最低工资标准的就业效应研究——基于30个省际面板数据的实证分析

刘苓玲 黄 钢



最低工资标准的就业效应研究
——基于30个省际面板数据的实证分析

刘苓玲 黄 钢

通过构建一个由最低工资标准等因素共同决定的劳动力就业函数，从理论层面分析最低工资标准提升等因素对城镇劳动力就业的影响。同时基于中国2004-2011年的省际面板数据，引入技术进步、城镇化、老年抚养比等指标，运用面板分位数回归方法进行实证分析。综合比较来看：现阶段最低工资标准提升与城镇劳动力就业呈显著正相关关系，而技术进步对城镇劳动力就业的影响不能一概而论，具有不确定性。其他控制变量如城镇化发展有利于提高城镇劳动力就业，而老年抚养比、对外开放度的提高却与城镇劳动力就业呈负相关关系。其对策含义为：要充分考虑相关因素对劳动力就业的冲击，理清不同地区、不同企业类型以及不同性别可能存在的有差异的劳动力就业效应，主张通过就业政策和劳动力市场制度的进一步完善，实现劳动力更加充分的就业。

最低工资标准； 劳动力就业； 分位数回归； 面板数据

一 引 言

近20年来，随着中国市场经济制度的逐步完善，中国的最低工资制度在全国范围内得到普遍落实和执行*1993年11月原劳动部制定了《企业最低工资规定》，1994年7月《中华人民共和国劳动法》的颁布最终以国家法律的形式明确确立了中国的最低工资保障制度，2004年3月原劳动和社会保障部实施《最低工资规定》，2004年11月西藏颁布本自治区的最低工资标准，自此最低工资标准在全国范围内确立。。近年来中国的劳动力市场呈现出劳动生产效率提高与劳动者工资补偿性上涨相协调的迹象。但是伴随着中国产业结构的升级(由依靠低附加值的劳动密集型产业向依靠高附加值的技术密集型产业演进)、人口结构的转变(人口老龄化加剧)以及城镇化的快速推进，现实经济中的最低工资标准提升会否是影响城镇劳动力就业的重要因素？如果是，其影响方向和影响程度如何？这些问题汇集成本文的研究动机及研究重点。根据2011年中国社会状况综合调查(CSS)的资料显示：在所涉及到的内容中，城乡居民对就业与失业问题的关注程度较高，且近几年其关注度一直位居前列。与此同时，无论是国际社会还是国内政府也对就业问题给予了极大关注，如2011年的二十国集团(G20)戛纳峰会通过了《增长与就业行动计划》，2013年二十国集团(G20)圣彼得堡峰会的主题是“世界经济增长和创造高质量工作岗位”，2012年十八大提出“要推动实现更高质量的就业”的目标要求，2013年《国务院政府工作报告》中又明确提出“把就业作为保障和改善民生的头等大事，坚持实施就业优先战略和更加积极的就业政策”。这些都表明了研究劳动力就业问题的重要性。

图1 2011年城乡居民的社会态度比较(单位：%)

资料来源：根据《2011年中国民生问题及城市化问题调查》的数据整理得到。

本文利用中国宏观经济数据对最低工资标准提升的城镇劳动力就业效应进行分析。具体而言，主要从两个层面展开研究：一是现阶段最低工资标准提升与城镇劳动力就业存在何种关系？二是考虑到地区间(东部、中部和西部地区)、部门间(国有单位和私营企业)和性别间的差异，最低工资标准提升对劳动力就业的影响是否也存在显著差异？文章以下内容安排为：第二部分是文献综述；第三部分是模型的构建与数据说明；第四部分是模型的回归分析及解释；第五部分是稳健性检验；最后是结论与对策建议。

