最低工資制度對非正規就業的影響研究
——來自中國省級動態面板數據的證據

張 劍，王玉峰，周子琪

(1.四川農業大學經濟學院，四川 成都 611830；2.復旦大學管理學院，上海 200433)

最低工資制度是政府維護勞動者權益的重要手段，也是國家立法機關通過法律條款規定的對一般勞動義務的必須報酬。19世紀末，為解決工業大發展時期頻繁發生的勞資糾紛，新西蘭率先實行最低工資制度。此后，最低工資相繼被英法美等國家納入法規。1984年，我國簽署《制定最低工資辦法公約》。2004年，勞動和社會保障部通過《最低工資規定》。至此，我國全部的省、自治區和直轄市都建立了最低工資體系，并統一采用月最低工資標準。2008年開始施行的《勞動合同法》對最低工資的執行進行了法律層面的保障。然而，自最低工資制度實施以來，其合理性一直面臨著極大的爭議，尤其對就業效應的分歧最為顯著。一直到20世紀80年代，國際上的經驗研究都傾向認為最低工資減少就業。隨著90年代企業微觀數據及一系列虛擬變量被引入研究中，人們開始對最低工資創造還是侵蝕就業產生分歧并發生爭論[1]。

在經濟增速放緩、結構調整深化和勞動力成本高位運行的情況下，較高失業水平的存在毫無疑問掣肘我國經濟發展，提高就業已成為政府重要的施政目標。由于我國特殊的現實背景，戶籍制度和惠農政策等政治性因素從各個角度影響農民工就業，討論其受最低工資的影響效應的復雜性可能要遠勝于國外已有研究。一方面，我國并沒有和西方國家一樣發達的工會組織，也沒有形成集體協商制度，對勞動者沒有足夠的保護力量[2]。隨著經濟快速發展，社會分配不公問題逐漸顯露，需最低工資進行扼斷。另一方面，我國三十多年以來的經濟高速發展大都依賴人口紅利。林毅夫(1999)指出低價巨量的勞動力供給是我國的比較優勢所在。在理想的完全競爭的市場經濟條件下，最低工資的存在或許只會導致失業率增加，并削弱我國既存的人口紅利[3]。

從一般的角度來理解我國勞動力市場的周期性波動和長期變化趨勢，從特殊的方面揭示最低工資對就業水平的沖擊力度和方向，不僅可為政府制定最低工資水平提供合理的依據，也能幫助政府探尋適應我國現階段發展的勞動保護政策。

一、相關文獻綜述

自20世紀40年代起，最低工資的就業效應問題就成為最低工資制度研究的主流。然而，從文獻角度看，迄今為止，各學者在最低工資的就業效應這一議題上所持觀點莫衷一是。

第一類觀點大多從競爭性勞動市場出發，認為最低工資對就業具有“負效應”。1912年，Schumpeter率先提出“企業家的創新性”，根據“創造性破壞”理論，即企業依靠創新來創造并破壞經濟發展約束，建立新的生產體系，基于此邏輯框架，企業面臨最低工資的約束將通過加強技術創新來替代高成本勞動力，從而引發失業。Stigler(1946)通過“失業效應模型”分析，指出最低工資本質上是政府對勞動力市場的一種強行干預，不利于當前同質性市場的發展和競爭[4]。經典的“兩部門模型”也認為雖然未覆蓋部門就業或許隨著最低工資的提高而上升，但這并不足以補償覆蓋部門的就業損失[5]。Bell(1997)通過實證研究發現，對哥倫比亞制造業部門而言，最低工資標準對就業產生顯著的消極影響，且對低技能的員工而言，該消極影響更大[6]。Neumark and Wastcher(2006)總結后發現約85%的經驗研究支持最低工資上漲帶來就業減少的結論[7]。

