教育對(duì)我國(guó)收入不平等的影響：測(cè)度與分解

陳曉東

（廣東財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 廣東 廣州 510320）

一、 問題的提出

近年來，盡管我國(guó)政府在調(diào)節(jié)居民收入分配差距方面取得了一定的成效，但收入不平等指數(shù)仍在高位徘徊，收入分配差距始終是民眾關(guān)注的焦點(diǎn)問題之一。在消除絕對(duì)貧困、全面建成小康社會(huì)后，我國(guó)目前正在推進(jìn)實(shí)現(xiàn)共同富裕的社會(huì)主義現(xiàn)代化遠(yuǎn)景目標(biāo)。黨的十九屆五中全會(huì)提出，到2035年“全體人民共同富裕取得更為明顯的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展”。但共同富裕并非整齊劃一的“均富”，而是要鼓勵(lì)勤勞創(chuàng)新致富，在公平公正的發(fā)展環(huán)境下允許不同群體實(shí)現(xiàn)不同程度的富裕。因此，實(shí)現(xiàn)共同富裕目標(biāo)的核心是在提高居民整體收入水平的同時(shí)，努力縮小甚至消除不公平、不合理部分的收入不平等。

鑒于教育是獲取人力資本的重要渠道之一，其對(duì)收入水平具有重要影響，因此本文提出的第一個(gè)問題是：收入不平等中有多大成分可由教育不平等予以解釋，或者說由教育因素引致的收入不平等在總收入不平等中究竟占多大的比重？近年來，越來越多的學(xué)者認(rèn)為收入不平等中既包含公平合理的成分，也包含不公平不合理的成分。具體而言，由社會(huì)制度、家庭背景、性別等個(gè)體不應(yīng)為之承擔(dān)責(zé)任的環(huán)境因素所導(dǎo)致的收入不平等難以被民眾接受，因而被普遍認(rèn)為是不合理的。從宏觀來看，我國(guó)目前存在的區(qū)域差異和城鄉(xiāng)差異即被認(rèn)為是不合理的收入分配差距。相反，由個(gè)體努力程度等因素導(dǎo)致的收入不平等則符合“多勞多得”的公平原則，具有相當(dāng)程度的合理性（Roemer，1998；Marrero和Rodríguez，2013；Andreoli和Fusco，2019；呂光明等，2014；張彤進(jìn)和萬廣華，2020）。

教育是引起收入不平等的重要因素之一。由于教育分布差異本身就存在合理和不合理之分（Junior和Paese，2019；靳振忠等，2019），其所引致的收入不平等也包含合理的成分和不合理的成分。具體而言，在由教育引致的收入不平等中，最終可歸因于環(huán)境因素的部分為不合理成分，而歸因于個(gè)體努力因素的部分則為合理成分。根據(jù)這一思路，本文提出的第二個(gè)研究問題是：由教育引致的收入不平等中，合理和不合理的成分各占幾何？

考慮到環(huán)境因素的多樣性，不同類型環(huán)境因素對(duì)個(gè)體教育和收入不平等的影響機(jī)制和效果均有所差異，因此本文的第三個(gè)問題是：在由教育引致的收入不平等中，不同類型環(huán)境因素的占比究竟有何差異？這種差異在不同年齡組別群體中是否具有一致性？

二、 文獻(xiàn)回顧

根據(jù)Mincer（1974）等提出的人力資本理論，個(gè)體勞動(dòng)生產(chǎn)率與其人力資本水平存在直接聯(lián)系。由于教育在人力資本形成過程中發(fā)揮重要作用，通過人力資本的中介傳導(dǎo)機(jī)制，教育分布差異成為導(dǎo)致收入分配不平等的重要因素之一。如果說，初次分配不均衡是導(dǎo)致收入分配差距的直接原因，那么教育不平等則是收入不平等的主要成因（李子聯(lián)，2013）。Psacharopoulos（1985）早年對(duì)發(fā)展中國(guó)家的實(shí)證研究也表明，教育收益率遠(yuǎn)在物質(zhì)資本收益率之上。綜合來看，現(xiàn)有關(guān)于教育與收入之間關(guān)系的研究主要集中在如下兩方面：

