錢(qián)文榮,姜?jiǎng)?lì)卿

(1.浙江大學(xué)中國(guó)農(nóng)村發(fā)展研究院,浙江 杭州 310029;2.浙江大學(xué)管理學(xué)院,浙江 杭州 310027)

一、引 言

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)逐漸向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型,人們普遍觀察到中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)上的性別工資差異越來(lái)越大,特別是處于城鎮(zhèn)次要?jiǎng)趧?dòng)力市場(chǎng)中的農(nóng)民工群體存在明顯的性別工資差異[1]。但已有針對(duì)中國(guó)性別工資差異的研究主要集中在城鎮(zhèn)職工群體,專(zhuān)門(mén)研究農(nóng)民工群體的文獻(xiàn)相對(duì)缺乏。Meng (1998)和Liu等 (2000)分別采用Brown分解法和Oaxaca分解法研究了外來(lái)人員性別歧視程度[2][3]。黃志嶺 (2010)同樣采用Brown分解法,利用較新的2002年調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算了城鎮(zhèn)勞動(dòng)力市場(chǎng)外來(lái)人員的性別歧視程度,認(rèn)為性別工資差異中共有80.7%的部分屬于不可解釋部分 (歧視),其結(jié)果與Meng(1998)的研究基本一致[4]。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來(lái)看,大多數(shù)研究都忽略了農(nóng)民工性別工資差異的嚴(yán)重程度隨著工資分布位置變化的現(xiàn)象。近年來(lái),國(guó)外學(xué)者的相關(guān)研究表明,隨著收入水平的提高,即使人力資源稟賦差異不變,歧視程度和性別工資差異也會(huì)發(fā)生變化。國(guó)內(nèi)的少數(shù)幾篇相關(guān)文獻(xiàn)也證實(shí)了中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)上的性別工資差異在不同分位數(shù)上的變化[5]。因此,從整個(gè)工資分布角度對(duì)農(nóng)民工性別工資的影響因素及歧視程度進(jìn)行研究是十分必要的。本文利用浙江大學(xué)中國(guó)農(nóng)村發(fā)展研究院課題組在2006年進(jìn)行的長(zhǎng)三角農(nóng)民工現(xiàn)狀調(diào)查得到的浙江省調(diào)查數(shù)據(jù),首先通過(guò)分位數(shù)回歸估計(jì)性別工資方程,考察性別工資分布上的影響因素及其影響程度,接著利用分位數(shù)分解法對(duì)農(nóng)民工性別工資差異進(jìn)行分解,從整個(gè)工資分布角度研究了農(nóng)民工性別工資差異的構(gòu)成。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明

本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)自于浙江大學(xué)中國(guó)農(nóng)村發(fā)展研究院課題組在2006年進(jìn)行的長(zhǎng)三角農(nóng)民工現(xiàn)狀調(diào)查。其中,浙江樣本①樣本權(quán)重為樣本抽樣概率的倒數(shù)。其中,某行業(yè)農(nóng)民工的樣本權(quán)重為該行業(yè)的樣本期望比例除以該行業(yè)的樣本實(shí)際比例。期望比例是根據(jù)《浙江勞動(dòng)和社會(huì)保障年鑒 (2009)》中城鎮(zhèn)單位分行業(yè)使用農(nóng)村勞動(dòng)力年末人數(shù)的數(shù)據(jù)計(jì)算得出,實(shí)際比例根據(jù)有效樣本的行業(yè)分布計(jì)算得出。涵蓋了浙江省屬于長(zhǎng)三角城市群的全部7個(gè)地市。我們根據(jù)《浙江勞動(dòng)和社會(huì)保障年鑒 (2006)》中的農(nóng)村勞動(dòng)力相關(guān)數(shù)據(jù),按照農(nóng)民工的地區(qū)和行業(yè)分布進(jìn)行樣本數(shù)量的分配。本次調(diào)查共發(fā)放問(wèn)卷3000份,剔除遺漏個(gè)人信息和收入數(shù)據(jù)的樣本,最后得到男性農(nóng)民工樣本為1112個(gè),女性為665個(gè)。由于本次調(diào)查的樣本選擇是按照農(nóng)民工分布進(jìn)行抽樣的,有效樣本量不到全部抽樣數(shù)的三分之二,因而文后的描述性統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析都依據(jù)個(gè)體樣本被抽中的概率計(jì)算出權(quán)重,利用這一權(quán)重對(duì)樣本的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)及回歸分析結(jié)果進(jìn)行了相應(yīng)的調(diào)整。

