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城镇居民收入差距主要因素回归分析

2014-04-14谢雪芳

科技与创新 2014年3期
关键词:主要因素居民收入差距

谢雪芳

摘 要:利用全国综合社会调查(CGSS)项目的调查数据,结合回归方法,考察了影响城镇居民收入差距的主要因素。结果表明,性别、年龄、受教育程度和职业类别等因素对城镇居民的收入产生不同程度的影响。

关键词:居民收入;差距;主要因素;回归方法;回归系数

中图分类号:F124.7 文献标识码:A 文章编号:2095-6835(2014)03-0107-02

在计划经济向市场经济转轨后,城镇居民收入特征发生根本的变化,收入来源多样化,居民财产性和投资性收入比重增加等。随着行业垄断的形成,金融市场和区域经济趋于成熟,城镇居民间的收入差距不断扩大。从表1可以看出,从1990—2008年,广东省城镇居民各阶层收入所占比重状况分别是最低收入阶层、低收入阶层、中偏下收入阶层和中等收入阶层的可支配收入占整个城镇居民可支配收入总额比重一直在下降。以最低收入阶层为例,从1990年的5.3%降到2008年的2.5%,而中偏上收入阶层、高收入阶层、最高收入阶层可支配收入所占比重逐年上升,其中,最高收入阶层可支配收入所占比重从1990年的19%上升到2008年的25.5%.

收入比重是指各收入阶层的可支配收入总额占全部城镇居民可支配收入总额的比重,它是根据原始数据计算得来。公式为:A 收入阶层收入比重=(A 收入阶层人均可支配收入×该收入阶层人口频数)/各收入阶层人均可支配收入与其人口频数乘积之和。

1 收入差距主要因素回归分析

1.1 变量介绍

收入:本文所有的回归模型均以收入取对数作为因变量,因为收入变量具有较好的统计学性质。在实际操作中,选取了受访者2007年的全年职业收入。

性别:为虚拟变量,设定男性为1,女性为0.

教育年限:指受访者接受过多少年正规教育。

年龄:用2008减去受访者出生年表示。

职业:指受访者职业地位,包括6类,即单位负责人、单位中层干部、单位基层干部、技术人员、一般办事人员和一般工人。

1.2 描述性统计

本文利用全国综合社会调查(CGSS)项目调查数据,对所使用的样本数据进行初步整理,形成包含居民年平均收入、年龄、教育程度和职业类别的居民情况分布表,具体情况详见表2.经计算,2008年,有固定工作和稳定收入的中国城市居民年平均收入为23 767元,这一数字与国家统计局公布的2007年全国城镇单位在岗职工年平均工资24 932元相差不大。这说明,本文用的样本数据是具有代表性的。

1.3 模型设定与回归分析

利用明瑟(Mincer)于1957年提出的计算教育收益率的经典收入模型,考虑到职业所得是个体收入的最主要来源,本文将职业因素引入明瑟收入的方程,具体的回归模型是:

Lny=a0+a1sex+a2Edu+a3Age+a4(Age2/100)+

βjJobj+ξ. (1)

上式(1)中:Lny——收入的对数;

Sex——性别;

Edu——受教育年限;

Age——年龄。

考虑到年龄与收入之间存在的二次曲线对应关系,所以,在模型中用年龄(Age)和年龄的平方除以100(Age2/100)来

表示,Jobj表示职业虚拟变量,1表示劳动者从事职业j,0表示不属于这类职业。为了避免多重共线性,本文设置了单位负责人、单位中层干部、单位基层干部、技术人员和一般办事人员5个虚拟变量,因此,职业变量导致的收入差距是以一般工人为参照组。采用普通最小二乘法得到的回归结果详见表3.

收入影响因素的回归模型通过了F检验,调整可决系数为0.193,模型具有一定的解释力。从总体上看,男性与女性之间仍然存在明显的收入差距,在其他条件相同的情况下,男性比女性收入要高出18.6%(e^0.170-1)。受教育年限是城市居民收入差距的主要因素,劳动者受教育年限每增加一年,收入相应增长5.6%(e^0.055-1)。劳动者年龄与收入呈曲线关系:随着劳动者年龄的增长,有利于积累更多的知识技能和工作经验,从而提高劳动者的人力资本,增加收入水平,同时,年龄的增长会导致体力和身体素质的下降,但随着年龄增长,劳动者的收入也会呈增加的趋势。

