劉 瓊，樂君杰，姚先國,3

(1.浙江大學(xué) 公共管理學(xué)院，浙江 杭州 310058；2.浙江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江杭州 310027；3.浙江大學(xué) 民生保障與公共治理研究中心，浙江 杭州 310058)

一、引言

勞動力市場上的性別工資差距一直以來備受經(jīng)濟(jì)學(xué)家和政策制定者關(guān)注。近年來，我國性別工資差距自市場化經(jīng)濟(jì)改革推進(jìn)以來不斷擴(kuò)大的現(xiàn)象悄然發(fā)生了改變，出現(xiàn)了縮小的趨勢。如夏慶杰等采用CHNS數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)性別工資差距2004—2009年間從13%上升到了33%，但到2011年時回落到了25%左右[1]。羅楚亮等通過分析CHIP 1995—2013年數(shù)據(jù)同樣發(fā)現(xiàn)性別工資差距在2007—2013年期間出現(xiàn)了縮小的態(tài)勢[2]。最近的研究還發(fā)現(xiàn)，城市招聘市場中，包括市場營銷和軟件工程師在內(nèi)的中高端白領(lǐng)職位出現(xiàn)了更加偏好女性的特征[3]。

是什么因素使得女性在勞動力市場獲取了更多回報，從而使得性別工資差距得以收斂？這背后一個不可忽視的力量是勞動力市場正在經(jīng)歷的普遍技能需求變革，以信息技術(shù)和自動化技術(shù)為代表的通用技術(shù)進(jìn)步全面重塑了勞動力市場的需求結(jié)構(gòu)。自動化機(jī)器和設(shè)備的使用使得工作場所降低了對體力和常規(guī)重復(fù)性技能的依賴，減少了大量常規(guī)的、可程序化的工作任務(wù)崗位，同時提高了抽象分析、人際互動等這些難以被自動化所替代的能力的需求[4-7]。這些變革的影響與勞動力市場的性別結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。和男性相比，女性在認(rèn)知技能方面具有比較優(yōu)勢[8]。女性尤其擅長溝通、協(xié)調(diào)等人際互動任務(wù)，來自心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的一系列文獻(xiàn)顯示男性和女性在利他性、外向性和宜人性方面具有顯著差異[9]，女性具有更好的移情能力(同理心)、情感識別能力和口頭交流能力[10-12]，這無疑使得她們在需要社交和人際互動的工作任務(wù)方面具有明顯優(yōu)勢。因此，工作場所技能需求的變化，彌補(bǔ)了女性體力方面的劣勢，強(qiáng)化了女性的優(yōu)勢特征，對女性而言可能是更有益的。

目前我國少有文獻(xiàn)關(guān)注性別工資差距縮小的原因，更缺乏將近年來勞動力市場工作任務(wù)需求特征與性別工資差距變化相聯(lián)系的實證分析。已有研究發(fā)現(xiàn)，勞動者在工作中運用的技能和所執(zhí)行的具體工作任務(wù)在工資決定和工資增長中發(fā)揮著重要作用[13-15]。本文認(rèn)為，如果勞動力市場需求增加的技能是女性更具有優(yōu)勢、回報更高的技能，那么技術(shù)進(jìn)步等因素帶來的工作任務(wù)需求變化就可能有助于性別工資差距的縮小。

