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user: 3. 性别歧视的存在性检验 3.1. 数据来源 本文数据源于新疆南疆深度贫困地区的实地调研，选取了少数民族人口较多的阿克苏地区柯坪县、温宿吐木秀克、和田英阿瓦提乡以及喀什巴楚县等地区，深入走访了少数民族女性就业集聚的袜业厂、纺织厂及服装厂等地方发放劳动力就业问卷1125份，收回有效问卷1030份，从性别结构来看，男性占比50.58%，女性占比49.42%。从民族结构看，少数民族占比87.2%，汉族就业者占比为12.8%。从年龄分布看，处于劳动能力范围内的少数民族就业者为86.7%，20岁以下和45岁以上的少数民族就业者仅占8.7%。本次调研内容突出劳动力市场女性就业现状及南疆少数民族女性就业制约因素(就业的观念、家庭阻碍、工作制度)等方面，调查过程也充分的将入户访谈式、问卷自填式等有机结合，确保问卷质量和数据的真实性，为本次调查研究提供了可靠的依据。 3.2. 描述分析 通过对1030份问卷的统计分析得：有714份样本认为在就职过程中遭遇过就业歧视，占全部样本的69.36%；在招聘材料(招聘广告，限制男性或限制女性)阶段的就业性别歧视最严重，占全部样本的39.48%；当遭遇歧视后有43.93%的样本选择无奈接受；在高薪、高管等领域有80.06%的样本认为女职工明显偏少的倾向。各变量的定义及描述性统计信息如表2。 Table 2 Variable definitions and descriptive statistic 变量名称 定义及赋值 均值 标准差 最小值 最大值 就业收入 3500以下=1；3500以上=2； 1.44 1.737 1 8 性别 女性=0；男性=1； 0.5 0.5 0 1 年龄 20岁以下=1；20至25岁=2； 2.44 0.91 1 5 25至35岁=3； 35至45岁=4；45岁以上=5； 族别 汉族=1；其它=2 1.5 1.35 1 2 学历 小学=1；初中=2；高中=3；大专=4； 3.18 1.55 1 6 本科=5；研究生及以上=6； 行业性质 行政部门=1；事业部门=2； 4.8 2.14 1 7 金融类企业=3；建筑类企业=4； 信息技术类=5；传媒类企业=6； 其他服务业=7； 工作年限 1年以下=1；1至5年=2； 2.6 1.2 1 5 5至10年=3；10至20年=4； 20年以上=5； 高薪管理阶层女性职工偏少的倾向 否=0；是=1； 0.5 0.39 0 1 就职过程中遭遇过不平等的待遇 (区别对待、排斥或者 给予优惠等行为) 否=0；是=1； 0.5 0.46 0 1 遭遇不公平对待最严重的阶段？ 招聘材料=1；面试=2； 2.22 1.06 1 4 晋升=3；工资薪酬=4； 当遭遇不公平对待后一般会选择？ 无奈接受=1；与单位据理力争=2； 2.07 1.06 1 4 向相关部门投诉=3；其它=4； 表2. 变量定义及描述性统计 数据来源：调查问卷统计整理。 3.3. 模型选择与变量选取 3.3.1. 模型选择 鉴于新疆劳动力市场就业收入的离散性与有序性的特征，选用二元Logistic回归分析方法，建立就业收入与其影响因素性别、年龄、族别、学历、行业性质与工作年限之间的关系，模型的基本原理如下： 假设就业收入划分为K个级别范围，有序Logistic回归分析模型对应有 k − 1 个公式，有序Logistic模型可表示为： L i = ln [ ∑ j = 1 i p ( Y = j | X ) ] / ∑ j = i + 1 K p ( Y = j | X ) = a i + B X ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k − 1 式中 L i 为第i个有序Logistic模型； i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，Y为就业收入被解释变量；X为解释变量； a i 为第i个模型的截距参数；B为斜率向量； p ( Y = j | X ) 为就业收入属于j时的概率。 求得各等级下Logistic模型 L i 后，通过换算得到就业收入水平范围属于各个级别的概率： p ( Y = j | X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X m ) = exp ( a i + b 1 X 1 + ⋯ + b m X m ) 1 + exp ( a i + b 1 X 1 + ⋯ + b m X m ) 式中 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X m 为m个影响因素； b 1 ， b 2 ， ⋯ ， b m 为回归系数，一般采用极大似然法求系数估计。由此来判断就业收入与年龄性别族别行业性质与工作年限的性概率。 3.3.2. 