中国城镇人口失业持续时间的性别差异，本文主要内容关键词为：中国论文,持续时间论文,城镇论文,差异论文,人口论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、研究背景
1997年以来，中国政府提出了“三年解困”的目标，中国国有企业经历了大规模的所有制改革。国有企业的深化改革结束了延续几十年的企业固定用工制度，大量工人下岗。公有部门的改革是市场经济发展的要求，但是以往经验研究的结果显示，女性承担了更高比例的改革成本。Appleton,et.al.（2002）的研究发现女性更容易失业并且更难在私有企业中找到工作，结果女性必须面对更高的失业率（Zhang Juwei,2003）和更长的失业持续时间（杜凤莲，2004）。女性就业状况的恶化会引起一系列不良后果，首先，失业是中国城市贫困的最主要根源，女性就业状况的恶化使得城市贫困女性化成为可能；第二，经验研究显示，提高女性在家庭收入中的份额会提高家庭在儿童教育、健康和营养方面的支出（世界银行，2001），所以，女性就业状况的恶化不仅影响自己的福利水平，还会影响到整个家庭、特别是儿童的福利水平。但是，这种性别分割以及后果并未引起经济学家和政策制订者的重视。
本文试图在工作搜寻理论和持续数据模型的基础上，利用中国国家统计局2003年的失业、再就业专项调查数据来分析决定不同性别失业持续时间的因素，并回答以下问题：（1）决定不同性别失业者失业持续时间的因素是什么？（2）性别间失业持续时间的差异在何种程度上可以由失业者的个体特征差异解释，在何种程度上可以由性别本身的差别以及不可观测因素来解释。本文结构大致如下：第二部分是理论框架，第三部分是数据、描述性统计特征与计量方法，第四部分是失业持续时间的性别差异分析，第五部分是对不同性别失业持续时间的分解，第六部分是结论。
二、理论与实证分析框架
由于失业持续时间数据的右连续特征，在计量上把对失业持续时间的分析转化为求条件概率，即失业者个体i在失业持续时间持续了t期之后，在时期（t，t＋dt）内脱离失业状态的概率，该概率取决于以下两个概率：第一，失业者个体在（t，t＋dt）时期内得到工作机会的概率；第二，这样的一个工作机会被失业者接受的概率。失业者个体在（t，t＋dt）时期内实现再就业的概率由劳动力的需求和供给共同决定，大致与以下五类因素有关：
第一，劳动者的人力资本特征，包括工作经验、教育程度、健康状况以及是否是党员等。由于企业愿意雇佣人力资本水平较高者，加之具有较高人力资本水平的劳动者具有更高的搜寻效率，所以，人力资本水平高者获得工作机会的概率也更高些。但是人力资本水平高者往往保留工资水平也越高，从而接受工作的概率就低一些。
第二，劳动者家庭特征，包括婚姻状况、孩子的年龄、家庭其他成员的就业状况以及家庭月财产收入等。拥有未成年孩子的失业者，特别是女性，其再就业的机会成本更高从而降低再就业概率，但是，拥有未成年孩子会增加家庭收入压力，从而提高失业者工作搜寻强度。一个家庭中有两个以上成员失业会因为经济压力而提高失业者的工作搜寻强度、降低保留工资而提高再就业概率，同时也会因降低该家庭成员寻找工作的信心而降低失业者再就业概率。家庭月财产收入越高，失业者购买闲暇的能力越强，再就业概率就越低。
第三，地方劳动力需求状况，包括劳动力所在地区的经济增长速度、产业结构以及失业率等。一般而言，经济增长速度对就业具有拉动作用，但是蔡昉等（2003）根据对就业弹性的估计发现，90年代以后经济增长对就业的拉动作用较小。一个地区的产业结构对就业率也有影响，一般而言，如果一个地区第三产业比例较高，那么，劳动力的就业问题就相对容易解决。一个地区的失业率反映了该地区劳动力市场的供求状况，失业率越高，该地区的劳动供给相对于需求就越丰富，从而再就业概率就会越低。
第四，信息因素。失业者可以通过劳动力中介机构、政府、亲戚朋友、自己走街串巷等获得信息，劳动者的工作搜寻渠道越多，亲戚朋友越多，失业者得到的就业信息就越多，从而获得工作机会的概率就会提高。
