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摘要：本文尝试就高校扩招对教育回报率和工资水平的性别差异的影响进行研究，根据明瑟工资方程，从教育年限和教育结构两个方面衡量教育水平，利用OLS和QR回归，详细分析了各个收入分位点男性女性不同的教育回报率及其变化，研究教育回报率的性别差异，同时以分位数回归为基础进行了性别工资的分位数分解，研究工资水平的性别差异。结果表明：高校扩招有效地提高了男性和女性的教育回报率，尤其是女性的教育回报率在各个教育阶段均高于男性，但在高收入群体，教育回报率增幅降低明显；从年工资的角度看，男性工资仍远高于女性，虽然在高校扩招后，男女普遍教育程度提高导致收入差距的减少，但纯粹由歧视效应引起的性别工资差距在低收入群体仍尤为显著，在低收入劳动力市场女性的歧视现象十分严重。
关键词：高校扩招；教育回报率；性别工资差距；分位数分解
中图分类号：F224 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2018）012-0387-04
一、文献综述
1999年教育部提出高校扩招，当年招生人数增加51.32万，到2013年全国各类高等教育在学总规模达到3460万。高校扩招一方面实现教育发展阶段性飞跃，一定程度上提高了高等教育普及率和素质水准，另一方面也带来了一些就业问题。例如汪丁丁（2006）认为“大学生就业难”现象是由高校扩招后高校毕业生数量的激增引起的，邢春冰等（2010）的研究认为扩招提高了9%的大学毕业生的失业率。
同时在市场经济体制成熟完善，改革开放深化发展的大背景下，随着居民收入的不断增加居民收入差距也呈现出明显的扩大趋势（孙爱军，2013）。居民收入差距直接来源于人力资本存量的差异，而教育是人力资本获取的重要途径（张弛等，2016），因此教育回报率成为衡量教育与工资之间的关系的基本方法。作为劳动经济学的基础研究内容，国内关于教育回报率的研究涉及面广。例如李实等（2003）对1990～1999年中国城镇个人教育回报率进行了经验估计，发现其呈上升趋势。Maurer-Fazio et al（2004）指出虽然城市企业中教育的回报率得到了明显的提高，但农民工的教育回报率仍然处于较低的水平，且在不同行业其工资待遇存在不同程度的歧視。
目前关于教育回报率和工资的性别差异的研究，主要区别在于研究对象的选取和分解方法的选择。王美艳（2005）考察城镇样本，使用Brown分解法对男女在行业和工资上的差异进行分解，结果表明性别工资差异主要由行业内工资差异引起，歧视是造成性别工资差异的主要原因。黄志岭等基于Blinder法分解工资的性别差异，表明提高女性教育程度，有助于降低她们受到的歧视程度。彭竟（2011）通过Brown分解法得出，高等教育群体的性别工资差异主要由行业内工资差异引起，由行业间带来的工资差异不大。
分别对性别工资差异和性别教育回报率差异的研究很多，但是将二者作为两个切入角度对比分析性别差异的研究甚少，在性别工资差异分解方法的选择上，不同于多数人采用的Blinder分解或者Brown分解，本文在分位数回归的基础上，运用分位数分解，研究在不同收入分位点导致男女的工资差距主要原因。另外本文研究的时间节点为高校扩招前后，选取扩招前、扩招初期、扩招后期三个年份对比分析，因此更能体现高校扩招对教育回报率和工资水平的性别差异的影响。
二、数据描述和模型设定
（一）数据描述
