地域歧視、補償性溢價與戶籍工資差距

鄢姣 許敏波 孟大虎

摘 要：利用2002—2018年間四次中國住戶收入調(diào)查數(shù)據(jù)，探究城鎮(zhèn)勞動力市場上本地戶口和外地戶口勞動力之間的工資差距，并從行業(yè)內(nèi)外選擇的角度解釋戶籍工資差距變化。研究發(fā)現(xiàn)：2002和2007年本地戶口勞動力的工資高于外地戶口勞動力，但2013和2018年戶籍工資差距發(fā)生了逆轉(zhuǎn)。原因有兩點：其一，外地戶口勞動力的人力資本水平大幅提高，使得不同戶籍之間的可觀察特征差異顯著降低。其二，戶籍改革降低了行業(yè)內(nèi)外的地域歧視，外地戶口勞動力外出就業(yè)獲得的補償性溢價凸顯。雖然行業(yè)間的地域歧視依然存在，但是行業(yè)內(nèi)的補償效果超過了歧視，使得行業(yè)內(nèi)戶籍工資差異逆轉(zhuǎn)。

關(guān)鍵詞：地域歧視;補償性溢價;戶籍工資差距;人力資本

中圖分類號：F244.2 ?文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1000-4149（2021）04-0108-18

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2021.00.033

Abstract： Using four round Chinese household income project surveys of 2002-2018， this paper explores the wage gaps between migrants and local labor forces in urban China s labor markets， and explains the change of wage gaps from the perspectives of intra- and interindustrial differentials. We find that in 2002 and 2007， the wage of workers with local registration is higher than that with nonlocal registration， while the result is reversed in 2013 and 2018. There are mainly two reasons： Firstly， the human capital of migrants has been improved a lot， and it is closed to the human capital of the workers with local registration， so the explained component of the intraindustrial differentials converges to zero; Secondly， the geographic discrimination between and within industries is declined due to household registration reform. Although regional discrimination still exists among industries， the compensation effect within the industry exceeds the discrimination， resulting in the reversal of household registration wage difference within the industry.

Keywords：geographic discrimination;compensatory premium;wage gap;human capital

一、引言及文獻綜述

第七次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020年我國常住地與戶籍地分離的流動人口達(dá)到3.76億，占總?cè)丝诘谋壤秊?6.7%，大約每四個人中就有一個是流動人口數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局《第七次全國人口普查主要數(shù)據(jù)情況》，其中流動人口是指常住地和戶籍所在地分離，不含市轄區(qū)內(nèi)人戶分離的情形。。但是，在中國城鎮(zhèn)勞動力市場上，外來流動人口始終無法享有就業(yè)機會公平、同工同酬、社會保障公平和社會服務(wù)公平的權(quán)利[1]。在新一輪戶籍制度改革的背景下，農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)的戶籍屬性將會逐步取消，本地戶口和非本地戶口勞動者之間的戶籍差異日益突出，成為需要特別關(guān)注的研究問題。

可見，近20年來中國城鎮(zhèn)勞動力市場上本地和非本地勞動者之間的戶籍工資差距正在發(fā)生逆轉(zhuǎn)，即外地戶口勞動力的工資超過了本地戶口勞動力，而且兩者之間的差距在低收入水平上更加明顯。本文試圖探究這種戶籍工資差距轉(zhuǎn)變的內(nèi)在原因。

關(guān)于戶籍工資差距的文獻可以簡單分為兩類。第一類是對戶籍工資差距現(xiàn)狀和特征的描述。這類研究通常比較的是農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)戶籍勞動者的收入差異。比如，有文獻從職業(yè)、所有制和行業(yè)分割的視角研究勞動力市場上農(nóng)民工與城鎮(zhèn)職工的工資差距，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工與城鎮(zhèn)職工之間確實存在明顯的工資差距[2-3];另有文獻聚焦于農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的戶籍工資差距變化特征，有研究利用CHIP 2002和2007年數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)2002年的農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工工資差距隨收入上升而遞減，2007年則隨收入上升而遞增[4];也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的工資差距始終隨收入上升而擴大[5-6]。但大多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)，最近20年來，無論是從工資的均值還是分布來看，農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工的工資差距呈現(xiàn)出了縮小的特征[7-10]。

第二類是對戶籍工資差距原因的探究。已有研究多用個體特征差異和戶籍歧視兩個原因來解釋戶籍工資差距。比如，有研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工工資差距的90%是由勞動者的特征差異造成的，即教育水平、年齡等因素[11-12]。還有大量研究都將戶籍工資差距歸因于歧視，如鄧曲恒使用CHIP數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工工資差距的60%可由戶籍歧視解釋[13]。同時，一些文獻發(fā)現(xiàn)特征差異和歧視對戶籍工資差距的解釋力會因收入群體的不同而不同：在低收入和中等收入人群中，歧視是造成工資差距的主要原因，但是在高收入群體中個體特征差異是導(dǎo)致戶籍工資差距的主要原因[13-14]。總體來說，歧視對戶籍工資差距的解釋力度正在下降，如王美艷對戶籍工資差距的系列研究表明中國大城市戶籍工資差距中歧視的貢獻在下降，由2000年的76%降至2001年的56%和2005年的54%[15-16]。還有研究將農(nóng)民工受到的歧視分為戶籍歧視和地域歧視，其中地域歧視比較的是本地農(nóng)民和外地農(nóng)民之間的差異，并認(rèn)為地域歧視對戶籍工資差距的解釋力與戶籍歧視幾乎一樣[17]。最近還有研究認(rèn)為勞動力市場上的農(nóng)民工群體已經(jīng)從受歧視轉(zhuǎn)為受到優(yōu)待了 [18]。

