进城农民工家庭收入不平等的回归分解——基于湖北、广东的微观数据

曹守慧 丁士军

(1.中南财经政法大学工商管理学院 湖北 武汉 430073；2.中南财经政法大学公共管理学院 湖北 武汉 430073)

一、引言与文献综述

随着中国新型城镇化战略的不断推进与城乡要素流动障碍的日益消除，大量农村剩余劳动力为获得更高收入，逐步向工业化、城镇化的非农领域转移，形成了“农民工”这一特殊群体。农民工作为城市发展不可或缺的劳动力群体，他们的生存条件、融入程度与收入水平等受到广泛关注，其中收入状况是农民工其他方面得以保障的重要物质基础。在城乡二元经济结构下，农民工家庭的收入受到社会、经济以及个人禀赋等多方面因素影响，且这些影响存在不同程度的差异，因此本文聚焦于农民工家庭收入的影响因素研究，从农民工家庭总收入和收入不平等的两个方面展开分析，对于改善农民工家庭生活质量、提高经济收入以及更好地推进以人民为中心城镇化战略具有重要意义。

近年来，学术界对农民工收入进行了积极探讨，已有研究从不同视角进行了积极探讨，这些研究大体上可以分为三类：一是对整体农民工收入的研究，发现人力资本、家庭结构、个体特征等因素都会对农民工的收入产生影响[1]，同时也有学者发现社会资本对农民工收入的影响较小[2][3]；二是对具体行业的农民工或者对农民工分行业研究，如单独研究建筑业农民工的收入影响因素[4]，通过分行业的研究发现不同行业的收入影响因素存在差异[5]；三是重点关注教育对农民工收入的影响，发现教育对收入有明显提升作用，同时，接受教育的农民工家庭可以更快速地脱离农业生产[6][7]。

在研究方法上主要有三种。一是最小二乘法(OLS)和两阶段二乘法[8]，但OLS 的回归是均值回归，仅能描述自变量对因变量的平均影响。二是分位数回归分析被部分学者采用[9]。分位数回归能全面描述自变量对因变量的变化范围及条件分布的影响；同时，该方法不对误差项分布做具体假设，其系数估计比最小二乘回归更稳健。但以上两种方法都存在一个共同的局限性，其不能计算各因素对收入不平等的贡献率，只能对各因素对农民工收入高低的影响或边际作用进行测量或比较，并不能精确测算诸因素对农户收入不平等的贡献率。三是回归分解法[10]，是一种以回归方程为基础的不平等分解框架。该框架可以量化和识别所有不平等的决定因素，也可以包含任意数目的变量或代理变量，能够补充传统分解所不具备的功能，并逐渐得到多数学者的认可。

基于已有研究的不足，本文可能的创新点体现在几个方面：第一，以农民工家庭收入为单元进行研究，在传统的生活方式中，农民工不是以单独一个个体生存，更多的是以家庭为基本的生活单元，因此，本文有别于以往多数研究集中在农民工个体层面，更符合实际的生存状况。第二，丰富现有文献对农民工的研究，本文通过调研获得的一手资料对农民工收入进行研究更直实具体。

二、数据来源与统计性描述

(一)数据来源

本文数据依托于国家自然科学基金项目“新型城镇化背景下进城农民工家庭生计转型：基于可持续生计分析框架”(项目批准号：71673303)课题。基于随机分层抽样的原则，2017 年8—10 月份，课题组选择湖北省的武汉市、襄阳市和广东省的佛山市、珠海市作为调研地点，对农民工家庭2016 年的生计状况展开调查，主要包括家庭人口基本情况、资本状况、收入情况等。随着城镇化布局的逐步完善，广东省作为珠三角城市群的主要力量，2017 年城镇化率达69.85%，经济发展水平位居全国首位；湖北省作为中部内陆城市的代表，城镇化率达59.3%，经济发展水平位于全国中上游水平，同时这两个省份汇集了大量农民工，适合开展调查研究。课题组从这四个城市中随机选择受访农民工家庭，调查对象构成丰富，从调查样本所从事的行业来看，分布广泛，涉及了制造业、建筑业、服务业等诸多行业；从年龄来看，涵盖了18岁至70 岁各年龄层次。在删除异常值的样本后，本文选用样本940 份。

