基于Dogit模型的離散勞動(dòng)供給行為估計(jì)

張晨 萬(wàn)相昱

摘要：由于離散勞動(dòng)供給模型在非勞動(dòng)參與、隨機(jī)偏好、復(fù)雜稅收等問(wèn)題的處理上具有較強(qiáng)的靈活性和適用性，故而近年來(lái)被愈來(lái)愈多地應(yīng)用于微觀個(gè)體勞動(dòng)供給行為的研究中。勞動(dòng)力市場(chǎng)中的“不妥協(xié)”性和勞動(dòng)供給選擇之間的相關(guān)性仍然是傳統(tǒng)離散模型無(wú)法解決的難題。以2013年中國(guó)家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)（CHIP2013）作為研究樣本，通過(guò)建立Dogit模型來(lái)處理傳統(tǒng)離散模型的“無(wú)關(guān)選項(xiàng)獨(dú)立”性和刻畫(huà)勞動(dòng)力市場(chǎng)上普遍存在的“不妥協(xié)”性，進(jìn)而對(duì)城鎮(zhèn)居民勞動(dòng)供給行為進(jìn)行估計(jì)。實(shí)證結(jié)果表明，勞動(dòng)供給者對(duì)某些選擇具有顯著偏好，即勞動(dòng)力市場(chǎng)的“不妥協(xié)”性顯著存在，同時(shí)，與傳統(tǒng)離散模型相比，Dogit模型預(yù)測(cè)非勞動(dòng)參與的準(zhǔn)確性更高。

關(guān)鍵詞：離散勞動(dòng)供給模型;多項(xiàng)Logit模型;Dogit模型;“不妥協(xié)”性;勞動(dòng)供給選擇：非勞動(dòng)參與

中圖分類(lèi)號(hào)：P467 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章分類(lèi)號(hào)：1674-7089（2019）06-0065-15

作者簡(jiǎn)介：張晨，中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué)（研究生院）博士研究生;萬(wàn)相昱，博士，中國(guó)社會(huì)科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所副研究員。

一、引言

微觀個(gè)體的勞動(dòng)供給行為是指?jìng)€(gè)體關(guān)于收入與閑暇的權(quán)衡而非勞動(dòng)供給總量，國(guó)際上通常采用結(jié)構(gòu)模型對(duì)其進(jìn)行估計(jì)（盡管?chē)?guó)內(nèi)相關(guān)研究較多，但一般采用Heekman兩步法或者Tobit等非結(jié)構(gòu)連續(xù)模型）。根據(jù)模型中勞動(dòng)時(shí)間或者閑暇的連續(xù)性，結(jié)構(gòu)模型可以分為離散勞動(dòng)供給模型和連續(xù)勞動(dòng)供給模型。傳統(tǒng)連續(xù)勞動(dòng)供給模型將勞動(dòng)時(shí)間或者閑暇作為一個(gè)連續(xù)和無(wú)約束變量處理。其中，Hausman等學(xué)者較早開(kāi)始了稅收影響勞動(dòng)供給的估計(jì)研究，首次給出了連續(xù)勞動(dòng)供給模型的估計(jì)方法。其基本思路是：利用數(shù)值模擬，從效用函數(shù)和預(yù)算約束中求得個(gè)人或者家庭的最優(yōu)勞動(dòng)供給時(shí)間，如果預(yù)算約束是線性的，那么將得到能夠使直接效用水平最大化的勞動(dòng)時(shí)間，但是稅收的存在可能會(huì)導(dǎo)致非線性預(yù)算約束.所以需要知道直接效用函數(shù)，進(jìn)而以直接效用最大化作為目標(biāo)求得勞動(dòng)供給時(shí)間。研究步驟如下：首先，將關(guān)于稅收問(wèn)題的非線性約束前沿視為一些凹子集，使每一個(gè)凹子集局部最大化;其次，給出不需要計(jì)算直接效用函數(shù)就可以得到最優(yōu)勞動(dòng)時(shí)間的搜索方法;最后，將真實(shí)勞動(dòng)時(shí)間和最優(yōu)勞動(dòng)時(shí)間之間的誤差設(shè)定為截?cái)喽龖B(tài)分布，采用極大似然方法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。該研究為后續(xù)研究利用連續(xù)勞動(dòng)供給模型估計(jì)勞動(dòng)供給行為提供了如下建模思路和步驟：第一步，利用效用函數(shù)求解最優(yōu)勞動(dòng)供給時(shí)間，主要采用數(shù)值模擬方法;第二步，設(shè)定最優(yōu)勞動(dòng)供給時(shí)間和實(shí)際工作時(shí)間之間誤差的概率分布類(lèi)型;第三步，構(gòu)造似然函數(shù)進(jìn)行極大似然估計(jì)。國(guó)外主流學(xué)者均采用類(lèi)似的思路對(duì)勞動(dòng)供給進(jìn)行估計(jì)，目前國(guó)內(nèi)學(xué)者尚未采用此類(lèi)方法進(jìn)行微觀個(gè)體勞動(dòng)供給行為的建模和估計(jì)。