其一是對(duì)教育回報(bào)率的測(cè)度。自改革開放以來，我國(guó)的教育回報(bào)率不斷上升，這與教育價(jià)值逐漸獲得市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的認(rèn)可有關(guān)（劉生龍和胡鞍鋼，2019）。有研究表明，我國(guó)教育回報(bào)率在20世紀(jì)80年代僅為 1%～3%（Knight和Song，1991），而進(jìn)入21世紀(jì)，教育回報(bào)率則高達(dá)7%以上（劉生龍等，2016）。趙忠和何漢儒（2020）的研究也顯示，我國(guó)城鎮(zhèn)勞動(dòng)力教育回報(bào)率隨市場(chǎng)化程度的不同而有所差異。

在教育回報(bào)率的測(cè)度上，基于明瑟（Mincer）方程的測(cè)度可能存在反事實(shí)選擇偏差、遺漏能力變量偏誤等問題，現(xiàn)有研究主要采用雙胞胎數(shù)據(jù)法、模糊斷點(diǎn)回歸法、工具變量法等方法予以處理（鄧峰，2013；周金燕，2015）。其中，前兩種處理方法依賴于特殊的數(shù)據(jù)庫或歷史事件，使用受限；而工具變量法的使用則相對(duì)較為廣泛。如Li和Luo（2004）、顏敏（2012）采用兄弟姐妹數(shù)量、父母教育水平等作為個(gè)體受教育程度的工具變量；Meghir和Palme（2005）借助瑞典對(duì)學(xué)生最低離校年齡的相關(guān)規(guī)定構(gòu)建工具變量；李曉光（2021）則在過度教育理論框架下，選擇特定時(shí)期和區(qū)域內(nèi)專業(yè)技術(shù)人員占比作為工具變量。

其二是分析教育不平等對(duì)收入不平等的影響?；谌肆Y本模型，Mincer（1974）、Becker（1975）等從理論上推測(cè)教育不平等的上升會(huì)導(dǎo)致收入不平等的擴(kuò)大。Lemieux（2006）的實(shí)證研究支持了這一理論推斷。國(guó)內(nèi)也有大量學(xué)者認(rèn)為教育不平等是造成我國(guó)收入分配不平等的主要原因（熊廣勤和張衛(wèi)東，2010；楊俊和黃瀟，2010）。如賀青和張虎（2015）基于我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究表明，教育不平等與收入分配差距之間的正向關(guān)聯(lián)性十分顯著。但也有部分學(xué)者認(rèn)為，通過縮小教育不平等來緩解收入分配不平等是需要一定的前提的，該前提包括相對(duì)較高的平均受教育水平和較低的教育分布差異等（楊俊和黃瀟，2010）。曾嘉（2016）則基于教育質(zhì)量視角，發(fā)現(xiàn)教育質(zhì)量不平等對(duì)收入不平等具有顯著正向影響。

在上述研究的基礎(chǔ)上，本文基于Roemer（1998）的機(jī)會(huì)平等理論分析框架，從公平視角分析教育對(duì)我國(guó)收入不平等的影響。本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下兩方面：（1）現(xiàn)有關(guān)于教育與收入關(guān)系的研究，主要集中于教育回報(bào)率的測(cè)算及變動(dòng)趨勢(shì)分析，本文則測(cè)度了由教育因素引致的收入不平等系數(shù)，以及其中的合理成分和不合理成分的占比，有助于從公平視角審視教育在我國(guó)居民收入分配中所扮演的重要角色，為在“循序漸進(jìn)、久久為功”的原則下推進(jìn)共同富裕目標(biāo)厘清思路。（2）本文進(jìn)一步分解出不同類型環(huán)境因素在教育引致收入不平等中的貢獻(xiàn)份額，更加細(xì)致地反映了教育引致的收入不平等中不合理、不公平部分的成因所在，為合理制訂實(shí)現(xiàn)共同富裕目標(biāo)的路徑方案提供理論參考。

三、 研究方法

（一）測(cè)度教育引致的收入不平等占比

本文首先測(cè)度教育因素在收入不平等中的貢獻(xiàn)占比，以此回答前文提出的第一個(gè)研究問題。具體測(cè)度方法為：基于明瑟（Mincer）收入方程，假定收入決定函數(shù)為：

其中，下標(biāo)i表示個(gè)體；y為個(gè)體收入水平；E為個(gè)體教育水平；expr為個(gè)體工作經(jīng)驗(yàn)；X為能夠影響個(gè)體收入的其他變量，包括個(gè)體性別、民族、地區(qū)、戶籍等。

