李雅楠+廖利兵

摘要：本文利用1991～2009年的中國營養(yǎng)與健康調(diào)查數(shù)據(jù)，使用基于RIF的分位數(shù)回歸分解方法分析了我國城鎮(zhèn)居民的性別收入差距及其演變?；赗IF的分位數(shù)回歸及分解表明：城鎮(zhèn)居民低收入分位數(shù)上的性別收入差距不斷擴大，高收入分位數(shù)上的性別收入差距有所降低。不同分位數(shù)上，特征效應對性別收入差距解釋的比重不斷下降；由系數(shù)效應帶來的性別歧視對性別收入差距解釋比重持續(xù)上升，系數(shù)效應成為造成低收入分位數(shù)性別收入差距擴大的重要因素。此外，教育的特征差異有利于性別收入差距的降低，但教育、職業(yè)及地區(qū)的系數(shù)差異對性別收入差距的擴大有重要的貢獻。

關鍵詞：性別收入差距；RIF分位數(shù)回歸

中圖分類號：F244.2 文獻標識碼：A 文章編號：1000-4149（2014）02-0086-10

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2014.02.010

收稿日期：2013-05-08；修訂日期：2013-08-01

基金項目：教育部人文社會科學基金青年項目“我國行業(yè)間工資差距的變動特征及決定因素”（11YJC790245）。

作者簡介：李雅楠，南開大學經(jīng)濟學院人口與發(fā)展研究所博士研究生；廖利兵，南開大學經(jīng)濟學院博士研究生。

The Research on Gender Wage Gap and Its Evolution：1991～2009

LI Yanan， LIAO Libing

（School of Economics， Nankai University， Tianjin 300071，China）

Abstract：Based on the CHNS data during the period of 1991 and 2009， this paper analysis the gender wage differential by using the decomposing method which is based on the RIF regression. The results show that the gender wage differential is getting large in the lower quantile， but the gap is declining in the highest quantile since the reform and opening up； the part of gap which can be explained by the “quality effect” is gradually declining， while the part of differential which can be explained by the “coefficient effect” is rising； in addition to that the difference in the education characteristic between the malefemale group is conducive to the reduction of the gender wage gap， but the coefficient differences in education， occupation and district make great contribution to the rising gender wage differential.

Keywords：gender wage gap； decomposition method based on RIF regression

一、引言

男女平等是我國的一項基本國策，也是現(xiàn)階段建設社會主義和諧社會的一項重要內(nèi)容。男女平等體現(xiàn)在政治、經(jīng)濟、文化、社會和家庭等多個方面，體現(xiàn)在勞動經(jīng)濟學研究中主要表現(xiàn)為研究男女在勞動力市場的經(jīng)濟地位是否平等。改革開放前，中國政府在勞動力就業(yè)和工資領域保持較高的性別平等程度，這主要是由于在計劃經(jīng)濟體制下，政府統(tǒng)一安排就業(yè)和分配工資。改革開放以后，伴隨著市場在資源配置過程當中發(fā)揮著越來越重要的作用，政府對勞動力市場的干預越來越小，從而男女勞動力的性別收入差距也開始發(fā)生變化。國內(nèi)外的文獻使用不同的方法分析我國改革開放以來的性別收入差距，其中大部分研究發(fā)現(xiàn)我國改革開放以來城鎮(zhèn)居民的性別收入差距有了不同程度的擴大。古斯塔夫森（Gustafasson）與李實（Li）使用1988、1995年的城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)1988～1995年的性別收入差距有所上升[1]。張俊森等使用1998～2004年的城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)男性女性收入差距在這一階段下降了10.1%[2]。遲巍則使用1987、1996及2004年的城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)分析了我國城市的性別收入差距，發(fā)現(xiàn)20世紀80年代我國的性別收入差距較小，90年代以后性別收入差距不斷擴大且主要集中在低收入群體中[3]。

但對于性別收入差距擴大的原因，不同的學者持有的觀點是不同的。古斯塔夫森與李實使用BlinderOaxaca分解方法，分析認為1988～1995年的性別收入差距主要是由系數(shù)效應引起的，只有不到一半的差距可以由特征效應解釋[4]。王天夫等使用1995～2003年的CHIP數(shù)據(jù)及CGSS數(shù)據(jù)分析了城市的性別收入差距，他們認為城市的性別收入差距隨個體與再分配中心距離的遠近而發(fā)生變化，遠離再分配中心的女性收入低，性別收入差距大，斷裂的社會主義分配理論是造成性別收入差距的重要原因[5]。王美艷使用五城市（上海、武漢、沈陽、福州和西安）的勞動力調(diào)查數(shù)據(jù)，從行業(yè)進入的角度入手，運用Brown分解方法分析得出行業(yè)內(nèi)工資差異是造成性別收入差異的主要原因[6]。葛玉好針對上述文獻未解決的指數(shù)基準和選擇偏差問題，使用Appleton分解方法從部門選擇的角度對這一問題進行了分析，結(jié)果表明，部門選擇對性別收入差距的影響不大，部門內(nèi)工資差異對性別收入差異的影響比較大[7]。

前面提到的三種性別收入差距分解方法（BlinderOaxaca、Brown以及Appleton分解方法）主要關注性別的條件均值差異，并沒有考察整個收入分布不同區(qū)間的性別收入差異[8]。而在整個收入的不同區(qū)間內(nèi)，個人稟賦特征和收益率特征分布是不同的，因此，在不同的收入分位數(shù)上，性別收入差距可能會表現(xiàn)出不同特征。那么，改革開放至今，我國的男女性別收入差距在不同的收入分位數(shù)上是擴大還是縮小了？這種性別收入差距擴大或縮小的原因是由什么因素引起的？現(xiàn)有的文獻少有從這個角度探討，本文運用1991～2009年的中國營養(yǎng)與調(diào)查數(shù)據(jù)，使用基于RIF回歸的分解方法試圖對上述問題做出解答。

