發(fā)布時間：2021-08-06所屬分類：經(jīng)濟論文瀏覽：1次
摘 要： 內(nèi)容提要：本文以我國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中2004-2007年的觀測數(shù)據(jù)為樣本，利用ACF(2015)方法對工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出方程進(jìn)行估計，并將企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為控制變量引入工資方程，分別識別出工業(yè)企業(yè)的性別平均勞動生產(chǎn)率差距和性別工資差距。研究發(fā)現(xiàn)：(1)我國工業(yè)企
內(nèi)容提要：本文以我國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中2004-2007年的觀測數(shù)據(jù)為樣本，利用ACF(2015)方法對工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出方程進(jìn)行估計，并將企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為控制變量引入工資方程，分別識別出工業(yè)企業(yè)的性別平均勞動生產(chǎn)率差距和性別工資差距。研究發(fā)現(xiàn)：(1)我國工業(yè)企業(yè)中男性平均勞動生產(chǎn)率比女性高72.2%，男性平均工資比女性高12.6%;(2)性別平均勞動生產(chǎn)率差距和性別工資差距存在公司技術(shù)的異質(zhì)性，高技術(shù)公司性別平均生產(chǎn)率差距與性別工資差距是一致的，低技術(shù)公司性別平均生產(chǎn)率差距要大于性別工資差距，相比工資而言，男性的平均勞動生產(chǎn)率要大于女性;(3)民營企業(yè)和外資企業(yè)中“女性比重”效應(yīng)較為明顯。本文從性別勞動生產(chǎn)率差距的角度對性別工資差距進(jìn)行解釋，為我們認(rèn)識性別工資差距并挖掘其產(chǎn)生的原因提供了一種新的思路。
關(guān)鍵詞：性別勞動生產(chǎn)率差距性別工資差距ACF方法
一、引言
男性和女性在勞動力市場上的不同表現(xiàn)被人們廣為關(guān)注。一般而言，不僅女性的勞動力市場參與率、就業(yè)機會可能低于男性，而且在就業(yè)人群中，女性就業(yè)者的工資水平通常也低于男性，全世界范圍內(nèi)女性平均工資總體上低于男性(Blau&Kahn，2007;Manning&Robinson，2004)。基于性別平等和同工同酬等基本的社會和市場法則，這種差異通常被解讀為女性就業(yè)者在勞動力市場上受到了不公正的差別性對待，也就是通常所說的歧視。然而歧視通常所強調(diào)的是基于非生產(chǎn)性特征的差別性對待，這意味著，所觀測到的性別之間的工資差距并不必然地表明存在歧視，除非同時給出相應(yīng)的證據(jù)表明性別之間并不存在勞動生產(chǎn)率的差異性。但在大多數(shù)的研究中，注意力通常集中于工資的性別差距，很少涉及勞動生產(chǎn)率的性別差異。
歧視是有成本的，廠商不得不因為其歧視性偏好而以更高的成本去雇傭勞動生產(chǎn)率較低的人群。在競爭性市場環(huán)境中，如果廠商遵循利潤最大化的行為準(zhǔn)則，則會增加對被歧視人群的勞動力需求，因為在相同的生產(chǎn)能力下，被歧視的人群會具有更低的成本，這將會導(dǎo)致歧視程度的降低。一些發(fā)達(dá)國家的性別工資差距呈下降趨勢，似乎能在一定程度上與廠商的這種行為傾向相吻合。以O(shè)ECD國家為例，性別收入差距從2000年的18.2%降低到2013年的15.5%，特別是2004—2010年間性別工資差距下降幅度非常明顯①。
