劳动力性别结构影响经济增长效率吗？
——对“男女搭配，干活不累”的一个解释
孟望生
内容提要： “男女搭配，干活不累”。劳动力性别结构会对经济增长效率产生重要影响。本文以求偶行为理论为基础，在两性劳动力之间存在人力资本差异、劳动竞争仅为男性求偶方式等假设下，得出一系列有关劳动力性别结构影响地区经济增长效率的推论；利用2001—2016年中国省级面板数据，对劳动力性别结构对经济增长效率的影响进行实证检验。研究发现：现阶段中国劳动力结构变化过程中，代表数量结构的女性比重对经济增长效率的影响呈“U”型变化趋势；代表质量结构的两性人力资本差异对增长效率的影响效应亦呈 “U”型变化趋势；体力、生理因素、传统社会家庭分工思想和生育是当前性别差异效应形成的主要原因，且随着产业升级和劳动过程自动化程度的提高，地区经济增长效率的性别差异效应会逐渐减小；此外，经济增长效率存在一定的动态延续性。
关键词： 劳动力 性别结构 求偶行为 经济增长 全要素生产率
一、问题提出
俗语讲，“男女搭配，干活不累”。这句话在心理学上被称作“异性互补效应”——即异性之间存在相互吸引的现象，异性相吸会使个体在异性存在的场合迸发出更大活力、积极性和创造性。将这一概念引入劳动经济学领域可认为，劳动者在工作中合理的性别搭配会促进异性效应的发挥，激发劳动者的劳动积极性和活力，异性劳动者间的劳动合作可能较同性之间更为默契，进而会增进劳动者的平均劳动效率。与此同时，女性在从事偏体力型的劳动时效率远低于男性[1]；并且女性在风险态度、竞争意识等方面的弱势[2-4]，以及她们生育行为产生的工作中断和有效劳动时间减少等都会在一定程度上降低女性的劳动效率[5-6]。因此，女性比例的增加也会在一定程度上降低团队整体的劳动效率，这种现象即为异性差异效应。“男女搭配，干活不累”存在一个前提：即异性互补效应要大于异性差异效应；换言之，男女劳动力之间的劳动效率差异不能过大，否则“男女搭配，干活不累”可能会变成“男女搭配，干活更累”。
w(10));G=(g(1) , g(2), g(3), ……, g(10))。对应的等效覆冰厚度分别为R=(r(1), r(2), r(3), ……, r(10)), 根据式(1)， 有
现阶段中国宏观层面上的“男女搭配”属于“干活不累”还是“干活更累”？——即劳动力性别结构对经济增长效率的影响效应如何？存在哪些规律和特点？为研究这些问题，本文以求偶行为理论为基础，在两性劳动力存在人力资本差异、劳动竞争仅为男性求偶方式等假设下，构建劳动力性别结构影响增长效率的理论模型并得出相关推论；然后结合2001—2016年省级面板数据建立计量模型，采用固定效应和系统广义矩估计的方法分别讨论中国劳动力的性别结构变化对增长效率的影响，在验证理论分析的同时，探求中国劳动力性别差异效应和互补效应的形成机制。文章研究结构安排如下：第二部分为文献综述，梳理并评述劳动力性别结构差异影响增长效率的相关文献；第三部分为理论分析，以求偶行为理论为基础，在修正相关假设的基础上构建理论模型，分析劳动力性别结构对增长效率的影响机理；第四部分为实证研究设计，建立计量模型，交代变量及其衡量指标的选择、数据测度和所使用的估计方法；第五部分为实证结果与分析；第六部分为机制分析及其稳健性检验；第七部分为结论。
二、文献综述
目前，在国家(或地区)层面研究劳动力性别结构影响增长效率的文献非常鲜见。大部分研究从微观企业层面分析了员工性别结构对企业生产效率的影响效应。例如，哈蒂万格(Haltiwanger,2001)以女性从业人员占比为性别结构变量，研究了美国企业员工性别结构对生产率的影响效应，结果显示女性员工的平均生产率比男性低26.8%[7]；赫勒斯坦等(Hellerstein et al.,1999)、赫勒斯坦和纽马克(Hellerstein & Neumark,1999)分别利用美国和以色列企业数据的实证研究显示，此二国企业中女性员工的生产率都显著低于男性，约为男性员工的4/5[8-9]；刘锦添等(Liu et al.,2010)、范登伯格(Vandenberghe,2011)、普法伊费尔和瓦格纳(Pfeifer & Wagner,2012)分别对德国、比利时和中国台湾地区的研究同样得出女性员工比例增加降低企业生产率的结果[10-12]；此外，王伟同和魏胜广(2017)采用中国2004年和2008年两次经济普查数据的研究也在一定程度上印证了女性员工比例增加降低企业生产率的结论[13]。可见，企业中女性员工生产率低于男性的现象具有普遍性。
女性员工生产率普遍低于男性的原因何在？有学者从两性原始生命体征结构差异的角度指出，女性在体力、精力等方面的差距决定了她们的工作竞争欲望普遍弱于男性[3-4，14-15]，且更偏好于从事风险低的经济活动[2，16]。弱竞争欲望和低风险态度往往与低劳动强度和低回报的工作选择相对应，进而导致女性的劳动生产率普遍低于男性。也有学者从两性传统行为习惯的角度研究发现，女性普遍承担更多的家务活动，这分散了其在“职场”的精力和努力，从而降低了生产率[17]；此外，生育行为引起的工作中断、为照顾新生子女而对职业的重新选择等，都会给女性带来极大的额外职业成本，降低了她们的生产率[5]。
为了解决这一问题，提高夜间监控视频目标识别的准确率，本文提出一种基于模糊粒子滤波器的目标识别算法。首先将原始视频帧图像转换到新的HRsg色彩空间[16]，并进行滤波降噪处理；随后，引入模糊理论，对预处理后的视频图像信息建立模糊隶属度信息，将其作为粒子滤波方法的信息输入源，实现对夜间视频目标的实时检测。对比试验表明，本文提出的方法较传统方法准确性和可靠性更高，鲁棒性好，能够满足实际应用需求。