变量定义与赋值 性别，男女性别的区分可以直观其在劳动力市场中收入的差距，性别对就业收入的影响是至关重要的，本文假设雇佣的男性就业人数越多，对收入不平等的影响就越大；年龄，不同的行业均由不同性别、不同年龄的劳动者构成，年龄段的划分可以看出就业人员所属的年龄阶段，因此本文假设年龄越大的就业者，所拥有的就业收入越多；族别，在多元的人口结构中，汉族与少数民族之间相互分布，研究不同族别与就业收入之间的关系，可以判别劳动力市场中是否存在少数民族就业性别歧视，这是一项很重要的指标；学历，现有研究普遍认为，受教育程度越高，知识和技能掌握越丰富，就业收入越高。因此，本文假设学历越高的就业者，劳动报酬越高。工作性质，不同的工作性质，就会有不同的工作岗位，劳动者的就业收入也会因工作性质的不同而不同，如信息技术、科学研究需要脑力劳动，如农林牧渔属于体力劳动，脑力和体力劳动所获得收入报酬是不同的，因而工作性质也是造成收入不均等的重要因素，因此本文通过假设工作性质越稳定，所拥有的就业收入越多；工作年限，工作时间的长短，体现一个人社会价值的多少，研究工作年限对就业收入你能否造成影响有关键的作用，而工作年限的区分可以看出劳动者创造社会财富获得劳动报酬的多少，因此本文假设工作年限越长，就业收入越多。 3.4. 实证结果分析 3.4.1. 多重共线性检验 在模型自变量中，如果各解释变量之间存在较强的相关关系，则认为模型存在多重共线性。因此，在回归分析前需检验是否存在多重共线性，判断标准有相关系数、容差、方差膨胀因子(VIF)、条件指数等，如果容差(tolerance) ≤ 0.1或方差膨胀因子VIF ≥ 10，则说明自变量间存在严重的共线性问题。 运用spss17.0对自变量进行多重共线性诊断，如表3，在某些行业中性别、年龄、性别、族别、学历、工作性质与就业收入都有显著性关系，并通过了模型检验，各变量之间不存在严重的多重共线性，但工作年限的回归结果未通过显著性检验，系数值呈负数，表明随着工作时间增加，收入将减少，这与预期预测不符，工作年限很可能存在严重的多重共线性。 Table 3 Multicollinearity tes 模型 B Std. Error t Sig. 共线性统计量 容差 VIF 收入Y 性别x1 0.054 0.035 1.55 0.121 0.402 2.488 年龄x2 0.169 0.019 8.896 0.000 0.404 2.476 族别x3 1.244 0.068 18.33 0.000 0.338 2.955 学历x4 0.199 0.019 10.323 0.000 0.135 7.42 行业性质x5 0.254 0.018 11.846 0.000 0.178 8.815 工作年限x6 -0.41 0.032 -12.837 0.530 0.082 12.17 表3. 多重共线性检验 3.4.2. 修正多重共线性的方法-剔除变量法 通过剔除变量的方法，进行多重共线性检验，在剔除变量工作年限x6得到的回归结果得知，影响因素性别的系数和显著性依旧很高。即在某些行业，其他条件不变的情况下，男性劳动者平均每增加1%，女性劳动力的就业收入平均增加e0.341 (1.6476%)可能的解释是，男性劳动者在就业市场中的就业人数较多，占据劳动市场的主力，女性的就业人数减少，就业收入随之减少，因而实证结果符合预期，新疆劳动力市场存在女性的性别歧视。在某些行业中，就业者的年龄通过了显著性检验，即在其他条件不变的情况下，劳动者的年龄平均每提高1个等级，劳动者的就业收入会增加e0.308 (1.280%)，表明劳动者的年龄会对就业收入产生重要影响，年龄越大，就业收入会之增加。学历通过了显著性检验，即在其他条件不变的情况下，劳动者的学历平均每提高1个等级，劳动者的就业收入会提高e0.537 (1.738%)。表明学历对就业收入有显著的积极作用，一个可能的解释是在新疆的劳动力市场在学历越高的就业者，收入也会较高，学历和收入成正比，高学历的人掌握的技能、知识比低学历的人多，收入也会更加理想，这与预期预测相符。工作性质通过了显著性检验，即在其他条件不变的情况下，劳动者所在的就业性质每转变1个阶段，劳动者的就业收入会提高e0.0248 (1.945%)，表明工作性质对就业收入有显著的积极作用，一个可能的解释是在新疆的劳动力市场在稳定的职业中，收入也会较高，行业性质和收入成正比，这与预期预测相符。如下表4，所有变量x1性别，x2年龄，x3族别，x4学历，x5工作性质都与预先预期相一致，即年龄、学历、工作性质都与收入成正相关，与劳动者的就业收入有显著影响。 Table 4 Multinomial Logistic regression result Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.283 0.225 5.691 0.0120 性别 0.341 0.071 4.828 0.0020 年龄 0.308 0.036 10.422 0.0070 学历 0.537 0.062 8.648 0.0000 族别 0.124 0.038 3.229 0.0040 工作性质 0.0248 0.104 2.378 0.0180 表4. Multinomial Logistic 回归结果