陳 昊

（對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 國際經(jīng)濟研究院，北京100029）

一、引 言

新新貿(mào)易理論認為出口貿(mào)易的就業(yè)效應(yīng)非中性，即出口貿(mào)易對不同特征個體的就業(yè)將產(chǎn)生不同程度甚至截然相反的影響（Helpman等，2010，2011，2012）?；谶@樣的思路，出口貿(mào)易對不同性別勞動力的就業(yè)影響也必將存在差異。不同性別勞動力的就業(yè)差異正是引起學(xué)者和政策制定者廣泛關(guān)注的就業(yè)性別歧視問題，而它已然損害了勞動力市場效率（Petit，2007；Bell和 Heitmueller，2009），因而研究出口貿(mào)易與就業(yè)性別歧視的關(guān)系具有重要的理論意義。

“中共十八大”和今年“兩會”期間，黨和國家領(lǐng)導(dǎo)人及許多地方代表都反復(fù)強調(diào)“要使改革紅利惠及全體人民”，因而對外貿(mào)易發(fā)展的核心目標不能僅僅停留在對外貿(mào)易規(guī)模擴大和質(zhì)量提高上，更應(yīng)著眼于促進對外貿(mào)易發(fā)展以增進國民福利水平，保證全體人民能夠最大程度地分享對外貿(mào)易發(fā)展帶來的福利，而就業(yè)水平和質(zhì)量的保障一直是影響居民生活水平的關(guān)鍵因素，因而必須加以重視。自勞動力就業(yè)市場化改革以來，就業(yè)性別歧視始終是政策制定者廣泛關(guān)注和急于解決的主要問題，但是近年來隨著女性就業(yè)參與率的顯著降低，就業(yè)性別歧視呈現(xiàn)出愈演愈烈的態(tài)勢，這無疑會對居民就業(yè)保障以至生活水平的提高產(chǎn)生消極影響，因而研究造成就業(yè)性別歧視的原因也具有重要的現(xiàn)實意義。出口貿(mào)易顯然是影響女性就業(yè)水平變化的原因之一，而其影響方向如何則是本文研究的核心內(nèi)容。

理論上就業(yè)性別歧視分為兩種情況：一種是企業(yè)偏向于招聘男性員工，即在招聘時賦予顯著異于應(yīng)聘人員性別組成的招聘選擇概率，這是本文感興趣的就業(yè)性別歧視；①另一種是雖然在同等條件下招聘男女員工，企業(yè)卻給予僅參照性別因素的不同工資（何茵，2007），這類歧視顯然超出了出口貿(mào)易就業(yè)篩選機制的討論范圍，且后文會提到研究性別收入差異所得結(jié)論可能并不如我們期待的那樣可靠，雖然討論它同樣重要。

與本文相關(guān)的文獻大致可分為兩類：一類是討論就業(yè)性別歧視產(chǎn)生的原因。最早系統(tǒng)研究就業(yè)市場性別歧視的經(jīng)濟學(xué)家Becker（1957）認為，產(chǎn)生就業(yè)性別歧視的根本原因是偏見。Thurrow（1969）、Bergmann（1971）、Doringer和Piore（1971）、Phelps（1972）則分別強調(diào)了偏好、信息不完全、信息不對稱和搜尋成本的關(guān)鍵作用。在此基礎(chǔ)上，Black（1995）提出了搜尋成本歧視理論：如果存在歧視性的招聘方，勞動者搜尋工作的成本就會提高，這無疑會減少勞動者流動的隨意性，因而招聘方希望通過歧視來提高勞動者的搜尋成本，以維持勞動者的相對穩(wěn)定；Kolpin和Singell（1997）指出在信息不對稱條件下，企業(yè)選擇“歧視”將是最優(yōu)戰(zhàn)略；Cornell和Welch（1996）觀察到文化差異的重要影響，認為雇主普遍愿意雇用文化偏好與自己相近的員工；Mishra（2003）對員工特征分組的研究表明，如果不能找到一種簡單的歧視性方法去甄別員工，招聘方只能接受高額的信息甄別成本，因而理性的雇主總是寧可選擇“歧視”；Song等（2006）通過考察中國農(nóng)村適齡孩童受教育狀況指出，就業(yè)性別歧視的根源在于男孩比女孩更有可能獲得教育。另一類是關(guān)注貿(mào)易自由化對就業(yè)性別歧視的影響，如Becker（1971）認為貿(mào)易自由化會通過促進經(jīng)濟增長來增加國家對教育公平的投資，從而縮小就業(yè)市場的性別工資差距；而Feenstra和Hanson（1996）通過構(gòu)建外包模型講述了一個完全不同的故事，即發(fā)展中國家的出口貿(mào)易會增加技術(shù)性工人的工資，如果女性員工技能水平普遍較低，出口貿(mào)易就會加劇性別工資差距。相關(guān)的實證工作也得出了不同的結(jié)論，如Black和Brainard（2002）發(fā)現(xiàn)1976－1993年世界貿(mào)易自由化縮小了性別工資差距，而Berik等（2004）對臺灣地區(qū)和韓國的經(jīng)驗研究卻證明貿(mào)易自由化程度與性別工資差距正相關(guān)。國內(nèi)學(xué)者如何茵（2007）基于CHIP數(shù)據(jù)進行的檢驗則提醒我們，出口與性別工資差距的關(guān)系可能取決于員工的受教育程度。

