中国劳动力市场的户籍分割效应及其_省略_异与机会差异双重视角下的实证研究_余向华

中国劳动力市场的户籍分割效应及其变迁

*

———工资差异与机会差异双重视角下的实证研究

余向华陈雪娟

内容提要：针对农村户籍者普遍遭遇的同工不同酬和就业机会不平等问题，基于1993—2009年CHNS 微观数据，从工资差异和机会差异双重视角，本文进行了综合异质性揭示和内生性处理的计量和分解。结果显示：改革中岗位进入上的机会歧视有所减弱，但部门进入方面的机会歧视依然较大；户籍分割与其他分割的结合，使城乡户籍劳动力面临不同的工资决定机制，而机会差异与工资差异内在关联，使户籍分割的工资效应被部分隐藏在部门差异、岗位差异等分割形式之下；分位数分解后发现，城乡工资差异各分位点都未能缩小，甚至屡显扩大迹象，其主要根源就在于户籍工资歧视。因此，切断户籍与部门和岗位进入等的联系，加快缩小城乡教育差距，是消除机会差异，促进城乡就业平等，实现同工同酬的关键。

关键词：户籍分割效应

劳动力市场分割

机会不平等

同工不同酬

*

余向华，北京工商大学经济学院，邮政编码：100048，电子信箱：yxhpku@126．com ；陈雪娟，中国社会科学院经济研究所，邮

政编码：100836，电子信箱：chenxj@cass．org．cn 。本研究得到北京市属高校高层次人才引进与培养计划项目、北京工商大学青年教师科研基金和中国社科院青年科研基金项目的资助，

也得到国家自然科学青年基金项目（71103011）、国家社科基金青年项目（10CJY005）和教育部社科基金项目（2009JJD790003）资助。作者感谢匿名评审人的宝贵意见和修改建议，当然文责自负。

①

按国家统计局的口径，在城镇住满6个月以上的农民工，即列入城镇人口加以统计。

一、引言

中国改革开放启动的大范围变迁，使劳动力市场逐渐成为配置就业机会和工资福利的主要机制，

其运转的效率和公平性，日益成为影响和谐发展的关键。就业机会平等、同工同酬，是市场经济对劳动力市场的基本要求。但由于各种非竞争性因素，

现实劳动力市场存在诸多形式的二元分割。在相互分割的不同子市场，就业机会配置机制、工资决定机制及工作条件等有着明显差异，且不同子市场间自下而上流动困难，导致事实上的机会不平等和收入不平等。这一现象在中国劳动力市场尤为明显，其中，农村户籍者在城镇劳动力市场上遭遇歧视最为突出。

在中国，城镇不仅是人口和市场机会的聚集地，更是公共服务和福利的聚集地。改革开放后对流动的限制逐渐松动，大量农村人口涌向了城市，形成了中国特色的劳动力大军———农民工队伍。据邢春冰（2008）基于2005年全国抽样调查数据的分析，截至2005年，进城务工农民占整个城镇劳动力的比重平均达22%左右，

流向集中的省份（如浙江、福建和广东）甚至超过40%，最高的广东达56%。而从绝对数量看，截至2009年6月底，民工总规模达2.4亿，外出农民工规模约为1.5亿，纳入城镇人口统计的农民工①约1.23亿（国务院发展研究中心课题组，2010）。如此大规模的农民外出务工，对促进农民增收、缩小城乡差距起着重大作用（Giles ，2006；孙文凯等，2007）。但这些外出务工农民，虽长期工作和生活在城市，并主要靠工资生活，但由于未获得城市户籍，面临着双重歧视：就业机会上受到“进入”歧视、工资报酬决定上同工不同酬。这种违背市场经济基本精神

7

9

的现象极为普遍，多年的户籍改革依然未将其明显消除（孙文凯等，2011），严重阻碍着城镇化的推进，也明显与人本和谐、包容式发展等时代诉求不协调。为此，2011年，国家“十二五”规划从国家战略层面专门提出了明确目标：“促进城乡劳动者平等就业，努力实现农民工与城镇就业人员同工同酬，提高农民工工资水平。”①

本文拟以分析测度中国农村户籍劳动者在城镇劳动力市场中遭遇的就业歧视状况为主旨，揭示不同时期劳动力市场户籍分割的存在形式，识别户籍分割如何直接或间接地决定不同户籍劳动者的就业机会和工资报酬，定量分离出户籍工资差异中特征因素和户籍分割因素的影响大小，由此从就业机会差异和工资差异上测度户籍分割的效应。相关经验研究大致可概括为两条主线：一是分析检验市场分割的存在性。检验这种分割涉及3个关键特征假说：市场可划分为几个明显不同的子市场，各子市场的就业机会配置机制和工资决定机制不同，子市场间存在流动障碍（Ryan，1984；William，1985）。藉此，文献多认为中国劳动力市场是典型的二元结构，存在诸多形式的分割，如：城乡分割（蔡昉等，2001；王美艳，2005a，2008）、地区分割（Daniel，1999；Démurger et al．，2008）、部门分割（Démurger et al．，2009；余向华、陈雪娟，2011）、行业分割（张展新，2004；陈钊、陆铭等，2009）、岗位分割（Yang＆Guo，1996；Meng＆Zhang，2001）和性别分割等（王美艳，2005b）。这些分割多与户籍制有关，户籍分割是理解中国劳动力市场多重分割的关键（赖德胜，1996；李骏、顾燕峰，2011）。

二是分解测度户籍歧视对城乡工资差异的影响程度。城乡分割导致机会不均等并进一步引起收入不平等（Zang，2002）。Meng＆Zhang（2001）基于上海的微观数据，发现歧视引起的城市居民和流动人口间收入差异达50.82%；邓曲恒（2007）利用中国社科院2002年CHIP数据，通过Oaxaca分解，发现歧视可解释城镇居民和流动人口收入差异的60%，低工资群体上的差异主要由歧视引起，高工资群体间的差异则主要是个体特征差异所致；王美艳（2005a）利用中国社科院2001—2002年的五城市调查数据，基于Multinomial Logit模型，发现户籍导致外来劳动力在公有部门就业机会低于理论值约30%，城乡劳动力工资差异的43%由歧视等不可解释因素引起。以上研究大都导出一个结论：户籍歧视是城乡收入不平等的一个主要原因。另一部分研究则认为，人力资本等特征差异是导致城乡工资差异的主因：邢春冰（2008）利用2005年全国人口普查数据，通过Oaxaca分解，得出劳动者特征差异可解释民工与城镇工小时收入差异的90%，其中教育差异是主因；Démurger et al．（2009）的研究也指出，城乡收入不平等的主因在于城乡户籍劳动者在年龄、工作经验和教育水平上存在的显著差异。

