最低工资标准的经济增长和社会效应实证分析＊

牟粼琳，王 刚

（1.武汉体育学院 体育经济与管理学院，湖北 武汉 430079；2.武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430072）

一、引 言

国内对是否实施最低工资标准一直存在较大的争议，而争议焦点主要集中在最低工资标准的失业率影响效应和经济发展效应上。最低工资的提高会使得企业的利润空间进一步压缩，在生产技术没有出现革新之前，一味提高最低工资标准而无视劳动力市场的实际供求情况，最低工资极有可能导致企业缩减劳动力需求以保持利润，导致失业人数增加的几率变大［1］。在最低工资标准明显低于地区经济发展可承受的最低工资水平时，适度地提高最低工资标准，并不会对失业率产生太大的影响。

对于最低工资标准的经济社会效应，许多学者利用面板数据模型进行了实证研究。Bell［2］使用墨西哥和哥伦比亚工业企业制造数据，发现实施最低工资标准对两国的失业率影响不同。Lemos［3］利用巴西居民调查数据分析发现，最低工资对巴西的正规和非正规部门都存在负向效应。罗小兰［4］使用面板数据，对最低工资对农民工就业的影响进行研究，发现最低工资标准存在阈值。

无论是用面板数据还是时序数据研究，都无法避免指标之间即最低工资与失业率（或者经济发展）之间的内生性问题。比如，最低工资的上调可能会影响经济发展速度，但经济增长速度下降时，可能会对提高最低工资产生压力，从而减缓最低工资的上调。同样的问题也会出现在最低工资与失业率指标之间。而VAR向量自回归模型可以很好地解决上述问题，它不需要设定特定的回归结构，重点考察两两变量之间的路径依赖方式和相互影响方向。本文将采用VAR向量自回归模型，对27个省的最低工资与失业率及经济发展进行回归研究，探讨最低工资标准的经济社会效应。

二、最低工资标准的失业率效应

VAR模型估计假设失业率与最低工资标准互为内生变量，实证首先需要对失业率和最低工资指标进行单位根检验，根据单位根检验结果确定变量是否需要差分处理，然后根据AIC、HQIC、SBIC以及FPE等准则确定滞后阶数，最后进行VAR模型估计。27个省份的VAR结果见表1。

表1 最低工资失业效应的VAR估计结果

从表1中我们可以看到，最低工资标准对失业率的影响在不同省区间是存在差异的。在北京、上海、辽宁和广东4个省份，最低工资标准的变动在任意一期中对失业率都没有显著的影响。这一现象说明，在控制失业率为目标的前提下，该4个省份的最低工资可能控制在最优范围之内。

其余省份的最低工资在不同的滞后期中对失业率影响不同。天津、河北、山东、重庆、甘肃和青海6个省份提高最低工资标准，大部分滞后期内对失业率的影响显著为正；说明样本年份内，上述省份提高最低工资标准后，在相当稳定的一段时期内会增加省区的失业率。如果以控制失业率为目标，上述6个省份都应适当下调最低工资标准。吉林、黑龙江、河南、湖北、广西、贵州、陕西、宁夏和新疆9个省份提高最低工资标准后，对失业率的影响在大部分滞后期内都显著为负。说明上述省份在提高最低工资标准后，在相当长的政策效应期中都能有效降低城镇失业率。仔细分析发现，上述省份都处于中、西部地区，属于劳务输出大省，在发展经济的过程中，上述省份可能过于压低了劳动者的工资报酬，因此适当地提高最低工资标准，可以有效促进劳动力的生产积极性，提高经济竞争力，降低失业率。

其余省份最低工资标准与失业率的影响在不同滞后期显现出不同的影响。在这些省份中，最低工资标准对失业率的影响并不稳定持续，政策效应转化较快。

三、最低工资标准的经济增长效应

本文为了进行最低工资标准对各地区经济增长的VAR模型测算，使用各地区人均GDP增长率衡量各省（自治区、直辖市）的经济发展速度，检验提高最低工资标准对各地区经济发展速度的即期和滞后效应。见表2。

续表2

最低工资标准对经济增长的影响大致分为三类。第一类是包括北京、天津、山西、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、江西、山东、广东、重庆、四川、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆19个省（自治区、直辖市）。上述省份每提高一个单位的最低工资时，在滞后一期的情况下都会降低经济增长速率。部分省份（如天津、黑龙江和重庆等）在滞后两期甚至更长的时间段内会显现对经济增长的促进作用，部分省份提高工资标准后，基本在所有滞后期内对经济增长都是显著的负向效应，如上海。这一类型省份超过所有省份的60%，也就是说，对大多省份而言，提高最低工资在短期内会不利于经济增长，但是如果最低工资的提高能够有效促进劳动者的积极性，进而增强产业竞争力，最终有可能促进经济的持续发展。

