中国城镇居民收入差别的影响因素分析

中国城镇居民收入差别的影响因素分析

近年来，许多关于居民收入分配的差异的讨论。许多人看到收入差别不断扩大的现状,得出了我国城镇居民的收入分配已经发生两极分化的观点。我们近期对天津市城镇居民的正常收入的差别及变动状况进行了再次研究,1得出了与以往的研究大致相同的否定性结论。2本文介绍了部分研究成果,并集中分析了一些经济发展因素对收入分配差别及其变动的影响。在中国,目前影响收入差别的基本因素很多,这里集中探讨经济发展方面某些因素的作用,具体说就是研究各种家户或人口特征对城镇居民收入差别的影响。关于体制改革等等因素对收入差别的影响可参见我们的另外一些研究(陈宗胜和周云波,2001b)。文中使用的资料主要来自天津市城市社会经济调查队的家计调查数据库。这些调查采用分层随机抽样,样本每1—2年更新1/3,调查的户数样本量为1000户,个别年份按国家统计局要求有所调整;文中按人口测算基尼系数和进行多元线性回归分析时,其人口样本量在3000左右。分析表明,其数据质量和规模符合统计计量分析的要求。一、收入基尼系数的度量据我们研究,自改革开放以来,特别是1988—1998年这十几年中,同全国其他地区类似,天津城镇居民的收入分配差别的确在经济发展水平不断提高中持续扩大了。这期间,天津的经济增长以人均GDP表示增加了四倍多,年增长10%以上。相应地,收入差别以基尼系数表示从0.2130增加到0.34431,上升了162%,年增长率为4.46%;以泰尔指数表示从0.08687上升到0.20857,增加了240%,年上升率达到8.29%;以更直观的人均收入最高与最低20%人口的收入份额之比表示,从三倍多上升到近七倍(见表1)。如何评价或评判上述收入差别程度呢?即其差别程度是否适当,是否存在问题?评价收入差别程度是否适当的角度有多种,但首先要回答的是,是否出现了“两极分化”这种极端的现象,3因为这是我国最近几年收入分配研究中讨论的一个热点问题。测度两极分化的标准和方法有多种。一种是基尼系数标准值判定法。这是从收入差别程度和水平上对两极分化与否做出判断的方法。比如可以参照私有制经济社会的发展历史上已经被确认为发生两极分化的国家的基尼系数值。比如通常认为基尼系数至少要达到0.5以上(许多发展中的私有经济国家的收入差别基尼系数都远高于此)的水平才能判定为出现了两极分化。我们在以往的研究中曾经说明,“私有经济同公有经济中影响收入分配的因素是不同的,其中最基本的区别在于私有经济中资本收入直接影响个人或家庭收入,这就决定了两种经济中的收入差别决不应当直接比较。只有将私有经济中资本收入对收入差别的影响扣除之后,剩余的主要反映劳动收入分配差别的部分才能同公有经济中作为主体的劳动收入差别大致相比,或者在资料允许的情况下,可直接将私有经济中的劳动收入差别同公有经济中的收入差别相比较”(陈宗胜,1991)。我们在以前的研究中通过严格的比较分析得出,在同样的收入水平下资本对收入差别基尼系数的影响程度约为0.1477(陈宗胜,1991:第251—252页)。然而今天中国的经济制度已经不是传统的单一公有经济,而是以公有经济为主的混合经济。就是说资本收入已经在相当程度上成为影响中国居民收入差别的重要因素,因此就不能将全部的资本收入的影响值0.1477都扣除,根据天津市及中国全部城市中目前经济的混合程度,有关专家认为可能扣除50%(0.07385)是适当的。这样推算,判断我国及天津市城镇居民收入差别是否两极分化的基尼系数标准大约就是(0.5-0.07385=)0.4262。4按此标准衡量,可以看出,天津市城镇居民正常收入的差别程度还没有达到两极分化的程度,相反应该说还是较低的;当然作为一个基本判断,可以说还是处于比较适中的水平(见图1)。另一种方法我们称之为“收入趋势比较法”。这是从收入的时序变动趋势上对两极分化与否作出判断的方法。