考虑到1999年国家开始实施高校扩招，第一批扩招后的本科生于2003年毕业，为了对比高校扩招前后教育回报率和工资水平的性别差异，扩招前的时间选取1999年，初期选2008年，后期选2013年，本文使用的数据分别是来自1999年CHIP，2008年和2013年CGSS。1999年的CHIP，包括了北京、辽宁、江苏、河南、四川、甘肃6个省市地区。2008年和2013年的CGSS调查了28个省市，地区数据更为丰富。同时这三年的数据都包括了被访者的性别、年龄、教育、工资等个人信息、本文只选用城市住户样本，剔除掉退休、离职、待业在家以及在校生，最终有效数据为5713个（1999年）、2805个（2008年）、4623个（2013年），关于本文所使用样本的统计性描述如表1。年收入逐年增加，男女性样本量基本相当，平均教育年限从11.33增加到15.6，说明2013年劳动者基本都达到高中学历。
（二）模型设定
1.OLS估计
采用明瑟方程的基本形式为基准：
其中，lny表示年工资的自然对数，school表示教育年限，exp和exp2分别表示工作经验和其平方项，β0表示教育回报率。不同阶段教育年限设定为文盲为0年、小学为6年、初中为9年、高中和中专为12年、大专为15年、本科为16年、研究生为19年，工作经验为“年龄-教育年限-6”。此外本文还将教育水平分为小学及以下、初中、高中或中专、大专及以上四组，以小学及以下为参照组，见公式（2）
其中，Midd表示初中，High表示高中或中专，Uni表示大专及以上，式（1）和式（2）控制的个人特征变量都包括民族的虚拟变量、政治面貌的虚拟变量、职业类型、企业类型、职业类型分为三组，农林牧渔等为第一产业作为参照组，制造业加工业等为第二产业，服务业通讯业为第三产业、企业类型分为四组，包括国营企业、集体企业、私营企业、外资企业（参照组）。
2.分位数回归
QR回归最早是由Koenker等（1978）提出的，用来估计解释变量和被解释变量在不同分位点的线性关系，通过这种方法能够观察到不同收入水平下个体的教育回报率，进而分析提高教育水平对低收入人群和高收入人群的工资增长的影响。正如罗楚亮（2007）所述，同等教育程度的人，能力较高者工资收入通常更高，即个人工资收入在某种程度上能够代理“能力”，因此考查不同条件分位点下的工资收入，在一定程度上可以解决内生性问题，修正由遗漏“能力”所造成的估计偏差。 3.分位数分解
研究性别工资差距的方法有多种，Blinder是一种基本的方法，该分解将组群之间工资均值差异分解为由个体特征差异造成的可解释部分和由特征回报差异带来的不可解释部分，并把不可解释部分归因于歧视。这种分析方式只是关注了“同工不同酬”的问题，而Brown分解将职业对工资差异的影响与同工不同酬吸纳整合，形成新的研究层面。本文利用MM2005条件分位回归模型，通过概率积分转换构建反事实工资分布，将工资差距在各个分位点上分为特征效应和系数效应，以式（1）为基础，构建男性和女性两个组群，用分位数分解表示为：
三、实证分析和差异分解
（一）教育回报率的性别差异
为了对比男性女性之间的教育回报率的差异，将样本分为男性和女性两部分，分别以教育年限和不同阶段的教育结构衡量教育水平，年收入为被解释变量，以1999年为例见表2。
男性教育回报率为6.43%，女性为7.54%，表明增加教育年限对女性的收入影响更大。从教育结构上来看，接受初中教育的男性系数虽然不显著，但其教育回报率比小学学历劳动者高出23.7%，而接受初中教育的女性教育回报率比只接受了小学及以下教育的女性教育回报率高出35.9%。对三个年份的教育回报率进行OLS回归，回归结果表示除了1999年初中阶段的教育回报率系数不显著，其他受教育年限以及不同教育阶段的教育回报率系数均显著为正。
将三个年份的回归结果相关数据整理如表3，从教育年限上看，男性和女性三年间的教育回报率比较稳定，男性在6.5%教育回报率上下小幅波动，女性总体教育回报率小幅上升。从教育结构上看，无论男性还是女性，接受大专及以上教育的教育回报率最高，总体呈现上升状态。2013年，男性女性的大专及以上的教育回報率相对于同年的初中、高中教育回报率分别增加了48.6%、33.2%和64.6%、45.4%，说明无论男女，扩招后期，教育程度越高对工资的改善程度越大、同时纵向来看，三个年份男女之间教育回报率的差距按学历的增加均呈现从初中到大专及以上的增大，分别从1999年的25.6%增加到37.7%，2008年的12.2%到25.6%，2013年的15.5%到30.5%，说明女性学历越高教育回报率增幅比男性更大、因此从教育回报率的角度看，增加教育年限，提高学历，女性比男性更有益。