由于連續(xù)勞動(dòng)供給模型在處理最優(yōu)化和稅收等問(wèn)題時(shí)存在諸多不便，離散勞動(dòng)供給模型逐漸受到關(guān)注，其中，Soest較早基于多項(xiàng)Eogit模型對(duì)勞動(dòng)供給行為進(jìn)行估計(jì)，提出了離散勞動(dòng)供給模型的一般性框架。此類(lèi)模型將勞動(dòng)供給時(shí)間視為離散變量的做法與實(shí)際更相符，并且在處理異質(zhì)性偏好、非勞動(dòng)參與和政策模擬等方面具有較高的靈活性，因此，近年來(lái)離散勞動(dòng)供給模型的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，特別是在微觀模擬方面。

實(shí)際上，連續(xù)勞動(dòng)供給模型與離散勞動(dòng)供給模型各有優(yōu)劣。連續(xù)勞動(dòng)供給模型的最大優(yōu)點(diǎn)在于完全根據(jù)勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)理論構(gòu)建，即在預(yù)算約束條件下，求解能夠使個(gè)人效用最大化的最優(yōu)勞動(dòng)供給時(shí)間。但是，在實(shí)證研究中實(shí)現(xiàn)求解最優(yōu)勞動(dòng)供給時(shí)間這一目標(biāo)通常存在較大挑戰(zhàn)，具體體現(xiàn)在如下三個(gè)方面。首先，在利用預(yù)算約束和效用函數(shù)求解最優(yōu)勞動(dòng)供給時(shí)間的過(guò)程中，由于稅收和福利政策的復(fù)雜性，甚至可能不存在合適的稅收和福利函數(shù)，通常無(wú)法確保滿足預(yù)算約束集合的凹性假設(shè)，所以尋找最優(yōu)解較為復(fù)雜。其次，在構(gòu)造似然函數(shù)時(shí)需要單獨(dú)刻畫(huà)非勞動(dòng)參與樣本，特別是在估計(jì)夫妻聯(lián)合勞動(dòng)供給時(shí)，需要考慮多種復(fù)雜情況。最后，由于似然函數(shù)具有非閉合形式（Non-closed form），所以在引人異質(zhì)性偏好或者隨機(jī)偏好時(shí)往往需要涉及多重積分，這會(huì)使計(jì)算復(fù)雜程度大幅度提高。

