農民工性別工資差距的分位數回歸分析——基于浙江農民工調查的經驗研究

錢文榮,姜勵卿

(1.浙江大學中國農村發展研究院,浙江 杭州 310029;2.浙江大學管理學院,浙江 杭州 310027)

一、引 言

隨著中國經濟逐漸向市場經濟轉型,人們普遍觀察到中國勞動力市場上的性別工資差異越來越大,特別是處于城鎮次要勞動力市場中的農民工群體存在明顯的性別工資差異[1]。但已有針對中國性別工資差異的研究主要集中在城鎮職工群體,專門研究農民工群體的文獻相對缺乏。Meng (1998)和Liu等 (2000)分別采用Brown分解法和Oaxaca分解法研究了外來人員性別歧視程度[2][3]。黃志嶺 (2010)同樣采用Brown分解法,利用較新的2002年調查數據計算了城鎮勞動力市場外來人員的性別歧視程度,認為性別工資差異中共有80.7%的部分屬于不可解釋部分 (歧視),其結果與Meng(1998)的研究基本一致[4]。

從現有文獻來看,大多數研究都忽略了農民工性別工資差異的嚴重程度隨著工資分布位置變化的現象。近年來,國外學者的相關研究表明,隨著收入水平的提高,即使人力資源稟賦差異不變,歧視程度和性別工資差異也會發生變化。國內的少數幾篇相關文獻也證實了中國勞動力市場上的性別工資差異在不同分位數上的變化[5]。因此,從整個工資分布角度對農民工性別工資的影響因素及歧視程度進行研究是十分必要的。本文利用浙江大學中國農村發展研究院課題組在2006年進行的長三角農民工現狀調查得到的浙江省調查數據,首先通過分位數回歸估計性別工資方程,考察性別工資分布上的影響因素及其影響程度,接著利用分位數分解法對農民工性別工資差異進行分解,從整個工資分布角度研究了農民工性別工資差異的構成。

二、數據來源與研究方法

(一)數據來源說明

本文使用的數據來自于浙江大學中國農村發展研究院課題組在2006年進行的長三角農民工現狀調查。其中,浙江樣本①樣本權重為樣本抽樣概率的倒數。其中,某行業農民工的樣本權重為該行業的樣本期望比例除以該行業的樣本實際比例。期望比例是根據《浙江勞動和社會保障年鑒 (2009)》中城鎮單位分行業使用農村勞動力年末人數的數據計算得出,實際比例根據有效樣本的行業分布計算得出。涵蓋了浙江省屬于長三角城市群的全部7個地市。我們根據《浙江勞動和社會保障年鑒 (2006)》中的農村勞動力相關數據,按照農民工的地區和行業分布進行樣本數量的分配。本次調查共發放問卷3000份,剔除遺漏個人信息和收入數據的樣本,最后得到男性農民工樣本為1112個,女性為665個。由于本次調查的樣本選擇是按照農民工分布進行抽樣的,有效樣本量不到全部抽樣數的三分之二,因而文后的描述性統計和計量分析都依據個體樣本被抽中的概率計算出權重,利用這一權重對樣本的描述性統計指標及回歸分析結果進行了相應的調整。

(二)計量方法

本文所使用的分位數分解的主要思想是在Blinder-Oaxaca分解的框架下以分位數回歸取代均值回歸。根據Melly(2006)的思路,我們假定M代表男性,W代表女性,在τ分位數上男性農民工樣本月平均工資、反事實分布工資和女性農民工樣本月平均工資分別為和。這里的反事實分布函數為F(y＊|XW,aM),其中XW為影響女性農民工月平均工資的變量分布,aM為影響男性農民工月平均工資的變量在每個分位數上的回歸參數,y＊為反事實分布工資,表示如果女性農民工按照男性農民工各種技能的回報率得到報酬的話,其月平均工資的大小。通過構建反事實分布函數,我們可以計算得到因此,在分位數上的農民工性別工資分布差異可以表示為:

其中,等式左邊為τ分位數上總的工資差異,等式右邊第一項為“性別差異”,為τ分位數上個體工資收入的系數差異 (性別歧視)造成的差異,第二項為“特征差異”,為τ分位數上人力資本特性差異引起的工資收入差異。

