一、引言

在过去30年，中国已从计划经济体制转变为市场经济体制。伴随着社会的逐渐开放和经济的高速增长，居民的工资收入也出现较快增长。根据国家统计局公布的数据，中国城镇居民的名义人均可支配收入由1989年的1 373元上升至2019年的42 359元，年均增长12.1%。随着收入的快速增长，居民的收入差异也开始显现，例如，收入的地区差异、城乡差异、行业差异、性别差异等，这一类研究都已取得丰硕成果。在性别收入差异的研究中，学者往往从人力资本、职业性别隔离、性别歧视等劳动力市场的角度出发研究性别不平等的影响因素（Gustafsson and Li, 2000；Li and Gustafsson, 2008；李春玲、李实，2008；王天夫等，2008；吴愈晓、吴晓刚，2009；李实等，2014；贺光烨、吴晓刚，2015；卿石松，2019）。近年来，已有部分研究从工作—家庭冲突的角度解释劳动力市场的性别不平等问题。这些研究表明，家庭是影响女性收入和劳动参与的重要因素。在女性群体中，在婚女性（尤其是在婚母亲）是收入和就业上劣势的主要承受者（Maurer-Fazio and Hughes, 2002；Zhang, et al., 2008；Liu, et al., 2010；Maurer-Fazio, et al., 2011；Zhang and Hannum, 2013，2015；Yu and Xie, 2018）。

生育和家庭照料等母职行为是区分女性和男性的重要社会特征。相比于男性，女性承担更多的生育和照料责任是解释性别收入差距的重要影响因素（Mincer and Polachek, 1974；Becker，1985），表明生育（或子女数量的多少）对女性收入有显著影响。国外（主要是欧美国家）的大量研究证明，母职的工资惩罚是女性群体内部收入差异的重要影响因素（Waldfogel，1997；Lundburg and Rose, 2000；Budig and England, 2001；Anderson et al., 2002, 2003；Avellar and Smock, 2003；Amuendo-Dorantes and Kimmel, 2005；Correll, et al., 2007；Glauber，2007；Gangl and Ziefle, 2009；Budig and Hodges, 2010；Wilde, et al., 2010；Petersen, et al., 2014；England, et al., 2016）。本文的调查数据也证实，1989—2015年，母亲与非母亲工资率的年均增长率差距达到1.6%。

随着从计划经济到市场经济的体制变革，与儿童抚育相关的劳动政策和教育政策、女性面临的劳动力市场结构和就业结构，以及私人生活中母职的具体内容都发生了巨大变化。通过对社会转型与女性角色重塑的研究，学界普遍认为，中国的经济转型和经济结构的变化加剧了女性所面临的工作和家庭责任的冲突（董晓媛，2009；刘伯红等，2010；金一虹，2013；佟新、陈玉佩，2019）。在不同阶段，女性在工作和家庭中面临的压力和可利用的资源都有不同变化，所以，我们预期母职惩罚的强度和影响母职惩罚的机制也在随时间的变化而发生变化。

具体而言，我们将本研究分解为以下几个问题。首先，在过去30年中国经济和社会转型的背景下，女性由于生育造成的收入不平等有多大，即母职惩罚的强度有多大？又是如何随时间变动的？其次，有哪些因素影响母职惩罚的强度，以及影响的大小如何随时间变动？为了回答以上问题，我们统计了1989—2015年中10个年份的数据，利用多层混合效应模型建立女性的收入回归方程，从而识别母职对女性的工资惩罚。最后，针对影响母职惩罚效应的若干个具体机制（婚姻、子女年龄、教育程度、工作部门等），通过交互分析，探究这些机制在不同时期的表现模式及随时间的变动趋势。本研究的数据横跨26年，覆盖了中国改革开放初期和市场经济转型的大部分时段，对研究中国母职惩罚的演变及影响母职惩罚的因素随时间的变化趋势具有很大的参考价值。

二、理论框架与文献回顾

中国的社会转型和市场经济改革从20世纪80年代初期开始，90年代中期改革的速度开始加快。在90年代中后期，已经有研究注意到性别工资差异问题，但由于此时差异还不大，因此这一领域还没有被过多关注。至于女性群体内部，对于母职给女性带来的工资惩罚，相关的研究更是少之又少。同一时期，国际上已经有大量研究发现了女性母职惩罚现象的存在。科伦曼和纽马克（Korenman and Neumark, 1992）在梳理七八十年代关于婚姻、子女和女性收入之间关系的文献后，发现子女数量对女性工资没有直接影响，但科伦曼之后的大量研究对母职的工资惩罚都得出统计显著的结论：只有一个孩子的母亲工资率比非母亲低3—10%；有两个或更多孩子的母亲工资率比非母亲低6—20%；母亲每多生一个孩子会造成工资率降低3.7—7.3%（Waldfogel, 1997, 1998b；Lundberg and Rose, 2000；Budig and England, 2001；Anderson, et al., 2002）。此外，研究者还比较了不同国家（主要是欧美国家）之间母职惩罚的差异及原因（Waldfogel，1998a；Gangl and Ziefle, 2009；Harkess and Waldfogel, 2003）。

国内研究对母职惩罚问题的关注始于2008年前后，在此之前，已有研究关注生育对中国女性工作模式的影响（Entwisle and Chen, 2002）。一些学者发现，是否生育子女可以在一定程度上解释性别收入差异，这从侧面证明了母职惩罚的存在（Zhang, et al., 2008）。张玉萍和韩怡梅（Zhang and Hannum, 2015）使用CHNS数据分群体估计性别收入差距，单身群体中女性工资收入和男性相比没有显著差异，父母群体中女性工资收入显著低于男性，所以，她们认为母职惩罚是推动性别收入差距不断扩大的原因之一。同样使用CHNS数据，还有一些学者研究生育对女性工资率的影响。贾男和董晓媛（Jia and Dong, 2013）的研究估计女性生育一个子女会造成工资率下降20%左右；於嘉和谢宇（2014）则发现，女性每生育一个子女，会造成工资率下降约7%，且下降幅度会随着生育子女数量增多而变大。贾男等（2013）还发现，非正规就业女性生育当年对工资率的负面影响达到18%。

