出生城市、人力資本積累與收入水平

冷 萱 李 涵

(西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，四川 成都 611130)

一、引言及文獻(xiàn)評(píng)述

伴隨著中國城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷深入推進(jìn)，中國不同區(qū)域及城市之間的分化也日趨明顯。習(xí)近平總書記在2019年12月16日出版的《求是》雜志上發(fā)表“推動(dòng)形成優(yōu)勢互補(bǔ)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域經(jīng)濟(jì)布局”一文指出，“我國…區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展分化態(tài)勢明顯，各板塊內(nèi)部也出現(xiàn)明顯分化，有的省份內(nèi)部也有分化現(xiàn)象…經(jīng)濟(jì)和人口向大城市及城市群集聚的趨勢比較明顯”。第十四個(gè)五年規(guī)劃中也明確指出，要推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，逐步實(shí)現(xiàn)基本公共服務(wù)均等化。由于早期城市之間發(fā)展的不均衡，這種發(fā)展不均衡產(chǎn)生了一系列的經(jīng)濟(jì)影響，最為直接的是對(duì)個(gè)體收入水平的影響?；诖?，本文主要關(guān)注的是中國個(gè)體出生時(shí)戶籍所在城市規(guī)模(下簡稱出生城市規(guī)模)對(duì)于其成年后收入水平的影響。

國外已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，個(gè)體出生地的特征以及之后童年時(shí)期的生活環(huán)境對(duì)其成年后在勞動(dòng)力市場的表現(xiàn)會(huì)有顯著的影響(Bosquet et al.,2019;Chetty et al.,2018a;Chetty et al.,2018b;Chetty et al.,2014)。但是，針對(duì)中國的類似研究還很少。實(shí)際上，隨著中國城鎮(zhèn)化的不斷推進(jìn)，城市之間的分化也在不斷加大。不少研究也表明，中國不同規(guī)模的城市在收入水平、生活質(zhì)量、公共服務(wù)等方面的差異也越來越大(陸銘 等,2012;Baum-Snow et al.,2013;李紅陽 等,2017;張?zhí)烊A 等,2017;韓旭 等,2018;Baum-Snow et al.,2018;Davis et al.,2019)。而對(duì)于個(gè)體而言，出生城市規(guī)模的差異最終也有可能會(huì)通過影響人力資本積累和工作機(jī)會(huì)等途徑作用于其成年后的收入水平。

已有研究從個(gè)體出生戶籍的角度探討了機(jī)會(huì)不平等相關(guān)議題。陳東等(2015)借助1989—2009年CHNS數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)會(huì)不平等能解釋收入不平等的54.61%，其中，出生地和戶籍對(duì)收入不平等有顯著的正向影響。家庭收入、戶籍和出生地是影響機(jī)會(huì)不平的重要因素(董麗霞,2018;史新杰 等,2018；劉成奎 等,2021)。對(duì)于城鎮(zhèn)收入不平等而言：李瑩等(2016)研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)會(huì)不平等能夠解釋城鎮(zhèn)收入不平等的1/3以上；龔鋒等(2017)利用CGSS數(shù)據(jù)得到類似的結(jié)果。更進(jìn)一步地，學(xué)者們也回答了“努力能否改變命運(yùn)”的問題(宋揚(yáng),2017)。分農(nóng)村與城市的樣本來看，農(nóng)村的機(jī)會(huì)不平等相對(duì)于城市更加嚴(yán)重(史新杰 等,2018)。已有相關(guān)文獻(xiàn)認(rèn)為，中國機(jī)會(huì)不平等較嚴(yán)重，由機(jī)會(huì)不平等造成的收入不平等大概能解釋其中1/3到1/2，機(jī)會(huì)不平等中的出生地是其中重要的組成部分。

國內(nèi)研究中，關(guān)于出生城市信息的個(gè)體微觀數(shù)據(jù)較少，鮮有文獻(xiàn)從個(gè)體出生時(shí)戶籍所在城市的規(guī)模探討機(jī)會(huì)不平等。國外文獻(xiàn)中，與本文研究內(nèi)容直接相關(guān)的是Bosquet et al.(2019)使用英國家庭調(diào)查數(shù)據(jù)的相關(guān)研究，研究發(fā)現(xiàn)出生在大城市的人收入水平顯著更高。這也反映了機(jī)會(huì)不平等不僅存在于中國這樣的發(fā)展中國家，在英國這樣的發(fā)達(dá)國家也同樣存在。關(guān)于出生城市對(duì)個(gè)體未來收入的影響，作者提出了三個(gè)潛在的假設(shè)，分別是父母的選擇效應(yīng)、人力資本積累和路徑依賴。通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)主要的影響機(jī)制是父母的選擇效應(yīng)和出生城市影響工作城市的選擇。中國的戶籍制度為理解出生城市對(duì)未來收入影響提供了新的視角，中國的戶籍制度使得個(gè)體出生時(shí)戶籍所在城市顯得更加重要。

中國的戶籍制度對(duì)人口流動(dòng)和地區(qū)發(fā)展有著深刻的影響(張吉鵬 等，2019)。根據(jù)第三次人口普查數(shù)據(jù)估算，1982年中國流動(dòng)人口比例只占全國總?cè)丝诘?.66%(段成榮 等,2008)。 以往嚴(yán)格的戶籍制度限制了人口的流動(dòng)，導(dǎo)致子女出生時(shí)父母流動(dòng)受到限制，使得父母的選擇效應(yīng)在中國制度背景下不再成立。盡管近年來戶籍制度執(zhí)行力度逐步松動(dòng)，但隨遷子女在大城市入學(xué)難的問題依然存在，使得隨遷子女在城市不能接受與當(dāng)?shù)鼐用裢瑯拥慕逃?吳賈 等，2015)。嚴(yán)格的戶籍制度和較高的落戶門檻，可能進(jìn)一步導(dǎo)致勞動(dòng)力回流(張吉鵬 等，2020)。因此，出生所在的戶籍城市對(duì)一個(gè)人未來在勞動(dòng)力市場的表現(xiàn)具有深遠(yuǎn)的影響，不僅關(guān)系到未來能否流動(dòng)到更大的城市擁有更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，也直接影響到公共服務(wù)的水平，尤其是教育公共服務(wù)水平。Bosquet et al.(2019)的研究并未發(fā)現(xiàn)出生地城市通過人力資本積累影響到收入水平。原先中國嚴(yán)格的戶籍制度使得絕大多數(shù)個(gè)體只能在出生所在的戶籍城市接受教育，導(dǎo)致出生所在的戶籍城市會(huì)對(duì)個(gè)體人力資本積累具有重要的影響。本文從人力資本積累這一視角出發(fā)，重點(diǎn)討論出生城市對(duì)收入水平的影響。這一研究為改革中國戶籍制度以及推動(dòng)基本公共服務(wù)均等化提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

