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user: 4. 模型及差异分解 4.1. Blinder-Oaxaca分解方法 Blinder-Oaxaca分解方法是Blinder (1973)和Oaxaca (1973)提出的反事实分解技术，该技术被广泛用于研究两个群体间的平均结果差异 [ 10 ]。该项技术在很多劳动力市场和歧视的文献中应用，同时该方法在可其他领域应用，例如，本文研究了城乡劳动力的差异。Oaxaca (1973)的提出有两个新的研究目的，一个是研究度量性别歧视的严重程度；另一个目的是研究分析衡量影响不同性别平均工资收入差距的各种因素的相对性和重要性。Oaxaca (1973) [ 11 ] 对歧视的术语定义式为： D = W c / W t − ( W c / W t ) 0 ( W c / W t ) (4.1) 其中，c为城市劳动力，t为农民工， ( W c / W t ) 0 表示无歧视时城乡劳动力均衡工资比， W c / W t 表示现实的城乡劳动力的均衡工资比。在以往的研究中不是计算歧视程度D，而是计算一个比例，根据mincer工资方程最终写成： ln W c ¯ − ln W t ¯ = ( X c ¯ − X t ¯ ) β ^ t + X c ¯ ( β ^ c − β ^ t ) ln W c ¯ − ln W t ¯ = ( X c ¯ − X t ¯ ) β ^ c + X t ¯ ( β ^ c − β ^ t ) (4.2) 本文所研究的对象为是否参加工伤保险，属于二值因变量，上述分解只能在线性回归中运用，一旦因变量为0或者1，就需要采用Logit或Probit模型进行回归。Fairlie (1999，2003) [ 12 ] 提出了一种二元因变量模型的分解方法，使之可以适用于Logit或Probit模型。本文运用扩展后的Blinder-Oaxaca [ 13 ] 分解方法得出下式： (4.3) 在此处， I ns 为二元变量，当部门为劳动力提供工伤保险时， I ns 为1，反之，则为0。X代表所有解释变量， ε 为扰动项。根据扩展后的Blinder-Oaxaca分解法，得到下列式子： P c ¯ − P t ¯ = ( X c ¯ − X t ¯ ) β ^ c − X t ¯ ( β ^ c − β ^ t ) P c ¯ − P t ¯ = ( X c ¯ − X t ¯ ) β ^ t − X c ¯ ( β ^ c − β ^ t ) (4.4) P c ¯ 和 P t ¯ 分别为单位为城镇劳动力和农民工提供工伤保险的概率， X c ¯ 和 X t ¯ 分别表示自变量的系数 。 4.2. 实证结果 4.2.1. 城乡劳动力和男女性劳动力参与工伤保险的影响因素 差异化的分解估计方法显然是完全建立在模型回归估计基础之上的，因此，首先需要使用二元Logit模型分别估计城乡劳动力和男女性劳动力参与工伤保险回归模型，回归结果见表3。 从个人特征来看，无论是城市劳动力、农村劳动力还是男女劳动力，受教育年限对其参加工伤保险有显著的正向影响。研究表明，受教育程度越高，劳动者享受工伤保险的概率越大。农村劳动力系数大于城市劳动力系数，女性劳动力系数大于男性劳动力系数。结果表明，农村劳动力的教育报酬率高于城市劳动力，女性劳动力的教育报酬率高于男性劳动力。尽管有研究发现，城市地区的教育回报率总是高于农村地区，但造成这种差异的主要原因是教育质量的差异，但是，近些年，农村劳动力尤其是农村女性劳动力认识到教育的重要性，更加努力进行知识的学习，这也使得农村劳动力的教育收益率大于城镇劳动力，女性劳动力的教育收益大于男性。年龄也在1%的平均水平上显著，说明对于工伤保险来说无论是城乡居民还是男女性居民，年龄对是否缴纳工伤保险都具有显著的影响。 从企业特征来看，并没有发现企业性质对劳动者是否享受工伤保险有明显规律性的影响。 