互联网使用情况对性别工资收入分配的影响——基于CGSS数据的实证分析

高 嘉 诚

(哈尔滨商业大学财政与公共管理学院,黑龙江 哈尔滨 150028)

随着大数据、云计算、人工智能等数字技术的不断创新融合发展，以数据资源为重要生产要素、以全要素数字化转型为重要推动力的数字经济正在蓬勃发展，数字领域就业加速增长，新就业形态不断涌现,尤其是电子商务、平台经济、共享经济等业态不断衍生灵活就业新模式和创造众多就业新机会，为进一步提高女性劳动参与率提供了巨大空间，但也对劳动者的收入水平和工资差距产生了重要影响。

一、文献综述与问题的提出

根据歧视偏好理论，随着劳动力市场上作为少数群体的女性就业者数量的不断增加，市场对她们的歧视程度会加重，从而导致同工不同酬现象。根据中国互联网络信息中心发布的第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年12月，我国网民规模达9.89亿人，互联网普及率达70.4%[1]。其中，女性网民比例不断攀升，在数字经济占国民经济比重日益提升的背景下，根据歧视偏好理论，互联网使用情况必定会对性别工资收入分配产生影响。学界侧重于研究互联网使用情况对性别工资和性别工资差距的影响。

1.互联网使用情况对性别工资的影响。学界关于互联网使用情况对工资水平影响的研究表明，使用互联网能提升整体工资水平。如Goss等基于美国1998年12月的人口调查数据，研究发现使用互联网可以使平均工资增长8.6%～29.9%[2]；Zoghi等基于加拿大工作场所和雇主调查数据，研究发现在2000年使用互联网可以产生约16%的额外工资回报[3]；卜茂亮等基于CFPS 2008数据，研究发现与不使用互联网的劳动者相比，使用互联网能产生可观的额外收入[4]；刘晓倩等基于CFPS 2014数据，研究发现使用互联网可以显著提升工资性收入、经营性收入、农业收入以及其他收入[5]；贺娅萍等基于2004—2015年中国省级单元数据，研究发现使用互联网降低了搜寻成本，提高了搜寻效率，有利于工资水平的提升[6]。

2.互联网使用情况对性别工资差距的影响。学界关于互联网使用情况对性别工资差距影响的研究存在分歧。部分学者认为使用互联网缩小了性别工资差距。如Ira等研究发现，女性使用互联网的机会比男性少，但网络的日益普及有助于缩小这种差异[7]；Black等研究发现，使用互联网缩小了性别工资差异[8]；戚聿东等基于2010年、2013年和2015年的CGSS数据，研究发现使用互联网对总体工资水平具有显著的正向影响,尤其是对80后群体工资提升效果最优,且使用互联网缩小了性别工资差距[9]。部分学者则认为使用互联网扩大了性别工资差距。如Krueger研究发现，使用互联网的差异会导致性别工资存在差距[10]；刘晓倩等基于CFPS 2014数据，研究发现使用互联网虽然可以显著提升工资性收入，但也扩大了工资性收入的性别差距[5]；庄家炽等基于第三期中国妇女地位调查数据，采用倾向得分匹配法研究发现互联网对工资的提升效果存在显著的性别差距，互联网对女性工资的提升效果为男性的90.6%[11]；毛宇飞等基于CFPS 2010数据，采用基于再中心函数的工资分解方法研究发现使用互联网促进了性别工资的增长，但加大了高收入就业者的性别工资差距[12]；刘雪晨等基于CGSS 2015数据，研究发现使用互联网带来的性别工资收入差距在各类所有制企业中都显著存在，其中，私有民营和外资企业的性别差异较大，国有集体企业的性别差异较小[13]。

综上，学界既有研究主要聚焦于互联网使用情况对性别工资及性别工资差距的影响，但对性别工资差距影响的研究结论存在较大分歧，且较少研究互联网使用情况对性别工资收入分配差距的影响。鉴于此，本研究基于2012年、2013年、2015年中国综合社会调查(Chinese General Social Survey, CGSS)的数据，分析互联网使用情况对性别工资及性别工资收入分配差距的影响，并进一步分析国有企业和民营企业中互联网使用情况对性别工资及性别工资收入分配差距的影响，以缩小数字经济发展背景下的性别工资收入分配差距。