與連續(xù)勞動(dòng)供給模型相比，離散勞動(dòng)供給模型具有四個(gè)方面的優(yōu)點(diǎn)。首先，不必考慮最優(yōu)解的存在性。離散勞動(dòng)供給模型將勞動(dòng)時(shí)間設(shè)定為若干個(gè)離散點(diǎn)，相應(yīng)的預(yù)算約束為一系列點(diǎn)的集合，只需直接進(jìn)行點(diǎn)與點(diǎn)的比較，不涉及判斷最優(yōu)解的存在性問(wèn)題。其次，易于處理復(fù)雜的稅收和福利政策。由于現(xiàn)實(shí)中的稅收和福利機(jī)制較為復(fù)雜，因此采用函數(shù)進(jìn)行刻畫(huà)較為困難，對(duì)于連續(xù)勞動(dòng)供給模型而言，必須要尋找合適的函數(shù)來(lái)表示稅收和福利，卻不能確保滿足預(yù)算約束集合的凹性假設(shè)。而離散勞動(dòng)供給模型只需計(jì)算最終得到的稅收和福利數(shù)值，不涉及稅收和福利函數(shù)、凹性假設(shè)。再次，離散模型可以直接處理非勞動(dòng)參與問(wèn)題?？梢詫⒎莿趧?dòng)參與直接設(shè)定為一個(gè)勞動(dòng)供給選擇，而無(wú)需像連續(xù)模型那樣單獨(dú)考慮非勞動(dòng)參與的分布。最后，由于離散勞動(dòng)供給概率具有閉合特征，所以計(jì)算更加簡(jiǎn)單。特別是引人工資率誤差、異質(zhì)性偏好之后，可以采用模擬方法解決多重積分問(wèn)題。正是由于離散勞動(dòng)供給模型的上述優(yōu)點(diǎn)，所以國(guó)外學(xué)者普遍采用離散模型研究勞動(dòng)供給問(wèn)題。反觀國(guó)內(nèi)，目前采用上述離散模型估計(jì)勞動(dòng)供給的研究才剛剛起步，僅萬(wàn)相昱、張世偉、李雅楠等學(xué)者的三篇文章涉及。

盡管離散勞動(dòng)供給模型具有諸多優(yōu)點(diǎn)，但是由于這類(lèi)模型假設(shè)勞動(dòng)供給時(shí)間的選擇概率為Eogit類(lèi)型，在本質(zhì)上屬于由Mcfadden于1977年提出的多項(xiàng)Logit模型，所以它通常難以處理如下兩個(gè)問(wèn)題。第一，多項(xiàng)Logit模型要求誤差分布類(lèi)型為極值分布，且滿足獨(dú)立同分布假定.由此衍生出眾所周知的“無(wú)關(guān)選項(xiàng)獨(dú)立”性問(wèn)題.也就是要求選擇之間具有無(wú)關(guān)性，這與實(shí)際并不相符。第二，個(gè)體對(duì)于某些選擇具有較強(qiáng)的偏好，難以發(fā)生變動(dòng)，也就是由Harris和Duncan兩位學(xué)者提出的勞動(dòng)力市場(chǎng)中的“不妥協(xié)”性問(wèn)題。

由于傳統(tǒng)離散勞動(dòng)供給模型無(wú)法處理上述“無(wú)關(guān)選項(xiàng)獨(dú)立”性問(wèn)題和“不妥協(xié)”性問(wèn)題，所以相關(guān)的拓展研究主要圍繞如何處理這兩個(gè)問(wèn)題展開(kāi)。Gaudry等學(xué)者提出了一種改進(jìn)的離散選擇模型（Dogit模型），能夠在一定程度上解決上述問(wèn)題。該模型假設(shè)個(gè)體對(duì)某個(gè)選項(xiàng)的選擇來(lái)源于兩部分，通過(guò)設(shè)定特定的偏好參數(shù)和選擇偏好概率使其可以在一定程度上刻畫(huà)“不妥協(xié)”性，并且有效避免“無(wú)關(guān)選項(xiàng)獨(dú)立”性問(wèn)題。因此，相較于一般的Logit模型，Dogit模型更加符合現(xiàn)實(shí)，且具有如下四個(gè)優(yōu)點(diǎn)。第一，模型設(shè)定并不滿足“無(wú)關(guān)選項(xiàng)獨(dú)立”性，不會(huì)明顯違背現(xiàn)實(shí);第二，將Eogit模型嵌套在內(nèi)，易于進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn);第三，概率具有閉合表達(dá)式，易于計(jì)算;第四，專(zhuān)門(mén)設(shè)置參數(shù)用來(lái)刻畫(huà)決策者對(duì)于某些選擇的偏好或者“不妥協(xié)”性。盡管如此，Dogit模型也存在不足。比如，由于Dogit模型在個(gè)體偏好設(shè)定時(shí)未考慮個(gè)體異質(zhì)性問(wèn)題，進(jìn)而導(dǎo)致用于度量偏好或者“不妥協(xié)”性的參數(shù)對(duì)于所有個(gè)體均相同，這顯然與現(xiàn)實(shí)并不完全吻合。

