谭飞燕，李孟刚，吴 伟

(1.北京交通大学 中国产业安全研究中心，北京 100044；2.湖南商学院 经贸学院，长沙 410205；3.湖南大学 经济与贸易学院，长沙 410079)

0 引言

改革开放以来，伴随着我国经济的快速增长，城乡居民的收入水平也不断提高，但自上世纪80年代以来，我国城乡居民的收入差距开始持续扩大。根据王建农等（2005）学者的研究，城乡居民收入差距是导致我国居民收入不平等的重要原因，已经影响到我国经济的持续发展和社会的和谐稳定。研究影响我国城乡居民收入的主要因素及其在城乡居民收入差距中的贡献，有助于深入了解城乡收入差距扩大的原因，对于缩小收入差距的相关政策制定与实施具有重要的理论意义和参考价值。

现有文献对我国城乡居民收入差距及其影响因素的研究已经比较全面，但还存在一定的局限性。多数文献都是利用宏观数据，对于城乡居民收入差距微观机制的分析还不充分，部分给予微观数据的研究由于受到调查样本数量及其代表性的限制，相关研究结论也有待进一步商榷。鉴于此，本文基于中国家庭金融调查与研究中心2013年发布的超过8000份份家庭问卷调查数据，构建城乡居民家庭人均收入的计量模型，讨论了影响城乡居民收入差距的主要因素，并运用Oaxaca-Blinder分解法测算了各个因素对城乡家庭人均收入差距的贡献。

1 样本数据及家庭人均收入的概况

1.1 数据来源及描述

本文利用的是中国家庭金融调查与研究中心2013年发布的中国家庭金融调查（CHFS）的最新数据，中国家庭金融调查的抽样单元覆盖了全国除西藏、新疆、内蒙和港澳地区外的2585个市/县，调查内容包括收入、消费、人口特征和就业、住房资产和金融财富等内容，具有广泛的代表性。为保证研究的代表性，本文剔除了个别极端值，从表1可以看到，样本中城乡家庭的平均收入差距显著，城市家庭平均收入约为农村家庭平均收入的两倍；城乡家庭的特征也存在较大区别，城市家庭人口更少，党员比重更大。

表1 样本家庭的基本情况

1.2 样本家庭人均收入概况

本文首先计算了样本家庭人均收入对数的核密度分布函数，刻画了城乡家庭人均收入的分布状况。本文选择Gaussian核函数，在不同收入水平上估计其密度：，其中k(·)为核函数。核密度函数是刻画收入分布的重要工具，在核密度函数估计中窗宽选择对于模型拟合效果有直接影响，在类似研究中函数估计的窗宽通常设定为w=0.9sd×n-0.2，其中sd和n分别是人均收入对数的标准差和观察值数。为减少观测较少区域的估计方差以及观测较多区域的估计偏误，本文选择了自适应核密度函数估计（adaptive kernel density）方法，随着样本数据来改变函数估计的窗宽，即有，其中hi=h×λi，λi为窗宽因子，h为整体固定窗宽，控制整体的平滑程度。从图1可以看到，全国家庭平均收入的分布还比较广，居民之间的收入差距还比较明显，并且左侧低收入人群的比重较高；而城市家庭人均收入分布密度函数位于农村家庭人均收入分布密度函数的右边，城市家庭人均收入高于农村，并且城市家庭人均收入的分布相对更加集中。

图1 样本家庭人均收入对数的核密度函数

利用阿特金森不平等指数和广义熵指数，本文对城乡居民收入不平等的状况进行了分析。假设居民收入集合为 (y1，...，yn)，阿特金森不平等指数可以表示为，其中y*(ε)为平等分配的等值收入，参数ε越大，社会对于收入不平等状况更加重视；广义熵指数可以表示为，其中θ为敏感性参数，θ＞0时，θ越大指数对分布顶部的收入差异越敏感；θ＜0时，θ越小指数对分布底部的收入差异越敏感。

表2为城乡家庭人均收入不平等状况的测算结果，可以看到我国居民收入不平等指数偏高，收入不平等状况还比较严重，并且低收入人群中的收入差距相对更大；比较城乡居民的阿特金森不平等指数和广义熵指数，可以看到农村居民收入差距比城市居民的收入差距更加显著；根据城乡分组对阿特金森不平等指数和广义熵指数进行分解，A0.5、A1、A2对应的组内差距分别是组间差距的6.19、4.90、3.36倍，GE-1、GE0、GE1分别占比为 98.10%、88.30%、90.58%，城乡居民的组内差距要大于城乡居民的组间差距。

