文章信息
财经研究 2018年44卷第12期 |
- 孟凡强, 初帅,
- Meng Fanqiang, Chu Shuai.
- 职业分割与流动人口户籍歧视的年龄差异
- Occupational segmentation and huji discrimination on rural and urban migrants:an analysis based on the age difference
- 财经研究, 2018, 44(12): 44-56
- Journal of Finance and Economics, 2018, 44(12): 44-56.
-
文章历史
- 收稿日期:2018-06-28
2018第44卷第12期
2. 中国人民大学 劳动人事学院,北京 100872
2. School of Labor and Human Resources,Renmin University of China,Beijing 100872,China
一、引 言
劳动力市场中不同特征劳动力群体的歧视问题一直是经济学研究的重点问题。对于中国而言,随着1978年实行的改革开放政策以及户籍管制的放松,农村剩余劳动力开始大量涌入城市。国家统计局《2017年农民工监测调查报告》显示,截止到2017年,我国农民工数量已达2.87亿人,成为了劳动力市场中的重要力量。然而大量研究表明,农民工群体在市场准入、薪酬待遇和权益保障等方面与城镇职工相比都存在巨大差异(蔡昉等,2005),这极大地限制了城乡间的统筹发展以及新型城镇化的推进。那么,随之而来的问题是,农民工与城镇职工的就业差异究竟是来自于禀赋差异还是劳动力市场歧视呢?关于这一问题学界已有大量研究,绝大多数研究都证实了针对农民工的劳动力市场存在歧视,并将这种歧视形式称之为户籍歧视(章元和王昊,2011;章莉等,2014;孙婧芳,2017)。
然而,当前对户籍歧视问题的研究是在假设劳动力群体不存在异质性的前提下进行的,这一假设忽略了劳动力的群组分化问题。虽然已有不少文献考察了农民工群体的代际分化问题,但通常的群组划分做法是将农民工群体划分为新生代农民工与老一代农民工(李培林和田丰,2011)。考虑到新生代农民工这一概念的提出距今已久(王春光,2001),而对于正处于历史大变革时期的中国,即便是同为1980年以后出生的新生代农民工,16岁至38岁的年龄跨度也使这一群体无论是成长的环境还是所处的人生阶段都存在着巨大的差异。因此,新生代与老一代的划分方法已经不能很好地反映农民工的群组分化。
本文对劳动力群体进行了更为细致的群组划分,并在此基础上从职业分割的角度考察了户籍歧视的年龄差异。文章采用2016年中国流动人口动态监测调查数据,将研究对象确定为城镇流动人口与农民工,根据出生年份按照5年一个群组的方式对劳动力群体进行年龄群组划分,然后利用Appleton分解观察职业内同工不同酬与职业间进入歧视两种户籍歧视形式在不同年龄组别间的差异化表现。研究结果发现,户籍歧视在不同年龄群组间呈现U形特征,这主要缘于职业内同工不同酬的U形变化,而职业内同工不同酬的U形特征则来自于城镇流动人口的工资优惠,70后—85后的中生代城镇流动人口获得的职业内工资优惠较小,年龄较大的70前和年龄较小的90后、95后群组获得的工资优惠较大。在职业进入歧视方面,城镇流动人口职业进入优惠的年龄趋势也是导致职业进入歧视随劳动力年龄减小而呈下降趋势的主要原因。
文章主要的贡献在于:在研究思路方面,采用了更为细致的年龄群组划分方式,克服了劳动力同质性假设以及新生代与老一代的二元划分方式可能带来的事实掩盖;在研究结论方面,我们得到了新的发现,一是户籍歧视在不同年龄群组间存在不对称现象,二是当前户籍歧视更多表现为劳动力市场对城镇流动人口的就业优惠,三是相对于职业分割,职业内同工不同酬才是户籍歧视的主要表现形式。
二、文献综述
贝克尔指出,由于劳动力处于不同群体而造成的就业差异属于歧视,并认为个人偏好是歧视产生的原因(Becker,1971)。其后,学者们又相继提出了统计性歧视(Phelps,1972)、拥挤效应产生的歧视(Bergmann,1971)和制度性歧视(Doeringer和Piore,1971)等歧视形成的原因。关于农民工歧视的成因,多数学者认为户籍制度是造成农民工歧视的主要原因,并将农民工歧视定义为户籍歧视。周小亮(1994)认为,农民工歧视不是产生于贝克尔所分析的“歧视偏好”,而是二元户籍制度带来的一种“制度性歧视”。王美艳(2007)认为,考虑到当前我国劳动力市场的阶段特征,偏好性歧视、统计性歧视和制度性歧视等歧视形式对于农民工这一外来劳动力群体而言都可能发生。孙婧芳(2017)认为,城市劳动力市场针对农民工歧视的原因是双重劳动力市场和拥挤效应,而双重劳动力市场的形成则是二元户籍制度的结果。
相对于歧视成因的探讨,对于农民工歧视不同形式的量化研究更为丰富。相当一部分研究从工资收入的角度指出,城乡劳动力间确实存在工资差异,并且这一差异主要是由户籍歧视造成的(谢嗣胜和姚先国,2006;邓曲恒,2007)。与此相对,也有研究认为,城乡工资差异主要是由个体禀赋差异造成的(邢春冰,2008;Zhang等,2016)。进一步地,有学者认为在工资分布的不同分位数上户籍歧视表现出不同的程度差异(孟凡强和邓保国,2014;Zhu,2016)。除了工资收入角度,也有学者从劳动力的福利待遇角度进行了研究,同样发现存在户籍歧视现象(蔡昉等,2005;孟凡强和吴江,2014)。还有部分研究则考察了时间维度上户籍歧视的变化趋势。一部分学者认为,随着以市场经济为改革方向的中国劳动力市场的不断完善,城市劳动力市场中的户籍歧视问题总体呈现减弱趋势(王美艳,2007;孙婧芳,2017)。但也有一部分研究者得到了不同的结论(吴贾等,2015;章莉等,2016)。
