市民化與農業轉移人口的共同富裕
——對“農轉非”居民工資同化過程的分析

2022-06-02 10:45:46許巖

人口與經濟 2022年3期

許巖

(1.重慶工商大學長江上游經濟研究中心，重慶 400067；2.重慶工商大學經濟學院，重慶 400067)

一、引言

“中國的城市與農村之間有一道長堤，雖然是無形的，但卻比萬里長城還難跨越”，這一道長堤就是戶籍制度。作為一項非常重要的制度安排，戶籍制度深刻地塑造了當代中國經濟發展的歷史，同時也給中國留下了一道尚未完全破解的難題——“城鄉二元結構”。而“城鄉二元結構”問題的一個突出表現就是持有農業戶籍的農民工群體始終處在城市勞動力市場的弱勢地位。特別是在勞動報酬上，大量的歷史文獻表明，農業轉移人口受到了顯著的戶籍歧視。

事實上，如果從移民經濟學(Immigration Ecomomics)的視角來看，中國農業轉移人口在城市勞動力市場上遇到的問題其實并不新鮮。根據西方國家的經驗，在跨國移民進入新的勞動力市場時，與當地的勞動力相比，他們的工資水平會普遍偏低。而值得注意的是，在外來移民進入新的勞動力市場后，他們將具有更快的工資增長速度，并在10—15年的時間里追上甚至趕超當地居民的工資水平，即實現了與當地居民在工資收入上的經濟同化(本文將這一概念簡稱為“工資同化”)。但是和西方經驗相反，中國的研究表明，農民工與城市居民之間的工資差距不能隨遷移時間(農民工進城的時間)的增加而得到徹底的彌合。那么究竟是什么原因導致國際經驗與“中國故事”在工資同化問題上出現了兩種迥然不同的演化軌跡呢？在快速市民化的背景下，獲得城市戶口的“農轉非”居民能夠順利翻越戶籍制度這道“無形的長堤”而與城市居民實現工資同化嗎？如果能，其背后的邏輯又是怎樣的呢？對于上述問題的答案，關系到數以億計的中國農業轉移人口能否公平地參與城市化進程，平等地分享城市化的發展紅利，從而最終實現共同富裕。

但令人遺憾的是，歷史文獻對中國市民化過程中的工資同化問題仍然涉及甚少，理論界在這一重要問題上的觀察與討論已經明顯滯后于制度安排與城市社會結構的最新變化。與歷史文獻相比，本文的邊際貢獻主要體現在以下幾個方面：①以市民化前后勞動力市場制度性分割的形成與彌合為線索，搭建了一個分析和討論“農轉非”居民能否實現工資同化的理論框架；②通過計算居民獲得不同工作的相對概率發生比(RRR值)，考察了市民化之后勞動力市場分割問題的演進趨勢；③利用 2013年中國家庭收入調查(CHIP)的城市居民數據，通過Oaxaca-Blinder工資分解、傾向得分匹配(PSM)等多種實證工具考察了“農轉非”居民工資同化在時間維度上的動態過程，以及這種動態過程在不同所有制部門、不同“農轉非”亞群體中的異質性特征。

二、理論基礎：“農轉非”居民能否實現工資同化

想要回答“農轉非”居民能否實現工資同化這一重要命題，首先必須厘清三個基礎性的問題：①針對農業轉移人口的戶籍工資歧視肇始于何處；②市民化之前農民工群體不能實現工資同化的主要障礙；③這些障礙在市民化之后能否得到破除。本文將以勞動力市場制度性分割的形成與彌合為線索，對上述問題展開分析與討論。

1.勞動力市場分割與戶籍工資歧視的肇始

一般認為，由制度性歧視造成的“同工不同酬”是農業轉移人口勞動報酬系統性偏低的突出特征。但是“制度性歧視”仍然是一個非常抽象的概念。甚至在某種程度上，這種對戶籍工資歧視原因的抽象歸納是略顯粗糙的。事實上，戶籍工資歧視是由一系列制度性因素和非制度性因素(包括市場化因素)相互耦合、共同強化而誘導出來的。具體來看，戶籍工資歧視的成因主要有：勞動力市場分割、擁擠效應、統計性歧視與反饋性歧視。但是在形成戶籍歧視的邏輯鏈條中，上述因素彼此間并不是互相獨立和平行的，勞動力市場分割無疑扮演著更為關鍵的角色。如果說勞動力市場分割是制度土壤，那么擁擠效應、統計性歧視與反饋性歧視則是這一制度土壤生長出的衍生物。