女性劳动者生产率低于男性的普遍事实导致生产组织中增加女性劳动者比例可能会降低组织的整体生产率，但是女性增加形成的异性互补效应又反过来会增加组织的整体生产率。贝克尔(Becker,1971)提出组织中男性通过向女性表达好感而对组织整体产生积极外部性的观点是异性互补效应的雏想[18]；此后，罗内和冯·希佩尔(Ronay & Von Hippel,2010)通过观察男性运动员的竞技表现发现，女性观众比例增加会提高男性运动员的竞技水平[19]；弗兰肯胡伊斯和卡雷姆斯(Frankenhuis & Karremans,2012)用实验经济学的方法研究发现，在一个性别结构不稳定的组织中，个体总是会调整自己的行为以迎合异性，这种迎合行为会提高组织的整体竞争力[21]；阿派斯特奎等(Apesteguia et al.,2012)、胡根门等(Hoogendoorn et al.,2013)的研究同样发现在竞争中异性搭配的组织比单一性别的组织拥有更良好的表现[21-22]。对此，冯·西蒙斯(Von Siemens,2015)还以“求偶行为”的表现模式建立理论框架加以分析，认为员工的求偶行为会使其在工作中为获得异性好感而付出更多的努力，进而提高整体效率[23]。
没有人力资本声誉影响的情况下(模型中女性不受影响)，所有员工的最优努力程度决定如下：
可见，微观企业生产中，异性差异效应会导致女性比例增加降低企业生产率，异性互补效应则会导致女性比例增加提高企业生产率。因此，女性员工比例的变化对企业整体生产率的影响并没有统一的结论，而是会随企业性质和发展阶段等表现出一定的差异性。
与以往研究相比，本文可能存在以下两个方面的拓展：第一，通过假设条件修正，将性别结构变化引起的性别差异效应纳入求偶行为理论模型，并且进一步通过企业同质性的假定，将性别结构对生产效率影响的研究逻辑从微观企业层面拓展至宏观地区层面，得出有关地区层面劳动力性别结构影响经济增长效率的结论；第二，分别估计了劳动力性别的数量结构和质量结构对经济增长效率的影响效应。这两方面的拓展可能会在丰富劳动力性别结构相关研究的同时，为优化中国两性劳动力的数量和质量结构、从宏观层面破除女性劳动者参与就业的障碍、促进劳动力要素的供给侧结构性改革提供启示。
分析:因x→0时，则待求极限分母为零。根据极限四则运算法则——分母的极限不为零。因此，可首先应用三角公式sin2x=-(cos x-1)(cos x+1)与分子cos x-1约分，使待求极限分母不为零，求出极限值。
三、理论分析
式(8)中，
表示员工总数不变的情况下，女性数量由0增加到W 时，男女工作努力差异给企业期望产出带来的损失，称之为异性差异效应；和式(6)中的解释一样，G ×E m [Π(b ,W )]表示异性互补效应。
(一)模型假设
假定一个拥有N 个员工的企业中，女员工的数量为W ，男员工数量则为N -W 。用γ ∈{f ,m }表示员工的性别，f 代表女性，m 代表男性；用θ ∈{l ,g ,h }表示员工的人力资本存量(体力、精力、知识水平、业务能力和经验等的综合，直接决定了员工的工作能力)，l 、g 和h 分别表示员工具有的三类人力资本，女性的人力资本均为l ，男性具有g 和h 两类人力资本，且有l <g <h 。这一假定反映了文献综述中提到的男性生产能力普遍高于女性的事实。其中，员工性别属于共同信息，可被其他员工所观测，人力资本是私人信息，即只有员工本人了解自身人力资本状况。λ ∈{θ ,γ }表示公开知道一个性别为γ ∈{f ,m }的员工拥有θ ∈{l ,g ,h }人力资本的概率。员工工作时的努力程度为a ，单位努力的货币收益为b ，员工付出努力a 进行劳动时所产生的成本为d (θ )c (a )，即努力成本由两部分组成，一部分是努力劳动带来的直接成本，用函数c (a )表示，另一部分是员工人力资本存量对其努力成本的间接影响，用常量d (θ )表示；一般而言，拥有高人力资本的员工往往具有较强的工作能力，因此具有较低的努力成本和边际努力成本，即假定：d (h )<d (g )<d (l )，c (a )性质为，c ′(a )>0，c ″(a )>0，c ‴(a )<0，lima→0 c ′(a )=0，lima→∞ c ′(a )=+∞。
(二)员工间的竞争策略及其影响
其中，
为不存在人力资本声誉影响情况下所有员工的最优努力程度。由男女间人力资本的差异和生产努力成本函数的性质可知，男性生产中的最优努力程度将大于女性，即
不同人力资本的男性之间为求偶而进行高人力资本信号传递竞争时，最佳分离均衡下高人力资本型的男性会付出比
更大的努力以显示自己拥有的高人力资本。因此，高人力资本型男性的工作努力程度应满足如下分离约束条件：
王施凯家里开汽修店，一家人就住在店里二楼。见王爸、王妈还在忙，两人便径直上了楼，把窗帘拉得只剩条缝，跟电影里特工一样观察街上的动静。
肝脏疾病分类复杂，临床诊断常有困难，B超引导下的经皮肝脏穿刺活组织检查(肝穿刺)是对患者所发生病理过程的最直接的观察，对各类肝病的诊断及治疗水平均有提高，是判断肝脏损害的金标准，也是肝脏疾病分类的重要依据，还可以为慢性肝病提供分级、分期等指标，对于慢性肝病的治疗有指导作用，也可以作为预后的评判指标。我院2010年1月—2011年6月采用抽吸式活检针进行快速肝穿刺62例，现将临床观察与护理报道如下。
