勞動者的家庭特征對工作選擇的影響
——基于上海、浙江、福建的家庭動態調查研究

謝倩蕓

(中國社會科學院 人口與勞動經濟研究所，北京 100028)

一、引 言

工作選擇是勞動者職業生涯管理的第一步，也是非常重要的一步，直接影響著勞動者未來工作成就和整個職業生涯的發展。同時，勞動者的工作選擇也是人們一直關心的重要勞動就業問題之一。從學術研究與生活實際的雙重角度來看，工作選擇不僅指勞動者選擇不同的行業、職業、職位，而且指勞動者選擇不同的工作待遇、工作環境與工作條件等。根據均衡差異理論[1-2]，具有不同個人特征的勞動者會根據工作提供不同的工資及非工資性特征而選擇不同的工作。一般來說，勞動者的薪酬由固定現金收入(包括基本工資及固定現金津貼)、績效薪酬(包括獎金、分紅等短期激勵及長期激勵)、各項福利構成。因此，勞動者應該也會根據工作是否提供績效薪酬來進行工作選擇。

之前的研究發現影響勞動者行業、職業或就業部門選擇的因素有很多，比如性別、教育水平、經濟條件、戶籍狀況、目標行業等[3-9]。也有一些研究關注勞動者的教育經歷，特別是新進入勞動力市場的本科大學生或研究生畢業生選擇不同性質的職業或工作單位的影響因素，如大學期間的學習成績、學生社會工作經歷等[10-12]。但是，現有文獻中還沒有太多關于勞動者基于薪酬，特別是績效薪酬進行工作選擇的研究。

然而，企業和組織通過合適的激勵手段來吸引員工，并且給予員工動力使其努力工作是人事經濟學的核心關鍵問題。以前的實證研究表明勞動者會對不同的績效薪酬手段，如計件工資、分紅、提成等，做出不同強度的反應；這些不同的績效薪酬能夠在不同程度上促進勞動者的工作努力程度，提高他們的生產率，影響他們的工作表現[13-14]。采用不同績效薪酬手段對勞動者的工作時間長度也有顯著的影響[15]。因此，我們有必要進一步了解哪些因素會影響勞動者基于是否提供績效薪酬進行的工作選擇，以及這些因素對工作選擇決策的影響程度。

已有研究表明，家庭特征對勞動參與有顯著的影響。例如，子女數量、生育時間、配偶的收入等均會影響勞動力供給決策[16-18]。同時，一些研究發現：不同家庭特征的勞動者在工作上會有不同的行為和表現。例如，如果家中有學齡前的兒童，母親們會減少自我報告的工作努力程度[19]；而包括配偶和子女在內的家庭特征可能會影響生產率[20]。因此，我們有理由：相信勞動者的家庭特征與其工作選擇之間也有著顯著的相關關系。但是，目前關于勞動者的家庭特征這一重要因素對于工作選擇，特別是對基于是否提供績效薪酬進行工作選擇的影響的研究還較少，而來自于中國的證據則更少。

本文將討論在績效薪酬措施存在的情況下，一系列家庭特征在勞動者作出的工作選擇中起到的作用及其之間的相互關系。勞動者的家庭特征具體包括家庭中的子女數量、子女年齡、配偶的就業狀況等因素。并采用來自于2011年和2013年由中國社會科學院人口與勞動經濟所與臺灣省“中央研究院”合作在上海、浙江和福建三省市進行的《家庭動態調查》數據進行實證分析。本文主要有如下貢獻：第一，通過揭示勞動者的家庭特征發揮先前未開發的作用，增加了一個新的視角來理解勞動者為什么會作出不同的工作選擇。第二，對勞動者的家庭特征與其基于績效薪酬的工作選擇之間的關系，進行了理論闡釋，提供了基本的理論根據。第三，采用了大型抽樣調查的第一手數據資料進行經驗分析，為中國勞動者的家庭特征與基于績效薪酬的工作選擇之間的關系提供了實證證據，拓寬已有的研究視角，填補了這一研究問題的空白，對加深認識中國勞動者的工作選擇有重要意義。

