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1、最低工资与已婚女性劳动参与*马双李雪莲蔡栋梁内容提要: 借助中国家庭金融调查 20112013 年数据， 以及最低工资标准在不同区县不同时间上的差异， 在分别考察最低工资标准上涨对工资、 就业的影响后， 本文重点考察了最低工资标准上涨对劳动参与， 尤其是已婚女性劳动参与的影响。回归结果显示:( 1) 最低工资标准上涨 10%， 员工的雇佣工资显著增加 6. 6%， 被雇佣概率下 1. 2%， 但在10%的统计水平下不显著。( 2) 最低工资标准上涨主要增加已婚女性的劳动参与率。最低工资标准每上涨 10%， 已婚女性劳动参与率显著增加 1. 86 个百分点， 且以从事非农工作为主。对工资收入处于
2、最低 25% 的已婚女性， 劳动参与率更是显著增加 3. 03 个百分点。( 3) 综合考察最低工资标准上涨对已婚女性劳动参与以及进入劳动市场后就业概率的影响发现， 最低工资标准上涨 10%， 1655 岁已婚女性中就业个体的占比显著增加 2个百分点。( 4) 从异质性上看， 最低工资标准上涨主要影响中年、 低教育水平或来自西部地区的已婚女性。在劳动供需发生根本转变的情形下， 通过激活劳动力存量， 上调区县最低工资标准对短期内缩小中国劳动力供需缺口有重要作用。关键词: 最低工资已婚女性劳动参与*马双， 西南财经大学经济学院、 南京审计大学经济与金融研究院， 邮政编码: 611130， 电子信箱
3、: shuangma swufe edu cn;李雪莲， 西南财经大学经济学院、 金融安全协同创新中心， 邮政编码: 611130， 电子信箱: xlli swufe edu cn; 蔡栋梁， 西南财经大学金融学院， 电子信箱: caidl swufe edu cn。本文系第 16 届中国青年经济学者论坛入选论文。本文受国家社科重大项目( 14ZDB134) 、 国家自然科学基金项目( 71503205) 、 四川省社科规划项目( SC15B083) 的资助。感谢两位匿名审稿人以及第十六届中国青年经济学者论坛参会学者的建议。当然， 文责自负。考虑青少年高中教育， 以 20 岁作为劳动力市场进入
4、的时间节点。考虑不同时间节点的估算差异不大， 感兴趣者可向作者索取。一、引言现阶段， 中国劳动力市场正处于供求关系转变的十字路口。根据中国家庭金融调查数据推算，2013 年， 中国 60 岁以上人口占比 19. 1%， 65 岁以上人口占比 12. 3%， 中国已迈入人口老龄化社会。结合 2013 年中国人口结构， 5 年后( 20142018 年) 5559 岁个体将退出劳动市场， 占比7. 3%; 而进入劳动力市场的 1519 岁青少年占比仅为 5. 4%，5 年内劳动人口将累计减少 2600万， 年均减少520 万。分年度看， 劳动人口在20142016 年微小幅度减少之后， 2017
5、年将大幅减少800 万， 并持续到 2028 年。相比于 2015 年中国人口占世界人口的 18. 8%， 中国新生儿占比不到12%， 居民生育率低于世界平均水平， 中国劳动人口减少的局面将持续更久。为缓解中国老龄化、少子化带来的劳动人口减少危机， 单独二孩政策于 2014 年开始在全国推行， 2016 年政府更是全面开放二孩。然而， 在缺少相关鼓励政策的情况下， 中国生育政策的调整能否带来预设目标的实现仍不确定。据 2017 年国家统计局的数据， 全面二孩政策实施后的 2016 年出生人口为 1750 万， 仅比2015 年多 100 万， 预计的生育高峰并未出现。虽然目前由于经济下行、 劳
6、动供需结构性失衡以及就业摩擦等原因还存在一定的就业压力， 但持续的低生育率和不断加速的人口老龄化进程都将使3512017 年第 6 期劳动力供给不足问题日益凸显， 并使中国迎来劳动人口负增长的历史拐点。人口生育政策的调整是增加劳动力供给的长期且根本的措施， 但研究如何激活现有劳动力存量， 形成短期有效的劳动力供给增量， 对中国经济的顺利过渡以及后续的健康发展有非常重要的现实意义。就劳动供给来讲， 其衡量维度分为四个层面。一是法定劳动年龄内人口的规模和构成， 如目前被广泛讨论的延迟退休政策正是基于这一视角形成的。二是劳动参与率。三是平均每周工作的小时数。四是劳动的质量或工作的努力程度。在劳动质量