二、研究方法

傳統(tǒng)的經(jīng)典明瑟收入回歸方程為：后面實證程序可以分成兩個階段：第一階段，由于各分位數(shù)能夠全面地刻畫工資分布狀況，文中選擇5個有代表性的分位點（0.1、0.25、0.5、0.75、0.9），在控制影響工資的其他因素的基礎上，使用再中心影響函數(shù)RIF回歸得到性別在不同階段不同分位數(shù)上對工資的影響；第二階段，使用BlinderOaxaca的分解方法對性別收入差距進行分解，計算各解釋變量對性別收入差距產(chǎn)生的影響。

三、數(shù)據(jù)來源和統(tǒng)計描述

1.數(shù)據(jù)來源及變量描述

本文分析使用的數(shù)據(jù)是美國北卡羅萊納大學組織的中國健康和營養(yǎng)調(diào)查（CHNS）的調(diào)查數(shù)據(jù)。到目前為止CHNS網(wǎng)站公布的調(diào)查年份包括1989、1991、1993、1997、2000、2002、2004、2006和2009年。雖然該調(diào)查的主要目的是了解中國居民的健康和營養(yǎng)狀況，但也包含教育、就業(yè)和收入的信息，因而這些數(shù)據(jù)對本文的研究非常有用。為了比較全面地考察我國城鎮(zhèn)居民性別收入差距及其變化趨勢，本文選取1991年、1993年、1997年、2000年、2006年和2009年六次調(diào)查的數(shù)據(jù)，參考黃乾、周興的研究分別將1991年和1993年的數(shù)據(jù)合并，1997年和2000年的數(shù)據(jù)合并，2006年和2009年的數(shù)據(jù)合并，即把六個調(diào)查年份劃分為三個階段，改革第一階段（1991～1993年）、改革第二階段（1997～2000年）、改革第三階段（2006～2009年），這有助于擴充樣本量[11]。本文分析的數(shù)據(jù)將年齡控制在16～65歲，計量分析使用的變量主要有以下幾個。

（1）收入。文中所使用的收入為小時收入，計算方法為年收入除以年工作小時數(shù)，并取對數(shù)。其中，年收入為月工資加上月補貼后乘以12，再加上年獎金；年工作小時數(shù)為年工作月數(shù)乘上30/7，再乘上周工作天數(shù)和天工作小時數(shù)計算得到的。計量分析中使用的是小時收入的對數(shù)。

（2）教育。CHNS調(diào)查問卷中將受教育程度定義了6個類別：小學畢業(yè)、初中畢業(yè)、高中畢業(yè)、中等技術學校和職業(yè)學校畢業(yè)（下文簡稱為中專及技校）、大?；虼髮W畢業(yè)、碩士及以上，本文的計量分析中將大?；虼髮W畢業(yè)與碩士及以上合并為一個類別。

（3）單位性質(zhì)。CHNS調(diào)查問卷中工作單位類型有8種，包括政府部門、國有事業(yè)單位和研究所、國有企業(yè)、小集體企業(yè)（如鄉(xiāng)鎮(zhèn)所屬）、大集體企業(yè)（縣、市、省所屬）、家庭聯(lián)產(chǎn)承包農(nóng)業(yè)、私營和個體企業(yè)、三資企業(yè)。本文將前三種單位類型定義為1，后五種單位類型定義為0。

（4）單位規(guī)模。CHNS調(diào)查問卷中的“單位規(guī)模”總共有三種：20人以下、20～100人、100人以上。本文把單位職工在100人以上的定義為1，100人以下的定義為0。

（5）自我雇傭。CHNS調(diào)查問卷中“工作地位”中有兩項為有雇工的個體經(jīng)營者及無雇工的個體經(jīng)營者，文中將這兩項定義為1，其他工作地位定義為0。

（6）固定合同。CHNS調(diào)查問卷中“你在此工作中的地位”有三項分別為：為他人或單位工作的長期工、為他人或單位工作的合同工及臨時工。文中將前兩項定義為1，最后一項定義為0。

（7）職業(yè)。文中參考周興、張鵬的職業(yè)排序方法[12]，將CHNS調(diào)查問卷中的職業(yè)從高往低依次定義為：高級管理者（高級專業(yè)技術工作者、管理員、行政官員和經(jīng)理以及軍官和警官）定義為1；專業(yè)技術人員（一般專業(yè)技術工作者、辦公室一般工作人員、士兵及警察）定義為2；工人（技術工人或熟練工人、非技術工人或熟練工人）定義為3；服務人員（司機、服務行業(yè)人員、運動員、演員、演奏員）定義為4；農(nóng)業(yè)人員（農(nóng)民、漁民、獵人）定義為5。

