极化效应与橄榄型收入结构的达致，本文主要内容关键词为：橄榄论文,效应论文,收入论文,结构论文,达致论文，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。
通常，较为均衡的社会收入结构应是中等收入者占多数的橄榄型分布，其对应着较低的收入分配差距。但根据国家统计局在2013年1月18日公布的最新数据，2012年反映收入不平等的基尼系数为0.474，民间调查则认为应在0.6左右。尚且不论基尼系数的精确数值，上述数据一致表明：经过30多年的经济高速增长，中国已迅速转变为一个收入分配不平等程度较为严重的国家。
收入不平等程度的加深固然令人担忧，更令人忧虑的是收入格局的僵化，即贫富两极分化。收入极化不等同于基尼系数，其描述的是在收入分布中，人口向高收入和低收入两端聚集的程度，收入极化效应越大对应着中等收入群体占比越低，意味着收入结构越不均衡。那么，我国中等收入者比重如何？变化趋势怎样？影响因素及作用机制有哪些？以上问题非常重要，但相关研究还需进一步深入。
本文以转型期中国经济的发展为背景，结合CGSS(中国综合社会调查)在2003年、2005年和2008年的调查数据，运用极化指数对我国城镇中等收入群体占比进行了系统性测度；在此基础上，采用Mlogit模型实证探讨了引致收入阶层分化的重要因素。研究发现，近年来城镇地区极化指数虽有小幅波动但总体保持在较高水平，与之伴随的是中等收入者占比在较低水平上的固化；工作、教育、党员身份、住房、父辈教育、区域对居民是否处于中等收入阶层的影响较为显著。本文安排如下：第二部分是文献回顾；第三部分介绍研究方法和数据；第四部分为实证结果分析；第五部分为影响收入阶层的影响因素探讨；最后在第六部分总结全文并提出政策建议。
二、文献综述
随着20世纪70年代一些西方国家出现了日益严重的收入差距及中产阶级消失现象，一些学者开始关注中等收入群体对于稳定社会分配结构的意义。Thurow(1984)以收入中位数的75%到125%作为划分中等收入者的标准，发现美国的比重由1967年的28.2%下降到1983年的23.7%。Blackburn and Bloom(1985)采用同样的数据，但把上述区间扩展到中位数的60%和225%，发现该比重从1967年的64.2%降低到1983年的55.9%。可以看到，由于主观划分标准的不同会带来测度结果的差异。
此后，不同学者从收入极化角度对中等收入者占比的测度进行了积极探索，因为收入极化效应的上升通常对应着中等收入者比重的下降和收入不平等的加深。这主要有两类方法。第一类侧重于从收入两极分化(Bipolarization)的角度进行测度，早期研究来自于Wolfson(1994)，其通过考察集聚在收入中位数附近人口比例的大小，来分析中等收入者比重的变化。Wolfson and Foster(1993)、Wang and Tsui(2000)、Milanovic(2000)都基于上述思想，构建了相应的指标进行分析。
第二类方法则始于Esteban and Ray(1994)，其对极化的含义进行了广义延伸，把相关影响因素(如教育、健康、职业)结合起来进行测度，以反映出多极化效应(Multipolarity)的特征，亦可用于两极分化的测度。该方法的基本思想在于，通过考察多个组别内部的一致效应(Identification)和组间的异质效应(Alienation)，来综合考察极化程度。Duclos et al.(2004)在既有研究基础上，把子群数目的划分内生于收入分布，通过采用非参数方法估计收入分布的核密度，来考察极化效应。
为更稳健性分析不同时期极化效应的大小，而不受中等收入者划分标准的主观性影响，Foster and Wolfson(2010)基于偏序和随机占优的思想，提出了一种新的测度方式，其能在很大程度上降低由主观性标准划分而导致的测度偏差，具有动态可比性。它把极化分为水平的延展和部分的集聚两种，基于美国和加拿大数据的比较分析表明，美国收入分配的两极分化程度增大了，而加拿大则保持稳定。
