城镇居民性别收入差异——基于CGSS2008的定量研究.pdf

2 城镇居民城镇居民城镇居民城镇居民性别收入差异性别收入差异性别收入差异性别收入差异 ————————基于基于基于基于 CGSS2008CGSS2008CGSS2008CGSS2008 的定量研究的定量研究的定量研究的定量研究1 1 1 1 许思源 【【【【摘摘摘摘 要要要要】】】】经济改革以来收入分配领域发生了一系列的巨大变化，其中也包括性别之间的收入差距变化本文对 CGSS2008 数据进行定量分析，并着重分析产生收入性别分层的制度原因，提出：1、城镇男女收入存在差异 2、教育对于女性缩减与男性收入差距具有重要意义 3、女性在国有单位与非国有单位收入有差异 4、管理人员的地位也是决定性别收入的一个因素 【【【【关键词关键词关键词关键词】】】】社会分层 性别收入差异 教育 单位 再分配 一、 研究问题 男女平等发展是当今世界的潮流， 中国政府一直把男女平等发展作为促进社会发展的一项基本国策（如“妇女也能顶半边天”2）然而，人们在直觉上依然感觉到性别歧视的广泛存在，这也引起学界的热烈关注 性别收入差异，作为劳动力市场中性别关系最直接的表现形式，是社会分层研究的一个重要课题。

社会分层大师的研究大师伦斯基曾通俗地解释过分层理论应该涉及的两个基本问题：第一，谁得到了什么？第二，为什么得到？3 因此，本文作者想探讨的问题便是：随着中国市场化不断深入，城镇男女收入是否还存在差距？如果存在，那么究竟是哪些因素导致的？是教育程度导致的？还是管理职务高低所导致的？抑或是国有企业与非国有企业， 即离再分配体制远近导致的？ 1 本论文使用数据主要来自“中国综合社会调查”(CGSS2008 项目)该项目是中国人民大学社会学系所发起的一项全国范围内的、大型的抽样调查项目，在中国已经成功执行 4 期，主要目的是了解当前我国城镇居民的就业、 工作和生活情况， 以及对当前一些社会问题的看法作者在此感谢以上机构提供数据，本论文内容由作者自行负责 2 佚名.妇女能顶“半边天” 【N】.南方日报，2011-7-25. 3 格尔哈斯·伦斯基. 权力与特权：社会分层的理论【M】. 杭州：浙江人民出版社，1988  3 二、 文献综述 （一）市场转型与性别平等 已有的关于中国性别收入不平等的研究基本都是围绕着 “市场转型与性别平等”这个命题展开的，而理论争论的焦点之一是市场化与性别平等之间的关系。

关于上述问题， 目前存在三种不同的观点： 一种认为市场化会增加性别歧视，因为女性在再分配体制中得到的保护逐渐消失如李实和别雍·古斯塔夫森基根据2002年全国城镇居民户抽样数据与1995年数据的比较，证实“收入性别差距在持续拉大”这一结论，同时他们认为，导致差距拉大的主要原因是由于女性劳动力下岗失业的比例远高于男性4 另一种观点刚好相反， 认为市场化会减少性别歧视， 因为市场带来竞争机制，性别等先赋因素的作用在减弱 如郝大海和李路路采用2003年全国综合社会调查资料数据得出的结果是，市场化水平的提高缩小了男女收入差异5 而第三种观点则认为市场化与性别平等之间并没有直接的关联 如边燕杰和舒晓灵等人，基于1988年和1995年全国城镇居民户抽样调查数据，其分析结论是收入性别差距并没有扩大6 帕克魏·刘等人对中国上海和济南的研究所得出的结论又与上述观点不同，他们认为，市场转型并不是线性地导致性别收入差距扩大或缩小，而是使收入差距先升后降市场转型有两个结果：1、作为妇女保护机制的国家的退出，2、企业自主权的增大简言之，由于男女劳动力的人力资本差异而导致的性别收入差异继续存在，但由于性别歧视而导致的收入差异趋于下降。