第二类包括河北、内蒙、吉林、安徽、河南、广西和贵州7个省份，上述7个省区在滞后一期内，提高最低工资标准能够有效促进经济增长，但是从滞后两期甚至更长的时间来看，提高最低工资都不利于经济增长。我们注意到，上述7省绝大部分位于中西部地区，经济发展水平较为落后，如果大幅度提高最低工资标准以至于超过当地经济发展水平可承受的范围，那么在较长时期内是不利于当地经济发展的。

第三类是湖北省，湖北省提高最低工资标准后，在模型允许的滞后期内，对地区经济增长并无显著影响。从实证结果可以看到，总体来讲，不同省区经济增长对最低工资标准的冲击响应效应是不同的。东部绝大部分省份在经济发展过程中，以低价劳动力换取经济发展的模式使得最低工资长期位于正常水平之下，因此上述省份在提高最低工资后，虽然短期内会使经济发展产生下滑的风险，但是从长远来看，适当提高最低工资标准反而有利于经济发展。对于中西部的部分省份，由于经济发展水平相对滞后，财政负担相对较重，对提高最低工资标准必须更加谨慎，否则将会给经济发展带来负面影响。

四、最低工资标准的收入分配效应

（一）模型设定与数据说明

考虑到我国的现实情况，并借鉴研究最低工资标准与收入分配问题的一般研究模型，可建立以下实证模型：

lngc＝a＋blnmws＋cln gur＋dln ssspc＋εit

1.基尼系数。基尼系数的高低受诸多因素的影响，本文所重点考虑的最低工资标准在一定程度上将会对基尼系数产生影响［5］。

由于受统计数据的约束，计量方法在时间序列的处理上无法满足大样本的要求，所以此处使用面板数据这一刻画与事实更贴近的方法。对于基尼系数（gc）这一系数，数据选取的是1997年到2010年全国27个省、市、自治区和直辖市的数据。而刻画基尼系数所使用的是：（城镇居民可支配收入—农村居民可支配收入）／（城镇居民可支配收入＋农村居民可支配收入），用此方法计算基尼系数，一方面可以刻画城乡间的收入分配，另一方面可以更科学地得出比例关系。

2.最低工资标准。由于中国各个省份、直辖市都根据本省（市）自身情况制定了多个档次的最低工资标准，而且各个省份调整时间也不尽相同，存在相互影响，但并不一致。我们在这里采用罗小兰［6］和石娟［7］的做法，使用各省、自治区和直辖市的最低工资标准的最高档次，且使用加权平均法来处理不同省份公布的调整日期不一致的情况。例如北京市2009年最低工资标准为800元，2010年7月调整至960元，使用加权平均法来计算北京市2010年的最低工资标准为（800×6＋900×6）／12＝880元。

重庆市直到1997年才被列为直辖市，为保持一致，此处计算为1997－2010年全国27个省市、自治区最低工资标准的面板数据。湖南、福建、海南和西藏由于没有搜集到完整的数据而被剔除掉。数据来源于中国劳动人事网和劳动咨询网。

3.城乡差距水平。城乡收入水平是基尼系数的一个重要影响因素，本文主要描述的是最低工资标准，所以，在研究重点上比较的是工资这一收入标准，对于城乡差距水平这一系数（gur），主要依据收入差距水平进行测算。同样使用1997—2010年27个省、市、自治区以及直辖市的面板数据，此系数用历年各地区城镇居民家庭人均可支配收入与历年各地区农村居民家庭人均纯收入之差来表示。

4.人均社会保障支出。中国的财政社会保障支出存在着东中西各个地区间的差距，以及城市和农村社会保障支出总量不足和不均的情况。总量的不足和地区差异对于居民收入分配和基尼系数有着直接的影响。对于人均社会保障支出这一系数，我们采用的衡量数据为全国1997－2010年度各地区（27个省、市、自治区、直辖市）省级财政社会保障总支出与年度人口总量的比值。

数据说明：为了更合理地考察最低工资标准、城乡差距水平和人均社会保障支出对于基尼系数的影响，也为避免使用时间序列无法满足大样本数据的要求，此处均使用1997－2010年度中国27个省、直辖市和自治区的年度面板数据来解决小样本问题，以提高估计精度。重庆自1997年划分为直辖市，海南和西藏由于数据的缺失而不列入面板数据中。最低工资数据来源于中国人力资源和社会保障部、中国劳动人事网和劳动咨询网，其余数据均来源于历年《中国统计年鉴》、国家统计局和各地区统计年鉴。

