李明，男，清华大学社会科学学院博士研究生，主要从事教育社会学、社会分层与流动研究

一、引言

性别平等是衡量社会进步的重要标志，男女平等一直是我国的一项基本国策。缩小收入性别差距，促进两性经济地位平等是改善收入分配和实现男女平等的重要目标，也是公共政策领域面临的一项重要课题。在全球范围内，收入的性别不平等是一个比较普遍的社会现象。针对收入性别差距的产生机制问题，人力资本理论基于劳动力市场的完全竞争假设，将收入分配的性别不平等主要归因于男女之间生产力水平的差距，即人力资本的性别差距。围绕这一理论的实证研究认为，收入性别不平等的绝大部分可被人力资本的性别差异所解释，而人力资本无法解释的部分则主要归因于劳动力市场中的性别歧视。

近年来一些实证研究发现，即便是在人力资本同质性较高的大学毕业生群体当中，收入性别差距问题依然突出,甚至还呈现出日益扩大的趋势。随着高等教育扩招政策和性别平等政策的实施，女性在人力资本方面的弱势地位逐步扭转。一方面，中国两性受教育年限差距已经大幅度缩小，在高等教育入学率方面，女性也已经逐步超过男性。另一方面，在学历同质性较高的大学毕业生群体当中，女生在校人力资本积累也并不弱于男生。在表征人力资本、反映就业竞争力的学习成绩、学生干部任职经历和获奖经历等方面，女大学生反而更具优势。但人力资本性别差距的缩小并未带来收入性别差距的明显改观，大量研究发现，收入性别差距在大学毕业生群体当中仍然普遍存在。在这一背景下，一些学者尝试采用新的理论视角来思考收入性别差距的形成机制。

近年来，部分学者从职业性别隔离的角度出发研究大学毕业生的收入性别差距。这一研究视角主要通过比较大学毕业生水平层面行业分布的性别差异（即水平隔离）和垂直层面职业地位分布的性别差异（即垂直隔离）来研究收入性别差距的形成机制。与人力资本理论不同的是，职业性别隔离视角将大学毕业生的收入性别差距归因于就业机会的性别差异而非人力资本禀赋差异，为解释大学毕业生收入性别差距提供了新的思路。本研究基于清华大学“中国大学生学习与发展追踪研究”2010-2016年调查数据，从职业性别隔离的理论视角出发研究大学毕业生的起薪性别差距问题，检验“学校—工作”转换（school-to-work transition）过程中性别不平等的产生机制。与既有研究相比，本文的贡献主要体现在三个方面。首先，本文从水平隔离和垂直隔离两个角度出发，揭示了大学毕业生群体职业性别隔离的具体表现形式。其次，本文比较了水平隔离和垂直隔离对起薪性别差距的相对贡献。最后，本文还进一步考虑了性别歧视对大学毕业生起薪差距的影响，比较了大学毕业生起薪分布不同分位数上的性别歧视程度。

本文第二部分将系统回顾收入性别差距有关的国内外研究，并梳理相关理论框架和解释机制，在此基础上提出研究假设；第三部分对本文使用的数据、变量和分析模型进行介绍；第四部分报告本文的实证分析结果；最后一部分总结本文的研究贡献和政策启示。

二、理论回顾与研究假设

人力资本、性别歧视和性别隔离是解释收入性别差距的三个主要的理论视角。人力资本理论基于劳动力市场的完全竞争假设，将不同群体收入的不平等主要归因于群体之间生产力水平的差距，即人力资本投入的差距。按照人力资本理论的观点，男女收入不平等主要归因于女性在人力资本禀赋方面的弱势地位，比如女性较低的受教育水平。我国女性在教育获得方面长期处于相对弱势地位，但近年来情况已经出现了反转。有数据显示，女性在平均受教育年限和高等教育入学率方面已经全面超过男性。因此，男女受教育年限差距已经逐步失去对收入性别差距的解释能力。对于大学毕业生群体而言，人力资本的差距不体现在其受教育年限方面，而主要体现在其在校期间的人力资本积累。因此对高等教育群体收入的性别不平等的研究需要深入教育获得过程当中，分析在校人力资本积累的性别差异。大学期间的在校表现，例如学习成绩、荣誉资格和学生干部经历等是个体工作能力的度量，也是人力资本的重要形式，影响大学生进入劳动力市场求职的竞争力和收入。以大学生为研究对象的实证研究发现，女生在校期间的人力资本积累并不比男生少，在某些方面甚至能够超越男生。有研究显示，在2002—2013年期间，男女大学生在可观测的个人特征方面的差异逐步缩小，因此，在性别差距的决定因素中，禀赋差异的贡献也在逐步缩小，由57.11%下降到了10.04%。由此可见，人力资本理论对大学毕业生起薪性别差距的解释能力可能十分有限。