7 4 Li， Shi &Bjlrn Gustafsson 2008 ， “Unemployment， Earlier Retirement and Changes in Gender Income Gap in Urban China over 1995-2002.” in Bjorn Gustafsson， Shi Li&TerrySicular (eds.)Income Inequality and Public Policy in China. Cambridge: Cambridge University Press. 5 郝大海 ， 李路路 . 区域差异改革中的国家垄断与收入不平等———基于2003年全国综合社会调查资料【J】.中国社会科学2006(2) 6 Shu， Xiaoling&Yanjie Bian 2002，“Intercity Variation in Gender Inequalities in China: Analysis of a 1995 National Survey.”Research in Social Stratification and Mobility19. 7 Liu， Pak-Wai， XinMeng&Junsen Zhang 2000，“Sectoral Gender Wage Differentials and Discrimination in the Transitional Chinese Economy.”Journal Population Economics13.  4 （二）收入性别差异背后的原因 既然性别收入差异客观存在，也有学者对背后的原因进行探讨。

吴愈晓等人认为：在国有部门,男女收入差异来源于结构性的因素——职业的性别隔离,它以职业的性别构成为依据拉开职业间的收入差距,从而导致了收入的性别不平等；而在非国有部门,决定收入差异的主要因素是男女个体人力资本方面的差异8 王天夫等人则提出一个关于社会主义社会性别社会分层的新的理论模型 社会主义社会中的性别歧视是父权主义借助区隔主义的官僚政治，扭曲再分配过程，在平等主义国家无法监控的基层生成的，并由此构建了一个特征鲜明的性别分层结构：与再分配中心的距离越远，受到的性别歧视就越严重随着社会转型的推进， 原来受到再分配体系保护的等级地位较高的女性受到的歧视也将逐渐加重9 李春玲等人则认为，过去20年来性别收入差距在稳定地和显著地增长,在改革的最初10年里,市场机制是导致性别收入差距扩大的主要原因,但在最近的10年里,性别歧视因素成为影响性别收入差距的更重要的因素10 总之，现有的研究对于收入性别差异的变化趋势和原因解释各有定论，未能形成确定的权威结论 （三）评论 作者认为，由于全国性的抽样调查数据的搜集工作仍处于起步阶段,研究同一个问题的学者通常使用完全不同的数据资料；再者,研究者在样本界定、核心变量的测量以及具体的方法模型的使用也大相径庭， 这是造成结论无法达成一致甚至彼此无法对话的原因。

因此，本文作者主要着力探讨性别分层结构背后的制度性原因，即到底是怎样的机制导致男女性别存在差异？为何中国妇女性受着较非社会主义国家享受了更多的平等和机会（例如,中国的女性工作比例为世界最高的90%11），却无法 8 吴愈晓 , 吴晓刚 . 城镇的职业性别隔离与收入分层【J】. 社会学研究 , 2009-07-20 9 王天夫 , 赖扬恩 , 李博柏. 城市性别收入差异及其演变:1995-2003【J】. 社会学研究 , 2008-03-20 10 李春玲， 李 实. 市场竞争还是性别歧视——收入性别差异扩大趋势及其原因解释 【J】 . 社会学研究 , 2008-03-20 11 United Nations Development Programme(UNDP) 2002,Human Development Indicator.  5 消减与男性收入的差距？是国家权威的功能丧失？抑或基层的官僚政治使得国家的平等主义无法普及到普通民众的层次？ 三、 研究假设 首先，作者想通过实证经验数据证实城镇男女的确存在收入差距。

