非认知能力与性别工资差距——基于CFPS的实证研究

高 芳 凝,李 宝 礼

(安徽科技学院 财经学院,安徽 蚌埠 233100)

一、引言

历经计划经济向市场经济转型,中国性别工资差距呈现扩大趋势。根据中国居民收入调查数据测算,女性与男性的月工资收入比值从1995年的84%下降到2002年的82%,2007年进一步下降至74%[1],而且2013-2017年的性别工资差距在继续拉大[2]。根据国际劳工组织发布的《2018-2019全球工资报告》显示,中国女性的平均小时工资是男性的82.8%,低于全球平均水平84.4%。女性是劳动力市场的重要力量,如果工资性别差距长期维持在较高水平,会抑制女性劳动者的就业意愿。因此,缩小性别工资差距不仅有助于推进性别平等,而且关系着就业民生大局,对促进女性实现更加充分和更高质量就业具有重要意义。

要缩小性别工资差距,必须理清性别工资差距产生的原因,这也是学者们关注的重点。其中,人力资本理论是解释性别工资差距的经典理论,但是随着女性的受教育水平接近甚至反超男性,以教育、经验为主的传统人力资本对性别工资差距的解释力在下降[3]。新人力资本理论将非认知能力纳入理论框架,认为非认知能力对个体的社会经济表现有显著影响[4]。那么,非认知能力能否解释中国性别工资差距?

基于德国、英国等发达国家的经验研究已经证实了非认知能力对性别收入差距的影响,但其主要原因是非认知能力的性别差异还是非认知能力回报的性别差异,现有文献并未得到一致结论。一些研究发现性别收入差距主要是由男女在某些非认知能力禀赋上的差异导致的[5-6]。然而,也有一些研究得出相反的结论,认为非认知能力回报的性别差异对性别工资差距的解释力度更大。厘清非认知能力通过哪种途径影响性别不平等,不仅有助于深入理解性别工资差距的成因,而且有助于推动和完善实现性别薪酬平等的政策。

受制于数据的可得性,国内关于非认知能力的研究还处于起步阶段,已有文献验证了非认知能力在中国劳动力市场上的经济价值[7～8],但对非认知能力与性别收入差距的关注不足,仅有个别文献从理论层面进行分析[9],缺乏实证研究。中国有着独特的地理因素和文化背景,且处于不同的经济发展阶段,非认知能力对工资收入的影响有所差异,如与国外文献更加关注尽责性不同,开放性对中国劳动力工资性收入的边际贡献更明显[8],因此,非认知能力对中国性别工资差距的影响或与发达国家有所不同。基于此,本文将利用2018年中国家庭追踪调查数据考察非认知能力对中国性别工资差距的影响机制和程度。

二、文献综述

(一)非认知能力

新人力资本以“能力”为核心,认为人力资本包含认知能力和非认知能力两部分。非认知能力代表了不直接参与认知过程但对认知过程起作用的心理因素,如人格特征、偏好等[10]。在实证研究中,非认知能力并未形成统一的结构,被广泛接受的测量指标主要有大五人格、风险偏好、控制点和自尊。本研究选取大五人格和风险偏好测度非认知能力,二者均与劳动力市场结果相关且存在性别差异[11],可为性别工资差距提供潜在的解释。

大五人格能较大限度概括所有人格特质,是国际上最常用于衡量非认知能力的指标。大五人格分类法区分了五种基本的人格特征:尽责性、外向性、开放性、宜人性和神经质或情绪稳定性。其中,尽责性描述了个体勤奋、高效工作的程度;外向性体现了个体领导力、活跃度水平;宜人性反映了个体对他人信任和宽容程度;情绪稳定性(反向为神经质)代表个体情绪是否稳定、能否很好对抗压力的能力;开放性衡量了个体想象力和好奇心程度。

与大五人格相比,风险偏好作为一种关键的经济偏好,在经济学研究中有着更悠久的历史。风险偏好代表了个体面对不确定性的态度,倾向于追求还是规避。风险偏好高意味着个体准备面对不确定性及其可能的不利影响。风险偏好大多被视为一种先天特征,但它仍可能受到环境的影响而发生变化。

(二)非认知能力对性别工资差距的影响

非认知能力对性别工资差距的直接影响表现为非认知能力的性别差异和非认知能力回报的性别差异,分别对应工资差距分解中的特征效应和系数效应。

非认知能力可以通过劳动生产效率或谈判决定工资收入[5]。一方面,非认知能力会影响劳动生产率,从而决定工资收入。尽责性衡量了工作努力和效率程度,情绪稳定性体现了抗压能力,开放性与创造力有关,因此,尽责性、开放性和情绪稳定性可以提高生产效率,与工资收入呈正相关。另一方面,非认知能力也会影响工资谈判意愿和能力。如宜人性高的个体,更有可能同意相对较低的报酬。同时,非认知能力的性别差异在全球各地普遍存在,女性往往表现出更高水平的宜人性和神经质。证据还表明,女性通常比男性更厌恶风险[11]。因此,男性和女性在非认知能力上的系统性差异可导致工资收入的性别差异。

