关于中国城乡居民收入差异影响因素的分析

邢泓翔

随着我国经济迅速发展和城市化进程的推进，大量农村劳动力进入城市市场。农村人口劳动力流动在促进经济发展的同时，也带来了城乡居民工资收入水平差距拉大的问题。本文根据中国国家调查数据库发布的中国综合社会调查（CGSS）2015年数据，在10968份有效问卷中，经过筛选和清理后得到了778个样本数据，利用方差分析的方法，从性别、受教育程度和单位类型三个方面研究其对于城乡居民工资收入差距的影响。根据相关分析结果可以得出结论，性别、受教育程度和单位类型这三个变量都对城乡居民工资收入水平差距具有显著影响，其中受教育程度是造成差异的主要原因。依据结论，本文分别提出了三点政策建议：首先是要推进教育公平，提升农村居民的受教育水平;其次是改善性别歧视，促进就业公平;最后还要完善福利制度和保障政策，以此来减小城乡居民的收入差距。

一、引言

随着经济发展和城市化加快，限制城乡劳动力流动的相关政策放宽后，将大量农村劳动力涌入城市，为城市发展提供丰富的劳动力资源，在一定程度上缓解市区劳动力短缺问题。这些劳动力在一定程度上推动了劳动力的合理分配，但由于我国的户籍制度和相关政策措施还没有完善，农村劳动力进入该市后，出现了很多教育、就业、社会保障等问题。农村劳动力和城市劳动力的工资收入水平存在较大差距。并且这种差距越来越大。

现阶段我国居民工资收入水平差异主要包括包括了城乡收入的差异、城市内部收入的差异、农村内部的收入差异、地区收入的差异、行业收入的差异及阶层收入的差异等多方面，其中对中国居民工资收入差距做出最大贡献的就是城乡之间的工资差距。所以急需研究城市劳动力和农村劳动力的工资水平差距。这有利于缩小人均收入水平差距，推动社会公正和谐，促进经济稳步向前发展。

二、数据来源及研究方法

（一）数据来源

本文采用的数据来源于2018年1月1日中国国家调查数据库（CNSDA）在官网上发布的中国综合社会调查（CGSS）2015年数据。中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）由中国人民大学中国调查与数据中心负责执行，这也是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目。自2003年起，中国综合社会调查项目每年对中国各省，市，自治区的10000多户家庭连续进行横截面调查，全面面向社会、社区、家庭、个人多个层次进行调查，全面收集各层次数据，成为了多学科的经济与社会数据采集平台。

2015年中国综合社会调查项目，覆盖了全国28个省、市、自治区，总共收集了有效问卷10968份。在进行数据筛选和清理后，最终得到778个样本数据，以此作为本文的数据基础。在778个样本数据中，城镇居民样本为542个，农村居民样本为236个，城乡样本量分布情况如表1所示：

（二）选取指标说明

综合以往关于中国城乡居民收入差距的文献研究和中国综合社会调查2015年度调查问卷内容，本文将城乡居民的工资收入水平作为因变量，将性别、受教育程度、单位类型作为自变量，来研究其对于城乡居民收入差距的影响。

1.性别

性别也是影响劳动力工资差距的重要因素。性别歧视在生活中并不罕见，但在职场上尤为突出。2019年12月17日，世界经济论坛发布的《2020年全球性别差距报告》中共有153个国家录用了該论坛数据，中国从2018年的103名下降到106名（2017年的100名）。在现实生活中不同行业内都存在女性劳动力工资水平低于男性劳动力的现象，并且可能这一歧视在农村劳动力身上表现的更加明显。在中国综合社会调查2015年度调查问卷中，有关于性别的提问，本文依旧遵循男和女两类。

2.受教育程度

工资差距会因教育水平而产生影响，教育水平在一定程度上表现出劳动力自身的条件和努力程度。高学历也是高薪就业的必要条件，如果没有相应的教育水平，就不能进入特定行业。在中国综合社会调查2015年度调查问卷中，有关于目前最高教育程度的提问，本文将原问卷中的14个类别筛选归纳为5类，分别为：初中及以下、普通高中、大学专科、大学本科和硕士及以上。类别越高，相应地受教育程度也就越高。

3.单位类型

不同的单位类型，由于薪酬体系和福利制度的不同，可能也会对工资收入水平产生影响。在中国综合社会调查2015年度调查问卷中，有关于工作的单位类型的提问，本文将原问卷中的7个类别筛选归纳为4类，分别为：党政机关、事业单位、企业和社会团体。

（三）研究方法

方差分析法是在实践中被广泛应用的一种统计方法，是从观测变量的方差方面入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有明显影响的变量。由于本文考虑的都是离散型的自变量对于城乡居民工资收入水平的影响，所以采用方差分析的方法来建立模型。本文所有分析均通过SPSS软件进行。

三、数据建模

（一）模型构建

由于本文考虑的都是离散型的自变量对于城乡居民工资收入水平的影响，所以采用方差分析的方法建立模型，也就是比较不同性别、不同受教育程度和不同单位类型对于城乡居民工资收入水平的影响。为了稳定方差，我们将对778个城乡居民样本的职业收入进行对数变换，以获得更加可靠且准确的模型。在对数据和变量的分析过程中，并未发现三个自变量之间存在显著的交互关系，因而本文将采取多因素可加模型的形式。具体形式如下：

lnY=μ+β1gender+β2edu+β3corp+ε

其中，Y表示城乡居民的工资收入水平，μ表示基准平均值，gender表示性别因素，edu表示受教育程度因素，corp表示单位类型因素。

在SPSS软件里分别对城镇和农村样本数据进行方差齐性检验结果如下表2和3所示。

表1为城镇居民样本的方差齐性检验，其P值为0.537;表2为农村居民样本的方差齐性检验，其P值为0.888，两者P值均大于0.05，所以应该接受零假设，即在所有组中因变量的误差方程均相等，都通过了方差齐性检验。