假设假设假设假设1：：：：经济改革至今经济改革至今经济改革至今经济改革至今，，，，男女性别收入仍然存在差距男女性别收入仍然存在差距男女性别收入仍然存在差距男女性别收入仍然存在差距 然后，笔者将分析性别收入差距背后的原因 教育，对收入分配有重要影响,而且这种影响随社会的发展而日见明显12教育水平是职业、干部身份以及工作单位级别的重要指标它与职业地位间的相关联系相当高教育程度高的更容易进入技术人员和行政管理职业13 假设假设假设假设2：：：：教教教教育程度越高育程度越高育程度越高育程度越高，，，，人们的收入越高人们的收入越高人们的收入越高人们的收入越高；；；；教育程度越低教育程度越低教育程度越低教育程度越低，，，，人们的收入越低人们的收入越低人们的收入越低人们的收入越低 假设假设假设假设3：：：：教育程度越高教育程度越高教育程度越高教育程度越高 ,女性女性女性女性与男性收入的差距更小与男性收入的差距更小与男性收入的差距更小与男性收入的差距更小；；；；相应地相应地相应地相应地,教育程度越低教育程度越低教育程度越低教育程度越低,她们与男性收入的差距更大她们与男性收入的差距更大她们与男性收入的差距更大她们与男性收入的差距更大。

在社会主义转型时期,随着改革的深入,非国有单位逐渐脱离再分配过程,进入市场调节在这些单位中,没有了原有的推行平等主义原则及监管的机制因而,这些单位的管理人员有了更多的自由任意行事相反,国有单位仍然置于国家直接管理与监控之下,国家的平等主义原则依然行之有效因此： 假设假设假设假设4：：：：国有单位的女性受到平等主义保护更多国有单位的女性受到平等主义保护更多国有单位的女性受到平等主义保护更多国有单位的女性受到平等主义保护更多,她们与男性收入的差距较她们与男性收入的差距较她们与男性收入的差距较她们与男性收入的差距较小小小小；；；；与国有单位女与国有单位女与国有单位女与国有单位女性相比性相比性相比性相比,非国有单位的女性受到的性别歧视更严重非国有单位的女性受到的性别歧视更严重非国有单位的女性受到的性别歧视更严重非国有单位的女性受到的性别歧视更严重,她们与男性她们与男性她们与男性她们与男性收入的差距更大收入的差距更大收入的差距更大收入的差距更大 职业与管理职位是社会主义再分配过程影响个人经济境况的另外两个维度职业的性别隔离研究在中国2000年以后才被关注到， 这种性别隔离主要表现为大部分女性劳动力都集中在一些低收入、低声望、被视为“女性的”的职业中。

14但是，“职业的性别隔离”无法解释的是为何在同样的职业、相似特征的男女收入依然存在较大的差异 在城市工作人员中,有干部与工人的划分15市场转型之后,处于较低职位的 12 赖德胜 . 教育、劳动力市场与收入分配【J】. 经济研究，1998（5） 13 陆学艺主编 .当代中国社会流动【M】. 北京:社会科学文献出版社 , 2004 14 佟 新. 人口社会学（第四版）【M】.北京大学出版社：2012 15 李强 . 社会分层与贫富差别【M】.厦门:鹭江出版社，2000  6 女性的收入基本上取决上层领导的绩效考核因此,这为非国有单位的基层性别政治行为提供了不受国家平等主义限制的可能与此相反,处于高层职位的女性仍然受到国家平等主义原则的限制因此，本文笔者将提出另一种假设： 假设假设假设假设5：：：：女性职业地位越高女性职业地位越高女性职业地位越高女性职业地位越高,受到平等主义保护更多受到平等主义保护更多受到平等主义保护更多受到平等主义保护更多,她们与男性收入的差距她们与男性收入的差距她们与男性收入的差距她们与男性收入的差距更小更小更小更小；；；； 相应地相应地相应地相应地, 女性职业地位越女性职业地位越女性职业地位越女性职业地位越, 受到受到受到受到的的的的性别歧视更严重性别歧视更严重性别歧视更严重性别歧视更严重,她们与男性收入的差距她们与男性收入的差距她们与男性收入的差距她们与男性收入的差距更大更大更大更大。

