向右上方倾斜的劳动供给曲线：来自微观数据的实证研究

岳宏志 王 奇

一、引言

就业是最大的民生。劳动供给问题不仅仅是学者和政策制定者所关注的议题，更为重要的是劳动供给涉及劳动者的切身利益，因此也是广大劳动者最为关注的问题。而工资作为一种最有效的物质激励手段，能最大程度激发劳动者的积极性，工资是影响劳动供给最重要的因素。在关于工资对劳动时间影响的研究中，经典的劳动供给曲线是一条反C型的曲线，它具有一段“向后弯曲”的部分。随后有研究者根据不同的经济条件、劳动者在劳动力市场上所处的位置对劳动供给曲线进行了新的补充，提出倒“S”型的劳动供给曲线[1-2]。但是国内学者秦建国（2008年）在考虑发展、生存和享受阶段的劳动供给行为后，进一步得出下端垂直的倒“S”型劳动供给曲线[3]。在实证研究中，国内外学者对经济发展水平较低的国家或地区或者对农民的劳动供给行为进行大量的研究，都得出了一条向右下方倾斜的劳动供给曲线。但是，中国改革开放40年以来劳动力市场已经发生了深刻的变化，而且随着以人民为中心的发展思想和各种惠民战略的实施，人民生活不断改善，教育事业全面发展，居民家庭财富和人力资本投资水平有了长足发展，已经摆脱了当初维持生存的状况。在经济条件发生变化的条件下，研究劳动供给曲线发生了怎样的变化具有重要的理论意义和实践意义。有鉴于此，本文利用CGSS2015数据实证研究了工资水平对工作时间的影响，并证实了在现阶段，中国居民的劳动供给曲线是向右上方倾斜的。本文的贡献有两点：首先，本文利用两阶段最小二乘法克服工资的内生性问题，而在以往的实证研究中该问题被忽略；其次，本文根据不同群体的特征对样本进行了细致的分组，按照城乡、性别、老年人和非老年人、地区和职业性质对全样本进行分组回归，这对细分就业政策和对不同特征人群实施不同福利政策具有借鉴意义。

二、文献综述

劳动供给既是一个重要的理论问题，也是一个重要的现实问题。在任何一个生产函数的表达式中劳动力的投入都是必须的要素，在经济生活中，适度规模的劳动力是保证经济快速发展的重要条件。长期以来，国内关于劳动供给研究的重点是各个宏观经济变量与劳动供给之间的关系。陆旸和蔡昉（2013年）研究了劳动力供给和经济增长的关系，认为放开现在的人口生育政策，提高人口总和生育率以减缓劳动参与率下降，进而能减缓中国长期潜在增长率的递减趋势[4]。劳动力供给冲击对企业的影响[5]、劳动力成本上升对企业创新能力的影响[6]、中国人口转变对储蓄和经济增长的影响[7]、技术应用对就业的影响[8]、国际贸易和汇率变动对就业的影响[9]。

随着近十几年微观数据的发展和可获得性提高，用微观数据进行的研究也在不断增加。焦张义（2020年）研究发现城市居民劳动供给曲线整体上呈现向右上方倾斜的特征，并研究了不同群体的工资弹性和收入弹性[10]。罗双成等（2019年）利用CHARLS微观数据研究人力资本如何影响中老年劳动供给，研究发现：受教育年限越高的中老龄劳动者的替代效应占主导作用，倾向于增加劳动时间[11]。李文（2018年）研究税收认知对劳动供给的影响，结果表明个体税收认知与个人所得税降低增加工作时间存在显著的正相关关系[12]。罗小兰（2007）利用CHNS的数据分析了中国转移劳动力的劳动供给，发现该群体的劳动时间和工资是成反向变化，结论支持中国转移劳动力的供给曲线是向右下方倾斜的[13]。付廷臣（2007年）对我国城市农民工劳动供给曲线进行了理论分析和实证检验，研究表明城市农民工的劳动供给曲线是一条向右上方倾斜，并且以落后地区转移劳动力的最低工资为起点的曲线[14]。郭继强（2008年）研究了农民群体的劳动供给行为，研究发现低工资下劳动供给与工资率变动呈负相关[15]。

