一、问题的提出
近半个世纪以来，伴随着全球现代化进程的加快和女权主义运动的蓬勃兴起，许多国家的女性在教育获得和劳动参与等方面取得了长足发展，收入的性别差异逐步缩小。相比于西方国家，中国计划经济时代强力推进女性就业，并通过劳动力资源的集中调配和统一工资制度来保障男女同工同酬。这使得中国计划经济时期的女性劳动参与率及劳动收入的性别平等化程度均高于同期其他国家。然而，随着市场转型和国家保护力量的逐渐削弱，女性在就业过程中面临严峻的性别歧视与不公对待，劳动力市场中的性别收入差距呈现持续扩大的趋势。以往研究从人力资本、职业性别隔离以及制度变迁等多个角度讨论了性别收入不平等问题，但这些研究忽略了劳动力市场分割状态下职业流动过程的影响。随着中国社会转型加速，经济形态、产业结构与劳动力市场中的就业模式多元化，工作不稳定性与流动的复杂性不断加大。职业流动可能引发个体生活机遇分化并增加新的经济不平等。在此背景下，男女在职业流动机会及其回报上的差异，可能成为两性地位分化和性别不平等的重要来源。为此，本文关注劳动力市场中的职业流动过程对性别收入差距的影响。
二、理论回顾与研究假设
中国渐进式的市场转型塑造了劳动力市场的分割状态，形成了不同工作组织间流动机会与回报差异。在理论上，跨组织的职业流动能够通过两个关键渠道来形塑性别收入差距。一是劳动力市场分割所造成的流动机会的不均衡分布，使得处于不同劳动部门的两性群体有着截然不同的流动机会。任一性别群体始终拥有更高的概率流向高收入部门，都必然会加剧两性收入差距。二是在发生职业流动时，男女劳动者在收入回报上存在明显差异，也会增加劳动力市场中的性别收入不平等。前者反映的是流动的机会差异，后者反映的是流动的回报差异。本文在分析体制分割背景下职业流动模式的基础上，提出了“流动机会”假设与“流动回报”假设。
在流动机会方面，受体制分割与家庭性别分工的双重影响，男女劳动者的职业流动机会迥然有别。国有部门的内部流动过程往往取决于组织决策而非个人意志，女性在体制内的民主推荐、职位任免与组织调动过程中享有与男性几乎等同的流动机会。不过，市场部门以利益为导向，强调自由竞争和效率优先，就业过程往往存在更为严峻的性别歧视。再加之，体制外较高的工作强度和较大的流动风险，极大地限制了女性的职业选择和就业决策。一方面，受“男主外、女主内”的传统家庭分工模式的影响，女性劳动者较少选择从事流动性较强的工作，因而体制内的女性劳动者很少会放弃“铁饭碗”而流向体制外；另一方面，为了平衡工作与家庭，体制外的女性劳动者也更加倾向于从事流动性较低的工作。同时，体制分割所造成的结构性壁垒以及跨体制流动的单向性特征，也使得处于市场部门中的女性劳动者难以跨体制进入国有部门。综合来看，两性在体制内部流动和进入体制的机会相差不大，而在流出体制以及体制外部的流动方面，女性的机会要明显低于男性。据此，本文提出“流动机会”假设：总体上，女性发生职业流动的几率低于男性。
在流动回报方面，职业流动产生的收入回报也存在明显的性别差异。首先，女性在职业选择和工作转换上的偏好，降低了职业流动与市场回报之间的转化效率。传统的父权文化与性别观念要求女性回归家庭角色，使得女性倾向于选择技术含量低、工作压力小、时间弹性大、相对稳定的工作，这会影响女性在劳动力市场中的表现，导致母职的“工资惩罚”效应。而男性的家庭角色主要是“养家糊口”，其不仅不会因婚育事件经历收入下降，反而可能会因养家责任而更加努力工作，从而形成父职的“工资溢价”效应。其次，体制分割下的职业流动对女性产生的“收入溢价”更低。在中国，职业流动既可能是个体的主动选择，也可能是缘于政策导向。在国企改制重组引发的下岗潮中，女性受到的冲击远远大于男性。