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    出口是否加劇了就業(yè)性別歧視?
    ——基于傾向評分匹配的再估計

    2013-12-10 08:56:58
    財經(jīng)研究 2013年9期
    關(guān)鍵詞:出口變量水平

    陳 昊

    (對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 國際經(jīng)濟研究院,北京100029)

    一、引 言

    新新貿(mào)易理論認為出口貿(mào)易的就業(yè)效應(yīng)非中性,即出口貿(mào)易對不同特征個體的就業(yè)將產(chǎn)生不同程度甚至截然相反的影響(Helpman等,2010,2011,2012)?;谶@樣的思路,出口貿(mào)易對不同性別勞動力的就業(yè)影響也必將存在差異。不同性別勞動力的就業(yè)差異正是引起學(xué)者和政策制定者廣泛關(guān)注的就業(yè)性別歧視問題,而它已然損害了勞動力市場效率(Petit,2007;Bell和 Heitmueller,2009),因而研究出口貿(mào)易與就業(yè)性別歧視的關(guān)系具有重要的理論意義。

    “中共十八大”和今年“兩會”期間,黨和國家領(lǐng)導(dǎo)人及許多地方代表都反復(fù)強調(diào)“要使改革紅利惠及全體人民”,因而對外貿(mào)易發(fā)展的核心目標不能僅僅停留在對外貿(mào)易規(guī)模擴大和質(zhì)量提高上,更應(yīng)著眼于促進對外貿(mào)易發(fā)展以增進國民福利水平,保證全體人民能夠最大程度地分享對外貿(mào)易發(fā)展帶來的福利,而就業(yè)水平和質(zhì)量的保障一直是影響居民生活水平的關(guān)鍵因素,因而必須加以重視。自勞動力就業(yè)市場化改革以來,就業(yè)性別歧視始終是政策制定者廣泛關(guān)注和急于解決的主要問題,但是近年來隨著女性就業(yè)參與率的顯著降低,就業(yè)性別歧視呈現(xiàn)出愈演愈烈的態(tài)勢,這無疑會對居民就業(yè)保障以至生活水平的提高產(chǎn)生消極影響,因而研究造成就業(yè)性別歧視的原因也具有重要的現(xiàn)實意義。出口貿(mào)易顯然是影響女性就業(yè)水平變化的原因之一,而其影響方向如何則是本文研究的核心內(nèi)容。

    理論上就業(yè)性別歧視分為兩種情況:一種是企業(yè)偏向于招聘男性員工,即在招聘時賦予顯著異于應(yīng)聘人員性別組成的招聘選擇概率,這是本文感興趣的就業(yè)性別歧視;①另一種是雖然在同等條件下招聘男女員工,企業(yè)卻給予僅參照性別因素的不同工資(何茵,2007),這類歧視顯然超出了出口貿(mào)易就業(yè)篩選機制的討論范圍,且后文會提到研究性別收入差異所得結(jié)論可能并不如我們期待的那樣可靠,雖然討論它同樣重要。

