国际减贫动态第二期

本期导读

 

研究前沿	性别不平等与增长     ——基于富国与穷国案例的比较研究
减贫行动	今年是社会性别平等“行动年”

 

 

 

 



·机构内刊·

·研究前沿·




 

性别不平等与增长

——基于富国与穷国案例的比较研究

Mohammad Amin  Veselin Kuntchev  Martin Schmidt

世界银行  马里兰大学帕克分校

 




摘要

为了弄清性别不平等与经济增长之间的关系，本报告分析了107个国家的横截面数据。本报告将研究视角延伸至广义的性别不平等测量上，而不是仅仅将研究焦点局限在探讨教育中的性别不平等现象上。除此之外，本报告的另一个独特性在于探索性别—增长的异质性。研究发现：性别不平等与经济增长之间存在负相关关系，而这种关系在相对贫穷的国家表现得更加明显，相对富裕的国家并没有显示出这样的关系。毋庸置疑，这一发现对于具体性别政策的设计具有重要意义。

引言

近年来，推动性别平等逐渐纳入到全球议程当中。例如，2010年联合国千年发展峰会将推动性别平等列入其主要目标。性别平等对于提高妇女的经济地位有着直接的影响，这就是为什么妇女一直在追求旨在推动性别平等的政策。此外，性别平等被认为有助于促进经济的整体发展，加快经济的增长速度（世界银行，2012）。但是，证明性别平等能发挥作用的事实是有限的，而且这些证据大多只能证明性别平等对于教育的重要意义。不仅如此，据我们所知，对于性别平等和经济增长的关系还未有系统性的论证，性别平等和经济增长的关系是否始终不变？又或者这种关系会随着国家的整体经济发展而变化？我们不得而知。

本报告丰富了性别平等与否和经济增长之间关系的论证，首先，本报告对性别不平等进行了广义的测量，而不是将视角局限在教育领域的性别不平等现象上。其次，由于国家的整体经济发展和收入水平不同，性别不平等与经济增长之间的关系存在异质性。我们的研究结果表明，性别不平等与经济增长之间存在着较强的负相关关系。然而，这种负相关关系并不成“统一的”——当收入水平相对较低时，这种关系倾向于保持不变；但当收入水平足够高时，这种关系就不存在了。这些发现对于政策的制定具有重要意义，下文将会展开讨论。

有大量的理论论证以及经验证据可以证明低速经济增长与性别不平等之间的相关性。在理论方面，有一个论点是：如果人们承认男孩和女孩的天赋是平均分配的，在教育中的性别不平等现象就必然意味着男孩比女孩更有机会接受教育，更重要的是，在性别不平等环境下接受教育的人普遍的天赋并不高，如果男孩和女孩都能获得平等的受教育机会，那么他们与生俱来的能力将会提高很多。随着人们整体天赋能力的下降，经济增长速度很可能也会下降。这种说法同样也可以运用到其他领域，比如在获得商业机会和工作方面（Klasen，1999）。进一步来说，有一些研究表明：与男孩相比，女孩接受学校教育将会带来较高的边际收益（Schultz，2002；DFID，2007）。这里所说的高边际收益是指：一旦推动教育中的性别平等、让女孩接受教育获得教育资源，那么经济增长的速度也会随即加快。

第二种可能性是，通过最优的资源配置，推动性别平等（在劳动力市场）可以促进经济增长。例如，那些阻碍妇女应聘某些部门或职位的直接或间接的障碍，影响了劳动力的有效分配，从而导致资源配置的低效率和低速的经济增长。 Morrison等（2007）指出：如果土地、资金以及其他生产性投入是在非经济标准的基础上进行分配的，而这种非经济标准在文化意义上（或者法律意义上）许可了对妇女的歧视，那么除了影响劳动输入，还会导致低效率和低经济增长。

还有一个观点认为，妇女可支配收入和议价能力的提高能带来家庭总储蓄率的上升。造成这一现象的原因可能是：人们具有强烈的遗赠动机和代际利他主义，巨大的社会不安全感压抑着人们，人们需要妇女精打细算以实现家庭消费的均衡；另外，相比男性而言，有更多的同性妇女组成家庭，这引起人们的担忧（Seguino和Floro，2003；Stotsky，2006）。更多的储蓄有可能刺激经济增长（尤其是在资本稀缺的发展中国家）。

另一种可能性是，男性和女性在教育和福祉方面存在“互补性”。例如，如果教育在兄弟姐妹之间存在正外部性，教育的整体水平保持不变，并且男性和女性都能平等的接受教育，那么一国的人力资本将大幅增加，经济也将被带动起来。此外，在许多情况下，更大程度的性别平等可能意味着资源将从男性转移到女性身上。通过更多地投资子女的教育和健康，如果女性对经济增长作出的贡献要比男性多，那么这种再分配将会对经济增长产生积极的影响。

最后，更广泛意义上的性别平等往往意味着不管男性拥有的机会水平是怎样的，女性也能不受其影响，获得大量的好机会。现如今，越来越多的人都在为经济腾飞做出贡献，如果妇女也能够获得同样好的经济机会，那么将会促进经济整体的发展。

下文我们将从实证的角度进行探讨。通过早期的实验尝试，Barro和Lee（1994），Barro和Sala-i-Martin（1995）在控制男性入学率这个变量的情况下，评估了女性受教育的年限对于经济增长（人均GDP增长率）的影响。结果，他们得出了一个“令人费解”的结论：女性接受中小学教育的年限越长，经济增长速度越慢。Dollar和Gatti（1999）也评估了女性中学入学率对经济增长的影响。通过控制男性中学入学率这个变量，他们发现，较高的女性中学入学率与较快的经济增长速度相关，但是这种关系只存在于那些女性受到高等教育的国家中。在另一项研究中，Klasen（1999）将女性对男性总教育年限的比例以及这个比值的增长率作为衡量教育中性别平等程度的两项标准。而且，这两项标准的提高都会对经济增长产生明显的积极作用。

本报告的观点与上述提及的看法略有差异，下面我将从两个主要方面进行阐释。首先，根据联合国的性别不平等指数，我们对性别不平等进行广义上的测量。这个指数在医疗卫生、就业和政治赋权方面对性别不平等进行测量（下文将详细论述）。我们发现，即使教育中的性别不平等程度有所下降，结局也不会发生多大的改观（下文将详细论述）。这就表明：不仅仅是教育中的性别不平等会影响经济的发展，医疗卫生、就业和政治赋权方面的性别不平等也会对经济增长造成反面的影响。探索促进经济增长的决定因素仍然是今后工作的一个重要领域。

