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摘要：本文利用2000年、2010年两期中国妇女地位的调查数据，对全国适龄劳动人口收入差距的影响因素进行回归分析，发现性别、受教育程度、是否参加培训这三个变量的回归系数最大，即对收入影响最大。
关键词：适龄劳动人口；回归分析；性别；受教育程度
一、文献综述
随着女性社会地位的提升和性别收入差距的不断扩大，越来越多的学者投入到性别收入差距的研究中。
性别收入差距问题的研究，主要集中在两个方面：一方面是对性别收入差距现状及其趋势的研究，例如畅红琴利用中国营养与健康调查数据分析了农村性别收入差距及其变化情况，发现农村男女在劳动收入方面存在显著差异，并且有逐年扩大的趋势。[1]另一方面集中在对性别收入差距的解释上，这方面的研究主要采用实证的方法。对于性别收入差距产生的原因，则有不同的解释，按照传统经济学的解释，是由于人力资本存量不同所致。高梦滔、和云认为不同收入组人群教育的边际收益亦不同，女性教育回报率的差异是扩大农民收入不平等的原因之一。[2]但并不是所有的男女收入差距都可以通过人力资本存量来解释，所以很多研究者从职业和行业性别隔离的视角来分析性别收入差异。王美艳和吕康银、王文静、张丽利用Brown分解方法，对男女在行业分布和工资上的差异分析结果表明，男女工资差异主要由行业内工资差异引起。[3][4]高艳云、王文一和李实、马欣欣通过对劳动力市场上两性职业分布结构与收入的描述分析，认为两性收入间的差距主要源于职业内因素，职业间因素的影响相对较小。[5][6]最后，纯粹是由于性别因素造成的收入差异，即劳动力市场上的男女同工不同酬问题，这一问题在很多国家广泛存在，尤其是那些不发达国家的不发达地区。
二、数据来源及方法
根据我国劳动合同法规定，年满16周岁，男不超过60，女不超过50（管理岗位不超过55）为劳动适龄年龄，考虑到数据的可得性和研究分析的便利性，本文所使用的数据为2000年、2010年两期全国妇女社会地位调查数据中的18-60岁的数据，其中主要研究分析了2010年第三期妇女调查数据。第三期中国妇女社会地位调查，是由全国妇联和国家统计局联合组织的，涉及全国31个省区市和新疆生产建设兵团，有效问卷24135份，其中男性11593人，占48.0%；女性12543人，占52.0%。
利用2010年的调查数据进行多元回归分析，以期找出对适龄劳动人口收入有显著影响的因素，回归方程如下：
㏑（income）=β1χ1+β2χ2+…+βnχn+δ
其中，因变量为收入的对数，χ为自变量，代表个人特征的向量，包括：性别、受教育程度、年龄、单位类型、单位所有制性质、职业、行业、近三年内是否参加培训、民族、婚姻状况、户口性质、政治面貌等，β为相应变量的系数估计，δ为随机误差项。
三、适龄劳动人口收入的影响因素分析
在性别收入差距影响因素分析中，需要研究性别收入与多个变量之间的相关关系，因此，需要建立一个多元线性回归模型。本文以性别、受教育程度、年龄、单位类型、单位所有制性质、职业、行业、近三年内是否参加培训、民族、婚姻状况、户口性质、政治面貌为自变量，以适龄劳动人口收入的对数为因变量，进行回归分析。从男性与女性这两个回归模型的统计结果来看，未调整的R方分别为0.179和0.236，拟合结果虽然不太理想，仍有很多因素未被考虑进来，但总体来说这两个多元回归模型还是可以接受的。
回归时，发现了以下一些问题。
首先，在上述12个自变量中，除了单位所有制和婚姻状况外，其他的10个自变量都对收入有显著的影响。一般人们认为结婚可以使人成长，奋发向上，可是本模型显示它对收入没有显著地影响，这一结果与戴霞[7]的研究结果是一致的。通过模型的回归系数估计值可以发现，10个变量对收入的影响从大到小为：性别、受教育程度、是否参加培训、职业6分类、户口性质、所在单位类型、政治面貌、行业、年龄和民族。
其次，系数高于0.1的有性别、受教育程度和是否参加培训这三个变量，其中性别这一变量的系数更是高达0.289，这表明收入之间存在着性别差异，男性相对于女性，收入更高。受教育程度、是否参加培训这2个变量在一定程度上可以代表个人的知识存量和文化素质，在现在竞争越来越激烈的社会，劳动力素质的重要性愈发突出，这就不难解释为什么它们的系数也这么高。
