引 言中国改革开放 2 0年来 ,一个非常有影响的社会变化就是愿意参加工作的女性数量不断增加。在许多发达国家很多女性参与社会就业 ,尤其是在上世纪六十年代增长迅速。在发展中国家 ,同样的现象发生在八十年代。这种变化来得非常快 ,非常剧烈 ,以致原先是男人们天下的职场不再像以往那样成为男人们的特权。大量的女人们加入了劳动力大军。在亚洲 ,活跃在职场的女性有六亿 ,并且这个数字还在增长。不断增长的经济给女性就业提供了广阔的天地 ,同时也提高了女性的社会地位。在中国 ,从八十年代以来 ,越来越多的女性走出家庭 ,成为职业女性。女性就业率从 1 980年的 43%上升到 2 0 0 0年的 45 % (世界银行 2 0 0 1年经济综述 )。越来越多的女性加入就业大军 ,尤其是从事有薪酬的职业 ,不仅从家庭角度来看 ,而且从社会方面讲 ,都提高了人们的生活质量。 (AcharyaandBennett,1 983;BruceandDwyer,1 988;DesaiandJain ,1 994;DrezeandSen ,1 989;Folbreandal 1 991 ;Kishore ,1 996;Sen ,1 990 )。这些变化速度很快 ,并且不是偶然发生 ,有必要研究一下女性参加社会就业的影响因素 ,在促使女性下定决心参加劳动就业的因素中 ,那些是比较重要的呢 ?中国是个发展中国家 ,女性就业的比率很高 ,生殖率很低 (是由于政府的政策和严格的家庭生育计划 )。从 1 970年开始 ,中国生殖率急剧下降 ,1 980年平均每个女人生 2 5个孩子 ,经过 80年代 ,到 1 990年下降到每个妇女生 1 84个孩子 ,现在中国执行一对夫妇一个孩子政策。自从 1 978年改革开放以来 ,广大妇女积极加入劳动大军 ,成为中国劳动力的重要部分 ,并且在劳动力中所占的比重远远高于世界平均水平。从改革开放初期的 42 9%上升到 2 0 0 2年的 45 2 %。本研究主要是想找出浙江省女性劳动力供应的影响因素 ,转化成一系列的变量 ,从而加以验证。本文的组织框架如下 :第二部分是文献综述 ,第三部分是研究方法 ,第四部分是分析结论 ,第五部分是总结。文献综述妇女工作的变化是如此的有吸引力以至于激励了不少研究者研究这个现象后面的本质。这方面的研究集中在几个方面。除了没有观察的文化的决定因素 ,妇女劳动力的增加有几个不同的解释。MyatMon ( 2 0 0 0 )试图发现主要决定在城市的女性劳动力投入 (laborforceparticipa tion:LTP)的因素和这些因素如何与女性LTP相关。他发现丈夫的收入和婚姻的状态是重要的因素 ,同时发现获得教育情况对Burmese城市的女性进入劳动力市场的影响不是很显著 (对于未婚的影响要小于已婚的 )。Shah等 ( 1 976)分析了在巴基斯坦 (Pakistan)的几个省选择的关于LTP的人口和社会经济方面的因素。他们发现劳动力的投入与妇女比例和核心家庭类型是反相关的。ElisaBirch( 2 0 0 2 )使用横截面数据估计了澳大利亚的妇女劳动力供给 ,她发现妇女劳动力供给的主要决定因素是与文献中关于国际上的女性劳动力供给是相似的 ,包括经济变量 ,人力资本投入 ,地域特点和生育特征。XiaodongGong和ArthurvanSoest( 2 0 0 0 )调查了在墨西哥城已婚妇女的劳动力情况。他们发现其他成人妇女劳动力的出现降低了小孩对于母亲劳动力的负面影响。Wong和Levine( 1 992 )建立了精减形式的关于女性劳动力投入和生育的方程。他们发现“母亲”替代的出现显著地增加了 那些刚生完孩子的妇女劳动力的投入。这些发现不仅限于发展中国家。Tienda和Glass(1 985 )用一个类似的模型 ,他们发现在美国 ,其他成人的出现增加了那些作为家庭首脑的母亲进入劳动力的概率。Malik等 ( 1 994)发现妇女的年龄 ,教育和依赖者的数目对市场时间的影响不是很显著。女性的工资率和预测的男性工资对于女性劳动力的投入有显著正向的影响。Aly和Quisi( 1 996)调查了影响Kuwaitti妇女劳动力市场投入决定的社会经济影响因素。他们发现女性工资率和教育与LFP率是正相关的 ,但婚姻状况、子女数和年龄与LFP率是负相关的。方 法数据和变量本文的数据来自于对于浙江省 1 0 0 0个城市妇女在 2 0 0 3年 8月至 1 0月间进行的社会经济抽样调查。调查包含了关于个体特征 (年龄、培训情况、妇女教育、婚姻状况 ) ,工资 ,劳动情况 ,不来自于女性的其他家庭收入 ,孩子数 ,教育费用的支出 ,照顾孩子 ,在工作和对于那些需要照顾孩子的妇女间的平衡。对于其丈夫的信息 (工资 ,教育水平 ,是否工作 )已经被提取了。