综上所述，国内外学者对劳动供给的研究已经较为丰富，但对微观层面考虑的不多，劳动供给的微观基础仍有待加强。宏观视角的研究或者是劳动供给对某一宏观经济变量的影响，或者是宏观经济变量对劳动供给或就业的影响，宏观视角的研究侧重考察总量之间的关系，缺乏微观基础的支持。在微观层面的研究，早期有学者在国外理论模型基础上改变假设前提来研究中国的劳动供给曲线的形状，但缺乏实证研究的支持。现有在微观层面的实证研究要么对特定群体做个案研究，要么从某一侧面进行影响因素分析，缺少对劳动供给行为的综合性研究。基于此，本文结合经济学理论建立居民劳动供给行为的理论基础，在此基础上对中国居民的劳动供给行为进行实证分析。本文有两个研究重点：第一用数据验证中国居民的劳动供给曲线是向右上方倾斜还是向右下方倾斜；第二，研究不同特征群体的劳动供给行为的差异。

三、理论基础与研究假设

（一）工作—闲暇决策

劳动供给涉及劳动者对其拥有的既定时间资源的分配，时间的配置方式有两种：分配给劳动或闲暇。因此，劳动和闲暇都进入效用函数，效用函数可以表示为：

其中c表示消费，消费c取决于劳动供给时间l；h表示闲暇，闲暇时间包括除必须的睡眠时间和劳动供给之外的全部活动时间。

同时劳动者面临时间总量约束与收入约束，分别表示为：

合并之后为：

效用最大化的劳动供给决策取决于劳动者在面临预算约束的条件下最大化自己的效用。求解个人的最优化问题，并写出一阶条件：

由上式可得效用最大化的劳动供给决策：给定实际的工资率w，为使效用最大化，个人选择去工作的小时数，在那一点上闲暇对消费的边际替代率等于实际的工资率。

（二）工资上涨的替代效应与收入效应

个体劳动者对工资增加的反应既有可能是增加劳动供给，也有可能是减少劳动供给。实际工资上升的收入效应与替代效应是导致这两种现象都存在的原因。假设闲暇是正常品，工资可以看作闲暇的价格或者机会成本。当工资上涨以后，相对于其他商品而言，闲暇这个商品变得更加昂贵了，个人愿意用工作收入来代替闲暇，这种替代效应倾向于增加工作时间。当工资上涨以后，个人的收入增加，而闲暇是正常商品，因此对闲暇的需求便会增加，这种收入效应倾向于减少工作时间。因此，当实际工资率提高时，效用最大化的个人可能增加，也可能缩减工作的小时数。因此，随着工资的上涨，闲暇需求量究竟是下降还是上升要取决于这两种效应的大小。如果替代效应强于收入效应，则个体会选择减少闲暇、增加工作时间的方式来最大化自己的效用。如果收入效应强于替代效应，则个体会选择减少工作时间、增加闲暇时间的方式最大化自己的效用。如果替代效应和收入效应强度相同，则个体会维持最初的选择来最大化自己的效用。

图1①分别表示了个体对工资上涨的不同反应。在（a）幅图中，工资上涨的替代效应强于收入效应，劳动者的消费增加而闲暇减少，导致向右上方倾斜的劳动供给曲线。在（b）幅图中，工资增加时的收入效应强于替代效应，劳动者的消费和闲暇都增加，导致向右下方倾斜的劳动供给曲线。其中BC1表示工资上涨之前的预算约束线，BC2表示工资上涨之后的预算约束线；和表示劳动者的偏好。左图用比较静态分析表示个体劳动者在工资上涨前后对消费和闲暇的最优选择，右图表示由于个体对工资上涨的不同偏好所引致的劳动供给曲线。

（三）研究假设

在经济生活中劳动时间往往在确定劳动合同时已经基本确定，假设劳动者可以自由选择行业和职业，相当于劳动者可以控制自己的劳动时间供给。基于以上文献综述和理论分析本文提出以下研究假设：

