中国城市居民劳动供给行为特征

焦张义，钟若愚，董继红

(深圳大学 中国经济特区研究中心，广东 深圳 518061)

一、引言

劳动供给行为是劳动经济学的微观基础，对于经济理论研究和经济政策评估具有重要影响[1-2]。因此，居民劳动供给行为一直是经济学界的重要研究对象。长期以来，我国学术界对劳动力的研究主要是宏观视角和总量研究，如劳动力供给与经济增长[3]、劳动力供给变动与产业结构转型[4]、人口红利转变与劳动成本[5]、计划生育政策的影响等[6]，更加关注劳动力数量变动对经济发展的影响，从微观视角对居民劳动供给行为的研究一直较少。这一方面是由于我国长期人口基数庞大，人口红利明显，经济增长长期处在一个近似“劳动力无限供给”的状态下运行[7]，以宏观视角研究劳动力供给更加容易获得广泛认同。另一方面，关于居民劳动供给行为的微观调查数据长期比较缺乏，也限制了相关研究的开展。事实上，近年来随着微观调查数据可得性增强，类似研究也开始涌现。比如，张世伟、周闯对中国城镇居民不同收入群体的劳动参与行为进行了研究[8]。郭晓杰利用中国营养健康调查数据(CHNS)研究了影响中国女性劳动力供给决策的相关因素[9]。马双、李雪莲、蔡栋梁运用中国家庭金融调查数据研究了最低工资对已婚女性劳动参与率的影响[10]，等等。但是不可否认，对劳动供给行为的微观研究仍然亟待加强。特别是，目前我国劳动力市场发生了深刻变化，经过40多年的改革开放和计划生育政策实施，家庭规模、财富总量、劳动力受教育程度、城乡人口比例等要素均发生了巨大变化，特别是“80后”、“90后”等新生代劳动力的行为模式，与改革开放前成长起来的劳动力相比，更加注重个性化需求(1)新生代劳动力接受正规教育年限较长，具有典型的“去制造化”、“高端化”和“服务化”特征，崇尚更加灵活、有趣、自由度较高的工作，这与老一代劳动力只要工资水平不低于最低生存工资，工人的劳动供给就不会中断有较大差距，这一代际差别对未来的劳动力市场将有较大影响[11]。，这些因素对劳动供给行为产生重要影响，也必将加总反映到劳动总供给等宏观指标上，影响整个社会的经济发展。当前，随着劳动供给行为的多样化，我们无法简单假设所有的劳动者都具有相同的行为模式，因此亟须了解当前我国居民的劳动供给行为特征，帮助我们细化优化新时代的相关就业政策。

从既往的文献看，影响劳动供给行为的因素很多，主要包括工资、非工资收入、教育情况、健康情况、性别、税收制度等。其中最著名的就是向后弯曲的劳动力供给曲线，即初始阶段随着工资提高工作时间增多，随后随着工资不断上涨，最终工作时间反而减少。这一现象已经在实证研究中被广泛证实[12-19]。但是也有研究者对劳动力供给曲线提出了新的补充，认为完整的劳动力供给曲线前端应该是向右下弯曲的，即倒“S”型[20-23]。对这一现象的解释是，当工资足够低时，任何单位小时工资的减少，都必须增加劳动时间进行弥补，保证收入总额可以维持基本生活需要。这一现象也一定程度反映到国家层面上，中村保和村山(Nakamura and Murayama)研究发现，在低收入经济体中，居民劳动供给曲线显示出非富有弹性的特征，劳动供给行为对工资变动不太敏感[24]；罗小兰通过实证研究发现，中国农村转移劳动力群体的劳动时间与工资成反向变动关系，证明中国低收入劳动者存在工资降低工作时间反而增长的现象，也刻画出该群体劳动曲线呈现向右下弯曲的特征[25]。除工资收入外，非劳动收入、健康情况、税收制度等也是影响工作时间的重要因素，其中非劳动收入、税收增加总体上呈现负效应，健康状况则对劳动供给整体呈现正向影响[26-27]。但是这些研究以定性研究和理论研究为主，主要来自国外文献，以家庭为单位，系统定量研究我国劳动供给行为的文献仍然较少。

综上所述，利用微观数据对新时期中国居民劳动供给行为进行研究，不仅必要而且非常急需。

二、模型设定和变量说明

Hi=α+βln(Wi)+γ(∑WiHi+V)+δZi+ei

其中，Zi为影响劳动力供给行为的其他控制变量。根据此公式，可以求得劳动力供给的工资弹性：ewi=β/Hi，收入弹性为：eini=γ(∑WiHi+V)/Hi，替代弹性为：esui=ewi-einiWi

