Page 107 - 《社会》2016年第5期
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社会· ２０１６ · ５
３．８２３ 个单位。
“娱乐型因子”主要是指将互联网作为娱乐消遣的一种方式，比如
在网上购物、与网友聊天，等等。“娱乐型因子”对互联网使用者人力资
本的积累和市场竞争力的增强几乎没有帮助。经分析，男性与女性在
“娱乐型因子”得分上没有显著差异。如模型 ５ 所示，受教育程度对人
们“娱乐型因子”得分没有显著影响，这表明人们对互联网的娱乐性使
用很可能是一种跨阶层的行为。从模型 ４ 与模型 ５ 的截距项也可以进
一步发现，目前国民对互联网的使用更多地是娱乐性使用。
表 ４ ：影响人们互联网使用行为的因素分析
自变量 模型 ４ （发展型） 模型 ５ （娱乐型）
年龄 ０．２６９ （ ０．０４１ ） －０．６２１ （ ０．０３６ ）
城乡（参照项：农村） ０．９３０ （ ０．８４２ ） －１．８２７ （ ０．７３２ ）
受教育程度（参照项：小学及以下）
初中 １．１８３ （ １．７４１ ） ０．２３８ （ １．５１４ ）
高中 ５．９０２ （ １．８１４ ） ２．２３１ （ １．５７７ ）
大专及以上 １２．１８ （ １．９０９ ） ０．５７２ （ １．６６０ ）
职业类别（参照项：管理人员）
专业人员 １．７１０ （ １．７６９ ） ３．０４１ （ １．５３８ ）
办事人员 －５．４３８ （ １．４７２ ） １．３０１ （ １．２８０ ）
工人 －７．１０１ （ １．５１５ ） ２．３１８ （ １．３１８ ）
农业劳动者 －９．８４４ （ １．７３６ ） ０．４７０ （ １．５１０ ）
性别（参照项：男性） －３．８２３ （ ０．７７７ ） ０．７０４ （ ０．６７５ ）
家务劳动时间 ０．００２ （ ０．００５ ） ０．００７５３ （ ０．００４ ）
常数项 ２５．５６ （ ２．８０７ ） ４４．６１ （ ２．４４１ ）
样本量 ２９２８ ２９２８
犚狊 狇 狌犪狉犲犱 １６．１％ １５．４％
注：双尾检验显著度 狆 ＜ ０．１ ， 狆 ＜ ０．０５ ， 狆 ＜ ０．０１ 。
（四）性别观念与互联网的工资溢价效应
性别观念会通过个体的自我认知影响到人们对互联网的使用意愿
和使用方式，从而引发网络空间中性别不平等的再生产，最终成为导致
互联网工资溢价效应产生性别差异的重要原因。
为了检验本文的假设 ２ ：“在控制了其他因素之后，女性的性别观
念越平等，她们的互联网工资溢价效应更高”，本文保留了通过倾向值
匹配抽取的样本中的女性互联网使用者，共计 １０４６ 个样本，采用反事
实回归预测的方法（ 犆犪狋狋犪狀犲狅 ， ２０１０ ），计算女性互联网使用者的工资溢
价。具体的计算方法如下：首先，构建女性非互联网使用者的工资收入
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