城鎮居民婚姻匹配和家庭收入變動：1991—2009

李雅楠　王飛

摘要：文章利用1991～2009年的中國營養與健康調查數據，考察婚姻匹配對第一階段（1991～1997年）和第二階段（2001～2009年）家庭收入的影響。研究發現在絕大多數分位數上，同質性婚姻匹配對家庭收入有顯著的正向影響，且在多數分位數上婚姻匹配對第二階段家庭收入的影響系數大于第一階段，說明隨著市場化過程的深化，同質性婚姻匹配對家庭收入所起的作用逐漸增強。此外，跨期的家庭收入變動分解結果表明同質性婚姻匹配是家庭收入跨期差距的重要原因；尤其在低收入分位數上，同質性婚姻匹配對跨期收入差距的貢獻更大。

關鍵詞：婚姻匹配；家庭收入差距

中圖分類號：C92-05文獻標識碼：A文章編號：1000-4149（2013）06-0039-08

一、引言及文獻回顧

改革開放以來，我國居民收入變動及其影響因素成為社會各界廣泛關注的重要對象。20世紀90年代以來，國內外學者從不同角度對居民家庭收入差距進行了深入研究[1～2]。雖然已婚女性參與勞動力市場以及家庭所在的地區都是影響居民家庭收入差距的重要原因，但是婚姻匹配也是其中一個不可忽視的因素。婚姻匹配，即“誰與誰結婚”，是指人們在擇偶時遵循從相同或相似的階層群體內挑選配偶這一婚配模式[3]。隨著市場化過程的逐步深化，為了應對一個高度不確定性的市場和高度分化的社會環境，為未來的家庭和孩子創造盡可能好的生活條件，我國的婚姻匹配模式在過去幾十年來發生了重要的變化：擇偶雙方的自致性匹配（如教育等人力資本）呈明顯而穩定的上升趨勢，而先賦性的匹配（如家庭背景）呈現倒U型的小幅度波動[4]。這種自致性婚姻匹配的上升會導致家庭內部結構發生變化，高-高學歷、低-低學歷的同質性婚姻匹配數量將會增加，這無疑會給家庭收入造成重要的影響。但到目前為止，國內尚沒有系統的研究來分析婚姻匹配對家庭收入的影響。

國外有關兩者關系的文獻較多，但持有的觀點有差異。貝克爾（Becker）指出婚姻匹配會降低代際間內部特征的變動，但正向的婚姻匹配會增加不同家庭的收入差距[5]。巴迪特（Burdett）認為擁有相似特征的個體在婚姻市場中會自主地將自己劃分為不同的階層，他們在尋找配偶時按照這一階層標準，其結果是個體僅會和其自身處于相同或相似的社會階層的人結婚，處于較高階層的男性一般不會選擇和低階層的女性結婚，反之亦然[6]。但是，克林姆（Kremer）卻持有不同的觀點，他發現以配偶教育相關系數度量的婚姻匹配對收入和教育分布產生的影響很小[7]。

現有的文獻主要從以下兩種思路考察婚姻匹配和家庭收入的關系：第一種思路使用傳統的計量經濟學模型簡單考察兩者之間的關系。施瓦茲（Schwartz）使用對數線性化模型描述了美國1967～2005年的婚姻匹配趨勢，并估計了婚姻匹配對收入差距的貢獻，他認為如果在此期間婚姻匹配模式不發生變化，美國的收入差距會下降25%～35%[8]。但此種思路并不能對不同因素對家庭收入差距的貢獻進行詳細的分解。第二種思路在考察兩者關系的同時使用了諸如收入不平等分解方法、反事實分析方法考察單個解釋變量對家庭收入分布的影響。豪特（Hout）認為家庭收入的變動可以分解為丈夫收入的變動、妻子收入的變動以及丈夫和妻子收入關系的變動[9]，但豪特的模型僅能觀察整體婚姻匹配對家庭收入差距的影響，對于不同收入分位數的影響卻尚未述及。為了解決上述問題，蔡淑玲等人選取了以教育和職業兩個指標度量的婚姻匹配，使用分位數回歸的方法考察了我國臺灣地區同質性婚姻匹配（homogamy）對不同分位數上家庭收入的影響，但是他們采用的分位數方法并不能量化地觀察婚姻匹配對家庭收入差距影響的大小[10]。沃納（Worner）使用基于分布函數的半參數化分解方法（DFL）考察了1982～2003年的婚姻匹配模式對澳大利亞收入差距的影響[11]，但DFL分解方法的估計結果依賴于變量進入方程的先后順序。