其次，性别不平等和经济增长之间的关系会随着国家收入水平的变化而改变，为此我们研究了性别—增长的异质性。换言之，我们试图搞清楚，就经济增长而言，性别不平等和整体经济发展（收入水平）到底是互为替代还是互为补充的关系？因为从现有的理论文献当中，我们得不到任何的帮助，所以，我们把这种异质性作为一个纯粹的经验问题来研究。我们推测，例如，相对贫穷的国家会面临其他的增长瓶颈，如基础设施薄弱、教育落后等等，所以，性别不平等可能对边际增长不那么重要。然而，这些增长瓶颈之间的联系会加强，因此，对于正在面临很多发展瓶颈的国家来说，不平等程度的加深对于经济增长来说更是雪上加霜。

我们的研究结果证实，性别不平等程度的加深与较慢的人均收入速度增长有关。我们还找到了证明异质性的有力证据。那就是，在选择的样本国家当中，我们发现：在收入水平相对较低的国家，性别不平等与低增长速度是显著相关的；而在收入水平相对较高的国家，没有数据能够显著地表明性别不平等与经济增长之间存在明显的关系。接下来，通过穷国与富国的对比，我们将要证明，即使控制了教育方面的性别差距以及其对经济增长的不同影响，这些结论还是成立的。

为此，我们不得不强调的是，因为我们的数据只是截面数据，所以我们的研究结果应当被谨慎看待。也就是说，以下所得的结论是否存在内生性，并且具有真正的因果关系，我们不能十分的肯定。因此，我们把这些结论解释为“强相关性”，这种相关性意味着本报告所讨论的变量之间可能存在潜在的因果关系。坚信这一点，本报告中的案例的内生性问题就没有那么典型和严重。其具体原因有三个方面。首先，我们关注的主要是性别不平等对穷国和富国的不同影响。其次，为了避免反向因果关系的问题，我们滞后了所有的解释变量。第三，为了降低伪相关性，我们控制了大量与增长或性别不平等相关的变量。

数据和主要变量

  我们使用的是107个国家的横截面数据，所使用的评估方法是普通最小二乘法（OLS）和Huber-White 标准误调整法。表1描述了回归分析中所使用的变量。表2对变量进行了汇总统计。

因变量

  GDP实际人均年增长率（增长）是因变量。为了消除增长率波动所带来的影响，我们以2006年—2008年增长率的平均值为准。变量的数据来自世界银行的世界发展指标。因变量的平均值为3.5，标准偏差为2.6。在我们的样本中，亚美尼亚拥有最高的增长率（11.75）；而巴林的增长率最低，为-1.06%。

主要解释变量

  为了避免反向因果关系（从因变量“增长”到各种解释变量），我们取解释变量的滞后值进行计算。也就是说，以下讨论的所有解释变量都来自于2005年或者2005年之前的数据。

  我们主要的解释变量是性别不平等程度、收入水平，以及最重要的，性别不平等和收入变量之间的交叉项。这些交叉项能够说明性别不平等和增长之间的强度关系是如何随收入水平的变化而变化的。

  关于性别不平等，我们采用了2005年联合国的性别不平等指数（GII）。该指数从三个方面——生殖健康、政治赋权和劳动力市场对性别不平等进行了量化。生殖健康方面，我们通过计算全国产妇死亡率和青少年生育率来衡量；而赋权方面，我们通过考察女性/男性在议会席位中的比例以及女性/男性接受中高等教育的程度来衡量。最后，为了弄清性别不平等在劳动力市场的表现，我们计算了女性/男性在劳动力市场的参与率。这个指数介于0和1之间，0意味着不存在性别不平等，数值越接近1，就意味着性别不平等的程度越深，女性受到的待遇越差。在我们的样本中，性别不平等指数（GII）在0.065 （瑞典）和0.73 （尼日尔）之间变动。性别不平等指数（GII）的平均值为0.39，标准偏差为0.19。

  关于收入，我们使用的是2005年的人均GDP滞后值，这一数据来源于世界银行的世界发展指标（收入这一项）。在我们的样本中，收入指数介于6.4和11.1之间，收入的平均值为8.9，标准偏差是1.3。

  上面提到的交叉项是性别不平等指数与收入措施（GII*收入）相乘得到的。

其他解释变量

  如上所述，由于我们使用的所有解释变量都是其滞后值，所以我们得出的评估结果不太可能存在反向因果关系。同样地，与跨国家回归分析相比，我们分析所得的结论存在伪相关或遗漏变量偏差问题的可能性较小。即使存在这些问题，也没有那么典型和严重。因为我们的重点不是研究性别不平等是如何影响经济增长的，而是研究性别不平等与增长之间的关系是如何随国家收入水平的变化而变化的。“交互项”评估就相当于双重差分评估，这样做是为了减少伪相关出现的可能。例如，有人可能会质疑道，收入差距是某些文化因素导致的，而这些文化因素极有可能对增长造成直接的影响。因此，为了克服遗漏变量偏差这个难题，我们控制了多个与性别不平等和增长相关的变量。控制变量是根据现有的研究动机而进行选择的，具体如下。

  首先，我们沿着Dollar和Gatti（1999）的思路，尽量控制各国公民自由的差异。公民自由对促进经济增长极为重要，因为它允许个人最大限度的发掘自己的才华。在更广泛的制度环境下，对于产权保护的测定，公民自由可能是一个有用的间接指标。不仅如此，公民自由在很大程度上与性别平等相关。但凡重视公民自由的国家都不会让女性在劳动力市场受到歧视，也不会让女性得不到任何政治权利。为了切断遗漏变量偏差可能产生的来源，我们控制了公民自由这一变量，将2005年自由之家的公民自由指数（公民自由）作为我们的第一个控制变量。该指数介于1和7之间，1表示最自由，7表示最不自由。

