部门进入的户籍壁垒对收入户籍歧视的影响，本文主要内容关键词为：户籍论文,壁垒论文,收入论文,部门论文，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。
20世纪80年代以来，在农村家庭联产承包责任制与出口导向型产业政策的共同作用下，中国大量农村剩余劳动力流向城市。截至2015年年底，中国外出农民工人数已达1.69亿，与全部城镇就业人口之比为2:5①，构成城镇劳动力市场中的重要部分。但是，户籍制度却阻碍着农民工与流入地城市居民的融合。这在劳动力市场上突出表现为农民工在收入、就业机会、社会保障、教育培训等方面长期遭遇差别对待（李实，2014），形成中国特有的户籍歧视现象（章莉等，2014）。 为解释社会中长期存在的群体经济不平等现象，学者们提出了歧视经济学概念。Becker（1957）在《歧视经济学》中提出的“偏好歧视理论”被认为是现代歧视经济学的开端。该理论指出，雇主、雇员和消费者对黑人的歧视源于肤色偏好。Arrow（1973）则在其“统计性歧视”模型中指出，当存在信息不对称、劳动者禀赋不可观测的情况时，雇主雇佣在统计上人力资本水平更高的白人是理性行为。Akerlof and Kranton（2000，2005，2010）提出了“身份经济学”概念，指出歧视可能源于身份、规范等社会因素。Darity（2001，2005，2009）则努力构建了“分层经济学”分析框架，指出歧视源于群体间对物质利益的争夺。总之，无论歧视的发生机制如何，如果某个特定群体因种族、肤色、宗教信仰等先赋因素而遭受差别对待，即可判定为该群体被歧视。 在实证分析方面，学者们从克拉克（1997）确立的“工资和利息都是由（要素的）最后生产力规律来决定的”新古典分配原则出发，尝试从群体间收入差距中析出不能由禀赋差异解释的部分，以此作为歧视的量化指标。其中，20世纪70年代提出的Oaxaca-Blinder工资均值分解方法（参见Oaxaca，1973；Blinder，1973）是估计歧视程度的经典模型。随着农民工问题的凸显，20世纪90年代中期以来，中外学者广泛使用Oaxaca-Blinder方法测度中国农民工所遭受的收入歧视，并积累了丰富的研究成果（例如王美艳，2003；谢嗣胜、姚先国，2006；邓曲恒，2007；邢春冰，2008）。但是，由于指数基准问题（Oaxaca，1973；Fortin et al.，2011）的存在，现有研究得出的户籍歧视贡献度差异过大，在10%～76%之间。章莉等（2014）使用Jann（2008）方法控制指数基准问题后，得出2007年城镇劳动者和农民工这两个群体收入差距中的36%来源于户籍歧视。 由于劳动者收入受其就业岗位影响显著，而就业机会本身也可能存在歧视，因此，在分解收入差距时需要考虑就业分布差异的影响。Brown et al.（1980）提出的Brown方法因为能够从收入差距中同时分解出收入歧视和就业机会歧视的贡献而成为分析该问题的经典模型。将Brown方法运用到户籍歧视问题上，学者们发现，就业机会户籍歧视对最终收入差距的贡献度大致在-1%～7%之间，与之对应，“同工不同酬”的收入户籍歧视的贡献度大约为41%～106%（Meng and Zhang，2001；王美艳，2007；姚先国等，2008）。如此显著的贡献度差异同样和指数基准问题有关。最近，Démurger et al.（2009）进一步修正了Brown方法，提出了一个基于微观模拟的收入分解模型。当他们使用该方法考察2002年部门进入户籍壁垒对中国农民工和城镇劳动者收入差距有何影响时发现：虽然存在显著的部门进入户籍歧视，但它却对农民工的最终收入产生了有利的影响，将他们和城镇劳动者之间的收入差距缩小了2%。 部门进入户籍壁垒真的有利于缩小农民工和城镇劳动者之间的收入差距吗？