王高峰，楊浩東，汪 琛

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 人文與社會科學(xué)學(xué)院，安徽 合肥 230026)

0 引言

“性別無涉”是科學(xué)界觀念上的原則共識，然而，科技領(lǐng)域的性別鴻溝問題依舊存在，并持續(xù)引發(fā)熱議[1-6]。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)合組織國家中通信技術(shù)領(lǐng)域只有20%的新晉科技工作者為女性。美國、歐洲、日本獲工程學(xué)位的畢業(yè)生中，女性占比均未超過20%[7]。在中國，R&D人員女性占比同樣不足3成。近年來，雖然國內(nèi)外政府、學(xué)界與媒體通過各種方式呼吁給予女性科學(xué)家更多支持，政策制定上也由“制度中性”向“傾斜、主流化”等特征轉(zhuǎn)變[8]，以緩解學(xué)術(shù)、教育上的性別差異。然而，科研領(lǐng)域中女性研究者“高位缺席”和專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)勞動力數(shù)量上的性別差異等問題仍然凸顯[9-10]。女性科研人員在論文數(shù)量、專利成果及轉(zhuǎn)化、學(xué)術(shù)影響力等方面與男性存在較大差異[11-13]，而且存在進一步加劇的傾向。

科學(xué)與社會相關(guān)研究證明，男女智力高低并不存在絕對的單向關(guān)系[2,14]，社會環(huán)境對性別差異的影響似乎更具解釋力[9,15-19]。除聚焦于個體層面外，審查宏觀社會因素與現(xiàn)有差異之間的關(guān)系十分必要。同時，國家教育體系亦會影響不同性別研發(fā)人員的成就、前景和職業(yè)態(tài)度。有研究指出，雖然不同性別本科數(shù)學(xué)系學(xué)生數(shù)量相當(dāng)，但博士層面差異尤為顯著[20]，即當(dāng)足夠多的女性獲得博士學(xué)位時，性別鴻溝很大程度上會得到彌合。然而，既有研究大多圍繞鴻溝的塑因展開，聚焦于性別因素對企業(yè)層面創(chuàng)新產(chǎn)出、績效提升等的影響[21-23]。事實上，科研領(lǐng)域同樣存在性別差異與組織創(chuàng)新績效間的“影響悖論”[22,24,25]。平衡的性別結(jié)構(gòu)可能對團隊凝聚力提升產(chǎn)生積極影響，而性別均衡也可能不利于組織創(chuàng)新績效提升[22,26]。因此，有必要對研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新產(chǎn)出之間的關(guān)聯(lián)進行探討。

綜上可知，創(chuàng)新領(lǐng)域并非“性別中立”(gender neutral)[25]，研發(fā)者性別結(jié)構(gòu)會對創(chuàng)新過程產(chǎn)生顯著影響。然而，已有研究較多地集中于微觀領(lǐng)域與企業(yè)層面，鮮少對區(qū)域研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)進行整體考察，致使結(jié)論在普適性與系統(tǒng)性方面略有不足。其次，相關(guān)研究大多圍繞研發(fā)經(jīng)費投入或成果產(chǎn)出上的性別差異進行陳述，缺乏更加綜合性的效率指標(biāo)評估。再次，根據(jù)時間演進順序，差異源可分為教育體系和外部勞動市場，現(xiàn)階段亦缺乏針對接受教育與工作兩個時期在中國背景下對男女研發(fā)人員數(shù)量差異的考察。

那么，現(xiàn)階段中國研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)分布特征如何？研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新存在什么關(guān)聯(lián)？其分別與創(chuàng)新投入、產(chǎn)出、效率之間存在何種關(guān)系？在明確兩者關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，能否從高等教育體系內(nèi)部對差異形成進行追溯劃分？當(dāng)前STEM領(lǐng)域研究生性別差異能在多大程度上解釋現(xiàn)有研發(fā)人員數(shù)量上的性別差異？本文將解答以上問題，以期在推進中國性別差異研究的同時，為創(chuàng)新、教育、人才政策提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

(1)核密度估計法(Kernel Density Estimator)。核密度估計能夠反映變量的分布位置、形態(tài)及延展性等特征，通過曲線位置移動反映指標(biāo)整體水平變動，形態(tài)變化則表現(xiàn)出分析對象的趨勢，而延展性則突出其極化程度[27]。核密度法被廣泛運用于空間非均衡分析，本研究選取常用的高斯核函數(shù)，分析中國R&D人員性別結(jié)構(gòu)分布的動態(tài)演進過程。

