农民工的工资差距及其变动，本文主要内容关键词为：农民工论文,变动论文,差距论文,工资论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
随着中国经济持续、高速增长，从农村到城市的流动人口的数量出现了快速的增加。人力资源和社会保障部的统计数据显示，2008年全国共有农民工2.25亿，其中外出劳动力为1.4亿，到2011年全国农民工数量为2.53亿，其中外出劳动力为1.59亿①。农民工已经成为城镇劳动力市场上的重要组成部分。因此，农民工的相关问题引起了研究者和政策制定者的普遍关注。
中国经济的迅速增长也伴随着全社会收入不平等程度的不断增大。根据中国住户收入分配研究课题组的估计结果，1988年全国的基尼系数为0.382②，2002年的基尼系数是0.46③。进入新世纪后，全国的基尼系数长期保持在一个较高的水平上，且有逐渐扩大的趋势④。在众多导致收入差距扩大的因素之外，农村劳动力向城市地区的转移被认为在一定程度上缓解了全国收入差距的扩大(王小鲁、樊纲，2004；卡恩、李思勤，2008)，原因在于“农村农民工的平均收入介于城镇和农村平均收入的中间水平，集中分布在总体收入分布的中间水平附近”(李实等，2008)55-56。
当把农民工作为研究对象时，现有的文献主要沿着两个方向展开。第一是比较农民工和城镇职工的收入，探讨引起两者之间收入差距的原因。邓曲恒(2007)基于Oaxaca-Blinder分解和分位数回归的结果探讨了城镇居民和农民工之间的收入差异；邢春冰(2008)利用2005年全国1％人口普查的抽样数据讨论了农民工和城镇职工的收入差距，并指出教育水平是造成两者收入差距的最主要原因；邢春冰、罗楚亮(2009)基于半参数的方法考察了农民工和城镇职工的收入差距，引入了农民工的反事实收入，结果表明如果农民工和城镇职工有相同的回报系数，其反事实的平均收入水平会有所下降。第二种思路是，考察农民工收入的影响因素。朱农(2002)讨论了收入差距对外出务工的影响，并分析了收入差距的来源。黄乾(2009)比较了稳定就业和非稳定就业两种不同类型的农民工，分析了他们的收入决定因素。尹志峰、陈明、郭琳(2011)利用北京市2006年1‰农民工的调查数据考察了在京农民工的工资水平及决定因素。
毫无疑问，这些研究加深了我们对农民工收入规律的理解，并理清了农民工和城镇职工收入差异的原因。但是，农民工内部的工资差异及其动态变化的趋势和影响因素等方面还没有更多的研究成果，造成这种现象的主要原因是数据的限制。截止目前，国内还没有大量的关于农民工的微观调查数据，这极大的限制了我们对农民工工资差距状况的理解。卡恩和李思勤(2008)利用中国住户收入课题组(CHIP)2002年的农民工调查数据，考察了农民工内部的收入差距，指出农民工之间的收入差距比城镇居民之间或农村居民之间的收入差距都要大。曲兆鹏、赵忠(2011)利用CHIP 2002年和2007年的数据考察了农民工和城镇人口的工资差异，并采用Autor，Katz & Kearney(2005)的分解方法分解了引起农民工和城镇人口工资差异变动的原因。
本文的主要出发点在于考察不同时期农民工内部的工资差距，并在此基础上分析引起不同时期工资差距变动的因素。和曲兆鹏，赵忠(2011)不同的地方在于，本文更专注于考察农民工内部工资差距的变动，在分解方法的选择上，对工资差距的分解更加详细，提供了更多新的信息。文章的主要发现有：第一，2002年到2007年，不论是月工资水平还是小时工资，农民工的工资水平有了较大的提高，年均增幅超过了14％。第二，工资分布低端的农民工的工资上涨更快，导致工资差距降低，工资差距的基尼系数下降的幅度超过了20％。第三，从分解的结果来看，工资差异的变动主要由农民工的特征回报率的变化所解释，特征数量变动的影响很小，这意味着劳动力市场供求关系对工资增长起到了很大推动作用。第四，从特征回报率中分离出残差的影响后，残差对工资总差异的影响呈现出了不同的结果，在工资分布的低端，残差对总差异的影响为正向，而在工资分布的高端，残差的影响则变为负。