与人力资本理论强调个体人力资本的生产性功能所不同的是，性别隔离理论从劳动力市场的就业特征出发，从就业机会性别差异的角度分析收入性别差距的决定机制。该理论认为，性别(gender)是一种特殊的屏蔽机制。男性和女性在就业行业、职业和岗位上存在系统的差别，面临着截然不同的机会结构，进而造成了系统性的收入性别差距。性别隔离主要有水平隔离(horizontal segregation)和垂直隔离(vertical segregation)两种表现形式：水平隔离表现为男性和女性在不同经济领域所占份额的差异，例如女性更容易集中在收入较低的工作行业;垂直隔离是指男性和女性在同一个经济领域内的不同地位，如女性通常被排除在高级职位之外，更容易集中在较低地位的职业当中。

对于大学毕业生群体而言，基于专业的水平隔离的影响最为突出。有研究显示，学习能力和在校表现对大学生起薪性别差距解释能力较弱，但专业选择可能会发挥重要的影响，男女大学生进入了不同的专业领域是造成劳动力市场性别差距的一个重要解释因素。受生理特征、专业兴趣、家庭社会经济背景和传统性别偏好等多种因素的影响，男女大学生在专业选择方面表现出明显的性别差异。与西方社会类似，我国大学中的男生更集中在理工类专业当中，女生则更多选择人文社科。而专业选择很大程度上限制了女生的职业选择范围，阻碍女性进入男性主导的职业。不同专业所学积累了不同的专用人力资本，形成了独特的路径依赖，使得女生在进入劳动力市场之前的专业选择阶段甚至在高中文理分科之时，就已经限定了自己未来职业发展的范围和方向，并最终导致起薪的系统性性别差异及职业生涯发展的整体性性别不平等。尽管专业选择是造成中国大学毕业生起薪差距的重要因素，但也有实证研究发现，专业内部的性别歧视因素才是造成起薪性别差距的重要原因，而专业分割（专业选择的性别差异）所发挥的作用很小。

性别歧视理论认为，收入性别差距中无法被劳动者可观测特征解释的部分源自雇主对女性系统性的性别歧视。受到性别刻板印象的负面影响，男性被认为更能胜任工作任务，而女性的生产率也常被低估。与男性相比，女性面临着严重的评价歧视，雇主将性别视为整体生产能力的衡量指标，因此倾向于压低女性的起薪。在劳动力市场中，女性面临的性别歧视是造成收入性别差距的重要原因。有研究显示，随着改革的深入，中国社会民众收入性别差距的扩大一定程度上与基于歧视的性别不平等的扩大有关,由性别歧视引起的不可解释的收入性别差距呈现上升趋势。有学者认为，高学历群体凭借其较强的竞争力，在劳动力市场的竞争中更可能处于优势地位，因此也可能会面临更少的性别歧视。即便如此，针对大学生群体的研究发现，大学毕业生的起薪差距主要源自性别歧视,和工资决定机制的性别差异息息相关。男女大学毕业生的工资差距中有90%可归因于歧视，工资收入前30%的女性受到歧视的影响更大，大学毕业生的工资性别差距存在着明显的“天花板效应”。根据以上理论梳理，本文的前三个研究假设归纳如下：