本文使用中國勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)(China Labor-force Dynamics Survey，簡稱CLDS)匹配地級(jí)市城市規(guī)模數(shù)據(jù)，以分析個(gè)體出生城市規(guī)模對(duì)個(gè)體收入水平的影響。更進(jìn)一步地，本文使用中介效應(yīng)模型，檢驗(yàn)了出生地城市規(guī)模通過人力資本積累這一作用機(jī)制影響個(gè)體未來收入水平(1)我們感謝審稿人提出使用中介效應(yīng)進(jìn)行分析的辦法，使得本文實(shí)證研究的邏輯更加嚴(yán)密。。本文研究表明，個(gè)體出生地城市規(guī)模將顯著影響個(gè)體收入水平，人力資本積累是較為重要的作用機(jī)制。異質(zhì)性分析和進(jìn)一步分析表明，出生城市對(duì)于農(nóng)村個(gè)體、低收入個(gè)體影響更大；同時(shí)，個(gè)體流動(dòng)可以顯著削弱個(gè)體出生城市規(guī)模對(duì)其收入水平的影響。在排除父母空間選擇效應(yīng)，并使用工具變量法和其他穩(wěn)健性分析后，本文的結(jié)論依然成立。

本文的貢獻(xiàn)在于嘗試?yán)迩宄錾卦斐傻挠绊?、機(jī)制以及如何緩解這一影響。首先，本文是以出生城市規(guī)模測度個(gè)體出生城市，相比以往研究機(jī)會(huì)不平等的文獻(xiàn)(董麗霞,2018;龔鋒 等,2017;李瑩 等,2016;史新杰等,2018)，本研究嘗試以更加細(xì)致的指標(biāo)反映城市規(guī)模造成的機(jī)會(huì)不平等；其次，本文發(fā)現(xiàn)，出生時(shí)戶籍所在城市通過作用于個(gè)體受教育年限而影響個(gè)體收入水平；最后，本文研究也發(fā)現(xiàn)，通過勞動(dòng)力流動(dòng)可以緩解由出生地不同造成的不平等。此外，推動(dòng)教育公共服務(wù)均等化能較大程度上緩解出生地城市規(guī)模造成的機(jī)會(huì)不平等。本文的研究為進(jìn)一步促進(jìn)勞動(dòng)力要素自由流動(dòng)以及推動(dòng)教育公共服務(wù)均等化提供了理論支撐。

本文剩余部分安排如下：第二部分為制度背景與理論分析；第三部分為數(shù)據(jù)說明；第四部分為實(shí)證結(jié)果；第五部分為穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第六部分是機(jī)制分析；最后部分是結(jié)論與政策含義。

二、制度背景與理論分析

(一)制度背景

中國的戶籍制度存在，使得個(gè)體在空間上難以得到自由流動(dòng)，由此導(dǎo)致個(gè)體出生的戶籍城市在很大程度上決定了個(gè)體成長和生活的環(huán)境。1978—2019年，中國的城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤?7.9%提高到60.6%，體現(xiàn)了中國城市化進(jìn)程快速進(jìn)行(蔡昉 等，2020)。然而，2019年中國戶籍人口城鎮(zhèn)化率僅為44.4%，比常住人口城鎮(zhèn)化率低16個(gè)百分點(diǎn)。戶籍制度作為計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)物，在特定時(shí)期很大程度上發(fā)揮了限制人口流動(dòng)的功能，使得個(gè)體在空間上難以實(shí)現(xiàn)流動(dòng)，這意味著個(gè)體出生時(shí)父母難以在空間上流動(dòng)，同時(shí)戶籍所在地很大程度上決定了個(gè)體童年時(shí)期成長環(huán)境和接受教育的城市規(guī)模。

近年來，中國的戶籍制度執(zhí)行力度逐步放松。比如，國家發(fā)改委印發(fā)的《2021年新型城鎮(zhèn)化和城鄉(xiāng)融合發(fā)展重點(diǎn)任務(wù)》指出，要有序放開放寬城市落戶限制(2)詳見：http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-04/13/content_5599332.htm。。這在一定程度上促進(jìn)了勞動(dòng)力要素的自由流動(dòng)，使得個(gè)體跟隨父母從出生時(shí)戶籍所在城市流動(dòng)到其他城市入學(xué)成為可能。然而，一些城市對(duì)流動(dòng)人口隨遷子女設(shè)置一系列入學(xué)限制，使得個(gè)體仍然難以流動(dòng)到非出生城市接受教育(吳賈 等，2020)。由于戶籍制度的限制，使得個(gè)體在空間上難以流動(dòng)，隨遷子女難以在非戶籍城市接受更好的教育。盡管戶籍制度在不斷放松，然而個(gè)體出生時(shí)戶籍城市仍然是決定其成長的重要條件。

(二)理論分析

制度背景分析表明，個(gè)體出生時(shí)的戶籍城市對(duì)個(gè)體而言，會(huì)較大程度上決定這些個(gè)體究竟成長和生活在何種規(guī)模城市。由于城市之間不均衡的發(fā)展，不同規(guī)模城市之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大。中國城市空間上的不均衡發(fā)展，尤其是在教育資源的不均衡和戶籍制度的限制條件下，這導(dǎo)致出生在不同城市的個(gè)體接受的教育公共服務(wù)會(huì)存在差異，進(jìn)而影響人力資本積累。