（8）地區(qū)。文中將遼寧、黑龍江、山東、江蘇定義為東部地區(qū)；河南、湖北、湖南定義為中部地區(qū)；廣西、貴州定義為西部地區(qū)。

各主要變量的描述性統(tǒng)計情況見表1。

表1給出了三個階段計量分析中使用的主要變量的均值。從表1中可以發(fā)現(xiàn)，三個階段中男性的小時工資均大于女性的小時工資，第三階段中，男性的小時工資是女性小時工資的近兩倍；此外，從時間上看，兩個群體中第二階段的小時工資大于第一階段的小時工資，而第三階段的小時工資大于第二階段的小時工資。文中僅分析兩個群體中大專及大學學歷所占比重的變化，其他學歷比重的變化不再詳述；隨著大眾教育的普及，兩個群體中該學歷所占的比重逐漸增加；從教育的性別差異上看，第一階段中，男性該學歷所占的比重（0.099）遠大于女性該學歷所占的比重（0.049），但隨著女性受教育程度的日益提高，在第三階段中，女性大專及大學學歷所占的比重甚至超過了男性該學歷所占的比重。從單位性質(zhì)上看，隨著市場改革的逐步深入，兩個群體在國有單位工作的比重均有了大幅度的下降；從性別差異角度看，第一階段中女性在國有單位工作的比重大于男性，但在后兩個階段中，男性在國有單位工作的比重均低于女性，且與第二階段相比，第三階段中性別差異更大。從單位規(guī)模上看，兩個階段中男性在大規(guī)模單位工作的比重均大于女性的比重。從固定合同上看，改革開放以來，與單位性質(zhì)的變化趨勢一致，固定合同在兩個群體中所占的比重都有較大幅度的下降，第一階段中，兩個群體中固定合同所占的比重均在90%以上，但在第三階段中，該比重已下降至60%以下。從性別差異上看，第一階段中，女性群體中擁有固定合同的比重大于男性群體中擁有該合同的比重，但在后兩個階段中，男性群體中擁有固定合同的比重均大于女性擁有該合同的比重。從職業(yè)角度看，每個階段中，男性在高級管理者中所占的比重均遠大于女性在該職業(yè)中所占的比重；而女性在專業(yè)技術人員及服務人員中所占的比重大于男性在該類職業(yè)中所占的比重；在工人職業(yè)中，第一階段，男性在該職業(yè)中的比重大于女性，在其他兩個階段中，女性在該職業(yè)中所占的比重均大于男性；農(nóng)民職業(yè)中，前兩階段，男性所占的比重大于女性，最后一個階段中，女性的比重大于男性。

2.工資分布

為了觀察不同性別的工資在三個階段的縱向變化情況，文中給出了三個階段分性別的核密度工資分布圖，如圖1所示。可以看出，第二階段的工資分布在第一階段工資分布的右側(cè)，而第三階段的工資分布在第二階段的右側(cè)，這說明隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，城鎮(zhèn)居民的工資不斷上升；但工資分布的離散程度不斷增加，方差上升，這說明工資在增長的同時，內(nèi)部收入差距不斷擴大。此外，圖1中每個階段女性的工資分布均位于男性工資分布的左側(cè)，這意味著整體上女性的工資分布低于男性的工資分布；與第一、第二階段相比，第三階段女性的工資分布與男性工資分布的差距更大。為了更詳細觀察不同階段性別收入差距的變化，將圖1中不同分位數(shù)上男性的小時收入對數(shù)減去女性的小時收入對數(shù)可以得到每個階段不同分位數(shù)點上的性別收入差距，如圖2所示。從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，第一階段、第二階段不同分位數(shù)點上的性別收入差距分布趨勢大致相同，且第二階段最高分位數(shù)上的性別收入差距略低于第一階段的高分位數(shù)上的工資差距；但第三階段低收入分位數(shù)上的性別收入差距遠大于前兩階段，而高分位數(shù)上的性別收入差距低于前兩階段，即性別收入差距在低收入群體里更大。

四、計量分析結(jié)果及討論

1.收入的決定因素

表2報告了1991/1993年、1997/2000年、2006/2009年三個階段城鎮(zhèn)居民收入方程的回歸分析結(jié)果。文中主要關注性別對收入的影響，從表2中可以看出，性別對三個階段所有分位數(shù)上的收入影響均在1%的顯著性上顯著為正，但該影響系數(shù)在不同階段、不同分位數(shù)上的系數(shù)存在較大差異。表2僅給出三個分位數(shù)的變化情況，為了更清楚地觀察不同分位數(shù)上性別對收入的影響系數(shù)，圖3畫出了三個階段更多分位數(shù)上性別對收入影響的RIF回歸系數(shù)。從圖3中可以看出，性別在不同分位數(shù)上對收入的影響系數(shù)的變化趨勢在三個階段是不一致的：在前兩個階段中，隨著分位數(shù)的提高，性別對收入的影響系數(shù)逐漸上升，在最高分位數(shù)（90%）上略有下降，但在第三階段中，隨著分位數(shù)點的提高，性別對收入的影響系數(shù)逐漸下降，在65%～85%的分位數(shù)上最低，但之后略有上升，這意味著前兩個階段中性別對高分位數(shù)上收入的影響系數(shù)大于其對低分位數(shù)的影響系數(shù)，而第三階段與之相反。此外，三個階段中，在中低分位數(shù)上，前兩個階段性別對收入的影響系數(shù)均低于第三階段的影響系數(shù)，而在高分位數(shù)上，第三階段的影響系數(shù)低于前兩個階段的影響系數(shù)，這意味著隨著市場開放的深入，低分位數(shù)上性別對收入的影響程度逐漸上升，高分位數(shù)上性別所起的作用有所下降，這進一步說明了近年來相對于高收入群體的性別收入差距，低收入群體的性別收入差距問題愈發(fā)嚴重。