第二類觀點的持有者認為最低工資不會抑制就業，甚至對就業具有積極的“正效應”。Card and Krueger(1994)通過比較賓夕法尼亞州和新澤西州的快餐店，利用準實驗研究后發現，伴隨著新澤西州快餐店最低工資的提高，其就業率上升0.61%，這一發現使學者們開始重新審視勞動市場中買方壟斷市場的存在[8]。進一步地，Krueger利用事后分析法對波多黎各的紡織業、制造業、皮革業和服裝業的最低工資就業影響進行研究，發現最低工資的確對就業產生正面影響。Burdett and Mortensen(1998)通過構建“搜尋和匹配模型”，放松勞動力市場中企業完全壟斷地位的假設，指出搜尋摩擦產生類似于買方替代的效應并提高就業水平，但該模型對現實中許多工人只得到最低工資的現象不具有說服力[9]。Flinn(2006)通過在搜尋模型中引入勞動者和企業的談判機制來彌補這一漏洞，發現最低工資可作為一種政策性談判工具提升社會整體福利[10]。

我國雖為國際勞工組織的創始成員國兼常任理事國，但最低工資制度起步較晚，關于勞動就業的數據沒有西方國家那樣詳細，因此對最低工資的就業效應尚付闕如。張五常認為最低工資是一種無效的措施，只會導致大部分低收入群體失業。羅小蘭(2007)提出最低工資對就業的影響效果呈U型，在拐點前有正效應，之后則相反[11]。韓兆洲和安寧寧(2007)認為基于我國偏低的最低工資標準，適當提高最低工資標準可增加勞動供給，推動勞動供求平衡[12]。傅端香(2009)指出最低工資的就業效應在不同類型企業存在不同結果[13]。蔡昉(2010)提出我國正面臨“劉易斯拐點”，在勞動力相對短缺的關鍵時期應合理提高最低工資標準，以達到加快居民收入的效果[14]。馬雙(2012,2014)通過實證分析，得到最低工資的上漲使制造業平均工資增長，但雇傭人數減少[15][16]。張璐和徐雷(2014)分別考慮最低工資制度對我國不同地區的影響，認為促進作用和抑制作用均存在[17]。總之，不論理論還是實證研究，對最低工資的就業效應一直無法蓋棺定論。

結合中國市場結構來看，以我國為背景分析最低工資的就業效應可能難度更大。首先，中國勞動市場具有極大的異質性，領取最低工資的工人大都是低端制造業或服務業的體力勞動者[18]，最低工資使企業對低技能勞動者的雇傭變得不經濟，該效應在市場化程度高的行業尤其明顯。根據波紋效應(Neumark,2000)，企業傾向于減少對這部分勞動者的雇傭，轉而增加對少部分高技能員工的雇傭，故最低工資削減低技能就業的同時又帶來潛在的就業機會，進而造成實證結果模糊[19]。其次，我國最低工資制度影響范圍廣泛，但執行力度較弱。隨著戶籍制度改革和城鄉一體化進程的加快，農民工勞動市場以空前的規模和速度持續發展，給勞動法規的監管和實施帶來嚴峻挑戰。最后，我國目前的最低工資標準偏低，其帶來的影響程度可能并不大。發達國家往往將最低工資與平均工資之比控制在40%～60%，而我國的最低工資標準甚至連平均工資的20%都達不到。

區別于現有文獻，本文的可能拓展之處在于：第一，創新性地選取直轄市重慶為研究對象，借鑒Abadieand Gardeazabal(2003,2009)提出的合成控制法，構建“反事實”路徑，通過對多個控制對象加權的方式合成“反事實”的重慶，驗證最低工資的就業創造效應，并有效克服以往實證過程中雙重差分方法和傾向匹配得分法可能出現的樣本選擇偏誤和政策內生性問題[20][21]；第二，分行業進行識別，豐富最低工資制度的評估視角，為政府合理制定最低工資標準提供全面的政策思路。