根據德林格(Doeringer)的二元勞動力市場理論，某些非市場化因素可以將勞動力市場分成兩個部分：主要勞動力市場(Primary Labor Market)和次級勞動力市場(Secondary Labor Market)。主要勞動力市場提供的工作崗位通常收入高、晉升機會多、工作環境好；而次級勞動力市場提供的工作崗位一般收入低、晉升機會少、工作環境差。但工人在主要勞動力市場與次級勞動力市場間不是自由流動的，勞工管制、行業壟斷、身份歧視等非經濟壁壘會將某些具備條件的勞動者排斥在主要勞動力市場之外，只能長期滯留在次級勞動力市場。具體到中國的城市勞動力市場，可以發現非常典型的市場分割特征。在計劃經濟條件下，保證城市部門重工業的優先發展是戶籍制度最主要的政策目標。雖然改革開放以后，這一制度目標已經逐漸淡出了歷史舞臺。但是在戶籍制度的長期庇護下，中國的城市部門(特別是城市中的公有制部門)已經形成了一個具有清晰邊界，并在制度層面對其勞動者提供保護的內部勞動力市場。為了緩和農業轉移人口對城市居民就業形成的沖擊與競爭，城市部門一方面控制農業移民進入城鎮，另一方面又以實施“再就業工程”或“行業監管”等名義將農業移民限制在收入低、技術含量差、工作環境惡劣等城市居民不愿從事的就業崗位。這就導致農業轉移人口在進入壟斷行業、公有制單位等高收入工作崗位時，面臨著顯著的機會不平等，而就業機會的不平等又會直接導致工資待遇的不平等。雖然理論界對于勞動力市場分割在多大程度上直接導致了工資差距還存在爭論。有的學者認為戶籍工資歧視主要是由勞動力市場分割造成的，有的學者則認為勞動力市場分割對工資差距的直接貢獻率并不大。但勞動力市場分割對戶籍工資歧視形成的影響，不僅僅體現在它對工資差距的直接貢獻率上，更體現在它在形成戶籍工資歧視整個邏輯鏈條的核心作用上，其他戶籍歧視的形成原因都深度嵌入勞動力市場分割這一制度內核。

首先是擁擠效應。其本質是在勞動力市場分割的前提下，工資歧視的一種市場化自我強化機制。特別是在中國經濟到達“劉易斯拐點”之前，試圖進入城市的農村剩余勞動力近似于理論中的“無限供給”狀態。在大量農業轉移人口不能進入主要勞動力市場的情況下，他們只能長期滯留和擠壓在次級勞動力市場，這就提高了次級勞動力市場的勞動力供給。而根據最樸素的經濟學規律，在需求保持相對穩定的條件下，勞動力供給增加，則勞動力市場的出清價格必然會下跌，這就進一步加劇了農業轉移人口受到的工資歧視。

其次是統計性歧視。用工部門總是希望根據勞動者的真實生產率來支付工資，但是用工部門收集每個勞動者的詳細信息并在此基礎上判斷其真實的勞動生產率會面臨高昂的交易成本。為了能以最低的信息成本完成招聘工作，用工部門往往會將勞動者所屬群體的平均特征視為勞動者個人所具有的特征，從而根據群體的平均特征，給出勞動者個人的工資報酬。因此，在農業轉移人口平均受教育水平、工作經驗等人力資本特征普遍遜色于城市居民的情況下，用工部門會采取“先入為主”的統計性歧視策略來壓低農業轉移人口的工資報酬。雖然關于勞動力真實生產率信息的不對稱確實會造成統計性歧視，但如果勞資談判是一個重復博弈的動態過程，那么理論上用工部門會通過觀察勞動者的個人績效來更新關于真實生產率的信息。因此，只要勞資關系間的信息不對稱得到糾正，統計性歧視就不會長期存在。但是勞動者的工作績效與工作崗位是直接相關的，只有勞動者與工作崗位實現了最優匹配才能實現“人盡其用”，勞動者被觀察到的績效才能實現最大化。但是，在勞動力市場分割的條件下，農業轉移人口被排斥在主要勞動力市場之外，大量勞動者和工作崗位間不可能實現匹配效率的最大化，用工部門也就無法客觀地更新勞動者的生產率信息，從而造成用工單位的“學習無效率”。而這將導致統計性歧視在勞動力市場上長期存在。

最后是反饋性歧視。如果勞動力市場上的歧視是廣泛和持續存在的，那么這些歧視會降低被歧視群體的人力資本報酬率,從而弱化其人力資本投資激勵，進而影響其勞動生產率、惡化其在勞動力市場上的弱勢地位。在中國的城市勞動力上，既然勞動力市場分割、擁擠效應與統計性歧視都對農業轉移人口與城市居民間的工資差距產生了重要影響，那么這些影響的反饋性歧視也就自然存在。這種反饋效應不僅會降低農業轉移勞動力自身學習和培訓的積極性，甚至有可能影響到對他們下一代的人力資本投資，造成工資歧視的代際傳遞問題。反饋效應構成了被歧視群體的弱勢地位被長期鎖定的封閉循環。

