引言
近年來關于農民工的不平等待遇和歧視等問題引發各界越來越多的關注。根據2005年全國人口抽樣調查資料，我國的“流動人口”數量已高達1億4700 萬，占全國總人口的11%以上。2010年第六次人口普查的資料進一步顯示，同 2000年相比，居住地與戶口登記地所在的鄉鎮街道不一致且離開戶口登記地半年以上的人口增加1億1600多萬人，增長81.03%。盡管由農業戶口轉為城鎮非農戶口理論上對流動人口是開放的，實際上獲得城鎮戶口的人非常具有選擇性，數量也很少。農民工沒有當地（非農）戶口，就無法獲得當地政府的津貼、福利以及較好的工作機會。在農民工與本地城鎮工人間存在的各種差別待遇中，最明顯的是收入差距。農民工每周比城鎮當地工人平均多工作8個小時，收入卻只有當地居民的68%。
一、職業、戶籍制度和中國城鎮的收入不平等
社會學家通常將職業視為現代社會不平等產生的核心機制。在收入不平等的產生過程中，職業通過兩個不同的機制發揮影響：第一，職業結構決定了不同職業間的經濟回報差異。第二，在相同的職業內部，對不同類型工人的報酬差異決定了職業內的收入不平等。這種職業內不平等與由職業分布差異所帶來的不平等是截然不同的，它反映的是在相同的職業類別中，不同類型的人基于何種因素而獲得有差異的經濟報酬。一般來說，職業內的報酬差異可能來源于雇主對某類雇員的歧視。迄今為止，職業隔離和同工不同酬在不平等研究中被廣泛用于分析不同群體之間的收入差異，如按性別、移民身份等劃分的比較分析。
我國長期以來實行的戶籍登記制度實際上是一種行政上的“準入”控制，一方面它控制農村居民進入城鎮地區，另一方面對已進入城鎮地區的農村勞動力的就業進行管理。隨著經濟改革的深入，地區“準入”控制已經被大大削弱，但工作“準入”障礙仍然是當今城鎮勞動力市場的主要特征。農民工可以在城市工作，但大部分從事的是那些城鎮當地工人不愿從事的低技術含量、甚至具潛在危險性的體力工作。戶籍制度嚴重影響了人們的職業獲得和地位晉升。事實上，許多地方政府制定了各種就業規定保護當地居民，以免他們在與外來勞動力的競爭中失利；在20世紀90年代中期城鎮下崗和失業問題變得日益嚴重之后，尤其如此。例如，有些地方政府規定，企業必須遵守“城市工人優先于農村工人”和“本地工人優先于外來工人”的雇傭原則。北京市有關部門曾規定，所有的工作都被劃分為三類：（1）可以雇傭農民工但要求被雇傭者具有初中以上學歷的工作；（2）不允許雇傭農民工的工作（這類工作的數目從1997 年的32個上升到2000年的103個）；（3）在雇傭了某個特定比例的城鎮下崗工人后才對農民工開放的工作。不少地方政府還規定，招聘農民工的單位必須繳納一定費用，而被雇傭的農民工也要花錢辦理各種證件。
雖然已有大量研究關注與戶籍制度相關的制度障礙如何影響農民工與當地城鎮工人之間的收入差異。然而，只有少數學者關注兩者之間收入差異究竟在多大程度上歸因于職業間和職業內的差異，而且他們的分析存在的最大問題是職業分類過于簡單，或者干脆忽略之；或者主要以單位類型輔以兩類職業為依據檢驗就職門檻和同工不同酬對收入差異的影響。這些分析無法準確反映就職門檻和同工不同酬的作用，原因有二：首先，單位和職業是反映中國城鎮勞動力市場分割的兩個非常重要卻截然不同的維度。相同單位內職業千差萬別，只關注單位對農民工的隔離作用過于簡單，無法準確測量工作“準入”障礙，亦無法反映同工不同酬問題。其次，由于大部分（約95%）農民工都在非公有單位工作，僅以單位類型劃分，同一類型單位內部從事不同職業的人員的異質性依然很大。要檢驗就職門檻與同工不同酬對農民工與城鎮工人間收入不平等的影響，必須在單位基礎上以他們從事的具體職業為分析依據。單位類型與戶籍制度聯系在一起，是對農民工造成職業隔離之外的另一種 “準入”障礙。一方面，不同的單位附帶著不同的機會和回報結構。另一方面，戶籍制度阻礙了農民工進入國有部門。大部分農民工只能在私有部門工作，即使有極少數農民工能夠順利進入國有部門，大多也只是編制外的臨時工人。
