城市落户门槛与流动人口性别工资差距.pdf
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1、城市落户门槛与流动人口性别工资差距 胡涛文摘要:降低落户门槛能否缩小性别工资差距的研究,对促进我国性别平等和改善收入分配具有重要意义。文章使用双重差分模型探讨了城市落户门槛变化对流动人口性别工资差距的影响。研究发现,城市落户门槛的上升扩大了流动人口性别工资差距,更高的落户门槛显著降低了女性工资收入,同时显著提高了男性工资收入。进一步地,落户门槛上升对男性流动人口工资收入的正面影响仅在政策当年以及第二年显著,落户门槛上升对女性流动人口工资收入具有长期负面影响。关键词:落户门槛;户籍制度;性别工资差距;双重差分【中图分类号】F249.24;D631.42doi:10.3969/j.issn.167
2、4-7178.2023.03.010【基金项目】国家自然科学基金青年项目“人口结构变迁视角下的中国房产需求变动与房价走势”(71403290)、中国社会科学院创新工程项目“新发展阶段和新发展格局下我国收入分配体系的调整和完善”研究成果。引言性别工资差距是世界各国劳动力市场中普遍存在的经济现象。缩小性别工资差距是改善我国收入分配状况和实现共同富裕的重要目标。缩小性别工资差距和改善女性经济机会的获得,有助于促进经济增长1-2。BOSS直聘发布的报告 2021年中国职场性别薪酬差异报告 显示,男性平均薪酬比女性高29.7%。那么,导致性别工资差距存在的原因是什么?从户籍视角看,户籍制度影响着中国经济
3、的诸多方面。例如,能不能落户在城市是流动人口必然考虑的因素,中国的户籍制度改革影响着人口流动的方向,城市落户门槛起到调控流动人口数量和筛选落户人群的作用。因此,考察城市落户门槛变化对流动人口性别工资差距的影响具有重要的学术价值和应用价值。本文借助中国家庭追踪调查(China FamilyPanel Studies,CFPS)数据库20122020年的数据,整理了各年份男性和女性小时工资的中位数以及男女小时工资的差值(男性小时工资中位数减女性小时工资中位数),具体结果如图1新锐视角开放科学(资源服务)标识码(OSID)148城市观察 2023年第3期Urban Insight,No.3,2023
4、所示。从图 1 可以看出,20122014 年我国性别工资差距大幅缩小,但自2014年以后性别工资差距逐渐扩大,从2014年的2.76元/小时的差距上升至 2020 年的 4.91 元/小时,累计上涨了77.90%。同时,2014年也是我国户籍制度改革的强化阶段,因此从图 1 可以观察提出一个假设:户籍制度改革可能是刺激我国性别工资差距扩大的一个原因,后文将通过实证进一步论证。2012年居民小时工资的数值较高,这可能与当年最低工资标准提高和通货膨胀有关。性别工资差距问题是学术界长期关注的话题,与本文最直接相关的是,国内学者主要从城市规模和技能差异两个方面分析了中国性别工资差距的影响因素。例如,
5、潘丽群和张少华研究发现城市规模缩小了性别工资差距3;刘诗洋和吴玉鸣研究发现,城市规模对女性劳动者的工资溢价效应更强4。进一步地,陈飞和苏章杰指出大城市能够通过加强劳动者就业保护、降低工作搜寻时间成本和促进人力资本外溢等途径促使劳动者工资收入提高5。屈小博和胡植尧认为高户籍门槛会使得低人力资本流动人口离开城市,从而导致劳动供给减少和劳动者工资溢价6。部分学者认为技能差异是导致性别工资差距产生的重要原因,如宋旭光和何佳佳指出,相较于本地低技能群体,劳动力流入更能促进本地高技能劳动力工资提升7,进而扩大了本地居民工资差距。有学者研究表明,工业企业内男性平均劳动生产率比女性高72.2%,从而导致存在较
6、大的性别工资差距8,而生产线升级能够大幅度缩小高技能工人的性别工资差距9。许健等研究发现工业机器人应用能通过提高劳动者工资从而缩小性别工资差距10。但不同工业部门存在较大差异,孙早和韩颖研究表明人工智能会缩小低技术工业部门的性别工资差距,高技术工业部门则相反11。据本文的有限观察,现有研究存在以下不足:第一,已有实证文献一致认为城市规模越大、户籍门槛上升对劳动者工资具有溢价效应,且多关注于户籍制度的城乡分割12-13,未能区分工资溢价的性别差异,即未关注到城市落户门槛变化对性别工资差距的影响。与已有研究不同,本文实证研究结果表明,城市落户门槛图1基于CFPS 20122020年的男女小时工资(