除了对户籍歧视的定量测算,还有学者关注了户籍歧视的表现形式。部分学者认为,户籍制度直接影响城乡工资差异,主要表现为城乡两类劳动力群体间的“同工不同酬”(姚先国和赖普清,2004)。也有学者认为,户籍制度通过造成市场分割而使农民工在市场进入方面遭受歧视,进而影响工资(章莉等,2016)。在众多市场分割形式中,社会学家通常认为职业是现代社会不平等产生的核心机制,在户籍制度影响城乡工资差异的机制中起到了关键性的“中介”作用(吴晓刚和张卓妮,2014)。这种“中介”作用表现在户籍身份使农民工难以进入待遇高、工作条件好的高端职业,而只能从事城镇工人不愿意从事的待遇低、工作条件差的低端职业,也就是说城镇劳动力市场存在针对农民工的职业分割。职业分割的存在使户籍制度通过影响城乡劳动力的职业结构进而影响工资差异(Meng和Zhang,2001)。
根据对现有文献的回顾我们发现,虽然关于户籍歧视的研究已经较为丰富,但现有研究普遍将农民工视为一个同质的群体,忽视了农民工的群组分化问题。因此,本文将从年龄差异的视角充分考虑农民工的群组分化,在根据出生年份以5年为标准对农民工进行群组划分的基础上,从职业分割这一重要市场分割形式的角度深入考察不同年龄组别农民工群体的户籍歧视问题,这在一定程度上丰富了户籍歧视问题的研究维度。
三、数据、变量与模型
(一)数据来源与处理。本文所用数据来自2016年中国流动人口动态监测调查(China Migrants Dynamic Survey,CMDS),这一调查项目是由国家卫生计生委组织开展,2016年的调查以31个省(区、市)和新疆生产建设兵团2015年全员流动人口年报数据为基本抽样框,采取了分层、多阶段、与规模成比例的概率抽样方法,调查结果在全国层面具有较强的代表性。
根据研究需要,我们对调查样本进行了处理:(1)本文研究户籍身份对工资的影响,因此对户籍进行了较为严格的限制,只保留了户口性质为农业户口与非农业户口的样本;(2)考虑到我国劳动法规对退休年龄和劳动年龄的规定,保留了年龄在16—60岁的样本;(3)本文主要研究工资所得的差异,因此只保留了就业身份为雇员的样本;(4)删除了工资等重要变量缺失的样本。
经过处理后的总样本量为76 014个,其中农民工62 668个,城镇流动人口13 346个。需要说明的是,与现有大多数研究不同的是,本文选取的农民工对照组为具有非农业户口的流动人口,这样做一方面是由于数据的限制,另一方面有研究表明地域歧视也会影响工资水平,对作为外来人口的农民工与本地城镇职工工资差异的研究将造成户籍歧视的高估(章元和王昊,2011)。因此,本文通过对同属于外来劳动力的农民工和城镇流动人口工资差异的考察来实现对户籍歧视更为精确的估计。
(二)变量设定。为考察两类劳动力的工资差异,我们首先设定扩展形式的Mincer工资方程如下:
${\rm{Ln}}{w_i}{\rm{ = }}{\beta _0}{\rm{ + }}{\beta _1}Ed{u_i}{\rm{ + }}{\beta _2}Tenur{e_i}{\rm{ + }}{\beta _3}Tenure_i^2{\rm{ + }}\beta {{\rm{Z}}_i}{\rm{ + }}{\mu _i}$ | (1) |
其中,被解释变量Lnwi为劳动力的工资收入,2016年中国流动人口动态监测调查数据中的工资收入为月工资,多数研究显示,由于农民工每天的工作时间较长,如果直接对月工资进行分析有可能会低估城乡工资差异,因此本文将月工资除以周工作小时数的4倍得到小时工资,然后再对小时工资取对数值得到被解释变量。在解释变量方面,Edu代表受教育年限,Tenure为工作经验,两者是主要的人力资本变量,Z代表其他变量,包括性别、婚姻状况等劳动者个体特征,行业、职业、所有制等工作特征,此外还包括流动范围和地区变量。具体设定如表1所示。
变量名 | 设定说明 |
对数小时工资 | 月工资除以4倍周工作小时数得到小时工资,然后再对小时工资取对数。 |
受教育年限 | 利用问卷中的受教育程度进行折算,未上过学的折算为0,小学为6年,初中为9年,高中或中专为12年,大学专科为15年,大学本科为16年,研究生及以上为19年。 |
工作经验 | 通过利用年龄减去受教育年限再减6年的方式获得,但同时根据实际情况做了调整:对于经计算工作经验小于0的,则以0代替;对于受教育年限加6小于16的样本,考虑到其16岁之前尚属于童工,因此这部分工作经验不予计算,而是用年龄直接减去16得到工作经验。 |
性别 | 男性赋值为1,女性为0。 |
婚姻 | 考虑到家庭式经济对工资收入的影响,本文未采用传统的婚姻状况界定方法,而是根据是否有配偶,将初婚、再婚和同居等有配偶者赋值为1,其他则赋值为0。 |
流动范围 | 跨省流动者赋值为1,其他赋值为0。 |
职业 | 综合考虑职业声望、脑力劳动的含量、传统职业划分方法等将职业类型划分为白领职业、商业服务业人员、生活服务业人员、蓝领职业和无固定职业五大类(以无固定职业为参照组)。 |
行业 | 参考章莉等(2016)的方法,将20类行业划分为竞争行业、垄断行业和其他行业三大类①(以其他行业为参照组)。 |
所有制 | 将样本所在单位所有制性质划分为国有单位、民营企业、外资企业、个体工商户和其他五大类②(以其他为参照组)。 |
地区 | 根据国家统计局的地区分类标准,划分东部地区、中部地区、西部地区和东北地区四类地区(以东部地区为参照组)。 |
需要特别说明的是,在职业变量方面,白领和蓝领职业是传统的划分方法,白领职业包括国家机关、党群组织、企事业单位负责人,专业技术人员,公务员、办事人员和有关人员,更偏重于脑力劳动,职业声望也较高;蓝领职业包括农、林、牧、渔、水利业生产人员,生产,运输,建筑,其他生产、运输设备操作人员及有关人员,更多偏重于体力劳动;考虑到服务业在产业结构中日益重要的地位以及服务业从业人员规模的不断扩大,我们将服务业从业人员进一步细分为商业服务业人员和生活服务业人员,其中商业服务业人员包括经商和商贩,这类职业注重经营能力,偏脑力劳动;生活服务业人员包括餐饮,家政,保洁,保安,装修,快递和其他商业、服务业人员,这类职业偏体力劳动;对于无固定职业和职业类型为“其他”的合并界定为无固定职业。①②
