机会不等与“二代”收入差距

韩军辉

〔摘要〕 “二代”收入差距可以分解为两部分：一是由个体负责因素造成的，可称之为公平合理的收入差距；二是由于环境变量差异或机会不等导致的不合理收入差距。机会不等对 “二代”收入差距的影响到底有多大？利用中国健康和营养调查数据（1989-2009），通过建立个体固定效应模型测算机会不等对收入差距影响的上限，结果表明，户籍对“二代”收入差距的影响最大，其次为父辈收入和教育水平。将个体固定因子估计值作为“环境变量”的全集，发现机会不等对“二代”收入差距的影响上限为34.8%，远高于16%的下限边界。由于机会不等导致的收入差距最容易触发民众对公平正义的考量，因此制定社会政策，首先应该明确“个体自身努力”和“机会不等”在收入差距中所占的比例，进而采取有针对性的措施维护社会公平正义。现阶段坚固的代际壁垒需要政府在积极进行户籍制度改革的同时逐步推进以机会均等为导向的个税改革，并积极构建有利于儿童平等发展的家庭政策。

〔关键词〕 机会不等；收入差距；固定效应模型；边界

〔中图分类号〕F047 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1000-4769（2014）06-0009-07

一、引言

近年来，随着收入差距的持续拉大，我国社会阶层分化日趋明显，与此同时，年轻 “二代”的经济收入或财富出现了较为明显的代际传递性。年轻人的经济活动过度依赖家庭背景不但有悖于公平正义，而且还会导致收入差距的世代固化。《人民日报》曾于2010年7月刊文呼吁为“二代”创建公平竞技场，此后《人民日报》《解放日报》分别以《社会底层人群向上流动面临困难》和《人才招聘岂容“拼爹”》为题，对我国当前的阶层固化与代际分化现象表示担忧。

如何切断贫困代际传递？在保障机会平等的前提下如何实现居民社会经济地位的合理流动？从经济伦理学角度而言，由于劳动者的努力偏好、市场竞争等因素造成的收入差距比较容易被民众接受和认同；相对而言，由机会不等导致的收入差距则容易触发民众对公平正义的考量。制定社会政策，首先应该明确“个体自身努力”和“机会不等”在收入差距中分别所占的比重，采取有针对性的措施进而维护社会的公平正义。

二、文献回顾与评述

对于机会不等概念的认识多起源于John Rawls（1971）和 Ronald Dworki（1981）等社会哲学家。〔1〕Roemer（1993、2002）通过环境、类别和努力等概念打通了政治学和经济学之间的“交流屏障”，该文献将机会平等定义为无论个体面临何种环境，只要付出同等努力就可获取“等量结果”这样一种状态。〔2〕世界银行的研究报告（2006）也做出了类似解释，报告认为，在机会平等前提下，个体收入分配状况主要由劳动者的个体努力程度和才能决定；而由于外在环境（比如性别、人种以及家庭背景等因素）造成的收入差距需要进行社会性的矫正。〔3〕

1.基于单变量的机会不等与收入差距

相关文献主要是将父辈收入作为单一的“环境变量”研究其对子女收入的影响。较早时期，Becker 和Tomes（1979，1986）根据人力资本理论提出了代际收入流动均衡模型。 〔4〕Solon（1992）和Mazumder（2001）以及Haider 和Solon（2006）等学者的研究表明，即使在考虑了各种计量偏误后，子女收入与父辈收入仍呈现出较强的代际继承性。〔5〕Maria Cervini Pla（2009）认为代际间的收入弹性可以作为“指示器”对机会平等程度进行测算。〔6〕国内学者王海港（2005）对我国居民收入的代际“继承性”进行了实证分析。〔7〕以人力资本理论为基础，刘霖（2006）通过建立世代交叠模型从理论上分析了父辈初始财富分配状态对其后代财富的影响路径。〔8〕王美今和李仲达（2012）运用工具变量估计我国代际收入弹性约为0.830。〔9〕事实上，代际继承与家庭的多种（包括可观测以及不可观测）社会经济特征密切相关，而父辈收入只是其中之一。因此，通过简约方程测度代际收入弹性以此衡量机会不等只能提供有限信息。

