中国劳动力市场上工资收入的户籍歧视，本文主要内容关键词为：户籍论文,中国论文,劳动力市场论文,工资收入论文，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。
自1958年我国颁布《中华人民共和国户口登记条例》始，中国劳动力市场上的户籍分割已经存在半个世纪之久了。1978年改革开放之前，大约有80%的人口生活在农村地区，他们持有农业户口几乎完全无法向城市流动。这种城乡隔离的状态在市场化改革之后发生了转变。以下几个重要因素促成了劳动力从农村向城市的流动：首先，1978年开始实施的农村家庭联产承包责任制释放出大量农村剩余劳动力；其次，20世纪80年代开始的出口导向发展战略促进了劳动密集型产业大发展，进而产生了对非熟练劳动力的大量需求；同时，作为市场化改革的重要组成部分政府逐渐放松价格管制，票证制度最终退出历史舞台，大大减少了人口流动的成本；顺应实践发展的需要，中央政府开始放松户籍管制，将具体的政策制定权下放给地方政府，允许各地根据实际情况制定相关政策。各项制度变迁的综合结果是90年代中期以来，农村剩余劳动力大量流入城市。截至2013年底，短短20年的时间，进城务工的农民工总量已达2.69亿，占到全国劳动力总数的35%，和城镇职工数量之比约为4∶6，即在城市就业的劳动力中每10个大约就有4个是农民工(中国国家统计局，2014)。尽管如此，在进城务工这么多年之后，农民工依然遭受着的种种不平等对待。同工不同酬、工资拖欠、不签订劳动合同、工作时间过长以及社会保障缺乏等(Li Shi，2010)境遇刻画出农民工目前所处的受歧视状态。 (一)歧视经济学的文献综述 歧视在根本上违背了人类对公平、正义、平等的永恒追求，而经济学界对其关注也由来已久。贝克尔(1957)建立了第一个标准的经济模型分析歧视——个人偏好歧视模型，标志着当代歧视经济学的开端，它是对新古典理论无法解释长期存在的性别、种族收入差距的回应。从贝克尔开始，当代歧视经济学的研究者在新古典完全竞争市场经济理论的框架下，通过拓展市场结构、供求双方个体经济行为和基本效用函数等方法解释群体差异。如贝克尔(1957)将个人偏好引入效用函数，Phelps(1972)、Arrow(1973)借助不完全信息理论构建了统计性歧视模型，Doeringer等人(1971)、Bergmann(1974)等人提出劳动力市场分割理论解释群体间工资差异。在理论分析之外，经济学家不断完善计量方法检验劳动力市场上的收入歧视程度①。当代歧视理论模型可谓百花齐放，从各个角度追寻歧视的根源，但都遵循一个思路：在新古典框架内聚焦市场为何无法根据劳动者的能力分配岗位支付报酬。根据贝克尔等人的分析，市场歧视可以定义为：群体间工资差异不是来源于劳动者的生产能力或产出差异，而是来源于劳动者的个人特征，如性别、种族、宗教等。 其实远早于贝克尔，群体间的不平等问题已进入经济学家的分析视野。其中最具代表性的当属马克思的分析，他在1867年出版的《资本论》中以劳动价值论和剩余价值论为基础揭露了资本家利用生产资料所有权剥削无产阶级导致阶级对立的事实。新古典框架创建之后，罗宾逊夫人(1933)以垄断市场模型论证在买方垄断的劳动力市场上，雇主以低于产品边际市场价值的工资雇佣劳动者，进而对劳动者实施剥削。另一个经典分析是缪尔达尔(1944)提出的歧视累积效应，他认为美国黑人问题在3种因素的相互作用下最终形成了恶性循环：一是白人反对黑人的行动；二是黑人的贫困状态；三是黑人的人力资本及文化特征。将早期研究和当代歧视理论进行对比我们发现其不足之处在于没有共同的话语体系，略显分散；优点在于思路比较开阔，讨论问题的角度更加全面。 现代歧视理论在3个方向有所发展：其一，结合现代公平正义哲学理论提出的起点公平、机会公平和结果公平(约翰·罗尔斯，1988)3个层次的公平理论观点，研究者们将歧视研究从市场上拓展到市场之前(Lundberg and Startz，1983；O’Neill，1990；Card and Krueger，1992；Neal and Johnson，1996；Pedro Carneiro et al.