人力资本与户籍歧视——基于浙江省企业职工调查数据的研究，本文主要内容关键词为：浙江省论文,户籍论文,企业职工论文,人力资本论文,数据论文，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
1978年底开始实行的农村家庭承包制改革，解决了人民公社制度下因平均分配原则而导致的激励不足问题，劳动生产率大幅提高，大量的农村剩余劳动力被释放出来。与之相伴随的是，城市福利制度进行了改革，各种严格限制劳动力流动的制度逐渐废除，再加上建国以来追求赶超战略造成城乡收入差异巨大，这导致了20世纪80年代以来大量农村劳动力向城市转移。
城乡劳动力的流动虽然促进了劳动力市场的形成和发展，但是分割城乡劳动力市场的户籍制度仍未彻底改变，劳动力市场仍很不完善，造成了中国特殊的城乡户籍歧视现象。户籍制度在劳动力市场上对就业的影响主要表现在以下两方面：一是就业机会不平等，一些城市为了保护本地居民的权益，不仅对农民工的工种进行限制，而且为了降低城市居民的失业率，要求企业在招工中优先考虑本地居民，空余出来的岗位才可招收外来民工；二是工资支付差异，即使在相同的岗位上，农民工获得的工资也少于城市职工。
近年来，对户籍歧视问题的实证研究也逐渐增多。王美艳采用Oaxaca工资差异分解模型对转轨时期农村迁移劳动力的工资歧视作了研究[1]。姚先国和赖普清采用浙江省企业调查和农村劳动力流动调查的数据，以Blinder—Oaxaca分解方法全面分析了农民工与城市工在经济福利上的差异，不仅研究城乡户籍的工资歧视，同时也考虑了两者在养老保险、医疗保险、失业保险、劳动合同签订以及工会参与等方面的差异，结果表明未解释部分占劳资关系差异的20％—30％[2]。此外，Meng、Zhang[3] 和王美艳[4] 在研究城乡户籍歧视时考虑了职业分割的影响。
从上述相关文献可以发现，这些文献都只研究了总体的歧视程度，忽视了劳动力市场上个体的异质性，没有进一步考察人力资本对户籍歧视的影响。笔者将在前人研究的基础上，在歧视研究问题上再往前一步，在国内首次考察人力资本对户籍歧视的影响。本文试图回答以下几个问题：（1）城乡户籍工资差异在多大程度上是由歧视造成的？（2）人力资本对户籍歧视究竟有怎样的影响？是否如国外研究的结论或直觉上所认为的那样，即人力资本提升有助于提高个体在劳动力市场中的地位，从而降低其受歧视程度？（3）在城乡劳动力市场上所发现的人力资本对户籍歧视的影响是什么？其内在的机理又是什么？从中可以得到哪些有益的启示？
二、研究方法与数据介绍
（一）研究方法
衡量劳动力市场歧视程度是一个实证研究问题，其首要前提是控制个体生产力特征，在此基础上对比两组群体的工资差异。歧视程度的计算方法就是在该思想指导下产生的。
Blinder[5] 和Oaxaca[6] 提出将两组工资差异分解为解释部分和未解释部分，该方法在计算歧视程度方面获得了广泛的应用。其中解释部分是指工资差异由生产力特征差异所引起的，而未解释部分一般归结为歧视。假设W[,u]和W[,r]分别表示城市职工和农民工的工资，在没有歧视状态下，城市职工和农民工的工资差异只是生产力差异的体现。Blinder—Oaxaca方法要求各自估计城市职工和农民工的Mincer工资方程[7]。Mincer的人力资本方程表达式为ln（W）＝Xβ＋u，其中W为小时工资，X表示个体特征的一组变量，包括教育年数、工作经验、资历等，u表示随机误差项。
之所以选择Cotton的做法是基于以下三个假定：（1）不存在歧视时，城市职工获得的平均工资将会比目前来得低，而农民工将会获得更高的工资；（2）无歧视的工资结构是两组独立工资结构的线性组合；（3）不存在歧视时，则不论是实际总产出或是总体工资都将有所改变。因此，用城市职工的工资结构和农民工的工资结构的权重来计算歧视程度将更好地满足这些假定。
（二）数据介绍
