直播平台职业主播的性别工资差距——基于X泛娱乐直播平台的微观数据分析

曾湘泉 郭晴

一、引言

数字技术推动了平台经济的蓬勃发展，对我国劳动力市场结构产生了巨大影响。直播行业作为平台经济的重要代表之一，成为促进经济增长的新引擎，为我国“稳就业”做出巨大贡献。智联招聘平台大数据显示，受新冠肺炎疫情的影响，在2020年春节复工后的一个月内，平台企业整体职位数与招聘人数同比下降31.43%和28.12%，而直播行业人才需求量却逆势猛增，直播相关岗位招聘职位数同比上涨83.95%，招聘人数增幅达132.55%。〔1〕据研究与估算，截至2020年底，直播行业至少创造就业岗位450万个，其中主播至少达到379万人。〔2〕就性别结构而言，主播中女性占比高达78.8%〔3〕，可见直播行业中主播职业化成为趋势，给大量女性提供了就业岗位，为提高女性劳动参与做出巨大贡献。因此，直播行业等平台经济的发展不仅促进灵活就业，助力我国实现“稳就业”目标，对我国就业结构与收入结构也将产生深远且长期的影响，更对我国实现共同富裕目标具有重要价值。

我国高度关注并积极出台一系列政策措施改善性别不平等状况，推动社会公平正义、维护劳动力市场秩序。2005年新修订的《妇女权益保障法》首次将“男女平等的基本国策”写入我国法律。〔4〕李克强总理强调，要消除就业中存在的性别歧视，实现同工同酬，促进妇女实现全面发展。〔5〕女性工资水平的提高不仅能够合理有效地释放劳动者的工作潜力，更能为促进我国经济健康可持续发展赋能。〔6〕在我国推动实现共同富裕目标背景下，大力推动平台经济①本文将平台经济、零工经济或其他灵活就业形式统称为平台经济。的发展不仅能够创造就业机会，更有助于提升女性等弱势群体在劳动力市场中的竞争力与工作效率，缩小性别工资差距。

二、国内外文献综述

目前关于平台经济对劳动力市场影响的研究大多从以下几方面展开，包括平台经济②国外关于平台经济的文献围绕以下关键词展开，如platform economy、gig economy、crowded work，均为平台经济、零工经济或灵活就业的表达，为简明起见，本文均将其称为平台经济。对劳动力就业与收入等的影响，以及平台经济中的劳动关系等。谢富胜等分析了数字平台的劳动组织形式〔7〕和平台企业劳动关系治理。〔8〕关于平台经济对性别工资差距的影响，Cook等使用美国Uber数据发现，性别工资差距并未显著缩小，原因在于男性车速更快、男性工作经验更加丰富等。〔9〕Cramer等将平台经济与传统经济部门进行比较，包括经济效益、功能等〔10〕，已有研究关注平台就业者的工作满意度和幸福感〔11〕，以及量化评估灵活就业的价值等。〔12〕

性别工资差距产生的原因主要从可解释部分和不可解释部分两个角度展开，其中性别工资差距的可解释部分包括劳动力个人禀赋差异、职业性别隔离等因素。职业性别隔离包括两个理论视角：一是拥挤理论，即雇主认为一个职业的价值因女性在该职业中占比提高而下降〔13〕，二是排队理论，即雇主在劳动力配置中更加偏好男性。〔14〕除以上对于性别工资差距的可解释部分之外，不可解释部分被归结为歧视。〔15〕新人力资本理论为深入探索性别工资差距产生的原因提供了新的视角。以往研究主要关注显性人力资本对劳动者工资性收入的影响〔16〕，如教育、技能及工作经验对劳动者工资的影响〔17〕，而非认知能力等隐性人力资本的作用通常被忽略。〔18〕在新人力资本理论框架中，能力是核心，并强调非认知能力独立于认知能力之外的重要作用，将非认知能力引入经济模型。〔19〕已有研究发现，除受教育程度外，非认知能力也应成为人力资本形成的重要因素。新人力资本理论框架的研究主线有两条，一是探讨能力形成与开发，二是探讨能力对个人经济行为的影响。〔20〕对女性而言，非认知能力对其劳动收入的正向促进作用显著高于男性，该结论在不同分位点上均成立。〔21〕

