朱峰

（四川大学经济学院，成都 610065）

0 引言

流动人口已成为我国劳动力市场的重要组成部分，其就业状况的性别差异引起了学术界的关注[1]。技术进步使流动人口在工资较高的非常规认知型职业、工资较低的非常规操作型职业中的就业比重增加，造成就业“极化”现象[2]。根据流动人口调查数据，女性在两类非常规职业中的分布提升幅度比男性更大，在常规型职业中的分布提升幅度则有所下降，向非常规职业转移的趋势更为明显。由于就业极化令非常规职业工资增长更快，上述趋势应缩小性别工资差距。然而，流动人口的性别工资差距却保持稳定，可能是由于：第一，女性在非常规职业中的就业比重有所增加，此时非常规职业工资提升会缩小性别工资差距；第二，流动人口向非常规职业转移，提高了这些职业内部性别工资差距的解释力度，令性别工资差距扩大。二者共同作用可能使流动人口性别工资差距保持稳定。

国内文献多从技能回报和任务回报变化视角出发，分析技术进步对性别工资差距的影响[3—5]，关于我国职业间就业歧视和职业内工资歧视的强度和动态变化的研究较为丰富[6—8]。然而，就业极化使上述因素对性别工资差距的影响截然不同，这些文献并未深入讨论。本文利用流动人口动态监测数据，借助Brown分解法考察了上述影响。

1 实证策略和数据来源

1.1 性别工资差距的分解

就业极化背景下，性别工资差距有两种途径来解释：第一，若男性、女性进入某一职业中的概率存在差异，由此导致的性别工资差距为职业间工资差距；第二，在一系列可观测和不可观测因素的影响下，男性和女性在同一职业中得到了不同的工资水平，由此导致的性别工资差距被称为职业内工资差距。为考察这两种因素对性别工资差距的影响，本文参照文献[7—9]的研究方法，构建以下分解模型进行考察：

其中，lnwˉ为劳动者工资对数的均值；xi为劳动者的一系列可观测特征；pi为劳动者进入各类职业的概率。是假定女性与男性可观测特征相同时进入某一职业的概率，为女性进入该职业可能性的反事实状态；为工资方程的估计系数；上标M、F分别代表男性和女性的相关指标；下标i代表职业类型。参照汤璨等（2021）[2]和Cortes（2015）[10]的做法，将调查数据中的职业进行如下分类：非常规认知型职业包括国家机关、党群组织、企事业单位负责人，专业技术人员；非常规操作型职业为服务人员，包括餐饮人员、家政、保洁人员、保安以及其他商业、服务业人员；常规型职业包括公务员、办事人员和有关人员，生产、运输设备操作人员及有关人员，快递、装修人员以及经商人员和商贩。

依据Brown等（1980）[9]的研究，职业间工资差距被分解为以下两部分：一是因男性和女性之间的可观测特征存在差异，致使劳动者在不同职业间的分布存在两性差异，从而形成的性别工资差距，使用来衡量；二是因不可观测因素使两性在某一职业中的分布存在差异，从而导致的性别工资差距，使用来衡量。后者即职业间就业歧视对性别工资差距的影响。

就业极化过程中，男性和女性向不同职业转移的比例存在差异，这会对职业间工资差距产生不同影响。直觉上，在以男性劳动者为主的职业中，女性向该职业中转移的比重越高，职业间工资差距越有可能缩小；反之，在以女性劳动者为主的职业中，女性向该职业中转移比重的提升反而会扩大工资差距。

除可观测特征差异外，男性和女性进入三类职业可能性的差异还受到以下因素影响：第一，男性和女性在劳动技能上的比较优势不同。在非常规职业所面临的任务中，女性在人际交流任务上的比较优势更加明显，而在分析任务上相对于男性则处于劣势[4,11]。第二，传统观念将女性视为家庭生产活动的主要提供者，从而限制了女性的职业选择[12]。一方面，流动女性更有可能从事家政等服务行业，从而大量进入非常规操作型职业中[13]；另一方面，家务劳动压力使得女性在职业升迁上面临更多障碍，降低了女性通过升职进入非常规认知型职业中的机会[14]。第三，上述性别歧视导致不同职业中，男性和女性的劳动生产率存在差距，而用人单位基于上述固有差距形成了统计性歧视，这进一步扩大（缩小）了已有的就业歧视[15]。

根据文献[7,9]的研究，职业内性别工资差距受到两种因素的影响：男性和女性在同一职业内得到了不同工资水平，这一方面是由于劳动者的可观测特征存在两性差异，因此造成的性别工资差距由来衡量；另一方面，即使拥有相同的可观测特征，同一职业中的工资待遇也可能存在性别差异，因此造成的性别工资差距由来衡量。考虑到劳动力在职业间的分布不同，应当对三种职业内部的性别工资差距赋予不同的权重。本文使用女性进入某一职业中的概率对无歧视状态下劳动者在各个职业中的分布权重予以代理。此时，衡量了可观测特征的性别差异所决定的工资差衡量了不可观测因素所决定的性别工资差距，即职业内工资歧视。

