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劳动合同法对就业的影响分析

一、引言

2008年1月1日,备受争议的《劳动合同法》在我国全面实施。此后,对该法给劳动力市场带来的影响进行评估,成为许多学者及政府部门的重要工作。由于《劳动合同法》涵盖的内容广泛,学者们从不同角度进行了研究,就业就是其中之一。从就业的角度来看,《劳动合同法》是我国的就业保护法(EPL)。Christine(2006)[1]认为,就业保护的目的在于校正劳动者的主观认知偏差,使劳动供给回归理性。劳动者的主观认知偏差是劳动力市场失灵的主要表现,劳动者认知上的非理性会对劳动供给行为产生冲击,使现实劳动供给高于“真实意愿”的供给。《劳动合同法》以多种方式介入就业保护,促进劳动者就业安全,其中包括对试用期的限制、对签订正式书面合同的要求、对无条件订立无固定期限合同的要求、对企业单方面解雇劳动者的严格限制、对劳动者因为解雇而获得赔偿的明确规定等。它确保劳动者在表达自己真实意愿的同时,提高就业安全性。在《劳动合同法》立法之前,有不少学者表达过反对意见,认为它将和许多国家的就业保护法一样在提升就业安全性的同时降低就业水平,虽然保障了就业者或在业者的就业安全,却牺牲了失业者或因就业率降低而失业的人的利益。那么,《劳动合同法》会降低就业吗?会降低多少?理论上,就业保护机制会降低企业雇佣新员工的意愿,但同时会增加企业解雇老员工的成本,就业水平的最终变化会趋于模糊。针对就业保护法就业或失业效应的研究尚未取得一致的结论,从就业保护的角度来看,《劳动合同法》对就业产生了何种影响属于实证问题,而非理论问题。

二、文献综述

(一)理论研究:就业保护机制的就业效应

根据科斯理论,如果劳动力市场中没有交易成本,就业保护给企业带来的解雇成本将被工人与企业之间有效率的谈判消化掉,如向工人支付相当于解雇成本的保证金方式(Autoretal.,2006[2]),因此,就业保护不会对就业水平产生影响(此时它也不会影响就业安全)。但是,现实中科斯理论的前提并不成立,因为现实世界不存在没有摩擦的劳动力市场,因此,解雇成本难以被消化掉,更高的解雇成本可能既会减弱企业解雇的动机,也可能降低企业雇佣的动机,就业效应的最终方向依赖于上述两种力量的对比。该领域研究的开创者Edward(1990)[3]认为,就业保护会减少就业,因为解雇费用使工人获得了一种不对等的力量,企业在后期必须向工人支付更高的工资。Blanchard和Portuga(l2001)[4]等认为,虽然理论上就业保护可以对就业和失业在两种相反的方向上施加影响,但实际情况可能并非如此,现实中工人不仅不会因为工作安全而放弃工资要求,反而会因为讨价还价能力增强而索取更高的工资,劳动供给曲线不是向下移动,而是向上移动,从而出现负向就业效应。David等(2007)[5]也认为,就业保护使工人即便在利润下降时也能要求增加工资,因为它减少了企业的外部选择和“威胁点”。上述研究显然是建立在生产率不变的前提下,在生产率没有提升的前提下,工人的寻租行为必定会付出就业减少的代价(Autoretal.,2006[2])。David等(2007)[5]不认为企业生产率乃至利润会保持不变,他们发现,企业能够通过资本深化提高生产率。工人寻租只是就业下滑的原因之一,Autor等(2006)[2]认为,就业保护机制下就业下滑也可能是劳动者与企业谈判基础的丧失。在简单供求模型中,就业保护导致劳动力供给曲线向外移动,工人愿意为了更安全、稳定的工作付出工资代价,其前提是劳动者对更安全、稳定的工作有更高评价。但这未必能如愿,工人对就业保护的评价可能并不高。这或许是因为工人不能得到其中的大部分收益,如获得的赔偿大部分要支付给律师,其收益并不如设想的那么大;又或者是因为工人对自身的处境过于乐观,“工人一贯高估了他们的合法权利,其中89%的人相信他们会得到合法的保护免于被不公正和任意解雇,而事实上他们可以被任意解雇”(Kim,1997[6])。Christine(2006)[1]在论述就业保护机制的必要性时也提出劳动者的这种主观认知偏差,认为劳动者的主观认知偏差是劳动力市场失灵的主要表现,这种偏差既是就业保护的起因,也是保护机制产生就业效应的原因,因为它使劳动者主观收益的价值低于实际可能的收益(劳动者的金融地位较低)。David等(2007)[5]也认为,工人对相关法规的评价很重要,只要工人对保护的评价是正面的,就业水平就会提高,而工人的评价是负面的,则可能会降低就业。因此,就业保护机制对就业水平究竟产生何种影响更可能是实证问题。

