性别平等中的教育性别差异与“性别红利”

李 静，董晓净

（安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230039）

近年来，伴随着持续走低的生育率与不断深化的老龄化问题， 中国人口结构发生着重大变化，人口红利渐行渐远并在短期内具有不可逆转性［1-2］。在这一现实背景下，培育新人口红利以促进经济高质量发展成为学者们探讨的热点，其中基于人口红利理论基础的性别红利脱颖而出。用高质量的性别平等带来经济增长和人类社会福祉的改善［3］。 而实现性别红利的核心要素是女性人力资本，只有具备较高的人力资本才能创造更好的劳动参与和社会参与。 女性人力资本的积累主要通过教育获得，自工业化以来，中国基础教育的大力普及和高等教育的逐步扩张迅速缩小了教育获得的性别差距，女性受教育程度稳步提升。 国家统计局数据显示，2006年， 女性专科毕业生比例首次超过男性；2011 年，女性本科毕业生比例首次超过男性；2016 年，全国女性硕士和博士研究生占比首次超过男性， 达到50.36%。 与此同时，中国女性教育回报率长期呈增长态势且在各教育层次上普遍高于男性，由此产生的持续正向反馈效应有利于女性人力资本不断积累，形成更多优质女性劳动力资源［4］。 事实上，高等教育阶段女性的崛起以及女性教育回报率随教育层次的增长，在当前新发展阶段具有非常重要的意义。社会和企业对劳动力与劳动潜能需求逐步发生替换，从对体力劳动需求转变为对劳动能力（脑力和智力劳动）诉求，女性人力资本的提升恰逢这样一个转型时代。 因此，教育获得均等性与性别差异消除是中国追求性别平等过程中不可忽视的重要体现，其增加了潜在女性劳动力的人力资本和劳动质量，形成了新的、更大规模的人才资源库。女性教育地位的提高有助于改善女性在就业市场的被歧视现象，提高其经济活动参与率并改变就业和产业结构，不断提升社会经济地位的同时最终实现真正意义上的性别平等。 基于此，中国应充分开发利用女性人力资本禀赋，激发和释放该群体更大经济潜力与活力，最终惠及整体社会经济发展。

本研究主要与两类文献有关。第一类聚焦于教育性别差异趋势及影响因素内容的研究。 一方面，郭凯明等学者研究发现， 伴随工业化进程的推进，技术进步带来的产业结构升级直接刺激人力资本的需求扩张，人力资本投资回报率上升，驱使家庭加大对子女的教育投入，最终促进人们受教育水平提高［5］。 邢春冰和 Zhang 认为，由于技术进步导致男女工资差距缩小，意味着对女孩教育投入的边际回报上升更快，促使家庭更主动地增加对女孩的教育投入，显著提升女性受教育程度［6-7］。 进一步地，家庭中女性受教育程度提升又会直接提高子女的教育水平，实证研究表明，在世界范围内，教育性别平等化已成为普遍趋势［8］。 就中国而言，现如今性别教育程度差异逐渐缩小但仍未消除，体现为农村地区和社会经济地位较低群体的教育性别差异程度高于城镇地区以及社会经济地位较高群体［9］。 另一方面，围绕教育性别差异的影响因素研究主要从宏观和微观层面展开，宏观因素包括经济发展、社会政治变迁、教育体制、教育资源分配、户籍制度、生育政策等［10-12］；微观层面上，家庭文化资本、经济状况、父母职业、出生顺序以及兄弟姐妹数量为多数学者研究关注的重点［13-14］。 此外，个人禀赋在教育获得中也愈发表现出重要作用， 如个人努力等［15］。第二类文献是围绕性别红利理论的讨论。性别红利是实现性别平等过程中释放出来的福利，对于社会经济发展的贡献与潜力不容忽视，性别红利的社会积极效应主要体现在生育行为的改变、妇女儿童福祉、女性自我实现、缓解社会贫困以及调节教育公平等方面［16-17］；而性别红利的经济效应主要通过扭转性别歧视、 打破职业隔离以释放女性人力资源发挥出来［18］。 性别红利不仅强调女性在社会经济发展中的贡献， 更是基于对女性人力资本的开发利用，形成规模更大、活力更强、更有利于经济社会长期协调发展的人力资源，助力中国经济的高质量发展［19］。

