中国城镇居民收入决定因素.docVIP

中国城镇居民收入的决定因素 　　摘要：利用中国综合社会调查在2008年发布的对全国28个省市的10 000户家庭居民进行的收入抽样问卷的调查数据，将收入分为工资性收入和非工资性收入两部分，利用明瑟工资方程，研究了不同因素对收入的两个部分的单独影响。研究发现，年龄对于工资性收入的影响显著大于其对非工资性收入的影响；性别对于非工资性收入的影响要大于其对工资性收入的影响；较高的学历等人力资本对收入的两部分的影响基本相等；户籍对收入的影响主要集中在非工资性收入那一部分；无论是什么行业，行政级别对非工资性收入的影响都明显高于工资性收入。 　　关键词：城镇居民收入；收入结构；收入回报；收入差距 　　中图分类号：F12文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）21-0003-03 　　 　　一、数据来源及变量说明 　　（一）数据来源 　　研究采用中国综合社会调查的抽样问卷调查数据，发布时间为2008年。其中涉及全国28个省市的10 000户家庭。去掉数据中各指标信息不全或收入等敏感指标没有回答，或者是一些收入极高或极低或零收入的样本，再去掉其中的农村指标，最后得到2 893个有效样本。 　　（二）模型建立及变量说明 　　使用简单的明瑟工资方程来分析不同因素对收入各部分的影响。回归方程为： 　　Ln（y）=β0+β1Age+β2Age^2+β3Edu+β4Huji+β5Race+ 　　β6Sex+β7XZJB+β8SYZ+ε 　　在方程中，被解释变量Ln（y）为收入的对数形式；Age表示居民的年龄，Edu表示受教育水平；Huji、Race、Sex、XZJB、SYZ分别表示户籍、民族、性别、国家行政级别、单位的所有制性质，是一组虚拟变量，ε为随机误差。具体变量说明（如表1所示）。 　　二、模型建立及结果分析 　　（一）模型建立方法 　　将y分解成两部分，y1表示总收入中工资收入的那部分，y2表示非工资收入部分，其中非工资收入部分包括奖金、分红、个人投资等收入回报，用Eviews软件对（1）式进行回归，分别用y、y1、y2作为应变量，模型1、2、3分别表示个因素对y、y1、y2的回归，回归结果（如下页表2所示）。 　　（二）结果分析 　　模型1：Ln（y）=7.79+0.03Age-0.004Age^2+0.081Edu+ 　　0.083Huji+0.192Race+0.245Sex+0.3XZJB+0.1SYZ 　　模型1是城镇居民总收入的基本回归模型，从中可以看出每个影响因素都是统计显著的，且和预期的符号一致。其中对收入影响最大的因素依次是行政级别、性别和民族。在其他条件保持不变的前提下，科级及以上的干部总收入比普通工作人员的收入高约30%，男性比女性的总收入高约24.5%，汉族的收入优势约为19.2%；国有或国有控股企业的员工比普通员工总收入高约10%；城镇户籍的员工收入比非城镇员工高约8.3%；受教育程度每增加一年，总收入增加约8.1%；年龄也和预期的一样对总收入有着正的影响，并且存在着显著的非线性特征（Age^2的符号为负）。 　　模型2:Ln（y）=7.36+0.04Age-0.005Age^2+0.083Edu+ 　　0.04Huji+0.160Race+0.222Sex+0.31XZJB+0.1SYZ 　　模型2是城镇居民工资性收入的基本回归模型，户籍和名族对工资性收入的影响统计上不显著，对工资性收入的影响最大的因素分别是行政级别、性别和所有制结构。科级及以上干部的工资性收入比普通员工高约31%，性别依然是影响收入的主要因素，它对工资性收入的影响有所减小，但也达到22.2%，所有制结构对工资性收入的影响依然达到约10%；受教育程度每增加一年，工资性收入增加约8.3%。年龄对于工资性收入的影响和模型1基本持平。 　　模型3：Ln（y）=6.29+（7.21e-05）Age-（5.64e-05）Age^2+ 　　0.082Edu+0.197Huji+0.377Race+0.272Sex+0.388XZJB+0.09SYZ 　　对于非工资性收入的回归我们用模型3表示，显著性变量的符号与预期是一致的。但是，不同因素的重要程度却发生了变化，行政级别依然有较大的优势，对非工资性收入的作用达到近39%，汉族员工的工资性收入比少数民族高约38%，男员工的非工资性收入比女员工高近28%。此外，不同户籍员工的非工资性收入差距也很大，城镇户口员工的优势约为20%；受教育程度的影响程度基本没有变化，维持在8.2%左右。 　　通过三个模型的比较我们发现：年龄对于收入的影响都集中在对工资性收入的影响。年龄代表工作经验，工作经验每增加一年，收入回报约增加3%；教育对收入的两个部分的影响程度是基本