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        性別對(duì)于人口經(jīng)濟(jì)參與能力被剝奪的影響:基于二分類Logistic回歸的分析

        2017-12-12 09:07:09賀楊楊晨劉菲王越熊殊穎
        財(cái)稅月刊 2017年10期
        關(guān)鍵詞:健康狀況婦女程度

        賀楊++楊晨++劉菲++王越++熊殊穎

        摘 要 目的:以全國(guó)農(nóng)村地區(qū)家戶成員為研究樣本,研究性別對(duì)經(jīng)濟(jì)參與能力被剝奪的影響;方法:從2013年中國(guó)家庭收入調(diào)查(CHIP)中獲取全國(guó)農(nóng)村地區(qū)的樣本數(shù)據(jù),采用二分類logistic回歸分析數(shù)據(jù);結(jié)果:性別主要通過(guò)與就業(yè)情況形成顯著影響而影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力;結(jié)論:未來(lái)扶貧政策應(yīng)繼續(xù)向貧困婦女傾斜,并進(jìn)一步促進(jìn)性別平等教育。

        關(guān)鍵詞 經(jīng)濟(jì)參與能力;婦女貧困;二分類logistic回歸;性別平等

        能力貧困理論的發(fā)展使各國(guó)對(duì)于貧困的界定已經(jīng)不只局限于收入方面,而更多地關(guān)注健康、教育與居住等能力的缺失(Sen,1999)。[1]為此,聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署(The United Nations Development Programme,UNDP)在1996年的《人類發(fā)展報(bào)告》中引入從三個(gè)能力方面定義“貧困”的能力貧困指標(biāo)(Capability Poverty Measurement,CPM)[2]。而劉爽(2001)認(rèn)為,現(xiàn)代社會(huì)對(duì)于貧困的界定從能力來(lái)看,除了UNDP所提出的三個(gè)方面之外,還應(yīng)包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力(參與社會(huì)就業(yè)分工、賺取收入)、參與決策的能力、社會(huì)認(rèn)知能力、支配個(gè)人生活的能力等諸多方面。[3]馬用浩(2003)提出,從人力資本存量即城市貧困人口已經(jīng)接受教育的狀況( 以平均受教育年限衡量)來(lái)看,文化程度低是其典型特征之一。[4]由上述可知,在能力貧困的研究中,受教育程度低是接受教育與獲得知識(shí)的能力貧困的關(guān)鍵,并以人力資本的方式影響著就業(yè)質(zhì)量,進(jìn)而影響個(gè)體的經(jīng)濟(jì)參與能力以及圍繞其發(fā)展的其他能力,如資源獲取能力、參與決策能力等。在能力貧困理論不斷發(fā)展的同時(shí),由性別差異導(dǎo)致的婦女貧困也受到更多的關(guān)注與重視。在我國(guó),婦女反貧困活動(dòng)是國(guó)家反貧困計(jì)劃的重要組成部分,受到國(guó)家的高度重視,在1996年,國(guó)務(wù)院扶貧辦就和全國(guó)婦聯(lián)聯(lián)合發(fā)文倡導(dǎo)開(kāi)展“巾幗扶貧行動(dòng)”,旨在幫助婦女?dāng)[脫經(jīng)濟(jì)貧困。[4]隨后20多年,在政府的扶貧工作幫助下,我國(guó)貧困在性別上的收入支配差異逐漸縮小,然而在經(jīng)濟(jì)參與能力方面,縮小后的性別差異究竟具體有多大還不得知之,目前的相關(guān)研究也主要從定性方面進(jìn)行探討,因此,本研究通過(guò)分析2013年中國(guó)家庭收入調(diào)查(ChineseHouseholdIncome Project Survey,CHIP)中全國(guó)農(nóng)村地區(qū)的樣本數(shù)據(jù),運(yùn)用二分類logistic回歸分析探討性別因素對(duì)于經(jīng)濟(jì)參與能力的影響程度。

        一、樣本選擇與變量定義

        本研究采用的數(shù)據(jù)源于2013年CHIP2。由于CHIP的問(wèn)卷包括后續(xù)追蹤調(diào)查問(wèn)卷,因此為使所采用的問(wèn)卷信息前后保持一致,本研究以住戶為單位,以住戶成員為研究對(duì)象從CHIP調(diào)查數(shù)據(jù)中篩選出39065個(gè)個(gè)體樣本進(jìn)行研究。