(三)模型方法。如果职业选择是完全随机的,也就是劳动力市场不存在职业分割现象,那么可以通过在Mincer工资方程中加入职业虚拟变量的方法来控制职业对工资的影响,但不同劳动力群体在进入不同职业的机会方面可能存在不平等,也就是说职业选择并非完全随机,而是具有内生性。在这种情况下,Blinder-Oaxaca分解和Neumark分解等经典工资差异分解方法就把职业间的工资差异归入了可解释的部分,而未能剥离职业分割对工资差异的影响。Brown等(1980)提出了一种可以同时考虑职业选择的内生性和同工不同酬问题的工资差异分解方法,Appleton等(1999)则通过矫正双重指数基准问题进一步改进了Brown分解,其分解公式如下:
$\begin{aligned}\displaystyle\ln {\overline W _u} - \ln {\overline W _r} =&\sum\nolimits_j {{p_j}^{\rm{*}}\left( {{{\overline X }_j}^u - {{\overline X }_j}^r} \right){\beta _j}^{\rm{*}}} {\rm{ + }}\displaystyle\sum\nolimits_j {{p_j}^{\rm{*}}{{\overline X }_j}^u\left( {{\beta _j}^u{\rm{ - }}{\beta _j}^{\rm{*}}} \right)} {\rm{ + }}\displaystyle\sum\nolimits_j {{p_j}^{\rm{*}}{{\overline X }_j}^r\left( {{\beta _j}^{\rm{*}}{\rm{ - }}{\beta _j}^r} \right)} {\rm{ }} \\&{\rm{ + }}\displaystyle\sum\nolimits_j {\ln {{\overline W }_j}^u\left( {{p_j}^{{{u*}}} - {p_j}^{\rm{*}}} \right)} {\rm{ + }}\sum\nolimits_j {\ln {{\overline W }_j}^r\left( {{p_j}^{\rm{*}} - {p_j}^{{{r*}}}} \right)} \\&{\rm{ + }}\displaystyle\sum\nolimits_j {\ln {{\overline W }_j}^u\left( {{p_j}^u - {p_j}^{{{u*}}}} \right)} {\rm{ + }}\displaystyle\sum\nolimits_j {\ln {{\overline W }_j}^r\left( {{p_j}^{{{r*}}} - {p_j}^r} \right)} \end{aligned}$ | (2) |
(2)式中
四、实证分析
(一)主要变量描述性统计。我们首先根据出生年份按5年一个群组将农民工和城镇流动人口进行了群组划分③:1960年(不含)以前出生的年龄在57—60岁的界定为60前,1960—1964年出生的年龄在52—56岁的界定为60后,1965—1969年出生的年龄在47—51岁的界定为65后,1970—1974年出生的年龄在42—46岁的界定为70后,1975—1979年出生的年龄在37—41岁的界定为75后,1980—1984年出生的年龄在32—36岁的界定为80后,1985—1989年出生的年龄在27—31岁的界定为85后,1990—1994年出生的年龄在22—26岁的界定为90后,1995年后出生的年龄在16—21岁的界定为95后④。在群体分组的基础上,对9类群体的主要变量进行了描述性统计分析,如表2。
年龄组 | 群体 | 月工资 | 小时
工资 |
受教育
年限 |
工作
经验 |
白领
职业 |
商业服
务业 |
生活服
务业 |
蓝领
职业 |
无固定
职业 |
样本量 |
60前 | 农民工 | 2 579 | 15.37 | 7.22 | 41.78 | 0.05 | 0.02 | 0.46 | 0.41 | 0.07 | 640 |
城镇流动人口 | 3 361 | 19.91 | 10.74 | 40.4 | 0.25 | 0.02 | 0.50 | 0.19 | 0.05 | 169 | |
60后 | 农民工 | 2 968 | 16.24 | 8.05 | 36.4 | 0.05 | 0.01 | 0.42 | 0.47 | 0.05 | 1 941 |
城镇流动人口 | 3 596 | 24.24 | 10.99 | 34.99 | 0.27 | 0.02 | 0.43 | 0.25 | 0.03 | 389 | |
65后 | 农民工 | 3 167 | 17.33 | 7.92 | 31.84 | 0.06 | 0.01 | 0.36 | 0.52 | 0.04 | 4 357 |
城镇流动人口 | 3 826 | 23.14 | 11.32 | 30.04 | 0.28 | 0.03 | 0.37 | 0.29 | 0.04 | 745 | |
70后 | 农民工 | 3 338 | 18.65 | 8.47 | 26.92 | 0.07 | 0.01 | 0.37 | 0.52 | 0.03 | 7 243 |
城镇流动人口 | 4 457 | 27.08 | 12.03 | 24.66 | 0.27 | 0.02 | 0.41 | 0.26 | 0.04 | 1 312 | |
75后 | 农民工 | 3 578 | 19.78 | 9.26 | 21.62 | 0.1 | 0.02 | 0.38 | 0.47 | 0.03 | 7 572 |
