家庭束縛對農村性別收入差距的影響

李瀟曉,徐水晶,周東洋

(1.南京郵電大學 人口研究院，江蘇 南京 210042；2.南京郵電大學 教育科學與技術學院，江蘇 南京 210023；3.河海大學 公共管理學院，江蘇 南京 210098)

一、問題的提出

作為性別不平等的一個重要方面，收入差距是勞動力市場中性別差異最直接的表現形式，并受到學界的持續關注。改革開放以來，隨著市場經濟的深入發展，中國女性的勞動參與程度和工資收入水平都受到巨大沖擊，中國城鎮和鄉村的性別收入差距呈現逐漸擴大趨勢[1]。這一趨勢既不利于整體收入分配的平等，也無益于國民收入的合理分配。因此，探討性別收入差距及其影響因素具有重要的理論和現實意義。

有關中國性別收入差距的研究多在轉型理論的框架下，圍繞著“市場轉型與性別收入差距”這一命題展開，并且研究集中在城鎮地區。相關研究認為，影響中國城鎮地區性別收入差距的因素主要包括結構性特征(國家和勞動力市場)[2-4]和個體特征(人力資本)[5-6]。近年來，社會資本[7-9]和性別角色觀念[10]成為解釋中國性別收入差距問題的理論新視角。然而，家庭因素尤其是家庭分工因素的相關討論還不多，農村地區的相關研究更少見。西方研究表明，家庭責任(如生育和家務勞動時間)的性別差異會導致性別收入差距[11-12]，并且是性別收入差距的主要原因[13]，近期有關中國城鎮的研究也得出類似的結論[14]。本文基于2010年中國綜合社會調查數據，探討家庭因素對中國農村性別收入差距產生的影響。

二、文獻述評和研究假設

(一)中國的性別收入差距

一直以來，有關中國性別收入差距影響因素的研究集中在對國家、市場和個人特征的討論上，對家庭特征鮮有涉及。在涉及家庭因素對性別收入差距影響的有限文獻中，Hughes等[15]對中國城鎮居民的研究表明，已婚女性與未婚女性絕對收入差距較大，性別收入差距中未能被生產性特征差異解釋的部分較多。之后有研究發現，中國城鎮性別收入差距同已婚女性相對劣勢的家庭地位密切相關[16]。然而，上述研究并未涉及農村地區，也未專門關注家庭分工因素。在涉及農村地區的個別研究中，Qi等[11]在檢驗無薪照料工作對中國兩性收入差異的影響時發現，女性所受的消極影響比男性更嚴重。該研究雖然涉及家庭因素對農村性別收入差距的影響，卻未直接關注家庭內部的分工因素，也沒有將城鄉分開探討。最近的研究更細致地探討了家務分工對中國在業居民性別收入差距的影響，發現家務勞動的性別差異是從事非農職業的勞動力性別收入差距的主因[14]。然而，該研究也未將城鄉分開探討。雖然這樣做有其合理之處，可以將所有觀察者置于相同的市場環境中，但不符合城鄉二元分割的社會事實[17]，也未考慮到農村地區經濟結構有別于城市的特殊性(如大量存在的非正規經濟)[18]。

(二)中國農村的性別收入差距

由于農村個體收入的統計較為困難，有關農村性別收入差距的研究集中在工資收入的性別差距上[19-20]，但這并不能準確描述農村居民的性別收入差距。在農村地區，家庭仍然發揮著組織生產的功能，是經濟核算的單位。農村居民只有進入勞動力市場后才會將自身視作獨立的經濟核算單位，但是仍然保留著以家庭為核心的效益觀[21]。所以，農村居民與市場可能存在兩種主要的關系，一種是農村居民作為獨立個體從事非農工作，其主要收入是工資；另一種則是農村居民以家庭為單位從事農業經營或者非農經營，其收入包含在家庭收入當中。因此，如果要從總體上衡量農村地區的性別收入差距，需要考慮農業生產和家庭經營。