二、相關概念與理論闡釋

(一)績效薪酬與工作選擇

薪酬，是指員工由于雇傭關系的存在而獲得的所有形式的經濟性報酬。一般來說，薪酬主要由直接經濟報酬和間接經濟報酬構成。績效薪酬，作為直接經濟報酬的重要組成部分，是指員工因超額工作部分或工作績效突出部分所支付的獎勵性報酬。具體形式的績效薪酬包括作為獎勵的績效加薪、一次性獎金、計件工資制、傭金制、團隊獎金、利潤分享計劃和員工持股計劃等。績效薪酬的目的是鼓勵員工提高工作效率和工作質量。

一般來說，企業會設計不同類型的績效薪酬計劃，然后再根據員工對不同類型績效薪酬的反應，來決定采用何種獎勵計劃以激勵員工。通常，勞動者對績效薪酬的反應是指他們在工作中投入的努力程度。之前的實證研究提供的證據表明：績效薪酬，如計件工資制、獎金、團隊獎勵和效率工資等，對勞動者的努力程度和生產率有顯著的促進作用[21-25]。例如，Lazear[21]利用一家制造業公司的數據，估算出薪酬系統中，從固定小時工資改變到計件工資制后，生產率增加了44%，而其中一半的增長來自于計件工資制帶來的激勵效應。

根據之前的研究，既然勞動者會對企業提供的不同績效薪酬計劃做出在工作中是否付出額外的努力以獲得績效獎勵的決策，那么，他們也會根據提供績效薪酬的情況作出是否選擇這個工作的決定。這是因為勞動者會根據自身情況及影響因素，預期自己在未來的工作中能否付出足夠的努力程度以獲得績效薪酬。如果預期自己有條件能夠通過付出努力獲得績效獎勵，那么勞動者就會選擇提供績效薪酬的工作；反之則不會選擇提供績效薪酬的工作。但之前的研究并沒有考察哪些因素會影響勞動者對績效薪酬的反應。本文將在之前研究的基礎上探索一類重要因素——勞動者的家庭特征對工作選擇的影響。

(二)家庭特征與基于績效薪酬的工作選擇

勞動者的家庭特征，如家庭中的子女數量、子女年齡及配偶的就業狀況，會影響勞動者面對績效薪酬時在工作中付出努力的程度，從而影響到勞動者是否會選擇有績效薪酬的工作。具體來說，家庭特征與勞動者基于績效薪酬的工作選擇之間關系有如下可能：

第一，家庭中的子女數量與基于是否提供績效薪酬的工作選擇之間既可能存在正向關系也可能有負向關系。一方面，在其他條件相同的情況下，養育更多的孩子需要更多的經濟投入，因而，擁有孩子越多的勞動者越可能去選擇提供績效薪酬的工作，通過付出努力獲得獎金以增加家庭收入。另一方面，子女越多，需要花費在照顧、陪伴和教育孩子上的時間和精力越多，能夠花在工作上的時間和精力等資源就越少，也就越不可能去選擇需要額外付出努力才能獲得獎勵的工作。

另外，中國家庭存在著對待兒子、女兒的方式有所不同的情況。一般來說，中國家庭可能傾向投入更多的時間、精力對兒子進行培養，因此，擁有兒子多的勞動者可以投入到工作上的時間和精力就更受到限制，從而他們更不可能去選擇提供績效薪酬的工作。不過，同時，中國家庭也傾向在教育和其他活動上對兒子進行更多的經濟投入，甚至為兒子留下更多的財產以保障他們未來的生活，因此，他們更愿意通過努力獲得額外的報酬，去選擇提供績效薪酬的工作。

而中國家庭一般對女兒投入的時間、精力和金錢要少于對兒子的投入。因此，擁有女兒多的勞動者既有可能更愿意選擇有績效薪酬的工作，因為有更多的時間和精力可以投入到工作中，也有可能更不愿意選擇有績效薪酬的工作，因為不需要過多的經濟投入到女兒身上。

第二，家庭中存在不同年齡階段的孩子會影響到個體的工作選擇，因為不同年齡階段的子女對父母的時間、精力及經濟需求均有所不同。家庭中有年齡較小的子女(如0—5歲)需要父母很多的照料和陪伴，勞動者能投入到工作上的時間和精力就有限，因而可能不會選擇有績效薪酬的工作。而學齡階段的孩子則需要父母投入較多的時間、精力和金錢在學習和各種課外活動中。這種情況下，勞動者既可能會選擇有績效薪酬的工作去滿足額外的經濟需求，也可能不選擇有績效薪酬的工作，因為能投入到工作中的時間和精力有限。