通過文獻梳理可以發(fā)現(xiàn)，大量研究專注于農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工之間由于農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)戶籍屬性差異導(dǎo)致的戶籍工資差距。盡管實證研究結(jié)論沒有達(dá)至完全的統(tǒng)一，但依然形成了兩點共識：其一，戶籍工資差距確實存在，并且隨時間正發(fā)生著某些微妙的轉(zhuǎn)變。其二，戶籍工資差距主要歸因于勞動者的個體特征差異和戶籍歧視。另外，少量研究開始分析本地和外地戶籍勞動者之間的工資差距，并將這種戶籍工資差距中的歧視性因素稱為“地域歧視”。

我們認(rèn)為關(guān)于中國城鎮(zhèn)勞動力市場的戶籍工資差距問題仍需進一步研究。首先，已有文獻對戶籍工資差距的研究數(shù)據(jù)大多停留在2013年之前，從而無法反映新一輪戶籍制度改革帶來的最新變化。其次，既有文獻均將城鎮(zhèn)職工和農(nóng)民工之間的工資差距作為戶籍工資差距的衡量指標(biāo)，主要體現(xiàn)的是農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)戶籍屬性之間的差異。但是，隨著城鄉(xiāng)一體化改革的推進，戶籍間主要的差異已經(jīng)由城鄉(xiāng)之間轉(zhuǎn)變?yōu)榈赜蛑g [19]?；谏鲜隼斫?，本文主要討論本地戶口勞動力與外地戶口勞動力之間的工資差距，同時將農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)的戶籍屬性作為一個特征變量進行處理。

與已有研究相比，本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下兩個方面：①利用中國住戶收入調(diào)查（Chinese Household Income Project， CHIP）2002年、2007年、2013年和2018年四期數(shù)據(jù)分析本地和外地勞動力戶籍工資差距的變化趨勢。研究發(fā)現(xiàn)，2002年和2007年本地戶口勞動力的工資水平高于外地戶口勞動力，但是2013年和2018年戶籍工資差距發(fā)生了逆轉(zhuǎn)，無論是年收入還是小時工資外地戶口勞動力均超過了本地戶口勞動力。②運用多元Logistic回歸、OLS回歸和Brown分解方法，從行業(yè)內(nèi)外選擇的角度解釋戶籍工資差距發(fā)生逆轉(zhuǎn)的原因。與留在本地的勞動力相比，外地戶口勞動力進入本地就業(yè)本身是一個篩選的過程，無論是進入收入更高的行業(yè)還是進入發(fā)展水平更高的城市，外出勞動力在能力、動機、性格等無法直接觀察的特征因素方面都可能存在一定的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢會在勞動力市場上獲得補償性溢價。同時，戶籍制度對外地勞動力依然存在就業(yè)的歧視性效果。在行業(yè)內(nèi)部以及行業(yè)間選擇時，上述補償性效應(yīng)和歧視性效應(yīng)將同時存在且方向相反，補償性效應(yīng)提高外出勞動力工資，歧視性效應(yīng)降低外出勞動力的工資，兩者的總效應(yīng)將集中體現(xiàn)在無法通過可觀察特征解釋的戶籍工資差異上。

本文研究發(fā)現(xiàn)，首先，外地戶口勞動力的人力資本水平大幅提高，與本地戶口勞動力的人力資本水平幾乎一致，從而使得本地和外地戶口勞動力工資差距中可解釋的特征因素效果大大降低。其次，外地戶口勞動力進入高收入行業(yè)的戶籍壁壘在降低。最后，外地戶口勞動力在行業(yè)內(nèi)部的補償性效應(yīng)超過了歧視性效應(yīng)，使得外地戶口勞動力在行業(yè)內(nèi)的工資比較中超過了本地戶口勞動力。雖然本地戶口勞動力在高收入行業(yè)準(zhǔn)入方面依然占據(jù)微弱的優(yōu)勢，但是行業(yè)內(nèi)外效應(yīng)的綜合結(jié)果使得本地和外地戶口勞動力的工資差距發(fā)生了逆轉(zhuǎn)。