本文所使用的数据来自于浙江大学LEPP研究中心于2007年4月至5月在浙江省实施的企业问卷调查和职工问卷调查。课题组先随机抽选了杭州市西湖区、桐乡市、慈溪市、义乌市、遂昌县、乐清市这六个县市区为调查地点，并确定在每个调查地区抽选50家企业，每个企业再分别抽选10—30名职工为调查对象。问卷调查表由课题组负责设计，由浙江省总工会负责发放及回收。本次调查共发放企业问卷300份，职工问卷6000份。最终企业问卷回收205份，其中有效问卷为189份，回收率和有效率分别为68.3％和92.2％；职工问卷回收4357份，其中有效问卷为3749份，回收率和有效率分别为72.6％和86.0％。
由于本文关注的是城乡职工工资决定的差异，所以本文采用的是职工调查数据，按照通常的做法，本文在样本中排除了雇主、自我雇佣者、退休人员、学生以及家务劳动者。此外，根据我国劳动法规定，公民最低工作年龄为16岁，本文删除了年龄小于16岁的样本。同时，由于大多数工人的退休年龄为60岁，因而大于60岁的群体也没被包括进来。本文的工资收入包括基本工资、奖金、津贴以及其他劳动收入。在此基础上，除去数据中有缺失的观测值后，样本容量共有1927个，其中城市职工有979人，农民工有948人。表1为下文计量过程中使用到的城乡职工各变量的统计性描述。表1数据显示，在小时工资对数上，农民工相对于城市职工低了0.39；与此同时，农民工的各种人力资本存量与城市职工也存在着较大的差异，农民工的平均受教育年数为10.73年，比城市职工的13.49年低了2.76年；农民工的工作经验为11.04年，比城市职工的14.49年低了3.45年；农民工的资历也比城市职工低了3.32，两者分别为5.71和9.03年。
三、实证研究结果及讨论
（一）总体歧视情况
首先，我们分别估计了两组工人的工资回归结果，据其计算了劳动力市场上的户籍歧视程度。表2给出了城市职工和农民工的工资方程估计结果。从总体上看，与生产力相关的变量，城市职工的回报率要高于农民工。城市职工的教育回报率为11.12％，且在1％水平上显著，远高于农民工的教育回报率6.22％，这与先前一些学者研究的结论比较接近。例如，Zhang、Zhao和Park等人使用2001年城镇调查队数据估计出城镇居民教育回报率为10.2％[9]；估计出的农村迁移劳动力的教育回报率与蔡昉、都阳和王美艳估计的5.6％[10]，以及都阳、朴之水[11] 估计的5.8％比较接近。
工作经验对于农民工和城市职工工资收入均先有正的影响，随后变为负的作用，但工作经验对于农民工的影响却是不显著的。这大概与本文采用的工作经验度量有关，本文采用的工作经验是从学校毕业后首次参加工作年份开始计算，较之于城市居民，农村劳动力其间更有可能从事农业劳动或中途退出劳动力市场，而这部分工作经验对其在城市所从事的非农工作的生产力的影响将显得微不足道②，从而使估计出来的工作经验系数不显著。在企业工作的资历对两类工人的影响都是显著的，而且也符合理论预期，对工资先有正的影响，随后变为负的影响。但有些出人意料的是，该变量的系数显示农村迁移劳动者的资历回报率要高于城市本地劳动力，农村迁移劳动者的资历回报率达到了3.08％，而城市职工只有2.25％，前者高出后者大概36.9％。出现这种差异的原因可能有：一是农民工的工资收入更多地与其生产力相挂钩，资历越长，其工作效率和劳动熟练程度就越高；二是根据Becker雇主歧视模型[12]，雇主的歧视是由于偏见的产生，偏见一般产生于信息的不完全，而工作资历是雇主观察员工劳动生产力的最好途径，因而资历在消除信息不确定方面具有重要的作用。资历除了能提高农民工的劳动生产力和增加工资外，还因为能消除雇主的偏见，减少其受歧视程度，也相对应地提高了工资，因而农民工的资历比城市职工具有更高的回报率。
此外，由于劳动力市场上也存在性别歧视[13－14]，在同等条件下，男性工资通常高于女性，系数分别为19.51％和16.23％，这与Liu、Meng和Zhang[15] 以及魏众[16] 的研究结果相一致。
依照表2的回归结果，表3报告了用前面介绍的Cotton分解方法将工资差异分解为解释部分和未解释部分。从表3中可以看到，农民工和城市职工的工资差异，80％能够被个人特征的差异所解释，而剩余的20％未能解释，一般将之归因于歧视，这与先前的研究结论较一致[2]。
（二）人力资本与户籍歧视
