全球收入性别差异及其宏观影响因素研究——基于多国面板数据的分析

高艳云

(山西财经大学 统计学院，山西 太原 030006)

一、引 言

越来越多的迹象表明，基于性别的歧视使国家更容易出现贫困、增长减缓、管理不力和生活质量降低等问题。与此相反，性别平等有助于减少贫困和促进经济增长［1］，因而关于性别平等的研究越来越受到重视。从世界范围来看，已有多个国际组织开展了多项关于性别差异的测度研究，包括性别发展指数 (Gender －Related Development Index， GDI)、性 别 权 利 指 数(Gender Empowerment Measure，GEM)、社会制度指数(Social Institutions Indicator)及性别差异指数(Global Gender Gap Index，GGGI)。性别发展指数的构造类似于人类发展指数，主要根据健康(用预期寿命来衡量)、教育(用成人识字率和小学、中学、大学的入学率来衡量)和收入水平共三大类来测度，该指数共覆盖了大约140个国家。性别权利指数主要从政治赋权的角度来衡量性别平等，通过妇女在政治生活中的参与率、妇女职业升迁机会(主要通过妇女在立法者、高级官员和经理中的比重来反映)和收入能力来测度，该指数共覆盖80 个国家。社会制度指数则根据OECD 相关的性别、制度和发展数据库来测度。该指数利用数据库中的家庭法律、身体健全、公民自由和产权等信息来构造，共覆盖162 个国家。

2005年，世界经济论坛 (World Economic Forum)发起了第一次性别差异研究，2006年出版了全球性别差异报告(The Global Gender Gap Report)［2］，报告了115 个国家的性别差异指数(Global Gender Gap Index，GGGI)并给予排序。同时也给出了各个国家的基本信息，包括人均GDP、妇女结婚年龄和生育情况等信息。这115个国家包括了全球90%以上的人口，因而可以说这个报告具有足够的代表性。之后2007—2010年每年都出版性别差异报告。2010年的研究覆盖了近200 个国家，由于有些国家的数据缺失较多，①14 个指标中最少要求有12 个指标才能进入最终性别差异指数的报告。最终报告了134 个国家的性别差异指数。

上述这些研究多是从综合的角度来构造全面反映性别平等的指数，本文则只侧重于研究收入的性别差异这一个维度，通过解读GGGI 数据，了解全球的收入差异程度及其变化，进而从宏观层面来分析其影响因素，这是不同于现有研究的。现有研究多数是基于微观角度来分析一个国家特定时期的收入性别差异，主要采用的方法是经典的Oaxaca 分解方法，该方法将收入的性别差异分解为禀赋差异及歧视，分解基础是微观的人力资本、行业和职业等变量［3］。即便是研究多个国家收入性别差异的文献也都是利用各国的微观数据从微观角度来解释，如Blau 和Kahn［4］研究了22 个国家的情况，也是基于微观角度来展开分析，而从宏观角度来解释收入性别差异的文献就笔者所知几乎没有。本文从宏观角度出发提出相关假设，利用2007—2010年的多国GGGI数据对假设进行验证，并期待得出一些有价值的结论。

二、GGGI 数据解读

与性别发展指数、性别权利指数和社会制度指数相比，GGGI 是一个更综合全面的指数，它包括了经济参与及经济机会、教育、健康和政治权利四个维度共14 个具体指标来全面刻画男女两性的差异，如表1所示。所有指标都转化为女性与男性之比，除了出生性别比和预期寿命比两个指标之外，②出生性别比指标的男女平等确定为0.94，预期寿命指标的男女平等确定为1.06。其他指标都将1 确定为男女完全平等，0 确定为男女完全不平等。指数的构造依据多指标综合的方法，然后再根据权重进行加权，权重则依据方差大小来确定，从全球角度来看，方差小的话给予较大权重，方差大的话给予较小权重，如在衡量教育的平等性时，小学入学情况的方差比大学入学情况的方差小，因此给予前者较大的权重。最终的性别差异指数越接近于1，表明男女越平等;越接近于0，表明男女越不平等。从全球综合情况来看，2010年在健康和教育维度方面的性别差异最小，次之是经济参与及经济机会方面，在政治权利维度的性别不平等程度最大。

表1 GGGI 指数构成

作为反映男女在参与经济活动、获取各种收入方面的差异，经济参与及经济机会子指数(下文简称经济指数)由五个具体的指标加权得到，即劳动参与率、工资、收入、管理人员数和专业技术人员数等五个指标的女性占男性之比，由各个指标的方差计算得到权重加权而成。经济指数接近于0，表明在经济参与及经济机会方面，女性与男性之间有较大的差距;越接近于1，表明两性的差距越小。