二、數(shù)據(jù)來源和變量說明

1. 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來源于中國住戶收入調(diào)查（Chinese Household Income Project， CHIP）2002、2007、2013和2018年的城鎮(zhèn)住戶和外來務(wù)工住戶數(shù)據(jù)。CHIP數(shù)據(jù)主要用于追蹤中國居民收入分配的動態(tài)情況，是目前關(guān)于全國性家庭收入情況的最好數(shù)據(jù)之一。其中2002、2007和2013年的樣本分為城鎮(zhèn)住戶、外來務(wù)工住戶和農(nóng)村住戶三類，而在2018年將城鎮(zhèn)住戶和外來務(wù)工住戶合并成統(tǒng)一的城鎮(zhèn)住戶調(diào)查 CHIP 2002、2007和2013年數(shù)據(jù)中的城鎮(zhèn)樣本與外來務(wù)工樣本的調(diào)查對象均為居住在城鎮(zhèn)地區(qū)的住戶，其中持非農(nóng)業(yè)戶口的住戶填寫城鎮(zhèn)問卷，持現(xiàn)住鄉(xiāng)鎮(zhèn)外的農(nóng)業(yè)戶口住戶填寫外來務(wù)工問卷，CHIP 2018將城鎮(zhèn)住戶與外來務(wù)工合并調(diào)查最終形成了統(tǒng)一的城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)。，因此，我們將2002、2007和2013年中的城鎮(zhèn)住戶與外來務(wù)工住戶樣本合并，加上2018年的城鎮(zhèn)住戶樣本，共形成四期反映城鎮(zhèn)住戶就業(yè)信息的樣本數(shù)據(jù)。研究對象選取16—65周歲、就業(yè)身份是雇員且年度工資性收入大于100元的樣本。按照這樣的標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建了時間跨度近20年的中國城鎮(zhèn)勞動力市場就業(yè)樣本，四期的有效樣本總量2002年為10072個，2007年為10984個，2013年為8915個，2018年為13340個。

2. 變量設(shè)定

（1）小時工資。本文關(guān)注本地和外地戶籍勞動者之間的勞動回報差異，側(cè)重點是“同工同酬”，因此選取小時工資（即工資率）作為核心被解釋變量。CHIP數(shù)據(jù)中包含勞動者年度工資性總收入和工作時間的信息，可以構(gòu)建小時工資。本文考慮兩類收入的測算，一是勞動者從事主要工作的工資性收入;二是主要工資性收入加上社保福利折算，具體折算方法參考李實等的處理[20]。為了保證跨期數(shù)據(jù)的可比性，本文以2002年為基期，利用省級物價指數(shù)進行平減。

（2）戶籍類型。戶籍類型通常按照地域或?qū)傩赃M行劃分。按地域劃分為本地戶口和外地戶口兩類，按屬性劃分為農(nóng)業(yè)戶口和非農(nóng)業(yè)戶口兩類。與國家統(tǒng)計局關(guān)于流動人口的分類定義一樣，本文將戶口登記地為本市內(nèi)的勞動力歸為本地戶口勞動力，將戶口登記地為本市外以及省外的勞動力劃分為外地戶口勞動力。關(guān)于戶籍屬性，2002和2007年數(shù)據(jù)中勞動者劃分為農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)兩類，2013和2018年數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了“居民戶口”的類型，這里按照被調(diào)查對象在改為居民戶口之前的屬性重新區(qū)分為農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)戶口類型。需要特別強調(diào)的是，本文主要關(guān)注本地和外地戶口兩種地域差異導(dǎo)致的戶籍工資差距，農(nóng)業(yè)戶口和非農(nóng)業(yè)戶口的戶籍屬性作為勞動者的個體特征變量進行控制。

（3）稟賦特征。在勞動者收入方程中考慮勞動者個體的稟賦特征，變量包括性別、年齡、民族、婚姻狀況、政治面貌、戶籍屬性和教育水平。其中，教育水平分為六個層級：小學(xué)及以下、初中、高中、中專、大專、本科及以上。

（4）工作特征。包括職業(yè)、所有制、勞動合同的性質(zhì)。具體而言，參考已有文獻中的處理方法，將職業(yè)分為企事業(yè)單位負(fù)責(zé)人、專業(yè)技術(shù)人員、辦事人員、商業(yè)服務(wù)人員和其他職業(yè)五大類，將所有制分為機關(guān)團體事業(yè)單位、國有及國有控股企業(yè)、集體企業(yè)、個體工商戶、私營企業(yè)、外資企業(yè)和其他企業(yè)，按勞動合同將勞動者分為固定職工、長期合同工、短期或臨時工[11]。

（5）行業(yè)類別。本文將行業(yè)分為制造業(yè)、建筑業(yè)、餐飲零售業(yè)、其他競爭行業(yè)和壟斷行業(yè)五大類。借鑒岳希明等對壟斷行業(yè)和競爭行業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，即壟斷行業(yè)的特點是行業(yè)內(nèi)的企業(yè)個數(shù)比較少且國有企業(yè)占主體，農(nóng)民工從業(yè)比重低;與之相對的競爭行業(yè)則具有企業(yè)個數(shù)非常多和農(nóng)民工從業(yè)比重高的特點，同時結(jié)合本文的行業(yè)樣本特征及研究需要，將競爭行業(yè)中的建筑業(yè)、制造業(yè)和餐飲零售業(yè)單獨拿出來分析，最終形成五類行業(yè)壟斷行業(yè)包括：金融業(yè)，電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，教育、公共管理社會組織，衛(wèi)生、社會保障和福利業(yè)，科學(xué)研究技術(shù)服務(wù)業(yè);其他競爭行業(yè)包括：采礦業(yè)，信息傳輸計算機軟件，房地產(chǎn)業(yè)，租賃服務(wù)業(yè)，居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)，文化體育和娛樂業(yè)。[21]。

（6）地區(qū)特征。由于不同地區(qū)勞動力市場的差異較大，有必要考慮地區(qū)特征的影響，這里的地區(qū)特征變量包括兩類：城市規(guī)模和地區(qū)大類。按照調(diào)查對象所在地的城市規(guī)模分為小城市、中等城市、大城市、特大城市和超大城市城市規(guī)模按照《2014年國務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》進行劃分，以城區(qū)常住人口為統(tǒng)計口徑，將城市劃分為五類。小城市：人口<50萬、中等城市：50萬≤人口<100萬、大城市：100萬≤人口<500萬、特大城市：500萬≤人口<1000萬、超大城市：人口≥1000萬。，地區(qū)大類分為東、中、西部和東北四類。