第三，配偶的就業狀況可能會對勞動者基于績效薪酬的工作選擇產生雙重效應。一方面，根據“妻子/配偶作為資源”理論[26]，傳統的留在家中、不工作的妻子可以通過減少丈夫的家庭責任、用于做家務的時間及提供情感支持等渠道提高其生產力。因此，與配偶有工作的勞動者相比，配偶沒有工作的勞動者有更多能投入到工作中的資源，因而更可能選擇提供績效薪酬的工作。另一方面，配偶有工作可以增加家庭的收入，減少勞動者個人的經濟壓力，從而配偶有工作的勞動者可能更不會去選擇需付出額外努力獲得獎勵報酬的工作。

綜上所述，勞動者的這些家庭特征究竟是鼓勵還是阻礙勞動者選擇提供績效薪酬的工作在理論上存在著不同的預期。因此，我們需要通過實證分析來考察家庭特征與勞動者基于是否提供績效薪酬的工作選擇之間有怎樣的關系，以及這些關系的大小和方向。

三、數據說明及變量描述

本文分析所使用的數據來自中國社會科學院人口與勞動經濟所與臺灣省“中央研究院”合作在上海、浙江和福建三省市進行的《家庭動態調查》，調查對象為年齡在25—68歲的成年人口。這是個長期追蹤調查，2004年的首次調查采用分層多階段等機率抽樣法，即按城市化水平進行分層抽樣后再分階段抽取調查樣本[27]①。針對2004年完訪的樣本，后續于2006年、2011年、2013年進行了三次追蹤訪問，并按前述抽樣方法補足新樣本。考慮到2011年和2013年更接近當前的情況，本文采用2011年和2013年這兩年的《家庭動態調查》數據，調查在這兩年分別回收有效問卷3871份和3627份。調查問卷的內容包括了個體的年齡、婚姻狀態、受教育程度、就業、收入等信息及配偶和家庭的相關情況，因此，這套數據有利于研究個體的家庭特征對其工作選擇的影響。

從被調查對象的性別來看，2011年樣本的男女比例為56.46∶43.39，平均年齡為52.68歲，城鄉人口比例為61.98∶37.87；2013年樣本的男女比例為56.02∶43.98，平均年齡為54.45歲，城鄉人口比例為61.69∶38.25。調查樣本與同期統計相比差異較小，具有省級代表性。由于每年的調查樣本均具有代表性，因此，針對2011年和2013年的數據分別進行分析，其結果能夠展現不同年份勞動者的家庭特征與其基于績效薪酬的工作選擇之間的關系，一定程度上能夠體現其隨時間的變化。

本文關注的因變量為勞動者基于是否提供績效薪酬的工作選擇。針對目前處于就業狀態的被訪者，《家庭動態調查》詢問的績效薪酬類型包括獎金、分紅等不固定的收入、按件計酬、效益提成等多種形式。如果被訪者在調查中回答有任一形式的績效薪酬收入，則認為被訪者選擇了提供績效薪酬的工作；如果回答僅按小時、按月等方式定期支領收入，則認為被訪者沒有選擇提供績效薪酬的工作。因此，勞動者的工作選擇這一指標為虛擬變量，選擇了有績效薪酬的工作為1，否則為0。

文中關注的解釋變量是勞動者的一系列家庭特征變量，包括家庭中的子女數量、兒子數量、女兒數量、子女年齡及配偶的就業狀況。其中子女年齡以家庭中是否有各個不同年齡階段的子女來表示，年齡階段具體分為0—5歲，6—11歲，12—17歲，大于18歲等。配偶的就業狀況分為兩類：配偶有工作；配偶沒有工作。

個體的性別、年齡、婚姻狀態和受教育程度是影響個體工作選擇的重要因素。文中將男性被訪者定義為1，女性被訪者定義為0。婚姻狀態分為未婚、已婚、離婚和喪偶4種類型；在分析時“未婚”組作為參照組。受教育程度定義為6個階段：未上過學、小學、初中、高中、大專、本科和研究生及以上；在分析時，“未上過學”組作為參照組。

個體的工作單位類型差異可能影響其工作選擇，因此需要放入到控制變量中，減少內生性問題。文中將工作單位類型合并整理為以下6個類別：為自己工作(包括務農)；為自己的企業或為自己家族的企業工作；在國家黨政部門、國家事業單位、教育機構等工作；在國有企業或集體企業工作；受雇于私營企業或者受雇于外資企業；其他單位。地區間的差異也可能影響個體的工作選擇，因此文中加入省(直轄市)的固定效應以控制地區間差異。