已有文獻(xiàn)表明，在農(nóng)村長大的兒童似乎沒有享受到與城市長大的兒童同樣的教育機(jī)會(huì)(Van Maarseveen，2020)。同時(shí)，羅楚亮等(2019)研究發(fā)現(xiàn)，中國高等教育不僅在省際之間存在差異，省內(nèi)之間，如省會(huì)城市與非省會(huì)城市也存在差異。人們普遍認(rèn)為，較好的教育資源和公平的教育機(jī)會(huì)可以縮小個(gè)體隨后在勞動(dòng)力市場上的差距，進(jìn)而緩解收入差距(陸根書，1998)。出生時(shí)戶籍所在地決定了個(gè)體成長環(huán)境，包括當(dāng)?shù)氐慕逃Y源等。出生在教育資源較為豐富的大城市，這意味著個(gè)體能接受更高質(zhì)量的教育，而出生在規(guī)模較小的城市意味著將接受較為一般的教育。因而，城市規(guī)模將影響人力資本積累，進(jìn)而影響收入水平。

此外，實(shí)證結(jié)果表明，教育回報(bào)更高的城鎮(zhèn)居民將進(jìn)行更多的人力資本投資(陳斌開 等，2010)。由于集聚效應(yīng)的存在，規(guī)模越大的城市教育回報(bào)率也更高(Behrens et al.,2014;Davis et al.,2019;陳飛 等,2021)。陳飛等(2021)研究表明，增加教育投資是城市規(guī)模溢價(jià)的來源之一。城市規(guī)模越大，教育回報(bào)率越高，相應(yīng)會(huì)激勵(lì)大城市進(jìn)行更多的教育投資。在中國戶籍制度背景下，個(gè)體出生時(shí)戶籍城市等同于個(gè)體童年學(xué)習(xí)生活的城市，其規(guī)模越大，教育投資會(huì)越大。這也將影響個(gè)體人力資本的積累，進(jìn)而影響收入水平。

基于以上理論分析，個(gè)體出生城市規(guī)模越大，其收入水平越高，而人力資本積累是出生城市規(guī)模影響收入水平的重要機(jī)制。

三、數(shù)據(jù)說明

(一)數(shù)據(jù)來源

本文使用中山大學(xué)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心開展的“中國勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查”(CLDS)數(shù)據(jù)(3)本文的觀點(diǎn)和內(nèi)容由作者自負(fù)。如需了解有關(guān)此數(shù)據(jù)的更多信息，請(qǐng)登錄：http://css.sysu.edu.cn。。中國勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查于2012年進(jìn)行基線調(diào)查，2014年進(jìn)行了第一次追蹤調(diào)查，2016年進(jìn)行第二次追蹤調(diào)查。本文使用2014年和2016年中國勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查的個(gè)體調(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)造了混合截面樣本(4)因個(gè)體出生城市不隨時(shí)間變化，因此無法使用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)。。該數(shù)據(jù)提供了全面的個(gè)體勞動(dòng)力市場信息和出生時(shí)戶籍所在城市信息。由于CLDS數(shù)據(jù)中并沒有城市對(duì)應(yīng)的規(guī)模，我們通過匹配國泰君安數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，將個(gè)體出生所在的戶籍城市與對(duì)應(yīng)城市規(guī)模進(jìn)行匹配。參照城市規(guī)模相關(guān)的研究(Bosquet et al.,2019)，本文使用更具經(jīng)濟(jì)意義的城市就業(yè)人口，用以衡量城市規(guī)模。在工具變量方面，1962年城市開通火車信息主要基于該年中國地圖識(shí)別而來。通過手工整理的方式找出1962年開通火車的城市的名稱，地圖是在Baum-Snow et al.(2017)主頁論文附錄中下載而得。本文使用的另一工具變量是城市平均坡度，具體數(shù)據(jù)來源于封志明等(2007)研究。

(二)變量說明

(1)收入水平。本文使用個(gè)體調(diào)查問卷中詢問的收入總和衡量收入水平。在CLDS數(shù)據(jù)2016年的調(diào)查中詢問了個(gè)體2015年收入總和，在CLDS數(shù)據(jù)2014年調(diào)查中詢問了個(gè)體2013年收入總和。在實(shí)證部分，剔除個(gè)體收入為負(fù)的樣本，并對(duì)收入變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

(2)城市規(guī)模。本文基準(zhǔn)回歸使用2013年城市就業(yè)人口衡量城市規(guī)模。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文也采用了其它方法測度城市規(guī)模。其一，參照林伯強(qiáng)等(2019)的方法，使用城市就業(yè)人口密度衡量城市規(guī)模，用城市2013年就業(yè)總?cè)丝?人)除以城市行政面積(平方米)，從而得到城市規(guī)模測度指標(biāo)；其二，筆者能找到的最早的城市就業(yè)人口數(shù)據(jù)為1994年的，本文用其衡量城市規(guī)模。20世紀(jì)90年代各城市就業(yè)人口規(guī)模變化相對(duì)較小，在一定程度上也可以反映個(gè)體出生地城市規(guī)模。

控制變量?？刂谱兞恐饕▊€(gè)體特征變量和家庭特征變量，個(gè)體特征變量有教育年限、性別、年齡、年齡平方、婚姻狀況、健康、戶籍和是否發(fā)生流動(dòng)等。家庭特征主要是父母的受教育程度、14歲時(shí)父母的職業(yè)類型以及14歲時(shí)家庭社會(huì)階層。本文的主要變量描述性統(tǒng)計(jì)分析如表1所示。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)分析

四、實(shí)證結(jié)果

(一)OLS估計(jì)結(jié)果

由于個(gè)體出生地戶籍城市相對(duì)外生，在分析個(gè)體出生地城市規(guī)模與收入的關(guān)系時(shí)，先使用OLS進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，后面再進(jìn)行具體的因果識(shí)別。本文的基準(zhǔn)回歸方程如下：

ln_incomei,t=α+βbirthplacei,j+δXi,t+γt+εi,t

(1)

