楊修娜 史新杰 李 實(shí)

一、引言

“持續(xù)增進(jìn)民生福祉，扎實(shí)推動(dòng)共同富裕”是我國(guó)“十四五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主要目標(biāo)和重大任務(wù)之一。黨的二十大報(bào)告提到: “中國(guó)式現(xiàn)代化是全體人民共同富裕的現(xiàn)代化。共同富裕是中國(guó)特色社會(huì)主義的本質(zhì)要求，也是一個(gè)長(zhǎng)期的歷史過(guò)程?！薄叭说娜姘l(fā)展、全體人民共同富裕取得更為明顯的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展”是我國(guó)2035 年發(fā)展的總體目標(biāo)之一。而要實(shí)現(xiàn)共同富裕，居民收入的不斷提高和收入分配的不斷改善是一條重要路徑。改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和居民收入提高方面交出了令人滿(mǎn)意的答卷，但在收入分配方面卻沒(méi)有取得各界一致認(rèn)同的績(jī)效。進(jìn)一步優(yōu)化收入分配體制、機(jī)制，降低收入不平等程度，對(duì)我國(guó)實(shí)現(xiàn)共同富裕具有重要的戰(zhàn)略意義。

關(guān)于收入不平等，經(jīng)濟(jì)學(xué)家和社會(huì)學(xué)家都已經(jīng)做了大量研究，其中關(guān)于我國(guó)的收入不平等程度及其變化趨勢(shì)的文獻(xiàn)亦有很多。多數(shù)認(rèn)為我國(guó)的收入不平等程度在2008年達(dá)到最高值，而后有所下降或在高位徘徊。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)，衡量收入差距的基尼系數(shù)從2003 年的0.48 上升到2008 年的0.49，之后下降到2015 年的0.462，此后一直在高位徘徊，2019 年為0.465。收入不平等受許多因素的影響，比如城鄉(xiāng)間的差距、教育與財(cái)產(chǎn)不平等、政府的轉(zhuǎn)移支付和稅收政策等。本文擬從另一個(gè)視角——“機(jī)會(huì)不平等”來(lái)分析影響收入不平等的因素及其對(duì)實(shí)現(xiàn)共同富裕目標(biāo)的重要意義。

與受關(guān)注較早且被廣泛研究的收入不平等相比，機(jī)會(huì)不平等在近些年才進(jìn)入研究者的視野。經(jīng)濟(jì)學(xué)框架下機(jī)會(huì)不平等的研究始于Roemer (1998)。其基本觀點(diǎn)是，影響收入不平等的因素可分為兩類(lèi)，一是個(gè)人通過(guò)努力、選擇可以改變或掌控的因素，二是個(gè)人無(wú)法改變或掌控的外界環(huán)境因素或機(jī)會(huì)。對(duì)于第一類(lèi)因素導(dǎo)致的收入不平等，個(gè)人是需要承擔(dān)責(zé)任的；而對(duì)于第二類(lèi)因素導(dǎo)致的收入不平等，個(gè)人是不應(yīng)該承擔(dān)責(zé)任的。這就帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題: 我們觀察到的收入不平等，有多大程度源于“環(huán)境或機(jī)會(huì)”，又有多大程度源于“努力或選擇”? 對(duì)該問(wèn)題的回答，有非常深遠(yuǎn)的政策含義: 如果有相當(dāng)大程度的收入不平等源于“外界環(huán)境或機(jī)會(huì)不平等”，那么政府進(jìn)行一定程度的政策干預(yù)就很必要，反之則反。

本文使用2002 年、2013 年、2018 年共三個(gè)年份的中國(guó)居民收入調(diào)查(CHIP) 數(shù)據(jù)，研究了2002—2018 年我國(guó)居民收入機(jī)會(huì)不平等的變化趨勢(shì)。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文主要有如下三點(diǎn)貢獻(xiàn)。第一，本文關(guān)注的年份跨度比大部分現(xiàn)有文獻(xiàn)更長(zhǎng)且更新，涵蓋了我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速相對(duì)較快的時(shí)期(2002—2013 年) 以及增速相對(duì)較慢的時(shí)期(2013—2018 年)，這也是教育普及率相對(duì)較低和較高的兩個(gè)時(shí)期，以及對(duì)人群空間流動(dòng)的限制較大和限制逐漸放松的兩個(gè)時(shí)期。第二，2002 年、2013 年、2018 年這三年CHIP 數(shù)據(jù)都有豐富的變量信息，使得本文可以在分析時(shí)納入更多反映環(huán)境因素的關(guān)鍵變量。第三，本文不僅分析了全國(guó)的機(jī)會(huì)不平等，而且比較了出生時(shí)擁有農(nóng)村和城鎮(zhèn)戶(hù)籍的居民分別面臨的機(jī)會(huì)不平等程度有何差異。與此同時(shí)，還分析了隨著年齡的增長(zhǎng)每個(gè)出生組機(jī)會(huì)不平等程度的變化趨勢(shì)，在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)不同出生組面臨的機(jī)會(huì)不平等差異以及該差異隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。

本文發(fā)現(xiàn)，相比于其他國(guó)家，我國(guó)居民因機(jī)會(huì)不同而導(dǎo)致的收入不平等程度處于中低水平。在數(shù)據(jù)涉及的近二十年里，我國(guó)居民的機(jī)會(huì)不平等水平大體呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢(shì)，在2013 年以后尤其明顯。另外，在這期間導(dǎo)致機(jī)會(huì)不平等的主要因素也有所變化。2002 年時(shí)地區(qū)(東、中、西)、出生時(shí)的戶(hù)口類(lèi)型、父母的職業(yè)是引起機(jī)會(huì)不平等的主要因素。但到2018 年，區(qū)域、出生時(shí)的戶(hù)口類(lèi)型、父母職業(yè)的影響程度有所下降，而父母受教育水平的影響程度有所上升。性別、年齡這兩個(gè)個(gè)體特征的影響也逐漸增大。

以出生時(shí)戶(hù)籍劃分來(lái)看，本文發(fā)現(xiàn)出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍的人群內(nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等程度相對(duì)較高，高于出生時(shí)擁有城市戶(hù)籍的居民。另外，對(duì)于出生于不同年份的人群來(lái)說(shuō)，隨著年齡的增長(zhǎng)，他們各自?xún)?nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等程度基本呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。不過(guò)，不同出生年代人群面臨的機(jī)會(huì)不平等程度的下降并不是導(dǎo)致我國(guó)整體機(jī)會(huì)不平等程度下降的最重要原因。我國(guó)居民整體機(jī)會(huì)不平等程度的下降，主要源于近些年導(dǎo)致機(jī)會(huì)不平等程度的環(huán)境因素發(fā)生了一些變化。

二、文獻(xiàn)綜述

近些年涌現(xiàn)出了很多研究機(jī)會(huì)不平等的文獻(xiàn)①比如Roemer 和Trannoy (2015)，Ramos 和Van de gaer (2016)，F(xiàn)erreira 和Peragine (2016)。，一個(gè)主要原因是相對(duì)于其他測(cè)度方法，機(jī)會(huì)不平等的估算有一定的優(yōu)越性②詳見(jiàn)Bj?rklund 和J?ntti (2020)，該文章比較了研究機(jī)會(huì)不平等的方法和與之相關(guān)的研究代際流動(dòng)的其他方法。，比如，可以用多個(gè)變量來(lái)刻畫(huà)一個(gè)人的出生背景對(duì)之后個(gè)人的長(zhǎng)期影響，同時(shí)可以采用多個(gè)衡量不平等的指標(biāo)(比如基尼系數(shù)、MLD 指數(shù)、泰爾指數(shù))。當(dāng)然，機(jī)會(huì)不平等的估算有一定的局限性，比如受數(shù)據(jù)可得性影響很難將所有的環(huán)境因素都納入回歸方程，因此得到的機(jī)會(huì)不平等程度往往可能低于真實(shí)情況，或者說(shuō)可以作為真實(shí)機(jī)會(huì)不平等程度的下限。

