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        相貌與女性勞動參與決策
        ——來自CLDS數(shù)據(jù)的證據(jù)

        2019-10-17 02:33:08
        財經(jīng)論叢 2019年10期
        關(guān)鍵詞:相貌體制勞動力

        李 楠

        (中南財經(jīng)政法大學(xué)公共管理學(xué)院,湖北 武漢 430073)

        一、引 言

        隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,我國女性的社會地位在不斷提升[1]。然而,在女性地位提升的背后,其勞動參與率不但沒有上升,反而呈下降趨勢[2]。世界銀行的數(shù)據(jù)顯示,我國女性的勞動參與率由1990年的72.7%持續(xù)降至2014年的64.0%?!傲铡睌?shù)據(jù)也表明,城鎮(zhèn)地區(qū)女性勞動年齡人口勞動參與率平均為63.61%。雖然經(jīng)濟社會的發(fā)展促使大部分女性進入職場,但在職女性面臨正式工作和家務(wù)勞動的雙重壓力時,越來越多的已婚女性在年富力強之際辭職回家[3]。隨著人口結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變和人口紅利的削弱[4],女性勞動參與率的不斷下滑不僅意味著勞動力資源的閑置和浪費[5],也使勞動力市場上的供求矛盾顯得越來越嚴重。因此,提高適齡女性的勞動參與率成為一個可行的政策建議方向[6]。

        關(guān)于我國女性勞動參與率的下降,現(xiàn)有研究已從市場化改革導(dǎo)致的嚴峻就業(yè)形勢和歧視、國企改制導(dǎo)致的下崗、家庭結(jié)構(gòu)的變遷、醫(yī)療和養(yǎng)老政策等角度給予充分的解釋。自Hamermesh和Biddle(1994)發(fā)現(xiàn)外貌較好的勞動者工資一般比外貌看起來中等/偏下者更高以來[7],相貌對個人在勞動力市場上的影響受到越來越多的關(guān)注。然而,關(guān)于相貌與女性勞動參與決策的研究卻很少涉及。特別是在“干得好不如嫁得好”的傳統(tǒng)性別話語的背景下,探討相貌對女性勞動參與決策的影響對激活現(xiàn)有勞動存量、縮小勞動供需缺口具有一定的現(xiàn)實意義。那么,相貌與女性勞動參與決策之間是否存在某種天然的聯(lián)系?是否貌美者更多地參與勞動,而非貌美者更多地成為家庭主婦?事實果真如此嗎?這些疑問均有待考證?;诖?,本文從主婦化效應(yīng)和美貌溢價效應(yīng)兩個層面探討相貌影響女性勞動參與決策的理論機制,利用CLDS(2016)數(shù)據(jù)實證檢驗相貌對女性勞動參與決策的影響及其異質(zhì)性特征。

        二、相貌影響女性勞動參與決策的機制解析

        (一)主婦化

        “主婦化”(housewifization)最早由瑪利亞·麥斯(Maria Mies)在1982年的著作中提出,指“婦女被社會性地定義為家庭主婦的過程,她們被認為經(jīng)濟上依靠丈夫的收入生活,而不論其是否為真正意義上的家庭主婦”[8]。伴隨女性棄職回家的意愿不斷上升,越來越多的女性加入主婦行列[9],“主婦化”在我國已成為一種不可忽視的社會現(xiàn)象[10]。“中國婦女社會地位調(diào)査”的數(shù)據(jù)顯示,對“干得好不如嫁得好”的傳統(tǒng)性別角色觀念的認同率從2000年的34%上升到2010年的44%[11]。傳統(tǒng)觀念的回潮與女性的勞動參與決策不無聯(lián)系,女性漂亮是“嫁得好”的一個因素,而且是一個很重要的因素[12]。在現(xiàn)實生活中,長得漂亮的女性總是生活的寵兒,在擇業(yè)和婚姻等方面往往擁有更多的選擇權(quán),漂亮的女性基于自身效用最大化的選擇更易在工作收益與享受閑暇或從事家務(wù)之間進行最優(yōu)選擇?;凇凹薜煤谩钡闹危恋呐愿菀谆蚋赡苤鲃油顺鰟趧恿κ袌?,進而成為家庭主婦。

