市场潜能加剧了性别工资不平等吗？，本文主要内容关键词为：潜能论文,不平等论文,性别论文,工资论文,市场论文，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。
随着改革开放向纵深发展，我国融入全球化的步伐明显加快，经济活动向东部沿海集聚的趋势日益明显，但与此同时，地区间收入差距和收入不平等也在持续扩大，在计划经济时代几乎被忽视的性别工资不平等问题日渐凸显，成为阻碍男女平等和收入公平的重要诱因（Gustafsson和Li，2000；王美艳，2005；李实和马欣欣，2006）。众多研究发现，市场潜能（Market Access）①成为影响中国地区间收入差距的重要因素，不过已有文献却在很大程度上忽略了其对性别工资差距的影响。性别工资差距扩大不仅有悖于社会公平，而且不利于国民经济的可持续发展。联合国千年发展目标报告（United Nations，2011）连续多年将促进男女平等、降低性别工资差距作为八大发展目标之一，并致力于改善女性的就业环境和工资待遇，但性别工资不平等的状况并未得到根本改观。那么，如何理解全球化背景下国内收入差距扩大这一现实？如何正确看待和应对我国的性别工资不平等问题？显然，回答这些问题对于当前深化我国收入分配体制改革具有重要意义。
大量基于新经济地理学的理论和实证文献已经确认了市场潜能对名义工资的影响，并且强调了前者对国内地区工资差距的扩大作用。Paillacar（2009）利用24年27个行业这一较为宏观的跨国样本，研究发现国外市场获得和内部市场获得、最终品市场获得和中间品市场获得，对工资差距的影响都十分显著，且存在国别差异。国内学者刘修岩等（2007）使用1998～2004年217个地级市面板数据，检验了市场潜能对工资水平有显著的正向影响，弹性系数的大小与多数以欧洲国家为样本的国外研究结论一致，即越是高市场潜能的地区，其工资水平就会越高。范剑勇和张雁（2009）基于1997年中国17个行业区域间投入产出表的数据，研究认为市场获得的差异是工资差距的重要原因，而其本身是劳动力流动不充分造成的。谢长青和范剑勇（2012）使用2005～2007年地级市数据，验证了外来人口引致市场潜能增加并导致区域工资上升的价格效应。除了上述研究外，还有一些研究从行业、省市层面也都验证了市场潜能或市场获得对地区工资差距的正向影响（赵曌等，2012）。进一步利用微观数据的研究则更为细致，Hering和Poncet（2006）使用了中国56个城市的1万名工人的调查数据，研究发现市场潜能对工人工资的弹性系数在0.058～0.084之间。Hering和Poncet（2010）利用1995年中国城镇住户调查数据（CHIP）进一步指出，较高的市场潜能促进了工资的增加，且高技能工人更能从较高的市场潜能中受益。Kamal等（2012）则利用1995年和2002年的CHIP数据更为详尽地证实了上述判断，并发现城市人口规模和城市生活成本等宏观变量对工资水平的影响并不显著。
上述研究为我们在新经济地理学框架下认识中国性别工资不平等提供了有益的借鉴，但遗憾的是仍有不少问题需要澄清：第一，已有研究大多集中在地区（县、市）层面或产业层面，对劳动力的性别、工作年限等个体特征重视不足，尤其是在新经济地理学框架下对性别工资不平等的研究极为少见。因此，考虑到经济地理因素对性别工资差异的外在冲击，利用新经济地理学的工资方程实证检验市场潜能对性别工资不平等的影响，显得十分必要。第二，基于宏观数据的研究始终无法回避内生性问题，即市场潜能影响工资的同时可能也存在工资对市场潜能的反作用。当然，考虑更多的微观个体特征和引入工具变量的估计可以有效解决内生性问题。第三，以往基于微观个体数据的实证研究所涵盖的城市样本尽管具有一定代表性，但仍有大量样本缺失②，且很少考虑样本选择偏差问题。为此，本文采用2005年全国1%人口抽样调查数据，并利用Heckman样本选择模型充分考虑样本选择偏差问题，同时基于再中心化影响函数回归（Recentered Influence Function Regression，简称RIF回归）的工资分解方法，从工资结构效应（Wage Structure Effects）和构成效应（或组成效应，Composition Effects）两个方面，更为细致地考察了各解释变量对性别工资不平等的影响差异。
一、模型设定及变量描述
1.理论模型