根據(jù)式（1），構(gòu)建如下計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型估計(jì)教育回報(bào)率：

其中，l ny為對(duì)數(shù)形式的個(gè)體收入； expr2為個(gè)體工作經(jīng)驗(yàn)變量的平方項(xiàng)；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；其他解釋變量的符號(hào)含義同上文； α、β、θ1、θ2以 及 γ均為待估參數(shù)。在對(duì)式（2）進(jìn)行估計(jì)的過程中，可能存在遺漏相關(guān)變量（如個(gè)體能力等）的問題，本文嘗試采用工具變量法對(duì)教育變量的系數(shù)β進(jìn)行估計(jì)。一般認(rèn)為，父母教育與子女教育之間的關(guān)聯(lián)度很高，而且父母教育主要通過影響子女教育進(jìn)而對(duì)子女收入產(chǎn)生影響。借鑒現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)（Li和Luo，2004；顏敏，2012），并結(jié)合后文工具變量有效性的檢驗(yàn)結(jié)果，本文選擇的第一個(gè)工具變量是母親受教育程度。此外，本文還選取地區(qū)平均受教育水平作為個(gè)體教育水平的第二個(gè)工具變量。地區(qū)平均受教育水平可以在一定程度上反映該地區(qū)的教育基礎(chǔ)設(shè)施狀況和文化傳統(tǒng)特征（如重視教育的風(fēng)氣等），而這些變量均能夠?qū)€(gè)體教育產(chǎn)生影響。因此，從理論上講，本文選取的兩個(gè)工具變量與個(gè)體教育之間均存在較強(qiáng)的相關(guān)性。當(dāng)然，所選工具變量究竟是否有效，還需要進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)。

獲得教育變量（Ei） 系數(shù)的參數(shù)估計(jì)值后，可得到消除除教育變量外其他所有變量差異的個(gè)體“反事實(shí)”收入（）：

其中，g(Z)表示除教育變量外所有其他變量的平均值與其對(duì)應(yīng)的系數(shù)估計(jì)值相乘而后求和所得到的結(jié)果。

現(xiàn)有文獻(xiàn)普遍采用平均對(duì)數(shù)離差（MLD）指數(shù)對(duì)收入不平等進(jìn)行結(jié)構(gòu)分解，因該指數(shù)在分解過程中具備可加性與路徑獨(dú)立性，能夠?qū)⒖偟牟黄降劝凑諄碓匆蛩匦再|(zhì)的不同進(jìn)行完全分解（Marrero和Rodríguez, 2013；史新杰等，2018；李瑩和呂光明，2018）。因此，本文采用平均對(duì)數(shù)離差（MLD）指數(shù)測(cè)度由教育因素引致的收入不平等絕對(duì)系數(shù)：

式（4）的第二個(gè)等號(hào)緣于MLD指數(shù)的規(guī)模不變性質(zhì)（scale invariant）①規(guī)模不變性質(zhì)意指，對(duì)平均對(duì)數(shù)離差指數(shù)I MLD(yi) 而 言，變量y i 乘以一個(gè)非0常數(shù)，不會(huì)對(duì)指數(shù)結(jié)果產(chǎn)生影響。，其中進(jìn)一步地，由教育因素引致的收入不平等相對(duì)系數(shù)可表示為

（二）測(cè)度教育引致的收入不平等中合理和不合理成分的占比

由教育引致的收入不平等一部分歸因于不受個(gè)體控制的環(huán)境因素（如家庭背景、社會(huì)制度等），該部分收入不平等通常被視為不公平、不合理成分；另一部分則歸因于其他因素（如個(gè)體努力程度、運(yùn)氣等）。本文通過分解上述兩類因素，定量測(cè)度教育引致的收入不平等中合理和不合理成分的各自占比，從而回答前文提出的第二個(gè)研究問題。本文采用“參數(shù)法”（Alm?s等，2011；Andreoli和Fusco，2019）測(cè)度教育引致的收入不平等。

首先設(shè)定如下方程形式：

其中，Ci為 個(gè)體i的環(huán)境向量；ui為 隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，衡量影響收入的個(gè)體努力程度、運(yùn)氣等因素。那么，上述個(gè)體“反事實(shí)”收入（）中，由環(huán)境因素解釋的部分可表示為：