计量模型式(10)变为：
由上述分析可知，男性比较关心女同事相信他们具有高人力资本存量的概率。令μ (a )∈[0,1]表示当一个男性员工在生产中付出a 的努力程度时，被女同事认为其拥有高人力资本的概率。则人力资本为θ 的男员工付出a 的努力进行生产时，其期望收益可表示为：
U =ba -d (θ )c (a )+μ (a )k (W )
(1)
其中，k (W )表示男性拥有高人力资本声誉时获得女同事青睐的额外收益，主要指来自女同事的崇拜、仰慕和尊重等，充分体现了异性互补效应的存在性。当企业中女性数量为0时，高能力男性无法从与女性交往中获得额外收益，因此这部分收益为零，即k (0)=0；随着女性员工数量W 的增加，一方面高人力资本型男性的异性仰慕者会增加，进而增加异性交往对象的可选择性；另一方面员工总量一定时意味着男性数量的减少，进而男性间为获得女性好感的竞争激烈程度降低；因此，函数k (W )严格递增，即k ′(W )>0。
上述互动策略构成了一个发生在男性之间符合人力资本信号传递的战略博弈模型。在这个博弈模型中，即使男性的努力程度对他们在女同事心中的人力资本声誉没有影响，男性员工仍然有付出高于最低努力的激励。人力资本声誉影响存在时，必然存在一个分离均衡，使高人力资本男性付出更高的努力进而自动与低人力资本男性区分开来。
如果单纯考虑两性劳动力的生产率差异，企业员工数量既定的情况下增加女性员工会降低企业的整体生产率。然而，如果将女员工比例增加引起的异性互补效应纳入综合考虑的话，增加女性员工对企业生产率的影响要视异性差异效应和互补效应的综合比较而定。因此，处于不同技术水平和发展阶段的企业表现出一定的差异性。例如，梅农(Menon,2015)的研究显示，女性企业经理人的经营效率会随企业技术深化程度呈显著的递增趋势，相比之下男性经理人则没有表现出类似的特征[24]。格贝尔和茨维克(Göbel & Zwick,2012)发现增加女员工降低企业生产率的现象更多地存在于制造业中，在服务业中并未发现[25]，这说明在服务业中两性生产率并未表现出明显的差异。当企业的整体生产效率和员工工作时间呈线性关系时，增加女性可能会有利于企业生产率的提高[26]。此外，“性别刻板”现象引起的歧视和偏见会影响女性对生产率的贡献[27]。
(2)
为研究方便，假设企业内部员工间的竞争互动策略仅发生在同性之间，具体如下：员工的人力资本在竞争策略发生之前就已确定；如前假设所述，每位员工仅知道自身的人力资本情况，而对同事的人力资本情况一无所知，所有员工同时决定自己在生产中的努力程度；员工的努力程度可观测，所有员工通过观测异性员工的努力程度调整自己对异性员工人力资本情况的看法。
(3)
该约束条件显示，当高人力资本型男性选择与低人力资本型男性相同的努力
时，无法实现其与低人力资本型男性区分的效果，即式(3)左侧为负，与约束条件不相容。根据c (a )为凸性递增函数性质，存在两种类型男性努力程度的唯一分割点
使男性的努力程度a m 满足当且仅当
时，满足式(3)所表示的约束条件。因此，高人力资本男性员工势必会选择
作为分离均衡时的努力程度。求偶行为作用下，高人力资本男性为了将自己与低人力资本男性加以区分，要付出如下额外的工作努力：
从量取的 MS与 MS(BB)震级公式 （3） 和 （4）， 参考IASPEI的面波震级公式（5），可以看出，除测量方法差别外，从计算公式的形态上看，两者数值上相差0.2[8]。而选取地震（MS-MS(BB)）的平均值为 0.195，与 0.2的差值非常接近。根据统计，我国测定的面波震级MS和NEIC测定的值系统偏高0.2-0.3[10]，使用宽频带面波震级后会极大地减小这种误差。
(4)
由于女性之间的求偶行为不通过传递强工作能力的方式进行，求偶行为不会影响女性的工作努力选择，即均衡时女性员工的生产努力程度均为
以
和
分别表示均衡时男性和女性的期望产出，由
可知
2.1 穴播根据树种的种粒大小，每穴均匀地播入数粒到数十粒种子。播后覆土镇压。操作简单、灵活、用工量少。
基于上述模型分析，通过如下四种情境对比可以分析得出性别结构对生产效率的影响机理：
情境1：性别数量结构 (女性比例为W /N )既定的情况下，不考虑求偶行为的作用时，企业的期望产出为：
（3）应使用刮板刮干净罐内的余料，以免造成材料的损失、影响混合比例的准确度，要求搅拌容器的容积不小于所用材料体积的1.5倍。
(5)
此外，考虑到地区经济增长效率的变化可能存下一定的动态延续性，有必要将全要素生产率的一阶滞后变量作为解释变量纳入模型加以分析。
(6)
其中，G 为高人力资本型男性的人数，0<G ≤N -W ；G ×E m [Π(b ,W )]为求偶行为作用下所有高人力资本型男性付出额外工作努力增加的期望产出，即异性互补效应。
由情境1和情境2的比较可知，以女性占比衡量的员工性别数量结构大于零且既定的情况下，求偶行为引起的异性互补效应会提高企业期望产出，进而提高企业整体的生产效率。
情境3：性别数量结构为0(即W =0)时，不存在男性求偶行为，企业的期望产出为：
(7)
情境4：性别数量结构由0增加到W /N 时，企业的期望产出为：
(8)