第五，失业救济金、失业前收入等因素。失业救济金是再就业的机会成本，所以失业救济金水平越高，保留工资水平也越高，失业者接受工作的概率就越低。失业前收入越高，失业者购买闲暇的能力就越高，从而失业者的工作搜寻强度就越低；失业前工资越高，失业者保留工资也越高，从而失业者接受工作的概率就越低。
由于社会习俗以及性别在家庭、社会中的不同分工，以上因素对不同性别失业者再就业概率的影响往往不同。
我们使用duration模型来分析决定失业持续时间的因素并对这种性别差异进行比较，关于duration模型的文献，参见Nickell,1979; Lancaster,1979; Naren dranathan et.al.,1985; Meyer,1990。本文使用了Narendranathan et.al.（1985）的分析方法，假设失业持续时间服从威布尔（Weibull）分布，从而机会函数为：
h［X[,i]（t），t］＝exp［X（t）′β］αt[α－1]，α＞0 （1）
其中，β[,i]是变量X[,i]（t）所对应的系数，α是时间依存系数，X[,i]（t）为解释变量，包括失业者个人特征、家庭特征、地方劳动力需求状况、工作搜寻途径以及失业救济金等五类因素。如果失业持续时间服从威布尔分布，则失业者预期失业持续时间为：
为标准的伽马分布函数 （2）
三、数据与描述性统计特征
本文所使用的数据来源于中国国家统计局城市社会经济调查总队于2003年11月至12月进行的《城镇居民再就业状况调查》和《城镇居民失业状况调查》：《城镇居民再就业状况调查》的调查对象是近3年有过失业经历，但目前已经再就业的人员，样本为1008个；《城镇居民失业状况调查》的调查对象是目前尚处于失业状态的人员，样本数为1565个。样本的抽取方法是在中国的六大经济区中抽取17个省市，分别为北京市、天津市、河北省、山西省、辽宁省、吉林省、黑龙江省、江苏省、安徽省、河南省、广东省、湖北省、重庆市、四川省、云南省、贵州省、甘肃省。除了北京、天津、重庆3个直辖市以外，其它每个省份都按照大、中、小分层抽样原则分别抽取3个城市，加上3个直辖市，一共调查了45个城市，这45个城市的调查对象是中国国家统计局城市调查总队的城市调查（UHS）住户。本项专业调查所包括的指标，除了再就业者和失业者的失业持续时间以外，还包括以下指标：一是失业者的个人和家庭特征，例如年龄、性别、教育程度、身体健康状况、婚姻状况、所属党派类型、工作搜寻途径、失业前的收入以及家庭其他成员就业、家庭收入状况等；二是再就业者和失业者的职业、行业特征，例如被调查者失业前所从事的职业类型、职业性质、所属行业、所属企业的所有制性质以及离开原有单位的原因等；三是被调查者的社会救济以及失业期间收入等。在2573个调查样本中，扣除失业持续时间为0、失业持续时间缺失、在1998年以前失业以及失业① 期间打工收入过高者②，剩余2102个样本。调查结果显示，近70％的失业者来源于破产或者亏损企业，从而绝大多数失业者均为非自愿失业者。
为了反映失业者的宏观需求环境，本文引入了3个宏观变量——地区经济增长率、各地区第三产业比重和地区失业率。各地区经济增长率和第三产业比重计算到市，数据来源于2003年《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。鉴于中国政府所公布的城镇登记失业率的局限性，本文利用调查数据推算了分省失业率。③
根据2003年的专项调查数据，我们发现，中国城镇失业的特点是：失业人口的再就业率低、女性占失业人口的比例高、平均失业持续时间长以及女性的平均失业持续时间更长等。中国城镇失业人口按就业状况和性别的失业持续时间分布见表1。
表1 中国城镇失业人口的失业持续时间，2003
按就业状态近三年有过失业经历者（1） 再就业者（2） 目前仍处于失业状态者（3）
观测值2102 881 1221
百分比（％）
100 41.9158.09
平均失业持续 17.6713.2920.82
时间**（月）（15.82）*（12.42）*（17.21）*
按就业状态和
性别 男 女 男 女 男 女
观测值8651236386495 479 741
百分比（％） 41.17 58.83
43.81 56.19
