代际视角下机会不平等与农村居民收入差距

陈　杰，苏　群

(1.南京财经大学 经济学院 江苏 南京 210023； 2.南京农业大学 a.经济管理学院，b.中国粮食安全研究中心 江苏 南京 210095)

代际视角下机会不平等与农村居民收入差距

陈杰1，苏群2a,2b

(1.南京财经大学 经济学院 江苏 南京 210023； 2.南京农业大学 a.经济管理学院，b.中国粮食安全研究中心 江苏 南京 210095)

摘要：运用中国健康与营养调查(CHNS)1989-2011年的数据，采用夏普里值分解法考察了父代收入对农村子代收入差距的贡献及其变化。研究发现：1989-2011年间，父代收入对子代收入差距的贡献率一直较大。随着中国市场化程度以及经济水平的提高，尽管父代收入对农村子代收入差距的贡献率在2009年前总体上呈现出下降的趋势，但是2009年后其贡献率迅速上升。与此同时，教育因素的贡献率处于较低水平，这表明近年来机会不平等对收入差距的影响有所扩大。

关键词：农村居民；父代收入；子代收入；收入差距；夏普里值

一、引 言

改革开放以来，中国经济在快速发展的同时，收入分配方面所存在的不平等程度也在逐渐加剧。国家统计局数据显示，自2000年起，中国基尼系数已经超过0.4的警戒线，期间虽略有波动，但仍维持在0.5左右。同时，农村内部的收入差距也在扩大。华中师范大学中国农村研究院发布的《中国农民经济状况报告》显示，2011年中国农村居民基尼系数为0.394 9，正在逼近0.4的国际警戒线。既有研究显示，过高的收入差距可能会对经济发展产生负面效用。此外，收入差距的不断扩大也可能会引发社会群体间的对立，降低社会凝聚力，从而导致恶性犯罪和群体性事件频发，影响社会和谐稳定[1]。由于收入差距与经济的健康平稳发展息息相关，学者们对收入差距特别是其影响因素一直保持浓厚的兴趣。现有文献主要从宏观、微观两个层面对收入差距的影响因素进行了探讨。宏观层面主要包括制度变革、政府政策等因素[2-3]；微观层面主要有教育、性别、户籍等个人特征因素[4-5]，职业和行业因素[6-7]，地区和社会关系因素[8-9]，土地因素等等[10]。然而现有文献鲜有从两代人的角度出发，研究父代收入对子代收入差距的影响。

对于子代而言，父代收入的分布是“先天”不匀的，收入较高的父代能够通过人情关系、权力寻租、财富转移等手段提高其子代的收入，而这与机会公平的基本含义相违背，是机会不平等的体现。倘若父代收入对子代收入差距的形成影响较大，这比收入差距较大的结果更令公众无法接受。因为机会不平等带来的是一个人无法通过努力来改变自身的收入状况和社会地位，往往外部环境等因素内在地决定了个人的收入状况[11]。党的十八大报告指出，逐步建立以权利公平、机会公平、规则公平为主要内容的社会公平保障体系，这是取得中国特色社会主义新胜利的基本要求之一。在此背景下，研究机会不平等对收入差距的影响具有一定的现实意义。为此，本文将基于中国居民健康和营养调查(CHNS)1989-2011年的数据，采用夏普里值分解法，考察父代收入对农村子代收入差距的贡献及其变化。

二、数据来源及描述

本文使用的数据来自于中国疾病预防控制中心营养和食品安全研究所与美国北卡罗来纳大学共同收集的“中国居民健康和营养调查(CHNS)”数据。该数据采用多段随机抽样方法，最早一期为1989年，最新一期为2011年，主要覆盖中国东、中、西部的辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西、贵州9个省份(2011年增加北京、上海和重庆样本)，具有较好的全国代表性。CHNS数据样本中包含有城市和农村样本，由于本文关注农村居民子代收入情况，因此只采用农村样本，农村样本按照父代户籍进行划分。

本文选择1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年和2011年跨度超过20年的农村居民数据作为研究对象。为了得到父代与其子代历年的综合信息数据集，本文首先将所有农村家庭样本中父代(父亲)和子代(儿子和女儿)的信息进行分离，然后将同属一个家庭的父代、子代数据进行合并，接着结合以往的研究和中国农村一般劳动人口的基本特征，本文选择18～40岁的子代、35～60岁的父代劳动力样本，最后，本文利用CHNS数据提供的2011年消费价格指数对父代、子代收入变量进行了处理。经过以上的处理，本文一共获得3 937个有效配对样本，各年具体的配对样本量如表1所示。