如果部门进入户籍歧视对群体间收入差距影响甚微，它是否就是可接受的呢？本文拟使用Démurger et al.（2009）的微观模拟方法考察2007年中国农民工和城镇劳动者的收入差距，以揭示农民工在劳动力市场上遭受的收入户籍歧视状况，突出部门进入户籍壁垒对农民工和城镇劳动者之间收入差距的影响，并在实证分析的基础上深入探讨部门进入户籍壁垒影响两群体收入差距的可能机制。本文的创新之处在于：第一，使用小时收入作为模型因变量，因为农民工普遍超时工作缩小了他们与城镇劳动者之间月收入或年收入差距，从而使用月收入、年收入作为因变量，可能会低估农民工的受歧视程度，本文猜测这可能是Démurger et al.（2009）得出部门进入户籍壁垒有利于农民工收入的原因；第二，突出强调指数基准选择对于分解结果的影响，除了列出综合的平均效应以外，本文还列出全部六种指数基准下的分解方程和最终的结果，以显示指数基准选择对分解结果的影响。 二、数据、变量与方法 （一）数据来源与处理 本文所使用的数据来源于C-HIP2007（2007年中国家庭收入调查数据）中的城镇住户调查数据和外来务工人员调查数据。CHIPs是现有全国性家庭住户收入调查的最权威数据之一，目前由北京师范大学收入分配研究院执行管理，历次的调查得到国家统计局的大力支持，其问卷由国内外专家合作设计。CHIP2007覆盖了全国10个省、直辖市，分别是江苏、浙江、安徽、河南、湖北、广东、重庆、四川、上海以及河北②，可代表中国东、中、西三个地区。在保留了其中15岁以上、60岁以下有收入的样本，删除信息错误和缺失数据的样本后，本文用于实证分析的数据中包含6224名城镇劳动者样本和6354名农民工样本。 （二）变量设定 城镇劳动者与农民工之间收入差距分解的基本模型是明瑟工资模型（Mincer，1974）。由于考虑了就业分布的影响，本文还建立了部门选择模型。本文模型中的变量设定如下： 1.收入。本文模型的因变量是小时收入。对公共部门和私人部门的受雇佣工人而言，其组成部分包括工资、奖金、津贴补贴、实物收入；对自我雇佣部门的经营者而言，主要是自我经营收入。由于不同的省份经济状况有差异，本文利用Brandt and Holz（2006）基于城市的省份水平的空间价格平减指数，对收入变量进行了校正，排除了省份购买力水平差异的影响。 2.人口禀赋。人口禀赋差异既是收入差距的重要来源，也是影响劳动者就业部门进入的因素。在本文的收入模型中，人口禀赋变量包括受教育年限、工作经验、工作经验平方和地区变量。在部门选择模型中，人口禀赋包括受教育年限、年龄、年龄平方、地区虚拟变量、性别、婚姻状况、家庭中小于6岁儿童数量、家庭规模。 3.部门分类。根据部门性质，本文将劳动者就业部门分为“自我雇佣部门”、“公共部门”、“私人部门”③。一般情况下，公共部门提供待遇更好、保障更全、更加稳定的工作，是劳动者偏爱的就业部门，但是，由于岗位不足，公共部门往往存在进入门槛。 4.选择性偏差。当部门进入的可能性受到某些观测不到的因素的影响，而该因素同时又会影响收入水平的高低时，样本的部门分布可能不是随机的，从而收入的OLS估计量有偏误和不一致，产生样本选择性偏差。Neuman and Oaxaca（2004）讨论了分解工资均值差异时如何使用Heckman（1979）方法纠正样本选择性偏差。而本文采用Lee（1983）更加一般的方法后发现：选择性偏差仅对在自我雇佣部门就业的城镇劳动者的收入估计存在统计上显著且程度较大的影响；然而，一旦纠正样本选择性偏差，就会加大指数基准问题的影响。所以，本文在进行收入估计时没有纠正样本选择性偏差④。 （三）变量的描述性统计
