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摘 要：工作时间投入是劳动供给的微观体现，是劳动力市场健康运行的重要方面。本文从性别角度出发，利用2016年中国劳动力动态调查数据，通过WLS回归与分位数回归分析，探讨工资对劳动力工作时间投入的激励效应。研究发现，第一，女性劳动力工资激励效应比男性劳动力高出28.5%;第二，男性劳动力工资激励效应随分位数增加表现为“分阶段型”的下降模式，女性劳动力表现为“扁平弧形”的先降后升态势;第三，男女劳动力工作时间投入其他影响因素中家庭因素影响的性别差异较大。工具变量的使用加强了实证分析的可靠性。基于实证结论，论文对工资激励效应性别差异、劳动力时间供给性别差异以及两者关系进行了延展式思考。
关键词：工资水平;工作时间投入;性别差异;分位数回归
中图分类号：F245
文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2019）04-0001-13
DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2019.04.001
一、引言
现代劳动力市场中，劳动力的时间安排问题不仅关系到劳动力自身的全面发展，也关系到经济发展和社会进步，合理安排工作时间和闲暇时间对于劳动力自身来说具有重要意义。官方数据显示，2016年我国城镇男性和女性就业人员调查周平均工作时间分别为46.8小时和45.2小时，这说明不论男性劳动力与女性劳动力，都超出了每周40小时的标准工作时间长度，与同期OECD发布的41个国家平均周工作时间数据相比，中国男性劳动力工作时长相当于排在第五位，女性劳动力工作时长相当于排在第一位根据OECD数据库2016年各国平均每周工作时间。试问，为什么我国劳动力的实际工作时间偏长？是为了赚取更多的工资收入吗？男女劳动力在工资和工作时间投入上有什么差别吗？本文以劳动力工资水平为出发点，以工作时间投入为研究重点，运用微观截面数据和计量方法，从性别比较视角探索工资对劳动力工作时间投入的激励效应。
二、文献综述
国外对于工资水平与工作时间投入的研究相对国内更早且比较成熟，历经了从理论研究到实证验证的发展过程。早在1976年，贝克尔（Becker）在《人类行为的经济分析》一书中提到了时间安排的重要性，他认为收入水平是影响劳动力工作时间的重要因素，且收入水平与工作时间呈同方向变动，从理论上阐明了工资和工作时间的相关关系[1]。而曼昆（Mankiw）的传统消费者选择理论认为，工资到达一定水平后，消费者会放弃追求工作而去追求闲暇，这会导致工作时间的减少[2]。一些实证文章也验证或部分验证了工资与工作时间的相关理论[3-5]。
我国工时制度历经了一系列沿革，标准工作时间定格为劳动力工作不超过每天8小时、每周40小时，为保障劳动力健康、避免过劳提供了制度依据。工资在劳动力供给中扮演着“衡量标杆”的角色，为促进公平性，国家相继出台了按劳分配、同工同酬、最低工资标准等相关规定，并就加班工资、小时工资出台相应指导线，为劳动力市场规范运行保驾护航。关于工资和工作时间的关系，李显方等基于贝克尔的个人消费模型探索得到工资和工作时间呈现同方向变动的关系[6-7];朱芝洲认为由于存在个人努力程度的不确定性，为拿到高工资而延长工作时间并不意味着高效率[8]。一些实证研究发现，不同人群间工资水平对工作时间的影响存在差异性。中等收入群体工资水平的提高会引起其工作时间的相应提升，而这种效应在高收入群体中则没有体现[9]，个人劳动收入的提高会导致自身工作时间的增加和家务时间的减少[10]。总之，对劳动力群体进行区分，研究工资水平对工作时间投入的激励效应，是近些年工资水平与工作时间投入关系研究的重点所在。
工作时间影响因素具有复杂性和多样性。国内外研究发现，个人、家庭、工作等因素对工作时间投入皆有影响。个人影响因素方面，年龄、受教育程度、健康状况、户籍等因素影响劳动力的时间安排[11-12]。家庭影响因素方面，研究表明工作家庭冲突、婚姻状况等影响男女劳动力时间的配置。其中，家庭劳动收入影响到夫妻间的时间配置，而女性在工作家庭冲突方面更易受影响[13-14];婚姻状况不仅影响劳动力家务劳动时间以及休闲时间，而且对家务劳动的性别差异具有一定强化作用[15]。工作影响因素方面，工资、就业行业、就业单位性质、职业层级等因素对于劳动力的时间安排有着较大影响[16-17]。除上述微观因素外，经济走势、就业形势、宏观政策等要素对工作时间也会产生一定影响。
有关劳动力工作时间投入的性别差异方面，有限的研究表明，在“男主外、女主内”的传统观念影响下，尤其对于已婚男女劳动力来说，性别在工作时间投入当中越来越多地产生着不平等效应[18];男性劳动力投入的工作时间更多，而女性劳动力对于家庭和生活的付出时间更多[19-20];在高技能劳动力当中，同样高水平的工作时间投入下，工资性别差异非常明显，并且这种差异在不同行业、不同城市之间也得以体现[21];女性劳动力工作时间、学习时间、闲暇时间较男性更短，而家务时间较男性更长[22]。由此可见，女性劳动力由于自身的“双重角色”，在劳动力市场中存在着工作时间和工资性别不平等的现象，这对于构建性别平等社会是不利的。