城镇流动人口 | 5 289 | 32.21 | 13.18 | 18.64 | 0.36 | 0.02 | 0.37 | 0.21 | 0.04 | 1 716 | |
80后 | 农民工 | 3 882 | 21.57 | 10.37 | 15.94 | 0.14 | 0.02 | 0.40 | 0.41 | 0.03 | 9 666 |
城镇流动人口 | 5 782 | 36.35 | 14.46 | 12.55 | 0.45 | 0.01 | 0.33 | 0.17 | 0.04 | 3 051 | |
85后 | 农民工 | 3 780 | 21.39 | 11.31 | 10.23 | 0.17 | 0.02 | 0.42 | 0.36 | 0.03 | 14 235 |
城镇流动人口 | 4 813 | 30.25 | 14.64 | 7.6 | 0.44 | 0.02 | 0.35 | 0.16 | 0.04 | 3 797 | |
90后 | 农民工 | 3 254 | 18.48 | 11.47 | 5.65 | 0.16 | 0.02 | 0.48 | 0.31 | 0.04 | 11 803 |
城镇流动人口 | 3 674 | 23.02 | 14.04 | 3.73 | 0.37 | 0.01 | 0.44 | 0.13 | 0.04 | 1 828 | |
95后 | 农民工 | 2 630 | 14.43 | 10.31 | 2.04 | 0.08 | 0.02 | 0.55 | 0.32 | 0.03 | 5 211 |
城镇流动人口 | 2 789 | 19.41 | 12.12 | 1.38 | 0.16 | 0.02 | 0.66 | 0.12 | 0.04 | 339 | |
注:表中月工资和小时工资的单位都为元,受教育年限和工作经验的单位都为年,由于四舍五入的原因,每一个群组五类职业的比例之和可能不完全等于1。 |
从表中可以看出,无论对于哪个年龄群组,城镇流动人口的平均月工资和平均小时工资都要高于农民工。而从人力资本变量来看,在全部9个年龄群组中城镇流动人口的平均受教育年限也都要高于农民工,但在工作经验方面却呈现相反的特征,即城镇流动人口的平均工作经验都低于农民工。在职业分布方面,城镇流动人口在白领职业的分布比例明显高于农民工,而在蓝领职业的分布比例则明显低于农民工。在商业服务业、生活服务业和无固定职业中,两类劳动力群体的分布比例差异并不大。
为更为深入地分析群组差异,我们计算了小时工资、受教育年限和工作经验三个个体特征变量在不同年龄群组城镇流动人口和农民工间的差值,同时也计算了不同年龄群组城镇流动人口和农民工白领职业以及蓝领职业的分布比例差值,分别如图1、图2所示。从图1可以看出,小时工资的户籍差异在不同的年龄群组间整体呈现倒U形特征,80后群体中城镇流动人口和农民工的小时工资差异值最大,随着年龄的变大或者变小,小时工资的差异值虽有波动但整体都呈下降趋势。受教育年限变量的差异值在不同年龄群组中也基本表现出相同的变化特征。而工作经验的差异值则表现出不同的特征,其在不同年龄群组间呈U形特征,80后群组中的差异值最大。从图2可以看出,白领职业的从业比例差异在不同年龄群组间表现出倒U形特征,80后群组中城镇流动人口与农民工的从业比例差异值最大,而蓝领职业的分布比例差异则呈现出不同的特征,其在不同年龄群组间总体呈U形特征。
通过描述统计我们分析了城镇流动人口和农民工在主要个体特征变量和职业分布比例方面的差异,发现城镇流动人口的小时工资要高于农民工,并且在不同年龄群组间的差异值呈现倒U形特征,在白领职业的从业比例差异值方面也发现了相近的特征。从人力资本变量来看,虽然受教育年限的差异值也在不同年龄群组间表现出倒U形特征,但工作经验变量的差异值则呈现U形特征。那么个体特征的差异是否足以解释城镇流动人口和农民工工资差异的倒U形特征?户籍歧视在不同年龄群组间是否存在差异?白领职业与蓝领职业分布比例的城乡差异是否主要由职业分割造成,其对城乡工资差异的影响在不同年龄群组间是否存在差异呢?接下来我们将应用Appleton分解对上述问题作出解答。
(二)职业分割与户籍歧视的年龄差异分析。为考察户籍歧视的表现形式及其在不同年龄群组间的变化,在对工资方程(1)进行估计的基础上,我们对9个年龄群组城镇流动人口和农民工的工资差异进行了Appleton分解⑤,分解结果如表3所示。从表中可以看出,户籍歧视在所有的年龄群组中都存在,其造成的工资差异占城镇流动人口和农民工总工资差异的比重在17.71%—57.05%之间,最低为80后群组的17.71%,最高为60前群组的57.05%,这说明当前户籍歧视对城乡工资差异的影响仍然存在,并且从其所占比重来看,仍是一个不可忽视的重要问题,尤其是在90后和95后的年轻群组中,户籍歧视对工资差异的影响都超过了45%。
60前 | 60后 | 65后 | 70后 | 75后 | 80后 | 85后 | 90后 | 95后 | |
总工资差异 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
职业内 | |||||||||
总差异 | 50.18 | 60.65 | 70.42 | 69.23 | 66.79 | 71.72 | 78.30 | 86.32 | 101.10 |
可解释 | 20.37 | 37.90 | 43.35 | 54.57 | 54.80 | 58.64 | 57.17 | 44.70 | 49.68 |
优惠 | 24.04 | 19.38 | 23.78 | 12.46 | 9.75 | 9.73 | 17.06 | 36.37 | 47.94 |
惩罚 | 5.77 | 3.37 | 3.29 | 2.20 | 2.25 | 3.35 | 4.07 | 5.25 | 3.48 |
职业内歧视 | 29.81 | 22.75 | 27.07 | 14.66 | 12.00 | 13.08 | 21.13 | 41.61 | 51.42 |