二、文獻(xiàn)綜述

計算機(jī)及信息技術(shù)改變了勞動者在工作中具體執(zhí)行的任務(wù)，從而最終改變了對不同人力資本的需求。奧托(Autor)等在其開創(chuàng)性的工作中引入了一個基于任務(wù)的分析框架，將勞動力市場工作視為一系列工作任務(wù)的集合，并根據(jù)完成它們需要的技能與計算機(jī)技術(shù)是替代還是互補(bǔ)，將工作任務(wù)劃分為常規(guī)(routine)和非常規(guī)(non-routine)任務(wù)。常規(guī)任務(wù)是指那些在清晰的指令下能夠被機(jī)器設(shè)備所執(zhí)行的重復(fù)性和可程序化的認(rèn)知與操作任務(wù)，而非常規(guī)任務(wù)是指需要問題解決能力和復(fù)雜溝通技能從而不易被程序化和替代的任務(wù)[4]。此后的眾多研究如加斯曼(Gathmann)和遜伯格(Schonberg)[14]、阿西莫格魯(Acemoglu)和奧托(Autor)[6]以及吉多(Guido)[16]等照此定義將工作任務(wù)劃分為非常規(guī)認(rèn)知任務(wù)(non-routine cognitive task)、常規(guī)認(rèn)知和操作任務(wù)(routine cognitive and manual task)、非常規(guī)操作任務(wù)(non-routine manual task)三類(1)其他研究對工作任務(wù)的分類由于使用數(shù)據(jù)的不同存在細(xì)微的差異，但整體上均遵循以上定義。如斯皮茨歐勒(Spitz-Oener)、布萊克(Black)和斯皮茨歐勒根據(jù)德國數(shù)據(jù)將工作任務(wù)劃分為更具體的非常規(guī)分析、非常規(guī)互動、常規(guī)認(rèn)知、常規(guī)操作和非常規(guī)操作五類[17-18]。斯泰恩布里克納(Stinebrickner)等則根據(jù)獨有的面板數(shù)據(jù)將工作任務(wù)分為與人打交道、與信息打交道和與物體打交道三類，同時將每一類工作任務(wù)分為低技能和高技能[13]。但根據(jù)作者的定義可發(fā)現(xiàn)，低技能的這三類工作任務(wù)與常規(guī)任務(wù)十分吻合，而高技能任務(wù)則分別類似非常規(guī)的人際互動任務(wù)、分析任務(wù)和操作任務(wù)。。非常規(guī)認(rèn)知任務(wù)一般又分為非常規(guī)分析任務(wù)(non-routine analytical task)和非常規(guī)人際互動任務(wù)(non-routine interactive task)。前者是指需要進(jìn)行研究、分析和設(shè)計的工作任務(wù)，要求較高的抽象思考能力、解決問題能力和創(chuàng)造力，專家和技術(shù)人員該類任務(wù)的度量值往往最高；后者主要包括談判、游說、咨詢、團(tuán)隊合作和管理員工等任務(wù)，需要良好的與人交流、與同事和顧客共事的能力，主要代表職業(yè)包括經(jīng)理和專業(yè)服務(wù)崗位等。常規(guī)認(rèn)知和操作任務(wù)包括記錄、測量和簡單計算等不需要靈活處理的工作內(nèi)容，一般而言辦公室行政、生產(chǎn)線工人等該類任務(wù)的度量值最高。非常規(guī)操作任務(wù)則包含不需要較高的教育水平，但需要靈活的操作能力和良好的環(huán)境適應(yīng)能力來完成的工作內(nèi)容，如修理、安保和駕駛等[4，6，18](2)需要指出的是，工作任務(wù)所屬類型與生產(chǎn)中使用的技術(shù)有關(guān)。如隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，輔助醫(yī)療診斷技術(shù)和自動駕駛技術(shù)的出現(xiàn)可能使得以往典型的非常規(guī)的分析和操作任務(wù)成為常規(guī)任務(wù)[7]。。在發(fā)達(dá)國家，常規(guī)任務(wù)偏向型技術(shù)進(jìn)步(routine-biased technical change)的發(fā)生已得到一致共識。大量中等技能的常規(guī)任務(wù)崗位被技術(shù)所替代，而低技能和高技能的非常規(guī)任務(wù)崗位就業(yè)份額都出現(xiàn)了大幅增長[5-6]。經(jīng)驗研究還發(fā)現(xiàn)，工作任務(wù)對工資決定具有重要的解釋作用，非常規(guī)認(rèn)知任務(wù)(包括分析任務(wù)和人際互動任務(wù))與技術(shù)進(jìn)步更加互補(bǔ)，即計算機(jī)技術(shù)能提高執(zhí)行這些工作任務(wù)的勞動者的生產(chǎn)率[17]。這些任務(wù)在工資決定中表現(xiàn)為與勞動收入顯著正相關(guān)[15]，并獲得了比容易被技術(shù)替代的常規(guī)任務(wù)高得多的工資回報[13]，且其重要性不斷上升[19]。

