农民工随迁子女与城市居民收入差距研究——基于改进后的Oaxaca—Blinder分解

王毅杰,卢 楠

(河海大学社会学系，江苏南京 210098)

农民工随迁子女与城市居民收入差距研究
——基于改进后的Oaxaca—Blinder分解

王毅杰,卢 楠

(河海大学社会学系，江苏南京 210098)

已有农民工随迁子女研究集中于学校教育这一场域内部，而尚未涉及已迈进劳动力市场的随迁子女。通过对南京“城乡居民社会调查”数据的分析，发现已工作的随迁子女的社会经济状况好于无随迁经历的农民工，但是同城市居民相比仍有明显差距。使用改进后的Oaxaca—Blinder分解方法，进一步探讨了人力资本、社会资本和户籍身份歧视对这一收入差距的影响，结果显示，人力资本的差异是形成二者收入差距的主要原因，其次为户籍身份歧视和社会资本差异。

农民工随迁子女；收入差距；户籍身份歧视；人力资本；社会资本

20世纪90年代以来，越来越多的农民工以“举家迁徙”的方式进城务工经商，家庭化、定居化趋势逐步扩大，随迁子女数量也逐年增加，农民工随迁子女正成为流动人口中越来越不容忽视的一部分。但已有研究主要集中于随迁子女在义务教育阶段的教育公平、学业成绩、心理健康、人际交往、城市适应、身份认同等问题[1-4]。而对义务教育之后的情况刚开始触及，且局限于教育领域[5]。

现实情况是，义务教育之后，农民工随迁子女内部发生较大分化：有的在继续接受以升学为目的的高中教育，有的在接受职业技术教育准备就业，还有较多的是直接进入劳动力市场开始工作，也有个别游走在城市街头。这就产生了一个不得不回答的问题：在今后的人生中，他们能否更好地融入城市生活？经济基础是外来人口能否融入城市生活的基础，因此笔者认为，很有必要将视野进一步拓展到他们在劳动力市场的境遇，关注他们的工作情况、薪资水平等经济状况以及与城市居民之间的差距。

除了前述农民工进城务工的方式家庭化、定居化趋势外，学者们还关注到了新生代农民工与老一代之间的代际差异[6-7]。但应注意到，这些成长乃至出生于城市、对农村和农业几乎没有体验的随迁子女，既无法等同于其父辈(老一代农民工)，也无法等同于其兄辈(主要在家乡接受教育、对农村和农业还稍有些体验的新生代农民工)，这应该是农民工群体内部更大的代际转化。因而需要通过与这两个相似群体相比，探讨随迁子女在融入城市过程中具有的特性。因此，本文将关注形成无随迁经历农民工与城市居民收入差距的特点，与随迁子女和城市居民的进行比较，探讨随迁子女和无随迁经历农民工的异同。①本文中已工作的随迁子女中大部分属于农民工的一个子集，即有随迁经历的农民工，而又一部分则已经获得城市户籍，已不属于农民工的范畴，本文不涉及探讨二者的差异，统一简称为随迁子女。

一、研究思路

在劳动经济学中，个人的收入水平被看作教育程度和生产技能的函数[8]。劳动力市场内一些人的收入高于另外一些人，是因为两组人群在这些要素的占有上存在差异。因此，对不同群体之间收入差距的研究需要关注两个问题：一是影响收入的因素在不同群体间的相对优劣状况，这些资源禀赋的影响在模型中是可以量化和估计的，属于可以解释的部分；二是要关注各因素在不同群体收入回报率的差别，如果两个群体在某项资源上拥有的量相同，但是在不同群体中回报率却不相同进而导致了收入差异，这被看作是由群体歧视造成的。群体间回报率的差异在模型内部也可以测量，但是无法以群体在资源禀赋上的差异来解释，因此被看作不可解释部分。*严格来说，歧视属于不可解释部分的子集，但是不可能在方程中加入所有对收入有影响的自变量，被遗漏变量的影响会体现自不可解释部分。具体到本文，可解释部分与不可解释部分分别表现为随迁子女或农民工与城市居民在资源禀赋上的差异、随迁子女或农民工在劳动力市场所受到的歧视。