已有对母职惩罚的研究确立了影响母职惩罚的机制，主要包括人力资本、工作特征、工作表现、雇主歧视、家庭结构等。

根据经典人力资本理论，工作中的培训和锻炼可以提高劳动者的生产力，工作经验对收入有正向影响（Mincer，1974）。母亲（孩子多）和非母亲（孩子少）在人力资本上的差异会导致收入的差异。母亲可能因为照顾孩子而影响工作经验的积累，或者减少在教育和职业培训上的投入，导致工资比非母亲更低。关于人力资本对母职惩罚的解释可以总结为三个方面。第一，不同的研究发现工作经验的解释强度有很大不同。一些学者发现，是否控制工作经验对母职惩罚没有影响（Gangl and Ziefle, 2009）；另外一些学者发现控制工作经验可以解释一部分母职惩罚（Waldfogel，1997；Budig and England, 2001）；还有一些学者发现控制工作经验和任期后母职惩罚消失（Hill，1979）。第二，母亲和非母亲之间在教育经历中断上的差异可以解释一部分母职惩罚（Staff and Mortimer, 2012）。第三，在女性收入回归方程中，工作经验可能是内生变量，而非外生变量（Korenman and Neumark, 1992）。生育并非通过减少母亲工作经验而降低母亲工资，相反，生育导致母亲工资降低，更低的工资进而导致母亲主动削减工作经验积累。此外，大量研究表明，受过高等教育的女性母职惩罚更小，原因是她们的工作更具弹性，有能力购买抚育服务（Taniguchi，1999；Todd，2001；Anderson, et al., 2003；Amuendo-Dorantes and Kimmel, 2005）。阿明多-多兰特斯和金梅尔（Amuendo-Dorantes and Kimmel, 2005）发现，对于受过较高教育的女性，母亲工资比非母亲更高，并且母亲通过推迟生育可以扩大这种优势。相反，维尔德等（Wilde, et al., 2010）的研究表明，具有高技能水平的女性的母职惩罚更大。英格兰德等（England, et al., 2016）则发现，受过较高教育的女性母职惩罚的总影响更大，而具有低教育水平的女性母职惩罚的净影响更大。

新古典经济学的“补偿差异理论”认为，母亲可能选择“家庭友好型”工作，进而影响工资收入。例如，贝克尔（Becker，1991）提出，母亲可能选择需要更少精力、工作时间更短、更弹性化的工作，比如出差少、白天可以照顾孩子、晚上和周末不用工作等。这类工作虽然工资较低，却往往能够提供一些其他福利或者轻松的工作环境，以补偿较低的工资收入（Filer，1985）。工作特征对母职惩罚的解释可以总结为以下三个方面。第一，将一系列测量“家庭友好型”的工作特征纳入模型，比如职业性别隔离、工作自主性、工作部门、工作强度等，发现它们对母职惩罚的强度没有影响（Budig and England, 2001；Gangl and Ziefle, 2009）。第二，大多数研究表明，是否全（兼）职工作对母职惩罚有显著影响（Waldfogel，1997），并可以通过将工作时间直接纳入女性收入回归方程来检验其对母职惩罚的解释力（Budig and Hodges, 2010；England，et al.，2016）。第三，从事个体经营是女性平衡工作和家庭责任的常见策略，布迪格（Budig，2006）发现这类女性的母职惩罚最大。

以上针对工作特征对母职惩罚影响的研究均是基于发达国家（尤其是美国）的经验，但中国国情有很大不同。第一，与发达国家相比，在作为发展中国家和“世界工厂”的中国，可供选择的弹性工作较少。第二，与中国经济高速增长相伴随，劳动者的工作时间也普遍较长。在本文的调查数据中，绝大部分母亲从事全职工作，每周工作时间少于25个小时的母亲比例非常低，大部分母亲每周工作都在40小时以上。贾男和董晓媛（Jia and Dong, 2013）发现，母亲和非母亲在是否全职工作上的差异可以解释一部分母职惩罚，母亲的平均工作时间反而高于非母亲。第三，中国市场转型中所有制结构演变和产权改革的过程塑造了国有和非国有两种体制并存的社会经济结构。生育对国有部门女性的工资没有显著影响，但对非国有部门女性的工资有显著的负向影响（Jia and Dong, 2013；贾男等，2013）。相较于国有部门，非国有部门的性别收入差距更大，且这种收入差距主要体现在父母群体中（Zhang and Hannum, 2015）。并且，国有和非国有部门之间存在制度壁垒，劳动者很难在两者之间实现自由流动（周扬、谢宇，2019）。

家庭结构和资源也可能影响母职惩罚。首先，已有研究证明，婚姻是影响母职惩罚的重要机制（Budig and England, 2001；Glauber，2007；Misra, et al., 2007；Budig and Hodges, 2010）。其次，母职惩罚和子女年龄相关。大多数研究表明，刚刚生育结束的女性母职惩罚较高，母职对女性工资、就业和职业地位的影响随着子女的长大独立而逐渐减小（Leibowitz and Klerman, 1995；Anderson, et al., 2003；Avellar and Smock, 2003；Budig，2003；Kahn, et al., 2014）。但也有少量研究表明，母职惩罚的强度随着子女年龄的增长而加大（Blackburn, et al., 1993；Loughran and Zissimopoulos, 2008）。另外，居住安排也会影响母职惩罚（Yu and Xie, 2018）。

母亲的工作表现除了可以量化的工作时间等特征外，也包括一些不能或很难量化的特征。比如，母亲将更多精力投入到照顾孩子上，投入到工作中的精力比非母亲更少，从而使母亲工作效率和生产力更低，工作表现更差，被迫降到次要岗位（Becker，1991）。但是，实际研究很难直接测量母亲和非母亲在工作效率和生产力上的差别。

雇主歧视是造成母职惩罚的原因之一，且同样难以量化。有研究显示，即使有些母亲并没有因为生育导致工作效率和承诺感降低，“规范歧视”（Normative Discrimination）也可能会造成外界对她们工作表现和领导能力的认识偏差（Bernard and Correll, 2010）。关于“好妈妈”的文化定义和理想的劳动者是相互冲突的，由母职引起的偏见可能比单纯由性别引起的偏见更具歧视性（Ridgeway, 2004, 2011）。经济学家将歧视区分为基于“品味”的歧视和“统计歧视”（statistical discrimination）。在品味模型中，雇主并不是因为认为母亲工作效率低而给她们较低的工资，而仅仅是因为他们不喜欢雇佣母亲，或者是同事或顾客有这样的品味，因此付给母亲的工资更低。统计歧视是指由于雇主对所雇员工的能力无法全面了解，且获取员工相关信息需要支付成本，所以在录用和评估员工表现时基于群体平均状况作出判断。当雇主基于以往经验和观察预估母亲会将更多的时间和精力放在家庭上，工作效率和承诺感更低时，他们付给非母亲的薪水可能会更高（Phelps，1972；Aigner and Cain, 1977）。工资歧视背后反映的是雇主的自主决策、理性算计和对效率的追求。随着中国计划经济向市场经济的转型，政府对国有部门雇佣方面的干预逐渐减少，非国有部门雇佣完全自主。这种从公有经济到私营经济主导力量的结构性转变会使劳动力市场中雇主的歧视不断上升。

已有文献对母职惩罚的存在已经做出了明确的判断，并且对其形成机制进行了详细分析，但已有研究还存在两个局限。第一，研究中国母职惩罚问题采用的多为2006年之前采集的数据，缺乏对近10年来母职惩罚现状的分析。第二，无论是使用最小二乘法估计、固定效应模型，还是一阶差分法等方法，已有研究均没有体现时间因素的影响，不能反映母职惩罚和造成母职惩罚的机制如何随时间变化。在中国社会和经济高速变革的背景下，研究不同时期母职惩罚的影响机制如何随时间的变化而变化具有重要意义。

