国有部门和非国有部门中的性别工资差异_基于双重样本选择模型的经验研究

国有部门和非国有部门中的性别工资差异

①

———)

,

, 用于分析东北地区国有部门和非国有部门的性别工资差异。结果表明:无论在国有部门还是在非国有部门, 女性工资水平均低于男性工资水平, 前者的性别工资差异明显低于后者的性别工资差异; 性别歧视是导致性别工资差异的主要原因, 国有部门中的性别歧视程度明显高于非国有部门中的性别歧视程度; 在国有部门中性别歧视主要来源于部门内部同工不同酬的工资歧视, 而在非国有部门中性别歧视主要来源于劳动参与和部门选择带来的就业歧视。

关键词　劳动力市场　工资　性别歧视　双重样本选择模型中图分类号　F22410　　文献标识码　A

G ender W age G ap in State and Non 2state Sector

　　Abstract :By building t he dual sample selectio n model of wage equation in state sector and non 2state sector , and using t he correspo nding decomposition met hod of gender wage gap , t his paper analyze gender wage gap in state and non 2state sector in t he nort heast of China. Bot h in state and non 2state sector , female wages were lower t han male wages , and gender wage gap in state sector was lower t han in non 2state sector 1Bot h in state and non 2state sector , gender discrimination is t he main reason of gender wage gap , and t he extent of gender discrimination is significantly higher in state sector t han in no n 2state sector 1In state sector , gender wage gap mainly comes from t he gender wage discrimination , while employment discrimina 2tion which comes from labor force participation and sector choose is t he key reason of gender wage gap in non 2state sector 1

K ey w ords :Labor Market ; Wage ; Gender Discrimination ; Double Sample Se 2lection Model

①本文得到教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(05JJ D790079、08JJ D790153) 和吉林大学研究生创新基

金资助项目(20101003) 的资助。

引　　言

在计划经济时代, 由于中国推行男女“同工同酬”的工资分配制度, 劳动力性别工资差异不大, 性别歧视不明显。随着由计划经济向市场经济转型, 劳动力市场绩效不断提高, 但性别工资差异却不断扩大。性别工资差异的不断扩大, 是市场化的必然结果, 所致, 在中国经济学界一直存在争议(李春玲、李实, ) 所有制结构方面上存在明显的市场分割, 度, 异扩大的成因(Liu 等, , 、薛欣欣, 2008) 。然而, 相。

, 成功地解决了参与个体和非参与个。然而, 在研究不同部门工资决定时, 不仅涉及参与和非参与选择偏差问题, 而且涉及部门选择偏差问题。目前, 大多数关于不同部门工资决定问题的研究通常采用三种途径:第一, 在工资方程中通过引入虚拟变量表示不同部门, 观察虚拟变量回归系数以识别不同部门工资是否存在差异(Poterba 和Rueben , 1994; Mueller , 1998; Disney 和G osling , 2008) , 该途径存在的问题是模型假设不同部门中影响工资的其他因素作用效果相同, 但实际上相同解释变量在不同部门工资方程的回归系数通常存在较大差异; 第二, 应用Heckman 方法解决部门选择偏差问题, 并对不同部门工资方程分别进行回归分析(Garc ía 2P érez 和Jimeno , 2006; G impelson 和L ukiyanova , 2009; Berson , 2009) , 该途径存在的问题是忽略了参与和非参与样本选择偏差问题①; 第三, 应用多元选择模型处理样本选择偏差问题(Tansel , 1998; Danh 和Long , 2002; Tansel , 2004) , 该途径存在的问题是模型假设影响个体劳动参与和部门选择的因素完全相同且两种选择是相互独立的, 但实际上劳动参与决策和部门选择决策通常是密切相关的。因此, 应用上述三种途径中的任何一种对不同部门工资方程进行回归的结果必然是有偏的。

