江苏省性别收入和性别工资差异：禀赋差异还是性别歧视

苏华山 吕文慧 段继红

摘 要：使用中国健康与营养调查中的江苏省样本数据，研究该省男性和女性的收入差异以及工资差异，并测算性别歧视因素在上述性别不平等中所占的比重。首先，统计结果显示，江苏省女性的收入和工资大幅低于男性，而且动态来看，女性与男性的收入差距和工资差距呈扩大的趋势。其次，使用Heckman两步法回归表明，在控制了自选择和个人特征的基础上，男性的收入和工资平均分别比女性高15%和28%。然后，使用Oaxaca分解，发现性别收入差异中的60%以及性别工资差异中的40%是由性别歧视导致的；性别不平等的其余部分主要来自于受教育水平的差异，对女性教育投入的歧视加剧了性别不平等。最后，提出了减少性别歧视，促进江苏省性别收入和性别工资平等的政策建议。

关键词：性别工资差异；性别歧视；Oaxaca分解

中图分类号：F016；F244 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2018）23-0049-05

一、相关研究综述

在世界各国的劳动市场上，都存在着明显的性别工资差距，女性的工资水平显著低于男性（Blau and Kahn，2007；Goldin，2014）。世界贸易组织通过对63个国家的统计和核算发现，男性的平均工资比女性高出约20%（夏庆杰，等，2015）。在我国劳动市场上也同样存在较大的性别收入差距，且近年来这一差距呈扩大的趋势。Gustafsson & Li（2000）对中国城镇劳动力的研究表明，1988年女性工资比男性低15.6%，1999年性别工资差距扩大为17.5%。而在2011年，根据世界经济论坛的核算，我国女性工资比男性低35%。持续存在的显著性别工资差距表明，女性在劳动市场上仍处于弱势地位，这一问题值得关注和深入研究。

从理论上讲，女性工资水平显著低于男性，可能是由两方面因素导致的：其一，女性自身的人力资本水平和职业偏好与男性不同。由于受到传统的社会角色定位的影响，女性在工作的同时，还承担着生育、抚养幼儿、处理家务的责任。由于女性肩负着工作和家庭的双重责任，其最优人力资本投资水平低于男性。同时，女性还会选择更灵活但工资较低的职业，以便随时停下工作去照料家庭。这种人力资本和就业的决策导致了女性的工资较低。其二，女性在劳动市场遭遇了性别歧视。主要表现为两种，一种是工资的性别歧视，在从事同样工作的情况下，女性得到的工资低于男性，也就是“同工不同酬”；另一种是就业的性别歧视，因为雇主的歧视，使得女性难以从事一些工资较高的职业，也难以晋升高层的职位，只能集中在低技能、低层级、低收入的“女性职业”中就业，导致了女性工资低于男性。

在上述的导致性别工资差距的两种因素中，人们更关注的是性别歧视的因素，因为性别歧视代表着对女性的不公平对待，降低了女性的福利，也不利于社会的和谐发展；同时，性别歧视也导致了劳动市场的效率损失（苏华山，等，2016）。那么，在性别工资差距中，归因于女性自身的禀賦特征和性别歧视的比例各为多少？需要通过实证分析得到准确的结论，所采用的方法主要是各类均值分解和分位数分解方法。

目前，国内一些学者已研究了性别收入差距问题。Meng（1998）使用Oaxaca分解和Cotton分解研究乡镇企业的性别收入差距，发现市场化程度越低的企业，工资性别歧视越严重。谢嗣胜和姚先国（2005）使用Oaxaca分解研究了我国城市的性别工资差异，发现其中的45.6%是由性别歧视导致的。王美艳（2005）从行业获得和行业内工资差异两方面进行研究，发现性别工资差异的93%是由性别歧视引起的，主要表现为行业内部的工资歧视。王湘红等（2016）得出了与王美艳（2005）相似的结论。卿石松和郑加梅（2013）则研究了纵向职业隔离对性别工资差距的影响，发现职位晋升过程中的性别歧视能够解释25%的性别工资差距。何泱泱等（2016）通过对2003年和2013年数据的比较研究，发现尽管性别工资差距扩大了，但其中归因于性别歧视的比例在下降，而归因于性别间禀赋差异的比例有所增加。总之，近年来关于我国性别工资差距的研究取得了较多的成果。但现有研究都是在全国层面上进行的，目前鲜见研究江苏省性别收入差距的文献。