非认知能力的回报因性别而异。对性别工资差异的解释通常依赖于歧视理论[3]。该理论认为,如果男性员工更喜欢与男性一起工作,雇主会通过工资歧视女性。此外,雇主本身也可能表现出歧视倾向,从而在工资或就业方面歧视女性。歧视还可能与性别角色期望有关。性别规范和角色塑造了对典型男性和女性行为的期望,市场会奖励符合性别期望的男性和女性,并惩罚那些偏离性别期望的个体。例如宜人性是在女性中更为明显的特征,宜人性高的男性遭受收入惩罚,而宜人性高的女性得到收入奖励。因此,由于歧视的存在,男性和女性即使拥有相同的非认知能力也可能获得不同的工资回报。

早期的文献主要关注非认知能力对平均性别工资差距的影响[5～6,11]。总的来说,非认知能力可解释约3%-12%的平均性别工资差距,在大五人格中,主要归因于宜人性和神经质的性别差异,因为男性在这两方面的得分比女性更有利,另外,风险偏好的性别差异也解释了总性别工资差距的一小部分。近年来,非认知能力对不同收入水平性别工资差距的影响也引起一些学者的关注,但主要来源是特征效应还是系数效应尚无确切定论。

综上,现有文献就非认知能力对性别工资差距的影响进行了理论探索和实证验证,但主要集中于发达国家,对发展中国家的关注较少,并且非认知能力的影响程度和主要影响途径没有一致结论。少量基于中国数据的研究只关注了大五人格的影响,且未考虑可能存在的反向因果关系[12]。鉴于此,本研究利用中国家庭追踪调查2018年数据,从大五人格和风险偏好两个层面度量非认知能力,在考虑反向因果带来的内生性问题基础上,分析非认知能力对中国性别工资差距的影响。

三、数据与模型

(一)数据与变量

本研究使用2018年中国家庭追踪调查(CFPS)数据。使用该数据库的原因在于:一是该数据调查覆盖了中国大陆31个省份,具有较好的全国代表性;二是该数据集不仅包含风险态度、大五人格等常用非认知能力测度指标,而且囊括了个人工资收入、人口统计学特征、工作特征、家庭特征等信息,为本研究提供了数据支持。研究保留了16-64岁的非农受雇个体,删除变量缺失的数据后,最终包括2102个女性和3093个男性。

首先,核心解释变量为个体非认知能力。本研究用大五人格和风险偏好度量非认知能力,其中,大五人格包含尽责性、外向性、开放性、宜人性和神经质5个维度。CFPS2018首次采用了与美国、德国和英国家庭调查相同的大五人格简短量表,每个维度有3个题目,每个题目得分为1(完全不符合)到5(完全符合),参考吴琼等研究[13],去掉4个反向提问的题目,用每个维度剩余问题的平均得分来衡量该维度非认知能力的高低。本文用问卷中“风险测试”的结果来表示风险偏好,取值为1-6分,取值越高越倾向于冒险。为了便于比较,大五人格5个维度和风险偏好都进行了均值为0,标准差为1的标准化。

其次,被解释变量用个人年工资收入对数表示,其中,年工资收入指个体过去12个月从工作中获得的工资、奖金、现金福利和实物补贴,并扣除税和五险一金的收入。

第三,参考已有文献,控制了可能影响性别工资差距的其他因素,包括性别、年龄、受教育水平、健康状况、户口方面的个人特征,婚姻、工作日家务劳动时间、18岁以下小孩个数方面的家庭特征,周工作时间、单位类型、行业和职业表示的工作特征,并加入了东部、中部、西部和东北地区特征以控制地区经济发展差异。

(二)模型设定

1.OLS回归

为了检验非认知能力对工资收入的影响效果,构建以下OLS回归模型:

lnWit=β0+β1Pit+β2Xit+εit

(1)

其中,lnWit表示年工资收入对数;Pit表示个体的非认知能力,是核心解释变量;Xit为可能影响工资收入的个人特征、家庭特征、工作特征和地区特征方面的控制变量;εit是随机误差项。

2.分位数回归

为了得到非认知能力对不同工资收入水平的异质性影响,构建如下RIF回归方程进行无条件分位数回归:

RIF(lnWit;Qτ)=θ0+θ1Pit+θ2Xit+μit

(2)

其中,Pit是非认知能力,Xit是与(1)式中相同的控制变量,Qτ表示第τ分位数,θ1为该分位数上非认知能力对工资收入的边际效应,μit是误差项。

3. Oaxaca-Blinder分解

在分别对男性和女性样本RIF回归估计的基础之上,结合Oaxaca-Blinder分解,将总体性别工资差距分解为两部分:

Qτ(lnWm)-Qτ(lnWf)=[Qτ(lnWm)-Qτ(lnWc)]+[Qτ(lnWc)-Qτ(lnWf)]

(3)

其中,lnWm和lnWf分别为男性和女性的工资收入对数,lnWc为反事实组的工资收入对数,文中为具有女性特征而被当做男性的虚拟职工。等式右边的第一项是特征效应,表示由于男性和女性禀赋特征差异而导致的工资差距;等式右边的第二项是系数效应,表示由男性和女性特征回报率不同而导致的工资差距。具体地,非认知能力的特征效应和系数效应分别指由非认知能力的性别差异和非认知能力回报的性别差异所解释的性别工资差距。

(三)描述性统计

表1报告了全样本、男性和女性样本的描述统计。整体看,男性和女性在工资收入、非认知能力和控制变量上均存在着显著差异。在工资收入方面,男性的年工资收入对数高出女性0.303。在非认知能力方面,大五人格和风险偏好均有显著的性别差异。与男性相比,女性的宜人性、神经质和外向性得分较高,而尽责性、开放性和风险偏好得分较低。即男性拥有更高的尽责性、开放性、情绪稳定性和风险偏好。具体看,差异最大的是神经质,其次是开放性和风险偏好,尽责性、外向性和宜人性的性别差异相对较小。在其他方面,平均而言,样本中女性比男性年龄更小、受教育年限更长、自评健康水平更差、城市户口和已婚占比更高、18岁以下小孩个数更多、工作日家务时间更长、每周工作时间更短。

表1 全样本与分性别样本描述统计

四、非认知能力对性别工资的影响

(一)OLS回归结果

表2汇报了OLS回归结果,第(1)列结果显示,在控制个人特征、家庭特征、工作特征和地区特征后,性别系数为0.305,且在1%水平上显著。为观测非认知能力对性别工资差异的影响,在第(1)列基础上,第(2)列和第(3)列相继加入了大五人格和风险偏好,结果显示,加入非认知能力后,性别系数有所下降,第(3)列的性别系数变为0.285,这说明非认知能力能够解释部分性别工资差距。尽责性、开放性和风险偏好的估计系数至少在5%水平上显著为正,宜人性在10%水平上显著为负,外向性和神经质对工资收入的影响不显著。其他变量保持不变,尽责性、开放性和风险偏好得分每提高1个标准差,工资收入平均分别提高2.7%、3.2%和3.3%,宜人性每提高一个标准差,工资收入平均下降2.2%。

第(4)(5)列为包含全部变量的分性别回归结果。结果显示,非认知能力的工资收入回报具有性别差异。尽责性和宜人性只对男性工资收入有显著影响,而开放性只对女性工资收入有显著影响。风险偏好得分较高的男性和女性均有较高的工资收入,风险偏好每提高1个标准差,女性和男性收入分别提高3.7%和3.1%。整体而言,相比男性,女性平均从非认知能力中获得的回报更高,这与已有研究一致[7]。此外,女性在个人特征(城镇户口、年龄、受教育年限、健康)和工作特征(周工作时长、单位类型)中的回报都高于男性。在家庭特征中,婚姻对男性有着显著溢价,而18岁以下小孩个数和家务时间给女性带来更多收入劣势。

表2 非认知能力对工资收入影响的OLS回归结果

(二)分位数回归结果

在不同收入水平上,非认知能力对工资收入的影响也具有性别差异。尽责性的估计系数只在男性收入中位数上显著为正。外向性、宜人性和神经质的影响系数分别在男性收入50分位、10分位和90分位上显著为负,但对各分位点上的女性工资收入均没有显著影响。开放性显著促进了50分位和90分位的女性工资收入,而对男性工资收入的影响均不显著。风险偏好对男性和女性收入的正向作用主要体现在中等收入群体上,且对女性影响更大。

(三)稳健性检验

Pit=ψ0+ψ1Wit-1+ψ2Zit+μit

(4)

(5)

(6)

五、非认知能力对性别工资差距的贡献度

上文分析表明,男性和女性的非认知能力特征存在显著差异,同时,非认知能力的回报率也具有性别差异,那么,它们分别对性别工资差距的贡献度如何呢?表5汇报了在均值、10分位、50分位和90分位的性别工资差距的Oaxaca-Blinder分解结果,包括总差距、特征效应和系数效应。