面对激烈的市场竞争和严峻的性别歧视，即便主动离开国有部门的女性，就业选择也在一定程度受到了限制。市场转型引发的跨体制流动并未显著改善女性相对于男性的收益状况。最后，市场扩张中的性别歧视导致女性在职业流动中面临更大的“收入惩罚”。随着国家保护力量的削弱与市场歧视的凸显，女性在就业过程中承担了更为严重的生育代价，人力资本效能无法充分发挥。市场中的性别歧视以及职业选择上的妥协策略，都让女性在职业流动过程中遭遇了收入向下流动。综合以上分析，本文提出“流动回报”假设：职业流动给女性带来的收入回报明显低于男性。
三、数据、变量与方法
（一）数据来源
本文数据来自2021年“社会网络与职业经历”调查（以下简称“JSNET2021”）。该调查在长春、天津、西安、上海和厦门五个大型城市展开。在抽样设计上，JSNET2021采用多阶段与人口规模成比例（PPS）的随机抽样方法，每个城市从行政区、街道、社区三层单位抽取代表性样本。在抽中的居民社区内随机抽取30个家庭户，每户再随机抽取一名18～69岁且有非农工作经历的家庭成员作为被访者，共获得4 096份有效问卷。本研究关注的是转型期职业流动过程对性别收入不平等的影响，因而将分析对象界定为1978年以后拥有非农工作经历且调查时年龄为18～60岁的受雇劳动者。在排除自雇从业者、退休后再就业和就业信息缺失的个案后，共计获得2 906个有效个案。在数据分析过程中，本文将这些个案按照其职业经历的先后顺序展开，共计获得4 914份工作经历（job spell），以下部分的所有分析均基于这4 914份工作经历展开。
（二）变量测量
本文因变量为月收入，包括劳动者工资收入、奖金收入和实物折现的总和。为消除通货膨胀的影响，研究中使用了以1978年为基期的全国城镇居民消费价格指数对调查收入进行调整。为使因变量的分布接近正态分布，本文将价格指数调整后的月收入进行自然对数转换。此外，为了消除极端值对模型估计的潜在影响，本文对收入变量进行了前后1%的缩尾处理。
本文的核心自变量是职业流动，特指单位之间的跨组织、跨部门或跨行业的职业变动，即所谓“更换工作”。JSNET2021调查询问了被访者从初职开始到调查时间所从事职业的数目，以及更换工作的时间、更换工作前后的单位性质等信息。根据这些信息可以识别出被访者现职或末职以前的全部职业流动过程。本文依据流动前后的单位性质，进一步将职业流动细分为“体制内→体制内”“体制内→体制外”“体制外→体制内”和“体制外→体制外”四类。表1报告了总样本和分性别样本中所有变量的描述性统计结果。
（三）研究策略
首先，本文使用事件史离散时间模型分析男女两性在职业流动机会上的差异。按照离散时间模型的数据结构要求，将清理后的个体层面数据转化为人—年数据。在风险集的设定上，研究将1978年作为事件观察的起点，以2021年作为最后一次观察的结束时间。对于1978年尚未开始工作的个案，初始时间设定为其开始工作的年份；对于在1978年之前已经结束工作或已经发生职业流动的个案，则作为左删截处理，不纳入风险集。考虑到劳动者退休后所发生的再就业可能遵循不同的逻辑，排除退休后的人—年数据。对于2021年之前已经退休的个案，以其退休时间作为观察结束时间。在观测结束之前，个案如果发生流动，则标记为1；如果个案直至观测结束仍未发生流动，则作为右删截处理，标记为0。
其次，本文使用处理效应模型分析男女两性的职业流动回报差异。处理效应模型的构建基于Heckman样本选择模型的两步法思想，通过以下两个步骤完成估计：首先利用全部观测样本建立选择模型，预测职业流动发生的可能性，并计算出逆米尔斯比率（IMR）；其次，将得到的逆米尔斯比率作为控制变量纳入主回归模型，以此来排除选择性偏误。
