一、问题的提出

随着改革开放和市场原则的引入，越来越多的不平等凸现在中国社会转型过程中。其中，性别不平等问题始终广受关注(Xie & Hannum，1996；Gustafsson & Li，2000；Bian, Logan & Shu，2000；Shu & Bian，2003；Shu，2005；张丹丹，2004；谢嗣胜、姚先国，2005；李实、马欣欣，2006；李春玲、李实，2008；王天夫等，2008；吴愈晓、吴晓刚, 2008, 2009)。几乎所有研究都肯定了中国社会明显存在并且长期存在着收入性别差异。尽管各研究采用的理论取向不完全相同，但社会学领域的大多数研究都是在“市场转型”理论范式下进行。1989年，倪志伟乐观于市场在中国所产生的作用，断言中国转型将带来经济精英(人力资本回报)对政治精英(政治资本回报)的替代(Nee，1989)。其后的理论争论集中于中国市场发展的特殊性(边燕杰，2002；边燕杰等，2008)。性别不平等的议题则集中于中国市场转型与性别不平等的关系。尽管已有研究仍然在三个相互竞争的观点——市场化带来了性别不平等的缩小；市场化加剧了性别不平等；以及市场化与性别不平等之间不存在必然联系——之间争论不断，但社会学领域的研究实际上将对性别不平等的关注越来越多地引向市场之外，认为市场之外的因素同样起着重要作用，并且与市场之间存在复杂的交互作用。谢宇和韩怡梅在论述地区差异时讨论了性别在教育回报上的不平等，并且暗示单位制形成了中国市场的重要特殊性(Xie & Hannum，1996)；谢宇和吴晓刚则进一步展示了中国单位制在不平等中的持续作用(Xie & Wu，2008)；王天夫和他的合作者把目光集中于再分配过程及其与市场之间的相互作用(王天夫等，2008)；吴愈晓和吴晓刚则关注职业隔离过程(吴愈晓、吴晓刚，2009)。

笔者并不打算在此路径下作进一步讨论，这并不是说这一路径不再重要。或许正如怀默霆指出的，要对中国的性别不平等状况做出结论，并指明中国改革是加剧还是减轻了这种状况是相当困难的(Whyte，2000)。本研究指出，当大量研究集中于市场化转型过程时，另一些同样重要的转变也正在形成和发生，并产生深远而复杂的社会影响，以及其与市场转型相互交织的共同影响使得我们不可能忽视其存在。本研究关注家庭与人口视角下的性别不平等。20世纪70年代末开始实施的中国独生子女政策几乎与中国市场转型同时展开。在某种意义上，独生子女政策给中国社会带来的变革与将要带来的变革是怎么强调也不为过的。至少从最简单的意义上看，这一政策带来了世界上最大的独生子女群体；而从深远的角度看，该政策改变了中国的家庭结构，必将深远地改变整个社会结构。本研究试图指出，在收入的性别不平等方面，独生子女政策下形成并且已经长大的第一代独生子女同样有着不可忽视的影响，这些影响可能与独生子女的家庭，以及独生子女获得的教育程度密切相关。

本研究并不是在市场转型路径之外另起炉灶，而是在此基础上的一种对话和补充。正如王天夫等人指出，已有研究总是存在将性别差异简单化的情形——强调两性之间的巨大差异，而将男性和女性群体内部看成单一同质，这忽视了中国社会中女性群体内部的分层(王天夫等，2008)。大量的研究都可以看成是不断对女性群体内部重新社会分组，以进一步理解其变异状况的努力(谢宇，2006)。因此，当已有研究不断指明不同教育程度、不同职业、不同行业甚至不同家庭状况的女性收入是存在内部差异之后，笔者试图补充指出，独生子女与非独生子女女性之间同样存在着收入差异，且这种差异不应该被忽视。

