最低工资标准上涨与城镇正规部门女性就业挤出-基于中国城镇单位省际面板数据的实证研究_2

最低工资标准上涨与城镇正规部门女性就业挤出基于中国城镇单位省际面板数据的实证研究五、实证结果分析根据模型估计形式检验④,模型最佳估计形式为随机效应模式,估计结果在表2中列出,固定效应估计作为对照也同时列于表中(括号中给出了系数估计的标准差)。表2模型估计结果变量随机效应估计固定效应估计(l)(2)(3)(4)(5)(6)C48.243***(2.122)47.464***(2.095)47.603***(2.017)45.724***(2.058)44.940***(2.036)45.076***(1.951)LAMW-0.512(0.519)-1.430***(0.294)-0.514(0.520)-1.437***(0.296)LAMW(-1)-1.083**(0.505)-1.494***(0.285)-1.091**(0.506)-1.503***(0.287)-1.503***(0.287)dedu-0.171(0.158)-0.212(0.157)-0.171(0.158)-0.155(0.158)-0.195(0.158)-0.154(0.158)dlpgdp-5.247***(1.751)-5.449***(1.757)-5.311***(1.750)-5.142***(1.755)-5.343***(1.761)-5.204**(1.754)labor0.0200.0190.0200.0190.0180.019---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---(0.017)(0.017)(0.017)(0.017)(0.017)(0.017)change2004-0.355*(0.211)-0.263(0.208)-0.299(0.203)-0.359*(0.212)-0.266(0.209)-0.303(0.204)city-1.281(0.979)-1.313(0.956)-1.299(0.956)middle-3.953***(0.840)-3.930***(0.819)-3.956***(0.819)west-3.977***(0.771)-3.940***(0.752)-3.960***(0.752)观察值420450420420420450R20.4450.4440.4450.8640.8620.864F值13.29014.42714.96969.42970.69771.508p值0.0000.0000.0000.0000.0000.000注:*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著,表3同。为节省篇幅,所有截面随机效应项都没有列出。1.最低工资标准上涨导致城镇单位中女性就业比例下降,其中最低工资标准的滞后影响更大更显著。通过比较表2中的估计(1)和(2),我们发现当省略LAMW(-1)变量时,LAMW的系数估计为-1.430,且在1%水平上显著,而LAMW(-1)的引入使得LAMW的系数上升为-0.512,且不显著,而LAMW(-1)具有显著的影响-1.083。整体来看,LAMW(-1)的忽略将导致回归结果中除虚拟变量之外的所有变量系数估计下偏,考虑到所采用的最低工资的形式不同,这与纽马克等[6]的结果实际上是一致的。表(2)中LAMW(-1)的系数估计均在5%水平上显著,也表明LAWM(-1)为估计方程中不可或缺的重要变量。同时,我们也可以据此断言,最低工资标准提升不会立即对就业性别结构产生影响,而是在一段时间的滞后影响中发生作用。2.对教育投入、经济增长、劳动供给等变量的控制将显著影响最低工资对就业性别差异的影响。不控制其他实际变量时,LAMW和LAMW(-1)对性别差异变量的影响分别为-0.519、-1.188,见表3估计式(6),当控制其他实际变量时影响分别为-0.512、-1.083,且change2004变量系数估计在10%水平上变得显著。由此表明LAMW对性别差异变量影响的实际斜率将比拟合直线的斜率显得稍平缓。表3模型随机效应回归结果稳健性检验---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---变量ratio(性别差异)(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)C49.565***49.797***49.490***48.513***48.932***49.629***46.033***45.161***48.243***LAMW-0.520-0.519-0.522-0.508-0.517-0.519-0.278-0.487-0.512LAMW(-1)-1.176**-1.127**-1.058**-1.148**-1.192**-1.188**-0.911*-1.045**-1.083**dedu-0.032-0.179-0.020-0.226-0.183-0.171dlpgdp-4.141**-4.810***-4.612***-4.774***-5.452***-5.247***labor0.0200.0100.0160.0210.020change2004-0.208-0.366*-0.316-0.402*-0.224-0.220-0.325-0.355*city-1.177-1.190-1.214-1.258-1.209-1.173-1.3450.404-1.281middle-3.970***-3.944***-3.941***-3.957***-3.978***-3.970***-3.940***-3.953***west-4.091***-4.044***-4.008***-4.011***-4.078***-4.096***-3.911***-3.977***观察值420420420420420420420420420R20.4400.4380.4420.4410.4410.4390.4440.3770.445F值16.19915.64814.75313.83614.14818.17914.55412.22313.290p值0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0003.中部、西部和东部相比有显著差异。中部、西部虚拟变量的系数均在1...

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