        在本研究中統(tǒng)計(jì)的趨向目標(biāo)是人口經(jīng)濟(jì)參與能力的被剝奪情況,即經(jīng)濟(jì)參與能力貧困情況,本研究參考John Ele-Ojo Ataguba等(2013)對(duì)多維貧困指標(biāo)的選取,經(jīng)濟(jì)參與能力包括受教育程度、就業(yè)情況和就業(yè)質(zhì)量,對(duì)就業(yè)質(zhì)量從就業(yè)薪酬(是否高于最低水平工資)和工作穩(wěn)定性(長(zhǎng)短期)兩個(gè)角度方面進(jìn)行評(píng)價(jià)[5]。由于CHIP問(wèn)卷可供使用的調(diào)查項(xiàng)目具有有限性,并考慮到對(duì)于農(nóng)村地區(qū),外出一般意味著更多的工作機(jī)會(huì),平均工資比本地高,因此本研究以就業(yè)范圍(是否外出)代替工資水平(是否高于最低水平工資)作為就業(yè)薪酬的評(píng)價(jià)指標(biāo)。最終,本研究選取教育程度y1(教育程度是否達(dá)到初中)、就業(yè)情況y2(就業(yè)失業(yè))、勞動(dòng)合同性質(zhì)y3(長(zhǎng)短期)、就業(yè)范圍y4(是否外出)等作為因變量,其中,勞動(dòng)合同性質(zhì)與就業(yè)范圍反映就業(yè)質(zhì)量,并采取簡(jiǎn)化Alkire和Foster(2007)[6]的多維貧困指數(shù)的方式,即假設(shè)剝奪臨界值為1即處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力貧困,即只要四個(gè)因變量至少滿足一個(gè)即處于被剝奪狀態(tài),我們就認(rèn)為個(gè)體處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力貧困狀態(tài)。因變量y1,y2,y3,y4為二分類變量,分別定義為yi=0和yi=1(i=1,2,3,4),自變量的定義與標(biāo)示見(jiàn)表1。

        二、模型選擇

        因變量的取值如果只有2個(gè)或2種可能結(jié)果(通常編碼為“0”與“1”兩個(gè)數(shù)值),因變量為互斥的二分類變量,從而不是連續(xù)性變量,因此不呈正態(tài)分布,而自變量對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響不一定是線性時(shí),用線性回歸分析就不夠合理,需用二分類Logistic回歸分析來(lái)處理這類數(shù)據(jù)。

        二分類因變量y的取值有2種可能,分別為0和1。設(shè)結(jié)果y=1的概率為p,y=0的概率則為1-p。假設(shè)x1,x2,…,xm表示為結(jié)果y的m個(gè)影響因素,用logistic回歸公式表示2個(gè)事件y=1和y=0發(fā)生的概率比值,取其自然對(duì)數(shù)則得到方程式如下:

        式中,β0為方程的常數(shù)項(xiàng),β1,β2,…,βm是模型的參數(shù),稱為回歸系數(shù)。而不同回歸系數(shù)表明其對(duì)事件y=1發(fā)生的不同的影響程度與作用方向。

        三、結(jié)果與分析

        (一)自變量的篩選

        本研究采用逐步后退法篩選自變量,以α=0.05作為自變量納入和剔除方程的標(biāo)準(zhǔn)。具體是先將自變量引入方程,按自變量在方程中對(duì)因變量貢獻(xiàn)的大小,由小到大逐個(gè)剔除,每剔除一個(gè)對(duì)因變量貢獻(xiàn)最小且無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量后,都要對(duì)方程外的自變量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),以評(píng)價(jià)其是否有引入方程的價(jià)值,剔除和引入交替進(jìn)行,直到方程中沒(méi)有自變量可以剔除,方程外也沒(méi)有自變量可引入為止。最終4個(gè)方程分別保留 5,4,6,6 個(gè)自變量,自變量具體見(jiàn)表3,表4,表5,表6。

        (二)模型擬合度檢驗(yàn)

        由表2可知,對(duì)回歸方程進(jìn)行有效性檢驗(yàn),顯著性水平為0.05,原假設(shè)為所有回歸系數(shù)同時(shí)為0,由于4個(gè)模型的概率P值(Sig.)小于顯著性水平,應(yīng)拒絕原假設(shè),認(rèn)為所有回歸系數(shù)不同時(shí)為0,因此解釋變量的全體與Logit P之間的線性關(guān)系顯著,所以采用該模型是合理的。

        此外,運(yùn)用卡方檢驗(yàn)對(duì)5個(gè)模型進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn),從卡方分布表得到自由度為5, 顯著性水平為0.05時(shí),卡方臨界值為1.145;自由度為6,顯著性水平為0.05時(shí),卡方臨界值為1.635。從4個(gè)模型中計(jì)算的卡方值均大于其自由度所對(duì)應(yīng)的卡方臨界值,說(shuō)明4個(gè)回歸方程擬合良好。endprint

