我国非农劳动者超时工作的变化趋势研究——基于CSS2006-2021的分析.pdf

15 收稿日期 2023-06-22 作者简介 梁宏，博士，中山大学社会学与人类学学院，副教授，硕士生导师。研究方向：人口与社会发展。https:/ 年第 4 期第 38 卷（总 178 期）南 方 人 口SOUTH CHINA POPULATIONNo.4 2023Vol.38General No.178我国非农劳动者超时工作的变化趋势研究基于 CSS2006-2021 的分析梁 宏（中山大学 社会学与人类学学院，广东 广州 510275）摘要 近年来，超时工作备受社会热议。根据传统劳动供给及相关理论，在社会变迁、经济转型背景下，本文利用 CSS2006-2021 数据和交叉分类(分层)随机效应的年龄-时期-队列模型（HAPC-CCREM），将非农劳动者超时工作的变化趋势纳入由宏观社会进程和微观生命历程构成的时间框架中进行研究。分析结果显示，2006-2011 年间，我国非农劳动者超时工作的比例明显下降，2011-2021 年间该比例波动较为平稳；并且，这种变化主要是反映社会经济发展的时期效应，而反映劳动力代际更替的队列效应并不明显。传统劳动供给及相关理论所涉的市场工资、人力资本、户口及就业身份、社会保障等因素对我国非农劳动者超时工作的可能性仍存在显著影响，并具有显著的时期效应，但队列效应并不显著。总之，2006 年以来，宏观社会经济的时代发展是驱动我国非农劳动者超时工作的主要力量。关键词 超时工作；非农劳动者；时期效应；APC 模型 中图分类号 C92-05 文献识别码 A 文章编号 1004-1613（2023）04-0015-131 问题的缘起我国劳动法明确规定，劳动者每天工作时间不能超过 8 小时，标准工时是每周 40 个小时，每周工作时间最长不得超过 44 小时的工时制度。然而，国家统计局 中国人口和就业统计年鉴 显示，2005-2021 年我国城镇就业人员的周平均工作时间皆高于 44 小时（见图 1），2021 年全国企业就业人员周平均工作时间高达47.8小时。超时工作、过度劳动现象背后，涉及劳动者权益保护等重要议题，尤其是近年来，朝 9 点上班、晚 9 点下班，一周工作 6 天的“996”工作时间制度备受社会热议。世界卫生组织此前的调查结果表明，全球打工人一年猝死 74 万，“996”式工作致死风险大大增加。伴随中高速的经济增长及产业结构调整、升级，我国职业阶层结构呈现出新趋势，如“白领”工人（即服务业从业人员）的比例快速增长，而“蓝领”工人（即工业工人）的比例则有所下降，以专业技术人员为主的“新中产”和以中小民营企业主为主的“老中产”都在快速成长，自由职业者也在快速发展1。如今，信息通信技术支撑的数字经济逐渐成为推动我国经济增长的新动能，数字经济不仅改变了劳动者的就业2023 年第 4 期南 方 人 口16量和就业结构，还促进了就业模式的不断调整，增强了就业灵活性，改变了传统“朝九晚五”的工作时间安排。但是，有研究显示，数字经济发展下的众多新就业模式，模糊了工作与生活的时间界限，使“996”工作制、熬夜加班成为工作常态，劳动者的工作时间因此被大大延长了2-3。总之，在经济发展向新技术、新产业、新业态、新模式（简称“四新”）转型、产业结构升级、职业结构调整的时代背景下，劳动者的劳动时间供给及超时工作的可能性很可能会发生改变，其影响因素的作用模式也会存在不确定性。因此，了解近年来我国劳动者超时工作的变动趋势，比较不同特征群体超时工作的变化差异，必将有助于了解我国劳动者工作时间的变化特征及规律，有助于我国劳动力市场适度劳动制度的评估及改进。2 理论背景与研究问题2.1 主要理论回顾20 世纪 80 年代开始，美国、加拿大、法国和德国等许多发达国家劳动者的工作时间均表现出延长的趋势4，进而引起学界对超时工作、过度劳动问题的关注，并基于劳动供给、劳动需求、人力资本、劳动力市场分割及生命周期消费等理论，对超时工作、过度劳动的成因进行了充分研究。根据传统劳动供给理论，市场工资是影响劳动者劳动供给的重要因素。随着工资水平的提高，劳动者的工作时间表现出先上升后下降的变动趋势5。然而，工资水平极低的劳动者通常会通过明显较长的工作时间来维持基本生活支出需求，因而闲暇对其十分宝贵，因此，随着工资水平的提升，他们可能会首先减少工作时间来增加闲暇，因而工资和工作时间表现出反向变动趋势，劳动供给曲线呈“倒 S”型6。