一些文獻在探討農村性別收入差距時也涉及了上述問題，認為男性和女性在非農就業中的收入差異是性別收入差距的主要來源。Zhang等[22]發現，改革開放之后，由于農村女性在家庭農業生產中扮演著重要角色，影響了她們獲取高報酬的非農工作，因此與男性相比，她們仍然處于劣勢地位。李實[23]研究1996年山西農村婦女就業與收入的調查數據，認為男性與女性在家庭內部的勞動分工存在明顯的性別差異，農村女性勞動力的非農就業機會相對較少，因而被大量配置于農業勞動和家務勞動，而農村男女的收入差異主要在于獲取非農收入方面。暢紅琴[24]分析中國營養調查(CHNS)1993、1997、2006年的數據得出，非農就業的工資差距是性別收入差距最主要的影響因素。然而，李實[23]和暢紅琴[24]的研究一方面僅關注了家庭勞動分工，沒有關注家庭中其他因素對性別收入差距的影響；另一方面，統計的收入并非是被訪者直接填答的收入，而是將家庭的經營收入除以家庭勞動力人數，作為個人收入部分。如果家庭成員在家庭經營當中的分工和投入不同，那么這種做法值得商榷。本研究試圖彌補上述不足，將家庭因素納入農村居民收入性別差異的討論范圍，并且依據本文的數據，農村居民收入的統計不再是計算家庭經營收入份額后的結果，而是一個直接的統計值。

(三)家庭因素與農村性別收入差距

農村居民的收入問題要比城市居民更復雜。研究農村居民的收入，要將居民個體當作獨立的經濟核算單位。但是在中國農村，家庭一直是主要的經濟核算單位，一般很難區分個人的收入。而且，農業生產實行的是家庭聯產承包制，土地的承包以家庭為基本單位。所以，可以推論，家庭內部的勞動分工會影響到農村居民個體的收入。

要討論農村地區家庭對個人收入的影響，還要注意到中國農村地區的家庭制度。外婚制和從夫居規范確立了中國農村男性在家庭中的主導地位。這有多方面的意義。首先，在農村地區無論是自雇還是外出務工，獲得非農工作需要利用社會網絡和社會資本。而在從夫居的制度下，這對男性更有利。因為女性在步入婚姻之后往往會脫離婚前的社會網絡，至少不如男性的社會網絡那樣穩定；另一方面，農村地區超出家庭內部的社會互動是以男性為主導的。其次，從夫居意味著女性一般在夫妻關系中處于從屬地位，“男主外、女主內”的家庭分工模式是農村居民的固有觀念，只有當男性無法獲取足夠收入的時候，女性才會放下家庭的無薪照料工作，獲取有薪收入。因此可以推斷，夫妻關系是否平等會影響家庭經營收入貢獻的自我評價，男性如果居于主導地位則會認為自己在家庭經營收入中貢獻更大，反之亦然。但實際上，很難判定在家庭經營的合作中夫妻哪一方的貢獻更大。所以，本文用配偶的工作狀態來檢驗其是否與農村居民的收入有關系，如果推論合理，那么配偶工作狀態的差異會影響被訪者的收入，進而造成性別收入差距。

此外，一個家庭越傳統，就越可能是聯合家庭或者生更多的孩子。受“男主外、女主內，男主女從”家庭分工模式的影響，女性(特別是已婚女性)在家庭中往往比男性承擔更多的照顧老人和撫育孩子的責任。對中國城市的研究表明，生育對女性尤其是非國有部門女性的收入有顯著的消極影響[25]。對農村外出務工家庭的研究也顯示，妻子更容易因照顧年幼的子女留守在家，子女數量對丈夫外出務工起到激勵作用[26]。所以家中年幼孩子數量和老人數量也可能會更影響女性的收入，同樣可以視為家庭因素的影響。