人力资本，尤其是受教育程度，作为个体资源禀赋的典型代表，是影响个人收入的主要因素之一[9]。人力资本水平较高的一些人，他们的劳动生产率较高，在劳动力市场中具有较高的竞争力，因此在劳动力市场所获得的回报便会高于人力资本水平较低的人。

由于户籍制度导致的城乡分割以及基于此的教育经费拨款制度、分级管理制度和就近入学制度等相互强化，使得农民工随迁子女在受教育上处于劣势地位。在此制度环境下，随迁子女进入幼儿园、小学的比例以及在校学习的比例小于正常学龄儿童[10]，而且普遍入学年龄较大、在校学习成绩较差、成绩容易下降[11]，相对来说更容易辍学[12]。同时，随迁子女的父母对他们的支持有限。随迁子女的父母因为家庭经济条件和自身教育水平的限制，尽管十分重视孩子的教育，但各种教育投入并不多，而且难以进行全面教育，或者说，他们对孩子的期望很高，但在教育投入上持一种实用主义的态度、对孩子的管理也以家长制作风为主，这使得随迁子女容易辍学(不论是显性的还是隐形的)、混迹街角[13]。

我们认为，随迁子女虽然因户籍原因享受的教育资源不及城市居民，但是其在城市所受教育仍然优于农村，随迁子女的人力资本水平应高于农民工。因此提出

假设1a：三个群体人力资本存量存在显著差异，随迁子女优于无随迁经历农民工，但不及城市居民。

假设1b：人力资本是影响随迁子女和城市居民收入差距的重要原因；人力资本是影响无随迁经历农民工同城市居民收入差距的重要原因。

除了人力资本，近来的研究发现个人拥有的社会资本也是影响个人收入的重要因素。个体社会网络中所蕴含的权力、信息、声望等资源可以影响人们在劳动力市场的收获。其一，劳动力市场中的信息不可能完全透明，社会资本水平越高，其所得到的信息越充分，进而能够在劳动力市场获得更多的报酬。其二，劳动力市场中的雇员与雇主之间并非完全的理性人，他们在进行工资谈判等经济行动时也会受到社会资本中所蕴含的人情或信任等要素的影响。其三，社会资本还能通过提升劳动者的人力资本而影响他们的经济收入[14]。

社会资本是影响收入的重要因素，因此不同户籍群体间社会资本水平的差异需要关注。首先，农民工的社会网络成员多为农民，其资源在城市中难以发挥很大作用。因此，城市居民和随迁子女、农民工的社会资本在先天上就存在显著差异。其次，社会关系网络的扩展需要投入一定的时间和精力。但是农民工和随迁子女的平均工作时间高于城市居民，他们的空闲时间较少；随迁子女和农民工在城市社会中所得到公共资源比城市居民少很多，他们需要将仅有的空闲时间和精力来获取资源[15]。因此，他们在城市中的人际交往和公共参与受到了这样或那样的限制，难以形成丰富的社会资本。

因为社会交往基本遵循同质性原则[16]，人们往往会选择同自身社会地位相差不大的人交往，无随迁经历农民工的经济社会地位较低，同乡和工友是他们的主要交往对象，关系网络的同质性较强。他们与城市居民的交往往往处于表层，城市社会中的异质性网络难以形成。因此我们认为，无随迁经历农民工的社会资本存量要小于城市居民[17]；随迁子女则可能由于在城市成长的过程中结交城市本地居民，而发展出城市社会关系网络，社会资本存量要大于农民工而小于城市居民。