(2)GM指數(shù)(Global Malmquist Index)。傳統(tǒng)DEA模型大多以決策單元每期的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)造前沿面，但參照不同時期下生產(chǎn)前沿所測算得到的全要素生產(chǎn)率缺乏可比性。進一步，F(xiàn)are(2012)結(jié)合產(chǎn)出距離函數(shù)，以相鄰時期的Malmquist指數(shù)的幾何平均數(shù)表征生產(chǎn)率指數(shù)(M指數(shù))，然而，學(xué)界對M指數(shù)的跨期比較傳遞性仍存在質(zhì)疑，因此，Postor[28]構(gòu)建包含全局投入產(chǎn)出的生產(chǎn)技術(shù)集，并將其與M指數(shù)相結(jié)合形成全局Malmquist指數(shù)法(GM指數(shù))。本文以GM指數(shù)法測算區(qū)域創(chuàng)新TFP指數(shù)，并且考慮到可能存在的數(shù)據(jù)堆疊問題，選用超效率DEA模型對所有DMU進行相對TFP的錯位排序，作為GM測算的對照和穩(wěn)健性檢驗。

(3)半?yún)?shù)核回歸法。估計方法大體分為3類，其中，參數(shù)估計對模型設(shè)定具有較強的假定，可能產(chǎn)生很大的“設(shè)定誤差”及“估計偏差”，而非參估計要求的樣本容量較大，且當(dāng)解釋變量較多時可能面臨“維度的詛咒”[29]。考慮到女性R&D人員這一復(fù)合型研究對象，以及創(chuàng)新投入、產(chǎn)出、TFP與R&D人員性別結(jié)構(gòu)之間關(guān)聯(lián)機制的復(fù)雜性，本文使用半?yún)?shù)回歸法分析中國R&D人員女性數(shù)量及占比的影響因素。最常見的半?yún)?shù)模型為“部分線性模型”。

(1)

其中，x′代表一系列控制變量，g(zit)為非參數(shù)部分，其函數(shù)形式未知，vi與λt分別代表個體固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)，ui與εi則表示個體異質(zhì)性截距項和隨機擾動項。對于半?yún)?shù)面板雙向固定效應(yīng)模型，本文使用Baltagi等[30]提出的序列估計法進行估計，序列估計量采用 Newson(2015)提出的 B 樣條序列估計法。選用R&D女性人員數(shù)量和占比作為模型的被解釋變量，將通過GM指數(shù)法測算得到的創(chuàng)新TFP指數(shù)值納入非參數(shù)部分進行分析。

(4)Oaxaca-Blinder分解法。Oaxaca-Blinder分解法依據(jù)某一指標(biāo)將被解釋變量劃分為不同組別，并將這種差異分解為由不同解釋變量帶來的差異，計算各因素對總體差異所作貢獻。基于前文分析，有理由認為我國R&D人員群體的性別差異分別由教育體系內(nèi)部(STEM領(lǐng)域男性與女性研究生數(shù)量差異)和畢業(yè)進入勞動力市場以后的其它因素導(dǎo)致。

lnYM=βMXM

(2)

lnYF=βFXF

(3)

其中，YM與YF分別代表區(qū)域男性和女性R&D人員數(shù)量，XM與XF分別表示中國各地區(qū)自然科學(xué)領(lǐng)域男性和女性研究生(博士/碩士)數(shù)量，βM與βF則為男性和女性研究生數(shù)量對現(xiàn)有R&D人員數(shù)量的影響系數(shù)。進一步，為探究現(xiàn)有教育體系下自然科學(xué)領(lǐng)域研究生性別差異對R&D人員性別差異的影響程度，構(gòu)建如下反事實組(couterfactual group):

lnYK=βMXF

(4)

其中，YK為當(dāng)女性R&D人員擁有男性研究生對男性R&D人員的供給力度時，女性R&D人員應(yīng)有的數(shù)量。βM(XM-XF)表示可解釋部分，即因男女博士生數(shù)量差異而導(dǎo)致的R&D人員數(shù)量上的性別差異，其余部分當(dāng)作其它因素處理?；诖耍琑&D人員性別差異可進行如下分解：

lnYM-lnYF=(lnYM-lnYK)+(lnYK-lnYF)

