●翁淑虹　蔣冬瑤

高校擴(kuò)招政策對(duì)性別收入差距的影響
——基于CHIPS微觀數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

●翁淑虹蔣冬瑤

運(yùn)用2002年和2008年中國(guó)家庭收入調(diào)查項(xiàng)目（CHIPS）數(shù)據(jù)的城鎮(zhèn)樣本，采用三重差分方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，比較分析了高等教育擴(kuò)招政策對(duì)于性別收入差距的影響。結(jié)果表明:高等教育擴(kuò)招導(dǎo)致性別收入差距下降了約13.2%，且其一定程度上是擴(kuò)招使得女性上大學(xué)的比例增大，性別教育差距縮小。這一現(xiàn)象在東部地區(qū)比較明顯，但在中西部地區(qū)并不明顯。由此提出，擴(kuò)招政策對(duì)于縮小性別收入差距有積極作用，對(duì)這一政策的權(quán)衡還需考慮多方面影響。

高校擴(kuò)招；收入差距；三重差分模型；性別教育差距；教育回報(bào)率

一、引言

世界各國(guó)的性別收入差距，都是明顯存在的（陳煜婷、張文宏，2015①），因此，從性別角度看待收入差距，已成為國(guó)內(nèi)外的重要議題之一（Parish and Busse，2000②；Shu and Bian，2003③；李實(shí)、馬欣欣，2006④）。中國(guó)家庭收入調(diào)查項(xiàng)目（CHIPS）三年數(shù)據(jù)顯示，2002年數(shù)據(jù)中女性收入占男性收入百分比為65.13%，2007年占比為73.33%，2008年占比72.91%，這說明我國(guó)城鎮(zhèn)性別收入差距呈現(xiàn)著逐年降低的趨勢(shì)。

一般來說，性別收入差異的勞動(dòng)力市場(chǎng)因素，是可進(jìn)行解釋的部分，也是該問題研究的切入點(diǎn)。在勞動(dòng)力市場(chǎng)因素中，人力資本是收入的重要影響因素。因此，在有關(guān)收入差異的實(shí)證研究中，焦點(diǎn)之一就是高校擴(kuò)招對(duì)收入不平等的影響。1999年開始，我國(guó)實(shí)行高等教育擴(kuò)招政策，旨在通過高等教育不斷擴(kuò)大招生規(guī)模來積累人力資本、提高國(guó)民素質(zhì)、緩解就業(yè)壓力、拉動(dòng)內(nèi)需，以及應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展等社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題。我國(guó)的普通本?？普猩鷶?shù)、高中畢業(yè)生數(shù)和普通高等教育入學(xué)率自1999年以后開始井噴式增長(zhǎng)。1999年普通高等教育招生規(guī)模達(dá)到154.86萬人，較1998年增長(zhǎng)約43%，2012年，普通高等學(xué)校招生數(shù)更是達(dá)到688.8萬人，1999-2012年這段時(shí)期內(nèi)我國(guó)的高等教育入學(xué)率達(dá)到0.79，是1978-1998這段時(shí)期的三倍之多，這也使得我國(guó)高等教育快速進(jìn)入到了大眾化階段。

在一定程度上，性別收入不平等一定程度上是性別的受教育水平不平等造成的。我國(guó)重男輕女現(xiàn)象嚴(yán)重，在高等教育擴(kuò)招前，高等教育的性別結(jié)構(gòu)明顯失衡。1999年實(shí)施擴(kuò)招政策后，中國(guó)高等教育的性別結(jié)構(gòu)發(fā)生了重大的變化，在校大學(xué)生中女性的比例由之前不超過40%上升至50%左右的水平，性別教育差距在不斷縮小。問題是，高校擴(kuò)招是否會(huì)使男女的收入差距得以降低？又是如何使其變化的？是否通過降低性別教育差距來降低的收入差距？通過閱讀文獻(xiàn)筆者發(fā)現(xiàn)少有學(xué)者關(guān)注這一問題，為解答上述問題我們進(jìn)行了以下工作。首先我們利用CHIPS2002和CHIPS2008數(shù)據(jù)，對(duì)擴(kuò)招前后的性別收入差距做了簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)描述分析，發(fā)現(xiàn)其存在顯著變化。其次，運(yùn)用三重差分的方法，回答了高校擴(kuò)招是否對(duì)性別收入差距有顯著影響。最后，通過分析擴(kuò)招對(duì)教育不平等的影響來進(jìn)一步分析這種現(xiàn)象的內(nèi)在機(jī)制。在對(duì)我國(guó)擴(kuò)招與大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)的研究（邢春冰、李實(shí)2011）⑤以及對(duì)高校擴(kuò)招與職業(yè)代際流動(dòng)和性別差異（呂姝儀、趙忠2015）⑥等分析中都運(yùn)用到了這種差分方法。

