人口工资收入的重要因素进行深入研究。第二，采用2016年全国流动人口动态监测数据中的微观个体指标，分析流动人口个人特征与产业结构升级的相互作用，及其在流动人口收入中的影响机制。第三，针对流动人口的群体性差异，加入流动人口个体特征与产业结构升级的交互项，探讨产业结构升级中不同行业的教育收益情况和不同群体的收益率差异，进而寻找制约流动人口收入提高的原因。

三、模型建立、变量说明与数据来源

(一)理论框架

首先，工业化过程一般都伴随着产业结构升级和劳动力在产业间的大规模转移，刘易斯的二元经济结构下劳动力流动模型，开创了人口从农业部门向工业部门流动研究的先河，而劳动力从农业部门向工业部门流动的主要原因就是获取更高收入(Todaro，1969)。改革开放以来，农业剩余劳动力向非农产业的转移改善了我国收入分配结构，缩小了城乡差距[30]，这证明产业结构升级具有直接的收入效应。其次，受产业结构升级的影响，社会通常对人才表现出更强烈的需求意愿，使产业对劳动力转移的需求呈现出一定的选择性。流动人口受教育程度越高，在高端产业就业的可能性越大，获得较高收入的可能性也越大。辜胜阻等(1995)的研究表明农民工受教育程度普遍高于流出地人口的平均受教育水平[31]。所以在劳动力市场中表现为流动人口受教育程度越高，所在行业越高端，所在城市经济活跃程度越高，工作收入越高。再次，产业结构升级推进了工业化和城市化进程，在这个过程中流动人口的工作经验、劳动技能、社会资本会发生较大变动，受教育程度较高者的这一变动更大，进而影响到流动人口的收入水平。例如：在一个人力资本水平较高、就业密度较大的城市，流动人口更容易享受到人力资本外溢带来的收益，从而提升其自身的就业能力，获得更多增收机会。按照上述研究目的和相关文献综述结果，本文认为产业结构升级对流动人口的收入具有积极影响，有利于调节收入分配格局，在已有理论基础上归纳出个人特征、就业特征、流入城市产业特征三个方面的影响因素，在控制这些因素的条件下重点考察产业结构升级和教育对流动人口收入的影响。基于以上分析，提出如下假设：

假设1：流动人口受教育程度越高，该群体在不同行业中的收入差距会越小，即教育可以缩小行业收入差距。

假设2：教育在不同产业之间的收益率存在差异性，第三产业中的教育收益率最高，第一产业次之，第二产业最小。

假设3：产业结构升级对不同学历流动人口收入的影响具有异质性，受教育程度越高的流动人口，在产业结构升级中得到更高收入的可能性越大，反之则越小，即产业结构升级期间会出现低学历与高学历流动人口之间收入差距的扩大。

假设4：产业结构升级对流动人口收入的影响存在性别、婚姻、户口和年龄差异，产业结构升级对男性、已婚、年龄小、城城流动的流动人口收入的正面影响大于女性、未婚、年龄大、城乡流动的流动人口收入。

假设5：产业结构升级对流动人口收入的影响存在流动范围和流动时间差异，产业结构升级对跨省份流动和流动时间长的流动人口收入的正面影响大于省份内流动和流动时间短的流动人口收入。

假设6：产业结构升级可以缩小流动人口在第一产业与第二产业之间的收入差距，但会拉大流动人口在第三产业与第二产业之间的收入差距。

(二)模型设定

本研究在明瑟收入函数的基础上加入产业结构升级变量，采用微观调查数据，在控制流动人口个人特征、就业特征的基础上，分析产业结构升级对流动人口收入的影响，建立模型如下：

ln(Wij)=α+βEDUij+λ1Eij+λ2Eij2+γIDUij+μ

其中，Wij为流动人口j在i城市的工资水平，EDUij为i城市的j流动人口受教育年限，Eij为i城市的j流动人口工作年限，IDUij为流动人口j所在城市i的产业结构升级情况，μ为随机扰动项。在模型中加入产业结构升级变量，目的是验证产业结构升级对流动人口工资收入是否具有正向影响。

