最低工資標(biāo)準(zhǔn)與企業(yè)勞動生產(chǎn)率

鄒豐華，呂康銀

(1.東北師范大學(xué)，吉林 長春 130117; 2.吉林警察學(xué)院，吉林 長春 130117)

一、引 言

《最低工資規(guī)定》于2003年頒布，2004年開始實施。各個地區(qū)依據(jù)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r制定本地區(qū)的最低工資標(biāo)準(zhǔn)，并且逐年進(jìn)行調(diào)整。最低工資標(biāo)準(zhǔn)的制定是勞動力市場中設(shè)置價格下限的一種典型表現(xiàn)，價格下限的設(shè)定往往會造成供過于求，供過于求會造成市場效率的損失(消費(fèi)者和生產(chǎn)者均會受到損失)，從而引發(fā)一系列異化行為。從勞動力的需求方企業(yè)來看，如果其他條件不變，按照價格下限的規(guī)定為企業(yè)員工支付工資，無疑會增加企業(yè)的勞動力成本。最低工資規(guī)定原則上不能夠違背，因而企業(yè)往往會通過其他方式來彌補(bǔ)勞動力成本的上升，比如減少勞動力雇傭，但是這又往往會造成勞動力總產(chǎn)出減少，所以還需要提高勞動生產(chǎn)效率，比如提高勞動強(qiáng)度、增加生產(chǎn)任務(wù)指標(biāo)、提升勞動者的生產(chǎn)技能，以及為達(dá)此目的而組織員工培訓(xùn)等等。綜上，最低工資規(guī)定的出臺，對于企業(yè)的影響也許并不僅僅是提高了企業(yè)的勞動力成本，也有可能“迫使”企業(yè)提高其勞動生產(chǎn)效率，以彌補(bǔ)單位勞動成本的上漲。因此，本文冀望能夠運(yùn)用實證模型，基于企業(yè)數(shù)據(jù)，從經(jīng)驗角度估計出最低工資標(biāo)準(zhǔn)對企業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響，從而為理論研究和政策制定提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)支撐。

二、文獻(xiàn)綜述

本文主要研究最低工資標(biāo)準(zhǔn)對企業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響，因而需要對最低工資標(biāo)準(zhǔn)在企業(yè)的執(zhí)行情況進(jìn)行判斷。為此，文獻(xiàn)綜述的第一部分是關(guān)于最低工資標(biāo)準(zhǔn)在企業(yè)中的執(zhí)行力度及其影響因素的相關(guān)研究的總結(jié)和梳理。在研究最低工資標(biāo)準(zhǔn)對企業(yè)影響的相關(guān)文獻(xiàn)中，并沒有直接涉及到勞動生產(chǎn)率，與之相關(guān)的研究主要是對最低工資標(biāo)準(zhǔn)的就業(yè)效應(yīng)的分析和探討，也就是企業(yè)的勞動力雇傭和最低工資標(biāo)準(zhǔn)之間的關(guān)系，因此綜述的第二部分是關(guān)于最低工資標(biāo)準(zhǔn)的就業(yè)效應(yīng)的研究成果。

