【畢業(yè)學(xué)位論文】（Word原稿）我國工資性別差異的分布效應(yīng)研究――基于反事實分析法的分位數(shù)模型論證-統(tǒng)計教育學(xué)

我國工資性別差異的分布效應(yīng)研究 基于反事實分析 法的分位數(shù)模型論證 山西財經(jīng)大學(xué) 目 錄 . - 1 - 摘要 . - 2 - 一、 問題的提出 . - 3 - 二、建模思想與模型設(shè)定 . - 4 - （一）理論分析與假設(shè) . - 4 - （二）工資分布的非參數(shù)估計對性別工 資差異的刻畫 . - 6 - （三）男性與女性工資方程的分位數(shù)回歸模型 . - 6 - （四）分解方法的選擇 . - 7 - 1. 性別工資 均值差異的 解方法 . - 8 - 2. 性別工資差異的分位數(shù)分解模型 . - 8 - 3. 反事實工資分布的構(gòu)造 . - 9 - 三、數(shù)據(jù)說明 . - 10 - 四、初步的描述統(tǒng)計分析 . - 11 - （一）男性與女性平均工資的差異 . - 11 - （二）“天花板效應(yīng)”和“地板效應(yīng)”的初判 . - 12 - 五、男性和女性工資方程的分位數(shù)回歸系數(shù)差異分析 . - 13 - 六、性別工資差異的分位數(shù)分解結(jié)果分析 . - 16 - 七、結(jié)論與建議 . - 18 - 附錄 . - 20 - 參考文獻(xiàn) . - 21 - - 1 - 009) we to to an or by in we to of in By of on we or of in is a in of a in of a of is to to of on we on of of is of on of an on is on of is of we in in In we in in of - 2 - 摘要： 本文利用 2009）數(shù)據(jù)，首先通過非參數(shù)估計方法對工資分布函數(shù)表現(xiàn)出的整體性別工資差異特點及不同收入水平的性別工資差異情況進(jìn)行刻畫，得到我國的性別工資差異是否存在“天花板效應(yīng)”和“地板效應(yīng)”的初步判斷，然后應(yīng)用分位數(shù)回歸方法對我國男性和女性的生產(chǎn)率特征回報率差異進(jìn)行分析，進(jìn)一步通過建立基于反事實分布的分位數(shù)分解模型，從區(qū)分城鎮(zhèn)和農(nóng)村的角度，對我國的性別工資差異是否存在“天花板效應(yīng) ”和“地板效應(yīng)”進(jìn)行實證，接著依據(jù)得到的分位數(shù)分解結(jié)果，對不同分位點上由性別歧視引起的工資差異程度進(jìn)行考察。 結(jié)果表明我國城鎮(zhèn)的性別工資差異表現(xiàn)出“地板效應(yīng)”，而我國農(nóng)村的性別工資差異則呈現(xiàn)出明顯的“天花板效應(yīng)”， 分位數(shù)分解 的 結(jié)果 表明，對女性的歧視都是引起這兩種性別工資差異的主要原因。通過不同分位數(shù)上男性和女性生產(chǎn)率特征回報水平的比較得到，處于工資分布低端的女性教育回報率要低于男性，經(jīng)驗的增加只對低分位數(shù)上的女性工資產(chǎn)生顯著作用， 且回報率較男性低。通過比較還得到，藍(lán)領(lǐng)職業(yè)的性別工資差異較明顯，且隨著工資 水平的 提高，差異越大；工資分布的中間，私企的性別工資差異較大 。 關(guān)鍵詞： 性 別工資差異 天花板效應(yīng) 地板效應(yīng) 分位數(shù)分解 反事實 分布 - 3 - 一、 問題 的 提出 改革開放以來， 人們的收入 得到大幅提高的同時， 性別 之間的工資差異問題也日益顯現(xiàn)， 對此學(xué)者們多認(rèn)為 主要是由性別歧視有關(guān)的因素引起的（ X.