1.4 收入差距的成因分析

根据收入差距研究模型,对样本收入的10%,25%,50%,75%和90%分位数进行回归分析。通过对这些不同分布点的影响因素差异大小进行更详细的刻画,我们能够更加深入地了解城市居民收入差距产生的具体原因。具体如表4所示。

从表4中调整可决系数可以看出,在不同条件分布水平上,模型的解释力存在差异。处于条件分布底端的居民收入调整可决系数最低,因为低收入者大多是从事简单工作的体力劳动工作,得到的劳动报酬相差不大。模型对中上等收入者的解释力较强,劳动者的人力资本和职业类别差异对收入的增加产生了较大影响。模型对高收入者的解释力有所降低,可以解释为个人机遇、社会关系、管理艺术、决断力等模型以外的因素在发挥作用。

性别的回归系数分别为0.069,0.138,0.199,0.229和0.183,且都在1%的水平上显著。这表明,在劳动者收入方面普遍存在性别的差异。女性劳动者往往会由于家庭负担多和传统用人观念的限制,收入水平的提高速度比男性慢。从总体上看,劳动者的收入水平越高,性别差异就越明显。

年龄因素只在75%的分布条件上显著。年龄项回归系数为正、年龄平方项系数为负且年龄总体影响为正,随着劳动者年龄的增长,在增加工作经验与技能的同时,也会导致身体素质下降,因此,年龄与收入之间为倒U型关系。年龄因素在其他分位点上并不显著。

教育年限的回归系数分别为0.024,0.047,0.058,0.059和0.057,全部在1%的水平上显著。考虑到样本数据中教育年限最大值为24年,因此,教育年限对收入的影响是强烈、普遍和显著的。

职业类别对收入差距产生了显著影响。从不同职业的回归系数上看,职业收入由高到低依次是管理人员、技术人员、一般办事人员和一般工人,在管理人员内部,级别越高相应的收入就越高。

2 缩短收入差距的建议

2.1 促进教育机会分配公平、合理

由于劳动者的受教育年限是个人收入的重要影响因素,因此,必须要实现教育机会分配的公正与公平,改善受教育程度对收入分配不平等的影响。

2.2 建立非管理类人才培养机制

建立非管理类人才的培养、鼓励机制,为广大一线劳动者提供与职业技能水平相匹配的薪酬和地位,使专业技术人员、办事员和一般工人阶层在本职岗位上能够获得充分的发展空间。

2.3 适度增加工龄工资

适当提高工龄工资在职业收入中的比重,这样有利于增强员工归属感,充分发挥年长者的工作经验和智慧,弥补广大中老年劳动者因为体力下降而导致的收入差距,同时还调动基层人员的工作积极性。

参考文献

[1]陈钊,万广华,陆铭.行业间不平等:日益重要的城镇收入差距成因——基于回归方程的分解[J].中国社会科学,2010(03).

[2]周云波,余泳泽.影响我国城镇居民收入差距的主要因素——基于回归方法的分析[J].经济问题探索,2010(12).

〔编辑:白洁〕

摘 要:利用全国综合社会调查(CGSS)项目的调查数据,结合回归方法,考察了影响城镇居民收入差距的主要因素。结果表明,性别、年龄、受教育程度和职业类别等因素对城镇居民的收入产生不同程度的影响。

关键词:居民收入;差距;主要因素;回归方法;回归系数

中图分类号:F124.7 文献标识码:A 文章编号:2095-6835(2014)03-0107-02

在计划经济向市场经济转轨后,城镇居民收入特征发生根本的变化,收入来源多样化,居民财产性和投资性收入比重增加等。随着行业垄断的形成,金融市场和区域经济趋于成熟,城镇居民间的收入差距不断扩大。从表1可以看出,从1990—2008年,广东省城镇居民各阶层收入所占比重状况分别是最低收入阶层、低收入阶层、中偏下收入阶层和中等收入阶层的可支配收入占整个城镇居民可支配收入总额比重一直在下降。以最低收入阶层为例,从1990年的5.3%降到2008年的2.5%,而中偏上收入阶层、高收入阶层、最高收入阶层可支配收入所占比重逐年上升,其中,最高收入阶层可支配收入所占比重从1990年的19%上升到2008年的25.5%.