根据劳动需求理论，基于劳动力雇佣的可变成本和固定成本，雇主会在劳动力工作时间和雇佣数量之间进行替代7，因此，受雇者较高的收入往往以较长的工作时间为代价。另外，根据效率工资理论，劳动者的长时间工作与较高的失业成本有关，即失业成本越高，劳动者就会通过更长时间、更努力地工作来避免失业8。上述理论说明，市场工资是劳动者工作时间选择的重要因素，但是，工资水平对工作时间、超时工作可能性的影响模式仍存在不确定性。根据人力资本理论，具备更高受教育程度和劳动技能的劳动者往往会获得更高的市场工资9，而工资水平又将影响劳动者的工作时间。另据教育的信号理论和劳动力市场的分割理论，具备较高的受教育水平、劳动技能及优势身份地位的劳动者，往往能找到更符合自己工作时间意愿的图 12005-2021 年我国城镇就业人员的周平均工作时间的变化资料来源：中国人口和就业统计年鉴（2022、2020、2016、2010），国家统计局人口和就业统计司，中国统计出版社。17工作10-11。同时，根据生命周期消费理论，个人会将收入在消费和储蓄之间分配，在退休后将之前的储蓄投入到晚年的消费支出中12；可以说，劳动者会通过权衡目前收入与未来消费支出，来选择合适的工作强度与工作时长13。养老保险、医疗保险及失业保险能为劳动者退休后、患病时及失业后的生活支出提供重要保障，因而，具备这些保障的劳动者不必通过减少闲暇、超时工作来保障未来的基本消费支出。另外，根据家庭联合劳动供给理论，劳动者的工作时间是家庭成员共同选择的结果14，因家庭传统角色、分工的不同，男性、女性及婚姻状况皆会对工作时间及超时工作产生影响。可见，人力资本、户口及就业身份、社会保障、个体及家庭特征等因素皆对劳动者工作时间及超时工作可能性发挥一定作用。2.2 研究问题近年来，随着我国劳动力市场制度的不断完善，劳动者的就业得到了更多保障，收入水平也明显提升。按照传统劳动供给及相关理论，我国劳动者的工作时间应有所缩短，超时工作的可能性也应有所降低。然而，我国的经济发展模式、产业结构及劳动者的从业特征都有所改变，这将影响劳动者的工作时间。而且，随着我国劳动年龄人口的代际更替，劳动者的素质及技能、就业发展能力、就业观念及预期会出现分化。比如，“80 后”、“90 后”等新生代劳动者接受正规教育的年限较长，具有典型的“去制造化”、“高端化”和“服务化”特征，他们崇尚更加灵活、有趣、自由度较高的工作，这与老一代劳动者只要工资水平不低于最低生存工资，劳动者的劳动供给就不会中断有较大差距15。总之，劳动者的工作时间、超时工作可能性不仅存在时期变化，还会有队列差异，二者结合体现为总的变化趋势；同时，诸如市场工资等因素对工作时间的影响不仅在理论上存在不确定性，而且，在社会变迁与经济转型的时代背景下，这些影响因素也会随时间的推移或劳动者队列的更替而发生改变。因此，将超时工作可能性及其影响因素的作用模式纳入由宏观社会进程和微观生命历程构成的时间框架中，在方法论层次上区分并估计总变化的时期效应和队列效应，分析传统理论所涉因素的作用如何随时期、队列而变化，正是本研究的目的所在。本研究主要回答的问题是，伴随着我国市场化、现代化进程尤其是经济发展的“四新”转型，以及劳动者在受教育程度及劳动技能、权益保护意识等方面的代际更替，传统劳动供给理论及相关理论所涉及的市场工资、人力资本、户口及就业身份、社会保障等因素对超时工作可能性的影响是否具有显著的时期效应或队列效应？基本研究框架见图 2。3 数据、变量与模型3.1 研究对象与数据来源本文将研究对象界定为全国非农就业的劳动者，其原因在于农业劳动者的工作时间受季节、图 2非农劳动者超时工作可能性变化趋势的研究框架图我国非农劳动者超时工作的变化趋势研究基于 CSS2006-2021 的分析2023 年第 4 期南 方 人 口18自然因素的影响较大，且与生活时间的界限不够分明，测量误差相对较大。为保证研究对象的全国代表性，并满足调查持续的时期较长，调查方案设计的一致性较高等数据分析条件，本文选取中国社会科学院社会学研究所的“中国社会状况综合调查”（Chinese Social Survey，简称 CSS）数据。CSS 为双年度的纵贯调查，采用概率抽样的入户访问方式，抽样覆盖了全国 31 个省区市的 150 多个县、市、区，共 600 多个村居委会，每次调查访问 7000 到10000 余个家庭，调查对象为 18 至 69 岁的随机抽取的普通被访者，且每次调查访问 10000 人左右。