=βM(XM-XF)+(βM-βF)XF

(5)

1.2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

1.2.1 指標(biāo)選取與說明

(1)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率。創(chuàng)新TFP的測算以投入產(chǎn)出為導(dǎo)向進行數(shù)據(jù)選取，本文選用R&D人員全時當(dāng)量作為創(chuàng)新人力資源投入；對于科研資本投入，考慮到研發(fā)經(jīng)費投入的累積性以及經(jīng)費投入中存在勞務(wù)費、原材料費等流量性損耗，因此，根據(jù)永續(xù)盤存法對R&D資本存量進行估計，并采用較高的 20.6%作為科研資本折舊率[31]。對于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出，兼顧知識性產(chǎn)出與技術(shù)性產(chǎn)出，選擇發(fā)表的科技論文數(shù)量與專利申請數(shù)兩項指標(biāo)。同時，以反映創(chuàng)新成果商業(yè)化水平的技術(shù)市場成交額作為產(chǎn)出的第3項指標(biāo)。

(2)其它變量。以各地區(qū)男、女性R&D人員數(shù)量(scale_female)表征女性研發(fā)人員規(guī)模，以R&D人員女性占比(prop_female)表示各地區(qū)研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)。同時，考慮到社會經(jīng)濟因素與性別不平等程度皆可能影響地區(qū)R&D人員性別結(jié)構(gòu)，以社會經(jīng)濟發(fā)展(國內(nèi)生產(chǎn)總值)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重)、對外貿(mào)易(外商投資企業(yè)進出口額占GDP比重)、居民收入(城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資)等作為社會經(jīng)濟因素層面的控制變量。并且，將婚姻狀況(15歲以上未婚人口性別比)、受教育狀況(15歲以上文盲性別比)、總?cè)丝谛詣e狀況(地區(qū)人口性別比)等性別差異指標(biāo)作為變量加以控制。

1.2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取的數(shù)據(jù)主要來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局、教育部官網(wǎng)公布的我國內(nèi)地30個省份(西藏因數(shù)據(jù)不全，未納入統(tǒng)計)歷年數(shù)據(jù)。為剔除價格變動帶來的影響，國內(nèi)生產(chǎn)總值以2011年為基期，采用地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)進行平減，就業(yè)人員平均工資使用城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均貨幣工資指數(shù)進行平減，R&D經(jīng)費內(nèi)部支出使用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進行平減，外商投資企業(yè)進出口總額通過人民幣—美元匯率調(diào)整為統(tǒng)一貨幣度量，所有變量皆作對數(shù)處理。需要說明的是，2015年15歲及以上男、女性未婚數(shù)和文盲數(shù)為1%人口抽樣調(diào)查樣本數(shù)據(jù)，其它年份為1%人口變動調(diào)查樣本數(shù)據(jù)?？紤]到現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中缺乏分學(xué)科的男女研究生數(shù)量統(tǒng)計，因此，本文通過兩種不同方式對我國各地區(qū)STEM領(lǐng)域男、女研究生數(shù)量進行估計。

方式一：目前教育部官網(wǎng)中僅有各地區(qū)研究生初始數(shù)據(jù)，因此，以全國研究生性別比代指各地區(qū)研究生性別比，由此得到各地區(qū)男、女研究生數(shù)量Q1與Q2。進一步，以理、工、農(nóng)、醫(yī)各學(xué)科研究生數(shù)量之和與研究生總量之比作為STEM領(lǐng)域?qū)W生數(shù)量占比，令其為C，將此比值與Q1和Q2分別相乘，最終得到各地區(qū)STEM領(lǐng)域下男女研究生數(shù)量。

方式二：以各地區(qū)研究生數(shù)作為初始數(shù)據(jù)，以理、工、農(nóng)、醫(yī)各個專業(yè)研究生數(shù)與全國研究生數(shù)量的比值作為各個學(xué)科占比，令其為S1、S2、S3、S4。通過各個學(xué)科占比，進一步得到各個地區(qū)理、工、農(nóng)、醫(yī)博士生數(shù)量。最后，通過國內(nèi)校招平臺梧桐果出版的《中國校園招聘藍皮書(2018秋招)》得到各個專業(yè)畢業(yè)生男女性別比例，將此比例分別與地區(qū)內(nèi)各個專業(yè)研究生數(shù)量相乘，最終得到需要的結(jié)果。相比而言，方式一忽略了自然科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)部的男女比例，方式二忽略了各專業(yè)性別結(jié)構(gòu)在時間及受教育程度上的變動，并且二者皆忽略了省際之間的異質(zhì)性。因此，本研究采用兩種方式相互參照，作為彼此的穩(wěn)健性檢驗。