事实上, Tunali (1986) 提出考虑劳动参与和部门选择的双重样本选择模型(double sample selection model ) , 即首先修正劳动参与的样本选择偏差, 然后修正部门选择的样本选择偏差。但由于Tunali 模型仅适用于劳动参与和部门选择相互独立的情景, 而现实经济中劳动参与和部门选择常常是密切相关的, 故Tunali 模型应用极为有限。Heit mueller (2006) 提出劳动参与和部门选择存在相关性的双重样本选择模型, 并用于分析苏格兰公有部门和私有部门间的工资差异, 为不同部门工资决定的研究提供了一条有效途径。然而, 迄今为止经济学者尚未将双重样本选择模型应用于不同部门不同性别(或种族、户籍) 工资差异分析中。

基于上述分析, 本文拟依据东北地区2006年劳动力市场调查数据, 借鉴Heit mueller (2006) 的思想, 建立国有部门和非国有部门工资方程的双重样本选择模型, 提出国有部门和非国有部门中的性别工资差异分解方法, 用于分析国有部门和非国有部门中性别工资差异的成因。本文的第一部分将论述分析方法, 第二部分对数据进行统计描述, 第三部分对回归结果进行分析, 最后给出本文的研究结论。

①目前, 国内学者(陈戈等, 2005; 邢春冰, 2005; 尹志超、甘犁, 2009) 关于不同部门工资决定的研究大多采

用这种研究途径。

国有部门和非国有部门中的性别工资差异・93・

一、分析方法

11工资方程设定

工资方程是度量性别工资差异的基础, 为了分析国有部门和非国有部门的性别工资差异, 需要对两个部门中男性和女性的工资方程分别进行回归。ln Y i , j , k =X ′i , j , βk j , i , j , k

(1)

其中, j =m , f , , ln Y i

2

) 表示个体i 小时工资对数, X i , ε～N (0, σ

:

γP i =Z ′+u i i μS i =B ′+v i i

33

(2) (3)

其中, P i 3和S i 3为潜变量, Z 和B 表示个体特征向量, γ和μ表示回归系数, u i ～

N (0, 1) 和v i ～N (0, 1) 表示随机扰动项。由于潜变量不可观察, 定义两个指示函数:

P i =

1　当P i 3>0时0　当P i 3≤0时1　当　S i 3>0时0　当　S i 3≤0时

S i =

其中, P i 表示个体i 是否劳动参与(1表示参与, 0表示不参与) , S i 表示个体i 是否选

择进入国有部门(1表示进入国有部门, 0表示进入非国有部门) 。显然, S i 只有在P i =1条件下才可观察到。

根据劳动供给理论, 个体受教育水平与劳动参与概率正相关。随着年龄增长, 个体劳动参与概率呈现先上升后下降趋势。婚姻状况是影响个体劳动参与的重要变量, 已婚男性通常会增加劳动供给, 而已婚女性则可能会降低劳动供给。地区经济发展水平越高, 个体参与劳动力市场的概率越大。除影响个体劳动参与的变量外, 由于国有部门和非国有部门中职业分布存在差异, 个体的职业类型也会影响个体部门选择。因此, 本文选择受教育年限、年龄、婚姻状况(虚拟变量, 以未婚为参照组) 、职业(虚拟变量, 以负责人作为参照组) 和地区(虚拟变量, 以辽宁为参照组) 作为部门选择方程的解释变量。

如果个体劳动参与决策和部门选择决策相互独立, 即误差项相关系数ρuv =0, 则可以借鉴Heckman 两步骤方法, 首先对方程(2) 和(3) 进行Probit 回归, 并构造样本选择偏差修正项; 然后, 将劳动参与和部门选择两个修正项作为解释变量加入到工资方程(1) 中, 应用OL S 法对工资方程进行估计。

国有部门工资方程的劳动参与和部门选择修正项可以分别表示为:

λγγ^i , P 1=

(4) (5)

・94・《数量经济技术经济研究》2010年第12期

非国有部门工资方程的劳动参与和部门选择修正项可以分别表示为:

λγγ^i , P 0=

(6) (7)

) 和Φ(・) 其中,

, 因此^i , P 1=i , , uv 两个选择方程建立双变量Probit 模型(, 假定(εj , u , v )