本文基于CHNS微观家计数据，基于条件分位数回归和分解的结构化分析方法，分析考察了市场化变迁下不同时期户籍对中国劳动力市场的分割效应。本文可能的新意在于：第一，现有相关文献多数是从工资歧视角度研究户籍分割的效应问题，本文则选择了机会歧视与工资歧视的双重视角，更有利于完整呈现城乡分割造成的机会不均等和同工不同酬这两类普遍的歧视现象及其内在关联。第二，本文的实证分析，时间维度与结构维度并重，综合考虑样本异质性问题和变量内生性问题进行逐层深入，使户籍分割效应在机会层面和工资层面的时序表现更为明确。第三，现有文献受数据之限多做截面分析、所用数据较旧，不利于动态反映市场化进程中户籍分割的时序和结构变迁，本文用的是更新到2009年的CHNS大样本微观面板数据，时间横跨了市场化进程几个关键阶段，且教育、收入等重要数据经过净化，特别是收入据地区和年份的购买力进行了平减，因而数据具有更全的时序性、更高的质量、更佳的可比性。第四，本文从机会与工资双重视角，识别了户籍分割

89①见《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要（全文）》，http：//www．gov．cn/test/2011－03/16/content

_1825941．htm

效应在不同群体中的分布，不仅测度了各年户籍工资溢价的分位结构，还得到了户籍对部门进入和岗位进入机会的影响分布，并以进入概率差异测度了城乡户籍就业机会不均等程度，阐明了机会差异和工资差异间、

户籍分割与部门分割和岗位分割等之间的联系，从而综合揭示了户籍制度对中国劳动力市场的分割效应及其时序变迁，深度回应了“十二五”规划所着重提到的农民工平等就业问题。

本文第二部分是数据与变量描述，第三部分阐述识别户籍分割效应的策略，第四部分分析实证结果，第五部分是结论总结和政策涵义。

二、数据与变量描述

（一）数据来源与变量选择

本文所用数据来自中国健康与营养调查（简称CHNS ），①截止目前，该调查分别于1989、

1991、1993、1997、2001、2004、2006、2009年各进行过一次，每次样本中家庭数为4000左右，个体数约为14000—15000人。1993年之前，相关数据不太完整，故本文选择从1993年开始，而且该年恰好是中共“十四大”确立社会主义市场经济体制改革导向的第一年，劳动力市场得以开始真正的大规模运作。此外，按通行做法，剔除了最高和最低各4%的奇异数据。

基于CHNS 数据特点，结合本文研究目标，我们选择了个体特征、户籍登记及就业情况三方面的变量。个体特征变量包括：性别（虚拟变量，男性=1）、年龄（选取了18—60岁劳动力年龄段的

样本，

同时引入年龄的平方项）、教育程度（定类变量，②反映人力资本水平）及地区类型③（东、西部为虚拟变量，中部为参照组）；就业方面，④选择了就业的部门性质（虚拟变量，国有部门=1）、

⑤岗位性质⑥（管理岗和技术岗均为虚拟变量，

均以一般岗为参照组）和工资；⑦户籍登记方面，户籍变

量设为虚拟变量（城镇户籍为1），这里的农村户籍者，是指流动到城镇就业并通过劳动力市场获取

收入、

但户籍依然为农村的农民工，故此处户籍是中国特定的身份符号。（二）数据的描述性统计

整理后的数据描述性统计见表1。表中分别列出了均值意义上农村和城市户籍样本的相关描述性统计。这些数据，初步反映出了劳动力市场的一些户籍分割迹象，比如：城镇职工受教育优势呈拉大趋势；就业部门结构和岗位结构存在明显差异：城镇户籍者进入国有部门比例一直远高于农村，城镇工更多集中在管理岗和技术岗，而农村户籍者更多集中在一般岗；农村户籍者与城镇户籍者月均工资比持续下降，由1993年的125%降到2009年的78%；从工作时长看，农村户籍者月均工时明显高于城镇户籍者。

三、识别策略

不同户籍者的工资差异和机会差异在不同群体有不同分布，直接基于城乡混合样本数据以

9

9①②③④

⑤⑥⑦

有关CHNS 数据的详细说明，参见CHNS 网站主页：http ：//www．cpc．unc．edu /projects /china 。

小学毕业1、初中2、高中3、中等技校或职校毕业4、大专或大学毕业5、硕士及以上6，去除了缺省值和“不知道”的样本。地区划分参照标准做法，样本省中，东部包括江苏、山东、辽宁，西部包括广西和贵州，其他为中部。

本文考察的对象是劳动力市场上农村户籍劳动力（即农民工）所面临的工资户籍歧视问题。这里的收入仅限于工资收

入，不包括种植、渔业等其他收入，也不包括奖金和各种福利收入。考虑到工资性收入为农民工的主要收入来源，而奖金和各种福利收入通常独属于城市正规工，可以预期我们对户籍歧视的估计值相对谨慎和保守。

“国有及国有控股企业”视为国有部门，“集体企业”、“私营企业”和“其他”类型（包括外资企业）视为非国有部门。按CHNS 问卷特点，本文将专业技术工作者、技术工人或熟练工人、司机、运动员、演员、演奏员等划归技术岗；将管理者、行政官员、经理、办公室工作人员、军官、警官等划归管理岗。非技术工人或熟练工人、服务行业人员，士兵、警察等划归一般岗。

．CHNS 问卷提供了每月工资、每周工作天数、每天工作小时数，利用以上数据我们计算了小时工资和月均工时。

OLS法进行识别，只能得到均值意义上的工资差异表现，不能反映差异分布的异质性，同时，也忽视了变量内生性导致的问题。为此，我们通过下面步骤来逐步揭示异质性、处理内生性。

