互聯(lián)網(wǎng)使用與性別工資差異分析

□文/吳恩喆

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)廣東·廣州）

［提要］互聯(lián)網(wǎng)縮小就業(yè)鴻溝，帶來數(shù)字紅利，為避免性別工資差異繼續(xù)擴大帶來可能。本文基于CGSS2017數(shù)據(jù)，利用OLS模型分析互聯(lián)網(wǎng)使用與性別收入差距的影響關(guān)系，并對性別工資差異進行Oaxaca-Blinder分解，最后對樣本進行異質(zhì)性分析。研究發(fā)現(xiàn)：互聯(lián)網(wǎng)使用對于收入水平具有顯著正向作用，且對性別工資差異的貢獻度為-4.34%，即互聯(lián)網(wǎng)使用能夠縮小性別工資差異；在縮小收入差距方面，互聯(lián)網(wǎng)使用在不同學(xué)歷群體中均有作用，但在高學(xué)歷群體中效果較為明顯。

一、文獻綜述

21世紀(jì)，是互聯(lián)網(wǎng)時代，智能手機的到來，降低了使用互聯(lián)網(wǎng)的成本；《第47次中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，我國的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，網(wǎng)民規(guī)模增速較快，互聯(lián)網(wǎng)普及逐步得到加強；在性別結(jié)構(gòu)上，男女比例基本一致，女性網(wǎng)民比例在過去20年，從30.4%攀升至49.0%。近年來，在互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)字技術(shù)，衍生出了許多服務(wù)，這些服務(wù)的到來雖替代了大量勞動崗位，但同時也創(chuàng)造了新職業(yè)?！吨袊鴶?shù)字經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)白皮書》顯示，我國的數(shù)字經(jīng)濟水平高速發(fā)展，在就業(yè)方面，僅2018年，數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域創(chuàng)造超過1.91億個崗位。

在國內(nèi)外，研究互聯(lián)網(wǎng)與收入差距的文獻較多。李雅楠（2017）利用RIF回歸與FFL分解發(fā)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)對高收入群體與低收入群體的不同影響。毛宇飛（2021）則對不同戶籍如何受到互聯(lián)網(wǎng)的影響進行了探究，研究發(fā)現(xiàn)對于城鎮(zhèn)戶籍的收入促進作用大于農(nóng)村戶籍。

我國關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)與性別工資差異的研究仍然較少，戚聿東（2020）認為互聯(lián)網(wǎng)的使用對于不同群體的收入均有促進作用，而在年輕一代以及中低收入階層的消除性別工資差異作用最為顯著。毛宇飛（2018）在分析互聯(lián)網(wǎng)使用與性別收入差距的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)上網(wǎng)時長與性別具有“倒U形”關(guān)系。

綜上，我國仍缺乏互聯(lián)網(wǎng)與性別收入差距的研究。本文基于CGSS2017年數(shù)據(jù)，利用OLS回歸模型探究互聯(lián)網(wǎng)使用對不同性別工資的影響，并進行穩(wěn)健性檢驗；使用Oaxaca-Blinder模型（以下簡稱OB分解模型）對工資差異進行分解，探究互聯(lián)網(wǎng)使用對性別工資差異的貢獻程度；同時，本文將劃分不同教育年限，進行異質(zhì)性分析；最后，依據(jù)模型結(jié)果給出建議。

二、數(shù)據(jù)來源、描述性統(tǒng)計與計量模型

（一）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計。本文數(shù)據(jù)來源于中國綜合社會調(diào)查（CGSS）2017年數(shù)據(jù)，剔除缺失值、含有拒絕回答以及不知道等選項的樣本，將工作時間以及勞動工資為0或缺失的樣本進行剔除，經(jīng)過篩選和計算得到指標(biāo)，如表1所示。（表1）

表1 變量解釋與描述性統(tǒng)計一覽表

由描述性統(tǒng)計結(jié)果可知，男性每小時工資大于女性每小時工資，說明性別工資差異是明顯存在的；在互聯(lián)網(wǎng)使用和上網(wǎng)頻率方面，女性的均值均高于男性，同時本文發(fā)現(xiàn)女性工作時間低于男性，可能的原因是居家時間較長，女性更多地通過互聯(lián)網(wǎng)與外界保持聯(lián)系；在教育年限方面，男性的教育年限比女性的教育年限稍高，可能的原因是在女性教育方面仍存在落后的教育觀念。

