最低工资对青年劳动力雇佣率及辍学率的影响.doc

最低工资对青年劳动力雇佣率及辍学率的影响张曦一、研究目的 我们的研究意义主要有两方面。 第一，检验基本经济模型。大部分入门的经济学教科书里，都会介绍最低工资对雇佣率的影响，即最低工资会导致失业。这个结论建立在一些很简单的假设下，所以对这个结论很多经济学家都提出了疑问。而受最低工资影响最大的莫过于青少年劳动力，对这一族群雇佣率的研究可以检验教科书中简单模型的正确性。 第二，探究青年劳动力失业的原因。青年劳动力的失业究竟是不是因为最低工资的提高，最低工资会不会导致辍学率的上升。我们可以根据数据得到启示。二、文献回顾David Card, Alan B. Krueger(1994)在研究提高最低工资对快餐业雇佣率的影响中得到了一个很有趣的结论，即提高最低工资会增加雇佣率。这个看上去很值得注意的结论确实也得到了很多经济学家的重视。随后有不少经济学家对这一结论提出了不同的看法。 David Neumark, William Wascher(1995)首先明确得提出，前人在研究对青年雇佣率的影响时，忽略了一个很重要的因素，即入学率，最低工资在对雇佣率产生影响的同时，不可避免地会影响到其入学率。他们得到一个结论，即最低工资的提高会增加失业并辍学的人的比例。三、理论模型Unemployment是指失业率；dropout是指高中辍学率；min wage是指最低工资（以联邦政府和每个周规定的最低工资取最大的作为最低工资）。u是误差项。在实际取得数据的时候，我们并没有获得青年劳动力的分组数据。所以我们为了简化模型，被解释变量采用样本中1619岁子样本的失业率，按州分成面板数据，并取对数。解释变量采用每个州的最低工资，如果州的最低工资比联邦政府低，则取联邦政府的最低工资，并取对数。对于辍学率，我们取得每个州的高中辍学率，并取对数。所有数据都是2008和2009两年的面板数据。我们没有选择入学率，因为学生高中毕业之后可以选择继续接受教育的方式很多，情况比较复杂，所以我们用辍学率可以简化模型的解释。同时我们假设模型中的残差和差分后的残差均和解释变量不相关。四、实证方法 由于美国五十个州和首都的最低工资不尽相同，我们采取面板数据的基本分析法，以及对两年的数据取差值的一阶差分方法，这样可以去除不随时间变化的因素对被解释变量的影响，线性回归方程来得到结果。同时，对数据均取了对数，因为数据均是百分数，真实值较小（直接使用真实数据数值较小，使用对数后增大数值使结论更加明显）。五、数据来源我们数据来源主要是Current Population Surveys (CPS)这一月度调查问卷及/和/两个网站。由于在2008和2009两年，最低工资在各个州均有显著的提高，所以我们选择这两年的数据，并保证了在对数据作一阶差分后不会造成大部分的数据失效。六、研究结果 1，最低工资对青年劳动力失业率的影响 首先用Pooled OLS对最低工资和青年劳动力失业率作回归，得到的最低工资前的系数为0.880，p值为0.020（见图1）。由于数据都是对数形式的，即其他条件固定，最低工资上涨1%，青年劳动力失业率上升0.880%，并且在5%的显著水平下是显著的。我们可以初步认为最低工资对青年劳动力失业率有明显的正的影响。但是，此模型假设2008和2009两年最低工资对青年劳动力失业率的影响不变，而且没有控制其他变量，导致R方特别小（0.0527），显然得到的结果有一定的局限性。 由于每个州影响青年失业率的因素很多，而且我们有理由认为大部分的因素在两年间不会变化，所以我们用一阶差分的方法尝试回归两个变量。得到的结果最低工资前的系数为3.14，p值为0.000（见图1）。此模型的系数显著增大了，并且显著性也提高了，即最低工资提高1%，青年劳动力失业率会增加3.14%。这是一个相当大的影响，对此我们分析，由于2008年联邦政府的最低工资为5.85美元，2009年为6.55美元，上涨了将近12%，个别州涨幅更大，而大部分收到最低工资影响的为青年劳动力，即由于最低工资的上涨，青年劳动力的供给增加，而相对来说，对青年劳动力的需求不会有太大的变化，这导致大量青年劳动力失业，回归的结果和预期一致。2，最低工资对高中辍学率的影响首先用Pooled OLS对最低工资和高中辍学率作回归，得到的最低工资的系数为1.077，p值为0.13（见图1）。即最低工资增加1%，高中辍学率增加1.077%。虽然这和我们的预期一致，但是由于我们得到的高中辍学率数据是每个州的平均数据，并不是在调查失业率中1619岁子样本的高中辍学率，另外同样我们没有控制其他变量，所以并不能确定是不是由于最低工资的上升导致了高中辍学率的上升，我们只能粗略地说最低工资高的州高中辍学率相对也高。为了使结果更有说服力，我们同样对高中辍学率和最低工资作了一阶差分回归。得到的结果最低工资的系数为 -1.708，p值为0.001（见图1）。这显然和预期不符合。对此，这个结果一方面说明了高中辍学率这一数据的取得并没有反映青年劳动力失业的原因，同时我们也可以认为，由于最低工资的提高，高中生预期他们的收入和教育年限的正向关系显著，而不去选择辍学。当然，影响高中辍学率的因素很多，比如家庭收入，种族等等，所以我们不能确定结果的正确性。3，对经典模型的验证首先，至少对青年劳动力这一子样本，经典模型所假设的最低工资的提高会增加失业率是正确的。我们得到的显著的结果说明了这一点。这对政策计划者有一些知道意义，如果某一地区大部分得失业者都是青年劳动力，则为了降低失业率，不应该提高最低工资。图1：回归结果Dependent VariablePooled OLSFDLogunempl.8801527(.3729757)3.14205(.7179868 )Logdropout1.077245 (.4251045)-1.707563 (.4701997)注：解释变量均为logminwage七、参考文献David Neumark, William Wascher. “Employment Effects of Minimum and Subminimum Wages: Panel Data on State Minimum Wage Laws.” Industrial and Labor Relations Review, Vol. 46, No. 1 (Oct., 1992), pp. 55-81.David Neumark, William Wascher. “Minimum Wage Effects on Employment and School Enrollment.” Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 13, No. 2 (Apr., 1995), pp. 199-206.David Neumark, William Wascher. “Minimum-Wage Effects on School and Work Transitions of Teenagers.” The American Economic Review, Vol. 85, No. 2 (May, 1995), pp. 244-249.David Card, Alan B. Krueger. “Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania.” The American Economic Review, Vol. 84, No. 4 (Sep., 1994), pp. 772-793.Michle Campolieti, Tony Fang, Morley Gunderson. “Minimum Wage Impacts on Youth Employment Transitions, 1993-1999.” The Canadian Journal of Economics / Revue canadienne dEconomique, Vol. 38, No. 1 (Feb. 2005), pp. 81-104.Robert H. Meyer, David A. Wise. “The Effects of the Minimum Wage on the Employment and Earnings of Youth.” Journal of Labor Economics, Vol. 1, No. 1 (Jan., 1983)