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    2004年通过郑州问卷调查数据分析居民收入差距的劳动市场因素
    ——郑州问卷调查数据

    作者:樊明 出版时间:2006年09月
    摘要:

    本文根据笔者在郑州组织的问卷调查所获得的数据,分析了居民收入差距形成的劳动市场的因素。研究发现,只要劳动者愿意去就业,积极寻找工作,在劳动市场上并没有很多系统的因素很严重地限制就业。收入差距主要来自于工资收入的差距。造成收入差距拉大的主要因素有:工作层次的差别、劳动市场对农村人口和城市临时就业者的歧视、工作所在的产业、所在工作单位的类型、受教育程度、工作年数和健康状况等。政府应积极采取措施,尽可能消除制度因素对收入差距拉大的负面影响,同时应尽可能对弱势群体予以帮助。

    一 引言

    中国自改革开放以来,一方面经济增长很快,但另一方面国民收入差距在不断拉大,这两者均位居世界前列。就基尼系数而言,1980年为0.33,而到2001年攀升至0.45,超过国际公认的0.4的警戒线。这表明,中国社会收入分配的差距已经拉大,并达到了一个令人十分担忧的程度。2004年7月19日《新京报》报道,目前,中国仍然有低于绝对贫困标准的人口近3000万。此外,还有近6000万的人口没有实现稳定脱贫,遇到天灾人祸,他们最容易重新返贫。现在,中国目前无论在城市还是在乡村都存在着相当数量的绝对意义和相对意义上的贫困人口。这些贫困人口在忍受着贫困的痛苦,而且造成了严重的社会稳定问题,需要社会给予解决。

    造成收入差距拉大尤其是相当数量贫困人口出现的原因是多方面的,可以从经济制度、政治制度和历史文化方面进行分析研究。本文研究的重点是造成收入差距的劳动市场因素。现在来自劳动市场的收入仍然是绝大多数人的基本收入来源。他们在劳动市场的表现直接决定了他们的基本收入。通过分析劳动市场的因素,我们或可以直接改革劳动市场制度来克服这些收入决定的不利因素,或为我们在经济制度、政治制度方面的改革和文化改造建设方面提供有价值的线索和思路。

    本文主要研究劳动力参与、就业和工资的决定因素。这三方面的劳动市场表现直接关系着劳动者的收入。本研究所采用的数据来自2004年7月笔者组织学生在河南郑州进行的问卷调查,获得1440个有效样本,而且质量良好。本文第二部分对郑州市的收入分布进行统计描述,第三部分分析收入差距形成的劳动市场因素,第四部分进行总结。

    二 收入分布描述

    根据本研究的调查,先描述一下郑州市的收入分布情况。通过计算,求得基尼系数为0.422,比前述的全国范围的0.45稍低,这可能和样本主要包括在一个城市中的人口有关,如果加上大量低收入的农民,基尼系数应会更高。在抽样调查时,控制了调查样本的产业结构和郑州市的产业结构尽可能相一致,因此在一定程度上,样本所反映的收入分布代表了郑州市的收入分布的基本状态。

    根据调查数据,郑州市的收入分布是不够均匀的。平均小时工资为7.04元,周工作时间为47.74小时,月工资收入为1323.11元,但有41.3%的人月工资收入低于800元,64.6%的人低于1200元。由于本调查没有调查家庭收入及其消费情况,我们还不能准确地估计贫困人口的数量和比例。如果我们以通行的每天1美元作为贫困线标准的话,假定一个家庭有三口人,夫妻工资相当,则可将月工资在400元及以下的人口定义为贫困人口,根据本样本推算,郑州的贫困人口在10%左右。根据笔者观察,即便月薪为400元仅自己消费,实际消费水平已是相当低下的。

    三 收入差距形成的劳动市场因素分析

    这一部分主要从劳动力参与、就业和工资三方面对收入差距进行分析。劳动市场的表现是由劳动市场的供给和需求双方共同决定的。传统的劳动市场表现的模型,如明瑟(Mincer,1974)工资模型,主要强调劳动供给方面的因素。而工人的劳动市场表现是由供给和需求共同决定的。本研究主要从劳动市场的供给和需求两方面研究收入差距形成的劳动市场因素。

    (一)劳动力参与和就业的影响因素分析

    影响劳动力参与的因素一般来说也会影响到就业的机会。原因在于,如果那些来自于需求方或供给方的因素是鼓励一个人参与劳动市场,那么,这些因素也将增加这个人的就业机会。比如,如果一个行业的需求增加,那么将鼓励属于这个行业的人出来找工作,即参与,而与此同时其找到工作或就业的机会也同样增大。如果一个人没有什么非工资收入,那么他就必然面临更大的经济压力去寻找工作,从而更积极地参与,并加倍努力地去寻找工作,从而加大其寻找到工作的机会。由此,我们可以合理地考虑参与方程和就业方程具有同样的设定,即有同样的解释变量。这样,我们将同时讨论这两个方程。为了节省篇幅,将模型和统计结果合在一起讨论。对于文献中常见的变量和一些很容易理解的变量不再做理论分析。由于劳动力参与和就业的变量只取两个值:0和1,也就是所说的虚拟应变量(dummy-dependent variables),故采用概率单位模型(probit model)。表1和表2报告了劳动力参与和就业方程的回归结果。为了计算在10%显著性水平上的变量对劳动力参与和就业的影响