表3 非认知能力与工资收入的无条件分位数回归结果

表4 进一步控制反向因果关系后的回归结果

首先,在不同收入水平上,性别工资总差距具有显著差异,但主要来源都是系数效应。从性别工资总差距来看,工资分布底端的性别工资差距高于分布的顶端,因为低收入的女性占比过高。工资分布10分位数上的性别工资差距最大,女性年工资收入对数比男性低0.389,在50和90分位数上,下降到0.276和0.230。从性别工资差距来源看,系数效应是导致工资性别差距的主要因素。无论在各位点还是在均值处,系数效应都超过了83%,尤其在90分位上,系数效应达到了102.19%。

其次,非认知能力的特征效应和系数效应总共解释了约4%的平均性别工资差距。这与Muller基于美国的研究结果相似,他发现非认知能力可以解释总体性别工资差距的3%到4%[5]。在不同分位点上,非认知能力的贡献度相差不大,分别为3.34%、5.11%和4.48%。

再次,非认知能力对性别工资差距的贡献主要来自特征效应。非认知能力的特征效应解释了4.46%的平均性别工资差距,约占总特征效应的87%。在整个工资分布上,非认知能力特征效应在工资中位数上的解释贡献最大,为5.59%,是总特征效应的34%,在10分位和90分位的贡献度分别为3.06%和3.23%,分别是总特征效应的137%和-158%。综合来看,非认知能力特征效应可以解释3%-6%的性别工资总差距,是总特征效应的重要来源。

最后,具体来看非认知能力的特征效应,开放性的贡献度最大,解释了1.57%-2.42%的性别工资总差距,这与发达经济体的经验证据更多强调神经质和宜人性的重要性有所不同。究其原因,一方面,开放性人格特征在现阶段的中国劳动力市场较为稀缺,从而对劳动者工资收入的影响较大[8],另一方面,前文的描述统计分析表明中国男性和女性的开放性差异在五类人格特征中位列第二。与发达经济体经验证据相似的是,风险偏好和神经质的性别差异也是工资性别差距的重要原因。高开放性、风险偏好和情绪稳定性通常在劳动力市场受到工资奖励,而女性在这三方面的得分均显著低于男性,从而获得更低的工资收入,进而拉大了与男性的工资差距。值得一提的是,虽然神经质的性别差异最大,但由于其对中国劳动者工资收入的影响效应较小,导致最终对性别工资差距的贡献度小于开放性和风险偏好。另外,与来自发达经济体的证据不同,宜人性对性别工资差距几乎没有影响,其原因在于,一方面,中国男性和女性劳动者在宜人性维度的差异较小,另一方面,宜人性对中国劳动者工资收入的影响微弱。

表5 性别工资差距分解结果

最后,除了在90分位上,非认知能力的系数效应均远远小于特征效应。其中,90分位上,非认知能力系数效应最大,解释了1.56%的性别工资差距,是因为只有男性从较低的神经质中获益。在均值和中位数上,非认知能力的系数效应可轻微缩小性别工资差距。

此外,在控制变量中,家庭特征的特征效应和系数效应均是性别工资差距的重要组成部分。

六、结论与启示

(一)研究结论

利用2018年中国家庭追踪调查数据,考察了非认知能力对性别工资差距的影响。统计分析表明,非认知能力具有显著的性别差异,且神经质、开放性和风险偏好的性别差异最大。全样本回归结果表明,非认知能力会扩大性别收入差距。进一步分样本回归结果显示,非认知能力的回报率存在性别差异。在解决反向因果问题基础上进行Oaxaca-Blinder分解,结果显示,非认知能力的性别差异是非认知能力影响性别工资差距的主要途径,可解释3%-6%性别工资差距,在传统人力资本解释力不断下降的背景下,这值得引起重视。与来自发达国家的证据相比,相同的是,风险偏好和神经质的性别差异导致了性别工资差异,不同的是,中国劳动力市场上开放性的贡献度最大而宜人性几乎没有影响。另外,控制变量中的家庭因素对性别工资差距的贡献度很高。

(二)政策启示

首先,由于非认知能力的性别差异是非认知能力影响性别工资差距的主要原因,而且女性的非认知能力回报率高于男性,因此,非认知能力可成为改善女性就业质量和缩小性别工资差距的重要突破口。政府可以通过线上或线下平台,对女性提供非认知技能培训课程,特别是把创新开放、压力管理、风险教育等作为重要内容,提高女性的就业能力和收入水平。女性劳动者应加强自身非认知能力积累,在求职就业中积极展示非认知能力,充分利用非认知能力获得更好的工作机会和更高的收入。其次,非认知能力的性别差异可能是社会性别角色规范的反馈作用形成的,可通过政策引导和媒体宣传削弱女性对“男主外、女主内”等传统性别角色观念的盲目认同,使她们积极投入劳动力市场中。最后,婚姻、家务、未成年小孩个数等家庭因素对性别工资差距的贡献度很高,这说明女性在平衡家庭和工作时面临着更大的压力,政府应进一步建立健全公共托幼服务体系,加快家政服务业的发展,降低女性工作的机会成本,从而增加女性劳动供给。