江苏省经济规模位居全国前列，劳动力数量也很庞大，因此，研究江苏省性别收入差距具有重要的现实意义。此外，由于我国地区差异较大，各省都有一定的独特性。江苏省在经济发展水平、市场化程度、经济发展模式、企业所有制结构、社会观念、劳动力的禀赋特征等各方面与全国平均水平不完全相同，而这些因素或多或少会对性别工资差异和性别歧视产生影响。所以，有必要对江苏省的性别工资差距进行单独的研究。

二、数据、变量与描述性统计

（一）数据来源与变量处理

本文使用中国健康与营养调查（CHNS）数据开展研究。CHNS调查项目由美国北卡莱罗纳大学和中国疾病控制与预防中心合作开展的，是一项起步较早的对中国家庭和个人的微观调查，自1989年至今已进行了9次调查，覆盖全国东部、中部、西部9个省份。在历次调查中，都包含了江苏省的样本。且因为该数据选取的代表性省份相对较少，所以，在每个省所调查的样本数量相对较大，这为我们开展江苏省性别收入差距研究提供了充足的样本数据。此外，由于该数据采用追踪调查的形式，因此，能够体现江苏省性别收入差距的动态变化情况。

针对本文研究的问题，我们所选取的变量包括个人收入、工资、性别、年龄、少数民族、居住在城镇、受教育年限、是否有工作。历年的个人收入和工资已按照CPI的变化率进行了调整，剔除了物价的变化，因而具有可比性。此外，将少数民族、居住在城镇、性别（男性取值为1）、是否有工作为虚拟变量。剔除无效样本之后，所得到的总样本数为9 341个，其中男性样本4 604个，所占比例为49.3%，表明样本数据的性别分布是平衡的。下面按照不同的性别对主要变量进行描述性统计分析。

（二）描述性统计分析

首先，根据表1分析不同性别的收入差异和工资差异。女性和男性的个人收入分别为9 852元和13 389元，存在较大的性别收入差距，女性收入仅相当于男性的73.6%，换言之，男性平均收入比女性高36%。进一步查看个人工资的性别差异，只有那些参与工作的人才有工资。女性的平均工资为7 690元，男性的平均工资为10 803元，女性平均工资仅相当于男性的71.2%，换句话说，男性比女性工资高40.5%。总而言之，无论是女性的个人收入还是个人工资都大幅低于男性，表明女性在劳动市场处于弱势地位。这也正是下文所要着重分析的现象，我们将研究女性的个人收入和工资都低于男性的具体原因。

其次，我们查看其他变量的基本情况。样本的平均年龄约为45岁，绝大部分为汉族，少数民族比例不足2%；居住在城镇的比例约为30%。这些变量的性别差异不明显。然而，在受教育程度方面存在着较大的性别工资差异，女性和男性的受教育年限分别为15年和20年，前者比后者低5年。这种较大的受教育程度差别应该是导致性别收入和工资差异的一个主要原因。另外，女性中有工作的比例为78%，而男性有工作的比例为85%，前者也明显低于后者，这也会导致女性的收入和工资低于男性。

接下来，我们进一步分析性别的收入差距和性别工资差距的动态变化趋势。CHNS项目共发布了9次调查数据，年份分别是1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009、2011年，前后跨度为23年，这也是我国改革开放和经济快速发展的时期。我们使用女性—男性平均收入的比值和女性—男性平均工资比值来表示性别收入差距，这两个比值越小，则表明性别收入差距越大。女性—男性平均收入比和女性—男性平均工资比的变化状况如图1所示。可以看出，如果忽略短期的小幅扰动，那么，女性—男性平均收入比和女性—男性平均工资比都呈现出下降的趋势，表明随着我国经济的发展和市场化程度的提高，女性和男性在收入和工资方面的差距都是扩大的。

