城市中農村遷移家庭的勞動供給行為分析

張世偉 賈 朋 周 闖

(吉林大學數量經濟研究中心，吉林長春130012)

城市中農村遷移家庭的勞動供給行為分析

張世偉 賈 朋 周 闖

(吉林大學數量經濟研究中心，吉林長春130012)

城市中農村遷移家庭的勞動供給行為一直是發展經濟學研究的主題之一。本文建立了中國城市中農村遷移家庭的勞動參與模型和工作時間模型，用于分析城市中農村遷移家庭的勞動供給行為。研究結果表明:農村遷移勞動力勞動參與率高，工作時間長，主要在非正規部門就業;農村遷移家庭中女性和男性的教育收益率分別為3．71%和4．97%，且隨著受教育年限的提高，男性工作時間將明顯增加;身體健康不僅有助于女性勞動參與率的提高，而且有助于女性和男性工作時間的增加;隨著年齡的增長，個體傾向于減少工作時間;但隨著經驗的增長，個體傾向于增加工作時間;女性工作時間的工資彈性和收入彈性分別為－0．261 3和－0．073 3，而男性工作時間的工資彈性為－0．344 3，說明女性和男性的工作時間曲線均向右下傾斜;女性勞動參與的工資彈性為0．539 5，遠高于工作時間的工資彈性。因此，政府通過發展農村教育和醫療服務，適當提高城市最低工資標準，將能夠有效地促進農村遷移家庭就業水平和收入水平的提高。

農村遷移家庭;勞動供給;勞動力市場;工資

20世紀80年代以來，隨著中國城市經濟體制改革的不斷深化，大量農業生產剩余的勞動力向城市遷移。到2006年為止，中國有1．2億“離土離鄉”外出進城打工的農民工［1］。在農村勞動力向城市流動的大潮中，以夫妻二人共同外出打工的家庭遷移已經成為農民工流動的重要模式［2］。農村遷移家庭通常采取在城市定居的方式，他們沒有城市戶口，不在城市各種社會保障體系的覆蓋范圍之內，主要在非正規部門就業。隨著中國工業化和城市化進程的不斷加快，在城市定居的農村遷移家庭不斷增加，農村遷移家庭的經濟活動及其影響日益受到經濟學界的關注。

本文關注于農村遷移家庭在城市勞動力市場中的勞動供給行為，勞動供給是勞動力市場中任何群體賴以生存的基本條件。按照Heckman［3］的觀點，勞動供給的變化可以分為勞動參與(廣度)和工作時間(深度)的變化，因而勞動供給行為可以分為勞動參與行為和工作時間選擇行為。城市勞動力市場中農村遷移家庭的市場工資水平受到哪些因素的影響，市場工資對他們的勞動參與和工作時間選擇的影響程度如何，除市場工資外還有哪些因素會影響他們的勞動參與和工作時間選擇?對這些問題的解答將有助于對農村遷移家庭生活狀況的了解和就業政策的設計。

早在20世紀80年代，西方經濟學者就開始對居民勞動供給行為展開廣泛的經驗研究。1999年，Blundell和MaCurdy［4］通過對大量經驗研究結果分析后指出，勞動參與工資彈性遠大于工作時間工資彈性，女性勞動參與工資彈性遠大于男性勞動參與工資彈性，這已成為許多國家勞動力市場中的典型化事實。本世紀初，隨著中國勞動力市場微觀數據的日益豐富，中國學者陸續開展了一些關于中國居民勞動供給行為的經驗研究。目前，相關研究主要集中于城鎮居民的勞動供給行為分析方面，大多數研究得出的結論與國外研究基本一致［5－16］。2005 年，郭繼強［17］分析了城市農民工工作時間選擇行為，指出農民工勞動供給曲線向右下傾斜，但城市中農村遷移家庭勞動供給行為卻尚未受到學術界的關注。

由于市場工資是勞動參與和工作時間選擇的主要決定因素，因而本文首先分析農村遷移家庭中男性和女性市場工資的決定因素，特別是人力資本在決定農村遷移家庭城市工資水平過程中發揮的作用。其次，分析農村遷移家庭中男性和女性勞動參與和工作時間選擇的影響因素，特別是工資和收入對勞動參與和工作時間選擇的影響，估算勞動參與和工作時間的工資彈性和收入彈性。本文第一部分對數據進行統計描述，第二部分論述回歸模型的設定，第三部分對回歸結果進行分析，最后給出研究結論。