就业极化令包括女性在内的劳动力向非常规职业转距，移，可能会通过改变劳动力分布的权重影响职业内工资差距。由于职业i中的从业人员增加扩大了该职业的就业比重，女性更有可能选择进入这一职业中，因此女性进入某一职业中的概率与全体劳动者进入该职业中的概率呈正相关关系，这提升了该职业内工资差距的解释力度。

需要注意的是，影响女性在各职业中分布的因素也决定了其在各职业中所获得的工资水平。在女性拥有技能比较优势、受歧视程度更低的职业中，女性能够获得比男性更高的工资。因此，上述因素不仅决定了两性的职业间工资差距，也会对职业内工资差距造成影响。

1.2 工资决定方程和职业选择方程的估计

本文设定如下工资决定方程，作为职业内工资差距分解的基础：

其中，被解释变量ln(wageij,t)代表第i种职业，第j种性别的劳动者在第t年的月工资的自然对数，并按不变价格折算至2010年。

Xij,t为一系列影响工资的因素：一是劳动者的个人、家庭特征，本文控制了其年龄及其平方项、受教育程度和婚姻状况。年龄、受教育程度决定了劳动者的人力资本和工作经验，是Mincer方程的重要组成部分。婚姻状况对劳动力的收入水平也会存在明显的影响，特别是对于女性而言，其在社会文化中更多地成为家务劳动承担者的角色，这对其劳动参与率和工资水平有着较大影响。二是劳动者的就业偏好，本文控制了劳动者在第二、三产业的就业情况，以及劳动者所在单位的所有制性质。职业分割和工资差距在行业间、不同所有制部门间可能存在较大差异，这是上述因素进入工资方程的原因。三是劳动者的户籍和流动范围，这是为了控制劳动力市场上户籍歧视和地域歧视的影响，在工资方程中加入了是否农村户籍、是否省内流动两个虚拟变量。四是地区和时间固定效应，以控制工资差距在区域间、不同年份间的差异。其中，时间固定效应仅在全样本分解时使用。上述变量的定义见表1。

表1 变量定义

此外，为了分解职业间工资差距，女性进入某一职业中的反事实状态通过估计以下Multi-Logit模型得到[7,9]：

其中，XiF,t为影响女性职业选择的一系列可观测因素。参照文献[7,8]的研究，本文选择以下变量：第一，劳动者的受教育年限、工作经验和婚姻状况，这些个体因素均对劳动者的职业选择产生重要影响；第二，劳动者所在行业以及所在部门，分别使用第二、三产业虚拟变量和是否处于公有制单位的虚拟变量予以衡量；第三，劳动者的户籍和流动范围，后者使用是否省内流动的虚拟变量予以衡量；第四，劳动者流入地的地区虚拟变量。以上变量的定义见表1。

1.3 数据来源

本文使用2011—2018年中国流动人口动态监测调查数据进行实证分析。该数据是国家卫健委针对我国流动人口进行的年度大规模全国抽样调查，覆盖了31个省份（不含港澳台）流动人口较为集中的流入地。每年样本量有近20万户，涵盖了流动人口及其家庭成员的基本信息、流动范围和趋势、就业情况、收入水平等信息。本文将样本限制为从事受雇工作的18～60岁个体，并剔除了农、林、牧、渔、水利行业生产人员，无固定职业人员和其他不便分类的职业人员。所有变量的描述性统计特征见表2。

表2 各变量描述性统计

2 性别工资差距的分解结果

2.1 流动人口性别工资差距的分解

本文分解了流动人口2011—2018年的性别工资差距，并将分解结果报告在表3中。对于职业间工资差距而言，职业间可观察因素的差异使得性别工资差距缩小了0.001，解释了性别工资差距的-1.087%；职业间就业歧视使性别工资差距扩大了0.043，解释了性别工资差距的15.215%。同样地，针对女性的歧视依然是解释职业间性别工资差距的主要因素，且三类职业的就业歧视存在着很大差异。常规型、非常规认知型职业的就业歧视使女性获得了比男性更低的工资，而非常规操作型职业的就业歧视使女性获得了比男性更高的工资。这是由于女性在非常规操作型职业中拥有较高的技能比较优势，进入该职业中的概率高于男性，工资也相应地高于男性；在常规型、非常规认知型职业中，女性因缺乏技能比较优势，且因生育、从事家庭劳动等原因面临较强的性别歧视，因而进入这些职业的概率较低，导致女性获得了低于男性的工资。