年齡對工資的影響系數(shù)在三個階段的所有分位數(shù)上均顯著為正，而年齡的平方在絕大多數(shù)分位數(shù)上對工資的影響系數(shù)顯著為負，這與傳統(tǒng)的明瑟方程一致；且三個分位數(shù)上年齡對工資的影響系數(shù)在三個階段中均經(jīng)歷了先上升再下降的變化趨勢，年齡對各分位數(shù)的影響系數(shù)均在第二階段達到最大。三個階段中教育程度的相關虛擬變量對絕大多數(shù)分位數(shù)上的工資有顯著的正影響；但在第一階段，高中學歷對低分位數(shù)（25%）收入沒有影響，第二階段中高中學歷對高分位數(shù)（75%）收入無影響；在中分位數(shù)（50%）上，隨著我國經(jīng)濟發(fā)展，高中學歷對收入的影響系數(shù)逐漸增加，在其他分位數(shù)上，高中學歷對收入的影響略有下降；對于中專學歷而言，該學歷僅在第一階段中對高分位數(shù)（75%）無顯著影響，但在第二、三階段對所有的分位數(shù)均有顯著的正的影響，且影響系數(shù)逐漸增加，在第三階段中達到最大；此外，大專及以上學歷在第一階段中僅對中分位數(shù)（50%）有顯著的正的影響，但在后兩個階段對所有的分位數(shù)有顯著的正的影響，且第三階段的大學及以上學歷對收入的影響系數(shù)大于前兩個階段；最后，大多數(shù)分位數(shù)上大專及以上學歷在各階段的影響系數(shù)均大于其他兩種學歷的影響系數(shù)。國有單位在前兩個階段對大多數(shù)分位數(shù)上收入的影響顯著為負，但對第三階段的多數(shù)分位數(shù)的影響顯著為正，這意味著與改革的前兩個階段相比，改革的第三階段國有部門的優(yōu)勢有了恢復性的增長。自我雇傭?qū)Φ谝浑A段、第三階段所有分位數(shù)上收入的影響顯著為正，但對第二階段的收入無顯著影響，這主要是因為第二階段位于1998年金融危機時期，不利于中小企業(yè)的發(fā)展；且自我雇傭?qū)Φ谝浑A段收入的影響系數(shù)大于其對第三階段收入的影響，這從側(cè)面反映了第三階段改革步伐放慢后，非國有部門的優(yōu)勢有所下降，這同張義博2012年的研究一致[13]。固定合同對多數(shù)分位數(shù)上的收入影響顯著為正，值得注意的是，每個階段中固定合同對低收入分位數(shù)的影響系數(shù)均大于其對高分位數(shù)的影響系數(shù)。職業(yè)1對三個階段所有分位數(shù)的影響系數(shù)均顯著為正，而另外三種職業(yè)對多數(shù)分位數(shù)上收入的影響系數(shù)并沒有那么顯著。東部及中部地區(qū)對前兩個階段的工資影響顯著為正，就東部地區(qū)而言，第二階段其對工資的影響系數(shù)大于第一階段的影響系數(shù)，而中部地區(qū)，第一階段的影響系數(shù)大于第二階段的影響系數(shù)，但中部地區(qū)在第三階段僅對中低分位數(shù)（25%、75%）收入有顯著影響。

2.性別收入差距分解

表2給出了性別在各階段各分位數(shù)對收入的影響，在此基礎上，表3使用基于RIF回歸的分解方法給出了性別收入差距的分解結(jié)果。為了后面分析的方便，文中在分解時對相關變量進行了合并，主要合并為以下幾個類別：①將年齡和年齡的平方合并為年齡；②將中專、高中等教育虛擬變量合并為教育；③固定合同、單位性質(zhì)與前面計量回歸中使用的變量相同；④將所有職業(yè)分類虛擬變量及自我雇傭合并為職業(yè)；⑤將東部、中部地區(qū)虛擬變量合并為地區(qū)。

從表3中可以看出，中低分位數(shù)（25%、50%）上的性別收入的總差異持續(xù)增加，在第三階段達到最大，而高分位數(shù)上的總差異經(jīng)歷了先增加再降低的變化趨勢；此外，前兩個階段中，高分位數(shù)上的性別收入總差異均大于中低分位數(shù)上的總差異，而第三階段中，低分位數(shù)（25%）上的性別收入總差異最大，高分位數(shù)（75%）上的性別收入差異最小，這與文中前面的統(tǒng)計描述一致，即伴隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，低收入組的性別收入差距持續(xù)擴大，而高收入組的性別收入差距有所降低。從特征效應上看，第一階段中，特征效應解釋了較大部分的總差異，在中低分位數(shù)（25%、50%）上，特征效應解釋了近40%的總差異，但在高分位數(shù)（75%）上，特征效應解釋了15%的總差異；第二階段特征效應對各分位數(shù)上總差異的解釋均在15%左右，遠低于第一階段特征效應解釋的比重；與第二階段相比，第三階段中低分位數(shù)（25%、50%）對總差異的解釋較低，分別為4%和9%，在第75%的分位數(shù)上，特征效應解釋的比重略低于第二階段。

年齡、職業(yè)、單位性質(zhì)是造成各階段各分位數(shù)上性別收入差異特征效應的重要因素。具體而言，第一階段中，年齡對各收入分位數(shù)上特征效應的影響最大，各收入分位數(shù)上年齡對特征效應的解釋均在55%以上；職業(yè)、單位性質(zhì)的特征差異對第一階段各收入分位數(shù)上特征效應的影響次之，各收入分位數(shù)職業(yè)對特征效應的解釋在20%以上，而單位性質(zhì)對低收入分位數(shù)的特征效應解釋較低，僅解釋了特征效應的4%，但在第75%的分位數(shù)上，職業(yè)對特征效應的貢獻度達到了35%；教育及地區(qū)差異對特征效應的解釋較低；此外，固定合同在第一階段各分位數(shù)上有助于縮小性別收入差距。第二階段中年齡對各收入分位數(shù)上特征效應的影響依舊最大；不同于第一階段的是，地區(qū)、職業(yè)差異對第二階段的特征效應有重要的影響，而教育對第25%分位數(shù)上特征效應的影響為負，單位性質(zhì)則有助于降低中高收入分位數(shù)（50%、75%）上的性別收入差異。不同于前兩個階段，職業(yè)在第三階段中是影響特征效應的最重要因素；年齡對特征效應的影響次之，其中，年齡特征差異僅是影響中高分位數(shù)特征效應的重要因素，但對低收入分位數(shù)特征效應的影響不大；地區(qū)對第三階段特征效應的影響較低；最后，教育及固定合同在第三階段各收入分位數(shù)上都有助于降低性別收入差距。

