不可观测技能回报、结构效应与农村居民工资残差不平等，本文主要内容关键词为：不平等论文,农村居民论文,效应论文,工资论文,技能论文，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
改革开放以来，农民收入水平得到持续提升，但同时农村收入不平等也不断加剧。特别是农村居民工资性收入差距，在近年来明显扩大(邹薇和张芬，2006)。①既有研究文献显示，改革开放至今，我国农村地区收入差距大致呈阶梯型上升趋势，具体表现为：改革开放至上世纪90年代中期，农村居民收入差距出现较大幅度上升(林毅夫等，1998)；随后至20世纪末期，农村地区收入差距变化较小(陈宗胜和周云波，2002)；进入21世纪后，收入差距又呈扩大趋势(万广华等，2005)。
持续扩大的收入差距，事关农村经济发展和社会稳定，因而也得到众多研究者的关注。部分学者从宏观层面研究了农村地区收入差距扩大的成因，探讨过的因素包括劳动力流动(赵人伟和李实，1997；姚洪心和王喜意，2009)、经济转型(林毅夫等，1998)、地区差异(万广华，1998)、人力资本(邹薇和张芬，2006)，以及劳动力报酬(余吉祥和沈坤荣，2010)等。另一部分学者则基于调查数据从微观层面估计了农村居民教育、性别、年龄、健康、培训、婚姻等因素对农村居民工资收入的影响(侯风云，2004；唐平，2006；李建民和娄世艳，2008)。这些研究深化了我们对农村居民收入差异及其影响因素的理解。不过，无论从宏观抑或微观层面，上述文献大多是从组间特征差异来研究农村居民的工资差异，鲜有讨论组内差异(工资残差不平等)。而事实上，工资残差不平等有必要进一步加以考察，因为上述一些研究也表明，工资收入变动的大部分是由残差项来解释的。
所谓工资残差，是指工资收入回归方程中的残差，它是劳动者工资收入中无法由劳动者个体特征(如教育程度、工作经验等)解释的部分(徐舒和朱南苗，2011)。基于经典的明瑟(Mincer，1974)工资方程的经验研究中，可观测个体特征大约仅能解释总体工资收入变动的1/3，剩下2/3的信息都包含于模型残差项，此部分主要由不可观测技能(如劳动者自身天赋、市场应变能力、社会生存能力、洞察力和创造力等)所决定。由于不可观测技能是影响模型残差的重要原因，因而它也是影响总体工资的重要原因。故讨论工资收入不平等时，不应忽视不可观测技能对工资残差的影响。
有关工资残差的研究文献可追溯至峻、墨菲以及皮尔斯(Juhn，Murphy和Pierce，1993)的学术贡献，他们研究发现工资残差不平等是解释总体工资差距的主要原因。随后一些学者陆续跟进，比如卡德和迪纳尔多(Card和DiNardo，2002)研究表明，由不可观测技能回报引致的价格效应对工资残差不平等影响较大，而由特征结构变化引起的结构效应影响较小。奥特尔、卡茨和科尔尼(Autor，Katz和Kearney，2005)研究发现，组间工资差距和组内价格效应是导致美国工资残差不平等扩大的重要原因。而勒米厄(Lemieux，2004、2006)通过对美国的研究认为结构效应是导致美国工资残差不平等的主要原因。
在国内，研究工资残差不平等的文献仍相对较少。邢春冰和李实(2010)利用1995、2002、2007年调查数据，认为组内差异(工资残差不平等)扩大的主要原因是技能回报的上升；徐舒和朱南苗(2011)认为结构效应对工资残差方差的影响较小，价格效应几乎与工资残差收入方差变化是同步的，故而缩小异质性要素价格差距是减小收入差异的重要环节。
无论是勒米厄(Lemieux，2004、2006)所支持的结构效应增加是导致残差收入不平衡的主要原因，还是奥特尔、卡茨和科尔尼(Autor，Katz和Kearney，2005)或者邢春冰等认为的价格效应是影响工资残差不平等的主要原因，这些研究皆证实了工资残差不平等是影响工资差异的重要因素。目前，研究中国农村居民工资收入的文献均未涉及农村居民工资残差不平等。在这样的背景下，本文着重探讨中国农村居民工资残差不平等问题，既是对现有研究文献的进一步拓展和补充，也有可能对农村收入差距问题取得新的洞见。
二、我国农村居民工资残差不平等的特征事实
1.样本数据