冯·西蒙斯(2015)通过求偶行为理论建立了一个企业中求偶行为影响生产绩效情况的微观分析模型[23]。本文在求偶行为理论的基础上，纳入两性劳动力间存在人力资本差异、劳动竞争仅为男性求偶方式等假设，构建分析企业内劳动力性别结构影响生产效率的理论模型；随后，结合微观企业同质性假定，得出宏观层面劳动力性别结构对经济增长效率影响机理的相关推论。
此外，由式(2)可知，两性员工的人力资本θ 直接决定了均衡时各自的生产努力程度选择
因此，两性间人力资本差异——性别质量结构会通过两性生产努力程度差异对异性差异效应产生影响。也就是说，员工性别质量结构会对企业生产效率产生影响。由于男女间各自努力成本函数c (a )的具体形式无法确知，这一影响的具体情况有待进一步论证。
企业是宏观经济总量生产的基本单位，在生产企业同质性假定下，国家(地区)层面的总产出即为辖区范围内所有企业总产出的累加。因此，可以得出如下关于宏观层面劳动力性别结构影响增长效率的推论：(1)劳动力性别结构既定的情况下，求偶行为引起异性互补效应的存在可能对增长效率具有促进作用；(2)劳动力性别数量结构的变化，一方面通过求偶行为产生异性互补效应会对地区增长效率具有增进作用，另一方面由于两性劳动者劳动努力程度差异形成的异性差异效应会对增长效率具有抑制作用，因此，地区劳动力性别数量结构变化对增长效率的影响受到异性互补效应和差异效应的双重作用，当异性互补效应小于差异效应时，女性劳动力比例增加会抑制增长效率，当异性互补效应大于差异效应时，女性劳动力比例增加会促进增长效率；(3)劳动力性别质量结构也会对地区增长效率产生影响，具体影响情况有待进一步检验论证。
四、实证研究设计
(一)模型设定与变量说明
为检验前文理论模型所得推论的正确性，并分析中国劳动力性别结构对经济增长效率的影响情况，本文以理论分析为指导，选取2001—2016年中国省级区域的面板数据，建立如下计量模型：
(9)
其中，TFP 为全要素生产率，是经济增长效率的衡量指标；Female 为从业人员中女性占比，是劳动力性别数量结构(以下简称性别数量结构)的衡量指标；Control 是为获得准确估计结果而设置的一组控制变量；i 代表不同的地区，t 代表不同的年份；μ 为地区固定效应，φ 为时间固定效应，ε 为随机误差项。
全要素生产率为被解释变量；从业人员中女性占比和女性占比的平方项为主要解释变量。根据赫勒斯坦和纽马克(1999)[9]的研究，从业人员中女性占比的系数a 1反映了男女劳动力对经济增长效率贡献的差异——异性差异效应，a 2反映了性别质量结构变化过程中异性差异效应和互补效应的综合变化。如果a 1为负，说明女性劳动力对经济增长效率的贡低于男性；如果a 1为负的同时a 2为正，说明性别数量结构对经济增长效率的影响存在异性差异效应的同时还存在互补效应，且两种效应的综合存在极小值，即存在女性劳动力比例的临界值。
同样地，劳动力性别间质量结构也对经济增长效率存在影响。本文用两性人力资本差异作为性别间质量结构的衡量指标。由理论模型的分析可知，两性人力资本差异通过异性差异效应对经济增长效率产生影响；与此同时，异性相吸可能也仅发生在知识水平和成长经历相当的两性劳动者之间，即异性互补效应的存在也可能需要两性劳动力间的人力资本差异维持在一定范围内。基于此，有必要进一步考察以两性劳动力人力资本差异衡量的性别质量结构对经济增长效率的影响情况。为此，建立如下估计模型：
(10)
式(10)中，Ged 为从业人员中男女人均受教育年限差，是劳动力性别质量结构的衡量指标；其余变量均与式(9)相同；Ged 的系数b 1反映了性别质量结构对经济增长效率的影响效应；纳入Ged 2是为了考察性别质量结构与增长效率间是否存在非线性关系，如果其系数b 2显著不为零，则说明存在非线性影响关系。
式(9)、式(10)的控制变量相同，选取如下：首先，选取市场竞争强度(用Compete 表示)，市场竞争强度能促进经济参与主体从技术、管理等各方面提高其经济活动的效率，进而促进地区经济增长效率；其次，选取研发与创新效率(用Inefficy 表示)，地区研发和创新效率是促成经济增长效率提升的重要因素，在创新和研发投入相当的情况下，创新效率高的地区技术进步水平更快，会呈现更高的增长效率；最后，要素结构(用lnCap 表示)也会影响经济增长效率，资本和劳动作为企业生产的主要投入要素，其结构(具体为投入比)变化对企业生产进而宏观经济增长效率具有重要影响。
[3] 耿红卫：《印尼华文教育的历史沿革与现状》，《云南师范大学学报》(对外汉语教学与研究版)2007年第3期，第68页。
情境2：性别数量结构(女性比例为W /N )既定的情况下，考虑求偶行为的作用时，企业的期望产出为：
对应地，计量模型式(9)变为：
(11)
另外，两性求偶过程中对异性特质的偏好存在差异，女性比较看重男性的工作能力，男性则较为看重女性的美貌、性格等非工作能力方面的条件；因此，女性一般不会通过努力工作的方式博取爱情，而男性则往往通过努力工作以向女性传递自身高人力资本(即高工作能力)信号的方式博取女性钦慕。也就是说，求偶行为仅对男性的工作努力程度产生影响。据此可知，男性在工作中的努力程度受自身人力资本、单位努力的货币收益和女同事数量三种因素的影响，而女性在工作中的努力程度则仅受自身人力资本和单位努力的货币收益两种因素的影响。
《水浒传》中曾多次提及元宵佳节，月夜赏灯的盛景。城市中的上元节夜里人头攒动，车马喧嚣，也屡屡成为梁山好汉搞事情的场所：
(12)
(二)指标选择、数据测度与估计方法
