汪子琦 汪正飛 錢星曌

[摘要]本文利用CFPS2018的person數(shù)據(jù)，對(duì)城鎮(zhèn)人口和鄉(xiāng)村人口分別進(jìn)行多元線性回歸和分位數(shù)回歸，接著再用組合檢驗(yàn)方法基于這兩個(gè)地方所對(duì)的多元線性回歸系數(shù)差異進(jìn)行檢驗(yàn)，然后再對(duì)城鄉(xiāng)不同分位數(shù)下的分位數(shù)回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，（1）多元線性回歸中，被調(diào)查對(duì)象的受教育年限對(duì)收入的影響在0.1的顯著性水平下存在城鄉(xiāng)差異。（2）在75%分位點(diǎn)上，使用計(jì)算機(jī)的城鎮(zhèn)居民在受教育年限對(duì)工作年收入的影響在10%顯著性水平受到教育年限更強(qiáng)的影響?？傊?，分位數(shù)回歸能根據(jù)每個(gè)調(diào)查對(duì)象的不同收入情況進(jìn)行分析，從而可以為各收入人群提出更明確的建議。

[關(guān)鍵詞]分位數(shù)回歸;CFPS2018數(shù)據(jù);收入影響因素;組合檢驗(yàn)

0引言

十九大報(bào)告中，習(xí)近平同志提出我國(guó)現(xiàn)階段主要矛盾是人民對(duì)美好生活的向往和發(fā)展不平衡不充分之間的矛盾，為了實(shí)現(xiàn)全面脫貧，需要縮小城鄉(xiāng)居民收入的差距，實(shí)現(xiàn)共同富裕。從這個(gè)意義上，對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的研究不容忽視。

不少學(xué)者發(fā)現(xiàn)了影響收入的因素有很多，李雅楠和廖利兵（2011）使用基于RIF分位數(shù)回歸方法利用1991～2009年的中國(guó)營(yíng)養(yǎng)和健康調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)低收入分位點(diǎn)上的性別收入差距有所擴(kuò)大，而高收入分位點(diǎn)相反[1]。陳夢(mèng)雨（2016）較為全面地用線性回歸和分位數(shù)回歸論證了性別、年齡、受教育程度、城鄉(xiāng)戶籍和地區(qū)等因素對(duì)收入的影響[2]。劉國(guó)輝和張衛(wèi)國(guó)（2016）基于分位數(shù)回歸方法利用中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查（CGSS2006）數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)外語的使用回報(bào)率對(duì)不同階層收入的影響有顯著差異[3]。劉曉倩和韓青（2018）利用CFPS2014數(shù)據(jù)使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型估計(jì)互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村居民收入的影響，發(fā)現(xiàn)使用互聯(lián)網(wǎng)的居民年收入有所提高[4]。也有不少學(xué)者發(fā)現(xiàn)教育也對(duì)收入存在影響，Sannicandro等（2018）使用多層建模技術(shù)對(duì)2008-2013年美國(guó)康復(fù)服務(wù)管理局的檔案進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)高等教育可在一定程度上解決低就業(yè)率的智障人士問題提高收入[5]。葉杰和徐越倩（2019）構(gòu)建了以規(guī)則意識(shí)和努力主導(dǎo)型價(jià)值觀為中介變量和調(diào)節(jié)變量的有調(diào)節(jié)的中介作用模型，對(duì)CGSS數(shù)據(jù)加以驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)努力主導(dǎo)型價(jià)值觀正向調(diào)節(jié)了教育水平對(duì)個(gè)人收入的正向影響[6]。