然而，在對我國勞動力市場的研究中，卻發(fā)現(xiàn)性別工資差距有擴大的趨勢(Chi&Li，2008;Li&Gustafsson，2008;李春玲、李實，2008;李實等，2014)，并且在基于工資收入函數(shù)的分解分析中，甚至發(fā)現(xiàn)性別歧視的解釋份額也出現(xiàn)了上升的傾向。一些研究者傾向于將這種變化解釋為市場化的結(jié)果。但性別之間收入差距的這種擴大趨勢顯然同市場機制更為完善的發(fā)達(dá)國家相比是明顯不同的，也很難從企業(yè)的利潤最大化行為中獲得解釋。
在對性別收入差距的大多數(shù)討論中，都傾向于采用在微觀個體數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上分解收入函數(shù)的基本思路，將不同性別個體的收入差距均值分解為收入函數(shù)的特征差異和回歸系數(shù)差異兩個部分，特征差異以外的部分則被視為歧視，其隱含的解釋是，具有相同特征的個體所獲得的報酬應(yīng)當(dāng)是相同的。然而，絕大部分研究文獻(xiàn)中，工資方程可決系數(shù)通常不會超過0.35，這意味著勞動者可觀測特征對工資的解釋能力非常有限(徐舒、朱南苗，2011)。更為重要的是，這種分析思路并不能給出性別之間的收入差距與產(chǎn)出貢獻(xiàn)的直接聯(lián)系。即便給定的可觀測個體特征相同，也不能排除產(chǎn)出貢獻(xiàn)中的性別差異。如果性別之間的工資差異僅僅表現(xiàn)為其產(chǎn)出貢獻(xiàn)差異的結(jié)果，則也不能認(rèn)為存在性別歧視(Hellerstein&Neumark，1999)。本文試圖在工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，基于不同性別工資差異與產(chǎn)出貢獻(xiàn)之間的聯(lián)系來討論性別工資差距的合理性。
二、文獻(xiàn)綜述
對性別工資差距的量化研究，最早始于Becker(1957)提出的所謂“偏好歧視”理論，在完全競爭的勞動力市場中，偏好歧視導(dǎo)致的持續(xù)的工資差距是不存在的。在廠商利潤最大化假設(shè)下，從長期來看所有工人的工資都由該工人的勞動生產(chǎn)率決定，因性別歧視導(dǎo)致的性別工資差距應(yīng)該隨著經(jīng)濟發(fā)展與市場化程度的提高而減弱。在對我國勞動力市場中性別工資差距的研究中，大部分學(xué)者采取的方法是先對不同性別的工資方程進(jìn)行估計，而后對性別工資差距進(jìn)行分解，識別出性別歧視對性別工資差距的貢獻(xiàn)，代表性研究見表1。
由于歷史原因我國經(jīng)濟中所有制成分復(fù)雜，市場化程度差異很大，不同所有制成分下經(jīng)濟運行機制存在差別，勞動力在各種所有制經(jīng)濟之間自由流動受到很大限制，那么在相互分割的勞動力市場上具有壟斷地位的廠商就會對特定地域或特定人群進(jìn)行歧視，比如女性(Barth&Dale-Olsen，2009)。除此之外，有摩擦的勞動力市場尋找工作的成本會增加。即使工資期望降低部分群體受到歧視的勞動者也會選擇留下。Black(1995)和Bowlesetal(2005)的搜尋模型可以很好地解釋這一點。因此，市場化程度比較高的所有制經(jīng)濟更不容易產(chǎn)生因性別歧視而造成的性別工資差距。郭鳳鳴、張世偉(2010)的研究支持這一觀點，他們對東北地區(qū)國有和非國有部門的性別工資差距進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，國有部門和非國有部門男性的工資都要高于女性而且都存在性別歧視，但是國有部門性別工資差距小，性別歧視嚴(yán)重，非國有部門性別工資差距大，性別歧視相對較小。國有部門性別歧視體現(xiàn)在同工不同酬，非國有部門性別歧視則體現(xiàn)在勞動參與和部門選擇的歧視。