39.26
60.74
分性别失业持 16.22 18.68
11.88 14.39
19.72
21.55
续时间**（月） （15.42）* （16.03）* （11.89）* （12.72）* （16.98）* （17.33）*
注：数据来源：2003年城镇居民《失业、再就业专项调查》，在专项调查中，失业被定义为上一周的有酬工作时间不超过1小时。所有数据包含的样本的年龄区间是，男性16—60岁，女性16—50岁；**分性别持续时间中，除了再就业者以外， 其他的平均再就业时间都是到调查时间止的平均时间，而不是真实的失业持续时间；*括号内数字为标准差。
在表1中，按照就业状态来看，在近三年有过失业经历的2102人中，已经实现再就业的人数为881人，仅占有过失业经历人口总数的41.91％，不足1／2。在总失业人口中，女性占到了绝大多数，为58.83％；而女性的再就业比例又低于男性，在再就业者人群中，女性所占比例为56.19％，低于女性所占失业人口的比例2个百分点以上；从平均失业持续时间来看，在近三年有过失业经历的范围内，男性的平均失业持续时间比女性低2.46个月。以上的比较说明，女性比男性的失业比例更高，再就业比例更低，失业持续时间更长。
表1直观地说明了女性在劳动力市场上所处的不利地位，但是我们并无法知道这种不利地位究竟是由女性失业者个体的人力资本差异引起的还是由性别差异引起的，表2分性别列举了失业者的个人特征、家庭特征以及失业期间收入状况。
从表2可以看出，在个人人力资本特征方面，与女性失业者相比，男性失业者的平均受教育年限低，平均工作经验长。在个人和家庭收入方面，从失业前平均月收入、家庭月财产收入和家庭其他成员收入方面来看，平均而言，男性是主要的家庭收入来源。从表2中的离散型变量特征来看，男性失业者中党员的比例更高，男性已婚并且目前有配偶的比例比女性低，身体健康者的比例比女性低。从家庭人口特征来看，男性有23岁以上孩子的比例更高。而女性有上中小学孩子的比例更高。工作搜寻途径的分配上，男性与女性没有太大差异。
表2 近3年有过失业经历者个人特征和人力资本的性别差异
男性女性女性与男性平均值之比
连续性变量平均值 标准差 平均值 标准差
教育年限1 11.16
2.3211.26
2.101.01
工作经验 21.65
11.27
19.72
8.340.91
失业前月收入（元）702.33 496.44 541.50 260.92 0.77
家庭其他成员收入（元）632.05 677.62 981.84 775.42 1.55
家庭月财产收入（元） 360.77 642.14 250.57 696.04 0.69
月失业救济金（元）82.22
82.42
77.62
78.07
0.94
离散性变量（％）
党员％3
0.142
0.350
0.089
0.285
0.83
已婚％4
0.776
0.418
0.884
0.320
1.14
健康％5
0.877
0.328
0.889
0.314
1.01
家庭人口特征（％）
没有孩子 10.88
12.86
1.18
有0—6周岁的孩子7 3.367.772.29
有7—18岁孩子 28.36
39.89
1.40
有19—22岁孩子18.29
18.37
1.00
有23—28岁孩子21.53
9.630.44
有28岁以上孩子17.59
11.49
0.65
工作搜寻途径（％）
政府 16.99
17.15
1.01
市场中介 2.662.831.04
亲戚朋友 43.82
43.69
0.99
自己 31.10
31.80
1.022
其他 5.434.530.833
注：1.这里的教育年限为连续变量，以年为单位，小学及其以下为6，初中＝9，高中（中专、技校）＝12，大专＝15，大学＝16，研究生＝19；2.这里的年龄指周岁，工作经验为年龄－6－教育年限－失业持续时间，因为失业期间并没有工作经验积累，所以工作经验并不随着失业持续时间而变化；3.党员是指是否为共产党员；4.已婚是指已婚且目前有配偶；5.健康是指身体健康状况至少和正常人一样好。
四、失业持续时间的性别差异分析