二、独生子女身份与性别不平等

或许正如Short(2005)指出的，尽管中国独生子女政策所引发的争论不断，但令人吃惊的是，极少有研究真正检视这一政策如何改变孩子的生活。已有大量研究是顺着独生子女(尤其是中国第一代城市独生子女)的生命历程，检视各个阶段独生子女是否形成了特异人格，或者说是否是“小皇帝或小公主”；在研究路径上，将独生子女群体与其“天生的参照群体”即同年龄段非独生子女进行比较，以揭示两者之间是否存在显著差异(风笑天，2002)。已有研究表明，独生子女也许在社会化初期可能呈现不同于非独生子女的特性，但在经历“关键年龄”的不同社会化阶段后，独生子女相对于非独生子女并不存在特异性(风笑天，2000)。这一“无差异”的结论也在其他国家的独生子女研究中体现出来(Falbo，1984)。

“没有差异”在很大程度上并不能够概括中国独生子女政策对这一代孩子的所有影响。实际上，“关键年龄”变异，以及与之相联系的“消磨—趋同”已经暗示了独生子女可能经受了不同于非独生子女的家庭影响；风笑天(2000)试图表明，早期家庭环境对独生子女与非独生子女所产生的影响不同的，只是当独生子女与非独生子女进入学校环境后，新的相对同质的社会化环境不断消磨了家庭影响而逐渐形成趋同性。当家庭再次成为重要的社会化影响环境时(家庭对青年独生子女成家立业的影响)，独生子女与非独生子女之间再次表现出明显的差异(风笑天，2009；2010)。

与笔者关注性别差异紧密相关的是，风笑天(2010)在对农村第一代独生子女的居住方式进行分析时发现，尽管从总体上看很难认为是否独生子女会对同父母的居住方式产生影响，但当考虑性别和婚姻状况后，已婚的独生女相对于已婚的非独生女，其与父母同住的比例要高很多。这一结论暗示，性别对独生子女与非独生子女产生了并不一致的作用；在某种程度上，独生子女女性处于相对优势地位。肖富群(2009)的研究则更系统地考察了农村独生子女与非独生子女内部不同的性别作用。他指出相对于非独生子女有明显的父系(男性)偏向，农村独生子女群体中表现出了明显的男女平等。他的研究同样肯定了独生子女与非独生子女之间的性别差异，该研究结论同样指明了独生子女女性所占有的相对优势。

与上述研究着眼于农村不同，笔者曾经以城市第一代独生子女为对象，讨论独生子女与非独生子女在教育获得中的不同作用。基于中国12城市的抽样数据，研究表明独生子女女性在教育获得上的相对优势导致独生子女男性和女性之间并不存在显著差异。尽管在非独生子女中，女性仍然常常因为男性的存在要被牺牲掉自己的受教育机会(王晓焘，2008)。这一研究结论与上述农村的研究是一致的。笔者认为，独生子女女性占有相对优势的原因在于：传统的性别选择机制因独生子女家庭只有一个孩子没有办法选择而形成了适应过程。这种“没有选择”正是Fong在她的研究中所集中强调的。Fong通过两年的田野调查发现，在中国传统社会，父母往往不愿意对他们的女儿进行投资；但是独生子女的“没有选择”导致中国父母客观上也倾尽心力为其独生女进行投资，这对于中国城市的独生女是一个充权(empowerment)过程，独生女会在教育和工作中获得比之前女性大得多的空间(Fong，2002；2004)。

已有研究表明，中国的独生子女政策或许已经导致独生女在社会投资和社会获得中占据了优势地位(至少不再处于相对于男性的弱势地位)。当一个家庭里面只有一个孩子时，不管这个孩子是男是女，这个唯一的孩子很有可能获得家庭最多的投资并从中受益。传统中国非常普遍的重男轻女思想在独生子女家庭中出现了断裂。独生的女孩享受到了更多的平等和机会。将这一观点引入到性别不平等研究无疑具有重要意义。在已有研究中，我们都很自然地将女性视为一个相对同质的群体，仅仅根据职业、年龄、行业等变量进行差异研究；但或许在这些变量开始起作用之前，是独生女还是非独生女这样一种身份，就已经在某种程度上决定了其最终可能的获得。在考量独生子女与非独生子女之后，性别不平等的结构会发生改变。已有大量研究指出，女性相对于男性处于劣势地位，如谢宇和韩怡梅指出，男性和女性的收入都会随着教育年限的提高而上升，尽管女性的增长趋势要高于男性，但是女性仍然处于弱势，只是随着教育年限的提高，两个性别的收入差距缩小(Xie & Hannum，1996)。在考察了独生子女与非独生子女之后，可以预想上述模型应该在独生子女和非独生子女之间有不同表现。在非独生子女群体中，性别差异与不同增长趋势应该仍然存在；但在独生子女群体中，性别差异会在最大程度上被磨平——女性相对于男性的弱势地位会大量减少甚至变得不可见。因此，笔者提出以下研究假设：