，2005)，并证实了劣势群体遭遇的市场歧视会传递到市场之前。简而言之，当被歧视的群体形成市场歧视预期时，他会主动减少自身人力资本投资；而被优待群体则会通过投票等政治途径更多地占有公共教育资源，造成两个群体在进入市场前已形成巨大的人力资本差距。学者们将起点不公平引起的工资差异定义为“前市场歧视”(pre-market discrimination)。其二，继承贝克尔传统，拓展个体行动决策效用函数解释歧视。阿克洛夫与其合作者瑞秋·克兰顿(2000，2005，2010)提出“身份经济学”，指出市场行为主体的身份、社会规范等因素会影响个人行为决策，不按社会规范采取符合身份行为的主体会遭受效用损失的惩罚，进而性别、种族歧视得以固化。其三，继承马克思主义传统，从阶级对立的角度解释歧视。William A.Darity Jr.与其合作者(Darity，William，2001，2005，2009；Stewart，James B.，2008)提出“分层经济学”，指证不同人群之间根深蒂固的物质利益争斗是歧视产生的根源，社会占优群体为了维护本集团的物质利益借助种种手段排斥劣势群体，长期存在的美国种族歧视和印度种姓歧视即是群体间物质利益争夺的结果。 (二)经济歧视的本质、定义和判断标准 从马克思的《资本论》出版算起，歧视的经济分析至今已有150年的历史了。学者们分析歧视的角度多样、方法不一、结论各异。在总结前人研究成果的基础上，本文尝试提炼经济歧视本质、提出初步的定义和判断标准，为歧视分析提供基本概念和框架。 通过回顾歧视经济学的文献，我们发现利益的不公正分配是经济歧视的本质所在。这里的核心利益是物质利益，外围利益包括获得物质利益的机会。要求公正分配利益不是谋求消除一切差异，而是追求统一的分配标准。虽然公平分配的标准本身是动态变化的，需要不间断的讨论和完善，但是分配中执行双重标准和多重标准显失公平。例如在男性群体内部和女性群体内部都遵循按贡献分配的生产力原则，但是在男性和女性之间却依据性别分配工作岗位和工资收入，这就构成了性别歧视。 由于经济利益种类繁多，本文尝试将经济歧视的定义做出狭义和广义的划分。狭义的经济歧视指劳动者在劳动力市场上无法根据其能力获得相应权利而产生的歧视，主要表现为就业机会歧视和工资收入歧视。而广义的经济歧视指劳动者无法获得和劳动相关的所有合法权利。除了劳动力市场上平等就业和同工同酬的权利，还包括进入劳动力市场之前的受教育权利、劳动力市场之外的社会福利保障权利等。市场歧视和非市场歧视之间存在交互作用并形成歧视的累积效应，从而考察某类狭义歧视时需兼顾其他权利的分配状况。 根据经济歧视的本质和定义，歧视存在与否有3个基本判断标准：(1)是否存在明显的群体利益分配差异，如收入、就业、社会保障的差异等；(2)差异各方是否有明显的非生产力特征类型，如高收入和低收入人群总体上存在明显的性别差异等；(3)是否存在非市场力量固化利益的不平等分配并形成相互对立的利益集团，如种族意识导致白人总是偏好和白人一起工作而形成黑人和白人之间的对立，社会规范暗示女性应当从事女性工作而形成男性和女性之间的对立等。 (三)中国的户籍歧视分析 户籍制度属中国特有，其造成的农民工和城镇职工的利益分配差异符合歧视的3个判断标准。首先，农民工和城镇职工之间工资收入、岗位分布等差异长期存在。数据显示1995年上海市的农民工平均工资是城市职工的48%(Meng and Zhang，2001)，2002年该比例轻微上升到51%(Démurger et al.，2009)，但是2007年两者之比回落到46%；不仅如此，两个群体的岗位分布差异也很明显，农民工不成比例地分布在相对低端的竞争行业和私营个体企业、从事蓝领和服务业工作(见表1、表2)。 其次，现有研究证实了农民工和城镇职工的就业分布(Meng and Zhang，2001；王美艳，2005；李骏、顾燕峰，2011；严善平，2011；Démurger et al.