根据劳动经济学相关理论，替代弹性应该为正向的；休闲为正常商品时，收入效应应该是负向的；由此总的工资弹性的符号具有不确定性，其对劳动供给的影响取决于工资的收入效应与替代效应的共同作用。运用家庭整体模型对劳动供给行为进行研究的一个优点是，现实中劳动者的劳动时间与家庭成员收入及家庭财富是紧密相关的，与其家庭中承担的责任等也是密不可分的，所以运用以家庭为单位的模型对劳动供给行为进行研究是比较符合中国家庭实际的。

在实证模型中，本文设定因变量为工作时间，自变量为工资和非工资收入。此外，由于工作时间与家庭及个人特征也有很大关系，我们需要加入家庭规模、教育程度、工作年限、年龄、家庭地位等控制变量，以便更加准确地考察单位小时工资与工作时间的关系。其中，家庭规模可以通过影响家庭劳动生产率影响家庭收入，进而影响工作时间；家庭地位代表着不同的家庭责任，对工作选择和工作时间有一定的影响；受教育情况、工作经验、健康情况等因素直接影响工作类型的选择；年龄代表生命周期因素的影响。

模型还假定每个人都可以自主选择工作时间，但是事实上很多工作都有严格的工作制度。在相关研究中，一般认为劳动者可以通过改变工作，间接实现选择工作时间[28-29]。目前，中国劳动力市场已经非常成熟，官方统计职业数就多达1838项，特别是很多自由职业迅速兴起，为劳动者选择职业提供了更多可能。在本文样本中，有换工作经历的劳动者比例高达67%。

三、数据来源及其统计描述

本文运用2013年中国城市家庭收入调查数据(CHIP 2013)，定量分析中国城市居民劳动供给行为，并用细分数据分组研究不同性别、不同家庭身份、不同教育背景、不同年龄阶段的居民劳动时间变动，定量测度工资效应、收入效应和替代效应。本文样本数据共包括29个省市6675个城市家庭、10184个研究对象。根据研究主题，我们选取年龄在18—60周岁、身体无残疾的全职工作人员共8771个个体作为研究对象。

表1所示的是样本中不同类型劳动者年工作时间情况。从中可以看出，不同岗位、不同职称和不同人群的工作时间存在明显差异，其中机关事业单位及国有企业工作人员工作时间较少，而私营企业工作人员工作时间较长，一般白领和熟练工人工作时间又比无技术工人工作时间少。

表2提供的是劳动者的工作时间及工资情况。通过分析可以看出，第一，劳动者年平均工作时间为2285小时，属于世界上人均工作时间最长的国家之一，比发达国家工作时间要多约40%，相当于英、德、法等国家20世纪50年代的水平(2)经济合作与发展组织调查数据显示，2013年的德国和法国工作时长分别是1388小时和1489小时。详见：https://stats.oecd.org/Index.aspx；第二，由于性别、家庭责任或家庭地位不同，相关劳动者工作时间明显不同，男性工作时间多于女性，户主工作时间多于非户主；第三，户主工资高于非户主，男性工资水平明显高于女性。

表1 不同类型劳动者年工作时间情况 小时/年

资料来源：根据样本数据计算得到。

表2 不同组别劳动者年工作时间与工资情况 小时，元

资料来源：根据样本数据计算得到。

表3所示的是实证检验中相关变量的统计学描述。从中可以看出，样本中居民的单位小时工资均值为18.5元，比1995年该项调查数据提高了6.2倍，年均工资时间为2285小时，比1995年提高100小时。家庭非工资收入为8.7万元，比1995年增长15.9倍。可见，与早期城市居民家庭调查数据相比，目前各项指标已经有了较大变化(3)1995年数据来自CHIP 1995，http://ciid.bnu.edu.cn/chip/chips.asp?year=1995。

四、总体样本回归结果

1.计量结果

本文在计量分析时，必须解决工资和家庭收入这两个变量的内生性问题。因为从理论和实践上来讲，工资与工作时间本身是作为一个共同体被选择的，这与个人的进取心、勤奋品质、能力等特征有关。这些特征同时也包括在包含个人特性的回归方程残差项中，因此，工资和残差项是相关的。同时，从实际数据来看，单位小时工资是通过年收入除以年工作时间得到的，因此任何工作时间误差都会反映到工资上，而这些误差本身也包含在干扰项中，所以导致工资也会与干扰项相关。此外，家庭收入对每个家庭成员而言，也是影响其劳动时间的重要因素，是另一个内生变量。这是因为家庭收入项包括其他成员的工资收入和非工资收入，而其他家庭成员的劳动时间又都与家庭财产收入有关系，这就导致家庭收入与残差项相关。本文采用工具变量法解决这一复杂内生问题。对于自身工资项，现有文献主要以劳动者个人特征代替，比如年龄、工作经验、教育年限等高阶项作为工具变量[1，30-31]。据此，我们选择工作经验(年)和年龄的高次项两个变量作为自身工资的工具变量。其中，工作经验的平方项表示人力资本及工作经验特征，年龄平方项表示生命周期特征。对于非劳动收入项，主要来自资产增值及家庭成员收入，我们选取2012年家庭非工资收入作为当前家庭非工资收入的工具变量，这是因为从理论上讲，前期非工资收入的滞后项可以作为当前家庭非工资收入的代替变量，且变量与当前家庭非工资收入有关，而与干扰项不相关[30-31]。