假设1：对于独生子女群体而言，教育回报在性别之间不存在差异。

假设2：对于非独生子女群体而言，教育回报在性别之间存在差异，女性相对而言处于劣势。

三、数据与模型

本研究数据来自南京大学社会学系所开展的“青年发展状况调查”。该大型问卷调查项目在全国12个城市进行数据收集，调查对象是中国城市青年。鉴于城市青年绝大多数处于在职状态，调查从职业入手进行抽样设计，并分三个阶段在全国范围内进行多阶段随机抽样(风笑天，2006a)。

“青年发展状况调查”项目在2004年和2007年两次以基本相同的问卷工具搜集数据。在本研究中，笔者只使用2004年的调查数据。数据变量涵盖了被调查青年的个人基本情况，教育获得状况，工作状况，收入状况等。在收入方面，该调查研究以“个人月收入”进行测量，并且在测量时同时使用了“区间法”和“填空法”(风笑天，2006b)。笔者并没有对测量方法作过多关注，直接将该变量作为定距变量使用。2004年青年发展状况调查的原始数据样本为1 786，笔者采用列删法去掉了填答不完全的个案，最终的分析样本是1 709(95.7%)，其中非独生子女1 120，独生子女589。

本研究使用的模型是Mincer(1974)方程的扩展。在Mincer方程中加入两组重要的控制变量——地区和职业，以及本研究关注的性别和独生子女变量。修正后的模型有四组自变量：Mincer方程中原有的人力资本变量、中国地区变量、行业变量，以及性别和独生子女变量。在控制前三组变量的情况下，用简单最小二乘法估计性别和独生子女变量对因变量的作用。

笔者以“个人月收入”测量青年的收入，并以该变量的对数形式作为因变量。以“受教育年限”来测量青年的教育状况，以“文化程度”推算“教育年限”：初中=9，高中或相当=12，大专=15，大学=16，研究生及以上=18(Xie & Hannum，1996)。地区变量有两个：一是调查城市所处的地区：东部、中部、西部，以西部为参照组；考虑到中国的社会流动性，笔者加入一个测量流动的变量：18岁之前是否居住在现在这个城市，并以不居住在这个城市为参照组。行业变量有两个：一个是以垄断行业和非垄断行业进行划分(郝大海、李路路，2006)，并以非垄断行业为参照组；另一个是工作性质，以正式工和临时工来测量，并以临时工为参照组。性别、工龄、是否独生子女等变量则采用直接测量。表 1中列出了相关变量的描述性统计值。

四、结果与分析

笔者分男女进行个人月收入的比较，并且关注性别月收入不平等在独生子女群体和非独生子女群体中的表现(见表 2)。在不区分独生子女与非独生子女的情况下，男性平均月收入比女性大约要高90元左右¹。但一旦区分独生子女与非独生子女，两性之间的平均月收入差异主要是由非独生子女带来的。在独生子女群体中，男性平均月收入仅仅比女性大约高2元；但在非独生子女群体中，男性平均月收入要比女性高大约130元。差异相当明显，数据结果与理论假设一致。将独生子女与非独生子女引入研究很有必要，接下来将用回归模型来检验研究假设。

1. 2004年青年发展状况调查的月收入状况相对偏低，可能原因在于被调查青年的工作时间都还不长。

首先，笔者将没有独生子女与非独生子女变量的拟合模型作为基础模型。在Mincer模型的基础上引入地区和行业变量，并考察性别以及性别与教育的交互作用。其次，在模型中纳入独生子女与非独生子女变量，并考察独生子女和非独生子女不同的性别教育回报；最后，进一步将样本区分为独生子女和非独生子女样本，在两个子样本中分别拟合性别教育回报模型以更好地验证研究假设。