7、单位:元/小时)149(普通就业落户门槛)上升对男性流动人口工资具有溢价效应,但却降低了女性流动人口工资收入,进而导致性别工资差距扩大。城市规模的工资溢价更多强调的是集聚效应,本文关注的城市落户门槛是限制效应,二者并不完全一致。第二,已有研究在内生性问题处理上还比较有限。由于国内微观数据库城市层面地理信息难以获得,多数文献使用截面数据和工具变量法进行实证研究,然而合适的工具变量很难找到,内生性问题仍然没有得到较好的解决。本文借助20112018年中国流动人口动态监测调查数据库(China Migrants Dynamic Survey,简称CMDS)构建城市层面的非平衡面板数据集,将2014年
8、的新型户籍制度改革作为准自然实验,使用双重差分模型探讨城市落户门槛(普通就业落户门槛)变化对流动人口性别工资差距的影响,从而回答城市落户门槛上升是否导致我国性别工资差距持续扩大的原因。本文的边际贡献主要体现在以下三个方面:第一,在研究视角上,本文基于流动人口调查数据,从城市落户门槛变化的视角去解释我国性别工资差距扩大的原因,并从议价能力的性别差异和落户门槛的挤出效应两个方面解释了落户门槛变化影响性别工资差距的机制,丰富了有关落户门槛的实证研究文献。第二,在识别策略上,本文以 2014 年新型户籍制度改革作为准自然实验,准确识别了落户门槛变化对性别工资差距的净效应,较好地克服了内生性问题导致的估
9、计偏误,丰富了相关文献对于内生性的处理。第三,从政策含义上,户籍制度改革会影响城市流动人口的流入或流出,进而影响到城市的人力资源结构、性别平等和收入分配状况,本文为进一步深化户籍制度改革提供了新的经验证据,同时能够对促进性别平等和改善城市收入分配带来政策上的启示。一、政策背景与影响机制(一)政策背景我国的新型户籍制度改革起步于2013年,同年11月出台的 中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定 中指出,对于小城市和中等城市要全面放开、有序放开落户限制,合理确定大城市落户条件,并严格控制特大城市人口规模。2014年 7月国务院出台的 关于进一步推进户籍制度改革的意见 中明确提出:全面放开建制
10、镇和小城市落户限制;城区人口 50万100万的中等城市要有序放开落户限制;城区人口 100 万300 万的大城市要合理确定落户条件;城区人口500万以上的特大城市要建立完善积分落户制度,依据就业、社保、居住年限等指标合理设置积分分值。之后,户籍制度改革在国内全面铺开,各城市对落户政策进行了相应的变动并落实,如北上广深对普通就业者的学历、社保缴纳、就业等做出了更高的要求;相反地,南京、合肥等地则对落户者的学历和社保缴纳等放松了要求。2016 年,城镇落户限制政策进一步放宽。国务院发布的 关于深入推进新型城镇化建设的若干意见 指出,鼓励各地区进一步放开落户条件,对于除超大城市和特大城市以外的其他城
11、市,不得以要求购买房屋、积分制等方式设置落户限制。2019 年,中共中央、国务院印发的关于促进劳动力和人才社会性流动体制机制改革的意见 中指出,全面取消城区常住人口300万以下的城市落户限制,城区常住人口300万500万的大城市落户条件要全面放宽,精简城区常住人口500万以上的超大特大城市落户积分项目,确保社保缴纳年限和居住年限分数占主要比例。张吉鹏和卢冲量化分析了20002013 年、20142016 年总计 120 个城市在户籍城市落户门槛与流动人口性别工资差距新锐视角150城市观察 2023年第3期Urban Insight,No.3,2023改革前后的落户门槛指数14,门槛指数越高则落
12、户越难。本文的城市落户门槛变化直接使用其投影寻踪法测算的落户门槛指数。一方面,本文使用的CMDS数据库于每年5月份开展调查,而 2013年的户籍改革方案于 11月推出,在时间上,CMDS 2013 年数据库中受访者的月收入不会受到2013年户籍改革方案的影响。另一方面,2014年各城市修改的落户政策是依据城市人口规模设计出的差异化落户方案,因此使用2014年落户政策作为外生冲击,更有利于识别户籍制度改革在不同城市间落户门槛的差异,进而评估城市落户门槛变化对流动人口性别工资差距的影响,从而解释我国性别工资差距扩大的原因。(二)影响机制城市落户门槛上升影响流动人口性别工资差距主要体现在两个渠道:第