(一)最低工資標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行力度及其影響因素

謝勇(2010)[1]依據(jù)江蘇省的調(diào)研數(shù)據(jù)研究了最低工資標(biāo)準(zhǔn)在農(nóng)民工中的落實情況，發(fā)現(xiàn)僅有39.82%的農(nóng)民工工資高于當(dāng)?shù)氐淖畹凸べY標(biāo)準(zhǔn)，其落實程度受到文化程度、技能水平以及所處行業(yè)的影響，在外資、合資企業(yè)中的落實情況要顯著好于其他所有制企業(yè)。井潤田和丁立鶴(2013)[2]基于2000～2006年的工業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用Heckman兩階段模型對企業(yè)對最低工資標(biāo)準(zhǔn)的違抗情況進(jìn)行了研究，實證結(jié)果表明，較高社會地位或者經(jīng)營效率的企業(yè)往往更傾向于較低的制度違抗，同時組織場域中的模仿壓力會促使企業(yè)遵守制度安排。當(dāng)企業(yè)面臨合法性和經(jīng)濟(jì)性的矛盾時，更傾向于考慮經(jīng)濟(jì)因素。翁杰等(2014)[3]利用2011年浙江省杭州市最低工資標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整的機(jī)會，調(diào)查分析了最低工資標(biāo)準(zhǔn)在農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力中的執(zhí)行力度和影響因素，結(jié)果表明最低工資標(biāo)準(zhǔn)的提高使農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力的最低工資執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)顯著降低，企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、勞動者的人力資本水平以及企業(yè)的地理位置均是影響最低工資制度執(zhí)行力度的重要因素。賈朋和都陽(2015)[4]利用不同的數(shù)據(jù)來源，分析了我國最低工資標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行情況，研究結(jié)果表明，在2010年的調(diào)查樣本中，約有13%的勞動力尚未達(dá)到最低工資標(biāo)準(zhǔn)所規(guī)定的工資水平，女性和受教育程度低的勞動者是未達(dá)到最低工資標(biāo)準(zhǔn)的主要群體。另外，最低工資標(biāo)準(zhǔn)制度的執(zhí)行效果不僅與政府執(zhí)法監(jiān)管力度有關(guān)，還受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、所有制類型、勞動力市場供求和標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)定等因素的影響。葉林祥等(2015)[5]利用中國六省市2009年的企業(yè)和員工匹配數(shù)據(jù)對中國企業(yè)對最低工資標(biāo)準(zhǔn)制度的遵守情況進(jìn)行了研究，結(jié)果表明我國月最低工資標(biāo)準(zhǔn)得到了很好的遵守，低于標(biāo)準(zhǔn)的員工比例僅為2.1%～3.4%。但是員工其他方面的福利待遇政策往往沒有得到很好的遵守，例如企業(yè)普遍不遵守加班工資有關(guān)的規(guī)定；北京和江蘇的企業(yè)未遵守最低工資標(biāo)準(zhǔn)的計算口徑(沒有扣除個人繳納相關(guān)社保費(fèi)用)。最低工資標(biāo)準(zhǔn)會對員工基本工資和加班工資產(chǎn)生顯著影響，但是業(yè)績工資和津貼補(bǔ)助又在很大程度上抵消了這種影響。對于勞動密集型企業(yè)和港澳臺投資企業(yè)來說，最低工資標(biāo)準(zhǔn)對于基本工資、加班工資和小時工資均存在顯著影響。葉靜怡和楊洋(2015)[6]在官方全日制月最低工資標(biāo)準(zhǔn)外，構(gòu)建了包含勞動時長的全日制小時工資標(biāo)準(zhǔn)和引入加班費(fèi)的擴(kuò)展月最低工資標(biāo)準(zhǔn)，基于RUMIC(2008)數(shù)據(jù)分析了最低工資標(biāo)準(zhǔn)在農(nóng)民工群體中的執(zhí)行情況。研究表明，三種最低工資的違規(guī)率和違規(guī)深度與最低工資的設(shè)置水平顯著正相關(guān)，大多數(shù)城市的最低工資執(zhí)行差異主要來源于最低工資標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置水平的差異。

綜合已有研究成果可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)對于最低工資標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行情況主要受到三個方面因素的影響。首先是企業(yè)特征，企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模和企業(yè)所處行業(yè)和地區(qū)特征均會影響最低工資標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行；其次是勞動者特征，主要包括勞動者的文化程度、技能水平和性別特征；第三是政府部門的監(jiān)管力度。

(二)最低工資標(biāo)準(zhǔn)的就業(yè)效應(yīng)