2 區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展與R&D人員性別結(jié)構(gòu)演變

繪制三大創(chuàng)新主體內(nèi)研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)及區(qū)域創(chuàng)新TFP核密度圖，對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展及R&D群體性別結(jié)構(gòu)分布進行動態(tài)分析。

中國R&D人員女性數(shù)量和占比的分布曲線位于圖1的上半部分。首先，企業(yè)R&D女性占比相對較低，不超過25%，而研究機構(gòu)與高校分別占比分別處于0.3～0.35以及0.4～0.45之間。女性R&D人員因家庭、生育因素，在企業(yè)內(nèi)部競爭激烈的背景下，聘用率較低的狀況長期存在，而自2011年科技部頒布《關(guān)于加強女性科技人才隊伍建設(shè)的意見》以來，高校、研發(fā)機構(gòu)內(nèi)女性占比呈持續(xù)走高態(tài)勢，其中，高校女性研發(fā)人員占比于2017年超過經(jīng)合組織平均水平。此外，高校分布曲線于2019年發(fā)生左移，主要原因在于當(dāng)年各地區(qū)皆存在高校大幅增員現(xiàn)象。同時，三大創(chuàng)新主體皆存在拖尾現(xiàn)象，意味著R&D性別結(jié)構(gòu)差異在區(qū)域間存在極化傾向。

圖1 區(qū)域創(chuàng)新TFP指數(shù)與R&D人員性別結(jié)構(gòu)核密度分布

對區(qū)域研發(fā)人員女性占比進行排序可知，性別結(jié)構(gòu)相對平衡的省份包含北京這樣的發(fā)達地區(qū)，這可以從相對公平的聘用機制以及更大壓力的角度進行解釋[32]。同時，包含新疆、寧夏、云南、廣西、內(nèi)蒙古等地區(qū)，反映出在經(jīng)濟相對欠發(fā)達的地區(qū)，更小的就業(yè)壓力更有利于女性科研人員在工作中的任用。在性別結(jié)構(gòu)失衡端，包含安徽、湖北、河南等人口大省，其性別結(jié)構(gòu)受到傳統(tǒng)文化、就業(yè)市場的雙重影響，同時，包含青海等較欠發(fā)達省份。這與跨國比對研究結(jié)論存在不同，Lindahl[33]指出，雖然北歐系國家是區(qū)域性別指數(shù)水平最高的國家，但科研領(lǐng)域的性別結(jié)構(gòu)問題仍然存在?？傊啾冉?jīng)濟發(fā)展較為落后的地區(qū)，發(fā)達地區(qū)相對開放的文化環(huán)境與公平的教育、就業(yè)體系對R&D人員性別結(jié)構(gòu)平衡起著更為顯著的“兜底”作用。

創(chuàng)新TFP指數(shù)位于圖1的下半部分，對比TFP、EC、TC分布曲線變動可知，研發(fā)全要素生產(chǎn)率指數(shù)整體呈上升態(tài)勢，且與技術(shù)進步指數(shù)位移變化存在耦合，即更多地受到技術(shù)進步變化的影響。然而，反映創(chuàng)新資源投入量適宜度的規(guī)模效率指數(shù)無法區(qū)分經(jīng)費投入和人力投入，更不能對創(chuàng)新人力投入性別結(jié)構(gòu)合理性進行評估。因此，有必要對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展與R&D人員性別結(jié)構(gòu)的關(guān)系作進一步探究。

3 區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展與R&D人員性別結(jié)構(gòu)的關(guān)系

