为什么中国城镇女性的教育回报高于男性？（上）

作者：Emily Hannum, Yuping Zhang and Meiyan Wang

译者：莫道不消魂，一粒沙，catty，文豪野猪，陳觴

本文有删节

摘要：

多项研究表明，中国城镇女性的教育回报高于男性。虽然这些研究的结论可能是正确的，但受其个体视角的限制，相关研究具有一定的误导性。大多数处于工作年龄的女性和男性的可支配收入不仅包括他们自己的收入，也包括配偶的收入。此外，当人们面对劳动参与和自我投资等对收入有影响的选择时，他们往往会考虑伴侣收入和潜在收入等因素。但据我们所知，目前还没有研究探讨人们通过配偶收入获得的教育回报，或通过夫妻共同收入探讨男女教育差异对教育回报的影响。在这篇文章中，我们使用了2001年中国城镇劳动力调查的数据。我们认为，传统意义上的女性的教育回报之所以高于男性，是因为女性的配偶的收入较高而并非是她们自己的收入高，在受教育程度较低的女性中尤其如此。本研究有如下发现。首先，受教育程度越高的女性结婚的可能性越小，而男性则相反。其次，我们发现夫妻之间在事业投资上存在权衡取舍的现象。此外，夫妻双方中，女性受教育程度越低，男性受教育程度越高，夫妻双方严重依赖女性收入的可能性就越低。最后，我们发现，当收入被定义为配偶收入时，两性之间的教育回报差异存在着一种补偿性的反向模式（a compensating reverse pattern of returns differences by sex）。因此，就夫妻总收入而言，两性之间没有教育回报差异。

关键词：劳动力市场；中国城镇；性别；教育回报；家庭；劳动就业

在中国城镇，教育回报（一般定义为每增加一年或一个阶段的教育对收入的提升率）在近年来得到了大幅提升。例如，Zhang等人通过研究中国城镇家庭调查（Chinese Urban Household Surveys）的1988年到2001年数据，，个人教育回报从1988年的每年4％上升到2001年的每年10.2％，而这一增长在不同的社会群体中均有体现。在中国城镇教育回报的相关研究文献中，多篇文献均指出女性的教育收入回报比男性更高。例如，Maurer-Fazio使用1988年中国家庭收入调查（Chinese Household Income Project）的数据发现，女性的教育收入回报约为4.5%，而男性为2.9%。类似的，在一项基于1992年中国劳动力市场调查（Chinese Labour Market Research Project）的研究中， 研究者发现女性的教育收入回报约为4.5%，而男性为3.7%。在另一项基于1995年中国家庭收入调查的研究数据显示女性的教育收入回报约为6.9%，而男性为4.3%。Gustafsson and Li通过研究1988年到1995年间的城镇人口收入调查的数据发现，在1988年，男性大学毕业生的教育回报相比于男性高中毕业生高出了8.9%,而女性大学毕业生的教育回报相比于女性高中毕业生高出了10.2%，而到了1995年，这两个数值分别增长到了15.5%和20.8%。此外，Zhang等人通过研究中国城镇家庭调查（Chinese Urban Household Surveys）从1988到2001年数据发现，在这一时期，城市女性的教育回报始终高于男性，平均高出20%左右。

我们认为，虽然这些发现的结论可能是准确的，但受其个体视角的限制，相关研究具有一定的误导性。事实上，大多数处于工作年龄的女性和男性的可支配收入不仅包括他们自己的收入，也包括配偶的收入。例如，根据2000年的人口普查数据，25至44岁的城镇人口中约有89％是已婚的。此外，当人们面对劳动参与和自我投资等对收入有影响的选择时，他们往往会考虑伴侣收入和潜在收入等因素。但据我们所知，目前还没有研究探讨人们通过配偶收入获得的教育回报，或通过夫妻共同收入探讨男女教育差异对教育回报的影响。