(二)统计性描述

收入不平等不仅存在于宏观区域之间，还存在于微观家庭之间。若以省、市的农民工收入水平均值进行测算，则测算的是不同区域间农民工的群体的不平等，即组间不平等；若以单个农民工家庭收入测算，则测量的是农民工个体间的不平等，即组内不平等。在本文的研究中，通过收入组的划分后，各收入组之间的收入差距为组间不平等，收入组内部的收入差距为组内不平等。就所调查农民工家庭之间的不平等来看，人均年收入最高的1%农民工家庭，是最低1%农民工家庭的13.13倍。同样在5%、10%和25%的三个分位数上，该倍数分别为5.87、4.3 和2.08，差距悬殊。

借鉴国家统计局《统计年鉴》对全国居民人均可支配收入五等分的划分原则，本文将调查的940户农民工家庭的样本按照五等分的原则，分为低收入、中等偏下收入组、中等收入组、中等偏上收入组合和高收入组五个组，对各收入组的农民工家庭进行比较分析，观察各收入组组内和组间的收入情况和个人、家庭特征。

根据收入分组划分的结果来看(表1)，农民工家庭出现了较明显的收入差距，高收入组的人均年收入是低收入组的6.16 倍。

表1 按五等份分组的农民工家庭人均年收入单位：元

从收入来源与结构来看，总收入由各分项收入构成，将总收入的基尼系数分解到各分项收入即可得到不同收入来源对总不平等的贡献。本文借鉴已有收入的分类方式并结合数据自身特点，将收入来源分为四类：一是工资性收入，是劳动者在各类企业和其他单位劳动得到的工资报酬；二是经营性收入，包括农业经营的收入和非农经营的收入；三是转移性收入包括集体分配、亲友馈赠、政策补贴和福利性收入等；四是财产性收入，包括利息、股息和各种租金收入。本文按照上述四种收入的划分，运用Stata15.1 对数据进行测算，分解结果见表2。

就收入来源与构成看，在农民工家庭收入中，工资性收入占比最高(74.44%)，其次是经营性收入(21.62%)，再次是转移性收入(2.06%)和财产性收入(1.88%)。由此可见，工资性收入是进城农民工的核心收入来源。进一步分析经营收入的构成，“农业经营收入”和“非农经营收入”占比分别为4.77%和95.23%，农业收入在农民工收入中微乎其微。农民工收入主要是来自工资性等劳动性收入，而转移性和财产性收入普遍不高。

在分项收入的基尼系数部分，除工资性收入占比较高外，其它几个分项收入占比都较少，但经营性、财产性和转移性收入的基尼系数却明显更高，这说明在农民工家庭的收入差距上，相对于总收入来说分项收入的差距更明显；在分项收入之间，占比少的收入差距更明显。

观察表格中分项收入对总基尼系数的贡献率可以发现，各分项收入的贡献率大小与所占总收入的比重具有紧密的联系，占比高的分项收入贡献率也较高，占比较高的工资性收入和经营性收入贡献度位居一二，占比较小的财产性收入与转移性收略有变化。

进一步看边际贡献率，除工资性收入外，经营性收入、财产性收入和转移性收入的增加均会导致总基尼系数增加。通过拟基尼系数也可以得到进一步证实，只有工资性收入的基尼系数小于总基尼系数，其余三项均大于总基尼系数。由此可见，工资性收入的增加会降低总收入的不平等，其余三项收入的增加都会提高总收入的不平等。