本研究使用的 CSS2006-2021 数据共涉及 2006 年、2008 年、2011 年、2013 年、2015 年、2017 年、2019年、2021年8个观测期，筛选出符合研究目的及建模要求的有效样本量分别为2666人、2258人、2629 人、4066 人、4023 人、3676 人、3183 人、3467 人，合计为 25968 人。3.2 概念界定与变量测量在劳动者工作时间的研究中，学界尤其关注“过度劳动”，并比较认可孟续铎的定义，即指“劳动者在其工作过程中存在超时、超强度的劳动行为并由此导致疲劳的蓄积，经过少量休息无法恢复的状态”16。由于过度劳动所关注的劳动强度和疲劳状态难以量化，在实证研究中，仍大多采用工作时间作为测度标准；但是，工作时长超过多少算是过度劳动呢？目前学界尚未达成完全共识。相对而言，根据我国 劳动法 的相关条款来界定超时工作则更具简洁性，避免了难以量化的争议。CSS2006-2019 中关于工作时间调查项目的设置并不一致，为统计分析的方便，本文将超时工作设定为二分变量，0 表示为非超时工作，即日均工作时间不超过 8 小时或周均工作时间不超过 44小时；1 表示超时工作，即日均工作时间超过 8 小时或周均工作时间超过 44 小时。可见，作为因变量，本文界定的“超时工作”只反映工作时长，不反映对劳动者健康的影响。本文的自变量包括传统劳动供给理论及相关理论所涉的劳动力市场分割因素（如户口性质、就业身份、工作性质的劳动技能要求）、人力资本因素（是否获得大专及以上高等教育）、市场工资（月工资收入在调查年份样本中是否高于中位收入）、社会保障因素（养老保险、医疗保险、失业保险的拥有情况）、个人及家庭（如性别、年龄、婚姻状况）特征。描述统计结果见表 1。3.3 研究方法：年龄-时期-队列的 APC 模型趋势研究主要关注因变量的时间维度（如非农劳动者超时工作状况的时期变化），但实证分析中不可避免地会同时涉及年龄、时期和队列三种与时间有关的维度。一般而言，在社会变迁及经济转型背景下，年龄、时期和队列分析会传递出不同的时间信息。年龄效应代表了个体生命周期不同阶段的特点，通常指与生理年龄改变相关的生理、心理及社会地位转变而引起的变化，主要反映与年龄相关的、伴随生命周期和因社会角色更替而产生的微观层面的变迁效应。时期效应中华人民共和国劳动法第 36 条、第 38 条和第 41 条规定：劳动者每日工作时间不超过八小时、平均每周工作时间不超过四十四小时的工时制度，且用人单位应当保证劳动者每周至少休息一日；用人单位由于生产经营需要，经与工会和劳动者协商后可以延长工作时间，一般每日不得超过一小时：因特殊原因需要延长工作时间的，在保障劳动者身体健康的条件下延长工作时间每日不得超过三小时，但是每月不得超过三十六小时。CSS2006 与 CSS2008 调查被访者每周的工作时间，而 CSS2011-2021 皆调查被访者每天的工作时间。19通常指调查或统计时点上宏观社会环境、历史事件、重大科技突破等对所有年龄人口的影响，反映着与时期变化相关联的变迁效应。队列指的是同时出生或经历过同一历史事件的人群，队列效应主要基于生命历程视角，反映早年生活条件、制度因素或社会经历对某一特定出生队列产生的影响。当忽略年龄和队列而讨论时期变化时，其潜在的假设是对于每一个观测时期，年龄和队列的构成基本相似，或者不同的年龄和队列不会对观测因变量产生分化影响17，而该假设在现实中很难成立。也就是说，我们观察到的超时工作可能性的变化趋势是社会变迁及经济转型的时期效应与劳动者代际更替的队列效应共同作用的结果，研究中需要区分其中的时期效应和队列效应，从而有助于准确估计其中的时期变化和队列差异，并合理解释各因素对超时工作可能性的作用模式，因此，需要采用年龄、时期和队列(APC)分析。交叉分类的（分层）随机效应模型（HAPC-CCREM，以下简称APC模型）可通过其特有的分层设计，解决年龄、时期、队列三者在统计上的完全共线性问题18，是一种应用较广的APC模型。其具体操作为：首先，对多次重复测量的截面数据进行整合、重构，即把队列合并成一系列队列组，再把数据排列成队列组时期的形式，形成数据矩阵，这时，每个个体测量数据会根据自己所属的队列与时期，进而形成交叉分类（分层）模型的数据结构；然后，对该数据进行分层随机效应的模型分析，此时，年龄与其他个体层级因素一样为固定效应，时期和队列为随机效应；最后，根据 APC 模型结果，分别估计时期和队列的净效应。