縱觀已有文獻(xiàn)，工作任務(wù)需求和回報變化對性別工資差距的影響路徑可歸為兩類。第一類研究聚焦于不同技能回報變化的影響，根據(jù)韋爾奇(Welch)的智力—體力兩要素模型，男性技能是更加體力密集型的，女性技能則相對集中于智力方面，在認(rèn)知能力方面具有比較優(yōu)勢[20]。以計算機(jī)和自動化為代表的技術(shù)進(jìn)步變革提高了認(rèn)知技能相對運動技能的價格，從而將提高女性相對男性的工資收入。這一機(jī)制得到了相關(guān)經(jīng)驗研究如巴科羅(Bacolod)和布盧姆(Blum)[8]以及博德里(Beaudry)和路易斯(Lewis)[21]等的證實。稍有不同的是，亞馬古基(Yamaguchi)發(fā)現(xiàn)，認(rèn)知技能在性別之間沒有差別，但男性的運動技能要高于女性，因此運動技能回報的下降極大地解釋了美國1980—2010年間性別收入差距的縮小[22]。第二類研究則關(guān)注男性和女性工作任務(wù)投入變化的影響。計算機(jī)的普及提高了對女性勞動者的需求[23]，同時，布萊克和斯皮茨歐勒的研究結(jié)果顯示，男性和女性在工作場所中從事的工作任務(wù)出現(xiàn)了分野。女性的非常規(guī)分析任務(wù)和人際互動任務(wù)投入的增長速度高于男性，而常規(guī)認(rèn)知任務(wù)投入低于男性。因此，即使任務(wù)回報保持不變，工作任務(wù)需求的變化也能夠解釋1979—1999年期間聯(lián)邦德國幾乎50%的性別工資差距變化[18]。

最近的一些研究還特別關(guān)注了以上這些工作任務(wù)中非常規(guī)人際互動任務(wù)對縮小勞動力市場性別差距的影響。伯翰斯(Borghans)等人指出，來自技術(shù)和組織方面的變革提高了社交技能(people tasks，指與人打交道的能力，包括溝通、照顧和激勵等)在工作場所中的重要性，由于那些社交技能更為重要的職業(yè)雇傭了更多女性，其重要性的加速增長部分解釋了美國1970—1990年間性別工資差距的縮小[24]。蓋恩(Ngai)和彼得羅哥洛(Petrongolo)認(rèn)為，女性在更密集使用溝通交流和人際交往技能的服務(wù)業(yè)具有比較優(yōu)勢，因此服務(wù)業(yè)的增長提高了女性的勞動供給和相對工資[25]?？铺厮?Cortes)等將高薪職業(yè)或者那些更注重非常規(guī)認(rèn)知技能的職業(yè)，如經(jīng)理、金融分析和軟件工程師等定義為好工作，他們發(fā)現(xiàn)自1980年以來，盡管美國受過大學(xué)教育的女性勞動者供給增長大大超過男性，她們獲得好工作的可能性卻增加了，而男性獲得好工作的概率則在下降。他們認(rèn)為對這一現(xiàn)象的一個關(guān)鍵解釋在于這些職業(yè)內(nèi)社交技能需求及其重要性的大幅提高[26]。

目前我國已有研究和政策主要關(guān)注供給側(cè)因素如女性教育水平提升對縮小性別工資差距的作用[27]，僅有少量研究從需求側(cè)考察了技術(shù)進(jìn)步等帶來的技能需求變化對此的影響。魏下海等采用廣東佛山南海區(qū)制造業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)工廠內(nèi)生產(chǎn)線的升級給女性帶來了更高的工資回報，其邏輯解釋在于生產(chǎn)線的升級將降低對運動技能的需求，提高對認(rèn)知技能的需求，從而對女性更有益[28]。邢春冰等通過實證分析發(fā)現(xiàn)地區(qū)教育回報越高，則性別工資差距越低，并將這背后的力量歸結(jié)于技能偏向型技術(shù)進(jìn)步對高技能需求的作用。因為技術(shù)進(jìn)步提高了教育回報，從而使得具有認(rèn)知技能比較優(yōu)勢的女性更為受益[29]。這些研究肯定了技術(shù)進(jìn)步等帶來的需求變化對縮小性別工資差距的作用，但對具體影響路徑的論證仍十分有限，其結(jié)果解釋機(jī)理所依賴的假說也有待檢驗，影響機(jī)理仍是一個“黑匣”。本文利用世界銀行數(shù)據(jù)考察具體工作任務(wù)回報及其性別差異，為性別工資差距縮小的機(jī)理提供了一個可能的解釋。

三、數(shù)據(jù)、變量與實證模型

1.數(shù)據(jù)來源

本文考察不同類型工作任務(wù)的回報及其性別差異，首先需要解決的是工作任務(wù)類型的度量及其相關(guān)的數(shù)據(jù)問題。發(fā)展中國家的此類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)較為缺乏，根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，本文采用的是來自世界銀行的“就業(yè)和生產(chǎn)率技能”(Skills Toward Employment and Productivity, STEP)調(diào)查數(shù)據(jù)。該調(diào)查共覆蓋了12個發(fā)展中國家和地區(qū)，其中中國的相關(guān)數(shù)據(jù)來自2012年在云南的調(diào)查。STEP數(shù)據(jù)專門開發(fā)了工作任務(wù)模塊，直接對勞動者目前的工作內(nèi)容進(jìn)行調(diào)查以獲取工作任務(wù)相關(guān)信息。數(shù)據(jù)樣本選擇城鎮(zhèn)地區(qū)的住戶，在家庭成員樣本中隨機(jī)抽取一位勞動年齡人口(15—64歲)樣本，回答就業(yè)和具體工作內(nèi)容問題。此外，數(shù)據(jù)還包括了工作報酬、個人特征、企業(yè)特征等信息，并提供了個體抽樣概率，為本文的分析提供了較好的基礎(chǔ)。

