宋全成,封 莹
(山东大学 哲学与社会发展学院,山东 济南 250100)
《中国流动人口发展报告(2017)》公布的数据显示,截至2016年年底,我国流动人口总量为2.45亿人,约占全国总人口的17.86[注]国家卫生和计划生育委员会流动人口司:《中国流动人口发展报告2017》,北京:中国人口出版社,第3页。。伴随着经济与社会的发展,女性流动人口逐渐成为流动人口中的重要组成部分。从性别结构来看,女性流动人口占46.94%,比2015年上涨了5.49%,已占流动人口的半壁江山;从年龄结构来看,19—38岁的青年女性占全部女性流动人口的64.56[注]数据通过对2015年国家卫计委流动人口动态数据A卷分析所得。,显然,青年女性已成为女性流动人口中的主要群体。那么,青年女性流动人口的收入如何?哪些因素影响其收入的高低?众所周知,收入是反映流动人口经济、社会地位和社会融合程度的重要特征,不仅事关流动人口的市民化政策的实施效果,而且事关国家新型城镇化战略的成败。但目前学术界基于全国最新流动人口动态监测数据的关于青年女性流动人口收入状况及影响因素问题的专门研究尚不多见。因此,研究青年女性流动人口的收入及其影响因素问题对于把握青年女性流动人口的经济与社会融合程度、社会地位,进而实现流动人口市民化的政策目标和推动国家新型城镇化战略具有重要意义。本文拟从性别社会学的视角出发,以国家卫计委2015年全国流动人口动态监测最新数据为依据,运用多元线性回归分析的方法,从个人特征、婚姻生育、流动经历及性别因素四个维度研究青年女性流动人口的收入状况及影响因素,并与男性进行对比,以期为提高青年女性流动人口的收入水平、推动男女平等和流动人口的市民化提供合理的政策建议。
女性流动人口的收入状况历来是学术界比较关注的重要话题,但将女性群体进行单独划分、专门研究青年女性流动人口经济状况的文献尚不多见。由于该问题的社会重要性和学术敏感性,目前学术界已有少量学者对女性流动人口的收入状况及就业等相关问题进行了研究的尝试。李晓静、江山、任秀杰曾对江苏地区的女性流动人口经济地位现状及影响因素进行了分析,认为受教育水平、职业地位、职业获得途径等对女性流动人口的经济地位影响较大[注]李晓静:《女性流动人口经济地位现状及影响因素分析》,《农村经济与科技》,2009年第8期。;王俊秋则以青岛、济南、德州为例对山东省的女性流动人口就业状况进行了研究,概括了山东省女性流动人口就业的特点及存在的问题[注]王俊秋:《山东省女性流动人口就业状况研究》,《山东教育学院学报》,2009年第5期。。段成荣、张斐、卢雪和对女性流动劳动力的经济状况及影响因素进行了分析,认为个人特征、流动特征、职业特征、性别特征对于女性流动劳动力的收入状况均有显著影响[注]段成荣,张斐,卢雪和:《中国女性流动劳动力收入状况及影响因素分析》,《妇女研究论丛》,2010年第4期。;庞丽华、罗雅楠利用probit回归分析方法,从人力资本、社会资本和照料活动三个层面出发,对已婚流动妇女的就业状况及性别差异影响因素进行了研究[注]庞丽华,罗雅楠:《我国已婚流动女性就业状况及性别差异影响因素研究》,《南方人口》,2015年第1期。。还有部分学者着重研究了性别因素对于收入的影响。田林楠认为,流动模式对于流动人口收入的影响因性别而有差异,非独自流动对于女性流动人口有很大的负面影响[注]田林楠:《流动人口收入性别差异与收入影响因素研究》,南京:南京大学社会学院硕士论文,2014年。;罗俊峰、童玉芬根据2012年流动人口动态监测数据分析了流动人口就业者工资的性别差异及其影响因素,认为低学历、农村户籍、在落后地区、劳动密集型等低端行业就业的流动人口工资低且性别差异更明显[注]罗俊峰,童玉芬:《流动人口就业者工资差别及影响因素研究》,《经济经纬》,2015年第1期。。
