張成

摘?要：本文利用CHFS2017年數(shù)據(jù)，基于Mincer方程對不同戶籍勞動力的工資方程進行回歸，得出農(nóng)村勞動力和城鎮(zhèn)勞動力的工資收入存在差距這一基本結(jié)論后，對兩個群體的工資收入差距進行Oaxaca-Blinder分解，考慮到可能存在的內(nèi)生性問題，利用傾向得分匹配方法來削減樣本選擇偏誤。結(jié)果表明：農(nóng)村勞動力在勞動力市場仍處于劣勢地位，面臨著約18.3%的戶籍歧視，城鎮(zhèn)勞動力擁有更高的教育回報率。

關(guān)鍵詞：工資差異;戶籍歧視;傾向得分匹配

中圖分類號：F24?文獻標(biāo)識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.27.040

0?引言

1958年，全國人民代表大會常務(wù)委員會通過了《中華人民共和國戶口登記條例》，我國的城鄉(xiāng)二元戶籍制度由此正式確立。建國初期，我國實行計劃經(jīng)濟，城鄉(xiāng)二元戶籍制度確實發(fā)揮了歷史作用。但十一屆三中全會后，我國開始實行改革開放，隨著經(jīng)濟不斷改革、對外開放步伐不斷加快，城鄉(xiāng)二元戶籍制度的弊端逐漸顯現(xiàn)。這一制度嚴(yán)重阻礙了勞動力的自由流動，使“二元經(jīng)濟模式”在我國根深蒂固。農(nóng)村勞動力由于沒有城市戶籍，在勞動力市場中長期處于劣勢地位，這不僅體現(xiàn)在農(nóng)村勞動力的工資低于城鎮(zhèn)勞動力，還體現(xiàn)在農(nóng)村勞動力無法享受與城鎮(zhèn)勞動力相同水平的社會保障、就業(yè)機會等。

伴隨著改革開放進程，我國實行了多次不同層面的戶籍改革。我國勞動力市場是否存在戶籍歧視？戶籍改革對于縮小農(nóng)村勞動力與城鎮(zhèn)勞動力的差距是否發(fā)揮了作用？對于這些問題，國內(nèi)學(xué)者進行了大量的研究，較為普遍的結(jié)論是：我國勞動力市場存在戶籍歧視，戶籍歧視在一定程度上會導(dǎo)致農(nóng)村勞動力的工資收入低于城鎮(zhèn)勞動力。但是，戶籍歧視能夠在多大程度上解釋農(nóng)村勞動力與城鎮(zhèn)勞動力的工資收入差距，已有成果存在較大差異。蘇群等（2017）基于2012年中國勞動力動態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)，采用分位數(shù)分解方法，從5分位到95分位對不同戶口勞動力的工資差距進行分解，結(jié)果表明，工資差異造成的戶籍歧視在40分位最低，為8.47%;在95分位最高，為35.26%。章莉等（2014）以2007年CHIP數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用四種方法分解農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的工資收入差距，其中，全樣本分解結(jié)果顯示農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的工資差距中有36%是由于戶籍歧視造成。

已有成果為本文的討論奠定了很好的基礎(chǔ)，然而現(xiàn)有研究較少關(guān)注內(nèi)生性問題，這可能會造成估計結(jié)果的偏誤。本文利用2017年西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心的中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)，在Oaxaca-Blinder分解的基礎(chǔ)上，采用傾向得分匹配法來削減選擇偏誤，控制內(nèi)生性的影響，討論我國勞動力市場工資收入戶籍歧視的現(xiàn)狀。研究這一問題對于針對我國勞動力市場的實際情況制定有效的就業(yè)政策、促進更高質(zhì)量就業(yè)進而促進城鄉(xiāng)融合具有較強的現(xiàn)實意義。

1?數(shù)據(jù)來源、變量設(shè)計與模型方法

1.1?數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2017年中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)。中國家庭金融調(diào)查由西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心組織開展，已在2011年、2013年、2015年和2017年四次成功實施調(diào)查。CHFS個人調(diào)查共有127012個樣本，基于研究需要，本文對原始數(shù)據(jù)進行了處理：（1）年齡限制在16-65歲;（2）僅保留受雇樣本;（3）刪除工資、受教育程度等重要變量缺失的樣本。處理后，剩余樣本23648個，其中農(nóng)村勞動力12418個，城鎮(zhèn)勞動力11230個。

1.2?變量設(shè)計

本文研究不同戶籍的工資收入差距，故被解釋變量為小時工資。實際處理時，本文利用稅后年工資/12平均月工作天數(shù)/平均每天工作小時數(shù)計算小時工資。城鎮(zhèn)勞動力的平均小時工資為26.03元，農(nóng)村勞動力的平均小時工資為13.50元。已有文獻將受教育程度、健康狀況、工作年限、婚姻狀況、年齡作為解釋變量，除上述五個變量外，本文還將地區(qū)變量作為解釋變量（以東部地區(qū)為基準(zhǔn)組）。解釋變量中，受教育程度從0-9依次代表沒上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中、中專/職高、大專/高職、大學(xué)本科、碩士研究生、博士研究生。健康狀況和婚姻狀況為虛擬變量。部分研究結(jié)果顯示年齡及工作年限與工資存在倒U型關(guān)系，故本文將年齡的二次項和工作年限的二次項加入回歸方程中作為解釋變量。