其中，下標(biāo)i表示個(gè)體，t表示時(shí)間，j表示城市，在基準(zhǔn)回歸使用的CLDS2014和CLDS2016樣本，所以控制了時(shí)間固定效應(yīng)γt；ln_incomei,t指個(gè)體i在第t年的收入，對(duì)收入進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理；birthplacei,j指個(gè)體i出生對(duì)應(yīng)的城市j的規(guī)模，同樣做對(duì)數(shù)化處理；本文關(guān)心的估計(jì)值β表示個(gè)體收入水平與出生地城市規(guī)模之間的彈性，即個(gè)體出生所在城市規(guī)模每擴(kuò)大1%，其收入水平將提升β%。在這里，控制了個(gè)體的教育年限、性別、年齡、年齡平方、婚姻狀況、健康狀況、戶籍、是否發(fā)生流動(dòng)、父親教育水平、父親職業(yè)。

表2展現(xiàn)了本文的基本回歸結(jié)果。模型(1)未控制任何變量，可以觀察出生地城市規(guī)模對(duì)個(gè)體收入水平的影響；從模型(1)到模型(2)，逐步添加了包括個(gè)體教育年限在內(nèi)的個(gè)體特征；模型(3)則進(jìn)一步控制了個(gè)體父親職業(yè)類型和教育水平。由表2可以得知，在逐步添加控制變量后，個(gè)體出生地城市規(guī)模與收入水平仍有顯著的相關(guān)性。在后文，無特別說明情況下，均以模型(3)為基準(zhǔn)回歸。以模型(3)為例，進(jìn)行相應(yīng)的估計(jì)系數(shù)解釋，本文關(guān)心的個(gè)體出生所在城市規(guī)模對(duì)個(gè)體收入的影響。結(jié)果顯示，估計(jì)系數(shù)為0.149，且在1%的水平上顯著。更進(jìn)一步地，個(gè)體出生地城市規(guī)模每增加1%，其收入水平會(huì)顯著增加0.149%。從這一結(jié)果來看，個(gè)體出生地城市規(guī)模對(duì)收入水平有顯著影響。

表2 基本回歸結(jié)果

關(guān)于控制變量系數(shù)。在基準(zhǔn)回歸中，同時(shí)匯報(bào)了控制變量的系數(shù)。平均而言，男性的收入水平顯著高于女性；個(gè)體年齡越大，收入水平顯著越高。年齡的平方項(xiàng)顯示，隨著年齡的進(jìn)一步增大，其收入水平有所下降。這表明，年齡與個(gè)體收入之間存在非線性關(guān)系(5)感謝審稿人指出年齡與收入之間的非線性關(guān)系。。已婚的個(gè)體收入水平越高，但也可能是收入水平越高的個(gè)體才選擇了結(jié)婚，具有選擇效用，這不是本文關(guān)心的核心變量，因此未解決其可能存在的互為因果的內(nèi)生性問題；同時(shí)發(fā)現(xiàn)，健康狀況越差，收入水平顯著越低；另外，城市戶籍個(gè)體相對(duì)農(nóng)村戶籍的個(gè)體而言，收入水平顯著更高；最后，勞動(dòng)力流動(dòng)也提升了其收入水平。

(二)異質(zhì)性分析

基準(zhǔn)回歸中，出生地對(duì)個(gè)體的影響主要體現(xiàn)在了城市與城市之間的差異，即回答了以下問題：出生在更大規(guī)模的城市是否會(huì)有更高的收入水平。更進(jìn)一步地，城市規(guī)模對(duì)中國農(nóng)村地區(qū)的個(gè)體影響可能更大，平均而言，農(nóng)村地區(qū)相對(duì)于城市地區(qū)教育公共服務(wù)水平更低。此外，城市地區(qū)家庭也可以通過校外補(bǔ)習(xí)等方式規(guī)避城市規(guī)模對(duì)個(gè)體造成的負(fù)面影響。那么，出生地對(duì)個(gè)體未來的影響是否會(huì)因?yàn)槭杖胨蕉嬖诓町?？?duì)于高收入個(gè)體影響更大還是對(duì)于低收入個(gè)體影響更大？接下來也將對(duì)此進(jìn)行回答。

1.交互項(xiàng)分析

表3是個(gè)體戶籍與出生城市規(guī)模交互項(xiàng)的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，出生地城市規(guī)模與個(gè)體收入水平有顯著的正相關(guān)性，同時(shí)城鎮(zhèn)戶口與個(gè)體收入水平也有顯著的正相關(guān)性。在表3的模型(3)中，本文添加了城鎮(zhèn)戶口與出生城市規(guī)模的交互項(xiàng)，交互性系數(shù)顯著為負(fù)。這意味著，相對(duì)于城市戶口的個(gè)體而言，出生地城市規(guī)模對(duì)農(nóng)村個(gè)體收入影響更大。值得注意的是，這并不意味著出生地城市規(guī)模對(duì)城鎮(zhèn)戶籍的個(gè)體沒有影響或者是存在負(fù)向影響。

表3 交互項(xiàng)回歸結(jié)果(出生城市規(guī)模對(duì)數(shù)×戶口)

2.分位數(shù)回歸

在前文中發(fā)現(xiàn)，對(duì)于農(nóng)村個(gè)體而言，出生地顯得更加重要。在一定程度上，農(nóng)村個(gè)體代表著低收入群體。那么，出生地對(duì)不同收入群體的影響是否存在差異呢？本文使用分位數(shù)回歸探究出生地城市規(guī)模對(duì)不同收入水平群體的影響。表4是分位數(shù)估計(jì)結(jié)果，其中，模型(1)—(3)分別對(duì)應(yīng)收入在0.1分位、0.5分位和0.9分位的群體。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，隨著個(gè)體收入水平的提高，出生城市的作用有下降的趨勢。對(duì)于低收入的群體而言，出生地城市規(guī)模顯得更加的重要。