以往的研究之所以無法同時考慮單位和職業的一個主要原因是所用調查數據的樣本量太小（往往只有數千人），且農民工在國有部門的數量非常少，若同時分析單位和職業的作用就無法得到足夠有效的樣本。小樣本數據也使得研究者無法使用細分的職業類別。本文利用2005年1%人口抽樣調查數據的特殊性，試圖彌補過往研究的不足，以檢驗農民工和城鎮工人間的收入差異，特別關注職業隔離在造成這種不平等過程中的作用。
二、數據、變量及其描述性分析
（一）數據和變量
由國家統計局負責設計和執行的2005年全國1%人口抽樣調查，俗稱“小普 查”，使用多階段、分層、整群概率比例的抽樣方法，在兩次人口普查之間搜集社會人口信息，其設計具有以下兩個特點。首先，與以往人口普查和小普查不同，2005年小普查除搜集戶口性質、戶口登記地、現居住地、教育程度、職業和其他人口特征等方面的信息外，第一次將每月工作收入、雇傭身份、單位類型、工作時間、工作福利等內容納入調查范圍。小普查數據中包括的職業類別盡管不如人口普查中使用三位碼的中國標準職業編碼（CSCO）那么細致，其使用的CSCO兩位碼亦涵蓋近80種職業。我們將研究對象限定在現居住于城鎮地區的16-60歲的一個人口樣本（N=119675），共有68類兩位數的中國標準職業編碼（CSCO）。其次，與學術研究機構設計和搜集的抽樣調查數據相比，2005年小普查數據樣本量大，職業分類較細。特別值得一提的是，這項調查設計首次采用了“兩頭登記”的原則，即在所抽中的調查小區中，所有在調查時點（2005 年11月1日凌晨）當晚居住在當地的居民，無論其戶口登記地在何處，都進行登記；也包括所有戶口登記在本地的人口。調查后再根據不同的口徑標準，對戶籍人口、常駐人口、流動人口進行定義和統計。這種新的登記方法，比以往使用的其他方法能涵蓋更多的遷移人口。因此，2005 年小普查數據在研究職業隔離對農民工—城市居民勞動力市場中的收入不平等的影響問題具有不可替代的價值，是迄今為止研究中國勞動力市場轉型的最權威數據來源。
基于2005年小普查數據，表1按是否外來人員（戶口登記在外鄉[鎮/街 道]）、戶口性質和戶口登記地類型，列出了城鎮地區16-60歲勞動人口的分布情況。每個單元格內的百分比反映了在城鎮總體中的比例，括號內的數字為該組就業人口的平均月收入。
圖1對表1中不同類別的群體分別劃出了職業的國際社會經濟地位指數 （ISEI）分布密度曲線。在分析樣本中，一共有68類兩位數的中國標準職業編碼（CSCO），先把這些詳細的CSCO編碼轉換成國際標準職業編碼（ISCO88），然后再把ISCO88轉換成ISEI，即職業的國際社會經濟地位指數。ISEI分值越大，對應的職業的社會經濟地位越高。具有農業戶口的城鎮當地居民不在圖1中，因為其職業分布與其他5組人的職業分布非常不同，他們大部分從事農、林、牧、漁、水利業，與城鎮勞動力市場關系不大。
其他5組人的ISEI分布大致呈現兩種模式。具有非農戶口的三組工人（包括 具有非農戶口的城鎮當地工人、從城鎮地區來的和從農村地區來的具有非農戶口的外來工人）的分布模式相似，大約1/3ISEI分值低于40，1/3 在40和60之間，最后1/3 高于60。相比之下，大部分具有農業戶口（包括從城鎮地區和農村地區來的）外來工人ISEI分值低于50；其中從農村來的具有農業戶口的外來工人高度集中在低端職業。不同的分布模式再次說明，勞動力遷移的影響主要來自戶口性質而不是戶口登記地。