(二)实证研究I:就业保护机制的短期就业效应Edward(1990)

很早就意识到就业保护产生的就业效应具有现实复杂性,他认为,就业保护机制的就业损失效应更可能发生在长期,而短期内就业保护的就业效应更可能为正。与Edward(1990)不同,Jorgen等(1998)[7]认为,即便在短期内就业保护制度的就业效应也应为负。他们将就业保护与失业保险并列,将就业保护视为失业保险的替代,发现二者对就业的冲击不同,就业保护由于增加了结构性失业而降低就业,因此,企业与员工的合作(失业保险机制)要比就业保护机制更好,因为前者增加了实际工资应对经济冲击的弹性,从而使就业效应较小。Blanchard和Portuga(l2001)[4]从实体层面(establish-mentlevel)研究了就业保护对实体就业水平变化的影响,观察了样本实体的进入、扩展、收缩及退出等各阶段,随实体规模变化的就业创造和就业破坏成为他们关注的焦点。他们发现,就业保护对就业的影响要视实体规模(size)而定,如果实体规模小,则就业效应小(因为它们更可能通过开张与关闭的循环转换来规避义务),如果实体规模大,则就业效应也大,这能在一定程度上解释就业保护制度在葡萄牙就业效应小而在美国就业效应大的原因。Kugler等(2005)[8]根据劳动者的年龄对就业效应进行了结构分解,发现就业保护机制的就业效应并非简单一致,而是复杂双向的。就业保护机制实施后,年轻工人和年老工人的负向就业效应明显,企业倾向于解雇年轻或年老工人而不是解雇中间年龄段的工人,不过,虽然年轻和年老劳动者从永久性就业(permanentemployment)转变为失业的可能性在加大,但临时性就业者或失业者获得永久性就业的机会也大大增加。Autor等(2006)[2]考察了就业保护机制对不同人群的就业效应,发现短期中低教育水平的工人(他们也是低收入者)受到了就业保护机制更多的负面冲击,由于具有较高的流动性,就业保护首先减少了他们的就业。就业保护机制的影响也可能存在显著的行业差异。David等(2007)[5]在研究美国从自由雇佣向就业保护转变的历史时发现,制造业受到了就业保护机制的显著影响。他们还发现,与整体就业相反,非生产性工人的就业在就业保护机制实施后不降反升,这归因于就业保护机制实施后出现的资本深化,因为后者降低了对生产工人的需求,却增加了与之具有互补性的对非生产工人的需求。另外,企业进入与退出的变化(并非劳动者的进入与退出)是就业保护机制影响就业的重要桥梁,就业保护机制实施后,新入企业的减少降低了对劳动者的需求,但幸存企业的增加却促进了就业的增长(但这种增长效应在边际上很弱),退出企业则不受影响。他们认为,不是所有的就业保护制度都能对就业和失业产生相同的结果,在美国历史上的三种保护措施中,仅有goodfaithexception产生了符合预期的重要影响。

(三)实证研究II:就业保护机制的长期就业效应Edward(1990)

