非劳动收入的时间福利 ———

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非劳动收入的时间福利

— — —基于中国微观数据的实证

刘娜 ^*

摘要本文以 Becker 时间分配理论为基础，使用 CFPS 2009 年微观调查数据全面考察了家庭非劳动收入及其子项对我国居民家务时间、闲暇时间、工作时间分配的影响。结果发现，家庭非劳动收入提高可显著减少居民从事家务和工作的时间，但对闲暇时间无明显影响。研究表明，不同户籍居民的时间分配对家庭财产性收入、家庭转移性收入变化敏感度有所不同，且存在一定的地区差异。实证分析显示，非劳动收入在改善居民时间福利上发挥了重要作用。

关键词家庭非劳动收入时间利用福利

一、引言

跟随中国经济的快节奏，时间资源变得越来越稀缺，人们不得不在市场劳动与家庭照料间进行取舍。“农民工”涌入城市与“留守儿童和老人”分居两地（朱玲，2009），本应受到中青年子女照顾的老人成为了照料家庭和孙辈婴幼儿的主力军（畅红琴、董晓媛， 2009） ……这些现象正是中国人遭受严峻时间压力，甚至时间贫困 ^① 的真切体现。

每个人都面临时间禀赋的约束，如何将有限的可支配时间在市场生产、家庭生产和闲暇间分配（ Becker，1965；Gronau，1977 ），能否自由地支配时间，表征着人们的福利水平

（ Floro， 1995）。然而，获取工资性收入、经营净收入等劳动收入受到时间禀赋的刚性约束，获得财产性收入、转移性收入等非劳动收入却不受时间的严格限制。于是，独立于时间禀赋的非劳动收入将作用于居民的时间分配决策，对居民时间福利水平产生微妙影响。如图 1 所示，居民耗费时间从事市场生产以获得货币收入，从事家庭生产或享受闲暇则带来精神满足。然而，非劳动收入是无需耗费时间资源但可提升货币收入的特殊途径，其时间溢出效应将引发居民时间分配决策的变化，从而提升居民时间福利水平；改革开放三十年的长足发展与经济转型的进一步推动使中国居民金融资产、物质财

*

刘娜，湘潭大学商学院，E-mail：natalie_liu@ 126． com。作者感谢赵耀辉、陆铭、陈钊、陈斌开、杨汝岱、李辉文、醋卫华、

宋锦、周靖祥、畅红琴等给予本文写作的有益评论和帮助指导，特别感谢新西兰梅西大学经济与金融学院 Anne de Bru-

in 教授及匿名审稿人给予的启发和建议。感谢中国经济学年会、中国女经济学者培训项目。鸣谢基金项目：湖南省社

科基金项目（11YBA279）、湖南省教育厅社科项目（12C0418）。文责自负。

①

Vikery（1977）第一个提出时间贫困概念，认为如果一个家庭在扣除为摆脱收入贫困所必须从事的市场生产和必要的

休息与闲暇时间后，没有足够的时间用于家庭生产，这个家庭就面临时间贫困。其后，Goodin et al．（2005）提出了主观时间贫困和客观时间贫困的概念。

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产和转移性收入大幅增长。2007—2010 年的四年间，我国城镇居民家庭人均非劳动收入分别为 3 733． 1 元、 4 074． 8 元、 4 727． 0 元和 5 196． 6 元 ^① （见图 2），年均增长 11． 70% 。农村居民家庭人均非劳动收入分别为 281． 3 元、442． 5 元、532． 2 元和 596． 0 元（见图 3），年均增长 29． 85% 。其间，家庭人均非劳动收入占城镇居民家庭人均可支配收入的比重与农村居民家庭人均非劳动收入占家庭人均纯收入的比重均呈稳步攀升态势 ^②

（见图 4）。独立于时间禀赋的非劳动收入变化会对我国居民的时间配置产生怎样的影响？能否为居民带来更多的时间福利？家庭财产性收入和家庭转移性收入变化对居民时间分配决策的影响存在差异吗？考虑到中国的现实国情，家庭非劳动收入对居民时间配置的作用在不同户籍居民间、不同地区之间表现一致吗？

①

②

城镇居民和农村居民家庭人均非劳动收入数据均以 2007 年为基期进行了价格平减。

数据来自于国家统计局网络数据库，由笔者整理。其中，非劳动收入涵盖了财产性收入和转移性收入。

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图 4 居民非劳动收入占比

本文将使用 2009 年中国微观调研数据探究家庭非劳动收入变化对我国居民家务、

工作及闲暇活动时间配置的影响，并将依据居民时间利用现状判断其时间福利水平。

本文可能的贡献在于：（1）首次使用中国数据从时间利用角度全面刻画劳动者生存状态，特别探讨了家庭非劳动收入对居民时间福利的改善作用，考察了中国居民的时间福利水平；（2）首次全面地测度家庭非劳动收入变化对决定劳动供给的家务、闲暇、工作 ^① 三类活动时间配置的影响，从侧面探讨了非劳动收入对劳动供给的影响，有利于深入了解我国劳动供给日趋紧张的现状。

本文余下部分结构安排如下：第二、三部分通过文献回顾，建立用来分析家庭非劳动收入变化对居民时间利用影响的分析框架；第四部分介绍研究方法和数据；第五部分是分析结果；第六部分为稳健性检验；最后是结论部分和政策建议。

二、文献综述

Becker 首次把时间作为一个限制条件引入经济分析，指出，从市场购买的产品并不能直接消费，而需要在家庭内花费时间予以加工才能产生效用。因此，家庭福利不仅受收入的影响，而且受可支配时间的影响。家庭实现效用最大化的约束条件不仅只是家庭生产函数、家庭预算约束，还应包括时间禀赋约束。由于人们花在非市场活动的时间远远大于市场工作时间，因此非市场活动时间的配置和效率对人类福利的影响十分重要，非工作时间的分配与效率比工作时间的分配与效率更重要（ Becker，1965）。此后，

Becker 创立了基于新古典理论的一元家庭模型（ Unitary Family Model）（ Becker， 1991）。考虑到家庭成员间存在偏好差异及家庭内部有合作也有分歧，Manser 及 Brown 等人在合作博弈模型基础上又建立了纳什议价模型（ Nash-Bargaining Model ）（ Manser and Brown， 1980；Mcelroy and Horney， 1981）。对时间利用的重视和相关理论模型的发展推

① 现代劳动经济学认为劳动如何供给取决于劳动者怎样在市场生产、家庭生产和闲暇间分配时间。

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动了从时间利用角度分析人类经济行为的研究。

基于 Becker 对时间要素的重视，有学者进一步指出时间支配自主权的重要性，认为个人与家庭的福利不仅取决于收入和消费，还取决于人们对时间支配的自主权（ Floro，

1995）。社会学家阿斯（ Aas， 1982）根据时间的社会和生理功能把时间分为“签约时间”

（ contracted time）、“承诺时间”（ committed time）、“必要时间”（ necessary time）和“自由时间”（free time） ^① 。阿斯主张，除个人照料活动以外，其他非工作活动的自由时间的多少反映了一个人的时间自主权，是个人福利的重要影响因素。

时间利用的变化确实影响着个人及家庭的福利。首先，劳动负担的增加减少了人们的休闲时间，对于健康与个人发展空间有负面影响。其次，劳动时间在各类活动的分配会影响个人在家庭的地位。更多的时间用在低收入或无偿的家务劳动上会减少个人对家庭资源的支配权。再次，家务时间的配置对福利也有重要影响，尤其是在缺乏收入来购买所需要的物品和服务的发展中国家更是如此（畅红琴，董晓媛，Fiona MacPhail，

