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经济科学 - 2017, Vol. 39(4): 5-21
最低工资相对价值变动对工资分布的影响*——基于县级最低工资数据的分析

刘柏惠1, 寇恩惠2

1.中国社会科学院财经战略研究院 北京 100028
2.中央财经大学财政税务学院 北京 100081

出版日期: 2018-03-19
2017, Vol. 39(4): 5-21


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本文在扩展Lee(1999)模型的基础上,解决方程设定中的分割有偏问题,使用UHS、CHIP的微观家户数据和作者搜集的县级最低工资数据,分析以相对价值衡量的有效最低工资变动对工资分布的影响。结果显示,有效最低工资会对40分位及以下的工资分布产生显著溢出效应,利于缩小底端工资差距,这在多项稳健性检验下依旧成立。然而,有效最低工资趋于萎缩使其转变为向下的引导作用,反而拉大了底端工资差距,在10、20、30、40分位数与50分位数工资差距中的贡献分别达到150%、53.8%、45.5%和16.7%。

关键词 有效最低工资工资分布潜在工资收入分配    
基金资助:* 本文为国家自然科学基金青年项目(批准号为71403289; 71403307)、教育部人文社会科学基金青年项目(14YJC790056)的阶段性成果;作者感谢匿名审稿人在本文写作过程中提出的宝贵意见
  中国最低工资水平的国际比较(2011年)