二 文献综述

近年来诸多学者从最低工资标准的视角对劳动力就业效应进行了考察。尤其是国外，由于相对完善的劳动力市场以及较早地推行了最低工资制度，使得其在最低工资就业效应的研究方面取得了长足进展。Card和Krueger(1993)[1]以美国新泽西州和宾夕法尼亚州的410家快餐店作为样本(或参照)，运用倍差分法(DID)对快餐店在最低工资调整之前和之后对就业的影响进行评估，发现最低工资标准的增加没有对就业造成负效应。Leigh(2003)[2]针对1994-2001年澳大利亚6次提升最低工资标准的数据，运用自然实验方法对其西部地区最低工资的就业效应进行比较研究，发现最低工资提升对劳动力就业具有挤出效应。Stewart(2004)[3]以英国1999年所设定的最低工资标准为参照，运用倍差分法(DID)评估其后两年最低工资标准的上调对低工资工人就业所造成的影响，结果显示最低工资标准的提升并没有对劳动力就业造成显著不利的影响。Marcus和Andreas(2010)[4]结合博弈论中的讨价还价模型，分析了纳什议价解和卡莱—斯莫罗廷斯基议价解，认为只有当行政性质的最低工资标准水平高于部分工人的市场平均工资水平时，最低工资标准才变得有实质意义，即只有较高的最低工资标准才会对劳动力就业产生影响，否则最低工资标准仅具有形式上的意义。Neumark和Wascher(1999)[5]考察了16个OECD国家最低工资(集体协商的制度性工资)对青年劳动力就业的影响，结果表明经过集体协商后确定的最低工资对年轻人就业有较大的负面影响。由于存在没有加入工会的劳动者(工资不受保护)，因此在现实中比最低工资更低的实际工资(subminimum wage)可以在某种程度上缓解最低工资给年轻人就业带来的负面影响。Bredemeier和Juessen(2012)[6]通过建立区分性别和婚姻状况的劳动力供给结构模型，发现德国女性较男性拥有更高的劳动供给弹性和兼职率，同时最低工资能够对已婚妇女带来一个较强的和积极明确的劳动供给反应，而单身女性对此反应却比较弱。Giuliano(2013)[7]借助微观数据以美国一大型零售公司为例，发现平均工资的强制性提高对成年人的就业有负面影响，而对青少年就业有积极影响，特别是青少年相对工资的提高将导致更年轻、更富裕的青少年相对就业显著增加。

近年来最低工资制度的就业效应也日益得到国内学者的关注，如韩兆洲和安宁宁(2007)[8]对深圳市的最低工资标准与就业相关性进行检验，认为最低工资标准的适当提高与劳动力失业并无显著相关性，反而有助于促进劳动就业供给。贾朋和张世伟(2012)[9]以中国综合社会调查数据(CGSS)为样本，指出最低工资水平的提升对低技能男性以及青年女性的收入上升有利，但也使得部分低技能中年女性失业。马双等(2012)[10]对最低工资上涨、企业平均工资和企业雇佣人数的关系进行检验，结果发现：最低工资上涨能够从整体上提高员工的工资水平，但同时也会减少劳动力就业。其中最低工资每增加10%，企业平均工资将增加0.3%-0.6%，而企业雇佣人数将显著减少0.6%左右。罗燕和韩冰(2013)[11]基于2004-2011年广东省21个城市的面板数据，实证检验最低工资标准的就业效应，证实广东省最低工资标准每上升10%，就业量会显著增加1.86个百分点。孙中伟和舒玢玢(2011)[12]结合珠三角农民工的就业状况与最低工资标准数据进行研究，发现最低工资标准对农民工工资增长具有显著作用，同时农民工得通过大量的加班以补偿最低工资所带来的增长效应。戴小勇和成力为(2014)[13]研究了最低工资标准提升对中国工业企业就业的影响，发现最低工资标准提升对中国工业企业就业总量无明显影响，但最低工资标准提升的结构性就业效应显著，即最低工资标准提升显著减少了平均工资水平较低企业的雇员数量，且对劳动密集型与中、低技术产业的就业产生不利冲击。张璐和徐雷(2014)[14]指出，总体而言中国现阶段最低工资水平的提升有助于促进城镇劳动力就业，但地区间也存在显著差异，即东部地区最低工资提升与劳动力就业成正相关关系，中西部地区则相反。

从上述文献可以看出，国内外学者均对最低工资标准与劳动力就业的关系进行了深入研究。从数据来源来看，既包括传统的宏观经济统计数据，也涵盖了大样本调研或搜集的微观企业数据；而从研究对象的选择来看，也将劳动者的性别、年龄、职业技能、地区、行业等特征指标囊括在内。学者们从不同的角度对相同的经济现象进行研究也往往会得出相异的结论。从如上文献综述可见，目前中国最低工资标准的就业效应在一定程度上具有不确定性。本文首先从理论层面探讨最低工资标准等因素对劳动力就业的影响机制，然后结合2004-2011年的省际面板数据，实证检验最低工资标准提升对中国城镇劳动力就业的影响，以期通过数量化分析对中国最低工资标准的制定以及更好地促进劳动力就业提供有益的借鉴和参考。

三 模型和数据

下面将采用2004-2011年中国30个省份(自治区、直辖市)的经验数据，考察最低工资标准提升等因素对城镇劳动力的就业效应。在此之前，我们将较为详细地对计量模型加以分析，对所涉及到的变量和数据进行描述。

(一)计量模型

(1)

(2)

LnLit=φ1LnAit+φ2LnYit+φ3LnWit+φ4Lnrit

(3)

LnLit=α0+α1LnAit+α2LnMWit+γΠ+vi+εit

(4)

