向右上方傾斜的勞動供給曲線：來自微觀數據的實證研究

岳宏志 王 奇

一、引言

就業是最大的民生。勞動供給問題不僅僅是學者和政策制定者所關注的議題，更為重要的是勞動供給涉及勞動者的切身利益，因此也是廣大勞動者最為關注的問題。而工資作為一種最有效的物質激勵手段，能最大程度激發勞動者的積極性，工資是影響勞動供給最重要的因素。在關于工資對勞動時間影響的研究中，經典的勞動供給曲線是一條反C型的曲線，它具有一段“向后彎曲”的部分。隨后有研究者根據不同的經濟條件、勞動者在勞動力市場上所處的位置對勞動供給曲線進行了新的補充，提出倒“S”型的勞動供給曲線[1-2]。但是國內學者秦建國（2008年）在考慮發展、生存和享受階段的勞動供給行為后，進一步得出下端垂直的倒“S”型勞動供給曲線[3]。在實證研究中，國內外學者對經濟發展水平較低的國家或地區或者對農民的勞動供給行為進行大量的研究，都得出了一條向右下方傾斜的勞動供給曲線。但是，中國改革開放40年以來勞動力市場已經發生了深刻的變化，而且隨著以人民為中心的發展思想和各種惠民戰略的實施，人民生活不斷改善，教育事業全面發展，居民家庭財富和人力資本投資水平有了長足發展，已經擺脫了當初維持生存的狀況。在經濟條件發生變化的條件下，研究勞動供給曲線發生了怎樣的變化具有重要的理論意義和實踐意義。有鑒于此，本文利用CGSS2015數據實證研究了工資水平對工作時間的影響，并證實了在現階段，中國居民的勞動供給曲線是向右上方傾斜的。本文的貢獻有兩點：首先，本文利用兩階段最小二乘法克服工資的內生性問題，而在以往的實證研究中該問題被忽略；其次，本文根據不同群體的特征對樣本進行了細致的分組，按照城鄉、性別、老年人和非老年人、地區和職業性質對全樣本進行分組回歸，這對細分就業政策和對不同特征人群實施不同福利政策具有借鑒意義。

二、文獻綜述

勞動供給既是一個重要的理論問題，也是一個重要的現實問題。在任何一個生產函數的表達式中勞動力的投入都是必須的要素，在經濟生活中，適度規模的勞動力是保證經濟快速發展的重要條件。長期以來，國內關于勞動供給研究的重點是各個宏觀經濟變量與勞動供給之間的關系。陸旸和蔡昉（2013年）研究了勞動力供給和經濟增長的關系，認為放開現在的人口生育政策，提高人口總和生育率以減緩勞動參與率下降，進而能減緩中國長期潛在增長率的遞減趨勢[4]。勞動力供給沖擊對企業的影響[5]、勞動力成本上升對企業創新能力的影響[6]、中國人口轉變對儲蓄和經濟增長的影響[7]、技術應用對就業的影響[8]、國際貿易和匯率變動對就業的影響[9]。

隨著近十幾年微觀數據的發展和可獲得性提高，用微觀數據進行的研究也在不斷增加。焦張義（2020年）研究發現城市居民勞動供給曲線整體上呈現向右上方傾斜的特征，并研究了不同群體的工資彈性和收入彈性[10]。羅雙成等（2019年）利用CHARLS微觀數據研究人力資本如何影響中老年勞動供給，研究發現：受教育年限越高的中老齡勞動者的替代效應占主導作用，傾向于增加勞動時間[11]。李文（2018年）研究稅收認知對勞動供給的影響，結果表明個體稅收認知與個人所得稅降低增加工作時間存在顯著的正相關關系[12]。羅小蘭（2007）利用CHNS的數據分析了中國轉移勞動力的勞動供給，發現該群體的勞動時間和工資是成反向變化，結論支持中國轉移勞動力的供給曲線是向右下方傾斜的[13]。付廷臣（2007年）對我國城市農民工勞動供給曲線進行了理論分析和實證檢驗，研究表明城市農民工的勞動供給曲線是一條向右上方傾斜，并且以落后地區轉移勞動力的最低工資為起點的曲線[14]。郭繼強（2008年）研究了農民群體的勞動供給行為，研究發現低工資下勞動供給與工資率變動呈負相關[15]。