，1998； i， 2000；張丹丹， 2004；王美艷， 2005） 。性別工資差異 的擴(kuò)大 會引發(fā)諸多其它問題，如從勞動力市場的角度看，會阻礙人才的自由流動，不利勞動力資源的合 理配置，進(jìn)而影響勞動力市場的培育和完善，從社會文明和進(jìn)步的角度看，既不利女性及男性自身素質(zhì)的發(fā)展和提高，也有違社會對公平和正義的追求， 增加社會的不良風(fēng)氣 ，甚至產(chǎn)生代際影響，給社會的和諧構(gòu)建和穩(wěn)定發(fā)展帶來沖擊。因此，對我國性別工資差異的特點及其成因進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實意義。 對性別工資差異的研究總體來說可分為兩大類 ：一類是基于平均工資層次的研究，一類是基于整個工資分布 角度 的研究。由于 前者只能單純 考察解釋變 量均值對平均工資差異的影響，因而，國外研究的主流 已經(jīng)逐漸從平均工資 的 層次轉(zhuǎn)向 從整個工資分布的角度， 對 不同 收入層 的 性別 工資差異 同時進(jìn)行考察。 最近的研究結(jié)果 顯示 ，性別工資差異在不同國家都 表現(xiàn)出 所謂的“天花板效應(yīng)”或“地板效應(yīng)”現(xiàn)象。 et 2003）在對 1998 年瑞典的性別工資差異進(jìn)行研究后 首次 指出 “天花板效應(yīng)”（ ， 指的 是 在工資分布的高端，隨著工資水平的 上升，性別工資差異越大 1， et 2005） 隨后對歐盟多個國家的性別工資差異進(jìn)行 研究 后指出 有的國家表現(xiàn)出 的卻是在工資分布的低端，隨著工資水平的 下降 ，性別工資差異 越大，相應(yīng) 稱之為“地板效應(yīng)” .（ 2。 et 2010）提出將 位 點 的性別工資差異超過參考分位 點 （ 的性別工資差異至少兩個百分點 認(rèn)為具有 “天花板效應(yīng)”， 同時 將 位 點 的性別工資差異超過參考分位 點 （ 的性別工資差異至少兩個百分點定義為“地板效應(yīng)” 3。 就我國性別工資差異的研究情況 ， 國內(nèi)學(xué)者 仍多集中在對平均工資 差異 分析的層次， 從整個工資分布的角度進(jìn)行 研究 的 文獻(xiàn) 還是為數(shù)很少 。 從研究得到 的結(jié)論來看，多數(shù)學(xué)者 認(rèn)為 就 我國城鎮(zhèn)住戶 而言， 在工資分布的低端，性別工資差距較大，而在工資分布的 高 端，性別工資差距較小 （ 葛玉好， 2007； 008；遲巍、黎波、余秋梅， 2008；張世偉、郭鳳鳴， 2009） ， 而就 我國農(nóng)村的性 - 4 - 別工資差異在工資分布的不同位置是什么情況則 極 少論及 ；陳建寶、段景輝（ 2009）利用 數(shù)據(jù)就我國 居民總體 2005 年 的 性別工資差異 進(jìn)行研究后得出 在整個工資分布上表現(xiàn)為兩端小、中間 大 4。 另一 方 面， 針對 我國性別工資差異中是否存在“天花板效應(yīng)”和“地板效應(yīng)”的研究則 只 有寥寥幾篇 。 亓壽偉、劉智強(qiáng)（ 2009）的 研究 認(rèn)為 ，無論是國有部門還是非國有部門，性別工資差異存在“地板效應(yīng)” 5。王震（ 2010）研究指出，農(nóng)民工的性別工資差異表現(xiàn)出“天花板效應(yīng)”，而城鎮(zhèn)職工的性別工資差異表現(xiàn)為“粘地板效應(yīng)” 6。 