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最低工资的影响

发布时间：2020-05-12   来源：文档文库   
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中国最低工资的实证研究


复旦大学经济学院研究生 张潇晗

作为社会保障体系的一个重要组成部分，最低工资对低收入和失业人群的福利和就业一直有着不可忽视的影响。但是由于缺乏成熟的理论框架及一致的实证结果，对最低工资的作用一直没有明确的解释。二十世纪九十年代，随着各国最低工资法律的颁布和推行，新一轮的最低工资研究也拉开了帷幕。标志此轮研究伊始的，是1991年十一月举行的“New Minimum Wage Conference”。会后产生了四篇各具特色的文章，它们的研究目的十分一致——确定最低工资上升对收入徘徊在最低工资水平附近的人群是否有不利影响——可结论却各不相同。随后出现了一系列文献，采用多种方法和数据对这一话题展开激烈的讨论。之后的十几年中，通过对美国和其他一些国家实证数据的分析，经济学家们逐渐认同了最低工资的确有挤出上述人群就业的作用，尽管这种作用有时候在计量中并不显著1。
中国随着近几年的福利体系完善，也逐渐拥有了自己的最低工资体系。尤其是去年的通货膨胀，促使几乎所有省份调整自身的最低工资标准。最低工资是否应该继续提高？提高它在中国会有什么样的效果？这些问题现在仍有待回答。本文就是藉由研究中国8个省份13年的数据，从而尝试分析上述几个问题，系统的总结研究方法，从而为更好地研究中国的相关问题提供参考。

一、

“最低工资制度”是指国家通过立法规定劳动者在法定工作时间或依法签订的劳动合同约定的工作时间内提供了正常劳动的前提下，用人单位依法应支付的最低劳动报酬的制度。2
世界上第一个开始实行最低工资制度的国家是新西兰。它于1894年颁布的《劳资协调与仲裁法》开启了利用法律手段强制实行一个最低的工人工资标准的先河。之后则是澳大利 1 Neumark David, William Wascher,” Minimum Wages And Employment: A Review Of Evidence From The New Minimum Wage Research” Working paper 12663 NBER 2006第一页
2《最低工资规定》劳动和社会保障部令第各国的最低工资
21号

亚，她在1907年成立澳大利亚劳资关系委员会，开始实行最低工资制度。在早期，这种制度主要是为了保护高强度且工作环境恶劣的工人。美国在1913年开始实施女工和童工最低工资标准时，其适用范围仅限于女工和童工。日本也在1959年通过了最低工资法，主要是企业与员工自主实行，但覆盖面已经扩展到了一般的工人阶层。
国际劳工组织1944年发表了《关于国际劳工组织目的的宣言》，提出：为了达到充分就业和提高生活水平，应以有关工资收入、劳动时间和其它劳动条件的政策，来保障对所有的人公平分配进步成果，并且对所有需要得到最低工资保护的受雇者，提供保障性工资。此宣言的提出对最低工资制度的推行起到了巨大的促进作用。此后，发展中国家也开始推行最低工资制度。比如1948年的印度和1988年的韩国也都通过了相关立法。但是在实施的力度上，各国间存在着巨大的差异。
欧洲国家最低工资最高的是瑞典，在12,790瑞典克朗到15,340瑞典克朗之间。欧洲其他国家的最低工资，根据各国经济条件和政治环境的不同，存在巨大差异。以2005年欧洲12国上调最低工资为例，卢森堡的最低工资水平是1466.77欧元，而同期的俄罗斯只有19欧元。而各国的最低工资核算方法也不同。以法国为例，其工资体系SMIC（salaire minimum interprofessionnel garanti3是一个根据通货膨胀同步调整的完整体系。
世界上对最低工资的研究，最多关注的是美国。美国在1938年出台了《公平劳动标准法》（Fair Labor Standards Act）。在此之前，美国国内就对此产生了巨大的争议，认为最低工资的建立并不能真正改善低收入者的境遇。而在1977年《公平劳动标准法》修正案将最低工资提高到$3.35后，美国国会立即建立了最低工资研究组（Minimum Wage Study Commission）来研究与此相关的问题。而在1982年，由这个组织发布的文献综述中生成最低工资每上升10%会使年轻人就业下降1到3个百分点。
目前，世界上大多数国家都已实了最低工资制度。4对此没有做出规定的只有丹麦、芬兰、意大利、奥地利、瑞典和塞浦路斯。不过这些国家都通过产业间的协议来确保工资支付的最低水平。
二、 中国的现状