服从均值为0, j , :

2

σσjj 　jj v 　jj u

∑=

j

2

σσ　　v 　vu 2

σ　　　　u

则国有部门工资方程的劳动参与和部门选择修正项可以分别表示为:

λγ^i , P 1=

μγZ ′i ^, i ^, ρuv ) 21/2) /F (B ′(1-ρuv ) μγZ ′i ^, i ^, ρuv ) 21/2) /F (B ′(1-ρuv )

(8) (9)

非国有部门工资方程的劳动参与和部门选择修正项可以分别表示为:

λγ^i , P 0=

μγZ ′-ρi ^, i ^, uv ) 21/2) /F (-B ′(1-ρuv ) μγZ ′-ρi ^, i ^, uv ) 21/2) /F (-B ′(1-ρuv )

(10) (11)

) 为二元标准正态分布函数。则国有部门和非国有部门工资方程分别表示其中, F (・

为:

E (ln Y i , 1|X ′P i =1, S i =1) i , E (ln Y i , 0|X ′P i =1, S i =0) i ,

βρλρλ=X ′^i , P 1+σ^i , S 1i , 11+σ11u 111v 1βρλρλ=X ′^i , P 0+σ^i , S 0i , 00+σ00u 000v 0

(12) (13)

根据工资理论, 工资主要取决于个体人力资本水平, 人力资本可以由可观测的受教育程度和经验加以描述, 通常受教育程度和经验与工资水平正相关。同时, 个体从事的职业类型

和所处地区的经济发展水平会对个体工资水平产生重要影响。因此, 本文选择受教育程度(虚拟变量, 以初中及以下作为参照组) 、经验、经验平方、职业(虚拟变量, 以负责人作为参照组) 和地区(虚拟变量, 以辽宁为参照组) 作为工资方程的解释变量。

21性别工资差异分解

依据对国有部门和非国有部门中男性和女性工资方程(12) 和(13) 的回归结果, 可以将国有(或非国有) 部门中性别工资差异分解为:

国有部门和非国有部门中的性别工资差异・95・

ρm , uk λρm , kk λ　　ln Y m , k -ln Y f , k =(X ′^m , Pk +σ^m , Sk ) -m , βk ^m , k +σm , kk m , kk

(X ρf , uk λρf , vk λ ′^f , Pk +σ^f , Sk ) f , βk ^f , k +σf , kk f , kk

β=(X ′ ′^m , k +X ′^m , k -β^f , k ) +m , k -X f , k ) βf , k (

(σρm , uk λρm , vk λ^m , Pk +σ^m , Sk ) m , kk m , kk

-

(σρf , uk λρf , vk λ^f , Pk +σ^f , Sk ) f , kk f , kk (14)

其中, ln Y 表示预测得到的对数工资均值, X 表示个体特征向量均值, β^N k

λ的系数向量, λ^=∑^i /N k 为修正项平均值(N k k i =1

在方程(14) 中, (X ′ ′^m , k k m , k -X f , k ) β差异, 为性别工资差异中可解释部分; m , k β^f , , (

差异导致的工资差异, 通常将其视为部门内的性别工资歧

m , uk ρm , vk λρf , uk λρf , vk λ视; , Pj +^m , Sk ) 和(σ^f , Pk +σ^f , Sk ) m , m , kk f , kk f , kk , 也是性

, 根据Choudhury (1993) 的观点, 本文将其视为就业歧视在性别工资差异上的体现。

二、数据的统计描述

本文分析所使用的数据来自于2006年东北地区城镇劳动力抽样调查, 该数据涵盖了东北地区大部分城市, 调查内容涉及个体年龄、性别、受教育程度、就业状况、职业类型、工作时间和工资等个人基本信息。由于本文主要关注城市劳动力市场中的性别工资差异, 因此将样本范围限制为16岁～60岁之间居住于城市的劳动年龄人口, 得到男性样本量为9385, 其中辽宁省、吉林省和黑龙江省分别为3908、2691和2786; 女性样本量为9311, 其中辽宁省、吉林省和黑龙江省分别为3912、2653和2746。表1给出了城市劳动力市场的劳动参与状况的统计描述, 可以发现总体劳动参与率为73186%, 其中男性为86146%, 而女性为61117%, 说明男性劳动参与率明显高于女性劳动参与率。

