子女数量对已婚女性劳动供给和工资的影响，本文主要内容关键词为：子女论文,数量论文,工资论文,女性论文，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。
中图分类号：F241.1 文献标识码：A 文章编号：1000-4149(2011)05-0029-07
修订日期：2011-07-25
一、引言
在经济转型的同时，中国也在经历着快速的人口转型。中国人口转型的主要特点之一是生育率的持续下降。1970年初人口控制政策推行伊始，中国的总和生育率为每名女性生育六名子女，到1980年下降为大约两名子女，到2007年，进一步下降为大约1.5。生育率的下降对人口结构、资本积累和劳动力市场均有着广泛的影响，其中即包括对女性劳动供给行为的影响。生育率对女性劳动供给行为的影响是劳动经济学领域的重要课题之一，尽管已经有大量针对美国和西方发达国家女性劳动供给行为的实证研究，对发展中国家女性劳动供给行为的研究仍然很少。我国女性生育率的下降可能导致女性劳动参与率上升，改变女性就业结构，还可能缩小两性工资差异；此外，由于我国存在明显的城乡分割，城镇和农村已婚女性的劳动供给行为存在明显的不同。分析研究子女数量对我国已婚女性劳动供给行为和工资水平的影响对于评估生育率下降对劳动力市场的影响，分析女性就业形势的变化以及考察两性工资差异动态均有重要意义。本文使用“中国健康与营养调查”(CHNS)数据检验子女数量对城乡已婚女性劳动供给行为和工资水平的影响，并通过采用工具变量法和赫克曼两步法(Heckman two-step)解决回归分析中子女数量的内生性问题以及工作时间和工资方程中存在的样本选择问题，为这一传统课题提供来自发展中国家的新的证据。
研究生育率对女性劳动供给行为影响的主要困难在于女性生育决策和劳动供给决策可能是同时做出并相互影响的。倾向于参与正规就业的女性可能同时倾向于少生育，而就业状况也可能影响其后的生育行为，此外，还存在诸如女性及其配偶双方父母特征等其他无法获得却同时影响生育决策和劳动供给决策的因素。识别生育率对女性劳动供给的因果效应需要解决两者之间存在的内生性问题[1]。已有的研究采用工具变量法来解决识别上的内生性问题。罗森茨威格(Rosenzweig)和沃尔品(Wolpin)以及雅各布森(Jacobsen)等用双胞胎做子女数量的工具变量，这一方法的弱点在于双胞胎的发生率很低，需要大样本的支持[2～3]。安格瑞斯特(Angrist)和埃文斯(Evans)采用了前两个孩子的性别构成来作为子女数量的工具变量，如果前两个子女性别相同，则父母倾向于再生育，因为在美国父母有平衡子女性别构成的偏好[4]。在本文中，我们采用第一个孩子的性别来作为子女数量的工具变量，用于识别子女数量对女性劳动供给行为的因果效应(causal effect)。包括中国在内的东亚国家存在普遍的男孩偏好，一对夫妇在至少生育一个男孩之前很少会停止生育[5～6]。由于头一胎子女的性别是自然决定的，与劳动供给决策无关，因此，在存在男孩偏好的情况下，第一个孩子的性别可以用作子女数量的工具变量[7]。此外，我们采用赫克曼两步法估计子女数量对参与正规就业的已婚女性工作时间投入和工资水平的影响。
二、数据和研究方法
1.数据描述
本文所采用的数据来自CHNS。CHNS的调查样本覆盖了中国中西部以及沿海地区9个省(自治区)的城市和农村居民，包含了代表不同经济发展水平的地区，能够较好地代表中国的总体状况。CHNS调查始于1989年，目前已经公开发布了1989、1991、1993、1997、2000、2004和2006共7期数据。该调查包括详细的人口统计信息、家庭信息以及健康和营养摄入信息。本文使用2004年和2006年这两次调查的数据①。