表1逐年分別報告了各年全部就業樣本主要變量的描述性統計。從表1中可以發現，2011年的全部就業樣本中，37.1%的個體選擇了提供績效薪酬的工作；對比未選擇有績效薪酬工作的個體，選擇了有績效薪酬工作的個體平均子女數量、兒子數量、女兒數量更多；子女平均年齡更高；個體配偶有工作的比例更高。2013年，選擇有績效薪酬工作的個體占全部就業樣本的比例為29.8%，略有下降，但主要解釋變量與2011年的樣本特征一致。

表1 主要變量的描述性統計

四、實證分析結果

(一)基準回歸分析：多元Probit回歸模型

本文采用多元Probit回歸模型對2011年和2013年勞動者的家庭特征與基于是否提供績效薪酬的工作選擇之間的關系分別進行回歸估計，具體模型如下：

Yi=β0+β1Fi+β2Xi+εi

其中，Yi表示第i名個體的結果變量——個體基于是否提供績效薪酬進行的工作選擇，為虛擬變量，選擇提供績效薪酬的工作為1，否則為0；Fi是個體的家庭特征變量，包括家庭中的子女數量、子女年齡及配偶的就業狀況；Xi為控制變量，包括個體的性別、年齡、婚姻狀態、受教育程度、工作單位類型以及地區變量。

1.子女數量與工作選擇。

本文首先考察2011年和2013年各年家庭中的子女數量與工作選擇的影響，包括分別考察家庭中子女的絕對數量、兒子數量、女兒數量與勞動者基于績效薪酬的工作選擇的關系。

(1)子女的絕對數量與基于績效薪酬的工作選擇。

表2中窗格A部分報告了針對2011年的全體就業樣本的分析結果。窗格A中第(1)、第(2)和第(3)列的結果顯示，在不控制其他變量、控制了個體特征及地區變量后，家庭中子女數量與基于績效薪酬的工作選擇之間有顯著的正向關系。具體地，在控制了性別、年齡、婚姻狀況、受教育水平及地區變量后，每增加1個兒子，個體選擇提供績效薪酬的工作的可能性增加12.4%②。控制工作單位類型后，子女數量的系數仍為正但不顯著，如窗格A第(4)列所示。窗格B中2013年的回歸結果與2011年結果基本一致。在控制了個體特征及地區變量后，每增加1個兒子，個體選擇提供績效薪酬的工作的可能性增加12.4%③，如窗格B中第(3)列所示。

表2 子女數量與工作選擇

以上結果表明，家庭中子女的絕對數量與勞動者基于績效薪酬的工作選擇之間的關系是正向的。子女數量越多，勞動者越可能選擇有績效薪酬的工作。

(2)兒子數量與基于績效薪酬的工作選擇。

為了進一步深入分析子女的性別對工作選擇的影響，本文分別考察了家庭中兒子數量和女兒數量與個體基于績效薪酬的工作選擇之間的關系。

采用與表2相同的模型，表3報告了兒子數量對工作選擇的影響。表3窗格A顯示，針對2011年就業樣本，兒子數量的回歸系數均為正。窗格A第(1)、第(2)、第(3)列的結果顯示，在不控制其他變量、控制個人特征及地區變量后，家庭中兒子數量越多，個體選擇提供績效薪酬的工作的可能性越高。具體來說，在控制了性別、年齡、婚姻狀況、受教育水平及地區變量后，每增加1個孩子，個體選擇提供績效薪酬的工作的可能性增加10.5%④。控制了工作單位類型后，兒子數量的系數仍為正但不顯著。窗格B顯示2013年的回歸結果與2011年結果的基本一致。如窗格B第(3)列所示，在控制了個體特征及地區變量后，每增加1個孩子，個體選擇提供績效薪酬的工作的可能性增加12.1%⑤。

