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user: 5. 数据分析 本部分数据分析共分为三部分内容，第一部分是对所有变量的性别差异做T检验，分析在各个变量下性别差异是否显著。第二部分对教育回报率的性别差异做OLS回归分析，考察各个因素对教育回报率的影响作用。第三部分分析在不同的家庭背景下教育回报率的性别差异状况。 5.1. 各自变量两性差异的均值分析 由表1可以看出，男女两性平均月工资存在巨大差距，男性平均月收入比女性高出约2024元，二者在P < 0.05水平上差异显著。由于收入不属于正态分布型数据，在对月收入做了对数处理后，两性的收入差异指数扩大，能更准确地反映出男女两性在收入上的差距。 总体来看，女性在受教育年限上只比男性少了将近1年时间，两者的差异并不显著。女性的工作经验与男性比起来只少了半年时间，二者之间的差异也可以忽略不计。但在把工作经验做了平方处理以后，两性工作年限的差异开始拉大，并且在p < 0.001水平上呈现统计意义上的显著。说明在参加工作一段时间后，越接近事业高峰期，女性在工作上与男性的差距越明显。职业方面，女性得分高于男性，虽然二者差异并不显著，仍显示出在武汉地区女性从事高级管理人员和中高级技术人员的人数虽然不及男性多，但职业地位并不比男性低。从单位性质变量考虑，男女两性在国有企业工作的比例基本相同，没有太大差异。除了本人工作经验和教育程度的性别差异不显著外，在家庭背景方面，两性之间的差别也不大，几乎可以忽略不计。 5.2. 各因素对教育回报率性别差异的OLS回归分析 表2是影响教育回报率的性别、人力资本、职业和单位性质、家庭背景等因素的OLS分析。表中共有四个模型，属于嵌套关系，模型1只考察性别对收入的影响作用，模型2中添加了教育和工作经验等人力资本因素，模型3进一步纳入职业和单位性质等跟本人社会经济地位相关的变量，模型4中又纳入了父亲的职业和受教育程度等家庭背景变量。每一个模型中变量的添加都是为了考察新变量对教育回报率性别差异的贡献率。 模型1只考察性别对收入的贡献率，性别系数为负且在p < 0.001水平上呈现差异显著说明女性的收入水平明显低于男性。性别因素解释收入4.8%的方差。模型2中添加人力资本因素后，对收入解释的贡献率增加到12.8%，收入的性别差异扩大了11.2%([−0.357 − (−0.321)]/(−0.321) = 0.112)。“假设1a：教育程度和工作经验等人力资本因素能显著增大教育回报率的性别差异”得到验证。在控制了其他因素后，职业和单位性质对性别收入差异缩小的贡献率为4.3%([−0.342 − (−0.357)]/(−0.357) = −0.043)。因此“假设 Table 1 Mean of variables and gender differenc 变量名 男 女 差异 月收入 5486.3 3462.7 2023.6* 月收入对数 8.20 7.88 0.32*** 教育年限 11.98 11.25 0.98 工作经验 24.44 23.46 0.59 工作经验 2 /100 7.67 7.08 0.73*** 职业 0.16 0.22 -0.06 单位性质 0.2946 0.2873 0.007 父亲职业 0.150 0.1480 0.002 父亲教育年限 8.18 8.21 −0.03 样本数量 518 379 表1. 各变量均值及其性别差异 备注：差异 = 男性平均值 − 女性平均值；对每个自变量做双边T检验，*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。 Table 2 Influence of variables on gender difference of education return 模型1 模型2 模型3 模型4 性别效应 性别 + 人力资本 (教育、工作经验) 性别 + 人力资本 + 职业性质 性别 + 人力资本 + 职业性质 + 家庭背景 性别 −0.321*** −0.357*** −0.342*** −0.330*** (0.0507) (0.0491) (0.0526) (0.0619) 教育年限 0.0275*** 0.0192+ 0.0218+ (0.00816) (0.00990) (0.0126) 工作经验 0.0370*** 0.0381*** 