        (二)美貌溢價

        大量的研究證實勞動力市場上存在“美貌溢價”。一般來講,人們往往偏好具有高面孔吸引力的長相[13]。相關(guān)研究表明“丑的就是不好的”,丑的面孔相比于中等或中等以上面孔吸引力的相貌而言擁有更多不好的人格品質(zhì)[14]。盡管應(yīng)聘者的外貌吸引力與其實際勝任力之間的關(guān)系較弱,但良好的外表仍能增強應(yīng)聘者的競爭優(yōu)勢[15],使雇主認為應(yīng)聘者具有更高的能力。Kuhn和Shen(2011)基于招聘廣告的統(tǒng)計數(shù)據(jù)得出,約7.7%的企業(yè)要求應(yīng)聘者具有良好的相貌,2.6%的企業(yè)對應(yīng)聘者有明確的身高要求,即便是對學(xué)歷要求較低的企業(yè),也存在對形象和身高的明確要求[16]。因此,長相越漂亮,越容易找到工作。

        三、數(shù)據(jù)來源、變量選擇與研究方法

        (一)數(shù)據(jù)來源

        本文使用的數(shù)據(jù)來自2016年中山大學(xué)社會科學(xué)調(diào)查中心開展的“中國勞動力動態(tài)調(diào)查”(CLDS)。該樣本覆蓋中國(除港澳臺、西藏和海南外)29個省(市、區(qū))的家庭戶及其所有家庭成員,包含401個村居社區(qū)、14226個家庭戶、21086個個人樣本,涵蓋個體的相貌、人口社會學(xué)特征、就業(yè)特征和家庭收入等相關(guān)數(shù)據(jù)。

        根據(jù)研究內(nèi)容的需要,我們對樣本進行篩選。首先,排除男性樣本和正常的處在勞動力市場之外的人口(即學(xué)生和已退休人員);其次,因為農(nóng)民身份本身就被認為其處于在業(yè)狀態(tài),目前的調(diào)查均無法準確測量農(nóng)民的在業(yè)與不在業(yè)的問題,所以排除農(nóng)村勞動力;最后,勞動力年齡限定在16~55歲之間,剔除其他年齡段的勞動力,得到4462個觀測值。其中,未就業(yè)勞動力395個,占樣本總量的8.85%;受訪者平均年齡為40.54歲,受教育程度多數(shù)處在初中水平,家庭年均收入為6.97萬元。

        表1 樣本特征統(tǒng)計結(jié)果

        (二)變量選取

        1.因變量。本文分析的因變量是女性個體的勞動參與狀況,首先利用女性目前是否有工作的二值虛擬變量進行度量,有工作的賦值為1,無工作的賦值為0。根據(jù)Heckman(1993)的觀點,女性勞動供給的變化可分為勞動參與(廣度)和工作時間(深度)的變化[17],因此實證分析中嘗試采用勞動供給時間替代勞動參與決策進行穩(wěn)健性檢驗,并以女性平均每周工作時間來度量。

        2.核心變量。CLDS(2016)中勞動者的相貌是由訪員直接給出的評價,共分為10個等級,從1到10表示“很差”到“很好”。參照郭繼強等(2016)的研究[18],本文將相貌分為較差(1~4檔)、一般(5~6檔)、較好(7~8檔)和非常好(9~10檔)四個等級,占比分別為8.4%、40.21%、42.67%和8.72%。

        3.控制變量。由于勞動者出生在一定的社會環(huán)境中,自動被階層、居住地等因素區(qū)別開來,而這些因素都影響勞動者未來的就業(yè)[19],因此本文在分析中引入戶口和教育等變量。由于未婚(或無配偶)女性沒有丈夫可分享收入,更可能把時間分配到勞動力市場上,所以我們認為婚姻狀況影響女性的勞動參與決策。由于生育責(zé)任和照看孩子等原因,女性較男性更易間歇性地離開勞動力市場[20],故模型中引入家中是否有0~3歲兒童這一虛擬變量。一般地,雄厚的經(jīng)濟基礎(chǔ)可為女性提供更多的安全保障,在競爭激烈的勞動力市場上,優(yōu)越的家庭條件降低女性勞動參與的積極性[21],因而分析中引入家庭收入變量。同時,在我國體制轉(zhuǎn)型的過程中,單位承擔重要的再分配功能,父親就業(yè)類型對子代產(chǎn)生一定的影響[22],所以模型中控制父親就業(yè)類型。本文還引入在本地是否可得到朋友/熟人的支持和幫助,以衡量女性個體的社會資本。此外,由于各地區(qū)經(jīng)濟社會文化特征的差異也影響個體的勞動參與概率[23],因而模型中還引入省級層面的地區(qū)虛擬變量。