本文其他部分的结构如下：第二部分是工资分解方法的选择以及模型构建；第三部分是本文所使用数据的介绍及描述性统计；第四部分是分位数回归和工资差异分解的结果和讨论；最后一部分给出了本文的结论。
二、分解方法和模型设定
1.分解方法
关于工资差异的分解已经存在大量的文献。到目前为止产生了基于均值分解和分布分解两种并行的途径，分布分解的优势在于能够从整体的分布上来对不同人群提供更加细致的考察。Juhn et al.(1993)首先考察了同一组群工资分布变动的原因，把分解从均值扩展到了不同的分布上，并把不同分位间工资差异的变动分解为个人可观测特征变化的效应，特征回报率变化的效应和不可观测技能变化的效应。但这一分解过程仍然是建立在线性回归模型的基础上，还不能顺利的扩展到分位数上。因此，后续的研究仍在寻找新的分解方法。
Machado & Mata(2005)在条件分位数回归的基础上，通过概率积分转换得到了工资边际密度函数的一致估计，然后再构造反事实的工资分布，把同一组群不同时期的工资分布差异分解成个体特征数量变动的效应和特征回报率变动的效应。Melly(2006)提出了一个新的反事实工资估计量，并证明在有限次模拟的情况下，这一估计量比Machado & Mata(2005)的估计量更加有效。
Melly(2005)和Autor et al.(2005)分别在Machado & Mata(2005)所提出的分位数回归的思想基础上遵循着Juhn et al.(1993)分解的思路，将同一群组工资分布的变动分解为个体特征分布的变动、中位回归系数(也称为组间价格)的变动和残差(也称为组内价格)的变动这三部分的效应。这一分解方法保证了能够自然的把分解拓展到分位数上，又使总的工资差异能够分解为各种反事实工资差异的和，因而具备了更好的应用基础。
2.模型设定
我们可以通过条件分位函数的转换得到条件分布函数，从而得到无条件的分布函数。工资的无条件分布上第θ分位的y可以通过以下估计量给出：
等式右边第一项是由系数差异带来的影响，第二项是由个体特征差异带来的影响。这个分解结果和Oaxaca-Blinder(1973)的分解相似，区别在于把均值的分解拓展到了不同的分位数上。
等式(1)分解的结果中把右边第一项归结为系数差异带来的影响，没有详细区分可观测变量和不可观测变量的影响。一般情况下人们把不可观测的变量的影响归结为残差的影响，我们这里借鉴了Melly(2005)分解的思路，区分了不可观测变量和残差分别带来的影响，从而细化了对工资差距的理解。
把中位数作为工资分布集中趋势的度量，我们可以写出每个时期的工资方程：
等式右边第一项为残差变动的效应，第二项为中位数回归系数变动带来的效应，第三项是变量特征分布变动带来的效应。
我们可以用等式(1)和(2)来估计不同分位数上工资的差距。
三、数据说明与统计分析
1.农民工数据的统计描述
本文所使用的数据来自中国住户收入分配课题组2002年和2007年的居民收入调查。2002年和2007年的调查均包含城镇住户、农村住户和农民工住户三个子样本，本文仅使用了农民工的样本数据。2002年农民工样本来自12个省(市)，共5327个人；2007年的农民工样本来自9个省(市)，共8446个人。为了使样本具有更好的可比性，本文只选择了两次调查中共有的7个省(市)的样本，分别是：江苏、安徽、河南、湖北、广东、四川和重庆。此外，本文对农民工的界定是，户籍所在地为外省或本省其他城市的农业户籍人口。为了考察农民工的工资变动情况，本文选取了在调查年份有具体的工作，获得工资性收入的人群。最终，本文得到的样本量为，2002年860人⑤，2007年3884人。
农民工个体特征由表1给出。在此期间，农民工主要特征变量的分布都有了较为明显的变化。样本的平均年龄下降了4.69岁，这意味着有更多的年轻人离开农村到城市中寻找工作。农民工的平均受教育年限显著增加，从8.22年上升到9.30年；小学及以下的农民工占比下降了12个百分点，而中专或者大专及以上的农民工则增加了11个百分点。此外，国有企业和集体企业工作的农民工在样本中所占的比重下降，相反，私营企业和外资企业中农民工在样本中的比重上升。和2002年相比，2007年农民工中接受职业培训的比例从19％上升到了29％。