计量分析中，全要素生产率作为被解释变量的衡量指标，需要利用相关基础数据采用数据包络法(DEA)进行计算获得，计算过程为：以从业人员数和资本存量为地区投入指标(1) 各地区的资本存量估算，以1981年为初始估算期，以固定资本形成总额为资本投资，采用“永续盘存法”估算所得，具体过程见孟望生和林军(2015)[28]。 ，以生产总值为地区产出指标，限于数据可得性，将香港、澳门、台湾之外的31个省级区域视为决策单元，采用DEA-Malmquist指数法，计算各决策单元全要素生产率指数的变化。DEA-Malmquist指数法是通过距离函数计算投入和产出效率，并以计算出的效率为基础，对相同类型决策单元进行效率评价的一种非参数分析方法(即数据包络分析方法)，具体计算公式如下：
(13)
其中，x t 和y t 分别表示投入和产出向量；
和
分别表示第t 和t +1时期的距离函数值；M 0(x t+1 ,y t+1 ,x t ,y t )即为TFP 的变化率(TFPch )。
与此同时，两大主要解释变量的衡量指标——女性从业人员占比和男女从业人员人均受教育年限差，以及用于稳健性检验的替代指标——性别多样性和男女从业人员高等教育占比之差，均可通过基础数据直接获得。控制变量中，地区市场竞争强度的衡量指标为王小鲁等(2017)测算的中国分省份的市场化指数，该指标可以直接获取；研发和创新效率的衡量指标为专利授权率，计算公式为：专利授权率=专利授权数/专利受理数；要素结构的衡量指标为取对数的从业人员人均资本量(lnCap )，也可以通过基础数据简单计算获得。
Numerical simulation of development mechanism of Typhoon Chanchu(2006) spiral rainbelts
在估计方法上，首先采用面板数据固定效应的估计方法分别估计劳动力的性别结构和人力资本差异对经济增长效率的影响效应；然后，由于将全要素生产率的滞后变量作为解释变量引入模型的做法能在有效估计经济增长效率动态延续性的同时解决模型内生性问题，本文采用以全要素生产率更高阶滞后变量为工具变量的系统广义矩估计方法对上述两个模型进行重新估计。这一估计结果更为准确有效，且能和固定效应模型估计结果相互印证。此外，为考察性别差异效应和互补效应背后的形成机制，分别引入第三产业比重、从业人员人均资本量、地区生育率三大变量与女性从业人员占比和从业人员男女受教育年限差的交互项，再通过系统广义矩估计的方法对这些交互项的系数进行估计，并对结果进行分析；随后还在此基础上分别采用“性别多样性”和“男女从业人员高等教育占比之差”作为主要解释变量“女性从业人员占比”和“男女从业人员人均受教育年限差”的替代变量对机制分析的结果进行稳健性检验。
以汉诗英译为例看译者伦理博弈 ………………………………………………………… 姚婷婷 张 杰（1.70）
各指标数据的来源如下：女性从业人员占比(Female )来源于《中国劳动与就业统计年鉴》，其中2005年的数据来源于《中国劳动统计年鉴》，且2001—2004年数据通过《中国统计年鉴》中15岁以上人口女性占比与2005年女性从业人员占比的比例折算而来，这样处理的原因是2005年之前《中国劳动与就业统计年鉴》的名称为《中国劳动统计年鉴》，且2004年之前《中国劳动统计年鉴》中没有反映从业人员性别比例的数据；同样地，男女从业人员人均受教育年限差(Ged )2006—2016年的数据来自各省级区域历年《统计年鉴》，2001—2005年的数据通过人口数据与2006年该指标数据的比例折算而来。市场化指数(market )2001—2014年的数据来源于王小鲁等(2017)的《中国分省份市场化指数报告(2016)》[29]，2015—2016年的数据通过固定资产投资中非国有比重与2014年各省级区域的市场化指数加权估计所得。其余指标测算所用的基础数据均来源于《中国统计年鉴》。各变量的描述性统计分析见表1。
表1 变量描述性统计
五、实证结果与分析
(一)性别数量结构对经济增长效率的影响
性别数量结构对经济增长效率的影响结果见表2：列(1)、列(3)分别为固定效应估计和系统广义矩估计方法下，仅纳入女性从业人员占比和其余控制变量对经济增长效率影响效应的估计结果。结果均显示，女性从业人员占比的系数显著为负，以系统广义矩估计结果为准具体为-0.445 4；这说明中国两性劳动力对经济增长效率的贡献存在显著的性别差异效应，具体为女性劳动力对增长效率的贡献平均要低于男性44.54个百分点。列(2)、列(4)分别为在列(1)、列(3)对应模型的基础上，进一步放入女性从业人员占比平方项的估计结果。结果显示，女性从业人员占比的系数显著为负的同时，其平方项的系数显著为正；同样以系统广义矩估计结果(列(4))为准，女性从业人员占比及其平方项的系数分别为-2.961 8和2.869 5。这说明，现阶段中国劳动力性别数量结构的变化对经济增长效率具有显著的影响，具体为性别数量结构变化过程中女性比例的增加对增长效率的影响呈“U”型关系，并且经计算极值点为51.6%，即女性劳动力比重小于51.6%时，女性比重增加引起的异性差异效应大于女性比重增加引起的异性互补效应，异性差异效应占据主导地位进而降低了增长效率；当女性劳动力比重超过51.6%后，女性劳动力比重增加带来的异性互补效应大于差异效应，互补效应占主导地位进而促进经济增长效率的提高。
表2 劳动力性别结构对地区全要素生产率的影响效应
表2(续)
注：*、**、***分别表示对应变量的回归结果在1%、5%、10%的显著水平下显著，括号中的数据为对应的t 值数或z 值(t /z )。
