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哪些女大學(xué)生遭受了起薪歧視?

時(shí)間:2023-04-30 18:00:00 資料 我要投稿
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哪些女大學(xué)生遭受了起薪歧視?

作者:李紅霞孫璐胡永遠(yuǎn)

哪些女大學(xué)生遭受了起薪歧視?

教育與經(jīng)濟(jì) 2015年06期

中圖分類(lèi)號(hào):F08;G40-054 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1003-4870(2015)01-0044-08

勞動(dòng)力市場(chǎng)上的性別歧視一直受到理論界和實(shí)踐界的關(guān)注。在大學(xué)生勞動(dòng)力市場(chǎng)上,“同工不同酬”現(xiàn)象仍然普遍存在,女大學(xué)生即使獲得了就業(yè)的機(jī)會(huì),也沒(méi)有得到與自己能力相等的報(bào)酬。調(diào)查顯示,女生只能獲得較低薪資或較低專(zhuān)業(yè)對(duì)口度的工作,實(shí)現(xiàn)就業(yè)[1];女大學(xué)生獲得的第一份工作工資,即起薪,僅為男生的81.9%[2]。但問(wèn)題是,我們不僅需要關(guān)注女大學(xué)生起薪是否受到性別歧視,而且要關(guān)注哪些女大學(xué)生受到更嚴(yán)重的起薪歧視。對(duì)這一問(wèn)題的理論探索,有助于政府采取更具針對(duì)性的政策。

理論上,學(xué)者們首先關(guān)注的是男女大學(xué)生工資差距的絕對(duì)量及其影響因素。根據(jù)人力資本理論[3],大學(xué)生人力資本或個(gè)人稟賦特征,是決定起薪的主要因素;根據(jù)歧視理論,女大學(xué)生容易受到統(tǒng)計(jì)性歧視[4]和偏好歧視[5]的影響,從而導(dǎo)致雇主不錄用或支付較低的起薪;根據(jù)職業(yè)隔離理論,女生偏好的“女性學(xué)科”,如文學(xué)等專(zhuān)業(yè),缺乏技術(shù)性,而男生偏好的“男性學(xué)科”,如工科等,專(zhuān)業(yè)性強(qiáng),結(jié)果導(dǎo)致起薪差別[6]。

學(xué)者們關(guān)注的另一領(lǐng)域是女大學(xué)生工資的性別歧視程度。這也是理論界重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。方法運(yùn)用上,均值分解法仍然是主流分析技術(shù)。這類(lèi)方法的基本思想是,以均值回歸為基礎(chǔ),將男女大學(xué)生工資差異的影響分解成個(gè)人稟賦差異和不可解釋部分,然后將不可解釋因素的“貢獻(xiàn)”視為“性別歧視”,并且將“性別歧視”與工資總差異的比率稱(chēng)之為“歧視比率”。如顧兆廷(2011)采用了Oaxaca-Blinder方法分解[7];柴國(guó)俊(2011)使用Neumark方法,以解決Oaxaca-Blinder方法的指數(shù)基準(zhǔn)問(wèn)題[8];彭競(jìng)(2011)使用Brown分解,糾正了就業(yè)部門(mén)選擇問(wèn)題[9];柴國(guó)俊(2011)使用Applenton方法,考慮了Brown分解的選擇性偏差問(wèn)題[10]。從估計(jì)結(jié)果看,學(xué)者們一致認(rèn)可,女大學(xué)生遭受的性別歧視程度很高,一般占到了起薪差距的70%以上[11],許多估計(jì)甚至達(dá)到了90%左右[12][13]。

然而,現(xiàn)實(shí)中的工資分布通常不是正態(tài)的,具有長(zhǎng)尾的特性。因此,均值層面上得到的結(jié)果很可能“被平均”。而政策決策者需要確切地知道:是否所有的女生存在同樣大的起薪差距?是否都受到了同樣的歧視?哪些女生是最需要幫助的對(duì)象?只有明確了這些問(wèn)題,才能決定是否采用統(tǒng)一的政策還是差別化的政策。