本项研究使用了2001年中国城镇劳动力调查（China Urban Labour Survey）的数据。研究发现，传统意义上的女性的教育回报之所以高于男性，是因为女性的配偶的收入较高而并非是她们自己的收入高，在受教育程度较低的女性中尤其如此。本研究有如下发现。首先，受教育程度越高的女性结婚的可能性越小，而男性则相反。其次，我们发现夫妻之间在事业投资上存在权衡取舍的现象。此外，夫妻双方中，女性受教育程度越低，男性受教育程度越高，夫妻双方严重依赖女性收入的可能性就越低。最后，我们发现，当收入被定义为配偶收入时，两性之间的教育回报差异存在着一种补偿性的反向模式（a compensating reverse pattern of returns differences by sex）。因此，就夫妻总收入而言，两性之间没有教育回报差异。

背景： 

  中国的性别，人力资本和劳动成果

关于中国城镇区域的教育回报的研究的大热提供了越来越多的解释。

Zhang等人认为，在中国城镇，制度改革在增加教育回报中扮演了一个关键的角色。劳动力市场中个体的发展轨迹也有一定的影响。分析来自现代中国的生活史和社会变革研究的数据，Wu和Xie称，只有最近进入劳动力市场的个人才有更高的教育回报。这些新入行的人收入高，受教育程度也高。在这个学校-就业关系急剧改变的时代，有两个关于性别差异的常见模式被发现：在两性收入差距中男性占优，而论对教育回报率则女性更高。

中国的两性收入差距有被很好的记录下来。在1988至1997年间，全国基于各城市的调研发现，女性收入是男性收入的百分之80至82。数据还说明改革前后不同群体的两性收入差距保持稳定，而更近期的数据则发现，两性收入差距自1980中期有所上升。通过分析中国城镇家庭调查报告的数据，Zhang等人发现女性/男性收入比例，从1988年到2004，从86.3百分比下降到76.2百分比。重要的是，在高收入的男女之间，其可视的技能差别在缩小，而低收入的男女之间，这个技能差距在增大。同样的，同时分别使用来自1987，1996，以及2004的平行数据，Chi和Li发现，性别收入差距在持续扩大，尤其是在底层的收入分配中，差距最为恶化。

近期的研究也强调了人力资本在解释中国城镇的性别收入差距在时间和空间的演变的重要因素。

 Bian等人注意到，从第一份工作到当下这份工作，女性缓慢的工资增加一部分是源于她们较低的大学教育水平。受教育的差别更甚至影响一个人能否受聘。Maurer-Fazio的成果指向了受教育程度越高，收入越高，且更容易再就业这一事实。许多研究也表明，受教育程度高的女性与男性有着较小的收入差距。数个研究还证明[教育]回报，在女性身上更高，尽管大多数关于此现象的研究都仅限城镇人口。这一趋势至少持续在1988到2001年间，这也和女性自我选择进入劳动有着正向关系

然而，这些发现需要放到一定的背景中考量。需要特别的注意的是[参与]劳动力市场的策略往往还与家庭组成相关，单身群体有着较小的工作和收入性别差距，然而在结婚及父母群体中则发现较大的性别差距，且男性占优。在衡量个人工作与收入时，要考虑到结婚以及拥有父母亲的身份，对于女性来说是一种经济成本，而对男性来说不是。家庭和工作两者时间上的矛盾，相对于男性而言，已婚女性和母亲更为紧张，这一证据正反应在家庭中女性比男性花费更多的时间在家务上这一事实。Parish和Farrer发现，每周女性花费在家庭杂务的时间比男性长，尽管没有估算她们在育儿方面的时间，这也许反而说明两行在家务[时间]的差距是大大被低估了的。

城镇妇女在组成家庭和工作之间面临更大的矛盾，对观察到的女性的教育回报比男性高，提出了疑问。显然，这些矛盾凸显了进入职场的女性面临的选择问题，这也强调了女性的经济福祉不仅仅和她自身的收入相关，也和伴侣的收入，甚至有否，有关。如别处一样，教育也许差异地影响了男女的结婚的可能性，一旦结婚，教育还和婚后伴侣的收入潜力相捆绑。随着改革高速增长的时代伴随的婚姻上要求教育的’门当户对‘，证据表明在中国的确越来越如此。