教育是人力资本的重要组成部分，那么，在这23年中，女性和男性受教育程度的差距变化趋势如何？我们使用女性—男性的平均受教育年限的比值来表示性别受教育状况的差距。如图2所示，我们看到，女性—男性的平均受教育年限的比呈现出上升的态势，表明随着我国教育事业的发展，不同性别在受教育程度方面的差距逐渐缩小，这应该具有缩小性别收入差距和性别工资差距的作用，然而，事实上，性别间的收入差距和工资差距却扩大了。这表明，性别收入差距和工资差距中，必定有一部分不是由人力资本差异所导致的，而是经济中性别歧视因素以及不同性别居民的自我选择所导致的。

■

图2 江苏省女性—男性的平均受教育年限比值的变化图

数据来源：笔者依据CFPS数据统计绘制

三、性别收入差距和性别工资差距的原因研究

（一）基于回归的性别收入差距研究

采用计量经济学回归的方法，分析性别对人们收入的影响。所用的计量方程如下列（1）式所示。因变量lninci表示个人的收入的对数。Genderi为性别虚拟变量，男性取值为1。X为控制变量组成的向量，包括年龄、年龄的平方、受教育年限、是否居住在城镇、是否为少数民族、是否有工作，以及调查的年份，我们以1989年为参照组，加入其余8个调查年份的虚拟变量。

lninci=？琢0+？琢1genderi+X？茁+？着i（1）

此处采用三种方法进行估计。首先采用最小二乘法进行估计，所得结果在表1中以OLS表示。然后采用随机效应面板数据模型，因为需要重点分析性别的影响，而性别属于个体不随时间变化的特征，因此，无法采用固定效应模型。所得结果在表2中用RE表示。最后考虑到女性承担着照顾家庭的责任，因此，部分女性可能选择不工作。鉴于女性在是否工作方面都存在自选择问题，还采用了Heckman两步法以规避相应的自选择偏误，以性别作为第一步选择是否工作的解释变量。

表2 性别对个人收入的影响

■

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。括号内为稳健标准误

根据表2的三个回归结果，在控制了个人其他特征的影响之后，性别对收入具有显著的影响，男性收入大幅高于女性。但依据回归方法的不同，回归系数存在差别。根据回归结果我们发现，是否工作对个人收入具有很大的影响，而女性在工作的决策中存在的自选择问题不容忽视，所以，Heckman两步法的回归结果更为可靠。根据Heckman两步法的结果，在排除了自选择因素和人力资本等个人特征因素之后，男性工资比女性高15%，这部分无法解释的因素可以归结为性别歧视的结果。

除了性别之外，年龄对收入具有显著的正向影响，因为年龄代表着经验的积累和能力的提升。每增加1岁使收入提升11%。受教育水平每增加1年，使个人收入显著地提升2%。按照上文统计得到男性比女性的平均受教育年数多5年来算，那么，教育的性别差异将导致约10%的性别收入差异。

（二）基于回归的性别工资差距研究

与上文相似，采用回归的方法研究性别工资差异。所用的计量方程如下列（2）式所示。因变量lnwagei表示个人的收入的对数。Genderi為性别虚拟变量，男性取值为1。Z为控制变量组成的向量，包括年龄、年龄的平方、受教育年限、是否居住在城镇、是否为少数民族，以及调查的年份，我们以1989年为参照组，加入其余8个调查年份的虚拟变量。

lnwagei=？琢0+？琢1genderi+Z？茁+？着i（2）

仍然采用普通最小二乘法、随即效应面板数据模型和Heckman两步法进行回归，回归结果如表3所示，分别记作OLS、RE和Heckman。与上文研究性别收入差距的模型不同，此处只有工作的人才有工资，所以去除了关于是否工作的控制变量。在Heckman两步法中，以受教育水平作为男性和女性的自选择的变量。理论依据是，鉴于女性预期到因承担家庭责任使其教育回报率下降，所以女性选择接受更少的教育。以性别作为第一步受教育年限自选择的解释变量。

表3 性别对个人工资的影响研究

■

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。括号内为稳健标准误

根据表3的回归结果，我们发现在控制了各种因素之后，性别仍然对个人工资具有显著的影响。依据最后一列的Heckman两步法的回归结果，男性比女性工资高28%，这部分工资差异不能被性别之外的其他特征所解释，可以认为是由劳动市场的性别歧视所导致的工资差异。

此外，年龄每增加一年，使个人工资增加9%。受教育年限每增加一年，收入增加约4%。根据上文的统计数据，男性平均受教育年限比女性高5年，则由于教育水平的不同导致平均男性工资比女性高20%。