通过已有研究文献的综述和分析可以发现,当前学界在女性流动人口收入问题的研究上,数据多来源于某一省、市的区域调查,缺乏全国性的数据作为支撑,且受到数据规模、可信度、代表性等方面的限制,从而难以保证研究结果的有效可靠性和代表性。在研究对象上,多笼统地以女性流动人口作为研究的目标群体,缺乏对于青年女性群体等特定劳动力群体的关注,大多数研究仅在年龄结构中提及青年流动人口[注]杨菊华:《流动时代中的流动世代》,《中国青年研究》,2016年第4期。。因此,有必要在借鉴前人研究成果、方法的基础上,重点对青年女性流动人口的收入及影响因素,做进一步的深入研究。本文所采用的数据是国家卫计委2015年流动人口动态监测最新数据,具有较强的时效性、综合代表性和较高的权威性,能够提供全面、详实的全国青年女性流动人口的相关信息,有效地弥补了先前研究的数据在地域和特定研究目标上的不足。
本文使用的数据来源于国家卫生计生委组织的2015年全国流动人口动态监测调查中的“流动人口问卷(A)”部分。数据遵循随机抽样的原则,以全国31个省(区、市)和新疆建设兵团2014年度全员流动人口为基本抽样框,采取分层、多阶段、与规模成比例的PPS方法进行抽样[注]信息来源于国家卫计委2015年全国流动人口卫生计生动态监测调查技术文件。。与现有研究所使用的数据相比,2015年全国流动人口动态监测数据具有较强的时效性,且覆盖面广、可信度高,调查内容更为丰富,涉及到流动人口的职业、婚姻、生育、流动经历等多个维度,能够为研究青年女性流动人口的收入现状及其影响因素提供充足的研究变量。
关于青年的定义,学术界并没有统一的定论。特别是随着社会的进步和人类生活质量的提高,人体素质和平均寿命也在不断延长,因此,青年的上限也在逐步提高。世界卫生组织将青年的年龄上限定义为44周岁。我国有的学者则基于第六次人口普查数据,将青年从年龄分层上定义为15—34岁的人群[注]张翼:《中国青年人口的基本特征及其面临的主要问题》,《江苏社会科学》,2012年第5期。,鉴于19岁尽管已成年,但大多数人还处于高中三年级的年龄,一般情况下还没有进入社会和劳动力市场,因此,也就没有收入来源。基于此,本文将流动人口中的青年的上限和下限分别提高4岁,即19—38岁。由此可以更好地涵盖样本的主要劳动力群体,即认为“青年”人口是指年龄在19—38岁之间的人口。结合研究需要,本文在2015年流动人口问卷(A)的原始数据上进行了筛选,选出年龄区间在19—38岁的青年女性流动人口作为研究对象,并将工资收入为0、关键信息缺失的样本剔除,最后共获得研究样本47104个。
本文以“上个月的月收入”作为因变量,以影响青年女性流动人口收入现状的十个因素作为自变量。为了使数据更加接近正态分布,本文在因变量的处理上,对“上个月的月收入”这一变量取自然对数;在自变量的选取上,参考段成荣等人[注]段成荣,张斐,卢雪和:《中国女性流动劳动力收入状况及其影响因素分析》,《妇女研究论丛》,2010年第4期。构建的模型框架,并在此基础上进一步完善与丰富,从个人因素、婚姻生育、流动经历、性别因素四个方面进行考量,逐一对选出的自变量与因变量进行相关性分析,最终筛选出相关度较大的十个自变量。
