职业隔离对性别工资差异的影响
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作者: 叶环宝
摘要:文章采用了2000年的chns数据,运用stata软件对性别工资差异进行brow分解,得出的结论是男女工资总差异中23%源于个体特征差异,将近77%源于歧视。
关键词:性别工资差异;职业隔离;brow分解
一、引言
新中国建立以来,尤其是改革开放三十年来,为消除就业性别歧视,保障女性就业权利,国家在宪法、妇女权益保障法等法律中都明确了女性就业的平等地位及相应的权利。然而,中国劳动力市场中仍存在比较严重的性别歧视现象。无论是招聘、晋升还是培训过程中,女性依然处于明显的弱势地位。即便实现就业,男女两性职业隔离也是中国劳动力市场存在的普遍现象。另外,女性就业率不断上升,越来越多的女性将工作视为生命的一部分。职业隔离使女性在就业过程中处于不利地位,对女性劳动者的心理、行为,还是人力资本投资激励等都是至深的伤害,其负效应的集中反映是进一步加剧了性别歧视乃至社会性别排斥。所有这些都背离了市场效率和福利最优的目标,都不利于社会的和谐与稳定。本文将采用chns数据对中国的劳动力市场对于职业分割对性别工资差异的影响做实证研究,这样,我们可以得知工资差异中到底多少部分是由歧视造成的,多少部分是由生产力效率造成的,从而为有效缩小现实中的两性工资差异提供现实依据。
二、数据介绍和模型
本文数据来源为中国营养与健康调查数据(chns数据),样本采自:辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西和贵州9个省份,数据包含个人工资收入、个人工作情况等人口学资料基本信息。去掉小于16岁和大于60岁的。整理得到1100左右个样本。本文在CHNS职业分类的基础上,只包含非农就业的劳动者,因此按照CHNS所编排的职业代码除去职业5(农民、渔民、猎人);将职业10(司机)、职业11(服务员、看门人、理发员、售货员、洗衣工、保育员)、职业12(家庭工人)合并为服务业;职业8(军人和警官)、职业9(士兵和警察)、职业13(运动员、演员、演奏员)、职业13(其他)合并为其他职业.从而实际进行分析的职业分为8类,依次为服务人员、高级技工、一般技工、管理人员、办公人员、熟练工、非技人员和其他职业。其分布如表1所示。
从表1中可知:在任一个相同的职业中大部分的女性男性工资比率在60%左右,在熟练工人这一类别中,女性的小时工资水平几乎是该职业中的男性的小时工资水平的一半,职业的纵向隔离相当明显。比较男性女性在各职业中的分布的百分比很容易可知女性较多分布在一般技工、办公人员、非技工人员,而男性较多分布在高级技工、管理人员、熟练工人中。女性较多处于低收入的职业中。可见存在某种程度的职业横向隔离。
Brown、Moon和Zoloth(1980)提出了一种可以兼顾同工不同酬对工资总差异影响的工资分解方式即brow分解,本文将采用来做工资差异分解的实证研究。
wm-wf=pfj (xmj-xfj)βmj+pfjxfj(βmj-βfj)+pfj(amj-afj)+wmj(pmj-fj)+wmj(fj-pmj)①
式①中:j表示第j个职业,上标m和f分别表示男女职工;Pj和Pj是观察到的男女分别在第j个职业的分布;fj是假定如果女性跟男性有相同的职业选择机会,女性在第j个职业应该具有的分布;Xj和Xj是男女在第j个职业上各解释变量的均值;amj、afj、βmj、βfj是男女分别在第j个职业上工资方程回归的截距和对应的哥解释变量的回归系数值。新出现的fj表示如果女性获得跟男性同样的待遇而在各个部门中的就业概率。这样,就可以把男女的总平均工资分为四大块,每一项为一块:第一项pfj (xmj-xfj)βmj表示为部门内工资差距可以被解释的部分;第二项pfjxfj(βmj-βfj)+pfj(amj-afj)表示为部门内工资差距不可以被解释的部分;第三项wmj(pmj-fj)表示为部门间工资差距可以被解释的部分;第四项wmj(fj-pmj)表示为部门间工资差距不可以被解释的部分。fj表示如果女性获得跟男性同样的待遇而在各个部门中的就业概率,即无歧视的女性职业分布概率。Brown等将个体的职业获得视作内生变量 ,采用多元Logit选择模型(Multinomial Logit)估计多个变量如何影响个体进入职业 j的概率。
pij=e/∑e②
其中i=1,…,n;j=1,…,J。xi是一组影响劳动供给和需求的外生变量,首先用男性职工的样本估计该模型的系数,然后用女性的数据带入估计方程,产生无歧视的女性职业分布概率。下文进行具体的计量回归工作。
三、计量过程和分解结果
(一)男女职业选择回归方程和女性无歧视分布估计