按比较的标准区分,又有绝对收入趋势和相对比率趋势两种子方法(两种评价方法的技术公式这里不作讨论)。其中,“绝对收入趋势比较法”是指当期同前期相比最高收入组的平均收入提高的同时,最低收入组的平均收入下降了;“相对比率趋势比较法”是指最高收入组的平均收入与中间组的平均收入(或总平均收入)的比率当期同前期比增大的同时,最低收入组的平均收入与中间组的平均收入(或总平均收入)的比率减小了。5按照这两种方法我们检测了天津市从1988—1998的11年中两极分化的结果(见表2).数据表明,按照“相对比率趋势比较法”,在这11年中,共有1991、1993、1995、1996和1998这5年出现了相对标准的两极分化的趋势。其中1989—1991年的三年治理整顿导致改革开放以来经济发展中出现第一个低谷期,发展速度的放慢可能导致低收入阶层收入增长速度降低,从而出现相对标准的分化趋势;1992年以后,我国经济发展进入又一个新的快速发展时期,快速发展必导致高收入阶层收入的增长速度加快,从而出现相对标准的分化趋势。另外,按照“绝对收入趋势比较”这11年中有1993、1997和1998这三年通过了检验。1993年发生分化趋向可能是前三年治理整顿的滞后效应;1997和1998这两年主要受1997年东南亚经济危机的影响,经济发展进入了低谷期,同时国有企业改革进入攻坚阶段,下岗人员增多使一部分人的收入减少,因而出现了绝对的分化趋势。另外,两种标准都通过检验的年份有两年:1993和1998年。总体上看,虽然相对分化的年份多些,但只是表明穷人收入增长慢些。值得注意的倒是确有部分人的收入绝对地减少了,这与推进发展与改革的初衷不符,必须采取措施解决。当然这不是很大的问题,因为我们知道极化的趋势同极化状态是严格不同的两回事;而前面的测试明确告诉我们,中国城镇居民的收入分配差别程度距离两极分化状态还有一定的差距。二、人口特征对收入分配的影响程度的设定本节考察某些经济发展因素,主要是各种人口或家户特征对城镇居民收入差别的影响程度。因为像文化程度、工龄、行业和职务等人口特征是既影响经济发展状况又影响收入分配的因素。要完成这一研究任务,需以分解的方法考察在总的收入差别中每种人口特征及各种特征,在总体上分别能够解释多少,这也就是各种人口特征对收入差别的影响程度。我们仍采用熟悉的费景汉—拉尼斯的分解方法。6(一)人口特征具有回归方程的显著性,所有变量发展不所谓人口特征的收入率是指每个人口特征对个人收入的贡献额,即在其他因素不变的情况下,变动一个单位的某个特征因素所引起的居民收入的增减额。我们先运用多元回归的方法确定特征收入率,具体的计算公式为:式中Y为人均收入;Xn为解释变量,即人口特征;n为解释变量的数目;△为随机误差项;an为回归系数,即代表人口特征收入率。多元回归的目的就是估计各解释变量的回归系数。显然,我们不能把所有有关的人口特征都作为解释变量列入回归方程,只能从中选择几个。选择的原则是:(1)综合性强;(2)解释能力强;(3)含义简单明了;(4)变量之间尽可能地没有相关性,从而避免回归方程的多重共线性。根据这样的原则,我们用多元回归的方法经过反复筛选,选择了性别、年龄、文化程度、工龄、行业和职务作为测度1988年人口特征收益率的指标变量;7而1998年的测度指标则舍去了职务特征,增加了就业的性质一项,其余变量相同。将选定的变量的特征值带入公式,测算各变量的回归系数如表3所示。表中的数据显示回归模型的效果还是比较好的,各项回归系数的显著性水平比较高。从回归系数的变动和模型的评价指标看,不存在严重的多重共线性问题。因此可以据此做出适当的分析:(1)从各年各种特征的比较看,每个人口特征的收益率是不同的。