假设1：大学毕业生的起薪存在着显著的性别差距，女生的起薪显著低于男生。

假设2：大学毕业生起薪的性别差距主要受到水平隔离的影响，即源自男女大学生行业分布的性别不平等。具体而言，在收入较低的行业当中，女生的比例更大。

假设3：大学毕业生起薪的性别差距主要受到垂直隔离的影响，即源自男女大学生职位分布的性别不平等。具体而言，在较低地位的职业岗位当中，女生的比例更大。

另一个需要关注的问题是，以往的研究发现，控制了人力资本等可观测的特征因素以后，收入性别差距在不同的收入水平上有所不同。“天花板效应”和“粘地板效应”是收入性别差距的两个重要的形成机制，两种效应在不同的实证研究中均得到了支持。“天花板效应”指的是，尽管女性在劳动力市场中的表现并不比男性差，但其收入和发展前景却面临无形的限制。在工资收入方面，这种效应表现为在收入分布的高分位数一端存在着更大的性别差距，女性的工资收入更多地落后于男性。相反，如果在收入分布的低分位数一端存在着更大程度的性别差距，那么就存在“粘地板效应”。基于中国社会的一些实证研究发现，收入性别差距随着收入分布分位数的提高而扩大。尽管相对于没有接受过高等教育的群体而言，接受过高等教育的群体所面临的性别歧视更少，但高等教育群体中的收入性别差距主要体现在收入分布的顶端，高学历群体中存在着明显的“天花板效应”。该群体在收入分布的低分位上特征因素的影响较大，但在收入的高分位数上性别歧视的影响更大。基于此，我们提出最后一个研究假设：

假设4：在高收入大学毕业生群体当中，起薪的性别不平等更加严重。

三、研究设计

（一）数据

本文使用的数据来自清华大学教育研究院组织的“中国大学生学习与发展追踪研究”(Chinese College Student Survey，CCSS)。CCSS是一项始于2009年的全国性大学生综合调查项目。本研究使用CCSS数据的原因主要有两个方面。一方面，CCSS有大量覆盖全国且具有良好代表性的样本。另一方面，CCSS问卷中设计了丰富的指标测量大学生的在校表现、家庭背景、毕业去向和初职信息，符合本研究从多个维度剖析收入性别差距的需要。本研究将2010—2016年的数据进行合并，得到一个混合横截面数据库。使用列表删除法(listwise deletion)剔除信息不完整的样本后，一共获得约1.7万个有效大学本专科毕业生样本。在数据分析中，本研究根据抽样权重对数据进行了加权处理。

（二）变量

1.因变量。本研究的因变量为起薪自然对数。CCSS询问了经历求职并获得工作的大学毕业生的工作单位提供的起薪情况。为了避免因右偏分布造成的异方差问题，起薪取自然对数后纳入回归模型。

2.自变量。本研究的核心自变量为以男性为参照组的性别虚拟变量。其他自变量包括初职行业类型、初职职业类型、在校表现以及年龄、民族、是否为独生子女和户籍属性等社会人口学变量。初职行业和职业类型均为分类变量（见表1)。大学生在校表现作为其人力资本的操作化指标。考虑到大学生学校教育过程的多维性，在测量大学生在校表现方面，本研究从大学生的学术训练成就、职业训练成就、创新训练成就、社会活动训练成就四个方面出发建构了一个综合的测量框架。学术训练成就使用大学是否有不及格课程和学习成绩班级排名测量；职业训练成就使用大学生拥有的技能证书情况测量，具有律师资格证、会计证或任何一个技能证书则编码为1,否则编码为0;创新训练成就以大学期间是否获得校级及以上层次的奖励为测量指标；社会活动训练成就采用中共党员身份和大学期间是否担任过学生干部测量。此外，大学主修专业、调查年份、学校办学层次、学校地理位置也被纳入控制变量。

（三）研究方法

本研究的实证分析部分运用了多种统计分析方法，具体的分析策略如下。首先，基于多元线性回归模型估计大学毕业生起薪，模型设定如下：

上式中，lnwage是被调查大学毕业生起薪的自然对数，female是性别变量，为本文的核心解释变量，X_i是本研究中的一系列控制变量，主要包括家庭背景、个体特征和学校特征。β₁为常数项，β₂是性别变量的待估参数，α是控制变量的待估参数，i表示第i个个体，μ_i为随机误差项。