2.基于多变量的机会不等与收入差距

按照Roemer（1993、2002）的观点，由于个人在不可控制背景或环境变量（比如性别、肤色、所处地区、工作行业、家庭财富、社会关系等）方面的差异所导致的收入差距是不合理的，且均属于机会不平等的表现。〔10〕近期文献对“环境变量”的外延也在逐步扩展，即由单变量（主要是父辈收入）扩展到父辈职业、父辈受教育程度等多变量。Franois等（2007）将种族、父辈受教育程度、父亲职业、出生地等可观测变量视为“环境变量”，通过反事实分析发现“环境变量”导致的机会不等可以解释1996年巴西总体收入差距的10%-37%。〔11〕类似地，Francisco和Jérémie（2011）发现，机会不等可以解释拉美6个国家经济福利差距的20%-50%。〔12〕Lefranc和 Pistolesi 以及 Trannoy（2008）将父辈受教育程度与职业类型作为社会出身变量，通过随机占优检验发现西方9个发达国家中机会不等与收入不等存在较强相关性。〔13〕Checchi 和Peragine（2010）将父辈最高受教育程度视为家庭背景，利用调查数据发现意大利南部的机会不等可以解释收入差距的10%。〔14〕国内学者潘春阳（2011）利用中国综合社会调查数据（CGSS）将父母平均受教育程度、父亲的政治身份和户籍作为环境变量，发现机会不等对我国居民总体收入差距的贡献率为18.7%。〔15〕基于CHIP数据，徐晓红和荣兆梓（2012）运用回归方程对不平等进行分解，发现超过40%的收入差距是由机会不等因素造成的。〔16〕

3.简单评述

总之，国外研究已经由单一“环境变量”（主要是父辈收入）向多维“环境变量”延伸，而国内相关研究则比较鲜见。随着“环境变量”的增加，机会不等将会解释更大比例的收入差距，但我们不可能列出所有的“环境变量”。目前的文献多是可观测的“环境变量”，还有许多变量（比如家庭文化特征）是不可观测的，因此，文献所得结论应为机会不等程度的下限。由于低估机会不等程度将会直接导致社会政策的偏差，研究机会不等对“二代”收入差距影响的上限边界显得尤为必要，这也正是本研究的主要贡献。具体而言，就是利用中国健康和营养调查（1989-2009）非平衡面板数据集，建立个体固定效应模型并将个体固定因子估计值作为“环境变量”的全集，在此基础上运用第二泰尔指数或泰尔-L指数形式测算机会不等对“二代”收入差距影响的上限边界。显然，研究这一问题不仅具有重要理论价值，同时还可为破除代际壁垒，实现合理的社会流动提供重要的政策参考建议。

三、 机会不等与“二代”收入差距的

形成路径及研究假设

从理论层面而言，“二代”收入差距的形成路径如何？明确这一问题对于我们厘清各因素之间的关系并进行后续的定量分析具有重要意义。在此，我们考虑一个两期的代际交替场景。假设每个家庭由一名户主和一名“二代”子女构成。由于户主在受教育程度、经济收入以及职业和户籍等方面存在差异，因此，每户家庭形成了自己特有的家庭背景，我们将其称之为“二代”子女所面临的可观测环境变量。此外，户主的基因以及家庭文化氛围等因素构成机会集合中的不可观测环境变量。两种环境变量综合在一起代表个体非负责因素，即“二代”子女无法改变的“事前安排”。事实上，家庭背景比较好的户主会利用自己掌握的经济、社会资源为其子女争取更多的受教育机会以及工作机会。由于“二代”子女在受教育机会和就业机会等方面存在差异，这将直接影响“二代”子女的人力资本存量，而人力资本差异将会导致收入差距。在相同的受教育机会和就业机会条件下，“二代”子女可以根据自我偏好选择自己的努力水平，比如周工作小时数、工作年限以及最高受教育程度，其努力水平的差异将导致劳动生产率的不同，并直接影响收入结果。具体形成路径如图1所示。