    與本文相關(guān)的文獻大致可分為兩類:一類是討論就業(yè)性別歧視產(chǎn)生的原因。最早系統(tǒng)研究就業(yè)市場性別歧視的經(jīng)濟學(xué)家Becker(1957)認為,產(chǎn)生就業(yè)性別歧視的根本原因是偏見。Thurrow(1969)、Bergmann(1971)、Doringer和Piore(1971)、Phelps(1972)則分別強調(diào)了偏好、信息不完全、信息不對稱和搜尋成本的關(guān)鍵作用。在此基礎(chǔ)上,Black(1995)提出了搜尋成本歧視理論:如果存在歧視性的招聘方,勞動者搜尋工作的成本就會提高,這無疑會減少勞動者流動的隨意性,因而招聘方希望通過歧視來提高勞動者的搜尋成本,以維持勞動者的相對穩(wěn)定;Kolpin和Singell(1997)指出在信息不對稱條件下,企業(yè)選擇“歧視”將是最優(yōu)戰(zhàn)略;Cornell和Welch(1996)觀察到文化差異的重要影響,認為雇主普遍愿意雇用文化偏好與自己相近的員工;Mishra(2003)對員工特征分組的研究表明,如果不能找到一種簡單的歧視性方法去甄別員工,招聘方只能接受高額的信息甄別成本,因而理性的雇主總是寧可選擇“歧視”;Song等(2006)通過考察中國農(nóng)村適齡孩童受教育狀況指出,就業(yè)性別歧視的根源在于男孩比女孩更有可能獲得教育。另一類是關(guān)注貿(mào)易自由化對就業(yè)性別歧視的影響,如Becker(1971)認為貿(mào)易自由化會通過促進經(jīng)濟增長來增加國家對教育公平的投資,從而縮小就業(yè)市場的性別工資差距;而Feenstra和Hanson(1996)通過構(gòu)建外包模型講述了一個完全不同的故事,即發(fā)展中國家的出口貿(mào)易會增加技術(shù)性工人的工資,如果女性員工技能水平普遍較低,出口貿(mào)易就會加劇性別工資差距。相關(guān)的實證工作也得出了不同的結(jié)論,如Black和Brainard(2002)發(fā)現(xiàn)1976-1993年世界貿(mào)易自由化縮小了性別工資差距,而Berik等(2004)對臺灣地區(qū)和韓國的經(jīng)驗研究卻證明貿(mào)易自由化程度與性別工資差距正相關(guān)。國內(nèi)學(xué)者如何茵(2007)基于CHIP數(shù)據(jù)進行的檢驗則提醒我們,出口與性別工資差距的關(guān)系可能取決于員工的受教育程度。

    值得注意的是,以上文獻在考察就業(yè)性別歧視原因時,并沒有考慮開放和貿(mào)易的因素,而在研究貿(mào)易自由化對就業(yè)性別歧視影響時,又往往更加關(guān)注性別工資差距而非性別就業(yè)差距。事實上,開放背景下出口貿(mào)易對不同性別勞動力的影響可能在企業(yè)招聘時就已經(jīng)有所體現(xiàn),而且即使使用DID等反事實的處理手段(何茵,2007),也很難保證我們觀察到的性別工資差確實僅僅由性別因素造成??陀^上說,一旦應(yīng)聘成功,勞動者的其他特質(zhì)就很難被控制。鑒于此,本文僅考察出口貿(mào)易與“性別就業(yè)差距”的關(guān)系,而使用PSM(傾向評分匹配)的原因之一在于可以盡可能控制勞動者其他特質(zhì)對就業(yè)水平變動的影響,另一個重要原因是我們試圖避免如下質(zhì)疑:女性就業(yè)水平變動實際上由女性勞動供給水平降低造成,而與出口貿(mào)易的發(fā)展無關(guān)。

    基于以上研究,本文考察出口貿(mào)易對就業(yè)的非中性影響。具體而言,我們尤其關(guān)注兩個問題:第一,出口貿(mào)易規(guī)模的擴大是否會加劇就業(yè)性別歧視?換言之,出口貿(mào)易規(guī)模的擴大是否會降低女性就業(yè)水平?第二,如果出口企業(yè)不進行出口貿(mào)易,女性就業(yè)水平會怎樣變動?這一研究思路的難點在于,現(xiàn)實中不可能獲得出口企業(yè)不進行出口的數(shù)據(jù)。這也是需要使用傾向評分匹配(PSM)進行處理的關(guān)鍵原因。