男女大学毕业生的收入差距既可能源自大学期间人力资本积累的差异，也可能源自劳动力市场对女性的系统性歧视。由于我们并不能假定女性和男性在行业、职业分布及人力资本回报率等方面是相同的，因此多元线性回归模型中性别变量的系数不能直接归结为性别歧视。已有的研究多使用Oaxaca-Blinder分解方法，将起薪差距划分为可解释的部分（禀赋效应），即男女大学毕业生在校人力资本差异导致的差距，以及不可解释的部分（歧视效应），即人力资本特征相同的条件下性别歧视导致的差距。但Oaxaca-Blinder分解技术仅支持分解平均水平上的工资性别差距，无法考察工资性别差距在完整的工资分布中的变化。为此，本研究进一步使用基于再中心化影响函数(Recentered Influence Function,RIF)的回归和分解方法,该方法常被用于研究收入分配不平等。基于这一方法，我们可以进一步回答，大学毕业生哪些特征的变化能够降低起薪分配的不平等？男女大学毕业生的起薪分配是否存在着不均衡？具体而言，低收入和高收入大学毕业生群体中，起薪的性别差距是否相同？女生起薪的两极分化是否也比男生更加严重？这种不平等是怎样造成的？基于RIF的回归和分解方法主要包括两个步骤。第一步，在RIF的基础上，对多个分位点上的起薪差距进行无条件分位数回归；第二步，在回归模型的基础上，进一步使用Oaxaca-Blinder分解方法在不同分位数上对起薪差距进行分解。

四、结果分析

（一）描述分析结果

表1报告的是不同专业、初职行业和初职职业大学毕业生的性别比例和平均起薪的描述统计结果。数据显示，总体来看，样本中主修工科专业的大学生比例最高，达到了51.3%,其次是管理学，占比为16.38%,这基本符合当前中国高等教育专业结构。

分性别来看，男生和女生在专业选择偏好方面存在着系统性差异。女生更多集中在经济学、法学、文史哲与艺术和管理学学科，而男生则更多就读于理科和工科专业，这反映了大学生群体的专业性别隔离。不同专业女生的起薪均低于男生，起薪的性别差异十分明显。在男生最为集中的工科专业当中，女生的起薪仅为男生的66.6%;在男生比较集中的理科专业当中，女生的起薪仅为男生的93.2%。在女生相对集中的经济学、法学、文史哲与艺术和管理学专业当中，女生的起薪分别为男生起薪的93.7%、74.9%、94.5%和89.5%。初职行业分布方面的性别差异也十分显著，女生在批发、零售业/住宿和餐饮、金融业、教育、医疗卫生业、文化／体育／社会福利业的比例相对更高。除了文化／体育／社会福利业和“其他”行业之外，女大学毕业生在绝大多数行业的平均起薪均低于男生。大学毕业生的初职职业分布也同样呈现出显著的性别差异，在管理岗位、专业技术岗位和技术工人／体力工人岗位当中，男生的比例相对更高。除“其他”职业之外，女生的起薪均相对较低。

男生和女生在不同初职行业和初职职业的分布差异部分地源自基于性别的选择偏好差异，也和主修专业分布的性别差异，甚至和高中文理分科形成的路径依赖密切相关。以上初步的描述分析结果表明，在大学毕业生群体当中，同时存在着水平性别隔离和垂直性别隔离，这可能是影响大学毕业生起薪性别差距的重要因素。

（二）估计大学毕业生起薪的多元线性回归模型

表2报告的是估计大学毕业生起薪的多元线性回归模型结果，模型1为基于全样本数据的结果，拟合优度信息显示，模型中的所有自变量能够解释36.4%的起薪变异。在模型1中，控制了其他自变量以后，女大学毕业生的起薪要比男生低7.5%(e^0.072-1),这支持了本文提出的假设1,即大学毕业生的起薪存在性别差距，女生的起薪显著低于男生。与主修工科的大学毕业生相比，主修文学／历史／艺术和管理学学科的毕业生起薪显著更低，而这些专业恰恰是女生集中的专业。单位类型对起薪没有显著的影响。与采矿业／制造业／建筑业相比，信息传输／计算机服务和软件业的大学毕业生起薪显著更高，金融业、房地产业／租赁和商务服务、教育和医疗卫生业的大学毕业生起薪显著更低。初职职业方面，与中高层管理人员相比，专业人员、办事人员和服务人员的起薪相对更低。