从总体上说，“二代”收入差距可以分解为两部分：一是由个体负责因素造成的，我们称之为公平合理的收入差距。二是由于环境变量差异或机会不等导致的不合理收入差距。目前的研究文献多是测度可观测环境变量对“二代”收入差距的影响，我们将其视为影响下限，在图1中用虚线箭头表示；同时我们还加入了不可观测环境变量，并将两种环境变量综合在一起视为个体非负责因素或环境变量的全集。我们认为不可观测环境变量（如基因以及家庭文化等）同样会对子女收入产生影响，良好的家庭文化氛围和积极向上的家风能够促使子女养成良好的学习生活习惯，这对于子女未来的发展非常重要，在图1中用虚线框表示个体非负责因素或环境变量全集。虚线框中的可观测环境变量和不可观测变量分别通过虚线箭头和实线箭头与教育机会和就业机会发生联系，在所有环境变量的影响下，机会不等对收入差距的影响达到上限。在图1中以教育机会和就业机会差异左侧的实线箭头表示该路径。

通过上述分析，可以作出以下假设：

假设1：户籍、子女性别、父辈受教育程度、父辈收入以及父辈职业等可观测环境变量对“二代”收入差距有影响，并且随着可观测环境变量的逐步增加，机会不等对“二代”收入差距的影响程度越来越大。

假设2：家庭文化特征等不可观测环境变量对“二代”收入差距同样存在一定影响，或者说环境变量全集（包括可观测以及不可观测变量）对“二代”收入差距的影响大于基于可观测变量的测度结果。四、 数据来源与描述性统计

本文后面的实证部分所用样本数据选自中国健康和营养调查（CHNS）。截止目前该调查数据包括1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年、2011年的样本信息。 具体数据说明请参考http：//www.cpc.unc.edu/projects/china。由于数据筛选中需要将父辈与子女进行严格配对，在这一条件下2011年调查数据中父辈或其子女的收入变量存在大量缺失值，因此本文没有采用2011年的调查数据，而是将前8轮的城乡家庭调查数据形成一个N=8的追踪非平衡面板数据集进行研究。

1.变量定义

本文实证部分采用的指标变量主要包括：户籍、子女收入、子女性别、子女受教育程度、子女工作经验、父辈受教育程度、父辈职业等级、父辈收入。在实证模型中，我们用0表示城镇住户，农村户籍用1表示。进一步的，数值0表示女性样本，数值1表示男性样本。在样本中，城镇劳动者的个体收入变量用其工资性收入表示；农村劳动者的个体收入变量用工资性收入与其他收入部分之和表示。 在中国健康和营养调查中，除工资性收入外，还包括农业饲养收入、集体农场收入、种植水果蔬菜收入、渔业养殖收入、小手工业收入等。在实证中对个体收入类变量进行对数化处理。子女和父辈受教育程度变量均指最高受教育程度。按照多数文献做法，我们将个体实际年龄减去6再减去其受教育年限作为子女工作经验的替代变量。实证模型中的结果变量为子女收入，以户籍、子女性别、父辈受教育程度、父辈职业等级、父辈收入作为“环境变量”测量机会不等程度，子女受教育程度、子女工作经验作为个体努力变量。值得一提的是，国外文献中多以每周工作小时数作为努力变量，但该变量在中国健康和营养调查（CHNS）中存在大量缺失值。

2.变量统计特征

为了测算机会不等对“二代”收入差距影响的上限边界，我们选取以上8轮（年）调查中至少出现过三次的样本家庭组成非平衡面板数据，然后建立个体固定效应模型。另外，为了方便筛选数据，当某一家庭拥有2名以上子女时，我们只将长子（女）作为观察样本，同时将中国健康和营养调查（CHNS）中的户主作为子女的唯一父辈。为了节约篇幅，本文只列出了农村住户部分调查年份中的主要变量，如表1所示。

五、模型设定

本部分首先根据Francisco和Jérémie（2011）的思路测算机会不等对收入差距影响的下限，然后通过面板数据建立个体固定效应模型估计机会不等对收入差距影响的上限。〔17〕

1.机会不等对“二代”收入差距影响的下限估计

根据国内外研究文献以及相关理论提出如下假设：

假设1：个体收入Yit=f（Ci，Eit），并且Eit受Ci影响。其中Ci为外生且不随时间变化的可观测环境变量，属于个体不可控的非负责因素；Eit代表个人努力，属于可控的个体负责因素。

假设2：将总体N按照所属类别（Type）划分为不同的组群，同组群内个体面临相同“环境变量”，且个体收入分布是个人努力Eit的增函数，这意味着在同一组群内个体遵循“多劳多得”的原则。