在新经济地理学基本模型的基础上，本文借鉴Fujita等（1999）、Hering和Poncet（2010）的方法，推导出包含城市宏观变量的个体工资计量方程。借鉴新经济地理学的基本假定下，根据D-S模型的CES效用函数③，可以得出地区j的消费者对r地区制造业产品的最优消费数量为：
那么，在考虑冰山运输成本的条件下，作为产品供给方的r地区面对的j地区的有效需求由下式决定：
式（2）中
反映了j地区的市场需求曲线的位置，表示各地区的制造业产品的市场需求容量，此处的有效市场需求是在考虑冰山运输成本后的真实需求。由此，根据Redding和Venables（2004）对两地区贸易方程的设定，可进一步将r地区和j地区间的总贸易量表示为：
显然，式（3）给出了一个估算双边贸易流量的基本引力模型，其中
测度了出口地区r的市场供给潜能。那么基于式（2）的有效需求函数，可以得出在开展贸易的条件下，r地区的代表性企业所面对的j地区消费者对其产品的总需求为各地区的有效需求加总，即为：
其中，j地区对r地区产品的有效需求之和构成了r地区的市场潜能
：
在上述市场供求关系分析的基础上，我们可以将垄断竞争市场中典型企业的利润函数表示为企业总收入减去考虑距离加权后的固定成本和可变成本
，即对于r地区而言：
进一步，结合Fujita等（1999）、Hering和Poncet（2010）的研究，假定在企业生产中仅投入劳动力一种生产要素，可将上述工资方程改写为：
其中，α和β分别代表典型企业固定和可变的劳动力需求，p和z分别代表劳动力的个体特征（受教育程度、性别和年龄等）和相应的回报率。需要指出的是，与大多数实证研究将此处的工资水平设定为地区平均工资不同的是，本文将更为细致地考察劳动力个体i的工资水平；显然式（7）为进一步分析不同个体特征，尤其是不同性别劳动力工资差异提供了一个基本分析框架。
由上述分析不难看出，影响劳动力工资水平（
）的因素主要有市场潜能（）、企业的劳动力需求量（α和β）和个体特征及其回报（p和z），即认为市场潜能更大的地区往往会提供更高的工资报酬，但这会受到个体特征差异和劳动力需求的影响。进一步引入性别因素后会发现，市场潜能与性别差异共同作用于工资水平，其影响的理论机制包括：第一，由式（5）可知，更高的市场潜能意味着较大的市场需求和较低的运输成本，从而吸引大量企业和要素流入并形成以出口导向型为主的产业集聚。尽管这为包括女性在内的全体劳动力提供了更多的就业机会，提高劳动参与率并推动工资上涨，但由于不同性别的就业结构存在差异，尤其是对大多数发展中国家而言，约有80%的女性集中于纺织服装、电子加工制造和服务业等④，所以市场潜能带来的集聚效应倾向于改善女性的收入状况，缩小性别工资差距。第二，市场潜能引发的拥挤效应会加剧产品市场和劳动力市场的竞争，在此情形下根据Becker（1971）的竞争抑制歧视理论，劳动力市场的性别歧视行为具有较高的代价且不可持续，出于对超额利润和竞争优势的追求，集聚区域的企业自然会减少歧视，从而降低性别工资不平等。第三，根据新经济地理学的标准结论，市场潜能引发的集聚会带来显著的技术外溢，促进了技能偏向型的技术进步和劳动生产率的提升，进而增加企业对熟练劳动力的市场需求，提升其工资回报，具体表现为式（5）中异质性劳动力（α和β两部分）需求比例的变化（Head和Mayer，2006）。那么，若此时女性平均技能低于男性，则加剧了性别工资不平等。由此可见，具有较高市场潜能的地区会提供更高的工资水平，但这种影响具有多重路径，且在不同性别群体中的分配并不均等。因此，为明确考察市场潜能对不同群体性别工资不平等的具体影响及其差异，仍需要进一步的实证检验。
2.计量模型设定与变量说明
根据前文的理论分析，我们将结合中国实际及微观调查数据的特点，首先给出本文实证检验的计量模型。为便于分析，将式（7）两端分别取对数可得：
进一步整理式（8），得到任一城市c中劳动力i的个体工资方程为：
其中，
，lnω表示小时工资对数。城市宏观变量包括：城市出口贸易开放度（trade）、人均GDP对数（Inagdp）和城市人力资本（lnhcapital）。个体特征变量包括：受教育程度（education）、婚姻状况（marriage，已婚为1，未婚为0）、年龄（age）、年龄平方（
）和所有制类型（国有单位为1，非国有单位为0）。
表示相应的控制变量，比如省会城市、港口城市、行业和职业类别等，
表示随机扰动项，
表示解释变量系数。对于这些解释变量的选取和指标测度，需要做如下说明：