综上所述，目前关于工作时间投入及工资水平对其影响的相关研究经历了从理论研究到实证研究的发展过程，研究发现工作时间投入存在性别差异，且不同人群工资水平对工作时间投入的影响不一，但从性别差异角度的研究仍相对较少。本文在前人研究基础之上，借助微观调查数据，实证分析工资对劳动力工作时间投入影响的性别差异，重点关注微观决定要素，试图回答以下几个问题：第一，劳动力工作时间投入与工资水平之间的关系是否存在性别差异？第二，工资水平对不同工作时间投入群体的影响是否具有性别差异？第三，基于实证研究发现，我国的劳动力市场政策和实施需要如何完善？
工资制度与工作时间投入同属于劳动力市场中的重要元素和制度安排，因此，对二者关系的探索对于丰富劳动經济学领域的研究具有理论意义，基于我国现实状况，分析工资杠杆对工作时间投入影响的性别差异对完善劳动力市场政策、促进男女就业平等具有实践意义。 三、数据选取与模型建构
1.数据来源
本文运用中山大学中国劳动力动态调查（CLDS）2016年数据，CLDS每两年调查一次，为样本跟踪调查，能够比较全面且有代表性地对劳动力各项指标进行观测和收集。根据性别差异分析的需要，考虑退休年龄、工作稳定性等因素，本文选择30—50岁的拥有工资收入的劳动力群体，同时剔除掉有缺漏值以及不合逻辑的问卷样本，拥有样本3670个，其中男性劳动力样本1747个，女性劳动力样本1923个。
2.变量选取与数据说明
因变量。劳动力工作时间投入有多个衡量指标，本文选取“一周工作时长”为具体指标，这是国际上和我国通用的衡量工作时长的指标，相较于年工作时长或日工作时长，周工作时长能够直观地看出群体差异性，能够有代表性地反映劳动力工作投入。该变量趋于正态分布，为缩小数据之间的绝对差值，将变量取自然对数处理。
核心自变量。基于数据可得性，本文选取“2015年工资性收入”为具体指标，探寻工资水平对于工作时间投入的影响，实际上，衡量工资性收入水平的指标有周工资、月工资、小时工资等多种，考虑到我国工资是按照月度或年度发放，大部分绩效考核都以年度为单位，因此选取年工资性收入更为准确。加之本文所研究的是工资对工作时间投入影响的性别差异，而这种差异并不取决于自变量单位的大小，因此选择年工资性收入较为合理。该变量趋于正态分布，为缩小数据之间的绝对差值，将变量取自然对数处理。
本文重点研究工资水平对工作时间投入的影响，即工资水平对工作时间投入的激励的大小，简称为工资激励效应。
控制变量。考虑工作时间投入的影响因素和数据可得性，本文选取个人、家庭、工作等各方面的若干控制变量，包含年龄、最高学历、健康自评指数、婚姻状况、家务劳动时间、家人数量、孩子数量、工作环境自评指数、工作属性，这些变量涉及个人因素、家庭因素、工作因素等三大类。变量分类和赋值见表1，变量描述见表2。
3.模型建构
根据贝克尔提出的收入水平是工作时间投入的重要影响因素[1]，考虑到影响劳动力工作时间投入还有个人、家庭、工作等微观要素，将贝克尔提出的理论进行扩展，建立工作时间的微观决定模型：
在模型（1）中，T代表工作时间（Time worked），W代表工资收入水平（Wage level），I代表各个个人因素的和（Individual factors），共有n个，F代表各个家庭因素的和（Family factors），共有k个，J代表各个工作因素的和（Job factors），共有p个。
根据理论模型与已有文献梳理，同时基于数据可得性，本文重点关注工资水平、个人因素、家庭因素与工作因素对工作时间投入的影响，对男性劳动力（male，下标m）样本设定以下计量模型：
加权最小二乘法（以下简称WLS）只能探寻工资水平与工作时间投入平均值的关系，为进一步深入研究工资水平对于不同工作时间投入人群的影响，可采取对因变量进行分组，分别研究自变量对于不同组别因变量的效应。
康克（Koenker）和巴赛特（Bassett）于1978年提出的分位数回归方法（Quantile Regression）可以帮助实现进一步的深化研究。分位数回归方法假定因变量条件分布的分位数是自变量的线性函数，从而构造因变量的分位数回归，得到自变量对因变量分位数的影响，本文当中即工资水平对不同分位数的工作时间投入的影响。该方法从不同分位数上考虑问题，优点在于对自变量和因变量之间关系的刻画更加细致，分析结果具有稳健性，且更加全面和深入[23]。为考察不同分位数上劳动力工作时间投入程度的影响因素及其趋势，本文建立如下分位数回归模型：
已有的文献中常采用bootstrap密集算法技术对分位数回归系数αδ进行估计，也就是说通过不断地进行有放回抽样而获得样本的置信区间，从而对系数加以推断bootstrap是用来估计统计模型有关未知量的通用技术，由埃夫隆（Efron）在1977年左右引入到统计之中，已经成为经济学和统计学最重要和广泛的技术之一。模型的建构和数据的处理采用的计算机软件为Stata 13.1。
四、实证分析
1.描述性统计分析