 3 Abowd, John M., Francis Kramarz, and David N. Margolis. 1999. “Minimum Wages and Employment in France and the United States.” Working Paper 6996. National Bureau of Economic Research.
4论最低工资制度的完善http://www.zj.molss.gov.cn/jpm/portal?action=infoDetailAction&eventSubmit_doInfodetail=doInfodetail&id=660

在计划经济时期，我国对工资管理采取直接控制方式，但随着经济的发展，直接控制方式愈来愈表现出效率低下、缺乏活力、束缚生产力发展的弊端。党的十四大正式提出建立社会主义市场经济体制的改革目标以来，国家提出了市场经济条件下企业的工资体制是“市场机制调节、企业自主分配、职工民主参与、国家监控指导”。为了维护劳动者的在市场经下的合法权益，我国也决定建立最低工资标准。
我国原劳动部借鉴了国际通行做法于1993年发布了《企业最低工资规定》，规定从1993年起我国开始实行最低工资制度，要求企业对在法定工作时间内提供了正常劳动的劳动者，支付的工资不得低于当地的最低工资标准。在1995年1月1日开始实施的《劳动法》中也明确规定我国实行最低工资制度。1993年规定发布以来全国各地逐步实行了最低工资制度，目前全国都已实行此制度，最低工资标准由各省、自治区、直辖市根据当地的经济状况、生活水平、职工平均工资水平等因素自主确定，并适时适度进行调整。 最低工资制度建立了10年后，劳动保障部于2004年3月1日出台了修改后的《最低工资规定》，使最低工资制度的实施走上了正轨。
新规定的出台除了弥补1993年版规定中的一些不足以外，还希望能唤起各省对这项政策的重视。比如就调整频率而言，1993年规定中就指出每年最多调整一次，而2004年版的规定则是要求每两年至少调整一次5。世界各地的最低工资水平都在随着经济发展和通货膨胀不断上浮，比如：阿根延、澳大利亚、比利时、巴西、智利、法国、卢森堡、荷兰和乌拉圭等国在一些年份的调整大于一次；英国、哥斯达黎加、伊朗、日本、墨西哥、秘鲁、葡萄牙、西班牙、土耳其等国则是每年调整一次；美国、加拿大等国则是每两至三年上调一次；其余的大部分发展中国家，往往受政治经济形势所左右，最低工资的调整很没有规律。如阿尔及利亚、摩洛哥政府规定，如果生活费用和经济情况发生较大变化时，则需要调整最低工资。但没有规定调整的时间表。6
全球都频繁的上调最低工资，尤其是我国自2006年通货膨胀以来，各省都争相上调最低工资，以满足居民的最低生活保障。可是我们不得不提出一个问题：最低工资的上调对低收入劳动力到底有什么样的影响？本文就要从低收入劳动力就业这个角度出发，部分的对这个问题进行阐述。

 5
1993年规定的第十五条： 最低工资率发布实施后，如本规定第七条所规定的诸项因素发生变化，或本地区职工生活费用价格指数累计变动较大时，应当适时调整，但每年最多调整一次。
2004年第十条： 最低工资标准发布实施后，如本规定第六条所规定的相关因素发生变化，应当适时调整。最低工资标准每两年至少调整一次。
6
上海劳动保障网

