移动互联网使用对女性非农就业和收入的影响研究

移动互联网等数字技术的发展对实现充分就业具有重要作用，促进女性就业和创业是实现充分就业的必要前提。本文基于 2019 年中国家庭金融调查数据，研究了移动互联网的使用对女性非农就业、收入和性别工资差距的影响。研究发现，移动互联网使用促进了女性非农就业，显著缩小了与男性的就业差距。使用 Heckman 两步法和工具变量法克服内生性问题后的结果表明，移动互联网使用显著促进了女性收入的提高，且这种促进作用偏向于女性，缩小了与男性的收入差距。替换被解释变量后上述结论依然稳健。异质性分析发现，相比于从事受雇工作，移动互联网使用对女性创业的促进作用更强；但对已经就业的女性，移动互联网使用显著提升了受雇者的收入，未能显著增加创业者的收入。结论认为，为持续提高女性就业和收入，需要进一步加强移动互联网基础设施建设、转变传统的性别观念以及增强互联网对人力资本投资的作用。     

贸易开放、劳动力流动与城镇劳动者性别工资差距——来自1992-2009年中国省际面板数据的经验证据

贸易开放给劳动力市场带来的经济后果是非常复杂的,而收入不平等就是其中一个重要方面.现有关于贸易开放影响收入不平等的文献大多着眼于总体收入不平等程度或技能工资差距,而对性别工资差距的关注则不多.文章利用1992-2009年国家统计局的城镇住户调查数据,系统地考察了贸易开放对不同部门、不同技能水平的城镇劳动者性别工资差距的影响.研究发现:(1)贸易开放对制造业的性别工资差距具有显著的正向影响;(2)分技能水平的分析结果显示,贸易开放对制造业中高技能劳动者的性别工资差距无显著影响,主要是拉大了低技能劳动者的性别工资差距;(3)贸易开放是通过影响劳动力流动和就业结构来影响性别工资差距的.因此,从保护女性的角度来说,政府应该通过提高女性的技能水平等政策措施来促进两性平等.     

性别收入差异及性别歧视的变化

性别歧视带来的性别收入差异一直备受关注。文章基于吉林省1990-2010年间三期妇女地位的调研数据分析了吉林省的性别工资差异问题,并运用Oaxaca-Blinder对性别收入差距进行了分解。文章对20年间吉林省的性别收入差异进行了横向和纵向的分析,实证研究得到如下结论:性别分割是我国劳动力市场上一直存在的一种现象,性别收入差距总体趋势在扩大;个体特征差异能够在一定程度上解释性别收入差异,现阶段性别收入差异在很大程度上是由于劳动者本身的人力资本水平引起的,是正常合理的范围;歧视仍然是造成性别收入差距的一个原因,女性在获得教育的机会上还是比男性要低,而且女性很难进入到高收入行业和职业,使得在教育方面女性仍然处于不利地位。但是经过20年的发展,对女性的歧视逐步减弱。     

女性更能在互联网使用中获益吗——基于互联网使用偏好的调节效应

本文利用2010—2018年中国家庭追踪调查(CFPS)数据,考察互联网使用对性别收入差距的影响。研究显示,互联网使用能够带来工资性收入的提升和性别收入差距的缩小。通过Oaxaca-Blinder分解方法揭示了互联网使用中的性别特征差异和性别歧视。进一步研究发现,互联网使用偏好和教育机会的增加是使女性在互联网使用中获益更多的主要原因。农村户口和低收入群体的女性更能在互联网使用中获益。     

贸易开放对性别工资差距的影响及机制分析

本文基于中国家庭住户收入调查数据库(CHIP)2013年数据,考察了贸易开放对城镇居民性别工资差距的影响.利用工具变量克服内生性偏误后的估计结果表明,贸易开放可以缩小性别工资差距,异质性分析显示低技能女性劳动力从贸易开放中获益更多;背后的机制在于贸易开放通过行业垄断性和产业结构对性别工资差距产生了影响.因此,提高女性人...     

