家庭背景、人力资本与个人收入差异

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摘  要：使用2005年中国综合社会调查（CGSS）数据，采用基于回归方程的因素分解方法，对造成个人收入差异的因素及其影响程度进行比较分析。结果表明，除了个人教育水平外，家庭背景因素也是造成收入差异的重要原因，个人教育水平能解释收入差异的26.3%，父母的教育水平和职业地位能够解释收入差异的13.8%。劳动力市场制度的完善，会缩小家庭背景的作用，从而减少收入差异和增进经济效率。　　关键词：家庭背景，人力资本，因素分解
　　一、问题的提出
　　家庭背景是通过三种途径影响个人收入水平的，一是上代人的竞争结果影响下代人的可观测能力，例如影响下代人的受教育水平，父母的收入水平较高，就有能力支付教育费用，不至于因为交不起学费或因为需要子女尽早挣钱补贴家用而辍学；二是家庭背景能通过生活和学习习惯影响下代人的内在特征，如毅力、勇气、气质等等，这也能影响一个人的工作能力和工作效果，但是个人的内在特征往往是难以测量的；三是由于社会经济地位高的家庭，往往具有较高层次的社会关系网络，在子女求职或晋升过程中可以被利用。这三种途径都能够强化收入阶层的代际传递性，前两种途径有其合理合法的一面，每个社会经济地位较高的家庭一般都会首先保证自己的子女接受较好的教育，督促后代养成良好的学习生活习惯；第三种途径往往是在就业制度不完善的情况下才有可能使用，当子女的人力资本水平一定时，有“关系”的父母能够为子女安排较好的工作，获得较多的晋升机会，这种情况既有损于社会公平，也不利于经济效率的提高。
　　根据上述家庭背景影响收入的特点和途径，本文主要研究以下问题：在我国社会主义市场经济制度不断完善的今天，在控制了教育水平和父辈有关特征等变量时，不同性别、户籍等人群中收入差异的特点；与本人教育水平相比较，家庭背景影响收入差异的程度。
　　二、相关研究简述
　　英国学者Albert和Waynek在研究中首先提出父母所处的职业、行业和学历将对年轻人就业产生重要的影响。Linda Datcher认为利用父母的社会资源可能更直接的获得工作推荐或工作机会的信息，他用父母的教育水平、兄弟姐妹个数、家庭收入等指标来衡量家庭背景。David和Robert利用巴西的调查数据，发现在工资决定方程中加入父母的教育水平因素，会使估计的私人教育收益率下降1／4到1／3，他认为，这是由于发展中国家的代际流动性较低，家庭背景在决定个人收入方面起着重要作用。He&man和James的实证结果也表明父母的教育水平每提高一年能使子女的收入增长3%—5%。与就业有关的信息和机会并不只是通过劳动力市场来流动和传递，相反的，它们更多的是通过人们的社会关系网络来传递的，家庭社会关系有助于解决劳动力市场中的“信息不对称”问题，促进信息流动，帮助个人获得就业的信息和机会。
　　国内学者也就家庭背景对就业或收入的影响进行了研究。岳昌君等利用北京大学“高等教育规模扩展与毕业生就业”课题组2003年高校毕业生就业状况的调查数据进行实证研究，回归结果显示，父亲受教育年限对毕业生的起薪有显著的正向影响，文东茅利用同样的数据，以父亲的职业地位和受教育程度作为衡量家庭背景的指标，发现我国不同家庭背景子女接受高等教育的机会及受教育结果均有明显差异，父母的社会地位越高，则拥有的权力越大，社会关系越多，动员和利用这些资源为其子女更快捷、准确地获得更多、更好的就业信息，甚至直接通过关系和权力决定子女的就业。张世伟等使用的数据来自2005年吉林省人口抽样调查，他认为，家庭背景是个人收入的重要影响因素，忽略家庭教育背景会导致个人教育回报的高估，母亲的教育背景比父亲的教育背景对个人的收入更具正面的影响。
　　可见，人力资本和家庭背景都可以通过就业机会影响个人收入水平。总体来看，精确比较家庭背景因素和人力资本因素对个人收入的影响程度的成果并不多，本文利用有关调查数据，借鉴相关研究对家庭背景的定义和测量方法，以及基于回归方程的收入差异分解方法，就家庭背景和人力资本等因素对个人收入的影响进行定量分析，探讨家庭背景对子女收入的影响程度以及减少个人收入差异的着力点。
　　三、实证研究及结论解释
　　（一）各因素对收入的边际影响比较
　　本文利用的数据来自于李路路教授和边艳杰教授主持的2005年中国综合社会调查（CGSS）。解释变量为个人月收入的对数，影响因素包括个人人力资本因素和家庭背景因素。其中，人力资本因素包括三个变量，一是个人教育水平，用实际受教育年限表示；二是工作年限，用年龄减去受教育年限再减去5表示；三是健康程度，用自评健康等级表示。家庭背景因素也包括四个变量，一是父亲受教育水平；二是母亲受教育水平；三是父母的职业地位等级；四是户籍类型，城镇赋值为1，农村赋值为0。结合以往学者对于职业地位的研究成果，本文把职业分为五个等级，最高等级为政府部门和大型企事业单位负责人，赋值为4；中级干部、中层领导和军人次之，赋值为3；专业技术人员再次之，赋值为2；各种服务业工作人员再次之，赋值为1；一线生产人员、体力劳动者和农民为最低等级，赋值为0.将父亲的职业等级和母亲的职业等级合并为父母职业等级，取值为父母职业中较高者的等级。由于性别也是影响收入的主要原因，本文还加入了性别变量，其中男性赋值为1，女性赋值为0。首先采用Mincer的半对数收入决定模型分析各因素对收入的边际影响，经检验模型不存在共线性问题，但具有异方差现象。以预期残差序列绝对值的倒数为权数，利用加权最小二乘法，回归结果如表1所示。