以1998年为例,行业的特征收益率最高,即每向高收入行业(按人均收入排序)转移一个等级,会使个人年收入增加5000多元的收入;工龄次之,每增加一个工龄等级(5年为一个等级)的年收入增加近两千元;排在第三位的是性别,即男人比女人平均每年多得1318.03元的收入;占第四位的是就业性质(全民、集体或个体等),每向另一不同就业性质的单位转移,使得收入增加413.38元;文化程度排在第五位,增加一个等级的文化层次(比如从本科到硕士),使得个人收入增加287.09元;年龄的因素排在最后,每增加一个年龄等级(5年为一等级)可以增加75.1元的收入。(2)从动态的年度比较来看,与1988年相比,1998年所有相同自变量的回归系数均无一例外地增加了,这表明随着经济发展水平的提高,各个特征的收益率大体上都提高了;从这两年的对比中还可以发现,1988年多了职业及职务这一特征,少了行业特征,1998年则多了行业特征而少了职业及职务的特征,这表明随着改革的深入与经济的发展,职业及职务对收入水平的决定作用正逐渐让位于行业;此外,各人口特征收益率的排序也发生了变化。如1988年工龄特征收益率最高,行业排在第二位,到了1998年行业则升至第一位,工龄则成为了第二位的因素。(二)特征贡献额绝对数的变化测得特征收入率,即可得出人口特征收益权数Φi;而特征-收入相关系数Ri和特征基尼系数Gi,则较易于直接算出。于是根据公式,就可测算出各种人口特征各自分别及总体上对收入差别的解释程度。具体见表4:1.1988年天津市城市居民的收入差别基尼系数中,可以由性别、年龄、文化程度、工龄、行业和职务六个人口特征来解释的为0.07616,占当年天津市城镇居民收入差别基尼系数0.23047的33.1%;1998由前五个再加上就业性质这六个人口特征所解释的基尼系数为0.14291,占当年基尼系数0.34431的41.5%。就是说,居民的各种人口特征总体上能够解释总收入差别的1/3到近1/2。这应当被看做是较高的解释率。这两年相比,1998年的解释力有较大提高.2.在被解释的收入差别内部,各种人口特征的贡献率及考察期间的变动情况如下:(1)性别的贡献额的绝对数略有增加,从1988年的0.00879,增至1998年的0.00905,增长了近3%。这意味着男女似乎更加不平等了。特征贡献额是由人口特征收益比重、特征收入相关系数和人口特征相关系数三个因素决定的。这三者的分解分析可以看出,性别的特征收益比重和特征基尼系数略有增加,而特征收入相关系数则略有下降。因此,导致性别特征贡献额绝对数增加的原因是性别的特征收益比重和性别特征基尼系数。虽然性别特征贡献额的绝对数略有增加,但其相对的贡献率却是下降的,从1988年的11.8%,降至1998年的6.3%,降低了5.5个百分点。这与其他特征的变动情况有关。(2)年龄特征的贡献额的绝对数增加幅度较大,由1988年的0.00319,增至1998年0.00797,增加了1.5倍。相应的分解分析可知,年龄的特征收益比重和特征收入相关系数均有增加,其中特征收益比重增加的幅度较大,从1988年的0.2005增至1998年的0.39409,增加了96.5%。年龄特征的基尼系数略有下降。因此,年龄特征贡献额绝对值的增加是由于特征收益比重和特征收入相关系数的增加,而特征收益比重是主要因素。另外,年龄特征的相对贡献率也有所增加,1988年为4.1%,1998年增至5.6%,增加了1.5个百分点。这意味着不同年龄之间的收入差别一定更大了。(3)文化程度特征的绝对贡献额的增加幅度也比较大,从1988年的0.00556,增至1998年的0.01737,增加了2.12倍。分解分析表明,文化特征收益比重和特征收入相关系数均有较大幅度的增加,分别从1988年的0.13601和0.228,增至1998年的0.36584和0.31313,各增加了169%和37.3%,而特征基尼系数则略有减少。因此,导致其绝对值增加的是前两个因素,而收益比重是最重要的因素。另外,文化程度的相对贡献率也有所增加,从1988年的7.3%,增至1998年的12.2%,上升了4.9个百分点。