Page 98 - 《北京工商大学学报（社会科学版）》2020年第1期

北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2020 年摇 第 1 期

表 2摇 不同年龄段中老年人的年收入构成比例 单位:%

指标 [45,50) [50,55) [55,60) [60,65) [65,70) [70,75) [75,80) 80 +
摇 摇 个人收入 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0
摇 摇 个人劳动收入 90郾 3 84郾 1 63郾 4 34郾 8 11郾 9 7郾 5 5郾 4 4郾 5

全部 摇 摇 个人养老金收入 0郾 8 8郾 3 21郾 1 44郾 9 61郾 4 63郾 5 62郾 7 57郾 7
摇 摇 个人私人转移收入 7郾 7 6郾 3 14郾 1 18郾 4 24郾 5 26郾 5 28郾 8 32郾 0
摇 摇 政府给予个人的补助 1郾 2 1郾 3 1郾 4 1郾 9 2郾 2 2郾 5 3郾 1 5郾 8
摇 摇 个人收入 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0
摇 摇 个人劳动收入 88郾 0 99郾 2 85郾 7 41郾 4 15郾 9 10郾 0 6郾 3 5郾 9

男性 摇 摇 个人养老金收入 0郾 2 0郾 7 4郾 6 43郾 5 66郾 0 65郾 4 68郾 1 66郾 5
摇 摇 个人私人转移收入 10郾 6 - 1郾 0 8郾 4 13郾 4 16郾 0 22郾 2 22郾 5 22郾 2
摇 摇 政府给予个人的补助 1郾 2 1郾 1 1郾 3 1郾 7 2郾 1 2郾 4 3郾 1 5郾 4

摇 摇 个人收入 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0 100郾 0
摇 摇 个人劳动收入 95郾 3 60郾 0 27郾 6 24郾 8 5郾 4 3郾 3 3郾 9 1郾 9
女性 摇 摇 个人养老金收入 2郾 2 20郾 4 47郾 6 46郾 9 53郾 9 60郾 5 54郾 3 42郾 1
摇 摇 个人私人转移收入 1郾 3 18郾 1 23郾 3 25郾 9 38郾 2 33郾 5 38郾 7 49郾 3

摇 摇 政府给予个人的补助 1郾 2 1郾 5 1郾 5 2郾 4 2郾 5 2郾 7 3郾 1 6郾 7

摇 摇 四、性别差异的分解分析:什么因素引起了性 结果存在差异。 Cotton 分解对 Oaxaca鄄Blinder 分
别差异 解方法进行改进,将上述两个方程按如下方式
(一)主要研究方法 相减:
那么,在这些差异中,什么影响因素更为重 E(Y ) - E(Y ) = (琢 - 琢 ) +
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要? 根据前面分析,年龄和养老金制度可能占了 1
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[E(X ) + E(X )](茁 - 茁 ) +
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比较大的份额。 除此之外的其他主要因素会产生 2
多大影响? 我们采用 Oaxaca鄄Blinder 分解 [24 - 25] 1 [E(X ) - E(X )](茁 + 茁 ) (5)
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和 Cotton 分解 [26] 测算相关结果。 这两种分解方 2
其中,右侧第一部分是模型不能解释的部分;
法的基本思路是一致的。 基本模型是:
第二部分来自系数差异,即由于两组样本边际系
E(Y ) = 琢 + E(X )茁 1 i (1)
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数(茁 和 茁 )不同而产生的差异;第三部分来自特
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E(Y ) = 琢 + E(X )茁 2 (2)
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征差异,即由于两组样本解释变量取值不同而产
其中,Y 和 Y 分别是两组样本的收入(或收
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i i 生的差异,例如教育水平差异、年龄差异等带来的
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入对数),X 和 X 表示两组样本的解释变量,琢 、
i i i 收入差距。
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琢 、茁 和 茁 分 别 是 两 个 模 型 的 参 数。 Oaxaca鄄 (二) 老年人养老金收入性别差异的可能
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Blinder 分解方法得到的分解结果是: 来源
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E(Y ) - E(Y ) = (琢 - 琢 ) + E(X )(茁 - 茁 ) + 结合数据可得性,本部分挑选的、可能与养老
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[E(X ) - E(X )]茁 2 (3) 金收入性别差异有关的因素,包括:年龄、受教育
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摇 摇 或者: 程度、婚姻状态、是否农业户籍、残疾、自评健康等
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E(Y ) - E(Y ) = (琢 - 琢 ) + E(X )(茁 - 茁 ) + 个人特征,养老金类型制度特征,退休前工资水平
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[E(X ) - E(X )]茁 1 i (4) (反映年轻时期工作特征),家庭人口数、存活子
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可以注意到,当选择不同方式时,得到的分解 女个数、 是否独 居 等 家 庭 特 征, 以 及 反 映 社 区
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