2.勞動力市場分割與工資同化

從國際經驗的角度來看，跨國移民在進入新的勞動力市場時，與本地勞動力相比，他們的初始工資水平也會系統性偏低。但是以奇斯威克(Chiswick)、博爾哈斯(Borjas)為代表的移民經濟學家發現，跨國移民在進入新的勞動力市場后會經歷更快的工資增長，并在10—15年內實現和本地居民的工資同化。從直覺上來看，作為國內移民，中國的農業轉移人口實現工資同化的難度應該低于國際移民。但是，來自中國的實證研究發現，農民工群體(沒有獲得城市戶籍的農業轉移人口)并不能完全實現與城市居民的工資同化。那么究竟什么原因導致了這一反直覺的經驗現象呢？本文認為，這一問題可以直接歸咎于中國城市勞動力市場的制度性分割。

一般認為，移民群體之所以能夠實現工資同化，主要通過以下兩條路徑：第一條路徑，移民進入新的勞動力市場后會沿著職業階梯不斷向上攀登，即通過獲得更好的職業與工作崗位取得更高的工資。由于對勞動力市場信息的掌握不充分，移民在遷徙后的初始階段不能找到和其能力相匹配的工作，而只能從事比較低級的工作。但是，隨著移民遷徙時間的增加，對勞動力市場信息獲取的障礙將逐步消除，他們將找到更好的職業和工作崗位，從而縮小與本地居民間的工資差距。第二條路徑，移民具有更強的激勵進行人力資本再投資。博爾哈斯通過構建一個理論模型刻畫了移民的人力資本再投資行為。根據這個理論模型，如果在遷徙過程中存在技能損失，那么與本地勞動者相比，移民將更傾向于進行人力資本再投資。特別是，在遷徙前積累的人力資本與遷移后再投資形成的人力資本是互補關系的情況下，這種再投資的激勵將更大。

但是，在勞動力市場制度性分割的條件下，實現工資同化的上述路徑都是不通暢的。對于第一條路徑，與跨國移民不同的是造成中國城市職業隔離的原因不單單是信息不充分等市場性因素，更重要的是戶籍制度。這種制度性職業隔離體現的是整個城市部門的既得利益。城市居民的社會輿論，甚至城市政府的地方法規都是這種既得利益的維護力量。在不變更戶籍標簽的條件下，農業轉移人口的個體力量很難突破這種剛性制度為他們設定的職業天花板。雖然有研究顯示，隨著中國城市勞動力市場的不斷發育和成熟，二元勞動力市場分割所導致的職業隔離有逐漸弱化的趨勢，但在強大的制度慣性下，這一問題還遠沒有得到根本的鏟除。特別是在進入公有制單位時，農業轉移人口仍然受到較強的就業機會歧視。對于第二條路徑——通過人力資本再投資實現工資同化，這一路徑其實暗含著一個非常重要的邏輯前提，即移民再投資形成的人力資本必須能夠得到正常的市場回報，只有如此才能保持移民持續進行人力資本投資的正向激勵。但是由于勞動力市場分割誘導出的戶籍工資歧視長期把農業轉移人口的人力資本報酬抑制在正常的市場化水平之下。而一旦對這種不合理的人力資本報酬率形成預期，在反饋效應的作用下，農民工群體進行人力資本再投資的激勵將被降低，甚至產生負向激勵，使農業轉移人口減少對人力資本的再投資。

3.市民化之后勞動力市場分割問題的演進趨勢綜合上述理論分析，“農轉非”居民能否實現工資同化的關鍵在于能否突破勞動力市場分割的約束和限制。由于中國城市部門的勞動力市場分割主要是戶籍制度造成的，因此理論上，隨著農業轉移人口取得城市戶籍，他們面對的市場分割壁壘將逐步消除。而目前的經驗數據也支持了這一判斷。例如，根據2013年的CHIP數據，本文分別計算了農業戶籍居民、“農轉非”居民與城市原住居民進入高收入工作崗位(壟斷行業、公有制單位與“白領”工作)的百分比(見表1)。可以發現，與農業戶籍居民相比，“農轉非”居民從事各種優勢工作崗位的百分比都非常接近城市原住居民。因此，在勞動力市場分割壁壘不斷松動的情況下，實現“農轉非”群體的工資同化將成為可能。