1 數據描述

本文所使用的數據是中國社會科學院經濟研究所2002年“中國城鄉居民收入分配”課題組農村進入城市暫住戶調查數據(CHIP)，數據包括東部、中部和西部地區的12個省和直轄市中2 000個農村進入城市暫住戶信息，每戶包含家庭成員特征和家庭消費支出等方面的信息。在調查的2 000戶家庭中，1 522戶是夫妻雙方同時從農村遷入城市的家庭，本文的分析關注于這部分家庭中男性和女性的勞動供給行為。調查數據中個體的全部工作時間分為在城鎮工作或就業時間、在家鄉從事非農經營活動時間、在家鄉從事農業勞動時間、在城鎮尋找工作時間和因病休假時間。在數據處理過程中刪除了夫妻中任何一方各項工作時間總和不等于全部工作時間、城鎮工作時間大于零而收入等于零或者城鎮工作時間等于零而城鎮工作收入大于零的家庭，刪除了夫妻雙方任一方所需信息缺失家庭，最后得到1 292個家庭樣本。根據Eissa［18］的觀點，本文將勞動參與界定為2002年在城鎮有過工作經歷，在男性樣本中1 285個個體參與勞動供給，勞動參與率為99．45%;在女性樣本中1 034個個體參與勞動供給，勞動參與率為80．03%，說明農村遷移家庭勞動參與率明顯高于城鎮家庭勞動參與率，主要源于城鎮就業是農村家庭遷移的主要目的。

勞動供給理論認為工資和非勞動收入是勞動參與和工作時間的主要決定因素，因而本文首先給出工資和非勞動收入對工作時間和勞動參與影響的統計描述。盡管現實經濟中個體的工作時間通常受到其所屬行業、單位類型和雇主偏好等需求因素的限制，但Killingsworth［19］認為個體可以通過選擇職業和雇主間接地決定工作時間。通過表1給出的農村遷移家庭中男性和女性職業性質的分布情況可以發現，男性中私營或個體經營所占比例為68．41%，臨時工或短期合同工所占比例為23．11%，女性則分別為71．95%和21．37%，男性和女性的職業性質均以私營或個體經營和臨時工或短期合同工為主，說明農村遷移家庭中個體主要在非正規部門中就業。由于非正規就業是目前農村遷移家庭中個體的主要就業形式，因而相對于城市正式職工而言，具有較大的自由來選擇工作時間，如從事個體經營的個體可以根據盈利情況調整經營時間等，因而可以認為遷移家庭中男性和女性可以連續地做出工作時間的選擇決策。

表1 男性和女性職業類型的頻數分布Tab．1 Frequency distribution of occupation types of male and female workers

表2給出了參與樣本中男性和女性工作時間、小時工資、非勞動收入的均值(和標準差)(非勞動收入由家庭城鎮年總收入減去個體城鎮年勞動收入得到;家庭城鎮年總收入為家庭成員在城鎮中個人打工收入、家庭經營收入、財產收入、禮金收入和其他收入之和，個體城鎮年勞動收入為個體打工收入和經營收入之和)、工作時間與小時工資和工作時間與非勞動收入的相關系數，可以發現無論是男性還是女性，年均工作時間均接近3 500個小時，遠大于城市職工的年均工作時間，說明農村遷移勞動力工作強度非常大;參與樣本中工作時間和小時工資在統計上均呈顯著的負相關性，相關系數分別為－0．509 2和－0．434 8，工作時間和非勞動收入均呈不顯著的負相關性。然而，上述關系僅僅是描述性的，由于個體間存在差異，在實際分析中應該通過回歸模型對其他影響工作時間的因素加以控制，并考慮小時工資和非勞動收入的內生性問題。

表2 工作時間與小時工資和家庭其他人收入的相關性Tab．2 Correlation between working hours，hourly wage and income of other family members