表3的估計結果表明家庭中兒子的數量與基于績效薪酬的工作選擇之間是正向關系。兒子數量增加，會增加勞動者選擇有績效薪酬的工作的可能性。

表3 兒子數量與工作選擇

(3)女兒數量與基于績效薪酬的工作選擇。

表4報告了對女兒數量與工作選擇之間關系進行分析的回歸結果。窗格A報告了針對2011年樣本，家庭中女兒數量與基于績效薪酬的工作選擇之間有正向關系，但僅在不控制個人特征、地區變量和工作單位性質等其他變量時顯著。窗格B部分顯示2013年的回歸結果與2011年的一致。以上結果表明，家庭中女兒的數量與勞動者基于績效薪酬的工作選擇之間的關系是正向的，但并不顯著。

表4 女兒數量與工作選擇

(4)子女年齡與工作選擇。

本文具體考察了家庭中是否有0—5歲，6—11歲，12—17歲，大于18歲等年齡階段的子女與勞動者基于績效薪酬的工作選擇之間的關系如何。在回歸分析中，家庭中有大于18歲的子女作為參照組。

表5中窗格A部分報告了對2011年樣本的分析結果，第(1)列中結果顯示，不控制其他變量時，家庭中有年齡在6—11歲間的小孩的系數顯著為正，這表明，與有大于18歲的子女的勞動者相比，有年齡在6—11歲間的孩子的勞動者更可能選擇有績效薪酬的工作。但控制了個人特征、地區變量和工作單位性質等其他變量后，所有子女年齡變量均不顯著。窗格B部分回歸結果顯示，針對2013年的樣本，子女年齡變量的回歸系數均不顯著。

表5 子女年齡與工作選擇

以上結果可以說明，家庭中是否有不同年齡階段的子女存在與勞動者基于績效薪酬的工作選擇之間的關系并不顯著。這可能是因為這些子女年齡變量對工作選擇的正向和負向的影響相互抵消，使得在分析中子女年齡的系數不顯著。

(5)配偶的就業狀況與工作選擇。

本小節報告配偶的就業狀況與勞動者基于績效薪酬的工作選擇之間的關系。表6窗格A的結果顯示，針對2011年的樣本，配偶就業狀況的回歸系數均顯著為正。具體地，在控制了性別、年齡、婚姻狀況、受教育水平、地區變量及工作單位性質后，與配偶沒有工作的勞動者相比，配偶有工作的勞動者選擇提供績效薪酬的工作的可能性高16.2%⑥，如窗格A中第(4)列所示。而對2013年的就業樣本，配偶的就業狀況與勞動者的工作選擇的關系是正向的，但僅在不考慮個人特征的情況下顯著，如表6窗格B所示。

表6 配偶的就業狀況與工作選擇

上述分析說明，配偶的就業狀況與基于績效薪酬的工作選擇之間是正向關系，但僅在2011年顯著。

(二)穩健性檢驗：傾向得分匹配法分析

雖然在前面的多元回歸分析中控制了個體的個人特征、工作單位類型等變量以盡量解決模型中可能存在的內生性問題，但模型中還可能存在變量遺漏和樣本選擇問題。例如，一些無法觀測的變量(如勞動者的生育觀念)無法控制，而勞動者作為父母的生育決策可能會同時影響他們的工作選擇和家庭中的子女數量，在分析時可能會產生“自選擇”問題而使估計結果不準確。為了解決模型估計中可能存在的樣本自選擇偏差問題，本部分采用傾向得分匹配方法(Propensity Score Matching, PSM)重新估計家庭中子女數量與基于是否提供績效薪酬的工作選擇之間的關系。

在基準回歸分析中，子女數量被視為連續性變量；而在本部分的傾向得分匹配分析中，子女數量轉化為“家庭中子女是否為獨生子女”這一虛擬變量，若家庭中僅有1個子女，則取值為1，否則為0。于是，樣本被分為子女是獨生子女的勞動者組(干預組)和子女不是獨生子女的勞動者組(對照組)兩個子樣本組⑦。傾向得分匹配方法使用傾向得分在樣本數據中為每個沒有獨生子女的勞動者尋找與其本身受干預(即“子女為獨生子女”)后結果盡可能相同的對象，并與之進行匹配；然后在其他條件完全相同的情況下，通過干預組與對照組在基于績效薪酬的工作選擇上的差異，以此來判斷子女數量與工作選擇之間的關系，從而盡可能排除選擇性帶來的偏誤。

