中国城市劳动力市场性别工资歧视的估计

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摘 要：利用2009年中国健康与营养调查城市地区成人数据库的样本，运用Oaxaca（1973）工资差异分解法和Cotton（1988）工资差异分解法，对中国城市劳动力市场上的性别工资歧视程度进行估计，采用两种方法进行分解的结果均表明，性别工资差异中不可解释的部分占到了其总额的70%以上。

关键词：劳动力市场;工资差异;性别歧视

中图分类号：F240 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）31-0162-06

引言

劳动力市场上的工资差异问题一直是劳动经济学研究的主题之一。人力资本理论认为，在现实经济中，劳动力是不同质的，劳动者在技术水平、劳动熟练程度和受教育程度等方面都存在一定差异。人力资源禀赋方面的差异，决定了劳动者所提供的劳动在质上是有差异的，这是产生工资差异的一个重要原因。补偿性工资差异理论认为，知识和技能并无差异的劳动者，在从事工作条件和工作环境不同的工作时，他们的工资也会有所差别。这种工资差异产生的原因，主要是为了“补偿”劳动者在不利工作条件和工作环境下而导致的额外付出。劳动力市场歧视理论认为，偏见和导致劳动力市场非竞争性的因素可能带来的针对某一群体的歧视，从而导致从属于不同群体的劳动者之间的工资差异。经济学者在对性别工资差异进行研究时，一方面通过发展工资差异的分解方法来分析不同劳动力群体之间存在的工资差异问题，另一方面又不断对这些工资差异的分解方法进行修正和扩展，从而将工资差异的研究推向深化。

中国改革开放以来不断变化的城市劳动力市场为观察性别工资差异提供了一个平台。总体来说，改革开放以来，女性获得了更多的就业选择。1978年城镇单位女性职工占就业人员的比重为32.9%，到2008年增长到37.6%。诸多研究表明在中国经济转型过程中性别工资（或收入）差异呈现出扩大的趋势。由全国妇联和国家统计局于2010年12月1日起联合组织实施的第三期中国妇女社会地位抽样调查结果显示，女性劳动收入相对较低，两性劳动收入差距较大。18～64岁女性在业者的劳动收入多集中在低收入和中低收入组。在城市低收入组中，女性所占比例为59.8%，比男性高19.6个百分点;在城市高收入组中，女性仅占30.9%，明显低于男性。数据同时揭示，城市在业女性的年均劳动收入仅为男性的67.3%，且不同发展水平的京津沪、东部和中西部地区的城市劳动力市场上，在业女性的年均劳动收入均低于男性。

本文利用2009年中国营养与健康调查城市地区成人数据库的样本，运用Oaxaca（1973）工资差异分解法和Cotton（1988）工资差异分解法，通过对控制变量的选取，采用不同的方式设定工资方程中的解释变量，并对男女劳动力群体的工资方程进行回归，再根据估计结果分解出性别工资差异中可归为歧视效应的部分，并计算歧视系数。

一、数据和研究方法

（一）数据来源

本文的数据来源于中国健康与营养调查（China Health and Nutrition Survey）数据库。该数据库是由美国北卡罗来纳大学教堂山校区的罗莱纳州人口中心（the Carolina Population Center at the University of North Carolina at Chapel Hill）和中国疾病控制和预防中心的国家营养和食品安全所（the National Institute of Nutrition and Food Safety，and the Chinese Center for Disease Control and Prevention）合作建立的一个抽样调查数据库。CHNS采用分层、多级、整群随机抽样，以家庭为样本单位，调查范围从北到南覆盖了黑龙江、辽宁、山东、河南、江苏、湖北、湖南、贵州、广西这9个具有不同地理特点和经济发展程度的省份。

本文选取2009年CHNS的截面数据来考察中国城市劳动力市场上的性别工资差异状况，由于本文关注的重点是城市劳动力市场，因此去掉了所有农村地区的样本，只保留了城市地区成人数据库中非农就业者的样本，并剔除了缺失基本个人信息和相关就业、收入信息的样本观测值，所获得的信息完备的样本数为1 102个，其中男性样本数650个，女性样本数452个。

（二）Oaxaca（1973）和Cotton（1988）性别工资差异分解方法

Oaxaca（1973）依据Becker的劳动力市场歧视理论，结合工资决定方程，提出了两群体间工资差异的分解方法。分析过程如下：

Oaxaca（1973）将歧视系数定义为：

其中：（Wm/Wf）表示劳动力市场上可观测到的男女工资率之比，（Wm/Wf）0表示不存在歧视时的男女工资率之比。

将等式两边分别采用对数的形式表示，（1）式可变换为：

ln（D+1）=ln（Wm/Wf）-ln（Wm/Wf）0 （2）

（2）式中工资差异被分解为两部分，其中ln（Wm/Wf）0表示不存在歧视的情况下，两群体的工资差异;ln（D+1）表示歧视导致的工资差异，即劳动力市场中歧视的程度，ln（D+1）/

ln（Wm/Wf）则度量了歧视对性别工资差异的解释能力。

由于ln（Wm/Wf）0是不可观察的，因此Oaxaca（1973）对此做出了两种假设，一种假设认为，在不存在歧视的情况下，劳动力市场上的工资结构是以男性为基准的，即无歧视的情况下男性群体面临的工资结构也适用于女性;与之相反地，如果认为不存在歧视的情况下劳动力市场上的工资结构是以女性为基准的，就可以得到另一种假设。