男女劳动力工作时间投入的直观分布图形显示（见图1），该连续变量的分布趋近于正态分布，从图1中可以看出，男性劳动力工作时间存在两个峰值，而女性劳动力工作时间则呈现单一峰值，从数值上看，男性劳动力平均周工作时间为47.86小时（标准差为18.57），高于女性劳动力的45.70小时（标准差为19.28），二者略有差异且皆超出我国制度规定的周工作时间数。
男女劳动力工作时间投入和工资水平之间的关系如何，可以通过直观图形呈现，经过取自然对数、去尾等处理，二者关系的散点图及拟合直线见图2。
通过图2我们可以发现，第一，女性劳动力工作时间投入与工资水平拟合直线的斜率大于男性劳动力，而直线的y轴截距则小于男性劳动力，女性劳动力散点图变量分布较男性劳动力相对均匀;第二，男性劳动力在工资水平均值和工作时间均值两个指标上都相应高于女性劳动力，表2数据说明，男性劳动力工作时间均值为3.76，女性劳动力均值为3.71，男性劳动力工资水平均值为10.40，女性劳动力均值为9.98;第三，劳动力在同一工作时间水平上，工资存在性别差异，男性劳动力的收入水平普遍高于女性劳动力，收入水平可能成为工作时间的重要影响因素之一。
2.基于工具变量IV的WLS回归与分位数回归分析
结合有关理论分析结论，考虑到工资水平和劳动时间供给本身存在着互为因果的关系，因此推断工资水平这一主要解释变量存在内生性。目前研究中减弱内生性问题的有效办法是寻找工具变量[24]，而合格的工具变量应满足外生性和相关性两个原则，即工具变量应与内生解释变量相关，同时对于被解释变量来讲是外生的。目前，采用外生政策、消费投资行为、突发情形等作为工具变量的情况居多[25-26]。考虑到居民的通勤费用是其消费行为的一种，并且通勤费用与其年收入具有一定相关关系，但与其工作时间投入并无太大关联，由此，本文拟选取被访者通勤费用作为解释变量工资水平的工具变量，进行二阶段WLS回归。模型测算的Wald统计量的估计值均大于10%水平下的临界值，因此不存在弱工具变量的问题，从Hansen J统计量的检验结果p值来看，各个样本分组工具变量均不存在过度识别问题，这从实证角度说明工具变量的选择具有一定合理性，可以進行下一阶段实证分析。 基于因变量数据特征，考虑到截面数据可能存在的异方差性，本文采用WLS多元回归。同时，为了研究工资水平及其他因素对工作时间投入在不同分位数点上的影响系数变化及趋势，以二分位点即δ=0.50起，分别逐次加减0.15作为分位数点，即δ取0.05、0.20、0.35、0.50、0.65、0.80、0.95七个分位数水平上进行回归分析。二阶段WLS回归和分位数回归及相关检验结果呈现如表3所示出于结果简洁性以及版面限制，本文未将一阶段WLS结果予以展示，感兴趣者可向作者单独索取。通过表3的回归结果，我们可以发现如下情况。
第一，表3中2WLS回归结果显示，在控制其他条件不变的情况下，核心解释变量工资水平对男女劳动力工作时间投入的影响皆在p<0.01的水平下显著，这说明工资水平与男女劳动力工作时间投入皆具有显著正相关关系。相比较男性劳动力来说，女性劳动力的工资对于工作时间弹性更大，比男性劳动力多出了28.5%，女性受到工资的激励效应更强，而男性劳动力的工资弹性水平较小，工作时间投入较为稳定。这说明女性工资收入的提高有助于她们将更多的时间投入工作，这或许和女性的工资收入较男性偏低有关，因此女性工资激励效应较男性更高。
第二，在表3分位数回归结果下，在控制其他条件不变的情况下，虽然显著性有所降低，但核心解释变量工资收入对工作时间投入的影响仍皆在p<0.05的水平下显著，进一步说明工资水平的高低直接关系到劳动力的工作时间投入。男性劳动力工资激励效应越来越低，且表现为在不同分位数水平上交替下降的趋势，而女性劳动力工资激励则体现为先下降后缓慢上升的趋势，男性劳动力这项指标变化的绝对值为0.1707，高于女性的0.0961，值得一提的是，在95%分位数上，男性劳动力的工资激励系数皆下降为负，女性劳动力则略有提升，代表工资水平对于工作时间投入的影响随着工作时间投入增高而减弱，并且存在性别差异。这与西方经济学中提到的收入效应和替代效应的互相转化是对应的，对于工作时间较高的男性劳动力群体而言，其工资的激励水平微乎其微甚至是负激励，即使工资增高，这部分群体也不会再去选择一味地增加劳动供给，而这一点在女性身上也有所体现。
第三，通过分位数系数变化图（见图3），可以发现，在控制其他条件不变的情况下，总体来看，男女劳动力的工资激励随分位数增加而呈现降低的趋势。就男性劳动力而言，随着工作时间投入水平的提高，工资水平对其正向激励效应逐渐弱化，女性劳动力工资激励大致体现为先下降后缓慢上升。具体地，男性劳动力工资激励效应体现出“分阶段型”下降特点，女性劳动力工资激励效应则表现为先降后升的“扁平弧型”。在工作投入较少的男性群体中，即20%分位数之前，工资激励效应下降较女性快，这之后会体现出轻微的回升和维持一定水平的状态，直至80%分位数之后下降到负值，而女性则体现为在80%分位数前持续下降的态势，在95%分位数上工资激励则略有回升，这说明高工作投入女性群体在工资激励下依然热爱工作。
