一、男女就业现状分析
妇女就业是妇女参与社会发展的基本形式,是妇女获得经济独立的基本保障。随着科技的进步和社会的发展,我国男性和女性的就业形势已经出现了变化。
(一)男性和女性就业的绝对数量都有小幅上升,女性就业数量占就业总数的比例小幅增加
在过去的6年里,我国男性和女性城镇单位就业数量都有小幅上升,但是这个上升幅度并不明显。2007年,男性城镇单位就业人数增加到了7484万人,比2001年同期增长7.8%;女性城镇单位就业人数达到4540万人,比2001年同期增长7.4%。
(二)在细分行业的研究中,男性多集中于制造业和建筑业,女性就业则多集中于农业和第三产业
在2007年,城镇女性就业人员所占比重最多的是卫生、社会保障和社会福利业,所占比重达59.7%,住宿和餐饮业位居第二,所占比重达54.2%。另外,金融业、制造业和农业的比重分别为49.5%、43.1%和41.5%。
(三)男性和女性就业比例在我国具有地区差异
我国地域面积广阔,经济发展不平衡。在这种情况下,男女就业比例也具有相当大的差异。东部11个省、市、自治区城镇男性就业人数占总就业人数的59.5%,女性就业人数占总就业人数的40.5%,这个数字是高于全国平均水平的。而中部10个省、自治区城镇男性就业人数占总就业人数比例为64.2%,女性所占比例为35.8%。西部10个省、市、自治区城镇男性就业人数占总就业人数比例更是达到65%,女性所占比例仅为35%。从东部到西部,女性就业比例依次下降。
二、数据描述和实证模型
(一)数据样本的选取
我们选择我国31个省、市、自治区作为研究对象,分析少年儿童和老人抚养比对男性劳动力和女性劳动力参与劳动力市场的影响。这31个省、市、自治区包括:北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、黑龙江、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。时间序列从2002―2006年,样本容量是155。
被解释变量是各省、市、自治区每年城镇就业人数(EMPm和EMPf),以此分别代表男性和女性参与劳动力市场的规模,单位为人。解释变量包括:各省、市、自治区每年的少年儿童抚养(CDR);各省、市、自治区每年的老年人口抚养比(ODR);各省、市、自治区技术市场成交额(TEC)。选择技术市场成交额为解释变量是因为目前正是我国经济转型阶段,高新技术的应用和大量机器设备的使用对劳动力特别是非熟练劳动力产生了一定的替代作用,为了排除技术的这种负面影响,我们将代表技术更新的技术市场成交额也纳入模型中。另外一个解释变量是各省、市、自治区男性和女性劳动力的平均教育年限(EDUm和EDUf),以此代表劳动力的教育背景。
我们建立如下方程:
■
(二)计量方法的采用
因为面板数据模型兼有时间序列数据和横截面数据的优点,能够同时反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律及不同时间、不同单元的特性。所以我们选用变截距的面板数据模型来分析数据。另外,根据F统计量的结果,我们可以判断固定效应模型优于混合效应模型,而Hausman检验则证明固定效应模型也同样优于随机效应模型,所以我们以固定效应模型得出的结果作为最终结果。
(三)回归结果分析
通过回归,我们发现,男性和女性在家庭中抚养幼儿所承担的责任有很大不同,对男性和女性参与劳动力市场机会的影响也大不相同。对于男性而言,儿童抚养比对其劳动市场参与规模的影响为负,回归系数为-0.30左右,意味着一个家庭中幼儿抚养率上升1个百分点,那么男性参与劳动力市场的人数则降低0.29个百分点。然而对于女性而言,儿童抚养比对其劳动市场参与规模的负面影响系数达到0.52左右,几乎是男性的两倍。这意味着一个家庭中幼儿抚养率上升1%,女性参与劳动力市场的人数就会降低0.51个百分点。两个回归系数都在5%的水平下显著。这个结论符合大多数研究者对于女性和男性在家庭中的角色的定位,即更多女性承担了抚养幼儿的责任。关于衡量家庭责任的另外一个变量,老人抚养比对男性和女性劳动力市场的参与规模的负面影响几乎相等,回归系数均为-0.15左右,这意味着一个家庭中老人抚养比上升1个百分点,男性和女性参与劳动力市场的人数均降低0.15个百分点。这说明在赡养老人问题上,男性和女性承担了相同的责任。
