劳动者的家庭特征对工作选择的影响——基于上海、浙江、福建的家庭动态调查研究

谢倩芸

(中国社会科学院 人口与劳动经济研究所，北京 100028)

一、引 言

工作选择是劳动者职业生涯管理的第一步，也是非常重要的一步，直接影响着劳动者未来工作成就和整个职业生涯的发展。同时，劳动者的工作选择也是人们一直关心的重要劳动就业问题之一。从学术研究与生活实际的双重角度来看，工作选择不仅指劳动者选择不同的行业、职业、职位，而且指劳动者选择不同的工作待遇、工作环境与工作条件等。根据均衡差异理论[1-2]，具有不同个人特征的劳动者会根据工作提供不同的工资及非工资性特征而选择不同的工作。一般来说，劳动者的薪酬由固定现金收入(包括基本工资及固定现金津贴)、绩效薪酬(包括奖金、分红等短期激励及长期激励)、各项福利构成。因此，劳动者应该也会根据工作是否提供绩效薪酬来进行工作选择。

之前的研究发现影响劳动者行业、职业或就业部门选择的因素有很多，比如性别、教育水平、经济条件、户籍状况、目标行业等[3-9]。也有一些研究关注劳动者的教育经历，特别是新进入劳动力市场的本科大学生或研究生毕业生选择不同性质的职业或工作单位的影响因素，如大学期间的学习成绩、学生社会工作经历等[10-12]。但是，现有文献中还没有太多关于劳动者基于薪酬，特别是绩效薪酬进行工作选择的研究。

然而，企业和组织通过合适的激励手段来吸引员工，并且给予员工动力使其努力工作是人事经济学的核心关键问题。以前的实证研究表明劳动者会对不同的绩效薪酬手段，如计件工资、分红、提成等，做出不同强度的反应；这些不同的绩效薪酬能够在不同程度上促进劳动者的工作努力程度，提高他们的生产率，影响他们的工作表现[13-14]。采用不同绩效薪酬手段对劳动者的工作时间长度也有显著的影响[15]。因此，我们有必要进一步了解哪些因素会影响劳动者基于是否提供绩效薪酬进行的工作选择，以及这些因素对工作选择决策的影响程度。

已有研究表明，家庭特征对劳动参与有显著的影响。例如，子女数量、生育时间、配偶的收入等均会影响劳动力供给决策[16-18]。同时，一些研究发现：不同家庭特征的劳动者在工作上会有不同的行为和表现。例如，如果家中有学龄前的儿童，母亲们会减少自我报告的工作努力程度[19]；而包括配偶和子女在内的家庭特征可能会影响生产率[20]。因此，我们有理由：相信劳动者的家庭特征与其工作选择之间也有着显著的相关关系。但是，目前关于劳动者的家庭特征这一重要因素对于工作选择，特别是对基于是否提供绩效薪酬进行工作选择的影响的研究还较少，而来自于中国的证据则更少。

本文将讨论在绩效薪酬措施存在的情况下，一系列家庭特征在劳动者作出的工作选择中起到的作用及其之间的相互关系。劳动者的家庭特征具体包括家庭中的子女数量、子女年龄、配偶的就业状况等因素。并采用来自于2011年和2013年由中国社会科学院人口与劳动经济所与台湾省“中央研究院”合作在上海、浙江和福建三省市进行的《家庭动态调查》数据进行实证分析。本文主要有如下贡献：第一，通过揭示劳动者的家庭特征发挥先前未开发的作用，增加了一个新的视角来理解劳动者为什么会作出不同的工作选择。第二，对劳动者的家庭特征与其基于绩效薪酬的工作选择之间的关系，进行了理论阐释，提供了基本的理论根据。第三，采用了大型抽样调查的第一手数据资料进行经验分析，为中国劳动者的家庭特征与基于绩效薪酬的工作选择之间的关系提供了实证证据，拓宽已有的研究视角，填补了这一研究问题的空白，对加深认识中国劳动者的工作选择有重要意义。

