最低工资标准对绿色全要素产率的影响研究

阳立高　刘洁菲　韩峰

关键词：最低工资;绿色全要素生产率;技术创新;要素替代效应

中图分类号：F249.24;F426.92 文献标识码：A 文章编号：1003-7217（2022）03-0128-07

一、引言

自2004年《最低工资规定》施行以来，中国最低工资标准的调整幅度、执行力度逐年加大，近年地区最低工资标准以年均10%的速度提高。劳动力作为一种要素禀赋，其价格的上涨会引起要素间相对价格的变动，产生要素替代效应。在此背景下，追求利润最大化的企业不得不调整要素投入决策，使用资本或技术替代劳动，进而影响企业技术进步和技术效率，最终影响绿色全要素生产率。因此，讨论最低工资标准如何影响绿色全要素生产率，其作用机制是什么，以及在不同区域、不同城市规模和不同城市等级之间这种影响关系是否存在显著差异，对实现经济高质量发展至关重要。

关于最低工资标准的研究主要集中于就业效应、工资效应和出口效应。有学者将视角转向全要素生產率，研究发现，最低工资标准的上调可能通过两条主要途径影响全要素生产率：一是劳动力成本的上升会“倒逼”企业技术创新，进而推动全要素生产率的提升;二是最低工资标准的上涨通过促进低生产率企业退出市场和抑制低生产潜能企业进入市场来提高全要素生产率。另一类相关文献是绿色全要素生产率的测度方法与其影响因素的研究。关于绿色全要素生产率的测算，目前相关的研究方法主要集中于SBM模型、ML指数以及SBM方向性距离函数结合Luenberger生产率指标等。关于绿色全要素生产率的影响因素，众多学者研究了环境规制、外商直接投资和创新等重要因素对绿色全要素生产率的影响，但环境规制与外商直接投资尚未得到较一致的结论。而创新作为绿色全要素生产率的重要影响因素，会从技术进步和技术效率两个方面对其产生影响，国外技术引进与企业自主研发会促进绿色全要素生产率的提升，国内技术购买会在一定程度上抑制绿色全要素生产率的增长。

已有文献虽然取得了较多的研究成果，但鲜有学者探讨最低工资标准对绿色全要素生产率的影响。本文将最低工资标准与绿色全要素生产率联系起来，从理论上探讨最低工资标准对绿色全要素生产率的影响机制，匹配城市最低工资标准数据与中国城市面板数据，实证分析最低工资标准对绿色全要素生产率的影响，并从区域、城市规模和城市等级三个维度考察最低工资标准对绿色全要素生产率影响的异质性特征，讨论中国经济增长质量的城市差异及其来源。

二、最低工资标准影响绿色全要素生产率的理论分析与研究假设

根据文献，绿色全要素生产率增长主要依靠技术进步和技术效率。首先，最低工资标准会通过成本效应、选择效应等“倒逼”企业创新，也可能通过挤占效应、就业效应等“抑制”企业创新，进而推动或阻碍我国绿色全要素生产率的增长。其次，最低工资标准的提升会通过要素替代效应增加资本投入、减少劳动投入，而资本劳动比的攀升大多是以牺牲环境为主的重工业等污染企业带动的，因此会对绿色全要素生产率产生负向影响。

（一）最低工资标准通过创新作用于绿色全要素生产率的机理

最低工资标准可通过创新对绿色全要素生产率产生两方面的作用效果。一方面，最低工资标准会“倒逼”企业创新，进而促进绿色全要素生产率的提高。第一，根据成本效应，最低工资标准的提高必会增加企业的绝对劳动力成本，而劳动力成本的上升将“倒逼”企业通过技术创新实现增长方式的转变，从而推动我国绿色全要素生产率的增长与产业绿色转型。第二，根据选择效应，最低工资标准上涨通过促进低生产率企业退出市场和抑制低生产潜能企业进入市场来提高全要素生产率，且高效率企业通常致力于创新活动来维持其竞争优势，企业研发投入的增加与创新活动的增多都有助于绿色全要素生产率提升。第三，根据效率工资理论，最低工资不仅可以抑制低工资人的怠工行为，激励工人积极接受教育与培训，还会使企业具有雇佣更高能力人才的倾向，伴随着企业人力资本含量的提高，企业劳动生产效率和员工的创新动力也得到提升。第四，最低工资标准会提高资源配置效率。资本要素和劳动力要素的跨地区流动，有利于改善资源配置，提高城市资源利用效率，改进技术效率，从而促进绿色全要素生产率的提升。最后，从需求侧看，最低工资标准提高了平均工资水平，劳动者收入的提高会促进消费升级。随着本地市场消费者实际购买能力的增强，他们对创新产品的有效需求也会上升，这将激励企业技术进步，从而推动绿色全要素生产率的增长。