（二）不同收入水平下教育回报率的性别差异
如前文所述，为进一步研究不同收入阶层的男性女性各自教育回报率的变化和男性女性之间教育回报率的差异，在10%、25%、50%、75%、90%五个分位点处进行分位数回归，以教育年限衡量教育水平，得出三年男性女性不同收入水平的教育回报率，如表4。
男性样本中，1999年和2013年随着收入水平的提高教育回报率显著降低，特别是2013年90%的高收入分位点的劳动者相对于10%的劳动者教育回报率从9.13%减少到4.74%，说明在高校扩招初期，增加教育年限对各个收入阶层的劳动者具有相近的工资激励。2013年，高校扩招近十年，接受高等教育已经不是一件受众小的事情，而一流高校与普通高校间差距逐年增加，高收入阶层的劳动市场不再只看重教育水平，因此高收入水平的劳动者教育年限的增加导致工资收入的增加幅度不如低收入水平的劳动者。
女性样本中，1999年和2013年不同收入分位点的教育回报率变化趋势与男性相同，各个分位点的教育回报率均比男性略高，表明从低收入分位点到高收入分位点提高教育年限对女性增加工资收入是显著有效的方法。2008年教育回报率在低收入分位点和高收入分位点均高于中等收入分位点，呈现“U”型趋势，表明高低两个极端的收入阶层对教育的渴求度更高。
用教育结构衡量教育水平，见表5，篇幅有限未在文中显示。男性样本，初中、高中的教育回报率在三年中，均随着收入分位点的提高而下降，即在10%和25%的低收入分位点的教育回报率更高。2008年在各个收入分位点的各个教育阶段的教育回报率均相差不大。同时三个教育阶段在低收入分位点的教育回报率随着年份的增加显著增大，表明高校扩招对低收入水平的劳动者更有利。
女性样本中，1999年三种不同的教育阶段的教育回报率均表现为中间高两头低的“倒U”型分布，2008年表现为两头地中间高的“U”型分布，2013年则表现为明显的“下坡型”分布，说明在高校扩招前，初期以及后期，相对于男性而言，各个收入水平的劳动市场对女性教育水平的需求更加不明确不稳定，但即使如此，在10%的低收入分位点，三个不同教育阶段的教育回报率在高校扩招后增幅明显。
同时对比三年间女性相对于男性，各个分位点大专及以上的教育回报率的增幅发现，2008年和2013年从低分位点到高分位点增幅呈现“U”型变化，1999年呈现“倒U”型变化。说明高校扩招前，对于已经接受过高等教育的劳动者而言，提高教育阶段对中等收入阶层的女性更有益；而高等收入群体中，增加教育年限对改善男性女性的收入差距影响不大。相反，高校扩招后，对于已经接受过高等教育的低、高收入群体的劳动者而言，提高教育阶段有效的缩小了群体内部男性女性的年收入差距，改善了男性女性工资不平等的现象。
（三）性别工资差异的效应分析
前文从增加教育年限和提高教育结构的角度分析了高校扩招前后男性女性的工资差异，发现女性在教育回报率上的优势比男性更大，提高教育年限女性增加的工资收入多于男性。本文接下来在对男性和女性工资方程的分位数回归的基础上，根据公式（3），利用分位数分解得出性别工资差异的总效应，特征效应以及系数效应，分析性别歧视在多大程度上造成男性和女性工资不平等现象。
表6报告了男性和女性工资不平等的分解结果（以女性为参照组），图1直观的显示了1999年、2008年、2013年工资差距在各个分位点的分解情况。
第一，各年份和分位点下的总效应均为正，表明我国男性与女性劳动力之间存在着工资不平等，女性工资显著低于男性。从不同分位点来看，三年的总效应都随着收入分位点的增加而降低，表明性别间的工资不平等现象在低工资群体比高工资群体更严重，这可能是因为低工资群体更多的从事第一、二产业，对体力和精力的要求更高，男性会更有优势。同时可以看出这种性别间的工资不平等现象在高校扩招后有明显改善，尤其在高工资群体中。
