中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距的長期演變

李實 吳珊珊 邢春冰

[摘 要：隨著中國經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型和共同富裕的不斷推進，城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距不斷擴大受到了學(xué)術(shù)界和管理層的廣泛關(guān)注。本文使用1988—2018年中國家庭收入調(diào)查（CHIP）數(shù)據(jù)，考察了中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距的長期演變及其影響因素。研究結(jié)果表明，1988—2018年，中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距不斷擴大。本文采用三種方法考察中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距擴大的影響因素，其中，采用明瑟（Mincer）工資方程的回歸結(jié)果表明，城鎮(zhèn)勞動力受教育程度對工資收入的影響持續(xù)上升；運用Shorrocks分解方法發(fā)現(xiàn)，受教育程度在工資收入分配中起到的作用不斷加強，地區(qū)差異帶來的影響不斷弱化；使用反事實方法在將工資收入差距分解為條件分布（價格效應(yīng)）和特征分布（組成效應(yīng)）后發(fā)現(xiàn)，價格效應(yīng)在工資收入差距擴大中起主導(dǎo)作用。本文的研究結(jié)果對于理解中國勞動力市場的演變、工資收入分配變化以及推動共同富裕具有重要參考價值。

關(guān)鍵詞：工資收入差距；勞動力受教育程度；Shorrocks分解；反事實分解方法

中圖分類號：F126.2；F249.24 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1000?176X（2023）07?0016?15 ]

一、問題的提出

經(jīng)過改革開放四十多年的發(fā)展，中國完成了脫貧攻堅、全面建成小康社會的歷史性任務(wù)，取得了令世界矚目的經(jīng)濟成就。但在經(jīng)濟高速增長和居民收入屢創(chuàng)新高背后，經(jīng)濟發(fā)展不平衡不充分的隱憂和居民收入差距仍然較大的問題引起了各界重視。黨的二十大報告提出，到2035年基本實現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化遠(yuǎn)景目標(biāo)，其中，包括到2035年居民人均可支配收入再上新臺階、中等收入群體比重明顯提高、全體人民共同富裕取得更為明顯的實質(zhì)性進展。實現(xiàn)共同富裕是中國式現(xiàn)代化的本質(zhì)要求之一，而完善收入分配制度是實現(xiàn)共同富裕目標(biāo)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。但是由于中國的二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，城鄉(xiāng)發(fā)展和收入分配差距仍然較大，對總體收入差距產(chǎn)生了重要影響。1在城市化率進一步提升的背景下，城鎮(zhèn)勞動力收入差距對全國居民收入差距的影響越來越大［1-3］。由于工資收入是城鎮(zhèn)勞動力的主要收入來源，工資收入差距問題受到的關(guān)注不斷提升，一些學(xué)者對工資收入差距整體演變過程進行了深入探討，著力于尋找影響工資收入差距及其變動的內(nèi)在原因［4-6］。另一部分學(xué)者則重點關(guān)注不同特征群體間的工資收入差距，如城鄉(xiāng)工資收入差距［7-8］、性別工資收入差距［9-10］、地區(qū)工資收入差距［11］、行業(yè)工資收入差距［12］、所有制工資收入差距［13］。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，利用中國居民收入分配課題組收集的1988—2018年不同時期的住戶調(diào)查數(shù)據(jù)，對中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距的長期演變及其影響因素進行分析。

20世紀(jì)90年代以來，中國城鎮(zhèn)勞動力市場經(jīng)歷了重大變革。第一項重大變革是20世紀(jì)90年代中后期的國有企業(yè)改革。在20世紀(jì)90年代初期以前，中國城鎮(zhèn)國有企業(yè)和集體企業(yè)就業(yè)人員一直占城鎮(zhèn)總就業(yè)人員的80%以上，而私營企業(yè)就業(yè)占比則從20世紀(jì)90年代開始持續(xù)升高。隨后的國有企業(yè)改革進一步顯著改變了城鎮(zhèn)地區(qū)勞動力就業(yè)的所有制結(jié)構(gòu)：1997—1998年，非公部門就業(yè)占比急劇增加了16個百分點至46%，到2019年這一占比已經(jīng)高達87%。1所有制改革使得國有企業(yè)和集體企業(yè)的就業(yè)份額持續(xù)下降。在這場改革沖擊下，大批城鎮(zhèn)中年勞動力紛紛下崗，但私營企業(yè)的擴張增加了對勞動力的需求。同時，勞動力雇傭和工資收入開始由勞動力市場供求狀況決定，這導(dǎo)致城鎮(zhèn)勞動力市場上的工資收入差異顯著擴大［14-15］。第二項重大變革是20世紀(jì)90年代以來，城鎮(zhèn)勞動力市場涌入大量農(nóng)村戶籍勞動力。雖然這一時期勞動力工資收入迅速增長，但逐漸放開的流動人口政策使城鎮(zhèn)勞動力就業(yè)受到了巨大的沖擊。陳玉宇等［16］利用1995年和2002年的CHIP數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，人力資本和地區(qū)因素兩個變量對工資收入差距的影響愈發(fā)顯著，教育回報率的上升顯著擴大了城鎮(zhèn)地區(qū)的工資收入差距。農(nóng)村戶籍流動人口的進入加劇了城鎮(zhèn)勞動力市場上低技能勞動力的競爭。Zhang等［15］使用更新的CHIP數(shù)據(jù)或其他調(diào)查數(shù)據(jù)也得到了類似的結(jié)果。Xing和Li［17］研究表明，工資收入殘差不平等（組內(nèi)差距）的上升也主要是由技能價格上升導(dǎo)致的。第三項重大變革是1999年啟動的高等教育擴招政策。在高等教育擴張初期，擴招政策不僅緩解了當(dāng)時的就業(yè)壓力，也為勞動力市場輸送了大量高技能勞動力。但2008年全球金融危機對中國經(jīng)濟造成了巨大的需求沖擊。一些學(xué)者也提出，經(jīng)歷了高速增長的中國經(jīng)濟增速將逐漸放緩，中低速增長將成為中國經(jīng)濟的新常態(tài)。面對整體減速的經(jīng)濟狀況，大學(xué)畢業(yè)生所面臨的競爭壓力不斷增加。由于高等教育招生規(guī)模不斷擴大，勞動力市場中大學(xué)畢業(yè)生的數(shù)量不斷增加，對高學(xué)歷勞動力的工資收入水平產(chǎn)生影響。這種影響究竟對不同受教育程度勞動力（尤其是年輕組別）相對工資收入差異產(chǎn)生什么作用？這也是本文重點關(guān)注的問題。