研究方法的改进使得实证研究丰富起来。Rossi et al.(2011)采用多种极化指数，系统地测度了乌拉圭中等收入群体的变化，发现1994~2002年间的极化指数呈上升趋势，而2004~2010年间则表现为稳中有降。Molnar(2011)用多种极化指数对罗马尼亚的收入结构进了考察，发现与1995年和2000年相比，2008年的中等收入者比重明显降低了。
专门针对中国中等收入群体的研究始于2000年年初，着重于探讨中等收入群体的划分标准。苏海南(2003)指出，中等收入群体的划分应综合考虑生活水平、生活质量和个人职业技能等方面的因素。而收入作为最易观察且最为重要的标准，被广泛用作量化分析。李培林(2007)提出，应把平均收入线以上到平均线的2.5倍的人群定义为中等收入者，而有学者则认为是恩格尔系数在40%以下的群体。庄健、张永光(2007)采用多项式函数形式拟合洛伦兹曲线研究发现，2001年中等收入群体比重大致在44%。龙莹(2012)采用Foster and Wolfson(2010)的方法，研究发现1988~2005年间中等收入群体比重呈不断下降趋势，与之伴随的是两极分化程度的提高。Zhang et al.(2012)则基于大样本的CHIPS数据对中国农村的中等收入群体进行了分析，发现2007年农村中等收入者占比为57%；其中人力资本、政治资本、非农产业就业状况都具有重要影响。
既有研究虽对中等收入者占比进行了系列量化分析，但大都基于国外的样本，即使针对我国的研究也主要考察农村的情况；并且，对我国中等收入群体形成机制的探讨也有待深入。本文区别于既有研究的特点在于：采用中国的微观调查数据，对城镇地区的极化效应进行持续系统的测度，并运用极化曲线比较分析不同时期极化效应的大小，以避免采用同一划分标准所带来的误差；在此基础上，运用Mlogit模型，从人力资本、物质资本、政治身份、父辈遗传、区域差异等角度，归结中等收入群体的形成机制。
三、研究方法与数据来源
(一)收入极化效应的测度
收入极化效应的上升通常对应着中等收入者比重的下降和收入不平等的加深，本文拟运用收入数据测度收入两极分化程度。通常有三种指标用于测度收入两极分化，开创性的计算方式来自于Wolfson and Foster(1994)，其将极化指数测度描述为：
其中，y代表收入水平，则
表示收入的均值，m表示样本收入的中位数。L(0.5)表示收入低于中位数的样本收入总和，占样本总收入的比例。G代表样本总体的基尼系数。极化指数
在0和1之间，越接近0，说明收入分配越均等(即所有人收入相同)；反之，则说明两极分化程度越大(只有一半的人占据全部收入，呈现出单极的极端分布)。
Wang and Tsui(2000)首先定义了一种极化效应最小的情形(即绝大多数的样本集中在中位数附近)，那么，与这种情形的相对距离就反映出两极分化程度。其测度方式为：
式(2)中，θ为一正常数①，n代表样本数。参数r的通常取值为0.25、0.5和1，用来使最终计算出的极化指数位于0到1之间，便于和其他极化指数的比较。该极化指数越接近1说明极化效应越大；反之则反是。
Milanovic(2000)的方法与Wang and Tsui(2000)有所不同，他把单极极端分布作为两极分化的特殊情况(即两极分化程度最大)，然后通过计算个体收入相对位置排序与这种极端分化的相对距离，来度量极化指数。该指标同样位于0到1之间，越靠近1说明两极分化越严重。其计算式为：
极化效应的大小固然值得关注，更令人感兴趣的是不同时期极化效应的变化。但纵向对比往往存在一个标准界定问题，即由于不同时期内对中等收入群体划分标准的不一致，使比较结果存在主观性偏差。为此，Foster and Wolfson(2010)基于偏序和随机占优的思想，提出了一种新的测度方式，其能在很大程度上降低由上述主观性标准划分而导致的测度偏差②。
通常，有两种思路可用于测度这种极化效应。如果把收入结构划分为穷人和富人两极：第Ⅰ类极化表示水平延展的极化，即组内的集聚程度不变，但组间的平均差距拉大(见图1)；第Ⅱ类极化表示集聚的极化，即组间的平均差距不变，而穷人和富人向各自的收入区间集聚。(见图2)。
于是，第Ⅰ类极化的测度如式(5)所示，描述的是第q分位数位置上某人收入与中位数收入间的距离。第Ⅱ类极化的测度如式(6)所示，描述的是第一极化曲线下从中位数到第q分位点间的面积。