  其次，一国之内，文化脉络中的多元文化或者文化差异，往往是该国冲突的来源，而且会对增长产生极其不利的影响（Easterly 和Levine，1997；Bluedorn，2001）。如果性别不平等与这样的文化差异也相关，那么我们的实证结果可能会产生伪相关性。例如，由文化差异造成的暴力和冲突可能会影响国家的公共医疗卫生服务，而这对女性产生的影响更大，因为女性通常是社会当中的弱势群体。为了切断伪相关可能产生的来源，我们使用三个独立的变量（Alesina等提出）来测量一个国家种族、语言、宗教分化的程度。

  除了一国内部的差异，各国间社会、文化和宗教的差异都有可能会影响我们的结论（参见Dollar 和Gatti，1999）。例如，有些国家的文化认同偏袒女性，那么这个国家劳动力市场上的性别不平等现象可能会减少。此外，社会、文化和宗教因素能增加社会资本，因为这些因素向人们灌输着一种强调诚信、勤奋和创新的社会价值观（参见Knack和Keefer，1997；Rose，2000）。在这里，我们通过控制天主教徒、穆斯林教徒和基督教教徒的比重，来避免可能隐含的遗漏变量偏差。（数据来自La Porta等，1999）。

  地理位置、地理环境和贸易开放度也与经济增长相关。多项研究表明，内陆国家、闭关锁国的国家的增长速度要远远小于其他国家（参见Frankel 和Romer，1999；Mackellar 等，2002）。如果性别不平等会随着地理和贸易开放度的变化而发生变化，那么我们的论证结果将会存在伪相关关系。为此，如果这个国家是内陆国家，我们将虚拟变量控制在1；如果不是内陆国家，我们则将虚拟变量控制在0。国家规模是根据该国2005年的人口进行衡量的，人均国内生产总值（贸易）是根据出口量和进口量进行计算的。这些数据（人口、贸易占GDP中的比率）都是来源于世界银行的世界发展指标。内地国家的数据都是我们从各个国家的各大网站搜索来的。

  一个国家整体的宏观经济环境和商业环境也与其增长速度有着直接的关系。但是，如果性别不平等正好与宏观经济环境和商业环境相关，那么，我们的论证结果可能会存在偏差。为了排除这种可能性，我们控制了整体的宏观经济环境和商业环境变量，这些变量包括通货膨胀指数和遗产基金会对财政和金融自由的分类指数。

  我们需要控制的最后一组变量是人力资本和国家的教育水平。这两个变量需要分别控制。首先，雄厚的人力资本是促进增长的一个重要因素（参见Lucas，1988；Krueger和Lindahl，2001）。如果性别不平等正好与人力资本相关，那么，我们的论证结果也可能会存在偏差。同样，为了避免这些偏差，我们控制了男性和女性小学、中学和大学毛入学率的总体水平变量。这些数据来源于联合国。其次，我们需要验证我们关于性别不平等与增长的关系的论证结果是否是由于教育中的性别不平等或者其他因素导致的。为此，我们需要控制教育中的性别差距及其与收入的交叉项。教育中的性别差距是通过计算女性对男性毛入学率（包括小学、中学和大学）的比值而得出的。这些数据同样来源于联合国。

  在继续讨论之前，我们需要说明的是，上述这些控制变量与我们的主要变量（GII）存在相关性。但是，由于这些关联不是特别强，所以这并不会对我们评估产生很大的影响。唯一的例外是受教育程度（教育），它与性别不平等指数（GII）的相关系数为-0.807。尽管如此，这仍不是一个大问题，因为我们关注的重点是在相互作用项（GII*收入），而不是单纯考察性别不平等指数（GII）。最后，我们归纳结论时仍然没有将教育变量算入其中。这是因为当我们在回归分析中排除教育变量时，我们所得的结论会更具说服力。

评估

  如上所述，本报告的重点在于研究性别不平等与增长的关系在富国和穷国是如何出现差异的? 即评估性别不平等和收入水平之间的交叉项。在继续展开对交叉项的评估之前，我们需要讨论一下，在没有交互项的影响下，增长与性别不平等和收入水平具有怎样的相关性？这样的话，我们就能够清楚地观察到当加入交互项后结论所发生的改变。

  表3列举了回归分析的结果。通过表3，我们能一目了然地发现：在控制/不控制上述变量的条件下，性别不平等和收入水平与增长是如何关联起来的？简言之，在不控制变量的情况下，通过对增长和性别不平等进行回归分析，我们发现，这两者之间没有太明显的关联（处于10％或着更低的水平）。而且评估出的性别不平等指数（GII）系数的值是正的，为0.71。而控制了收入水平之后，评估出的性别不平等指数（GII）系数为负值（在低于5％的水平极具显著性（第1列）），为-5.97，这意味着，在降低了约4个百分点的增长速度后，这个国家的性别不平等程度从最低上升到最高。考虑到样本国家的平均增长速度才为3.5％，所以，经济状况是一个比较重要的影响因素。正如预期的那样，收入水平和增长速度呈负相关，具有较强的收敛性，在低于1％的水平上极具显著性。我们在第2-8列逐一的添加了上述的各种变量，同时将所有的控制变量列举在第9列。性别不平等指数（GII）在第2-9列的评估系数值均为负数，介于-9.9（控制财政和金融自由，第7列）与-4.17（控制宗教信仰，第4列）之间。在表3中，我们发现，有两列（在第4列，我们控制了宗教信仰；在第8列，我们控制了教育水平）的性别不平等指数（GII）的估计系数值在10％的水平上时，统计学上不显著（p值分别为0.115和0.103）。在第6列，我们控制了人口、虚拟变量、贸易占GDP的比重，性别不平等指数（GII）的系数值在低于10％的水平上极具显著性（p值为0.063）。在第9列，我们控制了所有的变量，性别不平等指数（GII）的系数值在低于5％的水平上极具显著性。所有栏里的收入系数值都是负值，并且在低于5％的水平上极具显著性。关于其他变量，我们发现，财政自由与增长成正相关，在低于1％的水平上极其显著（第7、9列）。宗教信仰也与增长具有极大的相关性，相对于新教徒，穆斯林和天主教徒更多的话，增长速度在低于5％的水平上更为显著。同时，相对于穆斯林、天主教徒和新教徒，其他宗教的比例更高时，增长速度在低于5％的水平上更为显著（第4、9列）。最后，那些人口相对较多的国家增长速度也较快，并且这种关系在接近5％的水平上最为显著（第6、9列）。