第四，从表3的回归结果中还可以发现，总体来看，男性和女性劳动力工作时间投入还受到受教育水平、工作单位性质、婚姻状况、家务劳动时间等因素的影响，但影响程度具有性别差异。从工作性质来看，女性劳动力工作时间投入与工作单位性质的关系更加密切，并且受到工作单位性质影响更大。家庭因素明显影响到男女劳动力的工作投入并存在显著性别差异。婚姻、家人数量对于男女劳动力工作时间投入的激励效应方向均不一致，对男性而言，婚姻明显促进其工作时间投入，家人数量越多，则工作时间投入越长，对女性而言则恰恰相反，“男主外，女主内”的传统观念在实证分析中得以验证，此外，养育孩子数量越多则会显著降低女性的劳动供给;同理，家务劳动时间对工作时间投入的影响也呈现较为明显的性别差异，随着分位数的增加，男性劳动力的这一系数由负变正，而女性则皆为负，说明男性工作投入高的群体当中，家务劳动更能促进其工作投入，而对于付出更多家庭照料的女性而言，家务劳动则削减其工作投入。这说明家庭因素对男女劳动力供给影响差异大，从本质上讲，劳动力供给是一个家庭决策行为，需要在工作时间与闲暇时间（包含家务劳动时间、子女照料时间等）、工作与生活、工作与家庭之间做出选择，分工合作、比较优势理论对男女劳动力供给形成了主要影响。
3.模型检验
本文针对计量模型和数据进行了检验。由于采用了WLS加权最小二乘法，因此样本不会存在异方差，我们进一步采用多重共线性VIF方差膨胀因子检验，检验结果如表4所示。
表4中，两组样本的方差膨胀因子均值分别为1.27与1.30，且其中每个变量的方差膨胀因子VIF值皆远小于10，即证明模型不存在多重共线性，这意味着自变量之间不会相互影响，回归结果有一定解释作用。此外，工具变量的使用增加了文章实证分析结论的可靠性。
五、结论与讨论
工资和劳动力供给均是劳动力市场中的重要内容，并且两者之间存在理论逻辑关系，本文通过WLS与分位数回归方法将工资水平对于工作时间投入激励效应的性别差异进行实证分析，研究发现：第一，工作时间的投入与工资水平有着紧密联系，并且存在性别差异。对于女性来讲，工资水平更能激励其加大工作时间投入，这种激励效应比男性多出了28.5%。第二，工资水平对于工作时间投入的正向影响随着工作时间分位数增加而逐渐降低，并且存在性别差异。具体地，男性劳动力工资激励效应体现出“分階段型”下降特点，女性劳动力工资激励效应则表现为先降后升的“扁平弧型”。第三，工作时间的投入与年龄、婚姻、家务劳动时间等因素有关，并且存在性别差异。女性受家人数、孩子数、家务劳动时间的影响要大于男性，而男性受婚姻的影响要大于女性，这说明家庭因素对男女劳动力供给影响方向几乎相反且差异大。
基于实证分析结果，并结合统计数据以及我国现状，有下列问题值得进一步思考。
第一，关于工资性别差异原因与劳动力市场政策的思考。本文通过数据分析揭示了劳动力工资性别差异较大，女性劳动力平均工资收入约为男性的69.5%，女性劳动力工资激励效应却比男性高出28.5%。在我国男女平等基本国策和同工同酬的制度框架下，男女工资水平和工资激励效应差异背后的原因值得深思。一方面，从职场角度看，就业性别歧视、职业性别隔离等社会问题普遍存在已经成为不争的事实[27-28];另一方面，从生活角度看，受“男主外，女主内”传统思想的影响，加之社会现实的压力，女性的工作动力和动机受到抑制。最终，形成了劳动力市场中工资及其激励效应的性别差异。 为此，国家应该建立健全相应法律法规制度，弱化劳动力市场性别歧视，破除劳动力流动壁垒，创建男女平等的就业环境;企业在用人过程中应遵循公平竞争的原则，按照技能和性别差异合理设置就业岗位，达到“人尽其用”的均衡效果;家庭层面，努力减轻女性家务劳动负担，解放女性劳动力，改善家庭就业观念。总之，缩小性别工资及工资激励差异，需要劳动力市场政策、就业政策等各方面的共同努力。
第二，关于劳动力时间供给性别差异及工时制度的思考。从国际经验来看，随着国家整体经济社会水平的提升，工作时间和制度工作时间都趋于下降的趋势，统计数据显示，我国男女劳动力工作时间投入相对处于较高水平，工作时间偏长已成为一种普遍现象，这也是由我国经济发展阶段所决定的。“工作—闲暇”是经济学探讨的永恒主题之一，过度劳动、闲暇不足成为了当前劳动力市场的一大特点，由过度劳动导致的经济社会损失不容忽视，并且，工作时间过长会对劳动力健康和幸福感产生不利影响[29-30]。
为此，宏观制度层面，国家应保持经济平稳健康发展，大力推进科技创新和产业战略转型，提高劳動生产率，避免过度劳动现象的产生，减少由其带来的经济社会损失，在保证效率生产的同时，对工作时间制度进行再审视;微观行业层面，在保证岗位设置合理性基础之上，兼顾性别差异，适当推行弹性工作时间制[31]。工时制度更加灵活、增加一定的闲暇时间不仅可以使得劳动力自身幸福感有所提升，也可以刺激消费、扩大内需，给我国经济增长带来一股新动力。