二、数据来源、变量设置与研究方法

(一)数据来源

本研究数据来自中国综合社会调查课题组于2012年、2013年、2015年的三轮住户调查。这3个年份涉及我国数字化转型的不同时期。中国综合社会调查采用分层抽样，涵盖31个省级单位，是我国最早的全国性、综合性、连续性的学术调查项目，由中国人民大学中国调查与数据中心负责执行。该问卷自2010年起增设针对个人互联网使用情况的问题调查。本研究选取年龄为18～60岁的样本；收入变量只局限于从就业中所获得的劳动收入，不考虑非劳动收入；根据劳动者工作单位的所有制性质剔除数据缺失的样本，2012年、2013年和2015年分别得到3 627个、2 255个和1 886个有效观测样本。根据样本分析发现，男性和女性的就业分布均集中在国有企业和民营企业。鉴于此，本研究主要分析互联网使用情况对国有企业和民营企业的性别工资及性别工资收入分配差距的影响。

(二)变量设置

根据研究目的将变量分为被解释变量、核心解释变量和控制变量。各变量的赋值详见表1。

表1 各变量的赋值Table 1 Assignment of variables

(三)变量描述性统计

本研究实证分析的各变量样本信息包括国有企业和民营企业的整体均值、男性均值和女性均值，详见表2和表3。

表2 国有企业相关变量的描述性统计Table 2 Descriptive statistics of related variables of state-owned enterprises

表3 民营企业相关变量的描述性统计Table 3 Descriptive statistics of related variables of private enterprises

1.被解释变量。被解释变量为年工资收入。在问卷中通过“过去一年，您的工资收入是多少”进行测量。国有企业和民营企业的性别工资差距均随着年份的推进呈现出先上升后下降的趋势。其中，国有企业的性别工资差距从0.288 8上升到0.536 1再下降到0.317 8,民营企业的性别工资差距从0.716 3上升到0.750 0再下降到0.494 8。整体来看，国有企业中女性年工资收入的均值比男性低0.3～0.5，而民营企业中女性年工资收入的均值比男性则低0.5～0.7。可见，国有企业和民营企业的性别工资差距均较大。

2.核心解释变量。核心解释变量为互联网使用情况。在问卷中通过“过去一年中，您对互联网的使用情况”进行测量，选项分为从不、很少、有时、经常、非常频繁等5个等级，依次赋值为1～5分。国有企业中女性互联网使用情况的均值均高于男性，尤其在2015年均值达到4.128 5，与男性的3.876 7存在本质性差距。而民营企业中女性互联网使用情况的均值仅在2012年高于男性，2013年和2015年均略低于男性。可见，国有企业的女性职工在日常生活中较经常使用互联网，而民营企业的女性职工在日常生活中则较少使用互联网。

3.控制变量。控制变量包括性别、年龄、年龄的平方、受教育年限、非农工作经验、母亲受教育年限、户籍状况和婚姻状况。其中，年龄方面，国有企业中男性职工约40～41岁，女性职工约37～38岁；民营企业中男性职工约36～39岁，女性职工约36岁。受教育年限方面，国有企业中男性职工约13年，女性职工约14年；民营企业中男性职工和女性职工均约11年。非农工作经验方面，国有企业中男性职工约18～19年，女性职工约14～16年；民营企业中男性职工约13～15年，女性职工约11～12年。母亲受教育年限方面，国有企业中男性职工约6年，女性职工约7年；民营企业中男性职工约4～5年，女性职工约5年。户籍状况方面，国有企业中男性职工和女性职工的城市户口占比均约85%；民营企业中男性职工和女性职工的城市户口占比均约50%。婚姻状况方面，国有企业中男性职工和女性职工的已婚占比均约82%；民营企业中男性职工和女性职工的已婚占比差异较大，其中，男性职工的波动性较大，最低一年占比为67.36%，最高一年占比为85.16%，而女性职工则相对较为稳定，占比约77%。可见，在国有企业和民营企业中，女性整体比男性更为年轻，自身和母亲的受教育程度均更高，但非农工作经验较少。同时，国有企业职工的城市户口占比和已婚占比均高于民营企业职工。