但是Dogit模型還是由于諸多優(yōu)點(diǎn)而受到眾多學(xué)者的關(guān)注。比如，Harris和Duncan利用Dogit模型研究了勞動(dòng)力市場(chǎng)中的“不妥協(xié)”性，F(xiàn)ry和Harris開(kāi)發(fā)了有序Dogit模型并將其應(yīng)用于通貨膨脹預(yù)期的研究之中，Qi和Dou應(yīng)用Dogit模型對(duì)出行方式選擇進(jìn)行了預(yù)測(cè)。劉好德、田麗君等國(guó)內(nèi)學(xué)者各自運(yùn)用Dogit模型研究了交通出行方式的選擇問(wèn)題。然而，目前尚未發(fā)現(xiàn)有學(xué)者應(yīng)用該模型研究和分析國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。

綜上所述，連續(xù)勞動(dòng)供給模型在求解最優(yōu)勞動(dòng)供給時(shí)間時(shí)面臨復(fù)雜性挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)離散勞動(dòng)供給模型（即Eogit模型）難以處理“無(wú)關(guān)選項(xiàng)獨(dú)立”性和勞動(dòng)力市場(chǎng)中“不妥協(xié)”性問(wèn)題，而Dogit模型作為L(zhǎng)ogit模型的改進(jìn)模型尚未應(yīng)用于國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的研究之中。因此，本文基于Dogit模型對(duì)微觀個(gè)體的勞動(dòng)供給行為進(jìn)行了估計(jì)，并將估計(jì)和預(yù)測(cè)結(jié)果與傳統(tǒng)離散勞動(dòng)供給模型進(jìn)行對(duì)比分析。

后文結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分設(shè)定離散勞動(dòng)供給模型，給出基于Dogit模型的離散勞動(dòng)供給模型的構(gòu)建步驟;第三部分進(jìn)行實(shí)證分析，具體地，以2013年中國(guó)家庭收人調(diào)查數(shù)據(jù)作為樣本，分別估計(jì)男性和女性的勞動(dòng)供給，比較傳統(tǒng)離散供給模型與基于Dogit的離散供給模型在估計(jì)效果和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面存在的差異;第四部分為研究結(jié)論。

二、基于Dogit模型的勞動(dòng)供給選擇

（一）選擇概率

三、實(shí)證分析

（一）變量選擇

實(shí)證模型所涉及的變量及其度量方法如表1所示。模型的核心解釋變量為收入和閑暇時(shí)間，個(gè)人特征、家庭特征和地區(qū)特征三類(lèi)變量作為偏好影響因素用于解釋個(gè)體偏好差異。

工資率的度量為年工作收入總額（工資性收入或經(jīng)營(yíng)凈收入的總額，工資性收入包括各種貨幣補(bǔ)貼）除以年工作時(shí)間，其單位為元/日。對(duì)于有工作的樣本，工資率可以直接計(jì)算得到，而對(duì)于沒(méi)有工作的樣本，在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)之前需要基于前文所述的Heckman兩步法預(yù)測(cè)其工資率。凈收人為工資性收入（工資率乘以月平均工作天數(shù)）加上其他非勞動(dòng)性收入。工作收人總額、非勞動(dòng)性收人、年工作時(shí)間、工作時(shí)間、年齡、受教育年限（不包括跳級(jí)和留級(jí)年數(shù)）、婚姻狀況、家庭總資產(chǎn)、戶主身份、健康狀況、家庭經(jīng)濟(jì)狀況、地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況等指標(biāo)可以通過(guò)中國(guó)家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)（CHIP）的相關(guān)問(wèn)卷得到。需要注意的是，非勞動(dòng)性收入指問(wèn)卷中折算成貨幣的月“伙食補(bǔ)貼”與“住房福利”之和，家庭總資產(chǎn)為問(wèn)卷中“住戶金融資產(chǎn)余額”“動(dòng)產(chǎn)估價(jià)”“經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)”三者之和，健康狀況為不健康是指問(wèn)卷中關(guān)于健康問(wèn)題的回答為“不好”和“非常不好”。