表1显示了2007年城镇劳动者样本和农民工样本收入、工作时间和部门分布的描述性统计结果。首先，两个群体之间存在显著的收入差距。城市劳动者平均月收入1871元，是农民工平均月收入（1313元）的1.4倍。由于农民工工作时间明显长于城镇劳动者，城镇劳动者的小时收入优势更加明显，达到农民工小时收入的两倍。在进行实证分析时，如何看待农民工超长的工作时间，将会影响模型因变量的选择。如果认为农民工的超长工作时间是他们为了获得高收入的自主自由选择，那么，使用月收入或年收入是合理的；但是，如果认为农民工因为处于谈判劣势地位，从而被迫长时间工作，或者因为养老、教育、医疗等社会保障权益的缺失而不得不超长时间工作，那么，小时收入差距更能体现两个群体之间经济表现的差异。 其次，城镇劳动者和农民工的部门分布迥异。63%的城镇劳动者集中在小时收入水平最高的公共部门；而农民工主要集中在小时收入水平最低的私人部门，占比也为63%。本文第四部分将讨论农民工不成比例地集中在私人部门是否是因为遭受部门进入户籍壁垒，以及部门分布差异对收入差距的影响。 表2则显示了样本城镇劳动者和农民工个人特征和职业分布的描述性统计。首先，数据显示，农民工的劳动技能显著低于城镇劳动者。农民工的平均受教育年限只有9.14年，比城镇劳动者少3.14年；农民工在当前职业的工作经验只有4.5年，比城镇劳动者少8.43年。尽管选择外出打工的农民工大多是年轻力壮的农村劳动力精英，然而，普遍的低受教育水平和工作经验缺乏势必影响其就业机会和收入水平。
其次，农民工和城镇劳动者的个人特征也存在差异。农民工群体整体呈现年纪轻、男性占比高以及已婚比例低的特征。具体而言，农民工平均年龄不到31岁，比城镇劳动者平均年龄小大约9岁；农民工中61.16%是男性，该占比略高于城镇劳动者；农民工已婚比例为61%，比城镇劳动者低13个百分点。 最后，两个群体的就业状况也存在明显差异。从职业分布来看，城镇劳动者中专业或技术人员（31.66%）和办公室工作人员（24.40%）的比例之和达到56.06%，而农民工中该两个比例之和只有6.94%，他们更多地是工人（占78.09%）。从劳动合同签订状况来看，将近80%的城镇劳动者持有一年期以上的劳动合同，而农民工中该比例只有不到40%，他们大多处于无合同保护的状态。 （四）模型与方法 1.收入模型和部门选择模型。在以下的基础模型中，g表不同群体（本文以u和m分别指代城镇劳动者和农民工），k代表不同的部门（k=1、2、3，分别表示“自我雇佣部门”、“公共部门”、“私人部门”），i代表第i个观测值。 本文收入估计模型的基础是Mincer工资模型，其中，第k个部门的收入估计模型为：
部门选择模型建立在部门选择效用模型的基础上：
2.基于微观模拟的收入差距分解。基于微观模拟的收入差距分解以经典的Oaxaca-Blinder模型为基础：
在Oaxaca-Blinder分解的基础上，Brown方法致力于将就业机会歧视从收入差距中单独分解出来，其公式为：
（7）式表示城镇劳动者在第k个部门的比例；（8）式则为第k个部门城镇劳动者的平均收入。 （6）式等号右边第一行表示部门进入户籍壁垒导致的收入差距，第二行表示“同工不同酬”导致的收入差距，第三行表示人口禀赋差异导致的合理收入差距。 在Brown分解中，每一项只涉及一种反事实估计——或者是收入的反事实估计，或者是就业部门分布的反事实估计。但是，Démurger et al.（2009）认为，在反事实估计劳动者的就业部门分布时，部门分布规则的改变不仅会影响不同部门就业者的数量，而且会影响不同部门就业者的构成，从而不仅各部门的就业人员比例会改变，而且各部门的平均收入水平也会改变，那么，在计算部门进入壁垒对收入差距的影响时，不仅要使用反事实的部门分布，而且要使用各部门反事实分布下劳动者的平均收入。为此，Démurger et al.（2009）提出了微观模拟方法，其方程如下：
（9）式中，M是全体农民工的人数。（9）式等号右边第一行表示部门分布规则导致的收入差距，体现部门进入户籍歧视，简称为部门分布规则效应；第二行表示在相同部门内，由于收入结构系数不同导致的收入差距，体现“同工不同酬”的歧视程度，简称为收入结构效应；最后两行的净值表示人口禀赋差异导致的收入差距，体现合理的收入差距，简称为人口禀赋效应。