對中國R&D人員性別結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)聯(lián)性進行探究，構(gòu)建半?yún)?shù)雙向固定效應(yīng)模型。將創(chuàng)新發(fā)展劃分為創(chuàng)新投入產(chǎn)出和創(chuàng)新TFP兩大類型。以R&D經(jīng)費投入強度作為創(chuàng)新投入指標(biāo)，以專利申請數(shù)、授權(quán)數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。其與女性人員數(shù)占比的非線性關(guān)系如圖2所示，各創(chuàng)新指標(biāo)與女性R&D人員數(shù)量皆呈正相關(guān)關(guān)系。然而，從對R&D人員女性占比影響的結(jié)果來看，經(jīng)費投入強度越高的地區(qū)，研發(fā)人員女性占比越低。同樣的結(jié)果出現(xiàn)在Velichova報告中，Zunaza[34]利用歐盟國家數(shù)據(jù)進一步證實了研發(fā)投入上的性別差異。雖然無法判斷兩者之間存在因果關(guān)系，但無論是壓力更小的地區(qū)更有利于吸引女性研發(fā)人員(壓力較小的地區(qū)R&D經(jīng)費投入強度相對較低)，還是過于平衡的性別結(jié)構(gòu)導(dǎo)致成果產(chǎn)出低下，進而影響地區(qū)研發(fā)經(jīng)費再投入，都說明創(chuàng)新投入強度與R&D人員女性占比存在顯著負相關(guān)關(guān)系，且該路徑依賴性可能進一步增強。

圖2 創(chuàng)新投入、產(chǎn)出與女性R&D人員占比半?yún)?shù)擬合

從創(chuàng)新產(chǎn)出端進行考察，女性占比與專利權(quán)數(shù)量之間存在先倒U后正U的關(guān)系，與申請量存在邊際遞減的正相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明，產(chǎn)出較低并非部分地區(qū)科研人員女性占比較高而所獲經(jīng)費支持較少的主要原因。并且，盡管仍然無法明晰究竟是專利審核過程中存在“性別偏見”，還是女性R&D人員申請的專利項目質(zhì)量無法得到審核人認可，但可以明確的是，相比創(chuàng)新產(chǎn)出，在創(chuàng)新投入端有更為顯著的“性別偏見”，存在宏觀視角下的瑪?shù)贍栠_效應(yīng)(Matilda effect)。

為進一步驗證前文結(jié)論，基于GM技術(shù)及超效率DEA對創(chuàng)新TFP指數(shù)的測算結(jié)果，將其納入非參部分進行分析。從圖3結(jié)果來看，相較創(chuàng)新投入產(chǎn)出，創(chuàng)新TFP指數(shù)與女性R&D人員占比之間的關(guān)系較為模糊。在回歸過程中得到被解釋變量對創(chuàng)新TFP指數(shù)的擬合值G，求得G對非參部分的偏導(dǎo)數(shù)，結(jié)果如表1所示。

圖3 創(chuàng)新TFP指數(shù)與女性R&D人員占比半?yún)?shù)擬合

從結(jié)果來看，R&D經(jīng)費投入強度、專利申請量與前文分析相符。考慮到女性R&D人員隸屬于創(chuàng)新人力投入，其數(shù)值的上升勢必增加投入冗余從而造成TFP下降，因此，重點關(guān)注R&D人員性別結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新TFP指數(shù)之間的關(guān)系。由表1可知，在全要素生產(chǎn)率指數(shù)較高的地區(qū)，R&D人員性別結(jié)構(gòu)更加均衡，雖然群體多樣性可能從凝聚力、決策質(zhì)量等方面對創(chuàng)新績效產(chǎn)生負面影響[22-23，26]，但不同思維模式及信息獲取渠道下產(chǎn)生的知識、想法對于團隊創(chuàng)新產(chǎn)出、企業(yè)績效提升具有積極影響[20-21，24]。由相對技術(shù)進步TFP指數(shù)可知，在綜合管理TFP指數(shù)更高的地區(qū)，R&D人員性別結(jié)構(gòu)更平衡，這也意味著研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)平衡有助于在創(chuàng)新過程中對資源進行更合理的投入配置。女性可能因比男性更加厭惡風(fēng)險而致使大家對其形成更加刻板的印象[4]，但一些證據(jù)表明商業(yè)領(lǐng)域的女性管理者與投資不足并不存在聯(lián)系[35]。同樣，TFP指數(shù)表明，在性別結(jié)構(gòu)較為平衡的地區(qū)，科研項目的決策、執(zhí)行過程更加合理。

表1 擬合值對創(chuàng)新TFP指數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)