笔者将表 3中模型1的Mincer模型作为基准模型；模型2是Mincer模型基础上加入地区变量和行业变量以及性别变量的模型；模型3在模型2的基础上加入性别与教育的交互作用。

从表 3中可以看到，模型1只拟合Mincer模型中的人力资本变量时，整个模型的R²大约为22%，相同工龄青年受教育年限每上升1年，个人月收入提高11.25%。模型2引入地区变量、行业变量以及性别变量，模型的R²得到了显著的提高，达到大约49%。这表明，地区、行业和性别对个人月收入有相当重要的影响。在模型3中，加入性别与教育交互变量之后，R²仍有轻微提高，性别与教育年限的交互项在0.1%的水平下显著。

表 3的结果与已有研究结论基本保持一致。模型3中可以看到，性别与教育的交互作用显著，男性和女性青年的教育回报呈现不同的特点；交互作用的系数为负，表明女性青年的教育回报率要高于男性青年。女性青年的教育回报率为10.5%¹，而男性青年的教育回报率为7.5%。但总体上看，男性的收入仍然占优势。性别和教育交互作用显著的主要原因在于低教育程度女性获得的收入要比同样教育程度的男性获得收入少。

1.教育回报率是指在控制其它变量的情况下，教育年限每增长一年，收入增加的比率，也即回归系数的解释。计算公式为教育回报率=exp(b)-1, 下同。

其他控制变量对青年个人月收入的影响。地区变量显示出明显的东部优势，在控制其他变量的情况下，东部地区的个人月收入比西部要高52.5%；令人感到意外的是，中部地区要略低于西部，在控制其他变量的情况下，中部地区的个人月收入比西部低10%。流动性对个人月收入呈现负向影响，在其他变量被控制的情况下，流动者的收入要高出5.1%。在行业方面，在控制其他变量的情况下，垄断行业高于非垄断行业12.4%；正式工高出临时工28.6%。

在此基础上，笔者在模型中纳入独生子女与非独生子女变量，结果见表 4。

从理论假设出发，有理由相信独生子女与非独生子女对个人月收入的影响是显著的。正如上文所述，独生子女家庭“没有选择”对独生女进行与男性同样的投资时，客观上独生子女的获得很可能高于非独生子女(至少独生女高于非独生子女女性)。但模型的结果多少让人意外，从表 4的模型4可以看到，是否独生子女对个人月收入的影响并不显著。尽管在不控制其它变量的情况下，独生子女与非独生子女确实对个人月收入有显著影响(p < 0.001)。因此，是否独生子女对因变量的影响被其他变量解释。通过嵌套模型，笔者发现教育年限解释了是否独生子女对个人月收入的很大部分影响。但并不认为是否独生子女的影响变得不再重要。模型5中允许独生子女和非独生子女有不同的教育回报。结果显示，是否独生子女与教育年限的交叉项在1%的水平下达到显著，交互项的系数为正值，这表明，独生子女的教育回报高于非独生子女。在其他变量被控制的情况下，独生子女的教育回报为12.9%，而非独生子女的教育回报为10%。进一步对参数计算表明，在控制其他变量的情况下，独生子女和非独生子女的教育对收入的影响形成了交叉的直线，交点大致在“大专学历”¹。也就是说，当控制其他变量时，没有高等学历(大学及以上)的青年中，非独生子女的收入高于独生子女；但在拥有高等学历的青年中，独生子女的收入显著高于非独生子女；大专学历的两类青年收入则几乎相同。

1.根据模型5，控制其他变量都为0，则独生子女个人月收入对数方程为：(5.0395+0.0945×教育年限)-(0.4142+0.0272×教育年限)；非独生子女个人月收入对数方程为：5.0395+0.0954×教育年限。两直线交点处教育年限=0.4142/0.0272=15.2279，大约为15年，即大专学历。

笔者关注的仍然是独生子女与非独生子女的性别教育回报。在模型5中，笔者假设独生子女群体与非独生子女群体中的性别教育回报差异是一致的。为了便于理解，笔者将模型5中的其他控制变量限定在“均值”，分别预测男性和女性独生子女与非独生子女在不同学历水平上的个人月收入状况，结果见表 5。

