城市規(guī)模對(duì)性別工資差距影響的研究

潘麗群 張少華

摘 要：性別工資差距是城市勞動(dòng)力市場(chǎng)的常見現(xiàn)象，而快速的城市化進(jìn)程由于城市規(guī)模的擴(kuò)張給勞動(dòng)者帶來了規(guī)模工資溢價(jià)，但不同勞動(dòng)者獲得城市規(guī)模工資溢價(jià)存在差異，那么，城市規(guī)模是否有助于縮小性別工資差距呢？基于最新的2017年中國247個(gè)城市的流動(dòng)人口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建兩步回歸計(jì)量模型來檢驗(yàn)城市規(guī)模是否影響了性別工資差距。實(shí)證結(jié)果顯示，233個(gè)城市中的男性勞動(dòng)力擁有更高的薪資水平，但女性勞動(dòng)力獲得城市規(guī)模工資溢價(jià)比男性高，從增量上縮小了與男性勞動(dòng)力的工資差距，城市規(guī)模每增大1%，女性獲得的城市規(guī)模的工資溢價(jià)比男性高0.097%?？梢?，性別工資差距將隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大而減小。

關(guān)鍵詞：城市規(guī)模;工資溢價(jià);性別工資差距

文章編號(hào)：2095-5960（2021）04-0083-09;中圖分類號(hào)：F244;F241;F293;文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

女性勞動(dòng)力是中國勞動(dòng)力市場(chǎng)的重要力量，根據(jù)世界勞動(dòng)組織2016年統(tǒng)計(jì)，中國女性勞動(dòng)參與率為63%，遠(yuǎn)高于世界其他主要經(jīng)濟(jì)體的女性勞動(dòng)參與率（美國56%、德國55%、法國51%、日本49%、印度27%）。但性別工資差距依然顯著存在，在控制個(gè)人特征和單位特征后，我國男性勞動(dòng)者小時(shí)收入比女性勞動(dòng)者小時(shí)收入高23.8%。[1]針對(duì)性別工資差距現(xiàn)象，學(xué)者們一方面分析了性別工資的差距趨勢(shì)[2-4]，一方面探討工資差距的來源，主要從性別歧視、個(gè)體特征差異和職業(yè)、行業(yè)差異等角度展開[5-10]。

伴隨著我國快速的城市化進(jìn)程，城市規(guī)模的集聚效應(yīng)和生產(chǎn)技術(shù)的升級(jí)沖擊了勞動(dòng)力的工資以及異質(zhì)性勞動(dòng)力之間的工資差距。然而，現(xiàn)有研究尚未從城市規(guī)模工資溢價(jià)的視角來探討勞動(dòng)力工資的性別差異。具體而言，大規(guī)模的城市化進(jìn)程給勞動(dòng)力帶來了城市規(guī)模工資溢價(jià)，同時(shí)由于其個(gè)體的異質(zhì)性獲得城市規(guī)模溢價(jià)具有差異性，那么城市規(guī)模將如何影響性別工資差距呢？回答這個(gè)問題，對(duì)于促進(jìn)我國城市化建設(shè)、縮小男女工資差距等有著重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

研究發(fā)現(xiàn)更密集的城市地區(qū)的工資水平更高，并將此現(xiàn)象稱為城市規(guī)模的工資溢價(jià)[11-13]，大城市因?yàn)榧劢?jīng)濟(jì)帶來更高的勞動(dòng)生產(chǎn)率，也即城市規(guī)模工資溢價(jià)更高。城市規(guī)模的工資溢價(jià)存在著顯著的異質(zhì)性，著重體現(xiàn)在勞動(dòng)技能的異質(zhì)性和工作形式的異質(zhì)性。[13-14]美國1979～2007年工資不平等程度增加的23%來自更大城市中工資不平等更快地增長，并認(rèn)為高低技能工人工資的組間差距在大城市地區(qū)更快速地提高是導(dǎo)致這一工資不平等變化圖景的主要原因，即高技能工人的城市規(guī)模溢價(jià)高于低技能工人。[12]還有學(xué)者認(rèn)為認(rèn)知性和非認(rèn)知性技能在不同規(guī)模城市的衡量是相似的，但是這些技能應(yīng)用于軟件和技術(shù)行業(yè)的回報(bào)在更大的城市會(huì)更高。[15]同時(shí)，研究發(fā)現(xiàn)城市的集聚經(jīng)濟(jì)對(duì)常規(guī)性工作和非常規(guī)性工作的作用不同，從而大城市更有利于非常規(guī)性工作工資的提升。[14]除了規(guī)模工資溢價(jià)的異質(zhì)性，城市化帶來的技術(shù)升級(jí)也給異質(zhì)性勞動(dòng)力帶來不同效應(yīng)，譬如利用廣東佛山南海區(qū)“雇主-雇員”匹配數(shù)據(jù)研究實(shí)證發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)大規(guī)模的技術(shù)升級(jí)將重塑勞動(dòng)力市場(chǎng)的分配機(jī)制，生產(chǎn)線升級(jí)強(qiáng)調(diào)對(duì)認(rèn)知技能的需求，而男女性勞動(dòng)力分屬于不同的技能束，認(rèn)知技能回報(bào)上升，女性工資大幅增長，性別工資差距得以收斂[16]。