0.0321** (0.00835) (0.00887) (0.0105) 工作经验2/100 −0.105*** −0.106*** −0.0888*** (0.0188) (0.0201) (0.0250) 职业 0.0989 0.0969 (0.0700) (0.0798) 单位性质 0.0690 0.0499 (0.0610) (0.0714) 父亲职业 0.0599 (0.0915) 父亲教育年限 −0.0126 (0.00895) 常量 8.203*** 7.716*** 7.761*** 7.849*** (0.0328) (0.148) (0.163) (0.207) pseudo R2 0.048 0.128 0.114 0.089 表2. 各因素对教育回报率性别差异的影响作用 备注：括号内为标准误； + p < 0.10， * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001。 1b：职业和单位性质因素能够缩小教育回报率的性别差异”通过验证。虽然家庭背景因素对收入的影响作用并不显著，但降低了3.5%([−0.330 − (−0.342)]/(−0.342) = 0.035)的性别差异。对收入的性别差异影响最大的是教育和工作经验因素，职业、单位性质以及家庭背景则从一定程度上弥补了女性在性别上的劣势地位。也就是说处在相同单位，从事相同职业的女性在收入上与男性差异不大。模型2中显示总体的教育回报率为2.75%，添加自身职业因素后降为1.92%，在家庭背景作用下又升至2.18%。说明职业区隔降低了教育的收入效应，家庭背景则对这一趋势进行了弥补。 表3中用教育层次替代表二中的教育年限变量，教育层次分为小学及以下、初中、高中/中专/职高技校、大学及以上四类，以小学及以下学历层次为参照群体。模型分了全样本模型、男性样本模型和女性样本模型三部分来分析教育回报率的两性差异。全样本模型中，并没有出现层次越高教育回报率就越高的情况，教育回报率最高的是初中学历层，回报率高达25.9%，高中学历层次之，大学及以上学历的教育回报率最低，只有2.43%，但各个学历层与小学及以下参照组相比并不具有统计意义上的显著性。男性样本各个学历层的教育回报率有显著差异，但仍然以初中学历层的教育回报率最高，大学及以上教育程度的回报率最低，总体趋势与全样本模型一致。但值得一提的是，无论受教育程度如何，男性的教育 Table 3 Difference of education return of different sampl 全样本模型 男性样本 女性样本 性别(女性 = 1) −0.343*** —— —— (0.0624) —— —— 教育程度 初中 0.259+ −0.920** 0.0627 (0.156) (0.295) (0.167) 高中/中专/职高 0.171 −0.821** 0.184 (0.159) (0.297) (0.176) 大学及以上 0.0243 −0.712* 0.363+ (0.172) (0.310) (0.195) 工作经验 0.0333** 0.0350* 0.0311* (0.0105) (0.0150) (0.0142) 工作经验2/100 −0.0933*** −0.101** −0.0831* (0.0252) (0.0356) (0.0345) 职业 0.0701 0.188 −0.0831 (0.0811) (0.121) (0.103) 单位性质 0.0408 0.0150 0.0892 (0.0716) (0.103) (0.0968) 父亲职业 0.0645 0.0792 0.0522 (0.0911) (0.126) (0.129) 父亲教育年限 −0.0126 −0.00993 −0.0164 (0.00901) (0.0129) (0.0119) 常量 8.255*** 8.872*** 7.631*** (0.195) (0.328) (0.229) pseudo R2 0.093 0.049 0.048 表3. 不同样本的教育回报率差异 备注: 括号内为标准误； + p < 0.10， * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001。 回报率与小学及以下群体比均为负值。这说明，对于男性来说，脑体倒挂的现象仍然十分突出。