基于已有的文獻，本文選擇使用新近發展的基于RIF回歸的分解（FFL）估計婚姻匹配對家庭收入不平等的影響。與沃納使用的DFL分解方法相比，FFL分解結果一方面不依賴于變量進入方程的先后順序，另一方面DFL分解通常只能將收入分布變動分解出解釋變量總體的特征效應和系數效應，但對單個解釋變量則要求必須是虛擬變量，而FFL放松了這一要求[12]。在已有研究的基礎上，本文利用1991～2009年的中國營養健康調查數據，使用基于RIF回歸的分解方法（FFL）首次嘗試分析婚姻匹配對不同時期家庭收入的影響。

二、數據描述

1.樣本選取

本文分析所使用的數據是美國北卡羅萊納大學組織的中國健康和營養調查（CHNS）的數據。到目前為止CHNS網站網址：www.cpc.unc.edu/projects/china/公布的調查年份包括1989、1991、1993、1997、2000、2002、2004、2006和2009年，該調查數據既包括個人的信息，也包括其配偶的相關信息，對本文的研究非常有用。為了比較全面地考察我國城鎮居民家庭收入的變化趨勢，本文選取1991、1993、1997、2004、2006和2009年六次調查數據，并將1991、1993和1997年的數據合并，2004、2006和2009年的數據合并，即把六個調查年份劃分為第一階段（1991～1997）和第二階段（2004～2009）兩個時期。文中之所以將相鄰年份的數據合并在一起，主要有兩個原因：一是因為文中使用的家庭收入變量是經過CPI調整過的真實收入，而其他與家庭相關的特征變量在相鄰年份變化不大；二是因為20世紀90年代是我國經濟體制改革的重要時期，家庭成員的收入方式發生了較大的改變，而21世紀以來，經濟改革難度逐漸增大，不同收入群體的收入來源有所固化，文中依此將現有的調查數據分為兩個階段。本文僅保留城鎮地區家庭的數據，并將男性的年齡控制在16～65歲范圍內，經過相關處理，第一階段的有效樣本有2324個；第二階段的有效樣本有2232個。

文中選用的家庭收入（hhincpc）是被調查家庭住戶的人均家庭收入，包括工資、獎金、補貼以及其他現金和非現金收入，各年的收入均通過CPI調整為2009年的名義收入，實證分析中使用的是家庭收入的對數。從表1中可以看出，第二階段（2004～2009）人均家庭收入均值遠大于第一階段（1991～1997），前者是后者的3倍，但前者的方差也遠大于后者。對于解釋變量婚姻匹配，文中參考蔡淑玲等人的研究，選擇以教育程度衡量的婚姻匹配[13]。這種婚姻匹配主要有以下三種類型：①夫妻雙方擁有相同的教育程度（homogamy），②丈夫的教育程度高于妻子的教育程度（hypergamy），③妻子的教育程度高于丈夫的教育程度（hypogamy），實證分析中將傳統的第二種婚姻匹配設為對照組。從中可以發現，在這期間，婚姻匹配發生了重要變化，同質性的婚姻匹配（homogamy）有所增加，增加幅度為11%。

從表2中可以看出，年齡的回歸系數在所有分位數上均顯著為正，且第二階段各分位數上的回歸系數均大于第一階段的回歸系數，這說明隨著市場化進程的逐步深化，經驗對家庭收入的作用在逐漸增強。教育程度在各分位數上均對家庭收入有顯著的影響，且在絕大多數的分位數上，第二階段的回歸系數均大于第一階段，這說明隨著改革的深入，教育收益率在增加。但教育對家庭收入的影響系數在不同分位數上的變化趨勢在兩個階段是不同的：在第一階段，隨著分位數上升，教育對家庭收入的影響系數逐漸增加；但在第二階段，教育對家庭收入的影響系數在不同分位數上的分布呈倒U型，在50%分位數上，教育對家庭收入的影響系數最大，為0073，即在中位數點上，家庭中較高教育水平的一方的教育程度每額外增加一年，家庭收入增加73%，90%分位數上的影響系數最低，僅為0037，此分位數上第二階段影響系數小于第一階段的影響系數，這說明不同于其他分位數，最高分位數上教育收益率有所下降。