市场歧视对城镇地区性别工资差距的影响

本文使用基于分位数回归的反事实分析方法研究了中国城镇地区的性别工资差距问题,发现了以下三个结论:第一,性别工资差距在工资分布不同位置上存在不对称现象。从横截面数据来看,在工资分布顶端性别工资差距较小,在工资分布末端性别工资差距较大。从时序数据来看,在工资分布顶端性别工资差距越来越小,在工资分布末端性别工资差距越来越大。第二,性别工资差距在横截面数据上表现出不对称现象的原因是,女性在工资分布顶端受到的歧视程度低,在末端受到的歧视程度高。第三,性别工资差距在工资分布末端越来越大的原因是,女性受到的歧视程度越来越高;在工资分布顶端越来越小的原因是,男性和女性个人特征方面(如受教育水平)的差别越来越小。     

数字经济背景下互联网使用与灵活就业者劳动供给:理论与实证

基于中国家庭追踪调查数据的研究表明,互联网使用可以显著增加灵活就业者的自雇概率,概率增加7.0％.无论全样本还是自雇和受雇分样本,互联网工资溢价的替代效应大于收入效应,互联网使用显著增加了灵活就业者的劳动供给时间,而且对自雇灵活就业者的正向影响大于受雇者.机制分析显示,互联网使灵活就业者拥有更自由的价值导向和生活追求,增加了 自雇就业概率,同时互联网通过增加个人工作偏好和收入水平进一步延长了该群体的劳动供给时间.此外,使用互联网学习、工作、社交等方式对灵活就业者劳动供给的影响存在异质性,与中老年和城镇户籍群体相比,互联网使用更显著地增加青年和农村群体的自雇概率和劳动供给时间.     

金融发展与地区实体经济资本配置效率-来自省级工业行业数据的证据

职位隔离是形成性别收入差距的重要机制.本文构建一个引入了职位晋升机制的收入差距分解方法,利用2006年中国综合社会调查数据,考察了职位隔离对性别收入差距的作用,且在统一的模型框架内识别和估计了职位内工资歧视(同工不同酬)和晋升歧视的程度.研究结果发现,女性过多地集中于职位"金字塔"结构的底层.尽管职位晋升的工资效应不存在显著的性别差异,但约41%的性别收入差距是由于职位隔离导致的.工资歧视是职位层级内部性别收入差距的主要来源.与之类似,职位晋升歧视能够解释1/4的性别收入差距.因此,除了同工同酬政策,促进职位晋升的机会平等是缩小性别收入差距的重要措施,意即"同酬"还需"同工".     

基于分位数回归的工资收入差异及其影响因素分析

改革开放以来,受资源禀赋、历史文化等因素影响,工资决定模式存在着较大差异,主要表现为性别差、城乡差、区域差等。采用基于均值回归的O-B分解和基于分位数回归的M-M分解,对形成工资收入差异的影响因素及影响程度进行了详细的分析。结果表明:教育对低收入人群更为重要;工作经验对中等收入的男性群体和高收入女性群体更为重要;工资收入的性别歧视在低收入人群中最为严重;地域歧视是城乡工资差距的主要原因;教育和经验不是造成城市群体收入差距的主要原因;教育在农村收入群体收入差距中起着"马太效应"。     

城镇劳动力市场工资方程和劳动参与方程联立估计

本文应用极大似然估计法对中国城镇劳动力市场中的工资方程和劳动参与方程进行了联立估计,研究结果表明:人力资本、个人能力和家庭教育背景对市场工资水平均具有正向影响,女性和男性的教育收益率分别为8.70%和5.50%;工资、教育年限、党员和户主身份对个体劳动参与的概率均具有正向影响,而年龄对个体劳动参与的概率具有负向影响,女性和男性劳动参与的工资弹性分别为0.157和0.067.因而,实施能够促进人力资本积累的教育政策和劳动力市场政策,可以有效地促进劳动参与和提升工资水平,有助于促进就业、增加收入和缩小收入差距.     