式(4)最终建立起一个由最低工资标准、技术进步等因素共同决定的劳动力就业函数式。其中变量νi表示不可观测的地区效应，εit为随机干扰项。在式(4)中LnL表示城镇就业人员数量，LnA表示技术进步水平，LnMW表示劳动力最低工资标准*首先最低工资标准并非每年都进行调整，其中2008年与2009年各地区的最低工资标准未做调整，2010年与2011年海南、广西、江西、四川、甘肃和黑龙江6省区的最低工资标准未做调整，但以2004年为基期，经过价格调整后数值均有变化。。由于α>0，β>0，所以φ1<0，即α1<0，表明：就业人员的数量(LnL)与技术进步(LnA)成负相关关系；而由于φ2>0和φ3<0，α2的符号将无法直接得出确定性答案，其系数符号取决于经济发展水平(LnY)和工资水平(LnW)对最低工资标准(LnMW)影响的大小。同时为尽可能的避免回归方程的遗漏变量偏误问题，用符号Π表示对劳动力就业有影响的指标所组成的控制变量矩阵：

(1)对外开放度(Open)。对外开放程度的扩大促进了地区间劳动力流动、增加了劳动者就业机会，且加快了技术进步的传播速度、提高了劳动生产率，在一定程度上使得最低工资标准提升成为区域间的普遍现象。同样对外开放也使得区域间竞争加剧，从而给劳动力市场带来就业风险，对劳动力就业可能产生不利影响。本文用“所在地区进出口总额占其GDP的比重”来表示对外开放程度*官方统计资料提供的当期进出口贸易总额均以美元计价，我们参照当年平均汇率水平折算为人民币，以实现计量单位的统一。。

(2)城镇化率(Urban)。中国的城镇化是农村富余劳动力转移就业的最大期待，伴随着城镇化的发展，基础设施得到改善，公共服务能力得到增强，而城镇化过程中第二、三产业就业机会的增加将有助于促进城镇劳动力就业。城镇化在推动城乡间、区域间劳动力流动的同时，有助于更好地优化人力资源配置。本文以“城镇人口占总人口的比重”来表示城镇化率。

(3)老年抚养比(Odr)。老年人口的增加在一定程度上减少了劳动力的供给数量，提高了劳动力的稀缺性。受人口出生率长期下降等因素的影响，中国的劳动年龄人口从2012年开始出现绝对数量下降，根据人口发展规律，未来较长时期我国劳动年龄人口还将继续下降，这也意味着中国劳动力供给总量和就业需求规模将不断减少。在此用“老年人口(65岁及以上)占劳动年龄人口数(15～64岁)的比重”来表示。

(二)数据说明

表1 相关指标的特征描述

四 计量方法选取与实证分析

(一)计量方法选取

本文采用分位数回归方法，目的是区分在条件分布不同位置，最低工资标准提升、技术进步等因素究竟会对城镇劳动力就业产生怎样的影响。从理论上说，分位数回归是一种基于被解释变量y的条件分布来拟合自变量x的线性函数的回归方法，是在均值回归上的拓展。在考察最低工资标准提升、技术进步等因素对城镇劳动力就业的作用时，运用分位数回归方法，将使本文更好地发现在条件分布的不同位置上最低工资标准提升、技术进步等因素对劳动力就业的影响方向、大小及趋势情况。

接下来本文将采用上述样本数据实证分析最低工资标准提升等因素对城镇劳动力的就业效应。考虑到地区间的经济发展差异，在对回归方程进行估计时，我们先进行整体回归(见表2)，同时考虑到地区间在对外开放程度、城镇化水平和人口结构等方面的诸多差异，因而有必要通过分区域(见表3)、分企业类型(见表4)和分性别(见表5)进行比较研究，最后是稳健性检验(见表6)，从而较为系统地完成了最低工资标准提升等因素对城镇劳动力的就业效应检验。

(二)整体回归分析

表2为面板数据在0.1、0.25、0.5、0.75和0.9分位点上分位数回归的估计结果，同时展示了面板固定效应、随机效应模型的估计结果*为对固定效应、随机效应模型的估计结果进行选择，从Hausman检验结果来看，相比较而言，固定效应模型的估计结果更具有说服力。，从估计结果来看：最低工资(LnMW)的参数估计值显著为正，最低工资(LnMW)每提高1%将带动劳动力就业增加0.174%左右。综合来看，最低工资标准提高对城镇劳动力就业具有正效应，其内在逻辑是最低工资增长在可能减少就业的同时，也会通过增加消费，拉动经济增长，从而促进就业增长。两者相抵，很有可能实现就业的正增长*原劳动和社会保障部劳动工资研究所综合室副主任、研究员，王学力：“最低工资标准会引发失业负效应吗？”解放日报：2007年12月24日。http://opinion.people.com.cn/GB/6689755.html。。从技术进步(LnA)来看，技术进步(LnA)对劳动力就业的影响不显著。