因此，在本文中采用的主要自變量是農民工身份，它是根據戶口性質而不是戶口登記地來界定的，是一個虛擬變量（農民工=1，城鎮工人=0）。農民工指在城鎮居住、戶口登記在外鄉（鎮/街道）、具有農業戶口的外來工人，城鎮工人指戶口登記在本鄉（鎮/街道）且具有非農戶口的城鎮當地工人。持有非農戶口的外來工人和持有農業戶口的本地居民不在本文的分析范圍內，因為前者主要是人才/精英流動，而后者主要是城鎮郊區農民，這些人因為城鎮擴大化而改變了戶口登記地類型（由農村轉為城鎮），但沒有改變戶口性質。排除了具有缺失值的觀測記錄后，分析樣本中共有15996個農民工和28661個城鎮當地工人。
除農民工身份外，職業和單位類型是另外兩個重要的自變量。就職業而言，我們使用了大分類和詳細的兩位數職業分類方式。由于某些詳細的職業類別樣本量太小，我們把68類CSCO職業代碼歸納為38類。單位分為三類，包括黨政機關/事業單位、國有/集體企業和私有部門。
此外，我們還控制了其他因素對收入的影響，包括教育程度、性別、婚姻狀況、年齡、雇傭身份、每周工作時間和居住地（縣級地區）。教育程度指受訪者獲得的最高教育水平。婚姻狀況是虛擬變量（已婚=1，其他=0）。雇傭身份包括自雇人士、雇員和雇主。年齡和每周工作時間是連續變量。在分析收入時，我們使用了一系列縣級層次的虛擬變量，以控制地區間差異對農民工與城鎮工人收入差異造成的影響。
我們主要關注的因變量是收入，將月收入取自然對數作為回歸分析中的因變量。
（二）描述性分析
表2列出了農民工與城鎮當地工人在教育、職業、雇傭身份、單位類型、性別、年齡和工作時間等方面的統計數字。總的來說，農民工與城鎮工人之間有很大的差異。
表3列出了農民工和當地城鎮工人的平均月收入，分別比較了不同的單位類型內兩者的差異。總體上，農民工平均每月收入為968元，而城鎮工人的月平均收入為1169元，T檢驗結果顯示這種差別是顯著的。結合前述平均工作時間的差別，農民工與城鎮工人之間的收入差距更加顯著。雖然農民工每月比城鎮工人多工作40個小時（10小時×4周），他們的月收入依然比城鎮工人低17%（=1-0.83）。這是因為農民工所從事的是城鎮工人不想做的低技術性工作，這些工作需要的工作時間較長且收入回報較低。農民工與城鎮工人間的收入差距隨單位類型而變化。兩者間的收入差距在黨政機關/事業單位最大，他們平均月收入比城鎮工人少36%；在國有/集體企業的差距次之，平均每月少13%；在私有部門差距最小，平均每月少8%。
三、分析結果
（一）農民工身份與中國城鎮勞動力市場的收入決定模式
表4列出了月收入對數的多元線性回歸模型的分析結果。這些模型控制了縣級 層次的效應。在前三個模型中，我們逐步加入不同的控制變量，以比較農民工身份的影響如何隨著控制變量的增加而改變；在最后一個模型中，我們加入了農民工身份和單位類型之間的交互項，以檢驗農民工身份的作用是否隨單位類型而變化。
在控制了性別、婚姻狀況、教育程度和年齡的效應后，農民工的月收入依然比城鎮工人低11%，而加入職業類別、雇傭身份和每周工作時間后，這種差距縮小到7%。在模型中進一步控制單位類型的影響后，差距縮小到5% 。這些系數的變化表明，我們所觀察到的農民工與城鎮工人間的實際收入差距（如表3所示），在一定程度上來自兩者在人力資本和職業類別等因素上的差異，但這些因素并不能完全解釋為什么農民工比城鎮工人收入更低。在城鎮勞動力市場上，戶口性質對收入依然存在著顯著影響。