表 5可以看到，无论是对于独生子女而言还是对于非独生子女，女性的教育回报都要高于男性，但是女性在相同教育程度下，所得报酬低于男性。这种现象在低教育程度表现最明显，随着教育程度的提高，女性和男性的教育回报趋向一致。一个分界点是高等教育：能不能上大学。可以看到，大学及以上的性别教育回报并不存在太大的差异；尽管大学以下的教育回报男性占据了绝对的优势。

为了进一步检验表 4模型5中对两个群体内部性别教育回报差异假设。笔者将整个青年群体区分为独生子女和非独生子女两个子群体，并分别对两个子群体进行模型拟合来讨论两个群体不同的性别教育回报(见表 6)。

表 6分别拟合了独生子女和非独生子女模型，每个群体都拟合考虑和不考虑性别与教育年限交互影响的两个模型。从四个模型的对比中可以看到差异：在独生子女模型中，性别变量的作用不显著，性别与教育年限的交互作用同样不起作用。但在非独生子女模型中，性别变量具有显著作用，而且男性和女性有着显著不同的教育回报水平。具体而言，交互项的系数为负向，表明非独生子女女性的教育回报更高，在控制其他变量的情况下，非独生子女女性的教育回报为10.2%，高于非独生子女男性的6.5%；但从整体看，非独生子女女性在教育回报中处于劣势，尤其在低教育水平上，相同教育水平所能获得的报酬，非独生子女女性要比非独生子女男性低，尽管随着教育水平的提高，两性之间的差距越来越小。从某种意义上，可以认为表 3模型3中所显示的性别作用和性别与教育年限交互影响更多是由非独生子女而不是独生子女带来的。

表 6中独生子女和非独生子女的模型及其对比证明了假设2。但表 6结果似乎与表 5、表 4结果不同。在表 4模型5中，无论是独生子女还是非独生子女，其不同性别的教育回报都是不同的。可能的原因在于，笔者将独生子女与非独生子女的教育年限看成是同质所引起的错觉。实际上，独生子女和非独生子女在教育上并非是同样分布的。以平均教育年限而言，独生子女的平均教育年限大约为14.95年，但非独生子女平均教育年限大约为14.24年，独生子女的教育年限比较高。正如在模型5和表 5所示，教育年限越高，男性和女性之间的差异越小。如果进一步区分性别，独生子女男性的平均教育年限大约为14.73年，而独生子女女性的平均教育年限大约为15.14年；非独生子女男性的平均教育年限为14.26年，非独生子女女性的平均教育年限大约为14.23年。可以看到，独生子女教育年限的差异有利于独生子女男性和女性之间个人月收入差距的缩小；但非独生子女教育年限差异只会进一步拉大非独生子女之间个人月收入的差距。本研究所讨论关于个人月收入的状况都应该在进一步的研究中更详尽地分析与个人教育之间的相互关系。在很大程度上，独生子女与非独生子女能对收入性别不平等起到不可忽视的作用，关键在于独生子女在教育上，尤其是独生子女女性在教育上的优势(王晓焘，2008；Fong, 2002, 2004)，必然与独生子女和非独生子女的出生家庭(父母投资或者是家庭资源转移)紧密联系在一起。

五、结论与讨论

基于2004年青年发展状况调查数据，研究表明独生子女与非独生子女对收入性别不平等有重要影响。这意味着，中国市场化进程和中国社会转型过程是多种因素相互交织、相互影响的复杂过程，不能简单忽视其中的任何一种影响因素。就本研究所重视的家庭与人口因素而言，与中国市场转型几乎同时开始的中国独生子女政策确实给中国社会带来深刻影响。至少在收入上，本研究表明，独生子女更有利于女性取得较高的收入。在非独生子女中，尽管性别的教育回报差异在高等教育阶段上基本消失了，但不同性别的不同教育回报效应仍然明显，整体上，非独生子女女性在此过程中处于弱势。