二、數(shù)據(jù)選取與處理

本文使用2002年和2008年中國(guó)家庭收入項(xiàng)目（CHIPS）數(shù)據(jù)。CHIPS數(shù)據(jù)是中國(guó)收入分配研究院在1988年、1995年、2002年和2007年四次全國(guó)入戶調(diào)查的基礎(chǔ)上形成的，被稱為迄今中國(guó)收入分配與勞動(dòng)力市場(chǎng)研究領(lǐng)域中最具權(quán)威性的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)資料。調(diào)查是在國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的協(xié)助下由中外研究者共同組織完成的，也是“中國(guó)收入和不平等研究”項(xiàng)目的組成部分。

2002年和2008年的CHIPS調(diào)查均包含三個(gè)子樣本：農(nóng)村住戶樣本、農(nóng)村—城鎮(zhèn)流動(dòng)人口樣本、城鎮(zhèn)住戶樣本。由于農(nóng)村住戶的受教育程度普遍偏低，所以我們主要關(guān)注城鎮(zhèn)住戶的狀況，并對(duì)以上兩個(gè)數(shù)據(jù)中均選用城鎮(zhèn)住戶樣本以進(jìn)行分析。2002年和2008年城鎮(zhèn)住戶的樣本量分別是20632個(gè)和14859個(gè)。根據(jù)我國(guó)學(xué)制設(shè)置，對(duì)這部分樣本計(jì)算其“理論”上的學(xué)習(xí)和畢業(yè)時(shí)間：假設(shè)入學(xué)年齡為6歲，18歲高考并進(jìn)入大學(xué)，大學(xué)本科時(shí)間為4年，?？茣r(shí)間為3年，則大學(xué)本科畢業(yè)和專科畢業(yè)時(shí)間分別為22歲和21歲。⑦由于擴(kuò)招政策主要影響高等教育，所以我們將分析的對(duì)象限定于受教育程度為高中及以上的樣本。在參考了其他文獻(xiàn)（如吳要武、趙泉，2010；邢春冰、李實(shí)，2011）的基礎(chǔ)上，我們選取了2002年和2008年數(shù)據(jù)中年齡在22-37歲之間的樣本。根據(jù)本文的推斷，2002年數(shù)據(jù)中上述年齡段的樣本參加高考的時(shí)間為1983-1998年，其不受擴(kuò)招政策的影響，2008年數(shù)據(jù)中上述年齡段的樣本參加高考的時(shí)間為1989-2004年，其中1999-2004年參加高考的樣本受到擴(kuò)招政策的影響，按照上述推斷其年齡為22-27歲，將此年齡組定義為“年輕組別”。而年齡段為28-37歲的樣本參加高考的時(shí)間為1989-1998年，未受到影響，將此年齡組定義為“年老組別”。由于年齡和教育程度的限制，并剔除沒有工作的樣本和有缺失值的樣本，最終的樣本量為2002年2920個(gè)樣本，2008年2591個(gè)樣本。

表1列出了數(shù)據(jù)基本的描述統(tǒng)計(jì)。從中可以看出，2002年樣本的平均月收入為893.18元，平均年齡為30.8歲，男性占49.4%，已婚人群占72.2%，漢族占絕大多數(shù)，少數(shù)民族只占4.6%。樣本中擁有高中或中專學(xué)歷占46.4%，大學(xué)及以上學(xué)歷占53.6%，東部地區(qū)樣本占34.2%，中部占40.5%，西部占25.3%。非殘疾比例為83.1%，經(jīng)驗(yàn)即工作年數(shù)平均為10.1年。2008年，樣本的平均月收入增加到了2388.43元，但標(biāo)準(zhǔn)差有所上升，說明在這兩個(gè)時(shí)期內(nèi)，收入不平等程度擴(kuò)大了。平均年齡、男性樣本以及已婚的比例沒有大的變化，漢族和東部地區(qū)樣本的比例均有所提高，殘疾人員的比例下降，平均工作年數(shù)減少了3.3年。大學(xué)生所占比重顯著提升，由2002年的53.6%增加到了67.6%，這說明擴(kuò)招促使城鎮(zhèn)受過大學(xué)教育的勞動(dòng)力數(shù)量顯著提高。職業(yè)分為七類，相對(duì)于2002年，2008年的服務(wù)業(yè)人員的比例增加，負(fù)責(zé)、管理人員和工人的比例減少，其他職業(yè)比例沒有大變化。行業(yè)分為十六類。

表1　數(shù)據(jù)基本的描述統(tǒng)計(jì)（22-37歲、高中以上學(xué)歷）

三、擴(kuò)招與性別收入差距的關(guān)系分析

（一）描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果

在本文的分析中，有三組重要的虛擬變量：年份、年齡組以及性別變量。根據(jù)本文要研究的主要內(nèi)容，把三組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的收入均值描述性信息報(bào)告在表2中。整體來說，2002年女性收入比男性低13.2%，2008年女性收入比男性低23.7%，可以得出女性的收入普遍低于男性。2008年的性別收入差距相比于2002年來說擴(kuò)大了，這一點(diǎn)在之后的回歸中也會(huì)體現(xiàn)出來。