實際處理中可以分為以下幾個步驟：第一，給定特征變量(如性別、年齡、年齡的平方、婚姻狀態、受教育程度等)和子女是否為獨生子女這一虛擬變量后，利用Logistic模型計算出傾向值，進行傾向性得分匹配，并將其作為子女是獨生子女的條件概率；第二，根據傾向匹配得分進行傾向性平衡檢驗；第三，估計出“獨生子女”這種干預的平均處理效應(Average Effect on the Treated, ATT)：

ATT=E(Jobchoice1i-Jobchoice0i|Onlychildi=1)=E{E[Jobchoice1i|Onlychildi=1,P(Xi)]-E[Jobchoiceoi|Onlychildi=0,P(Xi)]|Onlychildi=1}

其中，Onlychildi表示第i名勞動者的干預狀況，即其子女是否為獨生子女；Jobchoice1i表示第i名勞動者的子女是獨生子女時作出的工作選擇結果；Jobchoice0i表示第i名勞動者的子女不是獨生子女時作出的工作選擇結果；Xi是第i名勞動者用于進行傾向得分匹配的特征變量，而P(Xi)則是用于進行傾向得分匹配的條件概率；第四步，對于匹配樣本，直接利用回歸分析來估計以得到偏差修正的匹配估計量。

在使用傾向得分匹配方法時，需要檢驗干預組和對照組之間的平衡性問題。首先，對2013年的全部就業樣本進行分析⑧，表7報告了“勞動者子女是獨生子女”和“勞動者子女不是獨生子女”兩個子樣本組最近鄰匹配前后的平衡性檢驗結果⑨。從表7可以看出，盡管匹配前兩個子樣本組在一系列特征變量上差異顯著，但匹配后，絕大部分特征變量在干預組和對照組之間的均值差異均大幅減少，同時，兩組間的差異在統計上也不顯著。這表明使用傾向得分匹配后，兩個子樣本組之間用于匹配的解釋變量不存在系統的差異或差異很少，通過了平衡性檢驗，這可以較大程度上削弱自選擇性所引致的估計偏誤。

表7 解釋變量間的平衡性檢驗(2013年樣本)

其次，表8報告了針對2013年的樣本，最近鄰匹配的干預組平均處理效應(ATT)、對照組平均處理效應(ATU)和總體平均處理效應(ATE)⑩。表8結果說明，ATT的效應小于ATU和ATE，這表示子女是獨生子女的個體作出的工作選擇均值更低。由此可見，針對2013年的樣本，傾向得分匹配分析顯示，子女是獨生子女的個體更不會選擇提供績效薪酬的工作，這與前面多元Probit回歸結果基本一致：子女數量與基于績效薪酬的工作選擇之間是正向關系，子女數量越多，勞動者越可能選擇有績效薪酬的工作。

表8 傾向得分匹配法得到的處理效應(2013年樣本)

五、結論及建議

本文利用2011年和2013年在上海、浙江和福建三省市進行的《家庭動態調查》數據，使用多元Probit回歸和傾向得分匹配法分析了勞動者的家庭特征與基于是否提供績效薪酬的工作選擇之間的關系。勞動者的家庭特征包括家庭中子女數量、子女年齡、配偶的就業狀況等一系列因素。回歸分析表明，具有不同家庭特征的勞動者會根據是否提供績效薪酬來選擇不同的工作，尤其是家庭中的子女數量、兒子數量等因素與勞動者的工作選擇有著較為顯著的關系。

首先，勞動者的子女數量與基于績效薪酬的工作選擇有顯著的正向關系。勞動者的子女數量越多，越可能選擇提供績效薪酬的工作。這可能是因為隨著經濟發展，人們的消費水平逐年提高，生活成本越來越高；同時，隨著國民整體素質的提升，人們越來越重視對子女的教育和各種素質的培養，對子女人力資本投入也越來越多，于是，養育孩子需要的經濟投入也更多。另外，近些年來，保育、家庭服務業蓬勃發展，越來越多的家庭聘請幼兒保育和家庭服務的人員來照料孩子，這既增加了養育孩子的經濟投入，也減少了勞動者需要花費在照顧和陪伴孩子上的時間和精力，增加了能夠花在工作上的時間、精力等資源。因而，擁有子女越多的勞動者越可能去選擇提供績效薪酬的工作，有時間和精力在工作中付出更多努力獲得獎金以增加家庭收入。為了解決模型估計中可能存在的樣本自選擇偏差問題，本文采用傾向得分匹配法重新估計家庭中子女數量與基于是否提供績效薪酬的工作選擇之間的關系，仍舊支持了Probit回歸結果。