，2012)、工资收入报酬(王美艳，2003，2007；Liu，2005；邓曲恒，2007)和养老保障权利获得(朱玲，2009；Qin Gao et al.，2012；郭菲、张展新，2013)差异在很大程度上源于两个群体的户口状态。 最后，中国劳动力市场存在的户籍分割属于制度性分割，它起源于国家为实现特殊的政治经济目标而采取的人为措施(郭正模，1994；汪和建，1998；谢嗣胜、姚先国，2006；蔡昉，2000；蔡昉、都阳、王美艳，2001，2005；王美艳、蔡昉，2008)。不仅如此，执行户籍制度的过程中形成了相互对立的利益集团：受损的一方是农民工；受益群体包括城市居民、企业和政府。其中，城市居民受到工资优待、就业保护并获得较完善的社会福利待遇；企业可以以低成本雇用到劳动力；而政府往往和“声音更大”、“贡献更多”的城市居民、生产企业妥协，通过维持户籍制度实现社会稳定发展的目标。 (四)农民工和城镇职工工资差异分析的文献综述 从广义视角看，农民工遭受的经济歧视是多方面的。受篇幅所限，本文的实证分析聚焦于工资收入歧视，原因在于农民工和城镇职工之间工资收入差距长期存在，且在一定程度上可以反映其他歧视的影响，而在这个问题上现有的研究结论并不一致。 大部分现有研究成果显示，虽然歧视因素对农民工和城镇职工收入差距的影响呈下降趋势，但是依然不容忽视。Meng和Zhang(2001)使用Brown等人(1980)的方法发现上海1995年歧视因素高达农民工和城镇职工的工资差异的100%。Liu(2005)使用Oaxaca和Ransom(1994)的方法发现1995年北京市城镇职工和农民工工资差距中的59%可归因于歧视。王美艳(2003，2005，2007)的系列研究显示中国若干大城市中两个群体工资差异中的歧视贡献由2000年的76%逐渐降至2001年的56%和2005年的54%。谢嗣胜和姚先国(2006)使用Oaxaca-Blinder-Cotton方法分解浙江省2003-2004年间的数据，结果发现55%工资差异可以归结于歧视，而这个比例在2007年降至40%(姚先国等人，2008)。邓曲恒(2007)使用代表全国性的CHIPs(Chinese Household Income Project)数据发现2002年中国农民工和城镇职工收入差距的60%源于歧视。 与之形成鲜明对比的是一些研究结果显示农民工已不再受工资待遇歧视。如Démurger等人(2009)使用CHIPs数据则发现2002年农民工和城镇职工之间的收入差距几乎全部来源于要素禀赋尤其是教育水平的差距。而邢春冰(2008)使用2005年全国1%抽样调查数据发现中国城镇职工和农民工的收入差距的大部分来源于特征差异，只有不到10%的工资差异归因于歧视。 通过对比现有文献，我们发现实证分析时解释变量的选择和“指数基准问题”(Oaxaca，1973；Fortin et al.，2011)对分解结果有重大影响。如果工资分解忽略了职工的职业特征变量，如职业、行业或者单位所有制的分布差异，那么教育年限等禀赋差距的解释能力就会增加。例如Démurger等人(2009)仅考虑了职工所在的部门差别，而没有考虑职业、行业差别，其研究结果中个人特征差异的解释力度就超过了100%；邢春冰(2008)的研究中使用了受偏爱的城镇职工的工资结构替代无歧视工资结构，结果高估了禀赋差异的解释力度而低估了歧视程度。 本文使用2007中国居民家庭收入调查数据(下文中简称CHIP-2007)对2007年中国城镇职工和农民工工资收入差异的歧视程度进行实证分析。本文主要使用经典Oaxaca-Blinder工资差距分解方法，在分析过程中除考虑传统的个人特征和生产力特征变量之外，同时考虑劳动者职业、行业和所有制分布差异对工资收入的影响，在分解结果的分析上突出讨论指数基准问题。本文结构安排如下：第二部分对数据进行整体分析；第三部分详细介绍Oaxaca-Blinder分解方法及与之相关的指数基准问题；第四部分报告分解结果并说明歧视程度；第五部分对全文进行总结。