值得注意的是，以上文獻在考察就業(yè)性別歧視原因時，并沒有考慮開放和貿(mào)易的因素，而在研究貿(mào)易自由化對就業(yè)性別歧視影響時，又往往更加關(guān)注性別工資差距而非性別就業(yè)差距。事實上，開放背景下出口貿(mào)易對不同性別勞動力的影響可能在企業(yè)招聘時就已經(jīng)有所體現(xiàn)，而且即使使用DID等反事實的處理手段（何茵，2007），也很難保證我們觀察到的性別工資差確實僅僅由性別因素造成?？陀^上說，一旦應(yīng)聘成功，勞動者的其他特質(zhì)就很難被控制。鑒于此，本文僅考察出口貿(mào)易與“性別就業(yè)差距”的關(guān)系，而使用PSM（傾向評分匹配）的原因之一在于可以盡可能控制勞動者其他特質(zhì)對就業(yè)水平變動的影響，另一個重要原因是我們試圖避免如下質(zhì)疑：女性就業(yè)水平變動實際上由女性勞動供給水平降低造成，而與出口貿(mào)易的發(fā)展無關(guān)。

基于以上研究，本文考察出口貿(mào)易對就業(yè)的非中性影響。具體而言，我們尤其關(guān)注兩個問題：第一，出口貿(mào)易規(guī)模的擴大是否會加劇就業(yè)性別歧視？換言之，出口貿(mào)易規(guī)模的擴大是否會降低女性就業(yè)水平？第二，如果出口企業(yè)不進行出口貿(mào)易，女性就業(yè)水平會怎樣變動？這一研究思路的難點在于，現(xiàn)實中不可能獲得出口企業(yè)不進行出口的數(shù)據(jù)。這也是需要使用傾向評分匹配（PSM）進行處理的關(guān)鍵原因。