7、或工作努力程度难以测量以及工作小时数由法律明文规定的背景下， 劳动参与率作为测度劳动人口参与社会劳动程度的指标，反映了劳动力供给的相对规模， 能精确反映劳动力供给的变化。研究影响劳动参与率高低的因素对激活现有劳动存量以缩小劳动供需缺口有重要的政策借鉴意义。而在劳动人口中， 已婚女性群体具有一定的特殊性。首先， 占全国总人口 66. 9% 的 1660 岁个体中， 已婚女性占 38. 7%。根据全国 13. 7亿人口推断， 1660 岁已婚女性约 3. 55 亿， 人口基数大。其次， 已婚女性的劳动参与率低， 有较大的提升空间。根据中国家庭金融调查数据估算， 已婚女性劳动参与率仅为 76. 5%
8、，相反已婚男性劳动参与率为 97%。再次， 女性劳动参与率对收入更为敏感( Blundell Macurdy，1999) ， 政策效果更能显现。最后， 在 20 世纪大多数发达国家女性劳动参与率大幅增长的显著特点下， 虽然中国也出现了许多促使女性劳动参与率上升的积极因素， 比如女性教育水平的提高、 第三产业的发展、家务劳动市场化及家用电器的普及和生育率的下降等， 中国女性劳动参与率却处于持续下降的态势( Han Zhang， 2010) 。因此， 本文在全面考察不同群体劳动参与率的情况下， 将研究重点放在如何提高女性， 特别是已婚女性劳动参与率上。影响已婚女性劳动参与率的因素很多， 包括丈夫的
9、收入、 其它女性的决策( Neumark Postlewaite， 1998) ， 家庭部门的技术进步程度( Greenwood et al，2015) ， 是否与父母公婆同住( Sasaki， 2002) ， 幼儿看护水平( Kilburn et al，2002) 以及生育率安排( Ueda， 2008; Bloom et al，2009) 等。中国作为转型国家， 历史文化背景和国情都与西方国家有明显区别， 虽有学者开始考察经济转型对女性劳动参与的影响， 但仍缺乏借用政策变化如最低工资等研究中国已婚女性劳动供给行为的文献。而这方面的研究对揭示中国当前如何适时采用有效的就业政策提高已婚女性劳动
10、参与率至关重要。随着 2004 年 最低工资规定 与 2008 年 劳动合同法 的制定， 地方政府频繁提升最低工资标准， 这为研究最低工资标准的收入分配效应和就业效应提供了数据支持。已有研究显示， 最低工资标准上涨在带来收入增长的同时， 对就业形成负向冲击( Stigler， 1946; Brown， 1982;Neumark Wascher， 2004;Flinn， 2006;Sabia Burkhauser， 2010;丁守海， 2010; 马双等， 2012) ， 但就其对个体是否参与劳动力市场的影响， 现有研究还几乎没有涉及。从机制上讲， 最低工资标准上涨将增加代表性劳动者的雇佣收入，
11、 但也降低其被雇概率， 期望收入的变动取决于二者的相对大小。在给定保留工资的情况下， 若最低工资标准上涨带来的收入增长效应超出被雇概率下降的效应， 则最低工资标准上涨将提高劳动参与率， 反之反是。然而在缺乏严谨的实证研究基础上， 基于目前已有的最低工资对工资和就业两方面影响的研究还很难判断最低工资标准上涨对劳动参与的总体影响。例如， 根据丁守海( 2010) 的研究， 最低工资上涨 10%， 就业下降 4%， 结合邸俊鹏等( 2015) 研究得出451马双等: 最低工资与已婚女性劳动参与麦肯锡全球研究院 2015 年发表的报告指出， 未来五十年， 随着中国人口红利的逐渐消失， 即使生产效率继续
12、稳步提升，经济总量也会陷入增长瓶颈。劳动参与率( LFPR， labor force participation rate) ， 指的是劳动年龄人口中经济活动人口( 正在工作或正在寻找工作的人)所占比重。以女性经济活动人口占女性劳动年龄人口比重所计算出的劳动参与率称为女性劳动参与率( female labor forceparticipation rate，简称 FLFPR) 。若采用与美国相同的统计口径， 已婚女性劳动参与率为 64%。的最低工资上涨 10%工资上涨 6%的结论， 总体推算， 最低工资提升将增加劳动者的预期收益。但根据马双等( 2012) 的研究， 最低工资上涨 10%， 制