表1 不同戶籍人口優勢就業崗位的占比 %

但是考慮到勞動力素質上的實際差異，上述就業百分比的橫向比較仍然是比較粗糙的。同時由于城鄉二元結構的體制慣性，勞動力市場分割的消除也不可能是一蹴而就的，而將是一個循序漸進的動態過程。因此，為了更加精確地考察市民化之后勞動力市場分割問題的變化趨勢，本文進一步按照落戶時間的長短將“農轉非”居民分成了三組，并參考章莉與李實的經驗性研究思路，通過多元logit模型計算了各組的職業進入、行業進入與所有制進入相對風險發生比(RRR指數)。表2的結果顯示，對于農業戶籍居民來說，他們與城市原住居民間的勞動力市場分割依然是顯著存在的。在進入高收入的職業方面，相對就職于工資水平較低的服務業，農業戶籍居民獲得白領工作的機會只有城市原住民的0.5474倍；在進入高收入的行業方面，相對于就職在競爭性行業，農業戶籍居民獲得壟斷性行業的工作機會只有城市原住居民的0.4636倍；在進入高收入的所有制單位方面，相對于就職在非公有制單位，農業戶籍居民獲得公有制單位的工作機會只有城市原住居民的0.2592倍。

表2 不同戶籍對就業機會的影響

但在市民化之后的“農轉非”群體中，本文確實觀察到了勞動力市場分割逐步消除的趨勢。具體來看，相對于農業戶籍居民，落戶時間1—10年的“農轉非”居民進入高收入工作崗位的相對風險發生比有了非常顯著的提高。例如，職業進入方面，“服務業—白領”的RRR值由市民化之前的0.5474上升至0.8196；行業進入方面，“競爭行業—壟斷行業”的RRR值由市民化之前的0.4636上升至0.6913；所有制進入方面，“非公有制單位—公有制單位”的RRR值由市民化之前的0.2592上升至0.6166。同時，隨著落戶時間的延長，“農轉非”居民進入高收入工作崗位的機會處在穩定的上升通道中。特別是在落戶時間20年以上的樣本組中，“服務業—白領”、“競爭行業—壟斷行業”、“非公有制單位—公有制單位”的RRR值均大于1。這表示在相同條件下，該組“農轉非”居民進入高收入工作崗位的相對概率均高于城市原住居民。

上述結果表明，隨著獲得城市戶籍時間的增加，農業轉移人口面對的勞動力市場分割問題將逐步得到消除。由于勞動力市場分割是產生戶籍工資歧視和導致農業轉移人口不能實現工資同化的制度內核。因此隨著這一制度內核的逐步消融，理論上市民化之后的“農轉非”居民將能夠逐步實現與城市原住居民的工資同化。如果這一邏輯能夠成立的話，“農轉非”居民實現工資同化的速度應該與勞動力市場分割問題消除的速度大致相同。

三、工資同化的估計策略、數據來源與變量設定

1.估計策略的選擇

Oaxaca-Blinder分解是歷史文獻中識別和考察工資差異的經典方法，該方法的基本思路是將工資差異分解成稟賦差異(勞動者個人稟賦差異所造成的工資差距)和結構差異(勞動者個人要素稟賦不能解釋的工資差異，或歧視因素所造成的工資差異)。工資同化是指，在勞動力特質相同的條件下獲得相同的工資，因此本文將主要利用Oaxaca-Blinder分解來考察市民化過程中結構性工資差異的變化情況。當“農轉非”居民與城市原住居民結構性工資差異消失時，即完成了兩者間的工資同化。具體來說，建立Mincer工資方程如下：

ln=++

(1)

其中，ln代表勞動者的對數工資，表示不同的戶籍群體(本文分別以=，，來表示城市原住居民、農業戶籍人口與“農轉非”居民)，表示勞動力個人稟賦的向量，為回歸系數，為隨機誤差項。例如，在分解“農轉非”居民與城市原住居民的工資差距時，可以利用Oaxaca-Blinder分解模型將工資差距Δ,分解為：

(2)

(3)

其中，為“無歧視工資結構”(Non-Discriminatory Wage Structures)。為了更直觀地表達Oaxaca-Blinder分解的經濟學含義，本文將式(3)進一步轉換為以下形式：

(4)

2.數據來源與變量處理

本文數據均來自2013年中國家庭收入調查(CHIP)的城鎮人口數據。根據研究主題，將所有有效樣本分為三種戶籍類型：城市原住居民、“農轉非”居民與農業戶籍居民。其中，城市原住居民是指出生即獲得非農業戶口的城鎮居民。“農轉非”居民，主要指有過從農業戶籍變更至非農業戶籍經歷的城市居民。CHIP問卷中詢問了受訪者是否有“農轉非”的經歷以及“農轉非”的年份與具體原因，這使本文的上述劃分具有技術上的可行性。