本研究对 CSS2006-2021 重复截面数据经过多次调试，以 5 年为一个出生队列组，最终形成 11 个出生队列和 8 个时期的 118 数据矩阵。为探讨相关因素对超时工作可能性的影响是否存在显著的时期效应或队列效应，本文在 APC 模型中设置了相应因素斜率的随机效应。4 实证分析结果4.1 非农劳动者超时工作状况的时期变化与队列差异2006-2021 年间，我国非农劳动者超时工作的比例明显下降。2011 年作为转折，其前后超时工作比例的差异非常大，2011 年后该比例变化比较平稳，其波动也是在较小幅度内（见图 3）。可以说，随着劳动力市场制度、社会保障制度的不断完善及劳动者群体特征不断变化，我国非农劳动表 1主要变量的描述统计变量2006 年2008 年2011 年2013 年2015 年2017 年2019 年2021 年性别(%)男50.7956.3357.9758.4458.0756.554.6755.09年龄(岁)均值40.9339.1739.6740.9241.7041.7342.0542.65标准差10.2810.1910.5410.9611.0911.6911.4311.28婚姻状况(%)有配偶87.0281.2783.8085.6486.0381.8082.0081.68户口性质(%)农业73.2636.9842.5358.4158.4458.9059.4457.57就业身份(%)雇员30.1275.5172.6968.5468.5369.8380.0277.56工作性质(%)需技能38.8377.5179.7272.7566.5467.6365.1365.07受教育程度(%)大专及以上5.2523.2928.3822.1124.4124.9531.0430.83养老保险(%)有16.3249.255.9163.0167.4157.2166.1338.79医疗保险(%)有26.7476.8484.8689.1890.5580.9387.3166.63失业保险(%)有6.3823.7425.4522.5324.6821.8433.2731.04超时工作(%)是70.2660.8541.5045.2344.3542.9339.1841.94有效样本量26662258262940664023367631833467我国非农劳动者超时工作的变化趋势研究基于 CSS2006-2021 的分析2023 年第 4 期南 方 人 口20者超时工作的占比在不断减少。相对而言，不同出生队列的非农劳动者超时工作的比例差异不大，较早出生队列的超时工作比例皆在一半以上，而“70 后”超时工作的比例明显较低，尤其是“85后”超时工作的比例还不到四成，“95 后”超时工作的比例最低（见图 4）。可以说，2006-2021 年间，中老年非农劳动者的超时工作现象比较明显，而青年非农劳动者的超时工作现象并不普遍。4.2 超时工作可能性的影响因素分析CSS2006-2021 整 合 数据的模型分析结果显示，作为个体层面因素，劳动力市场分割因素、人力资本因素、市场工资及社会保障因素、个人及家庭特征对非农劳动者超时工作的可能性仍具有显著作用。具体来说（见表 2），在统计控制的情况下，男性超时工作的可能性显著较高，年龄越大超时工作的可能性会显著降低，但这要到一定年龄后才得以显现，因为年龄平方对超时工作可能性具有显著的负向作用；工资收入较高者超时工作的可能性显著较高，社会保障水平高者尤其是拥有医疗或失业保险者超时工作的可能性显著较低；较高的人力资本水平有利于降低超时工作的可能性，如大专及以上者超时工作的可能性显著较低；劳动力市场分割因素对非农劳动者超时工作的可能性也有显著影响，非农户口者超时工作的可能性显著较低，雇员群体超时工作的可能性显著较低，工作中需要技能者超时工作的可能性显著较低。值得注意的是，作为时期因素的调查年份对非农劳动者超时工作的可能性也有高度显著作用，而且，除户口性质、失业保险的拥有情况外，年份变量纳入模型后，其他影响因素的作用幅度有所降低（模型 1 与模型 2 比较）。这一方面说明，2011 年前后我国非农劳动者超时工作可能性具有显著差异，其波动趋势明显；另一方面说明，上述各因素对超时工作可能性的影响可能会随时间而发生改变，需要进一步考察各因素的固定效应及时期（或队列）的随机效应。