2009）。因此，居民在各项活动中分配的时间值以及能否根据需要自由调整，都是考量居民时间福利的重要标准。

非劳动收入是时间利用分析中的重要影响因素。Becker 主张，各种外生因素，包括工资率、家庭财产、商品价格的变化，都会引起家庭成员时间配置的变化（ Becker，1965）。 Alenezi and Walden 沿袭 Becker 思路，使用美国 1979—1991 年的数据计算了非劳动收入

（non-labor income）对夫妻双方时间配置的影响。其主要结论是：随着家庭非劳动收入的增加，夫妻双方家务时间减少，丈夫市场工作时间增加，但对妻子外出工作时间却无影响

（Alenezi and Walden， 2004）；Schultz 则利用泰国 1981 年的数据进一步证实，非劳动收入

（non-earned income）更高的妇女享有更多的闲暇时间（Schultz，1990）。可见，非劳动收入对人们家务时间、工作时间、闲暇时间有着广泛的影响。国内学者虽强调非劳动收入在时间分配尤其是家庭内部时间配置上的重要性，但主要将家庭非劳动收入作为重要控制变量展开研究。齐良书在纳什议价模型基础上将家庭非劳动收入纳入控制变量组，使用 1989—2000 年来自中国双收入家庭的调研数据检验了议价能力 ^② 变化对家务时间配置的影响。结果发现，议价能力提高将减少本人家务时间和家务分担比例，并使本人家务时间和家务分担比例对其他因素的弹性增大（齐良书， 2005）。畅红琴则在控制家庭非劳动收入后，使用 1991—2006 年中国农村微观数据检验了经济发展对农户家庭内部时间分配的性别分工和劳动负担的影响。结果表明，中国农村男性和女性的时间分配都表现出从家庭经营向工资劳动转移的趋势，女性的变化幅度更大一些，而经济发展时男性和女性的家务劳动时间的影响都不显著（畅红琴，董晓媛， Fiona MacPhail， 2009）。然而国内研究中，

通过实证分析直接检验家庭非劳动收入对时间配置影响的文献并不多，其代表有胡军辉以家庭为单位就非劳动收入对家庭时间配置的影响展开的分析。他在区分工作异质性的基础上，使用 2006 年中国数据进行了相关分析，实证结果显示，非劳动收入的提高将减少

①

②

进入国民核算体系工作（ SNA work）的时间为“签约时间”，不进入国民收入核算体系中工作（ non-SNA work）的时间为“承诺时间”，个人照料时间为“必要时间”，狭义的闲暇（包括除了个人照料活动以外的其他的非工作活动）时间为“自由时间”。

以夫妻双方工资率之差与双方工资率之和的比值代征议价能力。

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家务时间的配置，增加市场工作刚性家庭的闲暇时间，但对市场工作非刚性家庭闲暇时间配置的影响却是不确定的（胡军辉， 2011）。

综上所述，现有文献直接探讨非劳动收入对时间配置影响的并不多，且多只考虑家庭非劳动收入对某种活动，尤其是家务劳动时间配置的影响。由于时间利用数据的缺乏，全面考察非劳动收入对居民个人时间配置影响的实证更是为数寥寥。本文将使用中国 2009 年微观调研数据探讨家庭非劳动收入变化对我国居民家务劳动、闲暇及工作时间配置的影响，以期展示非劳动收入作用于我国居民时间利用的基本事实。

二、理论框架与假说

本文的理论框架来自于 Becker 的时间分配理论及经典“收入—闲暇”模型（ Income- Leisure Model）（ Becker，1965； Mincer，1962）。Becker 主张用于家庭生产的时间不仅具有消费功能，而且具有生产功能，对于提升家庭福利有重要意义。他强调时间资源是有限的，人们可以通过购买具有时间节约效应的物品或劳务，来节省自己从事家庭维护活动（ maintenance activities）的时间。这类产品购买得越多，节约的可支配时间就越多，可用于休闲或工作的时间也随之增多（ Becker，1965）。这意味着基于货币收入的商品消费存在一定的时间溢出效应，换而言之，货币收入与可支配时间之间存在此消彼长的替代关系。在时间禀赋约束下，理性人将根据自己的收入水平综合考虑各项活动并科学安排时间进而实现效用最大化。

那么，独立于时间禀赋的家庭非劳动收入变化将对居民的时间配置产生怎样的影响呢？理性经济人都追逐效用最大化，而效用大体来自两个方面：一是精神满足，如从事家庭生产或享受闲暇直接提升个人福利水平；二是货币收入，如从事市场生产获得货币收入，通过消费提升个人福利水平。然而，上述效用的提升都建立在要素投入基础上，如 Becker 所强调的，其效用的增加都严格伴随着时间资源的投入。然而，非劳动收入是无需耗费时间资源但可提升货币收入的特殊途径，当面临时间资源的刚性约束时，

非劳动收入可使居民获得几乎无时间投入的货币收入从而支撑购买力，使其从市场替代行为中获得更多的可支配时间。非劳动收入的货币支持和时间溢出效应很可能引发居民时间分配决策的变化，进而影响居民的总体福利水平。

在各项活动对时间资源、货币收入弹性各异的前提下，家庭非劳动收入变化对居民

家务、闲暇、工作时间配置的影响是有所不同的。通常，人们都面临从事市场工作以获

取货币收入维持家庭生活的压力，而家庭照顾责任也不可推诿，因此工作时间和家务时

间在有限的时间禀赋约束下是相对缺乏弹性的，一定程度上还是相互竞争的，只有闲暇

时间是相对“弹性化”的。如果居民拥有非劳动收入，他们可能因经济压力的缓解选择

减少获得货币收入的工作时间，同时通过货币购买寻求市场替代以减少家务时间。因

闲暇异质性较大，且中国商场惯常把商业往来融于各项闲暇活动中，所以非劳动收入对

闲暇时间的影响需要充分考虑收入效应和替代效应的相互作用，根据研究对象的收入

水平分层探讨，不可一概而论。基于居民的个人偏好，究竟有多少可支配时间用于家

务、闲暇和工作等活动，必要时是否可以调整时间的分配，成为本文衡量居民时间福利

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水平高低的重要依据；因农村居民和城镇居民在家庭非劳动收入的绝对数额和相对结构上存在较大差异，本文还将关注家庭非劳动收入变化对农村户口居民和非农户口居民时间配置的影响。考虑到中国疆域广阔，我们还将进一步考察家庭非劳动收入变化对北京、上海、广州三地居民时间配置的不同影响。

据此，本文提出三个基本假说：（1）家庭非劳动收入提高将减少居民家务时间和工作时间，有可能增加居民的闲暇时间。因家庭转移性收入总体上仍是家庭非劳动收入的主要来源，家庭转移性收入对居民时间配置的影响较之家庭财产性收入将更大。

（2）家庭非劳动收入变化对不同户籍居民的时间配置将产生不同影响。鉴于城市良好市场环境和完善保障体系对非劳动收入的促进作用，非农户籍居民时间配置对家庭非劳动收入变化的敏感度更高。（3）家庭非劳动收入变化对居民时间分配决策的影响存在一定的地区差异。因经济环境和文化氛围与北京、上海有一定不同，广州地区居民时间配置对非劳动收入变化的反应更大。

三、计量方法和数据

秉承时间利用文献对市场劳动、家庭劳动及闲暇活动时间配置的重点关注以及我们对劳动供给视角的侧重，本文着重考察家庭非劳动收入变化对居民家务时间、闲暇时间和工作时间配置的影响。虽已有文献对非劳动收入有广泛研究，但相对于劳动收入，