三、 对最低工资的研究

最低工资的作用的相关理论有很多，譬如在雇佣方不垄断的市场中，最低工资的提高可以使雇主被迫提高效率以支付更高的工资；在雇佣方垄断的市场中，最低工资会降低低水平劳动力的就业；还有的理论认为提高最低工资，相当于使求职者的保留工资提高，从而增加等待就业的时间；
世界上对研究虽然很多，但一直没有达成统一的共识。从而导致很多人误以为最低工资对就业的影响并不显著。但其实不然，大多数研究还是一致得出了最低工资显著影响就业的结论。
在1991年11月，ILRR（Cornell Institute for Labor Market Polices） 和普林斯顿大学一起开办了“新最低工资研究会议”（New Minimum Wage Research Conference），并在会后发表的“工业和劳动力关系报告（Industrial and Labor Relations Review）”中，公布了会上的四篇重要文献，启动了全新的对最低工资的系统研究。不过这四篇文章也并没有能在最低工资对就业的影响上达成共识：Neumark and Wascher1992得出了最低工资上升，降低年轻人就业的结论；Card1992b和Katz and Krueger1992 与上述结论正相反；而Card1992a却认为没有显著影响。
作者认为，出现这样截然不同结论的根源在于，在研究最低工资的过程中，采用不同的数据和不同的方法会对结论产生重大的影响。因此，在总结文献的过程中，本文将从近几年国际上研究的主要方法的角度进行汇总，并分析每种方法可能产生的偏误。
最低工资的影响可以从宏观和微观两个角度观察： 宏观短期数据
Card1992a7和Card1992b8是少有的几篇用短期数据的文章。虽然这样的研究方法有比较明显的缺点，但亦有可借鉴之处，在此逐一介绍。
Card1992a用的是政策执行前后的“各州季度panel”数据，而且他重点使用了受影响人群（他认为主要是“工资在两个最低工资标准之间的年轻人”）的数据。回归“年轻人工资变化= 受影响人群比例+其他控制变量”和“就业比例=受影响人群比例+其他控制变量”两 7 Card, David. 1992a. “Using Regional Variation in Wages to Measure the Effects of the Federal Minimum
Wage.” Industrial and Labor Relations Review. Vol. 46, No. 1 (October, pp. 22-37. 8 Card, David. 1992b. “Do Minimum Wages Reduce Employment? A Case Study of California, 1987-1989.” Industrial and Labor Relations Review. Vol. 46, No. 1 (October, pp. 38-54.
个方程，通过各个州之间的人口构成差别观察最低工资的影响效果。
而Card1992b只使用了“单个州政策变化前后”两个年度数据，并寄DID方法消减不可观测变量造成的影响。在文中他对不同年龄（主要是年轻人），不同收入，不同行业的人分组观察，并选取了一组没有政策变化的州作对比组。他利用CPS（Current Population Survey）的数据，考察了美国加利福尼亚州1988年7月1日起将最低工资保障从联邦规定的$3.36/小时提高到$4.25/小时前后，劳动力市场的变化。作者发现，市政研究结果有悖于传统理论中“最低工资提高将造成失业率上升，尤其是低效率工人和青少年”的结论，而是论证了最低工资上升提高了就业率。
对他这两篇文章提出异议的人很多，其中最综合且权威的就是David Card和David Neumark激烈论战时期，相互指出对方错误的几篇文章（如：Card et al.1994,答复它的Neumark1994，以及后来的Card and Krueger19959）。批评主要针对短期政策效果不明显，遗漏变量偏误和对最低工资的度量这三个问题。但是即使有这些问题存在， Card的方法在使用时经常出现偏误的原因有两点：第一，作为控制组的地区要和受影响的地区有足够的相似性（而不是像Card1992a那样仅用人口结构的数据对比，略显草率）；第二,要注意各国国情，比如中国受影响人群主要集中于40-50岁低教育水平人口，而并不一定是国际上常讨论的年轻人群。 宏观长期面板数据