ln(Wij)=α+βEDUij+λ1Eij+λ2Eij2+γIDUij+θDUMij+μ

其中，DUMij为流动人口个人特征及就业状况的虚拟变量，主要包括：性别、年龄、婚姻、户口、流动范围、流动时间和就业行业。由于我国转型时期经济发展的特点，不同行业在收入分配上存在差异，所以在检验中加入代表流动人口就业行业的指标，一同并入个人特征，以此反映不同行业的收入情况。

ln(Wij)=α+βEDUij+λ1Eij+λ2Eij2+γIDUij+∑θDUMij+∑φ(IDUij×DUMij)+μ

由于产业结构升级给不同流动人口群体带来的收入效应具有异质性，所以在模型中加入了个人特征与产业结构升级的交互项。

(三)数据来源与变量说明

微观调查数据采用国家卫生和计划生育委员会2016年全国流动人口的动态监测数据。其调查方式是按照随机原则在全国31个省份(不包括港澳台)人口流动较为集中的流入地抽取样本，开展抽样调查。调查对象为在流入地居住1个月以上，非本区(县、市)户口的15周岁及以上流入人口。调查中涵盖了大量的个人信息，使研究能够在分析个人特征的基础上探究产业结构升级和个人特征对流动人口工资差异的影响。本文从原始数据中选择出跨省份流动人口，并将未工作人口从样本中剔除，删除个人属性特征数据缺失的问卷，得到125116份问卷，其中大专及以上学历流动人口的样本数为14364，其他学历流动人口的样本数为110752。宏观层面的数据主要来源于中国城市统计年鉴，共涉及277个市。

工资水平(W)是本文的被解释变量，我国统计年鉴中的工资包括计时工资、计件工资、奖金、补贴、津贴和其他工资，已有文献一般采用城市职工平均工资表示，本文采用问卷中的问题“你个人上个月或上一次就业纯收入”表示。受教育年限(EDU)采用问卷中的问题“你的最高学历是什么”表示，并按照一定标准将学历折算为受教育年限(未上过学为0年，小学为6年，初中为9年，高中及中专为12年，大学专科为15年，大学本科为16年，研究生及以上为19年)。工作经验(E)采用流动人口工作年限代替，数据来源于问卷中的“年龄减去受教育年限再减去6”得到，由于共线性，因此控制变量中不再包括年龄[32]。

产业结构升级(IDU)是本文的核心解释变量，是指产业结构从低度水准向高度水准发展的动态过程，是对原有产业结构的扬弃。产业结构上表现为由第一产业占优势逐渐向第二、第三产业占优势转换，由低附加值产业向高附加值产业转换(官华平，2011；赖德胜，2014)。本文的产业结构升级变量借鉴胡永远(2018)的做法，采用流入城市第三产业与第二产业的产值比重表示。

DUM为个人特征和就业属性的虚拟变量，参考Raiser和张若雪的方法，引入个人性别、婚姻、流动时间、户口、流动范围和就业行业等变量。在具体变量测度上，流动时间采用调查问卷中“你的累计流动时间多久”表示。婚姻分为已婚和未婚，将调查问卷中初婚、再婚、离婚、丧偶归为已婚，将未婚和同居归为未婚。户口的加入主要用以分析城城和城乡流动人口收入的差异，将调查问卷中的非农业、农业转居民、非农业转居民、居民和其他户口合并为非农业户口。流动范围分为跨省份流动和省份内流动，将省份内跨市和省份内跨县流动归为省份内流动，其他归为省际流动。就业行业采用第一产业、第二产业和第三产业进行度量，就业行业变量加入的目的是用以分析不同行业的工作收益率和不同行业的教育收益率，分析中以第一产业作为基准参考，将调查问卷中的农林牧渔业归为第一产业；将采矿业、制造业、电煤水热的生产供应业、建筑业合并为第二产业；将批发零售业、交通运输、仓储、邮政业、住宿餐饮业、信息传输、软件和信息技术服务业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、科研和技术服务业、水利环境和公共设施管理、居民服务、卫生和社会工作、文体和娱乐、公共管理和社会保障、国际组织归为第三产业。