三、社会背景与研究假设

如前文所述，中国宏观制度和社会结构的巨大变迁使中国女性的工作和家庭责任也发生了巨大变化。

第一，子女的照料责任逐渐家庭化、女性化、密集化和精细化。计划经济时期，中国是以国家为主体、生产与生活一体化的单位式社会福利体制（佟新，2017），工作单位为职工提供带薪产假、食堂、保育院、托儿所等社会福利，将原来由女性承担的照料责任转化为公共责任。然而，市场改革的深化改变了原有的国家、工作单位和个人之间的关系，政府逐渐从子女照料劳动中抽离，与儿童抚育相关的公共服务逐渐缩减（Zhang and Maclean, 2012）。这一部分照料责任要么转移给家庭，要么转移给市场并由家庭支付照料劳动的费用。但是，后一种方式对于低收入家庭的女性很难实现（Cook and Dong, 2011；Zuo and Jiang, 2012）。与此同时，子女的照料责任也在逐渐向精细化的方向发展，人们对母亲投入到养育子女中的期待越来越高（陶艳兰, 2015, 2018；陈蒙，2018；佟新、陈玉佩，2019）。此外，母亲不仅要承担子女的生理性抚育，还越来越深入地介入子女教育等社会性抚育，母职中教育的比重不断增大（肖索未，2014；金一虹、杨笛，2015；杨可，2018；吴惠芳等，2019）。

第二，企业所有制的变化引发劳动力市场化的逐渐提高。从20世纪90年代开始的国有企业改制浪潮使得大批事业单位和国有企业的所有制结构发生了重大变化。同时，市场经济的兴起催生了大量的私营企业，也吸引了大批外资企业来到中国。企业一方面在雇佣劳动者的选择上拥有更大的自主权，另一方面在薪酬决定机制上也更加市场化。在激烈的市场竞争环境下，母亲相比于非母亲的劣势愈发明显，并带来更大的母职惩罚效应。

基于以上理论背景，母亲的母职负担日益加重，劳动力市场竞争日益激烈，两方面共同作用导致母亲在工作和家庭之间的冲突越来越紧张，为此，我们提出如下假设：

假设1：在中国，母职惩罚效应在过去30年中不断增大。

除了研究母职惩罚效应（主效应）的总体变动趋势，我们也有必要进一步分析生育与其他影响因素之间的交互效应，以及主效应和各交互效应随时间的变化。为此，本文分别从婚姻、子女年龄、教育程度和工作部门等四个方面提出假设2到假设5。

首先，婚姻状态影响母职惩罚。丈夫可以为妻子提供两种资源：收入支持和照料支持。于是，婚姻状态可能会影响女性如何在工作和子女之间分配时间和精力。相比于单亲母亲，丈夫一方面可以为在婚母亲提供经济支持，使在婚母亲将更多的时间和精力投入子女照料，降低其在工作上的投入，加剧母职惩罚，另一方面，丈夫可以和妻子共同承担子女照料的责任，使在婚母亲可以将更多的时间和精力投入工作，减轻母职惩罚。由于这两种机制同时存在，因此，婚姻对母职惩罚的影响方向是不确定的。换言之，在控制其他变量的情况下，在婚母亲比单亲母亲的母职惩罚可能更大，也可能更小。所以，我们提出两个替代性假设：

假设 2a-1：在婚母亲的母职惩罚比单亲母亲更大。

假设 2a-2：在婚母亲的母职惩罚比单亲母亲更小。

随着母职负担的日益加重，女性的母职惩罚在过去30年中逐渐增大。相比于在婚母亲，缺少配偶支持的单亲母亲面临的工作—家庭冲突越来越凸显，她们也越来越难以在竞争日益激烈的劳动力市场上表现出较强的竞争力，因而母职惩罚也就随着时间的推移而迅速加大。相比之下，在婚母亲的丈夫可以分担一部分照料劳动，或提供经济资源购买照料劳动，减轻其母职负担。已有研究发现，城镇夫妻出现了约三分之一的夫妻合作型的家务劳动模式，部分男性已经开始参与儿童抚育，甚至有些成为主要的照料者（佟新、刘爱玉，2015；张航空，2016；Cai and Peng, 2016）。因此，在婚母亲的母职惩罚虽然也可能会加剧，但加剧速度比单亲母亲缓慢。基于以上分析，我们提出以下假设：

假设 2b：在过去30年中，单亲母亲和在婚母亲的母职惩罚都逐渐加剧。相比于在婚母亲，单亲母亲母职惩罚增大速度更快。

其次，母职惩罚在时间上表现为短期效应和长期效应两个维度。通常认为，母亲在刚结束生育时惩罚效应更大，这是因为此时正处在育儿责任繁重的阶段，体力和精力消耗大，照料时间长。随着子女年龄的增长（尤其是到学龄期后），子女的生活可以自理，母亲的照料时间缩短，就业和工作精力回升。因此，母职惩罚主要表现为短期效应，长期效应相对更小。然而，母职惩罚的长期效应在过去可能呈现上升的趋势。一方面，中国的母职照料体现出越来越密集化和长期化的特征，尤其是教育模式的剧烈变迁使得家长对子女教育的介入程度越来越深，涵盖从学业成绩、课堂表现到心理状况、人际关系等方方面面（沈洪成，2020），母亲在整合各种教育资源的过程中处于枢纽位置（杨可，2018）。母亲对孩子的抚育和日常照料具有一定可替代性（比如由上代亲人或保姆替代），但教育因其具有的知识含量更倾向于由母亲亲自运作和管理（金一虹、杨笛，2015）。于是，母职中教育的权重逐渐扩大，表现为母职向教育扩展以及责任增重后的职责密集化。另一方面，生育对女性职业晋升的潜在影响在刚刚结束生育时可能还没有表现出来。母职造成的人力资本损失、工作表现变差和歧视等负面效应可能是长期而非短期的。在中国，随着劳动力市场竞争的加剧，这些负面效应可能会越来越大，从而使母职惩罚的长期效应越来越凸显。相比之下，造成母职惩罚短期效应的各项机制始终存在，短期效应的变化幅度因此可能不会非常剧烈。为此，我们做出如下假设：

假设 3a：母职惩罚的短期效应比长期效应更大。

假设 3b：在过去30年中，相比于短期效应，母职惩罚的长期效应呈现快速加大的趋势。

再次，教育程度是群体异质性的主要来源之一，母职惩罚效应在具有不同教育程度的女性之间是否存在差异？这种差异又如何随时间而变化？在中国，是否获得高等教育文凭是一个劳动者能否进入首要劳动力市场的最重要标准（吴愈晓，2011）。受过高等教育的女性更可能进入首要劳动力市场，工资收入相对较高，工作条件优越，晋升机会更多，工作管理制度更加规范，工作更加稳定，有较好的福利保障等。并且，有研究表明，这类劳动力市场中的工作组织往往对员工容忍度较高，即使员工存在迟到、早退、怠工、旷工等违规行为，也不会轻易解雇员工（李路路等，2016）。相比之下，教育程度比较低的女性通常处于次要劳动力市场，工作报酬低，工作强度大，工作环境差，缺少晋升机会，雇佣关系不稳定、不规范，缺乏福利保障，因此，生育带来的惩罚效应在教育程度较低的女性身上可能更加明显。