表3 性别工资差距全样本分解结果

对于职业内工资差距，可观察因素的差异使性别工资差距缩小了0.014，解释了性别工资差距的-5.032%；职业内工资歧视使性别工资差距扩大了0.253，解释了性别工资差距的90.242%。不难看出，针对女性的工资歧视解释了大部分职业内的工资差距。进一步地，本文分别报告了非常规操作型、常规型和非常规认知型职业的性别工资差距分解结果。可以看到，三类职业内针对女性的工资歧视均扩大了性别工资差距。特别是对于非常规操作型职业而言，虽然女性在其中拥有更高的技能比较优势，但这仍然远不足以抵消性别歧视的影响。此外，女性在非常规操作型职业中的就业比重最高，在非常规认知型职业中的就业比重最低，使得职业内工资歧视大小呈现非常规操作型职业>常规型职业>非常规认知型职业的特点。

2.2 流动人口性别工资差距的时间趋势

前述分析表明，职业内工资歧视和职业间就业歧视是解释性别工资差距的主要因素，因此本文使用这两者解释我国流动人口性别工资差距的变动趋势。从图1可以看到，性别工资差距的职业内歧视程度在2011—2018年逐步上升，而职业间歧视程度却有一定程度的上升，二者截然不同的走向是我国性别工资差距在调查年度内保持稳定的主要原因。

图1 两种工资歧视程度变动情况

本文分别考察了三类职业中，职业内工资歧视和职业间就业歧视的变化趋势。下页图2用实线报告了三类职业的职业间歧视变化趋势。可以看到，非常规认知型职业的性别隔离在调查年度内下降了一定程度。女性向非常规职业转移的趋势越发明显，这意味着女性进入该职业中的障碍逐渐被扫清。

图2职业间就业歧视变化趋势

在非常规操作型职业中，职业间就业歧视一直令男性的工资低于女性，但在调查年度内男性相对于女性的工资有所上升，表明该职业对男性的就业歧视在下降。在就业极化背景下，相对收入的上升会使人力资本积累水平较低的男性选择转移到服务类职业中，从而使该职业中的性别歧视程度有所降低[10]。此外，常规型职业针对女性的就业歧视也有一定程度的下降。根据魏下海等（2018）[3]的研究，这可能是由于在流动人口中，从事常规操作型职业的劳动者多数为工业、制造业中的机器设备操作人员，男性在其中占据主导地位。随着技术进步的不断深入，机器设备的广泛使用降低了对劳动者运动技能的要求，导致男性被替代的可能性更大；而对人际沟通等技能需求的提升，使女性进入常规操作型职业的可能性反而有所上升。

图3 报告了职业内工资歧视的变动趋势，可以看到在非常规操作型职业、非常规认知型职业中，职业内工资歧视程度在调查年度内逐步上升，而常规型职业的这一歧视程度在逐年下降。由此可以看出，非常规职业的职业内歧视程度上升决定了我国劳动力市场中职业内工资歧视的整体走向。

图3 三类职业内工资歧视变化趋势

非常规职业的职业内歧视程度上升，源于以下两方面因素：第一，女性在这些职业中一直遭受到明显的工资歧视。相比于2011年，2018年非常规操作型职业中由不可观测因素造成的性别工资差距上升了6.8%，常规型职业中由不可观测因素造成的工资差距上升了4.4%，非常规认知型职业中由不可观测因素造成的工资差距上升了7.6%。第二，由于非常规职业中从业人员比重不断扩大，女性进入非常规职业中的概率提高也解释了这一走向。2011—2018年，女性进入非常规操作型职业的概率提高了8.8%，进入常规型职业的概率降低了12.5%，进入非常规认知型职业的概率提高了5.7%。这意味着在解释职业内歧视的变化趋势时，非常规职业被赋予的权重有所提升。

3 结论

本文使用2011—2018年中国流动人口动态监测调查数据，详细剖析了就业极化现象对流动人口性别工资差距的影响。研究结论如下：第一，在就业极化背景下，劳动者向非常规职业转移使得职业内工资歧视程度上升，而职业间就业歧视程度因此下降，令我国劳动力市场上性别工资差距保持稳定；第二，职业内工资歧视程度的上升，源于非常规职业的职业内工资歧视程度上升。就业极化扩大了非常规职业的就业比重，逐年提高职业内固有工资歧视的解释力度是其重要原因；第三，职业间就业歧视程度的下降，主要是由非常规认知型职业中针对女性进入的就业障碍得到缓解所造成的。此外，常规型职业就业壁垒的降低也有一定作用。这源于技术进步逐步破除了两种职业对女性的进入歧视，体现出就业极化背景下，职业分布变化对性别工资差距的直接影响。基于上述结论，进一步消除女性选择职业时所面临的障碍，努力降低工资分配过程中劳动回报的性别差异是我国落实就业机会、劳动报酬性别平等的政策选择。