然而，現(xiàn)有研究尚未從城市規(guī)模的視角來探討勞動(dòng)力工資的性別差異。大規(guī)模的城市化進(jìn)程給勞動(dòng)力帶來了城市規(guī)模工資溢價(jià)，同時(shí)勞動(dòng)力由于其個(gè)體的異質(zhì)性獲得城市規(guī)模溢價(jià)具有差異性，那么城市規(guī)模將如何影響性別工資差距呢？為此，本文基于最新的2017年247個(gè)城市的中國流動(dòng)人口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建兩步計(jì)量回歸方法[17]，檢驗(yàn)?zāi)信畡趧?dòng)力獲得城市規(guī)模工資溢價(jià)差異，實(shí)證發(fā)現(xiàn)男性擁有更高的薪資水平，但女性從城市規(guī)模工資溢價(jià)的正向效應(yīng)中獲益比男性多，使得男性所擁有的薪資優(yōu)勢(shì)逐漸被抵消，性別工資差距隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大而減小。

二、文獻(xiàn)綜述

目前國內(nèi)外文獻(xiàn)主要從可觀測(cè)特征和不可觀測(cè)特征兩個(gè)方面對(duì)性別工資差距的成因進(jìn)行解釋。第一，可觀測(cè)特征主要包括自身稟賦特征、受教育程度等，如基于2003和2013年CGSS數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)性別工資差異逐漸擴(kuò)大，并對(duì)工資分解發(fā)現(xiàn)，職業(yè)內(nèi)部和職業(yè)間因性別歧視和職業(yè)隔離導(dǎo)致的性別工資差異逐漸降低，因男女稟賦導(dǎo)致的性別工資差異逐漸上升。[9]但相反地，有學(xué)者基于UHS1988～2001年性別工資差距研究，認(rèn)為解決低收入群體的性別工資差距關(guān)鍵是降低勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)女性的歧視（例如提高女性職位升遷的速度等），而不是改善女性的個(gè)人特征（如教育水平），后者改善性別工資差距效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于消除歧視的效果。[5]第二，不可觀測(cè)特征主要集中于難以解釋的非生產(chǎn)率特征導(dǎo)致的工資差異，也被稱為“性別歧視”。[18-19]如基于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查（CHNS）2006年的數(shù)據(jù)對(duì)勞動(dòng)者的工資性別差距進(jìn)行測(cè)度和分解，發(fā)現(xiàn)男性勞動(dòng)者的小時(shí)收入比女性勞動(dòng)者高23.8%，其中由于勞動(dòng)者特征差異形成的工資差異很小，差異的更大部分是性別歧視的存在，且性別歧視主要表現(xiàn)在工齡和就業(yè)獲得方面。[1]大眾對(duì)于女性工作角色和家庭角色沖突的擔(dān)憂解釋了32.9%的性別工資差距，而傳統(tǒng)的“女子不如男”的性別歧視則解釋了28.1%。[7]同時(shí)，性別歧視會(huì)因不同行業(yè)、收入階層而有較大差異，女性在收入最高和最低的行業(yè)都存在進(jìn)入優(yōu)勢(shì)，男女工資性別差異主要來自行業(yè)內(nèi)部要素;工資水平越高的行業(yè)，性別歧視越小。[10]還有學(xué)者基于“中國大學(xué)畢業(yè)生求職和工作能力調(diào)查”數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，男性畢業(yè)半年后的月工資高于女性約9%～20%，性別工資差距隨分位點(diǎn)升高而擴(kuò)大，性別工資差距中的絕大部分（90%左右）歸于歧視，工資分布頂端約30%的女性所受歧視更大。[6]也有學(xué)者認(rèn)為是職業(yè)晉升受阻，考察職位隔離對(duì)性別收入差距的作用，發(fā)現(xiàn)女性過多地集中于職位“金字塔”結(jié)構(gòu)的底層，約41%性別收入差距是由于職位隔離導(dǎo)致的。[8]針對(duì)性別歧視程度的趨勢(shì)，或歧視程度加深，或減弱，觀點(diǎn)并不一致。持歧視程度擴(kuò)大的觀點(diǎn)認(rèn)為，隨著市場(chǎng)化水平的提高，在職女性和男性的工資差異拉大，對(duì)女性的工資歧視有擴(kuò)大的趨勢(shì)，擴(kuò)大主要表現(xiàn)在初中以下文化程度、40歲以上年齡組、非國有部門和“藍(lán)領(lǐng)”職業(yè)的人群中。[2]歧視減弱的觀點(diǎn)認(rèn)為，進(jìn)口競(jìng)爭(zhēng)降低了企業(yè)定價(jià)能力和利潤水平，使企業(yè)無法維持原來的歧視水平，降低歧視偏好、提高女性雇傭水平，進(jìn)而引起勞動(dòng)力市場(chǎng)女性工人工資的提升。[20]