综合前文中社会资本对于收入的影响作用，我们提出，

假设2a：三个群体社会资本存量存在显著差异，随迁子女优于无随迁经历农民工，但不及城市居民。

假设2b：社会资本是影响随迁子女和城市居民收入差距的重要原因；社会资本是影响无随迁经历农民工同城市居民收入差距的重要原因。

二、数据、变量与分析模型

1. 数据和变量设置

本文数据源于2014年上半年课题组在南京进行的“城乡居民社会状况调查”，调查对象包括15-55岁南京城市居民、在南京工作的随迁子女和无随迁经历农民工。*本文对随迁子女的定义为，父母均为农民，义务教育阶段随父母在工作城市连续生活时间超过一年以上、当前在南京工作超过半年的劳动者。对于城市居民，我们以南京小区均价为标准，进行多阶段抽样。首先将南京主城区的鼓楼、白下和建邺三个区的所有小区按照均价排序，根据等距抽样原则，从每个区的小区抽样框中抽出9个小区，共得到27个小区。其次，从每个小区的总户数中依据随机数表得到13个有效样本。户内抽样则以该户内出生时间最靠近1月1日的成员为被调查者。对于无随迁经历农民工的调查，采用以年龄、性别、受教育程度为配额的抽样方法。随迁子女的调查，我们则使用了滚雪球抽样方法。最终我们获得城市居民有效样本376份，无随迁经历农民工259份，随迁子女184份。

因变量。本文的因变量是劳动者的收入。在调查中，我们向被调查者询问了过去一年中个人总收入，并强调包含了务农、工资、奖金、收租、养老金、补助等各类收入。为了控制工作时间对于收入的影响，我们依据工作时间将年收入转化为小时收入，以小时收入的对数作为因变量纳入模型。

人力资本。本文以受教育年限来测量人力资本。调查中向被调查者询问了他们的受教育程度，并提供了“小学及以下”、 “初中”、 “中专或技校”、 “普通高中”、 “大专”、 “本科及以上”6个选项。依据学界常用做法，将“小学及以下”赋值为6，“初中”赋值为9，“中专或技校”赋值为12、“普通高中”赋值为12、“大专”赋值为15、“本科及以上”赋值为16。这样得到的是一个受教育年限的定距变量。

社会资本。我们借鉴边燕杰[18]和尉建文[19]的研究，根据研究主题将其操作化方法稍加修改，以餐饮网和定位法来测量被调查者的社会网络结构，得到本研究的社会资本变量。我们选取了如下四个指标：社会网络规模，即餐饮网中人数；社会网络密度，即餐饮网中城里人的比例；网顶，即个人社会网络中位置最高的职业分数；网差，即社会网中最高职业分数与最低分数之差。职业的赋分采用尉建文的职业权力分数。我们将上述四个指标进行因子分析，提取公因子，得到一个新的变量，作为个体的社会资本变量。由于得到的因子值为-1到+1，为了后续模型中解释更直观，将其标准化为取值0到100的数值。

控制变量。本文重点对个人的工作进行控制，除了职业(非技术工人、技术工人、商业服务业人员、中高层白领)和行业(重工业、轻工业、服务业、机关事业)外，组织资源也是影响收入的重要变量[20]，笔者将个体的组织资源分为管理者、自由者和被管理者三个类型。其他常规的控制变量还有性别(女性为参照组)和年龄。

2. 分析方法

由于研究主题为寻求随迁子女和城市居民两个群体之间收入差异的原因，并具体量化分析各个因素对收入差距的贡献程度，这就需要对各个影响因素进行分解。本文使用改进后的Oaxaca—Blinder分解方法实现此目标。

其中，等式右边第一部分是可解释部分，其中包括了人力资本与社会资本对于收入差距的影响；第二部分为不可解释部分，即户籍身份歧视导致的工资差距。以上仅仅介绍了基本思想，笔者参照Jann对Oaxaca—Blinder分解方法的建议，使用全样本回归确定反事实工资系数[21]。

本文所做的比较研究，不仅在随迁子女与城市居民之间寻求差异，同时也在探讨随迁子女与农民工之间的差别，因此后文中也会将农民工与城市居民两个群体之间做收入差异分解，将两者结果所比较，希望能更细致地寻求户籍身份在劳动力市场中所起的作用。

