教育回報(bào)率對(duì)中國(guó)城鎮(zhèn)勞動(dòng)力性別工資差距的影響研究

劉杰,趙鋒

(湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院,湖北 武漢 430205)

1 引言

雖然中國(guó)女性勞動(dòng)力與男性勞動(dòng)力的工資存在較大的差距(李實(shí)等,2014;羅楚亮等,2019),但是現(xiàn)有關(guān)于收入分配的文獻(xiàn)大多關(guān)注貧富差距、地區(qū)差距以及城鄉(xiāng)收入差距,忽視性別工資差距。研究發(fā)現(xiàn),性別工資差距可能加劇貧富差距(Daczo,2012)、挫傷女性的積極性(Wolszczak-Derlacz et al.,2013)、降低女性的福祉(Brunori et al.,2013;Castello Climent &Domenech,2014),不利于實(shí)現(xiàn)共同富裕。消除性別工資差距有助于提高收入平等水平,符合我國(guó)性別平等基本國(guó)策,有利于實(shí)現(xiàn)共同富裕。厘清性別工資差距產(chǎn)生的原因是消除工資差距的前提。

本文研究教育回報(bào)率對(duì)性別工資差距的影響。教育回報(bào)率研究建立在人力資本理論之上,是影響工資差距的重要因素(常進(jìn)雄、趙海濤,2016)。20世紀(jì)70年代明瑟提出工資決定方程后,明瑟教育回報(bào)率成為測(cè)量教育的經(jīng)濟(jì)價(jià)值的主要方式,它估計(jì)的是勞動(dòng)力每多接受一年學(xué)歷教育能夠提高的收入百分比。研究發(fā)現(xiàn)(杜育紅、孫志軍,2003;孫志軍,2004;Zhang et al.,2005;袁霓,2005;劉澤云,2008;孫百才,2013),我國(guó)性別間教育回報(bào)率存在差異,不同受教育群體間的性別工資差距可能存在明顯差異。結(jié)合已有研究,我們認(rèn)為教育回報(bào)率可能是影響性別工資差距的重要因素,因此有必要廓清其對(duì)性別工資差距的影響并分析可能的機(jī)制。

圍繞性別工資差距與教育回報(bào)率及其二者的關(guān)系的研究,主要有以下三類(lèi):

第一類(lèi)研究從人力資本角度解釋性別工資差距。Gustafsson和Li Shi(2000)發(fā)現(xiàn),1988-1995年性別工資差距主要源自人力資本的差距。李利英和董曉媛(2008)發(fā)現(xiàn),企業(yè)內(nèi)的性別工資差距擴(kuò)大源于市場(chǎng)化改革后的工資結(jié)構(gòu)更能反映性別生產(chǎn)率的差距。但也有學(xué)者認(rèn)為性別間收入差距擴(kuò)大主要來(lái)源于歧視(張丹丹,2004;李春玲、李實(shí),2008)。李實(shí)等(2014)發(fā)現(xiàn),1995-2007年特別是2002～2007年性別工資差距顯著擴(kuò)大,人力資本稟賦較低、行業(yè)和職業(yè)較差的女性受到嚴(yán)重的歧視。羅楚亮等(2019)發(fā)現(xiàn),無(wú)論是以小時(shí)工資還是以年工資為分解對(duì)象,1995-2013年來(lái)自于人力資本的份額呈下降趨勢(shì),而系數(shù)差異的份額呈上升趨勢(shì)。

第二類(lèi)研究從職業(yè)、職位、行業(yè)以及所有制的角度解釋性別工資差距。有研究認(rèn)為,性別工資差距主要由行業(yè)內(nèi)工資差異引起,性別間行業(yè)分布不同產(chǎn)生的工資差距不大(王美艷,2005;葛玉好,2007;王湘紅等,2016;羅楚亮等,2019)。此外,職業(yè)隔離(李實(shí)、馬欣欣,2006;吳愈曉、吳曉剛,2009)和對(duì)女性職位晉升的歧視(卿石松,2011;卿石松、鄭家梅,2013)也是導(dǎo)致性別工資差距的重要原因。研究發(fā)現(xiàn),國(guó)有企業(yè)的性別工資差距小于非國(guó)有企業(yè)(James &Margaret,2002;賀光燁、吳曉剛,2015;陳煜婷、張文宏,2015),而且國(guó)有企業(yè)對(duì)女性的歧視更少(James &Margaret,2002;亓壽偉、劉智強(qiáng),2009;李實(shí)等,2014;劉志國(guó)、宋?，?2018)。

