研究来看，沿海地区户口对于收入的正向影响高于内陆地区

户籍所在地对个人经济收入的影响有多大？

知乎用户，社会科学学生

再次感谢 @冯晗 老师对于这个答案的批评以及 @focout 对于这一答案的解释。这两个批评对于我理解中国社会之中的收入分层很有启发。我必须承认的是，在纳入统计模型的时候，诚如 @冯晗 老师批评所指出的那样，我的模型在进行 Oaxaca-Blinder 分解的时候没有纳入一些关键的变量（比如部门），因此在进行 Oaxaca 分解解释结论的时候是值得商榷的。

为使本答案具有一定可读性，我将我的修改和回应融入原答案之中，并将部分具有针对性的回应放在最后。

总结论是：对于个体的收入而言，在收入的不平等分配上确实存在户籍上的差异，这种差异在户籍的性质（城市 / 农村）与户口的所在地（沿海 / 内陆）两个维度上都有显著体现。

1）从城乡差异来看，城市户口对于工资收入的影响高于农村户口；

2）从所在地差异上来看，沿海地区的户口对于收入的正向影响也显著高于内陆地区的户口；

3）在中国城市之中，城市户口对工资收入的影响相对于农村户口并不显著。

特别指出的是，这里的收入是指个体的年收入而并非家庭的资产。另外，在这所有的分析之中，“户籍”只是一个操作化的维度而已。

（诚然上述统计存在不严密之处，统计结果亦不表明作者个人的倾向。）

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这是个很有意思的问题。我的结论是，户籍因素对于个体的收入回报具有较为显著的影响。刚好读到周翔 (Zhou, 2014) 发表在 Social Forces 上面的关于中国城市收入不平等的增长的文章，权且暂时引用他的文章结论回答下。

我觉得题主所论述之“户籍”可以划分为两个维度来讨论，一个是户口的性质，可以划分为城市和农村地区，这即是常常说的“城乡二元结构”；二是户籍所在地区的差异，沿海地区（coastal area）和内陆地区（inland area）之间是存在差异的。

先谈第二点。这一点 Zhou 的文章里面有很详细的文献梳理，我直接翻译他的论述：
在毛时代，不同的地区在工业化的速度上有着较大的差异 (Kanbur and Zhang, 2005)。在市场改革的初期，地区间的差异逐渐缩小，但在 90 年代初期，由于沿海和内陆地区经济增长率上面长期的差异使得这种地区间的差异再次扩大 (Wan, 2007)。事实上，在经济改革的开始的时候，一些沿海城市（经济特区）由于被中央给予了政策上的优势（例如免税），吸引到了国内外的投资；而正是由于这样的政策，沿海省份（例如广东）立刻在外商直接投资和出口额上有了迅速的提升；而这种初步的获益，同其他金融上面的获益一道，迅速转化为积累优势 (Demurger et al. 2012; Golley, 2002)。其结果是，沿海省份同内陆省份之间在经济增长率上长期存在差距，最终导致了更加增大的沿海与内陆间的差异。经济增长上的不平等导致了个人收入上的不平等。正如谢宇和韩怡梅 (Xie and Hannum, 1996) 指出的，在 1988 年，在中国城市之中对于收入最大的影响因素不是个人属性 (individual attributes) 而是地区变量 (regional indicators)。在接下来的研究中，豪斯和谢宇 (Hauser and Xie, 2005) 得出结论，在 1988 年到 1995 年间，地区差异在收入决定上的影响持续扩大。尽管最近的趋势尚不明晰，强有力的证据表明，进入二十一世纪后，地区差异即使没有扩大依然长期存在。张卓妮和吴晓刚 (Zhang and Wu, 2010) 运用 2005 年 1% 的人口普查抽样数据发现，总收入 41% 的差异可以被县之间的差异 (between-county differences) 所解释。​