4.3 超时工作可能性及其影响因素的时期效应分析为明确区分非农劳动者超时工作可能性变化的时期效应、队列效应，准确估计劳动力市场分割因素、人力资本因素、市场工资及社会保障等因素对超时工作可能性影响的固定效应及时期（或队图 32006-2021 年我国非农劳动者超时工作比例的变化趋势图 42006-2021 年不同出生队列非农劳动者超时工作比例的差异21列）效应，以下分析皆采用 APC 模型。基于CSS2006-2021 的 APC 模型分析结果显示：首先，2006-2021 年间，我国非农劳动者超时工作可能性变化的主要驱动力是时期效应。无论是否考虑个体层级变量的固定效应，APC 模型的时期随机效应方差皆明显大于队列随机效应方差，尽管二者都具有显著性（见表 3）。可以说，我国非农劳动者超时工作可能性的变化主要取决于社会变迁及经济转型的时期背景，其中劳动者群体代际更替的队列效应并不明显。其次，随着时期变化和代际更替，传统劳动供给及相关理论所涉因素对超时工作可能性的决定作用仍然稳健。具体来说，个体层级变量作为固定效应纳入后，APC 模型的解释力得到明显提高（见表 3），并且，非农劳动者超时工作可能性的时期效应和队列效应都明显降低。APC模型结果（模型3、4）的比较显示，纳入个体层级变量对超时工作可能性的时期效应有一定影响，即考虑个体层级变量的固定效应后，超时工作可能性的时期变化明显更加平稳，尤其是 2006-2011 年间和 2019-2021 年间，超时工作可能性的时期波动有所降低，而对 2013-2017年间超时工作可能性的时期变化基本没有改变（见图 5）。同时，考虑个体层级变量的固定效应对超时工作可能性的队列效应则有极大影响，可以说，若不纳入个体层级变量会严重高估 1955-1974 年出生队列超时工作的可能性，也会明显低估 1985-1999 年出生群体超时工作的可能性（见图 6）。可以说，个体特征在很大程度上平抑了非农劳动者超时工作可能性的队列效应，或者说，超时工作可能性的队列差异可由非农劳动表 2非农劳动者超时工作影响因素的 logit 回归模型分析个体层级变量模型 1模型 2年龄-0.007*-0.005*年龄平方-0.0004*-0.0004*性别：男0.215*0.224*婚姻状况：有配偶0.0650.058受教育程度：大专及以上-0.847*-0.787*户口性质：农业户口0.313*0.395*就业身份：雇员-0.493*-0.450*工作性质：需技能-0.171*-0.164*工作收入：中位收入以上0.245*0.227*养老保险：有-0.125*-0.081*医疗保险：有-0.237*-0.121*失业保险：有-0.632*-0.683*调查时间（参照：2006 年）2008 年0.313*2011 年-0.532*2013 年-0.508*2015 年-0.519*2017 年-0.598*2019 年-0.591*2021 年-0.528*常数项0.481*0.695*LR chi2 值及显著度3431.74*3834.31*Pseudo R20.09560.1068注：（1）个体层级变量性别、婚姻状况、受教育程度、工作性质的劳动技能要求、户口性质、工作收入、养老（医疗、失业）保险，就业身份的参照类分别为女、无配偶、大专以下、无需技能、非农户口、调查年份月工资的中位收入及以下、无或不清楚、非雇员；（2）为避免多重共线性，本文将年龄进行了对中处理；（3）各模型的有效样本量皆为 25968；（4）*、*、*表示统计显著性分别低于 0.05、0.01、0.001。表 3空模型和纳入个体层级变量的 HAPC-CCREM 模型的检验结果交叉分类（分层）随机效应 APC模型自由度与单层级 logit 模型差异的 chi 检验拟合度AIC拟合度BIC队列效应：随机方差时期效应：随机方差空模型（模型 3）3952.35*34967.6334992.130.014*0.170*纳入个体层级变量（模型 4）15360.92*32151.3332274.800.0002*0.097*注：（1）模型 3 与模型 4 的嵌套检验结果为 LR chi2=2840.31*，高度显著，说明纳入个体层级变量的模型预测效果更好；（2）所有模型的有效样本量为 25968。我国非农劳动者超时工作的变化趋势研究基于 CSS2006-2021 的分析2023 年第 4 期南 方 人 口22者的个体特征所体现；但是，个体特征仍无法较大程度地改变非农劳动者超时工作可能性的时期效应，或者说，超时工作可能性的时期变化在一定程度上独立于非农劳动者的个体特征。