在个人因素维度上,主要考察年龄、受教育程度、职业分类、户口性质、就业身份、地域等因素对于青年女性流动人口收入现状的影响;在婚姻生育维度,为了使结果更加简洁且增强说服力,本文将原始数据中婚姻状况的五个分类(未婚、初婚、再婚、离婚、丧偶)合并成未婚、已婚两个类别,并同“生育第一个孩子的年龄”这个变量相融合,生成一个同婚姻生育紧密有关的新变量;在流动经历维度主要考察流动类型、流入地所在区域、流动时间对于青年女性流动人口收入的影响。最后,在控制前三个维度变量的基础上,本文将对性别因素所引起的收入差异做一个比较分析。
表1 变量的定义
表2 变量描述
1.青年女性流动人口的收入总体偏低。
从全国流动人口动态监测数据(2015)来看,同男性相比,青年女性流动人口的收入明显偏低。在收入方面,青年男性流动人口上个月月收入的平均数为4647元,青年女性流动人口的收入仅为3623元,比男性约低22%,由此可见,在性别因素上,流动人口中的青年女性在收入上明显处于劣势地位。这与世界银行公布的世界主要国家女性收入上的性别歧视相吻合。
2.收入同年龄之间呈倒“U”型曲线分布,在29-33岁达到峰值。
从年龄方面来看,青年女性流动人口的收入随年龄增长呈现出先上升、后下降的趋势,在29—33岁年龄组达到峰值。图1以“上个月月收入的平均数”为衡量收入的指标,反映了青年女性流动人口年龄与收入状况。从年龄分组上来看,19—23岁、24—28岁、29—33岁年龄组的上个月月收入的平均数分别为2978元、3574元和3977元,随年龄增长呈现出上升趋势,并在29—33岁时收入达到顶峰;34—38岁年龄组的收入开始有所下降,为3811元,但仍高于19—23岁和24—28岁年龄组的收入。
图1 青年女性流动人口年龄与收入状况资料来源:作者对2015年流动人口动态监测数据进行分析和处理所得
3.已婚女性收入更高,晚育女性收入优势明显。
在47104位青年女性流动人口中,未婚女性占27.6%,在72.4%的已婚女性中,未育的占8.31%,生育第一个孩子的年龄大多集中在21—25岁,占39.32%,其次为26—30岁,占13.19%。就收入来说,已婚女性整体收入水平高于未婚女性。在已育女性中,晚育女性收入优势明显,尤其是31岁以后生育的女性,上个月月收入的平均数为4674元,比生育第一个孩子的年龄为20岁以下(3437元)的要高1237元,如表3所示。
表3 青年女性流动人口婚姻/生育类型与收入状况
资料来源:作者对2015年流动人口动态监测数据进行分析和处理所得
4.青年女性流动人口受教育水平总体偏低,其收入与受教育水平呈正相关。
2015年流动人口动态监测数据显示,青年女性流动人口受教育水平多为初中学历,占47.34%,受教育水平为小学及以下、高中、专科的青年女性分别占7.58%、26.15%和12.20%,本科及以上学历的仅占6.74%,整体来看,青年女性流动人口群体的受教育水平偏低。青年女性流动人口的收入随受教育水平增加而呈现出明显上升的趋势。如图2所示,受教育水平为小学及以下的群体上个月月收入平均数为3283元,受教育水平为初中的群体收入则提升至3443元,高中、专科分别提升至3602和3892元,收入逐步增加,上升趋势平稳;受教育水平为本科及以上的群体收入则大幅增至4865元,相比于专科学历增加了973元。由此可见,青年女性流动人口的受教育程度与其收入呈现出高度的正相关特征。
图2 青年女性流动人口受教育水平和收入状况资料来源:作者对2015年流动人口动态监测数据进行分析和处理所得
5.青年女性流动人口的职业分布多集中在服务行业,与其收入水平高度相关。