表4模型4中農民工身份和單位類型的交互作用顯示，農民工身份的影響在不同單位類型間存在顯著差別。在黨政機關/事業單位中影響最大，農民工的平均月收入比城鎮工人低36%；在國有/集體企業中相應的比例為9%在私有部門為3%。這些結果與表3的結果一致，但相比表3，因排除了其他特征的影響，收入差異明顯縮小。
其他變量對收入獲得的影響與預期的一致。女性相比男性收入更低。已婚人士比未婚人士收入更高。教育與收入正相關，年齡和每周工作時間對收入的作用是非線性的，我們在模型中加入了他們的平方項。相比體力勞動者，管理者、專業技術人員和辦事人員的收入更高，但商業與服務業人員收入更低。相比自雇傭者，雇主收入更高，而雇員則收入更低。相比黨政機關/事業單位，國有/集體企業和私有部 門的工人收入更低。
表4中農民工身份對收入的影響隨著不同單位類型而變化，可能因為對農民工身份的回報機制在不同單位類型間存在差異：農民工在以國家為導向的單位內回報最低，因為戶口身份以及其他制度性限制條件的影響更大；在以市場為導向的企業內回報高些，可能的原因是，這里工作能力和績效相對更加重要，而面臨的身份歧視更少一些。但也有另一種可能，即這是農民工和城鎮工人在職業分布上存在的差異隨單位部門變化而導致的結果。
首先，不同單位類型就業的比例在農民工和城鎮工人間存在顯著差異。從 描述性分析中已知，只有2.4%的農民工在黨政機關/事業單位和國有/集體企業中，而超過60%的城鎮工人在這兩類部門。其次，大部分在這兩類部門工作的農民工所從事的是低端工作，如在樣本中，大多是安全保衛和消防人員、郵政和電信業人員、倉儲人員、餐飲服務人員，等等。因此，當用OLS回歸法估計農民工身份對收入的影響時，其實比較的是在職業分布上存在巨大差異的兩組人之間的平均收入，而兩者間的職業分布差異在不同的單位類型中是不同的。可以利用適當的統計方法，檢驗農民工與城鎮工人在職業分布等特征方面存在的差異如何影響他們之間的收入差異。布朗分解法和傾向評分匹配法就是其中兩種可用的方法。
（二）職業隔離：農民工與城鎮工人收入不平等的來源
在分析農民工與城鎮工人間的職業分布差異是否影響兩者間收入不平等前，我們先對樣本中的原始職業類別計算鄧肯“隔離指數”，檢驗這兩組人的職業分布差異程度。鄧肯“隔離指數”反映的是，要使農民工與城鎮工人具有相同的職業分布模式，那么將有多大比例的農民工需要被重新分配到新的職業類別中去。據此，總樣本中大約45%的農民工需要被重新分配到另一種職業類別中去；按單位類型劃分，在黨政機關/事業單位對應的數字為57%，在國有/集體企業為42%，在私有部門為32% 。這些數字充分說明，農民工與城鎮工人在職業分布上確實存在巨大差異；而且這種差異隨單位類型變化，在黨政機關/事業單位 差異最大，國有/集體企業次之，在私有部門相對最小但比例仍高于3/10。
為比較農民工的職業隔離情況以及他們與城鎮工人間的收入差異，在圖 2 中畫出了按ISEI劃分的農民工比例、農民工和城鎮工人月平均收入曲線。對應不同的ISEI分值，實線表示農民工在對應的職業中的比重，虛線和點線對應的是農民工和城鎮工人各自月平均收入。
從圖2可見，隨著職業社會經濟地位從低到高，農民工的比例顯著地從高于50%下降到低于10%。即社會經濟地位低的職業明顯由農民工占主導，而社會經濟地位高的職業則主要被城鎮工人所占據。這說明在我國的城鎮勞動力市場中，確實存在基于戶口身份的職業隔離狀況。值得注意的是，農民工與城鎮工人的平均月收入曲線存在交叉。當ISEI分值高于30時，農民工的平均收入明顯低于城鎮工人的收入；而且這種差異隨著ISEI分值的增加而越來越大，尤其是當 ISEI分值高于70時，城鎮工人的月收入仍平緩增長，但農民工的月收入卻急劇下降，說明即使一部分農民工真的進入了高級別的職業類別，他們所獲得的報酬卻很低。