利用“高校畢業(yè)生就業(yè)問(wèn)卷調(diào)查”數(shù)據(jù),基于分位數(shù)分解方法,本文旨在檢驗(yàn)女大學(xué)生起薪差距及其性別歧視程度。結(jié)果表明,女大學(xué)生起薪遭遇了顯著的性別歧視;而且,在高分位數(shù)處,即工資分布的高端,性別歧視程度更為嚴(yán)重。這一結(jié)果有助于政府在解決就業(yè)的反性別歧視問(wèn)題上采取更具針對(duì)性的政策。

二、數(shù)據(jù)與方法

(一)數(shù)據(jù)描述

本文采用2008年5-6月本課題組“高校畢業(yè)生就業(yè)問(wèn)卷調(diào)查”數(shù)據(jù)。問(wèn)卷調(diào)查采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法,調(diào)查對(duì)象為2008屆大專(zhuān)以上高校畢業(yè)生,調(diào)查地域涉及湖南、湖北、江蘇等13個(gè)省市,共有30余所大專(zhuān)以上高校參與此次調(diào)研。共發(fā)出4000份問(wèn)卷,回收2900份,回收率72.5%。但由于調(diào)研時(shí)點(diǎn)選擇在大學(xué)生尚未畢業(yè)的時(shí)間,故有“用人單位提供的初始月工資”(即起薪)樣本只有880個(gè)。本次調(diào)查涉及不同地域、學(xué)歷層次、專(zhuān)業(yè)和生源,因此,能較為客觀(guān)地反映高校大學(xué)生就業(yè)的真實(shí)狀況。

調(diào)查的問(wèn)題,主要分為以下四類(lèi):第一類(lèi)與大學(xué)畢業(yè)生人力資本或個(gè)人稟賦特征有關(guān):性別、專(zhuān)業(yè)、學(xué)歷層次、學(xué)業(yè)成績(jī)、獎(jiǎng)學(xué)金、等級(jí)證書(shū)、政治面貌、學(xué)生干部、第二專(zhuān)業(yè)、實(shí)習(xí)經(jīng)歷。第二類(lèi)是關(guān)于大學(xué)畢業(yè)生社會(huì)資本的變量:父母文化程度、父親職業(yè)、就業(yè)時(shí)幫忙的熟人關(guān)系個(gè)數(shù)等。第三類(lèi)是與生源地域相關(guān)的變量:家庭所在地、院校類(lèi)型、學(xué)校地點(diǎn)等。第四類(lèi)是工作搜尋努力及結(jié)果:所在學(xué)校舉辦就業(yè)供需見(jiàn)面會(huì)次數(shù)、參加過(guò)的面試次數(shù)、參加的就業(yè)指導(dǎo)課次數(shù)、目前是否已簽約或等待簽約、就業(yè)單位地區(qū)、用人單位提供的初始月工資等。

由于有些變量在后面的回歸分析時(shí)不顯著,所以,我們對(duì)一些主要變量做基本的描述性統(tǒng)計(jì)分析。

問(wèn)卷中有“用人單位提供的初始月工資”樣本共880個(gè)。其中,男生樣本為557個(gè),女生樣本為323個(gè),分別占樣本的63.3%和36.7%。男生平均月工資為2258元,女生為2026元,比男生低10.3%(232元)。顯然,在起薪方面,男女大學(xué)生的確存在著性別差異。

從男女大學(xué)生的稟賦特征差異和分類(lèi)工資差異來(lái)做進(jìn)一步的分析,結(jié)果見(jiàn)表1。

第一,在個(gè)人特征稟賦方面,男生主要在“‘211’重點(diǎn)院!薄ⅰ笆(huì)城市”的學(xué)校、所學(xué)專(zhuān)業(yè)為“理科”、“工科”、就業(yè)單位地區(qū)等方面占有優(yōu)勢(shì);而女生主要在“經(jīng)管”類(lèi)專(zhuān)業(yè)、學(xué)歷層次為“本科”和“成績(jī)排班級(jí)前25%”、父親為“科級(jí)及以上干部”等方面具有優(yōu)勢(shì)。比如,在“‘211’重點(diǎn)院校”一項(xiàng),男生所占比例占全部男生的58.71%,而女生比例只占全部女生的51.39%,說(shuō)明男生占比具有優(yōu)勢(shì);而在“本科”學(xué)歷一項(xiàng),女生比例占全部女生的75.70%,而男生所占比例只占全部男生的52.60%,說(shuō)明女生占比具有優(yōu)勢(shì)。