圖1給出了2002年和2008年數(shù)據(jù)中22-37歲男性和女性分別的收入均值情況?？梢钥闯?，2008年28-37歲年齡組的兩條性別收入曲線基本平行，22-27歲年齡組的性別收入差距相對(duì)于28-37歲年齡組有縮小的趨勢(shì)。而2002年的數(shù)據(jù)中22-37歲均為未受擴(kuò)招影響的樣本，兩條性別收入曲線基本相似。但即使是未受擴(kuò)招影響的樣本，收入差距在22-27歲也有縮小的情況。所以，即使很小的年齡差異對(duì)于收入的影響也會(huì)很大，如果僅僅利用2008年數(shù)據(jù)進(jìn)行前后比較擴(kuò)招對(duì)性別收入差距的影響就會(huì)出現(xiàn)偏差。但整體來說，2008年性別收入差距的縮小主要集中在22-27歲年輕組別，所以我們有理由相信這兩者之間的差異是大學(xué)擴(kuò)招導(dǎo)致的。從圖中也可以看出，隨著年齡增長(zhǎng)（工作經(jīng)驗(yàn)增加），收入也都持續(xù)提高，呈上升趨勢(shì)。

表2　分性別、年齡的收入描述

圖1　2002年和2008年不同年齡段的分性別收入情況

（二）擴(kuò)招對(duì)收入的影響回歸分析

1.模型設(shè)定

某項(xiàng)政策實(shí)施后，可能會(huì)對(duì)一部分個(gè)體產(chǎn)生影響，而對(duì)另一部分個(gè)體沒有影響，通常把產(chǎn)生影響的個(gè)體稱為干預(yù)組，而沒有受到影響的個(gè)體被稱為對(duì)照組。要評(píng)估政策的影響效果，一般情況下由于兩組本身的系統(tǒng)性差異，不能直接對(duì)比兩組樣本在政策發(fā)生前后的結(jié)果變量，而要采用雙重差分估計(jì)，即收集政策發(fā)生前后兩個(gè)時(shí)期的個(gè)體數(shù)據(jù) （既包括干預(yù)組，也包括對(duì)照組），先估算兩組樣本在政策實(shí)施前后結(jié)果變量的差異，分別進(jìn)行差分，再對(duì)兩個(gè)差分值再次差分，得到的差值就可以作為政策的影響效果。雙重差分模型為：

其中，D為政策虛擬變量，對(duì)于干預(yù)組D=1，對(duì)照組D=0；t為時(shí)期虛擬變量，政策發(fā)生前t=0，政策發(fā)生后t=1。D●t為D與t的交互項(xiàng)，ε為擾動(dòng)項(xiàng)。

根據(jù)本文研究目的，運(yùn)用2002年和2008年的數(shù)據(jù)，具體模型如下：

其中，y表示月工資收入，即由勞動(dòng)者在工作中通過勞動(dòng)所產(chǎn)生的收入，包括工資、補(bǔ)貼和獎(jiǎng)金。之所以采用工資收入，是由于其最能體現(xiàn)勞動(dòng)者的人力資本⑥。根據(jù)Mincer（1974）提出的工資收入方程，將月工資收入取對(duì)數(shù)，并把月收入對(duì)數(shù)作為被解釋變量。age22-27表示樣本的年齡是否處于22-27歲之間，若處于之間，取1，否則取0。year表示樣本是否來自2008年，若是2008年的樣本，則取1，來自2002年則取0。age22-27●year為age22-27與year的交互項(xiàng)，X為其他控制變量，包括性別（gender）、年齡（age）及其平方項(xiàng)（age2）、受教育程度（edu）、婚姻狀況（marr）、民族（nation）、殘疾 （dis）、工作經(jīng)驗(yàn) （exp）及其平方項(xiàng)（exp2）、職業(yè) （occup）、行業(yè) （sector）、東部地區(qū)（eastern）、中部地區(qū)（middle），ε為擾動(dòng)項(xiàng)。其中2008年的數(shù)據(jù)中沒有工作年數(shù)這一問題，故經(jīng)驗(yàn)即工作年數(shù)是由數(shù)據(jù)年數(shù)減去開始工作的年數(shù)計(jì)算得出。地區(qū)是按東、中、西三部分劃分，東部地區(qū)包括北京、遼寧、上海、江蘇、浙江和廣東；中部地區(qū)包括山西、安徽、河南和湖北；西部地區(qū)包括重慶、四川、云南和甘肅。