三、数据、变量与模型

（一）数据来源和指标说明

1.问卷设计与数据收集

本研究数据来自课题组对直播行业中主播群体展开的抽样调查。直播平台主播就业状况研究课题于2019年4月启动，2019年4—8月为前期国内外平台经济和主播相关文献的收集与研讨阶段，2019年9月—2020年2月展开线下访谈③课题组联系目前担任政府部门要职或企业人力资源高管的中国人民大学毕业生，以中国人民大学中国就业研究所名义接触到直播行业协会、直播平台及直播经纪公司等单位，并以合作发布《数字文化产业就业报告（2020）》为目标，展开访谈与深度合作。线下访谈部门包括直播行业协会，第一梯队泛娱乐及游戏直播平台5家，第二、第三梯队泛娱乐及直播平台7家，直播经纪公司5家，直播行业上游企业包括游戏公司，互联网中心等数十家企业，以及几十位主播。、问卷设计与问卷意见收集，2020年3—5月开展正式问卷收集工作。综合来自咨询公司、第三方平台和券商等的行业研究报告成果，本研究选取X直播平台为主播问卷的主要发放平台，原因在于X直播平台占有直播行业20%以上的市场份额，为行业内第一梯队综合类直播平台的代表，平台内主播活跃度高、管理较为规范。问卷内容涵盖主播个体特征、主播职业相关情况和从事主播职业前的就业状况等。在问卷正式发放前，课题组于2020年3月初将少量问卷发放给主播做预调研，测试问卷并回收意见。考虑到本研究重点关注职业主播这一群体，而电商主播以个体经营和销售为目标，仅将直播作为销售渠道，不满足职业主播的要求，因此问卷发放对象为泛娱乐及游戏主播等职业主播群体。①直播类型可细分为三类：包括歌舞、相声、户外和体育等在内的泛娱乐直播，包括电竞、个人游戏场景等在内的游戏直播以及电商直播；广义的泛娱乐直播包含歌舞、相声、户外、体育和游戏直播。主播问卷通过问卷星平台的企业账号发布，截至2020年6月，课题组共回收主播问卷1025份，本文研究对象为劳动年龄人口，故选取16—64岁的样本作为研究对象，并剔除学生群体样本②对主播当前的就业状态，我们在问卷中设计了三类选项：“专职，仅有主播一份工作”“兼职，主播之外有其他工作”“兼职，主播之外我是学生”，受访者选择其中一个选项后将会跳至不同的问题继续作答，本文将选择“我是学生”的受访者剔除。，获得有效问卷1014份，其中女性样本占71.2%。

2.变量定义

本文涉及的数据来自本课题组对主播的抽样调查，各变量定义及描述性统计见表1。

表1 核心变量及说明

图1和图2分别展示了直播平台平均月收入的性别差异，以及平台经济中小时工资的性别差异，可见女性主播的平均收入水平明显高于男性主播。

图1 直播平台中平均月收入的性别差异

图2 直播平台中小时工资的性别差异

除受教育程度外，本文同时关注非认知能力对主播收入的影响，因此问卷设计了非认知能力测量量表。③量表设计参照中国综合社会调查（CGSS）等公开权威数据库的测量指标。与以往研究保持一致，我们将非认知能力分为外倾性、开放性、尽责性和神经质，其中外倾性包括指标“我愿意结交新的朋友”和“我乐于接受新鲜事物”；开放性包括“我的生活在大多数方面都接近于我的理想”和“我不信任陌生人”；尽责性包括“最近一个月来我经常会感到做每一件事情都很费劲”以及“我做事总是准备充分”；神经质包括“最近一个月来，我经常会感到情绪低落”和“最近一个月来我经常会感到紧张”。其中每个指标由受访者根据自身情况回答是否同意自己有以上特点，每项指标由好到不好分值为10分至1分，指标加总形成非认知能力的分项得分和总分。