表1

劳动力总　体男　性女　性

劳动力市场劳动参与状况

参　与

[1**********]96

非参与

[1**********]5

　　表2给出了个体劳动参与影响因素的统计描述, 可以发现无论女性还是男性, 参与个体

的平均受教育年限均高于非参与个体的平均受教育年限, 说明受教育年限有助于个体劳动参与; 参与个体平均年龄低于非参与个体平均年龄, 说明随着年龄的增长个体倾向于退出劳动力市场; 劳动参与男性已婚比例高于非劳动参与男性已婚比例, 而劳动参与女性已婚比例低于非劳动参与女性已婚比例, 这主要源于男性和女性的家庭角色存在差异, 一般来说, 已婚男性对家庭承担更多的经济责任, 而已婚女性通常需要更多的时间照顾家庭。通过比较男性和女性劳动参与的影响因素可以发现, 劳动参与男性受教育年限略低于劳动参与女性受教育年限, 而劳动参与男性年龄略高于劳动参与女性年龄, 暗示着女性的劳动参与倾向要略低于男性劳动参与倾向; 男性市场工资明显高于女性市场工资, 暗示着男性劳动参与倾向将高于女性劳动参与倾向, 同时劳动力市场可能存在性别工资歧视。

・96・

表2　　

个体特征

《数量经济技术经济研究》2010年第12期

个体劳动参与影响因素的描述统计

男　性

参　与

非参与

[***********]76

51女　性

参　与

[***********]

415756

非参与

1010014受教育年限年　龄已　婚小时工资

[***********]45

　　, (、事业单位和国有企业) 和非国) 之间存在着明显的工资差异。表3给出了, 可以发现无论是男性还是女性, ; 无论是国有部门还是非国有部门, 男性的工资水平均高于女性的工资水平, 暗示着城市劳动力市场中可能存在性别工资歧视。同时, 男性和女性在国有部门和非国有部门的就业比例也存在差异, 男性和女性在国有部门就业的比例分别为48134%和45133%, 而在非国有部门就业的比例分别为51166%和54167%, 即男性在国有部门就业比例高于女性, 而女性在非国有部门就业比例高于男性, 暗示着男性和女性在就业方面可能存在性别歧视。

表3

劳动力

人　数

男　性女　性

39222582

参与个体在国有和非国有部门的工资和分布状况

国　有

小时工资

[1**********]9

非国有

人　数

41913114

小时工资

[1**********]1

　　个体就业的部门选择和工资差异与个体属性和职业类型密切相关。表4给出了在国有部门和非国有部门就业的男性和女性个体属性的统计描述①, 可以发现无论是男性还是女性,

国有部门中个体平均受教育年限均明显高于非国有部门中个体平均受教育年限, 说明人力资源在国有部门和非国有部门间分布不均衡, 受教育年限高有助于个体在国有部门就业; 国有部门中个体平均年龄高于非国有部门, 主要源于国有部门的竞争压力要小于非国有部门的竞争压力, 导致随着年龄的增长个体倾向于在国有部门就业, 同时由于国有部门劳动力流动不畅, 年长个体的不流动限制了年轻个体进入国有部门; 国有部门中已婚个体比例高于非国有部门已婚个体比例, 一方面源于国有部门个体平均年龄稍高, 另一方面源于国有部门工作相对轻松; 在国有部门中个体从事技术职业的比例明显高于非国有部门中个体从事技术职业的比例, 说明国有部门科技含量高, 对技术人员需求较大, 导致高学历个体易于进入国有部门。由于在国有部门就业个体受教育程度较高, 从事技术职业比例较高, 按照经济理论预期, 国有部门工资水平应高于非国有部门工资水平。