        (三)模型結(jié)果分析

        1.教育程度模型結(jié)果

        本研究將教育程度作為被解釋變量,將性別、年齡、健康狀況、就業(yè)情況、戶口類型作為解釋變量進(jìn)行二項(xiàng)logistic回歸分析。

        由表3可知,性別、年齡、健康狀況、就業(yè)失業(yè)情況、戶口類型這5個(gè)變量和常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)的顯著性水平Sig.<0.05,表明它們和Logit P之間的都有顯著的線性關(guān)系,說(shuō)明各自變量及常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,即這些變量對(duì)方程具有高度的解釋作用。其性別的系數(shù)值為0.192,說(shuō)明其對(duì)教育程度的影響有著正向的較為明顯的影響。在年齡、健康狀況、就業(yè)情況與戶口類型相同的情況下,男性讀完初中(九年義務(wù)教育)的幾率比女性平均高0.192,即女性比男性未完成九年義務(wù)教育的比率更高。馬用浩(2003)認(rèn)為,接受教育與獲得知識(shí)的能力貧困意味著吸收知識(shí)的機(jī)會(huì)減少,并進(jìn)而影響就業(yè)質(zhì)量 [7]。而在我國(guó),接受完整的九年義務(wù)教育可以基本滿足個(gè)人獲取和交流信息的能力要求, 因此可以說(shuō),在其他條件相同的情況下,在教育程度方面,相對(duì)于男性,女性的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力被剝奪的可能性更高。

        2.就業(yè)情況的模型結(jié)果

        本研究將就業(yè)情況作為被解釋變量,將性別、年齡、教育程度、健康狀況作為解釋變量進(jìn)行二項(xiàng)logistic回歸分析。

        由表4可知,性別、年齡、教育程度、健康狀況等4個(gè)解釋變量的Sig.均小于顯著性水平0.05,即它們和Logit P之間具有顯著的線性關(guān)系,表明此模型可用。由上述模型可知,在年齡、教育程度、健康情況相同的情況下,男性就業(yè)的幾率比女性平均高1.041,即女性比男性就業(yè)的比例更低。也可以說(shuō)在其他條件相同的情況下,相對(duì)于男性而言,在就業(yè)情況方面,女性的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力被剝奪的可能性更高。

        3.就業(yè)質(zhì)量模型結(jié)果

        (1)勞動(dòng)合同性質(zhì)

        本研究將勞動(dòng)合同性質(zhì)作為被解釋變量,將性別、年齡、教育程度、健康狀況、殘疾狀況、戶口類型作為解釋變量進(jìn)行二項(xiàng)logistic回歸分析。

        從表5中可以看出,性別、年齡、教育程度、健康狀況、殘疾狀況、戶口類型這6個(gè)變量和常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)的顯著性水平Sig.<0.05,表明它們和Logit P之間的線性關(guān)系都是顯著的,這說(shuō)明各自變量及常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,即表明這些變量對(duì)方程具有高度的解釋作用。由上述模型可知,在年齡、教育程度、健康情況、殘疾情況與戶籍性質(zhì)相同的情況下,男性簽署長(zhǎng)期勞動(dòng)合同的幾率比女性平均高0.407。簽署長(zhǎng)期合同相較于短期合同,通常意味著工作具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性,權(quán)益更容易得到保障,并且由于女性與男性在經(jīng)濟(jì)社會(huì)權(quán)利方面的差異,婦女在工作中的易受損壞性遠(yuǎn)比男性大[10],則更加容易擴(kuò)大男女在就業(yè)質(zhì)量(如賺取同樣收入的勞力付出)的差距。因此可以說(shuō),在模型其他條件相同的情況下,在就業(yè)質(zhì)量方面,相較于男性,女性經(jīng)濟(jì)參與能力被剝奪的可能性更高。

        (2)就業(yè)范圍

        本研究將就業(yè)范圍作為被解釋變量,將性別、年齡、教育程度、健康狀況、就業(yè)情況、戶口類型作為解釋變量進(jìn)行二項(xiàng)logistic回歸分析。