第二,同等條件下,男生的起薪水平基本上高于女生。比如,同為“理科”畢業(yè)生,男女起薪差距達(dá)到691元,是男女均值差距(232元)的3倍。

第三,與男女起薪差距的均值比,個(gè)人特征或外部條件的層次或水平越低,男女起薪差距越大。如,“普通院!焙汀岸(jí)學(xué)院”、“專(zhuān)科”、“非省會(huì)”學(xué)校等;而在另一端,如“‘211’重點(diǎn)院!薄ⅰ笆(huì)城市”學(xué)校,男女起薪差距反而較小。

總之,盡管男女大學(xué)生起薪的均值差距只有10%左右,但是,如果考慮到不同的學(xué)生稟賦特征差異和起薪分布,就會(huì)發(fā)現(xiàn):同樣稟賦特征的男生和女生存在起薪差異;而且,起薪差異可能在工資分布的低端更大。因此,需要進(jìn)行分位數(shù)層面的分析。

(二)分位數(shù)回歸與分解方法

分位數(shù)回歸方法是指利用解釋變量的多個(gè)分位數(shù)(例如10分位、50分位、90分位等),以分析不同分位數(shù)上解釋變量對(duì)因變量的影響。該方法最早由Koenker和Bassett(1978)提出[14]。與傳統(tǒng)的最小二乘回歸(即OLS)相比,分位數(shù)回歸方程不僅能詳細(xì)地描述自變量對(duì)因變量變化范圍以及條件分布形狀的影響,還能捕捉分布的尾部特征。它能全面地刻畫(huà)分布的特征,而且對(duì)異常值的敏感程度也小于均值,故分位數(shù)回歸系數(shù)比OLS回歸系數(shù)更穩(wěn)健。

分位數(shù)的工資回歸模型可以表示為:

其中i=m,f,分別表示男大學(xué)生和女大學(xué)生,表示特征向量,表示不同分位點(diǎn)θ處i的特征回報(bào)率,該值可以通過(guò)下式求解:

其中j=1,2,3,…n,表示男大學(xué)生和女大學(xué)生的樣本數(shù),為檢查函數(shù)。

工資差距的分解方面,最早采用經(jīng)典Oaxaca Blinder分解[15][16]。這種分解方法是一種基于均值的分解。

但是,均值層面的分析無(wú)法全面揭示工資差距的全貌。實(shí)際上,工資的分布是一種典型的長(zhǎng)尾分布,而非正態(tài)分布,因此,在不同的工資分布上,影響因素的不同可能導(dǎo)致歧視特征的差異。Melly(2006)方法[17]就是一種典型的分位數(shù)分解。該方法首先基于參數(shù)的分位數(shù)回歸來(lái)估計(jì)工資的條件分布[18];接著,整合協(xié)變量的范圍來(lái)獲得無(wú)條件分布函數(shù)估計(jì);然后,進(jìn)一步構(gòu)造反事實(shí)工資分布,將工資差異分解為特征差異和特征價(jià)格差異(歧視)。

如果用數(shù)學(xué)式表示,θ分位點(diǎn)處的男女工資差距可以分解為:

該式左邊是分位點(diǎn)θ上男性與女性工資的差距,,(i=m,f)分別是男女的稟賦特征和特征價(jià)格。右邊第一項(xiàng)表示男性和女性個(gè)人稟賦特征導(dǎo)致的工資差異(特征價(jià)格相同);第二項(xiàng)表示男性和女性稟賦特征價(jià)格導(dǎo)致的工資差異(稟賦特征相同),也即歧視。

三、估計(jì)結(jié)果

(一)起薪差異的影響因素

既然男女大學(xué)生存在明顯的起薪差距,而且呈現(xiàn)出起薪分布上的不同特征,那么,在各個(gè)分位點(diǎn)上,究竟哪些因素對(duì)工資有顯著影響?