虽未明确区分短期效应和长期效应,但根据他的分析框架不难得出这样的结论,即就业保护机制的就业效应长期为负,这能在一定程度解释欧洲就业的长期表现不如美国的原因。Autor等(2006)[2]也倾向于支持就业保护机制对就业的长期效应存在,并认为这种长期负效应会向那些受到严格保护的群体聚集,如任期更长的工人(因为他们更容易形成可以继续工作的预期)和收入更高的工人(因为他们有更强的倾向发起诉讼,律师也更愿意接他们的案子),而不是那些受教育水平低(也是低收入)的群体(短期就业效应的影响对象)。不过,他们也发现,就业保护机制的长期效应要弱于短期效应,就业效应在2~3年达到峰值,6~7年后减半且变得不显著。他们认为,这可能是统计上的问题,①也可能是信息不完全的问题,雇主一开始时可能高估了规制带来的成本,但在政策实施一段时间后其对规制成本的认识恢复正常,另外还有一种可能是雇主后来学会了充分利用规制来控制成本。②David等(2007)[5]也得到了类似的结果,他们发现,就业保护机制的就业效应在机制实施后的三年达到高峰,随后逐渐消失。综上所述,就业保护机制对就业的影响尚无定论,从理论到实证均是如此。就实证结果而言,保护制度的区别(Autoretal.,2006[2])和研究方法的不同(Davidetal.,2007[5])都可能是导致结论不一致的原因,即便样本是在相同的国家或地区(HeckmanandPages,2000[9])。针对《劳动合同法》可能带来的就业或失业效应,本文试图另辟蹊径,从加班时间的角度进行探讨。如果《劳动合同法》降低了企业的雇佣水平(潜在的或实际的),企业将可能采取加班的形式来增加“实际”就业以解决生产中的劳动投入问题,加班通过使少部分人密集就业的形式增加了企业的“实际”就业,同时也使另一部分人处于失业状态(Chris-tine,2006[1])。加班时间与就业之间的替代关系是就业保护机制影响就业的重要途径,当存在雇佣成本及解雇成本时,员工能够提供的加班空间越大,则企业通过雇佣新员工来满足生产中劳动投入的可能性就越小,因此,企业员工加班时间的增加极有可能是企业雇佣员工变得更加慎重的信号。企业就业下降未必起因于《劳动合同法》,但如果在就业下降的同时员工加班时间却上升了,则《劳动合同法》难逃干系。正是基于这一认识,本文选择从加班时间的角度来考察《劳动合同法》对就业的影响。尽管Edward(1990)在研究就业保护机制的就业效应时曾提到劳动时间问题,但其观点在后来的研究中并没有得到重视。时隔十多年之后,Christine(2006)也提出加班与就业的负向关系,但他的研究是针对工作(场所)安全保护,而非就业保护。实际上,从加班的视角研究就业保护机制的就业效应具有一定的优势。首先,它能更好地在企业层面上识别就业变化的原因,避免使用宏观数据时出现缠绕问题。David等(2007)[5]在分析保护机制的就业效应时发现,美国在就业保护机制实施后曾经历了强劲的就业增长,但这显然应该归因于同期的经济增长而非就业保护。其次,用加班时间来识别就业效应可能会更加敏感。③直接以就业为对象展开研究只能识别呈现出来的就业变化,如就业水平的下降,而难以识别未显现出的就业变化,如企业新的雇佣水平低于企业意愿的雇佣水平,这种情形在就业增加时尤其重要。以加班时间为研究对象则可以涵盖这两种就业效应。同时,就业保护机制使企业的雇佣决策更加慎重,就业调整速度减慢,就业效应可能难以察觉,而加班时间决策则变得相对容易,加班时间调整迅速,频繁地调整加班时间说明企业雇佣更加慎重,间接说明存在就业保护机制的潜在就业效应。本文分别从宏观现象和微观计量两个方面探讨《劳动合同法》对企业加班时间及就业的影响。双差分方法是本文使用的基本计量方法,微观数据来自于中国社会科学院数据中心提供的《中国民营企业竞争力》。④