统计数据显示,青年女性流动人口就业领域多集中在门槛较低的服务行业,其中所占比例最高的三个行业分别是商业服务(46.49%)、生产制造及运输行业(24.58%)、居民服务和公共设施(16.96%),这些行业工资水平较低,上个月月收入的平均数分别为3762、3240、和3387元;而收入较高的行业集中于信息传输、软件、信息技术服务(4872元),科研和技术服务(4866元),文体和娱乐(4356元)以及金融(5462元)行业,如图3所示。这些行业入门的门槛对受教育程度的要求较高,因此,从业人数较少,相加之和占青年女性流动人口的比例仅为5.49%。就业身份方面,如表4所示,雇主收入上个月月收入的平均数为6248元,自营劳动者上个月收入的平均数为4098元,而雇员仅为3157元。
图3 青年女性流动人口职业类型和收入状况资料来源:作者对2015年流动人口动态监测数据进行分析和处理所得
就业身份频数所占比例(%)上个月月收入的平均数(元)雇员3018364.083157雇主31066.596248自营劳动者1323528.104098其他5801.232976
资料来源:作者对2015年流动人口动态监测数据进行分析和处理所得
6.跨省流动、流动到东部地区的青年女性明显收入更高。
从流动类型上来看,49.58%的青年女性流动人口为跨省流动,其次为省内跨市,占30.92%,市内跨县占19.5%;在收入方面,跨省青年女性流动者收入较高,为3978元,其次为省内跨市,为3346元,市内跨县为3160元。从流入地来看,流动到东部地区的青年女性收入更高,为3875元。从统计数据来看,东部地区成为青年女性流动人口的主要聚集地(48.47%);流动到西部(28.38%)、中部(17.25%)、东北地区(5.91%)的青年女性流动人口的收入分别为3387元、3446元和3095元,与流动到东部地区的青年女性相比仍有不小差距。如表5所示。
表5 青年女性流动人口的流动类型、流入地区与收入状况
资料来源:作者对2015年流动人口动态监测数据进行分析和处理所得
本研究所选取的因变量为青年女性流动人口上个月月收入的平均数(取自然对数),该变量为连续变量,因此,选择多元线性回归模型来对相关数据进行分析,具体分析结果如表6所示。
表6 青年女性流动人口收入现状影响因素的回归分析
*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001
注:括号内为对照组。
多元线性回归模型分析结果表明,模型1是个人因素对于青年女性流动人口收入的影响,模型1的解释度为0.142,说明个人因素对于青年女性流动人口的收入具有很高的解释度;模型2考察了婚姻和生育因素对于青年女性流动人口收入的影响,模型2的解释度为0.143,较模型1有小幅提升,说明婚姻生育对于青年女性流动人口收入具有一定影响;模型3则考察了流动经历对于青年女性流动人口收入的影响,模型3的解释度为0.182,流动经历特征增加了模型3.9%的解释度,由此可见,流动经历对于青年女性流动人口的收入影响较大。为考察性别因素对于青年女性流动人口收入的影响,在模型4中加入了性别特征,模型4的决定系数有明显提高,上升至0.226,说明性别因素是影响青年女性流动人口收入十分重要的因素。具体分析如下:
模型1是有关个人因素的变量对女性流动人口收入的影响。模型1中的5个变量都通过了显著性检验,说明年龄、受教育水平、户口性质、职业所属行业和就业身份都是影响青年女性流动人口收入状况的重要因素。在47104个研究样本中,从年龄因素来看,青年女性的平均年龄为28.6岁。与19—23岁的年龄组相比,年长女性在经济收入上更有优势,其中,29—33岁的女性处于事业发展的黄金时期,在收入上最有优势,比19—23岁的女性流动人口的收入高11.8%;24—28岁、34—38岁的女性流动人口与19—23岁的女性流动人口相比,收入分别提高7.18%和9.4%。