(二)計(jì)量方法

本文所使用的分位數(shù)分解的主要思想是在Blinder-Oaxaca分解的框架下以分位數(shù)回歸取代均值回歸。根據(jù)Melly(2006)的思路,我們假定M代表男性,W代表女性,在τ分位數(shù)上男性農(nóng)民工樣本月平均工資、反事實(shí)分布工資和女性農(nóng)民工樣本月平均工資分別為和。這里的反事實(shí)分布函數(shù)為F(y＊|XW,aM),其中XW為影響女性農(nóng)民工月平均工資的變量分布,aM為影響男性農(nóng)民工月平均工資的變量在每個(gè)分位數(shù)上的回歸參數(shù),y＊為反事實(shí)分布工資,表示如果女性農(nóng)民工按照男性農(nóng)民工各種技能的回報(bào)率得到報(bào)酬的話,其月平均工資的大小。通過(guò)構(gòu)建反事實(shí)分布函數(shù),我們可以計(jì)算得到因此,在分位數(shù)上的農(nóng)民工性別工資分布差異可以表示為:

其中,等式左邊為τ分位數(shù)上總的工資差異,等式右邊第一項(xiàng)為“性別差異”,為τ分位數(shù)上個(gè)體工資收入的系數(shù)差異 (性別歧視)造成的差異,第二項(xiàng)為“特征差異”,為τ分位數(shù)上人力資本特性差異引起的工資收入差異。

三、性別工資決定的分位數(shù)回歸分析

要對(duì)工資分布的性別差異進(jìn)行分位數(shù)分解,首先需要對(duì)男性和女性農(nóng)民工分別進(jìn)行分位數(shù)回歸。本文對(duì)某一特定的分位數(shù)建立如下的工資決定方程:

其中,解釋變量為農(nóng)民工月平均工資的對(duì)數(shù) (Lwage),它包括了工資、獎(jiǎng)金和實(shí)物的現(xiàn)金折算。農(nóng)民工的人力資本由四個(gè)維度來(lái)衡量,即受教育程度 (Edu)、非農(nóng)工作經(jīng)驗(yàn) (Exp)、培訓(xùn)狀況(Train)和健康狀況 (Health)。受教育程度以一組虛擬變量表示。非農(nóng)工作經(jīng)驗(yàn)將“進(jìn)入當(dāng)前企業(yè)之前的外出打工時(shí)間”和“在當(dāng)前企業(yè)工作時(shí)間”加總獲得?？紤]到工作經(jīng)驗(yàn)和收入之間可能存在的非線性關(guān)系,模型中加入了非農(nóng)工作經(jīng)驗(yàn)的邊際效率變量,該變量可由工作經(jīng)驗(yàn)的平方除以100得到。培訓(xùn)狀況通過(guò)虛擬變量來(lái)實(shí)現(xiàn)。本文對(duì)農(nóng)民工健康狀況的衡量采用了自我評(píng)價(jià)的一般健康狀況指標(biāo),以一組虛擬變量表示。根據(jù)信號(hào)理論,婚姻狀況會(huì)對(duì)女性參工率和勞動(dòng)時(shí)間供給等方面產(chǎn)生影響。因此,模型中也控制了婚姻狀況 (Marry),并以虛擬變量表示。為了表示農(nóng)民工群體中可能存在的職業(yè)和行業(yè)工資差異,本文加入了職業(yè)類(lèi)型 (Occup)和就業(yè)行業(yè) (Indus)的一組虛擬變量。

本文分別對(duì)男性和女性農(nóng)民工月平均工資的對(duì)數(shù)在分位數(shù)1%、25%、50%、75%和90%上采用平滑算法進(jìn)行分位數(shù)回歸,得到各個(gè)變量在第τ個(gè)分位數(shù)上的參數(shù)估計(jì)。表1、2分別報(bào)告了男性和女性農(nóng)民工工資決定模型的分位數(shù)回歸結(jié)果。