        由表6可知,性別、年齡、教育程度、健康狀況、就業(yè)情況、戶口類型這6個(gè)變量和常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)的顯著性水平Sig.<0.05,表明它們和Logit P之間的線性關(guān)系都具有顯著性,這說(shuō)明各自變量及常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,即表明這些變量對(duì)方程具有高度的解釋作用。由上述模型可知,在年齡、教育程度、健康情況、就業(yè)失業(yè)情況與戶口類型相同的情況下,男性外出的幾率比女性平均高0.718,即女性比男性外出的比例更低。也可以說(shuō)在其他條件相同的情況下,相對(duì)男性而言,女性外出的可能性更小,工作范圍更小。在中國(guó),因?yàn)橥獬鼍蜆I(yè)使收入水平不斷得到提高[11],且城市提供更多的就業(yè)與發(fā)展機(jī)會(huì),賺取收入的能力也會(huì)得到提高,因此在農(nóng)村地區(qū),選擇外出就業(yè)去經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的城市的人越來(lái)越多,而賺取收入的能力在經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力中都起著重要作用,因此在年齡、教育程度、健康情況、就業(yè)情況與戶口類型相同的情況下,在就業(yè)范圍方面,相較于男性,女性經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力被剝奪的可能性更高。

        四、結(jié)論、啟示與局限

        (一)結(jié)論

        綜上分析,得出結(jié)論如下:

        本研究從CHIP問(wèn)卷調(diào)查中選取了7個(gè)調(diào)查項(xiàng)目作為自變量,即性別、年齡、健康狀況、教育程度、就業(yè)情況、戶口類型及是否殘疾,以教育程度、就業(yè)情況、勞動(dòng)合同性質(zhì)、就業(yè)范圍作為因變量。二分類logistic回歸分析結(jié)果表明,教育程度主要與健康狀況(系數(shù)值1.088)形成顯著影響,就業(yè)情況主要與性別(系數(shù)值1.041)形成顯著影響,就業(yè)范圍主要與就業(yè)情況(就業(yè)/失業(yè),系數(shù)值1.233)、健康狀況(系數(shù)值1.385)形成顯著影響,勞動(dòng)合同性質(zhì)主要與健康狀況、教育程度、殘疾狀況形成顯著影響。性別對(duì)教育程度、勞動(dòng)合同性質(zhì)、就業(yè)范圍的影響不大(系數(shù)值分別為0.192、0.407、0.718),與就業(yè)情況具有顯著的正相關(guān)(系數(shù)值為1.041)。性別主要通過(guò)影響就業(yè)情況進(jìn)一步影響經(jīng)濟(jì)參與能力,即:在就業(yè)方面,女性相較男性,其經(jīng)濟(jì)參與能力更可能被剝奪。

        (二)啟示

        本文的研究結(jié)果對(duì)脫貧工作的進(jìn)一步開(kāi)展提供以下有益的啟示:

        其一,今后的扶貧政策應(yīng)繼續(xù)在就業(yè)指導(dǎo)、就業(yè)培訓(xùn)方面對(duì)女性進(jìn)行傾斜。貧困婦女群體真正脫貧需要國(guó)家在政策上必須給予強(qiáng)有力的支持,必須要把她們作為特殊的群體區(qū)別對(duì)待,為她們創(chuàng)造應(yīng)有的發(fā)展機(jī)會(huì)和公平競(jìng)爭(zhēng)的氛圍。同時(shí),推動(dòng)?jì)D女參與經(jīng)濟(jì)發(fā)展最關(guān)鍵的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力和接受教育與獲得知識(shí)能力的根本性提高。通過(guò)就業(yè)指導(dǎo)、培訓(xùn)提高幫助女性學(xué)習(xí)獲取更多的知識(shí),并進(jìn)而形成贏得收入、支配資源、參與決策的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力,這樣,貧困婦女才能真正擺脫貧困。

        其二,婦女貧困應(yīng)注重男女平等教育。過(guò)去長(zhǎng)期社會(huì)認(rèn)定的僵化的性別角色使整個(gè)社會(huì)沒(méi)有給予婦女一個(gè)正確的定位,從而造成婦女在家庭、社會(huì)及社區(qū)中的利益和作用被忽視并因此產(chǎn)生貧困。社會(huì)認(rèn)知能力的不足是導(dǎo)致女性在就業(yè)方面受到不公平對(duì)待的重要原因,因此只有真正使性別平等教育落到實(shí)處,婦女的工作能力才能真正被發(fā)掘、發(fā)展。

        (三)局限

        本文至少在以下方面存在局限:其一,本研究中對(duì)能力貧困界定的局限。能力貧困是一個(gè)多維的貧困,包括獲取資源的能力、參與決策的能力、經(jīng)濟(jì)參與能力等多方面,但本研究?jī)H從經(jīng)濟(jì)參與能力方面研究,忽視了其他能力的缺乏對(duì)能力貧困的影響;其二,研究數(shù)據(jù)的局限。本研究所采用的分析數(shù)據(jù)為2013年CHIP樣本數(shù)據(jù),考慮2013年到2017年的扶貧政策的進(jìn)一步實(shí)施,數(shù)據(jù)樣本的代表性有所不足。

        參考文獻(xiàn):

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