为什么中国城镇女性的教育回报高于男性？ (下)

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

测量

劳动力市场成果

我们使用劳动力市场结果的两种衡量标准：收入和就业状况。

我们将劳动力市场收入，计量为调查时获得工资的人的收入。我们目前的每月总收入计量 ，包括月工资、奖金和补贴，以及其他非按月计算的收入、奖金和补贴。如果答辩人从事多于一项工作，则第二份工作的所有收入亦包括在内。在个人数据中，我们衡量个人的收入、配偶收入和夫妻总收入。在夫妻数据中，夫妻双方收入都为零的夫妇被排除在外，但是他们获取的零收入“包括”在夫妻收入总数之中。这些变量在记录前将零收入编码变为一个小数目(1元)。此外，我们还创建了一个妻子在夫妻总收入中所占的比例，计算为妻子的收入除以夫妻收入之和。

就业情况是由一个虚拟变量来衡量的，该变量表明被访者目前是否在工作(0=no，1=yes)。 非工作小组包括已退休的人士、已被解雇的人士、正在休长期病假或产假的人士、伤残人士及残疾人士。 在家做家务。少数被报告为“其他”就业状况的案件不算入统计。

婚姻状况

婚姻状况是以一个虚拟变量(已婚者)来衡量的，它表明被访者目前是否结婚(0=no，1=yes)。未结婚的人包括 单身，从未结婚，离婚和丧偶的人

教育

我们以一般的方式来衡量教育，即答辩人完成的正规教育年限。

技巧

我们还考虑以识字能力的形式直接衡量技能。识字分数来自CALS，该分数是在2002年8月至10月期间给予年龄在60岁以下的CULS中的每位受访者。所有受访者 、给了相同的30分钟测试。 识字测试的设计遵循加拿大统计局制定的国际成人识字调查中使用的识字分类规则。 该测试包括生活技能的三个维度：散文读写能力，文献读写能力和计算能力。 项目经过调整以适应中国城市的工作年龄人口。此处使用的总测试分数来自测试所有三个部分的正确答案数量之和。

工作经验和培训

考察进入劳动力市场后获得的人力资本,对于了解城市劳动力的当前工作状况和收入也很重要。在这里，我们使用工作经验和培训的测量。对于经验变量，在调查前几年（2,280起案件中有2,090起）内，报告的任何过去工作的开始和结束时间，是用来计算五个工作期间内所有工作人员的工作总持续时间。我们认为，直接计算一个人经历过的有偿工作总年数，仍然应该取比较常见的近似值，这种近似值在学校完成时，从当前年龄中减去年龄以计算潜在经验。如果女性早些离开学校，她们可能会有更多的潜在经验，但她们更有可能因为生育而中断工作经历。

在劳动力市场上获得就业培训,是人力资本的另一个重要方面，尽管它很少被研究。 就业培训的机会可能因性别而异，这种差异可能转化为:改善就业状况或增加工资所需的证书或技能差异。

在我们的分析中，培训经验包括调查前五年的在职培训。该措施包括由工作单位组织的培训，由专业培训组织提供的专业技术培训，以及政府提供的再就业培训。培训不包括正式的证书授予计划，如夜间或函授学校的学位或文凭。虚拟变量表示受访者是否具有培训经验（0 =否，1 =是）

政治资本

虽然政治资本的概念在中国以外的性别和劳动力研究中并不常见，但在中国转型期的劳动力市场变化的文献中广泛使用。在早期研究的先例之后，我们将政治资本作为中国共产党（CCP）的成员来衡量。Shu和Bian指出，共产党员是政治资本的一种重要形式，它表明了个人对党的忠诚，是党和政府奖励个人的重要标准。党员更有可能晋升到权力高处，这通常会带来更高的工资和物质报酬，并获得继续教育或培训的资助。

人口统计变量

性别(0=男性，1=女性)是我们分析的一个关键分析变量，并在婚姻模式中使用年龄和年龄平方条件。所有模型中都包含了城市居民的家庭虚拟变量，这是控制变量的状态变量。

方法

我们首先在个人层面进行分析。 我们从自身收入的角度考察教育收益，然后描述教育与技能和婚姻之间的关系。 所有个体分析均在男女样本上各自进行。 接下来，我们进行夫妻层次分析，调查关于夫妻就业状况、夫妻总收入和妻子在夫妻总收入中所占份额的决定的决定因素。

