蔡 超，許啟發(fā)

0 引言

自20世紀70年代末改革開放以來，中國漸漸的由計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟進行轉變,國有部門采取了漸進式的改革，同時城鎮(zhèn)集體企業(yè)、私營個體企業(yè)、股份制企業(yè)等非國有部門也陸續(xù)產(chǎn)生。在黨的第十五次全國代表大會上中國政府更是將以公有制為主體，多種所有制經(jīng)濟共同發(fā)展作為社會主義初級階段的一項基本經(jīng)濟制度確立下來。隨著國有部門和非國有部門的共同發(fā)展，勞動力選擇在何種部門就業(yè)的方式也多樣化起來。勞動力選擇國有部門或非國有部門主要的影響因素不僅與人力資本（如年齡、教育等）密切相關，而且與社會資本（如社會網(wǎng)絡等）也息息相關。由于男性與女性勞動力在人力資本和社會資本上的特征差異，這必將導致其進行所有制選擇行為也有所不同。

本文以2002年CHIP調(diào)查數(shù)據(jù)為對象，著重分析了男性與女性在所有制選擇行為方面的差異，首先運用Logit回歸模型研究了城鎮(zhèn)居民對不同所有制的選擇行為；其次運用基于Logit回歸的O-B分解研究了哪些因素導致了男性和女性勞動力在國有部門選擇行為方面的差異。

1 數(shù)據(jù)選取及描述

以CHIP數(shù)據(jù)作為研究對象，該數(shù)據(jù)是由中國社會科學院經(jīng)濟研究所與國家統(tǒng)計局于2003年2月發(fā)起的調(diào)查，主要針對2002年全國范圍內(nèi)城鎮(zhèn)居民的收入情況，共獲得6835個城鎮(zhèn)家庭樣本戶以及20632個個人樣本戶的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，涵蓋了北京、山西、遼寧、江蘇、安徽、河南、湖北、廣東、重慶、四川、云南和甘肅等12個省、市。本研究僅針對的是18～60周歲的在職勞動者，在刪除了個人信息不完整的的樣本后，有效樣本包含了分布在以上12個省的9768個個人在2002年的有關信息。

在調(diào)查問卷中，就業(yè)單位的所有制性質一共被分為12類，結合實際，對將其進行合并。其中，中央、省國有獨資、地方國有獨資與國家控股企業(yè)合并為國有部門，城鎮(zhèn)集體所有制、城鎮(zhèn)私營（包括合伙企業(yè)）、城鎮(zhèn)個體（企業(yè)）、中外合資企業(yè)、外資企業(yè)、其它股份制企業(yè)（包括股份合作制企業(yè)）、農(nóng)村私營企業(yè)、農(nóng)村個體和其他合并為非國有部門。此外，由于在問卷設計中，關于工作單位所有制的分類是僅針對企業(yè)的，而在樣本中，受訪者的工作單位類別除了企業(yè)，還包括政府機關、事業(yè)單位等。我們結合中國的現(xiàn)實，將就職于政府機關、事業(yè)單位的子樣本與就職于國有企業(yè)的子樣本合并在一起，作為國有部門來處理。這樣，國有部門樣本量為6509人，非國有部門樣本量為3259人。

就業(yè)途徑一共被分為10類，本文按照邊燕杰等(2001)將獲得工作的途徑劃分為下列三種：第一是計劃分配機制，包括政府安排（含包括正常工作調(diào)動）和頂替；第二是社會網(wǎng)絡機制，包括私人介紹；第三是市場機制，包括公開考試、就業(yè)部門介紹、報紙招聘、自己尋找、自干個體，私營和其他。

由表1描述統(tǒng)計可知，在國有部門選擇方面，男性選擇國有部門的概率要比女性選擇國有部門的概率高5.932個百分點。在地區(qū)選擇方面，男性與女性選擇東部地區(qū)的概率大體相當。在就業(yè)年齡方面，男性平均年齡要比女性平均年齡高2.919歲。在受教育年限方面，男性平均受教育年限略高于女性。在就業(yè)途徑方面，總體來看，2002年計劃分配機制依然是主要就業(yè)渠道，其次是市場機制，最后是社會網(wǎng)絡機制；性別選擇來看，與男性相比，女性勞動力更多地被推向市場、更多地需要依賴社會網(wǎng)絡機制實現(xiàn)就業(yè)。

表1 描述統(tǒng)計

2 計量模型與方法選擇

2.1 所有制選擇的Logit回歸模型

以Own作為被解釋變量，以地區(qū)Re g、年齡Age、教育Edu、計劃分配機制Emp1和社會網(wǎng)絡機制Emp2作為解釋變量構建Logit回歸模型：

式中，變量屬性及取值如表2所示。

表2 變量屬性及取值

2.2 基于Logit回歸模型的O-B分解

第一步，對男性樣本與女性樣本，分別利用式(1)建立Logit回歸模型，得到兩個回歸系數(shù)向量

式中，YˉM表示男性選擇國有部門的概率，YˉF表示女性選擇國有部門的概率，F(xiàn)(x)=1(1+e-x)為Logistic分布的累積分布函數(shù)，表示男性解釋變量向量，表示女性解釋變量向量，NM表示男性樣本量，NW表示女性樣本量。稱為“特征效應”，是由樣本特征差異所引起，為可解釋部分；稱為“系數(shù)效應”，是由回歸系數(shù)差異或內(nèi)在選擇機制上的差異所引起，為不可解釋部分。