二、相关概念与理论阐释

(一)绩效薪酬与工作选择

薪酬，是指员工由于雇佣关系的存在而获得的所有形式的经济性报酬。一般来说，薪酬主要由直接经济报酬和间接经济报酬构成。绩效薪酬，作为直接经济报酬的重要组成部分，是指员工因超额工作部分或工作绩效突出部分所支付的奖励性报酬。具体形式的绩效薪酬包括作为奖励的绩效加薪、一次性奖金、计件工资制、佣金制、团队奖金、利润分享计划和员工持股计划等。绩效薪酬的目的是鼓励员工提高工作效率和工作质量。

一般来说，企业会设计不同类型的绩效薪酬计划，然后再根据员工对不同类型绩效薪酬的反应，来决定采用何种奖励计划以激励员工。通常，劳动者对绩效薪酬的反应是指他们在工作中投入的努力程度。之前的实证研究提供的证据表明：绩效薪酬，如计件工资制、奖金、团队奖励和效率工资等，对劳动者的努力程度和生产率有显著的促进作用[21-25]。例如，Lazear[21]利用一家制造业公司的数据，估算出薪酬系统中，从固定小时工资改变到计件工资制后，生产率增加了44%，而其中一半的增长来自于计件工资制带来的激励效应。

根据之前的研究，既然劳动者会对企业提供的不同绩效薪酬计划做出在工作中是否付出额外的努力以获得绩效奖励的决策，那么，他们也会根据提供绩效薪酬的情况作出是否选择这个工作的决定。这是因为劳动者会根据自身情况及影响因素，预期自己在未来的工作中能否付出足够的努力程度以获得绩效薪酬。如果预期自己有条件能够通过付出努力获得绩效奖励，那么劳动者就会选择提供绩效薪酬的工作；反之则不会选择提供绩效薪酬的工作。但之前的研究并没有考察哪些因素会影响劳动者对绩效薪酬的反应。本文将在之前研究的基础上探索一类重要因素——劳动者的家庭特征对工作选择的影响。

(二)家庭特征与基于绩效薪酬的工作选择

劳动者的家庭特征，如家庭中的子女数量、子女年龄及配偶的就业状况，会影响劳动者面对绩效薪酬时在工作中付出努力的程度，从而影响到劳动者是否会选择有绩效薪酬的工作。具体来说，家庭特征与劳动者基于绩效薪酬的工作选择之间关系有如下可能：

第一，家庭中的子女数量与基于是否提供绩效薪酬的工作选择之间既可能存在正向关系也可能有负向关系。一方面，在其他条件相同的情况下，养育更多的孩子需要更多的经济投入，因而，拥有孩子越多的劳动者越可能去选择提供绩效薪酬的工作，通过付出努力获得奖金以增加家庭收入。另一方面，子女越多，需要花费在照顾、陪伴和教育孩子上的时间和精力越多，能够花在工作上的时间和精力等资源就越少，也就越不可能去选择需要额外付出努力才能获得奖励的工作。

另外，中国家庭存在着对待儿子、女儿的方式有所不同的情况。一般来说，中国家庭可能倾向投入更多的时间、精力对儿子进行培养，因此，拥有儿子多的劳动者可以投入到工作上的时间和精力就更受到限制，从而他们更不可能去选择提供绩效薪酬的工作。不过，同时，中国家庭也倾向在教育和其他活动上对儿子进行更多的经济投入，甚至为儿子留下更多的财产以保障他们未来的生活，因此，他们更愿意通过努力获得额外的报酬，去选择提供绩效薪酬的工作。

而中国家庭一般对女儿投入的时间、精力和金钱要少于对儿子的投入。因此，拥有女儿多的劳动者既有可能更愿意选择有绩效薪酬的工作，因为有更多的时间和精力可以投入到工作中，也有可能更不愿意选择有绩效薪酬的工作，因为不需要过多的经济投入到女儿身上。

第二，家庭中存在不同年龄阶段的孩子会影响到个体的工作选择，因为不同年龄阶段的子女对父母的时间、精力及经济需求均有所不同。家庭中有年龄较小的子女(如0—5岁)需要父母很多的照料和陪伴，劳动者能投入到工作上的时间和精力就有限，因而可能不会选择有绩效薪酬的工作。而学龄阶段的孩子则需要父母投入较多的时间、精力和金钱在学习和各种课外活动中。这种情况下，劳动者既可能会选择有绩效薪酬的工作去满足额外的经济需求，也可能不选择有绩效薪酬的工作，因为能投入到工作中的时间和精力有限。