二、数据和统计性描述 CHIPs是目前关于全国家庭住户收入情况的最好数据之一，调查从20世纪80年代迄今开展了4轮，分别是1988年、1995年、2002年、2007年调查。在2002年、2007年数据中新增了农民工群体数据。CHIPs数据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，其问卷由国内外相关领域专家合作设计。本文使用了CHIP-2007中的城镇居民数据和农民工数据。 CHIP-2007覆盖了全国的10个省及直辖市，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，可代表中国的东、中、西3个地区。数据由这10个省份中15个城市，5000个城镇居民家庭和5000个农民工家庭组成。问卷问题涵盖月工资收入、工作时间、工作条件、社会保障状况、教育水平、工作年限等社会经济状况，同时也包含年龄、性别、婚否等个人信息。根据本文主题需要，我们留取了16～60岁之间，工资收入大于0的样本。删除信息不全和明显错误的样本之后，最后数据中保留城镇职工样本5808个，农民工样本5336个。 为了简化分析，我们对样本进行了处理。首先，我们将9个省和直辖市②划分为东、中、西3个地区。遵循岳希明等人(2010)的方法，我们将20类行业归纳为垄断、竞争和其他3个类别。此外，7种职业被分别划入白领、蓝领和服务业中。最后，16类单位所有制被纳入国有、集体、私营、外资和个体经营5大类中。附录A列出了详细的分类方法。 表1是城镇职工和农民工个人特征和职业分布的统计性描述。首先，两个群体工资差异十分明显，城镇职工的平均小时工资为15元，是农民工的2.2倍。其次，和城镇职工相比，农民工群体呈现年纪轻、男性占比多、单身比例高的情况。具体而言，农民工的平均年龄不到32岁，比城镇职工平均年龄小8岁；其中61%是男性，略高于城镇职工；单身比例超过60%，比城镇职工高20个百分点。最后，数据显示农民工的劳动技能指标低于城镇职工。农民工平均受教育年限接近9年，但是比城镇职工少3.4年；而在当前职业的工作年限上农民工劣势明显，当前职业的工作经验只有4年，比城镇职工少了8年。尽管外出打工的农民工是农村群体中的精英，然而普遍的低教育水平和工作经验缺乏导致农民工在劳动力市场上处于劣势地位。 就工作的特征分布而言，两个群体之间存在明显差异。例如，2/3的农民工在竞争性行业就业，而在该行业就业的城镇职工不足1/3。在职业分布上，60%的农民工从事商业和服务业，而60%的城镇职工拥有白领工作。除此之外，数据显示国有企业倾向于雇用城镇职工，而80%的农民工只能在私营和个体企业中被雇用。表2数据还显示，农民工就业相对集中的职业、行业和企业往往是那些收入水平较低的低端部门。例如，农民工高度集中的个体、私营企业平均工资是全部所有制企业中最低的，仅有国有企业的50%～60%。不仅如此，即便在同一个类别的工作岗位上，农民工的工资依然低于城镇职工。例如，同在垄断企业的农民工其平均工资不到城镇职工的一半；即便是在农民工高度集中的个体企业，他们的收入也只有城镇职工的60%。总而言之，农民工不仅集中在收入水平较低的工作类别中，而且在同一工作类别中他们的收入也远低于城镇职工。 尽管如此，统计性描述无法显示农民工和城镇职工的工资差异多大程度来源于表2中的工作分布差异，多大程度上来源于个人禀赋差异；也无法显示农民工是否遭受同工不同酬的收入歧视，而这个歧视对收入差距的影响又有多大。为了回答这些问题，我们需要对两个群体的工资差异进行分解。
三、Oaxaca-Blinder方法和指数基准问题 Oaxaca-Blinder分解方法(Blinder，1973；Oaxaca，1973)是将工资差异中的禀赋差异部分和市场歧视部分分离出来的经典方法。 (一)分解步骤 Oaxaca-Blinder方法包含两个步骤。第一步，分别估计各个群体的工资方程。这里我们使用明瑟方程(Mincer，1974)估计工资收入：