第二，根据图1，从效应分解来看，1999年和2008年的系数效应随着工资收入从低位数向高位数变动而先降后增，形成比较平缓的“U”型分布，说明在极低和极高的工资群体，由歧视效应引起的性别工资差异更为严重，且在各个工资水平下，系数效应都远高于特征效应。2013年高分位点下的特征效应大于系数效应，低分位点下的系数效应远大于特征效应，这说明低工资群体的性别工资差异的几乎全由歧视效应引起，而这一现象在高工资群体有较大改变，特征效应占主导表明男女间经验。教育等个人特征差异为导致性别工资差异的主要因素。
四、结论及政策建议
本文根据明瑟工资方程，首先将教育水平用教育年限和教育结构两个不同的指标分别衡量，对男性和女性的教育回报率进行对比。其次分别利用OLS和QR回归，详细分析了各个收入分位点性别间不同的教育回报率及其变化。最后以分位数回归为基础进行了性别工资的分位数分解，通过对总效应，特征效应和系数效应的分析，研究高校扩招前后的性别工资差距。
结果得出，第一，高校扩招有效地提高了男性和女性的教育回报率，女性的教育回报率在各个教育阶段均高于男性，但由于扩招后高等教育人数猛增，教学质量的不统一，导致在高收入群体教育回报率增幅降低，尽管如此，对于已经接受高等教育的高收入群体，高校扩招缩小了群体内部性别工资差距。第二，从年工资的角度看，男性女性之间的年收入仍然有显著差距，虽然在高校扩招后，男女教育程度提高导致年收入的差距减少，但是纯粹由歧视效应引起的性别工资差距在低收入群体仍尤为显著，说明在低收入劳动力市场女性的歧视现象十分严重。第三，即使增加教育年限能提高女性收入，但是各个收入群体中女性的年收入仍低于男性，本文未能有效的解释这一现象。
本文的研究结果主要有以下几点政策建议：首先，坚持高校扩招以提高女性普遍教育水平仍然是改善女性收入的重要途径，特别是对现处于低收入群体的女性而言，对其进行等同于学校教育的职业培训以提高其知识储备和学历水平。其次，歧视效应引起的性别工资差异不容小觑，应保障女性就业选择，消除刻板印象打破行业性别壁垒。最后，加强高等教育学校办学质量监督，消除低质大学，将高校扩招从单纯的人数扩招转移到人数和质量双重把控的方向上，以适应经济新常态，为供给侧改革提供可贯彻实施的人才。
关键词：高校扩招；教育回报率；性别工资差距；分位数分解
中图分类号：F224 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2018）012-0387-04
一、文献综述
1999年教育部提出高校扩招，当年招生人数增加51.32万，到2013年全国各类高等教育在学总规模达到3460万。高校扩招一方面实现教育发展阶段性飞跃，一定程度上提高了高等教育普及率和素质水准，另一方面也带来了一些就业问题。例如汪丁丁（2006）认为“大学生就业难”现象是由高校扩招后高校毕业生数量的激增引起的，邢春冰等（2010）的研究认为扩招提高了9%的大学毕业生的失业率。
同时在市场经济体制成熟完善，改革开放深化发展的大背景下，随着居民收入的不断增加居民收入差距也呈现出明显的扩大趋势（孙爱军，2013）。居民收入差距直接来源于人力资本存量的差异，而教育是人力资本获取的重要途径（张弛等，2016），因此教育回报率成为衡量教育与工资之间的关系的基本方法。作为劳动经济学的基础研究内容，国内关于教育回报率的研究涉及面广。例如李实等（2003）对1990～1999年中国城镇个人教育回报率进行了经验估计，发现其呈上升趋势。Maurer-Fazio et al（2004）指出虽然城市企业中教育的回报率得到了明显的提高，但农民工的教育回报率仍然处于较低的水平，且在不同行业其工资待遇存在不同程度的歧視。