關(guān)于“有多大程度的不平等源于機(jī)會(huì)差異，又有多大程度的不平等源于個(gè)人努力”這個(gè)問(wèn)題，其答案會(huì)由于在研究過(guò)程中對(duì)如下幾個(gè)細(xì)節(jié)的選擇不同而不同。首先，國(guó)家、人群，以及研究時(shí)期的選擇。其次，研究設(shè)計(jì)的選擇，包括: 第一，因變量的選取。在研究機(jī)會(huì)不平等的現(xiàn)有文獻(xiàn)中，有的關(guān)注收入，有的關(guān)注受教育年限和健康③比如Tran noy 等(2010)。等，而在研究收入的機(jī)會(huì)不平等的文獻(xiàn)中，有的關(guān)注“個(gè)人掙得收入”，有的關(guān)注“戶(hù)人均可支配收入”。本文關(guān)注的是個(gè)人掙得收入。第二，方法的選擇。第一種方法是根據(jù)不同的變量將樣本分為若干個(gè)子樣本，然后分解不平等指數(shù)；第二種方法基于回歸方程，使用得相對(duì)普遍，本文也采用該方法。三是關(guān)于自變量的選擇，不同文章也有所不同。上述基于回歸方程的機(jī)會(huì)不平等的研究方法常被批評(píng)的一個(gè)不足之處是，它將回歸方程中控制過(guò)各個(gè)環(huán)境因素之后剩下的不可觀測(cè)的部分視為“努力”。如果回歸方程中沒(méi)有放入足夠多的環(huán)境變量，就會(huì)低估機(jī)會(huì)不平等的程度(Peragine，2004；Zhou 和Zhao，2019；史新杰等，2022)。這意味著，使用這種方法時(shí)，包含足夠多的關(guān)于環(huán)境因素的變量是非常重要的，放入的衡量環(huán)境因素的變量和界定方式不同，所得結(jié)果也會(huì)有所差異。最后，在計(jì)算過(guò)程中關(guān)于衡量不平等程度的不同指數(shù)的選擇。比如，使用基尼系數(shù)得出的“由于機(jī)會(huì)不平等而導(dǎo)致的收入不平等”占“整體收入不平等”的相對(duì)比重往往高于使用泰爾指數(shù)和MLD 指數(shù)所得出的結(jié)果。

Bourguignon 等(2007) 是一篇發(fā)表較早且被引頻次很高的、關(guān)于量化機(jī)會(huì)不平等程度的實(shí)證文章。該文研究了1996 年26—60 歲的巴西城鎮(zhèn)居民的收入與他們的種族、出生地區(qū)、父母的受教育水平等環(huán)境因素的關(guān)系。結(jié)論顯示，若用泰爾指數(shù)來(lái)衡量不平等程度，約10%—37%的收入不平等源于環(huán)境因素；其中父母受教育水平的影響要大于種族或出生地等其他因素。類(lèi)似地，F(xiàn)erreira 和Gignoux (2011) 將研究對(duì)象擴(kuò)展到了六個(gè)拉丁美洲國(guó)家，發(fā)現(xiàn)這些國(guó)家約四分之一到一半的收入不平等源于機(jī)會(huì)不平等。

Brunori 等(2013) 以及Roemer 和Trannoy (2015) 比較了不同國(guó)家的機(jī)會(huì)不平等程度。他們發(fā)現(xiàn)，在高收入國(guó)家里，北歐國(guó)家的機(jī)會(huì)不平等程度最低，愛(ài)爾蘭、西班牙、英國(guó)和美國(guó)的機(jī)會(huì)不平等程度最高。就全世界而言，機(jī)會(huì)不平等程度較高的主要是發(fā)展中國(guó)家和地區(qū)，比如巴西、危地馬拉(拉丁美洲國(guó)家)、巴拿馬、南非等。從國(guó)際比較的結(jié)果來(lái)看，基本上可以得出“收入不平等程度較高的國(guó)家其機(jī)會(huì)不平等程度也較高，二者高度正相關(guān)”(Roemer 和Trannoy，2015，293 頁(yè)) 的結(jié)論。遺憾的是，這兩篇關(guān)于機(jī)會(huì)不平等國(guó)際比較的文章都沒(méi)有提到中國(guó)。

關(guān)于中國(guó)的機(jī)會(huì)不平等，早期文獻(xiàn)關(guān)注的是教育層面的機(jī)會(huì)差異。比如，梁晨等(2012) 通過(guò)對(duì)北京大學(xué)和蘇州大學(xué)學(xué)生社會(huì)來(lái)源的研究發(fā)現(xiàn)，高等教育開(kāi)始多樣化，社會(huì)較低階層子女所占比重有上升趨勢(shì)。李春玲(2014) 進(jìn)一步對(duì)“80 后”人群的教育經(jīng)歷及其機(jī)會(huì)不平等狀況進(jìn)行深入探討，認(rèn)為盡管教育機(jī)會(huì)明顯增加，但城鄉(xiāng)教育差距加大、優(yōu)質(zhì)教育資源分配不均等問(wèn)題依舊存在。劉精明(2008) 和吳愈曉(2013) 刻畫(huà)了中國(guó)居民的教育機(jī)會(huì)不平等及其演變，也強(qiáng)調(diào)了教育機(jī)會(huì)不平等問(wèn)題依舊存在?，F(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)注的另一個(gè)結(jié)果維度是收入層面的機(jī)會(huì)差異，比如Zhang 和Eriksson (2010)?；谥袊?guó)健康與營(yíng)養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)(CHNS)，該文利用涵蓋9 個(gè)省份、時(shí)間跨度為1989—2006年、包含1 287 個(gè)樣本的非平衡面板數(shù)據(jù)，使用參數(shù)回歸的方法估計(jì)了我國(guó)的機(jī)會(huì)不平等程度；使用到的環(huán)境變量包括父母的背景(受教育水平、就業(yè)和收入情況)，自身的性別、年齡、出生地等信息；使用基尼系數(shù)作為衡量收入不平等程度的指標(biāo)。該文發(fā)現(xiàn)從1989 年到2006 年我國(guó)的機(jī)會(huì)不平等程度在逐漸升高，機(jī)會(huì)不平等占整體收入不平等程度的相對(duì)比重從1989 年的46%上升到2006 年的63%。在眾多環(huán)境因素中，影響最大的兩個(gè)是父母的收入和父母的就業(yè)情況，而父母受教育水平的影響則比較小。在這段時(shí)間，隨著時(shí)間的推移，收入不平等程度在逐漸提高，機(jī)會(huì)不平等程度也在提高。不過(guò)該文有以下三個(gè)局限: 第一，使用的數(shù)據(jù)存在一定程度的樣本偏差，88%的樣本都為城鎮(zhèn)居民，67%的樣本在國(guó)有企業(yè)工作。而根據(jù)世界銀行WDI 數(shù)據(jù)庫(kù)公布的數(shù)據(jù)，在這段時(shí)間我國(guó)的城鎮(zhèn)化率從26%上升到45%，依舊處于較低水平。第二，所使用數(shù)據(jù)的代表性有限。在CHNS 數(shù)據(jù)里，只包含那些和子女同住在一起的父母的信息，沒(méi)包含未和子女住在一起的父母的信息，意味著該文回歸中使用的信息并不完整。第三，該文在使用基尼系數(shù)來(lái)測(cè)算機(jī)會(huì)不平等時(shí)，沒(méi)有糾正路徑依賴(lài)(path-dependency) 帶來(lái)的偏差(Foster 和Shneyeroy，2000)。