第三，配偶的就业状况可能会对劳动者基于绩效薪酬的工作选择产生双重效应。一方面，根据“妻子/配偶作为资源”理论[26]，传统的留在家中、不工作的妻子可以通过减少丈夫的家庭责任、用于做家务的时间及提供情感支持等渠道提高其生产力。因此，与配偶有工作的劳动者相比，配偶没有工作的劳动者有更多能投入到工作中的资源，因而更可能选择提供绩效薪酬的工作。另一方面，配偶有工作可以增加家庭的收入，减少劳动者个人的经济压力，从而配偶有工作的劳动者可能更不会去选择需付出额外努力获得奖励报酬的工作。

综上所述，劳动者的这些家庭特征究竟是鼓励还是阻碍劳动者选择提供绩效薪酬的工作在理论上存在着不同的预期。因此，我们需要通过实证分析来考察家庭特征与劳动者基于是否提供绩效薪酬的工作选择之间有怎样的关系，以及这些关系的大小和方向。

三、数据说明及变量描述

本文分析所使用的数据来自中国社会科学院人口与劳动经济所与台湾省“中央研究院”合作在上海、浙江和福建三省市进行的《家庭动态调查》，调查对象为年龄在25—68岁的成年人口。这是个长期追踪调查，2004年的首次调查采用分层多阶段等机率抽样法，即按城市化水平进行分层抽样后再分阶段抽取调查样本[27]①。针对2004年完访的样本，后续于2006年、2011年、2013年进行了三次追踪访问，并按前述抽样方法补足新样本。考虑到2011年和2013年更接近当前的情况，本文采用2011年和2013年这两年的《家庭动态调查》数据，调查在这两年分别回收有效问卷3871份和3627份。调查问卷的内容包括了个体的年龄、婚姻状态、受教育程度、就业、收入等信息及配偶和家庭的相关情况，因此，这套数据有利于研究个体的家庭特征对其工作选择的影响。

从被调查对象的性别来看，2011年样本的男女比例为56.46∶43.39，平均年龄为52.68岁，城乡人口比例为61.98∶37.87；2013年样本的男女比例为56.02∶43.98，平均年龄为54.45岁，城乡人口比例为61.69∶38.25。调查样本与同期统计相比差异较小，具有省级代表性。由于每年的调查样本均具有代表性，因此，针对2011年和2013年的数据分别进行分析，其结果能够展现不同年份劳动者的家庭特征与其基于绩效薪酬的工作选择之间的关系，一定程度上能够体现其随时间的变化。

本文关注的因变量为劳动者基于是否提供绩效薪酬的工作选择。针对目前处于就业状态的被访者，《家庭动态调查》询问的绩效薪酬类型包括奖金、分红等不固定的收入、按件计酬、效益提成等多种形式。如果被访者在调查中回答有任一形式的绩效薪酬收入，则认为被访者选择了提供绩效薪酬的工作；如果回答仅按小时、按月等方式定期支领收入，则认为被访者没有选择提供绩效薪酬的工作。因此，劳动者的工作选择这一指标为虚拟变量，选择了有绩效薪酬的工作为1，否则为0。

文中关注的解释变量是劳动者的一系列家庭特征变量，包括家庭中的子女数量、儿子数量、女儿数量、子女年龄及配偶的就业状况。其中子女年龄以家庭中是否有各个不同年龄阶段的子女来表示，年龄阶段具体分为0—5岁，6—11岁，12—17岁，大于18岁等。配偶的就业状况分为两类：配偶有工作；配偶没有工作。

个体的性别、年龄、婚姻状态和受教育程度是影响个体工作选择的重要因素。文中将男性被访者定义为1，女性被访者定义为0。婚姻状态分为未婚、已婚、离婚和丧偶4种类型；在分析时“未婚”组作为参照组。受教育程度定义为6个阶段：未上过学、小学、初中、高中、大专、本科和研究生及以上；在分析时，“未上过学”组作为参照组。