在樣本中，ISEI分值高于70的農民工中80%教育程度為高中或以下；有2%為單位負責人、19%為工程技術人員、20%為農業技術人員、49%為衛生專業技術人員，但對應的月平均收入卻分別只有778元、1359元、777元、879元；這很可能是因為他們所從事的具體工作是臨時性的、邊緣化的。相反，當ISEI 分值低于30時，農民工的平均收入卻高于城鎮工人的收入。這兩條交叉的收入曲線再次說明對農民工和城鎮工人間的收入差異進行分解的必要性。之后，使用分解法把這兩組人之間的收入差異分解成職業間收入差異和職業內收入差異。
（三）來自分解法的發現
布朗分解法把職業當成中介變量，并且允許其他變量解釋收入的影響隨職業類 型發生的變化而變化。利用布朗分解法，我們把城鎮工人和農民工之間總的收入差異分解成4個部分，如公式（1）所示：
表5列出了布朗分解法的分析結果，包括總的收入差異和對應公式（1）分解后的各部分收入差異，以及可觀測特征所解釋/不能解釋部分在職業內和職業間收入差異中所占的比例。因為公式（1）中，收入差異等于城鎮工人的月收入自然對數減去農民工的月收入自然對數，所以表5中的正數值表示城鎮工人的收入高于農民工的收入，負數值則表示城鎮工人的收入低于農民工的收入。
總的來說，城鎮工人的平均月收入比農民工高 12%。把兩者間總的 收入差異分解后可見，職業內的收入差異是負數，而職業間的收入差異是正數。這說明，總體上城鎮工人比農民工收入更高，完全來自于職業間的收入差異：相比農民工，城鎮工人主要從事具有更高地位和收入的職業。此外，有意思的是，城鎮工人由職業優勢所帶來的收入優勢，在一定程度上被一些職業內的低收入所抵消，總的來說，在相同的職業內部，城鎮工人的平均月收入比農民工更低。
數值為負的職業內部收入差異不能被城鎮工人和農民工之間的個體特征差異所解釋，反而來自于未解釋部分（即-0.1355）。在相同的職業內部，城鎮工人比農民工收入更低，這種差距并不能由性別、婚姻狀況、教育、雇傭身份、就業單位和年齡等特征所解釋，而是由其他沒有被觀察到的因素所帶來的。相反，數值為正的職業間收入差異主要是由兩組人在性別、婚姻狀況、教育和年齡等特征上的差異帶來的。具體來說，77%的職業間收入差異可被這些特征所解釋。
此外，總體被解釋部分的收入差異是正值（0.2062），未解釋部分的收入 差異為負值（-0.0889）。這說明，總的來說，城鎮工人比農民工收入更高是 因為他們更可能擁有與高收入相關的一系列特征。
如上所述，職業隔離是導致農民工與城鎮工人之間收入差異的主要原因，而職業隔離對收入差異的影響與農民工在性別、婚姻狀況、教育和年齡等方面的特征分布密切相關。在這幾個特征上，我們認為教育是最重要的影響因素，因為教育水平的差別幾乎是所有不平等的根源。為了檢驗這一假設，我們應用方差分析方法，檢驗農民工身份對職業獲得的影響，以及這種影響在多大程度上來自于教育等其他因素的作用，結果列于表6。其中，因變量是職業ISEI分值，自變量包括農民工身份、教育程度、單位類型、性別、婚姻狀況、年齡及其平方。自變量的編碼方式與表4一樣。與每一個自變量相對應，DF表示自由度，R2表示單變量模型中職業ISEI分值已解釋的方差百分比；△R2 （1）表示在控制了某個其他自變量后，加入此變量所增加的已解釋方差百分比;△R2（2） 表示在控制了所有其他自變量后，加入此變量所增加的已解釋方差百分比。
（四）戶籍對城鎮勞動力市場收入的因果效應: 傾向性評分匹配法分析
