最低工资影响中国制造业就业的实证检验——基于中国省级动态面板数据的系统GMM分析

田贵贤

(聊城大学 商学院， 山东 聊城 252000)

最低工资影响中国制造业就业的实证检验
——基于中国省级动态面板数据的系统GMM分析

田贵贤

(聊城大学 商学院， 山东 聊城 252000)

基于中国2003～2013年的省级面板数据，选取制造业就业作为研究对象，利用动态面板模型分别对最低工资、最低工资与平均工资的比重和就业的关系进行了深入的经验分析。研究表明：最低工资的提高一定程度上可以促进就业。最低工资与平均工资的比重和制造业就业存在非线性关系，且呈倒“U型”曲线，临界值为0.375；东中西部的临界值分别为0.377、0.385、0.356。这一结论的政策含义是：目前全国绝大多数省份最低工资与平均工资的比重偏低，未达到临界值，最低工资标准仍有较大上调空间；如果数理统计具有现实意义，提高最低工资可能会促进制造业就业水平。

最低工资；制造业；就业效应；动态面板数据；动态面板广义矩估计

一、问题提出与回顾

2015年4月，全国总工会公布数据，已有北京、上海、湖南等7个省份相继调整了最低工资标准，增长幅度普遍在10%左右。从4月1日起，上海劳动者月最低工资标准将从目前的1820元调整为2020元，位列全国最低工资标准首位。与此同时，广东月最低工资标准最高档调至1895元位列第二；天津月最低工资标准调至1850元位列第三；北京月最低工资标准从1560元调整至1720元位列第四。《促进就业规划(2011～2015年)》指出，“十二五”期间形成正常的工资增长机制，职工工资收入水平合理较快增长，最低工资标准年均增长13%以上，绝大多数地区最低工资标准达到当地城镇从业人员平均工资的40%以上。但是从目前情况来看，很少有省份的最低工资标准能够达到当地城镇从业人员平均工资的40%以上，而且各地的上调幅度在10%左右，与经济面临下行压力有关。由于2015年最低工资数据公布省份较少，本文将列出2013年和2014年的数据进行比对。从表1可以看出，全国没有一个省份最低工资标准可以达到当地城镇职工工资的40%，而且本文所选取的最低工资标准都是各省份的最高档标准，如果去除这个因素，最低工资与城镇职工平均工资的比重比现实情况还要低。河南、广东、广西、江西的比重超过35%，北京最低，仅为18%。黑龙江、西藏已经连续两年未调整最低工资标准，不符合《最低工资规定》中“最低工资标准每两年至少调整一次”的要求。据全国总工会数据显示，最低工资直接或间接影响的劳动者约占从业人员的20%，大多数劳动者的收入水平都高于最低工资。

近些年来，最低工资颇受争议，但是从目前我国的实际情况来看，最低工资政策成为保护低收入劳动者不可缺少的工具，我国不同于西方发达国家，工会、集体协商制度在我国尚处于启蒙阶段，并没有发挥应有的谈判和保护力量。但是仍然有很多学者反对最低工资政策的执行，认为最低工资对于中国制造业及其他行业具有负面影响，这种争论持续至今。在理论上，张五常(2000)认为最低工资使低收入的劳动者不能找到工作或者企业方使用资本替代劳动的方式减少对劳动力的使用。[1]而蔡昉等(2005)认为我国劳动力无限供给的时代即将结束，“刘易斯拐点”已经接近。[2]这些观点无疑引起社会对最低工资政策就业效应的关注，但是都缺乏有效的经验证据。目前实证研究方面主要集中在最低工资对农民工的影响(罗小兰，2007；丁守海，2010；李晓芳，2006)，[3～5]其他研究主要集中于个别地区个别行业的研究(田贵贤，2015；周培煌等，2009)。[6～7]在当前经济下行压力较大的情况下，分析最低工资上涨对劳动力成本的影响将有助于我们对该问题的讨论，当然就业形势依然严峻，劳动力成本上涨很可能对就业形成一定的冲击。这些研究聚焦于由于采用的模型、研究方法不同，以及各地区的劳动力市场结构、经济发展水平、行业特性、执法环境等因素也是导致结论存在差异的原因。本文从实证的角度，利用2003～2013年我国各省份制造业数据，分析最低工资对制造业雇佣人数、平均工资及制造业就业人数与第二产业从业人员比重的影响。该数据收集了全国30个省市、自治区(除西藏)的数据，指标相对完整，对于同省份不同最低工资标准进行了加权平均。控制时间效应、地区效应，运用动态面板模型逐一分析。