非劳动收入至今仍然没有一个被广泛接受的权威定义。大部分文献直接将通过劳动以外其他途径获得的各项收入默认为非劳动收入，本文也将沿用此法。文中非劳动收入将涵盖财产性收入、转移性收入，纳入统计的主要口径是要素收入、政府转移支付和捐赠。因存款利息、出租房屋租金、礼金等非劳动收入传统上均以家庭为单位统计，且无法精确地细分到各家庭成员，为获得置信的结果和统计上的方便，本文将重点考察家庭非劳动收入对居民时间福利的影响。遵循经典文献并尊重中国的实际，我们将居民人力资本禀赋、家庭人口构成和家庭经济状况以及地区差异等因素纳入估计函数，从而尽可能避免遗漏变量。为减少家庭非劳动收入与居民各项时间配置间互为因果引起的结果偏误，我们特别加入家庭总收入序次 ^① 变量代征家庭总体经济水平。因优质数据分别提供了居民工作日和周末的相关活动时间，我们对家务时间、闲暇时间和工作时间的考察均会区分工作日组与周末组。

据此，可以建立的计量模型如下：

time

_ij

= α + β ln（ non-labor income

k

） + γX + ε

式中，time

_ij

表示时间（ i = 家务时间、闲暇时间、工作时间，j= 工作日、周末）；non-labor in- come

_k

表示非劳动收入（ k = 家庭非劳动收入、家庭财产性收入、家庭转移性收入）；X 是其他控制变量，包括性别、年龄、年龄平方项、户口、教育、婚姻状况、职业类型、家庭总收入序次、家庭人口构成、地区虚拟变量；ε 是随机误差项。

由于被解释变量存在截尾（ censoring）问题，用普通最小二乘法（ OLS）估计会有偏

① 家庭总收入序次即按去年全家总收入（元）分 13 级排序，由被调查者选填。

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差。Tobin 提出用最大似然法处理这种情形（ Tobin，1958），Foster 等人也用澳大利亚数据验证了在时间利用分析中，Tobit 模型对无法观察到的、小于零值数据的估计比 OLS 更敏感（ Foster et al． 2013）。因而，本文仍将采用传统的 Tobit 模型对中国居民时间利用进行回归分析。

本文采用中国家庭动态跟踪调查（ Chinese Family Panel Studies，CFPS）2009 年数据，

该调查由北京大学中国社会科学调查中心（ ISSS）执行。国内众多已有时间利用文献均以中国健康和营养调查（ China Health and Nutrition Survey，CHNS）为数据基础，诚然面板数据具有优越性，但其时间利用信息却仅限于某些具体活动。由我国国家统计局 2008 年首次进行的中国时间利用调查（ China Time Use Survey）拥有个人 24 小时时间利用数据却缺乏必要的经济背景信息。CFPS 数据同时包含北京、上海、广州三地农村和城市样本居民完备的经济信息，且其独立设计的时间利用模块为本文的研究提供了翔实的数据基础。在对家庭非劳动收入及工作日和周末家务劳动、闲暇、工作 ^① 时间处理了缺漏值，剔除了家庭非劳动收入分别与家务时间、闲暇时间、工作时间各组同时为零的数据，我们的有效样本包括年龄在 16 岁到 60 岁的 2 912 个劳动年龄人口 ^② 居民 2009 年的相关信息。

进入回归模型的主要变量定义及基本描述如表 1、表 2 所示：

表 1 计量模型主要变量解释列表

变量名定义（单位）

被解释变量

工作日家务时间工作日做家务劳动所耗时间（分钟 / 天）

周末家务时间周末做家务劳动所耗时间（分钟 / 天）

工作日闲暇时间工作日看电视、玩游戏、锻炼等所耗时间（分钟 / 天）

周末闲暇时间周末看电视、玩游戏、锻炼等所耗时间（分钟 / 天）

工作日工作时间工作日工作 / 干农活时间（分钟 / 天）

周末工作时间周末工作 / 干农活时间（分钟 / 天）

解释变量

家庭非劳动收入

家庭非劳动收入总和（元 / 年），涵盖全年以家庭为单位核算获得的存款利息和

^③

，出租房屋、土地、生产资料和其他东西的租金收入，离 / 退休金、社保、低保收入，以及收到的礼金 / 礼品折现

家庭非劳动收入对数家庭非劳动收入总和的对数

家庭财产性收入家庭财产性收入总和（元 / 年），涵盖全年以家庭为单位核算获得的存款利息和，出

租房屋、土地、生产资料和其他东西的租金收入

家庭财产性收入对数家庭财产性收入总和的对数

家庭转移性收入家庭转移性收入总和（元 / 年），涵盖全年以家庭为单位核算获得的离 / 退休金、社

保、低保收入，以及收到的礼金 / 礼品折现

家庭转移性收入对数家庭转移性收入总和的对数。

①

CFPS 2009 数据中此项名为“工作 / 务农”，为便于阐述，后续统称为“工作”。

②

我国规定男子 16—60 周岁、女子 16—55 周岁为劳动年龄人口。因劳动年龄人口为时间窘迫频发群体，为保证研究

的全面性以及统计上的方便，本文无论男女皆以 16—60 周岁居民为研究对象。另外，样本数据中全日制在校学生样本被剔除。

③

考虑到样本年限是 2008 年全球金融危机的第二年，数据库中虽有债券、股票、基金等相关数据但有明显的非正常亏

损，因而本文的家庭非劳动收入不包含金融资产收益。

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表 2 计量模型主要变量描述统计

变量名样本数均值方差最小值最大值

被解释变量

工作日家务时间 2 912 101． 17 86． 13 0 300

周末家务时间 2 912 116． 64 86． 50 0 300

工作日闲暇时间 2 912 209． 34 143． 57 0 1 080

周末闲暇时间 2 912 243． 45 163． 92 0 1 140

工作日工作时间 2 912 337． 11 240． 30 0 720

周末工作时间 2 912 187． 83 239． 36 0 720

解释变量

家庭非劳动收入 2 912 14 106． 37 20 685． 72 0 220 500

家庭非劳动收入对数 2 912 7． 62 3． 20 0 12． 30

家庭财产性收入 2 912 3 410． 43 13 251． 74 0 220 000

家庭财产性收入对数 2 912 2． 71 3． 83 0 12． 30

家庭转移性收入 2 912 10 695． 94 15 855． 22 0 110 000

家庭转移性收入对数 2 912 6． 84 3． 63 0 11． 61

注：其他控制变量描述统计请查阅文后附表 1。

表 3 是区分了户籍差异和地区差异的居民时间利用描述性统计。表 3 显示，居民将较多时间用在工作 ^① 上，其次为闲暇，而后是家务。从时间利用数据的 t 检验值可以看出，不同户籍居民在工作、闲暇、家务时间的分配上有全面而显著的差异。非农户

