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摘要：利用中国综合社会调查在2008年发布的对全国28个省市的10 000户家庭居民进行的收入抽样问卷的调查数据，将收入分为工资性收入和非工资性收入两部分，利用明瑟工资方程，研究了不同因素对收入的两个部分的单独影响。研究发现，年龄对于工资性收入的影响显著大于其对非工资性收入的影响；性别对于非工资性收入的影响要大于其对工资性收入的影响；较高的学历等人力资本对收入的两部分的影响基本相等；户籍对收入的影响主要集中在非工资性收入那一部分；无论是什么行业，行政级别对非工资性收入的影响都明显高于工资性收入。
关键词：城镇居民收入；收入结构；收入回报；收入差距
中图分类号：F12文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）21-0003-03
一、数据来源及变量说明
（一）数据来源
研究采用中国综合社会调查的抽样问卷调查数据，发布时间为2008年。其中涉及全国28个省市的10 000户家庭。去掉数据中各指标信息不全或收入等敏感指标没有回答，或者是一些收入极高或极低或零收入的样本，再去掉其中的农村指标，最后得到2 893个有效样本。
（二）模型建立及变量说明
使用简单的明瑟工资方程来分析不同因素对收入各部分的影响。回归方程为：
Ln（y）=β0+β1Age+β2Age^2+β3Edu+β4Huji+β5Race+
β6Sex+β7XZJB+β8SYZ+ε
在方程中，被解释变量Ln（y）为收入的对数形式；Age表示居民的年龄，Edu表示受教育水平；Huji、Race、Sex、XZJB、SYZ分别表示户籍、民族、性别、国家行政级别、单位的所有制性质，是一组虚拟变量，ε为随机误差。具体变量说明（如表1所示）。
二、模型建立及结果分析
（一）模型建立方法
将y分解成兩部分，y1表示总收入中工资收入的那部分，y2表示非工资收入部分，其中非工资收入部分包括奖金、分红、个人投资等收入回报，用Eviews软件对（1）式进行回归，分别用y、y1、y2作为应变量，模型1、2、3分别表示个因素对y、y1、y2的回归，回归结果（如下页表2所示）。
（二）结果分析
模型1：Ln（y）=7.79+0.03Age-0.004Age^2+0.081Edu+
0.083Huji+0.192Race+0.245Sex+0.3XZJB+0.1SYZ
模型1是城镇居民总收入的基本回归模型，从中可以看出每个影响因素都是统计显著的，且和预期的符号一致。其中对收入影响最大的因素依次是行政级别、性别和民族。在其他条件保持不变的前提下，科级及以上的干部总收入比普通工作人员的收入高约30%，男性比女性的总收入高约24.5%，汉族的收入优势约为19.2%；国有或国有控股企业的员工比普通员工总收入高约10%；城镇户籍的员工收入比非城镇员工高约8.3%；受教育程度每增加一年，总收入增加约8.1%；年龄也和预期的一样对总收入有着正的影响，并且存在着显著的非线性特征（Age^2的符号为负）。
模型2:Ln（y）=7.36+0.04Age-0.005Age^2+0.083Edu+
0.04Huji+0.160Race+0.222Sex+0.31XZJB+0.1SYZ
模型2是城镇居民工资性收入的基本回归模型，户籍和名族对工资性收入的影响统计上不显著，对工资性收入的影响最大的因素分别是行政级别、性别和所有制结构。科级及以上干部的工资性收入比普通员工高约31%，性别依然是影响收入的主要因素，它对工资性收入的影响有所减小，但也达到22.2%，所有制结构对工资性收入的影响依然达到约10%；受教育程度每增加一年，工资性收入增加约8.3%。年龄对于工资性收入的影响和模型1基本持平。
模型3：Ln（y）=6.29+（7.21e-05）Age-（5.64e-05）Age^2+
0.082Edu+0.197Huji+0.377Race+0.272Sex+0.388XZJB+0.09SYZ