四、 数据变量模型 （一）数据来源 本文采用的数据来自“中国综合社会调查”(CGSS2008 项目)该项目是中国人民大学社会学系所发起的一项全国范围内的、大型的抽样调查项目，在中国已经成功执行 4 期， 主要目的是了解当前我国城镇居民的就业、 工作和生活情况，以及对当前一些社会问题的看法 （二）收入模型 本文使用常见的收入线性回归模型：Y=XB+e 其中,Y是n×1的因变量向量(n为数据中的个案数),这里是年收入的对数形式———log(年收入)；X 是一个第 1 列为向量 1 的 n×(p+1)矩阵,第二列到第 p列为模型中 p 个自变量的数据(不同的模型 p 可变)；B 是长度为(p+1)的回归系数向量,其第一项为截距项；e 为 n×1 的残差项向量16 （三）变量说明 1.收入对数 本研究中的所有回归模型都是取收入对数为因变量， 因为这样能使得收入的分布更符合正态分布 本文选用的是 CGSS2008 问卷中 a21a 的职业内收入命令是 gen income=ln(a21a+1)，因为初始值不能是 0 2.性别 性别变量为模型的自变量,性别变量编码是：女性=1,男=0。

当然，本文也运用到了性别与教育、单位类型和职业地位的交互变量命令是 recode a1(1=0)(2=1)，gen(gender) 16王天夫 , 李博柏 . STATA 实用教程【M】.中国人民大学出版社：2008  7 3.受教育年限 指被调查者受过多少年教育命令是 rename a3c education 4.年龄 体现在问卷中即 2008 减去出身年份年龄与收入之间不是直线关系而是曲线关系,因此,模型中加入年龄和年龄^2/100 两个变量命令是 gen age=2008-a2；gen age1=age^2/100 5.党员身份 指被调查者是否是党员,其编码是：党员=1命令是 recode a10(1=1)(2/4=0),gen(party) 6.单位类型 指被调查者就业单位的类型 包括 2 个分类： (1) 国有企业=1；(2)非国有企业=0命令是 recode c11a(1=1)(2/9=0),gen(government) 7.职业地位 指被调查者的职业地位。