短期数据最大的缺陷就是有很多滞后的效果无法观测到。虽然Card提出人们在政策出台之前已经预期到政策内容而做出了及时的调整，笔者认为这样也很难排除人们提前调整被事前数据捕捉和滞后调整被事后数据遗漏的可能10，所以在没有其他处理方法的情况下，最好还是使用多地区，至少8年的宏观panel做同类研究。（Neumark and Wascher199211用了13 9 Card, David, Lawrence F. Katz, and Alan B. Krueger. 1994. “Comment on David Neumark and William Wascher, ‘Employment Effects of Minimum and Subminimum Wages: Panel Data on State Minimum Wage Laws.” Industrial and Labor Relations Review. Vol. 47, No. 3 (April, pp. 487-96. Card, David, and Alan B. Krueger. 1995a. Myth and Measurement: The New Economics of the Minimum Wage. Princeton, NJ: Princeton University Press.
10
如Deere, Donald, Kevin M. Murphy, and Finis Welch. 1995. “Employment and the 1990-1991 Minimum-Wage Hike.” American Economic Review Papers and Proceedings. Vol. 85, No. 2 (May, pp. 232-37. Baker, Michael, Dwayne Benjamin, and Shuchita Stanger. 1999. “The Highs and Lows of the Minimum Wage Effect: A Time-Series Cross-Section Study of the Canadian Law.” Journal of Labor Economics. Vol. 17, No. 2 (April, pp. 318-50. Baker et al. 1999做了加拿大MW上调对年轻人长期和短期影响的对比研究，得出短期促进就业，长期降低就业的结论。
11 Neumark, David, and William Wascher. 1992. “Employment Effects of Minimum and Subminimum Wages: Panel Data on
年的数据，别的研究也基本用8年以上的数据）
这样的数据可以利用引入年龄哑变量（age cohorts）的方法，缓解为了观察“受影响人群”而大量减少样本量的问题12，其原理类似于Krueger, Alan B.13处理养老金问题的方法——暂名为“代表性行为人”方法。即采取将每年的每个年龄段的人看作一个代表性行为人，构造出一个拥有社会同龄人平均特征的虚拟人，用“年份×年龄分组”个虚拟样本做成面板数据，回归外生的最低工资变化造成的影响。这个方法十分巧妙的利用人的异质性减少遗漏变量偏误的影响。需要注意的问题是样本量较小，所以使用的变量数量不能太多，而且时间的维度最好也较长。唯一注意的是，由于整体数据很难观察出受影响人群的情况，因此需要有如下几个变量：各地区分年龄的失业（就业）数据，各地区分年龄的在校生比例（或其他表示各地区该年龄组由于在校而无法工作人口的指标），各地分年龄的人口总数。在中国，全国和各地区的统计年鉴（除了上海近几年）都无法完成这些指标的测算。 微观长期面板数据
长期微观面板数据自然比宏观数据更有优势。比如，它可能证明“最低工资上升使雇主更希望雇佣高能力（更有可能在校）的学生，而使辍学率上升，教育水平下降”的假设。而且还可以反映背后更尖锐的社会问题：低能力的年轻人不读书且被排除在合法雇佣之外，高能力的能读书的又不去读书，从而产生一系列社会隐疾。
在使用微观面板数据的时候需要注意年龄，工资经验和收入水平的独立和交互影响。所以一般采用引入年龄的分组与收入分组变量的交互项，观察不同组别的效应。同时也引入工作经验的连续变量或哑变量。 微观长期非面板数据
本文使用的就是这样的数据，在下一节会详细介绍。虽然它不是实质上的面板数据，是一种混合截面数据（pooled cross-section data），但是它仍旧需要个人的跨期数据，来考查就业在最低工资变化其前后的状态。如果数据允许，也可以考虑用配对（propensity score matching）的方法构造面板。 自然试验Natural experiment
最好的数据来源是（Natural Experiment），它的优点是效果比较准确，缺点是数据的可
State Minimum Wage Laws.” Industrial and Labor Relations Review. Vol. 46, No. 1 (October, pp. 55-81 12
Zavodny2001,yuen2003, neumark2004。abowd1999为本文所用，比较基础且综合，广为认可。
13 Krueger, Alan B. and Pischke, Jorn-Steffen., “The Effect of Social Security on Labor Supply: A Cohort Analysis of the Notch Generation.”



