Page 189 - 《社会》2016年第2期

社会· ２０１６ · ２

和选择方程误差项之间的相关系数， 狊犻 犵 犿犪 是回归方程误差项的方差，
；
两者分 别 是 方 差—协 方 差 矩 阵 中 的 和 σ ε 犾犪犿犫犱犪 统 计 量 表 示 非
ρ
选择风险，早 期被 用 于 测 量 选 择性 效应 的水 平，但其用法 存在争 议。
ρ＝０ 的 犠犪犾犱 检验常常用于测量使用干预效应模型是否合适，因为干
预效应模型假定两个误差项之间的相关为非零，所以 若显著不等于
ρ
０ ，则表明采用干预效应模型是合适的（郭申阳、弗雷泽， ２０１２ ： ６９ ）。模
型 ４ 中 ρ＝０ 的 犠犪犾犱 检验卡方值为 ８．０７ （ ＜ ０．０１ ），说明使用干预效
狆
应模型进行 估 计 是 合 适 的。模 型 ５ 中 ρ＝０ 的 犠犪犾犱 检 验 卡 方 值 为
３．７６ ， 值为 ０．０５３ ，仅在 ＜０．１ 的显 著度 水平上 显著，表明 加入职
狆
狆
业变量之后，回归方程 误 差项 和选择 方程 误差 项为 ０ 的可能 性略高
于 ５％ 。
为了进一步探究两种不同类型教育的收入差异是否来自于职业
分布，本文使用布朗分解法（ 犅狉狅狑狀犇犲犮狅犿 狆 狅狊犻狋犻狅狀犕狅犱犲犾 ）对职业内部
和职业之间对不同教育类型的回报差异进行分解， ４ 来探究两种教育
类型在职业间所存在 的 收入 差异，以此进 一步 验证上文所提 出的假
设 ２犪 和假设 ２犫 。
表 ４ 是基于表 ３ 的 模 型 ２ 得 出 的 布 朗 分 解 结 果。 中 等 职 业 教

育毕业生比 普 通 高 中 毕 业 生 的 平 均 收 入 高 约 １４．８％ （ 犲 ０．１３８ －１ ），
在总 体 差 异 中，职 业 内 部 的 收 入 对 数 差 异 为 ０．０２９５ （占 总 差 异
２１．４％ ）、职业 间 的 收 入 对 数 差 异 为 ０．１０８５ （占 总 差 异 ７８．６％ ）。
因此，对这两种教育类型而言，导 致 收 入 差 异 的 很 大 一 部 分 原 因 来
自于两者进入 不 同 类 型 的 职 业，接 收 职 业 教 育 者 在 获 得 专 业 技 术
型岗位上占 据 优 势。 结 合 表 ３ 中 干 预 效 应 模 型 的 结 果，可 以 说 明
接受职业教育 者 通 过 职 业 教 育 获 得 了 专 业 型 技 能，有 助 于 其 找 到
专业技术性工作，由此获得了比 普 通 高 中 毕 业 生 更 高 的 收 入，本 文
所提出的假设 ２犪 得到验证。

４． 布朗分解最初用于分析收入的性别歧视，它在 犗犪狓犪犮犪犅犾犻狀犱犲狉分解的基础上增加了职业类
别变量，将总体差异分解为四类：职业内部可解释差异、职业内部不可解释差异、职业间可解
释差异和职业间不可解释差异，由此来分析不同组别群体在职业收入上所受到的歧视（郭继
强等， ２０１１ ）。后来，有 学 者 基 于 布 朗 分 解 分 析 种 族 所 导 致 的 收 入 差 异 （ 犅狌狉 犵 犲狉犪狀犱犑犪犳狋犪 ，
２００６ ）、户口所导致的收入差异（吴晓刚、张卓妮， ２０１４ ）。限于篇幅，布朗分解的公式和原理请
参考郭继强等（ ２０１３ ）和布朗等（ 犅狉狅狑狀 ， 犲狋犪犾． ， １９８０ ）的文章。

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