誰進(jìn)入了較高的收入階層？＊

（安徽師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 蕪湖241003）

城鄉(xiāng)收入差距、地區(qū)收入差距、行業(yè)收入差距和勞動(dòng)收入占比下降是中國目前收入不平等的核心問題。各種因素作用的共同結(jié)果不僅是收入差距擴(kuò)大，更嚴(yán)重后果是流動(dòng)性下降和社會(huì)階層固化。社會(huì)分層是社會(huì)性資源的不平等分配關(guān)系（Levine，1998）。“誰得到了什么？是怎樣得到的？”是目前社會(huì)關(guān)注的核心問題。對于學(xué)術(shù)研究而言，重要的不是各收入階層的收入是多少，而是決定各階層的因素是什么，即什么能夠決定進(jìn)入高收入階層。

收入階層是指以收入為標(biāo)準(zhǔn)決定的階層分類。國家統(tǒng)計(jì)局在調(diào)查統(tǒng)計(jì)我國居民收入情況時(shí)，使用了收入 “五等分法”或 “七等分法”。收入 “五等分法”即把全部家庭或人口分為最低收入，次低收入、中等收入、較高收入和最高收入五個(gè)分層組，每組各占家庭或人口總數(shù)的20%。很多研究以此為標(biāo)準(zhǔn)，如張德波 （2009）將最低和次低合并為低收入，較高和最高合并為高收入形成了三個(gè)收入階層。黃瀟 （2013）以個(gè)人收入中位數(shù)的 ［75%，125%］進(jìn)行分類，低于中位數(shù)的75%為低收入，高于中位數(shù)的125%為高收入。或者以中間20%和中間60%個(gè)體確定中等收入階層，如 Winkelrid（2005）、洪興建 （2010）和徐藹婷、劉波、李金昌 （2012）。

等分法和中位數(shù)法存在明顯的缺欠，不能準(zhǔn)確地把個(gè)體分成獨(dú)立聚集群，即社會(huì)階層。按“聚集程度”劃分收入階層，不但階層之間“層次清晰”，且階層特征分明有助于研究收入階層的決定因素。等分法和中位數(shù)法在本質(zhì)上是按人數(shù)劃分收入階層，而不是按人群的屬性或聚集程度劃分。如分布1為典型的兩階層，但若按等分法則分成了低、中和高收入三個(gè)階層。同樣對于分布2，如果采用中位數(shù)［75%，125%］分類法，1140和1800仍屬于中間收入階層，這顯然也不恰當(dāng)。

Wang和Tusi（2000）開發(fā)的 W兩極分化指數(shù)雖然能夠克服等分法和中位數(shù)法的缺欠，但限制了階層的個(gè)數(shù)，不能詳細(xì)刻畫集群的特征。而由Esteban和Ray（1994）提出ER型指數(shù)、Esteban，Grad ＆ Ray （1999）及 Duclos，Esteban ＆Ray（2003）改進(jìn)的EGR指數(shù)，雖然能夠進(jìn)行多極化分層，但其前提是正確的分組，要求選擇最相關(guān)的分組標(biāo)志以更好地體現(xiàn)組間的差異性和組內(nèi)的同質(zhì)性，如洪興建等 （2007）、羅楚亮 （2010）。很多研究選擇某些外生變量進(jìn)行ER分組，比如性別、戶籍、民族、不同地區(qū)等。如果外生變量選擇有誤，不能體現(xiàn)組間的差異性和組內(nèi)的同質(zhì)性，那么分組將面臨困境。目前還沒有檢驗(yàn)這些外生分組變量的方法，已有研究具有明顯的主觀性。

張伊娜、周雙海 （2013）應(yīng)用基于模型的分層聚類方法 （Cluster）突破上述方法的局限。Cluster方法通過貝葉斯后驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦x擇，依據(jù)組內(nèi)差距最小，組間差距最大的原則，將收入進(jìn)行聚類分組。本文使用中國人民大學(xué)的CGSS（2008）數(shù)據(jù)，先依據(jù) Mclust方法劃分收入階層，然后通過Mlogit模型確定各階層的階層特征，回答誰能進(jìn)入較高收入階層的問題。