伴隨著城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，由于集聚帶來的城市規(guī)模工資溢價(jià)是城市的顯著特征?；诔鞘幸?guī)模工資溢價(jià)的差異性，引起不同勞動(dòng)力工資的變化。一般而言，規(guī)模較大的城市能夠給勞動(dòng)力提供較高的薪資水平，并將此現(xiàn)象定義為“城市規(guī)模工資溢價(jià)”。[11]國內(nèi)許多學(xué)者已利用中國家庭收入調(diào)查（CHIP）、中國綜合社會(huì)調(diào)查（CGSS）等多個(gè)微觀數(shù)據(jù)庫驗(yàn)證了城市規(guī)模工資溢價(jià)效應(yīng)的存在。具體有：城市規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)勞動(dòng)力的名義收入和去除物價(jià)因素后的實(shí)際收入都有顯著的正向影響;[21]在構(gòu)建Rosen-Roback三部門空間均衡模型后肯定了城市規(guī)模工資溢價(jià)現(xiàn)象的存在。[22]

在城市規(guī)模工資溢價(jià)存在性基礎(chǔ)上，最新的國內(nèi)外研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)：城市規(guī)模工資溢價(jià)對(duì)不同的人群有一定的異質(zhì)性。通過對(duì)美國49個(gè)大都市地區(qū)的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行GLS兩階段回歸后發(fā)現(xiàn)不同種族的勞動(dòng)者從城市規(guī)模工資溢價(jià)中的獲益是不同的，黑人、西班牙裔、亞洲人等人種和白人之間存在著明顯的規(guī)模溢價(jià)差距。認(rèn)為種族差異會(huì)造成不同人種之間的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、居住社區(qū)等多種差異，從而在知識(shí)外溢、信息交換等方面影響受歧視人群所獲得的工資溢價(jià)。[17]而國內(nèi)學(xué)者更多地研究城市規(guī)模工資溢價(jià)對(duì)不同技能水平或不同戶籍的勞動(dòng)者所產(chǎn)生的異質(zhì)性。規(guī)模工資溢價(jià)對(duì)于不同技能的勞動(dòng)者在長短期內(nèi)作用是不同的。短期內(nèi)，高技能可從城市規(guī)模工資溢價(jià)中獲得更高的收益;而在長期，各層次技能的勞動(dòng)者均可從中獲益[22]。類似的，還發(fā)現(xiàn)規(guī)模溢價(jià)的積極作用對(duì)低技能勞動(dòng)力的益處更為明顯，并建議合理擴(kuò)大城市規(guī)模以提升對(duì)不同技能水平勞動(dòng)力的包容度。[23]作為低技能勞動(dòng)力的典型代表，農(nóng)民工在城市勞動(dòng)力市場(chǎng)中受歧視的現(xiàn)象隨著戶籍制度的逐漸放開有所緩解，但他們所獲得城市規(guī)模工資溢價(jià)還是明顯小于當(dāng)?shù)爻鞘芯用?。在控制鄉(xiāng)—城流動(dòng)人口的選擇性偏差后，發(fā)現(xiàn)城市規(guī)模擴(kuò)張能夠提高農(nóng)民工的工資水平，但此正向效用不及城市當(dāng)?shù)氐墓と怂@得的大。[24]農(nóng)民工所獲得的城市規(guī)模工資溢價(jià)逐年提升，但與城鎮(zhèn)戶籍的勞動(dòng)力所獲得的工資溢價(jià)還是有一段差距。[25]在針對(duì)城市內(nèi)部勞動(dòng)力市場(chǎng)不同戶籍勞動(dòng)力獲得城市規(guī)模溢價(jià)上，運(yùn)用流動(dòng)人口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)一步證實(shí)了差異，并提出搜尋工作方式和就業(yè)合同的不同是導(dǎo)致差異的可能路徑。[26]