本文中，被解釋變量是勞動者的工資收入，解釋變量則主要包括勞動者的特征向量。各個變量的具體設定如下：①被解釋變量：勞動者的工資收入。以在職勞動者的月工資(取對數)來表示。包括從該工作中得到的獎金、補貼及實物折現。需要說明的是，本文的研究目的是觀察城市勞動力市場中的工資同化現象。因此，離退休、下崗與失業人員、私營企業主和個體經營戶的收入數據不包括在內，因為其收入或不是勞動所得或是個人勞動與物質資本兩種生產要素的綜合報酬，不能稱之為工資。②解釋變量：包括勞動力的性別，女性賦值為0，男性賦值為1；婚姻狀況，已婚有配偶賦值為1，未婚、離異、喪偶等其他情況賦值為0；受訪者年齡；工作經驗以及工作經驗的平方，以勞動者從事當前工作的年限來表示；健康狀況，根據受訪者自評的健康狀況，賦值為1—5的整數，分別對應“非常不健康”、“不健康”、“一般”、“健康”、“非常健康”；受教育程度，以受訪者的受教育年限來表示；民族，漢族賦值為1，其他民族賦值為0。需要指出的是，由于移民實現工資同化的一種主要機制是逐漸進入高收入的行業和工作崗位，參照陳珣、徐舒的做法，這里沒有控制就業行業與工作崗位信息。

四、“農轉非”居民工資同化過程的實證結果

1.Oaxaca-Blinder分解的估計結果

在利用Oaxaca-Blinder分解對“農轉非”居民工資同化進行觀察的過程中，一項非常重要的工作是無歧視工資結構的確定。瓦哈卡(Oaxaca)在他的經典文獻中就已經敏銳地覺察到無歧視工資結構選擇所帶來的潛在問題：由于理論上的無歧視工資結構在真實的勞動力市場中并不存在，如果以高收入群體的工資結構作為無歧視工資結構，通常會低估結構性差異所造成的工資差距；與此相反，若以低收入群體的工資結構作為無歧視工資結構，則會高估結構性差異所造成的工資差距。因此，紐曼克(Neumark)、瓦哈卡和蘭塞姆(Ransom)等計量經濟學家都試圖通過加權平均的工資回報系數來解決上述問題，這就是所謂的Omega系數，這里將采用Omega系數來進行工資差異的分解。為了能夠考察“農轉非”群體工資同化的動態過程，本文進一步以落戶時間的長短將“農轉非”群體分成三個不同的組別，并利用Oaxaca-Blinder模型來分析每個樣本組與城市原住居民間的工資差異。表3則展示了在被解釋變量是月工資對數的情況下，Oaxaca-Blinder分解的估計結果。

從工資分解結果中可以發現非常明顯的工資同化現象：隨著農業轉移人口獲得城市戶籍以及落戶時間的增加，農業轉移人口與城市原住居民間的結構性工資差距呈現出逐漸彌合的趨勢。具體來看，表3報告了農業戶籍居民與城市原住居民間工資差距的分解結果，農業戶籍居民與城市原住居民在月對數工資上的總體工資差距為0.3076，其中稟賦性差異為0.1657，差異貢獻率為53.87%；結構性差異為0.1420，差異貢獻率為46.13%。這表明在勞動力特征基本一致的情況下，農業戶籍居民的工資水平仍然顯著偏低。這一結果與章莉、孫婧芳等的實證結論是一致的。在落戶1—10年的“農轉非”居民與城市原住居民的工資分解中，雖然兩者間的總體工資差距仍然高達0.3006，但是其中的結構性差異已經大幅下降至0.0742，對總差異的貢獻率僅為24.68%。說明獲得城市戶籍確實能夠在很大程度上改變農業轉移人口在勞動力市場中的弱勢地位。而隨著落戶時間的延長，“農轉非”居民與城市原住居民的結構性工資差距出現了持續減弱的趨勢。特別是在落戶20年以上的“農轉非”居民與城市原住居民的工資分解中，結構性差異的估計結果為-0.0366，且通過了10%的顯著性檢驗。這意味著市民化之后的農業轉移人口不僅可以實現與城市原住居民的“工資同化”，甚至可以獲得略高于城市原住居民的工資報酬。上述結果與奇斯威克、博爾哈斯等人在跨國移民研究中的發現是高度吻合的。按照移民經濟學的一般規律，與本地勞動力相比，外來移民更傾向于進行人力資本投資，特別是在遷徙前后的人力資本投資是互補關系的情況下，這種再投資的激勵將更大。因此，長期較快的人力資本投資將形成“農轉非”人口在人力資本存量上的優勢，而這種優勢可能誘導出對 “農轉非”群體的逆向統計性歧視。這應該是落戶20年以上“農轉非”人口在工資上更具優勢的主要原因。

表3 Oaxaca-Blinder分解的估計結果(月工資)