表1 男性農(nóng)民工工資分位數(shù)回歸結(jié)果

從總體上看,無(wú)論是男性還是女性,教育回報(bào)率隨著分位數(shù)的提高呈上升的趨勢(shì),這說(shuō)明與低收入農(nóng)民工群體相比,受教育程度的提高對(duì)增加高收入農(nóng)民工群體的工資有更大的幫助。非農(nóng)工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)男性和女性農(nóng)民工工資水平的影響十分類(lèi)似。兩者的非農(nóng)工作經(jīng)驗(yàn)的系數(shù)均為正,而非農(nóng)工作經(jīng)驗(yàn)邊際效率系數(shù)為負(fù),同時(shí)這兩個(gè)變量在各個(gè)分位數(shù)上均顯著影響了農(nóng)民工工資水平。這說(shuō)明隨著非農(nóng)工作經(jīng)驗(yàn)的增加,農(nóng)民工工資水平呈先上升后下降的倒形趨勢(shì),這與理論預(yù)期完全一致。培訓(xùn)狀況對(duì)不同性別工資水平的影響存在較大差異。對(duì)男性而言,受過(guò)培訓(xùn)的男性農(nóng)民工月平均工資顯著高于未參加的。但對(duì)女性而言,培訓(xùn)狀況僅在高分位數(shù)上對(duì)女性的工資水平產(chǎn)生顯著影響,而在低分位上的影響卻不顯著。健康狀況并沒(méi)有在各分位數(shù)上都對(duì)男性工資水平產(chǎn)生顯著影響,卻在低分位數(shù)上對(duì)女性的工資水平產(chǎn)生顯著影響。與理論預(yù)期不同的是,婚姻狀況在各個(gè)分位數(shù)上對(duì)女性農(nóng)民工工資水平均未產(chǎn)生顯著影響①根據(jù)以往的研究文獻(xiàn),本文將農(nóng)民工的職業(yè)劃分為4類(lèi) (即管理人員、技術(shù)人員、普通工人和其他人員)、行業(yè)劃分為8種 (即制造業(yè)、建筑業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)、交通運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)、水利和環(huán)境及公共設(shè)施管理業(yè)、其他行業(yè))。限于篇幅,本文沒(méi)有在估計(jì)結(jié)果中給出他們的估計(jì)系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差,但這并不影響對(duì)重要結(jié)論的解釋。。

表2 女性農(nóng)民工工資分位數(shù)回歸結(jié)果

四、性別工資差異的分位數(shù)分解

本文在獲得分位數(shù)回歸參數(shù)后,采用Melly(2006)提出的分位數(shù)分解法對(duì)農(nóng)民工性別工資差異進(jìn)行分解。表3報(bào)告了農(nóng)民工工資分布在各個(gè)分位數(shù)上性別工資差異的分解結(jié)果。研究結(jié)果表明,從低分位數(shù)到高分位數(shù),農(nóng)民工性別工資的總差異呈逐步擴(kuò)大的趨勢(shì)。同時(shí),隨著分位數(shù)的提高,在性別工資總差異不斷擴(kuò)大的同時(shí),性別工資歧視程度卻不斷降低。為了進(jìn)一步確認(rèn)這種變化趨勢(shì),我們將工資分布在5%-95%每間隔1%的分位數(shù)回歸結(jié)果擬合成性別工資總差異曲線、特征差異曲線和性別差異曲線 (如圖1所示)。

表3 各分位數(shù)上農(nóng)民工性別工資差異及其分解

從三條曲線的整體走勢(shì)看,在整個(gè)收入分布區(qū)間,總差異曲線單調(diào)遞增,驗(yàn)證了農(nóng)民工性別工資總差異呈逐步擴(kuò)大的趨勢(shì)。從特征差異曲線看,男性和女性農(nóng)民工在人力資源稟賦方面存在顯著差異,而且隨著分位數(shù)的提高,男性農(nóng)民工表現(xiàn)了更多的人力資本優(yōu)勢(shì)。性別差異曲線在收入分布的80%分位數(shù)前都高于特征差異曲線,只在80%分位數(shù)后低于特征差異曲線,這說(shuō)明在低分位數(shù)上,性別差異 (歧視)是構(gòu)成總差異的主要來(lái)源,而在高分位數(shù)上,個(gè)人資源稟賦造成的差異是構(gòu)成總差異的主要來(lái)源。農(nóng)民工的性別歧視主要集中在低收入勞動(dòng)力群體的原因可能是多方面的:第一,處于低收入階層的女性農(nóng)民工在充斥著大量同質(zhì)勞動(dòng)力的低端市場(chǎng)中缺乏談判能力,那些有歧視女性偏好的雇主就會(huì)減少雇傭女性或?qū)ε灾Ц侗容^低的工資。第二,女性農(nóng)民工在職位獲得上受到了歧視。本次調(diào)查表明,女性農(nóng)民工中的普通工人比例高達(dá)72.3%,高出男性近19.2個(gè)百分點(diǎn),而獲得技術(shù)或管理崗位的女性農(nóng)民工比例僅為7%,低于男性近24.7個(gè)百分點(diǎn),這說(shuō)明了農(nóng)民工群體存在著一定程度的職業(yè)隔離。第三,職位升遷上的歧視。調(diào)查結(jié)果顯示,男性農(nóng)民工的平均非農(nóng)工作經(jīng)驗(yàn)高于女性近2.5年,這說(shuō)明大多數(shù)女性農(nóng)民工在城里的務(wù)工時(shí)間較男性短,也意味著她們的職業(yè)發(fā)展不長(zhǎng),很容易在升遷上受到歧視。