图1 劳动者个体对工资增加的反应

H1：个人全年职业工资对周工作时间有正向影响。

H2：个人全年职业工资增加对来自农村劳动者的周工作时间有正向影响，并且来自农村的劳动者对工资上比较敏感。

H3：个人全年职业工资增加对城市劳动者的周工作时间有正向影响。

四、数据来源、变量选择、统计描述与图形分析

（一）数据来源

本文使用的是中国综合社会调查数据（CGSS2015）。该数据由中国人民大学中国调查与数据中心负责执行，始于2003年，每年一次，对中国大陆各省市自治区10000多户家庭进行连续性横截面调查。CGSS系统全面的收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据。自2003年以来，CGSS使用了三套不同的抽样方案，这三套抽样方案从原则上都采用多阶分层PPS随机抽样，但在所基于的抽样框、分层变量、抽样阶段上有所不同，以求最有效的代表中国社会的各方面情况。

在样本选择方面，首先根据研究的需要选择在劳动力市场上有工作时间的样本，并选取年龄在18岁以上的人群，样本量从10968份减至5516份。其次，在做模型估计中由于一些调查对象对一些问题的回答是“不知道”“不适用”“缺失”，删除变量缺失值后的有效样本量为3983份，其中城市样本量为2182份，农村样本量为1801份。样本覆盖全国24个省、4个直辖市和3个自治区，包含东部、中部、西部地区，样本能很好代表全国整体情况。

（二）变量选择

被解释变量：劳动供给。劳动供给是指在工资保持不变的条件下，劳动者愿意并且能够提供的劳动力数量。在本文中劳动供给用每周工作小时数来衡量。由于劳动者不可能一天24小时都在工作，还必须有一定的睡眠时间来恢复体力，因此本文将周工作小时数的最大值限定在140小时，删掉工作超过140小时的样本。

核心解释变量：工资。工资在本文中用调查对象全年的职业收入来衡量，为了减轻工资分布的严重右偏性和回归模型存在的异方差性，对工资取了自然对数。

控制变量：与个人特征相关的变量有：性别、年龄、年龄的平方、受教育程度、身体健康状况、工作经历。与家庭特征相关的变量有：家庭经济状况、配偶收入的自然对数、配偶的工作经历、孩子数量。与环境特征相关的变量：调查对象所处的地区东部、中部、西部。

（三）变量的描述性统计

在样本中每一个劳动者每周平均工作约48个小时，考虑到每周休息一天，每一个劳动者平均每天工作8个小时左右。个人职业收入低于平均职业收入的占样本的大多数，大多数个体的收入普遍低于平均值。家庭经济状况位于平均水平及平均水平以下的的占样本的90%。样本群体中男性多于女性，平均年龄为44岁左右，受教育程度普遍较低，身体健康状况较好，大多数劳动者从事非农工作，平均而言受访对象的个人职业收入高于配偶的个人职业收入，每个家庭约有1.5个孩子。在样本中东部地区的样本量为44%，中部地区的样本量为34%，西部地区的样本量为22%。

1.变量的描述性统计（表1）。

2.变量的差异比较：城镇和农村样本。来自农村的劳动者在个人全年职业收入、受教育程度、家庭经济状况、配偶收入等方面和城镇劳动者分化明显；平均年龄要高8岁，说明来自农村的劳动者群体在60岁后还有相当一部分人继续工作。

表1 变量定义和变量的描述性统计

图2 周工作时间和年职业收入的对数的散点图

（四）周工作时间和个人全年职业收入的图形分析

1.周工作时间和个人全年职业收入对数的散点图。

如图2所示，随着收入的增加，每周工作的小时数也是增加的，随后的实证结果也实证了这一点，这说明工资上涨的替代效应强于收入效应，因此劳动者会通过减少闲暇时间，增加工作时间的方式来追求自己效用的最大化。

图3 分样本的周工作时间和年职业收入的对数的散点图

2.分城乡的周工作时间和个人全年职业收入对数的散点图。

在图3中，可以看到，农村样本的拟合线具有正的斜率，这说明在农村群体中，每周的的工作小时数随着收入的增加而增加。但是，城镇样本的拟合线几乎是水平的，这说明城镇劳动者的个人全年职业年收入对于每周工作时间几乎没有显著的影响，不过这有待于实证检验。而后文的实证模型结果也是证实了这样的观点：在农村回归模型中，个人年职业收入对每周工作时间有正向影响，并且这种影响在1%的统计水平上显著。在城镇回归模型中，个人年职业收入对每周工作时间有正向影响，但是这种影响仅在10%的统计水平上显著。