（1）市场潜能。在经典的新经济地理模型中，市场潜能通常反映了规模报酬递增、市场需求的空间分布及贸易成本之间的空间相互作用，并表现为最终消费市场与企业生产之间的邻近关系（Krugman，1991）。基于此，本文将市场潜能视为在考虑经济地理因素下每个国内城市所面对海外、国内市场及其自身的潜在总需求（Kamal等，2012）。在指标测算中，现有文献（Harris，1954；刘修岩等，2007）没有考虑距离加权可能带来的估计偏误，本文借鉴Kamal等（2012）的方法，将Hering和Poncet（2010）基于贸易引力模型测算的距离权重引入市场潜能的估计，并首先将市场潜能分解为国内市场潜能（Domestic Market Access）和海外市场潜能（International Market Access），即有：
其中，国内市场潜能
衡量了城市c对国内其他城市及其自身的市场潜能，可进一步将其分解为城市c到省内其他城市
的市场潜能、到省外其他国内城市
的市场潜能及其自身的市场潜能三部分。具体可设定为：
等式（11）中，右侧第一项为城市c的GDP与其内部加权距离之比，衡量城市自身的市场潜能；第二项为城市c所在省份省内其他城市的GDP除以城市c到该城市的加权距离，衡量城市c与省内其他城市的市场潜能；第三项为省外其他国内城市的GDP除以城市c到该城市的加权距离，衡量城市c与省外其他国内城市的市场潜能。需要指出的是，城市内部距离利用公
计算可得，其中
表示城市c的辖区面积，（表示距离权重，根据Hering和Poncet（2010）的设定，此处取值为1.5⑤。
接下来，将国内任一城市c的海外市场潜能
设定为：
其中，j和p分别表示出口贸易伙伴和国内的港口城市。具体计算思路为：首先选取中国2005年前40大出口贸易伙伴国（或地区）的首都（或中心城市）作为海外城市样本⑥，将国内城市的海外市场距离分解为国内城市距其最近港口城市的距离
和各港口城市距贸易伙伴首都（或中心城市）的距离
之和⑦。对于港口城市的选取，则参照Lin（2005）的做法，选择广州、上海和天津三大港口作为国内城市企业进入海外市场的中间渠道；且港口城市内部距离的计算与前文一致。另外，对于直辖市的处理，本文将其各辖区合并作为整体考虑。最后，出口贸易伙伴的GDP和国内城市辖区面积数据分别来源于《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。
（2）其他城市变量。新经济地理学认为，规模报酬递增、非人力要素禀赋和人力资本外部化是企业集聚影响工资差异的主要机制。一般而言，出口开放水平较高、经济实力较强的地区，会吸引更多的企业和人才集聚。Head和Mayer（2003）也明确指出除市场潜能外，贸易引致型集聚同样是影响工资水平的重要因素；但影响路径并不完全一致，市场潜能主要通过要素价格和要素流动起作用，而贸易则主要通过贸易成本的传导机制产生影响，二者的结合丰富了新经济地理学对工资差异的解释。需要指出的是，非人力要素禀赋差异主要发生在省级或行业层面，城市层面的研究不需要刻意控制。为此，本文选取出口开放水平、人均GDP对数和城市人力资本水平来反映各城市要素资源的集聚程度。其中，出口开放水平以按当年美元与人民币中间价折算的城市出口额与城市GDP总额之比来表示，人均GDP对数以城市GDP总额与城市总人口之比的对数来表示，城市人力资本则按照Kamal等（2012）的方法，以各城市抽样调查样本中个体平均受教育年限的均值来表示。城市出口额和GDP数据来源于各城市统计年报和《中国区域经济统计年鉴》，汇率数据来源于《中国统计年鉴》，城市人力资本数据直接由人口抽样调查数据统计可得。
（3）个体特征及控制变量。结合Mincer（1974）工资方程对劳动力个体特征变量的设定，本文根据人口抽样调查数据提供的完整信息，主要选取受教育程度、年龄、年龄平方、婚姻状况和所有制类型等变量考察其对性别工资差异的影响。其中，受教育程度的差异是影响性别工资不平等的重要因素，根据研究需要并考虑到大专文凭在学历划分中的“临界意义”，本文将具有大专及以上学历视为高技能劳动力，高中及以下学历视为低技能劳动力。对于年龄平方，主要基于已有研究大多认为劳动力个体工资水平会随年龄增长表现出先增加后减少的倒U形趋势，下文的实证结论也证实了这一判断。对于婚姻状况和所有制类别的选择，是出于对已婚和国有单位劳动力通常会获得较高的工资回报的考虑。同时，我们注意到省会城市和港口城市对政治、经济资源的集聚作用和出口便利程度非一般城市能比，且不同行业和职业的工资差异显著存在，所以在实证研究中需进一步控制这些变量⑧。