(二)性别质量结构对经济增长效率的影响
两性人力资本差异为劳动力性别质量结构的反映变量，其对经济增长效率的影响见表3：列(1)、列(3)分别为固定效应和系统广义矩估计方法下，仅纳入从业人员男女人均受教育年限差(两性人力资本差异的衡量指标)和其余控制变量对经济增长效率影响的估计结果，结果显示，男女人均受教育年限差的系数均为负且不显著；接着，进一步在列(1)、列(3)的基础上加入男女人均受教育年限差的平方项，估计结果(见列(2)、列(4))显示，男女人均受教育年限差的系数显著为负，其平方项的系数显著为正，以系统广义矩估计的结果(列(4))为准，分别为-0.050 9和0.035 9。这说明，现阶段中国以两性劳动力人力资本差异衡量的劳动力的性别质量结构，对经济增长效率具有显著影响，且男女人力资本差异对经济增长效率的影响效应呈非线性的“U型”变化趋势，极值点约为0.71年，即男女劳动力的人均受教育年限差小于0.71年时，经济增长效率会随人均受教育年限差的增大而减小；人均受教育年限差超过0.71年时，经济增长效率随人均受教育年限差的增大而增大。出现这种现象的原因可能是，宏观经济中两性劳动力之间的人力资本也存在差异和互补两种效应，且互补效应可能更多地出现在人力资本水平相匹配的两性之间；具体为，两性劳动力间人力资本差异较小(即Ged 小于0.71年)时，异性人力资本的互补效应会发挥更大的作用，此时在劳动力数量结构不变的前提下，经济增长效率会随性别间人力资本差异的缩小而增大；当两性间的人力资本差异较大(即Ged 大于0.71年)时，异性之间的人力资本可能很少甚至不发生互补效应，此时异性间人力资本的差异效应可能对经济增长效率起主导作用，即在两性劳动力数量结构不变的前提下，增加等量人力资本在男性劳动力身上会形成比女性更大的增长效率，进而使得两性间的人力资本差异对增长效率具有促进作用。
表3 劳动力性别人力资本差异对地区全要素生产率的影响
表3(续)
注：*、**、***分别表示对应变量的回归结果在1%、5%、10%的显著水平下显著，括号中的数据为对应的t 值数或z 值(t /z )。
(三)各控制变量对经济增长效率的影响
同样以系统广义矩估计的结果为准，表2和表3中的结果均显示：全要素生产率一阶滞后变量(L .TFP )的系数显著为正，均约为0.5，这说明经济增长效率的变化存在较大的动态延续性，具体为经济增长效率变化的50%来自其上一年度变化的延续性影响。市场化指数(Market )和研发与创新效率(Inefficy )的系数显著为正，这说明市场竞争强度和研发创新效率对地区增长效率具有促进作用；这一作用背后的逻辑可能是，研发和创新效率不变的情况下，市场竞争强度会驱使市场参与主体(尤指企业)提高研发和创新投入，进而推动技术进步和增长效率提升；等量研发和创新投入在创新效率高的地区会引起更大的技术进步和增长效率提升。此外，从业人员人均资本的系数在表2中显著为负，在表3中也为负但不显著。这说明，现阶段中国大部分地区在粗放型投资作用下提高的劳动力人均资本可能在一定程度上不利于增长效率的提升。
六、机制分析及其稳健性检验
(一)机制分析
劳动力性别结构影响地区增长效率的根源在于两性劳动力之间的生产率存在系统性差异。如文献综述部分所述，这种差异主要体现在三个方面：一是男女之间存在生理和体力方面的差异，男性在体力和精力方面都普遍优于女性；二是社会家庭分工方面存在巨大差异，“男主外，女主内”的传统分工思想使女性劳动者在生育子女后会承担更多的家务劳动和家庭照料工作；三是工作偏好、竞争和风险态度方面的差异，男性更愿意从事高风险和强竞争的工作。本研究对象为宏观地区层面性别差异对经济增长效率的影响效应；因此，无对应数据很难识别个人特征对经济增长效率的影响。鉴于此，本文从产业结构、资本水平和男女社会家庭分工的角度来分析造成异性差异效应和互补效应的内在机制。
为了检验两性劳动者间体力和生理方面差异对异性差异和互补效应的影响机制，引入地区层面的劳动力产业结构分布变量(第三产业的劳动力占比，用Three 表示)和资本变量(劳动力人均资本存量，用Cap 表示)，分别考察其对异性差异和互补效应的影响。传统产业分工理论将宏观经济分为农业、工业和服务业三大产业，且三大产业对劳动者体力的要求由第一、二、三大产业逐次降低，即劳动者的体力和生理特征对其劳动生产率的影响程度在第一、二、三产业中逐次递减；与此同时，在任何地区和劳动场所，机器设备的引入会提高劳动生产过程的机械化和自动化程度，进而也会在一定程度上降低劳动者体力和生理特征对其劳动生产率的影响；此外，为检验社会家庭分工因素对异性差异和互补效应的影响机制，引入地区层面的生育率变量(用Rp 表示)，以考察生育子女数量对异性差异效应和互补效应的影响。社会家庭中“男主外、女主内”传统两性分工模式，使女性在生育子女之后会将更多的精力和时间投入家庭，其在工作中投入的时间和精力将普遍低于男性；这些将导致女性劳动者的生产率普遍低于男性，且企业雇佣高技能女性时可能面临比男性更高的成本。