(四)年工资收入的核密度估计

由于年工资收入的描述性统计是从样本平均数角度出发的，无法反映样本中被调查者年工资收入的分布情况。因此，需要对年工资收入进行核密度估计来进一步观察被调查者的年工资收入的分布情况。由图1和图2可知，国有企业和民营企业职工年工资收入的核密度分布均呈现出右偏特征。这表明国有企业和民营企业中的中低工资收入者占多数，一定程度上可以反应出国有企业和民营企业可能存在工资收入分配不公平的现象。

图1 国有企业职工年工资收入的核密度估计图Fig.1 Kernel density estimation of annual income of state-owned enterprises

图2 民营企业职工年工资收入的核密度估计图Fig.2 Kernel density estimation of annual income of private enterprises

本研究进一步通过散点图的形式描述分析女性相对就业水平与相对年工资收入水平的关联性(图3)。由图3可知，在2012年、2013年、2015年，当女性的相对就业水平上升时，其相对年工资收入水平均下降，表明女性可能受到较强的性别歧视。

图3 女性相对就业水平与相对年工资收入水平的关联性Fig.3 Correlation between women′s relative employment level and relative annual income level

(五)模型设定

本研究基于Krueger的工资方程设定形式[10]，为了考察互联网使用情况对性别年工资收入的影响程度，引入核心解释变量——互联网使用情况；并基于Krueger的工资方程，针对其设定的控制变量——非农工作经验的平方项进行修改，虽然非农工作经验能够通过提升人力资本禀赋来提升工资水平，但劳动者最终主要是由于年龄的限制而退出劳动力市场，而不是由于非农工作经验的限制而退出劳动力市场。因此，不应研究非农工作经验和工资是否呈倒U型关系，而应研究年龄和工资是否呈倒U型关系。于是，本研究进一步在控制变量中引入年龄的平方项。构建方程如下：

Lt=αt+βtIt+∑γtCt+εt

(1)

其中,L表示年工资收入;I表示互联网使用情况;C表示控制变量，包括年龄、受教育年限、非农工作经验、母亲受教育年限、户籍状况和婚姻状况，为了考察年龄和工资之间是否存在倒U型关系，引入年龄的平方项;t表示年份;αt、βt、γt表示相应的回归系数;εt表示随机误差项。采用分位数回归法对样本分性别进行回归分析，可以考察在年工资收入水平的不同分布位置上，互联网使用情况对性别工资水平影响的差异；且采用分位数回归法不易受极端值影响，得出的互联网使用情况对性别工资水平影响的结果更加稳健。构建分位数回归模型如下：

Qiφ(Li|Xi)=βiφXi+μiφ

(2)

其中,i表示不同个体,Qiφ(Li|Xi)表示在给定特征变量Xi的条件下与分位数φ相对应的条件分位数,βiφ表示各分位点上不同特征变量的回归系数,μiφ表示随机误差项。分位数回归可选取任意特定分位数进行参数估计，本研究选取25%、50%和75%等具有代表性的分位数，并通过最小化方程得到系数估计值。构建最小化方程如下：

min{∑0≤i≤mφ|Li-βiφXi|+∑0≤i≤mφ|Li-βiφXi|}

(3)

基于此，本研究进一步通过再中心化影响函数探究性别工资收入分配差距及其影响因素，以考察互联网使用情况是否有助于缩小性别内部以及性别之间的工资收入分配差距。再中心化影响函数的无条件期望就是其相应的统计量本身，具体计算公式为：

(4)

其中,R表示再中心化影响函数,Fl表示年工资收入的原始分布,v表示目标统计量。

将R[L,v(Fl)]作为被解释变量,对R[L,v(Fl)]=Xβ+ε进行回归分析，再对其左右两侧取无条件期望，由于R的无条件期望就是其相应的统计量,ε的期望值为0，可以得到目标统计量的回归结果：

(5)

在再中心回归的基础上，采用再中心化瓦哈卡分解方法根据性别进行分解处理，以考察工资收入分配的性别差距以及互联网使用情况对性别工资收入分配差距的贡献度及年份变化趋势。