3.数据描述与内生性问题的处理
根据抽样调查数据中提供的省份和城市代码，本文将其与城市宏观变量进行匹配（Hering和Poncet，2010），最终构成实证检验的数据样本。2005年全国1%人口抽样调查数据采用多阶段分层整群概率比例的抽样方法，以全国为总体，以各省份为次总体，最终样本单位为调查小区，获得了一个代表全国31个省份、样本量约为1300万人（占全国总人口的1.31%）的随机样本。与以往大多数研究一致，本文使用的是其中20%的随机筛选样本。由于本文考察城市市场潜能与工资不平等问题，所以选用非农户口，且符合法定劳动年龄（男性为16～60岁，女性为16～55岁）的个体，最终得到样本总数为305062人，其中男性占52.14%，女性占47.86%。
通过统计分析，表1给出了按性别分组的劳动力工资差异。男性劳动力的平均小时工资明显高于女性⑨，但男性内部的工资差距低于女性，这表明尽管女性在劳动力市场获得较低的工资水平，但工资分配不均等程度却相对较高。无论是基尼系数，还是不同分位点之差和方差，均表现出结果的一致性。进一步从分位点看，收入分布的中低分位点（p50-p10）的工资差异明显大于高分位点（p90-p50），反映出中低收入群体的工资不平等程度更为明显。图1中不同性别劳动力工资核密度分布图也显示，男性的工资分布曲线整体位于女性右侧，证实了上述论断。图2中，以女性对数工资占男性对数工资比例衡量的性别工资比例在不同分位点的变化同样显示，性别工资差异的分布并不对称，在低分位点性别工资比例较小，在中高分位点则相对较大，这表明低收入群体的工资差异整体大于中高收入群体，Albrecht等（2003）也将这种有趣的现象形象地称为“粘地板效应”。当然，我们也发现在收入分布顶端（p90）性别工资差异有下行趋势，但仍高于收入分布底端（p10）。
表2报告的按性别分组的各主要变量描述性统计，也反映男性的受教育程度和在国有单位的就业比重明显高于女性，表明男性人力资本和在国有单位远高于市场均衡工资的事实（Chen等，2005），这将是性别工资不平等的一个重要解释。当然，更有意义的结论仍然需要下文的实证检验，不过在此之前需要解决变量的内生性问题，以便有效控制有偏估计和结果不一致。根据Head和Mayer（2006）的设定，本文选取各城市中心度指标作为市场潜能的工具变量，计算公式为
，即各城市之间距离倒数之和的自然对数。对工具变量的选择，通常至少保证两点：一是与内生解释变量显著相关，但本身并不直接影响被解释变量；二是与残差项不相关。对此，本文将城市中心度变量及其他外生变量与市场潜能进行回归，发现在1%的水平上显著相关，而对于第二点则需要依靠理论和经验进行判断，因为地理因素是外生的，我们无法断定地理位置本身会决定劳动力个体的工资水平，所以这也正是学者们大量采用地理因素作为工具变量的原因。
二、性别工资不平等的实证分析
1.总体估计结果
在正式进行计量检验之前，应当考虑样本选择偏差问题。在式（9）的个体工资方程中，需要可观测的劳动力市场的个人小时工资，但往往会有数据缺失。当个人在被调查时确实正在工作，假定工资是可观测的，就能得到其工资报价；对于在被调查时没有工作的人或不愿意报告其真实工资水平的人，显然得不到其工资信息。如果直接使用式（9）考察性别工资不平等，显然会由于样本选择偏差问题导致有偏的估计结果。对此，本文采用被学术界广为使用的Heckman样本选择模型（Heckman，1979）进行样本选择纠正，其核心思想是首先在总体模型中加入选择方程：
其中，Z为可观测的影响工资水平的个体特征变量，γ和ν分别为系数和随机误差项。那么，如果
≥0，即可观测劳动力工资水平（S=1），否则不可观测（S=0）。而后，利用所有观测值估计关于
和
的选择方程（13），得到选择偏差纠正项，将其代入工资方程（9）可得样本选择偏差纠正后的工资方程：
式（14）中，
为个体i的逆米尔斯比（Inverse Mills Ratio），ν为随机误差项，其余变量含义与方程（9）一致。