第三，关于局限性和进一步研究的思考。本研究立足于探讨工资激励效应及其性别差异，亦存在数据方法不全面、研究不细致等不足之处。工资水平对劳动力供给的激励效应是否存在拐点效应或是其他非线性关系，婚姻、家务劳动时间等家庭因素与工作时间投入的深层次联系及其性别差异值得关注，部分职业的过度劳动成因及其损失值得探究，此外，互联网发展与人工智能的逐渐成熟对于劳动力工作投入是否有大的冲击，而这其中的性别差异又将会是怎样，总之，还有很多问题值得进一步探索和验证。
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[责任编辑 方 志]
关键词：工资水平;工作时间投入;性别差异;分位数回归
中图分类号：F245
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DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2019.04.001
一、引言
现代劳动力市场中，劳动力的时间安排问题不仅关系到劳动力自身的全面发展，也关系到经济发展和社会进步，合理安排工作时间和闲暇时间对于劳动力自身来说具有重要意义。官方数据显示，2016年我国城镇男性和女性就业人员调查周平均工作时间分别为46.8小时和45.2小时，这说明不论男性劳动力与女性劳动力，都超出了每周40小时的标准工作时间长度，与同期OECD发布的41个国家平均周工作时间数据相比，中国男性劳动力工作时长相当于排在第五位，女性劳动力工作时长相当于排在第一位根据OECD数据库2016年各国平均每周工作时间。试问，为什么我国劳动力的实际工作时间偏长？是为了赚取更多的工资收入吗？男女劳动力在工资和工作时间投入上有什么差别吗？本文以劳动力工资水平为出发点，以工作时间投入为研究重点，运用微观截面数据和计量方法，从性别比较视角探索工资对劳动力工作时间投入的激励效应。
二、文献综述
国外对于工资水平与工作时间投入的研究相对国内更早且比较成熟，历经了从理论研究到实证验证的发展过程。早在1976年，贝克尔（Becker）在《人类行为的经济分析》一书中提到了时间安排的重要性，他认为收入水平是影响劳动力工作时间的重要因素，且收入水平与工作时间呈同方向变动，从理论上阐明了工资和工作时间的相关关系[1]。而曼昆（Mankiw）的传统消费者选择理论认为，工资到达一定水平后，消费者会放弃追求工作而去追求闲暇，这会导致工作时间的减少[2]。一些实证文章也验证或部分验证了工资与工作时间的相关理论[3-5]。
我国工时制度历经了一系列沿革，标准工作时间定格为劳动力工作不超过每天8小时、每周40小时，为保障劳动力健康、避免过劳提供了制度依据。工资在劳动力供给中扮演着“衡量标杆”的角色，为促进公平性，国家相继出台了按劳分配、同工同酬、最低工资标准等相关规定，并就加班工资、小时工资出台相应指导线，为劳动力市场规范运行保驾护航。关于工资和工作时间的关系，李显方等基于贝克尔的个人消费模型探索得到工资和工作时间呈现同方向变动的关系[6-7];朱芝洲认为由于存在个人努力程度的不确定性，为拿到高工资而延长工作时间并不意味着高效率[8]。一些实证研究发现，不同人群间工资水平对工作时间的影响存在差异性。中等收入群体工资水平的提高会引起其工作时间的相应提升，而这种效应在高收入群体中则没有体现[9]，个人劳动收入的提高会导致自身工作时间的增加和家务时间的减少[10]。总之，对劳动力群体进行区分，研究工资水平对工作时间投入的激励效应，是近些年工资水平与工作时间投入关系研究的重点所在。
工作时间影响因素具有复杂性和多样性。国内外研究发现，个人、家庭、工作等因素对工作时间投入皆有影响。个人影响因素方面，年龄、受教育程度、健康状况、户籍等因素影响劳动力的时间安排[11-12]。家庭影响因素方面，研究表明工作家庭冲突、婚姻状况等影响男女劳动力时间的配置。其中，家庭劳动收入影响到夫妻间的时间配置，而女性在工作家庭冲突方面更易受影响[13-14];婚姻状况不仅影响劳动力家务劳动时间以及休闲时间，而且对家务劳动的性别差异具有一定强化作用[15]。工作影响因素方面，工资、就业行业、就业单位性质、职业层级等因素对于劳动力的时间安排有着较大影响[16-17]。除上述微观因素外，经济走势、就业形势、宏观政策等要素对工作时间也会产生一定影响。
有关劳动力工作时间投入的性别差异方面，有限的研究表明，在“男主外、女主内”的传统观念影响下，尤其对于已婚男女劳动力来说，性别在工作时间投入当中越来越多地产生着不平等效应[18];男性劳动力投入的工作时间更多，而女性劳动力对于家庭和生活的付出时间更多[19-20];在高技能劳动力当中，同样高水平的工作时间投入下，工资性别差异非常明显，并且这种差异在不同行业、不同城市之间也得以体现[21];女性劳动力工作时间、学习时间、闲暇时间较男性更短，而家务时间较男性更长[22]。由此可见，女性劳动力由于自身的“双重角色”，在劳动力市场中存在着工作时间和工资性别不平等的现象，这对于构建性别平等社会是不利的。