表1　各年配对样本量统计

注：为了保证各年样本地区的一致性，2011年样本中没有增加北京、上海和重庆样本。

由于本文在对原始样本进行父代-子代配对时删除了许多样本，配对后的样本是否仍具有全国代表性?这需要对其各地区的样本量分布进行统计。参照一般的方法，本文将主要的9个省份划分为东、中及西部，其中东部地区包括辽宁、山东和江苏，中部地区包括黑龙江、河南、湖北和湖南，西部地区包括广西和贵州。从表2的统计结果看，配对样本基本上具有全国代表性。

表2　配对样本量地区分布统计

表3是对农村子代样本各年净收入来源进行的统计。本文所指的年净收入包括农业经营性净收入、非农经营性净收入以及工资性净收入。从结果上看，农业经营收入占总收入的比重在1997年时已不足50%，2011年时只占总收入的15%左右；另一方面，工资性收入比重却在不断提高，该比重从2006年起一直保持在70%左右，2011年已经达到约80%，成为子代年净收入最重要的来源。

表3　子代年净收入来源统计　(单位%)

表4是依据年份对子代年净收入的一个简单统计。由于收入数据均经过2011年消费价格指数处理，因此各年之间可以直接比较。从表4可以看出，1989年到2011年子代年净收入提高了约8.3倍。然而子代年净收入最小值与最大值之间相差较大，表明子代间收入差距还是比较明显的。

表4　子代年净收入统计　(单位：元)

为了进一步了解农村地区子代收入差距的情况，本文使用最常用的基尼系数作为度量指标进行了测算，基尼系数的计算需要根据收入分配状况估计出洛伦兹曲线，通过积分计算出曲线与对角线之间的面积，并除以对角线下方直角三角形的面积。具体测算结果如表3所示。从表3可以看出，农村子代收入差距较大，大部分年份的基尼系数都远超0.4的国际警戒线。

表5　子代收入差距结果

表6给出了子代样本年龄、性别、婚姻等主要变量的统计结果。从统计结果看，样本中62%的子代为男性，约有23%的子代已婚，子代平均年龄为23岁。教育变量为个人受教育年限，职业变量的设定是按照Erikson和Goldthorpe的职业等级分类表，对职业进行打分*管理者/行政官员/经理(厂长、政府官员、处长、局司长、行政干部及村干部等)=12分；军官与警官=11分；高级专业技术工作者(医生、教授、律师、建筑师、工程师等)=10分；一般专业技术工作者(助产士、护士、教师、编辑、摄影师等)=9分；办公室一般工作人员(秘书、办事员)=8分；技术工人或熟练工人(工段长、班组长、工艺工人等)=7分；士兵与警察=6分；服务行业人员(管家、厨师、服务员、看门人、理发员、售货员、洗衣工等)=5分；司机=4分；非技术工人或熟练工人(普通工人、伐木工等)=3分；农民、渔民、猎人=2分；其他=1分。[12]。从1989年到2011年，子代受教育程度及非农就业程度均有所提高。限于篇幅，本文并未报告各个变量各年份的统计结果。

表6　子代主要变量统计

注：性别，男=1，女=0；婚姻，已婚=1，未婚=0。

三、子代收入决定方程

为了应用夏普里值分解法，需要构建子代的收入决定方程，为此本文需要找出除了父代收入外，其他影响子代收入的因素。如表3所示，由于工资性收入的比重越来越高，性别、教育、职业等个人因素对子代收入的影响也就变得越来越重要。除此之外，由于本文使用的数据涉及到多个省份多个年份，因此时间和地区这两个虚拟变量也就必不可少。

综上所述，本文在子代收入决定方程估计中将会使用到以下解释变量：1.父代年净收入；2.婚姻情况；3.性别；4.年龄；5.受教育年限；6.职业；7.地区虚拟变量；8.时间虚拟变量。由于收入变量一般符合正态分布，而且这也是被普遍接受的做法，因此本文选择了半对数模型。回归方程的具体形式如下：

ln(子代年净收入)=f(父代年净收入，年龄，教育，职业，…，时间虚拟变量)