国内研究歧视问题，不论是户籍歧视还是性别歧视，大多停留在上文所做的工作，只计算了总体的歧视程度，但对于哪类群体在劳动力市场中最易受到歧视，其作用的机理又是如何，或者说从中揭示出哪些意义，目前均没有作深入的研究，本文试图在这一方面有所突破。鉴于人力资本是工资收入的重要决定变量，且根据Dougherty的假定，人力资本的提高不仅让受歧视群体更有能力抵抗歧视，同时也能消除人们的偏见，使女性职工能够在歧视程度较轻的环境下工作，从而降低她们受歧视的程度[17]。作为对比，本文也以教育作为划分标准，又考虑到样本分布特征，故将样本分为三组，分别为初中学历及以下、高中学历、大专学历及以上（下文分别简称为初中组、高中组、大学组）。
表4报告了各组的工资差异，包括解释部分的工资差异和未解释部分的工资差异以及各自在所在组工资差异中所占的比重。我们可以发现：（1）工资差异在大学组最小，用小时工资对数值来衡量为0.108，高中组的工资差异最大，这一数值为0.250，初中组的工资差异居中，为0.176。（2）未解释部分，一般归结为歧视因素，其在初中组的比重最少为－2.0％，即这一群体的工资结构稍稍偏向于农民工，几乎不存在歧视问题。这可能与近年来东部沿海城市出现“民工荒”现象有关。“民工荒”主要集中在制造业、纺织业、建筑业等体力要求较高、待遇较差的部门，而低学历的农民工的工作又恰恰集中于这些部门。受歧视程度处于其次地位的是大学组，为29.5％；遭遇歧视程度最大的群体为高中组，其受歧视程度达45.9％。
表4 以教育为分类标准的各组受歧视程度
初中组 高中组 大学组
工资收入差异0.176
0.250
0.108
解释部分
102.0％[0.179] 54.1％[0.135]70.5％[0.076]
未解释部分(歧视)
-2.0％[-0.003] 45.9％[0.115]29.5％[0.032]
本文所发现的教育程度和歧视程度之间的关系不同于国外所发现的性别歧视程度因受教育程度的上升而下降③[17-18]，但是不能由此推翻他们所提出的教育可以降低受歧视群体的歧视程度假说④。对比本文高中组与大学组的歧视程度状况，可以支持该假说，但是对比初中组和高中组的歧视程度，并没有类似的结论。笔者认为，考察城乡户籍歧视还应该考虑职业隔离，为此我们提出职业竞争假说来解释初中组和高中组间的受歧视程度差异。
假定有两种职业：好的职业和差的职业，好的职业是指那些待遇高且又体面的工作，差的职业主要指待遇差且侧重于体力消耗的工作，因此比较劳累；两种学历：高学历和低学历，高学历既能从事好的职业，又能从事差的职业，而低学历的只能从事差的职业。鉴于近年来出现“民工荒”现象，我们假定只要工人愿意，都能在差的职业中找到工作，而好的职业岗位是紧缺的。在该假定下，提供差的职业的雇主面对的是劳动力供给不足的状况，劳动者处于较有利的地位，一旦对雇主提供的待遇有意见，认为自己获得了不公平的待遇，就可以选择更换工作，因为重新换一份工作对他们来说比较容易，也没有损失。如果流动性和竞争性都较强，雇主实行歧视就比较困难，成本也较大，因此，那些低学历的外来劳动者受到的歧视程度较小。高学历的外来劳动者面对的是有限的好的职业供给，相对应的，雇主此时处于有利地位，可供选择的余地比较大，更有机会表达自己的偏好⑤。此外，相对于差的职业来讲，好的职业要求一定的技能，学历并不能完全反映技能水平，这带来雇主对雇员信息的不确定性。如果农民工的教育作为技能的发送信号，质量低于城市职工，按照统计性歧视理论，该类群体便会遭受统计性歧视[19-21]。雇主面对相同学历的求职者，一方面会优先考虑城市户口的求职者，这使得更多高学历的民工群体只能在差的职业中就业，学不能致用；另一方面，即使获得了好的职业，雇主的有利地位和工作的特性也使得他们容易遭受歧视性工资支付。在以上两种机理的共同作用下，高中组的农民工就受到了较大的歧视。
四、结论