从城镇化(Urban)来看，城镇化(Urban)对劳动力就业的影响十分显著，且系数符号为正，这说明中国城镇化的发展促进了城镇劳动力就业。城镇化的发展通过引导非农产业的发展，为劳动力提供更多的就业机会。而老年抚养比(Odr)和对外开放度(Open)的系数均显著为负，这从侧面说明中国人口的日益老龄化，使得劳动力的供给数量减少，因此在一些地方出现了“用工荒”的困境，这将迫使企业通过提高用工成本以吸引劳动力就业，但长远来看人口的老龄化将不利于劳动力就业(杨宜勇，2008)[19]；从整体上讲，贸易开放度的提高对就业有促进作用(许统生和涂远芬，2009)[20]，而文中对外开放度(Open)为什么与城镇劳动力就业具有显著负相关关系(尽管系数很小)，通过数据观察发现，近年来各地区的对外开放度(Open)普遍呈现出下降的趋势(重庆、四川、黑龙江、江西和河南5省除外)，因此也不难理解对外开放度的下降对劳动力就业具有负效应。我们进一步将对外开放度(Open)分解为出口依存度和进口依存度*其中出口依存度用“所在地区出口总额占其GDP的比重”来表示，进口依存度用“所在地区进口总额占其GDP的比重”来表示。，高文书(2009)[21]通过对中国1985-2008年29省市的数据分析得出，出口(进口)依存度每增长10%，就业增长0.35%(减少0.19%)。而中国出口依存度下降速度远大于同期的进口依存度下降速度，所以更深入地说明了对外开放度(Open)下降对劳动力就业增长的抑制作用。

表2 整体回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著。固定效应估计与随机效应估计两项的Hausman检验值为20.75(0.000)。表3、表4、表5、表6同。

(三)分区域回归分析

整体回归分析展示了各个变量较好的显著性(技术进步除外)，考虑到各变量的参数估计值均较小(对城镇劳动力就业缺乏弹性)，所以分区域回归分析重点考察最低工资标准提升、技术进步等因素对城镇劳动力就业是否存在差异性影响(见表3)。从估计结果的比较来看，地区间*一般意义上，东部地区指北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11省市；中部地区指黑龙江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8省市；西部地区指四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古12省市、自治区。本文也使用这一划分标准，因西藏部分年份数据缺失，故没有包含在模型分析中。有着许多一致性的特征，但也存在着极为明显的差异。

就最低工资(LnMW)而言，东部和中部地区最低工资(LnMW)的分位数估计值均为正，且具有较好的显著性，而西部地区的最低工资(LnMW)的参数估计值显著性相对较差一些，但是结合固定效应模型的估计结果可以看出，最低工资(LnMW)的提升对各地区城镇劳动力就业仍具有积极效应。其中按照最低工资(LnMW)标准提升的劳动力就业效应大小排序可以看出，最低工资(LnMW)水平每提高1%，将带动东部地区城镇劳动力就业增加0.307%，西部地区城镇劳动力就业增加0.183%，中部地区城镇劳动力就业增加0.106%。综合来看，最低工资(LnMW)提升对增加城镇劳动力就业依旧缺乏弹性。

就技术进步(LnA)而言，中部地区技术进步(LnA)的分位数估计值显著为正，东部地区略差一些，而西部地区不显著。结合固定效应模型的估计结果来看，中部地区技术进步(LnA)每提升1%，将促进其城镇劳动力就业增加0.08%。东、中部地区的技术进步在经济转型和结构调整中，实施了有利于发挥劳动力比较优势的技术进步和产业升级战略，促进其原有产业结构转型，进而带动城镇劳动力就业。而地区间技术进步(LnA)指标估计参数出现较大差别可能的原因是：在计算技术进步时，采用的是全国各地区一致的生产函数，并没有体现出地区间的差异性，这在一定程度上也造成了表3中对地区间技术进步(LnA)的参数估计值出现较大波动，因此技术进步(LnA)指标所显示的较大差异性和较差显著性是可以理解和接受的。

而从其他控制变量来看，各指标与表2中的整体回归结果具有较高的一致性，说明估计结果较为稳健，因此上述所得结论是较为可靠的。

表3 分区域回归结果

(续上表)

模型变量固定效应估计分位数q=0.1q=0.25q=0.5q=0.75q=0.9中部地区LnAit 0.077***0.109**0.094**0.071** 0.072***0.104*LnMWit0.106***0.095**0.103***0.104***0.102**0.097*Openit-0.008*-0.003***-0.004**-0.003***-0.005**0.012*Urbanit0.043***0.041***0.038***0.039**0.044***0.049***Odrit-0.011**-0.005***-0.006**-0.005***-0.013-0.015**常数项4.381***4.192***4.190***4.177***4.272***4.201***R20.7980.9480.9210.9060.9030.914西部地区LnAit0.361 0.032 0.195 0.319***0.495 0.406***LnMWit0.183**0.1790.1760.180***0.1850.184***Openit-0.004***-0.001***-0.005***-0.007***-0.004***-0.002***Urbanit0.014**0.024*0.012***0.014***0.013**0.014***Odrit-0.011***-0.007*-0.007***-0.006**-0.014-0.017***常数项4.935***6.065***6.012***5.790***5.784***5.905***R20.7760.9520.9210.9010.8870.892