我们利用Heckman两步法对上述方程进行估计，首先对选择方程（13）进行Probit估计，被解释变量为劳动力工资是否可观测的二值变量（S），解释变量包括市场潜能、城市出口开放度、人均GDP、婚姻状况、年龄、年龄平方、性别、健康状况、职业虚拟变量、所有制虚拟变量、省会虚拟变量、港口虚拟变量和行业虚拟变量，同时根据估计结果计算逆米尔斯比，根据第一步估算的λ进一步估计方程（14）便可得到选择偏差纠正后的估计结果。下页表3和第49页表4分别报告了基准估计结果和考虑样本选择偏差的Heckman估计结果。表3中模型（1）～模型（3）报告了加入市场潜能变量（lnrna）之前的估计结果，模型（4）～模型（6）报告了引入市场潜能和省会城市、港口城市、行业和职业等控制变量后的估计结果。对比来看，引入相关变量后，方程的拟合优度得到整体改善，无论是总体样本还是男女分组，市场潜能均显著促进了工资水平的提升，而其余变量的估计系数和显著性并未发生根本变化，这表明市场潜能是决定劳动力工资水平的重要因素，对其的忽视会明显降低方程的解释力。从市场潜能对不同性别劳动力的影响差异来看，男性的回归系数明显大子女性，且组间系数差异也在1%的水平上显著，表明市场潜能对男性工资水平的促进作用大于女性，考虑到男性劳动力的平均小时工资高于女性，那么我们可以初步断定：市场潜能加剧了城镇居民的性别工资不平等。
表4中考虑样本选择偏差的Heckman估计结果显示，逆米尔斯比λ的系数均在1%的水平上显著，表明样本选择并非是完全随机的，存在显著的选择偏差，所以选用Heckman估计比OLS估计更为合理。与表3类似，表4引入市场潜能和相应控制变量后，见模型（4）～模型（6），方程的拟合优度也得到明显改善，但不同的是市场潜能的估计系数与表3相比有不同程度的增加，进一步验证了Heckman估计的合理性。具体来看，市场潜能对男性工资的正向拉动作用大于女性，表明即便考虑样本选择偏差，市场潜能依旧加剧了城镇居民的性别工资不平等。对此的解释是，根据前文理论机制的阐述，市场潜能引发的企业和劳动力集聚加剧了产品和劳动力市场的竞争，这一方面会使企业出于提升生产率和保持竞争力的需要加大对熟练劳动力的雇佣力度，降低非熟练劳动力的需求，从而提升职位雇佣的门槛；另一方面，女性的个体特征往往决定了其进入劳动力市场时谈判能力较弱，且社会对女性固有的职业排斥及职业歧视也使其在竞争中处于更加不利的地位（Li等，2011）。因此，在对外开放水平提升和产业结构升级的背景下，市场潜能对女性收入状况的恶化作用显然大于对其的改善作用，即存在加剧性别工资不平等的倾向。
对于影响性别工资的其他变量，在考虑样本选择偏差和相关控制变量后，所得结论符合理论预期。首先，从宏观变量看，出口开放度与小时工资对数呈显著的正相关，表明贸易开放水平的提升有利于推动工资上涨，但对不同性别劳动力的影响并不一致，对男性的促进作用小于女性，反映出贸易开放有利于降低性别工资不平等。以人均GDP对数衡量的经济发展水平的系数也显著为正，表明经济发达地区的劳动力会获得更高的工资水平，符合实际。进一步来看，城市人力资本积累和劳动力受教育程度的提升有利于增加工资水平，且对女性的影响更为明显，表明相对男性而言，女性受教育程度的提高更能促进其工资水平的提升，并降低性别工资不平等。这是因为教育对于女性来说除了具有与男性一样增加自身劳动生产率的功能之外，还可通过改善其在劳动力市场中的地位来降低受歧视的程度，从而缩小与男性的工资差距（黄志岭和姚先国，2009）。年龄和年龄平方分别与工资呈现正相关和负相关，反映出年龄与工资间先增后降的倒U形关系。所有制类型虚拟变量与工资显著正相关，表明国有单位与非国有单位相比具有更高的工资水平，且选择国有单位女性比男性拥有更高的工资回报，即降低国有单位对女性的歧视，增加女性在国有单位的就业机会是降低性别工资不平等的有效途径（郭凤鸣、张世伟，2010）。更为有趣的是，结婚对男性工资具有明显的正向拉动作用，对女性的影响则不显著。之所以如此，一方面是因为受中国传统文化影响，男性在婚后更多地承担了“养家糊口”的重任，使其更加努力的工作甚至牺牲闲暇时间，而女性则更多从事家务活动、生育子女等无酬劳动；另一方面，男性的收入差距会对女性的婚嫁行为产生影响，通常工资水平较高的男性更容易得到女性的青睐，所以结婚率相对较高。
鉴于已有研究很少考虑含有内生解释变量的样本选择偏差问题，而市场潜能与工资间互为因果关系往往容易导致内生性问题的出现，所以本文采用Wooldridge（2002）的处理方法，将工具变量引入Heckman估计。表4中模型（7）～模型（9）报告的估计结果显示，从总体和男女分组来看，市场潜能对劳动力工资水平均有显著的促进作用，且对男性的影响依然大于女性，与不含工具变量的Heckman估计结果一致。不同的是，市场潜能的工资系数明显变大，表明内生性问题的存在倾向于低估市场潜能对工资水平的影响。进一步的研究证实了前文对于市场潜能加剧性别工资不平等的判断，其余变量对工资水平的影响也并未发生根本变化。工具变量的相关检验同样显示，本文选取的工具变量是合理的，能有效处理变量的内生性问题，提升了实证结论的解释力。