2.工作任務(wù)定義與描述

(1)工作任務(wù)定義。迪卡洛(Dicarlo)等將STEP調(diào)查與發(fā)達(dá)國家研究常用的工作任務(wù)模塊的具體測量問題進(jìn)行了一一對應(yīng)[30]，本文參考都陽等[7]和迪卡洛等[30]的定義與分類，根據(jù)問卷信息將2012年STEP云南調(diào)查任務(wù)類型首先分為常規(guī)認(rèn)知型任務(wù)和非常規(guī)任務(wù)，其次再將非常規(guī)任務(wù)分為分析任務(wù)、人際互動任務(wù)和操作任務(wù)三類。因此，本文總共度量了四種工作任務(wù)，每類任務(wù)對應(yīng)的具體活動和度量如表1所示。

表1 工作任務(wù)定義

計算每一個勞動者的每項工作任務(wù)分值時，首先，對每個具體活動指標(biāo)采用min-max方法標(biāo)準(zhǔn)化，使之取值在0—1之間；其次，計算勞動者四類任務(wù)類型的工作任務(wù)分值，參照布萊克和斯皮茨歐勒的研究[18]，每個勞動者的各類工作任務(wù)分值可按如下公式計算：

(1)

其中，i為個體，j表示常規(guī)認(rèn)知任務(wù)、分析任務(wù)、人際互動任務(wù)和操作任務(wù)。如個體i在操作型任務(wù)上的活動數(shù)得分為1.2，而操作型任務(wù)總活動數(shù)為3，則該個體的操作型任務(wù)得分為0.4。

(2)工作任務(wù)特征描述。表2和表3分別匯報了各類型任務(wù)在不同教育程度和不同職業(yè)中的分布。由表2可見，非常規(guī)分析型和人際互動型任務(wù)，在本科及以上教育程度的勞動者中分布最高；常規(guī)認(rèn)知型任務(wù)大專教育程度勞動者所從事的最多，其次為高中；而操作型任務(wù)在初中及以下勞動者中分布最多。表3則顯示，常規(guī)認(rèn)知、分析、人際互動和操作這四類工作任務(wù)分布最密集的職業(yè)分別為辦公室行政、專業(yè)人員、經(jīng)理和工廠機(jī)器操作員，該分布與現(xiàn)實中各職業(yè)工作內(nèi)容十分吻合。由此可見，工作任務(wù)的分布與勞動者的教育程度和職業(yè)頗為匹配，且與現(xiàn)有文獻(xiàn)對其他勞動力市場的考察也較為一致[6]，說明本文的定義是合理的。

表2 各類型工作任務(wù)在不同教育程度中的分布

表3 各類型工作任務(wù)在不同職業(yè)中的分布

圖1比較了不同教育程度男性和女性勞動者在工作中使用的技能稟賦，其中低技能勞動者是指高中及以下教育程度的工人，而高技能勞動者是指大專及以上的個體。如前所述，工作中常規(guī)認(rèn)知任務(wù)容易被技術(shù)進(jìn)步和機(jī)器所替代，其需求和回報可能出現(xiàn)下降，本文參照巴科羅和布盧姆的研究[8]，匯報的是其他三類非常規(guī)任務(wù)與常規(guī)認(rèn)知任務(wù)的比值，用該比值展示的技能稟賦更有意義。圖1顯示，對于分析/常規(guī)認(rèn)知、互動/常規(guī)認(rèn)知比值而言，高技能勞動者的比值都要大大高于低技能勞動者，而操作/常規(guī)認(rèn)知比值在低技能勞動者中更高，這與文獻(xiàn)觀察一致，不同教育水平的勞動者聚集的任務(wù)類型并不相同。另外一個顯著特征是，無論是高技能還是低技能，男性在工作中執(zhí)行的三類任務(wù)比值普遍都要高于女性，即本文數(shù)據(jù)預(yù)示著男性的技能稟賦要優(yōu)于女性，女性相對從事更多容易被技術(shù)替代的常規(guī)認(rèn)知任務(wù)。這與美國等發(fā)達(dá)國家近年來的趨勢相反，而與其20世紀(jì)70年代的情況類似[8]。女性技能稟賦的劣勢可能是她們整體工資低于男性的一個原因，但若女性的某些技能回報高于男性，則該技能需求增長就可能縮小性別工資差距。