丁守海(2009)[7]基于北京市農(nóng)民工的調(diào)查數(shù)據(jù)，利用Stiglitz-Salop離職模型發(fā)現(xiàn)，最低工資標(biāo)準(zhǔn)的提高對于離職率的影響會隨著監(jiān)管力度的不同而有所差異，如監(jiān)管力度較弱，離職率會隨著工資上漲而上升。賈朋和張世偉(2012)[8]應(yīng)用回歸調(diào)整的差中差方法對最低工資標(biāo)準(zhǔn)提升對青年、中年低技能勞動力的就業(yè)影響進(jìn)行了實證分析，結(jié)果表明，最低工資標(biāo)準(zhǔn)提升對低技能群體中的男性和青年女性影響不顯著，但是對低技能群體中的中年女性卻產(chǎn)生了顯著的消極影響。馬雙等(2012)[9]利用1998～2007年規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)報表數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)最低工資上漲將會顯著減少制造業(yè)企業(yè)的雇傭人數(shù)。劉玉成和童光榮(2012)[10]利用1996～2010年省際面板數(shù)據(jù)，對城鎮(zhèn)單位中最低工資標(biāo)準(zhǔn)對就業(yè)的影響在不同性別之間的差異進(jìn)行了研究，研究發(fā)現(xiàn)最低工資標(biāo)準(zhǔn)造成了部分女性失業(yè)，使部分女性從城鎮(zhèn)正規(guī)部門被擠出。這種擠出作用滯后期相比即期更大，滯后一年的擠出比例約為1.083%，即期比例約為0.512%。另外這種擠出效應(yīng)在不同地區(qū)存在差異(東部地區(qū)最大)，教育經(jīng)費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長情況也會影響不同性別的就業(yè)差異。戴小勇和成立為(2014)[11]采用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)對最低工資標(biāo)準(zhǔn)提升的結(jié)構(gòu)性就業(yè)效應(yīng)進(jìn)行了實證分析，實證結(jié)果表明總體上最低工資標(biāo)準(zhǔn)提升并沒有顯著降低我國工業(yè)企業(yè)的雇員數(shù)量，但是結(jié)構(gòu)性就業(yè)效應(yīng)比較明顯，顯著減少了平均工資水平較低的企業(yè)的雇員數(shù)量，勞動密集型和中低技術(shù)產(chǎn)業(yè)的就業(yè)受到最低工資標(biāo)準(zhǔn)的影響最顯著。楊翠迎和王國洪(2015)[12]運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法對2008～2012年我國最低工資和就業(yè)的相關(guān)性進(jìn)行了分析，結(jié)果表明兩者均存在顯著的空間自相關(guān)性，在地理上存在明顯的空間集聚特征。進(jìn)一步采用空間Durbin雙向效應(yīng)模型分析最低工資標(biāo)準(zhǔn)對我國就業(yè)的影響，研究表明，中部地區(qū)最低工資對就業(yè)的促進(jìn)作用最大，東部地區(qū)較小，西部地區(qū)為負(fù)。田貴賢(2015)[13]基于中國2003～2013年的省級面板數(shù)據(jù)，就最低工資標(biāo)準(zhǔn)對制造業(yè)就業(yè)的影響進(jìn)行了研究，研究結(jié)果表明最低工資在一定程度上能夠促進(jìn)就業(yè)，最低工資與平均工資的比重與制造業(yè)就業(yè)關(guān)系存在倒U型特征。張世偉和楊正雄(2016)[14]基于2007和2008年中國居民收入調(diào)查數(shù)據(jù)，對最低工資標(biāo)準(zhǔn)提升對低技能農(nóng)民工就業(yè)的影響進(jìn)行了分析，實證結(jié)果表明，最低工資標(biāo)準(zhǔn)的提升對女性農(nóng)民工產(chǎn)生了顯著的消極影響，但是促進(jìn)了男性農(nóng)民工月工資和小時工資的顯著增長，最低工資標(biāo)準(zhǔn)的提升延長了男性農(nóng)民工的工作時間。向攀等(2016)[15]將勞動部門劃分為正規(guī)部門和非正規(guī)部門，利用中國健康與營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)，研究了最低工資對正規(guī)部門和非正規(guī)部門就業(yè)的影響，研究發(fā)現(xiàn)最低工資的提高促使失業(yè)者向非正規(guī)部門就業(yè)，非正規(guī)部門勞動者向正規(guī)部門流動。葉林祥等(2016)[16]基于“長三角”25個城市的面板數(shù)據(jù)，研究了最低工資對城鎮(zhèn)私營和個體就業(yè)的影響，研究結(jié)果表明最低工資促進(jìn)了城鎮(zhèn)私營和個體的就業(yè)，且最低工資的影響存在異質(zhì)性，對不同地區(qū)、行業(yè)和企業(yè)的影響有所不同。鄭適等(2016)[17]基于1996～2012年省級面板數(shù)據(jù)對最低工資標(biāo)準(zhǔn)的就業(yè)效應(yīng)進(jìn)行了分析，實證結(jié)果表明就業(yè)效應(yīng)呈現(xiàn)非線性特征，直接效應(yīng)對農(nóng)民工就業(yè)的影響呈現(xiàn)倒“U”型；間接效應(yīng)的作用相反。區(qū)域間的空間溢出、要素市場的發(fā)育程度都是影響就業(yè)效應(yīng)的關(guān)鍵。