3. 描述性統(tǒng)計

主要從本地勞動力和外地勞動力在行業(yè)選擇上的差異來解釋戶籍工資差距的逆轉(zhuǎn)，同時為了強調(diào)勞動力的人力資本變化特征及城市分布情況，選取教育水平、行業(yè)類別和城市規(guī)模三類變量展示本地和外地不同戶籍勞動力的主要特征，省略其他變量的統(tǒng)計描述。

（1）教育水平的統(tǒng)計特征。表1報告了外地戶口與本地戶口勞動力教育水平的變化情況?？梢钥闯?，2002年外地戶口勞動力教育水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于本地戶口勞動力，近年來兩者之間的差距逐漸消失。至2007年，外地戶口勞動力中初中及以下的占比超過了70%，而大專及以上的勞動力占比不足7%，而本地戶口勞動力大專及以上的占比接近40%;到2018年，外地戶口和本地戶口勞動力的教育分布已經(jīng)沒有特別明顯的差異，兩類戶籍的勞動力具有大專及以上教育水平的比例都在40%左右。

（2）行業(yè)類別的統(tǒng)計特征。表2報告了外地戶口和本地戶口勞動力的行業(yè)類別的統(tǒng)計特征?？梢园l(fā)現(xiàn)，行業(yè)類別分布之間的戶籍差異在縮小。2002年本地戶口勞動力在制造業(yè)和壟斷行業(yè)中占據(jù)優(yōu)勢，占比分別為27.39%和46.53%，而外地戶口勞動力在上述兩個行業(yè)中的占比僅為13.62%和18.71%。外地戶口勞動力在建筑業(yè)、餐飲零售業(yè)和其他競爭行業(yè)中占比更高。隨時間變化，行業(yè)之間的戶籍分布正在趨同，主要表現(xiàn)為外地戶口勞動力就業(yè)于制造業(yè)和壟斷行業(yè)中的占比提高，本地戶口勞動力在建筑業(yè)、餐飲零售業(yè)、其他競爭行業(yè)中的比例上升。比如，本地戶口勞動力和外地戶口勞動力在壟斷行業(yè)占比的差距從2002年的27.82%縮小至2018年的17.24%;2018年外地戶口勞動力和本地戶口勞動力在建筑業(yè)和其他競爭行業(yè)中的占比幾乎一樣。

（3）城市規(guī)模的分布特征。表3報告了外地和本地戶口勞動力在不同規(guī)模城市中的分布特征。可以發(fā)現(xiàn)，超大城市中勞動者的人戶分離狀況特別嚴(yán)重，主要表現(xiàn)為外地戶口勞動力在超大城市的占比很高，而且這種狀況日益嚴(yán)重。數(shù)據(jù)表明，2002年、2007年、2013年和2018年外地戶口勞動力在超大城市的比例分別為20.96%、31.78%、33.29%和38.64%，16年的時間幾乎增長了一倍。形成這種狀況的原因，一方面是因為超大城市吸引了大量流動人口涌入，另一方面超大城市的落戶門檻日益提高。

不同規(guī)模城市差異化的戶籍改革路徑還有其他表現(xiàn)。首先，外地戶口勞動力在中等城市和大城市的比例明顯下降，分別從2002年的10.96%和43.97%降至2018年的3.82%和29.41%。其次，外地戶口勞動力在小城市和特大城市中的占比變化較小。另外，本地戶口勞動力在小城市中的占比上升明顯，從2002年的23.82%上升至2018年的41.53%，這可能與小城市完全放開落戶政策有關(guān)。CHIP 2007的數(shù)據(jù)由于在抽樣時更加側(cè)重于大型城市，所以在城市規(guī)模比較中呈現(xiàn)出不一致的特征，這里主要關(guān)注2002、2013和2018年的數(shù)據(jù)比較。

三、戶籍工資差距的成因分解

1. 計量模型和估計策略

本文重點從行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間選擇的角度解釋本地和外地戶口勞動力工資差距的變遷。首先，需要估計行業(yè)類別對收入的影響。采用如下收入方程：lnWi=α0+β0Hi+β1lndi+μi

（1） ?其中，lnWi代表個體i小時工資的對數(shù)值，Hi代表除行業(yè)以外的個體特征變量（包括稟賦、工作、地區(qū)等），lndi代表個體所在行業(yè)的虛擬變量，α0為常數(shù)項，β0和β1為變量的系數(shù)，μi表示誤差項。給定其他變量，當(dāng)β1的估計值統(tǒng)計上顯著時，即代表行業(yè)之間存在收入差異。