另一方面，除通过倒逼机制对企业创新和绿色全要素生产率产生促进作用外，最低工资标准还可能会抑制企业创新，阻碍绿色全要素生产率的提高。第一，最低工资标准上浮会对创新产生挤占效应。即为弥补最低工资上浮带来的工资缺口，企业会挤占分配到创新项目上的资金，且创新具有高风险、易被侵权等特征。尤其是在我国当前知识产权保护制度建设相对滞后的状态下，创新活动的成本与收益不匹配，这会对企业利润造成“二次挤压”。保守的企业管理者出于规避风险的动机将减少创新投入，这不利于企业开展创新活动。第二，最低工资标准的就业效应显著。创新所需的新理念和技术通常源于多样化、非冗余的信息和资源，如底层员工往往是研发活动的后备支持人员，对企业研发绩效具有重要影响。而最低工资的上涨会导致低技能者失业，使企业内不同技能劳动者比例失衡。这将破坏企业内部资源的多元性，阻碍企业技术进步。第三，根据出口学习理论，因面临国际市场的巨大竞争压力，出口企业往往会通过学习国际经验和相关技术来推动自身技术进步与效率改善，但最低工资标准上浮不仅抑制了企业出口，还降低了企业出口产品质量。由此可见，最低工资标准上浮可能会通过弱化出口学习效应来抑制技术创新，进而阻碍绿色全要素生产率的提升。第四，最低工资的提高会对工资水平原本高于最低工资标准的就业人员产生溢出效应，进而抬高企业创新活动成本，导致企业降低研发人力资本投入，直接抑制企业创新。最后，根据社会交换理论，企业为应对最低工资标准带来的成本上行压力，会减少企业非工资性福利支付，如培训投资等;非工资性福利的减少会弱化员工对企业的归属感，且成本上升迫使企业加大员工的工作强度，延长员工的工作时间，剥削员工的闲暇时间，降低了员工“礼物交换”与创新的意愿，进而对绿色全要素生产率产生不利影响。基于以上分析，提出研究假设1。CACCA513-E356-4596-8E5A-87120A1E069F

H1 最低工资标准对技术创新的“抑制”效应大于“倒逼”效应时，不利于绿色全要素生产率提升;反之，则有利于绿色全要素生产率提升。

（二）最低工资标准通过要素替代效应作用于绿色全要素生产率的机理

最低工资标准的上升会产生要素替代效应，即最低工资的提高导致劳动要素相对价格上升，这使追求利润最大化的企业选择用资本或技术替代劳动。企业使用资本或技术替代劳动要素的多少不仅依赖于替代要素价格与劳动要素价格比值的大小，也与各要素的替代弹性相关。一方面，最低工资标准会对工资水平较低的人员产生补偿效应。迫使企业必须向低技能劳动力支付高于市场出清工资，导致企业向低技能劳动力支付的工资总额增加。面对替代要素价格与劳动要素价格比值降低，企业使用资本或技术替代劳动要素的意愿随之增加。另一方面，最低工资的提高会对工资水平原本高于最低工资标准的就业人员产生溢出效应。这是因为最低工资标准提高了低技能劳动力的相对价格，使企业选择用更多的高技能劳动力对低技能勞动力进行替代，高技能劳动力需求增加，工资水平也会提高。由此可见，随着高劳动一低资本投入生产模式成本的快速上涨，企业更倾向于用资本替代劳动力投入，用高技能劳动者替代低技能劳动者。如，沿海企业实施的“机器换人”计划，以先进的固定资产替代劳动，获取机器设备中内嵌的前沿生产技术，极大地提高了生产效率，降低了生产成本。这表面上看是装备和技术对劳动的替代，实质上是资本对劳动的替代，且当资本劳动的替代弹性较强时，这种要素替代效应更加显著。但我国资本劳动比的持续攀升主要依靠的是粗放的工业规模扩张，特别是重化工业的发展。工业重型化特征将导致环境质量进一步恶化，进而对绿色全要素生产率产生不利影响。基于以上分析，提出研究假设2。

