性別收入差異與人力資本論文范文

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一、數據處理與模型設定

（一）數據來源與變量選取中國家庭動態跟蹤調查（CFPS）2010年數據覆蓋全國25個省市區，含有詳細的受訪者個體特征以及教育、健康、就業與收入等信息，是目前國內能獲取的最新的反映居民政治、經濟、文化和生活的微觀綜合調查數據。本文以16~60歲之間、處于工作狀態的勞動力群體為研究對象，以工資收入作為因變量，以性別變量為自變量，控制人力資本因素與就業結構因素，研究性別收入差異的影響因素。具體選取學歷水平、工作經驗、政治面貌、婚姻狀況、健康狀況以及父母受教育程度作為人力資本變量，選取城鄉分類、行業分類、職業分類和工作單位所有制分類作為反映就業結構因素的自變量。

（二）多變量嵌套模型研究性別工資差異的影響因素，需設定三個模型：1.基準模型：。即只含性別自變量的工資方程。lny表示小時工資的對數值，X表示性別虛擬變量，b1是性別變量的回歸系數，其值代表性別差異對收入差異的效應為總效應U1。Exp(b1)是男女勞動者平均小時工資對數值的絕對差異，代表性別因素對收入的總效應引起的收入差異。2.完全模型：。即加入協變量的工資方程。Z表示影響工資收入的一系列協變量。b2是控制協變量時性別變量的回歸系數，表示性別對收入的直接影響，即直接效應U2。Exp(b2)是直接效應引起的工資收入差異。控制性別變量時，各個協變量的差異會引起工資收入的差異，反映出性別差異對收入差異的間接效應，記為U3。U2+U3=U1。因此，性別對收入的間接效應引起的工資收入差異為：Exp(b1)-Exp(b2)。3.嵌套模型：。即為考察不同協變量對收入差異的影響設定的一組模型，每個模型剔除一個協變量。Zi表示其余協變量，Exp(bi)表示控制模型中的協變量時性別工資的對數差異。相應地，Exp(b1)-Exp(bi)則表示第i個嵌套模型中的協變量引起的性別工資差異，因此，模型中剔除的協變量引起的工資收入差異為。若，表明剔除的協變量會擴大別工資差異，反之會縮小性別收入差異。比較各模型的Mi值，可考察各協變量對收入差異的解釋作用，找出最能影響性別工資差異的要素。

二、實證結果

（一）樣本描述分析對CFPS2010數據進行預處理，得到有效樣本6953人，其中男性4279人，女性2674人。男女勞動者平均小時工資為分別為13.72元、10.33元。男女勞動者的學歷水平也存在明顯差異。男性初中及以下學歷者總體占68.35%，而女性中初中及以下學歷者占78.09%。女性的平均工作經驗為20.34年，低于男性3.07年。在行業獲得方面，女性勞動者主要集中于第二類行業，比例高達66.90%。男性勞動者則主要分布在第一類行業、第三類行業與第四類行業，說明目前中國勞動力市場上存在著行業隔離，不同行業對不同性別勞動者的準入門檻不同。在職業獲得方面，男性主要集中在管理人員、生產人員和不便于分類的其他人員這三類，而女性則多為技術人員、辦事人員和商業、服務業人員，表明勞動力市場上同時存在著職業隔離，不同職業對男女勞動者的準入門檻也不同。

（二）人力資本、就業結構對性別收入差異影響研究借鑒已有的研究結果，選擇城鄉、學歷、經驗、行業、職業、婚姻狀況、健康狀況以及母親的受教育年限作為協變量。使用多變量嵌套模型研究這些變量對收入差異的影響，含有不同解釋變量的回歸方程估計結果如表1所示。表1第一列是模型的擬合優度，相對于基準模型，加入協變量后，調整R2從0.0217上升到0.2185，擬合優度大幅提升。第二列是性別變量的回歸系數，正值表示男性勞動者的平均收入高于女性。第三列是反映男女收入均值的對數差異。第四列是Mi，該值為正，表示剔除的變量能擴大性別收入差異，反之表示縮小性別收入差異。在所有個體特征要素中，城鄉分類、婚姻狀況和母親受教育年限3個變量對應的M值為負，表明這些特征有利于縮小性別收入差異。而能引起收入差異擴大的因素有學歷因素、工作經驗、行業分類、職業分類和健康狀況。其中，對性別收入差異解釋力最強的因素是學歷因素（0.0420），可以解釋個體特征所引起的性別收入差異擴大的41.2%；職業分類（0.0331）和行業分類（0.0218）的解釋作用僅次于學歷，分別能解釋32.5%和21.4%的收入擴大差異。工作經驗和健康狀況的解釋作用相對較小，分別為0.0016和0.0033。

三、結論與建議

本文以CFPS2010為基礎數據，采用多元嵌套模型，研究人力資本、就業結構對收入性別差異的影響。結果表明：我國勞動力市場仍存在顯著的性別收入差異，同等條件下，男性工資約比女性高32%；勞動力市場上還存在著行業和職業隔離，不同行業和職業對男女勞動者的準入門檻不同。學歷因素是對性別收入差異影響最大，其次是職業和行業因素。根據上述研究發現，提出以下幾點建議：第一，加大教育投入，增加女性人力資本。女性勞動者的受教育水平普遍低于男性，學歷因素對性別收入差異的影響最大，因此，低學歷嚴重制約女性收入水平的提高。教育是最能使女性提高收入的因素，一方面，女性的教育回報率高于男性，另一方面，提高受教育程度能提升女性進入高薪職業和行業的概率，進而提高收入。國家應繼續加大對教育領域的財政投入，保證女性能夠平等地接受學校教育，逐步消除偏遠和貧困地區女性因家庭貧困而不能入學的現象；通過舉辦各個領域的技能培訓，提高女性就業技能，以適應用人單位的需求，增加女性就業機會。第二，相關部門盡快出臺規范女性勞動者職業與行業獲得的法律。目前，一些國家已經將企業內部管理人員中男女比例提升到立法高度，例如，2006年法國通過一項法案，要求大型企業領導者中男性比例不得超過80%；挪威也在2003年通過一項立法，要求國有和州立企業的董事會成員中女性比例不小于有40%。而我國至今還未有這方面的法律，相關部門應該盡快出臺相應法律，保證女性在企業內部的崗位分配，尤其是在高層職位獲得上享有平等權，消除女性面臨的職業壁壘與行業壁壘，降低就業結構因素對性別收入差異的影響。

作者：李麗馬健孫玉環單位：山東工商學院東北財經大學