及性差，而且反映的是一个较短时间内，某些特定地区的情况。因此无法考虑到最低工资的延时效果。在此只简述Katz and Krueger(199214的实验方法。他们在最低工资标准调整前后，分别打电话给100家餐厅，询问雇佣人员中全职和打零工的人数，以及非管理层人员的起付工资。用“就业”做被解释变量，“取对数的新最低工资水平-取对数的旧工资值”做解释变量回归，控制城市大小，连锁店，私营等变量；并采用DID，把原来起付工资就高于新的最低工资水平的人作为控制组（control group），去掉未观测到的经济冲击。最后得出的结论有悖直觉——最低工资上升，提高就业。如Card and Krueger199415等，方法与上文基本一致，只是控制组的选取略有不同。

四、 实证部分
a.模型介绍和数据来源
前文已指出,对最低工资问题的建模，目前有很多争论。本文使用的计量模型是Abowd199916文章中使用的模型的一个改善版。回避了他模型的两个缺陷：一是选取老年人为基准组会干扰对边际效应大小的理解，二是完全忽略工资高于最低工资水平的人群。这样的模型可以较好的利用现有数据库，观察最低工资对就业的影响。对于模型仍旧存在的，且难以解决的一些缺陷，作者将在结论部分逐一指出。
本文使用的个人数据来自CHNS （China Health and Nutrition Survey）longitudinal 数据库。所有最低工资数据来自于政府公开发布的公告信息或报纸上公布的现行规定信息。CHNS在1993年到2006年间进行了5次调查，覆盖了我国东部的10个地区，分别是：辽宁、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西、贵州和黑龙江。
在本文的模型中，假设将每次调查和下一次对同一样本的调查时间分别称为t 与t+1。模型体现的是在t+1期就业情况如何受到t期的最低工资影响。具体方程如下：
E (Employment status in year t+1| emp t==1
=Logit{Above/between/below/beyondMW* 年龄 a-d*MW变化 +Xβ}
 14
Katz, Lawrence F., and Alan B. Krueger. 1992. “The Effect of the Minimum Wage on the Fast Food Industry.” Industrial and Labor Relations Review, Vol. 46, No. 1 (October, pp. 6-21.
15 Card, David, and Alan B. Krueger. 1994. “Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania.” American Economic Review. Vol. 84, No. 5 (December,pp. 772-93.
16 Abowd, John M., Francis Kramarz, and David N. Margolis. 1999. “Minimum Wages and Employment in France and the United States.” Working Paper 6996. National Bureau of Economic Research.