表1 2013年与2014年全国各地最低工资标准统计

本文的主要创新之处在于：第一，样本量比较充足，利用行业数据分析最低工资对就业人数及就业结构的影响，首次将就业结构作为被解释变量。第二，运用动态面板广义矩估计(GMM)方法，虽然具有一定的内生性，但是借助最低工资的时间效应和地区效应的差异化来识别最低工资上涨的影响。第三，分时间段研究，本文选取2003～2013年的数据，将时间段划分为2003～2008、2009～2013分别进行研究，2004年我国颁布了《最低工资规定》，2008年我国新《劳动合同法》开始执行，分别探讨两个时期最低工资与就业的关系。

二、数据与模型设定

(一)数据

本文使用的数据来源于国家统计局官方网站、《中国区域经济统计年鉴》及各地方政府网站，数据主要包括30个省市及自治区的最低月工资标准、各省份人均GDP、三次产业结构比重、各省份的平均工资。由于地理位置和人口密度及经济发展状况差异较大，将西藏剔除在样本之外。2014年数据国家统计局尚未公布，本文所用数据为2003～2013年。为了消除价格指数的影响，本文以2003年的价格指数为基期进行了调整。各变量的描述统计如表2。本文根据Bell[8]所采用的模型对其他变量进行了选择，具体包括人均生产总值(AGDPit)，用以反应经济增长对制造业就业的影响；平均工资(AWit)反应劳动力成本对就业的影响；产业结构变动(Sit)反应产业结构变动对制造业就业的影响；最低工资与平均工资的比重(MW/AWit)反应最低工资对制造业平均工资的相对价格，二者的比重可以使得最低工资的各期值具有可比性，该指标与常用的Kaitz比率指标实质上相似。

表2 控制变量名称及说明

(二)模型设定

选取就业量为被解释变量，最低工资作为解释变量，控制变量选取了人均国内生产总值(GDP)、第三产业占总产值的比重(T)、平均工资(AW)、最低工资的二次项、最低工资与平均工资的比重建立了如下面板数据模型，在模型中均加入了被解释变量的滞后一阶项作为解释变量引入模型，以控制内生性并反映动态特征。其中下角标t代表时间，i代表不同省份、自治区及直辖市，ui,vi分别代表不随截面省份和时间变化的固定效应，εit代表随机误差项。为了控制内生性，将最低工资与平均工资的比重项作为外生变量引入模型，理论上认为最低工资与平均工资的比重作为长期的平稳趋势指标一般较少受其他因素的影响，模型中其他变量按内生变量处理。为了数据的平稳性和存在的异方差问题，所有变量都已自然对数的方式引入模型。具体模型如下：

LnNit=a0LnNit-1+aLnMWit+bLnAGDPit+cLnAWit+dLnMW/AWit+eLnTit+ui+vi+εit

将自变量的二次项引入回归模型，探讨最低工资是否与就业之间存在非线性关系。回归模型如下：

LnNit=a0LnNit-1+a1LnMWit+a2Ln2MW+bLnAGDPit+cLnAWit+dLnMW/AWit+eLnTit+ui+vit+εit

在估计面板模型时，为避免因回归变量存在单位根而引起伪回归，本文使用两种面板数据单位根检验方法。即与原假设为相同单位根过程的LLC 检验及原假设为个体具有单位根过程的Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验。为节省篇幅其他变量的单位根检验未报告，检验结果如表3所示。

表3 单位根检验结果

三、检验结果分析

(一)最低工资与我国制造业就业关系的检验

本文首先对不包含最低工资变量的模型进行了系统GMM估计，估计结果见表4的第2列，第2列结果可以为后续模型提供一个对比的基准，第3～5列分别是逐步引入最低工资变量后的估计结果。同时考虑到最低工资(MW)与平均工资(AW)存在较强的相关性，本文又在剔除了平均工资(AW)变量的情况下进行了回归分析，回归结果如表4第6列。从GMM的估计结果来看，所有回归中二阶序列相关的检验结果支持回归方程的误差项不存在二阶序列相关的假设。Sargan检验的结果显示不能拒绝工具变量有效性的零假设(P值均大于0.1)，这说明模型设定合理且工具变量有效。表4的估计结果显示，最低工资的系数方向一致，部分变量的显著性发生变化，但是这并不影响估计结果的可靠性。为了验证估计结果的可靠性，本文还将全国分为东中西部三个地区进行分析，对三个地区的最低工资就业效应进行对比分析。基于所选数据的跨度和样本量较多，本文将所选数据分为两个时间段进行验证，对比分析不同时期最低工资的就业效应。

表4 最低工资与就业关系的估计结果

注：“*”、“**”、“***”分别表示在10%、5%和1%的水平上显著，括号中数值为稳健标准误差，下同。

将表4中第3列和第4列的结果进行分析。最低工资与制造业就业人数在1%显著水平上呈正相关关系，表明最低工资的提高可能促进制造业就业，这可能与劳动力买方市场的垄断结构有关，也有可能最低工资政策产生正的溢出效应，促进了就业。