總的來看， 國內(nèi)學(xué)者對我國的性別工資差異 在 工資分布的不同位置 呈現(xiàn)出的特點和成因 還沒有明確的認(rèn)識 ， 由于研究角度 及所用的數(shù)據(jù) 不同 ， 對我國的性別工資差異是否存在“天花板效應(yīng)”和“地板效應(yīng)”的 回答 也 不 一致 ， 此外 ，國內(nèi)的研究所用的都是較早以前的微觀數(shù)據(jù)， 得到 的 結(jié)論 對 我國近兩年的 性別 工資差異情況 可能不再合適 。 為此，本文利用 2009） 數(shù)據(jù)， 首先 通過非參數(shù)估計方法對工資分布函數(shù)表現(xiàn)出的整體性別工資差異特點及不同收入水平的性別工資差異情況進(jìn)行刻畫 ， 得到 我國的性別工資差異是否存在“天花板效應(yīng)”和“地板效應(yīng)” 的初步判斷 ， 然后 應(yīng)用分位數(shù)回歸方法對 我國男性和女性的 生產(chǎn)率特征回報率差異進(jìn)行分析，進(jìn)一步 通過建立基于 反事實分布的分位數(shù) 分解模型 ， 從區(qū)分城鎮(zhèn)和農(nóng)村的角度 ， 對我國 的性別 工資差異是否存在“天花板效應(yīng)”和“地板效應(yīng)”進(jìn)行 實證 ，接著 依據(jù)得到的分位數(shù)分解結(jié)果， 對 不同分位點 上由 性別歧視引起的工資 差異 程度 進(jìn)行考察 。 需要說明的一點是， 就兩種效應(yīng) 所 指的內(nèi)涵 ，本文一方面沿循 et 2003） 和 et 2005） 的本義，另一方面借鑒 et 2010）的 做 法，將 位數(shù)上的性別工資差異超過參考分位數(shù)（ 的性別工資差異至少 5 個百分點認(rèn)為具有“天花板效應(yīng)”， 同時將 位數(shù)上的性別工資差異超過參考分位數(shù)（ 的性別工資差異至少 5個百分點定義為“地板效應(yīng)” 。本文最后 部分 是結(jié)論和相應(yīng)的政策建議。 二、 建模思 想 與模型設(shè)定 （一） 理論分析與假設(shè) 依據(jù)勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，性別之間的工資差異 可以分為兩個方面 ： 一是性別之間生產(chǎn)率特征 不同引起 的差異，屬于合理的可解釋的差異 ； 一是相同生產(chǎn)率特征 - 5 - 的女性與男性所獲得的報酬不同引起的差異，屬于不合理、不公正、不可解釋的差異，學(xué)者多把這類差異歸結(jié)為勞動力市場上存在性別歧視的結(jié)果。 生產(chǎn)率特征主要指個體特征及其所從事工作的特征。理論上，個體 特征應(yīng)該包括年齡、性別、婚姻狀況、教育程度、經(jīng)驗、資歷、所在地區(qū)、精神狀況、個人偏好、個人愿景、家庭狀況等 因素， 工作特征應(yīng)該包括職業(yè)、部門、行業(yè)、企業(yè)、 雇主偏好、全職或兼職 的 工作狀況、工作環(huán)境、工作強(qiáng)度、有無培訓(xùn)、有 無相關(guān) 保險等 因素。這其中有的因素是可以衡量的，也有一些不容忽略的因素?zé)o法得到衡量。由于存在著 一些同性別聯(lián)系在一起而又無法 得到 衡量的生產(chǎn)率特征因素， 同時，由于可得數(shù)據(jù)的約束， 即使是可衡量的因素 ， 也不可能全部包括到實際的分析當(dāng)中 ， 到目前為止，還沒有一種完全令人滿意的方式能將兩個方面的原因?qū)べY差異產(chǎn)生的影響完全區(qū)分 7。 因此，本文的分析研究建立在以下幾個假設(shè)基礎(chǔ)之上。 假設(shè) 1： 可獲得的生產(chǎn)率特征充分反映了 個體特征及其所從事工作的特征。 假設(shè) 2： 無 法得到解釋的性別工資差異可以歸結(jié)為性別歧視原因引起。 假設(shè) 3： 影響男性和女性工資的生產(chǎn)率特征是相同的。 