在式(5)和式(6)的基础上，可得到两极分化指数为：
类似地，还可以比较不同分布下第Ⅱ类极化的变化。即：如果F中个体收入与中位数之间的平均距离小于G，则意味着F的极化程度小于G。
(二)数据来源
本文数据来源于CGSS(中国综合社会调查)，该调查是由中国人民大学社会学系和香港中文大学社会科学部共同执行的，是一项全国性的抽样调查，覆盖了全国30个省级行政区，至今已在2003年、2005年、2006年、2008年发布了四期数据。考虑到2005年与2006年数据较为接近，本文选取了2003年、2005年和2008年的数据来构建样本。研究数据剔除了农村、尚处于求学阶段的样本，以及教育、工作、住房等重要影响变量观测值缺失的样本。最后得到2003年、2005年和2008年的有效样本量分别为4718、5263和3197。样本的描述性统计如表1所示。
四、收入极化效应的测算及分析
接下来，可根据上述样本，对收入极化效应进行计算，并以此判断出近年来我国城镇地区中等收入群体占比的变化趋势。
根据表2不难发现以下特点：(1)无论是平均收入还是中位数收入，2003年至2008年间居民收入水平都呈现出明显增长。(2)从不同分位点所对应的收入水平来看，不同收入阶层的收入水平有着较大差异，平均而言最高20%百分位与最低20%百分位的收入比值接近5，表面高、低阶层收入差距较大。(3)就收入集中度而言，样本统计表明最高20%收入群体的收入总和占比大都达到了50%以上，而最低20%的收入占比还不足5%，收入分布呈现出明显地向高收入阶层积聚的特征。(4)就不同收入区间内的人口占比而言，处于中位数60%以下的样本和处于中位数200%以上的样本，二者所占比重较大；一是粗略描绘了两极分化程度，二是表明中等收入者比重始终处于一个较为固定的区间。
那么，在收入分配差距较大的情况下，中等收入者比重有何变化呢？接下来将利用极化指数和极化曲线进行深入分析。
从不同年份极化指数的数值看(见表3)，无论采用何种方法，2003年至2008年间收入的两极分化程度大致呈现出U型变化特征，即2003年和2008年的极化效应较大，而2005年的极化效应略有降低。但总体说来，近年来我国城镇居民收入的两极分化程度始终处于一个较高的水平，其对应着中等收入者比重显著偏低。
为更深入地考察上述变化的内在原因，可对收入结构进行进一步解析。表4中M Pop-share的数值表明，无论采用何种标准来界定中等收入阶层，2005年位于中等收入阶层内的人口占比平均而言要高于2003年和2008年，说明2005年的收入两极分化效应相对较低，其印证了2005年的极化指数要低于2003年和2008年。进一步，为避免中等收入阶层划分对结果的主观性影响，还可利用M极化曲线进行分析，其反映出居民收入在中位数附近的集中度。从图5和图6不难发现，2005年的M曲线高于2003年的，这表明无论中等收入阶层的划分标准如何，相对于2003年，2005年收入分布中有更多个体集中在中位数附近，反映出2005年收入两极分化程度较低、中等收入者比重较高。同理，与2008年相比，2005年的极化曲线位于其上方，说明2005年的收入分布中更多个体集中在中位数附近，2005年体现出更高的中等收入者占比和更低的两极分化程度。
接下来，还可以从第Ⅰ类极化曲线考察极化效应的变化。可以看到(见表4的S Distance)，无论选择哪种人口区间，2005年的S距离数值大都小于2003年和2008年的，表明位于中位数附近的人口比例相对更多，即2005年的收入极化效应更低。这个结果也同样可以从图7和图8得到。不难发现，图7中2005年的S曲线要高于2003年的S曲线，图8中2008年的S曲线也要高于2005年，说明2005年的收入极化效应要低于2003年和2008年。
就第Ⅱ类极化曲线而言，无论图9还是图10，2003年的B曲线都位于最下方，说明2003年的收入极化效应低于上述两个年份。结合表3中的B Distance也可以看出，2005年的数值普遍低于2003年和2008年，意味着无论在哪个给定人口区间，样本点离中位数的加权距离之和最小，收入极化效应最小。