收入比重是指各收入阶层的可支配收入总额占全部城镇居民可支配收入总额的比重,它是根据原始数据计算得来。公式为:A 收入阶层收入比重=(A 收入阶层人均可支配收入×该收入阶层人口频数)/各收入阶层人均可支配收入与其人口频数乘积之和。

1 收入差距主要因素回归分析

1.1 变量介绍

收入:本文所有的回归模型均以收入取对数作为因变量,因为收入变量具有较好的统计学性质。在实际操作中,选取了受访者2007年的全年职业收入。

性别:为虚拟变量,设定男性为1,女性为0.

教育年限:指受访者接受过多少年正规教育。

年龄:用2008减去受访者出生年表示。

职业:指受访者职业地位,包括6类,即单位负责人、单位中层干部、单位基层干部、技术人员、一般办事人员和一般工人。

1.2 描述性统计

本文利用全国综合社会调查(CGSS)项目调查数据,对所使用的样本数据进行初步整理,形成包含居民年平均收入、年龄、教育程度和职业类别的居民情况分布表,具体情况详见表2.经计算,2008年,有固定工作和稳定收入的中国城市居民年平均收入为23 767元,这一数字与国家统计局公布的2007年全国城镇单位在岗职工年平均工资24 932元相差不大。这说明,本文用的样本数据是具有代表性的。

1.3 模型设定与回归分析

利用明瑟(Mincer)于1957年提出的计算教育收益率的经典收入模型,考虑到职业所得是个体收入的最主要来源,本文将职业因素引入明瑟收入的方程,具体的回归模型是:

Lny=a0+a1sex+a2Edu+a3Age+a4(Age2/100)+

βjJobj+ξ. (1)

上式(1)中:Lny——收入的对数;

Sex——性别;

Edu——受教育年限;

Age——年龄。

考虑到年龄与收入之间存在的二次曲线对应关系,所以,在模型中用年龄(Age)和年龄的平方除以100(Age2/100)来

表示,Jobj表示职业虚拟变量,1表示劳动者从事职业j,0表示不属于这类职业。为了避免多重共线性,本文设置了单位负责人、单位中层干部、单位基层干部、技术人员和一般办事人员5个虚拟变量,因此,职业变量导致的收入差距是以一般工人为参照组。采用普通最小二乘法得到的回归结果详见表3.

收入影响因素的回归模型通过了F检验,调整可决系数为0.193,模型具有一定的解释力。从总体上看,男性与女性之间仍然存在明显的收入差距,在其他条件相同的情况下,男性比女性收入要高出18.6%(e^0.170-1)。受教育年限是城市居民收入差距的主要因素,劳动者受教育年限每增加一年,收入相应增长5.6%(e^0.055-1)。劳动者年龄与收入呈曲线关系:随着劳动者年龄的增长,有利于积累更多的知识技能和工作经验,从而提高劳动者的人力资本,增加收入水平,同时,年龄的增长会导致体力和身体素质的下降,但随着年龄增长,劳动者的收入也会呈增加的趋势。

1.4 收入差距的成因分析

根据收入差距研究模型,对样本收入的10%,25%,50%,75%和90%分位数进行回归分析。通过对这些不同分布点的影响因素差异大小进行更详细的刻画,我们能够更加深入地了解城市居民收入差距产生的具体原因。具体如表4所示。

从表4中调整可决系数可以看出,在不同条件分布水平上,模型的解释力存在差异。处于条件分布底端的居民收入调整可决系数最低,因为低收入者大多是从事简单工作的体力劳动工作,得到的劳动报酬相差不大。模型对中上等收入者的解释力较强,劳动者的人力资本和职业类别差异对收入的增加产生了较大影响。模型对高收入者的解释力有所降低,可以解释为个人机遇、社会关系、管理艺术、决断力等模型以外的因素在发挥作用。

性别的回归系数分别为0.069,0.138,0.199,0.229和0.183,且都在1%的水平上显著。这表明,在劳动者收入方面普遍存在性别的差异。女性劳动者往往会由于家庭负担多和传统用人观念的限制,收入水平的提高速度比男性慢。从总体上看,劳动者的收入水平越高,性别差异就越明显。

年龄因素只在75%的分布条件上显著。年龄项回归系数为正、年龄平方项系数为负且年龄总体影响为正,随着劳动者年龄的增长,在增加工作经验与技能的同时,也会导致身体素质下降,因此,年龄与收入之间为倒U型关系。年龄因素在其他分位点上并不显著。