同經(jīng)濟(jì)學(xué)的其它假設(shè)一樣，這些假設(shè)也有其局限性，現(xiàn)實生活中， 女性普遍地較男性承擔(dān)著更多的家庭責(zé)任，不大可能在工作時間之外去從事工作，當(dāng)家庭生活和工作之間出現(xiàn)沖突時，女性 還 可能放棄工作， 由于 無法對這些因素加以衡量， 結(jié)果 就表現(xiàn)為女性的可觀察的生產(chǎn)率特征回報率較男性要低。因而，無法得到解釋的性別工資差異中，至少有一部分可以用類似這些不可衡量的生產(chǎn)率特征得到解釋 8。 另 一方面，由于 社會、學(xué)校和父母對男性和女性的要 求和期望并不相同，導(dǎo)致二者在選擇職業(yè)的偏好不同，女性可能更傾向進(jìn)入包括家務(wù)勞動的低工資行業(yè) ， 因此 影響二者工資的有關(guān)因素 也 并不完全相同 。 有了 上述的幾個假 定 ， 就可以 通過 估計 工資方程 和 應(yīng)用 反事實 分析 法 對性別工資差異 進(jìn)行研究。 以傳統(tǒng)的 解方法為例， 首先 對女性和男性的工資方程 分別 進(jìn)行估計，得到 二者的生產(chǎn)率特征回報率 ，然后把女性的生產(chǎn)率特征和男性的生產(chǎn)率特征回報 率 相乘，表示和男性生產(chǎn)率特征回報率相同的假設(shè)下女性 可以 獲得的工資水平， 即女性的反事實工資， 接著將此假設(shè)的女 性工資水平和實際的男性 工資水平加以比較，二者之間的差距即可視為 性別歧視引起的性別工資差異，差距占全部性別工資差距的比重越大，表示性別歧視越嚴(yán)重。 其它如 解、 解、 解方法等， 內(nèi)含 的思路都相類似。 - 6 - （ 二 ） 工資分布的非參數(shù)估計 對性別工資差異的刻畫 除了應(yīng)用上述的方法對性別工資差異的成因進(jìn)行考察外，還有必要先就 男性和女性的 工資 分布 自身 認(rèn)識 整體的性別工資差異特點以及 不同收入 水平 的性別工資差異 情況 。 由于工資或收入的真實分布時常是未知的， 而 非參數(shù)估計方法在樣本容量較大的條件下，較傳統(tǒng)的參數(shù)估計方法無須對總 體分布的具體形式進(jìn)行假定， 同時 能夠給出對真實分布的更為穩(wěn)健的估計 ，為此， 本文 選擇非參數(shù)估計方法 對工資分布函數(shù)及不同收入水平的性別工資差異進(jìn)行刻畫。 本文首先應(yīng)用核密度估計方法得到男性和女性的工資分布函數(shù)，從整體上認(rèn)識我國的性別工資差異特點 ，然后通過在工資累積分布的百分位點上取值， 再 應(yīng)用核加權(quán)局部多項式平滑方法得到各分位點上女性相對男性的工資差異情況 ，對我國的性別工資差異是否存在“天花板效應(yīng)”和“地板效應(yīng)”作 初步的判斷。 核密度估計的原理和直方圖類似，不同的是核密度估計方法使用更一般的核函數(shù)而非直方圖使用的示性函數(shù)，并通過允許各組之間交疊，從而得到對密度函數(shù)的光滑估計。局部多項式方法則是對每個點 x 擬合一個局部多項式來估計在該點的密度，因而在邊界上的估計效果較核密度方法好 9，因而更適合于考察分布兩極的性別工資差異情況。 （ 三 ） 男性與女性工資方程的分位數(shù)回歸模型 由于分位數(shù)模 型在研究分區(qū)間數(shù)據(jù)方面的優(yōu)良性，我們選擇采用 基于分位數(shù)回歸方法的分解 模型對性別工資差異作進(jìn)一步研究以及對 上文提及的 假定 進(jìn)行求證，為此 首先需要 在經(jīng)典 1973）工資方程的基礎(chǔ)上加以擴(kuò) 展，建立男性與女性工資方程的分位數(shù)回歸模型。 分位數(shù)回歸 （ 方法 由 1978） 10提出， 由于 能夠更加全面地描述 解釋變量 x 對被解釋變量 y 的條件分布 近來得到了廣泛的應(yīng)用。