中國城市居民勞動供給行為特征

焦張義，鐘若愚，董繼紅

(深圳大學 中國經濟特區研究中心，廣東 深圳 518061)

一、引言

勞動供給行為是勞動經濟學的微觀基礎，對于經濟理論研究和經濟政策評估具有重要影響[1-2]。因此，居民勞動供給行為一直是經濟學界的重要研究對象。長期以來，我國學術界對勞動力的研究主要是宏觀視角和總量研究，如勞動力供給與經濟增長[3]、勞動力供給變動與產業結構轉型[4]、人口紅利轉變與勞動成本[5]、計劃生育政策的影響等[6]，更加關注勞動力數量變動對經濟發展的影響，從微觀視角對居民勞動供給行為的研究一直較少。這一方面是由于我國長期人口基數龐大，人口紅利明顯，經濟增長長期處在一個近似“勞動力無限供給”的狀態下運行[7]，以宏觀視角研究勞動力供給更加容易獲得廣泛認同。另一方面，關于居民勞動供給行為的微觀調查數據長期比較缺乏，也限制了相關研究的開展。事實上，近年來隨著微觀調查數據可得性增強，類似研究也開始涌現。比如，張世偉、周闖對中國城鎮居民不同收入群體的勞動參與行為進行了研究[8]。郭曉杰利用中國營養健康調查數據(CHNS)研究了影響中國女性勞動力供給決策的相關因素[9]。馬雙、李雪蓮、蔡棟梁運用中國家庭金融調查數據研究了最低工資對已婚女性勞動參與率的影響[10]，等等。但是不可否認，對勞動供給行為的微觀研究仍然亟待加強。特別是，目前我國勞動力市場發生了深刻變化，經過40多年的改革開放和計劃生育政策實施，家庭規模、財富總量、勞動力受教育程度、城鄉人口比例等要素均發生了巨大變化，特別是“80后”、“90后”等新生代勞動力的行為模式，與改革開放前成長起來的勞動力相比，更加注重個性化需求(1)新生代勞動力接受正規教育年限較長，具有典型的“去制造化”、“高端化”和“服務化”特征，崇尚更加靈活、有趣、自由度較高的工作，這與老一代勞動力只要工資水平不低于最低生存工資，工人的勞動供給就不會中斷有較大差距，這一代際差別對未來的勞動力市場將有較大影響[11]。，這些因素對勞動供給行為產生重要影響，也必將加總反映到勞動總供給等宏觀指標上，影響整個社會的經濟發展。當前，隨著勞動供給行為的多樣化，我們無法簡單假設所有的勞動者都具有相同的行為模式，因此亟須了解當前我國居民的勞動供給行為特征，幫助我們細化優化新時代的相關就業政策。

從既往的文獻看，影響勞動供給行為的因素很多，主要包括工資、非工資收入、教育情況、健康情況、性別、稅收制度等。其中最著名的就是向后彎曲的勞動力供給曲線，即初始階段隨著工資提高工作時間增多，隨后隨著工資不斷上漲，最終工作時間反而減少。這一現象已經在實證研究中被廣泛證實[12-19]。但是也有研究者對勞動力供給曲線提出了新的補充，認為完整的勞動力供給曲線前端應該是向右下彎曲的，即倒“S”型[20-23]。對這一現象的解釋是，當工資足夠低時，任何單位小時工資的減少，都必須增加勞動時間進行彌補，保證收入總額可以維持基本生活需要。這一現象也一定程度反映到國家層面上，中村保和村山(Nakamura and Murayama)研究發現，在低收入經濟體中，居民勞動供給曲線顯示出非富有彈性的特征，勞動供給行為對工資變動不太敏感[24]；羅小蘭通過實證研究發現，中國農村轉移勞動力群體的勞動時間與工資成反向變動關系，證明中國低收入勞動者存在工資降低工作時間反而增長的現象，也刻畫出該群體勞動曲線呈現向右下彎曲的特征[25]。除工資收入外，非勞動收入、健康情況、稅收制度等也是影響工作時間的重要因素，其中非勞動收入、稅收增加總體上呈現負效應，健康狀況則對勞動供給整體呈現正向影響[26-27]。但是這些研究以定性研究和理論研究為主，主要來自國外文獻，以家庭為單位，系統定量研究我國勞動供給行為的文獻仍然較少。

綜上所述，利用微觀數據對新時期中國居民勞動供給行為進行研究，不僅必要而且非常急需。

二、模型設定和變量說明

Hi=α+βln(Wi)+γ(∑WiHi+V)+δZi+ei

其中，Zi為影響勞動力供給行為的其他控制變量。根據此公式，可以求得勞動力供給的工資彈性：ewi=β/Hi，收入彈性為：eini=γ(∑WiHi+V)/Hi，替代彈性為：esui=ewi-einiWi