2.分技能的估计结果
表5报告了市场潜能对不同技能劳动力性别工资差异的影响。考虑内生解释变量的Heckman估计结果显示，市场潜能对不同技能劳动力工资水平均有显著的正向影响，但差异较大，对低技能劳动力工资的促进作用整体大于高技能劳动力。从性别差异看，市场潜能对男性高技能劳动力工资的促进作用（0.2544）小于女性高技能劳动力（0.3440），对男性低技能劳动力工资的促进作用（0.7476）明显大于女性低技能劳动力（0.5371）。这表明，市场潜能降低了高技能劳动力的性别工资不平等，却加剧了低技能劳动力的性别工资不平等。
对于上述结论本文认为，一方面，市场潜能之所以会降低高技能劳动力的性别工资不平等，主要基于以下原因：第一，高技能女性在劳动力市场上具有更强的议价能力和更多的就业选择，从而会在一定程度上抵制性别歧视。已有研究证实，女性技能或学历水平的提升可显著降低性别歧视（黄志岭和姚先国，2009）。第二，高技能女性具有较强的信息搜寻和学习能力，并拥有相对较高的劳动生产率，这会在一定程度上弥补女性由自身性别特征带来的不利影响。第三，与低技能相比，高技能劳动力相对匮乏，且出于部分行业特性，男性劳动力无法过度替代女性劳动力，所以女性会在高技能部门拥有相对较多的机会，市场潜能对高技能女性工资水平的改善将更为明显。另一方面，市场潜能加剧了低技能劳动力的性别工资不平等，这是因为对于低技能劳动力而言，持续由农村向城镇、由中西部地区向东部沿海集聚，且多从事简单重复、不具有技术独占性的工作，这使其在激烈的劳动力市场竞争中具有较强的性别替代性，加之低技能女性无论是求职中的谈判能力还是劳动生产率均弱于男性，尤其是生育和抚养子女等使得女性不得不中断工作，显然会降低雇主对其工作持续性和稳定性的预期。因此，在市场潜能较大的沿海地区，低技能女性处于更为不利的地位，市场潜能更倾向于加剧性别工资不平等。
三、基于RIF回归分解的进一步估计
上述分析证实了市场潜能整体扩大性别工资不平等，但对不同技能群体的影响十分迥异，降低了高技能劳动力的性别工资不平等，加剧了低技能劳动力的性别工资不平等。那么，这种技能间的差异是否同样存在于不同收入群体中？市场潜能在其中扮演了怎样的角色？其对不同收入群体性别工资不平等的影响有何差异？对此类问题的考察，显然需要具体分析各解释变量在不同分位点对性别工资差异的影响，并细致地给出工资差异分解的不同效应以及各变量的贡献。Kamal等（2012）利用Oaxaca-Blinder均值分解方法对市场潜能不同效应进行分解的最新研究为本文提供了有益的借鉴，但与他们不同的是，本文将采用RIF分位数回归方法，重点关注工资分布中各分位点工资差异的变化，试图得出更为丰富的结论。
1.RIF分位数回归结果
表6报告了利用RIF分位数回归方法估计的代表性分位点（第10、50和90分位点）的回归结果。分析显示，市场潜能对不同收入群体的工资水平均呈现显著的正相关，但影响程度存在明显差异。无论是男性还是女性，市场潜能对收入分布两端人群（p10和p90）的工资拉动作用均大于中等收入群体（p50）。这表明，市场潜能越大的地区越能够改善低收入群体的工资水平，但对中等收入群体工资水平的影响相对较弱。分性别看，除收入分布高端人群外，市场潜能对男性的影响均大于女性，与前文市场潜能整体加剧性别工资不平等的结论基本相符。进一步从不同分位点来看，尽管市场潜能的回归系数在男性和女性中均呈现先降后升（类似U形分布）的变化趋势，但性别差异在收入分布低端表现得更为明显。在第10分位点的系数差异显著高于第50和90分位点，且男性系数由高于女性逐步变为低于女性，这进一步强化了前文关于市场潜能对低收入群体性别工资不平等的影响大于中高收入群体的结论。图3报告的RIF回归系数图也形象地展示了市场潜能对不同收入群体工资边际影响的变化趋势，尤其是在分布的低端区域（p10-p20）性别工资不平等表现得相对突出。