　　回归结果的偏回归系数显示，个人教育年限增加1年，平均来说可以使个人收入增加11.4%。以往关于教育收益率的研究结论一般在10%以下，相比较来看，本文得到的教育收益率稍高，这可能是由于本文所利用的收入数据包括工资、各种奖金、补贴、分红、股息、保险、退休金、经营性纯收入、银行利息、馈赠等，范围较广，差异会明显拉大；也可能是由于近些年劳动力市场的不断完善，在同样的家庭背景前提下，教育对收入的解释力度不断增强，以至于使用的调查数据越新，教育收益率相对越大。可以看出，在其他条件相同时，教育是解释收入差异的最重要因素。健康水平在调查数据中被分为5个等级，每提高一个等级可使收入提高5%，可见，全面提高居民医疗保障水平，也有利于减少收入差异。
　　从回归结果来看，男性比女性的收入平均高24%。以往的研究也表明，在中国劳动力市场上存在男性工资率高于女性的普遍现象，并且有逐渐拉大的趋势。性别工资差异并不完全是人力资本差异造成的，学者们大都认同性别歧视是形成性别收入差异的主要原因。在经济结构调整的今天，与男性相比，女性面临着更高的失业概率、失业女性面临着更低的再就业概率以及更长的失业持续时间，而再就业女性中，她们还面临着不利的职业选择条件和相同职业内更低的工资待遇。因此，消除对女性的歧视，是缩小工资性别差异的重要途径。
　　当受教育水平和父辈特征相同时，城镇户籍人口比农村户籍人口的收入平均高27.8%。在中国经济转型过程中，城乡居民的人均收入差距正在逐步扩大。如果将城镇居民的实物补贴归人城镇居民收入的一部分，那么城乡之间的收入差距还会变得更大。事实上，农村居民没有享受城市居民所享有的医疗保险、住宅津贴、企业养老金、失业保险、最低工资保障，以及对学校的财政补贴、教育投资等福利和社会保障待遇，如果考虑上述因素后再来测量城乡差距，则其倍数可能在6倍以上。不断增强的城市偏向政策使得上世纪90年代以来的经济增长失去了收入均等化效应，高增长创造出来的经济福利并没有通过收入扩散机制，让城乡居民平等地分享这个成果。造成城乡收入差异的原因主要与一些不平等政策有关，如劳动力迁移、城乡人力资本投资和基础设施建设等政策差异。从社会资本角度来看，城市居民能够使用到更多的社会资源，可以认为比农村居民拥有更优越的家庭背景。
　　父母的教育水平对调查对象收入的边际影响并不大，大约在1%左右，而父母的职业地位对该调查对象收入的边际影响较大，每提高一个等级，可使收入提高7.9%。大量研究结果表明，即使在欧美等劳动力市场制度较为完善的国家，人们在就业过程中还是会依靠家庭的社会资本和社会网络关系，通过这些来获得相关的信息和帮助，克服劳动力市场上信息流动的障碍，从而更容易找到理想的工作。
　　标准回归系数的Beta值是指在假设其他变量不变时，某解释变量变化一个标准差而因变量变化的幅度。从标准回归系数Beta值来看，教育的边际效应最大，其次是工作年限和性别对收入的影响。家庭背景因素对收入的边际影响和健康水平的边际影响比较接近，说明家庭背景也是影响收入的重要因素。
　　（二）各因素对收入差异的影响程度分解
　　关于个人收入影响因素的分解方法，尽管各因素之间必然会存在相关性，完全分离各因素的影响很困难，但学者们也做出了许多较成功的尝试。Graham Pyatt等在Fei，Ranis，Kuo研究的基础上，基于回归方程对收入基尼系数进行了分解。本文利用F—R—K影响因素分解方法，计算每个变量在解释因变量的变异中的相对重要性。
　　上面的半对数模型容易解释边际效应的经济含义，但半对数模型排除了在劳动年龄内收入为0的样本。考虑到暂时性失业的情况，上月收入为0，年收入也不一定为0。一个人可能临时失业，一般无法忍受长期失业，会努力依靠自己的能力和关系去找工作。因此，为了分析各因素对总体收入差距的影响程度的大小，可以把个人年收入的原始数据作为被解释变量，解释变量与上同。由于仍存在异方差现象，先采用加权最小二乘法进行回归分析，再利用基于回归模型的分解方法对各因素的影响程度进行分解，回归及分解结果如表2所示。