  有人可能会问，如果我们控制了教育方面的性别不平等，上述结果又是如何变化的呢？控制了教育差距之后，我们把所得的回归结果列在表4。这些结果清楚地表明了：不管控不控制教育差距，关于性别不平等指数（GII）的结论都不会有太大改变。事实上，在部分情况下，控制了教育差距之后，性别不平等指数（GII）的估计系数值变大了。例如，在控制了所有的变量后，我们又增加了对教育差距的控制，性别不平等指数（GII）估计系数的绝对值从-5.3（表3，第9列）微升至-5.4（表4，第10列）。正如预期的那样，教育差距的值越小（值越小说明：相较于男性，女性入学更为有利），增长速度会更快，且这一关系在低于5％的水平上极为显著（表4，第2-10列）。就剩下的变量而言，上述结论没有发生太大的改变。

交互项的回归结果

  下面我们来介绍一下交互项。暂时忽略教育差距，我们在表3回归分析的结果上，加入交互项（GII和收入水平之间），所得的结果列在表5。这些结果表明，不管控制什么变量，交互项的估计系数值总是正的，并且在低于1％的水平上极为显著。交互项的值为正值意味着：相比高收入水平，性别不平等与经济增长之间的负相关性在低收入水平更强。为了起到对比作用，我们仅考虑性别不平等指数（GII）、收入、性别不平等指数（GII）与收入的交互项（第2列），这样交互项的估计系数值等于6.47，这意味着，性别不平等指数每增加一个标准差，在收入值位于25%分位数（把数据从小到大排除，当中的即中位数，也是50%分位数，在25%位置的值即25%分位数）时，增长率下降3.2个百分点，或者说，增长率降低了1.25个标准差单位，并且这种减少在低于1％的水平上极为显著。与此相反，当收入值位于75%分位数时，增长率仅仅下降了0.4个百分点，或者说，增长率降低了0.15个标准差单位，且这种减少在低于10％的水平上极不显著。即使我们添加了其他变量进去，这些结果也没有发生质变。比如，当我们单独控制了财政和金融自由（表5，第8列），我们对交互项进行最保守的评估，结果发现，性别不平等指数每增加一个标准差，在收入值位于25%分位数时，增长率下降1.2个百分点（在低于1％的水平上极为显著）；在收入值位于75%分位数时，增长率降低了0.38个标准差单位（在5％的水平上极为显著）。同样地，当我们控制了上述的所有变量（第10列），结果显示，性别不平等指数每增加一个标准差，在收入值位于25%分位数时，增长率降低了0.87个标准差单位，或者说，增长率下降2.3个百分点；在收入值位于75%分位数时，增长率降低了0.08个标准差单位，或者说，增长率下降0.2个百分点。前者的这种减少在低于1％的水平上极为显著，而后者的这种减少在低于10％的水平上极不显著。

  余下变量的回归分析结果与我们的结论（表4和表5）并无太大差异。也就是说，在上述我们的讨论范围内，宗教信仰、财政自由和国家规模（人口）与增长是相关的。但是，我们在这里发现了一个反常现象，那就是，内陆国家的增长速度要比其他国家快，并且在低于5％的水平上极为显著（表5，第7、10列）。这可能是因为内陆国家的虚拟变量扩展了其他协变量的影响，从而让我们的主要结果产生偏差。因此，我们在回归分析中排除了内陆虚拟变量，又重新检查了所有的结果。但是我们发现，不管在分析中有没有加入内陆国家虚拟变量，所得的结论没有发生太多的改变。

  下面我们作些总结。如果不考虑那些变量，性别不平等和增长之间的关系会随着收入水平的变化而急剧变化，并且在低于1％的水平上极具显著性；与高收入水平相比，负相关关系在低收入水平下更为明显。如果将变量考虑进去，性别不平等和增长之间的关系呈负相关，并且这种负相关关系在低收入水平国家非常明显（在低于5％的水平上）。与之相反，在足够高的收入水平下，增长—性别不平等在不同的条件下呈现不一样的关系。我们注意到，在足够高的收入水平下，这种负相关关系在某些情况下极为显著（在5％或10％以下的水平上），而在另一些情况下不显著；同样的，这种正相关关系在某些情况下极不显著（在低于10％的水平上），而在另一些情况下极为显著（在5％或10％以下的水平上）。然而，我们发现，在足够高的收入水平下，增长和性别不平等之间的正相关关系没有预期的那么强，这是因为，在我们的样本中，仅有不到2％的国家拥有很高的收入水平。

  现在我们来验证一下：在控制了教育差距变量之后，我们关于性别不平等和收入的交互项的论证是否成立。在表6中，我们列举了控制教育差距变量之后所得的回归分析结果。在这里，可能存在一个担心：教育差距与经济增长之间的关系可能不是线性的，而且这种关系可能会随着国家收入水平的变化而变化。因此，性别不平等与增长之间的强度关系之所以在富国和穷国的表现不同，也许是因为：在富国和穷国，教育差距对经济增长的影响不同。为了排除这种可能性，表7中，我们提供了控制了教育差距以及交互项（教育差距和收入水平之间的）之后的回归结果。

  表6和表7的结果表明：控制或者不控制教育差距、教育差距与收入水平的交互项，我们关于性别不平等和增长之间关系的论证都不会发生质的改变。当我们控制教育差距时， GII*收入的评估系数值变小了，当我们进一步控制教育差距与收入水平的交互项时，GII*收入的评估系数值也变小了，但是，不管怎么样，它们都在低于1%的水平上极为显著。譬如，当仅仅考虑收入、性别不平等指数（GII）、以及这两者之间的交互项时，GII*收入的评估系数值为6.47（表5，第1列）；加入教育差距变量之后，GII*收入的评估系数值降到了5.58（表6，第2列），并且在低于1%的水平上极为显著，当我们再加入教育差距与收入的交互项之后，GII*收入的评估系数值降到了5.19（表7，第2列），且同样在低于1%的水平上极为显著。即使控制了变量（如表6、7），我们所得的结论没有发生多大的改变。此外，如表7所示，收入与教育差距之间的交互项在10％的水平以下不显著。

结论

  现有的研究表明，教育中的性别不平等会对经济增长产生不利影响。然而，通过对性别不平等更广泛的评估，我们发现了两个结论。首先，性别不平等与经济增长之间的这种负相关关系不仅仅存在于教育领域，还存在于其他领域；其次，性别不平等与经济增长之间的强负相关关系并不是“统一的”——这种关系在相对低收入水平国家保持不变，在相对高收入水平国家会发生变化。这两个结论都指向了一点，那就是：控制教育中的性别歧视现象很必要。