年齡、家庭經(jīng)濟(jì)狀況、地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況在實(shí)證過(guò)程中均取自然對(duì)數(shù)。因?yàn)榭赡艽嬖谑芙逃晗逓?的樣本，所以將受教育年限加1之后再取自然對(duì)數(shù)。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

除特別說(shuō)明之外，所有原始數(shù)據(jù)均來(lái)自2013年中國(guó)家庭收人調(diào)查數(shù)據(jù)（CHIP2013）。該數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2013年城鄉(xiāng)一體化常規(guī)住戶調(diào)查樣本庫(kù)，按照東、中、西分層進(jìn)行系統(tǒng)性抽樣.覆蓋15個(gè)省份126座城市所轄的234個(gè)縣區(qū).樣本規(guī)模為18948戶家庭，共計(jì)64777人。其中，城鎮(zhèn)家庭為7175戶，農(nóng)村家庭為11013戶，流動(dòng)人口家庭為760戶。這里僅選擇城鎮(zhèn)樣本，具體篩選條件為：第一，年齡在16至60周歲之間的男性和女性樣本;第二，剔除學(xué)生、退休職工、雇主、自由職業(yè)樣本;第三，剔除出現(xiàn)主要變量數(shù)據(jù)缺失和明顯填寫(xiě)錯(cuò)誤（比如工作時(shí)間為0，但是有工資性收入）的樣本。最終獲得合格男性樣本3006人，合格女性樣本2379人，樣本總規(guī)模為5385人。

表2和表3分別對(duì)男性樣本和女性樣本進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)。直觀起見(jiàn)，此處未對(duì)工資率（wage）和工作時(shí)間（day）取自然對(duì)數(shù)，其余連續(xù)性變量均為取自然對(duì)數(shù)后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。男性樣本中，無(wú)工作個(gè)體共有697人，已婚人數(shù)為2450人，身份為戶主的樣本量為1811人，身體狀態(tài)為不健康的個(gè)體有89人。男性的平均日工資為97.503元，月工作天數(shù)為17.889。女性樣本中無(wú)工作的個(gè)體共有1163人，明顯高于男性，已婚數(shù)量為1878人，身份為戶主的樣本為715人，身體狀態(tài)為不健康的樣本共有76人。

女性樣本的工資率和工作時(shí)間均明顯低于男性，但是男性樣本工資率和工作時(shí)間的變異系數(shù)均明顯低于女性，說(shuō)明女性樣本之間工資率和工作時(shí)間的差異程度均高于男性樣本。

表4為利用Heckman兩步法對(duì)工資率的估計(jì)結(jié)果。將男性樣本與女性樣本的工資率分開(kāi)估計(jì)，并且為了防止遺漏變量帶來(lái)的估計(jì)不一致問(wèn)題，將工資率方程中的解釋變量納入勞動(dòng)參與方程之中。表中對(duì)lambda的估計(jì)結(jié)果均顯著，說(shuō)明有必要利用Heckman兩步法來(lái)解決選擇性偏差問(wèn)題。

（三）買(mǎi)證結(jié)果

將男性和女性的勞動(dòng)時(shí)間選項(xiàng)分別設(shè)定為0、19.60、23.20、27.90與0、19.60、23.10、28.00，總時(shí)間為30。表5給出了勞動(dòng)供給模型的估計(jì)結(jié)果，參數(shù)估計(jì)采用模擬極大似然方法，標(biāo)準(zhǔn)差根據(jù)得分矩陣的協(xié)方差計(jì)算得到。第四列和第五列是基于Dogit模型的估計(jì)結(jié)果?？梢钥吹剑в煤瘮?shù)中一次項(xiàng)系數(shù)均大于0，二次項(xiàng)的系數(shù)均小于0，并且均在1%的顯著水平上顯著，說(shuō)明無(wú)論男性樣本還是女性樣本，閑暇時(shí)間、凈收人與效用水平之間均呈現(xiàn)倒u型關(guān)系，并非閑暇時(shí)間越多或者凈收入越高效用水平就越高?？紤]到兩者之間的替代性，閑暇時(shí)間和凈收人的交互項(xiàng)（l×y）系數(shù)估計(jì)結(jié)果分別為-1.930和-9.987，均在1%的顯著水平上顯著，說(shuō)明閑暇時(shí)間和凈收人存在顯著的替代關(guān)系。