为了直观反映不同性别再就业概率的差异，本文首先利用非参数估计方法画出分性别的Kaplan-Meier生存函数，见图1。
从图1可以发现，男性和女性的未就业概率存在着显著差别，在各种失业持续时间水平上，男性的未就业概率一直低于女性。但个人特征、家庭特征、地区宏观经济环境以及有关再就业政策对男性和女性再就业的影响究竟有什么不同， 不同性别失业者对中国政府所实施的就业政策反应有何不同？到目前为止，我们还不能对这些问题进行回答。本部分将利用Weibull参数估计方法对这些问题一一进行分析。分性别的持续数据模型见表3。
图1 分性别Kaplan-Meier生存估计
（gender＝0表示男性，gender＝1表示女性）
从所有样本的回归方程中，我们发现女性的再就业概率仅仅相当于男性的62％，反映个人人力资本特征的主要变量，例如工作经验（以年龄表示）、教育年限、身体健康状况、是否是党员对再就业概率的影响显著为正，但是这些因素对不同性别失业者的影响程度有所不同，工作经验对不同性别失业者的再就业都具有显著的正向作用，但是对男性的作用程度更高、更显著。而教育年限对不同性别的影响差异就更大一些，平均而言，受教育程度每提高1年，男性的平均再就业概率只提高4％，且在统计上不显著，而女性则提高16％以上，且在统计上是显著的。身体健康者更容易实现再就业，但健康男性实现再就业概率更高，这也许是因为男性从事的工作更需要力气。是党员的失业者更容易实现再就业，但对女性的作用更高、更显著。总之，教育程度、党员对女性再就业的信号作用更显著，但是女性的工作经验并没有得到很好回报。
失业者家庭特征对失业者再就业的机会比率有重要影响：已婚且目前有配偶的男性再就业概率比单身男性高，而已婚女性再就业机会比率却降低，但这种变化在统计上不显著近。孩子因素对再就业影响在总体上不显著，对女性而言，与没有孩子相比，在孩子大学毕业之前，女性再就业概率提高，说明扶养孩子的收入压力对女性再就业行为的影响程度更高。
表3还告诉我们，不同性别失业者失业前月收入显著降低其再就业概率，具体地说，失业前对数月收入每增加1元，男性和女性的再就业概率分别降低17％和26％。失业前收入从两个方面降低再就业概率：一个是失业前收入越高，失业者的保留工资就越高，从而影响失业者接受工作的概率；另一方面，失业前收入越高，失业者购买闲暇的能力也越高，搜寻强度下降，从而获得工作的概率就越低。家庭财产收入对不同性别失业者再就业概率的影响方向不同，家庭财产收入降低了男性再就业概率，但是却提高了女性再就业概率。
家庭中至少还有一个其他成员失业的失业者实现再就业的机会比率大大降低，这是因为当一个家庭中有两个以上失业者时，整个家庭的社会网络资源减少，从而搜寻成本加大，另外，一旦一个以上家庭成员同时失业，劳动力再就业的信心可能就会受到打击，这样，失业者的工作搜寻强度往往会下降。这个结论与Li Shi et al（2001）的结论不同，他们认为在一个家庭中，如果夫妻双方都出现失业，失业者再就业概率会提高6.1％，解释为在一个家庭中出现两个以上失业者时，整个家庭的支付能力会大大下降，这时，失业者不仅会提高搜寻强度，而且会降低保留工资，从而再就业概率上升。对这一差距的解释可以结合下面对工作搜寻途径的分析。
表3 分性别duration模型
总体男性
女性
变量 Hazard ratio
t-ratio Hazard ratio t-ratio Hazard ratio t-ratio
性别 0.622***
-4.87 —— — —
工作经验 1.103***
3.96 1.100***
3.28 1.037 1.17
工作经验平方 0.998***
-3.240.998***
-3.071.000 -0.16
教育年限 1.119***
4.83 1.041 1.58 1.161*** 5.61
健康状况 1.754***
3.62 2.034***
3.53 1.505*** 2.23
党员 1.494***
3.13 1.196 1.12 1.587*** 3.26
婚姻 0.807 -1.251.023 0.10 0.745 -1.46