        表2報告全樣本、有工作子樣本和無工作子樣本的主要變量統(tǒng)計結(jié)果。從樣本的個人特征看:相貌方面,無工作樣本的相貌等級較高;受教育程度方面,無工作樣本的受教育程度較高;健康狀況方面,無工作樣本的健康狀況較差;婚姻狀況方面,無工作樣本中84.3%的人有配偶,較有工作樣本低4.63%;年齡方面,有工作樣本的平均年齡約為40.87歲,而無工作樣本的平均年齡為37.22歲。從樣本的家庭特征看:有工作樣本為非農(nóng)業(yè)戶口的概率較大,父親為負責(zé)人或技術(shù)人員的可能性較高,家庭經(jīng)濟狀況較好,有0~3歲學(xué)齡前兒童的概率更低,在本地得到熟人幫助的可能性也更高。由樣本信息我們發(fā)現(xiàn),有工作和無工作樣本具有不同的相貌等級,但差異并不是很大。那么,勞動力市場如何理解相貌對女性勞動參與行為的影響呢?接下來,我們借助實證分析給予解釋。

        表2 變量的描述性統(tǒng)計分析

        四、相貌影響女性勞動參與決策的實證分析

        (一)相貌對女性勞動參與決策的影響

        由于因變量為二值虛擬變量,且個體勞動參與決策是通過對不同選擇引致的效用進行比較而決定的,因此本文使用Logit回歸模型分析相貌對女性勞動參與決策的影響,完全模型如下:

        P(yi=1)=A(α0+α1B1+α2B2+α3B3+βX)

        (1)

        其中,虛擬變量B1、B2和B3分別表示相貌的四個等級,B1=1表示相貌一般,B2=1表示相貌較好,B3=1表示相貌非常好,基準組是相貌較差。X是反映勞動者個體、家庭和地區(qū)特征的控制變量,如受教育程度、健康狀況、年齡、戶口、婚姻狀況、是否有0~3歲兒童、父親職業(yè)、家庭收入、在本地是否可得到熟人的幫助及地區(qū)特征。

        表3 相貌對女性勞動參與決策的影響(N=4462)

        注:*、** 和*** 分別表示10%、5%和1%的顯著性水平;括號內(nèi)為標準誤。下同。

        表3由三個回歸模型組成,模型的因變量均為是否就業(yè)。首先,不加任何控制變量,以相貌的三個虛擬變量作為因變量的模型(1)結(jié)果顯示,相貌較好和相貌非常好對勞動參與均存在負向顯著影響。其中,相貌較好者勞動參與概率比參照組(相貌較差者)低34%(1-e-0.416≈0.34),相貌非常好者勞動參與概率比參照組低45%(1-e-0.605≈0.45)。由此可見,美貌的確降低女性的勞動參與概率,此時美貌帶來的“主婦化”效應(yīng)占主導(dǎo)性作用,即長相越漂亮,勞動參與概率越低,越容易成為家庭主婦。

        在模型(1)的基礎(chǔ)上,模型(2)加入個體特征變量——受教育程度、健康、年齡及年齡的平方項。結(jié)果顯示,加入控制變量后,相貌對勞動參與的影響效果減弱,僅相貌非常好對勞動參與存在顯著影響。模型(3)在模型(2)的基礎(chǔ)上又增加婚姻狀況、戶口、父親職業(yè)、是否有0~3歲兒童、在本地是否可得到熟人的幫助及省級固定效應(yīng)(即形成式(1)的完整模型),全部變量的導(dǎo)入使相貌對勞動參與的影響稍微增強,且結(jié)果依然顯示越是貌美者,勞動參與概率越低。