表 3 全样本及户籍差异、地区差异样本时间利用描述统计

单位：分钟 / 天全样本

（ N = 2 912）

户籍差异非农户口

（ N = 1 355）

农村户口

（ N = 1 557）

地区差异北京地区

（ N = 1 248）

上海地区

（ N = 752）

广州地区

（ N = 912）

家务工作日 101． 17

（86． 13）

106． 48

（83． 17）^＊^＊^＊

96． 55

（88． 40）

104． 39

（86． 03）^*

101． 53

（90． 06）

96． 48

（82． 79）^＊^＊

时间周末 116． 64

（86． 50）

114． 94

（84． 89）

118． 12

（87． 88）

121． 26

（83． 79）^＊^＊

123． 12

（93． 03）^＊^＊

104． 99

（83． 46）^＊^＊^＊

闲暇工作日 209． 34

（143． 57）

168． 50

（116． 04）^＊^＊^＊

244． 89

（155． 32）

218． 64

（136． 24）^＊^＊^＊

217． 75

（159． 16）^*

189． 68

（137． 88）^＊^＊^＊

时间周末 243． 45

（163． 92）

187． 27

（133． 36）^＊^＊^＊

292． 35

（172． 19）

254． 15

（152． 04）^＊^＊^＊

260． 93

（175． 37）^＊^＊^＊

214． 40

（166． 16）^＊^＊^＊

工作 / 务工作日 337． 11

（240． 30）

377． 18

（218． 44）^＊^＊^＊

302． 23

（252． 76）

315． 38

（242． 33）^＊^＊^＊

324． 10

（254． 22）^*

377． 57

（220． 06）^＊^＊^＊

农时间周末 187． 83

（239． 36）

295． 47

（238． 47）^＊^＊^＊

94． 16

（196． 96）

167． 93

（225． 80）^＊^＊^＊

110． 19

（213． 61）^＊^＊^＊

279． 09

（248． 61）^＊^＊^＊注：表内显示变量均值，括号内为标准误；＊＊＊、＊＊表示 t 检验值在 1% 、5% 统计水平上显著；“非农户口”列表示非农户口居民与农村户口居民的时间配置差异，“北京地区”、“上海地区”、“广州地区”三列分别表示北京地区、上海地区、

广州地区居民与非该地区居民的时间配置差异。

① 统计数据显示全样本工作日工作时间为 337． 11 分钟 / 天，约合 5． 6 小时。这说明样本中不仅包含从事

每天法定工作 8 小时的正规就业居民，还包括大量从事小时工等非正规就业的居民。同时，农民对务

农时间认定的闲散性和随意性对此统计结果也有稀释作用。

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口居民把更多时间配置到工作上，而农村户口居民则平均拥有更多的闲暇时间，不同户籍居民虽工作日家务劳动时间差异在统计上显著但绝对数额却相差不大。这种家务时间配置的趋同源于家务劳动是相对缺乏弹性的，而工作及闲暇上的差异则很大程度上源于城镇居民多集中在正规部门就业，而农村居民大多从事非正规就业。对不同地区居民时间利用的 t 值考察显示，北京、上海、广州三地居民在工作、闲暇时间的配置上存在不同，但三地间家务时间在数值上差异并不大。北京、上海两地居民在三项活动的时间配置上惊人地相似，而广州地区居民则在家务和闲暇上花费较少时间但工作时间更长。值得注意的是，所有居民周末的家务时间、闲暇时间均高于工作日，而周末工作时间则显著低于工作日。可见，在周末工作时间相对“弹性化”的前提下居民们更多选择回归家庭，这展示出大众普遍的家庭偏好，同时，也是家庭责任和休养生息极具“刚性”

的体现。

上述初步分组统计只是家庭非劳动收入变化对居民时间配置影响的一个简单概述，要探索家庭非劳动收入变化对居民时间配置的深层影响，必须做进一步的计量分析。

四、实证结果

（一）家庭非劳动收入变化及财产性收入、转移性收入变化对居民时间配置的影响

表 4 A 部分展示了家庭非劳动收入变化对居民时间配置的影响。与已有文献研究结果一致，家庭非劳动收入的增加一致减少了居民家务劳动时间。回归结果显示，家庭非劳动收入增长 1% ，则居民工作日和周末家务时间分别减少 3． 6 分钟和 3． 5 分钟。在家务劳动相对缺乏弹性的前提下，这一数据说明拥有非劳动收入的居民在家务劳动上寻求了市场替代；家庭非劳动收入也一致减少了居民工作时间。当家庭非劳动收入增长 1% 时，居民工作日和周末工作时间分别减少 14． 6 分钟和 32 分钟。显而易见，非劳动收入对劳动收入具有替代作用，这种替代性解释了为什么非劳动收入的增长一定伴随着工作时间的减少；然而，家庭非劳动收入的时间节约效应并未完全一致地转移到闲暇上，回归结果显示在 10% 的显著性水平上居民闲暇时间受家庭非劳动收入的影响依然没有显著异于零。综合上述分析，家庭非劳动收入的增长具有时间溢出效应，对提高居民时间福利水平有重要意义。

表 4 B、C 部分分别显示了家庭财产性收入变化、家庭转移性收入变化对居民时间配置的影响 ^① 。回归结果表明，家庭转移性收入较家庭财产性收入在减少家务时间和工作时间上具有更好的效果。当家庭转移性收入增长 1% ，居民工作日和周末家务时间均减少 1． 6 分钟，相同情况下家庭财产性收入增长只减少了 1． 1 分钟和 0． 8 分钟的家务时间。这表明，家庭转移性收入增长比财产性收入增长更可能引发家务劳动的市场替代。

① 限于篇幅，后续回归结果中家庭人口结构、职业类型、地区虚拟变量各项均不再详细报告。

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表 4 家庭非劳动收入对居民时间配置的影响（全样本）

家务时间

（1）工作日（2）周末

闲暇时间

工作时间

（5）工作日（6）周末 A：因变量为家庭非劳动收入

家庭非劳动收入对数－ 3． 609^＊^＊^＊－ 3． 515^＊^＊^＊ 0． 413 － 1． 002 － 14． 57^＊^＊^＊－ 31． 99^＊^＊^＊

（0． 665）（0． 696）（1． 028）（1． 162）（1． 802）（2． 962）

家庭总收入序次－ 0． 800 － 0． 564 4． 765^＊^＊^＊ 5． 908^＊^＊^＊ 6． 851^＊^＊－ 2． 515

（1． 200）（1． 228）（1． 836）（2． 038）（3． 373）（5． 741）

性别 79． 58^＊^＊^＊ 82． 25^＊^＊^＊－ 28． 04^＊^＊^＊－ 34． 31^＊^＊^＊－ 40． 44^＊^＊^＊－ 80． 52^＊^＊^＊

（3． 531）（3． 601）（5． 353）（5． 953）（9． 867）（17． 24）

年龄 7． 076^＊^＊^＊ 7． 723^＊^＊^＊－ 5． 207^＊^＊－ 11． 00^＊^＊^＊ 8． 021^＊^＊ 11． 68^*

（1． 396）（1． 421）（2． 104）（2． 338）（3． 938）（6． 915）

年龄平方项－ 0． 0552^＊^＊^＊－ 0． 0647^＊^＊^＊ 0． 0502^＊^＊ 0． 111^＊^＊^＊－ 0． 127^＊^＊^＊－ 0． 135^*

（0． 0165）（0． 0168）（0． 0249）（0． 0277）（0． 0468）（0． 0817）

户口－ 0． 375 2． 252 31． 63^＊^＊^＊ 35． 44^＊^＊^＊－ 21． 54^* － 174． 6^＊^＊^＊

（4． 513）（4． 640）（6． 855）（7． 675）（12． 63）（21． 90）

教育－ 0． 190 0． 0805 3． 973^＊^＊^＊ 3． 760^＊^＊^＊－ 1． 613 － 8． 297^＊^＊^＊

（0． 570）（0． 585）（0． 875）（0． 974）（1． 631）（2． 782）

婚姻状态 14． 84^＊^＊ 17． 37^＊^＊^＊－ 22． 00^＊^＊－ 36． 21^＊^＊^＊－ 9． 023 34． 92

（6． 502）（6． 596）（9． 832）（10． 93）（18． 18）（32． 67）

专业技术人员－ 0． 952 1． 951 － 78． 00^＊^＊^＊－ 61． 22^＊^＊^＊ 18． 04 37． 96

（11． 45）（11． 41）（16． 78）（18． 67）（29． 18）（54． 97）

办事人员和有关人员 9． 823 13． 35 － 47． 51^＊^＊^＊－ 33． 01^＊^＊－ 1． 702 － 59． 28

（9． 728）（9． 740）（14． 40）（16． 03）（25． 00）（47． 94）

商业工作人员 9． 720 13． 92 － 32． 07^＊^＊－ 29． 75^* 34． 64 335． 4^＊^＊^＊

（10． 06）（10． 26）（14． 90）（16． 82）（26． 02）（46． 80）

服务性工作人员 24． 67^＊^＊ 25． 38^＊^＊－ 57． 01^＊^＊^＊－ 42． 44^＊^＊ 37． 30 118． 2^＊^＊

（10． 29）（10． 37）（15． 34）（17． 07）（26． 76）（48． 37）

农、林、牧、渔、水利业 29． 17^＊^＊^＊ 27． 76^＊^＊^＊－ 42． 87^＊^＊^＊－ 29． 67^* － 104． 0^＊^＊^＊ 121． 1^＊^＊^＊生产人员（9． 683）（9． 771）（14． 53）（16． 15）（25． 40）（45． 64）

