四、对中国劳动争议变化的影响因素的实证分析
下面，我们将利用面板数据模型对影响我国劳动争议发生频率的因素进行定量分析。
（一）分析对象和模型选择
我们研究的对象是劳动争议案件发生的频繁程度。在分析过程中，我们将分别从两个维度进行考察，第一个维度是劳动争议案件的总数，第二个维度是细分类别的劳动争议。在我国现有的统计中，我们可以把劳动争议案件分成三类，第一类是与（货币性的）劳动报酬相关的争议，我们将其简称为报酬争议；第二类是与（非货币的）福利待遇相关的争议，我们将其简称为福利争议；第三类是与劳动合同的变更、解除、终止等相关的争议，我们将其简称为合同争议。（我们这里的简称纯粹是为了后面的表述方便，并不代表准确的法律意义。）
1.模型设定
我们首先对劳动争议案件的总数进行分析，考虑到劳动争议可能与经济增长之间存在非线性关系，即两者之间可能存在类似库兹涅茨曲线的关系，因此为了能够抓住这种潜在的非线性关系，我们首先采用以下方程进行回归分析:
其中，ui表示不同省份的个体效应，这些个体效应包括了我们无法观测到的各种不随时间变化的省份特征；Xit是代表经济发展水平的变量，在回归中我们用Ln（人均GDP）来代表；Zit代表其他影响因素，关于具体变量的选取可见下一小节。如果我们所假设的倒U形曲线假说成立，并且在经济发展的初级阶段劳动争议数量会上升（也就是说曲线的顶点大于0），那么模型中的估计系数将满足α1＞0，α2＜0，这也是我们所预期的结果。
对整体案件数量作回归分析以后，我们可以归纳出倒U形曲线是否存在，并指出中国现在正处于何种发展阶段。如果从前面的分析中我们得到的结论是中国的劳动争议频繁程度将会随着经济的发展而单调提高，那么在后面的分析中，我们就无须考虑前述的非线性影响，而单纯考虑线性影响，即采用下述方程进行回归分析:
上面同样的分析过程也可以应用于对三大类争议的分析。
2.变量选取
在其他控制变量方面，我们选取了以下几类变量。第一类变量是反映本地劳动力市场基本情况的变量，包括城镇登记失业率和实际工资增长率，另外，工会覆盖率也是一个能够反映劳动力市场谈判地位的变量。
第二类变量反映的是所有制的影响，我们用不同地区各种所有制单位的就业比重来表示，这样可以很直观地理解不同所有制企业对劳动争议的影响。一般来说，国有企业承担了很多社会责任，而且往往具有半官方背景，这可能使得国有企业中的劳动争议往往更容易被内在化，通过内部途径解决而不会反映到法院之中。至于其他类型的企业，内部制度规范性的差异等也往往会造成它们面临劳动争议时的选择存在差异，因此，我们在分析中将分别控制几种所有制比重的影响。
第三类是一些与福利相关的变量，我们将在分析福利争议的时候用到这些变量，包括城镇就业人员基本养老保险覆盖率、城镇就业人员基本医疗保险覆盖率和城镇就业人员失业保险覆盖率这三项内容。
最后还有一类很重要的变量，即政策变化的影响，因为我国正处于转型时期，各种法律法规都正处于不断完善的过程中，所以一些政策变量将会对劳动争议情况产生重要影响。我们在这里将强调两个政策的作用，第一个政策是从2004年开始正式实施的《最低工资规定》；第二个政策则是从2008年开始正式实施的《劳动合同法》。我们分别设定这两个政策的哑变量，令政策实施的年份为1，其他年份为0。政策实施可能产生两种后果，第一种后果是因为政策的规定更为完善，所以争议发生的空间减少，从而会减少争议的发生；第二种后果是因为政策明确了争议解决的方法，所以反而可能会刺激争议的发生频率。
3.数据描述
在样本选择方面，因为分地区的劳动争议数据从1999年开始才可得，所以本章选择1999—2008年中国分地区的面板数据进行回归。另外，考虑到西藏的特殊性，我们把西藏从样本中剔除，于是，我们一共有30个省市自治区10年的面板数据（部分省区有缺失年份）。本章主要变量的统计性质见表1。
表1 主要变量的统计性质
（二）回归结果及其分析
1.关于倒U形曲线的讨论
首先，我们探讨劳资纠纷的倒U形曲线，采用式（1）的回归模型进行分析，得到的回归结果见表2。
表2 劳动争议案件总数的影响因素分析（1999—2008年，分地区）
＊表示在10%的水平上显著，＊＊表示在5%的水平上显著，＊＊＊表示在1%的水平上显著。
注:上述结果均为使用修正异方差后的固定效应回归模型进行回归所得，括号内为估计系数的标准差。