综上所述，目前关于工作时间投入及工资水平对其影响的相关研究经历了从理论研究到实证研究的发展过程，研究发现工作时间投入存在性别差异，且不同人群工资水平对工作时间投入的影响不一，但从性别差异角度的研究仍相对较少。本文在前人研究基础之上，借助微观调查数据，实证分析工资对劳动力工作时间投入影响的性别差异，重点关注微观决定要素，试图回答以下几个问题：第一，劳动力工作时间投入与工资水平之间的关系是否存在性别差异？第二，工资水平对不同工作时间投入群体的影响是否具有性别差异？第三，基于实证研究发现，我国的劳动力市场政策和实施需要如何完善？
工资制度与工作时间投入同属于劳动力市场中的重要元素和制度安排，因此，对二者关系的探索对于丰富劳动經济学领域的研究具有理论意义，基于我国现实状况，分析工资杠杆对工作时间投入影响的性别差异对完善劳动力市场政策、促进男女就业平等具有实践意义。 三、数据选取与模型建构
1.数据来源
本文运用中山大学中国劳动力动态调查（CLDS）2016年数据，CLDS每两年调查一次，为样本跟踪调查，能够比较全面且有代表性地对劳动力各项指标进行观测和收集。根据性别差异分析的需要，考虑退休年龄、工作稳定性等因素，本文选择30—50岁的拥有工资收入的劳动力群体，同时剔除掉有缺漏值以及不合逻辑的问卷样本，拥有样本3670个，其中男性劳动力样本1747个，女性劳动力样本1923个。
2.变量选取与数据说明
因变量。劳动力工作时间投入有多个衡量指标，本文选取“一周工作时长”为具体指标，这是国际上和我国通用的衡量工作时长的指标，相较于年工作时长或日工作时长，周工作时长能够直观地看出群体差异性，能够有代表性地反映劳动力工作投入。该变量趋于正态分布，为缩小数据之间的绝对差值，将变量取自然对数处理。
核心自变量。基于数据可得性，本文选取“2015年工资性收入”为具体指标，探寻工资水平对于工作时间投入的影响，实际上，衡量工资性收入水平的指标有周工资、月工资、小时工资等多种，考虑到我国工资是按照月度或年度发放，大部分绩效考核都以年度为单位，因此选取年工资性收入更为准确。加之本文所研究的是工资对工作时间投入影响的性别差异，而这种差异并不取决于自变量单位的大小，因此选择年工资性收入较为合理。该变量趋于正态分布，为缩小数据之间的绝对差值，将变量取自然对数处理。
本文重点研究工资水平对工作时间投入的影响，即工资水平对工作时间投入的激励的大小，简称为工资激励效应。
控制变量。考虑工作时间投入的影响因素和数据可得性，本文选取个人、家庭、工作等各方面的若干控制变量，包含年龄、最高学历、健康自评指数、婚姻状况、家务劳动时间、家人数量、孩子数量、工作环境自评指数、工作属性，这些变量涉及个人因素、家庭因素、工作因素等三大类。变量分类和赋值见表1，变量描述见表2。
3.模型建构
根据贝克尔提出的收入水平是工作时间投入的重要影响因素[1]，考虑到影响劳动力工作时间投入还有个人、家庭、工作等微观要素，将贝克尔提出的理论进行扩展，建立工作时间的微观决定模型：
在模型（1）中，T代表工作时间（Time worked），W代表工资收入水平（Wage level），I代表各个个人因素的和（Individual factors），共有n个，F代表各个家庭因素的和（Family factors），共有k个，J代表各个工作因素的和（Job factors），共有p个。
根据理论模型与已有文献梳理，同时基于数据可得性，本文重点关注工资水平、个人因素、家庭因素与工作因素对工作时间投入的影响，对男性劳动力（male，下标m）样本设定以下计量模型：
加权最小二乘法（以下简称WLS）只能探寻工资水平与工作时间投入平均值的关系，为进一步深入研究工资水平对于不同工作时间投入人群的影响，可采取对因变量进行分组，分别研究自变量对于不同组别因变量的效应。
康克（Koenker）和巴赛特（Bassett）于1978年提出的分位数回归方法（Quantile Regression）可以帮助实现进一步的深化研究。分位数回归方法假定因变量条件分布的分位数是自变量的线性函数，从而构造因变量的分位数回归，得到自变量对因变量分位数的影响，本文当中即工资水平对不同分位数的工作时间投入的影响。该方法从不同分位数上考虑问题，优点在于对自变量和因变量之间关系的刻画更加细致，分析结果具有稳健性，且更加全面和深入[23]。为考察不同分位数上劳动力工作时间投入程度的影响因素及其趋势，本文建立如下分位数回归模型：
已有的文献中常采用bootstrap密集算法技术对分位数回归系数αδ进行估计，也就是说通过不断地进行有放回抽样而获得样本的置信区间，从而对系数加以推断bootstrap是用来估计统计模型有关未知量的通用技术，由埃夫隆（Efron）在1977年左右引入到统计之中，已经成为经济学和统计学最重要和广泛的技术之一。模型的建构和数据的处理采用的计算机软件为Stata 13.1。
四、实证分析
1.描述性统计分析
男女劳动力工作时间投入的直观分布图形显示（见图1），该连续变量的分布趋近于正态分布，从图1中可以看出，男性劳动力工作时间存在两个峰值，而女性劳动力工作时间则呈现单一峰值，从数值上看，男性劳动力平均周工作时间为47.86小时（标准差为18.57），高于女性劳动力的45.70小时（标准差为19.28），二者略有差异且皆超出我国制度规定的周工作时间数。