这都说明文化程度已经成为制约收入及其差别的重要变量。(4)工龄的变化最大,其绝对数从0.03832,降至0.00805,降低了79%;其相对贡献率也减少了很多,从50.3%降至5.6%。降低了45个百分点左右。分解分析表明,其各构成部分如工龄的特征收益比重、收入相关系数和特征基尼系数均有较大幅度的降低,分别从1988年的0.65952、0.52588和0.03832,降至0.29166、0.31414和0.00805,各降低了55.8%,40.3%和79%。这表明不同工龄之间的收入差别缩小了,即工龄收入更加平均了。(5)与工龄完全相反,行业特征的绝对贡献额与相对贡献率均有大幅度上升,分别从1988年的0.00767和10.1%,增至1998年的0.06213和43.5%,各增加了7.1倍和3.3倍。分解分析表明,行业特征的收益比重、特征收入相关系数和特征基尼系数均有所增加,分别从0.52349、0.29658和0.04943,增至1998年的0.76603、0.52282和0.15512,增加幅度各为46.3%、76.3%和102.9%。这表明在十几年的发展中各个行业间的差别更加拉开了,传统行业收入减少,而新兴及垄断行业则收入更高。(6)职业及职务对收入差别的贡献率(1988年)是0.00767,占被解释差别的16.5%;就业性质对收入差别的解释率(1998年)为0.03833,占被解释差别的26.8%。比较而言,这两特征本身的解释程度是不低的,均是影响收入差别的重要因素。但是这两个特征的变动难以考察,因为前者在1998年的回归中没有通过检验;而后者在1988年没有通过检验。总的看来,各种人口特征对收入差别基尼系数的贡献率的变化,体现了经济发展水平的提高(也是体制改革深化的表现)对城镇居民收入差别的影响。1988年,决定收入差别的前三位的因素分别是工龄、职业职务和性别。这三个因素是传统体制下决定收入的主要因素。这也说明那时的经济体制与发展格局还变动不大。因为我国过去的做法就是,工龄的长短是决定收入的主要原因,工龄越长,增加工资的机会越多,工资增加的幅度也越大;职业及职务同样如此,职业或职务越高,工资水平也越高,工资增加的幅度也越大。但是在经济发展与改革深化十年后的1998年,决定收入差别的前三位的因素分别变为行业、就业的性质和文化程度。行业之所以成为决定收入差别的最主要因素,主要是随着经济的发展和技术进步,一些新兴的、技术含量高的产业蓬勃发展起来,同时一些传统的、低技术水平的行业逐渐衰落;还有行业垄断等因素的作用,使得行业间的收入差别逐渐拉大。另外,过去国有经济部门占绝对主导地位,因此就业的性质不会成为影响收入差别的最主要因素。随着改革的深入,非公有制经济飞速发展,就业性质对收入差别的决定作用就必然逐步加强。而文化程度的贡献率的提高,则从侧面反映出随着市场经济体制和收入分配制度的完善必导致知识收益率的上升,反映出社会对知识的重视程度在增加。(三)对基尼系数的影响以上我们从整体上测度了居民人口特征对总的居民收入差别的影响程度。从政策关注的重点及逻辑关系来看,还应分析各种特征因素的变动对收入差别变动的影响。因此,以下再针对收入差别的增加值作人口特征变动量的分解分析,即进行增量的分解分析。计算公式为:公式中各符号的含义与前文中公式相同,r为特征的个数。具体的计算结果如表5所示。数据表明,在对收入差别基尼系数的增加值的回归分析中,通过了统计检验的因素有性别、年龄、文化程度和行业这四个特征的变动,其综合解释率占增加值的55%左右。分别考察,则行业的贡献率最大,占其中的76.11%;年龄次之,占16.83%;文化程度的因素占5.67%,性别特征的贡献率最小,仅占1.39%。因此,我们可以从中得出这样一个观察:在考察期内行业结构变动引起的收入差别变化是导致收入差别扩大的最主要因素,年龄和文化次之,其他因素的