產(chǎn)業(yè)隔離與性別工資差異：基于2007年的CHIPS數(shù)據(jù)

滕陽川 李利英

[摘 要] 基于2007年的CHIP數(shù)據(jù)，本文使用Appleton（1999）分解方法研究了行業(yè)選擇影響性別工資差異的具體情況。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，行業(yè)選擇對性別工資差異具有較小影響，女性主要是在行業(yè)內(nèi)受到歧視，故而縮小性別差異的關(guān)鍵在于提升女性在行業(yè)內(nèi)的工資。

[關(guān)鍵詞] 性別工資差異；Appleton分解；產(chǎn)業(yè)隔離

[中圖分類號] F249.24 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A 文章編號：1671-0037（2016）01-34-4

Industry Segregation and Gender Wage Gap： based on CHIPS of Data 2007

Teng Yangchuan Li Liying

（School of Economics and Trade， Henan University of Technology， Zhengzhou Henan 450001）

Abstract：Based on the CHIPS data of 2007，this research，using employing Appleton（1999）decomposition method，studies the gender wage gap influenced by industry selection. The research results show that industry selection has small influenceson gender wage gap. The females are mainly encountered with discrimination inside the industry，and therefore the key to narrowing the gender gap is to raise the wages of females inside the industry.

Keywords：gender wage gap，appleton decomposition，industry segregation

自改革開放以來，我國的收入差異出現(xiàn)了較為明顯的兩極分化，其中，性別工資差距逐漸成為我國經(jīng)濟(jì)上的一個重要問題，引起了大量學(xué)者的關(guān)注和研究。

我國在計劃經(jīng)濟(jì)時期一方面由于政府社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目標(biāo)之一就是縮小收入差距，另一方面由于工資分配體制為統(tǒng)一分配，故而該時期中國職工工資差距和性別工資差距均明顯小于其他國家[1]。然而改革開放使得東部沿海地區(qū)和城鎮(zhèn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快。而“效率優(yōu)先，兼顧公平”的社會主義市場經(jīng)濟(jì)分配制度也打破了以往的兩性平等的工資保護(hù)，從而城鎮(zhèn)職工工資在增長過程中出現(xiàn)了顯著的性別差異。城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資由1988年的1 747元提高至2007年的25 000元，年均增長率為14.2%（國家統(tǒng)計局，2009）。在此期間出現(xiàn)了明顯的工資差距，同時性別工資差異逐步擴大（Wang and Cai，2008）。盡管進(jìn)入21世紀(jì)，政府在平衡城鄉(xiāng)發(fā)展、地區(qū)差異上做出了許多努力，然而并未關(guān)注到日益擴大的性別工資差距?？偠灾?，改革開放以后，由于工資決定機制、就業(yè)結(jié)構(gòu)以及農(nóng)村遷移勞動力的沖擊導(dǎo)致了性別收入分配不均[2]。

古語有云：“不患寡而患不均”。收入分配問題關(guān)系到經(jīng)濟(jì)社會的可持續(xù)發(fā)展，我國政府也在黨的十七大、十八大以及相關(guān)文件中高度重視該問題。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言，合理的收入分配利于勞動者的自身利益的保障并激發(fā)起勞動積極性，可以保證經(jīng)濟(jì)長遠(yuǎn)、可持續(xù)發(fā)展。因此，對收入分配不平等尤其是性別差異的研究具有重要的現(xiàn)實意義和很強的政策含義。

本文試圖研究在我國的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過程中的城鎮(zhèn)地區(qū)性別工資差距。具體而言，本文試圖回答以下幾個問題。首先，我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過程到2007年，中國不同行業(yè)的城鎮(zhèn)職工的性別工資差距有多大？其次，男女性別在選擇行業(yè)上是否受到歧視？女性是在行業(yè)內(nèi)還是行業(yè)間受到的歧視更為嚴(yán)重？為了回答以上幾個問題，本文使用CHIP（2007年）數(shù)據(jù)，分別對不同行業(yè)的性別工資差異進(jìn)行Appleton分解。