本文使用美国北卡罗来纳大学和中国疾病控制中心在中国8-9个省、自治区进行的家庭营养与健康调查(CHNS，China Health和Nutrition Survey)。迄今为止该调查已执行八轮，分别为1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年和2009年。调查样本通过多阶段、随机集群方法抽取。该数据包含中国家庭(农村和城镇)中个人工资、年龄、教育及其他人口特征信息，对于研究农村地区收入问题具有很好的代表性。
结合本文研究目的，在对农村居民工资残差不平等进行测算与分解过程中，利用了1991年、2000年以及2009年三轮调查数据，时期间隔均刚好为9年；而在解释工资残差不平等的原因时，为利用更多的样本信息，我们采用了1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年和2009年共七轮调查数据。此外，我们按照如下准则筛选数据：(1)只保留农村户籍适龄劳动参与者；(2)将劳动者的年龄限制在18-64岁之间；(3)剔除了就学、失业等工资性收入小于或等于零的样本；(4)利用劳动者平均月工资，并将工资收入换算为2009年不变价，工资收入不包括奖金和津贴。
2.农村居民工资残差不平等的特征事实
表1(A)展示了工资水平的有关统计量，可以看到，我国农村地区居民平均对数工资从1991年的5.68升至2000年的6.60，到2009年进一步升至7.24；对数工资方差在3个年度依次为0.289、0.372和0.425。这表明，中国农村居民工资收入水平在增加，同时工资收入不平等也在扩大。
表1(B)展示的是工资残差的有关统计量。工资残差由估计一个Mincer工资方程得到，估计方程中被解释变量为对数工资，解释变量包括教育虚拟变量、②年龄组别虚拟变量、③教育和年龄的交叉项以及省份虚拟变量，回归后便可得到每个个体的工资残差。表1(B)显示出，三个年度的工资残差方差依次递增，分别为0.275、0.342和0.381，表明中国农村居民工资残差不平等呈不断扩大趋势，即个体的不可观测特征导致的收入不平等在扩大。
比较表1(A)和(B)易发现，工资残差方差占总体工资方差比重在90%以上，说明不可观测特征能够解释模型总体工资差距的90%以上，④可观测变量对模型的解释力则比较小。这与既有研究(如Juhn et al.1993；Lemieux，2006；邢春冰等，2010等)的结果是相似的，这些既有研究表明，残差项是解释总体工资波动的最重要来源。
进一步观察表1(B)还可以发现，从1991年到2000年工资残差在90-10分位点间的差距几乎没有变化，大约为1.21。其中50-10分位点间的差距从0.51上升到0.60，而90-50分位点间的差距则从0.70下降到0.61。这表明1991-2000年间的差距扩大主要发生在工资残差分布下半部分。2000-2009年间情况有所变化，90-10分位点间的差距增加了0.08，其中50-10分位点间的差距增加了0.02，90-50分位点间的差距0.06。这意味着2000-2009年间的差距扩大，主要发生在工资残差收入分布上半部分。
表1(B)还存在一个比较有趣的现象：1991-2000年间工资残差分布位于90-10分位点间的差距变化几乎为0，而工资残差不平等却增加了21%。这一时期刚好是我国从计划到市场的经济转轨时期，上述结果意味着出现了一定的极端现象，非常富有或者非常贫穷的农村居民工资差距变大了。进一步按照两个时期来观察，可以发现：无论1991-2000年间还是2000-2009年间，收入下半部分(50[th]-10[th])和收入上半部分(90[th]-50[th])两个群体以工资残差衡量的不平等都有所扩大；但1991-2000年间，不平等扩大主要来自收入下半部分(即较贫穷群体之间的不平等扩大)，而2000-2009年间不平等扩大主要来自收入上半部分(即较富有群体人之间的不平等扩大)。这意味着，我国收入不平等的持续扩大，在不同时期可能有不同的原因导致不同群体之间的收入差距拉大，至少对于农村居民是如此。
图1 工资分布和工资残差分布
图1展示了工资分布图和工资残差分布图，从图中可直观地看到，3个年度的工资水平以及工资残差不平等同前述结果是相吻合的。