由于勞動者所在的行業(yè)是自我主動選擇的結(jié)果，方程（1）的OLS估計系數(shù)可能存在選擇性偏誤，使用Maddala模型處理自選擇問題[22]。具體的，采用Mprobit模型估計行業(yè)選擇的分布函數(shù)和概率密度函數(shù)，根據(jù)模型估計結(jié)果計算出個體選擇進入每個行業(yè)的概率，其中需要選擇幾個變量作為識別變量，這些變量不包含在（1）式的工資方程中。用λi表示個體i選擇進入當(dāng)前所在行業(yè)的概率矯正項，即分布的逆米爾斯比率，矯正選擇性偏誤后的工資方程為：lnWi=α0+β0Hi+β1lndi+β2λi+μi（2） ?其次，運用Brown分解方法分析行業(yè)如何影響本地戶口與外地戶口勞動力的工資差距。Brown分解將同工不同酬和行業(yè)分隔有機結(jié)合起來，強調(diào)了組群之間行業(yè)分隔對工資差異的影響，從行業(yè)獲得角度估計了行業(yè)分布，解析出因行業(yè)進入的組別（比如戶籍）障礙而產(chǎn)生的歧視;同時，Brown分解還將個人稟賦、職業(yè)分布、歧視與工資差異整合在一個統(tǒng)一的研究框架內(nèi)，進行均值分解分析[23]。具體步驟如下。

第一，運用MLogistic模型估計行業(yè)準(zhǔn)入概率，模型如下：Pik=Prob（yik=industryik）=expXiγk∑Kh=1expXiγh（3） ?其中，k表示行業(yè)，k∈{1，2，…，K}，Pik表示個體i進入行業(yè)k的概率，Xi代表影響個體進入一個行業(yè)的特征因素。γk表示行業(yè)k對應(yīng)的系數(shù)。利用u代表本地戶口，rm代表外地戶口，基于式（3）的估計結(jié)果，可以計算出不存在歧視時外地戶口勞動力在行業(yè)中的分布比例（P︿rm）。

第二，分行業(yè)估計工資方程。同樣地，為處理選擇性偏誤問題，每個行業(yè)在估計時均加入了個體選擇行業(yè)的矯正項λi，包含在變量X中，最終形成如下分行業(yè)的工資方程：lnWik=αk+βikXik+μik（4） ?第三，基于式（3）和（4）的估計結(jié)果，對行業(yè)影響的工資差距進行均值分解，具體可分解為：lnWu-lnWrm=∑Prmkβ^uk（Xuk-Xrmk）+∑Prmk（α^uk-α^rmk）+∑PrmkXrmk（β^uk-β^rmk）+∑WukPuk-P ^rmk+∑Wuk（P ^rmk-Prmk）（5） ?其中，lnWu和lnWrm代表本地戶口勞動力和外地戶口勞動力的平均對數(shù)工資，Puk、Prmk代表本地戶口勞動力和外地戶口勞動力真實的行業(yè)分布，P ^rmk代表計算得出的無歧視時外地戶口勞動力的行業(yè)分布，Xuk和Xrmk為變量的均值，β^k表示工資方程中的行業(yè)估計系數(shù)，Wuk表示本地戶口勞動力在行業(yè)k中的平均對數(shù)工資。上述分解包含四個部分：∑Prmkβ^uk（Xuk-Xrmk）代表行業(yè)內(nèi)差異的可解釋部分，這部分差異歸因于行業(yè)內(nèi)個體特征差異;∑Prmk（α^uk-α^rmk）+∑PrmkXrmk（β^uk-β^rmk）表示行業(yè)內(nèi)差異的不可解釋部分，這部分差異包含了無法觀察到的特征差異帶來的地域補償性效應(yīng)和歧視性效應(yīng);∑WukPuk-P ^rmk為行業(yè)間差異的可解釋部分，這部分差異歸因于行業(yè)間個體特征差異;∑WukP ^rmk-Prmk是行業(yè)間差異的不可解釋部分，這部分差異包含了行業(yè)間的地域補償性效應(yīng)和歧視性效應(yīng)。

2. 工資方程估計結(jié)果

表4報告了矯正后的外地戶口勞動力和本地戶口勞動力工資方程估計結(jié)果。勞動者會根據(jù)自己的效用最大化選擇進入某個行業(yè)，使用Maddala模型矯正工資方程的選擇性偏誤，即在工資方程中加入由Mprobit模型估算出來的行業(yè)選擇偏誤矯正項（Correcteditem 1—4，以制造業(yè)為控制組），然后進行OLS估計。在進行Mprobit模型設(shè)計時，考慮到工作經(jīng)驗豐富的單身男性比工作經(jīng)驗少的已婚女性進入行業(yè)的概率可能更高，因而選取工作經(jīng)驗、婚姻狀況和性別三個變量作為識別變量。在OLS回歸結(jié)果中，若矯正項（Correct item）的回歸系數(shù)顯著，就表明確實存在行業(yè)選擇性偏誤，不做矯正則估計結(jié)果有偏;若矯正項的回歸系數(shù)不顯著，則認(rèn)為不存在行業(yè)選擇偏誤。例如，2002、2013和2018年外地戶口勞動力的估計結(jié)果中矯正項系數(shù)幾乎均不顯著，表明外地戶口勞動力進入某個行業(yè)時幾乎不存在自選擇問題，這也反映了外地戶口勞動力就業(yè)選擇的空間較小的特點。相反，2002、2007、2013和2018年本地戶口勞動力的估計結(jié)果中矯正項系數(shù)均比較顯著，表明若不對本地戶口勞動力的回歸模型做矯正，則估計結(jié)果會有偏，反映出本地戶口勞動力有更多的機會進入高收入的行業(yè)。最終通過比較發(fā)現(xiàn)，行業(yè)選擇偏誤的矯正項對本地戶口勞動力的敏感性更高。