三、实证分析

(一)互联网使用情况对性别工资的影响

本研究采用Stata 16.0进行回归分析，为了消除样本中可能存在的极端值影响，采用分位数回归法对国有企业和民营企业中的男性工资和女性工资分别进行回归分析。互联网使用情况对国有企业和民营企业的性别工资影响的分位数回归分析结果详见表4和表5。

表4 互联网使用情况对国有企业性别工资影响的分位数回归分析结果 Table 4 Quantile regression results of the influence of internet usage on gender income in state-owned enterprises

表5 互联网使用情况对民营企业性别工资影响的分位数回归分析结果Table 5 Quantile regression results of the influence of internet usage on gender income in private enterprises

由表4可知，互联网使用情况对国有企业男性职工和女性职工的年工资收入整体具有显著的正向影响，仅在2012年对国有企业女性职工年工资收入影响不显著。2012年、2013年和2015年，互联网使用情况对国有企业男性职工年工资收入影响的系数依次为0.094 2、0.136 0、0.052 2，呈现出先增长后下降的趋势；对女性职工年工资收入影响的系数则依次为0.057 1、0.087 2、0.151 7，呈现出随着年份增加而增长的趋势。结合表2中2012年和2013年的数据来看，国有企业男性职工互联网使用情况的均值分别为3.421 2、3.463 5，均低于女性职工互联网使用情况的均值3.686 0、3.824 6。这表明虽然国有企业男性职工对互联网的使用情况低于女性，但使用互联网给男性职工带来的年工资收益却高于女性职工。这个差距可能是缘于互联网使用目的存在差异，也可能是缘于2012年和2013年国有企业内部存在较强的性别歧视。结合表2中2015年的数据来看，女性职工互联网使用情况的均值达到4.128 5，高于男性职工的3.876 7。这表明女性职工在这一阶段经常使用互联网，而男性职工仅处于有时使用互联网，这种具有本质性差距的互联网使用情况为国有企业女性职工带来更高的工资收益。这可能是缘于国有企业女性职工更加熟练地使用互联网可以使其工作更有效率，使得雇主和雇员明白女性也可以把工作做得很好，消除雇主和雇员对女性的性别歧视。可见，在控制其他变量后，互联网使用情况对国有企业职工年工资收入的影响具有显著的性别差距。

由表5可知，互联网使用情况对民营企业男性职工和女性职工的年工资收入具有显著的正向影响。2012年、2013年和2015年，互联网使用情况对民营企业男性职工年工资收入影响的系数依次为0.092 8、0.101 4、0.118 6，呈现出不断增长的趋势；对女性职工年工资收入影响的系数依次为0.102 2、0.056 5、0.083 4，呈现出随年份增加先下降后上升的趋势。结合表3和表5来看，2012年，当女性的互联网使用情况与男性存在本质性差距时，使用互联网给民营企业女性职工带来的工资收益高于男性；2013年和2015年，当民营企业女性职工互联网使用情况与男性基本持平时，使用互联网给民营企业男性职工带来的工资收益则远高于女性。这可能是缘于在2013年和2015年民营企业对女性存在较强的性别歧视。可见，在控制其他变量后，互联网使用情况对民营企业职工年工资收入的影响具有显著的性别差距。

综上所述，互联网使用情况整体上有助于显著提升男性职工和女性职工的工资收入，但存在显著的性别差距。因此，有必要对互联网使用情况对性别工资收入分配差距的影响进行进一步研究。

(二)基于再中心化影响函数的瓦哈卡分解结果

在进行互联网使用情况对性别工资收入分配差距影响的研究前，首先借鉴袁青川等针对再中心化基尼系数的计算方法[14]，计算出再中心化基尼系数；并进一步采用Stata 16.0统计软件，使用再中心回归法通过分组处理效应来验证女性职工的工资收入分配是否相较于男性职工更不公平。由表6可知，性别变量对国有企业和民营企业的再中心化基尼系数除了2015年的影响不显著外，其余年份的影响均显著为正。同时，结合2015年的稳健标准误仍然可以得出性别变量对国有企业和民营企业的再中心化基尼系数均具有大于零的正向影响。可见，无论是国有企业还是民营企业，女性职工的工资收入分配相对于男性职工均更加不公平，且民营企业的这种不公平现象更为严重。