变量定义及其描述统计见表1。

表1变量定义及其描述统计

四、结果与分析

(一)影响收入的因素及其学历差异

图1显示的是流动人口受教育程度的产业差异及其收入差异情况。流动人口在第一产业、第二产业和第三产业就业的比例分别为22.02%、27.98%和50%，整体上呈现为流动人口就业行业越高端，平均收入水平越高，第一产业、第二产业和第三产业中流动人口的平均收入分别为2701元、4063元和4106元。同时，不同行业的教育收益率存在差异，例如：具有研究生学历的流动人口在第三产业中的平均收入是其在第一产业中平均收入的1.62倍。就某一行业来看，受教育程度不同的流动人口其就业行业存在一定差异，受教育程度越高，在高端产业就业的可能性越大，例如：具有大专以上文凭的流动人口有76.78%分布在第三产业，22.39%分布在第二产业，0.83%分布在第一产业，这与已有研究以及本文的预期一致，随着产业结构升级的加快，教育的收益率会逐渐增大。

表2是流动人口收入的固定效应线性回归模型结果。其中模型1和模型2为非交互模型，目的在于估计各解释变量对收入的净效应。模型3、模型4和模型5为交互模型，分别估计教育与其他主要解释变量(产业结构升级、第二产业、第三产业)的交互效应，从而检验教育收益率在不同就业群体中是否存在显著差异。从模型1可以发现，产业结构升级对流动人口的收入具有显著正向影响，产业结构升级的边际收益率为10.7%，即产业结构比重值提高0.1，能够使个体收入增长10.7%。工作经验对流动人口收入的贡献超过了教育，其边际贡献率达到了47.2%，这与北京大学教育研究所《中国城镇居民教育与就业情况调查数据(2004)》显示的结果(教育对收入的贡献大于工作经验)相反，说明流动人口的学历相对较低，工作经验和流动时间对流动人口收入的提升具有更为重要的意义。工作经验的平方对流动人口收入的影响为负数，即工作经验与流动人口收入之间呈现一种倒U型关系，这与明瑟收入函数的经验假设相符合。模型2在模型1的基础上进一步加入了反映流动人口个人特征、就业行业和流动属性的变量，发现产业结构升级、教育对流动人口收入的影响仍然显著，但是对收入的贡献率出现了下降。整体呈现出以下特点：第一，流动人口个体收入存在明显的性别差异，控制了其他因素之后，男性的收入比女性多13.5%。第二，城城流动人口与城乡流动人口之间存在一定的收入差距，若其他控制变量不变，则城乡流动人口收入比城城流动人口收入低5.9%。第三，跨省份流动人口比省份内流动人口的收入更高，流动范围对流动人口收入的贡献率达到了9.4%，也就是说与省份内流动人口相比，跨省份流动人口的收入要高9.4%。第四，流动时间越长，收入越高，在其他条件相同的情况下，流动时间每增加1年，流动人口的收入增加5.9%。第五，婚姻对流动人口的收入具有正向影响，与未婚流动人口相比，已婚流动人口的收入要高出9.5%。第六，流动人口收入存在显著的产业差异，与第一产业相比，第三产业收入最高，差距达到了10.8%，第二产业比第一产业收入高8.7%，第三产业比第二产业收入高1.57%，这与产业结构升级对流动人口收入的正向显著影响一致。总体而言，以上结果符合本研究的预期。

