最低工资对就业性别差异的影响：实证分析结果

由于本书在模型(7.1)、(7.2)中引入了滞后被解释变量和观察变量rmw、lnmw的滞后值，因此利用OLS和GLS得到的估计量是有偏和非一致的，也容易导致解释变量存在内生性问题，为了解决这些问题，本书采用Arellano and Bond(1991)提出的GMM(General Methods of Moments)估计方法^[8]，并利用Windmeijer(2005)提出的小样本矫正方法(Small-sample Correction)对系数估计标准差的偏差进行矫正^[9]。模型(7.1)、(7.2)的估计结果见表7.3和表7.4。

表7.3　各行业相对最低工资对女性就业影响估计结果

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　　注：(1)模型不包括常数项，时间虚拟变量为1996—2012年，但本书重点关注的是2004年前后《最低工资规定》的颁布导致最低工资实施范围扩大的影响，因此表7.3中只列出了2003—2005年时间虚拟变量的估计结果；(2)各变量估计参数下括号内为稳健标准差；AR(1)、AR(2)统计量及Wald检验下括号内为对应p值；****、***、**、*分别表示在1%、5%、10%、15%概率下显著。(3)AR(1)、AR(2)统计量对残差序列相关性进行检验，原假设为不存在自相关性；Sargan检验对矩条件进行过度识别检验，原假设为工具变量的选择是有效的，这里只给出了其对应P值；Wald对模型整体的显著性进行检验。(4)I1—农林牧渔业，I2—采掘业，I3—制造业，I4—电力、燃气及水的生产和供应业，I5—建筑业，I6—交通运输、仓储和邮政业，I7—批发、零售、住宿和餐饮业，I8—金融保险业，I9—房地产业，I10—水利环境业。

表7.4　各行业绝对最低工资对女性就业影响估计结果

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　　注：(1)模型不包括常数项，时间虚拟变量为1996—2012年，表7.4中只列出了2003—2005年时间虚拟变量的估计结果；(2)各变量估计参数下括号内为稳健标准差；AR(1)、AR(2)统计量及Wald检验下括号内为对应p值；****、***、**、*分别表示在1%、5%、10%、15%概率下显著；(3)I1—农林牧渔业，I2—采掘业，I3—制造业，I4—电力、燃气及水的生产和供应业，I5—建筑业，I6—交通运输、仓储和邮政业，I7—批发、零售、住宿和餐饮业，I8—金融保险业，I9—房地产业，I10—水利环境业。

为便于分析与观察，对估计结果汇总如表7.5，并按照平均女性占比高低和平均相对最低工资高低两种方式将10个行业分为两组进行对比。

表7.5　模型7.1和模型7.2估计结果汇总

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　　注：(1)****、***、**、*分别表示在1%、5%、10%、15%概率下显著；(2)I1—农林牧渔业，I2—采掘业，I3—制造业，I4—电力、燃气及水的生产和供应业，I5—建筑业，I6—交通运输、仓储和邮政业，I7—批发、零售、住宿和餐饮业，I8—金融保险业，I9—房地产业，I10—水利环境业。

10个行业的估计结果中，Arellano-Bond AR(2)检验的对应P值均大于5%表明不存在序列相关性；Sargan检验对应P值均大于5%表明动态面板估计中所采用的工具变量有效，不存在过度识别；Wald检验对应P值均小于1%表明模型整体显著。GD的滞后估计和控制变量的估计在表7.3和表7.4的两种估计模式下均没有显著差异，表明模型的估计是稳健的。

对所研究的10个行业，在不控制其他变量的情况下分别面板拟合lnmw、rmw对GD的直接影响，如图7.1、7.2所示，从拟合情况发现：1)rmw对GD的影响中，I1、I2、I3、I4、I5等5个行业呈现明显的正向关系；I6、I7、I8等3个行业呈现明显的负向关系；而I9和I10两个行业几乎不受影响。2)lnmw对GD的影响中，I1、I2、I3、I4、I5、I6等6个行业呈现明显的正向关系；I7、I8、I10等3个行业呈现明显的负向关系；而I9几乎不受影响。而从表7.3和表7.4可知，当控制各种影响因素后，I2、I4、I5等3个行业回归结果中rmw的当期影响出现了方向上的改变，I1、I3、I6、I7、I8、I9、I10等7个行业回归结果中mw的当期影响出现了方向上的改变，显示本书所控制的变量是有效的，同时也说明就业性别差异的变化是包含最低工资及其滞后在内的众多因素的综合作用结果，否认或过分夸大最低工资的影响也是不符合实际的。

图7.1　行业GD对LNMW拟合散点图

续图7.1

图7.2　行业GD对rmw拟合散点图

I1—农林牧渔业，I2—采掘业，I3—制造业，I4—电力、燃气及水的生产和供应业，
I5—建筑业，I6—交通运输、仓储和邮政业，I7—批发、零售、住宿和餐饮业，
I8—金融保险业，I9—房地产业，I10—水利环境业。

续图7.2