(四)分部门回归分析

2004-2011年，在城镇就业人员中，国有单位与私营企业就业人员占其就业人员总数的比重一直维持在38%左右*城镇就业人员中个体经济就业人员占比从2004年的9.5%增加到2011年的14.6%，可见这3种单位类型的就业人员占据了城镇就业人员总数的50%以上。个体经济与私营经济具有相似的发展特点，因此本文着重分析国有单位和私营企业，而对个体经济不再赘述。，其中，国有单位的就业人数占城镇就业人员总量从2004年的25.3%下降到2011年的18.7%，城镇就业人员中私营企业就业人员占比从2004年的11.3%增加到2011年的19.3%。中国强劲的经济增长一直伴随着城市就业的快速增长(蔡昉，2007)[22]，经济成分的多元化和就业结构的巨大变化，使中国城镇中单位外的从业人员数在增长，即中小企业、民营经济以及非正规部门就业在增长，减少的只是城镇的正规就业(蔡昉和王美艳，2004[23]；蔡昉等，2004[24])。为考察最低工资标准提升等因素对城镇国有单位和私营企业劳动力就业的影响，首先有必要就两部门的劳动力就业数量(绝对数)及变化趋势做一下分析(见图2)。2004年以来，国有单位核密度的波峰略微呈现出右偏且上升的态势(幅度不大)，但就波及范围来看变化不大，分散程度也基本保持一致，说明国有企业吸纳的劳动力就业数量在整体上变化不大。并且国有单位劳动力就业数量分布主体为“单峰”分布，这也说明了地区间国有单位的劳动力就业数量没有出现明显的差异，就业数量处于相对稳定的态势。而从2004年以来，私营企业核密度的波峰高度呈现出逐步右偏且下降的迹象，分布形状呈现“扁平化”趋势，波及范围逐渐扩大，在整体上说明私营企业对劳动力就业数量的吸纳能力不断增长，并且地区间私营企业的劳动力就业数量也呈现出分化，地区间私营企业劳动力数量差距也日益扩大*从长远看，随着市场经济体制的完善，科学技术的进步，资本有机构成的逐步提高，企业必然要不断进行产品、技术和组织结构调整，劳动力的相应调整与流动也会经常发生，这是经济发展的必然趋势。。

图2 2004-2011年城镇国有单位和私营企业劳动力就业数量的核密度估计

模型变量固定效应估计分位数q=0.1q=0.25q=0.5q=0.75q=0.9国有单位LnAit0.107** 0.120***0.099 0.051**0.070 0.081***LnMWit-0.0010.0060.003-0.0020.0040.021***Openit-0.00010.0002*-0.0001-0.0004**-0.0003-0.001***Urbanit0.0020.003***0.0020.0010.0010.004***Odrit-0.006**-0.001*-0.002-0.005***-0.011-0.015***常数项5.307***4.973***5.025***5.080***5.144***5.294***R20.6860.9730.9570.9430.9320.923私营企业LnAit0.155* 0.106 0.108 0.427***0.438 0.539***LnMWit0.404***0.516***0.523***0.421***0.395*0.294***Openit-0.004**-0.002**-0.002-0.003***-0.003-0.002***Urbanit0.023***0.016***0.015**0.021***0.0180.023***Odrit-0.003-0.008-0.010-0.015***-0.003-0.002常数项0.937***-0.285**-0.2930.026***0.4571.143***R20.6930.8470.8360.8360.8470.868

20世纪90年代以来所有制结构的私有化大大刺激了城镇居民非正规就业的增长(胡凤霞和姚先国，2011)[25]。2005年1%人口抽样调查数据表明，非正规就业已占中国城镇就业的58.85%(薛进军和高文书，2012)[26]。而中国健康与营养调查数据(CHNS)显示，从1997年至2006年，非正规就业人员占全部就业人员的比重从26.83%逐渐上升到42.46%(常进雄和王丹枫，2010)[27]。因此以私营(或个体)为主的非正规部门就业为城镇劳动力就业做出了重要贡献(蔡昉，2005)[28]。接下来将着重对影响城镇就业人员中私营企业就业人员数量以及国有企业就业的相关因素进行分析。从表4可以看出，私营企业主要变量(LnA、LnMW)的符号(或显著性水平)与表2中的结果基本保持一致，并且相应的变量系数也没有发生较大的变化，从而说明相关的计量结果是较为稳健的。从其他变量来看，城镇化(Urban)、老年抚养比(Odr)和对外开放度(Open)系数的显著性均较表2有所差异。而总体来看，国有企业的相关计量结果显著性较差，其原因是国有企业的劳动力就业人数相对稳定，使得各指标之间的相关关系无法充分表现。