表1样本数据的描述性统计情况

农村户籍均值数据的描述性统计城镇户籍均值数据的描述性统计199319972000200420062009199319972000200420062009

月均工资191．1447．1529．4685．5837．11268．8152．8417．1556．9864．51008．91620．9月均工时200．49195．59194．33211．91209．11201．02190．24171．5172．62176．29176．31178．21国有部门0．650．50．340．130．120．10．950．890．830．640．590．57管理岗0．110．130．080．080．090．080．220．270．280．30．290．27技术岗0．210．210．230．240．240．270．380．380．430．430．410．42年龄32．9233．8934．8137．6438．939．4436．6437．0538．440．3541．4342．19性别0．660．640．670．640．650．650．560．570．570．580．580．59

教育程度1．721．781．892．032．081．972．422．663．013．193．33．29东部0．530．450．430．460．510460．580．440．530．530．530．54西部0．240．260．30．280．230．250．20．190．160．160．160．16样本量77778694152666791418231859168513．0413171366（一）揭示异质性的标准分位数回归模型

Koenker＆Bassett（1978）提出的分位数回归（QR：Quantile Regression），可在考虑个体异质性的基础上识别出差异分布，获得户籍效应分布的更多结构性认识，同时不依赖于OLS的正态性、同方差性要求。我们藉此来初步揭示工资效应的分布情况。有关回归方程形式如下：

ln Yτ

i =X

i

βτ+H

i

δτ+ε

i

（1）

Qτ

εi

=0（2）

ln Y

i 为对数化小时工资，H

i

为户籍（虚拟变量，1为城镇），因素向量X

i

选取了教育程度、性别、

年龄、部门性质、岗位性质、所在地区等。上标τ表示τ分位；ε

i

是可观察到的特征和户籍变量相

同的个体间的残差项，代表隐藏的个人能力或偏好，Qτ

εi

指残差变量ε的τ分位数。给定随机样本

（Y

n ）

n=1，…，N

，对应的分位数回归系数可通过求解Koenker＆Bassett（1978）提出的下式获得：

（β^τδ^τ）=argmin

δ∈R

K∑N i=1ρτ（ln Y i－H iδ－X iβ）（3）

其中ρ

τ

（u）=τ

u

I

［0，?）

（u）－（1－τ）

u

I

（－?，0］

（u）为检验函数，I（．）为示性函数（Indicator

Function）。

（二）考虑变量内生性校正与机会差异揭示的TE模型

在中国劳动力市场上，个体就业情况的部门性质与岗位性质，也与个体的户籍、教育等有关，因而存在一定的变量内生性。忽视这种内生性会引起估计结果的系统性偏误。同时，就业的机会歧视很大程度上也主要表现在部门进入和岗位进入方面。为此，本文在工资决定方程之外，再引入一个内生变量的决定方程，来识别不同个体在部门或岗位进入方面机会差异的大小及其影响因素，从而综合揭示户籍效应的机会层面和工资层面表现，以及机会差异对工资差异的影响。

本文首先采用TE（Treatment-effects）模型来校正变量内生性导致的偏差。①模型在基准的Mincer方程（4）基础上，添加了一个内生变量D

i

的决定方程（又称机会方程，见式5）：

ln Y

i =X

i

β+D

i

δ+ε

i

（4）

D*

i =M

i

γ+Z

i

φ+μ

i

（5）

001

①关于TE模型应用技术细节和应用示例，参见STATA技术文书，再参见余向华、陈雪娟（2011）。

D i =

1，D *i ＞00，{

其他

（6）

D i 为内生虚拟变量，分别代表就业的部门性质、岗位性质等，X 为户籍以外的因素。D *i

为个体进入的机会比率，藉此可得出平均的机会比率；M i 是决定进入情况的各种外生因素。Z i 是识别变量，我们选择的是户籍变量，φ为机会比率系数，代表户籍对进入机会的影响程度。模型选用两阶段Heckit 法处理，

先用（5）式的Probit 模型估计出λ值，得到D i 后代入（4）式，再以OLS 法对（4）式进行无偏估计。TE 模型还可得到城乡工资差异期望值（DIFF ）。

（三）同时考虑异质性和内生性的QTE 模型

TE 模型也是一种均值意义上的分析，不能提供有关结构方面的异质性信息。为在内生性问题处理的同时考虑异质性揭示，

可在标准分位数回归的框架下，引入TE 模型思想，这就是Fr lich ＆Melly （2010）提出的QTE （Quantile Treatment Effect ）模型。我们的结构方程为：

ln Y τd i =X i βτ+D i δτ+εi （7）D i =X i γτ+z i φτ+v i

（8）

方程（7）是工资决定的主方程，方程（8）是内生变量D i （部门性质变量和岗位性质变量）的决

定方程。ln Y d i 是潜在变量，如果该样本进入，则d 值为1，获得ln Y 1i ，否则获ln Y 0

i 。v i 是依赖于排序

变量εi 但不可观察的信息。变量z 是选定的工具变量，我们选择的也是户籍变量。此外，定义“按其他条件相同、但因有了城镇户籍就进入”的样本为“户籍依存进入者”（complier ），其占进入者的比例也可反映个体特征相同的城镇工和民工在国有部门、

管理岗、技术岗进入方面的机会差异。模型识别涉及二元内生变量下的分位数回归，Chernozhukov ＆Hansen （2005）的IVQR 模型，提出了处理二元内生变量的方法，QTE 模型是对IVQR 的发展，解决了低效率问题，它分两阶段回归，首先基于非参数估计思想，用Local Logit 模型做第一阶段回归，以获得倾向评分（Propensity score ）和complier 比例，再藉此在第二阶段识别出校正后的变量回归系数。详细解法参见Frolich ＆Melly （2010）。

（四）城乡工资差异的分解

总差异根据成因可分解为特征差异（个体特征不同带来的工资差异）和系数差异（本文中即指城镇户籍导致的差异）两部分，后者占比越大，说明户籍的分割效应越大。分位数分解有利于揭示各差异的结构分布，Melly （2006）提出了一个分位数分解的方法：第一步，用分位数回归估计条件分布；第二步，

将该条件分布方程对所有样本在X i 上积分，得到工资的非条件分布分位数估计值，Melly 证明了该估计的一致性和渐进正态分布。第三步，通过该估计，再构造反事实的工资条件分布下τ分位数，藉此可对城乡各个分位点上的工资差异进行如下分解：

q （τ，X city ，βcity ）－q （τ，X rual ，βrual

）=

［q （τ，X city ，βcity ）－q （τ，X city ，βrural ）］+［q （τ，X city ，βrural ）－q （τ，X rural ，βrural

