就业的含义是指在法定年龄内的有劳动能力和劳动愿望的人们所从事的为获取报酬或经营收入进行的活动。
摘要：本文利用CHNS数据对我国城镇非正规就业收入存在的性别差异进行研究，发现人力资本水平较低是女性非正规就业收入较低的重要因素，即使在控制一系列个人、家庭、职业、非正规就业类型和地区特征后，女性非正规就业者的月工资仍旧明显低于男性，而且性别收入差距还有逐年增加的趋势;教育年限和工作经验的影响对性别工资差异的解释所占比例之和在30%左右，性别工资歧视的贡献仍非常显著，即非正规就业内部也存在男女同工不同酬的现象。
关键词：非正规就业;收入;性别
作为劳动力市场中性别关系最直接的表现形式，收入性别差异是劳动经济学研究的一个重要课题。目前主要用三种方法度量收入性别差异的大小，一是直接计算男女的水平收入差异，即女性平均工资与男性平均工资之间的差距;二是利用工资方程，测算控制其它变量之后的性别效应，即在收入方程中加入性别虚拟变量，并估计该变量在收入方程中的系数大小;三是通过收入分解，估算不能被工资方程所解释的性别收入差异部分，并计算该部分占总差异的比例，其中不可解释部分即为经济学文献中所说的性别工资歧视。
学者们普遍发现收入水平较低是非正规就业的典型特征之一，一个普遍现象是女性的收入水平要低于男性，这种收入差异可能是由于男女人力资本水平不同、劳动力市场存在性别职业隔离等。本文通过控制其它变量以判别性别效应，并利用收入分解来说明非正规就业中男女之间的收入差异及原因。本文采用的数据来自中国健康与营养状况调查(China Health and Nutrition Survey，CHNS)1997年、2000年、2004年、2006年、2009年的数据，并只考虑城市调查点。根据ILO(2002)关于非正规就业的定义及数据所能提供的识别指标，本文将有雇工的个体经营者、无雇工的个体经营者、临时工、领取工资的家庭工人、无报酬的家庭帮工等定义为非正规就业者，将长期工、合同工定义为正规就业者。考虑到本文的研究对象为城镇非正规就业，对于无雇工的个体经营者所包括的农民工部分予以剔除。
一、非正规就业中收入的性别差异分析
1.非正规就业中的总体收入性别差异。根据CHNS数据，表1列出了1997至2009年中国城镇非正规(正规)就业者按性别划分的工资水平。1997年女性非正规就业者的月平均收入为43666元，2009年上升到1 37819元，但女性非正规就业者的收入始终低于男性非正规就业者，而且男女收入差距在逐步扩大。如果把女性收入看作1，1997年非正规就业中的男女性别收入比是120，而到2009年这一比例为129。
表1中还列出了正规就业男女的月工资收入，从另一层次说明女性非正规就业者收入水平低下，而且非正规就业者平均月工资低于正规就业者，正规就业者与非正规就业者之间的收入差异在逐渐扩大。1997年正规就业者的平均工资是非正规就业者平均工资的109倍，这一比例到2009年上升至162倍。当按性别、非正规就业把就业人口分为四类时，可以明显看到正规就业男性处于收入的最高端，其次是正规就业女性收入，而非正规就业女性处于收入的最底端(见图1)。
2.在非正规就业职业的内部存在收入性别差异。女性非正规就业者的平均收入要比男性低，但收入水平与职业分布可能有很大关系。由于非正规就业存在的职业性别隔离，使得男女之间存在明显收入差异，而且即使在职业内部也存在较为明显的收入性别差异。表2列出了利用CHNS数据得到的部分职业(技术人员、非技术人员及服务人员)收入的性别差异，可以明显看到即使在同一职业内部，非正规就业者的收入性别差异也较大。在职业内部存在的性别收入差异，除了职位分层或和角色分工影响外，还存在男女同工不同酬现象，使得不同性别在工资或报酬方面存在较大的差异。
工资水平
数据来源：作者根据1997-2009CHNS数据计算而来
3非正规就业类型内部存在性别收入差异。根据国际劳工组织非正规就业框架图，可以把非正规就业按类型划分为雇主、自营劳动者、雇员、家庭帮工，表3列出了按非正规就业类型划分的女(男)性收入水平，不难发现女性的收入无论是在哪类非正规就业类型中都比男性收入低;对于非正规就业者，无论是男性还是女性，雇主的收入都是最高的，其次是个体经营者，收入最低的是领取工资的工人家庭。由于女性从事雇主的比例低，从事家庭工作的比例高，女性总体的平均收入较低。