（二）計量模型

1、回歸模型。本文使用OLS估計的回歸模型作為基準(zhǔn)模型，分別對全樣本、男性樣本和女性樣本分別進行回歸，模型表達式為：

其中，lnincomei為每小時工資收入的對數(shù)，interneti為互聯(lián)網(wǎng)使用，Xit為控制變量，β為待估系數(shù)，μi為隨機誤差項。

同時，本文采用三種方式進行穩(wěn)健性檢驗：（1）替換解釋變量，由于互聯(lián)網(wǎng)使用與空閑時間上網(wǎng)頻率存在一定的聯(lián)系，因此將互聯(lián)網(wǎng)使用替換為上網(wǎng)頻率；（2）由于我國直轄市各方面相對完善，對于性別工資差異的情況可能較少存在，因此本文剔除北京、上海、天津和重慶的樣本；（3）縮尾處理，為剔除極端值的影響，本文在1%以及99%分位數(shù)處作極端值剔除處理；在做出以上處理后，本文分別對三份樣本進行回歸。

2、Oaxaca-Blinder分解模型。基準(zhǔn)回歸模型結(jié)果只表明影響因素對收入是否具有促進作用，本文將進一步考察性別工資差異中受到互聯(lián)網(wǎng)使用影響的貢獻度以及無法解釋（歧視）的比例。

在工資差異的研究當(dāng)中，常使用OB分解法，該方法能將任何兩個組群的差異進行分解，其將差異分解為可解釋部分與不可解釋部分。因此，在回歸模型的基礎(chǔ)上，本文采用OB分解模型進行性別工資差異分解，建立的模型為：

其中，lnincomeC代表對女性賦予男性的工資，lnincomeF、lnincomeM分別代表女性與男性小時工資的對數(shù)形式，模型分為兩部分，βF（XF-XM）為可解釋部分，表示由個體特征帶來的收入差異，（βF-βM）XM為不可解釋部分，衡量歧視程度。

3、樣本異質(zhì)性分析。隨著我國居民生活水平不斷提高，手機已成為人們的必需設(shè)備，但互聯(lián)網(wǎng)使用存在一定的門檻，高學(xué)歷群體往往更加容易接受互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，因此互聯(lián)網(wǎng)對于不同學(xué)歷群體性別工資差異可能存在不同的影響。考慮到分組后樣本數(shù)量的均衡性，本文將教育年限大于等于12年的作為高學(xué)歷樣本，將教育年限小于12年的作為低學(xué)歷樣本。

三、實證結(jié)果分析

（一）回歸模型。本文根據(jù)全樣本、男性樣本以及女性樣本分別對互聯(lián)網(wǎng)使用對收入的影響進行了最小二乘法參數(shù)估計回歸，回歸分析結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)使用收入促進作用在1%的顯著性水平下是顯著的，且對女性工資的促進作用大于男性，進一步說明互聯(lián)網(wǎng)對于促進男女工資差異平等化具有重要作用，互聯(lián)網(wǎng)為女性提供了更多的環(huán)境較為輕松的工作機會，例如電商、直播等，有效避免了男女在體力上、生理上的差異。在婚姻狀況方面，男性在婚后能夠使得他們的收入顯著提升，而在女性群體上，則不容樂觀，婚姻并沒有促進她們收入的提升，可能是因為在婚后，犧牲了較多的工作時間。（表2）

表2 模型回歸結(jié)果一覽表

（二）穩(wěn)健性檢驗。本文將進行三種方式的穩(wěn)健性檢驗，由于篇幅所限，下文僅討論重要變量。（1）替換解釋變量后，回歸系數(shù)為0.180，在1%的顯著性水平下顯著，表明上網(wǎng)頻率對于工資具有顯著正向促進作用；（2）在將來自四個直轄市樣本剔除后進行回歸。結(jié)果顯示，回歸系數(shù)為0.185，P值小于0.01，因此認為在剔除特殊樣本后的回歸系數(shù)顯著，與基準(zhǔn)模型有相同影響；（3）對對數(shù)小時工資在1%以及99%分位數(shù)上剔除異常值，再進行回歸?？s尾后的樣本回歸系數(shù)顯著，為0.190，說明互聯(lián)網(wǎng)使用對于工資收入水平仍表現(xiàn)為正向促進作用。