2.农民工工资水平和差距
表2给出了分别按照月工资和小时工资计算的2002年和2007年农民工的工资水平及差距。在此期间，农民工的工资收入有了大幅度的提高，月工资水平从692.2元增加到了1185.98元，增加了71％，年均增长14.2％；小时工资由3.09元增加到了5.45元，提高了77％，年均增长15.5％。不论是在2002年还是在2007年，小时工资差距均高于月工资差距。2002年，小时工资的基尼系数比月工资的基尼系数高0.045，达到了0.364，2007年小时工资的基尼系数为0.287，比月工资收入的基尼系数高0.047。此外，和2002年相比，2007年月工资收入差距和小时工资差距都有所下降。2007年，农民工小时工资的基尼系数为0.287，比2002年降低了0.077。这些变化趋势说明在农民工工资收入差距正在逐渐缩小。
表2的下半部分给出了2002年和2007年不同分位上小时工资对数的差异。不论在那个分位上，2007年的工资差距都小于2002年的工资差距。从整体差距来看，2002年90分位人群工资约为10分位人群工资的4.95倍，2007年这一比例下降到3.67倍。工资分布的上端，90分位人群工资约为50分位人群的2.08倍；在分布的下端，2002年50分位人群的工资为10分位人群的2.33倍，到2007年这一比例下降到了1.9倍。这意味着不同分位人群工资的增长是不同的，因此本文对不同分位上工资的分析是有意义的。
图1 2002年到2007年不同分位点上小时工资对数的差异
图1描绘了2007年和2002年不同分位上小时工资对数的差异。整体来看，在分位的末端和顶端差异的变动较大，在分位的中端，变化趋势则显得平缓。处于分位底端的人群，小时工资大约增加了2.32倍，分位顶端的人群，小时工资则有小幅增加。正如图中所示，小时工资差距的缩小主要由低分位和高分位人群工资增长速度的差异所造成。
到目前为止，我们对小时工资的讨论还停留在整体工资分布的变动上，并没有考虑如果把这些变化分解到组群内部和组群之间，会呈现出什么结果?也没有考虑这些变化是否在一些组群内部比其他组群更大?个体的受教育程度和工作经验是影响个体工作收入的最重要的特征因素。因此，我们考察了按照个体的受教育程度和工作经验分组后，不同分位点上小时工资的变化情况。图2给出了区分工作经验后不同分位上小时工资变动的差异，图中按工作经验把农民工分为两类，一类是工作经验为10年之内的人群，另一类是工作经验为10年以及10年以上的人群。如图所示，不同经验组人群的工资变动幅度均随着分位点的提高而降低，只是在分布的顶端存在着较大的差距。此外，多数情况下，工作经验在10年或10年以上人群的工资变化幅度低于工作经验在10年以内的人群。总体来看，不同经验组之间工资水平的变动趋势，缩小了因工作经验的不同而导致的工资差距，这有利于工资差距的降低。从同一组内部的变动趋势来看，低分位上人群的工资变动幅度高于高分位上人群的工资变动幅度，这也有利于组群内部不平等程度的降低。例如，对工作经验低于10年的人群来说，10分位人群的工资大约增加了85％，而处于90分位以后人群的工资增加约为5％；而对于工作经验高于10年的人群来说，10分位人群的工资大约增加了65％，90分位人群的工资也大约增加了5％。基于这些简单的估计，在工作经验低于10年的人群内部，工资不平等的下降程度可能更大。
图2 区分工作经验后不同分位上工资差异的变化，2002—2007
两年的样本中，工作经验低于10年的农民工所占的比重分别为73.4％和73.6％。图3给出了控制工作经验小于10年后，不同受教育程度人群的工资变动情况。本文按照是否接受完9年义务教育为标准，把人群分为两类，一类是受教育年限为9年或9年以下(低学历)的人群，另一类是受教育年限为9年以上(高学历)的人群。和图2反映的信息类似，不同学历人群的工资变化幅度随着分位点的提高而下降，特别是对于低学历人群，90分位以后工资的增长幅度迅速下降，甚至部分人群的工资增长为负。整体来看，多数情况下，低学历人群的工资增长幅度超过了高学历人群，只有在低于10分位和高于90分位的人群中，后者的工资增长幅度才超过了前者。两组人群间工资不同的增长幅度降低了组间工资差距；同样在组群内部，低分位点上人群的工资增长幅度超过了高分位点人群的工资增长幅度，降低了组内部的工资差距。