(五)分性别回归分析

根据2001-2012年《中国劳动统计年鉴》的相关数据，观察城镇单位男性、女性就业人员占比的演变轨迹，从图3中可以看出：山东、浙江和湖北等省市的男性、女性就业人员占比呈现出“喇叭形”趋势，即男性占城镇单位就业人员的比重不断提高，而女性占城镇单位就业人员的比重不断下降。而男性、女性城镇单位(正规部门)就业占比的变化趋势，势必与非正规部门就业占比呈现出相反的趋势。谭琳和李军锋(2003)[29]证实中国的非正规就业存在明显的性别特征，女性比男性更多地参与非正规就业，也更容易成为非正规就业者。刘玉成和童光荣(2012)[30]采用“城镇单位中女性就业人数的占比”这一指标，得出了最低工资标准提升对城镇女性带来了就业挤出效应的论断。从图3可以看出，城镇单位女性就业人员占比是趋于下降的，这与近年来最低工资标准的上涨显然是负相关关系。但由此得出“上调最低工资标准对城镇女性就业具有挤出效应”这一结论还有待商榷。为便于与表2进行对比，接下来我们将考察最低工资标准提升等因素对男性、女性就业是否存在差异性影响。

图3 2000-2011年各地区城镇单位女性、男性就业人员比例变动趋势

从估计结果来看，城镇单位男性、女性就业有许多一致性的特征，但也存在着极为明显的差异。整体而言，最低工资标准提升等因素对城镇单位男性和女性就业的影响是一致的，并且与全国的整体水平相一致。而从性别间的差异性来看，技术进步因素对城镇单位女性就业较男性就业具有更好的显著性，且系数更大；最低工资标准提升因素对城镇单位男性就业较女性就业具有更好的显著性，且系数更大。但综合来看，城镇单位男性的回归结果展示出更好的显著性，其原因是城镇男性劳动力在就业市场上占据更高的份额，因而其受宏观经济指标的影响更大，进而表现出更高的相关性。

表5 城镇单位女性、男性回归结果

(六)稳健性检验

由于本文是运用宏观数据考察微观劳动力市场上的就业变化，为了更好地克服内生性对于估计结果偏误的影响和考察本文的结论是否稳健，我们从以下几个方面进行稳健性分析：

首先在方法稳健性检验方面，采用GMM方法建立动态模型是基于以下两个考虑：第一，中国劳动力就业在经济变革的环境中有极大的惯性，劳动力就业的滞后项会影响到当期劳动力就业的变化，运用GMM方法便于捕捉因变量的滞后项效应；第二，某些解释变量(如最低工资标准、技术进步水平等因素)也受到城镇化发展的影响，这样就带来解释变量的部分内生性，而这些内生性问题可能使估计的结果发生偏差，进而造成统计推断失误。为克服可能的遗漏变量以及变量内生性对模型结果的影响，有必要对相关因素加以控制。表6结果显示，基于城镇劳动力就业滞后一期(L.LnLit)的系数均显著为正，并通过1%(5%)的显著性检验，这表明劳动力就业存在强惯性。由于本文的样本量相对较少，动态面板GMM估计量较容易产生偏倚，而将模型的GMM估计量与OLS估计量、固定效应模型(FEM)估计量进行对比，比较因变量滞后项的GMM估计量是否介于滞后项的其他两个估计量之间是判断发生较大程度偏倚的一种方法(Bond，2002)[31]。在此以全国总体样本为例，对动态面板模型进行OLS和固定效应模型估计，得到滞后项(L.LnLit)的OLS估计值为1.153，固定效应模型的估计值为0.960*受篇幅的限制，含有滞后项(L.LnLit)的OLS估计值、固定效应模型(FEM)估计值在此未加以展示。而之所以仅以全国样本为例来比较城镇劳动力就业滞后一期(L.LnLit)的系数，其原因是考虑到样本数据的时期数和截面数，全国数据相对而言代表性更强，相应的结果也更为平稳。。而表6中滞后项(L.LnLit)的GMM估计值为1.017，该数值确实位于其他两个估计值之间，表明本文的估计结果是稳健的。