一個(gè)相對(duì)較新的研究是Zhou 和Zhao (2019)。該文同樣基于CHNS 數(shù)據(jù)，利用其中的4 000 個(gè)樣本，時(shí)間跨度為1993—2011 年。與Zhang 和Eriksson (2010) 類(lèi)似，他們也僅利用和父母同住在一起的樣本、使用參數(shù)回歸方法、利用基尼系數(shù)作為衡量不平等程度的指標(biāo)，也沒(méi)有調(diào)整因路徑依賴(lài)帶來(lái)的偏差。不過(guò)，與Zhang 和Eriksson (2010) 不同的是，他們僅關(guān)注男性樣本且使用了三個(gè)環(huán)境變量: 居住地、母親的戶(hù)口類(lèi)型、父親的收入。他們估算出的我國(guó)機(jī)會(huì)不平等的實(shí)際水平以及其占整體收入不平等程度的相對(duì)比重都低于Zhang 和Eriksson (2010) 的結(jié)果，而且在2006 年之前也表現(xiàn)出上升趨勢(shì)。但是，2006—2011 年機(jī)會(huì)不平等的程度呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，機(jī)會(huì)不平等占整體收入不平等的比重從1993 年的15%上升到2006 年的21%，之后又下降到2011 年的9%。

總而言之，不同文章使用的方法不同、衡量不平等程度的指標(biāo)不同、數(shù)據(jù)來(lái)源不同、涵蓋的年份不同、關(guān)注的區(qū)域不同(農(nóng)村/城鎮(zhèn)/全國(guó))，所得出的結(jié)論也不盡相同。①因篇幅所限，本文省略了研究我國(guó)居民收入機(jī)會(huì)不平等的文獻(xiàn)比較，感興趣的讀者可在《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)論文頁(yè)面“附錄與擴(kuò)展”欄目下載。比如，李瑩和呂光明(2016) 使用2007 年CHIP 數(shù)據(jù)中的城鎮(zhèn)樣本分析得出機(jī)會(huì)不平等的相對(duì)水平超過(guò)1/3。而李瑩和呂光明(2018) 使用另一個(gè)衡量不平等程度的指數(shù)分析發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)不平等的相對(duì)水平為23%。而且不少文獻(xiàn)使用的是中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)(CGSS)，比如史新杰等(2018)、李瑩等(2019)、龔鋒等(2017)，這些文獻(xiàn)認(rèn)為在2008—2015 年間，我國(guó)機(jī)會(huì)不平等的相對(duì)水平在35%—46%。但基于CHNS 數(shù)據(jù)的研究(比如陳東和黃旭鋒，2015) 發(fā)現(xiàn)在1989—2009 年間，我國(guó)機(jī)會(huì)不平等程度的相對(duì)平均水平為55%，并且在這段時(shí)間沒(méi)有明顯的變化趨勢(shì)。

此外，有的文獻(xiàn)還比較了不同年齡組的機(jī)會(huì)不平等。比如，李瑩和呂光明(2018)發(fā)現(xiàn)從18 歲到60 歲不同年齡組對(duì)應(yīng)的機(jī)會(huì)不平等相對(duì)水平呈現(xiàn)倒U 形；史新杰等(2018) 發(fā)現(xiàn)從20 歲到60 歲不同年齡組對(duì)應(yīng)的機(jī)會(huì)不平等相對(duì)水平呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。還有的文獻(xiàn)比較了出生于不同年代的人群面臨的機(jī)會(huì)不平等程度。比如，李瑩和呂光明(2019) 發(fā)現(xiàn)出生于20 世紀(jì)80 年代之后的人群面臨的機(jī)會(huì)不平等程度相對(duì)低于出生于80年代之前的人；龔鋒等(2017) 則發(fā)現(xiàn)出生年代不同的人面臨的機(jī)會(huì)不平等程度之間沒(méi)有明顯的變化趨勢(shì)。

在“哪些因素對(duì)機(jī)會(huì)不平等程度的影響相對(duì)較大?”這個(gè)問(wèn)題上，現(xiàn)有文獻(xiàn)的觀點(diǎn)存在一些相同之處。比如，李瑩和呂光明(2016)、史新杰等(2018)、李瑩和呂光明(2019) 都發(fā)現(xiàn)，地區(qū)、戶(hù)口類(lèi)型、性別、父親的背景(教育和職業(yè)) 對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)相對(duì)較大。Golley 和Kong (2016) 關(guān)注的不是收入層面而是教育層面的機(jī)會(huì)不平等，該文利用中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS) 數(shù)據(jù)庫(kù)，分析發(fā)現(xiàn)戶(hù)口類(lèi)型是導(dǎo)致教育機(jī)會(huì)不平等的最重要因素。

三、方法和數(shù)據(jù)

機(jī)會(huì)不平等理論分析框架中，一個(gè)人的收入受兩方面因素的影響: 一是個(gè)人可以控制和改變的因素，比如勤奮和努力程度，能夠影響個(gè)人的學(xué)習(xí)成績(jī)、受教育水平等，簡(jiǎn)稱(chēng)“努力”；二是個(gè)人無(wú)法控制和改變的因素，比如出生地、性別、父母的背景，簡(jiǎn)稱(chēng)“環(huán)境”。其中，由努力程度不同導(dǎo)致的不平等取決于個(gè)人的選擇；而由環(huán)境因素導(dǎo)致的不平等稱(chēng)為“機(jī)會(huì)不平等”，需要政府予以政策干預(yù)或調(diào)整。在此理論框架下，參考Ferreira 和Gignoux (2011) 以及Bourguignon 等(2007)，本文采用參數(shù)—事前法(parametric ex-ante approach)。

假設(shè)一個(gè)人的收入取決于一系列個(gè)人無(wú)法控制的環(huán)境因素C和努力因素E，即:

其中，努力又取決于環(huán)境和其他不可觀測(cè)的因素，式(1) 可以被寫(xiě)為:

若采用參數(shù)方法進(jìn)行估計(jì)，式(2) 可以寫(xiě)為:

其中，

在這里，β和γ分別代表環(huán)境、努力對(duì)收入的影響系數(shù)；δ代表環(huán)境對(duì)努力的影響系數(shù)。將式(3) 與式(4) 合并，可以得出:

或者簡(jiǎn)寫(xiě)為:

式(6) 可以采用OLS 進(jìn)行直接估計(jì)。其中，ρ衡量了環(huán)境對(duì)收入的直接影響與環(huán)境通過(guò)影響努力進(jìn)而對(duì)收入的間接影響之和?；诖朔匠?，估算出的每個(gè)樣本的收入預(yù)測(cè)值可以被視為由環(huán)境因素帶來(lái)的收入，真實(shí)收入Y與收入的預(yù)測(cè)值之間的差值可以視為由努力帶來(lái)的收入。

現(xiàn)在，將收入不平等分解為兩個(gè)部分，一是源于努力的不平等，二是源于環(huán)境的不平等。I(Y)代表整體的收入不平等，I(Yc)代表源于環(huán)境的收入不平等，I(Ye)代表源于努力程度的收入不平等，那么:

上述方法無(wú)法將環(huán)境影響收入的總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)兩個(gè)部分，因此我們借鑒Bourguignon (2007) 的間接法，進(jìn)一步分解出直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的程度。首先，我們構(gòu)造一個(gè)反事實(shí)收入，即對(duì)于所有樣本，環(huán)境變量都取均值:

基于真實(shí)收入分布的不平等程度與基于式(8) 的反事實(shí)收入分布的不平等程度之差，即為環(huán)境因素影響收入不平等的總效應(yīng)。假設(shè)用I代表基于收入分布的不平等指數(shù)，那么，機(jī)會(huì)不平等總效應(yīng)的絕對(duì)水平為I(Y)－I()；機(jī)會(huì)不平等總效應(yīng)的相對(duì)水平為

為計(jì)算出直接效應(yīng)，需要構(gòu)造另外一個(gè)反事實(shí)收入，如式(9) 所示:

本文除了分析機(jī)會(huì)不平等的總效應(yīng)、直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，還進(jìn)一步利用Shapley 方法(Shorrocks，2013；Wan，2004) 分解出每一個(gè)具體的環(huán)境因素對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)。與其他分解方法相比，Shapley 方法具有路徑獨(dú)立性(path independency) 的優(yōu)點(diǎn)，各環(huán)境因素對(duì)收入不平等的貢獻(xiàn)之和等于整體環(huán)境因素對(duì)收入不平等的貢獻(xiàn)，即整體的機(jī)會(huì)不平等。在接下來(lái)的分析中，本文主要匯報(bào)基于MLD 指數(shù)的結(jié)果。①采用MLD 指數(shù)可以規(guī)避不平等指標(biāo)的不可分解性以及機(jī)會(huì)不平等測(cè)度結(jié)果的路徑依賴(lài)性，因此研究收入機(jī)會(huì)不平等的現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用MLD 指數(shù)。

本文使用的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2002 年、2013 年、2018 年三個(gè)年份CHIP 數(shù)據(jù)的農(nóng)村樣本、城鎮(zhèn)樣本和農(nóng)民工樣本。這三年數(shù)據(jù)的樣本量分別為63 911 人、57 821 人和70 431人。這三年的數(shù)據(jù)涵蓋的省份略有不同，為讓數(shù)據(jù)有更好的可比性，在具體分析時(shí)只保留了共同涵蓋的14 個(gè)省份的樣本。另外，本文根據(jù)CHIP 團(tuán)隊(duì)提供的地區(qū)(東/中/西)×人群(城鎮(zhèn)/農(nóng)村/農(nóng)民工) 兩個(gè)層級(jí)的權(quán)重對(duì)樣本進(jìn)行了調(diào)整，所得結(jié)果具有較好的全國(guó)代表性。

在樣本清理時(shí)，本文只關(guān)注年齡在26—50 歲的成年人，孩子和老年人不在分析范圍內(nèi)。另外，本文只保留每個(gè)家戶(hù)中的戶(hù)主和配偶樣本，因?yàn)镃HIP 數(shù)據(jù)只調(diào)查了戶(hù)主和配偶的父母信息(包括受教育程度、職業(yè)等)?；谶@些處理，最終得到三年的樣本人數(shù)分別為12 215 人、10 167 人、7 971 人。由于本文只關(guān)注年齡在26—50 歲的戶(hù)主和配偶，這意味著，2002 年的樣本出生在1952—1976 年之間，他們的父母大多出生在20 世紀(jì)的30 年代、40 年代和50 年代；2013 年的樣本出生在1963—1987 年之間，他們的父母大多出生在20 世紀(jì)40 年代、50 年代、60 年代；2018 年的樣本出生在1968—1992 年之間，他們的父母大多出生在20 世紀(jì)50 年代、60 年代。

本文關(guān)注的因變量是個(gè)人收入，包括工資性收入、經(jīng)營(yíng)凈收入等總額。其中，工資性收入包括各種貨幣補(bǔ)貼。在回歸方程中，因變量是個(gè)人收入的對(duì)數(shù)。我國(guó)居民個(gè)人的勞動(dòng)收入在2002 年還處于很低的水平，僅為27.9 元/日。之后十多年隨著經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)居民的收入水平也大幅提高，在2013 年達(dá)到100.7 元/日，2018 年進(jìn)一步提高到158.7 元/日。

本文采用的數(shù)據(jù)包含多種環(huán)境變量，包括性別、年齡、民族、出生時(shí)的戶(hù)口類(lèi)型、地區(qū)、父母的受教育水平和父母的職業(yè)，除了父母的職業(yè)其他變量的定義口徑基本一致。在2013 年和2018 年的數(shù)據(jù)中，父母的職業(yè)分別有8 個(gè)子分類(lèi)，分類(lèi)方式和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的分類(lèi)方式一致。但是，2002 年數(shù)據(jù)中的農(nóng)村樣本只提供了父母是從事“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)”還是“非農(nóng)活動(dòng)”的信息。因此，為了讓三年的數(shù)據(jù)有更好的可比性，本文在回歸時(shí)將父母的職業(yè)變量設(shè)定為三元虛擬變量，分別代表其中一方或兩方從事的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)還是非農(nóng)活動(dòng)。另外，對(duì)于2013 年和2018 年的數(shù)據(jù)，本文也呈現(xiàn)了將父母的職業(yè)設(shè)定為8 個(gè)子分類(lèi)時(shí)所得出的結(jié)果。

有個(gè)別環(huán)境變量在這三年的數(shù)據(jù)中并不是每年都有，比如父母是否是黨員(僅2002年和2018 年包含)、在兄弟姐妹中的排行(僅2013 年和2018 年包含) 和孩童時(shí)所在的地區(qū)(僅2018 年包含)。其中，“孩童時(shí)所在的地區(qū)”僅2018 年的數(shù)據(jù)中有，而“當(dāng)前所在的地區(qū)”在三年的數(shù)據(jù)中都有。因此對(duì)于2018 年數(shù)據(jù)，本文分別使用“孩童時(shí)所在的地區(qū)”和“當(dāng)前所在的地區(qū)”作了分析，兩種情況下所得結(jié)果大體類(lèi)似?？紤]到近些年我國(guó)戶(hù)籍政策呈逐漸放開(kāi)的趨勢(shì)，2018 年地域之間人口流動(dòng)程度要高于2002 年和2013 年，因此本文認(rèn)為對(duì)于2002 年和2013 年“當(dāng)前所在的地區(qū)”是“孩童時(shí)所在的地區(qū)”的一個(gè)較好的代理變量。在后文分析中，對(duì)于2002 年和2013 年我們使用的是“當(dāng)前所在的地區(qū)”，對(duì)于2018 年使用的是“孩童時(shí)所在的地區(qū)”。另外，為保持三年數(shù)據(jù)的一致性，我們沒(méi)有將“父母是否是黨員”、“在兄弟姐妹中的排行”納入基準(zhǔn)分析，但對(duì)于包含這兩個(gè)變量的年份，本文將其納入回歸模型中作了穩(wěn)健性分析，得出的結(jié)果與基本結(jié)果差別不大。

本文共用到五個(gè)努力變量，分別是個(gè)體的受教育年限、職業(yè)、單位所有制、是否流動(dòng)和是否為黨員。①變量的基本描述統(tǒng)計(jì)請(qǐng)見(jiàn)《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)“附錄與擴(kuò)展”。

