最低工資與就業關系芻議

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一、引言

自我國1993年實行最低工資制度以來，最低工資的就業效應一直都是許多濟學家爭論的焦點。但是，國內學者對于最低工資就業效應的研究大多集中在理論層面上，缺乏實證研究，無法為政府部門制定合理的最低工資制度提供有意義的參考。

目前國外已有大量的文獻對最低工資的就業效應進行了理論和實證研究。Card和Krueger通過電話采訪收集了新澤西州和賓夕法尼亞州410家快餐店的數據，采用差中差（DID）的方法，對新澤西州和賓夕法尼亞州的快餐店在最低工資上漲前后的就業變化進行比較，結論表明最低工資的增加并不會減少就業。然而，Numark和Wascher利用相同地區快餐店員工的工資單數據，重新審視了Card和Krueger的研究，卻得到了截然不同的結論，他們發現最低工資的就業彈性處在-0.21到-0.22之間。Gadling和Terrell考察了哥斯達黎加的覆蓋部門和非覆蓋部門最低工資增長與就業的關系，通過使用1988—2000年的面板數據模型得出結論：最低工資增長10%，覆蓋部門的就業量下降1.09%，非覆蓋部門的就業量則無顯著變化。

與國外的研究相比，研究中國最低工資與就業關系的文獻則很少。羅小蘭使用上海市1993—2005年的時間序列數據進行研究，發現提高最低工資會對農民工的就業產生正的影響。之后羅小蘭又使用1994—2005年中國31個省、直轄市、自治區的面板數據模型，考察了最低工資標準對農民工就業的影響，其結論為，最低工資標準的增加對就業的影響存在一個閥值，在該閥值之前，最低工資的增加會促進農民工就業，而超過該閥值之后，最低工資的增加就會對農民工的就業產生負效應。

鑒于此，本文選取全國27個省、直轄市、自治區1996—2006年的數據，從實證角度全面考察我國就業量與最低工資標準之間的長期關系和短期關系。

二、數據說明

在考察我國最低工資標準對就業的影響時，由于受統計數據的制約，在計量分析中僅用時間序列數據無法滿足大樣本的要求，從而影響估計的精度。因此，本文將使用1996—2006年中國27個省、直轄市和自治區的年度面板數據來解決小樣本問題。重慶1997年才從四川省劃分出來成為直轄市，因此為了保證數據的前后一致性，四川省1996年的國內生產總值（GDP）以及勞動供給數據為剔除重慶后的數據。此外，湖南、福建、海南和西藏由于收集的數據不完整而沒有被列入。本文的最低工資數據來自中國勞動人事網和勞動咨詢網，其他數據均來自于國家統計局各年的《中國統計年鑒》和各地區統計年鑒。

圖1給出了剔除物價因素影響后1996—2006年全國職工月平均工資和最低工資標準的變化趨勢。通過觀察可以發現，兩者的變化趨同，都呈現出持續增長的趨勢。具體而言，全國職工月平均工資從1996年每月502元，增長到2006年的1789元，增加了將近1287元，年均增長率為13.50%。相對于職工月平均工資，最低工資的增長則要平緩一些，1996年全國最低工資標準為每月209元，2006年為538元，11年只增加了329元，年增長率僅為9.90%。觀察最低工資與職工月平均工資比例變動趨勢圖（見圖2）可知，該比例基本上呈現出逐年下滑的趨勢（個別年份除外），從1996年的0.41下降到2006年的0.30，而國際上最低工資與職工平均工資的比例一般在40％~60％之間（韓兆洲、魏章進，2006），顯然我國最低工資標準總體而言要低于國際上的一般水平。

三、計量模型和分析結果

1、模型設計

本文結合我國的實際情況，并在借鑒Neumark以及Lemos模型的基礎上，建立了以下實證模型。為了得到最低工資的就業彈性以及減少變量數據的波動性，本文的模型采用了對數線性形式。

logEit=C+αlogXMWit+βlogXMWit-1+δlogXit+μi+ηt+εit（1）

（1）就業水平（EIt）。本文采用從業人員數來反映各個地區的就業水平，該指標包括了16周歲及以上從事一定社會勞動并取得勞動報酬或經營收入的人員，它能夠很好地反映一定時期內全部勞動力資源的實際利用情況。

（2）最低工資變量（XMWit）。由于最低工資標準實際作用的大小取決于各個地區的工資水平，本文采用名義最低工資與職工月平均工資水平的比率MW/AVW作為最低工資變量。另外，考慮到各個省、直轄市和自治區大都劃分了多個檔次的最低工資標準，并且調整的時間也各不相同，因此，本文借鑒了羅小蘭的方法，選用最高檔次的最低工資標準，并利用加權平均法進行計算。