假设3：当μq（Y）=μp（Y）， A q，p时，机会平等条件成立。其中μ表示收入分布的均值，p，q表示组群类别。

根据以上假设，我们构建“假设平滑分布”μq（Y）=f（Ci，E）。即在给定努力水平条件下，将各类型的收入均值赋予每一个体。假设I（.）为衡量不平等的某种指数。这里采用第二泰尔指数或泰尔-L指数形式，即

基于上述平滑分布，机会不等的绝对程度可以表示为θa=I（μki）

机会不等的相对程度表示为θr=I（μki）I（Y）

（2）式也可理解为“环境变量”导致的机会不等占总体收入不等的比重。

2.机会不等对“二代”收入差距影响的上限估计

如上所述，现实中许多“环境变量”是不可观测的，也无法一一列举所有的“环境变量”，所以，上述结果应为机会不等程度的下限。由于低估机会不等程度将直接导致社会政策的实施偏差，因此十分有必要测算机会不等对收入差距影响的上限。本文借鉴了Niehues and Peichl（2011）的研究思路。〔18〕

首先，利用中国健康和营养调查（CHNS）8轮（年）调查中的非平衡面板数据建立个体固定效应模型获得个体固定因子估计值。

其次，在截面数据条件下利用个体固定因子估计值作为个体“环境变量”的 “全集”或最大值，在此基础上估算个体收入得到“假设平滑分布”。

最后，根据（1）式和（2）式估计机会不等对“二代”收入差距影响的上限。

之所以建立个体固定效应模型，主要是由于面板数据的时间长度为8，远远小于个体（家庭）数。由于我们所要考虑的个体间的环境差异主要体现在个体之间，而非时间维度上，因此本文利用上述面板数据建立个体固定效应模型进行估计。

根据以上研究思路建立如下计量模型：

（3）式中Yit表示经过对数化的子女收入，eduit表示子女受教育程度，expit表示子女工作经验，以年为单位计算。这里实际上是以子女受教育程度、子女工作经验作为个体努力变量。已有文献多以每周工作小时数作为努力变量，但该变量在中国健康和营养调查（CHNS）中存在大量缺失值；进一步，将（3）式中的个体固定因子或个体异质性视为不随时间变化的环境变量，属于个体不可控的非负责因素，按照Niehues and Peichl（2011）的研究思路，如果时间跨度比较长，可以将可观测和不可观测环境变量一并包含在个体固定因子ci中并将其视为个体环境变量的“全集”或最大值，以便通过（3）式解决 “环境变量”不能一一列举的问题。

六、结果与讨论

1.机会不等对“二代”收入差距影响的下限估计结果

本文将选取表1中的户籍、子女性别、父辈受教育程度、父辈收入、父辈职业等级作为可观测“环境变量”。为了观察某一变量的单独贡献率，在估算中采用逐步添加变量的方法，并计算积累贡献率。需要指出的是，在估算过程中逐步添加“环境变量”的方法，由于受各“环境变量”之间存在一定相关性的影响因素干扰，因此最后的积累贡献率并不等于各变量单独贡献率之和。基于以上计算公式和表1中的数据，通过运行软件Stata12.0可以得到1989年，1991年，1993年，1997年，2000年，2004年、2006年、2009年共8年的结果。为节省篇幅，本文只列出2009年各“环境变量”的单独贡献率和积累贡献率，如表2所示，其余年份只给出最后的积累贡献率如表3所示。

从表2可看出，在“环境变量”中户籍差异对2009年子女收入差距的单独贡献率最大，为0.14。这说明在子女收入差距中有14%的比重是由于城乡户籍差异引起的，即存在比较严重的城乡收入差距；其次是父辈收入的贡献率，暗示存在一定程度的代际收入继承性，这一结果与前人研究文献中的结论相吻合。再次，父辈受教育程度的单独贡献率为0.05，说明一个富有且受过较多教育的父辈对其子女收入会产生重要影响。性别是影响子女收入差距的另一因素，其单独贡献率约为1%。父辈职业的影响程度最小，其单独贡献率不到1%。

由表3中的积累贡献率可知，由于“环境变量”（户籍、子女性别、父辈受教育程度、父辈收入、父辈职业等级）导致的机会不等占总体收入不等的比重从1989年的0.152上升到1991年的0.178后，在 1993年跌至0.113的最低点，而后从1997-2009年基本呈现为上升趋势，上述5个“环境变量”积累贡献率的平均值大约为16%，这说明，家庭背景差异对于子代收入差距具有重要影响。