城市中農村遷移家庭的工資收入和勞動供給與個體屬性密切相關。表3給出樣本個體屬性的描述性統計量，可以發現個體平均年齡35歲左右，說明遷移勞動力多數為青壯年;平均受教育年限僅為7．74年左右，說明遷移勞動力受教育水平較低，大多數未達到初中畢業;遷移勞動力絕大多數身體健康;工作經驗和職業培訓時間均較少，分別僅為7．30年和0．7個月;遷移家庭平均人口數為3.97人，說明絕大多數家庭有兩個孩子，且一半以上的孩子寄養在農村老家;遷移家庭的平均年收入為18 582元，外出前他們外出前年收入的3 379元，說明城鄉收入差距很大，是農村勞動力遷移的最主要動力。當然，平均年最低生活費用10 000元以上說明城市生活成本較高。

2 回歸模型設定

勞動供給行為的分析需要對兩個方程加以估計:勞動參與方程和工作時間方程。根據Heckman兩階段估計方法，勞動供給分析以簡化式勞動參與方程為出發點，通過簡化式勞動參與方程的估計結果來校正工資方程和工作時間方程中的樣本選擇偏差。假設個體的簡化式勞動參與方程可以表示為:

其中，pi*表示不可觀測的決定個體i是否參與勞動的變量，pi表示個體是否參與勞動(1為參與，0為未參與)，yi表示個體i非勞動收入，zi表示可觀測的個體屬性，由于未參與個體的市場工資不可觀測，簡化式勞動參與方程中不包含市場工資變量，α表示系數，在假定ui～N(0，1)的情況下，個體i勞動參與的概率可以表示為:

表3 個體屬性的描述性統計Tab．3 Descriptive statistics of individual characteristics

其中，Φ(·)表示服從標準正態分布的分布函數。基于Probit模型可以獲得系數α的估計值。根據簡化式勞動參與方程的估計結果可以計算校正工資方程和工作時間方程估計的逆米爾斯比:

其中，?(·)表示服從標準正態分布的概率密度函數。修正樣本選擇偏差的工資方程可以表示為:

其中，wi表示參與個體i小時工資，xwi表示影響個體i市場工資的個體屬性，β表示系數。在工資方程解釋變量中包含了逆米爾斯比之后，可以假定隨機擾動項εwi～(0，σ2

w)。使用工資方程可以對個體市場工資進行預測，并將所有個體預測的市場工資作為解釋變量引入勞動參與方程(結構式)中(Blundell和 Smith［20］認為對所有個體均采用預測的市場工資估計結構式勞動參與方程可以得到一致的估計量):

其中，w^i表示個體i預測的小時工資，γ表示系數。使用逆米爾斯比對工作時間方程進行校正，校正后的工作時間方程可以表示為:

其中，hi表示個體i工作時間，xhi表示影響個體i工作時間的個體屬性，θ表示系數，在解釋變量中包含了逆米爾斯比之后，可以假定隨機擾動項εhi～N(0，σ2h)。

在估計出勞動參與方程和工作時間方程后，可以估算勞動參與彈性和工作時間彈性。勞動參與的工資彈性和收入彈性的估計值分別可以表示為:

其中，epw表示勞動參與的工資彈性，epy表示勞動參與的收入彈性，pfl表示勞動參與率，珋y表示非勞動收入的均值。工作時間的工資彈性和收入彈性的估計值分別可以表示為:

其中，ehw表示工作時間工資彈性，ehy表示工作時間收入彈性，珔h表示參與樣本工作時間均值。

從樣本的統計中發現男性參與樣本占總樣本的比例高達99．45%，基本均參與城鎮勞動市場，因而只需對男性工作時間方程加以估計，同時在對男性工資方程和工作時間方程的估計中不必考慮樣本選擇偏差問題。但女性參與城鎮勞動力市場的比例為80．03%，需要對女性勞動參與方程和工作時間方程加以估計，并且在工資方程和工作時間方程的估計中需要考慮樣本選擇偏差問題。