其中 Logit(.是一个logistic 方程。被解释变量是控制t期就业的情况下，t+1期是否就业的0-1变量。
方程的第一项是我们关注的最低工资对就业状态的作用，它是一组共16个变量。变量的构成分三个步骤：
第一，将t期的工资根据t期和t+1期的小时最低工资标准MWt和MWt+1构造如下四个哑变量17：
当 t期工资<= MWt 时： 将 belowMW赋值为1，其他情况赋值为0
当 t期工资<= MWt+1 且>= MWt 时：将betweenMW赋值为1，其他情况赋值为0 当 t期工资<= MWt+1*1.5且>= MWt+1 时：将aboveMW赋值为1，其他情况赋值为0 当 t期工资>= MWt+1*1.5 时： 将 beyondMW赋值为1，其他情况赋值为0
第二,将上述的四个dummy分别与年龄分组求交互项。年龄分组为：a: 18-25 b: 25-40 c: 40-55 d: 55-65。从而生成了16个变量。
最后，将上述16个变量都乘以MWt+1与MWt消涨后的变化量。
其他的控制变量X还包括：edu依教育程度构造的分组变量，共7组； age 年龄和Gender性别（男性是1，女性是0） ；race是否是少数民族，少数民族时取1；hourwage18表示t年的平均小时工资；exp 与expsqu表达进入劳动力市场的年数，用“年龄-受教育年限-6”表达。urbanresi城市户口与urbanhh在城市居住是两个反映了中国社会特色的变量；ill最近的三个月内，你的健康是否影响了你的工作。除此之外，模型还控制了年哑变量，省哑变量和个人从事的工作种类哑变量19。
在选取参照组时，本文将“河南”，“93年到97年”的时间哑变量，和“其他行业”分别作为对应的控制哑变量的参照组。对于我们最关注的一组最低工资变量，我选取了beyondMW一组四个变量作为参照组，这主要是由于很多文献中都认为，收入高出最低工资标准很多的人，几乎不受最低工资标准变化的影响。因此，将他们作为参照组，就是在和“正常人群”比较。在有些文献中采用了不设置参照组的方法，但笔者认为这样比较方便理解回归系数的含义，也可以减少遗漏变量造成的偏差。
本文采用的消涨指数采自《中国统计年鉴》各年度的价格指数20。CHNS针对自己数据库给出的消涨指数表中的数据，也是来自于同一出处。对每个省每年所选取的抽样地区的一揽 17 18
样本量和状态转换的相关信息请见附表2 部分工资样本数据缺失，则由回归得到的拟合值代替。
19 工作种类分为：技术，机关，工人，军人，服务业和其他行业。
20
消涨指数详见附表3
子物品的价格，区分城市和农村两种。我用它们分别对最低工资实际值进行消涨。其中不乏部分年份中部分省的最低工资实际涨幅出现负值。
B.计量结果
如果在竞争的劳动力市场，即当边际生产率不变时，如果最低工资的实际值上涨，则会导致原来受雇人群中，能力最低的人被迫退出劳动力市场。这个方程不仅可以捕捉改效应，而且通过与年龄组的交互项还可以看到由于年龄的不同产生的挤出效应的不同。
表1为最后一步的回归结果。从表1中不难发现，在年纪最轻的a组和较大的c组或d组中，最低工资的提高对他们的就业有十分显著的负效应。
从a年龄组的显著的两个系数可以看出，随着工资的不断下降（分组从above下降到below），最低工资的边际效应逐渐上升，但是上升幅度并不是非常大。
c年龄组的系数效果最明显，随着工资下降，最低工资的系数从不显著到显著，且边际效应也从-0.058上升到-0.1575，后者相当于减少了2.77年的工作经验对就业的负向影响。
d组的系数中，belowMWd 虽然不显著，但我认为这主要是由于样本量较少造成的（只有25个）。样本量少的原因可能是有于抽样和数据处理时的偏误，但更有可能是由于年龄在60岁左右的人，在能力和教育水平低到都不能得到最低工资的情况下，在整个调查时间内都有可能没有工作，导致被排除在有效样本之外。不过从前两个显著系数的边际效应还是可以看出，最低工资的提高对他们的影响是随着工资下降而不断提高的。而且无论处在哪一个工资组，最低工资对最老的人口的影响，都比其他的组大。以between为例，betweenMWd的边际效应为-0.269 比同收入的c年龄组高-0.21。仅高出的这部分，就相当于减少了3.72年的工作经验对就业的负向影响。
对于b年龄组，其符号也都为负，只是不显著。这即可能是由于25-30岁正当盛年，最低工资对其就业影响较小造成的。尤其是对于低水平就业，这个年龄段正是打工的最佳年龄，相对年轻或年老者，有能力上的优势。另一种机制也可能是:不显著的负效应即融入了最低工资提高的挤出效应，又有替代效应——即由于同收入组和更高收入组中的低能力人群被挤出了劳动力市场，从而为他们提供了更好的工作机会造成的b年龄人替代了其他年龄人的效应。因此两种效应加总在一起，才会没有显著的变化。
其他的控制变量中，我们可以看到生病会导致失业的可能性上升，而少数民族成员会比汉族更容易找到工作。家庭住在城市和拥有城市户口相比，户口对就业有很大的影响，而居住地是否在城市这个变量并不显著。这也从一个侧面反映了户口制度对我国劳动力市场的流
动性制约。并不是简单的扩大城市范围或改善交通环境，就可以解决农村进城打工者所面临的就业歧视，而是要从户籍制度上入手，才能根本的解决他们的就业问题。
表1
Effect of Minwage on Employment variable aboveMWa aboveMWb aboveMWc aboveMWd betweenMWa betweenMWb betweenMWc betweenMWd belowMWa belowMWb belowMWc belowMWd ill urbanhh urbanresi hourwage race _cons time dummy region dummy type of work Pseudo R2
coefficient P>|z| -1.241 *** -0.274 -0.019 -1.436 -0.307 -0.084 -0.521 *** -2.419 *** -1.309 * -0.415 -1.415 *** -0.974 -0.551 *** -0.127 -0.332 *** -0.004 ** 0.316 * 4.311 ***
yes yes yes 0.1703