在这里g代表不同群体(本文以u和m分别指城镇职工和农民工)。Y表示某个群体小时工资对数向量，X是个体特征矩阵。运用最小二乘法，我们可以得到单个群体的收入估计。
等式(6)的第一部分通常又被称为可解释部分，因为群体间的收入差异理应来自于特征差异，即要么来源于年龄、性别等人口学特征差异，要么来源于和劳动能力相关的教育、培训、工作经历等差异，或者来源于职业、行业等分布差异。收入差异来自于这些因素是正当的，劳动力市场根据劳动力的特征差异程度支付不同的工资恰恰体现了市场竞争的公平性和效率，因此这部分工资收入差异是在一次分配中可接受的合理部分。与之对应，其他3个部分加总起来构成了工资差异的不可解释部分，即这部分工资差距不能被禀赋差异解释，而是来源于对不同群体的区别对待——对相同的要素禀赋支付了不同的报酬。这种现象和新古典的边际生产力报酬理论不相容，也违背了市场自由竞争原则，因而这部分收入差距是不合理的，体现了对低收入群体的歧视。 (二)无歧视回报系数向量
的选择和指数基准问题 工资差异分解结果和非歧视回报系数向量
的选择密切相关。从理论上讲，
代表劳动力市场不存在歧视时的竞争性工资结构。然而，在现实中，完全竞争的劳动力市场并不存在，同样，完全竞争的工资结构也不存在。
的选择是工资差异分解技术中的核心问题，学界对这个问题的解决大致经历了3个阶段。 1.使用某一单个群体的估计系数作为
在Oaxaca(1973)的经典论文中，他最早使用了单个群体的估计系数作为非歧视性工资结构。然而，他意识到这种方法会涉及“指数基准问题”，即如果以高收入群体回报系数作为无歧视性系数，那么它通常会高估可解释部分，低估歧视；与此相反，若以低收入群体的回报系数为无歧视性回报系数，它则会低估可解释部分而高估歧视的程度③。
显然，选择单一群体的估计系数替代无歧视工资结构得出的工资差异分解结果不是高估就是低估歧视。“指数基准问题”解释了邓曲恒(2007)的歧视估计值为何会比郭凤鸣和张世伟(2011)的高近47个百分点，尽管这两项研究使用的都是2002年CHIP数据。 2.使用两个群体估计系数的简单加权平均数作为
解决指数基准问题的一个方案就是使用两个群组回报系数的某种加权平均作为无歧视的工资结构，其通用公式为：
该式最初源于Reimers(1983)的论文，经由Cotton(1988)，Neumark(1988)，Oaxaca和Ransom(1994)，Fortin(2008)，最终由Jann(2008)修改完成。 Reimers(1983)认为在劳动力市场上观测到任一单个群体工资结构都不可能和非歧视性的工资结构相同，她提出给每个群组的工资系数以50%的权重来模拟无歧视的工资结构，即：
Cotton(1988)则认为人数占比较大的群体其工资系数更加接近非歧视性的工资结构，据此，他提出使用两个群体的人数比例作为两个群组回归系数的权数：
3.使用全样本估计系数作为
Neumark(1988)认为非歧视性的工资结构模拟不能离开歧视行为本身。以贝克尔和阿罗的雇主歧视理论模型为基础，再加入了一定的限定条件，他定义
为：
其中X描述的是将工人按劳动技能分类后④，每类工人的个体特征，Ω一个是对角矩阵⑤，表示各类工人的人口分布，Λ表示各类工人的加权工资向量⑥。 Oaxaca和Ransom(1994)发展Neumark的思想，认为矩阵Ω可以使用如下权重：
其中，
分别是城镇职工和农民工特征矩阵的协变量。并据此将无歧视工资结构方程一般化为：
Neumark(1988)还证明了使用权重Ω模拟的无歧视工资结构和包含两个群组在内的全样本OLS回归估计系数
相等，即以等式(15)为基础估计的系数：
本文将这个系数
简称为omega系数。需要注意，获得这个估计系数的X向量中并不包含显示样本户籍类别的虚拟变量。 虽然omega加权法考虑了两个群体间个体特征差异，但是Jann(2008)和Fortin(2008)进一步指出omega加权法会将工资差异的一些不可解释部分不恰当的转换到可解释部分里，从而低估歧视。他们建议将群体指示变量(在本文中即户口类别)加入X向量中，即以等式(16)为基础估计系数