表7给出了子代收入决定方程的回归结果。地区虚拟变量的估计系数表明，东部地区子代收入显著高于西部，中部地区与西部地区子代收入相差不大。时间虚拟变量的估计系数表明，除了1991年，子代年净收入基本呈现逐年递增的趋势。从解释变量的回归结果看，各解释变量的系数符号符合预期，具有一定的可信度。

由于本文对父代年净收入变量取对数，因此其系数代表的就是代际收入弹性，用来表示父代、子代之间的代际收入流动性。代际收入弹性的估计结果表明，父代收入对子代收入具有显著的正向影响。从个人特征变量的回归结果看，性别变量在子代收入决定方程中并不显著，说明男性、女性收入相差不大；子代已婚劳动力的年净收入要比未婚劳动力显著高出10.8%，表明已婚子代有激励提高自身收入；年龄变量均在1%的水平上显著，且对个人收入的作用为正，表明随着年龄的增加，子代工作经验也会相应提高，从而带来收入的提高，而年龄平方系数为负，说明年龄对个人收入的作用边际递减。从人力资本变量看，教育对个人收入的影响十分显著，子代劳动力接受学校教育每增加一年，其年净收入平均将增加1.7%；子代从事的职业类型对其收入的影响也十分显著，平均而言，职业每提高一个层次，子代年净收入便会增加11.7%。

表7　子代收入决定方程估计结果

注：**、***分别表示在5%和1%水平上显著。

四、对收入差距的分解

本文使用的夏普里值分解法是一种基于回归方程的分解方法。该方法的基本思想是：将收入决定方程的某一自变量(例如X)取样本均值，然后将X的平均值和其他变量的实际值一起代入收入决定方程，推测出收入数据，并计算对应于这个估计收入的不平等指数，记做G1，此时该指数已经不包含X的影响。于是，可以将G1与根据真实数据计算出的收入差距G0之间的差作为X对于收入差距的贡献。如果X取均值后，收入差距缩小了，说明X是扩大收入差距的因素，它对收入差距的贡献为正，反之则为负[13]。

由于是分解各因素对收入差距的影响，而不是对收入对数差距的影响，因此本文在子代收入决定方程两边同时取指数，得到待分解的方程如下：

本文将利用该方法对上文子代收入的基尼系数进行分解。为简化起见，在具体分解时，本文将根据回归方程对含义相近的变量进行合并，主要为：第一是将子代年龄及其平方项合并作为年龄因素；第二是将各个地区虚拟变量合并作为地区因素。这样做能在不影响整个分解结果的前提下得到主要因素对于子代收入差距的贡献。表8的分解结果表明，性别、婚姻、年龄、教育等因素对农村子代收入差距具有不同程度的影响。下面将针对这些因素进行逐一讨论和分析。

总体来看，性别对子代收入差距的贡献率一直较小，说明性别收入差异问题在中国农村子代劳动力市场中并不十分突出。与性别因素不同，婚姻因素对收入差距的贡献起伏较大，但是2000年后其贡献率却平稳上升，表明已婚子代有提高自身收入的积极性，从而拉大了与未婚子代的收入差距[15]。年龄因素对收入差距的形成有一定的贡献。由于年龄的大小在一定程度上代表着经验的高低，因而年龄因素的结果代表着经验对收入差距具有一定影响。教育因素对农村收入差距的贡献率一方面低于对城镇劳动力的贡献率，另一方面在大部分年份里，其贡献率也低于年龄因素的贡献率。该结果表明，尽管教育因素在2000年后平均贡献率有所提高，但是对农村子代而言，教育因素的贡献率总体上还是偏低。职业因素的贡献率一直比较大，一个可能的解释是中国的劳动力市场具有分割的特征，劳动力在主要、次要劳动力市场获得收入的差距较大。地区因素对收入差距的形成具有一定贡献，且在2000年后贡献率有所提高，说明不同地理位置所带来的政策、市场整合程度等方面的差异一直在扩大，因此对子代收入差距的影响也在扩大，这个结果与目前大多数研究结论基本一致[8,10]。1989年以来，父代收入因素对子代收入差距形成的贡献一直较大。由于本文控制了子代教育、职业因素等变量，因此父代收入的贡献更多地体现在收入较高的父代能够通过人情关系、权力寻租、财富转移等手段提高其子代的收入，从而拉大了与缺少背景子代的收入差距，这正代表着机会的不平等对农村收入差距有着较大影响。

表8　子代收入差距分解结果　(单位%)