Log（失业前收入）0.766***
-5.500.828***
-3.950.739*** -5.90
Log（其他成员收入） 0.971* -1.700.980 -1.010.964*-1.61
有0—6岁孩子比例 1.429 1.62 1.097 0.28 1.514*1.75
有7—18岁孩子比例1.182 1.16 1.297 1.35 1.174 0.98
有19—22岁孩子比例
0.989 -0.070.936 -0.311.077 0.43
有23—27岁孩子比例
0.800 -1.260.982 -0.080.733 -1.35
有28岁以上孩子比例
0.788 -1.340.923 -0.370.814 -0.93
有1个以上失业者比例 0.106***
-4.810.126***
-2.900.107*** -3.80
Log（财产收入） 0.987 -0.830.967* -1.731.008 0.47
地方失业率
0.980 -1.200.984 -0.750.981 -0.97
第三产业比重 0.996 -0.560.979**-2.261.006 0.69
地方经济增长率
1.002 0.08 0.999 -0.021.004 0.13
市场 1.245 0.75 1.597 1.17 1.118 0.32
亲戚朋友 1.873***
4.57 2.319***
4.34 1.402**
2.14
自己 2.176***
5.41 1.971***
3.36 1.864*** 3.93
其他 1.335 1.25 1.557 1.46 0.972 -0.10
Log（失业救济金）0.886***
-6.050.892***
-4.850.899*** -4.75
a1.0390*-1.750.8997**
-2.550.993 -0.20
Log likelihood
-2138.79-918.11 -1196.39
P value 0.000.000.00
Number of obs. 2,071
850 1,221
注：***，**，*分别表示在1％，5％，10％的水平上显著。经检验，总体回归方程中存在着不可观测异质性，而分性别回归方程中不存在不可观测异质性。孩子年龄变量、工作搜寻途径变量的参照组分别为没有孩子和依靠政府寻找工作。
在工作搜寻途径的分析中，我们发现，与依靠政府找工作相比，男性通过其它途径找到工作的机会比率都提高了，特别是通过亲戚朋友和自己找到工作的概率分别提高了1倍多和接近1倍，并且在统计上是显著的。就工作搜寻途径而言，女性状况与男性有所不同，女性通过社会网络（亲戚朋友）和自己努力寻找工作使得再就业的机会比率增加，但增加的幅度大大低于男性，而且，女性找到工作的最主要途径是依靠自己，其次才是亲戚朋友。工作搜寻途径主要依靠社会网络和个人的这个结论与Appleton et al（2002）也不同，他们认为通过失业者的社会网络和自己实现再就业的概率要显著低于通过政府实现再就业的概率，或者说，政府是实现再就业的主渠道。其他家庭成员失业状况和工作搜寻途径对再就业概率影响的不同结果说明了2000（Li Shi和Simon Appleton等两篇文献使用的是同一个数据，该数据是在2000年春调查的）年以来中国城镇劳动力市场的变化，即中国政府在劳动力市场上的作用逐步在弱化，而市场的作用还没有完全确立，失业者寻找工作主要依靠其社会网络和自己。在中国劳动力市场由政府管制向市场调节转变的过程中，社会网络起着非常重要的作用，鉴于中国家庭中“男主外、女主内”的传统分工，男性往往比女性具有更广泛的社会网络，从而女性失业者在寻找工作时需要承担比男性更高的搜寻成本，根据工作搜寻理论（McCall,1970），当搜寻成本达到一定程度时，劳动力就会放弃搜寻，所以工作搜寻成本过高不仅可以解释女性再就业概率低，还可以部分解释女性劳动参与率下降得更快。
整体而言，宏观经济变量对再就业概率的影响不是很显著，地区失业率越高，失业者再就业机会比率越低；第三产业比重越高，劳动者再就业机会比率越高；地区经济增长率越高，失业者实现再就业的机会比率越高，但是，除了第三产业比重对女性再就业概率影响显著为正以外，其它变量的影响在统计上都是不显著的。
