農民工與城市工的工資差異及其分布效應[‡]
——基於CGSS2013調查數據的經驗研究
趙顯洲
內容摘要：本文利用2013年中國綜合社會調查數據和分位數分解法分析了農民工和城市工的工資差異，研究表明：從全國和東部地區來看，城市工和農民工的工資差異主要是來自於兩個群體的稟賦差異，歧視所佔的比重較小；在中部地區，中、低分位上的係數差異大於稟賦差異，中、高分位上的稟賦差異大於係數差異，對農民工的歧視主要存在於工資分布的低端；在西部地區，隨著分位數的提高，工資差異、係數差異和稟賦差異都不斷提高，稟賦差異和係數差異為兩個群體的工資差異做出了大體相同的貢獻。這意味著，當前和今後相當長的一個時期內，我國保護農民工免於工資歧視的政策著力點應放在中部地區的低收入階層和西部地區。
關鍵詞：農民工；工資差異；分位數分解；CGSS2013
中圖分類號：F244 文獻標識碼：A 文章編號：1004-7794（2016）03-0042-05
DOI：10.13778/j.cnki.11-3705/c.2016.03.008
一、引言
2014年7月國務院《關於進一步推進戶籍制度改革的意見》要求統一城鄉戶口登記制度，穩步推進基本公共服務全覆蓋，是我國實行了30多年戶籍制度的重大改革，但其政策效應的完全發揮可能還需要一個相當長的「時滯」。可以預言的是，由於農民工與城市工兩個群體之間長期存在的工資差距，農民工作為一個群體不會在短期內終結，城鄉一體化也不可能在短期內實現。無論從促進社會公平和經濟效率的角度看，還是從加快城市化進程的角度看，對農民工與城市工的工資差異進行分解並確定其大小和來源無疑具有十分重要的現實意義。
進入21世紀以來，有不少學者在最小二乘回歸的基礎上用均值分解的方法對這一問題進行研究（Meng et al，2001；謝嗣勝等，2006；王美豔，2007）[1-3]，得出了一些富有啟發性的結論。但從政策制定者的角度看，他們可能還需要更多信息，比如在工資收入的不同階層，上述兩個群體的工資差異和來源是否有所不同，而這方面的研究卻並不多見（鄧曲恆，2007；王海寧等，2010）[4-5]，並且還沒有形成一致結論。
因此，農民工和城市工兩個群體的工資差異在不同分位上的變化及其原因將是本文關注的主題，同時由於在不同地區勞動力的人力資本水平和市場發育程度各不相同，本論文還將考察兩個群體的工資差異及其來源在不同地區的變化情況，以期提供更多的信息。
二、數據、變量及方法
（一）數據來源及樣本處理
本文數據來自於中國綜合社會調查資料庫中2013年的數據（CGSS2013）①，該數據涉及全國100縣、5個大城市、11438個有效樣本和650個變量，根據研究的需要本文對樣本做了如下處理：在「您的工作經歷及狀況是？」中，刪除了「目前務農，沒有過非農工作」、「目前沒有工作，而且只務過農」和「從未工作過」樣本，以保證研究樣本為城市樣本；刪除了出生早於1952的男性、1957年的女性和晚於1996的樣本，以保證研究的樣本符合我國勞動力的法定年齡；在「下列各種情形，哪一種更符合您目前的工作狀況？」中，刪除了「自己是老闆」、「個體工商戶」、「在自己家的生意/企業中工作/幫忙，不領工資」和「自由職業者」，以保證研究的樣本為工資收入者。為分析工資差異及其來源在不同地區的變化，本文還將樣本分東、中、西部3個子樣本①。整理後的全體樣本4000個（城市工2444個，農民工1556個），其中東部樣本2105個（城市工1551個，農民工554個），中部樣本1058個（城市工586個，農民工472個），西部樣本838個（城市工307個，農民工530個）。
（二）變量設定及處理
對變量作如下處理。①小時工資對數。全年的職業收入大於7200元的樣本，以年職業收入除以250天再除以8，後取自然對數，年職業收入小於7200元的樣本，按失業者對待②。②教育。沒有受過任何教育取0，小學和私塾取6，初中取9，職業高中、普通高中、中專和技校取12，大學專科取15，成人本科、正規本科取16，研究生以上取19。③經驗。2013減去出生年減去6再減去受教育年限。④企業規模。以實際人數為準。⑤健康狀況。很健康、比較健康取1，其他取0。⑥性別。男性取1，女性取0。⑦企業所有制性質。國有（控股）企業、政府機關、人民團體、事業單位取1，其他取0。⑧職業。按1988年國際標準職業分類辦法（ISCO88）分類，白領取1，藍領取0。其中，白領職業包括：立法者、高有官員和管理者、專業人員、技術人員和專業人員助理、一般職員，其餘職業為藍領。⑨地區變量。以東部為基準，設「中部地區」和「西部地區」兩個虛擬變量。城市工與農民工工資對數分布的統計特徵如表1所示。