在女性样本中，这一趋势有了明显变化，虽然与参照群体比起来，各个学历层的教育回报率差异并未达到统计意义上的显著度，但数据结果显示，对于女性来说，随着学历层次的提升，教育回报率呈现逐渐上升的态势，接受的教育越多教育回报率越高。高等教育的回报率达到了36.3%。教育回报率的性别差距在四个学历层中最高的是大学及以上学历层，为1.075(−0.712 − 0.363 = −1.075)，教育回报率两性差异最低为初中学历层，为0.9827(−0.920 − 0.0627 = −0.9827)。“假设2a: 教育程度越高，教育回报率的性别差异越大”验证为真。“假设2b：女性教育回报率随着教育程度的提高而增加”验证为真。 5.3. 不同家庭背景的教育回报率性别差异 表4是不同家庭背景教育回报率的性别差异分析，为了从总体考察教育回报率的家庭差异，采用了 Table 4 Gender difference of education return of different family backgroun 父亲为高级管理人员和中高级技术人员 父亲为其他从业者 教育回报率 全样本 男性样本 女性样本 全样本 男性样本 女性样本 教育年限 0.0569+ 0.0635 0.0709 0.0180 0.00908 0.0105 (0.0296) (0.0396) (0.0456) (0.0112) (0.0155) (0.0155) 初中 −0.324 —— −0.165 −0.202 −0.770*** 0.0418 (0.595) —— (0.587) (0.128) (0.197) (0.157) 高中/中专 0.214 0.614 0.161 −0.0863 −0.633** 0.110 (0.563) (0.417) (0.566) (0.128) (0.197) (0.162) 大学及以上 0.452 0.882+ 0.290 −0.00742 −0.579** 0.132 (0.587) (0.448) (0.602) (0.142) (0.213) (0.185) 表4. 家庭背景 4 的教育回报率性别差异 备注：括号内为标准误； + p < 0.10， * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001。 两种教育变量，一种是教育年限，另一种是教育层次。从教育年限变量来看，父亲为高级管理人员和中高级技术人员的人的教育回报率高于其他从业者的子女。父亲职业地位较高的人的平均教育回报率为5.69%，相比父亲职业地位较低的人高出3.89%。“假设3a：优势阶层家庭子女教育回报率高于劣势家庭子女的教育回报率”通过验证。 出生于优势阶层家庭的子女，无论是男性还是女性，教育回报率都要高于底层阶层家庭的子女。不同阶层男性教育回报率的差距为5.4%(0.0635 − 0.00908 = 0.05442)，女性教育回报率差距为6.04%(0.0709 − 0.0105 = 0.0604)。无论是优势阶层家庭还是劣势阶层家庭，女性的教育回报率均高于男性。优势阶层内部教育回报率的性别差异为0.74%(0.0709 − 0.0635 = 0.0074)，劣势阶层内部教育回报率的两性差异为0.14%(0.0105 − 0.00908 = 0.00142)。优势阶层教育回报率的性别差异大于劣势阶层。因此，“假设3b：优势阶层家庭子女的教育回报率的性别差异高于劣势家庭子女教育回报率的性别差异”验证为真。 值得一提的是，从教育阶层来看教育回报率，父亲职业地位较高的家庭无论在哪个教育层次，子女的教育回报率系数除了全样本模型中初中教育阶段，其余全部为正值，随着受教育层次的提高，教育回报率也随之增加，大学及以上学历层次教育回报率最高。分性别来看，优势阶层家庭子女的男性教育回报率随着学历层次的提升大幅提高，并远远高于同阶层女性的教育回报率。两性在高中及同等学历阶段的教育回报率差异为45.3%(0.614 − 0.161 = 0.453)，到了大学及以上阶段增至59.2%(0.882 − 0.290 = 0.592)。对于劣势家庭来说，子女的教育回报率系数在全样本模型和男性样本模型中为负，只有女性样本的教育回报率为正。男性各学历层次教育回报率显著区别于小学及以下群体，且教育回报率随着教育阶段的上升而增长。女性教育回报率系数为正，多接受教育对于劣势阶层家庭的女性来说能够带来正向的回报率，接受的教育越多，教育回报率也越高。