工资的性别差异与收入的性别差异是经济指数的重要组成部分，2010年报告显示在经济指数这个子指数构造中二者的权重分别达到0.31和0.22。这两个指标的性别差异均由女性所得占男性所得之比表示。二者越接近，得到的比值越接近于1，表明差距越小。总体来看，在2010年报告的134 个国家中，工资差异指数最高为0.85 (莱索托，非洲的一个国家)，最低为0.44(法国)，平均数为0.66。收入差异指数最高为1 (挪威)，最低为0.16 (沙特阿拉伯)。相比之下，收入的性别差异离散程度更大，标准差为0.17，如表2所示。全球平均来看女性所得不及男性的70%，几乎所有国家在工资及收入方面均没有达到完全的平等。由于收入的概念不等同于工资，因而二者的表现往往差异很大。如果计算两者的排序之差，发现排序差异最大的是埃及，工资的性别差异在134 个国家中排在第3位，而收入的性别差异排在124 位，两个指标的排序之差为121。

表2 各年度工资差异指数与收入差异指数的描述性统计

那么，影响一国两性在工资或收入方面的差异的因素有哪些?从微观来看，目前的研究成果中很多研究认为两性的个体生产率特征差异及特征回报率的差异是造成两性收入差异的重要因素，不同的只是这两者所解释的性别差异的比例不同。这是从微观个体角度出发来解释为什么两性在收入所得方面有差异。从宏观来看，造成一国工资或收入性别差异的影响因素有哪些?我们可能会联想到与一国的经济发展及政治民主程度有没有关系?与教育平等程度有没有关系?与健康水平之间又是什么关系?对于这些疑问我们先通过一些简单的描述统计来观察，即通过Spearman 等级相关系数来分析工资差异指数和收入差异指数与经济指数、教育指数、健康指数和政治权利指数等的相关程度的高低。表3给出了Spearman 等级相关系数。

表3 各指数排序的Spearman 等级相关系数

从等级相关系数来看，工资差异指数与收入差异指数之间的等级相关程度不高，说明工资和收入是两个差异较大的变量。工资和收入差异指数与其他指数之间的等级相关表现形式也非常不同，如从与教育指数、健康指数和政治权利指数之间的等级相关系数来看，工资差异指数与这些指数均呈现负相关，而收入差异指数与这些指数均呈现正相关。因此，直观来看工资或收入在两性之间的平等性与其他方面的平等性的相关方向不确定。

受数据的局限，这里的等级相关系数只是利用GGGI 报告中的几个指数进行分析。那么，两性所得的平等程度到底与一国经济发展水平、劳动参与情况、妇女的结婚与生育状况和一国的民主程度等有什么样的关系?GGGI 报告正好提供了这些方面的数据，同时随着其数据质量能得到保证，为我们进行相关的验证提供了方便。从理论上来说，我们可以认为随着一国经济发展水平的提高，各项法制的完善，劳动力市场应该越来越规范。同时民主程度越来越高，男女两性在获取平等经济收入方面的诉求越来越高，工资及收入的性别差异要小一些。同时经济发展水平提高，女性的生育率下降，有助于女性外出工作，可能有助于降低两性之间的所得差异。此外受教育状况和一国的文化背景等都与两性所得之差异有关。因此我们对两性工资或收入的差异与其他宏观经济变量之间的关系做出如下假设:

假设1:经济发展水平的提高有助于缩小两性之间的差异。尽管收入性别差异最小的国家往往不是发达国家，如2008年肯尼亚的收入性别差异最小为0.83，但从平均水平来看，发达国家总体的收入性别差异小于欠发达国家，如2010年发达国家和欠发达国家的平均收入差异指数分别为0.61 和0.53，因此，我们假设随着经济水平的提高，在劳动力市场上两性获得平等报酬的程度也会提高。经济发展水平用人均GDP 来表示。

假设2:妇女平均结婚年龄和平均生育率对两性所得之差异有影响。女性生育率水平的总体下降，有助于女性外出工作，增加工作时间，从而有助于缩小两性之间的差异。用GGGI 报告中提供的一国女性平均结婚年龄和平均生育孩子的数量表示。

假设3:两性在劳动力市场的参与差异也会影响其所得，用GGGI 报告中一国的劳动参与得分来表示。

假设4:受教育程度平等性的提高，有助于缩小两性之间的差异。男女两性在受教育方面差异小的话，所获得的报酬差异应该小。用GGGI报告中的教育平等性得分来表示，是一个综合得分。