1 文獻(xiàn)回顧

相對于國外而言，國內(nèi)對于性別工資差異的研究較少。主要還是源于微觀數(shù)據(jù)的限制。應(yīng)用傳統(tǒng)的工資差異分解方法，中國經(jīng)濟(jì)學(xué)者基于不同的數(shù)據(jù)對不同勞動力市場中的性別工資差異進(jìn)行了大量分析。研究表明，中國城鎮(zhèn)女性職工工資顯著低于男性，兩者之間的工資比一般在76%～89%之間，且差距呈現(xiàn)出不斷擴大的趨勢；歧視占性別工資差異的60%以上，甚至達(dá)到84.9%[3]。謝嗣勝和姚先國（2005）基于2002年中國城市住戶調(diào)查數(shù)據(jù)分析指出，性別工資差異的54.4%和45.6%分別是由性別特征差異和性別歧視導(dǎo)致的。Meng（1998）基于1985年中國企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)，應(yīng)用Cotton分解對不同所有制類型企業(yè)中的性別工資差異進(jìn)行分解發(fā)現(xiàn)，性別歧視在私有制經(jīng)濟(jì)主體及通過市場就業(yè)的各行各業(yè)都占據(jù)了主要地位[4]。Gustafsson和Li（2000）基于1988年和1995年中國10省市居民收入調(diào)查數(shù)據(jù)，應(yīng)用Oaxaca-Blinder分解，分析了城鎮(zhèn)勞動力市場中的性別工資差異，發(fā)現(xiàn)1988-1995年間性別工資差異呈擴大趨勢，主要源于性別歧視及勞動力人力資本差異不斷擴大[5]。李實和馬欣欣（2006）基于1999年中國六個不同省市的居民收入調(diào)查數(shù)據(jù)分析了城市勞動力市場中的性別工資差異發(fā)現(xiàn)，職業(yè)內(nèi)性別工資差異占總差異的67.9%，由性別歧視帶來的差異占總差異的79.5，其中職業(yè)內(nèi)占43.3%，而職業(yè)間僅占36.1%[6]。蔡和王美艷（2008）基于2001年五城市勞動力調(diào)查數(shù)據(jù)的分析表明，性別歧視導(dǎo)致的工資差異占總體工資差異的絕大部分并且主要源自于行業(yè)內(nèi)工資歧視，行業(yè)分割對工資差異的影響不大[3]。

2 方法、數(shù)據(jù)及模型

2.1 實證方法及模型

Brown（1980）首次考慮了將職業(yè)因素引入族群的工資差異分解問題中，他綜合了個人特征、職業(yè)分布、歧視并納入工資差異分解的過程中，得到了Brown分解。然而存在兩個指數(shù)基準(zhǔn)問題：無歧視工資結(jié)構(gòu)的獲得及Oaxaca-Blinder分解殘留的指數(shù)基準(zhǔn)問題。本文采用的Appleton分解方法是基于矯正雙重指數(shù)基準(zhǔn)問題的Brown分解。

對于無歧視工資結(jié)構(gòu)的獲得采用了Neumark（1988）分解

wm-wf=xmβm-xfβf=（xm-xf）β+xm（βm-β）+xf（β-βf）

其中：β=Ωβm+（I-Ω）βf Ω=（X′X）-1（X′mXm）

xm、xf分別是男、女個人特征控制變量均值，βm、βf是其回歸系數(shù)。β是無歧視情況下的回歸系數(shù)，通過Ω將βm、βf加權(quán)獲得。Ω是加權(quán)系數(shù)，X是所有樣本的控制變量矩陣，xm是男性樣本的控制變量矩陣。該方法在考慮兩個群體成員比例的情況下，用兩個群體總樣本進(jìn)行估計。同時，這種構(gòu)建加權(quán)系數(shù)的方式，涵蓋了更多樣本信息，以此構(gòu)建的無歧視模型更可靠。Appletoneta1.（1999）在Neumark的基礎(chǔ)上將男女平均工資差異分解為：