13、一,议价能力存在性别差异,女性流动人口议价能力更弱。我国的户籍制度与城市提供的教育、医疗、养老保险等福利待遇密切相关,外地户籍的劳动者往往会为了获得本地户口而选择从事低于自身人力资本的工作15-16,进而导致劳动力市场配置效率降低。萨曼莎沃尔姆斯(Samantha A.Vortherms)等通过对农民工为户口付费的意愿进行调查,指出北京的农民工愿意损失五年内9%14%的收入来获得本地户口17。因此,城市落户门槛会影响劳动力的流动决策,进而影响劳动力的工资收入。马可 圭拉齐(Marco Guerrazzi)等研究表明,劳动者的议价能力是影响工资的重要因素18,在高落户门槛的城市,劳动力易流出。受
14、传统观念影响,中国家庭对男性的教育投资相对更多,从而男性劳动者受教育水平相对更高,也就具有比女性更强的议价能力。高落户门槛的城市为留住人才会给予其收入补偿,从而导致高落户门槛城市的男性工资更高,最终形成了城市内部性别工资分化趋势。第二,高落户门槛对男性流动人口也具有挤出效应。与高落户门槛城市相对应的高房价会挤出劳动力,导致部分劳动力离开城市19。而男性劳动力在进行流动决策时会更多考虑结婚、买房等因素,因此高落户门槛对男性劳动力的挤出效应更强,降低了男性劳动力居留在本城市的意愿,从而带来男性劳动力供给减少和工资收入提高。综上所述,落户门槛上升对性别工资差距的影响可以从议价能力和劳动力供给两个方面
15、来解释。从议价能力方面看,在高落户门槛城市,由于女性劳动力议价能力较弱,使得女性劳动力工资收入降低,进而扩大了性别工资差距。从劳动力供给方面看,城市落户门槛上升对男性劳动力具有挤出效应,使得男性劳动力供给减少和工资收入提高,进而扩大了性别工资差距。据此,提出以下两个研究假说:假说1:由于女性劳动力议价能力较弱,因此落户门槛上升对女性流动人口工资收入具有负向影响,进而扩大了性别工资差距。假说2:落户门槛上升对男性流动人口具有挤出效应,导致城市男性劳动力供给减少和工资收入提高,进而扩大了性别工资差距。二、计量模型与数据说明(一)计量模型本文使用双重差分模型探究20112018年各城市落户门槛变化对
16、流动人口性别工资差距的影响。将CMDS数据库中普通就业落户门槛提高的城市设为实验组,剩下的为对照组。双重差分基准模型设定如下:lnWagect=0+1didct+Xctj+c+t+ct(1)151其中,c和t分别表示城市和时间,Wagect为城市c在t年的男性或女性流动人口人均月工资收入。Xct为城市人均GDP、城市房价和第三产业产值占比控制变量。c为城市固定效应,t为年份固定效应,ct为随机扰动项。估计使用省份层面的聚类稳健标准误。式(1)中,didct=treatc postt。postt表示第t年是否处于2014年及以后,处于2014年及以后赋值为1,否则为0。treatc表示城市c是否
17、为实验组,实验组城市赋值为 1,否则为 0。若1显著为正,则表明城市落户门槛上升能够促进流动人口工资收入提高,反之则减少了工资收入。(二)变量界定1.被解释变量:城市人均月工资收入。回归方程中的被解释变量为城市男性或女性流动人口人均月工资收入再取对数,人均月工资收入由 CMDS数据库中各城市个人月收入(元)变量加总再求平均值得到。2.核心解释变量:普通就业落户did。普通就业落户did普通就业落户实验组城市年份虚拟变量。借助投影寻踪法测算的中国城市普通就业落户门槛指数,将20142016年普通就业落户门槛指数高于20002013年的城市设为实验组(落户门槛提高),剩下的设为对照组,实验组城市赋
18、值为1,对照组城市赋值为0。对于年份虚拟变量,将2014年及以后的城市样本赋值为1,2014年以前的赋值为0。3.控制变量。参考陆铭等20和李静等21的研究,本文的控制变量包括滞后一期的城市人均GDP(取对数)、当年城市房价(取对数)和第三产业产值占GDP的比重,这些指标能够反映城市经济发展状况。城市人均月工资收入和城市房价(城市商品住宅平均销售价格,元/平方米)均通过世界银行公布的中国CPI指数(2010年为基期)调整为实际值。城市劳动力人均教育年限和人均工作年限能够反映劳动者的工资议价能力,但同时也是城市落户门槛设置的重要指标,故本文不将其作为控制变量。(三)数据来源与变量描述性统计本文的
19、核心数据由两部分组成:一是西南财经大学中国家庭金融调查研究中心公布的中国城市落户门槛指数。该数据库使用投影寻踪法、熵值法和等权重法测算了 20002013 年、20142016年共120个城市的落户门槛综合指数,且能够细分为投资指数、购房指数、人才引进指数和普通就业指数。考虑到普通就业落户政策与流动人口群体关联更紧密,因此本文使用投影寻踪法计算的普通就业指数作为城市落户门槛的代理变量,重点考察普通就业落户门槛变化对流动人口性别工资的影响,后文也将进一步说明。二是 20112018 年 CMDS 数据库。该数据库采用 PPS抽样方法,样本量覆盖全国31个省、自治区、直辖市,每年样本量近20万户。