根據勞動經濟學相關理論，替代彈性應該為正向的；休閑為正常商品時，收入效應應該是負向的；由此總的工資彈性的符號具有不確定性，其對勞動供給的影響取決于工資的收入效應與替代效應的共同作用。運用家庭整體模型對勞動供給行為進行研究的一個優點是，現實中勞動者的勞動時間與家庭成員收入及家庭財富是緊密相關的，與其家庭中承擔的責任等也是密不可分的，所以運用以家庭為單位的模型對勞動供給行為進行研究是比較符合中國家庭實際的。

在實證模型中，本文設定因變量為工作時間，自變量為工資和非工資收入。此外，由于工作時間與家庭及個人特征也有很大關系，我們需要加入家庭規模、教育程度、工作年限、年齡、家庭地位等控制變量，以便更加準確地考察單位小時工資與工作時間的關系。其中，家庭規模可以通過影響家庭勞動生產率影響家庭收入，進而影響工作時間；家庭地位代表著不同的家庭責任，對工作選擇和工作時間有一定的影響；受教育情況、工作經驗、健康情況等因素直接影響工作類型的選擇；年齡代表生命周期因素的影響。

模型還假定每個人都可以自主選擇工作時間，但是事實上很多工作都有嚴格的工作制度。在相關研究中，一般認為勞動者可以通過改變工作，間接實現選擇工作時間[28-29]。目前，中國勞動力市場已經非常成熟，官方統計職業數就多達1838項，特別是很多自由職業迅速興起，為勞動者選擇職業提供了更多可能。在本文樣本中，有換工作經歷的勞動者比例高達67%。

三、數據來源及其統計描述

本文運用2013年中國城市家庭收入調查數據(CHIP 2013)，定量分析中國城市居民勞動供給行為，并用細分數據分組研究不同性別、不同家庭身份、不同教育背景、不同年齡階段的居民勞動時間變動，定量測度工資效應、收入效應和替代效應。本文樣本數據共包括29個省市6675個城市家庭、10184個研究對象。根據研究主題，我們選取年齡在18—60周歲、身體無殘疾的全職工作人員共8771個個體作為研究對象。

表1所示的是樣本中不同類型勞動者年工作時間情況。從中可以看出，不同崗位、不同職稱和不同人群的工作時間存在明顯差異，其中機關事業單位及國有企業工作人員工作時間較少，而私營企業工作人員工作時間較長，一般白領和熟練工人工作時間又比無技術工人工作時間少。

表2提供的是勞動者的工作時間及工資情況。通過分析可以看出，第一，勞動者年平均工作時間為2285小時，屬于世界上人均工作時間最長的國家之一，比發達國家工作時間要多約40%，相當于英、德、法等國家20世紀50年代的水平(2)經濟合作與發展組織調查數據顯示，2013年的德國和法國工作時長分別是1388小時和1489小時。詳見：https://stats.oecd.org/Index.aspx；第二，由于性別、家庭責任或家庭地位不同，相關勞動者工作時間明顯不同，男性工作時間多于女性，戶主工作時間多于非戶主；第三，戶主工資高于非戶主，男性工資水平明顯高于女性。

表1 不同類型勞動者年工作時間情況 小時/年

資料來源：根據樣本數據計算得到。

表2 不同組別勞動者年工作時間與工資情況 小時，元

資料來源：根據樣本數據計算得到。

表3所示的是實證檢驗中相關變量的統計學描述。從中可以看出，樣本中居民的單位小時工資均值為18.5元，比1995年該項調查數據提高了6.2倍，年均工資時間為2285小時，比1995年提高100小時。家庭非工資收入為8.7萬元，比1995年增長15.9倍。可見，與早期城市居民家庭調查數據相比，目前各項指標已經有了較大變化(3)1995年數據來自CHIP 1995，http://ciid.bnu.edu.cn/chip/chips.asp?year=1995。

四、總體樣本回歸結果

1.計量結果

本文在計量分析時，必須解決工資和家庭收入這兩個變量的內生性問題。因為從理論和實踐上來講，工資與工作時間本身是作為一個共同體被選擇的，這與個人的進取心、勤奮品質、能力等特征有關。這些特征同時也包括在包含個人特性的回歸方程殘差項中，因此，工資和殘差項是相關的。同時，從實際數據來看，單位小時工資是通過年收入除以年工作時間得到的，因此任何工作時間誤差都會反映到工資上，而這些誤差本身也包含在干擾項中，所以導致工資也會與干擾項相關。此外，家庭收入對每個家庭成員而言，也是影響其勞動時間的重要因素，是另一個內生變量。這是因為家庭收入項包括其他成員的工資收入和非工資收入，而其他家庭成員的勞動時間又都與家庭財產收入有關系，這就導致家庭收入與殘差項相關。本文采用工具變量法解決這一復雜內生問題。對于自身工資項，現有文獻主要以勞動者個人特征代替，比如年齡、工作經驗、教育年限等高階項作為工具變量[1，30-31]。據此，我們選擇工作經驗(年)和年齡的高次項兩個變量作為自身工資的工具變量。其中，工作經驗的平方項表示人力資本及工作經驗特征，年齡平方項表示生命周期特征。對于非勞動收入項，主要來自資產增值及家庭成員收入，我們選取2012年家庭非工資收入作為當前家庭非工資收入的工具變量，這是因為從理論上講，前期非工資收入的滯后項可以作為當前家庭非工資收入的代替變量，且變量與當前家庭非工資收入有關，而與干擾項不相關[30-31]。