（三）性别收入差异和性别工资差异的Oaxaca分解

Oaxaca分解是由Oaxaca（1973）和Blinder（1973）提出的工资差异分解方法，假设男性和女性的工资结构相同，使用Mincer方程分别估计两性的工资结构，如下列（3）式和（4）式所示：

■m=■m■m（3）

■f=■f■f（4）

■m和■f分别表示男性和女性的工资均值，两者分别取决于各自的各种特征■m和■f的均值。■m和■f表示工资方程中个人特征回归系数的均值。对男性和女性平均工资差异的分解如下列（5）式所示，可以分解为两个部分，其中（■m-■f）■m表示能够被不同性别的劳动者的禀赋特征差异所解释的部分，■f（■m-■f）则表示相同禀赋条件下性别收入回报率的差异，是性别之间禀赋差异所不能解释的部分，代表着劳动市场上的性别歧视因素所导致的男性与女性之间的收入差异。

■m-■f=■m■m-■f■f=（■m-■f）■m+■f（■m-■f）（5）

接下来，依据（5）式，分别对江苏省的性别收入差异和工资差异进行Oaxaca分解。首先对收入进行分解。剔除部分收入小于等于0的样本，将其作为Mincer方程的因变量，解释变量包括年龄、年龄的平方、受教育年限、是否有工作、城乡性质、是否为少数民族、调查年份。样本中男性为4 599人，平均收入为13 400元；女性样本数为4 719人，平均收入为9 877元。女性比男性的收入平均低26%，性别收入差距明显。根据分解结果，性别收入差异中1 072元归因于女性的平均禀赋低于男性，2 206元归因于禀赋之外的对女性的性别歧视因素，这两部分的结果在统计上都是非常显著的（性别收入差异归因于禀赋和Mincer方程交互项的部分为248元，但在统计上不显著，因此不予深入讨论）。性别歧视因素在性别收入差异中所占的比重约为60%，是导致性别收入差异的主要原因。

然后，将收入替换为工资，按照性别分解工资差异。与收入分解不同的是，因从事农业、自我雇佣和无工作的样本无工资收入，因此，该分析仅适用于有非农固定工作的样本。样本总数为4 725个，其中男性和女性分别为2 719个和2 006个。男性的平均工资为10 803元，女性的平均工资为7 971元。女性比男性的工资平均低26%，与性别收入差异的比例持平。根据分解结果，性别收入差异中1 663元归因于女性的平均禀赋低于男性，1 206元归因于禀赋之外的对女性的性别歧视因素，这两部分的结果在统计上都是显著的。性别工资差异中约40%归因于劳动市场对女性的性别歧视。

综上所述，江苏省女性的收入和工资仅相当于男性的75%，存在显著的性别差异。分解结果表明，性别歧视因素是导致女性收入和工资较低的主要原因，女性仍受到不公平的对待，包括在家庭分工中，比男性承担更多的家务劳动；在劳动市场上，就业面临着歧视，难以进入一些男性主导的高收入行业；在职位晋升中，面临着“玻璃天花板效应”，与男性相比，晋升到高层职位的概率更低。这些因素都导致了女性的收入和工资平均而言大幅低于男性。

除此之外，女性与男性的禀赋差异也是导致性别收入（工资）差异的主要因素，其中，受教育水平是禀赋差异的主要组成部分。女性受教育水平低于男性，主要原因是对女性的教育歧视，很多家庭“重男轻女”，对女孩的教育投入少，导致女性人力资本水平低于男性。这实际上是一种前市场歧视，即进入劳动市场之前的性别歧视，进一步拉大了性别收入（工資）差距。对女性的前市场歧视和进入劳动市场之后的歧视合在一起分析，能够解释大部分的性别收入（工资）差异。对此，政府和社会各界务必要予以重视，亟须进一步采取措施，以减少性别不平等。