一、我國收入階層不平等分析

（一）基于模型的聚類分析 （Mclust）方法

聚類分析通過收入數(shù)據(jù)將相似個(gè)體群聚起來成為一組或一個(gè)階層，使其組內(nèi)或階層內(nèi)個(gè)體盡可能相似，組間差異盡可能大，而不是事先人為地確定組的數(shù)量和組的劃分形式。Mclust聚類模型為 （Fraley and Raftery，2002）：

其中：f（y，θ）為分類模型公式，yi為收入，G為階層的數(shù)量，τk是個(gè)體屬于某個(gè)階層的概率，?k為概率分布；設(shè)?k為正態(tài)分布，Σk為方差矩陣。不同階層的方差矩陣Σk可以相等，也可以不相等，所以模型分為兩種，等方差和變方差。模型（1）的階層數(shù)量G及相關(guān)參數(shù)由貝葉斯信息 （BIC）準(zhǔn)則確定。

其中：loglikf（y，θ）是模型 （1）的極大似然值，θ為參數(shù)，m為參數(shù)個(gè)數(shù)，n為樣本容量。

應(yīng)用Mclust方法進(jìn)行收入階層劃分具有三個(gè)優(yōu)勢 （Vermunt and Magidson 2002）：第一，聚類標(biāo)準(zhǔn)為使群內(nèi)差別最小化，群間的差別最大化，比傳聚類標(biāo)準(zhǔn)更客觀；第二，聚類靈活，允許收入變量以多種簡單或復(fù)雜的形式分布到聚類中，而不是傳統(tǒng)的簡單機(jī)械分類；第三，收入變量沒有必要做縮放，比傳統(tǒng)聚類信息更真實(shí)。

（二）收入階層測量

本文數(shù)據(jù)來源于CGSS（中國綜合社會(huì)調(diào)查）數(shù)據(jù)庫 （2008）。按個(gè)人收入還是家庭收入劃分收入階層尚無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，如黃瀟 （2013）使用CGSS的個(gè)人收入以中位數(shù)劃分階層，周興、張鵬 （2013）以家庭收入按等分法劃分收入階層。2008年CGSS數(shù)據(jù)同時(shí)提供了家庭收入和個(gè)人收入數(shù)據(jù)，本文選擇家庭收入劃分收入階層。首先，農(nóng)村階層分化以家庭為基本單元 （楊華、歐陽靜，2013）；其次，當(dāng)代單個(gè)婚姻單位形成的個(gè)體家庭成為主流，異居的親子間保持著密切的聯(lián)系 （王躍升，2013）；最后，無論是農(nóng)村還是城鎮(zhèn)居民，子女成家買房都需要父母支持，家庭更能決定個(gè)人選擇和生活質(zhì)量。CGSS2008數(shù)據(jù)剔除家庭收入缺失的樣本后，共有5615個(gè)觀測值。

Fraley和Raftery（1999）編寫了模型聚類方法的MCLUST軟件包，運(yùn)用該軟件對CGSS2008年數(shù)據(jù)的家庭收入進(jìn)行聚類將5615個(gè)樣本分成四組，即四個(gè)階層，聚類模型為變方差模型。如果按個(gè)人職業(yè)收入聚類，樣本分為五個(gè)階層，不但階層個(gè)數(shù)多，而且最低和最高兩組的占比很小，都低于3%。

表1 階層測量及特征

由表1可以發(fā)現(xiàn)，階層之間家庭收入差距巨大，相鄰階層之間達(dá)2倍以上。各階層如何定義呢？從實(shí)際收入來觀察，第一階層，按每家3口計(jì)算，人均中位數(shù)收入 （高于平均值）為月收入為208.33元，如此收入水平即使在農(nóng)村生活也比較艱難。參照國家統(tǒng)計(jì)局四川調(diào)查總隊(duì)課題組（2008）的標(biāo)準(zhǔn)，依次稱為貧困階層、溫飽階層、小康階層和富裕階層。費(fèi)舍爾 （Fisher）在對美國貧困線發(fā)展的研究中指出，美國普查局在1971－1975年以 “低收入”（low－income）來替代 “貧困” （poverty）。按美國標(biāo)準(zhǔn)，低收入是相對于中等收入而言，但是中國目前只是發(fā)展中國家，人均收入很低，將第一階層定義為低收入階層會(huì)掩蓋他們生活的艱辛。