圖1 分析任務(wù)、人際互動任務(wù)和操作任務(wù)與常規(guī)認(rèn)知任務(wù)的比值

3.實證模型與變量選擇

本文的實證目的在于考察不同工作任務(wù)在我國勞動力市場上的回報以及這些回報在不同性別勞動者中的差異。為了實現(xiàn)第一個目的，參照巴科羅和布盧姆的研究[8]，考察如下方程：

(2)

進(jìn)一步地，為考察工作任務(wù)回報的性別差異，建立如下線性估計模型：

(3)

其中，female是性別虛擬變量，女性為1，男性為0，為本文第二個核心解釋變量。在公式(3)中，本文重點關(guān)注的是性別虛擬變量與四個任務(wù)變量交互項前面的系數(shù)δ。若δ大于0，表示工作中該類任務(wù)增長能夠縮小性別工資差距，反之若δ小于0，則表示工作中該類任務(wù)增長將擴(kuò)大性別工資差距。

表4為變量定義及描述性統(tǒng)計。由表4可見，男性平均月工資為2004元左右，女性為1888元左右，二者相差116元，在5%的統(tǒng)計水平下顯著。相比已有文獻(xiàn)，這個工資差距較小，可能是因為本文采用的是云南的數(shù)據(jù)，平均工資水平較低，且差距不如其他經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)的省份顯著。在具體任務(wù)分值方面，總體而言，女性操作任務(wù)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于男性，其他三種任務(wù)類型的分布數(shù)值上則較為接近。男性的人際互動略高于女性，而女性的分析任務(wù)和常規(guī)認(rèn)知任務(wù)則要高于男性，這與都陽等使用不同數(shù)據(jù)所發(fā)現(xiàn)的情況[7]類似，只是后者所呈現(xiàn)的差距要更小一些。

表4 主要變量統(tǒng)計描述

四、實證分析

1.基準(zhǔn)估計結(jié)果

表5匯報了模型(2)和(3)的回歸結(jié)果。第1列沒有控制工作任務(wù)和其與性別的交叉項，包括了教育和年資等所有控制變量。結(jié)果顯示，女性變量系數(shù)為-0.127，且在1%統(tǒng)計水平下顯著。這表明，平均而言，在個體教育程度和工作經(jīng)驗等可觀測特征一樣的情況下，女性工資水平依然要比男性低12.7%，性別工資差距較大。李實等發(fā)現(xiàn)我國城鎮(zhèn)女性勞動者工資約為男性的76%—89%[31]，本文的結(jié)果與之較為一致。

表5第2列在第1列控制變量基礎(chǔ)上，加入了前述所計算的四類工作任務(wù)類型變量，可以看到在控制教育程度等變量的情況下，非常規(guī)分析任務(wù)、人際互動任務(wù)和操作型任務(wù)系數(shù)顯著為正，而常規(guī)認(rèn)知型任務(wù)的回報顯著為負(fù)。即在其他變量一樣的情況下，在工作崗位中執(zhí)行非常規(guī)任務(wù)將獲得溢價，而執(zhí)行常規(guī)認(rèn)知型任務(wù)將使得勞動者在勞動力市場上的回報顯著降低。如前所述，近年來飛速發(fā)展的技術(shù)進(jìn)步，尤其是計算機(jī)信息技術(shù)和自動化系統(tǒng)，能夠高效而準(zhǔn)確地完成一些常規(guī)的、可程序化的工作內(nèi)容，當(dāng)勞動力成本上升時，從事常規(guī)認(rèn)知型任務(wù)的人力資本就容易隨著資本深化被蘊(yùn)含在機(jī)器中的技術(shù)資本所代替[4]，因此在勞動力市場上回報下降。而信息技術(shù)的發(fā)展仍然依賴人的創(chuàng)造力，需要進(jìn)行抽象思考的能力、解決問題的能力以及說服力[6]，故非常規(guī)任務(wù)難以被替代，且往往與技術(shù)進(jìn)步更加互補(bǔ)，尤其是分析任務(wù)和人際互動任務(wù)。因此執(zhí)行非常規(guī)任務(wù)將獲得額外的回報。此時女性變量系數(shù)變?yōu)?0.065，在5%統(tǒng)計水平下顯著，說明即使控制了工作中具體執(zhí)行的任務(wù)，男性依然比女性工資高5.6%，性別工資差異依然存在。