    二、數(shù)據(jù)說明與統(tǒng)計描述

    (一)數(shù)據(jù)說明

    本文數(shù)據(jù)來源于2005-2009年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫由國家統(tǒng)計局在“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計報表”基礎(chǔ)上整理而成。所謂“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)”指的是全部國有工業(yè)法人企業(yè)及年主營業(yè)務(wù)收入在500萬元以上的非國有工業(yè)法人企業(yè),且無論是企業(yè)地域位置還是行業(yè)分布都與《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》涵蓋范圍一致。稍顯麻煩的問題是,在本文選取的時間跨度內(nèi),統(tǒng)計指標存在較大變化,因而需要作出初步篩選:第一,2005年共統(tǒng)計了271 835家企業(yè),此后樣本量逐年快速遞增,至2009年已達到434 682家,因而首先我們需要將2005年未統(tǒng)計的企業(yè)篩除以獲得平衡面板。2009年的113 904家名錄不完整企業(yè)也同時篩除,因為名錄不完整的企業(yè)顯然無法與2005-2008年的企業(yè)名稱對照。經(jīng)過篩選共剩下121 363家企業(yè)在2005-2009年可以通過完全相同的企業(yè)名稱識別認定為同一家企業(yè)。第二,對于2005-2007年個別企業(yè)指標數(shù)據(jù)存在的缺失,現(xiàn)有文獻一般采用三種處理方式:設(shè)為零值、設(shè)為缺失值和篩除數(shù)據(jù)。本文認為將指標數(shù)據(jù)的缺失簡單設(shè)為零值和缺失值是不準確的,因為通過比較臨近年份相同指標可以發(fā)現(xiàn),在指標數(shù)據(jù)缺失的年份,企業(yè)真實數(shù)據(jù)為零的可能性很低,如有些企業(yè)在2005年和2006年女性就業(yè)人數(shù)很多,在2007年卻存在缺失,將這種缺失當成女性就業(yè)人數(shù)為零就很不可靠。如果認定為缺失值并進行實證分析,一定規(guī)模的缺失值存在很大程度上會影響實證結(jié)果,因為計量軟件對缺失值的識別并不智能。因此,為了保險起見,本文只篩除2005-2007年存在個別變量缺失的企業(yè),最后剩下數(shù)據(jù)完整的企業(yè)118 425家。但是較之2005-2007年的統(tǒng)計,2008-2009年的指標顯著減少,這無疑增加了我們的研究困難。②在充分參考邵敏、包群(2011)和聶輝華等(2012)的基礎(chǔ)上,本文根據(jù)2005-2007年指標數(shù)據(jù)年增長率均值估計2008-2009年整體指標缺失的數(shù)值。第三,本文既然考察出口貿(mào)易的就業(yè)性別歧視,就需要進一步篩除樣本中出口交貨值一直為0的企業(yè),即必須保證所考察的企業(yè)至少在某一年會進行出口貿(mào)易。經(jīng)過以上篩選,我們共匹配得到47 832家出口企業(yè);第四,由于原始數(shù)據(jù)的原因,存在一些完全重復(fù)的企業(yè)數(shù)據(jù),我們將重復(fù)的企業(yè)數(shù)據(jù)篩除,得到47 739個不重復(fù)企業(yè)的數(shù)據(jù)。

    (二)統(tǒng)計描述

    對于2008-2009年缺失但在2005-2007年不缺失的數(shù)據(jù)指標,我們根據(jù)如下公式計算:

    其中a代表2008-2009年存在缺失但在2005-2007年存在的數(shù)據(jù)指標。式(1)表明我們采用加權(quán)平均增長率來獲得缺失數(shù)據(jù)的平滑值。實際上該式可以簡化為很方便的表達,但不利于展示加權(quán)平均的思想。根據(jù)式(1)獲得缺失值并進行統(tǒng)計描述,結(jié)果見表1。統(tǒng)計描述結(jié)果反映出企業(yè)許多有趣的信息:第一,較之中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中收集的“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)”,進行出口貿(mào)易的企業(yè)平均規(guī)模相對較小,這從企業(yè)規(guī)模均值為2.76可以看出,即大多數(shù)進行出口貿(mào)易的企業(yè)相對于內(nèi)銷企業(yè)而言屬于中小型企業(yè)。第二,均值和方差均顯著大于其他變量的變量描述性統(tǒng)計意義并不明顯,如養(yǎng)老醫(yī)保費。我們承認,一些規(guī)模以上出口企業(yè)擁有很高的養(yǎng)老醫(yī)保費,這也是導(dǎo)致均值較高的原因。但同時,變量的標準差值反映出企業(yè)間差別巨大,事實上很多出口企業(yè)的養(yǎng)老醫(yī)保費是非常少的,因而我們沒有理由認為出口企業(yè)擁有普遍較高的養(yǎng)老醫(yī)保待遇。第三,我們重點關(guān)注出口交貨值和女性從業(yè)人員兩個變量,發(fā)現(xiàn)與企業(yè)間出口交貨值差別程度尚能接受不同,出口企業(yè)女性從業(yè)人員人數(shù)的差別極為巨大。第四,均值相對較小而方差較大的變量展示了出口企業(yè)在該數(shù)據(jù)方面存在顯著差異,如住房公積金和住房補貼。理論上住房公積金和住房補貼與企業(yè)員工收入應(yīng)該密切相關(guān),但是比較wage與ha的標準差可以發(fā)現(xiàn),出口企業(yè)員工的工資差異要遠遠小于企業(yè)員工繳納的住房公積金和企業(yè)提供的住房補貼的差異。