首先,利用OLS回歸對(duì)大學(xué)生的起薪進(jìn)行均值層面的分析。以Mincer收入方程式為基礎(chǔ),“用人單位提供的初始月起薪”的對(duì)數(shù)(lnw)為被解釋變量,選擇院校類(lèi)型、性別、學(xué)校地點(diǎn)、專(zhuān)業(yè)、學(xué)歷層次等為解釋變量。先進(jìn)行異方差檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)不存在異方差;但是,由于樣本來(lái)自于不同省份,同一省份內(nèi)的樣本間可能存在一定的誤差相關(guān),因此,我們按照學(xué)校所在“省份”進(jìn)行聚類(lèi),選擇聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì),結(jié)果見(jiàn)表2的第2列。然后,選取大學(xué)生起薪的10分位、25分位、50分位、75分位和90分位處進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表2所示。

OLS聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的回歸結(jié)果顯示,在均值層面,個(gè)人稟賦特征尤其人力資本變量,是決定大學(xué)生起薪的首要因素,“‘211’重點(diǎn)院!薄ⅰ袄砜啤、“工科”、“本科”等人力資本變量對(duì)起薪的影響顯著為正;同時(shí),父親職業(yè)為“科級(jí)及以上干部”、“面試次數(shù)6次以上”、“就業(yè)單位在東部”等變量對(duì)起薪的影響也顯著為正。但另一方面,“女性”身份對(duì)起薪具有顯著負(fù)影響,“女性”將減少起薪12.5%。這是一個(gè)具有性別歧視的明顯信號(hào)。

分位數(shù)回歸結(jié)果卻顯示出更豐富的內(nèi)容。

首先,“女性”身份對(duì)起薪的影響顯著為負(fù);而且隨著分位數(shù)的增加,負(fù)影響程度逐漸增大。從表2的第2行看,除了10分位外,“女性”身份對(duì)大學(xué)生的起薪均存在顯著負(fù)影響,如在90分位處的系數(shù)高達(dá)-0.20。這表明,在起薪的高分位處,女性可能受到了更大程度的性別歧視。

其次,個(gè)人稟賦特征對(duì)因變量的影響程度隨分位點(diǎn)的不同而不同。在起薪的低分位處,人力資本變量對(duì)大學(xué)生起薪的影響程度較大。其中,在10分位處,“‘211’重點(diǎn)院!钡南禂(shù)高達(dá)0.69,而在高分位處卻為負(fù)值。相反,在起薪的高分位處,社會(huì)資本因素對(duì)大學(xué)生起薪的影響程度較大,如父親職業(yè)為“科級(jí)以上干部”在低分位處對(duì)起薪無(wú)顯著影響,但在90分位數(shù)處的系數(shù)則高達(dá)0.26。

回歸分析表明,男女大學(xué)生起薪差異既可能由個(gè)人稟賦特征差異決定,也可能由性別歧視造成。那么,這兩種因素對(duì)起薪差異的具體影響程度和比例多大?性別歧視在起薪分布上呈現(xiàn)怎樣的特征?下面將進(jìn)行分位數(shù)分解來(lái)予以回答。

(二)起薪差異的分位數(shù)分解

首先,我們采用Oaxaca-Blinder分解。結(jié)果顯示,男女大學(xué)生工資對(duì)數(shù)的均值差距為0.136(p=0.000)。其中,個(gè)人稟賦特征差異所占比重為8.3%,而稟賦特征回報(bào)率差異所占比重或歧視比率為91.7%。這說(shuō)明,在均值層面,性別歧視是造成男女大學(xué)生起薪差距的最主要原因。

然后,利用Melly(2006)分解方法,將男女大學(xué)生不同分位數(shù)上的工資對(duì)數(shù)進(jìn)行分解,結(jié)果如表3所示。