13、造业企业平均工资上涨 0. 4%0. 5%， 就业下降 0. 6%， 总体上最低工资提升将减少劳动者的预期收益。本文正是利用中国家庭金融调查20112013 年数据， 借助最低工资标准在不同区县不同时间上的外生差异， 在全面考察不同群体劳动参与率的情况下， 重点考察最低工资标准上涨对已婚女性劳动参与率的影响， 从最低工资政策调整、 劳动力市场政策和女性劳动力供给出发， 为中国经济发展的三位一体政策体系建构提供一个新的思考方向。二、文献综述Mincer( 1962) 的开创性研究引起了学者们对女性劳动力供给行为进行系统性研究的热情。20世纪 70 年代， MaFadden( 1974) 和 He
14、ckman et al ( 1980) 先后提出二元离散选择模型和修正样本选择偏差的两阶段方法， 使劳动力供给行为的经验研究取得了突破性进展。目前经验分析具体包括两个方面， 即劳动力参与行为分析和劳动参与后的劳动时间选择分析。在劳动力供给理论中， 一般会假定最大化问题存在内点解， 因此， 劳动力供给理论主要是研究代理人如何选择劳动时间。当最大化问题只有角点解时， 就变成了劳动力参与问题。Neumark Postlewaite( 1998) 经过研究发现，女性劳动参与决策与其它女性( 比如姐妹) 是否参与劳动力市场呈正相关关系， 同时丈夫的相对收入对女性的就业决策也会产生影响; Greenwoo
15、d， et al ( 2015) 则用家庭部门的技术进步和工资结构的转变解释美国战后女性劳动参与率、 结婚率、 离婚率的一系列变化， 因为当技术进步使家用耐用消费品价格更便宜， 使用更方便时， 有助于女性从家庭中解放出来从事市场工作。此外， 在新古典家庭分工理论框架下，Sasaki( 2002) 基于日本 1993 年 2534 岁已婚女性的数据资料， 研究发现与父母公婆同住对已婚女性劳动参与程度的提高有显著影响。除此之外， 很多经济学家也研究了幼儿看护、 生育率、 离婚率等因素对女性劳动参与率的影响。然而截止目前， 从最低工资角度考察劳动参与的文献并不多， 仅 Wessels( 2005)
16、考察了最低工资对青少年劳动参与的影响， 并发现二者之间呈负相关关系。区别于从供给侧展开研究， 更多的文献讨论了最低工资对劳动需求的影响， 并已取得丰富的进展， 但共识远未达成。Card Krueger( 1994) 利用新泽西与宾夕法尼亚州的快餐行业数据， 使用准自然实验的方法得出最低工资上涨可能对就业产生一定的正效应。然而 Neumark Wascher( 2006) 通过对 20 世纪 80 年代以来的相关文献的梳理研究发现， 约有 85%的经验结论支持最低工资上涨减少就业的结论。这促使学者开始关注劳动力市场的买方垄断( monopsony) 性质， 即若企业在劳动力市场上具有完全垄断的能
17、力， 企业面对的平均劳动成本与边际劳动成本发生分离， 企业雇佣人数将少于市场出清时的就业人数， 此时最低工资上涨将增加劳动需求。然而， 现实中劳动力市场企业完全垄断的假设很难成立， 尤其是低端劳动力市场， 因此 Burdett Mortensen( 1998) 提出的搜寻模型( search model) ， 放松了这一前提， 之后 Flinn( 2006) 又在搜寻模型中引入劳动者和企业的谈判机制， 发现最低工资作为政策工具可以被用来增加劳动者的谈判力量， 诱使潜在劳动者进入劳动市场， 从而增进全社会福利。中国在这一领域的研究刚起步， 主要集中于以下两个方面: 第一， 基于微观调查数据， 利
18、用计量模型分析女性劳动参与率的影响因素。郑恒( 2003) 通过梳理模型和数据比较， 分析了两性收入差距、 家务劳动变化、 女性教育状况、 人力资本积累、 离婚率等诸多因素对女性劳动力参与率的不同影响。郭晓杰( 2012) 则利用 2000 年、 2004 年、 2006 年的中国营养健康调查数据( CHNS) ， 釆取标准5512017 年第 6 期值得说明的是， 最低工资对劳动需求也有影响， 且现有研究结论不统一。若借用文献 “最低工资上涨将抑制劳动需求” 的结论， 则在劳动力供需转变的大背景下， 这种影响将进一步反应在劳动供需缺口的缩小上。化系数的研究方法进一步考察了影响中国已婚女性劳动
19、力供给决策的各个因素， 以及相对重要程度。而陆利丽( 2014) 基于中国城镇住户调查微观数据( UHS19882009) 的研究却显示， 家中孩子对已婚女性劳动参与率的消极影响不断上升， 教育、 与父母同住、 配偶的工资以及家庭的非劳动收入等方面的影响总体上在逐渐变弱。杜凤莲和董晓媛( 2010) 通过对 19912004 年 CHNS 数据的分析也得出了类似的结论。此外， 随着劳动力市场调查数据的不断丰富， 中国学者也陆续开展了对劳动参与率的工资弹性的估算工作( 张世伟和贾朋， 2011; 封进和张涛， 2012; 等等) 。其中， 周闯( 2015) 从年龄、 教育和婚姻三个角度进一步研