模型2和模型3分别是男生和女生子样本的结果。模型2的调整R2为0.26,模型3的调整R2为0.41,表示模型2和模型3中自变量能够解释起薪变异的26%和41%。总体来看，自变量对女生起薪的解释力要优于男生。模型2中自变量的系数以及显著性情况与模型1相比变化不大，初职职业变量的系数大多不再显著，这表明在控制了其他条件的情况下，不同初职职业对男生起薪的影响相对较小。而在模型3中，不同初职职业的女大学毕业生起薪差距十分显著，与参照组中高层管理人员相比，其他职业的起薪均处于劣势。

（三）Oaxaca-Blinder分解分析结果

表3报告的是基于表2中模型1的Oaxaca-Blinder分解结果。结果显示，男大学生起薪对数值为7.705,女大学生起薪对数值为7.466,二者之间的差异为0.239。分解结果显示，大学毕业生起薪性别差距有64.2%的可以被在校表现、主修专业、初职行业和初职职业等可观测的特征变量所解释，剩余35.8%的差异则无法被个体的特征因素所解释，根据Oaxaca-Blinder分解的原理，我们可以将其视为性别歧视因素。

在各种类型的自变量中，调查年份对起薪性别差距的解释力占比为44.7%,这表明2010—2016年的横截面汇总数据中，大学毕业生起薪性别差距呈现逐年扩大的趋势。初职行业的解释力为36.4%,而初职职业的解释力仅为3.7%,这一结果支持了本文提出的假设2,也同时拒绝了假设3。这表明大学毕业生起薪的性别差距主要受到水平隔离的影响，即来源于男女大学生在初职行业的性别分布不平等—女大学毕业生更可能集中在收入较低的行业。学校类型对于大学毕业生起薪性别差距的解释力为32.0%,解释力仅次于初职行业，这表明优质高等教育机会获得的性别不平等是导致起薪性别不平等的重要因素，在较高层次的高等教育机会获得方面，女性处于相对弱势地位。由于学校层次是影响起薪的重要决定因素，因此男女大学毕业生起薪差距进一步拉大。地理位置对大学毕业生起薪性别差距的贡献为-18.3%,这表明女生更可能在收入较高的地区上大学和就业，这在一定程度上有助于缩小起薪的性别差距。在校表现作为大学期间的人力资本积累的体现，是反映工作能力的外在指标，其对起薪性别差距的贡献为-5.9%,这表明总体而言，在校人力资本并非起薪性别差距的形成因素，女生在校人力资本积累的相对优势一定程度上有助于缩小起薪的性别差距。主修专业对起薪性别差距的贡献为9.0%,这反映了专业选择偏好的影响，即由于高中分科和高考志愿填报的选择偏好差异，女生更可能进入预期收入水平更低的专业，从而扩大了总体上的起薪性别差距。

（四）RIF分位数回归及分解分析结果

以上的Oaxaca-Blinder分解方法仅对均值差异进行了分解，本研究将进一步使用基于RIF的分位数回归及分解分析方法，比较在起薪高中低(25%分位数、50%分位数和75%分位数）三个不同的分位数上的性别差距。基于RIF分位数回归模型的结果报告见表4。数据显示，在不同的分位数上，女大学毕业生的起薪均处于显著的劣势。随着分位数的提高，性别惩罚效应增大。在25%分位数、50%分位数和75%分位数上，女生的起薪比男生分别低2.3%、6.5%和10.5%。以上结果表明，低起薪大学毕业生的性别不平等程度最低，而高起薪毕业生的性别不平等程度则有所扩大，这一结果初步表明，在大学毕业生群体当中，起薪性别差距存在着“天花板效应”。

基于表4的回归模型结果，进一步使用Oaxaca-Blinder分解方法对不同分位数起薪性别差距进行分解，使我们能够计算出起薪分布每个分位点上的性别差距有多少可以用天赋差异来解释，有多少是无法解释的（即视为歧视因素）。表5报告了基于25%分位数、50%分位数和75%分位数的分解结果。结果显示，在25%分位数和50%分位数上，不可解释的部分效应占起薪差距的比重均为负数；而在75%分位数上，不可解释的部分效应占起薪差距的比重为正数。这表明在起薪分布的不同分位数上，歧视因素对起薪性别差距的贡献是不同的。在高起薪的大学毕业生群体当中，歧视因素的影响更大，起薪的性别不平等更为严重。这一结果进一步表明，大学毕业生起薪性别差距主要表现为“天花板效应”而非“粘地板效应”，这与已有的部分实证研究结论一致。综上所述，本文提出的假设4得到了数据的支持。