表3第2列的結(jié)果顯示,工資對(duì)數(shù)的性別差異隨分位數(shù)上升而減少。在40分位數(shù)之前,工資對(duì)數(shù)差異均大于Oaxaca-Blinder分解的均值(0.136),而在此之后則小于均值;特別地,在10分位數(shù)處,工資對(duì)數(shù)差距最大,為0.2358,而在90分位數(shù)點(diǎn),則下降到0.0592。第3列體現(xiàn)的是男女大學(xué)生個(gè)人稟賦特征差異,在工資低分位數(shù)處,男生占有稟賦優(yōu)勢(shì),數(shù)值為正;而在高分位數(shù)處(70%以后)則女生占有優(yōu)勢(shì),數(shù)值為負(fù)。

表3第4列是稟賦特征回報(bào)率差異。第5列是稟賦特征回報(bào)率差異所占比重(第4列除以第2列),或歧視比率,隨分位數(shù)上升呈逐漸增大趨勢(shì)。尤其是70分位數(shù)以后,性別歧視程度均超過(guò)100%。這是一個(gè)無(wú)法在均值層面分析得到的結(jié)果。這是由于在工資的高分位處,稟賦特征差異表現(xiàn)為負(fù)值,即女大學(xué)生的個(gè)人稟賦特征優(yōu)于男大學(xué)生的個(gè)人稟賦特征所致。

如圖1所示,我們將男女大學(xué)生的工資分布每隔1個(gè)分位點(diǎn)的回歸結(jié)果擬合成男女大學(xué)生的工資對(duì)數(shù)總差異、個(gè)人稟賦特征差異和特征回報(bào)率差異3條曲線(xiàn)。橫軸是分位點(diǎn),縱軸是工資對(duì)數(shù)的差異?梢园l(fā)現(xiàn):隨著分位點(diǎn)的逐漸上升,大學(xué)生的工資差異逐漸減少,男女稟賦特征差異由正變負(fù),這表明男大學(xué)生的個(gè)人稟賦特征優(yōu)勢(shì)逐漸減小,女大學(xué)生的稟賦特征優(yōu)勢(shì)逐漸增強(qiáng);并且,稟賦特征回報(bào)率曲線(xiàn)整體呈U型,在高分位點(diǎn)高于個(gè)人稟賦特征差異曲線(xiàn),表明性別歧視是造成男女大學(xué)生工資差距的主要因素,尤其是位于工資高端的女大學(xué)生,遭受更大的性別歧視。

圖1 男女大學(xué)生起薪差距分解的變化趨勢(shì)圖

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前面采用Melly方法估計(jì)的結(jié)果(表3)中,70分位以上(包括70分位)的稟賦特征回報(bào)率差異均超過(guò)100%。這一結(jié)果雖然可以用女大學(xué)生性別歧視加以解釋?zhuān)牵〉酶咂鹦降哪写髮W(xué)生是否存在一些不可觀(guān)測(cè)的特質(zhì),而獲得用人單位的青睞呢?或者說(shuō),超過(guò)100%的歧視程度是否存在夸大的“偽”歧視?

為了回答這一問(wèn)題,我們希望將不可觀(guān)測(cè)的稟賦特征差異從總的工資差異中分離出來(lái)。而利用Juhn-Murphy-Pierce分解方法(簡(jiǎn)稱(chēng)JMP1993)[19],可以將男女大學(xué)生的工資差異分解為個(gè)人稟賦特征差異、個(gè)人稟賦特征回報(bào)率差異及不可觀(guān)測(cè)技能差異三個(gè)部分。我們得到分解結(jié)果如表4所示。

由表4第2列可知,高分位處的工資差距均低于平均差距(0.1361),而低分位處的工資差距均高于平均差距,說(shuō)明隨分位數(shù)的逐漸上升,男女大學(xué)生的工資差異遞減。另一方面,由第5列可知,個(gè)人稟賦特征回報(bào)率差異所占比重隨著分位數(shù)的上升而增大。這一結(jié)果也是對(duì)前面Melly(2006)估計(jì)結(jié)果的一種佐證。