H2 最低工资标准将通过要素替代效应抑制绿色全要素生产率提升。

三、研究设计

（一）模型设定

借鉴以往研究发现，除最低工资标准外，经济发展水平、政府行为、产业结构、消费需求水平以及外商直接投资等均会影响绿色全要素生产率。基于此，以GTFP（green total factor productivity）表示绿色全要素生产率，以MW（minimum wage）表示最低工资标准，选取经济发展水平（GDP）、政府行为（GOV）、产业结构（STRU）、消费需求水平（CR）和外商直接投资（FDI）作为控制变量，建立模型（1）来评估最低工资标准对绿色全要素生产率的影响。

（二）数据来源与处理

采用2004-2015年中国276个地级及以上城市的数据进行分析，样本总数为3299个。以下是最低工资标准对绿色全要素生产率的影响研究各变量的数据来源、处理方法及相关统计年鉴的说明：

1.被解释变量。被解释变量是绿色全要素生产率（GTFP）。目前，衡量全要素生产率的方法主要有两种：基于索洛余值法（1957）的参数估计方法，以及基于数据包络分析法的非参数估计方法，如ML指数模型和SBM模型。因为方向性SBM-Boot-strap模型比其他方法更能反映实际情况，所以借鉴Xie等（2019）的模型并利用MaxDEA7.0软件对绿色全要素生产率进行了计算。期望产出数据采用各城市第二、三产业总值，非期望产出使用碳和 SO₂排放，生产投入包括城市劳动力投入、资本存量和能源消耗，用年底的就业工人总数来衡量劳动力投入，城市资本存量借鉴Han和Ke（2016）采用永续盘存法进行计算，碳排放和能源消耗计算来自Xie等（2017）的方法。数据来源于2005—2016年《中国城市统计年鉴》《中国国土资源统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

2.核心解释变量。最低工资标准（MW）是指劳动者在法定工作时间或依法签订的劳动合同约定的工作时间内提供了正常劳动的前提下，用人单位依法应支付的最低劳动报酬，单位：元。数据是通过浏览各级政府网站、政策文件、统计公报、官方报纸等多种方式收集整理获得了276个城市12年的最低工资标准，并在此基础上进行对数处理。

3.其他控制变量。（1）经济发展水平（GDP），用地区生产总值（单位：万元）来衡量，并在此基础上进行对数处理。（2）政府行为（GOV），用地区财政支出中教育支出和科技支出占地区生产总值的比值来衡量。（3）产业结构（STRU），用第二产业从业人员占地区总从业人员的比值来衡量。（4）消费需求水平（CR），用地区社会消费品零售额（单位：万元）来衡量，并在此基础上进行对数处理。（5）外商直接投资（FDI），用外商对华直接投资总量（单位：万美元）来衡量，并在此基础上进行对数处理。以上控制变量数据均来源于2005—2016年《中国城市统计年鉴》。

四、计量检验与结果分析

（一）基准回归结果

表1报告了最低工资标准对绿色全要素生产率的基准回归结果。其中，列（1）报告了在控制城市和时间效应的情况下，仅考虑最低工资标准（MW）变化的回归结果，列（2）报告了加入所有城市层面控制变量的回归结果。可以发现，最低工资标准的估计系数显著为负，即最低工资标准的提升不利于城市绿色全要素生产率的增长。从理论上讲，最低工资标准的提高会抑制企业技术创新并产生要素替代效应，而技术创新的“抑制”效应和资本劳动比的持续攀升又会通过增加企业污染能源消耗量和污染物排放量来阻碍绿色全要素生产率的提升。

（二）稳健性检验

稳健性检验主要从以下两个方面展开：一是调整样本。产业聚集程度高的地区，往往最低工资越高、创新产出越多，这些城市在经济发展水平、环境监管、技术创新的效率与水平等方面和其他城市存在较大差异。因为我国大量的高科技企业总部都聚集在北京、上海、广州和深圳，所以剔除北上广深城市样本，并基于调整后的样本重新对式（1）进行估计，结果如表2列（1）所示，最低工资标准的回归系数仍显著为负。二是去除异常值。为了消除异常值对实证结果的影响，这里对绿色全要素生产率指标进行了前后各1%的截尾和缩尾处理。通过表2列（2）（3）可以发现，进行截尾处理和缩尾处理后，最低工资标准的估计系数依然显著为负。综上所述，经过一系列稳健性检验后，研究结论仍然成立，最低工资标准的提高不利于绿色全要素生产率的增长。CACCA513-E356-4596-8E5A-87120A1E069F