）］

（9）

上式左边为总差异，右边第一个方括号内为户籍差异，第二个方括号是特征差异。以上分解方法存在纠偏等问题，

Chernozhukov et al．（2012）中做了改进和证明。四、实证结果

基于上述模型，我们运用Stata 进行计算，下面呈现与户籍分割有关的一些最主要实证结果。

①本文附表1左侧的混合样本QR 分析结果显示，除1993年各分位点上均存在显著的户籍工

1

1①由于数据处理量较大，限于篇幅，本文只列出与主旨有关的主要结果，感兴趣的读者可来函向作者索取详细数据和计算

程序。

资折价外，其余多数年份户籍变量的回归系数均不显著，这似乎与中国劳动力市场工资决定中存在明显户籍分割的普遍看法相悖。那么是真的不存在，还是被隐藏了导致普通回归分析难以揭示呢？

（一）城镇和农村户籍劳动者工资决定机制的系统性差异———基于分组的QR分析

首先将样本按户籍分为城乡两组，分组进行QR分析，然后比较两组样本工资决定方程中有关因素的回归系数，如果存在系统差异，则说明城乡户籍者在劳动力市场面对的是不同的工资决定机制，藉此可揭示同工不同酬的形成机理，进而说明户籍分割的存在，以及户籍分割与其他分割的关系，结果详见文末附表2。

1．部门性质的影响差异。部门变量的回归系数城乡有明显差异。1993年、1997年中三个标准分位点上城乡户籍都显著为负，但对应分位点上城镇折价率普遍更高（说明退出激励越大）。而2000、2004、2006和2009年则出现更系统性的差异，城镇组的回归系数几乎全为正且非常显著（2000年中高分位点例外），且呈递增趋势，说明城镇户籍者进入国有部门的激励越来越大；而农村组的虽然也为正向激励，但几乎全都不显著。这种系数大小及其显著性存在的重大户籍之别，既说明城乡的工资决定机制有较大差异，也说明部门工资决定上存在较明显的户籍分割。①2．岗位性质的影响差异。岗位变量系数对城乡有明显差异。对城镇，除1993年外，各分位点上管理岗和技术岗系数几乎都为正且非常显著，表明城镇职工户籍工资水平存在较明显岗位差异，城镇工进入管理岗和技术岗的激励非常显著。而对农村户籍，管理岗激励虽多数还是正向，但大都不太显著；技术岗早期大多存在显著正向激励，但激励大大低于城镇工，且2004年后多数降为不显著。考虑到岗位差异一定程度上体现的是人力资本等效率因素，上述结论意味着：总体看城镇工岗位工资决定的市场化程度更高、激励也更大；而农民工工资决定的市场化程度虽有提高，尤其在技术岗上，但激励提高的并不显著。这与表1呈现的就业岗位结构对应，农村户籍者进入管理岗和技术岗比例较低，进入后工资提升也不十分显著，而城镇户籍者则不然，这同样既说明了城乡的工资决定机制有较大差异，也说明岗位工资决定上存在较明显的户籍分割。

3．教育因素的影响差异。作为人力资本体现的教育程度工资效应大部分为正，但大小和显著性同样有户籍之别：1997年后，城镇户籍组一般高于同分位数上的农村户籍组，同时，显著性也大多强于农村户籍，尤其是是后两个样本年度。这表明城镇工更有激励提升自己的教育程度。这说明，教育对城乡户籍者的工资效应也有较明显差异。

4．其他因素的差异。各年度的各分位点上，性别系数都为正且非常显著，表明女性工资水平在城乡各个分位点上普遍受到歧视，这佐证了中国劳动力市场存在性别分割（王美艳，2005b）。而对本文更重要的是，性别歧视程度还有户籍差异，在各分位点上，农村户籍女性受到的歧视均更严重也更显著，且歧视总体上有加剧趋势。此外，地区变量对工资的效应也有一定户籍之别，东部城镇户籍获得溢价更显著些，当然，总体看户籍差异不是很系统，而是呈交错状态。

综合可见，户籍分割与部门分割、岗位分割等其他典型分割因素交织，各主要因素对城乡户籍工资水平影响确实存在明显不同，说明城乡户籍者在劳动力市场上面临不同的工资决定机制，同工不同酬问题有着系统的户籍分割根源。因此，前述混合样本的QR分析未能识别到户籍分割对工

201①这一结果与数据描述表1对照可知，表1中，国有部门就业比例变动，可理解为是由于国有部门进入激励变化导致的进

入机会变化。早期，非国有部门先行改革获得先动红利，导致国有部门各分位点工资折价，尤其是高分位点，国有部门很难吸引和留住人才，尤其是高人力资本者，涌现“下海”潮；而农村流动者一旦随着“打工”潮进入城镇就业，优先考虑的也是有工资溢价的非国有部门；随着改革的深入，国有部门待遇普遍提高较快，进入激励提高，进入障碍也日益加大，不仅通过提高进入的人力资本门槛（与此对应，高收入群体的教育程度普遍高于平均水平）来阻止非国有部门就业者大规模转移过来竞争，还通过户籍来进行分割，使民工进入国有部门难度加大，少数进入者也因为户籍问题受到同工不同酬的歧视。

资的显著效应，意味着户籍分割效应被分散到了其他因素上而变得隐蔽了。考虑到就业的部门性质和岗位性质本身实际上是由众多因素内生决定，尤其与户籍关系密切，并在这两方面造成了典型的机会歧视。通过对部门性质和岗位性质变量的内生性处理，有利于揭开这种隐蔽性，并揭示两类典型机会歧视。

（二）考虑变量内生性下的户籍进入歧视与户籍工资溢价揭示———TE 分析结果基于混合样本数据，我们利用TE 模型进行了分析识别，有关详细回归结果见附表1。1．部门进入的内生性处理结果

首先，

机会比率系数λ大部分年度显著不为0，表明国有部门进入确实有显著的内生性，需加以校正；1993年后λ基本为负，说明降低进入比率可提高部门工资。其次，机会比率逐年下降，由1993年的0.87逐渐递减到2009年的0.39，说明进入国有部门难度逐年加大；而影响这种部门进入的因素中，户籍影响最大且各年均极为显著，教育程度的影响也越来越大且极为显著，表明国有部门趋向于不断树立户籍壁垒、提高教育程度要求等来提高进入门槛，共同导致农村户籍者进入国有部门的比例越来越低。再次，综合来看，国有部门较之非国有部门，工资差异的期望值（DIFF ）逐渐由折价变为溢价且逐渐提高，