资料来源:根据“ILO Wage Database”、“OECD Statistics”、《中国统计年鉴》绘制。

10分位工资 最低工资 最低工资与10分位之差 最低工资与平均工资比 工资基尼系数
1995 4.749 5.011 0.261 60.64% 0.301
1996 4.996 4.926 -0.070 41.46% 0.375
1997 5.215 4.896 -0.319 31.14% 0.349
1998 5.252 4.966 -0.286 31.27% 0.359
1999 5.378 4.979 -0.399 28.70% 0.337
2000 5.358 5.244 -0.114 33.95% 0.369
2001 5.394 5.236 -0.158 31.07% 0.374
2002 5.421 5.460 0.039 37.51% 0.383
2003 5.382 5.418 0.036 35.51% 0.399
2004 5.589 5.456 -0.133 31.08% 0.400
2005 5.700 5.671 -0.029 34.73% 0.401
2006 5.816 5.669 -0.146 32.42% 0.395
2007 5.943 5.769 -0.174 32.90% 0.388
2008 5.901 5.952 0.051 36.74% 0.406
2009 6.117 5.921 -0.196 30.85% 0.382
  最低工资与总体工资分布情况
1995-2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
样本县(个) 51 138 150 152 158 158 168 180 180
  历年样本县的个数
普通回归 工具变量回归
(1) (2) (3) (4)
p10-p50 $\beta _{1}^{q}$ -0.112
(0.239)
0.210
(0.247)
0.236
(0.271)
4.283*
(2.275)
$\beta _{2}^{q}$ 0.027
(0.159)
0.203
(0.162)
0.220
(0.162)
2.428*
(1.237)
弹性 —— -0.121 -0.123 0.325
p20-p50 $\beta _{1}^{q}$ -0.058
(0.145)
0.155
(0.162)
0.202
(0.174)
2.044**
(0.866)
$\beta _{2}^{q}$ -0.004
(0.091)
0.101
(0.096)
0.124
(0.101)
1.147**
(0.482)
弹性 —— -0.010 0.000 0.174
p30-p50 $\beta _{1}^{q}$ -0.036
(0.077)
0.106
(0.093)
0.137
(0.104)
1.453**
(0.580)
$\beta _{2}^{q}$ -0.021
(0.051)
0.044
(0.058)
0.062
(0.064)
0.769**
(0.330)
弹性 —— 0.033 0.036 0.199
p40-p50 $\beta _{1}^{q}$ -0.003
(0.039)
0.057
(0.049)
0.067
(0.057)
0.671**
(0.305)
$\beta _{2}^{q}$ 0.004 0.028 0.034 0.336*
(0.026) (0.031) (0.035) (0.174)
弹性 —— 0.012 0.012 0.124
p60-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.497**
(0.228)
0.452*
(0.222)
0.482**
(0.192)
-0.423
(0.456)
$\beta _{2}^{q}$ 0.264*
(0.132)
0.240*
(0.131)
0.246**
(0.111)
-0.234
(0.244)
弹性 0.067 0.060 0.081 ——
普通回归 工具变量回归
(1) (2) (3) (4)
p70-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.507**
(0.195)
0.401*
(0.193)
0.440**
(0.158)
-1.446
(1.069)
$\beta _{2}^{q}$ 0.241**
(0.109)
0.177
(0.109)
0.180*
(0.085)
-0.783
(0.583)
弹性 0.115 0.113 0.147 ——
p80-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.538***
(0.161)
0.389**
(0.163)
0.424***
(0.113)
-2.539
(1.530)
$\beta _{2}^{q}$ 0.234**
(0.090)
0.141
(0.091)
0.141**
(0.058)
-1.349
(0.848)
弹性 0.156 0.160 0.194 ——
p90-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.566***
(0.094)
0.400***
(0.100)
0.438***
(0.052)
-2.955
(1.687)
$\beta _{2}^{q}$ 0.223***
(0.057)
0.126*
(0.059)
0.130***
(0.035)
-1.525
(0.941)
弹性 0.202 0.195 0.225 ——
其他变量 控制 控制 控制 控制
县区的固定效应 控制 控制 控制
时间的固定效应 控制 控制
F-test 13.69
样本量 645 645 645 645
  有效最低工资对城镇居民工资收入分布的影响
因变量 普通回归 工具变量回归
(1) (2) (3) (4)
p10-p50 $\beta _{1}^{q}$ -0.254
(0.177)
-0.055
(0.210)
0.006
(0.240)
0.351
(0.405)
$\beta _{2}^{q}$ -0.156
(0.101)
-0.048
(0.133)
-0.031
(0.139)
0.273
(0.181)
p20-p50 $\beta _{1}^{q}$ -0.100
(0.112)
0.072
(0.126)
0.128
(0.138)
0.645**
(0.278)
$\beta _{2}^{q}$ -0.095
(0.060)
0.001
(0.071)
0.012
(0.076)
0.365**
(0.129)
p30-p50 $\beta _{1}^{q}$ -0.049
(0.063)
0.068
(0.065)
0.097
(0.079)
0.532**
(0.191)
$\beta _{2}^{q}$ -0.054
(0.033)
0.004
(0.036)
0.008
(0.043)
0.283**
(0.102)
p40-p50 $\beta _{1}^{q}$ -0.027
(0.032)
0.041
(0.031)
0.052
(0.036)
0.298**
(0.124)
$\beta _{2}^{q}$ -0.018
(0.019)
0.015
(0.019)
0.015
(0.022)
0.164**
(0.067)
因变量 普通回归 工具变量回归
(1) (2) (3) (4)
p60-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.267
(0.165)
0.241
(0.186)
0.269
(0.171)
-0.162
(0.197)
$\beta _{2}^{q}$ 0.104
(0.083)
0.079
(0.099)
0.090
(0.091)
-0.087
(0.101)
p70-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.321**