对于非工资性收入的回归我们用模型3表示，显著性变量的符号与预期是一致的。但是，不同因素的重要程度却发生了变化，行政级别依然有较大的优势，对非工资性收入的作用达到近39%，汉族员工的工资性收入比少数民族高约38%，男员工的非工资性收入比女员工高近28%。此外，不同户籍员工的非工资性收入差距也很大，城镇户口员工的优势约为20%；受教育程度的影响程度基本没有变化，维持在8.2%左右。
通过三个模型的比较我们发现：年龄对于收入的影响都集中在对工资性收入的影响。年龄代表工作经验，工作经验每增加一年，收入回报约增加3%；教育对收入的两个部分的影响程度是基本均等的，对于工资性收入和非工资性收入的影响都是约8%；而户籍影响总收入的途径主要是通过非工资性收入，根据回归结果，它对于工资性收入的系数是不显著的，对于非工资性收入的影响确实很显著，拥有城镇户籍员工的非工资性收入有约19.7%的优势；民族的影响方式和户籍很相似，也是通过对非工资性收入的作用来影响总收入的，汉族员工比少数民族员工在非工资性收入方面高接近38%，但是在工资性收入方面，民族因素确没有什么显著的影响；性别对于总收入的作用是通过影响收入的两个部分，但是影响程度却是不同的，男性的非工资性收入比女性高约28%，而工资性收入高22%，前者对于收入影响更加明显；而科级或以上的干部人员，其非工资性收入比一般人员高39%，其工资性收入只高约31%，前者的影响更加显著；而所有制结构对于总收入的影响主要集中在工资性收入方面，大约为10%，其对于非工资性收入影响不显著。
三、模型拟合结果经济意义
（1）以上分析验证了年龄对工资收入的倒“U”型影响，随着年龄的增加，起初工资会大幅度增加，到达一定点后增加速度开始放缓。而这种影响都体现在非工资性收入方面，奖金、福利等其他收入与年龄不相关。（2）受教育程度作为重要的人力资本对收入有着显著的影响，受教育程度越高，其收入回报提高越显著。其对工资性收入与非工资性收入的影响基本相当，都在8%左右。说明受教育程度高，不仅工资收入有所提高，相应地，奖金、福利待遇也随之提高，这也符合正常的逻辑。（3）户籍的不同对非工资性收入有着显著的影响，城镇户籍拥有约20%的工资收入优势，而户籍对工作人员的工资性收入影响较小。这其中原因有很多，不同的户籍会造成公民权利不平等、分配不平等。但这主要体现在奖金、福利等方面，至少肯定了公民的劳动成果，在工资性收入方面差距不显著。（4）中国地区发展不平衡，少数民族地区的发展落后于汉族地区。在劳动力市场，对少数民族的歧视广泛存在。少数民族工作人员的非工资性收入明显低于汉族人员，这其中的差距甚至达到38%。（5）对于大多数的岗位，男性对于女性的收入优势明显，但是这种优势在非工资性收入方面体现得更加明显。相对于女性来说，男性的非工资性收入比重增加的更多，超出工资性收入增加比重近5个百分点。（6）领导干部的收入比普通员工高出近30%，而这其中，非工资性收入的增加比重明显要高很多，达到近40%，高出工资性收入增加比重约9%。
四、对策建议
（1）年龄是影响收入的重要因素，近年来很多企业将工龄工资作为企业的薪资重要组成部分，收入的多少直接与工龄挂钩，这势必会影响到按贡献大小获取报酬的良性制度。因此，政府应该进一步落实工资改革，缩小工资收入因工龄而造成的差距。（2）政府和企业应该增加领导干部收入的透明度，根据研究，领导干部的收入增加更多的是依靠非工资性收入的增加，收入的透明化可以避免部分人员利用自己的特殊职权谋取私利。（3）大力改革户籍制度，其不仅会造成公民权利不平等，而且会造成收入分配不平等，甚至是国内歧视。也会造成公民的受教育权利的不平等和教育歧视，而这些都和收入高度相关。少了户籍地影响，贫富差距也会相应缩小。
参考文献：
[1]汪燕敏.中国从业人员收入影响因素分析[J].统计教育，2008，(3):16-18.
[2]李滨生.中国职工工资收入影响因素分析[J].中国劳动，2010，(2):20-22.
[3]杨灿明.中国城乡居民收入的决定因素分析[J].当代财经，2010，(12):5-10.