，并以此作为无歧视工资结构的替代：
其中hukou是虚拟变量，当观测值是城镇职工时，hukou=1；当观测值是农民工时，hukou=0。本文中我们称β′为全样本系数。 四、分解结果 本文对2007年城镇职工和农民工的收入差距做了标准分解、反向分解、omega分解和全样本分解4种分解，以显示无歧视工资结构的选择对歧视程度估计产生的影响。然后，我们仅以全样本方法得出的分解结果解释群体间工资差异来源和歧视状况。 (一)估计四类无歧视工资结构 首先，我们对方程(17)～(20)进行OLS估计以获得四类无歧视工资结构：
其中X是特征向量，包括年龄、教育、工作经验及其平方、户口⑦、性别、民族、婚姻状况、地区、行业、职业，以及所在单位的所有制性质。得到4组估计的β分别为
，列在表3中。 表3揭示出如下重要信息：首先，两个群体间生产力相关变量的报酬差异最小。职工的受教育程度以及工作经验对于两类人群的回报几乎一致。例如，给定其他变量，受教育年限每增加一年，城镇职工的小时工资增加4.8%，农民工增加4.6%，基本相同。再如从事当前职业的工作经历每增加一年，农民工的小时工资增加3.3%，城镇职工增加3.1%，也基本相同。两群体生产力特征变量的回报趋同意味着假设其他特征相同，劳动力市场并不会对具有相同生产能力的农民工和城镇职工支付不同的报酬。
其次，两个群体人口特征变量的报酬存在一定差异。年龄、性别、民族、婚姻状况以及所在地区对于城镇职工和农民工的工资收入影响方向是一致的。例如，年轻的、已婚的职工相对于年纪较大的、单身职工收入较高；男性的收入通常高于女性；东部地区职工收入高于西部地区等等。但是，人口特征变量对两个群体工资收入影响的力度是不一样的。例如东部城镇职工比西部城镇职工平均工资高44%，而东部农民工比西部农民工平均工资高29%。再如城市职工中男性职工工资收入比女性职工大约高22%；而男性农民工平均比女性农民工工资收入高约14%。类似的，城市职工中已婚者比未婚者收入高12%，而已婚农民工仅比未婚农民工收入高9%。 最后，两个群体的工作岗位报酬差异最大。工作岗位对两组人群工资收入的影响不仅力度不同，甚至方向也出现分化。其中以职业岗位工资差异最为显著。表3中的回归结果显示，城镇职工中蓝领工人、服务业员工的回报低于白领。具体而言，蓝领工资比白领显著低了30%，服务业员工工资也比白领显著低20%。这和常识相符。但是，在农民工群体中蓝领的工资却显著比白领高13%，服务业员工的工资也不显著地略高于白领。类似的反差也出现在所有制工资差异中。数据显示集体所有制企业的城镇职工工资收入比国有企业城镇职工平均少13%；与之相反，在集体所有制企业工作的农民工却比在国有企业工作的农民工收入平均多10%。 为了解释这种现象，我们进一步分析了原始数据，结果发现83%的农民工白领就业于三类白领岗位——单位负责人、专业技术人员、办事人员中的“办事员”岗位，而此类白领工人的工资报酬最低，不仅低于单位负责人和专业技术人员，甚至低于蓝领工人。农民工白领大量集中于低收入岗位导致了农民工群体中工作岗位报酬倒挂的现象。除了在本类工作岗位中集中于低端岗位，职业和行业、所有制交叉分析的结果显示白领农民工还大量集中在收入水平最低的竞争性行业、私营和个体企业。例如，在484位农村白领中，只有13位(2.7%)就职于垄断国企；这个比例在城镇白领中是14.3%。农民工和城镇职工就业岗位工资差异反映了中国劳动力市场存在的深度户籍分割。 综上所述，虽然同在城市劳动力市场，农民工和城镇职工面对差异极大的就职岗位和工资结构体系。因此，但凡使用单个群组的估计系数(
)作为无歧视工资结构对工资差异进行分项分解，就会出现指数基准问题：要么高估工资差异中的可解释部分
，进而低估剩余的歧视部分；要么低估可解释部分，进而高估歧视。