（二）实证结果

最低工资收入分配效应的估计结果，见表3。

表3 最低工资收入分配效应的估计结果

如表所示，模型1使用的是pooled ols并把最低工资标准的一阶滞后纳入进来，最后只得到最低工资标准在5%的显著性水平上通过检验，而城乡差距水平在1%的显著性水平上通过检验。我们考虑到各省的个体差异，例如最低工资标准的不一以及城乡差距水平的原因不一，进而使用固定效应模型，把个体效应控制住。如表中模型2使用了固定效应模型，最低工资标准和人均社会保障支出均在10%的显著性水平下通过检验，城乡差距水平在1%显著性水平上通过检验。使用描述性统计可以发现各解释变量均有随时间推移而增长的趋势，所以可以考虑使用双向固定效应模型，即控制个体效应同时控制住时间效应。表中模型3显示，最低工资标准在10%显著性水平下通过检验，最低工资标准的一阶滞后在5%的显著性水平上通过检验，城乡差距水平依然在1%显著性水平上通过检验。考虑到前几期的收入分配情况可能影响到当期的情况，所以我们使用动态面板数据模型，如模型4所示。在模型4中，把基尼系数和最低工资标准的滞后一期作为解释变量，基尼系数的1阶滞后在1%的显著性水平上通过检验，最低工资标准在5%显著性水平下通过检验，城乡差距水平在1%显著性水平上通过检验。

（三）结论

从上面的实证结果来看，城乡差距水平对基尼系数影响最为显著，系数为0.7～0.9之间，即城乡差距水平每增加1个单位，而基尼系数将会增加0.7～0.9个单位，城乡的差距扩大将非常不利于收入分配调整，城乡之间的差距增大可以代表整体经济大部分的收入分配不均的扩大，而城市和农村内部差距只能解释少部分的经济整体收入分配的扩大。

从动态面板模型来看，上一期的基尼系数的程度对当期的基尼系数的影响也是显著的。上一期的基尼系数的系数为0.4左右，过去收入分配不均程度确实影响着后期的收入分配调节，一定程度上解释了低收入（或高收入）有着惯性作用，现实情况中存在着对低收入人群进一步提高收入的障碍。尽管可能是该收入者的主观性作用，如懒惰；也有可能是制度性障碍，如要素的获得。

从几个模型来显示的情况看，最低工资标准的系数为－0.05至－0.15左右，即最低工资标准每增加1个单位，基尼系数降低0.05～0.15左右，最低工资标准的提高能够轻微地降低收入分配不均的情况，但是影响是轻微的。造成此情况的主要原因可能是因为最低工资标准的设定受益者为城市低收入者和部分农民工。而从上面的分析可以看出，城市内部的收入差距缩小所能带来的收入分配调整效果甚微，且在城市打工的农民工大多数为弱势群体，不能很好地得到应有的法律保障。而从几个模型可以看出，最低工资标准的滞后1期对当期的收入分配影响不明，且并未完全通过检验。同样，人均社会保障支出对基尼系数的影响不明，目前不能作为调节收入分配的工具。

五、结论与建议

本文主要考察了最低工资标准对失业率、经济发展以及收入分配的影响，为克服指标间较强的内生性问题，本文利用了VAR向量自回归模型，分省份对上述前两种效应进行了测度，同时使用动态面板考察了最低工资标准对收入分配的影响。研究发现，单纯认为提高最低工资标准不利于就业和经济发展的观点是片面的，最低工资标准的就业效应和经济效应在不同省份以及不同的政策滞后期内影响各异。

我们的研究结论是：中部和西部的部分省份提高最低工资标准后，会释放低工资对劳动积极性的压力，增进就业；但从另一个方面来看，不适当地提高最低工资标准又可能使由此产生的成本负担对经济发展产生下滑的风险；中西部省份的地方政府对制定最低工资标准必须更加谨慎。相比而言，东部省份的最低工资大致处于合理范围内，并且鉴于最低工资在较长政策期内会显现对经济发展的促进效应，东部地区省份可以在财力可承受的范围内，适当上调最低工资标准。

最低工资标准对收入分配的调节具有正面作用，但影响轻微。最低工资标准的设定对农民增收收效甚微，受益者多为城市低收入者和少部分农民工，尤其是在城市工作中常处于弱势群体的农民工受益更少。城乡差距代表了大部分收入分配不均的大部分原因，目前尚不能把提高最低工资标准作为调节收入分配不均的重要工具。

［1］蔡 昉，王美艳.中国城镇劳动参与率的变化及其政策含义［J］.中国社会科学，2004（4）68－79.

［2］Bell.The impact of Minimum wages in Mexico and Colmbia［J］.Journal of Labor markets，1997，15（3）：102－135

［3］Lemos S.Minimum Wage Effects in a Developing Country［Z］.working Paper，2006：89－111

［4］罗小兰.我国劳动力市场买方垄断条件下最低工资就业效应分析［J］.财贸研究，2007（4）：1－5.

［5］王祖祥，中部六省基尼系数的估算研究［J］.中国社会科学，2006（4）：73－88.

［6］罗小兰.垄断劳动市场下的最低工资减贫效应：以中国农村为例［J］.中央财经大学学报，2011（8）：60－65.

［7］石 娟.我国最低工资标准的就业效应：基于全国和地区的实证研究［J］.当代经济管理，2009（12）：8－11.