城鄉(xiāng)收入分配不均也受到越來越多的人的關(guān)注，不少學(xué)者已經(jīng)開始重視這方面的研究。張洋洋（2017）基于分位數(shù)回歸的M-M分解對(duì)于CHNS數(shù)據(jù)探究了城鄉(xiāng)各個(gè)收入段家庭收入影響因素，發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)高收入家庭的收入差距比中低收入家庭更大[7]。華昱（2018）利用明瑟方程討論了互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)收入增長(zhǎng)的效應(yīng)，通過對(duì)照試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)城市居民可從互聯(lián)網(wǎng)中獲得更高的收入回報(bào)率[8]。賀婭萍和徐康寧（2019）運(yùn)用中國(guó)省級(jí)單元在2004～2015年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的使用拉大了城鄉(xiāng)差距，這種效應(yīng)隨著地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的變化而變化[9]。梁瑩和崔惠民（2019）對(duì)全國(guó)7個(gè)?。ㄖ陛犑校┑臄?shù)據(jù)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)居民受教育程度對(duì)城鄉(xiāng)居民收入影響有所差異[10]?；谝陨涎芯?，本文將分別使用均值回歸和分位數(shù)回歸對(duì)居民收入影響程度的城鄉(xiāng)差異進(jìn)行研究，并采用組合檢驗(yàn)方法來檢驗(yàn)?zāi)男┳兞糠謩e在均值回歸，0.25、0.5和0.75分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸，并對(duì)每個(gè)城鄉(xiāng)每個(gè)收入層次進(jìn)行分析。

1.研究方法

1.1分位數(shù)回歸

分位數(shù)回歸是Koenker和Basset（1978）提出的在給定自變量條件下，因變量在不同分位點(diǎn)上的變動(dòng)趨勢(shì)[11]。該模型參數(shù)向量可由最小絕對(duì)加權(quán)誤差可得，求解結(jié)果有如下形式：

其中，X{是各自變量組成的行向量，

1.2組合檢驗(yàn)

組合檢驗(yàn)是檢驗(yàn)兩組樣本間的分布差異，已知兩組樣本的個(gè)數(shù)，分別記為n1和n2，先計(jì)算兩細(xì)樣本真實(shí)均值之差，在重復(fù)若干次實(shí)驗(yàn)，每次隨機(jī)抽取n1個(gè)樣本，再分別計(jì)算抽出樣本和剩余樣本的均值之差，并與真實(shí)均值之差進(jìn)行比較。這里我們選取雙側(cè)檢驗(yàn)，令m為重復(fù)實(shí)驗(yàn)中兩組樣本均值之差的絕對(duì)值大于真實(shí)兩組樣本均值之差的個(gè)數(shù)，其與抽樣次數(shù)的比值即為P值，當(dāng)P值小于0.1時(shí)，可以拒絕兩組樣本無顯著差異的原假設(shè)。

2.實(shí)證分析

該部分中，我們選取被調(diào)查對(duì)象的性別、年齡、是否使用外語、是否使用計(jì)算機(jī)、上網(wǎng)時(shí)工作的重要性、智力水平、以及最高教育年限為解釋變量，以年工作總收入為被解釋變量，使用Stata15.1進(jìn)行實(shí)證分析。

2.1數(shù)據(jù)來源和描述

本文數(shù)據(jù)選自中國(guó)家庭跟蹤調(diào)查（CFPS）2018中的person數(shù)據(jù)庫，刪除含有缺失值、異常值和不適用的樣本，有效樣本共3683個(gè)，各定量變量和定性變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況如表1和表2所示：

通過以上兩表可知，上網(wǎng)時(shí)的工作重要程度和智力水平的平均水平比較高，且大多數(shù)調(diào)調(diào)查對(duì)象來自城鎮(zhèn)、男性占多數(shù)、更多的人在使用計(jì)算機(jī)，但較少有人使用外語。在對(duì)城鄉(xiāng)居民收入均值，下四分位數(shù)，中位數(shù)和上四分位數(shù)進(jìn)行組合檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)P值均小于0.05，則在5%的顯著性水平下可認(rèn)為居民總收入在城鄉(xiāng)之間不但總體上存在差距，而且在各個(gè)收入水平上也存在差距。