表3簡(jiǎn)單說明了雙重差分模型的原理（為簡(jiǎn)單起見，沒有考慮控制變量X），β1表示2002年年老組別和年輕組別收入的差異，β1+β3表示2008年年老組別和年輕組別收入的差異，則β3為擴(kuò)招前后年老組別和年輕組別對(duì)收入對(duì)數(shù)的影響差異。同理，β2為年老組別在兩個(gè)年份之間收入的差異，β2+β3為年輕組別在兩個(gè)年份之間收入的差異，也可以得到β3為擴(kuò)招對(duì)收入的影響。綜上，在控制了年齡差異和時(shí)間趨勢(shì)后，交互項(xiàng)的系數(shù)β3就代表了教育擴(kuò)招對(duì)收入的影響。

由于上述雙重差分模型把性別變量簡(jiǎn)單地當(dāng)作解釋變量，只能由性別變量的系數(shù)得到男性與女性收入上的差距的百分比，而得不到性別收入差距中由于教育擴(kuò)招影響的結(jié)果占多大程度。進(jìn)一步，為了得到教育擴(kuò)招對(duì)性別收入差距的影響，我們對(duì)上述模型進(jìn)行改進(jìn)：將性別變量和年齡虛擬變量、性別變量和年份虛擬變量的兩兩交互項(xiàng)、以及三者的交互項(xiàng)納入到上述模型中，得到三重差分模型：

根據(jù)上式，我們分別分離出擴(kuò)招對(duì)女性與男性的收入、以及兩者之間收入差異的影響：

（1）擴(kuò)招對(duì)男性收入的影響：

Inγ中的下標(biāo)1、2分別表示擴(kuò)招前（year=0）和擴(kuò)招后（year=1）。

（2）擴(kuò)招對(duì)女性收入的影響：

（3）擴(kuò)招對(duì)男性和女性收入差異的影響：

2.回歸分析結(jié)果

本部分對(duì)所設(shè)定的模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，分析高等教育擴(kuò)招政策對(duì)性別收入差距的影響。控制變量相關(guān)系數(shù)矩陣顯示，控制變量間相關(guān)性較小，不會(huì)產(chǎn)生多重共線性問題。

表4的a1首先進(jìn)行了對(duì)沒有加入與年齡組有關(guān)的虛擬變量的回歸，只引入性別與年份的交互項(xiàng)，來分析不同年份之間性別收入差距的變化趨勢(shì)。從性別與年份的交互項(xiàng)的系數(shù)可以看出，2008年的性別收入差距相比于2002年增大了9.7%，并在1%的置信水平上顯著。這說明樣本在兩個(gè)年份之間，性別收入差距是擴(kuò)大的。剔除了不顯著的控制變量（marr、nation、dis）后的回歸結(jié)果（a2）顯示，2008年的性別收入差距較2002年依然增大了9.5%。2008年收入水平相比于2002年增長(zhǎng)了86.5%，說明整體收入水平隨時(shí)間呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)。

b0使用前文給定的模型進(jìn)行回歸，加入了年齡組變量及其相關(guān)的交互項(xiàng)，三個(gè)變量的交互項(xiàng)系數(shù)顯示，高等教育擴(kuò)招政策使得性別收入差距降低了13.2%，剔除不顯著的控制變量（nation、dis）后結(jié)果為b1，下降的效應(yīng)仍為13.2%，這意味著高校擴(kuò)招政策的確對(duì)縮小性別收入差距起著一定的作用。將a1和b1的結(jié)果比較來看，整體上兩個(gè)年份之間的性別收入差距擴(kuò)大9.5%，但是如果沒有擴(kuò)招對(duì)性別收入差距縮小的影響，性別收入差距將會(huì)進(jìn)一步被拉大。此外在剔除了不顯著變量的b1結(jié)果中，年齡、年齡平方項(xiàng)、經(jīng)驗(yàn)、經(jīng)驗(yàn)平方項(xiàng)、是否上了大學(xué)、婚姻狀況、地區(qū)差異這些變量都對(duì)收入有著顯著的影響。

為說明不同組間的性別收入差距是擴(kuò)招導(dǎo)致的而不是年齡組本身的差異造成的，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蚥的有效性，本文構(gòu)建一個(gè)證偽檢驗(yàn):在表4的c模型中，將樣本年齡組設(shè)定為28-37歲，并將年齡組分為28-32歲（人為干預(yù)組）和33-37歲（對(duì)照組）兩組，并定義變量age28-32，若樣本年齡介于28-32歲之間，取值為1，若介于33-37歲之間，取值為0，其余交互項(xiàng)定義與b模型相似。其他變量保持和b模型中一致，由于28-37歲年齡組的樣本沒有受到高校擴(kuò)招的影響，預(yù)測(cè)其回歸結(jié)果三重交互項(xiàng)是不顯著的，該預(yù)測(cè)與回歸結(jié)果吻合，不論是否剔除不顯著的控制變量（c0和c1模型），這兩個(gè)年齡組的人在不同年份間的性別收入差距并不顯著，這在一定程度上說明b模型中的得到的性別收入差距并不是年齡組本身的差異造成的，而是擴(kuò)招帶來的影響。