相對于丈夫教育程度高于妻子的婚姻匹配模式，同質性婚姻匹配在絕大多數的分位數上對家庭收入有顯著的正影響，為了更清楚地觀察不同分位數上同質性婚姻匹配對家庭收入的影響，圖3給出了同質性婚姻匹配在不同時期不同分位數上的RIF回歸系數。從中可以看出，除了最高分位數（Q90）上第二階段的影響系數小于第一階段外，其他分位數上第二階段的影響系數均大于第一階段，這說明同質性婚姻匹配對家庭收入所起的作用逐漸增強。圖3中除了10%、25%分位數上兩個時期影響系數有較大差異外，其他分位數上影響系數的波動趨勢比較一致：在第一階段，10%、25%分位數對家庭收入的影響系數是所有分位數影響系數中最低的：而在第二階段，10%、25%分位數對家庭收入的影響系數卻是所有分位數影響系數中最高的。妻子教育程度高于丈夫的婚姻匹配模式在大多數的分位數上對家庭收入沒有顯著影響，這說明妻子教育程度高于丈夫和丈夫的教育程度高于妻子的婚姻匹配模式對我國城鎮居民家庭收入的影響沒有明顯的區別。但第二階段最高分位數（Q90）上異質性婚姻匹配對家庭收入的影響為負且顯著，這意味著高收入分位數上女性相對高教育程度對家庭收入的貢獻不如丈夫相對高教育程度對家庭收入的影響大。

第一階段，雙職工對最低分位數（10%）的家庭收入影響系數最大，對50%分位數影響系數最小，影響系數在整個分位數分布區間內并沒有固定的變化趨勢。第二階段，雙職工對最低分位數的影響系數最大，達到了0428，但這一影響系數隨著分位數的提高逐漸降低，在最高分位數（90%）上，雙職工對家庭收入沒有任何影響。在第一階段中，相對于僅有妻子參與勞動力市場的單職工家庭，僅有丈夫參與勞動力市場對家庭收入沒有影響，這從側面反映了在這一時期，兩性之間的性別工資收入差距并沒有顯著差異；但在第二階段，僅有丈夫參與勞動力市場分別在10%、25%及75%分位數上對家庭收入有正的影響且顯著，這說明，伴隨著改革的逐步深入，性別收入差距逐漸擴大，男性參與勞動力市場對低分位數家庭的收入貢獻加大。

夫妻雙方中職業排序較高的職業對兩個時期絕大多數分位數上的家庭收入有正的顯著影響，且第二階段的影響系數大于第一階段；不同于第二階段，第一階段的職業排序僅對中低分位數（10%、25%、50%）上的家庭收入有影響，而第二階段的職業排序對全部分位數上的家庭收入均有顯著影響，這反映了隨著改革的逐步深入，職業類別間的收入差距在逐漸擴大。自我雇傭對兩個時期絕大多數分位數上的家庭收入有正的顯著影響；但第一階段的影響系數大于第二階段；此外，在第一階段，自我雇傭對所有分位數上的家庭收入均有正的顯著影響，而在第二階段，自我雇傭僅僅對低收入分位數上的家庭收入有正向的影響，這印證了張義博提出的社會階層動態化假說，他認為在第一階段，非公共部門比公共部門更具有明顯的收入優勢，但在第二階段較高收入分位數上，非公共部門不再具有收入優勢[14]。夫妻雙方是否均在國有單位工作對家庭收入的影響在兩個時期也有較大的差異：在第一階段，雙國有單位職工僅對低收入分位數上（10%、25%）的家庭收入有顯著的正向影響，但對最高收入分位數上的家庭收入影響為負，這意味著夫妻雙方均是國有單位職工并不利于高分位數上城鎮居民家庭收入的增加；而在第二階段，雙國有單位職工對絕大多數分位數上的家庭收入有正的顯著影響，這進一步印證了在第二階段，國有單位的收入優勢有了恢復性的增長，但在最高收入分位數上，雙國有單位職工對家庭收入并沒有顯著影響，這主要是由國有單位的公共屬性和收入分布趨中的特點決定的[15]。而夫妻雙方中僅有一方是國有單位職工僅對少數分位數上的家庭收入有顯著影響，在第一階段，單國有單位職工僅對最低分位數和最高分位數的家庭收入有顯著影響，但對前者的影響為正，對后者的影響為負；在第二階段，單國有單位職工對10%、25%分位數的家庭收入影響為正，對最高分位數的家庭收入影響依舊為負。地區對兩個階段絕大多數分位數上的家庭收入有正的顯著的影響，但在第一階段中，地區變量主要對25%、50%及75%分位數上的家庭收入有正的顯著影響，在第二階段中，則是對10%、75%和90%分位數上的家庭收入有顯著影響，這說明地區差異對中等收入家庭的收入影響逐漸減低。