表1可以确认，残差项的确是影响总体工资变动差距主要因素，占了90%以上。因此有必要对影响工资残差不平等的特征分布进行更深入的探讨，分析不同组别的工资残差不平等之间是否存在差异以及差异的大小。为此将所有样本按教育水平划分为四类，分别为：小学及以下、初中、高中、职业及高等教育。按照年龄划分为四类，分别为：18-30岁，31-40岁，41-50岁、51岁以上。因此，样本将按照教育水平和年龄分成16个不同组别(见表2)。
表2(A)第(4)、(5)列中，大部分的值为正，再次表明三个年度中我国农村居民工资残差不平等呈扩大趋势。从表2(A)可知，1991年“低教育-低年龄”组具有较大的工资残差不平等，进入21世纪后，尤其是2009年工资残差不平等最大的主要来自“高教育-高年龄”组。这可能与我国经济转轨、非农就业扩大及工资决定机制变化有关。由于具备较高教育水平和较多经验的农村居民往往更具职业选择能力和非农就业机会，工资决定更具竞争性和市场性，使得这类组别的工资残差不平等较大。这一发现与理论模型(Mincer，1974)及Lemieux(2006)基于美国发达经济的经验研究发现相类似，但与邢春冰和李实(2010)基于中国城镇居民数据发现有所不同，后者认为教育水平和经验较低的组具有更大的组内差距。
表2(B)展示了各不同组别劳动力占农村地区劳动力总量的比重。由于不同组别的工资残差不平等存在差异，故劳动结构变化将对工资残差不平等产生重要影响，这就是工资残差不平等的结构效应。从结果看，具有较高年龄组的劳动力比重较小，和我国农村地区劳动力结构有很大关系。小学及初中组别的劳动力比重在下降，而高中及以上教育组别比重在上升，这可能与近年来我国加入农村教育资源投入、普及义务教育有关。
三、工资残差不平等的分解
1.分解方法
因此，在不可观测技能方差和测量误差方差保持不变的情况下，可分解出不可观测技能回报对工资残差不平等的影响(即价格效应)；或在不可观测技能回报和测量误差不变情况下，可分解出不可观测技能分布变化对工资残差方差的影响(即结构效应)。例如，若要考察价格效应，则需保持同基期的一致的不可观测技能的特征分布。⑥这一思想为后文构造反事实分布(counter-factual distribution)提供依据。
据此考察两个时期(t，s)残差方差的变化情况，表示为：
关于构造反事实的技术处理，本文采用迪纳尔多、福尔丁和勒米厄(DiNardo，Fortin和Lemieux，1996)方法(简称DFL方法)。该方法是核心思想是，通过对不同时期的数据进行再加权(re-weighting)，使得不同时期的数据分布相对于基准期保持不变。再加权过程需要利用Probit模型以预测不同时期概率值，再加权后的数据分布即为反事实分布。⑦通过比较不同时期的实际分布和反事实分布下的残差方差，二者差异即反映了结构效应对工资残差不平等的影响程度(Lemieux，2006；徐舒和朱南苗，2011)。
2.DFL分解结果
图2 事实与反事实工资残差分布
在构造反事实分布过程中，我们保持2000年的技能回报不变，但允许特征分布发生变动，以此说明结构效应和价格效应对工资残差不平等的影响程度。图2清晰地展示了实际和反事实工资残差分布，结果表明在保持2000年技能回报不变情况下，反事实分布同实际分布基本重合，说明价格效应是影响工资残差不平等的主要因素，而结构效应的影响相对较小。
进一步根据工资残差分解公式，可计算出工资残差不平等在各分位点上的实际变化情况以及价格效应和结构效应的大小，结果由表4和图3显示。由表4可知，对于特定的每一行，比较该行的每个值，即可得到结构效应的大小(横向变化值)；同时对于特定的每一列，比较该列的每个值，即为价格效应大小(纵向变化值)。数据显示，纵向值大体走向呈上升的趋势，而且变化幅度较大，表明价格效应影响比较显著；从横向角度看，同一组别内的值基本围绕实际工资差距(对角线上的值)上下小幅波动，变化较小，表明结构效应的对工资残差不平等影响较小。比较同一组别对角线上的变化值(实际工资差距)和纵向变化值之间(价格效应)，可以发现的是这两个变化值之间大小基本相同，这就是说价格效应是影响工资残差不平等的主要因素。最后，我们在把目光放到每一部分的对角线上，我们会发现对角线上的值同我们表1(B)的值是一样的，因为此处对角线上的值代表的就是实际工资差距。