本文的分析基于参与了生育史调查的52岁以下已婚女性②。本文所采用的样本进一步剔除掉了没有生育过子女的女性，这部分女性可能有完全不同的劳动供给行为。在剔除掉关键变量缺失的样本点后，还剩下1765个城镇妇女观测值和3071个农村妇女观测值。本文所使用样本的统计性描述在表1中给出。在全部城镇样本中，有61%的已婚女性有工作，农村样本中这一比例为21%③。城镇在业已婚女性的平均周工作时间为43.5小时，农村则大约为42小时④。在有正规工资收入的样本中，城镇女性平均月工资为936元，农村女性平均月工资为676元⑤。样本观测值平均年龄在39岁左右，城镇女性平均年龄略高。城镇样本中，女性教育水平主要集中在初中和高中以上，农村样本中则主要为小学和初中。样本中少数民族比例在20%左右。女性首次生育年龄在23岁左右，城镇女性比农村女性略晚。在全样本中，城镇已婚女性平均有1.25个子女，农村已婚女性平均有1.80个子女。第一胎为男孩的比例在城镇和农村样本中分别为大约51%和51.6%⑥。配偶教育水平情况与样本中已婚女性教育水平情况相似，参与劳动供给比例略高。
2.研究方法
我们首先考察子女数量对已婚妇女是否参与劳动供给的影响。已婚女性生育决策和劳动供给决策可能同时受到女性观念的影响或者相互影响，还可能同时受到双方父母特征，以及社会环境等不可观测变量的影响。直接进行OLS或者Probit(或者Logit)回归所得到的估计量是不一致的。本文采用两阶段最小二乘法(2SLS)进行估计，以解决子女数量的内生性问题。根据我们在引言部分的讨论，子女数量受到第一个子女性别的影响，而第一个子女的性别是自然决定的，与子女数量以外的其他影响劳动供给决策的因素无关，因此，我们使用第一个子女的性别作为子女数量的工具变量。计量模型如下：
三、回归分析
1.子女数量对已婚女性劳动供给的影响
我们首先考察子女数量对已婚女性是否参与劳动供给的影响。由于被解释变量为二元离散变量，我们首先采用Probit模型进行回归，结果在表2前两列给出⑦。回归结果显示，无论对于城镇女性还是农村女性，子女数量的增加都显著降低了劳动供给。为更好地与后面的两阶段回归的线性概率模型结果进行对比分析，在表2的后两列我们给出了方程(1)的OLS回归结果。结果再次表明，子女数量的增加显著降低了已婚女性劳动供给。OLS回归结果表明，多生育一名子女使城镇女性参与劳动供给的概率显著降低5.6个百分点，相对于城镇女性平均61%的劳动参与率，这相当于使劳动参与率下降了约9.2%。对于农村女性，多生育一名子女使劳动参与率显著降低3个百分点，相对于农村女性平均21%的劳动参与率，相当于使劳动参与率下降了14.3%。在城镇和农村样本中，子女数量的系数分别在5%和1%的水平上统计显著。其他控制变量的系数基本上符合我们的预期，女性劳动参与率随着年龄增加先上升后下降。教育水平越高，则参与劳动供给的概率越高。初次生育时年龄越高，则参与劳动供给概率越高。农村少数民族女性较少参与劳动供给。配偶的教育水平没有显著影响，这可能是由于女性自身教育水平与配偶教育水平高度相关。配偶劳动供给则有显著正影响。
由于普通OLS回归中子女数量存在严重内生性问题，所得到的结果并不能理解为因果效应，在表3中我们采用两阶段最小二乘法，以第一胎子女性别作为子女数量的工具变量以得到一致估计。一阶段回归中，在城镇和农村样本中，工具变量的系数均在1%的水平上显著。第一胎若为男孩，则子女数量显著减少。二阶段回归结果中，子女数量的系数只在城镇样本中显著，且仅在10%的水平上显著。但是，其系数有所增大，多生育一名子女使得城镇女性劳动参与率下降35.7个百分点，这与椿玄裴和吴俊吉使用韩国数据所得到的结果类似，他们采用工具变量回归后子女数量的系数显著增大，每多生育一名子女使劳动参与率下降大约27个百分点[10]。工具回归结果和OLS回归结果的对比表明，采用普通OLS回归很可能存在遗漏变量问题。工具变量回归中，农村已婚女性生育子女数量的系数有所增大，但是不显著。
2.子女数量对已婚就业女性工作时间和工资的影响
如前文所讨论过的，子女数量对已婚女性劳动供给行为的影响，不仅反映在对劳动参与的影响，还可能反应在对工作时间投入和工资水平的影响上。尽管对于有些已婚女性而言，在子女数量较多的情况下仍然参与了就业，其工作时间投入和工资却可能受到影响。因此，我们进一步考察子女数量对已婚就业女性工作时间投入和工资水平的影响。为避免样本选择问题，我们采用赫克曼两步法进行回归，具体实证模型如方程(3)、(4)、(5)所示。表4分别给出了因变量为周工作小时数和对数工资的回归结果。