五、实证结果与分析

（一）对全体样本进行分析

在进行计量模型估计前必须考虑内生性问题，如果解释变量和残差项相关就会导致参数估计的有偏且不一致。本文的关键解释变量是工资，工资受个人能力、努力程度等等不可观测因素的影响，同时这些不可观测的因素也被包含在回归方程的残差中，因此，工资和残差是相关的。对于自身工资，现有文献主要采用个人年龄高次项、工作经验高次项作为工具变量[16]。由于本文所用数据中，没有很好度量个人工作经验的变量，因此本文采用个人年龄的平方项作为个人工资的工具变量。另外由于异方差问题普遍存在，因此本文在模型估计中采用异方差稳健标准误。

回归结果如表2所示：模型一是采用普通最小二乘法进行的估计；模型二是采用工具变量法进行的估计，工具变量法一般通过“两阶段最小二乘法”来实现。使用工具变量法的前提是存在内生解释变量，对解释变量内生性的检验传统做法是进行豪斯曼检验，但这种检验方法不适用异方差的情形，而改进的“杜宾-吴-豪斯曼检验”（Durbin-Wu-Hausman Test）在异方差的情况下也适用。因此本文采用DWH检验对工资的内生性进行检验，由F统计量为12.4209，p值为0.0004小于0.05可知工资变量具有内生性。如果工具变量与内生变量仅微弱相关，的方差将变得很大，由于工具变量仅包含极少与内生变量有关的信息，利用这部分信息进行的工具变量法估计就不准确。因此，必须进行弱工具变量检验。根据第一阶段回归计算的F统计量为56.7733可知拒绝“存在弱工具变量的原假设”。模型三使用对弱工具变量更不敏感的有限信息最大似然法（LIML）对模型进行估计，LIML估计值与2SLS非常接近，侧面印证“不存在弱工具变量”。

模型一和模型二相比较，如果不考虑工资变量内生性问题，则会低估工资对周工作时间的影响。模型一和模型二表明解释变量工资的系数为正，且在1%的统计水平上显著，这表明工资对劳动者的工作时间有显著的正向影响。在保持其他条件不变的情况下，个人全年职业工资变化1%，劳动力的周工作时间将增加4.169%。本文提出的研究假设一就得到验证。对此做出的解释是，由表一可以看出大多数劳动者个人的全年职业收入是处于平均水平及以下，而且90%的家庭经济状况位于平均水平及以下，这时提高工资的替代效应强于收入效应，理性的劳动者通过选择增加工作时间获得更多的收入进行消费，以使自己的效用水平提高。因此，形成了向右上方倾斜的劳动供给曲线。

在控制变量中除了男性、身体健康状况、从事非农工作在统计上不显著以外，其他的变量都在统计上是显著的。配偶工资对劳动者的工作时间有负向影响，但是这种影响较小。受教育程度对工作时间有显著的负向影响，随着受教育程度的增加，工作时间倾向于减少，且受教育程度越高工作时间减少的越多。变量年龄的系数为负，说明年龄对周工作时间有负向影响；但是在模型一中年龄的一次项系数为正，二次项系数为负，说明个人周工作时间存在拐点，周工作时间先上升在到达一定年龄后会逐渐下降。孩子数量对周工作时间有正向影响，孩子多意味着家庭负担重，因此会增加工作时间赚取更多的收入。配偶从事非农工作或务农也会增加劳动者的工作时间，好的家庭经济状况会使劳动者减少工作时间，经济越发达的地区劳动者的每周

工作时间越少。

表2 全样本回归结果

（二）对城镇样本进行分析

城镇劳动者和来自农村的劳动者由于所处的经济环境有很大不同，这会影响他们的劳动供给行为，为了研究城镇居民和农村居民劳动供给的不同特点，将样本划分为城镇样本和农村样本分别进行研究。