圖1 分位數(shù)上的農(nóng)民工性別工資差異分解

五、結(jié)論及政策含義

本文利用分位數(shù)回歸和分位數(shù)分解的方法,從整個(gè)工資分布角度研究了農(nóng)民工性別工資差異。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),男性和女性農(nóng)民工工資存在顯著的差異,隨著收入水平的提高,這種性別工資差異呈逐步擴(kuò)大的趨勢(shì),但性別工資歧視程度卻不斷降低。同時(shí),教育程度等人力資本因素也在不同程度上影響了男性和女性農(nóng)民工工資水平。與男性類(lèi)似,隨著分位數(shù)的提高,女性農(nóng)民工的教育回報(bào)率和經(jīng)驗(yàn)回報(bào)率均呈不斷上升的趨勢(shì)。與男性不同的是,接受培訓(xùn)更有利于提升高收入女性農(nóng)民工的工資水平,而“良好”的健康狀況則更加有利于提升低收入女性農(nóng)民工的工資水平。此外,女性農(nóng)民工在城鎮(zhèn)勞動(dòng)力市場(chǎng)上受到了嚴(yán)重的性別歧視,處于最弱勢(shì)的地位。為了縮小農(nóng)民工群體間的性別工資差異,本文提出以下的相關(guān)對(duì)策建議:

第一,教育均等化是縮小農(nóng)民工群體間的性別工資差異的重要途徑。政府在實(shí)施城鄉(xiāng)教育均等化的同時(shí),應(yīng)著力通過(guò)農(nóng)村教育的專(zhuān)項(xiàng)財(cái)政轉(zhuǎn)移支付,以提高對(duì)農(nóng)村婦女教育的教育投入。

第二,培訓(xùn)對(duì)提高處于高收入群體的女性農(nóng)民工工資水平具有更大的貢獻(xiàn)。因此,加強(qiáng)農(nóng)民工培訓(xùn),特別是針對(duì)女性農(nóng)民工的職業(yè)培訓(xùn),有利于提高女性農(nóng)民工工作崗位的層次,提升女性農(nóng)民工整體就業(yè)率和工資水平。

第三,進(jìn)一步推進(jìn)勞動(dòng)力市場(chǎng)改革,以促進(jìn)勞動(dòng)力的充分流動(dòng),逐漸消除針對(duì)女性農(nóng)民工就業(yè)的歧視性政策、制度,用立法的形式規(guī)范企業(yè)的用工制度,減少低收入女性農(nóng)民工階層在就業(yè)中的各類(lèi)歧視現(xiàn)象,逐漸縮小農(nóng)民工性別工資差異。

[1]國(guó)務(wù)院研究室課題組.中國(guó)農(nóng)民工調(diào)研報(bào)告 [M].北京:中國(guó)言實(shí)出版社,2006.15-25.

[2]Meng X.Occupational segregation and its impact on the wage differential among rural-urban migrant:A Chinese case study[J].Applied Economics,1998,pp.741-752.

[3]Liu P.W.,Meng X.,Zhang J.Sectoral gender wage differentials and discrimination in the transitional Chinese economy[J].Journal of Population Economics,2000,Vol.23(4),pp.331-352.

[4]黃志嶺.農(nóng)村遷移勞動(dòng)力性別工資差異研究 [J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,2010,(8).

[5]陳建寶,段景輝.中國(guó)性別工資差異的分位數(shù)回歸分析 [J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2009,(10).

[6]Melly.Estimation of Counterfactual Distributions Using Quantile Regression[J].Review of Labor Economics,2006,Vol.68,pp.543-572.