综上所述，学者们对性别平等中的教育性别差异已进行大量研究，但大多侧重于社会变迁或政策文本所进行的定性分析，关于教育性别差异的定量分析相对较少且缺乏实证分析验证影响因素对教育性别差异的影响程度。其次对于教育性别差异的影响更多关注于不同性别的禀赋特征差异，鲜少关注传统观念差异对于教育性别差异的影响。 此外，大多数研究都基于单年的数据，仅关注教育公平这一视角，分析面较窄，缺乏多角度全面的研究。文章基于性别红利分析框架研究性别平等中的教育性别差异问题，打破传统人口红利视角，试图说明随着女性受教育水平的不断提升以及教育回报率超越男性的现实背景下，女性在走向性别平等的过程中将对其自身以及经济社会的发展产生怎样的影响？以及在经济高质量发展的今天如何持续激发女性人力资源释放更大经济潜力与活力驱动中国经济发展？ 因此，文章首先对性别平等中的教育性别差异GPI 指数进行测算，综合考察我国各个教育层次的教育性别差异程度、发展趋势及成因；其次，运用中国综合社会调查（CGSS）五年的合并大样本数据构建有序Probit 模型实证分析导致教育性别差异的因素，并采用Oaxaca-Blinder 分解模型评价新中国成立之后女性教育发展得到政策支持的效果，以及回归到“人口红利”渐行消失这一背景下，探讨如何充分发挥女性的人力资源优势及其衍生效应。

一、教育性别差异基本特征

文章用社会性别平衡指数（GPI）来刻画中国教育性别差异。社会性别平衡指数的定义是女性指标数值与男性指标数值之比，以此反映差异大小。 指数接近于1，说明性别差异较小；比值大于1，说明该项指标的女性数值大于男性；小于1 则说明女性的指标数值低于男性。文章中社会性别平衡指数具体为：

公式（1）计算结果如表1 所示。 从各教育层次GPI 指数来看，中国初中、高中和大学及以上教育层次GPI 均值增长速度都为正且收敛于数值1。 其中大学及以上层次的收敛速度最快，从20 世纪90年代的0.59 到0.92， 即高等教育阶段女性人力资本禀赋与男性基本持平。其次初中和高中教育层次中，虽然GPI 处于0.7~0.8 左右，但是教育性别差异处于不断改善状态。而未上学和小学层次中虽然GPI 指数都大于1，但含义不同。未上学层次中GPI指数表明当前我国女性受教育机会仍然少于男性，而小学层次GPI 指数则表示女性占比超越男性，出现性别逆转现象，说明中国基础教育普及工作成效显著。

表1 各教育层次GPI 指数

如图1 和图2 所示，从总体上看，中国平均受教育年限表现为显著提升，从1996 年的6.79 上升至2019 年的9.33；分性别来看，男性平均受教育年限从1996 年的7.45 提升到 2019 年的9.67，女性平均受教育年限从1996 年的6.12 提升到2019 年的8.99。 从识字率看，女性识字率的增长幅度也远超过男性。 随着时间推移，男女平均受教育年限和识字率均处于不断增长状态，其中男性指标略高于女性但增长速度慢于女性，教育性别差异虽未完全消除但一直处于收敛态势且随时间推移愈加显著。

图1 男性和女性平均受教育年限

图2 男性和女性识字率

三、实证分析

（一）计量模型

文章借鉴现有的研究方法［20］，按受访者在调查年度所获得的教育分为4 类：小学、初中、高中和大学，分别赋值 1、2、3 和 4。 同时依照受访者的受教育年限，划分为没有接受过任何教育、小学、初中、普通高中、职业高中、大学专科、大学成人高等教育、 大学正规高等教育和研究生及以上9 种情况，分别赋值为 0、6、9、12、13、14、15、16 和 19。 因此，文章采用有序Probit 方法进行估计，具体计量模型设定如下：