假设5:两性政治权利平等程度的提高有助于提高人们的平等意识，因而有助于缩小两性之间的差异，用GGGI 报告中的政治平等性得分表示。

假设6:国家的文化背景与两性所得之差异有一定关系。这些因素是不可观察和计量的，如宗教信仰不同的国家，两性在劳动参与方面的差异可能较大，如在有些国家妇女结婚后工作的比例下降，获得的报酬可能与男性差异较大，不同文化背景下两性表现可能也有很大差异。

三、模型构建与实证检验

2007—2010年全球GGGI 报告为我们提供了多国宏观面板数据来验证上述假设。面板数据与截面数据或者时间序列数据相比，可以提供较为丰富的信息，尤其是对遗漏变量问题和不可观测的个体行为问题的处理较好。由于研究多国收入性别差异或工资性别差异问题时，在一国的文化背景和制度等方面存在数据收集的困难，而诸如文化背景等因素必然影响一国女性的就业及发展，进而会影响其与男性收入的比较，因此面板数据对解决遗漏变量问题和不可观测的个体行为问题有重要的帮助［5］。我们将分别以工资的性别差异指数和收入的性别差异指数作为被解释变量，将人均GDP、妇女平均结婚年龄、妇女平均生育率、劳动参与率的性别比、表示男女政治能力差异的政治平等指数和教育平等指数等作为解释变量，试图解释收入性别差异的影响因素。

正如前所述，工资和收入是两个差异很大的概念，在很多国家两性在工资的平等性与收入的平等性方面的表现差别很大，因而也意味着二者的影响因素可能不相同，甚至可能差异很大。

按照Hendry “从一般到特殊”的约化建模思想，我们首先考虑了如下可能的解释变量:人均GDP、妇女平均生育率、妇女平均结婚年龄、一国政治领域的平等性、教育的平等性、劳动力市场的平等性和经济领域的平等性等因素。利用多国面板数据，我们建立了如下模型:

其中，Y 表示工资或者收入的性别差异，用女性所得占男性所得之比表示，越接近于1 表示收入越平等，越接近于0 表示两性的收入差距越大。X 表示相关解释变量。

考虑到有些国家的部分数据缺失较多，我们将非平衡面板数据处理成平衡面板数据，最终样本共有108 个国家。在开展实证分析之前，为了避免出现多重共线性问题，首先基于相关系数矩阵进行了相关程度的判断。发现经济平等性得分与教育平等性得分之间的相关程度较高，相关系数高达0.99，教育平等性得分与政治领域的平等性得分相关程度也高达0.99。考虑到所使用的数据构造中教育平等性得分的离散程度很小，在国家之间的差异较小，我们首先将该变量去掉，同时去掉了经济平等性得分变量，保留政治平等性变量。同时妇女平均结婚年龄与人均GDP 也有一定的相关性，一般来说经济发展程度越高，妇女平均结婚年龄越高。考虑到妇女平均结婚年龄会影响妇女的劳动参与及收入情况，同时其相关系数为0.68，在可接受范围之内，因此仍保留在模型内。

实证研究中，我们发现影响收入与工资的因素很不相同，在以工资性别差异为被解释变量的方程中，很多因素不显著，因而使用收入性别差异作为被解释变量。利用面板数据进行分析时，我们首先在混合回归与固定效应模型之间进行比较，F 检验显示固定效应模型优于混合回归。同时，混合回归与随机效应模型之间的比较也显示LM 检验强烈拒绝“不存在个体随机效应”的原假设，即在随机效应模型与混合回归之间，应该选择随机效应模型。通过Hausman 检验，我们发现随机效应模型优于固定效应模型。

考虑到国家之间的差异，我们将所有样本划分为发达国家和见发达国家两组进行区分。①发达国家包括新西兰、澳大利亚、法国、瑞士、瑞典、意大利、土耳其、奥地利、芬兰、丹麦、葡萄牙、西班牙、挪威、英国、日本、冰岛、斯洛伐克、荷兰、卢森堡、捷克、墨西哥、美国和匈牙利23 个国家。直观来看，发达国家平均的收入性别差异比欠发达国家小，平均的收入差异指数分别为0.61 和0.53。两组国家的Hausman 检验也显示均应该使用随机效应模型。考虑到不同国家不同期之间的扰动项可能存在自相关，而默认的普通标准差计算方法假设扰动项为独立同分布的，普通标准差的估计并不准确，因而我们报告了聚类稳健标准差。回归结果如表4所示。