从教育因素来看,受教育程度对青年女性流动人口的收入影响十分显著,受教育水平与收入之间的关系呈正相关,尤其是高学历对青年女性收入提高的影响尤为显著。与受教育水平在小学及以下的女性流动人口相比,学历为初中的女性流动人口的月收入提高10.3%,高中学历的女性流动人口则提高了16.7%,大专的女性流动人口为24.3%,到了本科及以上阶段,月收入差距高达1.5倍(e0.417≈1.517)。从户口因素来看,户口类型对于青年女性流动人口的收入存在着显著影响。其中,对比农业户口,户口类型为非农业、农业转居民、非农业转居民户口的青年女性流动人口的收入更高。从职业因素来看,不同的职业类型对于青年女性流动人口的收入影响最为显著。通过比较发现,雇主和自营劳动者的收入明显高于雇员,分别为雇员收入的1.73倍(e0.551≈1.73)和1.26倍(e0.233≈1.26);从职业类型来看,以生产制造及运输行业作为对照组,收入较高的行业集中在金融,科研和技术服务,文体娱乐以及信息传输、软件和技术服务行业,收入分别提高20.5%、17.1%、14.2%和13.1%。同时,这些产业的职业水准对教育程度和技术的要求门槛较高,但上述四类职业的从业人数较少,相加之和仅占青年女性流动人口总量的5.49%。总体来看,个人因素模型对于青年女性流动人口收入的解释度可达14.2%,说明个人因素对于青年女性流动人口的收入有着重要的影响。
模型2是在个人因素变量的基础上,新纳入了婚姻生育变量。已有研究认为,未婚女性收入更高[注]段成荣,张斐,卢雪和:《中国女性流动劳动力收入状况及其影响因素分析》,《妇女研究论丛》,2010年第4期。,但通过对2015年全国流动人口的数据分析,本文认为,随着近年来我国经济与社会发展的急剧变化,婚姻对青年女性流动人口的收入的影响显著减少,与已婚女性相比,未婚女性流动人口的收入并不具有明显优势。比起婚姻,生育才是影响青年女性流动人口收入的显著因素。已婚未育的女性流动人口同未婚女性流动人口相比,其收入虽有提高但并不明显,这说明婚姻对于青年女性流动人口的收入的影响有限,但生育孩子年龄组的差异对青年女性流动人口的收入有显著影响。生育第一个孩子的年龄在26—30岁、31岁以上的两组女性,收入则明显提高,尤其是31岁以后生育的女性,对比未婚女性流动人口的收入要高9.9%,对比已婚未育和生育第一个孩子的年龄为20岁以下、21—25岁、26—30岁的女性流动人口的收入则分别要提高6.3%、10.2%、8.1%以及6.0%。可见,生育第一个孩子的年龄对于青年女性流动人口的收入具有显著影响。对于女性流动人口来说,晚育对其收入提高更加有利。
模型3是在模型2的基础上新加入了流动经历变量。从数据分析结果来看,对青年女性流动人口的收入有显著影响的主要是流动类型和流入地所在区域。从流动类型上来看,与市内跨县相比,流动类型为省内跨市的青年女性流动人口的收入提升不大,但跨省流动对于青年女性流动人口的收入却有显著的正向影响,提升了14.7%。从流入地所在区域来看,流入到东部地区的青年女性的收入明显比流动到中部、西部和东北地区的青年女性要高,而流动到中部、西部和东北地区的青年女性收入差距不大,相比于东部分别要低12.1%、13.9%和16%。关于流动时间对于女性流动人口的收入的影响,段成荣等人在2010年的研究成果认为,随着流动时间的增加,收入总体呈现出上升的趋势,6年之后收入略有减少[注]段成荣,张斐,卢雪和:《中国女性流动劳动力收入状况及其影响因素分析》,《妇女研究论丛》,2010年第4期。。与此结论不同,我们运用2015年的全国流动人口的最新数据进行研究表明,对于青年女性流动人口来说,流动时间对其收入没有显著影响,虽然流动时间在10年以上与收入呈负相关,在99.5%置信水平上显著,但差距很小,同流动类型和流入地所在区域相比,并不是影响青年女性流动人口收入的主要因素。