从对表3的分析中，我们还发现失业者再就业概率对失业救济金的反应很敏感，但女性失业者对失业救济金的反应程度低于男性。
五、性别间失业持续时间差异的分解
从表3中，我们发现女性的再就业概率仅仅相当于男性的62％，而在表1中，我们已经发现女性失业者的平均失业持续时间比男性长。当然，这种预期失业持续时间的性别差距可能与失业者自身特征有关（表现为自变量的差异），也可能由再就业边际倾向引起（表现为系数的差异），在本部分，我们就对性别间的预期失业持续时间进行Oaxaca分解（Oaxaca，1973）。借鉴Oaxaca分解方程，女性和男性预期失业持续时间的差距可以表示为：
⑤ （3）
表示平均预期失业持续时间，Oaxaca分解把预期平均失业持续时间分解为两部分：一部分是性别间特征变量完全相同，但是这些变量对不同性别预期失业持续时间的影响系数不同，这部分差异是由系数差异引起的。构成失业持续时间差别的另一部分为各个变量对不同性别预期失业持续时间的边际影响完全相同，由于女性和男性的变量特征差别而导致的失业持续时间差异，这部分差别是由不同性别的个体特征所致。在duration模型基础上的Oaxaca分解结果见表4。
表4 性别间预期失业持续时间的分解
月 百分比（％）
性别间预期失业持续时间差距（月） 4.08
100
由系数差别引起的部分 10.57 259.00
由解释变量差别引起的部分 -6.50 -159.00
从表4可见，女性与男性的预期失业持续时间差异完全是由系数差异引起的，即如果女性的再就业行为和受到的需求约束、社会制度约束完全像男性一样，女性的失业持续时间会比男性还要低。
六、结论
从前文的分析中我们可以得出以下结论：首先，不同性别失业者再就业概率的差异很大，女性再就业概率仅仅相当于男性的62％。这种差异主要由以下几类因素引起：第一，女性的工作经验并没有像男性一样获得回报，可能的原因是，失业前的性别分割（女性主要集中于集体所有制企业、主要的职业是蓝领）使得女性缺乏人力资本积累。第二，生产制造业工人对体力有更高要求，从而更有利于男性就业。第三，性别间再就业后收入进一步扩大，从而女性接受工作概率下降。第四，工作搜寻途径对性别间再就业概率的影响差异很大，由于传统的“男主外、女主内”家庭分工，女性的社会网络与男性相比处于劣势，从而在以社会网络为主要工作搜寻手段的中国，男性的再就业具有明显优势。第二，通过对失业期间有收入者和无收入者的分性别预期失业持续时间分解，我们会发现在女性高于男性的预期失业持续时间中，100％以上是由系数差别引起的，换言之，无论是对于那些在失业期间有收入的人群，还是对于那些在失业期间没有收入的人群，如果女性在再就业中的行为像男性一样，那么，女性的预期失业持续时间会比男性低很多。这个结论从另一个角度说明性别间预期失业持续时间的差异主要是由劳动供给者、劳动需求者以及社会制度因素引起的。
以上结论的政策含义是，首先，政府应该缩小性别间的职业分割并缩小工资差距；其次，考虑到女性失业率高、失业持续时间长并对失业救济金的反应程度低，建议政府在提高失业救济金的覆盖面时优先考虑女性；再次，实施有效的职业培训，提高女性的人力资本水平。
注释：
① 本文所使用的数据为回顾性数据，其中包含了一部分失业持续时间过长的样本，为了减少异常值的影响，我们剔除了该部分样本。
② 失业期间打工收入过高者可以视为隐性就业，我们以再就业者的失业期间的最高打工收入为标准，高于这个数值的定义为隐性就业。
③ 计算方法如下：2003年17个省、市中45个城市的住户调查（UHS）一共包括45789个样本，剔除16岁以下以及16岁以上的在校学生和准备升学者、离退休人员、丧失劳动能力者、家务劳动者和其他非就业者后。劳动力人口为18576人。定义上个月劳动时间（即11月份）不足4个小时者为失业，上个月劳动时间超过或者等于4小时为就业，该指标并不是实际的失业率，而只是近似反映失业状况。
④ 预期失业持续时间（ED）也可以表示为
，本文表4的结果是公式（3）和该公式计算结果的简单算术平均值。