(二)最低工资与平均工资比重和我国制造业就业关系的检验

最低工资与平均工资的比重(MW/AWit)反应最低工资对制造业平均工资的相对价格，二者的比重可以使得最低工资的各期值具有可比性。表4第4列的回归结果显示，将最低工资与平均工资的比重加入到模型中，发现最低工资与平均工资比重与就业之间不存在显著的线性关系，为了继续验证最低工资与平均工资比重是否存在非线性关系，本文将最低工资与平均工资比重的二次项加入模型。表4中第5列的回归结果显示，二次项系数为负，一次项系数为负，曲线呈倒“U”型，并且存在一个临界值，即在其他影响制造业就业的因素不变时，最低工资与平均工资的比重提高，制造业就业增加，当达到临界值时，继续提高二者之间的比重，会减少制造业就业。根据曲线的性质，求得最低工资与平均工资比重的临界值为0.385。目前国际上普遍认为最低工资与平均工资比重在40%～60%之间比较合适，但是基于本文所得的临界值要低于国际标准，这可能与当前经济发展阶段有关。在影响制造业就业的其他因素不变时，最低工资与平均工资的比重低于临界值，提升二者之间的比重，会增加制造业就业。但是当最低工资与平均工资的比重超过临界值时，继续提高最低工资与平均工资的比重，会减少制造业就业。最低工资的系数为正，提高最低工资一定程度上可能会促进就业。从全国的数据来看，目前全国的最低工资与平均工资的比重均低于0.385。单从这一指标来看，最低工资仍有上调空间。GDP的估计系数为正，符合预期，说明经济增长对于就业具有不可替代的作用；行业平均工资的估计系数显著为负，与预期相符，说明工资水平越高，所吸纳的就业人数越少。产业结构(S)变动与制造业就业在本文中不存在显著关系。

(三)稳健性检验

为了保证结果的可靠性，本文将从以下两个方面进行稳健性分析。第一是分为不同时间段对最低工资与制造业就业的关系进行分析，考虑到2008年金融危机和新《劳动合同法》的执行，本文将2003～2013年划分为两个区间，即2003～2007年，2008～2013年，并作为对照组分析最低工资在不同经济发展阶段对就业的影响。第二，本文将全国分为东中西部三个地区分别进行检验，分析最低工资对不同地区制造业就业的影响。

1.不同时间段内最低工资与制造业就业关系的检验

为了使参数估计更有效，本文分别采用系统GMM和差分GMM及OLS三个模型进行回归分析，结果列于表5。从总体来看，两个时间段的回归结果都表明最低工资本身与制造业就业存在明显的关系，从回归系数来看，最低工资可能会对就业产生正效应，这与当前主流的观点相反，即最低工资标准的提高会使企业成本上升，企业增加资本投入，减少雇佣人数，出现资本替代劳动的现象，从而使就业减少。但是，从本文的回归结果来看，可以说明最低工资不会减少制造业就业。根据2003～2007年的面板数据回归结果，如果数理统计具有现实意义，那么提高最低工资会促进制造业就业。但是最低工资与平均工资比重和制造业就业之间并无显著关系。而在2008～2013年这个时间段，最低工资与制造业就业存在显著的正相关关系，最低工资与平均工资比重和制造业就业也存在显著的正相关关系。因此，可以初步判断，第一，最低工资与制造业就业之间不存在负相关关系。第二，提高最低工资与平均工资的比重，也不会减少制造业就业。而且由于时间段不同，最低工资对制造业就业的影响程度不同。

2.不同地区最低工资与制造业就业关系的验证

为了进一步验证最低工资的就业效应，本文将全国分为东中西三个地区进行分析。估计结果如表6所示，最低工资标准本身与全国三个地区制造业就业不存在显著的线性关系，最低工资与平均工资的比重(MW/AW)和制造业就业人数之间不存在线性关系，将(MW/AW)的二次项分别加入到东中西部三个模型中，发现二者之间存在非线性关系。二次项系数为负，一次向系数为负，曲线呈倒“U”型，说明MW/AW与N之间存在一个临界值，在达到该临界值之前，最低工资与平均工资的比重提高，可能会促进就业；超过该临界值，继续提高最低工资与平均工资比重，会减少就业。通过二次项系数和一次项系数求得临界值分别为0.377、0.385、0.356。从表1可以看出，目前河南、广东、云南三个省份的比重相对高一些，已经接近或者达到各地区的临界值。其他省份最低工资与平均工资的比重可能有些偏低，仍有上调空间。国外学者认为最低工资与平均工资的比重是40%～60%的范围明显高于我国国内的现实标准，我国目前的经济发展阶段还不能实现这么高的目标。