本文借鉴已有文献的做法并考虑到主播个人特征，也设计和控制了其他可能影响主播收入的变量，主要包括性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、户籍状况等个体特征变量，工作时长、是否全职就业、是否参加社会保障项目等工作特征，以及受访者所在城市的虚拟变量，以控制城市特征产生对主播收入的影响。

（二）模型设定

1.基础回归：直播平台中的工资决定方程

本文首先构建平台经济中性别工资差距的实证模型。其中，ln()incij表示在j地区的个体i的月收入（取对数），genderij表示j地区个体i的性别虚拟变量。构建实证模型（1）如下：

Xpij表示个体特征层面的控制变量，γp为第p个控制变量的回归系数，下标p代表第p个微观个体层面控制变量，取值范围为［1，m］，p∈N，含年龄、受教育程度、婚姻情况、户口状况等，X'qij表示工作经验、工作时长、全职兼职情况等变量，λq为第q个控制变量的回归系数，下标q代表第q个微观个体的工作特征等控制变量，取值范围为［1，n］，q∈N，此外本文控制了主播所在城市的虚拟变量，uij为随机扰动项。直播平台中性别工资差距表现为系数β，α为常数项。

2.分位数回归：不同分位点上的直播平台性别工资差异

进一步地，本文使用分位数回归来探讨直播平台中的性别工资差异。分位数回归是对普通最小二乘法的进一步拓展，依据被解释变量的条件分位数对解释变量进行回归，得到各分位数水平下的回归结果。〔22〕本文将月收入的对数作为因变量，将影响月收入的因素作为解释变量，重点关注性别的系数，建立如下分位数回归模型：

其中，Xpij表示影响ln(incij)的个体特征因素，包括性别、年龄等个体特征，X'qij表示工作经验等工作特征，以及城市特征。下标p和下标q的定义同上。θτ、δτ、φpτ、πqτ代表各个变量在第τ个分位点的回归系数，uijτ代表该分位点的随机扰动项。

3.分解直播平台性别工资差异：Blinder-Oaxaca分解

通过Blinder-Oaxaca分解方法，我们可以区分可观测的禀赋因素以及不可观测的歧视因素对于性别工资差距的贡献值。（1）式确定了工资决定方程，参照已有文献〔23〕，性别工资差距可分解为：

由于本文关注性别工资差距，即考察直播平台中女性收入高于男性收入的来源，因此对以往考察男性工资高于女性的模型进行改造。其中，Iˉf和Iˉm分别代表女性和男性的工资，Cˉf和Cˉm代表女性和男性的特征变量，ρ̂f和ρ̂m代表针对方程（1）的不同性别的特征回报。基于（3）式的分解假设主播职业是外生的，不考虑主播职业与其他特征变量之间的关系。（3）式中第一部分表示性别工资差距的可解释部分，即归因于不同性别特征变量的禀赋差异，后一部分表示不同性别的变量特征差异部分，即歧视或称为性别工资差距的不可解释部分。

四、直播平台中性别工资差距的计量分析

（一）直播平台中性别工资差距的基础回归

本文根据公式（1）进行线性最小二乘法（OLS）回归，逐步加入控制变量，估计直播平台性别工资差距问题。表2第（1）栏为性别对主播所获得直播月收入的单变量回归，第（2）栏为加入主播其他个体特征的回归，第（3）栏报告了加入所有控制变量后的全样本回归结果。我们发现，所有回归中，性别（女性）的系数均为正且在1%的统计水平上显著，表明直播平台的发展有助于提高女性工资，且该结果稳健，女性主播月收入比男性高48.4%—65.5%。这体现了直播平台发展不仅能够提高就业市场的效率，并且对女性弱势群体的收入提升幅度更大，增强了就业市场的公平性，对于提高女性工资水平、促进劳动力市场持续健康运行具有重要影响。