三、宏观现象

《中国劳动统计年鉴》提供了历年城镇就业人员调查周平均工作时间的相关数据,调查时间为每年的11月份,覆盖了全国所有的省份,包括不同年龄段、受教育年限、职业类别和行业种类的城镇就业人员。根据该数据,几乎所有年龄段、受教育年限的城镇就业人员平均工作时间都出现了相似的变化趋势,如图1所示。为了使图形更加直观,图1仅显示了三个年龄组的平均工作时间,其他组的情形与这三个组基本类似(唯一有所差异的是图1中的50~54年龄组)。从图1中可以看出,2008年之前,我国城镇就业人员调查周的平均工作时间处于下降通道中。特别需要指出的是,这种工作时间的下降趋势发生在经济的快速增长时期(当时我国宏观调控的目标是应对经济过热可能引发的通货膨胀)。但是,《劳动合同法》颁布实施后(2009年11月),工作时间下降的趋势发生了变化,工作时间开始由降转升,并且上升趋势在2010年11月进一步加大(在全部11个年龄段中仅50~54岁年龄组工作时间由降转升的逆转时间出现在2010年)。截至2010年11月,所有11个年龄组的平均工作时间均超越了金融危机发生前(2007年)的水平,处于近年来的最高点或次高点。对比城镇就业人员平均工作时间的变化和城镇就业人数的变化,可以获得更有价值的发现。表1给出了城镇就业及工作时间的相关信息,可以看出,尽管城镇就业人员持续增加,但2008年之后的就业增长速度明显低于2008年之前。与其形成反差的是,城镇就业人员调查周平均工作时间2008年之前持续加速下滑,但加速下滑的趋势在2008年即被扭转,从2009年开始平均工作时间由降转升,2010年升幅加大。从加速变化指标(列(3)、(6))来看,从2009年开始,尽管平均工作时间和就业都呈现加速上升的态势,但平均工作时间上升的加速度明显大于就业人数上升的加速度,这与2008年之前平均工作时间加速递减的情形形成鲜明的反差,但它并非是劳动力市场供求关系发生根本性变化的结果,因为当时的失业形势依然严峻,失业大军依然存在。⑤我们得到的初步结论是,2009年以后经济复苏带来的工作时间增加超过了就业增长,这一趋势至少与《劳动合同法》导致就业变得更加谨慎、企业将以加班代替就业的假说以及就业保护机制对工作时间的影响大于就业人数的理论预期保持一致。但就此将其归因于《劳动合同法》的加班效应和就业效应显然过于草率,因为还可能存在其他能够解释这一现象的原因,如2009年工作时间延长可能是2009年经济增长促使企业对原有过剩产能(工人本来应有的工作时间)加以利用的结果。不过,尽管它可能解释了2009年平均加班时间的延长,却无法解释2010年平均加班时间以更快的方式延长,因为2010年我国经济已经呈现出一定程度的过热,通货膨胀迹象明显。更为重要的是,2010年平均工作时间已经超过了2007年危机前的水平。因此,平均加班时间所呈现出的这种情形更可能是这段时期制度变化的结果,而不是经济自身的结果,2008年实施的《劳动合同法》正好可以从理论上解释这一现象。

四、微观数据、识别方法及描述性统计

(一)数据介绍

本文使用的微观数据来源于中国社会科学院重大项目《2009年全国民营企业就业状况调查》,该调查由中国社会科学院人口与劳动经济研究所和全国工商联共同实施,调查问卷的发放时间为2009年5~7月,旨在“了解当时民营企业吸纳就业的情况和享受就业优惠政策现状,了解民营企业在国民经济和社会发展中的作用,反映民营企业的建议和呼声”。该项调查的问卷对象为我国的民营企业,覆盖了全国30个省、自治区和直辖市,共计19个行业类别,总共收回有效问卷1445份。《2009年全国民营企业就业状况调查》提供了受访企业2007、2008、2009年的就业、加班时间等信息。从提供的信息来看,企业的加班时间在三年间确实发生了变化(至少有部分企业),从均值来看,2008年企业的加班时间(按岗位分)比2007年有所下降,但2009年的加班时间同比有所上升;同时,2008年企业的就业人数(按岗位分)比2007年有所下降,但2009年的就业人数同比上升。如果将这种变化视为《劳动合同法》的就业保护机制所产生的加班效应或就业效应显然过于轻率,因为即便没有该法,加班时间和就业人数也会发生变化,正如2008年之前宏观数据变化的情形。

(二)识别

加班虽然不是《劳动合同法》实施之后才有的事情,但《劳动合同法》确实可能改变企业的加班情况,因为它提高了企业的解雇成本,使企业在决定雇佣新员工时更加慎重,也就可能使员工加班时间延长的情况更容易发生。那么,如何从加班时间及其变化中识别出《劳动合同法》的影响呢?由于《劳动合同法》是在全国范围内统一实施的,常用的计算方法无法获得该法真实效应的无偏估计。