2.2兩種回歸結(jié)果分析

下面我們分別對(duì)工資收入及其影響因素進(jìn)行均值回歸和分位數(shù)回歸，回歸方程有如下形式：

這里X;為影響工作年收入的變量組成的行向量，是待估計(jì)的參數(shù)列向量。先對(duì)城鄉(xiāng)兩地分別采用均值回歸進(jìn)行分析，結(jié)果如表3所示：

由表3可知，總體上城鎮(zhèn)居民收入受到本文所選所有自變量的顯著影響，但智力水平卻對(duì)鄉(xiāng)村居民收入無顯著影響，可見整體上城鎮(zhèn)居民收入受到的影響因素更多，尤其是智力水平的影響不可忽視。

下面將對(duì)性別、年齡、使用英語、使用計(jì)算機(jī)和受教育年限對(duì)城鄉(xiāng)居民收入的影響差異進(jìn)行討論，對(duì)這些變量與工作年收入的對(duì)數(shù)之間進(jìn)行多元線性回歸，再進(jìn)行組合檢驗(yàn)，組合檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)各變量對(duì)應(yīng)的P值分別為0.7310、0.1055、0.6773、0.3313和0.0532，可見城鄉(xiāng)之間受教育年限對(duì)工作年收入的影響在10%顯著性水平下有所不同。

再對(duì)城鄉(xiāng)間分別在0.25、0.5和0.75分位數(shù)點(diǎn)上進(jìn)行分位數(shù)回歸，結(jié)果如表4所示：

由表4可知，在0.25分位數(shù)點(diǎn)上，是否使用外語對(duì)工作年收入影響顯著性不同，且只在城鎮(zhèn)上受教育年限對(duì)收入才有顯著正向影響;在0.5和0.75分位數(shù)點(diǎn)上，是否使用外語和調(diào)查對(duì)象年齡只對(duì)城鎮(zhèn)居民收入有顯著正向影響;說明低收入居民在城鄉(xiāng)上受到是否使用外語不同程度的影響，且只在城鎮(zhèn)里受到教育年限影響，而只有中等及其以上收入的城鎮(zhèn)居民會(huì)受到其年齡和是否使用外語正向顯著影響?？傊?，在每個(gè)分位數(shù)點(diǎn)上無論鄉(xiāng)村還是城鎮(zhèn)，均會(huì)受到性別、使用計(jì)算機(jī)和智力水平的影響，下面分別對(duì)對(duì)城鄉(xiāng)不同分位數(shù)下基于是否使用計(jì)算機(jī)來討論其他自變量對(duì)工作總收入的影響差異。

在鄉(xiāng)村居民中，25%分位數(shù)點(diǎn)上使用計(jì)算機(jī)的調(diào)查者收入受到性別、年齡、受教育年限和智力水平的正向顯著影響，而不使用計(jì)算機(jī)的調(diào)查者收入?yún)s不受這些因素顯著影響，50%分位點(diǎn)上使用計(jì)算機(jī)的調(diào)查者收入受到年齡、受教育年限的顯著影響，而不使用計(jì)算機(jī)的調(diào)查者收入?yún)s只收到性別的顯著影響;75%分位點(diǎn)上使用計(jì)算機(jī)的調(diào)查者收入受到性別、外語水平、受教育年限的正向顯著影響，而不使用計(jì)算機(jī)的調(diào)查者收入?yún)s只收到性別的顯著影響。所以鄉(xiāng)村使用計(jì)算機(jī)的低收入者應(yīng)當(dāng)適增加自己的受教育年限，不使用計(jì)算機(jī)的較低收入者需開始培養(yǎng)使用計(jì)算機(jī)工作的習(xí)慣而使用計(jì)算機(jī)的較低收入者應(yīng)當(dāng)適當(dāng)增強(qiáng)自己的智力水平，使用計(jì)算機(jī)的較高收入者應(yīng)當(dāng)適當(dāng)增強(qiáng)自己的外語水平。