表2 城乡居民收入不平等指数的测算

2 城乡家庭人均收入差距的影响因素及其分解研究

2.1 城乡家庭收入的主要影响因素

根据Mincer（1974）的收入方程，教育水平和职业经验的关键因素，教育程度的提高、工作经验的积累都能增加人力资本存量，进而提高劳动生产率和收入水平。参考LI（2004）、邓曲恒（2007）的研究，本文在Mincer收入方程的基础上，选取了体现户主个人和家庭特征的指标，构建如下收入函数模型来分析影响城乡居民收入的主要因素。

其中被解释变量lny为样本家庭人均年收入的对数，解释变量包括受教育程度年限edun，按照调查问卷内容，没上过学则edun=0,小学则edun=6，初中则edun=9，高中、中专及职高edun=12，大专及高职、本科则edun=16，硕士则 edun=19，博士则 edun=21；工作经验 exp，按照 age(年龄)-edun(受教育年限)-6（入学年龄）计算。此外，本文还选择了其他解释变量X，如党员身份party，非共产党员party=0，共产党员party=1；民族nation，少数民族nation=0，汉族nation=1；城乡因素urban，农村家庭则urban=0，城市家庭则urban=1；地区因素region，东部省份即北京、天津、上海、辽宁、河北、山东、江苏、浙江、福建、广东、海南等省份则region=1，中西部其他省份则region=0；家庭结构即家庭中18岁以下未成年人口比重yn，60岁以上人口比重on。

从表3的估计结果可以看到，总体而言影响城市和农村家庭人均收入的因素还是存在一定差异。在计量模型中户主的人力资本与家庭人均收入的关系显著，受教育程度能够显著的提高家庭人均收入，模型2的回归结果表明，受教育年限增加一年，居民（全国）家庭人均收入增加约7%，并且比较城乡居民收入房产中edu指标的系数可以发现，受教育程度对城市居民收入的影响明显大于农村居民，这应该和城市居民的工作对知识水平的要求更高有关；在模型中工作经验指标exp都表现出倒U型，根据模型2的回归结果，工作约29.25年后人均收入水平达到最高值，相对而言城市居民人均收入水平最高的工作年限要短于农村居民，此外本文测算的工作年限高于与类似研究比较，这应该与本文考虑的是家庭人均收入有关，可能在子女成家后家庭的人均收入水平会达到最大值。在其他解释变量中，城乡指标urban的系数显著，达到了0.4841；家庭结构的影响也十分突出，根据模型2的估计结果，未成年人口比重的提高对家庭人均收入的影响比较大，而比较模型4和模型6中ynr的系数，可以发现未成年人口比重的提高对农村家庭人均收入的影响远大于城市家庭，这可能是因为农村幼儿教育相关服务还很不完善，农村家庭需要全职照顾未成年人；党员身份party在家庭人均收入房产中的影响也比较显著，并且其对于农村家庭的影响要大于城市家庭；人均家庭收入的地区差异也比较明显，在模型4和模型5中，地区指标region的系数分别为0.2966和0.4342，可能是地区因素对城市家庭的人均收入差距中的作用比其对农村家庭的人均收入差距作用更大。

表3 收入方程的估计结果

2.2 城乡家庭收入差距影响因素的分解

为进一步分析影响城乡家庭人均收入差距的主要因素，本文进一步利用Oaxaca-Blinder分解法测算了各个因素对城乡家庭人均收入差距的贡献。对于线性模型，式中Y为居民收入,X包含一列影响家庭人均收入的解释变量，β为对应的解释变量，ε为误差项,个体i来自城市（urban）或农村（rural）。城乡家庭人均收入的差距可以表示为

R=E(Yu)-E(Yr)=E(Xu)'βu-E(Xr)'βr

为分析各个解释变量在城乡家庭人均收入差距中的贡献，可以将上式进一步整理为：

R=(E(Yu)-E(Yr))'βr+E(Yr)'(βu-βr)+(E(Yu)-E(Yr))'(βu-βr)=E+C+I

其中等式右边第一项E=(E(Yu)-E(Yr))'βr反映的是由于城镇居民与农村居民之间因个人基本特征、人力资本、地区差异等方面存在的差异而产生的收人差距，第二项C=E(Yr)'(βu-βr)体现的是系数差异即“城镇效应”，比如城市的工作岗位更加重视教育程度、工作经验等，相应的教育程度、工作经验等可能对城市居民收入的影响更加明显；第三项为前二者影响的交互项I=(E(Yu)-E(Yr))'(βu-βr)。