(三)分组

历年的《中国劳动统计年鉴》提供了各省、自治区、直辖市劳动争议的有关数据,这些数据包括上期未结案件数、当期受理案件数和当期结案数。根据上期未结案件数、当期受理案件数和当期结案数,我们可以计算出历年的结案率。表2给出了2001年至2007年(即《劳动合同法》实施之前)各省、自治区、从各地区劳动争议案件结案率的排名情况来看,除了个别年份呈现出较大波动外,2001~2007年各地区的排名总体上保持相对稳定。例如,天津2004年的排名突然出现大幅提升,其他年份则排名靠后,因此,天津2004年的情况可以视为劳动争议结案率排名中的异常值。又如,黑龙江在2001年和2005年的排名突然出现大幅下降,而其他年份的排名均较为靠前。遵循这一思路,我们根据各地区剔除1~2个异常值后的整体排名情况,将其分为两组:⑨一组的排名始终相对靠前,它们在落实劳动力市场规制方面的历史环境较好,可能投入了更多的资源或者具有更强的执法意愿;另一组的排名始终相对靠后,它们在历史上投入的解决劳动争议的资源相对较少或执法意愿较弱。表2中给出了具体的分组情况,组1被认为执法力度更强,预期《劳动合同法》的效应更明显,而组2的执法力度更弱,预期《劳动合同法》的效应相对较弱。

(四)描述性统计

《2009年全国民营企业就业状况调查》的抽样问卷包含了五类人员的就业与加班信息,即中高级管理人员、一般行政人员、工程(专业)技术人员、生产人员和服务人员,另外还单列了农民工的加班信息及劳务派遣人员的就业与加班信息。数据中企业的行业分布很不均匀,其中有9个行业的企业样本不超过10个,5个行业的企业样本数在100个以上,最多的为制造业,企业样本量达到534个。我们根据这些企业归属地所在的组别将它们分成两组,来自组1的企业有582家,来自组2的企业有698家。表3给出了2007年各组企业部分特征的描述性统计量。表3中来自组1的企业和来自组2的企业部分特征看上去似乎不太平衡。从就业人数来看,组1企业的就业人数均值和最大值都小于组2企业,即便在剔除组2中的异常企业后,组1企业的就业人数仍然少于组2企业。从企业年限来看,组2的企业年限最长达80年,远超过组1,但它属于异常值,因为仅有一家企业的年限表现如此突出,除这家企业之外,组2企业的年限最长也是53年,与组1相同。从工资来看,两组尽管存在一定差异,但这个差异在统计上并不显著。从企业的年末固定资产净值来看,组2企业年末固定资产的均值(及最大值)远大于组1,但这同样属于异常值的影响。组2中有一家企业属于典型的异常值,其年末固定资产净值远高于其他企业,除去这家企业,两组间的差距大大缩小,若除去组2最大的两家企业,则组2企业年末固定资产净值为249150,标准差为3262921,与组1接近。整体来看,在上述特征中,组1企业和组2企业除就业人数规模特征差异较大外,其他特征都比较平衡。表3中的加班时间是企业工程技术人员的加班时间,我们选择这类岗位的人员是出于两种考虑:一是他们的加班时间变化非常明显,二是他们的就业变化还具有生产率的含义。在《劳动合同法》实施之前,组1企业工程技术人员的平均加班时间要少于组2企业,这可能是因为组1所在地区的执法环境更好,由于解雇的法律门槛较低,企业增加人员雇佣,而在加班时间方面采取了守法行为。但是,《劳动合同法》实施后组1企业的平均加班时间即超越了组2企业。图2显示了两组企业工程技术人员2007、2008、2009年加班时间的变化情况,组1企业的平均加班时间持续上升,尽管上升幅度不大,但相对于组2企业的持续下降非常明显。显然,向法定工作时间的收敛并不能解释两个组加班时间的变化,因为组1企业2008年的平均加班时间已经超过组2企业10%以上,而2009年这种差距又进一步拉大而不是缩小。