綜上所述，國內外學者對勞動供給的研究已經較為豐富，但對微觀層面考慮的不多，勞動供給的微觀基礎仍有待加強。宏觀視角的研究或者是勞動供給對某一宏觀經濟變量的影響，或者是宏觀經濟變量對勞動供給或就業的影響，宏觀視角的研究側重考察總量之間的關系，缺乏微觀基礎的支持。在微觀層面的研究，早期有學者在國外理論模型基礎上改變假設前提來研究中國的勞動供給曲線的形狀，但缺乏實證研究的支持。現有在微觀層面的實證研究要么對特定群體做個案研究，要么從某一側面進行影響因素分析，缺少對勞動供給行為的綜合性研究。基于此，本文結合經濟學理論建立居民勞動供給行為的理論基礎，在此基礎上對中國居民的勞動供給行為進行實證分析。本文有兩個研究重點：第一用數據驗證中國居民的勞動供給曲線是向右上方傾斜還是向右下方傾斜；第二，研究不同特征群體的勞動供給行為的差異。

三、理論基礎與研究假設

（一）工作—閑暇決策

勞動供給涉及勞動者對其擁有的既定時間資源的分配，時間的配置方式有兩種：分配給勞動或閑暇。因此，勞動和閑暇都進入效用函數，效用函數可以表示為：

其中c表示消費，消費c取決于勞動供給時間l；h表示閑暇，閑暇時間包括除必須的睡眠時間和勞動供給之外的全部活動時間。

同時勞動者面臨時間總量約束與收入約束，分別表示為：

合并之后為：

效用最大化的勞動供給決策取決于勞動者在面臨預算約束的條件下最大化自己的效用。求解個人的最優化問題，并寫出一階條件：

由上式可得效用最大化的勞動供給決策：給定實際的工資率w，為使效用最大化，個人選擇去工作的小時數，在那一點上閑暇對消費的邊際替代率等于實際的工資率。

（二）工資上漲的替代效應與收入效應

個體勞動者對工資增加的反應既有可能是增加勞動供給，也有可能是減少勞動供給。實際工資上升的收入效應與替代效應是導致這兩種現象都存在的原因。假設閑暇是正常品，工資可以看作閑暇的價格或者機會成本。當工資上漲以后，相對于其他商品而言，閑暇這個商品變得更加昂貴了，個人愿意用工作收入來代替閑暇，這種替代效應傾向于增加工作時間。當工資上漲以后，個人的收入增加，而閑暇是正常商品，因此對閑暇的需求便會增加，這種收入效應傾向于減少工作時間。因此，當實際工資率提高時，效用最大化的個人可能增加，也可能縮減工作的小時數。因此，隨著工資的上漲，閑暇需求量究竟是下降還是上升要取決于這兩種效應的大小。如果替代效應強于收入效應，則個體會選擇減少閑暇、增加工作時間的方式來最大化自己的效用。如果收入效應強于替代效應，則個體會選擇減少工作時間、增加閑暇時間的方式最大化自己的效用。如果替代效應和收入效應強度相同，則個體會維持最初的選擇來最大化自己的效用。

圖1①分別表示了個體對工資上漲的不同反應。在（a）幅圖中，工資上漲的替代效應強于收入效應，勞動者的消費增加而閑暇減少，導致向右上方傾斜的勞動供給曲線。在（b）幅圖中，工資增加時的收入效應強于替代效應，勞動者的消費和閑暇都增加，導致向右下方傾斜的勞動供給曲線。其中BC1表示工資上漲之前的預算約束線，BC2表示工資上漲之后的預算約束線；和表示勞動者的偏好。左圖用比較靜態分析表示個體勞動者在工資上漲前后對消費和閑暇的最優選擇，右圖表示由于個體對工資上漲的不同偏好所引致的勞動供給曲線。

（三）研究假設

在經濟生活中勞動時間往往在確定勞動合同時已經基本確定，假設勞動者可以自由選擇行業和職業，相當于勞動者可以控制自己的勞動時間供給。基于以上文獻綜述和理論分析本文提出以下研究假設：

圖1 勞動者個體對工資增加的反應

H1：個人全年職業工資對周工作時間有正向影響。

H2：個人全年職業工資增加對來自農村勞動者的周工作時間有正向影響，并且來自農村的勞動者對工資上比較敏感。

H3：個人全年職業工資增加對城市勞動者的周工作時間有正向影響。

四、數據來源、變量選擇、統計描述與圖形分析

（一）數據來源

本文使用的是中國綜合社會調查數據（CGSS2015）。該數據由中國人民大學中國調查與數據中心負責執行，始于2003年，每年一次，對中國大陸各省市自治區10000多戶家庭進行連續性橫截面調查。CGSS系統全面的收集社會、社區、家庭、個人多個層次的數據。自2003年以來，CGSS使用了三套不同的抽樣方案，這三套抽樣方案從原則上都采用多階分層PPS隨機抽樣，但在所基于的抽樣框、分層變量、抽樣階段上有所不同，以求最有效的代表中國社會的各方面情況。