上述结论与前文的理论分析基本一致。一方面，具有更高市场潜能的沿海地区长期形成的以劳动密集型为主的产业结构，会优先带动与之匹配的低技能劳动力工资水平的提升，因为低技能劳动力多为由农业部门向制造业转移的富余劳动力，正好迎合了产业发展需求，其收入状况会首先得到改善。同时，前文提及的偏向于低技能劳动力密集型产业的技术进步，显然更有利于低收入群体，因为技术进步对不同类型劳动力的影响主要取决于产业“偏好”而非要素“偏好”。而中高收入群体的迥异表现，主要是因为近年来产业结构转型升级和价值链攀升，在同时具有较高海外和国内市场潜能的产业集聚地区首先展开，这显然会引起劳动力市场就业结构的变动，并有利于推动高收入群体工资水平的较快提升，而中等收入群体则在转型期陷入增速相对缓慢的尴尬境地。另一方面，市场潜能对低收入群体性别工资不平等的影响之所以更为突出，除了低收入群体所处的劳动密集型部门进入门槛低、竞争激烈之外，性别工资差距的不对称分布也是重要原因之一，因为在收入分布低端即低收入女性可能会遭受更多的就业和工资歧视，而收入分布高端歧视则会相对较小（葛玉好和曾湘泉，2011）。
2.RIF回归分解结果
表7报告了分别以基尼系数、方差和分位点之差度量的工资不平等的分解结果。第一，各种工资不平等测度指标的总效应全部为正，显示我国劳动力的性别工资不平等有加剧倾向。从效应分解来看，各变量工资结构效应的总体影响均为正，且总体上大于各变量的构成效应，这表明不同要素回报率的上升是加剧性别工资不平等的主要因素。从不同分位点之差来看，工资分布上半部分性别工资差异的总效应（p90-p50的总效应为0.527）贡献了总体总效应（p90-p10的总效应为0.7583）的69.5%，而收入分布下半部分工资差异的总效应相对较小（p50-p10的总效应为0.2312），这表明高收入群体与中等收入群体间性别工资差距的拉大是导致整个劳动力群体性别工资差距扩大的主要原因。
第二，从市场潜能的分解结果看，无论是基尼系数、方差还是分位点之差，市场潜能的工资结构效应全部为正，且影响较大，而构成效应则影响较小，总效应为正，与Kamal等（2012）的结论类似。这表明具有相同市场潜能的城市，由于性别间提供的要素价格不同导致了性别工资差距的拉大，而城市市场潜能本身的改善则有利于缩小收入分布下半部分的性别工资差距，但遗憾的是其影响程度相对较小，以至于市场潜能的总效应仍旧扩大了性别工资差距，且对收入分布上半部分工资差异的影响明显大于收入分布下半部分。对于不同的收入不平等的测度，市场潜能的工资结构效应对价格总效应的贡献均在60%以上，反映出市场潜能是加剧性别工资不平等的主要因素。
第三，从其他因素的分解结果看，劳动力个体特征的工资结构效应依旧大于构成效应，且年龄因素在价格效应中所占比重最大。具体而言，性别间年龄回报率的差异在所有群体中均为正，在收入分布上半部分人群中的表现大于收入分布下半部分，这表明中高收入群体年龄回报率的性别差异相对较大。若将年龄看成工作经验的一个参照，我们发现随着性别间受教育程度对工资差异影响的弱化，男女劳动力的工作经验及其回报率的差异开始成为影响性别工资不平等更为突出的因素。除此之外，教育回报率的提升对收入分布下半部分人群性别工资差异的影响更为明显，而结婚的回报率则对收入分布上半部分人群性别工资差异的影响稍大。因此，提升低收入女性劳动力的受教育水平，促进教育公平，并关注高收入群体的未婚人口是缓解性别工资不平等的有效手段。进一步，城市人力资本、贸易开放水平和人均GDP的回报率的提升整体上会缩小性别工资差距，而所有制类型的回报率的影响则相反。
四、结论及政策含义
基于2005年全国人口抽样调查数据，本文将新经济地理学的基准工资方程进一步延伸到劳动力个体层面，利用Heckman样本选择模型和RIF分位数回归的方法实证分析了市场潜能对性别工资不平等的影响，并从工资结构效应和构成效应两个方面更为细致地考察了各解释变量对性别工资不平等的贡献。研究发现：第一，与Hering和Poncet（2010）不同的是，城市市场潜能对工资水平具有显著的正向拉动作用，且在不同性别和不同技能劳动力群体间均有一致表现。第二，市场潜能对不同群体工资的影响程度并不一致，对男性工资的整体促进作用大于女性。从技能和收入分布看，市场潜能降低了高技能劳动力的性别工资不平等，加剧了低技能劳动力性别工资不平等，同时对低收入群体性别工资不平等的加剧作用大于中高收入群体，通过工具变量的Heckman估计和RIF分位数回归均得到稳健的结论。第三，从RIF工资分解的结果看，无论是基尼系数、方差还是不同分位点之差都证实了性别工资不平等扩大的事实，且收入分布上半部分的贡献较大（P90-P50分位），而从工资结构效应和构成效应的贡献看，工资结构效应在总效应中占主导，市场潜能的工资效应贡献了总工资结构效应的绝大部分。这表明，市场潜能通过提升男性的相对技能价格，加剧了性别工资不平等。