包括 4 个分类： (1) 高层管理人员=4；(2) 中层管理人员=3；(3) 低层管理人员=2；(4)其它=1命令是 recode c10(1=4)(2=3)(3=2)(4=1),gen(job) 有关上述变量的描述统计如下： 描述性统计量描述性统计量描述性统计量描述性统计量 变量名变量名变量名变量名 N N N N 均值均值均值均值 标准差标准差标准差标准差 最小值最小值最小值最小值 最大值最大值最大值最大值 收入收入收入收入 5032 8.526836 2.357173 0 13.81551 性别性别性别性别 5032 0.487878 0.499903 0 1 党员党员党员党员 5032 0.124404 0.330075 0 1 年龄年龄年龄年龄 5032 43.66395 13.5338 18 98 年龄年龄年龄年龄^2/100 5032 20.89668 12.48852 3.24 96.04 企业性质企业性质企业性质企业性质 3707 0.409765 0.491857 0 1 管理职务管理职务管理职务管理职务 3707 2.186134 0.715183 1 4 （表 1）  8 五、 分析结果 不同性别的教育年限对于收入影响不同性别的教育年限对于收入影响不同性别的教育年限对于收入影响不同性别的教育年限对于收入影响 89101112Money Income0510152025Years of schoolingGenderWomenManwomen and menIncome by EducationWomen's Educational Return to Income Larger than Men's （图 2） 个人个人个人个人职业内年收入的决定因素职业内年收入的决定因素职业内年收入的决定因素职业内年收入的决定因素 1a 1b 1c 收入收入收入收入 收入收入收入收入 收入收入收入收入 女性女性女性女性 （（（（vs. 男性男性男性男性）））） -0.464*** 女性女性女性女性（（（（vs. 男男男男性性性性）））） 0.465 女性女性女性女性（（（（vs. 男性男性男性男性）））） -0.441 （-0.0624） （-0.658） （-0.61） 年龄年龄年龄年龄^2/100 0.0109 年龄年龄年龄年龄 -0.0313 年龄年龄年龄年龄 -0.0576** （-0.0153） （-0.021） （-0.0199） 教育年限教育年限教育年限教育年限 0.117*** 女性女性女性女性* * * *年龄年龄年龄年龄 0.0439 女性女性女性女性* * * *年龄年龄年龄年龄 0.0586* （-0.0104） （-0.028） （-0.0268） 党员党员党员党员 0.117 年龄年龄年龄年龄^2/100 0.0499* 年龄年龄年龄年龄^2/100 0.0591** (0.0935) （-0.0235） （-0.0219） 国有企业国有企业国有企业国有企业（（（（vs.vs.vs.vs.非国有企业非国有企业非国有企业非国有企业）））） 0.293*** 女性女性女性女性*年龄年龄年龄年龄^2/100 -0.0713* 女性女性女性女性*年龄年龄年龄年龄^2/100 -0.0821** （-0.0734） （-0.0309） （-0.0293）  9 低层管理人员低层管理人员低层管理人员低层管理人员 -0.326*** 教育年限教育年限教育年限教育年限 0.147*** 党员党员党员党员（（（（vs.非党员非党员非党员非党员）））） 0.329*** （-0.0985） （-0.015） （-0.0934） 中层管理人员中层管理人员中层管理人员中层管理人员 -0.00908 女性女性女性女性*教育年限教育年限教育年限教育年限 -0.0713* 女性女性女性女性*国有企业国有企业国有企业国有企业 0.682*** (0.118) （-0.0309） （-0.106） 高层管理人员高层管理人员高层管理人员高层管理人员 0.605*** 党员党员党员党员（（（（vs.非党非党非党非党员员员员）））） 0.239** 低层管理人员低层管理人员低层管理人员低层管理人员 -0.464** （-0.161） （-0.0918） （-0.144） R2 0.099 女性女性女性女性*国有企业国有企业国有企业国有企业 0.226* 中层管理人员中层管理人员中层管理人员中层管理人员 0.337+ BIC 14558.6 （-0.109） （-0.178） _cons 7.569*** 高层管理人员高层管理人员高层管理人员高层管理人员 0.963*** -0.489 （-0.271） N 3588 女性女性女性女性*低层管理人员低层管理人员低层管理人员低层管理人员 0.326+ R2 0.093 （-0.196） BIC 14596.2 女性女性女性女性*中层管理人员中层管理人员中层管理人员中层管理人员 -0.0794 （-0.231） 女性女性女性女性*高层管理人员高层管理人员高层管理人员高层管理人员 -0.383 （-0.338） _cons 9.974*** -0.446 N 3706 R2 0.078 BIC 15201 Standard errors in parentheses + p < 0.1, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001 （表 3） 图2是一个关于男女收入随着教育年限增加的线性回归拟合图形。

详见附录的第26条命令） 表3则是一个关于收入的多元回归分析列表1a的自变量包括女性（vs. 男性）、年龄^2/100、教育年限、国有企业（vs.非国有企业）、低层管理人员、中层管理人员、高层管理人员 表3的1b相比1a，增加了女性*年龄、女性*年龄^2/100、女性*教育年限、女性*国有企业四个交互变量 因为教育年限与管理职位具有较高的线性重合度，表3的1c删去了教育年限变量，而在1b基础上增加了低层管理人员、中层管理人员、高层管理人员、女性*低层管理人员、女性*中层管理人员、女性*高层管理人员6个变量  10 （一）教育缩减了男女收入差距 从图 2 中我们可以发现： 1、男女收入的确存在差别，这就证实了假设 1 2、随着教育年限的增长，人们的收入也随之增加按照表 3 的 1a 数据，在其他条件不变的情况下， 所受教育年限增长一年， 收入增长 12.41% （e^0.117-1） ，证实了假设 2 3、随着教育年限的增长，男女之间的收入差距逐渐减少，女性的“教育回报率”大于男性，教育对于女性缩减与男性收入差距的作用更大 （二）国有企业与非国有企业性别收入存在显著差异 从表 3 的 1a 来看， “国有企业（vs.非国有企业） ”对于收入具有显著相关。