模型4在前三个模型的基础上新纳入了性别变量。从个人因素、婚姻生育、流动经历三个维度对青年女性流动人口的收入现状进行分析时,我们不能忽略的是,女性这个性别身份本身也在影响着她们的收入,即“性别因素”同样是影响青年女性流动人口收入的重要因素。将19—38岁的男性青年流动人口的收入与女性青年流动人口的收入进行对比时,我们发现,青年女性流动人口的月收入的平均值约为3623元,中位数为3000元;而青年男性流动人口的月收入平均值为4647元,中位数为4000元。显然,青年男性流动人口的整体收入水平明显要高于青年女性。从模型结果来看,青年女性流动人口的月收入要比青年男性低21.1%。这说明性别差异对于青年女性流动人口的收入有着显著的影响,女性与收入之间的关系在某种意义上呈明显的负相关。
首先,青年女性流动人口的个人因素对其收入有重要的影响。(1)在年龄方面,青年女性流动人口的收入随年龄的增长呈现出先上升后下降的特征。究其原因,可能是由于青年女性流动人口随着年龄的增加,工作经验和阅历的不断积累有助于收入的增长,29—33岁这一年龄为青年女性流动人口的黄金时期,此时精力、体力旺盛,且已积累了足够的工作经验,故而收入在此时达到峰值。而在34—38岁时由于年龄原因、家庭等原因导致工作精力不足,收入略有下降。(2)受教育水平对于青年女性流动人口的影响重大,受教育水平越高其收入越高,在高学历层面这种影响则愈发凸显。通过数据分析我们发现,当受教育水平达到本科及以上时,此时的收入水平相较之前的缓慢上升有了一个“飞跃式”的提高。这表明,对女性而言,高等教育具有缓释性别导致的收入差距的重要作用,这种作用在高学历层面更容易得到体现。当前,同年龄别的男性的平均收入高于女性已经成为一个普遍现象,青年群体也不例外。教育机会的性别平等并不能带来女性受教育者在劳动力市场中的待遇平等。换言之,女性的教育收益率要低于男性。但是,当受教育水平到达较高的程度后,这种较高的受教育水平有助于女性进入收入水平高、性别歧视程度相对较低的行业或部门[注]邓峰,丁小浩:《人力资本、劳动力市场分割与性别收入差距》,《社会学研究》,2012年第5期。,高学历能够帮助她们规避某些来自经济上的性别歧视,从而获得更高的收入,这种收入的“飞跃式”提升便是教育配置作用的具体结果。(3)户口类型对于青年女性流动人口的收入也存在显著影响,其中,与农业户口的青年女性流动人口相比,其他三类户口类型的女性流动人口的收入更高,这说明当前城乡之间的户籍制度壁垒仍然在限制着流动人口的个人发展,城乡二元结构体制仍是我国经济和社会发展的严重障碍,农业转居民、非农业转居民户口类型在青年女性流动人口的收入方面更具优势,这也说明我国破除城乡二元户籍制度体制改革在一定程度上对于流动人口收入水平的提高有积极作用。(4)从就业身份上来看,与就业身份为雇员的青年女性流动人口相比,就业身份为雇主、自营劳动者的青年女性收入大约分别要高出1.73倍(e0.551≈1.73)和1.26倍(e0.233≈1.26)。相比雇员的就业身份,青年女性流动人口中的雇主和自营劳动者在工作和事业上具有更多的自主决定权,能够规避性别歧视的影响,获得更高的经济回报,当今时代青年女性流动人口若想提升自身收入,应该转变“传统打工”的方式,积极寻求新的就业方式。在职业类型方面,工作在金融、文体娱乐、科研技术和信息软件产业这些行业的青年女性流动人口的收入较高,究其原因,这些行业本身对受教育程度和技术水准的门槛要求较高,性别歧视较少。