第三類(lèi)研究關(guān)注教育回報(bào)率的性別差距?，F(xiàn)有研究表明,城鎮(zhèn)女性的教育回報(bào)率顯著高于男性(杜育紅、孫志軍,2003;孫志軍,2004;Zhang et al.,2005;袁霓,2005;劉澤云,2008;邢春冰等,2014),而且不同行業(yè)的性別間教育回報(bào)率存在異質(zhì)性。在低收入行業(yè),女性高等教育和高中層次教育的回報(bào)率都顯著高于男性,而在高收入行業(yè)內(nèi)部則相反(高夢(mèng)滔、張穎,2007)。

以上的研究為我們理解中國(guó)性別工資差距提供較為充分地判斷,但是仍然有以下不足之處。第一,現(xiàn)有研究的時(shí)間跨度較短且多采用幾年的截面數(shù)據(jù),未能考慮教育回報(bào)率對(duì)性別工資差距的影響的長(zhǎng)期變化。第二,在研究性別工資差距時(shí),較少考慮樣本選擇偏誤,因此得到的結(jié)論可能不準(zhǔn)確。第三,研究教育回報(bào)率對(duì)性別工資差距影響時(shí),并未分析所有制、職業(yè)等因素的異質(zhì)性影響。

改革開(kāi)放以來(lái),中國(guó)的經(jīng)濟(jì)體制不斷改革,市場(chǎng)化程度不斷提高,城鎮(zhèn)勞動(dòng)力市場(chǎng)開(kāi)始出現(xiàn)。傳統(tǒng)意義上中國(guó)的單位制逐漸消失,國(guó)有企業(yè)的用人方式也逐漸市場(chǎng)化。2000年前后國(guó)有企業(yè)改革以及2001年加入世界貿(mào)易組織,導(dǎo)致中國(guó)更多的勞動(dòng)力進(jìn)入非公有部門(mén)(吳曉剛,2008)。同時(shí),非國(guó)有部門(mén)迅速發(fā)展,提供8成以上的城鎮(zhèn)就業(yè)崗位。非公有部門(mén)包含容易被市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)影響的個(gè)體經(jīng)營(yíng)者,強(qiáng)調(diào)以市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)為導(dǎo)向,這些部門(mén)在招聘時(shí)更加強(qiáng)調(diào)競(jìng)爭(zhēng),強(qiáng)調(diào)效率,較少考慮政府行政指令。國(guó)有企業(yè)雖然受行政指令影響,但隨著市場(chǎng)化改革推進(jìn),特別是20世紀(jì)90年代推行的國(guó)企改革,使得國(guó)有企業(yè)在招聘以及工資決定時(shí)市場(chǎng)化程度不斷提高。隨著市場(chǎng)化程度提高,女性在勞動(dòng)力市場(chǎng)將會(huì)處于不利地位(Zhang et al.,2008),如果缺乏保護(hù)女性合法地位的法律法規(guī),可能導(dǎo)致勞動(dòng)力市場(chǎng)中的性別工資差距擴(kuò)大。

根據(jù)前文分析,我們認(rèn)為,中國(guó)城鎮(zhèn)勞動(dòng)力性別間教育回報(bào)率呈現(xiàn)以下特點(diǎn)。第一,隨著市場(chǎng)化程度提高,整體性別工資差距并未縮小?？紤]到性別間教育水平差距縮小,可以認(rèn)為性別間教育回報(bào)率差距呈擴(kuò)大趨勢(shì)。第二,國(guó)有部門(mén)的性別工資差距小于非國(guó)有部門(mén),是因?yàn)橥ね暾咴趪?guó)有部分得到更好貫徹和執(zhí)行。第三,國(guó)有部門(mén)和非國(guó)有部門(mén)的性別工資差距都呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)。

本文使用中國(guó)健康與營(yíng)養(yǎng)調(diào)查(CHNS)1989-2015年數(shù)據(jù),研究教育回報(bào)率對(duì)中國(guó)城鎮(zhèn)勞動(dòng)力性別工資差距的影響及機(jī)制。主要貢獻(xiàn)如下:第一,使用1989-2015年CHNS樣本,數(shù)據(jù)跨時(shí)二十多年,長(zhǎng)時(shí)間跨度的數(shù)據(jù)集不僅有助于分析性別收入差距的動(dòng)態(tài)變化,也能為評(píng)估當(dāng)前教育回報(bào)率對(duì)性別工資差距影響提供新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù),彌補(bǔ)現(xiàn)有研究在時(shí)間跨度以及可比程度上的欠缺。第二,使用Heckman兩步法解決樣本選擇偏誤,能夠更加準(zhǔn)確估計(jì)教育回報(bào)率,彌補(bǔ)已有文獻(xiàn)的不足。第三,本文分析教育回報(bào)率影響性別工資差距的機(jī)制,特別從職業(yè)角度分析教育回報(bào)率對(duì)性別工資差距的影響。