在樣本選擇方面，首先根據研究的需要選擇在勞動力市場上有工作時間的樣本，并選取年齡在18歲以上的人群，樣本量從10968份減至5516份。其次，在做模型估計中由于一些調查對象對一些問題的回答是“不知道”“不適用”“缺失”，刪除變量缺失值后的有效樣本量為3983份，其中城市樣本量為2182份，農村樣本量為1801份。樣本覆蓋全國24個省、4個直轄市和3個自治區，包含東部、中部、西部地區，樣本能很好代表全國整體情況。

（二）變量選擇

被解釋變量：勞動供給。勞動供給是指在工資保持不變的條件下，勞動者愿意并且能夠提供的勞動力數量。在本文中勞動供給用每周工作小時數來衡量。由于勞動者不可能一天24小時都在工作，還必須有一定的睡眠時間來恢復體力，因此本文將周工作小時數的最大值限定在140小時，刪掉工作超過140小時的樣本。

核心解釋變量：工資。工資在本文中用調查對象全年的職業收入來衡量，為了減輕工資分布的嚴重右偏性和回歸模型存在的異方差性，對工資取了自然對數。

控制變量：與個人特征相關的變量有：性別、年齡、年齡的平方、受教育程度、身體健康狀況、工作經歷。與家庭特征相關的變量有：家庭經濟狀況、配偶收入的自然對數、配偶的工作經歷、孩子數量。與環境特征相關的變量：調查對象所處的地區東部、中部、西部。

（三）變量的描述性統計

在樣本中每一個勞動者每周平均工作約48個小時，考慮到每周休息一天，每一個勞動者平均每天工作8個小時左右。個人職業收入低于平均職業收入的占樣本的大多數，大多數個體的收入普遍低于平均值。家庭經濟狀況位于平均水平及平均水平以下的的占樣本的90%。樣本群體中男性多于女性，平均年齡為44歲左右，受教育程度普遍較低，身體健康狀況較好，大多數勞動者從事非農工作，平均而言受訪對象的個人職業收入高于配偶的個人職業收入，每個家庭約有1.5個孩子。在樣本中東部地區的樣本量為44%，中部地區的樣本量為34%，西部地區的樣本量為22%。

1.變量的描述性統計（表1）。

2.變量的差異比較：城鎮和農村樣本。來自農村的勞動者在個人全年職業收入、受教育程度、家庭經濟狀況、配偶收入等方面和城鎮勞動者分化明顯；平均年齡要高8歲，說明來自農村的勞動者群體在60歲后還有相當一部分人繼續工作。

表1 變量定義和變量的描述性統計

圖2 周工作時間和年職業收入的對數的散點圖

（四）周工作時間和個人全年職業收入的圖形分析

1.周工作時間和個人全年職業收入對數的散點圖。

如圖2所示，隨著收入的增加，每周工作的小時數也是增加的，隨后的實證結果也實證了這一點，這說明工資上漲的替代效應強于收入效應，因此勞動者會通過減少閑暇時間，增加工作時間的方式來追求自己效用的最大化。

圖3 分樣本的周工作時間和年職業收入的對數的散點圖

2.分城鄉的周工作時間和個人全年職業收入對數的散點圖。

在圖3中，可以看到，農村樣本的擬合線具有正的斜率，這說明在農村群體中，每周的的工作小時數隨著收入的增加而增加。但是，城鎮樣本的擬合線幾乎是水平的，這說明城鎮勞動者的個人全年職業年收入對于每周工作時間幾乎沒有顯著的影響，不過這有待于實證檢驗。而后文的實證模型結果也是證實了這樣的觀點：在農村回歸模型中，個人年職業收入對每周工作時間有正向影響，并且這種影響在1%的統計水平上顯著。在城鎮回歸模型中，個人年職業收入對每周工作時間有正向影響，但是這種影響僅在10%的統計水平上顯著。