四、回归及分解结果
1.分位数回归的结果
按照明瑟方程的思路，假定小时工资可以表示为：
其中，下标t分别指2002年和2007年。w是2002年和2007年农民工小时工资的自然对数，
是代表农民工个体特征的变量，
是所观测到的农民工个体特征的回报率，残差ε反映了其他所有能够影响农民工小时工资但无法观测的变量的影响。具体的讲，农民工的个体特征变量包括性别、年龄、受教育年限、工作经验、工作经验的二次方项以及所属企业的所有制性质和地区等变量。其中，农民工的工作经验按照第一次外出经商或工作的时间开始算起。本文将农民工所属企业的所有制性质分为四类：一是国有企业，包括国有独资企业、国有控股企业和国有控股合资企业；二是集体企业，包括集体独资企业、集体控股企业和集体控股的合资企业；三是个体和私营企业，包括私有独资企业、私营的控股企业、私营控股的合资企业以及个体工商户；四是外资企业，包括外资独资企业和外资控股的合资企业。从农民工实际所处的行业分布来看，多数分布在个体和私营企业，其他几类企业的分布相对较少。
表3给出了农民工小时工资不同分位上的回归结果。从中位数的估计结果来看，女性的工资水平一直低于男性的工资水平，2002年女性的小时工资比男性低30.2％，到2007年性别工资差距已有明显缩小，但也仍然保持在11.8％。这说明农民工中男性和女性的小时工资差距已经逐渐缩小。此外，农民工的教育回报率略有下降，从2002年的5％降低到了2007年的4.7％。工作经验的回报有小幅的增加，从2002年的2.1％上升到了2007年的3％，从经验二次方项的回归结果来看，小时工资和工作经验之间的非线性是存在的。地区因素对农民工的工资影响非常明显，2002年东部地区农民工的小时工资比西部地区农民工的小时工资高34.9％，2007年进一步提高到了39.6％，而中部地区农民工的小时工资则与之没有显著差别。企业所有制性质的影响在不同年份略有不同，2002年的结果表明，农民工在不同所有制的企业中就业，小时工资并没有显著区别；2007年，相对于集体企业的农民工，在个体或私营企业就业的农民工的小时工资低16.2％，但在外资企业的农民工的小时工资高出13.2％，而在国有企业就业农民工的小时工资则没有显著差别。这意味着在相对于集体企业和国有企业，在外资企业就业的农民工有更好的收入情况，在个体或私营企业就业的农民工则面临着较差的待遇。
从表3还可以看出，性别工资的差异随着分位点的提高而提高，这说明在较高工资的人群中女性和男性之间的工资差距更加明显。2002年10分位和90分位人群之间性别工资差异的差距是0.133，2007年为0.062，这意味着低分位和高分位之间，性别工资差异的变动正在逐渐缩小。2002年，90分位上人群的教育回报率要明显高于处于10分位上人群的教育回报率，但在2007年，这种差别变得很小。地区差异在不同分位人群之间的表现也很明显，2002年时90分位人群中东部地区的小时工资比西部地区高26.3％，到2007年这一比例上升到了41％，而10分位人群的变动趋势则相反，由2002年的46.5％下降到了37.7％。最后，表3的结果还可以计算出90分位和10分位人群回归系数的差值，如果误差项不依赖于个体特征的不同，那么90分位和10分位点上回归系数之差应该不会显著地不为零，但从实际的结果来看，这一假设并未得到有力的支持，因此，做进一步的分解是有必要的。
2.分解结果
表4给出了按照公式(1)分解所得的结果⑥。2002年到2007年，在不同的分位点上，农民工的特征差异对工资总差异的影响程度随着分位点的提高呈现出倒“U”型，并且在60分位点左右达到极值，说明个体特征的差异对工资分布中端人群的影响最为明显。整体来看，小时工资的差异主要由回报率的不同来解释。在工资分布低端的10分位的人群中，回报率差异对总差异的影响程度为88.36％，在50分位的人群中，回报率差异的影响程度是80.59％，在90分位的人群中，回报率差异的影响程度是81.72％。此外，在工资分布的低端，特征因素对总差异的影响程度增加的较为迅速；而在工资分布的高端，特征因素对总差异的影响程度下降的相对缓慢。