本文的結(jié)構(gòu)如下。第二部分首先介紹本文使用的數(shù)據(jù),接下來(lái)分性別統(tǒng)計(jì)1989-2015年城鎮(zhèn)勞動(dòng)力的受教育程度,接下來(lái)分析男性和女性勞動(dòng)力工資水平,計(jì)算國(guó)有和非國(guó)有部門(mén)性別工資差距。最后計(jì)算男性和女性的職業(yè)分布情況。第三部分首先使用Heckman兩步法估計(jì)男性和女性的教育回報(bào)率,并分析其對(duì)性別工資差距的影響,接下來(lái)將樣本分為1989-2000年以及2004-2015年兩個(gè)子樣本進(jìn)行異質(zhì)性分析。第四部分從所有制和職業(yè)角度闡述教育回報(bào)率影響性別工資差距的機(jī)制。最后一部分總結(jié)并給出政策建議。

2 數(shù)據(jù)說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文使用中國(guó)家庭營(yíng)養(yǎng)與健康調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)(CHNS,China Health and Nutrition Survey)進(jìn)行研究。該數(shù)據(jù)庫(kù)是在遼寧、黑龍江、江蘇、山東、河南、湖北、湖南、廣西、貴州、北京、上海、重慶12個(gè)省、自治區(qū)及直轄市進(jìn)行的調(diào)查。調(diào)查時(shí)間為1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年、2011年和2015年。數(shù)據(jù)包含大約5000個(gè)家庭,20000個(gè)調(diào)查對(duì)象。調(diào)查方法采取分層、多級(jí)、整群隨機(jī)抽樣,調(diào)查內(nèi)容包括住戶調(diào)查、膳食調(diào)查、健康調(diào)查和社區(qū)調(diào)查等方面。

本文選取城鎮(zhèn)戶籍16歲-60歲男性和16-55歲女性勞動(dòng)力作為研究對(duì)象。CHNS數(shù)據(jù)中關(guān)于戶籍的統(tǒng)計(jì)從1993年開(kāi)始,1989年和1991年沒(méi)有記錄受訪者的戶籍信息,本文參考吳賈等(2015)文章中的處理辦法,使用1993年的戶籍信息補(bǔ)齊缺失數(shù)據(jù)。文章使用的工資性收入包括固定工資、獎(jiǎng)金和各種補(bǔ)貼等勞動(dòng)收入。為了便于比較,所有的數(shù)據(jù)都調(diào)整至2015年的價(jià)格水平。國(guó)有部門(mén)包括政府機(jī)關(guān)、國(guó)有事業(yè)單位和研究所,國(guó)有企業(yè),其它單位類(lèi)型為非國(guó)有部門(mén)。

2.2 男女性勞動(dòng)力受教育年限

1989-2015年,中國(guó)勞動(dòng)力的受教育水平迅速上升,性別間受教育程度差距迅速縮小。表1統(tǒng)計(jì)勞動(dòng)力的受教育程度。1989-2015年,女性勞動(dòng)力平均受教育程度從8.46年上升至12.71年,增加4.25年;男性勞動(dòng)力平均受教育程度從8.83年上升至12.45年,增加3.72年。在整體受教育程度提高的同時(shí),女性受教育水平的提高幅度大于男性,性別間受教育程度差距縮小。從2011年開(kāi)始,城鎮(zhèn)勞動(dòng)力市場(chǎng)上女性的受教育程度已經(jīng)超過(guò)男性。

表1 1989-2015年城鎮(zhèn)勞動(dòng)力市場(chǎng)男性和女性受教育年限(年)

城鎮(zhèn)勞動(dòng)力市場(chǎng)接受高等教育的個(gè)體占比迅速上升。表2顯示,1989-2015年,接受過(guò)高等教育的男性勞動(dòng)力比例從7.7%增加至43%,女性勞動(dòng)力從3.5%增加至49.4%。而且從2006年開(kāi)始,城鎮(zhèn)勞動(dòng)力市場(chǎng)上接受過(guò)高等教育的女性勞動(dòng)力比例超過(guò)男性勞動(dòng)力。

表2 1989-2015年城鎮(zhèn)勞動(dòng)力市場(chǎng)男性和女性勞動(dòng)力受高等教育比例 (%)

從總體趨勢(shì)來(lái)看,本文勞動(dòng)力的受教育特征符合現(xiàn)實(shí)情況。但也要注意,本文計(jì)算的教育程度高于統(tǒng)計(jì)部門(mén)公布的數(shù)據(jù)。我們認(rèn)為可能的原因如下:第一,本文的樣本為正式工作的勞動(dòng)力,這一部分勞動(dòng)力受教育程度往往更高。第二,由于存在自選擇,受教育程度較低的女性勞動(dòng)參與率遠(yuǎn)低于受教育程度低的男性,導(dǎo)致女性勞動(dòng)力的受教育水平遠(yuǎn)高于女性整體受教育水平。這些都會(huì)導(dǎo)致自選擇偏誤,在本文的研究中使用Heckman兩步法進(jìn)行修正。