职业间 | |||||||||
总差异 | 49.82 | 39.35 | 29.58 | 30.77 | 33.21 | 28.28 | 21.70 | 13.68 | −1.10 |
可解释1 | 21.63 | 10.91 | 8.97 | 15.39 | 21.24 | 20.32 | 16.01 | 9.00 | 2.23 |
可解释2 | 0.95 | 0.59 | 0.15 | 0.74 | 1.74 | 3.34 | 3.45 | 1.14 | −0.27 |
优惠 | 33.07 | 29.93 | 21.59 | 15.68 | 11.91 | 6.39 | 5.35 | 7.11 | 2.95 |
惩罚 | −5.83 | −2.09 | −1.13 | −1.04 | −1.68 | −1.77 | −3.12 | −3.57 | −6.01 |
职业间歧视 | 27.24 | 27.85 | 20.46 | 14.64 | 10.23 | 4.62 | 2.23 | 3.54 | −3.06 |
总歧视 | 57.05 | 50.60 | 47.53 | 29.30 | 22.22 | 17.71 | 23.37 | 45.15 | 48.36 |
注:表中数据均为工资差异的贡献率,由于四舍五入的原因,分项差异之和或不完全等于总差异。 |
从户籍歧视的表现形式来看,户籍制度对城乡工资差异的两种影响形式都存在,但在几乎所有年龄群组中职业内歧视对工资差异的影响比重都高于职业间歧视,说明职业内歧视即职业内同工不同酬是户籍歧视的主要表现形式,其所造成的工资差异占比在12%—51.42%之间。职业间歧视也就是职业分割造成的工资差异在60前至90后的群组中都存在,其比重在2.23%—27.85%之间,但在95后中职业间歧视表现为反向,即相对于城镇流动人口,95后的农民工具有职业进入优惠。
为更为直观地分析户籍歧视不同表现形式在不同年龄群组间的变化,我们进一步绘制了总户籍歧视、职业内歧视、职业间歧视所占比重在不同年龄群组间的变化图,如图3所示。从图中可以看出,总户籍歧视在60前至95后的群组中总体呈现U形变化,在70后—85后的中生代群组中,农民工所遭受的总户籍歧视程度较轻,而在年龄较大的70前和年龄较小的90后、95后群组中,农民工所遭受的总户籍歧视程度则较为严重。这表明,城乡工资差异的倒U形特征并不是户籍歧视的年龄差异造成的,而是源于禀赋差异的年龄差异。
从总户籍歧视的分项结果来看,职业内歧视和职业间歧视在不同年龄群组间表现出不同的变化特征:职业间歧视随着劳动力群体的年轻化呈现明显的下降趋势,也就是说越年轻的农民工其面临的职业进入歧视越小,尤其是95后的农民工反而出现了反向职业进入歧视;总户籍歧视的U形特征主要源于职业内歧视的U形变化,在70后—85后的中生代群组中,农民工群体面临的职业内歧视程度较弱,而在年龄较大的70前和年龄较小的90后、95后群组中,农民工群体面临的职业内歧视较高。
(三)户籍歧视年龄差异的机制分析。为什么职业内歧视在不同年龄群组间呈现U形特征,而职业间歧视则随年龄呈现下降趋势呢?为回答这一问题,我们进一步分析了职业内歧视和职业间歧视的分项结果,如图4、图5所示。按照Appleton分解的方法,职业内歧视可以分解为职业内对城镇流动人口的工资优惠和对农民工的工资惩罚,工资优惠和工资惩罚都是同工不同酬的表现形式。职业间歧视则可以分解为城镇劳动力市场对城镇流动人口的职业进入优惠和对农民工的职业进入惩罚,两者都是由职业分割造成的,都是职业进入歧视的表现形式。
从图4职业内歧视的分项结果可以看出,虽然针对农民工的工资惩罚现象仍然存在,但从数值来看其影响已经比较微小,最严重的工资惩罚造成的工资差异占比仅为5.77%,并且从年龄差异来看,职业内歧视的U形特征并不是源于职业内对农民工的工资惩罚,不同年龄组别的农民工面临的工资惩罚现象虽有差异,但没有明显的年龄趋势。这意味着,职业内歧视在不同年龄群组劳动力群体间的U形变化来自于城镇流动人口的工资优惠。我们发现,70后—85后的中生代城镇流动人口获得的职业内工资优惠较小,而年龄较大的70前和年龄较小的90后、95后群组获得的工资优惠较大。出现这种情况的原因可能是,不同年龄组别的城镇流动人口在城与城间流动的目的不尽相同,相对于其他年龄群组,70后—85后群组的年龄处于27—46岁之间,这一年龄段的城镇流动人口恰好面临子女教育和老人养老等问题,其在不同城市之间的流动决策对于教育和医疗资源等公共服务考虑较多,这在一定程度上降低了他们在工资优惠方面的要求,而公共服务在劳动力流动决策中的重要作用在很多国家和地区都已被证实(Dahlberg等,2012)。
此外,我们还发现,90后、95后城镇流动人口获得的工资优惠较高,甚至远高于70前的城镇流动人口。关于这一现象的解释,后文的研究结果表明,90后、95后城镇流动人口在职业进入方面的优惠要小于其他年龄组别,这在一定程度上提高了他们对于工资优惠的要求。另外,考虑到房价、物价高企,与70前城镇流动人口相比,90后、95后城镇流动人口较低的资本原始积累也有可能提升其对工资优惠的诉求。
从图5职业间歧视的分项结果可以看出,事实上城镇劳动力市场已不存在直接针对农民工的职业进入歧视,因为对于所有年龄组别的农民工而言,其面临的职业进入惩罚均为负值。职业间歧视主要表现为对城镇流动人口的职业进入优惠,这可能是由于与农民工在乡与城间的流动不同,城镇流动人口在城与城间流动的一大目的就是寻求更好的职业发展,职业进入优惠是促使其在城市间流动的外力动因。从年龄差异来看,职业间歧视随年龄的下降趋势也来自于城镇流动人口的职业进入优惠。不同年龄组别农民工的职业进入惩罚虽有波动,但相差不大,而城镇流动人口的职业进入优惠则表现出明显的年龄趋势,整体上越年轻的城镇流动人口所获得的职业进入优惠越小。