用90分位和10分位人群对数工资的差异来度量整体的工资分布差异，可以发现，2002年到2007年农民工的工资差异程度有了很大的降低，其中，特征效应为正，说明高分位人群和低分位人群个体特征的差异起到了扩大工资差距的作用，而回报率效应为负，说明回报率的差异起到了缩小了工资差距的作用。在工资分布的低端，和整体差异的情况相似，特征差异起到了拉大工资差距的作用，而回报率差异起到了缩小的作用；在工资分布的高端，情况则有所不同，特征差异和回报率差异都起到了缩小工资差距的作用。
表5给出了公式(2)的分解结果。与表4的结果相比，低分位上回报率差异的影响程度降低，高分位上回报率差异的影响程度升高，原因在于不同分位点上残差的影响程度不同。在工资分布的低端，残差对工资差异的影响具有正向的作用，10分位上，残差对总差异的影响度为24.85％，回报率差异的影响度下降到了63.39％；但残差的影响程度随着分位点的提高而下降，50分位上，残差对总差异的影响程度已经降到了0.93％；在工资分布高端，残差的影响呈现出负向的变化，并随着分位点的提高而增加，到90分位已经达到了14.26％，相应的，回报率的影响程度达到了95.98％。
从不同分位间的工资差距来看，残差效应解释了多数的工资变动，起到了缩小工资差距的作用；特征效应和回报率效应则起到了不同的作用。在工资分布的低端，特征效应倾向于扩大工资差距，回报率效应倾向于缩小工资差距；而在工资分布的高端，这两种效应的作用则刚好相反。
六、结论
本文采用中国住户收入分配课题组2002年和2007年的农民工数据分析了两年间农民工的工资差距及其变动。本文的主要发现有：首先，在这一时期，农民工的月工资水平和小时工资的差距都出现了缩小的趋势，主要表现为工资分布低端人群的工资增长率超过了分布高端人群的增长率，这一点从不平等指标以及不同分位上工资的增长可以看出来。分位数回归的结果显示，性别对农民工的工资影响显著，2002年男性比女性的小时工资平均高26％(从15％到44％不等)，2007年这一差距有所缩小，但也达到了10％；其他特征变量如受教育年限和工作经验对农民工小时工资也有较大影响，并且其影响有随着分位点的提高而上升的趋势。此外，在这五年间，地区因素对高分位点人群工资差距的影响已经开始缩小，但是对低分位点人群而言，地区因素的影响还较大。
分位数回归的结果还表明不同分位点上人群工资的残差项还与个体特征紧密相关，因此本文利用基于无条件分布的分解方法对农民工的工资差距变动做了进一步的分解。分解的结果表明：2002年到2007年间，特征回报率的变动解释了不同分位点上人群工资差异变动的绝大部分，影响度超过了80％，而可观测变量数量的变动对总差异的影响则较小。进一步，从特征回报率中分离出残差的影响后，其结果呈现出相反的方向。低分位上，残差效应为正，对工资差距起到了促进作用；高分位上，残差的效应变为负，抵消了一部分特征回报率变动引起的差距。这意味着对不同分位的农民工而言，残差也应该成为一个重点关注的方面。
注释：
①人力资源和社会保障部，历年的人力资源和社会保障事业发展统计公报.
②赵人伟、格里芬.1994.中国居民收入分配研究[M]，北京：中国社会科学出版社.
③李实、史泰丽、古斯塔夫森.2008.中国居民收入分配研究III[M]，北京：北京师范大学出版社.
④李实、佐藤宏、史泰丽.2013.中国收入差距的变动分析[M]，北京：人民出版社.
⑤2002年样本数量偏少可能和调查方法的选择有关，只针对居住在城镇居民社区的农民工进行了抽样调查，没有涵盖居住在建筑工地或者工厂宿舍的打工者。实际上，个体经营者在2002年农民工的调查中占了将近五分之三的比重，详细的介绍见卡恩和李思勤(2008)，中国居民收入增长与分配。
⑥本部分使用的分解程序由Melly(2005，2006)提供。