2.3 男女性勞動(dòng)力工資特征

1989-2015年,中國(guó)城鎮(zhèn)勞動(dòng)力的工資迅速提高。表3顯示,男性平均年工資從4571元上升至61375元,上漲12.42倍,女性平均年工資從3987元上升至45396元,上漲11.39倍。表4顯示,1989-2015年,男性平均小時(shí)工資從1.97元上升至31.43元,上漲15.95倍。女性平均小時(shí)工資從1.75元上升至24.06元,上漲13.75倍。

表3 1989-2015年男性和女性年工資水平(2015年價(jià)格水平:元/年)

表4 1989-2015年男性和女性小時(shí)工資水平(2015年價(jià)格水平:元/小時(shí))

性別工資差距呈擴(kuò)大趨勢(shì)。1989-2015年,女性和男性的年工資之比從87.22%下降至73.96%,女性和男性的小時(shí)工資之比從89.08%下降至76.55%。分年份看,無(wú)論是年工資還是小時(shí)工資,1989-1997年,性別工資差距下降較少,1997-2000年,性別工資差距大幅下降,2000-2015年,性別收入差距呈擴(kuò)大趨勢(shì)?？傊?性別工資差距并未隨受教育差距縮小而縮小。

2.4 不同所有制性別工資差距

不同所有制的工資定價(jià)方式存在差異。市場(chǎng)化改革前,工資定價(jià)更加重視“性別平等”,隨著改革深入推進(jìn),工資定價(jià)方式更加市場(chǎng)化,導(dǎo)致不同所有制企業(yè)之間員工收入差距擴(kuò)大(張車(chē)偉、薛欣欣,2008;尹志超、甘犁2009)。因此有必要分所有制分析性別工資差距。

表5顯示,國(guó)有部門(mén)和非國(guó)有部門(mén)的性別工資差距呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)。國(guó)有部門(mén)的性別工資差距未出現(xiàn)趨勢(shì)性變化。1989-2015年,國(guó)有部門(mén)女性和男性的年工資之比從88.01%變化至85.48%,2009年最低,是78.77%,2011年最高,是90.11%。小時(shí)工資之比從89.52%變化至87.78%,期間最低為1991年的77.02%,最高為1989年的89.52%?？傊?無(wú)論是從年工資還是從小時(shí)工資角度,國(guó)有部門(mén)的性別工資差距并未表現(xiàn)出明顯變化趨勢(shì)。

表5 1989-2015年國(guó)有部門(mén)工資水平(2015年價(jià)格水平)

非國(guó)有部門(mén)的性別工資差距逐漸擴(kuò)大。表6顯示,1989-2015年,非國(guó)有部門(mén)女性和男性年工資之比從76.89%下降至61.66%,期間最高為1991年的94.3%,最低為2015年的61.66%。小時(shí)工資之比從82.93%下降至64.07%,1993年最高,是93.94%,2009年最低,是61.61%。總之,1989-2015年非國(guó)有部門(mén)性別工資差距呈現(xiàn)明顯擴(kuò)大趨勢(shì)。

表6 1989-2015年非國(guó)有部門(mén)工資水平(2015年價(jià)格水平)

2.5 性別間職業(yè)分布

已有研究表明,女性和男性的職業(yè)分布存在差異。參考李春玲(2009),去掉無(wú)明確職業(yè)的樣本后(1)1.高級(jí)專業(yè)/技術(shù)工作者(醫(yī)生、教授、律師、建筑師、工程師等),2.一般專業(yè)/技術(shù)工作者(助產(chǎn)士、護(hù)士、教師、編輯、攝影師等),3.管理者/行政官員/經(jīng)理(廠長(zhǎng)、政府官員、處長(zhǎng)、司局長(zhǎng)、行政干部及村干部等),4.辦公室一般工作人員(秘書(shū)、辦事員),5.農(nóng)民、漁民、獵人,6.技術(shù)工人或熟練工人(工段長(zhǎng)、班組長(zhǎng)、工藝工人等),7.非技術(shù)工人或熟練工人(普通工人、伐木工等),8.軍官與警官,9.士兵與警察,10.司機(jī),11.服務(wù)行業(yè)人員(管家、廚師、服務(wù)員、門(mén)衛(wèi)、理發(fā)員、售貨員、洗衣工、保育員等),12.運(yùn)動(dòng)員、演員、演奏員。,我們將職業(yè)1、2、3、12定為中高層白領(lǐng),4、8、9定為低層白領(lǐng),11定為半白領(lǐng)和半藍(lán)領(lǐng),5、6、7、10定為藍(lán)領(lǐng),結(jié)果見(jiàn)表7?？傮w而言,白領(lǐng)職業(yè)中男性占比較高,占管理人員的74.16%,占專業(yè)技術(shù)人員的52.25%,占辦事人員的50.15%。女性占比較高的是服務(wù)行業(yè),高達(dá)61.2%。2000年前后,中國(guó)進(jìn)行國(guó)企改革并加入世界貿(mào)易組織,男女性職業(yè)分布發(fā)生巨大變化,參考常進(jìn)雄和趙海濤(2016),本文將樣本分為1989-2000年和2004-2015年兩個(gè)子樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。結(jié)果表明,相比1989-2000年,2004-2015年樣本中男性在中高層白領(lǐng)、底層白領(lǐng)職業(yè)中占比下降,在半白領(lǐng)、半藍(lán)領(lǐng)以及藍(lán)領(lǐng)中占比上升。