該絕對(duì)系數(shù)占由教育引致收入不平等的比重（即相對(duì)系數(shù)）為

（三）分解教育引致的收入不平等中不同類型環(huán)境因素的貢獻(xiàn)份額

本文采用Shorrocks（2013）提出的Shapley值方法，進(jìn)一步測(cè)度各類環(huán)境因素在教育引致的收入不平等中所占的貢獻(xiàn)份額，以此回答本文提出的第三個(gè)研究問題。假定環(huán)境向量集中包含M種環(huán)境因素?？紤]到每種環(huán)境因素都有選擇“進(jìn)入”或“不進(jìn)入”回歸模型的兩種可能性，故在以對(duì)數(shù)“反事實(shí)”收入為被解釋變量，環(huán)境變量為解釋變量的回歸模型中，一共有2M種可能的環(huán)境變量組合形式。針對(duì)每一種環(huán)境因素，分別計(jì)算包含該環(huán)境因素與不包含該環(huán)境因素條件下由教育引致的收入不平等系數(shù)的差值。在該計(jì)算過程中，其他環(huán)境因素可能存在2M-1種不同的組合形式。對(duì)所有不同組合形式下求出的差值取平均，即可獲得該類型環(huán)境因素在教育引致的收入不平等中的貢獻(xiàn)份額。

四、 數(shù)據(jù)來源與變量選擇

（一）數(shù)據(jù)來源

中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查（Chinese General Social Survey，CGSS）是我國(guó)最早的全國(guó)性、綜合性、連續(xù)性學(xué)術(shù)調(diào)查項(xiàng)目，該項(xiàng)目全面收集了地區(qū)、社區(qū)、家庭、個(gè)人等多個(gè)層次的數(shù)據(jù)信息，被學(xué)界廣泛使用。CGSS2017于2020年10月1日發(fā)布，覆蓋我國(guó)28個(gè)?。ㄖ陛犑谢蜃灾螀^(qū)），共完成有效樣本12 582份。根據(jù)研究需要對(duì)數(shù)據(jù)作以下處理：（1）刪除部分缺失或者不適用的樣本；（2）刪除收入取值為0的樣本；（3）刪除年齡超過60歲的樣本。最終有效樣本容量為3 653。