诚如吴愈晓 (2011) 所指出的，中国社会的不平等存在三种结构性 / 制度性的约束，高考制度，单位制度和户籍制度；尽管户籍流动放开，单位制度解体，然而这种结构性的影响仍然还在持续。Zhou 的文章对于城乡二元结构对农民工收入的影响做出了文献的回顾：

在改革开放之前，城乡移民在中国户籍制度被严格限制。自从 1978 年以来，随着市场改革，临时性迁移被政策放开，但户口制度依然存在。因此在中国的城市存在大量“流动人口”，即城市之中居住居民拥有农村户口……而缺少当地[城市]户口地位可能是对于不断增加的流动人口的最大的不利因素，因为户口身份曾经是现在仍是非常重要的制度约束用以限制城市中个人的社会经济获得 (Treiman, 2012; Wu and Treiman, 2004, 2007)。因为户口不仅仅是非常重要的获得社会福利（如医保和低保）的条件，同时，没有本地户口的移民工人也会在工作地受到一系列的不公正对待，例如工资拖欠。​

显然，城乡之间的个体收入也是存在差异的。这种收入上的差异部分来源于制度约束。Zhou 的文章通过方差函数回归 (variance function regression) 进行了分析。考虑到一个简单的模型呈现，我在这里先用一般的线性回归呈现一个结论。

统计上一般采用明瑟 (Mincer, 1973) 的工资决定模型对个体收入的影响因素进行回归描述，我在这里这样进行操作化：



其中，因变量 log(Y)是个人收入的对数，education 表示个体的教育年限，party 表示个体为党员（参照组为非党员），sex 表示个体性别为女性（参照组为男性），urban 表示城市户口（参照组为乡村），urban×education 表城市户口与教育年限的交互项。为验证城市变量对于模型的改善程度，我们使用嵌套模型进行比较。

同时，我们采用 Oaxaca-Blinder (1973) 的分解方法对城乡户籍引起的收入差异进行分解。Oaxaca 方法作为讨论个体禀赋和市场歧视的分解方式。篇幅所限，不对 Oaxaca 分解的推导进行说明（可参郭继强等，2010；或 @冯晗 老师的答案之中的解释），我们仅需知道分解之后工资差异可以被划分为三个部分，一个是个体禀赋的差异，第二是城乡户籍的差异，第三是分解之后不能被模型解释的部分：



上面的式子中，E 表示先天禀赋的差异，C 表示制度（城乡区隔）造成的差异，CE 表示两种差异的交互作用。

运用中国人民大学中国社会调查中心在 2013 年进行的中国社会综合调查（China General Social Survey, CGSS 2013）的数据，我们运用第一个式子做一个简单的回归，结果如表 1：



回归模型的结果表明，相对于农村户口，城市户口在工资回报上存在显著的优势。我们再看这个回归方程分解的结果：



可以看到，60.6% 的差异是通过个体层面的因素所解释的，而其余的 39.4% 的差异则不能通过个体所解释，我们将之归为城乡之间收入的差异。

@冯晗 老师注意到前述周翔 (Zhou, 2014) 结论之中指出：

Moreover, we find little effect of the upsurge in rural-urban migration on earnings inequality. In fact, my regression results show no significant difference in earnings between rural migrant workers and permanent urban workers once covariates, such as education and sector, are taken into account. This finding does not necessarily contradict earlier studies that demonstrate a wage penalty for rural migrant workers (Meng and Zhang, 2001), because a wage penalty is not equivalent to a gap in total earnings-- considering that rural migrants usually work longer hours and more days than local urban workers. In addition, it is worth noting that although rural-urban migration seems to have limited impact on earnings inequality in urban China, it may have a profound influence on economic inequality in China as a whole.​