个体的工作单位类型差异可能影响其工作选择，因此需要放入到控制变量中，减少内生性问题。文中将工作单位类型合并整理为以下6个类别：为自己工作(包括务农)；为自己的企业或为自己家族的企业工作；在国家党政部门、国家事业单位、教育机构等工作；在国有企业或集体企业工作；受雇于私营企业或者受雇于外资企业；其他单位。地区间的差异也可能影响个体的工作选择，因此文中加入省(直辖市)的固定效应以控制地区间差异。

表1逐年分别报告了各年全部就业样本主要变量的描述性统计。从表1中可以发现，2011年的全部就业样本中，37.1%的个体选择了提供绩效薪酬的工作；对比未选择有绩效薪酬工作的个体，选择了有绩效薪酬工作的个体平均子女数量、儿子数量、女儿数量更多；子女平均年龄更高；个体配偶有工作的比例更高。2013年，选择有绩效薪酬工作的个体占全部就业样本的比例为29.8%，略有下降，但主要解释变量与2011年的样本特征一致。

表1 主要变量的描述性统计

四、实证分析结果

(一)基准回归分析：多元Probit回归模型

本文采用多元Probit回归模型对2011年和2013年劳动者的家庭特征与基于是否提供绩效薪酬的工作选择之间的关系分别进行回归估计，具体模型如下：

Yi=β0+β1Fi+β2Xi+εi

其中，Yi表示第i名个体的结果变量——个体基于是否提供绩效薪酬进行的工作选择，为虚拟变量，选择提供绩效薪酬的工作为1，否则为0；Fi是个体的家庭特征变量，包括家庭中的子女数量、子女年龄及配偶的就业状况；Xi为控制变量，包括个体的性别、年龄、婚姻状态、受教育程度、工作单位类型以及地区变量。

1.子女数量与工作选择。

本文首先考察2011年和2013年各年家庭中的子女数量与工作选择的影响，包括分别考察家庭中子女的绝对数量、儿子数量、女儿数量与劳动者基于绩效薪酬的工作选择的关系。

(1)子女的绝对数量与基于绩效薪酬的工作选择。

表2中窗格A部分报告了针对2011年的全体就业样本的分析结果。窗格A中第(1)、第(2)和第(3)列的结果显示，在不控制其他变量、控制了个体特征及地区变量后，家庭中子女数量与基于绩效薪酬的工作选择之间有显著的正向关系。具体地，在控制了性别、年龄、婚姻状况、受教育水平及地区变量后，每增加1个儿子，个体选择提供绩效薪酬的工作的可能性增加12.4%②。控制工作单位类型后，子女数量的系数仍为正但不显著，如窗格A第(4)列所示。窗格B中2013年的回归结果与2011年结果基本一致。在控制了个体特征及地区变量后，每增加1个儿子，个体选择提供绩效薪酬的工作的可能性增加12.4%③，如窗格B中第(3)列所示。

表2 子女数量与工作选择

以上结果表明，家庭中子女的绝对数量与劳动者基于绩效薪酬的工作选择之间的关系是正向的。子女数量越多，劳动者越可能选择有绩效薪酬的工作。

(2)儿子数量与基于绩效薪酬的工作选择。

为了进一步深入分析子女的性别对工作选择的影响，本文分别考察了家庭中儿子数量和女儿数量与个体基于绩效薪酬的工作选择之间的关系。

采用与表2相同的模型，表3报告了儿子数量对工作选择的影响。表3窗格A显示，针对2011年就业样本，儿子数量的回归系数均为正。窗格A第(1)、第(2)、第(3)列的结果显示，在不控制其他变量、控制个人特征及地区变量后，家庭中儿子数量越多，个体选择提供绩效薪酬的工作的可能性越高。具体来说，在控制了性别、年龄、婚姻状况、受教育水平及地区变量后，每增加1个孩子，个体选择提供绩效薪酬的工作的可能性增加10.5%④。控制了工作单位类型后，儿子数量的系数仍为正但不显著。窗格B显示2013年的回归结果与2011年结果的基本一致。如窗格B第(3)列所示，在控制了个体特征及地区变量后，每增加1个孩子，个体选择提供绩效薪酬的工作的可能性增加12.1%⑤。