（二）数据来源与变量说明

1.因变量。 本研究按受访者在调查年度所获得的教育分为4 类：小学、初中、高中、大学，分别赋值1、2、3 和 4。

2.自变量。 主要由以下构成：（1）性别。 文章的核心自变量，为虚拟变量：女性=0，男性=1；（2）个人努力。 文章参考邹微和马占利的思路，对努力变量加以衡量：努力程度=（个体教育年限—个体同年龄人教育年限均值）—（父辈教育年限—父辈同年龄人教育年限均值）［21］；（3）家庭文化资本：父母双方受教育程度。 作为家庭文化资本的操作化指标，具体操作同受访者受教育程度划分方法；（4） 家庭经济资本：14 岁时家庭在社会所处阶层，处于1、2、3 阶层为偏下，4、5、6 阶层为中等，7、8、9、10 阶层为偏上，偏下=1、中等=2、偏上=3；（5）家庭社会资本：14 岁时父母所处职业阶层。 文章参考李路路和朱斌的做法，将职业分为三大类［22］：一是高级非体力劳动阶层；二是低级非体力劳动阶层；三是体力劳动阶层，分别设置为体力劳动阶层=1、低级非体力劳动阶层=2、高级非体力劳动阶层=3；（6）户籍。农业户口=1、非农业户口=2。

3.控制变量。（1）地区。设置为虚拟变量：西部=1、中部=2、东部=3；（2）民族：少数民族=0、汉族=1；（3）出生年份。文章将出生年份划分为3 个阶段，设置为虚拟变量：1930—1970 年=1、1971—1978 年=2、1979 年以后=3。

文章研究数据来源于中国综合社会调查（CGSS）。 为确保统计变量的统一性，选择 2010 年、2012 年、2013 年、2015 年和 2017 年共 5 年的调研数据进行纵向合并处理作为研究样本，将样本中未完成学业群体、在校生群体、数据缺失值以及异常值样本剔除，获得有效样本量21 504 人，其中女性为 10 759 人，男性为 10 745 人。

（三）估计结果与分析

如表2 的回归结果显示， 各主要变量系数显著，模型整体回归效果较好。 在仅引入性别变量的回归1 中性别变量的回归系数在1%的显著性水平下正向显著，说明在不控制其他任何因素的情况下，个体所获得的教育具有显著的性别差异，且表现为男性教育获得高于女性。

表2 整体样本排序Probit 估计回归结果

文章在回归2 和回归3 中依次加入父母受教育程度、家庭经济阶层、父母职业阶层、户籍、地区和出生年份等因素后，性别变量的回归系数依旧在1%的显著性水平上通过检验。从回归2 结果来看，父母受教育程度、家庭经济阶层、父母职业阶层对于个人教育获得都是正向影响，且随着父母教育层次的增高、职业阶层的提高使得子代接受更高教育的概率变大；回归3 中户籍、出生年份、地区等变量对受教育程度也存在正向影响，且非农业户籍、出生年份较晚、 位于东部地区的群体进一步接受教育的概率大于农业户籍、出生年份较早、中西部地区群体。 为突出对比结果，在回归4、回归5 添加个人努力因素， 可以看出性别因素对个人教育获得的影响系数显著降低， 这在一定程度上说明女性群体通过个人努力可以改变其教育获得上的性别劣势。

如表3 所示，回归1 到回归7 依次为性别与个人努力、父母受教育程度、家庭经济阶层、父母职业阶层、出生年份、户籍、地区等解释变量的交互效应回归结果，通过对这些解释变量的交互效应进行回归， 以此分析各因素对不同样本受教育程度的影响。