四、基本結(jié)果: 全國(guó)的機(jī)會(huì)不平等

在估算2002 年、2013 年、2018 年的收入不平等和機(jī)會(huì)不平等的絕對(duì)水平及相對(duì)水平時(shí)，本文使用的是MLD 指數(shù)。從衡量機(jī)會(huì)不平等的絕對(duì)水平看(見(jiàn)表1 前三行)，近二十年來(lái)我國(guó)居民收入機(jī)會(huì)不平等的絕對(duì)水平呈現(xiàn)先下降而后略有上升的趨勢(shì)，從2002年的0.149 下降到2013 年的0.056，再到2018 年的0.062。從衡量機(jī)會(huì)不平等的相對(duì)水平看，機(jī)會(huì)不平等占整體收入不平等的比重從2002 年的31.7%大幅下降到2013 年的19.5%，之后下降到2018 年的17.7%。

表1 全國(guó)層面的機(jī)會(huì)不平等和收入不平等程度——基于MLD 指數(shù)

機(jī)會(huì)不平等的絕對(duì)水平與相對(duì)水平的變化趨勢(shì)有所不同，是因?yàn)槲覈?guó)居民整體收入不平等程度在近二十年也出現(xiàn)了先下降后小幅上升的趨勢(shì)，與機(jī)會(huì)不平等絕對(duì)水平的變化趨勢(shì)一致。二者相除，機(jī)會(huì)不平等占整體收入不平等的比重持續(xù)下降，只不過(guò)2013—2018 年的下降幅度明顯小于2002—2013 年的下降幅度。需要補(bǔ)充說(shuō)明的是，本文計(jì)算出的收入不平等程度與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方公布的我國(guó)居民收入不平等程度①詳見(jiàn)《中國(guó)住戶(hù)調(diào)查年鑒》(2020)。有所差別，主要源于如下幾點(diǎn): 第一，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局采用的是基尼系數(shù)，本文采用的是MLD 指數(shù)；第二，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)注的是所有年齡段的人群，本文只關(guān)注26—50 歲處于勞動(dòng)年齡的人群；第三，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局使用的是家戶(hù)層面的“戶(hù)人均可支配收入”，本文使用的是個(gè)人層面的“個(gè)人收入”，包括工資性收入或經(jīng)營(yíng)凈收入等。

機(jī)會(huì)不平等的產(chǎn)生有兩種途徑，一是環(huán)境因素直接作用于個(gè)體收入從而導(dǎo)致機(jī)會(huì)不平等，比如出生時(shí)擁有城鎮(zhèn)戶(hù)籍或出生在東部地區(qū)的居民相較而言具有收入優(yōu)勢(shì)；二是環(huán)境因素通過(guò)影響努力間接地影響個(gè)體收入，比如，那些高學(xué)歷父母的孩子從小受家庭環(huán)境的熏陶，在學(xué)習(xí)和工作中往往更加努力從而可以獲得更高的收入。環(huán)境因素通過(guò)第一種途徑導(dǎo)致的機(jī)會(huì)不平等可稱(chēng)為“直接效應(yīng)”，第二種途徑導(dǎo)致的機(jī)會(huì)不平等可稱(chēng)為“間接效應(yīng)”。

本文進(jìn)一步借鑒Bourguignon 等(2007) 的方法，將環(huán)境因素對(duì)收入的影響分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)兩個(gè)部分并進(jìn)行估算，所得結(jié)果詳見(jiàn)表1 的后三行和圖1。可以看出，環(huán)境因素主要通過(guò)直接效應(yīng)影響機(jī)會(huì)不平等，在三年數(shù)據(jù)中，直接效應(yīng)都大于間接效應(yīng)。然而，隨著時(shí)間的推移，直接效應(yīng)逐漸下降，間接效應(yīng)逐漸上升。一個(gè)有意思的發(fā)現(xiàn)是，2002 年時(shí)，通過(guò)努力可以縮小環(huán)境因素帶來(lái)的收入差距，而到2013 年、2018 年則正好相反，收入差距在擴(kuò)大且程度在加深。這意味著，20 年前那些出生于不利環(huán)境的孩子，通過(guò)自身的努力可以獲得更高的收入以改變命運(yùn)；而到20 年后的今天，出生于不利環(huán)境的弱勢(shì)群體很難突破不利環(huán)境的約束實(shí)現(xiàn)更高努力進(jìn)而改變命運(yùn)。因此，我們需要對(duì)出生于不利環(huán)境的孩子給予適當(dāng)支持，消除各種制度性障礙，為他們通過(guò)努力改變命運(yùn)提供足夠的平臺(tái)和暢通的渠道。

圖1 環(huán)境因素影響機(jī)會(huì)不平等的兩種效應(yīng)的相對(duì)貢獻(xiàn)——全國(guó)

各個(gè)環(huán)境因素對(duì)機(jī)會(huì)不平等程度貢獻(xiàn)程度的分解結(jié)果如表2 所示。①本文基于方法一即直接法估算各環(huán)境因素對(duì)機(jī)會(huì)不平等的相對(duì)貢獻(xiàn)。近二十年，性別、年齡這兩個(gè)個(gè)體特征對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)逐漸提高，不同性別、年齡的人群面臨的機(jī)會(huì)不平等在加劇。性別對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)率從2002 年的1.7%上升到2013 的38.1%，之后小幅上升到2018 年的39.7%。與其他環(huán)境因素相比，性別對(duì)收入不平等的貢獻(xiàn)度最高。雖然年齡對(duì)收入不平等的貢獻(xiàn)度沒(méi)有性別高，但一直呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，從2002 年時(shí)的1.0%上升到2013 年、2018 年的6.8%、11.8%。

表2 各環(huán)境因素對(duì)機(jī)會(huì)不平等的相對(duì)貢獻(xiàn) 單位:%

出生時(shí)的戶(hù)籍類(lèi)型對(duì)機(jī)會(huì)不平等程度的貢獻(xiàn)有所下降，戶(hù)籍制度逐漸放開(kāi)是一個(gè)重要因素?，F(xiàn)在關(guān)于我國(guó)戶(hù)籍制度的研究有很多，基本都認(rèn)為戶(hù)籍制度對(duì)個(gè)人的成長(zhǎng)、工作、生活影響深遠(yuǎn)，與出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍的居民相比，出生時(shí)擁有城市戶(hù)籍的居民有很多優(yōu)勢(shì)。本文結(jié)果顯示，出生時(shí)的戶(hù)籍類(lèi)型對(duì)機(jī)會(huì)不平等程度的貢獻(xiàn)從2002 年的28.3%下降到2013 年、2018 年的10.1%、11.3%。這意味著，隨著近些年我國(guó)戶(hù)籍制度逐漸放開(kāi)、人員流動(dòng)受到的限制逐漸減少，出生時(shí)的戶(hù)籍類(lèi)型對(duì)機(jī)會(huì)不平等程度的貢獻(xiàn)逐漸下降。需要說(shuō)明的是，本文僅關(guān)注26—50 歲的勞動(dòng)年齡人口，城鎮(zhèn)戶(hù)籍老人與農(nóng)村戶(hù)籍老人在退休后能享受到的社保待遇(比如退休金等) 相差較大，如果將老年人也納入分析，出生時(shí)的戶(hù)籍類(lèi)型對(duì)機(jī)會(huì)不平等程度的貢獻(xiàn)將會(huì)加大。