(四)进一步讨论。通过前文的研究我们发现,城镇流动人口的职业进入优惠随年龄减小而呈现下降趋势,越年轻的城镇流动人口获得的职业进入优惠越小。那么出现这种现象的原因是什么?接下来我们将对这一问题作进一步讨论。
表4列出了不同年龄群组的城镇流动人口实际职业分布和反事实职业分布以及相应的对数平均小时工资。从对数平均小时工资可以看出,白领职业和商业服务业属于相对较“好”的职业类型,而生活服务业和无固定职业则是相对较“差”的职业类型。城镇流动人口的职业进入优惠主要体现在白领职业的实际分布比例高于无歧视情况下的分布比例,也就是说城镇流动人口的职业进入优惠主要体现在白领职业的进入比例优惠。而城镇流动人口职业进入优惠的下降趋势也主要源于在白领职业方面的进入比例优惠随年龄减小而表现出的下降趋势。在60前群组中,城镇流动人口白领职业的实际分布比例高于反事实分布比例12.61个百分点,随年龄减小这一数值整体呈现下降趋势,到95后一代,白领职业的实际分布比例只比反事实分布比例高3.37个百分点。
白领职业 | 商业服务业 | 生活服务业 | 蓝领职业 | 无固定职业 | ||
60前 | 实际值 | 24.85 | 1.78 | 49.70 | 18.93 | 4.73 |
60前 | 估计值 | 12.24 | 0.18 | 49.09 | 32.83 | 5.65 |
差异 | −12.61 | −1.59 | −0.61 | 13.90 | 0.92 | |
对数小时工资 | 3.30 | 3.33 | 2.48 | 2.63 | 2.39 | |
60后 | 实际值 | 27.25 | 2.06 | 43.19 | 24.94 | 2.57 |
估计值 | 12.24 | 1.57 | 46.38 | 36.46 | 3.34 | |
差异 | −15.01 | −0.48 | 3.19 | 11.53 | 0.77 | |
对数小时工资 | 3.20 | 2.88 | 2.55 | 2.79 | 2.73 | |
65后 | 实际值 | 27.52 | 2.55 | 37.18 | 28.99 | 3.76 |
估计值 | 15.07 | 2.19 | 41.82 | 37.06 | 3.86 | |
差异 | −12.44 | −0.36 | 4.64 | 8.06 | 0.10 | |
对数小时工资 | 3.23 | 2.78 | 2.64 | 2.90 | 2.59 | |
70后 | 实际值 | 26.75 | 2.44 | 40.78 | 26.22 | 3.81 |
估计值 | 17.20 | 1.88 | 43.39 | 33.99 | 3.54 | |
差异 | −9.55 | −0.56 | 2.61 | 7.77 | −0.27 | |
对数小时工资 | 3.35 | 3.04 | 2.83 | 2.89 | 2.85 | |
75后 | 实际值 | 36.31 | 1.69 | 37.24 | 20.92 | 3.85 |
估计值 | 27.34 | 1.72 | 40.62 | 26.48 | 3.85 | |
差异 | −8.97 | 0.03 | 3.38 | 5.56 | 0.00 | |
对数小时工资 | 3.49 | 2.91 | 2.93 | 3.00 | 3.12 | |
80后 | 实际值 | 44.84 | 1.34 | 33.10 | 16.55 | 4.16 |
估计值 | 37.79 | 1.39 | 38.04 | 18.63 | 4.14 | |
差异 | −7.05 | 0.05 | 4.94 | 2.08 | −0.02 | |
对数小时工资 | 3.54 | 2.84 | 3.13 | 3.10 | 3.28 | |
85后 | 实际值 | 43.77 | 1.66 | 34.97 | 15.59 | 4.00 |
估计值 | 37.26 | 1.47 | 39.67 | 17.66 | 3.94 | |
差异 | −6.51 | −0.19 | 4.69 | 2.07 | −0.06 | |
对数小时工资 | 3.30 | 3.07 | 3.05 | 3.05 | 3.20 | |
90后 | 实际值 | 37.20 | 1.04 | 44.47 | 12.80 | 4.49 |
估计值 | 28.61 | 1.41 | 50.00 | 15.18 | 4.80 | |
差异 | −8.59 | 0.37 | 5.53 | 2.37 | 0.32 | |
对数小时工资 | 3.04 | 2.94 | 2.83 | 2.93 | 2.90 | |
95后 | 实际值 | 15.63 | 1.77 | 65.78 | 12.39 | 4.42 |
估计值 | 12.27 | 1.95 | 63.15 | 17.69 | 4.94 | |
差异 | −3.37 | 0.18 | −2.63 | 5.30 | 0.51 | |
对数小时工资 | 2.80 | 2.56 | 2.60 | 2.66 | 2.42 | |
注:差异=估计值−实际值,实际值代表实际职业分布比例,估计值代表无歧视情况下的反事实职业分布比例。下表同。 |
此外,前文的研究结果还发现,在95后群组中,农民工的职业间歧视出现了反向歧视的情况,这意味着95后的农民工不仅没有遭受职业进入惩罚,反而存在高于城镇流动人口的职业进入优惠。为了对这一现象作出解释,我们进一步作了95后年龄组两群体的职业分布表,如表5所示。通过表中数据可以看出,对于95后的农民工来讲,其从事蓝领职业的工资水平与白领职业相当,这意味着蓝领岗位在95后年轻一代农民工群体中存在收入优势,使蓝领成为与白领职业收入水平相当的“好”职业。由于95后农民工以高于无歧视的比例分布在收入较高的蓝领职业中,从而表现出蓝领职业的职业进入优惠,这也是导致95后农民工在职业进入方面存在反向歧视的主要原因。
白领职业 | 商业服务业 | 生活服务业 | 蓝领职业 | 无固定职业 | ||