其次,婚姻生育对于青年女性流动人口的经济收入有一定的影响。综合来看,婚姻对于青年女性流动人口的收入状况虽有影响,但与生育相比并不是主要影响因素。通过数据分析,可以明显看出“生育第一个孩子的年龄在31岁以上”的女性流动人口的收入更高。已有研究表明,早育比晚育更容易导致对母亲的收入惩罚,延迟生育与女性收入之间存在着一定的正相关关系[注]李芬,风笑天:《“对母亲的收入惩罚现象”:理论归因与实证检验》,《国外理论动态》,2016年第3期。。造成这种“生育惩罚”的原因主要在于职业女性不同角色的冲突。当前,女性获得了更多参与社会经济生产的机会,越来越多的女性成为具有独立人格的职业女性。但女性在扮演职业角色的同时,来自家庭角色的责任却并未减轻,尤其是养育子女需要耗费大量的精力。虽然大部分研究认为,女性在生育后会重新回到原单位从事相同的工作,收入水平并不会因为生育而立即下降,但来自雇主的歧视却会限制对女性在培训、晋升方面的投资从而抑制女性后期的收入增长[注]李芬,风笑天:《“对母亲的收入惩罚现象”:理论归因与实证检验》,《国外理论动态》,2016年第3期。。晚育对于女性的意义在于帮助她们争取更多时间,积累更多工作经验,缓冲因生育导致的职业中断所带来的负面影响。此外,除了女性主动选择晚育以减轻可能面临的“生育惩罚”之外,不少用人单位不合理的内部规定如“入职三年后不得生育”也在一定程度上限制了女性自由生育的权利,使相当一部分的职业女性被迫选择晚育。这在客观上给了女性以更多的前期发展机遇,从而有利于在晚育后获得较高的收入。
再次,流动经历对于青年女性的收入也有较大影响,其中重要的影响因素是流动类型和流入地区域,就流动类型来看,以市内跨县为参照组,跨省流动的青年女性流动人口的收入提升最为明显;就流入地所在区域而言,流入到东部地区的青年女性流动人口的收入最高,而流入到东北地区的青年女性流动人口的收入最低,这在一定程度上反映了我国经济与社会发展的地区不平衡的事实。
最后,性别因素是影响青年女性流动人口收入差异极为重要的因素,与青年男性流动人口相比,青年女性流动人口的收入要低21.1%。许多研究表明,同等水平下女性劳动者工资低于男性已是无可争议的事实,职场女性或多或少都面临着“玻璃天花板”效应。吴愈晓、吴晓刚在研究中指出,性别收入差距是劳动力市场中性别关系最主要的表现形式[注]吴愈晓,吴晓刚:《城镇的职业性别隔离与收入分层》,《社会学研究》,2009年第4期。。造成性别收入差距的原因是综合多样的,从个体角度来看,这与女性先天的性别特点有关,女性在体力及抽象思维方面不及男性,从而限制了女性的行业选择。另外,女性由于生育而耗费大量的时间精力,这也不利于她们在职场上的发挥和表现;从劳动力市场角度来看,来自雇主对于女性的偏见或歧视则加重了性别收入差异,使得女性在自身条件并不占优的情况下处境更加艰辛;从我国社会文化角度来看,中国长期受到“男主外、女主内”思想的影响,道德、习俗等传统价值观念渗透于繁琐细致的日常生活,通过非正式制度传达着社会对于女性家庭角色的期待与定位[注]杨雪云:《文化堕距与青年职业女性角色冲突原因探析》,《中国青年研究》,2011年第4期。,“夫—妻—子”的核心化家庭被视为女性的生活逻辑所在[注]武志伟,马广海:《人情实践的认同单位与行动逻辑》,《齐鲁学刊》,2017年第3期。这种无形的社会期待以及“男尊女卑”的性别秩序潜移默化地压制着女性对于事业的追求。性别收入差距实际上反映出男女在事业上的差别和社会角色期待上的差异。