        其他變量的回歸結(jié)果與已有研究一致,健康對女性個體勞動參與決策具有顯著的正向影響,即健康狀況越好,女性個體的勞動參與概率越高[24]。年齡對勞動參與的影響呈倒U型關(guān)系,說明對勞動力而言存在年齡的黃金時期,隨著年齡的增長,前期積累的體力和精力都達到最佳狀態(tài),女性的勞動參與概率也隨之增加,但此后年齡的增加可能意味著體力和精力的下降,使她們在勞動力市場上日漸處于劣勢地位,勞動參與概率也隨之降低[25]?;橐鰻顩r對女性個體的勞動參與存在負向影響,與不在婚相比,在婚女性的勞動參與概率下降,其原因在于女性較男性承擔更多的家庭責(zé)任[26],因此她們極易表現(xiàn)更低的尋找工作意愿、更頻繁的進入和退出勞動力市場及更高的保留工資水平等[27]。同時,家中有0~3歲兒童對女性個體的勞動參與概率具有顯著的制約作用,平均降低44%(1-e-0.586≈0.44)。

        (二)相貌影響女性勞動參與決策的異質(zhì)性分析

        由于義務(wù)教育的實施,我國女性受教育程度得到很大的提高。即便是高等教育和中等教育規(guī)模的擴大影響了勞動參與概率,但對決策主體來說,參與市場勞動還是從事家庭勞動完全是個體自主選擇的結(jié)果,勞動力市場環(huán)境僅提供一個影響選擇的約束條件[6]。為加強樣本之間的可比性,本文著重考察受教育程度不同的女性勞動參與決策受相貌影響的異質(zhì)性。

        表4 受教育程度的異質(zhì)性分析

        由表4所示,相貌對女性勞動參與決策的影響只在高中及以下學(xué)歷體現(xiàn)其重要性,即相貌對勞動參與決策存在顯著的負向影響。而具有大專及以上學(xué)歷的女性個體的相貌對勞動參與決策只存在正向影響,雖然在統(tǒng)計學(xué)上并不顯著,但在一定程度上反映女性的勞動參與決策存在低學(xué)歷的“主婦化”效應(yīng)和可能的高學(xué)歷“美貌溢價”效應(yīng)。也就是說,美貌帶來的“主婦化”效應(yīng)在低學(xué)歷群體中占主導(dǎo)地位,使女性的勞動參與率下降;而在高學(xué)歷群體中,美貌帶來的“美貌溢價”效應(yīng)可能使女性的勞動參與率增加。

        進一步地,受教育程度為初中及以下的女性個體的相貌對勞動參與決策具有顯著的負向影響,即長相越漂亮,勞動參與概率越低。家中有0~3歲兒童對女性的勞動參與也具有明顯的制約作用。當受教育程度為高中及相當時,相貌對勞動參與決策雖然具有顯著的負向影響,且影響效果比初中及以下學(xué)歷還要大,但自高中開始,隨著受教育程度的提升,家中是否有0~3歲兒童對勞動參與決策的影響不再顯著。其原因可能是受教育程度不同的女性對職業(yè)認知的差異,對高學(xué)歷的女性個體而言,勞動不僅是謀生的手段,更是一種自我實現(xiàn)的高層次需求,接受更多教育能提高女性在勞動力市場上的生產(chǎn)率,使她們擁有更多的市場機會,吸引她們更多地參與市場勞動,而不是進入家庭。在樣本數(shù)據(jù)中,自認為工作是主要謀生手段的個體,高中及以下學(xué)歷者占比82.43%,大專及以上學(xué)歷者占比僅為17.57%。由此可見,接受更多教育的個體參與勞動的可能性更大[28]。雖然勞動參與年齡隨受教育年限增加而推后,但受教育程度提高卻增加未來勞動參與強度、穩(wěn)定性及參與年限,這也是將來充分利用人力資源減小相貌差異對勞動參與影響的重要趨勢,與發(fā)達國家勞動力市場的技能偏好演進趨勢相一致[29]。所以,從長遠來看,人力資本的提高有助于弱化相貌對勞動力市場的影響,提高整體的勞動參與強度。