表5 最低工资与就业关系的估计结果

本文稳健性检验的设定和运算均具有合理性，同时证明了本文的估计结果具有很好的稳健性，稳健性检验结果也进一步支撑了表3的估计结果。本文可以推断出，最低工资对制造业整体就业水平是促进的，并不是学者所认为的降低就业水平。如果现实中达到理想状况，在其他影响就业的因素不变时，提高最低工资是可以促进就业的。即使数理统计存在缺陷，但是本文仍然可以得出最低工资不会导致就业减少的结论。

表6 分地区回归结果

四、结论与启示

根据目前已有的研究结论，一般认为当劳动力成本上升时，企业往往用资本代替劳动，从而减少对劳动力的雇佣。但是如果在买方垄断的劳动力市场，提高工资可能会促进就业。为了检验已有的结论，本文运用30个省份(除西藏)2003～2013年面板数据，采用系统GMM方法和差分GMM方法检验了最低工资与制造业就业的关系。研究发现，在其他影响就业的因素不变时，提高最低工资可能会促进就业，至少在数理统计上可以说明二者的关系。进一步分析发现，最低工资与平均工资的比重和制造业就业存在非线性关系，并根据相关数据推导了临界值，临界值为0.385。综合2013年全国各地最低工资标准和平均工资水平，发现仅有河南省超过临界值，其他省份的最低工资标准仍有上调空间。分别对东中西部三个地区进行检验，最低工资与平均工资比重的临界值分别为0.377、0.385、0.356。由于区域经济发展的不平衡，各地对最低工资标准的承受力度也不同。

上述结论对于当前我国不同省份制定最低工资标准具有深刻的启示意义。第一，从目前最低工资政策的执行来看，并没有对就业产生负效应。但是各地政府在调整最低工资标准时，最低工资与平均工资的比重不应超过临界值。我国目前的现实情况与国际上普遍认为的最低工资与平均工资比重40%～60%的比重要低，最低工资标准的制定不应只是单纯绝对数的增长，目前并没有切实发挥最低工资的基础保障作用。第二，在条件允许的情况下，根据各行业的工资水平和发展状况制定合理的行业最低工资标准，便于最低工资发挥更好的作用，对于收入较高和较低的行业可以适当调整最低工资标准。第三，最低工资与平均工资比重与制造业就业的临界值表明，全国各省市的最低工资标准仍有较大的提升空间。目前最低工资政策的保障作用还没有充分发挥。

[1] 张五常.最低工资种祸根[N].南方周末，2000-11-15.

[2] 蔡昉，都阳.我们需要什么样的劳动力市场制度[J].吉林大学社会科学学报，2005,(5)：29-35.

[3] 罗小兰.我国最低工资标准农民工就业效应分析——对全国、地区及行业的实证研究[J].财经研究，2007,(11)：114-123.

[4] 丁守海.最低工资管制的就业效应分析——兼论《劳动合同法》的交互影响[J].中国社会科学，2010,(1).

[5] 李晓芳.最低工资对我国农民工就业的影响[D].湖南大学硕士学位论文，2006.

[6] 田贵贤.最低工资对就业的影响及其作用机制——基于建筑业面板数据的分析[J].财经论丛，2015,(5):16-23.

[7] 周培煌，朱飞.最低工资对广东制造业就业效应的实证研究[J].广东行政学院学报，2009，(4).

[8] Linda A.Bell. The Impact of Minimum Wages in Mexico and Colombia [J].Policy Research Working Paper，1997，(9):1514.

责任编辑、校对：张友双

Empirical Test on the Influence of Minimum Wage on the Employment of China’s Manufacturing Industry——Based on Systematic GMM Analysis of China’s Provincial Dynamic Panel Data

TIAN Gui-xian

(SchoolofBusiness,LiaochengUniversity,Liaocheng252000,China)

Based on Chinese provincial panel data from 2003 to 2013, the paper selects employment of manufacturing industry as the research subject, and an empirical analysis is made on the relationship between minimum wage and the proportion of minimum wages and average wages by using dynamic panel model respectively. Research shows that the increase of minimum wage promotes employment in a sense. The proportion of minimum wages and average wages has nonlinear relationship with the employment of manufacturing industry and assumes the inverted “U” type curve, with the critical value of 0.375. The critical values of eastern, central and western China are 0.377, 0.385, and 0.356 respectively. Policy implications of this conclusion are: currently, the proportions of minimum wages and average wages in most provinces are lower than the critical value, and the standard of minimum wage can be further improved. If mathematical statistics has any practical significance, raising the minimum wage may promote employment of manufacturing industry.

Minimum Wage;Manufacturing Industry;Employment Effect；Dynamic Panel Data;GMM of Dynamic Panel

2015-05-26

田贵贤(1975-),男，山东聊城人，北京师范大学经济管理学院博士后，聊城大学商学院教师，博士，研究方向为世界经济、劳动经济学。

F407

A

1674-4543(2015)06-0013-08