（1）
式（1）是处理效应模型的主回归模型，即本研究中的收入决定模型。其中，Ln（Y）为收入的自然对数，X包含截距项和一组影响收入的外生解释变量，D为模型设定中的二分类指示性变量，即本研究中的职业流动（D=1，流动；D=0，未流动）。其选择模型可以通过如下回归方程得到：
（2）
如果D* ≥1，则D=1；反之D*＜0，则D=0。假设式（1）和式（2）的随机误差项u和v服从二元正态分布，均值为0，协方差矩阵为：
其中，ρ为式（1）和式（2）的随机误差项u和v的相关系数。如果随机误差项u和v相关（ρ≠0），即u和D相关，则收入决定模型中的残差项均值E（u|D）≠0，从而使得式（1）中采用最小二乘法（OLS）的估计量θ有偏。基于Heckman两步法思想的处理效应模型通过式（2）构造逆米尔斯比率来控制这一偏差。逆米尔斯比率的计算过程如下：
其中，φ（·）和Φ（·）分别为标准正态分布的密度函数和累积分布函数。通过上式计算得到的IMR代入式（1）进行回归：
（3）
此时，式（3）中随机误差项ε与D不再相关，θ为无偏估计量。并且，可以通过IMR的估计系数及其显著性判断选择偏差是否存在。式（2）和式（3）可以用传统的两步法或最大似然法进行估计。IMR之所以可以识别选择偏差，主要因为IMR是X和Z的非线性函数，即Z已经从式（3）中被排除。换言之，Z变量被假定为不会对Y产生直接影响但对D具有较强解释力的外生变量，只能通过IMR产生间接影响。因此，Z也被称为排除限定变量。找到一个行之有效的排除限定变量，是控制自选择内生性问题的关键。本文以“是否拥有组织外部人际资源”作为第二阶段选择模型的排除限定变量。
四、模型结果分析与解释
（一）职业流动的性别差异：事件史离散时间模型
表2展示了基于事件史离散时间模型考察职业流动风险性别差异的结果。总体来看，女性劳动者发生职业流动的几率明显低于男性（见模型1），特别是在由体制内向体制外的跨部门流动中（见模型2）。具体而言，模型1中将“是否发生流动”作为目标事件，在控制其他因素的情况下，性别变量负向显著。这说明，在职业流动方面女性确实相对男性处于劣势，女性发生流动的相对风险比男性低约9%。模型2将4类流动作为竞争风险，运用Mlogit模型进行估计。在控制其他因素的情况下，仅体制内向体制外流动具有显著的性别差异，女性跨体制进入市场部门的相对风险比男性低约26%。面对市场部门的竞争和性别歧视，国有部门的女性放弃相对稳定的工作而进入市场体系的可能性较小，跨体制流动的性别差异十分明显。
（二）职业流动对收入的影响及其性别差异：处理效应模型
表3报告了处理效应模型的估计结果。模型4的逆米尔斯比率在0.01的水平上负向显著，表示职业流动的选择性偏差确实存在。在选择模型中，排除限定变量正向显著，表明拥有组织外部资源的劳动者更易发生职业流动。在纠正了选择偏差之后，职业流动依然能够显著提高劳动者的收入。模型5在模型4的基础上，增加了职业流动与性别的交互项，考察职业流动对收入影响的性别差异。交互项负向显著，表明职业流动的收入回报效应因性别而存在差异，对女性带来的收入增长效应明显小于男性。