（10）式和（11）式都可以用来计算部门分布规则效应，但是两者使用的收入结构系数不同，从而计算结果也不同。在（10）式中，计算部门分布规则效应时使用了各部门城镇劳动者的收入结构系数计算各部门的平均收入，在（11）式中，则使用了农民工的收入结构系数。两种方法计算出各部门平均收入水平是不相等的，而再以不相等的各部门平均收入作为权数计算出的“部门分布规则效应1”当然也不会和“部门分布规则效应2”相等。在本文进行部门分布规则效应、收入结构效应和人口禀赋效应分解计算时，除了不同群体收入结构系数的选取，还会涉及不同群体的部门分布规则的选取，两者的不同组合共计6种，即（9）式有6种不同的表达式，而每一种表达式的计算结果都不相同。这就是收入分解中的经典指数基准问题（Oaxaca，1973；Fortin et al.，2011）。本文将在第四部分列举全部六种不同指数基准下的小时收入分解结果，以揭示指数基准问题对最终分解结果的影响。 三、城镇劳动者和农民工关于部门选择的多项Logit估计 本文使用微观模拟方法揭示就业部门的分布差异对农民工和城镇劳动者的收入差距的影响。在此之前，本文运用多项Logit模型揭示影响城镇劳动者和农民工部门选择的因素，结果列在下页表3中。首先，人力资本因素显著影响两个群体的就业部门分布。估计结果显示，对两个群体而言，受教育年限多有助于他们进入公共部门，然后是私人部门，最后是自我雇佣部门。二者的区别在于，城镇劳动者教育的就业机会回报高于农民工：受教育年限每增加1年，城镇劳动者进入公共部门概率的提升幅度大于农民工。 其次，从性别来看，男性城镇劳动者更容易进入自我雇佣部门，作为正规就业部门的公共部门对男性城镇劳动者没有性别偏好，甚至排斥他们；与之不同，公共部门明显偏好男性农民工。这表明，和城镇劳动者相比，女性农民工会遭受更多就业机会方面的性别歧视，她们得到正规就业工作岗位的机会明显少于男性农民工。 最后，婚姻状况和家庭中小于6岁儿童数量对两个群体的就业部门分布都有显著影响，且影响方式也有差异。相较于公共部门，未婚城镇劳动者更倾向于进入私人部门，而农民工中已婚者在私人部门就业的概率更高。家庭中小于6岁儿童数量越多，城镇劳动者越可能选择自我雇佣，而农民工越不可能选择自我雇佣。 多项Logit模型的估计结果显示，农民工和城镇劳动者在城镇劳动力市场上所遵循的就业部门分布规则差异很大，这对农民工的收入水平是有利还是有害，需要通过对收入差距的分解才能判断。尽管如此，可以初步推测：两个群体如果按照对方的就业部门分布规则进行岗位分配，其反事实的部门分布和所观测到的实际部门分布一定会有较大差异。 四、城镇劳动者与农民工收入差距的均值分解 （一）部门分布的反事实估计 反事实估计是收入差距分解中的关键环节，下页表4显示了城镇劳动者和农民工两个群体部门分布的反事实估计。表4的上半部分分别是两个群体的可观测的实际部门分布，下半部分则是两个群体分别按对方部门分布规则调整后的反事实部门分布。估计结果显示，反事实分布和实际分布差异显著。例如，如果按照农民工的部门分布规则调整城镇劳动者分布，城镇劳动者将大量从公共部门流出而进入自我雇佣部门和私人部门，其中，自我雇佣部门的员工占比将净增加26.6个百分点，私人部门的员工占比将净增加21.4个百分点。与之对应，如果按照城镇劳动者的部门分布规则调整农民工分布，农民工将大量从自我雇佣部门和私人部门流出而进入公共部门，其中自我雇佣部门农民工将减少9.5个百分点，私人部门农民工将减少22.2个百分点。