經(jīng)過對(duì)現(xiàn)有研究成果的總結(jié)，目前對(duì)城市規(guī)模工資溢價(jià)的異質(zhì)性探討中，常見于不同技能、不同戶籍勞動(dòng)力的探討，而城市規(guī)模工資溢價(jià)對(duì)于不同性別勞動(dòng)力異質(zhì)性作用的研究尚缺乏。作為影響勞動(dòng)力工資的一個(gè)顯著特征因素，探討不同性別的人群從城市規(guī)模工資溢價(jià)中的獲益程度是十分有必要的。

三、實(shí)證模型和變量說明

本文選取OLS兩步回歸法作為計(jì)量分析方法[17]，相比現(xiàn)有研究所采用的拆分子樣本回歸，兩步回歸法能夠更加直觀且準(zhǔn)確地得到不同性別所獲得城市規(guī)模工資溢價(jià)的差值。具體而言：在第一步回歸中，本文將利用每個(gè)城市s中個(gè)體i的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選用經(jīng)典的Mincer個(gè)體工資方程作為計(jì)量模型，估計(jì)出各城市勞動(dòng)個(gè)體工資的對(duì)數(shù)與性別Gis的相關(guān)系數(shù)。

ln（wageis）=a1+asGis+βs Xis+εis? （1）

模型（1）中，ln（wageis）為城市s中個(gè)體i月收入的自然對(duì)數(shù)。Gis為城市s中個(gè)體i的性別：男性為1，女性為0。Xis為一系列個(gè)體特征控制變量。a1為常數(shù)項(xiàng)，εis為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。第一步回歸得到的系數(shù)as將在第二步回歸中成為被解釋變量，第二步回歸的計(jì)量模型如下：

as=a2+rZs+γCs+μs? （2）

模型（2）中，Zs為城市s的城市規(guī)模，本文采用城市市轄區(qū)常住人口數(shù)來衡量;Cs為一系列城市特征控制變量，針對(duì)控制變量，沒有選取GDP、發(fā)展水平等直接的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量，因?yàn)檫@些變量與城市人口規(guī)模是高度相關(guān)或是類同的（加入的話模型會(huì)出現(xiàn)共線性問題），而是控制了除經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之外的一些間接特征變量[21，26]，包括城市所獲外商直接投資數(shù)①[①外商直接投資額在全球經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫中的單位為百萬美元，本文按照2017年的人民幣匯率將外商直接投資額折算成了百萬人民幣，再進(jìn)行后續(xù)的相關(guān)計(jì)算。 ]、固定資產(chǎn)投資數(shù)、城市醫(yī)院床位數(shù)和城市道路面積;a2為常數(shù)項(xiàng);μs為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。在第一步回歸中，本文選用流動(dòng)人口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中個(gè)體月總收入，包括純工資收入、餐飲補(bǔ)貼、住房補(bǔ)貼。第一步回歸核心解釋變量為性別Gis，性別相對(duì)薪資水平的彈性系數(shù)as具有城市特征，預(yù)期不同城市的回歸系數(shù)將有較大差異。個(gè)體特征控制變量參考Mincer擴(kuò)展的工資方程，包括民族、戶口性質(zhì)、政治面貌、婚姻狀態(tài)、年齡、健康狀態(tài)和受教育程度。為了控制個(gè)體不可觀測(cè)特征所引起的固定效應(yīng)，第一步回歸中引入職業(yè)的虛擬變量作為個(gè)體不可觀測(cè)特征的代理變量。[27]

第二步回歸中的被解釋變量為第一步回歸所得系數(shù)as，核心解釋變量為城市規(guī)模。關(guān)于城市規(guī)模的度量方式目前沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，有用到全市總?cè)丝跀?shù)量和大學(xué)生數(shù)量的自然對(duì)數(shù)[23]，也有用市轄區(qū)人口[28]?；谖覈鞘幸?guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)②[②國務(wù)院2014年印發(fā)的《國務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》中明確指出城市規(guī)模的劃分以城區(qū)常住人口為統(tǒng)計(jì)口徑。 ]，城市規(guī)模的統(tǒng)計(jì)口徑為各城市的常住人口數(shù)量，本文選用城市市轄區(qū)常住人口數(shù)量的對(duì)數(shù)來衡量。兩步回歸完成后所得系數(shù)r即為不同性別人群所獲城市規(guī)模工資溢價(jià)的差異系數(shù)。表1為各變量的具體定義。