教育年限的回归系数分别为0.024,0.047,0.058,0.059和0.057,全部在1%的水平上显著。考虑到样本数据中教育年限最大值为24年,因此,教育年限对收入的影响是强烈、普遍和显著的。

职业类别对收入差距产生了显著影响。从不同职业的回归系数上看,职业收入由高到低依次是管理人员、技术人员、一般办事人员和一般工人,在管理人员内部,级别越高相应的收入就越高。

2 缩短收入差距的建议

2.1 促进教育机会分配公平、合理

由于劳动者的受教育年限是个人收入的重要影响因素,因此,必须要实现教育机会分配的公正与公平,改善受教育程度对收入分配不平等的影响。

2.2 建立非管理类人才培养机制

建立非管理类人才的培养、鼓励机制,为广大一线劳动者提供与职业技能水平相匹配的薪酬和地位,使专业技术人员、办事员和一般工人阶层在本职岗位上能够获得充分的发展空间。

2.3 适度增加工龄工资

适当提高工龄工资在职业收入中的比重,这样有利于增强员工归属感,充分发挥年长者的工作经验和智慧,弥补广大中老年劳动者因为体力下降而导致的收入差距,同时还调动基层人员的工作积极性。

参考文献

[1]陈钊,万广华,陆铭.行业间不平等:日益重要的城镇收入差距成因——基于回归方程的分解[J].中国社会科学,2010(03).

[2]周云波,余泳泽.影响我国城镇居民收入差距的主要因素——基于回归方法的分析[J].经济问题探索,2010(12).

〔编辑:白洁〕

摘 要:利用全国综合社会调查(CGSS)项目的调查数据,结合回归方法,考察了影响城镇居民收入差距的主要因素。结果表明,性别、年龄、受教育程度和职业类别等因素对城镇居民的收入产生不同程度的影响。

关键词:居民收入;差距;主要因素;回归方法;回归系数

中图分类号:F124.7 文献标识码:A 文章编号:2095-6835(2014)03-0107-02

在计划经济向市场经济转轨后,城镇居民收入特征发生根本的变化,收入来源多样化,居民财产性和投资性收入比重增加等。随着行业垄断的形成,金融市场和区域经济趋于成熟,城镇居民间的收入差距不断扩大。从表1可以看出,从1990—2008年,广东省城镇居民各阶层收入所占比重状况分别是最低收入阶层、低收入阶层、中偏下收入阶层和中等收入阶层的可支配收入占整个城镇居民可支配收入总额比重一直在下降。以最低收入阶层为例,从1990年的5.3%降到2008年的2.5%,而中偏上收入阶层、高收入阶层、最高收入阶层可支配收入所占比重逐年上升,其中,最高收入阶层可支配收入所占比重从1990年的19%上升到2008年的25.5%.

收入比重是指各收入阶层的可支配收入总额占全部城镇居民可支配收入总额的比重,它是根据原始数据计算得来。公式为:A 收入阶层收入比重=(A 收入阶层人均可支配收入×该收入阶层人口频数)/各收入阶层人均可支配收入与其人口频数乘积之和。

1 收入差距主要因素回归分析

1.1 变量介绍

收入:本文所有的回归模型均以收入取对数作为因变量,因为收入变量具有较好的统计学性质。在实际操作中,选取了受访者2007年的全年职业收入。

性别:为虚拟变量,设定男性为1,女性为0.

教育年限:指受访者接受过多少年正规教育。

年龄:用2008减去受访者出生年表示。

职业:指受访者职业地位,包括6类,即单位负责人、单位中层干部、单位基层干部、技术人员、一般办事人员和一般工人。

1.2 描述性统计

本文利用全国综合社会调查(CGSS)项目调查数据,对所使用的样本数据进行初步整理,形成包含居民年平均收入、年龄、教育程度和职业类别的居民情况分布表,具体情况详见表2.经计算,2008年,有固定工作和稳定收入的中国城市居民年平均收入为23 767元,这一数字与国家统计局公布的2007年全国城镇单位在岗职工年平均工资24 932元相差不大。这说明,本文用的样本数据是具有代表性的。

1.3 模型设定与回归分析

利用明瑟(Mincer)于1957年提出的计算教育收益率的经典收入模型,考虑到职业所得是个体收入的最主要来源,本文将职业因素引入明瑟收入的方程,具体的回归模型是:

Lny=a0+a1sex+a2Edu+a3Age+a4(Age2/100)+

βjJobj+ξ. (1)

上式(1)中:Lny——收入的对数;

Sex——性别;

Edu——受教育年限;

Age——年龄。

考虑到年龄与收入之间存在的二次曲线对应关系,所以,在模型中用年龄(Age)和年龄的平方除以100(Age2/100)来

表示,Jobj表示职业虚拟变量,1表示劳动者从事职业j,0表示不属于这类职业。为了避免多重共线性,本文设置了单位负责人、单位中层干部、单位基层干部、技术人员和一般办事人员5个虚拟变量,因此,职业变量导致的收入差距是以一般工人为参照组。采用普通最小二乘法得到的回归结果详见表3.