按照Mincer方程的基本設定，在工資方程的解釋變量中選取了反映人力資本水平的受教育年限、工作經驗、工作經驗平方和職業培訓時間，其中受教育年限反映了個體的人力資本積累情況，工作經驗和職業培訓反映了個體人力資本的積累情況(工作經驗是指個體在城鎮就業時間，職業培訓指個體在城鎮接受培訓時間，盡管在農村的工作經驗和培訓時間可能會對個體工資水平產生影響，但在調查的數據集中卻無從獲得相關的信息，因而在分析中并沒有考慮這方面的影響)。考慮到不同地區經濟發展水平可能會對遷移個體在城鎮的工資水平產生影響，在工資方程的解釋變量中還包含了農村遷移家庭遷入地所在省份的代理變量。依據勞動經濟學理論，在簡化式勞動參與方程中除選取非勞動收入外，還選取了年齡、受教育年限、健康、戶主、非勞動收入、城鎮生活人口數、城鎮生活家庭月最低生活費用、農村老家人口數和農村遷移家庭遷入地所在省份代理變量作為解釋變量。年齡反映了勞動參與的生命周期模式;受教育年限和健康反映了人力資本投資水平和健康資本對勞動參與的影響;戶主、城鎮生活人口數、城鎮生活月最低生活費用和農村老家人口數則反映了城鎮以及農村老家家庭情況對勞動參與的影響，省份代理變量反映了不同地區經濟環境差異對勞動參與的影響。

在工作時間方程估計中，解釋變量除選取了小時工資和非勞動收入外，還包含了年齡、受教育年限、健康、工作經驗、戶主、城鎮生活人口數、城鎮生活月最低生活費用和農村老家人口數。年齡反映了工作時間的生命周期形式;受教育年限、健康和工作經驗反映了人力資本水平對工作時間的影響;戶主身份、城鎮生活人口數、城鎮生活月最低生活費用和農村老家人口數反映了家庭情況對工作時間的影響。

工作時間方程的估計中需要解決小時工資和非勞動收入的內生性問題［21］。解決解釋變量內生性問題的基本方法是2SLS估計法，因而需要對小時工資和非勞動收入選取恰當的工具變量。選取工具變量的基本要求是工具變量與內生的解釋變量相關而與被解釋變量不相關。按照傳統工作時間方程估計中工具變量的選取方法，本文首先選擇年齡平方、受教育年限平方和工作經驗平方作為小時工資可能的工具變量;其次，考慮到需求因素和人力資本積累水平會對個體的市場工資產生影響，選取了遷移家庭所在城市的勞動參與率和職業培訓時間作為小時工資可能的工具變量;最后，在調查中要求每個個體對外出打工之前所能夠賺取的年收入進行了估計，這個收入可能直接與城鎮工作的小時工資相關而與城鎮工作時間并不相關，因而，將其作為小時工資的另一個可能的工具變量。非勞動收入可能的工具變量選取了配偶打工前能夠賺取的年收入、配偶的年齡、教育、工作經驗、職業培訓時間和相應各變量的平方項。由于這些工具變量均可能與個體的工作時間相關，因而可能并不是恰當的工具變量。工具變量內生性問題可以通過過度識別約束檢驗來判斷。過度識別約束檢驗是檢驗工具變量內生性的必要條件，如果過度識別約束檢驗被拒絕，那么所選取工具變量是內生的，是不恰當的。實際中通過過度識別約束檢驗，不斷選取各種工具變量組合來確定合理的工具變量。需要說明的是，由于女性和男性的工作時間選擇行為并不相同，因而某一在女性工作時間方程估計中被選做合理工具變量的變量可能作為男性工作時間方程估計過程中的工具變量就是不恰當的，即女性工作時間方程估計中的工具變量和男性工作時間方程估計中的工具變量可能是不相同的。