三、模型建立与实证分析

(一)被解释变量与模型的设定

最早的回归分解方法由Oxaca(1973)和Blinder(1973)提出，主要研究平均收入在两个群体间的差异。后来得到学者不断丰富与发展，思路和方法已十分成熟。在现有的回归分解方法中，绝大部分都源于Shorrocks(1982 年)提出的自然分解原理。目前应用比较广泛的有MS 方法、FY 方法以及sharply 值方法。其中，FY 方法是一种通过分解回归方程为基础的不平等框架，进而量化分解出收入不平等的影响因素。其使用的收入是对数形式且通过变异系数平方来衡量对数收入的不平等。因此，本文以FY 方法进行回归分解。建立农民工收入决定方程并进行回归。根据方法要求，被解释变量为农民工家庭人均收入对数，方程如下：

进一步，扩展建立分位数回归方程，

其中，被解释变量lnyi 表示第i 个农民工家庭人均收入的对数，当按照收入结构进行分析时，被解释变量分别为工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入的人均收入对数。解释变量HC、PC、SC、control 分别表示人力资本、物质资本、社会资本和控制变量；ε 是随机误差项。系数β 是半弹性系数，表示解释变量变化一个单位对人均收入影响的百分比。

(二)解释变量

表2 农民工结构性收入基尼系数

本调查所获得的数据中涉及的变量较为丰富，本文根据需要从中整理出人力资本、物质资本、社会资本变量和控制变量进行分析。

1.人力资本

人力资本对收入起着关键的正向作用，是影响外出务工决策的重要因素。本文的人力资本选取家庭劳动力比率、健康状况、基础教育、技能培训与工作经验作为衡量指标。劳动力比率用家庭总体劳动能力占总人口的比重来表示，能有效降低家庭规模所带来的偏差，根据农民工劳动生活的特殊性，本文借鉴以往的经验[11]，将家庭中15—65 岁之间的有劳动能力的成员赋值为1，大于65 岁，但身体健康且从事农业生产的成员赋值为0.5，其他则为0，家庭总体劳动能力比即为各劳动能力的赋值之和与家庭成员总数的比值；劳动力的健康状况也是衡量人力资本的重要指标，会影响农民工家庭对外出工作地点和从事职业的选择，家庭收入水平也因此发生改变；通过基础教育、技能培训指标能够较好地测算出农民工家庭的劳动力质量，考察人力资本质量提升对经济收入的影响；最后选择劳均工作年限来衡量工作经验对收入带来的影响。

2.物质资本

物质资本是影响收入的另一个重要变量，本文结合问卷特点分别选取耕地规模情况、耐用品和房屋作为衡量指标。在耕地规模变量的选取方面，从所调查农民工家庭的耕地状况来看，多数农民工家庭中把所有耕地作为一个整体来处理，无人耕种的多选择全部抛荒或无偿转让给他人种植，家庭留守人员耕种的则会全部或大部分自留种植，不能很好地体现出对收入的具体影响，因此本文没有选取人均耕种面积，而是选择用0-1 变量表示家庭是否有在种耕地；耐用品选择包括电视、冰箱、空调和一些其他生产设备等的人均件数，房屋价值选用人均房屋价值，这两个变量能够反映一个家庭的财富积累状况，对其收入差距也会产生影响。

3.社会资本

社会资本也是影响收入的一个重要指标。王春超、周先波(2013)认为社会资本对农民工收入具有显著影响，社会资本包括由地缘或亲缘等闭合网络方式所形成“整合型”[12]，也包含因流动而造成不同社会群体之间跨越联结而形成的“跨越型”，本文在选择社会资本的测算标准时，选取春节拜访的亲友数，亲友中是否拥有干部、管理人员等社会地位的人员和是否存在有能力提供经济帮助的亲友，能够较好地包含农民工家庭地缘和亲缘的社会资本状况。

4.控制变量

本文将家庭规模、户主行业、家庭汇合程度、地域差异设置为控制变量，家庭规模主要采取家庭人口数量；户主行业分为制造业、服务业和建筑业三类；家庭汇合程度，即家庭成员中有两个或两个以上成员汇合于流入地的家庭流动程度[13]，地域差异即按照流入地进行划分，分为广东省和湖北省。具体的变量设置和统计性描述见表3。