生产工人、运输工人和 8． 091 9． 651 － 49． 32^＊^＊^＊－ 29． 49^* － 23． 09 25． 03 有关人员（9． 768）（9． 815）（14． 52）（16． 16）（25． 34）（46． 27）

警察及军人 16． 93 － 21． 76 － 29． 22 － 118． 6 28． 98 － 2． 075

（42． 86）（44． 05）（65． 21）（72． 52）（112． 6）（0）

不便分类人员 37． 88^＊^＊^＊ 41． 23^＊^＊^＊－ 53． 58^＊^＊^＊－ 47． 31^＊^＊^＊－ 321． 8^＊^＊^＊－ 106． 8^＊^＊

（10． 55）（10． 36）（15． 87）（17． 11）（27． 60）（50． 44）

其他 28． 61^＊^＊^＊ 29． 65^＊^＊^＊－ 27． 97^* － 14． 95 － 550． 7^＊^＊^＊－ 335． 3^＊^＊^＊

（9． 732）（9． 080）（14． 59）（14． 98）（24． 96）（47． 03）

(11)

续表

家务时间

闲暇时间

工作时间

（5）工作日（6）周末 χ² 1 390． 33 1 093． 38 630． 36 764． 24 2 082． 37 1 385． 95

P 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519

B：因变量为家庭财产性收入

家庭财产性收入对数－ 1． 112^＊^＊－ 0． 834^* 0． 787 0． 0619 － 3． 931^＊^＊^＊－ 13． 00^＊^＊^＊

（0． 490）（0． 500）（0． 735）（0． 821）（1． 395）（2． 563）

性别 80． 04^＊^＊^＊ 82． 82^＊^＊^＊－ 27． 98^＊^＊^＊－ 34． 05^＊^＊^＊－ 38． 71^＊^＊^＊－ 77． 48^＊^＊^＊

（3． 542）（3． 611）（5． 350）（5． 949）（9． 985）（17． 67）

年龄 7． 483^＊^＊^＊ 8． 069^＊^＊^＊－ 5． 300^＊^＊－ 10． 93^＊^＊^＊ 9． 515^＊^＊ 15． 77^＊^＊

（1． 401）（1． 426）（2． 103）（2． 338）（3． 981）（7． 067）

年龄平方项－ 0． 0604^＊^＊^＊－ 0． 0693^＊^＊^＊ 0． 0512^＊^＊ 0． 110^＊^＊^＊－ 0． 146^＊^＊^＊－ 0． 187^＊^＊

（0． 0165）（0． 0168）（0． 0249）（0． 0276）（0． 0473）（0． 0835）

χ² 1 366． 04 1 070． 62 631． 34 763． 50 2 025． 35 1 295． 01

P 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519

C：因变量为家庭转移性收入

家庭转移性收入对数－ 1． 587^＊^＊^＊－ 1． 647^＊^＊^＊ 0． 721 0． 279 － 8． 710^＊^＊^＊－ 19． 96^＊^＊^＊

（0． 560）（0． 575）（0． 852）（0． 955）（1． 540）（2． 608）

性别 79． 96^＊^＊^＊ 82． 70^＊^＊^＊－ 28． 03^＊^＊^＊－ 34． 02^＊^＊^＊－ 39． 47^＊^＊^＊－ 78． 86^＊^＊^＊

（3． 540）（3． 607）（5． 349）（5． 948）（9． 941）（17． 51）

年龄 7． 038^＊^＊^＊ 7． 667^＊^＊^＊－ 5． 101^＊^＊－ 10． 87^＊^＊^＊ 7． 773^* 11． 37

（1． 403）（1． 427）（2． 109）（2． 343）（3． 975）（7． 035）

年龄平方项－ 0． 0550^＊^＊^＊－ 0． 0643^＊^＊^＊ 0． 0489^* 0． 109^＊^＊^＊－ 0． 125^＊^＊^＊－ 0． 135

（0． 0165）（0． 0168）（0． 0250）（0． 0277）（0． 0472）（0． 0831）

χ² 1 368． 92 1 076． 02 630． 91 763． 58 2 049． 25 1 327． 21

P 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519

注：＊＊＊、＊＊、* 分别表示在 1% 、5% 、10% 统计水平上显著；表格 A 部分控制了家庭人口构成、地区虚拟变量，职业类型考察以“国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人”为基准组。表格 B、C 部分各列回归中均控制了户口、教育年限、婚姻状况、职业类型、家庭总收入序次、家庭人口构成、地区虚拟变量（ A、B、C 三部分家务时间和闲暇时间回归中均相应控制了工作日和周末工作时间），常数项未予报告；括号中为标准误。

在工作时间配置上，家庭转移性收入增长 1% ，则居民工作日和周末工作时间分别减少

8． 7 分钟和 20 分钟，相同情况下家庭财产性收入增长仅减少了 3． 9 分钟和 13 分钟的工

作时间。这说明家庭转移性收入增长较财产性收入增长能使居民从工作的减少中获得

入的主要来源，家庭转移性收入带来的高“收入效应”将引致家务劳动更多的市场替代

(12)

并使居民在工作活动上获得更多的边际可支配时间；在对闲暇时间的影响上，家庭财产性收入和家庭转移性收入变化在 10% 的显著性水平上仍没有明显作用。综上所述，提高家庭转移性收入比增加财产性收入可以带来更多的边际时间福利。

另外，家庭非劳动收入对居民时间配置的影响分析中，性别、年龄两个控制变量值得特别关注。如前述回归结果所示，家庭非劳动收入在家务、闲暇、工作时间分配上引致的性别差异均在 1% 显著性水平上异于零，其变化方向及绝对数值都充分体现了传统性别角色规范的影响，可见女性居民时间福利水平相对较低。从年龄及年龄的平方项回归结果可以看出，随着年龄的增长，居民家务时间和工作时间均有显著增加，但其加速度的递减却极慢，同时也伴随着闲暇时间的减少。这说明随着年龄的增长，居民的家务及工作负担均有所加重，劳动年龄人口中大龄居民的时间福利呈现恶化趋势 ^① 。

（二）家庭非劳动收入变化对非农户口居民和农村户口居民时间配置的影响

表 5 交叉项分析展示了家庭非劳动收入以及家庭财产性收入、家庭转移性收入变化对不同户口居民时间配置的影响。结果显示，在周末工作时间上，户籍与家庭非劳动收入对数之间存在着统计上显著的交互作用，即非农户口居民家庭非劳动收入的提升较农村户口居民有显著减少周末工作时间的效果；家庭转移性收入对数与户籍交叉项结果与家庭非劳动收入分析相似，依旧在工作时间上呈反向显著。但家庭财产性收入变化对不同户籍居民时间配置的影响却有所不同，若家庭财产性收入增加，非农户口居民较农村户口居民将把更多时间花在市场工作和照料家庭上。可见，家庭财产性收入与家庭转移性收入变动对不同户籍居民时间配置的影响存在一定差异。