具体地，分别引入Three 和Cap 与两大主要解释变量的交互项(即Female ×Three 、Female ×Cap 、Ged ×Three 和Ged ×Cap )，可以考察劳动者体力和生理因素对异性差异效应和互补效应的影响；另外，引入生育率分别与两大主要解释变量的交互项(即Female ×Rp 和Ged ×Rp )可以考察社会家庭分工因素对异性差异效应和互补效应的影响。通过上述交互项的引入可以识别性别结构影响地区经济增长效率的内在机制。估计结果见表4，Female ×Three 和Female ×Cap 的系数均显著为正，这说明体力和生理因素是造成女性从业人员劳动生产率普遍低于男性的主要原因，且随着劳动过程中体力和生理因素重要性的降低，影响经济增长效率的性别差异效应会逐渐减小；Female ×Rp 的系数显著为负，说明生育率越高的地区女性劳动者的劳动效率越低；这意味着社会家庭分工因素是产生异性差异效应的又一重要原因，女性的家庭责任越重，其劳动效率越低。另外，Ged ×Thre e和Ged ×Cap 的系数均显著为负说明，随着工作性质对劳动者体力和生理因素要求的降低，以两性人力资本差异衡量的劳动力性别质量结构对经济增长的影响效应会减小；由于两性人力资本差异与生育率交互项(Ged ×Rp )的系数不显著，所以在表中未列出，这说明没有明显的证据表明社会家庭分工因素会影响到两性人力资本差异对增长效率的影响效应。
表4 产业结构、资本水平和生育率对劳动力性别结构效应的影响
表4(续)
注：*、**、***分别表示对应变量的回归结果在1%、5%、10%的显著水平下显著，括号中的数据为对应的t 值数或z 值(t /z )。
(二)稳健性检验
为了对上述检验结果进行稳健性检验，借鉴加内罗等(Garnero et al.,2014)[30]的做法，分别用从业人员性别多样性(用Diversity 表示)(2) 性别多样性指标的计算公式为Diversity =Female ×Male ，其中Female 和Male 分别为女性和男性从业人员比例；该指标反映了地区从业人员的性别平衡程度。和男女高等教育占比差(用Mjf 表示)，替代女性从业人员占比和男女从业人员人均受教育年限差，对上述问题进行重新考察。结果见表5，其中列(1)—列(3)的结果显示，Diversity 系数显著为负，Diversity ×Thre e和Diversity ×Cap 的系数均显著为正，Diversity ×Rp 的系数显著为负。这一结果再一次印证了劳动力性别结构中异性差异效应的存在，即现阶段女性劳动力对增长效率的贡献普遍低于男性，并且劳动者的体力、生理因素和社会家分工是形成这种差异的主要原因。此外，列(3)、列(4)的结果显示，Mjf ×Three 和Mjf ×Cap 的系数均显著为负，Mjf ×Cap 系数不显著(所以未列出)。这也再一次印证了体力和生理特征是两性人力资本差异效应的主要影响因素的同时，没有明显的证据表明社会家庭分工因素会影响劳动力的人力资本差异效应。上述结论与机制分析部分的结果一致。
表5 产业结构、资本水平和生育率分别对劳动力性别结构效应影响的稳健性检验
表5(续)
注：*、**、***分别表示对应变量的回归结果在1%、5%、10%的显著水平下显著，括号中的数据为对应的t 值数或z 值(t /z )。
七、结论
俗话讲“男女搭配，干活不累”。这句话在宏观经济中的含义为，合理的劳动力性别结构会增进经济增长效率。然而，“男女搭配，干活不累”的实现存在一个前提：即两性劳动力的异性互补效应要大于差异效应；否则“男女搭配，干活不累”可能会变成“男女搭配，干活更累”。 本文以冯·西蒙斯(2015)[23]的求偶行为理论为基础，在两性劳动力间存在人力资本差异、劳动竞争仅为男性求偶方式等假设下，得出一系列有关劳动力性别结构通过异性互补效应和差异效应影响地区经济增长效率的推论；然后，基于中国2001—2016年的省级面板数据，分别采用固定效应和系统广义矩估计的方法，考察了劳动力性别结构对地区经济增长效率的影响情况，并得出如下基本结论：
第一，现阶段中国劳动力性别数量结构变化过程中，女性比重的增加对经济增长效率的影响呈“U”型变化趋势。当女性劳动力比重低于51.6%时，由数量结构变化引起的异性差异效应大于互补效应，即两性劳动效率的系统性差异引起的女性比重增加后经济增长效率的下降幅度超过增加女性比重后两性互补作用对增长效率的提升幅度。因此，此时性别数量结构变化过程中女性比重的增加会在整体上降低地区的经济增长效率。持续增加女性劳动力比重直至超过51.6%后，两性劳动力的性别互补效应将大于差异效应，即女性比重增加后两性互补作用对增长效率的贡献将超过女性劳动效率系统性偏低引起的增长效率下降。因此，此时性别结构变化过程中女性比重的增加会在整体上提高地区的经济增长效率。
第二，以两性人力资本差异衡量的劳动力性别质量结构对增长效率的影响效应亦呈“U”型变化趋势。现阶段中国两性劳动力的人力资本差异(即男女从业人员人均受教育年限差)对经济增长效率影响变化的临界点0.71年；当两性劳动力的人力资本差异小于0.71年时，经济增长效率随两性人力资本差异的增大而减小；当两性人力资本差异大于0.71年时，经济增长效率随着教育年限差异的增大而增大。这可能是因为，临界值为0.71年以下，异性人力资本的互补效应会发挥更大的作用，此时劳动力数量结构不变的前提下，经济增长效率会随性别间人力资本差异的缩小而增大；临界值0.71年以上，两性人力资本差异过大导致两性劳动者之间很少，甚至不发生互补效应，此时异性间人力资本的差异效应可能对经济增长效率起主导作用，即在两性劳动力数量结构不变的前提下，增加等量人力资本在男性劳动力身上会形成比女性更大的增长效率，进而使得两性间的人力资本差异对增长效率具有促进作用。