表6 互联网使用情况对国有企业和民营企业性别工资收入分配的影响Table 6 The impact of Internet usage on gender income distribution between state-owned enterprises and private enterprises

基于上述分析，为了进一步考察国有企业和民营企业存在的性别工资收入分配差距，以及互联网使用情况对该差距的贡献度，以性别作为分组依据(男性=0，女性=1)，采用基于再中心化影响函数的瓦哈卡分解方法对各年份再中心化基尼系数的性别差距进行分解，具体将各影响因素对性别工资收入分配差距的贡献度分解为人力资本特征造成的差距和性别歧视效应造成的差距。分解结果详见表7和表8。

近年，江苏不断加大水利信息化建设投入，大力推进防汛防旱信息化进程，开展了以水情自动测报、闸站自动控制、通信网络、防汛会商、调度决策支持等为重点的水利信息化建设，逐步形成了集防汛信息采集、防汛通信、计算机网络和决策支持于一体的防汛决策指挥初步框架，实现全省水雨情、气象、工情信息的自动采集。同时，按照省、市、县三级网络架构，实现省中心、市县水利局及厅属水利工程管理处等网络的互联互通。已建成的防汛决策支持系统和现有的信息化技术为研发移动式应急指挥所提供了强有力的技术支撑。

表7 基于再中心化影响函数的国有企业瓦哈卡分解结果Table 7 Oaxaca decomposition of state-owned enterprises based on recentered influence function

表8 基于再中心化影响函数的民营企业瓦哈卡分解结果Table 8 Oaxaca decomposition of private enterprises based on recentered influence function

由表7可知，2012年、2013年和2015年，国有企业的再中心化基尼系数差距依次为0.021 1、0.027 4、0.013 8，表明国有企业的性别工资收入分配差距随着年份的推进呈现出先上升后下降的趋势。通过分解，可以进一步观察人力资本特征和性别歧视效应所造成的性别工资收入分配差距。

(1)从人类资本特征造成的差距来看，互联网使用情况造成的性别工资收入分配差距均为负值。2012年、2013年和2015年，互联网使用情况造成的性别工资收入分配差距依次为-0.000 2、-0.001 7、-0.000 3，占比依次为-0.947 9%、-6.204 4%、-2.173 9%。结合表2和表7来看，当女性职工互联网使用情况高于男性职工时，可以从人力资本角度减小与男性职工之间的性别工资差距。这表明女性对互联网的更多使用可以显著改善女性人力资本水平，进而缩小国有企业性别工资收入分配差距。

(2)从性别歧视效应造成的差距来看，互联网使用情况造成的性别工资收入分配差距整体以负值为主。2012年、2013年和2015年，互联网使用情况造成的性别工资收入分配差距依次为0.027 6、-0.003 8、-0.013 8，占比依次为130.805 7%、-13.868 6%、-100.000 0%。可见，互联网使用情况在2012年会扩大国有企业性别工资收入分配差距，在2013年和2015年则会缩小该差距，尤其在2015年使用互联网极大地缩小了国有企业对女性职工的性别歧视，进而缩小了国有企业的性别工资收入分配差距。结合表2和表7来看，2012年，当女性职工的互联网使用情况与男性职工差距不大时，使用互联网会加大国有企业对女性职工的性别歧视；2015年，当女性职工的互联网使用情况与男性职工存在本质性差距时，使用互联网会极大地缩小国有企业对女性职工的性别歧视。这表明互联网使用情况通过显著缩小性别歧视进而极大地缩小性别工资收入分配差距。

由表8可知，2012年、2013年和2015年，民营企业的再中心化基尼系数差距依次为0.039 8、0.035 9、0.009 4，表明民营企业的性别工资收入分配差距随着年份的推进呈现出下降的趋势。通过分解，可以进一步观察人力资本特征和性别歧视效应所造成的性别工资收入分配差距。