從表4的工資方程估計結(jié)果可以看出外地戶口勞動力和本地戶口勞動力均存在行業(yè)間工資差距。首先，各個年份中無論是外地戶口勞動力還是本地戶口勞動力在建筑業(yè)中的工資水平均高于制造業(yè)，且差距在擴大。具體地，2002年、2007年、2013年和2018年，外地戶口勞動力在建筑業(yè)中的工資水平分別顯著地高出制造業(yè)11%、16%、24%和21%，本地戶口勞動力與之相似，在建筑業(yè)中的工資水平分別高出制造業(yè)9%、6%、17%和21%。其次，無論是外地戶口勞動力還是本地戶口勞動力在餐飲零售業(yè)中的工資水平并沒有與制造業(yè)有顯著差異。再次，2002年外地戶口勞動力在其他競爭行業(yè)中的工資水平顯著低于制造業(yè)14.9%，此后外地戶口勞動力在其他競爭行業(yè)中的工資水平開始上升，直到2018年顯著高于制造業(yè)工資水平的14.4%。而本地戶口勞動力在其他競爭行業(yè)中的工資水平卻有所下降，2018年比制造業(yè)工資水平低6.7%。最后，壟斷行業(yè)的工資水平普遍高于制造業(yè)，但是壟斷行業(yè)與制造業(yè)的工資差距在縮小，并且至2018年時二者間的差距已經(jīng)不顯著了，表明壟斷行業(yè)的工資優(yōu)勢可能正在下降。

此外，從表4中還可以獲得一些重要信息。第一，教育顯著提高了勞動力的工資水平，并且不同戶籍勞動力教育回報率的差異發(fā)生了變化。例如，2018年高中及以上受教育水平的外地戶口勞動力的教育回報率已經(jīng)超過了本地戶口勞動力的教育回報率。第二，城市規(guī)模越大勞動力工資水平越高，但外地戶口勞動力直到2013年和2018年才顯著呈現(xiàn)出這一特征。比如2013年和2018年超大城市中的外地戶口勞動力工資水平比小城市中的外地戶口勞動力分別高出45.3%和40.2%。第三，東部地區(qū)的工資水平顯著高于其他地區(qū)。這也反映了外出就業(yè)的流動趨勢，大量外出就業(yè)的勞動力進入東部沿海地區(qū)尋找高工資的就業(yè)機會。

3. Brown分解結(jié)果

（1）教育對行業(yè)準(zhǔn)入概率的影響分析。以上分析表明，行業(yè)之間的收入水平存在較大差異，而教育水平是影響勞動力工資水平的重要因素。接下來重點分析教育對外地和本地戶口勞動力行業(yè)準(zhǔn)入概率的影響。表5報告了教育對行業(yè)準(zhǔn)入概率的估計系數(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn)：第一，教育對勞動力行業(yè)準(zhǔn)入概率的影響呈逐年提高的趨勢。從表5可以看出，2002年除壟斷行業(yè)中的本地戶口外，其余行業(yè)中無論是外地還是本地戶口勞動力，教育對勞動力的行業(yè)準(zhǔn)入概率并無顯著影響;但2002年以后，各行業(yè)內(nèi)教育對勞動力行業(yè)準(zhǔn)入概率的影響開始突顯。第二，教育對高收入行業(yè)準(zhǔn)入概率的影響更大。例如，本地戶口勞動力在觀察年份中均表現(xiàn)出了受教育水平越高的勞動力進入壟斷行業(yè)的概率就越高的特征，外地戶口勞動力在2013年和2018年也表現(xiàn)出了這一特征。第三，整體來看，各行業(yè)中都表現(xiàn)出相似的時間趨勢，即大專及以上教育水平對勞動力行業(yè)準(zhǔn)入概率的影響更顯著，表明受過高等教育的勞動力在行業(yè)選擇時擁有更大的主動權(quán)。

（2）分行業(yè)討論教育對勞動力工資的影響。以下分行業(yè)探討教育對外地和本地戶口勞動力小時工資的影響。表6報告了外地和本地戶口勞動力分行業(yè)矯正后的工資方程估計結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)：第一，各行業(yè)中外地戶口勞動力的教育回報率呈上升趨勢，且高等教育回報率的提升更加明顯。例如，制造業(yè)中外地戶口勞動力大專學(xué)歷的教育回報率從2002年的22.4%上升到2018年的56.5%，本科及以上的教育回報率從2007年的83.8%上升至2018年的99.4%。第二，各行業(yè)中勞動力的教育回報率存在差異。以2018年為例，與建筑業(yè)和餐飲零售業(yè)相比，制造業(yè)中外地以及本地戶口勞動力的教育回報率普遍較高。第三，同一行業(yè)中外地戶口勞動力和本地戶口勞動力的教育回報率差距在縮小，甚至已經(jīng)發(fā)生逆轉(zhuǎn)。仍以制造業(yè)為例，外地戶口勞動力大專學(xué)歷的教育回報率從2002年的22.4%上升至2018年的56.6%，而本地戶口勞動力大專學(xué)歷的教育回報率從2002年的50.4%下降至2018年的36.4%?？梢酝葡?，各行業(yè)中外地戶口勞動力和本地戶口勞動力教育回報率差距的縮小乃至逆轉(zhuǎn)，可能是戶籍工資差距發(fā)生逆轉(zhuǎn)的另一個重要原因。