表1 城市工與農民工工資分布的統計特徵
樣本數
最大值
最小值
均值
標準差
偏度
峰度
正態性檢驗P值
城市工
2444
5.5215
1.2809
2.7818
0.6742
0.4031
0.7023
<0.0001
農民工
1556
5.2983
1.2809
2.4193
0.6475
0.5437
0.3724
<0.0001
（三）模型與方法
為分析在整個工資分布上農民工與城市工工資差異的原因，需要知道在不同分位點上，被解釋變量在解釋變量條件下的分布軌跡，即各解釋變量的一組參數值，本文使用的分位數回歸模型可以寫成如下形式：
三、分位數回歸分析
本文利用EVIEWS6.0軟體分別對城市工和農民工樣本進行分位數回歸，並對回歸結果進行等斜率和對稱性檢驗，發現兩個方程在0.25和0.5分位上回歸直線的斜率以及在0.5和0.75兩個分位上回歸直線的斜率均無顯著差異；第 0.25 和 0.75 分位數回歸直線的斜率以中位數斜率存在對稱性。
表2和表3分別給出了城市工和農民工工資決定方程在0.1，0.3，0.5，0.7和0.9分位數上的估計結果。可以看出，教育在各分位上對城市工和農民工的工資都有顯著的影響，隨著分位數的上升，城市工的教育回報率由0.0670上升到0.0826，農民工的教育回報率由0.0380上升到0.0633，農民工的教育回報率在各分位上均低於城市工的教育回報率，這是在教育回報上對農民工的歧視。經驗在各分位上對兩個群體的工資也都有顯著影響，隨著分位數的上升，城市工經驗的回報率由0.0542上升到0.1294，農民工的經驗回報率由0.0796上升到0.1366，農民工經驗的回報率在各分位上均高於城市工，這在一定程度上反映了對城市工的逆歧視。對城市工而言，在較低的分位上教育回報率與經驗回報率大體上相當，在中、高分位上經驗回報率明顯高於教育回報率； 對農民工而言，在所有分位上經驗的回報率都高於教育的回報率，這充分說明了經驗的重要性，同時說明相對於城市工而言，工作經驗對農民工更加重要。
表2 城市工工資的分位數回歸結果
分位數
0.1
0.3
0.5
0.7
0.9
教育
0.0670***
0.0765***
0.0760***
0.0798***
0.0826***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
經驗
0.0542***
0.0706***
0.0838***
0.1020***
0.1294***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
經驗平方
-0.0007***
-0.0010***
-0.0012***
-0.0015***
-0.0019***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
性別
0.2400***
0.2931***
0.3126***
0.3210***
0.3459***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
健康
0.1911***
0.2612***
0.3087***
0.3267***
0.2956***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
所有制
0.0154
-0.0364
-0.0797**
-0.1276***
-0.2342***
(0.6826)
(0.2034)
(0.0106)
(0.0003)
(0.0000)
規模
-0.0000
0.0000***
0.0000
0.0000**
0.0000***
(0.8851)
(0.0000)
(0.2197)
(0.0191)
(0.0055)
職業
0.2734***
0.1988***
0.2219***
0.16940***
0.23247***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
中部地區
-0.3600***
-0.4372***
-0.4523***
-0.4121***
-0.3616***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
西部地區