再次，劳动力市场分割因素对非农劳动者超时工作可能性变化趋势的作用模式存在较大的时期波动，而人力资本及社会保障因素作用模式的时期变化略小（见表 4）。考虑户口性质的随机系数后，其个体层级固定效应由模型 4 的高度显著变为模型 5 的一般显著，且时期随机效应显著（见模型 5），也就是说，在统计控制下，作为劳动力市场分割因素的户口性质对非农劳动者超时工作可能性的影响随时期而发生了显著改变，这与我国劳动力市场中户籍制度障碍不断破除的时期变化有很大关系；而且，户口性质对超时工作可能性的时期效应主要体现在非农户口者，相对而言，非农户口者超时工作可能性的下降幅度较大，其较大的时期波动驱动了总的时期效应；农业户口者超时工作可能性的时期波动及效应值皆较小（见图 7）。与户口性质的作用模式类似（见模型 6），就业身份对超时工作可能性的时期效应主要体现在，雇员群体超时工作可能性的下降幅度显著较大，进而驱动了总的时期效应，非雇员群体超时工作可能性的时期波动及效应值（除 2008 年和 2021 年）相对较小（见图 8），这可能与我国劳动力市场用工制度的不断完善有关。考虑工作性质对劳动技能要求的随机系数后，图 6不同出生队列非农劳动者超时工作可能性的队列效应（APC 模型）图 52006-2021 年非农劳动者超时工作可能性的时期效应（APC 模型）图 7不同户口性质非农劳动者超时工作可能性的时期效应（APC 模型）23其个体层级的固定效应不再显著，而时期随机效应显著（见模型 7），也就是说，工作性质的劳动技能要求对超时工作可能性的影响随时期而发生了明显变化；而且，需要技能者与无需技能者超时工作可能性的时期波动都不小，且二者的变化趋势不同，工作中需要技能者超时工作的可能性急剧下降，并在2011-2017 年 间 维 持 稳态，2017-2021 年间略有提升，而工作中无需技能者的这一可能性先升后降，并在 2015 年后有所下降，2021 年又略有上升（见图 9）。与上述三种因素不同，考虑受教育程度的随机系数后，其个体固定效应仍然高度显著，且时期随机效应也显著但效应值不太高（见模型 8），也就是说，作为个体人力资本特征的受教育程度对超时工作可能性的影响依然很重要，其作用随时期而发生的变化不太大；受教育程度对超时工作可能性的时期效应主要体现在大专及以上群体中，该群体超时工作可能性的大幅下降，但在 2017-2019 年间又明显反弹，这种波动驱动着受教育程度对超时工作可能性影响的总时期效应，而大专以下群体超时工作可能性的时期波动及效应值都相对较小（见图 10）。最后，市场工资对非农劳动者超时工作可能性变化趋势的作用模式存在较大的时期波动，而养老、医疗、失业保险拥有情况作用模式的时期变化相对较小（见表 4）。考虑工资收入的随机系数后，其个体层级的固定效应不再显著，而时期随机效应显著（见模型 9），即市场工资对非农劳动者超时工作可能性的影响随时期而发生了明显变化；而且，不同工资收入水平对超时工作可能性的下降作用有所不同，中位工资收入以上者超时工作的可能发生一定的时期波动，其下降图 9不同工作性质非农劳动者超时工作可能性的时期效应（APC 模型）图 8不同就业身份非农劳动者超时工作可能性的时期效应（APC 模型）图 10不同受教育程度非农劳动者超时工作可能性的时期效应（APC 模型）我国非农劳动者超时工作的变化趋势研究基于 CSS2006-2021 的分析2023 年第 4 期南 方 人 口24至 2011 年 后 反 弹 接近甚至反超中位工资收入及以下者，2017年 降 至 低 水 平 后 反弹升高；中位工资收入及以下者超时工作可 能 性 在 2011 年 后相对保持稳定（见图11）。考虑养老、医疗、失业保险拥有情况的随机系数后，三者的个体固定效应依然显著，三者的时期随机效应显著但效应值相对较小（见模型 10、模型 11、模型 12），也就是说，养老、医疗、失业保险拥有情况对非农劳动者超时工作可图 11不同收入非农劳动者超时工作可能性的时期效应（APC 模型）表 4非农劳动者超时工作影响因素的净时期效应分析（APC 模型）变量模型 4模型 5模型 6模型 7模型 8模型 9模型 10模型 11模型 