目前关于教育回报率和工资的性别差异的研究，主要区别在于研究对象的选取和分解方法的选择。王美艳（2005）考察城镇样本，使用Brown分解法对男女在行业和工资上的差异进行分解，结果表明性别工资差异主要由行业内工资差异引起，歧视是造成性别工资差异的主要原因。黄志岭等基于Blinder法分解工资的性别差异，表明提高女性教育程度，有助于降低她们受到的歧视程度。彭竟（2011）通过Brown分解法得出，高等教育群体的性别工资差异主要由行业内工资差异引起，由行业间带来的工资差异不大。
分别对性别工资差异和性别教育回报率差异的研究很多，但是将二者作为两个切入角度对比分析性别差异的研究甚少，在性别工资差异分解方法的选择上，不同于多数人采用的Blinder分解或者Brown分解，本文在分位数回归的基础上，运用分位数分解，研究在不同收入分位点导致男女的工资差距主要原因。另外本文研究的时间节点为高校扩招前后，选取扩招前、扩招初期、扩招后期三个年份对比分析，因此更能体现高校扩招对教育回报率和工资水平的性别差异的影响。
二、数据描述和模型设定
（一）数据描述
考虑到1999年国家开始实施高校扩招，第一批扩招后的本科生于2003年毕业，为了对比高校扩招前后教育回报率和工资水平的性别差异，扩招前的时间选取1999年，初期选2008年，后期选2013年，本文使用的数据分别是来自1999年CHIP，2008年和2013年CGSS。1999年的CHIP，包括了北京、辽宁、江苏、河南、四川、甘肃6个省市地区。2008年和2013年的CGSS调查了28个省市，地区数据更为丰富。同时这三年的数据都包括了被访者的性别、年龄、教育、工资等个人信息、本文只选用城市住户样本，剔除掉退休、离职、待业在家以及在校生，最终有效数据为5713个（1999年）、2805个（2008年）、4623个（2013年），关于本文所使用样本的统计性描述如表1。年收入逐年增加，男女性样本量基本相当，平均教育年限从11.33增加到15.6，说明2013年劳动者基本都达到高中学历。
（二）模型设定
1.OLS估计
采用明瑟方程的基本形式为基准：
其中，lny表示年工资的自然对数，school表示教育年限，exp和exp2分别表示工作经验和其平方项，β0表示教育回报率。不同阶段教育年限设定为文盲为0年、小学为6年、初中为9年、高中和中专为12年、大专为15年、本科为16年、研究生为19年，工作经验为“年龄-教育年限-6”。此外本文还将教育水平分为小学及以下、初中、高中或中专、大专及以上四组，以小学及以下为参照组，见公式（2）
其中，Midd表示初中，High表示高中或中专，Uni表示大专及以上，式（1）和式（2）控制的个人特征变量都包括民族的虚拟变量、政治面貌的虚拟变量、职业类型、企业类型、职业类型分为三组，农林牧渔等为第一产业作为参照组，制造业加工业等为第二产业，服务业通讯业为第三产业、企业类型分为四组，包括国营企业、集体企业、私营企业、外资企业（参照组）。
2.分位数回归
QR回归最早是由Koenker等（1978）提出的，用来估计解释变量和被解释变量在不同分位点的线性关系，通过这种方法能够观察到不同收入水平下个体的教育回报率，进而分析提高教育水平对低收入人群和高收入人群的工资增长的影响。正如罗楚亮（2007）所述，同等教育程度的人，能力较高者工资收入通常更高，即个人工资收入在某种程度上能够代理“能力”，因此考查不同条件分位点下的工资收入，在一定程度上可以解决内生性问题，修正由遗漏“能力”所造成的估计偏差。 3.分位数分解
研究性别工资差距的方法有多种，Blinder是一种基本的方法，该分解将组群之间工资均值差异分解为由个体特征差异造成的可解释部分和由特征回报差异带来的不可解释部分，并把不可解释部分归因于歧视。这种分析方式只是关注了“同工不同酬”的问题，而Brown分解将职业对工资差异的影响与同工不同酬吸纳整合，形成新的研究层面。本文利用MM2005条件分位回归模型，通过概率积分转换构建反事实工资分布，将工资差距在各个分位点上分为特征效应和系数效应，以式（1）为基础，构建男性和女性两个组群，用分位数分解表示为：