  从政策角度看，我们的研究结果对于推动反性别歧视改革、促进社会发展非常重要。例如，上述结果就表明：性别平等和收入水平的提高就意味着离经济增长不远了。这对于政策制定者来说是个好消息，因为相对贫穷的国家是最需要高增长率的（消除贫困），而这些国家的性别不平等程度也最深。因此，对于相对贫穷的国家来说，降低其性别不平等程度具有一箭双雕的作用，既可以缩小性别差距，又可以带来经济上的增长。我们希望，本报告能为执政者带来启发。

 

  稿件来源：世界银行。

附表:   

                                                 表1：变量的描述

变量	描述
增长	实际人均GDP增长率（％，年）。2006年至2008年增长率的平均值。数据来源：世界银行的世界发展指标。
性别不平等指数	2005年的性别不平等指数值。该指数是一个综合衡量（包括劳动力市场，政治权力和健康方面的性别不平等）。数据来源：联合国。
收入	2005年的人均国内生产总值。数据来源：世界银行的世界发展指标。
通货膨胀	2005年的物价通胀水平。数据来源：世界银行的世界发展指标。
内陆	内陆国家的虚拟变量等于1，非内陆国家的虚拟变量为0。数据来源：国家报告和网站搜索
公民自由	2005年自由之家的公民自由指数，值越高 意味自由越少。数据来源：自由之家。
民族分化	国家民族分化测量。来源：Alesina等，2003年。
语言分化	国家语言分化测量。来源：Alesina等，2003年。
宗教分化	国家宗教分化测量。来源：Alesina等，2003年。
人口	该国2005年的总人口。来数据源：世界银行的世界发展指标。
贸易	进口和出口占2005年国内生产总值的百分比。数据来源：世界银行的世界发展指标。
穆斯林	穆斯林占总人口的百分比。数据来源：La Porta等，1999年。
天主教	天主教徒与占总人口的百分比。数据来源：La Porta等，1999年。
新教	新教徒占总人口的百分比。数据来源：La Porta等，1999年。
财政自由	遗产基金会关于政府参与或者财政自由的指数。数据来源：遗产基金会。
金融自由	遗产基金会关于金融自由的指数。数据来源：遗产基金会。
教育	综合2005年小学，中学和大学毛入学率。数据来源：联合国人类发展指标。
教育差距	女性和男性毛入学率（小学，中学和大学）的比值。数据来源：联合国人类发展指标。

表2：统计摘要

变量	平均值	标准差	最小值	最大值
增长	3.5	2.6	-1.1	11.8
性别不平等指数	0.4	0.2	0.1	0.7
收入	8.9	1.3	6.4	11.1
通货膨胀	5.2	3.8	-0.3	18.3
内陆	0.2	0.4	0.0	1.0
公民	2.8	1.6	1.0	7.0
民族分化	0.4	0.3	0.0	0.9
语言分化	0.4	0.3	0.0	0.9
宗教分化	0.4	0.2	0.0	0.8
人口	16.2	1.7	12.5	21.0
贸易	91.0	43.8	26.5	286.2
穆斯林	17.8	32.1	0.0	99.4
天主教	33.4	36.5	0.0	97.3
新教	14.0	23.2	0.0	97.8
财政自由	71.8	13.4	33.7	99.9
金融自由	55.9	21.9	10.0	90.0
教育	75.9	17.4	22.7	113.0
教育差距	1.0	0.1	0.6	1.2

 

表3  性别不平等和增长（线性模型）

		（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）	（7）	（8）	（9）
独立变量：增长
性别不平等指数	-5.973** （0.035）		-6.487** （0.032）	-5.314** （0.050）	-4.166 （0.115）	-6.048** （0.039）	-4.756* （0.063）	-9.900*** （0.000）	-5.039 （0.103）	-5.323** （0.037）
收入	-1.203*** （0.005）		-1.167*** （0.005）	-1.483*** （0.000）	-0.793** （0.042）	-1.077** （0.025）	-0.944** （0.017）	-1.374*** （0.001）	-1.406*** （0.002）	-1.089*** （0.006）
公民自由			0.134 （0.586）							-0.184 （0.368）
民族分化				-0.584 （0.696）						-0.196 （0.893）
语言分化				-2.357* （0.051）						-1.933 （0.105）
宗教分化				-0.648 （0.494）						-1.675* （0.086）
穆斯林					-0.027*** （0.003）					-0.029*** （0.008）
天主教					-0.017** （0.045）					-0.017** （0.032）
新教					-0.049*** （0.000）					-0.026*** （0.008）
通货膨胀						0.089 （0.308）				-0.030 （0.677）

内陆						0.887 （0.147）			0.776 （0.116）
人口						0.387** （0.029）			0.298* （0.052）
贸易						0.008 （0.179）			0.005 （0.406）
财政自由							0.096*** （0.000）		0.085*** （0.000）
金融自由							-0.005 （0.704）		-0.002 （0.876）
教育								0.028 （0.301）	-0.007 （0.779）
国家R²	107 0.099	107 0.103	107 0.173	107 0.252	107 0.112	107 0.154	107 0.309	107 0.109	107 0.480

说明：括号内的为p值。所有的回归结果用一个常数项表示（未示出）。评估方法采用的是普通最小二乘法。显著性水平用***（1％以下），**（5％以下）和*（10％以下）表示。

               表4：性别不平等和增长（控制教育差距）

	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）	（7）	（8）	（9）       （10）
独立变量：增长
性别不平等指数	-5.973** （0.035）	-5.334* （0.060）	-6.089** （0.037）	-4.695* （0.092）	-3.818 （0.148）	-5.340* （0.059）	-3.956 （0.113）	-8.843*** （0.001）	-6.250**    -5.399** （0.045）     （0.038）
收入   教育差距	-1.20*** （0.005）	-1.694*** （0.000） 10.970*** （0.000）	-1.651*** （0.000） 11.222*** （0.000）	-1.786*** （0.000） 9.460*** （0.000）	-1.275*** （0.002） 10.361*** （0.000）	-1.687*** （0.001） 10.927*** （0.000）	-1.417*** （0.001） 11.889*** （0.000）	-1.61*** （0.000） 6.447*** （0.003）	-1.549***   -1.12*** （0.001）     （0.006） 12.687***   8.149*** （0.000）     （0.003）
公民自由			0.200 （0.387）						-0.099             （0.615）
民族分化				-0.964 （0.527）					-0.242             （0.867）
语言分化				-1.139 （0.367）					-1.359             （0.241）
宗教分化				-0.561 （0.557）					-1.424             （0.143）
穆斯林					-0.024*** （0.008）				-0.030***             （0.005）
天主教					-0.017** （0.027）				-0.017** （0.033）
新教					-0.048*** （0.000）				-0.028*** （0.003）