4 R&D人員性別數(shù)量差異來源分解

Han[1]研究指出，差異源包括文化影響下國家高等教育體系內(nèi)部存在的不平等，帶有刻板印象的觀念與教育方式很大程度上造成科研領(lǐng)域?qū)I(yè)上的性別鴻溝[1,2,5]。本文聚焦于STEM領(lǐng)域研究生性別差異能在多大程度解釋研發(fā)人員數(shù)量上的性別差異這一問題，運用Oaxaca法進行差異分解。

對于基準(zhǔn)組，已有文獻大多建議選用男性或者男女混合樣本(pooled)?；谌髣?chuàng)新主體，以博士生性別數(shù)量差異作為主要解釋變量，同時，對兩個基準(zhǔn)組進行分解，以此提高結(jié)論的穩(wěn)健性。

從分解結(jié)果看，高校、研發(fā)機構(gòu)、企業(yè)內(nèi)R&D人員性別數(shù)量差異分別達到0.342、0.689和1.242，這也與三大創(chuàng)新主體女性所占比例相互印證。博士研究生性別數(shù)量差異對于三大主體R&D人員性別數(shù)量差異的解釋力度，高校、研發(fā)機構(gòu)、企業(yè)由高到低呈階梯狀分布，分別達到0.705、0.379、0.261。這也意味著高校R&D人員的性別差異很大程度上受博士畢業(yè)生性別差異影響，差異的根源更多來自高等教育系統(tǒng)內(nèi)部。受傳統(tǒng)性別觀念、偏好差異等因素的影響，高等教育中長期存在學(xué)科專業(yè)的性別鴻溝[3，5，36]。以方式二獲取的STEM領(lǐng)域各地區(qū)男女性別數(shù)量指標(biāo)進行穩(wěn)健性檢驗，博士畢業(yè)生數(shù)量性別差異依然可以解釋70%的高校R&D人員數(shù)量性別差異。博士生差異對研發(fā)機構(gòu)和企業(yè)的解釋力不高，主要原因在于相比本科、碩士研究生，博士研究生的就業(yè)選擇更傾向于高校，選擇高等院校就職的比例高達60%，而至少70%碩士研究生畢業(yè)后就職于企業(yè)。因此，采用同樣的方式，以碩士研究生畢業(yè)數(shù)作為性別差異的主要解釋變量進行分解，結(jié)果如表3所示?？紤]到三大創(chuàng)新主體之間性別結(jié)構(gòu)不平衡，以及碩士研究生就業(yè)傾向于企業(yè)，因此，高校、研究機構(gòu)樣本中的Oaxaca分解結(jié)果可能存在過度解釋的現(xiàn)象，但可以明確的是，來源于教育體系內(nèi)部的性別數(shù)量不平衡，可以解釋至少5成企業(yè)內(nèi)R&D人員數(shù)量上的性別不平衡。第(4)、(5)列分別表示運用方式一、二得出的博士畢業(yè)生指標(biāo)對整體數(shù)量性別差異的Oaxaca分解，結(jié)果顯示整體解釋力度較低，而選用碩士研究生作為主要解釋指標(biāo)的分解結(jié)果見第(6)列，解釋力可以達到63.6%。

表2 以博士研究生性別差異作為解釋變量的Oaxaca-Blinder分解

表3 以碩士研究生性別差異作為解釋指標(biāo)的Oaxaca-Blinder分解比對

綜合考慮，博士畢業(yè)生在就業(yè)傾向上更多地選擇研發(fā)機構(gòu)和高校，因此，該指標(biāo)對于高校內(nèi)R&D人員數(shù)量上的性別差異具有更高的解釋力。而碩士畢業(yè)生既包含部分博士深造群體，同時更多地就職于企業(yè)。因此，碩士指標(biāo)對于整體及企業(yè)內(nèi)部性別數(shù)量差異的解釋相對更具合理性。最后，對高校、企業(yè)內(nèi)差異來源進行時間上的考察，依時間線劃分為2013-2016、2014-2018、2016-2019年3個子樣本。結(jié)果表明，無論高校還是企業(yè)，R&D人員數(shù)量上的性別差異皆有縮小趨勢。高校內(nèi)R&D人員差異從0.372下降至0.299，企業(yè)指標(biāo)則從1.266下降至1.212，并且，高校內(nèi)部差異減小(降幅20%)的程度高于企業(yè)(降幅4%)。從差異來源占比變化看，男性與女性研發(fā)人員數(shù)量上的不均衡越來越由研究生數(shù)量上的性別差異所主導(dǎo)，這也意味著要使R&D人員性別結(jié)構(gòu)更平衡，則應(yīng)從高等教育體系源頭審視學(xué)科上的性別鴻溝。