在线性可加的假设下，还可以进一步根据解释变量对城乡收入差距进行分解，即有

根据Oaxaca-Blinder的计算结果，城乡家庭人均收入对数的平均值分别9.49和8.501，二者相差0.98，其中来源于城乡居民之间工作经验、受教育水平等差异而产生的收人差距约为0.3737385，占到城乡人均收入差距的38.18%；来源于系数即“城市效应”的收入差距约为0.40，占到城乡人均收入差距的40.44%，城市中居民的人力资本增加等带来的收入高于农村；此外，来源于二者交互效应带来的收入差距约为0.21，占到城乡人均收入差距的21.38%。从表4可以看到，受教育年限是影响城乡收入差异的主要因素，在个体差异和系数差异中比重分别为15.30%和25.87%，城乡居民在受教育程度上的差别明显扩大了城乡居民的收入差距，并且由于城乡工作性质的不同，城市和农村对居民受教育程度的要求也不同，教育程度的提高对城市居民收入增加的作用更大；党员身份能够提高家庭人均收入，城市家庭中党员比重更高，对城乡家庭人均收入差异的影响约为6.25%，而从党员身份在系数差异中的作用可以看到，其对农村家庭的影响更加明显，为-0.19%；区域差异也是影响城乡家庭人均收入差距的因素之一，在个体差异和系数差异中比重分别为15.30%和25.87%；家庭结构在个体差异中的比重偏小，而在系数差异中的比重较大，在个体差异和系数差异中比重分别为分别为3.77%和12.4%。

3 结论与建议

本文利用的是中国家庭金融调查与研究中心2013年发布的中国家庭金融调查（CHFS）数据，对我国城乡家庭收入状况进行了分析。本文首先利用自适应核密度估计方法计算了城乡家庭收入的分布函数，从整理上刻画了城乡家庭人均收入的分布状况；然后测算了城乡居民收入的阿特金森不平等指数和广义熵指数，分析了城乡居民收入不平等的状况，并进一步对阿特金森不平等指数和广义熵指数进行分解；最后，本文还构建计量模型讨论了城乡居民的个体特征、区域差异等因素对收入差距的影响，并运用Oaxaca-Blinder分解方法测算了各影响因素对收入差距的贡献。

根据本文的分析可以看到，首先我国城乡居民收入不平等状况还比较严重，并且农村居民收入差距比城市居民的收入差距更加显著，在城乡居民人均收入差距中城乡居民组内差距的影响要大于城乡居民组间差距的作用。其次，在影响家庭人均收入的因素中，户主的受教育年限和工作因素的作用突出，并且教育程度对城市居民收入的影响明显大于农村居民，而城市居民人均收入水平最高的工作年限要短于农村居民；在其他解释变量中，家庭结构的影响十分突出，未成年人口比重的提高对农村家庭人均收入的影响远大于城市家庭，党员身对于农村家庭的影响也要大于城市家庭，而人均家庭收入的地区差异也比较明显，东部省份和中西部省份之间城市家庭人均收入的差距比部省份和中西部省份之间农村家庭的人均收入差距更大。

表4 城乡家庭人均收入差距的Oaxaca-Blinder分解

根据本文的研究结论，要改善我国城乡居民收入差距过大的状况、实现经济持续健康发展和社会稳定，可以从以下几个方面采取措施：第一是加大教育投入，提高低收入人群和农村居民受教育程度。在优化基础教育和学历教育资源配置的同时，建立和完善低收入人群和农村居民的职业培训制度，增强低收入人群和农村居民的整体竞争力。第二是加快城市化进程，为农村居民向教育回报更高的城市转移创造条件。城乡差异在居民收入差距中的作用显著，通过进一步深化户籍制度改革加快城市化进程，消除农村居民向城市转移的制度障碍，能够帮助农村居民向城市转移。第三，加大对中西部省份的政策支持力度，实现区域经济的协调发展。区域发展失衡也是影响我国居民收入差距的重要原因，通过加快产业转移等途径提高中西部省份经济发展水平，进而缩小区域间居民收入差距。

[1]Zhang J,Zhao Y,Park A,eta1.Economic Returns to Schooling in Urban China，1988to2001[J].Journal of Comparative Economics，2005，33.

[2]Chen G F,Hamori S.An Empirical Analysis of Gender Wage Differentials in Urban China[J].Kobe University Economic Review，2008,54.

[3]张琼.农民工工资性别差异的实证研究——基于珠江三角洲和长江三角洲的问卷调查[J].广东社会科学,2013,(3).

[4]杨灿明,孙群力.影响我国收入分配的因素分析[J].中南财经政法大学学报,2009,(3).

[5]吴建民,王杰敏,张慧锋等.地区结构、收入结构与我国农民收入差距变化的分析[J].河北师范大学学报（自然科学版）,2012,36(5).

[6]胡荣才,冯昶章.城乡居民收入差距的影响因素——基于省级面板数据的实证研究[J].中国软科学,2011,(2).

[7]邓曲恒.城镇居民与流动人口的收入差异——基于Oaxaca-Blinder和Quantile方法的分解[J].中国人口科学,2007,(2).