（三）内生性检验

内生性检验主要从以下两个方面展开：首先，为了克服绿色全要素生产率与各控制变量间可能存在的逆向因果关系，将所有控制变量滞后一期，并代入式（1）进行估计。结果如表3列（1）所示，最低工资标准的估计系数仍显著为负。其次，工具变量法是解决内生性问题较为常用的方法。为了消除内生性问题所引致的估计偏误，我们借鉴杨思莹等（2020）的思路，选择该城市所在省份中城市最低工资标准最高档与最低档的均值（AW）作为工具变量进行检验，并基于两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。2SLS第一阶段回归结果如列（2）所示，工具变量（AW）在1%的水平上显著，且F统计量为19.81，不存在弱工具变量问题。2SLS第二阶段回归结果如列（3）所示，可以发现，最低工资标准的估计系数在5%的水平上显著为负。上述结果表明，控制了模型的内生性问题后，最低工资标准抑制绿色全要素生产率的提升这一结论依旧成立。

（四）机制检验

前文详细考察了最低工资标准对绿色全要素生产率的影响效应，接下来为了更深入地解释最低工资标准与绿色全要素生产率之间的内在联系，分别引入了最低工资标准与城市创新指数、最低工资标准与资本劳动变化比的交互项，探究技术创新与要素替代效应在最低工资标准影响绿色全要素生产率过程中发挥的作用。对于技术创新，用城市创新指数（CII）来衡量，数据来源于《中国城市和产业创新力报告2017》。对于资本劳动变化比（ZL），采用大多数文献的做法，利用永续盘存法估算2004—2015年各城市资本存量，并将各城市辖区2004—2015年末单位从业人员数、私营和个体从业人员数的总和作为劳动投入数据。

表4报告了分别加入最低工资标准与城市创新指数交互项、最低工资标准与资本劳动变化比交互项之后的检验结果。从列（1）来看，最低工资标准与技术创新的交互项与绿色全要素生产率显著负相关。这说明最低工资标准对技术创新的“抑制”效应大于“倒逼”效应，阻碍了城市绿色全要素生产率的提升。因此，H1得到实证结果的验证。从列（2）来看，最低工资标准与资本劳动变化比交互项的系数也显著为负。这说明，最低工资标准也会通过提高资本劳动比来抑制绿色全要素生产率的提升。因此，H2得证。

五、异质性分析

（一）区域异质性

考虑到不同区域的城市在经济发展水平和区位优势等方面均存在显著差异，这可能会导致最低工资标准对城市绿色全要素生产率产生差异化影响。为此，将城市按照東部、中部和西部进行分类。通过表5可以发现：最低工资标准对西部地区绿色全要素生产率有非常显著的负向影响，而对东部地区和中部地区都没有显著的影响。可能的原因是，我国东中部地区可以依靠产业转移来减轻最低工资上涨引起的劳动力成本上升和环境规制日趋严格的双重压力，且东中部地区的技术进步效率比西部地区高，地区工业绿色转型正处于发展阶段，因此最低工资标准对城市绿色全要素生产率的影响并不显著。与东中部地区相比，西部地区经济发展水平相对较低，最低工资标准的制定和调整与地区经济发展水平密切相关，西部地区相对低廉的劳动力价格吸引了东中部地区劳动密集型等污染产业的转移，加之以资源禀赋提升经济增长的发展模式，治理污染技术水平低，这些都对绿色全要素生产率产生了更为不利的影响。