各階層家庭的特征總結(jié)：整個(gè)樣本的變異系數(shù)為1.811，遠(yuǎn)高于各階層，溫飽階層變異系數(shù)最小，富裕階層最大，說明家庭收入之間的差異主要為階層差距；階層等級越高，教育年限越長，父母及配偶的教育程度也越高；越富有的階層，年齡越低；政治身份在不同階層差異明顯，層級越高中共黨員越多；貧困階層和富裕階層每周勞動(dòng)時(shí)間最少，溫飽階層勞動(dòng)時(shí)間最長；國有企業(yè)員工占比與黨政機(jī)關(guān)、事業(yè)單位從業(yè)者占比特征相同，小康階層占比最高；階層具人明顯的地區(qū)特征，富裕階層聚集于東部地區(qū)；貧困收入階層的工作經(jīng)驗(yàn) （工齡）較少，而其他三個(gè)收入階層之間差異不大；貧困和富裕收入階層家庭住房面積較大，除和收入有關(guān)外，住房面積與居住地有關(guān)。

二、收入階層影響因素的實(shí)證分析

（一）模型設(shè)定

個(gè)人及家庭特征是影響收入的重要因素，如房產(chǎn)、土地等物質(zhì)資本 （固定資產(chǎn)），教育、培訓(xùn)等代表的人力資本水平，以父母及配偶教育等家庭遺傳因素。但我們更關(guān)注這些因素變量對各收入階層的形成有何影響？為此建立排序模型和多值選擇模型估算各因素與個(gè)體成為某個(gè)階層概率之間的關(guān)系。排序模型和多值選擇模型有二種，Probit模型和Logit模型①Oder probit，Oder logit，Multinomail probit和Multinomail logit四種，分別簡記為Oprobit，Ologit，Mprobit，Mlogit.。Mprobit模型雖然與Mlogit模型一樣克服了線性概率模型的缺欠，但累積分布函數(shù)沒有明確的表達(dá)式，相對而言MLogit模型更適用。Mlogit模型的設(shè)定形式如下 （其它模型類似）：

其中：α表示常數(shù)項(xiàng)，β是待估計(jì)的參數(shù)向量，Xi是解釋向量 （個(gè)人或家庭特征），μ是隨機(jī)誤差項(xiàng)，i＝1，L，n，n為樣本容量。Mlogit為被解釋變量，當(dāng)Mlogit＝1時(shí)，表示個(gè)體為貧困收入階層，當(dāng)Mlogit＝1，2，3，4時(shí)依次為貧困、溫飽、小康和富裕收入階層。

（二）模型估計(jì)

模型 （3）的解釋向量包括受教育年限、年齡、工齡、每周工作時(shí)間、子女?dāng)?shù)量。向量還包括反應(yīng)個(gè)人與家庭特征的虛擬變量，如性別、婚姻 （是否有伴侶）、政治身份 （是否中共黨員）、戶口、地區(qū)、工作企業(yè)所有制性質(zhì)、工作單位類型、社會(huì)資本、社會(huì)關(guān)系等、配偶信息變量、父母信息變量。社會(huì)資本以14歲前是否居住在縣城以上城市度量，是取值為1，否為0。以獲得目前工作 （或之前的最后一份工作）托關(guān)系起是否決定性作用度量社會(huì)關(guān)系，是為1，否為0。配偶及父母信息包括教育、戶口、工作單位性質(zhì)和工作單位類型。當(dāng)配偶的教育程度為高中以上（不含）時(shí)配偶教育變量為1，其它為0。部分變量的設(shè)定及描述統(tǒng)計(jì)見表2。

表2 部分虛擬變量設(shè)定及統(tǒng)計(jì)描述

為獲得穩(wěn)健的估計(jì)結(jié)果，在估計(jì)Ologit模型的同時(shí)也估計(jì)Oprobit模型。Mlogit模型由于以一種類型為對照組，分別建立多個(gè)模型，比排序模型能夠提供更詳細(xì)的信息，模型的解釋能力