較一般的線性回歸，分位數(shù)回歸方法具有多方面的優(yōu)勢，除了 不要求 擾動項 的正態(tài)假設(shè) 、 估計量不 易受 極端 值 影響 外， 尤其適 合 分布呈現(xiàn)異質(zhì)性 ， 如不對稱 、厚尾、截斷性等特征的因變量 ， 為分析 提供更為詳盡的信息。另外，由于是對條件分布的不同分位點進(jìn)行估計， 不存在 單純考察條件均值 ()E 臨 的選擇偏差 問題 。 為此，本文選擇分位數(shù)回歸方法研究有關(guān)生產(chǎn)率特征因素對處在不同工資水平的男性和女性工資的不同影響。 - 7 - 具體到 男性與女性工資方程的分位數(shù)回歸模型 ，以 男性或女性的對數(shù)工資為被解釋變量，模型可設(shè)定如下： l n , ; ( 0 , 1 )i i i u i m f （ 1） 其中 ,i m f 分別表示男性和女性； , )i m f 的對數(shù)工資； 回歸元K 的列向量， 表示影響對數(shù)工資的各個因素，或者說生產(chǎn)率特征 ； 由于工資取了對數(shù)形式，i表示 男性或女性生產(chǎn)率特征 i表示不同分位數(shù) 對應(yīng)的i； 假定殘差項足( ) 0u a n t u X 的條件。 (w 表示 對 數(shù)工資的第 分位數(shù)值，給定 件下有： ( l n ) ( 0 , 1 )i i i iQ u a n t w X X （ 2） 根據(jù) 1978），i的估計可通過最小化（ 3）式求得： 11( l n ) , ; 1 , 2 , ,ni i j i j i j w X i m f j n （ 3） 其中i 的男性或女性的樣本量， 0()( 1 ) 0 為檢查函數(shù)（ （ 四 ） 分解方法的選擇 傳統(tǒng)的分解方法是針對條件均值的工資差異進(jìn)行，然而，基于平均工資層次的分解，無法考察不同工資水平上男性和女性的性別工資差異，會掩蓋很多重要的信息，進(jìn)一步容易得出錯誤的結(jié)論，而基于 反事實分布 的 分位數(shù) 分解方法，不僅可以研究工資方程中系數(shù)變化對性別工資差 異的影響，同時可以研究解釋變量分布的變化對性別工資差異的影響 11，因而，分位數(shù)分解方法開始取代傳統(tǒng)的均值分解方法，成為國內(nèi)外研究性別工資差異的主要方法。 為此，本文應(yīng)用分位數(shù)分解方法對引起我國性別工資差異的兩個方面原因進(jìn)行研究 ， 具體的 分位數(shù)分解模型如下： - 8 - 1. 性別工資均值差異的 解方法 基于上節(jié)介紹的男性與女性工資方程的分位數(shù)回歸模型， 應(yīng)用傳統(tǒng)法對性別工資差異進(jìn)行分解， 可以對男性和女性工資差異進(jìn)行如下的條件均值分解： ( l n ) ( l n ) ( ) ( )m f m f m f m fE w E w E X E X E X （ 4） 其中 “反事實”工資，表示女性按男性的生產(chǎn)率特征回報率m可以得到的對數(shù)工資；（ 4）式右邊第一項 ()m f E X 為特征差異，表示男性和女性生產(chǎn)率特征不同引起的性別工資差異；第二項 ()f m 為系數(shù)差異，表示由于就業(yè)市場對男性和女性生產(chǎn)率特征回報率的不同引起的性 別工資差異。 由于（ 4）式也可作如下分解： ( l n ) ( l n ) ( ) ( )m f m f f m m fE w E w E X E X E X （ 5） 這就產(chǎn)生所謂的“指數(shù)問題”（ 即使用男性還是女性的回歸系數(shù)作為沒有“歧視”的工資結(jié)構(gòu)。