表2流动人口收入影响因素的固定效应线性回归模型

表2中模型3在模型2的基础上增加了教育与产业结构升级的交互项，目的是为了检验产业结构升级对收入影响的学历差异。可以看到，受教育程度的主效应系数为0.051，表明控制了其他变量之后，在产业结构最低端的城市中，最高学历流动人口的收入比最低学历流动人口的收入高出0.051个百分点，这意味着在产业结构层次较低的城市中，不同学历流动人口之间仍然存在显著的收入差异。产业结构升级的主效应系数为-0.181，表明在考虑到教育对产业结构升级进而对收入的影响之后，产业结构升级对低学历流动人口的收入具有负面作用。在其他变量保持不变的情况下，产业结构升级每提升一个单位，低学历流动人口的收入就会减少0.181个单位。在产业结构升级之后，如果低学历流动人口的受教育程度提升缓慢，那么其收入在短期内很可能会下降。产业结构升级与教育的交互项回归系数为0.319，而且统计显著，说明产业结构升级对不同受教育程度流动人口收入的影响确实存在显著差异，对高学历流动人口的作用更大(比对低学历流动人口的作用大0.319个单位)，即在其他因素保持不变的情况下，产业结构升级每增加一个单位，高学历流动人口的收入增加0.138个单位(0.319-0.181=0.138)。图2的结果也直观地证明了这一结论，图2中高学历流动人口回归直线(产业结构升级与收入的关系)的斜率明显大于低学历流动人口回归直线的斜率，流入城市产业结构层次越高的流动人口群体，其学历对收入的影响越大。随着产业结构升级，低学历流动人口群体与高学历流动人口群体的收入差距呈现扩大趋势。具体来看，具有小学、初中、高中和大专学历的流动人口，其收入差距呈现缩小趋势，而具有研究生学历和本科学历的流动人口，其收入差距呈现扩大趋势。总之，模型3和图2的结论支持了假设3，即产业结构升级的加快会拉大低学历与高学历流动人口群体之间的收入差距。

表2中的模型4估计了第二产业与受教育年限的交互效应。结果显示，第二产业的主效应系数为0.111(P<0.001),表明低学历流动人口在第二产业就业的收入与在第一产业就业的收入差异程度比较大。受教育年限的主效应系数为0.156(P<0.001),表明受教育程度对在第一产业就业流动人口的收入具有正向影响，在控制其他变量之后，受教育程度每增加一个单位，第一产业流动人口的收入会增加0.156个单位。第二产业与受教育年限交互项的回归系数为-0.026，且统计显著，表明个人受教育程度对收入的影响存在产业差异，对第一产业的影响更大(比对第二产业的影响大0.026个单位)，即在控制其他变量之后，个人受教育程度每增加一个单位，第二产业流动人口的收入会增加0.13个单位(0.156-0.026=0.13)，表明流动人口的学历越低，其在第一产业和第二产业就业的收入差距越大。图3直观地印证了这种情况，由图3可以看到，第一产业和第二产业的回归直线(受教育程度与个体收入的关系)是非平行直线，呈现为逐渐相交的趋势。随着自变量(受教育程度)的提高，第一产业和第二产业的收入差距呈现缩小趋势。这些结论支持了假设1，即流动人口受教育程度越高，该群体在不同行业中的收入差距越小。

表2中的模型5估计了第三产业与受教育年限的交互效应。可以看到，第三产业的主效应系数为0.089(P<0.001)，且显著，表明第三产业与第一产业中的低学历流动人口存在显著的收入差距。受教育年限的主效应系数为0.142(P<0.001)，表明教育对第一产业中流动人口的收入具有正向影响，受教育程度每增加1个单位，第一产业中流动人口的收入会增加0.142个单位。第三产业与受教育年限的交互项回归系数为0.025，表明教育对第三产业的影响更大(比对第一产业的影响大0.025)，在其他变量保持不变的情况下，受教育年限每增加一个单位，第三产业中流动人口的收入会增加0.167个单位(0.142+0.025=0.167)。图3中第三产业流动人口的学历与收入回归直线的斜率略大于第一产业中流动人口的学历与收入回归直线的斜率，更直观地印证了这一模式。同时也可以看出，在低学历流动人口中，第三产业中的教育收益率低于第二产业，随着受教育程度的提升，第三产业中的教育收益率会逐渐与第二产业持平，并最终超过第二产业。整体上看，受教育程度越高，对第三产业中流动人口收入的作用越大，其次是第一产业，最后是第二产业。这一结论支持了假设2，即教育在不同产业中的收益率存在显著差异。

