中国城镇移民工资歧视的计量分析

姜国聚，曲 亭

（烟台职业学院 机械工程系，山东 烟台 264870）

20世纪90 年代后，中国农民进入城市自主择业的现象催生出一大批新的城市群体，外来务工人员和农民工这两个新词汇也应运而生。据国家统计局《2009 年农民工监测调查报告》显示，2009年我国农民工阶层已经达到2.4亿人。外来人口是劳动力市场上的弱势群体，在就业机会、收入待遇和获得公共服务等方面受到歧视，无法享受到与城市本地劳动力相同的待遇。本文着重研究城镇移民即农民工群体的收入歧视问题。

研究不同群体的收入差异及歧视一直是劳动经济学研究的热门话题，Becker［1］指出，歧视是可以用货币来衡量的，并提出“歧视系数”的概念，为经济学对歧视的量化分析提供了工具。Blinder［2］和Oaxaca［3］为了研究性别歧视和种族歧视提出了对于不同群体收入差异的分解方法，将高收入群体的人力资本系数当做无歧视人力资本系数，将收入分解成由人力资本因素造成的差异和歧视性因素造成的差异。Cotton［4－5］在前人的基础上，提出了工资分解方法的改进，将高收入群体和低收入群体人力资本的线性组合当做无歧视的人力资本系数，将收入差异分解成人力资本差异、歧视差异和优待差异三部分，并对美国性别歧视和种族歧视做了新的研究。王美艳［6］运用Blinder－Oaxaca分解方法首次对转轨时期农村迁移劳动力的工资歧视做了计量分析，得出工资差异的24%由人力资本差异造成，其余的76%可由歧视解释的结论。谢嗣胜和姚先国［7］分别用这两种方法对另一个样本做了相同的研究，认为有59.4%的工资差异可以由歧视来解释。虽然上述研究发现了明显的工资歧视，但是这些研究有两点明显的不足，一是研究采用的样本容量较小，二是工资方程形式比较简单。

本文基于2008年中国家庭收入调查的数据（China Household Income Project 2008），利用Blinder－Oaxaca工资差异分解方法，采取更加丰富的样本和更多的控制变量，衡量城镇居民和城镇移民的收入差距的具体组成。得出的初步结论是：城镇居民和城镇移民的收入水平存在差距，这种差距几乎完全是由人力资本特征的差距造成的，其中可以解释的歧视性因素占的比例非常小，甚至在改进的方法中，歧视性因素的分析结果显示出对于外来务工人员的收入优待。虽然收入差异中几乎不存在歧视性因素，但是本文发现歧视仍存在于不同群体受教育阶段中获得资源的不均衡，这种歧视在人力资本差距中，以受教育程度的显著差距的形式体现了出来。

一、收入歧视分析的理论框架

目前研究工资或收入最常用的回归模型为

式中，Yi是个人收入水平或工资水平的自然对数。X1i，…，Xni是n 个可以观测的影响个人收入水平的变量，对分析收入歧视的两个不同人群样本分别进行回归，得到如下结果：

式中，上标为H 和L 的变量分别代表高收入群体和低收入群体的情况。根据式（2）和式（3），计算回归模型可以解释不同群体收入差异，将各变量均值带入，由式（2）和式（3）得：

式（5）就是Blinder［2］和Oaxaca［3］的收入差异分解方程，其中的差异分解为两部分：假设高收入群体的工资决定参数是没有歧视性因素的，那么式（5）右边第一项即为两群体因个人特征差异而造成的工资差别。即使工资歧视是不存在的，这一差别也不能消除；式（5）右边第二项即为以高收入群体的工资决定参数决定的低收入群体的工资与低收入群体实际工资的差别，由于该项存在的唯一原因是市场对于不同群体的相同人力资本特征的不同对待，因此这一项的差别可以归因于是由歧视引起的。

根据该分解方法，将用到的一些变量表示为

二、数据和变量的选择

本文的数据来源于2008年中国社会科学院经济研究所中国家庭收入项目组（China Household Income Project）开展的城镇居民生活调查和城镇移民调查。城镇居民生活调查共包含全国12个省、直辖市（北京、江苏、广东、辽宁、湖北、河南、山西、安徽、重庆、四川、云南和甘肃）中的15 172个调查对象；农村进入城市暂住户调查包含12个省、直辖市中的5 327个对象。为了进行研究，在删除了数据缺失、年龄在25岁以下和年龄在55岁以上的三组对象后，两个样本分别剩余8 888和2 904个对象。

美国经济学家Jacob Mincer［8］提出的Mincer收入方程，因较好地反映了劳动力市场对于教育和工作经验的回报。本文以Mincer工资方程为基础，选取了性别、年龄、民族、婚姻、学历水平及健康状况等13项人力资本相关特征和可能影响个人工资收入的个体特征作为控制变量，并在回归之前进行了统一化处理，旨在探索不同人群中系数差别造成的歧视。