尽管按照对发达国家历史数据的一些观察，在经济发展的过程中，劳动争议数量会先上升后下降，从而劳动争议数量和经济发展水平之间存在一个类似倒U形的曲线关系，即所谓的库兹内茨假说。根据表2的回归结果我们发现，在大部分回归中，Ln（人均GDP）的一次项和二次项都显著，而且二次项系数为负而一次项系数为正，这说明经济发展水平和劳动争议数量之间确实存在一个倒U形的非线性关系。但是，在我们深入分析这些回归结果的具体系数并用这些系数计算出倒U形曲线的顶点以后，我们就会发现，在假定库兹涅茨曲线存在的前提下，在上面这四个回归方程中，倒U形曲线顶点所对应的人均GDP水平分别为94万元、12万元、13万元和7.7万元，而在我们的样本中，经济发展水平最高的上海市2008年的人均GDP才7.3万元，还没有达到上述四个数字中最小的那个，且2008年绝大部分省市的人均GDP仍然不足4万元人民币（见图8），所以都仍然处于倒U形曲线的左侧，即爬升阶段，这意味着与现阶段的经济发展相伴随的会是劳动争议的不断增加。事实上，从图8我们可以发现，在这些省份中，经济发展水平更高的省份所面临的劳动争议发生频率也更高。以2008年为例，劳动争议发生频率最高的五个地区分别是上海、广东、北京、江苏和天津，这些地区也是我国经济发展水平最高的省市区。
鉴于上面的分析，我们认为我国正处于劳动争议随经济增长而膨胀的阶段，即使倒U形曲线成立，我国各地区离这一曲线的顶点也还有一定距离，所以在局部范围内，我们认为应该采取方程式（2）来对变量进行回归，即认为在局部范围内，经济发展水平和劳动争议频率之间存在单调正向关系。在下面的分析中，我们将采用式（2）的模型分别对劳动争议案件总量和分类数量的影响因素进行分析。(www.xing528.com)
图8 各省市区劳动争议案件发生频率与经济发展水平关系图（2008年）
注:各省市区劳动争议案件数量以及城镇就业人员的数据均来自各年的《中国劳动统计年鉴》，而人均GDP数据来自各年的《中国统计年鉴》。
2.关于劳动争议案件总数的回归结果分析
表3显示，回归结果基本上符合我们的预期。Ln（人均GDP）的系数为正，这可能是因为我国正处于经济发展的初级阶段，随着经济的发展，劳动争议会越发频繁。工会覆盖率越高，劳动者维权的成本就越低，因而劳动争议数量也越多；失业率越高的地区，劳动争议也越高。相比于其他类型的就业单位，国有单位、外资企业等在劳动力市场中更为规范的主体的雇用比例越高，发生争议的可能性就越低。
令我们感到有点意外的结果有两个:（1）工资增长率越高的地区，劳动争议数量反而越多；（2）两个政策，包括《最低工资规定》和《劳动合同法》的实施，实际上都导致了更多的劳动争议事件。这可能证明了我们前面的猜想，即这些正规法律的出台，规范了各种争议流程，降低了维权成本，从而导致了劳动争议数量的增加。
表3 劳动争议案件总数的回归结果
＊表示在10%的水平上显著，＊＊表示在5%的水平上显著，＊＊＊表示在1%的水平上显著。
注:上述结果均为使用修正异方差后的固定效应回归模型进行回归所得，括号内为估计系数的标准差。
3.劳动争议案件分类的回归结果分析
将劳动争议案件分成三类进行分析有利于考察影响各种劳动争议的不同因素。如前所述，由于劳动报酬问题所引发的劳动争议占绝大部分，因此表4列出了对该类争议的回归分析，我们发现这类争议的数量随着经济的发展而增加，并且，2008年这类争议的数量有了明显的增加，这也跟《劳动合同法》的正式实施在时间上正好是一致的。另外，城镇登记失业率增加也会导致该类案件数量的增加。相对来说，其他控制变量的影响不大。
表4 报酬争议案件数量的影响因素分析（2000—2008年，分地区）
续前表
＊表示在10%的水平上显著，＊＊表示在5%的水平上显著，＊＊＊表示在1%的水平上显著。
注:上述结果均为使用修正异方差后的固定效应回归模型进行回归所得，括号内为估计系数的标准差。
表5和表6分别列出了对福利争议案件和合同争议案件的回归分析。在关于福利争议案件的分析中，我们还把三种社会保障制度在城镇就业人口中的覆盖率包含进来，看看提高这些保险制度的覆盖率能否有效降低福利争议案件的数量。其他变量的回归结果与前面其他模型的回归结果类似，我们最关心的各种保险制度的覆盖率虽然在一定程度上能够降低福利争议案件的数量（因其回归系数为负），但是这种影响并不显著。
我们的模型对合同争议案件数的解释能力很弱，R2不到0.1，这可能说明我们的模型不适于对合同争议案件数量的变化的分析，我们还需要在日后作进一步的改进。
表5 福利争议案件数量的影响因素分析（2000—2008年，分地区）
续前表
＊表示在10%的水平上显著，＊＊表示在5%的水平上显著，＊＊＊表示在1%的水平上显著。
注:上述结果均为使用修正异方差后的固定效应回归模型进行回归所得，括号内为估计系数的标准差。
表6 合同争议案件数量的影响因素分析（2000—2008年，分地区）
＊表示在5%的水平上显著，＊＊表示在1%的水平上显著。
注:上述结果均为使用修正异方差后的固定效应回归模型进行回归所得，括号内的数字是t统计量的绝对值。
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