表4报告了各类流动的收入回报及其性别差异。模型6给出了四类流动在总样本中的作用情况。总体而言，职业流动的收入回报效应更多凸显于体制内流动、体制内到体制外的跨部门流动以及体制外流动过程，这三类流动分别给劳动者带来19%、16%和24%的收入增长。不过，从体制外向体制内流动并没有给劳动者带来明显的收入增长。模型7报告了各类职业流动对男性收入的影响。体制内流动、体制内向体制外的跨部门流动以及体制外流动均显著提高了男性流动者的收入水平，分别带来26%、21%和28%的收入增幅。同样地，体制外到体制内的跨部门流动也并没有显著增加男性的收入所得。模型8报告了各类职业流动对女性收入的影响。对于女性而言，从体制内向体制外流动给女性带来了14%的收入增长，体制外流动给女性带来了20%的收入增长。这两类职业流动给女性带来的收入增幅均低于男性。值得关注的是，从体制外向体制内的跨部门流动不仅没有给女性带来收入增长，反而降低了她们的收入所得。这意味着，对于市场体系中的女性而言，更换工作进入体制内往往会带来一定的收入惩罚与收益损耗。
下图给出了各类职业流动收入边际变化的性别差异。纵坐标表示相对于未流动状态，流动所产生的收入边际变化百分比。在体制内部流动，男性的收入增长26%，而女性的收入仅增长12%，前者是后者的2.2倍。在体制内向体制外的流动过程中，男性收入增幅为21%，女性收入增幅仅为14%，前者的边际效应依然明显高于后者。在体制外向体制内的流动过程中，男性的收入水平大约提升8%，而女性的收入水平却降低了约1%。对于男性劳动者而言，体制外向体制内的跨部门流动倾向于提高收入；但对于女性劳动者而言，这种流动却伴随着收入的下降。与男性劳动者相比，那些曾经在市场体系中工作并成功转入体制内的女性，可能会遭受一定程度的收入惩罚。此外，体制外的自由流动不仅能够让男性的收入大幅提升，也能在一定程度上拉动女性收入增长，但前者增幅（29%）依旧明显高于后者（20%）。
五、 结论与讨论
本文使用“社会网络与职业经历”（JSNET2021）调查数据，考察了劳动力市场分割状态下不同的职业流动过程对性别收入差距的影响。研究发现，职业流动通过“机会差异”和“回报差异”两个关键渠道共同形塑了劳动力市场中的性别收入差距。在流动机会方面，由于体制分割形成的职业流动机会的不均衡分布以及传统家庭的性别分工模式，女性发生跨体制流动的几率明显低于男性，这种情况在很大程度上限制了女性进入市场体系获得高收入的机会；在流动回报方面，职业流动所带来的收入增长变动对女性而言收效甚微，却对男性大有裨益。这一过程主要围绕“收入溢价”和“收入惩罚”两种差异化机制展开：一方面部门内部流动以及由体制内向体制外的跨部门流动显著增加了男性收入，但对女性收入增长的影响十分有限；另一方面，体制外向体制内的跨部门流动增加了男性收入，却降低了女性收入。职业流动过程所引发的性别收入差距及其分异效应，进一步加剧了劳动力市场中的性别不平等。
本文的贡献在于，从职业流动的“机会差异”和“回报差异”两个维度，联合捕捉到了体制分割下职业流动对收入性别差距的影响。基于研究发现，本文提出如下政策建议：第一，畅通两性职业向上流动的通道，推动跨体制流动的性别均等化。政府应该增加女性就业保护措施，提升女性劳动者就业技能的同时降低职业流动壁垒，畅通劳动要素的流通渠道，为推动新时期更高质量和更充分就业提供有力保障。第二，在制度层面消除各就业环节的性别偏好与隐性歧视。在未来劳动力市场的规范化治理中，政府通过正式的规章制度，减少工作搜寻与流动过程中的性别歧视，并通过建立与就业相配套的政策体系缓解女性的工作与家庭冲突。第三，通过建立严格的就业监察制度、提高用工歧视代价等举措，确保男女同工同酬，以缩小性别收入差距。职业流动中收入性别差距的持续扩大表明，收入分配领域中的性别不平等是实现共同富裕过程中的一大挑战。经济的高质量发展既需要保证两性流动机会的公平性，也需要创造两性就业结果的公平性。
文献来源：王建：城市劳动力市场中的性别收入差距：基于职业流动的解释[J].中国人口科学,2024,38(03):18-33. 点击下载全文
来源：中国人口科学