為解決這一問題， 1988） 12提出使用男性和女性全部樣本的回歸系數(shù) * 作為沒有“歧視”的工資結(jié)構(gòu)，并作如下分解： * * *( l n ) ( l n ) ( ) ( ) ( )m f m f m m f fE w E w E X E X E X E X （ 6） （ 6）式 右邊第二項、第三項可分別理解為男性因為性別歧視獲得的“好處”和女性因為性別歧視得到的“壞處”。 2. 性別工資差異的分位數(shù)分解模型 類似 法對于性別工資差異的均值分解，不同分位數(shù)的性別工資分解按（ 4）式有： ( l n ) ( l n ) ( , ) ( , )+ ( , ) ( , )m m f f m m m fm f f fQ w X Q w X Q X Q Q X （ 7） 若按（ 5）式則有： ( l n ) ( l n ) ( , ) ( , )( , ) ( , )m m f f f m f fm m f mQ w X Q w X Q X Q Q X （ 8） - 9 - 本文按（ 7）式進(jìn)行性別工資差異分解，其中的 ( , )表示按男性的 生產(chǎn)率特征回報率m條件下女性的反事實工資分布第 分位數(shù)估計值，（ 7）式等號右邊各項的意義同于（ 4）式，第一項表示分位數(shù) 下的特征差異部分，第二項表示分位數(shù) 下的系數(shù)差異部分。 3. 反事實工資分布的構(gòu)造 從上 面的 分解可以看到，如何得到女性的反事實工資分布是對性別工資差異進(jìn)行分位數(shù)分解的關(guān)鍵，構(gòu)造反事實工 資分布的方法中廣泛被使用的是 2005） 13提出的估計方法（ 法）。 法主要是依據(jù)概率積分轉(zhuǎn)換原理，通過以下四個步驟來構(gòu)造女性的反事實工資分布： 1）從均勻分布 0,1U 中生成一個大小為 n 的隨機(jī)樣本12,nu u u。 2）利用男性的數(shù)據(jù)估計 ( u a n t w X，得到不同分位數(shù)下的回歸系數(shù)()，其中 12, , , , ,u u u 。 3）利用女性的數(shù)據(jù)對成一個大小為 n 的1隨機(jī)樣本。 4）在男性的分位數(shù)回歸系數(shù)的基礎(chǔ)上，模擬女性的工資分布，重復(fù)進(jìn)行 n 次，最后得到反事實的女性工資分布1 ( ik m k u 。 由于不能保證 估計出來的條件分位數(shù)方程 是單調(diào)的，從而也不能保證是否能夠轉(zhuǎn)換，另外， 法無法進(jìn)行估計量方差的統(tǒng)計推斷，進(jìn)而 2006） 14提出了一種構(gòu)造反事實分布的新方法，因其具備漸近性質(zhì)的估計結(jié)果，在國外的最近研究中逐漸取代了 法得到了普遍的利用。 2006）通過將估計得的工資條件分布在所有分得到工 資的無條件分布，借此構(gòu)造反事實工資的無條件分布，針對本文的具體分析，分成男性和女性兩組，工資的無條件分布有： 1( l n ) ( l n ) ( ) ( l n ) ,f t t i t i t t t w F w X d F X n F w X t m f （ 9） 進(jìn)一步有女性的反事實工資分布 第 分位數(shù) 估計值： - 10 - 1( , ) i n f l n : ( l n )m f f w n F w X （ 10） 按（ 7）式對第 分位數(shù)的性別工資差異分解 : ( l n ) ( l n ) ( , ) ( , ) + ( , ) ( , )m m f f m m m f m f f fQ w X Q w X Q X Q X Q X Q X 其中： 1( , ) i n f l n : ( l n )m m m w n F w X 1( , ) i n f l n : ( l n )f f f w n F w Xmn、 三、 數(shù)據(jù)說明 本文研究基于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查（ 向數(shù)據(jù)庫，選取 2009 年的最新抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行。