5 主要結(jié)論、政策啟示與研究展望

5.1 研究結(jié)論與討論

本文使用30個省份面板數(shù)據(jù)，運用核密度估計、超效率GM指數(shù)、半?yún)?shù)核回歸及Oaxaca分解法，探究我國省域創(chuàng)新發(fā)展與R&D人員性別結(jié)構(gòu)的區(qū)域分布演進、關(guān)聯(lián)影響、差異程度及差異來源，得到主要結(jié)論與啟示如下：

(1)高校、研發(fā)機構(gòu)研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)優(yōu)于企業(yè)，欠發(fā)達地區(qū)兩極分化，發(fā)達地區(qū)下限更高。一方面，高校、研發(fā)機構(gòu)、企業(yè)R&D人員女性占比由高到低呈階梯狀分布，相比企業(yè)，高校和研發(fā)機構(gòu)女性研發(fā)人員占比上升更顯著。尤其在經(jīng)合組織公布的經(jīng)濟體排名中，企業(yè)研發(fā)人員女性占比排名甚至有所下降，這種現(xiàn)象可能與高校院所及技術(shù)企業(yè)所處競爭環(huán)境以及人事體制差異相關(guān)。另一方面，省域分布上，女性研發(fā)人員占比較高的地區(qū)既包含新疆、寧夏等發(fā)展較為落后的省份，也包括北京這樣的經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)。然而，在性別結(jié)構(gòu)非平衡端排名前列的大多為相對欠發(fā)達地區(qū)。由此可見，區(qū)域基于自身社會經(jīng)濟發(fā)展水平展開“搶人大戰(zhàn)”，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)大多科技人才基數(shù)增大，性別比例趨向均衡，即經(jīng)濟發(fā)展對區(qū)域研發(fā)性別結(jié)構(gòu)的“兜底”作用較為顯著。

(2)創(chuàng)新投入、產(chǎn)出與R&D人員性別結(jié)構(gòu)呈非對稱關(guān)系，創(chuàng)新TFP指數(shù)越高的地區(qū)，性別結(jié)構(gòu)相對越平衡。R&D經(jīng)費投入強度越高的地區(qū)，女性研發(fā)人員占比越低，反映我國省域視角下經(jīng)費資助上的性別差異。并且，在專利申請量越高的地區(qū)，女性R&D人員占比越高，基于創(chuàng)新投入、產(chǎn)出端的對比進一步表明，兩者與R&D人員性別結(jié)構(gòu)之間存在非對稱關(guān)系，研發(fā)領(lǐng)域存在顯著的瑪?shù)贍栠_效應(yīng)。最后，創(chuàng)新TFP指數(shù)與R&D女性人員占比的半?yún)⒒貧w結(jié)果表明，研發(fā)人員女性占比與創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，這也證實區(qū)域性別結(jié)構(gòu)平衡的正向機制占據(jù)主導(dǎo)。此外，指數(shù)分解表明，性別結(jié)構(gòu)平衡亦可促使綜合管理TFP指數(shù)提升。

(3)R&D人員數(shù)量上的性別差異很大程度上受高等教育體系內(nèi)研究生數(shù)量差異的影響，且解釋力隨著時間不斷增強。STEM領(lǐng)域內(nèi)，研究生整體數(shù)量上的性別差異可以解釋R&D人員性別數(shù)量差異的60%以上。對于不同創(chuàng)新主體，碩士指標(biāo)可以解釋5成以上的企業(yè)內(nèi)R&D人員性別數(shù)量差異，而博士指標(biāo)可以解釋7成以上的高校內(nèi)R&D人員性別數(shù)量差異。這表明高等教育體系內(nèi)研發(fā)人員供給上的性別差異，對于解釋現(xiàn)行科研性別結(jié)構(gòu)失衡，具有更為重要的作用。并且，從時間趨勢上看，性別差異程度有所縮小，同時，研究生數(shù)量上的性別差異對R&D人員性別數(shù)量差異的解釋力隨著時間演變逐漸增強。這意味著，我國研究型人才培育體系建設(shè)在創(chuàng)新體系性別比例優(yōu)化方面已見成效，同時，從教育體系內(nèi)部尋求緩解差異途徑的目標(biāo)指向性愈發(fā)明顯。