1.3?模型方法

本文的工資收入方程基于Mincer（1974）的工資方程：

lnhwage=β0+βiXi+μi（1）

上式中，lnhwage表示小時工資的對數(shù);Xi表示各解釋變量;μi為誤差項。

在對勞動力的工資差距進行分解時，本文采用Oaxaca-Blinder方法，該方法基于線性模型，計算兩個組群的平均工資，構(gòu)造無歧視的勞動力市場工資結(jié)構(gòu)，進而得到兩個組群的工資均值之差，關(guān)于該方法更詳細(xì)的介紹請參考Oaxaca（1973）。

為削減樣本選擇偏誤，本文利用傾向得分匹配法進行穩(wěn)健性檢驗。傾向得分匹配將樣本個體分為處理組和控制組，根據(jù)某函數(shù)對傾向得分P（X）進行匹配，得到具有相同變量特征的處理組和控制組，進一步構(gòu)造反事實，在控制選擇偏誤的基礎(chǔ)上估計參與者的平均處理效應(yīng)（ATT）。

2?實證分析

2.1?工資方程回歸

表1給出了不同戶籍的工資方程回歸結(jié)果。

表1顯示，受教育程度對勞動力的工資有顯著的正向作用，但城鎮(zhèn)勞動力的教育回報率明顯高于農(nóng)村勞動力。就平均受教育程度而言，城鎮(zhèn)勞動力約為中專/職高，而農(nóng)村勞動力僅約為初中。健康程度和婚姻狀況對工資亦為正向作用，且農(nóng)村勞動力的健康程度對工資的影響系數(shù)明顯大于城鎮(zhèn)勞動力，這可能是由于農(nóng)村勞動力更多從事與體力有關(guān)的工作，健康的身體更容易獲得工作進而獲得更高的工資報酬。工作年限對工資有正向作用，這符合一般情況，工作年限越長，經(jīng)驗積累越豐富，能力相對越強。年齡的正向顯著說明傳統(tǒng)認(rèn)識上的年輕力壯已不再是勞動力的顯著優(yōu)勢，一方面，隨著劉易斯轉(zhuǎn)折點的到來，城市頻頻發(fā)生“民工荒”（孫婧芳，2017）;另一方面，年齡的增長一般意味著工作年限的增長。中部地區(qū)與西部地區(qū)對工資不具有顯著影響，這可能是由于近年來各地區(qū)總體上呈現(xiàn)人均收入收斂的趨勢，相對差距在縮?。▽O文凱，2016）。

2.2?工資差距分解

從工資方程回歸中可以發(fā)現(xiàn)不同戶籍存在工資差距，但工資差距中有多大比例是由于戶籍歧視造成，尚不明確，因此需要進一步分析。采用Oaxaca-Blinder方法對農(nóng)村勞動力與城鎮(zhèn)勞動力的工資差距進行分解?？偣べY差系數(shù)為0.511，其中，可解釋部分的工資差系數(shù)為0.410，貢獻率為80.23%;不可解釋部分的工資差系數(shù)為0.101，貢獻率為19.77%。在可解釋部分，對工資差距貢獻最大的是受教育程度，系數(shù)為0317，貢獻率為77.32%。

2.3?傾向得分匹配

為削減樣本選擇偏誤，提高結(jié)果的可信度，進行傾向得分匹配。同時報告最近鄰匹配和核匹配結(jié)果，以供對比。

匹配后所有變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均小于10%，說明匹配的效果較好。最近鄰匹配和核匹配的ATT值十分接近，亦說明匹配結(jié)果可信度高。削減樣本選擇偏誤后，農(nóng)村勞動力面臨約18.3%的工資收入戶籍歧視。

3?結(jié)論與建議

本文利用CHFS2017年數(shù)據(jù)，基于Mincer方程對不同戶籍勞動力的工資方程進行回歸，得出農(nóng)村勞動力和城鎮(zhèn)勞動力的工資收入存在差距這一基本結(jié)論后，對兩個群體的工資收入差距進行Oaxaca-Blinder分解，考慮到可能存在的內(nèi)生性問題，利用傾向得分匹配方法來削減樣本選擇偏誤。本文的主要結(jié)論包括：農(nóng)村勞動力在勞動力市場仍處于劣勢地位，面臨著約18.3%的戶籍歧視，城鎮(zhèn)勞動力擁有更高的教育回報率。

本文的建議有：首先，從根源上消除戶籍歧視存在的制度基礎(chǔ)，堅持新發(fā)展理念特別是共享理念，讓改革發(fā)展成果更多更公平惠及全體人民;其次，逐漸消除戶籍的含金量，強化戶籍在人口登記服務(wù)方面的功能;最后，政府應(yīng)采取措施提高農(nóng)業(yè)戶口勞動力的人力資本水平，如保障農(nóng)業(yè)戶口勞動力接受平等教育的權(quán)利，進而提高其在城鎮(zhèn)勞動力市場上的競爭力。

參考文獻

[1]蘇群，馮波，吳奇峰，等.教育質(zhì)量、戶籍歧視與城鄉(xiāng)勞動力工資差異——基于分位數(shù)回歸與分解方法[J].宏觀質(zhì)量研究，2017，5（2）：119-128.

[2]章莉，李實，Jr.William A. Darity，等.中國勞動力市場上工資收入的戶籍歧視[J].管理世界，2014，（11）：35-46.

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

[4]孫婧芳.城市勞動力市場中戶籍歧視的變化：農(nóng)民工的就業(yè)與工資[J].經(jīng)濟研究，2017，52（8）：171-186.

[5]孫文凱.中國勞動力流動問題研究[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2016.