三、统计分析与差异分解

我们按照城市居民、无随迁经历农民工和随迁子女三个群体，分别描述了三组在各个解释变量和控制变量上的特征差异，以对他们的社会经济情况有个直观认识。结果见表1。

表1 变量的基本描述

总体来看，在社会经济地位的诸多方面，随迁子女的情况处于无随迁经历农民工与城市居民之间。年收入最高的是城市居民，达到平均6.67万元，无随迁经历农民工、随迁子女的分别为4.86万元、4.73万元。*2013年全国农民工监测调查报告，显示农民工月收入是2600元，本文数据与之相比较高；可能由于南京属于东部发达地区，工资水平较高，且近年由于出现用工荒，农民工工资每年都在增长。这可能部分解释本数据的原因。由此可知无随迁经历农民工的平均年收入高于随迁子女，但是二者相差不大。无随迁经历农民工和随迁子女同城市居民的收入差距较大，城市居民的年收入是无随迁经历农民工和随迁子女的1.4倍左右。由此可以看出收入的差异可能主要来自因户籍制度导致的城乡户籍身份群体。

进一步来看小时收入，城市居民的仍为最高，每小时30元；无随迁经历农民工的最低，只有16.26元，仅仅是城市居民的一半；随迁子女的要比农民工高，为19.53元，为城市居民的三分之二。上文谈到，随迁子女的年收入低于无随迁经历农民工，但是随迁子女的小时收入却高于无随迁经历农民工，也就是说随迁子女之所以年收入低于无随迁经历农民工，并不是因为他们的劳动回报率低，可能是因为他们的工作时间少。

劳动时间方面，城市居民基本上是正常的每天8.2小时工作，而无随迁经历农民工每天工作10个小时，随迁子女则每天工作8.9个小时。另外城市居民每月休息近6天，而无随迁经历农民工每月仅休息两天半、随迁子女则每月休息近4天。这印证了前文对于随迁子女劳动回报率高却年收入少原因的判断。

在人力资本方面，城市居民的平均受教育年限最高，达到13.4年，无随迁经历农民工的受教育年限为近9年。随迁子女的平均受教育年限为11.5年，差不多比无随迁经历农民工的学历高一个层次。这是因为我国自近十年来对于职业教育的扶持力度逐渐加大，随迁子女在接受完义务教育后，即使考不上高中，多数也能进入了中职院校继续接受教育。在社会资本方面，城市居民得分为40分，无随迁经历农民工得分为21分，仅为城市居民的一半多，但是随迁子女得分达到31分，近乎为无随迁经历农民工的1.5倍，为城市居民的3/4。可以看出，无论在人力资本还是社会资本方面，随迁子女要强于无随迁经历农民工，城市居民的最高。假设1a和2a得到验证。*笔者分别以人力资本和社会资本作为因变量，建立包含性别、年龄、职业状况等控制变量的回归模型，结果表明，不同身份群体间的人力资本和社会资本存在显著差异。限于篇幅，此表未在本文中列出。

下面我们以取对数后小时收入为因变量，将人力资本、社会资本及控制变量(性别、年龄和关于工作的3个变量)纳入多元回归模型，结果见表2。在人力资本方面，受教育年限均有助于提高年收入，在三个群体中都通过了显著检验。城市居民的教育回报率最高，其他条件相同的情况下，受教育程度每增加一年，年收入则会增加8%左右；在随迁子女和无随迁经历农民工的情况相同，受教育程度每增加一年，收入增加4%左右，教育回报率明显低于城市居民。这个结果同Maurer Fazio的研究结果相似，他估计出城镇职工的教育收益率为3.7%，农民工的为1.5%，城镇职工比农民工的教育收益率同样高2%[22]。已有研究发现在当前的户籍制度背景下，随迁子女在城市中上的学校多是私立的农民工子弟学校或者生源以外地农民工和本地底层居民为主的公立学校[23]。后者的教育质量或许比前者略高，但是二者在城市社会教育体系中均处于较低的层次。教育对于随迁子女和城市居民之间收入差距的影响，将在后文中进一步探讨。