三、实证分析和差异分解
（一）教育回报率的性别差异
为了对比男性女性之间的教育回报率的差异，将样本分为男性和女性两部分，分别以教育年限和不同阶段的教育结构衡量教育水平，年收入为被解释变量，以1999年为例见表2。
男性教育回报率为6.43%，女性为7.54%，表明增加教育年限对女性的收入影响更大。从教育结构上来看，接受初中教育的男性系数虽然不显著，但其教育回报率比小学学历劳动者高出23.7%，而接受初中教育的女性教育回报率比只接受了小学及以下教育的女性教育回报率高出35.9%。对三个年份的教育回报率进行OLS回归，回归结果表示除了1999年初中阶段的教育回报率系数不显著，其他受教育年限以及不同教育阶段的教育回报率系数均显著为正。
将三个年份的回归结果相关数据整理如表3，从教育年限上看，男性和女性三年间的教育回报率比较稳定，男性在6.5%教育回报率上下小幅波动，女性总体教育回报率小幅上升。从教育结构上看，无论男性还是女性，接受大专及以上教育的教育回报率最高，总体呈现上升状态。2013年，男性女性的大专及以上的教育回報率相对于同年的初中、高中教育回报率分别增加了48.6%、33.2%和64.6%、45.4%，说明无论男女，扩招后期，教育程度越高对工资的改善程度越大、同时纵向来看，三个年份男女之间教育回报率的差距按学历的增加均呈现从初中到大专及以上的增大，分别从1999年的25.6%增加到37.7%，2008年的12.2%到25.6%，2013年的15.5%到30.5%，说明女性学历越高教育回报率增幅比男性更大、因此从教育回报率的角度看，增加教育年限，提高学历，女性比男性更有益。
（二）不同收入水平下教育回报率的性别差异
如前文所述，为进一步研究不同收入阶层的男性女性各自教育回报率的变化和男性女性之间教育回报率的差异，在10%、25%、50%、75%、90%五个分位点处进行分位数回归，以教育年限衡量教育水平，得出三年男性女性不同收入水平的教育回报率，如表4。
男性样本中，1999年和2013年随着收入水平的提高教育回报率显著降低，特别是2013年90%的高收入分位点的劳动者相对于10%的劳动者教育回报率从9.13%减少到4.74%，说明在高校扩招初期，增加教育年限对各个收入阶层的劳动者具有相近的工资激励。2013年，高校扩招近十年，接受高等教育已经不是一件受众小的事情，而一流高校与普通高校间差距逐年增加，高收入阶层的劳动市场不再只看重教育水平，因此高收入水平的劳动者教育年限的增加导致工资收入的增加幅度不如低收入水平的劳动者。
女性样本中，1999年和2013年不同收入分位点的教育回报率变化趋势与男性相同，各个分位点的教育回报率均比男性略高，表明从低收入分位点到高收入分位点提高教育年限对女性增加工资收入是显著有效的方法。2008年教育回报率在低收入分位点和高收入分位点均高于中等收入分位点，呈现“U”型趋势，表明高低两个极端的收入阶层对教育的渴求度更高。
用教育结构衡量教育水平，见表5，篇幅有限未在文中显示。男性样本，初中、高中的教育回报率在三年中，均随着收入分位点的提高而下降，即在10%和25%的低收入分位点的教育回报率更高。2008年在各个收入分位点的各个教育阶段的教育回报率均相差不大。同时三个教育阶段在低收入分位点的教育回报率随着年份的增加显著增大，表明高校扩招对低收入水平的劳动者更有利。
女性样本中，1999年三种不同的教育阶段的教育回报率均表现为中间高两头低的“倒U”型分布，2008年表现为两头地中间高的“U”型分布，2013年则表现为明显的“下坡型”分布，说明在高校扩招前，初期以及后期，相对于男性而言，各个收入水平的劳动市场对女性教育水平的需求更加不明确不稳定，但即使如此，在10%的低收入分位点，三个不同教育阶段的教育回报率在高校扩招后增幅明显。