本文主要數(shù)據(jù)來源于國家衛(wèi)生計(jì)生委流動(dòng)人口服務(wù)中心提供的2017年中國流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)查（CMDS）。該數(shù)據(jù)是自2009年起一年一度的大規(guī)模全國性流動(dòng)人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，抽樣方法為多層、多階段、與規(guī)模成比例的PPS抽樣。調(diào)查覆蓋全國31個(gè)?。▍^(qū)、市）和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)中流動(dòng)人口較為集中的流入地，每年樣本量近20萬戶，還對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了樣本權(quán)重處理，有很好的代表性。根據(jù)本文研究需要，將樣本限定在18～60歲有工資性收入、有固定雇主的勞動(dòng)人口，剔除了離退休人員、家庭幫工、喪失勞動(dòng)能力者、在校學(xué)生、自我雇傭者等個(gè)體數(shù)據(jù)。為了避免數(shù)據(jù)量太小、誤差過大導(dǎo)致數(shù)據(jù)在第二步回歸中產(chǎn)生離群值，對(duì)于樣本數(shù)量少于10人的城市進(jìn)行了剔除。

另外宏觀層面數(shù)據(jù)主要來源于全球經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫（CEIC）中的中國經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫和2017年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。鑒于數(shù)據(jù)樣本的完整性，在處理過程中對(duì)缺失數(shù)據(jù)的城市樣本進(jìn)行了剔除。最后的樣本涵蓋了30個(gè)省級(jí)行政單位共247個(gè)市縣的65099個(gè)體，其中男性樣本35285人，女性樣本29814人。全樣本的描述性統(tǒng)計(jì)分析呈現(xiàn)于表2中。

從表2可以看到性別上男性略多于女性;年齡集中在25～35歲這一區(qū)間;僅有極小部分人為共產(chǎn)黨員;教育程度普遍不高，基本集中在初高中;以及超過70%的個(gè)體都為農(nóng)業(yè)戶口等。由于本文研究的是不同性別的異質(zhì)性人群之間的差別，為了更清晰地看到不同性別樣本的特征，將分樣本統(tǒng)計(jì)描述展示在表3中。

從表3中可以看出，綜合各個(gè)規(guī)模的城市進(jìn)行考量時(shí)，男性樣本的平均工資明顯較女性的更高，二者的工資對(duì)數(shù)均值分別為8.42和8.13，差值為0.29。但從所處的城市人口規(guī)模又可知：流動(dòng)人口選擇流入城市時(shí)，女性流動(dòng)人口比男性流動(dòng)人口更加傾向于前往較大規(guī)模城市。在受教育程度、民族、戶口性質(zhì)、婚姻狀況等個(gè)體特征數(shù)據(jù)方面，不同性別的勞動(dòng)力之間差異程度不高。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

1.第一步回歸結(jié)果——性別對(duì)工資的彈性系數(shù)

按照前文回歸模型，在第一步回歸中得到247個(gè)城市中性別對(duì)工資的彈性系數(shù)。由于城市較多，正文中不將回歸結(jié)果進(jìn)行全部顯示，只將部分城市第一步回歸得到的系數(shù)展現(xiàn)在表4中，將第一步回歸得出的系數(shù)的統(tǒng)計(jì)情況進(jìn)一步展現(xiàn)在表5中以判斷各城市性別工資差距情況。同時(shí)，為了更加直觀地觀測(cè)城市規(guī)模與個(gè)體性別相對(duì)工資的彈性系數(shù)的關(guān)系，圖1報(bào)告城市規(guī)模與個(gè)體性別對(duì)工資的彈性系數(shù)之間的線性擬合結(jié)果。