再來(lái)分析對(duì)于異質(zhì)性偏好設(shè)定的估計(jì)結(jié)果。從表5的第四列和第五列可知，個(gè)體特征與閑暇時(shí)間的交互項(xiàng)（age×l、sage×l、edu×l、host×l、heal×l、marr×l）都具有統(tǒng)計(jì)顯著性。其中，年齡與閑暇時(shí)間偏好呈現(xiàn)出顯著的倒u型關(guān)系，受教育程度、戶主身份、婚姻狀態(tài)與閑暇時(shí)間偏好之間交叉項(xiàng)的回歸系數(shù)均大于0，不健康的身體狀態(tài)對(duì)于閑暇時(shí)間偏好具有顯著的負(fù)向影響。家庭特征和地區(qū)特征與閑暇時(shí)間的交互項(xiàng)（fam×l、local×l）同樣具有顯著大于零的估計(jì)結(jié)果。從顯著性水平和影響方向上來(lái)看，個(gè)體特征、家庭特征和地區(qū)特征對(duì)于凈收人偏好的影響與其對(duì)于閑暇時(shí)間偏好的影響基本一致。sd_l和sd__y分別表示凈收人和閑暇時(shí)間的隨機(jī)偏好項(xiàng)，相應(yīng)的估計(jì)結(jié)果表明，對(duì)于男性來(lái)說(shuō)，無(wú)論是凈收人還是閑暇時(shí)間偏好均具有顯著的隨機(jī)特征，但是對(duì)于女性來(lái)說(shuō)，僅有閑暇時(shí)間偏好具有隨機(jī)性。

表5的第二列和第三列為傳統(tǒng)離散勞動(dòng)供給模型的估計(jì)結(jié)果。將其與基于Dogit模型的實(shí)證結(jié)果（表5的第四列和第五列）相比較，發(fā)現(xiàn)二者的各個(gè)估計(jì)項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的估計(jì)系數(shù)符號(hào)和顯著性基本一致。前文曾提到，可以將Logit模型作為Dogit模型的一個(gè)嵌套模型（θ=0）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。計(jì)算似然比統(tǒng)計(jì)量發(fā)現(xiàn)，男性取值為1711.76，女性取值為348.09，均在1%的顯著水平上顯著。這表明，在離散勞動(dòng)供給行為的估計(jì)中，基于Dogit的離散模型比傳統(tǒng)離散模型具有更高的顯著性。

表6為Dogit模型對(duì)“不妥協(xié)”性參數(shù)的估計(jì)結(jié)果?？梢钥吹剑瑒趧?dòng)供給者對(duì)于不同勞動(dòng)狀態(tài)的“不妥協(xié)”性具有明顯差異。θ1為非勞動(dòng)參與選擇（工作時(shí)間為0）的“不妥協(xié)”性參數(shù)，θ2、θ3、θ4為其他三個(gè)工作時(shí)間選項(xiàng)（男性依次為19.60、23.20、27.90，女性依次為19.60、23.10、28.00）的“不妥協(xié)”性參數(shù)。無(wú)論對(duì)于男性還是女性，θ1、θ2、θ3三個(gè)參數(shù)均具有統(tǒng)計(jì)顯著性。男性更傾向于正常的月工作時(shí)間（19.60和23.20），但是女性更傾向于選擇工作時(shí)間為0（不工作）和23.10。參數(shù)θ4在統(tǒng)計(jì)上不顯著，意味著所有人都不愿意較長(zhǎng)的勞動(dòng)時(shí)間供給?！安煌讌f(xié)”性參數(shù)θ1的顯著性說(shuō)明傳統(tǒng)離散模型關(guān)于非勞動(dòng)參與選擇概率的估計(jì)具有一定的偏差，而Dogit模型在離散勞動(dòng)供給行為估計(jì)中所得到的選擇概率更加準(zhǔn)確。