在對模型進行三種方式的穩(wěn)健性檢驗后，本文認為利用OLS進行參數(shù)估計的回歸模型是穩(wěn)健的。

（三）Oaxaca-Blinder分解模型。通過OLS估計，本文得出了互聯(lián)網(wǎng)使用對于工資具有顯著促進作用，且對于女性的促進作用大于男性，但無法判斷互聯(lián)網(wǎng)使用對性別工資平等化所做出的貢獻，因此本文將使用OB分解模型進行分解，計算得到總差異系數(shù)為-0.2329。

由OB分解結(jié)果可知，男性與女性的工資存在差異，由稟賦效應(yīng)造成的，占到所有差異的5.84%，而由于性別歧視所造成的占到所有差異的94.20%，此比例較高。

在互聯(lián)網(wǎng)的使用方面，可解釋部分的系數(shù)為0.0101，對性別工資差異的貢獻度為-4.34%，說明互聯(lián)網(wǎng)的使用縮小了性別工資差異，在不可解釋部分，互聯(lián)網(wǎng)使用依然有相同的作用，且貢獻度更高，說明女性更多地使用互聯(lián)網(wǎng)，這可能是女性尋找工作、提高收入的重要方式，可見互聯(lián)網(wǎng)是縮小性別收入差距的重要手段。（表3）

表3 Oaxaca-Blinder分解結(jié)果一覽表

（四）樣本異質(zhì)性分析。前文分析互聯(lián)網(wǎng)使用對性別工資差異的作用，但只將樣本劃分為男性與女性，對于其他群體，不具有針對性，考慮到高學(xué)歷群體對互聯(lián)網(wǎng)接受度更高，下文將利用基準(zhǔn)回歸模型，對不同學(xué)歷群體進行異質(zhì)性分析。（表4）

表4 分學(xué)歷、性別回歸結(jié)果一覽表

互聯(lián)網(wǎng)使用對于高學(xué)歷群體以及低學(xué)歷群體的工資收入在1%的顯著性水平下具有促進作用，其中，對于高學(xué)歷女性的促進作用是最為明顯的；在低學(xué)歷樣本中，互聯(lián)網(wǎng)對女性收入的促進作用同樣大于男性，但差距較小。這說明互聯(lián)網(wǎng)有利于縮小性別工資差異。

同時，本文發(fā)現(xiàn)在低學(xué)歷群體中，隨著年齡的增長個體的收入會有所下降，而在高學(xué)歷群體中年齡的增長使他們的收入有所提高，這可能是由于低學(xué)歷群體中有較大部分以體力勞動為主，隨著年齡上升，身體素質(zhì)下降，而高學(xué)歷群體從事技術(shù)工作較多，隨著年齡上升，經(jīng)驗較為豐富，能夠?qū)⒐ぷ髯龅酶谩?/p>

四、結(jié)論及建議

本文基于CGSS2017數(shù)據(jù)，利用OLS回歸方程模型、OB分解模型考察互聯(lián)網(wǎng)使用對性別工資差異的影響，并對樣本進行異質(zhì)性探究，結(jié)果表明：第一，互聯(lián)網(wǎng)的使用對于工資收入具有顯著正向作用，且對女性工資水平的促進作用大于男性，在一定程度上說明互聯(lián)網(wǎng)使用能夠縮小性別收入差距，經(jīng)檢驗，本結(jié)論具備穩(wěn)健性；第二，對性別工資差異進行分解后發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)使用對性別工資差異的貢獻度為-4.34%，說明互聯(lián)網(wǎng)使用能夠有效減少收入差距；第三，在縮小收入差異方面，互聯(lián)網(wǎng)使用對不同學(xué)歷群體均有效，但在高學(xué)歷群體中最為明顯。

依據(jù)以上實證結(jié)果，本文提出如下建議：第一，大力推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，加快產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，鼓勵女性通過互聯(lián)網(wǎng)就業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟的到來使就業(yè)鴻溝不斷縮小，能夠讓女性在互聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)揮其價值；第二，由于互聯(lián)網(wǎng)的使用存在一定的門檻，因此需要加大互聯(lián)網(wǎng)普及力度，縮小數(shù)字鴻溝，關(guān)鍵在于對中老年人以及低學(xué)歷群體的普及，讓每個人享受到數(shù)字紅利。