從已有的研究成果可以發(fā)現(xiàn)，最低工資標(biāo)準(zhǔn)的就業(yè)效應(yīng)往往受到企業(yè)特征、地區(qū)特征和勞動力特征的影響，對于勞動密集型企業(yè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低的地區(qū)以及低技能勞動者來說，最低工資標(biāo)準(zhǔn)往往會帶來消極的就業(yè)效應(yīng)。這說明在研究最低工資標(biāo)準(zhǔn)對于企業(yè)的影響時，應(yīng)該充分考慮企業(yè)特征、地區(qū)特征以及勞動力特征等因素。只有這樣，才能得到較為準(zhǔn)確的研究結(jié)論。

三、實證模型和變量選擇

(一)實證模型

本文采用雙重差分(DID)模型來檢驗最低工資標(biāo)準(zhǔn)對于企業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。模型如下：

Lapro=β0+β1Time+β2Treat+β3(Time×Treat)+β4X

(1)

其中：被解釋變量Lapro為勞動生產(chǎn)率。解釋變量Time為時間虛擬變量，表示最低工資標(biāo)準(zhǔn)實施前后，實施前為0，實施后為1。解釋變量Treat表示是否落實最低工資標(biāo)準(zhǔn)的虛擬變量，落實為1，未落實為0。Time×Treat表示解釋變量Time和Treat的乘積，系數(shù)β3表示最低工資標(biāo)準(zhǔn)對于企業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。控制變量X表示影響企業(yè)勞動生產(chǎn)率的其他因素，包括企業(yè)特征和所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

本文采用面板數(shù)據(jù)的LSDV方法進(jìn)行系數(shù)估計，所有個體維度上不隨時間變動或者時間維度上不隨個體變動的因素均通過設(shè)置虛擬變量加入到模型中，因此實際估計的模型為：

Laproit=α0+α1(Time×Treat)it+α2Xit+α3personi+α4shit+εit

(2)

其中personi為個體虛擬變量，shit為時間虛擬變量。

(二)變量選擇和度量

1.主要研究變量

本文的被解釋變量是企業(yè)勞動生產(chǎn)率。參考以往涉及勞動生產(chǎn)率的研究文獻(xiàn)，特別是實證文獻(xiàn)，以人均產(chǎn)出來定義企業(yè)的勞動生產(chǎn)率，采用人均工業(yè)增加值來度量。

根據(jù)研究內(nèi)容和實證模型，本文的解釋變量分別是時間虛擬變量Time和落實最低工資標(biāo)準(zhǔn)與否的虛擬變量Treat。對于最低工資標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行時間，雖然我國早在1949年全國政協(xié)通過的《共同綱領(lǐng)》里就明確規(guī)定人民政府“應(yīng)該按照各地企業(yè)情況規(guī)定最低工資”，1993年勞動部頒布的《企業(yè)最低工資規(guī)定》、1994年《中華人民共和國勞動法》中都明確規(guī)定國家實施最低工資保障制度，但是這一制度的真正實施則以2003年12月30日《最低工資規(guī)定》的頒布為標(biāo)志，規(guī)定中要求2004年3月1日正式實施最低工資規(guī)定，各地區(qū)需要根據(jù)自身的發(fā)展情況制定最低工資標(biāo)準(zhǔn)并且逐年進(jìn)行調(diào)整。另外結(jié)合本文的樣本區(qū)間：2002～2006年，選擇2004年作為時間虛擬變量計算的門限值，2004年之前Time等于0，之后 等于1。