(0.133)
0.198
(0.169)
0.239
(0.148)
-0.017
(0.236)
$\beta _{2}^{q}$ 0.105
(0.066)
0.007
(0.090)
0.021
(0.078)
-0.021
(0.119)
p80-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.373***
(0.103)
0.200
(0.145)
0.237*
(0.112)
-0.355
(0.282)
$\beta _{2}^{q}$ 0.103*
(0.053)
-0.037
(0.081)
-0.024
(0.064)
-0.216
(0.150)
p90-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.452***
(0.074)
0.267**
(0.117)
0.311***
(0.085)
-0.409
(0.283)
$\beta _{2}^{q}$ 0.117***
(0.038)
-0.040
(0.064)
-0.020
(0.048)
-0.223
(0.151)
其他变量 控制 控制 控制 控制
县区的固定效应 控制 控制 控制
时间的固定效应 控制 控制
样本量 1641 1641 1641 1641
  基于非平衡面板数据的稳健性检验
因变量 加入2013年数据 正规 非正规 男性 女性 未加权重
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
p10-p50 $\beta _{1}^{q}$ 2.976**
(1.166)
1.360*
(0.723)
-0.423
(1.357)
6.722
(11.383)
1.377
(1.128)
2.842**
(1.254)
$\beta _{2}^{q}$ 1.760**
(0.599)
0.612
(0.414)
-0.220
(0.742)
3.293
(5.423)
1.318
(0.814)
1.738**
(0.694)
p20-p50 $\beta _{1}^{q}$ 1.212*
(0.648)
0.510*
(0.298)
-1.827
(1.135)
1.715
(4.259)
1.519*
(0.827)
1.265**
(0.625)
$\beta _{2}^{q}$ 0.712**
(0.333)
0.233
(0.258)
-1.112*
(0.595)
0.888
(1.920)
1.232**
(0.531)
0.757**
(0.337)
p30-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.824*
(0.459)
0.591*
(0.349)
-1.413
(0.932)
-0.947
(2.728)
1.080**
(0.528)
0.864**
(0.417)
$\beta _{2}^{q}$ 0.450*
(0.236)
0.282
(0.223)
-0.928*
(0.489)
-0.410
(1.263)
0.835**
(0.346)
0.488**
(0.229)
p40-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.193
(0.265)
0.773*
(0.427)
-1.189
(0.772)
-0.031
(1.425)
0.646**
(0.306)
0.182
(0.205)
$\beta _{2}^{q}$ 0.100
(0.134)
0.395*
(0.219)
-0.734*
(0.405)
0.001
(0.715)
0.456**
(0.198)
0.091
(0.114)
p60-p50 $\beta _{1}^{q}$ 0.269
(0.420)
-0.625*
(0.362)
-2.031**
(0.795)
-0.199
(1.468)
-0.273
(0.277)
-0.006
(0.209)
$\beta _{2}^{q}$ 0.141
(0.230)
-0.329*
(0.185)
-1.142***
(0.419)
-0.128
(0.692)
-0.210
(0.177)
-0.014
(0.105)
p70-p50 $\beta _{1}^{q}$ -0.121
(0.727)
-0.492
(0.355)
-1.324*
(0.729)
-2.154
(3.820)
-0.292
(0.439)
-0.145
(0.345)
$\beta _{2}^{q}$ -0.075
(0.393)
-0.283
(0.194)
-0.773**
(0.392)
-1.066
(1.795)
-0.221
(0.274)
-0.106
(0.186)
p80-p50 $\beta _{1}^{q}$ -0.710
(1.110)
-0.554
(0.396)
-1.277*
(0.732)
-5.977
(9.582)
-0.818
(0.615)
-0.571
(0.483)
$\beta _{2}^{q}$ -0.378
(0.596)
-0.338
(0.209)
-0.759*
(0.391)
-2.880
(4.525)
-0.551
(0.392)
-0.322
(0.252)
p90-p50 $\beta _{1}^{q}$ -1.114
(1.224)
-0.530
(0.441)
-1.240
(0.762)
-4.209
(7.351)
-1.063
(0.724)
-0.691
(0.593)
$\beta _{2}^{q}$ -0.541
(0.662)
-0.317
(0.228)
-0.749*
(0.403)
-2.018
(3.491)
-0.567
(0.452)
-0.340
(0.319)
其他变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制
因变量 加入2013年数据 正规 非正规 男性 女性 未加权重
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
县区的固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
时间的固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
样本量 666 645 645 645 645 645
  多种设定下的稳健性检验:IV估计
因变量 实际工资差距变化 有效最低工资变化的贡献 潜在工资变化的贡献
p10-p50 -0.010***
(0.001)
-0.015***
(0.001)
0.005***
(0.001)
p20-p50 -0.013***
(0.000)
-0.007***
(0.000)
-0.006***
(0.001)
p30-p50 -0.011***
(0.000)
-0.005***
(0.000)
-0.005***
(0.000)
p40-p50 -0.006***
(0.000)
-0.001***
(0.000)
-0.005***
(0.000)
p60-p50 0.006***
(0.000)
0.000***
(0.000)
0.006***
(0.000)
p70-p50 0.010***
(0.000)
0.000***
(0.000)
0.010***
(0.000)
p80-p50 0.016***
(0.000)
0.004***
(0.000)
0.012***
(0.000)
p90-p50 0.021***
(0.000)
0.005***
(0.000)
0.015***
(0.001)
其他变量 控制 控制 控制
县区的固定效应 控制 控制 控制
时间的固定效应 控制 控制 控制
样本量 645 645 645
  有效最低工资变动对实际工资差距变化的贡献
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