(三)回归结果及分析

本文所使用的数据属于截面数据，在不存在自相关的情况下对多重共线性和异方差进行检验，结果显示，除劳动力比率的方差膨胀因子(VIF)为1.59 外，其余所有解释变量的方差膨胀因子均小于1.5，且接近于1，说明模型中各变量的共线性很弱，怀特检验中P 值大于0.05，表明不存在异方差。

运用Stata15.1 软件将上述解释变量和被解释变量代入方程(1)进行回归，从结果来看，绝大多数解释变量系数的符号都与理论预期相一致，整体回归效果良好。

在下一节不平等分解中会详细报告各变量对收入不平等的贡献度，在该部分重点分析各回归系数的符号和对各因素对农民工家庭总收入的影响。人力资本的所有变量系数都是正的，且在1%的水平上显著，这表明农民工家庭的收入对劳动力具有较强的依赖性，人力资本在家庭收入中发挥重要的作用。

表3 变量设置及统计性描述分析

耕地规模、耐用品数量和房屋价值三个物质资本变量都在1%水平上显著，在耕地规模方面，选择从事农业种植活动对农民工家庭收入影响为负，小规模的农业种植方式并不能带来明显的增收，非规模化农业生产所带来的收入低于非农活动中所带来收入；曾有研究表明的农民外出的可能性、外出的数量与家庭收入水平呈正相关，劳动力外出务工使农户家庭总收入显著增加，其主要源于非农生产收入的增加。在本研究中，当农民工家庭成员都在务工地实现汇合，即农村没有家庭留守成员时，就基本脱离了农业经营活动，他们从事非农活动所带来的收入更有助于提高家庭收入水平。

人际往来等社会资本变量系数都为正，且人际往来在1%水平上显著，表明社会资本在潜移默化地对收入产生正向的影响。省份虚拟变量系数为正，相对于在湖北省，在广东省对增加农民工家庭收入的作用更明显，这主要受到地域经济发展水平的影响，广东省的经济发展水平高于湖北省、就业机会也较多，“地利”使他们的收入水平高于其他地区。

在考察各因素对农民工家庭总收入影响作用的过程中，数据的异方差问题是面临的首要问题。为了克服存在异方差的情况下使用传统的普通最小二乘法(OLS)造成的估计偏误，根据Reed and Ye(2011)的建议，采用可行广义最小二乘法(FGLS)对上述模型进行估计，该方法能够允许数据异方差及自相关的存在，十分适合用于农民工家庭微观调查数据分析。FGLS 回归结果与OLS 回归结果对比发现，两者系数值的正负号没有变化，但部分影响因素的显著性发生变化，在人力资本方面，基础教育和工作经验的显著性由1%下降到5%的水平上显著；物质资本方面，房屋价值变为5%水平上显著，控制变量中的家庭人口规模和省份差异的显著性发生变化。总体看来，通过FGLS回归后，模型的总体显著性得到提升。

无论是OLS 估计还是FGLS 估计皆为条件均值回归，描述的仅仅是变量间的平均影响程度，无法深入剖析各影响因素对不同收入层次农民工家庭收入的异质性影响。为解决这一问题，本文拟进一步使用Firpo et al.(2009)提出的无条件分位数回归方法(UQR)，全面考察各因素在不同分位点的影响和变化趋势，为改善农民工家庭收入提供更合理的政策和方法。分位数回归结果说明如下。