基于以上分析，提出下列假設：

1．配偶的工作狀態會影響農村居民的性別收入差距；

2．家庭規模越大，對女性收入的影響越大，而對男性影響較小或沒有影響；

3．家庭中學齡前孩子數量越多，對女性收入的影響越大，而對男性影響很小或沒有影響；家庭中老人數量越多，對女性收入的影響越大，而對男性影響很小或沒有影響。

三、數據來源、變量選擇和模型構建

(一)數據來源

本研究的實證分析數據主要來源于2010年“中國綜合社會調查”(CGSS2010)。該調查是由中國人民大學主持，采用多階段分層隨機抽樣的方法在我國32個省、自治區、直轄市的農村地區抽取了4 519個樣本(年齡介于17～90歲)。本研究的分析樣本界定為具有勞動能力且能從勞動中獲取收入的農村居民，所以樣本的年齡限定在18～60歲，且不包括正在接受教育的樣本。值得注意的是，CGSS2010數據中的農村地區是一個空間意義上的區域，農村居民指的是生活在農村地區的居民，所以有個別樣本的戶口為非農戶口。考慮到農村地區中某些被訪者因為職業而改變戶籍類型(如小學公辦教師)和城鎮化帶來的戶籍改革，這些樣本予以保留。同時，樣本控制變量中的地區人均GDP(地級市或地區)的數據來自于各省的統計年鑒。(1)2010年之后的CGSS數據不再公布調查地區，無法得到地區人均GDP這一變量，故此，本研究采用CGSS2010來進行模型估計。最終進入模型分析的樣本是3 187個，其中已婚樣本2 870個。

(二)變量選擇

1.因變量 本研究的因變量是收入。農村居民的收入來源多樣，在總體上可以分為非農收入、農業收入和其他來源收入。本研究使用的操作變量是CGSS2010提供的個人2009年的全年總收入，按照通常的做法將收入變量取對數，使其接近正態分布。

2.自變量 包括性別和家庭因素變量。(1)性別是一個虛擬變量(男性=1)。(2)家庭因素變量根據研究假設和CGSS2010數據，使用了四個變量：第一，婚姻狀況與配偶的工作狀態的合并變量。配偶的工作狀態與被訪者的工作狀態做了相同處理，分別是“非農工作、務農和沒有工作”，但在測量配偶的工作狀態時，非婚狀態的被訪者(未婚、離異和喪偶)被記錄成“不適用”，如果將這些“不適用”的樣本設置成缺失值，測量的就不是總體樣本的情況。所以將這些“不適用”的樣本處理成這個變量中的一個類別。不過，在單獨估計已婚樣本的性別收入差距時，該變量仍然分為“非農工作、務農和沒有工作”三種狀態。第二，家庭的人口數，人口越多則表明家庭規模越大，也就越可能是聯合家庭。第三，7歲以下孩子數量，撫養孩子可能會影響到女性的就業和收入。第四，65歲以上老人數量，贍養老人是家庭義務，家中老人數量可能會對家庭成員的就業和收入造成影響。

3.控制變量 包括5個變量。(1)人力資本。首先，年齡和年齡的平方項，這是一個連續變量，為便于計算將年齡的平方項除以100；其次，教育年限，也是一個連續變量，將“正在就讀”的樣本刪除。(2)政治資本，指被調查者的中共黨員身份，是一個虛擬變量(黨員=1)。(3)民族，是一個虛擬變量(漢族=1)。(4)工作變量，包括被訪者的工作狀態和每周工作時間。CGSS2010提供了被訪者目前的工作狀態，這是一個分類變量，包括“非農工作、務農和沒有工作”三種狀態，在模型中“沒有工作”作為參照類。CGSS2010也提供了被訪者每周的工作時間，是一個連續變量。(5)地區人均GDP。地區間經濟發展水平不同是農村地區收入差距的原因之一[27]，可能會導致性別收入差距，需要作為控制變量。CGSS2010調查的是“去年的全年總收入”，被訪者所在地區的人均GDP采用的是被訪者所在地級市2009年的人均GDP，可以反映不同地區相對的經濟發展水平，為了便于計算，將這個值除以10 000。

(三)模型構建

考慮到因變量是連續變量，本研究首先使用多元線性回歸(OLS)模型估計總體樣本和已婚樣本的各個變量對收入分配的決定作用，并且檢驗各個變量特別是家庭因素變量對性別效應的影響，以及男性樣本和女性樣本的收入決定因素的差異。使用的回歸模型來自于Mincer[28]所使用的收入模型：

lnW=α+β1edu+β2age+β3age2+ε

(1)

在公式(1)中，lnW是收入的自然對數，edu為教育年限，age為年齡，age2為年齡的平方，ε為隨機誤差項，β1、β2、β3為各變量的回歸系數。

公式(1)為明瑟方程的基本表達式，但由于未考慮可能影響收入的其它因素，此公式過于簡單。本研究加入可能影響收入的個人政治資本和家庭狀況等一系列因素，以得到更有效的估計。計算公式為：

lnW=α+β1edu+β2age+β3age2+∑λjX+ε

(2)