在不同改革時期，中國城鎮(zhèn)勞動力的工資收入水平呈現(xiàn)怎樣的變化趨勢，不同勞動力之間的工資收入差距如何變化？本文試圖基于1988—2018年CHIP數(shù)據(jù)，來回答這些問題。概括起來，本文可能的學(xué)術(shù)貢獻如下：第一，本文對中國城鎮(zhèn)工資收入差距的長期變化進行描述和分析，其結(jié)果有助于深入理解勞動力市場演變與工資收入差距之間的關(guān)系。第二，本文對各種影響工資收入差距的因素進行分解分析后，發(fā)現(xiàn)個人受教育年限對工資收入差距具有越來越重要的影響，已成為決定工資收入增長和工資收入差距擴大的主導(dǎo)性因素，這是對現(xiàn)有文獻的有益補充。第三，本文利用反事實分解方法發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)工資收入差距的拉大主要歸因于價格效應(yīng)，即各種影響工資收入增長的特征要素回報率的相對變化，而組成效應(yīng)起到的作用并不明顯，這為政府制定精準(zhǔn)的支持政策提供了決策依據(jù)。

二、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)說明

本文使用1988年、1995年、2002年、2007年、2013年和2018年六輪中國家庭收入調(diào)查（CHIP）數(shù)據(jù)，時間跨度長達三十年。1988年的城鎮(zhèn)住戶調(diào)查大部分集中在北京、山西、遼寧、江蘇、安徽、河南、湖北、廣東、云南和甘肅10個省份。1995年在1988年調(diào)查省份的基礎(chǔ)上增加了四川。12002年覆蓋的省份和1995年相同。相比于2002年的調(diào)查，2007年的調(diào)查還包括上海、浙江、福建和湖南4個省份，2013年的調(diào)查增加了山東和湖南。2018年的調(diào)查比2013年的調(diào)查多了內(nèi)蒙古。由于本文研究的重點是城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距，所以，樣本中僅包含其工資收入為正且從事工資性收入就業(yè)的人員，年齡限制在20—60歲之間，均為城鎮(zhèn)戶籍勞動力，不包含農(nóng)民工，本文使用地區(qū)權(quán)重對樣本進行了加權(quán)處理，各年份的樣本量如表1所示。

CHIP數(shù)據(jù)不僅具有全國代表性和跨期可比性，還涵蓋了中國轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中的幾個重要時期。1988—1995年，隨著中國城鎮(zhèn)經(jīng)濟體制從計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟轉(zhuǎn)變，中國開啟了國有企業(yè)改革進程，資源配置方式逐漸市場化；1995—2002年，中國國有企業(yè)改革進入攻堅階段，為了減員增效，導(dǎo)致大量工人失業(yè)或下崗；2002—2007年，中國加入世界貿(mào)易組織（WTO），經(jīng)濟融入全球化的程度加深，沿海地區(qū)出口增加，吸引大量的勞動力從農(nóng)村轉(zhuǎn)移到城市；2007—2013年，受全球金融危機的影響，中國經(jīng)濟受到短暫沖擊，在政府快速實施經(jīng)濟刺激計劃后經(jīng)濟迅速反彈，開始新一輪快速增長，產(chǎn)生巨大的勞動力需求；2013—2018年，中國經(jīng)濟進入新常態(tài)，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革不斷深入，新興產(chǎn)業(yè)和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟快速發(fā)展，居民創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新熱情高漲，涌現(xiàn)了許多新型就業(yè)崗位，增加對高技能人才的需求?；贑HIP數(shù)據(jù)，不僅可以刻畫20世紀(jì)80年代中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入分配狀況，也可以描繪21世紀(jì)以來最新的城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距，并能夠較為系統(tǒng)地勾畫出中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距的長期演變趨勢。

（二）變量選取

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是城鎮(zhèn)勞動力的工資收入（[Wage]），用工資收入的自然對數(shù)（[lnWage]）衡量。工資收入包括基本工資、獎金、津貼、實物折價、服務(wù)折價和個人支付的社會保險費等。企業(yè)的獎金和津貼通常是按年支付，這部分收入往往占總收入的相當(dāng)大份額，所以，本文使用年工資收入而非周或小時工資收入。為了使不同時期工資收入具有可比性，本文使用省級消費者物價指數(shù)將每個年份的勞動力工資收入調(diào)整為以2018年物價水平衡量的工資收入。

2.解釋變量

在解釋工資收入差距時，本文主要關(guān)注個人人力資本變量的影響，因而將受教育程度和工作經(jīng)驗作為主要的解釋變量。其中，受教育程度用受教育年限或?qū)W歷衡量，受教育年限即實際接受教育的年限，按學(xué)歷劃分為小學(xué)及以下、初中、高中、大專、大學(xué)及以上這六類，工作經(jīng)驗用年齡減去受教育年限再減6衡量。2

3.控制變量

本文控制如下變量：性別，女性為0，男性為1；地區(qū)，用省份虛擬變量衡量；所有制，勞動力所在單位為國有單位、集體企業(yè)、合資或外商獨資、私營或個體，分別定義為1、2、3、4。職業(yè)，將國家機關(guān)、黨群組織、企事業(yè)單位負(fù)責(zé)人，專業(yè)技術(shù)人員，辦事員，商業(yè)服務(wù)業(yè)人員，農(nóng)林副牧漁和水利生產(chǎn)人員，生產(chǎn)運輸人員和其他七類人員分別賦值為1—7。行業(yè)，劃分為十二大類進行控制。

（三）模型和方法介紹

1.明瑟（Mincer）工資方程

本文通過明瑟（Mincer）工資方程研究中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入的決定因素，OLS模型如下：