人工智能技术创新缩小了性别收入差距吗？——基于中国家庭追踪调查的经验分析

人工智能技术创新在提高制造业生产效率的同时,也在重塑行业内劳动力市场中不同群体的“技能-技术”匹配关系和收入分配。本文基于中国家庭追踪调查(CFPS)数据考察人工智能技术创新对制造业性别收入差距的影响,并从理论上探讨其内在影响机理。研究发现：(1)技术进步扩大了行业中的性别工资差距,但使整体工资水平趋于上升；(2)技术进步使低技能群体的性别收入差距缩小,但却扩大了高技能群体的性别收入差距；(3)制造业中人工智能技术创新主要通过教育程度、行业内性别偏好、女性精细化能力优势以及低技能工作对体力技能需求下降的方式影响性别工资差距。     

贸易开放与性别工资差距

本文在不完全竞争市场环境下,建立贸易开放和性别工资差距的数理模型。在理论分析的基础之上,本文运用2002年中国家庭住户收入项目调查数据(CHIP)进行实证分析。在控制了年龄、婚姻状况和受教育年限等个体层面和人均GDP等城市层面的工资影响因素情形下,得出结论:贸易开放在总体上拉大了性别工资差距;贸易开放缩小了高技能劳动力的性别工资差距,拉大了低技能劳动力的性别工资差距。从某种意义上说,女性弱势群体更容易被排除在贸易开放的利益之外。因此,提高女性的受教育程度,并为之提供相应的制度保障具有尤为重要的政策含义。     

中国城镇就业收入差距的扩大及其原因

改革开放以来,随着中国城镇国有企业改革和私营企业的迅速发展,中国城镇就业者收入结构发生了巨大的变化,收入差距不断扩大。本文采用1988年和2007年中国住户收入调查(CHIP)城镇数据,分析了城镇个人就业收入差距不断扩大的幅度及其影响因素。本文的研究结果表明,劳动力市场对就业者人力资本的回报显著提高,成为收入不平等扩大的主要贡献因素。除此之外,性别间、省份间收入差距的扩大,都对城镇就业收入不平等的加剧有显著的影响作用。     

数字经济背景下互联网使用是否缩小了性别工资差异*——基于中国综合社会调查的经验分析

本文基于2010年、2013年、2015年中国综合社会调查（CGSS）的数据，考察了数字经济背景下互联网使用对性别工资的影响及工资差异分解，探讨了不同年龄段群体互联网使用对性别工资差异变动的异质性及内在影响机理。本文研究发现，互联网使用对总体工资水平有显著正向影响，随年份推进其影响程度呈逐渐减小趋势，互联网使用显著缩小了性别工资差异。随分位点数提升，性别工资总差异呈先下降后上升的U型变化趋势；随年份推进，在相同分位点上性别工资总差异呈逐年缩小趋势，且禀赋特征差异逐渐缩小了中等收入者性别工资总差异。互联网使用对80后群体工资正向影响显著更高，70后群体次之，60后及以上群体相对较低，呈现较明显的年龄异质性。     

城镇本地与迁移劳动力工资差异变化:“天花板”还是“黏地板”?

文章使用中国城市劳动力抽样调查(CULS)2001年、2005年和2010年数据,采用重设权重再中心化影响函数,对城镇本地与迁移劳动力在不同分位数上的工资差距进行了分解。研究发现:第一,从纵向变化来看,在工资分布的不同分位数上,工资差距的构成效应呈现逐渐减弱的趋势,而由市场歧视造成的结构效应则呈现逐渐增强的趋势;第二,城镇本地与迁移劳动力的工资差距存在不对称现象,工资收入分布末端的工资差距较大,符合"黏地板效应",并且工资差距来源中的结构效应显著大于构成效应;第三,"黏地板效应"与低收入迁移劳动力群体的一些特征相联系;第四,在收入分布的顶端,城镇本地与迁移劳动力的工资差距较小,原因是可观测特征(如受教育水平)的差别较小,并且结构效应也较小。     