为了估计男性和女性群体的工资结构，使用最小二乘法对工资方程进行回归可得：

其中，Wm和Wf分别表示男性和女性群体小时工资的均值;X′m和X′f分别表示男性和女性群体的劳动力特征均值向量，m和f分别表示男性和女性群体的工资方程回归系数向量。

则性别工资差异的分解式可以表示为：

在Oaxaca（1973）给出的以男性和女性这两种工资结构为基准的假设下，（6）式中的ΔXm和（7）式中的ΔXf 代表的就是不存在歧视情况下的男女工资率之比，即ln（Wm/Wf）0，其影响可以用歧视系数D来表示。

由此就可以将性别工资差异分解为两部分：一部分是由不同群体的劳动力特征差异所导致的工资差异;另一部分则是由劳动力市场歧视导致的工资差异。

Oaxaca（1973）的分解方法是衡量工资差异的经典分解方法之一，在工资差异和歧视问题的相关研究中得到了广泛的应用。然而，该方法存在着要如何对作为劳动力市场无歧视时的工资结构进行选择的问题。Cotton（1988）对Oaxaca的性别工资差异分解方法进行了改进。Cotton认为应该首先估计无歧视的工资结构，然后将其作为参照进行工资差异的分解。因而，在Oaxaca分解方法的基础上工资差异的分解式又可进一步表示为：

其中，β*表示无歧视时的工资结构。

（8）等式右边的第一项表示可由观测到的劳动力特征差异来解释的性别工资差异，第二项表示男性劳动群体成员特征价值被高估所导致的性别工资差异，第三项表示女性劳动群体成员特征价值被低估所导致的性别工资差异。第二项和第三项之和即为劳动力市场歧视所导致的性别工资差异。

对于无歧视时的工资结构系数β*的估计，Cotton提出将每个劳动力群体的人口比重作为其工资结构的权重来进行计算，即：

其中pm 和pf分别表示男性和女性劳动力在劳动力总人口中所占的比重。

以上的Oaxaca（1973）性别工资差异的分解方法以及Cotton（1988）对其进行改进后的分解方法，其基本思路都是将性别工资差异分解为可由个人特征解释的部分和无法由个人特征解释的部分，通过将可由个人特征解释的工资差异从总体性别工资差异中扣除求得余下的不可解释部分，从而衡量出“歧视”的大小。

二、性别工资差异的实证分析

以下通过对不同控制变量的选取来估计工资方程，再根据工资方程回归和估计的结果，运用Oaxaca（1973）分解法对性别工资差异进行分解。

首先，将仅针对个人特征变量进行回归的工资方程设定如下：

lnW=β0+β1edu+β2exp+β3expsq+β4hhsize+β5mar+β6pro+ui

其中，lnW为小时工资的自然对数;edu为受教育年限;exp为潜在的工作经验年数，潜在工作经验年数的计算方法是将个体的实际年龄减去受教育年限再减去6，即得到作为工作经验的年数。expsq为工作经验年数的平方项;hhsize为家庭规模，即被调查样本中个体的家庭人口数;mar为婚姻状况虚拟变量，在婚为1，否则为0，非在婚的状况包括未婚、离婚、丧偶、分居及其他情况;pro为省份变量，设立江苏、山东、河南、辽宁、湖北、湖南、黑龙江和广西虚拟变量（贵州为参照组）;ui为随机误差项。

仅对个人特征变量进行回归的工资方程的最小二乘估计结果（如下页表1中系数（1）、系数（2）所示）。

根据中国职业分类大典的标准，结合所使用的样本数据的特点，本文把职业划分成以下六个大类进行分析，其分别为专业技术人员、管理人员、办事人员、工人、服务业人员以及其他职业。

将控制了职业相关变量的工资方程设定如下：

lnW=β0+β1edu+β2exp+β3expsq+β4hhsize+β5occ+β6sta+

β7own+β8mar+β9pro+ui

加入的与职业相关的控制变量为：

一组职业类别的虚拟变量occ，包括专业技术人员、管理人员、办事人员、工人、服务业人员（以其他职业类别作为参照组）;一组工作岗位类型虚拟变量sta，包括为他人或单位工作的长期工、为他人或单位工作的合同工，以及其他（以个体经营者为参照组）;一组所有制虚拟变量own，包括国营单位和集体单位（以私营单位为参照组）。