另外,在技术进步对男性和女性就业的影响上,实证结果表明,技术进步对男性就业产生了一定程度的替代作用,但是这种作用并不是特别明显,影响系数仅为-0.01。同样,对于女性就业而言,技术进步和机器大生产对女性参与劳动市场的替代作用也不显著。
对于教育这个解释变量,我们的实证结果与预期不尽相符。产生截然相反的原因可能在于以下两点:第一,光用教育年限来代表劳动力所接受的教育水平甚至人力资本水平可能有失偏颇,教育年限越长,意味着现有可用劳动力则越少;第二,由于现阶段我国的大部分劳动力的文化程度仍然集中在初中和高中,并没有实现普通劳动力向人力资本的转化,所以教育对就业的影响在我国并不能像许多发达国家一样产生显著影响。
在就业比例上,男性就业比例一直高于女性;在就业岗位上,“一方面,女性集中倾向于办公室文员、行政以及服务支持。另一方面,与女性相比,男性更有可能从事‘蓝领工作’,包括建筑、开采、安装、维护、修理、生产、运输、搬迁等职业。”(Blau, Ferber and Winkler, 2006)。
产生这种男女就业差异的原因有很多,包括生理条件,教育水平,女性传统角色定位,劳动力市场对女性的歧视等等。本文通过检验儿童和老人抚养比对男性和女性就业差异的影响,试图分析随着社会和经济的进步,男性和女性在承担家庭义务和责任方面是否发生了改变以及这些改变对男女就业的影响。结果发现,对于男性而言,儿童抚养比对其劳动市场参与率影响为负,回归系数为-0.30左右,然而对于女性而言,儿童抚养比对其劳动市场参与率的负面影响系数达到-0.52左右,几乎是男性的两倍。而衡量家庭责任的另外一个变量――老人抚养比对男女就业的负面影响几乎相等,回归系数均为-0.15左右。
由此可见,妇女的家庭角色定位仍然比较传统,相较于男性而言,作为照顾者的女性在很大程度上仍然被局限于家庭之中。为了解决这些问题,把女性从家庭劳动中解放出来,政府应该付出的努力不容忽视。
(倪雪琦,1990年生,山东东营人,山东大学经济学院。研究方向:经济学)
一、男女就业现状分析
妇女就业是妇女参与社会发展的基本形式,是妇女获得经济独立的基本保障。随着科技的进步和社会的发展,我国男性和女性的就业形势已经出现了变化。
(一)男性和女性就业的绝对数量都有小幅上升,女性就业数量占就业总数的比例小幅增加
在过去的6年里,我国男性和女性城镇单位就业数量都有小幅上升,但是这个上升幅度并不明显。2007年,男性城镇单位就业人数增加到了7484万人,比2001年同期增长7.8%;女性城镇单位就业人数达到4540万人,比2001年同期增长7.4%。
(二)在细分行业的研究中,男性多集中于制造业和建筑业,女性就业则多集中于农业和第三产业
在2007年,城镇女性就业人员所占比重最多的是卫生、社会保障和社会福利业,所占比重达59.7%,住宿和餐饮业位居第二,所占比重达54.2%。另外,金融业、制造业和农业的比重分别为49.5%、43.1%和41.5%。
(三)男性和女性就业比例在我国具有地区差异
我国地域面积广阔,经济发展不平衡。在这种情况下,男女就业比例也具有相当大的差异。东部11个省、市、自治区城镇男性就业人数占总就业人数的59.5%,女性就业人数占总就业人数的40.5%,这个数字是高于全国平均水平的。而中部10个省、自治区城镇男性就业人数占总就业人数比例为64.2%,女性所占比例为35.8%。西部10个省、市、自治区城镇男性就业人数占总就业人数比例更是达到65%,女性所占比例仅为35%。从东部到西部,女性就业比例依次下降。
二、数据描述和实证模型
(一)数据样本的选取
我们选择我国31个省、市、自治区作为研究对象,分析少年儿童和老人抚养比对男性劳动力和女性劳动力参与劳动力市场的影响。这31个省、市、自治区包括:北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、黑龙江、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。时间序列从2002―2006年,样本容量是155。