（二）變量選擇

借鑒現(xiàn)有關(guān)于教育回報(bào)率的研究成果（鄧峰，2013；邢春冰等，2013），收入決定方程中的被解釋變量為對(duì)數(shù)形式的個(gè)體收入變量，解釋變量為個(gè)體教育變量，此外還包含個(gè)體工作經(jīng)驗(yàn)、性別、民族、地區(qū)、戶籍等控制變量。具體說明如下：（1）個(gè)體收入變量（lninc）。選擇個(gè)體上年（2016年）的全年總收入，并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。為了增強(qiáng)研究結(jié)果的穩(wěn)健性，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行極端值處理①為消減極端收入值對(duì)測(cè)度結(jié)果的干擾，本文以收入分布的75百分位和25百分位作為上下分界點(diǎn)，剔除分界點(diǎn)外1.5倍四分位間距的樣本觀測(cè)值。。（2）個(gè)體教育變量（educ_y）。為便于估算，將個(gè)體受教育程度轉(zhuǎn)換為受教育年限，即未上過學(xué)、私塾或掃盲班、小學(xué)、初中、高中（含職高、技校和中專）、大專、本科、研究生及以上對(duì)應(yīng)的受教育年限依次為0、3、6、9、12、15、16、19。（3）個(gè)體工作經(jīng)驗(yàn)變量（expr）。參照鄧峰（2013），用個(gè)體年齡減去受教育年限再減去6，以此衡量個(gè)體工作經(jīng)驗(yàn)。（4）人口特征變量。個(gè)體性別（gend）為虛擬變量，男性取值1，女性取值0；民族（minzu）也為虛擬變量，漢族取值1，其他民族取值0。（5）宏觀環(huán)境變量。地區(qū)變量（east）①現(xiàn)有文獻(xiàn)通常將個(gè)體所在區(qū)域分為東部和中西部?jī)深?，并采用出生地信息進(jìn)行區(qū)分（靳振忠等，2018）?？紤]到CGSS2017數(shù)據(jù)庫并不包含個(gè)體出生地信息，因此本文利用個(gè)體受訪地信息對(duì)其所在區(qū)域進(jìn)行劃分，并剔除存在跨地區(qū)人口遷移的樣本。，受訪地為東部區(qū)域，east變量取值1，否則取值0；戶籍變量（huji），若個(gè)體為農(nóng)業(yè)戶口，huji變量取值為0；若個(gè)體為非農(nóng)業(yè)戶口，huji變量取值為1，同時(shí)將具有“農(nóng)轉(zhuǎn)非”經(jīng)歷的非農(nóng)業(yè)戶籍群體調(diào)整為農(nóng)業(yè)戶籍群體。（6）家庭背景變量。家庭文化背景因素（educ），包含父親和母親受教育程度，劃分為小學(xué)以下、小學(xué)、初中、初中以上四個(gè)類別，以“小學(xué)以下”類別為基準(zhǔn)組構(gòu)建虛擬變量。家庭經(jīng)濟(jì)背景因素，參考靳振忠等（2018）、陳曉東和張衛(wèi)東（2018），以受訪者自評(píng)14歲時(shí)的家庭等級(jí)信息（rank）和父母職業(yè)類型信息（work）構(gòu)建家庭經(jīng)濟(jì)背景變量。根據(jù)對(duì)“您認(rèn)為在您14歲時(shí)，您的家庭處在哪個(gè)等級(jí)上？”的回答，將家庭等級(jí)劃分為較低等級(jí)（1～2）、中間等級(jí)（3～4）、較高等級(jí)（5～10）三個(gè)等級(jí)②“您認(rèn)為在您14歲時(shí)，您的家庭處在哪個(gè)等級(jí)上？”的選項(xiàng)為數(shù)字1～10，數(shù)值越大表示家庭等級(jí)越高，然后以較低等級(jí)群體作為參照組生成兩個(gè)虛擬變量rank2和rank3。當(dāng)個(gè)體處于中間等級(jí)時(shí)，rank2取值為1，否則取值為0；當(dāng)個(gè)體處于較高等級(jí)時(shí)，rank3取值為1，否則取值為0。；參考李路路和朱斌（2015），將職業(yè)類型劃分為最低層級(jí)（農(nóng)業(yè)從業(yè)人員）、中間層級(jí)（生產(chǎn)、運(yùn)輸設(shè)備操作及相關(guān)人員，商業(yè)、服務(wù)業(yè)人員，辦事人員和有關(guān)人員）和最高層級(jí)（專業(yè)技術(shù)人員，國(guó)家機(jī)關(guān)、黨群組織、企事業(yè)單位負(fù)責(zé)人）三個(gè)層級(jí)，并以最低層級(jí)“農(nóng)業(yè)從業(yè)人員”類型作為參照組生成虛擬變量。相關(guān)變量釋義及描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量釋義及描述性統(tǒng)計(jì)

五、 研究結(jié)果分析

（一）教育在收入不平等中的貢獻(xiàn)占比

基于工具變量法的估計(jì)結(jié)果表明，教育對(duì)個(gè)體收入水平具有顯著正向影響，教育回報(bào)率約為16.9%[見表2第（1）列所示]。對(duì)工具變量有效性的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，F(xiàn)值為131.9，遠(yuǎn)大于經(jīng)驗(yàn)值10，故本文選擇的工具變量并非弱工具變量；過度識(shí)別檢驗(yàn)的Sargan統(tǒng)計(jì)量伴隨概率為0.757，可以認(rèn)為工具變量滿足外生性，即與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)。此外，DWH檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率為0.000，表明教育變量存在顯著的內(nèi)生性問題，因而采用工具變量法進(jìn)行估計(jì)具有合理性。除教育變量外，其他控制變量系數(shù)估計(jì)值的符號(hào)均符合理論預(yù)期，且除戶籍變量外均在1%的水平上顯著，表明基本模型設(shè)定較為合理。

表2 教育和環(huán)境因素影響收入水平的回歸估計(jì)結(jié)果

表3中的測(cè)度結(jié)果顯示，以平均對(duì)數(shù)離差（MLD）指數(shù)衡量的我國(guó)居民收入不平等程度約為0.437 0，且在較低年齡群體中收入不平等程度相對(duì)更低；就全樣本而言，由教育因素引致的收入不平等成分約為0.222 3，占總收入不平等的比重達(dá)50.87%，表明受教育程度差異是導(dǎo)致我國(guó)居民收入分配不均的重要原因之一。此外，在不同年齡群體中，教育因素在收入不平等中所起的作用存在較大差異。較低年齡組別群體（18～45歲）中，教育引致的收入不平等占總收入不平等的比例高達(dá)85.83%，明顯高于較高年齡組別群體（46～60歲）的測(cè)度結(jié)果（40.37%）。對(duì)此可能的解釋是，較高年齡群體受教育程度普遍較低，且受到改革開放以前傾向于平均主義的經(jīng)濟(jì)制度的影響，導(dǎo)致教育在收入分配差距中的貢獻(xiàn)比例較低。