从人力资本来看，劳动力状况、健康状况和技能培训的系数均显著，表明人力资本是影响农民工家庭收入的重要因素。劳动力比率和健康状况无论是在上文的均值回归还是在各分位点的回归，都在1%的水平上显著，劳动力比率的边际贡献率随着收入分位点的提高呈现U 型变化趋势，具体看来，在分位点Q20 时，劳动力比率的边际贡献率为84.38%；在Q40，下降为75.2%；在Q60 和Q80 上升至86.26%及以上。健康状况在各分位点处的边际贡献率都处于13%左右，在最低分位点的贡献率最高为14.18%，说明改善低收入农民工家庭的医疗健康保障对提高他们家庭收入的效果更显著。从教育水平来看，基础教育的边际贡献随收入分位点的提高而提高，并随着分位点的提高显著性不断增强。技能培训对农民工家庭收入的边际贡献率在5%的水平上显著，工作经验在低分位点的边际贡献程度大于高分位点，且低分位点上，工作经验的显著性更高，低收入的农民工家庭所从事的工作对经验的要求更高。由此可知，人力资本的劳动力和健康是影响农民工家庭收入的重要因素，尽管教育、培训和经验也会对收入产生影响，但在不同分位点的影响程度存在差异，因此在改善农民工人力资本的时候，注重针对不同收入的农民工家庭采取不同的方法。

物质资本方面，耕地规模在各分位点的影响都十分显著，选择从事农业种植对家庭收入的边际贡献为负值，随分位点的上升，其对收入的负效用先减小后增加，呈现U 型变化，在最高分位点的边际贡献达-19.46%。耐用品无论是在均值回归还是分位数回归贡献度都不明显。作为重要的一项资产，房屋价值对收入的边际贡献虽然不高，但都十分的显著。总体看来，物质资本对收入的贡献还是有限的。

从社会资本来看，随着收入层次的提高，人际往来对收入的边际贡献程度是逐渐增加的，并且显著性也越加明显，亲友社会地位的边际贡献对大部分低收入家庭影响并不明显，但对高收入家庭的影响具有一定的显著性。总体看来，社会资本对家庭收入的贡献度和目前多数学者的研究结果基本一致，社会资本对提高家庭收入的潜在作用并没有发挥出来。

在个人家庭特征方面，家庭规模的边际贡献为负值，呈U 型变化趋势。说明家庭规模越大反而对收入产生负向影响，对农村家庭人口规模的控制，可以在一定程度上提高收入水平，在Q40 的位置，家庭规模的影响最为显著。从务工的省份来看，在广东省务工的农民工家庭比湖北省的农民工家庭收入更高，说明广东省较发达的经济水平能够给农民工家庭带来更多的经济效益和正面带动作用，省份差异对低收入家庭和高收入家庭的影响更明显。

四、农民工收入不平等的结构分解

本部分进一步对结构性收入不平等的影响因素及贡献率进行分析，有助于理解各影响因素对收入不平等的影响机理和作用路径，采用和上文回归分解同样的模型，即方程(1)，分别对农民工家庭四种主要收入来源建立模型，被解释变量分别是工资性、经营性、转移性和财产性人均收入的对数，在回归结果的基础上再选择上文的FY 方法进行测算，结果如表4 所示。

在工资性收入方面，其不平等贡献率都较低，说明在所调查的农民工家庭中，工资性收入的差距较小，工资性收入的不平等主要受控制变量中的一些因素影响，为2.884%，接近人力资本(1.423%)的两倍。经营性收入的不平等方面，物质资本贡献率最高，为36.813%，其中耕地规模的影响最高，主要原因在于农民工家庭农业经营的方式不同，部分家庭的土地多处于抛荒或者小面积种植，家庭主要劳动力外出务工，留守家中的成员劳动力不强，用来满足家庭基本生活需求；另有部分农民工家庭的主要劳动力留守家中，发展规模种植或养殖。两种劳动力分工模式带来较大的农业经营收入差距，也提高了收入不平等程度。就转移性收入来看，人力资本和家庭特征的影响比较明显。物质资本中的在种耕地在一定程度上反而起到降低收入不平等的作用，调查中了解到，该部分的主要收入来自于我国的“农业补贴”政策，多数农民工家庭每年都能收到农业补贴，有时并不受是否耕种土地的限制，该补贴在一定程度上缩小了家庭间的不平等程度，但也反映出了“农业补贴”政策存在的弊端，没能精准发挥农业带动作用。转移性收入还受家庭规模的影响，人口规模大的家庭多与老年人一起居住，老年人的养老金补贴是一项典型的转移性收入。就财产性收入来看，物质资本(主要是房屋价值)和社会资本中的人际往来影响较明显。