二、數(shù)據(jù)說明與統(tǒng)計描述

（一）數(shù)據(jù)說明

本文數(shù)據(jù)來源于2005－2009年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫由國家統(tǒng)計局在“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計報表”基礎(chǔ)上整理而成。所謂“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)”指的是全部國有工業(yè)法人企業(yè)及年主營業(yè)務(wù)收入在500萬元以上的非國有工業(yè)法人企業(yè)，且無論是企業(yè)地域位置還是行業(yè)分布都與《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》涵蓋范圍一致。稍顯麻煩的問題是，在本文選取的時間跨度內(nèi)，統(tǒng)計指標存在較大變化，因而需要作出初步篩選：第一，2005年共統(tǒng)計了271 835家企業(yè)，此后樣本量逐年快速遞增，至2009年已達到434 682家，因而首先我們需要將2005年未統(tǒng)計的企業(yè)篩除以獲得平衡面板。2009年的113 904家名錄不完整企業(yè)也同時篩除，因為名錄不完整的企業(yè)顯然無法與2005－2008年的企業(yè)名稱對照。經(jīng)過篩選共剩下121 363家企業(yè)在2005－2009年可以通過完全相同的企業(yè)名稱識別認定為同一家企業(yè)。第二，對于2005－2007年個別企業(yè)指標數(shù)據(jù)存在的缺失，現(xiàn)有文獻一般采用三種處理方式：設(shè)為零值、設(shè)為缺失值和篩除數(shù)據(jù)。本文認為將指標數(shù)據(jù)的缺失簡單設(shè)為零值和缺失值是不準確的，因為通過比較臨近年份相同指標可以發(fā)現(xiàn)，在指標數(shù)據(jù)缺失的年份，企業(yè)真實數(shù)據(jù)為零的可能性很低，如有些企業(yè)在2005年和2006年女性就業(yè)人數(shù)很多，在2007年卻存在缺失，將這種缺失當成女性就業(yè)人數(shù)為零就很不可靠。如果認定為缺失值并進行實證分析，一定規(guī)模的缺失值存在很大程度上會影響實證結(jié)果，因為計量軟件對缺失值的識別并不智能。因此，為了保險起見，本文只篩除2005－2007年存在個別變量缺失的企業(yè)，最后剩下數(shù)據(jù)完整的企業(yè)118 425家。但是較之2005－2007年的統(tǒng)計，2008－2009年的指標顯著減少，這無疑增加了我們的研究困難。②在充分參考邵敏、包群（2011）和聶輝華等（2012）的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)2005－2007年指標數(shù)據(jù)年增長率均值估計2008－2009年整體指標缺失的數(shù)值。第三，本文既然考察出口貿(mào)易的就業(yè)性別歧視，就需要進一步篩除樣本中出口交貨值一直為0的企業(yè)，即必須保證所考察的企業(yè)至少在某一年會進行出口貿(mào)易。經(jīng)過以上篩選，我們共匹配得到47 832家出口企業(yè)；第四，由于原始數(shù)據(jù)的原因，存在一些完全重復(fù)的企業(yè)數(shù)據(jù)，我們將重復(fù)的企業(yè)數(shù)據(jù)篩除，得到47 739個不重復(fù)企業(yè)的數(shù)據(jù)。

（二）統(tǒng)計描述

對于2008－2009年缺失但在2005－2007年不缺失的數(shù)據(jù)指標，我們根據(jù)如下公式計算：

其中a代表2008－2009年存在缺失但在2005－2007年存在的數(shù)據(jù)指標。式（1）表明我們采用加權(quán)平均增長率來獲得缺失數(shù)據(jù)的平滑值。實際上該式可以簡化為很方便的表達，但不利于展示加權(quán)平均的思想。根據(jù)式（1）獲得缺失值并進行統(tǒng)計描述，結(jié)果見表1。統(tǒng)計描述結(jié)果反映出企業(yè)許多有趣的信息：第一，較之中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中收集的“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)”，進行出口貿(mào)易的企業(yè)平均規(guī)模相對較小，這從企業(yè)規(guī)模均值為2.76可以看出，即大多數(shù)進行出口貿(mào)易的企業(yè)相對于內(nèi)銷企業(yè)而言屬于中小型企業(yè)。第二，均值和方差均顯著大于其他變量的變量描述性統(tǒng)計意義并不明顯，如養(yǎng)老醫(yī)保費。我們承認，一些規(guī)模以上出口企業(yè)擁有很高的養(yǎng)老醫(yī)保費，這也是導(dǎo)致均值較高的原因。但同時，變量的標準差值反映出企業(yè)間差別巨大，事實上很多出口企業(yè)的養(yǎng)老醫(yī)保費是非常少的，因而我們沒有理由認為出口企業(yè)擁有普遍較高的養(yǎng)老醫(yī)保待遇。第三，我們重點關(guān)注出口交貨值和女性從業(yè)人員兩個變量，發(fā)現(xiàn)與企業(yè)間出口交貨值差別程度尚能接受不同，出口企業(yè)女性從業(yè)人員人數(shù)的差別極為巨大。第四，均值相對較小而方差較大的變量展示了出口企業(yè)在該數(shù)據(jù)方面存在顯著差異，如住房公積金和住房補貼。理論上住房公積金和住房補貼與企業(yè)員工收入應(yīng)該密切相關(guān)，但是比較wage與ha的標準差可以發(fā)現(xiàn)，出口企業(yè)員工的工資差異要遠遠小于企業(yè)員工繳納的住房公積金和企業(yè)提供的住房補貼的差異。