表3 教育在收入不平等中的貢獻(xiàn)占比及不同性質(zhì)來源分解結(jié)果

（二）測(cè)度教育引致的收入不平等中合理和不合理成分占比

依據(jù)前文介紹的測(cè)度方法，表3給出了教育引致的收入不平等中合理性占比的測(cè)度結(jié)果。由表3可知，就全樣本而言，教育引致的收入不平等中歸因于環(huán)境因素的比例為44.00%，而歸因于其他因素的比例為56.00%。這表明在我國(guó)居民教育引致的收入不平等中，不公平、不合理的部分占比較高，該部分收入不平等與個(gè)體努力因素?zé)o關(guān)，主要受到個(gè)體家庭背景、社會(huì)制度以及個(gè)體特征等環(huán)境因素的影響。該環(huán)境因素導(dǎo)致了個(gè)體之間的受教育程度出現(xiàn)差異，進(jìn)而拉大了收入分配差距。因此，促進(jìn)教育公平和收入分配公平須以降低該44%比重的不平等成分作為主要著力點(diǎn)。

按年齡分組的結(jié)果表明，在較低年齡組（18～45歲）中，教育引致的收入不平等中歸因于環(huán)境因素的比例為45.06%，略高于較高年齡組（46～60歲）的測(cè)度結(jié)果（37.35%）。為探究二者之間差異的來源，下文進(jìn)一步細(xì)分不同類型的環(huán)境因素來測(cè)度其各自的貢獻(xiàn)份額，并進(jìn)行不同年齡組別樣本之間的對(duì)比分析。

（三）測(cè)度不同類型環(huán)境因素的貢獻(xiàn)占比

本文首先將環(huán)境因素分為四類：第一類是家庭文化因素，包括父母受教育程度變量；第二類是家庭經(jīng)濟(jì)因素，包括受訪者年少時(shí)的家庭社會(huì)等級(jí)變量和父母職業(yè)類型變量；第三類是社會(huì)環(huán)境因素，包括戶籍、區(qū)域等變量；第四類是個(gè)體特征因素，包括個(gè)體性別、民族等變量。然后，分別測(cè)度上述四類環(huán)境因素在教育引致的收入不平等中的貢獻(xiàn)份額，測(cè)度結(jié)果如表4所示。

表4 不同環(huán)境變量的Shapley值分解結(jié)果

基于全樣本的測(cè)度結(jié)果顯示，在四類環(huán)境因素中，家庭文化因素的貢獻(xiàn)份額最為突出，達(dá)到42.94%，家庭經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)環(huán)境因素次之（分別為23.50%和23.36%），而個(gè)體特征因素的貢獻(xiàn)份額則相對(duì)較低（為10.20%）。由此可見，家庭背景因素（包括家庭文化因素和家庭經(jīng)濟(jì)因素）在全部環(huán)境因素中約占2/3，這可能與家庭背景因素在教育機(jī)會(huì)不平等中的重要作用有關(guān)。靳振忠等（2018）研究發(fā)現(xiàn)，在我國(guó)居民高等教育獲得的機(jī)會(huì)不平等中，家庭背景因素的貢獻(xiàn)份額約占49%，其重要性在所有環(huán)境因素類型中占據(jù)首位，且其中家庭文化因素的重要性遠(yuǎn)超家庭經(jīng)濟(jì)因素。這一點(diǎn)與本文的研究結(jié)果具有一致性。此外，地區(qū)差異和戶籍區(qū)分等社會(huì)環(huán)境因素的貢獻(xiàn)占比也較高，表明地區(qū)發(fā)展不平衡和戶籍歧視通過教育變量對(duì)我國(guó)居民收入分配差距所產(chǎn)生的影響仍較為突出。