五、结论与建议

本文采用2016 年鄂粤两省农民工家庭的调查数据，运用基尼系数分解以及FY 方法对农民工的收入不平等进行结构性回归分解，对影响收入不平等的因素进行探究。研究发现：

表4 分项收入不平等影响因素的贡献率单位：%

1.人力资本是影响收入的主要因素。通过理论与实证分析发现，当前农民工家庭对劳动力具有较强的依赖性，人力资本在家庭收入中发挥着关键的作用，尤其是家庭劳动力比率与劳动力健康状况对总收入的影响十分显著；随着农民工家庭收入的提高，基础教育对家庭总收入影响的显著性增强，相对于工作经验来说，技能培训对总收入的影响更为显著。通过对不同收入来源比较分析，发现人力资本主要是影响工资性和转移性收入扩大收入差距。

2.社会资本对家庭总收入影响不明显。相对于城镇职工，农民工家庭在流入地的社会资本比较欠缺，或者说由于亲缘、地缘等原因，社会资本对收入的作用不能显著体现。很多研究表明农民工的收入低于城镇职工，我们不能把这种收入差距完全归因于社会资本，但也不可否认社会资本会对农民工家庭收入产生影响。在本研究中，社会资本对农民工家庭收入的影响并不显著。在分位数回归中，随着分位点的提高，社会资本对收入的影响程度和显著程度逐渐增加，说明社会资本在低收入的农民工群体中的作用没有充分体现。当农民工缺乏知识和技能培训进入低收入工作的时候，可以通过改善人力资本来提升收入，但当他们具备某项技能，却因为缺少信息渠道、人际交往等社会资本而不得不进入低收入工作的时候，即社会资本效用被抑制了。

3.经营性收入是影响收入不平等的重要因素。目前，经营性收入和工资性收入是农民工家庭的主要收入来源，只是在不同收入组中，两者所占比例略有不同。对分项收入进一步分解，发现转移性收入能够减缓农民工家庭的收入不平等，工资性收入对总体的农民工家庭收入不平等起减缓作用，经营性收入会提高多个收入组的不平等。通过对分项收入不平等的影响因素及贡献率的计算，发现经营性收入中物质资本对收入不平等的贡献率最高，其中耕地规模发挥的效用最大，在农民工家庭总收入影响因素的研究中，在种耕地的选择与家庭人均收入的关系为负相关，即从事小规模农业种植并不能提高农民工家庭的收入，规模化种植的农民工家庭收入得到大幅度的提升，因此土地耕种规模在一定程度上扩大了农民工家庭收入的不平等。

基于上述研究，本文建议：第一，提高农民工的人力资本质量，在不同行业不同层次的农民工中有针对性地开展技术培训，提高当代和下一代的教育水平，避免出现贫困代际传递。第二，基于社会资本的特殊性，从亲缘和地缘两个方面出发，促进农民工家庭社会资本的转换。通过组建各种协会组织，吸引和鼓励农民工加入，帮助其建立新的社会网络关系，减少他们寻找工作时收集就业信息的成本，努力创造就业岗位和扩大就业面，让更多的农民工家庭，尤其是中低收入的家庭共享社会经济发展成果。第三，鼓励农民工返乡创业或发展土地规模化经营，对于那些不愿返乡从事农业经营的农民工家庭，可以鼓励并引导其将土地流转承包给其他经营者，并逐步建立农业灾害补偿机制和市场风险补偿机制。第四，注重增强社会保障制度，构建起农民工养老保险、医疗保障和最低生活保障全覆盖的社会保障网络，改善农民工家庭的生活条件，提高农民工家庭收入。