使用最小二乘法对控制了职业相关变量的工资方程进行回归，回归结果（如表1中系数（3）、系数（4）所示）。①

从表1的回归结果可以看出，无论是否控制了职业变量，女性的教育回报率均高于男性。具体来说，若只对个人特征变量进行回归估计，可知在其他条件相同的情况下，受教育年限每增加一年，女性的工资提高10.5个百分点，男性的工资提高9.23个百分点;若控制了职业相关变量，由回归结果可知，其他条件相同的情况下，受教育年限每增加一年，女性的工资提高4.75个百分点，男性的工资提高4.63个百分点。工作经验对男性的影响不显著;而在控制了职业变量的情况下，女性的工作经验回报显著为负，这说明年龄大的女性在收入方面处于比较不利的地位。从职业类别来看，男业人员的工资收入相对较低，女性专业技术人员的工资收入相对较高;从工作岗位类型来看，男性个体经营者的收入要明显高于长期工、临时工及其他类雇佣类型，这可能是源于个体经营者需要在工作中投入更大的精力和一定的资本，而女性作为长期工则会在工资收入方面处于相对有利的位置;从所有制类型来看，男性在国有单位的工资水平要明显高于私营单位，而女性在集体单位的工资水平要明显低于私营单位。

运用Oaxaca工资差异分解法，分别对不控制和控制了职业变量的工资方程回归结果进行分解，可以分解出劳动力特征差异以及人力资源禀赋对性别工资差异可解释的影响，加总可得性别工资差异可解释的部分ΔX′，进而可求出歧视系数。具体的性别工资差异分解结果（如下页表2和表3所示）。

“男性回归系数”表示利用Oaxaca分解法而基于歧视存在时女性的工资被压低的假设;“女性系数”表示利用Oaxaca分解法而基于歧视存在时男性的工资被抬高的假设;采用Cotton分解法加权后的工资回归系数则是基于歧视存在时男性的工资被抬高的同时女性的工资被压低的假设。由Cotton性别工资差异分解结果可知，男女小时工资收入自然对数的均值差异为0.279，在不控制职业相关变量的情况下，总差异中的0.0246（占总差异的8.80%）可以被劳动力个人特征或人力资源禀赋差异所解释，其余的0.2544（占总差异的91.20%）为不可解释的部分，可归为劳动力市场歧视的作用;在控制了职业相关变量的情况下，总差异中的0.0645（占总差异的23.13%）为可解释部分，其余的0.2144（占总差异的76.87%）为不可解释的部分，可归为劳动力市场歧视的影响。显然在控制了职业相关变量的Oaxaca以及Cotton工资差异分解结果中，性别工资差异可解释的部分显著增加了。通过对性别工资差异的进一步分析可以发现，无论是否控制了职业相关变量，经验因素都对扩大男女之间的工资差异起到了主要作用，教育因素都显著地缩小了男女之间的工资差异，说明提高受教育水平有助于缓解针对女性的工资歧视。

结论

依据2009年中国健康与营养调查城市地区成人数据库的样本，运用不同的方法对性别工资差异进行分解。在控制职业相关变量的情况下，比较 Oaxaca（1973）工资差异分解法和Cotton（1988）工资差异分解法分解结果可知：以男性工资结构为基准采用Oaxaca分解法对男女工资差异进行的分解，不可解释的部分占总体性别工资差异的比重为72.45%;以女性工资结构为基准采用Oaxaca分解法对男女工资差异进行的分解，不可解释的部分占总体性别工资差异的比重为83.22%。采用Cotton分解法的加权后的无歧视工资结构作为参照，来对性别工资差异进行分解，得出的不可解释的部分占总体性别工资差异的76.87%。对Oaxaca分解法加以改进后的Cotton分解法，估计出的歧视程度，大于通过Oaxaca男性指数分解所得的歧视程度而小于通过Oaxaca女性指数分解所得的歧视程度。

从前文的分析中可以看出，城市劳动力市场上对女性的工资歧视，已成为一个不容忽视的问题。为了更大限度地减少性别工资歧视的现象，政府应当大力发展教育和培训事业来提升女性的人力资本水平，尤其是工资水平较低的女性的人力资本水平，来增强女性在劳动力市场中的竞争能力，改善女性在劳动力市场上所处的不利地位。此外，还应当进一步完善保护女性劳动权益的法律体系并健全劳动力市场监督机制。通过制定和完善法律法规，来约束用人单位的行为，对建立劳动关系、确定工资报酬、职工培训、职位晋升、保险福利待遇等问题加以规范。同时，还要加强对保护女性劳动权益的法律法规的宣传和普及，以提高社会尤其是女性对公平就业的法律意识和自我保护意识。

参考文献：

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