 Huang等人通过分析来自中国城镇的数据发现男性对女性的生产力横传强有力的证据。换言之，妻子的教育程度对她的丈夫每小时收入没有影响，但是丈夫的教育对他的妻子的每小时收入有的积极的影响。人力资本是对潜在收入的模型，是其中一个在不同方面也许影响着男女作为可取的结婚对象的因素。

此外，女性是否劳动的决定非常可能是来自其收入有着（潜在）伴侣影响的这一因素，或者考虑到没有伴侣这一因素。与之一贯的是，通过在1993和1994中国20个城市收集的数据，Zhou和Moen用伴侣作为分析单元来调查夫妻之间换班的模式，他们发现夫妻的社会经济地位和资源对于换班型的夫妻很重要。在何种程度上一方通过自己的收入还实现回报很有可能取决于伴侣存在与否，以及他/她在劳动力市场的潜力。

对比角度

与在中国的发现相似，在美国的研究显示，以收入作为教育回报的形式，近些年女性的收入比男性高。而来自美国的证据也说明需要超越当下对回到的理解，以更全面的理解教育对男女不同的经济重要性。Diprete和Buchmann发现女性在结婚概率，生活水平和贫困保险方面的高等教育回报率高于男性，并且上升速度快于男性。而且，在美国，受过大学教育的女性比其他女性有更大的概率和大学毕业的人结婚，考虑夫妻收入之和，这创造了更高的总总回报。然而，Xie和Raymo发现女性结婚的可能性并没有如男性那般随着她们的经济潜力而增加。

此外，婚姻对男女的工作地位有着不同的影响。丈夫的长工时的工作往往使得妻子减少她在劳动力市场的投资，甚至使得妻子离开劳动力市场。而另一方面，工作和贤妻良母的要求之间的矛盾，例如投资幼儿教育，倾向于驱使母亲，而非父亲选择放弃工作来为家庭花更多时间。

其他申明需要从夫妻角度来研究教育回报的研究，考虑伴侣对自己收入的影响。伴侣的受教育水平和自己收入的正向关联的关系早已是有实际经验的。对此最为常见的两种解释是：样本选择和生产力横传效力。在美国的研究认为一个女性受教育水平通过他自己的工资收入使其丈夫收益，远高于选型婚姻的单独的效益。Wong通过对1976年的香港人口普查数据的分析，也发现妻子的受教育水平对丈夫的收入水平有很大的影响，尽管这个影响随着丈夫所在的不同行业而不同，那些在家庭事业工作的丈夫收益最多。这样的正向关联在日本和以色列有同样的发现。

Tiefenthaler使用了在1989年从巴西收集的数据检验了伴侣受教育的生产力横传，在不同行业，对男性和女性的效力。结果显示，那些妻子不工作，且在正式行业工作的男性，以及那些夫妇都是自营的收获了每年最高的百分比收益。在日本，妻子人力资本和丈夫工资的关联尤其明显，特别是妻子不工作的话。Neuman，Ziderman和Tiefenthaler得出相似的结论：女性教育的市场收益不局限于她自身劳动力市场的回报，因为她的受教育水平还增加了她丈夫的收入。Brynin和Schupp，分析英国和德国的家庭小组调查，发现按小时工资算，妻子的受教育水平对丈夫收入的贡献大于丈夫对妻子的贡献，而且这个夫妻间好处在高等教育组是最大的。