5.2 政策啟示

(1)消除現(xiàn)有投入激勵下的性別偏見，激發(fā)性別結(jié)構(gòu)平衡對創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率提升的正向推動作用。省際研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)平衡對創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率指數(shù)、綜合管理效率水平的提高具有積極影響，這為改善創(chuàng)新投入、產(chǎn)出端性別非對稱關(guān)系提供了有利的證據(jù)與動機。更為合理的性別結(jié)構(gòu)可使研發(fā)團隊在研究主題、方法上呈現(xiàn)不同特點，并且在項目管理、科研資源配置上更為審慎。因此，即使僅考慮R&D性別結(jié)構(gòu)優(yōu)化與創(chuàng)新TFP之間的正向關(guān)系，也應(yīng)在創(chuàng)新政策上給予不同性別研發(fā)者更為公平的激勵機制，進一步激發(fā)女性研發(fā)人員智慧與活力，為我國創(chuàng)新發(fā)展提供新的潛在發(fā)展動能。

(2)重視企業(yè)研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)，對人口較多、經(jīng)濟發(fā)展較落后地區(qū)科研性別結(jié)構(gòu)平衡提供保障機制。相比高校、研發(fā)機構(gòu)，企業(yè)研發(fā)人員女性占比較低，并且在OECD經(jīng)濟體中的排名較之前有所下降。因此，應(yīng)提高對企業(yè)內(nèi)部研發(fā)團隊性別結(jié)構(gòu)失衡問題的重視程度。在具體政策實施層面，提倡開展政策試點，對實行“陪產(chǎn)假”的企業(yè)給予補貼，為女性減壓，也是為男性減壓，長期來看，亦可提高生育需求、延緩老齡化趨勢，對于解決勞動力市場問題存在“連鎖性”的積極影響。此外，應(yīng)對安徽、河南、青海等性別結(jié)構(gòu)失衡較為嚴(yán)重的地區(qū)予以重視，在識別失衡原因的基礎(chǔ)上，完善女性科研人員相關(guān)保障機制。

(3)從教育體系內(nèi)部挖掘研發(fā)人員性別鴻溝的原因，針對不同創(chuàng)新主體制定差異化性別結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)政策。一方面，男性與女性R&D人員數(shù)量上的差異約有6成源于高等教育體系，并且近年來進一步加劇。從本科生到碩士生再到博士生，受到自身與外界因素的影響，STEM領(lǐng)域內(nèi)性別數(shù)量上的差異存在不斷擴大趨勢。因此，政策制定在考慮如何吸引女性更多地就讀于STEM專業(yè)、留住相關(guān)專業(yè)研究生的同時，亦需基于企業(yè)、研發(fā)機構(gòu)、高校研發(fā)人員的來源異質(zhì)性，分別有所側(cè)重。此外，教育體系應(yīng)在日常教學(xué)過程中消除性別偏見，考慮到習(xí)以為常的習(xí)慣及心理暗示可能導(dǎo)致男女在本該表現(xiàn)相當(dāng)?shù)念I(lǐng)域出現(xiàn)成績差異[9]，可從基礎(chǔ)教育開始注重對教材與教師的整改和培訓(xùn)，并加強對女性科學(xué)家精神的弘揚。

5.3 研究展望

總體而言，本研究還存在一些局限性。首先，本文雖然探討了研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)聯(lián)性，但兩者間因果關(guān)系有待在微觀層面進行驗證，條件允許時可采用準(zhǔn)自然、隨機試驗的方式對研發(fā)團隊進行考察。對于研究范圍，亦可擴展至國際比對，并且考慮更具針對性的指標(biāo)，如在性別差異指數(shù)(Gender Gap Index，GGI)和性別平等指數(shù)(Gender Equity Index，GEI)的基礎(chǔ)上，依據(jù)OECD設(shè)立的社會制度和性別指數(shù)(Social Institution and Gender Index,SIGI)進行系統(tǒng)比對。最后，本文強調(diào)了高等教育體系內(nèi)部差異源，未來可在此基礎(chǔ)上從研究生成長過程中的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)、導(dǎo)師差異等維度展開評估。在研發(fā)職位市場競爭激烈的當(dāng)下，女性科研人員承擔(dān)的家庭、社會壓力日趨增加，因此，對于研發(fā)人員性別結(jié)構(gòu)的研究有待進一步跟蹤和細化。