表 5 家庭非劳动收入对不同地区居民时间配置边际影响系数汇总表：交叉项考察（全样本）

家务时间

闲暇时间

工作时间

（5）工作日（6）周末家庭非劳动收入对数 × － 0． 285 － 0． 0865 1． 737 － 0． 0516 － 5． 140 － 29． 33^＊^＊^＊户口（1． 214）（1． 246）（1． 876）（2． 089）（3． 379）（5． 649）

家庭财产性收入对数 × 1． 522 2． 102^＊^＊－ 1． 937 － 1． 609 9． 165^＊^＊^＊－ 1． 854 户口（0． 950）（0． 963）（1． 430）（1． 586）（2． 681）（4． 940）

家庭转移性收入对数 × 0． 235 － 0． 874 1． 984 0． 556 － 6． 647^＊^＊－ 18． 64^＊^＊^＊户口（1． 045）（1． 065）（1． 591）（1． 769）（2． 908）（5． 012）

注：以上系数值均使用全样本数据，在本文设置的基本方程上增加相关交叉项获得的回归结果；＊＊＊、＊＊、* 分别表示在 1% 、5% 、10% 统计水平上显著；括号中为标准误。

表 6 A 部分和 B 部分具体考察了家庭非劳动收入对非农户口居民和农村户口居民

① 通过分别加入性别与家庭非劳动收入对数交叉项、年龄与家庭非劳动收入对数交叉项对全样本进行

的回归显示，性别与家庭非劳动收入对数交叉项在家务时间和工作日闲暇时间上显著，显示出有家庭

非劳动收入的女性家庭成员无论工作日或周末均在家务活动上花费更多时间，而工作日闲暇时间将

有所减少；年龄与家庭非劳动收入对数交叉项在家务时间上显著，表明有家庭非劳动收入的劳动年龄

人口家庭成员年纪越大，在家务活动上花费越多时间。

(13)

时间分配的影响。回归结果表明，家庭非劳动收入对非农户口居民和农村户口居民均有减少家务时间、工作时间的效应，但居民闲暇时间对家庭非劳动收入依然不敏感。当家庭非劳动收入增长 1% 时，非农户口居民工作日和周末家务时间均减少 4 分钟，农村户口居民工作日和周末家务时间都减少 3． 6 分钟。家务时间变动的些微差异表明，在家务劳动缺乏弹性的前提下，非农户口居民更偏好家务劳动的市场替代，当然，城镇成熟的家庭服务和照料替代品市场也使非农户口居民更容易找到市场替代。在工作时间配置上，家庭非劳动收入增长 1% ，则非农户口居民工作日和周末工作时间分别减少 13． 7 分钟和 23． 2 分钟，农村户口居民工作日和周末工作时间分别减少 16． 5 分钟和 63． 6分钟，这显示出农村户口居民较非农户口居民在工作时间上对家庭非劳动收入的变化更具弹性，且这种效果在周末表现得更为突出。这一现象源于非农户口居民多在正规部门就业，工作时间相对稳定且具有较强的刚性，而农村户口居民则更多从事务农或非正规就业，工作时间弹性相对较大。

表 6 家庭非劳动收入对不同户籍居民时间配置的影响

家务时间

闲暇时间

工作时间

（5）工作日（6）周末 A：非农户口样本

家庭非劳动收入对数－ 3． 954^＊^＊^＊－ 3． 984^＊^＊^＊－ 0． 608 － 1． 868 － 13． 71^＊^＊^＊－ 23． 16^＊^＊^＊

（0． 802）（0． 844）（1． 080）（1． 217）（2． 137）（2． 837）

个人特征变量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes

家庭特征变量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes

地区虚拟变量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes

χ² 631． 24 542． 53 275． 49 342． 47 610． 83 475． 63

P 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 1 270 1 270 1 270 1 270 1 270 1 270

B：农村户口样本

家庭非劳动收入对数－ 3． 660^＊^＊^＊－ 3． 576^＊^＊^＊ 1． 340 － 0． 229 － 16． 48^＊^＊^＊－ 63． 63^＊^＊^＊

（1． 164）（1． 215）（1． 989）（2． 278）（3． 296）（9． 036）

χ² 795． 38 615． 02 213． 68 214． 63 1298． 60 389． 64

P 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 1 249 1 249 1 249 1 249 1 249 1 249

注：＊＊＊、＊＊、* 分别表示在 1% 、5% 、10% 统计水平上显著；常数项未予报告；括号中为标准误。

与交叉项分析结果一致，家庭财产性收入和家庭转移性收入变化对不同户籍居民

时间配置影响存在显著差异（见表 7）。结果显示，非农户口居民闲暇时间对家庭转移

性收入并不敏感，但却对家庭财产性收入变化有显著反应。当家庭财产性收入增长 1%

(14)

时，非农户口居民工作日闲暇时间将增加 2． 2 分钟。非农户口居民拥有自主产权的家庭财产相对较多，且城市良好的市场环境使财产收益易于实现，这使得非农户口居民对家庭财产性收入变化更敏感。家庭财产性收入给予的物质保障及其溢出的可支配时间对改善非农户口居民的时间福利起到了重要作用。然而，农村户口居民家务时间、闲暇时间和工作日工作时间对家庭财产性收入却均不敏感，家庭转移性收入成为改善农村户口居民时间福利的主要动力。农村市场化程度低（许经勇， 2009），且农村户口居民市场意识相对淡薄（陆益龙， 2012），家庭财产性收入的低效率和家庭转移性收入的“低成本”使家庭转移性收入成为农村户口居民更为现实的非劳动收入来源，这也未尝不是一种被动的选择。家庭财产性收入对农村户口居民时间福利的提升作用亟待重视和提高。

表 7 家庭财产性收入、转移性收入对不同户籍居民时间配置边际影响系数汇总表

家务时间

闲暇时间

工作时间

－ 1． 994^＊^＊^＊－ 1． 967^＊^＊^＊ 2． 171^＊^＊ 0． 876 － 9． 228^＊^＊^＊－ 12． 89^＊^＊^＊非农户口家庭财产性（0． 737）（0． 762）（0． 964）（1． 077）（1． 998）（2． 756）

收入对数－ 0． 379 0． 0158 － 0． 213 － 0． 464 － 0． 0766 － 16． 17^＊^＊农村户口

（0． 661）（0． 661）（1． 098）（1． 223）（1． 972）（6． 428）

－ 2． 181^＊^＊^＊－ 1． 813^＊^＊－ 0． 589 － 0． 677 － 6． 884^＊^＊^＊－ 14． 45^＊^＊^＊非农户口家庭转移性（0． 720）（0． 755）（0． 961）（1． 081）（1． 971）（2． 644）