表3的估计结果表明家庭中儿子的数量与基于绩效薪酬的工作选择之间是正向关系。儿子数量增加，会增加劳动者选择有绩效薪酬的工作的可能性。

表3 儿子数量与工作选择

(3)女儿数量与基于绩效薪酬的工作选择。

表4报告了对女儿数量与工作选择之间关系进行分析的回归结果。窗格A报告了针对2011年样本，家庭中女儿数量与基于绩效薪酬的工作选择之间有正向关系，但仅在不控制个人特征、地区变量和工作单位性质等其他变量时显著。窗格B部分显示2013年的回归结果与2011年的一致。以上结果表明，家庭中女儿的数量与劳动者基于绩效薪酬的工作选择之间的关系是正向的，但并不显著。

表4 女儿数量与工作选择

(4)子女年龄与工作选择。

本文具体考察了家庭中是否有0—5岁，6—11岁，12—17岁，大于18岁等年龄阶段的子女与劳动者基于绩效薪酬的工作选择之间的关系如何。在回归分析中，家庭中有大于18岁的子女作为参照组。

表5中窗格A部分报告了对2011年样本的分析结果，第(1)列中结果显示，不控制其他变量时，家庭中有年龄在6—11岁间的小孩的系数显著为正，这表明，与有大于18岁的子女的劳动者相比，有年龄在6—11岁间的孩子的劳动者更可能选择有绩效薪酬的工作。但控制了个人特征、地区变量和工作单位性质等其他变量后，所有子女年龄变量均不显著。窗格B部分回归结果显示，针对2013年的样本，子女年龄变量的回归系数均不显著。

表5 子女年龄与工作选择

以上结果可以说明，家庭中是否有不同年龄阶段的子女存在与劳动者基于绩效薪酬的工作选择之间的关系并不显著。这可能是因为这些子女年龄变量对工作选择的正向和负向的影响相互抵消，使得在分析中子女年龄的系数不显著。

(5)配偶的就业状况与工作选择。

本小节报告配偶的就业状况与劳动者基于绩效薪酬的工作选择之间的关系。表6窗格A的结果显示，针对2011年的样本，配偶就业状况的回归系数均显著为正。具体地，在控制了性别、年龄、婚姻状况、受教育水平、地区变量及工作单位性质后，与配偶没有工作的劳动者相比，配偶有工作的劳动者选择提供绩效薪酬的工作的可能性高16.2%⑥，如窗格A中第(4)列所示。而对2013年的就业样本，配偶的就业状况与劳动者的工作选择的关系是正向的，但仅在不考虑个人特征的情况下显著，如表6窗格B所示。

表6 配偶的就业状况与工作选择

上述分析说明，配偶的就业状况与基于绩效薪酬的工作选择之间是正向关系，但仅在2011年显著。

(二)稳健性检验：倾向得分匹配法分析

虽然在前面的多元回归分析中控制了个体的个人特征、工作单位类型等变量以尽量解决模型中可能存在的内生性问题，但模型中还可能存在变量遗漏和样本选择问题。例如，一些无法观测的变量(如劳动者的生育观念)无法控制，而劳动者作为父母的生育决策可能会同时影响他们的工作选择和家庭中的子女数量，在分析时可能会产生“自选择”问题而使估计结果不准确。为了解决模型估计中可能存在的样本自选择偏差问题，本部分采用倾向得分匹配方法(Propensity Score Matching, PSM)重新估计家庭中子女数量与基于是否提供绩效薪酬的工作选择之间的关系。

在基准回归分析中，子女数量被视为连续性变量；而在本部分的倾向得分匹配分析中，子女数量转化为“家庭中子女是否为独生子女”这一虚拟变量，若家庭中仅有1个子女，则取值为1，否则为0。于是，样本被分为子女是独生子女的劳动者组(干预组)和子女不是独生子女的劳动者组(对照组)两个子样本组⑦。倾向得分匹配方法使用倾向得分在样本数据中为每个没有独生子女的劳动者寻找与其本身受干预(即“子女为独生子女”)后结果尽可能相同的对象，并与之进行匹配；然后在其他条件完全相同的情况下，通过干预组与对照组在基于绩效薪酬的工作选择上的差异，以此来判断子女数量与工作选择之间的关系，从而尽可能排除选择性带来的偏误。