(二)产业结构升级对不同流动人口收入的影响及其差异

除了理解产业结构升级中影响流动人口收入因素的教育差异以及导致这种差异的作用机制之外，本研究还尝试对产业结构升级与流动人口个人特征(婚姻、户口、流动属性等)在流动人口收入中的相互作用机制进行探讨。表3中模型1、模型2、模型3、模型4、模型5和模型6分别在表2中模型2的基础上加入产业结构升级与其他变量(工作经验、性别、婚姻、户口、流动范围、流动时间)的交互项，从而检验产业结构升级对收入的影响在不同群体之间是否存在显著差异。模型1的目的是验证产业结构升级对不同年龄流动人口收入影响的差异性，可以看出，产业结构升级的主效应为0.119，且显著，表明在其他变量不变的情况下，产业结构升级对低龄流动人口的收入具有正向影响，产业结构升级每增加一个单位，低龄流动人口的收入增加0.119个单位。流动人口工作年限与产业结构升级交互项的回归系数为-0.056(P<0.001),表明产业结构升级对低龄流动人口收入的作用更大(比对高龄流动人口收入的作用大0.056)，产业结构升级每增加一个单位，高龄流动人口的收入增加0.063个单位(0.119-0.056=0.063)。模型2的目的是检验产业结构升级对收入影响的性别差异，可以发现，表3模型2中性别变量的主效应为0.111(P<0.001),表明在控制其他变量之后，在产业结构最低的流入城市中男性的收入比女性多11.1%，产业结构升级的主效应为0.066，表明产业结构升级每增加一个单位，女性流动人口的收入增加0.066个单位。性别与产业结构升级交互项的回归系数为0.031，表明产业结构升级对流动人口收入的影响存在性别差异，对男性的作用更大(比对女性的作用大0.031个单位)，即在其他因素不变的情况下，产业结构升级每增加一个单位，男性流动人口的收入增加0.097个单位(0.066+0.031=0.097)，研究结论证实了假设4，产业结构升级对流动人口收入的影响存在性别和年龄差异，即产业结构升级对男性或低龄流动人口收入的影响大于女性或高龄流动人口。

表3产业结构升级对流动人口收入影响的个体差异性回归模型

表3中的模型3检验了婚姻与产业结构升级之间的交互效应。模型中婚姻变量的主效应系数为0.073，且显著，表明控制其他变量之后，在产业结构最低的流入城市中，已婚流动人口的收入比未婚流动人口的收入高7.3%。产业结构升级的主效应系数为0.055，表明产业结构升级对未婚流动人口的收入具有正面影响，产业结构升级每增加一个单位，未婚流动人口的收入增加0.055个单位。婚姻与产业结构升级的交互项回归系数为0.036(P<0.001),产业结构升级对已婚流动人口收入的影响为0.091(0.036+0.055=0.091)。表3中的模型4检验了产业结构升级与流动人口户口的交互效应。可以看出，户口变量的主效应系数为0.026，且统计不显著，表明在产业结构最低的流入城市中，城城流动与城乡流动人口的收入无显著差异。产业结构升级的主效应系数为0.157(P<0.001),表明产业结构升级每增加一个单位，城城流动人口的收入增加0.157个单位。户口与产业结构升级交互项的回归系数为-0.108，表明产业结构升级对城乡流动人口收入的影响要低于城城流动人口(比城城流动人口低0.108个单位)，产业结构升级每增加一个单位，城乡流动人口的收入增加0.049个单位(0.157-0.108=0.049)。模型3和模型4的研究结论也验证了假设4，产业结构升级对流动人口收入的影响存在婚姻和户籍差异，即产业结构升级对已婚或城城流动人口收入的作用要大于未婚或城乡流动人口。