表3 影响因素的性别差异

回归1 中引入个人努力与性别的交互项，可以看出其交互项变量系数为负，表明女性群体通过个人努力可以提高其受教育层次。从回归2 结果可看出，代表家庭文化资本的父母受教育程度变量对个人受教育程度具有显著的正向影响，即文化积累的马太效应。 一方面家庭文化氛围越好，越容易培养出具有更高学术成就的子女。另一方面具有文化资本优势的群体会产生人力资本溢价， 更重视教育，更愿意增加对子女的教育投入。 此外，母亲的受教育程度与性别的交叉项系数均为负，表明母亲受教育程度对女性教育获得的正影响较大，即母亲的受教育层次越高会增大子代女性接受更高受教育层次的概率。 由回归3 可知，代表家庭经济资本中的14 岁时家庭所处阶层变量系数在1%的水平上正向显著。 家庭所处阶层越高其相应的经济资本越多，经济资本又影响着家庭对教育资源的购买及教育行为的决策，是决定子代受教育年限和受教育层次获得的关键因素。 另外，可以看到家庭经济资本变量与性别的交叉项系数为负，表明家庭经济状况的好坏对于子代女性教育的影响更大，即家庭经济状况越好，女性接受高等教育的概率越高。 回归4中，代表家庭社会资本的父母职业阶层变量系数显著为正，即较好的家庭社会资本利于子代子女接受更高层次的教育。家庭社会资本即父母职业阶层越高，其家庭社会网络资源越多，一方面需要通过教育投资来巩固其社会地位，另一方面又具备充足的资源对子代子女进行教育投资，因此社会资本较高的家庭子代子女更易接受更高层次的教育。 此外，父亲社会地位变量与其性别的交互项系数为正，表明父亲社会地位越高，子代男性获得高等教育的概率越大。而母亲社会地位变量与其性别的交互项系数为负，表明母亲社会地位的提高相较于子代男性更有利于子代女性教育获得。 回归5 到回归7 中，出生年份、户籍、地区与性别的交互项系数显著为负，说明出生年代越晚、城市户籍以及经济发展较好的中东部地区更利于女性受教育水平的提高。

四、趋势特征、政策效应和新人口红利

（一）趋势特征和政策效应

1.研究方法。 通过上文回归分析可知，尽管教育获得在不同性别群体中存在差异，但是这种差异程度的大小以及变化趋势是无法探析的，此外这种差异到底是由不同性别的禀赋特征差异造成还是传统性别观念差异造成亦无法得知。 基于此，这一部分通过 Oaxaca-Blinder 分解法［23-24］先定量测算男性和女性在教育获得上的差异程度，以分析随着时代的发展女性教育获得机会的变化趋势是否趋于均等；其次测算禀赋差异和系数差异对教育获得差异的贡献程度，评价新中国成立之后女性教育发展得到政策支持的效果。

具体而言，Oaxaca-Blinder 分解法是将两组样本变量的差异分解为可解释部分和不可解释部分：可解释部分由可观察的禀赋特征差异造成即禀赋差异；不可解释部分由不可观察的因素造成即系数差异。 其分为两个步骤：

第一步：分组回归，分别建立男性与女性两个组群回归模型，代表男性组群，表示女性组群，对每个组群分别进行回归：

其中， Yi是个体 i 的教育获得年限，β 是回归系数，Zi是个体i 的禀赋特征，包括个人努力、家庭因素、出生年份、地区、户籍等因素，是随机误差项。

第二步：差异分解

其中，βr（Zr-Zu）是可解释部分即禀赋特征差异（Zr不等于 Zu），（βr-βu）Zu为不可解释部分即系数差异，εr-εu为常数项，表示未观察到的因素对教育获得性别差异的影响。

2.测算结果与分析。 表4 为教育获得性别差异的Oaxaca-Blinder 分解结果。由表4 的测算结果可知，总体上教育获得性别差异值为-1.19；按年份划分来看， 教育获得性别差异值已由1930—1949 年的3.00 降低到1990—1999 年的 0.21，说明随着时代的发展教育获得性别差异趋于式微，女性和男性拥有了同样的教育获得机会，具有同样的教育均等性。 上文分析表明，母亲受教育程度越高越利于子代女性教育获得，可见女性教育获得在我国实现教育性别平等方面占据重要地位。 此外，上文也表明近年来中国男性和女性各层次的受教育程度均呈明显收敛趋势，女性人力资源和资本禀赋得以开发利用、社会参与率极大提升，教育方面的性别平等取得显著成效。