3 回歸結果分析

表4給出了女性工資方程、女性勞動參與方程和男性工資方程的估計結果。從女性簡化式勞動參與方程的估計結果中可以發現，年齡對勞動參與沒有顯著影響，主要源于農村遷移家庭以青壯年為主(表3數據描述顯示遷移家庭中女性的平均年齡為34．22歲，且標準差僅為7．10歲)，勞動參與并沒有呈現出生命周期模式;受教育年限系數顯著為正，說明人力資本對女性勞動參與具有明顯的促進作用，受教育年限每增加1年，女性勞動參與率大約增加0．008 6;與身體不健康的女性相比，健康女性勞動參與率大約會增加0．341 4;與非戶主的女性相比，女性戶主勞動參與率大約會增加0．145 6，意味著戶主在家庭生活中承擔較大的責任;非勞動收入對女性勞動參與沒有影響，說明女性的勞動參與并不具有收入效應;城鎮生活人口數降低了女性勞動參與，城鎮生活人口數每增加一人，女性勞動參與率大約降低0．023 6，說明遷移家庭中女性仍然承擔了城鎮生活中的主要家務活動;城鎮生活家庭月生活最低費用并沒有對女性勞動參與產生影響，一個可能的解釋是女性可以增加家務活動時間從而替代通過市場購買獲得的商品和服務;農村老家人口數則增加了女性勞動參與率，農村老家人口數增加一人，女性勞動參與率大約增加0．025 3，說明農村人口生活負擔將會促進遷移女性積極地參與城鎮勞動力市場以獲得更多的收入。

由女性簡化式勞動參與方程的估計結果可以計算逆米爾斯比進而修正工資方程的估計(在計算逆米爾斯比、預測未參與個體市場工資、估算教育收益率、勞動參與彈性和工作時間彈性時，需去除回歸方程中不顯著變量。限于篇幅，文中未列出去除不顯著變量的各方程估計結果，有興趣讀者可以向作者索取)。從女性工資方程估計結果可以發現，逆米爾斯比的系數在10%的水平下顯著，說明對工資方程進行樣本選擇偏差的修正是必要的。受教育年限、工作經驗、工作經驗平方以及職業培訓時間均顯著，工資水平隨受教育年限和職業培訓時間的增加而增加;而隨著經驗的增加，女性工資水平呈現出先上升后下降的倒U趨勢。上述結果說明農村遷移家庭女性的人力資本在決定其城市工作的工資水平時已經發揮了明顯作用，但3．71%的教育收益率要遠小于城鎮女性的教育收益率。

由于男性基本均參與勞動力市場活動，因而可以應用OLS方法對男性工資方程進行估計。估計結果表明，受教育年限對工資具有顯著的正向影響，隨著經驗的增加，男性工資水平同樣呈現出先上升后下降的倒U趨勢，而職業培訓時間對男性工資的影響并不顯著。上述結果同樣說明男性人力資本在決定其城市工作的工資水平時發揮了明顯的作用。盡管農村遷移家庭男性的教育收益率為4．97%，遠小于城鎮男性的教育收益率，但卻大于農村遷移家庭女性的教育收益率，這與城鎮女性的教育收益率大于城鎮男性的教育收益率的經驗事實存在差異。

根據女性工資方程可以預測樣本中所有女性的小時工資，將小時工資(對數)預測值作為解釋變量可以估計結構式勞動參與方程，進而估算勞動參與的工資彈性值。通過比較結構式勞動參與方程和簡化式勞動參與方程的估計結果可以發現，二者主要差異在于受教育年限和健康對勞動參與的影響。在結構式勞動參與方程中，教育對勞動參與的影響變成了負效應，健康對勞動參與概率的影響與簡化式相比明顯降低，主要源于結構式勞動參與方程中受教育年限和健康對勞動參與的部分影響是通過市場工資的形式加以體現。結構式勞動參與方程中小時工資對數對勞動參與具有顯著影響，邊際效應為0．424 5(去掉不顯著變量的影響之后，邊際效應約為0．431 8)。根據式(7)可以計算農村遷移家庭女性勞動參與工資彈性為0．539 5。非勞動收入對勞動參與影響不顯著，說明女性勞動參與不具有收入彈性。

表4 勞動參與方程和工資方程的估計結果Tab．4 estimation results of labor participation function and wage function