表3 相關變量統計描述

綜上所述，本文采用工具變量法中的兩階段最小二乘法(2SLS)進行實證回歸，具體結果見表4。根據總體樣本回歸結果，我們計算出了相應的總工資彈性、收入彈性和替代彈性。其中工資彈性為0.52，表明單位小時工資提高10%，勞動者將增加5.2%的工作時間。以標準工作者為例(樣本平均值)，勞動者單位小時工資增長1.85元，日工作時間增長0.52小時(36分鐘)。收入彈性為-0.19，這一數值較小，可能與我國整體發展階段、社會生活成本、勤奮的民族特性等有關，說明非勞動收入的增長不會大幅度減少勞動者的工作時間。替代彈性為4.03，說明其他產品消費對閑暇的替代性仍然較強。這些估計結果對我國就業政策和福利政策有一定借鑒意義。一方面，在總工資彈性較小且我國勞動者工作時間已經較長的情況下，依靠提高工資增加勞動者工作時間雖然有效，但空間已經不大，要提高總產出，必須在提高勞動生產率上做出更多探索。另一方面，由于收入彈性較小，從提升社會福利角度看，提高個人所得稅起征點、提高最低工資標準等稅收或就業政策不會大幅降低勞動者工作時間，反而可以增強居民整體社會福利。其他的一些控制變量對勞動者工作時間也有顯著影響。比如，家庭規模對工作時間有正向影響，規模較大的家庭，家庭成員工作積極性更高，勞動時間更長。教育和人力資本提高對工作時間有負向影響，參加工作時間越久，受正規教育時間越長的勞動者，工資更高，年工作時間更短，也更加注重休閑。

表4 整體樣本回歸結果

變量 系數標準差單位小時工資1183.05***209.09 非勞動收入-4.99***1.07財產0.000150.00001家庭規模53.03***16.68年齡-0.68 1.72工作年限-9.82***2.37正規教育年限-75.94***12.51性別-185.45***48.09是否戶主-132.84***37.26是否共產黨員-69.77**28.47身體好57.39 127.04身體一般115.98 126.80國企-52.62 33.13私企121.19***32.53高級職稱-204.75***60.70中級職稱-69.46**29.62初級職稱-92.89***33.80常數項540.14 337.70過度識別檢驗2.5287(overidentifying)(p=0.1118)豪斯曼檢驗203.00(Hausman test)(p=0.0000)工資彈性0.52收入彈性-0.19替代彈性4.03

注：顯著水平*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01。

2.穩健性檢驗

為了獲得更加可靠的研究結論，本文基于模型設定和估計方法做了大量穩健性檢驗，回歸結果在表5中給出。首先，我們檢驗了是否存在弱工具變量的情況，運用最大似然估計對模型進行了回歸，結果顯示所有符號與兩階段最小二乘法相同，系數差距很小，表明不存在弱工具變量的情況。其次，運用廣義矩估計的方法對模型再次進行了估計，回歸結果仍然保持穩定，各系數符號與前兩種方法相同，數值差距較小。再次，本文為了研究不同類型勞動者的勞動供給行為差異，在第五部分按照性別、家庭身份、年齡、受教育情況等分組別進行了分析，大量回歸結果顯示，模型穩定性較好，回歸結果符合相關理論及預期，證明結果具有較強的穩健性。

五、不同特征勞動者勞動供給行為實證結果

根據不同勞動者的特征差異，本部分著重考慮不同性別、不同家庭身份、不同年齡、不同受教育年限的居民勞動供給行為，這對政府更加精準制定就業政策和福利政策至關重要。

首先，表6的A部分是按照性別進行分組，考察工資和非工資收入對勞動者工作時間變動影響的回歸結果。結果顯示，男性的工資彈性為0.35，工資提高10%，工作時間將增加3.5%，低于女性工資彈性0.73的水平，這可能與男性工作時間較長有關。男性的收入彈性為-0.11，替代彈性為2.55，這與女性收入彈性-0.31，替代彈性5.62相比，符號相同但數值更小，顯示女性對收入變動更敏感，而對休閑敏感度相對較低(4)這一結果與李海錚和扎克斯(Zax)對中國1995年勞動者行為特征的研究，以及基林斯沃思(Killingsworth)1983年對美國勞動者行為特征的研究情況相似，見參考文獻[1]和[28]。。此外，回歸結果顯示，女性對年齡、家庭身份、受教育年限等變量也更加敏感(5)由于篇幅，詳細分組回歸結果不再報告。。