其次在变量稳健性检验方面。一般而言对外开放度高的地区相应的城镇化水平也较高，考虑到地区间对外开放度(Open)与城镇化率(Urban)可能存在一个交叉的影响，因此我们引入市场化指数(Market)。这一指标是由政府与市场的关系、产品(要素)市场的发育等方面内容组成的观测体系(樊纲等，2011)[32]。市场化指数(Market)能够对对外开放度(Open)与城镇化率(Urban)进行较好的替代*由于各地区市场化指数公布数据相对滞后，在此我们采用2002-2009年的数据加以代替。，同时用人口老龄化*其计算公式为“老年人口(65岁及以上)占总人口数的比重”。代替之前的老年抚养比(Odr)指标。从表6模型的回归结果来看，各因素对劳动力就业的影响与基准整体回归的结果在方向上基本一致。然后剔除技术进步因素(LnAit)。虽然我们对技术进步的数值进行了测算，但是由于样本的时间较短，同时使用的α、β和δ的相关数值也不十分精确(熨平了地区间的差异性)，考虑到技术进步对城镇劳动力就业的影响显著性不高，剔除掉这一变量后观测模型5和6的回归结果，发现各个变量仍具有较好的显著性和稳定性。综合来看动态面板估计下的变量显著性与前文中的静态面板估计结果差别不大，控制变量的系数符号也具有较高的一致性，且显著性变化不大，仅是相关变量的系数数值出现了较大差异。其原因是GMM估计方法也有其局限性——适合具有较短时期(T)和较宽截面(N)的面板数据。但综合来看，相关估计结果较为稳健。

表6 基于全国数据的稳健性检验

注：粗体表示采用指标“人口老龄化(Old)”的回归结果。

通过上述两方面的稳健性检验，可以判定文中结论是较为可靠的。而通过与前文的比较可以看出：理论模型分析与实证结果间存在着些许出入，其中最为明显的差异表现在城镇劳动力就业与最低工资标准方面。Neumark和Wascher(2006)[33]认为可能是由于跨越不同阶层人群、受不同经济环境和背景的制约，使得最低工资的就业效应有所不同，以至于一般经济理论往往无法给出一个明确的预测。为进一步分析变量间的关系，我们引入了最低工资标准的二次项，以观测最低工资标准提升与城镇劳动力就业是否存在“∩”型或“∪”型关系，从图4的拟合结果来看，最低工资标准提升与城镇劳动力就业存在“∪”型关系，即现阶段最低工资标准的提升有助于促进城镇劳动力就业，或者是最低工资标准的提升有助于吸纳非城镇劳动力进入城镇就业。很多研究和实践表明“最低工资与失业之间存在正相关关系”这一观点在中国是荒谬的。因为最低工资制度更多的是一种保障制度，而非经济杠杆，有利于提高就业质量，但基本不会导致就业数量减少(张丽宾、杨涛和常凯，2006)[34]。

图4 2004-2011年各地区最低工资标准对劳动力就业的库兹涅茨曲线检验

注：图中其余三条直线的回归分析(趋势预测)类型是线性、指数和对数形式，由于较为密集且趋势基本一致，因此未标记其拟合公式。

为什么现阶段最低工资标准的提升与城镇劳动力就业呈现正相关关系？接下来我们对最低工资标准(最高档)占在岗职工平均工资比重这一指标进行考察。从图5可以看出，中国各地区最低工资标准(最高档)占在岗职工平均工资比重在经历了一个大幅度下降之后，近年来才有所缓解，部分地区呈现出“L”型或“V”型的变化趋势。总体来看最低工资占在岗职工平均工资的比重仅为30%左右，远未达到《促进就业规划(2011-2015年)》预期的水平。因此笔者猜想：现阶段相对较低的最低工资标准仍不具备对劳动力就业的挤出效应，城镇化的发展以及在岗职工平均工资的较快上涨有利于吸引劳动力就业，吸纳农村劳动力进入到城镇就业。这两种因素的相互作用，使得目前的最低工资标准提升与城镇劳动力就业呈显著正相关关系。相信今后随着最低工资标准的提升，在其达到某一门槛值后，最低工资标准的就业挤出效应也将逐步体现，因此有必要对最低工资的就业效应进行持续观测和评估。

图5 1994-2012年最低工资标准(最高档)占在岗职工平均工资比重(单位：%)