表7 不同時(shí)期男性和女性的職業(yè)分布情況

3 教育回報(bào)率對(duì)性別工資差距的影響

本節(jié)在前文分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析教育回報(bào)率對(duì)性別工資差距的影響,并進(jìn)行異質(zhì)性分析和穩(wěn)健性分析。

3.1 教育回報(bào)率

首先我們使用明瑟工資方程估計(jì)男性和女性的教育回報(bào)率,分析二者對(duì)性別工資差距的影響。相比于未工作的女性,工作的女性往往能力更強(qiáng),導(dǎo)致自選擇偏誤。如果在估計(jì)教育回報(bào)率時(shí)不考慮自選擇問(wèn)題,得到的結(jié)果會(huì)不準(zhǔn)確。通常通過(guò)尋找影響工作決策但不直接影響收入的變量作為工具變量,即所謂的Heckman兩步法,解決樣本自選擇問(wèn)題。具體方法如下。

第一步,使用Probit模型估計(jì)勞動(dòng)參與方程,參考黃志嶺和姚先國(guó)(2009)以及Chi和Li(2014),模型如下:

Worki=γ0+γ1Zi+εi

第二步,使用明瑟工資方程估計(jì)教育回報(bào)率。除了受教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)以及經(jīng)驗(yàn)的平方外,還控制婚姻虛擬變量、省份虛擬變量、城鎮(zhèn)虛擬變量、年份虛擬變量,為解決選擇性偏誤,加入第一步計(jì)算出的逆米爾斯比?；貧w方程如下:

Lnwagei=β0+β1edui+β2expi+β3exp2i+β4Xi+β5λi+μi

(1)

為驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性,在回歸方程(1)的基礎(chǔ)上引入女性虛擬變量、女性虛擬變量與受教育水平、女性虛擬變量與工作經(jīng)驗(yàn)的交叉項(xiàng)估計(jì)女性和男性的教育回報(bào)率的區(qū)別,回歸方程如下:

Lnwagei=β0+β1X′i+β2femalei+β3×edui+β4×femalei×edui+β5femalei×expi+ηi

(2)

表8第1、2列為模型(1)的估計(jì)結(jié)果,所有的工資均使用小時(shí)工資數(shù)據(jù),下同。回歸顯示,1989-2015年,女性的教育回報(bào)率為7.58%,男性的教育回報(bào)率為4.96%,女性的教育回報(bào)率比男性高2.62%。第3列為模型(2)的估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示,女性與受教育年限的交叉項(xiàng)為1.72%,這意味著在其它條件相同的情況下,每多接受一年教育,女性與男性的差距縮小1.72%。第1列和第2列均與現(xiàn)有研究結(jié)論類(lèi)似(黃志嶺、姚先國(guó),2009;張永麗等,2019)。

表8 男性與女性的教育回報(bào)率

估計(jì)結(jié)果表明,提高受教育程度可以減少性別工資差距。根據(jù)第3列結(jié)果,剛參加工作時(shí),未接受教育的女性的對(duì)數(shù)工資比男性的少33.6%,受過(guò)大學(xué)本科教育的女性比男性的工資少6.08%(3)剛參加工作時(shí),工作經(jīng)驗(yàn)為0,未接受教育的女性和男性的受教育水平也取0,此時(shí),截距項(xiàng)的差異就是對(duì)數(shù)工資的差距,因此“未接受教育的女性的對(duì)數(shù)工資比男性的少33.6%”。女性×受教育年限系數(shù)為0.0172,這表明每多接受一年教育,女性和男性的對(duì)數(shù)工資差距縮小1.72%,接受過(guò)高等教育的受教育年限為16年,-0.336+0.0172*16=0.0608。。在工作經(jīng)驗(yàn)相同的條件下,受教育程度較低的女性和男性的工資差距較大,隨著受教育程度不斷提高,性別工資差距逐漸縮小,接受過(guò)高等教育的女性和男性的工資差距最小。因此,接受高等教育是減少女性和男性工資差距的最有效的方式。