本文的发现和结论具有丰富的政策含义。首先，要着力提升女性的受教育水平，积极促进两性教育公平，尤其是要改善低技能、低收入群体中女性的受教育环境，不断加大对女性的职业培训力度。因为女性受教育程度的提高，不仅推动了其自身生产率水平的提升，还在一定程度上增强了抵御性别歧视的能力。其次，要加强对劳动力市场中性别歧视行为的监控，逐步消除企业在面对外部竞争时针对女性的就业歧视和工资歧视，还要积极发挥市场潜能通过“竞争抑制歧视”降低性别歧视的作用，取消对女性的不合理限制，努力实现同工同酬。再次，要改善大多数中西部城市的市场潜能，提升该地区企业海外市场的进入能力和融入国内市场一体化的能力，创造更多的就业机会并提升工资水平；这就要求大力推动中西部地区交通等基础设施建设，降低贸易运输成本，打破地理障碍。当然，要利用“十二五”时期国家城镇化发展契机，稳步提升中西部地区城镇化率，再形成若干个类似川渝、关中和中原城市群等经济集聚地带。最后，要重点抑制市场潜能引发的集聚对女性收入状况的恶化作用，优化女性的就业结构，缓解职位隔离，促进性别间的收入分配公平，这显然也是即将拉开大幕的收入分配改革需要着力解决的难题之一。
①在已有文献中，学者们使用了不同的表述来探讨新经济地理学上的同一个核心概念，比如Hanson（2005）、Head和Mayer（2004、2006）、刘修岩等（2007）、赵永亮（2011）等使用市场潜能；Fujita等（1999）、Redding和Venables（2004）、Combes等（2008）、Hering和Poncet（2010）、Kamal等（2012）、范剑勇和张雁（2009）、赵曌等（2012）使用市场进入、市场准入或市场邻近；赵永亮等（2011）、许德友（2012）使用市场获得。由于学者们并未就此概念达成一致，本文将沿用Kamal等（2012）市场潜能的表述。
②中国城镇住户调查数据（CHIP）1995年和2002年的样本分别涵盖了11个和12个省份，而本文的人口抽样调查数据样本则包括31个省份，涵盖直辖市和地级市共338个地级以上城市。
③具体假定、函数形式及详细的推导过程可参考Fujita等（1999）。
④International Labour Organization,2013,Global Employment Trends 2012:Preventing a Deeper Jobs Crisis[R],3rd January.
⑤根据Kamal等（2012）的检验，σ的取值为1～2之间，并不改变基本结论，所以本文延续Hering和Poncet（2010）、Kamal等（2012）的设定，取值为1.5。
⑥中国2005年前40大贸易伙伴包括：美国、中国香港、日本、韩国、德国、荷兰、英国、新加坡、中国台湾、俄罗斯、意大利、加拿大、法国、澳大利亚、马来西亚、印度、阿联酋、西班牙、印度尼西亚、泰国、比利时、越南、墨西哥、巴西、菲律宾、土耳其、哈萨克斯坦、南非、沙特阿拉伯、芬兰、巴基斯坦、伊朗、爱尔兰、巴拿马、丹麦、波兰、瑞典、匈牙利、乌克兰、孟加拉国；中国对上述贸易伙伴出口额占当年出口总额的92.58%，因此具有较强的代表性。
⑦对于国内距离的测算，本文采用Google Earth软件，而港口城市与国外城市的距离则根据Kamal等（2012）的做法，采用经纬度法测算其直线距离。具体而言，通过网站http://www.mashupsoft.com/maps/latlonlocator测算各城市经纬度，再通过网站http://www8.nau.edu/cvm/latlongdist.html中的formats测算城市间距离。
⑧教育程度包括未上过学、小学、初中、高中、大学专科、大学本科和研究生及以上7个层次；对于是否省会，本文设定省会城市为1，其余为0，并将直辖市视为省会城市；对于所有制类别，调查数据中包括土地承包者、机关团体事业单位、国有及国有控股企业、集体企业、个体工商户、私营企业、其他类型单位和其他8种类型，为便于分析，本文将机关团体事业单位和国有及国有控股企业视为国有单位，其余视为非国有单位；对于行业和职业控制变量，由于调查数据给出的均是较为具体的行业和职业，比如通信工程技术员等，本文将其统一按国家统计局城镇调查方案进行归并，详细归并信息可向作者索取。
⑨对于平均小时工资的处理，本文根据2005年全国1%人口抽样调查数据中提供的月收入和周工作时间计算获得。