男女劳动力工作时间投入和工资水平之间的关系如何，可以通过直观图形呈现，经过取自然对数、去尾等处理，二者关系的散点图及拟合直线见图2。
通过图2我们可以发现，第一，女性劳动力工作时间投入与工资水平拟合直线的斜率大于男性劳动力，而直线的y轴截距则小于男性劳动力，女性劳动力散点图变量分布较男性劳动力相对均匀;第二，男性劳动力在工资水平均值和工作时间均值两个指标上都相应高于女性劳动力，表2数据说明，男性劳动力工作时间均值为3.76，女性劳动力均值为3.71，男性劳动力工资水平均值为10.40，女性劳动力均值为9.98;第三，劳动力在同一工作时间水平上，工资存在性别差异，男性劳动力的收入水平普遍高于女性劳动力，收入水平可能成为工作时间的重要影响因素之一。
2.基于工具变量IV的WLS回归与分位数回归分析
结合有关理论分析结论，考虑到工资水平和劳动时间供给本身存在着互为因果的关系，因此推断工资水平这一主要解释变量存在内生性。目前研究中减弱内生性问题的有效办法是寻找工具变量[24]，而合格的工具变量应满足外生性和相关性两个原则，即工具变量应与内生解释变量相关，同时对于被解释变量来讲是外生的。目前，采用外生政策、消费投资行为、突发情形等作为工具变量的情况居多[25-26]。考虑到居民的通勤费用是其消费行为的一种，并且通勤费用与其年收入具有一定相关关系，但与其工作时间投入并无太大关联，由此，本文拟选取被访者通勤费用作为解释变量工资水平的工具变量，进行二阶段WLS回归。模型测算的Wald统计量的估计值均大于10%水平下的临界值，因此不存在弱工具变量的问题，从Hansen J统计量的检验结果p值来看，各个样本分组工具变量均不存在过度识别问题，这从实证角度说明工具变量的选择具有一定合理性，可以進行下一阶段实证分析。 基于因变量数据特征，考虑到截面数据可能存在的异方差性，本文采用WLS多元回归。同时，为了研究工资水平及其他因素对工作时间投入在不同分位数点上的影响系数变化及趋势，以二分位点即δ=0.50起，分别逐次加减0.15作为分位数点，即δ取0.05、0.20、0.35、0.50、0.65、0.80、0.95七个分位数水平上进行回归分析。二阶段WLS回归和分位数回归及相关检验结果呈现如表3所示出于结果简洁性以及版面限制，本文未将一阶段WLS结果予以展示，感兴趣者可向作者单独索取。通过表3的回归结果，我们可以发现如下情况。
第一，表3中2WLS回归结果显示，在控制其他条件不变的情况下，核心解释变量工资水平对男女劳动力工作时间投入的影响皆在p<0.01的水平下显著，这说明工资水平与男女劳动力工作时间投入皆具有显著正相关关系。相比较男性劳动力来说，女性劳动力的工资对于工作时间弹性更大，比男性劳动力多出了28.5%，女性受到工资的激励效应更强，而男性劳动力的工资弹性水平较小，工作时间投入较为稳定。这说明女性工资收入的提高有助于她们将更多的时间投入工作，这或许和女性的工资收入较男性偏低有关，因此女性工资激励效应较男性更高。
第二，在表3分位数回归结果下，在控制其他条件不变的情况下，虽然显著性有所降低，但核心解释变量工资收入对工作时间投入的影响仍皆在p<0.05的水平下显著，进一步说明工资水平的高低直接关系到劳动力的工作时间投入。男性劳动力工资激励效应越来越低，且表现为在不同分位数水平上交替下降的趋势，而女性劳动力工资激励则体现为先下降后缓慢上升的趋势，男性劳动力这项指标变化的绝对值为0.1707，高于女性的0.0961，值得一提的是，在95%分位数上，男性劳动力的工资激励系数皆下降为负，女性劳动力则略有提升，代表工资水平对于工作时间投入的影响随着工作时间投入增高而减弱，并且存在性别差异。这与西方经济学中提到的收入效应和替代效应的互相转化是对应的，对于工作时间较高的男性劳动力群体而言，其工资的激励水平微乎其微甚至是负激励，即使工资增高，这部分群体也不会再去选择一味地增加劳动供给，而这一点在女性身上也有所体现。
第三，通过分位数系数变化图（见图3），可以发现，在控制其他条件不变的情况下，总体来看，男女劳动力的工资激励随分位数增加而呈现降低的趋势。就男性劳动力而言，随着工作时间投入水平的提高，工资水平对其正向激励效应逐渐弱化，女性劳动力工资激励大致体现为先下降后缓慢上升。具体地，男性劳动力工资激励效应体现出“分阶段型”下降特点，女性劳动力工资激励效应则表现为先降后升的“扁平弧型”。在工作投入较少的男性群体中，即20%分位数之前，工资激励效应下降较女性快，这之后会体现出轻微的回升和维持一定水平的状态，直至80%分位数之后下降到负值，而女性则体现为在80%分位数前持续下降的态势，在95%分位数上工资激励则略有回升，这说明高工作投入女性群体在工资激励下依然热爱工作。