此外，考慮到在工資水平較低的情況下，農業轉移人口有可能通過延長工作時間來增加工資收入。因此，本文還進行了小時工資的分解，其結果與月工資的分解結果基本一致。雖然上述Oacaxa-Blinder工資分解的結果顯示市民化之后的“農轉非”居民能夠逐步實現與城市原住居民的工資同化。但從所需時間上來看，這種工資同化依然是一個循序漸進的漫長過程，大約需要20年以上的時間。這一結果與國際移民需要10—15年來實現工資同化的研究結論也比較一致。這一工資同化的漸進性特征，主要是由于以下原因：①根據奇斯威克、達馬斯(Damas)等人的工資同化理論，外來移民沿著職業階梯逐漸進入高收入的工作崗位是實現工資同化的重要機制。而在這一過程中無論是獲得高收入崗位的勞動力市場信息，還是積累高收入崗位所需的人力資本都具有較長的時間周期。②從工資歧視的角度來看，雖然取得城市戶籍意味著“農轉非”居民在制度上獲得了與城市原住居民平等的地位,但是“農轉非”居民與城市原住居民在勞動力平均素質上的差距,以及“農轉非”居民根據歷史經驗形成的低勞動報酬率的預期都不可能在短時間內得到彌合。這就意味著由上述問題誘導出的統計性歧視與反饋性歧視不會在短時間內根本性地鏟除，其消失也將是一個循序漸進的動態過程。需要說明的是，工資同化的實現與工資歧視的消失，在邏輯上并不是平行或遞進的關系，而更像是同一枚硬幣的正反兩面，是對同一社會現象不同視角的側寫。

2.傾向得分匹配(PSM)的估計結果

由于勞動者在農業戶籍居民、“農轉非”居民與城市原住居民三個群體中并不是隨機分布的，而是一個由個體素質所決定的自選擇過程。這就導致不同群體間的工資差異很可能與一些不可觀測的勞動力素質(例如勞動者的能力)是相關的。同時，根據博爾哈斯提出的“群組效應”(Cohort Effect)理論，移民時間往往也和勞動力的平均素質相關。一個可以遵循的規律是，越是早期的移民他們的勞動力素質越高，實現工資同化的周期也越短。這就意味著即使在“農轉非”居民的不同組別，同樣有可能存在著勞動力素質的系統性差異。而這種系統性差異導致的樣本自選擇問題很可能會造成基于OLS回歸的Oaxaca-Blinder分解出現偏誤。因此，本文將進一步通過傾向得分匹配(PSM)的“準自然實驗”策略，在克服了樣本自選擇問題的條件下驗證Oaxaca-Blinder工資分解結果的穩健性。

具體來說，本文分別將不同的農業轉移人口(包括農業戶籍居民以及不同落戶時間段的“農轉非”居民)作為“控制組”，將城市原住居民作為“處理組”。利用二元logit模型來估計個人進入“處理組”的傾向得分：

logit(=1)=++

(5)

其中，表示是否進入“處理組”的啞變量，如果進入相應的“處理組”=1，否則=0。為協變量，在這里本文選擇的協變量包括：勞動者的性別、婚姻狀況、年齡、受教育年限、工作經驗及工作經驗的平方項、民族、政治面貌、健康狀況、勞動合同性質。協變量可以對個體進入“處理組”的傾向得分()進行估計。通過傾向得分的匹配，可以實現“控制組”與“處理組”在個人特質基本相同的條件下，計算農業轉移人口與城市原住居民間的工資收入差距。其估計方程如下：

=()|=1{[(1)|=1,()]-[(0)|=0,()]}

(6)

其中，為平均處理效應，表示是否進入“處理組”的啞變量，()為傾向得分，(1)表示“處理組”的月工資收入，(0)表示“控制組”的月工資收入。

在傾向得分匹配的實證框架下有多種匹配方法可供選擇，例如最近鄰域匹配、半徑匹配、核函數匹配等。理論上，對于一個穩健的估計結果來說，各種匹配方法間的差異應該不會太大。因此，為了保障估計結果的穩健性，本文將同時采用多種匹配方法使其結果可以互為參照。此外，為了使控制組與處理組的樣本滿足共同支持假設，本文對匹配得分的帶寬進行了控制，確保只有匹配得分都位于某一范圍內的兩組樣本才能進行比較。從表4報告的平均處理效應()結果中可以看到：在傾向得分匹配的實證框架下，“農轉非”居民依然能夠逐步實現與城市原住居民的工資同化。隨著落戶時間的增加，“農轉非”居民與城市原住居民間的工資差異呈現出逐步彌合的趨勢(的估計值逐步變小)。特別是在落戶20年以上的“農轉非”居民與城市原住居民之間，不同匹配方法得到的平均處理效應分布在-0.0190—0.0145的范圍內，不僅在絕對值上很小，也沒有通過統計上的顯著性檢驗。這代表兩個群體間并不存在顯著的工資差異。雖然在市民化的不同階段，PSM得到的平均處理效應與Oaxaca-Blinder分解得到的結構性差異在數值上有所差異，但是差異并不明顯。需要說明的是，在上述匹配過程中，匹配后的樣本均通過了平衡性檢驗。上述結論表明，本文關于“農轉非”居民工資同化過程的觀察結果是穩健的。