①根据相关研究经验, 本文将经验界定为年龄减受教育年限再减6。

国有部门和非国有部门中的性别工资差异

表4　　

个体属性

国　有

受教育年限年　龄经　验婚姻状况负责人技术人员生产操作

[***********][***********]014459

・97・

国有部门和非国有部门中男性和女性的个体属性

男　性

非国有

[***********][***********]5015257

女　性

国　有

[***********][***********]011882

非国有

[***********][***********]341

　　通过观察表3可以发现, 在国有部门中男性比女性工资高6184%, 而在非国有部门中男性比女性工资高25136%, 国有部门的性别工资差异明显低于非国有部门。通过观察表4却发现, 在国有部门中女性受教育年限高出男性0174年, 在非国有部门中女性受教育年限高出男性0116年, 按照理论预期, 女性工资应高于男性; 但在国有部门中男性经验高出女性1175年, 在非国有部门中男性高出女性0142年, 按照理论预期, 男性工资应高于女性。由于影响部门内性别工资差异的个体特征作用方向不一致, 因此需要应用经济计量模型对个体异质性加以控制, 以识别不同部门性别工资差异的成因。

三、结果分析

11劳动参与和部门选择模型的估计结果

表5给出了基于双变量Probit 模型的极大似然估计结果, 可以发现男性和女性劳动参与方程和部门选择方程的误差项相关系数ρ分别为-019432和-019655, 即劳动参与和部门选择之间存在明显相关性, 说明对劳动参与和部门选择建立双变量Probit 模型是恰当的。从劳动参与方程的回归结果来看, 随着受教育年限的提高, 个体都更倾向于劳动参与, 这与劳动供给理论的预期相符, 且受教育年限对女性劳动参与的影响大于男性; 随着年龄的增加, 男性更倾向于非劳动参与, 年龄对女性劳动参与影响不显著, 与生命周期理论的预期基本相符; 已婚男性更倾向于劳动参与, 已婚女性更倾向于非劳动参与, 说明已婚男性需要承担更多的家庭收入责任, 而已婚女性需要承担更多照顾家庭的责任; 相比于辽宁省, 吉林省和黑龙江省的个体都倾向于非劳动参与, 主要源于吉林省和黑龙江省的工资水平明显低于辽宁省, 较低的工资水平导致了较低的劳动参与概率, 地区因素对男性和女性劳动参与的影响不存在明显差异。

表5解释变量

劳动参与

受教育年限

010296333

劳动参与和部门选择方程的双变量Probit 模型回归结果

男　性

部门选择

011189333

女　性

劳动参与

011338333

部门选择

0101103

・98・《数量经济技术经济研究》2010年第12期

(续)

解释变量

劳动参与

年龄已婚技术人员办事人员商业服务黑龙江截距ρuv

p

-012731333-[***********]-[1**********]0

3

33

、和333分别表示在10%、5%和1%的水平下显著, 下同。

男　性

部门选择

010280333-[***********]-[***********][1**********]33-214079333

-012083333-012910333-018088333-[1**********]0

女　性

劳动参与

-[1**********]333

部门选择

[***********]-015162333-[***********]013262333-013745333

-[***********]

　　注:

从部门选择方程的回归结果来看, 随着受教育年限的提高, 个体都更倾向于在国有部门就业, 受教育年限对男性进入国有部门的影响大于女性; 随着年龄的增加, 男性和女性都更倾向于进入国有部门; 已婚男性更倾向于进入非国有部门, 而已婚女性更倾向于进入国有部门, 这可能是由于已婚男性较未婚男性有更多的时间和精力投入到工作中, 而这一特征使得他们非国有部门更能实现自己的价值, 而已婚女性较未婚女性需要更多时间和精力照顾家庭, 因而更适合在市场化水平较低的国有部门中工作; 与负责人相比, 男性技术人员、办事人员和生产操作人员更容易进入国有部门, 而女性技术人员和办事人员更容易进入国有部门; 相比于辽宁省, 吉林省和黑龙江省的男性和女性都更容易进入国有部门, 这一特征在黑龙江省表现得尤其明显。