随着女性教育获得机会的均等发展，女性在参与经济发展、获得经济资源和有效服务等方面获得的机会亦具有相同趋势，推动着中国性别平等的实现进程。事实上，新中国成立以前，两性教育获得差异是比较大的，从测算结果可以看出，在1949 年以前教育获得性别差异值在3.00 左右， 女性和男性存在严重不平等的教育获得机会，绝大部分女性都没有受过教育，处于文盲状态。在1949 年新中国成立以后，国家从法律政策和制度保障方面给予了女性平等的教育获得机会。 1954 年颁布的宪法明确规定赋予女性享有与男性平等的权力，到改革开放进程中不断颁布的义务教育法、教育法规定男女依法享有平等的教育获得机会，再到其后实施的妇女权益保障法、中国妇女发展纲要进一步明确女性所享有的教育权力，又到21 世纪以来《中华人民共和国妇女权益保障修正案》将男女平等国策写入总则以及党的十八大、十九大报告将“坚持男女平等基本国策”作为执政党治国理政的重要理念纳入社会发展总规划，同时不断健全保障女性教育获得的各项机制，教育平等成为国家推进性别平等的优先领域之一。70 多年来，中国通过多种举措大力推进女性教育获得取得巨大成就，女性获得均等的受教育机会，又通过九年义务教育的普及、中等教育的多结构发展、高等教育人数的扩招及高等院校数量的增加， 使得各教育层次的两性受教育程度快速收敛。 在中国特色社会主义事业进入新时代的今天，我国推进性别平等的步伐仍然不能停止，应继续满足女性在追求美好生活的进程中对性别平等更高的期待、更多的需求。

此外，就造成两性教育获得差异的贡献程度来看， 在1930—1970 年禀赋差异的贡献程度大约为系数差异的2 倍左右，这说明教育性别差异中由个体特征、家庭经济状况和地区环境等特征因素构成的差异占据主导地位，社会传统观念及看法影响下的性别歧视对两性教育获得也存在一定影响。而从20 世纪80 年代开始，性别歧视在两性教育获得中的影响已微不可见， 对于出生年份在1990—1999年间的群体教育获得影响仅占0.001， 由此也表明在国家推进性别平等进程中，不仅是通过具体的政策措施来保障女性的教育获得机会，更通过潜移默化的影响改变着传统性别观念和看法，从外在政策的实施到内在观念的影响这两个维度，助力实现女性教育获得均等化，推进真正意义上的性别平等。

（二）新人口红利：性别红利

恰逢知识经济兴起和“人口红利”渐行消失这一转型时代，充足且稳定的女性人力资源及其不断提升的资本禀赋构成性别红利的发生基础。根据经合组织提供的数据表明，如果女性对国民经济的参与度提升至与男性相同的水平， 那么国家的GDP可实现高达20%的跳跃式增长， 女性的解放及其力量的发挥对于社会及经济发展所起的重要作用越来越凸显。教育获得均等的实现及其教育回报率的提升不仅直接使得女性人力资源和资本禀赋得以开发利用， 有效提高其劳动参与率和生产效能，使其可以寻求更好的工作、获得更高的社会经济地位， 还衍生出更多利于经济社会可持续发展的效应。 第一，女性劳动参与率的提升能够带动男性人力资源的更充分利用，激励男性群体自我完善和提升，将部分男性从一些服务性行业中置换出来从事与其资本禀赋更匹配的行业和职业，激发男性劳动潜能的进一步发挥，共同形成性别平等红利带来更大且正向的经济社会效应。 第二，受教育程度较高的女性在家庭资源的支配和家庭行为的抉择中拥有更多的话语权，更利于家庭生计。 家庭地位的提高一方面使其在生育决策、家庭消费等方面的决策变得更加理性，满足家庭可持续发展的需要，另一方面也会显著增加对家庭子女教育、家庭健康方面的投资。 此外，女性地位的提升也改变了“养儿防老”的传统家庭养老模式，提高老年人的生活质量，在家庭养老方面发挥着愈加重要的作用。 第三，缓解贫困的代际传递。 女性地位的提高、性别意识的觉醒促进农村女性更多流入城市寻求就业机会来获得经济收入，减轻家庭经济负担，减少自身及家庭陷入贫困的可能性， 有利于打破贫困的代际传递。然而当前我国对女性人力资源的开发还存在一些问题，如农村女童、流动女童等在教育获得上仍面临重重障碍； 大量女性人力资源的闲置与浪费，受工作—家庭平衡困境、生育后女性面临的就业门槛高、女性退休年龄早于男性等问题的影响，使得很多具备就业能力的女性放弃就业机会， 回归家庭，造成人力资源的闲置；在业女性面临着职业性别隔离，多从事卫生和社会工业、餐饮旅游娱乐场所服务以及教育服务等行业，而在科学研究、技术服务等行业中仍存在技术性职业鸿沟，我国女性在就业质量、 工资收入和职业发展方面仍存在着制约。 因此，中国要进一步开发利用女性人力资本禀赋，就要在提升女性资本禀赋的同时消除社会对女性的偏见、歧视等负面认知，激活女性的生产性潜能和多维价值，为她们提供全面参与社会的友好环境，提升其社会参与的主观能动性，激发和释放更大经济潜力与活力，实现性别红利惠及整体社会经济发展。 此外需要注意的是，我国女性劳动参与率已经达到很高的水平，进一步开发利用女性人力资源，提高女性劳动参与率，不是要求女性劳动参与率达到与男性同样的水平，而是旨在促进女性有更多的社会参与、 拥有更高的社会地位及话语权，在扩大社会参与过程中更好地实现社会性别平等，由此撬动性别资源这个“杠杆”形成性别红利。