12固定效应年龄-0.006*-0.005*-0.005*-0.005*-0.005*-0.005*-0.005*-0.005*-0.005*年龄平方0.0004*0.000*0.000*0.0004*0.0004*0.0004*0.0004*0.0004*0.0004*性别：男0.224*0.226*0.227*0.227*0.225*0.225*0.225*0.224*0.225*婚姻状况：有配偶0.0580.0610.0580.0610.0610.0570.0600.0600.060户口性质：农业0.393*0.347*0.422*0.409*0.393*0.416*0.404*0.397*0.393*就业身份：雇员-0.451*-0.474*-0.404*-0.475*-0.449*-0.480*-0.457*-0.451*-0.450*工作性质：需技能-0.164*-0.184*-0.194*-0.148-0.168*-0.194*-0.172*-0.164*-0.167*教育：大专及以上-0.788*-0.760*-0.753*-0.767*-0.733*-0.754*-0.781*-0.788*-0.788*收入：中位以上0.228*0.216*0.203*0.212*0.228*0.2530.224*0.228*0.225*养老保险：有-0.083*-0.102*-0.093*-0.090*-0.088*-0.092*-0.036-0.080*-0.085*医疗保险：有-0.124*-0.132*-0.132*-0.125*-0.128*-0.127*-0.131*-0.132*-0.130*失业保险：有-0.638*-0.616*-0.611*-0.624*-0.639*-0.607*-0.638*-0.638*-0.594*常数项0.326*0.411*0.368*0.360*0.328*0.344*0.338*0.337*0.328*随机效应方差队列：截距0.0002*0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.000050.00009时期：截距0.097*0.235*0.126*0.095*0.086*0.091*0.099*0.120*0.095*户口性质：农业0.129*就业身份：雇员0.207*工作性质：需技能0.092*教育：大专及以上0.073*收入：中位以上0.131*养老保险：有0.057*医疗保险：有0.012*失业保险：有0.054*拟合度 BIC 值32273.832119.532190.432209.732264.032164.432257.432281.232270.7注：（1）所有模型整体的Wald chi2 值检验皆显著；与单层 logit 模型差异的卡方检验也皆显著。若需要相关数值，可与作者联系。（2）其他同表 2。25能性的影响随时期变化比较有限。另外，APC 模型分析结果显示，上述因素对超时工作可能性影响的队列效应皆不显著。综上，在社会变迁及经济转型背景下，我国非农劳动者超时工作可能性的变化主要体现为时期效应，并且，劳动力市场分割因素、人力资本因素、市场工资及社会保障因素的影响都会随时期而发生改变。所不同的是，户口性质、就业身份、工作性质的劳动技能要求、市场工资对非农劳动者超时工作可能性影响的时期净效应更为明显，而受教育程度、养老、医疗及失业保险拥有情况的这一时期净效应相对较弱；而且，非农户口、雇员、工作中需要技能、大专及以上、中位工资收入以上的非农劳动者是驱动超时工作可能性时期变化的主要群体。5 结论与启示5.1 主要结论基于 CSS2006-2021 整合后的重复截面数据，本文运用交叉分类的分层结构年龄-时期-队列模型（HAPC-CCREM），将超时工作可能性的变化趋势纳入由宏观社会进程和微观生命历程构成的时间框架中，明确区分了非农劳动者超时工作可能性变化的时期效应、队列效应，并准确估计了劳动力市场分割因素、人力资本因素、市场工资及社会保障因素对超时工作影响的个体固定效应、时期（及队列）随机效应。本研究发现：一是，我国非农劳动者超时工作状况的变化主要取决于社会经济发展的时期变化，劳动者代际更替的队列效应并不明显。从超时工作比例的总体变化来看，2006-2021 年间下降明显，2011年作为转折点其前后的差异非常大，2013 年后该比例变化稳定；然而，不同出生队列的非农劳动者超时工作的比例差异不大，较早出生队列的超时工作比例皆在一半以上，而“70 后”超时工作的比例明显较低，尤其是“85 后”超时工作的比例还不到四成。从超时工作可能性变化的净效应来看，2006-2021 年间，我国非农劳动者超时工作可能性变化的主要驱动力仍是社会变迁及经济转型的时代背景（即时期效应）。