也更強(qiáng)，具有更高的R2。兩種模型均使用異方差穩(wěn)健 （HAC）標(biāo)準(zhǔn)誤。

表3 收入階層的影響因素實(shí)證分析

由于父母與子女存在代際傳遞現(xiàn)象，模型若包括全部個(gè)人和父母信息變量，則變量的多重共線性將相當(dāng)嚴(yán)重，如戶口、父親戶口的方差膨脹因子達(dá)到了6.86和6.7。所以模型中只控制了父母的部分信息變量，為節(jié)約篇幅只報(bào)告相應(yīng)的約束檢驗(yàn)結(jié)果。

（三）結(jié)果分析

1.影響收入階層的因素。能夠有助于進(jìn)入更高收入階層的因素包括小時(shí)工資、本人及配偶的教育、工作經(jīng)驗(yàn)、黨員身份、居住東部地區(qū)、大城市戶口、年輕和社會(huì)資本。企業(yè)所有制的性質(zhì)對收入階層有影響，但國有企業(yè)、集體企業(yè)與民營企業(yè)相比沒有優(yōu)勢。在控制了小時(shí)工資后，更長的勞動(dòng)時(shí)間和加班都無助于進(jìn)入更高的收入階層，即總體上勤勞并不能致富。是否有異性伴侶、子女多少與屬于哪個(gè)收入階層沒有明確的關(guān)系。社會(huì)資本變量顯著，即14歲前居住在縣城以上城市有助于進(jìn)入更高的收入階層，表明社會(huì)資源不但影響當(dāng)代而且影響下代的收入階層。

Mlogit模型進(jìn)一步表明，黨員有助于進(jìn)入小康和高收入階層，而對貧困進(jìn)入溫飽沒影響。工作經(jīng)驗(yàn)和地區(qū)只對貧困和溫飽階層有幫助，而無助于從溫飽階層進(jìn)入高收入階層。國企和集體工作變量顯著，且參數(shù)符號為負(fù)，表明進(jìn)入小康或高收入階層與這些因素?zé)o關(guān)，意味著國企和集體身份是溫飽的保證①這只是從工資觀察的結(jié)果，如果考慮其它的實(shí)物收入或福利結(jié)論可能有變化。。機(jī)關(guān)和事業(yè)單位身份變量不顯著 （結(jié)果省略），這表明他們的工資收入與企業(yè)相比并沒有相對優(yōu)勢②單位類型分為機(jī)關(guān)、企業(yè)、事業(yè)、社會(huì)團(tuán)體和無單位等五種類型。若省略相關(guān)變量模型的樣本將增加到4000以上，此時(shí)個(gè)人單位類型變量將顯著，但會(huì)產(chǎn)生遺漏偏誤問題。。

2.教育與戶口是決定收入階層的最主要因素。在模型所涉及的變量中，教育是決定收入階層的首要因素。教育年限變量的參數(shù)估計(jì)值雖然只有最高只有0.16，但教育年限的平均值9.33年，遠(yuǎn)高于其它參數(shù)更大的虛擬變量。以不同教育程度虛擬變量代替教育年限回歸，以初中教育程度作為參照，只有技校沒有優(yōu)勢，其它更高的學(xué)歷都有助于進(jìn)入更高的收入階層③如果將教育年限和教育程度虛擬變量同時(shí)置于模型中，會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的共線性。教育程度虛擬變量分為：沒有接受過教育、小學(xué)、初中、職業(yè)高中、普通高中、中專、技校、成人專科、全日制?？?、成人本科、全日制本科、研究生教育。。配偶教育也高度顯著，有助于提高家庭的收入階層。為比較配偶對家庭階層收入的影響 （性別變量不顯著），以性別為標(biāo)準(zhǔn)將樣本分為兩部分，分別建?；貧w表明 （結(jié)果省略），男女教育都同樣重要，其它變量也類似。這不僅說明男女平等，更重要的是，在婚姻選擇上有門當(dāng)戶對的可能。

影響收入階層的另一核心因素是戶籍制度。Mlogit模型進(jìn)一步表明，直轄市戶口與小康或富裕階層有關(guān)，而省會(huì)城市戶口與溫飽和小康階層相關(guān)，農(nóng)村戶口則與貧困相關(guān)。在控制了個(gè)人教育后，母親戶口同樣顯著影響收入階層，而父親戶口不顯著。這符合我國戶口制度安排，在歷史上個(gè)人戶口由母親戶口決定。社會(huì)資本變量同樣體現(xiàn)了戶口的重要性，因?yàn)橹袊用竦木幼〉刂饕ㄟ^戶籍決定。