（四）預(yù)測(cè)概率

勞動(dòng)供給模型常用來(lái)模擬政策效果，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率是衡量模型優(yōu)劣的重要指標(biāo)。根據(jù)原始數(shù)據(jù)和表5中的估計(jì)結(jié)果，分別計(jì)算個(gè)體關(guān)于月工作天數(shù)（工作時(shí)間）的4個(gè)選項(xiàng)（男性為0、19.60、23.20、27.90，女性為0、19.60、23.10、28.00）的選擇概率，以概率最大的工作天數(shù)作為預(yù)測(cè)值。表7和表8依次為傳統(tǒng)離散模型和基于Dogit模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。

不難發(fā)現(xiàn)，Dogit模型與傳統(tǒng)離散模型的預(yù)測(cè)能力各具優(yōu)劣。傳統(tǒng)離散模型在對(duì)觀測(cè)占比較高的常規(guī)勞動(dòng)時(shí)間（男性為23.2，女性為23.1）進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，命中率較高（男性為92.95%，女性為66.90%）。相比之下，Dogit模型對(duì)相應(yīng)項(xiàng)目的預(yù)測(cè)效果略差（男性為90.81%，女性為44.30%）。但是，在對(duì)觀測(cè)占比較低的勞動(dòng)時(shí)間供給（比如被廣泛關(guān)注的非勞動(dòng)參與）進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，Dogit模型的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于傳統(tǒng)離散模型。傳統(tǒng)離散模型在預(yù)測(cè)非勞動(dòng)參與時(shí)的命中率分別為12.20%（男性）、25.19%（女性），而Dogit模型的相應(yīng)預(yù)測(cè)結(jié)果分別為14.49%（男性）、36.89%（女性）。此外，Dogit模型對(duì)于其他兩種勞動(dòng)供給時(shí)間的預(yù)測(cè)效果也更好。

四、結(jié)論

本文基于Dogit模型對(duì)離散勞動(dòng)供給行為進(jìn)行了估計(jì)，該模型可以有效避免傳統(tǒng)多項(xiàng)Logit模型明顯與實(shí)際不符的“無(wú)關(guān)選項(xiàng)獨(dú)立”性問(wèn)題，并且通過(guò)“不妥協(xié)”性參數(shù)在一定程度上刻畫(huà)了勞動(dòng)力市場(chǎng)上的“不妥協(xié)”性。通過(guò)對(duì)基于Dogit的離散勞動(dòng)供給模型和傳統(tǒng)離散供給模型（基于多項(xiàng)Logit模型）的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行比較，可以得到兩點(diǎn)結(jié)論：第一，前者認(rèn)為個(gè)體對(duì)于不同選擇具有不同的“不妥協(xié)”性，即個(gè)體會(huì)更加偏好于某些選擇，從“不妥協(xié)”性參數(shù)的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，勞動(dòng)供給者確實(shí)對(duì)于某些勞動(dòng)時(shí)間具有顯著偏好。第二，基于Dogit的離散勞動(dòng)供給模型在對(duì)非勞動(dòng)參與等其他勞動(dòng)時(shí)間的預(yù)測(cè)上具有優(yōu)勢(shì)，而傳統(tǒng)離散供給模型對(duì)常規(guī)勞動(dòng)時(shí)間的預(yù)測(cè)具有較高的準(zhǔn)確性。

國(guó)內(nèi)關(guān)于勞動(dòng)供給行為的實(shí)證研究更多地采用非結(jié)構(gòu)模型，極少采用在國(guó)外應(yīng)用廣泛的離散勞動(dòng)供給模型.希望能夠通過(guò)本文關(guān)于兩種離散勞動(dòng)供給模型估計(jì)結(jié)果的比較分析為國(guó)內(nèi)相關(guān)研究提供參考和借鑒。

（責(zé)任編輯：來(lái)向紅）