表5給出了農村遷移家庭女性和男性工作時間方程的2SLS估計結果。通過過度識別約束檢驗反復嘗試不同工具變量的組合，最終確定職業培訓時間、年齡平方、外出打工前收入和丈夫外出打工前收入作為女性2SLS估計過程中的工具變量。從女性工作時間方程的估計結果可以發現，逆米爾斯比系數并不顯著，說明女性工作時間方程估計中，樣本選擇偏差問題并不顯著;Hausman內生性檢驗被拒絕，說明小時工資和非勞動收入是內生的。小時工資對數的系數為－1 031．47，且在1%的水平下顯著，說明農村遷移家庭中女性勞動供給曲線向右下傾斜，即工資越低，工作時間越長。向右下傾斜的工作時間曲線已經有很多經驗證據，但多數只存在于低收入群體中。Dessing［22］認為在較低的工資水平上，個體必須盡可能多地增加工作時間從事勞動力市場活動從而保證能夠獲得維持基本生活需要的收入。表1的統計結果說明城市中農村遷移家庭的主要就業方式為收入較低的臨時工或個體經營，同時由于戶籍制度的限制，他們無法享受城鎮中各種社會保障制度帶來的社會福利，工資水平越低，維持基本生活的難度越大，因而需要工作更長的時間。非勞動收入的系數為－0．014 3，且在5%的水平下顯著，說明當非勞動收入增加，女性可以減少工作時間轉而從事家務活動。從其他影響工作時間的解釋變量的顯著性來看，年齡的系數為負并在10%的水平下顯著，說明女性的工作時間略微呈現出生命周期模式;表示人力資本的受教育年限對工作時間沒有影響，而工作經驗和健康均能增加女性的工作時間;表示家庭基本情況的戶主身份會增加女性的工作時間，城鎮生活人口數和農村老家人口數對工作時間均沒有影響，城鎮生活家庭月最低生活費用的增加會促使女性工作更多的時間從而獲得滿足家庭基本生活的費用。

通過過度識別約束檢驗不斷嘗試不同工具變量的組合，最終確定城市勞動參與率、職業培訓時間、年齡平方、外出打工前收入、妻子外出打工前收入、妻子職業培訓時間和妻子工作經驗作為男性2SLS估計過程中的工具變量。從男性工作時間方程的估計結果可以發現，Hausman內生性檢驗被拒絕，說明小時工資和非勞動收入是內生的。小時工資對數系數為－1 356．85，且在1%水平下顯著，說明遷移家庭中男性工作時間曲線依然向右下傾斜。非勞動收入對男性工作時間影響并不顯著，說明非勞動收入的變動并不會影響男性的工作時間。從工作時間方程中其他解釋變量的顯著性來看，年齡系數為負并在10%水平下顯著，說明男性的工作時間同樣略微呈現出生命周期模式;表示人力資本水平的受教育年限、工作經驗和健康變量對男性工作時間均具有正向影響，說明人力資本的投資和積累能夠使遷移個體獲得更長時間工作的機會從而能夠增加收入水平;表示家庭基本情況的戶主、城鎮生活人口數、農村老家人口數和城鎮生活家庭月最低生活費用的四個變量中，只有城鎮生活家庭月最低生活費用對男性工作時間具有正向影響，說明維持家庭最低生活水平費用的提高，會促使男性增加工作時間。根據式(8)可以計算農村遷移家庭中女性和男性工作時間的工資彈性分別為－0．261 3和－0．344 3，男性工作時間不具有收入彈性，而女性工作時間的收入彈性為－0．073 3，工作時間對于非勞動收入的反應要遠小于對小時工資的反應。

表5 工作時間方程的估計結果Tab．5 Estimation results of working hours function

4 結論

中國改革開放以來，大量農村剩余勞動力遷移到城市，在城市中生活和就業。依據中國微觀數據，本文應用微觀經濟計量方法分析了城市中農村遷移家庭的勞動供給行為。工資方程的估計結果表明:農村遷移家庭中女性和男性的教育收益率分別為3．71%和4．97%，明顯低于城市居民的教育回報率，這一方面可能源于城市勞動力市場存在戶籍歧視，另一方面可能源于農村教育質量較低。同時，男性工作時間方程的估計結果表明:隨著教育年限的增長，男性工作時間將明顯增加，主要源于教育有助于工資率的提升。由于農村遷移人口平均受教育程度較低且受教育質量較低，政府發展農村的教育，將能夠有效地促進農村遷移家庭收入的提升。