随着市场化改革的逐渐深化，中国经济发展进入一个高速增长期，市场在资源和机会分配中发挥着越来越重要的作用，形成一个愈发自由流动的劳动力市场。对于教育程度较高的女性来说，自由劳动力市场带来两个重要变化：一是劳动力市场深入分化，高端劳动力市场的人力资本回报更大，但人力资本的竞争也日益激烈（王甫勤，2010）；二是大量高学历的女性进入非国有部门，离开体制的庇护。由于市场竞争日益激烈，教育程度较高的女性因母职导致的人力资本损失、工作效率降低和歧视对工资的负面影响相对于教育程度较低的女性可能更大。这是因为：第一，教育程度较低的女性人力资本回报更大，仅损失少量的人力资本（包括职业培训、教育投入、海外工作经历等）也会造成较大的惩罚效应。随着人力资本的竞争越来越激烈，因损失人力资本造成的惩罚效应会越来越大。第二，照料子女消耗大量精力会影响其工作表现和工作效率。对于收入高但工作时间长、工作强度大的岗位，母亲的劣势愈发明显。第三，越是高端的工作岗位，竞争越激烈。由于母亲身份所带来的歧视可能愈加阻碍教育程度较高的女性向精英位置跃迁，所以，教育程度较高的女性的母职惩罚可能随时间的推移而迅速加大。相反，教育程度较低的女性虽然同样面临母职负担的加重和越来越激烈的市场竞争环境，但因雇主歧视和工作表现造成的母职惩罚也会逐渐加剧。已有研究表明，尽管人力资本对高学历者的收入影响非常显著，但对于低学历劳动者而言，人力资本对他们的收入影响很小（李培林、张翼，2003；刘精明，2006b；吴愈晓，2011）。此外，低学历女性自始至终都处在一个高度竞争的低端劳动力市场中，其母职惩罚效应进一步恶化的空间相对有限。为此，我们提出以下假设：

假设 4a：教育程度较高的女性的母职惩罚比教育程度较低的女性更小。

假设 4b：在过去30年中，相比于教育程度较低的女性，教育程度较高的女性的母职惩罚快速加大。

最后，中国企业所有制结构的演变和产权改革塑造了国有部门（体制内）和非国有部门（体制外）并存的二元劳动力市场结构。市场化改革之后，虽然国有部门的许多功能已基本市场化，但仍延续了再分配时期单位制的许多特征（李汉林，2008；李路路, 2009, 2013）。国有部门的女性享受了更多的国家保障政策。反之，有些非国有部门雇主可能为了规避女性的生育和抚育成本，导致女性难以享受完整的生育假期和哺乳期（潘锦棠，2003）。并且，已有研究表明，国有部门就业女性的平均工作时间远低于非国有部门就业的女性，工作和家庭的冲突更小，主观幸福感水平更高（吴愈晓等，2015）。在过去几十年中，一方面，国有企业等传统经济部门的改革使大量就业人员离开了原有工作岗位，另一方面，随着城镇化水平的提高，数以千万计的劳动力涌入城市。这些变化都为非国有部门提供了充足的劳动力，使劳动力市场越来越向有利于雇主的方向发展（刘精明，2006a）。在这样的市场环境中，与非母亲相比，承担更多家庭责任的母亲在时间和体力方面的劣势逐渐凸显，母职惩罚效应逐渐加大。国有部门的人力资源管理虽然也越来越市场化，但由于国家规制作用的存在，唯效率至上的市场机制逻辑在国有部门并未彻底展现，因此，可能并不会像非国有部门那样母职惩罚效应迅速恶化。我们做出的假设如下：

假设 5a：非国有部门女性的母职惩罚比国有部门更大。

假设 5b：在过去30年中，相比于国有部门，非国有部门女性的母职惩罚效应快速加大。

四、数据、变量与模型 (一) 数据

本研究所用数据来自中国疾病预防控制中心营养与食品安全所和美国北卡罗来纳大学人口中心合作开展的“中国健康与营养调查”（China Health and Nutrition Survey，简称CHNS）。CHNS在研究中国女性母职惩罚上具有独特的优势。首先，CHNS是一项全国性、综合性和跟踪性的调查项目，采用多阶段整群随机抽样方式抽取样本，从1989年开始，针对同一样本人群进行追踪调查，至2015年已经进行了10次调查，所获得的数据可以用于长时段纵贯研究。其次，CHNS收集了女性个体及其所在家户的人口、经济和家庭生活信息，其补充调查还收集了女性详细的生育史资料。

CHNS所有调查数据覆盖中国12个省、直辖市，时间跨度26年，共10期，分别为1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年、2011年、2015年。选取在调查时间点年龄20—45岁且前一年有收入的女性作为分析样本，删除有缺失值和无效数据的观察，筛选出14 835条/人-年（person-year）数据。

这14 835条/人-年数据并非严格意义上的面板数据，这是因为CHNS每次调查都会丢失部分追踪对象，同时又会不断添加新的调查对象。而且，CHNS每次丢失和新加入的调查对象占样本总量的比例均较大，最终形成了一个非平衡的面板数据集，详见表 1。

(二) 变量及描述统计

本研究关心的是子女数量对女性收入的影响，因此因变量是女性的收入。CHNS提供被调查者第一职业和第二职业的每月工资、调查时点前一年得到的全部奖金（包括月奖、季度奖、年终奖、节日奖等），由此可以得到被调查者的全年总收入。由于CHNS原始数据提供的是被调查者调查时点前一年的名义收入，没有考虑通货膨胀对收入的影响，因此，依据国家统计局公布的历年消费价格指数（CPI），以2015年为基准调整之前各年的收入。同时，CHNS提供了被调查者平均每周工作天数和每天工作小时数，假定被调查者每个月工作4.5周，可以计算出被调查者的全年工作小时数，进而可得到每小时的工资收入（即工资率），以此作为分析的因变量。对工资率取对数，以便使其更接近正态分布，且分布范围从（0，+∞）转化为（-∞，+∞）（见图 1）。

由表 1可知，非母亲的平均工资率为7.60，母亲的平均工资率为7.40，比非母亲略低2.63%。但这并不能说明母亲与非母亲的工资水平是持平的。由下文分析可知，当控制了子女数量、家庭结构、教育程度和工作特征等变量后，可以看到母职对女性工资有显著的负向影响，并且，这种影响的强度和机制随着时间的推移而发生了系统性变化。