数字经济背景下互联网使用是否缩小了性别工资差异*——基于中国综合社会调查的经验分析

本文基于2010年、2013年、2015年中国综合社会调查（CGSS）的数据，考察了数字经济背景下互联网使用对性别工资的影响及工资差异分解，探讨了不同年龄段群体互联网使用对性别工资差异变动的异质性及内在影响机理。本文研究发现，互联网使用对总体工资水平有显著正向影响，随年份推进其影响程度呈逐渐减小趋势，互联网使用显著缩小了性别工资差异。随分位点数提升，性别工资总差异呈先下降后上升的U型变化趋势；随年份推进，在相同分位点上性别工资总差异呈逐年缩小趋势，且禀赋特征差异逐渐缩小了中等收入者性别工资总差异。互联网使用对80后群体工资正向影响显著更高，70后群体次之，60后及以上群体相对较低，呈现较明显的年龄异质性。     

生产线升级与企业内性别工资差距的收敛

制造业大规模的技术升级将重塑劳动力市场供需结构和分配机制。理论上,工厂车间的生产线升级会降低对运动能力的要求,而强调对认知技能的需求,由于男性与女性分属于不同技能束,当认知技能回报上升,女性工资将大幅增长。本文利用广东南海制造业雇主-雇员匹配数据的研究发现:(1)生产线升级的确给女性带来了比男性更多的工资增长,于是性别工资差距得以收敛。(2)生产线升级对于缩小低技能工人的性别工资差距的作用有限,但却能大幅地缩小高技能工人的性别工资差距。(3)生产线升级对于缩小技能回报性别差异以及由此引起的性别歧视,起到关键作用。本文从工厂车间的技术变革视角为消弭性别不公问题提供新的政策启示。     

两种就业类型农民工工资收入差距的比较研究

近年来,农民工就业逐渐呈现两种不同类型,即稳定就业和非稳定就业.本文利用对农民工调查的数据,对两种就业类型农民工的工资收入差距及影响因素进行了比较研究.研究发现,稳定就业农民工的平均工资收入水平高于非稳定就业农民工的,并且非稳定就业农民工的内部收入差距高于稳定就业农民工的.两种就业类型农民工内部收入差距的影响因素主要有就业行业、单位所有制、人力资本、性别和城市等;在稳定就业与非稳定就业农民工之间的工资收入差距中,40.52%的工资差异是由禀赋差异形成的,59.48%的工资差异要归结于禀赋回报率差异.     

数字经济、母职惩罚与性别收入差距

缩小收入差距、释放“性别红利”,对于家庭福利改善以及共同富裕实现都至关重要。通过构建测度数字经济的指标体系，结合2015—2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据，探究了数字经济对性别收入差距的影响，以及从母职惩罚角度检验背后的影响机制。研究发现，数字经济能够缩小性别收入差距。机制分析表明，数字经济能够缓解母职惩罚，帮助母亲群体增强工作的稳定性和便利性并促进她们的就业参与，从而提高女性收入、缩小性别收入差距。     

行业收入差距:从劳动生产率的角度分析——以高新技术产业和建筑业为例

文章以建筑业和高科技产业分别作为劳动密集型和知识密集型行业的代表,使用Geweke的线性反馈模型分析了劳动生产率增长对实际工资的贡献,发现劳动密集型行业工资对劳动生产率的推动力要高于知识密集型行业,但劳动生产率对工资的推动力不及后者。但在绝对量上,两个行业无论是工资对劳动生产率还是劳动生产率对工资的影响值都不大,说明目前我国行业间收入差距并未成为影响劳动生产率的主要因素,而且劳动生产率差异能够在一定程度上解释行业间收入差距,但即使是在没有行政垄断的行业,生产率差异也不是构成行业间收入差距(或劳动力成本差异)的主要原因。