從表4和表5我們可以得知：除婁底、棗莊、酒泉等14個(gè)城市外，剩余的233個(gè)城市的第一步回歸系數(shù)，即性別特征變量與個(gè)體工資的回歸系數(shù)都為正，均值為0.29。這也就意味著在流動(dòng)人口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)調(diào)查所覆蓋到的絕大部分城市中，男性特征對(duì)個(gè)體薪資有正向作用?？傮w來說男性在就業(yè)市場(chǎng)中占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，也說明我國性別工資差距確實(shí)存在。但是從圖1報(bào)告的總體趨勢(shì)來看，隨著城市人口規(guī)模的增大，一階段回歸系數(shù)as的數(shù)值呈減小的趨勢(shì)。也就是說，隨著城市規(guī)模的增大，男性在獲取更高薪資方面的優(yōu)勢(shì)逐漸減小，而女性從城市規(guī)模擴(kuò)大所帶來的聚集經(jīng)濟(jì)效應(yīng)中獲益更多。特別地，大家公認(rèn)的四個(gè)一線城市，也是特大城市代表：北京、上海、廣州、深圳的工資-性別相關(guān)系數(shù)分別為0.24、0.28、0.21、0.22，均低于247個(gè)城市的均值0.29。換句話說，女性從城市規(guī)模工資溢價(jià)的正向效應(yīng)中獲益應(yīng)比男性多，從而抵消了一部分由于性別不平等所帶來的薪資劣勢(shì)，使得性別對(duì)個(gè)體薪資的影響系數(shù)隨著城市規(guī)模的增大而減小。為了驗(yàn)證這一點(diǎn)，本文進(jìn)行方程（2）第二步回歸。

2.第二步回歸結(jié)果——城市規(guī)模的工資溢價(jià)差異

按照方程（2）展開第二步回歸，用城市規(guī)模對(duì)第一步回歸得到的247個(gè)城市的回歸系數(shù)進(jìn)行回歸，最終得到不同性別獲得城市規(guī)模工資溢價(jià)差異系數(shù)，表6是第二步回歸結(jié)果。表6的第一列僅用城市規(guī)模對(duì)性別工資彈性系數(shù)進(jìn)行回歸，沒有控制任何城市變量;第二列控制了外商直接投資數(shù)、固定資產(chǎn)投資數(shù)、醫(yī)院床位數(shù)等其他城市特征變量。

在沒有控制任何城市變量的第一列回歸中的系數(shù)為-0.046，且通過統(tǒng)計(jì)水平的5%顯著性，即性別對(duì)個(gè)體收入的彈性系數(shù)隨著城市規(guī)模的增大而減小，性別對(duì)個(gè)體收入的影響程度與城市規(guī)模之間成負(fù)相關(guān)關(guān)系。在控制一系列城市變量后的第二列回歸系數(shù)稍稍變大，整體擬合效果更佳，系數(shù)為-0.097，且通過統(tǒng)計(jì)水平的5%顯著性。也就是說，隨著城市規(guī)模的增大，性別這一特征變量對(duì)于個(gè)體工資的影響減小，觀測(cè)樣本中的男性所擁有的薪資優(yōu)勢(shì)減小，而其性別優(yōu)勢(shì)被逐漸抵消的原因就是女性從城市規(guī)模工資溢價(jià)中所獲得的收益更高。具體來說，男性獲得城市規(guī)模工資溢價(jià)比女性低0.097%，而憑借著從城市規(guī)模工資溢價(jià)中獲益更多這一優(yōu)勢(shì)，更大規(guī)模城市中的女性與男性之間的工資差距會(huì)低于小規(guī)模城市。第二步回歸得出的實(shí)證結(jié)果符合第一步回歸后作出的趨勢(shì)分析與結(jié)果預(yù)測(cè)。

綜合兩個(gè)階段回歸的結(jié)果，本文發(fā)現(xiàn)：（1）在本文樣本覆蓋的城市范圍內(nèi)，性別與個(gè)體薪資水平的回歸系數(shù)均值為0.29，且男女性別工資差距在各個(gè)規(guī)模的城市中都是顯著存在的，相比于女性，男性在獲得更高的個(gè)體薪資方面有較大優(yōu)勢(shì)，所獲得的薪資水平也更高。（2）隨著城市規(guī)模的增大，性別對(duì)個(gè)體薪資水平的影響逐漸減小，城市規(guī)模每增大1%，性別對(duì)個(gè)體薪資的影響系數(shù)就會(huì)減小0.097個(gè)百分點(diǎn)，該結(jié)果在統(tǒng)計(jì)5%水平上顯著。說明女性獲得的城市規(guī)模工資溢價(jià)比男性更高，性別工資差距隨著城市規(guī)模的增大呈逐漸縮小的趨勢(shì)。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文進(jìn)一步更換實(shí)證方法和更換研究所用數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。（1）更換所用實(shí)證方法，在仍然使用2017流動(dòng)人口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，把異質(zhì)性人群劃分成不同的子樣本，在Mincer個(gè)體工資方程中引入城市規(guī)模變量來進(jìn)行OLS線性回歸分析，對(duì)比不同樣本系數(shù)來衡量異質(zhì)性個(gè)體所獲城市規(guī)模工資溢價(jià)的差異。（2）更換所用數(shù)據(jù)，合并2013年中國家庭收入調(diào)查（CHIP2013）中的城鎮(zhèn)人口數(shù)據(jù)集和流動(dòng)人口數(shù)據(jù)集，基于處理后的數(shù)據(jù)集按照前文模型（1）和模型（2）做兩步回歸。