表3　雙重差分原理

表4說明，雖然2008年的性別收入差距相比于2002年增大了，但擴(kuò)招在一定程度上縮小了這種差距?；貧w結(jié)果初步驗(yàn)證了前文的推斷，即高校擴(kuò)招政策會(huì)通過縮小教育上的性別差距來縮小性別收入差距。為提高本文說服力，后文將對(duì)這一推斷的作用機(jī)制進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證。

四、進(jìn)一步的解釋

在文章這一部分我們對(duì)前文的猜測(cè)加以印證，首先分析擴(kuò)招與性別教育差異的關(guān)系，其次分析不同性別教育回報(bào)率的問題，來說明前文的結(jié)論的內(nèi)在機(jī)制。

（一）擴(kuò)招與性別教育差異的關(guān)系分析

表4　高校擴(kuò)招對(duì)性別收入差距的影響（差分模型）

表5　分性別、年齡的大學(xué)及以上教育水平比例

教育在很大的程度上決定了一個(gè)人的收入水平，為解釋前文的回歸結(jié)果，即擴(kuò)招為什么縮小了性別收入差距，下面我們來分析擴(kuò)招對(duì)性別教育差距的影響。首先我們對(duì)不同年份不同年齡段的男性與女性的收入水平進(jìn)行簡(jiǎn)單的描述統(tǒng)計(jì)，其次對(duì)其進(jìn)行回歸分析。

1.描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表5列出了2002年和2008年不同性別、不同年齡組別中大學(xué)及以上教育水平的樣本占總體同齡同性別人群的比例。雖然兩個(gè)年份各自的樣本中，男性上大學(xué)的比例均高于女性，但相比于2002年，2008年男性整體中上大學(xué)比例提高了13%，女性樣本中上大學(xué)的比例提高了15%，女性上大學(xué)比例的提升速度大于男性。分年齡段來看，22-27歲年齡組上大學(xué)的比例男性上升了24.9%，女性上升了16.7%，男性上大學(xué)比例的增長(zhǎng)速度高于女性；28-37歲年齡組上大學(xué)的比例男性上升了8.4%，女性上升了14.6%，女性高于男性。

2.擴(kuò)招對(duì)教育程度影響的回歸分析

為保證前后的一致性，此處的回歸仍選用前文中篩選的樣本進(jìn)行分析。延續(xù)前文中擴(kuò)招對(duì)性別收入差距影響的三重差分模型，引入受教育程度（edu）作為被解釋變量，即樣本是否為大學(xué)或大專及以上學(xué)歷；仍將 year2008、age22-27、gender、age22-27●year2008、age22-27● gender、year●gender、age22-27●year2008●gender因素作為解釋變量引入方程；同時(shí)引入其他控制變量控制其對(duì)受教育程度的影響，包括年齡（age）及其平方項(xiàng)（age2）、婚姻狀況（marr）、父母最高受教育程度（edulevfm）、兄弟姐妹個(gè)數(shù)（brother sister）、東部地區(qū)（eastern）和中部地區(qū) （middle），并以西部地區(qū)作為對(duì)比。其中edulevfm變量參考了陳奇（2013）中變量的設(shè)置：綜合考慮父母親雙方的情況，以父母中學(xué)歷較高的一位的文化程度來體現(xiàn)家庭文化背景，而不是僅僅考慮父親的文化程度⑦。但數(shù)據(jù)中父母最高受教育程度有部分缺失值，在處理數(shù)據(jù)時(shí)，為防止該部分?jǐn)?shù)據(jù)被刪除，保證前后回歸數(shù)據(jù)的一致性，筆者對(duì)兩個(gè)年份樣本父母最高受教育程度分別求均值，并將缺失值代替為均值（edulevfm=5）。控制變量相關(guān)系數(shù)矩陣顯示，控制變量間相關(guān)性較小，不會(huì)產(chǎn)生多重共線性問題。下面對(duì)這一模型進(jìn)行回歸結(jié)果分析。

表6　高校擴(kuò)招對(duì)性別教育差距的影響（差分模型）

表6對(duì)教育進(jìn)行了回歸。結(jié)果表明，擴(kuò)招對(duì)于縮小性別教育水平的差距有著顯著的影響，在logit模型中，擴(kuò)招使得男性高于女性上大學(xué)的概率比擴(kuò)招前縮小了61.2%；probit模型中，擴(kuò)招使得男性高于女性上大學(xué)的概率比擴(kuò)招前縮小了36.9%。兩個(gè)回歸結(jié)果的似然比檢驗(yàn)結(jié)果分別為586.71和585.03，都在0.000水平下顯著?；貧w估計(jì)結(jié)果與描述統(tǒng)計(jì)的結(jié)果相吻合。