通货膨胀						0.004 （0.969）			-0.062 （0.389）
内陆							1.074* （0.052）		0.882* （0.058）
人口							0.441*** （0.010）		0.320**             （0.034）
贸易							0.005 （0.351）		0.002 （0.679）
财政自由								0.078*** （0.000）	0.068*** （0.000）
金融自由								-0.007 （0.570）	-0.002 （0.885）
教育									-0.031       -0.038 （0.322）      （0.182）
国家R²	107 0.099	107 0.225	107 0.234	107 0.257	107 0.364	107 0.225	107 0.297	107 0.345	107          107 0.234        0.516

说明：括号内的为p值。所有的回归结果用一个常数项表示（未示出）。评估方法采用的是普通最小二乘法。显著性水平用***（1％以下），**（5％以下）和*（10％以下）表示。

                      表5：性别不平等和收入的交叉项

（1）

（2）

（3）

（4）

（5）

（6）

（7）

（8）

（9）       （10）

独立变量：增长

性别不平等指数

-5.97** （0.035）

-67.01*** （0.000）

-69.84*** （0.000）

-62.49*** （0.000）

-55.33*** （0.000）

-66.54*** （0.000）

70.46*** （0.000）

-53.31*** （0.000）

-66.97***   -48.11*** （0.000）      （0.001）

收入   性别不平等指数*收入

-1.20*** （0.005）

-4.337*** （0.000） 6.472*** （0.000）

-4.580*** （0.000） 6.858*** （0.000）

-4.225*** （0.000） 6.085*** （0.000）

-3.554*** （0.000） 5.388*** （0.000）

-4.288*** （0.000） 6.421*** （0.000）

-4.220*** （0.000） 6.966*** （0.000）

-3.676*** （0.000） 4.802*** （0.000）

-4.338***   -3.232*** （0.000）      （0.000） 6.469***   4.692*** （0.000）      （0.002）

公民自由

-0.209 （0.273）

-0.318* （0.077）

民族分化

-1.279 （0.372）

-0.579              （0.692）

语言分化

-0.354 （0.775）

-0.942              （0.441）

宗教分化

-0.376 （0.657）

-1.336 （0.130）

穆斯林

-0.019** （0.021）

-0.020** （0.039）

天主教

-0.010 （0.148）

-0.015** （0.046）

新教

-0.027** （0.013）

-0.016 （0.125）

通货膨胀

0.017 （0.824）

-0.041 （0.574）

内陆

1.545*** （0.005）

1.229** （0.014）

人口

0.325** （0.030）

0.359** （0.023）

贸易

0.001 （0.922）

0.002 （0.718）

财政自由

0.054** （0.011）

0.054***              （0.001）

金融自由

0.005 （0.668）

0.006 （0.643）

教育

0.000         -0.014 （0.988）       （0.576）

国家R²

107 0.099

107 0.354

107 0.363

107 0.371

107 0.399

107 0.354

107 0.428

107 0.402

107           107 0.354         0.540

说明：括号内的为p值。所有的回归结果用一个常数项表示（未示出）。评估方法采用的是普通最小二乘法。显著性水平用***（1％以下），**（5％以下）和*（10％以下）表示。

           表6：性别不平等和增长的交叉项（控制教育差距）

	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）	（7）	（8）	（9）     （10）
独立变量：增长
性别不平等指数	-67.01*** （0.000）	-58.38*** （0.000）	-61.63*** （0.000）	-55.58*** （0.000）	-42.28*** （0.001）	-58.42*** （0.000）	-60.26***  （0.000）	-48.15*** （0.000）	-58.34*** -40.91*** （0.000）    （0.004）
收入   性别不平等指数*收入 教育差距	-4.337*** （0.000） 6.472*** （0.000）	-4.101*** （0.000） 5.584*** （0.000）   4.338* （0.088）	-4.303*** （0.000） 5.983*** （0.000）   3.682 （0.172）	-4.031*** （0.000） 5.376*** （0.000）   3.936 （0.119）	-3.124*** （0.000） 4.034*** （0.002）   5.670** （0.026）	-4.119*** （0.000） 5.590*** （0.000）   4.432 （0.104）	-3.932***  （0.000） 5.921*** （0.000）   5.095** （0.026）	-3.532*** （0.000） 4.282*** （0.002）   2.878 （0.209）	-3.967*** -2.886*** （0.000）    （0.001） 5.512***  3.896*** （0.000）    （0.008）   5.635*    4.997** （0.060）    （0.045）
公民自由			-0.144 （0.474）						-0.243 （0.186）
民族分化				-1.356 （0.356）					-0.542 （0.710）
语言分化				-0.080 （0.950）					-0.758 （0.533）
宗教分化				-0.372 （0.668）					-1.239 （0.172）
穆斯林					-0.019** （0.018）				-0.022** （0.026）
天主教					-0.012* （0.090）				-0.015** （0.046）
新教					-0.031*** （0.004）				-0.019* （0.079）
通货膨胀						-0.008 （0.919）			-0.058 （0.418）
内陆							1.527*** （0.004）		1.218** （0.012）
人口							0.358** （0.018）		0.362** （0.021）
贸易							0.000 （0.938）		0.001 （0.863）
财政自由								0.050** （0.019）	0.049*** （0.004）
金融自由								0.003 （0.790）	0.005 （0.700）
教育									-0.022       -0.032 （0.439）     （0.244）
国家R²	107 0.354	107 0.369	107 0.372	107 0.383	107 0.423	107 0.369	107 0.449	107 0.408	107         107 0.373       0.552

 