1.更換實(shí)證分析方法：分樣本OLS回歸法

多數(shù)國內(nèi)學(xué)者在研究城市規(guī)模工資溢價(jià)對(duì)異質(zhì)性人群的作用差異時(shí)采用分樣本回歸法，將不同樣本分別進(jìn)行回歸后，可得出分樣本各自的城市規(guī)模對(duì)工資的影響系數(shù)。具體模型如下：

ln（wageis ）=a3+β1 ps+β2 X′is+β′3 Ci+is? （3）

模型（3）中，被解釋變量和兩步回歸法一致，ln（wageis ）為，即城市s中個(gè)體i月工資的對(duì)數(shù)。解釋變量中ps為城市s的人口規(guī)模的對(duì)數(shù)，是此模型中的核心解釋變量。X′is為一系列個(gè)體特征控制變量，包括民族、戶口性質(zhì)、政治面貌、婚姻狀況、健康狀況、受教育程度和年齡。C′i為城市特征控制變量，包括外商直接投資數(shù)、固定資產(chǎn)投資數(shù)、醫(yī)院床位數(shù)和道路面積。a3為常數(shù)項(xiàng)，is為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。由于所用到的變量和兩步回歸法中的基本一致，在此不作額外的變量說明。按照模型（3）進(jìn)行分性別樣本回歸的結(jié)果如表7所示。

對(duì)比表7中的分性別樣本回歸結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)，城市規(guī)模對(duì)女性勞動(dòng)力薪資的影響系數(shù)更大，為0.142。而城市規(guī)模對(duì)于男性勞動(dòng)力薪資的影響系數(shù)僅為0.089，與女性的影響系數(shù)之間的差值為0.053。也就是說，使用此方法回歸得出的女性勞動(dòng)力所獲得的城市規(guī)模工資溢價(jià)水平同樣更高，且系數(shù)在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明利用此分樣本回歸法也能得出女性所獲城市規(guī)模工資溢價(jià)高于男性的結(jié)果，與前文研究結(jié)論一致。

2.更換微觀數(shù)據(jù)，采用2013年中國家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)（CHIP）

為了探討結(jié)論是否只對(duì)流動(dòng)人口適用，在此部分穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文將數(shù)據(jù)更換成了包含城鎮(zhèn)人口和流動(dòng)人口的CHIP2013數(shù)據(jù)集，并對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行了與前文使用CMDS2017數(shù)據(jù)做回歸分析時(shí)同樣的限制性處理。與此對(duì)應(yīng)的城市變量數(shù)據(jù)來自2013年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和CEIC數(shù)據(jù)庫。基于CHIP2013數(shù)據(jù)，共篩選出來自103個(gè)城市的7384個(gè)微觀個(gè)體，按照模型（1）和模型（2）進(jìn)行OLS兩步回歸分析后，結(jié)果見表8。

從表8中可以看到，即使將微觀個(gè)體樣本擴(kuò)展到城鎮(zhèn)居民和流動(dòng)人口的合并數(shù)據(jù)集，性別工資差距依然會(huì)隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大而逐漸減小。實(shí)證結(jié)果顯示，城市規(guī)模每增加1%，男性所擁有的個(gè)體薪資優(yōu)勢(shì)就會(huì)減小0.125%，相比起女性，男性獲得城市規(guī)模工資溢價(jià)隨著規(guī)模的遞增呈下降趨勢(shì)。也就是說，實(shí)證結(jié)果并非只針對(duì)流動(dòng)人口適用。值得注意的是， CHIP2013數(shù)據(jù)得到城市規(guī)模工資溢價(jià)差異系數(shù)比CMDS2017數(shù)據(jù)所得系數(shù)稍大，可能原因是城鎮(zhèn)樣本中的女性獲得城市規(guī)模溢價(jià)更高，城市越大越有利于其收益的獲得，與男性的工資差距也相對(duì)越小。雖然CHIP數(shù)據(jù)所覆蓋的城市范圍沒有CMDS數(shù)據(jù)廣，但能對(duì)本文結(jié)論起到檢驗(yàn)和擴(kuò)展啟示的作用。