三、性別工資決定的分位數回歸分析

要對工資分布的性別差異進行分位數分解,首先需要對男性和女性農民工分別進行分位數回歸。本文對某一特定的分位數建立如下的工資決定方程:

其中,解釋變量為農民工月平均工資的對數 (Lwage),它包括了工資、獎金和實物的現金折算。農民工的人力資本由四個維度來衡量,即受教育程度 (Edu)、非農工作經驗 (Exp)、培訓狀況(Train)和健康狀況 (Health)。受教育程度以一組虛擬變量表示。非農工作經驗將“進入當前企業之前的外出打工時間”和“在當前企業工作時間”加總獲得。考慮到工作經驗和收入之間可能存在的非線性關系,模型中加入了非農工作經驗的邊際效率變量,該變量可由工作經驗的平方除以100得到。培訓狀況通過虛擬變量來實現。本文對農民工健康狀況的衡量采用了自我評價的一般健康狀況指標,以一組虛擬變量表示。根據信號理論,婚姻狀況會對女性參工率和勞動時間供給等方面產生影響。因此,模型中也控制了婚姻狀況 (Marry),并以虛擬變量表示。為了表示農民工群體中可能存在的職業和行業工資差異,本文加入了職業類型 (Occup)和就業行業 (Indus)的一組虛擬變量。

本文分別對男性和女性農民工月平均工資的對數在分位數1%、25%、50%、75%和90%上采用平滑算法進行分位數回歸,得到各個變量在第τ個分位數上的參數估計。表1、2分別報告了男性和女性農民工工資決定模型的分位數回歸結果。

表1 男性農民工工資分位數回歸結果

從總體上看,無論是男性還是女性,教育回報率隨著分位數的提高呈上升的趨勢,這說明與低收入農民工群體相比,受教育程度的提高對增加高收入農民工群體的工資有更大的幫助。非農工作經驗對男性和女性農民工工資水平的影響十分類似。兩者的非農工作經驗的系數均為正,而非農工作經驗邊際效率系數為負,同時這兩個變量在各個分位數上均顯著影響了農民工工資水平。這說明隨著非農工作經驗的增加,農民工工資水平呈先上升后下降的倒形趨勢,這與理論預期完全一致。培訓狀況對不同性別工資水平的影響存在較大差異。對男性而言,受過培訓的男性農民工月平均工資顯著高于未參加的。但對女性而言,培訓狀況僅在高分位數上對女性的工資水平產生顯著影響,而在低分位上的影響卻不顯著。健康狀況并沒有在各分位數上都對男性工資水平產生顯著影響,卻在低分位數上對女性的工資水平產生顯著影響。與理論預期不同的是,婚姻狀況在各個分位數上對女性農民工工資水平均未產生顯著影響①根據以往的研究文獻,本文將農民工的職業劃分為4類 (即管理人員、技術人員、普通工人和其他人員)、行業劃分為8種 (即制造業、建筑業、住宿和餐飲業、批發零售業、居民服務和其他服務業、交通運輸和倉儲及郵政業、水利和環境及公共設施管理業、其他行業)。限于篇幅,本文沒有在估計結果中給出他們的估計系數及標準差,但這并不影響對重要結論的解釋。。

表2 女性農民工工資分位數回歸結果

四、性別工資差異的分位數分解

本文在獲得分位數回歸參數后,采用Melly(2006)提出的分位數分解法對農民工性別工資差異進行分解。表3報告了農民工工資分布在各個分位數上性別工資差異的分解結果。研究結果表明,從低分位數到高分位數,農民工性別工資的總差異呈逐步擴大的趨勢。同時,隨著分位數的提高,在性別工資總差異不斷擴大的同時,性別工資歧視程度卻不斷降低。為了進一步確認這種變化趨勢,我們將工資分布在5%-95%每間隔1%的分位數回歸結果擬合成性別工資總差異曲線、特征差異曲線和性別差異曲線 (如圖1所示)。