基于行業(yè)準(zhǔn)入概率的估計結(jié)果，可以計算反事實的行業(yè)戶籍分布概率，并將不存在戶籍歧視時（即設(shè)定外地與本地戶口勞動力進入各個行業(yè)的就業(yè)機會相等）估算出的行業(yè)戶籍分布稱為估計分布。表7報告了行業(yè)戶籍的實際分布和估計分布，當(dāng)某個行業(yè)的估計值與實際值之差大于零時，可以認(rèn)為這個行業(yè)存在戶籍歧視?？梢园l(fā)現(xiàn)，外地戶口勞動力在壟斷行業(yè)的估計分布高于實際分布，表明外地戶口勞動力在進入壟斷等高收入行業(yè)時受到就業(yè)戶籍歧視。同時，時間趨勢表明，從2002年到2018年，外地戶口勞動力進入壟斷等高收入行業(yè)的歧視效應(yīng)在減弱。

（3）戶籍工資差距的均值分解。為進一步探究行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間選擇對戶籍工資差距的影響，基于上述回歸所得結(jié)果，使用Brown分解將本地和外地戶籍勞動力之間的工資差距分解為行業(yè)內(nèi)的工資差距以及行業(yè)間的工資差距。表8報告了基于小時工資的Brown分解結(jié)果。從中可以發(fā)現(xiàn)。

第一，本地勞動力和外地勞動力之間的小時工資差距發(fā)生了逆轉(zhuǎn)。2002年和2007年，本地戶籍的工資均值高于外地戶籍勞動力，兩者之間的差距從2002年0.634縮小為2007年的0.404;2013年和2018年，本地戶籍的工資均值已經(jīng)低于外地戶籍勞動力，而且兩者之間的差距從2013年的-0.107擴大為2018年的-0.206。

第二，戶籍工資差距的逆轉(zhuǎn)主要發(fā)生在行業(yè)內(nèi)，主要歸因于行業(yè)內(nèi)勞動力特征差異的消失，而外地勞動力在行業(yè)內(nèi)部獲得的地域補償效應(yīng)超過了歧視效應(yīng)。比如，2002年本地勞動力小時工資高于外地勞動力，其中77.48%的戶籍工資差距來源于行業(yè)內(nèi)，而行業(yè)內(nèi)可以通過觀察到的特征差異解釋的部分占比就達(dá)到了94.87%，行業(yè)內(nèi)不可解釋部分的占比為-17.39%。該結(jié)果表明，2002年本地勞動力在人力資本等特征因素方面要顯著優(yōu)于外地勞動力，而外地勞動力進入本地勞動力市場是存在篩選的，從而使得外地勞動力在不可觀察的特征因素方面超過了本地勞動力，這種篩選的作用超過了行業(yè)內(nèi)部對外地勞動力的歧視，最終的效果表現(xiàn)為對外地勞動力的地域補償性溢價。到2018年，行業(yè)內(nèi)勞動力的特征差異已經(jīng)非常小，而地域補償效應(yīng)反而變得更大，從而使得行業(yè)內(nèi)的工資總差異出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)，即外地勞動力在行業(yè)內(nèi)部的小時工資更高。

第三，行業(yè)間戶籍工資差距依然是本地勞動力工資高于外地勞動力，不過這種差距也在不斷縮小，從2002年的0.143逐漸降低，到2018年僅為0.064。同時，行業(yè)之間的工資差距主要來源于戶籍的地域歧視，整體而言，行業(yè)準(zhǔn)入的地域歧視效果在下降，這與戶籍改革的路徑一致。同時，從2002年到2013年，行業(yè)間可觀察的特征差異都顯示本地勞動力要低于外地勞動力，到2018年本地戶籍勞動力的特征差異才略微高于外地勞動力。這表明行業(yè)準(zhǔn)入可以通過可觀察的特征對外地勞動力進行篩選，由于高收入行業(yè)的進入存在明顯的競爭，在選擇進入高收入行業(yè)時，外地勞動力必須在可觀察的諸多人力資本特征因素方面優(yōu)于本地勞動力。

理論上講，無論是行業(yè)內(nèi)還是行業(yè)外，外地勞動力相比于本地勞動力都有一個事先的篩選效應(yīng)。勞動者離開自己的戶籍所在地進入另外一個勞動力市場成為外地勞動力，這個過程本身是一個篩選過程，這種篩選既可能體現(xiàn)在可以觀察的特征因素方面，比如教育、性別、年齡等，也可能表現(xiàn)在一些無法觀察到的特征因素方面，比如性格、能力、動機等。同時，由于勞動力市場對外地戶籍的歧視，外地勞動力相比于本地勞動力又會受到不公平的對待。因此，本地和外地勞動力的戶籍工資差距一方面可以歸因于各種可以觀察到的特征因素，另一方面還由勞動力篩選導(dǎo)致的補償效應(yīng)和歧視效應(yīng)共同決定。

總體而言，Brown分解結(jié)果表明，隨著外地勞動力教育水平的提高，本地勞動力和外地勞動力在可觀察特征方面的差異下降，外地勞動力的補償性溢價的整體效果逐漸超過了歧視性效應(yīng)，最終出現(xiàn)了戶籍工資差距的逆轉(zhuǎn)。