部门分布的反事实估计结果揭示了两个现象：其一，两个群体实际部门分布和反事实部门分布的明显差异揭示了部门进入户籍壁垒的存在，收入水平较高、工作更稳定的公共部门在雇佣工人时存在明显的歧视农民工的现象；其二，尽管如此，即便按城镇劳动者的部门分布规则调整农民工就业分布，农民工在公共部门就业的人数比例依然少于城镇劳动者近20个百分点，这个差距不能归咎于就业户籍壁垒，而只能归因于农民工和城镇劳动者之间人口禀赋或其他因素的差异。 （二）小时收入的反事实估计 表5显示了城镇劳动者和农民工两个群体分部门的部门内收入均值的反事实估计结果。本文对每一个群体都按照城镇劳动者的收入结构和农民工的收入结构分别计算了各自的分部门平均小时收入。两个群体的收入反事实估计和部门分布的反事实估计一样，和实际观测值相比差距明显。 首先，对城镇劳动者使用农民工的收入结构重新计算收入后每个部门的收入水平都下降了；而对农民工收入进行反事实模拟后，每个部门的收入水平都上升了。以公共部门为例，城镇劳动者的小时收入水平在反事实估计后下降了4.1元，降幅为34%；而农民工的小时收入水平则上升了2.6元，升幅达44%。两个群体反事实收入和实际收入之间的差异反映了农民工在城镇劳动力市场上遭受到“同工不同酬”的收入歧视。通过比较本文还发现，在农民工最密集的私人部门，“同工不同酬”的户籍歧视最严重。具体而言，在私人部门，城镇劳动者的反事实收入比实际收入下降了37.4%，而农民工的反事实收入则上升了45%。 其次，即便是按照城镇劳动者的收入结构到收入，农民工在每个部门的反事实收入却仍低于城镇劳动者的实际收入。例如，对农民工使用城镇劳动者收入模型进行反事实估计后，农民工在其具有比较优势的自我雇佣部门的平均小时收入也只有8.82元，虽然高于实际收入2.37元，但仍低于城镇劳动者的实际收入1.97元。 （三）城镇劳动者与农民工收入差距的均值分解
为了区分人口禀赋差异、部门进入户籍壁垒歧视和部门内收入歧视对最终收入差距产生的效应，本文采用微观模拟方法对农民工和城镇劳动者的收入差距进行分解。表6列出了六种指数基准下的分解结果，分别是Case 1～Case 6，最后一行列出了六种情况的均值。 首先，从六种分解结果的均值来看，2007年农民工和城镇劳动者的收入差距主要来源于户籍歧视。在农民工和城镇劳动者总计5.85元的小时收入差距中，共有3.28元来源于歧视，占到全部收入差距的56%；而剩下的2.58元是人口禀赋差距的效应，占全部收入差距的44%。 其次，本文特别关注的部门进入户籍壁垒对两个群体之间收入差距的贡献非常小，部门分布规则不同仅贡献了全部收入差距的1%，几乎可以忽略不计。也就是说，虽然存在明显的部门进入壁垒，但是，它对农民工收入的影响似乎并不明显。这一点和Démurger et al.（2009）对2002年城镇劳动者和农民工的收入差距的分解结果类似。他们的研究显示，部门分布规则差异甚至有利于提高农民工收入，并使两个群体之间的收入差距缩小了2%。 最后，指数基准问题对于分解结果影响显著。表6中的Case 1～Case 6分别列出了采用不同指数基准的分解结果，而无论是部门分布规则效应、收入结构效应还是人口禀赋效应，在不同指数基准下差异都很大。以部门分布规则的效应为例，其贡献最高的是Case 2，它比贡献最低的Case 1和Case 5高出11.2个百分点。本文在分析各影响因素的具体效应时，采用了学者们普遍使用的、以不同指数基准下的各效应算术平均值作为各效应近似指标的方法（例如Meng and Zhang，2001；Démurger et al.，2009；Lee，2012）。 （四）对部门分布规则效应的进一步说明 本文特别关注的部门进入户籍壁垒从总体上看对两个群体之间收入差距的贡献并不大。最终分解结果表明，部门分布规则差异仅贡献了全部收入差距的1.2%，虽然高于Démurger et al.（2009）得到的-2%的效应，但低于王美艳（2007）估计的5%～6%的水平。