二、理論分析

隨著我國勞動力市場化程度的提高，勞動市場供求關系發生變化，普通技能勞動者的工資水平得到大幅度提高。然而，縱觀我國勞動力市場近年來呈現的“強資本、弱勞工”格局，低技術勞動者依然處于弱勢地位，大量存在以損害勞動者利益換取雇主收益的不良現象，均可從買方壟斷勢力的角度得到解釋。

圖1 勞動力買方壟斷市場

在買方壟斷市場下，企業因其議價優勢，面對右上方傾斜的勞動力供給曲線(如圖1所示)。其中，橫軸表示勞動力數量，縱軸表示工資。勞動市場供給曲線為ss，企業的勞動需求曲線dd由邊際勞動力創造的產品價值決定，雇傭勞動力的邊際成本曲線為vv。假設企業按照利潤最大化原則(邊際成本等于邊際收益)確定雇傭勞動量，即曲線dd和曲線vv的交點B對應的L1。此時，企業支付的工資為W1，而勞動者為企業帶來的價值為W2，易知W1>W2。若企業提高工資，可獲得的新勞動力供給為其帶來的邊際產品價值高于其支付的工資，企業就愿意雇用更多的勞動力，直至工資提高至均衡工資W*，這便是最低工資上升促進就業的關鍵。若勞動者議價能力較低，其工資W2被企業壓制在均衡工資W*的下方，此時最低工資線設在W2與均衡工資W*之間，就產生擴大就業的效果；若最低工資繼續上升并高于W*、低于W1，提高最低工資既增加潛在就業，也產生失業；當最低工資線高于W1時，提高最低工資不僅產生失業，還削減已有的就業。

三、研究模型和變量選擇

(一)研究對象

早期的研究大多選擇失業率作為因變量來衡量最低工資的影響，但這種指標存在一系列問題。首先，失業概念本身難以定義，統計者往往將“是否積極尋找工作機會”作為區分待就業者與非勞動力的標準，這存在極大的主觀性。其次，統計的失業者人數容易產生誤差。故本文傾向于選取就業人數作為被解釋變量，其概念明確、界定清晰，能很好地衡量最低工資對就業的影響。根據我國《勞動統計年鑒》中各指標的定義，本文成功剝離出城鎮單位就業人員中“其他就業人員”這一統計指標——勞動統計制度中規定不作為職工統計，但實際參加各單位生產或工作并取得勞動報酬的人員，其口徑基本與次級勞動力市場的低收入就業人員一致。綜上，本文選擇其他就業人員作為被解釋變量。

(二)模型設定、變量選取和數據說明

為嚴謹地探究我國最低工資標準與就業的定量關系，我們借鑒現有的研究成果并構建如下的計量模型：

γit=αit+α0γi，t-1+α1MWit+α2GDPit+α3CPIit+α4lFAit+α5lHit+α6LAWit+

α7LAGRIit+εit

(1)

其中，γit為被解釋變量，即城鎮單位中其他人員就業數量，本文使用其對數形式，使數據更具平穩性；i(i=1,2,…,I)代表橫截面單位，為剔除西藏后的全國各個省市；t(t=1,2,…,T)代表時間序列單位；πi為地區固定效應；εit為隨機噪音項。

1.最低工資(MW)。依據《最低工資規定》，勞動者在法定工作時間或依法簽訂的勞動合同約定的工作時間內提供正常勞動的前提下，用人單位依法應支付的最低勞動報酬，此即為最低工資。在經驗分析中，不少文獻使用的是絕對最低工資水平，但本文選取最低工資與平均工資的比率作為核心解釋變量，這一相對指標具有三個好處：一是絕對最低工資水平一般都存在線性趨勢，而相對最低工資水平即使存在時間趨勢，也沒有絕對水平那么明顯；二是最低工資與平均工資的比率體現最低工資的相對高低，勞動力市場中決定雇主雇傭行為的往往是低工資工人與高工資工人的相對成本-收益，相對指標使回歸系數更具說服力；三是相對指標避免使用物價水平等宏觀控制變量，使模型更加簡潔。各城市最低工資標準來源于手工整理的最低工資標準數據庫，樣本中剔除西藏地區。