表4 穩健性檢驗：傾向得分匹配(PSM)的估計結果

五、“農轉非”居民工資同化過程的異質性分析

1.不同所有制條件下的工資同化

由于致力于保護城市居民就業機會的勞動力市場分割主要是通過公有制部門的勞動就業政策而實現的，不同所有制部門對農業轉移人口工資歧視的程度是不相同的。例如，常進雄和趙海濤發現，城市戶籍與農業戶籍勞動力工資差異中結構性差異(歧視因素造成的工資差異)所占的比例在國有制部門中最高，而在民營部門中最低。那么在取得城市戶籍之后，“農轉非”居民在不同所有制部門工資同化的進程是否一致呢？為了回答這一問題，本文進一步利用Oaxaca-Blinder分解在不同所有制條件下考察了“農轉非”居民的工資同化進程。在保障每個分析組樣本量的前提下，將全部樣本按所有制的不同分成公有制部門和非公有制部門。表5則報告了不同所有制條件下的估計結果。

表5 分所有制條件下Oaxaca-Blinder分解的估計結果(月工資)

根據實證結果可以發現，非公有制部門“農轉非”居民實現工資同化的周期顯著短于公有制部門。在落戶11—20年的“農轉非”居民與城市原住居民的工資分解中，非公有制部門的結構性差異僅為0.0299，且沒有通過顯著性檢驗。這意味著，非公有制部門中的“農轉非”居民只需要11—20年就基本可以實現與城市原住居民的工資同化，而在公有制部門則仍然需要20年以上的時間。由于戶籍工資歧視在再分配特征明顯的公有制部門更加嚴重，而市場化的非公有制部門更加重視職工的工作技能、效率和個人努力。這就造成公有制部門的農業轉移人口與城市原住居民在市民化的初始階段就存在較大的結構性工資差異。在非公有制部門，農業戶籍居民與城市原住居民的結構性差異為0.1166。而在公有制部門，這一差異則高達0.2265，幾乎是非公有制部門的兩倍。因此，非公有制部門的“農轉非”居民更早地實現了工資同化。

但是如果從工資差距縮小的絕對速度來看，公有制部門卻明顯高于非公有制部門。從結構性差異的估計結果中可以看到，在落戶1—20年的區間內，公有制部門的結構性工資差異從0.2265下降至0.0849，降幅為0.1416；而在非公有制部門，結構性工資差異從0.1166下降為0.0299，降幅僅為0.0867。同時，在落戶20年以上的區間內，公有制部門的結構性差異為-0.0427，且通過了10%的顯著性檢驗，而非公有部門的結構性差異僅為-0.0048，并且在統計上不顯著。本文認為，公有制部門的“農轉非”居民之所以具有較快的經濟同化速度，與他們較高的學歷水平密切相關：一方面，學歷為企業部門提供了一個比勞動者所屬群體平均特征更加明確的真實生產率信號。這種信息不對稱的改善有助于統計性工資歧視的消除。另一方面，山內(Yamauchi)的研究發現，隨著移民遷移時間的增加，高學歷勞動者更懂得如何去尋求與自身匹配的工資。因此，高學歷人口往往具有更快的工資同化速度。2013年的CHIP調查數據顯示，公有制部門“農轉非”居民的平均受教育年限為12.42年，而非公有制部門“農轉非”居民的平均受教育年限僅為9.05年。

2.不同“農轉非”亞群體的工資同化

隨著城市化進程的不斷加速，農業轉移人口獲得城市戶籍的途徑也越來越多元化。這就使得“農轉非”群體變得更具異質性。為了比較不同“農轉非”亞群體間工資同化過程的差異，本文按照獲得城市戶籍的原因，將整個“農轉非”群體分成“土地被征用”(也被稱之為政策性“農轉非”)、“購房”、“上學”與“工作”四種亞群體，并利用Oaxaca-Blinder分解分別實證考察了他們的工資同化過程(見表6)。從實證考察的結果中可以發現，不同類型“農轉非”群體的工資同化過程表現出了顯著的異質性。按照實現工資同化所需時間的長短，四種“農轉非”亞群體由高到低的排序為：土地被征用>購房>工作>上學。其中，所需時間最長的是土地被征用群體。表6的估計結果顯示，在落戶20年以上的土地被征用群體中，依然可以觀察到顯著的結構性工資差異。這意味著該類型的“農轉非”群體可能在整個職業生涯中都無法完成與城市原住居民的工資同化。而所需時間最短的是上學群體，即使在落戶1—10年的子樣本內，我們也沒有觀察到顯著的結構性工資差異。而在落戶20年以上的子樣本中，上學群體的結構性工資差異為-0.0776，且通過了1%的顯著性檢驗。這意味著在同等條件下，他們甚至獲得了高于城市原住居民的工資水平。此外，購房與工作群體實現工資同化的周期大致相同，都需要20年以上的時間。