（二）城市规模异质性

考虑到不同规模的城市在集聚经济和规模经济等方面均存在显著差异，这可能会导致最低工资标准对城市绿色全要素生产率产生差异化影响。为此，借鉴余奕杉和卫平（2021）的做法，根据2015年城市辖区年末总人口，将城市划分为中小城市、Ⅱ型大城市、工型大城市、超大及特大城市。通过表6列（1）至列（4）可以发现：最低工资标准对中小城市和Ⅱ型大城市的绿色全要素生产率有非常显著的负向影响，而对工型大城市和超大及特大城市则没有显著影响。原因在于，我国超大及特大城市和工型大城市会将高耗能、高污染产业转移到Ⅱ型大城市与中小城市，因此，最低工资标准对其影响不显著。而中小城市和Ⅱ型大城市由于承接高污染产业转移，加之本身产业结构不合理，环境监管体制不完善，污染排放的持续增加对绿色全要素生产率的抑制作用显著，这意味着我国产业转移不仅发生在区域间，同时也发生在不同规模的城市之间。

（三）城市等级异质性

考虑到不同等级的城市在人力资本储备、技术发展水平、优惠政策与环境规制等方面均存在显著差异，这可能会导致最低工资标准对城市绿色全要素生产率产生差异化影响。因此，借鉴余奕杉和卫平（2021）的做法，将城市根据行政层级划分为地级城市、省会城市、副省级城市和国家中心城市。通过表6列（5）至列（8）可以发现：最低工资标准对地级城市的绿色全要素生产率有显著的负向影响，对省会城市、副省级城市和国家中心城市的影响为正但并不显著。可能的原因在于，我国城市化过程中重要的生产要素，如资金、基础设施投资、人力资本、先进技术以及优惠政策，都存在从中央到地方、从上级到下级城市逐次分配的现象。因此，国家中心城市、副省级城市和省会城市拥有更完善的交通和信息基础设施，集聚高校和科研院所，更容易激发城市集聚经济效应，最低工资对其产生的挤占效应和就业效应等并不显著。而对于低行政级别城市，随着最低工资标准的提高，当地政府、企业大多通过增加财政补贴和资本投入来实现经济增长目标，缓解成本上涨带来的市场竞争压力，资本投入的加大很可能直接表现为大量重化工业的发展，进而对绿色全要素生产率产生不利影响。

六、结论与政策启示

依据手工查找的2004—2015年全国276个城市最低工资标准数据和中国城市面板数据，考量最低工资标准对绿色全要素生产率的影响。结果表明：最低工资标准对我国绿色全要素生产率有显著的负向影响，这一结论在进行多项稳健性检验和克服内生性问题后仍然成立。机制检验显示：最低工资标准通过技术创新和要素替代效应两个渠道来抑制绿色全要素生产率的增长。异质性分析显示：最低工资标准的上调对绿色全要素生产率的影响存在区域、城市规模与城市等级的差异，对我国西部地区有显著的负向影响，对东中部地区的影响则不显著;城市规模越小，抑制作用越显著，对中小城市和Ⅱ型大城市有显著的负向影响，对工型大城市和超大及特大城市的影响则不显著;城市行政等级越低，抑制作用越显著，对地级城市抑制作用显著，对省会城市、副省级城市与国家中心城市影响则不显著。

政策启示：第一，完善最低工资制度。最低工资标准提升对城市绿色全要素生产率具有负向影响，因此，应完善适合中国国情的最低工资制度，推动经济发展模式转变，促进经济发展动能由劳动力等要素驱动向创新驱动转变，提升节能减排水平，提高绿色全要素生产率。第二，加速推进要素禀赋结构转型。最低工资标准对技术创新“抑制”效应较“倒逼”效应大，且现阶段的要素禀赋结构也加重了城市环境负担，因此应加速推进要素禀赋结构转型，依靠人力资本和技术创新能力提升推动生产效率变革。如对企业创新和节能减排实行税收减免、排污费返还等补贴机制，优化创新要素配置结构，引导企业从依靠资源和成本优势向依靠技术和人力资本优势转化。第三，实施地区差异化的环境规制和技术升级政策。如采用“负面清单”管理模式限制高污染、高耗能产业向西部地区转移，并实施人才发展战略，以优惠政策和奖励机制吸引高科技、低污染的企业。第四，加强区域经济联动，协同推动绿色全要素生产率整体提升。既要促进规模较大的大型城市与周边中小型城市间的上下游产业协同集聚，加强区域产业链各环节的分工协作，也要发挥高行政级别城市拥有的人力资本储备和技术发展水平优势，通过横向错位发展与纵向分工协作对周边低行政级别城市起到带动辐射作用，实现大中小城市绿色全要素生产率提升的协同推进。CACCA513-E356-4596-8E5A-87120A1E069F