[lnWage=β0+β1Edu+β2Exp+β3Exp2+γX+ε]? ? ? ? ? ? ? （1）

其中，[Wage]表示城鎮(zhèn)勞動力的工資收入，[lnWage]表示工資收入的自然對數(shù)，[Edu]表示城鎮(zhèn)勞動力的受教育年限；[Exp]和[Exp2]分別表示城鎮(zhèn)勞動力的工作經(jīng)驗和工作經(jīng)驗平方；[X]表示性別、地區(qū)、所有制和行業(yè)等控制變量，[ε]表示隨機誤差項。

2．Shorrocks分解方法

分析城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距問題時，雖然可以通過上述回歸方程獲得各個因素對工資收入的影響，但是并沒有辦法獲知各影響因素對工資收入差距貢獻的大小。Shorrocks ［18］提供了基于回歸方程的不平等指數(shù)分解方法，具體如下：

[lnWage=β0+β1X1+β2X2+…+βkXk+ε]? ? ? ? ? ? ? ? （2）

其中，估計系數(shù)[βj]（[j=1，2，…，k]）衡量了解釋變量與工資收入之間的關(guān)系。

Shorrocks分解使用估計系數(shù)作為權(quán)重來進一步估計這些解釋變量對整體工資收入差距的貢獻?；貧w獲得的估計系數(shù)與該解釋變量相乘，便獲得這一變量對工資收入的貢獻：

[Wagej=expβjXj]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

其中，[Wagej]表示第[j]個解釋變量[Xj]帶來的工資收入。

引入基尼系數(shù)[I·]衡量工資收入差距，1[IXj]度量了變量[Xj]對工資收入差距的貢獻，[ΦXj，I]表示加入變量[Xj]后對總工資收入差距的邊際貢獻。按照不同順序剔除變量[Xj]會對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，方程（2）中存在k個變量，那么就存在[k！]種剔除變量[Xj]的回歸方程，對每個方程求出邊際效應(yīng)并取平均值，就能獲得變量[Xj]對總工資收入差距的貢獻：

[ΦXj，I=1k！π∈ΠkIWage|Bπ，Xj?Xj-IWage|Bπ，Xj]? ? ? ? ? ?（4）

其中，[IWage|X]表示條件回歸方程預(yù)測工資收入估算的基尼系數(shù)，[Πk]表示刪除第k個變量所有可能的排序，[Bπ，Xj]表示給定的順序[π]在[Xj]之前的變量集合。那么變量[Xj]對總工資收入差距的貢獻率可以表示為：

[SXj=ΦXj，IIWage] （5）

3.反事實分解方法

為了進一步討論中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距有多少歸因于個人特征變量的變化，又有多少是由于條件分布導(dǎo)致的，本文使用Machado和Mata［19］提出的反事實分解方法。該方法是使用基于條件分位回歸估計工資收入分布條件，并對結(jié)果積分得到無條件工資收入分布，在此基礎(chǔ)上解釋工資收入差距的影響因素。具體做法是先估計[τ]分位上的回歸模型：

[minβti：Wit≥Yit，βtτWit-Xitβt+i：Wit≤Wit，βt1-τWit-Xitβt]

其中，[Wit]表示第i個個體在t年的自然對數(shù)工資收入，[Xit]表示解釋變量，包括受教育年限、工作經(jīng)驗、工作經(jīng)驗平方、性別和地區(qū)。[τ]表示分位值，[τ∈（0，1）]，可得到分位點估計：

[QτWit|Xit=Xitβt（τ）]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （6）

其中，[βt]或[βt（τ）]為各分位點的估計系數(shù)向量。將每個年份中樣本進行100次等距的分位數(shù)回歸，即可得到各個解釋變量在不同年份中每個分位點上的系數(shù)，從而得到以[Xit]為條件的工資收入分布。

式（6）有助于識別不同年份的工資收入結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，分解方法將歷年工資收入差距的變化分解為特征分布（組成效應(yīng)）和條件分布（價格效應(yīng)）兩個部分。特征分布是指勞動力市場上個人特征變化帶來的工資收入差距，也被稱為組成效應(yīng)。條件分布是指給定個人特征情況下，該特征回報率變化（如不同時期教育回報率的變化）帶來的工資收入差距，也被稱為價格效應(yīng)。根據(jù)Machado和Mata［19］分解方法，假定[α·]是關(guān)于工資收入的統(tǒng)計量（如工資收入分位數(shù)、工資收入基尼系數(shù)、工資收入分布），那么兩個年份中[α]的變化可以分解成：

[αfWt1-αfWt0=αf*Wt1;Xt0-αf*Wt0coefficents+αf*Wt1-αf*Wt1;Xt0covariates]

[? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?+residual? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?]? ? ? ? ? ? ? ? （7）

其中，[fWt1]和[fWt0]分別表示[t1]和[t0]年個體樣本工資收入自然對數(shù)邊緣密度的估計值，[f*Wt1]和[f*Wt0]分別表示[t1]和[t0]年個體用反事實分解方法模擬出來的樣本工資收入自然對數(shù)邊緣密度的估計值。[αf*Wt1;Xt0]表示[t1]年所有變量擁有[t0]年工資收入結(jié)構(gòu)的反事實密度。

（四）描述性統(tǒng)計1

表1給出了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表1可以看出，城鎮(zhèn)勞動力的平均受教育年限從1988年的10.540年上升到2018年的11.950；1988年受教育程度為大學(xué)及以上學(xué)歷的勞動力在城鎮(zhèn)勞動力中僅占6.6%，到2018年，這一占比已經(jīng)達到25.218%，這說明中國城鎮(zhèn)勞動力的受教育程度明顯提高。在35歲以下的勞動力中，1988年受過大學(xué)及以上教育的占比不到14%，2018年該占比上升到35.5%。2可見，高等教育的擴張對中國勞動力學(xué)歷結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了很大影響。勞動力供給結(jié)構(gòu)的變化還體現(xiàn)在就業(yè)行業(yè)的選擇上，制造業(yè)就業(yè)人數(shù)占比從1988年的約43%持續(xù)下降到2018年的不到15%。