20、究了劳动参与率工资弹性的变动趋势， 结果表明未婚男性劳动参与率的工资弹性最大， 随后依次是已婚女性、 未婚女性和已婚男性， 并且在相同的教育程度下， 女性劳动参与率的工资弹性要大于男性。第二， 寻找经济转型期导致中国女性劳动参与率下降旳原因。Han Zhang( 2010) 利用 19882006 年 UHS 数据对女性劳动力参与率变动趋势进行了较好的描述， 发现女性劳动参与率从 1988 年起一直处于下降趋势， 并且在 19952004 年间出现了大幅度下降。潘锦棠( 2002) 把中国女性劳动参与率的下降看成是市场化改革导致女性脱离政府的就业保护伞， 参与市场竞争的结果。丁仁船和骆克任(
21、2007) 则指出劳动力市场歧视的加剧导致女性与男性相比就业更难、 工资更低， 部分女性因此退出劳动力市场。综上所述， 中国仍缺乏借用政策变化如最低工资等外生的变量研究中国已婚女性劳动力供给行为的文献。三、中国的最低工资制度1993 年， 中国劳动与社会保障部发布了 企业最低工资规定 ， 提出中国将实施最低工资制度。1994 年， 中国政府通过 中华人民共和国劳动法 ， 确立了最低工资的法律地位， 最低工资制度在中国正式实施。2004 年， 中国劳动和社会保障部通过 最低工资规定 ， 将最低工资制度推广至全国。2004 年底， 中国 31 个省、 自治区和直辖市均制定了最低工资标准。2008
22、年 ， 劳动合同法 进一步明确了最低工资制度的作用。各省最低工资标准往往由省劳动与社会保障部门会同工会、 企业联合会共同制定， 包括 35个档次， 省内各区、 县根据固定的地区分类采用对应档次的最低工资标准。以河北省为例， 2006 年以来河北各市、 县按照经济水平被分为 4 类地区， 最低工资标准也相应对应 4 个档次。石家庄等 8个区市被归为 1 类地区， 执行第 1 档的最低工资标准。承德县等 46 个区县被归为 4 类地区， 执行第 4 档最低工资标准。20062011 年， 河北省最低工资标准经过 4 次调整， 每档最低工资标准均被不同幅度提高， 但各档适用的区域没有变动。因此， 对
23、绝大部分区县， 最低工资标准更多是被动上调。20092015 年， 中国月最低工资标准有很大幅度的增长。以 2011 年中国家庭金融调查涉及的 80 个区县来看， 2009 年月最低工资集中在 390 元和 1000 元之间， 均值为 607 元/月。2015 年，最低工资标准介于 850 元和 2030 元之间， 均值为 1319 元， 较 2009 年累计增长 117%， 年均增幅13. 8%。除此之外， 最低工资标准更多表现出显著的地区差异。2009 年， 80 个区县月最低工资标准的标准差为 144 元， 极差 610 元， 最高的为深圳市福田区的 1000 元/月， 最低的是阜阳市颍
24、上651马双等: 最低工资与已婚女性劳动参与随着省份的不同， 最低工资的档次划分也不一样。2006 年福建省的最低工资标准在 400650 元之间总计分为 6 档， 广东省的最低工资标准在 450780 元之间共计为 5 档。随着时间的变动， 最低工资标准的档位数可能略有调整。2003 年以前， 广东省实行的是 8 类最低工资标准， 2003 年以后调整为 5 类。而各市县在最低工资标准上只有少许灵活性， 也仅限于适用档次的选择。比如 2006 年广东省规定市辖县以及县级市经济发展水平与市区差异较大的， 可以执行低一类标准。在中国， 只有为数不多的地市决定自身的最低工资标准， 如北京、 上海等
25、直辖市， 以及深圳等经济开发特区。19982007 年， 全国最低工资标准均值从 221 元/月上涨到 558 元/月， 年均涨幅仅 10. 8%。县390 元/月。2015 年， 区县最低工资标准的标准差进一步扩大， 为265 元， 极差1180 元， 最高的仍为深圳市福田区， 最低的是鹤岗市绥滨县和绥化市的明水县。各区县最低工资标准在上调时间和上调幅度上也存在差异。2010 年有 97. 5% 的区县上调了最低工资标准， 而 2012 年仅 48. 7%， 2013、 2014 和 2015 年分别为 97. 5%、 60%和 58. 7%。而且，同为 20122013 年上调最低工资标准