实际处理中可以分为以下几个步骤：第一，给定特征变量(如性别、年龄、年龄的平方、婚姻状态、受教育程度等)和子女是否为独生子女这一虚拟变量后，利用Logistic模型计算出倾向值，进行倾向性得分匹配，并将其作为子女是独生子女的条件概率；第二，根据倾向匹配得分进行倾向性平衡检验；第三，估计出“独生子女”这种干预的平均处理效应(Average Effect on the Treated, ATT)：

ATT=E(Jobchoice1i-Jobchoice0i|Onlychildi=1)=E{E[Jobchoice1i|Onlychildi=1,P(Xi)]-E[Jobchoiceoi|Onlychildi=0,P(Xi)]|Onlychildi=1}

其中，Onlychildi表示第i名劳动者的干预状况，即其子女是否为独生子女；Jobchoice1i表示第i名劳动者的子女是独生子女时作出的工作选择结果；Jobchoice0i表示第i名劳动者的子女不是独生子女时作出的工作选择结果；Xi是第i名劳动者用于进行倾向得分匹配的特征变量，而P(Xi)则是用于进行倾向得分匹配的条件概率；第四步，对于匹配样本，直接利用回归分析来估计以得到偏差修正的匹配估计量。

在使用倾向得分匹配方法时，需要检验干预组和对照组之间的平衡性问题。首先，对2013年的全部就业样本进行分析⑧，表7报告了“劳动者子女是独生子女”和“劳动者子女不是独生子女”两个子样本组最近邻匹配前后的平衡性检验结果⑨。从表7可以看出，尽管匹配前两个子样本组在一系列特征变量上差异显著，但匹配后，绝大部分特征变量在干预组和对照组之间的均值差异均大幅减少，同时，两组间的差异在统计上也不显著。这表明使用倾向得分匹配后，两个子样本组之间用于匹配的解释变量不存在系统的差异或差异很少，通过了平衡性检验，这可以较大程度上削弱自选择性所引致的估计偏误。

表7 解释变量间的平衡性检验(2013年样本)

其次，表8报告了针对2013年的样本，最近邻匹配的干预组平均处理效应(ATT)、对照组平均处理效应(ATU)和总体平均处理效应(ATE)⑩。表8结果说明，ATT的效应小于ATU和ATE，这表示子女是独生子女的个体作出的工作选择均值更低。由此可见，针对2013年的样本，倾向得分匹配分析显示，子女是独生子女的个体更不会选择提供绩效薪酬的工作，这与前面多元Probit回归结果基本一致：子女数量与基于绩效薪酬的工作选择之间是正向关系，子女数量越多，劳动者越可能选择有绩效薪酬的工作。

表8 倾向得分匹配法得到的处理效应(2013年样本)

五、结论及建议

本文利用2011年和2013年在上海、浙江和福建三省市进行的《家庭动态调查》数据，使用多元Probit回归和倾向得分匹配法分析了劳动者的家庭特征与基于是否提供绩效薪酬的工作选择之间的关系。劳动者的家庭特征包括家庭中子女数量、子女年龄、配偶的就业状况等一系列因素。回归分析表明，具有不同家庭特征的劳动者会根据是否提供绩效薪酬来选择不同的工作，尤其是家庭中的子女数量、儿子数量等因素与劳动者的工作选择有着较为显著的关系。

首先，劳动者的子女数量与基于绩效薪酬的工作选择有显著的正向关系。劳动者的子女数量越多，越可能选择提供绩效薪酬的工作。这可能是因为随着经济发展，人们的消费水平逐年提高，生活成本越来越高；同时，随着国民整体素质的提升，人们越来越重视对子女的教育和各种素质的培养，对子女人力资本投入也越来越多，于是，养育孩子需要的经济投入也更多。另外，近些年来，保育、家庭服务业蓬勃发展，越来越多的家庭聘请幼儿保育和家庭服务的人员来照料孩子，这既增加了养育孩子的经济投入，也减少了劳动者需要花费在照顾和陪伴孩子上的时间和精力，增加了能够花在工作上的时间、精力等资源。因而，拥有子女越多的劳动者越可能去选择提供绩效薪酬的工作，有时间和精力在工作中付出更多努力获得奖金以增加家庭收入。为了解决模型估计中可能存在的样本自选择偏差问题，本文采用倾向得分匹配法重新估计家庭中子女数量与基于是否提供绩效薪酬的工作选择之间的关系，仍旧支持了Probit回归结果。