(1)针对青年女性流动者个人而言,首先,要重视自身的高素质教育。虽然当前男女在教育收益比上并不平等,但对于女性而言,教育、尤其是高等教育仍是实现自身价值最重要的途径。青年女性劳动者应该努力提升自己的受教育水平,争取达到本科及以上的学历,只有这样,才能进入性别歧视程度较低、收入较高的行业工作。除此之外,还应注重接受自身职业技能方面的培训,不断学习工作技能,提升专业素养,为后期事业晋升做好专业和技能储备。其次,在就业方面,应合理规划职业生涯和生育的年龄。若想获得较高的经济收入,就应在职业上选择金融、科研和技术服务、文体娱乐以及信息传输、软件等收入较高的行业。由于青年女性面临生育问题以及由此带来与工作、事业的冲突问题,合理规划职业生涯和生育的年龄至关重要,一般说来,应选择29—33岁这一职业发展的“黄金年龄”生育,恰当处理好工作、事业与生育的关系。最后,青年女性流动人口、尤其是高学历的青年女性,可尝试自主创业、自雇等灵活多变的就业方式,实现从传统就业到积极创业的根本性转变。
(2)针对就业单位而言,首先,就业单位要遵守国家相关法律规定,提高男女平等的法律意识和招收青年女性就业的企业社会责任感。消除针对女性就业的内部歧视性规定,在劳动力市场给予女性平等的就业地位,创造平等的就业环境,在人才录用上保证性别平等。其次,就业单位应建立合理的女性职业发展保障制度,以能力、而不是以性别为衡量标准,给予女性和男性同等的职业发展机会。同时,就业单位尤其是私营单位不应歧视适龄婚育女性,要遵守国家《女职工劳动保护特别规定》,不得因女职工怀孕、生育、哺乳降低其工资甚至辞退,从就业单位层面将生育对于女性职业发展和职业升迁的影响降至最低。最后,就业单位应重视女职工的职业培训和技能训练。只有提高了女性职工的职业技能,才能更好地为就业单位发展服务,才能更高的提高企业的劳动力生产率。应避免职场上的“重男轻女”、同工不同酬的歧视现象。
(3)针对政府部门而言,首先,要高度重视我国当前存在的性别收入差距以及女性所面临的“生育惩罚”现象。近30年来我国生育政策经历了由严格限制的“计划生育”到适度鼓励的“全面二孩”的改变,在当前中国面临少子老龄化、劳动力结构性短缺等严峻的人口问题的背景下,鼓励妇女合法生育二孩已迫在眉睫。但女性生育二孩所面临的严峻就业环境使得她们难以平衡生育与事业之间的关系,伴随着女性受教育程度的提高,中国的低生育率机制早已形成,越来越多的青年女性将自我发展放在首位,迫于工作压力而选择晚育、少育,这显然与我国激励妇女生育二孩政策的初衷背道而驰。因此,政府应高度重视性别收入差距现象,并通过制定和完善相关的法律法规,缩小性别收入差距,减轻女性因为生育而带来的职业惩罚。其次,政府应重视和加强女性的国民教育和职业教育。我国青年女性流动人口的受教育程度总体较低,而教育程度、尤其是否接受过高等教育对于流动人口中的青年女性的收入影响极大。因此,政府有关部门应强化对女性成员的国民教育,尤其是高等教育,同时,加强对女性劳动者的职业教育。只有这样,才能缩小性别收入差距,提高女性的收入水平。再次,国家应加快户籍制度改革,逐步取消城乡户籍限制。鉴于户籍制度依然是导致青年女性流动人口收入较低的重要因素,因此,有必要对户籍制度进行彻底的改革,只有破除户籍制度的限制,建立起城乡统一的劳动力市场,才能不仅有利于青年女性流动人口自身收入水平的提高,而且有利于流动人口的市民化和我国新型城镇化战略的实施。最后,国家应继续大力实施中、西部大开发以及振兴东北地区的战略,实现我国中、西部和东北地区的经济与社会快速发展,只有这样,才能提高中西部地区和东北地区的流动人口、尤其是女性流动人口的收入水平,才能吸纳更多的流动人口到中、西部以及东北地区就业,从而形成充足的劳动力市场与经济快速发展互动和耦合的良性循环。