但我們感興趣的是,男女學(xué)生不可觀(guān)測(cè)技能差異所占比重。從第6列看,男大學(xué)生并沒(méi)有明顯的優(yōu)勢(shì),其中,在10、50和75分位處,女生的不可觀(guān)測(cè)技能甚至高于男生;而且,從第7列看,不可觀(guān)測(cè)技能差異遠(yuǎn)小于歧視所占比重(第5列),且在工資的高分位處,其所占比重都小于10%。因此,這就說(shuō)明Melly(2006)分解中,“高分位處具有更大的性別歧視程度”這一結(jié)果,不是由于男大學(xué)生不可觀(guān)測(cè)技能所造成,而是實(shí)實(shí)在在的性別歧視。

五、結(jié)論與討論

本文以“高校畢業(yè)生就業(yè)問(wèn)卷調(diào)查”數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)男女大學(xué)生起薪差距進(jìn)行了分位數(shù)分解。分析表明,一方面,工資對(duì)數(shù)的性別差異的絕對(duì)量隨分位點(diǎn)由低到高,逐漸縮。涣硪环矫,隨工資分位數(shù)上升,歧視性差異比例增大,高收入群體的性別歧視程度更大。

而且,在工資的高分位數(shù)處,人力資本的作用很小,社會(huì)資本的作用明顯。在工資高端,盡管女生占有稟賦特征優(yōu)勢(shì),但崗位的獲得并不由個(gè)人人力資本所決定,而是由外部因素如父親工作性質(zhì)為“科級(jí)以上干部”或“經(jīng)營(yíng)業(yè)主”、就業(yè)單位在“東部地區(qū)”等決定。因此,我們可以推斷,如果女生沒(méi)有較好的家庭背景,單純依靠自身的人力資本優(yōu)勢(shì),可能難以獲得高工資崗位;只有非常優(yōu)秀的女生,或者擁有與男生同樣人力資本但卻擁有更好家庭社會(huì)資本的女生,才可以獲得與男生同樣的起薪。

因此,女生受到的起薪歧視很有可能是受到了行業(yè)或職業(yè)“進(jìn)入”的障礙。在工資的高端,很可能是一些正規(guī)部門(mén)或壟斷部門(mén)的職業(yè),女生的難度主要在于“進(jìn)入”難。只要“進(jìn)入”,基本上還是體現(xiàn)了同工同酬,男女起薪差距較。欢诠べY低分位數(shù)處,男女生起薪的較大差距可能在于“職業(yè)隔離”,即男生的工作集中于一些“男性”工作如工程、技術(shù)類(lèi)等,而女生只能集聚在勞動(dòng)力市場(chǎng)上的二級(jí)市場(chǎng),技術(shù)性和專(zhuān)業(yè)性要求均低于男性工作,結(jié)果造成了“職業(yè)”差距。

我們的研究表明,不能簡(jiǎn)單地按照起薪的差距大小來(lái)判斷性別歧視的程度;同時(shí),由于工資高分位數(shù)處具有較大的性別歧視程度,因此,要將反性別歧視的重點(diǎn)放在高工資崗位的獲取上。我們的分析有助于政策決策者更好地組織和實(shí)施具有針對(duì)性的就業(yè)或反歧視政策。比如,政府部門(mén)應(yīng)該重點(diǎn)監(jiān)管壟斷部門(mén)、大型公司在用人環(huán)節(jié)上的性別歧視問(wèn)題。

作者介紹:李紅霞,女,南京財(cái)經(jīng)大學(xué)高等教育研究所助理研究員,研究方向?yàn)榻逃?jīng)濟(jì)理論;孫璐,女,南京財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院研究生,研究方向?yàn)槿肆Y本理論;胡永遠(yuǎn),男,南京財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院教授,研究方向?yàn)閯趧?dòng)經(jīng)濟(jì)理論與實(shí)踐,江蘇 南京 210046

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