表1 變量定義與統(tǒng)計描述：2005－2009年

續(xù)表1 變量定義與統(tǒng)計描述：2005－2009年

為便于表述，我們進一步定義：2005－2009年每一年都出口的企業(yè)稱為“高度持續(xù)出口”企業(yè)；任意3年或4年出口的企業(yè)稱為“中度持續(xù)出口”企業(yè)；任意2年出口的企業(yè)稱為“低度持續(xù)出口”企業(yè)；只有1年出口的企業(yè)稱為“偶然出口”企業(yè)。不同出口持續(xù)程度企業(yè)數(shù)量、占比與變量描述性統(tǒng)計見表2。

表2 不同出口持續(xù)程度企業(yè)數(shù)量、占比與變量描述性統(tǒng)計

女性就業(yè)人數(shù)的均值變化更加強了本文的懷疑，即出口持續(xù)度相對較低的企業(yè)竟然可能擁有較高的女性就業(yè)水平。③此外，反映企業(yè)生產(chǎn)率水平和盈利能力的變量，如主營業(yè)務(wù)收入（por）、固定資產(chǎn)合計（tfa）、管理費用（mf）和營業(yè)利潤（profit）等都呈現(xiàn)同一特點，即越持續(xù)出口的企業(yè)，以上變量的數(shù)值越大。“偶然出口企業(yè)”是一個例外，如對于應(yīng)付工資（wage），它竟然高于其他類型企業(yè)，但是這樣的例外并不多見。

綜上分析可以得出，持續(xù)出口的企業(yè)往往可能是規(guī)模較大、資金實力雄厚、生產(chǎn)效率高的企業(yè)。這可以用來簡單地回應(yīng)出口企業(yè)“生產(chǎn)率悖論”的質(zhì)疑：至少從本文樣本的描述性統(tǒng)計來看，長期持續(xù)出口的企業(yè)還是擁有更為可信的生產(chǎn)效率和獲利能力，當然這并不是本文關(guān)注的主要問題。

三、模型構(gòu)建與估計

（一）模型構(gòu)建

我們首先需要說明的是為何不選用DID進行估計。我們感興趣的問題可以表述為：如果出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)銷，企業(yè)的女性職工人數(shù)應(yīng)該為多少？很顯然，“出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)銷”并不是一種政策，而是我們假定的反事實背景，因而如果使用DID估計可能陷入無法找到合適對照組的困境。更重要的是，接下來自然而然的問題“多大程度的內(nèi)銷可以與出口企業(yè)的出口規(guī)模相對應(yīng)”也需要利用PSM，而DID難以達到這一目標?；谕瑯拥脑颍疚牟⒉灰浴安怀隹谄髽I(yè)”作為對照組，顯然這樣更能充分反映出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)銷的過程，因為出口企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)橥耆珒?nèi)銷企業(yè)不僅需要很長的時間，而且難以在技術(shù)上進行評分匹配。

接下來考慮如何進行配對。已經(jīng)篩選出的47 739家企業(yè)可以分為兩類：一類是在2005－2009年只有一年不進行出口即偶然出口企業(yè)；另一類是除偶然出口企業(yè)外的其他組別企業(yè)。顯然前者為對照組，后者為處理組。定義一個二元虛擬變量Dit＝｛0，1｝，當企業(yè)i在t期為處理組企業(yè)時，Dit＝1；當企業(yè)i在t期為對照組企業(yè)時，Dit＝0。問題的關(guān)鍵是，如果處理組企業(yè)不再持續(xù)出口而變?yōu)榕既怀隹谄髽I(yè)，其女性員工就業(yè)水平怎樣。這顯然是一個不可觀測的反事實問題，因為處理組企業(yè)在2005－2009年不可能成為偶然出口企業(yè)。為了估計式（2），傳統(tǒng)方法是將對照組的女性員工就業(yè)水平作為處理組的替代，但是這種替代合理的前提是處理組與對照組企業(yè)的女性員工就業(yè)水平存在可類比的解釋路徑，而根據(jù)Das等（2007）、Ruhl和 Willis（2008）的結(jié)論，企業(yè)出口行為已經(jīng)被反復(fù)證明存在“自選擇效應(yīng)”，因而本文的偶然出口企業(yè)與出口持續(xù)度較高的企業(yè)在招聘女性員工時考慮的因素很可能是不同的。在這樣的條件下，只能將共同的影響因素作為解釋變量，并匹配最接近處理組的對照組觀測值。當然，直接配對可能會導(dǎo)致處理組與對照組無法完全對應(yīng)，因此Rosenbaum和Rubin（1983）建議采用傾向評分匹配（PSM）進行配對。具體做法是，通過構(gòu)建Probit模型獲得處理組與對照組企業(yè)選擇各自出口持續(xù)度的概率差異，并將其作為對照組企業(yè)替代處理組企業(yè)所施加的權(quán)重，簡化后僅供實證描述的Probit模型可構(gòu)建如下：④