表4 分位數(shù)回歸結(jié)果

(三)遷移重要嗎？

降低勞動(dòng)力的自由流動(dòng)的門檻將可以促進(jìn)社會(huì)公平(孫三百 等，2012)。2020年4月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》，提出要引導(dǎo)勞動(dòng)力要素合理暢通有序的流動(dòng)。勞動(dòng)力要素的流動(dòng)將會(huì)使得資源配置效率更高。對(duì)于勞動(dòng)力個(gè)體而言，收入水平將會(huì)提高。除此之外，個(gè)體的遷移也將弱化出生地對(duì)個(gè)體收入產(chǎn)生的影響，即削弱機(jī)會(huì)不平等。表5展現(xiàn)了個(gè)體流動(dòng)對(duì)收入的影響以及流動(dòng)與出生地交互項(xiàng)對(duì)收入的影響。與已有文獻(xiàn)一致(Chetty et al.,2018a;Chetty et al.,2016;Chyn,2018；孫三百 等,2012)，模型(2)發(fā)現(xiàn)，流動(dòng)能促進(jìn)勞動(dòng)者收入水平。模型(3)在模型(2)的基礎(chǔ)上添加了出生地城市與是否流動(dòng)的交互項(xiàng)，交互項(xiàng)系數(shù)在1%的水平顯著為負(fù)，表明流動(dòng)能夠顯著削弱由出生地城市造成的機(jī)會(huì)不平等，即相對(duì)于流動(dòng)者而言，出生城市對(duì)非流動(dòng)者影響更大。

表5 出生地城市規(guī)模、流動(dòng)與收入水平

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)內(nèi)生性討論

接下來，本文試圖回答的主要問題是：個(gè)體出生所在的城市就業(yè)人口規(guī)模是否影響個(gè)體工作時(shí)的收入水平。要準(zhǔn)確識(shí)別兩者之間因果關(guān)系，在最理想的狀態(tài)下是：個(gè)體的出生城市是隨機(jī)生成的，并在出生的城市里成長，這樣，通過簡單的OLS就可以識(shí)別其因果關(guān)系。顯然，這是無法實(shí)現(xiàn)的。正如Chetty et al.(2018a)觀察美國不同區(qū)域之間收入存在著較大差異那樣，中國不同區(qū)域之間的個(gè)體工資水平也存在著較大差異(蹤家峰 等,2015)。從個(gè)體出生地視角考察，造成這種差異主要有兩方面原因：一方面原因是出生城市之間存在系統(tǒng)性的差異，導(dǎo)致不同個(gè)體在不同城市收入水平存在差異，這一點(diǎn)與個(gè)體未來收入并無因果關(guān)系；另一方面原因是城市導(dǎo)致了個(gè)體工資的差異。本文研究的關(guān)鍵是：識(shí)別出生城市多大程度上導(dǎo)致了工資差異。而準(zhǔn)確區(qū)分不同原因，對(duì)政策制定有重要的意義。如果是由于出生城市個(gè)體系統(tǒng)性的差異，那么政策應(yīng)該以人為本；如果是出生的城市直接導(dǎo)致了個(gè)體收入水平差異，那么政策應(yīng)該以區(qū)域?yàn)楸?Chetty et al.,2018a)。

然而，研究個(gè)體出生地城市規(guī)模對(duì)未來收入的影響可能存在遺漏變量和樣本自選擇等內(nèi)生性問題。從本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果來看，個(gè)體出生地城市規(guī)模顯著地提升了個(gè)體收入水平?？赡艿慕忉屓缟衔乃峒澳菢?，但如果是由于選擇效應(yīng)造成的，那么兩者并無因果關(guān)系，本文關(guān)注的是城市規(guī)模對(duì)收入的因果效應(yīng)，即規(guī)模效應(yīng)；如果擔(dān)心只是存在相關(guān)性，那么需要通過一系列的檢驗(yàn)證明其存在因果關(guān)系。本文主要通過三種方式解決可能遺漏變量和樣本自選擇造成的內(nèi)生性問題。第一，盡可能的控制父母早期的特征，如教育和職業(yè)，也包括家庭早期的社會(huì)階層。第二，使用工具變量法進(jìn)行因果識(shí)別，參考已有學(xué)者使用的工具變量(6)感謝Baum-Snow為我們提供了1962年中國開通火車站的資料，具體詳見Baum-Snow主頁：https://sites.google.com/site/baumsnow/research。(Baum-Snow et al.,2017;林伯強(qiáng) 等,2019)，本文使用1962年中國開通火車城市和城市坡度作為城市規(guī)模的工具變量。有效的工具變量需要滿足相關(guān)性和排他性，相關(guān)性指1962年中國開通鐵路的城市和城市平均坡度與個(gè)體出生地城市規(guī)模相關(guān)，排他性指1962年中國開通鐵路的城市和城市平均坡度僅通過影響個(gè)體出生地城市規(guī)模，進(jìn)而作用于個(gè)體收入水平。需要注意的是，工具變量估計(jì)結(jié)果僅僅是局部效應(yīng)。第三，通過限制樣本，排除父母空間自選擇問題。

1.增加控制變量

在理想狀態(tài)下，如果能觀測到殘差項(xiàng)里與個(gè)體出生地城市規(guī)模相關(guān)的變量，并將其完全控制，就可以得到個(gè)體出生地城市規(guī)模對(duì)其未來收入影響的因果效應(yīng)。但現(xiàn)實(shí)中并不能完全觀測并度量與個(gè)體出生地城市規(guī)模相關(guān)的變量?？傮w上，最有可能影響個(gè)體出生城市的是一些家庭或者父母的特征變量。有些人因?yàn)榧彝ケ尘拜^好，生來就在大城市；而有些人由于家庭的貧窮等原因，生來就在小城市，甚至在貧困的山區(qū)。在接下來的估計(jì)中，為了避免由于家庭背景流動(dòng)到不同規(guī)模城市而干擾城市的規(guī)模效應(yīng)，則進(jìn)一步添加了母親的教育水平，增加14歲時(shí)母親的職業(yè)類型，以盡可能控制由于家庭背景不同造成出生在不同規(guī)模城市的影響。估計(jì)結(jié)果如下所示：在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，添加母親的教育和早期職業(yè)類型以及14歲時(shí)家庭的社會(huì)階層，以盡可能控制家庭的背景特征，結(jié)果依然穩(wěn)健。表6的第(1)列結(jié)果顯示，個(gè)體出生城市規(guī)模每擴(kuò)大1%，其未來收入將會(huì)增加0.148%。通過添加早期母親及家庭社會(huì)階層變量，回歸結(jié)果沒有較大差異，表明本文不太可能存在遺漏變量的問題。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：增加控制變量