研究母职惩罚的核心自变量是子女数量，本研究将其作为定距变量进行测量。CHNS对所有52岁以下已婚女性的生育史进行了详细记录，可从中获得被调查者在调查时点的子女数量及其每个子女的年龄。然而，子女数量是一个变化范围非常窄的定距变量，尤其是受计划生育政策的影响，大部分家庭只有1个子女。以本文数据为例，79.93%的母亲有1个子女，17.61%的母亲有2个子女，有3个（含3个）以上子女的母亲仅占2.46%。有研究既采用子女数量的定距变量，也采用分类变量，从而更好地反映子女数量与母职惩罚之间的非线性关系（Budig and England, 2001；Glauber，2007）。为此，本文也进行了稳健性检验，用分类变量（“1个子女”“2个子女”“3个及以上子女”）代替子女数量，并对母职惩罚效应在两种变量定义方式下的区别进行了检验。本研究将地区（省）、年龄（连续变量）等人口学变量纳入模型作为控制变量。省级别变量共12个（包括北京、辽宁、黑龙江、上海、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西、贵州、重庆，以北京作为参照组），均以虚拟变量的形式作为人口学控制变量加入基线模型。

为了检验影响母职惩罚的机制的演变，在收入回归方程中先后纳入三组变量：“家庭结构”“人力资本”“工作特征”。家庭结构包括三个可操作化测量指标：“婚姻状况”（包括“未婚”“在婚”“离婚或分居”“丧偶”，“未婚”为参照组）、“家庭居住安排”（包括“不与父母同住”“与自己的父母同住”“与丈夫的父母同住”，“不与父母同住”为参照组）和“是否有6岁以下子女”。之所以纳入“是否有6岁以下子女”这个变量，是因为母职惩罚对女性个体的影响会随时间的变化而变化。前人的研究均表明，在女性生育之后的不同阶段，母职惩罚的影响强度是不一样的。子女超过6岁后便开始上小学，生活自理能力明显提高，母亲的照料强度将会减少，生育所带来的惩罚效应也可能会随之发生明显好转。因此，本文通过加入“是否有6岁以下子女”这个变量，试图控制女性在生育之后的不同阶段的异质性。

人力资本仅包含教育程度这一组分类变量，分别为“小学及以下”（参照组）、“初中”、“高中（含中专）”和“大学及以上”。

工作特征包括三个可操作化的测量指标：“职业类型”（包括“农业相关”“工人”“职员、销售、服务行业”“经理、高级技术人员”和“其他”，“农业相关”为参照组）、“工作部门”（包括“民营企业”“国企、事业单位”“集体企业”和“其他”，“民营企业”为参照组）和“工作类型”（包括“全职工作”“兼职工作”，“兼职工作”为参照组）。

(三) 统计模型

将对数工资率按不同年份分组绘制箱型图（见图 2），结果显示，随着时间的推移，对数工资率分布整体向上移动，说明不同年份之间的对数工资率存在系统性差异，而这种系统性差异应该是由某种随着时间发生显著变化的环境因素造成的。结合中国在1989—2015年的社会发展情况，不难推断该环境因素正是中国在这段时间的高速经济增长。由此可以假设，个体之间的收入差异不仅取决于微观层次的个体特征，也受宏观层次的经济增长影响。多层混合效应模型可以用来识别宏观层次与微观层次的影响因素，因此，本研究选择多层混合效应模型作为分析工具，其中，个体为第一层，年份为第二层。

多层线性模型可以将因变量的影响因素分解到不同层级，并给出一个定量的指标来表示不同层级之间的差异占总差异的比例。首先使用多层线性模型的零模型来分解收入的层内及层间差异，具体模型如下（其中，i代表个体编码，j代表年份编码，k代表解释变量的编码）：

$ 第一层模型：\begin{array}{*{20}{l}} {login{c_{ij}} = {\beta _{0j}} + {\varepsilon _{ij}}} \end{array} $

(1)

$ \begin{array}{*{20}{l}} {第二层模型：{\beta _{0j}} = {\gamma _{0\;{\rm{ }}0}} + {\mu _{0j}}} \end{array} $

(2)

该零模型组内相关系数等于0.72。¹学界建议以组内相关系数是否大于0.059为标准判断是否应该采用多层线性模型（Cohen，1988）。本研究组内相关系数远大于0.059，显然应当采用多层线性模型进行分析。

中国从1989年以来随时间变化最大的宏观因素是经济的高速增长，因此采用国内生产总值（以下简称GDP）作为第二层模型的解释变量。与收入类似，GDP也采用国家统计局公布的CPI指数以2015年为基准进行调整。作为对比，分别将GDP和对数GDP作为解释变量纳入第二层模型，对第一层模型中的截距项建立回归方程，即：

$ \begin{array}{l} 第二层模型：{\beta _{0j}} = {\gamma _{0\;{\rm{ }}0}} + {\gamma _{0{\rm{ }}1}}\;GD{P_j} + {\mu _{0j}}\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;或{\beta _{0j}} = {\gamma _{0\;{\rm{ }}0}} + {\gamma _{0{\rm{ }}1}}\;lnGD{P_j} + {\mu _{0j}} \end{array} $

(3)

结果表明，以GDP为解释变量的回归方程的R²为0.8771，以对数GDP为解释变量的R²则高达0.9855（见图 3和图 4）。选用对数GDP可以获得更好的模型拟合效果，故本研究后续模型中均选取对数GDP作为第二层的解释变量。

本研究通过多层线性模型来讨论以下两个问题：一是中国社会中母职惩罚的强度随时间的变化趋势；二是母职惩罚的影响机制的变化趋势。第一层为个体层次模型，因变量为对数工资率，自变量有：

基线模型变量：子女数量、年龄、地区；

家庭结构变量：婚姻状态、居住安排、是否有6岁以下子女；

人力资本变量：教育程度；

工作特征变量：职业类型、工作部门、工作类型。

在后续的研究中，以基线模型为基准，逐次向模型中添加家庭结构、人力资本和工作特征变量，最终形成如下的完整模型：

$ \begin{array}{*{20}{l}} {login{c_{ij}} = {\beta _{0j}} + {\beta _{1j}}\;\;childre{n_{ij}} + {\beta _{2j}}\;\;age + {\beta _{3j}}\;\;married + {\beta _{4j}}\;\;chil{d_{under6}}}\\ {\;\;\;\;\;\;\;\; + {\beta _{5j}}\;fulltime + \sum {{\beta _{kj}}} \;\;\left( {education} \right) + \sum {{\beta _{kj}}} \;\left( {occupation} \right)}\\ {\;\;\;\;\;\;\;\; + \sum {{\beta _{kj}}} \;\left( {work\;sector} \right) + \sum {{\beta _{kj}}} \;\left( {living\;arrangement} \right)}\\ {\;\;\;\;\;\;\;\; + \sum {{\beta _{kj}}} \;\left( {region} \right) + {\varepsilon _{ij}}} \end{array} $

(4)