    表1 變量定義與統(tǒng)計描述:2005-2009年

    續(xù)表1 變量定義與統(tǒng)計描述:2005-2009年

    為便于表述,我們進一步定義:2005-2009年每一年都出口的企業(yè)稱為“高度持續(xù)出口”企業(yè);任意3年或4年出口的企業(yè)稱為“中度持續(xù)出口”企業(yè);任意2年出口的企業(yè)稱為“低度持續(xù)出口”企業(yè);只有1年出口的企業(yè)稱為“偶然出口”企業(yè)。不同出口持續(xù)程度企業(yè)數(shù)量、占比與變量描述性統(tǒng)計見表2。

    表2 不同出口持續(xù)程度企業(yè)數(shù)量、占比與變量描述性統(tǒng)計

    女性就業(yè)人數(shù)的均值變化更加強了本文的懷疑,即出口持續(xù)度相對較低的企業(yè)竟然可能擁有較高的女性就業(yè)水平。③此外,反映企業(yè)生產(chǎn)率水平和盈利能力的變量,如主營業(yè)務(wù)收入(por)、固定資產(chǎn)合計(tfa)、管理費用(mf)和營業(yè)利潤(profit)等都呈現(xiàn)同一特點,即越持續(xù)出口的企業(yè),以上變量的數(shù)值越大。“偶然出口企業(yè)”是一個例外,如對于應(yīng)付工資(wage),它竟然高于其他類型企業(yè),但是這樣的例外并不多見。

    綜上分析可以得出,持續(xù)出口的企業(yè)往往可能是規(guī)模較大、資金實力雄厚、生產(chǎn)效率高的企業(yè)。這可以用來簡單地回應(yīng)出口企業(yè)“生產(chǎn)率悖論”的質(zhì)疑:至少從本文樣本的描述性統(tǒng)計來看,長期持續(xù)出口的企業(yè)還是擁有更為可信的生產(chǎn)效率和獲利能力,當然這并不是本文關(guān)注的主要問題。

    三、模型構(gòu)建與估計

    (一)模型構(gòu)建

    我們首先需要說明的是為何不選用DID進行估計。我們感興趣的問題可以表述為:如果出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)銷,企業(yè)的女性職工人數(shù)應(yīng)該為多少?很顯然,“出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)銷”并不是一種政策,而是我們假定的反事實背景,因而如果使用DID估計可能陷入無法找到合適對照組的困境。更重要的是,接下來自然而然的問題“多大程度的內(nèi)銷可以與出口企業(yè)的出口規(guī)模相對應(yīng)”也需要利用PSM,而DID難以達到這一目標?;谕瑯拥脑颍疚牟⒉灰浴安怀隹谄髽I(yè)”作為對照組,顯然這樣更能充分反映出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)銷的過程,因為出口企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)橥耆珒?nèi)銷企業(yè)不僅需要很長的時間,而且難以在技術(shù)上進行評分匹配。

