性别收入差异与人力资本论文精品资料

来源:互联网 编辑:李元芳 手机版

性别收入差异与人力资本论文

一、数据处理与模型设定

(一)数据来源与变量选取中国家庭动态跟踪调查(CFPS)2010年数据覆盖全国25个省市区,含有详细的受访者个体特征以及教育、健康、就业与收入等信息,是目前国内能获取的最新的反映居民政治、经济、文化和生活的微观综合调查数据。本文以16~60岁之间、处于工作状态的劳动力群体为研究对象,以工资收入作为因变量,以性别变量为自变量,控制人力资本因素与就业结构因素,研究性别收入差异的影响因素。具体选取学历水平、工作经验、政治面貌、婚姻状况、健康状况以及父母受教育程度作为人力资本变量,选取城乡分类、行业分类、职业分类和工作单位所有制分类作为反映就业结构因素的自变量。

(二)多变量嵌套模型研究性别工资差异的影响因素,需设定三个模型:1.基准模型:。即只含性别自变量的工资方程。lny表示小时工资的对数值,X表示性别虚拟变量,b1是性别变量的回归系数,其值代表性别差异对收入差异的效应为总效应U1。Exp(b1)是男女劳动者平均小时工资对数值的绝对差异,代表性别因素对收入的总效应引起的收入差异。2.完全模型:。即加入协变量的工资方程。Z表示影响工资收入的一系列协变量。b2是控制协变量时性别变量的回归系数,表示性别对收入的直接影响,即直接效应U2。Exp(b2)是直接效应引起的工资收入差异。控制性别变量时,各个协变量的差异会引起工资收入的差异,反映出性别差异对收入差异的间接效应,记为U3。U2+U3=U1。因此,性别对收入的间接效应引起的工资收入差异为:Exp(b1)-Exp(b2)。3.嵌套模型:。即为考察不同协变量对收入差异的影响设定的一组模型,每个模型剔除一个协变量。Zi表示其余协变量,Exp(bi)表示控制模型中的协变量时性别工资的对数差异。相应地,Exp(b1)-Exp(bi)则表示第i个嵌套模型中的协变量引起的性别工资差异,因此,模型中剔除的协变量引起的工资收入差异为。若,表明剔除的协变量会扩大别工资差异,反之会缩小性别收入差异。比较各模型的Mi值,可考察各协变量对收入差异的解释作用,找出最能影响性别工资差异的要素。

二、实证结果

(一)样本描述分析对CFPS2010数据进行预处理,得到有效样本6953人,其中男性4279人,女性2674人。男女劳动者平均小时工资为分别为13.72元、10.33元。男女劳动者的学历水平也存在明显差异。男性初中及以下学历者总体占68.35%,而女性中初中及以下学历者占78.09%。女性的平均工作经验为20.34年,低于男性3.07年。在行业获得方面,女性劳动者主要集中于第二类行业,比例高达66.90%。男性劳动者则主要分布在第一类行业、第三类行业与第四类行业,说明目前中国劳动力市场上存在着行业隔离,不同行业对不同性别劳动者的准入门槛不同。在职业获得方面,男性主要集中在管理人员、生产人员和不便于分类的其他人员这三类,而女性则多为技术人员、办事人员和商业、服务业人员,表明劳动力市场上同时存在着职业隔离,不同职业对男女劳动者的准入门槛也不同。

(二)人力资本、就业结构对性别收入差异影响研究借鉴已有的研究结果,选择城乡、学历、经验、行业、职业、婚姻状况、健康状况以及母亲的受教育年限作为协变量。使用多变量嵌套模型研究这些变量对收入差异的影响,含有不同解释变量的回归方程估计结果如表1所示。表1第一列是模型的拟合优度,相对于基准模型,加入协变量后,调整R2从0.0217上升到0.2185,拟合优度大幅提升。第二列是性别变量的回归系数,正值表示男性劳动者的平均收入高于女性。第三列是反映男女收入均值的对数差异。第四列是Mi,该值为正,表示剔除的变量能扩大性别收入差异,反之表示缩小性别收入差异。在所有个体特征要素中,城乡分类、婚姻状况和母亲受教育年限3个变量对应的M值为负,表明这些特征有利于缩小性别收入差异。而能引起收入差异扩大的因素有学历因素、工作经验、行业分类、职业分类和健康状况。其中,对性别收入差异解释力最强的因素是学历因素(0.0420),可以解释个体特征所引起的性别收入差异扩大的41.2%;职业分类(0.0331)和行业分类(0.0218)的解释作用仅次于学历,分别能解释32.5%和21.4%的收入扩大差异。工作经验和健康状况的解释作用相对较小,分别为0.0016和0.0033。

三、结论与建议

本文以CFPS2010为基础数据,采用多元嵌套模型,研究人力资本、就业结构对收入性别差异的影响。结果表明:我国劳动力市场仍存在显著的性别收入差异,同等条件下,男性工资约比女性高32%;劳动力市场上还存在着行业和职业隔离,不同行业和职业对男女劳动者的准入门槛不同。学历因素是对性别收入差异影响最大,其次是职业和行业因素。根据上述研究发现,提出以下几点建议:第一,加大教育投入,增加女性人力资本。女性劳动者的受教育水平普遍低于男性,学历因素对性别收入差异的影响最大,因此,低学历严重制约女性收入水平的提高。教育是最能使女性提高收入的因素,一方面,女性的教育回报率高于男性,另一方面,提高受教育程度能提升女性进入高薪职业和行业的概率,进而提高收入。国家应继续加大对教育领域的财政投入,保证女性能够平等地接受学校教育,逐步消除偏远和贫困地区女性因家庭贫困而不能入学的现象;通过举办各个领域的技能培训,提高女性就业技能,以适应用人单位的需求,增加女性就业机会。第二,相关部门尽快出台规范女性劳动者职业与行业获得的法律。目前,一些国家已经将企业内部管理人员中男女比例提升到立法高度,例如,2006年法国通过一项法案,要求大型企业领导者中男性比例不得超过80%;挪威也在2003年通过一项立法,要求国有和州立企业的董事会成员中女性比例不小于有40%。而我国至今还未有这方面的法律,相关部门应该尽快出台相应法律,保证女性在企业内部的岗位分配,尤其是在高层职位获得上享有平等权,消除女性面临的职业壁垒与行业壁垒,降低就业结构因素对性别收入差异的影响。

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