在公式(2)中，X為一組可能影響收入的變量，在本文中包括性別、民族、政治資本、工作狀態、周工作時間、婚姻與配偶工作狀態、家庭人口數、7歲以下孩子數量、65歲以上老人數量和地區人均GDP，λj是和這些變量相對應的系數。

在檢驗過各個變量對收入分配的決定因素之后，運用由Oaxaca[29]和Blinder[30]發展出來的Oaxaca-Blinder分解方法計算總體樣本和已婚樣本的各要素對性別收入差距的貢獻率，進一步檢驗家庭因素對性別收入差距的影響程度。Oaxaca-Blinder方法在研究性別收入差距的問題中應用最廣泛。該方法將性別收入差距分解為兩部分：被各因素解釋的性別收入差距以及性別歧視(沒有被解釋的性別收入差距部分)，其計算公式如下：

(3)

Oaxaca等[31]提出用混合數據回歸(pooled regression)模型的方法來確定β，其主要思路是將所有樣本的回歸系數進行適當變形，也可以表述為男性樣本和女性樣本回歸系數向量的矩陣加權。Jann[32]在將Oaxaca命令引入Stata時就參考了這種處理方法，認為這種方法分解性別收入差距最為實用，可以有效避免重復分解的問題。本文在分解時采用該方法，對總體樣本和已婚樣本分別進行分解。

四、數據結果和分析

(一)收入和家庭狀況性別差異的描述統計

表1為總體樣本各個變量的均值及其性別差異。由表1可知，男性與女性在性別收入和家庭因素方面存在明顯差異。

1. 在性別收入差距方面，總體樣本中，女性的人均年收入比男性低約6 540元，只有男性收入的約1/2。經計算，在總體樣本中，女性收入的中位數大約處于男性收入分布的第22百分位。這說明在農村地區存在著巨大的性別收入差距。

2. 在家庭狀況的性別差異方面，首先是婚姻狀況和配偶的工作狀態。在總體樣本中，配偶的非農工作比例方面，男性樣本遠遠低于女性；配偶務農的比例方面，男性樣本則顯著高于女性樣本；男性樣本的配偶沒有工作的比例也顯著高于女性樣本配偶沒有工作的比例。這和李實[23]的研究結論相似。如果說男性與女性在工作狀態上的差異是參與經濟活動的總體上的性別差異，那么配偶工作狀態的差異則說明了家庭內部的性別勞動分工。其次，在總體樣本中，家庭人口數、7歲以下孩子數量、65歲以上老人數量呈現顯著差異，這可能是因為男性非婚狀態的比例要高于女性。在已婚樣本中，家庭人口數、7歲以下孩子數量和65歲以上老人數量并未呈現出顯著的性別差異。

表1 總體樣本中所有變量的均值及其性別差異

續表1

說明：1. 差異為表內男性數值和女性相應數值的差(雙邊T檢驗)；2.*** 、** 、*分別表示在0.1%、1%、5%的水平上顯著；3. 表1并未報告已婚樣本的各變量的均值和性別差異的描述統計，各變量的均值及差異與總體樣本相似，但性別收入差距和工作時間的差異要比總體樣本更大

(二)收入的決定因素及各要素對性別效應的直接影響

為了估計性別對收入的效應以及這種效應如何受家庭因素的影響，采用3個嵌套的多元線性回歸(OLS)模型。模型1是基準模型，單獨估計性別效應。剩下2個模型累積加入控制變量和家庭因素，以觀察性別效應(性別系數)的變化。模型的因變量是收入的自然對數。對總體樣本和已婚樣本分別建構模型，模型的運算結果見表2。

首先看總體樣本的情況。模型1(基準模型)顯示，總體樣本的性別系數為1.672，并且在0.1%的水平上顯著。模型2加入一系列控制變量之后，性別系數下降到1.021，下降了38.9%，說明這些控制變量是性別收入差距的重要原因。模型3加入了家庭因素，包括家庭人口數和配偶的婚姻與工作狀態，性別系數下降了10.7%，這說明家庭是農村性別收入差距的重要影響因素。

而在已婚樣本中，各因素對收入性別差距的影響與總體樣本相比，差別并不大。模型1(基準模型)顯示，性別系數為1.785，并且在0.1%的水平上顯著。與總體樣本相比，已婚樣本的性別系數更大，這說明已婚樣本的性別收入不平等程度更高。模型2加入控制變量之后，性別系數下降了39.3%，稍高于總體樣本的情況。模型3加入家庭因素的變量之后，性別系數下降了11.3%，這說明已婚樣本的家庭同樣是影響農村性別收入差距的重要因素。