这一研究结果，与目前学界激烈争论市场转型范式不同的是，将分析视野置于青年的家庭与人口。家庭，或许是性别收入不平等研究的重要分析单位。表面上，总体的性别差异确实在大量研究中被揭示，但是已有研究关于隐藏在性别不平等背后的性别分层机制仍然多有争论。在市场化过程之外，中国家庭内部的性别选择发挥重要作用。中国社会传统的性别差异与男性继承，有可能在女性进入劳动力市场之前，就已经使其处于相对弱势的地位。独生子女家庭，由于只有一个孩子而“没有选择”，客观上使得女性的家庭选择弱势在这个群体上没有很好地表现出来。这样一种独生子女与非独生子女差异，如果回到性别不平等主流的市场转型范式，不仅仅是对家庭与人口的强调，也是对中国社会特殊文化背景的强调。市场转型范式的理论资源主要来自西方(主要是美国)社会，其社会家庭中，并不存在男孩和女孩的区别对待，对性别不平等的关注集中于市场化过程。然而，中国社会的特殊性在于，在过去很长一段时间内有明确的家庭性别偏好，并且在现在和未来很长一段时间内仍然会有显著家庭性别偏好(Chu & Yu，2010)。在个体进入到市场化(或者已有研究所关注的再分配、职业等过程)之前，其可能已经带有明确的性别差异，这种差异应该在性别差异的市场转型研究中得到更多的关注。

本研究发现，独生子女家庭由于只有一个孩子而无法“选择”，客观上使得独生女在性别选择过程中不再处于劣势。这表明，独生子女政策所带来的特殊性并不仅仅在于已有研究(风笑天，2000)所集中关注的中国独生子女群体与非独生子女群体之间的差异。独生子女的出现确实影响了中国的家庭结构，并带来对中国社会多方面的影响。已有研究确实在很多地方看到了此种影响，但仍然缺乏足够的解释。至少有两个重要的面向值得关注：一是，中国的家庭结构存在很强“适应”性，中国家庭的资源转移在家庭中缺乏男性时可以“适应性”地转移给女性(Lin, 1988)；这种“适应性”导致独生子女女性的优势可能是一种权宜性的优势，并不是Fong(2004)所假设的是一种现代化的过程。至少独生子女女性的充权与中国出生性别比的居高不下是紧紧联系在一起的；二是，中国独生子女所带来的结果值得与已有理论作进一步的对话。如果撇开缺乏经验资料验证的汇流理论(Zajonc & Markus，1975)，家庭子女数量与获得研究中占据主导地位的是家庭资源稀缺理论。该理论表明，家庭中的子女数量将影响到子女的资源获得；家庭资源的稀缺性导致家庭中子女数量越多，每个子女所能获得的资源越有限(Blake, 1981)。本研究表明，在中国的文化背景下，家庭资源稀缺理论不仅要区分不同的性别(Chu, et al., 2007)，并且家庭中是否只有一个孩子也在有重要的作用。中国家庭不同于西方的纵向传承结构导致家庭继承结构不仅仅是男性单系继承，当家庭中男性缺乏时(尤其是独生子女)，女性也可能成为继承人并且获得家庭的所有资源。因此，在这个意义上，进一步应对独生子女(也包括对非独生子女)出生家庭及其影响进行研究。

本研究也存在一些遗憾。首先，数据受限于第一代独生子女的成长。以往研究性别不平等的数据往往涉及18-60岁的整个成人过程，但由于中国第一代独生子女到2004年只到达青年期，因此本研究中的人群仅仅涉及青年。从某种意义上说，独生子女的“尚未长大”也是以往研究往往忽视这一变量作用的重要原因。在进一步的研究中，应搜集不断成长的独生子女数据，对本研究结论作进一步验证。其次，本研究对教育年限变量的分析还很不够。从数据分析过程来看，教育过程很可能形成了一种中介过程，在进一步的研究中，可以将教育作为中介变量处理，使用路径分析获取更结构化的结果。当然，在测量上，教育单纯用“教育年限”来测量也值得商榷。在中国这样一个教育资源相对集中的社会，不同的学校或机构所能提供的教育含金量可能不同，尽管在教育年限上完全相同。最后，Fong的研究尽管也使用了调查数据，但其人类学田野资料确实在解释相关问题上有相当的优势，期望能有更多关于独生子女鲜活的生命史资料来使得理论陈述更加丰满。