注意到式（2）左右兩邊變量依然屬于各自組別，因為此時尚未開始進行匹配。假設(shè)通過估計式（3）得到，令，于 是 構(gòu) 建 反 事 實 的probit模型可以利用概率差異ΔP作為女性就業(yè)水平的權(quán)重：

這里有必要更為深刻地闡述概率差異作為權(quán)重的經(jīng)濟含義。在解釋路徑相同的條件下，由于各自的理性選擇，出口持續(xù)程度不同的企業(yè)必然選擇不同的自然概率差異。換句話說，企業(yè)之所以存在不同的出口持續(xù)度，有部分原因在于自然的選擇，⑤而自然選擇的結(jié)果無法通過計量模型來解釋，因而需要將其作為權(quán)重以消除自然選擇差異的影響。

同時，由于對照組和處理組企業(yè)數(shù)量存在差異，因此ΔPi，t還將作為我們制定配對原則的主要依據(jù)。Rosenbaum和Rubin（1983）認為ΔPi，t的大?。刺幚斫M轉(zhuǎn)變?yōu)閷φ战M的概率近似程度的高低）是進行配對的根本原則，當然這種配對方法的有效性取決于兩個原則：條件獨立性原則和共同支持原則。具體而言，條件獨立性原則是指在解釋路徑一致（即控制完全相同的解釋變量）的背景下，企業(yè)從處理組變?yōu)閷φ战M與其女性就業(yè)水平?jīng)Q定機制是相互獨立的；共同支持原則是指每個處理組企業(yè)都能夠通過匹配原則獲得可替代的對照組企業(yè)，當然是在可配對的數(shù)量范圍內(nèi)。

通過估計式（4），可以獲得反事實的女性就業(yè)人數(shù)，這一人數(shù)并不能直接以絕對值的形式出現(xiàn)，而是表現(xiàn)為隨其他解釋變量變化而變化的程度。將式（4）與式（3）估計結(jié)果進行比較，就可以得出“如果出口企業(yè)從處理組變?yōu)閷φ战M，其女性就業(yè)人數(shù)的變化”，這就是本文的核心工作。

（二）模型估計

1.不同組別的概率差異

本文通過構(gòu)建各組別的Probit模型，估計企業(yè)隨機落入處理組和對照組的自然概率差異。用于概率估計的回歸結(jié)果見表3，實際上單純用于估計概率的Probit模型回歸結(jié)果的意義并不大，其主要作用在于通過代入解釋變量的數(shù)值來反推企業(yè)隨機落入不同組別的可能性。但是從表3我們依然可以初步發(fā)現(xiàn)一些有趣的現(xiàn)象：首先，對于基本能夠堅持出口企業(yè)（高中度持續(xù)出口企業(yè)）而言，出口規(guī)模的擴大顯著降低了女性就業(yè)水平，而以內(nèi)銷為主的企業(yè)則依然展現(xiàn)出口貿(mào)易對女性就業(yè)的正向效應(yīng)；其次，與出口變量類似，主營業(yè)務(wù)收入對女性就業(yè)的影響也存在較大差異，基本能夠堅持出口的企業(yè)的女性就業(yè)水平并不受到主營業(yè)務(wù)收入的顯著影響，而以內(nèi)銷為主的企業(yè)的女性就業(yè)水平與其主營業(yè)務(wù)收入規(guī)模存在緊密聯(lián)系；再次，表3證明了住房補貼和養(yǎng)老醫(yī)保待遇對女性就業(yè)選擇的重要影響，這可能與近年來住房和醫(yī)療服務(wù)價格顯著提高關(guān)系密切；最后，企業(yè)規(guī)模并沒有呈現(xiàn)預(yù)想的對女性就業(yè)的顯著影響，這可能是因為就業(yè)人員對企業(yè)未來發(fā)展預(yù)期是“有限理性”的，在選擇企業(yè)時，更加重視直接的預(yù)期收益，而容易忽視企業(yè)規(guī)模等影響間接收益的因素。當然，也有可能是我們控制的變量還不完善，這需要進一步討論。