综上所述，收入极化效应在这三年间呈现出两端高、中间低的“U”型特征，说明中等收入者比重长期保持在一个相对较低的固化区间(除2005年有所扩大)。那么，形成上述特征的原因何在？接下来，将采用Logit模型，结合年龄、教育、职业等微观因素进行探讨。
五、影响中等收入群体的因素探讨
影响个体收入水平的因素很多，如以住房、土地等形式表征的物质资本，以教育、培训为代理指标的人力资本水平，以父辈教育和职业等表示的家庭遗传因素等等。那么，令人感兴趣的问题是，上述变量对中等收入群体的形成有何影响？在此拟建立一个多项Logit模型(Multinomial Logit Model)进行分析，模型的设定形式如下：
式(9)中，α表示常数项，
是各解释变量的估计系数，ei是随机误差项。Mlogit是被解释变量，表示个体所处的收入等级。考虑到可能存在的家庭内部收入转移，本文以家庭人均收入作为收入阶层的划分。当M=1时，表示个体处于低收入阶层；当M=2时，表明个体处于中等收入阶层；当M=3时，则处于高收入阶层。因此，被解释变量的取值就是1、2、3，属于多项名义Logit模型。通常有三种标准用于划分收入阶层：收入中位数的[75%，125%]、[75%，150%]和[50%，150%]，第一种的划分标准最为严格。为尽可能地降低主观标准对估计结果的影响，同时采用三种划分标准进行估计。但限于文章篇幅，实证结果中只列出了按照[75%，125%]进行估计的结果，其他估计结果备索⑦。
式(9)中，Age表示年龄，
表示年龄的平方。经验分析标明，个体收入水平呈现出随年龄先上升后下降的倒U型关系，这必然会影响到个体所处的收入阶层。Sex和Marital分别为性别(1=男性)和婚姻(1=已婚)的虚拟变量，是模型中控制的重要人口学因素。虚拟变量Work=1代表被访者有工作，用以考察职业对个体所处收入阶层的影响。Hhsize为被访者家庭的常住人口数，一般而言家庭人口数越多表明家庭负担越大，容易使家庭陷入相对较低的收入阶层。
收入阶层的形成因素中，物质资本、人力资本、政治资本都是重要变量。Edu是表示被访者受教育程度(年)，是人力资本的代理指标，个体受教育年限的提升是否有助于其进入更高的收入阶层是实证检验将要回答的重要问题。变量Hsowner和Usablesq分别表示是否拥有自主产权住房和户平均住房使用面积⑧，二者用以表征被访者的物资资本积累，其会造成居民在财富和收入上的阶层分化。Poltc表示是否为党员(1=是)，是政治资本的代理变量，用以考察个体是否因为其政治身份而有更高的概率进入相对高的收入阶层。
为考察父辈对子女的代际传递效应，式(9)中加入了父亲的相关特征变量。F_work表示父亲是否在职工作(1=在职)，父亲在职工作意味着家庭总收入水平较高，会提高家庭人均收入水平。F_poltc表示父亲是否为党员(1=是)，用以考察父亲的政治状态是否会对子女所处收入阶层产生影响；F_wkunit表示父亲的单位性质，如果为国有部门则取1⑨；国有部门在我国经济和社会生活中有较大影响力，其职员拥有更高的收入和更多社会资源的可能性相对较大，对子女也存在长远影响。F_edu是父亲的受教育水平，经验分析表明父辈的受教育程度对子女的教育成就和收入水平都有明显作用。
最后，East和Central是地区虚拟变量，以分析地区因素对收入阶层的影响。中国地区间收入差距通常被认为是引致收入不平等扩大的一个重要原因。
就估计方法而言，若采用多项名义Logit(Multinomial Logit Model,MLM)方法估计式(9)，其基本思想是选择一个结果作为参照系(本文中取M=2)，通过对回归系数的估计，能够得到M=1(以及M=3)与M=2的发生概率之比，从而判断自变量的变化是有利于M=1的发生还是M=3的发生。另外，如果认为高收入阶层优于低收入阶层⑩，那么式(9)就应采用Order Logit(有序Logit)方法进行估计，在该假定下其估计效率要优于采用MLM模型。Order Logit的估计方法仍为极大似然法。为保证实证结果的稳健性，本文同时采用MLM和Order Logit方法进行估计，并综合二者的估计结果进行实证分析。