但是更多的研究結(jié)論與此相反，比如張丹丹(2004)采用中國健康與營養(yǎng)調(diào)查1989、1991、1993和1997年數(shù)據(jù)對我國性別工資差距的變化趨勢進(jìn)行分析，指出隨著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和市場化程度提高，性別工資差距和歧視程度都有所擴大，特別是對于非國有部門中的文化程度低、中老年“藍(lán)領(lǐng)”群體，性別工資差距更大。李春玲、李實(2008)按市場化程度將企業(yè)劃分為國有部門、混合所有制部門、集體經(jīng)濟部門、私營個體經(jīng)濟部門和三資企業(yè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)市場化水平最低的部門性別收入差距最小，市場化水平最高的部門次之，市場化水平較高的部門最大，指出市場化水平最低的部門性別歧視程度最低，市場化水平居中的部門性別歧視最高，而市場化水平最高的部門性別歧視程度較低。亓壽偉、劉智強(2009)從工資分布上對性別工資差距進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)不論是在國有部門還是非國有部門，處于工資收入低端的性別工資差距更大，反映出性別工資差距的“地板效應(yīng)”，其次國有部門平均收入差距為28.5%，非國有部門差異為34.7%，說明非國有部門性別歧視更為嚴(yán)重。
值得注意的是，這些研究僅從勞動者工資決定的角度對性別工資差距進(jìn)行研究，并沒有注意到性別勞動生產(chǎn)率差距對于性別工資差距的意義。Dong&Zhang(2009)基于世界銀行關(guān)于中國2001年投資環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù)，參照Hellerstein&Neumark(1999)的分析框架，采用非線性最小二乘法對工資方程和企業(yè)產(chǎn)出方程進(jìn)行聯(lián)合估計，識別出性別工資差距和性別勞動生產(chǎn)率差距，通過比較來判斷性別工資差距的合理性。研究結(jié)果表明，我國制造業(yè)的性別工資差距中的歧視程度并不顯著，對于高技能的勞動者，企業(yè)都能按照其勞動生產(chǎn)率支付工資，但是對于國有企業(yè)的低技能勞動者，相對于勞動生產(chǎn)率水平，女性工資存在明顯溢價，這一結(jié)論為認(rèn)識我國性別工資差距提供了一個新的視角。然而Dong&Zhang(2009)的研究并沒有將產(chǎn)出方程中的投入項與全要素生產(chǎn)率進(jìn)行區(qū)分，估計結(jié)果可能存在偏誤，也沒考慮到全要素生產(chǎn)率對企業(yè)平均工資的影響。
綜上，從勞動生產(chǎn)率的角度對性別工資差距進(jìn)行研究的文獻(xiàn)并不多見，而且僅有的研究也存在改進(jìn)的空間。基于此，本文在Dong&Zhang(2009)框架基礎(chǔ)上，采用ACF(2015)方法對產(chǎn)出方程進(jìn)行估計，并將企業(yè)全要素生產(chǎn)率引入工資方程，分別得到性別平均勞動生產(chǎn)率差距和性別工資差距，并將二者進(jìn)行比較來判斷性別工資差距的合理性。
三、平均工資和勞動生產(chǎn)率性別差距的識別
四、數(shù)據(jù)與變量
(一)數(shù)據(jù)處理與變量構(gòu)造
本文所使用的數(shù)據(jù)來自于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫由國家統(tǒng)計局根據(jù)地方統(tǒng)計局報送的企業(yè)信息匯總而建，以企業(yè)法人為樣本對象，涉及全部國有和規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)，具有樣本量大、指標(biāo)多和時間長等優(yōu)點。根據(jù)研究需要和指標(biāo)的可得性，本文選取2004-2007年間企業(yè)樣本為研究對象③，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
本文采用Brandtetal(2012)方法將1998-2007年年度數(shù)據(jù)匹配成非平衡面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)合并共分三個階段。首先對兩個連續(xù)年份數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，識別變量依次為法人代碼、公司名稱和同一縣區(qū)的公司法人名稱，除此之外，如果兩家公司的成立年份相同、地區(qū)相同、行業(yè)相同、所處的鄉(xiāng)鎮(zhèn)名稱相同和主營產(chǎn)品名稱也相同，那么也認(rèn)為這兩家公司是同一家公司。然后利用上述識別信息將三個連續(xù)年份進(jìn)行合并。最后，將識別結(jié)果進(jìn)行合并，最終得到1998-2007年非平衡面板數(shù)據(jù)。