(1)从人类资本特征造成的差距来看，互联网使用情况造成的性别工资收入分配差距整体以正值为主。在2012年、2013年和2015年，互联网使用情况造成的性别工资收入分配差距依次为-0.001 3、0.000 1、0.000 4，占比依次为-3.266 3%、0.278 6%、4.255 3%。结合表3和表8来看，2012年，当女性职工互联网使用情况高于男性职工时，可以从人力资本角度减小与男性职工之间的性别工资差距；2013年和2015年，当女性职工互联网使用情况低于男性职工时，可以从人力资本角度加大与男性职工之间的性别工资差距。

综上所述，随着年份的推进无论是国有企业还是民营企业，性别歧视均是造成其工资收入分配不公平的主要因素。互联网使用情况对国有企业和民营企业职工的工资收入分配差距的影响存在性别差异。

四、结论与对策

(一)结论

基于2012年、2013年、2015年的CGSS数据，采用分位数回归方法实证分析互联网使用情况对国有企业和民营企业性别工资的影响，并进一步通过再中心化瓦哈卡分解对性别工资收入分配差距进行分解，得出以下结论：(1)互联网使用情况整体上显著正向影响国有企业和民营企业职工的年工资收入，但存在显著的性别差异，对国有企业女性职工和民营企业男性职工年工资收入的提升效果更优。(2)国有企业的性别工资收入分配差距随着年份的推进呈现出先上升后下降的趋势，而民营企业则呈现出下降的趋势；且互联网使用情况对国有企业和民营企业职工的工资收入分配差距的影响存在性别差异。

(二)对策

在数字经济迅速发展的背景下，互联网的推广和普及有利于性别工资收入水平的整体提升以及性别工资收入分配差距的缩小，应进一步强化男女平等的性别观念、落实女性保护的法规政策、加强互联网使用的技能培训等，以缩小性别工资收入分配差距。

1.强化男女平等的性别观念。强化男女平等的性别观念，有助于防止性别歧视的产生。一方面，要加大男女平等性别观念的宣传。在坚持男女平等的基本国策的前提下，政府要加强对媒体的引导和监督，通过报纸、电视、广播等传统媒体，微博、微信等新兴媒体，地铁、公交等交通媒体，形成宣传矩阵，推送男女平等性别观念的公益广告和宣传软文，强化整个社会和公众对该观念的认知和认同，加大男女平等性别观念的宣传。另一方面，要营造男女平等就业的社会氛围。社会各界要切实承担社会责任，主动给予女性更多的关爱和支持，为平衡性别比作出应有的贡献。尤其是要强化用人单位的主体责任，重点关注各地区国有企业、事业单位和知名企业面向高校毕业生的招聘活动和招聘信息，纠正涉嫌就业性别歧视的行为，消除不良影响，营造男女平等就业的良好社会氛围。

2.落实女性保护的法规政策。落实女性保护的法规政策，有助于切实保障女性合法权益。各地相关职能部门应加大对性别歧视行为的监督和查处，采取奖罚并施的方式，将激励与惩罚双管齐下，切实发挥法律法规的强制力和约束力，切实保障女性的合法权益。其中，通过激励政策，对用工性别结构合理、性别薪资平等的用人单位进行税费减免和补贴，鼓励用工单位消除性别歧视；通过惩罚政策，对用工性别结构不合理、性别薪资不平等的用人单位进行罚款，免除其当前享受的一系列税收优惠政策，以及通报批评等，防止用工单位产生性别歧视行为。同时，应通过多方维权渠道帮助女性了解可以享受的相关权益，支持和帮助在就业中受到不平等待遇的女性理性维权，如通过拨打全国妇联妇女维权公益服务热线及时对遭受到和可能遭受到的性别歧视行为进行咨询并获取专业意见，切实保障女性合法权益。

3.加强互联网使用的技能培训。加强互联网使用的技能培训，有助于提升女性的信息素养。政府应进一步推进线上线下培训一体化，在定期组织大中专院校以线下培训的方式对女性展开互联网技能培训的同时，积极研发线上培训课程，以多元化的方式更好地满足女性群体的互联网技能培训需求。同时，针对不同女性群体的互联网技能需求进行定制化的互联网技能培训，既提供打字技能、互联网信息检索技能、office办公软件操作技能等基础技能培训，也提供网络会计学堂、网络计算机编程学堂、网络法律学堂等专业技能培训，以更好地满足女性群体多元化的互联网技能培训需求。