资源来源：1994-2003年数据根据王梅(2010)[35]一文中相关数据整理而成。重庆市1994年和1995年的数据缺失。

五 结论与对策含义

本文采用中国2004-2011年30个省(市、自治区)的数据较为全面地探讨了最低工资标准提升等因素对城镇劳动力就业的影响。实证结果表明，最低工资标准的提升与城镇劳动力就业更多地表现为显著正相关关系。从城镇登记失业率的变动来看，2004年以来最低工资标准的历次调整，可以说在提高低收入者工资水平的同时，未对就业造成明显的负面影响*《涨薪呼声高，劳动力价格上涨会影响就业吗》，源自：人民网《人民日报》。2010年8月9日，http://finance.people.com.cn/GB/12378438.html。长期以来，中国最低工资标准一直偏低，且监管力度较弱，比如以东南沿海经济发达的广州市为例，2009年广州的最低工资为860元/月，这在一定程度上表明中国的最低工资标准并没有起到应有的社会保障作用。因此有必要就中国最低工资标准的成效做进一步讨论。众所周知，若政府制定的最低工资标准较市场提供的最低工资还要低，那么这一法定最低工资制度使得政府未对市场形成有效干预，而仅仅具有经济层面的象征性意义。目前中国每个城市出台的最低工资标准，几乎都大大低于当地低收入者的工资收入。这一典型的“中国式”最低工资制度是由何种原因造成，需要结合中国二元经济结构以及城乡劳动力就业结构进行分析。由于中国最低工资制度的完善是伴随着中国城镇化的快速发展，而城镇化发展的最显著特征是农村相对剩余劳动力向非农产业和城镇的大规模转移。从这一视角来看，最低工资标准提升与城镇劳动力就业之间的统计关系，实质上不是二者之间的相互因果效应，而是中国城镇化发展的副作用。由于选择的样本期(2004-2011年)正好处于中国经济增长的一个上升时期*期间尽管经历了金融危机，但中国政府采取了积极应对措施，使得劳动力就业压力在经济不景气的时期也得以较好的缓解。，这使得我们的结论具有一定的局限性*本文可以进一步对行业门类进行划分，对建筑业、制造业等门类进行研究，相信会得到更具普遍意义的结论。从文献资料整理来看，相关学者对相关行业的研究也基本都证实了目前中国最低工资标准提升的就业挤出效应是不显著的。。但从最低工资标准提升的视角研究城镇劳动力就业问题，有助于我们深化对此问题的认识，提出相应的对策和建议*2012年11月12日，人社部副部长杨志明表示将采取更加有力的措施解决就业问题：要推动经济增长和扩大就业互促共进，鼓励发展劳动密集型产业，大力发展中小企业。多年的实践证明，中小企业是解决中国就业的主渠道。http://www.chinadaily. com.cn/chinesevideo/2012-11/13/content_15928127.htm。

首先，本文实证结果表明最低工资标准提升与城镇劳动力就业存在显著的正相关关系，但这一结论的背后仍有许多政策层面的因素发挥作用，这是我们不能忽视的。比如近年来，国家在促进劳动力就业方面所作出的努力，通过制定《就业促进法》与《劳动合同法》借助法律法规加大对劳动者就业的保障，同时通过税收减免、优惠等措施鼓励企业积极生产，扩大用工，这些政策措施均促使在城镇化进程中，最低工资的提升与劳动力就业呈现显著正相关关系。

其次，中国的具体国情、特定的发展阶段以及相关政策措施的激励，尤其是伴随着中国城镇化的大力发展，传统的城乡二元经济结构正在向现代经济结构转换，使得现阶段各因素对劳动力就业的影响有其自身的特点，从而造成不同地区、不同企业类型以及不同性别可能存在着有差异的劳动力就业效应，因此有必要理顺各因素对就业的传导机制，实现社会发展与促进就业的良性互动。

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[引用方式]刘苓玲,黄钢.最低工资标准的就业效应研究——基于30个省际面板数据的实证分析[J].产经评论,2015,6(1):143-160.

A Study on the Employment Effects of Minimum Wage Standards in China——Empirical Research Based on Panel Data from 30 Cities

LIU Ling-ling HUANG Gang

Through constructing a labor employment function, containing of minimum wage and other factors, analysis of improving the minimum wage the impact on urban labor employment from the theoretical perspective. Simultaneously introduction technological progress, urbanization, the elderly dependency ratio and other indicators, Based on 2004-2011 panel data, using panel quantile regression model methods to empirical analysis. Compared comprehensively, At this stage minimum wage increase and urban labor employment has the remarkable positive correlation. The impact of technological progress and employment, we can’t get the conclusion in a word. From other study parameters, urbanization will help improve the urban labor employment, elderly dependency ratio and open-up are negatively related with urban labor employment. The policy implication is that，Fully take into account relevant factors on the impact of labor employment，clarify the different regions, different type of business, as well as gender differences that may exist between labor employment effects，Advocated the adoption of employment policies and labor market institutions to further improve, realizing full employment of labor.

minimum wages； labor force； quantile regression； panel data

2014-09-28

西南政法大学研究生科研创新计划项目“中国劳动力就业质量支撑体系研究”(项目编号：2012XZYJS114，主持人：张璐)。

刘苓玲，西南政法大学经济学院教授，研究方向：劳动经济学与社会保障；黄钢，西南政法大学经济学院硕士研究生，研究方向：劳动经济学与社会保障。

F244

A

1674-8298(2015)01-0143 -18

[责任编辑：陈 林]

10.14007/j.cnki.cjpl.2015.01.013