第三步，由于男性樣本量大于女性樣本量，使得各個解釋變量的特征效應難以計算，因此對男性樣本進行隨機抽樣，使抽取的男性子樣本量等于女性樣本量。

地區(qū)Re g的特征效應為：

地區(qū)Re g系數(shù)效應為：

以此類推，可以計算年齡Age、教育Edu、計劃分配機制Emp1和社會網(wǎng)絡機制Emp2的特征效應和系數(shù)效應。

第五步，由于每次抽樣的男性子樣本不同會造成計算的各個解釋變量的特征效應的不同，所以本文在實證中重復抽樣100次，以計算每次抽樣結果的均值代替各個解釋變量的特征效應。

3 實證研究

3.1 所有制選擇行為分析

表3 Logit回歸模型估計結果

表3報告了Logit回歸模型估計結果，可以看出，無論是男性樣本還是女性樣本，地區(qū)這一解釋變量的回歸系數(shù)為負，說明在東部城鎮(zhèn)居民選擇國有部門的概率要低于中西部，這可能是由于從改革開放到20世紀末，我國實行的是東部沿海優(yōu)先開放的戰(zhàn)略，股份制企業(yè)、私營企業(yè)及外資企業(yè)在東部較多，東部城鎮(zhèn)居民選擇非國有部門的概率較大。年齡的回歸系數(shù)均為正，說明城鎮(zhèn)居民年齡越大選擇國有部門的概率越大，這可能是因為年齡較大的人參加工作的時間是在20世紀70年代到80年代，當時國有部門占主導地位，城鎮(zhèn)居民選擇國有部門的概率較大。教育的回歸系數(shù)均為正，說明城鎮(zhèn)居民受教育年限越長選擇國有部門的概率越大，這可能是由于接受更多的教育更向往在國有部門獲得更為穩(wěn)定、經(jīng)濟福利更好的工作。計劃分配機制的回歸系數(shù)均為正，說明政府安排（包括正常工作調(diào)動）和頂替對城鎮(zhèn)居民選擇國有部門起到較大的作用。這可能是因為樣本中男性和女性的平均年齡為40歲左右，其參加工作時為20世紀80年代，當時中國正處在計劃為主市場為輔的雙軌制時期，獲得工作的途徑主要以政府安排和頂替為主。社會網(wǎng)絡機制的回歸系數(shù)均為正，說明中國仍是一個人情社會，私人介紹對城鎮(zhèn)居民選擇國有部門起到較大的作用。

3.2 所有制選擇性別差異分析

在Logit回歸模型的基礎上，可以利用O-B分解考察各解釋變量對男性和女性選擇國有部門概率差異的影響程度。表4報告了基于Logit回歸男性和女性選擇國有部門概率差異的各影響因素貢獻程度。由表4可知，分解一和分解二的計算結果有所不同，從總效應來看，方法一的特征效應占到總效應的102.389%，而且系數(shù)效應為負值；而分解二的特征效應和系數(shù)效應均為正值，且特征效應占到總效應的87.33%。

無論是分解一還是分解二，特征效應都占據(jù)著主導地位，其貢獻都保持在85%以上，這說明樣本的特征差異是影響男性和女性選擇國有部門概率差異的主導因素。計劃分配機制的特征效應都為正數(shù)，且分解一的貢獻為91.398%，分解二的貢獻為67.755%。這說明男性在選擇國有部門時更能得到政府部門的照顧。年齡的特征效應為正，這說明男性居民平均年齡不斷增長，促進了選擇國有部門概率的增加。教育的特征效應為正，說明男性居民平均受教育年限不斷增長，促進了選擇國有部門概率的增加。地區(qū)的貢獻為負值，說明東部地區(qū)的女性居民比男性居民更容易選擇國有部門。社會網(wǎng)絡機制的貢獻為負值，說明女性居民在選擇國有部門時更能得到親戚朋友的幫助。

表4 基于Logit回歸的O-B分解

4 結論與啟示

本文運用基于Logit回歸的O-B分解，以CHIP調(diào)查數(shù)據(jù)為對象，討論了中國城鎮(zhèn)居民所有制選擇的性別差異問題。實證結果表明，第一，男性和女性的特征差異是影響其選擇國有部門概率差異的主導因素；第二，計劃分配機制對城鎮(zhèn)居民選擇國有部門的影響最大，而且男性在選擇國有部門時更能得到政府部門的照顧；第三，人力資本如年齡、教育等對城鎮(zhèn)居民選擇國有部門有正向影響，而且男性的年齡和受教育年限越長，選擇國有部門概率越大；第四，社會網(wǎng)絡機制對城鎮(zhèn)居民選擇國有部門有正向影響，而且女性居民在選擇國有部門時更能得到親戚朋友的幫助。

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

[2]Blinder A S.Wage Discrimination:Reduced Formand Structural Variables[J].Journal of Human Resources,1973,（8）.

[3]Fairlie R W.An Extension of the Blinder-Oaxaca Decomposition Technique to Logit and Probit Models[J].Journal of Economic and Social Measurement,2005,（30）.

[4]邊燕杰,張文宏.經(jīng)濟體制、社會網(wǎng)絡與職業(yè)流動[J].中國社會科學,2001,(2).