表5给出了2003年、2005年和2008年样本的估计值，总体来看三年样本的估计结果基本一致，可在此基础上分析其经济含义。在M=1时Age及其平方项一致为正和负，在M=3时却一致为负和正，说明随着年龄的增长个体由低收入阶层向高收入阶层流动的可能性先升高后降低，而高收入阶层向低收入阶层流动的可能性先降低后升高。这符合年龄与收入相互变化的一般趋势。性别变量Sex的估计系数并不完全显著(只在2003年显著)，所以从稳健性的角度出发，还不能认为男性比女性更容易进入中等收入阶层。再者，婚姻变量Marital在各样本区间内都不显著，说明婚姻状况对居民处于何种收入阶层的影响不大，至少基于本文的样本没有得到验证。
变量Work(是否拥有工作)在1%的水平上显著，并且其符号在M=1时显著为负、M=3时显著为正，说明拥有工作的个体，位于低收入阶层的可能性越小(相对于处于中等收入阶层而言)，反之位于高收入阶层的可能性越大。从表1也可看到，处于低、中、高收入阶层的个体拥有工作的比例分别为49.39%、53.32%、63.18%，拥有稳定工作作为获取收入的重要来源，对于个体在收入分布中所处的阶层位置具有重要影响。
变量Edu(个体受教育年限)的估计系数同样表现为在M=1时显著为负，意味着如果个体拥有更高的教育水平，其陷入低收入阶层的可能性较小；在M=3时显著为正，说明个体受教育水平越高则越可能位于高收入阶层。观察表1也可发现，收入阶层越高其个体的平均受教育年限也越高(11)。因此，提高受教育水平意味着更高的人力资本投资回报，对于促进个体收入层级的提升乃至收入阶层的流动都具有重要作用。
和非党员相比，党员(变量Poltc)位于低收入阶层的概率相对较低，而位于高收入阶层的概率相对较高。同样，通过表1也能发现高收入阶层中的党员比例平均为24.64%，而中、低收入阶层分别为17.05%和9.19%。说明政治资本大体上与个体所处收入层级呈现出正相关关系，拥有党员身份意味着在经济组织中参与或影响分配的能力越强，得到的回报也相对更丰厚。
家庭人口数量(Hhsize)在M=1时显著为正、M=3时显著为负，说明家庭人口数目越多则陷入低收入阶层可能性越大，升入高收入阶层可能性越小(相对中等收入阶层而言)。事实上，家庭人口数越多通常意味着家庭的负担越重，从人均收入来看其位于较高收入阶层的概率相应越低。这一点，可再次从表1中不同阶层中的户均人口数得到验证，明显地体现出收入层级越高、户均人口数越低的特征。
从估计系数显著性上看，是否拥有住房产权(Hsowner)对个体所处收入阶层影响不大。这可能是由于大多数样本属于城镇户籍，且拥有住房产权(全产权或部分产权)，因此并未体现出明显差异。当然，如果更多地增加由农村流动到城市的人口比例，预计该变量会体现出更为明显的收入阶层区分度。而住房使用面积变量(Usablesq)则明显体现出在M=1时显著为负、M=3时显著为正。住房使用面积在一定程度上表征了家庭的财富水平，因此，其值越大则表明家庭财富累积程度越高，越有利于脱离低收入阶层和进入高收入阶层。这意味着，居民居住条件的好坏对于中等收入阶层的形成具有较为重要的作用。
接下来，考察父辈对子女的传递性影响。从父亲的个体特征变量来看，父亲是否在职工作(F_work)、父亲的政治面貌(F_poltc)、父亲的工作单位性质(F_wkunit)，这三个变量在三年的样本中大都不显著。说明从统计上而言，父亲职业收入的家庭内再分配、父亲政治资本以及父亲的职业属性，这三者并未显著地影响子女所处的收入层级。而值得注意的是父亲受教育程度的影响，其在M=1时显著为负、M=3时显著为正，意味着父亲受教育程度越高，子女的收入水平及其对应的收入阶层也越高。因此，父辈对子女的收入传递效应，在教育方面体现得较为充分。
最后，考察地区因素的影响。从估计结果看，East的估计系数一致且显著，而Central的估计系数则不显著。意味着相对于西部地区而言，处于东部地区的个体更容易位于更高的收入阶层，体现出明显的地区差异。表1的统计也表明，高收入阶层往往大都来自于东部地区(平均67.13%)，中等收入阶层中的一半也来自于东部(平均52.34%)。事实上，东部地区也是我国经济发展水平较高、居民人均收入水平较高的地区，这在一定程度上造成了收入差距扩大和阶层分化。