1b 中，也显示出“女性*国有企业”对于收入具有显著相关也就是说，国有企业的女性相较非国有企业女性，收入更多，与男性收入差距更小，具体而言，收入差距减少 25.35%(e^0.226 -1)这就验证了假设 4 （三）党员身份对女性收入也存在影响 表 3 的 1b“党员（vs.非党员） ”我们也发现党员的政治资本对于女性来说，也是降低与男性收入差距的一个因素 （四）管理职位高低对收入有显著影响，女性管理职务越低相比男性收入越低 我们从表 3 的 1a 发现，管理职位高低对于收入有显著影响，即管理职位越高，收入越高从 3a 管理人员与女性交互变量中，我们发现一个有趣的现象：女性管理职位越低， 她们的收入相较男性就越低， 代表所收到的性别歧视越严重而高层管理人员的系数不具有显著性，表示不论职位高低，女性与男性收入的差距没有变化，所受到的男女性别平等观念的影响越大这便验证了假设 5  11 六、 结论讨论 通过上述数据分析，已经证明了全部 5 个假设，即教育年限、国有单位性质、管理职务高低对于缩减男女收入差距有显著性影响 “社会分层研究对于性别的重视,既有理论的因素,也有方法论上的因素。

更为根本的,它同样含有理想和意识形态上的原因 ”17社会主义国家在建立之初就有男女平等的诺言,实际中男女性别不平等弥漫整个社会可见平等主义的理想与不平等的实践存在一定的距离 社会主义国家大力倡导男女平等，这一政策在国有企业以及高层管理人员身上都得到了较好的落实，但随着市场化的不断纵深化发展，性别收入差距在非国有企业依旧存在，或许这是因为科层制下的官僚制主义，或许是因为中国固有的男女偏见（招工启事中只限男士的仍然多见） 获得高学历、进入国有企业、奋斗到高层管理职务，这是缩减男女收入差距的三个最主要因素，反之，政府制定政策的时候应该更多考量保护低学历、非国有企业、底层工作者“同工同酬”的合法权益不受侵犯 下一步，作者将比较近 20 年来学历、国有企业、高层管理职务对于性别收入影响力是增强了？降低了？抑或不是一个线性的关系？中国社会主义转型还远未完成，性别不平等在转型时期仍将出现诸多变化，作者的研究也将继续 七、 参考文献 格尔哈斯•伦斯基. 权力与特权： 社会分层的理论 【M】 . 杭州： 浙江人民出版社，1988 郝大海 ， 李路路 . 区域差异改革中的国家垄断与收入不平等———基于 2003年全国综合社会调查资料【J】.中国社会科学 2006(2)。

赖德胜 . 教育、劳动力市场与收入分配【J】. 经济研究，1998（5） 陆学艺主编 .当代中国社会流动【M】. 北京:社会科学文献出版社 , 2004 李春玲，李 实. 市场竞争还是性别歧视——收入性别差异扩大趋势及其原因解释【J】. 社会学研究 , 2008-03-20 17王天夫 , 赖扬恩 , 李博柏. 城市性别收入差异及其演变:1995-2003【J】. 社会学研究 , 2008-03-20  12 李强 . 社会分层与贫富差别【M】.厦门:鹭江出版社，2000 佟 新. 人口社会学（第四版） 【M】.北京大学出版社：2012 王天夫 , 赖扬恩 , 李博柏. 城市性别收入差异及其演变:1995-2003【J】. 社会学研究 , 2008-03-20 王天夫 , 李博柏 . STATA 实用教程【M】.中国人民大学出版社：2008 吴愈晓 , 吴晓刚 . 城镇的职业性别隔离与收入分层【J】. 社会学研究 , 2009-07-20 吴愈晓 , 吴晓刚 . 城镇的职业性别隔离与收入分层【J】. 社会学研究 , 2009-07-20。