描述統(tǒng)計(jì)和回歸分析的結(jié)果都表明，高校擴(kuò)招政策有助于縮小性別教育差距，這與陳奇（2013）的結(jié)論一致。⑧這也說明擴(kuò)招對(duì)于縮小性別收入差距的作用確實(shí)在一定程度上是由于其縮小了性別教育差距。筆者猜測(cè)這是因?yàn)閿U(kuò)招政策使得女性上大學(xué)的可能性增加了，使在擴(kuò)招前不能上大學(xué)的那部分女性獲得了高等教育，縮小了男性女性受到高等教育概率上的差異，從而進(jìn)一步地縮小了其性別上的收入差距。

表7　性別教育回報(bào)率回歸

（二）性別教育回報(bào)率回歸分析

本部分對(duì)性別教育回報(bào)率進(jìn)行了回歸分析。表7中（1）未加入year2008●gender交互項(xiàng)，回歸結(jié)果表明，女性比男性的教育回報(bào)率顯著高出6.9%，在（2）中加入年份和性別交互項(xiàng)后，女性比男性的教育回報(bào)率高出8.1%，這說明在接受相同的教育時(shí)，女性比男性獲得的收入更高。也正因這樣，當(dāng)擴(kuò)招使得女性教育水平與男性的差距縮小時(shí)，存在一定的性別教育回報(bào)率的差異起到乘數(shù)作用，使得男性與女性的收入差距得以進(jìn)一步的縮小。當(dāng)然這里的模型存在一定的能力內(nèi)生性問題，但由于該模型不是文章中的重要模型，只是為解釋現(xiàn)象進(jìn)行的回歸，簡(jiǎn)便起見，不再對(duì)其進(jìn)行工具變量處理。

通過兩方面的分析，我們驗(yàn)證了前文猜測(cè)擴(kuò)招一定程度上通過縮小教育差距進(jìn)而縮小性別收入差距的事實(shí)。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

文章中把1999年的高校擴(kuò)招視為一個(gè)自然實(shí)驗(yàn)，所以它的有效性就需要評(píng)估。參照吳要武（2010）的文章⑨，選用28-37歲年齡組作為22-27歲年齡組的控制組時(shí)，兩個(gè)群體處于不同生命周期，市場(chǎng)表現(xiàn)可能不同。這可能造成一定程度的內(nèi)生性偏差。但上文中將28-37歲年齡組作為整體，28-32歲作為干預(yù)組分析的結(jié)果說明，不同年齡段的差異不明顯。且重復(fù)截面數(shù)據(jù)和差分估計(jì)，可以消除不隨時(shí)間變化的異質(zhì)性偏差，這意味著即使存在一定的偏差，本文差分模型也還是有效的。

（一）穩(wěn)健性回歸

參照邢春冰和李實(shí)（2011）文章中穩(wěn)健性檢驗(yàn)的方法⑩，表8重新定義年老組別，回歸（1）中將28-31歲的樣本刪除，年老組別定義為32-37歲，（2）中將28-33歲的樣本刪除，年老組別定義為34-37歲，（3）中不刪除樣本、但對(duì)其進(jìn)行中位數(shù)回歸，分別對(duì)運(yùn)用三重差分模型進(jìn)行回歸，三重交互項(xiàng)結(jié)果仍是顯著的，說明擴(kuò)招對(duì)性別收入差距仍有顯著影響，這說明本文回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表8　穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（二）分地域檢驗(yàn)

中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)育呈現(xiàn)明顯的東、中、西差異，東部地區(qū)就業(yè)市場(chǎng)供過于求，而中西部表現(xiàn)為供不應(yīng)求。如今隨著經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展的不平衡，畢業(yè)生主要選擇去東部城市發(fā)展就業(yè)。本文此處分地域回歸主要目的在于分析不同地域在該問題上的差別。文章前文提到將樣本按省份分為東、中、西三部分，此處對(duì)每一部分分別進(jìn)行回歸分析。

表8中給出了高等教育擴(kuò)招政策對(duì)不同地區(qū)畢業(yè)生性別收入差距的回歸結(jié)果。對(duì)東部地區(qū)而言，在1%的顯著性水平下，擴(kuò)招使得性別收入差距降低了36.9%之多，而對(duì)于中西部地區(qū)，結(jié)果并不顯著，并不排除由于樣本量較小導(dǎo)致顯著性較差的可能。比較結(jié)果可知，擴(kuò)招政策對(duì)于東部地區(qū)的性別收入差距影響最大。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平上升迅速，使得教育發(fā)展迅猛，高于中西部地域的發(fā)展水平，且東部地區(qū)供過于求，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈，這促使其性別收入差距的縮小更加明顯。而中西部地區(qū)（尤其西部地區(qū)）的教育水平還相對(duì)比較落后，發(fā)展不如東部迅速，這使得中西地區(qū)的性別收入差距并沒有顯著地降低。