3.社會(huì)關(guān)系與囚徒困境。根據(jù)排序模型，社會(huì)關(guān)系無助于進(jìn)入高收入階層，而且找工作托關(guān)系反而容易進(jìn)入低收入階層。Mlogit模型進(jìn)一步表明，相對于溫飽階層托關(guān)系并不能保證進(jìn)入小康和富裕階層，即關(guān)系競爭主要發(fā)生在溫飽階層。既然托關(guān)系找工作是普遍現(xiàn)象，平均占比高達(dá)24%，卻不能進(jìn)入更高的收入階層，但為何樂此不疲？最合理的解釋是：托關(guān)系主要在階層內(nèi)部競爭，群體陷入囚徒困境，競爭的結(jié)果是徒增交易成本。

4.代際傳遞效應(yīng)。不但社會(huì)資本變量體現(xiàn)出父母的社會(huì)資源 （居住地）影響子女的收入階層，而且其它變量也同樣證明代際傳遞效應(yīng)的存在，如母親戶口。社會(huì)關(guān)系如果是父母建立的社會(huì)資源，那么收入階層因此將存在傳遞效應(yīng)。根據(jù)表3各模型的回歸結(jié)果，父親的單位類型顯著，聯(lián)合約束檢驗(yàn)至少在0.05的水平上顯著。

如果將父母的其它信息納入模型，檢驗(yàn)結(jié)果表明這些因素不顯著。這是否意味著這些信息，如教育、企業(yè)所有制等不影響子女收入階層呢？如果以母親教育虛擬變量代替?zhèn)€人教育虛擬變量后，父親教育程度影響收入階層（17.66，0.039）④括號內(nèi)數(shù)據(jù)分別為各虛擬變量的聯(lián)合約束檢驗(yàn)，chi2值和P，以下類似。。這意味著母親的教育水平影響子女的教育，產(chǎn)生了間接的代際傳遞效應(yīng)。在給定個(gè)人單位類型和戶口的條件下，父親的單位類型和母親的戶口仍然顯著，說明父親單位類型和母親戶口除通過個(gè)人的單位與戶口產(chǎn)生作用外，還能提供額外的影響。類似能產(chǎn)生間接傳遞效應(yīng)的因素還有母親單位類型（11.24，0.047）、母親企業(yè)所有制性 質(zhì) （16.62，0.005）、父 親 戶 口 （18.72，0.002）。父親的教育沒有間接傳遞效應(yīng)，看來母親的教育作用更重要。父母的黨員身份也不具備直接或間接的傳遞效應(yīng)。

黃瀟 （2013）認(rèn)為父母的教育被證明是相對有效的，而父親工作狀態(tài)、黨員身份和工作單位性質(zhì)的傳遞效應(yīng)尚未得到實(shí)證支撐。而本文的實(shí)證分析表明，傳遞效應(yīng)存在更多機(jī)制、代際鎖定或階層固化更嚴(yán)重。

5.婚姻與收入階層。由于使用了家庭收入作為劃分收入階層的標(biāo)尺，以婚姻為核心的家庭結(jié)構(gòu)在性別結(jié)構(gòu)上無明顯差異。所以，無論是排序模型還是多值選擇模型都不能區(qū)分婚姻的影響，婚姻變量在模型中不顯著是必然的?；橐隹梢愿淖円粋€(gè)人的收入階層，如女性可以嫁給更富有的家庭，或嫁給成功人士可改變命運(yùn)。把已婚女性的家庭收入與個(gè)人收入對比，如果差距隨收入階層上升而增大，說明女性的收入階層由男性決定，而這是婚姻選擇的結(jié)果。表4分階層統(tǒng)計(jì)顯示了部分這種關(guān)系，貧困階層比小康階層差距更大。由于貧困階層主要從事體力勞動(dòng)，所以溫飽階層女性的相對收入高于貧困階層。為了控制婚后收入的影響，同時(shí)控制了年齡 （小于40歲），結(jié)果沒有顯著差異①以年齡控制婚后收入，原則上年齡應(yīng)選擇平均結(jié)婚時(shí)的年齡，但樣本又太少。。除富裕階層外，其它三個(gè)階層女性在家庭的收入占比穩(wěn)定在37%－38%。這說明，在這三個(gè)階層內(nèi)，在收入層面婚姻是一種門當(dāng)戶對的安排。