不同非正规就业类型、职业内部的收入性别差异，也可能是由于男女劳动技能、付出的劳动时间不同，而存在不同的劳动市场价值，从而收入水平存在差异。但以上这些数据仍旧表明女性非正规就业者从事的工作给女性带来的经济收入低于男性，从而在总体上会使女性的经济地位低于男性。根据人力资本理论，教育程度是决定收入的重要因素之一，由于女性非正规就业者的受教育程度普遍较低，她们收入偏低是性别隔离现象造成的，由于非正规就业领域缺乏法律、法规及政策规定，更可能产生工资、福利、社会保障方面的性别歧视。 数据来源：作者根据1997-2009CHNS数据计算而来。
二、工资方程的性别效应分析
男女非正规就业者平均收入之间的差异并非都是性别因素所引起的，如男女受教育程度和工作经验上的差异会在工资水平上显现出来。由于女性非正规就业者平均人力资本水平低于男性，这就会出现女性平均工资水平低于男性的现象。此外，非正规就业存在的职业、行业性别隔离，会导致女性聚集于收入较低的职业。为了把性别因素的作用与其他因素的作用分离开，更准确地测量非正规就业存在的收入性别差异，及收入分配的性别不平等程度，本文采用Mincer工资方程，并加入了性别虚拟变量，其中男性为0，女性为1;同时保留其他控制变量，包括教育、工作经验、职业及其他相关变量。此时工资方程性别系数的大小和统计显著性表明，在所有控制变量相同的情况下，男女非正规就业者是否仍旧存在收入差距。在估计工资方程的时候，可能会存在样本自选择性的问题。这是由于不同就业类型从业人员的分布并不是随机的，极有可能是自选择的结果，自选择性偏差的存在会导致普通最小二乘法(OLS)估计结果的不一致性(Inconsistency)。因此，此处采用勃根纳尔等人(Bourguignon et al，2001)的方法(简称BGF方法)，对工资方程中存在的样本选择性偏差进行了纠正。
表4列出了加入性别虚拟变量，并考虑自选择偏差后非正规就业工资方程的估计结果。在回归结果中选择项(m1，m2)表明相比较于普通最小二乘法，BGF方法是非正规就业工资方程合适的估计方法，即确实存在样本选择性。从表4中可以看到在控制一系列个人、家庭、职业和地区特征后，女性非正规就业者的月工资仍旧明显低于男性：1997年女性月工资比男性低116%，2009年非正规就业男女的收入差距为172%。这表明即使在对男女人力资本差异、劳动力市场存在的职业性别分割等因素加以控制后，男女非正规就业者之间仍旧存在加大收入差异现象。此外，非正规就业中的性别收入差距有增大的趋势，但这种趋势逐渐放缓。此处工资方程显示的收入性别差异要比全文描述的男女非正规就业者之间的水平收入差异小，这表明男女的教育水平、经验水平、职业等因素解释了非正规就业者的性别收入差异的一部分。
三、非正规就业中的收入性别差异分解
既然非正规就业中存在工资的性别差异，其中有来自人力资本差异的贡献，也存在着纯粹的歧视因素。工资性别差异在多大程度上是由人力资本或歧视造成的?本节试图回答这些问题。目前，研究中国非正规就业中工资性别差距的文献比较少，尤其是基于微观数据的实证研究。本文在利用BGF方法纠正样本选择偏差估计工资方程的基础上，对性别收入差异进行分解，采用Neumark (1988)收入分解方法以考虑指数基准问题。
表5给出了利用Neumark方法得到的收入性别差异分解结果，此处仍旧使用CHNS1996至2009年的数据进行时序分析，可以更加清楚地了解非正规就业工资性别差距变化的动态趋势。表中第二行表示的是非正规就业男女收入的对数差，这个数值逐年增大表明男女的平均收入水平差异在逐渐扩大。将男女收入的对数差看作100，将收入水平差异分解为由特征差异所解释部分(表中第三行)，与由系数差异所带来的不可解释部分(表中最后一行)，括号内数值表示各个部分占性别收入对数差的百分比。