1988—2018年六個年份的工資收入自然對數(shù)分布和百分位點工資收入增長情況如表2所示。隨著時間的推移，工資收入分布向右移動，表明城鎮(zhèn)勞動力工資收入水平不斷提高。工資收入分布的方差越來越大，說明勞動力工資收入差距持續(xù)擴大。1988年大部分城鎮(zhèn)勞動力的工資收入水平十分接近，工資收入自然對數(shù)的均值集中在8—10之間，工資收入自然對數(shù)中位數(shù)大概在9左右；到2018年，城鎮(zhèn)勞動力工資收入分布更趨于扁平，工資收入差距更大，工資收入分布在1995—2002年之間變化最大。不同收入百分位點之間的工資收入增長率具有顯著差異。1988—1995年和1995—2002年高分位點的工資收入增長率明顯高于低分位點。2002—2007年，20—60分位點的工資收入增長率基本相同，60以上分位點的工資收入增長率依然是高分位點高于低分位點。2007年以后，高分位點的工資收入增長率顯著下降，高分位點的工資收入增長率與低分位點差異并不明顯。在1988—2018年期間，工資收入自然對數(shù)上升了1.798，工資收入的年平均增長率為6%。11988—1995年間，工資收入增長比較緩慢，年增長率低于2%，1995年以后，工資收入增長有了明顯加速；2002—2007年間工資收入增長幅度最大，年增長率超過10%，2007年以后，工資收入的年平均增長率穩(wěn)定在5.3%左右。具體而言，五個時段城鎮(zhèn)勞動力工資收入的年平均增長率分別為1.9%、7.4%、11.3%、5.4%和5.3%左右。從不同分位點來看，在1988—1995年間10分位點（P10）上的城鎮(zhèn)勞動力工資收入出現(xiàn)了負(fù)增長；1995年以后，雖然10分位點（P10）上的城鎮(zhèn)勞動力工資收入持續(xù)增長，但其增長率遠(yuǎn)低于90分位點（P90）上的工資收入增長率，高工資收入勞動力和低工資收入勞動力的工資收入差距逐漸擴大。當(dāng)控制了受教育程度、工作經(jīng)驗、工作經(jīng)驗平方和性別等因素之后，OLS模型的回歸中獲得的殘差可以用來衡量組內(nèi)工資收入差距。從表2可以看出，無論是在高工資收入勞動力（P90—50）2中還是低工資收入勞動力（P50—10）中，組內(nèi)工資收入差距程度不斷加大。在1988年高工資收入勞動力（P90—50）的組內(nèi)工資收入差距高于低工資收入勞動力（P50—10），但在1995年以后，低工資收入勞動力（P50—10）的組內(nèi)工資收入差距超過高工資收入勞動力（P50—10），且二者之間的差別越來越大。

三、中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距長期演變的典型事實

總體來看，城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距在1988—2018年間呈現(xiàn)擴大趨勢。根據(jù)CHIP數(shù)據(jù)計算，1988年、1995年、2002年、2007年、2013年、2018年，中國城鎮(zhèn)勞動力總體的工資收入基尼系數(shù)分別為0.271、0.303、0.358、0.383、0.374、0.394，在30年間擴大1.454倍。筆者從組內(nèi)工資收入差距和組間工資收入差距兩個角度討論1988—2018年城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距的演變。

（一）組內(nèi)工資收入差距及其變化

為考察城鎮(zhèn)勞動力組內(nèi)工資收入差距及其變化，筆者使用工資收入基尼系數(shù)這一指標(biāo)分析受教育程度、性別和年齡三個組內(nèi)城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距，分析結(jié)果如圖1所示。

第一，圖1a中同等受教育程度勞動力組內(nèi)工資收入差距總體上處于上升的趨勢，只是有學(xué)歷組在個別年份出現(xiàn)差距縮小的情況。如小學(xué)及以下和初中學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力組內(nèi)工資收入差距在1988—2018年間呈現(xiàn)先上升后略微下降的趨勢。1988年小學(xué)及以下學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力的組內(nèi)工資收入差距最小，工資收入基尼系數(shù)為0.286，此后持續(xù)上升，到2002年達到最高的0.375，之后逐漸下降，至2018年為0.345。初中學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力的組內(nèi)工資收入差距在1988—2018年間的變化趨勢同樣呈現(xiàn)倒U型變化。高中學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力組內(nèi)工資收入差距在1988—2018年間則呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，工資收入基尼系數(shù)由1988年的0.267上升至2018年的0.357，并且在2013年和2018年高中學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力的組內(nèi)工資收入差距是所有學(xué)歷組中最高的。大學(xué)及以上學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力組內(nèi)工資收入差距在1988年和1995年之間呈現(xiàn)下降趨勢，工資收入基尼系數(shù)由0.286下降到0.254，但在1995—2018年間均呈現(xiàn)上升趨勢，到2018年工資收入基尼系數(shù)上升至0.336?？傮w來看，近年來低學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力的組內(nèi)工資收入差距基本維持不變，而中高學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力的組內(nèi)工資收入差距則呈現(xiàn)略微上升趨勢。

第二，圖1b中不同年齡城鎮(zhèn)勞動力組內(nèi)工資收入差距基本上呈現(xiàn)擴大趨勢。年齡在20—30歲的城鎮(zhèn)勞動力工資收入基尼系數(shù)從1988年的0.288上升到2002年的0.362，2002年以后該年齡組基尼系數(shù)變化不大，2007—2013年在0.365左右徘徊，2018年略微上升至0.387。31—40歲和41—50歲年齡組的工資收入基尼系數(shù)變化情況十分類似，1988—2007年間基尼系數(shù)快速提高，2007—2013年間回落至0.360左右之后，在2018年又提高至0.390左右。而51—60歲之間的城鎮(zhèn)勞動力工資收入基尼系數(shù)表現(xiàn)為不斷擴大的趨勢，從1988年0.239快速擴大至2018年的0.434，工資收入差距擴大了1.816倍，說明年長組中工資收入差距擴大情況比較嚴(yán)重。

第三，圖1c中男性和女性組內(nèi)的工資收入差距在1988—2007年間不斷擴大，但在2007—2018年維持在較高的水平。1988年女性勞動力的工資收入基尼系數(shù)為0.277，到2007年達到0.373，2013年略微下降后，到2018年達到峰值0.382。1988年男性城鎮(zhèn)勞動力工資收入基尼系數(shù)為0.241，到2018年達到0.387，是1988年的1.606倍。