21工资方程的估计结果

利用劳动参与选择和部门选择的双变量Probit 模型的回归结果, 对男性和女性分别计算修正样本选择偏差的逆米尔斯比λp 和λs , 并将其作为解释变量加入到工资方程中。表6给出了国有部门和非国有部门男性和女性的工资方程回归结果。可以发现, λp 和λs 的系数大多是显著的, 说明对于工资方程进行选择偏差的修正是必要的。随着受教育水平的提高, 个体工资水平不断提高, 且这一特征在女性中表现得更加明显, 与国有部门相比, 男性和女性在非国有部门教育回报的差异更大; 经验对个体工资的影响呈倒U 型趋势; 与负责人相比, 从事其他职业的人员工资水平明显较低, 其中商业服务人员的工资水平最低, 其次是生产操作人员, 这一特征在男性和女性中表现一致; 在国有部门, 吉林省的工资水平高于辽宁省, 黑龙江的工资水平低于辽宁省, 而在非国有部门, 男性在吉林省和黑龙江省的工资水平都低于辽宁省, 而女性在这两个省份的工资水平都高于辽宁省, 这可能是由于不同省份国有部门和非国有部门的工资决定机制存在差异导致的。

国有部门和非国有部门中的性别工资差异

表6解释变量

男　性

高中大学专科大学本科研究生及以上经验经验平方商业服务生产操作吉林黑龙江λp λs

常数项调整R 2

[***********][***********]01333--01333-0107963-012836333-[**************]-011400333-[***********][**************]

・99・

国有部门和非国有部门工资方程的估计结果

国　有

女　性

[***********][**************]-1333-010260-010257-012825333-[**************]33-0108043-[***********]333013000

非国有

男　性

[***********]3330203333-010005333-012745333-013554333-015428333-015525333-011763333-011583333-[***********][1**********]27

女　性

[***********]01021933-01000433-011754-012504-017558333-[***********]0125-[***********]9333011444

　　出于比较的目的, 本文给出传统的在仅考虑部门样本选择偏差情境下的国有部门和非国

有部门工资方程的估计结果(参见表7) , 可以发现, 传统方法的回归结果存在明显偏差, 在国有部门中, 每个受教育程度的个体教育回报率均被明显高估, 男性的经验回报率被高估, 而女性的经验回报率被低估, 不同的职业类型对工资获得的影响存在不同程度的高估或低估, 地区的影响普遍被低估; 而在非国有部门, 每个受教育程度的个体教育回报率均被明显低估, 职业类型和地区对个体工资获得的影响普遍被低估, 男性的经验回报率被低估, 而女性的经验对工资获得影响不显著。工资方程回归结果的偏差势必会导致性别工资差异度量的偏差, 从而得出有偏甚至是错误的结论①。

表7解释变量

男　性

高中大学专科大学本科

[***********]017561333

国有部门和非国有部门工资方程在仅考虑部门选择偏差情景的估计结果

国　有

女　性

[***********]019220333

非国有

男　性

[***********]045333

女　性

[***********]110457333

①限于篇幅, 本文未给出仅考虑部门样本选择偏差情景的性别工资差异分解结果, 有兴趣的读者可以向作者索取。

・100・《数量经济技术经济研究》2010年第12期

(续)

解释变量

男　性

研究生及以上经验经验平方技术人员办事人员吉林黑龙江λs

常数项调整R 2

[***********]-010004333-01117233--011729333-010229-[***********][1**********]745

国　有

女　性

[***********]-0100051-012611333-[**************]-[***********][1**********]2

非国有

男　性

[**************]31--016052333-015159333-016106333-011913333-012386333-[***********]2315