上述分析表明，無論是總體樣本還是已婚樣本，當家庭因素加入模型之后，性別系數都出現了一定幅度的下降，說明家庭是影響農村性別收入差距的重要因素。

表2 各要素對性別效應的直接影響

說明：*** 、** 、*分別表示在0.1%、1%、5%的水平上顯著

為了估計家庭因素對總體收入的影響，同時比較家庭因素對男性和女性收入影響的差別，表3報告了農村居民個人年收入(自然對數)的多元線性回歸模型。在總體樣本和已婚樣本中，分別含3個模型：所有樣本、男性樣本和女性樣本模型。

表3顯示，在總體樣本中，首先，婚姻與配偶工作狀態對收入的影響是顯著的，配偶務農，以及非婚狀態的男性，其收入比配偶沒有工作的男性收入低。其原因可能是，如果男性的配偶沒有工作，無法獲取足夠的經濟收入，就會驅動男性去努力工作，掙錢養家。而女性的情況則不同，如果女性的配偶從事非農工作，她們的收入就比配偶沒有工作的女性要低。這可能說明家庭內部存在“男主外女主內”的勞動分工，男性出去工作而女性操持家務；如果丈夫沒有穩定的收入，就會刺激妻子去參與經濟活動獲取收入。總之，夫妻雙方的工作狀態對收入的影響是相互關聯的。其次，家庭人口數對所有樣本的收入影響是負面的，但主要作用于女性樣本，對男性樣本的影響并不顯著。這可能是因為家庭規模越大，女性就越容易花更多時間操持家務；并且家庭越傳統，對女性的束縛也就越大。這個結果也初步支持了假設2，家庭規模對男性和女性的收入影響是不同的。最后，7歲以下孩子數量和65歲以上老人數量對男女兩性的收入都沒有顯著影響，假設3沒有得到支持，原因有待進一步探討。

值得注意的是，被訪者的工作狀態方面，相對于沒有工作的被訪者，男性樣本和女性樣本無論是從事非農工作還是務農，其收入都更高。其中非農工作的回歸系數最高，務農的回歸系數次之，表明非農工作是造成收入差距的主要因素。而女性樣本的回歸系數要遠遠高于男性樣本，這也說明參與經濟活動是女性獲取收入非常重要的因素。另外，在獲得非農工作的農村居民中，自雇者(老板、合伙人和個體戶)的比例為23%。(2)CGSS2010在被訪者的“工作狀態”后提供連帶問題，本研究僅統計“工作狀態”的第一個類別“目前從事非農工作”所關聯的情況。這表明我國農村居民的收入結構是多元的，不能用單一的勞動力市場的模式來解釋。

對于已婚樣本而言，除了模型中的數值與總體樣本有所不同，所有變量顯示的對收入的影響都是和總體樣本相似的。

表3 中國農村居民年收入決定因素的OLS回歸模型

續表3

說明：1. *** 、** 、*分別表示在0.1%、1%、5%的水平上顯著；2. 括號內數字為標準誤；3. 經共線性檢驗，家庭人口數、7歲以下孩子數量和65歲以上老人數量不存在共線性問題

(三)家庭因素對性別收入差距貢獻率的分解

為了更準確分析農村居民的家庭因素對性別收入差距的解釋程度，采用經濟學當中的工資差異分解方法進行分解。對總體樣本和已婚樣本分別進行分解，計算結果見表4。

從表4可以看出，在總體樣本中，配偶的工作狀態和家庭人口數的貢獻率分別為5.61%和0.40%，7歲以下孩子數量和65歲以上老人數量的貢獻率較少，分別為0.27%和-0.08%。另外，控制變量解釋了39.26%的性別收入差距。已婚樣本與總體樣本計算結果稍有不同，但相差不大。無論是總體樣本還是已婚樣本，家庭因素的三個變量能解釋一部分性別收入差距(6.5%左右)。其中，配偶的工作狀態作為測量夫妻關系對收入影響的變量，其貢獻率是家庭因素貢獻率的主要部分，顯著高于家庭規模的貢獻率，并且已婚樣本的貢獻率(6.31%)更高。這也直接支持了假設1，即影響農村居民性別收入差距的一個重要因素是配偶的工作狀態。

