信息技术、性别红利与要素收入分配

余玲铮; 魏下海; 万江滔

信息技术、性别红利与要素收入分配

作者简介: 余玲铮，华侨大学经济与金融学院副教授（福建泉州 362021）;魏下海，华侨大学经济发展与改革研究院教授（福建厦门 361021）;万江滔，华侨大学经济与金融学院博士研究生（福建泉州 362021）;

中图分类号: F06

Information Technology, Gender Dividend and Factor Income Distribution

Available Online: 2021-03-22
CLC number: F06

摘要: 本文结合工作场所“性别红利”分析视角来考察信息技术应用对企业要素收入分配的影响。基于信息技术与性别红利的互动如何影响企业分配的理论逻辑，进而利用世界银行的中国企业调查数据研究发现：平均而言，信息技术应用将对一般性劳动力产生替代效应，使得劳动收入份额降低。不过，由于信息技术具有性别技能偏向性，相比于男性体力密集型技能，女性的认知社交技能更受偏爱，因而，随着企业内的女性占比提高，信息技术与女性技能的互补效应得到彰显，从而企业劳动收入份额上升。在资本密集型、重工业、大规模以及出口企业中，信息技术与性别红利的互补效应更加明显。研究的结论能够为在新一代信息变革进程中，如何更好处理要素收入分配关系以及消弭性别不平等提供新的政策启示。
- 信息技术 /
- 性别红利 /
- 劳动收入份额 /
- 技能互补性
Abstract: This paper examines how the application of information technology in enterprises affects factor income distribution from the perspective of “gender dividend” in the workplace. In the first place, this paper conducts theoretical analysis on the economic logic of how the interaction between information technology and gender dividend affects the income distribution of enterprises, then does empirical study with the data from the China Enterprise Survey by the World Bank. It is found that: on average, information technology has a substitution effect on general labor force, reducing the labor income share. Information technology related skills, such as cognitive and social abilities, have a female-bias, so that compared to male advantage in muscle-intensive skills, females are preferred. Therefore, as the proportion of female workers increases, a good complementary effect between information technology and women’s skills can be formed, which is conducive to the increase of labor income share.The interactive effect between information technology and female dividend is amplified in capital-intensive, heavy industry, larger scale and export-oriented enterprises. This study provides new policy inspiration for how to better deal with factor income distribution and eliminate gender inequality in the new-generation information transformation.
- information technology /
- gender dividend /
- labor income share /
- skill complementarity

图 1 信息技术、女性占比与企业劳动收入份额的统计关系

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图 2 分组比较

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表 1 统计信息表

变量名	变量定义	观测值	平均值	标准误	最小值	25%	中位数	75%	最大值
LS	劳动收入份额（%）	1493	17.1	12.6	0.379	8.000	14.118	22.222	81.751
ICT	信息技术	1581	2.996	1.243	1	2	3	4	5
Female	女性占比	1641	0.372	0.199	0.013	0.208	0.346	0.5	0.944
Age	企业年龄	1595	13.033	7.421	1	8	11	16	63
Employ	雇佣规模（千人）	1641	0.314	1.491	0.005	0.04	0.089	0.2	30.3
K/Y	资本产出比	1210	0.544	0.671	0.003	0.117	0.333	0.699	4
Humcap	人力资本	1616	0.505	0.282	0	0.3	0.4	0.8	1
Export	出口贸易	1641	0.327	0.469	0	0	0	1	1
Manager	女性总经理	1638	0.084	0.278	0	0	0	0	1

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表 2 全样本估计结果（被解释变量：劳动收入份额）

	（1）	（2）	（3）	（4）
信息技术	−0.0559^**	−0.0574^**	−0.1702^***	−0.1614^***
信息技术	（0.0241）	（0.0240）	（0.0468）	（0.0482）
女性占比		0.4597^***	−0.3625	−0.4096
女性占比		（0.1603）	（0.3160）	（0.3532）
信息技术×女性占比			0.3410^***	0.2918^***
信息技术×女性占比			（0.1043）	（0.1080）
企业年龄	0.0025	0.0024	0.0020	0.0025
企业年龄	（0.0036）	（0.0035）	（0.0039）	（0.0035）
雇佣规模	0.0231^**	0.0255^**	0.0230	0.0246^**
雇佣规模	（0.0107）	（0.0108）	（0.0140）	（0.0116）
资本产出比	0.2683^***	0.2644^***	0.2445^***	0.2666^***
资本产出比	（0.0559）	（0.0555）	（0.0416）	（0.0549）
人力资本	0.0522	0.1104	−0.0381	0.0958
人力资本	（0.1058）	（0.1099）	（0.0957）	（0.1096）
出口贸易	−0.1177^**	−0.1258^**	−0.1069^**	−0.1266^**
出口贸易	（0.0553）	（0.0549）	（0.0540）	（0.0549）
女性总经理	0.0983	0.0910	0.0234	0.0932
女性总经理	（0.0852）	（0.0846）	（0.0884）	（0.0847）
城市效应	控制	控制	未控制	控制
行业效应	控制	控制	未控制	控制
N	1052	1052	1055	1052
R²	0.1872	0.1948	0.0850	0.2013
注：* p < 0.1, p < 0.05, * p < 0.01，括号内为稳健标准误。下表同。