被解释变量是各省、市、自治区每年城镇就业人数(EMPm和EMPf),以此分别代表男性和女性参与劳动力市场的规模,单位为人。解释变量包括:各省、市、自治区每年的少年儿童抚养(CDR);各省、市、自治区每年的老年人口抚养比(ODR);各省、市、自治区技术市场成交额(TEC)。选择技术市场成交额为解释变量是因为目前正是我国经济转型阶段,高新技术的应用和大量机器设备的使用对劳动力特别是非熟练劳动力产生了一定的替代作用,为了排除技术的这种负面影响,我们将代表技术更新的技术市场成交额也纳入模型中。另外一个解释变量是各省、市、自治区男性和女性劳动力的平均教育年限(EDUm和EDUf),以此代表劳动力的教育背景。
我们建立如下方程:
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(二)计量方法的采用
因为面板数据模型兼有时间序列数据和横截面数据的优点,能够同时反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律及不同时间、不同单元的特性。所以我们选用变截距的面板数据模型来分析数据。另外,根据F统计量的结果,我们可以判断固定效应模型优于混合效应模型,而Hausman检验则证明固定效应模型也同样优于随机效应模型,所以我们以固定效应模型得出的结果作为最终结果。
(三)回归结果分析
通过回归,我们发现,男性和女性在家庭中抚养幼儿所承担的责任有很大不同,对男性和女性参与劳动力市场机会的影响也大不相同。对于男性而言,儿童抚养比对其劳动市场参与规模的影响为负,回归系数为-0.30左右,意味着一个家庭中幼儿抚养率上升1个百分点,那么男性参与劳动力市场的人数则降低0.29个百分点。然而对于女性而言,儿童抚养比对其劳动市场参与规模的负面影响系数达到0.52左右,几乎是男性的两倍。这意味着一个家庭中幼儿抚养率上升1%,女性参与劳动力市场的人数就会降低0.51个百分点。两个回归系数都在5%的水平下显著。这个结论符合大多数研究者对于女性和男性在家庭中的角色的定位,即更多女性承担了抚养幼儿的责任。关于衡量家庭责任的另外一个变量,老人抚养比对男性和女性劳动力市场的参与规模的负面影响几乎相等,回归系数均为-0.15左右,这意味着一个家庭中老人抚养比上升1个百分点,男性和女性参与劳动力市场的人数均降低0.15个百分点。这说明在赡养老人问题上,男性和女性承担了相同的责任。
另外,在技术进步对男性和女性就业的影响上,实证结果表明,技术进步对男性就业产生了一定程度的替代作用,但是这种作用并不是特别明显,影响系数仅为-0.01。同样,对于女性就业而言,技术进步和机器大生产对女性参与劳动市场的替代作用也不显著。
对于教育这个解释变量,我们的实证结果与预期不尽相符。产生截然相反的原因可能在于以下两点:第一,光用教育年限来代表劳动力所接受的教育水平甚至人力资本水平可能有失偏颇,教育年限越长,意味着现有可用劳动力则越少;第二,由于现阶段我国的大部分劳动力的文化程度仍然集中在初中和高中,并没有实现普通劳动力向人力资本的转化,所以教育对就业的影响在我国并不能像许多发达国家一样产生显著影响。
在就业比例上,男性就业比例一直高于女性;在就业岗位上,“一方面,女性集中倾向于办公室文员、行政以及服务支持。另一方面,与女性相比,男性更有可能从事‘蓝领工作’,包括建筑、开采、安装、维护、修理、生产、运输、搬迁等职业。”(Blau, Ferber and Winkler, 2006)。
产生这种男女就业差异的原因有很多,包括生理条件,教育水平,女性传统角色定位,劳动力市场对女性的歧视等等。本文通过检验儿童和老人抚养比对男性和女性就业差异的影响,试图分析随着社会和经济的进步,男性和女性在承担家庭义务和责任方面是否发生了改变以及这些改变对男女就业的影响。结果发现,对于男性而言,儿童抚养比对其劳动市场参与率影响为负,回归系数为-0.30左右,然而对于女性而言,儿童抚养比对其劳动市场参与率的负面影响系数达到-0.52左右,几乎是男性的两倍。而衡量家庭责任的另外一个变量――老人抚养比对男女就业的负面影响几乎相等,回归系数均为-0.15左右。
由此可见,妇女的家庭角色定位仍然比较传统,相较于男性而言,作为照顾者的女性在很大程度上仍然被局限于家庭之中。为了解决这些问题,把女性从家庭劳动中解放出来,政府应该付出的努力不容忽视。
(倪雪琦,1990年生,山东东营人,山东大学经济学院。研究方向:经济学)