對于虛擬變量Treat，需要對企業(yè)是否落實最低工資標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判斷，Treat等于1時，表示企業(yè)執(zhí)行了最低工資標(biāo)準(zhǔn)，也意味著企業(yè)實際受到了實行最低工資規(guī)定的影響。如上所述，相關(guān)研究表明，企業(yè)特征、地區(qū)特征以及勞動力特征均會對最低工資政策的落實產(chǎn)生顯著影響，即這些因素可以作為判斷企業(yè)是否受到最低工資規(guī)定影響的維度，然而當(dāng)前理論界尚未形成一個公認(rèn)的可以量化分析或者判斷的方法。Draca等(2005，2011)[18,19]以及Rebecca Riley等(2017)[20]提出了一種判斷方法。 Draca等(2011)[19]認(rèn)為：低收入員工更多地集中在低勞動成本的企業(yè)，可以根據(jù)企業(yè)的平均勞動力成本來判斷是否受到最低工資規(guī)定的影響。Rebecca Riley等(2017)[20]提出，在某一時點(diǎn)對所有企業(yè)的平均勞動力成本進(jìn)行排序，選擇平均勞動力成本較低的企業(yè)作為“treatment group”，即其受到了最低工資規(guī)定的影響。本文遵循上述研究方法，在對企業(yè)的Treat進(jìn)行度量時，選擇2004年這一時點(diǎn)，根據(jù)人均工資對所有企業(yè)進(jìn)行從低到高的排序，選擇10%、15%和20%位置的人均工資水平作為門限值，對2004年的企業(yè)進(jìn)行判斷，如果其人均工資水平小于臨界值，那么Treat等于1(所有年份均為1)，否則等于0(所有年份均為0)。

2.控制變量

控制變量選擇主要參考已有的研究文獻(xiàn)，根據(jù)都陽等(2009)[21]、王陽(2012)[22]、王芳等(2014)[23]等的研究，將控制變量分為企業(yè)特征和所在地區(qū)特征。企業(yè)特征的控制變量選擇企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡和國有資本比例，所在地區(qū)特征的控制變量選擇人均產(chǎn)出、第二產(chǎn)業(yè)增加值比重、第三產(chǎn)業(yè)增加值比重、人口、高校數(shù)量和高校招生規(guī)模。

表1匯總了本文所涉及的變量符號表示及其度量方法。

四、實證結(jié)果與分析

(一)數(shù)據(jù)來源

本文樣本來自《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》，樣本時間區(qū)間為2002～2006年。剔除相關(guān)變量缺失、數(shù)據(jù)明顯錯誤(比如員工數(shù)量為0，資產(chǎn)小于0)樣本，最終形成時間范圍為2002～2006年的平衡面板數(shù)據(jù)，共計77 705家企業(yè)，所屬行業(yè)均為制造業(yè)。

(二)描述性統(tǒng)計

表2 變量描述性統(tǒng)計

表2給出了本文相關(guān)變量的基本統(tǒng)計特征。變量名稱前的“l(fā)n”表示相應(yīng)變量的自然對數(shù)。從lnlaprodu即勞動生產(chǎn)率的統(tǒng)計特征來看，均值、中位數(shù)以及眾數(shù)均較為接近，標(biāo)準(zhǔn)差為1.193，說明樣本間的差異性并不十分明顯。解釋變量treat按照2004年樣本企業(yè)的人均工資從小到大排序后取十分位(6514)作為臨界值計算得到，如果企業(yè)的人均工資水平小于該臨界值，就認(rèn)為該企業(yè)受到了最低工資規(guī)定的影響，此時treat等于1，反之等于0。按照十分位作為臨界值，總共有7788家企業(yè)的treat值等于1。

(三)回歸結(jié)果

表3、表4和表5給出了不同門限值下的實證結(jié)果。表3中time×treat的系數(shù)估計為0.359，在1%水平下顯著，說明受到最低工資標(biāo)準(zhǔn)影響的企業(yè)其勞動生產(chǎn)率得到了較為顯著的提升，并且在門限值為8414和10 285時得到了相近的估計結(jié)果。最低工資規(guī)定的實施可能提高企業(yè)的勞動力成本，但是企業(yè)可以通過減少勞動力雇傭、加大有效勞動時間、增加生產(chǎn)任務(wù)指標(biāo)、提升生產(chǎn)技能以及加強(qiáng)人員培訓(xùn)等手段提高勞動力的生產(chǎn)效率，以彌補(bǔ)單位勞動力成本的增加。因本文僅僅著眼于對最低工資標(biāo)準(zhǔn)的勞動生產(chǎn)率提高效應(yīng)進(jìn)行實證檢驗，而非探究最低工資標(biāo)準(zhǔn)影響企業(yè)勞動生產(chǎn)率的機(jī)制，因此只從研究結(jié)果來看，最低工資規(guī)定的實施的確能夠“迫使”企業(yè)提高勞動生產(chǎn)效率。