表2 直播平台中性别工资差距：基准回归

（二）稳健性检验

考虑到单位时间的工资能够进一步衡量个体工作效率，我们换用小时工资作为因变量展开回归分析，为直播平台中性别工资差距提供进一步的实证依据。如表3所示，在逐步控制个体特征、工作特征与城市特征后，女性主播的小时工资率较男性主播高0.465—0.599个单位，且该结果均在1%统计水平下显著，女性主播工资高于男性的幅度十分显著。由此可见，直播平台创造的新就业形态，如职业主播，不仅能够提高女性从业者的收入水平，也对女性工作效率起积极影响，显著提高了女性从业者的劳动生产率，直播平台中女性工资高于男性工资的结论是稳健的。

表3 直播平台中性别工资差距：稳健性检验

（三）直播平台中性别工资差距：Blinder—Oaxaca分解

我们使用Blinder—Oaxaca分解方法对工资决定方程进行分解。结果如表4所示。不同解释变量的特征差异只能解释性别工资差距的16.49%①此处计算方式为，可解释部分总计系数0.108占可解释部分总计系数0.108与不可解释部分总计系数0.547之和的比重，即0.1649=0.108/（0.108+0.547）。下同。，剩下的83.51%是由于相同特征下不同性别的回报不同带来的，即“不可解释部分”或称为歧视。进一步对各个解释变量的分解发现，受教育程度可能是直播平台中产生性别工资差异的重要原因，占到可解释部分的75.46%，其次为全职主播就业，而非认知能力中的开放性也是提高女性工资的重要原因之一。性别特征因素在直播平台性别工资差距中发挥着主要作用。

表4 针对工资方程的Blinder—Oaxaca分解

性别工资差距产生的原因分为人力资本等可解释部分，以及包括雇主的偏见和统计性歧视等在内的不可解释部分〔24〕，在工资分布的中部以上，性别工资差异完全由性别歧视造成。〔25〕不可解释部分被认为在性别工资差距中占主要影响〔26〕，且歧视也体现在职位晋升中。〔27〕研究发现，性别工资差距呈现不对称的分布，女性在工资分布顶端受到的歧视程度低，在末端受到的歧视程度高。〔28〕在传统经济中，女性在就业与收入获得过程中常面临歧视。主播等新就业形态的出现能够发挥女性的性别优势，使之获得更高的收入。如泛娱乐主播通过才艺表演等形式获得观众打赏，并获得广告代言等方式，实现收入提升。在自由决定的工作形式和多样化的工作内容中，就业歧视被弱化，女性由此获得更高收入。

非认知能力等新人力资本对于直播平台中的女性收入提升具有十分重要的作用，这与课题组访谈中获得的信息一致。本文进一步证实了非认知能力对直播平台中女性收入提升具有显著作用。直播平台所带动的就业具有与消费者互动性强、工作形式灵活、人才评价指标多元等特点。通过成为主播实现就业的过程中，女性更容易发挥非认知能力强的优势，如女性具有亲和力强、才艺多样化等特点，与观众实现充分互动，达到情感陪伴、丰富观众娱乐生活的目的。由此，粉丝量的增长提高了女性主播获得高额打赏以及代言广告的概率，女性主播收入随之增加。

（四）直播平台中性别工资差距的分位数回归

本节我们使用分位数回归方法对各分位点的性别工资差距做进一步分析。分位数回归可以展示任意分位点的工资分布状况，本文选择其中有代表性的五个分位点（10分位、25分位、50分位、75分位、90分位）进行数据结果展示与分析，如表5所示。