表9　分地域回歸

六、結(jié)論及思考

（一）結(jié)論

本文運(yùn)用2002年和2008年CHIPS數(shù)據(jù)，首先分析預(yù)測(cè)了高校擴(kuò)招對(duì)性別收入差距的影響，進(jìn)而運(yùn)用三重差分方法實(shí)證檢驗(yàn)，得出以下結(jié)論：

第一，高等教育擴(kuò)招政策對(duì)性別收入差距有著顯著的縮小效應(yīng)。2008年的樣本中性別收入差距比2002年降低了13.2%，且通過本文的驗(yàn)證，證明這種改變不是年齡組本身的差異造成的。通過回歸驗(yàn)證，該結(jié)論是穩(wěn)健的。

第二，通過分析教育回報(bào)率的差異可知，女性比男性的教育回報(bào)率高出6%-8%。當(dāng)擴(kuò)招使得女性教育水平與男性的差距縮小時(shí)，性別教育回報(bào)率差異所起到的乘數(shù)作用，更使得男性與女性的收入差距得以進(jìn)一步的縮小。

第三，分地域回歸顯示，東部地區(qū)而言，在1%的顯著性水平下，擴(kuò)招使得性別收入差距降低了36.9%之多，而對(duì)于中西部地區(qū)，結(jié)果并不顯著。分析其原因，主要是中西部地區(qū)教育水平的發(fā)展慢于東部地區(qū)，且市場(chǎng)上需求大于供給，性別收入差距的降低被延緩了。

（二）思考

盡管高校擴(kuò)招降低了大學(xué)畢業(yè)生的收入、提高了失業(yè)率，但是這項(xiàng)政策對(duì)于我國(guó)長(zhǎng)久以來的性別收入差距問題而言，其積極意義是應(yīng)當(dāng)肯定的。教育是勞動(dòng)者積累自身人力資本的最主要的方式，勞動(dòng)者通過接受教育可以獲取專業(yè)知識(shí)和專業(yè)技能，從而有助于提高勞動(dòng)生產(chǎn)效率和個(gè)人的工資收入水平。通過以上的分析可以發(fā)現(xiàn)，教育擴(kuò)招與性別收入差距之間存在顯著的影響關(guān)系，擴(kuò)招后群體男性和女性的收入差距縮小了。而且，教育擴(kuò)招對(duì)性別收入差距的影響，不僅取決于男性和女性勞動(dòng)力群體的的教育水平，也取決于男性和女性教育回報(bào)率的不同，因而將教育擴(kuò)招這一因素對(duì)性別收入差距影響的兩個(gè)方面綜合考慮才更全面、更有效。可以通過加大高等教育投入來縮小性別收入差距，更大程度地優(yōu)惠女性群體，或許性別間的收入差距將會(huì)有著更大程度的降低。同時(shí)，也要注重中西部地區(qū)的教育發(fā)展，提高中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平，使其性別收入差距得以縮小，保證東中西地區(qū)的平衡與穩(wěn)定。

高等教育擴(kuò)招政策對(duì)性別收入差距的影響并不是一個(gè)短期的效應(yīng)，并且將持續(xù)存在，隨著時(shí)間的推移，高校擴(kuò)招的影響效應(yīng)也在不斷更新中，總之，高等教育擴(kuò)招對(duì)性別收入差距的影響還需進(jìn)一步地持續(xù)觀察研究。

注釋：

①陳煜婷、張文宏.市場(chǎng)化背景下社會(huì)資本對(duì)性別收入差距的影響——基于2009JSNet全國(guó)數(shù)據(jù).［J］.社會(huì)，2015（6）:178-205.

②Parish，L.William and Sarah Busse.2000.“Gender and Work: Chinese Urban Life Under Reform.”In Chinese Urban Life Under Reform:The Changing Social Contract，edited by Wen Tang and William L.Parish.Cambridge:Cambridge University Press:209-231.

③Shu，X.&Bian，Y.Male-femalewagedeterminationandgender wagediscriminationinChina'sruralindustrialsector.LaborEconomics，1998 （1），67-89.

④李實(shí)、馬欣欣.2006.中國(guó)城鎮(zhèn)職工的性別工資差異與職業(yè)分割的經(jīng)驗(yàn)分析［J］.中國(guó)人口科學(xué)（5）:2-13.

⑤邢春冰、李實(shí).擴(kuò)招_大躍進(jìn)_教育機(jī)會(huì)與大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)，2011（10）.

⑥呂姝儀、趙忠.高校擴(kuò)招_職業(yè)代際流動(dòng)與性別差異［J］.勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究，2015（3）:52-69.