分别使用Multinomiallogitmodel估计两类劳动力,每个职业必须要大量的样本。为此,本研究将职业类别压缩成四大类:普通工人(服务人员、熟练工、非技术工人)、管理人员(行政官员、经理)厂长、政府官员)、专业技术人员(医生、教授、律师、建筑师、护士、教师)、办公人员。本文选择普通工人组作为参照组,据式②估得男性和女性劳动力的职业选择方程。职业选择模型估计结果显示,男性和女性的职业选择结构有一些差别。相对于参照组来说,受教育程度越高,男性和女性都更可能成为管理人员、专业技术人员,也略微多点可能成为办公人员。差别是随着教育程度的提高,女性比男性更可能的成为管理人员,男性比女性更可能成为专业技术人员。年龄对女性没有显著影响,对于男性,相对于参照组,随着年龄的增加,男性更易成为管理人员。地区变量对女性职业显著除了一个系数不显著为其余均很显著,表明了地区对女性的职业选择有着显著的影响。令人惊奇地发现系数显著为负值。这告诉我们相对于模型的参照组普通人员和地区变量的参照组东北部,女性在除了东北部地区外的东部沿海 、中部、西部进入专业技术人员、管理人员和办公人员的概率要低些。男性组的地区变量对进入管理人员是没有显著影响的。相对男性,女性进入管理人员的概率低于男性。男性组的地区变量对进入专业技术人员有显著的不利影响,这与女性较为相似,但仔细比较系数会发现,对女性的不利影响均大于男性。企业的性质对两组的职业选择都没显著的影响。男性和女性在职业选择上的这些差异表明他们可能在劳动力市场上受到了不同待遇。用女性的数据带入男性职工的样本估计该模型中,即可得到fj。结果如表2所示。
从表2可看出,女性在无歧视情况下的管理人员的人数将是实际的两倍,不过在技术人员,办公人员比比实际值少,而普通工人会增多。职业横向隔离是否成为工资差异的来源还不明确。
(二)男女工资决定方程
在Mincer(1958,1974)T-资程的基础上,尽量控制变量。模型设定如下:
lnYj=a0+β1edu+β2exp+β3exp2+β4area+β5ownership+υj③
其中Y为小时工资,edu为教育年限,exp为工作经历,exp2为工作经历的平方。Area为地区虚拟变量,ownership为企业所有制虚拟变量。j=m,f:m表示男性,f表示女性。估计结果表明教育年限对男性和女性的专业技术人员职业中均对其工资有显著的影响,相比之下,在女性的专业技术人员职业中对工资的正向影响的效应强于男性。女性工资方程的回归系数为0.0651,男性的对应系数仅为0.0396,女性的几乎为男性的2倍。教育年限在男性仅对专业技术人员这一职业中对工资有显著影响。对于女性,教育年限还对管理人员的工资有显著的较强正向效应,对应的系数为0.0571。工作经历对男性的专业技术人员和管理人员工资决定是显著的正效应,对女性的仅专业技术人员的工资决定是显著的正效应。仔细比较两组劳动力的对应系数发现,工作经历的系数男性的均大于女性,这可见随着工作经历的增加女性和男性的工资差异会增大。另外,地区变量:在管理人员中,相对于参照组东北部,中部和西部对男性的工资决定由显著的正效应,对女性的工资没有显著的效应,这无疑也会加大男女工资差异。仔细比较两组劳动力的对应系数发现,再次发现男性的均大于女性的,前者几乎是后者的2倍。所有制变量:相对于参照组国有制,集体的和私营的对两组劳动力的管理人员均有显著的正效应,对女性的工资决定的正效应强于男性。对女性只有在管理人员均有显著的正效应,对其他职业没有显著的影响。
(三)工资差异的brow分解
将各值代入式①中,得到分解结果如表3所示。
由表3中可见男女工资总差异为0.147,而工资差异中可解释的总计为0.035,约占总差异的23%;即不可解释部分占了将近77%,这77%的部分用人力资本不可解释归为歧视;而不可解释的绝大部分来自职业内部,说明中国劳动力市场中“同工不同酬”或者“玻璃天花板”现象严重的导致女性的工资低于男性。总差异的绝大部分源于职业的纵向隔离;职业间可解释部分6%;不可解释部分为轻微的负数,说明了职业间的即职业的横向隔离在该数据中表明并不对工资差异造成不利影响,相反有轻微的正面影响。
四、政策含义
本文采用的工资分解方法,从中可得的重要结论为:一是性别间的工资差异大部分是由歧视造成的(未解释部分高达77%),而职业内未解释部分高达76%。针对此种情况,采取“同工同酬”和“可比价值”来缩小工资差异的政策是有效地政策。二是性别工资差异中由人力资本禀赋差异造成的占23%,这说明要减少性别工资差异,提高女性的教育也是非常重要的方面。
参考文献:
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4、葛玉好.部门选择对工资性别差距的影响:1988-2001年[J].经济学,2007(2).
5、谢嗣胜,姚先国.我国城市就业人员性别工资歧视的估计[J].妇女研究论丛,2005(6).
(作者单位:浙江工商大学)
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