        (三)相貌影響女性勞動參與決策內(nèi)生性的處理

        當然,貌美者可能也具有一定的選擇性。從生物學(xué)的角度看,相貌是外生的,良好的相貌是優(yōu)良遺傳基因的體現(xiàn)[30],但隨著經(jīng)濟的發(fā)展,相貌的內(nèi)生性也逐漸凸顯。例如,是否接受良好的教育、是否擁有較好的家庭資本,這些都可能影響一個人的氣質(zhì),進而影響相貌。在CLDS(2016)問卷中,訪員對受訪者進行相貌評價時還要評價被訪者待人接物能力,配合度較高的受訪者一般給訪員留下較好的印象,訪員也會不自覺地提高受訪者的相貌評分,進而產(chǎn)生偏誤?;诖?,本文采用傾向值匹配法來解決由于樣本“自選擇偏差”而引起的內(nèi)生性問題。

        表5 相貌對女性勞動參與決策的傾向值分析(1)① 考慮到篇幅限制,在此僅展示傾向值分析結(jié)果,具體匹配過程略去,作者備索。

        在對年齡、人力資本(受教育程度和健康狀況)、家庭資本(父親職業(yè)和戶口)、受訪者的配合程度和地區(qū)特征進行匹配后,表5分別報告處理組和對照組的差異及其顯著性水平。對全部樣本而言,處理組與對照組的差異顯示,貌美者的勞動參與概率較非貌美者平均降低2.1%((0.018+0.024)/2),該結(jié)果在10%的統(tǒng)計水平上顯著。盡管在傾向值匹配后,相貌對女性勞動參與決策的影響比基于Logit的估計值低一些,但結(jié)果仍證實相貌確實在女性的勞動參與決策中發(fā)揮重要作用。

        (四)相貌影響女性勞動參與決策的穩(wěn)健性檢驗

        為驗證相貌對女性勞動參與決策的影響作用是否具有一致、穩(wěn)定的效果,本文以女性勞動參與時間替代勞動參與決策進行再檢驗(如表6所示)。模型(7)~(9)的估計結(jié)果均顯示,相貌對女性勞動供給時間具有顯著的抑制作用,即長相越漂亮,勞動供給時間越短。由此可見,貌美不僅降低女性個體的勞動參與概率,也減少其勞動參與時間。

        表6 相貌影響女性勞動參與決策的穩(wěn)健性檢驗(N=4438)

        ① 控制變量包括受教育程度、健康狀況、年齡及年齡的平方項。

        ② 控制變量包括受教育程度、健康狀況、年齡、年齡的平方項、戶口、婚姻狀況、家庭收入、父親職業(yè)、是否有0~3歲兒童及在本地是否可得到熟人的幫助。

        五、進一步的討論

        目前,勞動力市場是社會成員獲得社會經(jīng)濟地位、實現(xiàn)向上流動的最重要場域[31],所以個體期望的工作背后其實反映的是他們的社會身份和社會角色。為進一步說明貌美者的低勞動參與概率,本文假設(shè)勞動力市場是基于相貌分割的,即非貌美者只能從事X工作,而貌美者則可(或更容易)在工作X和Y之間自由選擇,這在一定程度上反映勞動力市場上存在的“相貌歧視”或“美貌溢價”問題。由于體制內(nèi)工作能給勞動者帶來良好的社會聲望及較大的晉升空間等額外收益[32],基于“理性人”的考慮及體制內(nèi)勞動力市場的較高“吸引力”和“排斥力”,進入體制內(nèi)的工作單位就自然成為具有高技能人力資本含量(包括相貌、受教育程度和健康狀況等)勞動力的首要選擇。

        基于上述討論,本文將女性個體分為體制內(nèi)就業(yè)、體制外就業(yè)和不就業(yè)三類群體。其中,黨政機關(guān)、事業(yè)單位及國有企業(yè)視為體制內(nèi),私營經(jīng)濟、外資經(jīng)濟、個體經(jīng)濟和自由職業(yè)等視為體制外。進一步地,X抽象成體制外單位,Y看作體制內(nèi)單位,以檢驗貌美者在體制內(nèi)外的勞動參與決策的差異性。