应当看到，Zhou 的论述之中发现城乡户籍在城市居民收入不平等上没有显著差异。就这一点上来说，诚如 @冯晗 老师的结论之中指出，

对在城市工作的农村户籍人口来说，户籍虽然会在各种方面带来不方便甚至歧视，但对收入的负面影响并不会特别大。​

为了验证这一结论，我仍旧采用 2013 年中国社会综合调查（CGSS 2013）的数据，但只保留调查选取在城市之中的样本。为验证 Zhou 的结论是否在 13 年的调查之中也一致，与 Zhou 的方式类似，我运用均值与方差函数回归（mean and variance regression）的方法。这是因为，均值是体现特定社会群体的聚集程度（平均值），而方差体现社会群体之间的离散程度（变异性）。参考 Western and Bloome 2009 年的论文，其公式为：



第一式表示均值的计算方式, X 表示纳入均值回归的解释自变量（矩阵）。第二式表示方差的计算方式，Z 表示纳入方差函数回归的解释自变量（矩阵）。我们计算总的收入对数的方差（Var(y)）为：



式(3) 为整个方差函数回归的总方程。需要说明的是，β 和 λ 为函数回归之中的系数。如前所述，β 用以测量组间差异值，λ 用以测量组内差异值。对于社会科学而言，解释个体的异质性是如何产生的更为重要。

方差回归结果展示如下：



上表结果表明，城市户籍对于城市之中工作者其收入不会带来显著的优势，甚至在一定程度上是低于农村户籍者的（尽管不显著）。我们将这一表同 Zhou(2014) 的回归结果表进行比较：



（图片来源：Zhou, Xiang. 2014. "Increasing Returns to Education, Changing Labor Force Structure, and the Rise of Earnings Inequality in Urban China, 1996–2010." Social Forces 93(2):445）

周翔的回归结果和我的上述回归可以表明，至少在 1996, 2010 和 2013 三个截面数据的表达看来，在中国城市之中，城市户籍拥有者在收入分配之中并不具有优势，户籍没有显著影响这一假设不能被拒绝。显然这同我前面论述农村与城市户籍个体的收入存在显著负向差异的结论并不吻合、之所以如此，是因为我们将我们的回归的有效样本都限定在了城市之中。注意到 Zhou(2014) 同样指出：

it is worth noting that although rural-urban migration seems to have limited impact on earnings inequality in urban China, it may have a profound influence on economic inequality in China as a whole.​

再次强调这一点的原因是，中国城市和中国农村的收入分配格局存在巨大的差异。因此如果我们将中国视为一个整体进行考察，我们精细化的操作化可能会告诉我们如前文简单回归之后再直接分解的结论，即是城乡户籍会显著影响收入。为说明这一点，我将对城乡调查的总样本和城市子样本分别进行回归，并比较在这两个回归方程之中城乡户籍是否体现差异，结果如表三所示：



我们可以看到，在总样本之中具有显著收入优势的城市户籍在城市调查样本之中不再具有显著特点（OLS 回归模型的系数可以直接比较），这说明，我们在考虑整个中国的收入不平等的时候，城乡之间的户籍差异就显得重要了——而这种重要是由于城乡之间收入分配的不均所导致的。

综上，我的结论是：

对于个体的收入而言，在收入的不平等分配上确实存在户籍上的差异，这种差异在户籍的性质（城市 / 农村）与户口的所在地（沿海 / 内陆）两个维度上都有显著体现：

1）从城乡所在地差异来看，城市户口对于工资收入的影响高于农村户口；

2）从东西部所在地差异上来看，沿海地区的户口对于收入的正向影响也显著高于内陆地区的户口；

3）在中国城市之中，城市户口对工资收入的影响相对于农村户口并不显著。

诚然，中国社会的收入分层与社会分层是一个值得深入讨论下去的问题，我想说的是，统计结果在很大程度上为我们提供了一种理解的方式，但对于社会的洞察与理解，体悟与思考在社会生活之中，每个人都能从社会的观察之中看到中国社会转型的一个侧面。Zhou(2014)的文章更多讨论了不平等的变化趋势，也是一种思考的视角。非常感谢 @冯晗 老师和 @focout 老师对这个答案的评论和修改意见。以普林斯顿大学和北京大学的谢宇教授的一句话结尾即是，我们都是学习社会不平等的学生。