图3 工资残差分布的DFL分解
分析表明，价格效应是影响工资残差不平等的主导因素。为了更清楚的认识价格效应和结构效应，我们绘制了基于不同分位点上的工资残差分布实际变化曲线、受价格效应和结构效应影响的变化曲线(如图3)。图3(A)中，实线代表了工资残差的不同分位点在此时间段内的实际变化；长断线则代表了2000年的实际分位点与1991年的反事实分位点间的差距，这是由特征变动所导致的；断点线则代表了1991年的反事实分位点与1991年的实际分位点间的差距，这是由技能回报变动所导致的。由图可以发现，实际工资差距线和价格效应线基本上重合，结构效应曲线表现较为平缓。在1991-2000年和2000-2009年两个时期内，价格效应都表现出低分位点对缩小工资残差不平等的作用；在高分位点处有个陡增的过程，表明非常富有的农村居民之间的工资残差不平等非常大。另外，1991-2000年价格效应线和实际工资差距线表现更为剧烈，波动幅度明显比2000-2009年更大，而且在80分位点左右出现下降过程。
以上分解结果证明了一点：不可观测技能回报是导致工资残差不平等变动的主导因素。价格效应曲线和实际变化曲线的走势基本一致；而结构效应相对平缓，在0线附近上下小幅波动。
四、对农村居民工资残差不平等的进一步解释
为了更进一步探讨引起农村居民工资残差不平等的原因，现在我们同时利用1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年和2009年共七轮调查来展开分析。在本部分，我们主要从财政支出、城镇化水平、外资、基础设施来考察农村居民工资残差不平等。其中，财政支出用地方财政预算一般支出占GDP比重表示，城镇化水平以非农人口占总人口比重表示，外资以实际外商直接投资占GDP比重表示，基础设施以每个省份国土面积的公路里程数表示。上述变量的数据均来自于历年《中国统计年鉴》。
与之前类似，我们使用省级层面数据，利用对数工资收入对教育水平、年龄组别及交叉项进行回归，然后利用预测残差项得到每个省份农村居民工资残差；并以此作为被解释变量，解释变量为财政支出、城镇化水平、外资和基础设施，采用GLS和分位数回归方法得到表5结果。
表5显示，财政支出和基础设施对工资残差不平等有扩大作用；城镇化水平和外资回归系数为负，城镇化变量、外资变量与被解释变量间存在反向关系，表明城镇化水平的提高以及农村市场的开放程度都有降低农村居民工资残差不平等的作用(尽管不显著)。
先考察财政支出变量，可以发现财政收入的系数接近1，这意味着农村居民工资残差同政府的财政支出近乎同比例变化。由于政府财政支出政策可能会对不同收入阶梯的劳动力影响迥异，接着继续对比不同分位点下政府的财政支出对工资残差的影响。可以发现，财政支出对处于工资残差不平等影响主要集中在组内差距上半部分(即较富的群体)，这可能跟农村地区劳动者间信息不对称(例如就业机会、异质性要素等)有一定关系，较富的农民比之较穷的农民通常拥有更多的资源获取政府政策信息，或者有更多渠道优先得知政府财政扶持方向；当然，也有可能地方政府支出本身就存在对富有群体的偏向(不过，这是一个更复杂的政治经济问题，此处我们对此暂不讨论)。
农村地区基础设施的完善程度对当地经济发展起着举足轻重的作用，但同时，基础设施对农村居民工资残差不平等起到扩大作用，而且对工资残差不平等的影响因收入分布位置不同而各异，对在10-50分位点的影响更大一些。基础设施发展可能对于收入低端的人群更易造成工资差异扩大。平均而言，城镇化水平和外资对缩小农村居民工资残差不平等有一定作用。从某种意义上说，城镇化和外资进入意味着农村居民拥有更多的非农就业机会和市场信息，在改善收入状况的同时也缩小了组内工资差异。当然，城镇化和外资的影响效应也是不对称的。对于收入分布高端的农村居民，城镇化和外资的影响是扩大组内工资差异，而对于收入分布低端的农村居民，则起到缩小组内工资差异的效果。
五、结论与启示