2.跨期家庭收入變動分解結果

雖然RIF分位數回歸可以看出不同時期婚姻匹配對家庭收入的影響系數，但是并不能觀察到各要素對兩個階段收入變動的影響，表4給出了基于FFL分解方法的家庭收入跨期變動分解結果，體現了家庭收入的跨期差異及特征效應、系數效應兩部分各自對總差異的影響。從中可以發現，1991～2009年，各分位數的家庭收入都有較大的增加，隨著分位數的提高，總差異也在增加，高收入分位數家庭收入增加最多；從表4還可以看出，各要素的特征效應解釋了小部分家庭收入的差距，系數效應解釋了大部分家庭收入的差距。

綜合分析表4中幾個分位數上的特征效應可以發現，教育是造成特征效應的主要因素，不同分位數上教育解釋的特征效應均在50%以上，這說明兩個階段家庭收入差距主要是由城鎮居民教育程度增加帶來的。年齡及單職工（男性）對特征效應變動的貢獻率次之：其中，不同分位數上年齡對特征效應的貢獻分布呈倒U型，在10%分位數上，年齡對特征效應的貢獻僅為25%，但在25%分位數上，年齡對特征效應的貢獻比重最大，為69%，隨著分位數的進一步提高，年齡的貢獻比重逐漸下降；不同分位數上單職工（男性）對特征效應的貢獻分布也呈倒U型，不再贅述。文中主要關注婚姻匹配對特征效應的影響，從表4中可以發現，同質性婚姻匹配對低收入分位數上的特征效應具有較大的解釋力，且在不同分位數上同質性婚姻匹配對特征效應的貢獻分布呈U型；在10%分位數上，同質性婚姻匹配解釋了32%的特征效應，但隨著分位數的上升，同質性婚姻匹配的解釋力逐漸下降，75%分位數上的同質性婚姻匹配對特征效應的解釋最小，僅有13%。此外，地區和自我雇傭也是影響特征效應的重要因素；但雙職工及雙國有單位職工對特征效應的影響為負，這主要是因為在第二階段中，這兩種類型的家庭比例都有所下降，這跟表1的統計描述一致。

系數效應是導致家庭收入變動的主要原因。教育依舊是造成系數效應的重要因素，但在最高分位數上（90%）教育帶來的系數效應為負值，這說明在最高分位數上教育收益率帶來的家庭收入增加低于第一階段教育帶來的收入增加。此外，年齡、職業也是影響系數效應的重要因素，其中職業在低收入分位數（10%、25%）上對系數效應的貢獻分別為52%和49%，但在其他收入分位數上該因素對系數效應的貢獻介于18%～22%。勞動力市場特征中，是否為雙職工家庭是影響系數效應的次要因素，該變量在中低分位數（10%、25%、50%）上對系數效應的貢獻分別為20%、28%和15%，但在中高分位數（75%）上對系數效應的貢獻僅為7%。婚姻匹配對系數效應也有重要的影響，尤其是對最低分位數系數效應的影響達到全部系數效應的16%，但隨著分位數的提高，婚姻匹配對系數效應的影響比重逐漸下降，在最高分位數上（90%），婚姻匹配對系數效應的影響為負，這意味著最高分位數上婚姻匹配傾向于使第一階段的家庭收入大于第二階段。不同于其他因素對系數效應的影響，自我雇傭對其的影響為負，這說明自我雇傭的收益率不利于第二階段的家庭收入。雙國有單位職工在低分位數上對系數效應的影響為負，在其他分位數對系數效應的影響為正，且隨著分位數的提高，所造成的影響也越大，這同上一部分的分析結果是一致的，第二階段，非國有部分的收入優勢在降低，國有部分的收入優勢逐漸恢復。最后，是否只有丈夫參與勞動力市場（單職工）家庭、地區及是否單國有單位職工家庭對系數效應的貢獻較小，文中不做贅述。

四、結論

本文首次利用CHNS分析婚姻匹配對我國城鎮居民家庭收入差距的影響，得到的主要結論是：第一，同傳統的丈夫的教育程度大于妻子教育程度的婚姻匹配相比，在絕大多數分位數上，同質性婚姻匹配對家庭收入有顯著的正向影響；在大多數分位數上第二階段的影響系數大于第一階段，這說明同質性婚姻匹配對家庭收入所起的作用逐漸增強。第二，跨期的家庭收入總差距隨著分位數的提高逐漸上升，但絕大部分的家庭收入差距歸因于系數效應而非特征效應；這意味著這一期間高分位數上的家庭收入增加速度更快，但這主要是由家庭特征的收益率變化引起的。第三，同質性婚姻匹配對特征效應具有較大的解釋力，且同質性婚姻匹配對低收入分位數上的特征效應貢獻比重最大，但隨著分位數的上升，同質性婚姻匹配的解釋力逐漸下降，這意味著同質性婚姻匹配對低分位數上家庭收入變動的影響大于對高分位數上家庭收入變動的影響。

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