女　性

117953333-1-0126103-01375333-015820333-[**************]-[***********]333011431

　　31性别工资差异分解

根据工资方程回归结果, 对不同部门中性别工资差异进行分解, 表8和表9给出了分解

结果。在国有部门, 男性和女性的特征差异导致的性别工资差异为-010578, 占性别工资差异的-80161%, 而性别歧视导致的工资差异为011295, 占性别工资差异的180161%, 说明在国有部门女性的特征水平并不低于男性, 反而比男性高, 如果女性具有与男性相同的特征回报, 女性的工资水平将明显高于男性, 但性别工资歧视抵消了这部分作用, 使得女性的工资水平低于男性。在性别歧视中, 部门内部的工资歧视为010815, 就业歧视为01048, 分别占工资歧视的62193%和37107%, 说明国有部门内部的工资歧视与就业歧视对国有部门性别工资差异的影响相比更加严重。

表8单位类型国　有非国有

国有部门和非国有部门的性别工资差异分解

工资差异

数　值

[1**********]4

-010578-010142

特征差异

百分比

-80161%-4196%

歧　视

数　值

[1**********]7

百分比

180161%104196%

　　在非国有部门, 男性和女性的特征差异导致的工资差异较小, 仅有-010142, 占性别工资差异的-4196%, 而性别歧视导致的工资差异为013007, 占性别工资差异的104196%, 说明在非国有部门, 如果女性具有与男性相同的特征回报, 女性的工资水平将略高于男性, 而性别歧视使得女性的工资水平明显低于男性。在性别歧视中, 部门内部的工资歧视为010449, 就业歧视为012558, 分别占性别歧视的14193%和85107%, 说明就业歧视对非国有部门性别工资差异的影响比部门内部工资歧视更严重。

国有部门和非国有部门中的性别工资差异

表9

单位类型

国　有

非国有歧　视数　值[***********]010449・101・国有部门和非国有部门性别工资歧视分解部门内工资歧视百分比62193%14193%就业歧视数　值[1**********]百分比07%07%　　从绝对值来看, , 导致的工资差异比国有部门大。, 从相对值来看, , 因此与非国有部门相比, 。然而, 两部门中性别歧视的主, , 而非。

四、结　　论

依据2006年东北地区城镇劳动力抽样调查数据, 本文建立了工资方程的双重样本选择模型, 提出相应的工资差异分解方法, 分析了国有部门和非国有部门的性别工资差异。研究结果表明, 个体的劳动参与和部门选择密切相关, 在工资方程设定中仅仅考虑劳动参与或部门选择的样本选择偏差势必得到有偏的估计结果, 只有应用工资方程的双重样本选择模型才能得到无偏和稳健的估计结果, 而这些恰恰是目前国内相关研究常常忽略的。

随着个体受教育水平的提高, 其工资水平不断得到提高, 女性的教育回报率明显高于男性的教育回报率, 且这一特征在非国有部门中表现得尤为明显, 说明教育对女性工资的提高发挥了更大的作用, 且随着市场化的推进, 教育回报将逐渐提高。因此, 发展教育不仅能够明显提高个体的工资水平, 而且有助于抑制性别工资差异的持续扩大。

在国有部门和非国有部门, 性别歧视都是导致性别工资差异的主要因素, 分别解释了性别工资差异的180161%和104196%, 说明国有部门中的性别工资歧视程度较非国有部门更严重。无论在国有部门还是非国有部门, 决定工资水平的女性个体特征均优于男性个体特征, 说明改革开放以来针对女性的市场前歧视得到缓解, 女性人力资本积累快于男性。如果劳动力市场不存在性别歧视, 女性的工资水平将高于男性的工资水平。

在国有部门中, 性别歧视的主要来源是部门内部同工不同酬的歧视, 而在非国有部门中, 性别歧视主要来自于劳动参与和部门选择带来的就业歧视。两部门中性别歧视的主要来源不同, 也表明对不同部门制定和实施具有针对性的政策, 可以更加有效地消除性别歧视对工资差异的作用。设计和实施公平的工资制度, 为女性提供公平的岗位竞争、职位晋升和工资水平, 消除女性进入国有部门的障碍, 对于降低国有部门性别工资歧视程度, 减小性别工资差异尤为重要; 通过扩大劳动需求带动就业, 提高女性的劳动参与率对于降低非国有部门的性别工资歧视程度则更为重要。

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(责任编辑:王　静; 校对:秋　文)