表3中的模型5估计了流动范围与产业结构升级的交互效应。可以看出，流动范围的主效应系数为0.03，且显著，表明即使是在产业结构最低的流入城市中，也存在跨省份流动人口收入与省份内流动人口收入的显著差异。产业结构升级的主效应系数为0.014，表明产业结构升级对省份内流动人口收入的影响较为轻微，在控制其他变量之后，产业结构升级每增加一个单位，省份内流动人口的收入增加0.014个单位。流动范围与产业结构升级交互项的回归系数为0.133，且显著，表明产业结构升级对跨省份流动人口收入的作用更大(比省份内流动人口大0.133个单位)，产业结构升级每增加一个单位，跨省份流动人口的收入增加0.147个单位(0.014+0.133=0.147)。表3中的模型6估计了累计流动时间与产业结构升级的交互效应。可以看出，累计流动时间的主效应系数为0.012，且显著，说明在产业结构较低的城市中，流动人口累计流动时间越长收入越高，但这种效应要低于产业结构较高的城市。产业结构升级的主效应系数为0.041(P<0.001),表明产业结构升级每增加一个单位，流动时间最短的流动人口的收入增加0.041个单位，累计流动时间不同的流动人口的收入存在显著差异。流动时间与产业结构升级交互项的回归系数为0.055，表明产业结构升级对累计流动时间较长的流动人口的收入具有更大作用，产业结构升级每增加一个单位，流动时间较长的流动人口的收入增加0.096个单位(0.041+0.055=0.096)。模型5和模型6验证了假设5，产业结构升级对流动人口收入的影响存在流动范围和流动时间差异，即产业结构升级对跨省份流动人口或累计流动时间较长流动人口的收入作用大于省份内流动人口或累计流动时间较短流动人口的收入。

以上研究的结论：产业结构层次越高，流动人口个体(不同性别、不同婚姻、不同户口、不同流动属性)之间收入差距越大。

(三)不同产业中流动人口收入的影响因素

针对三次产业的特征分别构建模型对不同产业中流动人口收入的影响因素进行分析。表4中每个产业分别估计了两个模型，一个是基准模型(模型1a、模型2a和模型3a)，仅用以估计产业结构升级效应；另一个模型(模型1b、模型2b和模型3b)加入了其他变量，用以观察产业结构升级的收入效应被其他因素解释的程度。模型1a中产业结构升级的回归系数为0.173，表明产业结构升级对第一产业中流动人口收入的影响为17.3%；模型2a的结果显示，在第二产业中流动人口收入受产业结构升级的影响程度为10.8%；模型3a的结果显示，产业结构升级对第三产业中流动人口收入的影响程度为15.1%。对比模型1a、模型2a和模型3a可以发现，产业结构升级对第一产业流动人口收入的影响最大，第三产业次之，第二产业最小。对比模型1b、模型2b和模型3b中产业结构升级的回归系数(分别为0.098、0060和0.087)，可以得到相同的结论，即在控制了其他变量之后，并不会改变流动人口在不同行业中的收入差异程度与产业结构升级之间的这种关系模式。总体而言，表4的研究结论支持了假设6，产业结构升级会缩小第一产业与第二产业之间的收入差距，会拉大第二产业与第三产业之间的收入差距。

表4不同产业中流动人口收入的回归模型(分产业)