五、實證結果與分析

（一）對全體樣本進行分析

在進行計量模型估計前必須考慮內生性問題，如果解釋變量和殘差項相關就會導致參數估計的有偏且不一致。本文的關鍵解釋變量是工資，工資受個人能力、努力程度等等不可觀測因素的影響，同時這些不可觀測的因素也被包含在回歸方程的殘差中，因此，工資和殘差是相關的。對于自身工資，現有文獻主要采用個人年齡高次項、工作經驗高次項作為工具變量[16]。由于本文所用數據中，沒有很好度量個人工作經驗的變量，因此本文采用個人年齡的平方項作為個人工資的工具變量。另外由于異方差問題普遍存在，因此本文在模型估計中采用異方差穩健標準誤。

回歸結果如表2所示：模型一是采用普通最小二乘法進行的估計；模型二是采用工具變量法進行的估計，工具變量法一般通過“兩階段最小二乘法”來實現。使用工具變量法的前提是存在內生解釋變量，對解釋變量內生性的檢驗傳統做法是進行豪斯曼檢驗，但這種檢驗方法不適用異方差的情形，而改進的“杜賓-吳-豪斯曼檢驗”（Durbin-Wu-Hausman Test）在異方差的情況下也適用。因此本文采用DWH檢驗對工資的內生性進行檢驗，由F統計量為12.4209，p值為0.0004小于0.05可知工資變量具有內生性。如果工具變量與內生變量僅微弱相關，的方差將變得很大，由于工具變量僅包含極少與內生變量有關的信息，利用這部分信息進行的工具變量法估計就不準確。因此，必須進行弱工具變量檢驗。根據第一階段回歸計算的F統計量為56.7733可知拒絕“存在弱工具變量的原假設”。模型三使用對弱工具變量更不敏感的有限信息最大似然法（LIML）對模型進行估計，LIML估計值與2SLS非常接近，側面印證“不存在弱工具變量”。

模型一和模型二相比較，如果不考慮工資變量內生性問題，則會低估工資對周工作時間的影響。模型一和模型二表明解釋變量工資的系數為正，且在1%的統計水平上顯著，這表明工資對勞動者的工作時間有顯著的正向影響。在保持其他條件不變的情況下，個人全年職業工資變化1%，勞動力的周工作時間將增加4.169%。本文提出的研究假設一就得到驗證。對此做出的解釋是，由表一可以看出大多數勞動者個人的全年職業收入是處于平均水平及以下，而且90%的家庭經濟狀況位于平均水平及以下，這時提高工資的替代效應強于收入效應，理性的勞動者通過選擇增加工作時間獲得更多的收入進行消費，以使自己的效用水平提高。因此，形成了向右上方傾斜的勞動供給曲線。

在控制變量中除了男性、身體健康狀況、從事非農工作在統計上不顯著以外，其他的變量都在統計上是顯著的。配偶工資對勞動者的工作時間有負向影響，但是這種影響較小。受教育程度對工作時間有顯著的負向影響，隨著受教育程度的增加，工作時間傾向于減少，且受教育程度越高工作時間減少的越多。變量年齡的系數為負，說明年齡對周工作時間有負向影響；但是在模型一中年齡的一次項系數為正，二次項系數為負，說明個人周工作時間存在拐點，周工作時間先上升在到達一定年齡后會逐漸下降。孩子數量對周工作時間有正向影響，孩子多意味著家庭負擔重，因此會增加工作時間賺取更多的收入。配偶從事非農工作或務農也會增加勞動者的工作時間，好的家庭經濟狀況會使勞動者減少工作時間，經濟越發達的地區勞動者的每周

工作時間越少。

表2 全樣本回歸結果

（二）對城鎮樣本進行分析

城鎮勞動者和來自農村的勞動者由于所處的經濟環境有很大不同，這會影響他們的勞動供給行為，為了研究城鎮居民和農村居民勞動供給的不同特點，將樣本劃分為城鎮樣本和農村樣本分別進行研究。