表4 家庭因素對收入性別差距的貢獻率 %

說明：控制變量包括年齡、年齡平方、民族、教育年限、政治資本、工作狀態、周工作時間、地區人均GDP/10 000

五、結論和啟示

(一)研究結論

當前，有關社會性別收入分層的研究主要集中在城鎮地區，僅有少數文獻討論了農村地區的性別收入差距問題。且相關研究很少注意到農村居民收入結構的特殊性，以及家庭因素對農村居民性別收入差距的影響，收入的統計方法也有待改進。基于此，本文利用CGSS2010數據，著重分析了家庭因素對中國農村性別收入差距的影響，研究發現：

1．在當前中國農村地區存在著巨大的性別收入差距，男性的年收入幾乎是女性的2倍。男性在家庭的勞動分工方面占據優勢地位。本文研究結果支持了一些既有的研究結論[23-24，33]。暢紅琴[24]使用中國營養與健康調查數據的研究顯示，20世紀90年代中期中國農村男性比女性年收入高21%，2006年提高到36%，以此為參照，本文研究表明，農村性別收入差距在繼續擴大。

2．家庭是影響農村性別收入差距的重要因素，能解釋6.5%左右的性別收入差距。其中，配偶工作狀態解釋了大部分性別收入差距(在總人口中解釋了5.61%，在已婚人口中解釋了6.31%)。而家庭規模，包括家庭人口數、7歲以下孩子數量和65歲以上老人數量只解釋了不到1%的性別收入差距，并且家中7歲以下孩子數量和65歲以上老人數量對男女兩性收入影響均不顯著。這說明在家庭因素中，夫妻分工比家庭規模對性別收入差距的影響大得多。這或許表明當代中國農村家庭中夫妻關系的重要性在逐步提升。這可能與核心家庭的普及以及親屬關系的扁平化存在緊密關系[34]。

3．在家庭因素中，配偶的工作狀態會顯著影響被訪者自身的收入，家庭人口數對女性收入有顯著的消極影響，而對男性收入影響不顯著。李實[23]的研究表明，農村性別收入差距主要在獲取非農收入方面，因為女性更多從事農業工作和家務勞動。本文研究結果為該結論提供了佐證，并對家庭因素進行了更加深入的分析和論證。

(二)研究啟示和政策建議

Ji等[35]在探討市場化以來我國城市社會性別不平等的機制時指出，勞動力市場中的性別歧視、職業性別隔離和母職懲罰擴大了家庭中性別分工的差異，家庭中的這種不平等反過來又加劇了勞動力市場中的性別不平等。該理論對于理解本文農村性別收入差距的研究結論有所幫助。在當前農村地區，從夫居和“男主外，女主內”的家庭模式仍然會對女性獲取收入造成負面影響。當然，也要看到，近年來中國社會出現了“主婦化”現象，這是許多女性和家庭抵御風險的理性選擇[36]，男外女內的家庭性別分工模式也有其重要的現實意義。

研究還發現，在轉型時期，農村居民與市場的關系是復雜多元的，不能簡單地將農村居民面臨的市場視為一個單一的勞動力市場。在農村地區存在大量“自雇者”，這種勞動分工的動力可能不僅來自于市場。因此，不能簡單地運用西方經濟學中解釋性別收入歧視的理論來解釋中國的性別收入差距。本文還著重探討了家庭因素，在夫妻之間存在著明顯的性別分工現象。這說明建立在西方個體主義基礎上的性別收入差距的研究方法，在中國可能不完全適用。

本文的研究結論意味著，家庭領域性別分工的平等是縮小農村性別收入差距的重要條件。事實上，家庭性別分工模式和制度環境密切相關。近年來，國家在倡導加強制度建設，促進女性發展和兩性平等。未來，應在具體政策和操作層面，打破結構上的諸多不平等，使女性能面對一個更加友好的勞動力市場。同時，通過完善保險制度、制定家庭贍養財政補貼制度等措施，使家庭有更加長遠可靠的制度性支撐。如此，農村女性才能夠自主選擇，而非被動接受家庭領域的性別分工模式，討論農村性別收入差距的問題也才更有意義。