农民工 | 实际值 | 7.68 | 1.73 | 55.25 | 31.91 | 3.44 |
估计值 | 6.74 | 1.82 | 61.22 | 26.58 | 3.64 | |
差异 | −0.94 | 0.10 | 5.97 | −5.33 | 0.20 | |
对数小时工资 | 2.56 | 2.41 | 2.40 | 2.56 | 2.51 | |
城镇流动人口 | 实际值 | 15.63 | 1.77 | 65.78 | 12.39 | 4.42 |
估计值 | 12.27 | 1.95 | 63.15 | 17.69 | 4.94 | |
差异 | −3.37 | 0.18 | −2.63 | 5.30 | 0.51 | |
对数小时工资 | 2.80 | 2.56 | 2.60 | 2.66 | 2.42 |
五、结 论
本文充分考虑了农民工群体的异质性,以5年为标准对农民工进行了群组划分,并在此基础上利用2016年中国流动人口动态监测调查数据,从职业分割的角度研究了户籍歧视的年龄差异问题,研究结果表明:户籍歧视在不同年龄群组间呈现U形特征,并且职业内不同年龄群组间的U形歧视特征是主要来源。进一步地,职业内不同年龄群组间的U形歧视特征是由城镇流动人口的工资优惠造成的,70后—85后的中生代城镇流动人口获得的职业内工资优惠相对其他年龄群组较少,而职业间歧视的下降趋势主要源于城镇流动人口职业进入优惠的下降趋势,越年轻的城镇流动人口获得的职业进入优惠越少,主要表现为白领职业进入比例优惠的减少。对于农民工而言,直接的职业进入歧视已经不存在,职业内工资惩罚也已经比较微弱,并且两者都没有表现出明显的年龄趋势。这表明城镇流动人口的就业优惠是户籍歧视的主要表现形式。
户籍歧视问题一直是农民工研究领域被广泛关注的重要问题,这一问题不仅关系到农民工的市民化以及城乡收入差距的缩小,还关系到经济社会的稳定与和谐劳动关系的构建。本文的研究结果表明,户籍歧视仍不可忽视,虽然城镇劳动力市场已经不存在直接针对农民工群体的职业进入歧视,并且职业内工资惩罚的程度也已经较弱,但户籍歧视仍以城镇流动人口获得工资优惠和职业进入优惠的形式显著存在。市场歧视的存在,无论是以就业优惠还是就业惩罚的形式,都与竞争性市场的改革方向相悖。因此,未来各城市应更多采用竞争性的方式吸引人才,并充分考虑劳动力群体的年龄差异,以市场化的手段促进人才的充分流动和社会劳动力资源的优化配置。
本文的研究得出一些初步的结论,但未来仍有可拓展的研究空间:一是本研究只考虑了工资层面户籍歧视的年龄差异,未来可从福利待遇和教育等公共服务层面对户籍歧视年龄差异的研究进行拓展;二是本研究关注了农民工和城镇流动人口两个群体,如果能够将城镇本地职工加入比较研究将可能得到更多有益的结论;三是对于70后—85后中生代城镇流动人口工资优惠相对其他群组较小的原因以及白领职业进入比例优惠随群组年龄减小而呈现下降趋势的实证分析仍需进一步深入。
① 竞争行业包括建筑,批发零售,住宿餐饮,居民服务、修理和其他服务业;垄断行业包括电煤水热生产供应,交通运输、仓储和邮政,信息传输、软件和信息技术服务,金融;其他行业包括农林牧渔,采矿,制造,房地产,租赁和商务服务,科研和技术服务,水利、环境和公共设施管理,教育,卫生和社会工作,文体和娱乐,公共管理、社会保障和社会组织,国际组织。
② 国有单位包括机关、事业单位,国有及国有控股企业,集体企业,社团/民办组织;民营企业包括股份/联营企业,私营企业;外资企业包括港澳台独资企业,外商独资企业和中外合资企业;个体工商户和无单位者界定为个体工商户。
③ 按出生队列进行的群组划分一般用来分析代际效应,但本文对60前、60后、65后、70后、75后、80后、85后、90后、95后的群体界定虽以年代为名,主要考虑年龄群组,因此本质上仍为分析不同年龄群组的户籍歧视问题。
④ 其中包含2000年出生的样本49个。
⑤ 受篇幅所限,各群组的职业获得方程和工资方程未列于正文,有兴趣的读者可向作者索取。
[1] | 蔡昉, 都阳, 王美艳. 中国劳动力市场转型与发育[M]. 北京: 商务印书馆, 2005. |
[2] | 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): 8–16. DOI:10.3969/j.issn.1000-7881.2007.02.002 |
[3] | 李培林, 田丰. 中国新生代农民工: 社会态度和行为选择[J]. 社会, 2011(3): 1–23. DOI:10.3870/YXYSH.2011.03.001 |
[4] | 孟凡强, 邓保国. 劳动力市场户籍歧视与城乡工资差异−基于分位数回归与分解的分析[J]. 中国农村经济, 2014(6): 56–65. |
[5] | 孟凡强, 吴江. 中国劳动力市场中的户籍歧视与劳资关系城乡差异[J]. 世界经济文汇, 2014(2): 62–71. |
[6] | 孙婧芳. 城市劳动力市场中户籍歧视的变化: 农民工的就业与工资[J]. 经济研究, 2017(8): 171–186. DOI:10.3969/j.issn.1672-5719.2017.08.141 |
[7] | 王春光. 新生代农村流动人口的社会认同与城乡融合的关系[J]. 社会学研究, 2001(3): 63–76. |
[8] | 王美艳. 城市劳动力市场对外来劳动力歧视的变化[J]. 中国劳动经济学, 2007(1): 109–119. |
[9] | 吴贾, 姚先国, 张俊森. 城乡户籍歧视是否趋于止步−来自改革进程中的经验证据: 1989-2011[J]. 经济研究, 2015(11): 148–160. DOI:10.3969/j.issn.1672-5719.2015.11.121 |
[10] | 吴晓刚, 张卓妮. 户口、职业隔离与中国城镇的收入不平等[J]. 中国社会科学, 2014(6): 118–140. |