之前多數(shù)的數(shù)據(jù)源里沒(méi)有“出生時(shí)的戶(hù)籍類(lèi)型”這一信息，因此不少現(xiàn)有文獻(xiàn)使用“當(dāng)前的戶(hù)口類(lèi)型”而不是“出生時(shí)的戶(hù)口類(lèi)型”作為環(huán)境變量來(lái)分析機(jī)會(huì)不平等。而CHIP 數(shù)據(jù)既包含“出生時(shí)的戶(hù)口類(lèi)型”也包含“當(dāng)前的戶(hù)口類(lèi)型”，因此本文分別使用這兩個(gè)變量作類(lèi)似分析。結(jié)果顯示，使用“當(dāng)前戶(hù)口類(lèi)型”時(shí)估算出的機(jī)會(huì)不平等程度高于使用“出生時(shí)的戶(hù)口類(lèi)型”估算出的結(jié)果。主要原因在于，有不少出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍的居民后來(lái)通過(guò)不同途徑獲得了城市戶(hù)籍(比如上學(xué)、工作、結(jié)婚、購(gòu)房等)，若使用“當(dāng)前的戶(hù)籍類(lèi)型”會(huì)漏掉與后天改變戶(hù)籍行為相關(guān)的機(jī)會(huì)不平等，且有些后天改變戶(hù)籍的行為與個(gè)人的努力密切相關(guān)，所以使用“當(dāng)前的戶(hù)籍類(lèi)型”估算出的機(jī)會(huì)不平等程度是有偏的。

地區(qū)因素(東、中、西) 對(duì)機(jī)會(huì)不平等程度的貢獻(xiàn)大幅下降，人口在不同區(qū)域間流動(dòng)受限減少也是重要因素。2002 年，地區(qū)因素對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)高達(dá)15.4%，但隨著時(shí)間的推移逐漸下降到2013 年的14.4%及2018 年的4.9%。這一下降趨勢(shì)反映出，隨著近些年對(duì)人口流動(dòng)的限制逐漸減少，地區(qū)之間人員的流動(dòng)愈加頻繁，地區(qū)之間的收入差距也在縮小(Luo 等，2020a，2020b)。

父母特征尤其是教育水平對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)率持續(xù)保持高位，不同家庭背景的孩子存在明顯的機(jī)會(huì)不平等。具體而言，2002 年，父母受教育程度對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)率為16.6%，之后上升到2013 年、2018 年的17.5%、22.0%。父母職業(yè)的貢獻(xiàn)率在2002年高達(dá)37.1%，到2013 年、2018 年逐漸下降到9.9%、9.5%。若將二者加起來(lái)，父母特征對(duì)機(jī)會(huì)不平等程度的整體貢獻(xiàn)雖有所下降，但在2018 年仍高達(dá)31.5%。這意味著代際傳遞對(duì)機(jī)會(huì)不平等具有重要影響。在父母“背景”顯得越來(lái)越重要的今天，如何緩解“拼爹”的父母效應(yīng)，如何扶持有能力的“寒門(mén)學(xué)子”，是需要我們認(rèn)真思考的。

前文提到，在回歸方程中父母的職業(yè)是一個(gè)三元虛擬變量，分別代表父母中有一方或兩方從事的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)或非農(nóng)活動(dòng)，這主要是因?yàn)?002 年的農(nóng)村樣本中沒(méi)有關(guān)于父母職業(yè)的詳細(xì)信息。然而，這種界定方式無(wú)法捕捉近些年各類(lèi)非農(nóng)職業(yè)間存在的差異。2013 年和2018 年的數(shù)據(jù)有關(guān)于父母職業(yè)更詳細(xì)的信息(8 個(gè)子分類(lèi))。因此，針對(duì)2013年和2018 年的數(shù)據(jù)，本文將父母的職業(yè)變量重新編碼為8 個(gè)子分類(lèi)后作類(lèi)似分析，具體結(jié)果如表3 所示。

表3 機(jī)會(huì)不平等程度以及各環(huán)境因素對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)——父母的職業(yè)為8 個(gè)子分類(lèi)

表3 顯示，將父母的職業(yè)變量細(xì)分為更多類(lèi)別后，父母的職業(yè)對(duì)收入不平等的貢獻(xiàn)以及各環(huán)境因素整體(即機(jī)會(huì)不平等) 對(duì)收入不平等貢獻(xiàn)的相對(duì)水平都有所提高，但提高的幅度不是很大。2013 年機(jī)會(huì)不平等的絕對(duì)水平僅上升了0.001，相對(duì)水平僅上升了0.3 個(gè)百分點(diǎn)，父母的職業(yè)對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)僅提高了不到4 個(gè)百分點(diǎn)；2018 年，三者上升的幅度也都很小。由此推斷出，2002 年，模型中使用父母職業(yè)較簡(jiǎn)單的分類(lèi)雖然會(huì)導(dǎo)致估算出的機(jī)會(huì)不平等存在一定程度的低估，但低估的幅度不是很大。若不作特殊說(shuō)明，后文的數(shù)據(jù)結(jié)果都是在模型中使用較簡(jiǎn)單的父母職業(yè)分類(lèi)得出的結(jié)果。

五、機(jī)會(huì)不平等的城鄉(xiāng)差異

前文結(jié)果顯示，就全國(guó)而言出生時(shí)擁有不同戶(hù)籍會(huì)導(dǎo)致收入不平等和機(jī)會(huì)不平等。那么，對(duì)于出生時(shí)分別擁有農(nóng)村、城鎮(zhèn)戶(hù)籍的人群，他們內(nèi)部的機(jī)會(huì)不平等程度如何，又是由哪些因素導(dǎo)致的呢? 由于本文是根據(jù)出生時(shí)的戶(hù)口類(lèi)型來(lái)分類(lèi)的，因此農(nóng)村樣本里也包含那些后來(lái)流動(dòng)到城市并取得城市戶(hù)籍的人群。使用“出生時(shí)的戶(hù)籍類(lèi)型”而不是“當(dāng)前的戶(hù)籍類(lèi)型”來(lái)分組，可以更客觀地估算出出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍的人群面臨的機(jī)會(huì)不平等程度。

無(wú)論是出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍的人群內(nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等，還是出生時(shí)擁有城鎮(zhèn)戶(hù)籍的人群內(nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等，都低于全國(guó)層面的機(jī)會(huì)不平等。這意味著，城鄉(xiāng)居民間也存在不容忽視的機(jī)會(huì)不平等，而出生于農(nóng)村家庭的人群內(nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等程度相對(duì)更高。表4 顯示，出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍的人群內(nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等絕對(duì)水平從2002 年的0.115 下降到2013 年的0.049，而后又上升到2018 年的0.058；出生時(shí)擁有城鎮(zhèn)戶(hù)籍的人群內(nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等相對(duì)較低，且絕對(duì)水平在近二十年來(lái)整體呈下降趨勢(shì)，從2002 年、2013 年的0.040 下降到2018 年的0.032。2002—2013 年，出生時(shí)擁有不同戶(hù)籍的人群內(nèi)部存在的收入機(jī)會(huì)不平等有縮小趨勢(shì)，但在2013—2018 年，二者之間的距離又再次拉大，出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍的人群內(nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等程度相對(duì)較高。