2.工具變量法

本文還使用工具變量法估計(jì)個(gè)體出生地城市規(guī)模與未來收入的因果效應(yīng)。本文使用1962年開通火車的城市和城市平均坡度作為城市規(guī)模的工具變量，在研究樣本中，60%的城市在1962年開通了火車。關(guān)于1962年火車開通信息，源于Baum-Snow在個(gè)人主頁里提供的1962年中國地圖(Baum-Snow et al.,2017)。通過識(shí)別地圖的方式，確定對(duì)應(yīng)城市在1962年是否開通火車。此外，還參考林伯強(qiáng)等(2019)的做法，同時(shí)使用1962年城市是否開通火車和城市坡度作為經(jīng)濟(jì)聚集的工具變量，即本文的城市規(guī)模的工具變量。

首先，關(guān)于工具變量的相關(guān)性討論。1962年開通火車會(huì)影響之后的火車開通，即由于交通工具的便利性提高，該城市也會(huì)吸引更多的就業(yè)人口，所以1962年火車開通會(huì)影響該城市的就業(yè)人口。另外，1962年中國公路主要用于向當(dāng)?shù)厥袌鲞\(yùn)輸農(nóng)產(chǎn)品，而鐵路則根據(jù)國家和省級(jí)年度計(jì)劃和五年計(jì)劃在大城市和省會(huì)之間運(yùn)輸原材料和制成品(Baum-Snow et al.,2017)。所以，1962年開通火車的城市由于原材料等運(yùn)輸?shù)姆奖?，也能吸引一部分就業(yè)人員。因而，1962年開通火車會(huì)顯著影響城市規(guī)模，如表7第一階段報(bào)告所示，1962年開通火車，城市規(guī)模顯著更大，且F值遠(yuǎn)大于10，因此滿足相關(guān)性。根據(jù)封志明等(2007)的研究，地形的起伏和坡度是影響人口分布和勞動(dòng)力集聚的重要因素，因此城市坡度會(huì)影響城市就業(yè)人口規(guī)模。總體而言，本文使用的兩個(gè)工具變量都滿足相關(guān)性。

表7 工具變量回歸結(jié)果

其次，關(guān)于工具變量的排他性討論。1962年火車的開通與現(xiàn)在時(shí)間間隔較久，不會(huì)直接影響個(gè)體當(dāng)前的收入，而僅促進(jìn)城市就業(yè)人口規(guī)模擴(kuò)大，從而進(jìn)一步導(dǎo)致個(gè)體當(dāng)前收入增加。城市的坡度是地理上天然形成的，因此并不會(huì)直接影響個(gè)體收入水平。正如林伯強(qiáng)等(2019)所討論的那樣，地區(qū)的起伏度并不直接影響綠色經(jīng)濟(jì)效率，而是通過就業(yè)人口的集聚影響綠色經(jīng)濟(jì)效率。同樣，城市的坡度僅通過影響城市的就業(yè)人口規(guī)模方式作用于個(gè)體的收入水平，滿足排他性。所以，本文尋找的兩個(gè)工具變量也滿足排他性。

本文工具變量估計(jì)結(jié)果如表7所示，表7模型(1)對(duì)應(yīng)的是僅使用1962年開通火車城市作為工具變量。第一階段估計(jì)結(jié)果顯示，1962年開通火車城市，其未來城市規(guī)模顯著更大。第一階段F值檢驗(yàn)結(jié)果表明，該工具變量滿足相關(guān)性。第二步估計(jì)的結(jié)果顯示，工具變量法估計(jì)后，個(gè)體出生地城市規(guī)模仍顯著影響個(gè)體收入水平，且在1%的水平上顯著。表7模型(2)是使用1962年開通火車城市和城市坡度作為工具變量的結(jié)果。估計(jì)結(jié)果顯示，個(gè)體出生地城市規(guī)模對(duì)個(gè)體未來收入的確存在因果效應(yīng)。出生地城市規(guī)模每擴(kuò)大1%，未來收入將會(huì)增加0.114%～0.115%。

3.排除父母的選擇效應(yīng)

本文從個(gè)體出生城市的視角出發(fā)，研究了城市規(guī)模對(duì)收入水平的影響。這在一定程度上能夠避免個(gè)體自身的選擇效應(yīng)，但仍然可能存在的問題是個(gè)體父母的選擇性。如能力較強(qiáng)的父母選擇在規(guī)模較大的城市工作和定居，進(jìn)而決定其子女出生在大城市。因而，本文所觀測到的出生城市規(guī)模對(duì)收入水平的影響可能并不完全是由城市規(guī)模所帶來的，還有可能是不可觀測的父母的特征對(duì)其子女收入水平產(chǎn)生影響。具有中國特色的戶籍制度為本文緩解這一問題提供了幫助。在不同時(shí)期，中國人口空間流動(dòng)性存在差異。具體而言：在改革開放之前，勞動(dòng)力的空間流動(dòng)性非常低；在改革開放后，勞動(dòng)力的空間流動(dòng)性較高。但是，即使是在改革開放以后，在大城市落戶也并不容易。本文將對(duì)分析樣本做出不同的限制，使用父母無法自由流動(dòng)的樣本進(jìn)行分析：第一，個(gè)體出生于1979年之前，其父母難以自由流動(dòng)；第二，父親教育水平為初中及以下，父母由于低教育水平難以選擇定居大城市；第三，個(gè)體出生于1979年之前且父親的教育水平為初中及以下。估計(jì)結(jié)果如表8所示。表8結(jié)果表明，無論是采用哪種方式緩解父母的選擇效應(yīng)，個(gè)體的出生地城市會(huì)顯著影響個(gè)體未來的收入水平。