主要變量及說明：(1)工業(yè)增加值。數(shù)據(jù)中給出名義工業(yè)增加值，本文采用Brandtetal(2012)提供的產(chǎn)出平減指數(shù)將名義工業(yè)增加值調(diào)整為實際增加值。(2)資本存量。工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)中并沒有直接給出企業(yè)資本存量數(shù)據(jù)，也沒給出固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)，本文又根據(jù)Brandtetal(2012)的處理方式采用永續(xù)盤存法將企業(yè)資本賬面價值轉(zhuǎn)化為實際資本存量④。(3)勞動投入與男性從業(yè)比例。本文采用數(shù)據(jù)中全部從業(yè)人員年平均人數(shù)作為勞動投入;由于2004年以后才給出企業(yè)年末女性從業(yè)人員合計數(shù)，因此本文以1減去年末女性從業(yè)人員合計數(shù)除以年末從業(yè)人員合計數(shù)作為企業(yè)男性從業(yè)人員比例。(4)人均工資。工資總額變量包括本年應(yīng)付工資總額和本年應(yīng)付福利費總額兩項內(nèi)容，然后利用CPI將名義工資調(diào)整成以1998年為基期的實際工資，實際工資總額乘以一千再除以從業(yè)人數(shù)得到企業(yè)人均實際工資。(5)企業(yè)所有制。由于擔(dān)心企業(yè)實際控股股東變化會導(dǎo)致所有制類型分類錯誤，對本文結(jié)論產(chǎn)生影響，為了保證估計結(jié)果準(zhǔn)確性，本文又根據(jù)各種所有制成分在實收資本中所占的比例重新對企業(yè)所有制進(jìn)行定義。具體做法是：將企業(yè)實收資本劃分為國家和集體資本，包括國家資本和集體資本;民營資本，包括法人資本和個人資本;外資資本，包括港澳臺資本和外資資本。分別計算這三大類資本在實收資本中的比重，比重最大者的股東身份作為企業(yè)所有制判別依據(jù)(聶輝華、賈瑞雪，2011;聶輝華等，2012)。在新的所有制定義條件下，本文重新對國有企業(yè)(包括集體企業(yè))、民營企業(yè)和外資企業(yè)(包括港澳臺企業(yè)，下文統(tǒng)一稱為外資企業(yè))進(jìn)行參數(shù)估計。(6)企業(yè)規(guī)模。根據(jù)工業(yè)和信息化部、國家統(tǒng)計局、國家發(fā)改委和財政部等部門聯(lián)合下發(fā)的工信部聯(lián)企業(yè)(2011)300號文件⑤，將企業(yè)按從業(yè)人員數(shù)量、營業(yè)收入等指標(biāo)劃分為大型企業(yè)、中型企業(yè)和小型企業(yè)(包括微型企業(yè))。此外還涉及地區(qū)和行業(yè)等控制變量。
(二)描述性特征
剔除缺失值后得到包含2004-2007年間的406514家企業(yè)非平衡面板數(shù)據(jù)。其中，國有企業(yè)61777家，占15.20%;民營企業(yè)320289家，占78.79%;外資企業(yè)24448家，占6.01%。表2給出相關(guān)變量均值與標(biāo)準(zhǔn)誤。從表2中發(fā)現(xiàn)，在樣本區(qū)間內(nèi)我國工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員平均為245人，男性從業(yè)人員平均比例為61%，人均工資為1.62萬元，企業(yè)人均增加值為11.7萬元，企業(yè)平均實際資本存量為3697.5萬元。