佚名.妇女能顶“半边天” 【N】.南方日报，2011-7-25. Shu ， Xiaoling&Yanjie Bian 2002 ， “ Intercity Variation in Gender Inequalities in China: Analysis of a 1995 National Survey.”Research in Social Stratification and Mobility19. Li， Shi &Bjlrn Gustafsson 2008 ， “Unemployment， Earlier Retirement and Changes in Gender Income Gap in Urban China over 1995-2002.” in Bjorn Gustafsson， Shi Li&TerrySicular (eds.)Income Inequality and Public Policy in China. Cambridge: Cambridge University Press. Liu ， Pak-Wai ， XinMeng&Junsen Zhang 2000 ， “ Sectoral Gender Wage Differentials and Discrimination in the Transitional Chinese Economy.”Journal Population Economics13. Li, Shi &Bjlrn Gustafsson 2008 , “Unemployment, Earlier Retirement and Changes in Gender Income Gap in Urban China over 1995-2002.” in Bjorn Gustafsson, Shi Li&TerrySicular (eds.)Income Inequality and Public Policy in China. Cambridge: Cambridge University Press. United Nations Development Programme(UNDP) 2002,Human Development Indicator.  13 八、 附录 STATA Do File 1. use "F：\2012秋季学期\STATA\Data\cgss2008.dta"， clear 2. set scheme economist 3. *变量* 4. gen age=2008-a2 5. drop if a21a>3000000 6. gen income=ln(a21a+1) 7. recode a10(1=1)(2/4=0)，gen(party) 8. recode a1(1=0)(2=1)，gen(gender) 9. gen age1=age^2/100 10. rename a3c education 11. recode c11a(1=1)(2/9=0)，gen(government) 12. recode c10(1=4)(2=3)(3=2)(4=1)，gen(job) 13. *初步回归* 14. xi：reg income i.gender age age1 education i.party i.government i.job 15. est store m1 16. esttab m1 using table1.rtf， se star(+ 0.1 * 0.05 ** 0.01 *** 0.001 ) nolabel r2 replace bic 17. est clear 18. predict yhat 19. twoway lowess yhat education， bwidth(.4) 20. twoway scatter yhat education || lowess yhat education， bwidth(.4) 21. *收入-性别-教育* 22. xi：reg income i.gender age age1 education i.party i.government i.job if gender==0 23. predict yhat2 24. xi：reg income i.gender age age1 education i.party i.government i.job if gender==1  14 25. predict yhat3 26. twoway lowess yhat education， bwidth(.4) || lowess yhat2 education， bwidth(.4) || lowess yhat3 education， bwidth(.4) 27. *女性·回归1* 28. xi：reg income ib1.gender##c.age ib1.gender##c.age1 ib1.gender##c.education i.party ib1.gender##i.government 29. est store m1 30. esttab m1 using table2.rtf， se star(+ 0.1 * 0.05 ** 0.01 *** 0.001 ) nolabel r2 replace bic 31. est clear 32. *女性·回归2* 33. xi：reg income ib1.gender##c.age ib1.gender##c.age1 i.party ib1.gender##i.government ib1.gender##i.job 34. est store m1 35. esttab m1 using table4.rtf， se star(+ 0.1 * 0.05 ** 0.01 *** 0.001 ) nolabel r2 replace bic 36. sum age age1 party education government job作者单位作者单位作者单位作者单位：：：：上海大学社会学工商管理系。