第四，圖1d中所有地區(qū)內(nèi)的城鎮(zhèn)勞動力工資收入基尼系數(shù)在2007年以前大致呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢，但在2007年以后，東部地區(qū)城鎮(zhèn)勞動力工資收入基尼系數(shù)略微下降后上升，而中部地區(qū)和西部地區(qū)城鎮(zhèn)勞動力工資收入基尼系數(shù)持續(xù)上升，在2018年達到最大值。

（二）組間工資收入差距及其變化

圖2顯示了受教育程度、年齡、性別和地區(qū)分組下工資收入自然對數(shù)的差異，具體分析如下：

第一，圖2a給出了不同受教育程度的勞動力相對于高中畢業(yè)生的工資收入自然對數(shù)變化情況。從圖2a可以看出，大學(xué)及以上的勞動力與高中學(xué)歷勞動力相比，工資收入自然對數(shù)差距在1988—2007年之間顯著上升，2007—2013年變化不大，但在2013年之后繼續(xù)上升。而初中學(xué)歷的勞動力與高中學(xué)歷勞動力相比，其工資收入自然對數(shù)差距在1988—2002年間顯著擴大，但2002年以后便維持在一個相對穩(wěn)定的水平。圖2b中，35歲以下受教育程度為大學(xué)及以上的勞動力與35歲以下的高中學(xué)歷勞動力相比，工資收入自然對數(shù)在2007—2013年之間仍在上升?？紤]到大量年輕大學(xué)畢業(yè)生進入勞動力市場，年輕勞動力工資收入自然對數(shù)繼續(xù)上升確實值得進行深入探討。初中學(xué)歷的年輕勞動力與高中學(xué)歷的年輕勞動力相比，2002—2018年間工資收入自然對數(shù)差距大致呈現(xiàn)縮小，但小學(xué)及以下學(xué)歷的年輕勞動力和高中學(xué)歷的年輕勞動力相比，2007年之后差距擴大比較明顯。

第二，圖2c考察了不同受教育程度的年輕勞動力（21—25歲）和中年勞動力（41—45歲）之間的工資收入差距。在2007年之前，低學(xué)歷勞動力的年齡工資收入差異基本呈現(xiàn)下降趨勢，學(xué)歷越低這一下降趨勢越明顯。然而在2007年以后，除小學(xué)及以下學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力以外，其他學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力的年齡工資收入差距都呈現(xiàn)上升趨勢，并且高學(xué)歷勞動力年齡（工作年限）帶來的工資收入溢價在1995—2018年增長更快。不同年齡組的工資收入差距曲線呈U型。具體來看，年輕勞動力的工資收入增長較快，但到達一定年齡之后呈下降趨勢。近年來，大學(xué)及以上學(xué)歷勞動力的年齡工資收入差距呈現(xiàn)更加明顯的U型。圖2d顯示，性別工資收入差距從1995年開始急劇擴大，并且在2013—2018年，低受教育程度勞動力的性別工資收入差距擴大更快。高學(xué)歷勞動力的性別工資收入差距小于低學(xué)歷勞動力。大專以上學(xué)歷勞動力性別工資收入差距在2007年以后基本保持不變，但高中及以下學(xué)歷勞動力的性別工資收入差距，雖然在2007—2013年間有下降的趨勢，但2013年以后明顯上升。

第三，圖2e考察了以中部地區(qū)為基準(zhǔn)組的地區(qū)工資收入差距。從東部地區(qū)相對于中部地區(qū)的工資收入差距來看，1995—2007年小學(xué)及以下學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢，但到2018年二者的工資收入差距又出現(xiàn)較為大幅的攀升，重新接近于1995年的工資收入差距水平。東部地區(qū)初中學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力對于中部地區(qū)的工資收入差距在1988—2002年間呈現(xiàn)擴大趨勢，但2002—2013年間則呈現(xiàn)縮小趨勢，2018年工資收入差距出現(xiàn)反彈，接近于1988年的工資收入差距水平。對于高中學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力而言，1995—2018年，東部地區(qū)與中部地區(qū)的工資收入差距一直呈現(xiàn)下降趨勢，到2018年成為所有學(xué)歷中地區(qū)工資收入差距最低的。2008年以后，東部地區(qū)大專學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力相對于中部地區(qū)的工資收入差距開始呈現(xiàn)下降趨勢，到2018年，其地區(qū)工資收入差距與高中學(xué)歷的差距相近。對于大學(xué)及以上學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力而言，在2007年之前，東部地區(qū)相對于中部地區(qū)的工資收入差距一直呈現(xiàn)擴大趨勢，但2007年以后，地區(qū)工資收入差距則持續(xù)縮小。由此可以看出，高學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力東部地區(qū)相對于中部地區(qū)的工資收入差距近年來呈現(xiàn)下降趨勢，而低受教育程度城鎮(zhèn)勞動力東部地區(qū)相對于中部地區(qū)的工資收入差距則呈現(xiàn)相反的擴大趨勢。圖2f報告了西部地區(qū)相對于中部地區(qū)的工資收入差距，與東部地區(qū)表現(xiàn)不同的是，2007年以來，不論是高受教育程度還是低受教育程度的勞動力，西部地區(qū)相對于中部地區(qū)的工資收入差距都呈現(xiàn)擴大趨勢。