第二层是时间层次模型，因变量为第一层模型的各个回归系数，自变量为lnGDP。其中，地区作为控制变量，不是本文的研究重点，因此地区前面的回归系数不包含第二层模型。第二层模型如下所示：

$ {\beta _{kj}} = {\gamma _{k0}} + {\gamma _{k1}}lnGD{P_j} + {\mu _{kj}}, k = 除地区之外的第一层变量下标 $

(5)

五、结果分析 (一) 母职惩罚变动趋势

表 2所示为不同年份的四个嵌套（nested）模型中子女数量对女性对数工资率影响的回归系数（以下简称“母职惩罚系数”），即β_1j。如公式（5）所示，由于加入了第二层模型，因此，除地区变量之外的每个自变量的回归系数均由不随时间变化的影响γ_k0和随时间变化的影响γ_k1 lnGDP构成。例如，基线模型在2015年的回归系数-0.2023= -0.0349 + 4.2325 ×（-0.0396），表明平均每多生一个子女，女性的对数工资率下降0.2023。

基线模型中子女数量的回归系数代表子女数量对女性对数工资率的总影响，由表 2可知，1989—2015年，子女数量对女性工资率均具有负向影响。也就是说，生育对母亲的收入始终表现为一种惩罚效应，并且惩罚效应的强度随时间的推移而不断增大，这表明母职惩罚现象在近年来不断加剧。具体而言，在1989年，每多生一个孩子会导致女性工资率降低9.41%（1-e^-0.0989）；到了2015年，每多生一个孩子则会导致女性工资率降低17.47%（1-e^-0.2023），降低的幅度大约是1989年的两倍。表 2模型4的回归系数代表在控制其他变量后母职惩罚的净影响，即不能被本研究中自变量所解释的部分。可以看到，母职惩罚的净影响同样随着时间的变化而明显加大：在1989年每多生一个孩子会导致女性工资率下降8.79%，而到了2015年，每多生一个孩子则会导致女性工资率下降12.77%。

将表 2的母职惩罚系数绘制成折线图，可得到图 5。可以看到，在基线模型的基础上依次加入家庭结构、教育程度和工作特征变量后，母职惩罚系数发生了明显变化。首先，在所有模型中，母职惩罚的强度都随时间的变化而加大。其次，1989—1993年，不同模型的曲线分布比较接近，母职惩罚的强度区别不大；而在1997年之后，可以明显观察到母职惩罚的强度随着每次添加新的变量而有所减小（表现为曲线向上移动，系数的绝对值减小），且教育程度对母职惩罚系数的变动影响最大。通过后文的分析可知，母职惩罚是多种机制共同作用而表现出来的一种综合性现象，这些影响机制在不同时期的变化趋势和相对强弱是导致母职惩罚现象发生系统性变化的原因。最后，剩余的系数可以认为是母职惩罚的净影响，代表了职场对母亲的歧视和其他未识别因素的影响。以上数据均支持了假设1。

(二) 稳健性检验

考虑到计划生育政策下中国女性生育率快速降低的人口转型背景，母职和女性工资之间的差异性选择可能更强（收入潜力低的女性生育子女数量可能更多）。同时，生育子女对女性所产生的惩罚效应可能是非线性的。为了更好地测量不同子女数量带来的层级效应，笔者将定距变量形式的子女数量替换为分类变量，重新对基线模型和完整模型进行回归分析（结果如图 6a和图 6b所示）。其中，child1、child2和child3为采用分类变量时所得的回归系数，分别表示“1个子女”“2个子女”和“3个及以上子女”；children为采用定距变量时子女数量的回归系数，children*2和children*3分别为children的回归系数乘以2和3。

如图 6a所示，在基线模型中，采用分类变量后可以观察到子女数量与母职惩罚效应之间的非线性关系。生育2个孩子的母亲的惩罚效应大约是生育1个孩子的母亲的两倍，但生育3个及以上孩子的母亲的惩罚效应明显小于仅生育1个孩子的母亲的惩罚效应的三倍。即生育的惩罚效应并没有随着子女数量的增加而等比例增大，子女数量越多，惩罚效应增长就越慢。然而，在完整模型中，母职惩罚效应与子女数量更接近于等比例增加，表现为采用分类变量和定距变量所得的回归系数在每个年份都基本吻合。

为了便于在不同群体之间对母职惩罚效应进行对比，本文在后续的交互分析中采用定距变量（即子女数量）建立回归模型。尽管不能完全反映子女数量的层级效应和非线性关系，但我们仍然认为这样的选择是合理的，原因在于：（1）无论在基线模型还是完整模型中，采用分类变量和定距变量所得的回归系数的数值和变化趋势均吻合良好，说明本文所采用的回归模型和变量选择是稳健的。（2）当子女数量不超过2个时，母职惩罚效应与子女数量之间基本呈线性关系，二者之间的非线性主要体现在子女数量包含及超过3个时。然而，生育3个及以上子女的母亲所占比例很小，仅占所有母亲样本的2.46%和全体样本的0.79%，不会对研究结果产生重大影响。（3）相比于绝对的数值，本研究更加关注母职惩罚效应的长期变动趋势，以及将生育的主效应和其他效应做交互分析时，不同群体之间母职惩罚效应的相对强弱及其演变。子女数量与母职惩罚效应之间的非线性关系不影响本文对长期变动趋势的分析结论。

(三) 家庭结构和生育的交互效应

由图 5可知，在基线模型中加入家庭结构变量后，所有年份的母职惩罚效应均有所减小，且减小的幅度在1989年最大，而随时间的变化在逐渐缩小。与模型1相比，模型2的母职惩罚效应在1989年减小了12.31%，而在2015年仅减小了2.21%。家庭结构包含婚姻状态、是否有6岁以下子女和居住安排三组变量。为了检验本文的假设2，我们对婚姻状态和母职惩罚的交互效应进行了分析，检验在婚和不在婚的女性在母职惩罚效应上的差异，以及这种差异随时间的变化趋势。

图 7显示的是在控制了教育程度、工作特征等变量后，在婚与不在婚女性的母职惩罚系数随时间的演变。由于中国非婚生育的女性极少，因此样本中的不在婚（单亲）母亲基本都是离婚或丧偶的母亲。结果表明，所有年份的在婚母亲的母职惩罚效应均显著高于单亲母亲，假设2a-1得到支持。

其次，在婚母亲与单亲母亲母职惩罚效应的差异随时间的变化而在迅速缩小。1989年，每多生育一个子女，对在婚母亲工资率的影响要比单亲母亲多14.3%；2015年，对在婚母亲和单亲母亲工资率的影响的差异则下降了3.34%。由数据结果可知，在婚母亲的母职惩罚效应尽管也有所加大，但变化趋势相对平缓，与单亲母亲之间差距的缩小主要是因为后者的母职惩罚效应在迅速增大，与假设2b相符。过去，单亲母亲并没有因为需要照料子女而在劳动力市场上损失过多的竞争力。随着子女照料的家庭化和精细化的逐渐加剧，母亲投入到子女照料上的精力越来越多。相比于在婚母亲，单亲母亲由于缺少社会支持，显然需要承担更多的育儿负担，进而大大削弱了在劳动力市场上的竞争力，导致其母职惩罚效应近年迅速加大。