表2 三个群体的收入决定模型

注：*p<0.1， ** p<0.05，*** p<0.01。

就社会资本而言，城市居民、无随迁经历农民工和随迁子女的社会资本对于提高他们年收入的影响是显著的，均是社会资本每增加1分，则年收入增加1%，这说明三者群体在社会资本对于收入的转化率上是相同的。在我国这个关系处于非常重要位置的社会中，每个人都会通过关系以提高自身的收入，但是这并不是说社会资本对于三个群体的收入影响是一样的。因为即使转化率之间的差别不大，社会资本总量的差异不同，那么社会资本对于收入的影响也不同。在我们的日常经验中，城市居民应该有着更多的社会资本转化为收入，而模型中显示二者的转化率相同，这可能是因为无随迁经历农民工或者随迁子女的收入或许因社会资本带来的增长并不多，但他们的社会资本较少，因此转化率并不低。而城市居民的社会资本较多，其对收入的影响也更大，但存在社会资本边际效益递减的情况，所以转化率显得并不高。

上文收入决定模型表明了人力资本和社会资本会影响各个群体的收入，但无法说明各因素对不同群体之间的收入差距有多大的影响。因此在上述模型的基础上，我们使用改进后的Oaxaca—Blinder分解方法来量化各个因素对于群体间收入差距的影响(见表3)。

表3 三个群体的收入差异分解

*由于篇幅所限，此表将性别、年龄和与工作相关的变量合并为“其他”。

随迁子女和城市居民的小时收入总差距(取对数后)为0.486，其中可解释部分和不可解释部分分别为0.394和0.092，分别占总差距的81%和19%。而无随迁经历农民工和城市居民的小时收入总差距(取对数后)为0.610，其中可解释部分和不可解释部分分别为0.651和-0.041，分别占总差距的-7%和107%。这说明农民工和城市居民间的在各项资本上的禀赋差异过度解释了二者之间的差距，这表示，如果农民工有着与城市居民相同的资本，其收入将高于城市居民。

在可解释部分中，人力资本能够解释了随迁子女和城市居民收入差距的26%、无随迁经历农民工与城市居民差距的46%；社会资本能够解释随迁子女和城市居民收入差距的11%、无随迁经历农民工与城市居民差距的20%。可以看出人力资本和社会资本都是影响不同群体之间收入差距的重要原因，假设1b和假设2b得到验证。

通过对比发现，无论对于随迁子女还是无随迁经历农民工，人力资本都是影响他们与城市居民收入差距的最重要因素，其对总差距的贡献超过了其他因素。社会资本的作用虽不及人力资本，但仍是导致不同户籍群体间收入差异的重要原因，这个结果同程诚、边燕杰的研究基本一致[24]。社会资本的作用小于人力资本的现象，可以从社会资本的运行机制中得到解释。

更值得注意的是来自户籍歧视对群体间收入差距的影响。在对随迁子女与城市居民收入差距的影响中，不可解释部分占了总差距的19%，其重要性仅次于人力资本。而无随迁经历农民工与城市居民的收入差距中则不存在户籍歧视的贡献。歧视理论假设，无论雇主还是顾客倾向于根据员工身上易于识别的特点来估计员工的工作能力。据歧视理论的逻辑，无随迁经历农民工或随迁子女会因为自身的户籍身份而被贴上“能力差、知识缺乏”等负面标签；根据预言的自我实现理论，人们会潜在地依据他人对自己的期望而行动。按以上理论，随迁子女成长于城市中，他们在外部特征上更接近与城市居民，长时间的接触也会降低人们的歧视，随迁子女所受的歧视理应小于无随迁经历农民工。

但本文结果表明，在劳动力市场中，无随迁经历农民工没有受到歧视，而随迁子女则受到一定的歧视。关于户籍歧视对群体收入差距的作用大小，一直以来都有争议。大量研究认为直接的户籍歧视对于收入差距有着重要影响[25-28]，但是新近的一些研究则表明并不存在直接的户籍歧视[29-32]。本文的随迁子女同城市居民的研究支持第一种观点，而无随迁经历农民工与城市居民的模型则支持第二种观点。如果从更宏观的群体利益视角出发，我们认为，城市居民为了维持自身的优势地位，更倾向于维持一定的收入差距。以人力资本、社会资本等资源禀赋的差距维持这种优势更具有合法性，因为无随迁经历农民工在人力资本和社会资本等资源禀赋上同城市居民已存在较大差距，这可能导致直接的户籍歧视便不明显。相对于无随迁经历农民工，随迁子女在资源禀赋上更接近于城市居民，难以体现出收入差距，各种隐形的歧视可能便会发生作用。以上仅是笔者对这一现象的假设，尚需更多的数据进行验证，其具体机制也有待进一步的研究。