本文认为，产生这个结果的可能原因包括： 其一，面对部门进入壁垒，农民工中人力资本水平较高的群体通过选择自我雇佣，提高了自身收入水平，缓解了两个群体之间的收入差距。表4显示，面对公共部门的进入壁垒，农民工大量被挤入自我雇佣部门和私人部门。但是，农民工在进入非公共部门时出现了分流：生产力水平较高的农民工选择了自我雇佣，而不是私人部门。表1中的描述性统计结果显示，自我雇佣部门农民工的人均小时收入达6.45元，不仅比私人部门高1.4元，也比公共部门高0.46元；而对于城镇劳动者群体，公共部门才是小时收入最高的部门。Démurger et al.（2009）也指出，2002年，57%的农民工分布在收入具有比较优势的自我雇佣部门是部门分布规则效应为负的原因。显然，高人力资本水平的农民工选择自我雇佣以获得更多的收入抵消了部门进入壁垒的收入歧视效应。 其二，微观模拟方法和传统Brown方法相比，倾向于缩小部门进入歧视对收入差距的贡献。由于微观模拟方法在计算部门分布规则效应时，使用了基于反事实估计的各部门新成员重新估算的人均收入作为权重，而不是直接使用原部门的人均收入作为权数，导致部门分布规则效应变小。如表7所示，在Case 1～Case 6的六种不同指数基准下，微观模拟方法都缩小了部门分布规则效应。平均而言，使用Brown方法得出的部门分布规则效应是7.33%，这和同样使用该方法的王美艳（2007）的研究结果比较接近；而使用微观模拟方法得到的平均部门分布规则效应仅有1%。由于进行部门分布的反事实估计后，不仅各部门就业人员的数量，而且每个部门就业人员的组成也都发生了变化，从而各部门的平均收入水平也会相应发生变化，因此，本文采用了基于微观模拟方法的分解技术。 五、结论与政策含义 本文运用微观模拟方法对2007年中国农民工和城镇劳动者的小时收入差距进行了分解，重点考察了部门进入歧视对两个群体之间收入差距的影响。在估计部门分布规则效应时，本文遇到了工资差异分解中的经典难题——指数基准问题。由于无法找到无歧视的工资结构估计反事实收入，本文按惯例求得不同指数基准下的各影响效应的算术平均值作为各影响效应的近似指标。而为了避免个别极端值对平均值的影响以及保持和已有文献结论的可比性，本文在减小指数基准问题的影响和纠正选择性偏差之间选择了前者。最终研究结果显示，2007年农民工同时遭遇了收入户籍歧视和部门进入户籍壁垒，而在对收入差距的效应上，“同工不同酬”的收入户籍歧视显著大于部门进入户籍歧视。部门进入户籍壁垒的效应微弱可能源于高人力资本水平的农民工在面对公共部门进入壁垒的时候主动选择了自我雇佣以获得更多收入，而不是被动进入收入水平最低的私人部门。
根据本文的实证分析，提出如下消除农民工和城镇劳动者收入差距的政策建议： 首先，消除“同工不同酬”的收入户籍歧视是当前缩小农民工和城镇劳动者两个群体之间收入差距的首要措施。实证分析结果显示，2007年“同工不同酬”的收入户籍歧视贡献了全部收入差距的55%。“同工同酬”是劳动者的一项基本权利。在劳动力要素配置市场化的背景下，解决“同工不同酬”问题的关键在于提高农民工的工资谈判能力。为此，要积极落实工资“三方协商”制度，依法严惩非法克扣、拖欠农民工工资的行为，禁止低于法定最低标准支付工资。 其次，提高农民工的人力资本水平是缩小两个群体之间收入差距的长期举措。2007年，农民工和城镇劳动者之间人口禀赋的差异贡献了收入差距的44%，而农民工的人口禀赋劣势主要在于受教育年限少、工作经验缺乏。因此，提高农民工的人力资本水平，加强农民工在职培训，加大公共教育资源向农村地区倾斜力度，是增加农民工群体收入的长期必要举措。 第三，打破部门进入户籍壁垒，保障农民工自由择业的工作权利。本文的实证研究结论表明，农民工遭受到显著的部门进入壁垒，如果受到同等对待，按照城镇劳动者的部门分布规则就业，他们在公共部门就业的比例将大幅上升。