二是，传统劳动供给及相关理论所涉因素对超时工作可能性仍具显著的解释力，而且，其影响模式还随时间推移而发生显著变化。APC 模型分析发现，劳动力市场分割因素、人力资本因素、市场工资及社会保障因素对非农劳动者超时工作可能性的作用都会随时期而发生改变，而队列差异不显著，这进一步说明宏观社会进程对非农劳动者超时工作可能性变化趋势的重要影响。值得一提的是，2006-2017 年间非农户口、雇员、工作中需要技能、大专及以上受教育程度、中位工资收入以上的非农劳动者是驱动超时工作可能性下降的主要群体，2017 年后上述群体超时工作的可能性有所反弹；相对而言，市场工资对非农劳动者超时工作可能性的影响比较复杂，中位工资收入以上者的超时工作可能性在下降中不断波动，而中位工资收入及以下者的超时工作可能性则在波动后相对保持稳定。总之，时期变化是驱动我国非农劳动者超时工作可能性下降的主要力量，而劳动者群体代际更替的队列效应并不明显。可以确信，2006-2021 年间，伴随着我国市场化、现代化的社会变迁尤其是数字经济的发展，我国非农劳动者的超时工作状况得以不断改善。然而，这种改善并非普遍存在于非农劳动者群体，或者说，不同特征非农劳动者超时工作可能性的下降趋势有所不同，这种群体差异需要引起关注。5.2 启示我国非农劳动者超时工作的变化趋势研究基于 CSS2006-2021 的分析2023 年第 4 期南 方 人 口26超时工作、过度劳动会挤出锻炼时间，导致健康投资不足，甚至透支体力或脑力，进而容易损害劳动者健康，不利于劳动者就业质量的整体提高。因此，根据我国非农劳动者超时工作状况变化的特征、规律，本文得到以下启示：首先，继续完善劳动基准立法和社会保障制度，从法律和制度层面保障劳动者的休息权、休假权。2006-2019 年间，我国非农劳动者超时工作的占比在不断下降，同时，雇员、较高收入、拥有各种社会保障者超时工作可能性较低的事实证明，随着我国劳动力市场制度的不断完善，收入水平以及社会保障水平的不断提高，非农劳动者超时工作问题已得到一定程度的缓解。然而，近来年，“996”工作时间制度得到广泛热议；而且，在经济发展向“四新”转型、产业结构升级、职业结构调整的时代背景下，劳动者的劳动时间供给、超时工作的可能性及其影响因素的作用模式也充满了不确定性。2021 年非农劳动者超时工作占比的提升也对此有所预示，因此，社会各界应继续加强相关制度建设，多方面保障劳动者的休息权、休假权。其次，宏观社会经济发展对就业模式、超时工作的影响需要引起关注。传统劳动供给理论及相关理论所涉因素对超时工作影响的时期变化，在一定程度上反映了我国社会变迁、经济转型等宏观背景不断演进的作用；同时，上述因素对超时工作影响的队列净效应基本不显著还进一步说明时期因素所体现的宏观社会进程对所有代际非农劳动者都有共同的影响，可以说，社会经济的发展是解释所有出生队列非农劳动者超时工作的有力依据。因此，在超时工作及过度劳动原因的考察中，不能忽视促成时期效应的各种宏观背景因素。再次，需关注各因素对超时工作可能性的影响是否会发生时期变化。虽然雇员、工作中需要技能、大专及以上受教育程度、中位工资收入以上的非农劳动者是驱动超时工作可能性下降的主要群体，但是，这些群体超时工作的可能性在 2017-2021 年间发生一定逆转。由于数据资料所限，本研究无法对这种逆转进行深入分析。在未来的研究中，一方面可继续关注超时工作可能性的变化趋势是否反转，另一方面可分析相关因素对超时工作、过度劳动的影响是否会发生转变，进而研究传统理论在新时代宏观背景下的适用性问题。最后，关注“四新”经济发展背景下，高学历、高技能劳动者的超时工作问题。2017-2021 年间，雇员、高学历、高技能者超时工作的可能性所出现的正效应趋势，可能与数字经济兴起、网络媒体应用、新兴平台就业等促使工作与生活边界愈发模糊的就业模式有关。虽然 2006-2017 年间我国非农劳动者的超时工作可能性在不断下降，但是，仍不能忽视经济转型对劳动者就业模式及生活方式带来的影响，不能忽视某些特征群体超时工作甚至过度劳动普遍存在的客观事实。参 考 文 献 1 李培林,崔岩.我国 20082019 年间社会阶层结构的变化及其经济社会影响 J.江苏社会科学，2020(4)：51-60.2 袁殷.我国劳动者劳动时间变化趋势及原因初探 J.南方人口,2009(3):57-643 Bauer