其次，家庭中兒子的數量和基于績效薪酬的工作選擇之間的關系也是正向的。出現這個結果的一個可能原因是，2011年和2013年的房價等物價水平上漲很多，勞動者為了給兒子留下更多財產，需要更多的經濟投入；而兒子越多，這方面的花費越多，因此，擁有兒子多的勞動者越可能去選擇提供績效薪酬的工作獲得更多的獎勵性收入。

再次，配偶的就業狀況與基于績效薪酬的工作選擇之間的關系為正，但僅在2011年顯著。2011年的回歸結果顯示，與配偶沒有工作的勞動者相比，配偶有工作的勞動者選擇提供績效薪酬的工作的可能性高。

本文的分析結果對用人單位進行薪酬設計、為不同員工提供合適的薪酬激勵，以及對勞動者進行工作選擇都有著重要的意義。根據前文回歸結果，本文提出如下建議：

第一，從用人單位的角度，針對同一工作崗位，可以提供包括不同比例的固定薪酬和績效薪酬的多種組合的薪酬包。然后，再根據員工的家庭特征提供給他們不同的薪酬組合，比如對子女多、兒子多的員工，可以提供有績效薪酬或績效薪酬比例高的薪酬包，而對子女少、兒子少的員工，提供績效薪酬比例低或沒有績效薪酬的薪酬包。這樣，通過設計獨特的、有差異的薪酬體系，用人單位根據提供不同的績效薪酬可以對同一崗位、具有不同家庭特征的員工產生不同的激勵效果，使得他們能夠在工作中付出更大的努力，取得更好的工作效果。

第二，從勞動者的角度，進行工作選擇時，應該充分了解未來工作提供的薪酬構成，特別是關注是否有績效薪酬、績效薪酬的比例等內容，然后結合自己的家庭實際情況，選擇自己既有充分資源進行投入又可能得到足夠報酬的工作。比如，子女多、兒子多的員工，可以選擇提供了績效薪酬的工作，而對子女少、兒子少的員工，可能會選擇沒有績效薪酬的工作。

勞動者的家庭特征與其基于績效薪酬的工作選擇之間的關系比較復雜，盡管文中在多元Probit回歸中盡量加入變量來控制遺漏變量問題，并且在討論子女數量的影響時使用傾向匹配得分法對樣本的選擇性偏差進行修正，但我們無法完全精確控制個體的差異以更好地解決內生性問題，因而結論的穩健性還有待進一步檢驗。此外，鑒于問卷內容的局限性，文中僅根據是否有績效薪酬作為勞動者進行工作選擇的依據，并沒有區分績效薪酬多少及各種形式(如分紅、傭金等)的績效薪酬，我們無法完全地、準確地衡量勞動者基于績效薪酬的工作選擇決策。基于本文的研究結果，未來的研究應該對勞動者的家庭特征對工作選擇的影響給予更多的關注，同時，通過調查收集更詳實的數據對這一問題進行更加深入的探討。

注釋：

① 抽樣形成樣本具體過程如下：第一層是抽取縣區級單位；第二層是抽取鄉鎮/街道單位；第三層是抽取村委會/居委會；最后一層是抽取家庭戶，再按照隨機表在家庭戶中抽出合格受訪者。

⑦ 在2011年和2013年的全部就業樣本中，分別有49.43%和50.95%的個體的子女為獨生子女。

⑧ 本文針對2011年和2013年的全部就業樣本分別使用傾向得分匹配進行了分析，鑒于文章篇幅，文中僅報告了針對2013年的全部就業樣本進行分析的結果。

⑨ 在進行傾向得分匹配時，本文使用了三種常見的傾向性得分匹配方法進行匹配，如：最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配，但鑒于文章篇幅，文中僅報告了使用最近鄰匹配方法的結果。

⑩ 干預組平均處理效應(ATT)表示隨機挑選一個具有進行匹配的特征X且子女是獨生子女的個體因擁有獨生子女作出的工作選擇均值；對照組平均處理效應(ATU)表示隨機挑選一個具有特征X但子女不是獨生子女的個體假設其擁有獨生子女作出的工作選擇均值；總體平均處理效應(ATE)表示隨機挑選一個具有特征X的個體因擁有獨生子女作出的工作選擇均值。