表5为不同学历流动人口在不同产业中的收入影响因素估计结果。在每个产业层次中估计两个模型，一个是低学历样本模型，另一个是高学历样本模型。将受教育程度变量分为高中及以下学历(低学历人群)和大专及以上学历(高学历人群)两类，并在原始数据的基础上重新定义。分别针对两类学历的流动人口进行回归分析，探讨影响不同产业中低学历人群和高学历人群收入差异的因素。从表5可以发现：首先，对第一产业流动人口而言，低学历流动人口样本(模型1a)中户口、流动范围和流动时间的系数分别为-0.177、0.160和-0.048，且显著，而高学历流动人口样本(模型1b)中这三个变量都不显著，表明第一产业中高学历流动人口的收入不存在户口、流动范围和流动时间的显著差异。其次，无论是高学历流动人口还是低学历流动人口，产业结构升级对其收入都有显著的正面效应，但其效应存在一定差异，低学历样本中的回归系数为0.109，而高学历样本中的回归系数为0.233，对高学历流动人口的作用明显更大，这一研究结论也支持了假设3。再次，低学历和高学历样本的收入存在显著的性别差异，低学历样本中性别的回归系数明显大于高学历样本，表明在第一产业中学历越低，男性的优势越明显，比女性收入越高。最后，工作年限在低学历样本和高学历样本中的回归系数分别为0.3和0.734，高学历样本中流动人口工作经验的作用明显大于低学历样本。

在第二产业中(表5中模型2a和模型2b)，各变量的作用存在明显的学历差异。首先，男性、已婚、农村户口和流动时间较长流动人口的收入存在明显的学历差异，低学历样本的回归系数(绝对值)大于高学历样本的回归系数，表明流动时间越长，收入的学历差异越小。其次，流动范围对高学历流动人口收入的促进作用大于低学历流动人口，低学历样本的回归系数为0.105，高学历样本的回归系数为0.184，表明跨省份流动会拉大不同学历流动人口之间的收入差距，高学历流动人口的优势更大。再次，工作经验对高学历流动人口的收入效应远大于低学历流动人口，表明流动人口工作经验越长，其收入的学历差异越大。最后，产业结构升级对高学历流动人口收入的影响(回归系数为0.127)远大于对低学历流动人口收入的影响(回归系数为0.045)，表明产业结构层次越高端，收入的学历差异越明显(或高学历流动人口优势更大)。在第三产业中(表5中模型3a和模型3b)，除了性别和婚姻之外(这两个变量的收入效应在低学历样本中略大)，其余解释变量收入效应的学历差异模式与第二产业(表5中模型2a和模型2b)的模式基本一致。首先，第三产业中收入的学历差异程度在产业结构层次较高的城市更为明显。其次，工作经验越多的流动人口群体，其在第三产业中收入的学历差异越大。再次，相比于城乡流动人口，城城流动人口收入的学历差异更大。最后，相对于省份内流动人口，跨省份流动人口收入的学历差异更大。总而言之，表5中所有模型的结果与表2中模型的结果基本一致，能够支持研究假设。

表5不同产业中流动人口收入影响因素的回归模型(分学历)

五、总结与讨论

采用2016年全国流动人口的动态监测数据，探讨产业结构升级和教育对流动人口收入的影响及其差异，并着重检验影响收入的各要素效应是否受到产业结构升级的影响。研究发现：

第一，流动人口受教育程度越高，其在高端行业就业的可能性越大，这表明随着受教育程度的提高，流动人口在第三产业就业的比例会越来越大。第三产业劳动生产率高于第二产业和第一产业。产业结构升级会促进流动人口收入的增加。

第二，在第三产业、第一产业和第二产业中，教育对流动人口收入的影响程度依次递减，工作经验则对第三产业、第二产业和第一产业中流动人口收入的影响程度依次递增，这表明不同产业的教育收益率存在差异性。随着产业结构升级，教育对收入的作用会越来越大，工作经验的作用会相对弱化。