表3 城鄉分樣本回歸結果

表3的回歸模型四是城鎮樣本的回歸結果，結果顯示：解釋變量工資的系數為正，且在10%的統計水平上顯著。這表明工資變化對城鎮勞動者的周工作時間有正向影響。在保持其他條件不變的情況下，城鎮勞動者個人全年職業工資工資變化1%，周工作時間增加2.040%。本文提出的第二個研究假設得到驗證，不過這種影響沒有農村樣本那么大，基本符合圖4中關于城鎮樣本的擬合直線近似平行于工資軸。可能的解釋有以下幾點，首先，城鎮勞動者的個人全年職業收入普遍較高，家庭經濟狀況也普遍較好，根據邊際效用遞減的原理，在工資已經較高的情況下，在額外增加一元錢的工資，對于勞動者效用的提升便會較小，因此增加工資的替代效應并沒有那么的強，所以勞動者的工作時間變化不及農村勞動者。其次，教育作為最重要的人力資本類型，教育程度越高意味著更多、更好的就業機會，而城鎮勞動者的受教育程度普遍高于農村，因此其就業機會相對較多，如果工資的上漲沒有達到其意愿水平，城鎮勞動者也不太可能增加勞動時間。最后，在現代經濟中大量的就業機會是在城鎮中的，而城鎮的就業環境對于城鎮的勞動者來說更為熟悉，因此對這部分人更容易適應城鎮的就業環境。

在控制變量中，男性、身體健康狀況、工作經歷、地區在統計上不顯著，其余的變量在統計上都是顯著的。配偶的工資對周工作時間有負向影響，受教育程度對周工作時間有負向影響，隨著家庭孩子數目的增加城鎮勞動者的周工作時間增加，配偶從事非農工作會增加周工作時間，家庭經狀況較好的家庭周工作時間較低。

（三）對農村樣本進行分析

表3的模型五是農村樣本的回歸結果，結果表明：解釋變量工資的系數為正，且在1%的統計水平上顯著，這表明工資對來自農村的勞動者的周工作時間有顯著的正向影響。在保持其他條件不變的情況下，個人全年職業工資變化1%，每周工作時間增加5.968%個小時，而在全樣本中個人全年職業工資變化1%，周工作時間增加4.169%。這說明了在工資上漲的情況下，來自農村的勞動者有最強烈的動機減少閑暇、增加勞動時間以獲得更高的收入，進而獲得更高的消費。原因有以下幾點：首先，農村勞動者在個人職業年收入上要普遍比城鎮勞動者要低，而且家庭經濟狀況也要低于城鎮家庭經濟狀況，這時提高工資所帶來的效用增加幅度要遠高于城鎮勞動者，因此農村勞動者在工資提高的情況下會增加工作時間。其次，農村勞動者在外出務工時，往往要租房住、交水電費、如果有隨遷子女他們還要考慮子女上學費用問題，這些都形成了他們生活的剛性支出，這種生存壓力也會使得農村勞動者在工資上漲的情況下增加勞動時間來應對這種生活的剛性支出。最后，來自農村勞動者的受教育程度要遠低于城鎮勞動者，雖然農村勞動者在外出務工的工作經歷中會不斷熟練自己的技能，會在勞動過程中不斷向他人學習來提高自己的人力資本水平，但是他們面臨的就業機會依然有限，在機會有限、工資上漲的情況下他們更可能增加工作時間來獲取更高的收入。

在控制變量中身體健康狀況、年齡、孩子數目、工作經歷、等變量在統計上不顯著，其余變量均顯著。配偶工資、受教育程度、勞動者的家庭經狀況、所處地區對每周工作時間都是負向影響。配偶有工作會增加周工作時間。

（四）穩健性檢驗

為了保證結果的可靠性，本文基于估計方法和模型設定的角度進行穩健性檢驗。首先，表2中的模型三采用有限信息最大似然法（LIML）對模型進行估計，其估計結果幾乎和模型二一樣，說明了兩點，其一是不存在弱工具變量，其二驗證了兩階段最小二乘法結果的可靠性。其次，本文將全樣本分為城鎮樣本和農村樣本，分別驗證個人全年職業工資的對數對周工作時間的影響，模型四和模型五工資變量系數的符號方向和顯著性水平和模型三的結果基本一致。最后，本文在接下來研究不同類型勞動者的工資和周工作時間的關系。

首先，先按照性別將全樣本分為女性樣本和男性樣本，并分別用兩階段最小二乘法進行估計，回歸結果如表4的模型六和模型七所示，工資變量的系數為正且都在1%的統計水平上顯著，說明對于男性和女性而言，增加工資都會對周工作時間有正的影響。不過，女性和男性對工資上漲的敏感程度不一樣，男性比女性較為敏感。可能的原因是男性往往承擔著家庭重擔，因此對工資收入的變動更加敏感。

