Page 130 - 《社会》2017年第3期

教育的同型婚姻与中国社会的家庭工资收入不平等： １９９６ — ２０１２

模拟 犱 和 犲 分别控制了户口和省份，泰尔指数大幅增长，说明中国
家庭工资收入的情况在城乡之间和地域之间差别很大，总的不平等有
很大一部分可以分解为城乡之间与地域之间的不平等。
模拟 犳 是控制了年龄、户口和省份三个变量后加入受教育程度对
泰尔指数分布及其均值的影响。与模拟 犲 相比，这一增幅也就是控制
了若干合理变量之后，夫妻教育的联合分布给家庭工资收入不平等带
来的净影响。
比较 犔犎犛犆１９９６ 和 犆犌犛犛２０１２ 这 两 个 数 据 不 同 模 拟 的 结 果 可 以
发现：
首先，与 犔犎犛犆１９９６ 相比， 犆犌犛犛２０１２ 中社会总的家庭工资收入不
平等程度较高，而且与各自的完全随机模型相比， 犆犌犛犛２０１２ 在各种维
度上的匹配对不平等的影响幅度较大。
其次，各类变量在不同年份对不平等的影响性质差不多。与完全
随机匹配相比，本文考察的各个维度上的匹配都对家庭工资收入不平
等有正向的影响。其中，城乡和地域的影响较大，这与此前研究的发现
相一致（ 犡犻犲犪狀犱犣犺狅狌２０１４ ）。
第三，很明显的是，与 犔犎犛犆１９９６ 相比，受教育程度上的匹配对不
平等的影响在 犆犌犛犛２０１２ 中大幅提高。在 犔犎犛犆１９９６ 中，受教育程度
的影响与“年龄 ＋ 户口”差不多；而在 犆犌犛犛２０１２ 中，其影响上升了一个
台阶，超过了“年龄 ＋ 户口”的影响程度。不论是考虑绝对值还是与完
全随机模拟相比，这一增幅都引入注目；不论是仅仅考虑主效应还是在
控制了其他变量之后，受教育程度这一维度上的匹配都加剧了不平等。
最后，研究发现组内不平等数值比较大而且比较稳定，这说明中国
的家庭工资收入不平等按照目前的教育分组，主要是由组内的工资收
入异质性推动的，也就是说是由相同教育程度对应的工资回报的差异
推动的。这个差异可能有两个来源：一是已经纳入本文模型的年龄、户
口和省份等控制变量的作用以及没有纳入控制的其他变量的作用；二
是由于对教育层级的划分不够细，不足以反映教育在婚姻和就业市场
上所发挥的实际作用。例如，婚姻和就业市场可能会有效地对大学本
科中的不同情况进行细分，例如非重点大学的个体不被考虑作为结婚
对象或不会被录用，本研究的划分方式未能有效地捕捉到这一实际存
在的异质性。但是划分过细可能会高估教育同型婚姻的效果，而且调

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