2.GDP增長指數(GDP)。它反映各省的發展狀況和經濟周期，本文使用GDP增長指數，以避免價格因素的干擾。

3.居民消費價格指數(CPI)。物價指數影響企業生產中使用的原材料成本，也影響勞動者獲得的實際工資，從而影響勞動力的需求與供給水平。

4.第三產業占比(H)：它反映因產業結構調整帶來的就業變化。由“產業就業互動理論”可知，產業結構和就業結構合理演進的實質是資源優化配置，經濟增長過程中供需結構不斷發生新變化，對就業結構的調整和演變起著主導作用，并引起潛在的就業轉移。

5.固定資產投資(FA)：政府通常以增加固定資產投資的手段來解決就業問題。在中性技術進步的條件下,這些投資創造的就業機會與其數額成正比，該變化在很大程度上反映就業的總體趨勢。

6.地區法律指數(LAW)。因我國不同地區的執法情況存在差異，從地區差異視角研究執法情況對最低工資就業效應的影響十分必要[22][23]，本文使用樊綱(2003)編制的地區法律指數來反映執法情況[24]。

除最低工資外，本文的其他數據來源于CSMAR數據庫、國家統計局、人力資源和社會保障部門網站及各地區統計年鑒。表1匯報了回歸中變量的統計信息。

表1 主要變量的描述性統計

四、實證研究結果及分析

(一)最低工資與非正規就業水平的總體分析

本文首先選擇傳統的計量模型對面板數據進行檢驗。由于Hausman檢驗的p值遠小于5%，雙向固定效應的F檢驗顯示所用年度虛擬變量聯合顯著，表明模型中應包括時間效應。同時，Wald異方差檢驗統計量顯示模型不存在顯著的序列相關問題、但存在組間異方差，因此選擇FGLS模型進行分析。但這一模型并沒有解決計量模型的內生性問題，且假定非正規就業水平的變化不存在滯后效應，結果存在一定的偏誤。因此，本文選擇廣義矩估計(GMM)進行檢驗，把滯后的非正規就業作為解釋變量引入動態估計，鑒于我國最低工資普遍隔年調整，在引入滯后被解釋變量時僅引入一期滯后值，為避免工具變量過多，限定模型最多使用被解釋變量的兩階滯后，通過加入被解釋變量滯后項，可被認為是考慮就業對其影響因素變化反應遲緩或遺漏變量的問題。

動態面板數據模型估計一致性的重要前提是允許一階序列相關，而差分擾動項不存在二階序列相關。本文運用Abond檢驗序列相關性，原假設是差分擾動項不存在序列相關性，不論一階統計量AR(1)如何，只要相應的AR(2)統計量足夠小、對應的p值較大，若P值大于10%，則通過Abond檢驗。表2的結果顯示，差分動態面板數據模型的檢驗二階統計量的p值為0.1752，系統動態面板數據模型的檢驗二階統計量的p值為0.1318，說明兩種估計均表明隨機擾動項的差分不存在二階自相關，可使用差分GMM和系統GMM進行估計。同時，本文使用Sargan統計量檢驗工具變量的整體有效性。Sargan檢驗的零假設為：工具變量與誤差項無相關性，如果該統計量較小、對應的p值較大，則不能拒絕零假設，說明工具變量是合適的。若p值大于10%，則通過Sargan檢驗。表2的結果顯示，差分動態面板數據模型和系統動態面板數據模型的Sargan統計量的p值均為1.000，說明工具變量整體有效。

