Page 161 - 《社会》2021年第3期

社会·2021·3

此外， 不同经济发展水平的地区在价值层面上也可能存在差异，
“价值性歧视”作用的程度可能也会不同。例如，经济发展水平更高的地
区的劳动力市场可能更看重个体的人力资本，从而削弱了“价值性歧视”
的作用。 最后，我们还关注所处工作环境的回报是否在不同地区也存在
明显差异，由于高风险、高回报的职业更可能集中在经济发展程度更高
的地区，因此，相比于经济欠发达地区，工作环境恶劣的职业在经济发
展程度高的地区可能回报更为丰厚。 由此，我们提出以下假设：
! 假设 4（职业特征回报的异质性假设）：职业特征的回报在不同地
区存在明显差异。
根据区域影响职业特征回报的不同方向性， 我们进而又提出以下
六个子假设：
假设 4a：经济发展程度更高的地区，语言能力的溢价更高；
假设 4b：经济发展程度更高的地区，量化能力的溢价更高；
假设 4c：经济发展程度更高的地区，照料技能的负向效应会被削弱；
假设 4d：经济发展程度更高的地区，操作技能的正向效应会被削弱；
假设 4e：经济发展程度更高的地区，职业男性比例的正向效应会被
削弱；
假设 4f：经济发展程度更高的地区，工作环境（恶劣程度）的正向效
应更高。

三、数据、变量和方法

（一）数据
本研究所使用的数据来源主要有三个。 第一个是微观层面的数据，
也就是我们在分析中最主要使用的数据， 是由北京大学中国社会科学
调查中心设计调查的中国家庭追踪调查（ China Family Panel Studies，简
称 CFPS）2010 年的基线调查数据。 CFPS 采用多阶段、内隐分层和与人
口规模成比例（PPS）的方法，收集了职业、家庭、婚姻和收入等方面详
细丰富的信息（谢宇等，2014）。 本研究将研究对象界定为 16—65 岁“当
前正在工作并且有收入的非农职业劳动者”，因此，样本中排除了在调
查时点失业、无业、退休等退出劳动力市场的人，同时也排除了所有从
事农林牧渔的劳动者。 经过数据清理，我们最终得到包括 5 828 人的总
样本，其中，女性 2 324 人，男性 3 504 人。 我们主要通过这个微观数据

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