转换为小时工资比，由1993年的71%逐渐提高，到2000年持平，2009年变为126%。上述结论意味着，国有部门通过强化户籍要求、提高教育门槛等方式，提高了进入壁垒从而降低进入比例，

以维持部门工资溢价。最后，部门内生性校正后，较之OLS 结果，地区、性别、岗位等的回归系数和显著性变动不大，而国有部门的影响普遍变大且更为显著，说明户籍分割作用部分是通过其对部门进入的影响而形成的，户籍工资差异部分隐含在了部门差异中；教育的影响系数则稍有降低，

其作用部分体现到了壁垒作用上。2．岗位进入的内生性处理结果

表2基于QTE 的complier 比例

国有部门管理岗技术岗19930．2620．0720．1119970．1110．0040．03220000．1720．1010．06620040．2510．1010．03820060．2890．0380．0392009

0．253

0．024

0．029

首先，1993年后，管理岗和技术岗的λ均显著不为0，确认了两类岗位的进入都存在显著的内生性，

而且除1993年外，λ均小于0，说明降低进入比率可提高岗位工资。其次，各自的机会比率一直较稳定，管理岗为19%—23%，技术岗为33%—38%，说明这两类岗位的进入难度一直较高，尤其是管理岗；而在影响岗位进入机会的因素中，教育的影响一直很稳定且非常显著，说明教育一直稳定充当着进入这两类岗位的重要筛选机制；户籍对管理岗进入的影响越来越大且非常显著，说明管理岗存在明显的城镇户籍偏向；户籍对技术岗进入的影响在2006年前也非常显著，

而之后开始减小且显著性变弱，说明技术岗早期也有较强城镇户籍偏向，但其对农村户籍的开放性在不断提高。这一点最终体现为表1中民工在管理岗的比例较低，但技术岗的比例较高。再次，综合起来看，

管理岗与一般岗、技术岗与一般岗，工资差异的期望值（DIFF ）都在逐渐扩大。技术岗提高更明显，说明中国的技术人员劳动力市场效率提高较快。最后，与OLS 结果相比，岗位内生性校正后，地区、性别、部门等对工资的影响系数变动不大，显著性也基本没变；教育的影响系数校正后变小且多变得不显著，而管理岗和技术岗的影响系数校正之后更为显著且都大幅提高，尤其是技术岗，这说明教育的溢价作用更多体现在了壁垒

作用上、

并部分被吸收到岗位工资差异中；而户籍，同样由于其壁垒作用，也有很大部分被吸收到了岗位差异中。

（三）机会差异的QTE 分析结果

基于方程（7）和（8），综合处理存在变量内生性的分位数回归问题。限于篇幅，在此主要是进一步识别户籍对部门进入、岗位进入机会的影响。表2主要给出了complier 比例，部门

3

01

进入方面，complier比例各年平均22%以上，总体稳中略降，表明国有部门的进入确实存在较大壁垒的城镇户籍偏向，在其他特征相同时，城镇户籍易成为决定进入的最后依据，导致民工进入机会多年来一直低于城镇户籍者；近几年差距虽略有缩小，原因并非户籍歧视缓解所致，而是国有部门进入壁垒趋高，导致城镇户籍者进入也大幅减少。①同样，管理岗和技术岗的平均也都在5%以上，最高时也达10%以上，近几年略有缓解迹象，这大致说明，近年来管理岗和技术岗就业机会配置还残留着一些户籍歧视，这与上面TE分析结果基本对应。

（四）工资总差异分布及其分解

基于分位数分解式（9），通过构建反事实工资分布（bootstrap次数为100），对各样本年中不同分位点上的城乡工资差异进行了测度和分解，结果见图1。

1．总差异变动

各分位点上的总差异测度的是该分位点上城镇工与民工间的平均工资水平之差，除1993年外，各年度总差异基本为正，且随时间推移趋于放大：1993年总差异为负，城镇户籍总体为折价，差异随分位点缓慢扩大，折算为小时工资比，城镇工与民工工资比最低约为80%；1997年城镇转为轻微溢价，只是高分位点保持轻微折价；2000年，差异普遍提高且分布较均衡，工资比保持在120%左右、高分位点略低。2004年起差异大幅提高、沿分位点呈倒U型分布，工资比分布于135%到160%间（2006、2009年总溢价各分位点普降了约6个百分点），最大差异在60分位点附近。

2．总差异的结构分解：特征差异和户籍差异

总差异分为特征差异和户籍溢价两部分。特征差异是个体禀赋和工作特征不同引起的工资差异，这是劳动力市场效率的反映，不违背“同工同酬”原则。户籍差异是个体特征相同下纯粹由户籍分割引起的工资差异，真正反映户籍分割导致的“同工不同酬”情况。户籍差异占比越高，说明不能由市场效率因素解释的总差异部分越大，户籍分割越严重。户籍差异总体上经历了由折价到溢价的转变，且在总差异中一直占很大比例，甚至多数年份和多数分位点上都占主导，说明户籍分割一直在工资差距的形成中扮演关键角色。

1993年特征差异和户籍差异均为负，特征差异很小，户籍折价是总差异的主因，占70%以上，尤其在40分位点前几乎接近100%，中位点左右折价达最大。1997年，除75分位点后的高分位点还保持折价外，其它多数分位点上户籍差异转为溢价且缓慢上升，并逐渐主导了总差异。2000年，两大差异均为轻微溢价且较稳定，总差异中对数化占比均在50%左右。2004年起，两大差异的溢价水平都开始拉大，特征差异多数分位点高位稳定并在总差异中占主导，但户籍溢价逐渐扩大、在中位点左右局部超过特征差异，60分位点后户籍溢价有所下降，但占比依然达42%以上。2006年，特征差异一直较高，户籍溢价在各个分位点稍小，但占比一直在40%以上，70分位点左右的最大约占45%。2009年尤其值得注意，总差异和特征差异虽都略有下降，但户籍溢价则普遍提高，在总差异中的对数化占比在80分位点前，都在50%以上，中位点左右最高，占到63%左右，虽然80分位点后占比降到50%以下，但依然高于42%。这说明2009年劳动力市场作用被弱化，户籍分割变得更严重，除高分位点外，户籍导致了一种普遍的城乡间整体性分割。