26、的区县， 巢湖市庐江县最低工资上调 36. 7%， 而北京市朝阳区、 佛山市高明区分别仅上调 20. 7%和 19. 1%， 各区县最低工资标准上调幅度差异较大。根据 最低工资规定 的要求， 最低工资标准的调整应考虑当地就业状况、 城镇居民消费价格指数、 职工个人缴纳的社会保险费和住房公积金、 职工平均工资、 当地经济发展水平等因素。因此，表 1 以区县最低工资标准对数为应变量， 本期和滞后期宏观经济变量为解释变量( Gan et al，2016) ， 包括 t 期区县人均 GDP 对数、 t 期区县人口对数、 t 期区县人均年收入对数、 t 1期人均 GDP增长率、 t 1 期人口增长率以及
27、 t 1 期人均年收入对数， 进行回归。除此之外， 根据 Xing et al( 2016) 的研究， 本文还考虑了各省在最低工资调整上可能存在的两类政治竞争因素: 一是相邻省份之间的竞争， 二是经济发展类似省份之间的竞争。对于前者， 表 1 在控制变量中加入相邻省份最低工资的对数进行控制。而对于后者， 文章以 2011 年全国各省市人均 GDP 进行排序， 并以本省排序 1 位上的省份最低工资为本省最低工资变动的解释变量。第 1 列回归结果显示， 对最低工资的水平差异， 各控制变量的解释力均较强。t 期区县人均 GDP 越高以及上年人均年收入越高， 最低工资标准均显著增加。第 2 列是同时加
28、入区县宏观经济变量、 时间虚拟变量以及区县虚拟变量的回归结果。从结果来看， 相邻省份最低工资越高， 本省的最低工资越低， 可能的原因是本省通过最低工资的调整， 形成区域性劳动力成本洼地， 以更好吸引投资。而经济近似省份的最低工资越高，本省最低工资也越高， 在 1%的统计水平下显著， 经济水平近似省份之间的竞争非常明显。回归的R2为 92. 6%， 仍有 7. 4%无法被解释。表 1最低工资的调整( 1)( 2)回归系数标准差回归系数标准差t 期人均 GDP 对数0. 109 0. 02480. 04120. 183t 期人口数对数0. 0270*0. 01510. 501 0. 248t 期人
29、均年收入对数0. 480 0. 1430. 02960. 135t 1 期人均 GDP 增长率1. 486 0. 1600. 1830. 167t 1 期人口增长率1. 373 0. 3550. 723 0. 208t 1 期人均年收入对数0. 539 0. 1330. 237*0. 132相邻省份最低工资均值对数0. 07300. 1070. 661 0. 176经济近似省份最低工资均值对数0. 208 0. 08190. 438 0. 0892常数项3. 229 0. 49911. 53 4. 860时间虚拟变量NoYes县虚拟变量NoYes样本量160160Adj- R20. 7450.
30、 926注: 、 、*分别代表在 1%、 5%和 10%的显著性水平下显著， 括号内为标准差。7512017 年第 6 期比如， 20092010 年， 北京市朝阳区、 巢湖市庐江县、 佛山市高明区上调了最低工资标准， 而重庆市大足县最低工资标准未作调整。20112012 年， 重庆市大足县上调最低工资标准， 相反巢湖市庐江县以及佛山市高明区沿用 2011 年最低工资水平。四、数据和变量( 一) 数据本文所用数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心所开展的中国家庭金融调查( China Household Finance Survey， CHFS) 项目， 包括20112013 年两轮调
31、查数据。中国家庭金融调查是一项全国性调查， 也是中国首个以家庭金融为主题的调查。2011 年该项目在全国 28 个省市自治区( 新疆、 西藏、 内蒙除外) 采用与人口规模成比例( PPS) 的抽样方法， 抽中 80 个县、 市、 区; 在每个县、 市、 区等距抽出四个社区( 村/居委会) ; 最后， 在每个社区， 采用地图地址法绘出住宅分布图， 然后随机抽取 2050 户家庭， 采用计算机辅助调查系统进行入户访问。2013 年， 除追访 2011年访问的 8438 户家庭、 29000 个个体外， 样本还进行首次扩展， 最终共计调查来自全国 29 个省市自治区( 新疆、 西藏除外) ， 262