为了进一步检验子女照料模式随时间的变化，我们对子女年龄与母职惩罚进行交互分析。图 8显示的是在控制其他变量的情况下，有6岁以下子女和无6岁以下子女的女性母职惩罚的演变。如果一位母亲有6岁以下的子女，说明她的最后一次生育是在6年之内，此时，子女数量的回归系数可以认为是母职惩罚的短期效应，反之，子女数量的回归系数可以认为是母职惩罚的长期效应。

图 8表明，母职惩罚的短期效应始终高于长期效应，说明女性在刚刚生育结束时母职惩罚效应较大，随着距离生育时点越来越远（子女年龄越来越大），母职惩罚效应逐渐弱化，与假设3a相符。进一步观察图 8可以发现，母职惩罚的短期效应随着时间的变化在缓慢增大，2015年仅比1989年提高了12.5%。而母职惩罚的长期效应在1989年明显低于短期效应，仅为短期效应的65.6%。但是，长期惩罚效应随时间的变化而迅速增大，2015年比1989年提高了73.9%，惩罚效应的强度增长到与短期效应持平。这说明，子女照料越来越倾向于精细化和长期化，母职惩罚的长期效应越来越凸显，假设3b得到支持。

(四) 教育和生育的交互效应

表 2和图 5的数据显示，在模型2的基础上进一步控制教育程度变量后（模型3），在1989年和1991年，母职惩罚效应分别增加了6.8%和2.4%。在1991年之后的各年份，母职惩罚效应均有所减小，且减小的幅度随着时间推移而在快速增大。在2015年，控制教育程度变量后，母职惩罚效应减小了23.1%。以上数据表明，教育对母职惩罚的影响在不断加大。为了进一步探究不同教育程度的女性的母职惩罚效应如何演变，我们对教育程度和母职惩罚进行了交互分析。在交互分析中，我们把“小学及以下”和“初中”两类不同教育程度合并为“初中及以下”，这主要是出于两方面的考虑：一是在本样本中，教育程度为“小学及以下”的女性占比不高，仅为10%左右，过小的样本量容易造成离散性较大、统计不显著等问题；二是“小学及以下”和“初中”均属于相对比较初级的教育阶段，放眼整个社会，一个具有初中学历的女性与一个具有小学学历的女性相比在人力资本方面并没有明显的优势，因此，将二者合并具有一定的合理性。

图 9所示是“初中及以下”“高中（含中专）”和“大学及以上”三种教育程度的女性母职惩罚效应随时间的演变。结果表明，在任何年份，女性的教育程度越低，母职惩罚越大，假设4a得到证实。同时，在不同教育程度的女性中，母职惩罚的演变具有两个明显的特征。一是无论对于何种教育程度的女性，其母职惩罚均随时间的变化而加大，表现为母职惩罚效应与时间的交互作用是统计显著的。二是不同教育程度的女性，其母职惩罚的变化幅度是不同的，教育程度越高的女性，母职惩罚的增长速度越快。1989年，在控制其他变量的情况下，具有大学及以上学历的女性，每多生一个子女对工资率带来的惩罚效应仅为2.0%；初中及以下学历的女性每多生一个子女则导致工资率下降10.2%，大约是前者的5倍。1989—2015年，大学及以上学历的女性的母职惩罚系数扩大了5.67倍，由1989年的2.0%增长至2015年的11.7%；而初中及以下学历的女性的母职惩罚系数只扩大了1.30倍，由1989年的10.2%增长至2015年的13.4%。高中（含中专）学历女性的母职惩罚变动趋势则介于教育程度为“初中及以下”和“大学及以上”的两类女性之间——在控制其他变量的前提下，每多生一个子女，在1989年和2015年分别导致工资率下降5.8%和12.8%。到了2015年，“大学及以上”“高中（含中专）”和“初中及以下”三种教育程度的女性的母职惩罚效应基本持平。假设4b得到数据的支持。

本文还发现，教育程度对母职惩罚的影响越来越大，一方面是由于高教育程度的女性所受的母职惩罚越来越大，另一方面是由于在女性群体中高学历者所占的比重越来越大。图 10显示的是母亲和非母亲两个群体教育程度的演变趋势，其中，实线代表母亲，虚线代表非母亲。图中1989年所对应的母亲的数据点是缺失的，这是因为1989年的样本中母亲的数量非常少，导致数据异常，故将该年份母亲的数据删除。可以看到，无论是对于母亲还是非母亲，初中及以下学历者所占的比重均明显下降，从1989年的60%左右下降到2015年的30%左右；大学及以上学历者所占的比重则刚好相反，从1989年的5%左右大幅上升至2015年的45%左右。女性中高中（含中专）学历者的占比经历了先上升后下降的过程，这恰好对应女性教育程度演变的两个阶段。第一阶段为1989—2004年，高中（含中专）学历的女性占比逐渐上升，同一时期，初中及以下学历者占比逐渐下降，而大学及以上学历者占比缓慢上升。这说明，这一时期女性的教育程度已经有所提高，越来越多的女性从过去止步于初中及以下学历，转变为能够完成高中（含中专）的学业。值得注意的是，此阶段取得大学及以上学历的女性仍然很少——截至2004年，仅有10.6%的母亲和14.0%的非母亲拥有大学及以上学历，非母亲中受过高等教育的比例稍高于母亲。第二阶段为2004年之后，高中（含中专）学历的女性占比转而下降，与此同时，初中及以下学历者占比也在下降，而大学及以上学历者占比迅速上升。这说明，这一时期有越来越多的女性在完成高中（含中专）学历后继续接受高等教育，女性的教育程度整体快速上升。而且，2011年之后可以明显观察到非母亲的教育程度高于母亲，表现为非母亲中拥有大学及以上学历和高中（含中专）学历的比例均高于母亲，而只拥有小学及以下学历的比例低于母亲。

通过以上分析还可以发现，高教育程度女性的母职惩罚效应越来越大的另一个原因是，教育程度是一个很重要的人力资本，当过去女性的教育程度普遍较低时，高教育程度女性的优势更加凸显。即便生育过子女，因为受过高等教育的女性由于其工作更具有不可替代性，所以在劳动力市场上仍然具有较强的竞争力，而不至于承受过大的母职惩罚。随着时间的推移，当女性的教育程度普遍提高后，高教育程度女性的相对优势便急剧下降，此时，生育的惩罚效应也急剧增大。

(五) 工作特征和生育的交互效应

在模型3的基础上进一步控制工作特征变量后，所有年份的母职惩罚效应均有所降低。1989年母职惩罚效应降低的幅度为0.6%，此后降幅逐渐增大，2015年为6.9%（详见表 2）。如前文所述，工作特征包含三组变量：工作部门、职业类型和工作类型（是否全职工作）。我们在补充分析中发现，在以上三组变量中，工作部门对母职惩罚的影响最大，因此，我们将工作部门作为重点变量进行研究。