一般而言，不同類型所有制企業(yè)的市場化程度存在差異性，民營企業(yè)比國有企業(yè)通常面臨著更為激烈的市場競爭。企業(yè)從業(yè)人員性別結(jié)構(gòu)、增加值、工資水平，以及他們之間的相關(guān)性在不同所有制企業(yè)類型之間都具有非常顯著的差異。如男性占全部從業(yè)人員的比例，在國有企業(yè)中達(dá)到65%，民營企業(yè)略低于國有企業(yè)為62%，而外資企業(yè)則遠(yuǎn)低于國有企業(yè)和民營企業(yè)，僅為52%。人均工資和人均工業(yè)增加值與所有制特征的關(guān)系恰好與此相反，國有企業(yè)人均工資最低為1.619萬元，人均工業(yè)增加值為11.4萬元，民營企業(yè)人均工資和人均工業(yè)增加值略高于國有企業(yè)，分別為1.620萬元和11.5萬元，外資企業(yè)要遠(yuǎn)高于國有和民營企業(yè)，人均工資和人均工業(yè)增加值分別為2.157萬元和13.2萬元。表2中第二部分給出工資和產(chǎn)出與男性比例之間的相關(guān)系數(shù)，不論是工資和產(chǎn)出水平值還是他們的對數(shù)形式，都與男性比例呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，從數(shù)值關(guān)系上看，民營企業(yè)的相關(guān)系數(shù)略小。表2中也報告了變量分年度的統(tǒng)計信息，除工資和產(chǎn)出外，其余變量各年之間差距并不是很大。圖1～圖3給出不同所有制企業(yè)男性比例、人均工資對數(shù)和人均工業(yè)增加值對數(shù)概率密度圖，從圖中可以發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)和民營企業(yè)相關(guān)變量盡管在均值上存在差異，但分布特征很相似，而外資企業(yè)與內(nèi)資企業(yè)存在較大差別，外資企業(yè)人均工資和人均工業(yè)增加值明顯要高于民營企業(yè)和國有企業(yè)，男性比例又低于國有和集體企業(yè)。值得注意的是，外資企業(yè)男性從業(yè)比重分布更為均勻，不同企業(yè)中男性比例差距不大，相比而言內(nèi)資企業(yè)男性比例的分布更為集中，特別是國有企業(yè)。
五、實證結(jié)果分析
(一)基本回歸結(jié)果
1.全部樣本回歸結(jié)果。表3給出所有企業(yè)的工資方程(2)和產(chǎn)出方程(4)的估計結(jié)果。為了便于比較，我們分別采用OLS估計和控制了投入內(nèi)生性的ACF方法對C-D形式的產(chǎn)出方程進(jìn)行估計，并比較了兩種方法下對企業(yè)規(guī)模、地區(qū)和行業(yè)等變量控制前后產(chǎn)出方程的估計結(jié)果的差異。
產(chǎn)出方程估計結(jié)果的第二、三列為OLS估計結(jié)果，其中第三列對企業(yè)規(guī)模、地區(qū)和行業(yè)等因素進(jìn)行了控制。結(jié)果顯示，男性比例對企業(yè)產(chǎn)出具有很強的正向影響，男性比例提高1%，企業(yè)產(chǎn)出提高0.34%，男性平均勞動生產(chǎn)率比女性高64.4%，控制企業(yè)規(guī)模、地區(qū)和行業(yè)后，企業(yè)產(chǎn)出提高幅度為0.36%。男性平均勞動生產(chǎn)率比女性高80%。控制投入內(nèi)生性影響后，男性比例的估計系數(shù)下降到0.332(第四列)，進(jìn)一步控制企業(yè)規(guī)模、地區(qū)和行業(yè)等因素后，男性比例的估計系數(shù)下降到0.312，結(jié)果表明男性比例增加1%，企業(yè)增加值增加0.312%。
Φ系數(shù)表明，男性平均勞動生產(chǎn)率比女性高76.8%，控制企業(yè)規(guī)模、地區(qū)和行業(yè)等因素后降到72.2%。值得注意的是，控制投入內(nèi)生性因素后，ACF法估計的C-D形式生產(chǎn)函數(shù)結(jié)果中，產(chǎn)出方程中勞動產(chǎn)出彈性降低，而資本產(chǎn)出彈性提高。