在城鎮(zhèn)居民中，使用計(jì)算機(jī)的居民收入25%分位數(shù)點(diǎn)上受到其他所選自變量的顯著影響，50%和75%分位數(shù)點(diǎn)，上卻受到智力水平的影響不那么顯著而不使用計(jì)算機(jī)的居民25%和50%分位數(shù)點(diǎn)上對(duì)收入的影響僅僅只有顯著的性別差異，在75%分位數(shù)點(diǎn)上除了顯著的性別差異還受到年齡、教育年限和上網(wǎng)時(shí)工作的重要性顯著的正向影響。而25%分位數(shù)點(diǎn)，上基于是否適用計(jì)算機(jī)進(jìn)行組合檢驗(yàn)得到的P值為0.0948，50%分位數(shù)點(diǎn)上得到的P值為0.0635，可見在中低收入使用計(jì)算機(jī)的男性的工資在10%顯著性水平下更高些;75%分位數(shù)點(diǎn)上進(jìn)行組合檢驗(yàn)得到的各變量對(duì)應(yīng)的P值分別為0.4802、0.5517、0.0632和0.7142，可見城鎮(zhèn)居民收入較高人群中是否使用計(jì)算機(jī)在受教育年限對(duì)工作年收入的人的影響上在10%顯著性水平下有所不同。

3結(jié)束語

本文使用了均值回歸，并與每個(gè)分位點(diǎn)下的分位數(shù)回歸結(jié)果進(jìn)行比較，通過研究結(jié)果可以提出以下建議：（1）農(nóng)村居民應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行工作的意識(shí)，以在各收入層次上縮小與城鎮(zhèn)的差距。（2）城鎮(zhèn)的高收入工作應(yīng)充分

多招收高學(xué)歷，精通外語和計(jì)算機(jī)的人才，充分發(fā)揮其能力，以更好促進(jìn)經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]李雅楠，廖利兵.城鎮(zhèn)居民性別收入差距及其演變： 1991 2009[J].人口與經(jīng)濟(jì)，2014（2）：86-95.

[2]陳夢(mèng)雨.我國(guó)居民收入分布的問題研究[D].安徽大學(xué)，2016.

[3]劉國(guó)輝，張衛(wèi)國(guó).中國(guó)城市勞動(dòng)力市場(chǎng)中的“語言經(jīng)濟(jì)學(xué)”：外語能力的工資效應(yīng)研究[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2016，1（2）：46-52.

[4]劉曉倩，韓青.農(nóng)村居民互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)收入的影響及其機(jī)理——基于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2018（9）.

[5]Sannicandro T，Par ish S L， FournierS，. Employment， Income，and SSI Effects of PostsecondaryEducation for People WithIntellectual Disability[J]. AmJ Intellect Dev Disabil. 2018：412-425.

[6]葉杰，徐越倩.教育水平對(duì)個(gè)人收入影響機(jī)制的再考察——基于教育的傳遞社會(huì)規(guī)范功能的研究路徑[J].復(fù)旦教育論壇，2019（4）.

[7]張洋洋.我國(guó)中等收入家庭收入差距影響因素分析[D].安徽大學(xué)，2017.

[8]華昱.互聯(lián)網(wǎng)使用的收入增長(zhǎng)效應(yīng)：理論機(jī)理與實(shí)證檢驗(yàn)[J].江海學(xué)刊，2018（3）：219-224.

[9]賀婭萍，徐康寧.互聯(lián)網(wǎng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響：基于中國(guó)事實(shí)的檢驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2019，36（02）：31-38.

[10]梁瑩，崔惠民.教育人力資本對(duì)城鄉(xiāng)居民收入水平差異性的影響分析[J].黑龍江工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)（綜合版），2019，19（8）.

[11]Koenker Roger， Basset t G.Regress ionQuantiles [J]. Econometrica， 1978， 46（1）： 33-50 6000.