表6 區分非農業戶口獲得渠道的Oaxaca-Blinder分解結果(月工資)

本文認為，之所以會出現上述異質性特征，主要是由于以下兩方面的原因：一方面，對于通過土地被征用獲得城市戶籍的“農轉非”群體而言。他們的市民化過程帶有濃重的政策性特征，甚至是強制性特征。相當一部分失地農民是在缺少必要的勞動力市場信息、缺乏基本社會關系網絡的情況下被“非自愿”地拋入城市勞動力市場的，而這無疑將加劇他們在市民化初始階段的結構性工資差異。另一方面，不同亞群體間巨大的學歷差距也是造成工資同化異質性特征的重要原因。根據前面已經提及的理論邏輯，學歷水平能夠影響“農轉非”居民實現工資同化的速度。而CHIP 2013的數據顯示，上學群體的平均受教育年限高達13.89年；購房與工作兩類群體的平均受教育年限分別為9.87年、10.01年；而土地被征用群體僅為8.67年。

六、研究結論與政策啟示

中國農業轉移人口與城市居民間巨大的工資差距是社會各界都非常關注的重要問題。目前中國正處在推進農業轉移人口市民化的關鍵階段。在市民化之后，獲得城市戶口的“農轉非”居民能夠實現與城市居民的工資同化嗎？為了回答這一問題，本文以市民化前后勞動力市場制度性分割的形成與彌合為線索，搭建了一個分析和討論“農轉非”居民能否實現工資同化的理論框架，并利用2013年的中國家庭收入調查數據實證考察了“農轉非”居民的工資同化過程。研究發現：勞動力市場分割是市民化之前農民工群體受到工資歧視以及不能完成工資同化的制度誘因。而在市民化之后，隨著勞動力市場分割問題的逐步消除，“農轉非”居民能夠逐步實現與城市原住居民的工資同化，但大約需要20年以上的時間。同時，在不同所有制部門、不同“農轉非”亞群體間，這一同化過程也表現出了顯著的差異。公有制部門“農轉非”居民實現工資同化所需的時間明顯高于非公有制部門；而在按照獲得城市戶籍原因所劃分的“農轉非”亞群體中，實現工資同化所需時間的排序為：土地被征用>購房>工作>上學。上述研究結論有著如下重要的政策涵義。

第一，市民化使數以億計的農業轉移人口能夠更加公平地參與城市化的進程，更加平等地分享城市化的紅利，具有巨大的社會福利效應。因此，促進有能力在城鎮穩定就業和生活的常住人口有序實現市民化，應該成為實現共同富裕、破除勞動力市場上“城鄉二元結構”的政策著力點。一方面，要進一步深化戶籍制度改革，加速建立城鄉統一的戶籍管理制度，逐步取消農業戶籍、非農業戶籍的二元戶籍制度體系，實行統一的居民身份。另一方面，要逐步放寬戶口遷移政策，推動大城市、特大城市積極調整和完善落戶政策，取消大城市、特大城市較高的落戶門檻，掃除農業轉移人口市民化的制度障礙。

第二，考慮到“農轉非”居民實現工資同化的過程并不是一蹴而就的，而是需要較長的時間周期。因此，城市部門的勞動就業政策必須維持市民化前后政策的延續性，不僅要繼續保持對農民工群體的利益關切，還要對新近獲得城市戶籍的“農轉非”群體給予足夠的關注，以加快其完全融入城市社會的進程。一方面，在城市公共服務上，如教育、培訓、就業服務等方面要向“農轉非”群體有所傾斜，以彌補他們在社會關系網絡、勞動力市場信息上的不足。另一方面，要營造更具包容性的城市環境。在城市文化、生活場景等方面提高對農業轉移人口的包容度，增強“農轉非”居民的城市身份認同。

第三，在相關政策制定的過程中，要充分考量不同“農轉非”群體的異質性特征。應該重點關注那些就業市場表現差、勞動力素質較低的“農轉非”群體(如由于土地被征用而被迫“農轉非”的城市人口)。有針對性地對這些群體進行技能指導和就業培訓，以防止人力資本不足引起新的職業固化和工資固化。