-0.2981***
-0.2582***
-0.3024***
-0.2820***
-0.2890***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
註：括號內的數字為相應變量t統計量的概率值，***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著，下同。
表3 農民工工資的分位數回歸結果
分位數
0.1
0.3
0.5
0.7
0.9
教育
0.0383***
0.0470***
0.0489***
0.0588***
0.0632***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
經驗
0.0796***
0.0971***
0.1115***
0.1164***
0.1366***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
經驗平方
-0.0012***
-0.0016***
-0.0018***
-0.0018***
-0.0020***
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
性別
0.2262***
0.3744***
0.4221***
0.4422***
0.3859***
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
健康
0.1200*
0.2677**
0.2906***
0.3750***
0.4398***
(0.0938)
(0.0002)
(0.0001)
(0.0000)
(0.0000)
所有制
0.0711
0.0758
0.0496
-0.0285**
-0.1319**
(0.3093)
(0.2970)
(0.3933)
(0.0661)
(0.0203)
規模
0.0000**
0.0000
0.0000***
0.0000***
0.0000
(0.0129)
(0.5922)
(0.0003)
(0.0047)
(0.3898)
職業
0.1237**
0.0756
0.1814***
0.1865***
0.2202**
(0.0399)
(0.2324)
(0.0019)
(0.0042)
(0.0370)
中部地區
-0.1598***
-0.2858***
-0.2541***
-0.2779***
-0.2278***
(0.0058)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0037)
西部地區
-0.2358***
-0.3100***
-0.3666***
-0.3364***
-0.2401***
(0.0001)
(0.0000)
(0.0000)
(0.0000)
0.0023
從其他控制變量看，性別係數在兩個方程的所有分位上都為正數，說明性別歧視的存在性；健康變量的係數在兩個方程中都為正，且隨分位數的上升而上升；所有制性質的係數在較低分位上為正，但不顯著，在較高分位上顯著為負，這說明進入國有企業對兩個群體都不利，但應當對這一結論保持警惕，因為本文的因變量是工資而不是收入；大體上看來，企業規模的係數在較低分位上不顯著，在較高分位上顯著為正，這至少說明在較高分位上進入大規模企業對兩個群體都是有利的；職業變量在大多數分位上都顯著為正，說明白領比藍領的工資高；兩個地區變量在兩個方程的所有分位上都顯著為負，說明中部地區的工資低於東部，西部地區的工資低於中、東部。
表4 工資差異的分解結果
分位數
0.1
0.3
0.5
0.7
0.9
城市工工資
1.5860
2.3750
3.0349
3.3087
3.5920
農民工工資
1.2646
2.0608
2.8574
2.6507
3.4252
反事實工資
1.3035
2.1054
2.8767
2.6889
3.4284
工資差異
0.3214
0.3142
0.1774
0.6580
0.1668
稟賦差異
0.2825
0.2696
0.1582
0.6199
0.1636
所佔比例
0.8789
0.8581
0.8914
0.9420
0.9808
係數差異
0.0389
0.0446
0.0193
0.0382
0.0032
所佔比例
0.1211
0.1419
0.1086
0.0580