表5 直播平台中性别工资差距：分位数回归

在控制主播的个体特征、工作特征以及城市特征后，在各个分位点上，直播平台中的女性主播工资均高于男性主播。且性别系数随着分位数提高呈现先增大、后减小的趋势，即在10分位点，女性工资较男性高出40.3个百分点，在25分位点，该数据继续增大至58.7%，并在50分位点继续保持该水平（58.6%），之后回落至75分位点的33.5%和90分位点的32.2%（见图3）。

图3 不同分位数上主播性别（女性）对工资的影响系数

（五）直播平台中性别工资差距的异质性分析

表6报告了异质性分析结果。第（1）（2）列展示了不同户口类型下的性别工资差异，结果显示，就主播群体来看，农业户口群体中女性工资高于男性的效应更显著，即女性比男性工资高50.2个百分点，高出非农户口者13.3个百分点，且在1%的统计水平下显著。可见直播平台的发展显著促进了农村居民和农民工群体女性工资的提升，具有普惠性。就工作地区而言，主播群体的性别工资差距主要在东部①工作地区变量有少量港澳台地区的样本，为不牺牲样本数量，在分析中本文将其统计为东部地区样本。、中部和东北地区更为明显，而在西部地区不显著，可见直播平台的女性工资提升效应主要体现在东中部和东北地区。

表6 直播平台中性别工资差距：异质性分析

表7结果显示，对于参与社会保障项目的主播而言，女性工资水平较男性显著高出0.766个单位，而未参与社会保障项目者中的女性工资并未显著提升。可见直播平台中社会保障项目的缺失，可能会阻碍性别工资差距的改善。就做主播之前的工作状态而言，之前有工作的主播群体中女性工资高于男性0.471个单位，并在1%统计水平上显著，而之前已退出劳动力市场者中女性工资高于男性的幅度较之更大，达到0.586个单位，可见直播平台的发展不仅带动了女性就业，更为提升女性工资做出贡献。

表7 直播平台中性别工资差距：异质性分析

五、结论与启示

本文使用课题组收集的1014位职业主播的一手调查数据，考察了直播平台中的性别工资差距问题，并对直播平台中女性工资高于男性的原因进行了深入分析。结果表明：第一，直播平台中女性主播工资显著高于男性，即女性收入比男性高48.4%—65.5%，随着收入分位数的提高，女性工资高于男性的程度呈现先上升后下降的趋势，在40分位数处达到拐点。第二，与传统经济相比，直播平台在带动就业方面具有优势，包括工作形式灵活、人才评价指标多元、线上方式减少接触等，能够为弱势群体提供多样化的就业机会，缓解就业中的歧视问题，以及女性主播能够发挥非认知能力的优势，获得更高收入。在新冠肺炎疫情防控期间，直播平台带动就业的作用仍未受到影响，且表现出巨大优势。第三，异质性分析发现，在直播平台中参与社会保障项目将有助于推动女性工资提升，农业户口者、东部中部和东北地区就业者中女性工资提升效应更明显，并突出体现在从事主播职业前已退出劳动力市场的群体。本文尚存在一些研究局限，一是学界关于平台就业者的调研数据不足，本文调研的对象主要是X直播平台的泛娱乐主播群体，关注该主播群体的性别工资差距问题，未来需要将电商主播等数据纳入，在更大范围内对研究结论进行验证；二是Blinder—Oaxaca分解方法虽然可将收入差距分解为可观测部分和不可观测部分，但对于不可观测部分归为歧视这一结论过于主观，该研究方法存在一定的局限性。

基于以上结论，本文认为，政府应在规范直播平台的同时，继续支持其不断发展，直播平台带来的新就业形态不仅对“稳就业”发挥重要作用，也将对我国收入分配格局带来深刻影响。应继续重视、发展和投资个体教育等人力资本，这不仅有助于增强传统经济下的个体竞争力，也对直播平台中个体收入获得能力的增强具有重要作用。此外，政府、企业等主体应共同推进平台劳动者的社会保障，这不仅会减少平台就业者后顾之忧，也有助于提高女性等弱势群体工资水平，推动社会全面发展和实现共同富裕的目标。