第三，职业6分类（1=各类负责人，2=专业技术人员，3=办事人员，4=商业服务人员，5=农业人员，6=生产、运输设备操作人员）中，前几类为脑力劳动，后几类为体力劳动，并且随着数值的增大，在社会中所处的层次也随之降低，所以与收入呈现负相关关系。从行业与收入的关系看，信息传输计算机服务和软件业、金融业、科研和技术服务及地质勘查业收入水平较高，年均收入在4万元以上；农林牧渔业收入最少，年均收入在2万元以下，这也是唯一一个年均收入低于2万元的行业；从第一产业到第二产业再到第三产业，呈现出收入整体渐次增加的态势。
第四，从户口性质与收入的关系中，可以看出相对于农村人口，城市户口的人收入更高。在所在单位类型这一分类变量中，0、1、2分别代表党政机关/人民团体、社会团体及基层自治组织、事业单位，都是非营利组织，相当于改革前的“铁饭碗”，而后几项都是自负盈亏的企业和个体工商户，一般工资较高。政治面貌（1=群众，2=共青团员，3=共产党员，4=民主党派）与收入的关系，说明有党派人士比无党派人士收入更高，这是由于各党派都有较高的门槛，他们中的人大都是社会的精英，在社会上有一定的经济和政治地位。
第五，年龄与收入的关系表明，虽然随着年龄的增长，体力会逐渐衰退，但丰富了的工作经验与人生阅历会突出他们的优势，弥补体力上的不作。在对民族这一变量进行分类时，汉族取值为1，其他少数民族的取值都为大于1的数，民族与男性收入呈现负相关关系，表明汉族男性的收入比少数民族男性更高。在我国，少数民族一般居住在经济欠发达的地区，就业机会相对较少，从事的职业一般为农林牧副渔业。所以，这一结论符合我国的实际情况。（作者单位：河北大学经济学院）
参考文献：
[1] 畅红琴.中国农村性别收入差距变化趋势：1993、1997和2006[J].人口与发展，2009，（5）：57-62.
[2] 高梦滔，和云.妇女教育对农户收入与收入差距的影响：山西的经验数据[J].世界经济，2006，（7）：82-91.
[3] 王美艳.中国城市劳动力市场上的性别工资差异[J].经济研究，2005（12）：35-44.
[4] 吕康银，王文静，张丽.行业工资的性别差异差异[J].山东社会科学，2010（6）157-160.
[5] 高艳云，王文一.职业分布结构对收入性别差异的影响研究[J].软科学，2013（9）：102-106.
[6] 李实，马欣欣.中国城镇职工的性别工资差异与职业分割的经验分析[J].中国人口科学，2006（5）：2-13+95.
关键词：适龄劳动人口；回归分析；性别；受教育程度
一、文献综述
随着女性社会地位的提升和性别收入差距的不断扩大，越来越多的学者投入到性别收入差距的研究中。
性别收入差距问题的研究，主要集中在两个方面：一方面是对性别收入差距现状及其趋势的研究，例如畅红琴利用中国营养与健康调查数据分析了农村性别收入差距及其变化情况，发现农村男女在劳动收入方面存在显著差异，并且有逐年扩大的趋势。[1]另一方面集中在对性别收入差距的解释上，这方面的研究主要采用实证的方法。对于性别收入差距产生的原因，则有不同的解释，按照传统经济学的解释，是由于人力资本存量不同所致。高梦滔、和云认为不同收入组人群教育的边际收益亦不同，女性教育回报率的差异是扩大农民收入不平等的原因之一。[2]但并不是所有的男女收入差距都可以通过人力资本存量来解释，所以很多研究者从职业和行业性别隔离的视角来分析性别收入差异。王美艳和吕康银、王文静、张丽利用Brown分解方法，对男女在行业分布和工资上的差异分析结果表明，男女工资差异主要由行业内工资差异引起。[3][4]高艳云、王文一和李实、马欣欣通过对劳动力市场上两性职业分布结构与收入的描述分析，认为两性收入间的差距主要源于职业内因素，职业间因素的影响相对较小。[5][6]最后，纯粹是由于性别因素造成的收入差异，即劳动力市场上的男女同工不同酬问题，这一问题在很多国家广泛存在，尤其是那些不发达国家的不发达地区。
二、数据来源及方法
根据我国劳动合同法规定，年满16周岁，男不超过60，女不超过50（管理岗位不超过55）为劳动适龄年龄，考虑到数据的可得性和研究分析的便利性，本文所使用的数据为2000年、2010年两期全国妇女社会地位调查数据中的18-60岁的数据，其中主要研究分析了2010年第三期妇女调查数据。第三期中国妇女社会地位调查，是由全国妇联和国家统计局联合组织的，涉及全国31个省区市和新疆生产建设兵团，有效问卷24135份，其中男性11593人，占48.0%；女性12543人，占52.0%。