20、该数据库对1560岁流动人口的上月收入、就业单位类型等方面进行了较为详细的调查,且提供了城市区县地理信息,能够满足分析城市落户门槛变化对流动人口性别工资差距影响的研究需要。基于研究主题,对 CMDS 数据库进行如下处理:第一,仅保留目前在就业且就业身份是雇员的样本。第二,为控制微观数据计算可能导致的异方差,本文仅保留当年调查的流动人口样本大于150人的城市。第三,为排除极端值干扰,剔除上月工资小于200元的样本。本文通过结合 CMDS 数据库、中国研究数据服务平台(CNRDS)和国信房地产信息网等多种数据来源构建了地级市层面的非平衡面板数据,部分年份缺失数据由插值法得到。将西南财经大学发布的中
21、国城市落户门槛指数与该数据进行匹配,最终得到包含我国70个城市的465个城市城市落户门槛与流动人口性别工资差距新锐视角152城市观察 2023年第3期Urban Insight,No.3,2023非平衡面板样本。表1为城市层面主要变量的描述性统计。三、计量结果与分析(一)基准回归基准回归结果如表2列1至列4所示。列1中关于普通就业落户政策估计系数在5%水平上为-0.05,表明普通就业落户门槛上升会显著降低女性流动人口工资收入;列2中关于男性流动人口工资收入的估计结果在10%水平上显著为 0.07,表明普通就业落户门槛上升会显著提高男性流动人口工资收入。这意味着城市普通就业落户门槛上升扩大了流动
22、人口性别工资差距。列 3和列 4中人才引进落户门槛上升对女性和男性流动人口工资收入的估计结果均为负但不显著,表明人才引进落户门槛上升对女性和男性流动人口的工资收入具有负面影响,但并不明显。这是因为,在CMDS各年数据库中,大学本科及以上学历的人数占比不足 10%,其余人数普遍受教育水平较低,故不会受到人才引进落户政策的较大影响,因此后文仅考察普通就业落户门槛变化对流动人口性别工资差距的影响。(二)稳健性检验1.平行趋势检验本文使用事件研究法进行平行趋势检验,以政策前一年(2013年)为基准年,设定普通就业落户实验组与年份虚拟变量的交乘项,交乘项的置信区间设为90%,检验模型设定如下:lnWag
23、ect=0+t 2013ttreatc dummyt+Xctj+c+t+ct(2)其中,treatc表示城市 c 是否为普通就业落户实验组的二元变量,普通就业落户实验组城市(普通就业落户门槛提高)赋值为 1,否则为0。dummyt表示每一年的二元变量,t表示在 t年实验组与对照组的差异,是平行趋势检验重点关注的系数,具体结果如图2所示。图2中左图为普通就业落户政策对女性流动人口工资收入的估计结果。在政策出台前(2014年之前),估计系数在 0 附近且不显著,体现出平行的趋势;政策出台当年(2014年),普通就业落户门槛上升显著降低了女性流动人口工资收入,此后的第24年,这种负面影响逐步扩大。图
24、2中右图关于男性流动人口工资收入的估计结果表表1城市层面主要变量的描述性统计变量男性人均工资收入(原始值,元)男性人均教育年限(年)男性人均工作年限(年)女性人均工资收入(原始值,元)女性人均教育年限(年)女性人均工作年限(年)普通就业落户实验组城市人才引进落户实验组城市城市人均GDP(元/人,取对数)城市房价(元/平方米,CPI调整后取对数)第三产业产值占比样本量465465465465465465465465465465465均值2150.37906.02209.87131180.24304.44376.42620.43440.711811.17954.23790.4876标准差566.3
25、4610.75651.9912385.3230.87981.27980.49620.45340.43300.49610.1103最小值855.48773.66783.5943386.34251.75271.5525009.96933.26030.2305最大值4176.10108.812816.35903009.4377.366410.41311113.05576.12270.8098153明,在政策出台前,估计系数在0附近且不显著,体现出平行的趋势,在政策出台当年男性流动人口工资收入得到了最大幅度的提高,政策出台后1年估计系数大小有所下降但仍显著,政策出台后第 24 年,估计系数不再显著,但
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