本文基于2007年浙江省企业职工调查数据，研究了城乡户籍工资差异的原因，具体考察了歧视在其中所起的作用，并着重分析了人力资本对歧视程度的影响。笔者发现，城乡户籍工资以小时工资对数衡量时，其差异为0.3867。采用Cotton工资差异分解方法可知，工资差异的80％是由个体特征差异引起的，另外20％是由歧视造成的。在此基础上，我们还进一步考察了哪类群体更易遭受歧视。我们将样本以学历为标准分为初中组、高中组和大学组，分别计算了各类群体的受歧视程度，在国内首次研究了人力资本对歧视的影响。笔者发现，认为提高教育程度有助于降低歧视程度的假说在我国城乡户籍歧视现象中并没有得到很好的验证，针对城乡户籍歧视，初中组遭遇的歧视程度最小，遭受歧视程度最大的是高中组，其受歧视程度达到45.9％，大学组受到的歧视程度居中，为29.5％。并且针对城乡劳动力市场特点，本文提出了职业竞争假说来解释高中组的歧视程度高于初中组歧视程度的现象。该假说认为市场上好的职业岗位是有限的，并假定只有高中组的群体才有资格竞争该岗位，从而使高中组的农民工在劳动力市场的竞争中处于首当其冲的位置；而对于初中组群体来讲，其能力已限制他们只能从事较差类型的职业，同时这类职业岗位在市场的供给又是充足的，岗位竞争相对缓和一些，从而使其遭受的歧视程度明显低于高中组。
本文的研究结论表明，有效消除城乡工资差异和户籍歧视仅仅限于提高农村人口的教育程度是不够的，大力采取措施减少乃至消除与户籍制度相关的对农民工的歧视性政策，提供公平的竞争就业机会才是至关重要的。否则，高学历遭受更严重的歧视程度，使农民工的人力资本投资不能获得应有的回报，反过来又会挫伤他们人力资本投资的积极性。这与近年来“读书无用论”的论调在农村地区重新抬头的现象有一定关系，需要引起人们足够的重视。
当然，本文还有一些待改进的地方：第一，由于样本数量的限制，不能有更细的分类，只能较粗糙地对比了三类群体的状况，否则将会有更细致的结论和更丰富的内容；第二，本文以教育作为分类的标准，可能会存在一定内生性问题，从而使估计的结果产生偏误。
［收稿日期］2008－05－06
［本刊网址·在线杂志］http://www.journals.zju.edu.cn/soc
注释：
① 选择不同的基准计算出来的歧视程度会有很大的差异，一项关于美国种族工资差异研究显示，不同权重下计算出来的歧视程度相差46.9％，可参见J.Cotton,“On the Decomposition of Wage Differentials,”The Review of Economics and Statistics,Vol.70,No.2(May 1988),pp.236－243；一项关于美国教授群体的性别收入差异研究显示，不同权重下计算出来的歧视程度相差达68％，可参见S.Appleton,J.Hoddinott & P.Krishnan,“The Gender Wage Gap in Three African Countries,”Economic Development and Cultural Change,Vol.47,No.2(Jan.1999),pp.289－312。
② 由于数据的限制，本文未能控制城乡劳动者的实际工作经验，这在一定程度上可能会高估劳动力市场中的歧视程度。
③ 目前国外尚未对种族歧视作过类似的研究，因而我们拿来对比也就只有性别歧视的研究结论。
④ 教育能够降低歧视至少有以下几个机制：（1）根据雇主歧视模型，雇主的歧视是由于偏见的产生，妇女和少数群体获得低工资、低就业率是因为雇主、顾客和同事对他们有偏见。而教育程度高的群体更可能与教育程度高的人群一起工作或为他们服务，某种程度上可以认为教育程度能够提升人们的修养，从而使高学历群体面对歧视程度较弱的工作环境。（2）按照统计性歧视理论，高学历者群体更加偏好工作，其退出劳动力市场的概率也小，因而雇主将会提高对这类群体工作稳定性的预期，从而降低歧视程度。（3）高学历也能提升他们在劳动力市场的地位，增强他们抵抗歧视的能力。参见M.Montgomery & J.Powell,“Does an Advanced Degree Reduce the Gender Wage Gap? Evidence from MBAs,” Industrial Relation,Vol.42,No.3(2003),pp.396－418。
⑤ 姚洋认为，外来移民在获得白领职位上受到歧视，这在某种程度上支持了本文的假说。参见姚洋《土地、制度和农业发展》，（北京）北京大学出版社2004年版，第228页。