其次，按照年齡將樣本分為非老年人樣本和老年人樣本，并分別進行回歸，回歸結果如表4的模型八和模型九所示。結果表明工資變量的系數為正，且分別在10%和1%的統計水平上顯著，表明工資增加對非老年人和老年人而言都會增加工作時間。不過老年人對工資增加的敏感度顯然要高于非老年人，這可能的原因是在中國大部分的老年人都處于未富先老的尷尬狀態，為了老年生活能有所保障而不得不工作更長時間。

再次，按照地區將樣本分為東部、中部、西部，并分別對三個樣本進行回歸，回歸結果見表5的模型十、模型十一和模型十二。結果表明工資變量的系數為正，且都在1%的統計水平上顯著，這說明三個地區的勞動者對工資上漲的反應都是增加周工作時間。不過，和東部地區相比，中西部地區的勞動者對工資的變化更為敏感。意味著上漲同樣的工資，中西部地區的勞動者愿意增加的周工作時間更多。這可能的原因是，東部地區比中西部地區各個方面的發展要好很多，中西部大多數地區較東部比較落后，大部分居民生狀況處于平均水平及以下，因此該群體更重視工資收入的變動情況。

最后，按照工作性質將樣本分為全職工作和非全職工作，并分別進行回歸，回歸結果見表5的模型十三和模型十四。結果表明對于全職工作群體而言，工資變量的系數為負；對非全職工作群體而言，工資變量的系數為正。這可能的原因是擁有全職工作的群體大多數是有固定工作的白領，其工作時間一般是固定的，他們對閑暇的偏好強于消費，因此不太可能增加周工作時間。而非全職工作的群體大部分是農民工群體或者部分藍領工人，他們沒有固定的工作且對消費的偏好強于閑暇，因此增加工資是一種有效激勵他們工作更長時間的手段。不過，對于這兩部分群體而言，工資變量系數在統計水平上并不顯著。

表4 分性別、是否老年人的回歸結果

表5 分地區和工作性質的回歸結果

六、結論與建議

本文基于中國綜合社會調查數據使用兩階段最小二乘法研究了工資對周工作時間的影響。不論是全樣本的回歸結果還是城鎮、農村樣本的回歸結果，都支持提高工資對周工作時間有正向的影響，向右上方傾斜的勞動供給曲線得到驗證。研究還發現：和城鎮勞動者相比，來自農村的勞動者對工資上漲要更加敏感一些；男性對工資的上漲敏感程度要高于女性；和非老年人相比老年人對工資上漲要更敏感一些；相比較于東部發達地區，中西部欠發達地區對工資上漲要更為敏感一些。

由研究結論可以得出合理的政策建議有以下幾點。首先，既然工資對工作時間有正向影響，考慮是否可以用工資作為一種激勵手段來延長勞動者的工作時間？本文對此持否定的態度，由上文樣本的描述性統計部分可以得知，目前勞動者的每周工作時間為48小時，剔除每周一天的休息時間，平均每天需要工作8小時，這和世界上其他國家相比，已經屬于世界上周工作時間最長的國家之一。并且城鎮勞動者對工資上升并不敏感，在這種情況下增加工作時間會降低勞動者的效用水平。在不提高勞動者工作時間的情況下，更多的要在提高單位時間的生產率方面做努力。

其次，對于來自農村的勞動者而言，他們對工資上升是最為敏感的，這從側面驗證了這部分群體的家庭經濟狀況較差。由于工資上升對他們是一種有效的激勵手段，因此這部分群體很容易出現過度、超長時間工作，政府應該從制度、法律層面進行機制設計規定勞動者的合理勞動時間。進一步的為了保障他們的權益，提高個人所得稅起征點，提高最低工資標準，強化五險一金對勞動者的保障。

再次，由于老年人對工資上漲比非老年人還要敏感，這說明老年人群體普遍擔憂自己未來的養老問題。第一，對于老年人工作群體而言要最大可能保障他們的合法勞動所得；第二，建立家庭、社會和政府多主體的養老保障機制；第三，鼓勵支持養老事業和養老產業發展的政策，解決老年人養老的后顧之憂。

最后，針對中西部地區勞動者對工資更敏感的問題，很大一部分原因是地區之間發展不平衡導致的。政府應盡各種努力、各種力量去縮小地區發展差距。總之，在不延長勞動時間的情況下，提高勞動生產率是最根本的途徑。在當下政府要大力推進創新驅動發展戰略，持續加強知識產權的保護。企業應當留存足夠的資金投資科技研發創新活動，或者引進新技術提高生產率。

注釋

①圖一來源于曼昆《經濟學原理》微觀經濟學分冊，第六版，第460頁。