    接下來考慮如何進行配對。已經(jīng)篩選出的47 739家企業(yè)可以分為兩類:一類是在2005-2009年只有一年不進行出口即偶然出口企業(yè);另一類是除偶然出口企業(yè)外的其他組別企業(yè)。顯然前者為對照組,后者為處理組。定義一個二元虛擬變量Dit={0,1},當企業(yè)i在t期為處理組企業(yè)時,Dit=1;當企業(yè)i在t期為對照組企業(yè)時,Dit=0。問題的關(guān)鍵是,如果處理組企業(yè)不再持續(xù)出口而變?yōu)榕既怀隹谄髽I(yè),其女性員工就業(yè)水平怎樣。這顯然是一個不可觀測的反事實問題,因為處理組企業(yè)在2005-2009年不可能成為偶然出口企業(yè)。為了估計式(2),傳統(tǒng)方法是將對照組的女性員工就業(yè)水平作為處理組的替代,但是這種替代合理的前提是處理組與對照組企業(yè)的女性員工就業(yè)水平存在可類比的解釋路徑,而根據(jù)Das等(2007)、Ruhl和 Willis(2008)的結(jié)論,企業(yè)出口行為已經(jīng)被反復(fù)證明存在“自選擇效應(yīng)”,因而本文的偶然出口企業(yè)與出口持續(xù)度較高的企業(yè)在招聘女性員工時考慮的因素很可能是不同的。在這樣的條件下,只能將共同的影響因素作為解釋變量,并匹配最接近處理組的對照組觀測值。當然,直接配對可能會導(dǎo)致處理組與對照組無法完全對應(yīng),因此Rosenbaum和Rubin(1983)建議采用傾向評分匹配(PSM)進行配對。具體做法是,通過構(gòu)建Probit模型獲得處理組與對照組企業(yè)選擇各自出口持續(xù)度的概率差異,并將其作為對照組企業(yè)替代處理組企業(yè)所施加的權(quán)重,簡化后僅供實證描述的Probit模型可構(gòu)建如下:④

    注意到式(2)左右兩邊變量依然屬于各自組別,因為此時尚未開始進行匹配。假設(shè)通過估計式(3)得到,令,于 是 構(gòu) 建 反 事 實 的probit模型可以利用概率差異ΔP作為女性就業(yè)水平的權(quán)重:

    這里有必要更為深刻地闡述概率差異作為權(quán)重的經(jīng)濟含義。在解釋路徑相同的條件下,由于各自的理性選擇,出口持續(xù)程度不同的企業(yè)必然選擇不同的自然概率差異。換句話說,企業(yè)之所以存在不同的出口持續(xù)度,有部分原因在于自然的選擇,⑤而自然選擇的結(jié)果無法通過計量模型來解釋,因而需要將其作為權(quán)重以消除自然選擇差異的影響。

    同時,由于對照組和處理組企業(yè)數(shù)量存在差異,因此ΔPi,t還將作為我們制定配對原則的主要依據(jù)。Rosenbaum和Rubin(1983)認為ΔPi,t的大?。刺幚斫M轉(zhuǎn)變?yōu)閷φ战M的概率近似程度的高低)是進行配對的根本原則,當然這種配對方法的有效性取決于兩個原則:條件獨立性原則和共同支持原則。具體而言,條件獨立性原則是指在解釋路徑一致(即控制完全相同的解釋變量)的背景下,企業(yè)從處理組變?yōu)閷φ战M與其女性就業(yè)水平?jīng)Q定機制是相互獨立的;共同支持原則是指每個處理組企業(yè)都能夠通過匹配原則獲得可替代的對照組企業(yè),當然是在可配對的數(shù)量范圍內(nèi)。

    通過估計式(4),可以獲得反事實的女性就業(yè)人數(shù),這一人數(shù)并不能直接以絕對值的形式出現(xiàn),而是表現(xiàn)為隨其他解釋變量變化而變化的程度。將式(4)與式(3)估計結(jié)果進行比較,就可以得出“如果出口企業(yè)從處理組變?yōu)閷φ战M,其女性就業(yè)人數(shù)的變化”,這就是本文的核心工作。