表3 不同出口持續(xù)程度企業(yè)自然概率估計：Prob[womeni，t｜yi，t＝（0，1）]

2.基于反事實的出口貿(mào)易女性就業(yè)效應(yīng)

接下來是基于表3的回歸結(jié)果，根據(jù)概率差異匹配對照組和處理組企業(yè)并估計式（4）。表4報告了基于PSM的女性就業(yè)效應(yīng)回歸結(jié)果，為便于對照同時進行了系統(tǒng)GMM估計。需要說明的是，雖然本文樣本截面數(shù)遠遠大于時序，但是2005－2009年的時序長度足以保證即使使用差分GMM也能夠承受變量信息的損失，受篇幅所限不再展示。

表4 出口企業(yè)女性就業(yè)效應(yīng)估計：PSM與GMM的比較

續(xù)表4 出口企業(yè)女性就業(yè)效應(yīng)估計：PSM與GMM的比較

首先觀察表4右半部分即系統(tǒng)GMM的回歸結(jié)果，從中可以看到引入動態(tài)機制后，出口貿(mào)易規(guī)模的擴大更加顯著地降低了女性就業(yè)水平，且前期出口貿(mào)易規(guī)模每增加10個單位，當期女性就業(yè)水平降低1到2個單位；在動態(tài)條件下，養(yǎng)老醫(yī)保和住房補貼對女性就業(yè)水平的影響變得不顯著，這可能仍與“有限理性”相關(guān)，即在動態(tài)條件下就業(yè)人員比較重視當期的收入，而對未來較長時期后才能影響生活質(zhì)量的養(yǎng)老醫(yī)保等因素不甚關(guān)注；企業(yè)規(guī)模越?。雌髽I(yè)規(guī)模數(shù)值越高），女性就業(yè)水平越高；而企業(yè)前期主營業(yè)務(wù)收入水平的變動對當期女性就業(yè)水平的影響方向與企業(yè)出口持續(xù)程度有關(guān)。綜上所述，在尚未考察反事實框架的條件下，出口貿(mào)易對女性就業(yè)水平的抑制作用已經(jīng)初步顯現(xiàn)，當然隨之將受到如下質(zhì)疑：女性就業(yè)水平的降低可能是女性勞動參與率降低的結(jié)果，而非出口貿(mào)易規(guī)模變化導(dǎo)致的。這就需要進行PSM處理。

表4左半部分報告了如果高度、中度、低度持續(xù)出口企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榕既怀隹谄髽I(yè)，女性就業(yè)水平的變化情況。如果這些出口企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榕既怀隹谄髽I(yè)，女性就業(yè)水平將顯著提高，表現(xiàn)為出口貿(mào)易規(guī)模變量前系數(shù)顯著為負，這就可以證明在反事實的背景下，企業(yè)出口規(guī)模的降低將提高女性就業(yè)水平，這也進一步表明出口貿(mào)易確實加劇了就業(yè)性別歧視，反之則相反。根據(jù)這樣的思路，我們發(fā)現(xiàn)：第一，低度持續(xù)出口企業(yè)如果轉(zhuǎn)變?yōu)榕既怀隹谄髽I(yè)，女性就業(yè)水平將顯著提高，而高度、中度持續(xù)出口企業(yè)則相反；第二，如果觀察滯后一期的出口貿(mào)易與女性就業(yè)水平的關(guān)系，則所有出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)銷后，女性就業(yè)水平都會顯著提高，可見出口加劇就業(yè)性別歧視的效果存在顯著的滯后效應(yīng)；第三，主營業(yè)務(wù)收入較低或規(guī)模較小的出口企業(yè)更加樂于招聘女性員工，這一結(jié)論得到了事實與“反事實”回歸的共同驗證。

四、結(jié) 論

本文利用2005－2009年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中出口企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建反事實PSM框架，考察了出口持續(xù)度不同的三類企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)銷過程中女性就業(yè)水平的變動趨勢。研究發(fā)現(xiàn)：（1）低度持續(xù)出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)為內(nèi)銷會顯著提高其女性就業(yè)水平，即對低度持續(xù)出口企業(yè)而言，出口加劇了就業(yè)性別歧視；（2）高度、中度持續(xù)出口企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)為內(nèi)銷會顯著降低其女性就業(yè)水平，即對高度、中度持續(xù)出口企業(yè)而言，出口緩解了就業(yè)性別歧視；（3）主營業(yè)務(wù)收入較低和規(guī)模較小的出口企業(yè)更加樂于招聘女性員工。