表4 出生時(shí)擁有不同戶(hù)籍人群內(nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等

從環(huán)境因素影響機(jī)會(huì)不平等的兩種效應(yīng)看，如圖2 所示，與全國(guó)的情形類(lèi)似，無(wú)論出生時(shí)擁有城鎮(zhèn)戶(hù)籍還是農(nóng)村戶(hù)籍，環(huán)境因素主要通過(guò)直接效應(yīng)影響機(jī)會(huì)不平等。不過(guò)隨著時(shí)間的推移，不同戶(hù)籍人群對(duì)應(yīng)的變化趨勢(shì)有所差異。對(duì)于出生時(shí)擁有城鎮(zhèn)戶(hù)籍的人群，隨著時(shí)間推移直接效應(yīng)的影響在逐漸下降，間接效應(yīng)在逐漸上升，即人們?cè)絹?lái)越難通過(guò)努力改變命運(yùn)。對(duì)于出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍的人群，2002—2013 年間直接效應(yīng)的影響在下降、間接效應(yīng)在上升，而2013—2018 年間直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之間的比例關(guān)系基本穩(wěn)定，甚至間接效應(yīng)略微下降。這和2013 年以來(lái)我國(guó)戶(hù)籍制度有所放開(kāi)、人口流動(dòng)的限制逐漸放寬有關(guān)。這些政策有利于促進(jìn)勞動(dòng)力跨地區(qū)自由流動(dòng)、消除勞動(dòng)力市場(chǎng)歧視，有利于出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍的人群通過(guò)努力提高收入，改變命運(yùn)。

圖2 環(huán)境因素影響機(jī)會(huì)不平等的兩種效應(yīng)的相對(duì)貢獻(xiàn)——城鎮(zhèn)和農(nóng)村

隨著時(shí)間的推移不同因素對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)的變化趨勢(shì)有所不同，無(wú)論出生于農(nóng)村還是城鎮(zhèn)家庭，父母特征都對(duì)子輩面臨的機(jī)會(huì)不平等有著重要影響。如表5 所示，近二十年來(lái)無(wú)論出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍還是城鎮(zhèn)戶(hù)籍，地區(qū)因素(東、中、西) 對(duì)他們面臨的機(jī)會(huì)不平等的影響都逐漸下降，這得益于近些年我國(guó)對(duì)人口流動(dòng)的限制逐漸放寬。另外，性別、年齡等個(gè)體因素的貢獻(xiàn)在逐漸提高，勞動(dòng)力市場(chǎng)逐漸顯現(xiàn)出的對(duì)弱勢(shì)性別群體、弱勢(shì)年齡群體的歧視需引起我們的注意。再者，父母的特征尤其是父母的受教育水平的影響在近二十年一直保持高位。這意味著，無(wú)論出生時(shí)擁有農(nóng)村戶(hù)籍還是城鎮(zhèn)戶(hù)籍，代際教育傳遞都具有重要影響。

表5 各環(huán)境因素對(duì)機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)

表5 顯示父母職業(yè)對(duì)收入不平等的貢獻(xiàn)不是很大，這可能和我們簡(jiǎn)單將父母職業(yè)變量設(shè)定為一方或兩方從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)或非農(nóng)活動(dòng)的方式有關(guān)。于是，對(duì)于2013 年和2018年的數(shù)據(jù)，本文將父母的職業(yè)變量編碼為8 個(gè)子分類(lèi)作穩(wěn)健性分析，結(jié)果如表6 所示?？梢钥闯觯瑢⒏改嘎殬I(yè)分為更多子類(lèi)別后，利用農(nóng)村樣本估算出的機(jī)會(huì)不平等程度提高的幅度較??；利用城鎮(zhèn)樣本算出的父母職業(yè)對(duì)收入不平等的相對(duì)貢獻(xiàn)提高幅度較高，而與此同時(shí)父母教育水平的相對(duì)貢獻(xiàn)有所下降，這反映出父母的教育和父母的職業(yè)存在一定的相關(guān)性。不過(guò)父母的教育和職業(yè)的貢獻(xiàn)之和變化不大，其他環(huán)境因素的相對(duì)貢獻(xiàn)也沒(méi)有明顯變化。以2018 年城市樣本的結(jié)果為例，使用詳細(xì)的父母職業(yè)分組后，父母職業(yè)對(duì)機(jī)會(huì)不平等的相對(duì)貢獻(xiàn)從原來(lái)的1.3%上升到15.1%，而父母教育的相對(duì)貢獻(xiàn)則從34.5%下降到25.7%，二者貢獻(xiàn)之和變化不大，從35.8%上升到40.8%，僅上升了5個(gè)百分點(diǎn)。

表6 出生時(shí)擁有不同戶(hù)籍的人群對(duì)應(yīng)的結(jié)果——父母的職業(yè)為8 個(gè)子分類(lèi)

六、機(jī)會(huì)不平等的年代差異

本文接下來(lái)對(duì)機(jī)會(huì)不平等的年代差異作分析。如果由于外界環(huán)境因素導(dǎo)致的機(jī)會(huì)不平等具有累積效應(yīng)，那么隨著年齡的增長(zhǎng)，機(jī)會(huì)不平等程度會(huì)越來(lái)越大。但如果隨著年齡的增長(zhǎng)，收入更多受個(gè)人選擇、努力和運(yùn)氣等因素的影響，那么機(jī)會(huì)不平等程度隨著年齡的增長(zhǎng)會(huì)呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。

首先，本文對(duì)CHIP 數(shù)據(jù)每個(gè)年份的樣本根據(jù)年齡進(jìn)行分組，五歲一組即分為26—30 歲、31—35 歲、36—40 歲、41—45 歲、46—50 歲五組。對(duì)于每個(gè)年份數(shù)據(jù)中的各年齡組樣本，我們分別進(jìn)行回歸并計(jì)算各組對(duì)應(yīng)的收入不平等程度和機(jī)會(huì)不平等程度①本文也采用了另一種做法，先對(duì)每個(gè)年份所有樣本進(jìn)行回歸，利用回歸后的參數(shù)計(jì)算每個(gè)年齡組對(duì)應(yīng)的收入不平等和機(jī)會(huì)不平等程度。所得結(jié)果與現(xiàn)有做法的結(jié)果類(lèi)似。另外，考慮到分樣本回歸后每組的樣本數(shù)減少，我們進(jìn)一步使用了Bootstrap 方法作檢驗(yàn)，所得結(jié)果基本一致。，并以此分析每個(gè)出生組隨著年齡的增長(zhǎng)②CHIP 不是追蹤面板數(shù)據(jù)，因此此處事實(shí)上不是同一群人的年齡增長(zhǎng)，但由于CHIP 數(shù)據(jù)具有全國(guó)代表性，可以作近似的分析。(從2002 年到2013 年再到2018 年) 面臨的收入不平等和機(jī)會(huì)不平程度的變化趨勢(shì)。

表7 展示的是基于MLD 指數(shù)得出的各出生組對(duì)應(yīng)的收入不平等程度，其結(jié)果表明每個(gè)年代出生組的人隨著年齡的增長(zhǎng)，內(nèi)部存在的收入不平等程度的變化趨勢(shì)。結(jié)果顯示，隨著年齡的增長(zhǎng)，每個(gè)出生組人群內(nèi)部的收入不平等程度呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。對(duì)于出生在1973—1977 年的人群來(lái)說(shuō)，在他們26—30 歲時(shí)內(nèi)部存在的收入不平等程度是0.292，之后到36—40 歲、41—45 歲時(shí)逐漸上升到0.300、0.367。

表7 不同出生組、年齡組對(duì)應(yīng)的收入不平等程度(MLD 指數(shù))