特征效應的另一面就是系數(shù)效應，特征效應是由個體自身所擁有的特征差異所引起的，這部分差異是合理的，而系數(shù)效應是當個體擁有同樣特征時收益率的不同造成的，這部分差異一般被認為是由市場對弱勢群體歧視引起的。系數(shù)效應是導致各階段性別收入差距的最主要原因。第一階段中，年齡及地區(qū)兩個因素是造成系數(shù)效應的重要因素，在第25%分位數(shù)上，年齡的系數(shù)差異利于縮小性別收入差距，但在后兩個分位數(shù)上，年齡對系數(shù)效應的貢獻度遠大于其他因素對系數(shù)效應的貢獻度；此外，職業(yè)在第25%分位數(shù)上有助于縮小性別收入差距，但在第50%、75%分位數(shù)上是造成系數(shù)效應的重要因素；固定合同在第25%分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為正，但對第50%、75%分位數(shù)上的系數(shù)效應影響為負；教育的系數(shù)差異在所有分位數(shù)上均利于縮小性別收入差距，即第一階段女性教育收益率高于男性的教育收益率，劉澤云認為這種現(xiàn)象是由女性教育程度提高引起的[14]。不同于第一階段，年齡的系數(shù)差異在第二階段各分位數(shù)上均有助于縮小性別收入差距，單位性質(zhì)的系數(shù)差異在各收入分位數(shù)上卻是影響系數(shù)效應的重要因素，地區(qū)對系數(shù)效應的影響次之；而職業(yè)在第25%分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為負，對其他分位數(shù)的系數(shù)效應影響為正；此外，教育在中低分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為負，但在高分位數(shù)（75%）上對系數(shù)效應的影響為正。第三階段中，地區(qū)、職業(yè)及教育的系數(shù)差異對系數(shù)效應的影響較大；年齡在中低分位數(shù)上對系數(shù)效應有重要的影響，但在高分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為負；單位性質(zhì)對中位數(shù)（50%）上的系數(shù)效應影響為負，但對其他分位上的系數(shù)效應影響為正；最后，固定合同在所有分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響均為負，是降低第三階段系數(shù)效應的重要因素。

綜上可知：隨著市場化的逐步深入，各收入分位數(shù)上由特征效應解釋的性別收入差距比重不斷降低，而由性別歧視所引起的不可解釋的性別收入差距比重有增大的趨勢；尤其是低收入分位數(shù)上由特征效應解釋的比重下降速度更快。

五、結(jié)論與政策建議

本文利用中國營養(yǎng)健康調(diào)查數(shù)據(jù)分階段分析了我國城鎮(zhèn)居民性別收入差距及其演變。文中將1991～2009年樣本劃分為三階段，改革第一階段（1991、1993年）、改革第二階段（1997、2000年）和改革第三階段（2006、2009年），并使用RIF分位數(shù)回歸分析了三個階段中不同分位數(shù)上性別對收入的影響，在此基礎上使用基于RIF分位數(shù)回歸的分解方法分析了不同階段不同分位數(shù)上性別收入差異的大小及其產(chǎn)生的原因，主要研究結(jié)論有以下幾點。

第一，性別對各階段各分位數(shù)上的收入都有顯著的正向影響。就性別影響系數(shù)在不同收入分位數(shù)上的變化趨勢而言，前兩個階段，影響系數(shù)隨分位數(shù)的上升呈倒U型的變化趨勢，而第三階段，影響系數(shù)隨分位數(shù)的上升呈U型的變化趨勢；此外，伴隨著經(jīng)濟的發(fā)展及市場化的深入，性別對低收入分位數(shù)的影響系數(shù)不斷增加，對高收入分位數(shù)上的影響系數(shù)略有下降。

第二，隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，低收入分位數(shù)上的性別收入總差異持續(xù)擴大，而高收入組的性別收入總差異有所降低。此外，各收入分位數(shù)上的性別收入差距可以用特征效應進行解釋的比重不斷降低，而由性別歧視所引起的不可解釋的比重有增大的趨勢，低收入分位數(shù)上可以由特征效應解釋的比重下降速度較快。

第三，三個階段中，不同因素對不同收入分位數(shù)上性別收入差距影響的重要性程度在三個階段變化不大。年齡、職業(yè)及地區(qū)的特征差異是影響特征效應的重要因素；此外，隨著女性教育程度的增加，性別收入差距略有下降。地區(qū)的系數(shù)差異是影響系數(shù)效應的重要因素，但隨著市場化的深入，年齡成為影響低收入分位數(shù)系數(shù)效應的重要因素，職業(yè)及教育的系數(shù)差異也日益成為影響性別收入擴大的重要原因。

基于上述結(jié)論，本文提出以下幾點政策建議：首先，近年來，處于低收入分位數(shù)的女性是勞動力市場歧視的對象，且這種歧視程度不斷增加。因此，應當取消針對低收入分位數(shù)上女性勞動者的工資歧視，依靠法律增加對低收入群體的關注和保護，這有利于縮小逐漸增加的性別收入差距。其次，由于教育特征差異是降低各分位數(shù)上性別收入差距的重要因素，而職業(yè)及教育回報率的差異是性別收入差距擴大的重要因素。因此，應進一步提高女性的教育水平，尤其是提高低收入分位數(shù)女性的教育水平，這對于縮小性別收入差距有重要的意義。此外，政府應當大力提倡同工同酬，矯正企業(yè)針對女性的就業(yè)歧視和工資歧視行為。

[HJ60x]

參考文獻：

[1] Gustafsson， B.， Li S. Economic Transformation and the Gender Earnings Gap in Urban China[J]. Journal of Population Economics， 2000，13（2）.

[2] Junsen Zhang， Jun Han et al.What Has Happened to the Gender Earnings Differential in Urban China during 1988-2004[R].Working paper， 2007.

[3] 遲巍. 中國城市性別收入差距研究[J]. 統(tǒng)計研究， 2008，（8）.

[4] 同[1].

[5] 王天夫， 賴揚恩， 李博柏. 城市性別收入差異及其演變：1995-2003[J]. 社會學研究， 2008，（2）.

[6] 王美艷. 中國城市勞動力市場上的性別收入差距[J]. 經(jīng)濟研究， 2005，（12）.

[7] 葛玉好. 部門選擇對性別收入差距的影響：1988—2001年[J]. 經(jīng)濟學（季刊）， 2007，（1）.