四、基于OLS模型的回歸分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

本文使用Mincer方程對城鎮(zhèn)勞動力的工資收入決定因素進行估計，表3報告了估計結(jié)果。從表3可以看出，城鎮(zhèn)勞動力的受教育年限的回歸系數(shù)1從1988年的0.038大幅上升到2002年的0.093，到2018年已經(jīng)達到0.117，是1988年的3.079倍，且所有系數(shù)都在1%的水平上顯著。1988—2018年，男性勞動力與女性勞動力的工資收入差距顯著拉大。隨著越來越多的大學(xué)畢業(yè)生進入勞動力市場，教育回報率是否會下降便成為人們關(guān)心的重要問題。部分研究認(rèn)為，新進入勞動力市場的工人大部分是受過高等教育的年輕勞動力，這部分勞動力可能對年輕勞動力內(nèi)部的教育回報率有較大的影響。為此，本文將樣本分為年輕組（35歲以下）和年長組（35歲及以上）兩個年齡組。從不同年齡組的教育回報率來看，年輕組的教育回報率在大部分年份都比年長組更高。年輕組勞動力的教育回報率在2002年以前持續(xù)快速增長，2002年以后略有波動，但教育回報率依然維持在0.100以上的水平，并且2018年城鎮(zhèn)勞動力的教育回報率依然為0.116左右。2013年，年輕組的教育回報率為0.123，年長分組的教育回報率僅為0.105。2018年二者教育回報率十分接近，但年輕組依然略高于年長組。通過年齡分組還發(fā)現(xiàn)，年長組的性別工資收入差距大于年輕組。因為個人教育與工作特征顯著相關(guān)，在繼續(xù)控制所有制、職業(yè)和行業(yè)之后，城鎮(zhèn)勞動力的教育回報率有所下降。但是，2013年以前教育回報率的增長趨勢和相對較高的教育回報率并沒有改變?？刂聘嘤绊懸蛩刂?，2013—2018年，教育回報率從0.079下降至0.074，這與不控制所有制、職業(yè)和行業(yè)的趨勢略有不同。1988年性別工資收入差距為0.131，但到2018年，女性勞動力的年工資收入比男性勞動力低0.372?？刂聘嘤绊懸蛩刂螅贻p組和年長組之間的教育回報率差異變得更大，但性別工資收入差距的差異有所縮小。

（二）分組回歸分析

由于不同受教育年限的教育回報率可能是非線性的，較高的教育回報率可能是由于受教育程度較低的勞動力的教育回報率比較高引起的（如中學(xué)學(xué)歷相對于小學(xué)學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力的教育回報率差異較大），按受教育程度（即學(xué)歷）分組研究教育回報率變得十分必要。表4報告了按受教育程度分組得到的教育回報率。從表4可以看出，1988—2018年，具有大學(xué)及以上學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力相對于具有高中學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力的教育回報率持續(xù)上升。但大專學(xué)歷的教育回報率在2002年以后略微下降，后又略微回升。與高中學(xué)歷的勞動力相比，初中及以下學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力的教育回報率為負(fù)數(shù)，1995—2002年間初中及以下學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力與高中學(xué)歷的城鎮(zhèn)勞動力教育回報率差距先是擴大，2002—2007年間縮小，2007年以后又略微擴大而后再次縮小?？刂苽€人工作特征因素之后，城鎮(zhèn)勞動力教育回報率的趨勢大體保持不變，且年輕組大學(xué)及以上學(xué)歷和大專學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力相對于高中學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力的教育回報率都高于年長組。在2007年以前，年輕組初中學(xué)歷與高中學(xué)歷城鎮(zhèn)勞動力的工資收入差距高于年長組，但2013年以后情況發(fā)生了改變，年長組的學(xué)歷工資收入差距超過了年輕組。

五、基于Shorroks分解方法的影響因素分析

本文采用Shorrocks ［18］提出的分解方法來評估不同因素對這一時期工資收入差距影響的貢獻，分解結(jié)果如表5所示。從表5可以看出，1988—2018年間受教育年限對工資收入差距起著越來越重要的作用。在1988年受教育年限變量僅解釋了工資收入差距的4.26%，到2018年，受教育年限變量的貢獻達到15.60%，它對工資收入差距的解釋比例是1988年的3.662倍。作為人力資本水平的另一項重要指標(biāo)——工作經(jīng)驗，對工資收入差距的解釋呈現(xiàn)出U型變化軌跡。在1988年，工作經(jīng)驗對城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距的貢獻率為22.11%，1988—2007年不斷下降，到2007年只有4.05%，12007年以后工作經(jīng)驗對城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距的貢獻有所回升。地區(qū)變量對工資收入差距的影響作用大致呈現(xiàn)不斷下降的趨勢，反映了勞動力市場上勞動力流動帶來的影響，引發(fā)地區(qū)間的工資收入差距逐漸縮小。勞動力的性別變量和工作特征（所有制、職業(yè)、行業(yè)）變量在決定工資收入差距方面也發(fā)揮著作用，但它們的作用相對較小，且在不同年份有著不一樣的表現(xiàn)。分析結(jié)果還表明，不可觀察因素（殘差）在擴大工資收入差距方面發(fā)揮了重要作用，其對工資收入差距的解釋在絕大部分調(diào)查年份都保持在45%以上。

六、基于反事實分解方法的價格效應(yīng)和組成效應(yīng)

在對工資收入差距的演變進行分析后，本文進一步探討工資收入差距的演變中有多少可以歸因于條件分布（價格效應(yīng)）的變化，又有多少可以由特征分布（組成效應(yīng)）的變化來解釋。以1988年的條件分布為基礎(chǔ)，用其他五個年份樣本特征構(gòu)造的反事實工資收入分布與1988年的真實情況十分接近。這意味著條件分布（價格效應(yīng)）的變化是使工資收入分布變得愈加不平等的主要原因，而特征分布（組成效應(yīng)）僅僅解釋了工資收入差距擴大的很小一部分，如表6所示。

從表6可以看出，對于高工資收入勞動力（P90—50）來說，1988年的實際工資收入差距指數(shù)為0.493。反事實方法得到的后續(xù)五年的工資收入差距指數(shù)為0.439、0.447、0.525、0.519和0.514（即按照1988年的系數(shù)估計值和1995年、2002年、2007年、2013年和2018年的樣本特征得出工資收入差距指數(shù)）。這些年份模擬出來的工資收入差距指數(shù)與1988年實際工資收入差距指數(shù)之間的差額，表明了1988年到這個年份之間由于勞動力個人特征分布變化帶來的工資收入差距的變化。在低工資收入勞動力（P50—10）中，估計出來的1995年及以后年份反事實工資收入差距指數(shù)都低于1988年實際工資收入差距指數(shù)。這意味著1988年后低工資收入勞動力（P50—10）特征分布的變化不僅不是擴大這些勞動力的工資收入差距的因素，而是有助于縮小工資收入差距。上述分析表明，若將1988年的條件工資收入分布保持不變，工資收入差距不會因為樣本特征的變化而發(fā)生明顯的變化，即1988年后城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距的擴大主要是由勞動力個人特征的回報率變化導(dǎo)致的，即條件分布（價格效應(yīng)）在工資收入差距的變化中占主導(dǎo)地位。