(二)Oaxaca-Blinder分解结果 表4的(1)～(4)栏列出了4组分解结果，4组结果分别使用了表3中的城镇职工系数、农民工系数、omega系数和全样本系数作为无歧视工资结构。表4还列出了总体和分项的分解结果。其中，行(2)是城镇职工和农民工小时工资对数总差异；行(3)和(4)分别是总工资差异中的可解释部分；与之对应，行(5)和(6)则是不可解释部分。而A至G行显示的是工资差异归因于各分项个体特征差异的部分，a到g行则显示其归因于各分项回报差异的部分。 1.指数基准问题 行(5)的结果显示采用不同的无歧视工资结构系数，总工资差异中的不可解释部分——即歧视部分有显著差异。例如，当采用城镇职工回报系数作为无差异工资结构时，分解结果显示歧视因素贡献了总工资差异的28%；而使用农民工回报系数时，该数值急剧上升到73%。这个结果再次印证了使用高收入组的回报系数将会低估歧视，使用低收入组的回报系数将会高估歧视的论断。此外，比较列(3)、(4)中行(6)的数据，我们可以发现使用omega系数所得的歧视贡献只占总体工资差异的16%，而使用全样本系数时，不可解释部分为36%。显然，与全样本分解法相比，omega分解法倾向于将不可解释部分转化为可解释部分。在所有4组结果中，采用城镇职工系数所得到的分解结果和全样本系数最为相近。尽管如此，使用城镇职工的系数所得的歧视百分比依然比全样本分解少了8个百分点。尽管在现实生活中不可能获得完全无歧视的工资结构，本研究证实了Jann(2008)提供的全样本分解方法是目前缓解指数基准问题的最好选择。 2.工资差异因素分析 下面我们仅以全样本分解结果对两个群体的工资差异来源和户籍歧视程度进行分析。 首先，农民工在劳动力市场上依然遭受明显的户籍歧视。列(4)中的全样本分解结果显示，即便最大程度地减少了指数基准问题的影响，城镇职工和农民工的工资差距中只有64%可以用个体特征差异解释，剩余的36%只能归因于差别待遇。与此前的一些研究结果相比，本文的分解结果显示2007年农民工在劳动力市场上遭受的歧视程度的确有所下降，但是依然严重。 其次，教育和工作经验差异是工资差异的最主要来源。分项分解结果显示两组人群间平均受教育年限的不同解释了26.5%的工资差异，当前职业的工作经验解释了18.7%，两项加总共解释了工资差异的45%。紧随其后，由职业分布、行业分布和所有制分布所代表的就业分布差异解释了26.3%。与这些扩大工资差距的因素相比，年龄、性别和地区是缩小两个群体收入差距的因素，即平均年龄小、男性比例高、更多地就业于东部地区构成农民工群体的特征优势。 最后，在解释工资差异分解结果的歧视部分时需要注意“识别问题”⑧，它导致某些虚拟变量的歧视部分“不可解释”。识别问题指的是当我们运行工资收入的OLS回归时，如果某个虚拟变量的类别超过两个，选择不同类别作为参照组得出的回归系数会很不同，从而导致分解结果的该虚拟变量的不可解释部分产生很大的差别。具体而言，在表4中由于地区、行业分布、职业分布以及所有制分布4个虚拟变量类别超过两个，其不可解释部分的分项分解结果就存在任意性，无法进行解释。尽管如此，由于“识别问题”并不会对总体分解结果、可解释部分的分项分解结果，以及不可解释部分中连续变量的分项分解结果产生影响，因此它们揭示的结论依然成立，在进行经济解释时不受影响。 五、结论和启示 本文对2007年中国城镇职工和农民工的工资差异进行了考察。在对工资差异进行Oaxaca-Blinder分解时，着重分析了指数基准问题的影响。实证分析结果支持学者们(Cotton，1988)得到的“使用某个群组的数据会高估歧视伴随着使用另一个群组的数据将低估歧视”的结论；以及使用全样本数据回归但忽略群组指示变量时将会“不恰当地将某些不可解释部分转移到可解释部分”(Jann，2008)的观点。关于指数基准问题，本文得出的最终看法是：基于无歧视工资结构的不可得性，进行工资差异Oaxaca-Blinder分解时，带有群组指数的全样本回归系数是无歧视工资结构最好替代选择。 关于工资收入的户籍歧视程度，本文的总分解结果显示2007年农民工在劳动力市场上依然遭遇较严重的工资收入歧视，城镇职工和农民工工资差异中超过1/3无法由可观测到的禀赋差异解释，农民工“同工同酬”的基本劳动权利并没有实现。