自新中国成立以来,党和国家始终致力于推动性别平等,女性在经济、政治和教育等多个领域的地位显著提升。然而,劳动力市场中的性别就业和工资差距依旧存在。性别就业和工资差距的扩大会加剧教育和健康等其他领域的性别不平等,也会对经济增长和可持续发展产生负面影响。因此,深入研究影响性别就业和工资差距的因素对于推进具有针对性的劳动力市场政策干预和制度建设,进而促进性别平等乃至经济可持续发展至关重要。大量的研究从劳动供给的视角对性别就业和工资差距问题进行了有益的分析,但对于劳动需求侧的关注还不够充分。当信息对称,个体的生产率信息能够准确无误地被企业识别,且劳动生产率仅与个体特征相关而与企业特征无关时,着重从劳动供给侧开展研究具有直观的合理性。然而在真实的劳动力市场中,信息是高度不对称的,企业对劳动者生产率信息的有限识别会导致统计性歧视（Statistical Discrimination）。同时,在多要素投入的生产过程中,劳动的边际产出与其他要素（如资本和技术）间存在关联,使得劳动者的生产率也与企业生产特征相关。统计性歧视的强弱与劳动边际产出的大小直接影响着就业和工资。当企业对劳动者生产率信息的识别过程以及不同生产要素间的替代弹性因性别而异时,企业就有可能影响性别就业和工资差距。企业特征包含丰富的维度,但并非所有的企业特征都会影响性别就业和工资差距。本文根据对企业决策过程的理论梳理,以及对中国经济特征的现实观察,选择重点研究的企业特征包括:雇主性别、融资约束以及企业信息技术使用。其中,两项企业决策过程为:信息不对称条件下,不同性别的雇主对不同性别劳动者生产率信息的识别过程（识人）,以及要素间存在异质性替代弹性下,企业将不同性别的劳动与资本和技术结合进行生产的过程（用人）。三个中国经济典型特征事实包括:雇主中男性占比远高于女性;融资约束为中国中小企业面临的主要挑战;信息技术浪潮在中国方兴未艾。基于此,考察这三项企业特征对性别就业和工资差距的影响具有重要的理论意义以及丰富的现实内涵。本文具体的研究问题和发现包含如下三个部分。第一部分关注雇主在有限信息条件下对劳动者生产率进行评估的“识人”阶段,研究雇主性别对性别就业差距的影响。基于统计性歧视理论,结合同性之间具有更高生产率信号识别效率的假设,本文构建了一项理论模型,推导出女性雇主会缩小性别就业差距的结论。基于2012年世界银行中国企业调查数据,本文发现:（1）女性雇主会显著提高女性就业份额,缩小性别就业差距;（2）这一效应在采用工具变量方法和双重机器学习（Double machine learning）模型处理内生性问题后依旧成立;（3）女性雇主能够通过缓解女性劳动者面临的统计性歧视来降低性别就业差距;（4）在小规模企业中,女性雇主对性别就业差距有更强的影响;（5）本文提出了两项竞争性假设,即女性雇主可能存在对女性劳动者的主观偏好,以及女性雇主可能与女性劳动者存在生产率互补效应,然而实证检验并没有发现支持这两项竞争性假设的证据;（6）当本文使用2004至2007年中国工业企业数据,并采用BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）神经网络模型等方法,从法人代表姓名中提取性别信息进行稳健性检验时,也得到了与上述一致的结论。接下来的两个部分关注企业在要素间存在异质性替代弹性的情况下,将劳动者与资本、技术相结合进行生产的“用人”阶段。其中,第二部分关注资本,第三部分关注技术。第二部分将融资约束引入生产过程,考察融资约束对性别就业差距的影响。基于一个三要素双层嵌套CES生产函数,在资本与技能劳动存在互补性,以及女性在技能劳动上具有比较优势的假设下,本文构建了一项理论模型,推导出融资约束扩大性别就业差距的结论。