⑦張卓、徐俊.我國(guó)高校擴(kuò)招對(duì)大學(xué)生收入影響的實(shí)證分析［J］.未來與發(fā)展，2015（9）:32-36.

⑧陳奇.擴(kuò)招與高等教育機(jī)會(huì)的性別平等化［D］.浙江:浙江師范大學(xué)，2013.

⑨吳要武、趙泉.高校擴(kuò)招與大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2010 （9）:93-108.

⑩邢春冰、李實(shí).擴(kuò)招_大躍進(jìn)_教育機(jī)會(huì)與大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)，2011（10）.

［1］艾興勇.高校擴(kuò)招對(duì)收入不平等影響——來自中國(guó)城鎮(zhèn)居民的數(shù)據(jù)［D］.廣州:暨南大學(xué)，2015.

［2］遲巍.中國(guó)城市性別收入差距研究［J］.統(tǒng)計(jì)研究，2008（8）.

［3］陳奇.擴(kuò)招與高等教育機(jī)會(huì)的性別平等化［D］.浙江:浙江師范大學(xué)，2013.

［4］陳煜婷、張文宏.市場(chǎng)化背景下社會(huì)資本對(duì)性別收入差距的影響——基于2009JSNet全國(guó)數(shù)據(jù)［J］.社會(huì)，2015（6）:178-205.

［5］鄧峰、丁小浩.人力資本、勞動(dòng)力市場(chǎng)分割與性別收入差距［J］.社會(huì)學(xué)研究，2012（5）.

［6］胡雯、李建新.中國(guó)城鎮(zhèn)居民收入的性別差異研究——以北京、上海、廣東三地為例［J］.人口學(xué)刊，2014（36）:89-96.

［7］李郁芳、艾興勇.高校擴(kuò)招改善了收入不平等嗎［J］.產(chǎn)經(jīng)評(píng)論，2015（2）:148-160.

［8］李雅楠、廖利兵.城鎮(zhèn)居民性別收入差距及其演變:1991～2009 ［J］.人口與經(jīng)濟(jì)，2014（2）:86-95.

［9］李實(shí)、馬欣欣.2006.中國(guó)城鎮(zhèn)職工的性別工資差異與職業(yè)分割的經(jīng)驗(yàn)分析［J］.中國(guó)人口科學(xué)（5）:2-13.

［10］呂姝儀、趙忠.高校擴(kuò)招_職業(yè)代際流動(dòng)與性別差異［J］.勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究，2015（3）:52-69.

［11］孫志軍.高校擴(kuò)招使得個(gè)體就業(yè)狀況更糟糕嗎［J］.北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)，2013（2）.

［12］吳要武、趙泉.高校擴(kuò)招與大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2010 （9）:93-108.

［13］邢春冰、李實(shí).擴(kuò)招_大躍進(jìn)_教育機(jī)會(huì)與大學(xué)畢業(yè)生就業(yè). ［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)，2011（10）.

［14］邢春冰.教育擴(kuò)展_遷移與城鄉(xiāng)教育差距——以大學(xué)擴(kuò)招為例［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)，2013（13）.

［15］楊釙.教育、行業(yè)分割與性別收入差異——基于中國(guó)大學(xué)生就業(yè)調(diào)查的分析.北京大學(xué)教育評(píng)論，2012（10）.

［16］張興祥、林迪珊.外來務(wù)工人員收入與教育回報(bào)率的性別差異研究.北京大學(xué)教育評(píng)論，2014（12）.

［17］張卓、徐俊.高校擴(kuò)招如何影響大學(xué)畢業(yè)生收入——基于CHIPS微觀數(shù)據(jù)的實(shí)證分析［J］.南方人口，2015（5）:10-19.

［18］Gustafsson，B.，Li S.“Economic Transformation and the Gender Earnings Gap in Urban China”［J］.2000，13（2）.

［19］Junsen Zhang，Jun Han et al. “What Has Happened to the Gender Earnings Differential in Urban China during 1988—2004”［R］. Working paper， 2007.

［20］Mincer.J.&Polaehek.S.（1974）.“Family investments in human capital:Earnings ofwomen”［J］.JournalofPoliticalEconomy，82（2），S76-S108.

［21］Oaxaca，R.“Male-Female Wage Differentials in Urban Labor Markets”.International Economic Review.1973 14（3）.

［22］Parish，L.William and Sarah Busse.2000.“Gender and Work: Chinese Urban Life Under Reform”.In Chinese Urban Life Under Reform:The Changing Social Contract，edited by Wen Tang and William L.Parish.Cambridge:Cambridge University Press:209-231.

［23］Shu，X.&Bian，Y.“Male-female wage determination and gender wage discrimination in China's rural industrial sector”.Labor E-conomics，1998 5（1），67-89.

（責(zé)任編輯：張斌）

翁淑虹蔣冬瑤/北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院經(jīng)濟(jì)系