从20世纪90年代开始，中国的社会主义市场经济转型开始加速，反映在劳动力市场上的一大特征就是越来越多的人离开党政机关、国有企业、事业单位等体制内部门，向民营企业、外企、个体经营等体制外的市场化部门转移。这种劳动力在不同部门之间的转移一方面来自于个体的自主选择，另一方面也由于企业改制导致的下岗和再就业等造成的被动选择。我们将党政机关、国有企业和事业单位定义为“国有部门”，所有其他部门统称为“非国有部门”。图 11统计了各个年份受过高等教育的女性和全体女性样本中在非国有部门工作的比例。可以看到，女性在非国有部门中工作的比例自1989年以来显著增大。在20世纪90年代初期，全体女性中在非国有部门工作的比例为15%左右，而2015年达到55%左右，即有超过一半的女性在非国有部门工作。受过高等教育的女性在非国有部门中工作的比例始终低于全体女性。通常来讲，教育程度越高的女性在劳动力市场上的竞争力越强，自主选择的空间也越大。数据显示，这一部分女性更倾向于在国有部门工作，说明相比于国有部门，非国有部门是女性的“次优”选择，往往意味着更低的工资待遇和福利保障。

但是，我们也发现，高教育程度的女性在择业上的自主选择空间正在快速缩小。首先，受过高等教育的女性在非国有部门中工作的比例也在快速上升，20世纪90年代初期仅为5%左右，2015年则上升至35%左右。其次，受过高等教育的女性在全体女性中的相对优势在快速降低。图 11中的折线（右轴）代表两个样本中在非国有部门工作的比例的比值，该比值越大说明高教育程度女性的相对优势越低。如果忽略1989年的异常数据，可以看到1991年该比值仅为0.05，但此后迅速上升，2015年该比值达到0.61。

以上数据表明，1989—2015年，女性在工作部门上发生了结构性的变化，因此，有必要检验工作部门和母职惩罚的交互影响。图 12所示是国有部门和非国有部门的女性母职惩罚系数的演变。首先，在所有年份中，非国有部门的母职惩罚效应均大于国有部门，进一步印证了非国有部门竞争更加激烈，福利保障更差，与假设5a相符。此外，国有部门的母职惩罚效应在1989—2015年仅仅略有加大，在控制其他变量的前提下，每多生一个子女导致的工资率的降低幅度从1989年的9.8%增加至2015年的11.4%。然而，非国有部门的母职惩罚效应则随时间快速加大：1989年，每多生一个子女导致工资率降低10.6%，到了2015年则上升至19.4%，这也间接导致母职惩罚效应的差距在国有和非国有部门之间快速拉大，假设5b得到支持。

六、结论与讨论

由于生育是女性区别于男性的重要社会特征，因此，研究生育对女性收入的影响对探究男女收入不平等问题具有重要意义。尽管国内外对母职的工资惩罚这一问题已经有大量研究，但这类研究几乎都是从静态视角分析母职惩罚的强度及产生机制。然而，中国过去30年经历了高速的经济增长和剧烈的社会变迁，不同时期母职惩罚的强度和解释机制都不尽相同，静态研究不足以使我们了解其演变过程。本文使用CHNS数据库1989—2015年10期的抽样调查数据，采用多层混合效应模型，在研究母职惩罚的强度及影响母职惩罚的各类机制随时间的变化趋势这一问题上做出了新的尝试。

研究发现，第一，在1989—2015年的26年间，母亲的平均工资增长率比非母亲低1.6%。第二，1989—2015年，子女数量对女性工资均具有显著的负向影响，生育对母亲的收入始终表现为一种惩罚效应，并且惩罚效应的强度随时间的变化而不断增大，母职惩罚现象在近年来不断加剧。当控制了年龄和地区后，在1989年，每多生一个孩子就会导致女性工资率降低9.41%，而到了2015年，每多生一个孩子会导致女性工资率降低17.47%。第三，在控制家庭结构、教育程度和工作特征后，母职惩罚的净影响同样随着时间变化而加大：每多生一个子女会导致工资率的下降幅度从1989年的8.79%增长到2015年的12.77%。

本文采用多层混合效应模型研究影响母职惩罚的机制随时间变化的趋势。首先，结果显示，在婚母亲的母职惩罚效应在所有年份均显著高于单亲母亲。随着时间的推移，在婚母亲和单亲母亲在母职惩罚上的差异逐渐缩小。在婚母亲的母职惩罚效应尽管也有所加大，但变化趋势相对平缓，与单亲母亲之间差距的缩小主要是因为后者的母职惩罚效应在迅速增大。

其次，母职惩罚的短期效应始终高于长期效应，说明女性在刚刚生育结束时母职惩罚效应较大，随着距离生育时点越来越远（子女年龄越来越大），母职惩罚效应会逐渐弱化。母职惩罚的短期效应随时间推移缓慢加大，这是因为子女照料中的生理性抚育负担并没有在过去30年明显增大；相比于短期效应，长期惩罚效应则随时间推移而迅速增大，说明子女照料中的社会性抚育负担（主要是教育）明显增大。到了2015年前后，长期惩罚效应已经与短期惩罚效应基本持平，且有进一步增大的趋势。

再次，我们发现，在所有年份中，教育程度越低，女性的母职惩罚越大。无论对于何种教育程度的女性，其母职惩罚均随时间的变化而加大。不同教育程度的女性母职惩罚的变化幅度是不同的：教育程度越高的女性，母职惩罚的增长速度越快，其中，具有大学及以上学历的女性母职惩罚增长速度最快。高教育程度的女性和低教育程度的女性在母职惩罚上的差异越来越小。

最后，1989—2015年，女性在工作部门上发生了结构性的变化。非国有部门的母职惩罚效应在所有年份均大于国有部门，但二者在1989年的差距不大。然而，国有部门的母职惩罚效应在1989—2015年仅仅略有加大，非国有部门的母职惩罚效应则随时间的推移而快速加大，这导致母职惩罚效应的差距在国有和非国有部门之间快速拉大。

综上所述，理论界和学术界一直在关注家庭对性别不平等的影响，然而，对在市场化改革过程中女性因生育和家庭照料等母职行为所承担的代价关注较少。母亲群体担负日益加重的母职的同时，在职场上承受着更大的歧视和竞争压力。根据我们的研究可知，改革开放以来，在城镇化迅速加快和经济高速增长的背景下，女性因家庭和生育付出的代价越来越大，尤其是单身女性、高教育程度的女性和非国有部门就业的女性这三个群体承受的母职惩罚在迅速增加。女性为经济社会发展承担的母职责任和享受到的经济发展带来的红利不成比例。在我们的研究中呈现的问题和趋势希望能引起各界的关注。

注释

1.  具体计算过程省去，如需知晓详细计算过程，可联系作者。