表8 排除父母空間選擇效應(yīng)

(二)變量方面

在數(shù)據(jù)介紹部分已經(jīng)提到，本文的城市規(guī)模使用就業(yè)人口進(jìn)行測度。但是由于數(shù)據(jù)可得性方面的原因，使得本文無法得到每個(gè)個(gè)體出生的年份對(duì)應(yīng)城市的就業(yè)人口，由此統(tǒng)一使用2013年中國各個(gè)城市就業(yè)人口衡量城市規(guī)模。在表9中，本文使用1994年城市就業(yè)人口衡量每個(gè)城市的規(guī)模。不同年代的城市，就業(yè)人口處于動(dòng)態(tài)變化之中，所以1994年的數(shù)據(jù)回歸結(jié)果系數(shù)與2013年數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果系數(shù)有所差異。但這并不影響本文的主要結(jié)論，即：出生地城市規(guī)模會(huì)顯著影響其收入水平。此外，本文也參考林伯強(qiáng)等(2019)的方法，使用城市就業(yè)人口密度衡量城市的經(jīng)濟(jì)集聚。本文借鑒此方法衡量城市規(guī)模，以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表9中的模型(2)所示那樣。將自變量替換為城市就業(yè)人口密度后，結(jié)果依然顯著為正。系數(shù)的含義為，個(gè)體出生地城市就業(yè)密度每提高1%，該個(gè)體未來收入也將顯著增加0.086%。通過變換自變量測度方式，結(jié)果依然穩(wěn)健，說明在一定程度上本文的自變量測度是穩(wěn)健可靠的。

六、機(jī)制分析

上文結(jié)果表明，個(gè)體出生時(shí)戶籍所在地的城市規(guī)模會(huì)顯著影響個(gè)體未來的收入水平。近年來，中國戶籍制度雖然逐步松動(dòng)，但流動(dòng)人口仍然難以在大城市尤其是特大城市落戶(張吉鵬 等，2019)，隨遷子女也無法享受與流入地城市家庭子女同樣的教育公共服務(wù)(吳賈 等，2015)。因此，個(gè)體出生時(shí)戶籍所在地對(duì)人力資本的積累具有重要的影響。已有研究表明，由于高考招生基本方式為“分省定額”，因此各省份之間教育存在一定的機(jī)會(huì)不平等(劉海峰 等，2014)。同時(shí)，各省內(nèi)之間公共教育質(zhì)量存在差異，導(dǎo)致省會(huì)城市與非省會(huì)城市也存在著教育不平等(羅楚亮 等，2019)，進(jìn)而影響人力資本積累。因而，不同城市規(guī)模意味著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及教育財(cái)政方面投入均存在差異。個(gè)體出生時(shí)戶籍所在城市規(guī)模較小，那么個(gè)體接受優(yōu)質(zhì)教育的概率也相對(duì)較低。出生時(shí)戶籍所在地將通過影響個(gè)體人力資本積累方式作用于個(gè)體收入水平。具體而言，本文主要考察了個(gè)體出生時(shí)戶籍所在城市規(guī)模對(duì)個(gè)體教育年限的影響，并進(jìn)一步討論其對(duì)收入水平的影響。此外，我們也從將健康狀況作為人力資本的內(nèi)容進(jìn)行了簡要討論。

(一)出生城市、受教育年限與收入水平

本文理論分析表明，個(gè)體出生城市規(guī)模將影響個(gè)體的人力資本積累，即受教育年限。而受教育年限又是決定個(gè)體收入水平的重要因素之一。為了驗(yàn)證出生地城市規(guī)模通過人力資本積累這一渠道影響其收入水平，本文參照既有研究(張寶友 等,2021;陳飛 等,2021;邵帥 等,2019;溫忠麟 等,2004)的做法，采用中介效應(yīng)模型進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。具體的模型設(shè)定如下：

ln_incomei,t=α0+θ1birthplacei,j+δXi,t+γt+εi,t

(2)

Education_yeari,t=β0+β1birthplacei,j+δXi,t+γt+εi,t

(3)

ln_incomei,t=δ0+δ1birthplacei,j+δEducation_yeari,t+δXi,t+γt+εi,t

(4)

其中，中介變量為受教育年限(Education_yeari,t)。上述模型(2)中的參數(shù)θ1反映了出生地城市規(guī)模對(duì)收入水平影響的總效應(yīng)，模型(4)中δ1則反映了出生地城市規(guī)模對(duì)收入水平影響的直接效應(yīng)。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟，在上述模型(2)—(4)中，如果θ1、β1和δ2均顯著，且δ1系數(shù)相對(duì)于θ1下降，則表明存在中介效應(yīng)；如果δ1不在顯著，則證明存在完全中介效應(yīng)，反之為部分中介效應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示。

中介效應(yīng)檢驗(yàn)第一步，表10第(1)列回歸結(jié)果表明，個(gè)體出生地城市規(guī)模會(huì)顯著影響其收入水平，出生地城市規(guī)模越大，收入水平將顯著越高；中介效應(yīng)檢驗(yàn)第二步，表10第(2)列結(jié)果表明，個(gè)體出生城市規(guī)模也將顯著影響個(gè)體人力資本積累，即影響受教育年限；中介效應(yīng)第三步，表10第(3)列結(jié)果顯示，教育年限系數(shù)顯著為正，表明個(gè)體受教育年限將影響其收入水平，同時(shí)，出生城市規(guī)模的系數(shù)相對(duì)于第(1)列有所下降(0.149<0.177),表明人力資本積累在出生地城市規(guī)模和收入水平之間存在中介。由于第(3)列出生城市規(guī)模系數(shù)仍然顯著，則表明受教育年限這一人力資本起到了部分中介效應(yīng)。通過bootstrap的方式計(jì)算了人力資本積累(教育年限)這一中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例，計(jì)算結(jié)果顯示，人力資本積累(教育年限)這一中介效應(yīng)占到了總效應(yīng)的15.6%。