其次，家庭中儿子的数量和基于绩效薪酬的工作选择之间的关系也是正向的。出现这个结果的一个可能原因是，2011年和2013年的房价等物价水平上涨很多，劳动者为了给儿子留下更多财产，需要更多的经济投入；而儿子越多，这方面的花费越多，因此，拥有儿子多的劳动者越可能去选择提供绩效薪酬的工作获得更多的奖励性收入。

再次，配偶的就业状况与基于绩效薪酬的工作选择之间的关系为正，但仅在2011年显著。2011年的回归结果显示，与配偶没有工作的劳动者相比，配偶有工作的劳动者选择提供绩效薪酬的工作的可能性高。

本文的分析结果对用人单位进行薪酬设计、为不同员工提供合适的薪酬激励，以及对劳动者进行工作选择都有着重要的意义。根据前文回归结果，本文提出如下建议：

第一，从用人单位的角度，针对同一工作岗位，可以提供包括不同比例的固定薪酬和绩效薪酬的多种组合的薪酬包。然后，再根据员工的家庭特征提供给他们不同的薪酬组合，比如对子女多、儿子多的员工，可以提供有绩效薪酬或绩效薪酬比例高的薪酬包，而对子女少、儿子少的员工，提供绩效薪酬比例低或没有绩效薪酬的薪酬包。这样，通过设计独特的、有差异的薪酬体系，用人单位根据提供不同的绩效薪酬可以对同一岗位、具有不同家庭特征的员工产生不同的激励效果，使得他们能够在工作中付出更大的努力，取得更好的工作效果。

第二，从劳动者的角度，进行工作选择时，应该充分了解未来工作提供的薪酬构成，特别是关注是否有绩效薪酬、绩效薪酬的比例等内容，然后结合自己的家庭实际情况，选择自己既有充分资源进行投入又可能得到足够报酬的工作。比如，子女多、儿子多的员工，可以选择提供了绩效薪酬的工作，而对子女少、儿子少的员工，可能会选择没有绩效薪酬的工作。

劳动者的家庭特征与其基于绩效薪酬的工作选择之间的关系比较复杂，尽管文中在多元Probit回归中尽量加入变量来控制遗漏变量问题，并且在讨论子女数量的影响时使用倾向匹配得分法对样本的选择性偏差进行修正，但我们无法完全精确控制个体的差异以更好地解决内生性问题，因而结论的稳健性还有待进一步检验。此外，鉴于问卷内容的局限性，文中仅根据是否有绩效薪酬作为劳动者进行工作选择的依据，并没有区分绩效薪酬多少及各种形式(如分红、佣金等)的绩效薪酬，我们无法完全地、准确地衡量劳动者基于绩效薪酬的工作选择决策。基于本文的研究结果，未来的研究应该对劳动者的家庭特征对工作选择的影响给予更多的关注，同时，通过调查收集更详实的数据对这一问题进行更加深入的探讨。

注释：

① 抽样形成样本具体过程如下：第一层是抽取县区级单位；第二层是抽取乡镇/街道单位；第三层是抽取村委会/居委会；最后一层是抽取家庭户，再按照随机表在家庭户中抽出合格受访者。

⑦ 在2011年和2013年的全部就业样本中，分别有49.43%和50.95%的个体的子女为独生子女。

⑧ 本文针对2011年和2013年的全部就业样本分别使用倾向得分匹配进行了分析，鉴于文章篇幅，文中仅报告了针对2013年的全部就业样本进行分析的结果。

⑨ 在进行倾向得分匹配时，本文使用了三种常见的倾向性得分匹配方法进行匹配，如：最近邻匹配、半径匹配和核匹配，但鉴于文章篇幅，文中仅报告了使用最近邻匹配方法的结果。

⑩ 干预组平均处理效应(ATT)表示随机挑选一个具有进行匹配的特征X且子女是独生子女的个体因拥有独生子女作出的工作选择均值；对照组平均处理效应(ATU)表示随机挑选一个具有特征X但子女不是独生子女的个体假设其拥有独生子女作出的工作选择均值；总体平均处理效应(ATE)表示随机挑选一个具有特征X的个体因拥有独生子女作出的工作选择均值。