四、结论与政策建议

使用中国健康与营养调查中江苏省的面板数据，通过Heckman两步法回归和Oaxaca分解方法相结合，笔者发现，在排除了自选择导致的潜在内生偏误之后，在同等的条件下，女性的收入和工资显著低于男性，而性别收入差异的60%和性别工资差异的40%可以归因为对女性的性别歧视，其余部分主要是由于女性的禀赋特征低于男性所致。男女平等是我国的基本国策，然而本研究表明，从经济角度而言，男女之间存在着巨大鸿沟。根据经济基础决定上层建筑的原理，女性在经济方面面临的歧视和不平等待遇，必然延伸到家庭、社会、文化等各个方面，使得女性普遍处于较为弱势的不公平境地。因此，在洞悉江苏省性别收入差距及其原因的情况下，亟须采取有力措施，解决这一问题。

下面提出一些可行的政策建议，供政府制定有关政策时参考（1）加大对劳动市场性别歧视的监督与处罚力度。应当采取更加细化的监管办法，对于用人单位在招聘和晋升中的或明或暗的性别歧视进行有效的防范，对于违反性别歧视原则的用人单位进行更加严厉的处罚，增加其性别歧视的成本。（2）加强对用人单位招聘女性的激励。对其进行针对性的补贴，减少其对于女性劳动力附着成本的顾虑。女性在生育、照料家庭方面花费时间较多，这是雇主不愿录用女性的一个重要原因，为此可以按照企业女职工的生育和哺乳等女性的人数，给予雇主补贴。（3）加大性别平等的宣传力度，抑制家庭重男轻女的观念和行为，促使家庭在儿童的教育、健康方面的投入实现性别平等，避免对女童的前市场歧视，实现男女人力资本平等，从而进一步实现性别收入（工资）的平等。

参考文献：

[1] Blau F.D.，Kahn L.M.The Gender Pay Gap：Have Women Gone as Far as They Can？[J]. Academy of Management Perspectives，2007，21（1）：7-23.

[2] Goldin C.A grand gender convergence：Its last chapter [J]. The American Economic Review，2014，104（4）：1091-1119.

[3] 夏慶杰，孙祁祥，庄晨.中国经济转型时期性别工资差异分析[J].社会科学战线，2015，（10）：38-55.

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

[5] 苏华山，张运峰，吕文慧，李庆海.江苏省职业性别隔离的动态与比较研究[J].南京财经大学学报，2016，（2）：70-77.

[6] Meng X.Male-female wage determination and gender wage discrimination in China's rural industrial sector[J].Labor Economics，1998，5（1）：67-89.

[7] 谢嗣胜，姚先国.我国城市就业人员性别工资歧视的估计[J].妇女研究论丛，2005，（6）：10-13.

[8] 王美艳.中国城市劳动力市场上的性别工资差异[J].经济研究，2005，（12）：35-44.

[9] 王湘红，曾耀，孙文凯.行业分割对性别工资差异的影响——基于CGSS数据的实证分析[J].经济学动态，2016，（1）：44-53.

[10] 卿石松，郑加梅.“同酬”还需“同工”：职位隔离对性别收入差距的作用[J].经济学（季刊），2013，12（2）：735-756.

[11] 何泱泱，刘国恩，徐程.中国职业隔离与性别工资差异的变化趋势研究[J].经济科学，2016，（4）：78-89.

Gender income and gender wage differences in Jiangsu Province： endowment differences or gender Discrimination

SU Hua-shan，LU Wen-hui，DUAN Ji-hong

（School of Economics， Nanjing University of Finance and Economics， Nanjing 210023，China）

Abstract：Using the sample data of Jiangsu Province from China Health and Nutrition Survey， this paper studies the income and wage differences between men and women in the province， and measures the proportion of sexist factors in the above mentioned gender inequality. First of all， the results show that the income and wages of women in Jiangsu Province are significantly lower than those of men， and dynamically， the income gap and wage gap between women and men are increasing. Secondly， the Heckman two-step regression showed that on the basis of self-selection and personal characteristics， menundefineds incomes and wages were 15% and 28% higher on average than those of women. Then， using Oaxaca decomposition， we found that 60% of the gender income difference and 40% of the gender wage difference were caused by gender discrimination； the rest of the gender inequality was mainly due to the difference in educational level. Discrimination against womenundefineds investment in education exacerbates gender inequality. Finally， the paper puts forward some policy suggestions on reducing gender discrimination and promoting gender income and gender wage equality in Jiangsu Province.

Key words：gender wage gap；sexism；Oaxaca decomposition

[责任编辑 陈 锐]