表4和表5是實證結(jié)果的穩(wěn)健性檢驗。本文根據(jù)人均工資水平來判斷哪些企業(yè)受到了最低工資規(guī)定的影響。據(jù)Draca 等(2005，2011)[18,19]以及Rebecca Riley等(2017)[20]的研究，最有可能受到最低工資規(guī)定影響的是那些勞動力成本較低的企業(yè)。雖然無法基于本文的研究樣本對其進(jìn)行檢驗(需要企業(yè)員工個體工資數(shù)據(jù)，本文樣本并不具備)，但是根據(jù)穩(wěn)健性檢驗結(jié)果來看，這種判斷方式具有一定的合理性。

表3 最低工資標(biāo)準(zhǔn)與企業(yè)勞動生產(chǎn)率關(guān)系的實證結(jié)果(門限值為6514)

注：*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。

表4 最低工資標(biāo)準(zhǔn)與企業(yè)勞動生產(chǎn)率關(guān)系的實證結(jié)果(門限值為8414)

注：*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。

表5 最低工資標(biāo)準(zhǔn)與企業(yè)勞動生產(chǎn)率關(guān)系的實證結(jié)果(門限值為10 285)

注：*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。

控制變量的回歸結(jié)果在不同門限值時也較為一致，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)，企業(yè)的勞動生產(chǎn)率較高；高校數(shù)量多能夠就近為當(dāng)?shù)仄髽I(yè)輸送高素質(zhì)人才；勞動力素質(zhì)高，其勞動生產(chǎn)率也就相對較高，所以lnsch的系數(shù)顯著大于0。lnage和lnasset的系數(shù)均顯著為正，說明發(fā)展時間越久、資產(chǎn)規(guī)模越大的企業(yè)其勞動力的生產(chǎn)效率也就越高。本文用企業(yè)職工人數(shù)和資產(chǎn)共同度量企業(yè)規(guī)模，但是lnemploy和lnasset卻得出了相反的結(jié)果。企業(yè)職工人數(shù)不僅在一定程度上反映企業(yè)的規(guī)模，而且可能與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平(制造業(yè)比重也能在一定程度上反映該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平)、人口多少密切相關(guān)(高校招生規(guī)模在一定程度上可能與人口緊密相關(guān))，制造業(yè)企業(yè)往往集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高、人口眾多的地區(qū)，這里的勞動力成本較低，勞動力素質(zhì)水平不高，勞動生產(chǎn)率較低(lnpeo的系數(shù)顯著小于0)，如果企業(yè)職工人數(shù)更多和人口相關(guān)，那么其系數(shù)小于0是相對合理的。cap表示國有資本比例，從系數(shù)結(jié)果來看，國有資本比例越高的企業(yè)勞動生產(chǎn)率越低，這和本文選擇控制變量時所參考的文獻(xiàn)(王陽(2012)[22])結(jié)果一致。二次產(chǎn)業(yè)和三次產(chǎn)業(yè)增加值比重反映了當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，系數(shù)均顯著小于0，對于制造業(yè)比重較高的地區(qū)，能夠說明該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不高，勞動生產(chǎn)率相對較低。三次產(chǎn)業(yè)比重高的地區(qū)，制造業(yè)企業(yè)相對較少，發(fā)展程度顯然不如制造業(yè)企業(yè)較為集中地區(qū)的制造業(yè)，因此勞動生產(chǎn)率并不高。

五、結(jié) 論

本文基于我國2002～2006年制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，采用雙重差分模型對最低工資標(biāo)準(zhǔn)和企業(yè)勞動生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行了實證檢驗。由于雙重差分模型需要對實驗組(受到最低工資規(guī)定影響的企業(yè))進(jìn)行明確，本文根據(jù)企業(yè)的人均工資水平進(jìn)行判斷，人均工資水平較低的企業(yè)更有可能成為實驗組，或者說更有可能受到最低工資規(guī)定的影響。由于數(shù)據(jù)方面的限制，無法直接對該判斷依據(jù)進(jìn)行檢驗，但是從實證結(jié)果的穩(wěn)健性來看，具有一定的合理性。雙重差分模型的實證結(jié)果表明，最低工資標(biāo)準(zhǔn)顯著提高了企業(yè)的勞動生產(chǎn)效率，企業(yè)在面臨單位勞動力成本上升的同時，往往通過減少勞動力雇傭、加大有效勞動時間、增加生產(chǎn)任務(wù)、提升生產(chǎn)技能以及對勞動力進(jìn)行培訓(xùn)等方式提高單位勞動的生產(chǎn)率，進(jìn)而彌補(bǔ)成本的上升。