天主教					-0.012* （0.090）				-0.015** （0.046）
新教					-0.031*** （0.004）				-0.019* （0.079）
通货膨胀						-0.008 （0.919）			-0.058 （0.418）
内陆							1.527*** （0.004）		1.218** （0.012）
人口							0.358** （0.018）		0.362** （0.021）
贸易							0.000 （0.938）		0.001 （0.863）
财政自由								0.050** （0.019）	0.049*** （0.004）
金融自由								0.003 （0.790）	0.005 （0.700）
教育									-0.022       -0.032 （0.439）     （0.244）
国家R²	107 0.354	107 0.369	107 0.372	107 0.383	107 0.423	107 0.369	107 0.449	107 0.408	107         107 0.373       0.552

说明：括号内的为p值。所有的回归结果用一个常数项表示（未示出）。评估方法采用的是普通最小二乘法。显著性水平用***（1％以下），**（5％或更少）和*（10％以下）表示。

             表7：性别不平等和增长的交叉项（控制教育差距）

	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）	（7）	（8）	（9）     （10）
独立变量：增长
性别不平等指数	-58.38*** （0.000）	-54.67*** （0.000）	-57.92*** （0.000）	-52.62*** （0.000）	-40.28*** （0.002）	-54.70*** （0.000）	-59.63*** （0.000）	-44.99*** （0.001）	-53.86*** -40.89*** （0.000）     （0.005）
收入   性别不平等指数*收入 教育差距   教育差距*收入	-4.10*** （0.000） 5.584*** （0.000）   4.338* （0.088）	-2.345 （0.206） 5.188*** （0.000）   17.107 （0.179） -1.579 （0.305）	-2.543 （0.158） 5.587*** （0.000）   16.494 （0.183） -1.584 （0.291）	-2.608 （0.173） 5.055*** （0.000）   14.309 （0.272） -1.282 （0.415）	-2.067 （0.279） 3.819*** （0.004）   13.436 （0.321） -0.962 （0.560）	-2.362 （0.202） 5.193*** （0.000）   17.238 （0.188） -1.582 （0.309）	-3.610* （0.053） 5.852*** （0.000）   7.461 （0.556） -0.293 （0.854）	-1.955 （0.279） 3.947*** （0.004）   14.437 （0.273） -1.429 （0.370）	-1.827     -2.878 （0.332）     （0.150） 5.020***   3.895** （0.000）     （0.012）   21.267      5.061 （0.107）     （0.705） -1.902      -0.008 （0.221）     （0.996）
公民自由			-0.145 （0.473）						-0.243 （0.188）
民族分化				-1.266 （0.398）					-0.542 （0.713）
语言分化				-0.118 （0.928）					-0.758 （0.536）
宗教分化				-0.353 （0.683）					-1.239 （0.175）
穆斯林					-0.019** （0.019）				-0.022** （0.026）
天主教					-0.012* （0.091）				-0.015** （0.050）
新教					-0.031*** （0.006）				-0.019* （0.080）
通货膨胀						-0.009 （0.913）			-0.058 （0.420）
内陆							1.518*** （0.005）		1.217** （0.014）
人口							0.353** （0.028）		0.362** （0.029）
贸易							0.000 （0.961）		0.001 （0.868）
财政自由								0.050** （0.019）	0.049*** （0.004）
金融自由								0.003 （0.774）	0.005 （0.701）
教育									-0.026      -0.032 （0.360）     （0.258）
国家R²	107 0.369	107 0.373	107 0.376	107 0.386	107 0.424	107 0.373	107 0.449	107 0.411	107         107 0.379       0.552

新教					-0.031*** （0.006）				-0.019* （0.080）
通货膨胀						-0.009 （0.913）			-0.058 （0.420）
内陆							1.518*** （0.005）		1.217** （0.014）
人口							0.353** （0.028）		0.362** （0.029）
贸易							0.000 （0.961）		0.001 （0.868）
财政自由								0.050** （0.019）	0.049*** （0.004）
金融自由								0.003 （0.774）	0.005 （0.701）
教育									-0.026      -0.032 （0.360）     （0.258）
国家R²	107 0.369	107 0.373	107 0.376	107 0.386	107 0.424	107 0.373	107 0.449	107 0.411	107         107 0.379       0.552

 

说明：括号内的为p值。所有的回归结果用一个常数项表示（未示出）。评估方法采用的是普通最小二乘法。显著性水平用***（1％以下），**（5％或更少）和*（10％以下）表示。

 

 

 

·减贫行动·

 

今年是社会性别平等“行动年”

 




2015年3月5日，华盛顿：时值新的全球减贫目标发布以及“提高妇女权利”行动平台20周年纪念之际，世界银行性别平等问题高级主任Caren Grown宣布，“今年是社会性别平等‘行动年’”。

她认为，“我们在一些领域已经取得了显著地进步，例如在缩减男女童入学率差距方面。并且已经开始在提高中学入学率和完成率以及降低产妇死亡率方面作出努力。”

“尽管经济不断增长，政策改革也在持续进行，我们在有些领域内的工作却依旧收效甚微。尤其是在增加经济机会方面：女性在劳动力市场内的就业机会以及对诸如土地和房屋这些生产性资产的所有权方面。”

当前，我们必须尽快地实现联合国千年发展目标减贫目标以及“北京行动纲领”（1995）目标，在全世界范围内提高妇女权利，缩小男女性不平等程度。

同时，她指出，“对于从事性别平等问题研究人员而言，今年是行动年。我们应该从“‘为什么它是重要’的模式进入‘我们如何把工作做好’模式。”

今年，各国政府将对继联合国千年发展目标之后的新可持续发展目标进行商榷，提高妇女领导权以及健康水平也属于新目标范畴。同时，将共同开展联合国第四次世界妇女大会以及“提高妇女权利”行动平台20周年纪念活动。

2015年2月27日，联合国秘书长潘基文在智利首都召开的世界女性领袖高层会议上指出，“北京为全球其他地区促进性别平等和提高妇女权利提供了蓝图。我们在这一领域已获得重要进展，但进展速度较慢，并且在不同地区成效并不均衡。”

女童入学率的显著增加将在未来为她们带来同男性同样的收入和经济机会，并掌握对自己的生活、健康状况和工作的决定权。在全球范围内，女童和妇女面临着来自不平等的法律和习俗的束缚-这些都遏制了女性生产力的发挥，并且为她们参与经济生活施加了（诸如照顾家庭等）额外的成本。