五、結(jié)論

城市化進(jìn)程正在快速推進(jìn)，越來越多的大規(guī)模城市正在形成，城市的規(guī)模效應(yīng)也日益顯現(xiàn)?，F(xiàn)有研究普遍發(fā)現(xiàn)城市內(nèi)部異質(zhì)性勞動(dòng)力獲得城市規(guī)模帶來好處的程度存在巨大差異，那將怎樣影響不同性別勞動(dòng)者的工資水平？會(huì)降低性別工資差距嗎？本文基于2017年中國流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過研究不同性別勞動(dòng)力獲得城市規(guī)模工資溢價(jià)的差異化，來探討城市規(guī)模如何影響性別工資差距。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，男性在各個(gè)規(guī)模的城市都的確享有工資優(yōu)勢(shì)，性別工資的絕對(duì)差距較大，但女性能夠獲取更高的城市規(guī)模工資溢價(jià)，從而從增量上縮小性別工資差距。也就是說，隨著城市規(guī)模的增大，男性所擁有的薪資優(yōu)勢(shì)正在逐漸減小。另外，通過更換微觀數(shù)據(jù)和更換實(shí)證方法兩種檢驗(yàn)方法，穩(wěn)健地證實(shí)了大城市通過不同性別勞動(dòng)力獲得差異化城市規(guī)模工資溢價(jià)而縮小了性別工資差距這一結(jié)論。

本文的研究結(jié)論不僅補(bǔ)充了城市規(guī)模對(duì)異質(zhì)性勞動(dòng)力的差異化作用這一領(lǐng)域的研究，也給緩解性別工資差距提供了新的思路。從以往的文獻(xiàn)研究中可以得知，性別歧視是導(dǎo)致性別工資差距的重要原因之一。而城市規(guī)模工資溢價(jià)之所以能夠起到減小性別工資差距的作用，正是因?yàn)樵诟笠?guī)模、發(fā)展更成熟的城市中，性別歧視問題不像小城市那樣嚴(yán)重，使得女性在城市規(guī)模工資溢價(jià)中獲益更高;同時(shí)，更大規(guī)模城市的技術(shù)水平更高，分工越細(xì)，勞動(dòng)力市場(chǎng)更完善，女性勞動(dòng)力的回報(bào)更高。關(guān)于城市規(guī)模縮小性別工資差距背后的這些機(jī)制思考，是后續(xù)研究的方向。

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The Study on the impact of city size on the gender wage gap

PAN Li-qun，ZHANG Shao-hua

（School of Economics and Statistics，Guangzhou university，Guangdong，Guangzhou 510006，China）

Abstract：

The gender wage gap is a common phenomenon in the urban labor market，and the rapid urbanization process has brought city size wage premium to workers due to the expansion of the scale of the city，but the degree of obtaining city size wage premium to different workers varies.So，does our countrys urbanization process help narrow the gender wage gap？ Based on the data of latest 2017 China Migrants Dynamic Survey （CMDS） with 247 cities，this paper constructs a two-step regression model to test whether the size of the city affects the level of gender wage gap.The empirical results show that the male labor force in 233 cities has a higher salary level，but the female labor force obtains a higher city size wage premium than the male labor force，which reduces the wage gap with the male labor force in increment.In specific，the city size increases by 1%，the city-scale wage premium received by women is 0.097% higher than that of men.It can be seen that the gender wage gap will decrease as the size of the city expands.In this paper，changing the empirical analysis method and the micro data sample have been tested for robustness，and the empirical results are proved robust.This research provides a new perspective and new answer to explain the gender wage gap in China.

Key words：

city size;wage premium;gender wage gap

責(zé)任編輯：蕭敏娜

收稿日期：2021-01-28

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“人工智能、職業(yè)遷移網(wǎng)絡(luò)對(duì)勞動(dòng)者就業(yè)影響研究”（72003052）;教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目“高鐵網(wǎng)絡(luò)背景下城市外部性經(jīng)濟(jì)的時(shí)空格局研究”（18YJC790122）;國家自然科學(xué)基金常規(guī)面上項(xiàng)目“中國的‘中部迷失問題：典型事實(shí)、形成機(jī)理及宏觀后果”（71673253）和“中國企業(yè)和城市規(guī)模分布異化的政策根源、形成機(jī)制與效率評(píng)估”（72073038）;廣州市宣傳文化人才培養(yǎng)專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助成果之一。

作者簡(jiǎn)介：

潘麗群（1986—），女，江西婺源人，廣州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院副教授，研究方向?yàn)閯趧?dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)和城市經(jīng)濟(jì)學(xué);張少華（1975—），男，山西陽城人，廣州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授，研究方向?yàn)閷?shí)證微觀計(jì)量、系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度與識(shí)別、資源錯(cuò)配與生產(chǎn)率分析。