依據(jù)我國對勞動和退休年齡的規(guī)定，樣本對象 設(shè) 為年齡 1660 周歲的男性和 16 55 周歲的女性，剔除 沒有工作或工資不是正數(shù)的個體 ， 初步得到的男性和女性樣本分別為 1929 和 1158。 考慮到對數(shù)小時工資分布接近正態(tài)分布，估計偏誤小，我們選取對數(shù)小時工資為被解釋變量， 同時 選取工作經(jīng)驗、工作經(jīng)驗的平方 除以 100、受教育年限、工作單位所有制屬性、職業(yè)、 省份 以及城鄉(xiāng)作為解釋變量，沒有考慮年齡 因素，是因為 工作經(jīng)驗是通過年齡減去受教育年限再減 6 得到，二者之間 存在共線性 。 具體處理 時 ，按照勞動法對年滿 16 周歲才能參加工作的規(guī)定，若受教育年限小于 10年 的 個體 則 其 工作經(jīng)驗等于年齡直接減 16；加入 工作經(jīng)驗的平方除以 100，是考慮到 工資隨著年齡或工作經(jīng)驗增長先升后降的非線性關(guān)系； 按照 調(diào)查設(shè)問，把 工作單位所有制屬性分為國有 （包括政府機(jī)關(guān)、國有事業(yè)單位和研究所及國有企業(yè)） 、集體 （包括鄉(xiāng)鎮(zhèn)所屬的小集體、縣、市、省所屬的大集體及家庭聯(lián)產(chǎn)承包農(nóng)業(yè)） 和私營 （包括私營、個體企業(yè)、三資企業(yè)（屬于外商、華僑和合資）及其它） ； 職業(yè)分為藍(lán)領(lǐng) （包括技術(shù)工人或熟練工人、非技術(shù)工人或熟練工人、士兵與警察、司機(jī)及服務(wù)行業(yè)人員） 、白領(lǐng) （包括專業(yè)技術(shù)工作者、管理者、行政官員、經(jīng)理、辦公室一般工作人員、軍官與警官） - 11 - 以及農(nóng)林牧漁業(yè)人員 （包括農(nóng)民、漁民、獵人） ； 省 份 包括 江蘇、山東、河南、湖北、湖南、廣西、貴州、遼寧及黑龍江 9 省。 去掉對數(shù)小時工資不是正數(shù)的樣本，最后 得到 的 男性和女性樣本分別為 1864 和 1086。 四、初步的描述統(tǒng)計分析 （一）男性與女性平均工資的差異 表 1 給出了分城鄉(xiāng)、分受教育水平以及分職業(yè)類型的年工資和小時工資平均水平。 表 1 分不同類型年工資和小時工資 的平均水平 平均年工資 平均小時工資 女性 男性 女 /男比例 女性 男性 女 /男比例 總樣本 (1158) (1929) (1158) (1929) 分城鄉(xiāng) 城鎮(zhèn) (480) (665) (480) (665) 鄉(xiāng)村 (678) (1264) (678) (1264) 鄉(xiāng) /城比例 分受教育水平 文盲及小學(xué) （ 283） （ 344） （ 283） （ 344） 初中 （ 368) (842) （ 368) (842) 高中 (185) (362) (185) (362) 中等職業(yè)技術(shù) (174) (198) (174) (198) 大?；虼髮W(xué) (147) (180) (147) (180) 碩士及以上 (1) (3) (1) (3) 按職業(yè)類型分 白領(lǐng) （ 421） （ 619） （ 421） （ 619） 藍(lán)領(lǐng) （ 515） （ 886） （ 515） （ 886） 農(nóng)林牧漁從業(yè) - 12 - （ 222） （ 424） （ 222） （ 424） 注：括號內(nèi)為相應(yīng)樣本量。 