***dy/dx
0.003 -0.1381 0.267 -0.0305 0.932 -0.0021 0.006 -0.1598 0.300 -0.0342 0.674 -0.0093 0.004 -0.0580 0.000 -0.2692 0.093 -0.1457 0.411 -0.0462 0.000 -0.1575 0.266 -0.1084 0.002 -0.0740 0.127 -0.0141 0.001 -0.0349 0.024 -0.0004 0.058

0.0318






Source: CHNS, 1983-2006, matched survey to survey. Notes: Equations estimated by maximum likelihood logit.
effects on the probability of employment in year t+1 given employment in year t
also controled for :age,experience,experience squared, gender,education Sample size: 6441.








五、 结论

总的来说，在低水平劳动力群体中，年长的人群和没有太多工作经验的年轻人群，会有比较高的可能由于最低工资的提高而被解雇，或者从正式用工转化成非正式合同者而不再受法律保护。同时，我们也看到了户籍制度对低收入的农村户籍人口就业的不利影响。因此，在我国步入通货膨胀以及今后有可能面临的经济萧条环境之下，提高最低工资水平虽然对维持低水平劳动力日常生活十分重要，但是我们更要考虑到这样的举措对低收入人群福利的负面影响。
但是本文得出的结论还远非坚不可摧。在此我也指出一些模型中潜在的缺陷。 1）文章最大的缺陷就是无法完全控制宏观冲击。从全国层面上来说，在调查覆盖的这些年中也同时出现了工资升高，最低工资升高和就业率下降的现象。虽然控制了地球变量，但是仍旧有可能有未观测到的原因使就业和最低工资之间有着其他的联系。
2）最低工资的提高有很多的影响因素，虽然上升的幅度内生性虽然较小，但是无法排除是由于某一年某一个地区的特有冲击，造成了最低工资的调整，使其有一定的内生性。本文由于样本量有限，无法控制地区和时间的交互变量，因此也无法排除上述冲击的影响。不过在此也提供一张通胀率和最低工资的对比走势图，以供读者参考21。
3）在这样的宏观背景下，人们可能在观察到市场不景气、失业率高，而自己选择放弃正轨工作的机会。而老年人和青年人有更大的倾向选择放弃工作，回家养老或上学。
4）CHNS的工资数据质量并不是非常好，如果可能的话，应当用其他数据库的数据继续尝试。


 21
见附表1
附表
附表1：对比通胀率和最低工资年变化率走势图(前12个为农村与后12个为城市

附表2:本期和下一期各种就业状态的样本数和转换率 T+1
T 失业
5440 84.1% 112 39.2% 405 28.8% 329 27.8% 379 24.9%
117 1.8% 31 10.8% 100 7.1% 52 4.4% 25 1.6%
139 2.1% 43 15.0% 116 8.3% 117 9.9% 86 5.6%
358 5.5% 49 17.1% 289 20.6% 276 23.4% 277 18.2%
416 6.4% 51 17.8% 494 35.2% 408 34.5% 757 49.7%
失业
below
between
above
beyond
below
between
above
beyond
注释：below between above beyond等符号解读方法与文中相同