[8] 鄧峰，丁小浩. 人力資本、勞動力市場分割與性別收入差距[J].社會學研究， 2012，（5）.

[9] Firpo， S.，N.Fortin，T. Lemieux. Unconditional Quantile Regressions[J].Econometrica， 2009，77（3）.

[10] Fortin，N.， T. Lemieux， S. Firpo. Decomposition Methods in Economics[J].Handbook of Labor Economics， 2011，（4）.

[11] 黃乾，周興.城鎮(zhèn)職工與農(nóng)民工收入差距的變遷：1989～2009[R]，2013.

[12] 周興，張鵬.代際間的職業(yè)傳承與收入流動[R]，2013.

[13] 張義博.公共部門與非公共部門收入差異的變遷[J].經(jīng)濟研究，2012，（4）.

[14]劉澤云.女性教育收益率為何高于男性？——基于工資性別歧視的分析[J].經(jīng)濟科學，2008，（2）.

年齡、職業(yè)、單位性質(zhì)是造成各階段各分位數(shù)上性別收入差異特征效應的重要因素。具體而言，第一階段中，年齡對各收入分位數(shù)上特征效應的影響最大，各收入分位數(shù)上年齡對特征效應的解釋均在55%以上；職業(yè)、單位性質(zhì)的特征差異對第一階段各收入分位數(shù)上特征效應的影響次之，各收入分位數(shù)職業(yè)對特征效應的解釋在20%以上，而單位性質(zhì)對低收入分位數(shù)的特征效應解釋較低，僅解釋了特征效應的4%，但在第75%的分位數(shù)上，職業(yè)對特征效應的貢獻度達到了35%；教育及地區(qū)差異對特征效應的解釋較低；此外，固定合同在第一階段各分位數(shù)上有助于縮小性別收入差距。第二階段中年齡對各收入分位數(shù)上特征效應的影響依舊最大；不同于第一階段的是，地區(qū)、職業(yè)差異對第二階段的特征效應有重要的影響，而教育對第25%分位數(shù)上特征效應的影響為負，單位性質(zhì)則有助于降低中高收入分位數(shù)（50%、75%）上的性別收入差異。不同于前兩個階段，職業(yè)在第三階段中是影響特征效應的最重要因素；年齡對特征效應的影響次之，其中，年齡特征差異僅是影響中高分位數(shù)特征效應的重要因素，但對低收入分位數(shù)特征效應的影響不大；地區(qū)對第三階段特征效應的影響較低；最后，教育及固定合同在第三階段各收入分位數(shù)上都有助于降低性別收入差距。

特征效應的另一面就是系數(shù)效應，特征效應是由個體自身所擁有的特征差異所引起的，這部分差異是合理的，而系數(shù)效應是當個體擁有同樣特征時收益率的不同造成的，這部分差異一般被認為是由市場對弱勢群體歧視引起的。系數(shù)效應是導致各階段性別收入差距的最主要原因。第一階段中，年齡及地區(qū)兩個因素是造成系數(shù)效應的重要因素，在第25%分位數(shù)上，年齡的系數(shù)差異利于縮小性別收入差距，但在后兩個分位數(shù)上，年齡對系數(shù)效應的貢獻度遠大于其他因素對系數(shù)效應的貢獻度；此外，職業(yè)在第25%分位數(shù)上有助于縮小性別收入差距，但在第50%、75%分位數(shù)上是造成系數(shù)效應的重要因素；固定合同在第25%分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為正，但對第50%、75%分位數(shù)上的系數(shù)效應影響為負；教育的系數(shù)差異在所有分位數(shù)上均利于縮小性別收入差距，即第一階段女性教育收益率高于男性的教育收益率，劉澤云認為這種現(xiàn)象是由女性教育程度提高引起的[14]。不同于第一階段，年齡的系數(shù)差異在第二階段各分位數(shù)上均有助于縮小性別收入差距，單位性質(zhì)的系數(shù)差異在各收入分位數(shù)上卻是影響系數(shù)效應的重要因素，地區(qū)對系數(shù)效應的影響次之；而職業(yè)在第25%分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為負，對其他分位數(shù)的系數(shù)效應影響為正；此外，教育在中低分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為負，但在高分位數(shù)（75%）上對系數(shù)效應的影響為正。第三階段中，地區(qū)、職業(yè)及教育的系數(shù)差異對系數(shù)效應的影響較大；年齡在中低分位數(shù)上對系數(shù)效應有重要的影響，但在高分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為負；單位性質(zhì)對中位數(shù)（50%）上的系數(shù)效應影響為負，但對其他分位上的系數(shù)效應影響為正；最后，固定合同在所有分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響均為負，是降低第三階段系數(shù)效應的重要因素。

綜上可知：隨著市場化的逐步深入，各收入分位數(shù)上由特征效應解釋的性別收入差距比重不斷降低，而由性別歧視所引起的不可解釋的性別收入差距比重有增大的趨勢；尤其是低收入分位數(shù)上由特征效應解釋的比重下降速度更快。

五、結(jié)論與政策建議

本文利用中國營養(yǎng)健康調(diào)查數(shù)據(jù)分階段分析了我國城鎮(zhèn)居民性別收入差距及其演變。文中將1991～2009年樣本劃分為三階段，改革第一階段（1991、1993年）、改革第二階段（1997、2000年）和改革第三階段（2006、2009年），并使用RIF分位數(shù)回歸分析了三個階段中不同分位數(shù)上性別對收入的影響，在此基礎上使用基于RIF分位數(shù)回歸的分解方法分析了不同階段不同分位數(shù)上性別收入差異的大小及其產(chǎn)生的原因，主要研究結(jié)論有以下幾點。