0.0192
四、工資差異的分位數分解
從對數據的初步統計看，在工資分布的各個分位上，城市工的工資均高於農民工工資，要想知道在各分位上這些差異在多大程度上是由稟賦差異構成的，多大程度上是由係數差異（歧視）構成的，還需要對上述差異按式（2）進行分解。分解結果如表4所示。從表4中可以看出，在0.6~08分位上工資差異較大且主要由稟賦差異構成，但從總體看，城市工與農民工的工資差異是波動的，並不存在一定的規律性，稟賦差異最低達到了工資總差異的72%（0.4分位），最高達到了總工資差異的98.08%（0.9分位），對農民工的工資歧視較小，最大的歧視比例是7.58%（0.2分位）。對係數的進一步的分解還發現在各分位上，工資的差異主要都來自於城市工在教育和經驗上稟賦優勢 。作者曾用相同的資料庫對城市工和農民工兩個群體的工資差異進行均值分解，在不考慮就業概率的情況下，兩個群體的稟賦差異解釋了總工資差異的91.9%，考慮到兩個群體在就業獲得概率上的差異後，稟賦的貢獻下降到了57%，再考慮到構建反事實工資時，式（2）是以城市工人的工資結構作為無歧視工資結構這一事實，論文的這一結論應當是可靠的。即：在實現就業後，城市工和農民工的工資差異主要來自於兩個群體在教育和經驗等稟賦上的差異，歧視所佔的比重較小。圖1顯示了在所有分位上兩個群體的工資差異、構成及其變化趨勢。
為了對工資差異構成的變化在不同地區間進行比較，本文還分別對東部、中部和西部地區的工資差異進行了分解，分解結果見圖2～4。
從圖2可以看出工資差異呈無規律波動，在0.7分位之前，稟賦差異夠成了工資差異的主要部分，0.8分位以後係數差異高於稟賦差異，但工資差異逐漸縮小，從總體上看，歧視並不是一個十分嚴重的問題，這說明相對於中、西部地區來說，由於東部地區的勞動力市場發育水平較高，勞動力市場的充分競爭在一定程度上消除了對農民工的歧視。從圖3可以看出，工資差異呈無規律波動，在0.5分位之前係數差異大於稟賦差異，在0.6分位之後稟賦差異大於係數差異並構成兩個群體工資差異的主要部分，這說明在中部地區對農民工的歧視主要存在於工資分布的低端。從圖4可以看，隨著分位數的提高，工資差異、係數差異和稟賦差異都不斷提高，除了在0.4分位上係數差異略大於稟賦差異外，在其他分位上稟賦差異都略大於係數差異，但從總體上看，係數差異和稟賦差異在所有的分位上都大體相等，這說明在西部地區，越是在收入分布的高端工資差距越大，稟賦差異和係數差異為兩個群體的工資差異做出了大體相同的貢獻。
五、結論
本文利用2013年中國綜合社會調查數據和分位數分解法考查了我國城市勞動力市場上城市工和農民工的工資差異，研究發現：在全國和東部地區，城市工和農民工的工資差異主要是來自於兩個群體在教育和經驗等稟賦上的差異，歧視所佔的比重較小；在中部地區，中、低分位上係數差異大於稟賦差異，中、高分位上稟賦差異大於係數差異，對農民工的歧視主要存在於工資分布的低端；在西部地區，隨著分位數的提高，工資差異、係數差異和稟賦差異都不斷提高，從總體上看，稟賦差異和係數差異為兩個群體的工資差異做出了大體相同的貢獻。本文的研究給出了教育和經驗在消除城市工與農民工工資差異中重要作用的直接證據，也間接表明勞動力市場充分競爭對消除工資歧視的重要性。同時，也意味著在當前和今後相當長的一段時期內，我國保護農民工免於工資歧視的政策著力點應放在中部地區的低收入階層和西部地區。
參考文獻
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[5]王海寧，陳緩緩.城市外來人口工資差異的分位數回歸分析[J].世界經濟文匯，2010(4):64-77.
[6]Machado J A F， Mata J. Counterfactual Decomposition of Changes in Wage Distributions Using Quantile Regression[J]. Journal of Applied Econometrics， 2005，20(3):445-465.
作者簡介：
趙顯洲，男，1969年生，河南鎮平人，經濟學博士，現為鄭州大學西亞斯國際學院教授，研究方向為勞動力市場歧視、工資差異。
[‡]基金項目：本文是河南省2015年軟科學重點項目《加快河南省人口城市化進程的公共政策研究—基於工資差異分解的經驗分析》（152400410173）和2015年河南省政府決策研究招標項目《促進河南省農村人口向城鎮轉移研究》（2015A009）的階段性研究成果。