        表7 女性在體制內(nèi)外的勞動參與的logit回歸結(jié)果

        ③ 控制變量包括健康狀況、年齡、年齡的平方項、戶口、婚姻狀況、家庭收入、父親職業(yè)、是否有0~3歲兒童及在本地是否可得到熟人的幫助。

        我們分別對女性個體在體制內(nèi)就業(yè)和不就業(yè)、體制外就業(yè)和不就業(yè)的情況進行兩兩比較。表7報告模型估計的結(jié)果,從模型(10)、(12)可看出,在其他因素相同的情況下,相貌對女性在體制外就業(yè)具有顯著的負向影響,即長相越漂亮,在體制外就業(yè)的概率越低。加入受教育程度變量(模型(11))后,僅相貌一般者對體制內(nèi)就業(yè)和不就業(yè)具有顯著影響,表明相貌對女性在體制內(nèi)就業(yè)和不就業(yè)之間的決策很大一部分是由于受教育程度的差異所致,受教育程度越高,勞動參與概率越大。模型(12)、(13)比較的是體制外就業(yè)和不就業(yè)的差異,發(fā)現(xiàn)在體制外,相貌非常好的勞動參與概率比參照組(相貌較差者)低45.4%(1-e-0.606≈0.454),且通過5%的顯著性檢驗,即便加入受教育程度變量后,該結(jié)果依然顯著,且是否受過高等教育對女性在體制外就業(yè)和不就業(yè)之間的決策不存在顯著影響,說明貌美者的低勞動參與概率主要來自體制外,這可能源于貌美者對工作的“挑剔”。對貌美者而言,體制內(nèi)的額外收益可使其實現(xiàn)自身效用的最大化,在體制內(nèi)尋找工作失敗的貌美者未必接受體制外就業(yè)。因為一旦進入體制外單位,勞動力市場的分割使再次踏入體制內(nèi)變得更難,導(dǎo)致貌美者在這些單位的競爭和等待,有的可能寧愿以犧牲就業(yè)為代價,也不選擇在體制外就業(yè)。這也恰恰反映勞動力市場存在的相貌歧視,因為非貌美者對工作的期望及要求不及貌美者高,她們的低報酬和低期望對雇主構(gòu)成吸引力,所以她們在體制外的勞動參與概率較貌美者高。

        六、結(jié)論與討論

        本文以CLDS(2016)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),研究相貌與女性勞動參與決策之間的關(guān)系,并區(qū)分相貌對受教育程度不同的女性個體的異質(zhì)性效果,探討體制內(nèi)外單位對女性整體就業(yè)的作用差異。研究結(jié)果顯示,盡管勞動力市場上存在“相貌歧視”或“美貌溢價”,但貌美對女性的勞動參與決策并沒有產(chǎn)生明顯的正向作用,反而顯著降低女性個體的勞動參與概率,即越是貌美者,勞動參與概率越低;對受教育程度不同的女性個體,其勞動參與決策存在顯著的低學(xué)歷“主婦化”效應(yīng),即具有高中及以下學(xué)歷的女性個體的相貌對勞動參與決策存在顯著的負向影響,而具有大專及以上學(xué)歷的女性個體的相貌對勞動參與決策存在一定程度的正向影響,但結(jié)果并不顯著;雖然貌美者的勞動參與概率顯著低于非貌美者,但這種低勞動參與概率僅體現(xiàn)在體制外單位。

        本文關(guān)于相貌對女性勞動參與決策的發(fā)現(xiàn)并不是要給出一個悲觀的結(jié)論——越漂亮越不工作,而是分析提高女性勞動參與面臨的制約因素,以便尋找突破口。在美貌追逐的現(xiàn)實社會中,我們要積極引導(dǎo)適齡女性個體理性對待相貌與就業(yè),增強其主動學(xué)習(xí)的能力,提高女性人力資本的保值增值和持續(xù)投資,弱化貌美對低學(xué)歷女性勞動供給的擠出,使其勞動參與更有效,進而實現(xiàn)以提高人力資本積累來削弱相貌對勞動參與決策的影響。

        需要說明的是,本文在研究上也存在一些不足。首先,由于CLDS(2016)數(shù)據(jù)沒有提供訪員的信息,而受訪者相貌的評價是基于訪員的個人評價,因而沒有對訪員進行控制是一個主要的不足。其次,文中提到高學(xué)歷女性在勞動力市場上可能存在“美貌溢價”效應(yīng),但統(tǒng)計分析中并沒有通過顯著性檢驗,這還需在后續(xù)研究中加以論證。

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        建立“大健康”體制是當務(wù)之急
        為“三醫(yī)聯(lián)動”提供體制保障
        挨打
        相對剝奪對農(nóng)村勞動力遷移的影響
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