按年齡分組的測(cè)度結(jié)果表明，家庭文化因素的貢獻(xiàn)份額在較高年齡組別群體（46～60歲）中明顯較低（貢獻(xiàn)比例為28.42%）。究其原因，可能與“文革”有關(guān)，較高年齡組別群體在青少年時(shí)期受到“文革”沖擊，其受教育水平與“家庭成分”的關(guān)聯(lián)度更高，而與父母受教育水平關(guān)系不大，如1970-1976年間“推薦制”入學(xué)制度更傾向于工農(nóng)階層子女。而在較低年齡組別群體（18～45歲）中家庭文化因素的貢獻(xiàn)份額相對(duì)較高（為39.25%），表明隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向知識(shí)密集型和技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變，教育對(duì)收入不平等的影響程度逐漸增強(qiáng)的同時(shí)，由家庭文化因素導(dǎo)致的教育機(jī)會(huì)不平等和收入分配機(jī)會(huì)不平等問題依然較為突出。

表4中還值得關(guān)注的是：第一，社會(huì)環(huán)境因素的貢獻(xiàn)份額從較高年齡組別群體（46～60歲）的32.96%降至較低年齡組別群體（18～45歲）的24.26%，這一變化趨勢(shì)表明，盡管我國(guó)仍然存在地區(qū)發(fā)展不平衡等問題，但近年來我國(guó)政府致力于消除戶籍歧視、縮小地區(qū)發(fā)展不平衡的舉措取得了一定成效。第二，在不同年齡組別群體中，個(gè)體特征因素的貢獻(xiàn)份額均較低，且在較低年齡組別群體中的貢獻(xiàn)份額（10.70%）略低于較高年齡組別群體（12.89%），表明長(zhǎng)期以來我國(guó)政府在促進(jìn)性別平等、民族平等等工作中成效突出。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.樣本范圍選擇。關(guān)于樣本年齡范圍的選擇，除了18～60歲外，本文還分別嘗試選取18～55歲、18～65歲的年齡群體，估計(jì)結(jié)果顯示，教育引致的收入不平等占比均在51%至55%之間，而其中歸因于環(huán)境因素的占比均在43%左右，與表3的估計(jì)結(jié)果無太大差異①限于篇幅，相關(guān)測(cè)度結(jié)果備索。。

2.極端值處理。為消減極端收入值對(duì)測(cè)度結(jié)果的干擾，本文以收入分布的75百分位和25百分位作為上下分界點(diǎn)，剔除分界點(diǎn)外1.5倍四分位間距的樣本觀測(cè)值。為了確保研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文也嘗試剔除分界點(diǎn)外3倍四分位間距的樣本觀測(cè)值，估計(jì)結(jié)果顯示（備索），無論采用何種方式處理極端值，結(jié)果均較為穩(wěn)健。

3.不同年份測(cè)度結(jié)果的對(duì)比分析。除CGSS2017外，本文也嘗試采用其他年份的CGSS數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度，并將結(jié)果進(jìn)行縱向?qū)Ρ取y(cè)度結(jié)果顯示（備索），從2010年至2017年，我國(guó)居民教育引致的收入不平等占比在50%～71%之間呈現(xiàn)無規(guī)律性波動(dòng)；教育引致的收入不平等中歸結(jié)于環(huán)境因素的部分則在波動(dòng)中呈現(xiàn)大致上升的態(tài)勢(shì)②從2010年的39.72%逐步上升至2015年的46.28%，之后降至2017年的44.56%。。從不同類型環(huán)境因素貢獻(xiàn)份額的分解結(jié)果來看（如表5所示），各類環(huán)境因素的貢獻(xiàn)份額均在小幅度范圍內(nèi)呈現(xiàn)無規(guī)律性波動(dòng)。與2017年相比，其他年份的測(cè)度結(jié)果雖有一定的差異，但波動(dòng)幅度較小，且基本結(jié)論并無二致，即家庭文化因素的貢獻(xiàn)占比最大，家庭經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)環(huán)境因素次之，而個(gè)體特征因素的貢獻(xiàn)占比最小?？傮w而言，本文主要測(cè)度結(jié)果的縱向變動(dòng)趨勢(shì)并不明顯，不同年份的測(cè)度結(jié)果較為接近，所得結(jié)論基本一致，進(jìn)一步佐證了前文主要結(jié)論的穩(wěn)健性。