五、结论与政策含义

农村户籍者向城镇劳动力市场的大规模流动，对提高人力资源配置效率、增加农民收入、减缓城乡差距拉大速度、弥合城乡二元结构，有着基础性作用。但户籍制度的分割，系统地抑制了上述

401①这可以通过两个方面得到印证：一是表1中进入国有部门的比例城镇下降的也很快，二是前面TE结果中所示的户籍对

于国有部门进入的影响程度实际上是加大的。

图1各样本年度城镇户籍与农村户籍工资差异的分位数分解

注：纵轴是对数小时工资差异，横轴是工资分布的第10到第90百分位（按惯例舍弃两端的奇异点）。

作用的更大发挥，造成了城乡户籍者在就业机会和工资收益等方面的显著差异，

①这些差异呈现异质性和隐蔽性的特点，我们的实证研究发现：

第一，机会差异方面，户籍分割使农村户籍者在国有部门、管理岗和技术岗等优势领域遭遇普遍的进入歧视。这首先表现在户籍对进入决定影响一直很大且显著，尤其在部门进入方面，国有部门complier 比例各年平均22%以上，管理岗和技术岗的平均也都在5%以上，这表明在其他特征相

5

1①

考虑到福利差异比之单纯的工资差异更大，实际上，户籍分割造成的歧视效应比本文所揭示的要更为严重，只不过由于

较完整的微观福利数据一般难以获得，所以本文只能选择工资作为福利的主要替代。

同时，城镇户籍易成为决定进入的最后依据。尽管改革开放逐渐消融了一些分割性制度，使这种机会歧视在近几年略有缓解迹象，尤其在技术岗位进入方面。但能否藉此断言机会歧视问题有全面改观，则有待进一步研究。①

第二，工资差异方面，户籍的分割作用，使城镇户籍者和农村户籍者在劳动力市场上面临的工资决定机制存在系统性差异，部门性质、岗位性质、性别以及教育等因素的影响显著不同，导致各分位点都存在典型的同工不同酬，总差异在各分位点呈不断扩大态势，尤其近10年来，总差异居高不下。其中，户籍差异总体上经历由折价到溢价的转变，且在总差异中一直占比40%以上，甚至多数年份和多数分位点上占主导，说明了户籍分割一直在工资差距的形成中扮演关键角色，也直接凸显了劳动力市场城乡严重不公问题的普遍和持续存在。甚至在2009年户籍差异还有恶化迹象，这显然与城乡一体化、人本和谐理念的大环境极不协调。

第三，户籍分割效应的机会层面与工资层面密切关联，户籍分割与其他分割交织。鉴于城乡教育配置在中国的严重非均衡，教育程度对部门和岗位进入的影响持续趋高且显著使工资歧视具有隐蔽性，部分被以部门差异、岗位差异等形式隐藏起来。机会歧视影响更为基本，机会比率逐渐下降伴随工资的部门差异和岗位差异扩大，部分彰显了机会差异拉大对工资差异的影响；而部门进入、岗位进入的机会比率系数大都显著小于0，则说明降低机会差异可显著缩小工资差异。

本文的政策含义在于，尽管市场化改革以来户籍制度的直接歧视作用有所弱化，但它与部门分割、岗位分割甚至教育分割等的结合，使城乡分割有固化的可能，发展的自发溢出作用难以有效消融这种二元分割。要使“促进城乡就业平等、实现农民工同工同酬”的“十二五”战略目标顺利推进，在健全劳动力市场用工制度、破除一些工资方面的直接歧视之外，还应尽快消除各种导致户籍机会歧视的制度根源。当前，尤其需要切断户籍与部门进入、岗位进入决定的联系，以消除户籍在这些方面的直接壁垒作用。此外，应大力弥补对农村教育的长期欠账，并拓宽农村户籍流动者受教育渠道，以尽快压缩教育在部门和岗位进入等方面对农村户籍者的阻隔作用空间。

附表1基于混合样本的TE回归结果

考虑部门进入内生性之后的TE回归结果

199319972000200420062009国有部门－0．560＊＊＊－0．171＊＊－0．04630．437＊＊＊0．336＊＊＊0．469＊＊＊管理岗0．03430．0765＊＊0．186＊＊＊0．251＊＊＊0．197＊＊＊0．141＊＊＊技术岗0．01080．0995＊＊＊0．165＊＊＊0．225＊＊＊0．197＊＊＊0．164＊＊＊教育程度0．00756－0．000540．0325*0．06340．0981＊＊0．163＊＊＊东部0．0673＊＊0．0634＊＊0．0711＊＊＊0．0772＊＊－0．00035－0．0378西部－0．0277－0．01360．01210．0108－0．0269－0．102＊＊＊性别0．139＊＊＊0．107＊＊＊0．115＊＊＊0．0844＊＊＊0．184＊＊＊0．212＊＊＊

进入决定主要因素户籍1．085＊＊＊1．015＊＊＊0．975＊＊＊1．020＊＊＊0．953＊＊＊0．929＊＊＊教育0．247＊＊＊0．237＊＊＊0．349＊＊＊0．426＊＊＊0．434＊＊＊0．461＊＊＊

机会比率0．870．770．660．50．440．39机会比率系数0．100*－0．01640．0331－0．166＊＊－0．095*－0．13*溢价（DIFF）－0．35－0．20．010．150．170．23

考虑岗位进入内生性之后的TE回归结果———管理岗

199319972000200420062009国有部门－0．396＊＊＊－0．202＊＊＊0．00660．155＊＊＊0．169＊＊＊0．241＊＊＊

601

①因为实际上，户籍对部门进入的影响程度是在扩大的。

考虑岗位进入内生性之后的TE回归结果———管理岗

199319972000200420062009

管理岗－0．2510．502*0．717＊＊＊0．959＊＊＊0．832＊＊＊0．997＊＊＊技术岗0．007350．103＊＊＊0．165＊＊＊0．232＊＊＊0．205＊＊＊0．174＊＊＊教育程度0．0201－0．0369－0．01960．03790．04170．0965*东部0．0683＊＊0．0652＊＊0．0692＊＊＊0．0728＊＊－0．00287－0．0404西部－0．0277－0．01270．01430．0104－0．0274－0．106＊＊＊性别0．142＊＊＊0．109＊＊＊0．121＊＊＊0．0848＊＊＊0．186＊＊＊0．214＊＊＊