表8 展示了各出生組對(duì)應(yīng)的機(jī)會(huì)不平等的實(shí)際水平。從結(jié)果可以看出，隨著年齡增長(zhǎng)，各出生組人群內(nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等實(shí)際水平呈上升的趨勢(shì)。這意味著，在剛進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)時(shí)，出生背景不同導(dǎo)致的機(jī)會(huì)不平等對(duì)個(gè)體收入不平等的影響相對(duì)較小，但隨著年齡增長(zhǎng)，環(huán)境因素的影響有累積效應(yīng)，個(gè)體面臨的機(jī)會(huì)不平等程度逐步加深。換個(gè)角度講，即人們的努力越來(lái)越難改變命運(yùn)。這種現(xiàn)象需要高度警惕。

表8 不同出生組、年齡組對(duì)應(yīng)的機(jī)會(huì)不平等的實(shí)際水平(MLD 指數(shù))

七、結(jié)論和政策啟示

本文利用2002 年、2013 年、2018 年三個(gè)年份的CHIP 數(shù)據(jù)分析了近二十年我國(guó)居民(26—50 歲之間處于勞動(dòng)年齡的人群) 收入的機(jī)會(huì)不平等程度及其變化趨勢(shì)。研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)居民收入機(jī)會(huì)不平等程度的絕對(duì)水平在2002—2018 年呈下降趨勢(shì)。從國(guó)際視角看，2018 年我國(guó)居民收入的機(jī)會(huì)不平等程度處于中低水平，低于多數(shù)中等收入國(guó)家和低收入國(guó)家，但略微高于英國(guó)和美國(guó)，明顯高于北歐國(guó)家。①關(guān)于其他國(guó)家機(jī)會(huì)不平等程度的絕對(duì)水平和相對(duì)水平，詳見(jiàn)Brunori 等(2013)。機(jī)會(huì)不平等的相對(duì)水平，即由機(jī)會(huì)不同導(dǎo)致的收入不平等占整體收入不平等的相對(duì)比重，2002 年為31.7%，2018 年下降為17.7%，與美國(guó)和英國(guó)類(lèi)似(Brunori 等，2013)。

通過(guò)分解不同因素對(duì)機(jī)會(huì)不平等程度的影響，以及比較不同子群體對(duì)應(yīng)的機(jī)會(huì)不平等程度的變化趨勢(shì)，本文發(fā)現(xiàn)近些年我國(guó)機(jī)會(huì)不平等程度的下降主要源于一些環(huán)境因素的變化，而不是源于子人群結(jié)構(gòu)的變化。首先，地區(qū)(東、中、西) 因素、出生時(shí)的戶(hù)口類(lèi)型是導(dǎo)致近些年我國(guó)居民收入機(jī)會(huì)不平等程度下降的主要因素，這與我國(guó)戶(hù)籍制度改革以及逐漸放寬阻礙人口空間流動(dòng)的政策有關(guān)。其次，屬于個(gè)體特征的性別、年齡因素對(duì)收入機(jī)會(huì)不平等程度的貢獻(xiàn)在逐漸升高。最后，就父母的特征而言，父母職業(yè)對(duì)收入的機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)略有下降，而父母教育水平的貢獻(xiàn)始終保持高位且有上升勢(shì)頭。這意味著，在導(dǎo)致機(jī)會(huì)不平等的因素中，代際的教育傳遞起著重要作用。Golley 和Kong(2018) 在研究教育不平等中的機(jī)會(huì)不平等時(shí)，也有類(lèi)似發(fā)現(xiàn)。

從環(huán)境因素影響機(jī)會(huì)不平等的兩種效應(yīng)看，以直接效應(yīng)為主，即環(huán)境因素主要通過(guò)直接影響個(gè)體收入進(jìn)而影響機(jī)會(huì)不平等。然而，隨著時(shí)間的推移，直接效應(yīng)在逐漸下降，間接效應(yīng)在逐漸上升。2002 年時(shí)環(huán)境因素通過(guò)影響努力可以縮小收入差距，而之后年份則是擴(kuò)大收入差距。出生于不利環(huán)境的弱勢(shì)群體越來(lái)越難突破不利環(huán)境的約束實(shí)現(xiàn)更高努力進(jìn)而改變命運(yùn)。

從城鄉(xiāng)戶(hù)籍分樣本結(jié)果看，出生時(shí)具有農(nóng)村戶(hù)籍的居民不僅面臨的機(jī)會(huì)不平等程度相對(duì)較高，而且在不同出生組內(nèi)部存在的機(jī)會(huì)不平等程度也相對(duì)較高。通過(guò)對(duì)不同出生組和年齡組人群的分析發(fā)現(xiàn)，出生時(shí)環(huán)境因素導(dǎo)致的機(jī)會(huì)不平等具有累積效應(yīng)，人們隨著年齡的增長(zhǎng)面臨的機(jī)會(huì)不平等程度會(huì)逐漸加深。

因此，在邁向共同富裕的進(jìn)程中，我們應(yīng)盡力削減機(jī)會(huì)不平等，尊重合理范圍內(nèi)的努力不平等，倡導(dǎo)機(jī)會(huì)的公平而不是絕對(duì)的無(wú)條件公平?！肮餐辉！钡膶?shí)現(xiàn)，既需要民眾的努力奮斗還需要政府的矜貧救厄，僅依靠市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)本身很難有效解決機(jī)會(huì)不平等問(wèn)題。本文提出如下三點(diǎn)政策思路: 第一，加強(qiáng)人力資本公共投資，促進(jìn)教育資源均衡配置和人力資本投資均等化。近些年我國(guó)教育事業(yè)取得了很大成就，中等教育和高等教育的普及率大幅提高。但與此同時(shí)，在導(dǎo)致收入機(jī)會(huì)不平等的一系列因素中，父母受教育水平的貢獻(xiàn)一直都很高甚至還有進(jìn)一步上升的勢(shì)頭。雖然我國(guó)年輕一代的平均受教育年限在提升，但父母和孩子代際存在的教育傳遞性仍然顯著存在(Knight 等，2013)。中國(guó)的未來(lái)一代是實(shí)現(xiàn)共同富裕的中堅(jiān)力量，因此，政府應(yīng)該采取一系列措施讓出生于農(nóng)村家庭、出生于不利環(huán)境的孩子能夠享有同等的受教育機(jī)會(huì)。第二，消除各種制度性障礙，為全體社會(huì)成員提供公平競(jìng)爭(zhēng)的平臺(tái)和享有平等機(jī)會(huì)的權(quán)利。比如，進(jìn)一步推進(jìn)戶(hù)籍制度改革，促進(jìn)勞動(dòng)力跨地區(qū)自由流動(dòng)，消除勞動(dòng)力市場(chǎng)歧視，從而降低城鄉(xiāng)間、地區(qū)間、性別間、不同年齡人群間的教育機(jī)會(huì)不平等、就業(yè)機(jī)會(huì)不平等和收入機(jī)會(huì)不平等，確保每位居民都享有平等的生存權(quán)利、性別權(quán)利、受教育權(quán)利、就業(yè)權(quán)利和獲取收入的權(quán)利等。第三，對(duì)出生于不利環(huán)境的弱勢(shì)群體給予適當(dāng)支持，為他們突破不利環(huán)境的約束實(shí)現(xiàn)更高努力創(chuàng)造條件。比如，為低收入家庭的孩子提供教育資助，為勞動(dòng)力市場(chǎng)上的弱勢(shì)群體給予就業(yè)培訓(xùn)、提供創(chuàng)業(yè)扶持等，重點(diǎn)解決弱勢(shì)群體的讀書(shū)難、就業(yè)難、創(chuàng)業(yè)難等問(wèn)題，為他們通過(guò)努力改變命運(yùn)提供足夠的平臺(tái)和暢通的渠道。