　　结果显示，各因素对收入差异的解释程度从大到小依次为个人教育年限、户籍类型、父母的受教育水平、性别、父母的职业地位和健康水平。
　　个人教育水平能解释个人收入差异的26.3%，说明教育不平等仍是当前个人收入不平等的最主要原因，减少受教育水平的差异，提高低收入者的教育水平，是减少收入差异的有效办法。另外，工作年限指标对收入差异的解释为负值，这是由于样本中工作年限与收入的秩相关系数为负值，这说明工作年限已不是造成收入差异的重要原因，年龄越大的人越缺乏在市场经济环境中获得高收入的机会和能力，工作年限对收入差距的影响逐渐弱化。
　　在家庭背景因素中，父母的教育水平可解释收入差异的5.58%，说明父母的教育水平对收入的影响具有代际传递现象，教育资源的不平衡，不但影响当代人的收入分配，也会影响下一代人的收入分配。由于城镇户籍人口比农村户籍人口具有更多的制度特权、更丰富的信息和广泛的社会关系，户籍类型可解释收入差异的7.08%，则家庭背景共可以解释收入差异的13.78%。因此，父母特征变量也是影响收入的重要因素，特别是在子女较年轻的时候，在激烈的就业竞争中，父母利用手中的资源影响着子女的就业和晋升。
　　四、政策含义
　　家庭背景能够显著地影响一个人的收入水平，特别是市场竞争不充分，就业制度不完善的时候，招聘或晋升的决策人可以为“熟人”谋取好处，家庭背景对个人收入差异的影响程度就会更大一些。当一些人感到没有希望提高社会经济地位时，或者悲观失望，影响个人劳动积极性和整体经济效率，或者对社会产生抵触情绪，影响社会的和谐和稳定。可见家庭背景因素对收入差异的影响不容忽视，应尽量健全就业和收入分配制度，促进信息的畅通透明，尽量减少与市场效率相悖的因素对收入差异的影响。
　　教育水平是当前影响收入差异的最重要因素，社会对教育投资的回报正在逐渐提高，受教育水平越高越有机会进入高收入水平的工作岗位。因此，加强基础教育质量，特别是通过加强农村基础教育质量，使更多的农村居民获得更多的受教育机会，能有效地减少个人收入差异。让人力资本对个人收入发挥决定性作用，不但能减少总体收入差距，还能提高经济效率，促进经济的又好又快发展。
　　一般认为，人力资本差异通过劳动效率必然引起收入差异，符合多劳多得的公平原则和激励机制，因此，对于人力资本因素造成的收入差异，过程和结果都不需人为干涉，通过人力资本调节收入差异只能从起点上做文章，尽量缩小人力资本本身的差异，让愿意接受教育的人都有提高自身素质的机会。提高全民的医疗卫生条件和健康水平也是提高人力资本水平和减小收入差异的方法。在一定的人力资本差异条件下，所引起的竞争过程和竞争结果的差异，只能靠市场机制来调节。而家庭背景对收入差异的影响方式是复杂的。家庭背景是上代人竞争的结果，它有一个明显的特点是很难受到国家政策的调节，因此，通过家庭背景调节收入差异的方式一般要在影响过程中做文章，健全有关法律政策，使人们在就业和晋升中尽量少受家庭背景的影响，人人都依赖自己的劳动能力公平竞争，这样也会提高人力资源配置的有效性。父母特征和户籍等先赋性因素是后天努力很难改变的，他们对收入差异的解释程度越高，说明市场经济的运行越不完善。随着市场转型过程的推进，对收入分配起决定作用的应该是个人能力和工作经验等后致性因素，而当转型过程中出现制度衔接漏洞时，可使家庭背景具有更大的发挥作用的空间。当然，家庭背景对信息传递和信任关系的建立也会起到正面作用，因此完全消除家庭背景的影响是不现实的。但是，尽量减少家庭背景因素对收入差异的影响，把它限制在一定的范围之内，也是有意义的努力方向。

作者：谢周亮 来源：《财经科学》2010年第5期

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关键词：人力资本 中国综合社会调查 社会主义市场经济 加权最小二乘法 标准回归系数 收入 家庭 人力资本

希望楼主继续发表一些有见地的观点！

学习了

学习一下的，谢谢分享的，哈哈

我是觉得“基于回归方程的因素分解方法”这类的文献实在是太多了些，多到对其结果都已经麻木了的感觉。另外，我的感觉是，这类的方法挺机械的，反正就是借鉴一个方法，编一个程序，或者是用别人的一个程序，输入数据，得到结果。至于结果是否合理，我们无从检验；对于为什么结果是这样，为什么某些因素重要，其他的不重要，该方法本身并不能提供任何的insight。

很不错

看看，学习一下。

rudi 发表于 2012-7-4 14:53
我是觉得“基于回归方程的因素分解方法”这类的文献实在是太多了些，多到对其结果都已经麻木了的感觉。另外 ...

说的很好哇！理论其实最主要啦。虽然我也做过一些分解……

看看