中国兄妹和养父子收入相关性的初步估计

目前还没有研究对中国的社区和家庭兄妹收入相关性进行专门探讨，这主要是由于数据限制所导致，特别是所在社区的相关信息的缺乏18。但是，我们可以通过类似的矩方法和CHIPS数据来简单计算中国的兄妹效应。首先把收入观测值对年龄和时间虚拟变量回归，即

式中：yijt为家庭i的子女j在t年的收入观测值；Xijt为相应的时间和年龄变量。去除年龄和时间因素后的εijt可以进步一分解为三个部分：

式中：αi为同一家庭内的兄妹共享的持久收入部分；μij为个体单独的持久收入部分；νijt则为个体收入的暂时冲击。则兄妹之间持久收入的相关性为，

假设暂时冲击具有一定的持久性，以AR（1）为例：

式中，zijt为白噪声。则（5-19）式相应的修正为，

用（5-13）式的回归残差eijt作为εijt的估计值，令

式中，＝1＋2r，r为eijt-eijt-1对eijt-1-eijt-2的回归系数。则可以得出持久收入和暂时冲击的方差的估计值分别为：

式中，N，J，T分别表示样本中的家庭数、每个家庭内的子代个数，以及每个子代的收入年数。这一方法虽然只能计算兄妹效应，但是较前述可用于计算教育程度、IQ等多种子代指标的方法而言，它对收入具有更强的针对性，特别是可以部分解决单年收入和少数几年收入来代替一生收入时所导致的测量偏误（这一测量误差问题对于教育等指标并不存在）。

CHIPS（1995年）的数据中有个体的回忆性收入，我们删除样本中未在工作的个体，并截取其中同一个家庭有两个及以上子代的个体构成有效样本（共有228个家庭，每个家庭内有2个子女，每个子女有6年的收入观测值），用上述方法计算得出的兄妹效应在1990—1995年期间为0．87，即在截面的一生收入不平等中，有87%是与家庭和社区所带来的成长背景所导致，这一结果还是很令人震惊的19。而这一收入相关性在美国基本上处于0．5左右（Solon，1999；Mazumder，2005）20，在挪威等北欧国家则小于0．2（Raaum等，2007）。

我们对同时期的IIE估计为0．85，由于兄妹效应等于IIE平方与其他影响兄妹效应的因素之和（Solon 1999），即父母与子代之间收入的相关性解释了我国兄妹相关性的83．05%（0．85／0．87＝0．830 5）。即，在总体家庭背景所导致的收入相关性中，父代的收入解释了80%左右，这显示收入因素在我国的影响还是比较大的。

同时，由于CHIPS中没有可以用来区分生父母与继父母、养父母的指标，故本书运用CHNS不同类型父子的简单样本的估计显示，养父子的相关性（0．309）大概是生父子（0．570）的一半，这和针对西方国家的研究结论基本一致。当然，由于后两种父子的样本非常小，这只能是作为一个简单的初步参考，更准确的估计还有赖于更为详细的数据的出现。

这里只是对兄妹和社区效应做了简单的介绍和应用，更广泛的对中国居住情况和社区人群分布对于子代成长意义的研究也将是非常有意义和有趣的研究内容。