为增强结果稳健性，也采用Order Logit方法估计了(9)式。估计结果表明：①个体升入更高收入阶层的可能性随年龄的增加先增大后下降，呈现出显著的倒U型趋势；②总体而言，男性较女性容易升入更高收入阶层，但婚姻状况对居民收入位置的影响不大；③拥有稳定的工作、较高的受教育水平、拥有党员身份，大体上与个体处于较高的收入阶层显著正相关；但是，家庭人口的增加却明显地会使个体处于较低收入阶层。④是否拥有住房产权对个体收入阶层的影响不明显，而住房面积的大小却与收入阶层的高低显著正相关。⑤父辈对子女的影响渠道中，只有教育被模型估计结果证明是相对有效的，而父亲的工作状态、党员身份和工作单位性质，对子女的收入位次的影响尚未得到有效证实。⑥最后，处于东部地区的个体(相对于西部地区)，更容易实现个体收入层级的提升，而中部地区的显著性不强，说明地区收入水平差异的存在的确是收入阶层分化的明显原因。
根据CGSS在2003年、2005年和2008年调查数据中整理出的实证样本，采用极化指数对我国城镇地区收入极化效应进行了系统测度，运用极化曲线比较了不同时期中等收入者比重的大小，并采用Mlogit模型深入考察了中等收入阶层的形成机制。研究发现：①收入极化效应在这三年间呈现出两端高、中间低的“U”型特征，但总体仍保持在较高水平，与之伴随的是中等收入者占比在较低水平上的固化。②就人口特征而言，个体所处收入阶层随年龄有先升高后降低的倒U型关系，而性别、婚姻的影响则不明显。③教育、住房、党员身份等表征人力资本、物质资本、政治资本的变量对个体是否处于中等收入阶层有较为明显的影响；父辈对子女的影响渠道中，只有教育被证明是相对有效的，而父亲工作状态、党员身份和工作单位性质的传递效应尚未得到足够实证支撑。④东部地区的个体相对于西部，处于中等收入阶层的概率更高。
上述结论具有明显的政策含义。第一，近年来我国收入极化效应处于较高水平，说明贫富两极分化程度较深，中等收入者比重较低，与橄榄型的均衡收入结构相距甚远。因此，收入分配改革政策的着眼点应更多放在如何增加低收入群体收入，以达到相对均衡的收入格局。第二，应以提高居民教育水平、改善住房条件、扩宽就业渠道为切入点，来提升居民的收入流动性，特别是中低收入群体向上流动的能力。第三，应注重西部地区低收入群体的增收。最后，本文对我国收入极化效应的研究仅是一个初步尝试；随着更大样本、更长时间跨度数据的出现，对我国收入极化效应的测度和比较，以及对中等收入群体形成机制的探讨将会得出更为稳健的结论，这都可以作为进一步研究的方向。
①为简便起见，通常可令θ=l，本文也遵照既有文献的常用做法。
②有关该极化指数的具体公理性推导，可参见Foster and Wolfson(2010)的原文，在此仅简要介绍其基本思想和步骤。
③即，令中位数收入=1，并用所有收入值除以中位数收入，于是收入数据便基于中位数进行了正态化处理。
④相关证明过程可参见Foster and Wolfson(2010)的原文。
⑤纵坐标中的S距离，指给定人口区间内，其对应的收入中位数与样本收入中位数之间的平均距离。这与表3中关于S Distance的含义一致。
⑥纵坐标中的B距离，指给定人口区间内，样本点与中位数之间的累计距离加权和。这与表4中关于B Distance的含义一致。
⑦通过比较不难发现，即使采用[75%，150%]和[50%，150%]这两种收入阶层划分标准，估计系数的符号和显著性基本一致，估计系数的大小也无明显差异(变化幅度不超过10%)。因此估计结果较为稳健。
⑧Hsowner=1表示拥有自主产权住房(含全产权和部分产权)，住房面积的单位是平方米。
⑨目前工作或者退休以前的单位是何种性质。国有部门包括机关、事业单位和国有企业。
⑩即认为高收入阶层＞中等收入阶层＞低收入阶层，即M=3＞M=2＞M=1。
(11)三年调查平均而言，高、中、低收入阶层的平均受教育年限分别为11.71年、10.21年、8.64年，体现出明显的差异。
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