表4 已婚女性個(gè)人與家庭收入對比

三、基本結(jié)論與政策建議

（一）基本結(jié)論

較高小時(shí)工資、本人及配偶更好的教育、工作經(jīng)驗(yàn)、黨員身份、居住東部地區(qū)、大城市戶口、年輕和社會(huì)資本都有助于進(jìn)入更高的收入階層。在這些因素中，教育與戶口是決定收入階層的最主要因素。更長的勞動(dòng)時(shí)間和加班都無助于進(jìn)入更高的收入階層，沒有證據(jù)表明是否有異性伴侶、子女多少與收入階層有明確的關(guān)系。機(jī)關(guān)和事業(yè)單位身份變量不能顯著影響收入階層分布，他們的工資收入與企業(yè)相比并沒有明顯的相對優(yōu)勢。

托關(guān)系找工作無助于進(jìn)入更高收入階層。關(guān)系競爭主要發(fā)生在溫飽階層，托關(guān)系加劇了階層內(nèi)部競爭，使群體陷入了囚徒困境，強(qiáng)化了收入階層的傳遞效應(yīng)。模型實(shí)證表明，存在多種機(jī)制強(qiáng)化了收入階層的傳遞效應(yīng)，如14歲前的居住地、母親戶口、父親的單位類型等直接影響子女的收入階層；父母教育等間接影響了子女的收入階層。在貧困階層、溫飽階層和小康階層內(nèi)，在收入層面婚姻是一種門當(dāng)戶對的安排。

（二）政策建議

按Mclust聚類方法，溫飽和小康階層分別占42.94%和22.14%。從數(shù)據(jù)來觀察，中等收入群體是一個(gè)尷尬的階層，溫飽階層不合適，而小康階層人數(shù)占比又太少，社會(huì)階層分布遠(yuǎn)沒有達(dá)到以中等收入階層為主的合適結(jié)構(gòu)。

研究結(jié)論具有明顯的政策含義。第一、效率工資是增加收入促進(jìn)收入流動(dòng)性的核心因素，而加班幾乎沒有作用。所以應(yīng)完善勞動(dòng)法，嚴(yán)格執(zhí)法，減少加班，將更多時(shí)間和資源用于增加人力資本積累。第二，促進(jìn)教育機(jī)會(huì)平等，平等分配教育資源，減少低收入階層代際延續(xù)。我國教育經(jīng)費(fèi)占GDP的比例已經(jīng)達(dá)到了適當(dāng)?shù)谋壤?。?013年，中國財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出五年累計(jì)7.79萬億元，年均增長21.58%，并且在2012年GDP占比達(dá)到4% （世界基礎(chǔ)線水平）。目前核心的問題是公共資源分配不均，教育資源仍按教育資源嚴(yán)重匱乏時(shí)期的方法配置。所以應(yīng)停止劃分重點(diǎn)學(xué)校，重點(diǎn)班級，平衡資源，取消與教育捆綁的戶籍制度。第三、機(jī)關(guān)、事業(yè)和國有企業(yè)的收入應(yīng)貨幣化，透明化，停止發(fā)放實(shí)物補(bǔ)貼和福利。按調(diào)查數(shù)據(jù)，這部分群體在進(jìn)入小康階層和高收入階層上并沒有優(yōu)勢。這可能和實(shí)物補(bǔ)貼及灰色收入無法統(tǒng)計(jì)有關(guān)，也可能眾多普通公務(wù)員等實(shí)際收入確實(shí)不高。如不能增加收入透明度，眾多公務(wù)員和事業(yè)單位人員可能極易成為中國目前日益擴(kuò)大的貧富差距的替罪羊，加劇貧困階層的仇富心理，把依靠知識和勤勞致富的中等收入階層歸入高收入階層和強(qiáng)勢群體一類。

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