第四，从表3的回归结果中还可以发现，总体来看，男性和女性劳动力工作时间投入还受到受教育水平、工作单位性质、婚姻状况、家务劳动时间等因素的影响，但影响程度具有性别差异。从工作性质来看，女性劳动力工作时间投入与工作单位性质的关系更加密切，并且受到工作单位性质影响更大。家庭因素明显影响到男女劳动力的工作投入并存在显著性别差异。婚姻、家人数量对于男女劳动力工作时间投入的激励效应方向均不一致，对男性而言，婚姻明显促进其工作时间投入，家人数量越多，则工作时间投入越长，对女性而言则恰恰相反，“男主外，女主内”的传统观念在实证分析中得以验证，此外，养育孩子数量越多则会显著降低女性的劳动供给;同理，家务劳动时间对工作时间投入的影响也呈现较为明显的性别差异，随着分位数的增加，男性劳动力的这一系数由负变正，而女性则皆为负，说明男性工作投入高的群体当中，家务劳动更能促进其工作投入，而对于付出更多家庭照料的女性而言，家务劳动则削减其工作投入。这说明家庭因素对男女劳动力供给影响差异大，从本质上讲，劳动力供给是一个家庭决策行为，需要在工作时间与闲暇时间（包含家务劳动时间、子女照料时间等）、工作与生活、工作与家庭之间做出选择，分工合作、比较优势理论对男女劳动力供给形成了主要影响。
3.模型检验
本文针对计量模型和数据进行了检验。由于采用了WLS加权最小二乘法，因此样本不会存在异方差，我们进一步采用多重共线性VIF方差膨胀因子检验，检验结果如表4所示。
表4中，两组样本的方差膨胀因子均值分别为1.27与1.30，且其中每个变量的方差膨胀因子VIF值皆远小于10，即证明模型不存在多重共线性，这意味着自变量之间不会相互影响，回归结果有一定解释作用。此外，工具变量的使用增加了文章实证分析结论的可靠性。
五、结论与讨论
工资和劳动力供给均是劳动力市场中的重要内容，并且两者之间存在理论逻辑关系，本文通过WLS与分位数回归方法将工资水平对于工作时间投入激励效应的性别差异进行实证分析，研究发现：第一，工作时间的投入与工资水平有着紧密联系，并且存在性别差异。对于女性来讲，工资水平更能激励其加大工作时间投入，这种激励效应比男性多出了28.5%。第二，工资水平对于工作时间投入的正向影响随着工作时间分位数增加而逐渐降低，并且存在性别差异。具体地，男性劳动力工资激励效应体现出“分階段型”下降特点，女性劳动力工资激励效应则表现为先降后升的“扁平弧型”。第三，工作时间的投入与年龄、婚姻、家务劳动时间等因素有关，并且存在性别差异。女性受家人数、孩子数、家务劳动时间的影响要大于男性，而男性受婚姻的影响要大于女性，这说明家庭因素对男女劳动力供给影响方向几乎相反且差异大。
基于实证分析结果，并结合统计数据以及我国现状，有下列问题值得进一步思考。
第一，关于工资性别差异原因与劳动力市场政策的思考。本文通过数据分析揭示了劳动力工资性别差异较大，女性劳动力平均工资收入约为男性的69.5%，女性劳动力工资激励效应却比男性高出28.5%。在我国男女平等基本国策和同工同酬的制度框架下，男女工资水平和工资激励效应差异背后的原因值得深思。一方面，从职场角度看，就业性别歧视、职业性别隔离等社会问题普遍存在已经成为不争的事实[27-28];另一方面，从生活角度看，受“男主外，女主内”传统思想的影响，加之社会现实的压力，女性的工作动力和动机受到抑制。最终，形成了劳动力市场中工资及其激励效应的性别差异。 为此，国家应该建立健全相应法律法规制度，弱化劳动力市场性别歧视，破除劳动力流动壁垒，创建男女平等的就业环境;企业在用人过程中应遵循公平竞争的原则，按照技能和性别差异合理设置就业岗位，达到“人尽其用”的均衡效果;家庭层面，努力减轻女性家务劳动负担，解放女性劳动力，改善家庭就业观念。总之，缩小性别工资及工资激励差异，需要劳动力市场政策、就业政策等各方面的共同努力。
第二，关于劳动力时间供给性别差异及工时制度的思考。从国际经验来看，随着国家整体经济社会水平的提升，工作时间和制度工作时间都趋于下降的趋势，统计数据显示，我国男女劳动力工作时间投入相对处于较高水平，工作时间偏长已成为一种普遍现象，这也是由我国经济发展阶段所决定的。“工作—闲暇”是经济学探讨的永恒主题之一，过度劳动、闲暇不足成为了当前劳动力市场的一大特点，由过度劳动导致的经济社会损失不容忽视，并且，工作时间过长会对劳动力健康和幸福感产生不利影响[29-30]。
为此，宏观制度层面，国家应保持经济平稳健康发展，大力推进科技创新和产业战略转型，提高劳動生产率，避免过度劳动现象的产生，减少由其带来的经济社会损失，在保证效率生产的同时，对工作时间制度进行再审视;微观行业层面，在保证岗位设置合理性基础之上，兼顾性别差异，适当推行弹性工作时间制[31]。工时制度更加灵活、增加一定的闲暇时间不仅可以使得劳动力自身幸福感有所提升，也可以刺激消费、扩大内需，给我国经济增长带来一股新动力。
第三，关于局限性和进一步研究的思考。本研究立足于探讨工资激励效应及其性别差异，亦存在数据方法不全面、研究不细致等不足之处。工资水平对劳动力供给的激励效应是否存在拐点效应或是其他非线性关系，婚姻、家务劳动时间等家庭因素与工作时间投入的深层次联系及其性别差异值得关注，部分职业的过度劳动成因及其损失值得探究，此外，互联网发展与人工智能的逐渐成熟对于劳动力工作投入是否有大的冲击，而这其中的性别差异又将会是怎样，总之，还有很多问题值得进一步探索和验证。
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[责任编辑 方 志]