本文研究表明，出口是否加劇了就業(yè)性別歧視取決于企業(yè)的出口持續(xù)程度、主營業(yè)務(wù)收入和企業(yè)規(guī)模。因此，如果政府希望緩解就業(yè)性別歧視，或者希望出口企業(yè)能夠更多地招聘女性員工，應(yīng)該通過制定相應(yīng)的支持政策來保證中小出口企業(yè)發(fā)展，維持出口企業(yè)的持續(xù)出口意愿，其中最為重要的是維持甚至提升小規(guī)模出口企業(yè)的持續(xù)出口意愿。具體而言，可以通過制定出口稅收優(yōu)惠、出口信貸支持等政策來提高小規(guī)模出口企業(yè)的持續(xù)出口意愿。我們相信，挖掘并促進中小出口企業(yè)的就業(yè)吸納能力將是未來解決就業(yè)問題的重要途徑。

注釋：

①不可否認也有少數(shù)工作是歧視男性的，如空姐和護士。但是這一情況不僅在就業(yè)市場上不多見，而且不在本文考慮的企業(yè)范圍內(nèi)，因而本文提到的“就業(yè)性別歧視”專指歧視女性。

②本文充分意識到聶輝華等（2012）所指出的中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫使用問題，并試圖解決和規(guī)避問題，其中指標的跨年對應(yīng)困難當屬首要。此外由于企業(yè)代碼的缺失，我們只能依靠企業(yè)名稱識別相同的企業(yè)，而這顯然會遺漏一些名稱不同而本質(zhì)相同的企業(yè)，但這是數(shù)據(jù)本身的遺憾。

③偶然出口企業(yè)是一個例外，它的女性就業(yè)水平是最低的，這正反映出本文所考察問題的復(fù)雜性和趣味性，即女性就業(yè)水平與出口規(guī)?？赡懿⒉皇呛唵蔚木€性關(guān)系。

④嚴格來說，作為PSM匹配需要所構(gòu)建的Probit模型在寫法上不能與離散因變量模型中的Probit方程統(tǒng)一，但是在處理上兩者其實是一致的。為了簡化敘述本文直接給出“僅供實證描述”的Probit方程，這在形式上與離散模型相同，但需知來源區(qū)別顯著。

⑤這就如同隨機將企業(yè)抽取放入不同出口持續(xù)度的袋子里。隨機的因素雖然并不占據(jù)主導(dǎo)，但是對于最終形成的企業(yè)分布肯定存在影響，因而我們有必要先把這種自然影響剔除。

[1]包群，邵敏，侯維忠.出口改善了員工收入嗎[J].經(jīng)濟研究，2011，（9）：41－54.

[2]陳昊，謝超峰.外貿(mào)順差、貿(mào)易篩選與就業(yè)關(guān)系研究——基于月度數(shù)據(jù)的再檢驗[J].經(jīng)濟評論，2012，（2）：127－131.

[3]陳勇兵，李燕，周世民.中國企業(yè)出口持續(xù)時間及其決定因素[J].經(jīng)濟研究，2012，（7）：48－61.

[4]何茵.貿(mào)易自由化對中國城鎮(zhèn)勞動力市場性別歧視的影響[J].國際貿(mào)易問題，2007，（6）：27－33.

[5]馬雙，張劼，朱喜.最低工資對中國就業(yè)和工資水平的影響[J].經(jīng)濟研究，2012，（5）：132－146.

[6]石瑩.就業(yè)歧視理論研究新進展[J].經(jīng)濟學(xué)動態(tài)，2009，（10）：81－86.

[7]Arellano，M.，Bond，S.Some tests of specification for panel data：Monte Carlo evidence and an application to employment equations[J].Review of Economic Studies，1993（58）：277－297.

[8]Arellano，M.，Bover，O.Another look at the instrumental variable estimation of error components models[J].Journal of Economics，1995（68）：29－51.

[9]Helpman，E.，Itskhoki，O，Redding，S.Inequality and unemployment in a global economy[J].Econometrica，2010（78）：1239－1283.