结果表明，无论是城镇女性还是农村女性，多生育一名子女，每周工作时间将减少大约4.5个小时。对于城镇女性和农村女性而言，这一效应分别在5%和10%的水平上统计显著。对于城镇女性而言，多生育一名子女还会使工资水平降低大约76%，且在1%的水平上统计显著。这表明，对于城镇女性而言，子女数量的增加显著降低了劳动参与率，对于那些参与了劳动供给的女性，则会导致工作时间投入和工资水平显著下降。对于农村女性，子女数量的增加对其是否参与劳动供给并无显著影响，对于有正规工资收入的女性，也没有显著影响她们的工资水平，但是子女数量的增加显著减少了她们投入工作中的时间。需要注意的是，由于农村样本工作时间变量和工资变量的缺失比较多，可能会影响农村样本估计的精度。
四、结论
本文利用中国健康与营养调查数据估计了子女数量对已婚女性劳动供给、工作时间投入和工资水平的影响，并通过采用工具变量法和赫克曼两步法解决了回归分析中子女数量的内生性问题以及工作时间和工资回归方程中存在的样本选择问题，第一次全面考察了中国城镇和农村已婚女性生育率对其劳动供给行为和工资水平的因果效应。
对城镇样本的实证分析表明，生育子女数量的增加会显著降低城镇已婚女性的劳动供给，并且显著降低就业女性的工作时间投入和工资水平。这意味着，近20年来我国城镇女性劳动参与率的工升至少部分地源于女性生育率的下降，并且，我国女性生育率的下降还将有助于提高其工作时间投入和工资水平。这对于更好地实现女性人力资源价值，提高女性社会地位，减少性别歧视均有积极意义。同时，为了降低女性生育对女性就业所可能造成的负面影响，还应该积极推动家政服务业的发展，促进子女看护和家务劳动的市场化。对农村样本的实证分析表明，农村已婚女性生育子女数量的增加对其是否参与非农就业没有显著影响，对参与非农就业女性的工资也没有显著影响，但是显著降低了其工作时间投入。需要指出的是，农村样本工作时间变量和工资变量缺失较多，对农村女性工作时间投入和工资水平的分析可能并不精确，还有待于做进一步的研究。
注释：
①CHNS1993、2000、2004和2006四次调查询问了52岁以下已婚、离婚或丧偶女性的生育史。由于只有2004和2006两期的调查问卷完全相同，且时间相距很近，所处社会经济环境相似，因此，本文仅使用这两期数据。CHNS是跟踪调查，理论上可以利用数据的面板结构来剔除不随时间变化的个人异质性，但对于本文所研究的生育问题而言，需要的时期过长，再考虑到数据的时间跨度和数据删失问题这并不可行。
②CHNS生育史部分的调查还包括52岁以下离婚和丧偶的成年女性，本文所使用的样本没有包含这一部分女性，一方面，离婚和丧偶女性的情况较为特殊；另一方面，这有助于本文在回归中控制配偶的特征。这部分观测值只占到样本总量的大约2%。
③严格地讲，处于就业状态和劳动参与并不相同，后者还包括未工作但是正在寻找工作的，本文将处于失业状态一并定义为未参与劳动供给，对劳动参与和就业不做区分。在城镇样本中，此类观测值占样本总量的比例不到3%，在农村样本中，其比例在1.5%左右。本文也尝试了将这部分样本观测值定义为参与劳动供给进行了回归，结果几乎完全相同。
④农村从事非农就业女性的工作时间变量缺失比较多，在641名就业女性中，只有522名有工作时间信息；城镇样本中，参与就业的1076人中有1053人有工作时间信息，这可能导致农村样本中工作时间方程的估计没有城镇样本中的估计精确。
⑤参与就业人数和有正规工资收入样本观测值个数的差异主要在于部分就业女性的就业形式为私营或个体户，特别是在城镇样本中。在农村样本中，工资变量还存在缺失问题。
⑥这分别对应大约104和106的性别比，均接近自然状况下105的出生性别比，这也表明了第一胎子女性别的随机性。
⑦需要指出的是，在被解释变量为二元变量的情况下，离散回归模型并非总优于线性回归模型。当二元变量取值较为平均的情况下，线性概率模型的结果近似于离散回归模型，且线性概率模型对误差项的假定更弱。对于本文的情况而言，Probit回归得到的边际效应(未报告)和OLS回归结果近似。