通过表5可以发现以下几点：非正规就业性别工资差异可解释部分所占的比例有上升的趋势，这表明男女就业者之间的月工资收入差异，一大部分可以由就业者的个人人力资本禀赋程度和个人及家庭特征等因素所解释。非正规就业者性别工资差异最重要的影响因素是受教育程度的差异，政府大力发展基础教育事业、提升女性平均受教育水平，将有助于抑制男性和女性之间的就业差异和工资差异的持续扩大。特别是随着教育回报率不断提高，教育对个体就业的作用不断增大(对女性尤为明显)。反映人力资本水平的工作经验，是男女非正规就业者工资收入差距的第二大贡献因素，受教育年限和工作经验所占比例之和在30%左右，这表明加强对女性非正规就业的在岗培训，有助于降低非正规就业中的性别收入差异。另外，男女非正规就业者职业分布的不同会对男女收入差异带来影响，户口、婚姻、家庭特征不同也会对男女收入差异带来影响。
由于回归系数差别所造成的不可解释部分的贡献常被视为歧视程度，说明同等条件下女性在非正规就业受到与男性不同的对待，这表明性别工资差异的扩大在很大程度上是由性别歧视造成的，非正规就业内部存在同工不同酬现象，尽管这种歧视随着时间有逐渐缩小的趋势。因此，要缩小男性和女性的工资差异，既要提高女性非正规就业者的教育程度，也要有相应的法律法规，保障女性在非正规就业内部享有同工同酬的权力。虽然在上述分析中考虑了职业分布对男女非正规就业者收入差异的影响，但由于受到样本容量的限制，此处没有考虑职业选择对收入性别差异的影响。女性的人力资本储蓄水平、生理条件、行业与职业类型的偏好等，使得女性与男性分布在不同的职业、行业之中，特别是对女性的歧视等因素会使男女明显地分布于不同的行业、职业之中，职业内歧视较之职业间歧视对性别工资差异的影响更大，但这一结论是否对非正规就业人群依旧成立，值得进一步研究。
四、结论
收入是衡量劳动力市场机会平等的一个重要指标，本文对非正规就业存在的收入性别差异进行了研究，主要结论为：第一，在劳动力市场中，女性非正规就业者的收入处于劳动力市场的最低端，无论是在非正规就业中不同的职业、就业类型中都存在较为明显的性别收入差异。第二，即使在控制一系列(个人、家庭、职业、非正规就业类型和地区)特征后，女性非正规就业者的月工资仍旧明显低于男性非正规就业者。非正规就业的性别收入差距有增加的趋势，尽管这种趋势在逐渐放缓。第三，教育、经验等特征对性别工资差异的形成起到了一定作用，教育年限和工作经验的影响对性别工资差异的解释所占比例之和在30%左右。但是，性别工资歧视的贡献仍非常显著，即非正规就业内部存在男女同工不同酬的现象，尽管这种影响有逐步减小的趋势。
参考文献：
[1] Becker，G.S. The Economics of Discrimination. The University of Chicago Press. 1971(Original edition，1957).
[2] Dong X. and Zhang L.Economic Transition and Gender Differentials in Wages and Productivity：Evidence from Chinese Manufacturing Enterprises[J].Journal of Development Economics，2009，88(1)：144-156.
[3] ILO. Women and Men in the Informal Economy：A Statistical Picture. Geneva：International Labor Office，2002.
[4] Neumark.D. Employers Discriminatory Behavior and the Estimation of Wage Discrimination[J].Journal of Human Resources，1988，23：279-295.
[5] 葛玉好.部门选择对工资性别差异的影响[J].经济学(季刊)，2007(1)：607-628.
[6] 刘晓昀.性别工资差异分析：平均工资差异分解[A].张莉琴，杜凤莲，董晓媛.社会性别与经济发展：经验研究方法[C].北京：中国社会科学出版社，2012：123-129.
[7] 谭琳，李军峰.我国非正规就业的性别特征分析[J].人口经济，2003(5)：11-18.
[8] 王美艳.中国城市劳动力市场上的性别工资差异[J].经济研究，2005(12)：35-43.
[9] 吴要武，蔡昉.中国城镇非正规就业：规模与特征[J].中国劳动经济学，2006 (4)：67-84.