表3 相关变量统计描述

综上所述，本文采用工具变量法中的两阶段最小二乘法(2SLS)进行实证回归，具体结果见表4。根据总体样本回归结果，我们计算出了相应的总工资弹性、收入弹性和替代弹性。其中工资弹性为0.52，表明单位小时工资提高10%，劳动者将增加5.2%的工作时间。以标准工作者为例(样本平均值)，劳动者单位小时工资增长1.85元，日工作时间增长0.52小时(36分钟)。收入弹性为-0.19，这一数值较小，可能与我国整体发展阶段、社会生活成本、勤奋的民族特性等有关，说明非劳动收入的增长不会大幅度减少劳动者的工作时间。替代弹性为4.03，说明其他产品消费对闲暇的替代性仍然较强。这些估计结果对我国就业政策和福利政策有一定借鉴意义。一方面，在总工资弹性较小且我国劳动者工作时间已经较长的情况下，依靠提高工资增加劳动者工作时间虽然有效，但空间已经不大，要提高总产出，必须在提高劳动生产率上做出更多探索。另一方面，由于收入弹性较小，从提升社会福利角度看，提高个人所得税起征点、提高最低工资标准等税收或就业政策不会大幅降低劳动者工作时间，反而可以增强居民整体社会福利。其他的一些控制变量对劳动者工作时间也有显著影响。比如，家庭规模对工作时间有正向影响，规模较大的家庭，家庭成员工作积极性更高，劳动时间更长。教育和人力资本提高对工作时间有负向影响，参加工作时间越久，受正规教育时间越长的劳动者，工资更高，年工作时间更短，也更加注重休闲。

表4 整体样本回归结果

变量 系数标准差单位小时工资1183.05***209.09 非劳动收入-4.99***1.07财产0.000150.00001家庭规模53.03***16.68年龄-0.68 1.72工作年限-9.82***2.37正规教育年限-75.94***12.51性别-185.45***48.09是否户主-132.84***37.26是否共产党员-69.77**28.47身体好57.39 127.04身体一般115.98 126.80国企-52.62 33.13私企121.19***32.53高级职称-204.75***60.70中级职称-69.46**29.62初级职称-92.89***33.80常数项540.14 337.70过度识别检验2.5287(overidentifying)(p=0.1118)豪斯曼检验203.00(Hausman test)(p=0.0000)工资弹性0.52收入弹性-0.19替代弹性4.03

注：显著水平*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01。

2.稳健性检验

为了获得更加可靠的研究结论，本文基于模型设定和估计方法做了大量稳健性检验，回归结果在表5中给出。首先，我们检验了是否存在弱工具变量的情况，运用最大似然估计对模型进行了回归，结果显示所有符号与两阶段最小二乘法相同，系数差距很小，表明不存在弱工具变量的情况。其次，运用广义矩估计的方法对模型再次进行了估计，回归结果仍然保持稳定，各系数符号与前两种方法相同，数值差距较小。再次，本文为了研究不同类型劳动者的劳动供给行为差异，在第五部分按照性别、家庭身份、年龄、受教育情况等分组别进行了分析，大量回归结果显示，模型稳定性较好，回归结果符合相关理论及预期，证明结果具有较强的稳健性。

五、不同特征劳动者劳动供给行为实证结果

根据不同劳动者的特征差异，本部分着重考虑不同性别、不同家庭身份、不同年龄、不同受教育年限的居民劳动供给行为，这对政府更加精准制定就业政策和福利政策至关重要。

首先，表6的A部分是按照性别进行分组，考察工资和非工资收入对劳动者工作时间变动影响的回归结果。结果显示，男性的工资弹性为0.35，工资提高10%，工作时间将增加3.5%，低于女性工资弹性0.73的水平，这可能与男性工作时间较长有关。男性的收入弹性为-0.11，替代弹性为2.55，这与女性收入弹性-0.31，替代弹性5.62相比，符号相同但数值更小，显示女性对收入变动更敏感，而对休闲敏感度相对较低(4)这一结果与李海铮和扎克斯(Zax)对中国1995年劳动者行为特征的研究，以及基林斯沃思(Killingsworth)1983年对美国劳动者行为特征的研究情况相似，见参考文献[1]和[28]。。此外，回归结果显示，女性对年龄、家庭身份、受教育年限等变量也更加敏感(5)由于篇幅，详细分组回归结果不再报告。。