[11] | 谢嗣胜, 姚先国. 农民工工资歧视的计量分析[J]. 中国农村经济, 2006(4): 49–55. |
[12] | 邢春冰. 农民工与城镇职工的收入差距[J]. 管理世界, 2008(5): 55–64. |
[13] | 姚先国, 赖普清. 中国劳资关系的城乡户籍差异[J]. 经济研究, 2004(7): 82–90. DOI:10.3969/j.issn.1002-9605.2004.07.034 |
[14] | 章莉, 李实, Darity Jr W A, et al. 中国劳动力市场上工资收入的户籍歧视[J]. 管理世界, 2014(11): 35–46. |
[15] | 章莉, 李实, Darity Jr W A, et al. 中国劳动力市场就业机会的户籍歧视及其变化趋势[J]. 财经研究, 2016(1): 4–16. |
[16] | 章元, 王昊. 城市劳动力市场上的户籍歧视与地域歧视: 基于人口普查数据的研究[J]. 管理世界, 2011(7): 42–51. |
[17] | 周小亮. 劳动力市场城乡歧视及其社会经济效应[J]. 当代财经, 1994(9): 11–15. |
[18] | Appleton S, Hoddinott J, Krishnan P. The gender wage gap in three African countries[J]. Economic Development and Cultural Change, 1999, 47(2): 289–312. DOI:10.1086/452402 |
[19] | Becker G S. The economics of discrimination[M]. Chicago, IL: University of Chicago Press, 1971. |
[20] | Bergmann B R. The effect on white incomes of discrimination in employment[J]. Journal of Political Economy, 1971, 79(2): 294–313. DOI:10.1086/259744 |
[21] | Blinder A S. Wage discrimination: Reduced form and structural estimates[J]. Journal of Human Resources, 1973, 8(4): 436–455. DOI:10.2307/144855 |
[22] | Dahlberg M, Eklöf M, Fredriksson P, et al. Estimating preferences for local public services using migration data[J]. Urban Studies, 2012, 49(2): 319–336. DOI:10.1177/0042098011400769 |
[23] | Doeringer P B, Piore M J. Internal labour markets and manpower analysis[M]. Lexington Mass.: D.C. Heath, 1971. |
[24] | Meng X, Zhang J S. The two-tier labor market in urban China: Occupational segregation and wage differentials between urban residents and rural migrants in Shanghai[J]. Journal of Comparative Economics, 2001, 29(3): 485–504. DOI:10.1006/jcec.2001.1730 |
[25] | Neumark D. Employers’ discriminatory behavior and the estimation of wage discrimination[J]. Journal of Human Resources, 1988, 23(3): 279–295. DOI:10.2307/145830 |
[26] | Oaxaca R L. Male-female wage differentials in urban labor markets[J]. International Economic Review, 1973, 14(3): 693–709. DOI:10.2307/2525981 |
[27] | Phelps E S. The statistical theory of racism and sexism[J]. American Economic Review, 1972, 62(4): 659–661. |
[28] | Zhang L, Sharpe R V, Li S, et al. Wage differentials between urban and rural-urban migrant workers in China[J]. China Economic Review, 2016, 41: 222–233. DOI:10.1016/j.chieco.2016.10.004 |
[29] | Zhu R. Wage differentials between urban residents and rural migrants in urban China during 2002-2007: A distributional analysis[J]. China Economic Review, 2016, 37: 2–14. DOI:10.1016/j.chieco.2015.04.002 |