以上估計(jì)結(jié)果是男性和女性都存在自選擇偏誤情形?，F(xiàn)實(shí)中,男性的勞動(dòng)參與率較高,可能只有女性存在自選擇問(wèn)題,因此我們估計(jì)只有女性存在自選擇行為的模型。表8第4列結(jié)果顯示,女性的教育回報(bào)率為7.31%,與表8第1列非常接近,表明研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

已有研究主要有三種解釋女性教育回報(bào)高于男性。第一種解釋是因?yàn)閯趧?dòng)力市場(chǎng)的自選擇問(wèn)題,本文使用Heckman兩步法解決自選擇問(wèn)題,可以排除這種解釋。第二種解釋認(rèn)為,女性受教育的機(jī)會(huì)成本小于男性,由于Mincer工資方程只考慮機(jī)會(huì)成本,未考慮直接成本,會(huì)高估女性的教育回報(bào)率(賴德勝,1998;陳良焜、鞠高升,2004)。第三種解釋是市場(chǎng)存在性別歧視,隨著受教育程度的提高,性別差異、性別歧視、補(bǔ)償工性工資和社會(huì)分工對(duì)女性的影響都會(huì)減少,在不考慮性別歧視與受教育水平的負(fù)相關(guān)關(guān)系的前提下,女性的教育回報(bào)率就會(huì)被高估(劉澤云,2008;黃志嶺、姚先國(guó),2009;婁世艷、程慶亮,2009)。第二和第三種解釋可能更符合本文的情況。

3.2 異質(zhì)性分析

1989-2015年,中國(guó)改革開(kāi)放不斷推進(jìn),勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)生巨大變化。尤其是2000年前后,國(guó)企改革、大學(xué)擴(kuò)招以及加入世界貿(mào)易組織對(duì)城鎮(zhèn)勞動(dòng)力市場(chǎng)造成巨大影響。勞動(dòng)力受教育程度迅速提高,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生巨大變化,工資決定方式也更市場(chǎng)化,對(duì)性別工資差距產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。參考常進(jìn)雄和趙海濤(2016),本文將樣本劃分為1989-2000年和2004-2015年兩個(gè)子樣本,分析男性和女性的教育回報(bào)率的異質(zhì)性及其對(duì)性別工資差距的影響。

仍然使用模型(1)和(2),估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表9。第1、2、4、5列結(jié)果顯示,男性和女性的教育回報(bào)率呈上升趨勢(shì)。1989-2000年,女性的教育回報(bào)率為4.43%,男性的教育回報(bào)率為2.9%,2004-2015年,女性的教育回報(bào)率上升至9.42%,男性的教育回報(bào)率上升至7.24%。教育回報(bào)率上升來(lái)自于市場(chǎng)化程度不斷提升,工資能夠更加有效反映勞動(dòng)者的效率。

表9 分年份教育回報(bào)率

女性和男性的教育回報(bào)率差距擴(kuò)大。第3列和第6列顯示,1989-2000年,女性的教育回報(bào)率比男性的高1.29%,2004-2015年,女性的教育回報(bào)率比男性的高2.66%?？刂破渌兞亢?未接受過(guò)教育的女性和男性的工資差距從27.5%擴(kuò)大至48.6%。由于女性的教育回報(bào)率高于男性,在工作經(jīng)驗(yàn)相同的條件下,1989-2000年到2004-2015年,接受過(guò)高等教育的女性和男性的對(duì)數(shù)工資差距從6.86%縮小至6.04%(4)參考第71頁(yè)腳注的計(jì)算方法,1989-2000年,接受過(guò)高等教育的女性和男性的對(duì)數(shù)工資差距為-0.275+16*0.0129=0.0686,2004-2015年,接受過(guò)高等教育的女性和男性的對(duì)數(shù)工資差距為-0.486+16*0.0266=0.0604。。以上研究結(jié)果表明,從1989-2000年到2004-2015年,性別之間工資差距的增加主要來(lái)自于受教育程度較低的群體,接受教育是減少性別工資差距的重要手段。

4 進(jìn)一步分析

前文分析發(fā)現(xiàn),不同所有制的性別工資差距以及性別行業(yè)分布都存在差異,因此,不同所有制以及職業(yè)的性別間教育回報(bào)率的差異會(huì)影響性別工資差距。本節(jié)將從所有制和職業(yè)分布角度分析教育回報(bào)率對(duì)性別工資差距的影響。