虽然农民工通过选择进入收入水平较高的自我雇佣部门就业抵消了部门进入户籍歧视对他们与城镇劳动者之间收入差距的影响，但是，这并不意味着部门进入户籍壁垒是合理的和可接受的。平等的就业权利本身就和“同工同酬”一样是劳动者的基本权利。而从国外劳动力市场的发展经验来看，劳动力市场上的各种进入壁垒并没有随着劳动力市场的发育而消失。因此，消除部门进入户籍壁垒需要政府积极干预，比如，禁止国有企业等公共部门在招聘员工时设定户籍限制。 “正义总是表示着某种平等”（罗尔斯，1988），歧视则违背公平正义原则。农民工如果因其户籍身份而遭遇差别对待，不能获得和城镇劳动者同等的就业机会、“同工同酬”等基本的劳动者权利，在根本上就违背了社会的公平正义原则。在人口老龄化加剧、人口红利不再的今天，各种户籍歧视也不利于劳动力资源的有效配置。因此，尽快消除各种就业机会户籍壁垒，实现农民工各项平等就业权利，不仅有利于实现公平，也有利于提升劳动力市场的资源配置效率。 感谢匿名审稿专家提出的专业、细致的修改意见，当然，文责自负。 A.稳健性检验 本文使用自抽样（bootstrapping method）方法来检验不同指数基准下分解结果的稳健性。下页图1～图3分别是部门分布规则效应、收入结构效应和人口禀赋效应在不同指数基准下200次自抽样后的核密度图。例如，图1表示部门分布规则效应在四种不同指数基准下的核密度。通过对比四种不同的分布，可以看出，部门分布规则的效应在不同的指数基准下存在符号差别，因此不能通过稳健性检验。与之相反，收入结构效应和人口禀赋效应可以通过稳定性检验。因此，本文使用不同指数基准下各影响因素的平均效应作为各影响因素效应的最终指标。
B.选择性偏差的影响 图4～图6显示在使用L（1983）的方法对部门分布纠正选择性偏差后，各影响因素的效应分布。通过对比图1与图4、图2与图5、图3与图6可以发现，纠正选择性偏差后，只有使用城镇劳动者禀赋/城镇劳动者收入结构系数的部门分布规则效应变化较大，其他情况下各效应在纠正前后并没有太大差异。但是，由于使用城镇劳动者禀赋/城镇劳动者收入结构系数计算的部门分布规则效应经过纠正后从-1.88%急剧下降到-94%，最终导致平均部门分布规则效应从1.02%急剧下降到-32%。然而，-94%也只是使用不同指数基准计算得到的6个结果之一，它并不比其他结果更重要，却通过影响部门分布规则效应的均值极大地放大了指数基准问题，后者也是在工资差距分解中需要极力避免的。因此，在纠正选择性偏差和减小指数基准问题的影响之间，本文最终决定在实证分析中不纠正部门分布的选择性偏差。受篇幅所限，本文没有列出使用Lee方法纠正后的所有分解结果，读者如有需要，可向本文作者索取。
①国家统计局：《2015年国民经济和社会发展统计公报》，国家统计局网站（http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201602/t20160229_1323991.html），2016年2月29日。 ②河北省被剔除了，因为没有农民工数据。 ③党政机关、国家和集体事业单位、国有独资企业、国有控股企业和国有控股合资企业属于“公共部门”；民办企事业单位、集体独资企业、集体控股企业、私营独资企业、私营控股企业、外资独资企业、外资控股企业、集体控股合资企业、私营控股合资企业被划分为“私人部门”；自我经营属于“自我雇佣部门”。 ④纠正前后各因素对收入差距的效应变化可对比附录A和附录B中的各图；没有纠正样本选择性偏差的详细理由见附录B。 ⑤由于自我雇佣人员的收入中很难区分劳动收入和经营性收入，因此，使用Mincer收入模型估计自我雇佣人员收入的决定因素时会产生一定的偏差。但是，由于需要对不同部门的每一个个体进行反事实估计，而对于受雇人员没有经营性收入指标，本文最终选择使用统一的收入估计模型。
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