五、回归分析

根据微观数据的结构,识别可以利用双差分方法来实现。估计《劳动合同法》加班时间效应的双差分回归模型如下:yit=α+β1dsi+β2dht+β3dsi×dht+εiti=1,…,n(1)其中,y为加班时间/就业;ds为用于分组的虚拟变量,企业i来自组1时取值为1,来自组2时取值为0;dh是时间虚拟变量,t为《劳动合同法》实施后的年份取值为1,t为该法实施前的年份取值为0。交互项ds×dh的系数β3,即为我们所要估计的加班时间效应/就业效应。表4给出了2007年和2008年的结果。表4的第一栏是直接采用双差分计算得到的结果,第二栏是使用模型(1)得到的估计结果。由于没有进行任何控制,双差分计算得到的估计值较大(0.78),符号为正,即组1企业的加班时间增加量要比组2企业高出0.78(小时),考虑到它仅是组2超出组1的部分,说明《劳动合同法》对加班时间的影响较为明显,因为组1企业原来的加班时间也仅有5小时左右。不过,加班时间效应在统计上不显著(10%的置信水平)。第二栏也得到了正的回归系数,但估计值要小得多(0.33)。与第一栏的结果相同,第二栏的政策效应回归系数在10%的置信水平上也不显著。因此,在没有控制其他特征的情况下,尽管《劳动合同法》具有提高企业加班时间的趋势,但该趋势没有显示出统计上的显著性。

六、敏感性分析

利用双差分方法识别就业/加班效应时,其对组1企业和组2企业趋势相同的要求过于严格,这在现实中难以满足,并且表4的双差分计算结果与回归模型估计结果之间存在较大差异,说明有必要对企业特征进行控制。因此,我们在回归模型中加入了更多的控制变量,以获得《劳动合同法》加班时间/就业效应的准确估计,并检验估计结果对企业特征的敏感性。由于可获取的企业特征信息有限,我们添加到模型中的控制变量主要包括企业工程技术人员的工资(取对数的形式)、企业存在年限、企业规模(采用企业年末固定资产净值,它并不是合格的控制变量,因为它与加班时间属于同期变量,具有较强的内生性。在稳健性分析中其被替换为上年年末固定资产净值,以降低内生性),⑩以及地区虚拟变量和行业虚拟变量等。表5给出了使用双差分回归模型得到的结果,整体来看,在控制了各种差异性特征之后,表4的结论基本不变。表5的列(1)~(4)是以企业工程技术人员加班时间作为被解释变量的结果,其中,列(2)比列(1)增加了工资(对数形式)与企业存活年限作为控制变量,考虑到可能存在异方差问题,我们采用了稳健标准误。列(3)进一步增加了企业规模作为新的控制变量,列(4)则继续添加了地区虚拟变量和行业虚拟变量,同时针对地区考虑了聚类效应。列(5)~(8)是以企业工程技术人员数量作为被解释变量的结果,除被解释变量不同外,它们使用的方法与列(1)~(4)分别对应。表5的列(1)~(4)显示,在控制了企业的各项特征差异后,政策效应回归系数在统计上不显著(10%的置信水平),并且回归系数值也由列(1)的0.33降为0.06,因此,无论从系数值的大小还是从统计显著性来看,都很难说《劳动合同法》存在显著的正向加班效应。不过,列(5)~(8)的回归结果显示,《劳动合同法》存在显著的就业效应,该就业效应估计值无论是否加入控制变量以及对回归标准误是否采取稳健标准误或聚类标准误,均保持相对稳定的水平,即为7.28~7.82,符号为负,说明《劳动合同法》实施后组1企业的工程技术人员就业人数增加量(减少量)比组2企业少(多)7~8人,该结果在10%的置信水平上显著。为何《劳动合同法》存在负的就业效应,但在上述回归模型中没有发现正的加班时间效应呢?这可能与2009年爆发的金融危机有关,在金融危机冲击下,工人面临失业与开工不足的问题,即便这种冲击在两组企业间平衡分布,它也会对《劳动合同法》的加班时间效应估计产生实质性影响,因为企业以加班代替就业的可能性降低。正如图2所示,2008年全国城镇就业人员的平均加班时间呈下降趋势。

七、稳健性分析I

《中国民营企业竞争力》微观调查数据包括2007、2008、2009年共计3年的相关信息,这种数据结构允许对上述结果进行检验,以考察结论的稳健性。如果说2007~2008年的加班时间效应因为金融危机的冲击而未能显现,那么,2009年的经济复苏应该会使潜在的加班效应显现出来。随着大规模投资刺激措施的出台,2009年的经济增长速度重新回到原有的轨道,尽管有些企业仍处于恢复之中,但有不少企业已试图扩大生产。这些企业面临着以何种方式扩大生产的问题,是招聘新员工还是让现有员工延长加班时间?《劳动合同法》的加班时间效应存在吗?我们利用2007年和2009年企业工程技术人员的加班时间数据进行检验,结果如表6所示。

作者:刘庆玉 单位:中国社会科学院


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