表5 不同估計方法回歸結果比較

注：顯著水平*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01;括號內為回歸系數的標準差。

其次，按照家庭身份分組的回歸結果看，戶主的工資彈性為0.62，高于非戶主的0.44，顯示戶主對工資變動更加敏感，愿意為工資增長付出更多勞動，這可能與中國家庭中戶主一般肩負著更大的責任有關。戶主的收入彈性也高于非戶主，這與戶主具有更高工資，休閑的成本更高有關。

再次，從受教育年限分組回歸結果看，受教育年限更長的個體工資彈性更低，而收入彈性更高。進一步分析可以看到，受教育程度較高的群體工作時間要更短一些，但是平均工資要高50%，家庭金融財產高40%左右(6)受教育年限小于9年的個體家庭金融資產均值為6.2萬，平均工資為13.6元。受教育年限大于9年的個體家庭財產均值為10.2萬，平均工資為20.6元。。這也導致教育程度較低的群體，更加關注工資，也更需要努力工作；反之，受教育程度較高的群體，工資更高，更加注重休閑，同時也更看重非工資收入變動情況。

最后，按照年齡分組的回歸結果看，對18—30歲群體而言，工資變動和非工資收入變動對他們的工作時間沒有顯著性影響，這也是所有回歸模型中唯一不顯著的群體。這可能與新生代勞動力勞動行為更加特殊有關，這一部分群體受改革開放政策和計劃生育政策影響，很多是成長于更加富裕的獨生子女家庭，更加強調興趣對工作的影響，并且年輕、參加工作時間短，調換工作比較經常，很多仍然在“搜尋”工作狀態，勞動時間還較少受工資和非工資收入影響。31—45歲群體的回歸結果在1%統計水平下顯著，46—60歲群體的回歸結果在5%統計水平下顯著，從彈性數值看，年齡大的群體工資彈性和收入彈性都更低，顯示年齡對工作時間的負向影響。

表6 基于不同標準分類的勞動供給行為考察

注：顯著水平*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01；括號內為回歸系數的標準差。

六、結論與政策啟示

本文借助2013年中國城市家庭收入調查數據(CHIP 2013)，對中國城市居民勞動供給行為進行了研究，系統分析了整體和不同特征工作人員的勞動供給行為。

從研究結果看，我國城市居民勞動供給曲線整體上呈現向右上方傾斜的特征，隨著工資上漲，勞動者工作時間隨之增長，但是工資彈性僅有0.52，屬于缺乏彈性的范圍，說明工資增長對提高勞動者勞動時間的作用已經較小。這與我國勞動者工作時間已經較長有較大關系。城市居民的收入彈性為-0.19，雖然較20世紀90年代中期學者計算的結果已經有較大增長[1]，但是仍然僅屬于缺乏彈性范圍。勞動的替代彈性為4.03,整體上處于富于彈性范圍，但是與前期相比已經有較大幅度降低，說明其他商品的消費對閑暇仍有較強替代作用，但是替代作用已經降低。從分組回歸結果看，女性、戶主、受教育程度較低者工資彈性較大，對工資變動更加敏感；女性、戶主、受教育程度較高者收入彈性更大，對收入變動更加敏感。18—30歲間的新生代勞動力工作時間受工資和非工資收入影響不顯著，31—45歲的勞動力比45歲以上勞動力工資彈性和收入彈性更高，對工資和非工資收入更加敏感。

我們的發現有重要的政策意義：對于人口紅利逐漸消失，勞動力比較優勢不斷下降的我國而言，工資彈性和收入彈性的定量研究為我國調整勞動力政策奠定了一個基礎。總的來看，提高工資仍然能夠促進勞動力延長工作時間，但是整體上效果已經較低，也說明我國正同時面臨人口紅利下降與勞動者延長工作時間乏力兩大挑戰，必須加快轉型發展，在提高勞動生產率上做出更大努力。由于行為模式差異，針對不同群體精準施策越來越必要，對女性、受教育程度低、家庭責任大的群體而言，提高其工資水平仍然可以激勵他們更多參與工作，而對18—30歲新生代勞動者而言，由于他們對工資收入敏感性較低，則應該更多在工作環境、工作成長性等方面給予引導。同時，我國居民收入彈性較低，提高最低工資標準和個人所得稅起征點等福利政策不僅不會導致我國勞動者工作時間的大幅下降，而且可以提升我國勞動者的整體福利水平。