許多研究已經表明，傾向評分匹配法可以在因果推論中排除由其他可觀測特征的影響所帶來的偏差。傾向評分匹配法的主要優點是，研究者可以用單一的維度概括兩個不同的群體（如農民工和城鎮工人）在所有其他可觀測特征上的差異，這個單一的維度就叫傾向評分。傾向評分指在給定可觀測特征的條件下，成為其中一個群體（實驗組，如農民工）而不是另一個群體（控制組，如城鎮工人）的條件概率。傾向評分匹配法的基本原理：首先，對兩個研究組別分別估計傾向評分；其次，按照傾向評分的高低對這兩個研究組別分別進行分層（即高低分組），并按傾向評分的分層進行匹配；最后，對每個層級內匹配好的樣本計算這兩組人在結果變量（如收入）上的差異，最終得到匹配后的平均差異，即實驗效應。
在分析中，農民工相當于實驗組，城鎮當地工人相當于控制組。我們用以估計傾向評分的可觀測特征包括教育年限、職業ISEI分值、年齡、婚姻狀況和（縣級層次的）居住地。由于農民工與城鎮工人的工作時間存在很大差別，為 了解釋方便，這里用每小時工資收入作為結果變量，用月平均收入除以每月總 的工作小時數而得。由前述分析得知，農民工身份的作用隨不同的單位類型而 變化，我們按黨政機關/事業單位、國有/集體企業、私有部門分別進行傾向評 分匹配分析。
首先，用上述那些可觀測自變量估計一個二分類logit模型以得到傾向評分值，這個模型的因變量為農民工身份（農民工=1，城鎮當地工人=0）。其次，按照傾向評分值對農民工和城鎮工人進行一對一最近卡尺替換匹配。最后，通過比較農民工與可匹配的城鎮工人間的小時工資收入差異，得到農民工身份對收入獲得的因果效應。
表7列出了農民工與城鎮工人小時工資收入差異的傾向評分匹配法分析結果。ATT（the average treatment effect on the treated）是對實驗組的平均處理效應，等于農民工的實際的小時工資收入（T）減去他們被當成城鎮工人時（C）的小時工資收入。
在總樣本中，對實驗組的平均處理效應（ATT）是正值，且統計上顯著。這表示，給定兩組人，他們在基于可觀測特征估計到的傾向評分上具可比性，但一組是農民工，另一組是城鎮工人，農民工的小時工資收入均值比城鎮工人多 0.28元。按前述的描述性統計，假定這兩組人每個星期都工作55個小時，那么農民工的月收入均值將比城鎮工人多62（0.28×55×4）元。當把樣本分成不同的單位類型時，分析結果出現了有趣的變化。
在黨政機關/事業單位中，對實驗組的平均處理效應 ( ATT) 是負值。農民工每小時的工作收入比城鎮工人平均低1.06元。如前所述，在黨政機關/事業單位中農民工從事的大部分是低端的非技術工作。這里的結果表示，如果把農民工與具有相似背景特征的城鎮工人進行比較，他們的收入仍然比城鎮工人低，但是收入差異比沒有進行匹配時小很多，因為我們排除了那些不可比的高端人群。匹配后農民工的收入比城鎮工人少 18% （-1. 06/5.73），而OLS估計結果是36%。這說明傳統的回歸模型估計結果確實會受樣本分布不平衡問題的影響。
在國有/集體企業和私有部門中，對實驗組的平均處理效應（ATT）是正值且統計上顯著。在這兩類部門，農民工的小時工資收入均值比城鎮工人分別高 0.50元和0.49元。假定這兩組人每個星期都工作55個小時，那么農民工的月收入均值將比城鎮工人分別多110元（=0.50×55×4）和108元（=0.49×55×4) 。前述OLS分析結果顯示，在控制其他因素的作用下，農民工在這兩類部門的平均月收入顯著地低于城鎮工人。這里的結果截然相反，假如把農民工與匹配后的城鎮工人進行比較，農民工的收入反而更高。