进入决定主要因素户籍0．204＊＊0．286＊＊＊0．511＊＊＊0．648＊＊＊0．439＊＊＊0．429＊＊＊教育0．222＊＊＊0．279＊＊＊0．249＊＊＊0．215＊＊＊0．300＊＊＊0．292＊＊＊

机会比率0．190．230．210．230．220．2

机会比率系数0．162－0．248*－0．313＊＊－0．415＊＊＊－0．368＊＊－0．490＊＊＊溢价（DIFF）0．050．060．140．220．160．09

考虑岗位进入内生性之后的TE回归结果———技术岗

199319972000200420062009

国有部门－0．364＊＊＊－0．197＊＊＊－0．008460．156＊＊＊0．165＊＊＊0．232＊＊＊管理岗0．02770．0771＊＊0．184＊＊＊0．269＊＊＊0．216＊＊＊0．174＊＊＊技术岗－1．085＊＊＊0．1260．687＊＊1．303＊＊1．253＊＊2．097*教育程度0．114＊＊－0．000576－0．0233－0．0130．01780．0221东部0．133＊＊＊0．107＊＊＊0．120＊＊＊0．0868＊＊＊0．185＊＊＊0．215＊＊＊西部－0．0247－0．01390．01690．0106－0．0296－0．101*性别0．0635＊＊0．0634＊＊0．0717＊＊＊0．0801＊＊－0．00019－0．0365

进入决定主要因素户籍0．296＊＊＊0．315＊＊＊0．274＊＊＊0．211＊＊0．147*0．108教育0．261＊＊＊0．197＊＊＊0．224＊＊＊0．257＊＊＊0．242＊＊＊0．228＊＊＊

机会比率0．330．330．360．380．360．36

机会比率系数0．663＊＊＊－0．0158－0．319*－0．652*－0．637*－0．167*溢价（DIFF）0．020．10．160．220．20．43注：Δ表示p＜0.1，*表示p＜0.05，＊＊表示p＜0.01，＊＊＊表示p＜0.001，以下各表同。本表和上表，均只列出了与本文主体有关的关键变量及其系数，对于其他与本分析关系不大的变量系数未列出，如读者对完整结果和其他数据有意，请来函一并索取。

附表2分位数回归结果的主要变量系数

样本年度

混合样本的标准分位数回归结果（QR）199319972000200420062009

0．25分位点

户籍－0．100＊＊＊0．0652*－0．0320．06030．004860．0371国有部门－0．297＊＊＊－0．218＊＊＊0．0687*0．174＊＊＊0．180＊＊＊0．274＊＊＊性别0．0950＊＊＊0．149＊＊＊0．114＊＊＊0．138＊＊＊0．193＊＊＊0．250＊＊＊东部0．0645*0．0849＊＊＊0．0762＊＊0．0507△0．0172－0．0974＊＊＊西部－0．01520．0428－0．007860．0606△－0．0357－0．134＊＊＊管理岗－0．01680．129＊＊＊0．185＊＊＊0．276＊＊＊0．217＊＊＊0．170＊＊＊技术岗－0．02390．146＊＊＊0．171＊＊＊0．296＊＊＊0．196＊＊＊0．221＊＊＊教育程度0．0211*0．0200*0．0496＊＊＊0．128＊＊＊0．123＊＊＊0．119＊＊＊

0．50分位点

户籍－0．169＊＊＊0．04760．020．0693*0．0502－0．0183国有部门－0．450＊＊＊－0．286＊＊＊－0．02390．236＊＊＊0．204＊＊＊0．278＊＊＊性别0．133＊＊＊0．133＊＊＊0．161＊＊＊0．109＊＊＊0．206＊＊＊0．213＊＊＊

701

样本年度

混合样本的标准分位数回归结果（QR）199319972000200420062009

东部0．112＊＊＊0．0806＊＊0．0375△0．0926＊＊0．0352△－0．0372西部－0．0316－0．0654*－0．0565△－0．0234－0．0532△－0．010＊＊＊管理岗0．02030．102＊＊0．201＊＊＊0．247＊＊＊0．193＊＊＊0．212＊＊＊技术岗－0．008970．140＊＊＊0．197＊＊＊0．199＊＊＊0．168＊＊＊0．221＊＊＊教育程度0．005570．0413＊＊＊0．0529＊＊＊0．0696＊＊＊0．129＊＊＊0．124＊＊＊

0．75分位点

户籍－0．130＊＊＊0．0470．02210．122＊＊0．0734－0．0795*国有部门－0．580＊＊＊－0．282＊＊＊－0．112＊＊＊0．118＊＊＊0．144＊＊＊0．199＊＊＊性别0．154＊＊＊0．127＊＊＊0．134＊＊＊0．106＊＊＊0．183＊＊＊0．198＊＊＊东部0．0919＊＊0．0986＊＊＊0．0543△0．119＊＊＊0．0623△0．0356西部－0．0101－0．0741＊＊－0．0521－0．0596－0．0362－0．0963＊＊管理岗0．103*0．04280．236＊＊＊0．189＊＊＊0．159＊＊0．260＊＊＊技术岗0．04520．103＊＊＊0．225＊＊＊0．150＊＊＊0．173＊＊＊0．247＊＊＊教育程度－0．01290．0403＊＊＊0．0416＊＊0．103＊＊＊0．105＊＊＊0．119＊＊＊

样本年度

农村户籍分组样本的标准分位数回归结果（QR）199319972000200420062009

0．25分位点

户籍

国有部门－0．252＊＊＊－0．169＊＊＊0．04240．008*0．02740．0102性别0．224＊＊＊0．214＊＊＊0．130＊＊0．149＊＊0．263＊＊＊0．302＊＊＊东部0．118*0．05280．130*0．01450．02610．0476西部－0．171*－0．09△0．0326－0．0454－0．0867－0．147＊＊管理岗－0．0393－0．0253－0．01710．04940．0687－0．0278技术岗0．01730．165＊＊0．121*0．197＊＊0．113△0．0295教育程度0．01930．0120．02830．0644*0．0914＊＊＊0．0590＊＊＊