表5 不同估计方法回归结果比较

注：显著水平*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01;括号内为回归系数的标准差。

其次，按照家庭身份分组的回归结果看，户主的工资弹性为0.62，高于非户主的0.44，显示户主对工资变动更加敏感，愿意为工资增长付出更多劳动，这可能与中国家庭中户主一般肩负着更大的责任有关。户主的收入弹性也高于非户主，这与户主具有更高工资，休闲的成本更高有关。

再次，从受教育年限分组回归结果看，受教育年限更长的个体工资弹性更低，而收入弹性更高。进一步分析可以看到，受教育程度较高的群体工作时间要更短一些，但是平均工资要高50%，家庭金融财产高40%左右(6)受教育年限小于9年的个体家庭金融资产均值为6.2万，平均工资为13.6元。受教育年限大于9年的个体家庭财产均值为10.2万，平均工资为20.6元。。这也导致教育程度较低的群体，更加关注工资，也更需要努力工作；反之，受教育程度较高的群体，工资更高，更加注重休闲，同时也更看重非工资收入变动情况。

最后，按照年龄分组的回归结果看，对18—30岁群体而言，工资变动和非工资收入变动对他们的工作时间没有显著性影响，这也是所有回归模型中唯一不显著的群体。这可能与新生代劳动力劳动行为更加特殊有关，这一部分群体受改革开放政策和计划生育政策影响，很多是成长于更加富裕的独生子女家庭，更加强调兴趣对工作的影响，并且年轻、参加工作时间短，调换工作比较经常，很多仍然在“搜寻”工作状态，劳动时间还较少受工资和非工资收入影响。31—45岁群体的回归结果在1%统计水平下显著，46—60岁群体的回归结果在5%统计水平下显著，从弹性数值看，年龄大的群体工资弹性和收入弹性都更低，显示年龄对工作时间的负向影响。

表6 基于不同标准分类的劳动供给行为考察

注：显著水平*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01；括号内为回归系数的标准差。

六、结论与政策启示

本文借助2013年中国城市家庭收入调查数据(CHIP 2013)，对中国城市居民劳动供给行为进行了研究，系统分析了整体和不同特征工作人员的劳动供给行为。

从研究结果看，我国城市居民劳动供给曲线整体上呈现向右上方倾斜的特征，随着工资上涨，劳动者工作时间随之增长，但是工资弹性仅有0.52，属于缺乏弹性的范围，说明工资增长对提高劳动者劳动时间的作用已经较小。这与我国劳动者工作时间已经较长有较大关系。城市居民的收入弹性为-0.19，虽然较20世纪90年代中期学者计算的结果已经有较大增长[1]，但是仍然仅属于缺乏弹性范围。劳动的替代弹性为4.03,整体上处于富于弹性范围，但是与前期相比已经有较大幅度降低，说明其他商品的消费对闲暇仍有较强替代作用，但是替代作用已经降低。从分组回归结果看，女性、户主、受教育程度较低者工资弹性较大，对工资变动更加敏感；女性、户主、受教育程度较高者收入弹性更大，对收入变动更加敏感。18—30岁间的新生代劳动力工作时间受工资和非工资收入影响不显著，31—45岁的劳动力比45岁以上劳动力工资弹性和收入弹性更高，对工资和非工资收入更加敏感。

我们的发现有重要的政策意义：对于人口红利逐渐消失，劳动力比较优势不断下降的我国而言，工资弹性和收入弹性的定量研究为我国调整劳动力政策奠定了一个基础。总的来看，提高工资仍然能够促进劳动力延长工作时间，但是整体上效果已经较低，也说明我国正同时面临人口红利下降与劳动者延长工作时间乏力两大挑战，必须加快转型发展，在提高劳动生产率上做出更大努力。由于行为模式差异，针对不同群体精准施策越来越必要，对女性、受教育程度低、家庭责任大的群体而言，提高其工资水平仍然可以激励他们更多参与工作，而对18—30岁新生代劳动者而言，由于他们对工资收入敏感性较低，则应该更多在工作环境、工作成长性等方面给予引导。同时，我国居民收入弹性较低，提高最低工资标准和个人所得税起征点等福利政策不仅不会导致我国劳动者工作时间的大幅下降，而且可以提升我国劳动者的整体福利水平。