Table 3 The results of Logit model on the participation of urban and rural labor force and male and female labor force in industrial injury insuranc 男性劳动力 女性劳动力 农村劳动力 城市劳动力 age 0.381 *** 0.524 *** 0.432 *** 0.426 *** (10.91) (10.01) (10.37) (10.21) age2 −0.00471 *** −0.00685 *** −0.00565 *** −0.00522 *** (−10.63) (−9.76) (−10.16) (−9.67) marr −0.546 * −0.0188 −0.623 * −0.163 (−1.98) (−0.06) (−1.84) (−0.62) pb −0.438 * −1.026 *** −0.805 *** −0.533 *** (−2.42) (−4.23) (−3.87) (−2.78) edu 0.981 *** 1.228 *** 1.176 *** 0.957 *** (11.89) (13.55) (14.35) (11.08) 1.heal 0.858 *** 0.639 * 0.743 * 0.789 *** (3.31) (1.92) (2.55) (2.76) 2.heal 0.658 * 0.589 * 0.679 * 0.597 * (2.37) (1.67) (2.20) (1.97) 2.occu −0.0638 −0.131 −0.0333 −0.144 (−0.29) (−0.54) (−0.15) (−0.62) 3.occu −0.384 * −0.346 −0.340 −0.386 * (−1.85) (−1.58) (−1.62) (−1.78) 4.occu −0.260 −0.966 * −0.644 −0.276 (−0.69) (−2.26) (−1.64) (−0.62) hukou 1.031 *** 0.711 *** (7.66) (4.75) gender 0.355 *** 0.453 *** (2.94) (3.46) _cons −10.27 *** −11.87 *** −10.66 *** −10.32 *** (−11.36) (−10.30) (−10.95) (−10.28) N 2508 2541 3687 1362 表3. 城乡劳动力和男女性劳动力参与工伤保险的Logit模型估计结果 t statistics in parentheses; * p < 0.1， * p < 0.05， *** p < 0.01. 4.2.2. 城乡劳动力和男女性劳动力工伤保险的差异分解 在对城乡劳动力社会保险参保率进行Logit回归分析后，采用扩展Blind-Oaxaca分解法(如分解公式所示)对城乡工伤保险和男女工伤保险的差异进行分解，分解结果见表4。 Table 4 The results of the decomposition of the differences in the participation of labor force of different genders in industrial injury insuranc 男女性劳动力 城乡劳动力 差异 贡献率(%) 差异 贡献率(%) 总差异 0.0394843*** 100 0.2898193*** 100 可解释部分 0.0009304 2.3 0.1647559*** 57.0 不可解释部分 0.0385539*** 97.7 0.1250634*** 43.1 表4. 不同性别的劳动力参与工伤保险的差异分解结果 t statistics in parentheses; * p < 0.1， * p < 0.05， *** p < 0.01. 从相关数据对近年城乡和农村男女同等劳动力参加工伤保险性别差异的对比分解分析结果我们可以明显看出，城乡男女劳动者的总性别差异率仅为3.9%，可直接解释部分只是仅占2.3%，不可直接解释部分亦即也就是我们通常所说的男女性别歧视这一部分也仅占97.7%，这一统计数据分析结果也充分表明，男女性失业劳动力无法享受失业工伤保险的性别差异主要原因是由于男女性劳动者的年龄性别所不同造成的性别歧视而直接导致的。而从本次数据对历年城乡农村劳动力参加工伤保险性别差异的对比分解分析结果中也可以明显看出，在城乡工伤保险上，城乡农村劳动者的总人数差异分别为29.0%，可以解释部分分别占57.0%，不可可以解释部分分别占43.1%，这一数据分析结果表明，城乡农村劳动力参加工伤保险的性别差异主要原因是在城乡农村劳动者之间可以解释部分差异引起的，但不可否认的事实是，农村城乡劳动者由于其在农村并无户籍或没有身份，在城乡工伤保险上仍然受到了一定不同程度的农村户籍身份歧视。 由上述对比可知，性别歧视所占的比例大于户籍歧视。