利用2010年的调查数据进行多元回归分析，以期找出对适龄劳动人口收入有显著影响的因素，回归方程如下：
㏑（income）=β1χ1+β2χ2+…+βnχn+δ
其中，因变量为收入的对数，χ为自变量，代表个人特征的向量，包括：性别、受教育程度、年龄、单位类型、单位所有制性质、职业、行业、近三年内是否参加培训、民族、婚姻状况、户口性质、政治面貌等，β为相应变量的系数估计，δ为随机误差项。
三、适龄劳动人口收入的影响因素分析
在性别收入差距影响因素分析中，需要研究性别收入与多个变量之间的相关关系，因此，需要建立一个多元线性回归模型。本文以性别、受教育程度、年龄、单位类型、单位所有制性质、职业、行业、近三年内是否参加培训、民族、婚姻状况、户口性质、政治面貌为自变量，以适龄劳动人口收入的对数为因变量，进行回归分析。从男性与女性这两个回归模型的统计结果来看，未调整的R方分别为0.179和0.236，拟合结果虽然不太理想，仍有很多因素未被考虑进来，但总体来说这两个多元回归模型还是可以接受的。
回归时，发现了以下一些问题。
首先，在上述12个自变量中，除了单位所有制和婚姻状况外，其他的10个自变量都对收入有显著的影响。一般人们认为结婚可以使人成长，奋发向上，可是本模型显示它对收入没有显著地影响，这一结果与戴霞[7]的研究结果是一致的。通过模型的回归系数估计值可以发现，10个变量对收入的影响从大到小为：性别、受教育程度、是否参加培训、职业6分类、户口性质、所在单位类型、政治面貌、行业、年龄和民族。
其次，系数高于0.1的有性别、受教育程度和是否参加培训这三个变量，其中性别这一变量的系数更是高达0.289，这表明收入之间存在着性别差异，男性相对于女性，收入更高。受教育程度、是否参加培训这2个变量在一定程度上可以代表个人的知识存量和文化素质，在现在竞争越来越激烈的社会，劳动力素质的重要性愈发突出，这就不难解释为什么它们的系数也这么高。
第三，职业6分类（1=各类负责人，2=专业技术人员，3=办事人员，4=商业服务人员，5=农业人员，6=生产、运输设备操作人员）中，前几类为脑力劳动，后几类为体力劳动，并且随着数值的增大，在社会中所处的层次也随之降低，所以与收入呈现负相关关系。从行业与收入的关系看，信息传输计算机服务和软件业、金融业、科研和技术服务及地质勘查业收入水平较高，年均收入在4万元以上；农林牧渔业收入最少，年均收入在2万元以下，这也是唯一一个年均收入低于2万元的行业；从第一产业到第二产业再到第三产业，呈现出收入整体渐次增加的态势。
第四，从户口性质与收入的关系中，可以看出相对于农村人口，城市户口的人收入更高。在所在单位类型这一分类变量中，0、1、2分别代表党政机关/人民团体、社会团体及基层自治组织、事业单位，都是非营利组织，相当于改革前的“铁饭碗”，而后几项都是自负盈亏的企业和个体工商户，一般工资较高。政治面貌（1=群众，2=共青团员，3=共产党员，4=民主党派）与收入的关系，说明有党派人士比无党派人士收入更高，这是由于各党派都有较高的门槛，他们中的人大都是社会的精英，在社会上有一定的经济和政治地位。
第五，年龄与收入的关系表明，虽然随着年龄的增长，体力会逐渐衰退，但丰富了的工作经验与人生阅历会突出他们的优势，弥补体力上的不作。在对民族这一变量进行分类时，汉族取值为1，其他少数民族的取值都为大于1的数，民族与男性收入呈现负相关关系，表明汉族男性的收入比少数民族男性更高。在我国，少数民族一般居住在经济欠发达的地区，就业机会相对较少，从事的职业一般为农林牧副渔业。所以，这一结论符合我国的实际情况。（作者单位：河北大学经济学院）
参考文献：
[1] 畅红琴.中国农村性别收入差距变化趋势：1993、1997和2006[J].人口与发展，2009，（5）：57-62.
[2] 高梦滔，和云.妇女教育对农户收入与收入差距的影响：山西的经验数据[J].世界经济，2006，（7）：82-91.
[3] 王美艳.中国城市劳动力市场上的性别工资差异[J].经济研究，2005（12）：35-44.
[4] 吕康银，王文静，张丽.行业工资的性别差异差异[J].山东社会科学，2010（6）157-160.
[5] 高艳云，王文一.职业分布结构对收入性别差异的影响研究[J].软科学，2013（9）：102-106.
[6] 李实，马欣欣.中国城镇职工的性别工资差异与职业分割的经验分析[J].中国人口科学，2006（5）：2-13+95.