四、主要结论和政策建议

教育均等是我国推进性别平等进程中的一个重要方面。文章聚焦于性别平等中的教育性别差异问题，总结出如下几方面结论：第一，我国各教育层次的教育性别差异都呈明显收敛趋势，其中高等教育层次教育性别差异收敛速度最快；第二，家庭背景、个人努力、户籍、出生年份以及地区都对教育获得存在影响，其中家庭背景较好、个人努力、拥有非农村户籍、出生年份较晚、位于经济发展较好的东部地区群体继续接受高等教育的概率更大； 第三，家庭经济状况越好、出生年代越晚、城市户籍以及经济发展较好的东部地区等因素对男性的正向影响效应小于女性；第四，相较于父亲、母亲所拥有的资源，如文化资本、社会资本等对子代女性教育获得的影响更大；第五，随着时代的发展，国家从法律政策和制度保障方面给予女性平等的教育获得机会，女性和男性拥有了同样的教育获得机会，两性教育获得机会实现均等；第六，在走向性别平等的进程中，女性的解放及其力量的发挥使自身可以寻求更好的工作，获得更高的社会经济地位，还可以激发男性劳动潜能、缓解贫困的代际传递以及促进经济可持续发展等红利。

文章提出以下几方面政策建议：第一，在推进女性教育获得均等过程中， 重点关注城市流动女童、少数民族地区女童、农村地区女童及残疾女童的教育获得机会。着力解决城市流动女童面临的公办学校入读困难、择校难以及异地高考存在高门槛问题、少数民族地区的师资力量匮乏、体系不完善、女性教师权益保护不足及残疾女童的教育保障等问题。第二，注重消除两性在教育过程中的差异。打破传统的女性数理能力不如男性的性别偏见，鼓励女性选择数字技术相关专业， 消弭数字性别鸿沟，加强女性教育与新一轮产业技术革命的密切联系，扩大女性在新学科建设中的选择空间，加快培养跨学科、复合型专业女性人才和系统化培养造就高层次科技创新女性人才。第三，加强制度建设，着力体制机制创新。 建立健全有利于女性发展的制度，通过大众媒体的正面宣传和监督打破传统观念与看法形成的对性别刻板印象的桎梏，引领社会充分尊重女性，提升其社会经济地位，提高女性在公共领域中的话语权以及推进“同价值同酬”，完善女性就业政策，开拓高素质、高学历、高技能女性人才与之匹配的发展平台，使其满足经济社会发展要求和未来需要，构成源源不断的性别红利源泉，推动中国经济高质量发展。