32、 个县、 区的 28241 个家庭， 93000 个个体。2011 年中国家庭金融调查的拒访率为11. 6%， 2013 年为10. 9%， 均在同类调查中处于最低水平。从数据的代表性上看， 2011年中国家庭金融调查具有全国代表性、 区域代表性， 人口年龄结构也与统计局 2010 年人口普查数据类似， 样本在人口年龄、 教育上的代表性也较好。2013 年中国家庭金融调查除具有 2011 年的数据代表性外， 还通过扩样新增了省份代表性和重点城市代表性。在调查内容上， 中国家庭金融调查详细询问了个体的人口社会学特征、 就业特征， 家庭的资产与负债、 收入与支出、 保险与保证等。除此之外， 本文还
33、通过查询样本所在区、 县人力资源与社会保障局官方网站以及最低工资标准调整的通知， 收集各区县 20092015 年的月最低工资标准和小时最低工资标准。同时， 查询20092015 年各省统计年鉴， 收集各区县宏观统计指标， 包括人均 GDP、 年末常住人口数、 在岗年均工资， 并借此构建人均 GDP 增长率、 常住人口增长率等指标。在关注样本上， 本文将样本主要限定在法定工作年龄范围内( 1655 岁) 的已婚女性样本。为与区县最低工资标准对应， 本文仅保留户籍地和常驻地均为调查区县的样本， 因而跨区县流动的劳动者未在本文关注样本之列。( 二) 变量为重点考察最低工资标准上涨对已婚女性劳动参与
34、的影响， 本文严格定义了劳动参与( laborforce participation， LFP) 变量。中国家庭金融调查对个体是否有工作进行询问， 对没有工作的个体再询问没有工作的具体原因， 包括在校学生、 操持家务、 丧失劳动能力、 季节性工作且不在工作季节、 度假/生病/生小孩、 失业没有找到工作、 不愿意工作、 离休或退休以及其他; 对有工作个体进一步询问工作的性质、 单位的类型、 所处行业等。本文将有工作的个体， 以及没有工作但原因为失业没有找到工作和季节性工作且不在工作季节的个体定义为劳动参与， 劳动参与率( labor forceparticipate rate， LFPR) 为参
35、与劳动力市场的个体数除以法定工作年限范围内的个体数。从表 3 可以看出， 已婚女性群体的劳动参与率仅为 76. 5%。根据 2011 年、 2013 年已婚女性、 已婚男性各年龄段劳动参与率的对比数据来看， 在劳动参与率上， 2011 年数据与 2013 年数据计算结果几乎一致。在性别对比上， 已婚男性的劳动参与率较高， 几乎接近于 1。相反， 已婚女性劳动参与率最高仅 82%。而且， 对不同年龄段的已婚女性， 劳动参与率的差异很大。劳动参与率最高的是 3545岁已婚女性个体， 相反 1625 岁的已婚女性个体劳动参与率不到 60%。与 Maurerfazio et al ( 2009) 的观
36、察类似， 选择成为家庭主妇是已婚女性未进入劳动力市场的主要原因， 2011 年有 14. 1%， 2013 年为 16. 9%， 这一下降趋势也与 Han Zhang( 2010) 的观测一致。其次是选择离休或退休， 20112013 年分别占比 3. 9% 和 4. 2%。丧失劳动能力也占一定的比例，851马双等: 最低工资与已婚女性劳动参与2011 年为 1. 0%， 2013 年为 2. 1%。关于最低工资变量， 本文根据需要有两种定义。一是考察最低工资对员工工资的影响时， 由于员工工资是以年为单位， 所以此处 “最低工资标准” 也根据各区县的具体调整时间， 将该年份中不同最低工资标准按
37、照执行时间长短进行加权平均， 计算该年份的整体平均最低工资。二是考察最低工资与劳动参与时， 由于劳动者是否进入劳动力市场是一个时点变量， 且结合中国家庭金融调查均在 78月进行调查的特点， 本文所使用的 “最低工资标准” 均选取调查年份7 月1 日所执行的最低工资标准。除此之外， 本文还定义了个体的年龄、 受教育年限、 配偶的收入等个体特征变量， 以及家庭人口结构和家庭其他特征变量， 包括衡量学龄前儿童个数的 06 岁男孩个数、 06 岁女孩个数， 衡量学龄儿童的 715 岁男孩个数、 715 岁女孩个数以及 60 岁以上男性和女性人数、 家庭丧失劳动力人数、 家庭非劳动收入等。根据已有研究，