從表 1 中可以看到， 就平均年工資而言， 農(nóng)村的性別工資差異較城鎮(zhèn)大， 從受教育水平看，隨著學(xué)歷的提高，性別工資差異 縮小 ， 分 職業(yè)類型來看，從農(nóng)林牧漁從業(yè)、藍(lán)領(lǐng)到白領(lǐng)，性別工資差異 變小 。 平均小時工資表現(xiàn)的女性占男性工資比例較平均年工資的情形明顯要小，說明男性和女性勞動投入上存在較大不同。另外，還出現(xiàn)一些極端值，該部分是抽樣誤差及部分群體的工作時間難以確 定引致。雖然有這方面的不足，由于小時工資能夠更精確地反映性別之間的工資差異，為此本文選擇對數(shù)小時工資作為被解釋變量。 （二） “天花板效應(yīng)”和“地 板 效應(yīng)”的初判 圖 1 左側(cè)是應(yīng)用核密度估計方法繪出的男性和女性對數(shù) 小時 工資密度分布，右側(cè)是男性和女性對數(shù) 小時 工資累積分布。 從 左 圖 可以看到，一方面女性的工資分布在男性左側(cè)，峰 頂 較 尖 ，二者的分布在中部較為明顯地岔開，說明女性的總體工資水平低于男性， 且較 男性的工資分布更加 不均 ；另一方面女性的工資分布較男性左尾更高，而右尾較低，說明低工資水平上聚集了更多的女性，而在工資分布的 高端以男性居多。從 右 圖 的 累積分布 可以看到，在任一個分位數(shù)上女性的對數(shù) 小時 工資均低于男性。 4 6 8 102009 女性2009 4 6 8 102009 女性2009 男性圖 1 2009 年男性和女性的對數(shù) 小時 工資密度分布和累積分布 為了更加直觀地展示不同分位數(shù)上的性別工資差異，筆者在男性和女性對數(shù)小時工資分布的百分位偶數(shù)點（ 2、 4、 、 98）上取值（ 49 個點），然后應(yīng)用核加權(quán)局部多項式平滑方法對各分位點上的男性和女性對數(shù)小時工資差異（男性對數(shù)小時工資減去女性對數(shù)小時工資）進(jìn)行曲線擬合，得到圖 2 所示的 2009 年依分位 - 13 - 數(shù)不同的我國性別對數(shù)小時工資差異，圖 3 則是區(qū)分城鎮(zhèn)和農(nóng)村樣本分別 繪出的依分位數(shù)不同的男性和女性對數(shù)小時工資差異。從圖 2 可以看到，在工資分布的高端，隨著分位數(shù)的提高，相對工資差異迅速拉大， 表現(xiàn)出 “天花板效應(yīng)”， 然 而從圖 3 可以看到，城鎮(zhèn)的相對工資差異表現(xiàn)出的卻是 截然 相反的走勢。這說明對我國的性別工資差異是否存在“天花板效應(yīng)”或“地板效應(yīng)”需要區(qū)分城鎮(zhèn)和農(nóng)村分別進(jìn)行判斷，否則就會得出相悖的結(jié)論。 0 20 40 60 80 100圖 2 2009 年依分位數(shù)不同的我國性別對數(shù)小時工資差異 0 20 40 60 80 1002009 0 40 60 80 1002009 年農(nóng)村圖 3 2009 年依分位數(shù)不同的分城鎮(zhèn)和農(nóng)村性別對數(shù)小時工資差異 五 、 男性和女性工資方程的 分位數(shù) 回歸系數(shù)差異 分析 這一部分考察 2009年我國 不同 分位點上 的男性和女性生產(chǎn)率特征回報率的差異，依據(jù) 介紹的男性和女性工資方程 的分位數(shù)回歸模型，以對數(shù)小時工資為被解釋變量， 相應(yīng) 模型 如下 ： ( l n ) ( , ) ; ( 0 , 1 )i i i iQ u a n t w X X i m f (w X 表示給定解釋變量 件下的對數(shù)小時工資分布的第 分位數(shù) - 14 - 值；