表5 不同年份的測(cè)度結(jié)果比較

六、 結(jié)論與啟示

本文旨在從教育視角分析我國(guó)的收入不平等問題，以探究實(shí)現(xiàn)共同富裕目標(biāo)的邏輯和思路。在Roemer（1998）提出的機(jī)會(huì)平等理論分析框架下，基于中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查（CGSS）數(shù)據(jù)，本文利用工具變量法的研究結(jié)果表明：第一，我國(guó)居民收入分配不平等中，由教育因素決定的成分占比高達(dá)50%以上，且這一比例在不同年齡組別群體中具有較大差異，表明受教育程度差異是導(dǎo)致我國(guó)居民收入分配不均的重要原因之一，而且教育對(duì)收入不平等的影響在不同的歷史發(fā)展時(shí)期呈現(xiàn)不同的特征。第二，基于工具變量法的測(cè)度結(jié)果表明，我國(guó)居民由教育引致的收入不平等中，有56%可歸因于個(gè)體努力或運(yùn)氣因素，屬于能夠被民眾所接受的合理成分，而另外44%則歸因于環(huán)境因素，屬于不公平、不合理的成分。在較低年齡組中，教育引致的收入不平等中歸因于環(huán)境因素的比例更高。第三，通過對(duì)不同類型環(huán)境因素在教育引致的收入不平等中所占貢獻(xiàn)份額進(jìn)行分解可知，家庭文化因素占據(jù)主導(dǎo)地位，家庭經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)環(huán)境因素次之，個(gè)體特征因素所起作用則較弱。第四，進(jìn)一步按照年齡分組的研究結(jié)果表明，家庭文化因素的貢獻(xiàn)份額在較高年齡組別群體中明顯更低，這可能與“文革”經(jīng)歷相關(guān)；而在較低年齡組別群體中家庭文化因素的貢獻(xiàn)份額相對(duì)較高，表明盡管近年來我國(guó)人均受教育程度不斷提高，但由家庭文化因素導(dǎo)致的教育和收入不平等問題依然較為突出。此外，社會(huì)環(huán)境因素和個(gè)體特征因素的貢獻(xiàn)份額在較低年齡組別群體中均明顯較低，表明我國(guó)長(zhǎng)期以來致力于消除戶籍歧視、縮小地區(qū)發(fā)展不平衡、促進(jìn)性別平等和民族平等的舉措取得了一定成效。

基于上述研究結(jié)論，本文的啟示為：首先，由于我國(guó)教育引致的收入分配不平等中不公平、不合理的成分仍然較高，因此，在促進(jìn)教育資本市場(chǎng)化定價(jià)、提高教育回報(bào)率的同時(shí)，應(yīng)著力改善教育機(jī)會(huì)不平等狀況，如促進(jìn)基礎(chǔ)教育資源分布均等化、加強(qiáng)對(duì)貧困地區(qū)義務(wù)教育的政策支持力度等，以期在“久久為功”的原則下逐步實(shí)現(xiàn)共同富裕的目標(biāo)。其次，盡管近年來在教育引致的收入不平等中，社會(huì)環(huán)境因素的貢獻(xiàn)比例有所下降，但依然占據(jù)較高份額，因此建議在消除戶籍歧視、促進(jìn)勞動(dòng)力資源自由流動(dòng)的同時(shí)，加強(qiáng)教育專項(xiàng)資金的跨區(qū)域轉(zhuǎn)移支付力度，縮小地區(qū)間基礎(chǔ)教育資源的分布差異。最后，由于教育引致的收入分配不平等中家庭文化因素占據(jù)主導(dǎo)地位，為了弱化父輩教育與子代教育之間的關(guān)聯(lián)度，降低由家庭文化因素引致的教育機(jī)會(huì)不平等，建議進(jìn)一步提高中小學(xué)教師薪資待遇，尤其是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后的地區(qū)，可嘗試將教師待遇提升至甚至超過公務(wù)員水平，并且完善師資隊(duì)伍的競(jìng)爭(zhēng)淘汰機(jī)制，以此作為提升落后地區(qū)基礎(chǔ)教育質(zhì)量的抓手。鑒于學(xué)校教育和家庭教育之間具有一定的替代性，因而學(xué)校教育質(zhì)量的改善能夠弱化弱勢(shì)家庭子女對(duì)家庭教育的依賴性，從而降低家庭文化因素在教育引致的收入分配不平等中的貢獻(xiàn)份額。