進(jìn)一步地，加入各項工作任務(wù)與女性的交叉項后，表5第3列結(jié)果顯示，女性的常規(guī)認(rèn)知任務(wù)和操作任務(wù)回報與男性沒有顯著差異，但人際互動任務(wù)回報和分析任務(wù)回報存在顯著性別差異(3)加入交互項后，女性和人際互動任務(wù)的主效應(yīng)變得不顯著，原因可能在于，加入交互項后多重共線性帶來的“方差膨脹”作用使得估計量的方差增大，從而導(dǎo)致了回歸系數(shù)的顯著性下降。在表5最后一列我們主要關(guān)注各交叉項前面的系數(shù)，而各變量主效應(yīng)的影響主要從第2列來進(jìn)行解讀。。女性的分析任務(wù)回報要低于男性，交叉項系數(shù)為-0.266，即女性分析任務(wù)回報(0.391-0.266)只有男性(0.391)的32%左右。而在人際互動任務(wù)回報方面，女性任務(wù)回報要顯著高于男性，交互任務(wù)與女性的交叉項系數(shù)為0.236，達(dá)到5%的顯著性水平。這表明，在其他條件保持一樣的情況下，女性的人際互動任務(wù)回報(0.236+0.034)是男性回報(0.034)的近8倍。由此可見，女性從事人際互動任務(wù)能夠獲得比男性更高的工資回報。

表5 不同工作任務(wù)回報及性別差異(基準(zhǔn)回歸)

其他控制變量的估計結(jié)果與現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)均較為一致。勞動者年教育回報為4.9%—6.1%，該回報相對現(xiàn)有研究而言較小[32]，這可能是因為本文使用的是云南的數(shù)據(jù)，我國幅員遼闊，教育回報在經(jīng)濟(jì)較為落后的地方相對平均水平而言要低。已婚狀態(tài)在第1列中顯著為正，表現(xiàn)為一定的溢價作用。已有研究指出婚姻溢價作用部分來自雇主偏好[33]，婚姻狀態(tài)是個體心理健康和可靠性的一個指標(biāo)。這與本文的結(jié)果較為一致，在控制工作任務(wù)后，已婚變量變得不再顯著，可能是由于工人執(zhí)行的具體工作任務(wù)已較好地反映了雇主的期待。父母上過高中對個體工資收入具有十分穩(wěn)健且顯著的正向作用。父母高教育水平一方面意味著由于遺傳和基因等作用，個體能力水平可能更高，另一方面也意味著個體所在原生家庭的社會經(jīng)濟(jì)地位更好，能夠為子代傳遞非認(rèn)知能力和提供社會資源，這些都有助于個體獲得更高的勞動收入。工作特征方面，工作時長對工資的影響不顯著。另外，考慮到個體的勞動收入并不會隨在企業(yè)的工作年限一直增長，而是會在某一時期進(jìn)入職業(yè)生涯的頂峰，本文參考已有文獻(xiàn)在方程中也放入了年資的二次項。結(jié)果顯示年資的系數(shù)顯著為正，而年資平方系數(shù)為負(fù)，這表明工資—年資確實呈倒“U”型曲線。最后，勞動者與企業(yè)簽訂書面合同對勞動者工資收入存在顯著正效應(yīng)，這可能源于勞動者本身的素質(zhì)及勞動合同的保護(hù)作用[34]。

2.處理效應(yīng)模型估計結(jié)果

根據(jù)以上分析，分析任務(wù)和人際互動任務(wù)存在顯著性別差異。然而，基準(zhǔn)回歸的OLS識別策略只能進(jìn)行相關(guān)關(guān)系判斷。個體從事的工作任務(wù)內(nèi)容可能與一些無法觀測的個體性格、能力等特征相關(guān)，而這些特征同時影響勞動收入。為了解決這一潛在內(nèi)生性問題，同時考慮到本文所用的截面數(shù)據(jù)較難尋找合適的工具變量，本文通過構(gòu)造二值變量，采用處理效應(yīng)模型(treatment effect moldel)，分別考察分析任務(wù)和人際互動任務(wù)對收入的影響及性別差異(4)本文也采用處理效應(yīng)模型對常規(guī)認(rèn)知任務(wù)和操作任務(wù)的回報及性別差異進(jìn)行了處理，結(jié)果與OLS十分接近，表現(xiàn)為與性別的交叉項均不顯著，限于篇幅在正文中未匯報。。