收入对数－ 1． 441 － 2． 359^＊^＊^＊ 1． 889 1． 240 － 11． 42^＊^＊^＊－ 39． 34^＊^＊^＊农村户口

（0． 897）（0． 903）（1． 497）（1． 682）（2． 508）（7． 281）

注：以上系数值均是用相关样本数据通过本文设置的基本方程回归得来；＊＊＊、＊＊、* 分别表示在 1% 、5% 、10% 统计水平上显著；括号中为标准误。

（三）家庭非劳动收入变化对居民时间配置影响的地区差异

表 8 考察了家庭非劳动收入以及家庭财产性收入、家庭转移性收入与北京、上海、

广州地区虚拟变量的交互作用。结果显示，当家庭非劳动收入增长时，北京地区居民较非北京地区居民将显著减少工作时间以及工作日家务时间。而上海地区居民较非上海地区居民只有在周末工作时间对家庭非劳动收入增加有统计上的显著减少。相对于非广州地区居民而言，广州地区居民的工作时间和工作日家务时间统计上均随家庭非劳动收入的增加而增加。有趣的是，分类交叉项分析显示，北京地区居民家庭财产性收入提升较非北京地区居民有显著减少周末闲暇时间的效果。当财产性收入增长时，上海地区居民较非上海地区居民无论在工作日或周末其家务时间都是显著增加的。而与非广州地区居民相比，转移性收入增长将显著增加广州地区居民的家务时间和工作时间。

可见，北、上、广三地居民的时间配置对家庭非劳动收入以及家庭财产性收入、家庭转移

性收入变化的反应具有一定差异。

(15)

表 8 家庭非劳动收入对不同地区居民时间配置边际影响系数汇总表：交叉项考察（全样本）

家务时间

闲暇时间

工作时间

（5）工作日（6）周末家庭非劳动收入对数 × － 2． 479^＊^＊－ 1． 815 － 0． 641 － 1． 870 － 11． 28^＊^＊^＊－ 23． 39^＊^＊^＊北京地区虚拟变量（1． 238）（1． 269）（1． 912）（2． 127）（3． 475）（5． 832）

家庭财产性收入对数 × － 0． 827 － 0． 185 － 1． 563 － 3． 537^＊^＊ 3． 604 11． 72^＊^＊北京地区虚拟变量（0． 941）（0． 953）（1． 410）（1． 567）（2． 684）（4． 892）

家庭转移性收入对数 × － 2． 326^＊^＊－ 3． 145^＊^＊^＊ 1． 408 1． 885 － 10． 64^＊^＊^＊－ 17． 95^＊^＊^＊北京地区虚拟变量（1． 060）（1． 078）（1． 618）（1． 797）（3． 009）（5． 180）

家庭非劳动收入对数 × 0． 0237 － 0． 579 0． 691 － 1． 656 3． 905 － 25． 53^＊^＊^＊上海地区虚拟变量（1． 462）（1． 501）（2． 261）（2． 513）（4． 087）（7． 077）

家庭财产性收入对数 × 2． 346^＊^＊ 2． 423^＊^＊－ 0． 445 0． 644 4． 707 － 17． 38^＊^＊^＊上海地区虚拟变量（1． 033）（1． 050）（1． 564）（1． 737）（2． 967）（6． 012）

家庭转移性收入对数 × 0． 0214 0． 135 － 0． 799 － 2． 613 1． 786 － 12． 17^＊^＊上海地区虚拟变量（1． 191）（1． 218）（1． 822）（2． 026）（3． 379）（6． 064）

家庭非劳动收入对数 × 2． 033^* 1． 855 0． 122 2． 540 6． 903^＊^＊ 32． 90^＊^＊^＊广州地区虚拟变量（1． 126）（1． 158）（1． 740）（1． 939）（3． 140）（5． 223）

家庭财产性收入对数 × － 1． 271 － 2． 072^＊^＊ 2． 192 3． 420^＊^＊－ 8． 188^＊^＊^＊ 0． 198 广州地区虚拟变量（1． 005）（1． 022）（1． 505）（1． 670）（2． 813）（4． 999）

家庭转移性收入对数 × 2． 077^＊^＊ 2． 761^＊^＊^＊－ 0． 704 0． 154 8． 139^＊^＊^＊ 23． 38^＊^＊^＊广州地区虚拟变量（1． 006）（1． 027）（1． 539）（1． 711）（2． 829）（4． 831）

注：以上系数值均使用全样本数据，在本文设置的基本方程上增加相关交叉项获得的回归结果；＊＊＊、＊＊、* 分别表示在 1% 、5% 、10% 统计水平上显著；括号中为标准误。

表 9 展示了家庭非劳动收入对北京、上海、广州三地居民时间配置的不同影响。回归结果表明，家庭非劳动收入增长对三地居民均有减少家务时间和工作时间的效应，但居民闲暇时间对家庭非劳动收入变化依旧不够敏感。基于绝对数值分析，北京地区居民从家庭非劳动收入增加中获得的可支配时间最多，上海地区居民次之，广州地区居民则相对较少。值得注意的是，当家庭非劳动收入增加 1% 时，上海地区居民周末闲暇时间却显著减少了 5 分钟。探其成因还需要进一步考察此闲暇缩减效应主要来自家庭财产性收入还是家庭转移性收入。从表中结果同时可以看出，上海地区居民周末工作时间对家庭非劳动收入变化的敏感度极高，可见当经济基础更为殷实时，上海地区居民更愿意放弃周末继续工作获得的机会成本。

如表 10 所示，家庭财产性收入和家庭转移性收入变化对北京、上海、广州三地居民

时间配置的影响存在着一定差异。从综合分析结果可以看出，提升家庭转移性收入对

改善北京地区居民的时间福利水平有良好效果，增加家庭财产性收入是提升广州地区

居民时间福利水平的有效途径。值得特别注意的是，当转移性收入增加时，上海地区居

民周末闲暇时间有统计上的显著减少，这说明前述家庭非劳动收入分析中上海地区

居民周末闲暇时间的显著减少主要来自家庭转移性收入的作用。众所周知，获得转移

(16)

表 9 家庭非劳动收入对不同地区居民时间配置的影响：不同地区样本考察

家务时间

闲暇时间

工作时间

（5）工作日（6）周末 A：北京地区样本

家庭非劳动收入对数－ 5． 392^＊^＊^＊－ 5． 107^＊^＊^＊ 0． 827 － 0． 971 － 21． 89^＊^＊^＊－ 43． 64^＊^＊^＊

（1． 242）（1． 239）（1． 812）（2． 011）（3． 383）（5． 320）

χ² 662． 29 529． 95 315． 65 322． 42 977． 63 636． 92

P 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 1 073 1 073 1 073 1 073 1 073 1 073

B：上海地区样本

家庭非劳动收入对数－ 3． 839^＊^＊－ 4． 185^＊^＊－ 1． 046 － 5． 121^* － 12． 33^＊^＊－ 69． 22^＊^＊^＊

（1． 667）（1． 815）（2． 668）（3． 061）（4． 794）（11． 73）

χ² 371． 63 303． 49 216． 08 226． 34 588． 58 279． 04

P 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 639 639 639 639 639 639

C：广州地区样本

家庭非劳动收入对数－ 2． 735^＊^＊^＊－ 2． 695^＊^＊^＊ 0． 544 － 1． 036 － 12． 26^＊^＊^＊－ 21． 71^＊^＊^＊

（0． 928）（0． 975）（1． 408）（1． 654）（2． 372）（3． 594）

χ² 402． 74 329． 70 208． 07 272． 00 492． 60 351． 48

P 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 807 807 807 807 807 807

性收入的人群多为低收入群体，这反映出该群体在获得转移性收入后仍偏好牺牲闲暇，

回归结果虽没有明确溢出时间的去向，但我们更相信他们迫于生存压力将更多时间配

置到诸如非正规就业等可获得更多经济收益的活动上，也正因非正规就业这一工作形

式，使我们在回归中看不到工作时间统计上的显著增加。

(17)

表 10 家庭财产性收入、转移性收入对不同地区居民时间配置边际影响系数汇总表

家务时间

闲暇时间

工作时间

－ 1． 477^* － 1． 026 0． 260 － 1． 470 － 1． 297 － 3． 746 北京地区

（0． 777）（0． 752）（1． 096）（1． 197）（2． 280）（3． 905）

家庭财产性 0． 460 1． 043 － 0． 0534 0． 860 － 0． 329 － 30． 85^＊^＊^＊上海地区收入对数（0． 959）（1． 007）（1． 505）（1． 685）（2． 873）（8． 941）