[4]王桂胜.中国收入差距影响因素研究[J].人口与经济，2008，(4):56-61.
[5]祝伟，汪晓文.中国省际间农村居民收入结构和收入差距分析[J].中国人口·资源与环境，2010，(4):137-142.
[责任编辑 刘娇娇]
关键词：城镇居民收入；收入结构；收入回报；收入差距
中图分类号：F12文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）21-0003-03
一、数据来源及变量说明
（一）数据来源
研究采用中国综合社会调查的抽样问卷调查数据，发布时间为2008年。其中涉及全国28个省市的10 000户家庭。去掉数据中各指标信息不全或收入等敏感指标没有回答，或者是一些收入极高或极低或零收入的样本，再去掉其中的农村指标，最后得到2 893个有效样本。
（二）模型建立及变量说明
使用简单的明瑟工资方程来分析不同因素对收入各部分的影响。回归方程为：
Ln（y）=β0+β1Age+β2Age^2+β3Edu+β4Huji+β5Race+
β6Sex+β7XZJB+β8SYZ+ε
在方程中，被解释变量Ln（y）为收入的对数形式；Age表示居民的年龄，Edu表示受教育水平；Huji、Race、Sex、XZJB、SYZ分别表示户籍、民族、性别、国家行政级别、单位的所有制性质，是一组虚拟变量，ε为随机误差。具体变量说明（如表1所示）。
二、模型建立及结果分析
（一）模型建立方法
将y分解成兩部分，y1表示总收入中工资收入的那部分，y2表示非工资收入部分，其中非工资收入部分包括奖金、分红、个人投资等收入回报，用Eviews软件对（1）式进行回归，分别用y、y1、y2作为应变量，模型1、2、3分别表示个因素对y、y1、y2的回归，回归结果（如下页表2所示）。
（二）结果分析
模型1：Ln（y）=7.79+0.03Age-0.004Age^2+0.081Edu+
0.083Huji+0.192Race+0.245Sex+0.3XZJB+0.1SYZ
模型1是城镇居民总收入的基本回归模型，从中可以看出每个影响因素都是统计显著的，且和预期的符号一致。其中对收入影响最大的因素依次是行政级别、性别和民族。在其他条件保持不变的前提下，科级及以上的干部总收入比普通工作人员的收入高约30%，男性比女性的总收入高约24.5%，汉族的收入优势约为19.2%；国有或国有控股企业的员工比普通员工总收入高约10%；城镇户籍的员工收入比非城镇员工高约8.3%；受教育程度每增加一年，总收入增加约8.1%；年龄也和预期的一样对总收入有着正的影响，并且存在着显著的非线性特征（Age^2的符号为负）。
模型2:Ln（y）=7.36+0.04Age-0.005Age^2+0.083Edu+
0.04Huji+0.160Race+0.222Sex+0.31XZJB+0.1SYZ
模型2是城镇居民工资性收入的基本回归模型，户籍和名族对工资性收入的影响统计上不显著，对工资性收入的影响最大的因素分别是行政级别、性别和所有制结构。科级及以上干部的工资性收入比普通员工高约31%，性别依然是影响收入的主要因素，它对工资性收入的影响有所减小，但也达到22.2%，所有制结构对工资性收入的影响依然达到约10%；受教育程度每增加一年，工资性收入增加约8.3%。年龄对于工资性收入的影响和模型1基本持平。
模型3：Ln（y）=6.29+（7.21e-05）Age-（5.64e-05）Age^2+
0.082Edu+0.197Huji+0.377Race+0.272Sex+0.388XZJB+0.09SYZ
对于非工资性收入的回归我们用模型3表示，显著性变量的符号与预期是一致的。但是，不同因素的重要程度却发生了变化，行政级别依然有较大的优势，对非工资性收入的作用达到近39%，汉族员工的工资性收入比少数民族高约38%，男员工的非工资性收入比女员工高近28%。此外，不同户籍员工的非工资性收入差距也很大，城镇户口员工的优势约为20%；受教育程度的影响程度基本没有变化，维持在8.2%左右。