表4 模型回归结果

四、结 论

从回归结果可以看出:人均GDP 水平是影响两性收入差异的一个显著变量，并且随着人均GDP 的提高，两性的收入差异在缩小。无论在所有国家的模型中，还是在区分发达国家和发展中国家的模型中，该变量均是一个显著的解释变量，这与前面的假设基本吻合。此外，在三类模型中均显著的变量还包括政治领域的平等性变量，但在发达国家模型中变量的符号与在其他模型中相反。在发达国家，政治领域的平等性与两性收入的平等性之间是正向关系，说明在发达国家追求政治平等性能够带来经济领域的平等性，而在其他模型中则相反。这也可以理解为相比之下发达国家法律更严格，政治领域的平等程度能够实质性地促进和保证经济领域的平等性，而在发展中国家政治的平等性对经济领域的平等性不能发挥实质性的促进作用。

在发达国家模型中，妇女平均结婚年龄是一个显著的解释变量，同时其正的系数表明结婚越晚，越有利于两性获得平等的收入。这一点与前面所提的假设一致。而在欠发达国家模型中妇女平均生育率是一个显著的解释变量，但是系数的符号不支持前面的假设。说明从世界范围来看，并不必然存在妇女生育多，则与男性所得的差距就大。

从世界范围来看，几乎没有任何一个国家真正实现了男女两性收入的平等性，这不仅与男女两性本身的差异有关，可能还与一国的文化、体制和信仰等因素有关。男女两性的收入所得还存在一定的不平等性，女性要取得与男性相同的待遇还需要继续努力。

随着各国经济的发展，人民生活水平不断改善，民主化程度不断提高，对性别平等的呼声越来越高。给女性更多的经济机会及更高的收入水平，缩小两性之间的差异，必将对社会的老年化、代际的健康成长和受教育等方面产生重要的影响。总体来看，提高经济发展水平是促进性别在各方面平等的重要基石，这样才能为改善政治平等性、改善女性在结婚与生育方面的状况创造条件，经济发展水平提高尤其能创造更多的就业机会，这对于提高女性的劳动参与、改善两性收入的平等性来说尤其重要。据已有研究，缩小两性之间的就业差距曾经是过去十年欧洲经济增长的重要动力，为美国、日本、欧元区等国家和地区的经济增长做出了重要的贡献。联合国的经济与社会委员会曾指出，在亚太地区限制妇女的工作机会会导致该地区每年的经济损失达420—460 亿美元。因此，大力提高经济发展水平，为女性创造更多的就业机会，应该是改善两性在收入方面平等性的重要渠道。当然，在有些国家，受文化和制度因素影响，建设现代合理的制度可能更为迫切。

［1］World Bank.China Country Gender Review［EB/OL］.http://www.genderaction.org/images/Zuckerman_CHINA_CGR.pdf.

［2］World Economic Forum.The Global Gender Gap Report ［EB/OL］.http://www.weforum.org/issues/global－gender－gap.

［3］Oaxaca，R.Male－Female Wage Differentials in Urban Labor Markets ［J］.International Economic Review，1973，14(3):693 －709.

［4］Blau，F.D.，Kahn，L.M.Understanding International Differences in the Gender Pay Gap ［J］.Journal of Labor Economics，2003，21(1):106 －144.

［5］陈强.高级计量经济学及Stata 应用［M］.北京:高等教育出版社，2010.

［6］Gustafsson，B.，Li，S.Economic Transformation and the Gender Earnings Gap in Urban China［J］.Journal of Population Economics，2000，13(2):305 －329.

［7］Mincer，J.A.Schooling，Experience，and Earnings［M］.New York:Columbia University Press，1974.

［8］Oaxaca，R.L.，Ransom，M.R.On Discrimination and the Decomposition of Wage Differentials ［J］.Journal of Econometrics，1994，61(1):5 －21.

［9］Meng，X.，Zhang，J.，Liu，P.Sectoral Gender Wage Differentials and Discrimination in the Transitional Chinese Economy ［J］.Journal of Population Economics，2000，13(2):331 －352.

［10］Meng，X.Male －Female Wage Determination and Gender Wage Discrimination in China's Rural Industrial Sector ［J］.Labour Economics，1998，5(1):67 －89.

［11］Zhang，L.Q.，Dong，X.Y.Male －Female Wage Discrimination in Chinese Industry［J］.Economics of Transition，2008，16(1):85 －112.