以人際互動任務(wù)為例，具體做法是，首先根據(jù)全部樣本的人際互動任務(wù)平均值，將樣本分為高人際互動任務(wù)組和低人際互動任務(wù)組，人際互動任務(wù)值大于等于樣本平均值的員工為高人際互動任務(wù)組，任務(wù)值小于樣本平均值的員工為低人際互動任務(wù)組。本文對人際互動任務(wù)采用的工具變量為同一職業(yè)內(nèi)其他樣本的人際互動任務(wù)均值，因為個體的任務(wù)值與從事同一種類型職業(yè)的個體任務(wù)值存在很強(qiáng)的相關(guān)性，而一般來說，在家庭住戶調(diào)查的樣本中，其他樣本的任務(wù)均值并不直接影響個體的勞動收入。此外，由于回歸模型中采用了個體權(quán)重，本文采用極大似然估計法(MLE)對處理效應(yīng)模型進(jìn)行估計。分析任務(wù)的內(nèi)生性處理與之類似。

表6給出了基于處理效應(yīng)模型的估計結(jié)果。實證驗證結(jié)果表明，在控制其他個體特征和就業(yè)特征變量的基礎(chǔ)上，高分析任務(wù)和人際互動任務(wù)均對個體工資收入具有顯著作用。但與表5不同的是，此時女性與分析任務(wù)交互項變得不再顯著。但女性與人際互動任務(wù)的交互項系數(shù)依然顯著為正，且在5%的顯著性水平下統(tǒng)計顯著。這表明，在考慮工作任務(wù)的內(nèi)生性問題后，男性和女性的分析任務(wù)回報沒有表現(xiàn)出顯著差異，但女性的人際互動任務(wù)回報仍然顯著高于男性。同時，表6最后兩行結(jié)果表明，處理效應(yīng)模型中回歸方程和選擇方程誤差項相關(guān)系數(shù)為負(fù)，且除最后一列外在至少5%的顯著性水平上拒絕相關(guān)系數(shù)為0的原假設(shè)，說明處理效應(yīng)模型結(jié)果較為合適。

表6 分析任務(wù)和人際互動任務(wù)回報及性別差異(處理效應(yīng)模型)

3.分組回歸結(jié)果

在以上分析基礎(chǔ)上，進(jìn)一步檢驗不同性別和技能的勞動者的不同工作任務(wù)回報，并根據(jù)以上結(jié)果重點關(guān)注人際互動任務(wù)和分析任務(wù)回報的性別差異。從表7中可見，女性從事分析任務(wù)時其回報相對男性處于劣勢，這主要體現(xiàn)在高技能樣本中。高技能女性樣本中分析任務(wù)的估計系數(shù)為0.339，高技能男性樣本中其估計系數(shù)為0.764，二者具有較大的差距。在低技能樣本中，雖然回歸系數(shù)也存在一定差距，但差距幅度不及高技能樣本，同時估計系數(shù)在男性和女性中均不顯著。

表7 不同技能和性別工人工作任務(wù)回報

與表5和表6一致的是，從事人際互動任務(wù)使女性獲得了更高的回報。無論是低技能群體還是高技能群體，女性的人際互動任務(wù)回報都要遠(yuǎn)高于男性。低技能和高技能女性的人際互動任務(wù)回歸系數(shù)分別為0.290和0.259，分別達(dá)到1%和5%的統(tǒng)計顯著水平，相應(yīng)男性的回歸系數(shù)并不顯著，且數(shù)值很小，分別為0.033和-0.083。這意味著女性在勞動力市場執(zhí)行人際互動任務(wù)回報更大。該結(jié)果也可與現(xiàn)有關(guān)于我國非認(rèn)知能力的一些研究遙相呼應(yīng)，如已有研究發(fā)現(xiàn)女性在宜人性和細(xì)心盡責(zé)方面相比男性均獲得了更高的回報[35-36]。但個人特征并不一定與完成工作場所特定任務(wù)所需要的技能完全重合，工作任務(wù)對工資決定具有更強(qiáng)的解釋力。