通过三个模型的比较我们发现：年龄对于收入的影响都集中在对工资性收入的影响。年龄代表工作经验，工作经验每增加一年，收入回报约增加3%；教育对收入的两个部分的影响程度是基本均等的，对于工资性收入和非工资性收入的影响都是约8%；而户籍影响总收入的途径主要是通过非工资性收入，根据回归结果，它对于工资性收入的系数是不显著的，对于非工资性收入的影响确实很显著，拥有城镇户籍员工的非工资性收入有约19.7%的优势；民族的影响方式和户籍很相似，也是通过对非工资性收入的作用来影响总收入的，汉族员工比少数民族员工在非工资性收入方面高接近38%，但是在工资性收入方面，民族因素确没有什么显著的影响；性别对于总收入的作用是通过影响收入的两个部分，但是影响程度却是不同的，男性的非工资性收入比女性高约28%，而工资性收入高22%，前者对于收入影响更加明显；而科级或以上的干部人员，其非工资性收入比一般人员高39%，其工资性收入只高约31%，前者的影响更加显著；而所有制结构对于总收入的影响主要集中在工资性收入方面，大约为10%，其对于非工资性收入影响不显著。
三、模型拟合结果经济意义
（1）以上分析验证了年龄对工资收入的倒“U”型影响，随着年龄的增加，起初工资会大幅度增加，到达一定点后增加速度开始放缓。而这种影响都体现在非工资性收入方面，奖金、福利等其他收入与年龄不相关。（2）受教育程度作为重要的人力资本对收入有着显著的影响，受教育程度越高，其收入回报提高越显著。其对工资性收入与非工资性收入的影响基本相当，都在8%左右。说明受教育程度高，不仅工资收入有所提高，相应地，奖金、福利待遇也随之提高，这也符合正常的逻辑。（3）户籍的不同对非工资性收入有着显著的影响，城镇户籍拥有约20%的工资收入优势，而户籍对工作人员的工资性收入影响较小。这其中原因有很多，不同的户籍会造成公民权利不平等、分配不平等。但这主要体现在奖金、福利等方面，至少肯定了公民的劳动成果，在工资性收入方面差距不显著。（4）中国地区发展不平衡，少数民族地区的发展落后于汉族地区。在劳动力市场，对少数民族的歧视广泛存在。少数民族工作人员的非工资性收入明显低于汉族人员，这其中的差距甚至达到38%。（5）对于大多数的岗位，男性对于女性的收入优势明显，但是这种优势在非工资性收入方面体现得更加明显。相对于女性来说，男性的非工资性收入比重增加的更多，超出工资性收入增加比重近5个百分点。（6）领导干部的收入比普通员工高出近30%，而这其中，非工资性收入的增加比重明显要高很多，达到近40%，高出工资性收入增加比重约9%。
四、对策建议
（1）年龄是影响收入的重要因素，近年来很多企业将工龄工资作为企业的薪资重要组成部分，收入的多少直接与工龄挂钩，这势必会影响到按贡献大小获取报酬的良性制度。因此，政府应该进一步落实工资改革，缩小工资收入因工龄而造成的差距。（2）政府和企业应该增加领导干部收入的透明度，根据研究，领导干部的收入增加更多的是依靠非工资性收入的增加，收入的透明化可以避免部分人员利用自己的特殊职权谋取私利。（3）大力改革户籍制度，其不仅会造成公民权利不平等，而且会造成收入分配不平等，甚至是国内歧视。也会造成公民的受教育权利的不平等和教育歧视，而这些都和收入高度相关。少了户籍地影响，贫富差距也会相应缩小。
参考文献：
[1]汪燕敏.中国从业人员收入影响因素分析[J].统计教育，2008，(3):16-18.
[2]李滨生.中国职工工资收入影响因素分析[J].中国劳动，2010，(2):20-22.
[3]杨灿明.中国城乡居民收入的决定因素分析[J].当代财经，2010，(12):5-10.
[4]王桂胜.中国收入差距影响因素研究[J].人口与经济，2008，(4):56-61.
[5]祝伟，汪晓文.中国省际间农村居民收入结构和收入差距分析[J].中国人口·资源与环境，2010，(4):137-142.
[责任编辑 刘娇娇]