在担任美国大学常驻经济学家兼经济学社会性别分析项目主任之后，Caren Grown以性别平等问题第一高级主任的身份加入了世界银行集团。此外，作为一个已出版6部书籍的作者，她还同时在美国国际开发署中担任性别平等问题以及增加妇女权利首席顾问和高级协调员的职务。  

她设想通过一系列有益的改变来缩小持续性的性别不平等。包括：为妇女提供更多更好的工作，强化女性在土地、房屋、财产等方面的所有权，减少性别暴力，为妇女提供更便捷的银行或其他经济服务资源，以及更合理的定位女性劳动者在“照料经济”中的角色-妇女承担了全世界大部分的无偿劳动。

Caren Grown 指出，“因性别而产生的工资差异（例如在税收和债务方面），在经济生活中是真实存在的。但这一糟糕的现状并不容易被直接察觉，部分原因在于，男女性经常从事于不同的行业。而女性经常从事于社会最低层次工作的现象特别值得关注。”

此外，她还提出，“在抗击性别不平等问题上，男性的参与也很重要，因为性别平等同样对他们有益。”

    数据与测量

Caren Grown的研究兴趣包括通过运用新的测量方法，从个人层次而不是家庭层面来检测贫困。这种方法能更准确地反映全球范围内贫困妇女的数量及致贫原因。

Caren Grown是最早提议通过调查收集更多更有效地女童和妇女数据的倡导者之一，并且同世界银行合作部门一道共同致力于对外普及关于女性工作、财产权等方面的知识，这些都是应对贫困的有力切入点。

她认为，“在数据收集和分析上，我们依然还需要做出很多努力，来获得对女性工作状况更为清晰的认识”。

“在扩充数据库方面，获得更多的妇女从事无偿工作的数据是我们的首要工作之一。此外，我们还需要对男女性在企业家领域以及家庭内部实物资产和金融资产的所有权方面的差异进行调查”。

“在对男女性从事不同职业的工作时间有所了解之外，如果能找到对其进行有效评估的方法，将会对我们的工作非常有益”。

我们为何要实现两性平等

如今，女性日渐成为一大变革推动力。投资于女童教育、消除了阻碍女性发挥其潜力的法律障碍的国家已看到了效益。

以拉美地区为例。近年来，该地区已有7000多万女性加入了劳动力队伍。过去二十年中，女性的劳动参与率大幅提升，其中三分之二归因于女性受到了更多更多教育、晚婚以及生育量减少等因素。因此，2000年至2010年间，女性收入对减少该地区极度贫困的贡献率达到了30%左右。

事实上，国家要消除贫困，就必须要实现男女两性平等，进一步促进机会平等。。但要做到这两点，必须要解决以下三个问题：

第一，针对女性的暴力必须予以终结。据测算，全世界约有7亿多女性曾遭受过丈夫或伴侣施加的暴力。家庭暴力不仅会对个体造成很大伤害，还会对家庭、社区和经济造成严重影响。智利家庭暴力对生产率造成的负面影响占其GDP的2%，巴西占1.2%。

许多女童和妇女几乎不能左右其性健康和生殖健康：如当前趋势持续，则今后十年间，全世界将有逾1.42亿女童出嫁，但其自身还是孩子。

有时，使女性免遭暴力侵害需要创新做法。目前，世界银行正与里约市政府合作，对城市交通系统进行升级改造 ，通过改造照明设施和所有地铁站的女卫生间、改善主要站点专门面向女性的派出所、女性诊所以及家庭法院等服务，提升交通系统对女性的安全性。厄瓜多尔也在实施一个类似项目。我们向非洲大湖地区国家提供了贷款，用于确保性暴力幸存者获得适当医疗服务。

第二，妇女和女童仍未享有与男性相同的机会，她们仍难以自行作出生活相关决策。不论是刚果东部地区因惧怕武装匪徒而不敢到地里干活的女性农民，还是里约市不能平等从事报酬较高工作的就业妇女，较之男性仍存在很大差距。通常，女性的劳动报酬大大低于男性，同时她们还需承担大部分无报酬的照看家人工作。纵观全球，女性不仅收入少，而且拥有的财产也少，更不太可能获得有助于提升生产率的金融服务和其它资源。如果女性能够平等获得肥料、现代化农业机械以及农技推广服务，则低收入国家的粮食生产即可增加2.5%-4%。纵观发展中国家，超三分之一年轻女性失业，很多年轻女性在自我创业方面面临阻碍或无法获得创业所需的信贷。一些国家在这方面做得很好，埃及即是一例。在该国，超过1.5万女性在得到用于创业的小额贷款后正在实现其创业梦想。

第三，领导层和榜样示范作用可以产生显著影响。我至今仍清楚地记得我接任印尼财政部长后与管理层召开的首次会议。我是印尼史上最年轻的财政部长，也是首次担任这一职务的女性。其他参会人员皆为男性。当时，我深知，自己必须要比男性更努力地工作，才能向他们证明我能够胜任。我可以肯定地说，很多打破针对女性晋升障碍的女性都曾有过类似经历。

当前，全世界女性在决策过程中的代表性仍严重不足 — 全世界议员中，女性占比不到22%；市长中，女性占比不到5%。截至2015年1月，全世界仅有10位女性担任国家元首，15位女性担任政府首脑。

我们能够做得更好，我们也必须要做得更好，因为妇女在政界取得成功后，就可以给政策制定过程注入多样性，给政策注入包容性。母亲接受教育后，其生育量会减少，其子女会更健康。从孟加拉国和巴西到中国和英国，世界各国开展的研究表明，女性如能挣钱且拥有对家庭支出的更大主导权，则其就可以从有益于子女的角度作出支出决定。女性既是经济增长的巨大推动力，也是强大的反贫困力量。换言之，她们是任何国家、社会、企业和家庭都必须要加以充分释放的一支力量。

 

 




 

主    办：中国国际扶贫中心

协    办：华中师范大学

主    编：左常升

副 主 编：何晓军  黄承伟  王小林

本期编译：李海金  程思

责任编辑：张德亮

 

地    址：北京市朝阳区太阳宫北街1号

邮    编：100028

电    话：010-84419641

传    真：010-84419658

电子邮箱：zhangdeliang@iprcc.org.cn

网    址：www.iprcc.org.cn