第三，产业结构升级对流动人口收入的影响受其学历差异的制约。表现为：(1)产业结构升级对高学历流动人口收入的影响为正效应，对低学历流动人口收入的影响为负效应，即产业结构升级会拉大不同学历流动人口之间的收入差距。(2)低学历流动人口在第一产业、第三产业和第二产业中的收入依次递增，高学历流动人口的收入则呈现第一产业、第二产业、第三产业依次递增的趋势。高学历流动人口收入的行业差距低于低学历流动人口，这表明教育可以缩小流动人口收入的行业差距。(3)在不考虑产业结构升级与教育相互作用的情况下，产业结构升级对流动人口的收入具有正向影响。

第四，产业结构升级对流动人口收入的影响具有显著的群体差异。表现为：(1)流动人口年龄越低，其收入受产业结构升级的影响程度越大。(2)产业结构升级对男性流动人口收入的影响程度大于女性流动人口。(3)产业结构升级对已婚流动人口收入的影响程度大于未婚流动人口。(4)产业结构升级对城城流动人口收入的影响程度要大于城乡流动人口。(5)相比于省份内流动人口，跨省份流动人口收入受产业结构升级的影响更大。(6)流动时间越长的流动人口，其在产业结构升级中获取更高收入的可能性越大。(7)产业结构层次越高，流动人口个体(不同性别、不同婚姻、不同户口、不同年龄、不同流动属性)之间的收入差距越大。

第五，不同产业中低学历和高学历人员收入的影响因素存在显著差异。表现为：(1)第一产业中高学历流动人口的收入不存在户口、流动时间和流动范围差异。低学历流动人口流动时间越长，收入反而越低。(2)产业结构升级对第一产业、第三产业和第二产业中流动人口收入的影响程度依次递减，对第一产业收入的作用最大，对第二产业收入的作用最小，表明产业结构升级会缩小第一产业与第三产业之间的收入差距，但会拉大第二产业与第三产业之间的收入差距。

对于以上研究结论，可以从产业结构升级和人口流迁理论角度进行解释。一方面，配第-克拉克的产业结构演变理论认为，随着经济发展水平的提高，第一产业中劳动力比重会逐渐下降，第二产业中劳动力比重会逐渐上升，在经济进一步发展之后，第一产业和第二产业中的劳动力会逐渐向第三产业转移，使第三产业中的劳动力比重增大。而劳动力在行业之间转移流动遵循传统的分工理论，有直接或间接的技能和学历选择性，具备一定自身优势的劳动力会率先实现从低端产业向高端产业转移，进而实现增收目的。另一方面，在产业结构层次较高的城市中，流动人口更容易受到先进生产方式和人力资本外溢的影响，参照城市中户籍人口的职业来定位自己的职业追求，积极参与到高端行业的经济活动中，进而提高自己的收入。因此产业结构升级对流动人口收入的影响存在着明显的群体性差异，产业结构层次越高的城市，这种收入的群体性差异越突出。从宏观层面看，伴随着中国人口结构的变动和现代化、工业化的推进，传统的粗放型经济增长方式难以为继，劳动密集型产业式微，学历在收入中的重要性进一步凸显，最明显的就是高学历人口越来越受到社会的重视。例如：高学历流动人口在第三产业中的收益率最高，所有这些与我国流动人口收入的学历(高学历和低学历)差异变动趋势基本一致。在微观层面上，不同的流动人口群体受产业结构升级的影响程度存在差别，而这种差别能够解释产业结构升级对不同流动人口群体收入效应的差异性。例如：省份内流动人口受产业结构升级的影响可能低于跨省份流动人口，因此，产业结构升级对跨省份流动人口收入的影响程度更大。工作经验较多的流动人口群体，由于年龄相对较大，对新事物接受能力较弱，因此产业结构升级对年轻流动人口收入的影响要大于年龄较大的流动人口。除此之外，流动人口所在行业越低端，教育的收入效应越小。因此，应该逐渐消除劳动力市场障碍，推进城乡一体化的劳动力市场制度建设，加强就业培训，提升流动人口就业质量，促进流动人口不断从低端行业向高端行业转移流动。