傾向評分匹配法的分析結果再次證實了分解法的分析結果。當把可觀測特征（在分解法中為職業獲得）的顯著差異排除后，農民工并不比城鎮工人收入更低（黨政機關/事業單位除外）。其實，當進一步把職業以外的其他特征差異排除后，傾向評分匹配法的分析結果提供了更加有力的證據，顯示實際觀察到的農民工相對城鎮當地工人的低收入是由職業“準入”的結構性障礙和其他機會結構的不平衡情況造成的，而不是同工不同酬。
四、總結和討論
對2005年全國1%人口抽樣調查數據的分析結果顯示，農民工與城鎮工人之間存在很大的收入不平等；而且農民工確實在城鎮勞動力市場上遭遇職業隔離，這使他們很難進入經濟回報較高的職業。為了比較職業隔離和同工不同酬對收入不平等的影響，我們利用布朗分解法，把農民工與城鎮工人間的收入差異分解成職業間和職業內的差異。結果發現，這兩組人的收入差異主要來自以戶口性質為基礎的職業隔離，而非同工不同酬。
城鎮地區內部的職業結構障礙是導致農民工低收入的主要原因，而職業隔離對收入差異的影響與農民工在性別、婚姻狀況、教育和年齡等方面的特征分布密切相關。在以上特征中，我們認為教育是最重要的影響因素，農民工普遍在農村接受教育且近80%的人教育程度在初中及以下，城鄉地區間不平衡的機會結構，尤其是教育機會的巨大不平等，是導致農民工被隔離在低端職業從而影響其收入的重要原因。
由于農民工和城鎮工人不僅在職業分布上，而且在教育等其他特征上也存在顯著差異，進一步利用傾向評分匹配法檢驗戶籍身份（農民工相對城鎮工人）對每小時工資收入均值的影響。結果顯示，當依據教育、職業ISEI分值、雇傭身份、居住地和其他人口特征把具有相似傾向評分的農民工和城鎮工人進行匹配后，農民工只在黨政機關/事業單位類型內收入比城鎮工人低；在國有/集體企業和私有部門，農民工的收入比可匹配的城鎮工人反而更高。
農民工在國有/集體企業和私有部門中比城鎮工人收入更高可能是因為留在 城里的農民工具有選擇性。如當進城打工的農民工面臨嚴重的健康問題時，他 們通常會選擇返回農村老家。因此，經過選擇且留在城鎮地區的農民工很可能 比城鎮當地居民更加健康，而健康與勞動力市場中的表現如職業收入密切相關。此外，其他未被測量的因素也可能導致農民工在相同條件下比城鎮工人賺得更多，如農民工相對更具有雄心壯志，更愿意努力工作，因為他們不滿于在農村生活的狀況，并且竭力改變目前的處境，希望過上更好的生活。他們也可能把自己與城鎮當地人進行比較，而比較的結果會使他們更加努力地工作以縮小與當地人的差異。
此外，是否進入黨政機關/事業單位，對農民工和城鎮工人來說具有不同的意義，這可能是導致農民工在國有/集體企業和私有部門中比城鎮工人收入更高的另一個原因。在黨政機關/事業單位，正式的職位（如辦公室文員）與低端的體制外工作（如門衛或清潔工）可以看作是一個分割的“勞動力市場”；前者相當于正規部門，除工資較高還提供就業保障和福利待遇，后者相當于非正規部門，沒有高工資、就業保障或福利待遇。這是由職業準入障礙和教育機會結構的不平等，而不是同工不同酬導致的。我們揭示的農民工與城鎮工人在城鎮勞動力市場中的職業隔離模式，雖然是基于2005年的全國抽樣調查數據的分析結果，但是，對消除勞動力市場對農民工的歧視，促進農民工及其隨遷家庭成員在流入地城市的社會經濟融入，至今仍然具有政策啟示意義。
作者簡介：吳曉剛，香港科技大學社會科學部教授，上海高校“東方學者”講座教授；張卓妮，香港城市大學應用社會科學系助理教授。
(原載于《中國社會科學》2014年第6期，編輯時有刪減。)
中國鄉村發現網轉自：政治學人微信公眾號
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