第一，性別對各階段各分位數(shù)上的收入都有顯著的正向影響。就性別影響系數(shù)在不同收入分位數(shù)上的變化趨勢而言，前兩個階段，影響系數(shù)隨分位數(shù)的上升呈倒U型的變化趨勢，而第三階段，影響系數(shù)隨分位數(shù)的上升呈U型的變化趨勢；此外，伴隨著經(jīng)濟的發(fā)展及市場化的深入，性別對低收入分位數(shù)的影響系數(shù)不斷增加，對高收入分位數(shù)上的影響系數(shù)略有下降。

第二，隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，低收入分位數(shù)上的性別收入總差異持續(xù)擴大，而高收入組的性別收入總差異有所降低。此外，各收入分位數(shù)上的性別收入差距可以用特征效應進行解釋的比重不斷降低，而由性別歧視所引起的不可解釋的比重有增大的趨勢，低收入分位數(shù)上可以由特征效應解釋的比重下降速度較快。

第三，三個階段中，不同因素對不同收入分位數(shù)上性別收入差距影響的重要性程度在三個階段變化不大。年齡、職業(yè)及地區(qū)的特征差異是影響特征效應的重要因素；此外，隨著女性教育程度的增加，性別收入差距略有下降。地區(qū)的系數(shù)差異是影響系數(shù)效應的重要因素，但隨著市場化的深入，年齡成為影響低收入分位數(shù)系數(shù)效應的重要因素，職業(yè)及教育的系數(shù)差異也日益成為影響性別收入擴大的重要原因。

基于上述結(jié)論，本文提出以下幾點政策建議：首先，近年來，處于低收入分位數(shù)的女性是勞動力市場歧視的對象，且這種歧視程度不斷增加。因此，應當取消針對低收入分位數(shù)上女性勞動者的工資歧視，依靠法律增加對低收入群體的關注和保護，這有利于縮小逐漸增加的性別收入差距。其次，由于教育特征差異是降低各分位數(shù)上性別收入差距的重要因素，而職業(yè)及教育回報率的差異是性別收入差距擴大的重要因素。因此，應進一步提高女性的教育水平，尤其是提高低收入分位數(shù)女性的教育水平，這對于縮小性別收入差距有重要的意義。此外，政府應當大力提倡同工同酬，矯正企業(yè)針對女性的就業(yè)歧視和工資歧視行為。

[HJ60x]

參考文獻：

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[3] 遲巍. 中國城市性別收入差距研究[J]. 統(tǒng)計研究， 2008，（8）.

[4] 同[1].

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[6] 王美艷. 中國城市勞動力市場上的性別收入差距[J]. 經(jīng)濟研究， 2005，（12）.

[7] 葛玉好. 部門選擇對性別收入差距的影響：1988—2001年[J]. 經(jīng)濟學（季刊）， 2007，（1）.

[8] 鄧峰，丁小浩. 人力資本、勞動力市場分割與性別收入差距[J].社會學研究， 2012，（5）.

[9] Firpo， S.，N.Fortin，T. Lemieux. Unconditional Quantile Regressions[J].Econometrica， 2009，77（3）.

[10] Fortin，N.， T. Lemieux， S. Firpo. Decomposition Methods in Economics[J].Handbook of Labor Economics， 2011，（4）.

[11] 黃乾，周興.城鎮(zhèn)職工與農(nóng)民工收入差距的變遷：1989～2009[R]，2013.

[12] 周興，張鵬.代際間的職業(yè)傳承與收入流動[R]，2013.

[13] 張義博.公共部門與非公共部門收入差異的變遷[J].經(jīng)濟研究，2012，（4）.

[14]劉澤云.女性教育收益率為何高于男性？——基于工資性別歧視的分析[J].經(jīng)濟科學，2008，（2）.

年齡、職業(yè)、單位性質(zhì)是造成各階段各分位數(shù)上性別收入差異特征效應的重要因素。具體而言，第一階段中，年齡對各收入分位數(shù)上特征效應的影響最大，各收入分位數(shù)上年齡對特征效應的解釋均在55%以上；職業(yè)、單位性質(zhì)的特征差異對第一階段各收入分位數(shù)上特征效應的影響次之，各收入分位數(shù)職業(yè)對特征效應的解釋在20%以上，而單位性質(zhì)對低收入分位數(shù)的特征效應解釋較低，僅解釋了特征效應的4%，但在第75%的分位數(shù)上，職業(yè)對特征效應的貢獻度達到了35%；教育及地區(qū)差異對特征效應的解釋較低；此外，固定合同在第一階段各分位數(shù)上有助于縮小性別收入差距。第二階段中年齡對各收入分位數(shù)上特征效應的影響依舊最大；不同于第一階段的是，地區(qū)、職業(yè)差異對第二階段的特征效應有重要的影響，而教育對第25%分位數(shù)上特征效應的影響為負，單位性質(zhì)則有助于降低中高收入分位數(shù)（50%、75%）上的性別收入差異。不同于前兩個階段，職業(yè)在第三階段中是影響特征效應的最重要因素；年齡對特征效應的影響次之，其中，年齡特征差異僅是影響中高分位數(shù)特征效應的重要因素，但對低收入分位數(shù)特征效應的影響不大；地區(qū)對第三階段特征效應的影響較低；最后，教育及固定合同在第三階段各收入分位數(shù)上都有助于降低性別收入差距。