    (二)模型估計

    1.不同組別的概率差異

    本文通過構(gòu)建各組別的Probit模型,估計企業(yè)隨機落入處理組和對照組的自然概率差異。用于概率估計的回歸結(jié)果見表3,實際上單純用于估計概率的Probit模型回歸結(jié)果的意義并不大,其主要作用在于通過代入解釋變量的數(shù)值來反推企業(yè)隨機落入不同組別的可能性。但是從表3我們依然可以初步發(fā)現(xiàn)一些有趣的現(xiàn)象:首先,對于基本能夠堅持出口企業(yè)(高中度持續(xù)出口企業(yè))而言,出口規(guī)模的擴大顯著降低了女性就業(yè)水平,而以內(nèi)銷為主的企業(yè)則依然展現(xiàn)出口貿(mào)易對女性就業(yè)的正向效應(yīng);其次,與出口變量類似,主營業(yè)務(wù)收入對女性就業(yè)的影響也存在較大差異,基本能夠堅持出口的企業(yè)的女性就業(yè)水平并不受到主營業(yè)務(wù)收入的顯著影響,而以內(nèi)銷為主的企業(yè)的女性就業(yè)水平與其主營業(yè)務(wù)收入規(guī)模存在緊密聯(lián)系;再次,表3證明了住房補貼和養(yǎng)老醫(yī)保待遇對女性就業(yè)選擇的重要影響,這可能與近年來住房和醫(yī)療服務(wù)價格顯著提高關(guān)系密切;最后,企業(yè)規(guī)模并沒有呈現(xiàn)預(yù)想的對女性就業(yè)的顯著影響,這可能是因為就業(yè)人員對企業(yè)未來發(fā)展預(yù)期是“有限理性”的,在選擇企業(yè)時,更加重視直接的預(yù)期收益,而容易忽視企業(yè)規(guī)模等影響間接收益的因素。當然,也有可能是我們控制的變量還不完善,這需要進一步討論。

    表3 不同出口持續(xù)程度企業(yè)自然概率估計:Prob[womeni,t|yi,t=(0,1)]

    2.基于反事實的出口貿(mào)易女性就業(yè)效應(yīng)

    接下來是基于表3的回歸結(jié)果,根據(jù)概率差異匹配對照組和處理組企業(yè)并估計式(4)。表4報告了基于PSM的女性就業(yè)效應(yīng)回歸結(jié)果,為便于對照同時進行了系統(tǒng)GMM估計。需要說明的是,雖然本文樣本截面數(shù)遠遠大于時序,但是2005-2009年的時序長度足以保證即使使用差分GMM也能夠承受變量信息的損失,受篇幅所限不再展示。

    表4 出口企業(yè)女性就業(yè)效應(yīng)估計:PSM與GMM的比較

    續(xù)表4 出口企業(yè)女性就業(yè)效應(yīng)估計:PSM與GMM的比較

    首先觀察表4右半部分即系統(tǒng)GMM的回歸結(jié)果,從中可以看到引入動態(tài)機制后,出口貿(mào)易規(guī)模的擴大更加顯著地降低了女性就業(yè)水平,且前期出口貿(mào)易規(guī)模每增加10個單位,當期女性就業(yè)水平降低1到2個單位;在動態(tài)條件下,養(yǎng)老醫(yī)保和住房補貼對女性就業(yè)水平的影響變得不顯著,這可能仍與“有限理性”相關(guān),即在動態(tài)條件下就業(yè)人員比較重視當期的收入,而對未來較長時期后才能影響生活質(zhì)量的養(yǎng)老醫(yī)保等因素不甚關(guān)注;企業(yè)規(guī)模越?。雌髽I(yè)規(guī)模數(shù)值越高),女性就業(yè)水平越高;而企業(yè)前期主營業(yè)務(wù)收入水平的變動對當期女性就業(yè)水平的影響方向與企業(yè)出口持續(xù)程度有關(guān)。綜上所述,在尚未考察反事實框架的條件下,出口貿(mào)易對女性就業(yè)水平的抑制作用已經(jīng)初步顯現(xiàn),當然隨之將受到如下質(zhì)疑:女性就業(yè)水平的降低可能是女性勞動參與率降低的結(jié)果,而非出口貿(mào)易規(guī)模變化導(dǎo)致的。這就需要進行PSM處理。