四、结 语

以往对随迁子女的研究多集中于教育阶段，关注他们的教育公平、学业成绩、心理健康等方面，对于劳动力市场中的随迁子女尚未涉及。这或许是因为已工作的随迁子女没有可供易于辨识的特征，而且其分布也相对分散，相互间的联系也不够紧密，使得调查者无法使用受访者推动的方法收集数据；如要严格抽样，则需动用大量的各种资源才可能实现。因此，限制了对已踏入劳动力市场的随迁子女的研究。由于上述原因，笔者所在的“农民工随迁子女社会融入”课题组，2014年在南京收集的随迁子女数据，使我们对已经参加工作的随迁子女的研究成为可能。

利用上述数据，以城市居民和无随迁经历农民工两个群体为比较对象，本文分析了随迁子女在城市中的经济社会地位状况，并探讨了各种因素对于随迁子女和城市居民的收入差距的影响。以往研究户籍收入差距的分析着眼与人力资本和身份歧视，笔者通过将社会资本加入歧视研究的分析框架中，全面考察各因素对已工作的随迁子女与城市居民收入差距的影响，同时以无随迁经历农民工情况做对比，寻找随迁子女群体的自身特点。研究发现，随迁子女的人力资本和社会资本存量好于无随迁经历农民工，但是与城市居民相比仍有一定的差距。影响随迁子女和城市居民收入差距的主要因素为人力资本，其次为户籍歧视，再次为社会资本；人力资本同样是无随迁经历农民工和城市居民收入差距的最主要因素，其次为社会资本，户籍歧视在这方面并没有影响。本研究也存在着一些问题，由于调查中社会地位较高的人群难以接触到，调查对象的结构略偏中下层，可能使本研究结果倾向于低估户籍群体间的收入差距；作为一个探索性的尝试，本文所使用的数据样本量较少，因此随迁子女的代表性成一定的问题，其研究结果需谨慎对待。

由“户籍歧视对群体收入差距的作用”这个议题激发了大量的研究，但各种结论却相互矛盾，难以达成共识。究竟是何种原因所致？笔者尝试探讨一二。

已有研究一致假设全国存在统一的城乡户籍差异。然而，现实情况是，我国内部各个城市发展水平差异非常大，虽然全国各地都有城市和农村户口的划分，但在不同地域，二种户籍之间所含的资源差异各不相同。县城的户籍和农村户籍之间享受资源的差距远远小于特大城市中两类人群享受资源的差异。因此忽视的城市本身的差异，将农业非农、本地外地分别看作同质性的影响因素会忽视内部差异而导致结论产生偏差。

许多学者在一定程度上意识到这个问题，但在具体研究操作时，一般仅在模型中控制地区变量，如东部、中部和西部的划分，但这难以有效控制组内的差异。首先，同样在东部地区，不同区域的发展水平差别也很大，如在江苏省内，苏南与苏北地区城市发展水平便存在着巨大差距。其次，即使在发展水平差异不大的小区域内，省会大城市同周边的县城之间户籍含金量也无法相比。因此利用不同结构特征的数据，得到的研究结果难免有偏差。如吴晓刚[31]的研究以全国1%的人口调查数据，发现并不存在直接的户籍歧视；而章元[27]的研究使用上述数据的上海市部分，则发现直接的户籍歧视非常严重。与后者的研究相似，本研究的数据来源于作为东部发达城市的南京市，分析结果也显示出一定的户籍歧视。

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10.3876/j. issn. 1671-4970. 2015. 04. 006

2014-12-21

国家社会科学基金项目(12CSH015)；江苏省社会科学基金项目(13SHB006)；中央高校基本科研业务费(26120132013B11914)

王毅杰(1973—)，男，山西万荣人，教授，从事城乡社会学研究。

C915

A

1671-4970(2015)04-0035-07