长期以来农村地区受自身经济发展水平的限制，收入水平存在较大差异，而占农村居民收入很大一部分是工资性收入。农村居民工资水平不断增加，同时收入不平等持续扩大，这是一个公认的事实。本文的经验研究证实了1991-2009年间我国农村居民工资残差不平等呈扩大趋势，并且发现价格效应是导致工资残差不平等的主要因素，而结构效应则相对较小。对此结果的一个可能的政策含义在于，尽可能缩小农村居民不可观测技能回报的差异，可能是缩小农村居民工资残差不平等的重要途径之一，因此积极的人力政策除了强化农村基础教育投入外，还应重视农村居民技能培训，增强农村居民自我发展能力和创造力，并注重农村地区信息市场化建设等。
同时，通过残差项对影响农村居民工资收入的几个因素(财政支出、城镇化水平、外资和基础设施)回归发现，城镇化和外资有助于缩小农村居民工资残差不平等，但其作用在统计上不太显著。财政支出和基础设施则都显著地增加了农民居民工资残差不平等。从理论上来说，这些因素通常都是通过影响个体的就业机会和能力进而影响其收入。但是，不同收入群体的就业机会和能力受到的影响可能是不一样的。特别是在财政支出和基础设施等方面，“让一部分人先富起来”的发展政策势必会偏向相对更有能力(因而也是相对较富有)的群体，向他们提供更多的激励，从而收入不平等将因此加剧。如若考虑到“共同富裕”的目标，则在下一阶段的改革中，包括财政支出结构、基础设施建设等在内的发展政策之考量和选择，应当更体现包容性，更能兼顾发展的效率与公平。比如，长期以来各地基础设施投入都偏向于城市和富裕地区，农村和经济落后地区基础设施投入则极为不足，加大不发达农村地区基础设施投入和建设，就是一项更具包容性也更能兼顾公平发展的政策。
我们的研究还发现，农村居民工资收入不平等的扩大，在1991-2000年间和2000-2009年间有着不同的变化结构。1991-2000年间收入不平等的扩大主要源于较贫穷大群的收入不平等增加，而2000年间收入不平等的扩大主要源于较富有人群的收入不平等增加。这意味着在收入不平等扩大的过程中，不同时期可能有着不同的影响因素和结构变迁。另外，对于财政支出与工资残差关系的考察表明，财政支出对收入不平等的影响对不同群体影响不同，更具体地说是对较富有群体影响更大。上述两个方面的发现意味着，要更深入地理解我国收入不平等问题，还有必要考察更深层的政治经济问题及其结构变迁，朝向这一方向的研究还需付出大量的努力。
注释：
①一般而言，农村居民收入分为工资性收入、家庭经营收入、转移性收入和财产性收入。数据显示，2010年中国农村居民工资性收入占总收入比重为工资性收入41%(中国网，2011)。显然，工资性收入已日益成为农民居民收入的主要来源，因而工资性收入的差异也就成为农村居民总体收入差异主要肇因，所以研究工资性收入差异可以在很大程度上理解中国农村居民的收入差异问题。
②在这里，我们定义的教育水平是按照最高学历来衡量的，就是说如果某一样本值被划分到更高层次的教育水平，那么低层次就不应该包括此样本。考虑到职业教育(中专、大专)和高等教育(本科、硕士、博士等)教育的相似性，本文将之归为一类。即将教育水平划分为四类，分别为：小学及以下、初中、高中、职业及高等教育。
③将年龄划分为四类，分别为：18-30岁，31-40岁，41-50岁、51岁以上。
④可观测要素特征(教育水平、年龄等)对农村居民工资变动的解释力不足10%，低于同类研究结果，如邢春冰和李实(2010)利用城镇居民发现，可观测要素特征大约解释总体工资差异的25%。可见，与城镇居民迥异，农村居民的教育和经验等可观测要素对工资收入影响较小，取而代之的是不可观测技能的影响效应。因此，在解释中国农村居民工资变动及差异时，可能更应该关注那些不可观测技能的影响。
⑤详细内容可进一步参见查伊和李(Chay and Lee，2000)。
⑥DiNardo et al.(1996)给出了基于特征分布思想得到工资残差方差的过程，将不同组别的工资残差方差求加权平均的过程。
⑦具体方法可参见DiNardo et al.(1996)，邢春冰和李实(2010)。需要特别指出的是，本文技术处理过程得到邢春冰博士的指点和帮助，在此表示深深的感谢。
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