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表 3 稳健性估计（被解释变量：劳动收入份额）

	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
	IV1	IV2	匹配估计	变换自变量	稳健回归	中位数回归
信息技术	−0.1968^**	−0.1739^***	−0.3057^**	−0.3427^***	−0.1349^***	−0.1120^**
信息技术	（0.0832）	（0.0628）	（0.1286）	（0.1230）	（0.0404）	（0.0481）
女性占比	−0.7083	−0.5710	0.2691	0.2161	−0.3760	−0.3570
女性占比	（0.7032）	（0.4604）	（0.2010）	（0.1800）	（0.3195）	（0.3803）
信息技术×女性占比	0.3921^*	0.3457^**	0.5984^**	0.6645^**	0.2324^**	0.2055^*
信息技术×女性占比	（0.2273）	（0.1482）	（0.2870）	（0.2691）	（0.0963）	（0.1146）
企业年龄	0.0026	0.0025	0.0028	0.0023	0.0000	−0.0025
企业年龄	（0.0036）	（0.0035）	（0.0038）	（0.0035）	（0.0033）	（0.0040）
雇佣规模	0.0243^**	0.0242^**	0.0285^***	0.0255^**	0.0277^*	0.0298
雇佣规模	（0.0120）	（0.0118）	（0.0108）	（0.0108）	（0.0166）	（0.0198）
资本产出比	0.2674^***	0.2667^***	0.2474^***	0.2654^***	0.2429^***	0.2721^***
资本产出比	（0.0549）	（0.0550）	（0.0672）	（0.0551）	（0.0376）	（0.0447）
人力资本	0.0907	0.0899	0.0084	0.0798	0.0674	0.0657
人力资本	（0.1102）	（0.1103）	（0.1187）	（0.1093）	（0.0961）	（0.1144）
出口贸易	−0.1270^**	−0.1291^**	−0.1882^***	−0.1402^**	−0.1151^**	−0.1029^*
出口贸易	（0.0548）	（0.0552）	（0.0596）	（0.0551）	（0.0512）	（0.0609）
女性总经理	0.0939	0.0923	0.0746	0.0873	0.0000	0.0664
女性总经理	（0.0849）	（0.0851）	（0.0884）	（0.0846）	（0.0865）	（0.1029）
城市效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制
行业效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制
N	1052	1052	803	1052	1052	1052
R²	0.0709	0.0715	0.2151	0.1975	0.2238	—

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表 4 异质性影响（一）

	（1）	（2）	（3）	（4）
	劳动密集型	资本密集型	轻工业	重工业
信息技术×女性占比	0.0034	0.3883^**	0.1480	0.4242^**
信息技术×女性占比	（0.1600）	（0.1686）	（0.1469）	（0.1792）
企业特征变量	控制	控制	控制	控制
城市效应	控制	控制	控制	控制
行业效应	控制	控制	控制	控制
N	445	606	532	519
R²	0.2159	0.2081	0.2237	0.1929
注：企业特征变量与基准估计结果完全相同。下表同。

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表 5 异质性影响（二）

	（1）	（2）	（3）	（4）
	规模较小企业	规模较大企业	出口企业	非出口企业
信息技术×女性占比	0.2804	0.3384^***	0.3760^*	0.2353^*
信息技术×女性占比	（0.2781）	（0.1195）	（0.1947）	（0.1318）
企业特征变量	控制	控制	控制	控制
城市效应	控制	控制	控制	控制
行业效应	控制	控制	控制	控制
N	122	923	356	693
R²	0.4906	0.2100	0.2680	0.2327

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图(2)表(5)

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

信息技术、性别红利与要素收入分配

作者简介: 余玲铮，华侨大学经济与金融学院副教授（福建泉州 362021）;魏下海，华侨大学经济发展与改革研究院教授（福建厦门 361021）;万江滔，华侨大学经济与金融学院博士研究生（福建泉州 362021）;

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

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作者简介:余玲铮，华侨大学经济与金融学院副教授（福建泉州 362021）

作者简介:魏下海，华侨大学经济发展与改革研究院教授（福建厦门 361021）

作者简介:万江滔，华侨大学经济与金融学院博士研究生（福建泉州 362021）

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信息技术、性别红利与要素收入分配

作者简介: 余玲铮，华侨大学经济与金融学院副教授（福建泉州 362021）;魏下海，华侨大学经济发展与改革研究院教授（福建厦门 361021）;万江滔，华侨大学经济与金融学院博士研究生（福建泉州 362021）;

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信息技术、性别红利与要素收入分配

作者简介:余玲铮，华侨大学经济与金融学院副教授（福建泉州 362021）

作者简介:魏下海，华侨大学经济发展与改革研究院教授（福建厦门 361021）

作者简介:万江滔，华侨大学经济与金融学院博士研究生（福建泉州 362021）

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