表3 城乡分样本回归结果

表3的回归模型四是城镇样本的回归结果，结果显示：解释变量工资的系数为正，且在10%的统计水平上显著。这表明工资变化对城镇劳动者的周工作时间有正向影响。在保持其他条件不变的情况下，城镇劳动者个人全年职业工资工资变化1%，周工作时间增加2.040%。本文提出的第二个研究假设得到验证，不过这种影响没有农村样本那么大，基本符合图4中关于城镇样本的拟合直线近似平行于工资轴。可能的解释有以下几点，首先，城镇劳动者的个人全年职业收入普遍较高，家庭经济状况也普遍较好，根据边际效用递减的原理，在工资已经较高的情况下，在额外增加一元钱的工资，对于劳动者效用的提升便会较小，因此增加工资的替代效应并没有那么的强，所以劳动者的工作时间变化不及农村劳动者。其次，教育作为最重要的人力资本类型，教育程度越高意味着更多、更好的就业机会，而城镇劳动者的受教育程度普遍高于农村，因此其就业机会相对较多，如果工资的上涨没有达到其意愿水平，城镇劳动者也不太可能增加劳动时间。最后，在现代经济中大量的就业机会是在城镇中的，而城镇的就业环境对于城镇的劳动者来说更为熟悉，因此对这部分人更容易适应城镇的就业环境。

在控制变量中，男性、身体健康状况、工作经历、地区在统计上不显著，其余的变量在统计上都是显著的。配偶的工资对周工作时间有负向影响，受教育程度对周工作时间有负向影响，随着家庭孩子数目的增加城镇劳动者的周工作时间增加，配偶从事非农工作会增加周工作时间，家庭经状况较好的家庭周工作时间较低。

（三）对农村样本进行分析

表3的模型五是农村样本的回归结果，结果表明：解释变量工资的系数为正，且在1%的统计水平上显著，这表明工资对来自农村的劳动者的周工作时间有显著的正向影响。在保持其他条件不变的情况下，个人全年职业工资变化1%，每周工作时间增加5.968%个小时，而在全样本中个人全年职业工资变化1%，周工作时间增加4.169%。这说明了在工资上涨的情况下，来自农村的劳动者有最强烈的动机减少闲暇、增加劳动时间以获得更高的收入，进而获得更高的消费。原因有以下几点：首先，农村劳动者在个人职业年收入上要普遍比城镇劳动者要低，而且家庭经济状况也要低于城镇家庭经济状况，这时提高工资所带来的效用增加幅度要远高于城镇劳动者，因此农村劳动者在工资提高的情况下会增加工作时间。其次，农村劳动者在外出务工时，往往要租房住、交水电费、如果有随迁子女他们还要考虑子女上学费用问题，这些都形成了他们生活的刚性支出，这种生存压力也会使得农村劳动者在工资上涨的情况下增加劳动时间来应对这种生活的刚性支出。最后，来自农村劳动者的受教育程度要远低于城镇劳动者，虽然农村劳动者在外出务工的工作经历中会不断熟练自己的技能，会在劳动过程中不断向他人学习来提高自己的人力资本水平，但是他们面临的就业机会依然有限，在机会有限、工资上涨的情况下他们更可能增加工作时间来获取更高的收入。

在控制变量中身体健康状况、年龄、孩子数目、工作经历、等变量在统计上不显著，其余变量均显著。配偶工资、受教育程度、劳动者的家庭经状况、所处地区对每周工作时间都是负向影响。配偶有工作会增加周工作时间。

（四）稳健性检验

为了保证结果的可靠性，本文基于估计方法和模型设定的角度进行稳健性检验。首先，表2中的模型三采用有限信息最大似然法（LIML）对模型进行估计，其估计结果几乎和模型二一样，说明了两点，其一是不存在弱工具变量，其二验证了两阶段最小二乘法结果的可靠性。其次，本文将全样本分为城镇样本和农村样本，分别验证个人全年职业工资的对数对周工作时间的影响，模型四和模型五工资变量系数的符号方向和显著性水平和模型三的结果基本一致。最后，本文在接下来研究不同类型劳动者的工资和周工作时间的关系。

首先，先按照性别将全样本分为女性样本和男性样本，并分别用两阶段最小二乘法进行估计，回归结果如表4的模型六和模型七所示，工资变量的系数为正且都在1%的统计水平上显著，说明对于男性和女性而言，增加工资都会对周工作时间有正的影响。不过，女性和男性对工资上涨的敏感程度不一样，男性比女性较为敏感。可能的原因是男性往往承担着家庭重担，因此对工资收入的变动更加敏感。

其次，按照年龄将样本分为非老年人样本和老年人样本，并分别进行回归，回归结果如表4的模型八和模型九所示。结果表明工资变量的系数为正，且分别在10%和1%的统计水平上显著，表明工资增加对非老年人和老年人而言都会增加工作时间。不过老年人对工资增加的敏感度显然要高于非老年人，这可能的原因是在中国大部分的老年人都处于未富先老的尴尬状态，为了老年生活能有所保障而不得不工作更长时间。