GMM模型除差分GMM外還有系統GMM，差分GMM無法估計不隨時間變化的變量的系數，其前定變量也存在非“嚴格外生”的漏洞。尤其關鍵的是，若序列{yit}為隨機游走，則yi，t-1為白噪聲，使工具變量失誤。而Blundell and Bond創建的系統GMM相比之下能克服這些局限，提高估計效率。表2的結果顯示，無論系數的大小還是其顯著性，系統GMM估計的結果與差分GMM估計的結果基本一致，最低工資變量的系數均顯著為正，故本文著重分析差分GMM的估計結果。最低工資的提高對非正規就業的影響系數為正且在5%的水平上顯著，與非動態估計的結果一樣，但其系數降低了40%左右，說明最低工資的提高將拉動非正規就業的增長，這與之前的預期相符。值得注意的是，滯后被解釋變量的系數顯著為正，表明非正規就業存在較強的正向滯后效應，即上一年的良好就業形勢往往延續至第二年。由此可知，如何保持就業水平的持續增加是我國面臨的重要課題。

表2 總體實證結果

注：*、** 和*** 分別表示系數在10%、5%和1%的水平上顯著，括號內數值為標準差。下同。

(二)不同勞動要素密集度下最低工資提高與就業的研究

最低工資標準對不同類型行業的影響存在一定的異質性[25][26]。最低工資提高用工成本，但是否損害就業還要取決于勞動市場結構：在競爭性市場損害就業，而在壟斷性市場則不一定損害就業。同時，勞動密集型行業的勞動投入占總投入比重較大，隨著最低工資標準政策的實施，行業生產成本、雇傭結構可能發生更大程度的變化。建筑業和制造業均屬勞動密集型行業，工資水平與職工平均工資水平的比值較低，因其“低門檻”特征而成為承載農民工就業的“大戶”，更易受到最低工資的沖擊，故選擇建筑業和制造業進行單獨考察。值得注意的是，由于各行業中非正規就業人數的數據未納入統計，這里我們使用一般就業人數作為核心解釋變量。

由表3可知，最低工資的提高對勞動要素密集度高的行業就業水平具有正向作用且在10%的水平上顯著，對其他行業雖有正向影響、但并不顯著。表3的回歸結果給了我們一個警示，我國的最低工資標準若采取簡單、統一的地區性模式，忽略行業間勞動供給、需求曲線和勞動生產率的固有差異，將使制定的最低工資偏離行業性質，進一步造成對就業的損害。

表3 最低工資就業效應的分行業回歸結果

(三)合成控制法

政策評價文獻中新出現的合成控制法通過構造“反事實”對比組來研究政策效應，并已得到諸多國內學者的認可和采用[27][28]。

1.實證思路。作為直轄市之一，重慶市在國內主要城市中的經濟體量靠前，且人口密度大、就業結構演進迅速、輻射能力強，對最低工資的就業效應有其獨特的借鑒參考價值。在2008年實行最低工資后，重慶市于2011年才首次調整最低工資，而其余省份均在2009和2010年完成調整，因此我們有足夠的條件和樣本組來構建“重慶市2010年調整最低工資”這個反事實。

假設前提1：可觀測J+1個地區的經濟增長情況，其中第1個地區受到最低工資提高的影響，其余J個地區作為控制組。

(2)

其中，δt是影響所有城市的就業水平因素的時間固定效應；θt是一個對應的(1×r)維未知參數向量；Zi是一個可觀測的(r+1)維協變量，表示不受最低工資影響的控制變量；λt是無法觀測的公共因子向量；μi是(F×1)維不可觀測的城市固定效應；εit是無法觀測的城市短期沖擊且均值為0。本文選擇每一個目標城市過去五年的農業產值、居民消費價格指數、GDP增長指數、第三產業占比、固定資產投資和地區法律指數作為預測控制變量。

假設第一個城市為控制組，若能求出一個(J×1)維的權重向量W=(w2,w3,…,wJ+1)，且滿足對任意的j、wj>0，均有∑wj=1，則可根據此權重得到合成控制的結果變量：

(3)

(4)

(5)

