基于分位数回归方法的性别工资差异研究①

左 倩，罗幼喜

一、引言

性别工资差异问题持续且显著存在于各国的劳动力市场中，女性在劳动市场上仍处于弱势地位，与此同时，关于中国性别工资差异的研究开始逐渐增多。 如果能有效解决性别工资差异问题，不仅仅能够缓解中国人口红利逐渐消失所造成的劳动力缺失的问题，同时也能够充分发挥女性的力量，在一定程度上，保障中国经济的稳定增长。

杨超研究发现中国城镇劳动力市场中男性员工的工资水平比女性员工高出约27.23%，其工作经验扩大了工资差距。郭宁颖选取了相关影响性别工资差异的因素，使用中国营养与健康2011 年数据库，运用基于反事实分析框架的倾向值匹配分析法，对于性别工资差异进行了均值分解和分层分解，结果表明，总体层面存在由性别差异引起的工资差异，各收入层次中男女比例分布不均衡，女性更多从事低收入层次的工作，从而导致在总体层面中性别工资差异被放大。 佟孟华和于建玲根据CGSS2010 数据库中的相关数据，分析研究了不同所有制造成的行业分割对中国城市劳动力市场中性别工资差异的影响。 其研究结果表明，消除偏见和提高妇女能力是缩小性别工资差距的重要途径。

综上所述，大多数学者都从以教育经验为代表的人力资本方面考虑，使用普通线性回归来了解男女的性别工资差异，并且大都使用2013 年及以前的数据库的数据进行相应的分析；基于此，本文拟利用较新的数据——CGSS2015 数据库中的相关数据，采用普通最小二乘回归以及分位数回归方法，根据数据库中已知的教育、经验、党员身份、健康状况以及婚姻状况，对中国城镇劳动力市场上的性别工资差异进行研究，分析造成男女性别工资差异的主要因素，这对促进城镇男女就业平等和缩小男女收入差距具有重要政策启示意义。

二、数据描述

本文数据全部来自中国综合社会调查项目(CGSS2015)。该项目一共调查478 个村/居委会，总共包括1398 个变量，10968 个观测值。 结合研究需要，本文对原始数据首先进行预处理，使得样本数据满足以下几个条件：①符合中国法定劳动力年龄；②保证研究的样本为城市样本；③保证研究样本为工资收入者；④保证样本有正常的工资收入。 经过以上的处理之后，我们得到样本容量为2674，其中女性样本量为1185，男性样本量为1489。 针对选入模型的变量，进行如下处理，如表1 所示。

表1 变量及变量编码

对样本进行描述性统计分析，结果见图1、表2。 图1 为男女工资差异的核密度图，图中显示女性工资的核密度图曲线位于男性工资核密度曲线的左侧，因此，在各分位点上女性职工的工资水平均低于男性。 由表2 可知，男性与女性的受教育水平几乎一致，甚至女性的受教育水平已经略微超过男性，但无论是工作经验、党员占比还是健康状况，男性都优于女性，这些极可能是导致男性工资高于女性的主要因素。但是女性的工作经验和健康状况分别为男性的93.64%、98.72%，差距不是特别明显，相比于以前的研究结果，说明男性与女性人力资本的差距正在逐渐缩小，女性的工资水平已达到男性工资水平的92.15%。

图1 不同性别的工资分布

表2 变量统计性描述

以上描述性统计分析说明，男性与女性间人力资本相差不大，并且女性职工的受教育水平已经超过男性，那么性别工资差异应该不断减少，但事实并非如此。 以下采用模型方式对其进行相应的检验。

三、实证检验

针对总体数据，结合目前相关研究文献，本文首先建立如下普通线性回归模型，回归结果见表3。

其中μ为误差项。 从回归结果来看，受教育年限、工作经验、健康状况和性别均通过了显著性检验，说明教育水平的提高、工作经验的累积以及良好的身体状况将是影响工资水平的重要因素，其中性别这一变量通过了显著性检验，并且系数为正，说明男性工资与女性工资水平存在显著差异，且男性更易获得较高的工资水平。

表3 线性回归结果表

若想进一步对不同分位数上影响不同性别职工工资水平的因素进行分析，则需要借助Koenker ＆ Bassett 提出的分位数回归方法，利用上述特征变量，构建工资分位数回归模型如下：

其中τ∈(0，1)，μ为误差项，分位回归结果见表4。

表4 不同分位数条件下工资决定的分位回归结果

回归结果显示，无论是男性还是女性，人力资本越高越容易获得更高的工资水平。 以教育为代表的通用人力资本、以工作经验为代表的专用人力资本，其回归系数均为正数，且大多都通过了显著性检验，因此人力资本是收入的重要决定因素。 从性别差异的角度来看，女性的教育回报率在低中分位水平上都比男性的高，而处于高端劳动力市场的女性的教育回报率还略低于男性。 并且男女两性的教育回报率都呈U 形结构，也就是说处于中等劳动力市场的人其教育水平的差异不大，而在工资分布的两端，教育水平的提高会对工资的增加有较明显的促进作用。

从工作经验来看，处于低中端劳动力市场的男性会因为工作经验的增加而获得较高收入，同时工作经验也是中等收入的女性的重要优势，而在高端劳动力市场上，工作经验并不能对工资水平产生显著性的影响。 除此之外，男性的教育回报率高于工作经验的回报率。 在0.1 和0.5 分位点上，分别是工作经验的1.13 倍、3.17 倍，同时中等收入女性的教育回报率是其工作经验回报率的3.84 倍，说明教育对工资水平的促进作用比工作经验强。

从其他变量来看，党员身份对低收入男性的工资有促进作用，但其对中高收入的男性无显著影响。 健康状况对男性的工资收入的影响在各分位点下均通过了显著性检验，且对低收入男性的工资影响最大，说明在奋斗的初期，身体健康将会是获得高收入的一个重要因素。 而对于女性而言，党员身份、健康状况、婚姻状况对其工资水平均不产生显著性的影响，这一结果似乎十分出人意料。

四、结论

本文基于CGSS2015 年数据，利用普通最小二乘回归以及分位数回归方法，分析比较了平均水平和不同分位数水平上，我国男性职工与女性职工的性别工资差距及其主要影响因素。 主要结论有：第一，我国城镇劳动力市场中影响工资水平的因素主要有性别、受教育年限、工作经验以及健康状况，同时男性职工的工资水平显著高于女性职工；第二，从分布特征来看，影响男性职工和女性职工的工资水平的因素较不一致，但最主要的因素还是受教育年限和工作经验，说明人力资本的提升有助于工资水平的增长；第三，各分位数下，女性职工的教育回报率高于男性，而男性职工的工作经验回报率却高于女性，说明工作经验的累积可能对工资的促进作用更大。

基于以上结论，我们得到如下启示：虽然女性职工的教育回报率已经超过男性，但女性职工的工资仍然普遍低于男性，并且男性的工作经验的回报率均高于女性，因此应加快发展更多适合女性的行业，促进其工作经验的积累。