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論收入差距對中國鄉(xiāng)城遷移決策的影響
一、導言在新古典經(jīng)濟學的框架內(nèi)，收入差距在遷移決策中一直占有中心位置。按照劉易斯(Lewis)的二元經(jīng)濟模型，鄉(xiāng)城勞動力遷移的動機在于城市現(xiàn)代工業(yè)部門和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)之間的收入差距，遷移是平衡城鄉(xiāng)收入的一種機制。在農(nóng)業(yè)剩余勞動力全部轉(zhuǎn)移到城市工業(yè)部門之前，后者可以在略高于農(nóng)村生存收入的固定工資水平上得到它所需要的任何數(shù)量的勞動力[1]。與劉易斯不同，托達羅(Todaro)將其模型建立在城市失業(yè)的前提上，他認為遷移決策不僅取決于城鄉(xiāng)之間的工資差距，而且取決于遷移者能在城市現(xiàn)代部門找到工作的概率，所以遷移所平衡的只是勞動者在城鄉(xiāng)之間的預期收入，而不是其實際收入[2]。
中國社會的二元經(jīng)濟結(jié)構在城鄉(xiāng)收入之間造成了很大的差距。在過去相當長一段時期內(nèi)，中國由農(nóng)村向城市的遷移一直受到嚴格的限制。始于20世紀70年代末的經(jīng)濟改革深刻地影響了勞動力的流動。一方面，農(nóng)業(yè)改革極大地提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)產(chǎn)品的供給，從而逐漸導致了糧食市場的開放和配給制的消失，農(nóng)民由此得以在沒有城市戶籍的情況下進入城市并長期留住城市。另一方面，家庭承包責任制使農(nóng)民能自由地選擇自己的經(jīng)營方式和職業(yè)。在巨大的城鄉(xiāng)收入差距的刺激下，大量的農(nóng)業(yè)剩余勞動力開始向城市或非農(nóng)產(chǎn)業(yè)流動。
相對于很多研究熱點而言，中國的遷移研究一直是比較落后的。筆者認為這種落后至少表現(xiàn)在三個方面：(1)大部分研究仍停留在定性分析的階段，而沒有與國際學術界規(guī)范化的研究方式接軌。(2)遷移的課題在名義上常常不是以學術研究為目的，而是“為有關部門制定政策提供依據(jù)”�？陀^的結(jié)果就是許多遷移調(diào)查僅止于描述性分析，或者被納入某些其他的調(diào)查。(3)遷移研究的中心問題——收入和遷移的關系分析往往局限于不同群體人口（如遷移者和非遷移者）的靜態(tài)比較，而很少涉及二者之間的互動關系。
本文從微觀經(jīng)濟學的角度出發(fā)，借助計量經(jīng)濟學的工具，研究中國鄉(xiāng)城勞動力的遷移決策及其收入的決定因素，并重點分析收入差距的作用和內(nèi)涵。
二、分析方法
本文的目的在于利用問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，探討城鄉(xiāng)收入差距在遷移決策中的作用。本文的分析方法大致可以分為兩部分：(1)收入差距對遷移決策的作用的估計；(2)收入差距來源的分解。
（一）收入差距對遷移決策的作用
為了分析收入差距對遷移的影響，必須在遷移決策方程的估計中引入城鄉(xiāng)收入差距。但在遷移調(diào)查中，我們只能觀察到遷移者和未遷移者當前的工資水平，而無法觀察到遷移者在不遷移的條件下和未遷移者在遷移的條件下的工資水平。也就是說無法比較同一個人在遷移和不遷移兩種情況下的工資水平，從而計算其遷移前后的收入差距。因此我們只能用遷移者和非遷移者的當前工資來估計城市和農(nóng)村的一般工資水平。但由于遷移的選擇性，遷移者不是均勻地分布在人群之中，遷移者本身可能具備某些與其工資水平相關的特征，有些特征可以通過調(diào)查觀察到（如年齡、受教育（www.xfhttp.com－雪風網(wǎng)絡xfhttp教育網(wǎng)）水平等），有些則無法觀察或測量（如個人性格等）。這些特征導致了樣本選擇的偏差(sample selection bias)，從而有可能導致工資水平估計中的偏差。例如，遷移者可能是那些有能力獲得較高工資的人，以他們當前的工資為依據(jù)所估計的遷移者收入水平可能會偏高；反之亦然。因此，必須修正收入水平估計中因樣本的選擇性而導致的偏差。這種偏差通常用赫克曼(heckman)二階段法來修正[3]。
本文使用一種probit模型的結(jié)構方程(structural equation)來估計收入差距對遷移決策的作用。該方法常被用于收入差距的研究[4～6]。
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收入差距可能來源于各種因素，如遷移者和非遷移者在個人素質(zhì)上的差異，城鄉(xiāng)勞動力市場上工資水平的差異，以及其他觀察不到的原因。奧薩卡(Oaxaca)提出了一種分析技術，能將工資差距分解為不同的來源[7]，稍后，瑞莫爾斯(Reimers)進一步將選擇性偏差的修正引入了這種分解方法[8]。
三、實證分析結(jié)果
本文使
[1] [2] [3] [4]
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