2.實證分析。本文使用Abadie等(2015)開發的synth程序包進行估計。表4展示構成合成重慶市的權重組合，有5個城市對重慶市產生影響，其權重之和為1。

表4 就業合成值的城市權重

圖2 重慶市合成就業水平與真實就業水平

圖2描繪合成后的重慶市和真實的重慶市在非正規就業水平方面的情況。垂直虛線所在位置代表該城市調整最低工資的起始年份。虛線左側的真實重慶市與合成控制重慶市的非正規就業水平非常接近，說明合成城市較好地擬合最低工資標準提高之前的城市經濟發展路徑。但在虛線的右側，二者逐漸偏離且真實的非正規就業值明顯高于合成的非正規就業值，二者的差值正是最低工資實施的政策效果，進一步證明最低工資是二者非正規就業水平差距擴大的重要因素。

3.安慰劑實驗。由于該方法是利用宏觀數據估計政策效應，故無法確定構造的合成控制組是否能較好地擬合處理組的潛在變化路徑，估計參數存在一定的不確定性。為檢驗實證結果的穩健性，本文進行安慰劑實驗。具體思路如下：對控制組的某一地區，假設該地區在2011年提高最低工資，采用合成控制法構造其合成樣本，再估計該地區與合成樣本之間的就業水平差異。若與處理組的結果類似，則表明合成控制法提供的證據不具有說服力。

圖3 吉林省安慰劑實驗

安慰劑對象通常選擇構成合成處理組權重最大的地區，權重越大意味著相似度越高。本文選擇吉林省作為安慰劑合成對象，即所有省份中吉林省與重慶市最為相似。圖3顯示，在重慶市提高最低工資前后，吉林省的實際非正規就業水平始終沿著合成非正規就業水平的走勢變化，即使有波動，也是圍繞合成樣本的非正規就業水平上下波動，波動幅度與圖3相比都較小，說明合成控制法擬合其非正規就業水平走勢的效果非常好，并在重慶市提高最低工資時其非正規就業水平沒有發生突變，這在一定程度上證明重慶市非正規就業水平的提高來自其最低工資的提高，而并非由偶然因素導致。通過上述的有效性檢驗，對大多數地區來說，最低工資的提高對非正規就業水平具有顯著的正向影響。

五、結論與政策建議

隨著《最低工資規定》《勞動合同法》等法律法規的頒布，勞動管制的步伐不斷加快，日益強化的勞動保護會不會損害就業是社會普遍關注的問題。本文通過構建由全國30個省市構成的面板數據，分別通過基礎模型、動態模型和合成控制等檢驗我國最低工資對就業的影響。研究結果發現，我國最低工資整體上具有就業創造效應。進一步分析不同行業，發現農民工就業的確從最低工資中獲益，尤其在建筑業和制造業更加明顯。同時，創新性地使用新近發展的合成控制法來研究最低工資提高對重慶市產生的就業效果。通過建立合成控制對象，模擬重慶市“反事實”下的非正規就業水平走勢，以對比最低工資對非正規就業水平的真實效應，顯示最低工資的提高有效促進非正規就業水平，且隨時間呈逐漸加強的趨勢。

結合上述結論，本文認為在制定最低工資標準時需注意以下幾點：(1)最低工資制度完善過程中應首先提高其立法層次，保障各地區對最低工資的執行力度；(2)認識最低工資應全面、充分，肯定最低工資的就業創造效應，僅從企業成本增加等角度就斷定最低工資具有就業侵蝕效應過于局部和靜止，需結合動態情景加以分析；(3)設定最低工資標準應講究因地制宜，最低工資標準的制定雖是保障低收入群體的重要政策工具之一，但各地區在制定相關標準時應充分考慮自身實際與區域差異，從整體利益出發，兼顧不同地區的區域差異；(4)調整最低工資應結合工種及行業的特點，可嘗試制定行業性的最低工資標準，以彌補現行的地區模式下最低工資存在的不足。