4.1 分所有制的性別間教育回報(bào)率

前文分析發(fā)現(xiàn),國(guó)有部門(mén)性別工資差距小于非國(guó)有部門(mén),所有制可能會(huì)通過(guò)影響教育回報(bào)率來(lái)影響性別工資差距。

對(duì)于個(gè)體而言,面臨國(guó)有和非國(guó)有部門(mén)兩種選擇?？紤]到國(guó)有部門(mén)和非國(guó)有部門(mén)的工資決定方式可能存在差距,個(gè)體選擇國(guó)有部門(mén)和非國(guó)有部門(mén)時(shí)并非完全隨機(jī),而是受自身人力資本、家庭條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況等因素的影響,因此存在自選擇導(dǎo)致的選擇性偏誤。本節(jié)參考常進(jìn)雄和趙海濤(2016),使用Heckman兩步法解決存在的樣本選擇問(wèn)題,其中選擇回歸方程如下:

Statei=θ0+θ1Z′i+ηi

(3)

其中,Statei表示國(guó)有部門(mén)的虛擬變量(國(guó)有部門(mén)為1)。Z′i為影響部門(mén)選擇的控制變量,包括教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)、孩子數(shù)目、父母數(shù)目、婚姻虛擬變量、地區(qū)虛擬變量、調(diào)查年份虛擬變量以及城鎮(zhèn)虛擬變量。然后計(jì)算相應(yīng)的選擇性偏誤,計(jì)算公式如下:

(4)

將計(jì)算得到的選擇性偏誤λ′i帶入模型(2),估計(jì)1989-2015年國(guó)有和非國(guó)有部門(mén)的性別間教育回報(bào)率差異。表10顯示,第一,總體而言,非國(guó)有部門(mén)的教育回報(bào)率高于國(guó)有部門(mén),可能是因?yàn)榉菄?guó)有部門(mén)中包含政府部門(mén)等非營(yíng)利性機(jī)構(gòu),這些機(jī)構(gòu)并非以利潤(rùn)最大化為目的。第二,國(guó)有部門(mén)的性別間教育回報(bào)率的差異小于非國(guó)有部門(mén)。對(duì)比第1列和第2列結(jié)果,國(guó)有部門(mén)女性的教育回報(bào)率比男性的高1.22%,非國(guó)有部門(mén)為1.66%。總體而言,無(wú)論是何種受教育水平,國(guó)有部門(mén)的性別工資差距均小于非國(guó)有部門(mén),非國(guó)有部門(mén)的低學(xué)歷群體的性別間工資差距更大。性別工資差距主要來(lái)自于受教育程度較低的群體,接受過(guò)高等教育群體的性別間工資差距并未擴(kuò)大。

表10 國(guó)有和非國(guó)有部門(mén)的教育回報(bào)率的差別

進(jìn)一步將樣本劃分成1989-2000年以及2004-2015年兩個(gè)子樣本分析性別工資差距的變化。結(jié)果顯示,第一,總體而言,性別工資差距呈上升趨勢(shì),這和前文統(tǒng)計(jì)結(jié)果一致。第二,1989-2000年,國(guó)有部門(mén)性別工資差異小于非國(guó)有部門(mén),2004-2015年,國(guó)有部門(mén)未接受高等教育群體的性別工資差距大于非國(guó)有部門(mén)未接受過(guò)高等教育的群體,接受過(guò)高等教育的群體的性別工資差距小于非國(guó)有部門(mén)接受過(guò)高等教育的群體。

可以從以下方面進(jìn)行解釋:第一,總體而言,性別間同工同酬在國(guó)有部門(mén)得到更好貫徹和落實(shí)。市場(chǎng)化改革之前,中國(guó)通過(guò)行政力量推行同工同酬,造成性別間工資差距較小。雖然市場(chǎng)化改革進(jìn)行多年,政策仍然有影響,因此,國(guó)有部門(mén)女性和男性的工資差距較小。第二,隨著市場(chǎng)化改革的進(jìn)行,特別是2000年前后國(guó)有企業(yè)改革以及加入世貿(mào)組織,中國(guó)企業(yè)工資定價(jià)方式更市場(chǎng)化,更注重效率,導(dǎo)致性別工資差距進(jìn)一步擴(kuò)大,表現(xiàn)為2000年之后性別間工資差距擴(kuò)大。

4.2 職業(yè)對(duì)性別工資差距的影響

第二節(jié)統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,性別間職業(yè)分布存在較大差異,不同職業(yè)的教育回報(bào)率會(huì)有不同,從而影響性別工資差距。由于不同職業(yè)可能對(duì)于勞動(dòng)者的學(xué)歷、工作能力等要求不一樣,可能存在樣本選擇問(wèn)題,為此我們使用Heckman兩步法解決可能存在的樣本偏誤,參考常進(jìn)雄和趙海濤(2016),本文的選擇方程如下:

Zhiyei=θ0+θ1Mi+μi

(5)

表11 不同職業(yè)的教育回報(bào)率

結(jié)果顯示:第一,女性占比較高的半白領(lǐng)和白領(lǐng)職業(yè)的教育回報(bào)率較低,而女性占比較低的高級(jí)白領(lǐng)職業(yè)教育回報(bào)率較高,職業(yè)間教育回報(bào)率的差距是導(dǎo)致性別工資差距的重要原因。第二,我們發(fā)現(xiàn),除白領(lǐng)職業(yè)外,其它職業(yè)內(nèi)部性女性和男性工資都存在差距,因此職業(yè)內(nèi)部的性別工資差距也導(dǎo)致性別工資差距?？偠灾?我們發(fā)現(xiàn),不同職業(yè)之間教育回報(bào)率差距是導(dǎo)致性別工資差距的重要原因。因此,減少職業(yè)的性別隔離是減少性別工資差距的重要途徑。

5 結(jié)論及政策建議

本文研究教育回報(bào)率對(duì)性別工資差距的影響。文章發(fā)現(xiàn),總體而言,1989-2015年,女性和男性的性別工資差距擴(kuò)大。分所有制,國(guó)有部門(mén)的性別工資差距并未擴(kuò)大,而私有部門(mén)的性別工資差距呈擴(kuò)大趨勢(shì)。計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代,中國(guó)以國(guó)有企業(yè)為主,同工同酬政策得到較好的貫徹和落實(shí)。雖然這是依靠政權(quán)和社會(huì)動(dòng)員推動(dòng)的平等,但是仍然具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。隨著市場(chǎng)化進(jìn)程的推進(jìn),女性在就業(yè)領(lǐng)域受到一系列不平等待遇,女性和男性的工資差距不斷擴(kuò)大。本文的研究結(jié)論驗(yàn)證這一判斷。這表明,中國(guó)政府為保護(hù)婦女權(quán)益推出的同工同酬政策發(fā)揮重要的作用,特別是在國(guó)有部門(mén)。在當(dāng)前性別工資差距居高不下的情形下,仍然有必要推行“同工同酬”政策。

使用Heckman兩步法估計(jì)明瑟工資方程發(fā)現(xiàn),總體而言,女性的教育回報(bào)率高于男性。分1989-2000年以及2004-2015年兩個(gè)子樣本的回歸結(jié)果表明,女性的教育回報(bào)率顯著上升,且提升幅度大于男性,但是受教育程度較低的女性和男性的工資差距呈擴(kuò)大趨勢(shì)。因此,性別工資差距主要來(lái)自于受教育程度較低的群體,而且呈擴(kuò)大趨勢(shì),接受過(guò)高等教育的群體的性別工資差距并未擴(kuò)大。

進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),無(wú)論是國(guó)有部門(mén)還是非國(guó)有部門(mén),女性的教育回報(bào)率都高于男性,但是國(guó)有部門(mén)性別間教育回報(bào)率的差距小于非國(guó)有部門(mén)。分1989-2000年以及2004-2015年兩個(gè)子樣本的回歸結(jié)果表明,無(wú)論是國(guó)有部門(mén)還是非國(guó)有部門(mén),受教育程度較低的群體的性別工資差距最大,接受過(guò)高等教育的群體的性別工資差距幾乎沒(méi)有變化。此外,受教育程度較低的群體在國(guó)有部門(mén)的性別工資差距大于在其非國(guó)有部門(mén)的性別工資差距,進(jìn)而導(dǎo)致非國(guó)有部門(mén)性別工資差距高于國(guó)有部門(mén)。

對(duì)不同職業(yè)的教育回報(bào)率進(jìn)行估計(jì)表明,女性占比較高的半白領(lǐng)和白領(lǐng)教育回報(bào)率較低。女性集中于以上兩個(gè)職業(yè),因此,職業(yè)間隔離是導(dǎo)致性別工資差距的重要原因。

本文研究表明,女性的教育回報(bào)率高于男性,意味著教育對(duì)女性工資的影響大于男性。若保持女性教育回報(bào)率高于男性,提高女性的受教育程度會(huì)縮小性別工資差距,因此提高女性受教育水平仍然是縮小性別工資差距的最重要手段。此外,無(wú)論是國(guó)有還是非國(guó)有部門(mén),受教育程度較低的群體的性別工資差距都大于受教育程度較高的群體,非國(guó)有部門(mén)更嚴(yán)重。因此,需要重點(diǎn)關(guān)注非國(guó)有部門(mén)受教育程度較低的女性勞動(dòng)力群體。此外,職業(yè)間教育回報(bào)率的差距也是導(dǎo)致性別工資差距的重要原因,故縮小性別工資差距需要解決性別間職業(yè)隔離。