（3）控制變量（Xit）。影響就業水平的因素很多，為了加強模型的解釋力度，對一些主要變量進行控制是十分有必要的。本文采用實際國內生產總值RGDP來控制勞動力需求沖擊對就業的影響。由于獲得的統計數據是名義國內生產總值，因此，為了得到實際國內生產總值，以1996年為不變價格，對各個省、直轄市和自治區從1996年到2006年的名義國內生產總值進行調整。同時，還采用15—64歲的人口數LS以及15歲和15歲以上人口中文盲半文盲的占比PI來控制供給沖擊對就業的影響。此外，模型中還加入了地區效應變量μi和時期效應變量ηt，來控制其他一些不可觀測的或無法度量的地區或時期影響因素對就業產生的影響。

2、計量分析結果

（1）平穩性檢驗結果。對各變量進行分別進行LLC檢驗、IPS檢驗和ADF-Fisherχ2檢驗，具體檢驗結果見表1。在進行單位根檢驗時，除實際國內生產總值選用的是含時間趨勢的模型以外，其他變量均選用不含時間趨勢的模型。此外，對各變量一階差分后，均不含有時間趨勢，因此選擇不含時間趨勢的檢驗方式。

從表中可以看出通過三種方法檢驗，各變量均有單位根，而在取一階差分后，均在1％的顯著水平下表現為無單位根，說明這三類變量均為一階單整，即I（1）。

（2）協整檢驗結果。經過單位根檢驗，各變量均為I（1），因此可以繼續檢驗變量間是否存在協整關系。將（1）式進行回歸，得到殘差Eit，對殘差序列分別進行LLC檢驗、IPS檢驗以及ADF-Fisherχ2檢驗，若殘差序列平穩則說明變量間存在長期的均衡關系，反之則不存在。由于殘差序列Eit不存在時間趨勢，因此選用不含時間趨勢的檢驗方式。在對（1）式進行回歸時，考慮到面板數據的截面異方差性，本文利用截面加權的廣義最小二乘法（EGLS）對模型進行估計，以糾正截面數據帶來的異方差性影響，估計結果見表2。回歸取得了較高的擬合優度，此外，Hausman檢驗結果也證實了模型中固定效應的存在性。

在獲得回歸結果之后，用LLC、IPS以及ADF-Fisherχ2分別對殘差序列Eit進行平穩性檢驗，檢驗結果見表3。

結果顯示，殘差項Eit并不存在單位根，這意味著變量間存在協整關系。但根據表2的回歸結果，從長期來看，就業量雖然與最低工資變量及其他控制變量存在穩定的關系，但由于最低工資的就業彈性系數不顯著，所以最低工資標準的提高不會對我國就業產生影響。

（3）誤差修正模型結果。在確定了就業與最低工資標準以及其他控制變量的長期協整關系后，可以建立誤差修正模型，來進一步描述全國就業水平與最低工資的短期關系。將（1）式回歸中得到的殘差序列作為誤差修正項ECM，滯后期為1，結果見表4。

結果顯示，ECM系數為0.98，且在1％的統計水平上顯著，說明誤差糾正機制發生；最低工資的回歸系數雖然也在1％的統計水平上顯著，但彈性系數很小，這表明最低工資標準的短期變動只會對就業產生微弱的影響。

四、結論

在前面實證研究和討論的基礎上，本文得出如下結論：從長期來看，就業量與最低工資變量及其他控制變量存在穩定的關系，但最低工資標準的提高不會對我國的就業總量產生影響；從短期來看，最低工資標準的變動雖然會對就業產生影響，但影響很小。這一方面是由于我國各地區制定的最低工資標準普遍偏低，最低工資的絕對水平雖然每年都在提高，但經過物價折現后的實際最低工資水平的增幅則相當有限，最低工資與職工月平均工資的比例更是呈現出逐年下滑的趨勢。另一方面，政府的監管不力導致最低工資的實施情況并不樂觀，大量企業都存在違法操作現象，支付的工資仍然低于最低工資標準，這些都使得最低工資標準的提高不會對企業產生很大的壓力。因此，各地政府在充分考慮了當地經濟發展狀況和實際承受能力以后，應該進一步提高最低工資標準，同時要加強對最低工資實施情況的監督力度，使其真正成為低收入階層的有利保障，促進社會的和諧發展。