2.机会不等对“二代”收入差距影响的上限估计结果

通过运行软件Stata12.0得到个体固定效应模型的回归系数如表4所示。该模型的因变量为子女收入。努力变量子女受教育程度的系数估计值约为0.42，在0.01水平上高度显著。这说明子女受教育程度对其增加收入具有促进作用。子女工作经验与其收入水平之间呈现正向关系，虽然在0.01水平上高度显著，但影响程度不是很大。

在得到个体固定效应回归模型基础上，根据面板数据模型理论可以求得个体固定因子或个体异质性估计值ci^并将其视为个体环境变量的“全集”。由于ci^数量比较大，本文未能列出。然后，将上面的面板数据集按照调查年份“拆分”成8个截面数据。在截面数据条件下，将ci^作为自变量，相应的Yi作为因变量模拟回归并将收入预测值Yi^作为“假设平滑分布”。最后，代入（1）式和（2）式，所得结果如表5。

从表5可知，在1989-2009年有调查数据的8年间，机会不等对收入差距影响的上限估计值均高于表4中相对应的下限。这说明其方法具有一定科学性，同时也说明表4的结果低估了机会不等对收入差距的影响。在表5中，1991年机会不等对收入差距影响的上限最低，为0.269；其次是1997年，具体数值为0.271；1997年以后则呈现逐年上升的趋势。

图2直观反映了1989-2009年有调查数据的8年间机会不等对收入差距影响的上下限之间的“带宽”。从图2可以看出，最窄的“带宽”出现在1991年，约为0.091，这说明上下限比较接近；最宽的“带宽”出现在2009年，约为0.338，若不考虑上限，则会导致实际值被低估。

七、结论及建议

以往文献研究多是测算机会不等对“二代”收入差距影响的下限。本文在前人研究基础上，利用个体固定效应模型测算机会不等对“二代”收入差距影响的上限边界，主要得到以下结论：

1.将户籍、子女性别、父辈受教育程度、父辈收入、父辈职业等级作为“环境变量”，通过估算发现“环境变量”对子女收入差距影响的下限平均值大约为16%。其中户籍差异对“二代”子女的收入差距影响最大，其次是父辈收入和父辈教育。父辈职业等级差异和子女性别差异对子女收入差距影响不是很大，但从1997-2009年呈现出逐年上升的趋势。

2.基于面板数据条件下的个体固定效应模型得到的机会不等对“二代”收入差距影响的上限，该估计值在1997年以后同样呈现出逐年增加的明显趋势，其平均值大约为34.8%，明显高于下限平均值。

综合来看，机会不等对“二代”收入差距影响的下限平均为16%，这似乎说明在个体收入中，绝大部分比例是依靠自身努力挣得的。但如果考虑上限，会发现“二代”个体收入差距中平均大约有34.8%的比例源于机会不等。从公平正义的角度而言，这一结论对于制定收入分配等相关政策具有具有参考意义。

为此，从以下方面提出对策建议：

1.因地制宜地加快户籍制度改革，逐步实现城乡“互补协调发展”。政府应科学地组织农民工进城务工经商，积极引导符合政策条件的农民工在城镇落户。与时同时，进一步推动城市“优质”资源向中小城镇扩散转移，实现城乡间的要素互补。全面加强农村公共服务建设，为农村“二代”子女的未来发展创造良好的成长环境。

2.重视多种税收的综合调节作用。目前我国个人所得税制度实施统一的操作标准，没有充分考虑个体在户籍、家庭背景以及所从事行业等方面的差异，进而忽视了起点公平和机会公平。建议个人所得税制度朝着更加注重机会平等的方向进行改革。在此基础上适时开征遗产税和赠与税，发挥税收调节收入差距的综合效应。

3.积极构建有利于下一代尤其是儿童健康成长的家庭政策。进一步完善家庭援助计划，提供儿童护理照料方面的“无差异”公共服务，以此更好地促进不同阶层家庭子女的平等发展。

4.建立机会平等的就业政策。通过国家立法逐步消除青年就业过程中的各种歧视，积极鼓励青年创业并提供相关的政策支持和资金补贴。

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（责任编辑：张 琦）

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（责任编辑：张 琦）