同时对比三年间女性相对于男性，各个分位点大专及以上的教育回报率的增幅发现，2008年和2013年从低分位点到高分位点增幅呈现“U”型变化，1999年呈现“倒U”型变化。说明高校扩招前，对于已经接受过高等教育的劳动者而言，提高教育阶段对中等收入阶层的女性更有益；而高等收入群体中，增加教育年限对改善男性女性的收入差距影响不大。相反，高校扩招后，对于已经接受过高等教育的低、高收入群体的劳动者而言，提高教育阶段有效的缩小了群体内部男性女性的年收入差距，改善了男性女性工资不平等的现象。
（三）性别工资差异的效应分析
前文从增加教育年限和提高教育结构的角度分析了高校扩招前后男性女性的工资差异，发现女性在教育回报率上的优势比男性更大，提高教育年限女性增加的工资收入多于男性。本文接下来在对男性和女性工资方程的分位数回归的基础上，根据公式（3），利用分位数分解得出性别工资差异的总效应，特征效应以及系数效应，分析性别歧视在多大程度上造成男性和女性工资不平等现象。
表6报告了男性和女性工资不平等的分解结果（以女性为参照组），图1直观的显示了1999年、2008年、2013年工资差距在各个分位点的分解情况。
第一，各年份和分位点下的总效应均为正，表明我国男性与女性劳动力之间存在着工资不平等，女性工资显著低于男性。从不同分位点来看，三年的总效应都随着收入分位点的增加而降低，表明性别间的工资不平等现象在低工资群体比高工资群体更严重，这可能是因为低工资群体更多的从事第一、二产业，对体力和精力的要求更高，男性会更有优势。同时可以看出这种性别间的工资不平等现象在高校扩招后有明显改善，尤其在高工资群体中。
第二，根据图1，从效应分解来看，1999年和2008年的系数效应随着工资收入从低位数向高位数变动而先降后增，形成比较平缓的“U”型分布，说明在极低和极高的工资群体，由歧视效应引起的性别工资差异更为严重，且在各个工资水平下，系数效应都远高于特征效应。2013年高分位点下的特征效应大于系数效应，低分位点下的系数效应远大于特征效应，这说明低工资群体的性别工资差异的几乎全由歧视效应引起，而这一现象在高工资群体有较大改变，特征效应占主导表明男女间经验。教育等个人特征差异为导致性别工资差异的主要因素。
四、结论及政策建议
本文根据明瑟工资方程，首先将教育水平用教育年限和教育结构两个不同的指标分别衡量，对男性和女性的教育回报率进行对比。其次分别利用OLS和QR回归，详细分析了各个收入分位点性别间不同的教育回报率及其变化。最后以分位数回归为基础进行了性别工资的分位数分解，通过对总效应，特征效应和系数效应的分析，研究高校扩招前后的性别工资差距。
结果得出，第一，高校扩招有效地提高了男性和女性的教育回报率，女性的教育回报率在各个教育阶段均高于男性，但由于扩招后高等教育人数猛增，教学质量的不统一，导致在高收入群体教育回报率增幅降低，尽管如此，对于已经接受高等教育的高收入群体，高校扩招缩小了群体内部性别工资差距。第二，从年工资的角度看，男性女性之间的年收入仍然有显著差距，虽然在高校扩招后，男女教育程度提高导致年收入的差距减少，但是纯粹由歧视效应引起的性别工资差距在低收入群体仍尤为显著，说明在低收入劳动力市场女性的歧视现象十分严重。第三，即使增加教育年限能提高女性收入，但是各个收入群体中女性的年收入仍低于男性，本文未能有效的解释这一现象。
本文的研究结果主要有以下几点政策建议：首先，坚持高校扩招以提高女性普遍教育水平仍然是改善女性收入的重要途径，特别是对现处于低收入群体的女性而言，对其进行等同于学校教育的职业培训以提高其知识储备和学历水平。其次，歧视效应引起的性别工资差异不容小觑，应保障女性就业选择，消除刻板印象打破行业性别壁垒。最后，加强高等教育学校办学质量监督，消除低质大学，将高校扩招从单纯的人数扩招转移到人数和质量双重把控的方向上，以适应经济新常态，为供给侧改革提供可贯彻实施的人才。