七、結(jié)論、討論與政策建議

改革開放四十多年來，中國經(jīng)濟快速增長，居民收入大幅提高。與此同時，居民收入差距的不斷擴大也成為經(jīng)濟社會發(fā)展的一個突出問題。本文利用1988—2018年中國家庭收入調(diào)查（CHIP）數(shù)據(jù)分析了中國城鎮(zhèn)勞動力的工資收入變化以及引起工資收入差距的影響因素，主要研究結(jié)論以下：

第一，1988—2018年間中國城鎮(zhèn)勞動力年均工資收入實際增長率約為6%，其中，2002—2007年的年均工資收入增長率最高。在此期間由于高工資收入勞動力的工資收入增長率高于低工資收入勞動力，工資收入分配變得越來越不平等，工資收入基尼系數(shù)從1988年的0.271上升到2018年的0.394。

第二，使用Mincer方程進行OLS估計發(fā)現(xiàn)，1988—2013年教育回報率不斷提高，但在2013—2018年間，教育回報率處于一種穩(wěn)定狀態(tài)，一種高水平穩(wěn)定。若不控制所有制、職業(yè)和行業(yè)變量，2018年教育回報率依然呈上升趨勢；若控制以上三個變量后，2018年教育回報率略低于2013年。此外，1988—2018年間性別工資收入差距一直處于不斷擴大過程。

第三，借助Shorroks分解方法發(fā)現(xiàn)，受教育年限、工作經(jīng)驗、地區(qū)等變量是可觀測因素中決定工資收入分配不均等的最重要因素。作為人力資本重要的表現(xiàn)形式，受教育程度變量對工資收入差距的影響不斷增強；工作經(jīng)驗變量的影響呈現(xiàn)先下降后上升的U型變化，地區(qū)變量的影響不斷減弱。

第四，通過分位數(shù)回歸構(gòu)建反事實，并將工資收入差距分解為條件分布（價格效應(yīng)）和特征分布（組成效應(yīng)）后發(fā)現(xiàn)，條件分布（價格效應(yīng)）在解釋工資收入差距上升中的作用較大，而特征分布（組成效應(yīng)）對于工資收入差距的解釋力度較小。

值得進一步討論的是，1988—2018年中國經(jīng)濟處于改革階段。改革對中國勞動力市場的發(fā)育、發(fā)展和演進起到了很大的推動作用，對城鎮(zhèn)勞動力工資收入形成機制和工資收入差距的變化產(chǎn)生了很大影響，工資收入分配中市場機制的逐步形成在工資收入決定中起到越來越重要的作用。不同的工資收入形成機制會產(chǎn)生不同的工資收入分配機制和工資收入差距。當(dāng)一種個人特征（如學(xué)歷）受到勞動力市場的青睞，它的回報率上升，自然拉大了高低學(xué)歷勞動力之間工資收入差距。本文一些發(fā)現(xiàn)正是驗證了這樣一種判斷：工資收入差距擴大的背后是工資收入形成機制的演變，表現(xiàn)為城鎮(zhèn)勞動力個人特征回報率的變化。

除此之外，還應(yīng)該看到工資收入差距擴大背后的一些不合理因素，比如，女性在勞動力市場上受到歧視，拉大性別工資收入差距，又比如，在勞動力市場供大于求的情況下，低學(xué)歷勞動力在就業(yè)中往往處于劣勢地位，缺少話語權(quán)。針對這些問題，筆者提出以下政策建議：

第一，進一步完善勞動力市場，努力消除勞動力市場歧視并營造公平競爭環(huán)境，加強保障弱勢勞動力的基本權(quán)利。加強勞動力市場監(jiān)管，政府可以加強對用人單位的監(jiān)督，制定更加明確的法律法規(guī)，嚴(yán)禁任何形式的就業(yè)歧視行為，特別是對女性、殘疾等弱勢群體的歧視。監(jiān)管部門應(yīng)加大執(zhí)法力度，對違法行為給予嚴(yán)厲處罰，維護勞動者的合法權(quán)益。同時，政府應(yīng)加強職業(yè)培訓(xùn)和技能提升計劃，特別注重弱勢勞動力的培訓(xùn)和就業(yè)支持。通過提供免費或補貼的培訓(xùn)機會，幫助弱勢勞動者提升技能水平，提高就業(yè)競爭力。

第二，深化收入分配制度改革，建立公平競爭的就業(yè)制度和同工同酬的工資收入分配制度，遏制工資收入差距擴大，實現(xiàn)社會公平。建立公平的工資支付制度，推動同工同酬原則的貫徹落實。這意味著不同性別、不同崗位的勞動者，對于同等工作貢獻應(yīng)獲得相同的報酬。政府應(yīng)制定相應(yīng)的法規(guī)和政策，要求企業(yè)提升工資透明度和公開度，確保工資的公正分配。政府還應(yīng)加大對低收入群體的支持力度，確保他們能夠獲得合理的收入，并通過提供社會福利、補貼和扶持措施，幫助低收入群體減輕經(jīng)濟負(fù)擔(dān)。此外，政府可以通過稅收調(diào)節(jié)和財政補貼等方式，適度調(diào)整收入分配結(jié)構(gòu)，加大對低收入群體的稅收減免力度，同時，適度提高高收入群體的稅負(fù)，防止收入差距拉大，促進收入公平。

第三，發(fā)揮教育在縮小工資收入差距方面的重要作用，保證教育的公平獲得，通過提升教育的普惠性保證教育公平，不斷提高教育質(zhì)量，促進人力資本投資均等化。政府采取措施加大對教育的投入，應(yīng)優(yōu)先保障基礎(chǔ)教育的公平獲得，加大落后地區(qū)學(xué)校設(shè)施改善力度，提供優(yōu)質(zhì)的教育資源。同時，加大對貧困家庭和弱勢群體的教育資助力度，確保他們能夠平等接受教育。此外，政府可以加強對職業(yè)教育質(zhì)量的監(jiān)管和評估，確保培養(yǎng)出的技能人才符合市場需求，并且具備實際工作所需的技能和素質(zhì)。

參考文獻：

［1］ LI S，TERRY S．The distribution of household income in China： inequality，poverty and policies［J］．The China quarterly，2014，217（1）： 1-41.

［2］ MENG X，SHEN K，XUE S．Economic reform，education expansion，and earnings inequality for urban males in China，1988—2009［J］．Journal of comparative economics，2013，41（1）： 227-244.