女性勞動參與方程、女性工作時間方程和男性工作時間方程的估計結果表明:身體健康不僅有助于女性的勞動參與，而且有助于女性和男性工作時間的增加。由于農村醫療衛生服務條件較差，政府發展農村的醫療衛生服務，將會提高農村居民的身體素質，有助于農村勞動力向城市遷移，進而有助于農村遷移家庭勞動供給和收入的增加。

工作時間方程的估計結果表明:隨著年齡的增長，個體傾向于減少工作時間;但隨著經驗的增長，個體傾向于增加工作時間。由于經驗的邊際貢獻大于年齡的邊際貢獻，說明向城市遷移時相對較年輕的個體在勞動供給方面占有優勢，政府應鼓勵年輕的農村剩余勞動力盡早向城市遷移，盡早地融入城市將有助于其工作經驗的積累，進而有助于其收入水平的提升。

工作時間方程的估計結果表明:女性工作時間的工資彈性和收入彈性分別約為 －0．261 3和 －0．073 3，而男性工作時間的工資彈性約為－0．344 3，雖然女性和男性工作時間的工資彈性均較小，但仍說明農村遷移家庭中女性和男性的工作時間曲線均向右下傾斜。向右下傾斜的工作時間曲線暗示著農村遷移家庭的收入水平較低，為維持家庭在城市的基本生活需要，農村遷移勞動力不得不工作較長的時間。長時間的工作使得遷移勞動力缺少機會進行人力資本投資，而較低的人力資本水平又進一步限制了他們收入水平的提升，導致許多農村遷移家庭陷入貧困陷阱。同時，女性勞動參與方程的估計結果表明:勞動參與的工資彈性為0．539 5，遠大于工作時間的工資彈性，說明市場工資水平的提升，能夠有效地促進女性的勞動參與和就業，進而促進女性勞動供給的增加。

中國作為一個發展中國家，促進農村剩余勞動力向城市合理有序的遷移，不僅有助于抑制城鄉居民收入差距的持續擴大，而且有助于促進經濟持續穩定的增長。因此，政府部門應該努力發展農村的教育和醫療衛生服務，適當提升城市最低工資標準，為進行個體經營的農村遷移勞動力提供優惠政策，消除針對農村勞動力的就業歧視和工資歧視，將城市社會保障體系逐漸覆蓋全部農村遷移人口，促進農村遷移人口人力資本水平、工資水平和就業水平的提升，促使農村遷移人口盡快擺脫貧困陷阱，達到農村遷移家庭和城市居民的和諧和融合，進而達到提高中國社會整體社會福利水平的政策目標。

(編輯:于 杰)

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An Analysis of Labor Supply Behaviors of Rural Migrant Households in China’s Cities

ZHANG Shi-weiJIA Peng ZHOU Chuang
(Center for Quantitative Economics of Jilin University，Changchun Jilin 130012，China)

The labor supply behavior of rural migrant households in cities is one of the main issues in development economics．In this paper，we construct a labor participation model and a working hours model of rural migrant households in China’s cities．These two models are used to analyze the labor participation behaviors of rural migrant households．The results show that labor participation rate and working hours of rural migrant workers is much higher and they mainly work in informal sectors;the rates of return to education for female and male workers in rural migrant households are 3．71%and 4．97%respectively and male workers tend to increase working hours significantly with the increase of education;a healthy body can not only increase labor participation rate of female labor force，but also increase working hours of both female and male workers;individuals tend to reduce working hours with the increase of ages but tend to increase working hours with the increase of experience;female working hours elasticities to wages and income are －0．261 3 and －0．073 3 respectively，while male working hours elasticity to wages is －0．344 3，indicating that both the male and female working hours curves slope downwards to the right;female labor participation elasticity to wages is 0．539 5，larger than the working hours elasticity to wages．As a result，by developing education and medical services in rural areas and increasing minimum wages in cities，the employment and income of rural migrant households in cities can be increased effectively．

rural migrant household;labor supply;labor market;wage

F241．2

A

1002－2104(2011)08－0035－08

10．3969/j．issn．1002－2104．2011．08．006

2011－04－18

張世偉，博士，教授，博導，主要研究方向為數量經濟學和人口與勞動經濟學。

教育部人文社會科學重點研究基地重大項目(編號:05JJD790079，08JJD790153);吉林大學杰出青年基金項目(編號:2009JQ005)。