关于工资差异的合理部分，分项分解结果显示受教育年限和在当前职业上的工作年限是工资差异的两个最重要的来源，它们共同解释了将近一半的工资差异；除了生产力禀赋差异之外，两个群体在行业、职业和所有制上的分布差异也是工资差异的重要来源，工作岗位分布差异解释了全部工资差距的1/4。 基于实证分析的结果，本文提出两大举措以缓解农民工和城镇职工工资收入差距：最重要的是要消除劳动力市场上的户籍歧视，努力实现农民工和城镇职工同工同酬和就业机会平等的基本劳动权利⑨；其次在于提升农民工的劳动技能，缩小农民工和城镇职工的生产力差异，包括提高农民工的受教育年限、增强农民工的职业稳定性、加大对农民工群体在职培训力度等。 回顾广义经济歧视的定义，由于收入歧视是经济歧视的重要组成部分，我们可以根据农民工遭受的收入户籍歧视的存在推出广义户籍歧视的存在。但是反论并不成立。由于广义经济歧视除了收入歧视之外还包含其他方面的歧视，收入歧视的消失并不能作为判断户籍歧视消失的依据。由于缺乏广义歧视概念，一些现有研究得出了不当认识。其中之一是以收入歧视程度得到缓解，或以农民工和城镇职工的劳动技能回报趋同为依据渲染户籍歧视已大大减轻甚至已经消除的乐观情绪。广义歧视概念指出农民工和城镇职工的技能差异在很大程度上是前市场歧视的结果，不仅如此，在劳动力市场上就业机会歧视也会通过影响农民工的就业岗位分布对工资收入差生影响。因此，即便计量分析结果显示农民工和城镇职工的工资差异全部来源于技能差异或就业岗位分布差异，也不能由此判断农民工不再受户籍歧视。 另一类不当认识是将一些本应判断为歧视的现象误解为农民工的“理性”选择。以农民工的“退保潮”为例，一些观点认为农民工本身具有流动性强的特征，而中国城镇职工养老保险的便携性又差，从而“退保”是农民工在无法确定最终能否获得养老待遇时的理性选择。然而根据本文提出3个的判断标准，农民工实质上遭受了社会保障获得歧视：其一，农民工和城镇职工在参保率上有明显差异，影响了农民工的养老权益；其二，这个差异并非完全来自于两个群体的劳动生产率差异，在相当大的程度上是现行制度的结果；其三，当前城镇职工基本养老保险制度是针对城镇职工特征设计的，没有考虑农民工的需要，对农民工形成了制度性排斥，不仅如此，企业、地方政府和城市居民从农民工不参保中得到了益处，和农民工形成对立的利益关系。在“退保潮”案例中，农民工养老保障权益的缺失还可能通过累积效应间接损害其市场权利。由于没有安全的养老金计划，农民工对当前收入的依赖性更强，劳动供给弹性变小，进而在劳动力市场上的谈判能力变弱，更易于接受超时工作和恶劣的工作条件。 歧视不仅违背公平原则，同时也损害效率。在未来的10到20年，人口大国中国将会迎来意想不到的劳动力短缺问题(Cai，2010；Knight et al.，2011；Meng，2012)，忽视或轻视劳动力市场上的户籍歧视对缓解这个即将到来的问题非常不利。从更加基本的劳动者权利(章莉，2008)概念入手，从更加广阔的视野出发，大力消除户籍歧视，推动劳动力市场的公平竞争、公正分配，保障农民工各项权利的实现，不是为了“他们”，而是为了“我们”。
①郭继强等人(2011)，Fortin等人(2011)对此进行了综述，更详细的文献回顾请参与本文第三部分。 ②河北省被删除了，因为没有农民工数据。 ③通常使用高收入组系数的分解方法被称为“标准分解”，而使用低收入组系数的分解方法则称为“反向分解”。 ④他依据工人的劳动技能将工人划分为J个类型。
⑦户口变量作为群组指数变量只在模型4)中使用。 ⑧Blinder(1973，脚注13)，Oaxaca(2007)，Jones(1983)指出了参照组选择的任意性的影响。Fortin等人(2011)的论文综述了“识别问题”。 ⑨限于篇幅，作者在另一篇文章《2007中国劳动力市场分割和就业机会歧视》中分析了农民工遭受的就业机会歧视。
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