4. 穩(wěn)健性檢驗

考慮到外地戶口勞動力由于不具有本地戶口，因而享受的社保福利待遇較差，以下我們用“折算社保福利小時工資”替代前面的“小時工資”，即更換因變量，然后進行Brown分解。以2018年為例，折算社保福利年收入=[2018年工作收入總額（工資性收入）+ 實物性伙食補貼+實物性住房福利（包住或住房補貼）+“五險一金”的工資]，而“折算社保福利小時工資”=折算社保福利年收入/年工作小時數(shù)折算 CHIP“五險一金”的工資 = 基準(zhǔn)工資 +0.28×基準(zhǔn)工資×（擁有養(yǎng)老保險）+0.09×基準(zhǔn)工資×（擁有醫(yī)療保險）+0.03×基準(zhǔn)工資×（擁有失業(yè)保險）+0.01×基準(zhǔn)工資×（擁有工傷保險）+0.01×基準(zhǔn)工資×（擁有生育保險）+0.20×基準(zhǔn)工資×（擁有住房公積金）。。

由于本地勞動力在社保方面具有明顯優(yōu)勢，折算社保福利對于比較2002年和2007年的分解結(jié)果意義不大，這里只分析2013年和2018年外地勞動力小時工資超過本地勞動力的結(jié)果是否會受到社保福利的影響。表9報告了2013年和2018年外地戶口勞動力和本地戶口勞動力加入社保福利前后的年收入和小時工資對比。可以看出，無論是年收入還是小時工資，加入社保福利后，外地戶口勞動力的工資仍舊高于本地戶口勞動力，只是兩者的差距有所縮小。具體地，2013年不加入社保福利時外地戶口勞動力與本地戶口勞動力的年收入和小時工資比分別為113.62%和108.72%，加入社保福利后，這一比值分別下降至108.5%和102.09%。2018年，外地與本地戶口勞動力的工資差距進一步擴大了，不加入社保福利時，外地戶口勞動力與本地戶口勞動力年收入和小時工資比分別為125.42%和117.88%，加入社保福利后降至118.38%和111.55%。

表10報告了2013年和2018年被解釋變量為“折算社保福利小時工資”的Brown分解結(jié)果。考慮社保福利后，外地勞動力的小時工資依然高于本地勞動力，其中行業(yè)間的工資差距依然是本地勞動力占優(yōu)，外地勞動力主要在行業(yè)內(nèi)的比較中超過了本地勞動力。同樣地，行業(yè)內(nèi)可解釋部分的特征差異在變小，而行業(yè)內(nèi)不可解釋部分是外地勞動力占優(yōu)，行業(yè)內(nèi)對外地勞動力的補償效應(yīng)超過了歧視效應(yīng)。這與前面估計結(jié)果相一致，表明本文的分析結(jié)論穩(wěn)健。

四、結(jié)論與政策含義

本文利用中國住戶收入調(diào)查（CHIP）2002、2007、2013和2018年的城鎮(zhèn)住戶和外來務(wù)工住戶數(shù)據(jù)，探究了城鎮(zhèn)勞動力市場上本地和外地戶籍勞動力工資差距的變化特征，并從行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間選擇的角度解釋戶籍工資差距轉(zhuǎn)變的原因。主要結(jié)論如下：第一，2002年和2007年本地戶口勞動力的工資水平高于外地戶口勞動力，然而，到了2013年和2018年這一狀況發(fā)生了逆轉(zhuǎn)——外地戶口勞動力的年收入和小時工資均超過了本地戶口勞動力，將福利計入的結(jié)果依然如此。第二，行業(yè)內(nèi)戶籍工資差距的轉(zhuǎn)變是本地和外地勞動力戶籍工資差距逆轉(zhuǎn)的主要原因，行業(yè)間工資差距依然是本地戶口勞動力占優(yōu)，但是這種差距在減弱。此外，行業(yè)內(nèi)可解釋的特征因素對戶籍工資差距的貢獻總體呈下降趨勢，這與外地戶口勞動力和本地戶口勞動力的人力資本水平趨于一致密切相關(guān)。第三，行業(yè)間的戶籍歧視在縮小直至消失。外地戶口勞動力進入各行業(yè)的戶籍壁壘在降低，即外地戶口勞動力與本地戶口勞動力進入各類行業(yè)的就業(yè)機會趨于相同。第四，行業(yè)內(nèi)外地戶口勞動力獲得了地域溢價，表明外地戶口勞動力是經(jīng)過篩選后進入的本地勞動力市場，這種篩選會帶來收入補償效應(yīng)，而這種補償效應(yīng)超過了行業(yè)內(nèi)的地域歧視效應(yīng)。

本文的研究結(jié)論肯定了戶籍制度改革的效果。隨著新一輪戶籍制度改革的推進，外地戶口勞動力進入高收入行業(yè)的壁壘在降低，同時，行業(yè)內(nèi)部對于外地戶口勞動力的地域溢價也在增大，這也反映了行業(yè)內(nèi)部的地域歧視效應(yīng)在降低。另外，教育體系擴張帶來的人力資本均等化效應(yīng)得到了體現(xiàn)。隨著外地戶口勞動力教育水平的不斷提高，與本地戶口勞動力之間的人力資本差異在縮小，從而降低了戶籍工資差距。

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[責(zé)任編輯 劉愛華 ]