被解释变量为个人2008年收入的自然对数。其中城镇居民数据可以从调查中直接得到。外来暂住人口的数据由平均月收入×12个月×年工作天数÷365得到。

三、实证结果分析

本部分对城镇居民和暂住人口的工资结构分别进行了回归。利用第二部分理论框架中的两种分解方法计算了对纯工资差异的分解结果。

1.Blinder－Oaxaca分解方法的结果

表1展示了用Blinder－Oaxaca工资分解方法得到的城镇居民对于暂住人口的工资歧视结果。因被解释变量是采用收入的对数，表内的影响全部以百分比表示。经过分解得到了一个有趣的结论：暂住人口群体在加入本方程无法解释的39.94%来自于常数项的优待之后，整体在工资差距上获得了17.00%的优待。也就是说，如果城镇暂住人口群体拥有与城镇居民完全相同的个人特征，在考虑进截距项的情况下，他们甚至会比城镇原住民收入高17%。从表中可以看出：现有的模型可以解释所有收入差距的139.76%，其中有117.00%的差距来自于城镇居民和城镇暂住人口两个群体之间的人力资本特征的差异；22.76%的差距来自于歧视性因素。另外，由截距项产生的－39.76%的差距是无法从本模型解释的。

表1 由Blinder－Oaxaca分解方法得到的城镇居民对于暂住户工资歧视结果%

从表1可以看出，对工资差异造成最明显影响的变量为年龄、婚姻状况、学历水平、健康状况、年工作小时这几个因素，同时，这些变量对于工资差异的影响方式也是有很大区别的。

综合整个表1，如果只关注个人特征的差异，会发现城镇居民除了工作时间较短以外，在其他的人力资本中相对于移民都有或多或少的优势，这些优势集合起来造成了两个群体收入差距的主要原因。另外，收入差距的歧视性因素也是存在的，但只占个人特征差异因素的1／5左右，相对而言并不是造成收入差距的主要原因。

受模型选择和调查数据的限制，仍然大约有39.94%的工资优待是无法解释的。其中可能包括政府对移民群体的一些优待政策，如农民工阶层在接受职业培训时可向政府领取一定的补贴等。

2.改进的差异分解方法的结果

表2是使用差异分解方法将收入差距重新分解后获得的结果。与之前的分解方法相比，其结果并没有本质上的差异，主要体现只是数值上有一些不大的变化。但是仍然有一些变化是值得注意的。首先，暂住人口群体的健康状况和工作时间两方面占较大的优势，这两点优势并没有在表1的个人特征优势中很好地地体现出来，表1 中健康状况的特征差距几乎为0，工作时间的优势也仅占13.89%，而在改进后的分解中，这两项人力资源优势分别扩大到了6.59%和48.90%，更加符合常理推断。另一方面，工作经验上移民群体的劣势也比表1所描述的大得多，新的分解方法更好地表现了这种经验上的差距。同时，由于工作经验造成整体工资差距几乎为0，说明移民在工作经验上受到的优待也拉大了，这与移民群体在该方面回报率较高有关。总之，新的分解方法在细节上更加符合常理的推断，产生的分析结果性质上与Blinder－Oaxaca 的分解方法基本一致。

表2 由个人改进方法得到的城镇居民对于暂住户工资歧视结果%

四、结论与建议

本文研究了城镇居民与城镇暂住人口的工资差异，并将工资差异分解为能力差异和歧视差异两部分，从而发现城镇居民与暂住人口的工资差异几乎完全是由其个人特征或能力差异引起的，歧视因素只占工资差异的很小一部分。

虽然研究中发现了一些明显歧视的个人特征因素，如年龄、婚姻等，这种歧视也是由城镇居民与外来居民的就业结构差异造成的。但这种就业结构的差异归根到底还是归因于两群体受教育水平的差异，移民群体较低的受教育水平导致了他们只能选择技术性不强、需要付出更多体力劳动的职业。因此，要减小城镇居民与城镇移民的收入差距，提高外来务工人员的收入水平，政府更应该着眼于均衡城乡区域发展，提高乡镇教育投资水平，提高乡镇居民的教育程度和教育质量，最大程度地减少这两个群体在受教育程度上的人力资本差距等方面。逐步减少城镇居民与外来人口人力资本上的差距，是解决收入差距的根本途径。

［1］ Becker G S.The Economics of Discrimination［M］.Chicago：The University of Chicago Press，1957.

［2］ Blinder A S.Wage Discrimination：Reduced Form and Structural Estimations［J］.Journal of Human Resources，1973，8（4）：436－455.

［3］ Oaxaca R.Male－Female Wage Differentials in Urban Labor Markets［J］.International Economic Review，1973，14（3）：693－709.

［4］ Cotton J.On the Decomposition of Wage Differentials［J］.The Review of Economics and Statistics，1988，70（2）：236－243.

［5］ Cotton J.Discrimination and Favoritism in the US Labor Market：The Cost to a Wage Earner of Being Female and Black and the Benefit of Being Male and White［J］.American Journal of Economics and Sociology，1988，47（1）：15－28.

［6］ 王美艳.转轨时期的工资差异：工资歧视的计量分析［J］.数量经济技术经济研究，2003（5）：94－98.

［7］ 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（6）：49－55.

［8］ Mincer J.Schooling，Experience and Earnings［M］.New York：Columbia University Press，1974.