wm-wf=[∑][i]pj*（xjm-xjf）βj*+[∑][i]pj*xjm（βjm-βj*）+[∑][i]pj*xjf（βj*-βjf）+[∑][i]wjm（pjm*-pj*）+[∑][i]wjf（pj*-pjf*）+[∑][i]wjm（pjm-pjm*）+[∑][i]wjf（pjf*-pjf）

其中，[∑]jpj*（xjm-xjf）βj*表示行業(yè)內(nèi)特征差異，[∑]jpj*xjm（βjm-

βj*）表示由于行業(yè)內(nèi)對男性的偏袒，[∑]jpj*xjf（βj*-βjf）表示由于行業(yè)內(nèi)對女性的歧視，[∑]jwjm（pjm*-pj*）和[∑]jwjf（pj*-pjf*）表示在行業(yè)間于男性、女性特征差異，[∑]jwjm（pjm-pjm*）表示在行業(yè)間對男性的偏袒，[∑]jwjf（pjf*-pjf）表示行業(yè)間對女性的歧視。

總而言之，前三項為行業(yè)內(nèi)工資差異，后四項為行業(yè)間工資差異。其中，第一項、第四項及第五項是由生產(chǎn)率差異帶來的可解釋部分，其他的均為歧視。根據(jù)各部分所占不同比重，可以分析影響性別工資差異的主要因素和造成性別工資差異的原因是來自于行業(yè)內(nèi)的工資差異還是行業(yè)分布差異；是個人技能特征因素還是歧視[7]。

2.2 數(shù)據(jù)

本文中采用的微觀實證所采用的數(shù)據(jù)來自于社科院經(jīng)濟(jì)所和國家統(tǒng)計局城調(diào)總隊共同收集的中國家庭收入調(diào)查（CHIP）數(shù)據(jù)。2007年CHIP城鎮(zhèn)樣本包括4個地區(qū)，16個省302個市的10 000個住戶中的29 262個個體。關(guān)于樣本的選定，首先將分析對象限定在18～60歲之間的雇傭勞動者，并刪除了缺失值和離群值。因變量采取如下的設(shè)定。將工資定義為：實際小時工資=月工資/（每周工作天數(shù)*每天工作小時*4）。將教育定義為：受教育年數(shù)。將工作經(jīng)驗定義為：潛在工作經(jīng)驗?zāi)晗?年齡-受教育年數(shù)-6；對于受正規(guī)教育年限小于10年的，采用以下公式：潛在工作經(jīng)驗?zāi)晗?年齡-16。將婚姻狀況分為：有配偶（已婚）為一類，其他的都?xì)w為其他。對行業(yè)按CHIP（2007）數(shù)據(jù)參考將行業(yè)分為20類，按照其順序?qū)⑵浞謩e定義為虛擬變量，篇幅所限，不詳述。

3 分解結(jié)果及討論

3..1 描述性統(tǒng)計

從表1的勞動力的基本特征情況看出，男性勞動力的基本特征均值均高于女性，只有受教育年限方面性別差異比較不明顯，而且整體樣本，男性、女性的平均工資之間存在著明顯的性別差異，女性僅僅到男性的74%。表2中的勞動者行業(yè)分布方面可以看出，女性在制造業(yè)、交運倉儲郵政業(yè)的從業(yè)比例明顯低于男性，而在服務(wù)業(yè)、批發(fā)零售業(yè)等比例明顯高于男性?？梢员砻髋栽诜?wù)業(yè)以及第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例較大。由于農(nóng)林牧漁業(yè)、采掘業(yè)、國際組織等行業(yè)樣本量過少，在隨后的分析中將會刪去。