38、 它们对已婚女性是否参与劳动力市场有显著影响。表2 是主要变量的描述性统计。表 2变量的描述统计均值标准差样本量因变量与个体和家庭控制变量， 已婚女性样本劳动参与率( %)76. 542. 411655月最低工资( 元/月)103623911655年龄( 岁)39. 58. 7711655受教育年限( 人)9. 553. 991165506 岁男孩数( 人)0. 20890. 44881165506 岁女孩数( 人)0. 16580. 413111655715 岁男孩数( 人)0. 21760. 452711655715 岁女孩数( 人)0. 18450. 43011165560 岁以上男性人
39、数( 人)0. 17420. 38621165560 岁以上女性人数( 人)0. 19810. 406911655县宏观经济指标， 区县样本人均 GDP( 元/年)4466228162160常住人口数( 千人)73436067160在岗年均工资( 元)4151414545160人均 GDP 增长率( %)1611. 6160常住人口增长率( %)0. 715. 18160五、最低工资与已婚女性劳动参与( 一) 20112013 年最低工资的执行及其对就业的影响在考察最低工资标准对已婚女性劳动参与的影响之前， 本文首先考察了最低工资标准在 20112013 年的执行情况以及其对就业的影响。以 t
40、 时期 j 区县工资分布中第 i 分位数上工资对数为因变量， j 区县 t 期最低工资对数、 人均 GDP 对数、 人口数对数、 人均年收入对数、 t 1 期人均GDP 增长率、 t 1 期人口增长率以及 t 1期人均年收入对数， 相邻省份最低工资对数、 人均 GDP 相近省份最低工资对数、 区县的虚拟变量和时间虚拟变量为自变量的回 归 结 果 显 示，与 Belman Wolfson( 1999) 的研究结论类似， 最低工资标准上涨对低收入职工工资的影响最大， 对中高收入职工工资的影响不显著。就税前总工资， 最低工资标准的增加将使其分布中前13%分位数上的工资水平显著增加。对税前小时工资分布
41、中前21%分位数上的工9512017 年第 6 期对比进入劳动力市场与未进入劳动力市场已婚女性的特征， 总体来讲， 进入劳动力市场的已婚女性与未进入劳动力市场的已婚女性在构成和质量上差异较小。其中， 进入劳动力市场的有 36%为高中及以上学历， 未进入劳动力市场的为 34. 7%， 教育差异不显著。政治面貌为党员和民主党派的未进入劳动力市场的已婚女性占比虽较进入劳动力市场的低 3 个百分点， 但仍为8. 2%。从来源看， 进入与未进入劳动力市场的个体中外地流入占比分别为 10. 9% 和 10. 3%， 大小几乎一致。主要的区别来自户籍构成， 与进入劳动力市场已婚女性 61. 6%为农业户籍不
42、同， 未进入劳动力市场的已婚女性中农业户籍个体仅占 40. 4%， 未进入劳动力市场的已婚女性更多来自城镇。尽管谢勇( 2010) 考察了最低工资在农民工群体中的执行， 王美艳( 2013) 考察了 2010 年前最低工资的执行， 尤其是20042010 年， 以及叶林祥等( 2015) 考察了 2009 年最低工资的执行情况， 但文献就 2010 以来最低工资执行情况的考察还几乎没有。资水平， 最低工资上涨有显著正向影响。从平均效应上看， 与叶林祥等( 2015) 的回归结果类似， 最低工资标准每上涨 10%， 职工税前总工资将增加 6. 6%， 职工税前小时工资将增加 7. 9%， 职工税
43、前有效小时工资将增加 8. 1%， 均在 10% 统计水平下显著。总体上讲， 20112013 年中国最低工资标准得到一定程度的执行。采用中国家庭金融调查 20112013 年的微观数据， 本文也对参与劳动力市场的个体也考察了最低工资标准上涨与就业的关系。从回归结果来看， 最低工资标准上涨对个体就业概率有一定的抑制作用， 但在 10%的统计水平下不显著， 与 Fang Lin( 2015) 、 丁守海( 2010) 的部分研究结论类似。对已婚个体， 最低工资标准上涨也未显著降低其就业率。相比对高学历个体的影响， 最低工资标准上涨显著降低低学历个体的被雇概率。相比对男性劳动者的影响， 最低工资标
44、准上涨显著增加女性劳动者的就业概率和被雇概率， 与贾朋、 张世伟( 2012) 和刘玉成等( 2012) 的研究结论不同。最低工资上涨对女性更为有利， 女性保留工资较低可能是原因之一。总地来看， 虽然最低工资标准上涨降低了个体的就业概率和被雇概率， 但整体上影响比较微弱。与之相反， 最低工资标准上涨显著增加其雇佣工资。对代表性劳动者而言， 最低工资标准上涨将显著增加其期望收入， 进而增加其参与劳动力市场的概率。( 二) 最低工资标准与已婚女性劳动参与借助已有研究的模型设定及变量选取， 在考察最低工资标准上涨对已婚女性劳动参与的影响上， 本文构建如下回归模型:LFPijt= 0+ 1* lnMW