用美国2000年的人口普查数据，Lefgren和McIntyre展示，女性的受教育水平和其丈夫的收入高度相关，尽管于结婚的概率上并非如此。对于结婚的女性，她的受教育水平与其丈夫的收入的增加的紧密联系，要高于与她自己的收入的增加，这说明婚姻市场的教育回报也许主导了劳动力市场的教育回报。使用结婚前后的纵向数据和信息，Astrom发现婚姻对女性收入有着很大的负面的影响。对于女性而言，与受过高等教育的男性结婚可能会对个人收入产生负面影响，除非女性本人也接受过高等教育。而对于男性来说，总体而言，妻子的各个教育水平都会对他收入产生积极影响; 对于女性来说，只有当女性自己的教育水平高于大学水平时，丈夫的教育水平才能对她的收入产生积极影响。否则，丈夫的受教育水平只会有负面的影响。

总的来说，国内外的研究都表明仅衡量个人的收入，女性的教育回报率高于男性。而国外的一些研究扩大了关注点，考虑到了更宽泛的收入的定义，去调研了夫妻为整体的回报，但是这方面的工作很少有在中国出现。

数据和方法

数据：

该分析借鉴了中国城市劳动力调查（CULS）/中国成人识字调查（CALS），这是一项劳动力调查，结合对中国城市工人成人识字率的评估。 评估旨在衡量中国背景下的数量，文献和外语素养。调查和评估的目的是帮助分析读写能力如何与不同的工作特性相关联，使得能够运用这些读写能力数据来分析人力资本如何与工资和就业相关联，以此来解决在何种程度城镇劳动力市场进行性别歧视。使用标准工资回归和就业模型估计中的测试分数进行分析表明，读写能力测试衡量了人力资本中的一些没有被教育年数所捕捉，并对劳动成果产生重大影响，的重要的方面。CULS还包含了在其他大多数调查中都找不的广泛的教育测量，以及培训机会。

样本：

样本流程的详尽描述可在Ciles等人的文章中找到，这个调研是在2001年11月份至2002年1月之间，在中国的五大城市：沈阳，武汉，上海和福州，执行的。它由中国社会科学院人口与劳动经济研究所与国家统计局当地办事处合作执行。 对于每个城市，根据与尺寸采样方法成比例的概率选择住户。选择样本单元的概率随其大小而变化，使得较大尺寸单元具有较高的被选择概率。

样本流程有三个阶段。

在第一阶段，在每个城市选择街区/街道。 

该城市的所有街道都按人口规模列出，采样间隔是通过将城市总人口除以需要从城市中选择的街道数来得出的。 

然后，选择随机起始点。 

最后，根据采样间隔选择街道。 

在第二阶段，按照相同的程序，从每个街道中选择社区居民委员会。 

在第三阶段，以相同的方式选择住户。 

在每个城市中，平均从70个居委会中选出15户家庭。平均有10个家庭接受访谈，如果找不到家庭，移动或拒绝接受访问，还有5个家庭可以接受访谈。选好一个家庭后，对所有16岁以上的家庭成员进行了面谈。

在本研究中，我们仅将样本限制为城市居民。排除农村移民的考量是，决定其就业和收入的因素可能与城市居民的因素大不相同。从这个样本中，我们画了一个25-44岁居民的子样本。我们将年龄下限设定为25，排除仍在学校的个人以确保样本的不偏差，我们还设定了一个较低的年龄上限，以减轻退休时性别差异对我们分析的影响。我们使用了三个分析样本：男性样本，女性样本和夫妻样本。男性样本中有1,057个案例，女性样本中有1,191个案例。这两个个体样本都限制在25至44岁之间。我们删除了那些我们没有足够信息来确定家庭配偶关系的案例，因为在分析中使用了配偶信息。我们还删除了所有缺少其他相关变量数据的案例。

使用单个样本信息创建夫妇样本。我们包括所有夫妻，其妻子的年龄在25至44岁之间，不论丈夫的年龄。我们还包括丈夫年龄在25至44岁之间的夫妻，不论妻子的年龄。如上所述，我们消除了那些我们没有足够信息来确定家庭配偶关系的案例，因为在分析中使用了配偶信息。在消除其他相关变量缺失数据的案例后，分析样本由886对夫妇组成。

红棉锦于树

翻起浪潮

2018.04.23

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