論文大燜鍋：NBER 男性終結與女性崛起

論文鏈接：The 『End of Men』 and Rise of Women in The High-Skilled Labor Market

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20世紀80年代以來，美國對高技能勞動力的需求迅速增加。大量文獻研究了這一現象產生的原因以及帶來的影響，但很少有學者探究其中的性別失衡問題。作者發現從1980年到2000年，在美國的高技能男性勞動力（文中指獲得大學及以上學歷）中，從事一份好工作的男性比例顯著下降，女性中這一比例顯著上升。那什麼是好工作呢？作者認為好工作有兩種定義，一種是認知職業（cognitive occupation），比如從事腦力勞動的經濟學家；另一種定義是高薪的職業。Guido Matias Cortes、Nir Jaimovich及Henry E. Siu三位學者在其最新NBER工作論文「The 『End of Men』 and Rise of Women in The High-Skilled Labor Market」中，構建模型分析了上述性別失衡現象產生的原因，並進行了深入的實證研究。

文章的模型是從勞動力需求（labor demand）及勞動力供給（labor supply）兩個方面構建的。就勞動力需求來說，企業的目標是最大化其效益，而企業的效益是產出與成本的函數。作者認為，企業的產出是由認知勞動服務（cognitive labor services）、其他勞動服務（other labor services）以及其他因素投入（other factor inputs）三方面組成的。對於前兩項而言，勞動服務與的勞動力性別、生產率以及人數相關。基於Becker於1957年的開創性工作，作者認為企業的成本與僱傭勞動力的數量、工資，以及企業的性別偏好歧視等因素相關。就勞動力供給來說，個體的職業選擇及薪水都與其能力相關。在全部的高技能勞動力中，能力大於某一分界（cutoff）點的群體，都會選擇認知領域的職業。能力小於該分界點的個體，既有可能選擇認知領域職業，也有可能選擇非認知領域職業。而高技能群體中從事認知領域職業的比例，是上述分界點的函數。對於個體的薪水而言，工資和能力呈正相關。模型的均衡條件是，根據勞動力需求式子求得的從事認知職業的男性/女性人數，與根據勞動力供給式子求得的男性/女性人數相等。

根據上述模型求解，作者認為如果要使女性勞動力中從事認知職業的比例上升，而男性勞動力中的這一比例下降，主要有三種機制。第一，一些職業對於女性的需求增加；第二，相比於其他職業，認知職業對於女性的歧視減少；第三，男性與女性中的認知能力（cognitive ability）發生了變化，並且這一變化在男女性中有所不同。

在接下來的實證分析中，作者主要探究了第一種機制。神經科學及心理學領域的學者研究發現，相比於男性，女性具備更強的人際交往能力（Hall, 1978; Feingold, 1994; Chapman et.al, 2006）。與此同時，一些經濟學家研究發現20世紀80年代以來，越來越多的職業需要良好的人際交往能力（Borghans et.al, 2014; Deming, 2017）。基於以上兩種理論，作者提出以下假設：自1980年以來，認知職業或高薪職業對於人際交往能力的需求日益提高，這導致公司更願意聘用女性，從而使得女性勞動力中從事認知或高薪職業的人數比例提高。

作者使用美國勞工部出版的《職銜大辭典（Dictionary of Occupational Titles）》，量化衡量了不同職業對於人際交往能力的要求。接下來，作者證實了傾向於高人際交往能力的職業，女性比例較高。具體來說，被解釋變數是該職業中女性的比例，解釋變數是這一職業對於社交能力要求的量化指標，回歸結果正向顯著。然後，作者以1980~2000年職業對社交能力需求的變化為被解釋變數，以該時期女性比例的變化為解釋變數進行回歸，回歸發現職業對社交能力的需求每增加一個標準差，女性的比例增加4.0pp，這證實了作者的假設。那對人際交往能力的需求有沒有改變女性的工資收入呢？作者以每小時實際工資收入的Log值為Y，以職業虛擬變數為X進行回歸，回歸係數代表該職業的工資溢價（wage premia）。然後，作者以1980~2000年期間女性工資溢價的變化為被解釋變數，以職業對於社交能力要求的變化為解釋變數進行回歸。回歸係數是0.053標準誤是0.012。這表明職場上社交能力重要性的增加，使得女性相對工資有所提升。

令人好奇的是，什麼因素使得社交能力在工作中越來越重要呢？作者認為，這是因為獲得大學及以上學歷的人數在不斷增加。回歸分析驗證之後，作者還提出了兩個可能的機制。第一，高技能勞動力數量的增加，使得團隊合作在公司中更加常見，而團隊合作需要較好的社交能力。第二，高技能勞動力數量很少時，公司往往看重他們的專業技術。大學生數量變多時，其他維度的能力變得更加重要。

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