45、jt+ Xijt + jt+ zi+ j+ Tt+ uijt( 1)其中， LFPijt为 t 时期 j 区县 i 个体是否参与劳动力市场的二元变量， 若参与劳动力市场则取值为 1，否者取值为 0。lnMWjt为 j 区县 t 时期最低工资对数。X 为个体特征变量和家庭特征变量， 分别包括个体年龄和受教育年限; 06 岁男孩个数、 06 岁女孩个数、 715 岁男孩个数、 715 岁女孩个数、 60 岁以上男性人数、 60 岁以上女性人数、 家庭丧失劳动能力个数以及家庭非劳动收入对数。Kjt为区县宏观经济变量， 包括 t 期人均 GDP 对数、 t 期人口数对数、 t 期人均年收入对数、 t
46、1 期人均GDP 增长率、 t 1 期县人口增长率、 t 1 期人均年收入对数、 相邻省份最低工资对数、 人均 GDP 相近省份最低工资对数。j为区县虚拟变量， Tt为时间虚拟变量。uijt为残差项。表 3 是采用 LPM( linear probit model) 模型的回归结果， 括号内给出的是聚类标准差。其中， 第1 列仅控制时间虚拟变量以及区县虚拟变量， 结果显示最低工资标准每上涨 10%， 已婚女性的劳动参与率提高 1. 33 个百分点， 在 10%的统计水平下显著。时间虚拟变量回归系数为 0. 037。从时间趋势上看， 与已有研究的发现一致， 已婚女性的劳动参与率在减少。第 2 列
47、加入了区县宏观经济特征以消除最低工资的内生变动。结果仍显示， 最低工资每上涨 10%， 已婚女性的劳动参与率显著增加 2. 03 个百分点。第 3 列继续加入个体特征与家庭特征变量。就回归结果来看， 最低工资每上涨 10%， 已婚女性劳动参与率将显著增加 1. 86 个百分点。其他控制变量的回归结果均符合预期。受教育年限越高的个体， 劳动参与率越高。家庭 06 岁小孩数越多， 女性的劳动参与率越低，061马双等: 最低工资与已婚女性劳动参与从现有文献来看， 学者对最低工资与就业的关系还有争论。一些研究发现最低工资标准上涨将降低就业， 如丁守海( 2010) 、 Ni et al. ( 2011
48、) 、 马双等( 2012) 。而另外一些研究则认为， 最低工资标准上涨会促进就业， 如杨翠迎等( 2015) 、 李晓春等( 2010) 、 罗小兰( 2007) 等。由于篇幅所限， 相关回归表格未报告。感兴趣者可向作者索取。这些结论与现有文献有一定的出入。其中， 一个可能的原因是因变量为就业率或被雇率， 而现有文献多采用就业人数进行分析， 这种因变量的差异对研究的影响在某些程度上不容忽视( Neumark Wastcher， 2008) 。借助 2015 年中国小微企业调查收集的 5000 个小微企业数据， 以企业 2015 年的招聘计划为因变量进行分析， 回归结果显示， 最低工资上涨10
49、%， 制定招聘计划的小微企业显著降低3 个百分点， 计划招聘的人数显著下降2. 8%， 支持现有文献中 “最低工资上涨降低就业需求” 的结论。在 1%的统计水平下显著， 反映了女性在小孩照顾上的需求。相反， 715 岁小孩数越多， 女性参与劳动力市场的概率越大。家庭 60 岁以上老人越多， 已婚女性的劳动参与越高， 尤其是 60 岁以上女性人数每增加 1 位， 已婚女性参与劳动力市场的概率显著增加 7. 0 个百分点。父母帮助照看未成年小孩对已婚女性劳动参与的促进作用不可忽视。家庭丧失劳动力的个体越多， 已婚女性参与劳动市场的可能性越低。与已有文献略有出入的是， 有非劳动收入的家庭以及非劳动收
50、入越多的家庭， 已婚女性劳动参与率越高。第 4 列同时引入最低工资的执行度以及按执行度三等分的分组变量和最低工资的交乘项，以考察最低工资的执行度差异对结果的影响。回归显示， 对执行度最好的省份， 最低工资标准每上涨10%， 已婚女性劳动参与率显著增加2. 0 个百分点。对执行度较差的省份， 最低工资标准上涨对已婚女性劳动参与率的影响在持续减弱， 但均在10%的统计水平下不显著。为全面认识最低工资标准上涨对劳动供给的影响， 本文还对已婚男性、 未婚女性以及未婚男性的劳动参与进行回归。表 4 中 A 部分的回归结果显示， 最低工资标准上涨 10%， 已婚男性的劳动参与率也显著增加 0. 9 个百分