表中工資方程采用最小二乘估計，被解釋變量為平均工資，主要解釋變量為男性比例和勞均資本。從第二、三列發(fā)現(xiàn)，控制企業(yè)規(guī)模、地區(qū)和行業(yè)后，工資方程中男性比例系數(shù)估計值從0.095上升到0.186。第四、五列則控制了在產(chǎn)出方程中利用ACF方法識別出的全要素生產(chǎn)率，其中第四列男性比例系數(shù)估計值為0.142，表明控制全要素生產(chǎn)率后，男性平均工資率比女性高14.2%，控制企業(yè)規(guī)模、地區(qū)和行業(yè)等因素后，男性平均工資率比女性高12.6%。在控制全要素生產(chǎn)率后，勞動資本系數(shù)顯著提高。表3中結(jié)果顯示，男性比例對產(chǎn)出的影響要遠(yuǎn)大于對平均工資的影響。我們用沃爾德檢驗對Φ與λ是否相等進(jìn)行檢驗，表3中四種設(shè)定方法的估計結(jié)果都表明性別平均勞動生產(chǎn)率差距遠(yuǎn)大于性別平均工資率差距。
2.分所有制估計結(jié)果。由于歷史原因我國經(jīng)濟長期呈現(xiàn)出多種所有制經(jīng)濟并存的局面，每種所有制經(jīng)濟在國民經(jīng)濟體系中發(fā)揮的作用也不相同，與民營和外資經(jīng)濟相比，國有經(jīng)濟承擔(dān)了更多的政策性負(fù)擔(dān)，其經(jīng)營目標(biāo)更多體現(xiàn)社會責(zé)任與政治目的(Boyko，Shleifer&Vishny，1996;林毅夫、劉培林，2001)，相對地市場化程度較低。外資企業(yè)在經(jīng)營理念、管理方式和運行效率等方面與民營企業(yè)有很大區(qū)別，代表更高的市場化程度。因此，本部分利用不同的所有制結(jié)構(gòu)代表不同的市場化程度，研究性別平均勞動生產(chǎn)率和工資差距在不同的資源配置機制下的表現(xiàn)形式，估計結(jié)果見表4。其中，第二、三列分別為國有企業(yè)樣本的OLS和ACF估計結(jié)果。從第二列參數(shù)值可以看出，產(chǎn)出方程中男性比例系數(shù)估計值為0.504，Φ系數(shù)估計值為0.982，工資方程中男性比例系數(shù)估計值為0.217，表明在沒有控制全要素生產(chǎn)率條件下，國有企業(yè)中性別勞動生產(chǎn)率差距和性別工資差距都是顯著的，沃爾德檢驗的卡方值為423.95，表明國有企業(yè)性別平均勞動生產(chǎn)率差距和性別工資差距并不相等。但控制投入內(nèi)生性問題，即控制全要素生產(chǎn)率后，國有企業(yè)工資方程中男性比例系數(shù)估計值為0.014，Φ系數(shù)估計值為0.032，工資方程中男性比例系數(shù)估計值為-0.044，這些系數(shù)均沒有通過統(tǒng)計檢驗，表明性別差距在國有企業(yè)中并不顯著，卡方檢驗值為0.07，也不能拒絕性別勞動生產(chǎn)率差距與性別工資差距不相等的原假設(shè)。同時，結(jié)果還發(fā)現(xiàn)控制全要素生產(chǎn)率后，產(chǎn)出方程中勞動產(chǎn)出彈性和資本產(chǎn)出彈性系數(shù)都會減小，工資方程中勞均資本系數(shù)增大。
第四、五列為民營企業(yè)估計結(jié)果，模型參數(shù)都通過5%水平下的統(tǒng)計檢驗。可以看出，男性比例對企業(yè)產(chǎn)出和平均工資都有正向影響，但控制全要素生產(chǎn)率后，產(chǎn)出方程中男性比例系數(shù)估計值從0.322降低到0.298，Φ系數(shù)估計值從0.703降到0.698，工資方程中男性比例系數(shù)估計值從0.162降低到0.133，卡方值表明民營企業(yè)性別勞動生產(chǎn)率差距和性別工資差距存在顯著差別。
第六、七列為外資企業(yè)樣本估計結(jié)果，模型參數(shù)也都通過5%水平下的統(tǒng)計檢驗。OLS估計中，產(chǎn)出方程中男性比例系數(shù)估計值為0.433，Φ系數(shù)估計值為0.968，工資方程中男性比例系數(shù)估計值為0.26。ACF估計中，產(chǎn)出方程男性比例系數(shù)估計值降到0.188，Φ系數(shù)估計值降到0.357，工資方程中男性比例系數(shù)估計值降到0.121。卡方檢驗結(jié)果表明外資企業(yè)性別平均勞動生產(chǎn)率差距大于性別工資差距。——論文作者：陳國強羅楚亮
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