Page 167 - 《社会》2021年第3期

社会·2021·3

的系数为-0.232，模型 5 的系数为-0.227，仅相差 0.005。 这说明本研究
所纳入的一系列职业特征变量几乎完全捕捉到了男性和女性在原始职
业类型分布的性别隔离所造成的收入差异， 这些职业特征变量具有很
好的解释力。

表 2：加 入 解 释 变 量 后 性 别 系 数 的 变 化
模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5
女性系数 -0.295 *** -0.339 *** -0.282 *** -0.232 *** -0.227 ***
（0.019） （0.017） （0.018） （0.020） （0.020）
人力资本 N Y Y Y Y
家庭特征 N N Y Y Y
职业特征 N N N Y N
地区特征 N Y Y Y Y
职业虚拟变量 N N N N Y
Adj R2 0.040 0.230 0.240 0.260 0.310
自由度 1 9 11 17 203
注 ：1.Y=已 控 制 ，N=未 控 制 。
**
+
*
2. *** p<0.001， p<0.01， p<0.05， p<0.1 ，括 号 内 为 标 准 误 。
2
2
3. 人 力 资 本 操 作 化 为 “户 口 类 型 ”“受 教 育 年 限 ”“工 龄 ”“工 龄 /10 ”“ 每 月 工
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作 小 时 ” “ 每 月 工 作 小 时 /10 ” “ 体 制 内/外 ”； 家 庭 特 征 操 作 化 为 “ 婚 姻 状
态 ” “ 家 务 劳 动 时 间 ”； 地 区 特 征 操 作 化 为 “ 区 县 人 均 GDP”； 职 业 特 征 操 作
化 为 “语 言 能 力 ”“量 化 能 力 ” “ 照 料 服 务 技 能 ” “ 操 作 修 理 技 能 ” “ 工 作 环 境
（恶 劣 程 度 ）”和 “职 业 男 性 比 例 ”。
表 3 报告了模型 4（全模型）的回归模型。 表 2 的模型我们没有考
虑人力资本、家庭特征和职业特征回报存在的性别异质性，而表 3 不仅
报告了对于全部样本的总体模型，还报告了分性别的模型，用以讨论同
一特征是否对男性和女性的影响存在差异。 同时，分性别的回归模型也
可以为之后对不同要素的贡献分解做准备。 这部分着重讨论职业特征（ 6
个变量）的作用大小和方向，同时对其他的重要变量也会进行解释。
首先，我们来看各种性别化的职业技能对收入的影响。 表 3 显示语
言能力对男性和女性都有正向作用，并且系数都是显著的。 总体来看，
全样本模型显示，所在职业要求的语言能力每提高一个标准分，个体所
处职业的平均收入就会增加 9.7%（e 0.093 -1），假设 1b 得到证实。 量化能
力对于男性和女性的影响不同，这与假设 1a 的预期不完全一致。 具体
来说，分性别来看，在控制其他条件的情况下，量化能力仅对女性样本
存在显著的正向影响，女性所在职业的量化能力分数的标准分每提高
一分，女性的工资会就会提高 6.7%，但男性的这一系数并不显著。 为了

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