最后，我们回到个人作为一个分析单位，评估教育回报，有两种非常规的结果：配偶收入和夫妻总收入。 

对于婚姻分析，我们采用逻辑回归。 对于这类模型，用家庭来估计标准误差是稳健的。 为了分析个人收入，我们只对工作样本的成员进行普通最小二乘回归。 对于夫妻分析，我们提出了妻子和丈夫就业的逻辑回归。 然后，我们使用“分式对数”方法估计具有二项式族和logit链的广义线性模型，分析妻子在总收入中的份额。对于配偶收入模型，我们提出了普通最小二乘模型，以此估计有工作配偶的人。 对于夫妻总收入的模型，我们使用其中至少有一对夫妇成员使用的样本来呈现普通最小二乘模型。

结果

样本描述

总体而言，男性样本的月均收入是964元，女性样本的月均收入为655元。在非零收入的样本群体中，相应的收入数据为1186元和972元。82％的男性和68％的女性处于工作状态。男性平均曾接受11.8年的学校教育，而女性的相应数据为11.3年；男性的读写能力评估原始分数为15.4，女性为14.5。男性有平均13.4年的工作经验，女性相应有11.7年，并且6％的男性和8％的女性在工作的前五年经历过不同形式的培训。18.8％的男性和8％的女性加入了中国共产党。两性样本的平均年龄介于36到37岁之间。

当然，考虑到许多男性和女性的子样本都是各自的配偶，配偶信息则反映了对立性别子样本的"自我特征"，因在数据和方法部分内所描述样本的组成不同而略有差异。有两个事实值得注意。第一，样本中的男性结婚率更小(78%的男性vs89％的女性)。第二，不出意料的是，男性样本能够通过配偶获得的平均收入比女性样本所获的低。

教育报酬中的性别差异

我们通过参照个人收入而调查教育报酬开始这一分析。据估计，男性一年的学校教育能获得6％～7％的报酬，女性则能获得11％～12％，具体取决于明细说明。为什么通过常规统计，女性的报酬更高?下文证明，教育报酬中的性别差异之所以出现，是因为很多女性均衡了自我收入和配偶的收入，在受教育程度较低的女性中尤为突出。

婚姻分析

首先，我们发现受教育程度越高的女性结婚的可能性越小，但男性的情况正好相反。对于男性和女性，结婚的可能性都呈与年龄相关的曲线型，先上升再下降。然而，在这张表中重要的是，受教育程度更高的女性结婚的可能性明显更低，而男性则相反。女性多上一年学，结婚的几率减少约8％，而男性的结婚几率则会增加约9％。因此，一个女性受教育程度越高，她越有可能单身——也就是说，她完全依靠自己的资历和劳动来获得经济福利——这样来源的收入水平也在常规衡量的回报模型中出现。另一方面，研究结果表明，受过更好教育的男性——在劳动力市场中的地位更高——也更有可能有配偶。女性获得较高教育回报的部分原因可能是她们对婚姻的选择不同于男性，还有两性对配偶收入的不同依赖程度。

夫妻就业决定的分析

一旦一对夫妻结婚了，我们便假定他们的就业决定，和这些决定导致的收入水平，是受配偶特质影响的。表三展示了夫妻职业状态的罗吉特模型。这个分析使我们看到自身和配偶特质对就业的影响。特别地，我们对配偶特质影响就业的可能性感兴趣，尤其对女性的影响。结果显示，教育成就与就业状态呈正相关。这种相关性对妻子来说更加明显，这表明受教育程度低的妻子更可能依赖于配偶的就业。妻子的共产党员身份也与当下的职业有关，并且对丈夫的共产党员身份有着连带影响。丈夫自身的文化程度是重要的，但对于妻子而言却并非如此。对于任何一个群体，配偶的文化程度和个人就业都没有显著联系。然而，在工作经验这一变量中却有妥协的迹象：有工作经验的男性和女性，不出意料地，工作的可能性更大。可在其他变量不改变的情况下，配偶有更多的工作经验，个人工作的可能性更小。

 对于女性和男性，个人工作经验与收入都呈正相关，但配偶的工作经验与个人收入呈负相关。如果夫妻中有一人的收入为0，那么在记录收入之前，0就被记为1元，以便在分析中继续观察。由于包含了零值，与传统的回报模型不同，这里显示的教育回报比之前估计的要高得多，但妻子系数更陡的模式仍然存在(妻子系数为.302，丈夫系数为.126)在这些模型中，这种模式的出现可能也是因为受教育程度较低的女性更可能依赖配偶的收入。关于工作经历的发现也暗示，夫妻在工作中的投资也相互折衷，并且，更进一步，这影响着女性个人收入在夫妻总收入中的份额。妻子，而非丈夫，似乎受着配偶共产党员身份的连带影响。