表2還匯報了男女性的小時對數(shù)工資收入和總收入，可以看出，只有在信息傳輸、計算機服務(wù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)上這兩個行業(yè)上女性占男性的工資比重超過90%。對體力要求較高的制造業(yè)女性收入只占男性的64%，從一定程度上證明了我國行業(yè)內(nèi)性別工資差異還是比較大。

3.2 行業(yè)獲得方程

使用Multinomial logit model分別估計男性、女性在各行業(yè)的獲得方程。構(gòu)建了如下的mlogit模型。男性、女性行業(yè)的選擇會受到教育水平（edu）、年齡（age，agesqr）、婚姻（mar）等個人特征因素的影響。

logitPj/0=In[p（y=j|x）] [p（y=0|x）][[ ]]-α+γ1edu+γ2age+γ3agesqr+γ4mar+ε

Pj=[exp（γjqj）] [exp（γjqj）][[∑]j]

表3匯報了各行業(yè)獲得方程的回歸結(jié)果。可以看出，其中，在以制造業(yè)為對照組的情況下，女性教育程度增加會提升其在對智力要求較高勞動行業(yè)如教育、科研等行業(yè)的就業(yè)概率，而年齡和婚姻狀態(tài)對其行業(yè)獲得影響不甚顯著。

男性、女性在行業(yè)獲得上的差異表明在不同行業(yè)的勞動力市場上，由于市場分割而受到了不平等對待。于是構(gòu)建無歧視的職業(yè)選擇模型，可以預(yù)測出不存在歧視的情況下男性、女性的行業(yè)分布。

3.3 分解結(jié)果

將相關(guān)數(shù)據(jù)帶入Appleton分解得到表4。我們發(fā)現(xiàn)，行業(yè)選擇對工資差異影響較小，僅占不到工資總差異的20%。女性在行業(yè)間并未受到歧視，反而有利于減少工資差異。性別差異中，行業(yè)內(nèi)對女性的歧視這一部分占比較大，占總差異的近半。

其中，可解釋部分是源于可觀測到的生產(chǎn)力特征差異，包括受教育年限、年齡、婚姻狀況及工作經(jīng)驗等的差異，這一差異可以通過提高女性的人力資本構(gòu)成而緩解。不可解釋部分，是指擁有相同特征的男女性僅因性別不同而帶來工資差異，通常歸結(jié)為歧視。然而，由于數(shù)據(jù)獲取及量化的困難，加上個人偏好、社會制度與文化以及女性的生理特性。大多數(shù)歧視是被高估的。

而行業(yè)選擇對性別差異的影響較低可能是由于樣本選擇偏差或是個體已經(jīng)擇優(yōu)入行，當(dāng)前行業(yè)已經(jīng)是最佳行業(yè)。行業(yè)內(nèi)對女性歧視和對男性的偏袒較高可能是由企業(yè)主的個人偏見即統(tǒng)計行歧視問題或是女性在工作經(jīng)驗上受到了歧視抑或是樣本選擇偏差問題。

4 結(jié)語

基于2007年的CHIP數(shù)據(jù)，本文使用Appleton分解發(fā)現(xiàn)，男女行業(yè)選擇對性別工資差異影響不大，而女性受到的其實主要來源于行業(yè)內(nèi)因素。因而解決性別差異的關(guān)鍵問題是解決行業(yè)內(nèi)性別差異，而不是讓女性“跳槽”到更高工資的行業(yè)。如果在選擇行業(yè)時已經(jīng)遵循比較優(yōu)勢，那么現(xiàn)有的行業(yè)分布已經(jīng)是最優(yōu)狀態(tài)，所以解決行業(yè)內(nèi)性別工資差異問題的關(guān)鍵就是在于加強對女性的晉升和技能培訓(xùn)。另外，對于歧視女性的部分企業(yè)來說，國家應(yīng)當(dāng)加強對勞動相關(guān)法規(guī)的監(jiān)管，保障女性同工同酬。

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