收入影响因素的回归模型通过了F检验,调整可决系数为0.193,模型具有一定的解释力。从总体上看,男性与女性之间仍然存在明显的收入差距,在其他条件相同的情况下,男性比女性收入要高出18.6%(e^0.170-1)。受教育年限是城市居民收入差距的主要因素,劳动者受教育年限每增加一年,收入相应增长5.6%(e^0.055-1)。劳动者年龄与收入呈曲线关系:随着劳动者年龄的增长,有利于积累更多的知识技能和工作经验,从而提高劳动者的人力资本,增加收入水平,同时,年龄的增长会导致体力和身体素质的下降,但随着年龄增长,劳动者的收入也会呈增加的趋势。

1.4 收入差距的成因分析

根据收入差距研究模型,对样本收入的10%,25%,50%,75%和90%分位数进行回归分析。通过对这些不同分布点的影响因素差异大小进行更详细的刻画,我们能够更加深入地了解城市居民收入差距产生的具体原因。具体如表4所示。

从表4中调整可决系数可以看出,在不同条件分布水平上,模型的解释力存在差异。处于条件分布底端的居民收入调整可决系数最低,因为低收入者大多是从事简单工作的体力劳动工作,得到的劳动报酬相差不大。模型对中上等收入者的解释力较强,劳动者的人力资本和职业类别差异对收入的增加产生了较大影响。模型对高收入者的解释力有所降低,可以解释为个人机遇、社会关系、管理艺术、决断力等模型以外的因素在发挥作用。

性别的回归系数分别为0.069,0.138,0.199,0.229和0.183,且都在1%的水平上显著。这表明,在劳动者收入方面普遍存在性别的差异。女性劳动者往往会由于家庭负担多和传统用人观念的限制,收入水平的提高速度比男性慢。从总体上看,劳动者的收入水平越高,性别差异就越明显。

年龄因素只在75%的分布条件上显著。年龄项回归系数为正、年龄平方项系数为负且年龄总体影响为正,随着劳动者年龄的增长,在增加工作经验与技能的同时,也会导致身体素质下降,因此,年龄与收入之间为倒U型关系。年龄因素在其他分位点上并不显著。

教育年限的回归系数分别为0.024,0.047,0.058,0.059和0.057,全部在1%的水平上显著。考虑到样本数据中教育年限最大值为24年,因此,教育年限对收入的影响是强烈、普遍和显著的。

职业类别对收入差距产生了显著影响。从不同职业的回归系数上看,职业收入由高到低依次是管理人员、技术人员、一般办事人员和一般工人,在管理人员内部,级别越高相应的收入就越高。

2 缩短收入差距的建议

2.1 促进教育机会分配公平、合理

由于劳动者的受教育年限是个人收入的重要影响因素,因此,必须要实现教育机会分配的公正与公平,改善受教育程度对收入分配不平等的影响。

2.2 建立非管理类人才培养机制

建立非管理类人才的培养、鼓励机制,为广大一线劳动者提供与职业技能水平相匹配的薪酬和地位,使专业技术人员、办事员和一般工人阶层在本职岗位上能够获得充分的发展空间。

2.3 适度增加工龄工资

适当提高工龄工资在职业收入中的比重,这样有利于增强员工归属感,充分发挥年长者的工作经验和智慧,弥补广大中老年劳动者因为体力下降而导致的收入差距,同时还调动基层人员的工作积极性。

参考文献

[1]陈钊,万广华,陆铭.行业间不平等:日益重要的城镇收入差距成因——基于回归方程的分解[J].中国社会科学,2010(03).

[2]周云波,余泳泽.影响我国城镇居民收入差距的主要因素——基于回归方法的分析[J].经济问题探索,2010(12).

〔编辑:白洁〕

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