0．50分位点

户籍

国有部门－0．285＊＊＊－0．221＊＊＊－0．02910．172*0．02030．119△性别0．207＊＊＊0．242＊＊＊0．211＊＊＊0．180＊＊＊0．299＊＊＊0．382＊＊＊东部0．193＊＊0．133*0．0859△－0．118*0．0329－0．038西部－0．0546－0．08060．0233－0．134*－0．0549－0．118*管理岗0．0764－0．05470．1060．0240．148△0．0419技术岗0．05030．150*0．174＊＊0．189＊＊0．102△0．0177教育程度0．0230．01310．01590．0657＊＊＊0．104＊＊＊0．0767＊＊＊

0．75分位点

户籍

国有部门－0．446＊＊＊－0．247＊＊＊－0．01490．02230．03310．0698性别0．177＊＊0．199＊＊＊0．189＊＊＊0．177*0．360＊＊＊0．355＊＊＊东部0．199＊＊＊0．0817△0．0608－0．0737－0．0185－0．0678西部－0．0265－0．05670．119*－0．127－0．0876－0．192＊＊管理岗0．0462－0．07320．313＊＊＊0．08810．09430．109技术岗0．132*0．205＊＊＊0．198＊＊＊0．156△0．06050．078教育程度0．03230．0601＊＊＊0．002420．111＊＊0．107＊＊＊0．0810＊＊

801

样本年度

城市户籍分组样本的标准分位数回归结果（QR ）

1993

1997

2000

2004

20062009

0．25分位点

户籍国有部门－0．430＊＊＊

－0．259＊＊＊

0．133＊＊＊

0．177＊＊＊

0．206＊＊＊

0．285＊＊＊

性别0．0841＊

＊

0．129＊＊＊

0．114＊

＊＊

0．162＊

＊＊

0．129＊

＊

0．181＊＊＊

东部0．0553△0．128＊

＊＊

0．0722*0．0667△0．017－0．163＊

＊＊

西部0．007540．076△

－0．0255

0．0784

－0．0433

－0．088△

管理岗0．006540．165＊＊＊

0．180＊＊＊

0．294＊＊＊

0．225＊＊＊

0．309＊＊＊

技术岗－0．01120．142＊

＊＊

0．154＊＊＊

0．298＊＊＊

0．224＊＊＊

0．384＊＊＊

教育程度0．0208

0．0202

0．0601＊

＊＊

0．150＊

＊＊

0．154＊

＊＊

0．142＊

＊＊

0．50分位点

户籍国有部门－0．767＊＊＊

－0．321＊＊＊

－0．0165

0．231＊＊＊

0．245＊＊＊

0．274＊＊＊

性别0．127＊＊＊

0．0964＊

＊＊

0．120＊

＊＊

0．0789＊＊＊

0．155＊

＊＊

0．110＊

＊＊

东部0．0727＊

＊

0．0633△0．0505△

0．133＊

＊＊

0．0576△－0．0389

西部－0．0265－0．0436

－0．113＊＊

－0．0189

－0．0808*

－0．101＊＊

管理岗0．02450．155＊＊＊

0．239＊＊＊

0．285＊＊＊

0．224＊＊＊

0．320＊＊＊

技术岗－0．005470．140＊＊＊

0．211＊＊＊

0．214＊＊＊

0．204＊＊＊

0．368＊＊＊

教育程度－0．00867

0．0391＊

＊

0．0587＊

＊＊

0．103＊

＊＊

0．137＊

＊＊

0．128＊

＊＊

0．75分位点

户籍国有部门－0．899＊＊＊

－0．334＊＊＊

－0．158＊＊＊

0．182＊

＊＊

0．168＊＊＊

0．210＊＊＊

性别0．154＊

＊＊

0．111＊＊＊

0．102＊

＊＊

0．0649△

0．0975＊＊

0．140＊＊＊

东部0．05520．0966＊

＊

0．0493△

0．204＊

＊＊

0．143＊

＊＊

0．0687＊

＊

西部0．0265－0．0668△－0．144＊＊＊

－0．0603

－0．0223

－0．0994*

管理岗0．0987*0．03880．291＊＊＊

0．213＊＊＊

0．190＊＊＊

0．341＊＊＊

技术岗0．02550．0767*

0．297＊＊＊

0．157＊＊

0．206＊＊＊

0．318＊＊＊

教育程度

－0．0174

0．0438＊

＊

0．0397＊

＊

0．0988＊

＊＊

0．0916＊

＊＊

0．131＊

＊＊

参考文献

蔡昉、都阳、王美艳，2001：《户籍制度与劳动力市场保护》，《经济研究》第12期。蔡昉，2007：《中国的劳动力市场发育与就业变化》，《经济研究》第7期。

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Empirical Research on the Effect of the Household Registration

System Evolvement on Labor Market Segmentation in China：From

Dual Perspectives of Employment Opportunities and Wage Gap

Yu Xianghua a and Chen Xuejuan b

（a：Beijing Technology and Business University；b：Institute of Economics，CASS）

Abstract：In view of the widespread urban-rural unequal paid and unequal employment opportunity problem faced by the rural immigrant work force，from perspectives of employment opportunities and wage gap，based on CHNS（1993—2009）data-a micro level household survey data，this paper applies quantile regression dealt with heterogeneity，and treatment effect model dealt with endogeneity to explore the effect of the household registration system evolvement on labor market segmentation，and shows that the employment discrimination of occupation against rural household has decreased，but the employment opportunity of rural labors to the state-owned sector is still significantly lower than urban labors；segmentation of household registration together with the other kinds of segmentations make urban and rural labors face with different wage decision mechanism；and the interaction of unequal employment opportunities with unequal paid makes the effect of Hukou segmentation on wage deceptive and partially hide in the forms of sector difference and occupation difference；Quantile decomposition found wage gap between urban and rural not effectively relieved while increased，and its root lies in the Hukou wage discrimination．Therefore，cutting the channel of Hukou interacting with the access of sector and occupation，narrowing the education gap between the urban and the rural，is the key point to eliminate the unequal employment opportunities and promote equal employment and equal paid between the urban and the rural

Key Words：Hukou Segmentation Effect；Labor Market Segmentation；Employment Opportunities Difference；Wage Gap JEL Classification：J31，J71，O15，D31

（责任编辑：詹小洪）（校对：梅子）011