再次，按照地区将样本分为东部、中部、西部，并分别对三个样本进行回归，回归结果见表5的模型十、模型十一和模型十二。结果表明工资变量的系数为正，且都在1%的统计水平上显著，这说明三个地区的劳动者对工资上涨的反应都是增加周工作时间。不过，和东部地区相比，中西部地区的劳动者对工资的变化更为敏感。意味着上涨同样的工资，中西部地区的劳动者愿意增加的周工作时间更多。这可能的原因是，东部地区比中西部地区各个方面的发展要好很多，中西部大多数地区较东部比较落后，大部分居民生状况处于平均水平及以下，因此该群体更重视工资收入的变动情况。

最后，按照工作性质将样本分为全职工作和非全职工作，并分别进行回归，回归结果见表5的模型十三和模型十四。结果表明对于全职工作群体而言，工资变量的系数为负；对非全职工作群体而言，工资变量的系数为正。这可能的原因是拥有全职工作的群体大多数是有固定工作的白领，其工作时间一般是固定的，他们对闲暇的偏好强于消费，因此不太可能增加周工作时间。而非全职工作的群体大部分是农民工群体或者部分蓝领工人，他们没有固定的工作且对消费的偏好强于闲暇，因此增加工资是一种有效激励他们工作更长时间的手段。不过，对于这两部分群体而言，工资变量系数在统计水平上并不显著。

表4 分性别、是否老年人的回归结果

表5 分地区和工作性质的回归结果

六、结论与建议

本文基于中国综合社会调查数据使用两阶段最小二乘法研究了工资对周工作时间的影响。不论是全样本的回归结果还是城镇、农村样本的回归结果，都支持提高工资对周工作时间有正向的影响，向右上方倾斜的劳动供给曲线得到验证。研究还发现：和城镇劳动者相比，来自农村的劳动者对工资上涨要更加敏感一些；男性对工资的上涨敏感程度要高于女性；和非老年人相比老年人对工资上涨要更敏感一些；相比较于东部发达地区，中西部欠发达地区对工资上涨要更为敏感一些。

由研究结论可以得出合理的政策建议有以下几点。首先，既然工资对工作时间有正向影响，考虑是否可以用工资作为一种激励手段来延长劳动者的工作时间？本文对此持否定的态度，由上文样本的描述性统计部分可以得知，目前劳动者的每周工作时间为48小时，剔除每周一天的休息时间，平均每天需要工作8小时，这和世界上其他国家相比，已经属于世界上周工作时间最长的国家之一。并且城镇劳动者对工资上升并不敏感，在这种情况下增加工作时间会降低劳动者的效用水平。在不提高劳动者工作时间的情况下，更多的要在提高单位时间的生产率方面做努力。

其次，对于来自农村的劳动者而言，他们对工资上升是最为敏感的，这从侧面验证了这部分群体的家庭经济状况较差。由于工资上升对他们是一种有效的激励手段，因此这部分群体很容易出现过度、超长时间工作，政府应该从制度、法律层面进行机制设计规定劳动者的合理劳动时间。进一步的为了保障他们的权益，提高个人所得税起征点，提高最低工资标准，强化五险一金对劳动者的保障。

再次，由于老年人对工资上涨比非老年人还要敏感，这说明老年人群体普遍担忧自己未来的养老问题。第一，对于老年人工作群体而言要最大可能保障他们的合法劳动所得；第二，建立家庭、社会和政府多主体的养老保障机制；第三，鼓励支持养老事业和养老产业发展的政策，解决老年人养老的后顾之忧。

最后，针对中西部地区劳动者对工资更敏感的问题，很大一部分原因是地区之间发展不平衡导致的。政府应尽各种努力、各种力量去缩小地区发展差距。总之，在不延长劳动时间的情况下，提高劳动生产率是最根本的途径。在当下政府要大力推进创新驱动发展战略，持续加强知识产权的保护。企业应当留存足够的资金投资科技研发创新活动，或者引进新技术提高生产率。

注释

①图一来源于曼昆《经济学原理》微观经济学分册，第六版，第460页。