表3 各分位數上農民工性別工資差異及其分解

從三條曲線的整體走勢看,在整個收入分布區間,總差異曲線單調遞增,驗證了農民工性別工資總差異呈逐步擴大的趨勢。從特征差異曲線看,男性和女性農民工在人力資源稟賦方面存在顯著差異,而且隨著分位數的提高,男性農民工表現了更多的人力資本優勢。性別差異曲線在收入分布的80%分位數前都高于特征差異曲線,只在80%分位數后低于特征差異曲線,這說明在低分位數上,性別差異 (歧視)是構成總差異的主要來源,而在高分位數上,個人資源稟賦造成的差異是構成總差異的主要來源。農民工的性別歧視主要集中在低收入勞動力群體的原因可能是多方面的:第一,處于低收入階層的女性農民工在充斥著大量同質勞動力的低端市場中缺乏談判能力,那些有歧視女性偏好的雇主就會減少雇傭女性或對女性支付比較低的工資。第二,女性農民工在職位獲得上受到了歧視。本次調查表明,女性農民工中的普通工人比例高達72.3%,高出男性近19.2個百分點,而獲得技術或管理崗位的女性農民工比例僅為7%,低于男性近24.7個百分點,這說明了農民工群體存在著一定程度的職業隔離。第三,職位升遷上的歧視。調查結果顯示,男性農民工的平均非農工作經驗高于女性近2.5年,這說明大多數女性農民工在城里的務工時間較男性短,也意味著她們的職業發展不長,很容易在升遷上受到歧視。

圖1 分位數上的農民工性別工資差異分解

五、結論及政策含義

本文利用分位數回歸和分位數分解的方法,從整個工資分布角度研究了農民工性別工資差異。研究結果發現,男性和女性農民工工資存在顯著的差異,隨著收入水平的提高,這種性別工資差異呈逐步擴大的趨勢,但性別工資歧視程度卻不斷降低。同時,教育程度等人力資本因素也在不同程度上影響了男性和女性農民工工資水平。與男性類似,隨著分位數的提高,女性農民工的教育回報率和經驗回報率均呈不斷上升的趨勢。與男性不同的是,接受培訓更有利于提升高收入女性農民工的工資水平,而“良好”的健康狀況則更加有利于提升低收入女性農民工的工資水平。此外,女性農民工在城鎮勞動力市場上受到了嚴重的性別歧視,處于最弱勢的地位。為了縮小農民工群體間的性別工資差異,本文提出以下的相關對策建議:

第一,教育均等化是縮小農民工群體間的性別工資差異的重要途徑。政府在實施城鄉教育均等化的同時,應著力通過農村教育的專項財政轉移支付,以提高對農村婦女教育的教育投入。

第二,培訓對提高處于高收入群體的女性農民工工資水平具有更大的貢獻。因此,加強農民工培訓,特別是針對女性農民工的職業培訓,有利于提高女性農民工工作崗位的層次,提升女性農民工整體就業率和工資水平。

第三,進一步推進勞動力市場改革,以促進勞動力的充分流動,逐漸消除針對女性農民工就業的歧視性政策、制度,用立法的形式規范企業的用工制度,減少低收入女性農民工階層在就業中的各類歧視現象,逐漸縮小農民工性別工資差異。

[1]國務院研究室課題組.中國農民工調研報告 [M].北京:中國言實出版社,2006.15-25.

[2]Meng X.Occupational segregation and its impact on the wage differential among rural-urban migrant:A Chinese case study[J].Applied Economics,1998,pp.741-752.

[3]Liu P.W.,Meng X.,Zhang J.Sectoral gender wage differentials and discrimination in the transitional Chinese economy[J].Journal of Population Economics,2000,Vol.23(4),pp.331-352.

[4]黃志嶺.農村遷移勞動力性別工資差異研究 [J].農業經濟問題,2010,(8).

[5]陳建寶,段景輝.中國性別工資差異的分位數回歸分析 [J].數量經濟技術經濟研究,2009,(10).

[6]Melly.Estimation of Counterfactual Distributions Using Quantile Regression[J].Review of Labor Economics,2006,Vol.68,pp.543-572.