以下是对于部分讨论的一个回应：

1. @冯晗 老师和 @focout 老师都提到了城市之中拥有城市户籍的人口的就业部门是具有选择倾向性的。为了验证这个假设，我分别用是否就职国有部门、是否就职市场部门和是否为自雇职业者三个二分变量建立了三个 logistic 回归模型，结果如下表：



可以看到，城乡户籍确实显著影响进入部门的类型。就进入国有部门而言，城市户籍明显具有更大的优势；而从事个体户职业，农村户籍所占比例显著大于城市户籍。是故，这一推论路径是成立的。

同时，可以看到由于有部门这一混淆变量的存在，城乡户籍之间对于收入的作用就不再是“净效应”了（对城乡户籍的 logistic 模型显示，教育程度、工作单位以及年龄的一次项均显著与是否为城市户口相关）。因此，上面户籍对于收入的影响都仅仅是一种相关关系，为了能够进行因果推断，我们需要将社会个体随机分组为“城市户籍”和“农村户籍”。这里简单地使用倾向值匹配（propensity score matching, PSM）的方法进行处理（篇幅所限这里同样对于倾向值匹配的方法进行详细介绍，如有需要可参胡安宁 (2012) 的介绍。当然倾向值的方法也是具有一定局限性的，例如它不可控制由于不可观测特征导致的选择性偏误；另也可参 @徐轶青 等的批评）。具体的步骤为，首先以城市户籍为二分因变量，以模型之中其他自变量为自变量进行 logistic 回归；之后计算每一个个体是城市户籍的概率（倾向性匹配得分）；再之后将个案进行随机排序使得临近匹配的时候具有随机性；最后运用 PSM 的方法对于处理效应进行计算，Stata 的输出结果如下：



输出结果之中，ATT 表示实验组（这里即城市户籍）的平均处理效应（average treatment on the treated），ATU 表示对照组（即农村户籍）的平均处理效应（average treatment on the untreated）， ATE 表示匹配之后的平均处理效应（average treatment effect），即是模型的净效应。由于 OLS 回归之中城市户口对收入对数的效应为 0.0326（见表 3），而 ATE 值在此为 0.0503，二者相减为负，表明：OLS 模型存在内生性问题导致低估了城市户籍对于收入的效应，且这个问题并不会随着 OLS 模型之中加入控制变量而改善。

2. 注意到有回答之中指出了消费的差异性，确实对于个体而言户籍所在地的差异会导致消费的差异，然而在这里并没有进行探讨，可以供进一步讨论和思考。

3. 由于同在城市之中的农村户籍人口和城市户籍人口的收入并不存在显著性的差异，一个原因在于对于农村向城市的迁移群体的收入考察和了解存在模糊性。这可以是将来研究的一个方向。另外关于 @冯晗 老师提到的阶层通过教育实现不平等“再生产”的问题，也可以供进一步讨论。

以上。

参考文献：

Démurger, Sylvie, Shi Li and Juan Yang. 2012. "Earnings Differentials between the Public and Private Sectors in China: Exploring Changes for Urban Local Residents in the 2000s." China Economic Review 23(1):138-53.

Golley, Jane. 2002. "Regional Patterns of Industrial Development During China’s Economic Transition." Economics of Transition 10(3):761-801.

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Kanbur, Ravi and Xiaobo Zhang. 2005. "Fifty Years of Regional Inequality in China: A Journey through Central Planning, Reform, and Openness." Review of development Economics 9(1):87-106.

Treiman, Donald J. 2012. "The “Difference between Heaven and Earth”: Urban–Rural Disparities in Well-Being in China." Research in Social Stratification and Mobility 30(1):33-47.

Wan, Guanghua. 2007. "Understanding Regional Poverty and Inequality Trends in China: Methodological Issues and Empirical Findings." Review of Income and Wealth 53(1):25-34.

Western, Bruce, and Deirdre Bloome. 2009. "VARIANCE FUNCTION REGRESSIONS FOR STUDYING INEQUALITY." Sociological Methodology 39(1):293-326.

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