特征效應的另一面就是系數(shù)效應，特征效應是由個體自身所擁有的特征差異所引起的，這部分差異是合理的，而系數(shù)效應是當個體擁有同樣特征時收益率的不同造成的，這部分差異一般被認為是由市場對弱勢群體歧視引起的。系數(shù)效應是導致各階段性別收入差距的最主要原因。第一階段中，年齡及地區(qū)兩個因素是造成系數(shù)效應的重要因素，在第25%分位數(shù)上，年齡的系數(shù)差異利于縮小性別收入差距，但在后兩個分位數(shù)上，年齡對系數(shù)效應的貢獻度遠大于其他因素對系數(shù)效應的貢獻度；此外，職業(yè)在第25%分位數(shù)上有助于縮小性別收入差距，但在第50%、75%分位數(shù)上是造成系數(shù)效應的重要因素；固定合同在第25%分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為正，但對第50%、75%分位數(shù)上的系數(shù)效應影響為負；教育的系數(shù)差異在所有分位數(shù)上均利于縮小性別收入差距，即第一階段女性教育收益率高于男性的教育收益率，劉澤云認為這種現(xiàn)象是由女性教育程度提高引起的[14]。不同于第一階段，年齡的系數(shù)差異在第二階段各分位數(shù)上均有助于縮小性別收入差距，單位性質(zhì)的系數(shù)差異在各收入分位數(shù)上卻是影響系數(shù)效應的重要因素，地區(qū)對系數(shù)效應的影響次之；而職業(yè)在第25%分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為負，對其他分位數(shù)的系數(shù)效應影響為正；此外，教育在中低分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為負，但在高分位數(shù)（75%）上對系數(shù)效應的影響為正。第三階段中，地區(qū)、職業(yè)及教育的系數(shù)差異對系數(shù)效應的影響較大；年齡在中低分位數(shù)上對系數(shù)效應有重要的影響，但在高分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響為負；單位性質(zhì)對中位數(shù)（50%）上的系數(shù)效應影響為負，但對其他分位上的系數(shù)效應影響為正；最后，固定合同在所有分位數(shù)上對系數(shù)效應的影響均為負，是降低第三階段系數(shù)效應的重要因素。

綜上可知：隨著市場化的逐步深入，各收入分位數(shù)上由特征效應解釋的性別收入差距比重不斷降低，而由性別歧視所引起的不可解釋的性別收入差距比重有增大的趨勢；尤其是低收入分位數(shù)上由特征效應解釋的比重下降速度更快。

五、結(jié)論與政策建議

本文利用中國營養(yǎng)健康調(diào)查數(shù)據(jù)分階段分析了我國城鎮(zhèn)居民性別收入差距及其演變。文中將1991～2009年樣本劃分為三階段，改革第一階段（1991、1993年）、改革第二階段（1997、2000年）和改革第三階段（2006、2009年），并使用RIF分位數(shù)回歸分析了三個階段中不同分位數(shù)上性別對收入的影響，在此基礎上使用基于RIF分位數(shù)回歸的分解方法分析了不同階段不同分位數(shù)上性別收入差異的大小及其產(chǎn)生的原因，主要研究結(jié)論有以下幾點。

第一，性別對各階段各分位數(shù)上的收入都有顯著的正向影響。就性別影響系數(shù)在不同收入分位數(shù)上的變化趨勢而言，前兩個階段，影響系數(shù)隨分位數(shù)的上升呈倒U型的變化趨勢，而第三階段，影響系數(shù)隨分位數(shù)的上升呈U型的變化趨勢；此外，伴隨著經(jīng)濟的發(fā)展及市場化的深入，性別對低收入分位數(shù)的影響系數(shù)不斷增加，對高收入分位數(shù)上的影響系數(shù)略有下降。

第二，隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，低收入分位數(shù)上的性別收入總差異持續(xù)擴大，而高收入組的性別收入總差異有所降低。此外，各收入分位數(shù)上的性別收入差距可以用特征效應進行解釋的比重不斷降低，而由性別歧視所引起的不可解釋的比重有增大的趨勢，低收入分位數(shù)上可以由特征效應解釋的比重下降速度較快。

第三，三個階段中，不同因素對不同收入分位數(shù)上性別收入差距影響的重要性程度在三個階段變化不大。年齡、職業(yè)及地區(qū)的特征差異是影響特征效應的重要因素；此外，隨著女性教育程度的增加，性別收入差距略有下降。地區(qū)的系數(shù)差異是影響系數(shù)效應的重要因素，但隨著市場化的深入，年齡成為影響低收入分位數(shù)系數(shù)效應的重要因素，職業(yè)及教育的系數(shù)差異也日益成為影響性別收入擴大的重要原因。

基于上述結(jié)論，本文提出以下幾點政策建議：首先，近年來，處于低收入分位數(shù)的女性是勞動力市場歧視的對象，且這種歧視程度不斷增加。因此，應當取消針對低收入分位數(shù)上女性勞動者的工資歧視，依靠法律增加對低收入群體的關注和保護，這有利于縮小逐漸增加的性別收入差距。其次，由于教育特征差異是降低各分位數(shù)上性別收入差距的重要因素，而職業(yè)及教育回報率的差異是性別收入差距擴大的重要因素。因此，應進一步提高女性的教育水平，尤其是提高低收入分位數(shù)女性的教育水平，這對于縮小性別收入差距有重要的意義。此外，政府應當大力提倡同工同酬，矯正企業(yè)針對女性的就業(yè)歧視和工資歧視行為。

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[4] 同[1].

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[6] 王美艷. 中國城市勞動力市場上的性別收入差距[J]. 經(jīng)濟研究， 2005，（12）.

[7] 葛玉好. 部門選擇對性別收入差距的影響：1988—2001年[J]. 經(jīng)濟學（季刊）， 2007，（1）.

[8] 鄧峰，丁小浩. 人力資本、勞動力市場分割與性別收入差距[J].社會學研究， 2012，（5）.

[9] Firpo， S.，N.Fortin，T. Lemieux. Unconditional Quantile Regressions[J].Econometrica， 2009，77（3）.

[10] Fortin，N.， T. Lemieux， S. Firpo. Decomposition Methods in Economics[J].Handbook of Labor Economics， 2011，（4）.

[11] 黃乾，周興.城鎮(zhèn)職工與農(nóng)民工收入差距的變遷：1989～2009[R]，2013.

[12] 周興，張鵬.代際間的職業(yè)傳承與收入流動[R]，2013.

[13] 張義博.公共部門與非公共部門收入差異的變遷[J].經(jīng)濟研究，2012，（4）.

[14]劉澤云.女性教育收益率為何高于男性？——基于工資性別歧視的分析[J].經(jīng)濟科學，2008，（2）.