基于2004至2007年中国工业企业数据,本文发现:（1）融资约束会显著降低女性就业份额,扩大性别就业差距;（2）这一效应在使用距离企业5千米范围内是否存在城市商业银行或外资银行作为工具变量处理内生性问题后仍然成立。三项对作用机制的探索发现:（3）融资约束会通过降低企业资本投资来减少女性就业份额;（4）资本与技能劳动的互补性越强,融资约束对性别就业差距的影响越大;（5）以专利申请间接衡量劳动生产率,并从专利发明人姓名中提取性别信息,发现相比于男性,融资约束降低了女性的劳动生产率。异质性分析表明:（6）在外部融资依赖程度更高的行业,以及高学历群体中,融资约束对性别就业差距的影响更强。第三部分将信息技术引入生产过程,研究企业信息技术使用对性别工资差距的影响。在信息技术对常规任务具有更强替代性,而女性在非常规任务上具有比较优势的假设下,本文构建了一项理论模型,推导出企业信息技术的使用会在总体上缩小性别工资差距的结论。基于2014至2018年中国家庭追踪调查（CFPS）数据,本文发现:（1）企业信息技术使用总体上有助于缩小性别工资差距,且这一效应独立于个体日常信息技术使用和区域机器人普及对性别工资差距的影响。两项对作用机制的探索发现:（2）在工资决定中,企业信息技术与认知技能和非常规任务存在互补性,但与运动技能存在替代性;而女性有更高概率从事认知技能密集型和非常规任务密集型职业,男性则有更高概率从事运动技能密集型职业。（3）基于网络爬虫技术获取百万级“企业-空缺岗位”匹配数据,发现企业信息技术使用增加了对处理非常规任务劳动的需求。进一步地,基于无条件分位数回归的异质性分析表明:（4）企业信息技术使用减少了中等和低工资组的性别工资差距,但扩大了高工资组的性别工资差距;（5）上述非对称影响的机制在于,企业信息技术对低工资女性和高工资男性的工资有更强促进效应。（6）最后,以国家电子商务示范城市建设作为准自然实验执行双重差分（Difference in Differences,DID）估计,发现该项与企业信息技术使用密切相关的政策显著降低了性别就业差距,且这一效应独立于宽带中国政策对性别就业差距的影响。本文的创新点在于,以往的研究大多关注劳动供给侧特征对性别就业和工资差距的影响,而对需求侧的关注较少。本文通过关注在信息不对称这一劳动力市场典型特征下企业对劳动者生产率信息的识别过程（识人）,以及生产要素具有异质性替代弹性条件下的企业生产过程（用人）,研究了影响企业信息识别过程的管理者特征（雇主性别）,以及影响企业生产过程的财务特征（融资约束）和技术特征（信息技术）,对性别就业与工资差距的影响。这有助于回答为什么被假定为追求利润最大化的企业可能影响性别就业和工资差距。同时,本文还对女性领导与性别差距、金融因素与性别差距、技术进步与性别差距这三支重要文献做出贡献。本文的研究结论对政策制定具有重要的参考意义。本文表明,企业可能通过主观偏好以外的原因对不同性别的员工予以区别对待,因此,传统旨在降低企业主观歧视的政策可能无法完全消除性别就业和工资差距。政府在制定促进性别平等的相关政策时,需要考虑企业客观面临的信息约束、资金约束以及技术进步导致的劳动需求变化,从而更有效地开展政策干预和制度建设。根据本文的研究结论,提出以下三点政策建议:（1）在短期,可以通过为女性提供信贷支持和技能培训等方式促进女性创业,使女性雇主成为促进女性整体就业的重要杠杆,在长期,应该持续优化劳动力市场信息传递效率。（2）通过深化金融改革等方式降低企业融资约束,充分发挥女性在技能劳动中的比较优势。（3）通过加大基础设施建设等方式推动信息技术在企业层面的运用,并对女性开展信息技术技能培训。