五、研究结论与政策启示

就业是民生之本，大学毕业生的就业是就业问题的重中之重。随着经济发展进入新常态，高校毕业生的就业压力不断增大，女生的就业形势尤为严峻。收入的性别平等是性别平等在收入分配领域的重要体现，关系到社会公平正义的实现。当前，我国的高等教育已经迈入普及化阶段，大学毕业生规模越来越大，逐渐成为新增就业的生力军。然而，在高等教育性别不平等逐步减小的背景下，大学毕业生收入的性别不平等问题却依然十分突出，经典的人力资本理论无法对此给出令人满意的理论解释。本研究基于“中国大学生学习与发展追踪研究”2010—2016年的调查数据，以大学毕业生群体为研究对象，从职业水平隔离与垂直隔离的角度研究了大学毕业生起薪的性别差距，基本研究结论概括如下。

首先，大学毕业生的起薪性别差距问题比较突出。平均而言，女大学毕业生的起薪要比男大学毕业生低7.5%左右。在起薪分布的不同分位数上，女生均处于全面的弱势地位。在校期间人力资本积累的差距并不是起薪差距的形成原因，但女生在校期间的人力资本优势有助于缩小起薪性别差距。

其次，从职业性别隔离的角度来看，大学毕业生起薪的性别差距主要源自基于行业分布的水平隔离，而非基于职业位置高低的垂直隔离。不同行业的起薪分布差异对大学毕业生的起薪性别差距有很强的解释力。虽然大学生群体中存在显著的专业隔离，但考虑了行业分布的差异以后，专业分布的性别差异对起薪性别差距的解释力相对有限，这表明在“学校—工作”转换的过程中，专业分布的性别差异会进一步转化为行业分布的性别差异，最终导致了大学毕业生起薪的系统性性别不平等。

最后，在起薪分布的顶端，存在着显著的“天花板效应”。起薪的性别差距随着起薪分布分位数的提升而逐步扩大，在起薪分布的高分位数一端，女大学生与男大学生的起薪差距更大，受到的性别歧视更强。

以上分析表明，尽管接受高等教育是促进性别平等的重要手段，但起薪的性别不平等仍然在高学历背景的大学毕业生群体当中顽固存在。高学历女性在工资收入方面的弱势地位在职业生涯的起始阶段就已经开始显现。基于以上的分析结果，本研究尝试提出如下政策建议。首先，高度的行业性别隔离已被证明会影响劳动力市场中人力资本的有效配置，威胁男女劳动者收入分配的公平性。由于女大学生面临更高的自然附着成本（例如生育对职业生涯的负面影响），更可能在劳动力市场中遭受系统性的性别歧视，这种歧视在高收入群体中体现得尤为明显。为此，政府相关部门应该加大力度完善劳动力市场制度，制定有效的性别平等政策，以消除大学毕业生招聘和晋升过程中的性别歧视。其次，高校应该进一步加强大学毕业生的就业指导和生涯规划指导，以纾解大学毕业生行业选择困境。初职行业隔离现象的根源在于专业选择的性别偏好—由于男女大学生选择了不同类型的专业，而不同的专业门槛在就业过程中是很难跨越的。因此，高校应加强专业选择指导服务，进一步改善专业选择和行业选择的性别偏见，鼓励更多的女生克服行业选择的刻板印象，拓展就业领域。降低行业分布的性别不平等可以有效地降低起薪的性别不平等。

当然，本研究依然存在几点不足。首先是因变量效度问题，本研究使用的起薪为就业单位的承诺，对一部分尚未工作的大学毕业生来说，这并非真实起薪，而是预期收入。其次是样本选择问题，男女大学毕业生的毕业意向可能有所不同，在继续升学、工作或者暂缓就业选择方面存在一定的差异。截至调查时间点，尚有相当比例的大学毕业生没有找到工作。由于这类群体的性别结构可能存在一定的独特性，因此这部分样本的剔除可能会造成样本选择问题。以上两个不足还需要在未来的研究中进一步完善。

（原文载于《山东女子学院学报》2024年第4期，注释从略。）

网络编辑：日新