－ 2． 166^＊^＊－ 2． 502^＊^＊^＊ 3． 282^＊^＊ 2． 424 － 9． 072^＊^＊^＊－ 14． 44^＊^＊^＊广州地区

（0． 877）（0． 905）（1． 286）（1． 502）（2． 286）（3． 650）

－ 3． 348^＊^＊^＊－ 4． 134^＊^＊^＊ 2． 113 2． 489^* － 15． 38^＊^＊^＊－ 28． 56^＊^＊^＊北京地区

（0． 961）（0． 932）（1． 374）（1． 506）（2． 641）（4． 273）

家庭转移性－ 1． 681 － 1． 538 － 1． 592 － 4． 071^* － 8． 484^＊^＊－ 39． 61^＊^＊^＊上海地区收入对数（1． 269）（1． 343）（2． 009）（2． 252）（3． 674）（9． 554）

－ 0． 246 0． 238 － 0． 566 － 1． 064 － 4． 844^＊^＊－ 12． 13^＊^＊^＊广州地区

（0． 838）（0． 876）（1． 259）（1． 476）（2． 198）（3． 376）

注：以上系数值均是用相关样本数据通过本文设置的基本方程回归得来；＊＊＊、＊＊、* 分别表示在 1% 、5% 、10% 统计水平上显著；括号中为标准误。

五、稳健性检验

稳健性检验（一）：以工作日和闲暇日两组数据为对比

因没有市场工作的刚性约束，人们更容易在周末按照个人偏好安排时间，此时各项时间配置的弹性是相对较大的。据此，我们可以以工作日和周末两组数据回归分析为对比，考察同一样本居民家务时间、闲暇时间、工作时间在不同时间弹性下对家庭非劳动收入变化的反应。前述回归已证实，工作日组与周末组回归结果无论从统计上还是经济上都是普遍一致的。工作日和周末的不同数据相互佐证了同一规律，即居民家务、

工作等生产活动时间对家庭非劳动收入变化具有反向的显著弹性，而闲暇这一非生产活动则对家庭非劳动收入变动不敏感。

虽然居民家务时间和工作时间对家庭非劳动收入变化均有统计上的显著反应，但其变化幅度却不尽相同。表征市场生产的“工作时间”在工作日组和周末组间变化幅度较大，显示出周末工作时间对家庭非劳动收入具有相对更高的弹性。而表征家庭生产的“家务时间”变化相对较小，组间差异不大，且工作日组与周末组数值上的高低具有随机性。对此的解释是，周末人们更偏好回归家庭，所以不工作的时间更多被用在平日无法顾及的家庭照料上。

稳健性检验（二）：以家庭非劳动收入样本序次为工具变量

已有文献中非劳动收入通常为表征收入水平对时间利用的影响（ income effects）被

纳入估计函数，然而大多数文献没有就其稳健性进行进一步考察。考虑到本文数据的

单一性，笔者认为计量检验实属必要，但仅有一期的年度数据不足以提供滞后变量进行

更为稳健的实证分析，也不能完成格兰杰因果检验。为克服可能存在的内生性问题，我

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们采取惯常使用的工具变量法，以家庭非劳动收入的样本序次为家庭非劳动收入对数的工具变量（以家庭财产性收入的样本序次为家庭财产性收入对数的工具变量，以家庭转移性收入的样本序次为家庭转移性收入对数的工具变量），使用两阶段 Tobit 模型就非劳动收入变化对居民时间配置的影响进行稳健性检验。

全样本回归结果如表 11 所示，相关工具变量二阶段 Tobit 模型回归再次证实：无论家庭非劳动收入还是家庭财产性收入或家庭转移性收入，其数值上的提高均可显著减少居民家务时间和工作时间，且家庭转移性收入较家庭财产性收入具有更好的效果。

但是，非劳动收入变化对总体闲暇时间依然无显著影响。在以工作异质性为基础进行的中国家庭时间利用研究中，胡军辉得出结论：非劳动收入对家庭闲暇时间配置的影响因工作异质性有所区别 ^① （胡军辉， 2011）。闲暇活动自身时间弹性较大，在不同人群间也具有广泛的异质性，这可能是本文从 Tobit 模型到二阶段 Tobit 模型回归结果中闲暇时间对非劳动收入普遍不敏感的根本原因。

表 11 家庭非劳动收入对居民时间配置的影响：全样本 IV 检验

家务时间

闲暇时间

工作时间

（5）工作日（6）周末 A：家庭非劳动收入

家庭非劳动收入对数－ 4． 088^＊^＊^＊－ 3． 946^＊^＊^＊ 0． 912 － 1． 617 － 17． 94^＊^＊^＊－ 38． 83^＊^＊^＊

（0． 793）（0． 824）（1． 203）（1． 364）（2． 170）（3． 849）

家庭非劳动收入与 IV 的

相关性检验 26． 57 22． 95 0． 57 0． 75 65． 66 101． 77

P 值 0． 0000 0． 0000 0． 4487 0． 3867 0． 0000 0． 0000

wald 检验 χ² 1 659． 57 1 274． 82 714． 25 892． 64 2 082． 54 1 011． 17

P 值 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519

B：家庭财产性收入

家庭财产性收入对数－ 0． 839^* － 0． 518 0． 933 0． 146 － 3． 710^＊^＊^＊－ 12． 30^＊^＊^＊

（0． 497）（0． 508）（0． 748）（0． 835）（1． 415）（2． 591）

家庭财产性收入与 IV 的

相关性检验 2． 85 1． 04 1． 55 0． 01 6． 87 22． 53

P 值 0． 0915 0． 3075 0． 2125 0． 9389 0． 0088 0． 0000

① 非劳动收入的提高使得在政府及国有集体企业和三资企业工作的家庭闲暇时间配置减少，却导致了

家庭联产承包农业和在私营个体企业工作的家庭闲暇时间配置增加。

(19)

续表

家务时间

闲暇时间

工作时间

（5）工作日（6）周末 wald 检验 χ² 1 632． 91 1 250． 19 715． 52 891． 39 2 033． 41 968． 74

P 值 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519

C：家庭转移性收入

家庭转移性收入对数－ 2． 007^＊^＊^＊－ 1． 967^＊^＊^＊ 1． 105 － 0． 169 － 10． 32^＊^＊^＊－ 22． 46^＊^＊^＊

（0． 610）（0． 625）（0． 923）（1． 034）（1． 701）（3． 033）

家庭转移性收入与 IV 的

相关性检验 10． 81 9． 90 1． 43 0． 03 36． 85 54． 84

P 值 0． 0010 0． 0017 0． 2312 0． 8699 0． 0000 0． 0000

wald 检验 χ² 1 640． 19 1 259． 31 715． 35 891． 35 2 044． 26 974． 45

P 值 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000 0． 0000

N 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519 2 519

从关键变量与工具变量的相关性检验中可知，系列工具变量在家务时间、工作时间的回归分析中效果良好，但仅在初始回归中具有显著弹性的闲暇时间分析上有效（附表 2 特别备注了闲暇时间呈显著反应的 IV 相关性检验结果）。IV 部分有效即不能完全证明家庭非劳动收入及其子项确实全面影响着人们闲暇时间的配置，但因收入序次工具变量在家务时间和工作时间检验中的出色表现，我们有理由相信是闲暇在不同人群间极其复杂的异质性造成了不能充分识别的后果，并非 IV 选取不当。

非劳动收入的时间福利 ———