［3］ RAVALLION M，CHEN S．Chinas （uneven） progress against poverty［J］．Journal of development economics，2007，82（1）： 1-42.

［4］ 夏慶杰，宋麗娜，APPLETON S．中國城鎮(zhèn)工資結(jié)構(gòu)的變化：1988—2008［J］．勞動經(jīng)濟研究，2015，3（1）： 3-35.

［5］ 陳純槿，李實．城鎮(zhèn)勞動力市場結(jié)構(gòu)變遷與收入不平等：1989～2009［J］．管理世界，2013（1）： 45-55.

［6］ 邢春冰，李實．中國城鎮(zhèn)地區(qū)的組內(nèi)工資差距：1995—2007［J］．經(jīng)濟學(xué)（季刊），2011，10（1）： 311-340.

［7］ 孫婧芳．城市勞動力市場中戶籍歧視的變化：農(nóng)民工的就業(yè)與工資［J］．經(jīng)濟研究，2017，52（8）： 171-186.

［8］ 王美艷．中國城市勞動力市場上的性別工資差異［J］．經(jīng)濟研究，2005（12）： 35-44.

［9］ 羅楚亮，滕陽川，李利英．行業(yè)結(jié)構(gòu)、性別歧視與性別工資差距［J］．管理世界，2019（8）： 58-68.

［10］ 宋錦，史泰麗，別雍·古斯塔夫森．中國城鎮(zhèn)性別工資差距：新趨勢？［M］//李實，岳希明，史泰麗，等．中國收入分配格局的最新變化——中國居民收入分配研究V．北京： 中國財政經(jīng)濟出版社，2017： 285-318.

［11］ 楊仁發(fā)．產(chǎn)業(yè)集聚與地區(qū)工資差距——基于我國269個城市的實證研究［J］．管理世界，2013（8）： 41-52.

［12］ 葉林祥，李實，羅楚亮．行業(yè)壟斷、所有制與企業(yè)工資收入差距——基于第一次全國經(jīng)濟普查企業(yè)數(shù)據(jù)的實證研究［J］．管理世界，2011，211（4）： 26-36.

［13］ 楊娟，DEMURGER S，李實．中國城鎮(zhèn)不同所有制企業(yè)勞動力收入差距的變化趨勢［J］．經(jīng)濟學(xué)（季刊），2012，11（1）： 289-308.

［14］ WHALLEY J，XING C．Ownership restructuring and wage inequality in urban China［J］．International? labour review，2016，155（1）： 57-72.

［15］ ZHANG J，ZHAO Y，PARK A，et al．Economic returns to schooling in urban China，1988 to 2001［J］．Journal of comparative economics，2005，33（4）： 730-752.

［16］ 陳玉宇，王志剛，魏眾．中國城鎮(zhèn)居民20世紀(jì)90年代收入不平等及其變化——地區(qū)因素、人力資本在其中的作用［J］．經(jīng)濟科學(xué)，2004（6）： 16-25.

［17］ XING C，LI S．Residual wage inequality in urban China，1995—2007［J］．China economic review，2012，23（2）： 205-222.

［18］ SHORROCKS A F．Decomposition procedures for distributional analysis： a unified framework based on the shapley value［J］．The journal of economic inequality，2013，11（1）： 99-126.

［19］ MACHADO J A F，MATA J．Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regression［J］．Journal of applied econometrics，2005，20（4）： 445-465.Long?Term Evolution of the Wage Gap in Urban China

LI Shi1，2， WU Shan?shan3， XING Chun?bing4

（1. School of Public Affairs， Zhejiang University， Hangzhou 310030， China; 2. Innovation Center of Yangtze River Delta， Zhejiang University， Jiaxing 314102， China；3. School of Labor Economics， Capital University of Economics and Business， Beijing 100070， China；4. School of Agricultural Economics and Rural Development， Renmin University of China， Beijing 100086， China）

Summary：Achieving common prosperity is one of the essential requirements of Chines?style modernization， and improving the income distribution system is a critical link in achieving the goal of common prosperity. Due to China dualistic economic structure， the gap between urban and rural development and income distribution remains large， significantly impacting the overall income gap. Against the background of a further increase in urbanization rate， the income gap of the urban labor force has an increasing impact on the income gap of the nations residents. This paper explores the evolution and causes of the wage gap in urban China using data from the China Household Income Survey from 1988 to 2018. The findings show that during 1988-2018， the urban labor forces average annual wage increased by about 6%， but the wage gap kept widening. The benchmark regression results indicate that the return to education of the urban labor force has continued to rise， and the wage gap between different gender groups has been widening. Using the Shorrocks decomposition method， this paper finds that education， work experience， and region are the most important factors among the observable factors in determining wage inequality， with education playing an increasing role in the wage distribution， the influence of the work experience showing a U?shaped change and the influence caused by regional differences keeping weakening. Using the counterfactual method to decompose the wage gap into conditional distribution （price effect） and characteristic distribution （composition effect）， this paper finds that the price effect plays a more significant role in explaining the rising wage gap and the composition effect is less potent in explaining wage inequality.

The results in this paper validate that the widening wage gap is embedded in the evolution of the wage formation mechanism， which has an essential reference value for understanding the evolution of Chinas labor market， changes in the wage distribution， and promoting common prosperity. Main policy recommendations are as follows. First， the government should further improve the labor market， strive to eliminate labor market discrimination and create a level playing field， and strengthen the protection of fundamental rights of disadvantaged labor. Second， the government should deepen the reform of the income distribution system， establish a fair and competitive employment system and a wage distribution system with equal pay for equal work， curb the widening wage gap， and achieve social equity. Third， the government should attach importance to the critical role of education in narrowing the income gap， ensure equitable access to education， promote educational equity by enhancing the universality of education， continuously enhance the quality of education， and equalize investment in human capital.

Key words：wage gap; education level of loabor force; Shorrocks decomposition; counterfactual decomposition method

（責(zé)任編輯：巴紅靜）

［DOI］10.19654/j.cnki.cjwtyj.2023.07.002

［引用格式］李實，吳珊珊，邢春冰.中國城鎮(zhèn)勞動力工資收入差距的長期演變［J］．財經(jīng)問題研究，2023（7）：16-30.