附表3:年环比消涨系数
辽宁 江苏 山东 河南 湖北 湖南 广西 贵州 黑龙江
城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村
1996 108.2 106.8 110.8 107.1 110.5 109 109.5 110.9 110.2 107.9 107.2 108.2 105.5 107.4 110.6 107.8 107.6 105.8
1997 103.8 102.1 101.3 102 103.2 102.4 102.4 103.9 102.6 103.6 103 102.5 100.7 100.8 103.4 103.4 104.5 103.8
1998 99.8 98.7 100 99 99.7 99 97.9 97.1 97.9 99 100.5 100.1 97.1 96.8 100.5 99.6 100.9 99.7
1999 98.7 98.3 98.6 98.8 100 98.6 96.6 97.1 97.2 98.3 99.6 101.4 97.2 98.2 98.9 99.7 97 96.3
2000 100 99.7 100 100.1 101.2 99.3 99.1 99.2 100 98.2 101.3 101.4 100 99.5 99.2 100.2 98.7 97.2
2001 99.9 100.2 100.1 101.5 101.1 102.4 100.7 100.7 100.4 99.8 98.9 99.3 101.3 99.6 102.4 101.1 100.8 100.4
2002 98.9 98.7 98.4 100.2 98.7 99.9 99.8 100.6 99.2 100.8 99.6 99.4 98.9 99.3 98.9 99.3 99.3 99.5
2003 101.2 103.7 100.9 101.2 100.7 101.5 101.7 101.4 102.6 101.3 101.4 104.1 100.9 101.3 100.9 102 100.8 101.2
2004 102.8 106.3 103.7 104.6 102.8 104.6 105.4 105.4 104.5 105.8 104.1 105.7 104.1 104.9 103.5 105.3 103.5 105.2
2005
2006
100.8 101.1 104 102
101.6 101.6
102.4 101.7 101.1 101.0 102.4 101.0 102.1 101.2 102.1 101.5 102.7 101.4 103.3 101.9 102.1 101.6 102.8 101.2 103
101.6
101.6 100.9 100.6 101.6 102.1 102.0 100.8 101.8 102.3 102.4
采自1999- 2006 中国统计年鉴，表格 9-5


附表4:各省份各年度最低工资
黑龙江 0 0 195 175 195 175 240 193 240 193 312 250 312 250 312 250 312 250 375 279 375 279 375 279 605 425
单位：元
城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村 城市 农村
辽宁 195 165 200 170 225 195 225 195 225 195 300 260 316 252 316 252 316 252 316 252 425 375 425 375 535 450
江苏 0 0 193 158 220 158 265 193 265 193 305 230 365 265 395 275 415 290 495 355 560 400 620 440 685 570
山东 0 0 187 153 187 153 187 153 220 180 305 240 305 240 355 283 395 313 395 313 395 313 500 383 575 460
河南 0 0 185 155 185 155 227 173 227 173 275 217 275 217 275 217 275 217 340 270 340 270 440 360 440 360
湖北 0 0 170 130 170 130 170 130 208 163 248 195 248 195 248 195 370 277 370 277 370 277 430 320 430 320
湖南 0 0 183 153 183 153 183 153 209 186 209 186 209 186 315 255 315 255 390 330 440 365 460 388 550 438
广西 0 0 195 160 195 160 195 160 200 178 200 178 200 178 268 223 268 223 268 223 430 340 430 340 468 368
贵州 0 0 180 140 180 140 180 140 185 155 247 195 247 195 247 195 335 275 335 275 380 340 380 340 525 475
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
注释： 城市MW取每年最高的两个档次最低工资的平均值，郊区取其他的平均值 如果省政府印发的文件有具体规定，则按规定计算 如果一年只有三个标准，则郊区取后两个的平均值
个别年份只有跨度，则取最高的四分位为城市，最低的四分位为郊区


Reference：（按作者姓名首字母排序）
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本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/4bf42eb506a1b0717fd5360cba1aa81144318f35.html

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