用于实证分析的数据样本的年龄是在浙江的 1 8岁到 60岁之间 ,并且是在工作的、暂时不能工作的和在调查中是在找工作的。变量一些在probit回归中的包含的潜在变量 (po tentialvariables)是基于 χ方检验的结果识别的 ,也是基于解释妇女劳动力投入的理论模型。应变量在分析中的解释变量是PARTW(当妇女投入到劳动力市场时为 1 ,否则为 0 )自变量调查者特征妇女的个体特点的测量是用 4个变量 :婚姻状态 (MARST :已婚为 1 ,单身为 0 ) ;年龄 (AGE :周岁 ) ;培训 (FORW :接受为 1 ,否则为 0 ) ;妇女的受教育年数 (EDUCW :离散变量 )。家庭特征家庭特征包含 4个变量 :家庭收入 (INF :连续变量 ) ;孩子数 (CHILDN :离散变量 ) ;丈夫 /监护人(tutor)收入 (连续变量 ) ;家庭中是否有其他成人(dummy变量 ,有取 1 ,否则取 0 )。模型说明用来分析劳动力投入的决定因素模型是Be nie ,M K etal ( 1 994)提出的 ,包含下面的方程 :Vi=f(Ii,Fi,Dei,Fei) (i=1 ,....n) <1 >Ri=g(Ii,Fi,Dei,λi) (i=1 ,....n) <2 >Si=h(Ii,Fi,Dei,Fci,IMWAGEi) (i=1 ,....n) <3>方程〔1〕 ,〔2〕和〔3〕各自代表劳动力供给精减方程 ,工资方程和劳动力供给结构方程。参数Ii,Fi,Dei,Fci,λ,IMWAGEi 各自表示指导 ,培训 ,人口因素 (年龄 ) ,家庭背景 (丈夫 /监护人加入 ,家庭中的其他成人的存在 ,孩子和总得月收入 ) ,反Mills比例和工资 (imputedwage)。因为只能得到有工作的人工资的数据 ,在工资函数中的误差项的期望基于条件Pi=1是非零值 ,并且用OLS的方法对于工资函数的估计会产生偏差和参数估计的不一致性。为了克服这个问题 ,利用Heckman’s估计方法去得到一致的无偏的如下的对于在工资函数中的解释变量的估计。第一阶段 ,个体将投入到劳动力市场的概率根据probit回归来决定 ,在probit回归中 ,个人和家庭的特征作为回归元被估计。从probit的结果中 ,产生一个选择变量 (反Mills比例 )。在第二阶段 ,工资方程加入Mills比例作为一个回归元重新用OLS估计 ,从而产生对于系数无偏一致的估计。这个基于Mills比例的估计参数测量了作为工资方程中参加者的错误相关系数的样本选择效果。从工资方程中估计出的参数被用来为每个个体产生一个工资(IMWAGE)。在结构方程中 ,IMWAGE作为潜在收入 ,使用最大似然估计方法。这样得到的估计参数是无偏的 (Heckman ,1 979)。统计描述如表 1所示的统计描述。表 1统计描述变量均值标准差Age 37.90 10 .0 83education 3.2 71.4 6 2training 1.6 5 0 .4 76numberofchildren 2 .0 70 .914husbandwork 1.4 4 0 .4 97patternMaritalstatus 1.5 0 0 .5 0 0presenceofotheradultinthehousehold 1.4 6 0 .4 98incomefamily 1.96 0 .95 1womenearning 1.871.0 2 4womenworking 0 .5 0 0 .5 0 0Numberofobservation 10 0 0估计结果 Table2 Reducedequationofwomenlaboursupply PROBIT ANALYSIS DATAInformation10 0 0unweightedcasesaccepted 0casesrejectedbecauseofmissingdata 0casesareinthecontrolgroup MODELInformationONLYNormalSigmoidisrequested Parameterestimatesconvergedafter 17iterations Optimalsolutionfound .ParameterEstimates (PROBITmodel :(PROBIT(p) ) =In tercept +BX) : RegressionCoeff. StandardError Coeff./S .E .AGE .0 2 96 1.0 0 4 316 .874 96FORW .12 2
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