为了更清楚地了解父代收入贡献率的变化趋势，我们绘制了图1。

图1　父代收入贡献率趋势图

从图1可以看出，尽管父代收入对子代收入差距的贡献一直较大，但是在1989-2009年间这种贡献总体上呈现出一种下降的趋势。这表明在这20年间机会不平等对子代收入差距的贡献在下降，原因在于随着现代化和城市化的不断发展，二、三产业提供的就业岗位的数量及种类都有了较大规模的增长。由于机会较多，大量农村子代劳动力在获得非农就业岗位及收入的过程中，收入不同的父代所起的作用相对下降了。在2009-2011年间，父代收入的贡献率出现了明显的上升，一个可能的解释是，随着中国经济发展的逐步平稳，社会阶层可能正逐步形成，父代收入对子代收入差距形成的贡献逐步加大。

为了更直观地体现以上各因素对农村子代收入差距的相对重要性，本文按年份分别对其贡献率进行排序。从表9的排序结果可以看出，1989-2011年间，父代收入和职业因素对子代收入差距的贡献率一直高居前两位。总体上看，地区因素排在第3位。教育因素在此期间经历先下降，后上升又下降的过程，总体而言，教育因素排名第5，位于年龄因素之后。婚姻、性别因素相对重要性较低，分别排名第6、7位。

表9　各因素对子代收入差距的贡献率排序

五、结论

一个难以否认的既成事实是，父代收入的分布往往是“先天”不均匀的，从而有碍子代起点公平的实现。对于一个社会而言，如果不能消除这种机会的不平等，那么也不该让这种缺陷成为“后天的劣势”。本文运用中国健康与营养调查(CHNS)1989-2011年的数据，采用夏普里值分解法考察了父代收入对农村子代收入差距的贡献及其变化。研究发现：1989-2011年间，父代收入对子代收入差距的贡献率一直较大，父代收入与职业因素对子代收入差距的贡献率一直高居前两位。随着中国市场化程度以及经济水平的提高，尽管父代收入对农村子代收入差距的贡献率在2009年前总体上呈现出下降的趋势，但是2009年后其贡献率却迅速上升，与此同时，教育因素的贡献率却处于较低水平，表明近年来机会不平等对收入差距的影响有所扩大。为此，政府需要进一步深化市场经济体制改革，完善市场导向的收入形成机制，这样才能使子代劳动者更多地依赖于自身的努力获得经济收入，从而将农村子代之间的收入差距控制在合理范围之内。

除了父代收入的贡献，本文其他一些发现同样值得关注。职业因素的贡献率一直较高，表明中国劳动力市场的分割特征比较明显。地区因素的贡献率保持稳步上升，反映了中国区域经济发展的不平衡。地区间经济发展绩效的巨大差异直接导致了不同地区子代收入差距的扩大。教育因素尽管在2000年后平均贡献率有所提高，但是总体上还低于年龄因素，处于较低水平。婚姻因素对子代收入差距的形成有一定的贡献。性别因素对子代收入差距的贡献一直较小。

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(责任编辑：李勤)

Opportunity Inequality and Income Inequality in Rural China: Under the Intergenerational Perspective

CHEN Jie1，SU Qun2a,2b

(1. School of Economics, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing 210023, China;a. College of Management and Economics, b.China Center for Food Security Studies,2. Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China)

Abstract:This paper analyzes the trend of parents' income influence offspring's income inequality in rural China with Shapley value approach on the data of "China Health and Nutrition Survey (1989-2011)". The empirical results show that parents' income has a large contribution since 1989. This paper also finds that with the improvement of marketization and economic levels, the contribution of parents' income has a downward trend before 2009. However, the contribution of parents' income has a rapidly rising since 2009, at the same time, education factor still has a small influence, which show that the contribution of opportunity inequality has been larger.

Key words:residents of rural China; parents' income; offspring's income; income inequality; Shapley value

收稿日期：2016-02-16

基金项目：国家自然科学基金重点项目《人口变化、城乡人口流动和中国的农业与农村发展》(71361140370)；江苏省研究生培养创新工程项目《农村居民代际收入流动趋势及传递机制分析》(KYZZ_0168)

作者简介：陈杰，男，江苏高邮人，管理学博士，讲师，研究方向：劳动经济学与农村发展；

中图分类号：F328

文献标志码：A

文章编号：1007-3116(2016)06-0064-06

苏群，女，宁夏银川人，管理学博士，教授，研究方向：农业经济与农村发展。

【统计应用研究】