夫妻收入中的妻子份额分析

接下来，我们直接测试，受教育程度较低的女性不太可能依赖自己收入的观点。 表5按比例显示了，分类评定模型中，妻子份额在总收入中的占比的边际效应估计值。 系数表示，当所有其他变量保持在其平均值时，每个自变量增加一个单位，相关联的总收入中妻子份额的预测平均变化。 模型A使用一个特定的例子，显示夫妻的教育，识字，培训，工作经验和政治面貌（如中共党员）。 其中丈夫和妻子的测量被丈夫+妻子总数和夫妻缺口测量替换为持续的对教育，识字和工作经验中潜力的衡量。

总体而言，预计妻子在夫妻总收入中的份额仅略高于三分之一（0.34）。 模型A显示妻子在总收入中的份额随着妻子的教育而增加。 在所有人保持平均水平的情况下，妻子的教育每增加一年，妻子的收入比例增加0.02个单位的相关度，丈夫教育每增加一年与妻子比例减少0.01相关度。 工作经历表明，妻子的工作经历对妻子的份额产生了积极的影响，对丈夫的工作经历产生了负面影响。 最后，在妻子是共产党员的家庭中，归于妻子的总收入比例增加了0.05，而丈夫的党员身份没有影响。 包含其他变量的净值，识字成绩无关紧要。 

除了教育和文化参数，分别化为夫妻总教育和夫妻教育差距，以及夫妻总识字率和夫妻识字差距。我们可以看到，受过良好教育的夫妻，往往妻子在收入方面所占比例有所增加，教育差距越大，妻子的比例就越低。丈夫的受教育年限每比妻子增加一年，他与妻子收入份额便下降0.017相关度。样本里有超过20％的案例，均是配偶之间的教育存在三年或更长的绝对差距。工作经验总数和差距变量显示了教育总数和差距变量的平行模式。这些研究结果表明，在教育，经验和政治资本方面，更好地定位于劳动力市场的妻子，倾向于通过自己的收入获得更多的教育回报。妻子若能利用丈夫获得良好定位，可能会通过丈夫的收入获得更多。

对于配偶和夫妻的总收入分析

我们已经证明，不同性别、不同受教育程度的人，他们的择偶行为是有差异的。因此，受教育程度较高的女性不太可能找一个坐食山空的配偶，但受过良好教育的男性更有可能结婚。我们已经证明了夫妻之间的权衡，因为丈夫之前的工作投资，会影响他妻子目前的工作和收入，妻子以前的工作投资也会影响她丈夫目前的收入。我们还证明，妻子受教育程度越低，丈夫受教育程度越高，这对夫妻就越有可能依赖丈夫的收入。所有这些研究结果都表明，，因为大多数女性都会结婚吗，所以女性在自身收入方面的教育回报，可能会导致大多数女性误解了她们的实际教育回报。在本文的最后一节中，我们试图确定，当收入被概念化为配偶收入时，按性别有一种补偿性的收益模式，这样，性别之间的收益差异相差无几。

基于配偶收入为正的人的样本，反向模式可以看作是对自己收入的回报估计：对于有工作配偶的已婚男性，教育年收益率约为8％至10％，配偶有工作的已婚妇女的收入则为7％至8％。右侧面板显示了记录夫妻收入的模型。该规范仅包括至少有一些收入的夫妇。显而易见：当收入被视为夫妻收入时，男性和女性的收益估计值相同。换句话说，女性和男性 - 至少是夫妻中的女性和男性——在教育投资上获得相似的回报，即使通过不同的方式。虽然这些调查结果仅适用于夫妻，但重要的是，调查周期中，结婚仍然是人们普遍认可的大事。在本次调查期间，包括本研究年龄范围内，已婚人士占所有城市人口中的接近近十分之九。

 结论

这份研究试图通过将这项发现放入到对收入的广义的定义中，借助这样的语境，重塑（recast）已然为人们所接受的事实——中国男女性在接受教育后的报酬的差异。前文我们已经说过，传统的观念认为：在教育带来的报酬中，女性将获得更多的报酬，因为很多女性是牺牲自己的收入来换取配偶的收入，这一点在受教育程度不高的女性中尤其明显。我们的这一重大发现表明：在那些受教育程度较高的女性中，结婚的可能性相对较少，而男性则反之。在夫妻之间，有证据表明，存在这关于职业生涯中的投入的权衡利弊。同时，在夫妻中，如果是这样的组合：女方受教育程度较低，男方受教育程度较高，那么家庭的主要收入不大可能依靠他。最后，还有一点：当人们以配偶收入来了解收入时，存在着一种按性别来的报酬补偿机制，就夫妻共同收入而言，两性之间的报酬并没有太大的差别。

换言之，如果我们把夫妻共同的收入视为一个有效的指标，用以衡量个体教育带来的经济性收入，那么两性之间的明显的收入差距消失了。

红棉锦于树

翻起浪潮

2018.04.23

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