表10第(2)列也顯示，個(gè)體出生時(shí)戶籍所在地城市規(guī)模每擴(kuò)大一倍，個(gè)體受教育年限將顯著增加0.421年。Fang et al.(2012)以1986年中國義務(wù)教育法的實(shí)施作為政策干預(yù)，發(fā)現(xiàn)義務(wù)教育教育法使得個(gè)體總教育年限增加了0.8年。中國高等教育擴(kuò)招政策使得從1998年到2014年中國大學(xué)錄取人數(shù)年均增長率達(dá)到12.4%(劉生龍 等，2018)。本文的估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與1986年的義務(wù)教育法和1999年中國高等教育擴(kuò)招相比，其個(gè)體出生時(shí)戶籍所在城市對(duì)一個(gè)人的人力資本積累都有較大的影響。這反映了中國城市空間的不均衡發(fā)展，公共教育服務(wù)的不均等對(duì)個(gè)體人力資本積累存在影響。已有文獻(xiàn)研究也已表明，城市偏向的教育經(jīng)費(fèi)投入是城鄉(xiāng)教育水平和收入差距擴(kuò)大的重要原因(陳斌開 等，2010)。

(二)出生城市、健康狀況與收入水平

有研究表明，兒童童年時(shí)成長的環(huán)境對(duì)他們自身多方面都有持久的影響(Adhvaryu et al.,2019;Chetty et al.,2018a;Chetty et al.,2016;Chyn,2018;Hoynes et al.,2016)。上一節(jié)中介效應(yīng)分析表明，出生城市會(huì)影響個(gè)體受教育年限。人力資本除了受教育年限以外，還包括個(gè)體的身體健康狀況。為了反映出生地城市規(guī)模對(duì)不同類別人力資本積累的影響，本文也考察了出生地城市規(guī)模對(duì)個(gè)體健康狀況的影響以及健康狀況對(duì)收入水平的影響。同樣使用中介效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn)，個(gè)體出生城市會(huì)影響其成年后的健康狀況，而健康狀況也將作為人力資本進(jìn)一步影響個(gè)體收入水平。

實(shí)證結(jié)果如表11所示。表11的第(1)列回歸是中介效應(yīng)檢驗(yàn)第一步，表明個(gè)體出生地城市規(guī)模會(huì)顯著影響其收入水平；第(2)列是中介效應(yīng)檢驗(yàn)第二步，表明個(gè)體出生城市規(guī)模也將顯著影響個(gè)體人力資本積累，即健康狀況；第(3)列是中介效應(yīng)檢驗(yàn)第三步，健康狀況系數(shù)顯著為正，表明個(gè)體越健康其收入水平將越高。同時(shí)，出生城市規(guī)模的系數(shù)相對(duì)于第(1)列有所下降(0.149<0.176),表明健康狀況這一人力資本積累在出生地城市規(guī)模和收入水平之間存在中介的作用。由于第(3)列的出生城市規(guī)模系數(shù)仍然顯著，則表明健康狀況這一人力資本起到了部分中介效應(yīng)。本文也通過bootstrap的方式計(jì)算了健康狀況這一中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例，計(jì)算結(jié)果顯示，這一中介效應(yīng)占到了總效應(yīng)的15.2%。

表11 基于健康狀況中介效應(yīng)檢驗(yàn)

基于中介效應(yīng)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是使用受教育年限還是健康狀況測度人力資本，個(gè)體出生地城市規(guī)模將通過影響個(gè)體人力資本積累，進(jìn)而影響其未來收入水平。

七、結(jié)論與政策含義

本文研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)體出生地城市規(guī)模與收入水平具有顯著的相關(guān)性。在進(jìn)行一系列因果識(shí)別后，發(fā)現(xiàn)個(gè)體出生地城市規(guī)模較大會(huì)顯著提升其收入水平。在個(gè)體出生地與收入水平之間，人力資本積累起到了關(guān)鍵性的連接作用。在中國戶籍制度背景下，個(gè)體出生城市代表著個(gè)體成長環(huán)境，成長環(huán)境會(huì)通過影響人力資本積累方式作用于其收入水平。本文使用受教育年限和健康狀況作為人力資本的替代變量，研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)體出生地城市規(guī)模較大會(huì)顯著提升個(gè)體受教育年限；同時(shí)，個(gè)體出生城市規(guī)模較大也會(huì)顯著提升健康狀況，進(jìn)而影響個(gè)體收入水平。

在異質(zhì)性分析部分，本文發(fā)現(xiàn)個(gè)體出生地城市規(guī)模對(duì)農(nóng)村個(gè)體影響更大，表明機(jī)會(huì)不平等對(duì)于農(nóng)村個(gè)體的影響更大。同時(shí)，研究還發(fā)現(xiàn)，人口流動(dòng)能夠削弱出生地城市對(duì)收入的影響?；诖?，本文認(rèn)為，提高勞動(dòng)力要素的流動(dòng)性，有利于削弱機(jī)會(huì)不平等，進(jìn)而降低城鄉(xiāng)差距，實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展。在分位數(shù)回歸部分發(fā)現(xiàn)，出生地對(duì)低收入人群影響更大，而對(duì)高收入人群影響相對(duì)較小。機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，個(gè)體出生城市是通過人力資本積累影響個(gè)體勞動(dòng)力市場表現(xiàn)。除了受教育年限，本文也使用個(gè)體健康狀況作為人力資本的替代指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)出生地城市規(guī)模會(huì)影響個(gè)體健康狀況這一人力資本，進(jìn)而影響收入水平。以上分析表明，人力資本積累是出生地城市規(guī)模影響個(gè)體收入水平的重要渠道之一。

本文的研究具有重要的政策含義。進(jìn)一步推動(dòng)各城市之間公共服務(wù)均等化有利于降低個(gè)體的機(jī)會(huì)不平等，而促進(jìn)勞動(dòng)力要素在空間上自由流動(dòng)有助于降低個(gè)體的機(jī)會(huì)不平等。