第三，体力、生理因素、传统社会家庭分工思想和生育是造成女性劳动力生产率普遍低于男性的主要原因。随着第三产业劳动力比重和劳动力人均资本存量的增加，即随着劳动过程中体力和生理因素重要性的降低和机械化、自动化程度的提高，地区增长效率的性别差异效应会逐渐减小。此外，即使破除“男主外，女主内”的传统分工思想，生育行为也会降低女性的生产率，使她们面临“职业天花板”现象。另外，增长效率的变化存在较大的动态延续性，具体为增长效率变化的50%来自上其上一年度变化的延续性影响。
原材料化学成分、力学性能、非金属夹杂物级别、脱碳层深度、索氏体含量等均符合GB/T24238—2009标准技术要求。
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Does Labor ’s Gender Structure Affect Efficiency of Economic Growth ? —Explanation of “A Mix of Jacks and Jills Makes a Tough Job a Breeze ”
MENG Wangsheng
(Gansu University of Political Science and Law,Lanzhou 730070)
Abstract :As the common saying goes，“A mix of Jacks and Jills makes a tough job a breeze.” The gender structure of the labor force has an important impact on the efficiency of economic growth.Under the assumption that there are differences in human capital between female and male and labor competition is the only way of male courtship,this paper firstly draws a series of inferences about how the gender structure of labor force influence on the efficiency of economic growth.Then,using provincial panel data in China from 2001 to 2016,it empirically examines the impact of gender structure on economic growth efficiency.It is found that,in the process of the change of labor force structure in China,there is a distinct U-shaped curve relation between the proportion of the female labor force and economic growth efficiency,and between the intersexual differences in human capital and economic growth efficiency.Moreover,physiological factors,traditional social family division of the labor and fertility rate are the main reasons for the gender difference effect of labor force on economic growth efficiency,and with upgrading industry and improving the automation of the labor process,the gender difference effect of the labor force on economic growth efficiency will gradually decrease.In addition,the efficiency of economic growth has a certain dynamic continuity.
Keywords :labor force;gender structure;courtship behavior;economic growth;total factor productivity
DOI： 10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2019.09.003
收稿日期： 2019-03-28
基金项目： 2019年甘肃高等学校创新能力提升项目“新时代甘肃绿色经济增长效率提升研究：路径、经验与启示”；兰州市哲学社会科学规划项目(19-021E)
作者简介： 孟望生 甘肃政法大学经济管理学院副教授，兰州，730070。
作者感谢匿名审稿人的评审意见。
中图分类号： F061.2
文献标识码： A
文章编号： 1000-7636(2019)09-0039-15
责任编辑：姜 莱