    表4左半部分報告了如果高度、中度、低度持續(xù)出口企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榕既怀隹谄髽I(yè),女性就業(yè)水平的變化情況。如果這些出口企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榕既怀隹谄髽I(yè),女性就業(yè)水平將顯著提高,表現(xiàn)為出口貿(mào)易規(guī)模變量前系數(shù)顯著為負,這就可以證明在反事實的背景下,企業(yè)出口規(guī)模的降低將提高女性就業(yè)水平,這也進一步表明出口貿(mào)易確實加劇了就業(yè)性別歧視,反之則相反。根據(jù)這樣的思路,我們發(fā)現(xiàn):第一,低度持續(xù)出口企業(yè)如果轉(zhuǎn)變?yōu)榕既怀隹谄髽I(yè),女性就業(yè)水平將顯著提高,而高度、中度持續(xù)出口企業(yè)則相反;第二,如果觀察滯后一期的出口貿(mào)易與女性就業(yè)水平的關(guān)系,則所有出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)銷后,女性就業(yè)水平都會顯著提高,可見出口加劇就業(yè)性別歧視的效果存在顯著的滯后效應(yīng);第三,主營業(yè)務(wù)收入較低或規(guī)模較小的出口企業(yè)更加樂于招聘女性員工,這一結(jié)論得到了事實與“反事實”回歸的共同驗證。

    四、結(jié) 論

    本文利用2005-2009年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中出口企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù),通過構(gòu)建反事實PSM框架,考察了出口持續(xù)度不同的三類企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)銷過程中女性就業(yè)水平的變動趨勢。研究發(fā)現(xiàn):(1)低度持續(xù)出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)為內(nèi)銷會顯著提高其女性就業(yè)水平,即對低度持續(xù)出口企業(yè)而言,出口加劇了就業(yè)性別歧視;(2)高度、中度持續(xù)出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)為內(nèi)銷會顯著降低其女性就業(yè)水平,即對高度、中度持續(xù)出口企業(yè)而言,出口緩解了就業(yè)性別歧視;(3)主營業(yè)務(wù)收入較低和規(guī)模較小的出口企業(yè)更加樂于招聘女性員工。

    本文研究表明,出口是否加劇了就業(yè)性別歧視取決于企業(yè)的出口持續(xù)程度、主營業(yè)務(wù)收入和企業(yè)規(guī)模。因此,如果政府希望緩解就業(yè)性別歧視,或者希望出口企業(yè)能夠更多地招聘女性員工,應(yīng)該通過制定相應(yīng)的支持政策來保證中小出口企業(yè)發(fā)展,維持出口企業(yè)的持續(xù)出口意愿,其中最為重要的是維持甚至提升小規(guī)模出口企業(yè)的持續(xù)出口意愿。具體而言,可以通過制定出口稅收優(yōu)惠、出口信貸支持等政策來提高小規(guī)模出口企業(yè)的持續(xù)出口意愿。我們相信,挖掘并促進中小出口企業(yè)的就業(yè)吸納能力將是未來解決就業(yè)問題的重要途徑。

    注釋:

    ①不可否認也有少數(shù)工作是歧視男性的,如空姐和護士。但是這一情況不僅在就業(yè)市場上不多見,而且不在本文考慮的企業(yè)范圍內(nèi),因而本文提到的“就業(yè)性別歧視”專指歧視女性。

    ②本文充分意識到聶輝華等(2012)所指出的中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫使用問題,并試圖解決和規(guī)避問題,其中指標的跨年對應(yīng)困難當屬首要。此外由于企業(yè)代碼的缺失,我們只能依靠企業(yè)名稱識別相同的企業(yè),而這顯然會遺漏一些名稱不同而本質(zhì)相同的企業(yè),但這是數(shù)據(jù)本身的遺憾。

    ③偶然出口企業(yè)是一個例外,它的女性就業(yè)水平是最低的,這正反映出本文所考察問題的復(fù)雜性和趣味性,即女性就業(yè)水平與出口規(guī)??赡懿⒉皇呛唵蔚木€性關(guān)系。

    ④嚴格來說,作為PSM匹配需要所構(gòu)建的Probit模型在寫法上不能與離散因變量模型中的Probit方程統(tǒng)一,但是在處理上兩者其實是一致的。為了簡化敘述本文直接給出“僅供實證描述”的Probit方程,這在形式上與離散模型相同,但需知來源區(qū)別顯著。

    ⑤這就如同隨機將企業(yè)抽取放入不同出口持續(xù)度的袋子里。隨機的因素雖然并不占據(jù)主導(dǎo),但是對于最終形成的企業(yè)分布肯定存在影響,因而我們有必要先把這種自然影響剔除。

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