在人際互動中，讀取他人的信號并作出回應(yīng)是一種隱性知識，難以用一定符碼系統(tǒng)完整表述并被機(jī)器所理解，相比其他技能更難被技術(shù)所取代[37]。近年來勞動力市場大量常規(guī)性的中等技能任務(wù)減少，高技能和低技能的服務(wù)業(yè)就業(yè)份額則出現(xiàn)了大幅增長。而無論是金融、法律服務(wù)等專業(yè)技術(shù)崗位，還是銷售、個人服務(wù)等中低端服務(wù)業(yè)崗位，都需要展現(xiàn)直接面向顧客的結(jié)果，無一不需要很強(qiáng)的人際互動能力。此外，人際互動技能還能夠減少個體與他人的協(xié)調(diào)成本，提高團(tuán)隊合作的效率，在促使勞動者專業(yè)化和相互合作更加有效方面具有不可或缺的作用[19]。最新的研究發(fā)現(xiàn)人際互動技能在工作中變得越來越重要，它不僅與勞動者收入顯著正相關(guān)[15]，相比非常規(guī)分析任務(wù)甚至表現(xiàn)出了更快的增長[19]。都陽等也指出我國非常規(guī)互動型任務(wù)2005—2016年間出現(xiàn)了較大的增長[7]。本文結(jié)果意味著，女性在人際互動任務(wù)方面更高的回報將提高女性勞動力市場的相對收入，工作場所技能需求變化更有利于女性，從而起到縮小性別工資差距的作用。

五、結(jié)論

本文采用世界銀行“就業(yè)和生產(chǎn)率技能”調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了勞動者工作中執(zhí)行的工作任務(wù)的回報，以及這些回報的性別差異，以此為視角探討性別工資差距縮小的一個可能的機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)：工作中執(zhí)行常規(guī)認(rèn)知型任務(wù)回報顯著為負(fù)，而執(zhí)行包括分析、人際互動和操作任務(wù)在內(nèi)的非常規(guī)任務(wù)回報均顯著為正。此外，無論是高技能還是低技能勞動者，女性的人際互動型任務(wù)回報均遠(yuǎn)高于男性。這表明，工作場所人際互動任務(wù)需求增長和該任務(wù)回報性別異質(zhì)性可能是性別工資差距縮小的一個重要原因。

本文從工作任務(wù)回報性別差異和勞動力市場工作任務(wù)需求特征出發(fā)，對性別工資差距的縮小提供了一個新的解釋，所得結(jié)論也具有重要的政策意義。本文研究結(jié)果意味著女性在人際互動工作任務(wù)回報方面具有很強(qiáng)的優(yōu)勢，因此促進(jìn)人際互動任務(wù)需求增長和增加女性執(zhí)行此任務(wù)的頻率將有助于縮小女性與男性之間的工資差距。據(jù)此，本文提出如下幾點政策建議：首先，應(yīng)大力促進(jìn)服務(wù)業(yè)及其就業(yè)占比的提升。需要面對面交流互動的服務(wù)業(yè)無疑是更密集使用人際互動技能的行業(yè)，且人民收入水平的提高要求更高的服務(wù)質(zhì)量以及更廣泛的服務(wù)產(chǎn)品，但我國服務(wù)業(yè)GDP和就業(yè)所占比重雖然在增長，其與發(fā)達(dá)國家歷史同階段相比依然存在巨大差距。應(yīng)通過提高城市化水平、放松戶籍限制和勞動力流動以及放開行業(yè)管制等手段大力促進(jìn)我國服務(wù)業(yè)的發(fā)展。其次，應(yīng)創(chuàng)造更公平的職場競爭環(huán)境，減少對女性的歧視，使女性能夠獲得與男性同等的進(jìn)入更高層次崗位的機(jī)會。對女性的歧視往往造成她們職場的天花板效應(yīng)，這一性別工資差距的重要來源，阻礙了她們充分發(fā)揮自身優(yōu)勢以獲取更高成就。因此，縮小性別工資差距應(yīng)努力消除歧視的影響。再次，應(yīng)提供更完善的社會支持系統(tǒng)，如學(xué)齡前兒童看護(hù)和養(yǎng)老服務(wù)等，減輕女性應(yīng)對家庭照料需求的顧慮，鼓勵女性根據(jù)自身比較優(yōu)勢，減少從事容易被技術(shù)替代的常規(guī)任務(wù)，盡可能多地從事回報更高，也更具挑戰(zhàn)性的分析和人際互動任務(wù)，從而獲取更高勞動收入。最后，與傳統(tǒng)人力資本一樣，完成非常規(guī)任務(wù)的技能同樣可以通過投資和學(xué)習(xí)后天習(xí)得。因此，公共教育方面，應(yīng)打破社會刻板印象，在女性成長過程中為她們提供優(yōu)質(zhì)的教育資源以及恰當(dāng)?shù)穆殬I(yè)選擇引導(dǎo)。而公共就業(yè)服務(wù)部門則可以圍繞抽象分析和人際交往技能，開展語言表達(dá)、銷售技巧、程序設(shè)計等專業(yè)技能培訓(xùn)，以幫助女性勞動者獲得回報更高、更具發(fā)展前景的工作。